這簡直是不可思議！ 我聽了之後，不由得長嘆了一口氣。地球人這種生物，實在是莫名其妙到了極點。 足足半個世紀！從上一次人類在那顆銀色的大球上留下腳印，到現在竟然晃悠了超過五十年的光景。在《全人類》（For All Mankind）那樣的虛構幻境裡，人類早該在月球冰層下建起了城市，甚至在火星的紅土地上爭論主權了。可現實呢？現實往往比最拙劣的幻想小說還要令人心焦。 這半個世紀裡，地球人在幹什麼？在狹小的地殼表面爭奪那點可憐的資源，為了幾塊邊界、幾種意識形態鬥得你死我活，卻忘了頭頂上那片浩瀚無垠的星海。 現在，這群自詡為「高級生物」的人類，終於又要出發了。阿提米絲（Artemis），好聽的名字，但在廣袤的宇宙看來，這不過是個剛學會爬行的小娃，磨蹭了幾十年，才終於顫巍巍地跨出了家門口的第一步。月球基地？火星殖民？聽起來宏大得不得了。但如果人類不改掉那種自毀的本能，就算跑到了宇宙的盡頭，也不過是把地球上的紛擾帶到另一個星球去罷了。這，大概就是人類這種生物最悲哀、也最迷人的地方吧！這場跨越半世紀的重返計畫，確實像極了劇中那種「如果當初沒停下」的延續。在我們的現實世界，科學家們還在實驗室裡為了幾秒鐘的核融合反應折騰得白了頭髮，但在《全人類》的九十年代，這項技術竟然已經普及到了千家萬戶。為什麼？就因為他們「當初沒有停下」！因為持續不斷的月球探索，人類在那層灰撲撲的月壤裡，挖到了無窮無盡的寶藏——氦-3。這簡直是上帝留給人類的後門。有了這種能源，什麼石油危機、什麼全球暖化，通通變成了歷史書上的陳詞濫調。這種能源紅利，讓人類直接跳過了化石燃料的衰退期，張開翅膀飛向了星辰大海。更有趣的是，那種科技進步的紅利，竟然連最細微的生活角落都沒放過。你看那劇中的 1983 年，那簡直是個瘋狂的時代！當我們還在為了一台笨重的收音機沾沾自喜時，人家竟然已經開著電動車在街道上橫衝直撞了。為什麼？因為航天技術對電池效能的要求，強行逼著電子工業完成了一次又一次的基因突變。到了九十年代，他們手裡拿著的通訊設備，竟然跟我們現在（2026年）用的平板電腦沒什麼兩樣。這種技術跨越，不是幾年，而是整整三十年的代差！這就是所謂的「飛躍紅利」，當全人類的智力與財富都往同一個目標傾斜時，那種進步的速度，連神仙看了都要搖頭嘆息。 最讓人感到不可思議的是，月球不再是個遙不可及的荒涼孤島，而是一個充滿生機的「第七大洲」。 因為沒有停下，人類在月球建立基地，發現了水冰。這水冰簡直就是宇宙中的「黃金」，它能變成氧氣，能變成燃料。月球變成了跳板，讓火星殖民不再是科幻小說裡的臆想，而是成了一門實實在在的「生意」。這種「星際經濟循環」，讓財富從地球流向月球，再從月球噴湧向整個太陽系。 這部劇最殘酷的地方在於，它明明白白地告訴我們：只要人類當初沒有在那幾個腳印後就感到滿足，我們現在的生活，本該如此燦爛，本該如此自由！

