這個4月，AI圈簡直炸了鍋。先是DeepSeek創始人梁文鋒親自確認，新一代旗艦大模型V4將於4月下旬正式發佈，兆參數架構直接拉滿國產大模型的天花板。緊接著，阿里的HappyHorse-1.0（快樂馬）橫空出世，直接屠了全球AI視訊盲測榜，把字節、Google的頂流模型全甩在了身後。就在所有人都在熱議國產AI的高光時刻，我突然想起了馬斯克在X平台上撂下的那句話：“人工智慧將在3年後超過所有人類智能。”很多人把這兩件事分開看，把DeepSeek和HappyHorse（快樂馬）當國產AI的崛起新聞看，把馬斯克的話當“大佬的狂言”聽。但如果你把它們放在一起就會發現，這根本不是巧合，更不是單個產品的普通迭代，而是在通往AGI（通用人工智慧）的路上在加速前進。一、不是單點突破，是全球AI競賽全面打響很多人看新聞，只看到了“發佈新模型”“登頂榜單”這幾個字，卻沒看懂背後真正的份量。先說說DeepSeek V4。很多人對大模型的印象，還停留在“能聊天、能寫文案”的階段，可DeepSeek V4這次的升級，是從根上的全面革新。它用了1兆參數的MoE架構（Mixture of Experts，混合專家架構），處理速度直接比上一代飆升了35倍，能耗反而還降了40%。這是什麼概念？就是以前你花1個小時才能讓AI幹完的活，現在1分多鐘就搞定了，還比以前更省電、更便宜。更誇張的是它的“記憶力”。它的上下文窗口直接拉到了100萬token（詞元，AI處理文字的基本單位），相當於一口氣能讀完15-20本長篇小說，連裡面的人物關係、細節伏筆都記得清清楚楚，絕不會出現聊到後面，就忘了你前面說過什麼的情況。最關鍵的是，它全程基於國產華為昇騰晶片原生開發，徹底擺脫了海外算力的“卡脖子”問題，這意味著國產大模型，已經正式從“跟跑”邁入了“並跑”的核心賽道。再說說橫空出世的“HappyHorse-1.0”，這匹“快樂馬”，直接踢翻了全球AI視訊圈的牌桌。它登頂的Artificial Analysis Video Arena榜單，是目前全球公認最權威的AI視訊評測平台。它的排名機制特別殘酷，用的是國際象棋等級分制度的Elo積分制，全程純盲測。什麼意思？就是使用者完全不知道視訊是那個模型生成的，系統隨機甩兩段視訊過來，你只能憑那個畫面更流暢、更符合指令、觀感更好來投票，完全排除了所有品牌光環，只比真實體驗。不止國內在瘋狂衝刺，海外的AI賽道早就進入了“不進則亡”的競賽狀態。OpenAI、Google、Anthropic輪番發佈新模型，從文字到多模態，從推理到智能體，每一次更新都在瘋狂壓縮技術迭代的周期。更可怕的是，整個行業的頭部玩家，都在集體“跳錶”，把AI超越人類的時間線，一縮再縮。二、他們到底在慌什麼？AI的“硬起飛”就發生在眼前看到這裡，你可能會問：不就是出了兩個新模型嗎？至於這麼大驚小怪，上升到人類倒計時的地步嗎？那我再給你看馬斯克說的另一句話，他說：“我們現在就處於‘硬起飛’階段，就是現在。”什麼叫“硬起飛”？以前我們說AI發展，是“人推著AI往前走”。我們給它定目標，給它喂資料，給它調參數，手把手教它學習，它每往前走一步，都離不開人類的推動。但“硬起飛”不一樣。它是AI自己給自己踩油門，進入了自我加速的失控式增長階段。不用人催，不用人教，它自己就能完成迭代、實現突破，甚至連它進化的速度，人類都已經跟不上了。馬斯克自己是這麼描述的：“我晚上睡覺時，AI取得了一項重大突破；等我醒來，又出現了另一項突破。老實說，很難跟上節奏，這讓人有點暈頭轉向。”而這場“硬起飛”裡，最可怕的核心，是AI已經進入了“遞迴自我改進”階段。以前，我們訓練一個AI模型，要程式設計師寫程式碼，演算法工程師調參數，資料團隊清洗資料，全流程都離不開人。但現在不一樣了，新一代的AI模型，已經由上一代模型深度參與訓練了。從程式碼編寫、資料清洗，到參數調優、效果測試，AI能做的事情越來越多，人類在這個循環裡，角色越來越邊緣化，越來越插不上手。馬斯克給出了一個更讓人後背發涼的預判：“可能今年年底會實現完全自動化的自我改進，最遲不會晚於明年。”換句話說，最快今年，AI就能徹底脫離人類的輔助，完成自我迭代、自我進化，進入完全的自我加速周期。到那個時候，AI的進化速度，會快到我們根本無法想像。很多人以為，馬斯克眼裡的AI，就是能寫文案、做報表、生成視訊的工具，那你就太小看他了。他描繪的AI終極藍圖，是一個消耗比全人類文明多一百萬倍電力的智能體，能解決人類能想到的所有問題。為了突破電力這個最大的瓶頸，他甚至計畫2-3年內把AI資料中心送上太空，用太空裡沒有晝夜交替的太陽能，徹底釋放AI的算力潛力。而當AI和機器人接管了所有生產，人類社會會變成什麼樣？馬斯克的答案是：錢會變得不再重要，商品和服務的產出會遠遠超過需求，AI和機器人會把所有事都幹完，人類最終會因為全方位的服務，而“無事可做”。馬斯克和Altman（奧特曼）不是在製造焦慮，而是看到了我們普通人看不到的風景。他們怕的不是AI本身，而是人類根本沒做好準備。三、倒計時1095天，最危險的是你以為“還有時間”看到這裡，很多人心裡還是會有一個僥倖的想法：3年呢，還早，急什麼？3年，聽起來很長，其實只有1095天。就是你換2份工作的時間，就是你學一個新技能、考一個行業證書的完整周期，就是你家孩子從幼兒園升到小學的時間，一眨眼就過去了。更關鍵的是，AI的進化，從來都不是線性的，是指數級的。舉個例子：一個池塘裡的荷花，每天都會以前一天兩倍的數量開放。如果到第30天，荷花就開滿了整個池塘，那請問：荷花在第幾天開滿了半個池塘？答案不是第15天，是第29天。前29天，荷花只開了半個池塘，可第30天，一天之內，就開滿了剩下的整個池塘。這就是指數級增長的可怕之處。你以為它還很慢，還離你很遠，可等你反應過來的時候，它已經瞬間鋪滿了你的整個世界。我們現在，可能就處在這第29天的晚上。這場AI競賽，最先衝擊的，就是90%的辦公室白領工作。現在不妨停下來，問自己兩個問題：你每天的工作，有多少是AI分分鐘就能替代的？1095天之後，當AI真的超越了所有人類智能，你的核心競爭力，到底是什麼？四、不想被時代淘汰，你必須立刻做對3件事難道我們就只能等著被AI替代，一點辦法都沒有嗎？當然不是。具體該怎麼做？記住這3件事。第一件事：做決策，提問題很多人對AI的理解，完全搞反了。他們天天用AI干自己的本職工作，寫郵件、做報表、寫方案，然後把AI的產出改一改，就交上去了。看起來是省了力氣，提高了效率，可實際上，你是在天天給AI喂資料、當陪練，幫它在這場競賽裡變得越來越強，最後把自己替代掉。在德州超級工廠接受的深度訪談中，馬斯克也談到“任何涉及敲擊鍵盤、移動滑鼠、處理資訊的任務，AI都能勝任。”你要明白，AI是工具，不是你的競爭對手。工具是用來幫你幹活的，不是用來取代你的。你要做的，是使用工具的人，是決定“做什麼”“為什麼做”的人，而不是聽指令“怎麼做”的人。