3月31日晚，全球科技圈被華為“炸醒”！2025年報重磅發佈，輪值董事長孟晚舟一席致詞，直接把AI的戰略地位拉到“人類終局”高度——“人工智慧可能是人類歷史上最後一場技術變革，註定跌宕起伏，也必然波瀾壯闊”。更擲地有聲：“這是未來十年最大的發展機會，也是最確定性的戰略機遇”。當行業還在爭論AI是風口還是泡沫時，華為已經用8809億營收、680億淨利潤、1923億研發投入的硬核成績單，和“聯接、計算、雲、終端、智能駕駛、人工智慧”六大關鍵詞，宣告：All in AI，就是華為穿越周期、決勝未來的唯一答案。一、終極判斷！孟晚舟一錘定音：AI不是風口，是人類技術的終章“最後一場技術變革”——這句話，份量遠超任何戰略宣言。孟晚舟在年報裡清晰戳破行業幻象：過去幾十年，網際網路、移動通訊、雲端運算輪番登場，每一次都是階段性浪潮；但AI不同，它是底層重構式的革命——不是在原有技術上疊加功能，而是從生產邏輯、互動方式、產業架構上，徹底改寫一切。這不是跟風炒作，是華為30多年技術沉澱後的篤定判斷。“過去30多年，我們的不懈求索和堅實積累，就是為了抓住這場人類歷史上最大的技術變革。”當其他企業還在“AI+”的表層試水，華為早已把AI刻進戰略基因：不是可選加分項，是必選生存線；不是局部最佳化，是全域重構；不是短期投機，是十年為期的長期主義。更清醒的是：AI時代，不進則退，慢進也是退。孟晚舟用“迷霧中航行”作比——比速度更重要的是羅盤精準。華為的羅盤，就是戰略聚焦：拒絕盲目多元化，不追短期熱點，把所有資源、所有火力，集中砸向AI這條“最確定的主線”。二、1923億！全球最瘋狂研發投入：十年超兆，為AI砸出“技術護城河”沒有空談，只有“真金白銀”的瘋狂投入——這才是華為最大的底氣。2025年，華為研發投入1923億元，佔全年營收21.8%，相當於每收入100元，就敢拿21.8元用於研發。什麼概念？遠超蘋果、三星、英特爾等全球巨頭的研發佔比，國內更是一騎絕塵。近十年累計研發投入超兆，尤其是近五年，更是堅持將每年超1/5的收入，全部砸向未來——晶片、大模型、作業系統、算力底座，每一分錢，都為AI築牢“不可踰越的技術壁壘”。這筆天量資金，精準投向AI核心戰場：●算力底座：昇騰AI晶片、鯤鵬處理器持續突破，“叢集+超節點”構築全球領先的規模算力，讓AI推理、訓練不再有瓶頸；●底層系統：鴻蒙、歐拉雙OS深度植入AI能力，鴻蒙開發者破1000萬，生態跨越“生死線”，成為AI原生的系統根基；●大模型與智能體：盤古大模型持續迭代，小藝智能體全面升級，從語音助手進化為“全場景智能助理”；●行業落地：AI深度嵌入ICT、終端、汽車、能源，把技術轉化為千行百業的真實生產力。1923億，不是揮霍，是“壓強式投入”——不在非戰略點浪費一分力氣，把所有子彈打向AI這個“戰略制高點”。三、六大關鍵詞鎖定全域！AI嵌入每一根血脈，全場景AI帝國成型年報裡，孟晚舟明確六大核心方向：聯接、計算、雲、終端、智能駕駛、人工智慧。看似六大類股，實則一條主線貫穿——AI重構一切。1.聯接+AI：5G-A/6G+智能網路，打造AI時代“資訊高速公路”持續推進5G-A與智能網路建設，將AI融入全網調度與維運，打造AI時代的智能聯接底座——5G-A實現萬兆聯接，網路自我最佳化、自我修復，為AI傳輸提供“低時延、大頻寬、高穩定”的硬核通道，讓資料流動更智能、更高效。2.計算+AI：昇騰+鯤鵬，築牢“矽基黑土地”不再拼單一晶片性能，而是通過系統工程，把成千上萬顆晶片練成“超級算力叢集”。昇騰匯聚3000+夥伴、400萬開發者，鯤鵬擁有6800+夥伴、380萬開發者，讓算力像水電一樣普惠，成為AI落地的“基礎設施”。3.終端+AI：從“智能裝置”到“AI原生終端”，全場景體驗革命手機、PC、平板、可穿戴全面AI化——鴻蒙OS實現跨端智能流轉，小藝智能體理解習慣、主動服務；折疊屏、新形態硬體圍繞AI互動重新設計，終端不再是工具，而是“隨身智能夥伴”。4.雲+AI：華為雲+行業大模型，讓千行百業“一鍵AI化”聚焦核心業務，打造行業專屬AI解決方案。金融、醫療、製造、交通……不用企業從零搭建，華為雲提供“模型+算力+部署”全鏈條服務，把AI門檻降到最低。5.智能駕駛+AI：ADS狂飆突進，領跑行業智能駕駛業務持續高速增長，華為ADS高階智駕方案持續領跑行業，鴻蒙智行生態快速擴容，成為AI落地的重要標竿，重新定義智能汽車的“智能標準”。6.人工智慧：全域核心，一切的“底層作業系統”從產品定義到研發流程，從組織架構到生態合作，AI不是“附加功能”，是底層核心。每一款產品、每一項服務、每一個流程，都以AI為出發點重構——真正的“AI原生”，不是口號，是華為的行動綱領。四、不玩概念！華為的AI：從實驗室走向戰場，落地才是硬道理孟晚舟反覆強調：戰略聚焦，更要落地。華為的AI，從來不是PPT上的概念、實驗室裡的Demo，而是看得見、摸得著、用得上的真實價值：●醫療：聯合瑞金醫院打造病理大模型，切片診斷從小時級縮至秒級；●製造：數字孿生工廠讓裝置全聯接、質檢全智能，效率提升數倍；●金融：AI助手賦能客戶經理，普惠服務更精準、更高效；●交通：AI賦能機場、港口，營運效率大幅提升，成本直線下降。“加強戰略到戰場的轉換，積小勝成大勝”——華為的AI邏輯，從來都是“先落地、再規模化”，用真實場景驗證技術，用客戶價值迭代產品，拒絕虛頭巴腦的概念炒作。1923億研發是底氣，全端技術是實力，生態繁榮是根基，戰略聚焦是方向。十年為期，決勝未來！孟晚舟的目標清晰無比：不做AI的跟風者，要做AI時代的領航者；不做技術的追隨者，要做產業生態的建構者；不做短期的逐利者，要做十年周期的堅守者。 (AI智心)

