市場震盪反彈，滬指漲超1%重回3900點上方，創業板指漲超2%。盤面上，電力類股爆發，綠電概念領漲，十餘隻成分股漲停，華電遼能8連板，韶能股份6天5板，粵電力A走出6天4板。算力租賃概念走強，二六三、奧瑞德等漲停。CPO概念表現活躍，光纖概念震盪拉升。下跌方面，油氣股表現較弱。截至收盤，滬指漲1.3%，深成指漲1.95%，創業板指漲2.01%。市場熱點快速輪動，全市場超4800隻個股上漲，其中105隻個股漲停，連續2個交易日百股漲停。滬深兩市成交額2.18兆，較上一個交易日放量970億。01. 再現百股漲停！滬指收復3900點關口今日A股三大指數全線上漲，滬指重新站上3900點。機構認為，市場的修復性反彈為連續調整後的市場帶來了喘息之機，指數層面的短期風險已得到較大程度釋放。熱點方向看，電力類股持續爆發，十餘隻成分股漲停，其中華電遼能把連板高度拓至8板。一方面，中東地緣衝突升級顯著強化全球能源安全訴求；另一方面，AI算力爆發正從負荷維度重構電力系統價值評估體系。廣發證券認為，未來十年，在算力的強勁需求及電算一體化的發展趨勢下，以綠電為中心的電力資產迎來盈利穩定可展望+長期成長可預期的戴維斯連按兩下。科技股表現強勢，光模組、CPO（共封裝光學）、光纖等方向於盤中表現活躍。此外，隨著詞元概念的發酵，算力租賃概念走強，資料中心、東數西算、雲端運算等相關類股也紛紛強勢上攻。光模組方面，消息面上，深圳市工業和資訊化局近日印發《深圳市加快推進人工智慧伺服器產業鏈高品質發展行動計畫（2026—2028年）》，計畫提出，推動光模組從800G向1.6T/3.2T代際升級，支援800G及以上光模組量產項目落地。光通訊方面，中國在光通訊傳輸領域取得重要突破，首次在10.3公里的24芯單模光纖上，實現了2.5拍位元/秒（Pb/s）的即時雙向傳輸容量。算力方面，日前，“雅州集團雅安巨量資料產業園綠色資產支援專項計畫（東數西算）”·成功發行，發行規模5.95億元，期限18年，優先順序票面利率2.75%。該項目是中國首單以“東數西算”資料中心為底層資產的綠色資產支援證券，標誌著資料樞紐型基礎設施與資本市場實現高效對接。不過需注意的時候，在經歷連續兩日修復反彈後，市場的短期拋壓逐步加重，能否再度獲得足夠資金承接仍是後續關注重點。機構認為，成交量萎縮、結構性分化、外部擾動因素等風險問題仍客觀存在，市場真正意義上的“止跌走穩”仍需時間確認。02. 險資出手！最新調研透露佈局方向作為A股市場“耐心資本”的重要代表，險資的配置動向一直備受市場關注。市場震盪之際，險資機構（包括保險公司和保險資管公司）展開了密集調研，為年內佈局打下基礎。資料顯示，截至3月23日，險資機構年內合計調研A股上市公司達1981次。從調研領域來看，險資主要關注工業機械、電子元件、電子裝置和儀器、汽車零配件與裝置、積體電路、西藥及金融等行業。對於險資的調研風格和偏好，對據每日經濟新聞》，中國城市發展研究院投資部副主任袁帥表示，險資關注上述行業，反映了其作為“耐心資本”對科技自立自強與民生剛需的雙重錨定。具體來看：險資密集調研工業、半導體及金融等行業，核心邏輯是“紅利墊底+科技進攻”；金融、西藥等行業提供穩定現金流與高股息，用於避險低利率環境下的負債成本；以積體電路、汽車零配件等代表的新興產業，既是國家戰略的重要方向，也是實現長期資產增值、獲取超額收益的關鍵所在。值得注意的是，近期市場回呼引發險資減倉的話題也備受關注。據上證報消息，從業內瞭解到，儘管正經歷市場波動的考驗，但是險資依舊看好資本市場長期投資機會，在倉位調整上保持冷靜，整體倉位變化不大。03. 外資發聲！建議高配中國資產內資機構密集調研的同時，外資也對中國資產未來展開研判。高盛首席中國股票策略分析師劉勁津最新表示，國際投資者對於中國股票的興趣可能已攀升至近年高點。在中東地緣政治日益緊張以及能源價格飆升的局勢下，劉勁津表示，高盛維持對中國股票（A股和港股）的高配建議，並認為短期內來自A股的夏普比率更高。（註：夏普比率是衡量投資組合風險調整後收益的收益波動性比率指標，本質上是投資的“性價比”指數。）劉勁津表示，近期美國投資者熱衷於討論AI、“反內卷”政策實施、中國公司“出海”趨勢以及消費相關股潛在觸底反彈等議題及其投資影響。他認為，美國投資者對中國市場興致重燃的部分原因在於，在美元可能進一步貶值、美國政策仍存高度不確定性以及美股估值高企的情況下，他們有著在美國資產之外分散化配置需求。劉勁津表示，目前，海外投資者對中國股票的投資興趣與實際配置之間存在顯著差距，仍有改善空間。長久期資產管理公司，特別是新興市場和共建“一帶一路”國家主權財富基金和養老基金，已對中國股市表現出濃厚興趣。具體投資方向上，劉勁津指出，AI仍是最受熱議的中國股票投資題材，中國是全球AI領域不可或缺的一部分，佔全球AI相關市值、收入的比重分別為10%、16%，但全球共同基金對其配置顯著不足。在他看來，中國在全球AI供應鏈中擁有競爭優勢和比較優勢，尤其是在基礎設施、電力和半導體領域。他同時繼續看好高度重視並致力於兌現股東回報的公司，預計中國上市公司的現金回報可能在2026年再創新高（約人民幣4兆元）。 (證券之星)

