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22你可能也会有这种感受：想完全跟上AI的迭代速度，似乎变得越来越困难。
一个功能还没用熟，更强的版本已经发布；一个话题还没完全理解，下一个热点又开始刷屏。从AI Agent、Coding工具，到前不久的人形机器人马拉松，AI的技术演进可谓「一日千里」。
但热闹之下，隐藏着更为关键的问题：当前AI的能力边界究竟推进到了哪里，未来可能进化成什么形态？对普通人的工作、生活会产生哪些具体影响？在AI「日更」的技术演进中，哪些产业的不可替代性更强？哪些细分赛道又更具投资确定性？
坐镇本期节目的两位分享嘉宾，他们前不久刚从美国硅谷一线调研回来，参加了GTC大会和OFC大会，走访了AI浪潮的前沿阵地，带回来不少新鲜滚烫的一手观察：
l 硅谷现在热度最高的话题是什么？
l 中美AI圈以及美国内部存在哪些「温差」？
l Coding 能力为什么会成为这轮质变的关键？
l 哪些能力无法被AI替代，哪些产业可能被重塑？
l 「Token经济学」是什么，为什么会成为理解AI商业模式的关键？
l 美国大模型「御三家」轮流坐头把交椅，他们做对了什么？
l 从算力、通信、存储，到机器人、AI眼镜、智能驾驶，哪些投资机会更值得关注？
如果你对这些话题感兴趣，欢迎收听本期节目，一起度过充满信息量的1个小时。
聊天的人
冯炉丹，中欧科技战队基金经理
董亮，中欧科技战队研究员
偌馨，特邀主持人
时间轴
Part 1：硅谷一线调研，感受到哪些惊喜和「温差」？
时隔数年再去美国，AI的火种已经在硅谷燃烧起来
AI行业近两三年的变化可能被低估了
美国内部也有「温差」：硅谷认为AGI即将到来，东海岸歌舞升平
中国在AI方面的短板和优势有哪些？
「时光机理论」还奏效吗？
硅谷的紧迫感：更强的被替代焦虑，更大量级的资本投入
Part 2：当AI能干活后，对普通人的工作生活有何影响？
不容易被AI替代的三件事：从“0到1”的创造力，沟通能力，真实世界交互
从养“龙虾”到养“爱马仕”，过度学习对大脑也是种消耗
不必焦虑于每个新工具，真正重要的是积累自己的数据和工作流
AI可能重塑教育：未来最重要的是提问、交流、与自己相处
为什么coding是打开线上世界的钥匙？
Part 3：Token，是AI时代的劳动力
解析今年GTC大会上的新概念：推理时代、Token经济学、AI工厂
比起科技界的春晚，GTC大会更像一场演唱会
「Token经济学」描绘了下一代生产关系
Token的成本和效率为什么决定了企业生死？
Part 4：B端商业模式逐渐跑通，「御三家」格局未定
Coding打开了B端收入，市场不再担心大厂收入
新闻中常提到的ARR是数字游戏吗？
「御三家」轮流坐大模型头把交椅，每次反超做对了什么？
中国的开源生态全球领先，这意味着很难掉队
最新这轮变革主要在B端生产力，B端收入空间远大于C端
Part 5：AI投资机会：最利好AI基础设施，通信>存储>计算
硅谷调研归来，AI投资观点有哪些改变？
当前最利好AI基础设施，通信>存储>计算
未来2-3年期待AI for Science，未来5年期待AGI到来
智能机器人：真正提升全社会生产效率的工具
智能可穿戴设备可能成为下一代入口
智能驾驶正在美国跑通商业化
风险提示：股价变化与产业变化并不一定同步
关键词解释
GTC大会：英伟达主办的全球技术大会，近年来成为观察AI算力、推理、芯片和产业生态的重要窗口。
OFC大会：光通信领域的重要国际会议，常被用来观察光模块、光互连、数据中心通信等产业趋势。
Token/词元：AI模型处理文本时的基本单位，可以理解成AI世界里的“字”或“工作量单位”。输入和输出都会消耗Token。
推理时代：AI从“训练更大模型”逐步走向“大规模被用户调用和使用”阶段，对应的推理算力需求会急剧上升。
ARR（Annual Recurring Revenue）：年度经常性收入。常用于衡量SaaS或API型公司的年化收入能力，但要结合增长持续性和客户质量判断。
AGI（Artificial General Intelligence）：通用人工智能，指具备更广泛理解、推理和执行能力的人工智能。
AI Agent：可以根据目标自主拆解任务、调用工具、执行流程的AI系统。
Coding：这里主要指AI编程能力。AI不只是写代码，而是能通过代码完成更复杂的线上任务和工作流。
AI for Science：用AI辅助科学研究，比如药物发现、材料科学、生物化学等。
Physical AI：物理AI，指AI从虚拟世界走向物理世界，典型方向包括机器人、自动驾驶等。
光模块/光通信：数据中心中承担高速信息传输的重要硬件环节。随着AI算力集群扩大，通信效率成为关键瓶颈之一。
- 中欧基金出品，特别鸣谢聪明投资者-
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