一顆小小的晶振，正在卡住整個AI光模組產業的脖子。 “所有晶振產品都處於缺貨狀態。”一位深耕晶振行業多年的大廠專家指出，從2025年下半年開始，整個產業幾乎所有產品線都在進行產能分配。 這場缺貨潮的源頭，直指AI光模組。 光模組裡的“隱藏王者”

PRD並未過時，AI只是改變產品的工作形態。 智東西7月1日消息，6月28日，Lenny播客最新一期訪談，對話OpenAI Codex產品與工程負責人安德魯·安布羅西諾（Andrew Ambrosino），討論AI正在如何重塑軟體產品的生產方式，諸多觀點值得產品和研發從業者參考。 Codex作為OpenAI旗下的AI程式設計工具，是近一年來該公司活躍使用者數量增長最快的產品之一。近半年來，其使用量增長6倍，周活躍使用者超500萬。 而Andrew則是Codex產品桌面應用開發的負責人同時也是OpenAI的技術團隊的一員。他曾擔任過設計師、軟體工程師，早年還是YC明星金融創業公司Catch的創始人，身兼CEO、CTO、產品負責人多職。

2026年AI產品側最大的趨勢，就是無論是網際網路大廠，還是模型廠商，都開始做自己的 Codex 了。 Codex 一開始是OpenAI對抗Claude Code的產品，起初也是只有CLI，瞄準AI coding，但之後它迅速和Claude Code走出不同的路，變成一個“桌面Agent”類產品，使用者裡非工程師佔了多數，不再只是程式設計場景。 這一步今天來看，非常關鍵。根據6月3日OpenAI披露的資料，Codex的周活躍使用者已經超過500萬，半年增長超過7倍。 這背後是AI產品的主線從圍繞對話展開，逐漸變成圍繞桌面環境中執行任務展開。

2026年5月18日，北京——摩爾線程舉辦2026產品發佈會，正式宣佈全面深化端側AI戰略佈局。 摩爾線程自研長江智能 SoC 是其端側 AI 戰略的核心算力底座，整合全功能 GPU，異構 AI 算力達 50TOPS，搭配 2.65GHz 全大核 CPU 與 32GB 高速統一記憶體，支撐多精度混合計算與多並行任務。 該晶片全面賦能旗下 MTT AICUBE、MTT AIBOOK、MTT E300 AI 模組等產品，覆蓋家庭、個人、工業邊緣等全場景，為小麥智能體、OpenClaw 龍蝦智能體運行及各類端側 AI 應用提供算力支撐。 長江 SoC 實現雲端誇娥智算叢集與端側算力的無縫協同，建構雲邊端一體化體系，承接詞元時代端側算力需求，保障低延遲與隱私安全，推動國產全功能 GPU 算力下沉，成為普惠智能場景的核心硬體支撐。

未來十年，那些產業有可能會迎來真正的增長？倘若你對技術、經濟或者職業方向滿懷興趣，興許會心生好奇：在未來的十年當中，那些領域能夠切切實實地實現增長呢？答案隱匿於這四股力量之中——包括人口老齡化，能源轉型，人工智慧的滲透以及全球供應鏈的重構。它們共同促使著六個大方向向前邁進，除此之外，還有幾個疾速飛奔的小賽道。每個賽道方向本文僅關注三個核心問題：具體涵蓋那些領域（核心賽道），增長背後的硬驅動是什麼（驅動因素），實際的機會落腳點在那裡（主要機會）。下面逐一梳理，只說事實和邏輯。在面向2036年時，這六大具備高潛力的賽道，以及諸多新興領域，將會共同建構起未來十年的經濟全新圖景。不管是由技術驅動的算力革命和能源轉型，還是因社會結構變遷而催生的銀髮經濟與孤獨消費，全都指向一個更為智能、更為綠色、更為人性化中的時代。對於個體而言，關鍵並不在於去追逐所有的風口，而是在於精準找到自身資源與行業拐點的相契合之處，抑或是深耕於技術壁壘所在，或是精心打磨服務細節方面，又或是在產業鏈的縫隙裡發現價值。已經到來的是未來，唯一不變的是變化，只有順著形勢去做，並且早早佔據關鍵位置，才能夠在新的一輪增長的浪潮當中獲得一個立足的地方。 (TOP行業報告)

