輝達、AMD的GPU，被曝即將進入“全年漲價周期”財聯社1月1日訊（編輯 史正丞）2026年伊始，算力產品的價格標籤就成為資本市場關注的焦點。根據最新爆料，在記憶體暴漲的推動下，輝達、AMD將從年初開始“分階段大幅上調”各類GPU的價格。據韓國產業鏈相關爆料，這一輪記憶體價格上漲不僅將影響家用PC的消費級GPU，資料中心等級的算力產品也會提價。其中，AMD最早可能在2026年1月漲價，而輝達則計畫在2026年2月前後調漲價格。雖然GPU漲價難言意外，但漲價幅度依然令人驚嘆。記憶體和顯示卡同時漲價，對於有意在新的一年裡購買電腦的消費者來說顯然不會是好消息。據爆料稱，這輪漲價將主要影響最新一代產品，例如RTX 50 Blackwell系列和AMD的RX 9000系列。其中，旗艦款RTX 5090預計將大幅漲價，最高可能會飆至5000美元。作為參考，輝達在2025年1月初發佈旗艦款顯示卡5090，官方建議零售價為1999美元。從實際購買的角度來看，這款顯示卡上市初期一度被炒到4000美元以上，目前零售價剛回落到3000美元左右。有業內人士透露，漲價的主要動機是記憶體價格近半年翻倍上漲，僅記憶體部分就已使顯示卡製造成本增加了80%。市場研究機構 Counterpoint也認為，記憶體價格在明年第二季度前還將額外上漲超過40%。鑑於AI資料中心的GPU供應通常會簽長期合同，因此這一輪漲價潮也將在2026年初蔓延到資料中心領域。舉例而言，輝達的H200晶片單塊價格在3-4萬美元之間，每片需要搭載6顆HBM3e記憶體。據悉，這種高頻寬記憶體的供應商價格已經上漲了20%。AI產業對消費級顯示卡的衝擊不僅限於記憶體暴漲，一些大眾消費等級的顯示卡也在面臨斷貨的衝擊。一些晶片定製工廠正在大量囤積並擴容RTX 5060 Ti、RTX 5070、RTX 5080等顯示卡的視訊記憶體，使得這些遊戲顯示卡能夠用於部分AI應用。 (芯榜+)

路透今晚援引三名供應鏈人士稱，因中國雲廠商節前集中掃貨，輝達於12月29日晚緊急向台積電發出“超級追單”（super hot run），要求在2026年Q1再追加20萬片H200 GPU晶圓，對應約10萬顆加速卡，使得全年對華配額上限由40萬顆一步提高到“保底50萬、衝刺60萬”。訂單已獲台積電高層拍板，南京廠CoWo-S封裝線將取消原屬歐美客戶的5萬片產能，春節期間三班倒連續生產。知情人士透露，觸發追單的“導火索”是字節跳動12月28日一次性追加3.2萬顆H200訂單，並預付30%定金；隨後阿里、騰訊、百度集體將原定於Q2的採購計畫提前至1月，合計新增需求超7萬顆。供應鏈反饋，輝達中國團隊於29日下午內部拉響“紅色預警”，當晚即通過“TSMC-Online”系統提交加單，優先順序標記為“SHR-1”，意為“最急件”。按照台積電排產規則，SHR-1需48小時內給出產能答覆。30日凌晨，南京廠管理層決定取消原定給歐洲電信客戶的5萬片CoWo-S檔期，並將部分H100基板產能轉做H200，春節七天假期實行“人停機不停”三班制。封裝測試端同步提速，長電科技、通富微電各拿到1.5萬顆額外訂單，要求2月15日前完成系統級測試並直送客戶資料中心。性能層面，追加訂單仍為中國特供版H200：INT8算力1536 TOPS、視訊記憶體141 GB HBM3e，算力密度低於美國出口管制紅線，無需BIS許可證。管道價維持2.8萬美元/顆不變，但輝達要求管道商簽署“反囤貨協議”，30天內必須完成伺服器裝機，否則取消後續配額，以防止轉口倒賣。國產GPU廠商對此反應迅速。摩爾線程內部連夜召開“應急備貨會”，決定把即將發佈的MTT S5000價格下調20%，並開放CUDA相容棧公測；華為亦緊急釋放3萬片昇騰910B庫存，價格降至1.35萬美元，僅為H200的一半。某網際網路大廠硬體總監表示，已拿到輝達2月交付承諾，“先搶H200把春節後的大模型訓練頂上去，國產卡繼續驗證，預留2027年切換窗口”。物流方面，輝達首次啟用“深港快線”：晶圓在南京完成封裝後，全程冷鏈貨車直運深圳前海保稅倉，再分撥至國內各巨量資料中心，較傳統海運+空運模式縮短4天，單卡物流成本增加不到20美元，卻可避開香港節假日清關高峰。市場分析認為，此次“超級追單”表明美國出口管制並未削弱中國高端AI需求，反而因“窗口期”不確定引發提前囤貨。若2026年4月BIS新規將70 TFLOPS納入全球許可，H200仍有被追加限制的風險，屆時50萬顆的“春節紅包”或將成為Hopper架構在中國市場的最後狂歡。 (晶片行業)

就在剛剛，智元機器人聯合創始人彭志輝在B站發佈他在2025年的最後一個作品，介紹了新產品——全球首個個人機器人，即小尺寸全身力控人形機器人產品：啟元Q1。視訊末尾附有“上緯啟元”品牌logo。啟元Q1的站立高度約為0.8米，收納模式的機身長度在0.5米左右。可以折疊後裝進一個30-35L左右的雙肩包裡。啟元 Q1 人形機器人以 “小” 破局，將 QDD 關節微型化至雞蛋大小，體積重量僅為全尺寸機器人的 1/8，大幅降低試錯成本、提升迭代效率，助力具身智能科研。其主打科研與互動場景，耐摔耐炸的特性適配演算法驗證，還能實現兒童陪伴、雙語教學等功能；外觀結構件開源，支援 3D 列印換膚和零程式碼創作，堪稱個人探索具身智能的 “畢業機”。(深科技)

AI算力焦慮可能搞錯方向了？黃仁勳直指能效才是上限。智東西12月30日消息，12月27日，輝達創始人、CEO黃仁勳（Jensen Huang）接受了科技媒體頻道SciTech Economy Insights的專訪。在這場以“AI的未來與輝達新一代超級電腦”為主題的訪談中，黃仁勳分享了他對AI未來趨勢、能效瓶頸與計算平台的最新思考。在此次訪談中，黃仁勳強調能源限制是當前AI發展的核心物理邊界，所有計算的上限，最終都受到位元翻轉與資訊傳輸所需能量的約束。他稱：“我們現在還遠未觸及那些真正限制發展的根本性瓶頸。與此同時，我們的任務就是打造更高能效的計算平台。”同時，黃仁勳提到，提高AI計算的能效是輝達當前的優先順序。他強調，2016年至今，AI計算的能效提升了1萬倍，這一進展在能源密度提升上堪比汽車、照明行業出現技術奇點，要建構更智能的系統，但這必須以能源效率為前提。在訪談的尾聲，黃仁勳談到輝達的終極使命，是建構“看見未來的工具”。他比喻道：“我們正在打造一種時間機器”，這種機器的意義，是讓科學家與工程師能預測各種系統的未來——無論是人類身體、地球氣候，還是AI系統自身。“如果我們能更清楚地看到未來，我們就有機會讓它變成最好的那個版本。”黃仁勳的主要觀點如下：1、AI計算的真正瓶頸在於能效，未來的突破將來自於打造更節能的計算平台。