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AI 泡沫正在破裂

近期市场对“AI泡沫论”讨论激烈。桥水基金创始人达利欧认为AI市场存在较高泡沫,而英伟达CEO黄仁勋则强调算力需求刚起步。两者观点看似矛盾,实则反映了技术革命初期的典型特征:短期存在投机泡沫,但长期看,AI是颠覆性的先进生产力。 文章以2000年互联网泡沫类比。当时大量.com公司破产,纳指暴跌,但泡沫破裂后留下的廉价基础设施(如光缆)滋养了后来的谷歌、亚马逊等巨头,推动了互联网时代的真正繁荣。这体现了“阿玛拉定律”——人们高估技术的短期影响,低估其长期影响。 当前AI领域同样存在巨大投入与收入不匹配的现象。2026年,主要云服务商的AI基础设施投资预计达6900亿美元,而头部AI公司的总收入仅约400亿美元。然而,这不能简单视为泡沫破裂的信号。关键变化在于AI推理成本急剧下降,两年内降幅超99.7%,这反而激发了海量的新应用需求,企业AI支出大幅增长。这符合“杰文斯悖论”:效率提升导致成本下降,进而刺激总需求上升。 如今,AI已深入各行各业,从生物医药到制造业,企业关注点已从“是否用AI”转向如何优化应用。市场正在进行自然净化,淘汰缺乏核心竞争力的套壳公司,价值将从基础设施层(CapEx)向解决实际问题的应用层(OpEx)转移。 尽管资本市场可能出现波动和估值调整,但AI技术本身正在扎实地提升各行业效率,例如缩短研发周期、优化金融服务等。如同互联网泡沫后开启了数字时代,当前AI领域的调整是为未来智能时代铺路。泡沫终会消退,但AI驱动的生产力革命已不可逆转。

marsbit06/07 12:45

AI 泡沫正在破裂

marsbit06/07 12:45

从SpaceX上市看Crypto未来:哪些加密板块将承接万亿叙事?

SpaceX计划以1.77万亿美元估值上市,其整合火箭、星链、AI与轨道数据中心的超级叙事,反映出资本正围绕AI、基础设施和未来生态重新配置。这一趋势可能为加密市场带来资金溢出效应,推动以下板块成为下一轮周期核心: 首先,AI叙事进入下半场,市场焦点从应用转向“卖铲人”式的基础设施。算力成为稀缺资源,类似TAO的AI网络协议,以及RENDER、AKT等提供算力流动性的项目,其估值逻辑可能向更持久的基础设施价值迁移。 其次,万亿美元级资产上链可能推动RWA(真实世界资产)爆发式发展。未来方向可能从国债扩展至股权、未上市资产等,通过链上化打破一二级市场壁垒,重构资产发行、交易与清算模式。基础设施如ONDO、LINK等或将率先受益。 最后,稳定币、支付网络与DePIN(去中心化物理基础设施)作为底层支撑逻辑日益重要。稳定币需求将超越交易媒介,成为链上经济与全球资产流通的基石;支付网络可能演变为关键入口;而DePIN通过代币激励建设现实世界网络,其基础设施价值有望获得重估。 SpaceX上市事件揭示了资本从追逐故事转向追逐基础设施与现金流的路径。加密市场中,AI基础设施、RWA、稳定币、支付网络及DePIN等板块更贴近未来周期的底层逻辑,它们可能不是短期涨幅最快,但或许是建设下一代数字生态系统的关键赢家。

marsbit06/06 00:33

从SpaceX上市看Crypto未来:哪些加密板块将承接万亿叙事?