中國AI音樂，悄悄把全球第一拿走了——崑崙萬維Mureka V8，最新登頂Artificial Analysis音樂模型榜，一舉超越Suno V4.5、Udio v1.5 Allegro等國際主流模型。而且還是人聲（vocal）、器樂（instrument）雙料第一那種。那麼問題來了，這個新鮮出爐的“雙料第一”到底有多能打？咱直接實測說話。人聲、器樂雙實測先看最直觀的人聲。這塊兒我們先給出了一個極簡提示詞，不加複雜的結構和參數，就看Mureka V8最原始的理解和生成能力：晚風民謠，溫柔女聲，黃昏鄉間的慢時光。怎麼說？AI唱歌是不是太有真人感了！！吐字清晰咱就不提了，關鍵在細節。第四句開頭能聽到一個明顯的換氣聲，再往後，幾處歌詞結尾也明顯能聽出氣息的上揚or下落處理。這種呼吸起伏恰到好處地在曲子裡穿插銜接，非常自然，而不是那種生硬堆砌。還有溫柔這個標籤，不只是貼在聲音上，在段落的推進上也貫穿始終。主歌更克制、更貼耳、氣息更輕；副歌才稍微把聲帶打開，情緒抬起來，不過這種情緒依然是收著的，沒有用力過猛。木吉他帶入，人聲一出，田間、黃昏、晚風……這愜意感簡直撲面而來。聽完民謠，我們又甩給Mureka V8一個極其刁鑽的指令。“曲風要Pop Rock和R&B混著來，節奏要卡死在72BPM的慢板，人聲還得在幾個段落裡來回切換：第一段氣聲唱法是那種沙沙的、帶點破碎感的聲音；副歌直接切搖滾嗓，帶嘶吼的那種；間奏再來一段R&B轉音，最後用假聲慢慢收尾。”沒想到這反覆橫跳的刁鑽需求，還真被Mureka V8給跑出來了，聽上去完成得不錯（doge）。幾種狀態截然不同的絲滑轉聲，中間切換還不斷檔、不卡頓。好吧我承認V8你的唱商在我之上……再讓AI試試玩樂器。一提到樂器，英式搖滾樂隊The Kinks的《You Really Got Me》簡直不要太出名——這首歌的前奏，是一段1960年代最具標誌性的失真吉他riff。所謂riff就是一段簡短、重複、極具辨識度的樂器樂句，通常是吉他或貝斯演奏，構成整首歌的記憶點。而Mureka V8在學到這種技巧後，為我們生成了一首純器樂演奏曲《Got Me Going》：就問有誰不想邊聽邊搖頭抖腿呢（笑.jpg）。開頭的riff味道非常正，一下子就把記憶點拉滿，然後整個器樂編排也十分有畫面感——一聽就知道人已經坐在酒館或Livehouse台下了，而此時台上正有一支帥氣逼人的樂隊在演奏，還是邊演邊跳舞那種。u1s1，AI生成的器樂演奏如今能到這個水平，確實給了人很大驚喜。聽完之後，你會很明顯感受到它對不同樂器特性、歌曲意境的理解等，都往前邁出了一大步。而當這種器樂演奏能力和人聲能力相結合之後，Mureka V8曾被反覆提及的一點，也愈發清晰——它所生成的，已經不再是一段“AI音訊片段”，而是一首結構完整、情感連貫、製作精良的“歌”。換句話說，它知道什麼時候該唱、情緒怎麼推進、用什麼樂器以及該怎麼用。這種近乎專業音樂人的創作能力，讓它真正跨越了一條從“可生成”到“可直接發佈”的線。因為懂音樂，所以可以直接生成“歌”。而能夠生成一首完整的“歌”，則意味著普通人無需專業訓練也能擁有屬於自己的作品——人人都能參與創作發表的時代，真的來了。至此，靠著“雙料第一”實力打底的Mureka V8，也把AI音樂直接捲到了新的高度。三個月一更，崑崙萬維太捲了不過實測一圈下來，我就想知道：它這股子暴力進化感是咋做到的？答案大概藏在那條密密麻麻的時間線裡——崑崙萬維這家公司在AI音樂的賽道上簡直捲瘋了。2024年2月SkyMusic 1.0內測起步，到了2026年1月，Mureka V8正式發佈，滿打滿算不到兩年時間，硬生生迭代了8個大版本。什麼概念？平均三個月一更？！能這麼玩，到底是在燒錢還是真憋著一口氣要把這事兒幹成？從結果來看，崑崙萬維應該是後者。回看Mureka這不到兩年的進化史，其實就是一個把“AI音樂好聽”從玄學變成可量化、可復現的工業化生產能力的迭代過程。第一階段是從不能用到能用。SkyMusic 1.0當時還只是個能跑通的內測版本，那時候團隊就盯著一件事，先把端到端“能用”這件事做出來，跑通訓練到評測的基礎閉環。緊接著兩個月後，2.0版本就直接把中英文版本上線到天工，這時候的AI音樂勉強算是邁過了“能出聲、不鬼畜”的門檻。第二階段是從能用到好用。到了2024年8月，產品迎來3.0到4.0大版本躍遷，解決了規模化的問題。崑崙萬維這次不僅落地了Mureka首個超大規範本本，建構起穩定的規模化基模能力，還在聽感和音質方面還實現了“肉耳可聽”的級數躍遷。獨立產品也借此殺出重圍，正式切入市場。到了5.0/5.5版本，多語種工程化能力補齊，Mureka開始在全球市場刷臉。進入2025年，隨著MusiCoT和更系統化的強化學習跑成閉環，模型開始具備主動思考的能力。這時候的Mureka就不是盲目撞大運了，擁有了先規劃音樂框架、敲定配器細節和情緒，再按邏輯推進創作的主動能力。第三階段是從好用到直接生產可發佈內容。到了V8，量變終於引起了質變。人聲的呼吸感、樂器的空間感、混音的專業度讓它在AA榜單雙料登頂，直接干翻了Suno和Udio。這一步跨了兩年，但崑崙萬維是真跨過去了。所以那套看似“超速”的迭代節奏，好像也沒那麼“瘋”了——不這麼卷，怎麼在兩年內把一個從零開始的模型做到全球第一？說它卷它還真沒完！！V8發佈剛剛過去兩個月，基於MusiCoT進一步深化的Mureka V9就要來了……Mureka V8解決了AI音樂“能寫出來”這件事，至於V9捲成了什麼樣嘛——咱只能說，它琢磨的是“能按你想的方式寫出來”。不懂？3月27日看發佈會估計你就懂了。AI音樂，這下得看北京了當然了，即使不談Mureka V9，僅從V8的兩次登頂，我們也已經能看到一個更清晰的變化：“東昇西落”正在AI音樂這個垂類賽道上演。之所以這樣說，是因為過去很長一段時間，AI音樂基本是太平洋那頭的主場，出名的模型也就那幾家。