$特斯拉(TSLA)$  megapack的建厂成本才2亿，每年能带来10亿美元毛利润[捂脸] ，已经完全是印钞机了。 目前特斯拉有加州（已满产）和上海（爬坡中）两个40GW的Megapack工厂。而且正在德州造第三个。 去年特斯拉交付46.7GWh；今年一季度交付 8.8GWh。但马斯克表示订单充足，全年交付仍将超过去年。 megapack的储能需求爆发值得关注。

$特斯拉(TSLA)$  很多超级大佬都看到了物理Ai即将爆发：老黄、老马、孙宇晨、孙正义。 老黄的女儿和儿子都在nvda的物理Ai任职。孙宇晨前段时间预测了未来3到10年最大的机会在物理Ai而不在虚拟Ai。孙正义最近也说物理Ai是Ai下一段最大机会，且Ai会产生比互联网大50倍以上的规模。X上的Serenity也说极其看好机器人这个赛道。特斯拉人形机器人在7月份可能量产。 grok解读： 是的，这些信息连起来看，物理AI（具身智能/机器人赛道）确实正成为AI下半场的核心叙事。 你提到的几点基本都对得上最新动态，我简单梳理和补充一下。 youtube.com wccftech.com 1. 老黄（Jensen Huang）子女在NVIDIA物理AI布局 • 儿子 Spencer Huang：机器人产品线经理（Product Line Manager at Robotics），之前开过酒吧，后学AI。 • 女儿 Madison Huang：Omniverse和机器人相关的高级产品营销总监（Senior Director），年薪据说上百万美元，曾是甜点师背景。 • 两人都在NVIDIA核心业务发力，尤其物理AI（机器人、仿真、Omniverse）。这也侧面印证NVIDIA把物理AI当作下一个大赌注。 youtube.com 2. 孙宇晨的预测 他最近明确说：虚拟AI红利到头，未来3-10年最大机会在物理AI（具身智能、机器人、物理世界落地）。他计划砸10亿美元布局，还提到物理AI会带来真实生产力变革。市场反应挺大，一些相关概念股都动了。 caifuhao.eastmoney.com 163.com 3. 孙正义（Masayoshi Son

$粉笔(02469)$ 张小龙你牛B在人大演讲敢说真话[开心]  

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$  为什么SNOW能带动PLTR大涨？投资逻辑是什么？ grok的回答： 详细分析逻辑（分层拆解）： 1. 板块/主题共振（Sector Rotation & Sentiment Lift） • SNOW被视为AI数据云基础设施的代表，其AI产品（Cortex Code、Snowflake Intelligence）加速、客户采用激增（1.36万+账户用AI功能），证明“AI正在真正变现到收入”。 • PLTR是**AI运营平台（AIP + Foundry）**的代表，核心是把企业/政府数据+本体论（ontology）转化为可执行AI决策。两者都在“AI落地”这条主线上。 • SNOW的“拐点”（inflection point）验证了市场对AI软件的信心，缓解了此前“SaaS被AI取代”的担忧 → 资金从防御转向进攻，轮动买入同板块高Beta股如PLTR、NOW等。 barrons.com 2. 两者业务高度互补 + 已有战略合作 • 2025年10月，SNOW与PLTR宣布深度战略伙伴关系：把Snowflake的AI Data Cloud与Palantir的Foundry/AIP集成，实现零拷贝（zero-copy）数据互通、实时分析和Agentic AI应用。客户数据留在Snowflake，PLTR负责上层AI orchestration。 • 这不是竞争，而是互利生态：SNOW提供弹性数据湖仓，PLTR提供企业级AI决策层。SNOW的AWS大单和AI工作负载增长，也间接利好PLTR的平台使用场景（更多数据 → 更多AIP部署）。 snowflake.c

$特斯拉(TSLA)$  最近还是很多人长期看衰特斯拉。我谈谈我的看法：未来AI时代长期特斯拉基本面不可能会差，因为至少能看到三个定性趋势判断： 1.Ai时代非常需要软硬件结合，软硬件集成化趋势离不开捆绑制造业各个流程，M7里面除了特斯拉其他家没有自己生产制造，设计和制造联系不紧密。 2.老黄的nvda的长期AI发展战略框架基本和特斯拉基本完全一致，都是最高等级Ai阶段是实现现实物理Ai为最终目标，我觉得这验证了老马对于战略判断是准确的。不能理解这个目标我觉得是一般人的认知障碍。 3.这个时代Ai最大市场在to B，未来最大的Ai硬件和应用公司都会是to B公司，M7里面其他几个想转型to B并不容易。nvda本身就已经是to B的，特斯拉转型成最大的to B Ai基础服务设施公司很容易。msft、amzn、goog的云算力服务是to B的，但主营业务大头都是to C的。但是to C软件业务有可能是Ai时代最大发展障碍。