一紙規劃，三年逆襲2026年3月，全國兩會政府工作報告首次提出"打造智能經濟新形態"。這不是一句口號，而是中國向美國AI霸權發起的正面挑戰書。國務院在2025年8月印發的《關於深入實施"人工智慧+"行動的意見》中，已經明確劃定了三個里程碑：2027年、2030年、2035年。其中，2027年被定義為"智能終端普及元年"——這意味著，中國要在短短三年內，讓AI從實驗室走向千家萬戶。工信部等八部門隨即跟進，印發《"人工智慧+製造"專項行動實施意見》，提出到2027年推出1000個高水平工業智能體。這不是試點，這是量產。對比美國：OpenAI剛剛完成史上最大融資億，但二級市場6億股票找不到買家。投資者排隊拿出$20億購買Anthropic股票，因為Claude在企業市場佔主導地位。中國在做什麼？不是炒作估值，而是造機器人、建場景、鋪基礎設施。人形機器人：中國已領跑全球"去年全球絕大多數的人形機器人銷量來自中國。"——瑞銀集團分析師的這句話，讓西方媒體沉默了。2026年3月，智元機器人宣佈第10000台人形機器人量產下線。三個月前，他們剛宣佈第5000台。這種指數級增長，馬斯克的Optimus還在實驗室裡偵錯步態。行業報告顯示：2026年中國人形機器人應用場景將提升3倍以上。銀河通用完成25億元新一輪融資，松延動力B輪近10億元——資本在用行動投票。2035年，人形機器人全球市場規模預計達16800億元人民幣，年增長率49.2%。中國不只是在追趕，而是在定義這個賽道的規則。腦機介面：從科幻到醫保2026年3月中旬，中國國家藥監局批准全球首款侵入式腦機介面醫療器械上市。這款名為"植入式腦機介面手部運動功能代償系統"的產品，適用於脊髓損傷的癱瘓患者。採用硬腦膜外微創植入與無線供能通訊技術，創傷小、感染風險低。對比馬斯克的Neuralink：還在招募臨床試驗志願者，美國FDA審批流程漫長。中國已經把腦機介面寫進"十五五"規劃，產業化處理程序全面加速。中關村論壇發佈了15項腦機介面創新成果。"北腦一號"智能腦機系統已完成七例人體植入，幫助脊髓損傷、腦卒中、漸凍症患者實現肢體運動、言語功能的替代和康復。這不是實驗，這是醫療。這是尊嚴。AI+教育：120億市場的佈局教育部召開國家教育數位化戰略行動2026年部署會，明確提出：以"人工智慧+教育"為抓手，推動AI融入教育全要素、全過程、全場景。2026年教育行業AI智能體市場規模達120億元，年增速28%。俄羅斯高等經濟學院在《世界教育政策2025》報告中指出：中國正致力於在人工智慧教育領域爭取全球領導地位。這不是紙上談兵。科大訊飛P30 Turbo學習機已經實現"AI 1對1精準學"，通過智能診斷快速定位知識薄弱點，生成個性化學習路徑。AI+醫療：61%專利底氣中國在AI醫療專利總數上佔全球61%，已成為全球創新核心引擎。中國科學院院士王擁軍研判：新藥研發周期有望從十幾年縮短至4至6年，成本顯著下降。絕大多數慢性病診療將以居家醫療為核心，依託居家監測裝置、醫療專用大模型、護理機器人，實現居家或家門口的高水平診療服務。AI智能體已覆蓋養老全場景，從健康監測到護理輔助，從情感陪伴到緊急救援。AI不再是遙不可及的技術，而是為包括老年人在內的所有群體提供服務的工具。三年衝刺，五年決勝"十五五"規劃的核心目標：高品質發展取得顯著成效，科技自立自強水平大幅提高。2027年，中國要在智能終端普及、工業智能體量產、腦機介面醫療應用三大領域實現對美國的超越。這不是口號，這是時間表，這是路線圖，這是每一條新聞背後的真實進展。當OpenAI還在為IPO估值爭議不休，當Anthropic還在等待FDA批准臨床試驗，中國已經在量產機器人、批准醫療器械、部署教育系統。AI霸權的爭奪，不在實驗室，在工廠、在醫院、在學校、在每一個普通人的生活裡。2027年，我們拭目以待。 (AGI蝦說)

麥肯錫最新發佈的《How to build businesses faster and better with AI》（《如何利用AI更快更好地建立業務》）報告告訴我們：“一家估值十億美元的公司，可能只需要十來個人、甚至單槍匹馬的創始人就能打造出來”，正在逐步成為現實。這份報告核心觀點為：AI 已經不再被看作是“輔助工具”，而應被看作企業新業務建構的全新作業系統。它徹底改寫了團隊規模、資金需求和上市時間這些傳統限制，讓創新變得更快、更省、更有效率。對於正在尋求增長的企業領導者來說，這是一份極具實戰價值的戰略手冊。報告指出，即使在經濟不確定性下，企業新業務建構仍是戰略重點。2025 年麥肯錫新業務調研顯示，43% 的領導者比前一年更重視新業務建構。同時，績效預期也在提高：2025 年已有 61% 的企業新業務營收超過1000萬美元，比2023年的45%大幅提升；新業務達到這一營收水平所需時間，從 2023 年的 38 個月縮短到 2025 年的 31 個月；已實現盈虧平衡的業務中，61% 在兩年內完成。AI 正是推動這一績效飛躍的核心驅動力。