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波士頓的隕落:AI時代美國科創警示錄
曾與舊金山齊名的波士頓,如今只貢獻了區區千億美元科技市值,而灣區在二十年間累計創造逾十四兆美元。創業者 Will Manidis 指出,這並非偶然,而是稅制、監管、資本文化與“輸入至上”思維共振後的系統性崩塌。更危險的是,同樣的邏輯正在美國 AI 與矽谷重演,對全球科技版圖構成深遠警示。一、從“雙子星”到單極:一座科技之都是如何坍塌的?2004 年,如果問一位美國科技投資人「世界上最好的軟體公司在那」,標準答案只有兩個:波士頓和舊金山。二十年後,資料給出了殘酷對比:舊金山在這段時間裡孕育了約 14 兆美元的科技企業價值,而波士頓只貢獻了大約 1000 億美元。與此同時,原本被視作金融之都的紐約,反而在科技創業上後來居上,取代波士頓成為區域創新高地。這不是一場簡單的城市排名變動,而是一整個科技生態系統的衰亡樣本。尤其是對曾經熟悉歷史的人而言,這種反差格外刺眼。長達數十年裡,波士頓「128 號公路」沿線曾被視為軟體宇宙的真正中心:DEC 一度是全球第二大電腦公司,巔峰時期擁有 14 萬名員工;Lotus 幾乎以一己之力,把個人電腦帶入企業辦公;Akamai 則幫助搭建了現代網際網路基礎設施。再往源頭追溯,波士頓的「輸入條件」看上去幾乎完美:全球最頂尖的高等學府(如 MIT 與哈佛);著名孵化器 Y Combinator 起家於此;Facebook 創始人馬克·祖克柏、Stripe、Cursor、Dropbox 等一長串明星創業者,都在這裡讀書或起步。按常識推理,這樣的城市似乎擁有一切。那它究竟是怎麼輸掉這場長期賽局的?創業者 Will Manidis 在一篇長文中給出了他的答案[7]:波士頓不是「輸在產品」,而是輸在系統性負反饋——當稅制、監管、資本文化與錯誤的發展觀疊加到一起,創造力被一點點榨乾,網路效應開始倒轉,最終連回頭補救的機會都沒有。二、三股力量如何聯手殺死一個創新生態在 Manidis 看來,波士頓科技生態的衰落,可以被歸納為三股簡單而致命的力量:(一)把企業當「提款機」的進步主義稅監環境第一股力量,是監管與稅制層面長期累積的「掠奪式」心態。美國聯邦層面早有針對創業股權的 QSBS 優惠政策,但馬薩諸塞州長期拒絕完全跟進,直到 2022 年才勉強對齊。而就是同一年,州裡又通過了所謂「百萬元富翁稅」,對高收入人群加征附加稅。這會帶來怎樣的實際激勵?同樣是賣掉一家估值 1000 萬美元的公司,在馬薩諸塞州,創始人要繳出大約 86 萬美元稅款;而在德州奧斯汀,州層面資本利得稅為零,創始人幾乎可以完稅後「全身而退」。更微妙的是,馬薩諸塞州還對 SaaS 收入徵收 6.25% 的銷售稅,而美國多數州對軟體幾乎不收這種稅。這意味著:在波士頓做同樣一款雲軟體,你不僅面對更高個人稅負,連每一塊收入都要額外「交保護費」。當政府把本應被呵護的早期科技企業,當作短期財政缺口的填補工具時,長期結果不會是「多收點稅」,而是企業和人才用腳投票——他們會遷往那些把創新當資產而非獵物的地方。(二)與精英機構深度勾連、難以自我糾偏的資本文化第二股力量,更難量化,卻同樣致命:一種無法被有效約束的資本文化。在 2010 年之後,波士頓本地部分風投機構的「主業」,在不少創業者眼中已經不再是幫助公司成長,而是通過各種複雜條款、暗箱操作和「圈子遊戲」來搾取創始人的籌碼與話語權。著名消費產品創業者 Nikita Bier 就公開表示,自己在 2017 年曾被一批波士頓投資人「聯手坑騙」,並行誓「再也不會與這座城市的資本打交道」[2][3]。問題在於,本來有能力制約這些行為的力量——大學捐贈基金、大型 LP、各類本地精英機構——卻和相關資本圈高度捆綁:他們在同一董事會、參加同一場晚宴、持有彼此的基金份額,最終沒有人願意站出來做那個「壞人」。結果就是一種無形的「信任稅」:好項目不敢在本地融資,擔心被「下套」;優秀創始人一旦有選擇,就會飛往更透明、更競爭性的資本市場;留下來的,往往是資訊不對稱最大、議價能力最弱的一批人。隨著時間推移,生態內部的平均道德水位被不斷拉低,劣幣開始驅逐良幣,整個城市的創業聲譽也隨之崩壞。(三)迷信「輸入」的科技發展觀:實驗室不是魔法土壤第三股力量,是一種在全世界普遍存在的誤判:認為只要堆足「輸入」,創新就會自然而然發生。在波士頓,這種邏輯被推演得尤為極端:我們有世界上最好的大學和醫學院;我們瘋狂建設實驗室和生物醫藥園區(即便今天其中約 40% 處於空置狀態);我們吸引了全球一流的科研與工程人才。於是,當結果不如預期時,公共部門和地產開發商往往會問:「是不是還要再多建一點?再引進幾家名校研究所?」但一個真正健康的科技叢集,遠不止「硬體輸入」的堆砌。它需要的是:高信任度的創業–投資網路;尊重承擔風險、鼓勵快速失敗的文化;對長期回報有耐心的資本和制度環境。當這些「軟要素」被忽視,只留下校園與實驗樓時,所謂「科技中心」其實已經名存實亡。三、當網路效應反向運轉:一座城市是怎樣不可逆地衰敗的科技生態,本質上是由人、資本、知識和機會組成的複雜網路。一旦這張網被系統性破壞,後果往往是不可逆的。在 Manidis 的敘述中,這種崩塌大致經歷了幾個階段[7]:1. 人才網路先行瓦解先是中高端人才的「蒸發」。對一家希望從 25 人成長到 500 人的創業公司而言,是否能在本地找到經驗豐富的技術 VP,幾乎決定了公司能否跨越死亡谷。在舊金山,你可能有數百位候選人可以選擇;在波士頓,符合條件的人屈指可數,而且他們很快會意識到:去灣區可以拿到更高的薪酬與期權;生態更活躍,成功機率也更大。同時,最年輕的一代也用腳投票。每年夏天,本地高校的優秀畢業生紛紛「直飛西海岸」,不再把波士頓視為「默認選項」。2. 稅與監管「越收越緊」當真正創造稅基的高成長企業和高淨值人才開始遷出後,地方政府面臨的現實壓力只有一個:財政缺口擴大。在沒有足夠政治想像力的前提下,常見的反應是「對剩下的人收得更狠一點」——提高邊際稅率、延展稅基、增加各種名目繁多的收費與監管。這進一步降低了本地對新企業的吸引力,惡性循環由此形成。3. 灰色玩家登場,生態進入「詐騙模式」當優質資本和優質項目不斷外流,留下來的往往是兩類人:缺少選擇權的本地創業者;擅長在「資訊貧瘠、監管模糊」環境中牟利的灰色資本。他們會利用「地緣優勢」收取溢價:因為外地頭部機構懶得為了一筆種子輪飛來波士頓,本地資本就能以遠高於風險水平的定價拿下項目;通過各種「非市場化」甚至踩線的條款,對創始人施加壓力。一些原本起家於波士頓、後來遷往灣區的機構,也被指控依舊帶著這種「有組織的掠奪心態」行事。從那一刻起,這座城市在創業者圈子裡的口碑就不再是「科技之都」,而更接近於一個「高風險司法轄區」。更關鍵的是,正如 Manidis 所強調的,這類過程幾乎無法被簡單「立法逆轉」[7]:你無法用一紙法案,強行重建已經瓦解的人才與信任網路;你也很難在網路開始坍縮後,通過政策「冷啟動」一個新的生態。於是,波士頓科技生態的故事,最終走向了「先被加稅,再被掠奪,最後筋疲力盡」的結局。四、矽谷與美國 AI:正在排隊重演同一場悲劇?如果說波士頓的失敗只是區域層面的失誤,那麼接下來這道「迴響」就遠不僅是地方新聞了。Manidis 的判斷是:如今的舊金山與整個美國科技產業,尤其是 AI 產業,正在沿著同一條路徑前行,只是賭注更大、代價更高[7]。1. 把科技當「現金奶牛」的監管衝動在舊金山,本地選民與政治力量已經開始推動一系列針對科技與商業地產的激進政策:例如類似 Prop M 之類的「辦公面積限制」與各類用地配額;對空置辦公樓徵收特別稅,試圖用懲罰性措施逼迫資產重新配置。在短期財政壓力與民粹情緒的共振下,科技公司與資料中心正被越來越多地視為「天然應該被多收點錢」的對象,而不是推動就業、支撐城市長期稅基的引擎。這種心態一旦被寫入政策,就意味著美國最重要的創新叢集,開始走上和波士頓相似的軌道。2. AI 熱潮吸引了大量機會主義者AI 的繁榮吸引了海量資本和人才,也難免吸引了數量同樣可觀的「逐利者」。其中既包括簡單的投機炒作,也包括利用資訊不對稱和監管空白、在倫理和法律邊界遊走的參與者。和波士頓類似的問題正在顯現:本地精英機構與頭部資本高度交織,缺乏真正的外部監督;對內部問題的批評容易被貼上「不懂技術」「反對進步」的標籤,被迅速邊緣化;壞行為被容忍,久而久之成為文化的一部分。這種「自我神聖化」傾向,一旦與巨額經濟利益繫結,就極難糾偏。3. 「輸入至上」的幻覺:GPU 與大模型並不自動等於進步在 AI 領域,「輸入迷思」表現得尤為明顯:我們有全球最強的 AI 實驗室;我們掌握最多的 GPU 算力,甚至還能拿到聯邦政府採購的 GPU;我們擁有最前沿的大語言模型與巨頭公司。