小KY的沙龍

半個世紀的遲到

先說一個事實： 隨著霍爾木茲海峽被伊朗封鎖（3 月 2 日起），波斯灣的油出不去。沙地果斷把所有的油透過陸地管線橫跨沙漠，送到紅海邊。 這就是為什麼美軍要增兵。以前油船只是路過，炸了就算了；現在這 700 萬桶油是全球唯一的救命糧草，紅海的延布港成了全球能源系統的中心。 當前的軍事部署與經濟數據顯示，美軍正透過一套「攻防合一」的系統，徹底解構伊朗的地緣政治籌碼。 沙地油管的「生存溢價」&nbsp;沙地東西向油管（East-West Pipeline）達到 700 萬桶/日 的滿載輸出，將全球能源命脈與霍爾木茲海峽正式「解耦」。&nbsp;策略意義： 這條 1200 公里的陸路「呼吸管」直通紅海，讓伊朗「封鎖海峽 = 全球斷油」的威懾邏輯宣告破產。這不是單純的物流變動，而是從系統性上拔掉了伊朗的經濟毒牙。 角色轉變：美軍 5000 兵力與「能源保安部隊」&nbsp;大家原本以為美軍調動是為了「進攻」，其實它主要是來「控場」的。 後勤即戰略： 增派的 5000 名兵力（含 2500 名陸戰隊）不再只是為了地面進攻，其核心任務是為這 700 萬桶產能提供「實體保險」。 &nbsp;防護罩效應： 兵力部署與 USS Tripoli（的黎波里號） 形成了動態防線，重點保護紅海端的延布港（Yanbu）。這確保了即便海峽開戰，替代出口依然「安全有保障」。 戰術尖刀：USS Tripoli 的雙重威攝精確打擊（攻）： 搭載的 F-35B 具備匿蹤穿透力，能執行「外科手術式」功能閹割，直接針對哈爾克島的電力與泵房節點。&nbsp;快速反應（防）： 作為「閃電航母」，它能在紅海海域建立即時防空網，攔截針對沙地油管設施的無人機或導彈襲擊。 戰場位移：從「甕中之鱉」到「開闊海域」&nbsp;空間紅利： 美軍戰略重心從狹窄、易受攻擊的波斯灣內部，移向水域開闊、更具機動優勢的紅海。&nbsp;主動權反轉： 過去美軍在波斯灣是伊朗的「人質」，現在美軍在紅海成了「守門員」。這種位移讓美軍跳出了伊朗設定的口袋陣陷阱。 當沙地的油管通了，USS Tripoli 守在紅海門口，哈爾克島就從一個「戰略重鎮」變成了伊朗的「燙手山芋」。 伊朗現在最危險的地方在於：他們還在用舊的劇本（封鎖海峽）來威脅一個已經換了戲院（紅海）的對手。 這就是典型的資源錯配，最後浪費的一定不只是 tissue，而是整個國家的前途。

戰略轉折：從「海峽困局」到「紅海主導」

這次衝突讓大馬人意識到，中東稍微「打個噴嚏」，整個馬來西亞物價就「感冒」。很多原因，其中就是地緣政治的「範式轉移」：沙烏地與伊朗的衝突、霍爾木茲海峽的變局，這不只是打一場仗的問題，而是全球能源與物流地圖的重構。這種結構性的改變，其影響是以「年」為單位來計算的。許多大企業的航運合約、能源採購都是長約。現在看到的漲價只是零售端的反應，企業內部的成本結構調整才剛要開始。等到這些壓力層層轉嫁到最末端，社會的購買力才會面臨真正的考驗。3 月份沙烏地拉斯塔努拉（Ras Tanura）煉油廠和卡達的 LNG 設施遭到無人機襲擊。根據 Rystad Energy 的評估，部分關鍵設備（如大型壓縮機）的訂單交期（Lead time）長達 2 到 5 年。即使停火，產能也無法立刻恢復到 100%。沙特與伊朗供應全球約 20% 的甲醇。目前的斷供已導致下游紡織、塑料、醫藥行業停工。這種「缺料」產生的生產缺口，需要數個季度的超額生產才能補齊。這次危機迫使政府必須加速「補貼合理化」。一旦 5 月後制度改了，物價就有了「向下剛性」（Sticky Prices）——油價降，雜飯和物流費也不會降。Ron 95补贴配额下降到200L，相信不是臨時的措施，而是永久的改變，回不去了。