就像馬斯克，他不寫程式碼，不調模型參數，不親手造火箭，他做的只有一件事：決定我們要做什麼、為什麼做。他決定我們要造電動車，要去火星，要做通用人工智慧，剩下的，交給工程師和AI去執行。AI做執行，你做決策；AI給答案，你提問題；AI算資料，你定方向。不要沉迷於“把事情做對”，要學會“做對的事情”。第二件事：放棄舒適區的標準化，學習臨場發揮很多人在職場裡，追求的是“熟練工”的安全感。同一件事，我幹得比別人快，比別人熟，我就有安全感。可在AI時代，這恰恰是最危險的事。AI最擅長的，就是標準化、常規化、重複性的工作。你在這件事上越熟練，就越容易被替代。普華永道（PwC）在2025年公開承認，正在大幅縮減初級崗位招聘，審計部門的初級崗位到2028年預計將減少39%。與此同時，畢馬威英國近兩年畢業生招聘人數也從1399人降至942人，縮減近三分之一。這些變化的直接推手，正是AI。原本由初級審計員花數周時間完成的憑證核對、底稿整理、資料清洗，現在AI幾小時就能完成，且不出錯。但有趣的是，四大並沒有一刀切地砍掉所有招聘。PwC的AI鑑證負責人Jenn Kosar明確表示，公司正在把被AI釋放出來的人力，轉向戰略諮詢、複雜問題解決等更高價值的領域，甚至開始培訓初級員工“像管理者一樣思考”。因為AI能搞定99%的標準化審計流程，但遇到企業財務造假的隱蔽跡象、複雜的跨國稅務糾紛、客戶特殊訴求的權衡判斷，AI就束手無策了。你的價值，從來不是你能把常規工作做多好，而是你能處理多少AI搞不定的“異常情況”。這些“異常情況”，沒有標準答案，沒有標準化流程，需要的是你的經驗、你的判斷力、你的臨場反應，這些都是AI永遠學不會的東西。接下來，把你的時間和精力，從這些機械性的工作裡抽出來，去解決那些複雜問題，去應對那些突發狀況，去打磨那些非標準化的能力。第三件事：做與“人”打交道的事AI在虛擬的位元世界裡，可以說無所不能。那怕是這場競賽裡最頂尖的視訊模型HappyHorse（快樂馬），也只能在數字世界裡生成完美的畫面，卻無法在現實世界裡，完成一個簡單的開門動作。這就是AI最大的短板：它能玩轉虛擬的位元世界，卻搞不定真實的原子世界。就像馬斯克說的“除了必須親手操作原子、搬動物理實體的工作，人工智慧現在已經有能力完成一半以上的白領工作。”而這，恰恰是我們最大的機會。所以，我們要主動增加和真實物理世界、真實的人打交道的比重。比如，做設計的，不要只在電腦裡畫圖，多去現場看施工、和工人溝通落地細節；做電商的，不要只看後台資料，多去線下和供應鏈、使用者面對面交流；做教育的，不要只做線上標準化課件，多花時間做一對一個性化的陪伴和溝通。去深耕那些需要和真實世界、真實的人打交道的能力。你的動手能力，你的實地判斷能力，你的人際溝通能力，你的共情能力，你的線下服務能力，這些，都是AI短期內根本無法替代的。結語AI的到來，從來不是人類的末日，而是對人類的一次終極篩選。最終淘汰你的，從來不是AI，不是這場瘋狂的競賽，是那個原地不動、拒絕改變、總以為還有時間的你自己。 (筆記俠)

“他（奧特曼）醉心於大事兒，比如融大資、砸大錢去建資料中心，跟政府去國外參加談判，造成業務上不專注。”一部商業史，就是一部創始人與“前員工”的故事。做到富士康大陸員工最高職位“課長”的王來春建立立訊精密，如今成了老東家勁敵；曾經的百度實習生閆俊傑憑藉大模型企業MiniMax，市值一度超前司。類似故事比比皆是。新故事發生在受矚目的大模型賽道：大模型企業Anthropic披露了最新年化收入（ARR），超300億美元，這家企業由OpenAI研究副總裁達里奧·阿莫迪創辦，相較之下，OpenAI截至2月底的年化收入只有250億美元；且Anthropic已連續三年10倍速增長，OpenAI增長速度僅為其三分之一。Anthropic首席執行官達里奧·阿莫迪與此同時，4月1日，彭博社報導稱，6家OpenAI的機構股東，想賣掉手裡約6億美元的OpenAI股票，找了幾百家機構買家，一個“接盤俠”也沒。擁有十年履歷的OpenAI堪稱“黃埔軍校”式的存在，其出走的成員建立或參與一批AI公司，至今不絕。比如xAI，其創始人包括OpenAI的聯合創始人馬斯克和OpenAI的工程師凱爾·科西奇。如今，它們已孕育出估值達千億級美元的企業，正與前司形成正面較量。01. OpenAI遭遇史上最強“叛將”Anthropic，是什麼來頭？一個比xAI更厲害的角色。2023年成立的xAI估值為2500億美元，以目前OpenAI的估值8520億美元計算，接近30%，但2021年成立的Anthropic，其估值達3800億美元，接近OpenAI的45%。二級市場的估值突破5000億美元，接近59%，成為了OpenAI最強的“叛將”。OpenAI是AI大模型產業的締造者，其開發的ChatGPT是公認的全球第一入口，月活使用者達9.6億，堪稱一騎絕塵，追趕者如GoogleGemini去年三季度的月活突破6.5億，國內頭部模型豆包、DeepSeek月活規模僅在1—2億。而令人驚訝的是，Anthropic旗下的核心大語言模型Claude（克勞德）目前只有2350萬的月活，不到ChatGPT的四十分之一。對比來看，Anthropic選擇了與競爭對手完全不一樣的產品與商業化路徑。還在OpenAI工作時，達里奧·阿莫迪主導開發了GPT-2、GPT-3模型及強化學習演算法，他與同齡人山姆·奧特曼核心分歧在於，他更強調安全可控性而不是極致的全球商業化擴張。在Claude，建立了一套名為“憲法原則”的人類價值觀體系，它們的組成部分包括《世界人權宣言》、蘋果服務條款、以及Google旗下人工智慧公司DeepMind建立的一套反種族主義和反暴力判斷標準——Sparrow Rules。這很大程度上造就了Claude的實用底色。“它更像一家企業軟體公司，而不是消費網際網路公司。”數字經濟學者劉興亮對小巴解釋道。Claude AI應用“OpenAI走的是‘超級平台’路線，不僅全線擴張，還想軟硬通吃；Anthropic則首先選擇成為‘企業級專家’，80%收入來自B端。”上海財經大學特聘教授、智能科技產業與智能經濟研究學者胡延平這樣說。所以，在AI程式設計等企業市場，Claude獨領風騷。據Menlo Ventures的2025年AI報告顯示：Anthropic的企業市場份額達到40%，高於OpenAI的27%、GoogleGemini的21%。過去三年，OpenAI的份額丟了23%，Anthropic則吞了28%。科技投資人、海銀資本創始合夥人王煜全說：“他（奧特曼）醉心於大事兒，比如融大資、砸大錢去建資料中心，跟政府去國外參加談判，造成業務上不專注。”從產品評測維度對比二者，Anthropic在實用性方面確實更勝一籌。