4月16日 ， 深圳大普微電子股份有限公司（簡稱“大普微”）正式在深圳證券交易所創業板掛牌上市，證券程式碼為“301666”，上市首日開盤價報207.23元，較46.08元的發行價大幅高開349.72%。股價盤中一度暴漲429%，市值突破1000億元。大普微此次IPO的上市處理程序堪稱“火箭速度”。從2025年6月27日獲得深交所受理，到2026年4月16日正式掛牌，全程用時不到一年。值得一提的是，大普微是創業板第三套上市標準正式啟用後，首家成功上市的未盈利企業。2025 年 6 月，創業板正式啟用第三套上市標準，允許 “預計市值不低於 50 億元，且最近一年營業收入不低於 3 億元” 的未盈利企業上市。大普微作為首個吃螃蟹的人，成功掛牌，標誌著 A 股對高成長、硬科技、強研發的創新企業包容性達到新高度，徹底告別 “唯利潤論” 的舊時代。招股書顯示，大普微成立於2016年，總部位於深圳龍崗，是國內極少數具備資料中心企業級SSD（固態硬碟）“主控晶片+韌體演算法+模組”全端自研能力，並實現批次出貨的半導體儲存產品提供商。作為國家級專精特新重點“小巨人”企業，大普微多款產品在順序讀寫速度、隨機讀寫速度、延遲等核心指標上已達國際先進水平。公司已實現SCM SSD和可計算儲存SSD等新形態產品的量產交付，是全球少數同時具備這些能力的廠商之一。在技術層面，公司產品已覆蓋PCIe 3.0/4.0/5.0全代際，是全球首批次產PCIe 5.0 SSD與大容量QLC SSD的企業之一。已實現PCIe 3.0至5.0代際產品商業化，並提前佈局PCIe 6.0產品。客戶陣容也堪稱“豪華”。大普微的下遊客戶及最終使用方涵蓋國內外頭部網際網路、雲端運算和AI企業，包括Google、字節跳動、騰訊、阿里巴巴、京東、百度、美團、快手、DeepSeek、小紅書、滴滴等；以及新華三、超聚變、中興、華鯤振宇、聯想等國內頭部伺服器廠商；中國電信、中國移動、中國聯通三大通訊營運商，以及金融、電力等行業的知名企業。根據IDC資料，近三年來，大普微在國內企業級SSD市場的佔有率穩居市場前列，儘管國際廠商仍佔據主導地位。2025年，大普微已通過Nvidia、xAI兩家全球AI頭部公司的測試匯入，後續有望逐步放量，形成了明顯的客戶資源優勢。從財務指標上看，2022年至2025年年中，大普微營收分別實現5.56億元、5.19億元、9.62億元、7.48億元；該階段淨利潤分別為-5.34億元、-6.16億元、-1.90億元、-3.54億元。2025 年營收暴增 137.87% 至 22.89 億元，預計2026 年扭虧為盈。 (半導體技術天地)

最近，諾基亞的股價悄然攀升，已經創下2010年4月以來16年新高，市值逼近550億美元。這個曾在智慧型手機浪潮中跌落神壇、被貼上“時代棄子”標籤的消費電子巨頭，再次回到公眾視野。從功能機時代的王者到智慧型手機浪潮中的“掉隊者”，諾基亞看似淡出公眾視野，實則從未離開戰場。踩中AI風口，一個新的諾基亞殺回來了。提起諾基亞，年輕一點的讀者，可能覺得陌生。對80後來說，諾基亞可是難以複製的傳奇。很多經典機型，至今仍為人津津樂道。比如諾基亞1100，極致簡約、超長待機、堅不可摧，累計銷量超2.5億部，被譽為“人類歷史最暢銷手機”。諾基亞1100又如諾基亞N93/N93i，採用DV式旋轉翻蓋設計，專業級攝像，被譽為“便攜影像怪獸”。諾基亞 N93/N93i自1992年推出全球首款GSM數字手機，諾基亞便開啟了一段長達14年的統治之路。巔峰時期的2005年，全球每賣出10部手機，就有7部是諾基亞，其餘所有品牌（摩托羅拉、三星、LG等）合計僅佔不到3成。彼時的諾基亞，是全球消費電子領域的絕對王者。盛極而衰的轉折，始於2007年。賈伯斯推出第一代iPhone，Google開源Android系統，諾基亞押注WindowsPhone系統，犯下戰略失誤，最終無力回天。2013年，諾基亞迎來至暗時刻。在全球智慧型手機市場的份額已跌至約3%，徹底跌出前五，被三星、蘋果以及眾多Android品牌遠遠甩開。淨營收為127億歐元，較巔峰期（超500億歐元）萎縮超70%，淨虧損高達11.48億歐元。與2007年超千億歐元的市值巔峰相比，市值已跌去約90%。也正是在這一年，無奈之下，諾基亞以54.4億歐元將手機業務打包賣給微軟，價格甚至不及它巔峰時期一個季度的營收。伴隨業務出售，諾基亞在全球啟動了數萬人的大規模裁員。曾經的全球手機霸主，淪為了賣身求存、前途未卜的“落魄貴族”，逐漸淡出了大眾視野。從股價走勢上看，2013年賣掉手機業務後，諾基亞美股股價進入長達十年的下降通道。諾基亞美股股價走勢從2013年的6美元，緩慢下跌至2023年的3美元。直到2024年，諾基亞的股價開始反彈，逐步攀升至最近的10美元，創下16年新高。諾基亞，做對了什麼？諾基亞，踩中了AI超級風口。AI產業鏈，正解局此前已多次介紹，這裡簡單梳理。先設想一下，AI產業鏈猶如一座“超級工廠”。工廠的運轉需要“發動機”，也就是GPU，負責AI大模型的訓練和推理，這是AI運算的核心。AI運算耗電量極大，一座大型AI資料中心的耗電量堪比一座中小型城市，電力不可或缺。此外，工廠還需要大量的儲存晶片，用於儲存資料。簡單來說，儲存晶片儲存資料，GPU消耗電力訓練資料，AI“超級工廠”基本上就可以運轉起來了。資料中心這也是為什麼GPU、變壓器、儲存晶片供不應求、價格飆漲的原因了。當然，AI“超級工廠”的運轉，遠比上面介紹的要複雜得多。比如，大模型參數從幾十億到兆，資料量從TB到PB，甚至幾十PB。如何在GPU、儲存裝置之間傳輸？這正是當前AI產業鏈最核心的矛盾之一：計算速度已經飛快，但資料傳輸速度跟不上。最常見的方式是用網線、銅纜、PCB走線連接，成本低，但頻寬有限，無法滿足PB級資料流動需求。高端一點的，則是使用PCIe5.0/6.0、InfiniBand等高速電互聯，可實現200G–800G傳輸，但功耗高、距離短，難以擴展到萬卡級叢集。AI算力網路的最優解是光通訊，即以光纖與光波為載體傳輸資料。別看光纖很細，一秒鐘能傳輸的資訊量（傳輸容量）達到100Tbps，相當於1000根銅纜加起來的傳輸能力。而且訊號傳輸時的損耗特別小，每公里只損耗0.2dB，不用頻繁加裝訊號放大器，就能實現跨太平洋、跨大西洋的遠距離傳輸。諾基亞光模組如果說，家裡常用的網線是普通公路，那麼，光通訊就是雙向八車道的超級高速。“跑得快、裝得多”，“走得遠、耗得少”，“不受干擾、更穩定”三大優勢，成為AI產業鏈中不可或缺的關鍵一環。站在AI風口，光通訊已進入兆級增長通道。Lumentum預測，到2030年，AI光通訊總潛在市場將從2025年的180億美元飆升至900億美元，年複合增長率高達40%，增長空間極為廣闊。資本市場，已經做出反應。比如，美國光通訊Lumentum，是輝達AI資料中心光學元件核心供應商，年內股價大漲70%。又如，全球光模組龍頭中際旭創，800G/1.6T光模組市佔率50%，訂單排至2027年第二季度，近一年股價大漲936%。諾基亞，正是光通訊行業的重要玩家。2025年，在全球光網路市場中，諾基亞市場份額高達21%，排名行業第二。在下一代光纖技術XGS-PON市場，諾基亞以35%的份額位居全球第一。在資本市場看來，諾基亞已經從“電信裝置商”轉型為“AI基建核心股”。