朱老师区块链

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历史级“金融危机”要来？
原油价格飙升、贵金属暴跌、私募信贷遭遇大规模赎回，经济即将衰退？
今天打开新闻，我看到了大量类似的报道。
于是我第一时间去查阅资料、交叉核实这些信息：这些说法到底有没有依据？风险究竟有多大？
今天就跟随老朱的步伐，一起梳理一下当前市场最受关注的两大宏观风险。
一、为什么很多机构开始讨论“经济衰退”
目前市场担忧主要来自两个核心原因：
1、原油供应冲击
2、美国私募信贷赎回压力
我们先逐一分析。
一、原油价格暴涨

美伊冲突导致霍尔木兹海峡（全球20%石油运输通道）近乎中断，史上最大规模供应短缺（约800万桶/日）。油价从2月底得到70美元暴涨至当前95-103美元，布伦特原油已破100美元关口。
 
石油是现代工业的“血液”，因为石油不仅能提炼出汽油，柴油，煤油给交通工具提供燃料，还能提炼天然气是工业和家庭燃料，以及现代工业材料（乙烯，丙烯，苯，甲苯，二甲苯），现代生活材料（各种塑料，衣服的化纤材料）以及医疗材料。也就是说：现代社会大量商品都依赖石油产业链。

油价上涨会形成一条典型的经济传导链：能源价格上涨 → 企业成本上升 → 商品价格上涨 → 消费下降 → 经济增长放缓
具体来说：
1、消费被挤压
能源成本提高，相当于对居民征收了一种“隐形税”。研究数据显示：油价每上涨10美元，约拖累 GDP增长0.1个百分点。
同时：企业利润下降，投资减少，裁员风险增加！
2、通胀压力上升
历史经验显示：油价上涨10%，可能推高 CPI约0.2%–0.4%。这会导致：居民可支配收入下降，消费能力下降。
3、央行政策被迫收紧
如果油价导致通胀回升：美联储/全球央行可能被迫推迟降息，甚至重新转向紧缩，金融条件随之恶化。
历史上确实存在类似情况。最典型的是 1973年石油危机。由于中东战争导致石油禁运：油价在短时间内上涨约4倍。随后美国经济进入衰退：1973–1974年美股大跌，标普500指数跌幅约48%，这也是历史上著名的 “滞胀危机”。
二、美国私募信贷赎回压力
美国私募信贷市场今年初爆发集中赎回，主要报道显示：2026年Q1，顶级基金管理人共收到约101亿美元赎回请求（涉及黑石、贝莱德、Cliffwater、摩根士丹利等）；绝大部分已兑付仅约70%，其余部分被延期兑付或触及赎回限制。

为什么说大规模的赎回可能会引起问题，首先这些私人信贷放贷的是一些中型公司、科技/软件为主公司，这些公司资产流动性低，无法快速变现！
 
所以一点出现大规模赎回，那基金公司只能强制出售以应对赎回，短期抛售这类低流动资产，资产大幅贬值，会应发恐慌从而导致更多的投资者进行赎回操作！这将会是一个恶性循环！
同时基金会要求银行融资或者减杠杆，银行收紧放贷，形成类似2008年的信贷紧缩链条。可能会引发类似08年的次贷危机！
那么上面2个原因总结如下图所示：
 

 
那么真实风险有多大？
从目前的数据来看：私募信贷风险仍然可控。
目前来看这几大机构顶住了压力，而且设置了5%-7%的季度上线，超额就延期兑付。
并且已披露赎回事件的私募基金资产规模合计约1660亿美元，仅占美国直接放贷基金市场（约1.5万亿美元）的小部分。
 
而08年的次贷危机是美国的住房市场+银行倒闭风险，规模数万亿，量级不是一个量级。
 
第一个原油的危机可能会造成一定的影响，短期来看确实不太乐观：
1、特朗普/白宫官方口径，一开始说打4-5周，3月上旬说可能会持续6-8周。目前没有给出明确的胜利条件（是政权更迭？核设施摧毁？还是停火？）所以不确定目前多久能停战。
 
