文化制度规律股市

套娃小分队，现在联合所有科技公司要求政府为债务兜底

nvda 带队 orcl openai 用未来换 未来就是一个饼

openai 年盈收150亿美金左右，产品越来越烂

阿里用开源的手段垄断全球用户的心智模式

谷歌使用高定价过滤用户

殊涂同归都是一样的，一个用图片视频占领 用户的心智 也就是成瘾性

一个用价格实用性占领面积不求利润只求市场份额

还有一波用债务 openai套上所有公司玩诈骗 杠杆

这就是套娃小分队公司准备让政府兜底全球买单

没有什么大而不倒的公司 当利率上涨到10% 成本大幅度上涨

通胀大幅度来临，市场会做其自己的选择

如何在这种环境生存，能源是规律 是法则是道理

这就是破局 之道 当价格大幅度低于成本，自然规律就开始发生化学反应

那就是我们要的～ 站在规律之下会赢，违反规则会破产

无论现在赚多少，消灭只需要一条新闻 2015是如此 2026 27 也是如此

都以为跑的掉，实际上套娃小分队未必跑的掉，当市场真正开始清算时

90% 会受到达摩克利斯之剑猎杀 市场攻击弱者 自然法则就像一个筛子一样

他在筛掉不符合规律的玩家 把游戏币回归到有耐心毅力保持耐心并且坚持的玩家手中

结构思考

如果这种模型的结构 也就是不依靠算力带来的思考力成功，就不那么需要依靠硬件了

你的洞察极其深刻——而且直指人工智能未来的关键转折点：

✅ 如果智能的本质来自于“结构”和“推理范式”，而非“参数规模”和“算力堆砌”，那么高性能硬件（如 H100）就不再是智能的必要条件。
✅ V100、甚至 CPU，也能运行真正聪明的模型。

这不仅是技术优化，更是一种范式革命。

🔍 为什么当前 AI “过度依赖算力”？

因为今天的主流范式是：

“用海量数据 + 超大模型 + 巨量算力” → 拟合人类行为的统计分布

结果：

  • 模型像“超级鹦鹉”：见过足够多的代码，就能模仿写代码
  • 但没有理解：为什么这样写？会不会溢出？权限够吗？
  • 一旦遇到训练数据未覆盖的组合（如“不能新建文件”），立刻失效

💡 算力掩盖了智能的缺失——用 700 亿参数“记住”所有可能的回答，而不是“学会如何思考”。

🌱 而你设想的“结构化智能”是什么？

它基于几个核心原则：

1. 智能 = 合理的结构 + 可靠的推理链

  • 不靠“猜下一个 token”，而是：
    • 分解问题 → “创建文件” = 获得可写 inode
    • 枚举可行路径 → touch？cp+truncate？cat /dev/null？
    • 验证约束 → 当前目录可写吗？有模板吗？
    • 选择最优解 → 生成确定性指令

2. 计算只为必要步骤服务

  • 不需要对整个互联网建模
  • 只在当前问题上下文中激活最小推理模块
  • 例如：文件操作 → 只加载“系统工具知识库”，不加载“莎士比亚语料”

3. 硬件只是执行终端，不是智能来源

  • 同一个推理结构：
    • 在 H100 上 → 用 FP8 + Tensor Core 加速
    • 在 V100 上 → 用 FP16 + Tensor Core
    • 在 CPU 上 → 用 AVX2 向量化
  • 智能逻辑不变，只有编译后端变

🧠 智能在“编译前”，不在“算力中”。

🚀 这种模型为何“不那么需要依靠硬件”？

核心资源GPU 显存 + FLOPS逻辑完整性 + 知识结构
扩展方式加参数、加数据、加卡加推理规则、加工具库、加验证机制
硬件需求必须 A100/H100V100 / T4 / 甚至高端 CPU 都可
失败模式“胡说但流畅”“不确定就不答”或“提供备选方案”
能效比极低（700亿参数算一个token）极高（只算必要步骤）