$老虎证券(TIGR)$ 加油，老虎。祝愿否极泰来

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$  散户在消磨中撤退，而机构在消磨中增持

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$  最新披露的贝莱德BlackRock 26年Q1（截至2026年3月31日）持仓大概相对四季度增持了6千万股pltr，24～25年度披露的大概总股数是1.2亿股，25年4季度增持大概是482万股（+2.6%）现在最新的披露的总股数是约 188,990,971 股（约1.889亿股）。PLTR的流动总股本为21.9亿股。 大机构正在大举买入PLTR。📈

$特斯拉(TSLA)$   算力能让进来的话，fsd应该也行。老朱去了晚宴，应该也和日程洽谈有关。

$特斯拉(TSLA)$   爱尔兰交通部 5 月 10 日官方确认，Tesla 正在与爱尔兰当局——包括爱尔兰国家标准局（NSAI）——就 FSD（Supervised）系统的准入审批进行沟通。这是继荷兰、比利时、瑞典之后，又一个进入实质审批流程的欧洲国家。

$特斯拉(TSLA)$  $英伟达(NVDA)$  空军一号上目前只有老黄和老马两个企业家。

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$   llm如果现在部署fde还有机会抢占pltr的市场吗？ 看看grok的回答： LLM如果现在部署“FDE”（Forward Deployed Engineer），抢占PLTR市场的机会 非常有限，甚至可以说是“帮PLTR加速扩张”而不是取代它。核心原因在于：AI FDE已经是Palantir自己推出的产品，它把LLM直接嵌入到Palantir的AIP/Foundry平台里，成为人类FDE的超级放大器，而不是外来竞争者能绕过去的“纯LLM替代方案”。 1. 先澄清“FDE”在当前（2026年5月）的真实含义 • 传统FDE：Palantir十几年前发明的“前线部署工程师”——最顶尖的工程师直接嵌入客户现场（大企业/政府），把复杂异构数据打通成ontology（本体论），建生产级AI agents，处理合规、安全、真实运营约束。这是PLTR To B护城河的核心，不是简单“部署软件”，而是“把AI变成客户核心操作系统”。 • 2026年新变化：Palantir在3月正式GA了AI FDE（AI-powered Forward Deployed Engineer）。这是个对话式AI agent，能用自然语言直接操作Foundry： • 自动做数据转换、代码仓库管理、ontology构建/维护、写AIP Logic函数、跑evals、branch-aware调试等。 • 支持OpenAI、Anthropic、Google、xAI等主流LLM + 原生工具API。 • 效果：数据迁移从5个月缩短到5天，AIP Bootcamp 1-5天就能上线生产工作流。 AI

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$  AI到底有没有产生泡沫？与互联网时代万物互联不同AI的方向是完全自动化。Ai发展已经变成由国家和大企业主导的竞争态势。大企业在疯狂的增加Ai资本支出。AI到底有没有产生泡沫？Ai应用赚的钱目前还比较少。to C目前看到的市场就是编程和自动驾驶。编程能力会让更多的人可以定义使用软件。自动驾驶会改变运输业的整体格局。应用的方向上to B市场已经是必争之地。 1.什么样的企业最需要ai完全自动化？注意是最 大企业和特大企业，具有复杂产业链复杂供应链复杂运输业的大企业，数据分析成本巨大的企业。这些企业是世界500强和政府部门。他们有私有数据壁垒和数据安全需求。他们对于数据安全很注重。任何一个世界500强的数据背后都代表一个行业的核心竞争力。为什么不是小企业，难道小企业不会要求完全自动化吗？答案是小企业相对数据更少复杂程度更低。一人公司不需要部署fde就可以形成完全自动化。 2.这个市场到底有多大？ 解答这个问题需要看到会有两个趋势：一，这个市场会加速强者恒强，财富和数据的聚集效应是加强的，会形成飞轮效应。产生规模效应。二，一人公司的兴起，在很多极细分的领域，完全依靠Ai和个人才能的公司会产生，产生杠杆效应。 如果头部公司因为完全自动化和生产集成化消灭了中间供应商并占领了80%的原有市场会发生什么？头部企业会变得更强大。掌握头部企业数据的公司也会更强大。为什么中间阶层和中等规模企业会变得更难？因为绝大多数中等企业没有闭环独特数据也没有技术护城河，在自动化过程中无法集成化。 一人公司的创业也必须通过平台和Ai公司，而一人公司的数据也被Ai公司掌握，进一步加速AI企业的发展。 3.什么样的企业能在to B竞争中占据主导地位？ 针

$特斯拉(TSLA)$  突发新闻：白宫邀请伊隆·马斯克和蒂姆·库克本周加入川普总统的中国之行。 波音、高盛、黑石、贝莱德、花旗集团和 Meta 的高管也被邀请。 川普希望与中国达成一系列「商业协议」。

