“美国完了”被说过三次，这次的结局会不会不一样
文章回顾了历史上“美国衰落”的三次论调（1970年代苏联威胁、1980年代日本经济泡沫、当前中国崛起），指出前两次对手均因内部僵化或泡沫破裂而失败。作者认为，美国的真正实力在于一套由顶尖大学、风险资本、移民文化和对叛逆者的包容共同驱动的“创新机器”。尽管美国面临政治极化和移民政策收紧的风险，但这台独立于政治运作的科技引擎仍在运转。文章警示，盲目的“美国衰落论”是流量生意，科技脱钩意味着中国将失去免费的技术参考答案，必须做好独自攻关的准备。
相关文档
美国霸权的经典大考验
Ray Dalio 认为美国正面临类似当年英帝国失去苏伊士运河的经典大国考验：美国威胁制裁各国以支持其通过饥饿施压迫使伊朗开放霍尔木兹海峡的计划。各国必须选边：支持美国则是其重大成功，违抗则是重大失败。中国和巴基斯坦已明确不支持，阿联酋支持，其他国家仍在观望。CIA局长约翰·拉特克利夫突访莫斯科，警告普京勿升级乌克兰战事并试探俄方对乌克兰与伊朗一揽子协议的意愿。Dalio认为这反映大国周期性的货币、政治、地缘与技术力量变化，可参考其著作《应对变化中的世界秩序的原则》和大国力量指数。
想赚钱，先别只盯着钱——《世界怎么转，钱怎么赚》栏目开篇
本文是《世界怎么转，钱怎么赚》栏目的开篇。作者joy通过芯片出口管制影响AI开发者服务器成本、美联储加息影响创业融资、红海航运扰动影响现金流等案例，说明宏观规则与远方的变化如何层层传导至个人账单与生意。他强调商业嗅觉——从政策、成本、需求变化中提前察觉钱往哪流——比追逐风口更重要，并指出做出产品靠技术，但变成生意还需真实需求、付费意愿、成本与合规，宣布栏目将聚焦地缘政治、法律、金融、供应链与商业如何落到具体的选择上。
全球价值投资与时代：李录演讲实录
本文为李录在北大价值投资课程十周年上的演讲实录，主题为“全球价值投资与时代”。他从国内就业压力、消费信心不足、通缩和国际秩序变动等角度剖析“时代的困惑”，指出中国正处于工业化起飞后的2.5盘整阶段，经济复利增长与社会治理、观念变化之间存在落差。通过土地观念、虚实经济之分、政府职能三个例子说明旧观念亟需更新，并以威尼斯、荷兰、英国的金融制度演进史，论述现代资本市场与信用体系对跨越中等收入陷阱的关键作用，最后探讨全球价值投资人如何应对时代挑战。
日本经济真正的拐点：老龄化社会中的AI续命之战
文章从旅日视角分析日本经济与AI发展。日本名义GDP和工资数据改善，但实际消费仍收缩，普通人生活未完全好转。核心问题已从需求不足转向供给不足——劳动力短缺制约交付能力。日本AI落地仍多停留在个人效率层面，真正嵌入业务流程的仅11.9%，卡点在于组织不敢让AI行动。政府押注垂直AI、物理AI与机器人，机会在于保存老师傅暗默知识，但面临软件工程与商业化的短板，还有电力、算力成本约束。作者认为日本AI首要目的是填补人力空缺、维持社会运转，未来最值钱的是能打通企业现场的工程人才，中国团队可凭速度与执行优势切入具体行业场景。
美国如何重塑制造业：对抗深圳的四大战略
文章分析了美国制造业相对于深圳的衰退原因，提出了重振美国工业的系统性战略。作者指出关键在于文化重塑、建立工厂密度集群、将能源转化为武器以及实现供应链本土化。文章强调利用美国在软件和AI方面的技术优势，结合实体制造业的复兴，来建立不可替代的工业体系。
特朗普的“总统精神”与天团访华：这盘大棋下得真不一般
2026年5月，特朗普携马斯克、库克、黄仁勋等商界巨头访华，文章深度解析了此举背后的战略博弈。特朗普利用美国在科技、关税、伊朗问题等五张底牌对华施压，意图在贸易休战、芯片管制及地缘政治上获取最大利益。
从集装箱到AI：一部“投资人亏钱”的重复史
文章通过对比微处理器革命和集装箱运输的历史，分析 AI 投资的现状。作者引用 Jerry Neumann 的观点，指出当前 AI 技术处于 ICT 浪潮的成熟期，而非新爆发期，属于“无惊喜”的技术。这意味着早期技术红利的消失，模型层和应用层面临完全竞争，大部分投资人将难以获利。真正的赢家可能是拥有“高量低价”基因的下游使用者（如沃尔玛、宜家模式）及最终消费者，而非上游技术提供商。
AI 开始设计芯片，利润会留给谁？｜CASPA 峰会洞察 02
基于 CASPA CEO 峰会的观察，文章探讨 AI 设计芯片的落地现状与利润分配。核心结论：AI 先落地于可分步验收的局部任务（生成测试、参考模型、布局探索），决定成败的是验证而非生成；设计提效不等于工具费用下降，客户可能用省下的时间探索更多方案；可靠的评估环节可能成为新收费点，如 GPT-Synopsys 合作中的收入分享框架。文章还分析大客户自研对设计公司议价能力的冲击，提出利润变化的三档推演，并给出投资人视角的观察信号与 2028 年回报检验窗口。
我正在创立一只新的早期 AI 基金
红杉资本合伙人 Stephanie Zhan 宣布创立一只新的早期 AI 基金，专注于在公司成立之初就与创始人合作，押注于共识之前的大胆项目。基金 LP 包括红杉、Jeff Dean、Sachin Katti 等，她仍将保留红杉合伙人身份。她在斯坦福 Andrew Ng 实验室的经历塑造了她对 AI 的信念，并回顾了投资 Skild AI、Reflection AI、Ricursive AI、Linear 等公司的经历，强调在共识之前相信创始人、帮助其获得资本、算力与客户的重要性。
GPU 之外，AI 半导体的价值流向哪里？| CASPA CEO 峰会 01
作者以 CASPA 35 周年 CEO 峰会嘉宾名单为线索，绘制 AI 半导体产业地图，探讨 GPU 之外的价值流向。文章引用 WSTS 数据指出 2026 年全球半导体销售额预计增长 89.9%，其中存储芯片贡献约 80% 的增量。作者将相关企业分为六个观察入口：计算架构、互连、存储、芯片设计、电力和资本，并逐一分析各自的关键商业问题，如推理经济性、光互连部署门槛、Agent 存储需求、AI EDA 价值归属、数据中心电力约束及资本回报兑现。最后提出三条待验证假设，强调技术重要性不等于持续盈利，需追踪客户采用、量产交付与议价能力。
硅谷国庆见闻 - 愿天下处处是泡沫
作者在硅谷待了20天，开了70个会，记录了硅谷AI生态的见闻与思考。文章描绘了硅谷如同2014-2015年中国经济上行期的繁荣景象：人人创业、投资。分析了Neo Labs面临的挑战，119家共募资943亿美元但多数无PMF；数据公司成为显性商业机会，成为frontier的research partner；DeepMind因大厂病、数据和算力受限而式微；YC扩招导致创始人年轻化；美国AI并购退出活跃但普遍夸大；华人创业者与投资人在硅谷崛起。作者认为泡沫本身就是经济上行期的正常现象。
