The Row Over South Korea’s Push for a Native AI Model: Chinese Code韓國的努力表明，開發自主人工智慧模型並擺脫對美國或中國科技巨頭的依賴是多麼困難。首爾資訊技術展上的SK Telecom展館。Jeon Heon-Kyun/Shutterstock首爾——去年六月，韓國政府發起了一項競賽，旨在開發一款基於韓國本土技術的全新獨立人工智慧模型。在人工智慧領域已被美國和中國主導的當今世界，開發這樣一款本土工具對於確保韓國的技術自主性至關重要。事實證明，說起來容易做起來難。在為期三年的比賽中，五家入圍決賽的公司中，有三家被發現使用了至少一些來自國外人工智慧模型的開放原始碼，其中包括中國的人工智慧模型。這些公司和人工智慧專家認為，摒棄現有的人工智慧模型而試圖從零開始建構一切毫無意義。但也有人指出，使用外國工具會造成潛在的安全風險，並削弱開發出真正屬於本國的人工智慧模型的希望。哈佛大學電氣工程教授魏顧延表示，在進行人工智慧模型開發時，要求每一行程式碼都必須完全由公司內部編寫是不現實的。魏顧延熟悉韓國的比賽，但並未直接參與任何參賽者。魏說：“放棄開放原始碼軟體，就等於放棄了巨大的好處。”世界各國都在日益尋求減少對外國的依賴，並提升自身在可能對其經濟競爭力和國家安全產生深遠影響的技術方面的能力。韓國擁有眾多晶片巨頭、軟體公司和政治支援，是所謂“主權人工智慧”最積極的倡導者之一。這項競賽旨在到2027年選出兩家本土優勝企業，使其人工智慧模型的性能達到OpenAI或Google等領先公司的95%或更高水平。優勝企業將獲得政府提供的資料和人才招聘資金，以及用於人工智慧計算的政府採購晶片的使用權。近日，入圍決賽的Upstage項目引發爭議。據其競爭對手Sionic AI的首席執行長稱，Upstage人工智慧模型的部分元件與中國智普AI的開源模型存在相似之處。此外，他還聲稱Upstage的部分程式碼中保留了智普AI的版權標記。Sionic首席執行長高錫鉉在領英上寫道：“令人深感遺憾的是，一款疑似對中國模型進行精細改造的模型竟然被提交到由納稅人資助的項目中。” Sionic也參加了韓國的這項競賽，但未能進入決賽名單。對此，Upstage 舉行了一場直播驗證會，分享了其開發日誌，以證明其模型是使用自主研發的方法從零開始開發和訓練的。但用於運行模型的推理程式碼使用了源自智普AI的開源元素，而智普AI在全球範圍內被廣泛使用。Sionic 的首席執行長為此道歉。這一審查促使人們對其他入圍決賽的方案進行了更深入的考察。Naver的AI模型被指與中國阿里巴巴和OpenAI的產品在視覺和音訊編碼器方面存在相似之處，這些編碼器可以將圖像和聲音轉換成機器可以理解的格式。SK Telecom曾因運行其人工智慧模型的推理程式碼與中國 DeepSeek 的程式碼相似而受到批評。Naver承認使用了外部編碼器，但表示採用標準化技術是出於戰略考量。該公司強調，模型的核心引擎——決定其學習和訓練方式——完全由公司自主研發。SK Telecom也提出了類似的觀點，強調其模型核心的獨立性。比賽規則並未明確規定是否可以使用外國公司的開放原始碼。負責監管此次比賽的韓國科學技術部自爭議發生以來，尚未發佈任何新的指導方針。韓國科學技術部長官裴京勳對這場激烈的辯論表示歡迎。“當我觀察目前席捲我們人工智慧行業的技術辯論時，我看到了韓國人工智慧的光明未來，”裴在本月初的一篇社交媒體帖子中寫道。該部門在接受《華爾街日報》採訪時拒絕置評。該部門計畫按原計畫在本周淘汰五名決賽選手中的一名。首爾國立大學人工智慧研究所所長李在宇表示，人工智慧模型是通過設定和微調內部數值來獲得輸出的，而這些核心任務在面臨質疑的決賽入圍模型中似乎並沒有依賴於外部工具。他說：“他們是從零開始訓練的。” (invest wallstreet)

馬斯克坐在德克薩斯州超級工廠的攝影機前，用3小時描繪了一個即將到來的世界，那裡的機器人比外科醫生更精準，電力比貨幣更珍貴，而中國的算力優勢將讓世界其他國家望塵莫及。馬斯克直言：“我們正處於奇點之中。現階段是過山車到達頂點、即將俯衝的時刻，未來技術變革的‘即時性’與‘顛覆性’會大大加快。”▲馬斯克。資料圖。圖源：CFP如果你看完（聽完）這場《Moonshots》對話，資訊密度之高，馬斯克將未來5-10年的技術演進與社會變革濃縮成一幅充滿震撼與挑戰的圖景。01 奇點已至馬斯克將當前技術發展階段稱為“奇點已至”，這是技術飛躍的臨界點。在他眼中，AI驅動的發現速度將呈指數級增長，以至於傳統的智慧財產權體系都會變得無關緊要。這一加速變革的“即時性”與“顛覆性”正以前所未有的速度改變我們的世界。這位企業家斷言，人類正處於從資源匱乏時代邁向“可持續富足”時代的轉折點。奇點的核心特徵是AI驅動發現速度呈現指數級增長，汽車、航天等多個前沿領域的變化最終都將在奇點匯合。02 AGI時間線馬斯克預測到2026年，人工智慧將實現與人類相當的通用智能水平，他將其描述為人工通用智能（AGI）的到來。在人類智能被AI追平後不久，他進一步預測，到2030年，人工智慧的智能總和將超越全人類的智慧總和。這意味著未來AI的集體智力將在短短幾年內超過地球上所有人的智力總和。馬斯克認為，大多數AI行業內部人士都“大幅低估了即將發生的事情”。他解釋說：“智力密度潛力比我們目前體驗的要大得多。”03 未來社會與工作重塑隨著AI能力的增強，白領工作將最先受到影響。馬斯克直言不諱地指出：“凡是涉及數字資訊處理的工作（如鍵盤操作、資料分析），AI都已能完成一半以上。”他警告，這類工作崗位將最先消失。在這種背景下，馬斯克提出“全民高收入”這一大膽構想。他預測，由於AI將帶來極大物質充裕，政府可能通過這一政策直接分配資源。他甚至建議：“不必為10年或20年後的退休儲蓄——要麼人類已進入新形態，要麼儲蓄不再必要。” 這源於他的預測：如果機器人能建房、種糧、製造商品，貨幣及儲蓄將變得不重要。04 人形機器人的爆發式增長馬斯克預測，2040年全球機器人數量可能遠超100億台，遠超過目前全球人口總量。特別是他旗下的Optimus機器人，馬斯克預測“3年內它可能超越任何人類，5年內差距將進一步拉大”。這位特斯拉CEO特別強調了人形機器人對外科醫療領域的衝擊：“機器人Optimus將在3年內達到頂尖外科醫生水平，5年內遠超人類。這意味著‘讀醫學院沒意義’。”這一預測引起醫學界的不同反應，多位醫學專家指出，技術從實驗室走向臨床應用需要解決更多實際問題。05 中國在AI競賽中的優勢在談及大國競爭時，馬斯克對中國的能源基建能力表達了由衷敬佩，他直言“中國正憑藉瘋狂基建，握住了最關鍵的‘印鈔機’”。馬斯克預測：“基於當前的趨勢，中國在AI算力方面‘將遠遠超過世界其他國家的總和’。”馬斯克注意到，為解決旗下xAI巨型超算的供電需求，他在美國孟菲斯尋求1吉瓦電力時，電網公司回覆需要排隊12到18個月。與這種基礎設施掣肘形成鮮明對比的是，中國去年新增500太瓦時發電量，其中太陽能佔70%。“他們正把我們甩得看不見尾燈。”馬斯克直言不諱地表示。▲2025年8月20日，新疆吐魯番，國家電投新疆吐魯番1GW光熱+太陽能一體化項目現場。圖源：CFP他預測，中國今年的電力輸出可能達到美國的三倍左右，這使其能夠支援能源密集型的AI資料中心。06 能源與太空探索願景馬斯克將能源視為AI時代的核心競爭力，提出了“太空太陽能是人類能源自由的唯一答案”的觀點。他的能源方案分為三步走：利用特斯拉Megapack電池儲存夜間閒置電力；向太空發射太陽能AI衛星，借助24小時日照最大化利用太陽能；在月球建立衛星工廠，就地取材製造衛星並送入軌道。中國太陽能行業已經對馬斯克的太空太陽能構想做出回應。晶科能源董事長李仙德公開表示，同樣一塊板子，在太空的平均發電量比地球上安裝的要高出7至10倍。07 教育、醫療與人類未來在教育領域，馬斯克認為AI將實現完全個性化教學。他描述說，像Grok這樣的AI模型可以成為“無限耐心的個性化教師”，根據學生特點因材施教。但他強調，這一切的前提是學生自身具備學習好奇心，因為“Grok不能讓你想學習，它能讓學習更有趣”。在生命科學領域，馬斯克對人類的壽命延長持樂觀態度。他說：“許多人和我對長壽有分歧。我說我們應該推動人們活到120-150歲。”他甚至認為，Anthropic聯合創始人兼首席執行長Dario Amodei預測的“接下來人類的壽命會翻倍可能是正確的”。馬斯克對2040年的世界作出預言：百億台人形機器人成為社會運轉的基石，電力取代貨幣成為通用價值尺度，而中國依託其強大的基建能力和能源產出，在AI競賽中“將世界其他國家甩得看不見尾燈”。但馬斯克也提醒人們：“小心你許的願，因為你可能會實現它。如果你真的得到了你想要的所有東西，那真的是你想要的未來嗎？”當人的工作不再重要、過著沒有挑戰的生活，可能會引發精神層面的危機。 (察理思特)

1月14日消息，據日經新聞報導，由於人工智慧（AI）需求爆發，導致AI晶片載板所需的高端電子級玻璃纖維布（glass cloth，簡稱“玻纖布”）供應短缺，就連蘋果公司都被迫與輝達、Google、亞馬遜、微軟等科技巨頭展開爭奪戰。而X平台的爆料顯示，輝達CEO黃仁勳為了穩固其AI晶片所需的高端玻纖布的供應，近日還親自拜訪了高端玻纖布龍頭供應商日東紡（Nittobo）。1月14日消息，據日經新聞報導，由於人工智慧（AI）需求爆發，導致AI晶片載板所需的高端玻璃纖維布（glass cloth，簡稱“玻纖布”）供應短缺，就連蘋果公司都被迫與輝達、Google、亞馬遜、微軟等科技巨頭展開爭奪戰。而X平台使用者@BourseAsieFR 的爆料顯示，輝達CEO黃仁勳為了穩固其AI晶片所需的高端玻纖布的供應，近日還親自拜訪了玻纖布龍頭供應商日東紡（Nittobo）。高端玻纖布為何如此緊缺？日東紡獨佔90%市場資料顯示，電子級玻纖布是IC載板與印刷電路板（PCB）的關鍵零元件，也是打造電子裝置所需的最基礎的材料，這些基板主要承載處理器並負責訊號傳輸。由於玻纖維的製造需在約1,300°C 高溫下進行熔融紡絲，裝置須使用昂貴的鉑金材料，且每一根纖維都必須比頭髮更細、完全圓潤、不得含有氣泡。業界人士指出，玻纖布的穩定性決定了基板品質。當前，AI晶片與高端處理器對於資料傳輸的穩定性與傳輸速度要求極高，就需要用到特殊規格的低膨脹係數（Low CTE）的高端玻纖布（又稱“T-glass”），因為其具有尺寸穩定、剛性高、利於高速訊號傳輸等特性，能支撐AI晶片與高端處理器所需的高頻、高密度設計。比如，目前輝達等廠商的高端AI晶片絕大多數都採用的是台積電的CoWoS封裝，其中用來支撐GPU/TPU/ASIC與高頻寬記憶體（HBM）的載板就需要用到特殊規格的Low CTE的高端玻纖布。目前全球能夠生產Low CTE玻纖布的企業主要有三家：日本的日東紡（Nittobo）、台灣的台灣玻璃、中國大陸的泰山玻璃纖維（Taishan Fiberglass）。此外還有一些小型供應商，比如宏和電子（Grace Fabric Technology，GFT）、建滔積層板（Kingboard Laminates Group）和Unitika。但是，日東紡一家公司佔據了全球超過90%的供應。輝達此前也一直是指定其AI晶片所需Low CTE玻纖布由日本的日東紡獨家供應，因為它是唯一一家符合其最嚴格質量要求的公司。日東紡成立於1923年，由成立於1898的Koriyama Kenshi Boseki Co., Ltd.和成立於1918年Fukushima Seiren Seishi Co., Ltd.合併而來，至今已有100多年的歷史。日東紡自1938年就成為了全球首家以工業規模生產玻璃纖維的企業，隨後也成為了完整掌握玻璃纖維整個生產產業鏈的企業。除了製造、加工和銷售玻璃纖維之外，日東紡也從事化學產品和藥品、紡織品、機械裝置的製造和銷售。在玻璃纖維業務方面，除了生產高端AI晶片所需的Low CTE 玻纖布之外，日東紡也生產AI伺服器當中對於訊號傳輸速率要求較高的晶片所需的低介電常數（Low DK）玻纖布，而在這一市場，日東紡也擁有著高達80%的市場份額，唯一的競爭對手是美國的AGY。