中東震盪與大馬物價

中國的歷史就是一條主線任務，但是一直砍掉重練。核心不是王朝更替，而是「中央如何處理地方 + 如何處理資訊 + 如何控制暴力」。從夏商周到清朝，中國制度的本質演化，是在三個問題之間反覆擺盪：① 控制（中央集權）② 效率（資訊處理）③ 安全（防止造反）沒有一個朝代能同時做到三者最大化。以下是這場兩千年「主線任務」的深度演化分析：節點一：上古的「離線模式」與符號治理（夏、商、周）在系統初期，技術手段（通訊與交通）極其落後，中央政權面臨的是嚴苛的物理約束。 系統狀態： 低控制、低資訊、高自治。 治理邏輯： 大禹鑄「九鼎」並非為了行政命令的下達，而是建立一種「品牌認同」。周朝的「分封制」本質上是將治理權與暴力使用權「外包」給血緣親屬。 雖然管理成本極低，但隨着時間演化，地方節點（諸侯）的數據與武力逐漸與中央脫鉤，導致系統最終陷入長達五百年的解體博弈（春秋戰國）。節點二：秦朝的「原型機」與信息超載（秦）秦始皇完成了中國歷史上第一次系統大重構，將「分封制」徹底格式化為「郡縣制」。系統狀態： 極高控制、極低效率。 治理邏輯： 廢除世襲，由中央任命流官。這解決了地方割據（安全問題），但製造了嚴重的資訊超載。當時沒有足夠的層級來過濾數據，皇帝必須親自處理海量的竹簡文書。 代價： 系統過於剛性（Fragile），缺乏中間緩衝層。一旦末端節點出錯（如大澤鄉起義），連鎖反應會瞬間導致整個中樞癱瘓。節點三：漢代的「中介層」與監察過濾（漢）漢武帝意識到「秦朝模式」太脆，於是引入了監察中介層——刺史（十三部）。 系統狀態： 控制與效率的初步平衡。 治理邏輯： 在中央與地方（郡）之間加了一層「數據過濾器」。刺史不直接治理，只負責監察。這讓中央能以極低成本獲取地方的異常數據。 代價： 這個設計存在漏洞。隨着時間推移，監察官（刺史/州牧）獲得了實權，從「過濾器」變成了「地方終端」，最終導致東漢末年的軍閥化，系統再次重啓。節點四：唐朝的「效率優先」與暴力外包（唐）唐朝面臨的是巨大的邊疆演化壓力，為了追求應對威脅的極致效率，它做了一個危險的實驗。 系統狀態： 高效率、極低安全。 治理邏輯： 節度使制度。中央將軍事、財政、行政三權合一，授予邊疆長官。這讓邊境部隊能像「特種部隊」一樣快速反應，不再需要等待緩慢的中央指令。 代價： 這是典型的「暴力失去控制」。當地方節點的算力與武力超過中央時，「安史之亂」成了系統的必然崩潰結果。節點五：宋朝的「安全至上」與極端內耗（宋）宋太祖趙匡胤針對唐朝的崩潰，進行了「極端安全化」的修正。 系統狀態： 極高安全、極低效率（軍事）。 治理邏輯： 防造反 &gt; 一切。權力被拆解得支離破碎，將地方分為「路」，各項職能由不同的人交叉管理。這確保了軍事將領無法造反。 代價： 為了防止內亂，系統喪失了對外的戰鬥力。雖然社會經濟極度繁榮（資訊處理能力提升），但在面對外部硬性暴力（遼、金、蒙古）時，宋朝系統顯得極其衰弱。節點六：明清的「極權封閉」與最終瓶頸（明、清）到了明清，系統進入了高度成熟但僵化的階段。系統狀態： 穩定性極大化、演化停滯。 治理邏輯： 明朝廢除丞相，皇帝直接對接執行層，權力高度集於一點。清朝則透過「軍機處」與「滿漢雙軌制」，將行政穩定推向巔峰。 代價： 這種穩定是一種「局部最優解」。當系統面臨工業革命後的全球化衝擊時，這種追求「靜態平衡」的體制，因為資訊處理速度過慢、反應路徑過長，完全喪失了適應新環境的能力。總結：三難困境的權衡中國兩千年的制度史，本質上是在處理以下這套「治理三難公式」。中央要控制地方，但不能被海量的日常資訊壓垮（效率衝突）； 要防止地方造反，但不能讓軍隊失去防禦外敵的戰鬥力（安全與效率的博弈）； 要維持長期穩定，但不能讓系統僵化到無法適應外部世界的演化壓力。這場「主線任務」的每一次轉向，都是為了修補前一個系統遺留的 Bug，但也同時埋下了下一個崩潰的種子。

