4月12日，摩爾線程旗艦級AI訓推一體全功能GPU MTT S5000已完成對新一代大模型MiniMax M2.7的Day-0極速適配，再次驗證了中國國產全功能GPU對前沿AI大模型的快速響應與穩定支撐能力。MiniMax M2.7是業界首個具備深度自我進化能力的大模型，能夠自主建構Agent Harness，通過Agent Teams協作、複雜Skills呼叫及Tool Search Tool等能力完成複雜生產力任務，甚至深度參與自身迭代。在軟體工程領域，M2.7支援端到端完整項目交付、日誌分析排障、程式碼安全審查及機器學習任務；在專業辦公場景，其Excel/PPT/Word高保真編輯與多輪修改能力顯著提升，即使在超長上下文複雜任務中仍保持穩定的高水平skills遵循率。與此同時，該模型對長上下文處理、複雜Agent任務調度及高保真編輯等場景提出了極高的計算效率要求。針對上述挑戰，摩爾線程技術團隊基於MUSA架構完成深度調優，成功在MTT S5000上實現M2.7大模型的高性能推理，核心技術優勢包括：▼超長上下文高吞吐：依託MTT S5000的80GB大容量視訊記憶體、1.6TB/s高頻寬及PD分離架構，配合高效KV Cache管理，支撐MiniMax M2.7長時間、多步驟任務的穩定執行。▼全精度端到端支援：MTT S5000原生支援FP8至FP64全精度計算，可滿足程式碼生成、金融建模等場景對混合精度及高精度計算的要求，確保決策精準可靠。▼高算力低延遲推理：MTT S5000單卡可提供1000 TFLOPS稠密算力，結合vLLM-MUSA定製化調優，實現複雜Agent Harness與高頻工具呼叫場景下的低延遲響應。▼強大生態相容性：深度相容PyTorch、vLLM、SGLang、Triton等主流生態，通過MUSA C++、Triton-MUSA、TileLang-MUSA等抽象層實現新算子“零成本遷移”，確保前沿模型發佈當日完成極速適配。此次Day-0適配是摩爾線程常態化技術響應能力的再次體現。依託 MUSA 架構對主流AI生態的深度相容與持續演進，中國國產全功能GPU算力底座已形成覆蓋前沿模型“極速適配-高效部署”的全鏈路支撐體系，幫助開發者以更快響應、更穩運行、更低遷移成本第一時間接入最新模型能力，加速大模型創新落地與規模化應用。 (深科技)

AI算力驅動下，儲存行業正式進入“超級周期”。資料顯示，三星、SK海力士、美光三大廠商佔據全球超90%的DRAM市場份額。自2025年下半年起，行業巨頭將絕大部分先進製程產能轉向高利潤的AI伺服器用HBM產品，系統性壓縮消費級儲存產能。此前，“實體記憶體或被替代”的相關消息，曾對儲存晶片市場造成一定影響，但行業持續走高的景氣度，徹底打消了市場顧慮。有業內人士表示，疊加全球產能結構性緊張、訂單持續飽滿，儲存晶片產業正迎來由AI算力革命引領的新一輪超級周期，全年增長態勢較為明確。在這樣的行業背景下，侃見財經認為，年記憶體儲行業龍頭企業業績將持續兌現，部分龍頭企業業績甚至會實現跨越式增長。近期，儲存晶片龍頭企業兆易創新發佈2025年財報，財報資料顯示，報告期內公司實現營業收入92.03億元，同比增長25.12%；淨利潤16.48億元，同比增長49.47%；扣非淨利潤14.69億元，同比增長42.57%。具體到第四季度，兆易創新營收23.72億元，同比增長39%；淨利潤5.65億元，同比增長108.85%；扣非淨利潤4.27億元，同比增長68.79%。從單季度表現來看，兆易創新業績正加速兌現。這一業績表現也反映在資本市場，兆易創新股價迎來大幅上漲。統計顯示，自去年8月至今，公司股價最高漲幅超過200%，截至目前，漲幅仍超過120%，市值增長突破1000億元。股價大漲直接讓公司控股股東朱一明受益，根據股權穿透結果，朱一明合計持有兆易創新6.85%的股份，以最新收盤價格計算，該部分持股市值約127億元。胡潤研究院最新發佈的2026年全球富豪榜單顯示，朱一明以160億財富，位列全球第2044位，排名同比上升531位。此外，近期兆易創新實際控制人朱一明大手筆減持公司股份，也引發了市場廣泛關注。股價創下新高後，兆易創新實際控制人朱一明拋出減持計畫。4月7日，兆易創新發佈公告稱，公司控股股東、實控人朱一明因個人資金需求，計畫通過集中競價和大宗交易方式減持公司股份不超過1121萬股，約佔公司總股本的1.60%。其中，集中競價減持不超過700萬股，大宗交易減持不超過421萬股。按照公告當日收盤價格計算，朱一明此次套現金額約28億元。據悉，朱一明此次減持的股票來源，為IPO前取得的股份。值得注意的是，此次減持並非朱一明首次減持。根據同花順資料統計，2019年下半年，朱一明通過大宗交易及集中競價方式累計減持公司股份639.12萬股，約佔當時公司總股本的2%；2020年9月，朱一明再度減持公司471.53萬股，佔總股本的1%；2021年至2022年，朱一明的減持動作更為集中，期間累計減持1065.46萬股，佔總股本的比例為1.73%。面對控股股東的減持動作，市場整體態度相對樂觀。明星投資人葛衛東家族更是持續加倉。年報資料顯示，截至2025年末，葛衛東的關聯人王萍新進成為兆易創新前十大流通股東，合計持股755.67萬股，其在第四季度耗資約3億元，加倉超145萬股；而葛衛東持倉約1702.67萬股，與三季度持股資料持平，為公司第三大股東。葛衛東投資兆易創新，最早可追溯至2018年。資料顯示，2018年二季度，葛衛東就以252.4萬股的持倉，成為兆易創新第八大流通股東；到2019年三季度，葛衛東再度大舉加倉，持股1439.02萬股，成為公司第六大股東；2020年底，葛衛東持有兆易創新股份已上升至2110萬股，佔公司總股本的4.8%；經過公司高送轉後，2021年中旬葛衛東持股數量增至2951萬股。