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软件是要等风口的。
软件是要等风口的。
科技大佬黄仁勋曾说，我的公司员工，如果年薪是五十万美金，一年下来花费在智能软件上
科技大佬黄仁勋曾说，我的公司员工，如果年薪是五十万美金，一年下来花费在智能软件上的支出，如果只有几万美金，我会特别失望，我希望是花费一半收入在上面。这话听着有点“凡尔赛”，但老黄是认真的。今年3月GTC大会期间，他在《All-InPodcast》节目里把话说得更直白——如果年薪50万美元的工程师，年底告诉他这一年买Token只花了5000美元，他会“非常火大”。先给大伙解释一下Token是个啥玩意儿。你可以把它理解成AI干活要烧的“汽油”。你用AI写文案、写代码、做分析，后台都在消耗Token。烧得越多，说明AI替你干的活越多。老黄的逻辑很简单：我给你配了一辆跑车，你居然还在蹬自行车上班？他打的算盘大着呢。老黄计划在员工基本工资之外，额外再给相当于薪水一半的Token配额，目标让每个人的生产力放大10倍。换句话说，拿50万美金年薪的人，能再领价值25万美金的Token额度。这笔钱不是让你存着，是让你拿去“雇佣”AI智能体替你干活的。有人可能说了，这不就是变相给员工多发福利吗？天真了。Token预算在硅谷已经变成了一种变相的绩效考核。网上有分析文章讲得很到位——老黄嘴里说“希望花掉一半”，潜台词其实是“花不够一半，说明你根本没用好AI，效率没拉满”。哪个工程师敢承认自己效率没拉满？更绝的是这玩意儿正在变成招聘杠杆。现在硅谷面试，除了谈工资谈股票，问的最多的是“你们公司配多少Token”。Token预算已经成了薪资包里一个单独列出来的硬指标，跟底薪、奖金、期权平起平坐。你不给够，人才扭头就去隔壁了。国内大厂反应也快得很。腾讯被曝出给员工配了年度价值约22万元的AIToken套餐，阿里相关配套方案也在紧锣密鼓推进。打工人还没反应过来，老板们已经悄悄把KPI里加了一条：你烧了多少算力。批判性地看这件事，我觉得有两个坑。头一个，Token预算跟真金白银不一样。现金放银行有利息，股票涨了能套现，Token消耗完毕就失效，不能攒下来买房买车。有外媒分析直接点名——Token预算不会出现在你下次谈薪的offer信里，不会在你简历上留下痕迹，更不会成为你跳槽时讨价还价的筹码。说白了，这是消费预算，不是个人资产。另一个坑更隐蔽。当公司给你配了相当于“半个自己”薪资价值的Token，嘴上说这是福利，心里想的是“你必须产出两个人的活儿”。TechCrunch那篇分析算了一笔账——Token费用相当于给你配了“第二个工程师”，如果你没拿到翻倍的生产力提升，公司就可能要考虑优化人员来持平成本。听出弦外之音了吗？不是怕你花少了，是怕你花完了产出不够。再把账算得明白一点。老黄这步棋真正的巧妙之处在于闭环。英伟达售卖GPU给云服务商和AI公司，AI企业依托GPU生成Token，黄仁勋又号召全球企业采购Token发放给员工，Token消耗一暴涨，云厂商就得接着向英伟达采购更多芯片。好家伙，自己搭的台子自己唱戏，全场都得买他家的票。对咱们普通打工人来说，这事儿也没那么复杂。不管你老板有没有开始发Token，AI工具现在已经摆在那儿了。会用的人，写代码、做表格、整方案的速度确实快了好几倍；不会用或者懒得学的人，可能慢慢就发现——自己干的活，旁边同事用AI十分钟就搞定了。这不单是技术进步，这是对工作方式的一次重新定义。以前衡量你价值的是你“能干多少活”，以后衡量的可能是你“能指挥AI干多少活”。两种能力之间的差距，正在被拉得越来越大。在这个赛道上，有人已经开始飙车了，有人还在路边找车钥匙。你愿意做哪一个？各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。
