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经济危机? 美股币圈房产全面下跌

2025年4月7日 21:37

这两天真是没心情工作啊(微博),大概是因为特朗普宣布全面加征关税的消息影响太大了。币圈的大饼已经跌破了8万美元,整个市场一片哀嚎。股票也没好到哪里去,连一直坚挺的微软股价都跌到了350美元左右。


涨也没心情上班,跌也没心情上班
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说实话,看着账户上的数字一点点缩水,真的有种无力感。原本还想着这波行情能挺一挺,结果现在连避险资产都开始动摇。朋友圈也开始沉默了不少,以前天天讨论行情的人,现在连消息都不怎么发了。市场的信心好像一夜之间被抽空了。

也许现在最需要的不是盯盘,而是静下心来,重新评估自己的投资策略。毕竟风雨过后才知道谁在裸泳。希望能熬过去吧。

股票群跌了20%要跳楼,币圈群跌了95%还在说现货不怕呢。特朗普的顾问说:“股票只要不卖,就不算亏”。

还好我的币都是现货,我不敢玩也不会玩杠杆,所以只要不卖,就有可能会东山再起的时候。

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特朗普关税风波后币圈大跳水

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美国科技股也全面下跌

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除了巴菲特,最有钱的那些富豪资产全面缩水。

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中概股一片绿,保护眼睛

这几年房价走势相对平稳,主要有两个原因:一方面,英国政府对房东出台了不少新政策,增加了持有成本;另一方面,在“现金为王”的大环境下,很多人选择出售房产变现。再加上物价持续上涨,房价并没有像预期中那样大幅升值。

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英国剑桥房价这两年几乎没涨

近期博文:

新闻/实事/经济

最后,来个福利,妹子说得真对:每天盯着那复杂的行情,眼睛都累坏了吧?我真的好心疼你啊。如果行情不好的时候就歇息嘛。别太拼命了,钱是赚不完的。不管你赚多少钱,不管你是怎么样的,不管你炒币结果是怎么样,我都会一直在你身边支持你的。你在我心里一直都是最厉害最厉害的。我希望你能多注意身体。多注意休息好不好。

本文一共 720 个汉字, 你数一下对不对.
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Jevons悖论: Deepseek崛起为何最终推动Nvidia股价回升?

2025年3月3日 04:31

2025年2月,Deepseek——一家来自中国杭州的人工智能实验室——开源了一个能够比肩ChatGPT的AI模型,而其训练成本远低于当前行业标准。这一突破引发了市场震动,尤其是对GPU需求的预期发生了剧烈变化。投资者一度认为,随着AI训练成本的下降,对高性能GPU的需求可能会减少,从而导致Nvidia的股价暴跌。然而,仅仅几周后,Nvidia的股价就强势反弹,重新回到高点。

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美股:英伟达、微软、苹果、亚马逊、谷歌股价2025一二月

这种市场反应看似矛盾,实则可以用Jevons悖论(Jevons Paradox)来解释。

什么是Jevons悖论?

Jevons悖论由19世纪英国经济学家William Stanley Jevons提出,最早是针对煤炭消耗的观察:当蒸汽机技术进步提高了燃煤效率后,人们原以为煤炭消耗会减少,结果却适得其反——因为更高的效率让煤炭的使用成本下降,从而促进了更多行业和领域采用蒸汽机,最终煤炭消耗总量大幅增长。

同样的逻辑适用于AI和GPU市场:

训练成本下降 → AI更易普及

Deepseek的成功证明了AI训练可以以更低的成本完成,这意味着更多企业、创业公司甚至个人研究者可以负担得起大规模AI模型的训练和部署。

AI需求激增 → GPU需求扩大

低成本AI的普及不会减少GPU的需求,反而会催生更多的AI应用场景。例如,更多企业可能会投入人工智能/AI研发,个人开发者也可能利用更廉价的算力进行实验,从而推动GPU(计算机图形加速卡)需求增长。

推理需求大增 → 继续依赖高端GPU

除了模型训练,模型推理(Inference)仍然需要大量算力,尤其是面对全球范围内激增的AI应用需求,云计算平台、企业数据中心等仍然需要大量高端GPU支持高效推理。

Nvidia股价为何回升?