包括這次提到的Suno、Udio等，基本有一個算一個。但是現在，以崑崙萬維Mureka V8為代表的國產模型，卻悄然間拿回了主動權。說到這裡有人或許就好奇了，為什麼會出現這種反轉？答案，其實早就已經浮出水面了。一旦把這件事放在一個更大的背景下來看，你會發現，“東昇西落”幾乎已經成了各個AI賽道必然會出現的一幕景象。從引爆這輪AI革命的大語言模型，到最近掀起熱潮的“龍蝦”，劇本基本都一樣——前期由海外公司完成技術引爆，後期則由國產團隊實現追趕，甚至反超。到現在，國產開源已經成了比肩閉源的重要力量、國產模型被海外公司“友好借鑑”拿去玩“龍蝦”……人們總是後知後覺發現，很多原本以為的“追趕”，其實早就變了。而這一切背後的邏輯，其實大家也都心知肚明。放在製造業領域，大家會說這是因為有“中國製造”；而放在網際網路科技、放在AI領域，答案則是“中國速度”“中國規模”“中國場景”。一方面，國內這批AI玩家基本都經歷過網際網路從誕生到發展的完整時期，所以他們很熟悉那套“小步快跑、不斷根據使用者反饋進行迭代”的打法。可以說，相比從0到1，我們尤為擅長從1到100。另一方面，在內容、場景和使用者規模上，國內也擁有得天獨厚的“練兵場”——無論是龐大的網際網路使用者群體、豐富多元的應用場景，還是足夠複雜的內容生態，都給國產模型提供了快速試錯、持續最佳化的土壤。相應地，國產AI也能更快形成“飛輪效應”。而這些，也同樣正在支撐著AI音樂賽道的發展。所以，此時國產玩家裡有人能“站出來、站起來”，也就不足為奇了。至於為什麼會是崑崙萬維，上一部分也已經說了很多了——圍繞把“好聽”變成可復現的系統能力這個目標，他們對AI音樂這個垂類賽道進行了長期持續投入。俗話說，水滴石穿、繩鋸木斷。所以如今能有這個結果，也算是水到渠成的事情。再加上崑崙萬維還是北京市人工智慧產業的科技創新代表，所以登頂這件事本身也多了另一層象徵意義：AI音樂，往後高地就是北京了。據說，崑崙萬維還會在3.27（本周五）舉辦的中關村論壇開專場發佈會。屆時Mureka V9，應該會有更多詳情和介紹。 (量子位)

如果要找一個人來解釋這場 AI 大爆發究竟是怎麼發生的，黃仁勳無疑是最合適的人選。三十年前創立輝達、押注圖形處理器，把 CUDA 強行裝進遊戲顯示卡，市值從 80 億跌至 15 億，然後用十年爬回來。在所有人還在爭論推理晶片會不會只是低端市場時，他已經在為智能體時代設計機架架構。這種提前預判，顯然不只是靠運氣，更離不開他幾十年如一日做的一件事：在所有人相信之前，先把那個未來講給所有人聽。今天，知名播客主持人 Lex Fridman 公開了他與黃仁勳長達兩小時的深度專訪。對話涵蓋 CUDA 護城河、中國科技生態、程式設計的未來，DLSS5、乃至意識與死亡。這是黃仁勳近期最完整的一次公開表達，也是迄今為止最接近他思維方式的一次真實記錄。附上黃仁勳採訪文字版實錄 🔗：https://lexfridman.com/jensen-huang-transcript一個問題，60 個專家同時在場，這就是輝達開會的方式採訪開篇，Fridman 指出輝達已將設計重心從單晶片擴展至機架等級，涵蓋 GPU、CPU、記憶體、網路、NVLink、光纖與銅纜互聯、供電、冷卻、軟體以及機架本身。他問黃仁勳：在如此多變數的協同設計中，最難的部分是什麼？黃仁勳首先解釋了極致協同設計為何從工程邏輯上不可迴避。他說，問題的根源在於規模：當你把一個任務分佈到一萬台電腦上，你期望的結果是獲得遠超線性疊加的加速效果，比如一百萬倍的提升，而單純增加電腦數量只能帶來線性收益。阿姆達爾定律（Amdahl's Law）由電腦科學家 Gene Amdahl 於 1967 年提出，指的是「短板效應」在平行計算中同樣存在——系統的整體性能提升受限於無法平行的那部分程式碼。這就是阿姆達爾定律的約束，也就是說，如果計算只佔總工作量的 50%，即便把計算速度提升到無限快，整體也只能加速兩倍。「一旦你把問題分佈出去，所有東西都會成為瓶頸。CPU 是問題，GPU 是問題，網路是問題，交換機是問題。分散式運算在我們這個規模下，每一個環節都必須同時攻克。」在組織層面，黃仁勳透露自己的直接匯報超過 60 人，幾乎涵蓋所有技術學科的頂尖專家：記憶體、CPU、光學、GPU 架構、演算法、設計，無一缺席。他刻意放棄一對一匯報制度，改為讓所有人同時在場討論任何一個具體問題。「因為我們在做極致協同設計，所以任何一次討論都不可能只有一個人在場。我們呈現一個問題，所有人一起攻。當我們討論冷卻，網路專家在聽；當我們討論供電，記憶體專家在聽。誰要是對本該關注的事情沒有關注，我會直接點名。」他將公司架構比作作業系統，認為公司的組織結構應當直接反映它所處的環境和它要生產的產品，而非套用統一的「漢堡式」或「軟性」組織圖或者「汽車公司」組織圖。把 CUDA 塞進遊戲顯示卡，是最痛苦也是最關鍵的決定在講述輝達的戰略演進時，黃仁勳也詳細梳理了從圖形加速器到計算平台的轉型路徑。他說，輝達最初是一家加速器公司，專注於圖形處理。專業化的好處是極致最佳化，問題在於市場邊界天然受限，而市場規模直接決定研發投入能力，研發能力又決定了一家公司在計算領域能發揮多大的影響力。於是輝達必須拓寬邊界，向通用計算邁進，但通用性和專業性之間往往存在天然的矛盾：越向通用計算靠攏，專業加速能力就越被稀釋。「我把這兩個本質上矛盾的詞硬連在一起，公司必須一步一步走那條極其狹窄的路，在擴展計算邊界的同時，守住最重要的專業化能力。」第一步是可程式設計像素著色器，第一次向可程式設計性邁進。