麥肯錫分析 2018-2024 年數百個新業務案例發現，2023-2024 年AI時代誕生的業務，在人均產出和每美元產出上都表現出色。另一家早期風投機構 Antler 的調研也印證：93% 的公司表示 AI 加速了執行，其中近一半提到速度提升高達五倍。那麼，AI到底如何為新業務創造價值？報告總結了三個關鍵維度：創新周期、生產力和速度。AI 如何放大創新與創意AI 像一個超級創意放大器，能讓團隊快速生成、測試和最佳化想法，極大擴展探索範圍。麥肯錫的Beacon平台就是典型例子，它利用agentic AI（代理式AI）結合專有市場資料、第三方資料集和客戶資料，幫助團隊在幾小時內完成過去需要幾周的 workshop，快速篩選出高潛力業務機會。舉例來說，傳統做法是逐個訪談客戶，而 agentic AI 可以同時進行多場代理通話，合成洞見，並生成“合成客戶畫像”。這些畫像基於訪談記錄、銷售筆記和產品使用資料，成為隨時可用的“客戶聲音”，讓團隊能即時壓力測試新想法和文案，而不用每次都依賴真人訪談。此外，AI 還能通過快速數字行銷實驗驗證價值主張：自動生成多種標題和視覺組合，跑小規模測試，比較點選率，再決定大額預算投入。這樣一來，團隊能探索更多想法、更早獲得可靠的市場訊號，把有限資源集中到最有前景的機會上。AI 如何加速業務速度一旦想法被驗證，AI 就能大幅縮短從概唸到 MVP（最小可用產品）的建構和上市周期。它自動完成設計、編碼、行銷等知識密集型工作，讓迭代幾乎即時進行。一個財富管理新業務案例中，團隊引入agentic AI factory（代理式AI工廠），讓多個AI代理覆蓋軟體開發全流程——從需求到架構、編碼、測試——人類工程師只在關鍵決策點把關，結果首版MVP交付速度直接翻倍。類似地，AI壓縮了上市時間，讓企業更早獲得市場反饋，速度本身就成了競爭優勢。AI 如何重塑生產力AI 最根本的變化，是讓小團隊產出大幅提升。它把“人+工具”模式升級為“人+代理”混合團隊，把人才從重複勞動中解放出來，專注於判斷、決策和關係建構。一個B2B銷售技術新業務裡，團隊部署了銷售材料代理，基於解決方案專長、客戶情報和最佳實踐，自動生成個性化價值主張、故事線和會議指令碼。人類銷售員只需最終稽核，結果團隊生產力至少提升 1.5 倍，重點轉向客戶互動而非內容創作。另一個建築公司軟體新業務案例更驚人：過去銷售團隊手動做潛在客戶挖掘、研究、排序和個性化郵件，現在 agentic AI 接手上漏斗任務， 外展活動量提升 25 倍，點選率更是翻倍以上。生產力飛躍讓團隊能長期保持小規模，減少協調成本，同時提升資金效率。這些創新、速度和生產力的提升相互強化：更多想法、更早訊號、更低成本試錯、更快規模化，最終大幅改善新業務經濟學。三大戰略轉變：讓 AI 真正落地光有工具還不夠，報告強調高績效AI優先新業務必須完成三大轉變：第一，重設績效預期：從漸進式到階躍式提升領導者應該大膽設定更高目標——追求生產力翻倍不再是奢望。小團隊要完成過去大團隊的工作。AI 要端到端嵌入，從產品開發、客戶發現到行銷、營運、財務，每一個角色都設計成與代理協同。重點不是“更快做同樣的事”，而是把關鍵學習提前到生命周期前端：更早驗證客戶、更快迭代產品、更早發現市場訊號，從而把資源集中到真正有產品-市場匹配的機會上。第二，建構 AI 骨幹：打造新業務營運層傳統“隔離保護”新業務（ring-fencing）依然重要，但還不夠。今天的新業務既要保護又要“超能”——需要從第一天起就擁有企業級AI基礎設施。核心是資料：新業務即時訊號+企業歷史基準，形成可規模化治理的資料基礎。同時，企業要提供共享業務語境、分析模型治理、受控代理工作流、共享平台和專業AI人才。這樣，團隊就能專注產品和增長，而不必重複搭建底層架構。第三，設計 AI 優先團隊：編碼頂級人才的專業能力AI 讓少數精英就能撬動大成果，因此選人和團隊設計變得更關鍵。核心做法有三：通過“代理化”（agentification）規模化專家能力，把文件、流程和頂尖人才的隱性知識轉化為可復用代理；打通業務與技術，讓業務專家定義價值創造邏輯，技術團隊將其轉化為可靠系統；打造放大專業能力的飛輪——如一家製造企業把高管定價決策邏輯編碼進AI模型和平台，隨著使用資料反饋，模型不斷自我最佳化，決策能力隨業務規模指數級提升。行動：現在就開始重構新業務的作業系統已經改變。那些果斷重設預期、建構 AI 骨幹、設計 AI 優先團隊的領導者，將以完全不同的經濟學贏得競爭。反之，把 AI 當成附加工具或遲疑不前，就可能落後於時代。這份麥肯錫報告為所有尋求增長的企業提供了一套實用打法：把AI真正當成核心能力，以人為中心，重新設計流程、團隊和預期。 (AI資訊風向)