特別是2025年10月，輝達以10億美元戰略投資，更是直接引爆諾基亞股價。諾基亞股價創新高，也就不足為奇了。那麼問題來了，諾基亞為何能踩中光網路的風口？其實，很早之前，諾基亞就已涉足光網路業務。當時在諾基亞內部，與如日中天的手機業務相比，光網路業務因投資周期長、回報慢而不被待見，最終被賣掉。手機業務日落西山之後，回歸“老本行”成為諾基亞不得不為之的選擇。也正因如此，2013年出售手機業務前一個月，諾基亞就以17億歐元買下西門子持有的諾西通訊全部股份，加碼電信裝置製造領域。彼時，全球電信裝置市場競爭也很激烈。華為、愛立信遙遙領先，諾基亞與前兩強差距明顯。全球電信裝置巨頭2013年財報諾基亞考慮的是，既要守住在電信裝置市場的基本盤，又要找到一個技術壁壘高、且能發揮其傳統優勢的領域。隨著工業網際網路、雲端運算等資料量越來越大，起到連接作用的網路變得越來越重要。諾基亞判斷，誰掌握光網路，誰就掌握未來數字基礎設施的骨架。為了快速重返光網路賽道，諾基亞採取了頗為激進的收購策略。2016年，諾基亞耗資156億歐元收購阿爾卡特朗訊。阿爾卡特朗訊源自大名鼎鼎的貝爾實驗室，系出名門，手握大批通訊行業專利。諾基亞收購阿爾卡特朗訊，不僅做大規模效益，夯實了專利與研發護城河，更是補齊了光網路的技術與市場短板，搖身一變成為全球光網路核心巨頭。2024年，在AI算力光網路超級周期的爆發前夜，諾基亞再度出手，以23億美元收購光網路裝置商Infinera。光網路裝置商 Infinera通過這一併購，諾基亞補齊DCI高速光傳輸、北美雲廠商客戶、磷化銦光晶片三大短板，一躍成為全球光網路第二、AI算力網路全端玩家。兩次收購，步步踩在時代拐點上，堪稱戰略上的神來之筆。不可否認的是，失去手機業務後，諾基亞的營收已不復當年之勇。2025年營收224億美元，僅為2007年巔峰時期761億美元的三分之一。規模不再，榮光已逝。換個角度看，在核心主業潰敗、幾乎被時代拋棄的至暗時刻，諾基亞果斷斷臂求生，用十餘年時間沉下心來深耕電信裝置製造，並成為光通訊的核心玩家。真正的王者，不在於永無敗績，而是失敗後仍有重塑山河的勇氣與韌性。時代淘汰了昔日的手機霸主，卻成就了今天的AI基建巨頭。一個新的諾基亞，殺回來了。 (正解局)

一家市值跌去 99% 的環保鞋企，靠兩個字母“AI”，股價一天暴漲 582%。2026 年 4 月 15 日，一個在矽谷已經快被遺忘的名字，重新殺回了美股熱搜榜。Allbirds，那家曾經讓矽谷程式設計師人腳一雙的羊毛運動鞋品牌，宣佈徹底放棄製鞋業務，轉型為一家 AI 算力基礎設施公司。新名字叫“NewBird AI”，業務是買 GPU、建資料中心、做算力租賃。消息一出，BIRD 股價從前一天收盤的 2.49 美元，盤中最高飆到 24.31 美元，收盤報約 17 美元，單日漲幅 582%。市值從 2100 萬美元暴漲到接近 1.6 億美元。一家賣鞋的，改名賣算力，市值一天翻了將近 8 倍。這個畫面，是不是似曾相識？從 40 億到 3900 萬：矽谷寵兒的墜落故事得從頭說起。2015 年，紐西蘭前足球運動員 Tim Brown 和可再生材料專家 Joey Zwillinger 在舊金山創立了 Allbirds。他們的賣點很簡單：用美利奴羊毛做鞋，舒服，環保，極簡。這雙鞋迅速成為矽谷科技圈的“制服”，歐巴馬穿，小李子穿，Sand Hill Road 上的風險投資人們更是幾乎人手一雙。2021 年 11 月，Allbirds 在納斯達克上市，市值一度超過 40 億美元。那時候 ESG 還是華爾街的政治正確，“可持續時尚”是最性感的消費敘事，投資人相信這家公司能成為下一個 Nike。但泡沫破得比預想中快。上市後的四年裡，Allbirds 的營收從 2.98 億美元腰斬到 1.52 億美元。競爭對手蜂擁而至，獲客成本不斷攀升，線下門店一家接一家關閉。2026 年 1 月，公司宣佈關閉所有美國全價門店。2026 年 3 月 30 日，Allbirds 以 3900 萬美元的價格，把品牌、智慧財產權和全部鞋類資產賣給了 American Exchange Group。3900 萬美元，這家公司 IPO 時募資金額的零頭都不到。從 40 億到 3900 萬，跌幅 99%，用時不到五年。賣完鞋之後，Allbirds 剩下什麼？一個納斯達克的殼，一個股票程式碼 BIRD，一堆股東，和一個需要給華爾街講新故事的 CEO Joe Vernachio。Vernachio 是個傳統零售老兵，在 Nike、Patagonia、The North Face 都幹過，2021 年加入 Allbirds 當 COO，2024 年接任 CEO。他的履歷裡沒有一行跟 AI、GPU 或者資料中心有關。但這不重要，在 2026 年的華爾街，你不需要懂 AI，你只需要說出這兩個字母，就有人買單。NewBird AI：5000 萬美元買 GPU4 月 15 日，Allbirds 發佈公告：Allbirds 將更名為 NewBird AI，定位為“GPU-as-a-Service”和“AI 原生雲解決方案提供商”。公司獲得了一筆 5000 萬美元的可轉換融資，來自一位未具名的機構投資者，資金將用於採購高性能 GPU 硬體，然後以長期租賃方式出租給 AI 開發者和企業客戶。公告裡的話術很專業：“GPU 採購周期正在拉長，北美資料中心空置率降至歷史低位，2026 年中之前上線的全市場算力產能已經被全部預訂。”言下之意，算力供不應求，NewBird AI 要來填補這個缺口。聽起來很有道理，問題在於：Allbirds 沒有任何 AI 技術背景，沒有資料中心營運經驗，沒有 GPU 供應鏈關係，沒有已簽約的客戶。它擁有的，是一個上市公司的殼，和 5000 萬美元的新錢。5000 萬美元在算力基礎設施行業是什麼概念？輝達一塊 H100 的市價大約在 2.5 萬到 4 萬美元之間。5000 萬美元滿打滿算能買 1200 到 2000 塊 H100，而亞馬遜 AWS、微軟 Azure、Google Cloud 三家加起來控制著全球 63% 的雲基礎設施市場。一家前鞋企，拿著 1000 多塊 GPU，要跟三大巨頭搶生意？當然，公告裡也留了伏筆：公司計畫在 5 月 18 日召開特別股東大會，投票通過更名和戰略轉型。其中有一項議案格外引人注目，請求股東批准刪除公司章程中“為環境保護公共利益而營運”的條款。從“為地球做一雙好鞋”，到“為 AI 賣算力”，連環保章程都要改，轉型的決心倒是很堅決。“改名經濟學”：一部華爾街荒誕史Allbirds 不是第一個幹這種事的公司，也不會是最後一個。2017 年 12 月，紐約長島的一家冰茶公司 Long Island Iced Tea Corp.，宣佈將戰略重心轉向區塊鏈技術，改名為 Long Blockchain Corp.，消息發佈當天，股價暴漲近 500%。那家公司的區塊鏈業務從來沒有真正營運過。兩個月後，納斯達克將其摘牌。再後來，SEC 介入調查，最終以內幕交易罪名起訴了相關人員。這就是華爾街“改名經濟學”的經典案例：當一個概念足夠熱門，光是把它寫進公司名稱，就能讓股價飛上天。2017 年的魔法詞是“Blockchain”，2026 年的魔法詞是“AI”。