但是，對於AI伺服器當中對於傳輸速率要求更高的800G交換機晶片，即使低介電常數玻纖布也難以滿足需求，為此日東紡還開發了更高效的NER玻纖布，目前在這類市場，日東紡的市場份額高達100%。@BourseAsieFR 分享的資料顯示，目前日東紡的 40%產能為面向高速訊號傳輸需求的低介電常數玻纖布；30%產能為面向AI晶片基板的低膨脹係數玻纖布；另外30%產能為標準的玻纖布。隨著全球AI晶片需求持續爆發，日東紡的產能已趕不上AI晶片市場驚人增長速度，導致其高端玻纖布從2025年年初就開始缺貨。因為除了輝達AI晶片的需求之外，AMD、Google、亞馬遜、微軟等眾多企業，都開始在自家AI晶片的載板中使用Low CTE玻纖布。AI伺服器對於Low DK玻纖布和NER玻纖布的需求也在快速增長。這也導致了高端玻纖布供應嚴重短缺，情況與去年下半年以來的DRAM晶片荒極為相似。相關報導顯示，自去年下半年以來，輝達、AMD 和微軟的高管們經常拜訪日東紡，希望取得日東紡的高端玻纖布供應。除了來自AI晶片的需求暴增之外，日東紡的產能擴張速度太慢也是導致缺貨的關鍵原因。日東紡首席執行長Hiroyuki Tada 曾表示，公司將優先考慮質量而非數量，並且由於風險方面的擔憂，不願以與AI市場相同的速度擴張產能。日東紡與南亞科技合作新建的生產線需要等到 2027 年才能投入營運，預計屆時產能可以提升20%。業內人士悲觀預測，供應狀況要到2027 年下半年日東紡新產能上線後，才會有實質性的改善，“即使你向日東紡施壓，沒有新增產能也無濟於事。”這也意味著高端玻纖布的供應短缺需要等到2027年才有可能緩解。台灣玻璃積極打入輝達供應鏈對於輝達來說，日東紡供應瓶頸將會直接導致其AI晶片的生產受限。因此，需要尋找其他供應商來滿足自身的需求。由於中國大陸的泰山玻纖隸屬於國有企業中國建材，為了避免挑動美國政府敏感的神經，輝達並未考慮將泰山玻纖納入其AI晶片所需的載板材料供應鏈。因此，輝達從去年年初就開始找台灣玻璃合作，希望將其納入供應鏈。據《天下》雜誌報導，2025年年初，輝達的高管們每隔幾天就會到訪位台灣玻璃總部，懇求他們加快生產。據台灣玻璃纖維事業部總經理林嘉佑介紹，台灣玻璃的Low CTE玻纖布在2025年初采通過認證，批次生產要到2025年4月份才能開始，但是初期產能也比較有限。除了低熱膨脹係數玻纖布之外，低介電常數（Low DK）玻纖布也同樣重要。林嘉佑解釋稱，“低熱膨脹係數用於基板，而低介電常數材料用於底層印刷電路板（PCB）。兩者對於製造人工智慧伺服器的核心部件都至關重要。”不過，據《日經亞洲》報導，即便台灣玻璃、泰山玻纖等廠商積極進入AI晶片和高端處理器所需Low CTE玻纖布市場，但是沒有那家科技巨頭願意冒險將高端晶片安裝在可能影響最終產品品質的基板上。因為，玻纖布深埋於基板內部，“一旦出問題，根本不可能拆出來重做”。蘋果找上宏和電子過去，玻纖布主要應用於智慧型手機與一般電子產品所需的處理器。不過，蘋果很早就開始將Low CTE玻纖佈導入了iPhone所搭載的A系列處理器的基板，當時Low CTE玻纖布的供應也比較穩定。但隨著輝達引領的AI 熱潮的爆發，不僅輝達的AI晶片對於Low CTE玻纖布的需求暴漲，AMD的AI晶片、Google的TPU、亞馬遜的AISC晶片等都開始大量採用同樣的高端玻纖布來作為晶片基板材料，這也直接造成了對於消費類電子客戶的需求的排擠。為了確保Low CTE玻纖布的供應，蘋果公司採取了罕見的積極行動。據報導，蘋果早在去年秋天便派遣員工進駐日本三菱瓦斯化學（Mitsubishi Gas Chemical，MGC），試圖確保用於BT 基板的材料供應，因為MGC 生產基板同樣需要日東紡的玻璃纖維布。蘋果公司還曾向日本政府官員求助，希望通過官方力量協調日東紡的產能分配，以滿足其2026 年的產品需求，特別是為了應對即將推出的首款折疊iPhone 以及預期的手機市場復甦。為瞭解決供應問題，蘋果公司也在努力尋找替代的供應來源。據兩名熟知內情的消息人士透露，蘋果公司已派員前往中國小型玻纖布製造商宏和電子材料（Grace Fabric Technology，GFT），並要求三菱瓦斯化學協助監督這家中國材料供應商的質量改良情況。除了蘋果之外，另一家手機晶片大廠高通也面臨通用的供應問題。據悉，高通也曾諮詢另一家較小的日本供應商Unitika，希望能緩解玻纖布供應緊張，但該公司的產能規模遠不及日東紡。 (芯智訊)

本文彙編整理自張小珺對話季逸超。他是中國第一代軟體出海創業者，高中靠一款瀏覽器賺得 30 多萬美金；他深耕 NLP 十餘年，親歷從傳統 NLP 到大模型的技術巨變；如今帶著通用 AI 產品 Manus 橫掃海外，ARR 超 1 億美金。他就是 Manus（蝴蝶效應科技）的聯合創始人兼首席科學家季逸超（Pick）。最近，Manus被數十億美元收購的風波，引起不少人的討論。但我們更應該關注的，是這家公司的商業思考。在張小珺這場 3 小時的深度訪談中，季逸超分享了自己的創業故事、產品決策邏輯，以及對 AI 行業未來的底層思考。沒有晦澀術語，全是實戰乾貨，值得每一位創業者、從業者細讀。以下，是季逸超的自述精華版。一、三次創業 踩中時代紅利，也扛過技術顛覆1.第一次創業：移動網際網路蠻荒期的“意外驚喜”2009年，蘋果APP Store出現的第二年，我還在讀高中。那時候剛好趕上桌面網際網路向移動網際網路轉型，不管是國內的BAT，還是海外的大廠，大家都站在同一起跑線，沒有成熟的玩法，屬於移動網際網路的蠻荒期，這給了我這樣的個人開發者絕佳機會。我做了一款第三方iOS瀏覽器，叫猛獁瀏覽器（Mavericks Web Browser），商業模式特別樸素，賣軟體拷貝，每賣一份賺一份固定收入。沒想到這個簡單的模式，讓我在高二、高三期間賺了30多萬美金，也算成了中國早期軟體出海的創業者。那時候國內沒有成熟的支付管道，只能支援國際信用卡，國內使用者基本沒法付費。我就想了個辦法，破解自己的軟體，讓大家免費用，也算賺個吆喝，沒想到還吸引了資本關注，真格基金的徐老師當時就問我想不想創業。後來移動網際網路的商業模式變了，大家都開始“免費獲客 + 增值服務”，加上 iOS 系統不斷更新，我的瀏覽器慢慢不相容了，最後自然下架。這段經歷讓我早早摸清了產品變現和使用者營運的邏輯，也讓我深刻感受到 時代機遇對創業者的重要性。2.第二次創業：NLP深耕與大模型的“降維打擊”從瀏覽器業務裡，我發現了一個關鍵需求：當時行動網路速度慢，如果能預測使用者的下一次點選，提前載入內容，體驗會好很多。這個需求讓我一頭紮進了自然語言處理（NLP）領域，這一扎就是好幾年。2013年，Google推出了Word2Vec論文，能把自然語言文字高效轉化為稠密向量，這給了我極大啟發。我組建團隊做語義搜尋和知識圖譜，想打造“下一代 Google”—— 傳統搜尋引擎只給連結，我想直接給答案，通過自動化技術建構知識圖譜，解決使用者的核心需求。我們團隊從零開始訓練模型，從依存句法分析到Word2Vec向量化，再到 LSTM+Attention，最後跟進Transformer和BERT，整整熬了4年，做出了產品 Maggie。它能自動提取三元組、支援多語言，在最高置信度下的精準度能達到89%，比Google當時的產品還高，甚至能支援阿拉伯語這種反向書寫的語言。但2019年，GPT-3的出現給了我們致命一擊。我隨便寫個 Prompt（提示詞），它就能和我們訓了幾年的端到端模型五五開，而且它是通解，能搞定 NLP（自然語言處理）領域的各種任務，而我們只是垂直領域的解決方案。那一刻我意識到，垂直技術在大模型面前沒有優勢，最後決定賣掉公司。這段經歷讓我體會到垂直整合的痛苦：每天醒來都感覺海水在上漲，不知道什麼時候會淹到鼻子，模型迭代、資料標註、基礎設施搭建，每一步都要自己扛，那種壓力至今難忘。3.第三次創業：放棄AI瀏覽器，押注通用agent賣掉公司後，我在一家獨角獸公司做了一年半，主要工作是打榜贏算力資源，那段時間也讓我冷靜觀察了 AI 行業的變化。2023 年底，我被肖弘（Manus CEO）說服加入團隊，核心原因是他說的一句話：“Pick，你想不想在一個產品裡，把瀏覽器、搜尋引擎、語言模型重新做一遍？” 這句話一下子戳中了我。初期，我們基於Chrome外掛Monica的使用者資料，想做一款AI原生瀏覽器。Monica 當時已有1200萬美金 ARR，是正向現金流產品，但我們很快發現了問題：外掛的使用者滲透天花板太低 ，Chrome 有20億日活，而頭部外掛的活躍使用者也就5000萬左右，不到 1% 的滲透率，再怎麼發力也難有大突破。更關鍵的是，瀏覽器的遷移成本極高。人類歷史上只有兩次瀏覽器變革：從網景到IE，從IE到 Chrome，要麼靠管道分發，要麼靠技術漏洞，創業公司想顛覆太難了。而且當我們內部把瀏覽器產品打磨得差不多時，我突然覺得它“不是特別酷”——按我現在的話說，如果一個產品做完，你自己都覺得不酷，那沒人會覺得酷。其實做完一款產品，人難免會有慣性偏袒，那怕我們都是經歷過幾次創業的“中登”，也會下意識想說服自己產品沒問題。但隨著更多問題暴露出來，我們才慢慢趨向冷靜判斷。直到看到美國創業公司 The Browser Company 放棄瀏覽器產品 Ark，創始人說“連親戚朋友都不願意從Chrome換成Ark”，我才徹底下定決心放棄這個方向。其實那段時間特別寶貴，大家在自然而然形成共識的過程中放下了瀏覽器，處於一種幾乎無所事事的狀態。而當一群不太笨的人無所事事的時候，就會產生很多很好的想法。當時我們還在正常營運Monica，同時也會做一些別的實驗，那段時間已經有不少AI產品受到歡迎，尤其是coding領域，像Cursor、Windsurf，還有後來的Devin，都積累了很多使用者。我們作為工程師，自然會去體驗這些工具，可讓我們意外的是，公司裡很多非工程師居然也在用Cursor，要知道，Cursor的產品形態還是IDE（整合式開發環境），本來是寫給程式碼人才用的東西。我們發現，營運同事在用它寫部落格，資料分析同事用它做資料分析和可視化。於是我們特意站在他們身後觀察，發現了很有意思的一幕：Cursor左邊是程式碼區，右邊是和AI聊天的窗口，這些不會寫程式碼的同事根本不看左邊的程式碼，只是不斷跟AI交流，讓AI幫自己完成任務。原來AI是通過程式設計的方式，以程式碼為媒介，去幫他們完成這些非編碼任務。這讓我突然意識到：程式設計不是垂直技能，而是通用能力，真正的機會是把這種通用能力包裝起來，讓普通人也能用。於是我們把瀏覽器的技術積累搬到雲端，打造了通用agent產品 Manus：每一個會話背後都有一個獨立的虛擬機器沙盒，能幫使用者做網頁、做 PPT、批次處理檔案、深度研究，還能聯動 Notion、Slack 等工具，非同步處理長任務，不用使用者自己寫程式碼或複雜操作。2024年3月Manus 發佈，現在 ARR（年度經常性收入）已經超過1億美金。我們沒有對標任何產品，完全是使用者用出來的，大家喜歡用它做幻燈片、網頁和批次檔案處理，我們再針對性最佳化，這種由使用者塑造的產品，生命力才強。二、Manus 的產品邏輯不做工具，做 “人的延伸”1.為什麼堅定做通用agent，而非垂直工具？我之所以堅持做通用 agent，核心有三個判斷：技術層面：通用基座模型 + 虛擬機器（圖靈完備）的底層供給是通用的，垂直領域只是在上面加約束，反而會限制產品潛力；產品層面：使用者的需求是多樣的，通用產品能讓使用者按自己的想像力使用，我們團隊再通過觀察使用者行為捕獲頭部場景，既保留長尾能力，又能形成網路效應；商業層面：垂直工具的使用頻次太低，比如旅行規劃一年就幾次，很難讓使用者記住，而通用產品能覆蓋使用者多場景需求，提升使用頻次和使用者粘性。如果你做的是個垂直agent，你可能還是在做一種新的工具。但如果你在做一個通用agent，你其實在做一個人。我們現在經常跟使用者或其他人交流，他們常說 Manus 很像人，但我們從來不以替換人的思路來想這事 ，如果你給別人傳遞“要替換人”的心智，所有人都會從風險控制的角度考量，只要一個環節不通，整個產品就被否定。其實我們該抱著提升人（enhance people）的思路，讓高效的僱員或自驅的人，用了這個工具後產能再上一個台階，這才是更良性且現實的做法。