最近市場的不確定性很高，確實也很難做。目前市場上共識性比較強的就是光和儲存，應該說光的共識性是遠大於儲存的，儲存現在已經有很多的爭議了，上周儲存的回呼也比較大，即便市場都在解釋Google的那個TurboQuant論文，還是沒能擋住閃迪、三星、美光和鎧俠的大幅回呼， 甚至花旗還給出了下調美光的分析報告。這些都是AI Memory長周期的一部分，我們只需要知道當前Memory依舊稀缺，AI需求依舊旺盛即可。這篇文章，我們來看下，為什麼這波儲存周期被低估了。一個重度使用者每天要“吃掉”多少儲存先從最基本的問題開始：當一個程式設計師每天用 Claude Code 或者 Cursor 瘋狂寫程式碼時，背後的資料中心到底需要準備多少儲存空間？行業裡有個不成文的定義，日均消耗 1000 萬 tokens 的使用者，被稱為 Power User——重度使用者。這個數字聽起來很抽象，但換算成儲存需求就具體多了。整個計算鏈條是這樣的：1000 萬 tokens 對應大約 40MB 的純文字資料，這只是起點。這些文字需要被轉換成向量嵌入索引，用於 RAG 檢索，這一步會膨脹到 30GB 左右。再加上會話狀態、agent 執行日誌，以及出於安全考慮的三副本複製機制，最終一個重度使用者每天會產生 50 到 100GB 的 SSD 儲存需求。普通使用者呢？日均 100 萬 tokens，對應的儲存需求大約是 12GB，恰好是重度使用者的十分之一。這個比例關係在訪談中被反覆驗證，基本是個行業共識。有意思的地方在於並行場景。很多人的第一反應是：10 個重度使用者就是 500GB 到 1TB，100 個使用者就是 5TB 到 10TB。但實際情況要複雜一些。AI 系統通過“共享倉庫索引”機制，可以讓多個使用者共享基礎資料，只為每個使用者單獨儲存會話狀態。所以並行使用者的儲存需求增長不是線性的，而是被最佳化過的。但這個最佳化空間也是有限的。當 token 總需求持續上升，當越來越多的應用從單一 agent 變成多 agent 協作，儲存壓力就會快速累積。一個簡單的查詢，在 Claude Code 這樣的工具裡，可能會同時呼叫 4 到 5 個 agent，一個負責寫程式碼，一個負責審查，一個負責測試，一個負責最佳化。每個 agent 都有自己的狀態儲存需求，這就是為什麼程式設計 agent 的儲存消耗遠超普通對話應用。多模態時代的儲存爆炸如果說文字程式設計已經讓儲存需求翻了好幾番，那多模態應用帶來的衝擊就是另一個量級了。從文字到音訊，儲存需求增長 10 倍；從音訊到視訊，再增長 100 倍。一分鐘的視訊內容，儲存體積是同樣時長文字的 10000 倍。這不是危言聳聽。想想 Claude 的截圖分析功能，想想各種 AI 視訊生成工具，想想那些正在路測的自動駕駛系統。這些應用產生的資料，不僅體積龐大，而且全都是熱資料，必須隨時可以被快速讀取。這些資料能不能放到便宜的機械硬碟（HDD）裡？答案是不能。至少在推理場景下不能。HDD 只適合冷歸檔，比如你一年前在 Claude Code 裡問過的某個問題，如果長期不再訪問，系統可能會把它挪到 HDD。但當你需要呼叫這段歷史記錄時，就會明顯感覺到載入延遲。所有需要即時響應的資料，都必須放在 SSD 上。這是 AI 推理和傳統資料儲存的本質區別。儲存的四層金字塔如果把 AI 系統的儲存比作人的記憶系統，那麼它有四層結構，每一層都有自己的角色。最頂層是 HBM，高頻寬記憶體，直接焊在 GPU 上。這是最貴、最快、容量最小的那一層，專門用來儲存模型權重。一顆 H100 GPU 有 90GB 的 HBM，8 顆加起來也就 800GB 左右。這就是 AI 系統的“工作記憶”，處理眼前任務的核心空間。第二層是 DRAM，也就是伺服器記憶體。它的容量通常是 HBM 的 4 到 5 倍，主要用來儲存 KV cache——那些在對話過程中需要頻繁呼叫，但又不至於佔用 GPU 核心空間的資料。這是“短期記憶”，你今天跟 AI 說過的話，大機率就存在這裡。第三層是 SSD，容量從 1TB 到 15TB 不等，取決於伺服器配置。這是“長期記憶”，用來儲存 RAG 檢索需要的知識庫、使用者的歷史會話、agent 的執行狀態。雖然速度比 DRAM 慢，但容量大、成本相對可控，是推理場景下的主力儲存。第四層是 HDD，只在訓練資料歸檔和冷備份場景下出現。在推理環節，它基本是隱形的。一個兆參數的模型，如果用 INT4 精度運行，需要 500GB 的 HBM、700 到 800GB 的 DRAM，以及 5TB 的 SSD。這套配置可以跑到 1000 tokens 每秒的推理速度。至於這 1000 tokens/s 怎麼分配，可以是 1000 個使用者每人 1 token/s，也可以是 10 個使用者每人 100 tokens/s，完全取決於應用場景。這裡順便提一下 DeepSeek 的 engram 方法和 Google 的 TurboQuant 技術。它們的核心思路是把一些靜態的事實性知識從 DRAM 挪到 SSD，或者把 KV cache 壓縮 4 到 6 倍，從而釋放更多的 HBM 和 DRAM 空間。但都是Jevons 悖論，已經有很多人解釋過了，這裡不再贅述。200 到 300EB 的需求從那裡來現在我們把視角拉到整個行業。根據JPM的資料，2026 到 2027 年，全球超大規模雲服務商（Hyperscaler）的 SSD 需求預計會達到 200 到 300 EB。這是個什麼概念？如果按照前面算的重度使用者每天 100GB 來估算，200EB 可以支援 200 萬個重度使用者持續工作 1000 天。當然實際需求的構成要複雜得多。200 到 300EB 可以拆成下面幾個部分：訓練檢查點佔了 50% 到 60%。大模型訓練動輒幾個月，中間需要不斷保存 checkpoint，防止訓練中斷後從頭再來。這些 checkpoint 檔案體積驚人，而且必須用 SSD 儲存，因為恢復訓練時需要快速載入。RAG 資料湖佔 10% 到 15%。