英伟达与高通猝不及防，中 国车企自研芯片纷纷登场！ 当英伟达CEO黄仁勋在CES 2025上自信地宣布"自动驾驶 汽车已经到来"时，他可能没 有意识到，他口中那些"必须 使用自动驾驶技术"的汽车公 司，正悄然将他从核心供应 商的名单上划掉。同样，高 通CEO安蒙或许也没想到， 那个在汽车座舱芯片市场占 据70%份额的巨头，在智能 驾驶领域正遭遇中国车企的 集体"叛逃"。一场由中国车企 主导的自研芯片浪潮，正在 改写全球汽车半导体的权力 版图。 01 从"买买买"到"造造造"：中国 车企的芯片觉醒 时间回到几年前，英伟达的 Orin系列还是中国高端智驾 市场的绝对王者。小米 SU7、理想L系列、极氪001 等明星车型，无不以搭载双 Orin X芯片（508 TOPS算 力）作为智能化卖点。高通 则凭借骁龙8295座舱芯片， 几乎垄断了智能座舱市场。 彼时，英伟达Orin-X单一型 号即占据中国智驾域控芯片 约45%的装机量，高通在座 舱领域的统治力更是无人能 及。 然而，转折来得比想象中更 快。2025年，中国车企自研 智驾芯片进入规模化量产元 年：小鹏的"图灵"AI芯片在二 季度量产上车，蔚来ET9搭 载自研的5nm"神玑 NX9031"芯片交付，吉利旗 下芯擎科技的"星辰一号"7nm 芯片也实现量产。甚至连一 向在智能化上"慢半拍"的比亚 迪，也在2024年启动了自研 芯片项目，推出4nm制程的 BYD 9000座舱芯片。 这场自研浪潮的导火索，首 先是成本。> 蔚来创始人李 斌曾算过一笔账：自研芯片 后，"一年可以少花几十亿人 民币采购英伟达的芯片"。小 鹏汽车为研发图灵芯片耗资 超百亿元，历时五年，其间 甚至因架构错误赔偿数亿元 推倒重来。何小鹏坦言，虽 然投入巨大，但自研芯片在 BOM成本上每颗可节约约 1200元，大规模出货后将显 著优化整车成本结构。 更深层的动机，是对技术自 主权的渴望。英伟达和高通 的芯片本质是"通用平台"，车 企只能在其框架内做算法适 配，大量算力被闲置。而小 鹏的图灵芯片专为AI大模型 设计，算力利用率比通用芯 片提升20%，最高支持本地 运行300亿参数的大模型。蔚 来神玑NX9031采用5nm工 艺，拥有500亿晶体管规模， 官方宣称"一颗抵四颗Orin"。 这种软硬件深度耦合带来的 效率提升，是外采芯片无法 比拟的。 02 英伟达的"Thor焦虑"与高通 的"融合困境" 面对中国车企的集体转向， 英伟达并非没有准备。其新 一代Thor芯片将算力天花板 推至2000 TOPS，试图以绝 对性能优势巩固地位。然 而，Thor芯片的量产时间多 次延期，引发部分车企转向 自研或国产方案。更致命的 是，Thor的"黑盒属性"让车企 担忧——一旦深度绑定英伟达 生态，未来的算法迭代将受 制于其技术路线。 英伟达汽车业务的增长"失 速"已现端倪。虽然其在AI算 力上的技术积淀短期内仍不 可替代，但市场份额的下滑 趋势明显。2025年下半年， 地平线的征程J6P开始交 付，直接挑战英伟达在 L2++市场的地位；华为昇腾 MDC平台搭载量突破100万 辆，与特斯拉自研FSD并列 成为行业标杆。英伟达在中 国市场的统治力，正从"绝对 垄断"退化为"多元竞争中的一 极"。 高通的情况则更为微妙。它 在座舱芯片市场的优势无人 能撼动，全球超3.5亿辆汽车 搭载骁龙数字底盘，中国市 场覆盖超210款车型。但在智 驾领域，高通走的是"舱驾融 合"差异化路线，主打中低端 车型的成本优化。骁龙8650 智驾芯片算力仅30 TOPS， 与英伟达Orin X的254 TOPS 相去甚远；即便是最新的 Ride Elite至尊版，约720 TOPS的AI算力也未能打开高 端市场。 中国车企的自研策略，恰恰 精准打击了高通的软肋。小 鹏图灵芯片不仅用于智驾， 还能支持智能座舱功能，实 现"一颗芯片管全车"的舱驾融 合。蔚来、吉利也在推进类 似的全融合SoC方案。这意 味着，高通赖以生存的"座舱 优势带动智驾"逻辑，正在被 车企自研的"全域融合"芯片所 颠覆。 03 从"供应商时代"到"战国时 代"：格局重构 2025年的中国智驾芯片市 场，可以用"旧王新贵的战国 时代"来形容。英伟达、高 通、Mobileye等国际巨头， 华为、地平线等本土供应 商，以及小鹏、蔚来、吉利 等车企自研力量，三方势力 交织缠斗。 一个显著的趋势是：车企自 研并非要完全取代供应商， 而是构建"自研+外购"的混合 模式。