2026 年 4 月 16 日，一條消息引爆了全球科技圈。輝達創始人兼 CEO 黃仁勳，在一場近兩小時的深度訪談中，說出了一句讓所有美國人脊背發涼的話："放棄中國市場，美國將輸掉 AI 技術堆疊的競爭。"他甚至用了一個極其嚴厲的詞來形容最壞的情況："可怕的結果"什麼是可怕的結果？就是DeepSeek 首先在華為晶片上發佈。這不是商人的利益抱怨，也不是政客的危言聳聽。這是一個用 20 年時間，一手打造了全球 AI 工業基石的人，看透了 AI 戰爭的底層邏輯後，發出的最絕望警告。而美國正在做的，恰恰是親手把這個 "可怕的結果" 變成現實。別再自欺欺人了中國已經擁有 AI 自主發展的全部底牌很多人還活在可笑的幻想裡：只要卡住最先進的 3nm、2nm 晶片，中國 AI 就永遠追不上。但黃仁勳用鐵一般的事實，戳破了這個自欺欺人的謊言。中國不僅能發展 AI，而且已經集齊了 AI 自主發展所需的全部王炸。✅ 人才王炸：中國擁有全球一半的 AI 大腦黃仁勳親口證實：中國擁有全球 50% 的 AI 研究人員。這是什麼概念？全世界每兩個頂尖 AI 科學家，就有一個是中國人。更可怕的是，中國還是世界上開放原始碼軟體和開放模型的最大貢獻者。AI 的進步，從來不是靠晶片堆出來的。摩爾定律每年只能擠牙膏式地帶來 25% 的性能提升，但一個天才的演算法，能帶來 10 倍甚至 100 倍的飛躍。中國這 50% 的 AI 人才，就是最可怕的核武器。✅ 算力王炸：華為已經出貨數百萬顆 AI 晶片"華為剛剛度過了公司歷史上最好的一年。"黃仁勳透露，華為已經出貨數百萬顆 AI 晶片，數量比 Anthropic 擁有的全部算力還要多得多。中國還有充足的邏輯晶片和 HBM2 記憶體，以及無數已經建好、通了電卻閒置著的資料中心。而最被所有人低估的，是中國的能源王炸。黃仁勳提出了一個顛覆所有人認知的觀點：AI 是一個平行計算問題，充足的能源可以完全抹平製程的差距。7nm 晶片確實不如 3nm，但如果用兩倍、三倍的數量堆疊呢？如果能源幾乎是免費的，誰還會在乎每瓦性能？別忘了，今天 99% 的主流 AI 模型，都是在相當於 7nm 工藝的 Hopper 架構上訓練的。7nm，完全夠用。✅ 製造王炸：中國壟斷了全球主流晶片產能中國製造了全球 60% 以上的主流晶片，擁有世界上最大的半導體產能。沒有 EUV 光刻機又怎樣？成熟製程的產能，中國有的是。絕大多數 AI 應用，根本不需要最先進的 3nm 晶片。用 7nm、14nm 的成熟晶片，完全可以滿足 90% 以上的市場需求。黃仁勳真正的恐懼不是中國能造晶片，而是中國會建立自己的生態很多人不明白，黃仁勳為什麼拼了命地反對封鎖中國。難道他不怕中國用輝達的晶片，訓練出比美國更強大的 AI 嗎？他怕，但他更怕另一件事：中國會建立一個完全獨立於美國的 AI 技術堆疊。黃仁勳說，AI 是一個五層的技術蛋糕：能源、晶片、框架、模型、應用。輝達的護城河，從來不是 GPU 本身，而是它在所有五層都建立的龐大生態。全球數億個 GPU 的安裝基礎、覆蓋所有雲平台的 CUDA、支援無數框架的軟體棧……這才是輝達真正不可戰勝的地方。但美國的出口管制，正在親手摧毀這個優勢。你不賣給中國晶片，中國就只能自己造。你不讓中國用 CUDA，中國就只能自己開發框架。你把中國排除在美國生態之外，中國就只能建立自己的生態。這不是預言，這已經在發生了。黃仁勳警告說，這將重蹈美國電信行業的覆轍。當年美國把華為排除在全球市場之外，結果呢？中國建立了自己的 5G 標準，現在反過來主導了全球電信市場。"DeepSeek 首先在華為上發佈的那一天，對我們國家來說是一個可怕的結果。"這句話，才是黃仁勳真正的恐懼。如果未來全球最好的 AI 模型，都是在華為的晶片上開發的，都是針對中國的技術堆疊最佳化的。那麼全球南方國家、中東、非洲…… 所有買不起輝達晶片的國家，都會自然而然地採用中國的標準。到那時，美國技術堆疊的全球主導地位，將徹底崩塌。輝達的護城河本質上是開發者的護城河黃仁勳反覆說：輝達的成功，靠的不是晶片，而是 CUDA。而 CUDA 的核心，是全球數百萬的開發者。"50% 的 AI 開發者在中國，美國不應該放棄這一點。"這句話，點破了所有問題的本質。計算生態的粘性，比你想像的要強得多。x86 統治了桌面市場 40 年，Arm 統治了移動市場 20 年。一旦開發者習慣了某個技術堆疊，就幾乎不可能切換。如果美國繼續封鎖中國，那麼這 50% 的 AI 開發者，將不得不轉向華為等本土廠商的技術堆疊。隨著時間的推移，中國的技術堆疊會越來越完善，生態會越來越豐富。最終，世界上會出現兩個平行的 AI 宇宙：一個美國的，一個中國的。而中國的那個，會因為擁有更多的開發者、更大的市場、更充足的能源，最終超越美國。黃仁勳毫不客氣地批評了那種 "失敗者的心態"："那種認為只要封鎖中國，美國就能永遠領先的想法，對我來說毫無意義。"他說，輝達有信心在公平的競爭中戰勝任何人。但如果美國政府主動放棄中國市場，那麼輝達將失去最大的開發者群體，最終輸掉整個生態戰爭。AI 不是濃縮鈾封鎖只會讓中國變得更強大針對有人把 AI 算力比作濃縮鈾的荒謬觀點，黃仁勳進行了嚴厲的駁斥："這是一個糟糕的、不合邏輯的類比。"AI 是一種通用技術，就像電力、就像網際網路、就像微處理器。它可以用來做好事，也可以用來做壞事，但你不能因此就禁止它的傳播。更何況，封鎖根本沒用。中國已經擁有了足夠的算力，來訓練像 Claude Mythos 這樣的模型。你不賣給他們晶片，他們只會自己造更多。封鎖只會讓中國更加堅定地走自主創新的道路。黃仁勳預測，中國不會永遠停留在 7nm。他們會不斷進步，最終趕上甚至超越美國。"我們不應該放棄中國市場，如果我們輸了，那就輸了，但我們為什麼要主動放棄？"這句話，值得所有美國人深思。AI 戰爭的勝負，從來不是看誰能封鎖誰。而是看誰能吸引更多的開發者，誰能建立更開放的生態，誰能更好地服務全球市場。美國當前的政策，正在親手把最大的市場、最多的開發者和最有活力的創新力量，推到自己的對立面。如果不及時糾正，黃仁勳的警告終將變成現實：美國將輸掉整個 AI 技術堆疊的競爭。而這一天，可能比所有人想像的都要來得更早。互動話題：你覺得黃仁勳的警告會成真嗎？3 年內中國 AI 技術堆疊能實現完全自主嗎？歡迎在評論區留下你的觀點！覺得文章說得有道理，就點個贊和在看，轉發給更多朋友看看這場決定未來的 AI 戰爭！ (智能海嘯)

