当产品从 chatbot 变成 agent,token 消耗为什么会指数级上升?如果模型能力跨过“够用阈值”,更强模型的边际价值会不会下降?如果未来再出现一次 DeepSeek 式的工程优化和成本冲击,它会不会比第一次更能撼动算力叙事?最后,我们把讨论落回市场信号:纳指长期收益率通道、市场宽度和先后见顶、存储链的受损公司、以及黄金能不能作为 AI 风险的辅助观察。
本期节目是科网泡沫复盘节目的下集,没有收听上集的搭子们别错过上集的宏观/产业视角的洞察
特邀嘉宾:公募基金经理-壹叁伍
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本期录制时间:26年6月16日20点
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时间轴
Y2K 千年虫bug:1999年的系统风险和防御性 IT 开支
中美算力竞赛:会不会像 Y2K 一样造成资本开支前置和冗余
从chatbot到agent:为什么智能体会让token和算力消耗大幅上升
模型的“够用阈值”和边际收益递减挑战更强大模型的刚需性
第二次DeepSeek时刻?agent 架构优化 + 基础模型优化的双重降本
市场信号一:纳指长期 12%-13% 年化通道与泡沫偏离
市场信号二:市场宽度、道指先弱和 A 股“结构性牛市”体感
细分与大类信号:存储受损公司、黄金走势和最终三层观察清单
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参考资料:
Federal Reserve: Thinking about Y2K, Governor Edward W. Kelley Jr., 1999
Federal Reserve: The Federal Reserve's efforts to address the Year 2000 computer problem, 1998
FRED: 10-Year Treasury Constant Maturity Minus 2-Year Treasury Constant Maturity
Goldman Sachs: The Late 1990s Dot-Com Bubble Implodes in 2000