2、2016年至今，AI計算能效提升了1萬倍，超越汽車與電燈百年演進的幅度。能效的提升對支撐AI智能系統快速發展至關重要，也是當前AI產業的優先順序。3、通用計算仍是核心策略，不能為了某類AI架構定製化晶片而犧牲靈活性。4、Transformer未必是終點，AI研究尚未封頂，打造一個允許“創新繼續發生”的計算平台是輝達的根本任務。5、輝達雖然不製造晶片，但要具備與台積電相當的半導體物理直覺，才能共同探索並突破物理極限。6、輝達將押注“Omniverse（可視化模擬平台）與Cosmos（真實物理世界）融合”的多元宇宙生成系統，這將是下一代機器人與物理世界的底座。7、人形機器人未來5年將會相當精彩，輝達在這方面才剛剛起步。8、未來十年，AI不會在所有方面都超過人類，但它在某些事情上的表現將遠超我們。9、“學會與AI互動”將成為所有人類的基本技能，就像上一代人學會使用電腦一樣自然且必需。▲科技媒體頻道SciTech Economy Insights主持人（左）和輝達創始人、CEO黃仁勳（右）以下是對訪談全程內容的編譯（為最佳化閱讀體驗，智東西做了不改變原意的編輯）：01. 從25萬美元機器到1萬倍能效提升AI計算正迎來“電燈泡時刻”主持人：我們所處的這個AI發展時刻很令人驚嘆，因為我們已經擺脫了過去CPU和序列處理時代的諸多技術限制，不僅解鎖了新的計算方式，也找到了持續進步的路徑。平行計算有著不同的物理屬性，和我們當初最佳化CPU的方式完全不同。那麼在你看來，現在這個時代，我們面臨的科學或技術限制有那些？黃仁勳：歸根結底，一切都取決於在你擁有的能源限制下，能夠完成多少工作。這是一個物理層面的限制。關於資訊傳輸、位元翻轉等操作所需的能量，其本質上決定了我們能完成什麼，以及我們可以走多遠。我們現在還遠未觸及那些真正限制發展的根本性瓶頸。與此同時，我們的任務就是打造更高效的計算平台。你看這台機器（指台上裝置），它的完整版售價曾高達25萬美元（約合人民幣175萬元）。這是一台AI超級電腦，我送給OpenAI的首台DGX-1就是這樣的裝置，那是2016年。它的功耗比這台機器高出了1萬倍，但性能卻只有現在的六分之一。我們已經進入了一個全新的時代。從2016年到現在，僅僅八年，我們在計算能效上提升了1萬倍。你可以想像一下，如果汽車或電燈泡在這段時間裡也提升了1萬倍的能效，那會是什麼樣？比如一個原本100瓦的電燈泡，現在只需要0.01瓦就能產生同樣的照明效果。AI計算也正在經歷這樣的變革。這種能效的進步至關重要，因為我們想要建構更智能的系統，也希望使用更多的計算資源去變得更聰明。因此，“用更少的能量完成更多的工作”，這是我們現在最優先考慮的事。02. 不押寶Transformer 輝達要為未來演算法留出無限空間主持人：你通過CUDA展示了如何通過抽象和可訪問性，讓更多人可以調動大規模計算資源。但現在很多AI技術應用開始變得非常具體，比如Transformer架構。Transformer是當前AI模型中非常主流的結構，廣泛應用於各種AI工具中。它擅長捕捉關鍵資訊、最佳化結果表現。隨著這些結構越來越流行，似乎有一個爭議——究竟該不該專門為這些特定結構打造“定製晶片”？這樣做可能效率更高，但犧牲了通用性。你怎麼看這個問題？黃仁勳：這確實是個很重要的問題。我們當然可以設計專門最佳化Transformer的晶片，但這麼做就意味著這個晶片在其他任務上的表現會受限。我們追求的是建構一個通用的計算平台，讓它能夠支援不斷演進的AI模型，而不是在某一類結構上過度下注。主持人：作為晶片製造商，你們如何做出這些“下注”？你們是更傾向於做一輛能跑遍所有地方的通用汽車，還是一列從A點到B點的高效列車？你們在做的是賭注巨大的決策，我很好奇你是如何思考這些抉擇的？黃仁勳：這就回到一個核心問題：你的底層信念是什麼？你的底層信念是Transformer將會是AI史上最後一個被發明出來的演算法架構，之後不會再有突破？還是你相信Transformer只是一個階段性成果，它會不斷演化，幾年後甚至面目全非？我們選擇後者。歷史已經證明，在演算法、軟體、工程和創新領域，從來沒有一個想法能永遠統治一切。電腦的魅力就在於，它可以運行今天10年前從未想像過的東西。如果10年前你把電腦定格成一個“微波爐”，那創新就無從談起。我們相信創新的豐富性，相信發明的無限可能。我們希望建構的計算架構，是可以讓發明家、工程師、程式設計師和AI研究者暢遊其中的平台，而不是限制他們的框架。就拿Transformer來說，它的核心思想是“注意力機制”，理解任意兩個詞之間的關聯。如果是10個詞，那是可控的，但如果你要處理10萬個詞，或者你要讓模型閱讀一整個PDF甚至多個文件，處理這些百萬級token的上下文幾乎是不可能的。於是研究者就開始創新，比如Flash Attention、分層注意力、Wave Attention……各種新機制層出不窮。這說明創新沒有停止，我們當然也不會停。所以，打造一個允許這些創新繼續發生的計算平台，就是我們最根本的任務。03. 輝達像台積電一樣思考物理極限晶片公司也要懂“風扇設計”主持人：你們負責設計晶片，但有公司負責組裝晶片，也有公司設計奈米級製造的硬體裝置。那當你們在設計這些工具的時候，你是如何看待“物理上目前能做到什麼”？你是怎麼思考這個邊界的？黃仁勳：雖然我們的晶片是由台積電製造的，但我們始終假設自己也必須具備和台積電一樣的專業能力。所以我們公司內部有非常擅長半導體物理的工程師，讓我們對當前半導體物理的能力極限有直覺判斷。我們會與台積電一起密切合作，不斷探索並推動這些物理極限。我們也在系統工程、冷卻系統上做同樣的事。舉個例子，液冷系統中“管道”對我們至關重要，風冷系統中“風扇”也非常重要。我們要設計這些風扇，使其在保證氣流量的同時儘可能安靜，這就涉及空氣動力學。所以我們公司裡甚至有專門的空氣動力工程師。儘管我們不直接製造這些硬體，但我們必須具備非常深的設計理解和工藝感知，只有這樣，我們才能持續推動技術的極限。04. 看好機器人、Omniverse與Cosmos融合要打造一台“時間機器”主持人：你曾反覆談到了你對未來的大膽押注，從GPU、CUDA，到AI、自動駕駛，現在又是機器人。我的問題是：你接下來最看好的方向是什麼？黃仁勳：我們看好機器人方向，我們也看好Omniverse（可視化模擬平台）。我特別激動的新方向是“Omniverse與Cosmos（真實物理世界）的融合”。這是一個全新的生成式世界系統，也可以稱為多元宇宙生成系統。我認為它對未來的機器人與物理系統將會產生深遠影響。