在這種自信下,很容易得出一個危險的結論:「只要資源在我手裡,這個行業就不會出問題。」但技術史一次又一次地表明,真正決定創新走向的,是制度、敘事和信任結構,而非硬體本身。當社會對一個行業的基本態度,從「希望」轉向「猜疑」時,任何外部衝擊(經濟危機、政治輪替、能源短缺)都可能觸發劇烈的政策反撲。五、缺位的「正當性敘事」:當技術失去為自己辯護的語言在 Manidis 看來,真正讓人擔憂的,並不只是可能失去多少 GDP 或市值,而是科技產業在國家敘事中的「合法性」正在一點點流失[7]。他引用的一些民調顯示,在不少普通美國人心中,AI 的主流形象正在變得非常負面:它消耗大量水和電,推高能源成本;它被騙子用來實施更複雜的詐騙;它為未成年人推送不良內容、博彩和各類上癮型應用。在這種話語環境下,如果有人提出「應該大幅限制甚至強力打擊這些技術公司」,選民完全可能投下贊成票。畢竟,在一個被感知為「零和」的世界裡,嫉妒與報復往往比長期理性更有號召力。我們之所以不會去「搶劫」污水處理廠或電網公司,是因為普遍理解:它們是維繫現代社會免於混亂的基礎設施,那怕運行成本高,也值得投入。但對於 AI 和更廣義的科技產業,普通選民並沒有形成類似的共識。按照 Manidis 的說法,技術本可以被塑造為「幫助人類逃離馬爾薩斯陷阱」的唯一可靠路徑——通過效率提升、資源重配和新產業創造,讓更多人過上更體面、更安全的生活[7]。然而,在近些年矽谷主流話語中,「理性主義」「追逐通用人工智慧」等內部概念,逐漸取代了面向公眾的「進步神學」。結果就是:產業在技術上比以往任何時候都更強;卻在政治和道德層面,越來越不會、也不願意為自己辯護。當國家機器把某個行業視作「只會消耗資源、製造風險的寄生蟲」時,「加稅—勒索—掠奪—放棄」往往就是順理成章的政策路徑。波士頓已經提供過一次樣本。六、對全球科技的啟示波士頓的故事表面發生在美國東北角,但其內在邏輯,對任何試圖建設科技創新中心的國家與城市,都具有高度參考價值。對於政策制定者,至少有三點值得警惕:不要把科技企業當成短期財政缺口的填補工具。稅制與監管的微小偏差,會在十幾二十年中被網路效應成倍放大,最終決定一座城市是「創新磁場」還是「人才離心機」。不能只迷信「硬體輸入」,忽視信任與文化。高校、園區、實驗樓和補貼固然重要,但真正支撐創新的是規則的可預期性、資本的長期主義以及對承擔風險者的尊重。要幫助科技產業講清「存在的理由」。如果公眾只看到短期副作用,而看不到長期公共利益,任何技術最終都可能在政治壓力下被打回原形。對於創業者和投資人,這個案例同樣是一個提醒:選址不只是房租和補貼的比較,更是對一個地方整體制度與文化環境的投票;在追逐算力、資本和估值的同時,不要忽視建構「正當性敘事」——讓使用者、監管者和選民理解你在解決什麼真實問題,創造了那些長期價值。如果科技行業無法清晰表達「為什麼創新是一種道德上的責任」,而不僅是少數人致富的手段,那麼整個行業被「先加稅、再掠奪、然後任其枯竭」的命運,就不僅會發生在波士頓,也可能降臨在下一座科技之都。 (喬智說)
台積電:駛向AI時代的算力巨浪,半導體產業開啟兆征程
過去五年,誰掌握算力,誰就掌握未來。這句話如今不僅是AI公司的口號,更已經寫進了半導體產業的戰略規劃。在最近的IEDM 2024會議上,台積電發佈了最新演講《Sailing into the Future of the Semiconductor Industry》,系統性描繪了一個正在由AI主導的新半導體時代:2030年,全球半導體產值將突破1兆美元;AI將成為這一切的核心驅動力。這是一次極具資訊含量的行業全景掃描。RAY帶你理性梳理這個報告的關鍵脈絡,理解為什麼半導體正在再次成為全球經濟的發動機,以及它將如何重構AI、汽車、智能終端與IoT的未來。一、AI:正在吞噬一切的超級算力黑洞AI不是某個行業的機會,AI正在變成所有行業的底層基礎設施。TSMC指出,未來幾年AI在四大場景的落地速度將決定整個半導體行業的增長形態:資料中心: AI伺服器年複合增長率達73%,遠高於傳統伺服器。未來的訓練和推理負載對頻寬、能效與晶片間互聯提出更極端要求。邊緣終端: 從AI PC到生成式AI手機,一場真正意義上的“本地智能”正在發生。2027年,超過59% 的PC將具備AI處理能力。汽車: L2+以上等級自動駕駛系統將成為標配,2023~2030年ADAS市場將擴大超4倍,AI晶片滲透率超過90%。IoT: 通訊、智能電網、穿戴裝置、工業控制等“邊緣智能體”將支撐一個超10%的年均增長市場。簡而言之:AI正在將所有計算平台都變成晶片密集型系統。不管是訓練用的超大模型,還是推理用的輕量模型,底層都逃不出電晶體與互聯密度的桎梏。二、半導體的底層躍遷:先進製程、封裝、系統共最佳化面對AI帶來的暴漲負載需求,半導體技術正展開三線並進的“大躍遷”。1. 先進製程:從FinFET邁向Nanosheet的2nm時代TSMC已經在2025年量產其N2(2nm)製程技術,引入了背面供電和環繞式柵極電晶體(GAA)。相比5nm節點,N2能效比提升超過1.5倍,單位面積性能提升超過40%。關鍵轉變包括:邏輯密度提升(縮小電晶體尺寸)能效最優(核心功耗大幅降低)結構創新(引入背面布線,釋放前端空間)一句話總結:先進製程不再是摩爾定律的簡單延續,而是面向AI負載的結構性革新。2. 封裝進化:3D堆疊+Chiplet,空間裡“堆”出性能過去,晶片設計像蓋一座大樓,今天,TSMC正在讓它變成一座城市。通過CoWoS®(Chip-on-Wafer-on-Substrate)和SoIC®(System-on-Integrated-Chips)等封裝技術,台積電正在把多個邏輯、儲存、加速單元堆疊為一個“晶片系統”。3D堆疊(SoIC):從傳統μBump到無Bump互聯,提升互連密度、降低延遲和功耗2.5D整合(CoWoS):將高頻寬儲存(如HBM)與AI SoC整合,實現數TB/s級的記憶體頻寬InFO-PoP / M-PoP:移動終端場景下的高密度封裝,讓手機也能運行多模態AI模型這意味著:晶片的性能瓶頸,正在從電晶體轉向互連與能效。3. 系統-技術共最佳化(STCO):AI系統的“共生設計”範式STCO(System-Technology Co-Optimization)已經成為TSMC戰略級關鍵詞。傳統EDA設計關注的是“某個晶片”,STCO關注的是“整個系統+工藝+封裝的協同”。例如在AI伺服器中,TSMC不僅考慮晶片算力,還從一開始就將電源管理模組、光通訊介面、封裝熱設計納入設計流程,做到:最短距離傳輸資料最大限度提升單位能耗下的計算量最小尺寸封裝內容納最多元件在AI時代,“單顆SoC的英雄主義”終結了,取而代之的是:系統等級的生態最優解。三、AI帶來的新範式:智能汽車、AI手機、邊緣大模型這份報告的最前沿看點,其實不是電晶體堆得有多密,而是:AI已經在重塑終端形態與計算邏輯。✦ 汽車 = 移動計算平台2023年後,幾乎所有新車都開始朝“中央計算+域控製器+Zonal架構”演進。智能座艙、ADAS、車載推理、邊緣訓練……都將對晶片提出異構化、多工的極限挑戰。未來車載晶片架構的關鍵詞只有一個:AI優先(AI-first)。✦ 手機 = 你的AI助理一台具備40+TOPS NPU性能的GenAI手機,正成為“個人智能體”的入口。通話即時翻譯多模態生成本地小模型處理端雲協同最佳化這讓晶片廠商從“算力製造商”變成了“AI體驗設計者”。✦ IoT = 微型智能終端的爆發點過去的IoT是連接萬物,今天的IoT是感知+邊緣AI+低功耗+無線通訊的系統整合體。當每一個攝影機、感測器、控製器都具備基本AI能力,世界會變得更聰明、更即時、更自動化。寫在最後:AI重寫了算力邏輯,TSMC正在重寫晶片邏輯AI是這次產業大洗牌的源頭,但不是唯一變數。真正讓變革發生的,是一套完整的技術基礎設施:電晶體不斷縮小的極限Chiplet之間高密度互聯的創新封裝、散熱、電源協同設計的新範式TSMC沒有創造AI,但它正在讓AI真正跑起來、跑得快、跑得廣。未來已來,真正的算力革命,才剛剛開始。 (半導體產業報告)
華爾街集體看多半導體裝置!AI算力與儲存需求野蠻擴張! 半導體裝置迎接超級周期,上演新一輪牛市
