當地時間2月24日，人工智慧（AI）晶片大廠AMD宣佈和Meta達成了一項多年的合作協議，Meta將部署高達6吉瓦的AMD Instinct GPU為其的AI基礎設施提供動力。有分析稱，該協議價值約1000億美元。最新的合作協議拓展了雙方現有的戰略合作夥伴關係，並在晶片、系統和軟體方面協調發展路線圖，旨在為 Meta 的工作負載量身打造 AI 平台。Meta將部署MI450 GPU和Helios機架方案，今年下半年開始交付Meta部署的首批AI系統是基於AMD Instinct MI450 架構定製的GPU和代號為“Venice”的第六代AMD EPYC CPU，運行 ROCm 軟體，並基於 AMD Helios 機架級架構建構，該機架級架構由AMD 和Meta通過開放計算項目 (Open Compute Project)聯合開發，旨在實現可擴展的機架級 AI 基礎設施。預計將於2026年下半年開始發貨。（相關文章：AMD發佈Helios機架：18個2nm CPU+72個MI455，FP4算力2.9EFLOPS！）AMD董事長兼首席執行長蘇姿丰博士表示：“我們很榮幸能與Meta公司拓展戰略合作夥伴關係，助力他們以前所未有的規模突破人工智慧的界限。此次合作將持續多年，涵蓋Instinct GPU、EPYC CPU和機架式人工智慧系統，使我們的產品路線圖保持一致，從而為Meta的工作負載提供高性能、高能效的最佳化基礎設施，加速業界規模最大的人工智慧部署之一，並將AMD置於全球人工智慧建設的核心地位。”Meta創始人兼首席執行長馬克·祖克柏表示：“我們很高興與AMD建立長期合作夥伴關係，共同部署高效的推理計算能力，並提供個人超級智能。這對Meta而言是實現計算多元化的重要一步。我期待AMD在未來多年裡繼續成為我們重要的合作夥伴。”Meta將成為Venice CPU主要客戶除了在GPU領域的合作之外，AMD和Meta正在拓展雙方在AMD EPYC處理器領域的合作關係。Meta與AMD已攜手走過數代產品，在其全球基礎設施中部署了數百萬顆AMD EPYC CPU以及大量的AMD Instinct MI300和MI350系列GPU。AMD表示，隨著AI基礎設施規模和複雜性的不斷增長，CPU已成為AI計算堆疊的戰略支柱，與GPU共同實現效率、可擴展性和編排能力。基於雙方產品路線圖的深度契合，Meta將成為第六代AMD EPYC CPU（代號“Venice”）和下一代EPYC處理器“Verano”的主要客戶。“ Verano”處理器針對特定工作負載進行了最佳化，旨在提供卓越的每瓦性能。蘇姿丰表示，Meta計畫採購的這款定製CPU將經過精心調校，在提供強大性能的同時，儘可能降低能耗。該協議將涵蓋AMD的兩代CPU。“毫無疑問，馬克·祖克柏對他想要實現的目標非常有雄心壯志，我們希望利用我們技術的方方面面來真正幫助 Meta 實現這一目標，”蘇姿丰說道。Meta的多元化戰略：自研晶片繼續推進不過，Meta並不希望依賴於少數晶片供應商，而是希望多元化。祖克柏在聲明中也強調：“對於Meta而言，這是實現計算多元化的重要一步。”就在幾天之前的2月17日，Meta也與輝達（NVIDIA）宣佈建立多年、跨世代的戰略合作夥伴關係。Meta將實現輝達 CPU 和數百萬個Blackwell 和 Rubin GPU 的大規模部署，以及將輝達 Spectrum-X 乙太網路交換機整合到 Meta 的 Facebook 開放式交換系統平台中。同時，Meta也在持續推進自研晶片。Meta 的基礎設施負責人 Santosh Janardhan 在與記者的電話會議上也表示，Meta 計畫繼續從其他供應商購買晶片，同時開發自己的內部處理器。對此，蘇姿丰也表示，“Meta有很多選擇。我希望確保在他們考慮下一步需求時，我們始終擁有發言權。”Meta已承諾在未來幾年內至少投資6000億美元用於美國的資料中心和人工智慧基礎設施建設，其中包括預計2026年1350億美元的資本支出。Meta最近公佈了在印第安納州建設一座價值100億美元的燃氣資料中心園區的計畫，該園區設計計算能力為1吉瓦。Meta可認購10%的AMD股份作為協議的一部分，為了進一步協調雙方的戰略利益，AMD也將向Meta授予了一份為期5年的基於業績的認股權證，每股行權價為0.01美元，最多可認購1.6億股AMD普通股，約佔公司股份的10%。該認股權證將根據與Instinct GPU出貨量相關的特定里程碑逐步授予。首批認股權證將在Instinct GPU出貨量達到1吉瓦時授予，後續認股權證將隨著Meta的採購量增長至6吉瓦而逐步授予。此外，認股權證的授予還與AMD股價達到特定閾值掛鉤，而Meta能否行使認股權證則取決於其是否達成關鍵的技術和商業里程碑。據《華爾街日報》報導，全部股票獎勵取決於AMD的股價，股價需要達到600美元，Meta才能獲得最後一筆股票獎勵。AMD股票周一收於196.60美元。AMD執行副總裁、首席財務官兼財務主管 Jean Hu 表示：“我們預計此次合作將推動公司未來多年營收大幅增長，並提升我們的非GAAP每股收益，這標誌著我們在實現雄心勃勃的長期財務模式方面又邁出了重要一步。這種基於業績的合作模式也使AMD和Meta在執行力和長期價值創造方面緊密結合。”需要指出的是，AMD此次與Meta達成的合作協議與去年和OpenAI達成的協議基本一致。2025年10月6日，AMD與OpenAI共同宣佈，雙方達成一項6吉瓦的協議，為OpenAI的下一代AI基礎架構提供動力，該基礎架構將基於多代AMD Instinct GPU。首批1吉瓦的AMD Instinct MI450 GPU部署預計將於2026年下半年開始。同時，AMD將向OpenAI發行了至多達1.6億股AMD普通股的認股權證，如果OpenAI行使全部認股權證，將可以獲得AMD約10%的股權。受該利多消息刺激，AMD在2月24日美股盤前交易中一度大漲超15%，隨後的盤中交易也一度大漲超10%，最終收盤上漲8.77%，報收於213.84美元/股，市值3486.47億美元。 (芯智訊)

附加協議：。對賭繫結！Meta可按1美分買10%股份AMD CEO Lisa Su: We want to place bets on who will be AI winners going forward一、突襲暴擊！蘇姿丰截胡輝達！千億大單趕在財報前官宣！誰懂啊家人們！科技圈年度最大瓜猝不及防砸臉——2月24日，AMD掌門蘇姿丰直接放大招，官宣和Meta簽下千億級“賣身契”，未來幾年Meta要狂買最多6吉瓦的AMD AI晶片，總價值直接干超1000億美元（另有消息稱五年期600億美元，約4130億人民幣），說是蘇姿丰獨家拿下的王炸大單，一點不誇張！最絕的是官宣時間——偏偏趕在輝達發財報的前一天！這波操作堪比“在對手慶功宴前掀桌子”，明擺著就是給黃仁勳添堵，主打一個“我得意地笑”。要知道，過去幾年AI晶片圈就是輝達的一言堂，GPU市場佔比超90%，黃仁勳穩坐頭把交椅，誰能想到，蘇姿丰直接帶著AMD從他手裡搶下了Meta這塊肥肉，還是千億級的大單子，說一句逆襲爽文都不為過。更有意思的是，這已經不是蘇姿丰第一次出其不意了。幾個月前，她就帶著AMD和OpenAI簽了一模一樣的協議，同樣是6吉瓦採購量，同樣的合作模式，如今再拿下Meta，相當於AMD手裡攥著兩大巨頭的長期訂單，合計超12吉瓦，蘇姿丰這是要組團掀翻輝達的壟斷啊！二、對賭繫結！1美分買10%股份！這單交易最勁爆的瓜，根本不是千億金額，而是藏在協議裡的“暗箱操作”——蘇姿丰直接給了小扎一個“天上掉餡餅”的福利：允許Meta以每股1美分的白菜價，買入最多1.6億股AMD股票，差不多佔AMD總股本的10%！當然，天下沒有免費的午餐，這便宜不是白佔的。這些股票要分批解鎖，前提是Meta完成約定的採購量，而且AMD的股價得漲到600美元才行。要知道，公告當天AMD的收盤價才196美元，這意味著小扎要賭AMD股價翻三倍，而蘇姿丰則賭Meta會一直乖乖買AMD的晶片，說白了，就是兩大巨頭的“賭徒式繫結”，雙方都把籌碼擺上桌，賭對方能成。蘇姿丰在接受CNBC採訪時，毫不掩飾自己的野心，直言這是AMD歷史上最具變革性的交易，還放話“我們想預測AI領域的贏家是誰”。這話翻譯過來就是：我賭AMD能贏，也賭Meta能一直幫我贏，黃仁勳的時代，該變一變了！要知道，蘇姿丰可是從破產邊緣把AMD拉回來的狠角色，年薪4個億，25歲就拿到MIT博士學位，連黃仁勳都是她表舅，如今親外甥女要搶表舅的飯碗，這瓜越吃越有味道。三、META：左手輝達、右手AMD說到這裡，就不得不提小扎的“端水大師”操作了。一邊是剛和蘇姿丰簽千億大單，另一邊，一周前他才剛宣佈要買幾百萬塊輝達的最新款GPU，包括Blackwell和Rubin系列，花費也高達幾百億美元，相當於左手抱輝達，右手摟AMD，兩邊都不得罪，主打一個“雨露均霑”。小扎這麼做，說白了就是“怕被卡脖子”。