我們現在正在做的，還有人形機器人專用的工具鏈、訓練系統、人類演示系統等等。我們才剛剛起步。接下來的五年，人形機器人會非常精彩。我們也在做數字生物學的研究，希望能理解分子語言、細胞語言，就像我們理解物理語言一樣。我們希望AI可以理解人的身體系統，預測它的變化，最終建構出人的“數字孿生體”。我也特別喜歡我們在氣候科學方面的工作，比如用AI預測天氣、模擬區域氣候，讓我們能以公里級精度預測某地上空的氣象變化。這會有很大的社會意義。我們之所以能做這些，是因為我們正在打造一種“時間機器”。我們需要在所有這些領域中，都具備預測未來的能力。如果我們能更清楚地看到未來，我們就有機會讓它變成最好的那個版本。這就是科學家為什麼總是想預測未來，也就是我們為什麼做AI的原因。05. 未來屬於“外掛人類” 學會與AI互動是每個人的新起點主持人：如果一個普通觀眾看到這裡，他原本只是知道NVIDIA是一家很重要的公司，但現在開始意識到它可能如何影響自己的生活。你會給他們什麼建議？怎麼理解這個“正在發生”的巨大變化？黃仁勳：我們可以用幾種方式來思考這個未來。比如說，假設你做的事情依然重要，但完成它所需的努力突然從一周縮短為幾秒。那些重複性勞作幾乎不再存在。這會帶來什麼變化？你可以類比上一輪工業革命，當美國建起州際高速公路時，突然之間，郊區興起了，東西部的貨運也暢通了。沿著高速路，加油站出現了，快餐店出現了，汽車旅館也興起了。全新的經濟系統誕生了。今天也是一樣。比如，如果視訊會議讓我們不再需要頻繁出差，那麼我們就可以住得離公司更遠、工作和生活的邊界會重新劃分。又比如說，如果你隨時都有一個AI程式設計師陪在你身邊，你只需要提出想法，它就能幫你實現。這種“即時實現”會怎樣改變你的創造能力和生活？又或者說，你腦海裡有一個粗略的想法，把它丟給AI後，幾分鐘後你就能看到一個產品原型。這會釋放出多少新的可能性？這些變化最終會帶來什麼？我的判斷是：未來十年，AI不會在所有方面都超過人類，但它在某些事情上的表現將遠超我們。而我知道那種感覺。我身邊每天都被“超人”包圍，他們是各自領域最頂尖的人才，他們的能力遠超我。但從沒有那一刻，我因此感到無用。相反，這種團隊讓我充滿信心，敢於追求更大的目標。現在，想像一下，如果你身邊也有一位AI“超人”助手，無論是寫程式碼、分析問題、學習知識，它都能幫你。這會讓你覺得更強大、更自由、更有方向感。實際上，我相信你已經在使用ChatGPT或其他AI工具了。我自己就常用。我今天可以更自信地學習一門新知識，因為獲取知識的門檻已經被大大降低。你隨時可以有一個個人導師，幫你提問、程式設計、寫作、思考、推理，讓你在任何領域都能更快起步、更深入掌握。所以如果我只能給出一個建議：現在就去找一個AI導師。它會幫助你成為那個“帶著外掛的人類”，進入一個你從未想像過的未來。主持人：有沒有什麼你覺得這場對話中我們還沒聊到、但對大家來說非常重要的建議？黃仁勳：如果今天我是個學生，我第一件要學的事就是：學會如何與AI互動。比如我怎麼使用ChatGPT、Gemini Pro、Grok？怎麼讓它們成為我的助手？這其實就像掌握一種“提問的藝術”。你要學會如何與AI對話，就像你很會提問題一樣。不能隨便亂問一堆問題，而是要有方法、有邏輯地讓它協助你。不管你是學數學、學科學、學生物、學法律、還是學文學，你都要問自己一個問題，我該如何用AI把這件事做得更好？就像我那一代人，我們是第一批必須學會“怎麼用電腦工作”的人。我們成長的年代，辦公室裡沒有電腦，直到90年代後才開始普及。今天的新一代，不需要再學“怎麼用電腦”，但他們必須問另一個問題：我怎麼用AI把事情做得更好？這是所有人必須問、也終將面對的問題。很多人現在才開始接觸“AI”這個詞，但它帶來的變化非常真實，它讓電腦變得更易用。你知道嗎？以前如果我把一台電腦放在一個沒碰過電腦的人面前，他們幾乎不可能在一天內學會使用。但今天如果我把ChatGPT放在他們面前，他們只需要輸入一句：“我不會用ChatGPT，請教我”，它就能一步一步教會你。這正是AI的魅力——它能幫助你自學，並且讓你在過程中逐步進化成“超人”。 (智東西)

2022年底ChatGpt橫空出世，AI自此成為美股的絕對主線。美國科技巨頭紛紛加碼AI，他們的押注也收穫了回報，2023年以來，美股七巨頭（輝達、蘋果、微軟、Google、Meta、亞馬遜、特斯拉）的股價不斷攀升，其中輝達更是一飛衝天，股價上漲10倍，力壓蘋果成為全球市值第一。標普500也在美股七巨頭的帶動下比2023年初上漲了近八成。那麼美股和AI存在泡沫嗎？這一問題已經被聯準會多位高官注意到，里士滿行長Barkin在12月15日公開演說中表達了對美股過於依賴AI的擔憂。對於我們普通人來說，或許更加現實的問題是，在持續上漲3年後，美股或AI的投資還能參與嗎？橡樹資本創始人兼CEO霍華德·馬克斯（Howard Marks）或許能告訴我們答案。馬克斯2025年的第一份備忘錄（On Bubble Watch）和最後一份備忘錄（Is It A Bubble）均緊扣泡沫這一主題。在合計長達28頁的兩篇備忘錄中，馬克斯告訴了我們應當如何判斷是否存在泡沫，美股和AI是否存在泡沫以及我們又該如何看待對AI的投資。泡沫判斷的第一性原理泡沫是金融史中的常客，那麼有沒有什麼指標可以判斷泡沫是否已經出現？例如市盈率或者換手率等。馬克斯的答案是：糾結具體的指標沒有意義，我們應該關注的是投資者的情緒狀態。與其關注特定指標不如觀察你身邊正在發生什麼。. a bubble or crash is more a state of mind than a quantitative calculation. we can accomplish a great deal by merely  assessing what’s going on around us and drawing inferences with regard  to proper behavior.當投資者的情緒狀態達到“非理性繁榮”（irrational exuberance）的時候，泡沫就發生了。那麼投資者的情緒狀態又指的是什麼呢？在馬克斯看來，投資者的情緒狀態是指其對資產價值（value）與價格（Price）相對關係的判斷。投資者樂觀的時候，會認為資產當前的價格低於其價值，悲觀的時候則認為資產當前的價格高於其價值。而當投資者的情緒達到“非理性繁榮”時會發生什麼？那就是認為資產當前的價格遠低於其價值，因此瘋狂買入資產，泡沫由此產生，而當資產的價格高到無法再高的時候，泡沫就將破滅。進一步，如何判斷投資者的情緒是否達到“非理性繁榮”？