新鲜世界

一家成立8个月、员工不足10人的公司，值多少钱？ 按照传统逻辑，这道题几乎没有答案。没有营收，没有用户，没有任何可供估值的财务数据。放在任何一个正常的投资语境里，这家公司大概率连A轮都融不到。 但Anthropic给出了自己的答案：4亿美元。

斯坦福大学的研究者做过一个测试，让一批受过良好教育的成年人区分AI写作和人类写作。结果是：他们的准确率，仅略高于随机猜测。也就是说，那些说"AI内容一眼就能看出来"的人，大约有将近一半的时间在误判。

Sora发布后，有人做了一个测试：把某位古偶男演员的官方宣传照输入AI生图系统，要求"生成同类型但更完美的角色"。生成结果出来后，测试者发了一句话："我分辨不出来哪个是真人。" 不是因为AI太厉害，而是因为——在这种以极致参数为美的审美标准下，"真人"和"AI生成物"之间，本来就没有护城河。

有一个问题，几乎没有人在公开场合认真讨论。 但一旦你想清楚了，就很难再假装没看见。 如果经济持续增长，但维持这种增长所需要的人越来越少——会发生什么？ 这不是科幻小说的设定。这是正在发生的事。 你已经能从身边感知到它的轮廓：招聘需求在变，某些岗位在悄悄消失，某些职能在被"整合优化"。企业的财报越来越好看，但新增的工位越来越少。 产出在涨。营收在涨。 但支撑这一切运转所需的人，开始以一种不那么显眼的方式，持续减少。

今天看到一个微博挺有意思的——“说什么淘金不赚钱，卖铲子才赚钱，这句话是错的。基本都是听了美国淘金热那个故事以及衍生故事，说谁在那里卖铲子，卖牛仔裤赚钱了。那他为什么卖铲子，卖牛仔裤呢？因为淘金的人太多了，金矿多的地方早就被别人占了。你看那些去的早的，挖到大金矿的，他赚不赚钱？当然赚钱。但凡他自己能挖到金矿，他就不卖铲子了，这不是没挖到么？来晚了么？就只能干干周边产业。”

你家插座里流动的，是交流电。 你手机里的电池充的，是直流电。 你公司服务器机房里跑的，也是直流电。 但问题来了—— 电从电网进来，是交流的；设备用的，是直流的。中间那段路，藏着一个巨大的秘密。

你是不是也有过这种直观感受，同类型的问题，国产大模型总不如海外模型 “聪明”—— 要么答非所问，要么回避核心，要么逻辑断层，总给人一种 “偷奸耍滑” 的距离感。

自托马斯·爱迪生发明第一只灯泡以来，变压器的变化就不大。而如今，这个电力系统中默默工作的调节阀，突然成了卡住AI发展和能源转型脖子的关键部件。马斯克在2024年早有预判：制约人工智能的瓶颈，将从芯片变成变压器。

当硅谷的摩尔定律和物理世界的能量守恒碰到一块儿，一场有关“基本负荷电力”的争夺战正在重新构建全球能源版图。

Alphabet 在2026年初展现给市场的矛盾景象便是这样，一边是业绩超出预想的 AI 印钞机正渐渐形成，另一边则是比较大规模的未来豪赌，华尔街好像陷入到一种焦虑，这家公司到底是在打造未来，还是在浪费现在。

2026年2月14日， CBS《 60 Minutes 》 报道了人工智能驱动的人形机器人的最新进展。拍摄团队穿越美国和欧洲，实地探访了人工智能从实验室走向真实世界的关键现场——从佐治亚州的汽车工厂到伦敦的AI研发中心，从加州的军火公司到意大利的大理石矿山。节目以罕见的深度和广度，展示了AI技术如何在制造业、科学研究、军事和艺术等领域引发根本性变革。

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？