已扭虧為盈。智東西4月18日報導，今日，美國AI晶片獨角獸Cerebras Systems披露IPO申請檔案，再度向上市發起衝刺，股票程式碼為“CBRS”。自從端出餐盤大小的全球最大晶片後，這家成立於2016年的明星創企一直備受關注。最新IPO檔案顯示，Cerebras業績漲勢迅猛，營收從2022年的2460萬美元（約合人民幣1.68億元）增至2025年的5.10億美元（約合人民幣35億元），增長超過19倍；2024年淨虧損為4.82億美元（約合人民幣33億元），到2025年已實現扭虧為盈，淨利潤達2.38億美元（約合人民幣16億元）。Cererbas打造了全球首創且唯一的商業化晶圓級處理器——晶圓級引擎（WSE），並聲稱其第三代AI晶片WSE-3是“史上大批次推向市場的最大、最快AI晶片”。WSE-3整合了90萬個計算核心、44GB片上記憶體和21PB的記憶體頻寬，面積是輝達B200的58倍。與包含兩顆獨立晶片的輝達B200封裝相比，WSE-3擁有19倍的電晶體、250倍的片上記憶體容量和2625倍的記憶體頻寬。Cererbas的競爭對手包括提供AI晶片的輝達、AMD、英特爾等晶片巨頭，以及提供AI推理服務的AWS（亞馬遜雲科技）、Google、甲骨文、CoreWeave等雲服務商。OpenAI、AWS、阿聯科技公司G42、阿聯人工智慧大學MBZUAI，都是Cerebras的重要客戶。官網顯示，高通、AMD、台積電等晶片巨頭，川普長子擔任合夥人的1789 Capital，以及OpenAI聯合創始人兼CEO Sam Altman、英特爾CEO陳立武等知名企業家，均是Cerebras的投資方。Cerebras曾在2024年9月遞交IPO申請，隨後於去年撤回。在今年2月完成10億美元（約合人民幣68億元）H輪融資後，其估值達到230億美元（約合人民幣1568億元）。如今，Cerebras重啟上市路。據外媒報導，該公司IPO計畫於5月中旬進行，目標募資超過30億美元（約合人民幣205億元），並尋求至少350億美元（約合人民幣2386億元）估值。01.去年營收大漲76%，淨賺2.38億美元2022年、2023年、2024年、2025年，Cerebras全年營收分別為2460萬美元、7870萬美元、2.90億美元、5.10億美元；淨利潤分別為-1.78億美元、-1.27億美元、-4.82億美元、2.38億美元，研發費用分別為1.55億美元、1.40億美元、1.58億美元、2.43億美元。▲2022年~2025年Cerebras營收、淨利潤、研發支出變化（智東西製圖）同期，其毛利率分別為11.7%、33.5%、42.3%、39.0%。Cerebras的2024年與2025年GAAP淨利潤與非GAAP淨利潤如下：截至2025年12月31日，該公司累計虧損為9.05億美元。下表是截至2025年底的現金及現金等價物和總資本：分業務來看，2025年，Cerebras的硬體收入佔比約為70%，雲服務及其他服務收入佔比接近30%。下表是Cerebras從2024年Q1到2025年Q4每個季度的財務資料，可以看到2025年扭虧為盈主要是靠在2025年Q2實現約3.10億美元的淨利潤。02.跑千問、GLM、MiniMax開源模型，推理速度比GPU方案快Cerebras研發AI晶片的思路是，通過把整個計算和儲存資源放在一塊巨型晶片上，來破解資料搬運耗時耗能的瓶頸。因為核心之間的通訊是在片上互連，延遲低到幾乎可忽略。這意味著WSE能更快地生成token。WSE-3部署在CS-3系統內，多個CS-3系統連接起來可形成Cerebras AI超級電腦，作為單個邏輯電腦進行大規模訓練和推理。WSE晶片由製造巨頭台積電代工生產、封測大廠日月光處理特殊工藝，最終在Cerebras位於美國加州桑尼維爾的工廠進行最終晶圓封裝、組裝和測試。IPO檔案顯示，根據基準測試，對於許多工作負載，Cerebras運行Llama、GPT-OSS、GLM、MiniMax、Qwen等開源模型的速度比基於GPU的領先解決方案快15倍；在一些更特殊的工作負載中，Cerebras的速度快1000多倍。截至2025年12月31日，Cerebras共有708名員工，其中426名在美國。截至2026年3月31日，該公司在全球範圍內擁有96項已授權專利和50項正在申請的專利。03.中東是大金主，OpenAI、AWS都是客戶Cerebras以多種方式向客戶交付解決方案，既提供AI超級電腦，又提供雲上高速推理服務，還與客戶共同開發AI產品。其收入和淨利潤的增勢之猛，跟中東有著密切關係。2024年，阿布扎比科技集團Group 42 Holding Ltd連同其附屬公司G42貢獻了Cerebras高達85%的營收。2025年，阿聯人工智慧大學MBZUAI貢獻了Cerebras 62%的營收，G42貢獻了24%，兩家合計貢獻了86%的營收。這表明過去兩年，Cerebras超過8成的收入都來自中東，這也是其2025年扭虧為盈的核心貢獻來源。一大波變化發生在2026年。1月，Cerebras宣佈跟OpenAI達成一個價值超過200億美元（約合人民幣1363億元）的多年協議，為OpenAI提供750兆瓦的AI算力，從2026年到2028年分批部署。OpenAI還同意向Cerebras支付10億美元（約合人民幣68億元），以資助開發運行其AI產品的資料中心。3月，Cerebras與AWS建立多年合作夥伴關係，通過全球分銷將快速推理擴展到更大的規模。這些合作如果能順利執行，Cerebras接下來三年的收入基本不用愁。04.多位核心高管曾任AMD副總裁截至今年4月17日，Cerebras高管與董事資訊如下：其聯合創始人兼CEO Andrew Feldman畢業於史丹佛大學，曾在2012年以3.57億美元將伺服器創企SeaMicro賣給AMD，隨後擔任AMD副總裁兼總經理。另一位聯合創始人Sean Lie畢業於麻省理工學院，自2022年4月起擔任Cerebras CTO，曾擔任AMD資料中心伺服器解決方案首席硬體架構師。Cerebras COO Dhiraj Mallick也畢業於史丹佛大學，曾擔任英特爾資料中心事業部架構副總裁、AMD副總裁兼伺服器解決方案部門總經理。2025年，Cerebras提供給Andrew Feldman的總薪酬為1175萬美元，給Sean Lie的總薪酬為1157萬美元。05.結語：“非GPU”企業起勢，火拚AI推理市場AI晶片行業正在發生一個有趣的變化，越來越多的公司選擇用“非GPU”的路徑，跟輝達爭奪AI推理市場的地盤。輝達斥資200億美元買走技術授權和大部分團隊的Groq，以及即將上市的Cerebras，都屬於這一陣營。Cerebras強調自家產品的核心優勢，是在需要即時響應的場景裡推理速度快，遠超輝達GPU。但輝達堅不可摧的護城河是軟體生態，是全球開發者和企業經年累月積累的程式碼、工作流、工具鏈。Cerebras的硬體再快，要在生態層追趕輝達，仍是一場長跑。 (智東西)

