AI对科技行业的影响

不要去做十年以上的时间规划，不要去做十年以上时间规划，没有意义。我这么跟你说吧，我不知道 agi 什么时候到来，但绝对用不了十年，就是人类被 ai 代替全部工作这件事情，绝对用不了十年，绝对用不了十年。 当然我也不太相信像华尔街他们说的二零二八年就到了，这个有点太，太快了，我我自己都接受不了。也或者马斯克说的是二零二六年年底就到了，这个我也接受不了，实在太快了。 从现在市场的反馈来看，包括 cds， 你 们已经用了 cloud code， 你 们也用了程序员的这个，这个职业真的撑不到二零二六年年底，电影编辑、视频制作人员的工作也撑不到今年年底。 这是在我们身边很原来很赚钱的两个行业，导演、剪辑、影视制作、影视公司、程序员、产品这些岗位到底能撑到年？撑不撑到年底？你们用一下那个产品，你就知道我在说什么了。 而程序员这件事情又是一个更恐怖的事情，就是由由于他如果被代替的话，那么其他的岗位都会被按下加速键。之前的时候，我们一直认为一件事情，就是 科技是有一个迭代周期的，由少数的精英去决定这些这个迭代周期。举个例子，比如说 samo 奥特曼， samo 奥特曼在之前的时候就是 open i 的 老大，他说过 ai 在 ai 在 整个迭代的周期中，他有五个关键节点， 第一个节点叫做 chatbox， 叫做聊天机器人。第二个是 reasoner， 第三个叫 agent， 就是 我们的服务代理商。第四个叫员工 waiter， 第五个叫 organizer， 叫组织者管理者。第五个到来的时候基本就已经成为通有人工智能了，就它可以组织一群人去工作。 这是萨摩奥特曼说的，然后当时他说这个周期大概在十年左右或者十五年左右，他说那个数字其实还挺挺挺让人放心的。但这个世界可怕就可怕在他所预估的 ai 的 科技革新这件事情是建立在 open ai， 这家公司一直遥遥领先，他来引领着 ai 的 迭代周期， 就是它永远是在以它们的速度作为判断标准来决定 ai 的 更新周期，更更新频次。但事实上你们也看到了，现在叉 gpt 已经不是地球上最厉害的 ai 了， 当然有那个跟跟中美同时开战的 osmopec 这家公司，或者是谷歌的 jimmy， 还有马上就要吹出新模型的 grog， 包括我们国内紧跟上来的豆包，豆包的什么 cds 啊，或者说 deepsea 马上要出的 v 四，或者说是什么 kimi， k 二 k 二 pro， 对 吧？包括 mini max， 包括什么智普等等很多很多的模型， 就如果大家百花齐放的话，这个收机会在不断的缩短，它好像真的用不了我们说那些时间，所以前两天有好几个爆炸的新闻，我希望你们都可以搜一下， 我知道我推导出这些东西太恐怖了，所以我不希望你们信，我希望还是频道里边会有很多的，我现在会对我每次在说这种特别焦虑的视频底下看到那些杠精杠，我会觉得特别的安慰，因为我希望他们说的是对的。但是 你们知道前两天狂尔街有一篇点赞量非常炸裂的文章，然后大概七千万的七百万还是七千万忘忘忘量级了，然后浏览量就在说二零二八年起点将至，我们人类并没有想清楚当所有人的工作都被代替以后，这个社会该改，改变到什么样子。他给的明确的时间是二零二八年， 这个时间节点不太好说，真的不太好说，就说换句话说，如果我们定的时间节点是二零二八年，那么对于我们现在所要考虑的就是要落袋为安，什么东西是到二零二八年？就换句话说，如果所有的岗位都被代替，二零二八年所有岗位都被代替的话，那么其实钱这个概念在我们这是没有用的。我知道你们在想什么，老师， 存黄金嘛，对吧？哎，现在赶紧赚大钱买黄金。你要知道黄金这种东西，它是人与人之间的交易货币，你是默认是别人能赚钱，而你不能赚钱，你是可以用黄金去换别人东西的，那如果对方也没有钱，也没有东西，生产权是由 ai， 你 确定 ai， ai 他 们需要黄金吗？ 你确定？我，我甚至会觉得是不是存显卡或者存内存会更好一些？我不知道，但那个时候内存跟显卡可能会有更更高的形，更高的形态，我不知道， 所以我绕会来说，我在跟我那个学生在聊的时候，包括今天我在跟你们说的时候，就是以现在的科技革新，似乎一切都在朝着不可控的方向再走。 ai 代替人类工作这件事情是一个副产品，只要 ai 不 断的往前前进，他的能力不断提高的话，那么这几年他的形势一定会变化的。 所以如果你以十年为周期进行，要公司的期权，要股票，以十年为周期去做一个长期主义，去投资学历， 我，我不敢说那句话，因为我不敢对你的人生负责，我也不相信这件事情是这么，我们从来没有，没有在这么动荡的时代生活过，读历史都没有过， 所以未来会怎么样我真的不知道，但是从现在的理性推演出来，好像就是及时行乐是最最有解。现在及时行乐去买你们最需要的东西，去赚你现在能赚到最多的钱， 或者以两年为周期，我觉得是可以的。我不知道啊，就长期主义这件事情是不是在我们这个时代还有用，反正以十年为周期这件事情绝对是扯淡。我，我相信最悲观的人都不会，不会认为十年之内我们的 agi 还不会到来吧？ 同学们就是我，我最悲观的人，就咱频道里边有没有认为十年之内我们的工作都不会被淘汰的？我们可以看看。你们发个，你们跟我说一下你们，你们是干什么行业，也让我们学一下或者怎么样的，我真的不太清楚啊。十年之内我的我们的技能，我们那个专业是不可能被代替的。我知道你们在说什么，是陪酒，是不是 陪酒啊？老师，是不是？哎？那些什么上三楼啊，对不对？按摩呀。我知道我知道，你听我说，我知道你们在说性需求， 但这个世界最可怕的地方就在于十年内。听我说啊，十年内可能性需求还被保留下来，我知道吃穿住行基本上都可以 ai 搞定了， 那么如果你还建立在我服务别人，他能给我钱的情况下，我想问一下，你当然可以出卖自己的肉体去找人要钱，请问你出卖肉体的那个人，他的钱从哪来的？ 他是做什么行业赚的钱？如果他也赚不来钱，你是去给 ai 按摩吗？现在可见的几个行业一定会好的行业，就是起码在这十年之内，他一定会好，绝对会有 ai 大 力去代替，但是他需要的人的量，他需要，市场中需要增长的规模 应该会大于 ai 的 涌入速度，就他实在太缺人了，他实在太需要集中集中的能源了。三个行业，生物医疗、 ai 本身的行业，能源 这三个行业是急学人的。就换句话说，未来去铺设什么太阳能电池啊，去做能源相关的，这种专业一定是由 ai 搞定，但现在我们等不了那未来了，因为你搞定能源， ai 就 会更加的进速，就更更加的进化。 ai 本身的行业也是如此，但其他的行业还是什么不好说，现在真的不好说。我还是那句话， 尽可能的别去定十年规划，比如说今年，我们等等看二零二七年我们看看什么样子，工具又更新成什么样子了，然后我们再做做判断，然后二零二八年我们再去做判断。是不是真的像华尔街说的，所有的岗位都被代替了？我们如果没被代替，那哪个岗位好？我们再去转， 所以落袋为安，落袋为安，别去想那种我，我先挣这个钱，我先深蹲，我以后再怎么样，先别这么想。

