香港构建智能驾驶虚拟测试系统
聚焦：2026智能电动汽车高峰论坛本届论坛于4月11日至12日在北京举行。香港生产力促进局智慧出行首席顾问兼主管叶忠文应邀参会并发表主题演讲。据叶忠文透露，香港在L4级无人驾驶商业化领域已颁发6张许可，计划于2026年在特定区域开展无人监控路测。同时，L2级辅助驾驶技术普及率已超65%。不过，香港同样遭遇发展障碍。首要问题是数据资源短缺，本地缺乏自动驾驶场景数据库。其次，数据跨境流通合规门槛高，构建合规通道费用昂贵。第三，数据采集与标注开支巨大，因需聘用香港劳工且人力成本居高不下。针对这些困境，香港正在打
AI算力全景解析：GPU内存互联光纤ODM五大瓶颈层
将 NBIS、AVGO、Marvell、ARM、ALAB、RMBS、CIEN、NOK、古河电工、Celestica 这 10 家公司置于同一框架下，看到的不是 10 个孤立实体，而是 AI 算力产业链中五个串联瓶颈层的完整切片。需求侧由 NBIS 等新兴云厂商放大算力订单；芯片层有 AVGO 和 Marvell 正在开发定制 ASIC、ARM 争夺数据中心 CPU 市场份额；芯片与内存之间由 RMBS 和 ALAB 负责接口；机柜内部署 Marvell 的 NVLink Fusion 进行 scale-u
反思错失AI投资机遇
回顾历史股价走势，光模块领军企业新**，其价格从2025年4月的低点65元，攀升至昨日的522元，实现了超过10倍的增长（计算无误，2025年5月曾实施10股转增4股，实际涨幅超10倍）。我本人于2023年末开始购入，当时股价为33元，持有一段时间后选择了清仓，最后一笔成交价为69.87元，整体盈利约百分之三四十。卖出之后，目睹其股价持续飙升，又上涨了十多倍，个中滋味，颇为复杂。近期我不断思考，究竟是什么原因，导致我在这种十年难遇的超级牛股启动前夕提前离场？当初我并非毫无准备，曾多次研读光模块的相关技术资
AI投资需理性：算清价值账，做市场中的冷静投资者
众所周知，将“成长”与“价值”视为非黑即白的对立面并不明智。巴菲特与芒格曾言：“投资本质上皆为价值投资，关键在于如何对未来现金流进行折现。”纵观历史，那些顶尖的成长股猎手从不被情怀左右，他们只押注于“物理必然性”。案例一：Baillie Gifford与特斯拉——赌的不是梦想，而是物理法则·分歧中的布局：2013年，特斯拉深陷产能泥潭，市场一片看衰。BG却在此刻大举买入，他们不纠结短期财报，而是推算“电池能量密度的提升斜率”。·物理层面的降维：他们的逻辑是，一旦电池成本跌破临界值，内燃机在电动车面前便处于
AI万亿基建真相：美国增长靠算力，却被电力与变压器掣肘
在席卷全球的AI算力“新淘金潮”里，一个令人警醒的现实正逐渐显现——当资本市场还在为数千亿美元的投入激动不已时，却突然发现，没有充足电力，再宏大的计划也难以落地。今天想谈的是一场“万亿美元级别的豪赌”。当OpenAI掌门人Sam Altman提出要投入7万亿美元重塑全球AI基础设施时，全球资本一片沸腾。但若进一步拆解这场“大基建”，就会看到背后隐藏着一个发冷的事实：美国GDP的增长几乎都在依赖AI支撑，而这场算力竞赛，甚至可能被一个不起眼的变压器拖回现实。这并非夸大其词。哈佛大学知名经济学家Jason F
AI服务器电源量产卡点，未必出在主功率器件
若只从近两年最火的关键词来观察，AI服务器电源的发展脉络似乎并不复杂：机架功率持续走高，54V逐渐显得吃紧，800VDC受到越来越多关注，SiC与GaN也顺势成为行业焦点。不过若站在项目实际落地的层面来看，这个话题其实还有下半场：功率密度越高、系统电压越高，量产推进越容易受到主功率器件之外的其他环节影响。NVIDIA已经公开指出54V是未来AI工厂中的瓶颈，OCP也进一步将AI机架供电问题细化到power rack、储能以及安全接口层面——其Diablo 400项目的关键就在于±400 VDC系统（构成8
AI产业新困局：美产高端芯片为何还得跨海赴台封装
关键聚焦 半导体产业链中一度被忽略的工序，正迅速演变为制约AI发展的关键障碍。 所有支撑人工智能运算的微型芯片，都需嵌入能与外界通信的物理载体。然而这项名为高端封装的工艺目前几乎完全集中在亚洲，且供给极度吃紧。 伴随台积电亚利桑那州双厂计划推进，以及埃隆・马斯克指定英特尔为其宏大定制芯片项目承担封装任务，该环节正引发业界高度关注。 乔治城大学安全与新兴技术中心研究员约翰・韦尔维指出："若企业不提前投入资本开支，应对未来数年晶圆厂产能爆发，封装将迅速成为掣肘因素。" 台积电北美封装业务主管保罗・卢梭在接受C