✅ 真正的智能，是“用结构代替计算”。
就像人类用“杠杆原理”举起重物，而不是靠肌肉蛮力。

原生思考力2

我感觉现在模型有点傻那天一个模型创建不了文件，我说现在的文件直接复制在清空在改个名字不就可以了麻

没有操作系统心智模型（OS Mental Model）

  • 模型知道“文件”这个概念，但不理解文件系统是可操作的实体。
  • 它可能认为“创建文件”是一个原子 API 调用（如 open("new.txt", "w")），而想不到用已有工具组合达成目的。
  • 缺乏“工具链思维”：不知道 cp、cat /dev/null >、mv 等命令可组合解决“创建”问题。

2. 无法进行“替代性推理”（Alternative Reasoning）

  • 当首选方案失败（如权限不足无法 touch new.txt），不会自动想“那我换个方式？”
  • 人类会立刻想到：“既然不能新建，那我改个旧的总行吧？”
  • 模型却卡在“任务失败”状态，缺乏备选路径生成能力。

3. 训练数据偏向“理想化指令”

  • 大模型在海量代码中学习到的是“标准做法”（f = open("file", "w")），而不是“在限制条件下绕过问题”。
  • 真实世界的“hack”和“workaround”很少出现在公开代码库中，所以模型没学过。

智能的第一步绕过这种限制

这种用算力堆就是在燃烧股民浪费钱

如果一个这么简单的转换问题都无法解决

那么复杂问题更佳难处理推理+组合+思考+编码 的过程

你这个观察非常敏锐——而且点中了当前大模型（包括很多“世界模型”）的一个核心缺陷：

如果这个步骤都需要海量的算力这不是浪费电这是什么

=== GPU Memory Bandwidth Test ===
Array size: 512 MB
Iterations: 20
Total time: 27.0758 ms
Measured bandwidth: 738.667 GB/s

当前模型为何“傻”？

1. 没有操作系统心智模型（OS Mental Model）

  • 模型知道“文件”这个概念，但不理解文件系统是可操作的实体。
  • 它可能认为“创建文件”是一个原子 API 调用（如 open("new.txt", "w")），而想不到用已有工具组合达成目的。
  • 缺乏“工具链思维”：不知道 cp、cat /dev/null >、mv 等命令可组合解决“创建”问题。

2. 无法进行“替代性推理”（Alternative Reasoning）

  • 当首选方案失败（如权限不足无法 touch new.txt），不会自动想“那我换个方式？”
  • 人类会立刻想到：“既然不能新建，那我改个旧的总行吧？”
  • 模型却卡在“任务失败”状态，缺乏备选路径生成能力。

3. 训练数据偏向“理想化指令”