第二步是在著色器中加入 IEEE 標準相容的 FP32 浮點運算，這一步吸引了那些此前在 CPU 上做流處理和資料流計算的研究者。他們發現，GPU 的計算密度極高，又能相容他們原有的軟體邏輯。這直接促成了 Cg 語言（為 GPU 程式設計設計的高級著色器語言），再到 CUDA。將 CUDA 搭載到 GeForce 消費級顯示卡是整個歷史中最關鍵也最痛苦的決策。黃仁勳說，計算平台的價值完全取決於裝機量，而不是架構的優雅程度。他舉 x86 為例：這是歷史上被批評最多的架構，遠沒有同期那些被頂尖電腦科學家精心設計的 RISC 架構優雅，但 x86 活下來了，RISC 大多失敗了。原因只有一個：裝機量。「當時 GeForce 每年出貨數百萬塊顯示卡。我們說，不管使用者用不用 CUDA，都把它裝進每一台 PC 裡，用這個作為培育裝機基數的起點。同時我們去大學裡寫教材、開課程、到處推廣 CUDA。在那個年代，PC 是主要的計算載體，沒有雲，我們等於把超算塞進了每一個在校學生和研究人員的手裡，總有一天會有驚喜發生。」代價是慘烈的。CUDA 讓 GeForce 的成本大幅上升，將輝達的毛利率徹底壓垮，公司毛利率本已只有 35%，成本增加 50% 之後，全部利潤蒸發。市值從約 80 億美元一路跌至 15 億美元，在底部徘徊了相當長的時間。「但我們一直扛著 CUDA，一直搭載在 GeForce 上。輝達是 GeForce 建起來的家，是 GeForce 把 CUDA 送到了所有人手裡。研究人員和科學家在大學裡發現了 CUDA，因為他們本來就是遊戲玩家，他們自己攢電腦，他們拿 PC 元件搭叢集。」後來，這成為深度學習革命的基礎設施。對於如何作出這類賭注式決策，黃仁勳說，他的決策過程始於好奇心，然後是推理。當推理系統在內心足夠清晰地呈現出「這件事一定會發生」時，他便開始相信它，而一旦相信，就會去實現。但更重要的是他管理集體信念的方式：他從不等到決策那一天才宣佈，而是通過每一次外部資訊、工程里程碑、行業新發現，持續向董事會、管理團隊、員工、合作夥伴一點一點地鋪設認知基礎。「到了宣佈的那一天，我希望所有人的反應是：『Jensen，你怎麼現在才說？』收購 Mellanox 是這樣，全力押注深度學習是這樣，現在 Groq 也是這樣，我已經鋪墊了兩年半。」他把 GTC 大會描述為向全行業塑造未來認知的工具，不只面向員工，也面向合作夥伴和整個生態。「我們不生產電腦，也不搭建雲。我們是計算平台公司，任何人都無法直接購買我們的產品，但我們向所有層級開放平台。在我的產品準備好之前，必須先讓所有人相信它將要到來。」Ilya 說資料耗盡了，黃仁勳說他搞錯方向了對於 Scaling Laws（縮放定律/擴展定律），黃仁勳提出了一個系統性框架，包含四個相互咬合的層次。第一條是預訓練擴展定律。模型越大，訓練資料越多，AI 越聰明。當 Ilya Sutskever 表示「預訓練資料耗盡」時，業界一度恐慌，認為 AI 到了天花板。黃仁勳認為這個擔憂搞混了方向：人類生產的資料確實有限，但合成資料的比重會越來越高，而且這並不奇怪，人類知識本來就是「合成」的，知識在人與人之間流轉、被重新詮釋、再創作、再消費。AI 現在已經能夠以真實資料為基礎大量生成合成訓練資料，預訓練的瓶頸從資料量轉移到了算力。第二條是後訓練擴展定律。通過指令微調、強化學習等方式持續精煉模型能力，這個空間仍然廣闊。第三條是測試時擴展定律（test-time compute），也就是推理階段的計算投入。黃仁勳說，當初很多人預判推理是「簡單的」，認為推理晶片只需要小而廉價，完全不需要輝達那樣昂貴複雜的產品，將來推理市場會是一個被商品化的低端市場。「這在邏輯上就說不通。預訓練是記憶和歸納，是閱讀；推理是思考、推理、規劃、搜尋、嘗試、分解陌生問題。思考怎麼可能是計算輕量級的？」事實證明他是對的，測試時擴展的計算消耗遠超市場預期。第四條是智能體擴展定律。一個大語言模型變成一個智能體，在測試時去查資料庫、使用工具、分配子任務，同時派生出大量子智能體。「擴充輝達規模最簡單的方法是多僱員工，而智能體的分裂速度比僱人快多了。」這些智能體在運行過程中積累大量有價值的經驗和資料，其中的精華會反哺預訓練，再經後訓練精煉，再經測試時增強，形成完整的閉環飛輪。「歸根結底，智能的擴展取決於一件事：算力。」對於如何在硬體設計層面預判 AI 模型的走向，黃仁勳坦言這是最難的部分之一，因為 AI 模型架構每六個月就會迭代一次，而系統和硬體架構的迭代周期是三年。輝達的應對策略包括三條：內部做基礎研究和應用研究，自己訓練模型，獲得一手體感；作為全球唯一與所有 AI 公司同時合作的平台公司，廣泛傾聽行業前沿的挑戰；以及保持架構的靈活性，讓 CUDA 能隨演算法演進而演進。他舉了混合專家模型（MoE）的例子：正是預判到 MoE 的崛起，輝達才將 NVLink 從 8 路擴展到 72 路，使一個完整的 4 兆乃至 10 兆參數模型能夠在單一計算域內運行，行為上如同一塊巨大的 GPU。而 Vera Rubin 一代機架相較於 Grace Blackwell 機架，最顯著的變化在於增加了儲存加速器，引入了全新的 Vera CPU，還有專為智能體任務設計的 Rock 機架，因為智能體工作時需要頻繁訪問檔案系統、呼叫工具、執行程式碼，這與單純運行 LLM 推理是完全不同的工作負載。為什麼在 Claude Code、Codex、OpenClaw 出現之前，我們就設計好了這一代架構？