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David Rosenthal 的博客,关于数字保存与分布式系统的深度思考。DSHR 博客。

资本的竞争

Goldman Sachs 的 Peter Oppenheimer 团队发布报告《Competition for Capital》,指出当前投资者关注的两大主题:AI 需求推高资本开支,挤压企业自由现金流,迫使公司增发债务和股票; 同时政府因基建、能源安全和国防支出增加而加大发债,叠加能源价格带来的通胀压力推高政策利率。 两股力量共同推高了资本成本——2022 年德国和日本 30 年期国债收益率接近零,如今已显著回升。 报告进一步分析:股票持续跑赢债券使股权风险溢价(ERP)回落至 1990 年代末水平,若债券收益率继续上升,股票市场将更加脆弱。但在美国和日本,ERP 已从近期低点反弹。 作者 DSHR 引用该报告并配有多张图表(ERP 走势、名义 GDP 与盈利增长等),指出尽管收益率上行,名义 GDP 和企业利润增长仍然强劲,短期内利润表现对冲了债券收益率上升的影响,目前"一切还算正常"。 整体偏宏观/固收投研视角,讨论 AI 资本开支与利率的交互效应。
评论点赞收藏6 天前

评级下调

美国10年期国债收益率已突破5%(此前一年以上低于4.5%,3月起持续上行)。文章认为原因之一并非单纯政策,而是高评级融资需求竞争:微软、Alphabet等超大规模云厂商为抢AGI资金需求,大量发债,挤占原本流向国债的资金池。 文中还指出,科技公司为维持高信用评级,倾向把巨额借款放进"特殊目的载体"以隔离资产负债表;一旦评级下调,利息支出上升、偿债覆盖率下降,可能触发连环下调甚至"死亡螺旋"。 结合Anthropic/OpenAI IPO后评级机构(Fitch、Moody's、S&P)的态度,作者分析了这对AI厂商及其基础设施伙伴(Oracle、NVIDIA)的潜在影响。
评论点赞收藏13 天前

吃种子粮:斯坦福研究揭示AI对年轻劳动者的隐性冲击

斯坦福大学最新研究:生成式AI在美国劳动力市场没有造成大规模失业,但22至25岁年轻劳动者在AI高暴露行业的就业水平已比预期低19%,且这一差距自2025年8月以来持续扩大。 差距主要来自企业减少招聘年轻人,而非裁员。资深劳动者未受影响。
评论点赞收藏22 天前

小即是美:中国AI模型低价突围,美国平台份额告急

中国AI模型以更低价格抢占全球市场份额,OpenRouter上6月首次超越美国平台,占比超60%。Bloomberg与Vals AI实测七款中美模型生成电商网站,Claude Fable 5售价$48.99,Kimi K3仅$11.99,性能相近。 AI平台需到2030年产生约2万亿美元年收入才能支撑当前巨额资本开支,美国消费者市场远不够,企业市场面临定价压力与 affordability crisis,严格限制员工AI token支出。
评论点赞收藏29 天前

不是漏洞,是特性:OFAC加密货币黑名单为何注定失效

OFAC对加密货币地址的黑名单几乎总是失效——资金在被标记前就已转移干净,逃逸率接近100%。Permissionless区块链的设计特性决定了执法方在这场赛跑中注定输:创建新钱包零成本、转账快速廉价,而攻击者知道自己何时动手,天然拥有先发优势。 这不是监管漏洞,而是去中心化架构的必然结果。
评论点赞收藏36 天前

2026年光盘介质耐久性更新

DSHR连续八年每年测试光盘寿命,今年45张光盘全部通过MD5校验,包括22年以上的CD-R和近20年的DVD-R。唯一例外是一块1996年的NetBSD 1.2光盘,近30年后有一个目录校验失败。 使用LG光驱、无特殊存储条件、廉价通用介质,数据依然完好。
评论点赞收藏43 天前