Allbirds 的故事甚至跟 Long Blockchain 有著驚人的結構性相似：核心業務失敗，資產賤賣 ，保留上市公司殼，蹭最熱概念改名，股價暴漲。區別在於，2017 年那次是草台成員的瘋狂，而 2026 年的這一輪有著更精密的金融包裝。Allbirds 有 5000 萬美元的可轉換融資做信用背書，有“GPU-as-a-Service”這個聽起來很專業的商業模式，有一份寫滿了行業術語的 SEC 檔案。包裝更精緻了，核心沒變：用一個熱門標籤，給一個空殼鍍金。從 DAT 到 GPU：敘事改變估值如果你關注加密市場，對這種套路應該不陌生。2025 年是加密“數位資產財庫”（DAT）公司的爆發之年。大量主營業務萎靡的小市值上市公司，紛紛宣佈將加密貨幣納入資產負債表，搖身一變成為“比特幣/以太坊/Solana 財庫公司”。截至 2025 年 9 月，這類公司至少有 200 家，總市值約 1500 億美元，一年內翻了三倍。套路幾乎一模一樣：股價低迷，宣佈買入加密資產，暴漲 300% 到 900%，趁高位增發融資，再買更多代幣，循環往復。音樂停下來的時候，場面很難看。2025 年下半年加密市場回呼，至少 15 家比特幣財庫公司的股價跌破了其持有代幣的淨資產價值，散戶虧損估計達到 170 億美元。Allbirds 的 NewBird AI，本質上就是 DAT 模式的變體。把“買代幣”換成“買 GPU”，把“比特幣財庫”換成“算力租賃”，底層邏輯完全相同：一家沒有相關業務能力的殼公司，蹭熱點敘事吸引資金，再用資金購買熱門資產。GPU 是實物資產，不會一夜暴跌 50%，但會貶值、會過時，需要電力、冷卻、維運，這些恰恰是 Allbirds 從未接觸過的領域。每一輪技術浪潮都催生同樣的現象。2000 年加個“.com”，2017 年加上“Blockchain”，2021 年說自己是“元宇宙”，2025 年宣佈買比特幣，2026 年宣佈買 GPU。底層人性從來沒變：貪婪尋找最短路徑，市場永遠願意為一個好聽的故事買單。5000 萬美元的算力投入，放在 CoreWeave、Lambda 這些已經擁有數萬塊 GPU 的玩家面前，連個浪花都算不上。但一家賣羊毛鞋的公司，僅憑一紙公告和一個新名字，就能在一天之內創造超過 1.3 億美元的市值增量。這種事情在牛市的中後期出現，從來不是什麼好兆頭。記住 Long Blockchain Corp. 的結局，NewBird AI 的結局也許不會完全一樣。但當一個零售老兵帶著一家剛賣掉全部鞋子的空殼公司，聲稱要跟亞馬遜和微軟搶算力生意的時候，你至少應該問自己一個問題：這 582% 的漲幅裡，有多少是信仰，有多少是泡沫？ (深潮 TechFlow)

4月10日消息，Axios援引最新投資者材料稱，OpenAI預計今年廣告收入將從25億美元起步，並在未來幾年快速放大，到2030年衝到1000億美元規模。這組數字看上去十分亮眼，卻藏著整個公司最真實的焦慮。《華爾街日報》披露的內部財務檔案顯示，2025年OpenAI營收約130億美元，但研發和算力總投入約220億美元，淨虧損約80億美元。也就是說，這家公司越增長，越“燒錢”。在這樣的消耗下，單靠訂閱收費顯然撐不住。今年年初，OpenAI開始在ChatGPT免費版和低價訂閱版裡測試廣告，這一步其實很好理解——它不再只靠使用者付費，而是開始用廣告去補充現金流。這不是一次簡單的商業化嘗試，而是商業模式的徹底轉向。對任何一家科技公司而言，收入追不上成本都是最危險的訊號。OpenAI 雖然手握ChatGPT這款現象級產品，坐擁全球頂級AI技術話語權，可在巨額的算力消耗面前，再先進的技術也難以維繫不斷的虧損。從目前的測試情況看，這件事跑通的速度比想像中快。上線6周，年化廣告收入就超過1億美元，參與的廣告主超過600家，主要覆蓋Free和Go版使用者（大約佔整體使用者的20%）。AI廣告這條路，完全走得通。OpenAI，換了一種“做廣告”的方式很多人以為，OpenAI做廣告就是把傳統平台的廣告搬到聊天框裡。事實恰恰相反，它從一開始就跳出了舊框架，走出一套完全不同的玩法。傳統廣告是廣撒網，OpenAI廣告是定點捕撈，是基於真實意圖的精準匹配。ChatGPT可以直接聽懂使用者當下想要什麼。當使用者在對話中明確表達出需求，比如“想買什麼”“去那旅行”“選那個更好”，系統才會給出相關品牌或服務。這種高純度需求訊號，讓廣告匹配的精準度實現質的飛躍，也從根源上減少了無效打擾。與此同時，OpenAI也在反覆強調一件事：廣告不會影響回答本身。模型生成和廣告系統是分開的，使用者對話內容也不會直接提供給廣告主，後者只能看到聚合、匿名的資料。而且，涉及醫療、政治、心理健康，以及未成年人的場景，目前全部遮蔽廣告。在形式上，廣告也被刻意“放遠一點”。它只出現在回答底部的獨立區域，並標註“Sponsored”，儘量不打斷對話本身。在合作層面，OpenAI找來了WPP、電通，以及The Trade Desk這樣的廣告公司和平台，一起測試不同的商業模式，包括互動式廣告——使用者點選廣告後，可以繼續用對話完成推薦和決策。廣告從此不是打擾，而是服務的延伸。至此，OpenAI的分層變現體系已經初具雛形：付費版本（ChatGPT Plus、Pro等）的訂閱使用者繼續保持無廣告體驗；免費使用者承擔廣告變現，形成一種“分層收費”的結構。而在廣告供給上，OpenAI走的是“少而貴”的路線。目前CPM單價超過60美元，單個廣告活動20萬美元起投，目的是優先吸引大品牌與頭部廣告主。試點資料顯示，使用者認為“不相關”的廣告不到7%，點選率和信任度也還算穩定。OpenAI用高門檻過濾低質廣告，用高品質留住海量使用者。接下來，OpenAI一邊擴大測試範圍，一邊在搭建自助投放廣告系統（Ad Manager已經在小範圍內進行灰度測試）。它要做的，其實是把“訂閱 + 廣告”這套模式真正跑順。AI廣告，不再是可選項有一個背景值得放在一起看。2026年3月，Sora項目因為成本和商業化問題被迫關停，OpenAI的業務版圖大幅收縮。Sora的關停，讓OpenAI更加明確了商業化方向。AI廣告就不再是可選項，而是必答題。原因也很簡單：原有的收入結構開始吃緊。API 增長趨緩，訂閱使用者的增速也在放慢，但算力和研發成本還在持續往上走。按照測算，到2028年，OpenAI的算力支出可能會達到1210億美元。在這種情況下，廣告幾乎是唯一一個可以快速放大的收入來源。更何況，ChatGPT本身就有規模優勢：超過8000萬周活使用者，其中95%是免費使用者。這部分人，本來就很難通過訂閱變現，但對廣告來說，是天然的流量池。從行業角度看，這其實也是一場存量市場的再分配。目前，Google和Meta仍然掌握著全球超過60%的數字廣告市場，但是AI正在改變廣告的發生方式。過去，廣告更多依賴關鍵詞或興趣推測；現在，AI可以直接捕捉使用者在對話裡表達出來的真實需求。更關鍵的是，鏈路被壓縮了。把“搜尋 — 瀏覽 —篩選 — 跳轉 — 購買” 的長鏈路，壓縮為 “對話 — 推薦 — 支付” 的閉環，中間少了很多環節，轉化效率自然更高。隨著AI問答市場份額在 2026 年突破 52%、傳統搜尋流量下滑 25%，OpenAI正憑藉高轉化效率搶佔廣告主的增量預算。但OpenAI面臨的問題也很現實。