存储还要涨？一场由波斯湾战火点燃的害气危机，正在以光速掐住全球半导体产业的咽喉。朋友们，这两天韩国股市的动静大家都看到了吧？ 连着两天触发熔断，市场一片恐慌。表面看是中东局势紧张，但跟得上是掐住了全球科技行业一个最要命的地方，存储芯片的供应链。咱们今天就把这事聊透，看看这场远在波斯湾的战火，是怎么影响到你手里那部手机、那台电脑的。今年存储芯片的价格，那真跟坐了火箭一样往上冲。 第一季度主要的内存芯片合约价比去年底直接翻了个倍，有些甚至涨了超过百分之一百。为啥这么猛？就是因为 ai。 现在这人工智能可不是以前那种实验室里的玩意儿了，它已经跑进了咱们生活的方方面面。 你用的每一个智能推荐，每一次语音交互背后都是海量的数据在计算、在存储，尤其是那些大模型，他们吃数据吐结果，这个过程需要消耗的存储空间是天文数字。一台高端的 ai 服务器，它对内存的需求是普通服务器的八到十倍， 这就好比你家的车，以前是个小油箱，现在突然要换成能装几吨油的大罐子，需求量能不大吗？这波涨价已经实实在在传到了咱们消费者这儿， 你最近去看手机、看电脑，是不是发现新品价格都上去了？特别是那些高配置的，涨个千把块钱很常见，因为光里面内存和存储的成本就比以前高了好几百，这钱最终还是咱们在出。 但是就在这个芯片价格借着 ai 东风往上猛冲的时候，一只意想不到的手突然伸出来，可能要拉紧急刹车了。这只手就是害气。 你可别小看这氩气，它在芯片制造里，那可是保护神一样的存在。芯片是在比头发丝还细万倍的硅片上，用光刻机一刀一刀刻出来的。 这个雕刻过程需要在超纯净超低温的环境里进行，不能有一丁点灰尘，温度也得控制的极好。靠啥？很大程度上就靠高纯度的氩气，它能创造无氧无水的环境，还能给高速运转的精密设备降温，特别是最先进的那批光刻机，离了它根本赚不了。 可以说，氦气就是芯片生产线的血液。那么问题来了，这关键的血液从哪来？全球很大一部分，特别是供应给韩国那些芯片巨头的氦气来自中东的卡塔尔， 而要运出来，几乎百分之百得经过霍尔木兹海峡，最近那边局势一紧张，海峡通行风险大增，等于说这条输血大动脉有被暂时掐住的风险。消息一出来，氦气的现货价格蹭蹭就往上跳。 虽然厂家都说有库存，但芯片生产是天天不停线的，库存能用多久？市场最怕的就是这种不确定性。所以你看韩国股市的反应，那不是怕涨价，是怕彻底断供，生产线停下来，这才是最要命的。所以现在这个局面就非常有意思了，形成了两股完全相反的力量在拉扯。 一股力量是 ai 带来的确定性的超级需求，像火箭发动机一样，推着芯片价格和整个行业往上走。 另一股力量是地缘政治冲突带来的不确定性的供应链风险。将一只无形的手随时可能按下暂停键，存储芯片这个驱动数字世界的核心部件，现在就卡在这两股力量的中间，这对咱们意味着什么？ 首先，最直接的就是消费电子产品的价格短期内恐怕是下不来了，甚至可能因为供应紧张而继续上行。 想换手机、换电脑的朋友可能得掂量一下，或者看看手里的设备能不能再坚持一阵。其次，这也给全世界提了个醒，咱们享受的便捷数字生活背后依赖的是一条极其精密但也非常脆弱的全球供应链， 任何一个环节出问题，都可能产生连锁反应。当然，挑战也伴随着机遇。这种情况也在倒逼整个产业去思考如何让供应链更安全、更多远， 比如寻找害气的其他稳定来源，或者加快相关替代技术和回收技术的研发，这对于一些在相关领域有技术储备的企业来说，可能是一个窗口期。总之，一颗小小芯片的命运，如今和 ai 革命的浪潮、国际局势的波动紧紧绑在了一起， 它不再只是一个硬件零件，更是观察全球科技与经济博弈的一个缩影。咱们作为用户，既是技术发展的受益者，也在无形中分担着这份全球合作的成本与风险。好了，今天这个话题就和大家聊到这里，你觉得这波存储芯片的变化对你影响大吗？你最近有换电子设备的打算吗？ 欢迎在评论区里聊聊你的看法，如果觉得今天的内容有收获，别忘了点赞收藏，也欢迎关注我，带你拨开财经迷雾，看懂趋势本质，咱们下期再见！

哈喽，大家好，欢迎收听我们的播客。今天我们要聊的呢是最近啊，让整个华尔街和科技圈都为之一颤的一份报告 啊。这份报告呢，是由一家独立研究机构叫做 citrine research 所发布的，叫做二零二八年全球智能危机啊，它其实是一个思想实验，非常深入地去探讨了如果人工智能 变得太成功了，会对我们的现代经济体系带来什么样的影响。没错，这份报告确实让很多人都睡不着觉了。对，那我们就开始今天的讨论吧。我们先来聊第一大块啊，就是这个 ai 反式经济。 ok， 那 其实这第一块呢，就绕不开这个报告里面提出的一个核心的概念，叫做人类智能替代螺旋啊，这个东西到底是个什么东西？它到底会把我们的经济带向一个什么样的局面呢？它其实讲的就是企业为了要省钱， 然后呢要追求效率，他就用 ai 去把那些高薪的白领都干掉了。干掉了之后呢，这些人就没有收入了呀，没有收入他们就不消费了呀，那企业的收入也就跟着下降了呀， 那企业为了要自救，他就只能再加大 ai 的 投入，继续裁员，就形成了一个这样的越来越快的一个恶性循环。哦，原来不只是简单的一个技术取代人的问题。哦，对，这个可怕的地方就在于他是一个连锁反应， 它会让整个经济都跟着往下走，你光靠技术的进步是没有办法阻止它的，对，你反而会让这个失业和消费的萎缩会越演越烈。报告里面还提到了一个词叫幽灵 gdp， 这个听起来挺 挺神秘的一个词啊，这个到底是个什么东西？就是它其实指的是看起来我们的 gdp 和企业的利润都在涨，但是其实这些增长都没有留到普通人的手里，就都被那些拥有 ai 和算力的人拿走了大头。 所以就是说大家其实生活感受上是没有什么变化的，甚至更难了。对，因为 ai 创造的这些财富没有办法让广大的劳动者去消费，所以他就导致了这种经济数据和老百姓的体验是严重的脱节，然后就会产生这种生产和消费的断裂 经济循环，就像出现了一个黑洞一样。我真的到了二零二八年出现了这种极端的情况，那会是一个什么样的场景？就那个时候可能失业率会飙到百分之十以上，然后呢？股票市场可能会比两年前的高点跌掉百分之四十左右。 很多原来很赚钱的行业，比如说萨斯，比如说一些中介平台都可能会面临着崩盘，白领的失业潮会引发房贷和消费贷的违约，整个金融系统都会跟着震荡， 这影响力也太广了吧。对，就是你想美国可能就短短几年的时间，劳动收入占比就下降了十个百分点，然后政府的税收也不够用了，财政也紧张了，社会矛盾也会激化，连新兴经济体都被波及，比如说印度的 it 外包都几乎崩溃，全球的经济和社会秩序都变得动荡不安。 咱们来聊第二个部分啊，就是这个 ai 到底是怎么一步一步的影响经济的？ ok， 对， 这个报告里面把这个过程拆分成了几个阶段，那这几个阶段分别都有什么标志性的事情发生？就最开始的冲击就是二零二五年到二零二六年， 就这个企业用 ai 来自己定制自己的软件，就直接把这个萨斯这个行业杀了一个措手不及， 所以这个行业就是收入暴跌，然后大量的裁员，这个裁员潮就蔓延到了科技板块和这个高收入的岗位，那这些人失业了之后就直接减少了消费， 所以这个就是一个局部的地震就开始了，就是说先是科技圈自己先栽了跟头，对，然后紧接着就是二零二六年到二零二七年这个时候 ai 开始渗透到了这个中产的岗位也被干掉了， 那这个时候就不仅仅是说这个去中介化了，就真的是整个消费市场都在萎缩。到了二零二七年到二零二八年这个时候 就开始因为收入的锐减和资产的缩水，就开始引爆这个金融体系的危机，那这个时候就是连房价都撑不住了，银行也不敢放贷了，那这个时候就是整个经济就像被冻住了一样， 就形成了一个全面的通缩的螺旋。哎，那这个就是说 ai 带来的这种经济冲击为什么跟我们历史上经历过的经济危机都不一样？ 