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)

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)

致各位尋求阿爾法收益的孤勇者：醒醒吧，還在盯著聯準會點陣圖的老古董們。2026年1月3日，世界變了。“絕對決心行動”不僅僅是一場完美的軍事外科手術——零傷亡活捉馬杜洛，F-22和F-35在加勒比海豚跳——它更是一次全球資產定價邏輯的暴力重設 。忘記那些溫文爾雅的外交辭令。現在的遊戲規則是“動能外交”：要麼聽話，要麼被“精確斬首”。華盛頓建制派已經亮牌，他們願意在自家後院直接動武來確保資源安全 。對於我們這些在資本海洋中嗅血而動的鯊魚來說，這意味著什麼？這意味著一個長達三十年的地緣政治結構“哈瓦那-加拉加斯軸心”被徹底粉碎了，而碎片裡全是黃金。1.掐斷輸氧管古巴的“至暗時刻”是你的買入良機要理解這次交易的核心，你得先看看倒霉的古巴。三十年來，古巴就像是掛在委內瑞拉石油乳頭上的嬰兒，每天免費吸吮27,000到50,000桶原油，作為交換，他們提供安全服務來幫馬杜洛防政變。現在？遊戲結束。川普的推特治國簡單粗暴：“再也沒有石油或資金了！”。美軍不僅在行動中幹掉了32名馬杜洛身邊的古巴精英特工，還用軍艦在加勒比海拉起了鐵幕，連一艘試圖走私原油的“奧利娜”號都被扣了。結果就是古巴一夜之間回到了90年代的“零選項”危機：電網臨界崩潰，每天停電18小時。哈瓦那現在只有兩條路：要麼像朝鮮那樣硬抗直到餓死，要麼跪下來接受川普的“交易”。你問機會在那裡？機會就在這令人窒息的絕望中。2.華爾街的饕餮盛宴三大核心類股的重新定價美國沒興趣搞什麼戰後重建，他們搞的是“能源託管”。這意味著山姆大叔直接掌管了全球最大的石油儲備庫。這那是外交政策，這是赤裸裸的資產併購！基於此，我們為你提煉了全新的“川普交易”三大支柱 ：能源巨獸的回歸：吸乾每一滴重油委內瑞拉的石油基礎設施已經爛透了，需要幾百億美金來修。誰來修？當然是美國的油服公司。斯倫貝謝 (SLB) 和哈里伯頓 (HAL)，準備好你們的完井裝置吧。更刺激的是煉油廠。瓦萊羅 (VLO) 和馬拉松 (MPC) 位於墨西哥灣的煉廠簡直就是為委內瑞拉重油量身定做的。以前沒油吃，現在美國海軍親自押送原油上門，他們的利潤率（裂解價差）要爆炸了。別忘了雪佛龍 (CVX)，他們是唯一在那兒還有活氣的美國巨頭，現在是欽定的獨家代理。交易策略：超配能源服務與複雜型煉廠。這是代際性的套利機會。“動能溢價”：軍工複合體的狂歡你們以為F-35和RQ-170隱形無人機是白給的？這次行動消耗掉的每一枚戰斧導彈，都需要雷神技術 (RTX) 加班加點造出來。洛克希德·馬丁 (LMT) 證明了他們的戰機能像切黃油一樣切開俄制防空系統，全球訂單還不飛過來？新的門羅主義意味著美軍要在加勒比海長期武裝巡邏。這不再是靜態威懾，這是持續的、昂貴的軍事存在。國防股的估值邏輯已經從“防禦性”變成了“成長性”。交易策略：買入頂級國防承包商。只要美國還在維持霸權，他們的訂單就永遠滿負荷。亂世禿鷲：在絕望中尋找阿爾法聽著，委內瑞拉亂了，古巴要崩了，這意味著什麼？意味著成千上萬的難民要往美國跑。川普政府的政策很明確：抓起來，關進去。這就是私人監獄營運商 GEO Group (GEO) 和 CoreCivic (CXW) 的高光時刻。他們現在不是什麼備受爭議的監獄股，他們是擁有政府長期合同的“邊境基礎設施公用事業股”。最後，留一點賭注給古巴。如果哈瓦那不想餓死全島，他們最終可能不得不接受美國的條件：驅逐中俄基地，開放資訊封鎖。一旦那個訊號出現，Google (Alphabet) 的子公司可能會帶著Starlink衝進去搞基建，ADM這樣的農業巨頭會用糧食換走他們最後一點硬通貨。這就是高風險高回報的禿鷲投資。新門羅主義下的美股掘金指南本圖表總結了核心投資邏輯，將地緣政治行動直接對應到具體的股票類股和受益邏輯上。3.別做那個最後知道消息的傻瓜先生們，後冷戰時代的溫情脈脈已經結束了。現在的拉丁美洲，是一個靠實力說話、贏家通吃的角鬥場 。哈瓦那-加拉加斯軸心的崩潰是不可逆的結構性變化，而美國資本正準備填補這個巨大的真空。不要用道德眼光審視這場變局，那是政客的事。我們的任務只有一項：看著地圖上那些被戰火和美元重新劃定的邊界線，然後站在正確的一邊下注。2026年狩獵愉快。 (capitalwatch)

在工作與生活中，最具威脅的人是那種人？不是那些手握權力與資源的大佬，也不是那些履歷光鮮、光環加持的精英。真正最具威脅的人，是骨子裡堅信“任何難題都能被我破解”的那類人。請留意，如果你身邊有這種人，一定要提高警惕，注意和他們保持緊密的聯絡。因為這種信念，足以帶他們去到任何渴望到達的遠方。如今，人類歷史上最強大的“解題工具”——人工智慧已經到來。當大多數人還在討論AI是帶來失業的威脅，還是提高效率的幫手時，那種“萬事皆可解”的人，就好像獲得了福音，早已將AI視為自己身體和意志的延伸。他們是AI時代最可怕最具威脅的人。而在AI的時代，一個人要麼被威脅，要麼成為威脅，這次真的沒有中間地帶。這裡的“威脅”，並非指惡意或傷害，而是一種令人敬畏的、顛覆性的力量。他們是現狀的破壞者，是安逸的終結者，是標準的重塑者。他們用AI武裝自己的行動，讓所有滿足於“不可能”、“做不到”、“沒辦法”的“AI難民”們，感到芒刺在背。他們用結果證明，你眼中的技術壁壘和資源鴻溝，只是他們新冒險的起點。今天，我們深入探討這股在新世界中湧動的、最可怕的威脅力量，我們可以稱之為“高能動性”（High-Agency）。它根植於一種獨特的認知系統，呈現為一套強悍的行動模式，並最終在AI的催化下，釋放出重塑周遭生態的巨大能量。尖峰報告：穩定幣到底是一場怎樣的財富大轉移？“能動性”這個詞，正在成為我們理解這個新時代的關鍵分野。它不是指AI程序裡那些聽從指令的AI“代理”（Agent），恰恰相反，它描述的是一種深刻的人類特質。高能動性的人是這樣的：他們充滿好奇心，帶有一種“反叛”的性格，能夠挑戰現狀，並堅信自己可以改變世界——然後，他們真的去動手改變。簡單來說，高能動性是一種“不等待許可，主動把事情搞定”的內在驅動力。