新鲜世界

这个标题带着悖论——AWS、Google Cloud怎么会是“人力资源公司”？听起来荒谬。但如果你把“劳动力”替换为“计算能力”，一切就变得清晰。当算力成为经济的基础生产要素，谁分配算力，谁就掌握结构性权力。

美东时间 12 日周四，谷歌正式官宣 Gemini 3 Deep Think 升级。 公告里的数字足够耀眼——在人类终极综合推理基准 Humanity's Last Exam （HLE）上刷新成绩，在 ARC-AGI-2 测试中取得 84.6% 的突破性结果，并通过 ARC Prize 基金会验证；在竞技编程平台 Codeforces 上，Elo 评分达到 3455；甚至解决了 18 个此前未被攻克的研究问题。

当一座都市圈需要通过检查站来确认边界时，它就很难在资本意义上成为一个真正的"圈"。

当英伟达把"手机内存"塞进服务器，一场关于能效的军备竞赛已经打响。SOCAMM并非横空出世的技术奇迹，而是AI算力需求演化催生的必然产物。它代表了一种从“唯带宽论”到“均衡设计”的务实转向，其投资逻辑根植于一个确定性的趋势：AI推理和边缘计算的规模化部署。

在这一波AI热潮当中，市场的目光大多都集中在英伟达的股价以及H100的出货量上面。可是要是把目光放得更宽泛些，就会发现一场更隐秘、也更残酷的战争，正在算力底层默默地展开 。

架在鼻梁上的这片微型计算机，正在重新定义我们和数字世界的关系。我第一次在北京的模数空间试戴AI眼镜的时候，那种“未来已来”的感觉比较微妙——看起来就是副普通墨镜，但是耳边已经在实时翻译书里的英语了。

中国AI眼镜市场投资趋势分析 | 2026-2028投资展望 2026，从技术验证向规模化商用转型的关键节点 【研究动机】 近期雷鸟、Rokid等公司接连获得大额融资，众多投资人也开始重新关注这个赛道。在我看来，在91%的消费级占比和77.7%的高增长背后，驱动力量是真实的用户需求，还是资本和供应链的“推式狂欢？通过AI整理的这份报告数据可以给我们提供一个预测，也可以说是我研究的起点，当然，整份数据是来自于公开资料搜集，有不对的地方欢迎大家指正。 初步来看，中国AI眼镜市场正从技术验证向规模化商用转型。2026年预计出货量达491.5万台，同比增长77.7%。消费级市场加速爆发，企业级应用商业化提速，技术突破驱动投资价值重构。2026-2028年是行业发展的关键时期。

每一次你与豆包、 DeepSeek 对话，背后可能有一瓶矿泉水在悄然蒸发。 当所有人的目光都聚焦在英伟达的算力和电网的红线时，我把视线投向了数据中心冷却塔下方——永远寻找那个最被忽视、却最不可或缺的刚性约束。在 AI 的狂热叙事中，“水资源”可能是一个被市场错误定价的锚点。

核心观点： 如果说生成式AI完成了对人类大脑皮层（逻辑与语言）的模拟，物理AI则是补全了小脑与脑干（运动与感知）的拼图。在我看来，这不仅是技术的迭代，更是资本从“数字”向“物理世界”回流的历史性时刻。

存储芯片，特别是HBM，正在从周期性的“大宗商品”质变为决定AI算力上限的“战略资源” 。这种属性的根本变化，将重塑整个行业的投资逻辑。本文是我对这场“内存暗战”的初步推演，核心是想回答一个问题：在这场变革中，价值的锚点究竟会系于何处？