馬克斯認為有以下三個維度可供參考：對標的資產的絕對崇拜。強烈的害怕錯過機會（Fear of Missing out即FOMO）的情緒。價格永不見頂（No Price Too High）的信念。在這三項中，馬克斯認為No Price Too High信念的出現尤為值得關注：“No price too high” stands out to me in particular.這一現像其實是前兩個維度的結果，當這種信念普遍出現的時候，泡沫大機率已經發生了。No Price Too High的一種變體是——這次不一樣。回顧歷史，每次泡沫中都會有這樣的聲音，用於解釋資產價格的合理性，辯解這次不是泡沫。然而事實證明幾乎每次都一樣。AI天生的泡沫化傾向馬克斯強調新事物更容易引起泡沫，其中道理簡單明了：新意味著未知，未知意味著對新事物的想像力無上限。想像力無上限意味著對價值的判斷無上限。價值無上限給價格無上限（No Price Too High）提供了充足的理由。如果這個新事物又是人們一生只能遇上一次的足以改變未來的機會（a once-in-a-lifetime chance），那麼人們不瘋狂可能才不正常。遠到1630年發生在荷蘭的“鬱金香狂熱”，近到2004年-2006年的次級貸款，莫不是新事物引發的瘋狂所致。而現在擺在我們面前的最重要新事物是什麼？AI一定是其中之一。馬克斯非常認可OpenAI創始人Sam Altman曾說過的一段話：“Are we in a phase where investors as a whole are overexcited about A.I.? My opinion is yes. Is A.I. the most important thing to happen in a very long time? My opinion is also yes.”投資者都對AI很興奮嗎？是的。AI是很長一段時間內最重要的事情嗎？當然也是。可以說AI最大的確定性源於其重要性，這也是投資者對AI如此興奮的基本原因。那麼AI已經泡沫化了嗎？不賣關子，馬克斯直說現在還無法判斷AI是否已經泡沫化，這是因為AI存在巨大的不確定性。馬克斯在備忘錄中提到了多個需要注意的不確定性，但是最重要的是我們無法判斷社會對AI的需求會有多大。社會對AI的需求取決於AI的能力，AI能力越強，社會對AI的需求就越強，AI的價值就越大。Perhaps most importantly, the growth of demand for AI seems totally unpredictable.AI技術快速進步，明年AI能做到什麼，5年之後AI又能做到什麼，現在仍遠是未知數。因此AI到底有多強，換句話說，AI的價值到底有多大，仍難以判斷，在無法判斷價值的情況下，又如何判斷當前的價格是否合理呢？Given the vast potential of AI but also the large number of enormous unknowns, I think virtually no one can say for sure.AI泡沫的支持者和反對者都能找到自己的理由。支持者可以說：對AI的風險投資已經達到了誇張的程度，OpenAI前高管Mira Murati創立的公司Thinking Machines，在沒有任何產品的情況下就獲得了20億美元的融資，100億美元的估值，而且這不是孤例。AI企業大量使用債務融資，並使用SPV美化資產負債表。AI企業之間的循環交易。例如輝達投資OpenAI，而OpenAI承諾購買輝達的晶片。蔓延的FOMO情緒。但反對者也可以說：AI並非空中樓閣，AI應用已經遍地開花。AI的使用者已經高達10億，遠高於網際網路泡沫時期的網際網路使用者。AI巨頭的收入、利潤和現金流非常健康。AI巨頭的市盈率尚在合理區間，當前平均值在31左右，而網際網路泡沫時期高達41。AI還值得投資嗎？先排除一個錯誤選項，馬克斯作為債券投資界的翹楚，告誡我們債券不是AI投資的理想形式。AI的終局可能會出現贏者通吃的局面，如果你通過債券投資的AI企業在競爭中落敗（很可能發生），那麼你的債券投資可能血本無歸。那麼股權投資如何呢？當前AI企業的估值水平，還能參與嗎？馬克斯的答案是：要參與，不應該all-out。AI的重要性是確定的，錯過AI意味著可能會錯過最偉大技術進步（之一）帶來的紅利。但要審慎參與，不應該all-in。因為AI還有很多不確定性，如果事態朝最壞的方向發展（例如社會對AI的需求被嚴重高估），那麼all-in AI將會面臨滅頂之災。那麼如何審慎參與？馬克斯的答案是：適度的倉位（moderate position）有選擇的投資（applied with selectivity ）審慎的投資（applied with prudence）馬克斯的答案讓作者不由得想起《黑天鵝》作者塔勒布提出的另一個重要概念——反脆弱。反脆弱是什麼？簡單來說，反脆弱是指事物從不確定性中獲益大於損失的特性。馬克斯審慎參與AI投資的建議就具有明顯的反脆弱性：保持合適的倉位，保留自己從AI增長潛力中獲得巨大收益的機會。有選擇和審慎的投資，有效地將虧損控制在自己能承受的範圍之內。寫到這裡，筆者很感慨，優秀的思想，常常是相通的，思想交融的瞬間，值得我們會心一笑。 (聊聊FED)

12月26日，知名經濟學家劉煜輝在華夏基金年終對話中，分享了對2026年市場的展望和策略。投資作業本課代表整理了要點如下：1、面對2026，現在最大的問題肯定是美元。如今黃金價格大幅上漲——一年內（去年10月至今）漲幅接近2000美元——其實反映出一個深層問題：全球資金對美元美債體系——即美國為代表的舊貨幣體系——信任度出現嚴重下滑。2、美元之所以至今尚未崩潰，很大程度上是因為AI產業催生了大量“新錢”資本，包括科技創新資本、AI投資以及與之相關的技術資產。這些“新錢”正形成一種新的技術信用體系，也體現在區塊鏈、加密貨幣等新興金融資產呈現指數級上漲上，例如我們熟知的比特幣、以太坊等。這些資產構成了當前美元體系的重要支撐。所以從這個意義上講，今天的All in AI就是美國的國運，美國唯一的國運。對於美國來講，All in AI不容有失，一旦出現閃失，那就是天崩地裂。因為美元如今的支撐根基，正來自於All in AI所衍生出的這一系列科技創新資本與資產。如果AI產業進入高波動階段，很可能引發美國科創市值大幅坍縮。市值坍縮直接動搖美元的根本支撐——一旦支撐體系進入高波動釋放階段，美元信用或將面臨崩塌風險。美元的崩塌將導致什麼？必然是黃金價格的暴漲。