人工智能三大支柱（算力芯片、通信网络、工业体系）的构成、作用和价值一、第一支
人工智能三大支柱（算力芯片、通信网络、工业体系）的构成、作用和价值一、第一支柱：算力芯片，AI的“发动机”。核心硬件通用GPU：英伟达A100/H100、AMDMI250，大模型训练主力，强并行计算。AI专用芯片（ASIC/NPU/DCU）：华为昇腾、寒武纪、壁仞、海光，针对深度学习定制，能效更高、成本更低。FPGA：可编程，适合边缘低延迟推理（工业、自动驾驶）。存算一体/光计算芯片：前沿方向，解决“存储-计算”数据搬运瓶颈。核心作用提供原始算力：支撑大模型训练（如GPT-4需数万GPU）、推理（每天千亿次调用）。定义能效上限：决定AI能跑多快、多大模型、功耗多少（直接影响电费与成本）。构建算力集群：通过NVLink/InfiniBand互联，组成“超级大脑”，支撑分布式训练。一句话价值没有算力芯片，AI就是纸上谈兵；芯片的性能与供给，决定国家AI竞争力的底线。目前来看，美国在算力算法和芯片方面，略占优势，中国在迎头赶上。二、第二支柱：通信网络，AI的“血管”。构成（三层网络）数据中心内网（高速互联）：InfiniBand、NVLink、400G/800G光模块，低延迟、高带宽，GPU间通信。骨干网/算力网络：5G和未来的6G基站网络、光纤、卫星互联网，连接智算中心、边缘节点、用户终端。边缘接入网：工业以太网、Wi-Fi7、物联网（IoT），设备端数据采集与实时控制。核心作用数据高速流通：海量训练数据、模型参数、推理请求在云-边-端实时传输。支撑云边端协同：大模型在云端训练，边缘实时推理（自动驾驶、工业质检），终端交互。保障低延迟高可靠：自动驾驶、远程医疗、工业控制等场景，毫秒级延迟是安全底线。目前的5G技术和未来的6G技术，是人工智能的支撑性基础技术。5G的研发和应用，中国走在世界的前列。6G的研发，目前中国又走在前列。一句话价值网络不通，算力无用；网络带宽与延迟，直接决定AI应用的可用性与体验。三、第三支柱：工业体系，AI的“骨骼与土壤”。构成（四大产业链）半导体制造：晶圆代工（台积电、中芯国际等）、光刻/刻蚀/沉积设备、先进封装（Chiplet），决定芯片能否量产。算力基建（智算中心AIDC）：高密度服务器、液冷散热、高压供电、储能/绿电，大规模算力交付。算力的运算，需要消耗相应的电力，电力决定算力。得益于风电、光伏发电、水电和核电的大发展，从近3年发电量来看，中国的年发电量几乎是美国、印度、俄罗斯、日本、德国、法国和英国的总和。液冷散热、特高压供电、储能/绿电，还有在人形机器人中将电能转化为精准机械运动，也是中国的强项。整机与智能制造：AI服务器、工业机器人、智能产线，支撑算力硬件规模化生产与AI落地。软件与生态：操作系统、AI框架（TensorFlow/PyTorch）、编译器、行业解决方案，让硬件可用、模型可落地。核心作用硬件规模化供给：稳定、低成本生产GPU/NPU、服务器、光模块，支撑AI算力爆发式需求。工程化落地能力：把算法模型变成可量产、可运维、可迭代的产品（如工业质检、自动驾驶、无人机、无人艇、机器狗、战狼等）。