AI经济学再探讨：DeepSeek划下的生死线，大模型行业的终极壁垒在何处？
本文转自微信公众号“LEO价投笔记”（ID：LEOValueMemo）上一回我们聊过AI经济学里，从产业和公司两个维度如何测算投入产出。那倘若大家都照着这套思路走就万事大吉了吗？AI大模型领域里，如果一定要分个高下，什么才是决定生死存亡的关键？用巴菲特的话说，AI大模型的护城河究竟在哪儿？是技术？是成本？还是产品体验？咱们还是从DeepSeek的产品讲起。今年7月31日，DeepSeek V4-Flash正式版本登场，Agent能力显著跃升，多项评测成绩超越自家旗舰V4-Pro。算下来，DeepSeek的
AI时代真正的硬通货,不是掌握AI的人,而是有独立偏见的人
十年前，敢于出镜就能走红。五年前，擅长整理干货就能吸粉。如今，AI可以批量产出任何类型的干货内容。内容领域正经历巨变。我观察到大量创作者陷入迷茫：我的创作还有价值吗？AI产出又快又好，我的优势在哪？答案是：AI无法取代的并非你的知识储备，而是你观察世界的独特方式。干货信息已经过剩，稀缺的是独到视角。独到视角本质上来源于你的个人偏见。先看清一个残酷现实：你费心整理的内容，AI几秒就能输出更系统、更完整的版本。你熬夜归纳的行业心得，AI一夜可以生成上百种方案。在信息处理能力上，人类已彻底落后于机器。但有一件事
新质观察｜组织智能：重构才是AI的号角
如果穿越回战国初年，拉住一个路人问"未来靠什么打赢仗"，多半会收获一堆关于兵器的答案：铁剑比青铜更锋利，弩机射得更远，甲胄越造越硬。这些回答都没错，却都不够——因为最后横扫六合的秦国，靠的并不是哪家兵器铺。铁的出现让"武装一个士兵"变得廉价。青铜昂贵的年代，打仗是贵族的专利，几百乘战车对冲一下午，胜负就算分出来了；铁价一跌，战争的底层逻辑整个翻了过来——谁能把最多的平民编成军队，谁就赢。秦国把这道题做到了满分：编户齐民、什伍连坐、军功授爵，一整套围绕"人人皆可为兵"重构的制度。兵器铺解决的是"有没有剑"，
AI 学习之旅终点站：三十节后，如何开启你的专属路径
这是「AI 每日一课」的最终篇章。三十节内容，我们从「什么是预训练」一路探索到「如何构建自己的 AI 系统」。今天不介绍新科技，只聚焦一个问题：这些知识，怎样转化为你的实际能力？ AI 每日一课 | 第三十期（全系列完结） 三十节，我们抵达了这个里程碑。 从第一节探讨预训练，到如今，我们共同经历了四个旅程：认识 AI 的本质 → 领悟它的运作逻辑 → 亲手打造个人系统 → 应用于实际场景。 这最后一期，我无意再分享一项新技术。因为学习到最后你会明白：知识的数量，从来不是关键差异。真正的差异，在于你是否将其
WAIC 2026：未来智能不谈概念，只做已上耳的智能体耳机
7月17日至20日，WAIC 2026（世界人工智能大会）于上海按时拉开帷幕。与往届不同，今年WAIC的展台叙事出现了一场细微却深刻的转变——智能体已不再是论坛中抽象的概念之争，而是贯穿整个展会的主旋律。从智能体耳机到智能体眼镜，从智能体手机到具身智能机器人……智能体正以多元形态，借助WAIC的契机，从云端迈向现实世界。当"智能体"成为今年WAIC全场瞩目的焦点时，一家名为未来智能的AI硬件企业，早在两个月前便已将智能体装入了一副耳机之中。从"非共识"迈向"共识"，未来智能的五年领先今年5月，未来智能于北
智谱AI单月暴跌70%，AI行业是泡沫还是未来？
智谱AI股价从6月22日的2980港元骤降至7月20日的890.5港元，单月跌幅近70%，背后是四重压力叠加：前期估值严重泡沫、基石股东解禁与新股配售引发筹码抛压、Kimi K3开源模型带来的技术冲击，以及创始人称‘两年内不追求短期变现’动摇市场盈利预期。此轮调整是估值与情绪的剧烈回摆，而非对AI产业长期前景的否定。以下从四大维度，深入剖析行业本质。一、AI的需求是否真实且持久？真实产业需求持续增长，投机性热度正在消退，长期价值稳固。1. 真实应用场景加速落地- 企业渗透率快速攀升：2025年中国企业级大
AI无法创造网络之外的内容
我是亮叔。AI 是当下无法回避的话题，亮叔也在使用。坦白讲，它确实是个人能力的放大器——我如今写代码靠它、做量化靠它、编方案靠它，效率提升了好几倍。你发出一个指令，它几秒钟就能给你输出一堆东西，不喊累、不请假、不抱怨加班。用久了，你会产生一种错觉：这玩意儿什么都能搞定。但错觉终究是错觉。有一件事，我反复尝试了很多次，它始终做不到——写一个能让人心里"触动"一下的故事。前段时间我想试试让AI写一个故事，它给了我几个选题，其中一个是：老张卖掉了开了十二年的宝来。我说：行，你写吧。第一版几秒钟就
腾讯AI价值被严重低估的必然逻辑