今年金價已上漲近2000美元，若真進入美元信用崩塌的情景，明年金價很可能再度拉出大陽線，甚至出現更劇烈的上漲。3、我們或許正面臨這樣的歷史節點，必須對此保持清醒認識。當此場景出現時，中國或順勢推出大規模內需政策及中國版馬歇爾計畫。當中國推出內需計畫與中式馬歇爾計畫、重構全球供應鏈時，全球資金或將洶湧流向中國及人民幣資產。中國將獲得勝利者的巨大溢價。4、當前中國類似1929至1945年的美國。彼時美國面臨系列宏觀難題，若無珍珠港事件將其捲入戰爭，若無戰後馬歇爾計畫獲得治權，其國內成本難以消化。今日中國亦然。5、本輪人工智慧革命，按任正非先生所言，是人類最後一次工業革命。6、人類在AI前端投入天量資本，但此輪AI革命成功的關鍵，在於下半場能否在後端形成強大產業生態，實現經濟閉環。現實是美國無法完成此閉環。7、中國人的策略是完備的體系，只有中國能實現。所以AI的盡頭在那裡？在東方。只有中國能完成這一使命。AI沒有泡沫破裂，這一輪AI也遠未結束，而是正走向深化。只是這個使命美國無法完成，唯有中國可以。這就是我們所見的前景。8、短期內出現指數級情緒攻勢的可能性較低。市場經歷過去一年大幅上漲後，或進入平衡震盪整固階段，且時間不會短。9、展望2026年策略，須以時代劇本為基座：東西方鬥爭局充滿不確定性，不確定性即最大確定性，以啞鈴策略為基座必要，即一頭固收，一頭押注國運與成長處理程序。10、押注國運成長方向，我一定是押注東風壓倒西風這個劇本的。美國自身的問題、內生的問題，我認為它過不去，甚至2026年這個坎也過不去。所以從這個角度考慮的話，我考慮是：首先AI頭寸，我們要根據產業趨勢做出調整，重心要從前端逐漸往後端移——後端就是AI端側。我認為明年AI端側存在大貝塔機會。第二就是如果美元有大問題、美國有大問題，我會堅定押黃金以及有色。它們背後是大貝塔，黃金沒有頂。如果美元崩塌缺口發生，黃金沒有頂。黃金和有色背後都是大貝塔，那我一定會選這個貝塔方向。阿爾法方向則......劉煜輝始終強調，對市場的研判必須置於G2（中美）時代的大框架下審視，其“東風壓倒西風”的核心觀點至今未變。早在11月，課代表曾梳理過劉煜輝的階段性判斷。彼時他認為，12月將作為A股全年收官階段，整體以修整為主。截至目前，其觀點依然延續：市場修整持續時間可能不短。短期內，出現指數級情緒攻勢的機率較低。更值得關注的是他對美元與黃金的前瞻判斷，完整內容可參閱投資作業本課代表（ID：touzizuoyeben）下文的精華梳理：2026最大問題是美元面對2026，現在最大的問題肯定是美元。各位可知，2025年最亮眼的大類資產是什麼？黃金。去年10月，我在中國黃金協會年會上發表主旨演講時提出，黃金即將進入加速趨勢。但未料到一年內漲幅竟接近2000美元。去年10月金價約為2600美元/盎司，如今已觸及4400至4500美元新高。這一強勢趨勢的背後，反映全球資金對美元美債體系——即美國為代表的舊貨幣體系——信任度出現嚴重下滑。All in AI是美國的國運，不容有失否則就天崩地裂當前世界格局的本質是G2大國競爭。從這個視角看，美國當下的策略是可以理解的。美國當前策略非常清晰簡單：全面投入人工智慧。其押上了美元最後的信用與美國最終的國運，可謂孤注一擲，賭注於這場AI科技競爭。這也可以理解：在G2競爭框架下，AI的其他領域已被中國等東方國家佔據並領先。若美國不傾盡全力押注在AI，這場大國較量可能提前結束，沒有比下去的必要了。我們注意到，美國在過去兩年中投入了天量資本，投向了AI基礎設施建設。這一舉措導致全球資本市場在過去一年裡實際上只有一個“發動機”，或者說唯一的增長引擎，那就是由美國對AI的投入所驅動的費城半導體指數所展現出的強勁景氣周期上行。費城半導體指數所代表的經濟周期爆發，它實際上反映了全球資本市場走勢的指引，市場的目光都聚焦於這個“發動機”，它推動了美國AI產業鏈的整體市值在一年內增長至7兆美元。我們熟悉的輝達市值已突破3兆美元，而美國的七大科技巨頭——“七姐妹”——如今已佔到美國總市值的22%，體量均十分龐大。不僅美國AI資本上漲，也帶動全球相關產業鏈資產溢價快速上升。今年日韓股市大幅上漲，韓國股市年漲幅達70%，主要由半導體類股驅動。韓國半導體優勢在於儲存領域，三星與海力士兩家公司約佔其股市總市值一半。日本股市今年上漲20%，同樣受半導體推動。日本在半導體產業鏈中的競爭力在於材料，如光刻膠。中國科技股今年表現亦亮眼，科創板、創業板指數在三季度單季上漲50%。資金主要湧入圍繞全球半導體景氣周期配套的公司，例如光模組類股成為今年A股焦點。以某公司為例，今年漲幅約六倍。其業務正是圍繞美國費城半導體產業鏈，提供光模組與材料。此外，半導體材料、樹脂、PCB材料、銅連結、液冷、電源及伺服器背板支架等公司均大幅上漲。背後共同的驅動力，實際上源於美國由AI資本熱潮所推動的大規模資本開支。這股熱潮直接帶動了費城半導體指數進入一輪強勁的景氣上升周期。從這個角度來看，如今黃金價格大幅上漲——一年內漲幅達2000美元——其實反映出一個深層問題：以美元、美債為代表的美國傳統“老錢”體系，其信用根基已不再穩固，正在快速弱化。美元之所以至今尚未崩潰，很大程度上是因為AI產業催生了大量“新錢”資本，包括科技創新資本、AI投資以及與之相關的技術資產。這些“新錢”正形成一種新的技術信用體系，也體現在區塊鏈、加密貨幣等新興金融資產呈現指數級上漲上，例如我們熟知的比特幣、以太坊等。這些資產構成了當前美元體系的重要支撐。所以從這個意義上講，今天的All in AI就是美國的國運，美國唯一的國運。對於美國來講，All in AI不容有失，一旦出現閃失，那就是天崩地裂。因為美元如今的支撐根基，正來自於All in AI所衍生出的這一系列科技創新資本與資產。若美國AI進入高波，美科創市值大幅坍縮 美元崩塌，黃金比今年暴漲更甚如果AI產業進入高波動階段，很可能引發美國科創市值大幅坍縮。以輝達為例，其當前靜態市盈率約50倍，若市場預期轉變、估值降至40倍，市值可能蒸發上兆美元。這種“金融加速器”效應將觸發鏈式負反饋：市值坍縮直接動搖美元的根本支撐——一旦支撐體系進入高波動釋放階段，美元信用或將面臨崩塌風險。美元的崩塌將導致什麼？必然是黃金價格的暴漲。今年金價已上漲近2000美元，若真進入美元信用崩塌的情景，明年金價很可能再度拉出大陽線，甚至出現更劇烈的上漲。值此歷史節點，中國可推出中國版馬歇爾計畫，從而獲得勝利者的巨大溢價我們或許正面臨這樣的歷史節點，必須對此保持清醒認識。當此場景出現時，中國或順勢推出大規模內需政策及中國版馬歇爾計畫。歷史可知，1945年二戰結束後，美國通過馬歇爾計畫在歐洲推動戰後基建投資，奠定其全球治理權地位，影響延續至今。