“我們也想要AI高手，但確實要不起。”說這話的是北京某上市遊戲公司的招聘負責人景陽，“應屆生中的AI高手非常搶手。往年，招一個應屆AI Golang工程師，月薪均值10-15k已經很高了。今年呢？現在這個月份，很多人還沒寫論文，就已經收到30k的offer了。”其實不止應屆生，有經驗的AI人才同樣被瘋搶。景陽透露，自己過去四年都沒有遇到過“人才被截胡”的事情，今年春天全扎堆了，兩個月碰見了四次。“我們看上了一位遊戲策劃，他之前深度參與了一個AI有關的項目。給候選人開了3萬的月薪，對方接了offer還答應下周入職。結果轉頭就有公司出3.6萬把人搶走。而這個候選人，原來的工資只有2.3萬，我給們的漲幅已經是高於行情了。”景陽說。似乎大家都有一個認知，AI浪潮襲來，“搶人”就等於“搶未來”。但另一邊，如果我們只看新聞標題，又感覺全球大廠似乎都在收縮——亞馬遜、甲骨文、Meta、網易、騰訊、字節跳動，裁員的消息一個接一個。各類社交媒體上，有人吐槽、有人焦慮、有人轉行，更有悲觀者喊出“學電腦沒有前途”。一邊是動輒千人的“裁員潮”，一邊是各家網羅人才、求賢若渴，生怕晚了一秒候選人就去了對家。這種反差的背後，原因其實也很簡單，不是崗位少了，是崗位的技能要求變了。放眼全球AI領域，中美兩國處於毫無疑問的領先地位。2026年3月底發佈的《全球人工智慧企業科技創新指數報告2026》，從全球遴選出100家最具創新力的標竿AI企業，其中中國佔了51家，美國37家，兩國合計壟斷了全球88%的頂尖力量。但也正是中美兩國，在這一輪AI浪潮中上演著邊裁員邊招人的“冰與火之歌”。先看中國這邊。今年年初，脈脈高聘發佈了一組資料：2026年1月至2月，國內新發的AI崗位數量同比增長了12倍，佔整個新經濟領域崗位的26.23%。也就是說，每四個新崗位裡，就有一個跟AI相關。這其中，行業“大神”是最先被搶奪的戰略資源。騰訊從OpenAI挖來了姚順雨，小米從DeepSeek挖來了羅福莉，字節跳動則成功挖到了阿里通義實驗室Qwen大模型後訓練負責人郁博文。這些名字在普通人聽來或許陌生，但在AI圈子裡，每一個都是重量級。但更值得關注的，是大廠對應屆生和實習生的態度。阿里校招崗位中，80%與AI相關，為演算法、AI研發、AI產品等實習崗位開出的日薪是500元；字節跳動的Seed校招項目給校招新人贈送“虛擬股”，讓應屆生一入職就有了“股東”身份；騰訊今年釋放了超過1萬個實習崗位，喊出了2026屆實習生薪酬“上不封頂”的口號。智聯招聘春節後前三周資料顯示，面嚮應屆生的人工智慧工程師職位數同比增長39.2%，而面向全體的職位數同比增速則為22%，應屆生需求增速高出總體17個百分點，充分說明企業對AI領域應屆生的重視與需求缺口。薪資層面，應屆人工智慧工程師職位的平均招聘月薪也達到17038元，對於應屆求職者來說，是一個兼具價值與發展潛力的優質選擇。你可能會問，一個實習生能值多少錢？答案是：在AI領域，一個優秀的年輕人，可能比一個普通的全職員工更有價值。首先，年輕人沒有“路徑依賴”，他們敢於嘗試所有全新的東西。比如，山姆·奧特曼28歲創立了OpenAI，押注大語言模型。其次，年輕人敢於“沉迷”新東西，近乎“走火入魔”的偏執往往是走向成功的先決條件之一。