這些人看到一個問題，第一反應不是“這該由誰來負責？”，也不是“我沒有相關的技能和資源”，而是“我能做點什麼來解決它？”。他們有一種信念，就像彼得·蒂爾的導師勒內·吉拉爾所言：“你可以觸碰生活，然後會有東西從另一邊冒出來。”他們拒絕被動接受現實，而是主動與之互動，並創造出新的可能性。在AI出現之前，這些高能動性的人雖然一直存在，但他們的能量常常被現實所束縛。一個絕妙的商業點子，可能因為創始人不懂程式設計、不會設計、沒有啟動資金而擱淺。從想法到原型，可能需要耗費數月甚至數年的時間去學習專業技能，或者花費巨額資金去僱傭一個專業團隊。專業化，是一道高聳的壁壘，也是一種隱形的壟斷。而AI的出現，徹底改變了遊戲規則。當十幾歲的青少年開始營運自己的AI公司AI沒有平權資訊，網際網路早已完成了這件事，AI正在平權“創造本身”。智能的成本，從“我要花20萬請一個工程師”，變成了“每月只需花200元（充值AI）。”高能動性者利用AI，可以把自己武裝成一個“全端團隊”，這導致了組織的結構性轉變，和令人震撼的生產效益。OpenAI創始人薩姆·奧特曼在2023年曾預言：“很快就會出現一人營運的十億美元公司。”在當時，這聽起來有點誇張。但兩年後，我們正目睹預言逐漸成為現實。· Midjourney，這家引領了AI生圖浪潮的公司，年收入高達5億美元，而員工僅有40人。· Henri Shi，一位創業者，正在公開挑戰奧特曼的預言，實現了平均每名員工創造280萬美元的收入，這個數字與科技巨頭蘋果公司持平。· 兩個康奈爾大學的學生，沒有融資，沒有投資人，開發了一款結合間隔重複法和AI抽認卡的備考應用，如今擁有超過400萬使用者，年收入數百萬美元。這些不再是反常的個例，而是一種結構性的轉變。在這些公司裡，職業的界限開始模糊。產品經理可以建構財務模型，設計師可以撰寫行銷文案。一個理髮店老闆，可以用自然語言描述需求，為自己的店舖建立一個定製化的預約系統；一個餐館老闆，可以建構一個動態的庫存管理和定價工具。這些人一直都有解決問題的想法和動力。區別在於，現在，他們有了能將想法變為現實的“魔法棒”。當高能動性與AI結合，一幅全新的、令人熱血沸騰的圖景正在我們眼前展開。在三個層面，他們會帶來根本性的顛覆。一、信念核心：從“認知重構”到“現實重塑”一切的起點，源於心智模式的根本差異。高能動性的人，他們大腦的底層作業系統，早已被重新編碼。他們完成了對“問題”這個概念的徹底認知重構。在多數人的世界裡，“問題”常常與負面情緒掛鉤：它是阻礙、是麻煩、是失敗的預兆。當面對AI可能帶來的衝擊時，本能反應是防禦性的：AI會搶我的飯碗嗎？我學的技能會過時嗎？這種思維模式，被稱為“外部控制點”，即感覺自己的命運被外部因素（比如AI技術的發展）所主宰。然而，在高能動性的人的世界裡，截然相反。他們擁有強大的“內部控制點”，堅信自己才是局面的掌控者。因此，無論是AI還是任何其他挑戰，在他們的認知詞典裡，都被重新定義為：· 一個待解的謎題： AI不是威脅，而是一個前所未有的、複雜而有趣的謎題。它激發的是好奇心，而非恐懼。“我該如何利用這個工具來完成以前做不到的事？”· 一次學習的機會：掌握AI，意味著學習新的互動方式、新的工作流程。問題本身就是最佳的導師，而AI的出現，是這個時代最慷慨的一次“知識餽贈”。· 一個通往更優解的訊號：現有工作流程之所以能被AI最佳化，恰恰說明它有巨大的改進空間。AI的出現，不是對個人價值的否定，而是對整個系統進行升維的邀請函。這種認知上的重構，其力量是核彈級的。心理學家卡羅爾·德韋克在其著作《終身成長》中提到的“成長型思維”，完美詮釋了這一點。他們相信能力可以通過努力和學習來培養，因此AI帶來的挑戰，都成了成長的養分。當一個人不再將“我不會程式設計”視為終點，而是將其視為“如何用自然語言讓AI幫我實現程式設計”的起點時，他的行動可能性就被無限放大了。這正是高能動性者擁抱AI的底層邏輯。他們不是看不見困難，而是拒絕被困難定義。他們的大腦如同一個高效的篩選器，自動過濾掉消極的情緒噪音，直接進入“如何用”（How）的執行層面。這種從認知層面發起的革命，最終會投射到現實世界。因為當你堅信AI是你的槓桿而非對手時，你的潛意識和全部感官都會被調動起來，去尋找那些能讓你成功的用法和資源。你眼中看到的世界，就此不同。這便是從“認知重構”到“現實重塑”的躍遷之路。二、行動閉環：從“無限遊戲”到“AI加持的迭代進化”如果說認知重構是內在的“心法”，那麼高能動性者的行動模式，就是與之匹配的、在AI時代被極致放大的“打法”。他們深諳，信念若無行動，只是廉價的自我安慰。他們的行動哲學，是參與一場由AI超級加速的“無限遊戲”。管理思想家西蒙·斯涅克提出，有限遊戲以“獲勝”為目的，而無限遊戲以“讓遊戲繼續下去”為目的。那些抱怨AI、逃避挑戰的人，正是在用“有限遊戲”的思維玩一場“無限遊戲”。他們渴望一次性地“學會”AI，一旦遭遇挫折，就認為自己“輸了”，然後心灰意冷地退出。而高能動性者，則把與AI共舞看作無限遊戲中的一個新篇章。他們追求的不是畢其功於一役的“掌握”，而是“持續的迭代進化”。他們的行動閉環，在AI的加持下變得空前高效：1、快速建立假設：面對問題，他們不會陷入無休止的分析，而是快速提出一個可能的解決方案。“也許我可以用AI生成一些行銷文案初稿。”2、最小可行性試錯：他們會設計一個成本最低、速度最快的實驗來驗證假設。在過去，這可能需要幾天時間。現在，打開ChatGPT或任何一款AI工具，幾分鐘內就能得到幾十個版本的文案。這就是AI時代的“最小可行性測試”，成本趨近於零。3、坦然擁抱回饋：實驗結果，無論好壞，都是寶貴的回饋。AI生成的程式碼有Bug？很好，這讓他學會了如何更精準地提問。AI設計的圖片不合心意？沒問題，這讓他理解了AI審美和人類審美的差異。失敗不是能力的否定，而只是對特定提示詞的證偽。4、敏捷調整路線：根據回饋，他們迅速修正自己的假設和行動方案，然後立即進入下一個“假設-試錯-回饋”的循環。這個循環的速度，因為AI的介入，從過去的以“天”或“周”為單位，縮短到了以“分鐘”為單位。這個由AI驅動的超高速閉環，讓他們像一個精密的、即時線上更新的機器學習模型，不斷地從與AI的互動中學習，自我最佳化。