理想汽车仍在部分车 型上使用英伟达Orin X，但同 时推进自研M100芯片，预计 2026年量产；小米SU7继续 搭载英伟达双Orin X，但业内 传闻其自研的"玄戒O2"芯片 将于明年上车。这种"多条腿 走路"的策略，既保障了供应 链安全，又为技术迭代预留 了空间。 对英伟达和高通而言，真正 的威胁不在于失去某几个客 户，而在于行业规则的改 写。过去，芯片厂商定义算 力标准，车企被动跟随；如 今，车企根据自研算法需求 反向定义芯片架构。端到端 大模型、VLA（视觉-语言-动 作）模型的兴起，让"有效算 力"取代"峰值算力"成为新的 评价标准。英伟达Thor的 2000 TOPS固然耀眼，但如 果无法高效运行车企的特定 模型，不过是数字游戏。 更深远的影响在于生态。小 鹏图灵芯片不仅用于汽车， 还将搭载于AI机器人和飞行 汽车；蔚来神玑芯片未来可 能外供其他车企。一旦车企 自研芯片从"成本中心"转变为 可外供的产品线，英伟达和 高通将面临来自下游客户的 直接竞争。 Synopsys首席执 行官曾预言："更多汽车制造 商将不得不在公司内部构建 芯片开发设计能力。"这一预 言正在中国率先成为现实。 04 未来：开放与封闭的博弈 站在2026年的门槛回望，中 国车企自研芯片的浪潮绝非 一时冲动，而是智能电动汽 车产业成熟的必然结果。当 软件定义汽车成为共识，硬 件必须与算法深度协同；当 数据成为核心资产，算力平 台必须掌握在自己手中。英 伟达和高通或许曾以为，凭 借技术优势和生态壁垒可以 高枕无忧，但他们低估了中 国车企对技术主权的执念， 也高估了"通用平台"在垂直场 景中的不可替代性。 当然，这场变革并非零和博 弈。英伟达的CUDA生态、高 通的连接技术，短期内仍是 行业基础设施。中国车企的 自研芯片，更多是在"增量市 场"中争夺定义权，而非在"存 量市场"中彻底颠覆。但一个 不可否认的事实是：全球汽 车半导体的权力中心，正在 从硅谷向东方转移。 英伟达与高通没想到的，或 许不是中国车企会自研芯片 ——毕竟特斯拉早已做出示范 ——而是这股浪潮来得如此迅 猛、如此决绝。当小鹏 MONA M03的升级版悄然换 上自研图灵芯片，当蔚来 ET9以78.8万元的身价搭载神 玑NX9031驶下生产线，当比 亚迪将自研芯片铺向10万至 20万元的主流市场，一个属 于中国"芯"的时代，已然开 启。 而对于英伟达和高通来说， 最紧迫的问题不再是"如何卖 出更多芯片"，而是"如何在车 企自研的时代找到自己的新 位置"。毕竟，当曾经的客户 变成竞争对手，游戏规则已 经彻底改变。

羊毛别嫌小 昨天文章发出后，有一些读者留言问真有1000万怎么配置，这个我在播客节目里有具体聊过，这里也可以再讲一遍。 首先滚期指会是很核心的策略，它是目前a股性价比最高的品种之一，另外还有几个优点，场内标的，你不用担心出各种幺蛾子，操作简单，不费脑子不费精力。唯一顾虑的就是目前点位不低，所以最好留一点仓位等着后面熊市回来了加仓。20-30%。 其次是a股的红利策略，你买银行股吃股息可以，你买红利基金也可以，a股红利板块的长期回报率是ok的，唯一顾虑也是最近几年涨的有点多，因为人民币一直在降息周期。但我觉得人民币也不可能回到以前的高利率水平了。20-25%。 再者应该配置标普500，用什么渠道配置看你的本事，笨办法溢价买qd基金也不是不行。纳斯达克100随你高兴，弄一些也行。总体25-30%。 然后考虑买一份香港保险，收益率高于大陆，美元定价，相当于是独立在人民币之外的一处分矿。缺点就是不好买，并且锁的时间有点长。15-20%。 15-25%的资金活期理财，买买债基或者逆回购之类的，万一期指那边暴跌随时准备支援。 5%配置黄金。 大致就是这样，供参考。有人可能会问这比例加起来超过100%了，因为期指是按照全头寸算的，保证金只要放40%就够了。如果遇到熊市大幅回撤，可以考虑把红利和活期理财都加到期指上去。但是注意纪律，别上头别赌狗，不然一波行情送你回职场。 …… 今天小伙伴转发了一张图给我，是她在雪球活动现场拍的一个投票墙，有10个资产大类，从左至右分别是先进制造、ai、互联网、银行、医药、黄金、有色、大消费、地产、新能源。 长框里的蓝点是与会人员的投票，所以可以看作是现场民意调查。 ai民意夯爆，地产拉完了，让我有些意外的是过去两年表现强劲的银行板块民意倒数第二，很不受待见。黄金2026年看好的人也比较少，大家似乎更青睐大消费、互联网和医药。 民意高不一定来年就涨的好，民意热爆的板块也说明市场预期已经打满，美股的ai明星股最近就开始出现分歧，明年如何变数还是蛮大的。