[多模型] AI下一波浪潮机会在哪？

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• 来源: Toutiao_Video
• 捕获时间: 2026-08-16 06:34:56

📊 多模型综合分析报告

🐳 火山引擎 DeepSeek-V4 总结

AI下一波浪潮机会深度提炼

🎯 核心观点摘要

• 每一代技术革命赚钱路径都像一个“漏斗”，分为三层：修路的（基础设施）、压价的（把单位信息成本打下来）、收过路费的（站在用户和流量中间当入口）。
• 历史上三轮技术革命（电报、电话、移动互联网）都验证了同一个规律：最赚钱的往往不是风口上最亮眼的那一个，而是第三层“收过路费”的人。
• AI目前正走到第二层和第三层的窗口期。真正的机会不在第一层基础设施（市值预期已被吃完），而在：
  1. 把AI使用成本“往死里压”的技术玩家；
  2. 未来替用户调度模型的“AI时代美团”；
  3. 被严重低估的端侧推理及背后全新供应链。

📌 关键脉络与论据

1. 电报时代（1866年起）

• 修路的：跨大西洋海底电缆公司，掌握信息传递速度，卡住金融定价权。当时发一个字10美元，一封最短电报相当于熟练工人十周工资。
• 压价的：电报密码本（一个词代替一句话）把成本砍掉90%；西联电报搞出多路复用技术，同一根电缆传多路信号，垄断美国八成电报市场。
• 收过路费的：路透社创始人用信鸽填补欧洲电报网缺口，让客户比其他渠道早6小时拿到股市行情；后来不修电缆，批量买传输容量，分装成新闻服务卖给银行和报社，赚的钱比电缆公司还多。

2. 电话时代（1915年起）

• 修路的：AT&T靠物理垄断控制全美八成电话线路，3分钟收费20美元（折合今天约600美元）。
• 压价的：自动交换机（省掉人力接线员）+ 长距离信号放大器（降低中继站成本），把每分钟通话费从7美元打到6美分，降幅超100倍。真正赚钱的是造设备的西部电气（后来独立为朗讯，1996年创美国史上最大IPO）。
• 收过路费的：电话黄页（收商家版面费，越靠前越贵）和长途话费分销（批量买分钟数切块零售赚差价）。黄页后来演化为大众点评、谷歌地图；分销公司为管理客户账单被迫开发客户管理软件，独立后成为今天的Salesforce（3000多亿美元市值）。

3. 移动互联网时代（2007年起）

• 修路的：中国移动2007年市值4100亿美元，超过微软成全球第一，靠短信一毛一条、流量几十元1G赚超高利润。
• 压价的：视频压缩技术越来越好，APP拼命优化流量，同样100块流量费能看到的内容越来越多，倒逼运营商降价。
• 收过路费的：微信干掉飞信和短信；语音通话被微信电话取代；淘宝、抖音、美团接管用户时间和钱包。腾讯市值4万多亿港元，是中国移动两倍多；中国移动股价至今未回到2007年高点。

4. AI当下局势

• 第一层（基础设施）：微软、谷歌、Meta、亚马逊、甲骨文5家巨头2026年AI资本支出合计超6500亿美元（彭博社数据），但市值已把未来几年预期吃完，再翻10倍难度远高于三年前。
• 第二层（压价）：DeepSeek V4 Pro百万token输出6元，输入缓存命中价0.025元，比上一代便宜一个数量级。技术靠MOE混合专家架构（只调用最相关的几个专家）、量化压缩、推测解码（小模型先猜、大模型验证）等，让token使用成本每年几十倍下降。
• 第三层（入口）：未来用户不会自己挑模型，而是把问题扔给一个“调度平台”，平台自动判断用哪个模型最划算、最准确。这个平台就是“AI时代的美团”，和路透社批量买传输容量分装卖出的逻辑一模一样。不需要重资产，拼生态和先发优势，容易赢家通吃。
• 被低估的端侧推理：AI计算正从云端走向手机、电脑、汽车。苹果WWDC 2026推端侧大模型能力，高通骁龙X NPU算力翻番，联发科天玑9400重砸端侧AI。端侧AI芯片、低功耗存储、散热模组等全新供应链正在成型，类似2008年智能手机产业链起步阶段。