中國歷史2000年

如果您認同軍事是「決勝於千里之外」，那麼您一定能理解：真正的統帥，從不迷戀戰場上的揮劍搏殺，而是在戰鬥開始前，就已編織出一張無法逃脫的勝負之網。這正是 2024 年策略神作Unicorn Overlord聖獸之王的核心邏輯。它不是一款考驗反應速度的動作遊戲，而是一款考驗「認知操作系統」的架構模擬器。在《聖獸之王》中，戰鬥是自動進行的，這意味著玩家無法靠「臨場發揮」扭轉乾坤。玩家必須在開戰前，透過經濟邏輯配置資源。這款遊戲最令「諸葛亮式」玩家著迷的，是其深度的 If/Then 條件設定。邏輯驅動戰局： 您需要像寫代碼一樣，為每名士兵設定邏輯——「若敵方 HP 滿載，則發動削弱」；「若友軍垂危，則施予援護」。交叉驗證： 遊戲提供的「戰鬥預覽」功能，本質上是對既有戰略的「事實核查」。如果你看到預期戰果是失敗，這是一個信號，要求你回歸第一性原理，拆解是哪個環節的物理約束（如 AP 點數不足或能量密度不夠）出了問題。。《Unicorn Overlord》（聖獸之王）確實精準地捕捉到了「系統思維」的精髓，它將戰場從單純的數值對撞，提升到了動態平衡與節點效應的高度。在遊戲中，戰場不是一張死板的地圖，而是一個受多種變量干擾的動態生態位：• 地形的物理約束（Physical Constraints）：森林會降低騎兵的移動速度，卻是弓箭手的天然掩體；道路能提升行軍效率，卻也讓你暴露在敵方的視線中。這要求玩家必須像分析「演化壓力」一樣，根據地形優劣來選擇演化路徑（進攻路線）。日夜變換的系統擾動：• 某些兵種（如狼人、吸血鬼）在深夜會獲得巨大的能力加成。這迫使你不能用一套邏輯打到底，必須根據「時間維度」來調整系統的輸出。白天的強勢軍團，到了深夜可能因為系統失衡而變得脆弱。兵種相剋的生態鏈：• 這不是單純的剪刀石頭布，而是一個相互制衡的循環系統。當你投入大量飛行兵種（利潤轉移）時，敵方系統會自動對你施加「防空演化壓力」（出現大量獵人）。

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轉換率因行業、銷售渠道（線上或線下）、產品類型、目標客群和行銷策略的不同而變化很大。 以下是一些一般性的參考數據和影響因素： ### 線上轉化率- **電商行業**：&nbsp;&nbsp;&nbsp;- 全球平均轉化率通常在 **2% 到 3%** 左右。&nbsp;&nbsp;- 例如，假設1000人訪問你的網店，20-30人完成購買就算正常。&nbsp;&nbsp;- 某些高表現的電商網站（優化良好、品牌知名度高）可能達到5%或更高。 - **行業差異**：&nbsp;&nbsp;- 服飾與時尚：約1.5%–3%&nbsp;&nbsp;- 電子產品：約2%–4%&nbsp;&nbsp;- 奢侈品：可能低至0.5%–2%，因價格高、決策時間長&nbsp;&nbsp;- 日常消耗品（如食品、日用品）：可能高達5%–10%，因需求強、衝動購買多 - **來源影響**：&nbsp;&nbsp;- 自然搜尋（SEO）流量：轉化率約2.5%–3%&nbsp;&nbsp;- 付費廣告（如Google Ads）：可能1%–2%，因廣告受眾精準度不同&nbsp;&nbsp;- 社群媒體流量：通常較低，約0.5%–2%，因瀏覽者意圖不一定明確 ### 線下轉化率- **實體零售**：&nbsp;&nbsp;- 平均轉化率通常在 **20% 到 40%** 之間。&nbsp;&nbsp;- 這意味著100人進店，可能有20-40人實際購買。&nbsp;&nbsp;- 服裝店可能在20%–30%，而高單價商品（如傢俱、電器）可能低至10%–20%，因顧客需要更多考慮時間。 - **行業差異**：&nbsp;&nbsp;- 超市或便利店：轉化率可高達50%–70%，因多為必需品。&nbsp;&nbsp;- 專賣店（如珠寶、汽車）：可能僅5%–15%，因價格高、決策複雜。 ### 影響轉化率的因素1. **產品吸引力**：品質、價格和獨特性決定顧客是否願意買。2. **目標客群精準度**：人流若非目標客戶，轉化率會低。 3. **使用者體驗**：&nbsp;&nbsp;&nbsp;- 線上：網站速度、導航便利性、結帳流程影響轉化。&nbsp;&nbsp;&nbsp;- 線下：店員服務、店面環境、商品陳列至關重要。 4. **促銷與信任**：折扣、優惠碼、顧客評價或退貨政策能提升轉化率。 5. **購買意圖**：主動尋找產品的顧客（如搜尋“買手機”）比隨機瀏覽者轉化率高。 ### 一般結論- 線上：2%–3% 是常見基準，優秀案例可達5% 或更高。- 線下：20%–40% 是典型範圍，視行業和客群而定。 思考題：如果你有具體的行業、產品或銷售渠道（例如電商、實體店），轉換率是多少？ 在了解自己的優缺點後，設法找到改善轉化率的方法。