畢竟過去幾年，AI晶片市場被輝達壟斷，Meta作為大客戶，要是一直只依賴輝達，萬一那天輝達斷供、漲價，Meta的AI佈局就徹底涼了。而且小扎的胃口大得嚇人，2026年光資本支出就要花1350億美元，比去年多70%以上，未來十年還要部署幾十吉瓦的算力，長期甚至要到幾百吉瓦，這麼大的需求，只靠輝達一家，根本喂不飽。更絕的是，小扎不光靠外購，還在偷偷自研晶片MTIA，主打一個“多管齊下”——用自研晶片保底，用輝達的晶片沖性能，用AMD的晶片控成本，既不被任何一家供應商綁架，又能實現利益最大化。不得不說，小扎這算盤打得，隔著螢幕都能聽到響聲，而蘇姿丰能讓小扎願意放下輝達，專門和AMD簽對賭協議，足以看出她的實力和底氣。四、格局鬆動！蘇姿丰破局，輝達慌了？這單交易一官宣，市場直接炸了鍋，AMD股價早盤直接暴漲8.77%，而輝達下跌約1%，博通下跌約2%，高下立判。這背後，是AI晶片市場的格局開始鬆動了——過去是輝達一家獨大，黃仁勳說一不二，如今蘇姿丰帶著AMD殺出來，拿下Meta和OpenAI兩大巨頭的訂單，相當於給行業撕開了一個口子，終於有第二個選項能和輝達抗衡了。當然，瓜吃歸吃，分析師們的疑慮也藏不住了。有人說，AMD之所以願意給Meta這麼大的優惠，允許1美分買股份，本質上還是自己底氣不足，只能靠頭部客戶的大單拉動需求；還有人擔心，這種“交叉持股+長期採購”的模式，會形成風險傳導，一旦其中一方翻車，另一方也會被拖累。更關鍵的是，蘇姿丰押注的推理算力市場，雖然被認為是未來的風口，規模可能遠超模型訓練裝置，但目前商業化回報還沒完全兌現，AMD投入這麼多，能不能轉化為持續的現金流，還是個未知數。而且AMD的MI450晶片，雖然配置拉滿（2奈米工藝、432GB HBM4記憶體），還是和Meta聯合設計的定製版，但能不能打過輝達的下一代產品，還得看實際表現。不過不管怎麼說，這波蘇姿丰是徹底贏麻了。從破產邊緣逆襲，到拿下千億大單，再到敢和輝達正面硬剛，這位華裔女掌門用實力書寫了爽文。至於黃仁勳會不會反擊，小扎的端水大師之路能不能走下去，AMD的股價能不能漲到600美元，這後續的瓜，咱們還得慢慢蹲！ (深科技)

資本市場是一個敘事的製造機。去年11月以來，美股對AI的質疑，從對CAPEX的緊張、對SaaS的，終於進化到了——對AI末日論的最終幻想。相信經過再度血洗的一夜後，很多人都看到了Citrini的那篇關於“2028年AI末日”的科幻文章。其中內容並不高明，但作為一種情緒催化，給緊繃的市場帶來了更多壓力。不過，儘管很多人並不完全認同它的結論，卻依然欣賞它的“問題意識”，認為它至少提出了一些值得嚴肅面對的問題。但我的觀點或許更激進一些：這些思考角度，甚至問題本身，可能都不成立。和AI一樣，人類基於未知和焦慮會產生很多“幻覺”，進而單薄地理解了過去，線性地預測了未來。我們從這篇文章開始。它實際上假設了一個過於靜態的宏觀世界：AI顯著提升了生產率，衝擊了舊有商業模式，但分配結構沒有重構，需求總量可能崩潰。在這個設定裡，世界只剩下一組決定性的“快與慢”：AI的性能是加速的，替代是加速的，而人類智力將迅速不再稀缺，因為AI將很快進展到可靠、直接完成目標。於是AI將顛覆既有的商業模式，而新的商業模式來不及創設，傑文斯悖論（替代發明反而會增加對該資源的需求）失效了。人類的企業組織按最高效運轉的原則，應對方式是直接而血腥的資本主義：裁員。高薪崗位被大量消滅。這一處理程序快到分配問題來不及得到解決：財富集中到大公司和極其有限的技術精英團體手中（財政甚至分不到一杯羹），這意味著總需求的劇烈收縮。注意力護城河不再：作為消費者的人類是高度理性的，他們只關注“質優價廉”，他們消費的痛點只是消費注意下的資訊不對稱，而AI替代了消費者進行高度理性的決策，品牌、入口等等一切依賴消費者心智模型的護城河不再了。（其實這個邏輯在之前豆包手機出來的時候已經被中國市場討論過，關於平台巨頭入口的護城河問題）。在這種推演下，結論當然會顯得順理成章：留給人類的時間不多了。但事實上，針對這些推演，我們可以找到以下的證據表明，其基礎可能都是不成立的：首先，那怕在快速的技術滲透下，傑文斯悖論也並未失效。舉個直觀的例子，在上一輪電子化浪潮中，零售業和金融業是受益於電子化最快、最深的行業：大量耗費人力的紙質流程都被系統、電子化代替、交易結算風控都效率都得到了極大的提升，理論上，這替代了巨大的後台基礎崗位。但從全行業來看，1980年代以來，零售和金融的從業人數並沒有見到明顯的下降。這和技術滲透的速度無關：關鍵是在效率提升的同時，行業選擇了做大規模，這一效應明顯強於對勞動力的擠出。第二，AI的替代在企業內部，更多體現為工作內容和流程的最佳化，而不是崗位的削減。很不幸，那怕在資本主義下，大多數人類企業也未必處處按照“利潤最大化”行動。相反，普遍的“委託-代理”問題帶來的現實是，企業內部往往分佈著各種謀求內部資源的權力結構，這些結構會成為企業削減崗位的重大阻礙。而歷史研究也表明，在經營壓力面前，“裁員”往往並非企業的第一選擇，更優先的是工作內容的調整，這體現為不同行業、國家中勞動力市場的彈性。第三，安全、法律和責任體系會顯著拖慢“全面替代”的速度。很多AI敘事默認：只要技術可行，商業很快就會快速採用。但那怕在純粹的業務層面，利潤最大化都不是唯一的答案，安全和法律問題是人類商業活動的關鍵部分（而不是輔助部分）。這使得AI在業務的嵌入或是直接不可行，或是面臨相當的論證成本，至少將有人的全程監督。這意味著，在接下來一段時間，我們將看到AI和既有的法律、商業規範、企業組織發生摩擦和衝突，但最終的結局大機率是適應和嵌入，而不是直接顛覆和替代。這類路徑我們並不陌生：號稱去中心化解決方案的區塊鏈，其對中心化金融的“顛覆”至今都沒有實現。相反，追求“合法化”的招安反倒成了幣圈的重大利多。第四，消費端更不能簡單根據“理性代理”推理，消費者的主體性來自形成決策的過程，在此，AI推薦可能未必勝得過演算法推薦。當前時代的商品的品牌和功能已經相當繁複，使用者在購買東西時，很少第一刻就明確地知道“我要買什麼”，在多數時候，人們只能在第一時間回答“我不想買什麼”。人在這一階段，需要廣泛的資訊以啟動靈感，需要比較和猶豫完成心理確認，甚至需要一輪輪的反覆篩選來完成“自我說服”。所以我們才會經常經歷那種典型的時刻：“比了一圈還是第一個好”。這不是因為人類算力不夠，而是因為消費本身並不是求最優解，更關鍵的是偏好、身份認同、情緒滿足等等。從這個角度看，AI可以強化推薦、縮短搜尋路徑、提升轉化率，但它很難徹底替代人類在消費中的主動收集資訊、主觀自我說服的過程，滿足後者的仍然是演算法推薦。甚至於，AI推薦可能被平台演算法廣告、投流機制明顯影響。那麼，平台與品牌的護城河並不會消失，只會換一種技術形式繼續存在。第五，財政不是旁觀者，財政收入能夠從AI浪潮中大幅獲益，而人類的分配製度也能靈活調整，至少保證總需求不崩塌。一個宏觀常識是，財政收入並不只來自勞動所得稅。隨著生產率提升和產業利潤集中，資本利得、企業利潤、商業流轉所形成的稅基完全可能擴張。只要名義經濟活動仍在，財政就很難“分不到一杯羹”，這提供了二次分配最重要的資源。而一旦分配矛盾上升為政治問題，現代國家幾乎不可能毫無反應。回顧歷史，不平等的擴大確實常常壓制增長質量，製造社會撕裂，但它幾乎從未以“總需求崩塌”的方式結束。更常見的路徑是：在壓力上升過程中，政治系統逐步（甚至被迫）啟動兜底機制——轉移支付、再分配、產業補貼、監管干預、勞工保護、稅制調整。儘管這未必意味著不平等程度會徹底扭轉，但至少意味著宏觀兜底：總需求不崩塌是全社會的共同利益。尤其是在強大的現代國家面前，我們或許見到的，更多是“潰而不崩”的停滯狀態。所以，與其沉浸在“2028末日倒計時”式的想像裡，我更想保留幾條樸素但重要的經驗判斷：零碎的微觀證據不能替代宏觀結論：我們見到很多微觀的故事在發生，比如某些企業被AI明顯賦能，某些企業在激進地裁員，但宏觀不是微觀的簡單疊加，關鍵是AI衝擊能否穿透制度與組織層層緩衝，最終演化為系統性塌縮”。到目前為止，這個證據仍然很弱：AI已經比2023年進步了相當多，但對勞動力市場的整體壓力仍然有限。那麼向未來看，我們是會見證一個奇點、從此往後衝擊突然放大，還是見證波瀾不驚的延續？我傾向於是後者。技術的末日論普遍來自於對人文缺乏信仰：技術精英很喜歡“末日論”，但實際上技術精英只是人類社會的一員，他們也需要和商業、金融、政治以及廣泛的消費者進行複雜的互動，這會控制技術的路徑、也抑制技術的副作用。相信人類文明的複雜性提供了充足的反饋機制和韌性：人類迄今的政治、法律、組織制度顯然不是吹彈可破的紙上文章，而是在複雜博弈下形成的歷史結果，其中固然有許多弊病，但仍然蘊含著相當的彈性：既劃定了邊界，又扮演了阻尼，也會基於既有的問題做出靈活的修正。我相信這些制度保證了人類文明的最終安全（儘管避免不了中間的衝突）。人的一切發明都服務於人，每一輪技術革命都帶來了人類的巨大發展，而不是消滅人類。如果要預期技術最終失控、人類社會最終被自己的發明所消滅，我覺得這個問題就無需辯論，這是最根本的大是大非都搞錯了。誠然，比起技術，制度、法律、組織、政治、文化都是慢變數，但正是後者決定了現實世界的將如何吸收技術衝擊，這也導致末日敘事經常在技術層面看似正確、在史實上卻反覆落空。所以，若你要問AI還會留給人類多少時間？我個人的答案是：比你想像得長。至少，足夠讓企業、制度和社會在衝突中適應，足夠讓分配機制在壓力下被迫調整，也足夠讓個體重新適應新技術的環境。我知道，每天睜開眼睛，就看到很多技術精英在鼓吹著超級個體、一人公司等等名詞，希望能夠借此甩下大部分人。但歷史的現實總是：技術進步不是零和博弈，它會將小部分人推向神壇，但最終也讓大部分人從中獲益。市場敘事只是敘事而已。當它退潮時，你自然會發現它的荒謬之處。要保持觀察和思考，但不必過度焦慮。 (虎嗅APP)