我們正在目睹這種模式的巨大威力：一個最生動的故事來自18歲的紐約高中畢業生Zachary Yadegari。他被所有常春藤盟校和史丹佛大學拒絕。然而，他憑藉自己的洞察和AI工具，開發了一款名為Cal AI的應用程式——用手機對準食物拍照，就能估算出卡路里。這款應用，如今的下載量已超過六百萬次。這個故事極具象徵意義。當頂尖學府還在用傳統的標準衡量一個學生時，Yadegari已經利用新時代的工具，創造了實實在在的社會價值，並獲得了市場的直接認可。他的成功，與他的高中畢業證無關，只與他的能動性有關。在AI的時代，你不再需要成為專家，因為你可以用這些工具實現同樣的目標。不再需要僱傭專業人士，你可以自己動手，用更抽象的方式工作。高能動性人士不害怕犯錯，因為AI讓試錯的成本變得微不足道。他們不追求完美，因為他們知道完美是無數次迭代的終點，而不是起點。這種“無限遊戲”的心態和“迭代進化”的行動力，賦予了他們在AI時代驚人的韌性和創造力。三、AI時代的引力場：從“個體崛起”到“定義文化”當一個具備“認知重構”能力和“AI迭代”模式的高能動性者出現時，他的影響絕不限於自身。他會像一個恆星，在AI時代產生全新的、更強大的引力場，深刻地改變周遭的生態。首先，他們是新標準和新文化的定義者。當團隊中所有人都認為某個任務需要一周時間時，那個高能動性者可能已經用半天時間，借助AI完成了80%的工作。他的存在，本身就是對舊有工作效率和流程的無情“威脅”。他會不自覺地提高整個團隊對“什麼是可能”的認知標準。久而久之，整個團隊的文化會從“我們為什麼做不到”，轉向“他是如何利用AI做到的？”其次，他們創造了新時代的心理安全感。因為他們對AI輔助下失敗的容忍度極高（只是“資料反饋”），這會鼓勵團隊成員更大膽地去嘗試和創新。在這樣的環境裡，人們不怕因為提出用AI解決問題的“瘋狂想法”而被嘲笑。一個允許犯錯、鼓勵用新工具試錯的場域，正是催生偉大的創新土壤。最重要的是，他們正在瓦解“文憑主義”，重塑價值標準。AI＋高能動性，就是“文憑主義”的終結。當一個理髮店老闆都能用AI為自己建構預約系統時，對“專業程式設計師”的依賴就在降低。當一個設計師能用AI完成基礎的財務建模時，對“專業金融分析師”的壟斷就被打破。而且，他們的成功，本身就是對周圍生態的賦能。他們會開源自己的工具，分享自己的工作流，發表自己的見解。他們的“威脅”，最終會轉化為整個生態系統生產力的躍遷。請成為那個“具備威脅”的AI玩家我們正處在一個世界觀坍縮的奇點。過去我們賴以生存的許多規則——學歷、資歷、專業壁壘——正在被重塑。整個世界，似乎可以被簡化為一個位元：要麼有能動性，要麼沒有。而那種骨子裡堅信“任何難題都能被我破解”的高能動性者，在AI時代，的確是我們最可怕又可敬的對手和榜樣。好消息是：高能動性，與其說是一種天賦，不如說是一種可以習得的心態。這種信念和與之匹配的行動力，是一種可以刻意練習和培養的思維模式與行為習慣。在AI的浪潮面前，我們每個人都可以做出選擇。我們曾視為理所當然的限制——“我沒有這個學歷”、“我不是這個專業”、“我沒有學過程式設計”、“我需要等領導批准”……這些，在AI時代，都不再是阻礙我們創造的絕對障礙。最困難的部分，往往在於相信我們擁有縱身一躍的自由。所以，請審視你的內心。當機會與挑戰並存，當舊世界的地圖不再可靠，當創造的權杖第一次如此真實地交到每個人手中時，你會如何選擇？選擇權，在你手中。是成為被“威脅”的人，還是成為那個“具備威脅”的人？這一次，真的沒有中間地帶。 (不懂經)

AI時代，能落地的機會，都藏在細小的縫隙裡，藏在具體場景裡。這是在逛了一整天CES展之後，我特別深刻的一個體會。是的。我正在美國拉斯維加斯，和問道全球的企業家們，參加一年一度全球影響力最大的消費電子展，CES展。因為2025年，是AI大模型的爆發年，今年，就很可能是AI產品的爆發年。無論是看大廠的技術趨勢，還是看創業者“稀奇古怪”的創意，價值都遠高往年。那麼，這次CES展，藏著什麼樣的趨勢，又體現了什麼樣的機會？毫無保留，和你分享。01很多傳統產品，都值得用“感知-決策-行動”重做一遍AI實體產品要落地，底層就是三個要素：感知，決策，行動。感知，就是能聽見、能看見。決策，就是把資料交給AI，搞清楚該幹什麼。行動，就是通過硬體去幹活。把這三個要素，套用到傳統產品上之後，就是無窮無盡的可能。舉個例子，掃地機。這次，我在追覓展台，不光看到了能爬樓的掃地機，還看到了安裝機械手，能刷踢腳線的掃地機。當它發現踢腳線上需要清掃時，就會伸出機械手，清理灰塵。發現前方是樓梯，它就會通過履帶，爬上二樓，繼續清掃。因為感知和決策能力的提升，行動才有了拓展的可能。再舉個例子，空調。過去幾十年，空調就是個“被動工具”。你按遙控器，它再執行。但這次，我在TCL展台，看到了一款“AI空調”。空調裡，有個毫米波雷達。它不再等你下命令，而是自己觀察你。當它感知到，你呼吸變慢了、身體動作小了，就能自己做出決策：好了，主人要睡著了。於是，它就會主動把風調小，溫度調低，有利於你入睡。把“感知-決策-行動”裝進傳統家電裡，它就從被動幹活的工具，變成了主動幹活的管家。AI時代，最好的互動，就是沒有互動。02當產業鏈成熟，機會就會從終端產品外溢需求，倒逼供給。當大量產品需要AI化，要完成感知、決策、行動的閉環時，當大量原生的AI產品湧現時，你不一定要自己去做終端。做好產業鏈的一環，就足夠了。在現場，我就看到了一個很有意思的技術：紙電池。它特別薄，還能彎曲。搞這種東西，要用在那？用在新的AI裝置上。就比方說，用在磁吸錄音卡上。磁吸錄音卡，本身是薄薄的一片，貼在手機後邊。需要錄音，就按一下。錄完之後，AI會自動轉錄、自動總結。但是在這種裝置上，傳統的鋰電池就太厚了。類似的機會，還有很多。比如，當AI產品對“感知”的要求越來越高，攝影機就會爆發需求。因為AI要理解空間、要看清景深、要建3D模型，一個攝影機不夠，需要兩個（雙目視覺），甚至需要加上紅外、加上雷射雷達。你不一定要衝到台前做終端產品。還可以退後一步，看看這些產品，在感知、決策、行動這三個環節上，還缺什麼零件。缺什麼，你就做什麼。當好產業鏈的一環，往往比做終端更早賺到錢。