2.目前伊朗拒绝谈判，如果出现政权真空，可能会拖数月，因为伊朗的无人机一个月可以产1万架，可以进行数月的骚扰。
 
所以霍尔木兹海峡多久会开放就是关键！按照一些军事专家称：即使今天停战，清扫水雷、重新评估风险、恢复保险也需数周！
 
普遍预计海峡的完全开放可能需要1-3个月时间。如果这样，那么油价站稳100-120的高位，就会造成能源板块短期上涨（石油，天然气），金融股下跌（-10%～-20%）因信用风险上升；消费和科技板块受高利率和需求疲软冲击，跌幅较大（-15%～-25%）；工业制造业下行（-10%～-20%）！
 
届时美联储不但不会降息，可能还会加息，以应对通胀+经济下行的风险！
 
如果冲突持续升级或者扩大，油价飙升到150，那么经济衰退的概率将会上涨到60%-70%，目前来看这个概率不高，毕竟老美已经斩首了哈梅内伊，并且老美打仗是为了自身利益，而不是想把自己搞经济衰退！
 
那么这些文章，我到认为是现代版的“奏折”，让川子看到继续大规模行动的后果！
 
最后回到加密领域，目前大饼虽然突破了7.6w，突破了之前的6.2-7.4的震荡区间，但是并没有翻转行情，目前的美股到时再高位震荡的了几个月时间，预估变盘在即！目前需要重点监控的是原油的价格，如果持续高位120-150美元，那么可能美股会大跌，美联储被迫暂停加息甚至转向紧缩！但是如果后续战事平定，原价油价回落到了80-90，经济衰退概率大大降低，美股可能小幅回落2%-5%，那么美联储可能会加息1次后观望！总之今年原本预计的2-3次降息，在目前来看，以及不太可能，能不加息就得烧高香了！
 
2026年的这些“事件”-导致的能源危机+私募信贷危机，增加了整体宏观层面的不确定性，2026年要更为保守，降低杠杆，增加防御性资产！在高不确定性阶段：活下来比赚多少钱更重要。$BTC

近期，英伟达的黄仁勋罕见的在个人博客发表了一篇长文《I Is a 5-Layer Cake》，也是近10年来发表的一篇，在2016年，黄仁勋就发表了一篇长文叫《用GPU加速AI：一种新的计算模型》，2016年当时的英伟达0.8美元，现在是130美元，涨了160倍。
 
在2016年黄仁勋就在那篇文章中说了未来的AI需要的架构，以及GPU是怎么取代CPU的计算范式转变。
 
10年前，你别说看懂AI了，大部分都根本不信AI能这么快就出来，当时大家应该和我的感受一样，AI还在概念阶段，离真正的应用还早呢!
 
但是没想到的是，仅仅过了10年时间，AI目前已经火出圈了，大模型的发布，openclaw智能代理的出现真在颠覆现有的社会，形成新的产生力的结构转变！
 
所以这篇黄仁勋的长文一定要好好的仔细研究，因为里面其实有很多财富密码，毕竟黄是现在的AI教父了，对AI的理解应该是顶尖的。
 
所以和一个厉害的人学习，你如果没有能力面交，那么看他写的东西其实是最：省钱的方法！
因为你一毛钱没花，你就看到了行业顶尖“大佬”的思想和想法，其实就相当于和他沟通交流了！
 
下面给我的译文和对应思考：
AI 是当今塑造世界最强大的力量之一。它不仅仅是一个聪明的应用程序，也不是一个单一的模型；它是一种基础设施，就像电力和互联网一样。
AI 运行在真实的硬件、真实的能源和真实的经济体系之上。它将原材料转化为大规模的智能。未来，每一家公司都会使用 AI，每一个国家都会建设 AI。
如果想理解为什么 AI 会以这样的方式发展，最好的方法是从第一性原理出发，看看计算领域到底发生了哪些根本性的变化。

