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@NextReport
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| Telegram ID | -1001244231054 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @NextReport |
| Created | Between 1 March 2018 and 31 August 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 30 August 2026 |
| Last confirmed live | 4 September 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 4 September 2026 |
| On Telegram | t.me/NextReport |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 4 Sept 2026, 01:00 | 1,734 | -3 |
| 31 Aug 2026, 10:02 | 1,737 | no change |
| 30 Aug 2026, 18:45 | 1,737 | first reading |
20 posts held, back to 29 June 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 21 December 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
流動性正在乾涸，聯準會需要激進的寬鬆政策！｜《關鍵報告》#381 聯準會在 12 月如市場預期的降息一碼，將聯邦基金利率目標區間下調至 3.5% 至 3.75%。但真正令市場驚訝的，是聯準會同時宣布從 12 月開始，每個月購買 400 億美元短期國庫券，以紓解短期利率市場的流動性緊張。 然而，這樣的寬鬆措施並沒有讓長天期公債殖利率跟著下降。 回顧過去這一年多以來的降息循環，聯準會在 2024 年 9 月開始降息時，10 年期公債殖利率只有 3.6%，但一年多過去了，現在反而上升到 4.1% 左右。美國政府的長期融資成本仍然居高不下，連帶的也讓公司與個人的長天期借貸成本維持在相對高點。 雖然說聯準會的利率政策本來就沒有辦法直接影響長期利率，但這種長時間的背離走勢也是相當罕見的。 背後原因或許在於，全球正在經歷一場深刻的結構性轉變，我們正從持續二十多年的「儲蓄過剩」時代，走向一個「流動性乾涸」的新階段。 為什麼會如此 ?…
為什麼人工智慧公司，紛紛推出自己的硬體產品？｜《關鍵報告》#380 OpenAI 在今年以 65 億美元收購蘋果前首席設計師 Jony Ive 創立的 io Products，並從蘋果挖走數十位硬體工程師，計劃在 2026 年推出自有硬體設備。 與此同時，字節跳動與中興合作推出了搭載「豆包手機助手」的智慧型手機；Meta 的 Ray-Ban 智慧眼鏡持續熱銷；阿里巴巴旗下的夸克發布了多款 AI 眼鏡；而 Google 除了穩定佔有手機市場一定比例之外，近期更宣布 2026 年將要發布內建 Gemini 的 AI 眼鏡。 這些科技與網路巨頭過去專注於人工智慧、演算法與雲端服務，為什麼現在紛紛投入他們並不熟悉的硬體設備？這背後反映的是什麼樣的產業趨勢？對於現有的商業模式又會帶來什麼衝擊？ https://www.pressplay.cc/link/4F4293FE9E?oid=9F5154C49D
開源的野心：中國 AI 如何用「免費」重塑全球競爭格局 ?｜《關鍵報告》#379 今天是 2025 年 12 月 8 日，今天的關鍵報告要探討的是《 開源的野心：中國 AI 如何用「免費」重塑全球競爭格局》 2025 年 11 月 24 日，阿里巴巴旗艦 AI 應用「Qwen」改版上線僅一週，下載量就突破 1,000萬次，衝上蘋果排行榜前三名。更令人矚目的是，阿里巴巴的開源大模型通義千問累計下載量已突破 6 億次，超越 DeepSeek，成為全球應用最廣的開源模型。 同一時間，根據 MIT 與 Hugging Face 的聯合研究，中國開源模型的下載量近期首次超越美國，佔全球下載總量的 17.1%，而美國則為 15.8%。 當 OpenAI、Google 等美國科技巨頭選擇閉源策略時，中國科技公司們卻多是反其道而行，將模型代碼和權重完全開放，阿里巴巴的通義千問只是其中一例。 這或許與國家策略有關。阿里巴巴聯合創始人蔡崇…
