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红杉对话黄仁勋:计算模式迎来60年巨变,你不会被AI取代,但会被“善用AI的人”降维打击

来源:红杉资本 编译:Yuliya, PANews 红杉资本合伙人康斯坦丁·布勒与英伟达创始人兼CEO黄仁勋展开对话,探讨计算技术的根本变革。黄仁勋指出,计算模式正经历60年来的巨变:从过去的数据存储与检索,转向实时生成与定制。未来的每个像素、声音、视频都将根据用户上下文实时生成,这催生了“AI工厂”——大规模生产智能的计算设施。 黄仁勋将AI工厂比作新时代的“发电机”,它输入电能,输出数字化的智能(Token)。他预测,未来智能网络将像电网和互联网一样包裹全球,不仅人类使用,还会有上千亿个AI智能体在互联网上协作工作。 针对AI对就业的影响,黄仁勋反驳了“AI取代人类”的恐慌论。他强调,自动化提升的是效率,而非消灭职业。他以放射科医生和软件工程师为例:AI辅助反而扩大了行业规模与人才需求。真正的风险在于,“人们不会因AI失去工作,但可能被善用AI的人取代”。他鼓励所有人积极拥抱AI,将其作为能力升维的工具。 在投资层面,黄仁勋提出“五层蛋糕”模型:能源、芯片与计算设施、基础设施、模型层、应用层。AI生态当前年投入约1万亿美元,未来规模可能达20万亿美元,涵盖能源、硬件、软件及各行业应用,创造大量新机会。 黄仁勋总结,AI是赋予人类超级能力的技术,当前关于失业的叙事多为误导。企业与国家应聚焦AI带来的确定性机遇,加速融入智能时代。

marsbit06/12 02:59

红杉对话黄仁勋:计算模式迎来60年巨变,你不会被AI取代,但会被“善用AI的人”降维打击

marsbit06/12 02:59

AI杀死印度最赚钱的生意:2万亿

6月3日,印度IT板块遭遇重挫,TCS、Infosys、Wipro等巨头股价暴跌,印度IT指数单日跌幅达5.8%。市场恐慌源于AI技术对印度核心产业——IT外包的冲击。 印度IT外包产业年收入约2万亿元人民币,占GDP超7%,从业人员超600万。过去30年,其商业模式依赖“卖人头”接单。然而,随着AI编程能力(尤其是Agentic AI)的成熟,传统开发、测试、客服等工作被大量替代。业内人士指出,AI能完成一个SaaS软件70%-80%的工作,未来开发团队规模可能压缩至原来的1/10甚至1/20,客单价面临70%-90%的下滑。 资本市场已用脚投票,印度IT指数连续两年大幅下跌。同时,头部企业开始裁员,TCS、Infosys员工总数出现多年未见的减少,入门级技术岗位急剧萎缩。这危及每年超150万计算机毕业生的就业,可能冲击数千万人的生计。 但危机中也蕴藏转机。数据显示,印度员工AI使用率全球领先,头部IT公司正积极转型。它们不再仅仅出售工程师人力,而是转向提供AI解决方案和实施服务。TCS的AI相关订单一个季度内增长28%。印度凭借其庞大的全球能力中心(GCC)和深厚的工程实施积累,有望成为全球最大的AI部署中心,向世界出口AI生产力和运维能力。 印度正站在十字路口:其延续30年的“世界后台”模式面临瓦解,但主动拥抱AI可能助其开创以技术和生产力为核心的新范式。

marsbit06/09 00:37

AI杀死印度最赚钱的生意:2万亿

marsbit06/09 00:37

SaaS 大逃杀:活下来的赢家,都有一个共同点

微软Build大会宣告AI进入“员工时代”,与此同时,SaaS行业正经历一场“大逃杀”。市场担忧AI将取代人力,从而冲击按人头收费的传统SaaS模式。近期,部分公司股价强势反弹,揭示了市场的分化逻辑。 **核心分化点在于收费模式:** * **“消耗型”平台成赢家:** Snowflake(按数据处理量收费)、Datadog(按监控用量收费)等公司因AI创造更多工作负载而直接受益,用量驱动收入增长,股价表现亮眼。 * **“席位型”公司承压分化:** 以Salesforce、Intuit为代表,传统按人头/按任务收费的模式面临直接压力。尽管Salesforce积极向“按用量”模式(Flex Credits)转型且AI收入快速增长,但市场仍担忧其传统业务拖累转型速度。Intuit等公司则因产品易被AI替代而面临更大挑战。 **微软Build大会传递关键信号:** AI智能体正深度集成进操作系统(如Office Copilot默认Agent模式),微软也在加强自研AI能力以降低对OpenAI的依赖。同时,其获得的大额政府合同表明,在大型客户中,其平台席位模式依然稳固。 **未来观察重点:** 1. 市场反弹会否从“消耗型”平台扩散至能证明“AI提升单席位价值”的传统SaaS公司。 2. Salesforce的Flex Credits与AI平台Agentforce的增长能否持续加速,这是转型成功与否的关键样本。 3. 微软Copilot等AI智能体在企业中的实际采用数据,将验证其究竟是创造了新收入,还是替代了原有席位。 总结:SaaS行业的恐慌顶点已过,市场进入精细甄别阶段。能否从“按人头收费”成功转向“按AI创造的价值/用量收费”,或本身成为AI workload的承载平台,是决定公司能否在“AI时代”生存并胜出的分界线。