💡 核心洞察

• 150年剧本没变：修管道的干不过收过路费的。每次技术周期的真正拐点，不是基础设施建成那一刻，而是单位信息价格被压到地板、收过路费的人开始接管用户入口的那个瞬间。
• AI正站在这个拐点上：第一层巨头已经赚走显性红利，第二层成本压缩技术是当下高价值稀缺能力（尤其在算力被卡脖子时，能把算力效率做到全球前列本身就是稀缺品），第三层入口平台才是“最后那桶金子”。
• 端侧推理是被忽视的“供应商机会”：就像台积电、高通、舜宇光学是智能手机时代后期才被发现的巨头，AI端侧产业链上的芯片、存储、散热等不起眼供应商，未来可能赚到大钱。
• 机会不在台前主角身上，而在“主角背后的供应商”和“站在用户中间的入口平台”上——这是历史上每一轮技术革命反复验证的规律。

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🔵 百炼 Qwen 3.8 Max 总结

《AI下一波浪潮机会在哪？》深度提炼

说明：以下所有内容均严格基于你提供的原文进行提炼，不新增原文未提及的事实、公司、数据或结论。

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🎯 核心观点摘要

1. 原文认为，AI 下一波大机会，不一定是现在最亮眼、市值已经很高的基础设施层。
   原文以英伟达、SK 海力士为例，说明“卖铲子的”已经赚得盆满钵满，但作者真正想讲的是：下一棒大钱藏在两个 99% 的人没在意的地方。

2. 原文提出一个“技术革命赚钱漏斗”模型。
   每一代技术革命的价值分配大致分三层：

   • 第一层：修路的
     谁铺基础设施，谁拿到定价权。
   • 第二层：压价的
     靠技术把单位信息成本打到白菜价。
   • 第三层：收过路费的
     不修路、不造车，但站在用户核心中间，做中间人、入口或调度平台。

3. 原文判断，AI 当前正处在第二层和第三层的窗口期。
   一方面，Token 成本、推理成本正在快速下降；另一方面，未来可能出现“AI 时代的美团”式调度入口。
   同时，原文还提到一个被低估的方向：端侧推理。

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📌 关键脉络与论据

一、起点：基础设施已经很赚钱，但作者认为“下一棒”不在这里

原文明确提到：

• 英伟达市值 5.46 万亿美元，一家卖芯片的公司，市值比全球 95% 的国家 GDP 都高。
• SK 海力士市值已经逼近万亿。
• “卖铲子的”已经赚得盆满钵满。

但作者真正想讨论的是：

下一棒大钱到底藏在哪儿？

原文引用一位一级市场朋友的说法：

每一代技术革命，最后赚到大钱的，没有一个是风口上最亮眼的一个。
它像个漏斗，一层一层往下漏，越往下越集中，最后到极少数人手里。

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二、原文的三层框架：修路、压价、收过路费

作者把技术革命中的赚钱路径总结为三层：

层级	原文命名	核心逻辑
第一层	修路的	谁铺基础设施，谁就拿到定价权
第二层	压价的	靠技术把单位信息成本往死里打，把贵的东西变成白菜价
第三层	收过路费的	不修路、不造车，站在用户核心中间，当中间人

原文认为，1860 年代电报、1910 年代电话、2000 年代互联网，走过来的路径几乎一模一样。

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三、电报时代：从电缆到密码，再到路透的“中间人生意”

1. 第一层：修路者掌握定价权

原文提到：

• 1866 年，第一条跨大西洋海底电缆铺设完成，人类第一次可以实时对话。
• 在此之前，伦敦银行家给纽约合伙人传信息，要靠船上的水手，在大西洋上漂两三周。
• 电报出现后，信息传递速度大幅提升，但价格极其昂贵：
  • 发一个字 10 美元
  • 10 个字起价
  • 一封最短电报，相当于一个熟练工人十周工资。

原文用今天的比喻说：

放今天就是你发一条微信，收你 1 万块钱。

在这一层，原文认为吃到第一桶金的是“修路的”：

• 原文提到 ascent telegraph 公司 握着全球唯一跨洋电缆。
• 它相当于卡住了整个国际金融的信息咽喉。
• 原文总结：
  谁控制信息的传递速度，谁就掌控金融的定价权。