倒是对地产的看法，大家比较一致，这个节点上我没有看到任何一家机构预测拐点反转。 …… 捋一捋周末其它值得关注的信息。 1、白银lof调高了申购限额，从100加到500，这会让套利盘规模扩大5倍，但终究也只是mini散的游戏，真正的巨鲸依然无法套利，所以溢价可能适当缩小，但不会被抹平。媒体和大v的流量曝光会带来更多套利的羊毛党，但同时也会吸引一些新加入的赌狗去推高溢价，从lof的运营方立场，需要在薅羊毛和赌狗冲溢价之间寻找一个平衡。 2、高盛最新的报告预测黄金明年底目标价是4900美元，比目前的价格上涨12%左右。之前美银的目标价也在5000左右。高盛认为明年铜的目标价是11400美元，这比最新的铜价还要低一点，所以预判明年是震荡小幅回落。 3、日本央行周五确定加息0.25%，政策利率到了0.5-0.75%水平，这已经是日元近30年来的最高水平。目前日本国债的利率已经超过了中国国债，日本已经逐渐走出通缩。这次日元加息基本在资本市场预期之中，之前链上赌场一个月前赔率就在90%以上了。周五美股和周末的币圈都没啥波动，不必自己吓自己。 4、宁德时代宜春枧（jian3，同“剪”）下窝锂矿的环评在周五引起关注，这个矿年产能碳酸锂当量（LCE）约8万吨，占国内需求的1/10左右。该矿因采矿许可证到期及矿种变更问题于8月10日停产。这次环评信息公示被议论文，其实很多人心里暗戳戳的盼着它再出点啥问题停产了，锂板块直接起飞。但我看了信息没啥毛病，就是正常走流程，目前没有任何迹象表明该锂矿可能停产。 5、神华19日公布了1300多亿收购案的方案，收购的都是国资母公司的资产，7成用现金支付，3成用增发股票支付，增发价29.4元每股，比市场价折了28%。至于收购的资产是按照14倍pe，1.5倍pb来估的，还行，不算贵。但这个方案现有神华的股东还是吃了点小亏，首先被收购的资产整体质量不如上市公司资产质量，其次折价增发股票也在输送利益。但好歹是央企，这么多年也让股东们吃肉喝汤了，些微磨损不计较了。 6、字节跳动加大人才投入，2025年奖金投入提升35%。它们本来就是国内大厂一线薪资水平，还在再涨35%，能在字节打工的都是牛马里的贵族，真正的福报。 …… 就这些吧，最后插两个保险产品的广告，一个是利用规则薅几百块税率优惠的羊毛，另一个是每年1.2万养老金免税额度的产品说明，年收入在15万以上的建议看看，收入越高税惠越高。 2个可自主配置的抵税项目，税优健康险和个人养老金，叠加起来，每年最高能退税6千多，很香。 税优健康险，每年额度是2400元，我比较推荐岁岁享 3.0护理险这种产品，没生病也能拿回一笔钱，不会白花。 举个例子，30岁男性税率稳定20%，年交2400元，交10年，每年退税480元（有的地方按月退税），满10年退税4800元，保单还能拿回24540元，不需要补税，叠加起来复利4.4%。税点45%的话，退税1万多，利率能拉到11%，很夸张。 另一个是个人养老金，每年1.2万额度，取钱时需补3%个税，适合顺手存点养老钱。 钱放进去买基金、定存等都可以，看自己的情况。冲着节税去又想省心一些，也可以考虑养老保险，拿钱确定、安全性也有保障。 比如国民慧选 2号（节税版）A款，30岁女性，年交1.2万，交3年，税率20%每年退税2400块，55岁满期一次性给53731元。总共交3.6万，拿回来6万。 中途想换别的产品也没问题，它回血很快，第5年就超已交保费，含退税复利直接5.8%。 除了能退税、能给未来存钱，12月买这俩产品，满足条件各送一份价值400元的体检套餐，自用、给爱人和父母用也行，这个羊毛还是很爽的。 不过，有需要记得在12月31日前动手，这样明年3月才能办退税，不然要多等1年。点下面可以直接咨询，注意0755座机来电就行。 快速咨询抵税保险 文章一开始聊财自，文章最后教薅羊毛，能装也能接地气📷

ASTER是新一代去中心化交易所，而且获得币安和CZ的法力加持，能和HYPE一决高下，很多人问我能不能建仓些现货，其实我自己也纠结很久，但最终让我放弃，不是ASTER没潜力，而是大额解锁让我望而却步，同ARB吧！ARB也是上轮周期的明星项目，可是大额解锁的情况下币价让人堪忧。