華爾街頂級投資機構KeyBanc Capital Markets近日發佈研報稱,全球半導體行業有望迎來需求更加強勁的一年,並且特別指出在全球範圍AI算力基礎設施建設浪潮如火如荼以及“儲存晶片超級周期”宏觀背景之下,半導體裝置廠商們也將迎來超級周期,它們將是AI晶片(涵蓋AI GPU/AI ASIC)與DRAM/NAND儲存晶片產能急劇擴張趨勢的最大規模受益者。另一華爾街巨頭花旗集團近期發佈的一份研報同樣顯示,半導體裝置類股乃AI算力與儲存需求爆表之下的最大贏家之一,花旗在這份研報中預測,全球半導體裝置類股將迎來“Phase 2 牛市上行周期”,也就是說繼2024-25年的超級牛市之後有望迎來新一輪牛市軌跡。花旗發佈的這份研報顯示,2026年的晶片股主線投資策略絕對不是“泛泛看多半導體”,而是明確落在股票市場半導體裝置龍頭領域(即WFE相關)——即阿斯麥(ASML.US)、泛林集團(LRCX.US)以及應用材料(AMAT.US)。花旗分析師團隊表示,“Phase 2 上行周期”意味著估值錨從“估值觸底修復”轉向“盈利持續上修”:當WFE總盤子從基準情景往牛市情景偏移時,半導體裝置領域龍頭公司盈利彈性甚至有可能大於營收彈性(規模效應+產能利用率提升+高端晶片製造工藝佔比大幅提高),因此花旗選擇用 阿斯麥、泛林集團以及應用材料的半導體裝置組合來表達“上行斜率”前景。隨著微軟、Google以及Meta等科技巨頭們主導的全球超大規模AI資料中心建設處理程序愈發火熱,全方位驅動晶片製造巨頭們3nm及以下先進製程AI晶片擴產與CoWoS/3D先進封裝產能、DRAM/NAND儲存晶片產能擴張大舉加速,半導體裝置類股的長期牛市邏輯可謂越來越堅挺。Google在11月下旬重磅推出Gemini3 AI應用生態之後,這一最前沿AI應用軟體隨即風靡全球,推動GoogleAI算力需求瞬間激增。Gemini3 系列產品一經發佈即帶來無比龐大的AI token處理量,迫使Google大幅調低Gemini 3 Pro與Nano Banana Pro的免費訪問量,對Pro訂閱使用者也實施暫時限制,疊加韓國近期貿易出口資料顯示SK海力士與三星電子HBM儲存系統以及企業級SSD需求持續強勁,進一步驗證了華爾街所高呼的“AI熱潮仍然處於算力基礎設施供不應求的早期建設階段”。在華爾街巨頭摩根士丹利、花旗、Loop Capital以及Wedbush看來,以AI算力硬體為核心的全球人工智慧基礎設施投資浪潮遠遠未完結,現在僅僅處於開端,在前所未有的“AI推理端算力需求風暴”推動之下,持續至2030年的這一輪全球整體AI基礎設施投資浪潮規模有望高達3兆至4兆美元。美國銀行近日發佈的研報顯示,全球AI軍備競賽仍處於“早期到中期階段”;全球最大規模資產管理巨頭之一的先鋒領航公司近日在一份研究報告中指出,人工智慧投資周期可能僅完成了最終峰值的30%-40%,然而,該資管巨頭表示,大型科技股回呼的風險確實正在增加。股價走勢方面,美股半導體裝置類股自開年以來無比強勁。光刻機巨頭阿斯麥美股ADR價格在2026年開年已經創下歷史新高,1月2日單日漲幅超過8%,2026年開年以來漲幅高達27%,市值高達5200億美元;聚焦於刻蝕/沉積與相關工藝能力的泛林集團美股市場股價則自2025年下半年以來可謂屢創歷史新高,2026年開年以來漲幅高達30%;覆蓋幾乎全套高端半導體裝置的應用材料股價在2026年開年同樣屢創新高,開年以來漲幅高達28%,這三大半導體裝置巨頭股價均大幅跑贏標普500指數與有著“科技股風向標”稱號的納斯達克100指數。世界半導體貿易統計組織(WSTS)近日公佈的最新半導體行業展望資料顯示,全球晶片需求擴張態勢有望在2026年繼續強勢上演,並且自2022年末期以來需求持續疲軟的MCU晶片以及模擬晶片也有望踏入強勁復甦曲線。WSTS預計繼2024年強勁反彈之後,2025年全球半導體市場將增長22.5%,總價值將達到7722億美元,高於WSTS春季給出的展望;2026年半導體市場總價值則有望在2025年的強勁增長基礎之上大舉擴張至9755億美元,接近SEMI預測的2030年1兆美金的市場規模目標,意味著有望同比大增26%。WSTS表示,這種連續兩年的強勁增長趨勢將主要得益於AI GPU/TPU主導的邏輯晶片領域以及HBM儲存系統、DDR5 RDIMM與企業級資料中心SSD所主導的儲存領域持續強勁的勢頭,預計這兩個領域都將實現無比強勁的兩位數增長,這得益於人工智慧推理系統與雲端運算基礎設施等領域持續強勁擴張需求。晶片產能擴張浪潮啟幕,半導體裝置廠商們贏麻DRAM/NAND儲存晶片需求持續強勁且這些儲存產品系列(比如DDR4/DDR5/企業級SSD系列)價格呈現野蠻擴張之勢,主要因AI算力洪流將儲存晶片需求以及儲存晶片對於AI訓練/推理系統的重要性推向前所未有的高度。當前全球AI算力需求可謂持續呈現出指數級增長趨勢,算力供給遠遠跟不上需求強度,這一點從“全球晶片之王”台積電(TSM.US)周四公佈的無比強勁業績資料中就能明顯看出。台積電第四季度毛利率首破60%,淨利潤大超預期,預計2026年全年營收增速接近30%,並將2026年資本開支指引大幅上調至520-560億美元,兩項核心指引可謂遠超市場預期,此外,台積電管理層還將與AI密切相關聯的晶片代工業務的營收復合年增長率預期從原先的“40%中段”大幅提升至“50%中高段”。這家全球最大規模晶片製造巨頭無比強勁的業績與未來指引帶動周四美股晶片股集體大漲,尤其是儲存晶片與半導體裝置漲勢最為強勁,畢竟台積電資本開支擴張基本用於購置覆蓋光刻、刻蝕、薄膜沉積與先進封裝、測試等晶片製造環節的各種高端半導體裝置。值得注意的是,市場對於台積電的晶片產能擴張強勁預期不僅聚焦於輝達、AMD以及博通這三大AI晶片領軍者們帶來的堪稱天量級資料中心AI晶片訂單,以及蘋果公司每年都能夠帶來的龐大消費電子晶片訂單,在資料中心企業級高性能SSD(隸屬於NAND終端應用)領域,面向高性能NVMe(尤其 PCIe Gen5/Gen6)的SSD主控晶片可謂極度依賴台積電高端製程產能——這意味者台積電當前產能必然遠遠無法滿足AI算力與儲存帶來的“永無止境訂單”,大舉擴張產能可謂迫在眉睫。當前AI基建狂潮所拉動的“算力—儲存—先進晶片製造”半導體投資鏈條決定了半導體裝置capex粘性比以往任何周期都強勁:基於AI訓練/推理的海量算力需求不僅推高先進製程邏輯晶片需求,也顯著抬升高端儲存晶片(尤其HBM/企業級SSD相關)的需求強度;在晶片製造工藝複雜度上升背景下,單位晶圓的裝置“前沿先進工序數/步驟數”增加,裝置端更容易體現為需求的持續性與訂單能見度提升。除了已經公佈產能大舉擴張計畫的台積電與美光,花旗分析師團隊預測,隨著AI晶片與儲存晶片需求持續激增,SK海力士、三星電子以及英特爾這三家全球最大規模的晶片製造巨頭,在即將到來的財報披露中將對2026年以及之後半導體資本開支(capex) 指引顯著上調,進而預判2026年全球晶圓廠半導體裝置(WFE)支出更加可能向其“最樂觀預測前景”靠攏。花旗分析師團隊重點指出,SK海力士與三星電子的最大儲存晶片競爭對手美光科技已經在2025年12月的業績電話會議上將2026財年(截至2026年8月)資本開支從此前的180億美元上調至200億美元,意味著同比大幅增長45%,其中晶片製造工廠建設資本開支幾乎翻倍。美光還表示2027財年資本開支也將繼續增長。作為三星電子與SK海力士在儲存晶片市場最直接競爭的對手,美光的大幅擴產舉措可能促使這兩家位於韓國的儲存晶片製造巨頭採取相應資本開支擴張行動以維持市場地位。花旗的半導體投資策略鎖定“晶片製造大廠們capex激增到WFE總市場規模擴大,再到半導體裝置領軍者們訂單/營收/利潤擴張”的這一價值傳遞鏈條,押注2026年半導體裝置景氣度繼續上行。“我們最近參加了在舊金山舉行的SEMI行業戰略研討會,”KeyBanc的分析師們在給客戶的報告中寫道。“我們的第一個收穫是,目前的市場一致共識認為,半導體市場銷售額將在今年或最遲明年達到1兆美元。回顧去年同期會議,最樂觀的預期是2028年,而共識預期則是基於2029-2030年的預期。這個轉變是可以理解的——由星際之門等超大規模AI資料中心預算幾乎沒有上限所推動的AI GPU/AI ASIC需求、2nm及以下先進製程工藝節點的滲透率擴張以及儲存產品價格的翻倍式增長。這些動態似乎已經在股價中得到了充分反映,但當敘事轉向半導體裝置的超級周期時,你必須參與其中。可以確定的是,我們聽到了一些必要的謹慎聲音,但本質上沒有人認為這股熱潮會很快結束。”不同於花旗看好三大巨頭, KeyBanc聚焦這三家半導體裝置廠商在周五美股半導體裝置類股,應用材料(AMAT.US)、AEI Industries(AEIS.US)以及MKS(MKSI.US)成為市場焦點,主要因KeyBanc Capital Markets在最新研報中大幅上調了對這三家公司的12個月內目標股票價格。