市场最初的恐慌源于对GPU需求减少的误判,但随着Deepseek的开源,人们很快意识到AI生态的整体扩张才是核心趋势:

  • AI变得更便宜 → 更多公司加入AI赛道 → 算力需求总量上升
  • AI的推理需求飙升,尤其是企业级和消费级市场扩展 → 高端GPU仍是核心基础设施
  • Nvidia继续保持AI硬件和CUDA软件生态的领先地位 → 仍是赢家

因此,Jevons悖论的作用下,Deepseek降低了AI训练成本,反而进一步刺激了AI行业的发展,最终推高了对GPU的需求,使Nvidia的股价重新回升。

结语:TLDR; Jevons悖论

Deepseek的开源AI让人们看到了一个低成本、高效率的AI未来,但Jevons悖论告诉我们,技术进步往往不会减少需求,反而会创造出更庞大的市场。对于Nvidia来说,AI的普及意味着更多企业和开发者将涌入这个领域,而这最终仍然需要强大的计算硬件支持。因此,短期的市场波动只是情绪化反应,而长期来看,AI的发展只会让算力需求持续攀升,Nvidia依旧是AI革命中的最大受益者之一。

经济学

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归纳法对世界的改造

2025年1月20日 05:20

从简单的统计模型,到后面的计量经济学,到机器学习,到现在的人工智能,过去的二十年是归纳法大发展的二十年。为什么只看二十年呢,因为二十年前的园主不知世事,超出认知范围之外了。

经济学在大规模应用计量经济学之前,一直是和物理学神似的,也被叫做社会科学中的物理学。而计量经济学的发展与突破也不是纯属巧合,主要是大规模经济金融数据的爆发。

早期的计量经济学,无论是宏观还是微观,其实都还是有深深的“结构化”的影子,就是需要一个结构化的模型来解释为什么会这样,有一堆变量和与之相对的系数,然后再用数据来估计系数。现在回头看,这个时期的计量经济学还是停留在一个“辅助”的阶段,数据的价值只是帮助计算系数。

然后计量经济学就向着弱结构化的方向一去不复返。可以说这是理论的发展赶不上数据的爆发,也可以说是人们渐渐失去了对结构化的理论的执念。这大概等同于量子力学之于传统物理学的革命,人们开始接受这个结构的模糊化。可就算是在这个阶段,人们的执念还是“因果关系”,直到今日计量经济学还是把因果推断作为其存在的哲学本源,试图从归纳法的角度倒推演绎法需要的因果关系。

然后随着机器学习的大爆发,人们从开始的“预测”和“因果推断”是两回事,到逐渐的审问自己,为什么对因果有这么强烈的执念?退一步说,到底什么是因果关系?这个时候才发现,因果关系其实在哲学上的定义也不是那么得清晰。园主在这里就不挖太深了,否则填因果这个坑就要填好久。

这些年,随着大语言模型的爆发,人工智能好像又解锁了一个新的阶段。虽然一边说着大语言就是一个预测方向无意的突破,另一边园主却看到人工智能落地层面对于结构化关系的依赖性慢慢减弱。以前我们的解决办法是对一个问题不断地细分梳理,然后逐个攻破。而现在大模型的冲击就是,我们真的有必要这样分解问题本身吗?如果深度学习模型本身可以就自动学出来一个等同于以前结构化的东西,就算我们没有办法把它明确的表达出来,哪又如何呢?

到这里,深度学习无疑是冲击到一个哲学层面的问题。当数据远远超过了理论的发展的时候,是不是演绎法的价值就远远不及归纳了?我们是像以前那样路径依赖,一定要对问题做一个外科手术一样精准的分解,还是可以容忍结构慢慢演变成一个黑盒子,给它无尽的自适应的能力,然后只需要关注结果就可以了?

这一波深度学习对于人工智能的冲击,我觉得体现到最后, 其实可能是一个去结构化的冲击。我们选择放弃对于结构关系的清晰表述,然后拥抱强化的预测能力对于世界的适应和改造。

人们对于深度学习和大模型的恐惧在于我们无法解释、进而无法控制。一旦我们适应和接受,下一步就是挖掘其无尽的潜力,实现下一轮生产力的爆发。

无论如何,我还是看好科技发展与世界进步的,就算过程中会有无尽的波折。

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