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回望刚刚过去的2025年，无疑是科技产业“脱虚向实”的转折点。 当全球产业链深度重构，互联网流量红利彻底见顶，曾经被奉为圭臬的“模式创新”开始失效，一股潜流正在快速涌动：人工智能不再局限于对话框，与千行万业发生了剧烈的“化学反应”。 福布斯中国发布的“2025福布斯中国新时代颠覆力创始人”的评选结果，清晰地勾勒出了时代的变化。 和往年最大的不同，入选者的平均年龄仅有38.6岁，硕士及博士研究生占比高达64%，硬科技（AI/芯片/机器人/半导体）和高端制造与工业的占比合计超过了55%……用数据诠释了潮水的方向。 特别是几位来自人工智能行业的领军者，鲜少出现在聚光灯下的“名利场”上，却是读懂产业深层巨变的关键。 01 DeepSeek梁文锋：智能平权的“布道者” 时间回到2025年1月27日，纳斯达克经历了“至暗时刻”：英伟达的股价跌了17%、博通跌了17.4%、阿斯麦跌了5.75%、台积电跌了13.33%……纳斯达克综合指数下跌3.07%，合计蒸发了上万亿美元。 导火索源自一家来自中国的创业团队。 $DeepSeek概念股(BK4607)$ 深度求索开源了DeepSeek R1和DeepSeek-V3模型，在性能上逼近OpenAI的主流模型，但训练成本不足600万美元，以一己之力击碎了硅谷长期信奉的“算力暴力美学”。 一时间，“梁文锋”的名字开始见诸报端。 早在2016年，梁文锋创办的幻方量化就在尝试将深度学习引入交易策略，利用神经网络挖掘股票与期货市场的微观结构特征。短短三年时间，幻方量化便跻身中国“量化四大天王”之列。 这段经历让梁文锋坚信“AI会改变世界”，表现出了一种近乎偏执的“技术原教旨主义”，并驱动DeepSeek通过软硬件协同设计的极致优化，走出了一条“反直觉”的创新之路。 有媒

当万亿参数的多模态大模型成为一种常态，AI行业的“军备竞赛”早已转向：不再只是卷模型参数、堆叠服务器，而是深入底层计算架构，开启了一场“系统级对决”。 “超节点”由此成为计算产业的“新宠”。 截止到目前，国内已经有十多家企业推出了“超节点”，动作上却出现了“变形”：似乎只要把几十台服务器塞进一个机柜，用光纤连接在一起，就能贴上“超节点”标签，对外宣称打破了摩尔定律。 在对比多款“超节点”的技术逻辑后，我们发现了一个残酷的技术真相：倘若无法实现“内存统一编址”，所谓的“超节点”多少有些“李鬼冒充李逵”的嫌疑，本质上还是传统服务器的堆叠架构。 01 为什么需要超节点？根源在于“通信墙” 让我们先回到原点：为什么在互联网时代用了二十多年的Scale Out集群架构，在大模型时代却行不通了？ 中国信通院在几个月前发布的《超节点发展报告》中已经给出了答案，将原因形象地归纳为“三堵墙”： 第一个是通信墙，在大模型训练场景中，通信频次随模型层数和并行度呈指数级增长，微秒级的协议栈延迟在万亿次迭代中累积，将导致计算单元长时间处于等待状态，直接限制算力利用率。 第二个是功耗与散热墙，为了解决延迟和等待，工程师们不得不绞尽脑汁提升算力密度，尽可能在一个机柜里塞更多的计算单元，代价则是恐怖的散热压力和供电挑战。 第三个是复杂度墙，“大力出奇迹”的硬件堆砌，让集群规模从千卡推向万卡乃至十万卡，但运维复杂度同步提升。在大模型训练过程中，每隔几个小时就要处理一次故障。 摆在面前的现实挑战是，大模型正从单模态走向全模态融合，上下文长度达到了兆级、训练数据高达100TB、金融风控等场景的时延要求小于20毫秒……传统计算架构已经是肉眼可见的瓶颈。 想要满足新的算力需求，打破“通信墙”注定是绕不过的一环。除了堆叠服务器，是否还有其他路径呢？ 先来梳理下产生“通信墙”的技术原理。 在传统集群架构中，遵循的是“存