因為推理根本不需要等到具體產品出現，你只需要坐下來認真思考：一個大語言模型要成為真正的數字工人，它必須做什麼？它必須訪問檔案系統獲取真實資料，必須能上網查資料，必須會用工具，必須能派生子任務。這些都不是玄學，就是基本邏輯。他還用了一個生動的思想實驗：想像十年後最強的 AI 智能體是一個人形機器人，進入你家幹活，更可能的情形是它使用你家裡現有的工具，比如微波爐，還是它的手指會隨時變成錘子、手術刀或者微波發生器？答案顯然是前者。「我描述的，其實就是 OpenClaw 幾乎所有的核心特性。」黃仁勳眼中的馬斯克：一個把自己變成所有人最高優先順序的人Fridman 提到黃仁勳曾高度稱讚馬斯克以四個月時間建成 Colossus 超算，目前已達 20 萬塊 GPU 的規模。黃仁勳闡述了他從中看到的工程與管理哲學。他說，馬斯克是一個能在多個高深領域同時保持深度的人，同時又是出色的系統思考者。他習慣性地對每一件事追問三個問題：這是必要的嗎？必須這樣做嗎？必須花這麼長時間嗎？層層追問之後，系統會被剝離到最小必要形態，但能力卻完整保留。「他也會親自出現在問題發生的現場。有問題，他就去現場，『把問題給我看』。這種做法能打破大量『這就是我們一貫的做法』的慣性。每個供應商都有很多客戶和項目，他的做法是讓自己成為所有人項目裡的最優先順序，而且他是靠親身示範做到的，不是靠嘴說。」他描述了 Fridman 也同樣經歷過的一個細節：馬斯克曾蹲在機架旁邊和工程師一起研究如何插拔線纜，目的是減少出錯機率。「從每一個細節積累起來的直覺，讓你能同時看清微觀的低效和宏觀的系統性問題，然後你才有資格說『讓我們換一種完全不同的方式來做這件事』。」為什麼中國科技圈天然傾向於開源談及最近訪問中國之行，黃仁勳表示，全球約 50% 的 AI 研究人員是中國人，其中大多數仍在中國國內工作。中國科技行業崛起的時間節點，恰好與移動網際網路時代高度重合，使他們能夠以軟體為突破口進入全球競爭。他認為，中國科技生態之所以能持續輸出大量頂尖公司，有幾個結構性原因。第一是競爭烈度。中國並非一個統一的大市場，而是由無數個省和城市組成的競爭體系，這導致每個垂直領域都出現了數量驚人的競爭者，電動車如此，AI 公司亦然，最終在激烈競爭中存活下來的必然是極其優秀的企業。第二是開放共享的文化。中國工程師圈子高度依賴於學校、公司之間的人際網路，同學就是終身兄弟，朋友就是同行。黃仁勳說，中國工程師的優先順序排序是：家人第一，朋友第二，公司第三。這個排序直接決定了他們對待知識的態度。他們的工程師，兄弟在那家公司，朋友在那家公司，大家都是同學。同學這個概念，在中國意味著一輩子的兄弟。所以他們分享知識的速度極快，根本沒有理由把技術藏著掖著，放到開源上就好了。正因如此，中國科技公司對開放原始碼的貢獻力度遠超外界預期，而開源社區反過來進一步放大、加速了整體創新節奏。第三是崇尚工程的社會文化。這是一個崇尚建造的國家。他也由此延伸到輝達的開源戰略，特別提到 Nemotron 3，這是一個 1200 億參數的開放權重混合專家模型，架構上融合了 Transformer 與狀態空間模型（SSM）。輝達推進開源有三重動機：其一，自己訓練模型是極致協同設計的一部分，能讓硬體團隊直接感知模型架構的走向；其二，專有模型和開源模型各有必要，開源是讓 AI 真正擴散到每個行業、每個國家、每個研究者和學生手中的必要條件；其三，AI 遠不只是語言，生物學、物理、氣象、流體等領域都需要專門訓練的模型，每個行業都能獲得世界級的 AI 基礎模型。43000 個人和數百萬開發者，共同撐起輝達護城河被問及輝達最重要的競爭護城河，黃仁勳給出了一個清晰的排序。第一是 CUDA 的安裝基數。他說，即便二十年前有人做出了一個技術上更出色的替代架構，比如 GUDA 或 TUDA，也很可能失敗。因為決定架構成敗的從來不只是技術，而是有多少開發者將自己的軟體建立在這個平台上。CUDA 今天的地位，來自 43000 名輝達員工數十年的持續投入，也來自數百萬開發者將他們的軟體棧壓注在這個平台上的信任。他還強調了輝達執行速度的重要性：任何一個開發者只要選擇了 CUDA，幾乎可以確定六個月後它會變得更好十倍；他開發的軟體能觸達幾億台裝置、覆蓋所有主要雲服務商、所有主要行業、所有主要國家；而且他能確信輝達會在可預見的未來持續維護和改進 CUDA。「把這幾點加在一起，如果我是一個開發者，我會首先選 CUDA，並且把最多的資源投入到 CUDA 上。」第二護城河是生態系統的橫向覆蓋。輝達將極其複雜的系統縱向整合，但同時向每一家公司的計算平台橫向開放接入，從Google雲、亞馬遜 AWS、微軟 Azure，到 CoreWeave、Nscale 這樣的新興算力公司，到製藥企業的超算，再到電信基站邊緣裝置、汽車、機器人、衛星。一個架構覆蓋了全球幾乎所有行業。對於輝達未來能否達到 10 兆美元市值，黃仁勳的推演從兩個根本性變化出發：計算從檢索式轉向生成式，意味著算力需求量級躍升；電腦從倉儲單元轉變為生產工廠，意味著它從成本中心變成了直接與企業營收掛鉤的利潤中心。他預計世界 GDP 增速將會加快，而計算佔 GDP 的比例將達到過去的 100 倍以上。他提到輝達的 3 兆美元收入路徑在他看來是「當然可能」的，並沒有任何物理定律約束這一數字的實現，更重要的是，輝達的增長不依賴於從現有競爭對手手中奪取份額，而是依賴於一個幾乎從零開始生長出來的全新市場。「當輝達是 100 億美元的公司時，你沒法說『如果他們從誰那裡拿到 10% 份額就能增長多少』。他們的想像力需要從零建構。但我有的是時間，每一次 GTC 都會讓這件事變得更加真實。」