最近據 Mark Gurman 爆料，蘋果預計在2027年推出代號為“N50”的AI眼鏡，這款產品並不是要取代手機，而是要徹底改變我們使用手機的習慣。即將改變，你不再需要頻繁掏出手機來處理瑣事或打發碎片時間；你現在是否陷入了“碎片時間必刷手機”的習慣？無論是等電梯還是排隊，那幾分鐘的空檔似乎總要靠滑動螢幕來填滿。然而，一種無需掏出手機便能處理萬事的新生活正在開啟：你想和老外對話或去國外的餐廳，Siri 直接在耳邊為你翻譯菜單；在陌生街頭，它即時指引最優路線；甚至在孩子學會騎車的瞬間，你只需全神貫注地注視，Siri 就會代勞記錄。這種互動體驗的徹底變革，正是蘋果計畫在 2027年推出的代號為“N50”的AI智能眼鏡所帶來的未來。讓我們一起從螢幕中解放，重新回歸真實世界。AI眼鏡市場現狀在蘋果正式推出首款AI智能眼鏡之前，其實大家知道已經有很多其他品牌率先實現了類似的功能。你可能沒有特別留意到，Meta的AI智能眼鏡去年已經賣出了超過700萬副，這個銷量表明AI眼鏡已經不再是一個小眾產品，而是逐漸進入了大眾市場。還記得AirPods剛問世的時候嗎？那兩根白色的小耳塞曾被許多人嘲笑，覺得它外觀奇怪，甚至醜陋，誰會願意戴呢？然而，僅僅過了兩年，AirPods已經成為許多人離不開的日常必需品，出門沒戴反而覺得少了什麼。AI智能眼鏡現在正在走一條非常相似的道路，只是還沒有達到「人人都在用」的普及階段。那麼，那些已經購買了Meta智能眼鏡的幾百萬人每天都在用它做什麼呢？比如，當雙手被佔用時，他們可以不用掏出手機就能處理許多事情；他們可以用眼鏡記錄生活中的點滴，撥打電話，甚至直接通過AI助手得到問題的解答。這些功能聽起來確實很方便，但問題來了：直面現實問題：如果它真的這麼好用，為什麼你和我到現在還沒有買一副AI眼鏡呢？答案其實很簡單，目前的智慧眼鏡還不夠好。近幾年時間，AI眼鏡的技術還在不斷發展，體驗也在逐步最佳化。或許我們正處在一個轉折點上，等到產品更加成熟，智慧眼鏡可能會像AirPods一樣，從最初的不被看好，發展成為一種不可或缺的科技產品。現在，蘋果計畫在2027年推出代號為N50的智慧眼鏡，或許它會成為引領這一領域的革命性產品，徹底改變我們使用科技的方式。AI眼鏡痛點問題目前科技大廠都紛紛推出AI眼鏡，現階段難以完全解決智能眼鏡的體驗痛點。現在的產品主要卡點有那些，結合現實，卡在三個核心問題：第一是，續航與散熱的物理矛盾。在不足50克的鏡架內，電池容量極其有限，高強度錄影僅能支撐半小時左右。更嚴重的是，晶片持續運算產生的熱量會使鏡腳升溫至40度左右，緊貼皮膚的佩戴感如同在臉上貼了暖寶寶。第二是，AI互動的侷限性。雖然在安靜環境下表現尚可，但在嘈雜的街道或餐廳，AI的語音識別率會大幅下降，經常出現聽不清或誤答的情況，導致使用者最終還是得依賴手機。第三是，難以踰越的隱私障礙。內建攝影機令公眾感到不安，即便設有錄影指示燈也極易被遮擋。這種不信任感導致健身房、電梯等許多場合開始禁止佩戴此類眼鏡。將電池、相機與AI晶片全部整合在極輕量的鏡框中，並要求其不發熱且長續航，這在目前的工程技術水平下依然是極大的挑戰，尚無任何一家公司能給出完美的解決方案。蘋果破局三大難題即便強如蘋果，也無法在極其有限的空間內塞入所有元器件。對於智能眼鏡而言，成功的核心前提是它必須先是一副讓人願意日常佩戴的普通眼鏡。如果產品空有前衛科技卻因笨重而無法常態化使用，其功能再強也無濟於事，正如目前的Vision Pro。因此，蘋果未來的策略將是極力讓眼鏡在比例、厚度、重量及材質上向傳統眼鏡靠攏，追求“日常感”。據Mark Gurman透露：如果它真的這麼好用，為什麼你和我到現在還沒有買一副AI眼鏡呢？據Mark Gurman透露，蘋果的解法並非讓眼鏡單打獨鬥，而是通過建構一套協同系統來平衡輕便與性能。先來看第一個問題：電池續航與散熱難題為了緩解續航與發熱壓力，蘋果把高能耗 AI 任務交由 iPhone 去處理。AI眼鏡只承擔視聽感知功能，通過藍牙將採集到的資料交由口袋裡的手機進行運算處理。通過“感算分離”（視聽感知與AI算力分離）的設計，iPhone 承擔了核心的AI計算職能，而AI眼鏡僅作為感知終端。這種解決方案有效緩解了眼鏡端的發熱問題，並大大提升了續航能力。再來看第二個問題：AI互動的侷限性難題AI眼鏡目前的智能化瓶頸在於環境感知能力的缺失。僅依賴鏡頭與麥克風，在光線不足或噪音干擾等複雜場景中非常容易發生識別錯誤，從而導致輸出資訊失準。針對這一痛點，蘋果正發揮其生態系統優勢進行佈局。據 Mark Gurman 透露，除了AI智能眼鏡，蘋果還在研發新款 AirPods 和一款胸掛式徽章，目的就想通過多裝置協同，提升 AI 對使用者即時場景的感知與理解精度。最後看第三個問題：隱私難題隱私是穿戴式裝置無法迴避的難題。針對攝影機可能引發的不安，蘋果選擇以顯眼的環形LED燈作為錄影指示，通過公開透明的方式來建立信任。然而，這套系統的成敗最終取決於Siri的進化。在沒有螢幕的配置下，語音互動是唯一的溝通橋樑；如果Siri的智能無法大幅提升，依然只會提供搜尋結果，那麼整台裝置將失去價值。Siri的表現，將直接決定這套系統的生死。以上三個現實痛點問題，看來蘋果要設計為一個協同生態整體.三個現實問題，蘋果的解法：AI眼鏡：負責視覺捕捉，新一代 AirPods ：引入感測器負責環境感知，AI 徽章：則作為全天候的輔助終端。這種組合讓 AI 不再侷限於聽覺互動，而是能即時理解使用者的所見所為。AI 進化的核心不在於單純的算力，而在於對使用者情境的深度理解，這正是蘋果利用多裝置資料整合所建構的核心優勢。寫在最後：最後，蘋果第一代N50智能眼鏡雖然沒有螢幕，也無法呈現那種懸浮在空中的導航箭頭效果，更別提像鋼鐵人視角那樣的畫面，這些可能要等到第二代才能實現。而且，如果出門沒帶iPhone，它就只是普通眼鏡，因為無法獨立工作。不過，回想一下，第一代iPhone那會，同樣是功能有限，沒有App Store商店，無法安裝APP應用，甚至連複製貼上都做不了。但就是這樣一部iPhone，徹底改變了我們未來20年的手機使用方式。因此，我認為第一代蘋果AI眼鏡的關鍵並不在於功能有多強，而在於它是否能改變你的習慣。短期內，它絕對無法取代你的iPhone，但當你開始發現許多事情無需拿出手機就能完成，逐漸習慣抬頭生活而不是低頭尋找資訊時，你會意識到一些事情已經悄然改變了。我們可以期待更多AI智能眼鏡消息的到來。 (AI共生紀)