比如你想做一個有內容的網頁，它能先做深度研究，再基於研究結果做網頁，最後還能分析網頁流量、做 PPT 發給投資人。2.初期用邀請碼，不是行銷是“無奈之舉”Manus發佈初期採用邀請碼機制，被很多人質疑“過度行銷”，其實這是我們的無奈之舉。當時我們跟所有雲廠商和模型廠商溝通後發現，世界上能立即到位的算力比想像中少太多。Agent 的算力消耗模式和 Chatbot 完全不同，輸入和輸出比例能達到100:1甚至1000:1，要是放開用，產品肯定會崩。直到一個月後，雲廠商和模型廠商適應了agent的工作負載，我們才取消邀請碼。可以說，我們是為行業趟了一條路，後來再用邀請碼的公司，我覺得就沒必要了，算力已經準備好了，沒必要再搞這種形式。3.商業化：不追求DAU，只服務高價值使用者Manus 的定價邏輯很簡單，參考 ChatGPT的20 美金/月，我們定了40美金 / 月的默認訂閱價，現在逐漸簡化為“免費方案+自由訂閱金額”。我們不追求 DAU（日活躍使用者數），而是關注“高價值使用者的高價值任務”。有的使用者一個月能給我們付幾千美金，因為他有大量高價值任務要跑，這比單純的使用者數有意義得多。目前Manus的使用者主要是三類人：網際網路公司非程式設計師的白領、自由職業者、金融和諮詢行業從業者。他們有強自驅力，任務價值高，對質量的敏感度也高 ，我們做過雙盲測試，悄悄換個模型，使用者滿意度就會明顯下降，所以我們必須保證每一次輸出的質量。三、AI行業的創業、競爭與決策邏輯1.模型與應用的終局：不再涇渭分明未來不會再分模型公司和應用公司。美國現在已經是這個趨勢，OpenAI既做模型也做產品，Google雙向都強，Anthropic 靠Cloud Code的成功也開始重視產品。對於應用公司來說，優勢在於“不用買模型彩票”。模型公司的創新是自下而上的，靠技術突破驅動產品；而應用公司能吸收所有外部創新，快速迭代，而且使用者的使用軌跡和反饋留在應用層，能形成獨特的資料飛輪，這是模型公司拿不到的優勢。2.決策機制：分階段混合模式，兼顧效率與多元創業公司在不同階段、解決不同事情時，需要不同的決策模式。雖然我們是連續創業者，但其實也都不成熟，最近在逐漸走向更理智的方式。我們總結了一套“GPA”決策框架，還會結合集權式和民主式兩種模式：G（Goal，定目標）：集權式決策由CEO肖弘作為“仁慈的終身獨裁者（BDFL）”拍板，直接把團隊核心目標定死，避免目標分散。P（Priority，定優先順序）：專制 + 民主結合先由核心決策者（比如CEO或對應領域負責人）牽頭，同時充分吸納團隊成員的專業意見，畢竟涉及不同領域的專業能力，多元輸入能讓優先順序排序更合理。A（Alternative，提方案）：充分民主鼓勵團隊成員自由提供各類可選方案，這個階段方案數量比質量更重要，足夠多的選項才能避免決策侷限，就像訓練模型不能侷限於狹窄的動作空間。其中，肖弘作為CEO，是產品方面的最終決策者。我們都比較相信與其懸而未決，不如趕緊試試。面對新領域時，過往經驗未必有用，過度思考只是基於自己“模型內部的參數化知識”，沒有額外資訊輸入，也沒有檢驗結果，再想太多不如先行動，拿到反饋再調整，避免無意義的內耗。3.競爭：不是零和博弈，而是生態聯動很多人問我，面對 OpenAI、Google 等大廠的競爭，我會不會焦慮？其實我並不焦慮。我們能用上市面上所有最好的模型，而大廠有自己的專長：Anthropic 的 coding 能力、Google 的多模態能力、OpenAI 的推理能力。我們的優勢是產品迭代快，而且服務的是對質量要求極高的使用者，這部分使用者不會因為品牌而妥協，他們要的是當下最好的體驗。AI行業的競爭不是零和博弈。Manus和 Notion、Microsoft、Slack都是聯動關係，我們串接這些工具，產生的價值比單獨競爭大得多。與其做一個比不過別人的垂直功能，不如讓大家一起把生態做好，這才是共贏。4.通用agent的未來：主動創造價值，而非被動響應我認為通用agent的下一個方向是“主動性（proactiveness）”。現在的 AI 還是被動響應使用者需求，未來要能主動完成任務。比如你面試完，Manus能自動看你的Notion記錄，把評價填到招聘系統裡，只讓你確認就行，真正解放使用者的注意力。同時，我也想給模型廠商提幾個建議：讓模型學會 “壓縮意識”，不用無限擴展上下文窗口；結合工具做推理，而不是純“缸中之腦”；支援使用者隨時插嘴，適應非同步互動；提升錯誤恢復能力，遇到問題不放棄、不陷入死循環，這些都是通用agent 落地的關鍵。5.AI創業的本質：不是賭一把，而是先行動對比我的三次創業，現在的AI創業和移動網際網路時代完全不同：移動網際網路的邊際成本低，能低成本試錯；而AI創業更像製造業，有固定成本，算力消耗就是很大一筆開支。所以，對於創業公司來說：第一，不要做垂直整合，除非你有足夠的資源；第二，不要糾結於要不要做，比較健康的做法應該是當你的產品已經初具PMF，且已經到了一個比較穩定的狀態之後，你以一種增加穩定性或降本或突破天花板的思路再去做模型；第三，團隊要身心健康、尊重常識，不要做“有賈伯斯的病，沒有賈伯斯的命”的偏執者。結語你準備好迎接未來了嗎？從高中時的瀏覽器創業者，到如今的通用AI先鋒，季逸超的三次創業始終圍繞技術落地和 使用者價值。他踩過垂直整合的坑，也抓住了 agent 的機遇，用 Manus證明了不做模型也能做出頂尖AI產品。在 AI 行業還在爭論模型至上還是應用為王的今天，季逸超的經歷給出了另一種答案：真正的機會，在於理解技術的邊界、使用者的需求，以及時代的趨勢，然後以理性的姿態，快速行動、持續調整。而對於我們每一個人來說，AI不是要取代人，而是要解放人，就像季逸超說的：“把不喜歡的事交給 AI，剩下的才是真正的自己。” (筆記俠)

今天這篇文章來自 2026 年初 SemiAnalysis 兩位能源基礎設施研究員的深度訪談。訪談對像是 Jeremie Eliahou Ontiveros 和 Ajey Pandey.Jeremie 此前是歐洲買方分析師，目前主要負責資料中心與能源基礎設施研究團隊。Ajey 來自市政電力公司,學的是電氣工程。他在佛蒙特州伯靈頓市工作時負責的電網峰值負載是 50 MW,現在一個常規 AI 資料中心的負載等於"10 個伯靈頓"。這篇文章核心討論的問題是：當 AI 資料中心的電力需求以指數級增長，而傳統電網無法跟上節奏時，科技公司如何自己動手解決電力問題？一、倒推法發現的危機：Nvidia 就讓行業翻倍這個故事要從一個研究方法說起。大部分機構預測資料中心能源需求時，用的是線性增長模型——假設每年增長 10% 或 15%，這是標準做法。SemiAnalysis 團隊換了個思路：既然 AI 資料中心的爆發是由 GPU 驅動的，為什麼不直接統計 Nvidia 出貨了多少晶片，然後乘以每顆晶片的功耗？算出來的數字讓所有人都愣住了。2019 到 2022 年,全球資料中心行業每年新增電力容量大約 4-5 GW。這包括所有類型:社交媒體、雲端運算、各個地區加起來的總和。2024 年,Nvidia 一家公司出貨的 GPU 需要 5 GW 電力。“Nvidia 一家公司，就讓整個行業的規模翻了一倍。”問題隨之而來：這些電從那來？資料中心建在那？冷卻系統跟得上嗎？變壓器夠不夠？電工夠不夠？Jeremie 的團隊開始用衛星圖片逐個追蹤全球數千個資料中心的建設進度。他們發現，光看衛星圖就能判斷一個資料中心的電力系統和冷卻方案，他們並基於此預測雲服務商季度收入。他們甚至能提前預判亞馬遜 Q3 的增長加速，因為他們看到了亞馬遜新資料中心的通電時間表。這種方法之所以有效，是因為當前市場裡供給決定收入。只要資料中心通電了,收入基本就鎖定了,因為需求遠超供給。每通電一 MW,你就能算出對應的晶片數量,再算出能產生多少收入。這個邏輯會一直有效，直到供給超過需求。二、瘋狂的Microsoft：2023 年租走全行業 60% 的容量誰最早看到了這個趨勢？Microsoft，毫無疑問。2020 年，Microsoft 向 OpenAI 投資 10 億美元。2023 年初，ChatGPT 爆火後，Microsoft 又追加了 100 億美元。但投資只是表面動作，真正的訊號藏在資料中心租賃市場裡。資料中心有兩種建設模式：自己建，或者從第三方營運商那裡租。租賃市場的玩家包括 QTS、Digital Realty、Equinix 這些老牌廠商。2023 年，Microsoft 在租賃市場的表現只能用“瘋狂”來形容。全年，Microsoft 一家租走了北美市場 60% 的可用容量。2023 年 Q3,Microsoft 單季度租下了 2 GW,這相當於 2022 年整個北美市場全年的租賃總量。同時，Microsoft 還在全球範圍內大規模啟動自建資料中心項目。從 2023 年開始，他們在美國各地和國際市場同時開工，建設周期通常需要一年多。這些決策的結果在 2024 年底到 2025 年初開始顯現：Microsoft Azure 的雲業務增速明顯加快，因為那些在 2023 年租下和開建的容量，陸續上線了。其他巨頭呢？都慢了一拍。Meta 最慘。他們過去十年一直在建 H 型資料中心——150 MW,五棟樓,全風冷,能效比做到了行業最低。但問題是：這種設計完全不支援液冷，而 GPU 叢集需要液冷；更要命的是，建設周期要兩年半。當 Meta 意識到問題時，他們做了一個激進的決定：把一個已經開工的資料中心推倒重建，換成適配 AI 負載的新設計。直到 2024 年下半年，Meta 才真正開始大規模上線 AI 算力。Amazon 和 Google 也都晚了，只是程度不同。這場競賽裡，反應速度決定了未來 18 個月的競爭格局。三、德州困局：每月湧入數十吉瓦申請，只批准了 1 吉瓦電力短缺是當下正在發生的現實。僅德克薩斯州,每個月就有數十 GW 的資料中心電力申請湧入。過去 12 個月，真正獲批的只有 1 GW 多一點。電網賣光了。但這裡有個弔詭的地方：到底是真的沒電了，還是被流程卡住了？答案是兩者都有，但更大的問題是囚徒困境。當你向電力公司申請接入時，需要經過配電、輸電、電網營運商三方協調，跑一套複雜的負載模擬。這個過程本身就很慢，而且經常會發生這種情況：等你的審批快完成時，又有新項目上線了，你得重新排隊。更糟糕的是，因為大家都不確定能在那裡拿到電，所以每家公司都在全國各地瘋狂提交申請。德州有申請，弗吉尼亞有申請，俄勒岡也有申請。這導致整個系統被垃圾請求淹沒。統計下來，美國全國的資料中心電力申請總量接近 1 TW，相當於美國電網峰值負載的兩倍。顯然，這些申請大部分是假的，或者說是佔坑性質的。但正是因為大家都在佔坑，真正的需求反而更難被滿足。這就是囚徒困境：如果大家能協調，問題會容易得多；但因為每個人都在自保，整個系統陷入了惡性循環。德州正在立法解決這個問題，要求申請方披露更多資訊，篩掉那些“拿著 100 英畝地就想招商引資”的投機者。但即便清理掉噪音，硬體層面的約束依然存在：變壓器、開關裝置、燃氣輪機，這些東西的交付周期都在拉長。GE Vernova 的 H 級燃氣輪機？訂單已經排到 2029 年了。四、馬斯克的奇蹟：重新發明資料中心在所有人都在抱怨電網太慢的時候，馬斯克用四個月在孟菲斯建成了一個 300 MW 的資料中心。他怎麼做到的？第一性原理：不依賴電網，自己發電。2024 年初，xAI 想進入 AI 競賽，但已經晚了。馬斯克跟 Oracle 等雲服務商談過，對方說最快 2025 年中才能給你電。馬斯克的反應是：那我自己搞。第一步，別建新樓了，找個現成的。他們找到了孟菲斯一個舊家電廠房，直接改造。第二步，別等電網審批了，自己發電。但怎麼快速搞到發電裝置？馬斯克沒有去訂那些需要等兩年的大型公用事業級燃氣輪機。他找到了一家渦輪機租賃公司，對方手裡有現貨庫存。這些是模組化的小型燃氣輪機，幾周就能部署到位，接上燃氣管道就能發電。四個月後，xAI Colossus 資料中心上線，成為全球第一個 GW 級的 AI 訓練叢集。這套打法被稱為“棕地+橋接電源”模式：棕地（Brownfield)：利用舊工業用地，跳過新建審批。橋接電源（Bridge Power)：先用現場發電撐著，等電網接入批下來再切換。傳統資料中心行業的人覺得這是瘋了。