03機器人有了手，商業化才真正開始順著產業鏈的邏輯看，你會發現很多企業，都在朝著“手”使勁。因為，要從“會動”變成“能幹活”，你永遠繞不開那些具體的動作：操作。拿起。擰開。抓穩。別捏碎。別滑落。這些動作，決定了機器人能不能上崗，能不能進工廠，能不能進倉庫。於是，在CES現場，我看到了很多公司，都在專攻靈巧手。這並不容易。難點在於：1）靈活度。2）感測器。先說靈活度。人手，真的太精妙。這麼小的體積，有那麼多的關節、肌肉和神經。要把機械手做得像人手一樣大小，你得在同樣的體積裡，塞進幾十上百個零件。再說，感測器。拿一顆雞蛋，勁大了會碎；拿一塊磚頭，勁小了會掉。想讓機械手也能應付這些任務，必須裝滿壓力感測器，不僅要即時感知壓力，還要毫秒級地反饋給電機調整力度。未來最賺錢的機器人公司，可能是只造“零件”的公司。04先做政府和企業的剛需，更容易活下來機器人行業，投入很大，時間很長。做出來之後，賣給誰？很多創業者的第一反應是：賣給消費者，賣進千家萬戶。可是，這樣做往往行不通。因為C端的競爭，雖然更激烈，但大機率並不“貴”。一位阿姨打掃衛生，一個小時30元。但假如有台家務機器人，也能打掃衛生，一小時只收你100元，你肯定不願意。這就是C端的邏輯：你的機器人，不僅要比人好，還要比人便宜。那裡有更貴的問題？在A、G、B，在軍隊、政府、企業端。他們買的，是效率、安全、合規。他們願意用20萬的成本，解決100萬的問題。舉個例子，無人機。我在現場，看到家無人機公司。它沒有去跟大疆卷C端航拍，而是做了一款警用無人機。這架無人機，能飛到違章車輛面前喊話，說你違規了，說這裡不能停車。那怕它醜一點，貴一點，政府也願意買單。因為它解決的，是城市治安的問題。這個問題，很貴。再舉個例子，商用掃地機器人。家裡的掃地機要卷顏值、卷靜音。但商場裡的掃地機，只捲掃得乾不乾淨。它的馬力比家用的大幾倍，專門對付商場裡頑固的污漬。雖然又大又響，但保潔公司喜歡。當場景尚未成熟，離消費者越遠，利潤往往越安全。05不只賣裝置，還賣持續可用的結果可是，就算ToB、ToG更容易賣出去，它也需要一單單交付。有沒有可能，把一次性交付，變成長期收入？有的。你可以不只靠硬體賺錢，而是靠長期服務賺錢。比如，我在現場看到的一款智能指環。做智能指環，就意味著要在很小體積裡，塞進電池和感測器。這並不容易。但也因為戴在手指上，所以測量血壓和心率，也要更準一些。但我想和你討論的，不是它的技術，而是它的商業模式。你買了指環，只是開始。如果你想看睡眠分析、健康報告，對不起。每月，你還得付7美元。硬體產品的價值，正在從單純的“物理功能”向“服務”延伸。像AI資料處理、通訊服務、出行營運。比如，衛星通訊服務。買下自動調節角度的地面天線終端，只是開始。後期上千顆低軌衛星提供的全球網路服務，才是大頭。比如，自動駕駛汽車。在Robotaxi的邏輯裡，當自動駕駛技術足夠成熟之後，你就可以加入共享平台，設定好自家車子的空閒時間和範圍。等你不需要用車，車子就會自己出去工作賺錢。所以，你或許可以轉換一下思路：把硬體看作獲客成本，把價格打下來，甚至送出去。把核心價值放在AI演算法支援的服務裡，賣持續可用的結果。06不和巨頭拼“更好”，做他們不願做、不能做的生意我們常說：大樹底下，寸草不生。在主流戰場和巨頭拼硬實力，是死路一條。巨頭的螢幕1萬尼特，我就做2萬。巨頭的更新頻率120Hz，我就做220。這就是一場註定失敗的戰爭。因為巨頭有供應鏈定價權，你拼參數，就是拚命。那怎麼辦？去巨頭不願做、不能做的地方，做不一樣的生意。比如，蘋果AI錄音卡。它不是蘋果的產品，而是適配蘋果的產品。拿在手裡，就是一個吸附在蘋果手機背面的超薄卡片，通過靈敏的感測器，進行錄音。為什麼這東西有市場？因為蘋果為了隱私，對錄音功能卡的很嚴。這在蘋果看來是原則，但對商務人士來說，就是痛點。又比如，類紙屏。展覽現場，我看到了一種類紙屏技術。雖然它用了LCD螢幕，但因為對玻璃做了多次處理，既避免了反光問題，還保證了清晰度。單比參數，它亮度不高，色彩不亮。但是，如果你換個場景，比如教育、讀書，需要長時間盯著螢幕，它的優勢就出來了。每一種技術，其實都有屬於自己的生態位。找到它，做好它，就很少有競爭對手。07去新的環境裡，找那個“不得不解決”的物理難題展覽現場，我看到了很多汽車電池領域的巨頭。他們拼成本、拼產能，捲到了極致。但同時，我還看到了另外一種特殊的電池：無人機專用電池。汽車電池，手機電池，在乎體積。因為空間有限。但無人機最在乎的，不是塞不塞得下，而是扛不扛得起來。相同電量的電池，你更輕，無人機就能飛得越久越穩。在新場景的物理約束取得突破，你就有了細分領域的定價權。類似的，由於場景改變，物理約束改變的例子，還有很多。比如，防塵防爆的礦井裝置，耐低溫的極地裝置，耐高溫的煉鋼爐監控裝置，等等等等。很多機會之所以出現，是因為場景的物理約束變了。約束一變，評判標準就變。08細分場景越具體，付費意願越強烈如果你想做一個“全能安防攝影機”，你肯定打不過海康威視，更打不過 Google。那怎麼辦？那就把場景切碎，切到無限小，切到巨頭看不上，但特定人群又離不開。在現場，我看到了一家做“暴力偵測”的公司。他們的攝影機不識別你是誰，也不識別你笑沒笑，它只識別：是不是有暴力行為。只要有人掏出刀，或者揮起拳頭，系統就會檢測到暴力行為，如果情況危急，還能直接報警。這東西，在中國的大街上沒什麼用。但在某些治安不好的地區，這就是保命的剛需。之前，我們還聊過一家做“智能觀鳥器”的公司。它受過鳥類識別的特訓。當一隻蜂鳥飛過來洗澡，它能立刻識別出這是什麼品種，拍下高畫質照片，推送到手機上。對美國的觀鳥愛好者來說，這就是神器，幾百美元也願意掏。所以，或許你可以不先想改變世界，而是先試著，改變一個角落。比如：只識別“老人摔倒”的雷達，只識別“寵物生病”的貓砂盆，只識別“害蟲”的農業無人機。場景越細越具體，越容易有人願意立刻付錢。因為越具體的場景，越容易算帳。09情緒價值，正在催生新物種AI+情緒價值，玩出了新花樣。現場，我看到一個特別典型的例子：AI寵物。注意，這個寵物，不是那種虛擬的電子寵物，它真的有實體，毛茸茸的。裡面裝了感測器，能檢測到你摸它。你摸它的力道不一樣，它就會做不同的動作，眼睛處的小螢幕，還會展示不同的動畫。同行的女生馬上說：太可愛了，想買。