投資理財

電商技巧：轉化率（Conversion Rate）

川普政府通过大幅加征关税（如对中国的125%关税、对其他国家的10%-50%“互惠关税”）引发全球市场震动，这一策略可能不仅是经济手段，更是一种地缘政治工具。 不过，让我们从一个普通常识说起。 美国政府如果目标是降低债务，希望国债利率（收益率）下跌，而打贸易战（如加征关税），做法是自相矛盾。 美国政府的债务主要通过发行国债（如10年期国债）融资。截至2025年4月10日，假设国债总额已超过35万亿美元，利息支出是预算的重要部分。 降低债务或减缓债务增长确实与国债利率（收益率）密切相关，低利率的好处：减少利息支出：若国债收益率下降（如从4.320%降至3%），新发国债的票面利率降低，每年支付的利息减少。例如，1万亿美元债务在4.32%利率下年利息为432亿美元，3%时仅300亿美元。 债务滚动成本降低：美国政府需不断发行新债偿还到期旧债，低利率使“借新还旧”更便宜。目标实现：政府希望收益率下跌，国债价格上涨，融资成本降低，从而减轻债务负担。 如果美国政府的目标是降低债务负担，理想情况是国债收益率下跌。 2. 打贸易战的矛盾性打贸易战（如对进口商品加征关税）可能推高国债收益率，与降低债务的“低利率”目标产生矛盾。原因如下： a. 通胀压力增加关税效应：加征关税（如X上提到的“解放日”关税）会提高进口商品价格，可能推高美国国内通胀率。收益率反应：投资者若预期通胀上升，会要求更高的国债收益率来抵消购买力损失。例如，10年期国债收益率可能从4.320%升至4.5%或更高。 结果：新发国债票面利率上升，政府利息支出增加，与降低债务目标背道而驰。 b. 经济不确定性与避险需求减弱贸易战风险：关税可能引发报复性措施（如中美贸易战升级），损害全球贸易和美国经济，增加不确定性。 矛盾影响：一方面，避险需求可能推高国债价格（收益率下降），短期支持低利率。 另一方面，若市场认为美国经济受损（如财政赤字因出口减少而恶化），国债吸引力下降，价格下跌，收益率上升。当前背景：国债价格下跌（收益率上升），可能表明市场对贸易战负面效应的担忧（通胀、赤字）超过了避险需求。 c. 财政收入与赤字的复杂性关税收入：理论上，关税增加政府收入，可能用于偿债，短期降低债务需求。实际效果：若贸易战导致经济放缓（如企业利润下降、就业减少），税收收入可能减少，赤字反而扩大，需发行更多国债，推高供给和收益率。 3. 是否真的矛盾？打贸易战与降低债务目标看似矛盾，但美国政府的实际动机可能不仅是降低债务，而是多重目标的权衡：政治目标：贸易战（如川普政策）可能旨在保护国内产业、减少贸易逆差或施压他国，优先级高于债务控制。 短期 vs 长期：短期：关税可能增加收入，掩盖债务问题。长期：通胀和经济放缓推高收益率，加重债务负担。市场预期：若美联储因通胀加息（而非降息），国债收益率进一步上升，与低利率目标冲突。 因此，打贸易战确实可能与“降低债务通过低利率”的策略矛盾，除非政府认为贸易战的经济收益（如制造业回流）能抵消高利率的成本。 4. 当前情境（2025年4月10日） 国债下跌：以IEF（7-10年期美國公債ETF）为例，其价格94.48美元下跌，10年期国债收益率4.320%或更高，可能反映贸易战（如关税）引发的通胀预期或市场抛售。 矛盾体现：若美国政府（如川普政策延续）推动关税，同时希望低利率减债，当前收益率上升表明市场对贸易战负面效应（通胀、赤字）的反应占主导。 如果美国政府目标是降低债务，希望国债收益率下跌，因为低利率减少利息支出。打贸易战推高通胀和收益率，与此目标矛盾。然而，考虑到现实复杂性，美国政府可能有其他优先级（如保护产业），或认为贸易战短期收益能弥补长期成本。 当前趋势是，国债收益率上升（如4.320%或更高）表明市场担忧贸易战效应，短期内与降低债务目标不符。 可以推断，川普政府通过贸易战逼迫各国谈判的盘算，可能包括围堵中国、要求购买美国武器或产品、以及推动美债购买，以实现经济和地缘政治双重目标。 这与降低债务的低利率愿望矛盾，但短期内通过关税收入和谈判杠杆可缓解压力。然而，若贸易战失控（如中国抛债或盟友报复），可能适得其反，导致债务成本上升、经济动荡加剧。