對於AEI Industries,KeyBanc重申了“超配”這一樂觀看漲評級,並將目標價從240美元上調至280美元,該機構預計過去9個月的股價激增似乎將持續下去。“雖然股價自4月以來有顯著上漲,但我們認為大部分表現是由AEI Industries在資料中心領域的曝光推動的,我們繼續看到AEI Industries在未來幾年獲勝的多種方式,”KeyBanc的分析師們寫道。“在半導體領域,我們還沒有看到新產品引入產生實質性影響,這應能鞏固其在導體刻蝕中的獨家RF定位,並可能導致在介電材料領域的市場份額增長。因此,我們將2027年和2028年各細分市場的營收預期分別大幅上調至11%和10%。工業和醫療終端市場在過去幾年一直承壓,若出現復甦,不僅會增加營收,還會改善產品組合。”“此外,我們提醒投資者,AEI Industries仍在積極尋求I&M(工業和醫療)收購,我們認為其高端目標加起來可能為其帶來5億美元的銷售額和1.25美元的每股收益,合併協同效應將進一步提升。此外,我們認為AEI Industries的營運戰略將在未來幾年逐漸提升其利潤率,並預計其長期毛利率目標將從目前的30%上行至超過43%。”AEI主要聚焦於為晶圓與封裝廠提供 RF/介質加工類半導體製造裝置,資料中心擴產可謂大幅推高RF和導電/介電材料加工裝置的需求。資料中心規模的大幅擴張不只帶來AI算力叢集與儲存裝置需求激增,還涉及高頻率網路與RF元件。KeyBanc的分析師們還保持了對有著“半導體裝置超級工廠”稱號的應用材料“超配”評級,並將目標價從285美元大幅上調至380美元。該公司股價與估值相比於同行,比如相比於科磊(KLAC.US)和泛林集團(LRCX.US)面前則表現落後。“我們認為,相對溫和的擴張是應用材料公司在中國和其他地區客戶面臨的先進工藝節點的較高曝光所致,”分析師們寫道。“我們理解這種表現不佳,但注意到應用材料是最具業務多樣化的半導體裝置供應商,隨著晶片架構在領先節點(最終包括DRAM)走向垂直化,它應從日益增強的先進封裝、沉積和刻蝕強度中受益。它也是最暴露於傳統DRAM領域的半導體裝置公司,DRAM無疑是與AI相關的儲存晶片裝置中最為稀缺的儲存產品,這一點我們認為最終應轉化為產能大幅擴張。我們還預計應用材料的‘應用全球服務部門’將在2027-2028財年實現雙位數的營收增長,主要因為客戶們將在高產能利用率背景下運行應用材料裝置。我們認為應用材料應該因其相對估值和在半導體製造中的核心地位而受到新資金們青睞。”在晶片廠,應用材料(AMAT.US)的身影可謂無處不在。不同於阿斯麥始終專注於光刻領域,總部位於美國的應用材料提供的高端裝置在製造晶片的幾乎每一個步驟中發揮重要作用,其產品涵蓋原子層沉積(ALD)、化學氣相沉積(CVD)、物理氣相沉積(PVD)、快速熱處理(RTP)、化學機械拋光(CMP)、晶圓刻蝕、離子注入等重要造芯環節。應用材料在晶圓Hybrid Bonding、矽通孔(Through Silicon Via)這兩大chiplet先進封裝環節擁有高精度製造裝置和定製化解決方案,對於台積電2.5D/3D 等級先進封裝步驟至關重要。應用材料在其最新的技術解讀中指出HBM製造流程相對傳統DRAM額外增加約19個材料工程步驟,並聲稱其最先進的半導體裝置覆蓋其中約75%的步驟,同時也重磅發佈面向先進封裝/儲存晶片堆疊的鍵合系統,因此HBM與先進封裝製造裝置可謂是該公司中長期的強勁增長向量,GAA(環繞柵極)/背面供電(BPD)等新晶片製造節點裝置則將是驅動該公司下一輪強勁增長的核心驅動力。相比於應用材料,泛林集團(Lam Research)的優勢則全面集中在先進HBM儲存所需的高深寬比(HAR)刻蝕/沉積與相關工藝能力,並且3D NAND/先進DRAM結構與互連也都高度依賴泛林獨家的HAR工藝。KeyBanc的分析師們還將該機構對於MKS的目標價大幅上調至250美元,從此前予以的180美元大幅上調,並保持“超配”評級。“鑑於其強勁的自由現金流狀況,我們對MKS的槓桿率並不特別擔憂,我們看好MKS廣泛的子系統曝光度,並認為其應從接下來的幾年內領先製造技術的建設中受益,”KeyBanc的分析師們表示。“此外,MKS的電源產品在大多數NAND刻蝕工具中佔有主導地位,這意味著即使在短期內不新增綠地產能,它也應從NAND產品工藝推動的裝置升級支出中持續受益。在先進封裝方面,我們看好MKS在PCB和封裝基板領域的‘鑽孔填充’產品組合,該公司技術進步正在為先進晶片的功率和性能帶來一些最具影響力的益處,而且該細分市場幾乎沒有現有額外產能來滿足需求。我們認為這些因素將共同推動營收和每股收益的加速增長,這些增長將受到半導體銷售周期性復甦和先進封裝產能擴張帶來的長期增長的推動。由於這些因素,再加上其相對於同行較低的估值溢價,MKSI仍然是我們看好半導體裝置周期上行的首選方式之一。”MKS的半導體製造裝置廣泛用於刻蝕、薄膜沉積和先進封裝工藝,尤其是該公司領先全球的子系統和電源工具在NAND高性能企業級儲存和先進封裝市場中長期佔據穩固份額以及長期斬獲穩健訂單增長趨勢,在儲存新產線擴產之外,其技術也長期支援邏輯和封裝裝置市場的產能增長。 (invest wallstreet)
AI引爆綠電狂潮! 清潔能源迎來崛起時刻 華爾街押注綠色巨浪捲土重來
華爾街的一些資深併購交易人士表示,大型清潔能源項目因史無前例的AI資料中心建設大浪潮推動綠色電力需求前景走強,以及兼具成本與電力效率優勢的清潔能源子集——可再生能源資產重估預期基本趨同,清潔能源項目有望在全球併購市場活動中重獲活力,“綠色先鋒”即將重新成為最熱門交易資產。來自華爾街金融巨頭摩根大通、布魯克菲爾德資產管理公司(Brookfield Asset Management)以及Nuveen 基礎設施投資公司的資深併購交易人士們認為,隨著OpenAI與甲骨文主導的“星際之門”等超大規模AI資料中心項目和其他工業類行業對可再生能源的新支援,以及能源政策、關稅和基準利率趨勢上的不確定性干擾因素較一年前大幅減少,可能出現新一波大型項目級交易。在過去一年,清潔能源型資產所有者難以完成項目出售,並且越來越願意降低對出售價格的期望,而掌管AI基建項目的那些資金流充裕的買家們也變得更願意為龐大的清潔能源發電規模而支付賣家給出的任何價格。如上圖所示,清潔能源併購交易規模大幅下滑——去年太陽能、風能和儲能資產的交易規模降至2017年以來的最低水平。“預計隨著需求增長推動開發商或項目與公司的賣方們在估值方面變得更加現實,2026年可再生能源資產領域的併購數量將更多。”來自摩根大通的亞太區能源轉型與自然資源主管Greg Zdun表示。該行業大體錯過了2025年全球併購大年,在這一年,全球併購交易總額超過 4.5 兆美元,為歷史第二高記錄。根據BloombergNEF彙編的統計資料,去年在太陽能、風能和大型儲能領域,完成的單項資產或項目組合收購總計約55.3吉瓦發電能力,為2017年以來最低水平。BloombergNEF統計資料顯示,去年可再生能源層面的公司級交易價值則大幅降至2020年以來最低。“當Nuveen Infrastructure 幾年前開始嘗試退出其規模大約8.5億歐元歐洲基金所持有的一些資產時,人們並沒有真正參與,不是因為我們的資產基本面不好,而是因為他們只是暫時按兵不動”,該投資管理公司清潔能源全球項目負責人 Joost Bergsma表示。“我們慢慢開始看到更大規模信心重現在清潔能源,清潔能源項目的退出步伐明顯放緩。”Bergsma強調。他表示,Nuveen正在就歐洲市場的一項風力發電資產的潛在大型交易進行談判。去年受川普政府貿易政策引發的清潔能源政策不確定性與全球金融市場劇烈波動帶來的影響,更廣泛的私募股權市場的退出節奏放緩。同時,根據資料BloombergNEF統計資料,涉及可再生能源公司交易的平均溢價在2025年降至大約12%,遠遠低於一年前的46%。隨著AI資料中心史無前例的擴張周期愈發與基於可再生能源的清潔型電力供給/並網直接繫結,比如Google母公司Alphabet收購Intersect的敘事核心就是“資料中心開發與電力基礎設施(可再生+儲能)一體化、先鎖定電源再引入大客戶”的產業路徑,AI負荷增長將把清潔型能源項目徹底推到華爾街交易台前。Google此項收購等同於把“清潔型電源側資產、並網容量、長期合約”的稀缺性告訴投資者們。在美國,人工智慧訓練/推理系統所帶來的無比龐大電力需求,以及全球氣候變暖帶來的不可避免的減排壓力,或許將進一步推進主導AI資料中心建設的美國科技巨頭們加速向更加廉價、高效率且具備低碳屬性的能源的全面轉型。