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Altimeter Capital的Apoorv Agrawal解释为何他们加倍投资Baseten，认为推理将变成最大的市场，并且后训练开源模型在能力、成本和控制方面提供了最佳组合。
文章以线程形式讨论了美国制造业复苏的复杂性，指出短板在于资本存量而非需求，并提到AI正在拉动投资，但真正缺乏的是制造机器的机器。
科里·多克托罗讨论了约翰·奎金的观点，即金融市场未能准确评估资产价值，他以埃隆·马斯克2020年后的失败以及加密货币和人工智能投资的持续存在为例，说明经济是由投机而非效用驱动的。
NEA合伙人Tiffany Luck讨论AI IPO前景、个人代理以及行业从tokenmaxxing到衡量AI支出ROI的转变。
a16z 播客邀请前合伙人 Benedict Evans 探讨 AI 与 1997 年互联网的类比，指出当前 AI 基础设施投资巨大但 ROI 不明，历史经验表明价值会向上层转移，模型本身难以获得差异化利润。
本文分析了Meta工程文化的迅速衰落，从高绩效的利润中心沦为士气低落的成本中心，背后是激进的AI指令、裁员以及糟糕的领导决策所驱动。
英伟达计划自2021年以来首次发债融资超250亿美元，此举反映了市场疲态以及该公司深度参与人工智能生态系统融资的情况，这引发了投资者对循环风险的担忧。
DAPPOS通过xBubble推出买方级别股权研究SOP，用户只需输入股票代码即可生成对标机构买方分析师内部研究备忘录的专业报告，避免繁琐的提示词调试。
一篇评论文章指出，向专有AI研究投入数十亿美元是不理性的，因为像Qwen和GLM这样的开源模型现在已经非常有竞争力，任何资金充足的初创公司都能迅速复制顶尖模型。
WIRED 的分析显示，大约有 90 家风投公司同时投资了 OpenAI 和 Anthropic，这表明投资者并未选边站队，而是对冲赌注，不局限于哪一家 AI 实验室能主导市场。
Teradata暂停员工年度加薪，将预算重新分配给AI投资，这凸显了企业通过削减员工薪酬来资助AI转型的普遍趋势。
Serenity.skill是一个开源AI工具，将推特用户Serenity的投研方法论转化为Agent Skill，帮助用户通过AI进行产业链分析和股票筛选。
Anthropic正朝着公开IPO申请迈进，此前已完成估值9650亿美元、融资650亿美元的融资轮。联合创始人Daniela Amodei表示，公司需要大量资本来训练前沿模型并支撑大规模推理服务。截至2026年5月，公司年化营收达到470亿美元，并与xAI达成合作，以每月12.5亿美元的价格获取算力资源，而非自建数据中心。
安德森·霍洛维茨基金宣布新的全球计划，包括推动与盟国在人工智能、机器人技术和网络安全方面的技术合作，由前政府官员Anne Neuberger担任普通合伙人领导，并扩大对投资组合公司的国际支持。
Alphabet 创纪录的850亿美元股票发行（被大幅超额认购，专门用于AI基础设施）表明公众投资者对AI的强烈兴趣，这对即将到来的AI IPO（如Anthropic和SpaceX）是个好兆头。
IBM首席执行官阿尔温德·克里希纳认为人工智能并非投机泡沫，但警告称存在数万亿美元的过度投资，并指出未来五到七年内，企业可能难以从大规模人工智能基础设施支出中获得足够回报。
Kirkland & Ellis 计划在四年内投入5亿美元（其中今年1亿美元）构建自己的内部AI法律工具，很可能是为了应对Harvey AI平台。
Alphabet计划通过股票出售筹集800亿美元，其中100亿美元将提供给伯克希尔·哈撒韦，用于资助AI基础设施和全球计算。该公司正在加大资本支出，以满足对AI解决方案的强劲需求。
本文将‘死亡互联网理论’扩展为‘死亡经济理论’，认为大规模AI投资旨在实现规模化劳动力替代，其基准测试针对专业岗位，且经济模式要求消除人力成本中心。