张一鸣在字节seed的全员会上谈到了自己是反对蒸馏的，他认为这虽然能在短期内改善模型表现，但本质上，是在复制别人 已有能力的路径。如果沿着这条路走，最多只能接近，无法实现超越。他更希望seed可以从更底层的维度去构建自己在AGI上的壁垒。 过去的几年里，中国AI因为算力约束，被迫走了这种效率优化路线，而蒸馏正是这种路线的重要组成部分。 其实我倒是觉得，蒸馏从正面的角度来看，是一种工业化技术。 怎么说呢，就大部分人理解蒸馏是这样的，大模型A很强-抄答案-小模型B变强，但真正的蒸馏是大模型产生了在大量高质量行为样本之后，小模型去学习它的推理路径、解决问题的方法、表达方式，包括工具调用方式，从而形成一种新的能力结构。我更倾向于认为，这类似于学生和老师学习，也不是复制老师的大脑，只是学习老师解决问题的方法。 很关键的一点是，蒸馏改变了 AI 竞争的格局。过去一直都是谁的 GPU 多谁赢。如果是这样，差距很快会被不可逆转地拉大，因为谁能保证凭借 GPU 的优势训练出更强的 AI 之后，AI 不会又造出更牛逼的 GPU，形成一种循环垄断呢？ 这是本质上有一点类似接近资源能力垄断，但有了蒸馏之后，未来或许是谁更能压缩智能，谁更能占得先机。毕竟大模型在耗费巨资进行训练之后，真正到了推理场景、每天有几亿次调用、真正商业化的时候，成本是极其重要的。蒸馏就是把大模型能力压缩成便宜模型能力，这很有商业价值。 不过赵一鸣有一点说得很对，大模型蒸馏确实不是未来AGI路线，就像我两个月前在 MSX 的一场 Space 里分享的那样，语言模型主要还是学习人类已有的知识。但人类已有的知识并不优质，而且终有用尽的那一天，相比于整个世界的知识确实太少了。 因此，我认为真正的智能需要世界模型，需要物理理解，需要自主学习，蒸馏永远无法创造新的智能。至少我对智能的期待并不是学生模仿老师，而是机器自己观察世界。 我的想法是，模型的能力来自规模，但未来突破还是来自新的训练方法。 只是说，知识蒸馏确实是深度学习不可避免的一环。 这里说个行业小趣事吧，因为我在做GPT代充和中转站的业务，所以了解到大部分“正常用户”几乎都是不会卖OpenRouter的正规正价codex额度的，因为太贵了，那么那么贵的额度是谁在买呢?基本上都是搞蒸馏的。 AI的竞争已经到了第二-第三阶段了。 第一阶段是比谁训练最大模型，当时的赢家当之无愧是OpenAI、Anthropic，也包括谷歌吧。第二阶段是谁能最低成本复制智能，这里 DeepSeek、千问甚至 Meta Llama 都胜出了，因为这比的是开源+蒸馏+低成本部署。第三阶段可能会比谁能创造新的智能，赢家或许会重新回到OpenAI、anthropic和DeepMind（注意不是谷歌）手上。 如果从投资的角度来看，蒸馏会削弱纯模型能力的护城河，但它会增强算力、效率和应用部署的价值。 单纯卖最强模型的企业受到的影响是偏负面的。GPU、HBM 或许仍能受益。像做推理成本优化、开源模型生态、Agent应用和数据闭环的公司价值依旧是提升的。 所以，有些公司我认为是可以闭眼买的。 所以我准备以后写美股文都小赌怡情一下，小开一万U写的公司，但不构成投资建议，只是为写作增添乐趣，我重仓的标的会在私域群发布。 另外打个广告，GPT代充和中转站服务都可以联系我喵！

【华尔街观察｜深度研报】美国AI数据中心：巨头的堡垒与小盘的狂野博弈 发布时间：2026‑09‑30 市场习惯追逐英伟达的芯片狂欢，却忽略一个残酷真相：算力的最终瓶颈不在GPU，而在承载GPU的物理机房。美债高利率、电力审批、地方阻力三重枷锁下，北美数据中心分化史诗级上演：龙头凭借长期租约构筑护城河，小盘投机标的在叙事与破产边缘剧烈震荡。本文严格区分大盘稳健龙头与高波动小盘博弈标的，拆解逻辑、陷阱与交易边界。 ⚠️免责：本文仅为宏观研究复盘，不构成任何投资建议。 一、核心宏观逻辑 Meta、微软、谷歌、亚马逊四大超算巨头2026合计资本开支直指260‑2800亿美元，AI算力机房建设是开支第一去向。