清潔能源,大勢所趨國際能源署(IEA)預計,到2035年,隸屬於清潔能源大類的可再生能源,特別是太陽能需求與市場規模的增長速度將超過任何其他主要電力來源。這主要由大型AI資料中心、電動汽車和空調系統的大規模採用推動的全球需求至少大幅增長40%所主要驅動。標普全球清潔能源轉型指數(S&P Global Clean Energy Transition Index)今年迄今已大幅上漲近 6%,延續了2025年大幅上漲50%的歷史最強勁漲幅之一,且估值相比於標普500指數以及多數類股而言處於歷史低點。隨著包括清潔能源在內的電力需求“勢必將超過預期增長步伐,我們可能會發現供需大幅收緊,並為優質清潔能源開發資產支付溢價”,來自摩根大通的Zdun表示。布魯克菲爾德亞太區可再生能源發展與能源轉型部門負責人Daniel Cheng表示,對於大多數投資者來說,擁有可信賴承購客戶們的大型營運項目比那些仍處於在開發狀態中的項目更具投資吸引力,因為後者存在將新的太陽能或風電場大規模投產的風險和技術複雜性。“對於投資者們而言,意味著將有非常明確且愈發成熟的市場可以購買那些長期合同性質的清潔型營運資產。”Cheng表示。統計資料顯示,布魯克菲爾德去年為全球能源轉型戰略募集了大約200億美元,去年11月完成了對菲律賓和泰國項目的Alba Renewables Pte 的收購,並在越南增加了一個大型風電項目,這是該資產管理巨頭在這三個國家的首次可再生能源大規模投資。AI的盡頭是電力! AI基礎設施建設浪潮席捲全球,清潔能源邁向新的增長時代雖然川普政府對於可再生能源不屑一顧,但是股票市場仍然非常看好清潔能源前景,認為AI驅動的新周期已開啟,並且認為這種100%清潔屬性能源驅動的綠電且長期合約性價比十足的能源才是全球能源體系的未來,畢竟煤炭與石油等傳統資源不符合全球政府的碳減排雄心壯志且總有徹底枯竭的那一天。iShares Global Clean Energy (環球清潔能源ETF,美股程式碼:ICLN)2025年交易價格漲幅高達47%,主要因美國清潔能源與可再生能源基礎設施巨頭Bloom Energy(BE.US)與First Solar(FSLR.US)強勁漲幅的帶動,尤其是前者漲幅高達300%。全球AI競賽的本質是AI算力基礎設施競賽,而驅動天量等級AI GPU/AI ASIC算力叢集的核心基礎則是穩定且龐大的電力供應體系。正因如此,AI資料中心電力需求正以前所未有的速度瘋狂飆升,AI儼然已經化身“電力饕餮”。規模隨AI晶片等算力基礎設施猛烈需求而呈指數級擴張的高耗能AI資料中心背後離不開電力供應這一核心基礎,這也是“AI盡頭是電力”這一市場觀點的由來。華爾街金融巨頭高盛近期在一份研究報告中將全球資料中心所驅動的截至2030年龐大耗電需求預測,上修為較2023年耗電量大幅擴張175%(高盛的先前預測為+165%),相當於再增加一個“全球前十耗電大國”的電力資源負荷。在高盛的策略分析師團隊看來,AI大模型的盡頭就是電力——該機構強調堪稱“吞電巨獸”的AI將帶來史無前例的全球範圍電力“超級需求周期”與電力股“超級牛市”。而在AI時代,清潔能源供應變得愈發重要。Google、微軟等大型資料中心對於清潔能源的無比強勁需求,主要在於全球脫碳化大趨勢之下,聚焦於高效能、廉價效應,以及零排放與清潔屬性的風電、地熱等可再生資源或將是全球人工智慧電力體系的最重要源頭。來自國際大行瑞銀(UBS)的分析師團隊在一份研報中表示,美國公用事業級太陽能項目的需求正在逐漸超過供給,部分動力來自以100%清潔能源為目標的AI 資料中心大規模建設處理程序,此項積極因素為美國太陽能行業的出貨增長曲線提供了龐大的上行潛力,也大幅提升了需求確定性。此外,瑞銀分析師們還表示,在川普關稅政策保護的背景下,美國本土的太陽能硬體供應商們均處於非常有利位置。摩根士丹利的一份研報顯示,2024年新增可再生項目的絕大多數已低於化石能源同類方案整體成本,尤其是太陽能/陸風平均度電成本繼續走低。因此,當AI大幅推高全球資料中心電力需求時,成本更低的風電與太陽能等可再生能源自然獲得優先配置。就新增裝機和度電成本而言,可再生能源不久後或許將成為AI 時代電力系統擴容的“第一選擇”,再以儲能/核能等補齊供電曲線。 (invest wallstreeet)
DeepMind CEO 在 CNBC 算 4 筆帳:這輪 AI 競賽,錢到底花在那?
最近 AI 圈最熱的詞,已經不是更強,而是更賺錢。2026 年 1 月 16 日,CNBC 新上線了一檔播客《The Tech Download》,定位很明確:不談概念,只談錢。第一期請到的嘉賓,是 Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis。Hassabis 沒有談技術概念,而是在算四筆投資帳:AGI 缺的能力,該投什麼模型商業化,成本花在那能源瓶頸,資源配在那AI 競爭,優勢建在那這四筆帳,指向同一個核心:這輪 AI 競賽,錢到底該花在那?第一筆帳|AGI 還缺什麼能力?專訪剛開始,主持人問出一個所有人都關心的問題:我們的大模型已經這麼強了,還能更好嗎?AGI 是不是快到了?Hassabis 的回答是:大模型的能力,其實有明顯短板。他說,這些 AI 工具在某些問題上能給出驚豔的表現,但你換個問法,或者稍微複雜一點,它立刻就不行了。他把這叫做:參差不齊的智能(jagged intelligences)。說白了,這種智能還不夠靠譜。能答題,但不能舉一反三;能寫論文,但不能自己提一個真正新的點子。1、通用智能,得能自己提問題Hassabis 認為,真正的通用 AI,必須具備一項能力:能自己提出問題,能假設世界可能如何運轉,然後想辦法去驗證它。也就是說,它不能只是答你問題,還得能自己思考問題是什麼。他說,現在的大模型,連持續學習都做不到。你教會它一件新事,它很快就忘了;它不會像人一樣積累經驗。這也是為什麼,DeepMind 近兩年開始把重點從 LLM 轉向另一個方向:做一個懂得世界如何運轉的 AI。2、世界模型,不是懂語言,是能想像他用很通俗的方式講了世界模型這個概念:“就像人類科學家,能在腦海中推演如果這樣,那會發生什麼,AI 也得具備這種能力。”不是理解你說什麼,而是能根據它自己對世界的認識,去預測接下來會發生什麼、什麼東西會影響什麼結果。這聽起來有點抽象,但它已經落地到了 DeepMind 的幾個核心方向裡:Genie: 能與虛擬環境互動的模型,相當於在玩遊戲的同時理解規則AlphaFold: 當年用 AI 去預測蛋白質折疊結構,其實也是讓模型理解形狀為什麼會變成那樣Veo: 文字生成視訊,不是湊鏡頭,而是讓 AI 根據因果關係決定下一秒畫面該變成什麼這些看起來不一樣的項目,其實在做同一件事:讓 AI 像人一樣理解世界,而不是只會背答案。3、AGI 不靠湧現,靠組合Hassabis 相信:單純擴大模型規模,不會自動產生通用智能。真正有可能做出 AGI 的,是讓多個模型各司其職、協同工作:LLM 負責語言和基礎理解視訊模型負責時間序列、物理直覺世界模型提供模擬、推理、預測的能力只有這些能力拚圖逐步接上,通用智能才會是可靠的,而不是看起來聰明但漏洞百出。對大多數人來說,AGI 是比人更聰明的 AI;但對 Hassabis 來說,AGI 是能自己提出新想法的 AI。這就是 DeepMind 把世界模型當成下一步主線的原因。它不只是一個新模型,而是一個核心能力:能不能站在世界的角度去理解,而不是被動回答。第二筆帳|模型怎麼賺錢?不是更強,是更划算技術路線是一回事,但商業落地是另一回事。AI 要走向通用,不只是越來越聰明,還要用得起。Demis Hassabis 講了 DeepMind 的產品策略:不是只推 Pro 版,而是同時做 Flash 版。這不是大小模型的高低之分,而是為了讓更多場景能用得起。能大規模部署、覆蓋場景的模型,必須夠輕、夠快、夠省。1、Flash:用強模型教出主力模型Hassabis 形容:用最強的模型訓練出一個更高效的版本,就像用大腦教出一個更靈巧的分身。這個過程在技術上叫蒸餾,但他更關注的不是技術本身,而是能否落地:訓練出來的模型可以被廣泛部署,成為主力使用的版本。比如 Gemini 模型線:Pro 版本,是給複雜場景或前沿應用準備的Flash 版本,是給終端使用者、高頻任務提供服務的2、商業化不是賣模型,而是讓模型進產品“AI 不該永遠停在網頁對話方塊裡。”Hassabis 說:未來我最看好的方向之一,是讓 AI 真正進入手機、眼鏡這些裝置裡。