“我去參加行業會議，所有人都說不應該這麼幹，從房地產角度看這不合理。”但 AI 實驗室的人全都覺得馬斯克是天才。OpenAI、Anthropic、所有 AI Labs 都開始模仿這套方法。現在，AI 實驗室在資料中心建設中的話語權越來越大，他們正在重新定義這個行業的遊戲規則。五、一場意外的電網革命最初，大家都把現場發電當作臨時方案。等電網接入批下來，這些燃氣輪機就轉為備用電源，主要電力還是從電網取。但現在情況在變。越來越多的公司發現：電網承諾的接入時間不斷推遲。2027 年底？不好意思，現在是 2028 年底。過幾個月再問，可能變成 2029 年，甚至 2035 年。電網變得不可靠了。這逼著公司開始規劃完全脫網的資料中心。不再是橋接，而是長期運行。這意味著裝置選擇會發生變化：不再是那些適合快速啟動的小型模組化渦輪機，而是那些能跑 20-30 年、效率超過 60% 的大型聯合循環燃氣輪機（H-class CCGT）。成本更低，但系統更複雜，需要自己管理冗餘備份。從衛星圖和許可檔案來看，已經有資料中心在為 2027-2028 年規劃完全脫網的電力方案。這帶來了新的供應鏈瓶頸：燃氣輪機、往複式發動機、開關裝置、變壓器，所有這些裝置的交付周期都在拉長，價格也在上漲。但市場的反應也很快。一家叫 Boom Supersonic 的公司，原本造超音速飛機的，現在宣佈要給 AI 資料中心提供燃氣輪機——簽了 1.2 GW 的訂單。還有公司在拆退役的波音 747，把飛機上的渦輪發動機改裝成發電機組。這聽起來很瘋狂，但算一筆帳就明白了：Oracle、CoreWeave 這些雲服務商,每 GW GPU 叢集每年能產生約 120 億美元收入。如果你能提前六個月上線，那怕電費貴一倍，也完全不是問題。因為 GPU 叢集的主要成本是硬體，也就是 Nvidia 的毛利。電費翻倍？影響不大。速度才是一切。而這場競賽正在波及更廣泛的經濟：資料中心搶走了電工、管道工；燃氣輪機訂單擠佔了集裝箱船和噴氣式飛機的發動機產能。AI 基建正在重塑整個工業供應鏈。 (錘子在找釘)

前言：AI算力產業的時代拐點與Rubin平台的戰略意義1.1 全球AI算力產業發展現狀與趨勢進入2026年，全球人工智慧產業已從技術探索期邁入規模化應用的關鍵階段，而算力作為AI產業的核心基礎設施，正迎來爆發式增長的黃金周期。根據IDC最新發佈的《全球人工智慧算力發展白皮書》資料顯示，2025年全球AI算力市場規模已突破60兆元，預計到2026年底將達到120兆元，正式邁入百兆規模時代。這一增長背後，一方面是大模型參數規模持續擴大，從千億級向兆級跨越，對算力的需求呈指數級增長；另一方面，AI應用場景從網際網路領域向金融、醫療、製造、自動駕駛等傳統行業深度滲透，催生了多元化的算力需求。在這一產業背景下，算力供給能力成為制約AI產業發展的核心瓶頸。傳統計算架構由於存在資料傳輸延遲高、能效比低、協同調度能力弱等問題，已難以滿足新一代AI任務的需求。行業迫切需要一款具備高性能、低成本、高可靠性的一體化計算平台，來破解算力供給難題，推動AI應用的規模化普及。輝達作為全球AI算力領域的領軍企業，此前推出的Blackwell平台已在全球範圍內獲得廣泛應用，而2026年1月6日在CES 2026展會上正式推出並宣佈全面量產的Rubin平台，憑藉其顛覆性的架構設計和性能突破，被業內視為開啟百兆級AI算力時代的關鍵引擎。1.2 Rubin平台的推出背景與戰略定位輝達CEO黃仁勳在Rubin平台發佈會上強調：“AI計算正從少數巨頭的專屬資源走向全民普惠，Rubin平台的使命就是通過技術創新，大幅降低AI算力的使用成本，讓每一家企業、每一個科研機構都能享受到頂尖AI算力帶來的創新紅利。” 這一定位背後，是輝達對AI產業發展趨勢的深刻洞察。從產業競爭格局來看，隨著亞馬遜、Google、微軟等雲廠商加速佈局自研AI晶片，以及寒武紀、壁仞科技等國內企業的崛起，全球AI算力市場的競爭日趨激烈。輝達需要通過持續的技術迭代，鞏固其在高端AI算力領域的領先地位。從技術發展邏輯來看，此前的Blackwell平台雖然實現了算力的大幅提升，但在MoE（混合專家模型）訓練效率、推理成本控制等方面仍有最佳化空間。Rubin平台正是在這一背景下應運而生，通過6款全新晶片的協同設計，實現了性能與成本的雙重突破，旨在進一步擴大輝達在AI算力領域的市場份額，推動全球AI產業進入規模化普及階段。結合華安證券2026年1月12日發佈的行業周報資料顯示，Rubin平台推出後，全球四大雲巨頭亞馬遜AWS、Google雲、微軟Azure和甲骨文雲已確認將於2026年率先部署基於Vera Rubin的實例，CoreWeave、Lambda等專業AI算力服務廠商也將同步跟進。這一市場反響充分印證了Rubin平台的行業認可度，也預示著其將在全球AI算力市場中佔據重要地位。一、深度拆解輝達Rubin平台AI計算架構與核心技術2.1 Rubin平台整體架構設計：一體化協同計算的創新突破與傳統計算平台“晶片堆疊”的設計思路不同，Rubin平台採用了“全端協同最佳化”的架構理念，由6款全新晶片組成一個有機的整體，分別承擔計算、互連、儲存、網路等核心功能，通過深度協同實現了整體性能的躍升。Rubin平台由6款全新晶片組成：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink6交換機、ConnectX-9SuperNIC、BlueField-4DPU及Spectrum-6乙太網路交換機，協同設計整合為AI超級電腦，可以大幅縮短AI訓練時間並降低推理Token生成成本。Rubin平台五項關鍵技術深度融合，實現性能提升和成本降低雙重突破：1）新一代NVLink互連技術建構起高速資料傳輸通道，確保多晶片協同工作時的低延遲與高頻寬；2）第三代Transformer引擎針對AI任務最佳化，大幅提升模型訓練與推理效率；3）機密計算技術為敏感AI資料提供全流程安全防護，滿足金融、醫療等行業的合規需求；4）RAS引擎（可靠性、可用性與可維護性引擎）保障平台在7x24小時高負載運行下的穩定表現；5）專為代理推理設計的Vera CPU。從架構邏輯來看，Rubin平台建構了“三層協同架構”：底層為硬體基礎層，由6款核心晶片組成，負責提供基礎的計算、儲存和網路資源；中間層為協同調度層，通過輝達自研的CUDA-X AI軟體棧，實現對各硬體資源的高效調度和協同工作；頂層為應用適配層，針對不同的AI應用場景，提供專用的演算法庫和工具集，確保平台能夠快速適配各類AI任務。這種架構設計的核心優勢在於，打破了傳統硬體之間的“資料孤島”，實現了資料在各元件之間的高效流轉，大幅提升了整體計算效率。根據輝達公佈的官方資料，Rubin平台的訓練性能達到前代Blackwell平台的3.5倍，運行軟體性能提升5倍，推理每Token生成成本相比Blackwell平台可降低10倍，且在訓練MoE模型時所需的GPU數量減少至原來的四分之一。這些性能指標的提升，正是得益於其一體化協同架構的創新設計。2.2 核心元件解析：各晶片的功能定位與技術優勢2.2.1 Rubin GPU：AI計算的核心引擎Rubin GPU是整個平台的核心計算元件，專為新一代AI任務進行了深度最佳化。該GPU採用了輝達最新的Ada Lovelace-Next架構，搭載了第三代Transformer引擎，能夠大幅提升大模型訓練和推理的效率。與Blackwell GPU相比，Rubin GPU的CUDA核心數量增加了50%，張量核心性能提升了70%，在處理FP16、BF16等高精度計算任務時，表現出更為卓越的性能。值得注意的是，Rubin GPU針對MoE模型進行了專門的硬體最佳化。MoE模型作為當前大模型發展的主流方向，通過將模型分為多個“專家”模組，僅在處理特定任務時啟動部分專家，能夠在提升模型性能的同時，降低計算成本。但傳統GPU在處理MoE模型時，存在專家調度效率低、資料傳輸延遲高等問題。Rubin GPU通過引入專用的MoE調度單元，實現了專家模組的快速啟動和切換，將MoE模型的訓練效率提升了3倍以上，這也是其訓練MoE模型所需GPU數量大幅減少的關鍵原因。2.2.2 Vera CPU：專為代理推理設計的高效處理器Vera CPU是輝達首款專為AI代理推理設計的CPU，打破了傳統CPU在AI計算中“輔助角色”的定位，成為AI任務的核心處理器之一。隨著AI代理技術的發展，AI系統需要具備更強的自主決策和任務調度能力，這對CPU的平行處理能力、低延遲響應能力提出了更高的要求。Vera CPU採用了ARM架構，擁有64個核心，支援超線程技術，最大快取容量達到256MB。與傳統x86 CPU相比，Vera CPU的能效比提升了2倍，在處理多工平行推理時，延遲降低了30%以上。此外，Vera CPU還整合了專用的AI加速單元，能夠直接處理部分輕量級的AI推理任務，減少了對GPU的依賴，進一步提升了整個平台的協同計算效率。2.2.3 NVLink 6交換機：高速互連的“資料高速公路”在大規模AI計算中，多晶片之間的資料傳輸效率是制約整體性能的關鍵因素。Rubin平台搭載的NVLink 6交換機，是輝達新一代的高速互連技術，實現了晶片之間的低延遲、高頻寬資料傳輸。根據官方資料，NVLink 6的單鏈路頻寬達到1.6TB/s，是上一代NVLink 5的2倍，單個交換機最多可連接32個GPU，形成一個高速互連的計算叢集。NVLink 6採用了全新的互連協議，支援自適應路由和錯誤恢復功能，能夠在保證資料傳輸速度的同時，提升傳輸的可靠性。此外，NVLink 6還實現了與PCIe 5.0的相容，能夠與傳統的儲存和網路裝置進行高效對接，進一步擴大了平台的相容性和應用範圍。通過NVLink 6交換機，Rubin平台建構了一個高效的“資料高速公路”，確保了多晶片協同工作時的資料流暢通，為大規模平行計算提供了堅實的支撐。2.2.4 ConnectX-9 SuperNIC：智能網路的核心元件ConnectX-9 SuperNIC是一款高性能的智能網路介面卡，專為AI計算場景進行了最佳化。該網路卡支援200Gb/s的乙太網路速率，整合了專用的AI加速引擎，能夠對網路資料進行即時的處理和分析，減少了CPU和GPU的網路處理負擔。在AI訓練場景中，大量的資料需要在計算節點之間進行傳輸和同步，ConnectX-9 SuperNIC通過支援RDMA（遠端直接記憶體訪問）技術，實現了資料在不同節點記憶體之間的直接傳輸，無需經過CPU的中轉，將資料傳輸延遲降低了50%以上。此外，該網路卡還支援網路虛擬化技術，能夠將物理網路資源劃分為多個虛擬網路，為不同的AI任務提供隔離的網路環境，提升了網路資源的利用率和安全性。2.2.5 BlueField-4 DPU：資料處理的“專用引擎”BlueField-4 DPU（資料處理單元）是Rubin平台中負責資料儲存和處理的核心元件，能夠承擔傳統CPU的部分資料處理任務，提升整體計算效率。該DPU整合了ARM架構的處理器核心和專用的資料處理引擎，支援對儲存資料的即時加密、壓縮和格式轉換，能夠大幅提升資料處理的效率。在AI計算場景中，大量的訓練資料需要從儲存裝置中讀取並進行預處理，這一過程往往會佔用大量的CPU資源。BlueField-4 DPU通過將資料預處理任務從CPU解除安裝到DPU，能夠將CPU的佔用率降低40%以上，讓CPU能夠專注於核心的計算任務。此外，BlueField-4 DPU還支援儲存虛擬化技術，能夠對不同類型的儲存裝置進行統一管理，提升了儲存資源的利用率和可擴展性。2.2.6 Spectrum-6乙太網路交換機：高速網路的“骨幹支撐”Spectrum-6乙太網路交換機是Rubin平台的網路骨幹元件，支援100Gb/s和200Gb/s的乙太網路速率，能夠為大規模的AI計算叢集提供高速、穩定的網路連線。該交換機採用了全新的晶片架構，支援高密度連接埠設計，單個交換機最多可提供64個200Gb/s連接埠，能夠滿足大規模計算叢集的網路需求。Spectrum-6乙太網路交換機還支援先進的流量控制技術，能夠根據不同AI任務的網路需求，動態調整網路頻寬分配，確保關鍵任務的網路資源供應。此外，該交換機還整合了網路安全功能，支援對網路流量的即時監控和威脅檢測，能夠有效防範網路攻擊，保障AI計算叢集的網路安全。