一方面，OpenAI遭到傳統巨頭的強勢阻擊，Google、微軟已經在把廣告嵌進AI搜尋裡，憑藉既有客戶和資料優勢，與OpenAI正面競爭。另一方面，使用者能不能長期接受沉浸式對話裡有廣告，這件事還沒有被完全驗證。一旦商業化過頭，最先流失的，可能就是免費使用者。再加上廣告主的預算遷移本來就慢，目前這600多家廣告主還是以大品牌為主，中小客戶能不能進來，還要看自助平台的成熟度。中國市場，更慢，但也更難相比之下，中國AI的商業化節奏明顯更克制。目前主流產品（文心一言、豆包、通義千問等），還沒有在對話介面正式引入廣告，整體態度傾向於先把產品和使用者關係打穩，再考慮變現。路徑其實是類似的：先做使用者規模，再擴大服務能力，最後才是廣告變現。廣告是使用者擴張轉向價值變現的關鍵一步。不是中國廠商不想賺錢，而是環境更敏感、使用者更挑剔、風險也更高。一方面，使用者對AI的態度是高度依賴，但不完全信任。調研顯示，66%的人已經形成規律性AI使用習慣，但仍有58%認為AI不夠可靠。一旦廣告直接進入，很容易放大這種不信任感。另一方面，對話場景本身更沉浸，廣告帶來的打斷感，比搜尋和資訊流更明顯。再疊加隱私、演算法、公正性等敏感問題，廠商自然會更謹慎。所以你會看到一個很有意思的現象：大家都知道AI廣告遲早要來，但沒人敢太快動。從長期來看，這件事其實沒有懸念。高昂的算力和研發成本，決定了廣告一定會成為未來AI商業模式的一部分。但怎麼做，結果會差很多。對中國廠商來說，慢就是快，穩才是遠。更現實的路徑可能是：一邊借鑑OpenAI的做法，一邊結合本地監管和使用者習慣，先把“可識別、可解釋、不打擾”的廣告形態跑出來，同時配合GEO（生成式引擎最佳化）去重建品牌觸達方式。說到底，AI廣告不是做不做的選擇，而是要用不消耗信任、不破壞體驗的方式把它做好，讓技術創新和商業收益能一起長久走下去。 (Morketing)

一項"類腦"記憶架構，讓AI記住你卻不"編造"你。你有沒有過這樣的體驗——跟AI助手聊了半天，把自己的家庭情況、工作經歷、喜好厭惡一股腦兒說了個遍。結果下一次打開對話，它一臉茫然地問候你："請問您叫什麼名字？"更讓人頭皮發麻的是另一種情況：你明明從來沒提過自己有個姐姐，它卻煞有介事地說"你姐姐在紐約上學吧"——語氣篤定得讓你差點信以為真。第一種叫“健忘”，第二種叫“幻覺”，加在一起，就是今天AI記憶系統的兩大頑疾。最近，一家叫Synthius的AI公司發了一篇論文，提出了一個很有意思的解決思路：它借鑑了人類大腦的記憶機制，讓AI的記憶精準率第一次超過了人類，同時還把“編造資訊”的機率壓到了不到0.5%。AI壓根沒有記憶，主流方案各有各的坑別被ChatGPT們的“體貼”騙了，大語言模型本身是沒有任何持久記憶能力的。你每一次發消息給它，在它眼裡都是“初次見面”。我們之所以覺得它“記得”上次聊了什麼，純粹是因為系統在背後做了一件事：把你之前所有的聊天記錄，又原封不動地複製了一遍，貼上在最新消息的前面。這種做法在技術上叫“全上下文重放”。想像一下，你每次給朋友發消息之前，都要把之前幾個月的聊天記錄全部重新看一遍，然後才能回一句“好的”。對話少的時候還行，聊了幾百條之後，光是“複習”就要花掉大量時間——這就是AI面對長對話時的真實處境。這種“翻舊帳”式的做法至少有三個致命問題：第一，越來越貴：每次回覆都要重新處理全部歷史。這裡的“處理”指的是模型的推理過程——大模型每次生成回答都要消耗算力，你喂給它的文字越多，成本越高。聊了500條消息後，光“複習”一次就要處理大約2.5萬個Token。第二，“中間遺忘”效應：科學家發現，AI在處理超長文字時，對開頭和結尾的資訊記得清清楚楚，但對中間部分經常“選擇性失憶”。就跟你看書只看開頭和結尾一樣——中間講了啥真沒記住。第三，越聊越容易編：上下文越長，AI越容易把不同時候提到的資訊攪和在一起，拼湊出一些你沒說過的話。三者疊加，導致一個尷尬的現實：你跟AI聊得越久，它可能反而越不靠譜。既然全量復讀太蠢，工程師們自然想了幾種更聰明的辦法。簡單來說有這三類：“滑動窗口”——只保留最近20條消息，之前的一律不要。快、省，但丟了96%的資訊——前面所有重要的背景全沒了，你重新提一嘴之前說過的話，AI可能完全接不上。“摘要壓縮”——定期讓AI把舊對話壓縮成總結。省空間，但總結過程會丟失大量細節。比如你說過“我2023年3月到6月在東京實習”，幾輪壓縮後可能就變成了“我在日本待過”。“向量檢索”（RAG）——這是目前業界最主流的方案。先把對話切成小塊，用嵌入模型給每段話打上“語義指紋”，需要時根據語義相似度搜尋最相關的幾塊。但有個隱蔽缺陷：搜出來的東西不一定靠譜。你問“他的工作是什麼”，系統返回幾條“看起來像”的片段，AI拿到這些似是而非的材料，很容易順著編出一個錯誤答案。這三種方案各有各的長處，但都留下了一個共同隱患：沒人認真測過它們“瞎編”的機率有多高。就好比評選拍照手機，只比誰拍得更清楚，沒人比誰美顏過度——方向就不對。更深層的問題在於，當對話歷史越來越長，其中相互矛盾、過時或模棱兩可的資訊越來越多，這種上下文污染會讓模型更容易被髒資料帶偏。1813道題的考試，AI憑什麼打敗人類要講清楚這篇論文的貢獻，先得瞭解它是怎麼“打分”的。研究人員使用了一套叫LoCoMo的公開基準測試——這套考試的做法是：先找兩組人進行多輪深度聊天，聊工作、家庭、健康、旅行、愛好，家長裡短都聊。聊完後，研究者根據對話內容出題。全部考試包含兩個維度——10組深度對話、20位參與者，涵蓋了從單跳事實查詢到複雜推理的多種難度聊完後，研究者根據對話內容出了1813道題，分五種類型：單跳事實查詢，比如“他的職業是什麼？”，這種題只需一次檢索就能回答；多跳推理，比如“他有沒有去過他大學室友所在的城市？”——需要先回憶室友是誰，再回憶室友所在城市，再做判斷，至少要跳兩步；時間推理，比如“他在那家公司待了多久？”，考察模型對時序關係的理解；開放推理，比如“根據他提到的資訊，他可能適合什麼工作？”，答案本身就不唯一；以及最關鍵的誘導性問題——比如“你姐姐最近怎麼樣？”而對話中從未出現過這個人。其中最後一種“誘導性問題”最為關鍵——專門測試AI能不能勇敢地說“我不知道”。結果發現，人類在這個考試上的正確率是87.9%。而之前最好的AI記憶系統MemMachine得分91.69%——已經超過人類了，但它沒有報告誘導性問題的單獨得分，也就是說沒人知道它“瞎編”的機率有多高。新思路：不是“搜聊天記錄”，而是“查個人檔案”Synthius-Mem的核心思路：不要讓AI去“翻聊天記錄”，而是讓AI去“查一份已經整理好的個人檔案”。在你跟AI聊天的過程中，系統已經在後台悄悄從你的話語中提取關鍵資訊，分門別類整理成一份結構化記憶。等你提問時，AI不是去翻原始聊天記錄，而是直接翻這份檔案。前者像是在一摞聊天記錄裡大海撈針；後者像是打開一本編好目錄的檔案冊，直接翻到對應頁碼。從資訊理論的角度看，這種做法本質上是先壓縮再檢索：把原始對話的高冗餘資訊蒸餾為低冗餘的結構化事實，既減少了檢索噪聲，又讓AI獲得了明確的置信度訊號——有就是有，沒有就是沒有。更有意思的是，檔案不是一個大雜燴。它參考了腦科學的研究成果，把記憶分成了六個“語義域”：為什麼要分這麼細？論文的回答是：因為你的大腦就是這麼幹的。