也就是說,未來不是你去找 AI,而是 AI 就在你手邊、螢幕裡、日常動作之間。DeepMind 已經和三星、Warby Parker 等品牌展開合作,探索裝置端 AI 的可行性。這說明 DeepMind 的商業路線,不只是 API 售賣,更看重模型與產品深度結合。3、AI 不止省人力,還要省資源Hassabis 說,效率是 Gemini 全線設計時的最高優先順序,尤其是 Flash 系列。推理更快能力更平衡能耗更低DeepMind 對 AI 商業化的看法不是卷功能,而是算總成本:一個模型能做什麼不重要,重要的是它能成本可控、能落地、穩定可靠。從 Flash 的設計、蒸餾策略,到裝置端合作、能效優先,Hassabis 給出的不是模型路線圖,而是使用路線圖。他沒有強調模型有多強,而是圍繞:怎麼讓 AI 被真正用起來?這才是商業化起步的基礎。第三筆帳|能源問題,AI 能自己解決嗎?Flash 版本解決的是模型本身的能耗,但這還不夠。Demis Hassabis 明確表示:隨著我們走向 AGI,能源將等同於智能。智能越強,耗電越大。這是繞不開的物理規律。1、AI 不缺模型,最缺的是電不夠晶片永遠不夠。Hassabis 直言,即使 Google 有自己的 TPU 系列和 GPU,全球的計算晶片仍然供不應求。追根溯源,真正的瓶頸是能源:GPU 再多,也要靠電運行資料中心再大,也受限於電力供應模型再強,如果成本壓不下來,也只能停留在實驗室這不只是 Google 的問題,而是整個行業的天花板。當每家公司都在競相擴大算力、訓練更強的模型時,能源供應能不能跟上,決定了誰能真正把 AGI 從實驗室帶到現實世界。而這一點,正在成為 AGI 能否大規模應用的關鍵障礙。2、DeepMind 另一個野心:用 AI 去找能源如果 AGI 需要海量能源,那就讓 AI 自己去解決。DeepMind 的策略分兩個方向。開源:生產新能源與美國 Commonwealth Fusion 公司合作,用 AI 控制核聚變反應堆中的電漿體。核聚變一旦實現,將提供幾乎無限的清潔能源。Hassabis 的個人項目:能不能靠 AI 找出室溫超導材料。如果成功,將徹底改變電力傳輸和儲存方式。重新設計太陽能材料,大幅提升能源轉化率。節流:提高能源效率最佳化電網、資料中心、能源系統的運行效率,減少浪費尋找降低能耗的新型晶體結構幫工業最佳化生產路徑,減少不必要的能源消耗AI 不只會消耗資源,它也可以反過來推高資源效率。這不是第一次。從 AlphaFold 預測蛋白質結構,到現在尋找能源突破,Hassabis 始終相信:AI 是科學發現的終極工具。當每家公司、每個企業都要部署自己的大模型,競爭的關鍵變了:誰能讓AI更省電,誰就能部署更大規模誰能把每度電用得更值,誰就能活得更久最終,智能不是在比聰明,而是在比划算。能源供應能不能跟上,決定了這場技術升級能走多遠。而 DeepMind 的答案是:讓 AI 自己去解決能源問題。第四筆帳|競爭的關鍵:整合、部署、活下來技術路線之外,還有競爭格局。過去幾年,OpenAI 在消費端領先。憑藉 ChatGPT,迅速繫結微軟,推出 API、外掛、GPTs 商店。Google 顯得慢了半拍。但 2025 年底,風向變了。Gemini 3 上線時,同步進入 Google 搜尋、Android系統、Gmail、Workspace……全線鋪開。Hassabis 透露:過去兩三年,他做的最大變化不是研發方向,而是內部整合。1、DeepMind :從研究所到引擎室過去三年,Hassabis 只專注一件事:把 Google Research、Google Brain、DeepMind 三支團隊整合成一個 Google DeepMind。這不只是團隊整合,還包括重建Google的整個 AI 基礎設施。整合的結果:所有 AI 技術由 DeepMind 統一開發技術完成後,直接擴散到Google所有產品中Hassabis 與 Sundar Pichai(Google CEO)幾乎每天對話,決定技術方向和產品配置過去是三個團隊分頭做 AI,路線重疊、資源分散。現在是一個引擎室,統一調度。更關鍵的是速度。 Hassabis 說,他們每天調整路線圖和計畫。這不是大公司的穩健打法,而是初創團隊的衝刺節奏。目標只有一個:快速且安全地實現 AGI。Google AI 產品發佈效率實現了質的提升。2、模型強,部署要更快為了實現快速部署,DeepMind 建立了一個“骨幹網”,讓 AI 技術能夠快速擴散到Google所有產品中。Hassabis 把 Gemini 3 的發佈節奏形容為同步投放:模型訓練完成,第二天就能上線到搜尋、Gmail、Workspace不用二次改造,不用跨團隊溝通,一步到位這在以前是做不到的。Hassabis 說,他們在 Gemini 2.5 時才真正進入這個狀態。在此之前,模型和產品之間還有大量銜接工作。這種效率來自兩個優勢:第一,DeepMind 掌握從晶片到模型的完整技術堆疊。技術自主,不用等外部配合。第二,Google 的產品矩陣本身就是現成平台。搜尋、Android、Chrome、YouTube……AI 能力可以立刻接入,同步推送到數十億使用者。當 OpenAI 還在一個個談合作時,Google 已經完成了部署。Hassabis 說,接下來 12 個月,AI 能力會擴散到更多 Google 產品中。3、中國AI,落後幾個月意味著什麼談到中國的 AI 發展時,Hassabis 認為:中國領先實驗室,可能只落後幾個月。這意味著:在訓練效率、模型能力、部署速度上,差距正在快速縮小。DeepSeek 的低成本訓練方案、阿里巴巴的開源模型,都展示了中國團隊的工程能力和追趕速度。同時,Hassabis 也指出了下一個階段的關鍵:從復現技術到原創突破。他認為,發明一個新技術的難度,可能是復現它的100倍。中國實驗室已經證明了復現能力,接下來的問題是:能不能像當年發明Transformer那樣,創造出新的架構或方法?這不只是對中國的問題,也是對所有 AI 實驗室的挑戰。對所有想贏的 AI 玩家,Hassabis 指出:不是誰發佈得多,而是誰能讓產品真正跑起來不是誰融資多,而是誰能在泡沫之後還活著OpenAI 壓力很大,Anthropic 產品也很快,中國模型確實在追。但 DeepMind 的打法不是分散應對,而是整合優勢:統一的產品線、自有的平台、一步到位的部署。在 AI 這場長跑裡,活下來比跑得快更重要。結語|這輪 AI 競賽,錢該花在那四個地方Demis Hassabis 給出了四個方向:技術上,投資能理解世界、提出新想法的能力,不要只堆資料商業上,投資模型的部署效率,而不只是追求性能資源上,投資能源技術和能效最佳化,智能規模取決於每瓦電的價值競爭上,投資整合能力和產品閉環,而不只是發佈速度這四筆帳,DeepMind 給出了自己的答案。其他玩家怎麼選,決定了他們能走多遠。 (AI深度研究員)
價格內捲成為過去式 AI正讓中國工廠靠“可靠”賺錢
中國產業帶上的商家正在發生那些變化?深圳一位深耕3C配件十餘年的老闆,在2025年借助AI監控海外趨勢、分析差評並生成爆款視訊,一款改良後的手機支架在三個月內售出5000萬元,淨利超過2000萬元,賺取了“過去16年利潤總和的兩倍多”。這並非孤例。在東莞,一位從房地產轉型、毫無電商經驗的90後,借助AI選品與圖片處理,開設1688店舖僅15天便推出37款新品,迅速沖上品類榜首;在蕪湖,一家僅6人的工貿一體鞋企,通過全鏈路接入AI,實現了年銷售額1.5億元的“人效奇蹟”。這些散落在全國各產業帶的故事,呈現出一幅中國產業正在發生的升級圖景。近日,阿里巴巴旗下源頭廠貨平台1688與億邦智庫聯合發佈的《2025中國產業帶發展趨勢報告》顯示,源頭工廠正告別依賴經驗與規模的傳統模式,轉向以使用者為中心、AI驅動的智能經營體系。“AI正從降本提效的‘生意搭子’,向重塑供應鏈的‘智能中樞’進化。”報告如此定義這一階段性跨越。在接受記者採訪時,1688商家發展中心總經理王強也給出了這樣的判斷,在AI的時代裡,未來的競爭不是卷價格,而是卷確定性、卷邊際成本、卷可控性。發展現狀:K型分化與結構性位移,合規與AI成生存雙刃劍“2025年產業帶的復甦,是一個‘K型復甦’。”王強在採訪中開門見山地總結道。這意味著復甦並非雨露均霑,而是呈現出殘酷而顯著的分化態勢。約20%—30%的頭部商家,實現了訂單與利潤的雙增長,增速超過產業帶平均水平。與之相對,依賴傳統管道、資訊差和純代工模式的商家,則持續承壓。王強以親身走訪的經歷為例:“我去臨沂見一個90後的建材老闆,一年流水3個億,但利潤不到1000萬。