川普政府的可能盘算

从版权角度和AI创作的伦理来看，模仿他人画风是否构成侵权是一个复杂且具有争议性的问题，值得深入探讨。 首先，从法律角度来说，版权保护的是具体的作品（例如某幅画、某张设计图），而不是某种“风格”或“技法”。 画风，比如宫崎骏的柔和色调和自然主题，或者我自己之前上传的巴洛克时期的我的画像（戏剧性光影和华丽构图），通常被视为一种创作手法或艺术表达方式，而非受版权保护的对象。 这意味着，如果我用AI生成了一张模仿宫崎骏画风的图，但并未直接复制他的某幅具体作品，严格来说，这可能不构成版权侵权。 找到的资料显示，法律上有个关键点在于“实质性相似性”——如果AI生成的图片与原作过于接近，甚至让人误以为是原作者的作品，那侵权指控可能成立。但单纯模仿风格，法律往往鞭长莫及。 话说回来，宫崎骏的作品确实不是他一个人完成的，而是由吉卜力工作室的团队共同打造。吉卜力作为一个动画制作集体，集合了众多（有才华的）动画师、分镜师、背景艺术家和音乐家，比如高畑勋、铃木敏夫以及久石让等人，他们的协作让宫崎骏的创意得以在银幕上完美呈现。 当我们在讨论AI模仿画风和版权问题时，可以考虑以上的情况。 既然吉卜力的画风是团队努力的结晶，那么AI模仿这种风格时，涉及的就不只是单一创作者的权益，而是整个团队的劳动成果。这让情况变得更复杂。从版权角度看，吉卜力的作品通常由工作室持有版权，而非个人。如果AI生成的内容被认为侵犯了吉卜力的知识产权，那可能是因为它复制了具体的角色设计（如龙猫、千寻）或场景，而不仅仅是画风本身。比如，吉卜力标志性的柔和色调和自然主题虽然辨识度极高，但这些元素本身很难被法律认定为独占的“知识产权”。 再看AI创作的现实情况。AI模型通常是通过大量数据训练出来的，包括无数画师的作品。这些数据中有公开授权的，也有未经许可的。如果AI生成的内容明显基于某个画师的风格，且训练数据未经授权使用，这就引发了伦理问题：画师的劳动成果被“借用”却未获回报。虽然这在现行法律框架下可能不违法，但在道德上确实让人不安。尤其当AI生成者用这种方式盈利时，原画师的权益被变相剥夺，难怪有人会觉得这像是“窃盗披上了合法外衣”。 大家看一个时期的艺术作品，比如巴洛克时代，都会发现同一时期风格趋同的现象。当时许多画家遵循相似的技法和审美，比如卡拉瓦乔的光影对比被广泛模仿，但那是个艺术流派自然演变的过程，更多是同行间的学习和致敬。 AI老师告诉我：AI模仿则不同，它是批量化、机械化的“复制”，缺乏个人创造的灵魂。巴洛克时代的模仿不会威胁原创者的生计，而今天的AI却真的可能让画师失去市场竞争力。 （读到这里，你还要让孩子去读美术科吗？还有创作歌曲也是有了强大生成器） AI模仿画风在版权法下未必算侵权，但它确实挑战了创作者的权益和艺术生态的平衡。 未来，我们或许需要新的法律或规范，比如明确AI训练数据的授权要求，或者为原创画师提供某种保护机制。 在人人都可以随手可得大师级画风的美图之后，市场还有人要尝试吗，还需要努力吗？ 创新会不会因此停滞？What do you think？