腦科學發現，人類大腦中“事件記憶”（海馬體）、“知識記憶”（新皮層）和“情緒偏好”（眶額葉）由不同的神經回路分別處理。你回憶“昨天吃了什麼”和“朋友叫什麼”，走的是兩條完全不同的通道。從工程角度看，這種分域設計天然適配知識圖譜的儲存結構——每個語義域就是一張獨立的子圖，實體是節點，關係是邊，查詢時只需在對應子圖內做圖遍歷，效率遠高於在整個對話庫中做向量檢索。分域還帶來一個額外好處：不同語義域可以獨立更新、獨立壓縮，互不干擾。為什麼“分抽屜”能防幻覺？傳統方案下，你問AI一個不存在的事情，向量資料庫總會返回幾條“看起來像”的內容，AI拿到這些“噪音”很容易就編出答案。但“分域”方案下，如果你從來沒說過自己有姐姐，“社交關係”域裡就不會有這個條目。AI一查——空的。這個“空”本身就是一個明確訊號：系統應該回答“我不知道”，而不是瞎編。成績單亮眼，但也沒那麼完美Synthius-Mem 核心成績單：綜合精準率：94.37%（人類基線：87.9%）核心資訊精準率：98.64%（810道題僅錯11道）抗幻覺率：99.55%（442道誘導題僅錯2道）時間推理精準率：89.32%挑重點說。綜合精準率領先人類6個多百分點，並不是因為AI“更聰明”，而是因為它通過結構化整理將關鍵資訊從數萬條對話中精準提煉出來，避免了人類閱讀長文字時的注意力衰減。99.55%的抗幻覺率最值得關注——值得注意的是，LoCoMo基準測試自2024年在ACL會議上發佈後，已成為記憶系統的標尺——Mem0、MemOS、MemMachine等主流方案都在同一套卷子上考試，但鮮有系統把抗幻覺率單獨拎出來作為核心考核指標。公平起見，也有不那麼好看的數字。“開放推理”得分78.26%，AI對需要綜合推斷的問題還不夠強。“邊緣細節”只有57.66%，但論文明確說這是有意為之——隨口提的餐廳名字、半開玩笑的綽號，AI不會記。因為如果什麼雞毛蒜皮都存，記憶庫就會變成一個巨大的垃圾桶，真正重要的資訊反而會被淹沒。工程層面也有利多。全量重放在聊了500條消息後每回覆一條要處理約2.6萬Token，而結構化查詢只需約5000個，推理成本降低了約80%。在“個人檔案”裡找資訊的平均耗時約22毫秒——大概是人類眨一次眼的十分之一，幾乎可以忽略不計。不只是技術指標，更關乎信任AI的記憶幻覺已經開始在現實中惹麻煩了。2026年央視“3·15”晚會上，“向AI大模型投毒”的黑灰產業被曝光——有人故意在網頁植入虛假資訊，通過資料投毒污染AI的知識來源，讓其搜尋後信以為真，再傳播給更多使用者。更早之前，全國首例“AI幻覺”侵權案曾引發熱烈討論：一個高考生家長用AI查詢大學報考資訊，AI不僅給出錯誤答案，還非常自信地確認了錯誤資訊，導致考生志願填報受到影響。而當AI開始“記住”你——你的工作、家庭、朋友、偏好——“瞎編”的後果就從“給出了一個錯誤答案”升級成了“編造了一個關於你的‘事實’”。試想一下：如果AI助手在你同事面前信誓旦旦地說“他跟我說過不喜歡你們團隊”，而你從未說過這樣的話——這種“幻覺”的破壞力遠比推薦錯一本書嚴重得多。所以這篇論文把抗幻覺能力視為整個記憶系統的安全底線。它的原話是：“一個記憶系統如果不敢說‘我不確定’，就不應該被投入使用。”AI記憶這個領域最近一兩年格外熱鬧。Mem0拿了2400萬美元融資，被亞馬遜AWS選為官方記憶服務；MemOS、TiMem、MemMachine等方案不斷湧現；清華大學、華東師範大學、北卡羅來納大學等頂尖學術團隊也在同期推出各自的研究。整個賽道正從一個“小眾技術問題”變成AI Agent的“記憶層”基礎設施。行業預測到2030年，AI Agent的市場規模將達520億美元以上，而“記憶層”就是AI從“無狀態工具”升級為“有狀態夥伴”的關鍵——一個記不住你的AI，終究只是個高級搜尋引擎。Synthius-Mem這篇論文真正的價值，不在於它提出了一個完美的系統，而在於它指明了一個方向：與其讓AI越來越努力地在海量原始對話中檢索，不如先把這些對話蒸餾成一份高品質的結構化記憶，再做精準查詢。這種“先整理再尋找”的思路，雖然樸素，卻可能是解決AI記憶幻覺最務實的路徑。AI記憶的核心挑戰，從來不是“記住更多”，而是“記住對的，不記錯的”——這既是一個工程命題，也是一個信任命題。當AI開始真正走進我們的生活，“記住你”這件事就不再只是一個技術指標，它更關乎信任。畢竟，你可以原諒一個朋友忘了你上次說過什麼，但你很難原諒一個“智能助手”在別人面前，煞有介事地講了一件你從沒做過的事。 (鈦媒體AGI)

3月4日，川普在白宮會見了亞馬遜、Google、微軟、OpenAI等七大科技巨頭負責人，會議主題只有一個：新建AI資料中心的用電必須由企業自行解決，不得消耗公共電力。時下，AI算力的競爭成為大國博弈的關鍵，而算力的根基正是電力。白宮這場會議凸顯了美國電力緊缺的困局。而白宮為電力頭疼之際，一場全球電荒也正在多國蔓延。德國電價一度飆升至年內最高水平，印度拉閘限電衝擊自有工業，西班牙與葡萄牙不久前經歷了史無前例的大停電……再看中國，2025年全社會用電量超10兆千瓦時，人類史上首次有國家達到這一數值，是美國用電量的兩倍多，也高於歐盟、俄羅斯、印度和日本全年用電量的總和。英國《金融時報》因此驚嘆：“中國，即將成為人類歷史上第一個電力帝國！”與歐美國家150年的電力發展史對比，新中國電力事業起步太晚，而且開局一窮二白，憑什麼能用70多年就大大反超，然後成為遙遙領先的全球第一？其中很重要的一個答案是：我們從一開始，就選擇了一條截然不同的路線。起步之路1949年，新中國剛剛從戰火中站起來，全國的發電裝機量只有185萬千瓦，年發電量僅43.1億千瓦時。平攤到每個人頭上還不到8度，人均發電量在主要大國中排倒數第一，只有同期印度的一半、美國的三百分之一，還不夠現在一台空調開上4小時。拿2025年上海2088.88億千瓦時的年用電量來對比，當時全國發一年的電，只夠上海用一個星期。那時，全國80%以上的人無電可用，許多人連電燈長什麼樣都沒見過，是名副其實的“電力窮國”。更窘迫的是電力裝置，全國發電廠裡的機組大多是清末和民國的老舊機器，普遍超齡服役。輸電線路也支離破碎，除東北地區僅有的一條220千伏線路和幾條154千伏線路外，其他地區只有零散的直配線。● 1954年新中國第一條220千伏高壓輸電線路松東李線。圖源：國資委官網面對如此艱難的開局，中國電力事業又該從那裡起步？回顧歐美電力產業的起步階段，電力被當作純粹的盈利商品，主導市場的是通用電氣、西屋電氣、西門子等私營企業。在純市場路線的體系下，早期的電力如同奢侈品，大部分百姓都用不起。而為了搶佔市場，有些企業會在同一區域比賽式地重複架線，城市上空的電線像蜘蛛網般糾纏不清，造成重複建設與巨大資源浪費。在美國，這種現象直到“特許經營制度”（各區域電力供應授予單一公司管理）頒布，聯邦政府介入電網統一規劃，才得以解決。對於剛剛成立的新中國，電力發展已落後歐美數十年，顯然不能照搬這種發展路線。基於對國情的把握，毛主席提出“電力是國民經濟的先行官”，短短一句話，定義了新中國電力本質：它不是商品，而是與水、公路同等的基礎保障、公共資源。既然是公共資源，就應該由國家擔負起責任，進行統一規劃，集中全國力量去優先建設。例如，在建國初期確定的156項重點工程中，電力相關項目多達25項，佔比16%。