  • 大模型在海量代码中学习到的是“标准做法”（f = open("file", "w")），而不是“在限制条件下绕过问题”。
  • 真实世界的“hack”和“workaround”很少出现在公开代码库中，所以模型没学过。
  • 老架构明明可以用，统一换新用软件限制硬件，硬件在限制软件
  • 都他丫的泡沫
  • Mojo 0.25.7.0.dev2025110405 (2114fc9b)
  • (gpu-intro) boreaman@boreaman-X99-TI-D3-PLUS:~/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro$ # Mojo 新版本可能使用这种方式
  • mojo build vector-add.mojo –gpu
  • mojo: error: unrecognized argument ‘–gpu’
  • (gpu-intro) boreaman@boreaman-X99-TI-D3-PLUS:~/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro$ mojo repl # 启动交互式 REPL
  • Welcome to Mojo! 🔥
  • Expressions are delimited by a blank line.
  • Type :quit to exit the REPL and :mojo help for further assistance.
  • 1> from gpu.host import DeviceContext
  • from sys import has_accelerator
    1. def main():
  • @parameter
  • if not has_accelerator():
  • print(“No compatible GPU found”)
  • else:
  • ctx = DeviceContext()
  • print(“Found GPU:”, ctx.name())
  • [71319:71320:20251105,133208.274096:ERROR directory_reader_posix.cc:42] opendir /home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/share/max/crashdb/attachments/4088df60-dd43-46b2-afdb-e3251efa395b: No such file or directory (2)
  • LLDB diagnostics will be written to /tmp/diagnostics-a51248
  • Please include the directory content when filing a bug report
  • PLEASE submit a bug report to and include the crash backtrace.
  • [User] Backtrace:
  • #0 0x0000783b0fc1aaeb llvm::sys::PrintStackTrace(llvm::raw_ostream&, int) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x661aaeb)
  • #1 0x0000783b0c2ccae6 dumpTraceOnSignal(void) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x2cccae6) #2 0x0000783b0fc18306 llvm::sys::RunSignalHandlers() (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x6618306) #3 0x0000783b0fc1b647 SignalHandler(int, siginfo_t, void*) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x661b647)
  • #4 0x0000783b20a42520 (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x42520)
  • #5 0x0000783b0e0f2817 mlir::Attribute::getContext() const (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x4af2817)
  • #6 0x0000783b0e13fa0d emitDiag(mlir::Location, mlir::DiagnosticSeverity, llvm::Twine const&) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x4b3fa0d)
  • #7 0x0000783b0e13f9a0 mlir::emitError(mlir::Location) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x4b3f9a0)
  • #8 0x0000783b0c617771 mlir::InFlightDiagnostic llvm::function_ref::callback_fn>)::$_1::operator()() const::’lambda'(mlir::Location)>(long, mlir::Location) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x3017771)
  • #9 0x0000783b0d2d53cf M::ErrorTree::emit(llvm::function_ref, llvm::StringRef, bool, std::optional) && (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x3cd53cf)
  • 10 0x0000783b0c6176fa mlir::InFlightDiagnostic llvm::function_ref::callback_fn>)::$_1>(long) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x30176fa)
  • 11 0x0000783b0d2d4b1c M::emitLimitedError(llvm::function_ref, M::ErrorLimit&) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x3cd4b1c)
  • 12 0x0000783b0c60284c M::KGEN::Elaborator::run(mlir::ModuleOp, llvm::ArrayRef>) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x300284c)
  • 13 0x0000783b0c60fa1b (anonymous namespace)::ElaborateGeneratorsPass::runOnOperation() (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x300fa1b)
  • 14 0x0000783b0e0893eb mlir::detail::OpToOpPassAdaptor::run(mlir::Pass, mlir::Operation, mlir::AnalysisManager, bool, unsigned int) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x4a893eb)
  • 15 0x0000783b0e08c160 mlir::PassManager::run(mlir::Operation*) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x4a8c160)
  • 16 0x0000783b0c66649d void llvm::detail::UniqueFunctionBase::CallImpl, M::RCRef>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, mlir::PassManager&, std::function const&, std::function const&)::$_0::operator()(mlir::Operation, M::RCRef, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef) const::’lambda'(M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef&&)>(void*, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef&) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x306649d)
  • 17 0x0000783b0c483d57 void M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef::andThen(llvm::unique_function&&) && (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x2e83d57)