但当下最大矛盾：资本不稀缺，电力、土地、电网接入许可极度稀缺。摩根士丹利警告，单纯砸钱已经无法保证项目落地，社区阻力、变压器排期正在拉长建设周期12‑18个月，大量官宣的千兆瓦产能永远无法按期交付。 赛道内分化撕裂为两大阵营： 1. Tier‑1龙头：成熟REIT与大型基建集团，手握头部云厂商长期三重净租赁协议，现金流可预测，适合底仓配置。 2. 小盘转型博弈股：多数由加密挖矿厂房改造而来，故事性感、订单宏大，但高度依赖股权融资，利率上行环境下债务压力沉重，波动率极高，仅适合短线博弈。 二、第一梯队：大盘龙头，机构压舱石（低波动、长期现金流） 1. Equinix（EQIX）｜全球数据中心REIT绝对王者 • 市值：超1000亿美元 • 核心逻辑：全球最高规格的互联机房集群，北美、欧洲核心枢纽卡位无可替代。客户囊括全部超大规模云厂商，长周期租约锁定未来5‑7年收入。AI高密度机柜溢价显著，租金持续上行。作为老牌REIT，分红稳定，机构重仓。 • 短板：估值昂贵，市盈率处于历史高位，弹性有限。 • 定位：板块里的防御核心，适合长期配置。 2. Digital Realty（DLR）数字房地产信托 ‑市值：655亿美元 ‑逻辑：北美体量第二的数据中心REIT，资产布局更广，大量闲置园区正在改造为AI高密度机房。股息率高于EQIX，收益风格偏价值。近年加速德州、弗吉尼亚算力集群扩张。 ‑短板：改造周期长，老旧机房适配AI机柜的改造成本高于新建。 3. Vertiv（VRT）｜液冷与电力基础设施隐形龙头 ‑市值：中大盘基建标的，并非机房业主，却是机房的“心脏”。 ‑逻辑：AI机房供电、散热、配电系统的核心供应商。订单积压达到惊人的2.9倍订单出货比，积压订单超124亿美元。每一座AI数据中心，都绕不开Vertiv的电力温控方案。不受土地审批直接约束，相比机房业主，履约确定性更强。 ‑点评：我个人认为，VRT是AI基建链条里被低估的硬核标的。 三、第二梯队：高波动小盘博弈标的（高赔率，高风险，过山车行情） 忠告：这一组，属于交易者的游乐场，绝非长期投资者的乐园。多数公司历史上来自比特币挖矿行业，将闲置矿场改造为HPC高性能算力中心，依靠叙事拉升估值，现金流脆弱，股价单日波动15‑30%属于常态。 1. Iris Energy（IREN） • 叙事天花板。与微软、英伟达签署数十亿美元长期GPU部署协议，德州超大算力园区成为市场焦点，英伟达拥有21亿美元的认股权证期权。 • 风险：项目高度集中于德州单一园区，电力风险、建设延期风险巨大；扩张极度依靠增发股份，稀释风险时刻存在。利好消息拉涨，延期利空暴跌，波动之王。 2. Hut 8（HUT） 加拿大起家，北美多地矿场转型AI算力。已经逐步关闭比特币挖矿业务，转向GPU租赁。 • 优势：北美多地资产分散； • 风险：历史债务包袱较重，收入切换尚未完全完成，业绩反复摇摆，空头仓位常年偏高。 3. TeraWulf（WULF） 主打零碳能源AI算力，获得谷歌背景企业订单。清洁能源叙事加分。但为了扩建持续增发股本，股权稀释压力是最大的达摩克利斯之剑。适合博弈绿色算力题材催化。 4. Core Scientific（CORZ） 曾经的加密矿业巨头，破产重组之后重生。与CoreWeave合作，将矿场改造为算力中心，计划年底彻底退出比特币挖矿。重组后的资产负债表得到修复，弹性可观，但历史经营记录充满瑕疵。 5. WhiteFiber（WYFI） 市值约7.2亿美金的微型标的，北美GPU裸金属算力服务商。市值小、流动性偏弱，消息驱动暴涨暴跌，纯题材博弈，普通投资者尽量规避。 四、两大致命风险，多数多头选择性无视 1. 利率的绞杀 多数新建数据中心项目依靠高息债务融资。美债收益率高位运行，每上涨100bp，大型算力中心年度利息支出增加数千万美元。一旦算力出租的租金收入无法覆盖融资成本，项目ROIC快速恶化，大量中型项目将搁置。 2. 官宣产能≠落地产能 华尔街分析师习惯于将企业官宣的千兆瓦规划直接计入业绩预测。现实中，电网变压器、政府审批、社区抗议可以让项目延期1‑2年。 五、分层交易思路（华尔街观察策略框架） 1. 稳健组合（底仓）：EQIX + VRT。抓长期AI资本开支贝塔，避开小盘个股的破产风险。适合跨季度持有。 2. 激进博弈（小仓位）：IREN、WULF。仅作为事件驱动短线，严格止损，不可重仓长期躺平。