作者将其类比为今天：

谁控制 AI 芯片，谁就掌握行业生死。

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2. 第二层：压价者通过压缩信息成本赚钱

原文指出，10 美元一个字太贵，商人开始琢磨怎么少花钱多办事。

于是出现了：

• 电报密码
• 一个词代替一整句话
• 比如“棉花 12”4 个字，对方看密码本就知道是“今日新奥尔良棉花报价每磅 12 美分”

原文称：

成本啪一下砍掉 90%。

作者认为这是：

人类历史上第一场信息压缩竞赛。

并将其类比为今天的 AI：

跟今天 AI 做的 token 优化是一模一样的。

随后原文提到更狠的技术：

• 西联电报搞出多路复用技术
• 同一根电缆可以同时传好几路信号
• 别人传一路，它传三路
• 靠这一招，19 世纪末垄断了美国超过八成的电报市场

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3. 第三层：收过路费者不修电缆，却赚得更多

原文提到路透社创始人 Julius Reuter 的故事：

• 1850 年，他发现欧洲电报网在德国一段存在断点，信息传到那里接不上。
• 别人看到的是麻烦，他看到的是机会。
• 他养了 45 只信鸽，专门填补这个缺口。
• 结果是：欧洲股市行情比其他所有渠道快 6 个小时 送到客户手里。

原文强调这 6 个小时意味着：

• 伦敦金价已经出来，巴黎那边还不知道。
• 客户可以提前布局套利。
• “一笔交易给别人干一整年。”

后来路透干脆不发电报了：

• 批量买电报公司的传输容量
• 分装成新闻服务
• 打包卖给全球银行和报社

原文总结：

一寸电缆没修过，赚的钱比所有电缆公司还要多。

作者由此提炼：

不造管道，但知道管道里流的是什么，这才是真正有价值的想法。

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四、电话时代：基础设施垄断、成本下降、流量生意出现

1. 第一层：AT&T 靠电话网络形成物理垄断

原文提到：

• 1915 年，AT&T 打通第一通跨大陆电话
• 纽约到旧金山，3 分钟收费 20 美元
• 原文称折合今天购买力约 600 美元

当时电话是奢侈品：

• 普通家庭装不起
• 家里能有一部电话，等于向全世界宣布“我有钱”

原文称：

• AT&T 靠物理垄断吃了半个多世纪
• 巅峰期控制了全美八成电话线路
• 是当时美国最大的私营公司

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2. 第二层：压价技术让通话成本暴跌

原文认为，打破垄断的不是另一家电话公司，而是两个技术：

技术一：自动交换机

早期电话需要接线员手动插线：

• 用户说“请帮我接旧金山 327 号”
• 接线员一根线一根线插过去
• 大城市里同时几千门电话在响，后面一排接线员疯狂插线

自动交换机出现后：

这部分人力成本直接归零。

技术二：长距离信号放大器

原来每隔几百公里就要建中继站：

• 用来保证通话质量
• 基础设施成本很高

放大器出现后：

基础设施成本断崖式下降。

两项技术合力之后：

• 每分钟通话从 7 美元
• 降到 6 美分
• 原文称降了超过 100 倍

但原文强调，真正赚钱的不是 AT&T，而是给 AT&T 造设备的：

• 西部电气
• 后来独立出来，改名为 朗讯
• 1996 年上市时，是当年美国历史上最大的 IPO

原文由此总结：

修路赚第一桶金，卖压价工具赚第二桶金，这个规律 150 年没有变过。

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3. 第三层：电话黄页和长途分销，反而成为最赚钱角落

原文称：

电话黄页和长途话费分销，听着特别土，跟电话技术八竿子打不着。
但这两门生意是 AT&T 帝国里面最赚钱的角落。

电话黄页

• 黄页不收通话费
• 收商家的版面费
• 商家想被人找到，就要花钱买位置
• 越靠前越贵

原文将其类比为今天的：

• 大众点评曝光
• 抖音投千川

逻辑一模一样：

本质都是流量生意。

长途话费分销

长途分销公司的做法是：

• 批量采购 AT&T 的通话分钟数
• 切成小块
• 卖给中小企业
• 赚中间差价

更关键的是：

• 为了管理几千个客户的账单和合同
• 它们被迫自己开发出一套客户管理软件
• 这个工具后来独立出去，就是今天的 Salesforce
• 原文称其市值 3000 多亿美元