但需要說明的是，葛衛東自2021年三季度開始減持兆易創新，當時公司股價經歷一輪上漲，葛衛東減持時機把握十分精準，直至2022年底，葛衛東才結束減持。2024年9月，兆易創新股價開始擺脫下行周期，葛衛東持股數量始終未變，直至2025年三季度才小幅減持169.53萬股；而到第四季度，其關聯人王萍卻增持145萬股。那麼，為何葛衛東家族能夠無懼控股股東減持，堅定持有兆易創新？侃見財經認為，隨著儲存行業超級周期開啟，持續兌現的業績足以抵消控股股東減持帶來的壓力。此外，兆易創新在港股成功上市後，逐步具備國際化視野，這將助力公司在全球市場實現突圍。從收入結構來看，兆易創新在中國香港以及中國大陸的營收佔比合計為77.22%，從市場拓展角度來看，公司海外營收提升仍有較大空間。4月7日，三星電子披露2026年一季度業績，財報顯示，一季度公司營業利潤57.2兆韓元，同比增長755.01%；銷售額133兆韓元，同比增長68.1%。值得一提的是，三星電子在2026年一季度將DRAM合約價上調100%後，二季度DRAM合約價將再度環比上漲30%，兩季度合計漲價幅度高達130%。花旗最新研報指出，強勁的人工智慧推理記憶體需求，將在2026年全年支撐三星的記憶體定價，尤其是伺服器DRAM產品。資料顯示，2026年一季度儲存晶片價格持續飆升。群智諮詢最新資料顯示，一季度消費電子儲存價格較2025年第四季度漲幅超60%，其中NAND快閃記憶體環比漲幅突破70%，創下近年來單季最高漲幅紀錄。華福證券研報分析稱，2026年第一季度儲存晶片價格大幅上漲，伺服器用64GB DDR DIMM價格環比上漲150%，移動端12GB LPDDR5X上漲130%，前代產品8GB DDR SO-DIMM也暴漲180%。值得注意的是，AI伺服器對HBM、DDR5等高頻寬記憶體的需求持續旺盛，促使儲存原廠優先將產能向高利潤產品傾斜，消費電子用DRAM與NAND的供應規模被進一步壓縮。國盛證券認為，本輪儲存行情已經跳出此前的周期循環，進入人工智慧重塑行業底層邏輯的成長大時代。平安證券認為，當前海外雲服務提供商不斷加碼AI基礎設施建設，持續拉升企業級儲存需求，推動儲存行業景氣度持續上行，儲存主流產品迎來量價齊升態勢；考慮到AI領域持續高景氣，本輪儲存周期的強度和持續性有望超過上一輪，相關產業鏈企業有望迎來盈利水平明顯提升。中信證券認為，AI需求帶動下，儲存行業仍處於超級景氣周期前中段，供需緊張局面至少持續至2027年。有業內人士表示，2026年至2027年儲存晶片價格將保持堅挺，產能逐步釋放雖能避免行業出現嚴重短缺，但無法徹底解決供給不足的問題。在財報中，兆易創新表示，公司儲存晶片營收同比增長約26.41%，其中利基型DRAM及SLC NAND Flash受益於行業供給緊縮帶來的價格快速上行，營收增速表現亮眼；NOR Flash收入延續穩健增長，價格也於2025年下半年開啟溫和上漲。定製化儲存解決方案方面，公司控股子公司青耘科技在2025年下半年已陸續有部分項目進入客戶送樣、小批次試產階段，2026年有望實現量產並貢獻相應收入。侃見財經認為，在行業超高景氣的背景下，儲存行業龍頭企業業績將持續兌現，部分企業甚至實現跨越式增長，因此市場並未對兆易創新控股股東的減持行為過度反應。從業績層面來看，即便公司2025年業績已創歷史新高，但業績兌現節奏仍在加快。從市場格局來看，相較於海外市場，國內高端晶片擴產趨勢更為強勁，國記憶體儲晶片擴產節奏與邊際增速顯著優於海外，因此市場也更看好國記憶體儲晶片企業的業績放量。目前兆易創新動態市盈率依舊高達112倍，市場願意給出如此高的估值，核心是看好公司能夠通過持續高增長的業績，消化當前估值泡沫。 (侃見財經)

美伊停火談判破裂後，荷姆茲再起波瀾——高盛警告，美股已捲入一場“最終決戰”。據追風交易台消息，4月13日，高盛全球銀行與市場部門策略師Shreeti Kapa發佈題為《股票——最終決戰》（Equities - The Final Battle）的市場評論，對當前地緣局勢與美股走向作出研判。本輪中東衝突期間，標普500最大回撤約9%，停火消息公佈後數日內基本收復。這與歷史規律高度吻合——地緣衝擊平均引發標普500下跌8%，持續約18天。但該行認為，在談判協議落地前，市場風險回報並不理想。當前的風險回報並不理想：局勢尚未解決，市場卻已回升至接近歷史高位。短期內技術性資金流向十分有利，但若缺乏完整的談判協議，很難期待真正意義上的買盤入場。01 荷姆茲爭奪戰：歷史的裁決從不偏向大膽者高盛認為，荷姆茲局勢的走向將是判斷衝突結果的"終極訊號"。停火談判破裂後，美國宣佈將封鎖荷姆茲海峽。據央視新聞報導，美國中央司令部發表聲明稱，將於美國東部時間4月13日上午10時起，對所有進出伊朗港口的海上交通實施封鎖。策略師Kapa寫道：控制荷姆茲海峽的一方就是贏家。但歷史上從未有任何一方單靠封鎖或奪取關鍵航運咽喉點實現其戰略目標。他援引歷史教訓：無論是1956年蘇伊士運河危機、二戰中日本對馬六甲海峽的控制，還是1980年代的"油輪戰爭"，"沒有任何一方僅憑封鎖或佔領關鍵海峽就實現了戰略目標"。Kapa寫道：咽喉點危機的勝者，不是控制地理位置的一方，也不是擁有最強海軍的一方。勝者是那個最善於管理升級動態、並爭取到——或至少獲得——依賴這條水道的大國默許的一方。1956年，那個關鍵的大國是美國。而2026年，這個角色落在了印度、日本和韓國等國家身上——這些國家是荷姆茲原油的最大進口國。高盛認為，它們的立場將直接決定：伊朗的封鎖是產生談判籌碼，還是走向孤立；美國的封鎖是得以持續，還是難以為繼。