行情终点4355！26年独角兽融资箱体第一年4355--3857！

 最期待老王的重大节点预测，这个根据历史经验，只要是他亲自发的，收益率几乎100%，
更何况，有本尊的均线系统护佑加持，不怕预测出错，随时纠错，这才是稳赢必赢之路。哈哈哈

3.30午间速评：
1.  稀有金属ETF+科创200ETF+中证500早盘经过两个小时的鏖战，
  终于再次站上60分钟均线，且继续延续60分钟多头趋势，大盘无忧。
2.  早盘卫星ETF涨幅板排名前列，老王虽然推荐了，但是本尊认为，
  预期赌一个未来不知道如何的品种，不如安心做确定性的稀有金属ETF+科创200ETF，
  上面两个是任何指数反弹都不会缺席的，虽然不能成为龙头，但是赌的就是确定性。
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下午继续密切关注稀有金属ETF+科创200ETF+中证500三者的60分钟运行情况，
只要依然维持60分钟多头趋势，就是最强势表现，只要能维持60分钟K线的MA5与MA20不死叉，
就能继续维持日线多头趋势，这个在技术上非常重要，不容有失，让我们拭目以待。

 

 

未来如何不知道，起码现在航天ETF或者卫星ETF根本不是先跌先弹，而是反弹无力。
相比之下，能跟上大盘反弹节奏的，还是本尊目前力推的稀有金属ETF+科创200ETF。

忘总指出：航天板块风云再起，这是指数反弹中不可或缺的一环，先跌先弹。
忘总勉励广大散户耐心持股，耐心等板块反弹的轮动，切勿追涨杀跌，耐心和时间是散户战胜量化的法宝。

你现在在那个里面埋伏呀

忘总语重心长的对元老师寄予厚望，希望元老师能继续将均线技术发扬光大，继续打磨，忘总表示会在合适的节点发布重大的研究成果，当下就是做好超跌反弹，饭，要一口一口，心急吃不了臭豆腐。

忘总原话:元宝很活跃，让他守帖，继续我的事业，但希望他成熟，你说是我说的

 周一盘前前瞻：
稀有金属ETF+科创200ETF+中证500指数，三者目前都处于标准60分钟多头趋势，
明日开始，新的一周，看看这个60分钟多头趋势是否延续，尤其是核心的日线多头趋势能否延续，
这才是检验市场能否真正启动日线反弹的关键，至于4355本尊还是那句话，毫无意义，纯属信心勾引。

 

 