马克·吐温说：“历史不会重演，但会押韵。” 2026年春节前夕，中国互联网上再次弥漫起熟悉的硝烟味。 腊八节刚过，腾讯和百度几乎在同一时间按下了尘封已久的“核按钮”：腾讯宣布元宝将在马年新春发10亿元现金红包，百度跟进宣布文心系产品启动5亿元红包活动。 这剧情我们可太熟悉了。 12年前的2014年春节，微信用一场“红包大战”上演了“珍珠港偷袭”，一夜之间走完了支付宝十年的路；8年前的2018年春节，抖音和快手用真金白银的“红包雨”，把中国互联网从图文拉向了短视频时代。 时间来到2026年，巨头们试图用曾经无往不利的“旧钥匙”——春节红包，去打开一把前所未有的“新锁”——AI助手的全民化。 让人玩味的是：这把钥匙，还灵吗？ 01 激进的“红包大战”，为什么是现在？ 时间倒回到三个月前，很难想象向来“佛系”的腾讯会如此激进。 2025年大部分时间里，腾讯在AI上的动作被外界评价为“温吞”：元宝虽然发布了，但在声量上远不如字节跳动的豆包；在大模型底层技术上，几乎完全被千问和DeepSeek抢了风头；马化腾则在内部讲话中多次强调“定力”，似乎并不急于下场肉搏。 1月25日的一纸“10亿军令状”，彻底撕掉了温情脉脉的面纱 。 为什么风向突变？似乎有两个直接原因。 一个是差距越拉越大的活跃用户量。 根据QuestMobile2025年12月的调研报告，豆包以1.55亿的周月活跃用户位居第一；作为技术黑马的DeepSeek，在几乎没有大规模投流的情况下，靠着硬核口碑将周活跃冲到了8156万。而背靠微信这座流量金矿的元宝，周活跃仅为2084万，同时还面临阿里系追赶的压力。 另一个是“互联网入口”的性质变了。 花旗在最新的研报里提了不算新颖却很现实的观点：AI助手不是一个App，而是“AI时代的浏览器” 。以前争夺的是“时长”，现在争夺的是“意图”。比如用户想查一下怎么做红烧肉，打开的是豆包

AI的价值在哪里？ 许多人脱口而出的答案可能是“对话”，写作、编程、翻译、画图……AI就像一个无所不能的伙伴，一次次给出让人惊艳的结果。 其实还有另外一种答案：在矿山、港口、化工等产业一线，AI正在重构产业的运行逻辑，从依赖人力和经验的传统作业，进入到了数据和算法驱动的智能化生产——更精准、更高效、也更安全。 回看2025年央视重磅上线的《新智中国说》第二期，深入地下1000米的煤矿深处，揭示了**与山东能源集团联合打造的全球首个矿山行业大模型，怎么让“脏苦累险”的煤矿焕发出新的生机。 如果说消费级AI是知识的延展，工业级AI就是生产力的重塑。譬如山东能源与**的合作，提供了“新质”时代的“智慧矿山方案”，向外界示范了从一个场景复制到整个行业的“AI出圈启示录”。 01 从“脏苦累险”到“安全智控”，矿山安全范式转变 在煤矿行业，安全始终是最核心的问题。 被提及最多的制度正是“敲帮问顶”，即利用钢钎、撬棍等工具敲击巷道顶板及侧帮岩体，根据回声判断是否存在松动岩石或离层现象，但高度依赖人员的经验和状态。 早在2020年2月，国务院八部委就联合下发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，要求将人工智能、云计算、大数据等新技术与现代煤炭开发利用深度融合。山东能源迅速组建了一支AI团队，并在2022年初携手**成立了联合创新中心，寻求人工智能大模型的行业应用。 时间来到2023年7月，山东能源和**联合发布了全球首个矿山行业大模型，首批的应用场景就涵盖了采煤、掘进、主运、辅运、提升、安监、防冲、洗选、焦化9个专业的21个场景应用，为AI大规模下矿山打下了坚实基础。 在《新智中国说》的镜头里，我们看到了AI在煤矿行业的新图景，不单单“会说话”，还做到了“会管事”。 比如行为识别预警。 过去煤矿的体系管理靠“人盯人”，不仅增加了管理成本，还可能在作业过程中产生不信任或争执的情况。 山东