得益于中国完整的工业体系和供应链，相对美国的产业空心化来说，中国人工智能产品的工程化、产品化、市场化和迭代能力都相对要好些。产业链安全自主：避免“卡脖子”，保障芯片、设备、软件的自主可控，支撑长期发展。一句话价值工业体系不强，AI只能“空中楼阁”；完整的产业链，是AI从实验室走向产业的根本保障。四、三者关系总结算力芯片是动力源，提供计算能力；通信网络是传输纽带，连接算力、数据与场景；工业体系是制造与工程底座，保障硬件量产与应用落地。三者缺一不可，共同构成AI产业的“硬支撑”，决定一个国家AI发展的上限与安全。
电信正式开卖Token！流量时代彻底终结，AI商用的“iPhone时刻”来了？5
电信正式开卖Token！流量时代彻底终结，AI商用的“iPhone时刻”来了？5月17日，中国电信正式甩出一张王炸——全国试商用Token套餐上线了！这意味着，曾经听起来高大上的AI算力，现在真的像水电煤一样，成了普通人随手就能买到的“日用品”。中国电信这次推出试商用Token套餐，这是算力租赁产业爆发的一个强烈信号！当Token（词元）从大模型内部的技术单元，变成像手机流量一样可以明码标价、按套餐购买的“硬通货”，说明AI算力商业化已经从概念期真正迈入了落地期。除了电信，中国移动（如北京移动、江苏移动等）和中国联通也推出了各自的Token套餐或算力服务，有的甚至打出了“1元/百万Token”的亲民价。三大运营商正在利用自身的网络、算力和庞大的用户基数，试图成为AI时代的“智能服务运营商”。这个产业爆发的背后，是极其恐怖的需求增长！数据显示，国内日均Token调用量在两年间增长了超千倍，2026年一季度国内AI算力租赁市场规模更是达到了680亿元，同比增长62%。随着AI智能体（Agent）的普及，单次任务的Token消耗量呈指数级上升，算力租赁正在成为刚需。
这次访华，美国AI、互联网和软件巨头一个没来！其他领域的，比如金融、航空和农
这次访华，美国AI、互联网和软件巨头一个没来！其他领域的，比如金融、航空和农业领域暂且不提，来了一大堆，都是老牌的巨头。科技领域，来的全是卖硬件的，比如英伟达、高通、美光，但是人工智能、互联网和软件巨头，一个都没来，比如谷歌，微软之类的。这个其实也好理解，硬件公司巨头过来，是想卖东西，想赚中国钱，而人工智能、互联网和软件行业，中国和美国直接竞争，还是不见为好！
![[玫瑰]AI直接把传统软件的固有赚钱逻辑彻底掀翻，百人办公团队硬生生压缩到十](http://image.uczzd.cn/9021123746859840428.jpg?id=0)
A股基本能拿10年的科技企业。未来中国的发展离不开这些企业，它们制造出来的产品，
A股基本能拿10年的科技企业。未来中国的发展离不开这些企业，它们制造出来的产品，将服务全球。将进入千家万户。
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抖音竟然不是第一，就连第二也不是，中国APP软件月活跃榜，用户用的最多的还是微信
抖音竟然不是第一，就连第二也不是，中国APP软件月活跃榜，用户用的最多的还是微信，淘宝还排在第二，淘宝一个购物软件竟然比抖音短视频这样的软件活跃度还要高。就连现在不太火的QQ还排在第十，月活跃度还有6亿多。这些软件有你经常用的吗？
五一假期后重点关注科技龙头:1. 山子高科：芯片概念、减速机、重组预期2. 隆基