前几天在新浪的「赛博对话」录了一期视频播客，话题是大模型厂商怎么就从烧钱走到了赚钱的转折点，主持人是高飞 ，嘉宾是庄明浩和我。 其实最开始是想聊豆包收费这件事情，我和庄明浩还在私下嘀咕，豆包传出付费方案的消息是在月初，早就不是热点了，实在是过了蹭的时机，但如果放大到AI这门生意终于迈过了亏本赚吆喝的那条线，就没问题了，这是一个相当长效的题材。 省流版总结如下： - 根据黄仁勋提出的五层蛋糕理论，应用层虽然是直接和终端用户打交道的，但它也是整个产业结构里盈利压力最大的那个，毕竟上面四层都是供给逻辑，有货就不愁卖，唯有应用层是需要竞争流量的，在这个前提下，收费堪比拔鹅毛但又不让鹅叫唤的艺术； - 豆包当初传出收费消息被猛带了一波节奏，很多人以为从此就没法免费使用豆包了，无论是从中国互联网的历史来看，还是ChatGPT作为先例的样板，收费模式必然是增值服务，大家现在怎么用豆包的还是怎么用，然后一些旗舰级的能力就只会放在会员方案里予取予求； - 再就是国内用户对于为产品功能买单这件事情极其抵触的特有生态，之前北京车展，The Information的记者过来跑了一圈新势力，发现它们的出海计划里都会把车机功能当作付费点，但在中国市场完全没有这个想法，负责人的解释也是很直白无奈，「中国人不会为软件付钱」； - 庄明浩和我都觉得豆包在绝对领先的地位上开启收费尝试是很有意义的，这点钱对于字节的CapEx来说无异于杯水车薪，但整个消费观念的转变很重要，甚至我相信千问元宝都会感谢豆包，否则都被卡死在给全国人民做公益这个沼泽里，「你不收，我怎么收？我不收，耿专员怎么收？大伙怎么进步啊？」 - 再就是豆包的定价梯度可能比较意外，或者说整个AI应用的订阅门槛都是偏高的，长视频平台还在10块钱、20块钱一个月的留人时，豆包的最低档会员就是68块钱一个月了，像是Kimi也是49块钱一个月的起价，越过了30块钱一个月这个标准； - 30块钱一个月就是手游里的月卡，再往上才是大月卡，即通行证/战令，这一档的定价通常从68块钱到98块钱一个月不等，至于豆包计划里最贵的500块钱一个月套餐，相当于一单648的8折价，是不是也很容易理解了； - 马化腾在财报会议上也专门讲了中国用户在2C市场的付费转化率不太高这个点，要知道腾讯已经是最能从用户口袋里掏钱的互联网公司了，它都这么为难，叠加年年喊崛起年年也没能支棱起来的SaaS，模型下游的商业循环在国内实在需要一点乐观趋势，要知道智谱、MiniMax、月之暗面本质上是出海赚美金的公司； - 对于收入能够保持同步增长的公司而言，CapEx其实不是问题，从谷歌Q1财报来看，营收1000亿美金出头，利润差不多600亿，毛利率比纯卖广告的Meta还高，所以烧钱有什么问题呢，烧不出回报才是问题，马化腾说以为上船了但发现船是漏的，就是这个意思； - 中国互联网除游戏外的订阅制付费上限，单产品差不多在1.3亿的水平线，爱优腾和QQ音乐在巅峰期都没能超过这个阈值，我个人不太相信AI应用可以创造例外论，但是抛开订阅不谈，被越炒越火的各种Token套餐如果真的普遍化了，搞不好还真能带来变数； - 其实模型厂商也倾向于按量计费的买卖，订阅制的商业模式就像健身房，赚的是那些开了卡但不经常来的客人的钱，如果大家都用满，在这么一个不太存在规模效应——用户越多，越容易摊薄成本——的行业，AI应用很容易成为一个失血点而非造血器，所以庄明浩看到了一个怀旧服的可能性出现； - 也就是各大运营商开始力推的Token包，这跟当年的流量包不能说是一模一样，只能说是完全一样，所以如果运营商能够成为一个分销Token的角色，像大王卡那样，用Token包去覆盖一些模型的用量，再去后端完成分账，这个故事是完全说得通的； - 