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随着船东争相利用海湾地区高企的运费，推动大型原油运输船市场进入“疯狂”状态，较老超级油轮的价值首次在船舶经纪商的记录中超过新造船。 船龄5年和10年的船舶价格大幅飙升，交易从过去需要数周才能签订，缩短至几天之内完成，因为经纪商竞相争取最早能够交付的船舶。所谓超大型原油运输船（VLCC）——即能够装载200万桶原油的超级油轮——从中东至亚洲航线的运费已创下每日120万美元的纪录高位，并推动船舶价格上涨。 一名从事超级油轮交易的船舶经纪商将当前市场形容为“疯狂”。经纪商表示，过去一周，多艘2016年以前建造的船舶以1.5亿美元或更高价格成交，相比之下，新造船的平均价格为1.35亿美元。 比利时航运公司CMB Tech首席执行官亚历山大·萨韦里斯（Alexander Saverys）表示：“50年后，我们仍会谈论2026年。这确实非同寻常。我认为有生之年再也不会看到这样的市场了。这是一代人才会遇到一次的情况。”CMB Tech有多艘船舶运营于中东航线。 船舶经纪商Braemar在给客户的一份报告中表示，目前船舶价格取决于其能够多快交付给新船东。“如今，船龄对价格的影响小得惊人。”该公司称。 船舶所有权数据显示，希腊亿万富翁乔治·普罗科皮乌（George Prokopiou）旗下Dynacom拥有的一艘较新油轮，以“迅速交付”的条件以2亿美元售出，这是有记录以来最高的价格之一。另一艘将于10月交付的船舶成交价为1.69亿美元。整体来看，油轮价值较去年同期上涨了三分之一。 推动需求的一项主要因素，是中东国有石油公司希望拥有自己的船队，从而增强对海湾地区石油出口的控制。历史上，这些国家石油公司主要从其他船东处租赁船舶，这意味着，如果它们希望航行经过霍尔木兹海峡等高风险地区，就必须依赖其他船东。 船舶经纪商表示，市场参与者包括科威特国家石油公司，以及正在寻找船舶运输伊拉克原油的买家。据海事咨询公司Drewry称，阿联酋国有能源集团阿布扎比国家石油公司（Adnoc）过去两个月已购买至少6艘超级油轮。 萨韦里斯表示，在运费达到如此惊人水平的情况下，购买一艘船的投资可能在几个月内收回。“六个月内你就可以节省1亿美元，因此，如果你以1.75亿美元购买这项资产，那么归根结底，从某种意义上说，你实际上是以7500万美元买下了一艘船。” 海湾国家正在与韩国Sinokor展开竞争，后者目前主导油轮市场，并在今年年初购买了价值约60亿美元的船舶运力。 包括托克（Trafigura）在内的贸易商今年也购买了超级油轮，以寻求加强对大宗商品运输的控制并保护其利润率。托克在过去一周宣布将其一家超级油轮业务上市。 Drewry油轮航运研究副主管拉杰什·维尔马（Rajesh Verma）表示：“你永远不知道自己最终能否拿到当天一开始时的那个运费水平——运费每天都在发生显著变化。” 经纪商和船东表示，由于市场火热，许多船东一直在评估自己的船队，并考虑是否出售船舶。 但律师事务所Watson Farley & Williams全球海事业务主管乔治·马切拉斯（George Macheras）表示，许多超级油轮船东暂时不愿出售，“因为他们希望利用创纪录的高运费获利”。这导致市场上可供出售的船舶短缺，进一步推高了资产价格。 多名船东警告称，如果达成和平协议并使该海峡重新开放，市场可能会迎来一轮暴跌。 不过，马切拉斯表示，即便运费突然下降，其结构性水平仍将高于往年。 他说：“如果市场回调至每天20万欧元——而这未必会在两到三个月内发生——你仍然能够赚钱。”
来源：小红书 作者：心态最重要 这是9月23日Ezra Klein Show的访谈，完整版有近两个小时。黄阐述了他的多层级理论和 AI 威胁的思考。对普通人非常有意义和启发，值得花时间完整听一遍。 中国一项覆盖26811名初高中生的研究，记录了吓人的结果：用了 AI 以后，学生的作业成绩提高了18%，完成时间缩短了30%，但月考成绩却下降了20%。 学生通过 AI 更高效的完成作业，但是却没有真正学会知识。 主持人把这组数据摆到黄仁勋面前。黄仁勋的回答出人意料。他承认，长除法、乘法表和手动开平方正在被遗忘，但随即反问：这真的重要吗？他甚至拿自己开玩笑：他记不住自家的邮编，也记不住电话号码，但生活照样继续。 这并不是说知识没有用，而是技术每向前走一步，人的注意力就会向上移动一层。计算器普及后，人不再执着于手算；软件和芯片变得越来越复杂，工程师也不可能记住每一个晶体管的底层细节。 黄仁勋刚毕业时，参与设计的第一块芯片大约只有 200 个晶体管，他几乎熟悉其中每一个。今天的计算机里有数百万亿个晶体管，工程师早已不再逐个研究，而是站到更高的系统级位置，思考模块如何组合、如何协同。 人少记住一些底层步骤，才能把精力用在更大的问题上。黄仁勋把这种变化称为从“晶体管思考者”变成“系统思考者”。 这也是他理解 AI 的方式。AI 自动化的是任务，不是目的。CT读片可以交给机器，但医生诊断疾病、帮助病人的责任没有消失；代码可以由智能体生成，但工程师仍要定义问题、组织系统、验证结果。 如果只是让它代写答案，省下的是时间，丢掉的可能是能力；如果让它接手重复计算和执行，人仍然负责理解、判断与整合，它就把我们推向了更高的效率和层级。 黄仁勋相信，未来不会使用AI的毕业生会越来越少。但 AI也没有什么神秘意志。用他的话说：那里没有意志力，只有电力。 工具会越来越强。最后拉开差距的，不是谁记住了更多计算步骤，而是谁理解整个系统，能更好更高效地使用工具。 个人体会：人类区别于动物最大的不同是会使用工具，社会的进步也是基于没有把精力用于重复造轮子，而是在现有的技术上再构建更高级的应用。比如三十年前学生还要学习用算盘，现在算盘已经被淘汰，甚至计算器都已经不流行。再过几年，可能不会用 AI 的学生都难以毕业。 非常推荐大家看看这个访谈，不要看别人的总结和短视频概括。去看完整版，你会有不一样的体会。
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