marsbit06/03 02:02

SaaS 大逃杀:活下来的赢家,都有一个共同点

marsbit06/03 02:02

从“卖云”到“卖Token”:运营商全面加入AI战场

文章探讨了运营商在AI时代从传统“卖云”和“卖流量”向“卖Token”(词元)的战略转型。中国电信、中国移动和中国联通相继推出了面向个人、家庭和企业的Token套餐,将Token确立为继语音、短信、流量之后的第四大基础通信服务计量单位。这标志着运营商正试图将自己重塑为AI时代的“国家电网”或“总集成商”,提供集成了模型、算力、应用、统一计费和安全合规的端到端AI服务。 其转型背后有双重动因:外部面临互联网云厂商在AI云市场的份额挤压和Token套餐化竞争;内部则因传统通信业务增长放缓,亟需将增长点转向算力、模型等智能业务。为此,运营商构建了包含模型层、算力层、应用层、计费层和安全层的“五层脚手架”,聚合外部模型与自研模型,调度异构算力网络,开发行业智能体,并利用其成熟的计费系统将复杂资源打包为简单套餐。 文章认为,Token套餐的价值在于将AI能力转化为可计量、可结算、易购买的标准化服务,降低了企业使用门槛。如果运营商能成功将“AI接入”打造成电信级服务,AI有望成为像水电一样可便捷采购的生产要素。但挑战依然存在,包括模型效果、成本控制及客户长期付费意愿等。最终竞争关键不在于谁先推出套餐,而在于能否提供稳定、可信、可规模运营的AI基础设施服务。

marsbit06/01 10:13

从“卖云”到“卖Token”:运营商全面加入AI战场

marsbit06/01 10:13

李开复、王小川转身,大模型创业上半场结束

近日,李开复与王小川的战略转变,标志着中国大模型创业的狂热上半场已近尾声。李开复领导的零一万物,从对标OpenAI转向学习商业低调但市值高企的Palantir,强调应用、Agent与商业化,并设定了2026年盈利、2027年IPO的目标。王小川的百川智能则彻底将重心转向医疗垂直领域,发布了医疗大模型与AI家庭医生产品。两人都从通用大模型的理想主义竞赛中主动后撤。 回顾2023年“万模大战”,以“六小虎”为代表的创业者曾坚信能打造“中国版OpenAI”,疯狂追逐参数与规模。但行业很快显露出重工业战争的本质:决胜关键转向算力、资本和基础设施的硬实力比拼。以OpenAI为首的美国巨头及中国大厂动辄千亿级的资本开支,让创业公司陷入夹缝求生。 如今,“六小虎”已分道扬镳:智谱、MiniMax等依靠政企订单或海外市场登陆资本市场;DeepSeek坚守开源与底层突破;而零一与百川则转向垂直商业化与专业场景。李开复与王小川的转身,意味着通用大模型的资本窗口正在关闭。 这种转变并非失败,而是产业成熟的开始。行业逐渐认清:中国的优势或许不在基础模型的原创,而在于庞大的应用场景、工程化能力与商业化速度。整个赛道正从“谁模型最强”转向“谁能将AI真正融入产业”。 作为互联网时代的老兵,李开复和王小川以商业直觉入场,又以现实考量调整航向。他们的清醒标志着一个阶段的结果:大模型创业正从造神回归生意,从宏大叙事转向合同、回款与现金流。真正的持久战,将交给更具技术信仰的AI原生一代。这是与过高期待的体面告别,也是故事走向务实的新开端。