就是它这个完全不是说因为外部的什么灾害或者说政策失误，它就是完全是技术的自我加速和这个经济制度出现了一个错位， 然后导致了一边是能源和供给可以几乎无限的扩张，另外一边就是老百姓的收入和消费能力是被结构性的掏空了，就说白了是生产和消费彻底的脱节了。对，而且他这个危机的传播是极快的，就是他会从科技行业 很快的就蔓延到服务业，然后再蔓延到金融业，就一环扣一环，而且它是叠加的这种失业的冲击和这种分配的冲击，所以它是一个比传统的经济危机更难去用政策救回来的一个东西， 所以它就需要重新去设计整个分配和经济运行的底层逻辑。如果我们把眼光放远一点，就是接下来的这几年 这个经济会因为 ai 的 冲机会出现哪些新的趋势，或者说哪些新的风险。就接下来的这几年，我觉得最明显的就是企业会拼命地去用 ai 来降本，那这个时候就会导致劳动收入占比会更快地往下走，然后失业和消费的下滑会形成一个恶性循环， 这个时候传统的政策刺激基本就失灵了，所以这个时候就会逼的社会和企业必须要去探索新的财富分配方式和新的商业模式，那如果没有这种及时的制度创新的话，就很有可能会出现 经济和社会的长期的动荡。然后我们接下来要聊的第三个部分就是理性的去审视这场危机。那这个报告其实出来之后呢？在各界都引发了比较大的反响，那我们怎么去看待这份报告？它的真正的意义和价值在哪里？其实我觉得这份报告它更像是一个思想实验， 就它是一个假设，说 ok， ai 真的 发展的非常非常快，然后它把人类的智能变得不再稀缺， 那这个时候会怎么样？他其实是用这个来给大家敲响一个警钟，就是提醒大家不要只去看技术进步的这一面，而忽略了他背后可能带来的一些结构性的风险，所以他更像是一个压力测试，对，现实的一个压力测试。对对对，就是他是一个压力测试，他的那些极端的场景未必会发生， 但是他确实是让我们看到了 ai 大 规模的取代人类之后的一些潜在的风险，他是一个对我们的制度建设和社会共识的一个提前的警醒， 而不是说一个准确的预言。那也有不少人说嘛，说这个报告其实太悲观了，那他的这些结论你觉得有哪些地方是 被质疑的？就是它其实是假设了 ai 会很快地渗透到所有的行业，并且完全取代人类的智力劳动，所以它会出现这种非常极端的劳动收入占比的下降和大规模的失业。 但其实很多经济学家都不认同他这个，因为他们觉得技术的进步会带来新的行业和新的就业机会，所以他其实把这个事情想的太简单了。对，而且他还忽略了一点，就是 ai 会让很多产品和服务变得更便宜，那这个时候其实消费者的实际的购买力是提升的。 然后另外就是政策和制度其实也会不断的去适应这个变化，所以他未必会出现这种他所预言的这种经济末日。如果我们真的是面临这样的一个 ai 引发的经济危机，你觉得政策和分配制度应该怎么去重构？我觉得就是首先最重要的是要 重新设计分配的机制，那比如说像这个全民基本收入，这个是现在大家讨论的比较多的，就是你无条件的给每一个人都提供一份收入，那这个其实在一些地方已经有试点了， 初步的结果还是不错的，就是他可以保障大家的基本生活，然后也可以防止消费塌陷，但是他也有他的局限，听起来是能缓解一下燃眉之急。对对，而且他可能还要配合一些其他的政策，比如说啊，对 ai 的 企业或者说对算利的使用进行征税，然后把这个税收 用来支持在培训，支持灵活就业，同时把我们的社会保障体系要扩展到更多的人群，同时鼓励企业把 ai 所带来的这种效率的提升， 能够让更多的员工来共享。同时啊政府要去推动一些 ai 理论的和监管的规则，这样的话才能够 让技术的进步和社会的利益是同步的。聊到这其实我们更应该警醒的是，技术的进步确实带来了繁荣，但繁荣背后的这个社会的公平和大众的福祉是我们每一个人都不能忽视的。对，今天的分享就到这里了，感谢大家的收听。

你是不是以为，在 ai 浪潮里，只有算力芯片和光模块才是真神，而 pcb 硬质电路板只是一门边缘的内卷的苦生意？但你可能没想到，就在市场把目光全都聚焦在 gpu 算力的时候， 顶级投行已经开始在最底层的 pcb 产业链里淘金了。二零二六年三月二日，高盛发布了一份最新的关于中国 pcb 行业的深度研报。 这份研报的核心素材来源于今年一月份高盛在中国 pcb 调研之旅中对老牌大厂新森科技零零二四三六 z 管理层的深度访谈。 这份报告向我们揭示了一个极具爆发力的结论， ai 不 仅正在重塑服务器的算力结构，更在暴力拉升 pcb 和 ic 窄板的规格，并催生了一波为了捕捉 ai 增长红利而进行的强劲产能扩张周期。 欢迎继续收听今天的胶囊播客。我们先来理清当前行业面临的核心转折点。成立于一九九九年的新森科技是一家提供各类原型、小批量 pcb 以及 ic 窄板的企业， 在中国大陆和英国拥有生产基地，并在香港和美国设有子公司，其业务布局可以说是行业的晴雨表。 过去，主流 pcb 市场经常面临激烈的价格博弈，但到了今天，随着终端设备对数据传输和处理要求的指数级飙升，整个 pcb 行业正迎来一次史诗级的技术大迁徙。高盛在研报中转述管理层的观点，指出， 随着先进芯片制造和封装技术的不断演进， pcb 的 电路密度预计将持续提升，以此来驱动终端设备的强大数据处理能力，这背后的根本动力就是无处不在的算力升级需求。 首先我们要看的是 ic 载板业务的强劲基本面。根据高盛的调研，管理层对二零二六年上半年 b t 载板的增长持非常乐观的态度， 其核心逻辑在于存储客户的需求正在强势回暖，带来了强劲的增长动能。不仅如此，管理层预计 b t 窄板的定价将呈现出持续上涨的趋势。虽然公司目前客观上面临着上游铜和金等原材料的价格压力，但他们并没有被动挨打， 而是通过持续向高端产品进行产品组合升级来应对。同时，公司正在通过提高效率和量率，切实改善 pcb 和 ic 载板业务的盈利能力。 而在技术难度极高的 abf 载板方面，研报中透露了一个关键信息，新森科技的 abf 产品已经开始了量产。 非常有意思的是，管理层指出，考虑到 a、 b、 f 生产线通常具有更高的技术和清洁度要求，这些高规格产线其实是可以切换用来生产 h d i 版的。 这就意味着企业在高端产能的调度上拥有了极强的灵活性和安全垫。更深一层来看，是整个 pcb 规格的全面颠覆，大家千万不要把现在的 pcb 还当成一块简单的绿色塑料板。高盛记录了管理层对 pcb 技术迁移趋势的深刻思考， 未来的 pcb 将走向高度的模块化。管理层认为，越来越多的小型电子元器件，比如碳化硅芯片、电容器、电杆器和电阻器等将被直接嵌入到 pcb 内部，这种不可逆的集成化趋势将赋予 pcb 前所未有的高功能性， 同时，为了更好的赋能终端设备的数据处理能力，管理层还预期 abf 窄板的尺寸会越来越高， 这种规格的跨越本质上就是行业护城河的急剧加深。最后也是本期最核心的看点， ai 需求的全面爆发带来的增量空间。新森科技明确表示，目标是在未来几年内显著增加其 ai pcb 的 收入场口。 它们的战略目标非常清晰，那就是打入国内外多样化的 ai 服务器供应链，全面覆盖 gpu 和 ai asic 服务器市场。 管理层透露，目前公司正与 ai 客户密切合作，并预计相关产品的大规模量产将为公司带来实质性的增长机遇。 