他每天的狀態是‘晚上陪客戶喝大酒,白天睡覺’,傳統的銷售和關係維護方式讓他覺得非常痛苦。”這種痛苦在2025年10月後愈加明顯。隨著電商平台向稅務部門推送商家交易資料成為常態,合規成本從可選項變為生存標配。“這三股力量——合規成為標配成本、低增速高對比的市場環境、AI帶來的生產力變革——正在不斷擠壓商家的生意空間,並導致底層邏輯徹底改變。”王強分析道,“未來的競爭不再是單純的價格戰,而是比誰更有確定性、誰的邊際成本更低、誰更可控。”這種底層邏輯的改變,在1688公共事務部總經理范敏看來,是一場“從數位化向智能化的範式轉變”。她解讀報告時指出,AI to B的本質並非簡單技術疊加,而是通過人工智慧重塑產業運行的核心邏輯與價值分配機制,系統性化解產業複雜度難題。《報告》進一步提出了AI引發的“三大結構性位移”,范敏在現場詳細闡述:“第一,是決策機制的位移。 過去工廠老闆靠摸單子、看檔口做決定,今天則依託於以AI巨量資料為模型的‘產業大腦’。比如一家足浴用品工廠,根據全球需求熱力圖、TikTok熱詞甚至天氣資料,發現‘寵物保暖襪’的商機,72小時內就能完成打樣上品。”“第二,是組織形態的位移。 從鏈式推進變為由AI作為隱形調度者。深圳一家3C數位工廠接入小單快反系統後,訂單履約周期壓縮到不到一周,人力響應從小時級升級到秒級。”“第三,是能力基因的位移。 核心競爭力從模具、老師傅經驗,轉向快速訓練和迭代專屬工廠AI模型的能力。”區域格局也隨之演變,形成“東高、中快、西廣”的梯度發展態勢。范敏引入了“AI濃度梯度”的概念:珠三角、長三角為“AI原生先導區”,已建構全鏈路AI工作流;中部製造業重鎮為“AI融合成長區”,聚焦效率提升;西部及東北成長性區域為政策引導區,起點低但增速高。“今天製造業的空間競爭,已從成本窪地競爭轉向AI適配度的競爭。”范敏總結道。AI原生下的核心趨勢:訂單模式、價值重構與“廠二代”崛起產業帶的深層變革,直接體現在訂單模式與價值創造邏輯的重構上。訂單模式正經歷一場“從推到拉”的革命。 王強觀察到,增長的商家共性在於“能快速感知使用者趨勢,並轉化為產品迭代,具備柔性定製和小單快反能力”。這背後是訂單邏輯的根本反轉。范敏指出:“傳統的B2B是‘推式’批發,今天我們看到的最大變化是‘拉式’訂單——由終端消費需求觸發,AI實現設計、工廠響應、平台匹配的即時履約閉環。”她透露了一個關鍵資料:2025年,1688平台上的反向定製訂單佔比已近四分之一,且帶來了兩位數的利潤增長。這催生了兩類典型的產業帶新形態。范敏分析道:“一類是以義烏為代表的‘全能需求樞紐’,它已成為全球買家的AI需求翻譯中心,能處理多語言、碎片化訂單並自動生成報價履約方案。另一類是以深圳華強北、廣州美妝為代表的‘專業型能力高地’,它們將產業知識通過AI轉化為可定價的數位資產。”價值競爭維度從“價格力”擴展到“產品力+服務力+確定性”。 “價格內卷正在終結。”《報告》明確指出。王強對此深有感觸:“在B端生意裡,當服務沒有確定性時,價格再低也沒用,一次售後問題可能讓買家虧掉全部利潤。”因此,新的競爭維度下,“品牌”的內涵正從廣告塑造的影響力,轉向可驗證的產品性能、可追溯的品質流程與可感知的服務體驗。1688平台據此推出了“1%嚴選”機制。范敏解釋:“這不是銷量榜,而是基於多維演算法建立的‘產品力信用分’。入選商品的復購率是普通商品的近三倍。產品力的最終形態,是在工廠和買家之間建立起一套由AI持續加固的信任回路。”在這場升級中,“廠二代”及新興創業者成為不可忽視的驅動力量。多位年輕的“廠二代”也分享了他們與AI“相愛相殺”的故事。從羊絨大衣廠接班人黃渝湘,到用AI“奪回一切”的圍巾廠主盛佳儀,再到自嘲“被AI開除”的義烏包裝商方振安,他們的共同特點是:擁抱技術、善於學習、用AI破解傳統經營難題。“AI不會催我婚,但會催我發貨。AI不懂愛情是什麼,但懂客戶想要什麼。”黃渝湘幽默而又精準地道出了新一代經營者的務實態度。王強也觀察到,深度使用AI的企業老闆多具有技術或產品背景,學習力強且開放,“他們正在推動從‘人指揮AI’到‘AI指導人’的轉變”。驅動因素:技術普惠、平台轉向與政策東風產業帶能邁向AI原生,是多方面因素共同作用的結果。首先,AI技術的實用化與平台化是關鍵引擎。 AI不再僅僅是概念,而是轉化為“誠信通AI版”等可觸達百萬商家的產品。王強分享了一組資料:“用了1688誠信通AI版的商家,訪客數提升20%,詢盤數提升15%,線上交易額提升73%。”他解釋其底層邏輯:“AI驅動的經營,本質是去更好地滿足使用者需求、承接轉化,而傳統營運可能只是跟隨平台規則,兩者有本質區別。”其次,平台角色從“流量營運者”向“生態共建者”深刻轉變。王強坦言,過去一年平台清退了近30萬家無貨源、黑灰產及刷單店舖。“我們曾擔心供給減少,但結果反而吸引了更多優質製造商家入駐。平台正從會玩流量的內卷,走向商品價格力和服務的競爭。” 他同時介紹了“1688共鏈品牌計畫”,與具備產品力和R標的源頭工廠深度繫結,從博弈關係轉向責任共擔、利益共享,共同打造To B供應鏈品牌。此外,明確的政策導向與政企合作為發展鋪路。范敏指出,各級政策正積極引導市場篩選出能創造真實價值的有效工廠。王強補充了實踐層面:“2025年我們與浙江多地政府做了‘AI+產業’對接大會,也與中山政府合作推進製造業數位化轉型。未來將繼續深化與長三角、珠三角174個百億級產業帶的合作。”平台自身也利用其連接消費與產業網際網路的資料優勢,建構產業知識圖譜。范敏強調了1688的獨特優勢:“我們積累的是產業鏈上多環節、多市場主體間的資料資產,這讓我們能更好地最佳化整個產業鏈的流通效率,降低社會性無效庫存。”未來方向:邁向“AI原生”時代與全球新佈局對於未來中國產業帶的發展,AI將起到不可忽視的推動作用。而另一方面,這也讓商家的全球市場佈局出現新的機遇。在平台方面看來,AI將經歷從“外掛”“共生”到“原生”的三階段演進。 范敏詳細闡述了這一路線圖:“當前是‘AI外掛期’(2024-2025),AI作為獨立工具解決人效瓶頸。下一步是‘AI共生期’(2026-2027),人機協同工作,AI與設計師、採購經理共同決策。未來將進入‘AI原生期’(2028開始),通過數字孿生系統,AI自主識別市場變化、模擬生產影響、生成執行方案並持續最佳化。”她透露,平台上已有數十家工廠進入共生期試點。產業帶內部將持續最佳化,新商業模式加速湧現。 王強判斷,“供應鏈品牌化”是重要出路。很多商家正從單純賣貨轉向提供一站式跨境解決方案。我們今年推出的‘搶跑計畫’和供應鏈聯營,就是希望幫助有開款能力的工廠和一手貨源組合商,抓住年初消費紅利,從白牌走向廠牌,再走向供應鏈品牌。全球化佈局從“商品出海”升級為“產能出海”與“柔性出海”。 面對跨國買家“中國+1”的供應鏈策略,《報告》強調,唯有具備卓越產品力、確定性服務力與AI跨境能力的工廠,才能贏得高附加值訂單。王強展望:“未來將從跨境電商走向產能出海。中國保留研發與核心部件生產,海外佈局組裝與交付,建構更具韌性的全球數字供應鏈。”王強總結道:“2026年可能也是比較難的一年,但既然我們已經看清楚了方向,那就全力以赴。開年即搶跑。” (環球Tech)
AI終於不再只是“陪聊”了?深度解析通義千問“全能Agent”進化論
2026年1月,當大多數人還在習慣用AI寫周報、潤色郵件時,阿里巴巴旗下的通義千問(千問APP)在一個不起眼的發佈會上,扔出了一枚重磅炸彈:月活破億,並且要讓AI從“副駕駛”坐上“主駕駛”的位置。這場發佈會的主題是“From Question To Action”(從提問到行動)。對於科技愛好者而言,這不僅是一個Slogan,它標誌著大模型應用正在跨越“生成式AI”向“代理式AI(Agentic AI)”的鴻溝。為什麼說這次更新是AI應用的一次質變?作為一名AI應用愛好者,我們需要透過熱鬧的演示,看懂背後的技術邏輯與生態壁壘。1. 從 Chatbot 到 Agent:核心邏輯的重構過去兩年,我們熟悉的AI大多被困在對話方塊裡。你問它答,你讓它寫程式碼它給你文字。但通義千問此次發佈的**“任務助理1.0”,本質上是一個通用的Agent(智能體)**。發佈會透露了支撐這一躍遷的三個底層技術支柱:Coding能力的質變:這是Agent在數字世界“動手”的基礎。AI不僅要懂語言,更要懂程式碼,因為程式碼是操控數字世界的指令。全模態理解(Omni-modal Understanding):AI需要像人一樣看懂複雜的UI介面、讀懂雜亂的Excel報表、聽懂電話裡的語音。超長上下文(Long Context):只有能記住並處理海量資訊,才能執行長周期的複雜任務。