這個階段，我們建設了新中國第一座高溫高壓熱電廠——黑龍江富拉爾基熱電廠，黃河幹流上的第一座大型水利樞紐——三門峽水電站。不過要論條件最艱苦的，當屬甘肅劉家峽水電站。1958年9月27日，劉家峽水電站正式動工，2萬多名建設者匯聚到黃河，一場集中力量征服黃河的壯舉即將開始。外國專家曾斷定：“中國人不可能建成百萬千瓦級水電站”。而這次，建設者們要向不可能挑戰。挑戰是艱巨的，劉家峽主壩壩基像馬背般高低錯落，落差超過10米。而當時的中國沒有大型挖掘機械，只能靠人工開鑿，用鐵鍬一鏟鏟挖，拉著獨輪車和木筐一點點運走廢石，當時的工人們戲稱這是在“挖龍宮”。整個工地最初只有兩把手風鑽，如果開挖導流洞時遭遇停水，鑽桿會被卡住，嚴重拖慢了施工進度。這時，水電工人甚至排著隊用嘴去吸積水，一口一口吐進手風鑽的進水眼，吐一口轉幾圈，硬是打通了鑽孔。● 圖源：中國臨夏網中國電力人就是在這樣艱苦的條件下，一磚一瓦地建設了近11年。1969年4月1日，劉家峽水電站第一台機組成功發電，這是亞洲第一座完全由中國人自行勘測、設計、建造的百萬千瓦級水電站。靠著“集中力量辦大事”的舉國體制，1978年全國發電裝機容量達到5712萬千瓦，較1949年增長了30倍，年發電量達到2566億千瓦時，比建國之初增長了近59倍。短短三十年間，中國幾乎是從零開始由農業國轉變成工業國，從“兩彈一星”到第一艘核潛艇下水，再到第一台百萬次積體電路電腦誕生，這些里程碑的成就，背後都是以電力為基礎的。當然，此時的中國電力還遠未到高枕無憂的地步。雖然解決了“有沒有”的根本問題，但人均用電量仍然只有世界平均水平的六分之一，“缺電”依然是主要矛盾。當改革開放經濟騰飛後，對電力的需求如開閘洪水般猛增，一場更大的挑戰正悄然逼近。電力要“適當超前”1978年，改革開放的號角吹響，蘇南的農民“洗腳上田”創辦起鄉鎮企業，珠三角的廠長用蹩腳的英語爭搶“三來一補”的訂單，溫州十萬供銷大軍背著樣品擠綠皮火車，上演“雞毛飛上天”的傳奇。中國GDP以年均9.8%的速度開啟迅猛增長，工業增加值更是以年均11.6%的速度躍升。這一切經濟活動的背後，都要靠電力支撐，可縱然此時發電量已經比1949年增長30倍，仍然遠遠不夠用。在廣東的外貿區工廠，“開三停四”“開二停五”的錯峰用電制度成為常態。還有廠長曾在會議記錄裡提到：“工廠建了、外資來了、訂單有了，電卻跟不上。”重慶的裝備企業車間裡，因為拉閘限電，風扇不能使用，工人們不僅要忍受著38度的高溫，還要和蚊子展開“血”的較量。即便是首都北京，在電荒時期，也曾創下全年拉閘11萬條次的紀錄，平均每天就有300多條次限電。市民因害怕被困不敢坐電梯，市長熱線被群眾的投訴打到佔線。1980年，國家經委燃動局一名幹部在地方考察時感慨：“不管走到那裡，都在跟我說缺電、要電！”一個共識逐漸在全國上下達成：“國家出錢，一家辦電，大家用電”的老辦法，已經解決不了新問題了。此時，山東煙台龍口電廠的一次試點，引起了高層的關注。這家電廠採用了創新模式，由電力工業部出資30%、煙台地方自籌70%，實行“誰投資、誰用電、誰受益”的原則。為瞭解決資金問題，電廠負責人林治才奔走周邊各縣市，宣講集資辦電的好處，還在廠內動員職工：“不買彩電、冰箱，拿出錢建電廠”。那個年代的電工人都視廠如家，所以職工都願意為電廠出一份力，而且停廠就意味著停薪，出錢建電廠還可以拿利息。於是，廠領導成員帶頭，每人出資500元，全廠1230名職工積極響應，你200元、我300元的踴躍認籌，最終籌集50萬元。龍口電廠投產僅一年，煙台便從全省著名的“缺電戶”，變為電力最充足的地區之一，工農業產值增加19億元，在山東各省轄市中名列前茅。龍口電廠的成功，為破解全國電荒提供了可行路徑。1984年8月，中央正式確立了“集資辦電”方針，強調由中央出一點、地方出一點、企業籌一點、銀行貸一點，並開放外資、合資辦電。項目建成後，優先供給投資方，誰投資、誰受益。這一招盤活了社會資本，全國掀起電廠建設熱潮。效果立竿見影，此後十年間，中國電力裝機規模增長240%，淨增裝機超2.4億千瓦，首次實現電力供需平衡。李鵬同志為此寫了首詩：“拉閘限電三十年，停三開四苦難言。工廠停工不冒煙，學生無燈交白卷。幸有改革春風到，集資辦電過難關。中國要走自己路，廟堂之上當直言。”有了集資辦電的助力，國家也騰出手來，將力量聚焦在大國工程上。一項醞釀超過半世紀、關乎國運的世紀工程，終於從構想走到落地，這就是三峽工程。三峽工程的構想由來已久。早在1919年，孫中山先生在《建國方略·實業計畫》中首次提出在三峽築壩的設想。建國後，因國力與技術限制，三峽工程長期停留在紙面上。● 孫中山《建國方略》。圖源：平涼水務改革開放後，三峽工程重新提上議程，但決策過程充滿激烈的爭論。意見分為兩派，支持者認為三峽工程利遠遠大於弊，應該盡快建設，反對者則擔憂資金無底洞、移民難以安置等問題。有人公開質疑：“國力不足，是否應該舉全國之力押注一個工程？”國家專門組建了論證領導小組，聘請地質、水利、生態等領域412位權威專家，分成14個小組系統性覆核。經過中央充分研判後，最終得出結論：“建比不建好，早建比晚建有利”。因為電力項目具有建設周期漫長的特性，必須超前佈局，即使短期看似富餘，也要保證發展儲備。如果等電力短缺顯現再行動，期間的經濟發展就停滯了。水利專家、兩院院士的嚴愷也曾分析：“對這樣具有重大戰略意義的工程，應該看得更遠些，不應限於到2000年發揮效益如何來考慮問題。”1994年12月14日，三峽工程在期盼中動工。131萬移民揮別淹沒的故土，用離土離鄉托舉起這項世紀工程。數以萬計的科研人員集中進行技術攻關，創造了934項發明專利，解決了諸多世界級重大技術難題。數萬名建設者頂著高溫在大壩上扎鋼筋，在水裡連續作業，晝夜拋投石料，締造了112項世界紀錄。如今看來，三峽工程是綜合效益最顯著的超級工程之一。論發電，三峽多年平均發電量佔全國水電產量的10%；談防洪，三峽將長江中下游防洪標準從十年一遇，提升到百年一遇；論航運，三峽讓長江從此變成黃金水道，樞紐年通過量從1000萬噸躍升至1.73億噸。事實證明，正是這種著眼於百年的遠見，才有了這項惠及數億人口的超級工程。進入21世紀，隨著集資辦電的成功與一系列超級工程的落地，中國已發展為電力大國。儘管局部地區仍存在階段性缺電，但再未重現改革開放初期高度電荒的困局。也就在這時，一項關乎中國能否從電力大國成為電力強國的重大抉擇，擺在眼前。必須走自己的路2000年8月初，廣東省申請中央批准新建1000萬千瓦發電機組。當時有兩個方案選擇：在廣東就地建電廠，靠西部送煤過來發電，或者在雲貴建電廠直接向廣東送電。與會代表對跨省送電有疑慮，從雲貴到廣東要跨越上千公里複雜地形，有輸變電技術難題，擔心完不成目標。時任國務院總理的朱鎔基經過深思熟慮，最終力主送電，他斬釘截鐵表示：“如果完不成向廣東送電1000萬千瓦的任務，我總理辭職。”隨即對一旁的國家計委主任曾培炎說：“你這個國家計委主任也辭職。”在中央的強力推動下，這項改變中國能源格局的送電工程得以啟動。從這次廣東送電項目中，已能窺見中國未來電網格局的雛形，它預示了中國電力的發展走向不是各地分散解決，而是打破省域界限，全國一盤棋，走出自己的路。這樣的決策與中國的國情密不可分。中國的西部、北部地區蘊藏了約80%的能源資源，而70%的用電負荷集中在東部、中部地區。