marsbit06/06 00:33

越过“内存墙”,AI推理时代的晶圆级革命与算力路线

2026年,AI产业进入新拐点:全球主要云厂商的推理资本支出首次超过训练。这意味着算力需求核心从“炼模型”转向“用模型”,瓶颈也从计算规模变为“内存墙”——即数据在GPU与片外存储间搬运带来的高能耗与延迟。 为突破内存墙,Cerebras公司选择了“晶圆级计算”的激进路线。其核心产品WSE-3不切割晶圆,直接制成超大芯片,集成90万个AI核心和44GB片上SRAM,带来远超传统GPU(如英伟达B200)的片上内存带宽。其架构将模型权重存储于片外MemoryX,按需流式传输至芯片计算,从而在LLM推理,尤其是首token延迟和长上下文任务中展现出显著优势,token生成速率可达GPU的1.5-5倍。同时,其芯片内互联功耗也远低于当前GPU。 但这种极致物理优化也带来挑战:通过先进制程提升SRAM容量的路径已近天花板;整片晶圆发热量大,需专用液冷;片外I/O带宽有限,难以高速扩展形成大规模集群;软件生态也与主流CUDA不兼容。 与此同时,行业巨头正通过多条路径围剿:1)自研ASIC推理芯片(如谷歌TPU、微软Maia);2)利用台积电SoW等先进封装技术将“晶圆级”能力通用化、平民化;3)探索光互联/光计算作为终极解决方案。 Cerebras还面临商业转型的挑战,巨额订单迫使其从芯片商转向云服务商,需快速建设专用数据中心,交付压力巨大。 最终,AI推理时代的算力架构呈现路线分野:Cerebras向左,追求单任务下的极致低延迟;英伟达向右,以通用性应对多变负载。技术变革仍在继续,谁将主导未来,尚无定论。

marsbit06/05 11:07

越过“内存墙”,AI推理时代的晶圆级革命与算力路线

marsbit06/05 11:07

CPU,悄悄回到了AI算力的舞台中央

过去三年,AI算力的焦点几乎全在GPU上,CPU长期被视为次要的“配套”角色。然而,2026年起,这一叙事开始出现变化。英特尔推出至强6+处理器,强调其在AI基础设施中作为“控制平面”的角色,负责编排、并发与数据流动,而非仅仅是GPU的辅助。 这种转变源于AI工作负载的变化。早期重心是高度并行的大模型训练,GPU占绝对主导。但随着AI进入推理与智能体时代,工作负载转变为部署已训练模型到实际业务中,涉及大量任务调度、多模型协作、并发请求处理和数据流管理。这类编排任务GPU并不擅长,反而成为了新的系统瓶颈。因此,CPU在处理这些“周边算力需求”上变得至关重要。 至强6+的产品定义反映了这一判断:它采用高密度能效核设计,核心数多达288个,重点追求多任务并发吞吐能力,而非传统意义上的单核峰值性能。这瞄准了智能体AI所需的高密度、高能效工作负载。 然而,CPU的“回归”并非英特尔一家之事,也面临多重挑战:英伟达通过Grace CPU等方案试图整合CPU角色;主要云厂商纷纷自研高能效ARM架构CPU;同时,至强6+所依赖的Intel 18A制程也需在良率、性能上与台积电N2等竞争。 总而言之,随着AI从集中训练迈向大规模智能体部署,负责系统编排和数据流动的CPU价值被重新发现和定义。虽然CPU回归AI算力核心舞台的趋势已现,但最终由哪家厂商主导这场回归,答案仍未可知。

marsbit06/03 10:41

CPU,悄悄回到了AI算力的舞台中央

marsbit06/03 10:41

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

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

IOSG:开发者数量腰斩之后,Crypto并没有死

2026年,Crypto开源社区的GitHub月活开发者数量从2022年高峰的45K腰斩至约23K。然而,数据背后并非行业萎缩,而是一场深刻的“人才去杠杆”。 流失的主要是牛市期间涌入的新人,其代码贡献占比从未超过25%。相反,入行两年以上的资深开发者数量创下历史新高,贡献了约70%的代码量,并正向Bitcoin、Solana等有真实用户和收入的生态集中。 这批留下的建设者在“代码即法律”的零容错环境中,磨练出一项核心能力:在规则与信任缺失的条件下,从零构建让陌生人愿意参与的可运转系统。这项能力正随着AI时代的到来被重新定价。 AI规模化面临三大结构性瓶颈:算力的聚合与优化、多智能体协作的激励对齐、以及智能体的自主支付基础设施。这些问题在传统领域缺乏答案,却与Crypto建设者处理过的协议治理、经济机制设计、稳定币支付等问题高度同构。已有案例证明,Crypto积累的机制设计直觉、开发者生态经验和构建可信系统的能力,能有效迁移至AI领域解决这些新挑战。 因此,建设者的角色正在从“编写智能合约”转向“为AI自主系统设计可信规则”。资本招聘与投资趋势也印证了这一转变,市场越发看重能连接Crypto与AI、解决系统级信任与协调问题的复合型能力。 表面看开发者数量减半,但行业核心密度在上升。Crypto建设者长期积累的对规则、激励和真实性的敏感度,正转化为AI时代稀缺的系统级能力,两者的交汇是一个正在发生的结构性机会。

marsbit05/19 09:28

IOSG:开发者数量腰斩之后,Crypto并没有死

marsbit05/19 09:28

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