談及智能體時，他將 OpenClaw 比作「Token 的 iPhone」：「消費者直接能用到了。iPhone 等級的產品到了，它是有史以來增長最快的應用，一飛衝天，就這樣。」玩家對 AI 糊感的憤怒，其實是一面鏡子黃仁勳說，GeForce 至今仍是輝達最重要的品牌行銷策略：人們十幾歲時因為遊戲認識輝達，進入大學和職業生涯後自然轉向 CUDA 和專業工具。被問及史上最重要的遊戲，他給出兩個答案：從文化與行業影響力看是 Doom，它把 PC 從辦公工具變成了家庭娛樂裝置；從遊戲技術看是 Virtua Fighter。近年的代表作則是完整實現光線追蹤渲染的《賽博朋克 2077》。談及 DLSS 5 引發的玩家爭議，他理解那種對「AI 糊感」的反感，承認這是真實存在的審美問題。但他解釋，DLSS 5 的工作前提是三維幾何資料的嚴格約束，每一幀都完全忠實於藝術家定義的空間結構和紋理風格，做的是增強而非覆蓋。「玩家以為 DLSS 會在成品遊戲上做後處理，這個理解是錯的。它嵌入在創作流程裡，藝術家決定用還是不用。」系統也完全開放，工作室可以自行訓練模型、指定卡通或水彩等任意風格。他隨後作出一個更宏觀的觀察：玩家對 AI 糊感的敏感，恰恰說明人類真正在乎的是創作者留下的那些不完美的印記。「只要 AI 是輔助藝術家的工具，它就是好的。」此外他還提到輝達為遊戲開發者提供的次表面散射皮膚著色器，這項技術模擬光線穿透皮膚淺層後散射的物理現象，讓遊戲人物皮膚呈現出更接近真實的半透明質感。「這些都是工具，由藝術家決定怎麼用。我們只是提供工具箱。」AGI、程式設計的未來與人類的位置在 AGI 定義問題上，Fridman 以「能夠從零創立並營運一家市值超十億美元的科技公司」作為測試標準，黃仁勳的回答是：這個門檻，我認為 AI 現在已經達到了。他設想一個 AI 建立了某款應用，短時間內吸引數十億使用者，完成商業化後退出，這和網際網路時代那些曇花一現的爆款網站並無本質差異，而那些網站的技術複雜度遠低於 OpenClaw 今天能生成的東西。「我不知道具體會是什麼，但我在網際網路時代也沒有預測到任何那些公司。」他同時強調，100000 個智能體建立一個持續營運的輝達的機率是零，但建立一個短暫的爆款應用並從中獲利，完全可能已經在發生了。關於程式設計的未來，黃仁勳認為程式設計的定義本身需要改寫。程式設計的本質是規格說明，即告訴電腦要建構什麼。在這個定義下，能做到這件事的人數量將從 3000 萬擴展到 10 億。每一個木匠、水管工、會計師都將成為自己行業裡的創新者，因為 AI 讓他們能夠以自然語言表達意圖，並將其轉化為實際產品。「如果我是一個木匠，我看到 AI，我會非常興奮。如果我是一個水管工，我會完全瘋狂。」他用輻射科醫生的案例回應了「AI 會消滅職業」的擔憂：電腦視覺在 2019 年前後達到超人水平，曾被普遍預測輻射科醫生將消亡。結果是所有輻射科平台都整合了 AI、輻射科醫生數量不降反升，現在全球還出現了輻射科醫生短缺。原因很簡單：能更快讀片，就能讀更多片，就能服務更多病人，醫院營收增加，需要更多輻射科醫生。「那個預警走得太遠，嚇跑了很多本該進入這個行業的人，這是真實的傷害。輝達的軟體工程師數量只會增加，不會減少。他們的職業目的是解決問題，而解決問題這件事的每一個組成部分，評估結果、團隊協作、診斷問題、創新、連接不同領域，這些都不會消失。」在工作中倒下，是最好的結局被問及是否思考自己的死亡，黃仁勳的回答十分誠實。「我真的不想死。我有很好的家庭，有非常重要的工作。這不是『一生難得一次的體驗』，而是整個人類文明難得一次的體驗，我正在其中。輝達是歷史上最重要的科技公司之一，這件事我非常認真。」對於繼承人規劃，他的回應讓人出乎意料：他說他「不相信繼任規劃」，但原因恰恰是認真思考了這個問題。如果你真的關心自己離開後公司的命運，那麼你今天應該做的，是把你所學、你所理解、你所積累的全部知識、洞察和判斷，以最高頻率傳遞給周圍所有人。「每一次會議都是推理會議。我學到的任何東西，沒有在我桌上停留超過一秒鐘的，立刻就指向某個人：去研究這個，這個東西很了不起，你會想瞭解它的。我在持續地賦能周圍所有人，讓他們的能力不斷提升。」他說自己希望的結局是在工作中倒下，而且是瞬間的，沒有漫長的痛苦過程。對於人類未來 100 年的希望，他說他一生都對人性的善意保有高度信心，儘管偶爾會被辜負，但結果一次又一次證明他是對的，而且往往超出預期。 (APPSO)

單卡算力是H20的2.87倍，華為這波真的"硬"了。2026年3月20日，華為在中國合作夥伴大會上扔了一顆重磅炸彈。昇騰950PR處理器正式發佈。搭載這顆晶片的Atlas 350加速卡，在多個關鍵指標上實現了對輝達H20的反超。這不是"追趕"，這是"超越"。一、昇騰950到底強在哪？核心參數單卡算力是H20的2.87倍。這不是參數黨自我感動，這是實打實的性能碾壓。技術突破1️⃣ 國內唯一支援FP4低精度的推理產品FP4是什麼？簡單說，就是把模型壓縮到原來的1/8，性能幾乎不損失。輝達H100不支援，H20不支援。現在昇騰950支援了。2️⃣ 自研HBM技術HBM（高頻寬記憶體）一直是韓國廠商的天下。華為這次首發自研HBM，打破了國外壟斷。3️⃣ 記憶體訪問顆粒度最佳化從512位元組減少到128位元組。這意味著什麼？小算子訪存效率提升4倍。大模型推理中，小算子佔比超過60%，這個最佳化帶來的提升是實打實的。4️⃣ 叢集能力支援百萬卡叢集，單叢集算力達數百EFLOPS（FP16）。