越來越多的企業開始把自己的知識庫接入 AI 系統，這些資料需要被向量化、索引化，然後儲存在高速儲存裡，隨時準備被檢索呼叫。剩下的部分，一部分是資料複製和安全備份（通常是三副本機制），一部分是多模態推理狀態——這是增長最快的那塊。更值得關注的是 AI 在整個 Memory 市場中的佔比變化。2023 年，AI 相關需求只佔 DRAM 總市場的 9%，到 2026 年這個數字會飆升到 37%，2028 年預計達到 53%。NAND 快閃記憶體的趨勢類似，從 2023 年的 2% 增長到 2026 年的 32%，2028 年預計 41%。換句話說，AI 正在從一個邊緣應用場景，變成 Memory 行業的主導力量。按照JPM的資料：2024 到 2028 年，AI DRAM 的價值 TAM（Total Addressable Market）年複合增長率是 105%，而非 AI DRAM 只有 51%。這是兩倍的增速差距。市場可能低估了幾個供給側的約束因素。比如 fab廠的物理空間限制，擴產不是想擴就能擴的；比如 HBM 的損耗率，每一代工藝升級都會帶來良率挑戰；比如 agent 應用的爆發，可能會帶來超預期的儲存需求；比如物理 AI（機器人、自動駕駛）的模型訓練和部署，需要的儲存量遠超純軟體 AI。從更長的時間維度看，AI 對 Memory 行業的改變不只是需求量的增長，更是商業模式的轉型。過去 Memory 是典型的 commodity（大宗商品），價格隨供需周期劇烈波動，廠商沒有定價權。但現在 HBM、SOCAMM、eSSD 這些產品越來越定製化，需要和客戶深度繫結，聯合設計，這就從 commodity 變成了 customized solution（定製化解決方案）。這種轉變如果能夠持續，Memory 廠商的利潤率中樞會被抬升，周期波動的幅度會被熨平，估值體系也會隨之重構。這才是這輪 AI 浪潮對 Memory 行業最深層的影響。最後放一個今天“HBM之父”的觀點，當然可能由於屁股決定腦袋，他的觀點比較激進，僅供大家參考。 (傅里葉的貓)

你好，我是傑哥。2026年，金融科技行業正在經歷一場“權力洗牌”。CB Insights 最新發佈的《金融科技2026年預測》報告，基於對全球 2.5 萬多家金融科技公司的深度追蹤（包括招聘勢頭、商業成熟度、合作夥伴關係和 Mosaic 評分），提煉出 9 大關鍵預測。報告開篇指出：新型銀行正在上市並申請全牌照，加密原生公司與傳統大行既合作又競爭，AI代理開始自主移動資金。這些力量共同推動金融服務從“誰建平台”轉向“誰掌握客戶關係”。今天我們用最親民的方式，拆解這份報告，看看 2026 年金融科技的真實走向，以及普通使用者和從業者該如何應對。預測1：新型銀行進軍新市場，將從傳統銀行“搶走”消費者存款新型銀行早已不是初創公司，而是一批全球擴張的數字金融機構。Chime 在2025年6月完成美國史上最大新型銀行IPO，融資 8.64 億美元；PicPay隨後在納斯達克上市；Nubank（全球最大新型銀行）1月獲得美國銀行牌照，並把聯合創始人派駐美國全職領導子公司。CB Insights 招聘勢頭資料顯示，Revolut 以 100分滿分領先，正通過同時招聘20多個國家的監管和合規高管，系統性進入新市場。YouTrip 重點佈局亞太尤其是澳大利亞，Kuda 深耕非洲多國，Toss Bank 則瞄準國際匯款。甚至未大規模擴張的 FairMoney 和 N26 也在轉型：前者從數字貸款轉向全能泛非銀行，後者加強AI整合、抵押貸款和風險管理。報告認為：新一代新型銀行帶著全服務產品進入新市場，傳統銀行的消費者存款將面臨前所未有的壓力。預測2：先買後付雙雄 Klarna 與 Affirm 的“銀行大戰”先買後付（BNPL）已從“結帳功能”升級為全譜消費者銀行佈局。Klarna（2025年最大金融科技IPO）和Affirm（市值更高且積極進軍歐洲）通過共同基礎設施展開競爭，兩家公司共享27個合作夥伴，包括Apple、Adyen、Google和J.P. Morgan。Affirm與Fiserv合作嵌入借記卡，Klarna通過Marqeta和Visa試點美國借記卡服務，同時雙方都在申請或持有銀行牌照。招聘資料顯示，Affirm正在招募信用卡和銀行產品分析師，Klarna則加強英國監管合規和欺詐檢測。報告認為，隨著AI代理重塑消費場景，純先買後付將失去勢頭，兩家公司下一階段目標都是打造全譜消費者銀行。預測3：Robinhood 轉型金融超級App財富科技2025年股權融資同比增長90%，Robinhood市值領先，正同時佈局銀行、信貸和加密基礎設施。它收購Bitstamp和LedgerX深化加密能力，與Offchain Labs合作打造“Robinhood Chain”L2網路，並在銀行領域與GoPuff、Coastal Community Bank合作嵌入現金交付服務，收購Stakk強化核心銀行能力。招聘資料顯示，Robinhood正在招募信用卡、銀行產品和欺詐分析師。報告預測：Robinhood不再只是經紀商，而是在經紀外殼下重構消費者銀行。預測4：大加密公司直擊大銀行Ripple、Coinbase、Circle三家2025年合作夥伴數量均超50家，全部瞄準傳統銀行系統。