前几天跟潘乱和老编辑吃饭，登味超标的开了一下怀旧服，把晚点LatePost在2023年写的「还原字节跳动HR体系」那篇稿子重新讨论了一遍，尤以老编辑的评价甚高——我从来没有见到他这么吹过其他媒体和作者——认为文章的非线性写法非常独特，开创了商业报道的新体裁。 我对老编辑说法的理解未必准确，但确实也能察觉到小晚整个团队在文本训练方面的优越性，并不是纯粹的基于材料的写作，有非常坚定的内在逻辑，同时具有工程化的结构和人文化的感性，可以无视时效性。 昨天更新的「AI抢人大战，批量制造这个时代的流量明星」也是相当具有代表性的例子，AI研究员如同球星那样被开价和交易早就不是新闻了，市面上的同题作文泛滥成灾，但晚点就是能用信息的再组织写出新意、立意，这很厉害。 还是总结一下这篇稿子，对我来说也是一种愉快的练笔： - 在中国，真正能靠个人技能年入过亿的群体，少之又少，以明星艺人为例，在娱乐业最鼎盛的时期，也只有十几个人能够达到这个标准，但在这波大模型热浪里，顶级研究员的身价以史无前例的速度被抬到了以亿为单位的年薪级别，而这批人的总数只有几百人，也就是说，大厂的你争我抢，总盘子其实就这么大，中国最贵的几百号人，就是在这么一个供给严重不足的环境里产生的； - 在ChatGPT发布之后的一年多时间里，因为局势尚不明朗，各家公司投入尚且谨慎，国内AI研究员的收入比较稳定，顶薪也就在百万级人民币，直到2023年底，两家公司打破了「规矩」，一个是DeepSeek开始用高于市场价的扩人，另一个是曾被视为落后半步的字节，通过饱和式投入启动追赶，以2倍薪水涨幅为起价，从月之暗面、阿里、百度、智谱等公司挖人； - 其中标志性的事件是2024年下半年阿里Qwen的核心技术负责人周畅带着竞业协议加入字节，职级从P9跳到4-2（实际上对标P11），千万级人民币的总包，而字节也很快得到了回报，周畅入伙之后，在极短时间内提高了豆包的多模态基模能力，这是抢人大战的关键驱动力，只要找到对的人，就能立竿见影的带来技术进步，事半功倍； - 很重要的是，一个靠谱的Infra专家，最多可以提高50%的算力利用率，考虑到大厂每年几百亿的算力投入，这种效率优化创造的经济收益，要远远胜过那笔薪水开支，一个正确的判断，也能决定模型在几个月内拉开巨大差距，「懂得在哪里划线」的知识价值，变得无比稀缺； - 到了2025年，DeepSeek的爆火让全行业都意识到模型质量的差距本质在于人，于是更多的公司开始加入，推动工资水平继续水涨船高，千万级薪酬包下沉到了普通研究员群体，字节甚至能给应届生开出500万年包，而DeepSeek也把内推奖金提高到了20万，猎头行情更是以月为更新周期，「三月给的价四月就不够用了」； - 但是，当其他大厂都相继启用钞能力后，强如字节也会沦为被掠夺的鱼肉，2025年下半年，腾讯开始盯着字节大模型团队挖人，用的是字节本就很熟悉的方式：工资翻倍，来不来？而且腾讯也兼具策略性，会主攻字节内部面临工资倒挂的老员工，因为位置长期不动，他们没能赶上职级膨胀的春风，于是选择投奔腾讯涨薪的为数不少； - OpenAI的姚顺雨和DeepSeek的郭达雅在前后半年的时间分别拿到过亿年薪加入腾讯和字节——这个数字同时被两家否定了——再次引发行业躁动，两人属于完全不同的样本，姚顺雨是标准的精英路线，从姚班天才到普林斯顿博士，履历辉煌，而郭达雅是完全的本土人才，没有镀金过程，但他们都以极为年轻的年龄，打破了大厂原有的年限体系和汇报关系； - 郭达雅意味着用已有成绩倒推价值也是可以成立的，因为DeepSeek的模型牛逼，所以参与制作这个模型的人同样牛逼，这个逻辑被大厂以实际行动买单了，当郭达雅决定离开DeepSeek时，阿里、腾讯、字节都在第一时间去接触了，包括老板亲自去谈，最后因为字节的投入方向和他的发展预期最吻合，成功签下入职合同； - 骨干的持续流失，给了DeepSeek相当大的压力，梁文锋选择启动融资，给员工手里的期权一个定价机会，对内安抚军心，为了留人，字节设计了豆包虚拟股，以及阳光普照的每人每月最低9万元额外津贴，反倒是已经上市的智谱和MiniMax，因为期权暴涨加上解禁期，不必太操心员工的稳定性； - 横向来看，最近一年里，字节和腾讯的饥渴度是最高的，字节愿意因人设岗，从张一鸣到HR，全都奉行「笼络最聪明的头脑」这一原则，腾讯因为自身的进度原因，被迫成为市场上后出价的那个人，虽然要当冤大头，但对于家大业大的鹅厂储备来说，问题也不大，先去拿字节的offer、再用字节的offer去敲腾讯的门要更多的钱，成了一些研究员的财富密码，有猎头说得很透彻，大厂不怕花钱，是为了把对手能用的人，提前从市面上清掉； - 阿里就比较保守了，Qwen以团队氛围优秀著称，90%的员工都是阿里自己培养的校招生，工作自由度很高，但阿里严格的职级体系，还是对Qwen参与人才争夺制造了障碍，2025年下半年，林俊旸曾让Qwen的研究员主动出去面试，以求得涨薪的机会，避免人才外流，可见有多无奈； - 