线下会内容 - 首次在成都举办线下会 [2] - 分享内容因应两个50年以上级别的周期共振（中美关系和AI）而大幅调整 [3] - 线下会核心价值在于帮助参与者跟上最新变化并趋利避害 [3] 分享主题 - AI下一个热点方向探讨 [6] - 特斯拉、谷歌、苹果及芯片类公司的现状与未来展望 [6] - 稳定币的长期价值分析 [6] - 对中国经济及A股市场转向乐观的原因 [6] - 中美博弈未来走向研判 [6] - 财富积累的4个核心认知及实践方法 [6] 参与者互动 - 3名18岁以下年轻人参会 针对其提出参与AI的第三种方式（非创业/投资）[5] - 热心参会者引荐新朋友 包括2018年关注的老粉丝专程见面 [8] - 深圳年轻夫妇专程飞赴成都参会并赠送新鲜荔枝 [8] 未来活动计划 - 7月19日深圳场 [11] - 8月23日北京场 [11] - 9月20日上海场 [11] 附加资源 - 整理10本必读书单并提供出版社最低价购买渠道 [12]

量子计算拐点临近 - 英伟达CEO黄仁勋近期表态量子计算拐点即将到来 此前其认为该技术尚早 此次观点转变引发行业高度关注 [2] - 量子计算可能成为科技革命加速期的核心驱动力 科技迭代周期已从50-60年缩短至5-6年 未来可能进一步压缩至2-3年 [2] - 量子芯片将与CPU GPU形成协作关系而非替代 类似交通方式按场景分工 英伟达已在该领域进行技术布局 [3] 英伟达欧洲AI工厂战略 - 计划在欧洲建设20个"人工智能工厂" 实质为算力中心 专注于制造业数字孪生技术应用 [6][7] - 数字孪生技术可1:1虚拟模拟工厂运营 优化设备布局与生产流程 降低实体工厂调试成本与时间 当前技术成熟度已具备商业化条件 [7] - 欧洲市场选择基于德国等制造业强国转型需求迫切 当地工厂面临效率提升压力 该战略可能重塑全球制造业竞争格局 [8] 技术应用与产业影响 - 数字孪生结合AI算法可实现主动式工厂优化 提升生产效率15-30% 成为制造业转型升级关键技术 [7] - 技术推广受地缘政策限制 中国制造业需自主突破智能升级瓶颈 否则面临被欧洲反超风险 [8] - 制造业竞争要素正从劳动力成本转向AI与数字化能力 企业转型窗口期有限 [8]

中国允许自动驾驶数据出境 - 政策标志着监管层对数据安全和市场开放态度发生实质性转变 对特斯拉构成明确利好 过去外资企业无法获取中国真实路况数据导致FSD训练受限 新政策为其提供提升能力的关键钥匙 [4] - 国内自动驾驶企业如华为、小鹏、理想将面临数据共享压力 监管层意图通过外部竞争推动行业从价格战转向技术竞争 促进行业聚焦算法和智驾大脑研发 [4] - 政策展现国际形象 体现对内外企业公平对待的治理规则 有助于提升中国在全球市场的正面评价 [4] - 特斯拉可能利用数据加速FSD迭代 或推出按月订阅模式取代6万元买断制 配合廉价车型战略 四季度或迎销量爆发窗口 [5] 特斯拉Robotaxi进展 - 奥斯汀路测视频引发全球关注 成为AI及智能出行领域核心话题 商业化验证将重构交通运输产业范式 影响人货流动模式 [11] - 市场预期6月30日前完成业务披露 马斯克曾表示6月22日发布 可能存在小幅延迟 [11] - 技术路线对比Waymo优势显著 测试范围覆盖郊区 纯视觉方案不依赖高精地图 具备全球快速复制潜力 [12] - 美国国家层面自动驾驶许可统一化 提升部署效率 十年技术积累进入验证阶段 FSD V12/V13版本增强市场信心 [12] 行业竞争格局变化 - 数据出境政策将重塑中国智能汽车行业竞争生态 技术迭代速度可能因外部压力加快 [6] - 特斯拉潜在订阅模式可能降低FSD使用门槛 改变消费者接受度 结合低价车型形成组合拳策略 [5]

Meta世界模型技术突破 - Meta发布"世界模型"标志着AI技术从文本图像理解向物理世界规律认知的跃迁 核心在于让AI掌握重力 流体力学等物理常识 例如理解"拧开盖子才能倒水"的因果关系[1] - 当前AI物理常识准确率不足人类50% 但预示巨大进步空间 传统大语言模型在现实操作推理存在明显短板[1] - 世界模型将推动自动驾驶质变 需实现类似人类司机的场景预判能力 如识别被遮挡行人潜在位置[1] 量子计算与科技革命 - 量子计算发展临近拐点 英伟达CEO黄仁勋欧洲演讲指出该技术将加速AI与科研突破 未来几年可能涌现蒸汽机级别的颠覆性创新[2] - 科技革命节奏持续加快 全球经济和社会结构面临深刻重构 世界模型 自动驾驶 量子计算构成关键创新三角[2] 生产力变革与投资机会 - 成熟世界模型将重塑运输 物流 公共交通行业生产力 技术领先企业有望获得超额市场收益[2] - 建议重点关注世界模型 自动驾驶 量子计算三大领域的产业布局动态 把握技术商业化窗口期[2] 会员服务推广 - 提供特斯拉 AI领域投资信息差分析服务 年度会员限时优惠价1199元 附赠线下活动门票或凯文凯利未来学著作[4]