姚順雨的博士論文致謝裡有這樣一句話“2019年，我主動聯絡導師說‘GPT-2這類語言模型看起來很有前景，或許能直接用於解決文字遊戲’。此後五年，我不僅在研究中收穫豐碩，更與導師結下亦師亦友的情誼。”他19歲就開始“走火入魔”地研究語言模型，5年後成為這個領域的頂尖專家。再看美國那邊。Business Insider披露的資料顯示，當前AI相關實習和研究型短期項目的月薪，已經衝到7000–18000美元區間，折合人民幣約4.9-12.6萬元。頭部企業為頂尖AI博士開出的年薪，普遍在200萬到300萬元人民幣之間。具體來看，OpenAI在舊金山的實習生，月薪可以達到18300美元；GoogleDeepMind的實習生，基本年薪在11.3萬-15萬美元之間，此外還享有和全職員工一樣的醫療、餐飲、交通等福利；Meta開放了多個為期12-24周的研究實習崗位，要求是博士在讀或具備相當研究背景的候選人，薪酬區間大約在每月7650-1.2萬美元；亞馬遜則為機器人演算法實習生開出了時薪107美元的價碼。就連本身與AI關聯不大的社交平台Reddit首席執行長史蒂夫·霍夫曼都公開喊話：“加大招聘應屆生。”他給出的理由簡單卻直接——這一代人本身就是AI原生代，他們從指尖的程式碼到大腦的演算法思維，都與AI同頻生長。霍夫曼甚至算了一筆帳：（應屆生）他們用AI工具學程式設計，上手速度是傳統途徑的2倍；對大語言模型的理解比“老工程師”更直觀。最關鍵的是，他們“零折舊”，沒有傳統行業的思維定式。“如果你現在不招，以後就再也找不到他們了。”霍夫曼篤定地說，“最優秀的應屆生一旦畢業，就要立刻鎖定，否則他們會帶著自己的項目去別家。” 這既是對人才的搶奪，也是對未來的投資。如果單看數量，中國其實並不缺AI人才。經濟學人追蹤了2025年12月舉行的神經資訊處理系統大會（NeurIPS）上發表論文的研究人員的教育背景，50%的AI研究人員在職業生涯初期來自中國（2019年僅為29%）；與此同時，在美國起步的研究人員佔比，則從20%下降到12%。它說明，全球AI頂尖研究人才的來源結構，正在重新洗牌。更能說明問題的是，2025年NeurIPS論文作者本科畢業院校前十名中，有9所是中國高校。其中，僅僅清華大學的畢業生，就佔到了NeurIPS研究者總數的4%。而美國最頂尖的名校麻省理工學院（MIT）僅佔1% 。這似乎足以這說明，中國正成為全球AI領域最核心的人才供給源頭。另一方面，中國人工智慧研究論文的數量、質量均居於全球第一梯隊。2025年，世界智慧財產權組織公佈的資料顯示，中國已成為全球人工智慧專利最大擁有國，佔比高達60%。奇怪的是，儘管我們的數量和質量都處於第一梯隊，但焦慮感並沒有因此減輕。焦慮的來源之一，是僱主尤其是大廠對金字塔尖人才的過度爭奪。頭部企業為頂尖AI人才開出的年薪高達百萬人民幣，這些“天才少年”往往還沒畢業，就被幾家公司同時盯上。但對於絕大多數普通的AI或電腦相關專業畢業生來說，進入大廠的門檻卻越來越高。景陽提到，如今企業招聘把AI能力排在第一，超過211、985學歷，超過大廠經驗。“新人進來必須會用AI，美術、策劃、技術、推廣，所有人都一樣。這是硬性指標，整個市場都是這樣的。”她說。6月份即將本科畢業的電腦系學生馬金告訴霞光社，自己雖然學的是電腦，但是由於只是一個普通本科學校，所以在高校林立的北京地區求職並不佔優勢。“尤其是今年龍蝦火了之後，連村口大媽都知道龍蝦可以替代人幹很多事情，讓我進一步認識到了今年求職的處境。