Anthropic在5月開發者大會上拋出的那句“原本按10倍增長規劃，結果一季度收入和使用量年化增長了80倍”，把AI行業最硬的一層矛盾攤開了：大模型能力還在往前跑，但基礎設施已經開始追不上需求。更直接的證據，是Anthropic幾乎同時向SpaceX、Amazon、Google、Broadcom、微軟、輝達和Fluidstack鎖算力、鎖電力、鎖未來幾年的資料中心資源。 這家公司最新披露的口徑是，run-rate收入已經超過300億美元，而2025年底約為90億美元；百萬美元級企業客戶從2月的500多家增至1000多家；Claude Code單獨的run-rate收入超過25億美元。換句話說，Anthropic不是靠講故事撐估值，而是已經在企業軟體、開發者工具和AI Agent工作流裡跑出了強需求。 但強需求也帶來更尖銳的問題：AI行業過去像軟體，現在越來越像能源、雲端運算和半導體的混合體。誰能拿到更多GPU、TPU、Trainium、電力、園區和長期資本，誰才能繼續迭代模型、服務客戶、維持體驗。AI行業沒有進入輕鬆賺錢的階段，反而進入了更重、更貴、更殘酷的基礎設施戰爭。 01 最強的模型不夠用，能交付的算力才稀缺

1. 核心發現：大模型從技術探索走向業務融合 報告清晰確切指出，大模型技術已然跨出實驗室範圍，進而步入與業務深度交融契合的“價值兌付時期”。有百分之六十四份額中國所屬企業打算把AI投資數額提升幅度設定在百分之十至百分之三十區間，並且企業對於大模型POC測試所抱持的滿意程度高達百分之七十。龐大模型不再單純只是一種技術方面的虛頭把戲，而是經過驗證能夠起到提升流程運轉效率、加快產品創新處理程序、重新塑造使用者體驗效果這樣作用的生產力實用型工具。 2. 落地挑戰：成本、選型與部署的三重困境 報告如實指出了企業落地存在的四大挑戰，其一為高昂的算力與機會成本，92%企業覺得算力是最大挑戰，其二是模型選型的精準匹配難題，62%企業認為選擇過多且匱乏標準，其三是部署過程裡的細節障礙，包括調優路徑繁雜、資料治理艱難，其四是潛在的安全風險，這些挑戰是企業要從“觀望”邁向“行動”所不得不跨越的現實隔閡。

為什麼大家關注的明明是大模型、算力、機器人，最後總會繞不開一個名詞TSMC？ 它看起來像一家做晶片代工的公司，但現在的情況已經不是這麼簡單了。 Reuters 4月的報導顯示，TSMC 因 AI 需求強勁，預計將連續第四個季度錄得創紀錄利潤，先進製程和先進封裝的產能都被推到很緊的狀態； Broadcom 也公開提到，TSMC 的產能已經成了瓶頸。換句話說，AI 現在不只是缺模型，更缺能把模型做出來、裝起來、跑起來的底層能力。

近日，微眾銀行披露2025年年報。資料顯示，2025年該行實現營業收入362.84億元，同比下降4.84%。淨利潤110.12億元，同比增長約1%。 截至2025年末，該行總資產7662.90億元，較上年末增長17.57%；該行管理資產規模增長16%至3.7兆元以上。 21世紀經濟報導注意到，這份年報中出現多個重要變化，一是管理層新提“韌性增長”的經營基調，年報共計9次提及“韌性”一詞，而2024年僅兩次；二是強化金融市場業務，金融投資類資產佔比大幅增加；三是多個零售相關部門集體更名，統一將“零售”的提法改為“個金”。 在零售信貸壓力增加的環境下，微眾銀行正在探索包括金融市場業務、AI賦能業務營運在內的第二增長曲線。