史丹佛剛發報告：中國AI論文數量全球第一！老師該怎麼看？史丹佛AI指數報告2026發佈，透露了一個讓老師焦慮的訊號4月13日，史丹佛大學發佈了《2026年人工智慧指數報告》。報告一出，朋友圈刷屏了——"中國AI論文數量全球第一""論文引用次數超越美國""中國AI專利數量全球領先"看到這些資料，很多老師慌了：AI都這麼強了，老師還有什麼用？今天我們不販賣焦慮，只說乾貨。點點關注一、報告到底說了什麼？這份報告是史丹佛連續第九年發佈的AI行業權威報告，資料來源覆蓋全球。先看幾個關鍵結論：中國領先的部分AI論文發表數量：中國全球第一，且已連續多年保持領先論文被引頻次：中國超越美國，說明質量也在追趕AI專利數量：中國全球第一，佔全球總量超過40%工業機器人安裝量：中國連續多年全球第一美國依然領先的部分頂級AI模型數量：美國依然領先，OpenAI、Google等巨頭仍在前沿高影響力專利：美國的專利質量更高，影響力更大AI私人投資：美國依然是全球AI投資最活躍的國家簡單說：規模上中國已超，原創性上美國仍強。這是一個"大而不強"到"又大又強"的過渡階段。▲ 圖：中美AI實力對比，綠色代表中國領先指標，藍色代表美國領先指標二、這和老師有什麼關係？很多老師說："這是科技圈的事，跟我有什麼關係？"錯了。大有關係。關係1：AI教育政策正在加速落地中國AI論文和專利的爆發，背後是國家戰略的強力推動。"十五五"規劃中，AI教育已被列為重點發展方向。多地已將AI課程納入中小學必修課。這意味著——未來3-5年，"會用AI"將成為老師的基本功，就像會用PPT一樣。關係2：最近一個月，AI工具爆發式更新就在這幾天，全球AI領域大事不斷：阿里開源Qwen3.6：程式設計能力大幅提升，中文理解更強Claude Opus 4.7發佈：更靠譜、更穩定，適合教育場景OpenAI Codex：支援Mac桌面操控，多智能體協同聯想"天羿AI Pro"：深度整合國產系統，支援離線資料處理工具越來越強，用不用、怎麼用，決定權在你手裡。三、老師不需要焦慮，但需要行動每次聊AI，總有人問："AI會不會取代老師？"我的答案是：取代你的不是AI，是會用AI的老師。史丹佛報告裡有一個資料很有意思：儘管AI論文和專利爆發，但教育領域的AI應用滲透率依然很低。大多數老師還沒有真正用起來。這反而是機會——現在學AI的老師，就像10年前第一批用PPT的老師——不是被取代，而是先發優勢。老師現在最該做的3件事 ▲ 圖：老師行動指南1.把AI用進日常備課：出題、批改、總結，用起來比觀望強100倍2.關注政策動向：AI教育納入課標是遲早的事，早準備不吃虧3.建立自己的AI工作流：選1-2個工具用熟練，比追所有新工具有用四、一個真實的建議史丹佛報告裡有一句話讓我印象很深："AI最大的風險不是它太強，而是我們還不知道怎麼用它。"這句話對老師格外適用。AI會出題，但它不知道一個班級30個孩子裡那幾個最近狀態不好。AI會批改作文，但它批不出那個孩子最近作文進步了。AI會總結知識點，但它看不到學生眼裡那一瞬間的"懂了"。AI是工具，老師是靈魂。工具越來越強，靈魂才更需要方向。 (雍不止步)

新技術降臨時，往往裹挾著興奮、迷惘、恐懼、新生。蒸汽、電力和電腦乍然出現的那些年份，人們很難斷定，故事的結局將如何書寫。一如眼前令人興致勃勃又疑惑不安的AI。在傳統製造業、網際網路、科技企業的財報中，AI正成為支撐增長不可或缺的敘事。商業新故事背後，打工人的悵然卻無處遁形。新技術革命席捲過後，AI會接管人類那些崗位，又會催生那些新職業？3月，海南博鰲年會，中國工程院院士張亞勤在一場演講中，宣告了“智能體AI元年”的到來——就在2026年。埃隆·馬斯克對AI的演進速度更是激進地樂觀。“今年，最遲明年，我們就能擁有比任何人類都更聰明的人工智慧。” 1月的瑞士達沃斯論壇上，他宣稱。很難說AI不會是一種全新的、具有意識的存在。哲學命題，留待科學家們辨析。大部分打工人無暇顧及形而上的爭論，因為近在咫尺的切膚轉變正在發生。2026年春節假期後，楊千返回北京的一家網際網路公司工作，很快接到公司準備裁掉三分之二研發人員的通知。產品經理楊千起初是驚訝；接著，消息很快劃過腦子，應該是一次普通的“降本增效”口號吧。一個月後，殘酷的方案浮出水面。程式設計師一個一個離開，工位空了大片，從前吵吵鬧鬧的辦公室，現在安靜得可怕。被裁的不只是初級程式設計師，一位擁有八年工作經驗的技術“牛人”，也上了裁員名單。而取代他的，是一位會用AI智能程式碼編輯器Cursor的應屆生。公司的理由順理成章。楊千明白，應屆生會用AI工具、聽話、能加班，每月薪資8000元到1萬元，足以頂上一位老員工80%的工作成果。老闆在公司群裡算了筆帳：一位老員工，月薪3萬元，三位應屆生+AI，月薪2.4萬元。有了AI，僱人成本大幅下降；不僅如此，一個需求，過去研發排期得等兩周，現在三天能出原型，需求交付周期從兩周壓縮至三天。3月底，大公司密集發佈年報。在傳統製造業、網際網路、科技企業的財報中，AI正成為支撐增長不可或缺的敘事。商業新故事背後，打工人的悵然卻無處遁形，下一輪裁員會否輪到自己？潮起潮湧的時代也混雜著熱切的目光，從Openclaw引發的養蝦潮，到影視、遊戲、電商各領域，琳瑯滿目的AI工具湧現，摩拳擦掌、躍躍欲試搶登AI大船的人不在少數。未來不在過去的延長線上。大國博弈或公司競爭，遵循一套適者生存的進化法則，而今，AI成為法則的一部分。新技術席捲，AI會接管人類那些崗位，又會催生那些新職業？2025年5月，Anthropic CEO（首席執行長） Dario Amodei接受Axios採訪時說，人工智慧可能在未來一年至五年內“消滅一半初級白領崗位”，將失業率推高至10%至20%。科技、金融、法律、諮詢和其他白領職業，尤其是入門級工作，可能會大規模消失。今年3月，高盛的一篇文章預計，全球3億個工作崗位面臨AI威脅。20多歲到30多歲的入門級員工，尤其進入知識和內容創作領域的員工，最可能受到人工智慧新應用的影響。“但這並非板上釘釘。”高盛研究部全球經濟團隊聯席主管約瑟夫·布裡格斯同時補充說。我們引以為豪的大學教育的某些部分正在失效。AI時代，如何就業？模糊的圖景逐漸顯現。再就業3個月又沒工作了，“一崗多能”漸成標配如果將就業市場比作一條河流，它不會突然斷流，只會悄悄改道。最先發生變化的，是那些範本化的工作。客服、文案、基礎財務、法律助理、設計、程式設計師、資料分析——這些崗位有一個共同點：流程清晰、規則明確、可以被拆解、重複。