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马斯克：“再过不到3年，最省钱的做法是让卫星自己在天上跑 AI：它们一边绕地球飞，一边就地算，只把算好的结果用激光发回来。 好处有三：轨道是“太阳同步”的，永远晒得到太阳，不愁电；地面缺电、缺地皮、缺维护，天上这些麻烦全没有；星链已经铺好激光通信网，数据回家就是眨眼的事。 算笔粗账：一年往天上打 100 万吨卫星，每台给 100 千瓦的小电站，一年就能新增 100 吉瓦的 AI 算力，而且后续不用交电费、不用雇人修。 再往后，直接在月球上开卫星工厂，用电磁弹射（像超高速磁悬浮炮一样）把成品卫星“砰”地扔回地球轨道，连火箭都省了。 这样一年能干出 100 太瓦（10 万吉瓦）的 AI 算力，人类文明直接往“卡尔达舍夫 II 型”（能完全利用恒星能量）大步迈进。” $特斯拉(TSLA)$

每个时代都有所谓的“风口”。 说白了，就是一些行业发展得特别快，机会又多又大。我们把这些地方叫做“竞争舞台”或者“黄金赛道”。 在过去20年，有12个这样的黄金赛道，比如云计算、电动车、网上购物、生物制药等等。这些赛道里的公司，赚钱速度、市值增长都远远甩开其他行业。 那么，这些黄金赛道是怎么来的？未来新的黄金赛道又在哪里？咱们就借着全球顶级咨询公司麦肯锡的10张图，把这事儿说明白。 1. 公司排行榜，20年大洗牌 不信你看20年前和现在的全球十大公司，除了微软，没一个重样的。以前是搞石油的、搞工业的牛，现在全是搞科技的。而且，现在这些公司的块头，是20年前的十倍大。时代真的变了。 2. 过去20年，这12个赛道最火 麦肯锡总结了57个行业，发现其中12个是增长的“发动机”。比如： 云服务（阿里云、亚马逊云等） 电动汽车（特斯拉、比亚迪等） 电子支付（支付宝、微信支付等） 电子商务（淘宝、拼多多等） 生物制药（研发新药的） 半导体（就是芯片） 还有软件、消费电子、娱乐等等。 这些行业里的公司，要么是新冒出来的，要么是彻底转型的，总之活力特别强。 3. 赛道里竞争超激烈，今天的老大明天可能就掉队 就拿手机来说。十几年前，诺基亚还是绝对的老大。后来苹果出来了，小米也杀进来了，市场格局彻底变了。在这些黄金赛道里，竞争就是这么残酷，你必须玩命地跑，不然很快就会被淘汰。 4. 黄金赛道有啥不一样？ 它们有几个明显特征： 特别能赚钱： 全球大部分的利润，都被这些赛道的公司赚走了。 敢砸钱搞研发： 大量的钱都投给了新技术、新产品。 新人辈出： 很多今天的大公司，在20年前根本不存在。 巨头扎堆： 世界上市值最高的公司，基本都在这些赛道里。 赢家通吃： 每个赛道里，前几名的大公司就占了绝大部分市场。 生意做遍全球： 他们的收入一半以上都来自海外。 5. 新赛道，很多是从老行业里“长”出来的