誰在賣，誰在買，誰被困住了，誰提前走了？ 時間走到今天，智譜上市已有4個多月時間，其股價從116.20港元上市價格，漲到1001港元。這個背景下，故事逐漸展開。 2024年4月的一個下午，一位投資人在朋友圈看到了那則消息，隨後把手機扣在桌上沉默了很久。 消息說，月之暗面創始人楊植麟在完成10億美元融資後，通過出售個人持股套現了數千萬美金。"公司成立才一年。"這位投資人後來說，"他比他的投資人先出來了。"

在 AI 大模型、自動駕駛、邊緣計算全面爆發的今天，算力已經成為數字時代的 “新石油/新電力”，而承載算力的各類處理器晶片，就是驅動這場技術革命的 “發動機”。 很多人都會有這樣的困惑：CPU、GPU、TPU、NPU…… 這些長得差不多的縮寫到底有什麼區別？各自適合幹什麼？誰才是 AI 時代的 “王者”？ 10 大晶片核心定位：各司其職，沒有 “萬能神卡” 很多人以為晶片就是 “越貴越強”，但實際上，每一類晶片都是為特定場景量身打造的，沒有一款晶片能通吃所有任務。

從晶片到算力，從算力到AI大模型，從工業機器人到人形機器人；從深海到深空；從人造太陽到量子計算……中國科創正氣象萬千，中國新質生產力正引領中國經濟加速高品質處理程序。然而，這一切是如何發生的？最近，《人民日報》連續刊發署名為“金軒”的系列文章，對中國新質生產力和高品質發展作了總結和解讀，事實上也是對此作了回答：這有賴於企業家精神的勃發，也更有賴於國家的產業藍圖規劃和支撐、引領。這是市場的力量，更是政府‌在科學統籌、組織協調和資源保障上關鍵性、主導性作用的發揮。長期以來，都有一種聲音認為，技術創新和新興產業的發展是且只能是企業家和市場的產物，甚至因此批評政府的產業政策，認為政府政策是長官意志，脫離實際，不可能取得成功。中國科創驅動的中國新質生產力，在全球科創與產業競爭的堅定步伐和蓬勃生機，給了這種聲音最直接有力的否定性回擊。中國科創的崛起，絕非僅靠幾朵技術突破的火花。它的本質，是一場涉及技術革命、要素重設和產業躍遷的系統工程。市場善於在已知的賽道內競速，但當全球科技競爭步入“無人區”，便需要定義未來的戰略雄心與開闢新局的非凡魄力。政府在這時扮演的角色，常常是繪製未知地圖的“引航員”。從“十四五”規劃綱要擘畫的數字經濟藍圖，到對國家實驗室體系和國家戰略科技力量的空前強化；從“東數西算”工程在華夏大地上建構的數字動脈，到對量子資訊、腦科學、深空深海的前瞻部署……這一切，並非市場的自發選擇，而是政府對於歷史機遇的精準把握。它如同霧中燈塔，引領著萬千創新主體的方向，將分散的企業家精神，匯聚成征服星辰大海的國家力量。真正的原始創新，從來伴隨著巨大的不確定性與漫長的沉默期，市場資本在此往往望而卻步。此時，政府往往成為“第一個吃螃蟹的人”，以戰略性的“耐心資本”為新質生產力的萌芽注入最初的生機。從早期投入積體電路大基金，以撬動整個晶片產業，到設立國家新興產業創業投資引導基金，催化戰略性新興產業；從對商業航天企業“第一枚火箭”的堅定訂單支援，到對人工智慧、生物製造等前沿領域的戰略投入。政府並未追求立竿見影的財務回報，而是追求產業鏈的安全自主與未來產業的主導權。“功成不必在我，功成必定有我”，正是跨越創新“死亡之谷”的最堅實橋樑。真正的創新，尤其是從“0到1”的原始突破，從不誕生於真空。它需要一片由頂尖人才、前沿知識、寬容試錯和長期資本共同構成的沃土。然而，市場這只看不見的手，在面對基礎研究、重大科技基礎設施、戰略性新興產業培育時，常常會“失靈”。此時，政府又會成為至關重要的“首席孵化官”。以人工智慧為例，其全球競爭早已超越企業間的“演算法賽跑”，演變為國家間基礎設施與生態體系的角力。中國前瞻性地佈局了“東數西算”這一國家工程，在內蒙古烏蘭察布等能源富集地，打造了擁有超200萬標準機架、智算佔比超90%的“草原雲谷”。