在管理层看来， ai pcb 的 需求将持续飙升，特别是那些具有更多层数的 pcb 产品，这将为新森科技切入更多 ai 服务器玩家的供应链提供绝佳机会。 为了吃下这波红利，管理层对 ai 客户不断增长的需求持积极态度，并预计公司将在二零二六年大举扩张 hdi 和 ic 窄板的潜能，以此来精准且更好地捕捉这波爆发式的终端需求增长。 那么，这份针对单一公司的深度调研，对我们看待整个宏观市场有什么实操指导意义？ 高盛在研报中明确指出，新森科技管理层对 aipcb 终端需求的乐观定调，完美呼应了高盛自身对 aipcb 供应商的强烈看好。高盛为我们梳理了未来几年支持头部 pcb 和附铜板 ccl 玩家强劲盈利增长的四大核心预期。 第一， ai 服务器和高速交换机中的 pcb 规格将面临全面升级。第二， ai 服务器中 pcb 和 ccl 的 单机美元价值量将显著增加。 第三，全球范围内对 ai pcb 和 ccl 的 需求都在不断攀升。第四，相比于主流 pcb， ai pcb 和 ccl 拥有更高的平均售价和利率率。 基于这套严密的推演逻辑，这四大因素将共同让领先的 pcb 和 ccl 企业受益，并支撑他们在未来几年实现强劲的盈利增长。 在具体的操作建议上，高盛给出了非常直接的市场展望，他们首发覆盖并直接给予了盛鸿科技、沪电股份以及生意科技这三家企业买入评级。 这其实就是在告诉市场，在 ai 硬件的下半场，那些掌握高阶 pcb 制造能力的龙头，才是真正享受量价齐升红利的隐形赢家。 最后需要提醒的是，以上分析均基于高盛研报观点，不构成任何投资建议。市场变化受多重因素影响，大家请结合自身情况谨慎决策。这里是胶囊播课，我们下期见。

今天上午，二零二六年的政府工作报告新鲜出炉，里面藏着一个你可能从来没听过的词，但这个词很可能要改变未来十年中国科技的格局，甚至影响你我的投资方向。这个词就叫算电协同。 是不是听起来有点技术？别急，我用人话给你翻译一下，简单说就是计算能力和电力供应手拉手一起跳舞。 咱们都知道，现在最火的是人工智能， ai 的 每一次思考，每一次对话，背后都需要巨大的算力，也就是服务器的疯狂计算。但这些服务器是个不折不扣的电老虎，特别能吃电。这就引出了一个巨大的矛盾， ai 要狂奔，需要海量算力，算力要运转，需要海量电力。 咱们的电力系统，特别是现在大力发展的风电、光伏，这些绿色电力有个特点，看天吃饭不稳定。 而数据中心呢，需要的是二十四小时不间断、稳定可靠的电力。以前这两边各干各的，经常打架，要么是电多了用不完浪费掉，要么是算力嗷嗷待补，却等不来电。 所以，算电协调这个国家级的智慧，就是要当这个超级媒人和调度大师。他用数字技术、智能算法，向给电力和算力装上最聪明的大脑和神经系统，让他们实时沟通，精准匹配。 比如，当阳光明媚、风力十足、绿电大发的时候，就赶紧调动更多的算力任务来吃掉这些电。当阴天无风、电力紧张的时候，就让一些不紧急的计算任务稍微等一等， 最终目的是让每一度绿电都不浪费，让每一份算力都有电用，既保障了 ai 发展的能源底座，又推动了能源的绿色转型。 为什么今天要特别强调这个？根据权威报告，从二零一九年到二零二四年，咱们国家数据中心的用电量从每年八百二十四亿度猛增到了一千六百六十亿度，五年翻了一倍还多，年均增速高达百分之十五， 这相当于多少个超大城市的全年用电量啊！而这还只是开始。国际数据公司 idc 预测， 从二零二五年到二零二八年，中国专门用于 ai 的 智能算力规模会从一千零三十七点三 e f lops 增长到两千七百八十一点九 e f lops， 年均增速接近百分之三十九。他们做了个推演， 如果按照不同的增速发展到二零三零年，光是支撑这些智能算力数据中心的年用电量就可能达到三千九百零七亿度到八千二百零六亿度之间。 这是一个天文数字，也意味着，如果电力问题不解决， ai 的 狂奔很快就会碰到天花板。所以你看，今天算电协同首次被写入政府工作报告， 并明确列为新基建工程，这绝对不是一个简单的名词。收入，它标志着这个之前更多在地方试点、在部门文件里出现的概念，正式上升为国家战略。 用官方的话说，这是打牢 ai 发展底座的关键一步。报告里明确提出要实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，信号再明确不过了，国家要下大力气从硬件和基础设施层面为 ai 的 下一步爆发铺路。 那么，这个国家战略会带来哪些具体的改变和机会呢？我认为有几个层面的洞察。第一是建设模式的革新，以后新建大型智算中心、数据中心可能不再是简单的找块地、盖机房、接电网就完了， 它必须从一开始就和电力规划，特别是绿色能源的布局深度绑定，绿电直供会成为标配。国家能源局数据显示，全国已经有八十四个绿电直联项目完成审批，下游很多就是给数据中心供电的， 未来可能会看到更多戈壁滩上的光伏板加隔壁的数据中心，这种组合实现源网合储一体化。 第二是技术攻关的重点，如何实现电力和算力需求的秒级好，秒级精准预测与调度，这需要强大的软件平台、智能算法和通信网络、虚拟电厂、智能微电网，这些技术会变得格外重要， 它们就像电力系统的滴滴打车平台，能把分散的电力资源和算力需求高效匹配起来。第三也是大家最关心的是产业和投资的风口。算电协调串联起的是一条庞大的产业链。 我们可以从几个环节来看，首先是供电测，那些能够大规模开发运营绿色电力的公司，以及能够构建智能电网、提供综合能源解决方案的企业将直接受益。 因为稳定、低价、绿色的电力是吸引智算中心落户的核心资源。向报道里提到的中国能建，就在探索绿电直供加智能电网加算电协调三位一体的模式。其次是用电测和连接测， 这主要是指数据中心、智算中心的运营服务商，以及为数据中心提供关键电力保障设备的公司数据中心不再是单纯的房东，他需要更深入地参与电力调度，而里面的电源设备、温控系统等都对能效和可能性提出了极致要求。 比如中恒电器就在研发匹配高功率密度服务器的超高效电源产品，目标就是助力数据中心实现接近零损耗。科华数据则明确提出，智算加光储业务的融合创新已是其核心竞争力。 再者是赋能策，这包括为整个算电协调系统提供数字化、智能化解决方案的公司，比如利用工业互联网、人工智能技术进行能源管理和调度优化的企业。华字科技就在一托远网核储一体化、算电协调等优势拓展市场。 此外，还有一些跨界布局者，比如电力运营商精开新能，直接投资建设制算中心，预能控股则通过参股收购等方式进入算力领域。这都说明了电和算这两大产业正在加速融合。 当然，任何投资都不能只看概念。算电协同是一个长期而复杂的系统工程，从政策发布到全面落地，产生实实在在的业绩需要时间。 相关公司的技术实力、项目获取能力、成本控制能力和商业模式，都将决定他们能否真正享受到这波红利。对于投资者而言，这更是一个需要深入产业链研究，仔细甄别真正核心受益标的领域。 总而言之，算电携同这四个字今天被写入国家最高级别的施政报告，是一个清晰的号角。 他宣告了 ai 竞争的下半场，不仅是算法和芯片的竞赛，更是能源和基础设施的竞赛，谁能为澎湃的算力找到充足且经济的血液，谁就能在 ai 时代掌握更大的主动权。这盘大棋刚刚落子，好戏还在后头。