marsbit05/29 01:30

李开复、王小川转身,大模型创业上半场结束

marsbit05/29 01:30

Token预算战争:企业AI进入「算账时代」

企业AI正从“是否采用”进入“如何算账”的“Token预算战争”阶段。随着AI推理成本从实验性支出变为持续性运营成本,CEO和CFO开始追问:每一美元token投入究竟创造了什么实际价值? 文章指出,AI的使用量(token消耗)不等于价值。与SaaS时代不同,token账单上涨可能意味着有效工作,也可能源自无效折腾——如低效提示词、无关上下文、模型选择不当或重复重试。关键在于衡量“边际token效用”,即每多花一美元所创造的商业价值。 当前企业面临三大挑战:重试导致成本复合增长、上下文过度供给造成成本飙升,以及任务路由不合理(简单任务误用强大模型)。这使企业难以将token成本与具体业务结果(如替代外包、节省人力或创造收入)清晰关联。 解决问题的核心在于建立“从token到结果的归因层”:记录AI执行轨迹(检索、工具调用、重试、人工干预等),并将推理支出与完成的工作单位(如处理每张发票、每个客诉)挂钩。谁能实现这种归因,谁就能掌控AI资源的分配权,决定哪些工作流值得投入更多算力,哪些应改用更便宜模型或保持人工。 最终,企业AI的下一阶段不再是证明技术能否完成任务,而是判断这些任务是否值得付费。掌握token效用衡量的企业,将赢得这场预算分配的主导权。

marsbit05/28 12:13

Token预算战争:企业AI进入「算账时代」

marsbit05/28 12:13

一部电力驱动的科技进化史:铝、比特币与 AI

从美国得克萨斯州罗克代尔一座老旧铝厂转型为北美最大比特币挖矿集群,再到如今逐步更换为AI算力中心的故事切入,本文揭示了电力资源作为核心资产,在不同科技产业浪潮中的流转与价值重构。 文章通过对比单位电力产生的经济收益,清晰地展现了产业更迭背后的驱动力:炼铝(每千瓦时0.17–0.27美元)、比特币挖矿(0.05–0.11美元)与AI推理(1.27–3.67美元)之间存在巨大差距。正是这种利润差异,引导资本和基础设施从高耗能重工业流向加密货币,再涌向当下炙手可热的人工智能。 近期多笔交易——如Riot向AMD出租场地、TeraWulf收购铝厂改建数据中心、NYDIG锁定廉价水电挖矿——都凸显了行业对现有电力基础设施的疯狂争夺。拥有雄厚资金的科技巨头(如微软、谷歌、亚马逊)正直接与比特币矿工竞争同一批工业电力资源,导致许多矿企被迫转型AI或陷入困境。 这一现象被称作“数字资源诅咒”,即掌控廉价电力本身就能带来巨大收益。海湾国家(如沙特、阿联酋)早已深谙此道,将原本用于吸引重工业的低价电力转向支撑大型AI数据中心建设,将能源转化为算力输出。不丹放弃主权比特币挖矿转而向印度稳定售电,也是基于同样的经济核算。 文章还展望了更前沿的形态:如太空轨道太阳能数据中心,利用不间断光照和低温环境提供算力;以及像Bittensor这样的加密项目,试图通过代币激励整合全球分布式闲置算力,走出一条去中心化路径。 核心结论是:从得州工厂到中东沙漠,再到近地轨道,谁掌握了最廉价的电力,谁就决定了算力的用途。产业设施可能随技术浪潮不断更替,但地下的电力网络始终是真正的基石,资本只会追逐当前最高效的利润转化方式。

marsbit05/26 10:09

一部电力驱动的科技进化史:铝、比特币与 AI

marsbit05/26 10:09

token套餐来了,电信运营商着急了?

近期,电信运营商纷纷推出“token套餐”,引起广泛关注。5月15日,上海电信率先推出token算力服务套餐,随后中国电信、移动、联通全国跟进。套餐按量或包月计价,例如1元对应25万token。然而,其价格被用户吐槽偏贵,与市场主流模型API相比缺乏优势。 运营商此举背后是传统通信业务增长乏力。财报显示,2025年三大运营商营收增长微弱,移动用户数接近饱和,ARPU值下滑。向AI和算力服务转型,成为寻求新增长点的尝试。运营商试图将token包装为易用的AI服务,激发C端需求,例如在APP内提供智能抠图、AI生成宠物等功能。 但目前来看,运营商自身AI产品竞争力不强,更多扮演“模型超市”或集成渠道的角色,核心功能由第三方提供,用户感知不强,并非刚需。同时,在AI云服务市场,运营商还需面对阿里云、腾讯云等已有强大生态和价格体系的云厂商竞争。 更深层的意义在于算力基础设施的重构。政策层面正推动“全国一体化算力网”建设。运营商拥有广泛的网络、基站资源,能提供稳定、低延时的算力调度与覆盖,有望成为像“电网”一样的算力基础网络,支撑AI向物理世界和更广泛场景渗透。因此,运营商入局卖算力,不仅是商业策略调整,更是参与未来算力基建布局的关键一步。

marsbit05/22 10:15

token套餐来了,电信运营商着急了?

marsbit05/22 10:15

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