▲圖源：烏蘭察布雲這不僅解決了東部地區算力緊張的燃眉之急，更以國家級的資源調度，為千行百業的智能化轉型奠定了堅實的“數字地基”。正是有了這樣的國家底座，無數AI創業公司才能輕裝上陣，專注於演算法與應用創新，最終形成了如今超過兆元的龐大產業規模。中國科創的繁榮，絕非單一技術的突破，而是技術群、產業鏈、資金鏈、人才鏈在更高維度上的融合共生。市場機制擅長微觀激勵，卻難以自發完成如此宏大的系統整合。這時，政府往往會承擔起“創新紅娘”與“超級鏈長”的職責。由工信部牽頭的新能源汽車“鏈長制”，協調了電池、電機、晶片、材料等數百家核心企業協同攻關；在各省的“揭榜掛帥”大會上，高校牆內的尖端論文，精準對接著工廠車間裡的真實痛點；京津冀、長三角、粵港澳大灣區在國家戰略的引導下，從地理相鄰走向創新協同，形成各具特色、優勢互補的世界級產業叢集。政府在這裡絕不是簡單的管理者，而是最頂級的系統工程師，致力於拆除阻礙要素流動的“籬笆牆”，鋪設促進知識溢出的“高速路”，將創新的涓涓細流，彙集成不可阻擋的產業洪流。任何顛覆性技術從實驗室走向廣闊天地，最險的一關莫過於“市場的驚險一躍”。此時，政府不僅是規則的制定者，更是初始需求的創造者和關鍵應用的“首購者”。北京亦莊、上海嘉定等地的高等級自動駕駛示範區，為無人駕駛技術提供了寶貴的“現實考場”；對國產首台（套）重大技術裝備的採購與推廣，為高端製造掃清了市場認同的最初障礙；從“金太陽”工程到全域太陽能推進，政府主導的綠色能源應用場景，直接催生並壯大了全球最具競爭力的太陽能與風電產業。“以場景促研發，以應用帶產業”的智慧，意味著政府不僅播種，還負責耕耘最初的田野，不僅鼓勵造船，還主動開闢最初的航路。它以前瞻性的公共需求，為新技術的成熟與迭代，提供了最寶貴的市場窗口與信任背書。在一場轟轟烈烈的科創革命中，動力絕非市場力量的單一魔法，它源於一個有為政府，將規劃師的高瞻遠矚、投資人的躬身入局、協調員的穿針引線、首購者的需求開創融於一體，最終打造出的現代治理體系。因此，當我們在讚歎中國人工智慧的百花齊放、新能源車的換道超車、深海深空的不斷探索時，不應只看到舞台上企業家的卓越演出，更要看到政府為之搭建的宏偉舞台、鋪設的堅固軌道以及營造的鼓勵創新的大氛圍。2月9日上午，在考察了北京亦莊的國家信創園後，習近平總書記指出：“建設社會主義現代化強國，關鍵在科技自立自強。要充分發揮我們國家集中力量辦大事的優勢，把各種優質要素集合起來攻關，加快解決突出短板問題，實現我們的戰略目標。”歷史不斷印證，從“兩彈一星”的驚天動地，到高鐵、特高壓的縱橫神州，再到如今人工智慧、新能源的叢集迸發，中國的“集中力量辦大事”，已昇華為“新型舉國體制”下的系統創新。放眼全球，主要經濟體的發展歷程，無不將科技創新置於國家戰略的核心，通過政策、資金和法律等手段，強力塑造本國產業的未來。一些聲音常將美國、日本的創新活力簡單歸功於“自由市場”，這實則是選擇性忽視了歷史。從上世紀50年代開始，日本為了發展裝備製造業，就連續實施了五個《臨時振興法》，甚至規定只允許進口一台（套）樣機。由此，“一號機引進，二號機國產，三號機出口”的日本模式，就此形成。70年代，日本為了追趕美國半導體產業，由通產省牽頭，聯合日立、富士通、NEC、三菱和東芝五家公司，制定了超大規模積體電路計畫，一舉成就了日本半導體產業80年代的霸主地位。而縱觀美國科技霸權的奠基史，政府“有形之手”的力量，遠比想像中深刻而有力。從奠定網際網路基礎的“阿帕網”（ARPANET），到全球定位系統（GPS），再到引發頁岩氣革命的早期勘探技術。這些具有劃時代意義的創新，其“從0到1”的關鍵突破，無一不是由美國國防高級研究計畫局（DARPA）、能源部等政府機構，以國家安全和戰略使命為由，進行長期、高強度、高風險投資的結果。