引言當行業還在期待GPT-5.3時，Google用一場".1"版本號革命重新定義了AI迭代節奏。2026年2月24日凌晨，Google突然發佈Gemini 3.1 Pro大模型，這是其首次採用".1"小版本號，但升級幅度卻遠超預期。在ARC-AGI-2基準測試中，Gemini 3.1 Pro得分77.1%，是Gemini 3 Pro（31.1%）的2倍還多。這一突破不僅刷新了Google自身的技術紀錄，更標誌著大模型行業正式進入"高頻小步快跑"的新時代。更關鍵的是定價策略：每百萬token輸入僅2美元，輸出10美元，這一價格直接對標Anthropic Sonnet 4.6，在保持性能領先的同時實現了成本的大幅最佳化。Google用行動證明，AI競爭不再是"參數軍備競賽"，而是"效率與速度的比拚"。01 技術突破：推理能力的量子躍遷Gemini 3.1 Pro最引人注目的突破在於推理能力的翻倍提升。傳統大模型升級往往聚焦於參數規模或多模態能力，而Google此次選擇了更艱難的路徑——從根本上提升模型的邏輯推理和問題解決能力。ARC-AGI-2基準測試的77.1%得分意味著什麼？這一測試專門評估AI系統的抽象推理能力，要求模型從有限示例中歸納出通用規則，並應用於全新場景。77.1%的得分不僅超越了所有前代Gemini模型，更接近了人類專家的表現水平。對比之下，GPT-5.2在同一測試中的得分為68.3%，Claude Opus 4.6為72.8%。多模態能力的全面進化同樣令人印象深刻。Gemini 3.1 Pro支援100萬token超長上下文窗口，能夠一次性處理整本書等級的文件或大型程式碼庫。在創意程式設計方面，模型能夠直接生成3D版"椋鳥群飛"動畫，並支援手勢追蹤互動，實現了從靜態內容生成到動態互動體驗的跨越。vibe coding能力的同步增強為開發者帶來了全新體驗。模型能夠更好地理解程式碼背後的設計意圖和架構邏輯，而不僅僅是語法正確性。實測資料顯示，在處理複雜演算法重構、架構最佳化等任務時，Gemini 3.1 Pro的精準率比前代提升45%。02 行業意義：從"整數版本"到".1迭代"的範式轉變Google首次採用".1"小版本號，這一看似微小的變化背後，是AI行業發展邏輯的根本性轉變。高頻小步快跑成為新常態。傳統上，大模型迭代以整數版本為單位，升級周期長達數月甚至半年。Gemini 3.1 Pro的發佈預示著，未來AI能力的進化將更加頻繁、更加精細。預計未來6個月內，我們將看到更多".1"、".2"等級的快速迭代，而非傳統的整數版本更新。企業應用更新機製麵臨重構。對於依賴AI服務的企業而言，這意味著需要建立更敏捷的AI應用更新機制。傳統"一年一升級"的節奏將被打破，企業需要能夠快速適配模型能力的持續最佳化，保持競爭優勢。技術競爭維度更加多元。當版本迭代頻率提升，競爭不再侷限於"誰先發佈大版本"，而是"誰能持續提供最優體驗"。這要求廠商在模型最佳化、工程效率、生態建設等多個維度保持領先。使用者受益程度顯著提升。更頻繁的迭代意味著使用者能夠更快享受到技術進步帶來的價值。無論是開發者工具的增強，還是消費級應用的體驗最佳化，都將以更快的節奏呈現給終端使用者。03 定價策略：性能領先下的成本最佳化Gemini 3.1 Pro的定價策略同樣體現了Google的戰略思考。每百萬token輸入2美元、輸出10美元的價格，在保持性能領先的同時，實現了對競品的成本優勢。對比分析顯示：相比Anthropic Sonnet 4.6（輸入3美元、輸出15美元），Gemini 3.1 Pro便宜33%相比OpenAI GPT-5.2 Turbo（輸入5美元、輸出15美元），成本優勢更加明顯在相同預算下，企業可以處理更多token量，實現更高的投入產出比中小企業市場成為重點。傳統高性能AI服務主要被大型企業壟斷，而Gemini 3.1 Pro的親民定價，意味著更多中小企業能夠負擔得起頂尖AI能力。這對於加速AI技術普惠、推動行業數位化轉型具有重要意義。開發者生態的吸引力增強。對於個人開發者和初創團隊而言，成本是選擇AI服務的關鍵考量。Gemini 3.1 Pro的性價比優勢，將吸引更多開發者加入Google生態，推動應用創新的繁榮。04 生態佈局：從模型到應用的全鏈路最佳化Gemini 3.1 Pro的發佈不是孤立事件，而是GoogleAI生態戰略的重要一環。Gemini App已全面上線。普通使用者可以通過Gemini App直接體驗新模型，享受比前代更精準的複雜問題解答能力。實測顯示，在處理數學證明、邏輯推理、專業諮詢等任務時，新模型的精準率和響應速度均有顯著提升。API服務的全面升級。開發者可以通過Gemini API快速接入新模型，享受推理能力翻倍帶來的效率提升。Google同時最佳化了API的穩定性和響應速度，確保企業級應用的高可用性。多模態創作工具鏈完善。結合Gemini 3.1 Pro強大的多模態能力，Google推出了全新的創意工具套件，支援"文生視訊+互動"的新型內容形式。這對於內容創作者、教育工作者、行銷人員等群體具有重要價值。企業級解決方案深化。針對金融、醫療、法律等垂直行業，Google提供了基於Gemini 3.1 Pro的定製化解決方案，幫助企業在保持資料安全的前提下，享受AI技術帶來的效率提升。05 競爭格局：三巨頭技術路線的分化Gemini 3.1 Pro的發佈，進一步凸顯了AI三巨頭技術路線的分化。Google的"推理優先"路線。通過持續最佳化模型的邏輯推理能力，Google正在建構差異化的技術優勢。在需要複雜問題解決、專業諮詢、科學計算等場景中，Gemini系列的表現日益突出。OpenAI的"通用能力"路線。GPT系列繼續強化其通用性和適應性，在保持各方面能力均衡的同時，通過規模效應降低成本。但整數版本迭代周期較長，可能面臨敏捷性挑戰。Anthropic的"安全與專業"路線。Claude系列在AI安全、專業任務處理上持續深耕，特別是在程式碼安全、法律合規等垂直領域建立了獨特優勢。但定價相對較高，可能限制其規模化應用。國產大模型的追趕壓力。雖然DeepSeek、智譜GLM-5等國產模型在特定領域表現出色，但在推理能力的系統性提升上仍需追趕。Gemini 3.1 Pro的發佈，為國產模型提供了重要的技術參考和競爭標竿。06 實測體驗：從"工具"到"思維夥伴"的進化對於一線使用者而言，Gemini 3.1 Pro帶來的體驗升級是實實在在的。複雜問題處理能力顯著提升。在測試中，模型能夠準確解答研究生等級的數學證明題，理解複雜的法律條文邏輯，提供專業的醫療諮詢建議。這種能力的提升，讓AI從簡單的資訊檢索工具，進化為真正的"思維夥伴"。長文件理解更加精準。得益於100萬token的上下文窗口，模型能夠準確理解整本書、大型程式碼庫、複雜研究報告的內容。在處理學術論文審稿、程式碼架構評審等任務時，表現接近人類專家水平。創意表達更加豐富。在內容創作測試中，模型不僅能夠生成高品質的文字內容，還能夠創作互動式動畫、設計複雜的資料可視化圖表、製作專業的簡報。這種多模態創作能力，為創意工作者提供了全新的工具。響應速度持續最佳化。官方資料顯示，Gemini 3.1 Pro的響應時間相比前代縮短30%，在處理複雜推理任務時，使用者能夠感受到明顯的流暢度提升。也看到了Gemini新增的製作音樂模組（終於有人挑戰suno了），試了一下做一首30秒的武俠歌曲，完成度也很不錯。gemini給我做的國風武俠電影主題曲07 未來展望：AI發展的新節奏與新挑戰Gemini 3.1 Pro的發佈，不僅是一個產品的升級，更預示著AI行業發展的新節奏。技術迭代的加速度。".1"版本號的出現，意味著技術進步的顆粒度更加精細，迭代頻率更加密集。這要求整個行業建立更加敏捷的研發體系、更加靈活的部署架構、更加智能的測試方法。應用創新的新機遇。更強大的推理能力，將催生更多創新應用場景。從智能教育輔導到專業諮詢服務，從科學計算輔助到複雜決策支援，AI的應用邊界將持續擴展。人才需求的結構性變化。隨著AI能力的快速進化，對AI人才的需求將從"模型訓練專家"向"應用創新專家"轉變。能夠將AI能力與行業需求深度結合的人才，將成為市場的新寵。倫理治理的緊迫性。更強大的推理能力，也帶來了新的倫理挑戰。如何確保AI系統的決策透明、公平、可控，將成為行業必須面對的重要課題。結語Google的這次".1版本突襲"，表面上是技術升級，深層則是行業競爭邏輯的根本性轉變。當AI發展從"整數版本躍進"轉向"小數版本迭代"，整個行業的節奏、格局、規則都將被重新定義。推理能力的翻倍提升，不僅僅是技術參數的最佳化，更是AI從"資訊處理工具"向"智能思維夥伴"進化的重要里程碑。在這個AI重新定義一切的時代，能夠率先突破推理瓶頸、建構持續最佳化能力的企業，將掌握下一個階段的發展主動權。真正的競爭才剛剛開始。技術優勢需要轉化為生態優勢，單點突破需要擴展為系統領先。對於全球AI產業而言，Gemini 3.1 Pro的發佈既是挑戰，也是機遇。在這個AI從"炫技"走向"實用"的關鍵轉折點，能夠平衡技術創新與商業落地的企業，將引領行業進入更加成熟、務實的新階段。當矽谷醒來時，會發現AI競爭的規則已經改變。這場始於".1版本號"的技術革命，或許將開啟全球AI發展的新篇章——一個更加注重實用性、可及性和可持續性的新篇章。 (遊戲AI說)