也因此，最容易受AI衝擊。戴奈之前在一家網際網路金融公司的營運崗位工作。2024年，公司裁員，連同他在內，營運、設計、產品、程序走了一批人。2023年，他才經歷過一次裁員。新一次失業後，他不再向公司尋求工作機會，轉頭做起自由職業。除了網路博主，也經營些小型線上生意。“後續也有很多人找到了工作，但工作不是特別穩定。”戴奈告訴《財經》，這兩年，AI在工作中應用越來越廣泛，周遭朋友的就業空間變得愈發狹窄。有人被裁後重新找到了工作，但到新公司半年之內又被裁員；緊接著去下一家，工作三個月，工作又沒了。戴奈乾脆開始嘗試自媒體，在小紅書上營運一個叫“尼斯特戴”的帳號。戴奈猜想，自己職場空窗兩年，如今很難受到面試官和HR的青睞。不過，擁有網際網路公司三年至五年的營運工作經驗，基本可以兜住大部分的基礎工作。總體來說，比設計、程式設計師還是容易不少。戴奈做設計的朋友，受AI衝擊更為嚴重。AI出現前，電商公司的商品詳情頁長尾圖和商品主圖，已經有固定範本。人只負責簡單色彩調整或結構最佳化。而今，這些工作交由AI完成。戴奈聽說，一些公司裁掉設計崗位後，由營運人員向AI給出設計的提示詞，要求AI產出什麼規格、風格的圖片，尺寸長寬是多少。過去，營運人員將需求傳遞給設計，中間經過郵件三四道溝通，現在，營運只需要求AI。在戴奈看來，跨部門溝通往往費勁，而向AI毫無顧忌地多次提出修改請求，AI也不會有任何怨言脾氣，這減少了許多人際交往上的困擾。短短時間內，AI可以生成風格不同的100張圖，人力相形見絀。設計師們的工作如今岌岌可危。如今，有的設計師也開始用AI工具，一半人工智慧生產，另一半自己“手搓”。一些個體老闆還不太瞭解AI，設計從業者還有為數不多的生存空間。“一崗多能”正在成為新的用工底線。高等教育的學歷仍然重要，但不再足夠；職場經驗也在貶值——尤其那些基於舊工具的經驗。阿亮是AI行業的創業者，2011年至2015年，他在網際網路大廠做程式設計師，2016年追隨別人創業，直到後來，個人的創業方向轉向AI。他的公司為國內電商企業提供AI辦公協作工具，也面向海外市場推出了圖片文字轉視訊的網站與App，還有些AI翻譯產品。“AI現在完整地將一家電商公司的所有崗位替代是不現實的。但運用AI工具，比如在營運、資料監測方面，十個人的活兒可以一個人全幹了。”阿亮坦言。他們公司的翻譯AI產品面向翻譯社，從2024年12月開始營運，不斷最佳化迭代，如今可以翻譯100多種語言。人工翻譯直接替代掉，最後留一位審稿人做文字和格式覆核即可。阿亮公司全職員工六人、兼職員工六七人，非常精幹。這家公司的程式設計師全用公司配備的AI工具寫程式碼。“不允許自己寫程式碼，這就是我給大家唯一的要求，因為效率太低了。”過去，阿亮或許需要僱傭從阿里巴巴出來的“大牛”程式設計師。而今，只要會用AI工具，只有三五年工作經驗的程式設計師，也能寫出好程式碼。全公司AI使用成本每月不過五六千元。“做技術的員工，同時可以去盯盯資料、做點營運。做視訊剪輯的員工，我不希望他只是一個視訊剪輯，我希望從頭到尾，從編導到視訊，一條龍全做完了。”最近一場公司會議上，阿亮向員工鼓勁說，“有AI之後你的能力放寬了，我希望未來每個人都是一名全能戰士。”“你覺得那項技能不行，我可以給你些工具。不會用，我可以教你怎麼用。你說我寫不了東西，那我們給配置很好的skill（技能）協助。沒關係，你都可以去學。”應用AI工具後，這家公司一個月的產出成果可以趕上以前50人的勞動成果。過去，研發一款產品，需要半年，非常痛苦，把員工的精力都耗沒了。如今只需一周，產品就從立項走到了最終發佈。阿亮起初是技術出身，如今兼做技術、產品和營運。每個月，他的AI工具花銷差不多2000元人民幣，佔據公司AI開銷大頭。“我效率拉滿，每天同時干八、十來件事兒。”一人公司崛起：初級崗位消失後，人的核心能力是什麼？在阿亮看來，AI如今打掉了原本還不錯的職業——程式設計師、設計師、資料分析師。切身的觀察在資料上也有一定體現。根據美國人工智慧公司Anthropic最近發佈的報告，程式設計師高達近75%的任務已被AI覆蓋。這份報告列出了最受AI衝擊的前十大職業，程式設計師之後分別是：客服代表、資料錄入員、醫療記錄專員、市場研究與行銷分析師等等。當一個人用AI可以完成一組團隊的工作，大公司裁員與組織調整就已經箭在弦上。今年以來，Mata、亞馬遜、甲骨文、Block、戴爾等國外大公司都傳來了大規模裁員的消息。3月消息，美國公司Meta計畫裁員約1.6萬人，佔員工總數的20%。這家公司預計到2028年投入6000億美元用於資料中心建設，同時斥資至少數十億美元進行多項收購。大公司對AI的投資正在成為驅動裁員的關鍵因素。他們的擴張方向正從人力轉向算力。相比國外公司，中國網際網路公司的人力調整更加隱蔽。公開資訊中，很少出現大公司因AI裁員的明確比例或數字，但大廠AI導向的資源再配置已經十分明顯。3月中旬，“網易將用AI全面清退外包員工，4月1日先裁30%，5月1日全部清退”的說法在網際網路上迅速擴散。儘管網易隨後否認了這一消息，但確認“因項目調整及正常人員汰換”。戴奈告訴《財經》，最近確實聽說網易裝了AI工作流，“朋友說有些外包人員陸陸續續在走”。更有一些聳人聽聞的賽博設想：2026年3月底，GitHub上出現一個名叫“同事.skill”的項目：上傳被最佳化的同事留下的飛書聊天記錄、郵件、程式碼提交記錄，AI會將他/她“蒸餾”成Skill——一個能以原同事的語氣、思路、程式碼風格繼續工作的數字角色。人離職，Skill繼續。過去，被一家人盡知曉的大公司錄取，意味著確定的收入、穩定的職場路徑、體面的社會人身份。到AI時代，傳統的就業模式與身份認知劇烈擺動。安全感，變得越來越脆弱。陸遠舟不再信服傳統的大學教育與就業路徑。他是上海交通大學的一名大三學生，一道學習行政管理專業的同學，現在忙著找實習、找工作，或保研、考公。陸遠舟從2022年底開始做自媒體，積累了30萬粉絲，營運一個“錢眼”的小紅書號。他開設了一家公司，一人打理營運。這家“一人公司”，一頭連接大學生做自媒體，另一頭為AI公司提供有償內容營運服務。新型就業思路源於2025年4月，陸遠舟到上海一家AI公司實習。彼時用AI，他一人可以營運14個小紅書推廣帳號，半年將閱讀量從400萬提升至900多萬。這家公司的AI產品類似OpenClaw，2025年已經可操控個人電腦，完成發郵件、做PPT等自主任務。“你就只需要在AI瀏覽器裡發佈命令，AI就會自己進入小紅書後台。把需要上傳的圖片和文字從電腦本地上傳，發佈就好了。”