美國政府通過研發合同、採購訂單和稅收激勵，深度塑造了半導體、航空航天、生物醫藥等核心產業的早期格局。即便在今天，面對新一輪科技競爭，美國的產業政策非但沒有隱退，反而更加直白和有力。《晶片與科學法案》投入巨額補貼以重塑本土半導體製造，清潔能源領域的稅收抵免政策旨在引導綠色投資回流。這些舉措清晰表明，美國正以其特有的方式，強化政府在關鍵賽道上的戰略干預。兩黨在“必須增加聯邦科研投入以保持領先”上形成的共識，正是對國家力量核心作用的再確認。因此，以政策為導向，集中力量辦大事，乃至於由政府主導直接下場發展重大科技項目，美國如此，日本如此，中國也同樣如此，必須如此。“所當乘者勢也，不可失者時也。”當今世界，誰牽住了科技創新這個“牛鼻子”，誰走了科技創新這步先手棋，誰就能佔領先機、贏得優勢。中國的科創事業，是一條自覺將“有為政府”的戰略視野、組織能力，與“有效市場”的靈敏觸覺、效率優勢相結合的路徑。它不神化任何單一力量，而是致力於尋求“兩隻手”的最佳握姿，形成推動複雜系統升級的合力。當我們讚歎中國在數字經濟、綠色能源、深海深空等領域不斷湧現的“單點突破”時，更應看到支撐這些突破的“系統能力”。“察勢者明，趨勢者智。”以新型舉國體制，強化國家戰略科技力量。以國家創新體系提升整體創新效能，是中國發展新質生產力最深厚的底氣。它如同一張攥在自己手中的“王牌”，幫助中國在新一輪全球創新版圖的重構中，不僅作為參與者，更努力成為關鍵領域的重要定義者和引領者。這張王牌所蘊含的力量，必將牽引中華民族在偉大復興的征程上，不斷向新而行，向高攀登。 (華商韜略)

馬斯克在庭審中親口承認：xAI用OpenAI的模型訓練了Grok。被追問時他的辯解是——"所有AI公司都這麼幹"。諷刺的是，他正以此起訴OpenAI違約，索賠金額高達天文數字。馬斯克到達加州聯邦法院4月30日，加州奧克蘭聯邦法院，馬斯克坐在證人席上，面對OpenAI律師William Savitt的追問。這場面本來應該是馬斯克證明OpenAI"背叛初心"的舞台——他要讓陪審團相信，Sam Altman把一家本該屬於全人類的公益實驗室，變成了一家謀取暴利的商業公司。但Savitt問了一個看似技術性的問題，把馬斯克逼到了牆角。"你知道什麼是distillation（蒸餾）嗎？"馬斯克答："就是一個AI模型用來訓練另一個AI模型。""xAI有沒有用OpenAI的模型做過這件事？"馬斯克沒有說"沒有"。他說的是："一般來說，所有AI公司都這麼做。"Savitt追問："所以這是'是'的意思？""Partly（部分地）。"這就是法庭記錄的原文。這場官司，從何而來？2015年，馬斯克和Altman共同創立OpenAI——一家明確以非營利方式營運的AI實驗室，使命是"確保AGI造福全人類"，技術"屬於全世界"。馬斯克是這個項目的主要推動者，捐款約3800萬美元，佔早期資金六成，還親自出謀劃策。但2017年，聯合創始人Greg Brockman和Ilya Sutskever等人開始擔心：馬斯克對OpenAI的控制慾太強——內部郵件顯示他們警告，馬斯克可能最終"獨攬AGI的絕對控制權"。馬斯克隨即退出董事會。內部日記裡寫著："這是我們唯一的機會，必須擺脫埃隆。"馬斯克離開13個月後，2019年OpenAI宣佈轉型為"利潤上限"公司，接受微軟數十億美元投資，Altman擔任CEO。ChatGPT於2022年一炮而紅，OpenAI躍升為全球估值最高的AI公司。2023年，馬斯克創立了自己的AI公司xAI，對標OpenAI。