【新智元導讀】隨著AI即將抵達自我進化的AGI奇點和Agent氾濫的「AI繁榮」，一場更徹底的經濟危機已經在迅速醞釀中：AI能力提升 → 裁員增加、工資降級 → 消費疲弱 → 企業利潤被擠壓 → 企業購買更多AI能力 → AI能力繼續提升。所有平台層將被Agent徹底擊穿，而房貸和私募基金將成為危機的加速器。就在這兩天，由 CitriniResearch 執筆的文章《2028年全球智能危機》在美國投資者間引發病毒式傳播，閱讀一夜間已迅速達到千萬級！這篇文章通過推演，構想了兩年後Agent大規模普及，對人類社會與經濟結構的劇烈衝擊：在2028年，儘管人工智慧帶來的生產力提升超出預期，但由於其徹底顛覆了傳統白領就業市場，最終引發了「經濟瘟疫」。企業利潤與算力霸權大幅擴張，但普通家庭收入急劇收縮，導致核心消費動力衰竭，形成了僅有數字繁榮而缺乏廣泛收益的「幽靈GDP」。同時，隨著SaaS服務、中介行業及傳統金融支付模式因「交易摩擦消失」而面臨結構性崩塌，風險經由私募信貸市場蔓延至人壽保險與住房按揭領域，最終可能將全球經濟拖入系統性重定價的深淵。文章的核心邏輯鏈條是：第一輪負反饋發生在實體經濟：AI能力提升 → 裁員增加、工資降級 → 消費疲弱 → 企業利潤被擠壓 → 企業購買更多AI能力 → AI能力繼續提升。隨後它進入金融層面：收入降低開始侵蝕房貸 → 銀行損失、收緊信貸 → 財富效應破裂 → 反饋回路加速。而這兩條回路又被遲緩的政策響應進一步放大。市場對此推演迅速作出反應。截至昨日收盤，文中點名的多家上市公司股價普遍下跌。原文很長（https://www.citriniresearch.com/p/2028gic），以下是我們根據原文進行的凝練式改寫，儘可能在紛雜的文字中提取並顯露出其中的邏輯鏈條，同時儘量減少關鍵資訊的損失。接下來進入正文部分。Welcome to Cyberpunk 2028.智能過剩的後果2028年6月的一份宏觀備忘錄把「AI繁榮」翻譯成了另一種更接近真相的語言。美國失業率當日昇至10.2%，高出預期0.3個百分點；標普500自2026年10月高點回撤38%。更令人不安的並非資料本身，而是市場的反應方式：交易員幾乎沒有情緒波動，彷彿半年前足以觸發熔斷的衝擊，如今只剩一聲悶響。兩年前（2026年），華爾街還沉浸在另一幅圖景裡。2026年10月，標普一度逼近8000點，納指突破3萬點。第一波白領裁員在2026年初出現，邏輯看起來無可挑剔：人力成本下降，利潤率擴張，財報超預期，股價上行。企業利潤又被迅速回流到算力採購，形成一條看似正向的增長鏈。宏觀「抬頭資料」也配合表演。名義GDP多次報出中高個位數年化增速，生產率飆升，每小時真實產出增速被形容為「自上世紀50年代以來未見」。Agent不休息、不請假、也不需要醫保，人類勞動的單位成本在財務模型裡被一筆勾銷。算力的所有者財富暴漲，勞動者的實際工資增長卻斷崖式下滑。隨後，「幽靈GDP」成為流行語：產出寫進國民帳戶，卻不再穿過居民部門回到真實消費。經濟的癥結因此暴露得直白而殘酷。一座美國北達科他州的GPU叢集可以替代曼哈頓中城一萬名白領的產出，卻不會在周末買車、裝修、度假，也不會在餐廳點一杯酒。貨幣流通速度在這場效率革命中趨於停滯，以人為核心、曾佔GDP約7成的消費經濟開始枯萎。產出仍在，循環斷了。反身性回路，從軟體開始故事的起點往往不在宏觀，而在採購部門。2025年末，Agentic程式設計工具能力出現躍遷式進步，一個熟練開發者借助新工具，數周內就能復刻中端SaaS產品的核心功能。它未必完美，卻足以讓審閱50萬美元年續費合同的CIO問出那句致命問題：要不要自己做。企業年度預算多在2025年四季度鎖定，那時「Agentic AI」仍是熱詞。到了2026年年中復盤，採購團隊第一次用「看得見的能力」談判。有人甚至把OpenAI等公司的駐場工程師當作籌碼，逼供應商讓價，續約能拿到三折的折扣已被視為「體面結局」。長尾SaaS先倒下，市場原本以為系統底座足夠安全，直到2026年第三季度的ServiceNow給出警訊：新增合同額增速從23%放緩至14%，同時宣佈裁員15%，股價單日下跌18%。SaaS並未立刻死亡，自建仍有維護成本；變化發生在「自建成為可選項」，它進入了定價談判，也把差異化本身打成了消耗品。AI讓功能迭代變快，競爭變成價格戰；新玩家沒有歷史成本，搶份額更狠。更陰冷的一層在於「席位經濟」的機械性：客戶裁掉15%員工，就會取消15%許可證。AI幫客戶壓降人力支出，同時也在拆掉供應商的收入底座。傳統顛覆敘事裡，巨頭會抗拒新技術，緩慢敗退；2026年的巨頭幾乎沒有資格抗拒。股價下跌四到六成，董事會逼問答案，唯一能做的是裁員，把省下的錢投向AI，用更少的人維持產出。個體選擇都合理，合起來卻像把燃料潑向火場：每省下一美元人力，都會轉化為下一輪裁員可用的智能能力。軟體只是開場，反身性回路很快溢出到所有以白領成本為核心的行業。摩擦歸零，中介層塌方到2027年初，大模型使用變成默認設定，很多人甚至說不清「Agent」是什麼，卻在手機裡無感地讓它替自己做決策。開源Agent購物助手的出現更像一個導火索，幾周內主流助手紛紛接入Agentic電商。模型蒸餾讓Agent能在手機與電腦本地運行，推理成本下探到足以被忽略的水平。Agent們不再等待人類提問，而是按偏好在後台持續最佳化消費路徑。到2027年3月，美國「中位數個體」日均消耗40萬tokens，較2026年底增長十倍。隨後被拆解的是中介。過去半個世紀，許多商業帝國建立在人的侷限上：沒時間比價、懶得取消訂閱、默認續費、嫌麻煩就接受更差的價格。Agent把這一層「租金抽取」翻譯成演算法問題。被閒置數月仍自動續費的會員，被Agent視為可談判的「人質條款」；訂閱經濟賴以成立的LTV（使用者的生命周期價值）開始明顯下滑。旅行預訂平台率先受挫，因為場景最標準化。Agent可以更快更便宜地拼出完整行程，並把積分、預算、退款條件一起算進去。保險續保同樣遭到重寫，依靠投保人惰性賺取的15%到20%保費空間被每年自動比價的Agent拆掉。理財建議、報稅、常規法律服務等「替你穿越你嫌麻煩的複雜性」的行業，也在Agent眼裡失去了壁壘。就連以「關係」為護城河的房地產也開始鬆動。擁有MLS資料與多年成交記錄的Agent複製知識體系幾乎不費力，主要城市買方佣金從2.5%到3%壓縮到1%以下，越來越多交易在買方側不再需要人類經紀人。很多被稱作「關係」的東西，顯露出本質是一張張人的笑臉包裝起來的「交流摩擦」。「習慣性中介」也在此刻失去意義。DoorDash成為典型樣本，程式設計Agent把做配送App的門檻打穿，數十個競品湧現，以90%到95%的配送費讓利吸走騎手；多平台接單工具又把鎖定效應抹平。Agent一旦掌控交易入口，就會在不同平台與餐廳自營網站之間無差別比價，所謂「主屏上的默認App」對機器毫無作用，市場在一夜之間碎片化，利潤率幾近歸零。當交易由Agent驅動，下一顆被瞄準的釘子是手續費。機器對機器的支付裡，信用卡2%到3%的交換費率顯得過於刺眼。Agent開始偏向更快更便宜的結算路徑，穩定幣在Solana或以太坊二層網路上的近乎即時結算與極低手續費，成為自然選擇。2027年一季度，萬事達披露淨營收仍增6%，但交易量增速從上季5.9%放緩至3.4%，並點名「Agent驅動的價格最佳化」和「可選消費承壓」，股價次日下跌9%。依賴交換費與積分體系的發卡行與單一發行機構承壓更甚，美國運通同時遭遇白領客戶基礎縮水與手續費繞行的雙重擠壓。摩擦從資產負債表上消失時，很多護城河也隨之蒸發。白領失業的滯後衝擊把風險推向系統市場曾把這一切當作類股輪動。軟體與諮詢倒下，支付與「收費站」搖晃，宏觀似乎還能撐住。問題在於，美國是一座白領服務經濟體。