報告引用了一句戰爭格言：在戰爭中，承受痛苦的能力，往往比施加痛苦的能力更為重要。該行還警告，美國可能擁有完全的海上優勢，但未必能夠在足夠短的時間內清除水雷——一旦供應衝擊引發經濟危機，主動權將再度易手。歷史的裁決始終如一：大膽冒進者從未獲勝，贏家永遠是最有耐心的一方。Kapa認為，參照《蒙特勒公約》框架或許是一個出路——承認伊朗的地理籌碼，同時以安全保證換取其保持海峽暢通的意願。但報告直言：每一個歷史先例都表明，單靠軍事力量不會產生這一結果。問題只在於，世界要承受多少代價，才能讓各方回到談判桌——而歷史說，那是唯一的終點。02 市場回撤符合歷史規律，但風險回報仍不理想回到市場面，本輪地緣衝突期間，標普500最大回撤約9%，停火消息公佈後數日內收復大部分跌幅。這與歷史規律高度吻合——地緣衝擊平均引發標普500回呼8%，歷時約18天，"但區間較寬"。近年來，大多數地緣衝擊對市場的長期影響有限，除非疊加衰退或貨幣政策衝擊等尾部風險。然而，報告對後市並不樂觀："我們是否已經完全脫險？我認為沒有，因為周末談判似乎並未達成協議。"其判斷直接：股市的"風險回報並不理想。" 理由是衝突尚未完全解決，市場卻已回到接近歷史高點的位置。技術面資金流入可以支撐短期，但"很難想像在沒有完整談判協議的情況下，真正的買盤會出現"。過去6至8周的價格走勢，已經清晰勾勒出市場的偏好結構：贏家： AI光學網路、AI資料中心、儲存與記憶體相關股票——年初至今表現最佳，衝突期間回撤溫和，停火後反彈最猛。能源股在停火後小幅回呼，但全年表現依然強勁，印證了實物基礎設施的長期結構性需求。輸家： 軟體、IT服務、"AI風險敞口"類股票——衝突期間遭到持續做空，停火後空頭力度進一步加大。03 科技股：50年來最弱相對表現之一，但估值機會正在浮現高盛策略師Peter Oppenheimer此前指出，科技類股（硬體與軟體）正經歷過去50年中相對回報最弱的階段之一，原因在於超大規模雲廠商的ROI擔憂和AI顛覆風險。"投資者迫切希望避免成為AI時代的柯達、IBM、諾基亞或黑莓。"與此同時，市場對軟體等長久期成長股的終值假設開始動搖——這類股票此前受益於對持續高增長的堅定信心和歷史低利率，如今兩者均在鬆動。儘管大盤距歷史高點僅差幾個百分點，但高盛的"長期成長股"組合仍較2025年10月高點低逾20%。其中30%為軟體股，但即便剔除軟體，非軟體成長股的市盈率中位數為29倍，較標普500中位數溢價53%，接近過去10年區間的低端。這些公司2027年一致預期收入增速是標普500中位數的3倍。與之形成對比的是，電力基礎設施相關股票年初至今大幅跑贏。該行認為，當前的估值壓縮正在為投資者創造有吸引力的切入機會，且宏觀背景（溫和經濟增長）對成長股整體有利。 (華爾街見聞)

AI會快速帶來失業嗎？會顛覆行業嗎？普通人該如何應對？針對AI衝擊帶來的全球性焦慮，近日，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）對2025年諾貝爾經濟學獎得主彼得・豪伊特（Peter Howitt）進行了專訪。作為研究技術變革的經濟學家，彼得·豪伊特與菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）建構的“創造性破壞”數學模型指出， “新創新會取代舊技術”，而這正是經濟發展的關鍵動力。從“創造性破壞”的視角，彼得・豪伊特判斷，AI取代人類還為時過早，但普通人要做好一生多次轉崗的準備。而AI衝擊的真正風險是財富向少數公司集中。為此，徵收財富稅是比徵收“機器人稅”更有效的應對辦法。1電腦革命賦能頂尖人才但AI革命幫助普通人當地時間2025年12月10日，諾貝爾經濟學獎得主彼得·霍伊特（左）在斯德哥爾摩音樂廳舉行的諾貝爾獎頒獎典禮上從瑞典國王卡爾十六世·古斯塔夫手中接過獎項。圖片來源：視覺中國-VCG111611837192NBD：您如何定位AI技術浪潮？它是否構成新一輪“創造性破壞”？彼得•豪伊特：首先要意識到，AI尤其是大語言模型，其實是非常新的事物。ChatGPT發佈到現在也不過三年多時間。我們仍然不清楚，大語言模型是否就是AI的最終技術路徑。也許，未來會轉向楊立昆（Yann LeCun）正在推動的“世界模型”路線，也可能走向更加模組化的技術路線，比如DeepSeek等中國公司的做法。這一領域充滿了不確定性。我接下來要談的都只能算是一種啟發性的判斷或推測。但有一點是明確的，AI會對整個經濟的運行方式產生革命性影響。從這個角度看，它和汽車的出現沒有本質區別。在汽車普及之前，大多數出生在北美的人，一輩子走過的地方可能都不會離出生地超過幾英里。而有了汽車、噴氣式飛機等等之後，即使是普通收入的人，也能夠環遊世界。不過，AI革命不同於電腦革命。電腦革命本質上是一種“技能偏向型”的變革。人的技能越高，生產率提升通常越明顯。而AI似乎呈現出“逆技能偏向”的特徵。也就是說，它主要將常規任務自動化。這對很多具備一定技能，但並非頂尖的人來說，反而會帶來很大幫助。職業層級越高，例如大型企業CEO，其常規性工作本就由其他人協助完成，AI對他的效率提升並不大。但對護士這樣的職業來說，則可借助AI大幅提升服務效率，比如快速檢索醫療資訊，自動完成資料錄入工作，將更多精力投入患者照護。2AI正在搶走工作但也會催生新職業更多新增崗位將在服務業2025年諾貝爾經濟學獎授予經濟學家喬爾·莫基爾、菲利普·阿吉翁和彼得·豪伊特（右）。圖片來源：諾獎官網視訊截圖NBD：當前，AI已經成為部分科技公司裁員的理由。您如何看待AI帶來的崗位替代風險？彼得•豪伊特：每一種新的革命性技術，都會讓某些人類技能變得過時。