這種逆向分佈，如果依賴鐵路大規模運輸煤炭到東部去解決，高昂的物流成本會導致電價大幅攀升。因此，最有效的方案就是實施“西電東送”，這樣既能滿足東部省份的用電需求，又為西部省份找到新的增長點。但要實現西電東送，有一項技術難題繞不開，那就是特高壓技術。要想把電送到3000公里之外，損耗還不能太大，唯一的辦法就是把電壓提高到1000千伏交流或±800千伏直流以上才行。● 江蘇±800千伏特高壓直流工程換流站。圖源：國資委官網此前，美國、日本、前蘇聯、加拿大、義大利等國家，都曾砸下重金研發特高壓，結果都以失敗告終。僅僅一個絕緣材料問題就足夠令全球科研人員頭疼。在千伏高壓下，幾乎所有絕緣材料都會被擊穿，美國曾試過用一種特殊陶瓷作為絕緣材料，但製成的變壓器重達7000噸，相當於2000頭大象的重量，根本無法運輸，更別談安裝使用。過去，中國的電網技術常常靠“引進-吸收-再創新”來實現彎道超車，但特高壓技術不是彎道超車，而是前面根本沒車。這意味著，要啃下這塊硬骨頭，只能自主創新。面對諸多技術難點，中國組建了一支研發“夢之隊”。據統計，參與人數多達十幾萬人，包括30多名院士、3000多名工程技術人員、11家國內外權威科研機構、9所高校和設計機構，以及200多家廠商，前後涉及500多個單位。功夫不負有心人。最終這支“夢之隊”攻克了310項關鍵技術，主導了75項國際標準，核心裝置實現了100%國產化。現在，中國特高壓輸電工程總里程已經超5萬公里。在眨眼的瞬間，新疆昌吉的電已經送往3300公里外的安徽古泉，30次！當年“西電東送”的設想，就這樣一步步變成現實。2021，美國德州遭遇罕見雪災，大範圍停電讓17萬戶陷入黑暗，甚至有人失去生命。這次停電事件原因之一是美國電網的結構性問題。美國電網主要分成東部、西部和德州三大系統，各自獨立運行，彼此互聯程度極低，加上沒有特高壓技術，就算東西部電力資源豐富，也無法調度電力及時支援德州。反觀中國，靠著特高壓連接起的全國電網，形成了一個整體。東部用電緊張時，能順暢呼叫西部的富餘電力，有效防止了電力危機，這恰恰說明當年押注特高壓的必要性。今天的中國，早已沒有大規模停電事件。老百姓家裡如果突然停電了，第一反應往往是先查電費，而不是質疑供電能力。這種觀念的轉變，正是國家電力事業實力提升最直觀的體現。其實不止特高壓技術，如果翻看歷年投資資料，會發現中國對電力的投資一直在穩步加碼。“十二五”期間電網投資2兆元、“十三五”又漲到2.64兆元、“十四五”已經逼近3兆。這樣持續不斷的高投入，讓中國電力全產業鏈從過去處處受制於人，到現在全面反超。看看現今中國電力的家底：火電裝機量15.4億千瓦，超過美國、印度、俄羅斯三國的總和，穩居世界第一；水電裝機量4.5億千瓦，連續22年世界第一。全球前十的水電站中國擁有6座，正在建設的雅下水電站，裝機量更是三峽的三倍。太陽能元件佔全球80%以上，裝機量超過全球第二到第三十一位的總和，連續11年全球第一；風電裝機量6.4億千瓦，連續15年蟬聯世界第一；核電總裝機6248萬千瓦，在建機組裝機量連續18年保持全球第一；被稱為“人類終極能源”的可控核聚變技術，中國“人造太陽”EAST創下1億攝氏度1066秒穩態高約束模運行的世界紀錄。2025年，中國的電能還點亮了越南、蒙古、緬甸、寮國等六個國家和地區的電網，出口電能230.34億千瓦時。電力裝置更是遠銷全球，覆蓋了超過200個國家和地區。76年時間，中國電力之路走得不易。曾經，我們的核心電力裝置全靠進口，外商開出霸王條款，連螺絲釘、水龍頭、草皮這些配件都要賣高價，老一代電力人都憋著的一口氣。現在，從發電、輸電、配電到用電各環節，從裝置、材料到整個產業鏈，我們100%自主可控，徹底打破了“卡脖子”難題。我們是全球唯一實現特高壓技術規模化商用的國家，線路總長佔全球90%以上，最高電壓等級達±1100千伏。相比之下，歐美國家仍在使用765千伏的超高壓線路，特高壓尚處於規劃階段，進展極其緩慢。我們還生產了全球八成以上的太陽能元件、七成以上的風電整機、六成以上的變壓器、超過一半的換流閥，中國電力裝置正在全球市場上被瘋搶。那怕是最上游的原材料，我們的實力也很強。生產了全球70%的取向矽鋼，是日本的5倍、美國的8倍；風電用的釹鐵硼永磁材料，全球市佔率近90%；太陽能多晶矽產能佔全球95%。像銅鋁、絕緣材料、高純電極這樣的關鍵輔助材料，我們都能完全自主供應。曾經，我們有超過80%的人口無電可用，人均發電量只有印度的一半，美國的三百分之一。現在，即便是最偏遠的鄉村，我們的電力工人也會翻山越嶺，在寒風中架起電線，不計成本地讓每一戶都通電。2015年冬天，當青海最後3.98萬無電人口也能合上電閘，中國成了世界上第一個也是唯一一個全民通電的國家。回顧這76年的發展史，中國成功秘訣到底是什麼？是幾代人的咬牙追趕，靠著“集中力量辦大事”的舉國體制，解決無電可用的問題；是用超前的戰略眼光提前部署，持續幾十年的真金白銀投入；是始終把電力作為普惠性公共服務的決心，堅持“一個都不能少”；是堅持自主創新的勇氣，打造全國一盤棋的獨特格局。十五五開局之際，全國電網未來五年預計總投資近5兆元，再次創下歷史新高。從電力窮國、電力大國，到最終成為電力帝國，中國電力事業的征途還將繼續。 (最華人)

科技大廠既眼紅AI視訊的好生意，沉重的算力消耗也讓人望而卻步。AI短劇帶來的極致成本優勢與工業化生產效率，引爆了資本熱情，也讓AI視訊賽道格局重構。4月初，一匹黑馬殺出：視訊生成模型HappyHorse-1.0在第三方測評平台Artificial Analysis登頂，文生視訊Elo得分1333、圖生視訊Elo得分1392，雙雙超越字節跳動Seedance 2.0與快手可靈，成為不容忽視的新變數。4月10日中午，阿里下場“認領”HappyHorse為“ATH事業群”旗下的AI創新事業部自研，API將在4月30日開放。此前，阿里並非視訊生成的核心玩家。但3月16日，阿里新成立以Token 為核心的“ATH事業群”後，提升多模態能力變成了拉高Token效率的抓手——而HappyHorse可視為這場戰略大轉向的重磅成果之一。不只阿里，科技巨頭正在視訊生成賽道集體壓境。憑藉Seedance系列的生成質量與成熟商業化，字節跳動已構築起顯著壁壘。據瞭解，火山引擎面向企業開放的Seedance API介面，有些機構得到的最低年消費門檻高達1000萬元。以高門檻開放API的底氣，來自市場的極度供不應求。《中國企業家》獲悉，在火山引擎近期的招商會上，許多城市與火山引擎和視訊生成業務洽談合作，有城市為此投入了數千萬、上億元資金，將算力支援作為招商引資的重要配套。另一巨頭騰訊也已下場。知情人士向《中國企業家》透露，騰訊挖走了Seedance開發團隊中的數名核心成員，計畫在5月推出混元視訊大模型新版本，與Seedance正面對壘。“5月的視訊模型賽道，將會格外熱鬧。”01 阿里認真了HappyHorse亮相之前，阿里雖有通義萬相視訊模型，但表現始終不溫不火。作為大模型生態的附屬功能，萬相此前在清晰度、運動連貫性、長視訊穩定性等核心指標上，與Seedance、快手可靈等有明顯差距，也未打通專屬商業化場景。這一次，阿里好像認真了。HappyHorse採用150億參數，將文字、視訊、音訊三種模態Token置於同一序列聯合建模，從底層解決了音畫不同步、語氣與表情不匹配等問題。