再说Robotaxi:特斯拉事故率是出租车的6倍

特斯拉Robotaxi事故率是出租车司机的6倍,按任何理性司法管辖区的标准都过不了监管。 Tesla Robotaxi车队每英里事故率比普通司机高近4倍,而纽约市研究显示出租车事故率比普通车辆低三分之一,两者相乘得出6倍差距。 作者认为这不是早期程序问题,而是根本性性能差距,有安全监控员在车的情况下仍如此,监管介入是必然的。
评论点赞收藏50 天前

微软Project Silica:玻璃存储研究完成,商业化仍存疑

微软Project Silica玻璃存储研究阶段已完成,但作者认为其商业化前景有限。归档存储市场规模极小——2021年归档介质出货量仅为硬盘的4%,收入仅占1.8%。 主要客户只有大型云服务商,而他们不愿将档案托付给竞争对手的技术。除非飞秒激光器出现大众市场应用,否则成本下降空间有限。但在所有竞争技术中,Silica最有希望影响市场。
评论点赞收藏62 天前

蒸馏护城河:大模型的商业壁垒为何脆弱

<p></p><p>Web服务器的原始功能,就是通过揭示其内部数据中的相应部分来响应查询。 这必然意味着,反复进行的查询——例如来自搜索引擎或互联网档案馆的网络爬虫——可能会将服务器的全部内部数据一并提取出来。 由于这些被提取的数据已发布在互联网上,因此受到版权保护。 这一情况导致了大量诉讼案件,例如针对互联网档案馆、谷歌及其他相关方的诉讼。 正是由于这一原因,搜索引擎往往只展示其所采集内容的“片段”而已。</p><p>AI公司的知识产权,归根结底就是其模型。 这些公司投入巨额资金,用于技术与人力的投入,以“训练”这些模型; 数据中心里堆叠着成千上万的GPU,还有成群结队的工作人员负责对图像进行标注, 并与这些尚处于起步阶段的模型展开“真实的人类对话”。 人们普遍认为,这些投入能够为所创造的价值构筑起一道“护城河”,因为对于竞争对手而言, 要打造一个与之相当的模型,成本同样高昂。 正是这样一道“护城河”,支撑着这些AI公司获得非凡的估值,尽管它们实际上并无任何盈利。</p><p>在本文下方,我将详细说明为何它们的“护城河”其实非常浅薄。</p><p>与许多Web服务一样,大语言模型的功能也是通过揭示其内部数据中的相应部分——也就是模型的某一部分——来响应查询。 因此,从理论上讲,反复进行的查询可以对模型进行“复制”。 然而,这些模型并未公开发布,因此不受版权法的保护[ ],也无法申请专利。它们唯一的保护方式,仅限于作为商业秘密加…</p>
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末日预兆:AI泡沫破裂前的多重警示

DSHR博客汇总AI泡沫破裂的多重迹象:从估值过高、盈利虚增到中国市场侵蚀份额。文章引用BIS警告、Oracle财务风险及SpaceX债券评级,论证当前AI投资回报严重脱节,泡沫可能即将破裂。
评论点赞收藏78 天前

开尔文极限:当AI的黑暗面成为刚需

作者反思此前对AI泡沫的批评,提出一个尖锐假设:如果AI需求并非来自补贴,而是源于色情、垃圾网页、勒索软件、学术作弊等黑暗面,那么AI可能真的具有不可替代的价值。 这一反直觉视角挑战了主流叙事,将讨论从“泡沫破裂”转向“技术必要性”,极易引发关于AI伦理、社会需求与技术副作用的深度辩论。
评论点赞收藏78 天前

我与计算机图形的初遇

作者回忆了从剑桥大学时期使用PDP-7和Titan机进行图形编程的经历。包括在8K内存限制下开发游戏、用机器语言实现牛顿法因太超前被扣分等细节。 展示了早期计算机图形学的原始状态与工程师的个人探索历程。
评论点赞收藏85 天前