Ripple通過白標方案為BBVA、Absa Group等提供機構級託管和真實世界資產代幣化；Coinbase進入機構主經紀、託管和支付；Circle將USDC嵌入FIS、Fiserv等核心銀行系統。Ripple過去一年收購4家公司，建構託管、資金管理和跨境支付全端。2025年12月，Ripple和Circle均獲得美國國家信託銀行牌照條件批准。報告判斷：加密原生公司正從“合作”轉向“競爭”，爭奪全端銀行關係。預測5：銀行將代幣化現有資產，守住存款為應對加密公司勢頭，銀行正把存款轉化為區塊鏈代幣。代幣化存款仍是銀行資產負債表負債，客戶享受同等保護，但能在區塊鏈上實現更快結算和可程式設計轉帳。Stablecore（Mosaic評分747，前2%）和Fireblocks（評分867，前1%）是關鍵玩家。J.P. Morgan、Citi、Standard Chartered等已推出代幣化存款和貨幣市場基金。報告認為：這是一場防禦性反擊，最終會變成競爭優勢。預測6-7：穩定幣成AI支付軌道，鏈上AI代理平台孕育自主代理經濟AI代理需要可程式設計、始終線上的貨幣，穩定幣完美匹配。金融服務在2025年AI代理合作中領先，Mastercard等支付巨頭2025年加密合作從6個激增至25+。從早期初創到Coinbase，所有AI代理支付基礎設施公司都在使用穩定幣。同時，鏈上AI代理平台正從實驗走向基礎設施，為自主代理經濟鋪路：代理可獨立執行DeFi交易、治理，並通過代幣化實現共同所有權和貨幣化。預測8：瞭解你的代理（KYA）工具興起，監管AI支付AI代理獲得交易權限後，需要新的合規邊界。“瞭解你的代理”（KYA）初創公司過去一年融資增長超450%，儘管商業成熟度仍處於“部署中”。Keycard、Helmet Security、RunLayer、Overmind、T54 Labs等公司正建構專為自主軟體設計的身份、權限和行為評分系統。報告預測：KYA將成為AI支付的基礎，就像瞭解你的客戶（KYC）對人類銀行一樣重要。預測9：預測市場從投注平台轉向可信資料提供商預測市場 2025 年股權融資激增 35 倍，Polymarket估值從 10 億美元飆升至 90億美元，Kalshi估值增長 120%。兩家公司都在招聘行銷人才、建立監管交易所，並與Harvard、Dow Jones、Crypto.com合作，將市場訊號轉化為機構級資料產品。報告認為：勝出者不是單純捕捉交易量，而是把集體智慧轉化為決策基礎設施。結語：2026金融科技進入“權力重組”新階段這份CB Insights報告用紮實資料告訴我們：新型銀行、先買後付雙雄、Robinhood、大加密公司、穩定幣、AI代理和預測市場正在重塑金融服務的底層邏輯。傳統銀行若不加速代幣化和 AI 佈局，將面臨存款流失和客戶關係被搶走的雙重壓力。對從業者、投資者和普通使用者而言，2026年是觀察“誰真正掌握客戶關係”的關鍵窗口。AI代理、鏈上經濟和可信資料將成為新戰場。 (AI資訊風向)

華為一年的研發費用，就夠買下快手。01. 一年投入近2000億研發2025年華為重回巔峰3月31日，華為發佈2025年年度財報，總營收8809億元，淨利潤680億元，跟2020年業績幾乎持平。歷經5年，華為終於走出修復期，重回巔峰！而除開這兩個數字外，這份財報中最值得關注的是：永遠都在上漲的研發投入。過去一年，華為在研發上砸了1923億元，佔到全年總收入的21.8%。相當於每收入100塊，就敢拿22塊用於研發。國內科技公司裡，沒有一家公司能跟他掰手腕。騰訊857.5億元、阿里巴巴571.5億元、小米331億元，還不到華為的零頭，研發佔比也都不到10%。放眼到國外，蘋果營收是華為的3倍多，但研發也只是比華為多一些而已。論研發佔比，華為更是在全球科技巨頭裡穩坐第一把交易，蘋果佔比8%，微軟也才11.53%，這種投入力度，只有華為才敢。02. 10年砸了1.38兆全力押注AI單看一年還不夠震撼，過去十年，華為累計研發投入已經超過1.38兆元。不管外部環境多差，不管營收是否下滑，華為都沒有縮減過研發投入，反而一年比一年砸得多，甚至連續5年研發佔比超過20%。這麼多錢，都燒在那了？輪值董事長孟晚舟在年報中說了幾個關鍵詞：聯接、計算、雲、終端、智能駕駛、人工智慧。華為把AI當成未來十年最確定性的戰略機遇，這也是華為研發投入最集中的領域。華為雲現在聚焦包含通算、智算在內的三項基礎業務，目標很明確：要做AI時代的“黑土地”。截至2025年底，華為在全球共持有有效授權專利約16.5萬件，研發員工約11.4萬名，佔總員工數量的53.7%。也就是說，華為超過一半的員工都在搞研發。03. 汽車業務起飛手機將全面回歸長期、持續的投入，已經給華為帶來了看得見的效果。其中，汽車業務成為華為新的增長極，全年收入450.18億元，同比增長72.1%，增速在華為所有業務裡一騎絕塵。2023年時，該類股營收還不到50億元，誰敢相信兩年時間翻了近10倍！鴻蒙智行，包括問界、智界、享界、尊界、尚界在內，2025年全年交付58.9萬台，去年12月單月交付8.96萬台，連續三個月刷新紀錄。問界M7手機業務也將迎來全面回歸。2025年華為終端業務實現收入3444.73億元，同比增長1.6%。別看增速不高，但能保持增長已經很難得。根據IDC發佈的資料，2025年中國智慧型手機市場出貨量約2.84億台，同比下降0.6%，華為以16.4%的市場份額，重回國內第一。