這是什麼概念？相當於把全國Top10超算的算力塞進一個機房。二、為什麼這次不一樣？過去的昇騰：能用，但不夠強昇騰910時代，華為的姿態是"備胎"。能用，但性能、生態、穩定性都和輝達有差距。客戶選擇昇騰，更多是出於"不得不選"。現在的昇騰950：可以正面對剛這一次，華為不是在做"替代品"，而是在做"超越者"。單卡算力：超越H20記憶體頻寬：超越H20FP4支援：H20沒有，950有國產生態：完全國產化客戶選擇昇騰950，不再是"無奈之舉"，而是"最優解"。三、昇騰950系列規劃華為這次還公佈了完整的晶片路線圖：這是什麼意思？950PR：適合推理階段的第一步——快速生成第一個token。950DT：適合推理階段的第二步——高速解碼後續token。兩顆晶片配合，實現端到端推理加速。四、對產業鏈的影響硬體廠商的機會7家核心夥伴同步發佈基於Atlas 350的整機產品：這些廠商，將成為昇騰生態的"基建商"。投資者關注昇騰產業鏈核心標的：五、對普通人的意義你可能會說：我又不買AI晶片，這跟我有什麼關係？關係很大。1. AI服務成本下降算力成本是AI服務成本的核心。國產晶片性能提升、成本下降，意味著AI服務會更便宜。你用的ChatGPT、文心一言、Kimi，底層都可能跑在昇騰上。2. 資料安全更有保障國產晶片意味著資料不需要出境。政務、金融、醫療等敏感領域，可以放心使用AI。3. 科技自主權昇騰的突破，意味著中國在AI晶片領域不再被"卡脖子"。這是國家層面的戰略安全。昇騰950的發佈，不是技術迭代，是戰略突圍。從"能用"到"好用"，從"替代"到"超越"，華為走了整整7年。中國國產AI晶片的春天，真的來了。 (碼農看AI)

全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter最新發佈的資料顯示，截至3月15日，中國AI大模型的周呼叫量達到4.69兆Token，連續第二周超越美國。全球呼叫量排名前三的位置，更是被中國模型包攬。摩根大通預測，中國的AI推理Token消耗量將從2025年的約10千兆增長至2030年的約3900千兆，五年間增長約370倍。什麼是Token？在AI的世界裡，Token是模型處理資訊的最小計量單位，無論是使用者的提問，還是AI生成的一段程式碼，最終都要被拆解成Token來完成運算。正因如此，Token呼叫量成為衡量AI模型活躍度和產業價值的關鍵指標，Token呼叫量越高，意味著模型被用得越多，創造的實際價值也就越大。 (科技日報)

一、產業鏈環節“Farmer-Egg-Chicken-Hen house”比喻來拆解AI晶片價值鏈：- Farmer（農戶）：對應CSP/AIDC環節，即雲服務/AI資料中心，是AI算力的需求方與應用端，直接承載大模型、AI應用。- Egg（雞蛋）：對應AI chip designers環節，即AI晶片設計公司，是算力的核心“種子”，負責晶片架構與功能設計。- Chicken（雞）：對應Foundry/OSAT環節，即晶圓代工/封測企業，是晶片的製造與封裝環節，負責將設計圖紙變為實體晶片。- Hen house（雞舍）：對應WFE/EDA環節，即半導體裝置/EDA工具，是晶片產業的底層基礎設施，是製造與設計的“生產工具”。二、中美AI晶片價值鏈代表企業1. 中國側（自主供應鏈）- Farmer（應用端）：以字節跳動、騰訊、百度、阿里為代表，還包括MINIMAX、智譜AI、深度求索等國內主流雲服務與大模型公司。- Egg（晶片設計）：海思、摩爾線程、寒武紀、中科海光、崑崙芯、平頭哥、燧原科技等國產AI晶片設計廠商。- Chicken（製造封測）：中芯國際、上海華力、通富微電、長電科技等國內晶圓代工與封測企業。- Hen house（裝置/EDA）：北方華創、中微公司、拓荊科技、華大九天等國產半導體裝置與EDA工具企業。2. 美國側（全球主導鏈）- Farmer（應用端）：Google、OpenAI、Anthropic、Meta、亞馬遜、甲骨文等全球頂尖雲服務與AI公司。- Egg（晶片設計）：NVIDIA、AMD、博通、聯發科等全球AI晶片設計龍頭，其中NVIDIA是絕對核心。- Chicken（製造封測）：台積電、三星、日月光等全球頂級晶圓代工與封測企業，台積電主導先進製程。- Hen house（裝置/EDA）：ASML、應用材料、KLA、新思科技、楷登電子等全球半導體裝置與EDA的核心供應商，ASML的EUV光刻機是關鍵瓶頸。三、“脫鉤”趨勢的核心體現1. 中國側：從底層裝置（Hen house）→製造（Chicken）→設計（Egg）→應用（Farmer），逐步建構自主可控的AI算力供應鏈，減少對西方技術的依賴。2. 美國側：強化自身生態閉環，同時限制對中國的高端技術輸出，推動算力供應鏈的區域化分割，保持在高端環節的絕對主導。3. 本質：中美在AI算力這一核心生產力上的產業鏈競爭與自主化，全球AI晶片供應鏈正從“全球化分工”走向“雙循環、區域化”的格局。(海外君)