当给够钱已经不具备稀缺性之后，大厂争取研究员的技巧也开始转向软实力，比如扎克伯格会把Meta想挖的人请到自家别墅吃饭，用「真诚」作为必杀技，张一鸣也会亲自去和自己看上的论文作者见面谈话，Anthropic之所以成为研究员离职率最低的AI公司，是因为它被公认为文化建设独树一帜，老板本身就是一种信仰； - 研究员之间的竞争必然激烈，以前抬高身价的方式是发论文，后来各家公司发现只要发完论文就会让作者接到的猎头电话直线上升，又不太乐意让研究员「抛头露面」了，但是上有政策、下有对策，研究员们也很灵活，不让发论文，那就去上播客、发推特、做小红书，总之就是加强主动「营业」，持续的获取个人流量，确保在需要的时刻能被看见； - 为了对得起高薪待遇，同时防止掉队，这几百个顶级研究员普遍睡眠不足、高压工作，即便没有KPI和OKR，他们也会自己驱动自己，就像从小到大的做题路径，这是天才避免泯然众人的唯一出路，「这个行业最终会变成，前5%的人拿着从前10倍的工资，干着100个人的活。」

翻过来了 有很多读者问我文章最后的发射和人间大炮是什么意思，这是我童年时看的《恐龙特急克塞号》里的台词。 这是日本1978年拍的特摄片，和奥特曼出自同一家公司，剧情融合了70年代恐龙和星战两大热门元素，不过这片在日本上映时收视率不行，岛国观众不买账。 进入80年代中日关系蜜月期，当时晚上18点的黄金档播的都是日本片子，克塞号就是在1988年被翻译后引进，十几个省台上映，我们这些当时的小孩没吃过细糠，直接看傻了。1978年日本整体发展程度约等于2011年的中国，你让2011年的文艺作品穿越回1988年播放，那不就是降维打击。 剧里面有一辆战车，遇到危险情况，男主角克塞会钻进战车，系统给他配置战衣，配置的时候驾驶员就会喊：人间大炮一级准备！人间大炮二级准备！人间大炮发射！然后一炮就把克塞给射出去，飞到要和怪兽决战的地方。 克塞每次见面怪兽都要摆一个pose，“克塞！前来拜访！”这是经典瞬间，我看电视的时候都会忍不住一起做动作，一起喊台词。剧里面有个漂亮公主叫阿尔塔夏，敌方boss叫格德米斯，这些都是我6岁之前的回忆，现在都很清晰。 …… 上个周末陆陆续续出了好几个利好，今天a股终于坚挺了一回，各大宽基全线普涨，其中创业板指上涨2.6%，一举收复所有中短期均线，非常明确的又回到了上升趋势。创业板指有这个表现是因为今天涨的全在节奏上，CPO、电池、锂电、通信、半导体、光伏，都有关联的权重股。 其实今天全市场平均涨幅没有那么大，中位数+0.44%左右，但反应在宽基指数上就很好看，搞得我一开始还以为今天是多头碾压局，复盘的时候才发现优势没有想象的大。 但不管怎么说a股市场今天算是彻底缓过来了，一个重要信号是今天的成交额2.04万亿，时隔一个月再次回到2万+水平。过去半个月一直是空头的节奏，好几次k线形势都不妙，但每次逼到悬崖边上砸盘就消失，就这么有惊无险的耗时间，终于耗到了多头反攻的节奏。 股市有时候也是回合制游戏，接下来1个星期是多头节奏，把握机会的话能重返4000+，但要是该涨的涨不上去，那年底前还有考验。 我觉得经过这一波回调的测试，倒是测出来了目前市场没有崩盘溃逃的意愿，3800量缩成那样都跌不下去，以后要是再遇到回调3800心里就有底了，股市共识就是这样你一脚我一脚逐渐踩出来的。 …… 1、泡泡玛特今天大跌8.5%，目前股价200港币左右，距离历史最高价339已经回撤超过40%。最近外资机构普遍看空泡泡玛特，看空的原因主要是销售扩张不及预期，labubu二手市场价格回撤70%以上，机构认为ip热度难以为继，且未来新ip复制推广存在较大不确定性。 其实也没什么新鲜的，这些问题上半年泡泡玛特最火的时候也一直有人在说，我觉得更重要背景是“新消费”的炒作开始退潮了，除了泡泡玛特，最近这段时间老铺黄金和蜜雪集团也没少跌，分别从高点回撤了43%和36%。 这三个明星公司分属三个关联不大的行业（潮玩、首饰、茶饮），但走势却高度联动，说明股价目前属于概念炒作主导，和基本面关系没有那么大。什么老登股小登股，谁也不包涨，市场热度褪去后就会回归理性。 我后来有仔细看过泡泡玛特的一些分析，这家公司在经营效率上比我想象的厉害，但我还是坚持认为它们的护城河不够宽，容错率低，200的泡泡玛特值博率一般。 2、商业航天板块上涨2%，再创新高，自从前几天朱雀3号试射以来行情就一直在涨。所以推进器回收失败并没有影响资本市场的信心，大家还是押注和看好国产火箭能在短期内攻克技术难题。