随着地面能源瓶颈的逼近，皮查伊、贝佐斯和马斯克不约而同地将AI算力的未来指向了星辰大海。 这不仅是一场技术的豪赌，更是一场关于能源、地缘与人类通用计算能力边界的终极博弈。 2025年11月，硅谷的空气中弥漫着一种新的紧迫感。这种紧迫感并非来自下一个爆款App的竞争，而是来自对电力的极度渴望。 这个一档播客节目中，谷歌首席执行官桑达尔 ·皮查伊（Sundar Pichai）轻描淡写地抛出了一个听起来像是科幻小说的计划：“希望在2027年，我们能把TPU（张量处理单元）部署到太空的某个位置。” 他甚至开玩笑说，也许这块芯片能在轨道上偶遇马斯克当年发射的那辆红色特斯拉跑车。 但这绝非玩笑。当皮查伊谈论谷歌的“追日者计划”（Project Suncatcher）时，他实际上是在回应一个困扰着整个科技行业的生存危机：地球上的能源，快要喂不饱贪婪的人工智能了。 与此同时，亚马逊创始人杰夫 ·贝佐斯（Jeff Bezos）给出了更为宏大的时间表，预测未来10到20年内，吉瓦级（Gigawatt）的数据中心将在轨道上运行。 另一边，刚刚宣称“地球仅接收了太阳二十亿分之一能量”的马斯克，则正忙着制造能把这些庞然大物送上天的巨型火箭。 三位亿万富翁，三种不同的商业路径，却指向了同一个目的地：太空数据中心。 这标志着云计算正在经历其诞生以来最激进的物理迁徙——从地面的“云端”，真正飞向大气层外的云端。 地面的极限：当AI撞上物理墙 要理解为什么要把服务器扔进寒冷、充满辐射且维护成本极高的太空，首先必须理解地面数据中心的困境。 如果你曾在寒冷的冬日走进一个正在训练大模型的数据中心，你会感受到热浪。 目前的AI军备竞赛本质上是一场能源消耗战。国际能源署（IEA）的数据显示，数据中心的电力消耗正以惊人的速度增长，部分国家甚至因此面临电网崩溃的风险。 更糟糕的是冷却用水——一个大型数据中心每天消耗的水量

写给大众用户的大语言模型通俗指南，避开所有数学公式，直击本质、从基础到实践的清晰指南，你不用懂数学、不用会编程，也不用记复杂的提示词。 你不用搞懂 LLM 的每一个 “零件”，但理解token、嵌入、参数这些核心组件，会让它不再神秘。还能帮你看清模型的优势、短板，以及如何让它给出更好的结果。 1. token 大语言模型本质是个数学系统，有个核心问题：它只懂数字，不懂文字。那它怎么 “读懂” 你问的 “什么是微调？” 呢？ 第一步就是把文本转换成模型能处理的形式 —— 先将句子拆成最小有意义单位，也就是token。 这个拆分工作由 “（tokenizer）” 完成： 先把句子拆成token列表：[“什么”, “是”, “微”, “调”, “？”]（不同token器拆分规则略有差异，比如可能拆成 [“什么”, “是”, “微调”, “？”]）； 再把每个独特的token换成对应的 ID 数字。 最终，“什么是微调？” 会变成一串模型能理解的数字序列，比如 [1023, 318, 5621, 90177, 30]。 但token本身没有意义，只是一串 ID，要让模型理解，还需要另一层处理。 2. 嵌入（embeddings） 通过token化，我们把问题变成了数字 ID 列表，但这些数字只是随机标签 —— 比如 “猫” 的 ID 和 “小猫” 的 ID 毫无关联，模型根本不知道它们的意思和联系。 这时候 “嵌入” 就派上用场了。嵌入是一串特殊的数字（称为 “向量”），专门用来表示token的含义。它不再是随机 ID，而是给每个token分配一组 “意义坐标”，把它放在一个巨大的 “意义地图” 上。 在这张地图上，意思相近的词（比如 “狗” 和 “小狗”）会靠得很近。模型能通过数字计算关系：比如 “国王” 到 “女王” 的坐标变化，和 “男人” 到 “女人” 的坐标变化是一样的。