在軟體程式設計領域，市場對程式設計師的需求已經有所下降。儘管很難說這在多大程度上源於AI衝擊，又在多大程度上來自此前行業對程式設計崗位的過度投資，但以Claude Code為代表的工具確實已顯著改變程式設計師就業格局。歷史經驗表明，所有通用技術最終都會催生出全新的職業與技能類型。AI作為革命性通用技術，並非簡單以機器替代人力，而是推動整體生產方式的重構，這一過程將創造新的技能需求。我經常舉一個例子。1875年的北美，約50%人口從事繁重農業勞動以維持社會供給。如果告訴當時的人們，150年後僅需略高於1%的人口從事農業就足夠了，剩餘勞動力將脫離農業生產，他們必然會追問這些人將以何為生。答案是，一部分人會成為博主、飛行員等，而這些職業在1875年是完全無法想像的。技術進步的邏輯始終如此，AI亦不例外。NBD：白領與中等收入群體是否會面臨更大的衝擊？彼得•豪伊特：現在下結論還為時過早。但借助AI，生產率提升最為明顯的群體，反而會是中等收入從業者。在眾多行業中，AI可實現大量常規性任務的自動化，大幅提升這一群體的工作效率，導致市場對同類普通從業者的總需求下降。不過，若薩伊定律（Say’s Law）生效，普通人最終仍能實現再就業，不過這取決於下游創新。（註：根據薩伊定律，供給會自行創造自身的需求。）此外，公眾往往高估了AI替代的速度。儘管技術迭代迅速，但當前AI與機器人尚不具備大規模替代海量勞動者的能力。目前，幾乎沒有崗位可以完全交由AI獨立處理，AI仍存在明顯的失誤風險。例如，AI可生成一份漂亮的法律文書，但其援引的判例可能純屬虛構，若直接提交司法程序，將引發嚴重後果。大多數人的工作需要判斷力、想像力、創造力，很多情況下還需要人與人之間的接觸、共情、說服等能力。而這些目前仍然是人類獨有的。正是這些人類獨有的特質構成了壁壘，使得AI難以在短期內實現對勞動力的大規模替代。這裡有一個概念：隱性知識，就是那種只能通過經驗、直覺和觀察別人做事來獲得的知識，甚至你自己可能都無法把它精準寫下來。這與AI所持有的可程式設計知識是相反的。在技術的變革中，新職業將持續湧現，但其形態目前無法預知，因為這些職業依託於尚未發生的創新，而創新在落地之前本就難以預見。長期來看，AI創造的新增就業將更多集中於服務業，製造業用工需求持續下降的趨勢，已難以逆轉。3AI導致財富更加集中財富稅比“機器人稅”更有力彼得・豪伊特與布朗大學同事共慶諾獎 圖片來源：布朗大學NBD：有人擔憂，AI會導致財富進一步向少數公司集中。您如何看待這一風險？彼得•豪伊特：這是真實且明確的風險。政府可通過監管和規範企業行為，也可借助稅收體系，避免技術與金融權力過度集中在少數AI開發者手中。若政府採取完全放任的態度，僅以技術優劣決定市場主導權，相關風險將顯著上升。在一定程度上，美國當前採取的正是這類偏向自由放任的模式。NBD：OpenAI最近提出，由政府設立公共財富基金或徵收“機器人稅”，將AI創造的收益分配給普通人。您認為這一思路是否可行？彼得•豪伊特：我認為，與其僅針對機器人徵稅，不如建構覆蓋範圍更廣的稅制。因為，僅對機器人徵稅，企業極易找到規避辦法。這類避稅行為通常只有利於企業自身，而非整個社會。一般而言，稅基越廣泛，對市場行為的扭曲效應就越小。相較之下，我認為更值得考慮的是徵收財富稅（Wealth Tax）。很多國家其實早就應該認真考慮這一點。當前，收入所得稅是大多數國家的重要財政來源，但收入的定義通常未包含未實現資本利得。這在制度上為財富持續集中提供了條件。財富不斷增值，但其增值部分卻無需繳稅。當富豪希望將財富變現時，往往不會通過出售資產，而是以資產抵押進行借貸，且借貸成本還可抵稅。在美國現有制度下，只要財富規模足夠大，便可長期維持這一循環。由於沒有真正有力的遺產稅，去世後還可以將財富傳給子女，進一步加劇財富集中。NBD：除此之外，是否還有別的方式，比如全民基本收入（UBI）？彼得•豪伊特：現在還沒到推行全民基本收入的地步。在此之前，更務實的步驟是建立財富稅制度。若完全依靠所得稅為全民基本收入融資，很難籌集到充足財力。除非將所得稅率提升至極高水平，否則最終可發放的全民基本收入額度將十分有限。但若徵收2%~3%的財富稅，政府便能獲得更充裕的財政資源，全民基本收入才會變得可行。4普通人應做好一生多次轉崗準備NBD：對於被AI焦慮困擾的普通人，您有那些建議？彼得•豪伊特：未來，AI必將成為人們獲得體面工作的必備工具。因此，大家必須主動接納AI，並儘可能熟練地運用它。從歷史經驗來看，未來出現的機會，很可能會比過去任何時候都更好。當然，這一轉型過程不會一帆風順，必然伴隨大量崗位更迭。人們需要做好準備，一生中經歷多次職業轉變，將成為常態。但生活總是在變得更好。我們如今習以為常的汽車、電視和手機等技術，在誕生之初也曾引發巨大擔憂，因為它們替代了部分傳統工作。如今，類似的處理程序正在重演。過去，人類適應了歷次技術變革，未來也同樣能夠適應。任何經濟發展都不可能不伴隨劇烈擾動，不可能沒有崗位消失和崗位誕生，不可能沒有不確定性和焦慮。如果我是年輕人，我會期待這樣一個世界：我的很多努力可能最終會失敗，但只要堅持下去，我的未來會比過去更好。那些將被創造出來的新工作，幾乎肯定會比正在消失的工作更有趣、更有挑戰性，也更有回報。所以，我想說的就是：要有希望，要保持樂觀。 (每經頭條)