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$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$   聊聊FDE模式 FDE 模式不一定适合服务很多小企业和老企业，Ai发展到这个阶段还没有实现Ai化的企业，剩下的可能很多是老、破、小企业，大企业或是紧跟科技潮流的有数据库的企业早已经有自己的Ai团队，或者已经外包给Ai定制化专业公司，剩下的公司数据自动化需求不一定特别大。而且从数据安全角度大企业一般情况下不会将业务外包给LLM公司，因为LLM公司训练大语言模型的数据来源就是网络爬虫起家。按Elon的话说就是互相爬虫，任何一个世界500强公司或者政府数据部门都会注重自己的隐私数据库。而且企业也不放心会用一家llm公司去绑定自己的自动化系统，说不准哪天llm倒闭关停服务了，企业难道自己再重新建造自动化模型吗？至于很小的企业估计会选用和数据库绑定的一些增值服务公司比如databricks这种企业。PLTR的很多盈利增长合同来自于老客户以及政府的深度合作，从几百万到几亿的慢慢深度绑定。而且因为本体论的优化，pltr在fde的部署方面的综合成本可能是最低的。简而言之就是大的肉已经在嘴里，优势很难撼动。

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$  关于Open ai和Anthropic的抢占to B市场，对于pltr是利好，因为这么多年进化之后的本体论让pltr部署fde的成本是所有AI公司中最低的。 你们不用看现在LLM估值，LLM的盈利主要要依靠编程saas服务。编程盈利市场会有六个以上的llm一起去抢，这个市场其实很小，最后只会剩下一到两个吃到编程市场的95%，且大概率可能还不是现在的open AI和Anthropic，因为他们token的成本降低速度太慢了。所以他们会开始抢to B业务。 Ai发展到这个阶段还没有实现Ai化的企业，已经是老破小，大企业早已经有自己的Ai团队，或者外包给Ai定制化专业公司，而且从数据安全角度大企业一般情况下不会将业务外包给LLM公司，因为LLM公司训练大语言模型的数据来源就是网络爬虫起家。任何一个世界500强公司都会注重自己的隐私数据库。而且企业也不放心会用一家llm去绑定自己的自动化系统，说不准哪天llm倒闭关停服务了，企业难道自己重新建造自动化模型吗。 而pltr就不一样，它可以随时替换掉任意llm。而且1000个世界500强平级客户的服务认证，已经让fde在成本和安全上有巨大保障。

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$  大家都知道今年软件公司股价都在持续走低和Claude有很大关系。前两年open AI的火热让msft的股价上涨。今年anthropic的Claude利用编程的语料库让LLM学会了编程能力，让大家开始质疑软件saas的未来前景。但是Ai时代对于软件的整体需求并不会有巨大的改变，不能因为LLM有编程能力就不需要软件公司，尤其是那些根本不需要手写代码的Ai数据化软件公司。 昨天Anthropic说即使软件公司业绩大幅上涨，Ai可能也会颠覆掉Saas公司，还发布了一个金融插件。 但传统软件替换逻辑，和PLTR有个P的联系？能编程的公司当然会说有能力代替saas公司，但问题pltr是传统软件公司吗？ 我觉得真正的AI软件公司集体下跌的状况一定会发生逆转。 老黄昨天说agent代理会带来更多的软件需求。其实这和GPU会带动CPU增长的逻辑一致，agent也会带动有价值软件的运用。不过整体上看软件行业股价的波动对于Anthropic不断发布的插件发布已经开始慢慢免疫。 今年软件行业的股价整体大概下跌了20%，我觉得大多数资金其实对于公司基本面的理解很片面，但长期看市场永远是对的，价值会回归。

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$   市场的机构有可能正在从事软件和半导体的配对交易，不管软件股票财报多好先打压一下。基本和个股的公司财报成长性无关。就是说半导体涨就打压软件。软件涨就打压半导体这种状况也许会持续一段时间。其实这是一种很单量化的对冲思维。 芯片现在权重越来越大， 而软件越来越小，昨天芯片跌软件大涨大盘还是下跌了0.4%， 今天软件下跌了1% 芯片上涨了2.5% 大盘就涨了0.8%， 科技涨了1%。 目前市场已经分不清AI时代软件的定价逻辑和估值逻辑。处在认为Ai来了就只要芯片不需要软件的遐想中。其实市场根本就判断不了，哪些是Ai时代收益的软件公司。 一个简单的逻辑就是Ai时代不可能没有软件，那么什么样的软件公司会真正受益。还是说很多人认为LLM以后就不需要软件了？这种观点其实很可笑。LLM确实可以代替编程工作，但是LLM绝对代替不了软件公司。Ai时代既会需要芯片也会需要Ai软件。