陸遠舟說。2026年1月，他試著在網上招募培訓更多大學生，加入公司自媒體營運矩陣。100人一個月最終實現900萬流量。許多同學線下沒有見過面，只在直播中見過他的臉。一人公司，能以一己之力撬動如此規模的人力資源，陸遠舟認為，這或多或少能說明些什麼。不過，大學生人來人往，陸遠舟需要培訓新人，時間成本很高，3月底，他停止了實習生招募。“我一個都不想帶了。與其花巨大成本去教一個實習生，不如教AI。”陸遠舟花半天投喂好知識庫，調好提示詞，點選滑鼠，AI一分鐘就能吐出十篇80分的結構化文案。“過去，你靠一點天賦，能拿到一張實習門票。公司願意花錢給你時間試錯，讓你把靈性變成能力，但現在這扇門被死死鎖上了。你空有一身才華，卻連上牌桌的機會都沒了。”這種洞察並非空穴來風，AI正在擠壓職場新人“從干中學”的路徑。崗位不是突然消失的，AI先是消滅了年輕人“通過初級崗位成長為專家”的路徑。這才是更深層次的衝擊。國務院發展研究中心社會和文化發展研究部部長卓賢向《財經》舉例，傳統的律所依賴大量初級律師進行檔案審查、法律檢索，現在AI可以在幾秒鐘內完成這些工作。連鎖反應是，律所大幅減少初級律師招聘——“如果企業不再招聘初級員工，未來的高級專家從何而來？”AI觸發更大規模的崗位調整與削減，許多人開始對傳統的就業途徑放棄幻想。和戴奈一樣，決定做自媒體的公司職員不在少數。戴奈更多琢磨如何用好AI：過去一些博主哼哧哼哧扛著長焦相機去拍攝精緻圖片、經營小紅書，現在可以直接讓AI生成精美的四宮格素材。抖音真人出鏡的視訊帶貨，也能直接用AI換自己的臉錄製。“如果我去找工作，AI會無限壓縮我的生存空間，但對自由職業又是非常有利的。”戴奈想，目前大部分人還不太會熟練使用AI工具。個人如果有清晰的思考脈絡，AI其實可以幫助完成許多從前不敢想或沒有能力完成的事情。這絕對屬於AI時代積極的工作訊號。陸遠舟想了想，如今用AI輔助做自媒體，人的核心能力反而是“生而為人”的能力——察覺情緒。“我能迅速判別某個資訊值得講述。你對大眾的心理有洞察力，知道人們喜歡什麼樣的東西，對什麼樣的情緒有共鳴，這種辨別能力很重要。和人互動的能力也很重要。”工作對人能力要求的轉變，也會反向重塑教育。19世紀誕生的普魯士教育體系是現代學校制度的源頭之一，經由年級制、統一課程、標準化考試、課堂紀律等，系統生產可管理、可複製的人才，供給工業化社會的各個細分崗位。而今，人們用豆包、千問、元寶、Deepseek，隨時調取各領域的知識包，記憶和考試能力顯得不那麼重要。“你能夠記住的古詩，肯定比不過AI；比拚對某個SOP（標準作業程序）的執行能力，也比不過AI。我們現在需要的是洞察力和突破規則的能力。”陸遠舟對《財經》說，“你如果沒有很多內涵，你只會被AI牽著走，分辨不出來那個好、那個壞，你就站不到主導的位置上。”2026年4月6日，湖北武漢，“一人公司OPC×AI前沿實戰嘉年華”在武漢光谷金控模態空間OPC創新社區舉行。活動現場座無虛席，多位嘉賓就AI、IP、GEO等主題進行了分享與互動。工資再難上漲，專家呼籲征機器人稅、變革社保體系儘管如此，AI的演進速度依然令人敬畏。陸遠舟做過知識付費、賣課。他很快發現，AI不久就能獲取那些知識，他轉型做小紅書營運。“AI產出的小紅書文案，仍需要人糾正，但那只是現在，一年後它一定會變得更聰明。”“B端也不需要一個所謂的操盤手或內容創意官來生產內容。”眼下，陸遠舟為一位客戶營運小紅書，每月拍攝20條視訊，所有文案全由AI寫就，輕鬆收穫35萬播放量。“當老闆學會後，還要我操盤自媒體幹嘛？我覺得這個生態位遲早是要完蛋的。”他憂心忡忡地說道。很長時間，白領崗位令人豔羨，而今，情況正在發生逆轉。反而是體力勞動與藍領崗位更能抵禦AI衝擊。高盛研究也指出，市場可能需要更多技術熟練工，例如建築工人、工程師、電工和線路工人。僅在美國，到2030年需要新增約50萬個就業崗位，才能滿足因AI資料中心基礎設施建設而不斷增長的電力需求。陸遠舟向《財經》分析，需要線下與人協作交流的工作，可能會好找。像家政清潔工、裝修師傅、紋眉師、整形醫生等藍領工作、非標化的工作。每個人喜歡的裝修風格不一樣，每個人適合的眉形也不一樣，這些需求非常個性化。目前，對AI時代的就業前景，存在樂觀、悲觀兩種分歧。諾貝爾經濟學獎獲得者、倫敦政治經濟學院教授克里斯托弗·皮薩裡德斯接受《財經》採訪時認為，歷史證明，重大技術轉型也會創造新的崗位。“當汽車被發明出來，司機們唯一要做的事情就是學會開車。”英國經濟學家凱恩斯曾在1930年預言，隨著生產力的提升，到2030年的時候，人類每周只需工作15個小時。皮薩裡德斯贊同這種觀點，認為有一些西方國家的公司已經在這麼做了，從西歐到北美。一周工作四天，是可行的。“我們可以更少工作，更好地享受生活。”同時，也有部分觀點擔憂生產效率的提升，不一定讓人們獲得更豐厚的社會福利。譬如，卓賢警告，勞動者工資與生產率提升可能會脫鉤，人類工資上漲，面臨一定壓力。對美國就業市場的研究顯示，自20世紀70年代以來勞動生產率與實際工資的脫鉤一直在持續，AI的加速應用可能擴大這一裂痕。卓賢分析，傳統社會，製造業等高生產率部門創造的超額價值會通過勞動力市場競爭或工會談判、最低工資等，溢出到醫療、護理、文娛等生產率增長緩慢的部門，從而實現全社會工資水平普漲。但在AI時代，高效率部門不再需要更多崗位，無須通過不斷漲薪來維持勞動力隊伍，也就無法拉高全社會工資水平。“當被AI替代的中等技能勞動者（如文員、翻譯、初級程式碼員）流動到生產率提升較慢的服務業（如網約車、配送、基礎護理），出現勞動者供給大於需求，低效率部門勞動者工資隨高效率部門工資上升的機制被阻斷。”卓賢舉例，在某項任務中，當AI的部署成本下降到每小時5美元，那麼原本只從事該單一任務工人的工資可能永遠無法超過5美元。經濟學家呼籲，對社會保障體系進行前瞻性的改革。皮薩裡德斯認為，企業和政府之間需要合作，在技術轉型中對失業者提供更多社會保障支援。“世界上現有的實踐中，我更傾向於北歐模式，比如瑞典、丹麥和挪威。它們有精心設計的再培訓項目以及在培訓時期提供的社會保障。我不推薦美國模式，只是把勞動者扔到市場就不管了。”卓賢指出，AI時代，就業發生結構性重組，崗位減少、僱傭關係碎片化、工資增長停滯，這種變化會動搖現代社會保險體系賴以運轉的三大基礎——穩定就業、持續工資增長與可預測的人口結構。當越來越多勞動者從單位職工變為任務承接者，從穩定收入變為波動收入，社保體系將面臨稅基收縮與風險上升的雙重壓力。工作將不足以支撐原有的社保體系。他建議，考慮徵收“機器人稅”，這或能內化AI發展的社會成本（如失業），減緩過快的就業替代。