為了更好地找到工作，我從春節開始就沒閒著，阿里達摩院的人工智慧訓練師證書、科大訊飛的智能體工程師認證、IBM人工智慧教育工作者認證，這些但凡能免費學習、免費考試的證書我都考了一遍。還有DeepLearning AI證書、哥倫比亞大學大語言模型證書和史丹佛AI工程師證書，這幾個付費的也都開始學習了，4月份會集中考試。”“過去兩個月雖然沒去學校上課，但是心裡比期末考試還緊張。上述線上課程短則幾天，長則一兩個月，自己基本每天的生活除了聽課就是備考。”馬金說，“最近又聽同學群裡說大廠喜歡有人文背景畢業生，所以我還報了‘中國石窟文化歷史與價值傳承培訓班’，結課考試後也能拿到一本證書。希望將來有機會進入《黑神話·悟空》那樣的團隊。”不過雖然如此，但是馬金的面試進展依然不太順利，甚至連一個實習機會都沒有找到。像馬金一樣焦慮的畢業生不在少數，據他透露，自己班裡70名同學普遍都沒有得到相關大廠的實習機會。除了像他這樣努力“考證”爭取實習和就業機會的，還有一部分同學已經備考公務員聯考。同樣的情形也發生在大洋彼岸。美國白宮直屬的經濟政策諮詢機構CEA發佈的《AI Talent Report》顯示，“美國AI人才缺口已突破400萬大關，人才短缺直接拉響‘紅色警報’，而國際學生尤其是中國留學生，早已成為美國 AI 領域的中流砥柱”。造成這種巨大缺口的原因主要有兩點，一是簽證政策急劇收緊——2025年H-1B申請費暴漲至10萬美元，中印兩國技術人才受影響最大；二是大規模裁員引發人才外流，2025年以來美國科技企業已裁員約9.8萬人，亞馬遜、微軟、Meta等巨頭持續縮減崗位。裁員導致的焦慮氛圍、不穩定的職業前景，進一步加速了人才外流的雪球效應。為了填補400萬的人才缺口，美國提出了一系列的AI人才供給策略。第一是強化本土培養，通過增加AI相關專業招生名額、加大教學資源投入等方式，提升大學入學率和畢業率，擴大潛在AI人才基數；第二是降低移民門檻、最佳化H-1B簽證和綠卡政策，吸引國際AI人才流入，同時留住本土AI畢業生；第三是跨行業引流，加大AI研究資金支援、最佳化產業政策，消除發展障礙，吸引其他行業人才轉入AI領域。但政策的調整需要時間，而企業的用人需求是迫在眉睫的。把視野拉遠一些，AI人才的缺乏不僅僅是中美兩國的問題，而是一個全球性的困境。根據《IFF全球人工智慧競爭力指數報告》的估算，當前全球AI人才總量約300萬人，其中研發技術類人才佔比32.6%。到2030年，全球AI人才缺口或將突破280萬，較當前增長近一倍。280萬，相當於美國第三大城市芝加哥的人口數量。而且，這還只是缺口，不是總量。在這樣的背景下，企業之間的搶人大戰只會越來越激烈。那些能夠提前鎖定優秀畢業生的公司，將在未來幾年的技術競爭中佔據先機。而那些反應遲緩、招不到人的公司，則可能被慢慢甩開。《經濟學人》在文章《The AI talent war is becoming fiercer》中指出，人才是AI時代的“石油”。從經濟學角度看，人才爭奪戰本質是“要素流動”的較量。人才不是靜態資源，而是會追逐邊際收益的“活水”。那麼，大廠到底在搶什麼樣的人？景陽公司的招聘要求是，必須會用AI，對AI有非常深入的瞭解和認知。簡單來說，“我們招的就是用AI的人，就是擁抱變化的人。我覺得，能研究AI、學習AI、應用好AI，這些人就是稀缺的。”景陽以遊戲美術崗位舉例，比如每位美術每個月能做80張圖，而另一個員工借助AI可以月產100張圖，那他倆的效率就相差了20%多。不進階的那個人最後就會被淘汰。“AI用得好的人，可以提效。假設一個部門裡10個人，都提效20%，那這個團隊在整個市場中都極具競爭力。”