2.3 五大關鍵技術：Rubin平台性能突破的核心驅動力Rubin平台之所以能夠實現性能與成本的雙重突破，關鍵在於五大核心技術的深度融合。這五大技術相互協同，共同建構了Rubin平台的技術壁壘。2.3.1 新一代NVLink互連技術：打破資料傳輸瓶頸如前文所述，新一代NVLink互連技術是Rubin平台的核心技術之一。該技術通過提升資料傳輸頻寬和降低延遲，實現了多晶片之間的高效協同。與上一代技術相比，NVLink 6不僅在硬體性能上實現了躍升，還通過軟體層面的最佳化，實現了對多晶片叢集的高效管理。例如，輝達推出的NVLink Fabric Manager軟體，能夠即時監控多晶片之間的資料傳輸狀態，動態調整傳輸路徑，確保資料傳輸的高效和穩定。在實際應用場景中，新一代NVLink互連技術的優勢尤為明顯。以訓練千億參數的大模型為例，採用NVLink 6互連技術的Rubin平台，能夠將資料同步時間縮短60%以上，大幅提升了訓練效率。同時，由於資料傳輸延遲的降低，平台能夠支援更大規模的晶片叢集，進一步提升了整體計算能力。2.3.2 第三代Transformer引擎：AI任務的高效加速器第三代Transformer引擎是Rubin GPU的核心技術，專為Transformer架構的AI模型進行了深度最佳化。Transformer架構是當前大模型的主流架構，廣泛應用於自然語言處理、電腦視覺等領域。第三代Transformer引擎通過硬體層面的創新，實現了對Transformer模型中關鍵運算的加速。具體來看，第三代Transformer引擎最佳化了矩陣乘法和softmax運算的硬體實現方式，將這兩種運算的效率提升了50%以上。同時，該引擎還支援混合精度計算，能夠在保證計算精度的前提下，採用更低精度的資料格式進行運算，進一步提升了計算效率和能效比。在處理自然語言處理任務時，採用第三代Transformer引擎的Rubin GPU，能夠將推理速度提升3倍以上，推理成本降低70%以上。2.3.3 機密計算技術：敏感資料的全流程安全防護隨著AI應用在金融、醫療等敏感行業的滲透，資料安全問題日益凸顯。Rubin平台搭載的機密計算技術，能夠為敏感AI資料提供全流程的安全防護，滿足行業合規需求。該技術基於硬體層面的加密機制，能夠在資料儲存、傳輸和計算過程中進行即時加密，確保資料不被洩露或篡改。具體來說，機密計算技術通過建構“可信執行環境”（TEE），將AI任務的計算過程限制在安全的硬體區域內。在可信執行環境中，資料和程式碼均以加密形式存在，只有經過授權的程序才能訪問。同時，該技術還支援遠端認證功能，能夠確保計算節點的硬體和軟體環境的安全性。在金融行業的AI風控場景中，機密計算技術能夠有效保護使用者的金融資料安全，避免資料洩露帶來的風險；在醫療行業的AI診斷場景中，該技術能夠保護患者的隱私資料，符合醫療資料安全的相關法規。2.3.4 RAS引擎：高負載運行下的穩定保障RAS引擎（可靠性、可用性與可維護性引擎）是Rubin平台保障穩定運行的核心技術。AI計算任務往往需要長時間的高負載運行，對平台的穩定性提出了極高的要求。RAS引擎通過硬體層面的故障檢測、錯誤糾正和冗餘設計，能夠有效提昇平台的可靠性和可用性。具體來看，RAS引擎能夠即時監控平台各元件的運行狀態，包括CPU、GPU的溫度、電壓、負載等參數，一旦發現異常，能夠及時發出告警並採取相應的措施。例如，當某個GPU出現故障時，RAS引擎能夠自動將該GPU上的任務遷移到其他正常的GPU上，確保任務的持續運行。同時，該引擎還支援錯誤糾正碼（ECC）技術，能夠自動檢測並糾正記憶體中的資料錯誤，提升資料儲存的可靠性。通過RAS引擎，Rubin平台能夠實現7x24小時的高負載穩定運行，滿足大規模AI計算任務的需求。2.3.5 代理推理專用最佳化技術：AI代理的高效支撐隨著AI代理技術的發展，AI系統需要具備更強的自主決策和任務執行能力。Rubin平台通過Vera CPU和專用的代理推理最佳化技術，為AI代理的高效運行提供了堅實的支撐。該技術能夠最佳化AI代理的任務調度邏輯，提升代理的決策效率和響應速度。具體來說，代理推理專用最佳化技術通過建構專用的任務調度模型，能夠根據任務的優先順序和資源需求，動態分配計算、儲存和網路資源。同時，該技術還支援多代理協同工作，能夠實現多個AI代理之間的高效通訊和協作。在智能客服場景中，採用該技術的AI代理能夠快速響應使用者的需求，精準處理使用者的問題；在自動駕駛場景中，AI代理能夠即時分析路況，做出快速、精準的決策，保障行駛安全。2.4 Rubin平台與前代平台及競品的對比分析為了更清晰地展現Rubin平台的優勢，我們將其與輝達前代Blackwell平台以及市場上的主要競品進行對比分析。2.4.1 與Blackwell平台的對比從性能指標來看，Rubin平台的訓練性能達到Blackwell平台的3.5倍，運行軟體性能提升5倍，推理每Token生成成本降低10倍。在核心技術方面，Rubin平台採用了新一代的NVLink 6互連技術、第三代Transformer引擎等，而Blackwell平台採用的是NVLink 5互連技術和第二代Transformer引擎。此外，Rubin平台新增了專為代理推理設計的Vera CPU，進一步拓展了平台的應用場景。從應用場景來看，Blackwell平台主要面向大規模大模型訓練場景，而Rubin平台不僅在大模型訓練方面表現更優，還在推理場景和AI代理場景中具備顯著優勢。例如，在推理場景中，Rubin平台的低成本優勢能夠推動AI應用的規模化普及；在AI代理場景中，Vera CPU的加入能夠提升AI代理的運行效率。2.4.2 與市場主要競品的對比當前市場上的主要競品包括亞馬遜的Trainium晶片、Google的TPU v5、寒武紀的思元590等。與這些競品相比，Rubin平台具有以下優勢：一是性能優勢。Rubin平台的訓練性能和推理效率均領先於市場上的主要競品。例如，與GoogleTPU v5相比，Rubin平台的訓練性能提升2.8倍，推理效率提升3.2倍。二是架構優勢。Rubin平台採用了一體化協同架構，由6款核心晶片協同工作，而競品大多採用單一晶片或簡單的晶片堆疊設計，協同效率較低。三是生態優勢。輝達擁有完善的CUDA-X AI軟體生態，能夠為Rubin平台提供豐富的演算法庫和工具集，而競品的軟體生態相對薄弱，難以滿足多樣化的AI應用需求。四是成本優勢。Rubin平台通過技術創新，大幅降低了推理成本，相比競品，其推理每Token生成成本降低了50%以上。當然，Rubin平台也存在一定的挑戰。例如，其硬體成本相對較高，對於中小企業來說，初期投入較大；此外，平台的部分技術處於領先地位，相關的人才儲備相對不足，可能會影響平台的推廣和應用。二、全產業鏈解析Rubin平台帶動的百兆AI算力生態Rubin平台的推出，不僅自身具備強大的性能優勢，還將帶動整個AI算力產業鏈的發展。AI算力產業鏈涵蓋上游核心硬體、中游算力服務、下游應用場景等多個環節，Rubin平台將通過技術溢出效應，為產業鏈各環節帶來新的發展機遇。3.1 上游核心硬體環節：晶片、零部件與材料的機遇上游核心硬體環節是AI算力產業鏈的基礎，主要包括晶片設計、晶圓製造、封裝測試、零部件（如光模組、PCB、散熱器等）和材料（如光刻膠、靶材等）。Rubin平台的大規模量產，將大幅拉動上游核心硬體的需求。3.1.1 晶片設計與製造Rubin平台的6款核心晶片均由輝達自主設計，採用台積電的先進製程工藝（3nm製程）。隨著Rubin平台的大規模量產，台積電的3nm產能將得到充分釋放，同時也將帶動相關晶片設計工具廠商的發展。例如，Synopsys、Cadence等晶片設計EDA工具廠商，將為輝達的晶片設計提供技術支撐。此外，國內的晶片設計廠商也將受益於Rubin平台的技術溢出效應，通過學習和借鑑輝達的晶片設計理念，提升自身的技術水平。3.1.2 封裝測試Rubin平台的晶片採用了先進的CoWoS封裝技術，這種封裝技術能夠實現晶片的高密度整合，提升晶片的性能和可靠性。隨著Rubin平台的量產，CoWoS封裝的需求將大幅增長，帶動封裝測試廠商的發展。例如，日月光、ASE、長電科技等封裝測試廠商，將為Rubin平台的晶片提供封裝測試服務。此外，封裝測試所需的相關裝置和材料，如封裝基板、鍵合絲等，也將迎來新的發展機遇。3.1.3 零部件Rubin平台的大規模部署，將帶動光模組、PCB、散熱器等零部件的需求。光模組方面，Rubin平台的ConnectX-9 SuperNIC和Spectrum-6乙太網路交換機均需要高速光模組的支撐，200Gb/s及以上速率的光模組需求將大幅增長，受益廠商包括中際旭創、新易盛、天孚通訊等。PCB方面，由於Rubin平台的晶片整合度高，對PCB的性能要求也更高，高多層、高密度的PCB需求將增加，受益廠商包括深南電路、滬電股份、生益科技等。散熱器方面，Rubin平台的高負載運行需要高效的散熱解決方案，液冷散熱器的需求將增長，受益廠商包括曙光數創、高瀾股份、英維克等。3.1.4 材料晶片製造和封裝測試所需的材料，如光刻膠、靶材、拋光液等，也將隨著Rubin平台的量產而需求增長。光刻膠方面，台積電3nm製程需要使用先進的EUV光刻膠，受益廠商包括東京應化、信越化學、南大光電等。靶材方面，晶片製造所需的銅靶、鋁靶、鈦靶等需求將增加，受益廠商包括江豐電子、有研新材、阿石創等。拋光液方面，晶片製造過程中的晶圓拋光需要使用高性能的拋光液，受益廠商包括安集科技、鼎龍股份等。3.2中游算力服務環節雲廠商與算力租賃的爆發中游算力服務環節是連接上游硬體和下游應用的橋樑，主要包括雲廠商的算力實例服務、專業算力租賃服務、算力調度平台等。Rubin平台的推出，將為中游算力服務環節帶來新的發展機遇。3.2.1 雲廠商的算力實例服務如華安證券行業周報所述，亞馬遜AWS、Google雲、微軟Azure和甲骨文雲四大雲巨頭已確認將於2026年率先部署基於Vera Rubin的實例。這些雲廠商將通過Rubin平台的高性能和低成本優勢，推出更具競爭力的算力服務產品。例如，亞馬遜AWS可能會推出基於Rubin平台的P4d實例，針對大規模大模型訓練和推理場景；微軟Azure可能會推出NDm v5實例，滿足企業客戶的AI算力需求。隨著雲廠商部署基於Rubin平台的算力實例，企業客戶將能夠以更低的成本獲取頂尖的AI算力，這將進一步推動AI應用的規模化普及。同時，雲廠商的算力服務收入也將迎來大幅增長，根據摩根士丹利的預測，2026年全球雲廠商的AI算力服務收入將達到30兆元，其中基於Rubin平台的算力服務收入將佔比超過40%。3.2.2 專業算力租賃服務除了雲廠商，CoreWeave、Lambda、Nebius和Nscale等專業AI算力租賃廠商也將跟進部署Rubin平台。這些專業廠商主要面向AI創業公司、中小企業和科研機構，為其提供靈活的算力租賃服務。與雲廠商相比，專業算力租賃廠商的服務更加專注於AI場景，能夠提供更個性化的解決方案。Rubin平台的低成本優勢將使專業算力租賃廠商能夠降低服務價格，吸引更多的客戶。例如，CoreWeave可能會推出基於Rubin平台的算力租賃套餐，價格相比基於Blackwell平台的套餐降低50%以上。這將為AI創業公司和中小企業提供更多的創新機會，推動AI技術的創新和應用。3.2.3 算力調度平台隨著AI算力需求的增長，算力調度平台的重要性日益凸顯。算力調度平台能夠實現對分散算力資源的整合和調度，提升算力資源的利用率。Rubin平台的推出，將對算力調度平台提出更高的要求，同時也將推動算力調度平台的發展。國內的算力調度平台廠商如平行科技、優刻得等，將需要針對Rubin平台的特性進行技術最佳化，實現對基於Rubin平台的算力資源的高效調度。同時，算力調度平台還將與雲廠商和專業算力租賃廠商合作，建構多元化的算力資源池，為客戶提供一站式的算力服務。3.3 下游應用場景環節AI應用的規模化普及下游應用場景環節是AI算力產業鏈的終端，涵蓋網際網路、金融、醫療、製造、自動駕駛、教育、環保等多個領域。Rubin平台通過降低算力成本，將推動這些領域AI應用的規模化普及。