产品介绍 - 公司推出"甜个志愿"小程序，可通过微信搜索体验，基于北大教育学院权威策略体系，专注高考志愿填报参考，分为"保底"、"稳健"和"冲刺"三档 [2] - 产品采用2022-2024年三年历史录取数据，待2025年最新数据发布后将支持实时精准填报 [4] - 产品定价299元，低于市场同类产品，适合个人使用或作为高考季礼物 [4] 产品功能 - 依据北大教育学院研究数据，自动筛选符合三档策略的学校专业组合，减轻手动检索负担 [4] - 集成AI咨询功能，支持自然语言提问，了解专业就业前景、毕业去向、考研留学等多维度信息 [4] - 支持根据地域、专业特色和个性化需求灵活搜索，如查询特定城市高校列表或根据自身优劣势推荐专业 [4] 分档策略 - 保底档：过去三年考生分数完全符合录取条件（100%录取概率）的学校和专业 [4] - 稳健档：过去三年中有两年录取、一年未录取（约80%录取概率）的选项 [4] - 冲刺档：过去三年只有一年录取（约30%录取概率）的学校和专业 [4] 合作推广 - 公司欢迎教育相关机构或有教育资源的个人合作推广该产品，有意者可联系助理回复关键词【合作】 [4]

公司业务简介 - CoreWeave成立于2017年，前身为加密货币挖矿企业Atlantic Crypto，2019年转型为AI云计算和基础设施服务商 [11] - 截至2024年底运营32个数据中心，主要位于美国低电力成本区域和欧洲科技中心，部署GPU数量超过25万颗，大部分为英伟达Hopper架构产品 [11] - 公司提供三类差异化服务：基础设施即服务(IaaS)、管理软件服务和AI应用服务 [12] - 技术优势包括采用NVIDIA最新GPU集群实现95%以上资源利用率、集成NVIDIA AI Enterprise套件、PUE控制在1.1以下 [13] 商业模式与盈利机制 - 采用"轻资产+高溢价"的AI算力租赁模式，包括硬件循环、基础设施租赁和差异化定价策略 [14] - 2024年营收19.2亿美元，主要来源为GPU裸金属租赁(68%收入占比，76%毛利率)、管理软件服务(22%收入占比，85%毛利率)和AI应用服务(10%收入占比，60%毛利率) [14] - 定价策略为按需计费2.5-4.5美元/GPU小时，长期合约可获30%折扣 [14] - 商业模式高度依赖GPU供应链稳定性和头部AI企业投入，短期需求强劲但需解决客户多元化问题 [16] 财务表现 - 2022-2024年营收从0.16亿美元增长至19.2亿美元，年复合增长率达737% [15][18] - 同期净亏损从0.31亿美元扩大至8.63亿美元，呈现"高增长-高投入-高亏损"特征 [15][18] - 2024年毛利率提升至73%，运营利润3.24亿美元，运营利润率17% [20] - 2024年资本开支85亿美元，GPU集群规模扩大3倍，折旧摊销费用4.43亿美元 [23] - 2025年收入指引49-51亿美元，同比+161%，调整后运营利润指引8-8.4亿美元 [31][32] 客户与市场 - 客户主要为需要大规模AI算力的企业，包括科技巨头(77%收入占比)、AI实验室(15%)、金融机构(5%)和生命科学公司(3%) [13] - 2024年微软贡献62%收入(约11.87亿美元)，Meta占15%，客户集中度高 [14][22] - 手握259亿美元订单储备，与OpenAI签订11.9亿美元合同 [16] - 预计2025年非微软收入占比提升至50%以上 [35] 技术与运营 - 采用NVIDIA最新GPU集群配合自研调度系统，计算密度比传统云厂商高35倍，成本低80% [12] - 通过液冷技术和电力采购协议控制PUE在1.1以下 [13] - 2024年研发支出5.61亿美元(占收入57%)，主要用于开发专有编排软件 [29] - 2024年基础设施支出占比从41%降至29%，显示运营效率改善 [24] 资本结构 - 2024年总负债80亿美元，其中35亿美元需2026年前偿还 [33] - 年利息支出2.64亿美元，加权融资成本12% [28][35] - 可转债衍生负债按市价重估产生7.56亿美元非现金损失 [28] - 预计通过经营性现金流(2024年22%转化率)和股权融资(IPO募资40亿美元)缓解流动性压力 [33]