这两天，OpenAI公司正式完成了长达一年多的企业重组，这是个重大转折点。 简单来说，这次重组让OpenAI从原本的非营利组织主导的混合结构，转向更像传统公司的模式：由一个非营利基金会（OpenAI Foundation）控制一个营利性公共利益公司（OpenAI Group PBC）。 表面上看，这是个公益与商业的平衡选择。 一方面解决公司融资难题，同时也保留了部分公益使命。 重组的主要推动力是CEO 阿尔特曼（Sam Altman）的AI帝国之梦——包括巨额数据中心建设和AI技术开发，但也经历了微软、加州和特拉华州检察长等多方谈判。 先说说重组背景和原因。 OpenAI成立于2015年，最早是马斯克拉上阿尔特曼组了团队，主要目的是对抗被谷歌收入囊中的Deepmind，所以OpenAI原来是纯非营利AI研究机构，旨在“安全开发AGI（人工通用智能）”。 但随着后来ChatGPT的发布以及爆火——最新的数据是周活跃用户超过了8亿，公司需要巨额资金，而此前的“非盈利结构”限制了公司融资和IPO。 于是重组在2024年底启动，涉及了大量法律审查，加州和特拉华州检察长曾调查，确保非营利利益不被稀释。曾经的联合创始人马斯克也曾起诉并出价970亿美元收购，但最终撤诉。 10月28日，加州检察长Rob Bonta一锤定音，标志了OPenAI重组的完成。 那么新旧结构有哪些不同呢？ 先看传统的基金会，也就是OpenAI Foundation（非营利组织），它持有控制权，任命营利组织PBC董事会，监督AI安全和公益（如青少年保护措施）。 基金会资产价值超860亿美元，已经成为了美国最富基金会。 OpenAI Group PBC就是商业公司的实体，是个完全商业目的、可以继续融资以及未来要上市的正经公司，目前估值5000亿美元，可自由融资、收购公司，甚至IPO（可能2027年）。 重组完成，代表

诺基亚巅峰时，地球上每卖出三台手机，就有一台来自它。 所有人都相信：它不会倒。 包括它自己。 于是，命运动手了。 2007年，iPhone出场。 没有键盘，没有天线，连开机都要按一个圆按钮。 诺基亚看着它，就像巨人看到了一个婴儿：“可爱，但威胁不了我。” 巨人最害怕的，不是怪物，而是变化。 诺基亚内部吵翻了： 未来到底是触屏？ 还是继续按键？ 犹豫，是强者最危险的病。 为了显得“稳”，它给自己备好了退路： 既保留按键，也上触屏。 听起来体贴用户，实际上讨好恐惧。 它不是做选择，而是在逃避做选择。 触屏团队说： “我们做得一般？没事，有键盘兜底。” 键盘团队说： “我们砍点按键？没事，有触屏补位。” 当退路存在，全力以赴就变成了笑话。 大家都有60分的底气，却没有100分的勇气。 最终的产品很努力，可惜是个怪物。 触屏不够爽，键盘不够好。 看起来什么都有，却什么都不极致。 世界不会奖励“差不多”。 讨好所有人就是抛弃未来。 而另一边，苹果选择孤注一掷： “我们只有触屏。” 失败就死。 所以他们死命让它成功。 真正改变世界的，从来不是保险的选择。 而是不留退路的决绝。 历史喜欢用极小的细节，惩罚极大的傲慢。 当诺基亚终于抬头时，风已吹向苹果。 它不是被时代抛弃，而是被自己犹豫拖死。 诺基亚最痛的教训只有一句： 退路，会让人输得体面，但输得必然。 你有多少次，也和诺基亚一样？ 想创业，却准备“先干点别的以防不测”。 想全力，但不敢。 想改变，却先留一条回头路。 退路，看起来是保护。 其实是诱惑。 一旦后悔有门，人就不会拼命。 最可怕的敌人不是对手，是自己给自己的安全感。 成功不是做对所有事。 是赌对一件事。 并为它拼到失去一切也不回头。 如果你此刻正犹豫，如果你也害怕孤注一掷—— 记住诺基亚： 它输的不是竞争，而是选择。 它“死”了在最安全的地方。 这才是诺基亚留给我们的最大遗产