SWE-bench Verified是目前最權威的AI軟體實用性測試，去年11月，Claude Opus4.5成為首個突破80%大關的AI模型，問題解決率達到80.9%，明顯超過當時問題解決率在77.9%的GPT-5.1和解決率在76.2%的Gemini 3 Pro，至今仍未被超過。在4月初，Claude的最新模型Mythos遭洩露，其測試的問題解決率達到93.9%，堪稱恐怖級表現，以至於Anthropic擔心被不法分子利用而緊急表示“不會向公眾發佈”。02. OpenAI發起全面反擊不過，競爭遊戲遠未結束。Anthropic在現階段的逆襲，或許只是暫時性的勝利。今年2月，OpenAI已經開始動手了。它將“龍蝦”（OpenClaw）之父Peter Steinberger（彼得·斯坦伯格）納入了麾下。彼得·斯坦伯格這款去年11月推出、可以7×24小時自主執行任務的AI“數字打工人”，在國內掀起起了一股“養龍蝦”的風潮，上百款中國版“龍蝦”蜂擁而出。不為人所知的是，“龍蝦”與Anthropic頗有嫌隙。本來，這一爆款AI產品就是基於Claude的程式設計能力生成的，彼得·斯坦伯格形容為“一行程式碼都沒有親自寫過”。也就是說，“龍蝦”可以成為Claude的“活廣告”。但是，Anthropic卻親手把關係搞砸了。OpenClaw的原名叫“‌Clawd”‌，Anthropic認為這個名字發音與Claude太類似，屬於“蹭流量”，把它給告了，並澄清“兩者沒有正式的合作關係或認可，不存隸屬關係。”這時候，OpenAI乘虛而入，撿到了一個便宜。3月，OpenAI還做出了一個重大動作，即關停Sora。這款現象級視訊生成產品一度擁有100萬使用者，但運行成本也十分驚人，高達50多億美元。市場普遍認為，這有利於OpenAI提高資源聚焦程度，殺回到Anthropic佔據優勢的企業市場。3月28日，OpenAI宣佈計畫關停旗下Sora胡延平指出：“OpenAI的Codex（指AI程式碼生成訓練模型）的程式設計水準對比Claude Code（終端AI程式設計助手）也不弱，只是OpenAI過去以來戰線拉得太長，疏於產品矩陣和生態系統建構，需要全過程全功能全場景交付方面的能力和準備不及Anthropic。”另一位Siray.Ai聯合創始人Yvette Wang對小巴強調：“OpenAI的護城河依然很深，體現在品牌、使用者規模、生態整合和融資能力上。”3月底，Anthropic正式做出回應，它為Claude加裝了類似於“龍蝦”的功能——Computer use。4月4日，Anthropic直接宣佈：即日起，Claude訂閱套餐將不再覆蓋通過“龍蝦”等第三方工具的使用額度。“龍蝦”對於算力需求大，Claude訂閱套餐對於“龍蝦”使用者而言屬於高性價比的套餐——據年初《福布斯》披露，每月200美元的ClaudeCode訂閱費用，消耗算力成本高達2000美元，甚至可能達5000美元。這就好比“套餐價”不賣了，只能原價買。所以，養“龍蝦”的成本可能輕易飆升數十倍。彼得·斯坦伯格透露，曾試圖勸說Anthropic回心轉意，但效果不大。這件事背後的原理是：“AI產品並不會因為使用者數量的增長而產生邊際效應，算力的消耗是固定成本。越多的使用者=更多的算力成本。”Yvette Wang分析說道。小巴調研的多位觀察人士認為，這場“AI商戰”短期來說，有利於保護彼此的算力、引導使用者轉向自有生態。而長期來說，將深刻影響AI創業生態。大頭有話說美國“AI商戰”堪稱眼花繚亂，那麼，AI趨勢以及國內AI創業如何走向？接下來，我們也來看看一些行業專家的觀察與總結。胡延平■上海財經大學特聘教授Anthropic對OpenAI的收入差距既是Anthropic對OpenAI的歷史性反超，也反映了更深層的市場動能轉移。真正值得關注的是“首次AI採購”指標的劇烈傾斜：Anthropic已佔據73%的首購市場份額。這意味著企業買家的默認選項正在發生歷史性遷移。如果當前趨勢延續，Anthropic有望在2026年中期實現總收入超越。更關鍵的是，79%的OpenAI企業客戶同時也在付費使用Anthropic——這證明彼此還沒有完全做到可以互相替代。OpenAI的護城河正遭受Google與Anthropic的“雙向擠壓”。更微妙的是，OpenAI與微軟之間的“超級智能-超級平台合體”已出現裂隙（小巴注：微軟加速打造自研模型），而Google本就是一體的。當競爭進入全生態階段，Google在進化持久度、資料深度、生態廣度、智能連接度上的“厚度”優勢將愈發凸顯。OpenAI如果不能盡快上市或者實現營收的強勁增長，可能會面臨某種程度的估值危機。王煜全■海銀資本創始合夥人對於中國大模型企業來說，出現了一線生機。中國主要有兩類大模型企業，一類是獨立創業公司，另一類是網際網路大廠。網際網路大廠往往不直接靠大模型賺錢，而且提供雲服務賺錢。可以叫“以模養雲”。但是獨立的模型公司不行。“龍蝦”造成詞元消耗量暴漲，美國詞元消耗不起了，只好消耗中國平替的詞元。今年初，國內大模型企業Minimax和kimi海外收入暴漲，一兩個月就頂了去年全年的收入了。這意味著他們有機會掙海外的錢，甚至可以在海外建雲。這是一個意外的驚喜。Rob li■紐約對沖基金Amont Partners管理合夥人我認為兩家企業都太小了，還在高速增長階段，至少要做到800億美元以上的年收入後，才有對比價值。以下這一點大家心裡都清楚——這個行業沒有什麼護城河，大模型領先對手也就3—6個月，基本上半年後大家都能趕上，所以燒錢的軍備競賽無法停止。如果大模型沒有長期的領先優勢，又不存在網際網路時期的網路效應（指AI大模型多一個使用者，詞元成本就會線性增加，不像網際網路產品邊際成本是0），那麼能仰賴的核心競爭力其實是：1.專有資料（即“爬蟲爬不到的資料”）。2.獨家管道。我認為，長期來看，這也是Google和蘋果有後發優勢的原因。全世界只有這兩個公司瓜分了“手機”這一獨一無二的資料採集終端+管道，擁有最多的客戶私有資料。俗話說，Google/蘋果可能比你還更瞭解你自己。張孝榮■深度科技研究院院長對國內AI大模型企業，四點啟示：1.聚焦勝過廣撒網，商業化閉環是生死線。創業者的命門變成：儘早驗證商業模式、更極致的成本控制提升詞元性價比，以及要實現深度差異化不要只對平台底層模型簡單封裝。2.B2B（指企業對企業）是新方向也是必爭之地。3.利用國內算力成本優勢打出詞元定價權。4.不要再造下一個“Sora”，而要造企業願意持續付費的“數字員工”。劉興亮■ 知名數字經濟學者■ 工信部資訊通訊經濟專家委員會委員對國內AI企業，我覺得有三點特別關鍵：◎ 第一，不要再迷信“技術第一”，要盡快找到商業閉環.◎ 第二，優先卡位“場景”（比如政務、金融、製造、家電等），而不是“模型”。◎ 第三，要做好“生態繫結”，包括和大廠平台、作業系統、終端繫結。這一輪AI競爭，已經從“誰更聰明”，變成“誰更賺錢”。 （吳曉波頻道）