原文总结：

一本黄页孕育出了后来几千亿美元的 sars 产业。

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五、移动互联网：管道商让位于入口商

1. 第一层：中国移动曾是全球最赚钱的科技公司之一

原文提到：

• 2007 年，中国移动市值 4100 亿美元
• 超过微软
• 全球科技公司排名第一

其商业模式简单粗暴：

• 短信一毛一条
• 流量几十块 1G
• 几亿用户交钱

原文称：

那个时候中国移动利润率比现在很多奢侈品公司都要高。

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2. 第二层：视频压缩和 App 优化压低单位流量价值

原文指出，运营商定价权后来被一点点啃掉：

• 视频压缩技术越来越好
• 一部高清电影从几个 G 压到几百兆
• App 开发者也在拼命优化
• 能用 1MB 传完的数据，绝不用 2MB

结果是：

同样 100 块流量费，用户能看到的内容越来越多。

运营商因此被迫一轮一轮降价。

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3. 第三层：微信、淘宝、抖音、美团接管用户时间和钱包

原文提到：

• 中国移动自己做过即时通讯产品 飞信
• 但界面丑、发图卡
• 微信出来后，飞信没人用了

微信替代了短信：

• 原来联系朋友要发短信，一毛一条
• 微信出现后，这笔钱省下来了
• 用户时间转向微信广告、小程序消费
• 这些钱进入腾讯口袋

微信也替代了语音通话：

微信电话把大量通话分钟数直接搞定了。

后面又出现：

• 淘宝
• 抖音
• 美团

它们一个接一个接管了用户时间和钱包。

原文称中国移动最后发现一个残酷事实：

• 一笔外卖订单
• 一次广告曝光
• 一单可能是几百元

但中国移动只能收按字节计算的几毛钱。

原文给出的对比是：

• 腾讯市值 4 万多亿港元
• 是中国移动的两倍还多
• 中国移动股价到今天还没回到 2007 年高点

作者总结：

修管道的干不过收过路费的，这个铁律 150 年没变。

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六、AI 当下：原文认为正站在第二层和第三层窗口期

原文判断：

每一次技术周期真正的拐点，从来不是基础设施建起那一刻，
而是单位信息价格被压到地板，收过路费的人开始接管用户入口。
AI 今天就站在这个位置上。

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1. AI 第一层：基础设施仍在高位运转

原文提到：

• 微软、谷歌、Meta、亚马逊、甲骨文这 5 家巨头
• 2026 年 AI 资本支出加起来超过 6500 亿美元
• 原文称这是彭博社数据

但原文同时认为：

• 这些标的的市值已经把未来好几年的预期吃完了
• 从这个位置再翻 10 倍，难度和 3 年前完全不是一个量级

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2. AI 第二层：用更少计算量解决核心问题

原文把这一层类比为 150 年前发明电报密码的商人：

干的事一模一样。

原文举例：

• DeepSeek 在 2026 年 4 月 发布的 V4 Pro
• 按官网数据：
  • 百万 token 输出 6 元
  • 输入缓存命中价格低到 0.025 元
• 比上一代便宜整整一个数量级

原文进一步解释：

• 一年前，用 AI 处理 100 万字内容，要花几十上百元
• 现在几块钱
• 有些场景甚至几毛钱就搞定

作者还用自己举例：

• 去年用 G4 跑一遍“常温分析”，token 费用约十几块钱
• 现在同样的活，用 DeepSeek 2 块钱搞定
• 省下来的钱可以买一箱辣条

原文认为背后的技术包括：

• MOE 混合专家架构
• 量化压缩
• 推测解码

原文将 MOE 比喻成一家咨询公司：

• 有上百个合伙人
• 客户来了，只叫最懂方向的两三个人上桌
• 其他人工资一分不付

原文总结：

这些技术正在让 token 使用成本以每年几十倍的速度往下掉。

原文还提到：

在被卡脖子情况下，国内公司依然能把算力效率做到全球前列。
这个能力本身就是稀缺品。

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3. AI 第三层：真正的杀手锏是“AI 时代的美团”