她說。阿里集團學術委員會主席、浙江湖畔創業研學中心教育長曾鳴在一次演講中指出“AI時代人才的三個共性”。一是超強的元認知能力。他們擅長抽象建模，能看到問題本質，習慣用第一性原理思考。這也是為什麼學應用數學的人在AI時代特別吃香，他們能把現實世界變成數學模型，這是AI時代的稀缺能力。二是自驅且充滿好奇心。這些人對改造世界充滿樂趣，“躺平”在他們字典裡不存在。矽谷真正的創業者現在已接近“9-12-7”狀態，即每天工作9到12小時，一周7天，但這不是壓力，而是激情驅動。三是快速學習和跨界能力。一個人可以幹過去七八個工種的事，適應多個崗位，甚至一人撐起一家公司。回到AI浪潮中搶人的本質，說到底，人才是第一資源，創新是第一動力。誰掌握了頂尖的AI人才，誰就能主導未來的技術標準、甚至產業生態與全球話語權。對於個人而言，順應趨勢，向“複合型、場景化、全球化”方向進化，或許才能更好適應變化的世界。AI車輪滾滾向前，各方焦慮背後也有人持謹慎態度。一位大廠獵頭告訴我們，自己從業十餘年，“見過太多風口了，二十年前手機市場好的時候，你要是個iOS開發、Android開發，別人求爺爺似的搶你；十年前，產品經理特別火，外面各種培訓班鋪天蓋地，好像是個人就能幹產品經理；七八年前，區塊鏈熱潮，數字貨幣和加密技術人才一個難求；五年前直播帶貨火了，大家就搶資料分析師和選品師。但到今天再回頭看，每個行業風口也就持續那幾年，培養人的速度明顯跟不上搶人的熱潮。”“普通人不應該總想著去追求什麼風口。普通人之所以是普通人，就是因為他後知後覺，缺少提前預判的能力。當大家都認識到這個是風口時，再進去，就已經晚了。所以對於很多人來說，最好的職業規劃不是去追什麼風口，而是現在在做什麼事，就做好這件事，或者說自己感興趣什麼事，就做好什麼事。”上述獵頭總結。 (霞光社)

2026 年開年，AI 把資本市場嚇壞了。不是 AI 不行，是 AI 太行了。行到每發一個新產品，就有一個行業的股票崩盤。比如整個 2 月份，Claude 的母公司 Anthropic 密集更新了四次 AI 產品。AI 能自動跑企業工作流了，SaaS 軟體股崩了；AI 能自動掃描程式碼漏洞了，網路安全股崩了；AI 能幫銀行改寫上世紀的老程式碼了，IBM 單日暴跌 13%，市值一天蒸發 310 億美元，創下 2000 年網際網路泡沫以來的紀錄。一個月，幾個行業，逐個點名。恐慌是會傳染的。線上教育平台多鄰國，去年 5 月股價還在 544 美元的歷史高點，到今年 2 月底跌到了 85 美元以下，蒸發了超過 80%。iShares 軟體 ETF 年初至今跌了 22%，距高點跌了 30%...有交易員對 Bloomberg 說，軟體股一直在被拋售，一個“AI 將顛覆 XX”的媒體標題就能觸發一場小型閃崩。錢從這些公司手裡跑出來了，但總得有個去處。順著 AI 投，是一條路，比如買輝達，買算力，買基礎設施... 但這條路已經很擠了，而且越來越貴。有人開始想另一個問題：有沒有一種公司，是 AI 怎麼進化都殺不死的？HALO，打響反 AI 焦慮第一槍2 月初，一個叫 Josh Brown 的人在自己部落格上寫了篇文章。這人是美國某資管公司的 CEO，也是 CNBC 的常客，算是財經圈的網紅。他在文章裡造了一個詞：HALO。Heavy Assets，Low Obsolescence. 即重資產，低淘汰風險。意思很簡單，去買那些 AI 怎麼進化都幹不掉的公司。