可根據AI技術類型實行差別化稅率，對輔助工人的外骨骼、增強現實眼鏡等“勞動增強型”技術給予稅收抵免；對單純替代勞動的技術不予以稅收優惠或適度徵稅。此外，採取“稅費協同”的社保融資。卓賢指出，丹麥等國選擇以一般稅收為主要資金來源，日本在2019年將消費稅率從8%提高至10%，並明確提高的消費稅收入專款專用於養老、醫療和護理等社會保障支出。“稅費協同”的社保融資方式能讓AI創造的財富紅利回流至社會保障網。一些研究機構還提出徵收AI“超額利潤稅”。卓賢還建議，國家對持有算力徵收費用。若AI算力如一些研究所說會成為未來的貨幣，那麼掌握AI基礎設施即掌握了未來的鑄幣權。國家投資持有核心算力基礎設施，在AI大規模商業化應用之後，AI產生的經濟租金可以直接注入社會保障體系。教育也需要轉變。卓賢提到，在基礎教育和高等教育中，特定專業背景和技能的半衰期縮短，教育必須轉向培養批判性思維和跨學科的系統整合能力。隨著AI接管初級工作，必須設計新的畢業生見習激勵機制。可考慮由財政資金補貼初入職場青年的工資或代繳社保。“大學教育很早就脫軌了，只不過AI時代來臨後，它是徹底脫軌了。”阿亮2016年時曾經到一所大學向大一新生們演講。看不清就業前景，學生們很焦慮，問他，“未來社會會怎麼發展？我們應該學什麼東西？”當時，他回答：未來是人工智慧的時代，大家應該要學AI。彼時，AI概念尚未普及，科技界還在摸索電腦“深度學習”。阿亮在圖像軟體研發中意外發現，通過有意識地訓練電腦，模糊的圖像能夠顯著變得清晰。“當時我就覺得這個東西真是太好了，未來AI會越來越聰明。”現在，阿亮招人只看一點——願意學習AI工具。技術從不提前通知誰被淘汰，它只悄然重寫規則。蒸汽機普及前，人們依靠馬車出行，但當火車出現，馬伕也隨之消失。AI時代亦然：我們現在需要隨時準備好，重新改寫一直理所當然的工作方式與社會觀念本身。 (財經雜誌)

高盛對工業富聯整體業務與價格都做了調整。一、 核心邏輯：為什麼是工業富聯？高盛給出了一個清晰的判斷：工業富聯是AI伺服器規格升級浪潮中的主要受益者。隨著AI模型日益複雜，伺服器架構正經歷從GB300到Rubin Ultra和Feynman的快速迭代。這種升級不僅僅是晶片的更換，更帶來了系統複雜度的飆升和網路配置的多樣化。這意味著什麼？行業進入壁壘被大幅抬高。 能夠提供從元件到整機櫃、從伺服器到交換機全面解決方案的頭部ODM廠商，其護城河將越來越深。而工業富聯，憑藉其強大的研發實力、全面的產品矩陣和全球化的產能佈局（特別是美國的大規模生產），正穩穩地站在這個趨勢的潮頭。高盛預計，工業富聯在AI伺服器機櫃市場的份額，將從2025年的約60%，進一步提升至2028年的約70%。屆時，AI伺服器相關業務收入貢獻將從49%飆升至85%，成為公司絕對的增長引擎。二、 盈利預測：大幅上調，增長引擎轟鳴基於對AI基礎設施支出和公司市場份額的樂觀預期，高盛大幅上調了未來兩年的盈利預測。關鍵資料一覽：2027年淨利潤預測上調12%至862.64億元人民幣。2028年淨利潤預測上調33%至1156.15億元人民幣。預計2025-2028年淨利潤年複合增長率（CAGR）將高達 +49%（相比之下，2021-2024年僅為+5%）。這意味著，工業富聯的盈利增長即將進入一個全新的、更陡峭的軌道。與市場共識（Bloomberg Consensus）相比，高盛的預測顯得更為激進。其2027年的營收預測比市場預期高出21%，營運利潤高出12%，這充分體現了高盛對工業富聯AI伺服器業務獨樹一幟的看好。三、 估值邏輯總結來說邏輯是圍繞三點，AI基建的大趨勢、市場份額60%漲到70%以及業務版圖的擴張（伺服器+交換機+一站式解決方案）。具體的PE和TP，大家看報告原文吧。工業富聯2028年預期淨利潤增速高達34%，在一眾ODM/伺服器廠商中一騎絕塵。四、 產品藍圖：2027年，AI伺服器佔比過半高盛為我們勾勒了工業富聯2027年的收入結構藍圖，AI的烙印清晰可見：AI伺服器相關（合計55%）這將是絕對核心。機櫃級AI伺服器：40%主機板級AI伺服器：11%GPU模組/主機板/計算板：18%網路裝置17%通用伺服器15%iPhone金屬中框7%通訊裝置6%傳統業務（如iPhone部件）佔比將逐步縮小，而AI與網路構成的“算力底座”業務，將成為公司全新的面貌和增長的源泉。五、 當然，前方的路並非坦途高盛也冷靜地指出了潛在的下行風險：AI伺服器業務的需求或利潤不及預期。iPhone零部件業務擴張受激烈競爭影響。新工廠產能爬坡速度慢於預期。iPhone出貨量不及預期（公司為其提供零部件）。這些提醒我們，永遠需要在樂觀的趨勢判斷與謹慎的風險評估中尋找平衡。一個時代的註腳這份報告不僅僅是分析一家公司，更是對一個時代趨勢的註腳。AI從軟體和應用，正在深度下沉到硬體和基礎設施。算力，成為了新時代的“水電煤”。工業富聯的故事，正是這個宏大敘事中的關鍵一章。它從消費電子的“代工之王”，悄然轉身，握住了AI硬體基礎設施的命脈。前方的路，是 Rubrin 架構的星辰大海，是市場份額從六成到七成的攻城略地，是利潤年複合增長近50%的陡峭曲線。這個故事，才剛剛進入最精彩的章節。 (數之湧現)

北海永星電子有限公司（永星科技）是國家級高新技術企業，長期深耕於航天、航空、通訊等高端領域。公司以解決高端晶片“卡脖子”問題為己任，其投資建設的銀河晶片產業園，致力於成為國內領先的宇航級晶片與高端元器件研發製造基地，產品已廣泛應用於多項國家重大工程及商業航天項目，是推動中國商業航天產業自主創新發展的重要力量。國內首顆！永星科技高性能宇航級抗輻照晶片流片成功，破局商業航天“芯”瓶頸！北京，2026年4月18日 —— 國內商業航天關鍵核心器件迎來重大突破。北海永星電子有限公司（以下簡稱“永星科技”）今日正式宣佈，其研發的高性能宇航級抗輻照數字訊號處理器（DSP）已成功完成流片。這是國內首顆將高速衛星通訊基帶處理與星上人工智慧（AI）計算能力整合於一體的抗輻照系統級晶片（SoC），旨在解決中國大規模低軌衛星星座建設中對高算力、低功耗、高可靠性的迫切需求，為中國商業航天提供了低成本、高可靠的國產“芯”選擇。 (芯榜)