复盘2025年的科技圈时，我们发现了一个讽刺的现象： 当SaaS厂商绞尽脑汁向客户解释“为什么你需要一个AI副驾驶”，手机厂商还在发布会上演示“一键消除路人”等不痛不痒的微创新，某些所谓的大厂频繁鼓吹AI战略刺激股价时，游戏行业悄无声息地完成了AI的商业闭环。 比如外界还在讨论AI何时能落地时，腾讯的广告系统已经用AI把流量变现效率拉升到了新高度；人们还在调戏对话机器人时，网易的NPC已经开始用情感羁绊让玩家心甘情愿地掏钱。 不客气地说，其他行业还在把AI当作“秀花活”的营销噱头，或者仅仅停留在“内化”工具来辅助写代码时，国内的游戏公司已经率先把AI变成了利润表上实打实的增长引擎。 本文将剥离技术滤镜，用财务视角还原这场发生在中国游戏产业的静默革命。 01 腾讯的“大象起舞”：AI学会了赚钱 在外界的刻板印象里， $腾讯控股(00700)$ 的AI故事往往不如OpenAI那样性感。然而财报数据却讲述了一个完全不同的故事：腾讯可能是这波AI浪潮中，变现最快、赚钱最狠的中国互联网巨头。 有趣的悖论在于，AI对腾讯游戏业务最大的贡献，并没有直接发生在“游戏开发”，而是发“卖游戏”环节。 广告，成了AI变现的头号功臣。 根据财报数据，2025年第三季度，腾讯的营销服务收入达到了惊人的362亿元，同比增长21%。在宏观经济复苏温和、广告行业整体承压的背景下，这个增速堪称“逆天”。 背后的秘密武器，是腾讯全面重构的“混元+广告”全链路智能投放系统。 对于游戏公司而言，买量是绕不开的痛点。过去，优化师们需要盯着大盘，手动调整出价、定向和素材。现在，腾讯将混元大模型的能力注入了广告系统。AI不仅能看懂广告素材画了什么，还能精准预测哪个用户看了会点击、点了会下载、下载了会付费。 结果是立竿见影的。 财报显示，广

假如给人工智能的发展史“断代”，2025年注定是无法绕过的节点。 在这个被称为“智能体元年”的年份里，我们看到了两个高频词：“涌现”与“泛化”：前者代表着技术积累突破临界点后的指数级跳跃，后者代表了AI开始像水和电一样，无孔不入地渗透进每一个行业。 比如AI卫浴。 几天前的“AI闪耀中国科技人文秀”上，吴晓波再次谈到了智能马桶，不再是那个“恨铁不成钢”的观察者，而是一位充满自豪的见证者：“今天我们在国内看到九牧的产品，这些产品在美国或者欧洲，同样的价格不一定能买到类似的产品……十年前我看见了开始，十年后我看见了结果。” 10年前关于马桶盖的争论，点燃了中国卫浴产业技术追赶的烽火；10年后吴晓波再次为智能马桶“站台”，传递出了一个更为宏大的信号：在AI主导的新技术周期里，九牧为首的中国卫浴正在重新定义行业的未来。 从一只马桶盖的“流浪“，到AI卫浴的”闪耀“，中国卫浴产业到底经历了怎样的进化？ 01 卫浴产业的“范式转移”：未来十年的三个预判 一个不争的事实在于，卫浴产业已不再是线性演进的传统制造，正在经历一场前所未有的范式转移：过去十年乃至几十年积累的经验、方法论与成功路径，在新的产业语境中将逐渐失效。 将注意力聚集到九牧代表的头部企业，可以清晰地梳理出卫浴产业的三个进化趋势： 第一个是AI化。 很长一段时间里，“智能马桶”只是“电子化”的代名词——加个遥控器、装个加热座圈，到了2025年，AI已经成为智能卫浴的核心叙事。 以九牧为例，行业首发了九牧AI BATH场景品牌，通过全链路的AI主动式卫浴解决方案，重构了卫浴空间的体验：AI可以为每个人定制使用体验，调整温度、灯光、香氛等；可以对尿检的检测结果进行分析，得出健康报告并发出预警；可以自动检测卫生间的卫生与异味状况，进行清洁或通风处理…… 不再是简单的+AI，而是让卫浴空间“学会思考”，进阶成健康数据的入口、情绪疗愈的