原文认为，未来用户使用 AI，大概率不会自己一个个挑模型：

• 今天大家在 ChatGPT、Claude、Gemini 等之间换来换去
• 哪个聪明用哪个
• 哪个便宜用哪个

但原文认为这只是过渡期。

35 年之后可能会变成：

• 用户把问题扔给一个调度平台
• 平台自动判断：
  • 这个任务该用哪个模型最划算
  • 哪个模型最准确
• 平台替你调用模型
• 处理完结果直接递回来

原文把这个平台称为：

AI 时代的美团。

并用美团类比：

• 用户点外卖时，不会研究餐厅后厨用什么菜谱、什么油
• 用户在美团里选，在美团里下单
• 美团赚到的钱比绝大多数餐厅多得多

原文再类比路透社：

• 路透不自己拉电缆
• 批量买电报公司的传输容量
• 分装成不同新闻服务
• 卖给全球客户

原文判断：

同一个剧本，150 年后又要来一次。

这一层的特点是：

• 不需要重资产投入
• 拼生态和先发优势
• 最容易跑出赢家通吃格局
• 一旦平台把用户习惯养起来，后来者几乎没有翻盘可能

原文结论：

谁先成为 AI 时代的美团，谁就拿到了最后那桶金子。

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4. 被低估方向：端侧推理

原文还提出一个被严重低估的方向：

端侧推理。

原文认为：

• 今天绝大多数 AI 计算还在云端数据中心完成
• 未来越来越多推理任务会搬到：
  • 手机
  • 电脑
  • 汽车

原文提到几个产业信号：

• 苹果在 26 年 WWDC 上重点推端侧大模型能力
• 高通新一代 骁龙 X 的 NPU 算力翻了一番
• 联发科 天玑 9400 系列 也在端侧 AI 上砸重金

原文认为：

整个产业链的硬件逻辑正在被重新写。

新的供应链方向包括：

• 端侧 AI 芯片
• 低功耗存储
• 新一代散热模组

原文判断：

这个趋势还在非常早期，跟 2008 年智能手机产业链刚刚起步时一模一样。

原文进一步举例：

• 台积电是后来才被发现的
• 高通是后来才被重新估值的
• 舜宇光学是好几年之后才涨了几十倍的

作者总结：

风口来的时候，所有人盯着台前主角；
但最后赚到大钱的，往往是主角背后那些不起眼的供应商。

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💡 核心洞察

1. “最亮眼的第一层”不等于最后最大的钱

原文开头强调英伟达、SK 海力士已经暴涨、已经赚满，但随后反复用历史说明：

• 电报时代最赚钱的不只是电缆公司
• 电话时代最赚钱的不只是 AT&T
• 移动互联网时代最赚钱的不只是中国移动

真正的大钱，往往出现在后面的：

• 成本压缩层
• 入口层
• 中间人层
• 供应链关键位置

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2. 技术革命的价值分配，是“修路—压价—收过路费”的漏斗

原文的核心框架是：

1. 修路者先赚第一桶金
   谁掌握基础设施，谁掌握定价权。

2. 压价者赚第二桶金
   谁把单位信息成本、单位算力成本、单位传输成本打下来，谁就创造新需求。

3. 收过路费者赚最后一桶金
   谁站在用户和核心交易之间，谁就可能拿走最大价值。

原文认为这个规律在电报、电话、移动互联网中已经重复了三遍。

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3. 真正拐点不是基础设施建成，而是“单位信息价格被压到地板”