又是一年一度的八展啊，那经常关注 mwc 的 朋友应该知道，这个展会呢，一直都是通信和智能终端领域的技术风向标，那么这次大会的主题呢，叫做智能跃升时代，那听名字就知道肯定跟 ai 相关了， 那 ai 浪潮已经席卷很多年了，但也就是这两年才有相对感知比较明显的功能和体验，甚至呢，已经开始影响一些智能终端的形态设计和交互逻辑了， 这也是我这次逛展最关心的部分。所以这期视频呢，我们主要来看两个方面，一方面呢，是作为底层算力推手的沟通，目前把个人 ai 的 基础建设到哪一步了，以及他们口中以用户为中心的生态到底是什么蓝图。 另一方面呢，就是来看看一些已经落地的 ai 设备给我们带来哪些形态和体验上的创新。第一站呢，我们来看大家比较熟悉的手机。首先是本次展会关注度较高的荣耀 robo， 这台设备最大的特色就是这个自动折叠的摄像头设计， 通过三轴云台实现各种拟人化的交互，人感非常强啊。而实际拍摄时的云台防抖能力、 ai 对 焦跟踪能力、暗光画质表现以及优有的感知交互能力，也需要借助内部这颗第五代肖龙八至尊版强大的实时运算和端侧运行多模态大模型的能力。 像前两天荣耀发布会上高通技术公司高级副总裁兼手机业务总经理 chris 提到的 robo 凤的诞生，是强大高效的端侧 ai 与开创性产品设计的完美结合。然后是之前关注度很高的豆包手机，这次中兴也在展台上专门展示了豆包手机智能体的能力， 一句话，点外卖大家很熟悉了，本质就是省去以往各种点击的操作，让手机交互不再以应用为主导，你只需要说出你的具体需求，等待付款即可，还能聪明高效的帮你聊天，会基于上下文给出你想要的回复话术，这在日常生活工作中还是具备一定实用性的， 而这背后同样离不开消融八至尊版的底层性能支持。所以啊，不管是荣耀的 robo 风还是豆包手机，都是基于沟通消融芯片的能力，才有了形态和交互创新的可能性，那这也是对未来 ai 手机的一种探索，那所谓的 ai 手机不再是以手机为中心，而是以智能体为中心。 当然，除了形态和交互上的惊喜，提升连接速度和稳定性也非常重要。那我身后大家看啊，就是这一次沟通发布的 x 一 零五，这就是 ai 驾驶下的五 g a 基带，它集成了沟通的第五代五 g ai 处理器，能够利用智能体 ai 来优化不同场景的连接体验， 比如更快的速度以及更低的时延，都能让实际交互变得更加的高效无感。那除了手机，这次沟通还发布了首个 n p u 赋能的可穿戴平台 枭龙可穿戴平台至尊版，这款平台是高通为了推动可穿戴品类发展带来的一款重磅新品，凭借着内置的低功耗 e n p u 和专门的 hex 杠， n p u 居然能在手表这样局促的空间里直接跑二十亿参数的大模型啊，让未来的可穿戴设备呢，能够拥有独立思考的能力。 现场呢，也有一些 ai 设备的展示，比如 ai 智能手表，得益于端测算力，它现在可以不依赖语音端，在本地完成人脸识别和文本回复，据说呢，还能提升百分之三十的续航。对智能手表来说啊，能耗和算力的平衡一直都是痛点。 还有当下火热的 ai 眼镜，在基于更强大的端侧算力部分场景呢，可以不依赖云端模型，直接本地就能解决你的疑问。那比较有意思的是这副雷蛇的 ai 耳机啊，大家看它在两侧各内置了一颗摄像头，那有了这个感知能力，搭配笑容可赚大平台至尊版的 ai 性能， 就可以实现类似翻译菜单、识别物体等日常比较实用的功能。我现场拿着 pocket 拍就被他认出来了， possibly something like a dji osmo pocket。 这就是我前面说的以智能体为中心的交互给终端侧带来的变化。 这些可穿戴设备正在摆脱手机配件的标签，成为独立的 ai 感知节点，并且能够实时互联，无缝写作。而这个改变离不开高通的底层能力建设，高性能、低功耗的端侧 ai 和先进的连接能力都是不可或缺的。 看了那么多的前沿探索，关于个人 ai 未来将给我们普通人的生活带来哪些改变？正好我们在现场遇到了高通全球副总裁侯明娟，我们直接去跟官方取取经。 我就在展台啊，哈喽，明真总，哎哎，想跟你聊聊逛展的感受。哎呀呀，那个罗老师，欢迎到高峰展台好，我自己这两天逛下来，我觉得个人 ai 是 本次展会一个非常突出的关键词， 然后其实我觉得随着高峰端侧算力的持续提升啊，我觉得 ai 不 再是像以往一样手机专属，而是开始以更多的形态走进我们普通用户的视野，对吧？所以您自己在现场逛下来，有没有哪一款 是那种你觉得我看一眼？哎，我每天都会用的个人 ai 设备。哎呀，罗老师，你说到我心坎里了，是吧？我自己， 我，今年我我有一个特别看好的赛道，就是这个萌宠赛道。萌宠就是真的是个人，就你手上拿的这个吗？我，我实在太喜欢了，我跟同事说了，把它从展柜里拿出来了，实在太可爱了，它实实际上是一个 ai 的 一个小小的萌宠，他有 ai 的 能力，看人设计的很漂亮吧。小狗狗的嘴巴里实际上是个摄像头。哦，看到了看到了，对，然后他又很萌，他是个 ai 赋能的，所以其实我就可以跟他说话。 哎，那个小狗狗，给我讲个故事，嗯，小狗狗，今天天气怎么样？嗯，小狗狗，今天那个我想吃点辣的，你给我推荐个附近的饭馆，他实际上是一个能跟我互动的， 提供情绪价值的这样一个设备，这点我我非常感同身受，因为我老婆就非常喜欢买那个这种小娃娃。对对啊，但是其实买回来放了一段时间，你会发现他其实很少就会再有互动了，就刚开始那一段新鲜感。 那我觉得可能如果加入这个个人 ai 的 这个能力的话，我觉得他会是一个长期陪伴的一个。是的呀，他信息是实时更新的，而且他的这个知识量是海量的。对，这两年大家关于 ai 的 这个感知啊，其实变化挺明显。以前我们聊 ai 更多的是在影像啊、连接啊、游戏方面，其实他都是在背后工作 啊，但是这两年大家会觉得，哎，这个 ai 好 像真的在帮我省事了。那所以您觉得未来一两年普通用户最先感受最明显的关于个人 ai 体验的这个部分会出现在哪些场景里面？ 嗯，好多的时候大家都在说那个小朋友们要经常的到野外去，到户外去，要这个更多的去锻炼身体这些， 我是觉得其实人工智能它应该赋能的是一个更美好的人生，就从大人到小孩，就是你在运动的时候，嗯，像我这样的，就是带着这个，我爱跑步，我出去就可以戴一个正能量镜，然后它就可以 check 我 今天跑的这条路线，没错，呃，一是就是安全， 另外一个就是给我记录我的路书，我的 hi light， 我 哪一点的时候，我的心跳，比如到了一个极致，然后或者是哪些地方是我跑的非常舒服的时候，他可以串开我的这些数字，然后呢？我的表，对，然后我身上的 ai 的 这些个人的这些设备， 我是觉得把人生活变更美好的这些设备未来都有特别特别好的空间，而且已经商用了。 我们以前像罗老师咱们经常讨论的手机里面的深层的摄像影像能力特别的抽象，还挺抽象的。对，但实际上今天这些能力已经外化，或者已经都成功的商用了，让这个 ai 为我服务，让我变得更健康，让我变得更美好，让我变得更快乐的，这些 都是特别有市场的啊，非常感谢您对于这个个人 ai 的 分享啊，跟明娟总聊完，再结合刚才体验的一些 ai 设备给我的感受啊，就是我们正处在个人 ai 大 爆发的前夜， 不管是全新形态的 robo 风，还是能在本地跑大模型的 ai 手表、 ai 眼镜和 ai 耳机，高通通过在端测 ai 算里低功耗计算和高速连接技术的不断突破，正在一块一块的把未来的个人 ai 生态拼图凑齐，加速构建以用户为中心的生态愿景， 真正的个人 ai 显然已在路上了。好了，那么关于 mwc 二零二六个人 ai 部分的内容呢，就分享到这里，那视频的最后呢，也想问问大家，你们觉得未来的 ai 设备应该是什么样的？大胆想象，欢迎在弹幕或者评论区留言。

