kaichen

我觉得，完全不能做这个类比。矿卡是单一收益驱动，AI GPU 是面向多种场景，不同客户，处理多阶段的硬件。

1. 推理可以用 TPU ，但是研究和训练还是得 CUDA 卡；
2. 像六年前的 A100 现在还在被卡脖子的中国厂商服役，怎么会两三年报废；
3. 假如不换 transformer 架构 scaling law 继续生效，那么只能将参数量继续翻倍，在达到 AGI/ASI 之前只会持续增长需求；
4. 假如未来架构发生改变，TPU 可能无法继续使用，但 CUDA 卡继续还能跑；
5. 现在只有美国头部厂商手上有够多的卡，中国厂商都不够，更不要说其他国家，缺口极大。


矿卡报废快是因为早期很多矿场环境极差，而且还面临丰水期枯水期可能要被拉来拉去。

中转站这么便宜，你觉得可能吗？肯定要掺水，或者把你的数据当作训练数据卖给其他厂商（比如模型厂，比如数据公司），然后你在里面打的所有信息都会被中间各种人看个遍，包括但不限于运维，数据标注员。

而且不仅是隐私，还有劫持，假如中转站被人黑了，假装模型给你返回一个恶意工具调用，把你的 ssh keys 或者什么密码拿出来发到某个地方，你能咋的？

😱你这是 codex+claude 双排 Coding ？

如果你本地有装 github gh cli 的话，默认 claude code 就是会用这个来读的，告诉他 PR number 就好了。

完全不用人介入来做这个事情，并且 gh cli 他用得非常溜。

你可以测试让 glm/minimax/kimi 写网页，可能会看到和 claude sonnet 几乎一样。但你让 gpt/gemini/grok 写就会长得不一样。

如果买得起正品，肯定不要浪费时间去使用所谓低价平替。

react native 就是 bridge 到 native ，约等于原生，本来就有原生体验😂

共用。另，如果你开 pro 账户几乎用不完