从“预先编写的软件”到“实时智能”
在计算机发展的绝大多数历史中，软件都是预先编写好的。
人类先描述一个算法，计算机再去执行它。数据必须被精心结构化，存储到表格中，并通过精确的查询语句进行检索。          
因此，SQL 成为了不可或缺的工具，因为它让这种计算模式能够正常运转。
但 AI 打破了这种模式。
这是人类历史上第一次拥有一种计算机，它可以理解非结构化信息。          
它能够：看懂图像，阅读文本，听懂声音，理解其中的含义，它还能根据上下文和意图进行推理。
最重要的是：它可以实时生成智能。
每一次响应都是全新生成的。每一个答案都取决于你提供的上下文。          
这不再是软件从数据库中检索已有指令，而是软件在按需进行推理并生成智能。
正因为智能是在实时生成的，支撑它运行的整个计算技术栈也必须被重新发明。
AI 作为基础设施
从产业角度来看，AI 可以被理解为一个 五层技术栈（five-layer stack）。
能源（Energy）
最底层是 能源。实时生成智能，需要实时产生的电力。
每一个生成的 token，本质上都是：电子在流动，热量在被管理，能量被转化为计算。
在这一层之下没有任何抽象层。          
能源是 AI 基础设施的第一性原理，也是决定系统能够产生多少智能的根本约束。
 
芯片（Chips）
能源之上是 芯片。
芯片是专门设计的处理器，用于在大规模条件下高效地把能量转化为计算能力。
AI 的工作负载需要：大规模并行计算，高带宽内存，高速互联。
芯片层的进步，决定了 AI 能扩展多快，以及智能会变得多便宜。
 
基础设施（Infrastructure）
芯片之上是 基础设施。
这一层包括：土地，电力输送，冷却系统，数据中心建设，网络系统，以及把成千上万处理器组织成一台机器的调度系统。
这些系统本质上是 AI 工厂。它们并不是为了存储信息而设计的，而是为了制造智能。
 
模型（Models）
基础设施之上是 模型。
AI 模型可以理解多种类型的信息，例如：语言，生物，化学，物理，金融，医学，以及现实世界本身。
语言模型只是其中的一种。目前最具变革性的研究，正在发生在：蛋白质 AI，化学 AI，物理模拟，机器人自主系统。
 
应用（Applications）
最顶层是 应用层，也是 经济价值真正产生的地方。
例如：药物研发平台，工业机器人，法律 AI 助手，自动驾驶汽车。
自动驾驶汽车，本质上是 AI 应用被装进一辆机器中。          
人形机器人，本质上是 AI 应用被装进一个身体中。
底层技术栈是一样的，只是最终呈现出的形态不同。
 
这就是所谓的 “五层蛋糕”（five-layer cake）：
能源 → 芯片 → 基础设施 → 模型 → 应用
每一个成功的应用，都会向下牵动整条产业链，从应用层一直延伸到最底层——为其提供电力的发电厂。
而我们才刚刚开始这一轮建设。目前投入的资金只有几千亿美元，但未来仍然需要建设数万亿美元规模的基础设施。
在全球范围内，我们已经看到：芯片工厂，计算机组装工厂，AI 工厂（AI 数据中心），正在以前所未有的规模被建设。
这正在成为人类历史上最大规模的基础设施建设之一。
 
支撑这一建设浪潮所需要的劳动力规模也极其庞大。          
AI 工厂需要：电工，水管工，管道安装工，钢结构工人，网络技术人员，设备安装人员，运维人员
这些都是技术型、收入较高的工作岗位，而目前市场上严重短缺。
参与这场变革，并不一定需要计算机科学博士学位。
 