有意思吧？更有意思的，是AI寵物機器人。寵物機器人，是給寵物用的機器人。它能在家裡巡邏，看到貓在那，就投喂點零食，或者陪它玩一玩。你想跟自家狗子說句話，通過它也能實現。當“感知”變得越來越便宜、也越來越小型的時候，互動的成本就會被打下來。互動一旦便宜，關係就有機會被產品化。現代人，太孤獨了。誰能解決“孤獨”，誰就能獲得更高的溢價。未來最賺錢的產品，可能是掛在包上的電子小貓、戴在手腕上的虛擬戀人。最後的話呼，終於講完了。感謝你看我絮叨到現在。限於文章篇幅，還有很多精彩產品，沒辦法為你一一展示。但是，當我們從上午十點，逛到下午五點半，終於從展館離開的時候，一種感覺，卻逐漸清晰了起來：AI時代，大模型和通用算力，是巨頭們的“諸神戰場”，普通創業者進去就是炮灰。但當你看向那些具體的、瑣碎的真實場景時，機會卻比任何時候都多。比如，為了掃淨牆角的灰塵，努力伸出機械手、爬上二樓的掃地機；比如，為了減少違章，不厭其煩飛在空中喊話的警用無人機；比如，為了貼在手機背後，把自己做得像紙一樣薄的電池；又比如，為了守護安全，特殊訓練過暴力識別的攝影機。任何一個時代，都有無窮無盡需要被解決的問題。只是在AI時代，每個人都有瞭解決這些具體問題的可能。機會，都是從縫裡摳出來的。當痛點和技術撞在一起。才有火花，才是機會。你坐在辦公室，是想不出來的。而我們出來看展，就是來看這種還未燃起的火花，來看這種還沒有爆發的機會。然後，找到自己的機會。 (劉潤)

談對川普的印象：“首先，他是一個極其善於傾聽的人。幾乎我說過的每一句話，他都記得清清楚楚。其次，他的工作態度非常勤勉。他的工作勁頭不輸任何人，經常和我們談到深夜。有時我已經困得想上床睡覺，他卻還能精力充沛地繼續討論好幾個小時。我從未見過如此敬業的人。這種特質貫穿了他的一生 —— 據我觀察，他每周七天都在工作，幾乎沒有所謂的 “下班後時間”，永遠都在處理事務。”談晶片出口管制：“我們陷入了一種矛盾：一方面，我們希望限制美國技術向中國出口；另一方面，我們又想進入中國市場。而中國的立場恰恰相反：他們既希望本土科技企業能獲得最先進的技術，推動人工智慧技術堆疊各層面的發展，為本土企業爭取追趕的機會，又希望能保護本國市場。這種矛盾在兩國身上都存在。恕我直言，輝達的技術確實處於世界領先水平，我們有能力為中國的科技企業提供助力。我們也十分期待能有機會進入中國市場，通過公平競爭贏得業務。這樣做不會造成市場混亂，也不會引發恐慌情緒，自然能有效緩解雙邊緊張關係，讓中美關係保持平衡穩定。”談中美關係：“外界沒有意識到，美國和中國之間的相互依存程度有多深。那些鼓吹 “美國與中國脫鉤” 的論調，在我看來是完全站不住腳的。兩國的相互依賴不僅程度極高，而且比人們想像的更為深刻。每一次我們深入探討這個問題，都會發現彼此需要對方的領域遠比預想的要多。未來一個世紀，這將是全球最重要的雙邊關係。”“現任政府在對華接觸方面展現出了極高的智慧 —— 無論是國防領域的赫克托・赫克塞斯、財政部的相關官員，還是川普總統本人，以及現任大使格里爾，他們都代表美國與中方進行了深入對話。這些舉措極具遠見，我相信百年之後，歷史會證明這一點。這是一種能帶來實質改變的積極策略，而非孤立與迴避。這一點至關重要。”談晶片製造的脫鉤：“未來幾十年，我們仍將依賴台灣地區的晶片和電子產品製造能力。台灣地區的人才儲備、產業文化、上下游企業協同建構的生態系統，以及整個島嶼在電子和晶片製造領域的超高效率，都是舉世無雙的。要複製這樣的產業叢集，需要耗費數十年的時間。”以下為專訪全文實錄：《時代》周刊Google首席執行長桑達爾・皮查伊本周表示，當前股市在人工智慧相關類股的表現存在非理性成分，你是否認同這一觀點？黃仁勳股市的某些領域始終存在非理性情緒，這個說法是客觀的。但我認為，大多數人都忽略了一個核心事實：在聊天機器人和智能體人工智慧的底層，一場計算模式的變革正在發生 —— 計算正在從通用計算向加速計算轉型。如果以此為基礎，再去衡量生成式人工智慧、智能體人工智慧乃至通用人工智慧（AGI）領域的增量投資規模，你就會得出結論：相較於巨大的市場機遇，目前的投資其實仍處於相對保守的水平。當然，投資數額本身依然可觀，但放在整個計算市場的大盤中看，佔比並不算高。《時代》周刊貴公司目前的市值已處於 4 兆至 5 兆美元區間。你們將大量營收帶來的現金流，用於投資同行業的其他企業。不少分析師和股市人士指出，這種模式存在一定的 “循環性”，本質上屬於供應商融資。一旦像 OpenAI 這類尚未實現盈利的公司，無法兌現其採購資料中心的承諾 —— 而這些資料中心的硬體又大多搭載著輝達的晶片，是否會引發更大的系統性風險？你是否擔心這類問題正在累積結構性風險？黃仁勳我並不擔心這個問題，其他方面的風險另當別論。當然，我們可以探討其他潛在風險，但絕不是這個問題。我可以解釋一下原因：我們開展的每一筆交易、處理的每一份採購訂單，都會回歸最基本的商業邏輯 —— 我們會反覆確認，客戶是否真的存在真實需求。因為就算這家客戶不需要，也總會有其他客戶需要我們的產品。我們進行投資主要有幾個原因。第一，是為了拓展行業生態。對比我們至今已完成及計畫開展的投資規模與公司營收，你會發現投資佔比僅為個位數，而且是較低的個位數。從這個比例來看，所謂的 “循環性” 根本無從談起。第二，也是非常關鍵的一點：我們投資的都是具有重大影響力的企業，是我們這個時代最核心的力量。能與這些企業建立深度合作關係，對我們而言是寶貴的機會。同時，通過合作，我們也能深入瞭解這些企業的真實營運狀況。因此，對它們的投資最終必將帶來豐厚的回報。《時代》周刊接下來，我想聊聊你過去一年在政治和政策領域的經歷。川普總統入主白宮的那個月，你與他進行了首次會面。自那以後，你便陪同他出訪世界各地，他也多次稱你為摯友和傑出領袖。今年你與他朝夕相處，近距離觀察，你認為他在人工智慧政策制定和商業運作方面，有那些不為人知的行事風格？黃仁勳我想，有些特質是人們從電視新聞裡看不到的。首先，他是一個極其善於傾聽的人。幾乎我說過的每一句話，他都記得清清楚楚。其次，他的工作態度非常勤勉。他的工作勁頭不輸任何人，經常和我們談到深夜。有時我已經困得想上床睡覺，他卻還能精力充沛地繼續討論好幾個小時。我從未見過如此敬業的人。