五一假期后重点关注科技龙头:1.山子高科：芯片概念、减速机、重组预期2.隆基绿能：光伏设备、BC电池3.工业富联：英伟达产业链、科技独角兽4.平潭发展：新材料、合成生物5.神州信息：量子科技6.阳光电源：光伏设备、储能7.鹏辉能源：刀片电池、锂电池8.多氟多：固态电池、锂电池9.江波龙：存储芯片、AIPC10.中钨高新：小金属、可控核聚变11.天际股份：锂电池、钠离子电池12.三花智控：人工智能、特斯拉产业链13.科大国创：量子科技、MLOps14.常铝股份：刀片电池、有色金属15.先导智能：固态电池、特斯拉产业链16.上海电力：储能、风电、新能源17.欣旺达：锂矿、动力电池18.赣锋锂业：能源金属、锂矿19.天赐材料：锂电池、动力电池回收20.国盾量子：量子科技、国产软件21.新易盛：光通信模块、CP概念22.浙江东方：量子科技、中芯国际产业链23.中国核建：可控核聚变、核能核电24.海光信息：X86架构服务器CPU（国产量产）25.寒武纪：7nm制程AI训练芯片（国产量产）26.中微公司：5nm刻蚀设备龙头27.兆易创新：NOR/NAND全品类存储芯片28.澜起科技：DDR5芯片全球市占率领先29.润泽科技：纯液冷智算中心标杆30.中科曙光：芯片-服务器-算力全栈平台31.金山办公：国产办公软件市占率第一32.科大讯飞：中文语言技术全球领先33.英维克：液冷方案规模化落地34.紫光国微：存储芯片设计全产业链35.北京君正：车规级存储芯片全球前三36.华大九天：国产EDA龙头（市占率领先）37.埃斯顿：机器人全链条自主技术38.中科蓝讯：RISC-V架构蓝牙音频芯片39.中大力德：减速器、人形机器人核心部件40.中科星图：国产GPU芯片
台积电技术主管终于说出真相：DUV可以生产5nm。西方人那一套，被我们看的清清楚
台积电技术主管终于说出真相：DUV可以生产5nm。西方人那一套，被我们看的清清楚楚，当初断供的时候，曾经放话说中国凭一己之力永远造不出高端光刻机，说没有EUV光刻机，中芯国际永远无法生产出高端芯片，台积电高管说华为不可能追上台积电。等到mate60上市后，突然改口了，阿斯麦CEO说美国断供就是在逼中国研发光刻机，还有人说中芯国际用DUV生产不了5nm芯片。芯片圈最会变脸的，不是手机发布会上的灯光，而是某些西方舆论的嘴。前些年，说中国没有EUV就只能站在门外看热闹；等国产高端手机重新回到货架，又开始改口，说这不算、那不稳、成本高、良率难。DUV到底能不能碰到5nm门槛？这不是饭桌上拍大腿能定的事，而是一场技术、产业链和话语权的硬碰硬。先把一个容易被带偏的问题摆正：台积电官方资料显示，其5nmFinFET，也就是N5技术在2020年量产，并称N5是该公司第二个使用EUV光刻的技术平台。也就是说，中国台湾地区企业台积电的主流5nm商业路线，确实与EUV深度绑定，并不是单靠一句“DUV也行”就能把量产难题轻轻揭过去。可这也不等于DUV就是“废铁一堆”。DUV浸没式光刻机配合多重曝光、计算光刻、工艺补偿和先进封装，理论与工程实践中都存在继续压榨极限的空间。它像一把小刀，切不了一刀成型的大萝卜，就反复修边、分层下刀。能不能切好，考验的不只是刀，还考验厨师、案板、火候和整套厨房。所以，西方一些人把“难度很高”直接翻译成“中国不可能”，这就有点像看见别人爬山喘气，立刻宣布别人没有腿。芯片制造从来不是魔法，而是长期积累。EUV当然重要，先进制程也确实难，但科技竞争里最怕的不是一时落后，而是被人按住脖子后还不肯自己练气。Mate60系列上市后，外界争论迅速升温。路透社曾援引科技洞察拆解称，华为Mate60Pro搭载的麒麟9000S由中芯国际制造，采用先进7nm工艺。