兄弟们，这条新闻你看了吧？ open ai 这次搞出的动静啊，那简直是往科技圈投下了一颗深水炸弹，不， 应该是说核弹，一千一百亿美元的融资啊，投后估值直接冲到七千三百亿美金啊，咱们冷静下来啊， 好好盘一盘这门背后的门道，就为了让你听过瘾啊！咱们把这段商业大戏拆开了，揉碎了，分四个层面来讲。首先咱说这个数字，一千一百亿美金，这是一个什么概念啊？就很多兄弟可能对这个量级没概念，咱们拿这笔钱跟那些传统巨头比， 他几乎可以买下世界上绝大多数的中型上市公司。这笔钱不是投给一个做奶茶的，也不是投给一个做手机的，而是投给一个叫做大脑的公司。七千三百亿的估值啊，意味着 open ai 已经不是在跟咱们玩软件开发的游戏了， 他现在地位啊，直接逼近特斯拉这种万亿巨头。你看啊，以前大厂融资那是为了买未来 自己先砸下去啊，直接就在买算力，买电力，买顶尖人才。说白了， open ai 现在是在用钞票在物理世界挖地基，他们变道不是一个工具啊，而是一个支撑未来社会运转的新基础设施。再看这份打钱的名单，兄弟们，这才是有意思的地方， 亚马逊五百亿直接成了新进大股东，大伙品下亚马逊是搞什么出身的云服务？ 以前大家以为微软跟 openai 是 铁杆兄弟，现亚马逊直接掏钱进来，这意味着什么？意味着云服务的竞争已经从卖储存空间转变成卖 ai 模型接入权。亚马逊不想输掉这下一代的互联网软银三百亿孙正义老爷子这次终于是 圆梦了。咱们都知道，老孙当年错过了 openai， 肠子都悔青了，现在他在拼了老命也要挤进这桌牌局。这不光是投资，这是在给自己的投资版图留下一张传 英伟达三百亿，老王这次更绝，反向持股。这好比说我卖铲子给挖金矿的人，但我怕你不买我铲子了，于是我把这个挖矿的公司买下来， 却帮你必须用我的铲子。这逻辑简直精明到骨子里。这家公司凑在一起，哪是投资啊，这分明是科技圈的合纵链，横啊！大家都清楚，谁能控制 ai 的 入口，谁就能控制下一个十年的生育规则。 最逗的还是微软，我看那个公司，微软那反应简直就像家里面正宫娘娘突然发现了外面有好几个竞争者，赶紧出来声明主权，宣誓主权。亚马逊是新欢，但我依然是正宫。这背后透露出的是什么？ 是不安微软啊，以前觉得 open ai 是 我的独家资产，现在 open ai 成了公众情人了，谁有钱都能搭上话，为了慌啊，他生怕在这个生态里被稀释掉影响力。但这正恰恰证明了一点， ai 这碗饭啊，谁都想吃，而且谁都不敢不吃。 最后，咱们再聊聊这背后的深层逻辑。为什么 openai 的 估值能这么高？因为它在烧钱的同时，却是在赚钱。拆的 g p t 周活用户九亿了，这什么概念？这人类历史上普 最快的应用。当一个技术能在短短的时间内让九亿人产生依赖，他就不再是一个软件，他成了水和电。这就为什么各路大佬疯狂往里面砸钱。现在的 ai 产业已经过了那个谁吹牛逼谁厉害 的阶段，现在进入谁的资源多，谁能撑住算力成本硬碰硬的阶段，这 ai 时代确实被这一波融资砸出来了，咱们普通人啊，看这些数字，别只盯着钱多， 你得看到一个趋势，以后所有生意可能都会被 ai 重写一遍，你现在的行业如果还没考虑怎么跟 ai 结合，或者怎么被 ai 赋能，那真抓紧了，因为这列车已经开动了，而且现在的票价贵的吓死。这是我看完这则新闻真实的感受，咱没必要 被这一千一百亿美金下注，但也千万别把这当成什么遥远的新闻，资本是最敏感的嗅觉，他们把钱砸向这里，就告诉所有人，在这几个方向上，未来几年绝对有戏。怎么样， 兄弟们，你们是觉得 openai 这波是真要改变世界？还是这纯粹是一场资本泡沫的大狂欢？或者说你觉得这几个投资大佬谁最后能把这个钱赚回来？咱们可以聊聊这个。

可以说人工智能会把我们所有人类的各种事情要重新做一遍，所有的事情都会或多或少的受到人工智能的影响，那重新做一遍这个过程，这个机会就来了啊，谁主动的去拥抱人工智能， 拥抱开发出很好的人工智能模型的应用产品，那谁就可以掌握这个机会。以前某一种模式可能就会因为人工智能的应用介入会逐步会被淘汰。我认为开发者 啊和使用方一定要本着以人为本的这个这种思想来做好模型的方方面面，比如说数据级的建设，模型的 开发，然后模型在某一个行业应用这个应用，这个过程还要动态的进行反馈，才可以使这个模型不断的迭代 进步。所以这种反馈机制怎么建立啊？显然开发者没办法独自去建立这个反馈机制，他必须要和使用方一起建立，谁来反馈，怎么反馈也有一个门槛的问题，还有在用户的知情问题， 你是怎么来的？我最后是不是要他同意这些东西都是需要我觉得这个通过离法来解决，在这之前，所以我觉得是开发者和使用者一定要对这个问题审胜而为，特别是在高风险领域，像工业医疗 领域的高风险行业高风险的环节，使用人工智能一定要把这些都要梳理清楚。这个技术啊，在高风险领域的应用实际上是一个二次开发的问题，他还不是一个一般性的一个技术产品的问题， 可能人工智能的这个水平啊，就是他对这个无力世界的理解能力会大大的提高。第二就是机器人会进入各行各业，现在可能有些行业 可以用机器来，有些人不能用，那么随着二零三零年的时候，这种渗透程度啊，会广泛的多，深入的多。

咱们天天聊 ai 大 模型卷算力，结果万万没想到，卡住 ai 算力脖子，居然不是 gpu 芯片，而是不起眼的连接线。现在 ai 数据中心玩命往八百 g 一 点六 t 高速传输充，原先机柜里用的铜栏顶不住了， 速率一高，信号衰减快就算了，还是个实打实的电老虎，跑起来功耗拉满，散热压力大到离谱，机房电费上天，这谁顶得住？就在全行业头疼的时候， micro led c p u 方案直接杀出来，这场拉， 这玩意有多狠？把 ai 光互联的能耗干到了铜栏的百分之五。就拿一点六 t 的 光通讯产品来说，传统光模块功耗要三十瓦，他直接干到一点六瓦，功耗狂降二十倍， 散热压力直接铲没机房电费省麻了。而且这可不是实验室里的空中楼阁，全球 ai 巨头已经集体下场抢滩了。台积电开搞 micro led 互联产品量产，微软专门搞了架构， 用几百个并行光通道打破光同取舍的死局。就连连发科都憋了大招，自主搞定了 micro led 光源技术。今年四月的光纤通信大会就要秀肌肉， 我们不整那些虚的，大爱有哪些真正受益的领军企业？这里附上一份独家梳理成果，帮大家躲过那些蹭热点的杂毛。这诚意难道不值得各位老铁点上一个不要钱的小心心和小加号吗？ 三安光电，国内 led 芯片绝对龙头。华灿光电拥有全球首条六英寸 micro led 规模化量产线，良品率超百分之九十 照持股份。 micro led 芯片加光通信全产业链布局巨非光电，国内背光 led 封装龙头， micro led 与 cpu 双重布局， 只要量产成本和技术持续突破二零二六年，这技术就要从我们熟悉的智能穿戴大屏显示领域全面杀进 ai 算力服务器市场，妥妥的下一个科技风口。大家关注起来，我们下期再会。