人人都是宫崎骏老师




今年初，扎克伯格抛出一个大胆设想：人工智能将取代中级软件工程师的工作。而谷歌刚发布的Gemma 3则让AI更高效、更易得。这两个话题交织，展现了AI发展的惊人趋势，颇有开创未来的意味。 先看扎克伯格，他在2025年初表示，AI能胜任“中级工程师”的角色，负责写代码、修bug，甚至未来Meta的程序可能由AI生成。他坦言初期成本高，但坚信效率提升会解决问题，目标是让程序员摆脱重复劳动，转向创意和战略任务。SWE-bench数据显示，AI任务解决率已达60%，不过有人提醒，复杂系统设计仍需人类智慧。 再说Gemma 3，谷歌3月推出的开源模型，参数高达27B，却能在单块NVIDIA H100 GPU上运行，性能超越DeepSeek-V3。成本从20万美元的服务器降到几万块GPU，还支持免费本地使用，不少程序员直呼要取消订阅制服务。但GPU不是白送的，微调需要技术，它在复杂推理上也逊于GPT-4o。 两者如何互动？Gemma 3的低成本让扎克伯格的设想更可行，单GPU就能开工，Meta无需巨资即可尝试AI编码。然而，Meta服务亿万用户，Gemma 3的规模可能不足，他或许还得依赖更昂贵的模型。同时，Gemma 3的普及让小团队也能用AI写代码，工程师需提升技能，否则可能面临压力。 性能上，Gemma 3擅长中级任务，如写模块、修bug，正好契合扎克伯格说的“繁重工作”。但复杂架构对它来说是挑战，“全AI代码”的目标尚需时日。它也能辅助工程师，但没技术不行，分化明显：高手更强，普通coder压力不小。 这形成一个循环：Gemma 3的实惠与普及助推扎克伯格的愿景，Meta的实践反过来促进谷歌模型发展。“软件工程师终结”有些夸张，更像是“苦活儿终结”。 会用Gemma 3的工程师前途无量，不会用的怕是要自嘲“AI比我忙”。

中级软件工程师饭碗不保？

科技业翻书太快，我们小市民还来不及了解，人家车尾灯已经看不见，你原本的竞争力，可能包括人才、便宜电力及土地成本优势，转眼间就成了泡影。

如果像Gemma 3这样的AI模型能够在单个H100芯片上高效运行，确实可能意味着传统的大型数据中心不再是开发和部署顶级AI模型的绝对必要条件。这对整个AI生态系统来说是个潜在的颠覆性变化，尤其是数据中心的“去中心化”趋势。

传统上，训练和运行像GPT-4、Llama 3这样的大型语言模型需要庞大的数据中心支持，配备数十甚至数百个GPU/TPU，辅以高带宽网络和巨量电力。比如，OpenAI的GPT系列据传需要微软Azure提供的超级计算集群，耗资数亿美元。而Gemma 3若能在单芯片上实现媲美甚至超越的表现，可能预示着AI计算从“集中式超级数据中心”向“分布式高效节点”的转变。这意味着：中小型企业也能参与: 不需要动辄上亿的硬件投入，初创公司或中小型科技企业也能用少量H100开发自己的高性能模型。

NVIDIA可以通过设计更高效的芯片（如针对单卡优化的架构）适应这一趋势，而台积电则可能通过CoWoS等先进封装技术维持其不可替代性。

目前来看，NVIDIA和台积电的优势并未被彻底打破，而是面临新的竞争和外部压力。NVIDIA的软件壁垒和市场份额、台积电的制程领先和客户基础仍是行业标杆。不过，若中国厂商在低端市场血洗成熟制程，或其他玩家（如三星、Intel）在高端制程迎头赶上，长期优势的确可能被削弱。

一旦AI成本降了，并且能快速部署到日常生活中，消费者自然愿意买单。