这个消息之所以震动大，不是因为一部手机能解决所有芯片难题，而是它让“断供等于断路”的老剧本忽然卡壳了。时间来到2026年4月再看，Mate70已经不是“快要来了”，而是早已发布。中国日报网报道，2024年11月26日，华为Mate70系列正式亮相，红枫原色影像系统、AI隔空传送等功能成为亮点；人民日报海外版也把搭载原生鸿蒙操作系统的Mate70系列发布，列入2024年度中国科技新闻内容之中。美国的动作也很有意思。商务部公告显示，2022年以来，美国通过规则、通知函等方式限制对中国出口集成电路产品和制造设备，并限制相关人员参与中国半导体项目。到了2026年4月，路透社又报道，美国议员推动新法案，试图进一步限制ASML等企业向中国出口芯片制造设备，限制焦点甚至涉及DUV设备和相关服务。这就很像一边喊“你们造不出来”，一边把工具箱锁得更紧。若真不担心，又何必连DUV都反复盯着？科技日报2026年4月文章也指出，靠出口管制限制中国芯片发展难以得逞，相关限制反而加速了中国国产设备与产品的应用。阿斯麦方面早有外媒报道提到，出口限制会推动中国加倍努力发展自己的光刻机。这个判断并不神秘，因为被卡脖子的地方，迟早会变成攻关清单。中国半导体产业真正难得的，不是某一天突然喊出一句“赢了”，而是在设计、制造、封装、材料、设备、软件、操作系统这些环节里，一点一点补课，一点一点追赶。芯片这东西，吹牛吹不出纳米，着急也急不出良率。真正靠谱的道路，是把每一次封锁都变成技术坐标，把每一次质疑都变成产业压力测试。DUV能否稳定、经济地生产5nm，需要工程数据说话；但中国企业能不能在封锁里继续向前，市场已经给了不少答案。西方人那一套，厉害的地方在设备、专利和规则；露怯的地方，是总把中国人的耐心看低。中国科技进步不需要天天敲锣打鼓，也不必把每个节点都说成终局胜利。春天不是靠喊出来的，是一寸一寸暖出来的。真正值得写进这场芯片叙事里的，不是某一句技术主管的话，而是中国制造在压力中继续生长的能力。没有EUV，路当然更难；有了封锁，路也不会自动消失。能绕就绕，能补就补，能攻就攻。把难题拆开，把短板补上，把产品做出来，这比任何口水仗都硬。西方看得清不清楚不重要，中国自己的路，正越走越清楚。
人工智能三大支柱（算力芯片、通信网络、工业体系）的构成、作用和价值一、第一支
人工智能三大支柱（算力芯片、通信网络、工业体系）的构成、作用和价值一、第一支柱：算力芯片，AI的“发动机”。核心硬件通用GPU：英伟达A100/H100、AMDMI250，大模型训练主力，强并行计算。AI专用芯片（ASIC/NPU/DCU）：华为昇腾、寒武纪、壁仞、海光，针对深度学习定制，能效更高、成本更低。FPGA：可编程，适合边缘低延迟推理（工业、自动驾驶）。存算一体/光计算芯片：前沿方向，解决“存储-计算”数据搬运瓶颈。核心作用提供原始算力：支撑大模型训练（如GPT-4需数万GPU）、推理（每天千亿次调用）。定义能效上限：决定AI能跑多快、多大模型、功耗多少（直接影响电费与成本）。构建算力集群：通过NVLink/InfiniBand互联，组成“超级大脑”，支撑分布式训练。一句话价值没有算力芯片，AI就是纸上谈兵；芯片的性能与供给，决定国家AI竞争力的底线。目前来看，美国在算力算法和芯片方面，略占优势，中国在迎头赶上。二、第二支柱：通信网络，AI的“血管”。构成（三层网络）数据中心内网（高速互联）：InfiniBand、NVLink、400G/800G光模块，低延迟、高带宽，GPU间通信。