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AI基础设施支出与收入
Social Capital 的这张柱状图在 X 上获得 3803 浏览，是其平时帖子的 0.9 倍，在我们追踪的 63 张 Social Capital 图中浏览排第 54。读取于2026年10月28日。
AI providers are projected to spend ~$7T on infrastructure between 2026 and 2030.
为什么能传开
它能传播，是因为这条帖子把一张清楚、自解释的对比图和精致的设计结合在一起，获得了 1,324 次浏览和 5 个赞，是该账号平常 7 个赞的 0.7 倍，所以传播更多来自信息本身，而不是异常高的互动。
做对了什么
- 图表能自解释：简单的柱状对比让人一眼看出预计支出与预计收入之间的差距。
- 帖子文字直接写出两个核心数字，读者不用解读图表就能明白重点。
- 精致的设计和可见的来源说明增强了可信度，而且来源的触达高于平均水平。
可以借鉴
我们自己的图表可以沿用同样的框架：用简单的柱状图把两个可直接比较的预测并排放置，在帖子文字里写出核心数字，并保持设计干净、附上来源说明。
注意
不要过度解读互动数据：5 个赞以及 0 次转发、引用和收藏低于该账号平常的点赞数，引用率处于最低四分之一，所以传播反映的是触达和清晰度，而不是强烈的分享或讨论。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 Social Capital 的说法。
做成你的
我们还没读出这张图的数字
读出数字后，这里会出现它自己的制作器。在此之前，下面是格式相近的其他真实图表：每个数据页都从那张图的数字起步，换成你的。
从图片估算相似重绘 9.3SoftwareAnthropic · 柱状图 · 6 个数据点从图片估算相似重绘 9.0GPQA Diamond (Scientific Reasoning)artificial-analysis · 柱状图 · 19 个数据点从图片估算相似重绘 8.9Artificial Analysis Intelligence Index v4.1artificial-analysis · 柱状图 · 44 个数据点从图片估算相似重绘 8.6Artificial Analysis Intelligence Index incorporates 7 evaluations: MMLU-Pro, GPQA Diamond, Humanity's Last Exam, LiveCodeBench, SciCode, AIME, MATH-500artificial-analysis · 柱状图 · 16 个数据点从图片估算相似重绘 8.3Code Arena: Frontend #2arena · 柱状图 · 14 个数据点从图片估算相似重绘 8.3Text-to-Image Arena Top 20arena · 柱状图 · 25 个数据点
API
暂未进入 API
我们还没读出这张图的数字，所以 API 暂时没有它的数据。已读出数字的图都在数据页，每张都可以按 id 调用。
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常见问题
Social Capital 的「AI基础设施支出与收入」传播了多远？
截至2026年10月28日，X 上 3,803 次浏览、20 个赞、1 次转发、7 次收藏。@socialcapital 平时一条帖子约 4103 浏览。
这是什么类型的图？
柱状图。
可以直接用 Social Capital 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 Social Capital。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。