這種特質貫穿了他的一生 —— 據我觀察，他每周七天都在工作，幾乎沒有所謂的 “下班後時間”，永遠都在處理事務。這兩點品質讓我印象極為深刻，是我之前從未預料到的。除此之外，他不僅善於傾聽、勤奮過人，還擁有超凡的智慧。《時代》周刊過去一年，你頻繁出入川普政府的核心圈層，還陪同總統出訪多國。有沒有那一個重要瞬間，是外界尚不知情、但你認為值得被所有人瞭解的？黃仁勳外界沒有意識到，美國和中國之間的相互依存程度有多深。那些鼓吹 “美國與中國脫鉤” 的論調，在我看來是完全站不住腳的。兩國的相互依賴不僅程度極高，而且比人們想像的更為深刻。每一次我們深入探討這個問題，都會發現彼此需要對方的領域遠比預想的要多。未來一個世紀，這將是全球最重要的雙邊關係。因此，我認為我們必須認識到，管控好這一關係、避免衝突，是當下最關鍵的任務。這需要通過持續的談判、溝通與妥協來實現，這一過程至關重要。現任政府在對華接觸方面展現出了極高的智慧 —— 無論是國防領域的赫克托・赫克塞斯、財政部的相關官員，還是川普總統本人，以及現任大使格里爾，他們都代表美國與中方進行了深入對話。這些舉措極具遠見，我相信百年之後，歷史會證明這一點。這是一種能帶來實質改變的積極策略，而非孤立與迴避。這一點至關重要。我想補充的第二點是，外界沒有看到，人工智慧行業的發展，在很大程度上依賴於來自中國的頂尖學生和科學家。全球 50% 的人工智慧研究人員都來自中國。中國的企業希望中國在這場競爭中勝出，我認為這無可厚非；我們美國人希望美國領先，同樣合情合理。未來，我們完全可以在公平競爭的同時展開合作，實現良性發展。但如果將這種競爭情緒化、極端化，只會導致雙邊關係陷入難以調和的困境。《時代》周刊本屆政府執政初期，貴公司的 H20 晶片曾無法銷往中國。後來，你們成功遊說川普政府取消了相關出口管制。然而不久之後，美國商務部部長霍華德・盧特尼克就公開表示，美國晶片政策的目標之一，就是讓中國對美國晶片產生依賴。但事與願違，中國隨後明確表態，不再需要 H20 晶片。自那以後，你也曾公開宣稱，輝達已不再有來自中國市場的營收。對於盧特尼克的這番言論，你作何回應？黃仁勳嗯，我只能說，這是一件令人遺憾的事。首先，我們必須明確人工智慧的本質 —— 它絕不僅僅是一個模型。人工智慧是一套完整的技術體系，意味著技術堆疊的每一層都將被徹底重構。人工智慧的發展離不開能源，這也是我們一直強調能源重要性的原因。川普總統上任後，推行了大力發展能源產業的政策。如果沒有這項政策的支援，美國的能源供應將難以為繼，也就無法支撐人工智慧這個至關重要的行業實現增長。總統的能源發展戰略功不可沒，但與此同時，我們必須在技術堆疊的每一層都保持領先優勢。技術堆疊的第一層是晶片，往上是基礎設施和雲服務，再上層是大語言模型等各類人工智慧模型，最頂層則是人工智慧應用。這場人工智慧革命，將是人類歷史上規模最大的一次工業革命。美國若想抓住這一機遇，就必須下定決心，在技術堆疊的每一個層面都做到領先。如果我們放任整個體系受制於最薄弱的環節，那麼美國必將落後於人，這是毋庸置疑的。我一直秉持的觀點是，在晶片這一層，我們的核心目標是確保全球所有人工智慧模型都運行在美國的技術堆疊之上，讓美國技術堆疊成為全球通用標準。有些人認為，如果我們向包括中國在內的其他國家出口美國晶片，中國軍方就會利用這些晶片製造飛機、航母等軍事裝備。但事實是，中國本身就擁有相當規模的晶片產能，中國企業的實力也不容小覷。那些認為中國沒有自己的科技產業的說法，純屬無稽之談；而聲稱中國不具備晶片製造能力的人，更是掩耳盜鈴。美國企業進入中國市場，開展自由競爭、贏得業務，這對美國和美國人民都大有裨益 —— 它能為美國創造巨額收入。眾所周知，一個國家的國防力量是否強大，歸根結底取決於其經濟實力。因此，我們要讓美國保持全球最富有的國家地位，這樣才能支撐起最強大的軍隊。這正是我們為國家安全做出貢獻的方式。《時代》周刊但你現在無疑是在走鋼絲，不是嗎？因為你所說的這些，恰恰是中國想要的 —— 發展自主的半導體產業。我明白這一點。從某種意義上說，盧特尼克不過是說出了大家心照不宣的想法。黃仁勳你說得完全正確。在這個問題上，我們陷入了一種矛盾：一方面，我們希望限制美國技術向中國出口；另一方面，我們又想進入中國市場。而中國的立場恰恰相反：他們既希望本土科技企業能獲得最先進的技術，推動人工智慧技術堆疊各層面的發展，為本土企業爭取追趕的機會，又希望能保護本國市場。這種矛盾在兩國身上都存在。因此，最好的解決方案是讓市場機制發揮作用。我們需要一套更精細、更務實的政策：既要確保美國企業能掌握最先進的本土技術，也要允許它們參與到全球第二大經濟體的市場競爭中去。《時代》周刊在我與相關人士對話之後，川普總統宣佈，美國將允許輝達向中國出口 H200 晶片，但政府會從中抽取 25% 的銷售分成。你之前提到了 “脫鉤” 的說法，也強調了兩個超級大國之間依然存在深度依存關係。但在晶片製造這個傳統上高度集中於台灣地區的行業，脫鉤現像其實已經出現。就在上個月 —— 也就是 10 月，美國亞利桑那州的一家晶片工廠，成功量產了首批晶片。這是一個具有里程碑意義的事件，因為台灣地區的地位向來特殊。黃仁勳這是美國本土首次生產出全球最先進的晶片。《時代》周刊但這難道不正是脫鉤的直接體現嗎？中國正在大力發展本土半導體產業，而美國也開始推動晶片本土化製造。長期以來，台灣地區在全球晶片產業鏈中處於核心位置，這種戰略平衡使得中國因顧慮重重而不敢輕易動武。如今，隨著脫鉤趨勢加劇，採取軍事行動的可能性是否會增加？黃仁勳任何形式的衝突都應該被避免。我從未聽說過任何具體的動武計畫，但我們絕不能做任何可能加劇衝突的事。顯然，川普總統是一位主張和平的總統，他始終致力於尋求和平解決方案。關於半導體製造，我認為有一點非常明確：隨著行業不斷發展，供應鏈的韌性至關重要。我們需要的不是脫鉤，而是增強韌性。無論是出於電力供應、氣候條件還是地震等自然災害的考量，在全球多個地區佈局製造基地，為最關鍵的供應鏈建立多元化和冗餘備份，都是明智之舉。未來幾十年，我們仍將依賴台灣地區的晶片和電子產品製造能力。台灣地區的人才儲備、產業文化、上下游企業協同建構的生態系統，以及整個島嶼在電子和晶片製造領域的超高效率，都是舉世無雙的。