風頭正勁的人工智慧公司Anthropic正面臨一場前所未有的使用者信任危機。此前，該公司旗下Claude AI模型被指性能顯著下滑，遭到部分重度使用者的強烈抵制。這一風波讓這家估值高達3800億美元、據稱正籌備IPO的公司措手不及。目前，Anthropic正緊急應對使用者的集體不滿，並試圖平息外界對其縮減開支背後的動機以及服務承載能力的種種猜測。Anthropic聯合創始人兼首席執行長達里歐·阿莫迪。圖片來源：Chris Ratcliffe—Bloomberg/Getty Images“降配”引發的蝴蝶效應眾多開發者和重度使用者表示，熱門AI模型Claude近期性能大幅下滑：不僅越來越難以遵循使用者指令，還會時而“偷工減料”，進行不合理的簡化處理，甚至在處理複雜工作流時頻繁出錯。投訴的矛頭指向了Anthropic近期悄然進行的一項機制調整。為了節省處理請求時的詞元（Tokens），從而最佳化整體推理成本，公司下調了模型的默認“推理努力度”。簡單來說，單次任務處理的詞元量越大，消耗的算力就越高。業界普遍猜測，Anthropic正面臨嚴重的算力瓶頸。儘管過去幾個月其產品需求呈爆發式增長，但該公司官宣的數十億美元級資料中心擴容協議數量，遠不及部分競爭對手。對於一直塑造更透明、更符合使用者利益品牌形象的Anthropic而言，此次被指“暗箱操作”無疑是致命的打擊。在推進IPO之際，使用者對Claude性能驟降的不滿，以及對公司缺乏透明度的憤怒，很可能直接拖累其高速增長的勢頭。有使用者指責稱，Anthropic既未坦誠披露對Claude運行機製做出的調整，也未告知使用者這些調整可能推高使用成本。Anthropic拒絕公開回應《財富》就使用者投訴提出的具體質疑。但Claude Code產品負責人鮑裡斯·切爾尼線上上回應使用者投訴時表示，此前有使用者反饋Claude處理單個任務時消耗的詞元過多，因此公司將默認“推理努力度”下調至“中等”水平。然而，大量使用者反駁稱，該公司進行此類重大調整時並未向使用者做出明確的提示。行業內的競爭對手也加入了質疑行列，認為Anthropic是因為算力不足刻意降低模型性能。事實上，隨著“代理式”人工智慧系統的市場需求增速遠超基礎設施的擴容速度，整個行業都面臨著GPU成本高企和資料中心擴展受限的困境，人工智慧企業不得不在產品優先順序上做出艱難取捨。種種跡象表明，Anthropic面臨的資源限制比部分競爭對手更為嚴峻。隨著使用量增加，Anthropic近期多次出現服務中斷，並在高峰時段實施更嚴格的使用限制，引發部分使用者投訴。美國消費者新聞與商業頻道（CNBC）曝光的一份內部備忘錄顯示，OpenAI營收負責人直言，Anthropic未能獲取充足的算力資源是一項“戰略失誤”，相比競爭對手，其營運規模正處於明顯劣勢。與此同時，Anthropic上周宣佈已訓練出一款名為Mythos的新模型，性能遠超旗艦模型Opus。Anthropic強調，出於安全考量，目前尚未向公眾發佈該模型。但因其運行成本和算力消耗更高，進一步加劇了外界對其算力資源短缺的質疑。成也蕭何，敗也蕭何Anthropic面臨的審視折射出人工智慧市場瞬息萬變的競爭格局。上周，Anthropic宣佈其年化經常性收入（ARR）已達300億美元，較2025年底的90億美元大幅增長，令業界震驚。相比之下，OpenAI上月公佈的月營收達20億美元，即年營收達240億美元。不過，兩家公司的營收統計口徑並非完全一致，因此無法直接進行對比。Anthropic近期的增長得益於雙重因素：起初得益於人工智慧程式設計工具Claude Code的爆火，隨後又因與美國國防部的爭端獲得大量消費者支援。在川普政府將Anthropic列為“供應鏈風險”實體後，甚至有大量使用者從ChatGPT等競品轉向Claude。Anthropic曾表示，這場爭端源於該公司堅持要求美國政府在合同中承諾，不將其技術用於致命性自主武器研發，或是針對美國公民的大規模監控。過去幾年間，Anthropic在人工智慧競賽中取得了顯著進展，不僅成為企業級人工智慧領域的領軍者，還在開發者和企業使用者中積累了良好的口碑。如果使用者對Claude性能問題的不滿持續發酵，不僅有損其辛苦建立的口碑，甚至可能令這家公司在關鍵時刻陷入困境。針對近期Claude性能問題引發的諸多爭議，Claude Code負責人切爾尼稱，旗艦模型Claude Opus 4.6已於2月初引入“自適應推理”功能，允許模型根據具體任務自主決定推理力度，而非使用固定的算力配額。他還表示，為解決爭議，公司計畫測試將團隊版和企業版使用者的默認努力度設為高等級，以便使用者獲得更深入的推理結果，即便這會消耗更多詞元，出現響應延遲。切爾尼駁斥了關於該模型被故意弱化的猜測，以及使用者對此次調整缺乏透明度的投訴，聲稱相關調整均基於使用者反饋，且已通過Claude Code介面內的彈窗提示使用者。“無法勝任複雜工程任務”目前，爭議最集中的產品是其增長最快的人工智慧程式設計工具Claude Code。Claude Code於2025年初上線，是命令列智能體，可在開發者的工作環境中自主讀取、編寫和執行程式碼。自推出以來，該工具已被個人開發者和大型企業工程團隊廣泛採用，用於完成複雜的多步驟程式設計任務。近期Claude Code的性能變化在社交媒體上引發廣泛關注，源於超微半導體公司（AMD）人工智慧高級總監斯特拉·勞倫佐在GitHub上發佈的一項分析。勞倫佐指出，調整後的Claude能力出現嚴重退化，“無法勝任複雜的工程任務”。勞倫佐指出，2月底至3月初，Claude從“研究優先”模式（先理解上下文再修改程式碼）退化為更直接的“編輯優先”模式，調整後的模型在執行操作前讀取的上下文資訊大幅減少，出錯率顯著上升，且需要使用者進行大量干預。分析還指出，模型在複雜工程任務中頻頻出錯，甚至出現提前終止任務、推卸責任、無意義徵求使用者許可等行為，這與同期模型推理努力度下調直接相關。Anthropic的切爾尼回應該分析表示，其中存在對部分資料的誤讀，並聲稱模型的推理能力並未下降，只是公司做出調整，導致使用者無法再查看模型完整的“推理鏈路”。不過，勞倫佐絕非唯一一個對該工具感到不滿的人。微軟首席研究經理季米特裡斯·帕帕伊洛普洛斯在X平台發文稱：“過去兩周，Claude Code的使用體驗令人極其沮喪。即便我已經將推理努力度調至最高，但它仍極其粗心，忽略指令，反覆出錯。” （財富中文網）編者語AI企業將技術領先作為競爭優勢時，必須匹配堅實的基礎設施投入，獲取充足的算力資源作為戰略儲備，否則增長速度可受限於資源瓶頸。Anthropic為最佳化成本暗中下調AI的“推理努力度”引發使用者強烈不滿，凸顯了科技公司在追求盈利時若犧牲透明度與產品一致性，將損害辛苦積累的品牌口碑和使用者信任。Anthropic在籌備IPO的關鍵節點遭遇性能口碑下滑與算力質疑，揭示了高增長科技公司面臨的資本困境：在脆弱的基礎設施現實面前，高昂的估值預期將經受考驗。（財富中文網）