大家好，今天一份来自华尔街顶级投行高盛的重磅报告，却悄悄的点燃了另一条隐秘的主线。报告的核心观点用一句话概括就是，配置中国 ai 资产已经成为对冲传统行业风险的必要手段。这听起来是不是有点反直觉？ 当市场资金疯狂涌向石油、黄金这些传统避险资产的时候，高盛却在告诉我们，未来真正的避风港可能藏在科技谷里，而且是中国的人工智能。 这背后到底藏着什么逻辑？今天我们就来深度拆解这份报告，看看他到底在说什么，以及对我们普通投资者意味着什么。首先，我们来看一份被严重低估的独立行情。高盛的报告开门见山，指出了一个被很多人忽略的事实， 中国的 ai 正在走出一条完全独立于全球科技股的行情。什么意思呢？就是说中国 ai 股票的涨跌跟美国那些科技巨头，比如英伟达、微软关联度已经非常低了。 数据显示，中国 ai 股票与美国及全球科技股的五十二周滚动收益相关性只有百分之二十三，远低于美国与其他地区百分之六十九的水平。这说明什么？说明中国 ai 的 驱动逻辑是内生的，是独特的，不受美股那边风吹草动的直接影响。 那么这条独立行情有多强呢？数据很惊人，自二零二五年一月，也就是被业界称为 deep six 时刻以来，中国 ai 相关的股票平均上涨了百分之五十。这一轮爆发直接带动整个科技板块的总市值新增了超过三万亿美元。 更厉害的是，在这段时间里，中国 ai 股票的表现大幅跑赢了美国同类资产百分之二十一。 这可不是一个小数字，这是一个非常明确的超额收益信号。但高盛认为这还远远不够。报告里有一个词特别关键，严重低估。 高盛认为，中国 ai 所带来的潜在经济效益远没有被市场充分定价，当前的估值可能将 ai 带来的潜在价值和利润创造空间低估了百分之五十到百分之一百。换句话说，他们认为好戏还在后头。 接下来，我们说说中国的硬实力优势与全球资金的巨大偏差。那么问题来了，中国的 ai 凭什么能走出独立行情？它的底气在哪里？高盛的报告给出了一个清晰的答案，比较优势。我们都知道美国在 ai 的 半导体、芯片和基础大模形成拥有强大的统治力， 但高盛指出，中国的优势隧道在另一个维度，那就是电力、基础设施和实体 ai。 你可以把 ai 想象成一个巨人，美国擅长造这个巨人的大脑，也就是芯片和模型，而中国则擅长为这个巨人打造强健的躯干和四肢，便让他走进工厂，走进城市，走进千家万户。 具体来看，在电力、基础设施和实体 ai 这三大领域，中国在全球 ai 收入池中的占比分别达到了百分之三十八、百分之二十六和百分之二十七。 这是什么概念？这意味着，当全球的 ai 竞赛进入拼体力、拼落地的深水区时，中国在电网、数据中心、服务器、光模块、机器人、智能汽车这些硬核环节拥有着不可忽视的全球竞争力。 然而，一个巨大的矛盾出现了。高盛发现，尽管中国在全球 ai 市场中占据了约百分之十的市值和百分之十六的收入份额， 研发与资本开支占比接近百分之二十，但全球的共同基金对中国 ai 科技股的配置比例低得可怜，仅仅占其全球科技组合的百分之一点二。 这是一个惊人的结构性低配。想象一下，一个学生明明考了全班前十，但老师发奖学金的时候却几乎把它给忘了。一旦全球的资本市场开始意识到这个错误，并开始修正，这种配置偏差，将会带来多么可观的资金流入空间？ 这就是高盛报告里隐藏的最大悬念和机会。然后我们结合今日盘面，看懂市场的明线与暗线。 好，理论说完了，我们回到今天的市场。今天大盘指数看似平稳，上证指数收在四千一百八十二点五九点，但内里却是暗流汹涌， 一条明线非常清晰，地源冲突升级推动油气、黄金等传统避险资产暴涨，三桶油涨停就是最极致的表现，资金在追逐确定性和短期的事件驱动。但高盛的报告恰恰为我们指出了另一条可能更长期的暗线， 那就是通过配置代表未来的中国 ai 资产来对冲传统经济周期和地源政治的风险。这不再是简单的板块轮动，而是一种资产配置思维的升级。 当传统行业，比如今天的油气因为短期事件脉冲式上涨时，其长期面临的转型压力、技术颠覆风险并未消失，而 ai 正是那个最大的颠覆者 配置 ai， 本质上是在买入颠覆本身，从而对冲掉被颠覆的风险。更有意思的是，就在前几天，还有一个爆炸性的数据出炉，二零二六年二月，中国 ai 模型的全球周掉用量首次历史性地超过了美国。在全球掉用量排名前五的模型中，中国模型占据了四席。 这不仅仅是技术的胜利，更是商业化和应用落地的胜利。它意味着全球的开发者正在用脚投票，中国的 ai 模型凭借更优的性价比和效率，正在获得实实在在的全球市场份额。 这直接催生了对国产算力、基础设施的指数级需求。那么，作为普通投资者，我们该如何看待和参与这条 ai 对 冲主线呢？高盛的报告其实也给出了一些框架性的启示。结合 a 股实际情况，我们可以有这么几个思考方向，第一，聚焦硬实力赛道。 既然中国的优势在电力基础设施和实体 ai， 那 么我们的关注点就应该放在这些产业链上。比如为 ai 提供能源血液的绿色电力、智能电网公司、建设数字地基的数据中心、光模块服务器厂商，以及让 ai 具生化的机器人、智能汽车产业链。 这些领域可能不像大模型公司那样名声显赫，但却是 ai 落地不可或缺的结实，也是中国制造业优势的集中体现。第二，警惕低配到标配的修复机会。 全球资金目前对中国 ai 资产仅有百分之一点二的配置，这是一个巨大的预期差。随着中国 ai 实力被更多全球投资者认可，特别是像今天这样的权威报告不断出炉， 资金回流是大概率事件，这可能会利好那些业务扎实、在全球供应链中有地位的龙头公司，以及一些主要投资中国科技股的 etf。 第三，用配置的思维而非炒作的思维。高盛报告的核心词是配置和对冲。这意味着，看待 ai 投资不应是追逐短期的概念炒作，而应将其作为资产组合中一个重要的长期组成部分，用来平衡整个组合的风险暴露。 特别是在当前市场波动加大、风格快速轮动的环境下，保持一部分在代表未来方向的成长资产上是有必要的。最后，我想说，投资永远是在不确定性中寻找确定性，地缘冲突的迷雾可能一时不会散去，传统行业的波动也可能持续。 但科技创新的大潮，尤其是像 ai 这样可能重塑一切的技术革命，其方向是相对确定的。 高盛的这份报告与其说是一份推荐，不如说是一份提醒，提醒我们不要被眼前的喧嚣完全遮蔽视线，在思考如何防御的同时，也许更应该思考如何为未来布局。

近日，全球知名投资银行花旗在最新研究报告中指出，人工智能 ai 驱动的新经济正在迅速接近全球前沿水平，这推动中国股市出现科技板块主导的上涨行情。 从宏观层面看，新经济对经济增长的贡献已经完全抵消房地产行业的拖累，但这变化并没有明显提振微观层面的信心。 花旗特别强调， ai 驱动的新经济可能加大无就业增长的风险，这是当前宏观数据向好而微观感受持续背离的重要原因之一。 根据花旗的研报， ai 可能影响中国约百分之三十一的就业岗位，其中百分之九点六的岗位，也就是大约七千零三十万个岗位面临被直接替代的风险。 其余百分之二十一点四的岗位，虽然会因为 ai 的 应用获得生产率提升，但整体可用岗位数量也可能因此减少。计算下来，直接替代风险涉及七千零三十万岗位，加上生产率提升，但岗位需求可能缩减的部分， 总共影响的就业规模将超过一点五七亿元。报告显示，物业和年轻群体受到的冲击最大。物业过去一直是就业的缓冲器，现在也开始受到颠覆性技术的冲击，这让就业问题变得更加严峻。相关预警信号已经初步显现， 年轻人的就业压力尤其突出，因为许多入门级和服务类岗位更容易被 ai 取代或优化。花旗认为，要避免陷入图零陷阱， 政策需要优先推动人力赋能，而不是单纯的技术替代。图林陷阱指的是过度追求取代人类的 ai 可能带来经济、社会和轮椅上的困境。报告建议，加强社会保障、网络和劳动保护，这点已经刻不容缓。 同时，通过缩短工作时间、增加假期来改善工作与生活的平衡，或许是将 ai 带来的生产率提升转化为国内消费增长的关键途径。花旗还指出， ai 治理作为影响中国 ai 投资的重要因素，目前还没有得到足够的重视。