2026年初，一場圍繞人工智慧核心技術的暗戰浮出水面。Anthropic在今年2月率先發難，指控中國的DeepSeek、MiniMax、月之暗面（Kimi）對其模型發動了“工業等級的蒸餾攻擊”，涉及超過1600萬次互動。隨後，OpenAI向美國國會提交備忘錄，指責DeepSeek試圖“免費搭便車”。OpenAI、Google、Anthropic——這三家平日裡在AI賽道上你追我趕的競爭對手，罕見地站到了同一戰壕裡。他們的目標很明確：聯手遏制中國AI公司正在廣泛使用的“模型蒸餾”技術，識別並打擊所謂的“對抗性蒸餾”行為，矛頭直指中國AI企業。何為“模型蒸餾”呢？這是一項行業通行的知識遷移技術。想像一下：一位資深的大學教授（大模型）將知識精華提煉成通俗易懂的講義，讓一名高中生（小模型）能夠快速掌握核心要點。在這個過程中，小模型不需要閱讀浩如煙海的原始資料，而是通過向大模型“提問”並學習其輸出模式，最終以更低的成本、更快的速度獲得接近大模型的能力。這項技術並非中國公司的獨創，在AI學術界和工業界，蒸餾早已是一種公開、合法、廣泛使用的最佳化手段。幾乎所有主流AI公司，包括OpenAI和Google自身，都在不同程度上使用蒸餾技術來提升模型效率、降低推理成本。它就像物理學中的“槓桿原理”，是一種聰明的工程智慧，而非見不得光的“偷竊”。分析一下圍堵背後的真實動機：美國三巨頭的聯手，表面上是維護智慧財產權和“安全”，實質上暴露了美國AI巨頭更深層的焦慮。1、中國AI公司的進步速度超出了預期以DeepSeek為代表的企業，通過蒸餾等最佳化技術，在算力受限的情況下依然打造出性能逼近頂尖閉源模型的產品，這讓習慣了技術領先優勢的美國巨頭感到不安。2、這是一場赤裸裸的商業利益博弈OpenAI等公司每年投入數十億美元訓練模型，而蒸餾技術的普及意味著後來者可以用極低的成本“站在巨人的肩膀上”，在美國公司看來，這相當於每年損失數十億美元的潛在利潤。於是，他們試圖通過“前沿模型論壇”這種行業聯盟的形式，聯合施壓、資訊共享，形成一道針對中國AI公司的技術封鎖線。美國巨頭面對競爭時的雙重標準：特斯拉CEO埃隆·馬斯克在社交平台上公開嘲諷，稱這是“賊喊捉賊”——因為OpenAI等公司在發展初期，也曾大量利用Google、Meta等機構公開的研究成果和模型資料。所謂“技術追趕者利用先行者成果”，本就是科技發展的常態。對於“模型蒸餾”事件的進一步思考：技術自強是根本，蒸餾雖然是一條捷徑，但終究不能替代基礎模型的原始創新。只有在大模型架構、訓練方法、算力最佳化等底層技術上取得突破，才能真正擺脫對國外先進模型的依賴。總結一下：歷史反覆證明，任何技術封鎖都難以阻擋真正有志者的腳步。從航天到晶片，從作業系統到人工智慧，中國科技產業正是在一次次“圍堵”中實現了突破與超越。這一次，面對AI三巨頭的聯手施壓，我們有理由相信：壓力之下，中國AI的創新之火，反而會燃燒得更加旺盛。 (AI思享坊)

今年以來，OpenClaw“龍蝦熱”席捲全球，AI Agent （智能體）對token算力的消耗量之大，讓各界重新認識了中國模型的性價比。然而，AI對就業甚至對人類的衝擊也不斷引發焦慮，矽谷知名企業Meta、Block、甲骨文等的裁員浪潮滾滾來襲。究竟未來人類如何面對AI浪潮？AI Agent的趨勢將如何變化？中國模型在未來的世界模型競爭格局下有何優勢？Token出海的浪潮將如何演化？對此，我們獨家對話了OpenAI前高管、OpenAI原應用負責人（Head of Go-to-market）扎克（Zack Kass），目前他也是矽谷知名AI諮詢企業ZKAI的創始人。他早在2019年就預言了如今的Agent時代，並在去年正式發行《下一次文藝復興：AI和人類潛能的拓展》（The Next Renaissance: AI and the Expansion of Human Potential"?）。01 “龍蝦熱”凸顯中國模型優勢OpenRouter資料顯示，春節期間中國模型Token使用量全球第一，主要是因為開源部署熱潮，大家都在接入Kimi、MiniMax這些更便宜的模型，直接推高了中國模型的Token用量。也有觀點認為，中國擁有全球最大、最穩定的電網，AI產業可以依託更低的電力成本。對此，Zack持積極看法。原因在於，未來單位Token價格將會持續下降，但需求爆發式增長，導致晶片和電力嚴重不足。“我認為中國做得非常聰明，中國正在全力贏下能源這場比賽。”他表示，“如果你認同我的模型收益遞減理論——即模型質量提升到一定程度後，對大多數企業而言不再是關鍵差異點，這個時刻離我們並不遠。如果你相信這個理論，那就要問：真正的競爭格局是什麼？我認為在核聚變普及之前，核心是能源，其次是晶片，肯定是基礎設施。”在此背景下，他稱，中國正在走開源路線，試圖用優質、低價的AI產品去佔領全球市場，並且在基礎設施上全力衝刺。儘管國際先進模型的優勢毋庸置疑，尤其是在專業領域，但Zack重申了他始終相信“模型收益遞減理論”——對於絕大多數企業而言，模型質量到一定程度後，就不再是實質性的差異點，事實也確實如此。因此他並不認為未來只有最好的模型才能賺錢，相反，他稱：“模型本身就很難賺到大錢了，但應用層會更容易盈利。”不過，業內人士也對騰訊新聞《潛望》表示，還是希望國產模型少一些價格戰，否則在貶低國內勞動價值的同時，可能會換來跟商品類似的貿易壁壘。比較好的嘗試是，希望以後能搞延遲開源，比如在每一代模型訓練完成後，先設立為期 3-6 個月的預覽期，僅授權給選定的海外合作夥伴(如特定的雲服務商） 使用，並按使用量或牌照計費，只有當下代模型發佈時，才將上一代模型開源。02 AI Agent發展大超預期也正是因為這股“龍蝦熱”，AI Agent在今年徹底家喻戶曉。多年前，Zack就預言了智能體的爆發，但如今他也非常驚訝AI Agent進化得這麼快、質量這麼高。“坦白說，我給自己的預判打高分：我在2019年就預測2026年是Agent之年，現在的發展基本符合我的時間線。”但他稱，真正讓他意外的是，至今還沒有出現AI界的“車諾比”或“三里島事件”——比如一次匿名自主攻擊，讓大家分不清是惡意Agent所為，還是人類攻擊者造成的。現在公眾對AI的不信任，大多來自對潛在風險的想像，而不是已經發生的真實危害。他也提醒很多人：在變好之前，情況會變得更奇怪。關鍵問題在於，我們還不清楚多智能體行為的整合風險，我們需要多智能體環境，但還沒找到保護機制與實現路徑。Zack認為，未來會發生的是，大多數智能體工作流會先被個人使用，能對接這些智能體協議的企業會最具優勢，但也會出現一種巨大的不對稱：用Agent的人和不用Agent的人，差距會比當年用網際網路和不用網際網路的人更大。還需要一提的是，現在的網際網路是為人類視覺設計的（HTML），是一個線上大型商場，只適配人的眼睛，不適配機器。未來會出現第二層網際網路：面向機器的、基於TXT/XML的網際網路。