首先，让我们回顾一下报告的内容：

Anthropic自己的代码库中，目前80%的代码是由Claude编写的，而不是由Claude协助编写的。他们的工程师在每个季度内编写的代码量是之前的8倍。

自动化任务长度每四个月都会翻倍，Claude Opus 3在2024年初可以独立处理4分钟的任务，今天的模型可以处理12小时的任务，他们预计到2027年会有更大的进步。

Frontier模型现在在下一步决策方面比人类研究人员高出64%，六个月前是51%。

这条轨迹在思考基础设施时是疯狂的。

每当能力曲线上升时，计算需求不仅仅是成比例增长，而是累积增长。一个运行一周的自动化任务的模型不仅需要2倍的内存和网络资源，而是需要指数级更多的HBM、交换机、存储等资源，只是为了存储那些代理在后面留下的数据路径。

而在所有人都在担心AVGO没有提高指导数值时（这个数值甚至还没有发布，18个月后才会公布），构建前沿模型的公司发表了一篇论文，确认需求曲线正在加速，而不是趋于平稳。根据 Anthropic 的报告和收益报告，我就无法认同任何平稳的说法。

使用场景并没有缩小，而是扩大了。理解导致上周的调整的阻力，但从长远来看，这只是时间线上的一个小波动。如果你放大视角，我们甚至不知道这有多大。

MRVL 是那些代理集群通过的网络层，MU 提供的内存是那些模型训练的内存，ANET 在每个服务器之间交换数据的设施。只是作为具体的例子，但任何半 ETF 都可以提供广泛的暴露。

当 AI 开始更快地编写自己时，这些业务不会缩小。

在 MRVL、MU 和 ANET 上的持仓 - sẵn sàng乘风而起，期待本周下行（预计本周会有更多下行）