再加上spaceX目前的估值行情一路看涨，今天看到木头姐的apk模型预测2030年spaceX的市值将高达2.5万亿美元，那中国对标公司的潜在空间也不小。类似于英伟达和寒武纪。 3、美的宣布完成100亿元回购，回购的股票里70%拿去注销，注销比例占总股本的1.24%，剩下的30%拿来做激励。值得一提的是这100亿既有来自公司自有资金，也有银行专项低息贷款。敢用银行借来的钱，在相对高位回购公司的股票注销，这一点已经很有美国科技巨头的做派了，国内公司基本没有敢这么干的。 4、北京时间本周三凌晨美联储新一轮的会议会决定最新利率，从目前的情况看基本可以确认会-0.25%，链上赌场下注的概率已经高达94%，no change（不变）的概率只有6%，敢买的话赔率超16倍。 另外本月18-19日日本银行将会决定是否加息，从目前看+0.25%的概率很高，链上赌场下注的赔率已经高达90%。日本美国这一涨一跌，肯定会导致日元兑美元的汇率上涨，前几年有很多人借日元（利息低），换美元（利息高），做套利，接下来这些资金会慢慢被挤出来。对资本市场会有一些冲击，但市场已经在提前消化预期。 5、特朗普放话说要参与奈飞收购华纳的决策意见，“毫无疑问这将是个问题”。我现在一听他说这话就觉得他就是在要好处，收权力过路费。这老头在这方面一点也不演，吃相果断但不猥琐。 6、万达寻求一笔4亿美元的债务展期。原本是明年1月20日到期的，现在打算到期先还25%，也就是1亿美元，剩下的延期一年还，年利率是11%。受此影响，万达债目前基本都跌破9毛钱，但比万科2毛多还是没法比。 就这些吧，我上周录的播客节目上线了，你们识别下面图里的二维码就能直接在网页上听，但如果想开倍速的话还是得下载小宇宙app。这次节目103分钟，就是收集了上一次你们的留言提问后录的，和房价有关的后期都和谐了，别的还好大部分都能播。 人间大炮二级准备～

今天芯片圈最大的新闻，莫过于Gerard在创立Nuvia CPU被高通收购五年之后，重新出发，新创立了ARM CPU公司，名字也跟之前非常像，叫Nuvacore 现在这个时间点做数据中心CPU，确实是赶上了CPU十年来最好的时代: AI agent带来CPU短缺潮已经经隐隐浮现，AWS多个客户都提出要包揽所有Graviton ARM CPU产能 ------------ 这个消息对硅谷的芯片打工人吸引力是巨大的，Nuvacore这次的阵容都是功成名就的明星阵容，以前Nuvia创始团队重新集合，拿了红衫的投资，做面向 AI 基础设施/agentic computing 的通用ARM CPU。当年还是一个尚未完全被验证的大方向都能大获成功，而现在ARM CPU服务器正在风口浪尖上，前景和想象力和2019年Nuvia比起来大了太多了 上一次Gerard把Google，苹果platform architecture组的架构大佬挖了好多过去，这次的号召力只会强得多，240m的融资，已经验证过的路径和创始团队，肉眼可见的下一个增长风口，一定会让Nuvacore成为湾区最热门最受追捧的芯片startup，没有之一。毕竟这是一个肉眼可见能财富自由而且风险收益比极好的机会 ---------- 遥想当年Nuvia第一代CPU的发布赶上苹果M2时代，还是挺震撼的，Nuvia让高通在一年的时间CPU跑分进步了整整三代，单核跑分从2300变成3200，竟然超过了苹果M2 max一大截 可惜Nuvia Phoenix core从发布到最后上市拖了太久太久，中间苹果把牙膏挤爆了连着上市了M3/M4，于是Nuvia CPU上市之后从跟M2比较变成了跟M4比较，从期待中的C位变成背景板了 当年Nuvia的眼光非常超前，在2019年ARM CPU服务器市场占有率几乎为零的情况下，就是想从零开始打通这个市场，2021年被高通14亿美元收购之后，高通也给了无限的资源支持，扩招力度很大，给的薪水都是市面上最高一档的。 可惜大环境在2022年恶化的很快，加上高通的管理层战略眼光实在太差太短视，在业界ARM服务器生态都开始有起色的时候，为了股价节约开支，竟然再一次把自家的Nuvia CPU 服务器团队解散了（算上2015年已经解散过一次ARM服务器团队） 直到2025年，Nvidia的Grace ARM CPU都已经发布四年了，Vera ARM CPU都已经自研好久了，Amazon的ARM CPU Graviton都快占据CPU服务器新出货的50%了，高通才后知后觉谨慎的重启ARM服务器项目 