最近不管是刷財經內容，還是看科技圈的新聞，你大機率都會反覆看到一個詞：Token。很多人第一反應是懵的，甚至直接把它和虛擬幣、傳銷騙局劃等號——畢竟過去這些年，太多人打著“Token”的旗號搞投機割韭菜，留下了一地雞毛，大家有警惕心太正常了。但你有沒有發現，這次提Token的，不是那些幣圈的投機客，而是輝達的黃仁勳，是國家資料局。2026年的GTC大會上，黃仁勳在主題演講裡70多次提到Token，核心口號只有四個字：Token為王。他甚至直接放話，未來的資料中心，本質都是生產Token的工廠，Token就是AI時代的新大宗商品。幾乎同時，國家資料局在2026年中國發展高層論壇上，正式給AI領域的Token定下了官方中文譯名：詞元，同時公佈了一組讓人瞠目的資料：中國日均Token呼叫量，從2024年初的1000億，一路飆升到2025年底的100兆，2026年3月已經突破140兆，兩年時間增長了1400倍。一邊是全球算力龍頭的掌門人瘋狂站台，一邊是國家級機構的官方定名和資料背書，兩件事湊到一起，就絕不是什麼偶然的熱點炒作，而是一個明確的時代訊號。很多人到現在還沒搞懂：這個叫Token（詞元）的東西，到底是什麼？為什麼能讓黃仁勳如此看重？國家為什麼要專門給它定名？它和我們普通人，到底有什麼關係？-01-先把最基礎的事說透：Token到底是什麼？先給大家吃個定心丸：我們今天聊的Token，和那些投機炒作的空氣幣，本質上是完全不相關的兩件事。國家定名的“詞元”，是AI領域的核心基礎概念，沒有任何投機屬性，是你每天用AI的時候，都在打交道的東西。用一句大白話就能講明白：Token（詞元），是大語言模型處理文字的最小基本單元，是AI理解、生成內容的基礎載體，也是AI服務的核心消耗品。很多人以為，AI能直接看懂我們說的漢字、寫的句子，其實不是。AI的底層邏輯，和人腦完全不一樣，它不認漢字，不認單詞，只認經過編碼的Token。舉個最通俗的例子：我們小時候學說話、寫文章，是先學拼音，再學漢字，再學詞語，最後連成句子和文章。拼音是我們理解和表達語言的最小基礎單元，而Token，就是AI的“拼音”。你給AI發一句“今天天氣不錯，適合出去走走”，AI收到這句話之後，第一件事不是直接理解它的意思，而是先把它拆分成一個個Token。比如拆成“今天”“天氣”“不錯”“適合”“出去”“走走”，也可能拆得更細，比如“今”“天”“天”“氣”，具體怎麼拆，不同的模型有不同的規則，但核心邏輯是一樣的：把你說的話，拆成AI能識別、能處理的最小單元。拆分完成後，每個Token都會被轉換成一串對應的數字，AI就是通過處理這些數字，來理解你這句話的意思，然後再生成對應的回覆，而生成的每一句回覆，同樣也是由一個個Token組成的。這就帶來了一個最直接的結果：你和AI的每一次對話，你讓AI做的每一件事——不管是寫文案、做表格、寫程式碼，還是做資料分析、生成圖片，都要消耗對應數量的Token。你可以把它理解成汽車的汽油：AI就是那輛車，你要讓車跑起來，就得燒油；你要讓AI幹活，就得消耗Token。你買的AI會員，不管是月度的還是年度的，本質上就是買了一油箱的Token，額度用完了，要麼續費充值，要麼AI就沒法再給你提供服務。這裡再給大家兩個最實用的基礎常識，看完你就再也不會被相關的黑話忽悠了：第一，中文語境下，1個漢字大概對應1-2個Token，英文語境下，1個單詞大概對應1-1.3個Token，所以同樣的內容，中文消耗的Token量，通常會比英文多一點；第二，大家常說的AI模型“128k上下文”“256k上下文”，本質上就是這個模型一次性能處理的Token上限，相當於AI的“短期記憶容量”。上限越高，AI能記住的上下文就越多，就能處理更長的文件、更複雜的任務，當然，消耗的Token也會更多。說到這裡，你應該已經明白了：Token不是什麼遙不可及的技術黑話，更不是什麼騙局，它就是AI時代的基礎消耗品，是你每天用AI的時候，都在默默消耗的東西。那問題來了：這麼一個看似簡單的“AI消耗品”，為什麼能讓黃仁勳喊出“Token為王”？為什麼能成為國家層面關注的核心指標？-02-黃仁勳的“Token為王”本質是看透了AI時代的底層邏輯要理解這句話，我們得先回頭看兩段歷史，看完你就會瞬間明白，黃仁勳到底在說什麼。第一次工業革命的時候，蒸汽機被發明出來，瞬間改變了整個世界。一開始，所有人都在搶著造更好、效率更高的蒸汽機，誰能造出更先進的蒸汽機，誰就是行業裡的大佬。但沒過多久，大家就發現了一個問題：蒸汽機再好，沒有煤，就是一堆不能動的廢鐵。造蒸汽機的技術門檻，很快就被拉平了，真正決定行業話語權的，變成了誰能低成本、大規模地開採煤炭，誰能穩定地把煤炭運到需要的地方。煤炭，成了第一次工業革命的核心大宗商品，誰掌握了煤炭，誰就掌握了工業時代的命脈。第二次工業革命，電力普及，歷史又一次重演。一開始，大家都在捲髮電機、電動機的技術，誰能造出更好的電氣裝置，誰就是行業的領頭羊。但很快，風向就變了：電氣裝置的技術很快就普及了，真正決定行業格局的，變成了誰能低成本、大規模地發電，誰能搭建起覆蓋全國的電網。電力，成了第二次工業革命的核心基礎設施，那怕你能造出全世界最好的電器，沒有電，它就是個沒用的擺設。再後來的網際網路時代，也是一樣的邏輯。一開始，大家都在卷網站、卷APP，喊著“內容為王”，誰能做出更好的內容、更好的產品，誰就能出圈。但沒過多久，大家就發現，好的內容、好的產品越來越多，真正稀缺的，是流量。於是整個行業的邏輯，從“內容為王”變成了“流量為王”，誰能掌握流量，誰就能掌握網際網路時代的話語權。現在，我們正處在AI革命的浪潮裡，而黃仁勳喊出的“Token為王”，本質上就是看透了這場革命的底層邏輯：AI時代的核心大宗商品，不是模型，不是晶片，而是Token。過去這幾年，整個AI行業都在卷一件事：大模型。從百億參數，到千億參數，再到兆參數，國內國外的科技公司，都在拼了命地研發更大、更先進的大模型，好像誰家的模型參數多、效果好，誰就能贏下這場AI戰爭。