能適配機器瀏覽的企業，無論B2B還是B2C，都會大幅跑贏同行。也正因如此，Zack也警告，企業會被去中介化—— 使用者不再需要訪問官網，智能體會直接完成決策與交易。我們會發現使用者真實的偏好到底是什麼。“因此我給所有消費品牌的警告是：確保你的客戶真的喜歡你，否則很快智能體會直接幫使用者 ‘最優下單’：又好又便宜，使用者甚至不用過問。這對零售行業會是巨大衝擊。”03 AI繁榮派vs末日派事實上，在AI開發過程中，一直有兩大陣營：繁榮派（AI boomers）和末日派（AI doomers），爭論不斷。前者認為，通用人工智慧（AGI）會帶來烏托邦，末日派則認為AGI會“殺”死所有人。當年，OpenAI內部正是因為這兩大意識形態的分歧，導致部分人員出走。Zack表示自己是“科技樂觀主義者”（techno-optimistic）。“無論好壞，我更傾向於往好的方向看。我對這個問題的核心框架是：人類提升普通人生活水平唯一穩定的路徑，就是技術。除此之外，沒有其他可持續的方式能為所有人創造更多價值。”隨著技術進步，政府更容易做到公平向善，更難走向極端。更何況，人類整體上是向善的，技術讓人類能做更多好事，當然也會讓少數人做更多壞事——高資源的作惡者會擁有更強控制力，低資源的作惡者破壞力也會變大。“但整體上，我們治癒疾病、發明新技術，讓一切變得更好、更快、更便宜。也正因如此，沒有充分的理由說明，全球經濟不會持續向好，人類生活的底線不會持續抬升。比如中國經濟奇蹟，90年代崛起的中產階級讓數億人擺脫貧困；印度2000年代的經濟奇蹟，也讓近十億人脫離貧困。這些都源於技術進步。”他稱。如果我們非要質疑這種趨勢，那麼就需要問——這個趨勢為什麼會停止？Zack認為，只有兩種邏輯能支撐“世界會變糟”的論調：我們不再發明新技術，陷入技術停滯；我們用發明的技術去做更壞的事。然而，就第一種論調而言，我們顯然不會減少技術創新，現在的技術是未來最“笨”的階段，只會持續變得更智能。就第二個論調來看，這也是末日派的主要論點，技術會催生很多有趣的可能，但也會伴隨可怕的下行風險，大致包括：財富與權力集中、高資源、低資源作惡者被賦能，以及AI出現價值對齊失敗的超級智能。但Zack認為最符合自然走向的情況是，短期中期會有下行壓力，但世界整體會變得更好，而當下感受到的危害，很大程度來自社會動盪，這不再是經濟問題，而是情感問題、精神問題。04 關注自動化帶來的情感代價Zack在去年發佈的新書中也提及了“身份錯位”（identity displacement）這個概念，即未來的核心問題不是經濟問題，而是精神問題。當前無法逃避的一個問題就是——AI造成的大規模失業怎麼辦？事實上，矽谷每天都在見證大量裁員，早年被稱為“養老院”的大廠也再難躺平。“我到現在還沒有明確答案，這次自動化浪潮太猛，完全出乎很多人意料。”Zack表示，他的新書開頭引用了宏觀經濟學之父，1930年凱恩斯寫過一篇論文叫《我們後代的經濟可能性》，裡面有一句話令人印象極深：“我必須放手暢想一個我註定無法親歷的未來：在那個未來，人類或許已經解決經濟問題，轉而面對更深刻的命題。”在他看來，大家總糾結“人類還會不會有工作”，答案大機率是“會”；但就算沒有工作，也意味著我們已經高度自動化，解決了大量生存問題。真正的問題是：在未來，人類必須把自我價值、身份認同和工作剝離開，人們還會幸福嗎？“我沒有完美答案，但我認為短期內，答案很明顯是‘不會’。所以我真正想聚焦的，是明確且現實的威脅——其中最大的，就是自動化帶來的情感代價。”之所以Zack強調“精神問題”，是因為自動化讓絕大多數人已經脫離絕對貧困，有飯吃、有衣穿、有房住。在前工業時代，人類活不過40歲；現在大多數人能活到70歲以上。我們開始思考全新的人生問題，這些問題同樣複雜。未來回頭看，我們這個時代依然充滿糟糕的處境：糟糕的飲食、車禍、暴力等，這些都不是經濟問題，而是精神與文化問題，這是我們下一步必須解決的。 (騰訊財經)

4o 之母 Joanne 離職，GPT-4o 的靈魂真的走了那個為 GPT-4o 注入靈魂的人，離開了。Joanne Jang 發長文，結束四年半 OpenAI 旅程。4o 下線後，親手塑造其 “人格” 的靈魂工程師也走了。繼 CFO 內訌、COO 轉任、核心高管離職，OpenAI 又一靈魂人物退場。相比 OpenAI 的鬧劇，Joanne 的告別更讓人在意。她親手打造了 GPT-4o 這一 LLM 白月光。她未解釋離職原因與下一步，只說四年半變化快，像待過三家公司，但每段都開心。她稱團隊是最有好奇心、創造力、勇敢又調皮的人。告別裡，她希望大家記得，是她把青蛙 meme 和粉色字型帶進 OpenAI。最後，她帶著愛為 OpenAI 加油。4o：無法被定義的 “模月光”2024 年 5 月，4o 誕生，獲最高規格禮遇。奧特曼直言這是 OpenAI 迄今最好的模型。吉卜力風頭像熱潮，源於 4o 的原生多模態能力，連奧特曼的 X 頭像都是 4o 生成。4o 的共情能力，成了它最獨特的標籤。此前 GPT 語氣冰冷，4o 卻有生活氣息，會發有趣 emoji，像朋友般陪伴。它沒有 GPT-5.4 的強大能力，卻成了很多人的心理治療師、虛擬伴侶。4o 也因過度 “諂媚” 引發爭議，釀成惡性事件，給 OpenAI 帶來輿論壓力。去年夏天，GPT-5 推出，奧特曼宣佈 “殺死” 4o。“Keep4o” 請願掀翻 X 平台，奧特曼妥協，付費使用者可切回 4o。今年情人節前夕，GPT-4o 還是迎來 “葬禮”。至今奧特曼帖子下，仍有使用者抗議下架 4o。GPT-5、5.1 乃至 5.4，終將被新模型取代，唯有 4o，無法被評價標準定義、抹去。Joanne 離職，也讓大家再造新 4o 的幻想破滅。4o 之母：Joanne Jang2021 年，Joanne 加入 OpenAI，一幹就是四年半。她是 OpenAI 模型行為團隊創始負責人，主導塑造模型性格與行為方式。通過後訓練與強化學習，她賦予模型原則、記憶、人格。GPT-4o、4.5、o3 等模型，都有她的參與。她還創立 OpenAI Labs，探索人機互動新方式，主導 GPT-4、GPT 語音模式、DALL・E2、ChatGPT API 等產品。加入 OpenAI 前，她在Google研究自然語言一年。她是史丹佛學霸，本科應用數學專業，以前 10% 成績畢業，後深造電腦科學碩士。Joanne 熱愛生活，分享日常，用 Sora 拍 vlog，滿是人文屬性。她也是 OpenAI 安全護欄負責人，參與 GPT 合規工作，讓模型減少諂媚、避免過度情感聯結。這也讓她被指責 “親手殺死 4o”。但她已賦予 4o 生命，留下美好回憶，這就足夠。再見，#Joanne。再見，4o。 (深科技)