AI增效陷阱：十倍提效为何带不动业绩？
硅谷风投巨头A16Z合伙人George Sivulka近期的一篇热文，在科技界引发广泛讨论："AI使个人工作效率提升十倍，却鲜有企业实现十倍价值增长。"这现实是否刺痛人心？环顾四周，朋友圈里人人都在用DeepSeek创作文案、借助即梦生成图像、利用AI制作演示文稿。个体的工作节奏确实大幅加快，然而企业的营收与利润为何并未迎来爆发式增长？那些被吞噬的生产效能，究竟流向了何处？George的解答直指众多企业的核心症结：尽管AI工具性能强大，但由于未能从根本上重塑企业架构、工作流程与协同机制，其潜力并未得到彻底
AI重塑经济：Jordi Visser展望2026
“人类已不再是主导者。” ——Jordi Visser在近期Coin Stories播客中如此表示。这不是愚人节玩笑，而是来自一位华尔街30年资深人士的深刻洞察。这期播客的标题本身就充满戏剧性：《Macro Breaking Point: Iran, AI & Why Bitcoin is the Ultimate Growth Asset》。主持人邀请了宏观投资专家Jordi Visser，进行了一场长达一个半小时的深度探讨，主题围绕“世界究竟发生了什么”。从霍尔木兹海峡的地雷威胁，到AI代理协
Micro LED CPO：算力新纪元
近期，Micro LED CPO（共封装光学）概念在全球科技与资本市场的热度不断攀升，作为备受期待的下一代短距光互连技术，它不仅吸引了国际巨头的争相布局，也推动了国内众多企业跨界参与的热潮。那么，Micro LED CPO为何能够成为当前的焦点？它又将如何改变未来的算力格局？AI算力激增下的互连瓶颈与突破简而言之，Micro LED CPO的诞生旨在应对AI算力需求激增带来的挑战。在AI快速发展的大背景下，作为人工智能大模型训练的核心基础设施，智算集群与数据中心（Intelligent Computing
“龙虾”算力挑战：需求激增与供给瓶颈
在“龙虾”挥舞的双钳之下，一个巨大的算力黑洞逐渐显现。 有机构计算发现，相较于传统聊天机器人，智能体的Token（词元）消耗可增加数十倍，即使是稍复杂的任务，其背后的算力消耗也可能达到普通对话的百倍甚至千倍。科技博主实测显示，若将“龙虾”作为生产工具广泛使用，一周的费用可能接近万元。 数据清晰地反映了这一趋势。“养虾”热潮兴起后，模型调用量迅速攀升。全球API聚合平台OpenRouter的数据显示：3月16日至22日，全球大模型调用量已达20.4万亿Token，一周内增长超过两成。其中，中国大模型的周调用
AI时代的职场困境
当代职场人正在经历一场前所未有的"技术焦虑"。每天清晨睁开眼，第一件事不是洗漱，而是刷新闻。生怕错过任何一条AI动态，让自己瞬间落伍。上午，领导转发了《掌握AI技能者已领先大多数同行》，你紧张地点赞；朋友圈里有人展示用AI生成的作品，你立刻开通了会员...你追赶了吗？赶上了。你掌握了吗？可能只是表面功夫。现在的AI发展速度，堪比股市的过山车。上星期才学会的操作方法，这周就失效了；前天刚入手的课程，今天工具就更新了好几版。你就像被困在跑步机上的兔子，越努力奔跑，机器转速越快，而你始终原地踏步
AI越强，我越不敢轻信自己
过去一年多，我一直在用AI做投研。一个人跑完信息收集、数据整理、底稿生成、估值建模、报告撰写的全链条。效率翻了好几倍，以前三五个人配合的活，现在一个人在干。如果故事到此为止，它就是朋友圈里那些"一人公司"励志帖的翻版。但最近我发现了一些不对劲的事。"一人公司"最近有多热不用我说了。清华出了130页报告，深圳出了专项补贴，Klarna从5000人压到3800人宣布不再招聘。所有人都在兴奋。我也兴奋过。但兴奋了一阵之后，撞上了几件事。先说一件让我有点后怕的。我们的AI系统生成过
博通预警：AI芯片热潮推高台积电负荷，2026年供应链压力加剧
IT之家 3 月 24 日消息，聚路透社报道，芯片设计商博通表示，受人工智能芯片需求激增导致产能紧张影响，整个科技行业正面临供应链限制，其中包括其代工合作伙伴台积电的产能瓶颈。 博通物理层产品事业部产品营销总监纳塔拉詹 · 拉马钱德兰当地时间周二向记者表示：“我们看到台积电的产能正触及上限。”他还称，就在几年前，他还会用“无限”来形容台积电的产能。 他表示：“台积电将在 2027 年前持续扩产，但在 2026 年，其产能已成为供应链的瓶颈，甚至可以说制约了整个供应链。” 作为全球主要的高端人工智能芯片代工