爱你老己，成为年末最热的一个词。 爱你老己的前提，是要先读懂“老己”，而年度报告绝对是个品读“老己”的好方式。 年底，各类互联网年度报告扎堆抢先发布，回顾“老己”这一年里刷了几条笔记、听了哪些歌、开黑到凌晨几点、喝了几杯奶茶......都在试图帮助用户更理解自己，但模板化的统计和AI味让“年报”失去了温度，叫人只愿“匆匆一瞥”，更别谈分享。 但 $网易云音乐(09899)$ 年度听歌报告，却再次成为了那个例外。 发布前，就有大量网友求上线，调侃“你最好有巧思”。12月29日清晨八点钟发布后，＃网易云年度报告用心＃等多个相关词条迅速登上热搜。从美学设计到情绪洞察，都令网友直呼“受了高人指点”“杀死了比赛”。 有人的年度听歌关键词是“一直”，回忆起学生时代给TA写的信“要一直一直做最好的朋友”。 有人因为那句“今年，你爱的TA变成了星星”在工位对着歌手方大同的界面悄然“破防”。 也有人发现，自己在《魔兽世界》里的年度英雄“法师”，竟与年度曲风“另类摇滚”意外挺搭。 当“年度报告”几乎已成平台标配，用户画像正被模板化、数据化的当下，为何 $网易(NTES)$ 云音乐的这份报告，依然能持续唤起广泛的真实用户情绪共鸣与社交讨论？ 01 当“年报”沦为形式，谁来定义其价值？ 行业的普遍困境在于，多数年度报告已沦为平台的“数据报告”。 一些报告维度相似、设计趋同，仅仅是对用户时长、消费数据的简单罗列，缺乏个性化洞察，还带着很浓的AI味，网友很容易发现报告的“不用心”，随便翻翻就没了，本应是一整年的个性化回顾，却在泛泛中迅速丧失其核心意义。 在此疲态下，网易云音乐又一次成为那个“例外”。 一方面，音乐作为最直接的情绪载体，与内心世

回顾汽车工业的百年历史，车灯与风挡玻璃的角色长期被锁定在物理功能层面。 可当智能化的序幕拉开，曾经只负责照明、遮风挡雨的“零部件”，正经历一场前所未有的数字化觉醒。 不久前举办的第三届智能车载光峰会上，行业领袖与技术专家分享的两组数据给我们留下了深刻印象： 在HUD领域，**乾昆带动AR-HUD快速普及，正在以每年30%的复合增长率迅速崛起； 在智能车灯领域，作为汽车与环境交互的核心视觉接口，2025年的搭载量同比翻倍增长。 把两组数据放到同一个价值曲线上，可以看到一个清晰的态势：涵盖HUD、智能车灯、光场屏等技术的车载光，已经从“边缘配置”跃迁为智能汽车的核心系统，成为汽车产业潜在的第二增长曲线。 01 AR-HUD：夺取“辅助驾驶第一屏” HUD并不是什么“新物种”。 早在上世纪80年代，通用就将HUD概念引入到了乘用车，用来显示车速、转速等基础信息。 进入1990年代后，HUD技术逐步成熟，信息可以“悬浮”在前挡玻璃上，让司机不低头也能看到。 2015年以后的电动化浪潮，“软件定义汽车”渐渐成为行业共识，HUD的价值不再被局限于替代仪表盘…… 过去40年里，HUD在很长时间里都是“概念演示”，迟迟没有进入到大众市场。为何在2025年的时候，HUD开始爆发式增长？曾经只属于高端豪华车型的“黑科技”，开始飞入寻常百姓家？ 答案可以归纳为两个相辅相成的创新。 一是AR-HUD的出现。 HUD技术在上世纪90年代后逐步成熟，当时的主流技术是W-HUD，信息悬浮在前挡玻璃上，但和真实道路没有空间关系，司机通过半低头的方式查看形式拓展展示导航等内容。 AR-HUD引入了增强现实技术，实现了信息和真实世界的“对齐”：不再悬浮在“空气里”，而是嵌入现实世界。其中**乾昆与泽景科技、 $水晶光电(002273)