与此同时，AI 也正在推动整个知识经济的生产力提升。
以放射学为例：          
AI 现在已经可以帮助医生读取医学影像，但对放射科医生的需求依然在持续增长。这并不是一个矛盾。
放射科医生的真正职责是照顾病人。阅读影像只是其中的一个环节。
当 AI 承担越来越多的重复性工作时，医生就可以把更多精力放在：医学判断，与患者沟通，医疗护理
医院因此变得更高效，可以服务更多患者，也会雇佣更多人。
生产力带来更多能力，能力带来增长。
 
过去一年发生了什么变化？
在过去一年里，AI 跨越了一个重要的门槛。
模型的能力已经足够好，可以在大规模场景中真正发挥作用。
推理能力提升了，幻觉（hallucination）明显减少，对现实信息的对齐与落地（grounding）能力也大幅提高。
这是第一次，基于 AI 构建的应用开始真正创造现实的经济价值。
目前，在以下领域的 AI 应用已经展现出明显的产品与市场匹配：药物研发，物流，客户服务，软件开发，制造业
而这些应用的发展，又会强力拉动它们之下的每一层基础设施。

开源模型在这一过程中扮演着至关重要的角色。
如今，世界上大多数 AI 模型都是免费的。研究人员、初创公司、企业，甚至整个国家，都依赖开源模型来参与先进 AI 的发展。
当开源模型达到技术前沿时，它们带来的改变不仅仅发生在软件层面，还会激活整个技术栈的需求。
DeepSeek-R1 就是一个非常有力的例子。
通过让一个强大的推理模型被广泛获取和使用，它加速了应用层的采用，同时也提升了对以下资源的需求：模型训练，基础设施，芯片，能源！
也就是说，它把需求从应用层一路向下传导到整个 AI 技术栈。

这意味着什么
当你把 AI 看作一种关键基础设施时，它所带来的影响就变得非常清晰。
AI 的起点也许是 Transformer 架构的大语言模型（LLM），但它远不止如此。          
它是一场工业级的变革，正在重塑：能源的生产和消费方式，工厂的建设方式，工作的组织方式，以及整个经济增长的模式。
之所以开始建设 AI 工厂（AI 数据中心），是因为智能如今需要实时生成。          
芯片正在被重新设计，因为效率决定了智能能够以多快的速度扩展。          
能源变得至关重要，因为它决定了系统究竟能够产生多少智能的上限。          
而应用之所以加速发展，是因为底层模型已经跨越了一个关键门槛——终于可以在大规模场景中真正发挥价值。
这一技术栈的每一层，都在相互强化、相互推动。

这就是为什么这轮建设规模如此之大，也为什么它会同时影响如此多的行业。          
这也是为什么它不会局限于单一国家或单一行业——每一家公司都会使用 AI，每一个国家都会建设 AI。
我们仍处于早期阶段：很多基础设施尚未建立，很多劳动力尚未接受培训，很多机会尚未被实现！
但方向已经非常明确。AI 正在成为现代世界的基础性基础设施。          
而我们现在所做的选择——建设速度、参与广度，以及部署的责任感——将决定这一时代最终会成为什么样子。
 
好的，上面就是完整的译文，我觉得这篇是老黄对于整个AI行业变革的一个强心剂，有点回应了之前那篇AI鬼故事《智力过剩》文章，虽然AI的出现确实让写代码，诊断更便利，但是也同样节省了人们大量时间，比如举例说的医生有大量时间去做护理和关怀。而且会需要更多的蓝领，因为需要更多的底层基建，这个是目前AI没有做到的。
还有文中反复提及的这5层机构，每一层级的推动都是下次层更大推动，所以从第一性原理触发，未来越是底层越是珍贵，那么最底层的就是能源！
目前美国的电力有巨大缺口，今日我也查了很多关于美股的能源公司，很多都涨幅惊人。而且之前币圈很多大佬都已经开始投底层能源类项目（孙宇晨买了电力公司，今日CZ发布yzi labs投资了底层机器人公司），所以接下来我会把美股的能源类项目研究一遍，紧跟老黄步伐，紧跟时代！
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