同時這位老哥也給了很簡單的識別方法，HALO 股票的檢驗標準就一個：“你能不能在輸入框裡打幾個字就把這家公司的產品做出來？如果不能，這就是 HALO 股。”他舉了個例子。Delta 航空和 Expedia，都算旅遊行業。今年 Delta 漲了 8.3%，Expedia 跌了 6%。區別在那？AI 能幫你找到最便宜的機票，但你還是得坐上飛機。Delta 有飛機，Expedia 只有搜尋框。同時他表示，這是他見過的最簡單的投資邏輯。過去 15 年，華爾街最愛輕資產。軟體公司沒有工廠，沒有庫存，程式碼複製成本是零，利潤率高得嚇人。但現在 AI 來了，而 AI 最擅長替代的，恰恰就是這些靠程式碼和資訊差賺錢的公司。風水輪流轉，輪到“重”的值錢了。HALO 出現後的幾周之內，高盛發了一份正式研報，標題就叫《The HALO Effect》；裡面的資料顯示，從 2025 年初到現在，高盛持倉的“重資產”股票組合，收益率跑贏“輕資產”組合 35%。緊接著，摩根士丹利的交易台開始用 HALO 給客戶推薦標的；巴克萊、美銀的研究筆記裡也出現了這個詞。Axios、華爾街日報、CNBC 集中報導 ...一個博主隨手造的詞，變成了 2026 年華爾街最大的交易主題。這說明啥？不是 Brown 有多厲害，是大家真的慌了。慌到需要一個詞來告訴自己：別怕，AI 顛覆了很多東西，但還有一類公司是安全的。世界是一個巨大的重資產你以為 HALO 只是一個敘事嗎？資本市場其實已經開始投票了。2026 年開年到 2 月底，標普 500 的能源類股漲了超過 23%，材料漲了 16%，消費必需品漲了 15%，工業漲了 13%。同一時間，資訊技術類股跌了將近 4%，金融跌了將近 5%。與此同時，美股科技七巨頭集體啞火。Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta、微軟、輝達、特斯拉，只有兩家年內是漲的。投資者的擔心是這些公司每年燒幾千億美元建算力，到底能不能回本。漲的具體都是些什麼公司呢？麥當勞，沃爾瑪，埃克森美孚...賣漢堡的，開超市的，煉石油的。AI 能寫詩能程式設計能打官司，但它炸不了薯條，也挖不了石油。百威啤酒，也從去年至今漲了 48%，畢竟，你不能把 AI 喝到肚子裡去。所以，HALO 代表的， 是 AI 焦慮下資本市場估值邏輯的一次翻轉。這種翻轉上一次發生，還是 2000 年。當年也是一樣，投資者從科技股裡瘋狂出逃，湧向能源、工業、消費這些"無聊"的類股。納斯達克從 2000 年跌到 2002 年，蒸發了將近 80%，同期標普能源類股漲了將近 30%。但有一個關鍵區別。網際網路泡沫是因為網際網路不賺錢，故事講不下去了。這一次情況有點不同：AI 太能幹了，能幹到讓人害怕。AI 技術過於失敗不會引發恐慌，現在是技術成功引發的恐慌。這在資本市場的歷史上幾乎沒有先例。更諷刺的是，AI 公司自己也在變重。高盛在報告裡專門提到，過去幾年最信奉輕資產模式的公司，正在變成歷史上最大的資本支出者。五大科技巨頭從 2023 到 2026 年的資本開支預計達到 1.5 兆美元，其中 2026 年一年就超過 4500 億，比它們在 AI 時代之前的全部歷史投入加起來還多。圖源：財經這些錢花在那了？資料中心、晶片、電纜、冷卻系統、發電設施。全是物理世界裡又重又貴的東西。所以你會看到一個荒誕的畫面：AI 把別人的輕資產模式打碎了，然後自己變成了重資產。那些聲稱要顛覆舊世界的公司，最終發現自己需要的東西和舊世界一模一樣，廠房、電力、管道...華爾街追了 15 年的“輕”，最後發現連 AI 自己都逃不開“重”。