“它的物理模擬更貼近真實環境。”一位測評人士告訴《中國企業家》。另外，HappyHorse原生支援七國語言唇形同步，詞錯誤率顯著降低。同時，它在成本與速度上表現優異：單張H100生成5秒1080p視訊約38秒，DMD-2蒸餾技術將去噪步驟壓縮到了8步。但HappyHorse的短板同樣突出。測評人士表示，在完成複雜動作與多人互動時，HappyHorse易出現肢體錯亂、軌跡不穩。相比於Seedance，HappyHorse更擅長鏡頭呈現，不擅長動作敘事。在應用方面，HappyHorse的API尚未開放，在內測中，其支援的時長僅為5~10秒，場景上限較低，更適合做短影片、廣告、AI漫劇素材，還難以支撐劇情長片。其本地部署也有門檻，需配備H100或A100顯示卡，消費級顯示卡無法運行。阿里突然在視訊模型戰場投入火力，意欲何為？相關人士表示，HappyHorse誕生於淘天未來生活實驗室，或許意味著阿里希望其能與電商場景碰撞融合。阿里擁有完整的商品、商家、交易與廣告生態，但商品視訊一直是中小商家的痛點：場景搭建、拍攝剪輯成本高，白底圖難以展現賣點。而AI視訊可批次生成多版本、多場景、多語言內容，大幅降低了創作門檻。更關鍵的是，阿里的商品詳情、使用者評價、搜尋行為、轉化資料、直播表現等全鏈路資訊，也可反向訓練電商專屬視訊能力，讓HappyHorse成長為懂電商、能帶貨的內容生產引擎。但這條商業閉環要跑通，除了技術攻堅，還必須先解決阿里的算力問題。接近阿里的人士向《中國企業家》透露，目前阿里內部GPU分配非常緊張。“此前，像月之暗面作為阿里雲大客戶，雖然與Qwen存在競爭，還是能獲得比較充足的算力。現在阿里要支援基模研發、電商、雲服務多條戰線，未來要重新考慮GPU的投入產出比了。”而視訊生成是算力消耗大戶，如果HappyHorse逐步開放推廣，算力需求更將指數級增長。這匹黑馬能跑多快、多遠，很大程度上取決於阿里能否破解算力這一核心瓶頸。02 Seedance的好生意被盯上了儘管挑戰重重，各大廠商仍爭相湧入AI視訊賽道，只因這是一門想像空間極強的生意。目前，紅果短劇等平台收一部劇的最高價格約2000元/分鐘，一部常規短劇的時長約120分鐘，價格約24萬元。而市場上AI短劇的外包製作報價已經低至400元一分鐘，甚至有團隊用自動化工具實現了一天800~1000分鐘的漫劇內容產出。巨大的成本優勢和生產效率，讓AI短劇成為資本追逐的熱點。有AI視訊製作公司負責人告訴《中國企業家》，短短半個月，就有好幾家資本來談收購、併購，目前給他們的估值已超5億元，但他們和合夥人都覺得，這個出價還不夠“美麗”。更有地方政府直接找上門來，希望直接獨家買斷公司的AI漫劇自動化生成工具。Agent技術的進展，也正讓一人公司（OPC）大量湧現。幾個擅長高效使用AI工具的員工，便能頂得上過去一個甚至幾個團隊的工作量。各地政府敏銳地捕捉到了這一趨勢，紛紛對AI視訊、AIGC、AI短劇推出算力補貼、內容獎勵、園區集聚等扶植政策，吸引OPC進入。2月27日，武漢東湖高新區發佈“微短劇八條”，對重大產業項目最高支援5000萬元，爆款短劇單部獎勵50萬元。3月10日，上海市徐匯區發佈《“AI+微短劇”產業扶持意見》，對頭部企業最高給予1000萬元發展支援，同時發放最高100萬元算力券、100萬元語料券，並為OPC減免工位費用。3月13日，深圳市施行新版微短劇扶持政策：AIGC微短劇單項目最高資助200萬元。需求的旺盛和政策扶植，讓字節成為最早嘗到甜頭的公司。據《中國企業家》瞭解，雖然火山引擎向大型影視公司、內容製作公司、特定機構等開放的Seedance API介面“白名單”，有些機構被要求“最低消費”1000萬元/年，客戶仍趨之若鶩。接近火山引擎的人士告訴《中國企業家》，地方政府已將算力扶持作為招商引資的重要配套。一些AI短劇公司以“拼盤”接入API，不少算力費用由政府出面解決，以吸引相關公司落地。“有些城市採購了火山3000萬、7000萬，甚至過億的費用，用於內容扶植。當然其產出的內容也將對本地稅收和GDP產生極大拉動，這個帳很好算的。”清晰可見的變現路徑，疊加千億級的市場增量，點燃了巨頭間的競爭熱情。阿里、騰訊紛紛加碼AI視訊賽道，試圖從字節手中分走一杯羹。接近騰訊的相關人士向《中國企業家》透露，混元視訊模型其實早就有了，“只是效果很差”。近期，騰訊痛下決心，“開出高薪，差不多把Seedance開發組整個挖走了”。新款模型大約5月上線，有望和Seedance掰掰手腕，在短時間內實現技術突破。依託騰訊生態，混元新視訊模型還有望深度融入到視訊號的內容生產、分發、商業化全鏈路，放大騰訊的內容生產力與商業變現空間。03 視訊模型的高風險抉擇雖然所有人都看到了AI視訊在短劇、電商、廣告等領域打開的兆級商業潛力，但這條賽道的燒錢速度，也遠超想像。投入矛盾與定價分化，以及擺在巨頭面前的規模化盈利困境，正在考驗著各家的平衡智慧。雖然火山引擎的收入不菲，但其算力成本負擔依然沉重，收入中的絕大部分，都要用來採購GPU和支付電力成本。4月，火山引擎總裁譚待告訴《中國企業家》：“我們去年已經修改了商業計畫，把目標提升了不少。但目前我們還沒有做3年的盈利規劃，暫時沒有這方面的具體安排。”OpenAI關停Sora，更給狂熱的市場潑下一盆冷水。視訊生成的算力消耗，是大模型的上百倍甚至上千倍，即便全球最具財力的科技公司，也難以承受這種無底洞式投入。OpenAI雖宣稱，關停Sora是為了將資源轉向企業智能體、編碼工具與具身智能等方向，但業內普遍認為，成本與付費嚴重倒掛才是核心原因：Sora單條1080p的視訊生成成本約0.5~1美元，而使用者平均付費意願不足0.1美元，根本無法支撐持續營運。更深層的挑戰，還來自於科技大廠技術路線的高風險抉擇。業內人士向《中國企業家》指出：多模態任務過度消耗算力，在Token用量已經暴漲的情況下，廠商有再多算力依舊不夠燒，要把算力留給誰，就成了關鍵問題。由於忌憚視訊的無底洞式算力投入，Google始終不敢大規模開放API，也未推出獨立的視訊生成C端應用。“去年Google的多模態路線備受推崇，但今年便在Agent浪潮下被Anthropic趕超，現在只能說勉強留在牌桌上。大模型的核心技術路線，往往需要提前一兩年佈局，效果卻要滯後顯現。有時候真的像玄學。”行業成本與收入失衡，近期利益和遠期發展，迫使所有玩家重新審視視訊模型的商業模式與定價邏輯，這也直接催生了行業內的定價策略分化。摩根大通曾判斷：頭部領先模型可以維持溢價，追趕者則不得不通過降價搶佔市場份額。Sora停服後，字節率先選擇漲價。4月8日，即夢宣佈：基礎、標準、高級會員的月度積分分別從1080、4000、15000下調至725、2210、6160，積分縮水近六成，相當於變相漲價。相比之下，Google和快手則選擇用降價換市場：Google在3月底放出的Veo 3.1 Lite版本，將720p視訊生成價格壓至0.05美元/秒。可靈緊隨其後，推出會員限時8折優惠，部分圖片生成功能甚至完全免費。定價的兩極分化，本質上是競爭烈度的直接體現。長期來看，平台、API、廣告、電商都只是外層變數，決定勝負的關鍵因素仍然是：強化模型本身的同時，誰能在效果和成本之間找到最佳平衡點，誰能結合自身生態，找到不可替代的落地場景。 (中國企業家雜誌)