《孟子。離婁》的名句：滄浪之水清兮，可以濯我纓；滄浪之水濁兮，可以濯我足。這一年我們週旋於科技與高息的滄浪間。
高盛對美股2026年的策建議偏防禦，聚焦AI巨頭盈利質量；減持高估值成長，增配價值與週期，分散單一科技依賴。意思就是對AI科技要謹慎，分散風險就要入手傳統股。這貌似毫無新意的説法，暗地裡反射出高盛沒有把AI 股看成泡沫!
AI基建工程在美國大張旗鼓，OpenAI 的瘋狂我們就介紹過，但並不等於他們就要敗下陣來。成敗在於AI的應用上，然而美國巨企的信唸是：沒有足夠的算力，就無法快速提供有效應用！
雲端應用
Token 是語言大模型的最基礎字符，影響 AI 內容生成的速度與成本，因為 AI 是按照 Token 來計算處理的。那麼模型的 Token 使用量就是個對了解模型使用情況的重要指標。各大企業的 月度/週度Token 使用量 (估算)最新情報 ：
看到這龐大的 Token 數量，可想見對Al數據中心的宏大需求。
我們來看看一個例子，做自動編程的Claude。支撐 Claude 的算力投入基本上是每年增長 3 倍，這是非常驚人的速度，因為Claude極期渴求算力。而 Claude 的不斷迭代正在把軟件工程師殺下馬，這個AI編程繫統正在邁向成熟，未來不再需要人來寫軟件 software 了，非常恐怖吧！他的創始人曾言，其算力投入規模在2025年就可能會超過阿波羅登月和曼哈頓計劃。Claude 本身就是一個超大型軟件，現在 Claude 正在用Claude 來自我改進！真是服了。我們可以把 Claude看成全球最頂級的工程師，而且不眠不休。
Claude Pro 個人訂戶每月US$20， 可以解鎖全部功能。免費版就隻有基本的來練習一下。企業客戶數量在短短兩年內由不足 1000 家暴漲至 30 萬家。年化營收在一年多的時間裡從 8700 萬美元飆昇至 50 億美元，增長驚人。Claude 的國際化程度很高，80% 的用戶來自美國以外的地區。
邊緣AI
對於自動駕駛來說，把算力放在車上直接處理該輛車的行駛控製，比依賴雲端AI更合理。於是各車企紛紛在自己的品牌車上用AI芯片堆算力！一輛Robotaxi通常配有10+攝像頭 、3-5個激光雷達、多個毫米波雷達。這些傳感器每秒産巨量的原始數，需要消耗大量算力進行障礙物識別等。這就是所謂的邊緣計算edge computing 。但是自動駕駛不能完全依靠雲端AI，擔不起在路上失聯時的不知所措。
大體上AI算力正朝著這兩個方向推進：雲端運算及邊緣運算。但是邊緣計算有需要後備應急方案，於是聯網又成為一個有用的後手。
遊刅江海
再來看一眼那個具身智能機器人，邊緣計算能力無法滿足它的工作需要，它還是要連上雲上的AI 數據中心，才能做更多複雜的事情，實時處理好它與週邊的人與物的互動。
現在大家都在玩視頻，如果我們只是P個圖、把圖片轉成視頻然後配上音，這個只要有普通GPU的顯卡就能搞定。但是最頂尖的生成式 AI 如 OpenAI 的 Sora、Google 的 Veo，能夠生成長達 60 秒、電影級畫質、複雜物理運動的影片, 算力需求就是指數級增長。這類模型的參數量通常在數十億到數千億級別。訓練階段需要數萬張頂級 GPU（如 NVIDIA A100 或 H100）組成的集群，連續訓練數月。單次推理的計算量（FLOPs）比一般圖像生成亦高出數百倍。
除此之外，製藥研發、量化投資、建築/設計的3D渲染、天氣預測....都對算力有要求。而隨著AI模型的能力提昇，效果越做越好，對算力要求亦水漲船高。總結下來： 要處理多模態融合（影像+文字+語音）、超高清/3D數據、毫秒級實時響應、海量參數訓練數的任務，就需要大算力的支持。簡單的文本分類或邊緣端處理，小模型和低算力設備會更好使。
算法實驗
我們再回到核心問題，科技公司如此積極地推動AI數據中心的建設瘋狂地擴大算力，他們是如何看待算力需求的呢？ 他們不滿足大語言模型，夢想著AGI 『通用人工智能』一個上知天文下知地理，能自主推理、有常識理解力、能設定目標、甚至有跨領域的領會能力的AI。這場人類的征途前路茫茫，然而在新的人工智能手段橫空出世之前，吃數據、掛 token 這條路仍得走下去。
大牛們都在努力，改良算化，優化效能及效率。大緻上有以下各個方向：
投資展望
AI 模型的演變一日千裡，進化之快難以想像。未來還有甚麼行業會如software編程同一命運麵對AI無底線的狙擊？迅速發展的當下，風險隨之增大，不知道明天有個甚麼idea 登場把對手祭天，而且每個AI應用由市場化到盈利都要探索和時間， 投資者押注在那家都要做好風險管理。
英偉達有齊雲端與邊緣計算用的芯片，只是在財報未有分項列出來，估計邊緣芯片銷售也不錯。我國的GPU厰家，比較容易在邊緣應用上與英偉達爭一日之長短。IBM 預測2026年硬件需求仍然是英偉達的天下。
2026年高息與科技的週旋，仍將糾纏不清。
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