2. 數字世界的“暴力美學”:搜尋裂變與自我核驗在工作場景(數字世界)的演示中,有兩個技術細節非常值得極客們關注:A. 搜尋架構的創新:樹狀裂變傳統的AI搜尋往往是線性的(搜尋-總結)。但千問展示的“深度調研”功能,在接到一個指令(如“調研某APP為何火爆”)後,會在後台瞬間裂變出上百個搜尋節點。這就像一棵樹的生長:一部分節點負責廣度(背景資訊),一部分負責深度(邏輯細節),並根據搜尋結果即時裂變新的節點。最終,它能在8分鐘內生成一份24頁的深度報告。這種“思維鏈+並行搜尋”的模式,是對傳統RAG(檢索增強生成)的一次降維打擊。B. 信任機制:Agent的自我博弈企業級應用最大的痛點是“幻覺”。千問在處理財務報銷(OCR識別+Excel統計)時,展示了一個“交叉檢驗機制”。系統在執行完任務後,會啟動另一個獨立的Agent專門負責“找茬”和復驗。這種“執行Agent + 監督Agent”的雙軌制架構,是AI從“玩具”走向“工具”的必經之路。3. 物理世界的“護城河”:生態即能力對於科技巨頭來說,演算法差距終會被抹平,但生態壁壘難以複製。通義千問此次最大的看點,在於它打通了阿里巴巴的底層服務生態(淘寶、支付寶、高德、飛豬、餓了麼等)。這是什麼概念?其他的AI或許能幫你規劃一份完美的旅行攻略,但由於缺乏API介面,你最後還是得自己去一個個App裡下單。而千問實現了**“決策-交易”的閉環**:原生支付整合:演示中,使用者說“點40杯奶茶”,AI直接呼叫淘寶閃購介面,選品、下單、甚至呼叫紅包,最後在對話方塊內直接彈出支付卡片。電話Duplex技術:AI模擬真人給餐廳打電話訂座,能處理“有沒有包間”、“有沒有兒童餐”這種多輪非標詢問。這需要極強的語音識別(ASR)和語音合成(TTS)以及自然語言理解能力。這種能力讓AI不再是一個單純的資訊提供者,而是一個擁有**Service Tool Use(服務工具呼叫)**能力的真實助理。4. 教育場景:Socratic AI(蘇格拉底式AI)在教育類股,千問展示了AI在Fine-tuning(微調)上的細膩度。它沒有選擇做一個簡單的“OCR解題機”(直接給答案),而是利用多模態互動(邊畫板書邊講)和蘇格拉底式教學法(一步步引導提問)。技術上看,這要求模型具備極強的邏輯拆解能力和對使用者反饋的即時推斷能力——它需要判斷孩子是“真懂”還是“裝懂”,從而決定是繼續講解還是進行變式訓練(舉一反三)。5. 結語:One App for All?發佈會最後,通義千問拋出了一個願景:在未來,大部分場景只用一個千問APP就夠了。這實際上是在挑戰移動網際網路時代的“APP孤島”效應。當AI具備了足夠強的Agent能力,並連接了足夠多的API服務,它就有可能成為新的OS(作業系統)入口。對於我們使用者而言,不管你是想讓AI幫你寫個年會抽獎程式碼,還是想一句話搞定春節全家游,通義千問這次的更新都值得你去邀測體驗一番。畢竟,親眼看著AI在螢幕上自動幫你點選、輸入、核對資料的過程,本身就是一種屬於這個時代的科技浪漫。下一步行動:現在的千問已經開啟了任務助理1.0的邀測,各位極客朋友們,不妨去更新一下客戶端,給這個“新物種”出幾道難題試試? (The AI Forntier)
AI購物時代真的要來了?
近日,阿里旗下千問APP官宣重磅升級,全面接入淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德等阿里生態業務,首次實現點外賣、買東西、訂機票等AI購物功能。阿里希望將千問APP打造成強大的人類AI助手,能真正幫使用者辦事。此次升級的AI購物功能究竟好不好用,小編拿到邀請碼後進行了體驗。AI外賣:喚起淘寶閃購速度很快 支付效率高千問APP已經可以實現一句話點奶茶或咖啡。小編在聊天框說一句“點兩杯瑞幸的橙C美式”,千問就能快速呼叫淘寶閃購的服務能力。首先根據定位確認位置資訊,然後推薦合適的商家。商品資訊以卡片形式展示,一個卡片一個SKU,但在實際選擇中,需要不斷點選“下一個”按鈕翻找心儀的商品,效率有點低,且不好做對比,不如淘寶閃購APP上簡潔明了。選好商品後,使用者可通過千問內建的“支付寶AI付”功能一鍵付款,非常順暢。如果要修改位置資訊,可以點選商品卡片直接修改。點選“修改商品”按鈕,則可以加入其他商品或一鍵湊優惠。值得一提的是,整個點外賣的過程均在千問對話介面內完成,不需要跳轉至其他應用。此外,生活中還有很多更複雜的點單需求,比如聚餐時想要“20杯咖啡,10杯無糖,10杯加冰”。千問正在內測的“任務助理”功能可以完成這些複雜任務,但從目前的體驗來看,結果還不十分精準,給出了20杯熱的無糖咖啡。一位AI設計師在千問下單之後評價稱,“未來對設計師和AI的挑戰,將會是如何正確識別使用者的意圖,將原子化的元件通過AI組合成互動式的卡片推送給使用者,且使用者在卡片上的操作和上下文形成有效的連接。不過總的來說,有生態的AI值得想像。”據瞭解,用千問APP點外賣還能領取優惠券,部分商品還有大額優惠。根據網友曬單,點一杯冷萃咖啡,“千問爆紅包15元”。AI定機酒:飛豬、高德助力 但選出最優方案不易隨著大模型技術的迭代發展,AI制定旅行攻略已經很熟練了,千問接入飛豬、高德之後,可以直接在對話介面預定機票和酒店。比如,讓千問預定“春節期間北京去大理的往返機票,兩個人,停留5天,出發時間為2月13日。”在完成飛豬帳號繫結及相關授權後,千問給出了兩種方案:注重效率的直飛方案,以及性價比較高的中轉方案,二者價差390元。需要注意的是,春節期間機票價格和庫存變化很快,千問掛載卡片中的機票價格和庫存也會即時波動,所以間隔一段時間問同樣的問題,給出的方案可能完全不同。這也意味著很難選出最優的方案。下一步預訂酒店,可以在千問輸入酒店需求“大理古城附近,性價比高的民宿”,千問給出了5家匹配的民宿,評分都在4.7分及以上,當前價格普遍在100至500之間。但是點開選擇要入住的日期,很多都是售罄狀態。其中一家民宿上了“高德掃街榜”,入圍大理市舒適性酒店榜。據瞭解,千問已全面接入高德掃街榜,此次升級中還推出了AI打電話訂餐廳的功能,在現場演示中,用AI打電話預定包廂,它會自動與餐廳溝通預留時間、人數、有無忌口等細節。 如果不是在最後聽到“我是千問AI助手”,幾乎以為是真人打的電話。AI購物:很多商品顯示無效 仍有最佳化空間AI聊天搭子上連結這事兒,豆包、Kimi、文小言等應用去年已經開始幹了。以豆包為例,就是在聊天回覆的答案中嵌入抖音商城的商品連結,點選後可直接跳轉至抖音商城購買。千問的AI購物功能與此類似。比如,在對話方塊輸入“想買一個掃地機器人,預算2000元以內”,千問給出了兩個方案,一個針對無死角清潔,一個針對大戶型,點選商品卡片,可以看到不同類型和價位的商品列表,選定後即可跳轉至淘寶下單購買。然而,讓千問推薦“含有馬元素的紅毛衣,預算500元以內”,它給出的回覆只有文字推薦,沒有商品連結。進一步要求它“直接上連結”,給出的4個推薦中,有3個顯示“商品失效或不存在”,僅有的1個可以正常顯示的連結與毛衣無關,是千問自己強烈推薦的馬年玩偶“哭哭馬”。再換一種提問,要求千問“為公司年會設定三個獎項,20個名額,獎品選什麼好?”它推薦的獎品包括蘋果手機、華為筆記型電腦、平板、掃地機器人、耳機等,多為3C數位產品,並且帶有商品卡片連結。酒水茶禮、黃金首飾、香包配飾等則只有文字推薦,沒有連結顯示。對於淘寶天貓比較強勢的美妝品類,在相關推薦結果中也沒有卡片展示,有直達連結的,點開則顯示“寶貝不存在,可能已下架或被轉移”。但在淘寶APP中直接搜尋,商品均在正常售賣。據瞭解,千問接入淘寶還在內測中,目前消費電子等品類已經率先接入,其他品類將陸續上線,等到正式上線之後,體驗或許會更好一些。寫在最後千問APP此次最大的更新點在於對阿里生態的深度整合和接入。此前,AI助手的主要功能還是集中在問答聊天,升級之後,千問APP具備了類人化的理解意圖、多步驟規劃與執行任務的能力。用千問C端事業群總裁吳嘉的話說,就是“AI在擁有超強大腦之後,開始長出了能夠觸達真實世界的手和腳。”在實際體驗中,千問的表現有驚喜,也有不如人意的地方。這也說明在初步打通訂機酒、點外賣、買東西等幾大網際網路經典應用場景後,千問APP仍需要持續進化。有意思的是,當小編問豆包、元寶如何看待千問此次更新時,它們都肯定了阿里整合生態資源,建構“超級入口”,推動行業從“聊天”向“辦事”升級;同時也指出千問僅接入阿里系內部業務,存在生態侷限問題,面臨整合與協同難題等。總的來說,AI辦事時代才剛剛開始,但有生態的AI值得想像。 (TechWeb)