但到了2025年到2026年，整個行業突然發現，風向變了。大模型的技術門檻，正在快速被拉平。現在全世界的開源大模型，大大小小加起來有上千個，閉源的頭部模型，效果也越來越接近，你有的功能我也有，你能做的事我也能做。模型已經不再是稀缺品了，真正稀缺的是什麼？是能讓這些模型跑起來、能持續穩定產出價值的Token。就像蒸汽機離不開煤，電器離不開電，網際網路產品離不開流量，再好的大模型，沒有Token，就是一個不能啟動的程序，沒有任何價值。你有再先進的大模型，如果沒法低成本、大規模地生產Token，沒法給使用者提供穩定的Token供給，那你的模型，就只能躺在伺服器裡，沒法落地，沒法賺錢，更沒法形成商業閉環。這就是黃仁勳說“Token是新的大宗商品”的核心原因。大宗商品的本質，是整個經濟體系的基礎剛需，是所有產業都離不開的東西，需求量極大，價格波動會影響整個行業的走向。石油、煤炭、電力、糧食，都是如此，而現在，Token正在成為AI時代的核心大宗商品。黃仁勳甚至直接給出了明確的定義：未來的資料中心，本質上都是生產Token的工廠。過去我們建資料中心，比的是什麼？是伺服器的數量，是儲存的容量，是頻寬的大小。但未來，衡量一個資料中心價值的核心標準，只有一個：它每消耗一度電，能生產多少高品質的Token，也就是Token生產的能效比。這個指標，直接決定了這個“Token工廠”的盈利能力。就像火電廠，誰的發電煤耗更低，誰就能在電價低迷的時候依然賺錢，誰就能在行業競爭裡活下來；未來的智算中心，誰的Token生產能效比更高，誰的生產成本更低，誰就能在AI時代掌握話語權。甚至黃仁勳還預判，未來Token會形成完整的分層定價體系，根據生成速度、智能程度、安全等級，分成不同的檔次，每百萬Token的價格，從免費層到超高速的企業級，覆蓋從0到150美元的區間，僅推理場景，就能打開兆級的商業化空間。很多人說，黃仁勳是AI時代的“賣鏟人”，其實不止於此。他不是只賣鏟子，他是看透了整個AI金礦的底層邏輯，知道未來大家搶的不是金礦的開採權，而是開採金礦必須用到的、持續消耗的炸藥和工具，而Token，就是那個最核心的消耗品。-03-國家定名“詞元”140兆日均呼叫量，背後藏著什麼訊號？如果說黃仁勳的“Token為王”，是給整個AI行業指明了商業方向，那國家資料局的官方定名，以及那組140兆的驚人資料，就是給我們普通人，釋放了三個最明確的訊號。第一個訊號，也是最基礎的：官方給Token正名了，它徹底和投機炒作劃清了界限，成為了國家級的技術術語和產業指標。過去這麼多年，Token這個詞，一直被幣圈的投機客濫用，導致很多人一聽到Token，第一反應就是騙局、虛擬幣、非法集資，污名化非常嚴重。這次國家資料局專門給AI領域的Token定名為“詞元”，本質上就是一次官方的正本清源：明確了AI領域的詞元，和那些投機炒作的代幣，完全是兩回事。它是AI產業的核心基礎單元，是合規的、有實際價值的、服務於實體經濟的技術概念，再也不是什麼見不得光的投機工具。更重要的是，國家把Token的呼叫量，當成了衡量AI產業發展的核心指標。這就像我們用GDP衡量經濟發展水平，用發電量衡量工業活躍度，用PMI衡量製造業景氣度一樣，未來，Token（詞元）的呼叫量，會成為衡量中國AI產業發展水平、規模化應用程度的核心國家級指標，甚至會成為宏觀經濟資料裡的重要組成部分。第二個訊號：中國的AI產業，已經徹底從“模型研發”的上半場，進入了“規模化應用落地”的下半場。我們回頭看那組資料：日均Token呼叫量，2024年初是1000億，2025年底是100兆，2026年3月突破140兆，兩年增長了1400倍。這個數字，到底有多恐怖？我們可以簡單算一筆帳：就算全中國14億人，每個人每天都和AI聊100句話，每句話消耗100個Token，一天下來，總消耗量也只有140兆的1%。這麼恐怖的呼叫量，絕對不是靠普通人聊天撐起來的，只有一種可能：AI已經徹底走出了“聊天玩具”的階段，大規模地進入了實體經濟，進入了各行各業，開始24小時不間斷地創造價值。現在的Token消耗主力，早就不是個人使用者的對話，而是兩個核心場景：一個是智能體（Agent）的大規模應用，另一個是工業、企業級的自動化場景。什麼是智能體？簡單說，就是不用你一句一句地給AI下指令，它能自己理解你的目標，自己拆解任務，自己呼叫工具，自己完成一整個複雜的工作流程。比如你讓它幫你做一份完整的行業調研報告，它會自己去查最新的行業資料，自己做資料分析，自己搭建報告框架，自己寫內容，自己修改最佳化，全程不用你干預。這個過程中，智能體需要不停地呼叫大模型，不停地消耗Token，它的Token消耗量，是普通人工對話的幾十倍，甚至上百倍。現在國內國外，不管是大企業還是創業公司，都在瘋狂地研發和落地智能體應用，這是Token需求爆發的核心驅動力之一。而另一個核心場景，就是實體經濟的工業應用。比如工廠裡的AI質檢，生產線每生產一個產品，就要拍高畫質照片，AI即時分析產品有沒有缺陷，有沒有質量問題，這個過程是24小時不間斷的，每秒都在消耗大量的Token；再比如物流行業的AI調度，全國幾百萬個快遞包裹，每一個的運輸路線、配送順序，都要靠AI即時最佳化，避開擁堵，提升效率，同樣是24小時不停消耗Token；還有金融行業的AI風控、客服行業的AI自動化、網際網路行業的AI內容稽核、程式碼行業的AI開發，這些場景，都是Token消耗的大戶。140兆的日均呼叫量，本質上就是一個最明確的證明：AI已經不是實驗室裡的技術，不是普通人用來娛樂的玩具，它已經成為了實體經濟的核心生產力工具，正在深刻地改變著各行各業的生產方式。第三個訊號：中國正在爭奪AI時代的全球話語權，而且已經有了非常明顯的優勢。