美國往麥當勞躲，中國用千問點單同一時間，對岸的我們，給出了一個完全相反的答案。Bloomberg 在 2 月下旬發了一篇報導，標題大意是：中國市場正在反抗全球的 AI 恐慌交易。文章裡有一句總結我覺得很精闢：美國市場盯著 AI 能奪走什麼，中國市場盯著 AI 能幫到什麼。同一個技術，兩種完全相反的情緒。美國投資者在發明 HALO 一詞並往麥當勞和沃爾瑪裡躲的時候，中國投資者在搶 AI 應用股。摩根大通今年 2 月給 MiniMax 和智譜都給了買入評級，高盛同期給壁仞科技和沐曦積體電路開了新的買入推薦；美銀的分析師表示，AI Agent 及其商業化，可能是 2026 年中國市場最大的投資主題。騰訊、阿里這些公司，沒有人擔心它們會被 AI 殺死，大家關心的是它們能不能用 AI 賺更多錢。高盛在 1 月的報告裡說騰訊是中國網際網路領域 AI 應用最大的受益者，遊戲、廣告、金融科技、雲，每條業務線都在被 AI 加速。為什麼同一波浪潮，兩邊反應完全相反？美國科技股過去十幾年漲得太貴了，貴到 AI 稍微動一下它們的利潤率，估值就撐不住。而中國科技股剛從兩三年的低谷裡爬出來，本身就便宜，AI 對它們來說是增量不是威脅。但光說股價解釋不了全部，更大的差別在土壤。就在 HALO 敘事在美股盛行的同時，中國剛過完一個史上 AI 含量最高的春節：火山引擎拿下央視春晚獨家 AI 雲合作夥伴，豆包達成央視春晚獨家合作；千問包攬東方、浙江、江蘇、河南四大衛視春晚冠名，騰訊元寶撒 10 億紅包，百度文心撒 5 億。阿里更狠，30 億「春節請客計畫」，千問幫你點奶茶，3 小時送出 100 萬單...圖源：新浪新聞 | 圖數室四家大廠，春節 AI 行銷費用加起來超過 45 億元。十年前，這個位置上站著的是微信和支付寶在春晚搶紅包。現在換成了豆包和千問。AI 公司不是把春晚當廣告位，是把春晚當 AI 進入大眾市場的科普舞台。同樣一把火，燒在乾柴上是災難，點在濕柴上是取暖。同一個 AI 浪潮，美國資本在逃離被 AI 顛覆的公司，湧入“AI 殺不死”的公司；中國資本在追逐能用好 AI 的公司。一邊在追，一邊在逃，筆者覺得逃的那邊，有點定價過頭了。現在的局面是，AI 的能力被合理定價了，但 AI 的破壞力被過度定價了。資金湧入 HALO 股票，是在想像 AI 會殺死誰，然後提前跑。跑去了麥當勞、百威啤酒和沃爾瑪等等，這些公司當然不錯，但它們今年漲的那部分裡，有多少是業績，有多少是恐懼的溢價？華爾街的鐘擺，從來都是矯枉過正的。2000 年覺得一切 .com 都值錢，2002 年覺得一切 .com 都是騙局。現在覺得啤酒和拖拉機也能抵禦 AI。等這個共識足夠擁擠的時候，下一次矯枉過正也就不遠了。至於我自己，是這麼看的：AI 確實在變強，這個沒什麼好爭的。但「變強」和「殺死一個行業」之間的距離，比大多數人以為的要遠得多。每一次技術革命都有同樣的劇本：先是恐慌，然後是過度逃離，最後發現被逃離的那些東西並沒有死，反而因為恐慌變便宜了。網際網路沒有殺死沃爾瑪，沃爾瑪學會了電商。移動支付沒有殺死銀行，銀行學會了做 App。真正會被 AI 殺死的，是那些本來就不該存在的公司 --- 產品沒有壁壘，增長全靠融資，活著全靠資訊差。這些公司不需要 AI 來殺，經濟周期也會殺。所以，問題或許從來不是「AI 會不會顛覆世界」，我們每個人都得問問自己：你投的那家公司，有沒有能力把 AI 變成自己的武器，而不是自己的訃告。能回答這個問題的人，不需要 HALO。 (深潮 TechFlow)