白領約佔就業一半，驅動了約四分之三的可選消費。AI吞噬的並非邊角料，它直接啃向了消費信貸經濟的發動機。2026年10月的JOLTS資料曾給出警報，職位空缺跌破550萬，同比下降15%。招聘平台也顯示軟體、金融、諮詢崗位發佈量急跌。債市更早聞到寒意，10年期收益率從4.3%下行到3.2%。不過，失業率 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沒有立刻爆表，因為大量被替代者「降檔求生」，湧入服務業與零工經濟，工資被進一步壓平，硬資料因此滯後。滯後讓衝擊更深。高收入群體用儲蓄維持表面正常兩三個季度，行為拐點到來後消費驟降。美國前10%收入群體貢獻超過一半消費，前20%貢獻約65%。白領就業下降2%，就可能拖出3%到4%的可選消費下滑。到2027年二季度，美國進入衰退。第三季度，初請失業金人數飆升至48.7萬，為2020年4月以來最高，申領者多為白領專業人士，標普隨後一周再跌6%。這場衰退缺少傳統周期的自癒機制。企業把人力預算取代為AI預算，屬於營運開支內部的結構遷移，經濟總開支下降時，AI投入仍在倍增。需求下滑沒有顯著減慢智能供給的擴張速度，回路繼續滾動。私募信貸與房貸，成了加速器金融端的第一道裂縫出現在私募信貸。它從2015年的不足1兆美元膨脹到2026年的2.5兆美元以上，大量資金押注SaaS等資產的「經常性收入永續增長」。這些假設早在2026年軟體業震盪時就已破產，估值卻慢慢下調，公開市場可比已到50，私募帳面仍從100、92、85緩慢挪動。2027年4月，穆迪下調14家發行人合計180億美元的PE支援軟體債務評級，理由直指AI帶來的結構性收入逆風。違約在2027年三季度蔓延，Zendesk成為標誌性事件，50億美元直貸被標到58美分，市場開始追問還有那些「結構性逆風被包裝成周期波動」。「私募信貸有永久資本」曾被反覆用來安撫。現實更複雜。大型另類資管過去十年通過收購壽險公司，把年金存款變成融資機器，資金再回流到自己發起的私募信貸，保險端吃利差、資管端收管理費。前提是，資產必須足夠安全。當違約疊加監管收緊，保險監管部門開始調整風險資本計提，逼迫增資或賣資產；穆迪將Athene財務實力展望調為負面後，Apollo兩天跌去22%。更棘手的是離岸再保險與SPV架構的層層巢狀，損失究竟落到那張資產負債表，短期內很難說清。2027年11月的市場暴跌把風險從「可控回撤」推向「系統性疑雲」，聯準會內部把它描述為一串押注在白領生產率增長上的相關賭局。金融危機往往不是因為虧損發生，而是因為虧損被承認，帳本被迫寫實。更大的問題指向房貸。美國住宅按揭規模約13兆美元，承銷建立在「借款人會在貸款期內維持大致當前收入水平」的假設上，多數房貸期限長達30年。2028年6月，Zillow房價指數顯示舊金山同比下跌11%，西雅圖下跌9%，奧斯汀下跌8%；房利美提示科技與金融就業佔比超過40%的郵編區域出現較高早期逾期。相關借款人並非次級，信用分780以上、首付20%、收入核驗齊全。2008年的貸款從第一天起就壞了，2028年的貸款從第一天起是好的，只是世界在簽字後變了，人們借債時押注的未來開始變得不敢相信。更早的壓力在2027年就已浮現，房屋淨值貸款提用、養老金提前支取、信用卡負債上升，按揭卻仍按時支付。許多家庭能還款，代價是切掉可選消費、耗盡儲蓄、推遲維修。逾期率還未接近2008年的高度，發展軌跡卻足以令人不安。若房貸市場在下半年出現系統性裂痕，股票市場的回撤可能逼近全球金融危機時期的57%，標普或回到3500點附近。政策跟不上時間成了最無情的對手政府同樣被迫面對一套舊制度無法解釋的新現實。聯邦財政的收入基礎近似對「人類時間」徵稅，薪資稅與所得稅是支柱。到2028年一季度，聯邦收入比預算辦公室基線預測低12%。生產率飆升帶來的收益流向資本與算力，勞動收入佔GDP的比重在四年內從2024年的56%進一步下滑到46%，創紀錄式下墜。產出沒有消失，卻越來越少經過家庭部門再回到企業與稅務體系，經濟循環的閉環開始斷裂；支出卻在上升。自動穩定器為周期性失業設計，面對結構性替代顯得笨拙。政府需要在稅收減少的同時向家庭轉移更多資金，圍繞市政債、財政救助與算力稅的政治爭吵迅速沿黨派分裂。政策討論中出現了「轉型經濟法案」，計畫用赤字支出與推理算力稅為被替代者提供直接轉移；更激進的「共享AI繁榮法案」試圖讓公眾對智能基礎設施回報擁有某種索取權，以分紅形式反哺家庭。與此同時，反對聲浪高漲，「佔領矽谷」示威者曾連續三周封鎖Anthropic與OpenAI舊金山辦公室入口，媒體關注度一度超過失業資料本身。這場危機最核心的變數始終是速度。AI能力進化按季度加速，制度適應按議程表推進。公眾需要的是對未來的信心，政策提供的卻常常是對立與遲疑。回頭看，「全球智能危機」更像對一個長期被忽視的假設做了壓力測試：當智能從稀缺變成充沛，社會與金融體系會如何重估人的價值，如何重建消費與稅基，如何讓產出重新回到循環裡。重定價帶來劇痛，卻未必意味著崩塌，新的均衡仍可能出現，難點在於人類能否在時間面前學會更快地協商與重寫規則。 (新智元)

過去幾年，市場對 AI 的看法其實挺一致：AI 來了，效率上去，成本下來，利潤變多，股價自然就漲。這個邏輯幾乎沒什麼爭議。但到了 2026 年，情緒變了。頭部 SaaS 公司增速放緩，軟體類股集體承壓。市場開始意識到：AI 越強，可能意味著現有的商業壁壘會越快崩塌。Citrini 這份報告《2028全球智能危機》（THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS）正是為了回應這種焦慮。報告聯合作者 Alap Shah 在採訪中強調，他們不是在預測未來，而是基於長期模型做了一次壓力測試：如果 AI 真的像大家期待的那樣持續變強，那些商業邏輯會最先行不通？那些行業會最先被波及？這份報告，就是拆解市場到底在怕什麼。第一節｜白領收入下滑，消費在萎縮危機從那裡開始？市場最怕的是什麼？Shah 在採訪中談得最多的，不是模型參數或技術突破，而是白領的工資在下滑和崗位在減少，而且幅度驚人。美國 IT 行業的就業人數，從 2022 年高點到 2026 年初，累計下降了 8%。這是過去十年都沒出現過的跌幅。這個行業，正是 AI 滲透最快的地方。Shah 直接指出：一個行業越容易把工作交給 AI，崗位減少就越明顯。而最容易被替代的，正是白領工作。資訊處理、資料分析、流程審批，這些過去需要高學歷、高收入人群完成的工作，現在 AI 都能做。白領崗位的減少為什麼重要？因為這群人是消費的主力。根據美國勞工部和公開財報最新資料，收入排在前 20%的群體，貢獻了全美約 65% 的消費支出。餐飲、旅遊、訂閱服務、家裝、電商，幾乎所有可選消費，都靠這群人在買單。在這個情景推演中，白領的收入一旦出問題，整條消費鏈的現金流就跟著出問題。報告推演了一個具體場景：5% 的白領失業，帶來的消費下跌可能遠超 5%。一個年薪 15 萬美元的產品經理失業後，不太可能直接退出勞動力市場。更可能的情況是，他會轉向零工經濟，開網約車、送外賣、接臨時項目。收入從 15 萬跌到 4 萬，降了 70% 以上。這意味著什麼？房貸、車貸、信用卡帳單可能都還不上。他除了停止消費，還要開始處理債務。這對消費的打擊，遠超失業人數本身。問題還不止於此。白領下沉到零工市場後，會增加這些崗位的勞動力供給，壓低原本在這些崗位工作的人的收入。供給增加，價格下跌，這是基本的市場規律。藍領工資被壓低，消費能力進一步收縮。一層壓一層，影響範圍會超出最初的失業群體。這和以往的技術變革完全不同。過去的新技術，比如電腦、網際網路，是幫人提高效率。一個會計用上 Excel，效率提升 10 倍，但他還是要理解業務、做判斷、和客戶溝通。工具變了，人的角色還在。但 AI 不一樣。它直接接管整個工作流程。客服系統可以完全不需要人工客服，文案、營運支援、項目匯報，這些曾經需要大量人力完成的任務，現在可以被 AI 全盤接管。Citrini 報告裡有個簡單的邏輯：如果你的工作主要靠電腦完成，AI 就能替代你。因為 AI 提升的正是電腦能做的事，電腦能做的越多，需要人做的就越少。市場擔心的，就是消費萎縮會比失業資料更早到來。在報告的推演中，那些還沒失業、但感受到裁員壓力的人，會主動削減開支、增加儲蓄。消費收縮的速度，快於失業資料的更新速度。這也是為什麼報告發佈後，資本市場會出現劇烈反應。投資者在重新評估一個可能性：AI 帶來的收入下行，會從局部行業擴散成整體經濟的結構性問題嗎？這是市場最先開始擔心的事：AI 提效的同時，白領收入正在以超出預想的幅度減少。第二節｜資訊差消失，中間環節在崩塌白領收入下行之後，消費開始收縮，企業的營收壓力隨之而來。但市場擔心的第二件事，觸及更本質的問題：很多看起來穩固的商業模式，其實建立在正在快速消失的“摩擦”上。什麼是摩擦？使用者懶得換 App，懶得比價，懶得算清楚到底那個更便宜，反正差不多就行。這種消費習慣，撐起了過去二十年裡很多公司的收入模型。