每年临近双 11 的这一个月，是手机厂商最紧张的时刻。 原因很简单，一是苹果每年三季度准时发布新iPhone，并很快成为大家吊打的对象；二是双11平台与商家投入大额补贴，通常这也是当年旗舰机型的价格低点。 今年的旗舰机型，有个挺有意思的卖点，就是“颜色”。 iPhone 17Pro 从9月份发布至今，“爱马仕橙”就是最畅销配色——它轻松解决了“别人怎么看出来我换了新手机”的经典难题，也扎扎实实的把一个很跳脱颜色，完美匹配到一个很跳脱的价位上。 近2万的顶配售价，尽管不能让iPhone真的兑换个爱马仕，但也绝对是旗舰机售价的天花板。 也许你想不到，这段时间里，另一个双11换机潮里脱颖而出的颜色叫“追光红”。 它来自不久前发布的OPPO Find X9独家配色，22日刚正式起售，就在市场里卖断了货。 一款新机，选择双11期间开启首销其实需要很大勇气，但这代Find X9较前序产品提升非常明显，尤其是价格更高的“大杯”——Pro款全面超预期，销量占比竟然超过了60%。 这成绩其实不算意外，前几天OPPO Find X9 发布会结束后开启预订的一小时内，全渠道预订量就刷新了OPPO Find系列历史最高纪录，那时起，“追光红”就处于一机难求状态。 首销当日一个有意思的观察是，选择追光红的男性用户比想象中要多得多，这在过往手机的销售中都不太常见，背后的驱动力可能或许一部分来自礼赠需求，无论是赠予母亲还是爱人，一抹红色都显得恰到好处。 当然，如同“爱马仕橙”对iPhone来说只是锦上添花，“追光红”大概也只是OPPO Find X9诸多亮点里最微不足道的一个。 破局点：影像 1980年，索尼推出第一台Walkman。这台比饭盒还小的设备，用耳机孔划开了一个新时代——音乐从此属于个人，而不再是家庭音响，Walkman的成功也不仅在于技术，更在于重新定义了“音乐该怎样被聆听”。 四十年多后

2011年10月，乔布斯去世；随后库克正式接管苹果帝国，截至目前，正好做了14年的CEO； 为什么说“正好”呢，因为乔布斯在1997年回归苹果后（之前被董事会赶走了）到去世前几个月，也掌舵了14年的苹果。 所以，两任CEO，同样的年限，还挺有对比效果的。当然，最直观的还是如图所见，产品发布&公司市值。 乔布斯时代（1997-2011），让苹果从濒临破产的2.5亿美元市值起步，到iMac、iPod、iPhone和iPad这些神级产品登场，苹果完美演绎了什么时“凤凰涅槃”，市值达到3445亿美元，增长率高达141,000%。 换句话说，如果你在乔布斯掌舵的任一时间买入苹果并持有至今，大概是10~100多倍的回报。 这也是乔布斯众所周知的魔力——不只是卖产品，而是售卖梦想与美学。 再说说厨子。 库克接棒后（2011至今），很多人觉得他太不“乔布斯”了，苹果失去了以往的创造力，但但实际上，乔布斯的遗产已经被推向巅峰。 苹果市值从3470亿美元暴增至超股票3.1万亿美元，增长了9,000%。 虽然这14年里没有iPhone、iPad这样的产品，但库克掌舵下也给出不少引领行业的东西： AirPods、Apple Watch、Apple Pay和M系列芯片、Vision Pro（似乎第二版已经砍掉要走meta+rayban路线了）。 如果用一句话来总结库克这14年，就是他把乔布斯的创新一步步转化为可持续的消费电子品霸权。 要知道，守业，通常比创业还要难。 可能你不知道的是，苹果已经把“寻找库克的接班人”提上了议程，或许没过几年，这个亲和的白发老头，也要和苹果告别了。 几个有趣的数据： - 3 万亿美元：2022 年苹果成为历史上第一家市值超过 3 万亿美元的公司 - 垂直整合：2020 年以来，苹果设计了其生态系统中的每一款主要芯片——从 iPhon