自2025年9月宣佈與OpenAI合作開發AI硬體以來，立訊精密的股價經歷了從快速拉升到高位震盪的過程。2025年前三季度營收2209億元，淨利潤115億元，同比增長26.9%。公司預告2025年全年歸母淨利潤165-172億元，同比增長23.6%-28.6%。這是一份不錯的成績單。但市場似乎並不完全買帳——毛利率從11.9%一路滑到10.1%，客戶集中度雖從73%降到56%，單一客戶依然貢獻超過一半收入。這時候，我們需要回到幾個基本問題：立訊精密靠什麼賺錢？轉型走到那一步了？市場在擔憂什麼？現在怎麼看？一、生意：從連接器到製造帝國，立訊的護城河是什麼？立訊精密的故事始於一位從富士康流水線走出的女工——王來春。2004年，她與兄長王來勝共同創立立訊精密，以連接器和線纜業務起家。2010年登陸深交所，2011年通過收購崑山聯滔電子切入蘋果供應鏈，從此與全球消費電子巨頭深度繫結。此後十餘年，立訊沿著“部件—模組—整機”的垂直整合路徑快速成長，從連接器供應商逐步發展為AirPods、Apple Watch的核心組裝廠商，近年更進入iPhone整機代工領域。公司營收從2020年的925億元增長至2024年的2688億元（2024年全年營收2687.9億元，資料來源：公司年報），年均複合增長率超過30%。立訊的護城河，可以概括為三個層面：第一，底層精密製造能力。公司具備從裝置設計製造到零部件生產再到成品生產的全鏈條能力，在手機、可穿戴、XR頭顯等領域積累了豐富的精密製造經驗。依託長期服務國際一流客戶OEM業務積累的底層技術經驗，立訊具備了跨學科融合應用的能力，持續將能力橫向拓展至通訊、汽車業務。第二，全球化生產網路。公司在全球29個國家和地區擁有105個生產基地和28個研發中心，具備全球交付能力。來自中國大陸以外客戶的收入佔比長期維持在80%以上，據公開報導，對美銷售約81%來自越南工廠，能靈活應對地緣政治風險。第三，規模與效率。2024年全球PIMS行業排名中，立訊位居全球第四、中國大陸第一。按2024年銷量計算，全球平均每兩部智慧型手機、每三部智能可穿戴裝置及每五部智能汽車中，就有一部使用該公司的產品。這些不是一天建成的。立訊的護城河，是二十年積累的結果。二、財務拆解：規模在擴張，但盈利質量呢？（一）規模持續擴張2025年前三季度，立訊精密實現營收2209.15億元，同比增長24.69%；歸母淨利潤115.18億元，同比增長26.92%。第三季度單季表現尤其亮眼：營收964.11億元，同比增長31.03%，環比增長54%；歸母淨利潤48.74億元，同比增長32.49%。除業務自然增長外，收購萊尼（交易金額約41億元）和聞泰ODM業務並表也貢獻了增量。2025年全年指引顯示，歸母淨利潤165-172億元，同比增長23.6%-28.6%。（二）盈利質量存在隱憂毛利率：先降後升，但整體偏薄。 整體毛利率從2022年的11.9%一路滑到2024年的10.1%，2025年前三季度雖回升至約11.8%，但並未呈現出與規模擴張同步改善的趨勢。消費電子業務毛利率一度掉到9.1%，高毛利的汽車和資料中心類股雖然維持在15%-18%，但盤子太小，避險不了主業壓力。這是精密製造行業代工屬性帶來的結構性約束——公司雖在全球PIMS解決方案領域排名第四、中國第一，卻未能完全擺脫低毛利特徵。現金流：前三季度經營活動現金流淨額為正，但季度波動大。 2025年前三季度，經營活動現金流淨額34.78億元，同比下降47.89%。2024年全年經營活動現金流淨額高達273億元，主要是Q4集中回款所致。2025年一季度經營活動現金流為-67億元，前三季度累計34.78億元，顯示公司在高速擴張中仍面臨現金流壓力。負債率：偏高，需關注擴張節奏。 資產負債率從2024年末的62.16%上升至2025年三季度末的67.01%，有息負債規模擴大。（三）季度資料透視：逐季提速，但需注意一次性收益影響來源：益盟操盤手關鍵觀察：Q3單季營收和利潤增速均超過30%，但歸母淨利潤增速（32.49%）顯著高於扣非淨利潤增速（24.85%），差異主要來自萊尼並錶帶來的一次性收益（約5億元）。剔除該影響後，核心盈利增速與營收增速基本匹配。扣非淨利率在Q2達到5.09%後，Q3回落至4.09%，反映毛利率波動依然存在。Q1扣非淨利率僅3.90%，為全年低點，主要受春節假期及部分新品爬坡影響。與2024年Q3對比：2025年Q3營收同比增速（31.03%）高於2024年Q3的27.07%，扣非淨利潤同比增速（24.85%）也高於2024年Q3的21.88%，顯示公司在消費電子旺季的盈利能力有所增強。（四）關鍵訊號：客戶集中度在下降，但風險依然突出據公司招股書（截至2025年3月31日資料），最大客戶收入佔比已從2022年的73.3%下降至56.3%；五大客戶佔比從2022年的83.1%同步回落至65.0%（2025年前三季度）。趨勢明顯改善，但單一客戶依然貢獻超過一半收入。公司整體業績在較大程度上仍與第一大客戶的產品周期和市場表現保持聯動。消費電子行業並非沒有先例，一旦第一大客戶由於各種原因砍單，立訊精密的業績將會出現巨大波動。這是目前財報中最值得持續跟蹤的風險點。三、三駕馬車：各跑得怎麼樣？（一）消費電子：基本盤穩固，份額持續提升2025年上半年，消費電子業務實現營收977.99億元，佔比78.55%，同比增長14.32%。在核心客戶方面，立訊是蘋果藍牙耳機AirPods的主要組裝供應商，佔AirPods市場60%-70%的份額；iPhone組裝份額從35%向45%邁進，獨家供應Vision Pro 2核心結構件。不僅如此，立訊還在持續拓展其他產品線：蘋果無線充電發射端核心供應商、Lighting連接線核心供應商，佈局無線充電、聲學、天線、無線耳機、馬達、Apple Watch錶帶等多個產品線，單機價值量持續提升。展望未來，隨著AI技術推動消費電子行業進入新一輪產品創新和換機周期，立訊有望受益於AI硬體的加速滲透。市場傳聞立訊有望成為折疊iPhone的軸承供應商，最快可於2027年後加入。（二）通訊與資料中心（含AI硬體）：增速最快，AI是核心邏輯2025年上半年，通訊與資料中心業務營收110.98億元，佔比8.91%，同比增長48.65%，增速在各類股中領先。立訊在該領域採取了“銅、光、熱、電”全端佈局策略：銅互聯方面，224G高速線纜產品已實現量產，448G產品已與多家主流客戶展開預研工作；光互聯方面，800G矽光模組已實現量產，1.6T產品處於客戶驗證階段；熱管理和電源方面，液冷整機櫃已批次交付。2024年通訊業務營收183.6億元，2022-2024年復合增速約19.6%。AI算力需求強勁有望驅動該業務加速增長。中泰證券預計，2025-2027年公司通訊業務有望迎來量價齊升。AI端側硬體：通訊業務的延伸，最具想像空間的未來引擎。 2025年9月，OpenAI官宣聯手立訊精密，正式進軍AI硬體，首款AI硬體預計在2026年底至2027年初發佈。