AI 時代的圈地運動：當人工智慧開始吞噬資源！｜《關鍵報告》#377 16 世紀的英國，湯瑪士·摩爾在《烏托邦》一書中寫下了一段相當駭人的描述：「羊原本是那麼溫馴，吃一點點就滿足，現在據說變得很貪婪、很野蠻，甚至要把人吃掉。」這個段落所描述的是英國圈地運動，地主為了高利潤的羊毛貿易，強行圈佔公有地，把原本在上面耕種的農民趕走。 羊沒有真的吃人，但追逐羊毛利潤的資本，確實吞噬了無數農民的生計。 500 年後的今天，歷史正在以驚人的相似度重演。只是這一次，主角從綿羊變成了人工智慧，從羊毛貿易變成了 AI 軍備競賽。不僅圈佔土地，還進一步圈佔電力、晶片、人才和資本。而被吃掉的，也不再只是農民，而是整個實體經濟和普通民眾的生活空間。 我們在過去兩週的報告中揭露了 AI 基礎建設的兩大致命問題：電力瓶頸與債務泡沫。而現在我們已經看到明顯的資源排擠效應了，這不僅僅是 AI 產業的成長陣痛，而是一場系統性的資源掠奪。那麼，這樣的演變又…
人工智慧基礎建設，一場債務與會計制度的遊戲！｜《關鍵報告》#376 在上週的報告中，我們提到了第四次基礎建設豪賭的關鍵瓶頸已經從算力轉向電力。微軟總裁 Nadella 的「暖機架」困境揭露了一個殘酷真相。GPU ，買得到；電力，買不到。這迫使科技巨頭們把觸角伸向擁有土地與電力的加密貨幣礦企，甚至是那些握有電力併網權的舊經濟重工業。 但電力只是冰山一角。 當我們把目光從供給端的電力瓶頸，轉向需求端的財務結構時，會發現一個更為根本、卻被市場嚴重忽視的風險正在累積。這個風險藏在財務報表的細節中，藏在會計政策的選擇裡，更藏在每一次基礎建設狂潮中最核心的問題。也就是當泡沫破滅後，究竟能留下什麼? 歷史告訴我們，鐵路泡沫留下了鐵軌，汽車泡沫留下了公路，網路泡沫留下了光纖，但這一次，當 AI 熱潮退去，那些價值數千億美元的 GPU，還會剩下多少價值？又會對金融市場產生什麼樣的影響？ https://www.pressplay.cc/…
人類史上第四次基礎建設豪賭，關鍵不再是算力，而是電力？｜《關鍵報告》#375 我們在《人工智慧產業的阿基里斯腱會是什麼?》這篇報告中提過，人工智慧開始進入了循環融資模式，這可能是一個永動機，也可能是整個產業正處在泡沫前夕。鉅額資本支出、私人信貸產業惡化加上能源與基礎建設瓶頸，將會為人工智慧商業模式的可存續性打上一個問號。 而在過去這一週，這些問題陸續浮上台面了。 這個財報季，科技巨頭們不約而同揭露了一個驚人的投資金額，用 3,420 億美元興建 AI 基礎設施。但更關鍵的問題可能是微軟總裁 Nadella 最近說的：我現在最大的問題不是缺晶片，而是沒有足夠的電力讓它們運轉。 這揭露了一個被市場嚴重忽視的真相：第四次基礎建設豪賭的關鍵，或許根本不是算力，而是電力。這也是近期科技巨頭們紛紛與比特幣挖礦公司合作的原因。而這樣發展下去，可能會發生什麼樣的蝴蝶效應呢？ https://www.pressplay.cc/link/…
量化緊縮止步與放寬銀行資本限制，資本市場再度迎來流動性？｜《關鍵報告》#374 聯準會繼九月份降息之後，十月份再次降息一碼，顯然正走在寬鬆貨幣的道路上。但金融體系未來會釋放的流動性可能還不止如此。量化緊縮已經確定止步，放寬銀行資本限制則是已經在討論路上，而這些政策組合可能為資本市場帶來更多的流動性。 從市場反應來看，這樣的預期已經反映在資產價格上。儘管今年經歷了關稅戰、人工智慧過度投資疑慮、以及企業詐欺與違約等諸多潛在風險，美國股市仍持續創下歷史新高，信用利差持續收窄。這背後的根本支撐條件就是流動性。 利率限制性減弱、量化緊縮結束、銀行資本限制可能放寬、財政擴張以及極為寬鬆的全球流動性環境。這些因素創造出一股流動性浪潮，正推動風險資產持續攀升。但我們也必須審慎評估，這樣的流動性充裕是否會帶來新的風險？特別是在通膨尚未完全受控、政府債務持續攀升的背景下，這波流動性浪潮會帶來什麼樣的正面與負面影響呢？ https://www…
黃金創歷史新高後閃崩，現在是進場時機嗎？｜《關鍵報告》#373 如果從 2000 年起算迄今，黃金報酬率以 1,300% 遠超越 S&P 500 指數的 700%。更重要的是，黃金價格近期仍在持續創下歷史新高。黃金沒有名目上的利息或股利，所以，巴菲特認為它是一種「沒有生產力的資產」，無法像農地或公司一樣創造收入和價值，所以一盎司黃金永遠只是一盎司黃金。 但如果是這樣，為什麼黃金價格還會持續上漲呢？ 更令人費解的是，儘管黃金價格持續創下歷史新高，但根據美林銀行的客戶數據卻顯示，高淨值私人客戶的黃金配置僅 0.5%，機構投資者也只有 2.4%。這種資產配置比重與價格屢創新高的落差，不免讓人思考，那究竟是誰在買黃金？他們買進黃金的理由又是什麼？ https://www.pressplay.cc/link/2C4CDCAF0C?oid=9F5154C49D