3.3.1 網際網路領域：大模型應用的深化網際網路領域是AI應用的先行領域，也是算力需求的主要來源之一。Rubin平台的推出，將推動網際網路領域大模型應用的深化。例如，在自然語言處理領域，基於Rubin平台的大模型能夠實現更精準的語音識別、機器翻譯、文字生成等功能；在電腦視覺領域，大模型能夠實現更高效的圖像識別、視訊分析、目標檢測等功能。國內的網際網路企業如百度、阿里、騰訊等，將利用Rubin平台的算力優勢，進一步提升其大模型的性能和應用體驗。例如，百度的文心一言大模型可能會基於Rubin平台進行訓練和推理，提升模型的響應速度和生成質量；阿里的通義千問大模型可能會拓展更多的應用場景，如智能辦公、智能創作等。3.3.2 金融領域：智能風控與個性化服務的升級金融領域是AI應用的重要場景，Rubin平台的機密計算技術能夠滿足金融領域的資料安全需求，推動智能風控、個性化服務等應用的升級。在智能風控場景中，基於Rubin平台的AI模型能夠即時分析使用者的交易資料，精準識別風險交易，降低金融機構的風險損失；在個性化服務場景中，AI模型能夠根據使用者的需求和偏好，提供個性化的金融產品推薦和服務。國內的金融IT企業如同花順、恆生電子、東方財富等，將受益於Rubin平台的推出。例如，同花順可能會基於Rubin平台最佳化其智能投顧產品，提升產品的精準度和使用者體驗；恆生電子可能會推出基於Rubin平台的智能風控解決方案，為金融機構提供更高效的風險防控服務。3.3.3 醫療領域：AI診斷與藥物研發的突破醫療領域的AI應用能夠提升醫療服務的效率和質量，Rubin平台的高性能和低成本優勢將推動醫療領域AI應用的突破。在AI診斷場景中，基於Rubin平台的AI模型能夠快速分析醫學影像，精準識別疾病，輔助醫生做出診斷；在藥物研發場景中，AI模型能夠模擬藥物分子的相互作用，縮短藥物研發周期，降低研發成本。國內的醫療AI企業如推想科技、鷹瞳科技、藥明康德等，將利用Rubin平台的算力優勢，提升其產品的性能和競爭力。例如，推想科技的肺部AI診斷產品可能會基於Rubin平台進行最佳化，提升診斷的精準率和速度；藥明康德可能會利用Rubin平台加速藥物研發處理程序，推出更多的創新藥物。3.3.4 製造領域：工業質檢與智能生產的普及製造領域的AI應用能夠提升生產效率和產品質量，Rubin平台的推出將推動工業質檢、智能生產等應用的普及。在工業質檢場景中，基於Rubin平台的AI模型能夠即時檢測產品的缺陷，提高質檢的效率和精準率；在智能生產場景中，AI模型能夠最佳化生產流程，實現生產資源的合理配置。國內的工業軟體企業如用友網路、鼎捷數智、賽意資訊等，將受益於Rubin平台的推出。例如，用友網路可能會基於Rubin平台最佳化其工業網際網路平台，為製造企業提供更高效的智能生產解決方案；鼎捷數智可能會推出基於Rubin平台的工業質檢產品，幫助製造企業提升產品質量。3.3.5 自動駕駛領域：高階自動駕駛的落地自動駕駛領域對算力的需求極高，Rubin平台的高性能和低延遲優勢將推動高階自動駕駛的落地。根據華安證券行業周報資訊，聯想車計算與韓國SWM合作的L4級自動駕駛計程車平台基於NVIDIA DRIVE AGX Thor晶片，而Rubin平台的推出將進一步提升自動駕駛系統的算力和效率。國內的自動駕駛企業如小鵬汽車、理想汽車、蔚來汽車等，以及自動駕駛解決方案提供商如Mobileye、小馬智行等，將利用Rubin平台的算力優勢，提升自動駕駛系統的性能。例如，小鵬汽車的XNGP自動駕駛系統可能會基於Rubin平台進行升級，實現更複雜路況下的自動駕駛；小馬智行可能會推出基於Rubin平台的L4級自動駕駛解決方案，加速自動駕駛的商業化落地。3.3.6 教育與環保領域：公益應用的拓展除了商業領域，Rubin平台還將推動AI在教育、環保等公益領域的應用拓展。在教育領域，基於Rubin平台的AI模型能夠實現個性化教學，為學生提供定製化的學習方案；在環保領域，AI模型能夠即時監測環境資料，預測環境變化，為環境保護提供決策支援。國內的教育科技企業如好未來、新東方等，可能會基於Rubin平台最佳化其線上教育產品，提升教學效果；環保科技企業如聚光科技、先河環保等，可能會利用Rubin平台的算力優勢，提升環境監測和分析的效率。三、AI應用普及分析Rubin平台驅動的產業變革4.1 AI應用普及的核心驅動力：成本降低與性能提升Rubin平台對AI應用普及的核心驅動作用，源於其在成本降低和性能提升方面的雙重突破。一方面，推理每Token生成成本相比Blackwell平台降低10倍，這將大幅降低AI應用的營運成本，使更多的企業和機構能夠負擔得起AI技術的應用；另一方面，訓練性能提升3.5倍，運行軟體性能提升5倍，這將提升AI應用的體驗和效率，拓展AI應用的場景範圍。以智能客服場景為例，此前基於Blackwell平台的AI客服系統，由於推理成本較高，僅大型企業能夠應用。Rubin平台推出後，推理成本降低10倍，中小企業也能夠部署AI客服系統，實現客戶服務的自動化。同時，性能的提升使AI客服能夠更準確地理解使用者的需求，提供更優質的服務，進一步推動智能客服的普及。再以藥物研發場景為例，傳統藥物研發周期長達10年以上，成本高達數十億美元。基於Rubin平台的AI模型能夠大幅縮短藥物研發周期，降低研發成本。例如，利用Rubin平台訓練的藥物研發模型，能夠在幾個月內完成傳統方法需要數年的藥物篩選工作，研發成本降低50%以上。這將推動更多的製藥企業採用AI技術，加速藥物研發處理程序，為人類健康帶來更多的福祉。4.2 不同行業AI應用普及的路徑與節奏由於不同行業的數位化水平、算力需求和合規要求存在差異，Rubin平台驅動的AI應用普及將呈現不同的路徑和節奏。4.2.1 網際網路行業：快速普及，深度滲透網際網路行業的數位化水平高，算力需求旺盛，且對新技術的接受度高。Rubin平台推出後，網際網路行業將成為AI應用普及的先行領域，實現快速普及和深度滲透。預計在2026年，網際網路行業的AI應用滲透率將達到80%以上，涵蓋內容推薦、智能客服、語音識別、圖像分析等多個場景。4.2.2 金融與醫療行業：穩步推進，合規優先金融和醫療行業對資料安全和合規要求較高，雖然Rubin平台的機密計算技術能夠滿足其合規需求，但由於行業特性，AI應用普及將穩步推進。預計在2026-2027年，金融行業的AI應用滲透率將達到60%以上，主要集中在智能風控、個性化服務等場景；醫療行業的AI應用滲透率將達到50%以上，主要集中在AI診斷、藥物研發等場景。4.2.3 製造與自動駕駛行業：逐步落地，場景拓展製造和自動駕駛行業的AI應用需要與實體經濟深度融合，涉及到硬體裝置的升級和流程的改造，普及節奏相對較慢。預計在2027-2028年，製造行業的AI應用滲透率將達到50%以上，主要集中在工業質檢、智能生產等場景；自動駕駛行業的L4級自動駕駛將實現規模化落地，滲透率達到30%以上。4.2.4 教育與環保行業：公益引領，逐步推廣教育和環保行業的AI應用更多地體現公益屬性，需要政府和社會的推動。預計在2028年以後，隨著算力成本的進一步降低和技術的成熟，教育和環保行業的AI應用將逐步推廣，滲透率將達到40%以上。4.3 AI應用普及帶來的社會與經濟影響Rubin平台驅動的AI應用普及，將對社會和經濟產生深遠的影響。4.3.1 經濟影響：推動產業升級，促進經濟增長AI應用的規模化普及將推動各行業的產業升級，提升生產效率和產品質量。根據麥肯錫的預測，到2030年，AI技術將為全球經濟貢獻13兆美元的價值。Rubin平台作為推動AI應用普及的關鍵引擎，將在其中發揮重要作用。例如，在製造行業，AI應用能夠提升生產效率20-30%；在金融行業，智能風控能夠降低風險損失15-20%。同時，AI應用的普及還將催生新的產業和商業模式，創造新的就業機會。例如，AI算力服務、AI諮詢服務等新興產業將迎來快速發展；AI訓練師、AI維運工程師等新職業將不斷湧現。4.3.2 社會影響：提升生活質量，促進社會進步AI應用的普及將提升人們的生活質量，為社會進步帶來新的動力。在醫療領域，AI診斷能夠提高疾病的早期診斷率，降低死亡率；在教育領域，個性化教學能夠滿足不同學生的學習需求，提升教育質量；在環保領域，AI監測能夠及時發現環境問題，推動環境保護。此外，AI應用還將推動社會治理的智能化升級。例如，在城市管理領域，AI技術能夠實現交通流量的智能調度、公共安全的即時監測，提升城市管理效率；在政務服務領域，AI技術能夠實現政務流程的簡化和最佳化，提升政務服務水平。四、國內外AI算力基礎設施及應用相關標的梳理基於前文的產業鏈分析，我們梳理了國內外AI算力基礎設施及應用相關的核心標的，涵蓋上游核心硬體、中游算力服務、下游應用場景等多個環節，為投資者提供參考。5.1 國內相關標的5.1.1 上游核心硬體環節1. 晶片設計：寒武紀（688256）、壁仞科技（未上市）、沐曦積體電路（未上市）。寒武紀是國內AI晶片設計的領軍企業，其思元系列晶片在國內市場具有較高的知名度和市場份額，能夠為國內企業提供AI算力支撐。2. 晶圓製造：中芯國際（688981）。中芯國際是國內規模最大、技術最先進的晶圓製造企業，雖然目前的製程工藝與台積電存在差距，但隨著技術的不斷進步，將逐步滿足國內部分AI晶片的製造需求。3. 封裝測試：長電科技（600584）、通富微電（002156）、華天科技（002185）。長電科技是國內封裝測試行業的龍頭企業，具備先進的CoWoS封裝技術能力，能夠為AI晶片提供封裝測試服務。4. 光模組：中際旭創（300308）、新易盛（300502）、天孚通訊（300394）。中際旭創是全球光模組行業的領軍企業，其200Gb/s及以上速率的光模組產品能夠滿足Rubin平台的網路需求。5. PCB：深南電路（002916）、滬電股份（002463）、生益科技（600183）。深南電路是國內高多層、高密度PCB的龍頭企業，能夠為AI晶片和伺服器提供高品質的PCB產品。6. 散熱器：曙光數創（872808）、高瀾股份（300499）、英維克（002837）。曙光數創是國內液冷散熱器的領軍企業，其液冷解決方案能夠滿足AI伺服器的高散熱需求。7. 材料：江豐電子（300666）、有研新材（600206）、安集科技（688019）。江豐電子是國內高純濺射靶材的龍頭企業，其產品能夠滿足晶片製造的需求。5.1.2 中游算力服務環節1. 雲廠商：阿里雲（阿里巴巴，9988.HK）、騰訊雲（騰訊控股，0700.HK）、百度智能雲（百度集團，9888.HK）。國內三大雲廠商均在積極佈局AI算力服務，將逐步部署基於Rubin平台的算力實例，為國內企業提供AI算力服務。2. 專業算力租賃：平行科技（839493）、優刻得（688158）。平行科技是國內專業的算力調度和租賃服務提供商，能夠為AI創業公司和中小企業提供靈活的算力租賃服務。3. 算力基礎設施：中科曙光（603019）、浪潮資訊（000977）、紫光股份（000938）。中科曙光是國內高性能計算領域的領軍企業，其超級電腦產品能夠為AI計算提供強大的算力支撐。5.1.3 下游應用場景環節1. 網際網路領域：百度集團（9888.HK）、阿里巴巴（9988.HK）、騰訊控股（0700.HK）。國內三大網際網路巨頭均在積極推進大模型的研發和應用，將利用Rubin平台的算力優勢，提升大模型的性能和應用體驗。2. 金融領域：同花順（300033）、恆生電子（600570）、東方財富（300059）。同花順是國內金融資訊服務領域的龍頭企業，其智能投顧產品將受益於Rubin平台的推出，提升產品的精準度和使用者體驗。3. 醫療領域：推想科技（688212）、鷹瞳科技（688297）、藥明康德（603259）。推想科技是國內醫療AI領域的領軍企業，其肺部AI診斷產品將基於Rubin平台進行最佳化，提升診斷的精準率和速度。4. 製造領域：用友網路（600588）、鼎捷數智（300378）、賽意資訊（300687）。用友網路是國內工業軟體領域的龍頭企業，其工業網際網路平台將基於Rubin平台最佳化，為製造企業提供更高效的智能生產解決方案。5. 自動駕駛領域：小鵬汽車（XPEV.US）、理想汽車（LI.US）、蔚來汽車（NIO.US）、小馬智行（未上市）。