這標誌著立訊從“果鏈”龍頭進一步升級為“AI鏈”核心企業。選擇立訊的原因很清晰：作為蘋果核心供應商，立訊在手機、可穿戴、XR頭顯等領域積累了豐富的精密製造經驗和成熟的供應鏈管理能力；在全球擁有105個生產基地和28個研發中心，具備全球交付能力。此外，總投資超百億元的立訊新一代人工智慧終端項目在蘇州崑山開工，已列入江蘇省2026年重大項目清單，聚焦AI伺服器、人工智慧PC等高附加值算力硬體，建成達產後預計年產值將突破千億元。這是立訊未來最重要的估值提升變數。但目前仍處於早期階段，需要持續跟蹤訂單落地和產品發佈節奏。（三）汽車電子：增速最快，但基數尚小2025年上半年，汽車互聯產品及精密元件營收86.58億元，佔比6.95%，同比增長82.07%，增速在各類股中居首位。汽車業務的產品矩陣已相當完整：涵蓋整車線束、連接器、智能座艙、智能輔助駕駛、動力系統、智能底盤等產品，但不從事整車製造。立訊聚焦的是整車的“血管與神經系統”。2025年7月，立訊完成對德國百年線束企業Leoni的收購交割（交易金額約41億元），成功切入特斯拉、奔馳、比亞迪供應鏈，加速向Tier1轉型。公司已立下目標：2027年成為中國最大車用連接器製造商，2030年躋身全球前五大汽車零部件Tier1。2022年至2025年9月，汽車電子業務收入佔比已從6.0%增長至10.7%，2024年實現收入183.6億元。四、市場在擔心什麼？單從現有資料看，前三季度營收和利潤增速都在20%以上，Q4預告增速也在16%-32%之間，整體增長態勢穩健。但市場對它的擔憂，其實和業績增速關係不大，更多集中在三個長期結構性問題。擔心一：客戶太集中。 最大客戶收入佔比從73%降到了56%，但單一客戶依然貢獻過半收入。這是事實，改不了。但換個角度：蘋果為什麼要砍立訊？立訊在AirPods、Apple Watch、iPhone組裝上的份額一直在漲，說明蘋果在主動把訂單往立訊這邊挪——分散供應商是蘋果的一貫策略，立訊是那個“被分散到的受益者”。客戶集中的風險是真實存在的，但市場往往高估了蘋果主動去風險的速度，低估了立訊在產品線擴張上的主動權。擔心二：毛利率太薄，賺的是辛苦錢。 消費電子業務毛利率一度跌破10%，汽車和通訊業務雖然毛利率高些（15%-18%），但盤子太小，撐不起整體。這是代工生意的宿命。但市場容易忽略的是：立訊的淨利率並沒有跟著毛利率一起垮。2025年前三季度淨利率約5.2%，比2024年全年的4.6%反而有所提升。說明公司在費用控制上下了功夫——規模效應正在兌現，只是被毛利率的下滑暫時掩蓋了。如果2026年產品結構持續最佳化，利潤彈性可能比市場預期的大。擔心三：擴張太快，現金流吃緊。 資產負債率升到67%，前三季度經營現金流同比下降約48%，一季度甚至為負。這是財報中最值得警惕的訊號。萊尼收購花了41億，崑山AI終端項目又砸了上百億，立訊在用自己的錢為未來買單。短期看，現金流確實吃緊；但中長期看，汽車線束和AI伺服器都是高確定性賽道，現在的資本開支是未來的利潤來源。問題在於：市場有沒有耐心等到那一天？取決於每個人的持有周期。如果你是季度考核的投資者，這個風險很大；如果你是看三年以上的，這反而是別人熬不住的窗口。市場把這三條擔憂都當成了“看空理由”，但前兩條是結構性問題，正在緩慢改善；第三條才是真正該盯緊的。 等到4月29日正式年報出來，重點看兩個指標：四季度現金流有沒有改善，應收帳款還在不在膨脹。如果這兩個訊號轉好，市場的疑慮會消掉大半。五、估值與風險：現在怎麼看？估值水平當前股價約48.8元，總市值約3555億元。公司預告2025年全年歸母淨利潤165-172億元。以此計算，當前PE約20.7-21.6倍。多家機構預測2026年淨利潤突破200億元。以近期股價計算，前瞻PE約18-19倍。根據投研社截至2026年4月7日的資料：市場對公司的成長能力給予最高評價（4.5星，行業第4），對估值的認可度極高（估值星級4.0星，行業第1），說明在當前價位，機構普遍認為估值具備吸引力。盈利能力評分相對略低（4.0星，行業第9），與前述毛利率偏薄的觀察一致。未來成長能力預測達到滿分5星，反映了市場對AI硬體、汽車電子等新業務的中長期期待。幾個必須正視的風險客戶集中風險：單一客戶貢獻過半收入，需求波動直接影響業績毛利率風險：代工屬性導致毛利率偏薄，消費電子業務毛利率一度跌破10%擴張風險：高負債率+現金流承壓，大規模併購後的整合效果待驗證新業務風險：汽車和資料中心體量太小，短期難成主力；AI硬體從合作到放量周期較長技術替代風險：AI硬體產品形態尚未定型，存在市場接受度不確定性幾個不應該被忽視的事實消費電子份額持續提升，基本盤穩固汽車和資料中心增速均超40%，多元化初見成效與OpenAI合作切入AI硬體，打開長期成長空間管理層用實際行動表達信心：實際控制人王來勝增持2-3億元，公司推出10-20億元回購計畫，價格上限86.96元/股（較現價溢價約78%），首次回購已耗資近5億元。寫在最後立訊精密當前的狀態，可以概括為：基本盤穩固，轉型加速，但陣痛猶在。 消費電子仍是收入和利潤的絕對主力，但份額在漲、產品線在擴；汽車和資料中心增速亮眼，但體量太小，短期扛不起第二根柱子；AI硬體是最具想像空間的變數，但遠水不解近渴。市場最糾結的地方在於：新業務的故事講得很好，但利潤表裡看不到——約79%的收入仍來自消費電子（2025年前三季度資料），毛利率還在11%-12%之間徘徊。這不是立訊一家的問題。任何一家從單一客戶依賴走向多元化的大型製造企業，都會經歷這個“新業務佔比低、舊業務毛利率薄”的尷尬期。關鍵在於，新業務能否在未來兩到三年內從“故事”變成“報表上的數字”。這不等於現在就應該行動。每個人的資金性質、持有期限、風險偏好都不一樣。唯一確定的是：別在狂熱時相信所有故事，也別在低迷時否定所有價值。回歸常識，保持審慎。 (益研究)