未來這一時刻可能重演。當中國推出內需計畫與中式馬歇爾計畫、重構全球供應鏈時，全球資金或將洶湧流向中國及人民幣資產。作為未來時代規則與治權的掌控者，中國將獲得勝利者的巨大溢價。從美元自身問題看，這一時刻很可能到來，我們需有心理準備。本輪人工智慧革命 成功關鍵在於下半場能否實現經濟閉環，而美國無法完成，中國可以導致美元問題的核心是美國全面投入AI不容有失。然而經歷兩年多發展，當前已進入矛盾凸顯的尷尬窗口。美國正竭力維持AI資產溢價擴張，具體做法是科技巨頭日益轉向內循環，形成所謂“無限流訂單”：A公司購B公司產品，B購C產品，C再投資A股權，共同推動市值上漲，繼而啟動巨額債務融資，將資本再度投入新一輪AI基建。此模式引發三大內在衝突。第一是金融脆弱性衝突。此輪AI巨頭軍備競賽中，訂單相互交叉，背後金融與債務亦深度交織。當前美國債務市場的影子銀行已非華爾街機構，而是這些科技巨頭。例如，甲骨文表外債務高達1100億美元，自由現金流為負130億美元。此類金融結構引發市場分歧加劇，質疑AI擴張模式者日益增多。因此，11月以來科技巨頭股價頻繁高波動。衝突不僅來自金融層面，亦來自物理層面。物理層面在於：美國在算力晶片供給端強大，但能源物理結構脆弱老化。當前美國不缺算力晶片，缺電力。有言道：AI競賽的盡頭是電力。右圖顯示，中國電力產能為美國2.6倍。更關鍵在增量比較：中國年新增電力裝機容量是美國的九倍。中國電力生產已超10兆千瓦時，且曲線陡峭上行；美國僅為4.4兆千瓦時，增長緩慢。兩者剪刀差持續擴大。美國雖有輝達等算力晶片，若無電力驅動，晶片僅是倉庫中的廢鐵，科技巨頭需承擔巨額財務折舊成本，此成本已影響宏觀層面。本輪人工智慧革命，按任正非先生所言，是人類最後一次工業革命。因其本身產生通縮效應：智能大規模替代人力，且替代的是經大量教育投入形成的高品質勞動力。這些勞動力同時是AI的消費主體，形成尖銳衝突：收入端產生強烈通縮效應。此外，AI分配結構扭曲，如輝達毛利率高達75%，資源過度集中於算力前端，致其晶片高速迭代。當前H200已可對華銷售，而美國主流產品已是Blackwell B200/B300。不久後，Rubin晶片將通過工程驗證上市，成為新一代主流算力晶片，再次淘汰Blackwell系列。對巨頭而言，高端算力晶片財務折舊成本急劇上升，而羸弱收入端難以消化。綜上三重衝突，反映核心問題在於：人類在AI前端投入天量資本，但此輪AI革命成功的關鍵，在於下半場能否在後端形成強大產業生態，實現經濟閉環。現實是美國無法完成此閉環。因美國缺乏製造業，難以建構後端完備產業生態。其AI終端消費如OpenAI會員年收入約600億美元，但前端資本開支達5000億美元，比例懸殊。此結構使市場開始質疑Scaling law法則——即單純依賴堆砌晶片換取增長的邏輯。這正是11月以來美國科技巨頭股價高波動根源。美國無法完成AI經濟閉環，而能完成此使命的正是中國。因為中國具備超強落地能力與完備產業生態，即AI端側能力。AI最終通過裝置與外設落地經濟，端側即AI大模型載入至各類電子外設，形成智能體。此能力恰在中國。模型體現中國超級工程最佳化能力。從年初的DeepSeek至全球AI開發生態，基座模型廣泛採用阿里千問與智譜等，且為開源免費。此商業模式對美國OpenAI等閉源模型構成巨大衝擊。電子外設製造則對應中國工業實力，如AI手機、眼鏡、穿戴裝置、無人機、電動車及未來機器人等。製造能力在中國。中國將免費開源基座模型生態接入物美價廉外設，銷往全球，資金即從產業端回流中國。端側持續產生場景與資料，經AI挖掘形成數位資產與賦能效應。數位資產進入金融機構與市場，推動新一輪信用周期擴張。中國人的策略是完備的體系，只有中國能實現。所以AI的盡頭在那裡？在東方。只有中國能完成這一使命。AI沒有泡沫破裂，這一輪AI也遠未結束，而是正走向深化。只是這個使命美國無法完成，唯有中國可以。這就是我們所見的前景。當前中國類似1929至1945年的美國我個人看法與許多經濟學家不同。經濟學家多關注中國當前二維三維難題：民生溫度偏低、財政困難、房價下跌、土地出讓不暢、經濟失衡、產能過剩、收入分配等問題，這些皆須承認。但這些問題須置於G2歷史戰略競爭的時代敘事下理解。若時代不更替、東風未壓倒西風，則這些問題難以解決。超級大國不能僅從書本尋找答案，經濟學教科書多為小國模型，即被動接受價格，此理論不適用於中美等超級大國。當前中國類似1929至1945年的美國。彼時美國面臨系列宏觀難題，若無珍珠港事件將其捲入戰爭，若無戰後馬歇爾計畫獲得治權，其國內成本難以消化。今日中國亦然。解決中國問題須置於G2鬥爭的大劇本中。唯有完成此劇本，國內成本方能迎刃而解，並被未來治權溢價逐步吸收。全球資金將流向中國。經此一年G2跌宕鬥爭，中國已建立強大心理優勢，即“從從容容，遊刃有餘”的心態。此定力體現於近期兩次會議：政治聚會與經濟工作會議。政策重心清晰置於高品質與調結構。具體包括統一大市場、新型能源體系、全面綠色轉型、深入整治內卷、嚴肅財政開支及創新驅動等。經濟學角度，此屬收斂型政策，即若無質量提升，則穩守現狀，不追求增量。短期內股市出現指數級情緒攻勢的可能性較低近期股市風險偏好溫度較低，港股回落明顯，因其本質是內需對應資產，反映內需溫度偏低及政策意願淡定，並無市場預期的短期強刺激。A股與港股正逐步消化此資訊。背後邏輯正是G2鬥爭中中國已建立牢固心理優勢，市場需適應。短期內出現指數級情緒攻勢的可能性較低。市場經歷過去一年大幅上漲後，或進入平衡震盪整固階段，且時間不會短。我押注東風壓倒西風，大貝塔機會兩個：AI端側、黃金和有色展望2026年策略，須以時代劇本為基座：東西方鬥爭局充滿不確定性，不確定性即最大確定性。故以啞鈴策略為基座必要，即一頭固收，一頭押注國運與成長處理程序。此策略過去兩年已被證明高效。具體至押注國運成長方向，取決於立場判斷。若認為美國全面投入AI將持續順利，可參考華爾街“木頭姐”策略，其押注美國國運，認為費城半導體強勁周期將於2026年延續，AI策略成功無波折，同時黃金將暴跌約67%。當然從我立場來講，我一定是押注東風壓倒西風這個劇本的。美國自身的問題、內生的問題，我認為它過不去，甚至2026年這個坎也過不去。所以從這個角度考慮的話，我考慮是：首先AI頭寸，我們要根據產業趨勢做出調整，重心要從前端逐漸往後端移——後端就是AI端側。我認為明年AI端側存在大貝塔機會。第二就是如果美元有大問題、美國有大問題，我會堅定押黃金以及有色。它們背後是大貝塔，黃金沒有頂。如果美元崩塌缺口發生，黃金沒有頂。黃金和有色背後都是大貝塔，那我一定會選這個貝塔方向。