從諾貝爾經濟學獎看美中競爭，市場規模才是真正關鍵！｜《關鍵報告》#372 2025 年的諾貝爾經濟學獎公布了，相當應景地在這個人工智慧時代提到了創造性破壞。這次得主 Joel Mokyr、Philippe Aghion 與 Peter Howitt 表明了經濟成長不可視為理所當然，畢竟人類是從 200 年前的工業革命開始，才出現了明顯的經濟成長，所以必須要維護支撐創造性破壞的機制。 而他們所說的這個機制，似乎又回到了去年諾貝爾經濟學獎提到的制度決定論。2024 年得主艾塞默魯、羅賓森與強森認為，西方國家之所以能夠率先推動工業革命，主導全世界兩百多年，正是因為「廣納型制度」推動了創造式破壞，相對來說，其他地區的「榨取型制度」則阻礙了創新。 然而，如果是制度決定一切，是否表示西方國家最終才可能在這個人工智慧時代勝出？ 但如果真是制度決定一切，美國為什麼需要對於中國的技術發展多有限制？為什麼 Nvidia 又竭盡所能地想進入中…
人工智慧產業的阿基里斯腱會是什麼？！｜《關鍵報告》#371 我們近期在一系列報告中提到，人工智慧開始進入了循環融資模式，這可能是一個永動機，也可能是整個產業正處在泡沫前夕，而且加入滾雪球的業者越來越多，雪球越來越大。業者們一方面似乎相當看好未來前景，但另一方面開始租用外部算力、發行公司債籌措資本支出的資金，這些舉措似乎又在把風險轉嫁給相關業者或整個金融體系。 其實以目前人工智慧產業的市場需求規模，以及業者的自有現金來看，舉借債務投資似乎是不得不做的財務操作，但問題在於，現在的金融體系能否負擔這樣的資金需求呢？ 近期在私人信貸產業出現了一些雜音，再加上消費者普遍面臨的債務壓力，讓這些私人信貸業者開始承受壓力。 令人擔憂的是，這些非銀行體系金融機構正是人工智慧產業擴張所仰賴的關鍵資金來源。如果這些私人信貸機構出現問題，會否連累到人工智慧產業的發展呢？這或許就是這個看似堅不可摧的循環融資模式，最脆弱的阿基里斯腱。 https…
【🔥觀點｜知名 YouTuber MrBeast 示警：AI 正在顛覆創作生態，數百萬內容創作者恐受影響】 連這位 YouTube 王者都對 AI 時代感到擔憂了。 📌 完整文章 https://zombit.info/mrbeast-says-ai-could-threaten-creators-livelihood/ 🙋♂️ 尋找更多桑幣區識 🙋♀️ 👉 Line 社群討論 👉 TG 交流討論群 👉 更多桑幣
漫長的危機與 Z 世代的崛起！｜《關鍵報告》#370 美國政府「又」關門了。 既然是「又」，那就表示這件事情在資本市場已經司空見慣，影響程度自然也就相當有限。而且就過去經驗，美國政府關門期間，股市反而表現多半是正面的。但這並不表示，各國政府不存在著任何危機。 我們在之前的報告中提到，目前各國政府的債務困境很難有簡單的解決之道。節約支出有其極限，阿根廷米萊政府的「休克療法」現在只剩下「休克」而沒有「療法」。所以川普捨棄了政府效率部，擁抱大美麗法案，而其他已開發國家也走向了財政擴張。這可能是現在的唯一解方，一方面用財政支出刺激經濟，另一方面則是搭配貨幣政策稀釋債務。 但這也是為什麼，各國都已經降息，長天期公債殖利率卻居高不下的原因。 這樣的經濟政策，將會擴大不同階級之間的生活水準與資產差距。近期全世界崛起的 Z 世代群眾運動，或許就是對這種結構性不平等的最直接反應。各國政府的主權債務問題，或許不會突然爆發，取而代之的，是一…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @NextReport. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 4 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“王伯達觀點” (@NextReport), 1,734 subscribers as measured 4 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/NextReport.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.