Token的生產成本，核心取決於兩個東西：一個是算力晶片的能力，另一個就是電力成本。而這兩個領域，中國都有非常強的競爭力。晶片領域，雖然我們在高端通用晶片上還有差距，但在AI推理晶片、國產算力生態上，我們已經實現了快速的突破，國產大模型的適配和最佳化，已經做得非常成熟，完全能滿足大規模的Token生產需求。而電力成本，更是我們的核心優勢。Token生產的最大成本，就是資料中心的電費，誰的電價更低，誰的Token生產成本就更低，誰就能在全球競爭裡佔據優勢。中國西部有大量的風電、太陽能等綠電資源，電價遠低於全球平均水平，非常適合建設大規模的智算中心，用來生產Token。現在，國內的科技企業已經開始行動了。阿里已經成立了Alibaba Token Hub（ATH），核心就是做Token的創造、輸送和全場景應用，要把Token打造成AI時代數字商業的核心基礎設施；其他的頭部科技企業，也都在紛紛佈局智算中心，核心目標不是訓練大模型，而是做推理，也就是大規模生產Token。甚至有資料顯示，中國開源大模型的全球下載量佔比，已經達到了17.1%，首次超越了美國；中國的Token周呼叫量，已經連續兩周超越了美國，成為了全球AI應用最活躍的市場。這意味著，在AI時代的下半場，我們不再是跟著別人跑的追趕者，而是有能力制定規則、爭奪話語權的競爭者，而Token，就是這場競爭的核心戰場。-04-對普通人來說，這場Token浪潮到底意味著什麼？很多人會說，這些都是行業大佬和科技公司的事，和我一個普通人有什麼關係？我既不做AI，也不辦企業，懂不懂Token，有什麼區別？如果你這麼想，那就大錯特錯了。就像100年前的電力，30年前的網際網路，剛出現的時候，大家也覺得和自己沒關係，但很快，它們就滲透到了生活的方方面面，改變了所有人的工作和生活。而Token，作為AI時代的核心基礎設施，未來一定會和電力、網際網路一樣，和我們每個人息息相關，沒有人能置身事外。首先，它會徹底改變我們的職場邏輯，未來，懂不懂Token，會不會用AI，會直接決定你的職場競爭力。現在已經有非常明顯的趨勢了：不管你做什麼工作，都離不開AI。文員用AI寫文案、做表格，程式設計師用AI寫程式碼、找bug，設計師用AI做圖、做創意，營運用AI做資料分析、寫策劃，甚至工廠的工人，也要用AI控制裝置、做質檢。而用AI的核心，就是和Token打交道。同樣是用AI寫一份方案，有的人能用500個Token，就生成一份邏輯清晰、內容詳實的方案；有的人用了5000個Token，生成的內容還是亂七八糟，全是廢話。對公司來說，這就是實實在在的成本差距，你能幫公司省Token，就是幫公司省錢，你的競爭力，自然就比別人強。甚至現在矽谷已經有很多科技公司，給員工發薪資的時候，除了現金，還會給專屬的Token配額，也就是AI算力額度。因為很多工作，沒有AI的輔助，效率會低到無法接受，就像現在公司給員工配電腦、配手機一樣，未來，給員工配Token配額，會成為企業招聘的標配。再過三五年，“會不會最佳化Token使用”“能不能用AI高效完成工作”，一定會成為職場招聘的基礎要求，就像現在很多公司招聘，要求你會用Office、會用電腦一樣。那時候，你不懂Token，不會用AI，就像現在不會用電腦一樣，很難找到有競爭力的工作。其次，它會徹底滲透到我們的日常生活裡，未來，你每天的衣食住行，都會和Token打交道，只是你可能感覺不到。現在，你每天都在用電，但是你不會每天都去想，發電廠在那裡，電是怎麼送到你家裡的；你每天都在用網際網路，但是你不會每天都去想，訊號是怎麼傳輸的，資料是怎麼儲存的。未來的Token，也是一樣的。你家裡的智能家電，裡面的AI助手，和你對話、幫你控制家電，會消耗Token；你出門用的導航，AI即時給你最佳化路線、避開擁堵，會消耗Token；你刷短影片，AI給你推薦你喜歡的內容，會消耗Token；你給孩子用的線上教育工具，AI給孩子定製學習計畫、批改作業，會消耗Token；甚至你去醫院看病，AI幫你看片子、分析病情，同樣會消耗Token。這些場景，現在已經有了，未來只會越來越普及，越來越深入。Token會像電力一樣，成為我們生活裡無處不在的基礎資源，支撐著整個智能社會的運轉。-05-這場Token浪潮裡普通人有沒有能抓住的機會？我必須先明確一條紅線：凡是打著Token的旗號，讓你投錢、讓你拉人頭、給你承諾高收益的，全是騙局，沒有例外，一律不要碰。我們聊的機會，全是合規的、零風險的、靠自己的能力就能抓住的機會，沒有任何投機成分。對普通人來說，最穩妥、最靠譜的機會，有三個。第一個機會，也是所有人都能做的，就是提升自己的AI使用能力，核心就是對Token的理解和最佳化能力。很多人現在用AI，就是隨便說一句話，然後等著AI生成內容，根本不管消耗了多少Token，生成的內容質量高不高，這樣的人，永遠只能把AI當成一個玩具，沒法把它變成提升自己競爭力的工具。而你如果能沉下心來，搞懂Token的底層邏輯，學會怎麼寫高品質的提示詞，怎麼用最少的Token，生成最高品質的內容，怎麼用AI完成更複雜的工作任務，怎麼用AI最佳化你的工作流程，那你在職場上，就會有遠超別人的競爭力。不管行業怎麼變，經濟怎麼波動，能提升自己的核心能力，永遠是普通人最穩妥的出路。第二個機會，是做AI和Token的科普內容創作。現在90%的人，對Token、對AI，都是一知半解，甚至有很多誤解。有的人一聽到Token就覺得是騙局，有的人一聽到AI就覺得會搶自己的工作，還有的人想用AI，但是根本不知道怎麼用，到處踩坑。市場的需求，就是你的機會。你如果能把這些複雜的技術概念，用大白話講明白，給大家避坑，給大家講清楚AI的正確用法，給大家拆解背後的行業趨勢，那你就能吸引大量的粉絲。