國內的自動駕駛企業將利用Rubin平台的算力優勢，提升自動駕駛系統的性能，加速高階自動駕駛的落地。6. 其他領域：金山辦公（688111）、焦點科技（002315）、阜博集團（3738.HK）。金山辦公的辦公軟體產品將融入AI功能，提升使用者的辦公效率；焦點科技的跨境電商平台將利用AI技術提昇平台的營運效率和使用者體驗。5.2 國外相關標的5.2.1 上游核心硬體環節1. 晶片設計：輝達（NVDA.US）、AMD（AMD.US）、英特爾（INTC.US）。輝達是全球AI晶片設計的領軍企業，Rubin平台的推出將進一步鞏固其市場地位；AMD和英特爾也在積極佈局AI晶片領域，與輝達形成競爭。2. 晶圓製造：台積電（TSM.US）、三星電子（SSNLF.OTCMKTS）。台積電是全球最先進的晶圓製造企業，Rubin平台的晶片採用台積電的3nm製程工藝；三星電子也在積極推進先進製程工藝的研發，與台積電形成競爭。3. 封裝測試：日月光（ASE.US）、安靠（AMKR.US）。日月光是全球封裝測試行業的龍頭企業，具備先進的CoWoS封裝技術能力，為Rubin平台的晶片提供封裝測試服務。4. 光模組：Finisar（FNSR.US）、Lumentum（LITE.US）。Finisar是全球光模組行業的領軍企業，其高速光模組產品能夠滿足Rubin平台的網路需求。5.2.2 中游算力服務環節1. 雲廠商：亞馬遜（AMZN.US）、Google（GOOGL.US）、微軟（MSFT.US）、甲骨文（ORCL.US）。全球四大雲巨頭已確認部署基於Rubin平台的算力實例，將為全球使用者提供頂尖的AI算力服務。2. 專業算力租賃：CoreWeave（未上市）、Lambda（未上市）。CoreWeave是全球專業AI算力租賃領域的領軍企業，將部署基於Rubin平台的算力資源，為客戶提供低成本的算力租賃服務。5.2.3 下游應用場景環節1. 網際網路領域：Meta（META.US）、Google（GOOGL.US）、微軟（MSFT.US）。這些網際網路巨頭均在積極推進大模型的研發和應用，將利用Rubin平台的算力優勢，提升大模型的性能和應用體驗。2. 金融領域：摩根大通（JPM.US）、高盛（GS.US）、花旗集團（C.US）。這些國際金融巨頭將利用Rubin平台的算力優勢，最佳化其智能風控和個性化服務系統。3. 醫療領域：強生（JNJ.US）、輝瑞（PFE.US）、默克（MRK.US）。這些國際製藥巨頭將利用Rubin平台加速藥物研發處理程序，推出更多的創新藥物。4. 自動駕駛領域：特斯拉（TSLA.US）、通用汽車（GM.US）、福特汽車（F.US）。這些國際汽車企業將利用Rubin平台的算力優勢，提升自動駕駛系統的性能，加速高階自動駕駛的落地。五、未來展望展望未來，Rubin平台將成為推動全球AI算力產業發展的核心引擎，帶動百兆規模AI算力生態的建構。在技術層面，輝達將持續最佳化Rubin平台的性能，推出更先進的技術和產品，進一步提昇平台的競爭力；在產業鏈層面，Rubin平台將帶動上游核心硬體、中游算力服務、下游應用場景等多個環節的協同發展，形成完善的AI算力產業生態；在應用層面，AI應用將實現規模化普及，滲透到社會經濟的各個領域，推動產業升級和社會進步。對於國內企業來說，應抓住Rubin平台帶來的發展機遇，加強技術研發，提升自身的核心競爭力。在硬體領域，加快先進製程工藝的研發，突破關鍵零部件和材料的技術瓶頸；在軟體領域，建構完善的AI軟體生態，提升對Rubin平台的適配能力；在應用領域，積極探索AI技術在各行業的應用場景，推動AI應用的規模化普及。同時，政府應加強政策支援，完善相關法律法規，為AI算力產業的發展創造良好的環境。總之，Rubin平台的推出標誌著AI算力產業進入了新的發展階段，百兆規模的AI算力生態正在加速形成。在這一過程中，企業、政府和社會各界應加強合作，共同推動AI算力產業的健康發展，為全球經濟和社會的進步做出更大的貢獻。 (AI雲原生智能算力架構)

昨天Claude發佈了cowork，一個針對非技術工作者的知識工作工具而據他們產品部門的分享，Cowork 僅用 1.5 周就交付完成，而且程式碼是100% Claude Code生成這開創了AI自我迭代的新範式，也創造了交付速度的記錄“我們人類會面對面地討論基礎架構和產品決策，但我們所有開發人員都會管理 3 到 8 個 Claude 實例，用於實現功能、修復錯誤或研究潛在的解決方案。”Claude Code 的影響力不再僅僅侷限於開發者。非技術人員也用它來建構項目。技術人員也用它來處理非技術工作。技術與非技術之間的界限正在變得模糊。我絕不是第一個想到這一點的人。Anthropic 的多個團隊幾個月來一直在研究“智能體體驗”——Claude 不僅僅是聊天夥伴，還能幫助你完成實際工作。@bcherny提醒我：我們能否利用內部開發成果，在幾天內發佈一個早期精簡版？於是我們組建了一個小團隊，設定了一個緊迫的截止日期（“周一怎麼樣？” ") ，然後就開始工作了。@claudeai寫道：Cowork。我們人類面對面地討論基礎架構和產品決策，但我們所有開發人員都管理著 3 到 8 個 Claude 實例，用於實現功能、修復錯誤或研究潛在的解決方案。對於原生程式碼，我們使用本地機器上的本地 Git 工作樹。對於較小的改動或僅涉及 Web 程式碼的改動，我們只需讓 Claude 去實現即可。當有人在 Slack 中報告 bug 時，我們通常直接 @ 提及 Claude 並讓他修復。所有程式碼在合併前都會由一位人工（以及另一位 Claude）進行稽核，但我們現在大部分時間都花在協調眾多 Claude 的工作和做出決策上，而不是精心編寫每一行程式碼。我們提前發佈了 Cowork。它還有一些不完善的地方。但如今，軟體工程中最難的部分莫過於確定要開發什麼——我們認為，儘早獲得反饋，瞭解使用者的實際需求，才是打造真正優秀產品的關鍵。如下是cowork的系統提示詞(大道至簡不簡單)

政經哲思維筆記君說：這段時間，你是不是也被各種AI新聞刷屏了？它已經從能和你聊得有來有回的智能助手，到一鍵生成電影級畫面的視訊工具，再到寫程式碼、做設計樣樣精通的“全能選手”。更要命的是，這種力量不只用來寫文章、做圖、寫程式碼。它正在以我們看不懂的速度，攪動著國際局勢、地區安全、軍事對抗這些相當危險的領域。世界好像突然被拉上了一個陌生而高速的賽道，規則還沒定，但比賽已經開始了。就在這個節骨眼上，一本叫做《科技共和國》的書，讀起來格外扎心。它的作者之一，亞歷山大·卡普是“矽谷教父”彼得·蒂爾的密友，也是矽谷核心圈走出來的“叛徒”。他在書裡對所有矽谷科技精英階層發出警告：你們已經迷路了！這本書的核心觀點是：一個國家、一個文明的強大，從來不是只靠技術先進（硬實力）就行，它還必須想清楚“為什麼而強大”（軟信仰）。美國之所以曾經偉大，是因為它能把造原子彈、送人登月這樣的技術壯舉，和一個關於國家使命、人類進步的宏大夢想擰成一股繩。但現在，我們面對AI這個遠超我們人類智能的新物種時，尷尬地發現：我們的“硬實力”（技術）跑得飛快，但“軟信仰”（我們到底要用它來建設一個什麼樣的世界）卻嚴重掉隊，甚至一片空白。《科技共和國》就像一本在岔路口被重新發現的地圖。它提醒我們，在焦慮“飯碗”會不會被AI搶走之前，或許更該問一個根本問題：我們人類，究竟想借由這股力量，把自己帶到那裡？接下來我們就一起翻開這張地圖，看看歷史如何指引我們駕馭未來。一、硬實力和軟信仰這對引擎，是如何驅動黃金時代的？美國的科技黃金時代，就是造出原子彈、把人類送上月球的歲月，絕不是一群天才在實驗室裡靈光一閃的結果。那是一場“能幹的雙手”和“敢想的大腦”之間，一場持續了幾十年的、目標明確的“雙向奔赴”。1.硬實力：不只是“造出來”，更是“為了一個偉大的目標前進”讓我們先看看“硬實力”這雙手。很多人以為，當年的成功只是因為聚集了一堆頂尖的科學家。這只說對了一半。更關鍵的是，他們被組織起來去幹一件具體、宏大、且大家公認至關重要的事。比如，“曼哈頓計畫”。它的目標既簡單又殘酷：趕在納粹之前造出原子彈，終結戰爭。於是，政府、軍方、大學、企業擰在一起。物理學家、化學家、工程師、甚至冶金工人，從四面八方匯聚到荒漠中的秘密基地。《科技共和國》的作者卡普認為，這種模式不像自由散漫的“集市”，而像建造一座宏偉的“大教堂”。每個工匠都知道自己在建造“大教堂”的那一部分，並且深信這座“大教堂”是值得奉獻的。他們的協作，不是靠一份詳盡的中央指令，而是被一個至高無上的共同目標所牽引。科學家們各自埋頭苦幹，卻又通過共享的目標和緊迫感，神奇地協調一致，爆發出驚人的集體力量。再看“阿波羅計畫”。甘迺迪總統那句“我們選擇在這十年間登上月球，並非因為它簡單，而恰恰因為它艱難”，就是給整個國家“硬實力”引擎注入的最強燃料。它不再僅僅是一個科技工程，而是一個凝聚全國信念的文化符號。為了實現這個看似不可能的目標，催生出了數千項技術突破，從積體電路到耐熱材料，很多副產品至今仍在影響我們的生活。那時的“硬”，硬在組織能力、攻堅決心和使命感。2.軟信仰：給冰冷的機器，注入滾燙的靈魂光有能幹的“雙手”還不夠。如果方向錯了，或者內心充滿矛盾，力量越大反而越危險。這就是“軟信仰”這個“大腦”出場的時候了。美國在那個時代的“軟信仰”，可以概括為一種獨特的“工程思維”和“實用主義哲學”的混合體。什麼是“工程思維”？它很親民：盯著問題，別盯著論文：目標不是發表一篇完美的理論，而是解決一個實際難題。牆倒了？那就研究怎麼造一堵更堅固的。火箭飛不穩？那就一遍遍測試、修改，直到它能飛。別光聽權威的，用事實說話：在工程現場，一個年輕技術員基於測試資料提出的反對意見，可能比資深教授的理論推演更有份量。這種“建設性不服從”是創新的源泉。而“實用主義哲學”，則是這種思維在思想層面的昇華。它的核心很簡單：甭管你概念多漂亮，理論多高深，最後都得看實際效果。能解決問題、創造美好生活的，才是好東西。這種哲學讓美國社會對新技術有一種天然的開放和樂觀，因為它不問“這符合規定嗎？”，而是問“這能讓我們的生活更好嗎？”更關鍵的是，這種“軟信仰”不僅僅是口號，它實實在在地塑造了“硬實力”發展的軌跡和邊界。科學家們知道，自己辛苦研製的終極武器，是為了“以戰止戰”，保衛他們珍視的自由價值。這種道德上的自洽，是他們能全力以赴的心理基礎。儘管有冷戰對抗，但美蘇之間依然能達成一些核軍控協議，背後就有對“相互確保毀滅”這一恐怖現實的共同認知，這是一種基於後果評估的、粗糙但實用的倫理界限。登陸月球、探索深海……這些需要耗費巨資且沒有直接經濟回報的壯舉，之所以能獲得公眾支援，是因為它們契合了那個時代“開拓邊疆、挑戰未知”的美國精神敘事。所以，黃金時代的秘密，就在於“硬實力”與“軟信仰”這對引擎，轉速匹配、方向一致。那時的人們，手裡握著改變世界的力量，眼裡看著星辰大海的遠方，心裡相信自己在從事一項光榮的事業。這種身、眼、心的統一，造就了一個至今讓人懷念的科技英雄時代。然而，當冷戰結束後，技術發展的浪潮轉到了新的方向，這對黃金搭檔之間，開始出現了越來越大的裂痕。所以，我們有了今天在AI時代感到的諸多迷茫和焦慮。二、AI時代，最可怕的是閉著眼狂奔站在AI爆發臨界點的今天，我們卻更像是一場華麗而失控的“閉眼狂奔”。科技硬實力這雙“能幹的手”在演算法的加持下變得前所未有的靈巧和強大，但軟信仰這個“敢想的大腦”卻好像留在了上一個時代，甚至主動閉上了眼睛。這種失衡，非常危險。1.硬實力的“歧路”現在我們擁有的計算能力，已經超越了“曼哈頓計畫”時期全人類算力總和的億萬倍。但回頭看看，這些算力大部分去了那裡？答案可能就在你的手機裡。世界上最複雜的人工神經網路，可能正在為你計算“下一個應該刷到什麼視訊，才能讓你多停留8秒鐘”；最先進的自然語言處理模型，可能在幫行銷號生成一千條“震驚體”標題；背後支撐這一切的伺服器叢集，可能消耗了一個小城鎮的電力。矽谷掌握了堪比登月的技術力量（AI、巨量資料、全球網路），但其中大部分精英的雄心，卻收縮到了“如何更好地賣貨、送外賣”這個狹窄的賽道上。我們正在把最聰明的大腦和最強大的技術，鎖在“讓人上癮”的消費主義循環裡，這意味著它們一定會從那些真正艱難但重要的領域撤出。