ai 霸权彻底覆主，中国模型狂揽全球百分之六十一掉用量，美国直接退居二线！所有关注 ai 科技的朋友注意了，全球最大的 ai 模型 api 聚合平台 open router 刚发布了震撼行业的最新数据， 平台前十热门模型的总 token 掉用量高达八点七万亿！而中国模型一出手就狂揽五点三万亿，直接拿下百分之六十一的绝对份额！ 这里有个关键背景必须跟大家说，这个平台上百分之四十七点一七的用户是美国开发者，中国用户只占百分之六点零一。也就是说，近一半的美国开发者都在疯狂使用中国模型。 这不是国内自嗨，是全球开发者用代码和真实需求投票，中国 ai 的 硬实力已经实现全球碾压！再看 top 五榜单，简直是中国军团的封神时刻， 前五名里我们占了四席，形成绝对垄断。 mini max m 二点五以二点四五万亿 token 掉用量强势登顶，更恐怖的是，环比暴涨百分之一百九十七， 相当于短短一周就实现了三倍速增长。紧随其后的是 kimi k 二点五， g l m 五、 deepsea v 三点二，而美国只有谷歌的 gemini 三 flash 勉强挤入前五。要知道，一年前全球 ai 榜单还是美国模型的天下， 现在中国 ai 已经从中文圈陪跑，完成全球市场垄断的科技跃迁，这个速度，谁能想到中国模型能赢？核心就两个字，硬核！第一是能力硬。以 mini max m 二点五为例，它的编程能力在行业权威的 s w e bench 测试中得分百分之八十点二， 无限逼近全球顶尖的 cloud opens 四点六，也就是说，在核心功能上，我们已经和全球第一梯队持平。第二是价格炸，中国模型输入仅零点三美元，百万 token 输出零点六美元，而美国的 cloud 要卖到十三点八美元，百万 token 相当于我们的价格仅为美国的二十三分之一。大家可以算笔账， 如果一个开发者每月用十亿 to， 肯用美国模型要花一点三八万美元，用中国模型只要六百美元，成本直接省了二十三倍。全球开发者不傻，同等实力下，谁会选贵的？这绝对不是运气，而是中国 ai 构建的全站科技壁垒，美国根本无法复刻。 大家看这条产业链，首先是绿电优势，中国西部的绿电成本只有欧美的三分之一，为 ai 算力提供了廉价能源基础。 其次是国产 ai 芯片，升腾、韩五 g 等自主研发芯片，打破依赖，避免被卡脖子。再到 ome 架构的模型研发，全链路自主可控。最后通过全球 a p i 接口，把 ai 服务输送到全世界。 以前我们出口家电、电动车，现在我们输出 ai 算力、水电这种从能源到芯片，从模型到服务的全产业链优势。美国再强的 gpu 也扛不住二十分之一的成本碾压。这组数据更能说明问题，中美 ai 竞争已经彻底反转。 二零二五年底，美国模型在全球的掉用量占比还高达百分之七十，中国只有百分之三十。但到了二零二六年二月，中国直接反超到百分之六十一。 掉用量五点一六万亿 vs 美国二点七万亿，差距还在指数级拉大，背后是路线之争，我们走开源普惠加性价比路线。全球百分之九十点二的新增开源模型都来自中国， 开发者可以免费使用，二次开发，生态越做越大。而美国死守闭源，高价把开发者拒之门外，导致生态持续流失。现在硅谷百分之八十的 ai 初创公司都在用中国开源模型，美国的开发者根基已经被动摇。最后给大家划重点， 百分之六十一不是一个普通数字，是中国 ai 向全球发出的科技宣言，它意味着什么？未来三年，全球 ai 的 定价权、技术标准、生态规则都将由中国定义，美国模型的高毛利模式将彻底崩塌。 ai 不 再是少数巨头的专属，而是进入普惠时代， 不管是中小创业者、个体开发者，还是普通用户，都能用得起顶级 ai 服务。关注我，下期我会用更硬核的数据拆解 mini max， 实现百分之一百九十七暴涨的底层科技逻辑，告诉你中国 ai 的 增长密码到底是什么？ 看完这些数据，大家肯定有自己的判断，面对中国 ai 的 强势崛起，美国会选择降价反击，还是继续死磕避源路线？评论区打出你的预判，看看谁的眼光更准。 如果点赞过万，我立刻安排中美 ai 成本拆解的硬核干货。从能源、芯片、研发三个维度，用真实数据告诉你中国 ai 的 科技护城河到底有多深，让你彻底看懂全球 ai 格局的未来走向。

根据我的思考，对二零二六年的 ai 行业进行了整体的预言，有几个变化，第一个，研发降维，融资会从燃料变为备选项。 ai 工具链的成熟，正在将产品开发从重工程转向轻组装。借助开源模型、第一，大码平台 和自动化的工作流，一个团队甚至个人也能够在极短的时间之内完成从想法到上限的全过程。融资不再是生存的前提，而是增长的加速器。现金流回归为王，即只要能精准解决需求，形成稳定付费，公司就具备自我造血的能力。 未来真正的 ai 赢家很有可能是那些没有拿过一线机构的钱却持续盈利的隐形冠军。第二， vc 逻辑崩盘慢决策。在这个加速的时代无异于自杀。传统风头 长达数月的进调过会，谈判流程在 ai 这个月均迭代一次的节奏面前完全失效。行业会褪去互联网光环， 回归制造和服务的本质价值，清晰可现，交付即应兑现，烧钱扩张、垄断流量的模式难以继续了，有没有人愿意付钱成为检验一个产品的唯一标准，这会倒闭投资机构自身 ai 化，快速测试，快速压住，快速退出， 否则就会被战场淘汰。第三条，大厂会僵化。这个是来自于原子化 ai 服务的临时效应。综合性平台大而全的优势正在被无数垂直的、敏捷的、专业的 ai 工具结构在克服。 设计、编程、文案、法律、医疗这些细微场景。小而精的 ai 游泳不断会切磋原本属于大公司的需求。 这种临时式的竞争并非正面交战，而是持续的铲屎。大厂的组织愈于决策缓慢，很难在每一个微小的战场都保持领先。未来我们看到的或许不是巨头突然倒塌，而是他们被一些尖刀型的产品缓慢的拆解成空心平台。 第四点，一人级军团超级个体正式登场。 a i a 政策的成熟呢，会让一个创始人再加上多个 ai 助手，就能够完成市场调研、产品开发、运营推广乃至客户服务。公司的形态会从团队协助走向人机系统， 创业的成本无限趋近于零。未来三年呢，一人公司会成为常态。成功的定义将不再会是融资额和团队规模，而是盈利的速度和用户的忠诚度。 第五，模型格局会洗牌， g p t 不 再是唯一的答案。 openai 的 领先优势呢，正在被快速追赶，甚至局部反超避远。缓慢昂贵的 g p t。 模式，面临来自 jimi、 nike、 cloud 的 这些对手强劲的挑战。 而在中文世界里边呢，像 kimi、 千问、智普这些模型，凭借更好的本土化优势，还有极具竞争力的定价，正在争夺越来越多的真实场景 模型的市场未来会走向分层化、通用大模型作为基础设施，真正创造商业价值的是那些垂直化、轻量化、定制化的小模型。传统型人力企业的发展优化将会迎来最大的不确定性和挑战。以上。