不管是做公眾號、短影片，還是小紅書，都能變現，而且這個賽道，現在競爭很小，需求極大，因為AI的普及速度太快了，大家的認知，根本跟不上技術的發展速度。第三個機會，是給中小企業做AI配套服務，核心就是幫他們最佳化Token使用，降低AI成本，提升AI使用效率。現在很多中小企業，都想用AI提升效率，降低成本，但是他們根本不懂AI，不懂Token，不知道怎麼搭建適合自己的AI工作流程，不知道怎麼最佳化提示詞，花了很多錢買AI會員，但是根本沒用到實處，白白浪費了很多成本。你如果能幫他們解決這個問題，幫他們搭建AI工作流程，最佳化提示詞，降低Token消耗，提升AI的使用效率，按效果收費，比如幫他們一年省了10萬的AI成本，你收3萬的服務費，沒有那個企業會拒絕。這個需求，未來會越來越大，而且門檻不高，只要你懂AI，懂Token的邏輯，就能做。最後，聊一點關於未來的心裡話每次技術革命來臨的時候，大多數人的第一反應，都是排斥、懷疑、恐懼，覺得和自己沒關係，甚至覺得是騙局。第一次工業革命的時候，很多手工紡織工人，砸毀了織布機，覺得機器搶了他們的飯碗；電力普及的時候，很多人覺得電是危險的、不可靠的，拒絕使用；網際網路剛進入中國的時候，很多人覺得網上都是騙子，根本不可能在網上買東西、交朋友。但歷史告訴我們，技術革命的浪潮，從來不會因為任何人的排斥和懷疑，就停下腳步。它最終會惠及所有人，只是那些提前看懂趨勢、提前做好準備的人，會拿到更多的時代紅利，而那些拒絕改變、固步自封的人，會被時代慢慢甩在後面。AI革命，也是一樣的。而Token，就是這場革命下半場的核心。它不是什麼投機炒作的工具，不是什麼遙不可及的技術黑話，它是AI時代的電力，是整個智能社會的基礎基礎設施，未來會滲透到我們工作和生活的每一個角落。黃仁勳喊出的“Token為王”，國家資料局的官方定名，140兆的日均呼叫量，這些都不是偶然的熱點，而是一個明確的時代訊號：AI時代的下半場，已經正式開始了。對我們普通人來說，面對這場浪潮，最好的選擇，從來不是去投機，不是去想著一夜暴富，而是沉下心來，去理解它，去學習它，去適應它，把它變成提升自己的工具，抓住屬於自己的機會。畢竟，時代從來不會淘汰那些願意學習、願意改變的人，只會淘汰那些站在原地、拒絕前進的人。 (關山敘)

3月25日，劑泰科技聯合創始人兼CEO賴才達博士受邀出席“數智未來”大興未來產業思享會，期間與未來學家凱文·凱利同台對話探討“10,000天後的世界”以及AI如何重構產業的底層邏輯。“數智未來”大興未來產業思享會是十五五開局之年，大興區為區域經濟和企業創新尋找確定性的開年思想盛會，旨在搭建思想碰撞的橋樑，連接凱文·凱利預判未來的結構性力量和本土企業家破局當下的實幹探索。賴才達博士：AI藥物發現的未來將實現疾病細胞重程式設計AI製藥使個性化藥物成為可能。 我們知道人體內有30兆個不同的細胞，每個細胞有2萬個基因，整個人體是六十萬兆個基因的大語言資料模型庫。今天我們講的AI藥物發現，這不是傳統意義的藥物，而是如何將疾病細胞做重新程式設計。劑泰科技通過AI賦能自主研發奈米遞送系統，讓大分子藥物可以被遞送到體內，在未來可能實現細胞重新程式設計為健康狀態。以AI加速藥物研發是劑泰科技每天的工作內容。我們在探索遞送不同治療模式到腫瘤組織中，在腫瘤組織中表達雙特異性抗體，研發突破性的實體瘤療法，最終能夠在臨床上惠及患者。在未來，也許最終能實現對體內衰老細胞的精準預測，再通過個性化藥物針對特定細胞完成重新程式設計。AI和AI製藥，將不僅僅是效率的提升，而是根本性的改變。另一個未來的突破是您曾提到的數字孿生，可以復刻個體的生物模型，在人體個性化治療前完成所有的治療測試。凱文·凱利：從“肌肉力”、“人工力”到“AI時代”的躍遷我們往往會高估短期事件發生的速度，而低估長期事件發生的影響。我們今天談到人工智慧在加速藥物發現，Chris（賴博）談到用AI做奈米材料的開發和藥物遞送。類似的變革將發生在材料創新領域，也會發生在其他所有地方。這是讓人興奮的變革。這好像是工業時代的電力革命。電力革命在當時觸及了整個世界，這讓人類第一次有了“人造力”（“artificial power”）。而在工業革命之前，世界上的一切，無論動物或人類，或是修建房屋，你必須要有“肌肉力”“muscle power”。“人造力”替換了“肌肉力”，是一種更低成本的基礎推動力。但今天人工智慧首次出現了，雖然這種力量有點未來感，但它已經真實地在此刻。我們能夠清楚地感知到，這是一種顛覆性的力量。 一種不同的力量。人工智慧是一種讓人歎為觀止的科技，它將徹底改變材料、教育和健康領域的創新。關於劑泰科技AI奈米遞送，開啟健康未來。 劑泰科技是一家人工智慧（AI）驅動奈米材料創新的生物科技公司，專注於利用靶向藥物遞送和發現技術，幫助生命體戰勝疾病和衰老，重獲健康和活力。劑泰科技由美國工程院院士陳紅敏博士以及MIT科學家賴才達博士、王文首博士於2020年聯合創立，已獲得國家專精特新“小巨人”、國家高新技術企業等重要資質認定。公司自主開發全球首個人工智慧驅動的奈米遞送平台NanoForge，擁有目前全球最大規模千萬級LNP脂質庫，並基於NanoForge打造了三大核心解決方案：AiLNP（AI奈米遞送系統設計平台）、AiRNA（AI mRNA序列設計平台）、AiTEM（AI小分子製劑設計平台）。公司已具備實現精準靶向肝臟、肺部、肌肉和免疫細胞等8個關鍵器官或組織的LNP遞送能力，在多器官、多組織靶向遞送難題上取得突破性進展，為腫瘤、代謝系統疾病、自體免疫性疾病、神經系統退行性疾病等提供成藥機會，也在器官水平上為生命體抗衰提供可能。 (劑泰科技)