原文原话逻辑是：

每一次技术周期真正拐点，从来不是基础设施建起那一刻，
而是单位信息价格被压到地板，收过路费的人开始接管用户入口。

对应到 AI：

• Token 成本下降
• 推理成本下降
• 模型调用成本下降
• 端侧推理降低云端依赖

这些都属于“压价层”的变化。

原文认为这正在发生。

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4. AI 的第二层机会，是把昂贵的智能变成低成本服务

原文将今天 AI 的 token 优化，类比为电报时代的密码压缩：

• 电报密码：用更少字表达更多信息
• AI 优化：用更少 token、更少算力完成同样任务

原文提到的具体技术路径包括：

• MOE 混合专家架构
• 量化压缩
• 推测解码

这些技术的共同作用是：

让 token 使用成本以每年几十倍的速度往下掉。

因此，原文认为 AI 第二层机会的本质是：

用更少的计算量解决核心问题。

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5. AI 的第三层机会，不是再造一个模型，而是成为“模型调度入口”

原文认为，未来用户不会自己挑模型，而是把任务交给一个平台：

• 平台判断哪个模型最划算
• 平台判断哪个模型最准确
• 平台调用模型
• 平台返回结果

这类平台被原文称为：

AI 时代的美团。

它的历史原型是：

• 路透不修电缆，但打包电报容量卖新闻
• 美团不一定自己开餐厅，但掌握用户下单入口
• 黄页、分销、客户管理软件，都是从“中间层”长出来的大生意

原文判断：

谁先成为 AI 时代的美团，谁就拿到了最后那桶金子。

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6. 端侧推理是原文重点强调的早期方向

原文认为，AI 推理不会永远集中在云端数据中心。

未来会逐步迁移到：

• 手机
• 电脑
• 汽车

这会带来新的硬件供应链机会：

• 端侧 AI 芯片
• 低功耗存储
• 新一代散热模组
• 架构创新
• 推理加速
• 量化压缩

原文的判断是：

这个趋势还在非常早期。

并把它类比为：

2008 年智能手机产业链刚刚起步时。

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7. 原文给出的最终判断逻辑：看谁重复历史中的“下一棒”

原文并没有简单地说“AI 芯片没机会”，而是说：

• 第一层已经很高
• 第二层正在发生
• 第三层是最后的大机会
• 端侧推理是早期被低估方向

它的核心判断逻辑是：

不要只看当下最亮眼的地方，
而要看历史中每一轮技术革命最后把利润集中到哪里。

原文给出的答案是：

• 压低成本的人
• 占据用户入口的人
• 站在核心交易中间的人
• 早期供应链里不起眼但关键的角色

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一句话总结原文主旨

AI 下一波浪潮的机会，不只是继续盯着已经高企的算力和芯片，而是在历史反复重演的三层漏斗中寻找：谁能把智能成本打下来，谁能成为 AI 时代的调度入口，谁能在端侧推理新供应链里占住关键位置。