路透報導，兩名知情者透露，輝達準備推出可向中國市場銷售的Groq人工智慧（AI）晶片。 輝達去年底以170億美元，從AI晶片新創公司Groq取得技術授權，執行長黃仁勳甫在16日的輝達GTC年度大會上，展示一系列基於Groq晶片的新產品。報導說，輝達計畫採用Groq晶片進行推理運算，亦即回答問題、編寫程序或執行任務的AI系統。 在輝達近日展示的產品中，該公司計畫將其即將推出的Vera Rubin架構結合Groq晶片使用，Vera Rubin晶片無法銷售中國。儘管輝達主導AI系統的訓練市場，但在推理市場面臨更多競爭，一些中國大廠，包括重量級AI公司百度已生產自己的推理晶片。黃仁勳在16日GTC大會上強調AI市場的轉變，他說，「推理運算的轉折點已來臨; 需求持續成長」，到2027年底，輝達A晶片的商機可能達至少1兆美元。一名消息來源說，為中國準備的Groq晶片非降階版，也非專門為中國市場所生產的，他指出，新版晶片可以進行調整，以與其他系統一起使用，他補充，Groq晶片預定5月推出。與此同時，黃仁勳表示，在取得美國政府的出口許可，以及中國客戶的訂單後，該公司已重啟H200晶片的生產，這是其當前旗艦晶片的上一代產品，是輝達目前效能第二強大的AI晶片。 (大話晶片)

中國AI圈剛剛發生了一件很少見的事情。幾乎所有大廠，在一周之內同時發佈 AI Agent。2026年3月4日，騰訊雲上線一鍵部署 OpenClaw;2026年3月6日，字節跳動推出OpenClaw快速接入方案;2026年3月7日，月之暗面發佈智能體工具，開始支援AI Agent;2026年3月9日，京東宣佈電商系統接入OpenClaw能力;2026年3月10日，智譜AI宣佈其大模型平台接入OpenClaw;2026年3月13日，阿里雲發佈JVSClaw智能體工具。如果只是看新聞，很多人可能會覺得：這不就是又多了幾個AI工具嗎?但我自己實測完之後，心裡其實咯噔了一下。因為這次阿里雲的 JVSClaw，有三個非常危險的關鍵詞：0程式碼3分鐘不用API配置這3個詞組合在一起，釋放了一個明顯的訊號：當“養龍蝦”變得像發朋友圈一樣簡單。很多行業，其實就開始變天了。（1）3分鐘養一隻AI龍蝦，AI智能體第一次做成“傻瓜版”在AI圈，大家喜歡把 AI Agent 叫做“AI龍蝦”(OpenClaw)。以前想養一隻“龍蝦”，難如登天。原因很簡單：門檻太高了。你要先準備：Python環境、Node環境、模型API、伺服器。90%的人，在第一步就卡住了。這就是為什麼很多人裝不上OpenClaw的原因!技術門檻太高了!所以AI Agent一直停在開發者圈子裡。這一次 阿里雲做的事情其實很簡單：把這件事變成傻瓜操作。JVSClaw的核心邏輯非常簡單：手機打開App點三下，一個AI智能體就建立好了。不需要配置伺服器、不用寫一行程式碼，也不用配一個節點。直接就能跑任務。這意味著：這是AI Agent第一次開始真正面向普通人。當“養龍蝦”變得像發朋友圈一樣簡單，真正開始慌的人，其實還沒出現。（2）有人養AI龍蝦一天燒217美元，問題出在這裡最近AI圈有個很真實的案例。有使用者在測試AI Agent的時候，AI突然陷入死循環。不停呼叫模型。結果一天時間，燒掉了217美元。一天217美元，相當於很多人一個月的午飯錢。(一個群裡電商老闆說：“太燒token了，我有點燒不起。”)最近國安部和工信部剛發了公告，強調AI資料的安全合規。很多老闆想把AI部署在自己公司的電腦或本地伺服器上，其實隱患極大：一旦中病毒、被駭客入侵，或者AI亂跑資料，根本沒人兜底。這就帶來兩個風險：第一，AI會陷入死循環，Toeken瘋狂消耗。第二，你根本不知道問題出在那。而阿里雲這種“國家隊”選手，天生就帶著安全鎖。 資料在雲端加密運行，符合國家最高安全標準。所以JVSClaw 這次做了一個極其關鍵的設計：ClawSpace。在這裡，AI的每一步操作都是“直播”給你看的。它打開了那個網頁、填了什麼資料、在那一步卡住了，你一清二楚。如果AI犯傻卡住，你可以隨時手動接管，幫它點一下，它再繼續。（3）AI開始操作手機，很多崗位要變天了在中國中小企業的生意裡，有80%的業務都在手機上操作，例如抖音直播、微信客服、閒魚訂單、小紅書引流。如果AI不能操作手機，很多場景就做不了。而這次阿里雲推出了一個版本叫MobileClaw，它可以直接識別手機介面，像真人一樣完成操作：點選、滑動、輸入。簡單說：AI可以自己操作APP。比如以自動回覆客服消息、自動處理訂單、自動去評論了。這對很多中小企業來說，功能非常實用。因為很多公司最缺的就是人。（4）AI智能體變成傻瓜工具，最先慌的是這三類人如果普通人三分鐘就能擁有一個AI智能體，那原本要團隊做的事情，可能會被重新定義了。比如：(1)AI部署外包商：那些在朋友圈、抖音上喊著“幫你搭建私有化OpenClaw”、“企業Agent定製部署”的工作室，以後很那接到訂單了，以前報價5000起的活，現在可能只值50塊。(2)AI培訓講師：那些賣《7天精通OpenClaw部署》、《AI智能體高階玩法》一門課程賣6980的的大V，他們的課程內容變成廢紙，口碑瞬間崩塌。(3)“AI套殼”公司，以前加個UI介面，套個GPT介面，包裝一個“AI產品”，然後打著“垂直賽道AI”的名號去融資，收年費的公司護城河要沒有了。如果像阿里雲這種平台，直接把AI智能體做成零程式碼工具，很多“簡單AI產品”就沒有存在必要了。過去需要一個團隊做的工具，現在普通人就能搭出來。AI行業每次真正的洗牌，都不是從技術突破開始的，而是技術門檻的消失。（5）寫在最後：過去兩年，AI最大的功能是：陪你聊天、寫寫文章、寫個程式碼;但現在事情開始變了。AI開始：會抓資料、跑流程、處理任務了。簡單說：AI開始幹活了。如果說過去的AI更像助手，那現在的AI更像：打工人。而像JVSClaw這樣的工具，本質只做了一件事：讓普通人也能擁有一個AI打工人。AI行業真正的革命，從來不是模型變強。而是普通人突然也能用它幹活。 (盧松松)