食粪症对你有害:大模型的数据死循环

文章以科幻短篇《Answer》为引,类比当前大模型训练陷入“吃自己数据”的死循环。指出随着网络被AI生成内容污染,模型面临崩溃风险。 同时揭露了人类标注员偷懒用AI代劳、以及企业间通过蒸馏互相窃取数据的乱象,认为这些行为加剧了数据毒化。
评论点赞收藏92 天前

Skynet Progress Report

Source I, for one, welcome our new insect overlords Kent Brockman in " Deep Space Homer ", The Simpsons In recent months Cyberdyne Systems Corporation and its many subsidiaries have made very encourag...
评论点赞收藏99 天前

人工智能的可负担性危机

A year ago in The Back Of The AI Envelope I pointed out that the AI platforms were running the drug-dealer's algorithm, "the first one's free". By massively subsidizing the use of their products, they...
评论点赞收藏99 天前

聊天机器人还是臭氧层?——卫星星座对大气的隐形破坏

作者梳理了多篇最新学术论文,论证大规模卫星星座和火箭发射正在严重破坏臭氧层并加剧全球变暖。文章引用了关于铝氧化物、黑碳及锂羽流的具体数据,指出太空垃圾再入大气产生的污染具有长期滞后效应。 这一发现挑战了马斯克等科技巨头推动巨型星座计划的环保合理性,揭示了看似先进的互联网基础设施背后巨大的环境代价,引发对太空探索可持续性的深刻反思。
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2026年国会图书馆存储架构会议笔记:AI时代的硬盘、闪存与云存储博弈

作者整理了2026年美国国会图书馆存储架构研讨会的笔记。IBM指出磁带和硬盘仍是主流,闪存不适合归档。希捷宣布量产HAMR硬盘,Pure Storage提出大容量闪存归档方案。 文章还分析了云存储的隐藏费用陷阱,以及AWS新增的量子加密支持和无需读取数据的校验和验证功能,探讨了AI时代的数据存储成本与技术趋势。
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AI的公关危机:为什么人们讨厌人工智能

文章解释了为何科技高管在毕业典礼上被嘘,以及为何各地开始禁止数据中心。 作者引用数据指出,过去25年美国工人实际工资停滞,而资本收益飙升,公众认为AI加剧了财富集中并强加于人。 文中列举了公众对AI的诸多担忧,包括隐私泄露、电费上涨、水资源消耗及失业风险。同时引用保罗·克鲁格曼的观点,指出科技行业因过度营销AI的破坏性后果而失去信任,导致当前强烈的社会反弹。
评论点赞收藏120 天前

Wrench Attacks

A year ago I wrote The Risks Of HODL-ing sparked by Mitch Moxley's They Stole a Quarter-Billion in Crypto and Got Caught Within a Month. Moxley recounts the kidnapping of Veer Chetal's parents to pers...
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被淹没的区域(二):AI对软件安全与政治话语的DDoS式攻击

本文分析了AI如何对学术出版、软件安全和政治话语造成类似DDoS的“洪水攻击”。在软件安全领域,LLM导致漏洞报告激增,Linus Torvalds称Linux邮件列表已难以管理,且修补过程被低质量报告淹没。 在政治领域,AI代理 swarm 能协调模仿人类行为,威胁民主制度。作者评估了五项缓解建议,认为多数因平台利益冲突或执行难度而难以落地,整体前景悲观。
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被淹没的领域(一):AI如何像DDoS攻击一样摧毁学术出版

作者将学术出版比作遭受DDoS攻击,指出AI生成论文和审稿意见正在淹没科研系统。引用Nature和ICLR数据分析显示,大量审稿和投稿涉及AI生成内容,且AI写作往往降低可读性。 ArXiv已出台新规打击AI垃圾投稿,作者建议期刊利用工具自动过滤并训练领域专用AI审稿人。
评论点赞收藏138 天前

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