阿爾法上：積極押注中國頂層戰略方向兩個，產業層面方向四個阿爾法方向，則積極押注中國高品質頂層戰略方向，即能源與科技兩大體系。產業層面，阿爾法重點投向循環經濟、綠色轉型與新能源產業。中國能源體系與美國化石能源體系相對立，中國依靠強大製造業將自然能轉化為電能，在風光儲及未來聚變能源方向均處世界技術前沿。循環經濟旨在替代美國化石能源體系，將石油轉為可再生狀態，建構從零到一的循環產業體系。中國在G2競爭格局下必須發展此體系，將帶來巨大阿爾法。此外，突破性材料（半導體與能源材料）是產業體系基礎短板。過去一年稀土鏈全面武器化僅是中國材料體系王牌之一，中國尚有諸多底牌。當前中美較量已從AI擴展至太空。明年SpaceX即將IPO，估值約1.5兆美元。若中國不緊跟並佔一席之地，可能在競爭中陷入被動。美國SpaceX火箭發射能力全球領先，低空軌道資源有限。SpaceX以每周一發速度搶佔軌道，中國若不加速跟進，200至2000公里低空資源或失先機。中國正投入巨大資源於此競爭。在此方向，整個產業生態可能產生巨大資產的阿爾法。 (投資作業本Pro)

輝達正引領資料中心轉向800V直流電架構，以支撐2027年單機櫃功率達1MW的AI算力需求。高盛稱資本開支重心將重構，液冷與直流配電成主流，產業鏈迎來洗牌。雖長期可降TCO約30%，但短期投資門檻高，首輪硬體升級周期已啟動，2027年前後或迎臨界點。隨著人工智慧軍備競賽進入新階段，輝達正引領全球資料中心進行一場史無前例的供電架構“革命”：將電壓標準從傳統的交流電轉向800伏直流電。輝達已於近期宣佈了包括CoreWeave、甲骨文在內的十余家合作夥伴，旨在為800伏直流電源架構和單機櫃功率密度達到1兆瓦（MW）的超高密度計算環境做準備。這一轉變是為了支援其下一代“Vera Rubin”架構及“Kyber”系統，後者預計於2027年面世，單機櫃將整合576個GPU，其對電力和冷卻系統的要求遠遠超出了當前415伏交流電架構的承載極限。高盛在最新的研究報告中指出，這一技術飛躍意味著資料中心資本支出的重心將發生顯著轉移。投資者已開始重新評估資本貨物行業的贏家與輸家，因為這不僅代表著基礎設施融資缺口將進一步擴大，更意味著從變壓器、斷路器到線纜和冷卻系統，整個產業鏈都將面臨強制性的技術升級與換代。儘管輝達預計這一架構長期可將總擁有成本（TCO）降低30%，但在短期內，這無疑構成了一道巨大的資本支出門檻。這場變革迫使營運商採購數以百萬計的新裝置，從而引發該行業第一輪大規模的硬體升級周期。突破物理極限：從幾十千瓦到兆瓦級飛躍資料中心向800VDC架構轉型的核心動力，在於現代AI機櫃呈指數級增長的功率密度需求。目前的機櫃功率正從數十千瓦迅速擴展至超過1兆瓦，這已經超出了傳統54V或415/480VAC系統的物理處理能力。輝達指出，相比傳統的交流電系統，800VDC架構能在相同的銅導體上傳輸超過150%的電力，從而極大地提高了能源效率。這種架構不僅能夠減少高達45%的銅用量，甚至可以消除為單個機櫃供電所需的重達200公斤的銅母線。為了適應這種極端的功率密度，輝達的新一代Vera Rubin NVL144機架設計採用了45°C的液冷技術和新型液冷母線，並增加了20倍的儲能能力以保持電力穩定。其後續產品Kyber系統將包含18個垂直旋轉的計算刀片，如同“書架上的書”一般排列，以支援不斷增長的推理需求。基礎設施重構：直流電與液冷的全面接管高盛分析師Daniela Costa在研報中詳細闡述了這場變革對基礎設施的具體影響。最顯著的變化是傳統交流配電單元（AC PDU）和交流不間斷電源（UPS）系統將變得不再必要。800VDC架構要求電力路徑更加精簡，通過在設施層面集中整合電池儲存系統來替代分散的UPS單元。這種設施級的大型電池系統能管理電力波動並確保電網穩定，從而將AC PDU機櫃的需求減少高達75%。對於現有的資料中心而言，為了在全面重建之前適應這一趨勢，“側掛車”（Sidecars）模式將成為2025年至2027年間的關鍵過渡方案。這些模組可以安裝在電腦架兩側，將輸入的交流電轉換為800VDC，並提供整合的短時儲能以平抑GPU負載峰值。Schneider Electric作為此類裝置的關鍵供應商，正明確瞄準高達1.2MW的機架市場。此外，隨著機架功率邁向1.2MW，傳統的風冷系統已無力應對，液冷技術將成為絕對主流。Schneider Electric通過其Motivair資產在這一領域擁有顯著敞口，Vertiv也發佈了結合電源和冷卻基礎設施的800VDC MGX參考架構。供應鏈洗牌：誰是資本支出的受益者？這場技術範式的轉移正在重新劃分資本貨物行業的市場份額。高盛在報告中提到，Legrand預計向更高電壓的轉變將推動每兆瓦的收入潛力從傳統資料中心的200萬歐元提升至潛在的300萬歐元。雖然目前四分之三的機架功率仍低於10kW，但業界預期800VDC架構未來可能成為80-90%新建資料中心的主流選擇。在電力半導體領域，向800VDC的轉變需要更先進的晶片，特別是碳化矽（SiC）和氮化鎵（GaN），以處理更高的電壓和頻率。包括Analog Devices、Infineon、STMicroelectronics和Texas Instruments在內的供應商都在積極佈局。在電力保護和開關裝置方面，機械式斷路器正在被固態保護裝置取代。ABB目前的SACE Infinitus被認為是全球首款IEC認證的固態斷路器，專為直流配電設計，這使得ABB在MV DC UPS系統等領域佔據了先機。同時，Prysmian、Nexans等線纜巨頭也在開發適應直流電和液冷需求的高端線纜解決方案。時間表與成本：2027年的臨界點雖然這場變革的前景廣闊，但轉型的全面商業化仍需時日。輝達預計向800VDC資料中心的過渡將與其Kyber機架架構的部署同步，目標時間節點為2027年。高盛預計，相關技術的商業化應用將在2028年左右開始顯現規模效應。Schneider Electric資料中心首席技術官Jim Simonelli表示，向800VDC的遷移是隨著計算密度增加的“自然進化”。儘管長期來看這能降低營運成本並減少維護費用，但對於必須要支付這筆帳單的資料中心營運商而言，這意味著在未來五年內，除了應對已知的5兆美元AI融資缺口外，還需要為這一史上最大規模的基礎設施改造追加巨額投資。 (invest wallstreet)