印度股市 - 印度央行超预期降息50个基点 远超市场预期的25个基点 显示官方通过货币政策刺激经济的积极态度 短期利好兑现 [2] - 美印谈判取得进展 但长期需警惕腐败问题 尤其是阿达尼集团被美国调查可能涉及复杂腐败关联 影响投资者信心 [2] - 当前市盈率约23倍 处于42%历史分位数 相比历史平均17倍估值偏贵 建议采取止盈策略 [2] 越南市场 - 经济基本面健康 3月CPI上涨3.24% 出口增速17% 进口增速14% 增长速度快且稳健 [2] - 高通在越南设立AI研发中心 显示越南在吸引高科技企业方面表现活跃 [2] - 当前估值分位数仅26% 处于较低水平 管理层未见重大问题 但需注意国土面积小导致抗风险能力有限及中美地缘政治压力 [2] 日本市场 - 处于加息周期 流动性收缩 政策调整导致市场表现乏力 适合机会主义操作 暴跌时可介入 [3] - 经历30年通缩后尝试货币政策正常化 包括提高利率和缩减国债规模 [3] - 作为发达国家治理和基本面稳健 但当前吸引力有限 [3] 德国市场与黄金 - 德国市场与美国高度相关 关注美国即可代表对德国的关注 [4] - 黄金处于高位整理阶段 央行持续买入形成支撑 美元走势偏弱增强黄金相对吸引力 [4] 全球配置总结 - 印度政策利好兑现但估值偏高 建议短期止盈 [2][4] - 越南经济健康估值合理 值得持续关注 [2][4] - 日本加息周期表现乏力 需等待机会 [3][4] - 黄金在美元弱势下仍具配置价值 [4]

谷歌AI技术发展历程 - 谷歌母公司Alphabet采用创新组织架构 将Google、DeepMind、Isomorphic Labs等子公司独立运营 避免传统业务束缚创新业务 [1] - DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯具有国际象棋背景和剑桥计算机专业学历 团队开发出AlphaGo击败围棋大师李世石 AlphaFold预测蛋白质结构获诺贝尔化学奖 [1] 谷歌AI技术优势 - 谷歌在大语言模型(Transformer架构)领域技术积累深厚 已开始向超越OpenAI方向发展 [2] - 谷歌AI具备"发现新知识"的创新能力 如AlphaGo第37手新招 AlphaFold解开数亿蛋白质结构 AlphaProof证明数学定理 AlphaEvolve优化50多年数学运算问题 [2] - 谷歌与特斯拉是最接近实现"世界模型"的公司 分别依托YouTube视频数据和车辆摄像头现实数据 多维数据训练远超单一文本数据 [3] 谷歌AI战略方向 - 谷歌早期因担心AI错误率影响用户体验未快速推向市场 OpenAI的ChatGPT爆红验证市场需求后迅速跟进 [2] - 谷歌未来目标是实现通用人工智能(AGI) DeepMind团队定义AGI为机器具备人脑般的通用智能能力 正在逐步弥补"认知漏洞"向真正通用智能靠近 [2] - 谷歌AI在智能发现、模型完善和通用智能方向具备突破潜力 有望保持行业领先地位 [3]

马斯克的管理风格与性格特质 - 马斯克具有极端化的工作方式，在Model S生产危机期间直接睡在工厂与团队共同解决问题[2] - 其思维方式强调系统整体优化优先于局部用户体验，体现在Model Y遮阳棚等设计细节上[7] - 通过研究复杂策略游戏和人物传记来获取解决问题的方法论，被传记作者比喻为"自己的游戏引擎"[8] 特斯拉产品战略与市场表现 - Model Y虽存在设计瑕疵但销量表现突出，反映出产品力与用户体验的权衡[7] - 公司正从硬件制造商向数据/网络驱动型公司转型，Robotaxi项目将成为关键转折点[8] - 7月8日Robotaxi发布会涉及自动驾驶全产业链布局，包括车辆、芯片、算法及调度系统[7][8] 特斯拉未来发展方向 - Robotaxi项目旨在构建自动驾驶网络系统，实现"车辆运营即服务"的商业模型[7][8] - 短期销量压力不会改变公司技术突破导向的战略，坚持通过创新而非降价应对市场竞争[8] - 7月8日的Robotaxi发布将成为观察公司战略执行力的重要节点[7][8]

稳定币的本质与机制 - 稳定币是一种基于区块链的数字货币，与美元等传统货币挂钩，常见的有USDC和USDT [3] - 稳定币的发行机制为1:1美元储备支持，发行方将美元用于购买短期美债并托管在银行，赎回时出售美债返还美元 [3] - 这种机制保证了稳定币有真实资产支撑，避免了"空气币"的风险，与美元兑换保持稳定 [3] 稳定币的技术优势 - 基于区块链技术，跨境转账时间从Swift的1-3天缩短至不到10分钟 [4] - 手续费从Swift的1-8%降至约0.1%，且支持7×24小时运行 [4] - 具备匿名性和智能合约功能，可实现自动支付逻辑（如确认收货后付款） [4] 稳定币的应用现状与前景 - 目前主要用于小额支付，大额支付仍存在安全风险 [4] - 短期定位为技术"备胎"，长期可能成为跨境支付的颠覆性变革，类比AI对传统行业的影响 [4] - 相比传统Swift网络，稳定币避免了地缘政治风险（如俄罗斯被踢出Swift的案例） [3]