賺快錢之路如履薄冰，而掌握AI算力大趨勢，便可立於不敗之地。牢記四句投資金言獲益匪淺：「投資像是冰面走，一不留神把命丟，嶄新世界新風口，趨勢才是好朋友！」
隨著年紀越大經驗越多就愈能深刻理解，一個普通不過的平凡成年人世界(或職場)裡，通常鼓勵你去做的事，就是有坑需要你去填；一般禁止你去做的事，那是有賺頭不算上你；老是要你不惜代價的，潛台詞你就是這代價；張口要你去顧全大局，你肯定不在這個局裡。
賺快錢之路如履薄冰
成年人的世界從來都沒有容易的事，股市尤其凶險，一旦在股市選擇走上交易賺快錢之路，那意味接踵而來的將是如履薄冰的日子。走薄冰是種非常可怕的經驗，因你腳下所踩的每一步都會發出那種承受不住壓力的咯吱聲，你能感覺腳底所踩的面是不踏實的軟呼呼，你在冰面上走著過程中，不出意外總是開始裂，這時你所能做的僅有立馬拔腿往前衝，你要用吃奶力氣往對岸跑，邊跑還會邊聽到後面劈哩啪啦就像鞭炮的聲音，等到上岸後猛然回頭一看冰面完全塌了，你也被嚇得魂都快沒有了。
其實大部分的股市參與者，打從一開始就不應該選擇走上交易賺快錢之路，那無異與走冰人一樣，連一步錯的機會都沒有，也因為整個過程太過凶險，有的人可能一輩子都不曾見過彼岸景象，那就更別提什麼順利上岸的了，投資人生如果能重來一次，應該都能領悟長期投資權值型ETF的勝率遠遠高於交易賺快錢之路。
未來將是「高度機器學習」
輝達教主黃仁勳最近接受專訪表示，當前輝達股價漲勢與網際網路泡沫時的思科狂熱完全是不同案例，就他所知的摩爾定律已經基本結束了，未來將是「高度機器學習」。黃仁勳認為，為了提供必要的計算能力以跟上未來計算密集型軟體的步伐，現有資料中心將在未來四到五年內需要價值約一兆美元的GPU來實現現代化，並跟上不斷變化的需求環境。這將使得輝達可以利用GPU完全取代傳統的基於CPU的資料中心，這將是價值一兆美元的市場機會。
讀者們，當你聽到從黃仁勳嘴中說出「我們已經重新發明了計算，我們不會倒退。」過去十年裡將計算成本降低了十萬倍，遠超過摩爾定律所能帶來的百倍，AGI很快會以某種形式成為個人的「口袋助手」，這個助手一開始它會很有用，但不會是完美的，隨著時間推移，它會越來越完美，就像所有的技術一樣，這也是科技的魅力所在。
AI將治癒人類大多數痼疾
前段時間Sam Altman發表了一篇關於人工智慧未來雄文，現在Anthropic CEO Dario Amodei更是提出2026年就可能開發出強人工智慧。強人工智慧(AGI)的影響是將把21世紀50-100年的生物醫學進步壓縮到5-10年，如果願意，半永久性的，大部分精神障礙可以治癒，體重得到控制，健康福利迅速蔓延到世界上最貧窮的國家，大多數傳染病和癌症將被根除，老年癡呆症將被預防，強大的人工智慧能力將一舉消除困擾人類數千年的大多數疾病。
想做「預訓練」，融資與算力晶片是首要的兩大問題，但毫無疑問AI預訓練模型是一種技術活，這工作需要非常多有才華的人一起慢工出細活，包括懂晶片的、懂推理的、懂基礎架構的、懂模型的、懂演算法的等眾多跨領域的優秀人才，一起通力合作才能做出成果來。所以那可不是什麼公司都有本事做這件事，就連當前市值最大的蘋果公司，其內部員工認為自己公司在AI賽道上已經落後，並且差距達到兩年以上！
因為生成式AI大模型前期進入門檻比較高，肯燒冷灶投入並且義無反顧持續做預訓練且能堅持下來的大模型公司就會有一定優勢，當前期預訓練做好了，後訓練和強化訓練就是後面的重點。
長投布局更清晰的思維方向
所以AI大模型公司需要大量融資、大量投資算力晶片、大量網羅跨學科人才，若三大檻都能順利邁過去，再不濟都應該有「剩者為王」之勢，若是厚積薄發水到渠成那就是下一個猶如搜尋引擎恐怖統治力的Google了，這就科技頭部公司們前仆後繼進入這新賽道的底層邏輯，讀者們先搞懂箇中原由，就能在長投布局上有更清晰思維方向。
即便是再不用功的讀者也應該知道一個嶄新世代已經出現，過去能賺錢的生意絕對輪不到普通老百姓，但凡輪到的那便是不可能賺錢裡面還有坑。普通人只有在一個嶄新風口(也許是另一個坑)，旁人不敢、不懂甚至是嗤之以鼻，你才有一絲機會把錢賺了。