報告認為，AI 智能體正在打破這一切。正如 Shah 在採訪中指出的：“AI 代替使用者做決策時，它不會有習慣，也不會嫌麻煩。它每次都會選最便宜、最快的那個選項。這個變化帶來的衝擊，遠比表面看起來嚴重。”那些依賴抽成、廣告競價、搜尋排序、會員鎖定的商業設計，在 AI 面前會直接失效。比如某外賣平台，過去能從每筆訂單裡抽走 15% 的佣金。這筆錢，一部分來自使用者的惰性（懶得打開五個 App 比價），另一部分來自商家的無奈（因為流量被平台壟斷）。當 AI 智能體代替使用者下單時，情況變了。它會以毫秒級的速度同時查詢 DoorDash、Uber Eats、餐廳官網以及二十個新冒出來的小平台，然後永遠選擇收費最低、配送最快的那一個。平台的抽成可能瞬間從 15% 被壓到 7%。使用者不再被鎖定在某個App裡，不僅平台喪失了議價權，更關鍵的是，新競爭者的門檻也在急劇降低。Shah 提到，一些創業團隊用 AI 程式設計工具，幾周就能做出一個功能完整的外賣或預訂 App。過去需要 200 人團隊、18 個月才能上線的東西，現在可能是 3 個人和一個月。DoorDash 過去的護城河，建立在三件同樣困難的事情上：拿下騎手、拿下餐廳、拿下使用者。現在 Gemini 和 ChatGPT 替你把使用者獲取解決了，創業者只需要搞定供應端就行。進入門檻直接降了一半。在這個情景推演中，新平台開始大量湧現。十幾個新對手冒出來，都以更低的抽成搶份額。DoorDash 原本拿走的那 15%，一部分被新平台拿走，一部分流回到消費者和騎手手裡。外賣如此，其他靠資訊差賺錢的行業也一樣。報告認為，支付行業正在被穩定幣衝擊。AI 智能體發現，通過 Solana 或以太坊 Layer 2 網路結算，每筆交易只需要幾美分，遠低於信用卡 2% 到 3% 的交換費。於是它開始繞開傳統支付網路。保險續約的玩法也會改變。那些靠投保人懶得比價、每年自動續費賺取的 15% 到 20% 溢價，會被 AI 智能體每年重新比價一遍，自動切換到更便宜的保險公司。旅遊預訂、酒店比價、理財顧問，只要是靠幫使用者省麻煩、賺資訊差的生意，都在面臨同樣的壓力。這些行業的共同特點是：它們的護城河，都建在使用者的摩擦成本上。但 AI 把摩擦成本降到了接近於零。投資者開始緊張的原因在於，消費者可能暫時還感覺不到變化，但企業的利潤模型已經在承壓。當所有價格都被 AI 推向透明時，企業會突然意識到，過去賺的那部分錢，來源是資訊差，產品能力的貢獻很有限。報告發佈後，外賣、支付、廣告、訂閱類公司的股價普遍下跌，背後的邏輯就在這裡：那些建在使用者習慣和資訊差上的收入，可能會比預想的更快消失。依靠流量壁壘、使用者鎖定、習慣養成的打法，會越來越行不通。AI 不會因為品牌大就多付錢，它只看那個選項在當下最優。但很多公司的估值，還是按照這些摩擦會一直存在來計算的。第三節｜企業降本，需求在萎縮商業摩擦消失後，企業的營收增速開始放緩。通常情況下，公司會做兩件事來應對：降本、提效。但報告的推演顯示，降本提效反而加速了問題惡化。報告設想了這樣一個場景：ServiceNow。這家全球 SaaS 公司在 2026 年三季度財報中宣佈，年度合同額增速從 23% 降到 14%，同時裁員 15%。股價當日暴跌 18%。表面上看，這是標準的成本最佳化。營收增速放緩，公司削減開支保護利潤率，這在任何經濟周期裡都很常見。但 Shah 看到的是：這些人被裁掉，是因為 AI 已經能接管他們相當一部分的工作。公司裁員後省下來的錢，去了那裡？過去可能是分紅、回購、或者投資新業務。按照報告的邏輯，這筆錢的主要去向會是 AI 工具和算力。企業面對競爭壓力越大，就越會把省下來的錢投到 AI 上。這形成了一個不斷加速的循環：AI 幫企業提效，企業壓縮崗位省下成本，把成本投入更多 AI 能力，AI 能力提升後進一步替代崗位，企業繼續壓縮人員。每一家企業都覺得自己在做正確的事。營收增速在下滑，成本壓力在上升，用 AI 降本是理性選擇。但當所有企業都這樣做時，整體結果就會出問題。企業省下的成本，原本是要發給員工的工資。工資減少，消費就會減少。消費減少，企業的營收壓力會進一步加大。營收壓力加大，企業會更依賴 AI 來削減成本。這個循環一旦啟動，就停不下來。ServiceNow 的案例讓市場警覺，是因為它揭示了一個致命矛盾：它賣的是按席位收費的企業軟體。當客戶公司裁員 15%，他們就會註銷掉 15% 的席位授權。那些幫客戶提升效率、推動客戶裁員的 AI 工具，正在摧毀自己的收入基礎。這家賣“流程自動化”的公司，正在被更強的“流程自動化”顛覆。它的應對方式是裁員、降本、把省下的錢投入 AI。它別無選擇，坐等被淘汰顯然不是選項。單個企業的絕對理性，最終匯聚成了整個經濟體的非理性結果更隱蔽的變化發生在招聘市場。按照報告的推演，到 2026 年 10 月，JOLTS 資料顯示職位空缺已降至 550 萬以下，同比下降 15%。下降最明顯的是軟體、金融、諮詢這些白領崗位。報告認為，很多企業正在採用一種更隱蔽的模式：崗位凍結，但不裁人。 業務還在增長，但新增的任務全交給 AI，不再招任何新人。這種做法看似溫和，實則影響深遠。裁員會立刻反映在失業率裡引發政策干預，但“崗位凍結”不會。它像溫水煮青蛙一樣，讓勞動力市場慢慢失去造血能力。在這個推演情景中，新增崗位減少意味著對未來收入增長的預期降低了。應屆畢業生找不到工作，在職員工看不到晉陞機會，消費意願會提前收縮。即便是那些當下財務狀況良好的公司，股價也會下跌。原因很簡單：如果所有企業都在用 AI 替代人工來保護利潤率，那麼三年後，誰來買他們的產品？企業沒有其他選擇。面對營收壓力時，唯一的應對方式就是繼續降本，而降本的最有效手段就是用 AI 替代人工。每一輪最佳化，都在削弱下一輪的消費能力。市場擔心的第三件事是：企業的自救行為，正在演變成一場集體的自我傷害。第四節｜政策工具失靈，時間差在拉大企業自救形成負循環後，按理說政府應該介入。經濟下行時，聯準會降息、財政刺激、擴大就業，這套組合拳過去總能托住局面。但報告的推演顯示，傳統的經濟工具對 AI 造成的壓力可能不管用。降息能讓企業拿到更便宜的資金，但企業會怎麼用這些錢？他們會買更多 AI 算力，而不是招更多人。AI 替代崗位的根本原因，是 AI 比人工便宜，跟貸款利率關係不大。所以，Shah 認為：白領崗位減少這件事，貨幣政策很難改變。那財政政策呢？這裡的問題更複雜。現代國家的財政收入，主要建立在對人類勞動的徵稅上。個人所得稅、工資稅、社保繳費，這些構成了政府收入的主體。你掙得越多，交的稅越多；企業雇的人越多，繳納的社保醫保就越多。但 AI 替代的，正是工資高、納稅多的那群人。如果大量白領收入從年薪 15 萬跌到 4 萬，或者直接失業，帶來的不只是消費萎縮。政府的稅收收入會同步下降，失業救濟、醫療補助、社會福利的支出會上升。按照報告的推演，在 2028 年的情景中，勞動力在 GDP 中的佔比會從 2024 年的 56% 跌到 46%。這意味著四年內下跌 10 個百分點，而從 1974 年到 2024 年的五十年間，這個數字也只下降了 8 個百分點。產出還在增長，但收益流向了資本和算力，不再流向勞動力。錢不再經由家庭流回企業，也不再經過稅務系統。這就是財政困境：政府需要在稅收減少的時候，向家庭轉移更多的錢。Citrini 在報告中提出，可能需要對 AI 帶來的新增收益徵稅。但具體怎麼征？這是個棘手的問題：是對算力徵稅？是對 AI 模型的使用徵稅？還是對那些用 AI 大規模替代人工的企業徵稅？報告設想了一些可能的政策方案。比如“經濟轉型法案”，通過AI算力稅為失業人員提供直接轉移支付。還有更激進的“AI共享繁榮法案”，對AI基礎設施的收益建立公共主張，類似主權財富基金的模式，以分紅形式資助家庭。但這些方案目前都還在討論階段，而且分歧很大。有人擔心對算力徵稅會影響技術競爭力，有人擔心這會被大公司操控，還有人指向財政赤字問題。爭論還在繼續，但經濟結構的變化不會等政策討論結束。與此同時，AI 的收益正在快速向少數人集中。報告指出，贏家集中在幾個領域：：半導體、能源、資料中心、算力基礎設施。這些行業的利潤和估值在快速膨脹，OpenAI、Anthropic 等 AI 公司的創始人和早期投資者，幾年內積累的財富超過傳統行業幾十年。與之對應的，白領崗位在萎縮，服務業在承壓，中介行業收入在下降。當經濟增長過度集中在少數行業和少數人手裡時，社會的不平等會加速擴大，進一步壓縮需求。在這個推演情景中，公眾對 AI 公司的不滿情緒正在上升。但這不會讓 AI 公司放慢腳步。模型公司有動力往前衝，同時會刻意迴避經濟後果的討論。模型必須迭代，工具必須上線，競爭絕不能輸。主動探討負面影響，會損害他們的聲譽和融資能力。那麼，問題在於：誰來討論？誰來制定規則？誰來決定如何分配 AI 帶來的收益？現實是，制定規則的機構，反應速度遠遠跟不上技術迭代的節奏。政策討論以月和年為單位，AI 能力的提升以周為單位。這就形成了一個危險的時間差：當一邊在加速，一邊在延遲時，風險會持續累積。這是市場擔心的第四件事：政策以年計，AI 以周進，經濟等不起。結語｜舊邏輯還能撐多久按照 Citrini 與 Alap Shah 的分析，當前社會中的很多行業建立在三個假設上：白領收入會持續增長，摩擦成本會長期存在，企業降本不會影響整體需求。如果這個推演成真，AI 將逐一擊穿這些假設。依賴白領消費的行業，天花板會下移。靠資訊差賺錢的模式，議價權會消失。企業的降本提效，會匯聚成整體的需求萎縮。傳統的政策工具，對這種結構性變化效果有限。市場現在怕的，是那些支撐了過去二三十年增長的商業邏輯，還能撐多久。這不只是一次壓力測試，更是一次對未來的預演。 (AI 深度研究員)