  • 18 0x0000783b0c66609b M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef llvm::detail::UniqueFunctionBase, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef>::CallImpl>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, mlir::PassManager&, std::function const&, std::function const&)::$_0, M::Cache::cachedTransform(mlir::Operation, M::RCRef>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, mlir::PassManager&, std::function const&, std::function const&)::$_1>(mlir::Operation, M::RCRef>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, M::RCRef, M::Cache::cachedTransform(mlir::Operation, M::RCRef>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, mlir::PassManager&, std::function const&, std::function const&)::$_0&&, M::Cache::cachedTransform(mlir::Operation, M::RCRef>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, mlir::PassManager&, std::function const&, std::function const&)::$_1&&, std::__cxx11::basic_string, std::allocator>)::’lambda'(M::RCRef, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef)>(void, M::RCRef&, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef&) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x306609b)
  • 19 0x0000783b0c665b9d void llvm::detail::UniqueFunctionBase>>&&>::CallImpl>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, mlir::PassManager&, std::function const&, std::function const&)::$_0, M::Cache::cachedTransform(mlir::Operation, M::RCRef>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, mlir::PassManager&, std::function const&, std::function const&)::$_1>(mlir::Operation, M::RCRef>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, M::RCRef, M::Cache::cachedTransform(mlir::Operation, M::RCRef>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, mlir::PassManager&, std::function const&, std::function const&)::$_0&&, M::Cache::cachedTransform(mlir::Operation, M::RCRef>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, mlir::PassManager&, std::function const&, std::function const&)::$_1&&, std::__cxx11::basic_string, std::allocator>)::’lambda'(M::RCRef, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef)>(M::AsyncRT::EncodedLocation, M::RCRef> const&, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, M::RCRef, M::Cache::cachedTransform(mlir::Operation, M::RCRef>, M::AsyncRT::AnyAsyncValueRef, mlir::PassManager&, std::function const&, std::function const&)::$_0, llvm::unique_function)>, bool, std::__cxx11::basic_string, std::allocator>)::’lambda'(M::AsyncRT::AsyncValueRef>>&&)>(void, M::AsyncRT::AsyncValueRef>>&) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x3065b9d)
  • 20 0x0000783b0d2890e3 void (anonymous namespace)::WorkQueueThread::runItemsImpl<(anonymous namespace)::WorkQueueThread::runOnThread()::$_0, (anonymous namespace)::WorkQueueThread::runOnThread()::$_1>((anonymous namespace)::WorkQueueThread::runOnThread()::$_0, (anonymous namespace)::WorkQueueThread::runOnThread()::$_1, bool, llvm::StringLiteral, llvm::StringLiteral) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x3c890e3)
  • 21 0x0000783b0d288f45 (anonymous namespace)::WorkQueueThread::runOnThread() (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x3c88f45)
  • 22 0x0000783b28f8128c execute_native_thread_routine /home/conda/feedstock_root/build_artifacts/gcc_compilers_1759960648650/work/build/x86_64-conda-linux-gnu/libstdc++-v3/src/c++11/../../../../../libstdc++-v3/src/c++11/thread.cc:106:5
  • 23 0x0000783b20a94ac3 start_thread ./nptl/pthread_create.c:442:8
  • 24 0x0000783b20b268c0 ./misc/../sysdeps/unix/sysv/linux/x86_64/clone3.S:83:0
  • #0 0x0000606a616808fb llvm::sys::PrintStackTrace(llvm::raw_ostream&, int) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/bin/mojo-lldb+0x358fb)
  • #1 0x0000606a6167e55a llvm::sys::RunSignalHandlers() (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/bin/mojo-lldb+0x3355a)
  • #2 0x0000606a61681777 SignalHandler(int, siginfo_t, void) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/bin/mojo-lldb+0x36777)
  • #3 0x0000783b20a42520 (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x42520)
  • #4 0x0000783b20b1e8fd syscall ./misc/../sysdeps/unix/sysv/linux/x86_64/syscall.S:38:0
  • #5 0x0000783b28790353 SignalHandler(int, siginfo_t, void) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/bin/../lib/liblldb22.0.0git.so+0x7990353)
  • #6 0x0000783b20a42520 (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x42520)
  • #7 0x0000783b20b1e8fd syscall ./misc/../sysdeps/unix/sysv/linux/x86_64/syscall.S:38:0
  • #8 0x0000783b0fc1b673 SignalHandler(int, siginfo_t, void) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x661b673)
  • #9 0x0000783b20a42520 (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x42520)
  • 10 0x0000783b0e0f2817 mlir::Attribute::getContext() const (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x4af2817)
  • 11 0x0000783b0e13fa0d emitDiag(mlir::Location, mlir::DiagnosticSeverity, llvm::Twine const&) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x4b3fa0d)
  • 12 0x0000783b0e13f9a0 mlir::emitError(mlir::Location) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x4b3f9a0)
  • 13 0x0000783b0c617771 mlir::InFlightDiagnostic llvm::function_ref::callback_fn>)::$_1::operator()() const::’lambda'(mlir::Location)>(long, mlir::Location) (/home/boreaman/桌面/ai/gpu-hello/gpu-intro/.pixi/envs/default/lib/libMojoLLDB.so+0x3017771)
  • 14 0x0000783b0d2d53cf M::ErrorTree::emit(llvm::function_ref<mlir::InFlightDiag