数日前，一位友人向我探询，腾讯这家巨头是否仍值得长期看好。我表示看好。他随即追问，为何你的语气显得如此迟疑。我沉思片刻，承认确有犹豫。坦白讲，财务数据本身令人毫无保留地乐观，极其亮眼。令我迟疑的，是AI浪潮下腾讯能否继续胜出这一命题。市场对此已追问整整一年。疑问越多，股价越低迷。跌到最后，简直如同在赠送筹码。今日便将此逻辑彻底剖析。一、真实市盈率不足15倍截至2026年7月中旬，腾讯控股（00700.HK）股价约为460港元，总市值接近4.2万亿港元，滚动市盈率约为15.8倍。单看此数值已不算昂贵。腾讯过
AI训练成本暴跌1000倍的启示：下季度预算该换思路了
三个数字，让你感受什么叫"临界点"。2018年，一家企业想训练一个可用的AI模型——预算起步1000万人民币，需要顶尖博士团队、上千块高端显卡、一两年的研发周期。这是资金充裕的大企业才能参与的游戏。2023年，同样这件事——预算降至百万左右，需要资深工程师团队、几百块显卡、几个月时间。能参与的企业从几百家扩大到几千家。2026年7月，一位独立开发者，仅花费1.3万人民币、独自一人、利用几个月业余时间，完成了一个比前两个更复杂的实验——外层AI指导内层AI如何训练模型。1750次真实训练任务，单次成本不足1
活动报名|AI 初创企业知识产权与数据合规护航计划正式启动
伴随 AI 技术快速应用，算法备案、数据资产合规及 AIGC 版权认定已成为 AI 初创企业的迫切需求。面对日益严密的监管环境，厦门及周边的 AI 企业亟需建立系统化的合规防线，以合规推动业务扩张、助力资本对接。为帮助区域内 AI 企业解决合规难题，福建省（厦门）人工智能产业园孵化器・国投智能软二片区特别筹办 "AI 火炬系列活动：智产护航・合规创变——AI 初创企业知识产权与数据资产保护新范式" 主题沙龙，聚焦数据资产合规与算法备案两大核心议题，邀请专家解读政策、分享实战经验，为 AI 创新力量提供坚实
AI裁员降本增效背后的隐忧，反噬才刚刚开始
某软国际的员工近期在楼下聚集抗议。薪资被削减10%至35%，甚至有人收到"0元工资"。公司提供三个选项：折算薪资、直接削减18%或主动辞职。整个过程仅通过口头沟通，没有书面文件。更糟糕的是，员工的邮箱能接收但无法发送——发送记录显示为空。某动力的情况也不容乐观。驻扎在甲方的员工遭遇甲方裁员，索要N+1赔偿，但某动力予以否认，声称"甲方项目已结束"，并将他们调回待岗，只发最低工资。夹在甲方和乙方之间，员工既拿不到补偿，工资也被稀释。这些企业究竟具备多少技术实力，难道他们心里不
台积电AI驱动资本狂飙，先进制程霸主地位巩固
台积电2026年第二季度业绩远超预期，大幅上调全年营收与资本支出目标。管理层指出，AI需求已从单一加速器扩展至智能体AI驱动的CPU等多元场景，供不应求态势预计持续至2027年，甚至延至2030年。公司同步宣布在美国追加1,000亿美元投资，未来三年资本支出将“显著高于”此前水平。台积电正步入史上最强扩产周期，技术壁垒与客户黏性持续强化，但短期毛利率承压及海外工厂稀释效应仍需关注。台积电2026年Q2 AI驱动业绩飙升，行业分化催生新增长格局2026年第二季度，台积电交出全面超越市场预期的财报，多项核心指
工业AI渗透破三折！智能体落地元年，职场人如何驾驭新变革
AI已超越聊天范畴，正蜕变为“能实干的数字员工”。工信部在2026世界人工智能大会新闻发布会上披露，国内大模型与智能体迭代迅猛，规模以上工业企业AI应用普及率突破30%。从文案撰写到产线管理，AI智能体（Agent）正深度融入工作生活。对大众而言，关键不在于焦虑，而在于掌握“人机协作”之道。2026年被业界定为智能体落地元年：AI正从“问答机器”进化为“行动专家”——订票、汇总、排程、代码编写、报表制作皆可委托。洞察这一趋势，方能将AI转化为你的“副驾驶”而非竞争对手。简言之，智能体是拥有目标、能调用工具
五千亿AI护城河面临挑战
七斤虚实 · 深度观察2026年6月12日，美国政府禁令导致美国AI巨头Anthropic的旗舰模型对全球非美籍用户断网，全球开发者哀嚎。然而，智谱的GLM-5.2以不到前者的十分之一的价格发布，引发了市场的关注。这篇文章将探讨中国开源模型如何通过低价策略在AI领域“挖墙脚”，以及硅谷高管们深夜使用智谱AI的惊魂事件。2026年6月12日，美国政府一纸禁令，将Anthropic的旗舰模型Fable 5和Mythos 5对全球非美籍用户断网。全球开发者面临API和模型丢失的困境。9天后，智谱发布了GLM-5
AI热潮下，赚钱最多的竟是卖存储的
2026年7月，A股半导体半年报陆续出炉。三组数字放在一起，荒谬感扑面而来——江波龙，半年净利润92到110亿。德明利，半年净利润57到65亿。瑞芯微，半年净利润8.5到9.1亿。都是AI概念股，利润差了一个数量级。江波龙半年赚的钱，瑞芯微要干整整十年。AI热浪吹了两年，整个产业链都在喊“AI改变世界”。但真到分钱的时候，剧本完全不是大家想的那样——离AI应用最近的芯片设计公司，赚得最少；离AI最远的存储模组厂，反而赚得最多。这不是一家公司的问题。这是整个行业利润分配的结构性扭曲。一、110亿是怎么来的？