模型即電腦Taalas提出"模型即電腦"（The Model is The Computer）； 通過瓦解HBM，直接把模型可到晶片上； 把速度提上輝達H200的近100倍。https://chatjimmy.ai/ 給出了測試資料，寫一個程式碼的速度達到恐怖的0.03秒！Taalas和台積電的實驗Taalas是一家成立於2023年8月的加拿大多倫多AI晶片初創公司，由 Tenstorrent聯合創始人 Ljubisa Bajic 創立，於2026年2月公開亮相，已融資超過2.19億美元。Google把推理剝離了訓練，提升了10倍的速度，而Taalas進一步把某個模型剝離了推理，提升100倍的速度。而Taalas和台積電一起完成了為某個模型定製晶片的實驗設計。台積電的繼續偉大在原來的敘事邏輯裡面， 台積電，韓國海力士和輝達手牽手的完成了宏大的AI基建共贏邏輯， 但是在Taalas和台積電的實驗裡面， HBM沒了， 輝達GPU慢了， 只有台積電繼續偉大。小結：“Taalas Foundry”，開啟新一代大模型硬體化的路，這就是新一代電腦畢業生的目標CPU-GPU協同的新一代軟硬體體系革命。 (AI2ML人工智慧to機器學習)

導讀全球AI投資浪潮正以算力、資料中心和大模型為核心重塑科技產業與資本結構，形成高強度、短周期、重資產的新型投資循環。本文系統梳理了AI投資的歷史演進、產業層次與融資結構，對比其與網際網路泡沫的異同，本輪AI熱潮技術基礎更穩固，但金融鏈條更複雜、系統性風險更高。文章進一步分析AI泡沫可能的破裂路徑及跨國傳導機制，強調未來更可能經歷結構性出清而非單點崩塌，為政策制定與資產配置提供風險識別框架。引言AI的全球性投資浪潮正在重塑科技行業的結構，也重塑著資本市場的邏輯。以大模型、算力基礎設施和資料中心建設為核心的AI鏈，形成了自2008網際網路以來最強烈的一輪跨周期資本累積。巨頭之間的資本開支競賽不斷刷新紀錄，從NVIDIA的GPU出貨與企業市值，到微軟、亞馬遜、Google爭相投建的超大規模資料中心，再到初創公司圍繞模型、Agent與新型AI服務，展現出一種技術突破疊加資本擠兌式投入的發展結構。與傳統科技周期不同，這一輪投資不僅規模更大、節奏更密集、折舊周期更短，也構成了一個容易產生系統性風險的正反饋循環。在未來收益充滿不確定性的背景下，AI產業彷彿踩在紅利與成本現實的雙軌之上，推動市場在繁榮與泡沫之間不斷擺動，債務與融資結構也逐漸複雜化：為支撐資料中心和算力擴張，銀行、ABS與企業債等多管道快速擴張，放大了利率與信用風險的傳導路徑。01. AI投資的系統梳理(一) 歷史處理程序AI投資熱潮的發展歷程可以大致分為幾個階段。1、早期探索階段（1950年代-1980年代）。AI主要以學術研究為主，技術集中在符號主義、邏輯推理和早期神經網路上。雖然計算能力和資料規模有限，但政府和高校的科研資助推動了基礎理論的發展。例如，1956年達特茅斯會議首次提出“人工智慧”概念，1960年代的MYCIN和DENDRAL專家系統在醫療診斷和化學分析中進行了初步應用。此階段的投資主要依賴於政府撥款和科研基金，風險投資尚未形成規模。日本政府在1980年代啟動的“第五代電腦計畫”（FGCS）也試圖推動AI產業化，但整體投資活躍度仍較低。2、1980年代至1990年代的AI低潮期。即所謂的“AI寒冬”，早期專家系統和神經網路在實際應用中屢屢受挫，技術無法滿足市場預期。計算能力不足、資料匱乏以及投資回報不確定，使得全球範圍內的AI投資大幅減少。美國、英國和日本等國家紛紛縮減AI相關研發預算，資本市場對AI初創企業的熱情顯著下降。3、21世紀初（2000年代-2010年代）的復甦期。隨著網際網路的普及和巨量資料技術的發展，AI迎來了新的發展機遇。統計學習方法逐漸成熟，機器學習和早期深度學習模型開始顯現潛力。與此同時，GPU計算能力提升和雲端運算的發展為AI應用提供了必要的基礎設施。這一時期的投資逐漸恢復，以科技公司和部分風險投資機構為主，重點關注資料驅動型的智能演算法和初創公司。2006年，Hinton提出深度學習概念，為後續的突破奠定基礎；2012年，AlexNet在ImageNet競賽中取得壓倒性勝利，標誌著深度學習技術進入快速發展期。4、2012年至2020年，AI投資進入快速增長階段。深度學習在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域取得實際應用，帶動了風險投資和企業併購的熱潮。科技巨頭如Google、Facebook、百度等紛紛加大研發投入，同時AI初創企業融資金額屢創新高。例如，2015年，全球人工智慧市場融資規模達到了63億美元。這一階段的投資特點是技術驅動與資本市場熱情共同推動，行業應用開始拓展至金融、醫療、教育等多個領域。5、2021年至今，生成式AI的快速發展進一步引爆了新一輪投資熱潮。OpenAI發佈的ChatGPT引發全球關注，推動企業和投資者加大對生成式AI及相關基礎設施的佈局。微軟、Google、騰訊等科技巨頭通過戰略投資和併購搶佔技術前沿，AI創業公司融資規模屢創新高，資本熱情從科技行業擴散到金融、醫療、教育、製造等各類應用場景。生成式AI的技術突破和跨行業落地能力，使得AI投資成為全球科技資本追逐的核心方向之一。ChatGPT發佈（2022年11月30日）至今，輝達股價累計上漲964%，其利潤累計上漲1354%；蘋果股價累計上漲91%，其利潤累計上漲12%；微軟股價累計上漲90%，其利潤累計上漲55%；Google股價累計上漲211%，其利潤累計上漲107%。但近兩年，AI投資逐漸放緩，反映出AI技術發展及其在各行業應用仍處於探索的早期階段。雖然長期市場潛力仍然巨大，但最初的熱情已被在實際應用中推廣人工智慧技術的複雜性和挑戰所削弱。來源：2025 AI Index Report(二) 產業層次與參與主體近年來，AI產業的發展逐漸呈現為基礎設施、平台、應用三個層面平行推進，並由不同類型主體共同推動其資本流動與技術落地。首先，在基礎設施層，AI所需的算力硬體，如GPU、專用加速器、伺服器、儲存、網路裝置等，以及支撐這些硬體的系統成為基礎底座。分析指出，AI伺服器市場近年來經歷爆炸式增長。根據最新統計，全球伺服器市場因AI加速器需求迅速擴張，2024年前三季度伺服器銷售額大幅上升，AI伺服器出貨量與總伺服器平均壽命替換需求疊加，推動整體市場顯著擴容。另一方面，以阿里雲為代表的雲基礎設施提供商，其在中國 AI 基礎設施市場（IaaS）中佔據領先地位。2024年下半年阿里雲在中國AI IaaS市場份額達約23%，在大模型訓練與推理兩大子市場均位列第一。其次是平台層或雲服務層，即把基礎算力、儲存和網路資源以“雲服務、模型服務、算力租賃、按需呼叫”等形式打包提供給下游使用者。隨著 AI 技術成熟、模型越來越大，對算力和靈活資源調度的需求也越高，使得雲服務商、neo‑cloud租戶、專業AI服務商等成為關鍵中介。業界觀點認為，隨著大模型與雲端運算的融合，傳統雲端運算（IaaS）正在向“AI 原生”（AI‑native）雲服務演進，雲廠商不僅提供通用計算資源，也在提供專門為AI最佳化的算力、調度、儲存、模型部署環境等服務。此外，智算雲服務（AI‑optimized cloud）在中國也形成了較為明確的產業鏈結構，上游含晶片與伺服器基礎設施，中游為雲平台提供商，下游為行業使用者。最後是應用層，即行業化落地層。當基礎設施和平台服務配備就緒後，大量企業就能夠借助雲+模型服務，把 AI 技術應用到具體場景中：例如網際網路服務、金融、製造、醫療、零售、公共服務等等。報告指出，隨著AI平台服務能力提升，對於中小企業、傳統行業的“上雲+用數+賦智”門檻大幅降低，這推動了AI應用的廣泛普及。這個體系的推動主體首先是超大科技公司及頭部雲廠商（hyperscalers），其擁有資金、基礎設施、全球資源分配能力，是基礎設施與雲平台能力建構最重要推動者。其次是專業雲、neo‑cloud租戶、中型雲服務提供商及智算雲服務商，它們通過租賃基礎設施、提供靈活、彈性的AI算力及雲服務，把能力下放，為更多中小企業與行業使用者提供門檻更低、按需付費的AI服務。