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这次真的完蛋了啊。英伟达5.46万亿美元一家卖芯片的公司，市值比全球95%的国家GDP都高。sK海力士市值已经逼近万亿了，卖铲子的啊已经赚的盆满钵满了。我今天要讲的更狠一点啊哎呀，下一棒大钱。到底藏在哪儿？在两个99%的人压根儿没在意的地方，好戏才刚开始。我前几天跟一个做一级市场朋友吃饭。他管了几十亿的科技基金啊，酒过三巡，他跟我说了一句话，我到现在还在琢磨每一代的技术革命，最后赚到大钱的没有一个是风口上最亮眼的一个。它像个漏斗啊，一层一层往下漏，越往下越集中。最后到极少数的人手里面，不管啊你是1860年代发电报，1910年代打电话还是2000年代。上网前走的路径几乎一模一样，我给这三层起了三个名字，第一层叫修路的，谁铺了基础设施，谁就拿到定价权。第二层是压价的，靠技术把单位信息成本往死里打。原来贵的离谱的东西变成白菜价。第三层最狠啊，叫收过路费的，不修路，不造车，就站在用户核心中间。当中间人谁更值钱，你自己品一下啊。三轮技术革命，电报、电话、移动互联网。演了三遍一样的剧情，那AI今天走到哪儿呢？走到了第二层和第三层的窗口期。150年啊，这种机会出现的次数，一只手数的过来。我用三段历史帮你把这件事儿拆透，看完你自然就知道下一棒该压谁。先看电报啊。1866年，第一条跨大西洋海底电缆普通了，人类第一次可以实时对话了呀。在那之前什么场景？伦敦的银行家想给纽约的合伙人传个消息，得把信息交给船上的水手，在大西洋上漂两三周，等拿到消息，黄花菜都凉了，股价早就翻了好几轮。机会早没了，但代价呢发一个字儿，10美元，10个字起价，一封最短电报，相当于一个熟练工人十周的工资。放今天就是你发一条微信，收你1万块钱，这谁受得了啊，谁吃到的一桶金，修路的ascent telegraph公司，他们握着全球唯一的跨洋电缆。等于卡住了整个国际金融的信息咽喉。谁控制信息的传递速度，谁就掌控了金融的定价权。跟今天谁控制AI芯片，谁都掌握行业生死是一码事儿。然后第二层来了啊，10美元一个字儿太贵了，商人不是傻子。开始琢磨怎么少花钱多办事儿呢。于是，电报密码被逼出来了，一个词儿代替一整句话，比如棉花12 4个字，对方一看密码本就知道哦。今日的新奥尔良棉花报价是每磅12美分。成本啪一下砍掉90%，这是人类历史上第一场信息的压缩竞赛。靠的不是什么高科技啊，就是重新设计语言，把同样的内容塞进更少的字里面。跟今天AI做的token的优化是一模一样的。底层逻辑后来更狠的是西联电报，他们搞出了多路复用技术，同一根电缆同时传好几路信号。同样的基础设施，别人传一路，他传三路，就靠这一招。19世纪末，垄断了美国超过八成的电报市场，但第三层才是最精彩的。1850年，路透社的创始人julius rotto发现了一个bug，欧洲电报网在德国雅城段几十英里，信息传到这儿就接不上了。别人看到的是麻烦，他看到的是机会和钱呐，他养了45只信鸽，专门填这个缺口，你知道结果怎么样吗？欧洲股市行情。比其他所有渠道快了6个小时，送到客户手里6个小时。在那个年代意味着什么？意味着伦敦金价已经出来了，巴黎那边还蒙在鼓里呢。他的客户可以提前布局套利，一笔交易给别人干一整年。到了rater，干脆不发电报了，他批量买电报公司的传输容量，分装成新闻服务，打包卖给全球的。银行和报社一寸电缆没修过，赚的钱比所有电缆公司还要多。你看不造管道，但知道管道里留的是什么，这才是真正有价值的想法。电报时代，同一个故事上演了一遍又一遍。1915年，ATNT打通了第一通跨大陆的电话，纽约到旧金山3分钟收20美元，折合今天的购买力差不多是600美元。那个时代电话是真的奢侈品啊，普通家庭根本装不起。你家能有一部电话，那就是在跟全世界宣布我有钱。a TNT靠物理垄断吃了半个多世纪，巅峰期控制了全美八成的电话线路，是当时美国最大的私营公司。你想拉电话进家，除了ATNT找谁都没有用啊。但是，打破垄断的不是另一家电话公司，是两个技术。第一个。叫自动交换机。早期每接通电话，得有一个操作员在总机那边手动插线，你拿起电话跟他说。请帮我接旧金山327号，他就一根线一根线的插过去。大城市啊同时几千门电话在响，后边就是一排排接线员在那疯狂插线。跟流水线一样啊，自动化之后，这部分人力成本直接归零。第二个，长距离信号放大器，原来每隔几百公里就得建一座中继站，才能保证通话质量。