要複製這樣的產業叢集，需要耗費數十年的時間。《時代》周刊中國政府已下令軍方，務必在 2027 年前做好相關軍事準備。你主張允許輝達向中國出口晶片的政策，是否會影響這一風險發生的機率？是會增加風險、降低風險，還是沒有影響？黃仁勳會降低風險。原因很簡單：永遠不要把對手或任何人逼入絕境。保持克制，避免激化雙邊關係的緊張態勢，這是一種基本的處世智慧。一旦將事情推向極端，採取 “非黑即白” 的立場，往往會引發意想不到的連鎖反應和後果。因此，我認為美國需要採取一種溫和、審慎的策略。美國作為技術發源地，輝達作為美國企業，完全有權確保本國企業和國家掌握最頂尖的技術 —— 我們一直都是這麼做的，這是商業發展的自然邏輯。但與此同時，我們也應該開放技術出口，通過參與全球市場競爭，擴大美國技術的全球影響力。這才是明智的選擇，符合美國的根本利益，也符合中國的利益。恕我直言，輝達的技術確實處於世界領先水平，我們有能力為中國的科技企業提供助力。我們也十分期待能有機會進入中國市場，通過公平競爭贏得業務。這樣做不會造成市場混亂，也不會引發恐慌情緒，自然能有效緩解雙邊緊張關係，讓中美關係保持平衡穩定。《時代》周刊我們再來聊聊沙烏地阿拉伯，那裡也存在類似的博弈態勢。今年 5 月，你陪同川普總統出訪沙烏地阿拉伯，雙方宣佈了多項重大合作協議，其中包括向沙烏地阿拉伯的人工智慧企業出口大量輝達晶片。拜登政府執政期間，這類晶片出口曾被全面叫停，原因是美方擔心沙烏地阿拉伯企業與中國企業聯絡密切，這些晶片可能會通過海灣地區流入中國。你能否講講，你是如何說服川普政府重新考慮這項政策的？黃仁勳我的核心論點是這樣的。人工智慧將對全球每一家企業、每一個行業、每一個國家產生深遠且重大的影響。中東地區也必然會發展自身的人工智慧產業。那麼問題來了：我們希望中東的人工智慧生態建立在美國的技術堆疊之上，還是讓其他國家的技術搶佔先機？這個問題的答案顯而易見。川普總統認為，放棄技術領導地位、拱手讓出巨大的市場機遇，是完全沒有道理的。上一屆政府為何要將數千億甚至上兆美元的市場機會讓給其他國家？我們明明擁有全球最頂尖的技術，這種拱手相讓的做法，在總統看來是不可理喻的。《時代》周刊你剛從華盛頓特區回來，沙烏地阿拉伯王儲穆罕默德・本・薩勒曼近期也到訪了那裡，你還出席了為他舉辦的晚宴。你們當時主要聊了些什麼？黃仁勳他對輝達向沙烏地阿拉伯出口圖形處理器的許可審批結果非常滿意，還高度讚揚了我們所做的工作。眾所周知，王儲殿下是一名資深遊戲愛好者，他的家中擺滿了輝達的GeForce系列產品。他甚至專門打造了一個電競房，裡面配備了幾十台頂級電競電腦，每一台的核心配置都是精視顯示卡。因此，他一直以來都是精視品牌的忠實使用者。對於我們雙方在人工智慧領域建立的合作夥伴關係，他感到由衷的欣喜，也十分感謝我們為沙烏地阿拉伯人工智慧產業發展提供的幫助。總而言之，他當時的心情非常愉悅。《時代》周刊現在，我想換個話題，談談人工智慧帶來的社會影響。這項技術很快就會實現人類勞動多個領域的自動化。你認為，在推動這場轉型平穩落地的過程中，你肩負著怎樣的責任？黃仁勳人工智慧的作用，是讓我們在工作中處理各項任務的效率變得更高。我們的工作價值，絕不僅僅是整理電子表格、敲擊鍵盤那麼簡單，而是有著更深遠的意義。我堅信，人工智慧將推動生產力和營收實現增長，進而創造更多高薪崗位。有些人認為，全球 GDP 的規模是固定的，最多也就 100 兆美元。但在我看來，人工智慧將徹底打破這個限制 —— 未來全球 GDP 有望增長到 200 兆、300 兆甚至 500 兆美元。GDP 的增長潛力，本質上是沒有上限的。而且，當前能夠參與到這 100 兆美元規模經濟活動中的人口，其實只佔全球總人口的一小部分。如果我們能讓全世界更多的人掌握人工智慧技術，為他們提供參與經濟活動的機會，全球 GDP 實現數倍增長將是大機率事件。屆時，企業的發展也將更加繁榮。但有一點是肯定的：人工智慧的發展會改變所有人的工作。顯然，每一次工業革命都會導致一些工作崗位消失，但與此同時，也會催生大量全新的職業。未來，每個人都必須學會運用人工智慧 —— 因為如果你不使用它，你的工作就會被那些會用的人搶走。《時代》周刊最後一個問題：“輝達” 這個名字的拉丁語本意是 “嫉妒”。如今，你無疑站在了世界之巔，有沒有什麼事，是你會羨慕別人的？黃仁勳仔細想想，我確實過著相當美滿的生活。我擁有一個幸福的家庭：我和妻子從 17 歲起就相識相知；我們育有兩個優秀的孩子，如今一個 34 歲，一個 35 歲。雖然他們一開始並沒有選擇加入輝達，但現在都在公司工作。能和孩子們一起為了偉大的事業並肩奮鬥，看著他們迸發出絕妙的創意，做出連我都意想不到的成就，這讓我感到無比欣慰和喜悅。當然，我也為能加入這樣一家偉大的公司而自豪。我們正在研發的技術，是人類歷史上最具影響力的創新。身處這場變革的中心，我深感榮幸，也深知責任重大，這份事業也給我帶來了巨大的成就感。公司四萬多名員工對企業的忠誠度極高，我和很多同事已經共事了幾十年，這份情誼難能可貴。對了，我還養了兩隻很棒的狗狗 —— 它們今天剛做完超聲波檢查，身體非常健康。我的妻子洛裡把它們照顧得無微不至，兩隻小傢伙都很健壯。還有什麼呢？我在全球各地都有志同道合的朋友和合作夥伴，能經常出差遊歷世界：去韓國的夜市品嚐炸雞，體驗各地的風土人情。你看，人生如此，夫復何求？我想，對任何人來說，這樣的生活都算得上是夢想成真了。 (invest wallstreet)