不过，无论是订阅制还是卖Token，模型能力都是撬动市场的第一要素，就像GPT-Image-2出来之后所有代开会员的第三方价格全数涨价，以及「六小虎」里把编程套餐卖断货的行情，都说明生产力需求是可以无视价格敏感的； - 但我总觉得豆包的收费不会走生产力路线，豆包大模型可以有生产力市场的目标，比如配合Trae去打，豆包App却未必要这么把路走窄，它的人格化和陪伴性其实是可以在情绪价值市场做出更多可能性的，就像我看有数据显示开源模型超过半数以上的Token消耗用在了角色扮演上，这里的经济价值是被低估了的； - 高飞和庄明浩认为模型厂商还有一个创收机会，就是转移支付，借着全民AI这个热潮，去让市政单位、高校学府来买单，比如某个市的行政区，去给市民提供常态化的Token额度，或者大学对标自己和知网签年框的方式，让师生享有最基础的Token套餐，用财政预算去替大家消费AI； - 总的来看，头部的模型厂商基本不再担心会倒闭了，包括已经上市的财务数据都摊开了，一个基本事实是，如果不算预训练，毛利率都能是打正的，同时预训练的成本增加是一个线性的，而收入的增加是指数级的，所以Anthropic、OpenAI这种烧钱大户都预计能在2030年甚至2028年就实现正现金流，这个速度比亚马逊当年都要快得多； - 庄明浩说做上游投资的现在是在焦虑物理极限，什么意思呢，就是会不会说，地球上的铜不够用了⋯⋯包括要去太空建数据中心，也是因为缺算力缺成了连力大砖飞都搞不定的事情，光有钱没用啊，你得有地方花出去，全世界的工业品暴涨，核心原因就是产能跟不上，需求侧在竞价锁单； - 中美大模型的发展差异在于，美国是在追求速胜，一波钱砸下去，掉队的、认输的马上就出来了，集中度很高，「御三家」就是这么高速洗牌洗出来的，中国因为相对慢一些，同时大家对成本更谨慎，所以能有更多的玩家不下牌桌，赚钱的难度也会高一些，这是充分竞争的经济学理论； - 庄明浩举了Seedance 2.0的例子，按理来说这场仗就应该打完了，你不可能怀疑字节在视频模型身上的决心和疯狂，但实际上呢，快手的可灵、阿里的Wan和Happy Horse、MiniMax的海螺都是该怎么继续还是怎么继续，后面还跟着HiDream、Vidu、Pixverse、SkyReels一长串名字，它们甚至都能拿到融资； - 中国互联网的缠斗传统，加上大盘上涨的规律，意味着你可以不是吃到肉的那个人，跟着喝汤一样能够保存希望，而且AI行业的标的天然优于非AI行业，这种「种族优势」，决定了「投AI总比投别的强」的底层逻辑，于是纷纷续命，等对手犯错，等轮到自己，等一切可能性； - 还是用那五层蛋糕的比方来说，美国是标准的纺锤结构，稀缺性最高的英伟达在中间赚得盆满钵满，中国则更偏向于柱状结构，在产业指导的作用下，不会有哪一层特别明显的去吸整条上下游的血，所以这个蛋糕必然不会跟太平洋对面一样甜，一个人走得快，一群人走得远嘛； - 最后还有一个变数是硬件，庄明浩说，美国做硬件的Startup，拿到钱后的第一件事就是飞深圳，跟逛迪士尼乐园似的，什么梦想都能找到供应商，为什么一级市场那么喜欢投大疆、追觅、影石出来的人，就是因为他们有从0到1的经验，可以复用到AI这一波，难道文曲星和背背佳就不算应用了么，对吧； - 高飞说得很有意思，AI用的东西，都在涨价和赚钱，比如能源、光纤、芯片这些，只有人用的东西，是在通缩和亏损，那么AI应用赚钱很难就说得通了，因为这是给人用的，人类不争气啊，碳基世界完蛋了，哈哈哈哈； - 所以，虽然这话可能有政治不正确的嫌疑，但判断AI是否真正产生了价值的标准，就是企业有没有在大规模裁员......是的，AI替代人类很残酷，但这起码说明AI可以产生真实的经济效益，反倒是喊着AI改变一切，却凡事仍要人类亲力亲为，才是真的有问题。

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