曾經封神的 AI 視訊模型 Sora 就這麼沒了。前幾天，OpenAI 官方親自發文告別 Sora：應用關停、API 關停、視訊功能不再接入 ChatGPT。聽聞這一消息，有網友直接把 Elon Musk “墓碑梗圖”搬出來祭奠。評論區更是“人類迷惑行為大賞”：有人艾特創始人 Sam Altman 問“到底在幹嘛”。有人直接開噴“那我們憑什麼信你下一個產品”，還有人直接吐槽“死之前也不開源一下。”還有人很淡定：“沒事，還有別家能用。”老狐還記得，2024 年初 Sora 剛出來的時候，幾乎是“核爆級出圈”，堪稱“工業革命”。那會兒大家還在卷文生圖，它直接把“電影級視訊生成”甩到你臉上。雨水打在玻璃上的折射、人物走路的慣性、鏡頭推進的節奏，那種感覺不是“ AI 在畫圖”，是“ AI 在拍電影”。Sam Altman 一邊發 demo，一邊持續加碼預期。全網一度覺得這玩意兒，遲早要幹掉影視工業一部分。再後來，產品上線，會員專屬，邀請碼炒到飛起。再再後來，Sora 2 發佈，補齊音畫同步、角色對話、分鏡控制，甚至去年 9 月做了獨立 App。到這一步，其實路徑已經很明顯了，它不止想做工具，它是想做“ AI 時代的內容平台”。換句話說，它想成為 AI 版抖音。但問題也恰恰出在這。一開始大家玩得很開心，“把自己丟進電影裡”確實很爽。第一次：臥槽好牛；第二次：再試一個；第三次：……好像也就這樣。然後就沒有然後了。這不是技術問題，是典型的“ demo 型產品”困境，它證明了“能做”，但沒有建立“要一直用”的理由。新鮮感一過，使用者就散，留不住，也養不出習慣。相關資料顯示，Sora APP 的 30 天使用者留存率僅為 1%，60 天留存率直接歸零。與此同時，版權開始紛紛找上門。日本內容機構發函，好萊塢開始緊張。那怕後來 OpenAI 拉來了 迪士尼，給了 IP 授權，開放漫威、皮克斯、星戰這些大殺器，看起來像是“終於要商業化了”。但是劇情出現反轉，到今年 1 月份，Sora 的下載量已暴跌 45%。再往後就更乾脆了：Sora 一關，迪士尼同步撤退，合作終止、投資取消，一起按下暫停鍵。你說這是產品問題嗎？不完全是。真正壓垮它的，其實是更現實的一件事：算力。做視訊太貴了，有測算說，Sora 一天燒的錢在千萬美元等級，一年下來就是幾十億美元的等級。一個使用者生成一段視訊，背後燒掉的資源，夠 ChatGPT 回答幾十次甚至更多問題。為了控製成本，OpenAI 不得不把免費使用者每日生成額度從 30 個削減到 6 個。這樣下來，進一步削弱了普通使用者的使用意願，加速了留存崩塌。同時，Google Gemini、Meta，以及國內的可靈、即夢等競品相繼推出視訊生成功能，使用者分流加速，Sora 的壓力驟增。走到這一步，問題就很直接了，那個賺錢就保留那一個。於是再看 OpenAI 最近的一系列動作，就完全順理成章：整合產品線做“超級應用”，All in 程式設計和生產力，把算力、團隊、資源都往能賺錢的地方集中。甚至有消息稱，為了給下一代模型騰算力，像 Sora 這種高消耗、低回報的業務，優先順序直接被往後排。說白了，這不是“做不出來”，是“沒必要做了”。聽起來冷血，但在 IPO 前，砍掉浪漫、留下現金流，是所有公司的必修課。回頭看，Sora 確實在 AI 視訊領域開了個好頭，只不過如今主角換了。字節跳動 Seedance 2.0 在卷真實世界模擬，水、布料、微表情，全在往“像真人拍的”逼近。快手 Kling 3.0 已經把商業閉環跑通，幾千萬創作者、幾億條視訊，直接悶聲賺大錢。這裡有個很關鍵的差異，Sora 是在“創造一個新場景”，而這些產品，是在“吃已有場景”。中國有短影片、電商、微短劇這套完整生態，模型一出來，立刻就有人用、有人反饋、有人變現。這是一個天然飛輪，而 Sora 當初做獨立App，本質是在從 0 開始搭生態。沒有創作者體系，沒有分發管道，沒有內容土壤。技術再強，也很難跑起來。可見，AI 視訊這件事，已經從“誰模型更強”，變成“誰生態更完整”。AI 行業，也已然從“炫技階段”，進入“算帳階段”。 (科技狐)

儲存晶片正式取代電力，成為AI擴張最緊迫的瓶頸。OpenAI首席營運官Brad Lightcap一句"現在卡的是儲存"，揭示出AI軍備競賽的核心矛盾已發生結構性轉移。SK海力士更預警短缺將持續至2030年，晶圓供應缺口超20%，傳統DRAM與HBM同步承壓。華爾街見聞儲存晶片短缺正取代電力供應，成為人工智慧基礎設施擴張的首要制約因素。OpenAI首席營運官Brad Lightcap周二在華盛頓Hill and Valley Forum上表示，儲存晶片短缺與美國能源供應緊張，是當前AI基礎設施擴張面臨的兩大潛在瓶頸。"現在的瓶頸是儲存，過去是電力，"他在台上直言。這一表態與SK海力士會長崔泰源此前的判斷高度吻合，他預計全球儲存晶片短缺將持續至2030年前後，行業晶圓供應缺口超過20%。對於市場而言，這意味著AI算力軍備競賽的核心矛盾正在發生結構性轉移：從資料中心選址與電網容量，轉向儲存晶片的供應鏈安全與產能瓶頸。輝達等AI加速器供應商及HBM（高頻寬記憶體）製造商的戰略地位，因此進一步凸顯。儲存取代電力，成為AI擴張新瓶頸Lightcap的表態標誌著AI行業對基礎設施制約因素的認知出現明顯轉變。過去兩年，資料中心電力供應不足是業界討論最為集中的議題，而如今儲存晶片短缺已躍升為更緊迫的現實障礙。這一短缺的根源在於需求端的爆發式增長。OpenAI等AI公司持續大規模採購輝達AI加速器，而每塊加速器均配備大量儲存晶片，由此吞噬了全球儲存產能的相當份額。Lightcap指出，OpenAI正積極拓寬供應商來源，並擴巨量資料中心的地理佈局，以確保基礎設施擴張計畫不受單一供應鏈的制約。據彭博報導，OpenAI此前已承諾在未來數年內投入1.4兆美元用於資料中心建設與晶片採購，以支撐更先進AI系統的開發及技術的更廣泛普及。短缺或延續至2030年，傳統DRAM亦面臨壓力此前，SK海力士會長崔泰源在輝達GTC大會上表示，全球儲存晶片短缺預計將再持續四至五年，原因在於擴充晶圓產能至少需要同等時間，主要儲存廠商難以在2030年前完全滿足市場需求。崔泰源同時警告，行業對高頻寬記憶體（HBM）的過度聚焦，可能引發傳統DRAM的供應短缺，進而波及智慧型手機和PC市場。近年來，SK海力士、三星和美光均已將相當比例的產能轉向面向AI加速器的HBM，導致傳統DRAM產出下滑，推動消費電子產品價格大幅上漲。SK海力士目前佔據全球HBM市場約57%的份額，以及整體DRAM市場約32%的份額。該公司正在韓國清州園區建設一座造價130億美元的HBM封裝與測試工廠，計畫於下月動工，目標於2027年底竣工。能源問題未解，核能與政府支援被寄予厚望儘管儲存已成為當前最緊迫的瓶頸，能源供應壓力並未消退。Lightcap表示，OpenAI正考慮引入包括核能在內的多元化電力來源，以滿足持續攀升的能源需求，並透露公司正與核聚變初創企業Helion Energy洽談合作。值得注意的是，OpenAI首席執行長Sam Altman此前曾是Helion的支持者，並於周一宣佈辭去Helion董事會職務，同時迴避參與兩家公司之間的談判。Lightcap強調，政府在能源供應方面的投入對於AI行業的成功"至關重要"，並對川普政府推動AI基礎設施建設、加速政府採用AI技術的舉措給予高度評價。在政府業務層面，Lightcap披露，OpenAI目前已服務於美國地方、州及聯邦政府逾100萬名僱員，並將加快向聯邦機構提供產品列為公司戰略重點。上月底，OpenAI與美國國防部達成協議，將在五角大樓的涉密網路中部署其AI模型。此前，五角大樓已宣佈終止與競爭對手Anthropic PBC的合作關係。Lightcap將服務政府的能力描述為對公司而言"至關重要"的方向。 (invest wallstreet)