昨晚的聊天，我来回讲的其实就是这段话：
新基础设施使得需求的收集/归集效率大大提高，新一代消费公司的战略是线上线下一体化形成需求聚合之后，基于数字化的选品和反向供应链定制；
如何利用商业基础设施变化从「高毛利」到「高周转」进化，是摆在零售业面前的命题；
往深了讲，只要不是往「借助新的商业基础设施和技术手段提升供需匹配精准度，降低毛利率的同时提升周转速度，维持甚至提升 ROE」这个方向使劲儿的零售公司，长期看都很难跑出同业效率差，甚至面临被淘汰。

跟我们炒股一样的，不图那口肉，就图个乐呵

刚聊了一个印度的 AI x Crypto 项目，我从头到底都觉得他们是骗子。以至于我从头到底没有掩饰这一点。

最近养成的一些好习惯：

1. 把最重要的事，拆解成最容易做到的事
2. 拥抱人性，选择最省力的路径（不是走捷径）
3. 留出2-4小时做一些让自己变轻松的事
4. 专注于把资源合理分配在正确的事情上，把事情做对

早晨起来读 Ben Thompson 和 Sam Altman 的访谈，前面絮絮叨叨一大堆创业初心快速翻过，直到讲到这段：

Ben Thompson: 五年后什么会更有价值？一个每天有10亿活跃用户的目标网站，不必进行用户获取，还是最先进的模型？
Sam Altman: 我认为是10亿用户的网站。

问得清楚，答得痛快。

Altman 认同 Satya 说的 models are getting commoditized，继续说：

在我认为存在战略优势的地方，就有建立巨型互联网公司的机会。我认为这应该是由几个不同的关键服务组合而成的。大概有三四个像 ChatGPT 这样量级的东西，你会想要购买一个包含所有这些服务的捆绑订阅。你会希望能够用你的个人 AI 登录，这个 AI 在你一生中、多年里已经了解了你，并能在其他服务中使用它。我认为，将会出现一些专为如何使用 AGI 而优化设计的全新设备类型。会有新型的网页浏览器，会有这一整套东西，有人将会围绕 AI 打造有价值的产品。所以这是其中之一。

还有另一件事，那就是推理堆栈，也就是如何实现最便宜、最充足的推理。芯片、数据中心、能源，这里会有一些有趣的金融工程要做，这些都包括在内。

然后第三件事是真正进行最好的研究并生产出最佳的模型。我认为这是价值的三大支柱，但除了最前沿的模型外，我认为大多数模型都会很快变成商品化。

💰 Tether 现在是 2024 年美国国债第七大买家。Tether 持有 331 亿美元，与整个国家并列。从图表看，第六大买家为英国，第五大买家新加坡，第二大买家法国，中国减持美国国债取得显著进展，所以排名最后一位。

他看来很懂啊

速递｜中国对冲基金全面拥抱DeepSeek，AI两月便可速成20年经验的投资经理

最近发现，凡是在做AI技术的团队，提到金融场景的时候，都两眼放光——市场空间足够大，又很适合AI应用！

真正的LLM Agent

很深入的讨论，分析了当下 workflow的天花板，真的Agent的可能实现方式，03 部分的两张图是很清晰的，什么时候图 1 变为了图 2 就是关键信号了。
这个信号会大的所有人都能看到，所以不必 fomo。