今天聊聊：OpenAI 背后的算力版图。 一个小背景是，OpenAI 估值在这两天达到5000 亿美元——超越 SpaceX的4000亿以及字节的3300亿，正式成为全球最有价值的初创公司之一。 看完图你大概会发现：真正推动 AI 前进的，不是某一家独角兽，而是一整条由芯片、云和资本交织成的供应链。从下到上来数数： 1. 最底层：台积电 & 英伟达 台积电（TSMC）负责造出最先进的芯片，英伟达把它们打造成 GPU。 OpenAI 训练模型所需的“肌肉”，几乎全靠英伟达的显卡。没有台积电的产能保障，英伟达也没法源源不断供货。 2. 中间层：云计算巨头 微软是 OpenAI 最大的算力提供者，Azure 云几乎绑定了 OpenAI 的所有核心业务。 甲骨文（Oracle）也参与其中，通过“Stargate”星际之门项目提供大规模算力。 CoreWeave 作为新兴 GPU 云厂商，承接了 OpenAI 的“溢出需求”，neocloud，就像备用发电机。 3. 资本层：金主与绑定 微软早早砸下数百亿美元，直接拿走了股权和独家算力协议。 软银（SoftBank）近期也出手，2.2B 美元融资，换来与 OpenAI 的合作。钱从资本流向 OpenAI，再流向英伟达和云厂商，形成循环。 4. OpenAI 的位置 别被 OpenAI 的5000亿估值迷惑，在这条算力版图里，它就像是这条算力链的“中枢站”：一头接资本输血，一头消耗 GPU 和云资源。 真正的“血液和大脑”，掌握在台积电和英伟达手里。 所以，OpenAI 的成功其实是整个产业联盟的胜利。 AI 大航海时代，看似是 OpenAI 在领航，其实掌舵的，很可能是掌握底层算力的玩家。 你觉得未来的最大赢家，是 OpenAI 这样的模型公司，还是英伟达这样的算力霸主？

这两天有个数据很有意思，知名投行摩根大通发现，2025年上半年，全球资本支出实现了11%的年化增长，与此同时呢，就业市场却像一潭死水，发达市场的新增就业几乎没有增长…… 过去60年的经济扩张周期中，这种资本支出加速与就业增长停滞并存的局面，从未出现过。 这场景，就好比宴席上宾客狂吃海喝预制菜，做饭厨子却集体失业了。 钱去哪了呢？ 全涌向了AI数据中心这类“资本饕餮”。 一个数据中心耗资数十亿，但建成后大概只需少量碳基监工——运维员盯着屏幕，就像预制菜工厂用微波炉替代大厨，阵仗唬人，却创造不了饭碗。 做个对比，同样金额的投资，AI基建的就业贡献只有制造业的10%，科技巨头们烧钱建“算力厨房”，端出的GDP大餐香气四溢，但打工人连筷子都摸不到。 当然，这在AI基础的初期并不罕见，历史的车轮滚滚向前，它并不会在意你是否被在轮下下面。 乐观派说这是“生产力革命”，AI能让经济实现“无就业复苏”。 不过截止当下，真相或许是：95%的AI投入在打水漂，企业烧钱买了个寂寞。 更残酷的是，AI这哥们也挺逗的，它专挑软柿子捏——重复性白领工作先被算法“优化”，毕业生还没进门，岗位已显示“已售罄”。 拿美国数据看看，劳动参与率跌至59.6%，宽口径失业率高达8.1%，不少人在职场边缘啃着“数字面包”充饥了。 这场盛宴的规则早已内定：你的工资上限，可能还不如运行替代你的AI所需的电费。 说句不好听的，未来GDP哪怕翻十倍，财富也会被算力寡头收割，多数工作可替代性强的劳动者，基本可以算做“AI佃农”了，只能租用AI工具谋生。 预制菜催生经济数据的同时，人与人建立的社会信任也许会慢慢消融——就像消费者质疑预制菜缺“锅气”，就业数据里的“不足就业”指标，揭露了繁荣下的失业危机。 红杉资本就警告过，当前AI热潮可能只是狭窄的科技泡沫，破灭时连餐桌都要掀翻，放任不管的后果，大概就是进入「就业差→收入降→消