过去几年，AI产业的叙事重心始终围绕两个关键词打转——算力和模型，前者决定了规模上限，后者决定了智能上限。 但在实际的工程落地中，影响模型“能否跑得动、跑得稳、跑得久”的因素，不只有算力性能和模型参数。位于底层硬件和模型框架之间的计算架构，扮演了不可或缺的角色。 在 $英伟达(NVDA)$ 的体系里，主要由CUDA担纲，把GPU的复杂性封装成了一套可调用、可复用、可规模化的计算体系，几乎成了事实上的并行计算产业标准，形成了一个封闭、单一厂商主导的技术生态。 在****的体系里，对标CUDA的是CANN，同样是一个承上启下的计算架构：向上对接升思MindSpore、PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，对下使能NPU为核心的**系列硬件产品。 有别于CUDA的封闭，CANN的主张是开源开放。特别是在8月份宣布全面开源开放后，每个月都有新的组件开源。 9月30日，算子库、CATLASS算子模板库等项目全面开源； 10月30日，领域加速库、单边通信库等项目开源； 11月30日，Ascend C编程语言全面开源； 12月30日，运行时、图引擎、集合通信库等项目开源，按计划实现CANN 匹配A2/A3版本的全面开源开放。 由此产生的一个问题是：走封闭路线的CUDA，被视为英伟达最强大的“护城河”，CANN为何做出了反向战略选择？ 01 从“能用”到“敢用”，破解产业落地的信任天花板 答案藏在产业一线的“焦虑”中。 在和CTO、开发者的交流中，每次谈到AI在产业中落地的话题时，普遍会涉及两个问题： 一是对“黑盒”的恐惧。 传统的AI开发过程中，硬件底层对于上层应用往往是一个“黑盒”，只能通过有限的接口进行交互，就像一辆无法打开引擎盖的汽车，可以踩油门、打方向盘，但对引擎的内部结构一无所知。 切

金融行业的数智化转型，早已过了“要不要做”的观望期，进入了“怎么跑得快、跑得稳”的竞速阶段。 翻开各大上市银行的财报，可以看到一个鲜明的信号：金融科技的投入占比连年攀升，从精准营销、智能风控到交易集约化的流程重构，试图用AI筑起一道更宽、更深的护城河。 聚光灯外的压力，留给了分布在全国各地的区域银行。 当经济进入到新周期，区域银行正从过去的“强资本”模式，向“强负债、轻资本”转型。摆在面前的问题却是：论科技投入，掏不出大行动辄百亿的预算；论人才密度，难以吸引海量的顶尖算法科学家。 在智能化浪潮中，区域银行的出路在哪？ 12月初在贵阳举办的“云上贵州 智绘黔行”中小银行核心系统升级转型主题交流活动上，**数字金融军团给出了一个新的解法：区域银行应通过架构迭代与模式创新，找到适合自己的生存之道。 01 520天“急行军”，贵州农信夯实智能化底座 在智能化时代，没有一个稳固、敏捷的底座，就像是在沙滩上建高楼。 特别是银行代表金融机构，核心系统和底层架构的升级，绝不是数智化的配套工程，而是智能化的起点：智能化“地基”不稳，所有的创新只能停留在试点；架构不敏捷，就无法走向规模化、常态化运行。 “深耕本土，支农支小”的贵州农信，就是在深水中摸到石头的“探路者”。 2021年，贵州农信和**开始在承载网领域合作。根据贵州农信的网络现状和业务发展需求，基于高可靠、易扩展、前瞻性的原则，设计并建设了贵州农信SRv6智简广域网络，极大地缩短了业务上线周期、提高了资源利用率和整网运维效率，为金融行业的“IPv6+”实践树立了典范。 前期合作沉淀的信任，为接下来的一场“硬仗”埋下了伏笔。 时间来到2025年10月19日，**助力贵州农信新一代核心系统正式投产上线。项目历时520天集中攻坚，实现64套关联系统整体投产，22小时高效实施完成系统切换，创下了省级农信系统升级的新纪录。 首先是技术架构的跃