骨干网/算力网络：5G和未来的6G基站网络、光纤、卫星互联网，连接智算中心、边缘节点、用户终端。边缘接入网：工业以太网、Wi-Fi7、物联网（IoT），设备端数据采集与实时控制。核心作用数据高速流通：海量训练数据、模型参数、推理请求在云-边-端实时传输。支撑云边端协同：大模型在云端训练，边缘实时推理（自动驾驶、工业质检），终端交互。保障低延迟高可靠：自动驾驶、远程医疗、工业控制等场景，毫秒级延迟是安全底线。目前的5G技术和未来的6G技术，是人工智能的支撑性基础技术。5G的研发和应用，中国走在世界的前列。6G的研发，目前中国又走在前列。一句话价值网络不通，算力无用；网络带宽与延迟，直接决定AI应用的可用性与体验。三、第三支柱：工业体系，AI的“骨骼与土壤”。构成（四大产业链）半导体制造：晶圆代工（台积电、中芯国际等）、光刻/刻蚀/沉积设备、先进封装（Chiplet），决定芯片能否量产。算力基建（智算中心AIDC）：高密度服务器、液冷散热、高压供电、储能/绿电，大规模算力交付。算力的运算，需要消耗相应的电力，电力决定算力。得益于风电、光伏发电、水电和核电的大发展，从近3年发电量来看，中国的年发电量几乎是美国、印度、俄罗斯、日本、德国、法国和英国的总和。液冷散热、特高压供电、储能/绿电，还有在人形机器人中将电能转化为精准机械运动，也是中国的强项。整机与智能制造：AI服务器、工业机器人、智能产线，支撑算力硬件规模化生产与AI落地。软件与生态：操作系统、AI框架（TensorFlow/PyTorch）、编译器、行业解决方案，让硬件可用、模型可落地。核心作用硬件规模化供给：稳定、低成本生产GPU/NPU、服务器、光模块，支撑AI算力爆发式需求。工程化落地能力：把算法模型变成可量产、可运维、可迭代的产品（如工业质检、自动驾驶、无人机、无人艇、机器狗、战狼等）。得益于中国完整的工业体系和供应链，相对美国的产业空心化来说，中国人工智能产品的工程化、产品化、市场化和迭代能力都相对要好些。产业链安全自主：避免“卡脖子”，保障芯片、设备、软件的自主可控，支撑长期发展。一句话价值工业体系不强，AI只能“空中楼阁”；完整的产业链，是AI从实验室走向产业的根本保障。四、三者关系总结算力芯片是动力源，提供计算能力；通信网络是传输纽带，连接算力、数据与场景；工业体系是制造与工程底座，保障硬件量产与应用落地。三者缺一不可，共同构成AI产业的“硬支撑”，决定一个国家AI发展的上限与安全。
华为昇腾全链条狂飙！芯片性能+50%，算力突破，国产替代加速，上下游齐嗨！华为昇
华为昇腾全链条狂飙！芯片性能+50%，算力突破，国产替代加速，上下游齐嗨！华为昇腾这波全链条狂飙太牛了！芯片性能提升50%，算力实现突破，国产替代加速，上下游都嗨翻了。想想之前美国不断打压，华为却逆风翻盘。到2026年，华为独占国产AI芯片出货量的50%，几乎承包中国AI算力半壁江山。现在华为自研芯片出货能力持续回升，从旗舰到千元机全覆盖，良率突破90%。像麒麟9030等全线量产，畅享90系列千元机都用上自研芯。这不仅是华为一家企业的复苏，更是中国半导体产业破局的号角，让我们看到自主创新的强大力量。
豆包收费了，其它AI软件会跟吗？收费是肯定的，算力越来越贵，这是迟早的事。豆
豆包收费了，其它AI软件会跟吗？收费是肯定的，算力越来越贵，这是迟早的事。豆包敢这么快收是因为他几个平台已经帮他把基础顾客群给搭起来了。其它AI平台估计会加大免费力度，抢占豆包收费丢失的用户。但长线来说，谁也不可能免费！