2026年初，中國新能源行業迎來“地震”。從工信部的高調約談，到出口退稅政策的定點取消，政策的風向轉向“鐵腕出清”。據路透社2026年1月8日報導，1月7日，中國工業和資訊化部（MIIT）聯合國家發改委、市場監管總局、國家能源局四大部門，在北京召開了一場“動力和儲能電池行業座談會”。參會名單極其考究，16家企業幾乎涵蓋了中國新能源儲存領域的“半壁江山”：寧德時代、比亞迪、國軒高科、億緯鋰能等電池巨頭悉數到場，連天合光能作為元件、電池企業也被列入名單。這是一次明確的“窗口指導”。工信部在紀要中直言不諱：最佳化產能規劃，規避產能過剩風險，規範市場競爭。 在經歷了數年的價格戰和盲目擴張後，官方釋放出的訊號異常清晰——無序增長的時代，你不結束，我幫你結束。元件、電池退稅取消與約談幾乎同步傳出的，是關於出口退稅政策調整的重磅消息。據悉，國家相關部門正計畫取消太陽能元件與動力/儲能電池的出口退稅。長期以來，9%至13%的出口退稅是中國新能源產品在國際市場保持“極致性價比”的重要支撐。一旦退稅取消，意味著企業的出口成本將直接跳漲。 這一舉措的邏輯非常明確：倒逼價格回升：阻止國內廠商在海外市場進行“自殺式”削價競爭。緩解貿易摩擦：降低歐美國家對中國新能源產品“補貼”的指摘，轉而以市場化價格競爭。利潤留存國內：既然產品已具備全球統治力，不再需要通過財政補貼來換取市場份額。 幾家歡喜幾家愁：逆變器廠商長舒一口氣在這場針對“出口新三樣”的政策大洗牌中，逆變器廠商意外地成了“幸運兒”。根據目前的政策動向，此次退稅取消主要針對電池單元和太陽能元件，並不涉及逆變器。消息一出，行業內一片驚呼，逆變器類股的龍頭企業紛紛“長舒一口氣”。原因不難理解：逆變器作為太陽能和儲能系統的“大腦”，其技術迭代極快，尚未陷入像電池和元件那樣近乎瘋狂的產能過剩與價格踩踏。官方暫時保留逆變器的退稅，實際上是“精準打擊”與“定向保護”相結合的策略，意在保護高附加值的電力電子環節。巨頭們的“共謀”：通過退稅清場令人深思的是，巨頭們為什麼不反對，反而支援？因為這個政策對巨頭是長期利多，對中小廠商是利空。中小廠商的“奪命符”：那些依賴低端產能、靠著國家退稅補貼勉強維持微薄利潤的中小廠商，對成本極其敏感。退稅一旦取消，其原本就不高的利潤空間將瞬間轉負。巨頭的護城河：寧德時代、比亞迪等擁有強大的規模效應和技術溢價，即便退稅取消，他們可以通過提升海外售價或利用海外工廠佈局來避險。加速行業集中：當“退稅”這根救命稻草被抽走，無法自我造血的小廠將大批倒閉或被兼併。巨頭們同意最佳化產能，本質上是同意“清理非核心產能”，從而重新獲得定價權。中國新能源步入“高品質收縮”時代從約談到退稅調整，中國官方正以一種近乎“外科手術”的精準度，切除新能源產業中的冗餘腐肉。對於那些擁有核心技術、能講好“價值故事”的巨頭來說，這是一個黃金拐點；而對於那些只會在低端市場內卷、依賴政策補血的中小廠商來說，凜冬已至。 (光儲小趴菜)

“如果有一天我去領取諾貝爾獎，我一定要以中國人的身份”你敢相信嗎，說出這句話的這個女人，16歲才開始系統學英語，17歲還在美國中餐館後廚刷盤子。卻在不久前，登上《時代》雜誌2025年度人物封面，和馬斯克、黃仁勳、奧特曼等科技大佬一起被評為“人工智慧的締造者”。她叫李飛飛，一位華裔女性科學家。在人人都不看好人工智慧的年代，她僅靠兩人團隊，不到三年就搞定了業內公認“20年不吃不喝才能完成”的壯舉：建立ImageNet，一個包含1500萬張標註圖像、覆蓋2.2萬個類別的視覺資料庫，沒有它，就沒有今天的AI浪潮。黃仁勳解決了算力，辛頓解決了演算法，而李飛飛提供了資料集，給了AI一雙“看見世界的眼睛”。李飛飛的故事，是一場硬生生砸開AI世界大門的突圍。她闖入的，不僅是一個由男性主導的科技領域，更是一個長期被西方話語壟斷的學術世界。2006年，她拒絕了麥肯錫開出的天價offer，一頭紮進當時“冷門中的冷門”領域：電腦視覺。那時沒人相信，機器人能“看懂”世界。光是識別一條狗，全球就有1400多種，體型、毛色、姿態千差萬別，真要較真起來，簡直是“子子孫孫無窮無盡”。同行勸她換賽道，這樣拉不到經費，更評不上教授。她在自傳中寫道：“我聽到的勸阻之聲，已經夠用一輩子了，可能下輩子也夠了。”但她有一種前所未有的自信——她們正在做一件歷史性的大事。沒人投資？她自掏腰包。沒人看好？她拉來一位學生助理，組成兩人小團隊。然而現實遠比理想殘酷。研究停滯不前，連她導師的導師吉滕德拉也勸她：別太超前。身為亞裔女性，在白人男性主導的學術圈裡，她承受著雙重偏見。那是她的至暗時刻：財務岌岌可危，團隊隨時散夥。但她沒有退縮。為了建構高品質資料集，她從網上下載近10億張圖片，通過亞馬遜眾包平台，動員近5萬名志願者，篩選、整理、打標籤……短短三年，ImageNet誕生了！機器能像人一樣“看世界”的科幻，第一次變成現實。靠著ImageNet，默默無名的辛頓驗證了神經網路演算法的有效性，一躍成為“AI教父”，徹底引爆AI浪潮。黃仁勳解決算力，辛頓突破演算法，李飛飛提供資料——三要素齊備，人工智慧時代起飛！那個曾受盡白眼的女人，也成了今天的“AI教母”。33歲，她成為史丹佛最年輕的終身教授；2021年，45歲的她當選美國“三院院士”，成為極少數獲此殊榮的華裔女性；2025年11月，她與黃仁勳、辛頓共獲“工程界諾貝爾獎”——伊麗莎白女王工程獎，她是唯一女性。而今年《時代》封面的設計耐人尋味：李飛飛只露出半個身子，祖克柏身旁卻空出半席。是邊緣化？被忽視？都不是。這是一種無聲的宣告——在AI的下半場，她的探索，或許正定義著未來的方向。當全世界都在狂捲大語言模型時，她反問：AI真的理解世界嗎？一個只會處理文字的AI，那怕能寫詩、程式設計、辯論，也只是“黑暗中的文豪”——它看不見杯子為何會摔碎，不懂人如何行走、抓取、互動。這樣的AI，無法真正落地。於是2024年，她創立新公司World Labs（估值已破10億美元），全力投入“空間智能”研究。目標是建構“世界模型”——讓機器人從執行者變成思考者，在行動前就能推演：“如果我往前跑，這個花瓶會碎嗎？我要繞行。”“地上有水，我會滑倒嗎？我要擦乾。”一旦成功，機器人走進家庭，就不再是幻想。這比堆參數難得多，卻是通向通用人工智慧的關鍵一步。有人翻遍她的履歷，找不出一絲瑕疵，便拿國籍說事。但很多人不知道——早在2001年，李飛飛就堅定地說：“如果有一天我去領取諾貝爾獎，我一定要以中國人的身份。”在普林斯頓，她牽頭舉辦“南京大屠殺”國際會議，邀請全球300多名學者參與，耗時數年將資料編纂成書。她只有一個信念：“我不能讓世界忘記這段歷史。”在Google擔任副總裁時，她力排眾議，推動GoogleAI中國中心在北京成立——這是Google在亞洲設立的第一個AI研究中心。從刷盤子的少女，到AI時代的奠基人，李飛飛的故事，不是天賦異稟的神話，而是一個普通人，用不信命的倔強，在偏見、質疑、孤獨中，一步步鑿穿天花板的史詩。她證明了：女性可以站在科技之巔，華人可以定義未來方向。 (星海情報局)