$特斯拉(TSLA)$   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。

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$  目前Ai应用赚钱只有三个方向：LLM订阅主要是编程、自动驾驶tsla、to B 工业商业自动化。第三个方向目前只有PLTR能吃到肉，目前赢利虽然不多，但增长迅速，且市场潜力无限，根本没有竞争对手。

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$   AI领域最核心的矛盾：通用语料的枯竭与“数据孤岛”的壁垒 Llm大模型训练基于语料库，大模型在日常使用中收集的都是个人互联网数据且准确来说没有收集个人或公司特定数据的权限。真正的企业级机密数据是不会上传互联网或非本地话语料库的。大模型拿不到本地话部署模型的语料库。这个世界真正有价值的专业纯净数据都在被大企业收集。现在还没有开始收集数据的企业或个人大概率没有Ai训练价值。 AI 竞争的下半场已经从“算力竞赛”转向了“数据确权与私域训练”。 1. 通用语料的“边际效用递减” 目前公开的互联网数据（网页、维基百科、社交媒体、开源书籍）已经被大模型厂商“掘地三尺”式地清洗并训练过了。这些数据虽然能让模型具备常识、逻辑和流畅的对话能力，但它们存在三个致命伤： • 同质化严重： 大家都在用同样的公开数据集，模型同质化越来越高。 • 噪声大、价值密度低： 互联网充满了口水话和未经验证的信息。 • 缺乏专业深度： 真正的行业洞见和核心技术不会出现在博客文章里。 2. “本地化语料库”：真正的竞争护城河 如你所言，企业最核心的机密数据（如：工业设备传感器实时数据、闭源底层代码、金融交易逻辑、患者医疗病例、供应链优化路径）是不可能流向公有云大模型的。 这些数据呈现出**“非公开、高纯净度、强逻辑关联”**的特征。 • 本地化部署（On-Premise）： 为了挖掘这些价值，企业会选择在本地环境中部署模型（如私有化部署 Llama 或 Qwen 架构），让模型在防火墙内“闭门修练”。 • 语料库的主权： 谁拥有特定行业的垂直语料，谁就拥有了构建“行业大脑”的唯一通行证。 3

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$   Ai的方向是完全自动化，完全自动化最受益的始终都会是已经拥有生产资料和生产数据各个要素的，和互联网时代商家依靠讨好广大消费阶层不一样。其实平常人的生活数据意义已经不大。能够最有效利用Ai工具的都是已经有能力收集特定种类数据，转变成大模型算法。所以规模化能力会倾向偏向于数据收集者。LLM是个好工具，但只要信息权限不够其实就不具有收集数据的能力。普通人想要通过Ai工具实现商业价值创造商品，最后数据同样会被Ai企业获取，突破阶层的门槛会变得更高，中产阶层可能大概率会消亡。LLM在变得越来越聪明，但LLM只有突破信息管理权限，这个过程在西方其实并不容易，但只有这样LLM才可能壮大，才能实现能力的杠杆化。同时杠杆化的过程十分危险，就好像给普通人分发重火力装备，因为人性的贪婪和法规滞后的不成熟如果仅仅依靠道德约束，法无禁止即可为，极大可能会让整个世界变得更加混乱。而如果真的形成了混乱的社会，之后又会催生更强大中央管理规划能力。在这个过程中底层普通人整体会受伤，但整个过程中pltr都是不可或缺的。

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$ chat gpt5.5重回LLM榜一 。流水的LLM，永远的AIP。AI有两个趋势一个是规模化另一个是杠杆化。规模化可能会碾压阶层，杠杆化则会赢家通吃。PLTR既是规模化的受益者也会是杠杆化的受益者。当更多人看懂的时候股价就会再次冲到新的高度。

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$   open AI和Anthropic、goog 、cohere开始在各个城市招聘FDE，一是智能体业务的发展，二说明他们开始学习PLTR的运营方式，与B端客户主动联系。 这说明pltr的路径走对了。具体能不能影响市场大小，我觉得不会，一个是从难大繁走向易小简，另一个恰恰相反，to B的渠道和原有数据都是护城河。

$特斯拉(TSLA)$  关于Sony的乒乓球机器人 问：Sony Ace机器人的事件能间接说明无人驾驶技术的开发其实不完全需要激光雷达吗？ grok和gemini都认为视觉的上限会更高。

$特斯拉(TSLA)$   我想知道特斯拉的megapack在未来Ai时代美国市场需求，属于硬需求还是软需求，如果是硬需求有多硬，为什么？有哪些必须采用megapack的使用场景？ 请把以上问题丢给任何一个主流LLM，gemini、Chat gpt、Claude、grok随即得到答案： 特斯拉Megapack在未来AI时代美国市场的需求属于“硬需求”，而且是非常硬的核心基础设施级需求**（而非可有可无的软需求）。

$特斯拉(TSLA)$  有人问了特斯拉内部员工闭口不谈，但如果是假的，他们通常会马上否认，所以你懂的。另外瑞典🇸🇪昨天在荷兰之后正式批准了fsd。fsd的订阅有可能今年会突破200万辆💎👐