【人物名片】梁家輝，1958年出生於中國香港，籍貫廣東省佛山市南海區，華語影視男演員。代表作：《火燒圓明園》《阮玲玉》《寒戰》《捕風追影》梁家輝 圖據受訪者梁家輝，華語影壇的“千面影帝”。他在《垂簾聽政》中飾演孱弱憂鬱的咸豐皇帝，摘下香港金像獎最年輕影帝桂冠；他也可以在《東成西就》裡飾演癲狂搞笑的“黃藥師”；他在《阮玲玉》中飾演的蔡楚生剋制與張力並存，每一次出場都極具份量：他在《捕風追影》中飾演的“狼王”傅隆生陰狠毒辣、刀刀封喉……從影42年，梁家輝飾演了160多個角色，竭盡全力與角色融為一體，留下了一個個經典之作。讓觀眾感嘆“法拉利老了還是法拉利”！近日，封面新聞記者在橫店專訪梁家輝，這也是“幀心——中國電影誕生120周年系列人物報導”最後一個人物專訪。梁家輝坦言，“電影豐滿了我的人生”，飾演160多個角色像過了160生，讓他的人生豐盛而幸福。對於AI越來越多深入電影行業及大眾生活，他也盡全力擁抱，不斷更新自己。但他認為，不管技術如何發展，演員的“心”永遠不能被AI替代。電影《捕風追影》劇照 梁家輝飾“影子” 圖據片方《捕風追影》與成龍“狠爽”對打接拍前沒考慮身體：我相信我自己《捕風追影》絕對是2025年暑期一部現象級的影片。該片由楊子編劇並執導，成龍、張子楓、梁家輝主演，講述了一群高智商盜匪團憑高科技劫走數億資產，並規避“天眼”監控逃脫，隱退多年的跟蹤專家攜年輕司警以傳統跟蹤術對決現代犯罪技術，在新舊理念碰撞中展開刺激博弈。最終，這部影片收穫院線總票房12.65億元，登上2025年電影票房總榜TOP7。成龍與梁家輝兩個加起來快140歲的人，在《捕風追影》裡打出新花樣。梁家輝飾演的反派“影子”優雅又暴戾，1v30的名場面讓人不寒而慄。拳拳到肉的動作設計，層層反轉扣人心弦的劇情，保留警匪片正義傳承核心又進一步探討科技時代的人性博弈，讓該片給不少觀眾帶去爽感。《捕風追影》翻拍自導演游乃海十多年前的作品《追蹤》，當時梁家輝就是主演。而楊子導演帶著《捕風追影》找過來時，梁家輝起初是拒絕的，因為他“不太願意重演一個角色”。看完劇本，跟導演詳聊後，梁家輝被影片中新的設定打動。比如時代在發展，新的科技對老派、反派會有什麼影響？他也希望能借由該片給觀眾新感受：“我希望觀眾對現代的警匪片有一個新的觀感，而不是永遠打打殺殺。”片中的動作戲，讓觀眾看的時候很爽，成龍的動作依然有“成龍式詼諧”，梁家輝的打戲簡潔、凶狠，兩個人的肉搏絲毫沒有“劃水”。六十多歲的狀態拍如此高密度的打戲，接拍前是否會顧慮身體？梁家輝坦言，“有成龍大哥在，他帶著成家班進來。這一次的動作導演也有非常好的導演經驗，所以我相信成龍、相信成家班就對了。”至於自己的體力，他並沒有考慮，他說：“我相信我自己入戲以後，不管是怎麼樣都應該可以做到他們要求的動作，我就相信自己而已。”最終，《捕風追影》豆瓣評分8.1，拿下近十年國產動作犯罪電影最高分。已經演了這麼多年戲，聽到觀眾對於自己表演的誇讚，還是會很開心、很爽嗎？梁家輝直言：“當然了。”他也表示，影片的成功是所有主創努力的結果，他也跟大家一樣，期待《捕風追影2》能盡快啟動。電影《寒戰》劇照 圖據片方在電影院長大的小孩從影42年拍了160多部電影梁家輝跟電影的緣分，始於還是嬰兒的時候。因為媽媽在電影院上班，他6-8個月大時就被媽媽帶到電影院，放在最後一排。梁家輝回憶：“通常那個時候，放映機下面的那幾個位置不會有人坐，我可以說是在電影院長大的小孩。一直到差不多8歲要上學的時候才回到家裡，開始懂得自己照顧自己。”1983年，25歲的梁家輝在李翰祥導演的影片《火燒圓明園》中扮演咸豐皇帝，從而開始其影視生涯。至今，他已從影42年，拍了超過160部電影。他憑《垂簾聽政》中孱弱憂鬱的咸豐皇帝摘下香港金像獎最年輕影帝桂冠，也能在《黑金》中僅用一句台詞就讓黑幫梟雄的氣場浸透銀幕；他在《東成西就》裡飾演的“黃藥師”癲狂搞笑，在《捕風追影》中飾演的“狼王”傅隆生陰狠毒辣、刀刀封喉……梁家輝 圖據受訪者這42年，梁家輝都與電影密切地在一起。電影對他而言意義自然不同。他認為，作為觀影者時，看電影有一種儀式感：“你能夠在一個黑暗的空間裡頭，跟隨上百人一同呼吸，一同感動，一同哭，一起笑。在電影院看電影，你就好像跟大家做完同一個夢，那種感覺是在電腦、電視旁沒有的感覺。”作為演員，拍電影讓他有了人生被豐富的感覺：“我平常做梁家輝，我覺得自己是一個非常普通的人。但是每一部電影、每一個角色，讓我的人生血肉豐滿。到目前為止，我從影42年，差不多演了160多部戲，幾乎沒有重複過任何故事，我覺得那好像帶我走進另外一個人的人生。我現在好像過了160個人生一樣。我覺得很幸福。”今年是中國電影誕生120周年。談及當下電影面臨的挑戰，梁家輝認為，觀眾觀影喜好、觀影模式在改變，不是每個年代的電影都是黃金期，這是事實。談及短劇等新的形式流行，他很理解：“我不會否定短劇、電視劇的發展，因為這是一個大趨勢。但是作為電影演員，我還是鼓勵觀眾，如果有時間、有條件，應該進電影院，去做個夢。”梁家輝 圖據受訪者AI飛速發展依然不斷更新自己演員的真心永遠不能被AI替代今年十月，梁家輝與葉童在一次活動上對談，他說如果有機會和葉童再合作，想拍一部AI主題的電影：比如一位孤獨的老人和一個AI結伴去環球旅行，在這個過程中產生情感連結。採訪時，談起為什麼會對AI題材感興趣，梁家輝笑言：“兩個人在旅遊過程裡可能有吵架，遇到意外、冒險，到最後當然就是老人要離開這個世界。我覺得這樣真人跟AI混合的情感出來會產生很不一樣的戲劇效果。”你相信人類和AI會產生愛情嗎？面對封面新聞記者的提問，梁家輝毫不猶豫地回答：“肯定會。現在你看那些虛擬人或者機器人，你只要給它加上外皮，它就像真人一樣。AI自己不斷會更新、學習。”當下，AI越來越多地深入到普通人生活。今年67歲的梁家輝，也在全力擁抱，更新自己，希望能與年輕人之間交流通暢：“世界越來越創新，你不接受的話也不行。我的兩個女兒已經嫁人，我有外孫了。以後跟他們接觸，你必須要懂得教他們怎麼用電腦、手機，因為他們這個年代的生命就跟AI密不可分。我不要他跟我一樣，一看到我就像看到一個老古董，你連這個都不懂，我不行，所以我必須要更新自己，學習，最起碼跟得上他們的步伐。”而在電影行業，AI也越來越多介入演員的表演，影響電影的視聽效果。如數字人、虛擬演員的出現：《速度與激情7》用CGI“復活”保羅·沃克；《雙子殺手》中的年輕版威爾·史密斯。AI可高精度捕捉席位表情與動作，提升表演的精細度與可能性：正在熱映的《阿凡達3》中就對演員進行全方位表演捕捉。此外，AI還能生成、修復演員的語音，如《流浪地球2》中修復李雪健老師的聲音等。AI發展如此迅速，演員的不可替代性又是什麼？梁家輝認為，是演員的心，是看到觀眾每一次真心的感謝：“就像我剛進來時，對著外面的觀眾比心一樣。”他邊說邊比了一個心，眼眶微紅：“你的真心永遠不能被AI替代。” (封面新聞)