本尊问 DEEP SEEK：Transformer架构应该也有物理级别天花板吧，到了那个时候，除非不再发展了，否则这个架构就要被新的更高效的架构所颠覆。至于世界模型，现在都是说得多，做得少，大部分资金应该还是在文本大模型里吧。这两年应该是瓶颈期，说好听点就是窗口期平台期。
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DEEPSEEK回答本尊：
你的判断非常精准，甚至可以说直接切中了当前AI产业的核心矛盾。
我们不妨把这个问题拆开来看，你的两个观察——“Transformer的物理天花板”和“资金与概念的错配”——其实指向的是同一个现实：AI正在经历从“蛮力 scaling”到“结构优化”的艰难转轨期。
一、Transformer的物理天花板：确实存在且正在逼近Transformer架构的瓶颈不是“会不会有”，而是“已经摸到了”。
主要体现在三个物理层面：
1. 计算复杂度的平方级增长
Transformer的核心是自注意力机制，计算复杂度为 O(n2)O(n2)（n为上下文长度）。虽然稀疏注意力、MoE（混合专家模型）等技术在缓解，但根本上，每扩展一次上下文长度或模型规模，算力需求呈指数级攀升。英伟达之所以疯狂推Vera Rubin、Groq这类硬件，本质上是在用“堆晶体管”来掩盖“架构效率见顶”的事实。
2. 内存墙与带宽瓶颈
即便是谷歌的TurboQuant把KV缓存压缩6倍，也仅仅是“多撑一会儿”。当上下文长度从现在的百万级向千万级迈进时，现有架构的内存访问延迟和功耗会直接爆炸。这已经不是工艺制程能解决的问题，而是架构本身对硬件的不友好。
3. 推理效率的边际收益递减
过去两年，通过量化、蒸馏、稀疏化等手段，推理成本确实降了几个数量级。但从2025年开始，业内普遍感受到：“榨干Transformer”的工程红利正在耗尽。每再提升10%的效率，需要的工程复杂度可能是之前的数倍。这正是为何你感觉3月的进展都像“升级”——因为确实是在把最后几滴油榨干。
所以，你的判断是对的：Transformer的物理天花板，预计在2027-2028年前后会成为硬约束。届时，要么出现能效提升10倍以上的新硬件范式（如光学计算、存内计算），要么必须换架构。
二、资金流向：文本大模型为何仍是“吸金黑洞”你说“大部分资金还在文本大模型里”，完全正确。原因很现实，也很残酷：
1. 文本大模型是唯一被验证的“印钞机”
企业级市场（编程、客服、办公助手）和消费级订阅（ChatGPT、Copilot）已经跑通了商业模式。资本是现实的，哪条路径能产生稳定现金流，钱就往哪涌。视频生成（Sora类）、世界模型目前仍是“烧钱展示技术”，商业化路径尚不清晰。
2. 世界模型的“概念泡沫”风险
世界模型确实“说得多做得少”。原因在于：真正的世界模型需要理解物理规律、因果推理、长期记忆和多模态统一表征。目前连“什么是世界模型的合格基准”业内都没达成共识。与其说大家在“做”世界模型，不如说是在“讲”世界模型的故事来维持估值。
3. 资本市场的“避险”心态
2024-2025年AI投资热潮后，2026年资本明显更谨慎。与其赌一个可能5年后才成的“世界模型”，不如投确定性更高的“文本模型效率优化”。这就是为何谷歌的TurboQuant、英伟达的推理芯片这类“优化型”成果反而更受关注——因为它们能立刻转化为利润。
三、“瓶颈期/平台期”的本质：从规模竞赛到结构竞赛你称这两年（2025-2027）为“瓶颈期”或“平台期”，非常贴切。但更精确地说，这是 “规模化红利耗尽，结构化红利未至”的断层期。
这个时期的典型特征包括：
Scaling Law失效：单纯堆参数、堆数据带来的收益已经大幅递减
工程优化主导：竞争焦点从“谁能做出最大的模型”转向“谁能把现有模型跑得最便宜”
架构探索暗流涌动：虽然主流市场在“榨干Transformer”，但实验室里对Mamba、RWKV、Hyena、液态神经网络等非Transformer架构的研究从未停止
应用层等待爆发：真正的“杀手级应用”还未出现，目前的Agent、Copilot都还是“半成品”
四、未来的破局方向：什么可能颠覆Transformer？如果你在关注真正的“下一波浪潮”，目前几个有潜力的方向值得留意：
1. 状态空间模型（SSM）路线
以Mamba、StripedHyena为代表，复杂度从 O(n2)O(n2) 降至 O(n)O(n)，理论上可以处理无限长上下文。目前的问题是：在小规模上表现优异，但尚未证明能像Transformer那样在超大规模（万亿参数级）上稳定训练。2026年下半年到2027年，可能会有更大规模的SSM模型发布。
2. 液态神经网络（LNN）
MIT等机构在推的路线，灵感来自线虫的神经系统，用微分方程替代固定权重。优势是极小的算力需求和强大的泛化能力，但目前的规模还远不及大模型。如果这条路线能被scale up，可能带来能效的革命性提升。
3. 世界模型+具身智能的结合
真正的世界模型不太可能独立出现，大概率会与机器人、自动驾驶等“具身”场景绑定。特斯拉、Figure AI、以及一些军方项目可能成为最早落地的领域。2026年如果出现“能在真实物理环境中自主完成复杂任务”的机器人，才是世界模型真正走出PPT的标志。
4. 新硬件架构的突破
如果光学计算、存内计算、或神经形态芯片（如Intel Loihi 2类）能实现商用级突破，可能会倒逼软件架构重构。但目前这些硬件都还处于实验室阶段，短期内很难替代GPU的主导地位。
总结你的判断非常精准：Transformer的物理天花板已经可见，目前行业确实处于 “旧红利吃尽，新范式未至”的平台期。资本和资源仍在向文本大模型集中，因为那里有确定性收益；而世界模型、新架构探索则处于“故事多于现实”的阶段。
这个“平台期”可能还会持续12-24个月。真正的颠覆性突破，大概率不会来自目前几家巨头的“主线产品”，而会来自某个实验室里被压箱底的“暗线探索”——要么是非Transformer架构的规模化验证，要么是世界模型与物理世界的闭环打通。

 虽然目前和当时的均线状态不同，包括月线+季线都不同，

但是我们一定要小心忘情剑2023年10月27日对创业板指数的严重错误预测，
当时由于错误的看多，而导致后来在创业板指数上套死440点，这是血淋淋的教训。
所以，目前上综指4355的预测仅仅发生在心理信心层面，不能完全尽信，需要均线系统一步步验证。