截至2025年底，鴻蒙5.0以上終端裝置突破3600萬台，鴻蒙開發者超1000萬。孟晚舟直言：“終端攻堅克難，鴻蒙生態跨越了體驗臨界點。”唯一下滑的是雲端運算業務，但華為雲正在戰略調整，從追求規模轉向聚焦核心業務，短期陣痛，長期看未必是壞事。04. 只有華為才敢這麼投在中國科技公司裡，敢這麼花錢搞研發的，真就只有華為。這種投入比例放在任何一家上市公司裡，股東都得鬧翻天，但好就好在，華為沒上市，沒有短期業績壓力。任正非曾多次強調，華為不追求利潤最大化，要長期活下去。這份堅持，正是華為十年如一日，大力投入研發的核心原因。孟晚舟在財報裡說了句話：“在迷霧中航行，比前行速度更重要的是羅盤的精準。”翻譯過來就是：方向對了，慢一點沒關係；方向錯了，跑得越快死得越慘。華為選的方向，比如AI、終端、智能駕駛，都是底層技術，投入大、周期長、風險高，但一旦做成，就是護城河。從2G時代的跟隨者，到5G時代的領跑者；從被制裁，手機業務幾近歸零，到麒麟晶片全面回歸；從鴻蒙被嘲笑“Android套殼”，到千萬開發者、千萬裝置的生態……華為用十幾年時間證明了一件事：技術沒有捷徑，只有死磕。 (科技每日推送)

在美國德克薩斯州阿比林，超過6000名工人每天開著電動小車來回穿梭，日夜不停地建造一座巨大的資料中心，以滿足全球日益增長的人工智慧需求。項目今年完工後，這座資料中心供 OpenAI 使用，將消耗12億瓦特的電力，相當於近100萬美國家庭的用電量。隨著全球AI競賽升溫，美國建造資料中心的速度正在瘋狂加快。對於美國各大科技巨頭來說，資金完全不成問題。但在這個問題上，光有雄心和錢還遠遠不夠。據美媒彭博社4月1日報導，在美國，建造這些設施所需的關鍵零部件嚴重短缺。今年美國計畫新建的資料中心中，幾乎有一半可能會因此延期或直接取消。其中最大的瓶頸就是電氣裝置短缺，比如變壓器、開關裝置和電池。美國本土的製造能力跟不上需求，導致資料中心建設者不得不大量依賴進口，尤其是中國。美國在晶片和前沿軟體上的AI優勢，正在被自己無法生產電氣零部件的短板嚴重拖累。伍德麥肯茲高級分析師本傑明·布歇稱：“國內產能根本不夠用，大家只好被迫轉向進口市場。”報導稱，儘管多年來多次嘗試，美國仍難以減少在該領域對中國的進口依賴。這意味著，在中美AI競賽中，中國的關鍵零部件對於美國來說至關重要。美國的AI雄心依賴於外國進口根據資料，2026年，美國預計將有總計120億瓦特的資料中心投運。但目前只有三分之一處於建設中。美國能源建設公司Crusoe拿到了德克薩斯資料中心園區的建設合同。該公司首席戰略官卡利·卡夫內斯說，他們的秘訣在於，提前大量訂購電氣裝置，在出口壁壘出現前就鎖定了部分供應。這種對進口的依賴讓美國資料中心公司非常被動。報導指出，電氣基礎設施在資料中心總成本中佔比不到10%，但沒有它就根本建不起來。美國電氣裝置進口額不斷增加 彭博社製圖“供應鏈中任何一個環節延誤，整個項目就無法交付，”Crusoe能源與基礎設施負責人安德魯·利肯斯說，“現在這就像一個非常瘋狂的拼圖遊戲。”彭博社聯絡的大多數公司都不願談論他們面臨的困難或裝置採購來源。雖然很少有公司願意公開談論，但布歇指出，事實就是，美國幾十年來一直把電氣裝置製造外包給其他國家，主要是中國，而這導致美國國內電氣零部件嚴重短缺。過去10年，美國政府出台了一系列政策試圖把製造業拉回本土，但至今未能顯著提升國內產能，企業仍不得不依賴中國，無論關稅多高或所謂“國家安全風險”多大。利肯斯直言，如果不解決電氣裝置短缺問題，投入資料中心的數兆美元可能付諸東流。他說：“這些裝置能成就一個項目，也能毀掉一個項目。”美國企業面臨的不僅是本土供應短缺，還遇到了交付延誤的困擾。報導稱，在2020年之前，大功率變壓器通常在下單後24至30個月才能到貨。但資料中心開始興建後，時間要求收緊，“通常希望在18個月內拿到貨”。資料中心和電網擴建帶來的需求激增，導致價格上漲，交付時間最長甚至延長到五年。雖然美國大部分變壓器來自加拿大、墨西哥和韓國，但來自中國的進口量開始大幅增加。據布歇估計，2025年前10個月，美國公用事業公司從中國進口了超過8000台大功率變壓器，而2022年全年進口量還不到1500台。他說，美國資料中心的大規模建設，“將高度依賴進口市場”。Crusoe公司組裝地配電中心不只變壓器，還有開關裝置和電池…彭博社提到，除變壓器外，開關裝置和電池同樣對資料中心來說非常關鍵。變壓器把電壓降低到資料中心可使用的水平後，還需要通過開關裝置（包括斷路器和保險絲）安全分配電力。在這方面，資料中心開發商也面臨交付延誤。最近幾年，各大美企開始積極思考應對策略，包括斥巨資設廠，以及提前大量訂購。有了變壓器和開關裝置，資料中心就能開始營運。但如果沒有鋰離子電池，滿是昂貴晶片的機架很快就會老化。鋰離子電池可以平滑用電峰值：在電力過多時儲存起來，在電力不足時釋放出來，幫助保持電力穩定，並管理伺服器的用電。資料顯示，近年來，美國從中國進口變壓器和開關裝置的比例穩步下降，但某些特定類型裝置的比例仍徘徊在30%左右。而在電池進口量中，中國佔比依然頑固地保持在40%以上。美國電池進口量中，中國佔比始終保持在40%以上 彭博社製圖報導分析稱，中國主導電氣裝置供應，因為他們控制了從原材料到加工再到製造的幾乎整個供應鏈，且中美之間的差距還在擴大。中國仍大力推進可再生能源並網建設，而川普政府則取消了部署太陽能和風電的政策，重新回歸化石能源的懷抱。禍不單行。今年3月，美國政府啟動了對中國的貿易調查以支援加征關稅。中方隨後採取反制措施。“最終只會產生一個贏家，”美國總統川普去年12月說，“那很可能就是美國或中國。”對此，彭博社吐槽稱，雖然川普希望美國贏，但他的“美國優先”政策卻要設定貿易壁壘來減少進口。美國德克薩斯大學奧斯汀分校公共事務教授喬舒亞·巴斯比警告稱，如果貿然切斷中國電氣裝置的進口，將導致進一步交付延誤，繼而損害美國在AI競賽中的地位。他指出：“如果我們盲目地試圖把對中國依賴降到零，那可能會給美國企業帶來過於高昂的代價。” (觀察者網)