這可不是危言聳聽，而是正在發生的事實：模擬氣候變化、發現新材料、攻克核聚變控制……這些關乎人類長遠命運的“大問題”，需要長期、耐心且未必有直接回報的AI投入，它們在與“下季度營收增長”的PK中，常常敗下陣來。如何用AI最佳化城市交通、提升電網效率、預測公共安全風險？這些項目牽涉複雜的公共部門協作和資料開放，其“商業魅力”遠不如開發一款新的社交軟體。這種“歧路”的本質，是科技硬實力的發展，與國家及人類社會的脫鉤。它不再是建造“大教堂”的合力，而是變成了無數個自娛自樂、爭奪流量的“精緻小攤”。2.軟信仰的“真空”更深的危機還不止硬科技跑錯了方向，更因為我們的哲學與價值觀不僅沒有糾正它，反而在給它加油鼓勁，就像拆掉了一輛車上的方向盤。在今天的矽谷及全球科技圈，一種被稱為“有效加速主義”的思想，擁有大批信徒。它的口號聽起來很極客、很帶感：“加速！不顧一切地加速技術發展！”他們認為，技術尤其是AI的進步是一種如同自然規律般的必然趨勢，任何試圖規範、約束它的行為都是徒勞甚至反動的。最好的做法就是全力踩下油門，加速衝過當前的社會結構，抵達技術“奇點”後的新世界。為什麼說這很危險？它把技術本身當作了目的和新的“上帝”，但拒絕回答下面這些根本問題：我們加速，是為了奔向那裡？這個過程中，誰會被甩下車？抵達的“新世界”，是我們想要的嗎？這就好比說，“只要引擎夠猛，車開向懸崖也沒關係，說不定我們能飛起來呢！”這非常危險。在“有效加速主義”的影響下，科技行業形成了一種“技術中立”的傲慢和“為多元而多元”的虛無主義。工程師們常說“我的程式碼只是一把錘子，別人用它砸窗戶還是造房子，不關我事”。但設計演算法時嵌入的價值觀偏見（比如那些內容更優先），早就決定了“錘子”會揮向何方。而且為了避免爭議，一些科技公司往往在表面議題上追求“政治正確”，但在核心的“公司權力是否過大”、“演算法是否在操縱社會”這些實質性問題上卻避而不談。於是，我們進入了一個荒誕的境地：一邊，我們在以百米衝刺的速度，製造著智力上可能很快超越全人類的AI；另一邊，我們卻在用“加速主義”這塊布矇住眼睛，拒絕為它設計引導繩和監管紅線。這種手腦分離的失衡，讓AI的崛起不僅是一次技術變革，更可能變成一場社會風險極高的“裸奔”。三、AI時代，人類還有價值嗎？前面我們說，現在的狀況是“手腦分離”：硬實力瞎跑，軟信仰睡覺。但當AI這股力量真正站起來時，它帶來的衝擊，遠不止是“跑偏了”那麼簡單。它直接轉過身，對著我們人類“創造性”和“掌控力”這兩塊基石發起了直接挑戰。早晚有一天，AI會問我們：“你憑什麼當主人？”1.創造性危機長久以來，人類面對機器的優越感，建立在這樣一個信念上：機器負責重複，人類負責創造。但AI正在把這個信念砸得粉碎。一個苦練了十年繪畫的畫師，一個熬夜改了七八稿文案的策劃，一個花了半年譜出一段旋律的音樂人，他們都曾經相信，自己傾注心血、帶有個性和靈感的作品，是機器無法複製的“靈魂”。但現在，一個普通人，輸入幾行描述，點點滑鼠，就能在幾秒鐘內生成數十張畫作、幾十個文案、好幾段風格各異的音樂。雖然頂尖人類大師的作品目前仍有溫度和不可替代性，但對於行業中下游的廣大從業者來說，他們曾經安身立命的“手藝”，正在快速貶值。這個過程，可以分三步來看：① 從“輔助工具”到“創作夥伴”早期的PS幫我們修圖，Word幫我們寫文件，它們是聽話的工具。但今天的AI，能幫你做選題、給你做市場報告、甚至給你輸出思維模型。它從一個“執行者”，變成了一個能提供想法的“合作夥伴”。② 再到“潛在競爭者”當AI產出的設計稿、法律檔案草稿、行銷方案達到了“能用”甚至“好用”水平時，它就不再僅僅是夥伴。老闆和客戶會想：我是否還需要為一個良好的人類作品，支付遠高於良好AI作品的成本？這直接動搖了大量知識型、創意型職業的經濟基礎。③ 最終是“存在性挑戰”這引出了一個更哲學也更致命的問題：如果創作不再困難，那創造本身的價值是什麼？當人人都能“創作”時，“創作者”這個身份還意味著什麼？人類曾用“創造性”來定義自己區別於動物的高貴，現在，我們可能需要尋找一個新的、不會被機器輕易複製的“人性核心”。這種自我認知的動搖，是比失業更深的焦慮。2.秩序顛覆者上面說的創造性危機是在衝擊個人的價值和行業。但更讓人憂慮的是AI對全球秩序的挑戰，這是在動搖國家之間博弈的棋盤，而且把棋盤從明面挪到了暗處，規則全改了。過去，大國競爭的硬指標很直觀：你有多少航母，多少核彈頭，GDP多少。這些是“明牌的實力”。但AI帶來的，是一手“暗牌的破壞力”，它讓攻擊變得極其廉價、隱蔽且不可預知。① 全民皆可“搞破壞”的降維打擊以前，發動一場癱瘓城市電網的網路攻擊，可能需要一個國家級的專業駭客團隊。現在，一個技術團夥甚至個人，利用公開的AI工具輔助，就可能找到並利用系統的漏洞。AI極大地降低了進行複雜網路攻擊的技術門檻。它就像把導彈按鈕，分發給了無數看不見的手。② 讓社會“自我懷疑”的資訊瘟疫Deepfake（深度偽造）技術，在AI的幫助下已經真假難辨。它可以憑空製造一場政治人物的演講，一段能夠引發市場恐慌的CEO言論，或是一段發生在別國的“暴行”視訊。當我們沒辦法相信任何看到的東西，社會共同的“事實基礎”就會崩塌。這種攻擊不直接摧毀建築，卻能在更短時間內，摧毀一個社會賴以運行的信任紐帶，對手甚至不用派一兵一卒。③ 無法預測的“自主幽靈”想像一下，一個搭載AI的無人機群，被傳達“摧毀所有雷達站”的命令後，自行規劃路線、識別目標、發動攻擊，並在過程中自主應對突發情況。而且一旦部署，人類操作員可能無法即時干預。如果多個國家的自主系統發生意外對抗，它們可能會以人類無法理解的速度和邏輯，將世界拖入衝突。這不再是武器，而是被賦予了殺戮權力的自主幽靈。總結來說，這些威脅之所以“顛覆”，是因為它們讓傳統的防禦和威懾體系（如軍隊、邊界、核威懾）部分失效。一個普通人在自己的家裡，可能就對國家安全構成潛在威脅；一段假視訊的破壞力，可能超過一次真實的武裝衝突。AI的崛起，讓人類個體的“創造性”失效了，又讓國家間“硬實力”對抗的擂台，變成了一個規則模糊、暗器橫行的黑暗森林。我們面臨的，不再是如何使用一個好工具的問題，而是如何與一個能力上可能超越我們，而且行動邏輯不完全受控的“新物種”共處的問題。於是，我們被逼到了牆角，必須開始思考重建秩序的道路。四、軟硬結合，重建“科技共和國”面對AI，恐慌和抱怨沒有用，簡單地喊“停下”更不現實。這就像我們不可能因為汽車可能出車禍，就回到馬車時代一樣。問題的關鍵，不是丟掉引擎，而是我們必須以最快的速度，為它裝上我們丟掉的倫理與規則，還有目標與使命。重建“科技共和國”，就是要讓狂奔的硬實力，重新聽命於一個更新、更智慧的“大腦”。1.硬實力的轉向我們不能指望追逐利潤的市場，自發地把資源投向那些最重要但不賺錢的領域。這時，就需要找回一些“黃金時代”的組織智慧：由國家和社會凝聚共識，發起“使命導向”的超級項目。比如，集中頂尖AI算力與生物學家，目標是在10年內，建立能模擬所有已知病毒變異、並即時設計對應疫苗和藥物的預測系統。又比如，利用AI超強模擬能力，整合全球大氣、海洋、地質資料，目標不僅是預測氣候，更是精密模擬各類干預方案的全球連鎖效應，為全球氣候治理提供前所未有的決策依據。這些計畫的核心，是重新定義“科技硬實力”的賽場。攻克它們帶來的意義，遠勝於在“讓人上癮”的消費應用裡內卷。政府的作用，是成為最初的“出題人”和“天使投資人”，引導社會與市場的巨量資源轉向。2.軟信仰的重塑光有項目不夠，我們必須同時回答：這些強大的力量，應該在什麼樣的規則下運行？我們需要一場給AI時代訂立一份粗糙但必須有的初始社會契約。這份契約至少要回答三個問題：① AI是什麼？我們必須超越“工具論”和“物種論”的爭吵，達成一個務實的共識：AI是“具有自主性的新型行動者”。這意味著，我們必須像規範駕駛員、醫生或公司法人一樣，給它的行為建立可追溯、可問責的責任框架。比如，一個AI醫療診斷系統出錯，責任是開發者、營運商、稽核醫生，還是演算法本身？法律必須清晰。② 什麼是絕對禁止的？有些底線需要全球性的“技術禁忌”，就像禁止生化武器一樣。例如，“自動化致命武器系統”是否應被全面禁止？能否把深度偽造技術用於政治、司法領域？這些紅線需要公開辯論，並儘可能形成國際條約。它可能不完美，但劃了紅線，才有博弈的規則。③ AI發展的終點是“超人”，還是“超人化的人類”？這是最根本的哲學問題。科技加速主義的終點是模糊的“奇點”，但我們需要知道：AI發展的終極目的，應該是增強而不是取代人類。它應該讓人類醫生在AI輔助下成為“超級診斷專家”，而不是用AI淘汰醫生；讓每個孩子擁有AI導師因材施教，而不是用標準化教學AI製造教育流水線。這個目標聽起來不酷，但它確保技術發展的盡頭，依然是人。這份“契約”的制定過程本身，就是重建“軟信仰”的過程。它需要工程師、哲學家、律師、政策制定者和普通公民的共同參與，是一場全球社會的技術理性大啟蒙。3.新人類的培養最終的改變，要落在“人”身上。未來的勞動者，尤其是決策者，必須具備一種全新的素養。第一，要成為“提問者”和“批判者”，而不是“答題者”AI最擅長回答清晰定義的問題。因此，人類的優勢將在於發現和定義真問題。未來的教育，應大幅減少死記硬背和標準答案，轉而訓練學生如何從複雜現象中抽象出關鍵問題，並判斷那些問題值得交給AI去解決。同時，必須培養對AI輸出的健康質疑能力：這個結果背後的資料有沒有偏見？邏輯有沒有漏洞？第二，要成為“指揮官”和“翻譯官”。未來最稀缺的人才，是那些能站在人類需求與AI能力交界處的人。他們既懂醫療、法律、教育等領域的真實痛點，又懂AI的能力與侷限，能精準地將人類模糊的需求“翻譯”成AI可以執行的任務。他們不親手寫程式碼，但他們是AI團隊的指揮官。第三，要堅守“價值判斷”的終極權力AI能告訴你那條路最快、最省錢，但它無法告訴你“我們應該去那”。當AI給你10個最優的商業方案時，你最終選擇那一個，應該依據“它是否促進社會公平”、“是否環境友好”、“是否符合公司長期價值觀”等人類的價值準則。讓人類保持最終的價值判斷權，是我們防止被技術反噬的最後一道防火牆。重建之路總結起來，是一個“三位一體”的系統工程：用國家級“大項目”重塑硬實力的方向；用全球性“大辯論”和“新契約”重塑軟信仰的共識；再用面向未來的“新教育”重塑人類的自身能力。這條路並不容易走，充滿了利益博弈和觀念衝突，但這是唯一的路。這是為了開創一個全人類都能參與定義、並在AI賦能下共同繁榮的“新科技文明”。我們現在要做的，就是為這個充滿不確定的未來，儘可能多地埋下確定性的、向善的種子。結語：一萬年太久，只爭朝夕！站在AI時代的岔路口，我們面臨的是人類歷史上“一萬年未有之大變局”。我們必須想清楚：是讓技術成為放大分歧、製造失控的利刃，還是把它鍛造成拓展文明邊界的基石？在這場挑戰裡，主角不是只有美國，中國的作用也至關重要，且無可替代。中國不僅擁有全球最龐大的應用場景、最完整的產業鏈和強大的技術攻關能力，更擁有“以人民為中心”、“建構人類命運共同體”等深厚的治理哲學與文化理念。這為中國在AI時代探索一條發展與治理並重、效率與公平兼顧、技術向善與安全可控相結合的新路，提供了獨特可能。中國的責任與實踐，將不僅是發展自己的AI，更是與世界各國一起，為這個尚未定型的新世界，共同注入包容、負責、以人為本的價值觀。這或許正是在未來重建一個真正屬於全人類的、可持續的“科技共和國”最需要的關鍵拼圖。未來決定現在。看清未來將發生什麼，才能真正明白當下應該做什麼。我們認為，未來由四個關鍵領域塑造：哲學、AI科技、經濟與政治。為什麼是這四個？哲學是元起點，是意義與方向的錨點，為一切行動提供終極燃料；科技（尤其是AI）是文明進步的底座，是驅動世界向前的“發動機”；經濟是轉化器，它把科技力量轉化為真實的財富與市場機會；政治是適配性結構，它給哲學、科技與經濟提供運行框架與秩序。哲學為根，科技為器，經濟為用，政治為治。這四者環環相扣，層層支撐，相互交織，在動態的演進中共同推動現實走向未來。正是在這樣的時代背景下，筆記俠創立了中國首個面向企業家的PPE（政治、經濟、哲學）書院。我們致力於幫助大家回到決策的源頭，重構底層認知邏輯，掌握未來五年的核心判斷與決策能力。如今，眾多深耕於AI、全球化等前沿領域的優秀創業者，都已加入筆記俠PPE書院。未來已來，讓我們一起成為清醒而篤定的決策者。 (筆記俠)