2024年，他正式起訴OpenAI及其CEO Altman，索賠1340億美元，理由是OpenAI背叛了"技術屬於全人類"的創始承諾。2026年3月，OpenAI估值達8520億美元，宣佈Q4 IPO計畫。4月27日，這場持續數年的訴訟正式開庭。所以4月30日當馬斯克坐在證人席上，被問到自己是否也在用競爭對手的模型"蒸餾"來訓練商業產品時——這場戲的諷刺程度，大概連編劇都不敢這麼寫。"標準做法"：行業公開的秘密馬斯克在法庭上的辯解，揭露了一個AI行業心照不宣的潛規則：幾乎所有公司都在用競爭對手的模型來訓練自己的模型。這個過程叫"蒸餾"（distillation）——用一個強大的"教師模型"的輸出，來訓練一個更小的"學生模型"。學生模型用遠低於從頭訓練的成本，就能達到接近教師模型的性能。合法的使用方式，是AI公司蒸餾自己的模型——比如OpenAI把GPT-4蒸餾成GPT-4o mini，Anthropic把Claude Opus蒸餾成Claude Haiku。這讓模型更便宜、更快，但能力保留大部分。但問題是：如果你用競爭對手的模型來蒸餾呢？OpenAI、Anthropic和Google一直在公開指責中國公司這麼做。OpenAI在今年2月寫給國會的信中，點名DeepSeek"非法蒸餾"其模型。Anthropic也在部落格中點名DeepSeek、Moonshot和MiniMax，稱它們"用蒸餾竊取前沿能力"。Google更是直接把這種行為稱為"蒸餾攻擊"——一種侵犯智慧財產權的盜竊行為，違反Google服務條款。諷刺的是，馬斯克在法庭上承認的，正是美國AI公司一直指責中國公司干的事。互搧耳光：Anthropic已經切斷了xAI的訪問行業裡的"蒸餾冷戰"已經公開化了。2025年8月，Anthropic以"違反服務條款"為由，切斷了OpenAI對其Claude模型的API訪問。理由是OpenAI用Claude來"蒸餾"自己的能力。最近，Anthropic又切斷了xAI對其模型的訪問。換言之，馬斯克的AI公司已經被同行"制裁"了。而馬斯克在法庭上的證詞，等於把這件事擺到了檯面上——是的，我們幹了，但大家不都這麼幹嗎？Savitt繼續追問："OpenAI的技術有沒有以任何方式被用於開發xAI？"馬斯克答："用其他AI來驗證你的AI，這是標準做法。"這句話的潛台詞是：我不只是用OpenAI的模型來訓練Grok，我還用它們來"驗證"xAI的模型。這是行業標準操作，你OpenAI不也這麼幹嗎？馬斯克vs OpenAI：一場關於"誰擁有AI未來"的戰爭這場庭審的核心，是馬斯克在2024年發起的訴訟——他聲稱OpenAI違背了最初的非營利使命，變成一個以盈利為目的的公司，而Sam Altman是這場"背叛"的主謀。馬斯克要求OpenAI回到"開源、非盈利"的初心，或者至少讓他拿回自己當初投資的那部分權益。但OpenAI的律師在庭審中提出了一個尖銳的矛盾：如果馬斯克真的認為OpenAI的技術應該屬於"全人類"，那他為什麼要用OpenAI的模型來訓練自己的商業產品Grok？xAI是馬斯克的商業公司，Grok是它的產品，它們和OpenAI一樣，都在爭取付費使用者和企業客戶。所以這場訴訟的荒謬之處就在於：馬斯克一邊在法庭上說OpenAI"偷了全人類的技術去賺錢"，一邊用OpenAI的技術來訓練自己的賺錢工具。馬斯克在法庭上的"Partly"，可能是整個AI行業最誠實的一句話。蒸餾到底是"竊密"還是"標準做法"，取決於你是誰——如果你是中國公司，那是"竊密"；如果你是馬斯克，那是"大家都這麼幹"。這道雙重標準，AI行業自己可能也解釋不清。 (超前觀察)