你好，我是傑哥。、領英（linkedin）最近發佈重磅報告——《2026 linkedin talent velocity advantage report》（《2026領英人才速度優勢報告》），標題叫 The talent velocity advantage（人才速度優勢）。這份報告直擊 AI 時代最核心的挑戰：技能變化快得讓人看不清，企業該怎麼跟上？什麼是人才速度優勢？報告定義了 Talent Velocity（人才速度）：一個組織即時看清自身技能、快速建構或獲取所需能力，並把人才調動起來的能力，最終領先市場需求。聽起來抽象，但資料很扎心——根據 LinkedIn 平台海量資料，86% 的企業缺乏足夠的 人才速度，只有 14% 的企業真正跑在前面，成為“人才速度領先者”。領先者的真實優勢這些領先者也的確嘗到了甜頭。他們在四大關鍵信心指標上，平均領先落後企業 28 個百分點：盈利信心高 23 點（88% vs 65%），保留關鍵人才高 26 點（76% vs 50%），吸引關鍵人才高 27 點（83% vs 56%），以及快速調整人才匹配業務優先順序高 36 點（85% vs 49% ）。簡單說，他們對 AI 時代更有底氣，也更敢投人。人 + AI 才是真正的競爭力報告特別強調，人 + AI 才是真正的競爭力。93% 的領先者認為人類技能比以往任何時候都更重要。他們同時在 AI 技能上發力：員工發展 AI 素養 技能的機率是落後者的 2.1 倍，AI 工程技能是 1.6 倍，在溝通、關係技能和適應性等人際技能採用率上也高出 1.6 倍。更厲害的是，他們培養“優秀協作者”的能力遠超同行——建立信任技能領先 5.5 倍，影響他人 4.3 倍，跨文化技能 3.5 倍，人際領導力和營運卓越都是 3.5 倍和 3 倍。人才生態要“流動”起來領先者還把人才生態做得更加靈活。56% 把零工機會列為更高優先順序，72% 認為內部流動比以往更重要。儘管經濟不確定，89% 的組織仍擔心技能敏捷性（把對的技能在對的時間給對的工作），88% 擔心員工留存。提供學習機會仍是第一留人策略，其次是教練、導師和內部流動。首席人力官們最渴望“即時技能可見性”。92% 認為 AI 正在加速 HR 與技術職能的融合，90% 需要即時技能洞察和資源匹配，90% 表示未來會越來越按具體任務所需的技能而非職位頭銜來組隊。全球已有 30% 的組織採用技能-based（基於技能）的工作力規劃，亞太地區最高達 41% ，歐洲/中東/非洲 32% ，北美 22% 。Talent Velocity Curve：你在第幾級？報告引入了一個實用工具——Talent Velocity Curve（人才速度曲線），把企業分成 5 個等級：Level 1（靜態）：7%Level 2（規劃）：11%Level 3（推進）：24%Level 4（新興）：43%Level 5（領先）：14%只有 Level 5 的企業，才在五大加速器上全面轉型，成果清晰可見。五個速度加速器報告給出了五大加速器：Leadership momentum（領導力勢能）：領導者把職業發展當成業務必需品，高 31 點。Culture as catalyst（文化催化劑）：打造快速學習的文化，激發好奇心與創新，高 37 點。Leading on AI（AI 領先）：用 AI 工具和技能放大員工成功，高 22 點。Integrated talent ecosystem（一體化人才生態）：跨 HR 職能無縫協作，高 46 點（差距最大）。Career power（職業賦能）：讓員工自己掌控職業路徑，個性化技能建構，高 21 點。報告還給出一些建議，強調轉型不需要大刀闊斧，從小步開始就行。比如：讓高管成為職業發展冠軍、把成長放在文化中心、制定 AI-first（AI 優先）人才策略、以人才架構為底座、確保每位員工都有清晰的職業目標和計畫。報告還採訪了多位全球人才領袖，比如 KPMG US 的 Edwige Sacco 分享了如何用 15 分鐘小會把“焦慮”變成“好奇”；Genpact 的 Piyush Mehta 談了如何用即時技能智能取代靜態職位頭銜，實現更快內部匹配和更靈活的職業路徑 。最後總的來說，在技能像火箭一樣快速迭代的 AI 時代，誰能把人才速度跑起來，誰就能在不確定性中贏得優勢。企業不需要完美，只要開始行動——先看清自己處在曲線那個位置，再挑一兩個加速器發力，就能逐步拉開差距。 幫你把“人才”從成本變成真正的競爭壁壘。關注公眾號【AI資訊風向】，回覆 666，即可獲取這份 AI 行業報告。AI 技術正以前所未有的速度發展，它將如何塑造我們的未來？讓我們拭目以待。 (AI資訊風向)