所以这次Gerard从高通的高管位置把之前的创始团队拉出来自己干，可能是因为高通高层战略眼光实在太差屡屡错过机会，上次Nuvia想做ARM服务器，高通的承诺也因为大环境恶化没做数，结果被收购之后被高通取消了项目直接改做了laptop芯片和手机芯片 加上高通今年在手机销量上因为内存和存储历史级的巨额涨价，可以预见要受到重创(市场萎缩30%)，能拿出的扩张预算有限，在高通能拿到的资源是受到掣肘的 而在创业公司里比在 Qualcomm 这种大平台里更容易拿到足够快的决策速度、团队纯度、产品定义权和资本叙事，于是选择在窗口已经被验证时重新集结老班底 但更可能因为，AI时代的CPU前景想象力真的太广阔了，完全值得重新投入一次，不是Gerard变了，而是外部市场变了 ------------------------ 进入2025年之后，AI agent的出现，隐隐让CPU重新变成了瓶颈 CPU服务器重新步入增长轨道，而且潜力巨大，有好几个因素： 1. 随着推理时代的到来，GPU演化到针对推理的系统级新架构，CPU 是永远在忙的总指挥orchestrator, 因为要追求token throughput，所以异构计算阶段变多 + 批处理数量batch越来越大，scheduling/routing/data flow复杂度变高，对orchestration要求也变高 所以在系统级异构推理架构里，AI加速器和GPU在CPU：GPU的配比上，也变得更为激进，从以前的1：4到Grace Blackwell的1：2，以后是很有希望达到1：1的比例的。Google TPU配Axion，Amazon Tranium配Graviton，Nvidia Rubin配自家Vera CPU 这条在我的去年11月半导体年终回顾写过，基本上在2026年成为了共识，虽然这部分主要是各家AI 芯片自研，并不是纯粹的CPU服务器，其实不算是外部CPU服务器的机会 2. 也是同一篇年终回顾里写到的： 从CPU视角去看agentic workload，routing和工具处理都在CPU上，如果把常用的agentic框架做profiling，比如SWE-Agent, LangChain, Toolformer，CPU最长可以占到90%的E2E端到端延迟，throughput瓶颈也更多的卡在CPU，CPU甚至能耗也超过了总能耗的40% Agentic AI目前是一个CPU瓶颈更多的事情，Agent管理很多个CPU，再加上agent经常要开sandbox，很可能会成就CPU需求的新一波回暖 现在回看去年写的这个逻辑，潜力是非常大的。但其实年初可能并没有很大规模发生，年初的CPU增长和各家渲染的CPU短缺潮和这个逻辑暂时关系不大，更多可能是前几年的capex投入GPU的比例太大，造成传统CPU服务器投入不够，所以需求上升是一个回补之前传统服务器投入不够的部分。 但到了下半年甚至2027，agent会开始更广泛的铺开，比如智能导购和客服，已经占到了Amazon去年年底100万CPU采购的相当部分比例，这部分的增长是很快的 前两个逻辑，基本上是今年主流叙事在讲CPU潜力的共识，但是我的感悟是，还有另外两个逻辑被低估了： 3. 造成CPU服务器潜力更大，更长线的主逻辑，可能和agent本身没有直接关系，而是code agent带来的副产物： coding门槛和速度的大幅优化，让“构建软件 + 连接软件 + 调用软件 + 自动化软件”这整件事便宜了一个数量级，Jevons 悖论在software供给端的展开，最终把世界推向更高的软件密度和 API 密度，这直接带来了CPU传统workload的线性上升 从2025年年底开始，coding agent迎来了质变，Claude code迎来了爆发式增长，三个月的token营收增长了三倍，那么导致的下一步必然是Code量的十倍增长,以及App数量的巨量增长 即便是在大厂，每天1m token消耗只能算是个平均水平，人均coding量必然是翻倍的（小厂就是翻十倍了），code供给量暴增，不会只停留在 repo 里，而会逐步变成更多长期运行的软件资产，长期存活的feature变多，product变多，microservice变多，API变多 长线来看，App/API所有的生产成本和生产周期会变成原来的10%，API实现极大富足。那么API的Usage就会大量的上升,这就会造成传统CPU Workload或者说CPU Seconds大量的上升，这甚至和agentic没有直接关系 时间维度上，这个逻辑并不是短期性质，Claude code的爆炸是这几个月刚发生的事情，那么产品上线，microservice，api上线，可能都要向后延迟。