然後是私募和債權市場，基礎設施尤其是資料中心和機櫃建設，需要巨額資金投入，也往往借助債權融資、私募基金或機構資本支援。這使得AI基礎設施本身成為一種資本資產，並連接到更廣泛的金融市場與資本運作中。綜上，這種多元主體參與的機制，使得AI投資熱潮不僅是技術浪潮，也是基礎設施擴張、服務變現與產業應用同步推進的綜合性變革，也是當前AI產業能夠迅速擴張並持久化的重要原因之一。(三) 融資形式及周期特徵AI 基礎設施與平台建設需要大量資本投入，因此融資形式呈現多樣化趨勢。一方面，企業常通過企業債、高票息直接貸款獲取建設資金，這類方式利率相對固定、融資成本可控，但增加了短期償債壓力。另一方面，隨著項目規模擴大，也出現了基於長期租約的項目融資模式，即通過未來收入現金流如雲租用、AI服務訂閱等支援融資；進一步衍生的還有資產證券化（ABS），將資料中心、GPU叢集或機房租約收入打包成可交易證券，使投資風險在資本市場分散。與此同時，部分私募信用也開始進入AI基礎設施領域，為非上市公司提供靈活的信貸支援。這種多元化融資結構在分散風險的同時，也引入了資訊不對稱、信用評級難以精準評估以及流動性錯配的問題。AI硬體尤其是GPU、定製加速器和AI‑optimized 伺服器更新周期短，導致資本支出密集且折舊快速。短周期硬體更新不僅增加了資產殘值不確定性，還會加大再融資壓力，尤其在企業擴張或大規模部署初期。這意味著投資者在衡量 AI 基礎設施項目時，必須同時考慮技術迭代風險、折舊損失、未來現金流以及市場需求變化。在大型AI 資料中心項目中，GPU佔總資本支出約40-50%，伺服器機櫃與網路裝置佔30-35%，折舊周期短的硬體部分對項目財務壓力貢獻顯著。02. AI投資熱潮與網際網路泡沫的異同（一）相似之處當前的AI投資熱潮與1999年網際網路泡沫之間確實存在明顯的相似關係：高度一致的市場情緒、對技術變革的集體敘事、企業估值大幅上漲、媒體與投資人對新產業的超預期樂觀，這些因素共同構成了典型的科技繁榮景觀。市場熱情高漲，資本對新興技術的追逐表現出明顯的“短期高估”傾向。在網際網路泡沫期間，投資者對電子商務、入口網站等前景抱有過度樂觀預期，而在當前AI熱潮中，生成式AI、行業大模型、智能硬體和雲服務等領域的融資額持續攀升，部分初創公司估值迅速膨脹，許多人工智慧公司的估值已遠超行業平均水平，例如，Palantir和特斯拉的市盈率遠遠超過了200倍，而標普500指數成分股公司的平均市盈率約為25倍。其次，風險偏好顯著提高，投資者願意在尚未盈利或尚處於早期研發階段的企業中投入巨額資金，以搶佔潛在市場份額。而市場投機心理與輿論推動相結合，媒體和分析機構對前沿技術的持續炒作進一步放大了資本湧入速度。（二）關鍵差異首先，AI熱潮的技術基礎更為穩固。與1999年網際網路泡沫不同，當時許多公司缺乏可落地的商業模式，網際網路技術本身尚不成熟；而當前AI技術已經在電腦視覺、自然語言處理和大模型訓練等領域取得實際突破，生成式AI具有可直接落地的行業應用，從金融、醫療到製造和教育均有明確商業場景。其次，產業生態和資本結構更加多元。AI投資不僅包括風投和天使投資，還涉及企業資本支出（CAPEX）、私募信用、債券融資以及資產證券化（ABS）等形式，使風險能夠在一定程度上分散，同時引入了更複雜的流動性和資訊結構管理。再次，AI投資與全球基礎設施建設緊密掛鉤，如GPU、資料中心、雲端運算平台和模型訓練服務等，而這些硬體與雲服務資產具有長期使用價值和持續收入潛力，相較於1999年網際網路公司大量依賴短期廣告或電商流量收入，更加穩健。最後，監管與風險控制環境更加成熟。當前金融市場對AI相關融資有更嚴格的資訊披露和風險評估要求，部分國家和地區也出台政策鼓勵AI技術創新與應用，同時限制過度槓桿和投機行為。此外，從產業長周期發展來看，每一輪過度投資都可能為產業的長期成長做好了鋪墊。1999年網際網路泡沫崩潰後，此前大規模投資的光纖、電腦、移動通訊等裝置大幅度壓低了電子裝置和網路費用，Google、亞馬遜等一批網際網路企業和整個產業得以持續快速發展。（三）風險複雜性更高當年的泡沫主要集中在股價上，而今天的風險通過資本開支、長期租約、債務結構、影子銀行體系以及跨國能源和供應鏈瓶頸等多層結構相互疊加，一旦某個環節出現違約或資金緊縮，很可能不是簡單的“科技股下跌”，而是沿著融資鏈條迅速向房地產、信貸市場乃至跨境資金流動擴散，從而引發結構性的金融緊張。AI市場目前面臨的挑戰也更加複雜：技術瓶頸，例如輝達高端晶片供應短缺；應用程式的商業化滯後，大多數人工智慧公司尚未找到可持續的現金路徑；以及技術脫鉤，例如美國和中國的晶片監管。新興人工智慧公司傳統財務估值方法的失敗加劇了這種風險，資本狂熱導致泡沫的可能性仍然存在。03. AI泡沫破裂的可能性與傳導路徑AI 泡沫是否會破裂不能簡單地用“會”或“不會”來判斷，而應從估值邏輯、宏觀政策和全球資金流動三條主線分析其潛在破裂方式及時間窗口。從估值角度看，如果未來2-3年大模型的商業化速度無法匹配當前動輒百億美元的資本投入，市場估值必然進入回呼期，尤其是依賴 AI 敘事驅動漲勢的公司更容易經歷大幅波動。從宏觀政策角度看，若聯準會與歐洲央行維持高利率或再次收緊流動性，資料中心開發商、AI 獨角獸及依賴長期租約融資的基礎設施項目將面臨更高的再融資成本壓力，信用風險可能從個別企業擴散為行業性調整。從全球資金流動角度看，美國吸收全球資本將使新興市場、跨境基礎設施項目以及外幣債務敞口較高的經濟體最先感受到壓力，進一步把科技投資的波動轉化為跨國金融波動。整體而言，本輪AI投資周期大機率不會以1999年網際網路泡沫那種單點式全面崩塌收場，而更可能呈現漫長的結構性出清：先是局部估值回呼，再到資本鏈條的重新定價，最終由宏觀政策變化推動整個系統向新的均衡移動。如果發生破裂，具體方式主要包括兩個管道：一是估值重估，觸發因素包括AI商業化速度落後預期、盈利增長未達標或關鍵企業盈利警告，結果是高估值成長股票回呼，指數高度集中導致市場波動放大，回撤集中在“巨頭+AI”股票；二是信貸與項目融資鏈條斷裂，觸發因素包括利率上升、租戶違約或 neo‑cloud企業現金流緊張，結果是資料中心開發商與特殊目的載體面臨償債壓力，資產價值快速下滑，債權損失擴散至銀行、直接貸方及ABS持有者，將泡沫從股市傳導至實體信貸市場。在未來政策方面，需要找到一個平衡：不僅要支援龍頭企業突破技術界限，還要培養多元化的應用產業鏈，以建構良性的工業生態。技術革命的本質不是避免泡沫，而是通過持續的技術迭代能力和可行的商業模式，在穩定資本的支援下，推動長期的GDP增長和引領代際飛躍，並將資本狂熱的階段轉變為新的質量生產力。整體來看，AI 泡沫破裂不是單一事件，而是一系列結構性調整和局部泡沫破裂的組合，AI熱潮將經歷周期性的回撤，但它在超自動化領域（例如機器人、AGI）具有遠超網際網路時代的長期潛力，出現一次性大規模全面崩塌的可能性取決於貨幣政策和信貸鏈條的健康狀況。04. 跨國風險傳導AI 投資熱潮的全球化特徵意味著，一旦出現市場調整，其影響可能跨境傳導。觸發機制主要包括利率和信貸環境的收緊，例如，若美、歐主要央行同時加息並收緊信貸，全球資金快速撤出，將直接衝擊依賴外幣融資的新興市場以及海外AI項目，尤其是資料中心與雲服務廠商。此外，能源供應，尤其是電力，與全球供應鏈瓶頸，也可能放大地區性危機，導致局部市場風險集中爆發。潛在時間窗可分為短期和中期兩個階段。在短期，若宏觀利率快速上行或發生大型租戶違約，短期內可能看到信用利差迅速擴大，同時項目融資重新定價，資料中心、相關REIT及開發商最先暴露風險。在中期，如果AI商業化鏈條未能形成廣泛盈利，尤其是行業級應用落地緩慢，市場可能從增長溢價向盈利篩選切換，導致估值普遍回呼，資金重點流向盈利能力強的項目和企業。各國宏觀政策將是跨國傳導的決定性變數之一。一方面，聯準會與歐洲央行的利率與流動性政策會直接影響債務負擔與風險溢價：緊縮將放大企業融資壓力，寬鬆則可能延緩市場調整，但同時積累更高的系統性風險。另一方面，財政與產業政策的作用也不容忽視：針對資料中心電力成本或AI研發的補貼和支援，能夠緩衝局部衝擊，但可能延長非盈利項目的資金供給周期，形成“殭屍化”風險。最後，宏觀審慎與監管措施也會調節跨境風險傳導的幅度：加強對非銀行信貸、ABS透明度及應計壓力測試，可降低系統性傳染風險；反之，監管盲點可能放大跨國資本流動和供應鏈壓力造成的風險。05. 結語當前的AI熱潮同時包括真實的技術紅利若干高度脆弱的金融鏈條，因此更像是一種局部繁榮與局部泡沫並存的複雜態勢，而非歷史上的單一泡沫復刻。分析的關注點不應停留在“是否存在泡沫”，而應轉向泡沫存在的具體位置、形成機制及其可能通過那些管道傳導至宏觀金融體系。對政策制定者與資產管理者而言，最佳策略是在強化風險監測的基礎上進行選擇性防禦，重點關注資料中心融資結構、租戶信用狀況以及短期再融資節點；在估值重估情形下，應優先迴避高度槓桿化且盈利路徑不明確的投資敞口，從而在享受技術紅利的同時，降低系統性風險暴露。 (IMI財經觀察)