当软件变便宜，社会不会少用软件，只会把更多事情软件化 所以也许到下半年甚至更久才会看到，传统cpu云的需求又莫名其妙增加了，表面上看，甚至和AI agent没有直接关系 4. CPU是一个技术上很难通缩的东西，不像内存/存储有很多压缩算法会降低单任务对存储的用量，CPU workload增长转化成硬件需求增长是实打实的 比如说kvcache其实每年都有各种压缩技术出现，老的压缩技术比如kvcache的multi-head它会share一个head（GQV），这个大概会相当于4倍的压缩，再比如说去年turboquant这个技术也会新带来几倍的压缩。然后加上数据精度从FP16到现在的下一步要到FP4，精度的下降都会带来kvcache的压缩，从而带来存储方面的技术通缩。 但CPU是一个技术层面上通缩量很小的事情，目前任何的agentic的cpu workload（CPU seconds）增长都是硬件需求增长，它通缩的方面只有每年每一代跑分提高的10%到15%。如果说另外通缩因素，比如云的五倍六倍的超卖会不会影响？不会，因为它一直是超卖的，所以说超卖/利用率低这个CPU技术通缩的因素不会继续扩大了，每个增长的CPU seconds都是不怎么带打折的硬件线性增长 ARM的指引是CPU的供需缺口可能会到30%以上，这几个原因的叠加，加上AI服务器对CPU服务器产能和订单的挤压，可能会让缺口更大，各个hyperscaler的反应可能是会滞后的 ------------------ CPU整体需求潜力增长的同时，ARM服务器CPU也赶上了历史上最好的时代： Hyperscaler为了节省成本，接近50%的新增传统server CPU都是ARM，Google的Axion，Amazon的Graviton，Microsoft的Cobolt，Graviton甚至2026年的产能已经全部卖完，瓶颈成了产能 Google TPU配Axion，Amazon Tranium配Graviton，Nvidia Rubin配自家Vera CPU，这部分CPU为什么会集体转向ARM，除了成本因素之外，也因为推理系统为了追求token throughput，batch越来越高越做越复杂，自研ARM CPU以及系统性软件硬件的co-design会更方便，比如Nvidia是Dynamo去控制Vera和Rubin之间的协同 Nuvacore的规划上来看，不仅仅满足于做IP，也要做成品，因为在招聘网站上出现了validation engineer的职位 但是这次Nuvacore面临的挑战也不小：起步太晚了，无论是市场上，还是技术上，竞争都激烈了很多。CPU服务器和七年前比，已经复杂了很多，已经不再是单片CPU的竞争，而是rack系统级别的复杂度 现在开始做2028~2029年上市的CPU，要做到rack级别有竞争力，规模要大很多，基本上要几十个chiplet，500+个core拼起来，还要考虑如何适配AI agentic workload，工作量比以前明显要大的多，对一个startup的挑战比七年前也大得多 ---------------- 上次Nuvia在成立两年之后成功的以14亿美元出售，这次市场热度比五年前高了一个数量级，Nuvacore之后的路会怎么走呢？ 如果是被收购路线，其实买家可能比五年前比并没有更多，这五年里，Google有了Axion，微软有了Cobalt，Amazon有了Graviton，Nvidia自研的Vera CPU已经成型，连ARM也打破了35年来只做IP的常规，开始做自己的AGI CPU芯片 最有可能的是Softbank系，softbank已经在ARM CPU服务器生态上布局深耕了多年，65亿美元收购了Ampere，再收购Nuvacore是很正常的事情，这个市场想象力足够大 其他的选择也可能是Meta，因为几家互联网公司里，只有Meta的silicon house没有稳定可靠的CPU服务器，有限的资源在MTIA都做AI加速器去了 但是Meta的问题在于稳定性极低，决策每个月都在变化，注意力非常短期化，项目随时取消，对Nuvacore来说完全无法兑现潜力，是一个非常糟糕的买家 但总体来说，Nuvacore的选择肯定比五年前宽了太多了，对ARM CPU服务器的潜力大家的共识都很明确，融资的难度要小很多，自己运营扩张起来，阻力比以前小很多，合作伙伴的配合程度上也因为未来预期，会容易很多 完全可以自己做大到比Nuvia当年更大的规模再考虑出路，根本不着急卖