放大器出来之后，基础设施成本断崖式下降，两个技术一合力每分钟通话从7美元达到6美分。降了超过100倍，谁赚钱了？不是ATNT啊，是TATNT造设备的西部电气。我跟你说一个讽刺的事儿啊，这家公司后来独立出来改名叫做朗讯。1996年上市的时候，是当年美国历史上最大的IPO。你看修路赚第一桶金，卖压价工具，赚第二桶金，这个规律是不是150年没有变过呀？再看第三层啊，电话黄页和长途话费分销，哎，听着是不是特别土，跟电话技术八竿打不着呀。但这两门生意是ATNT帝国里面最赚钱的角落，就是我讲的叫流量生意嘛，黄页不收通话费。他说的是商家的版面费，你想被人找到就得花钱买位置，越靠前越贵。这个跟你今天在大众点评上的曝光，在抖音上投千川是一模一样的逻辑啊。长途分销公司更绝批量采购ATNT的通话分钟数切成小块，卖给中小企业，赚中间的差价。黄页搬到线上，变成了大众点评和谷歌地图分销公司。为了管理几千个客户的账单和合同，被迫自己开发出了一套客户管理软件。这个工具后来独立出去，就是今天的salesforce3000多亿美元的市值啊，一本黄页孕育出了后来几千亿美元的sars产业。好，移动互联网这段你很熟了啊。2007年，中国移动市值4100亿美元，超过微软全球科技公司排名number one。生意模式简单粗暴，短信一毛一条，流量几10块1个G几亿用户乖乖交钱。那个时候中国移动利润率比现在很多奢侈品公司都要高。但定价权是怎么一步步被啃掉呢？视频压缩技术越来越好，一部高清电影从几个G压到几百兆。a PP开发者也在拼命的优化，能用一兆传完的数据，绝不用两兆，结果就是同样100块的流量费，用户能看到的内容越来越多。运营商被逼着一轮一轮的降价，真正命的是第三层吧。微信上线了，我记得特别清楚啊，那年我还在用飞信，这是中国移动自己做的即时通讯啊。界面丑的一塌糊涂，发个图卡半天，然后微信突然来了，啪飞信直接没人用了呀。原来联系朋友要发短信，一毛钱一条，微信一出来，这笔钱。省下来了，去哪儿呢？变成你微信里面刷到的广告，在小程序里面买的东西全进了腾讯的口袋啊。语音通话也是一样，微信电话把大量通话分钟数直接搞定了，更绝的是后面淘宝、抖音、美团一个接一个接管了用户时间和钱包。中国移动突然发现一个残酷的事。一笔外卖订单，一次广告曝光，一单几百元，但他只能收按字节的几毛钱而已。腾讯今天市值4万多亿港元。是中国移动的两倍还多。中国移动呢股价到今天都还没回到2007年的高点，修管道的干不过收过路费的这个铁律150年没变吧。每一次的技术周期真正拐点，从来不是基础设施建起那一刻，而是单位信息价格被压到地板。收过路费的人开始接管用户的入口。那个瞬间AI今天就站在这个位置上来，我把当下的局势掰开给你看一下。第一层基础设施还在高位运转啊，光是微软、谷歌、meta、亚马逊、甲骨文这5家巨头。2026年，AI资本支出加起来就超过了6500亿美元。这是彭博社的数据啊，不是我瞎编的啊，这些标的的市值已经把未来好几年的预期都吃完了。从这个位置再翻10倍，难度和3年前完全不是一个量级。第二层，用更少的计算量来解决核心问题。干的事儿跟150年前那帮发明电报密码的商人是一模一样的呀。拿deepsick来说，2026年4月发的V4pro按官网数据。百万token输出6块钱，输入缓存命中的价格低到0.025元，比上一代便宜了整整一个数量级。这意味着什么？一年前，用AI处理100万字的内容，要花几十上百元，现在几块钱，有些场景甚至几毛钱就搞定了。我自己做内容啊很有体感啊，去年用G4跑一遍常温分析token费用差不多要十几块钱。现在同样的活，我用deep seek2块钱搞定。省下来的钱拿去买辣条，可以买一箱了。技术上怎么做到呢？MOE混合专家架构。打个比方啊，就好像一家有上百个合伙人的咨询公司。客户来了，只叫最懂的方向的两三个人上桌，其他人工资一分不付，再加上量化压缩推测解码的技术，一个小模型先猜答案，大模型只负责验证，对不对？这些技术正在让token的使用成本以每年几十倍的速度往下掉。而且讲真的啊，在被卡脖子情况下，国内公司依然能把算力效率做到全球前列。这个能力本身就是稀缺品人才啊，人才啊不是我的爱国之心啊，纯从技术角度讲。这事儿挺了不起的。第三层入口派才是真的杀手锏。未来你用AI大概率不会自己一个个去挑模型吧。今天大家还就什么叉GBT啊、cloud啊、DBC这些换来换去，哪个聪明用哪个，对不对？哪个便宜用哪个嘛，但这只是个过渡期。35年之后会怎么样呢？你把问题扔给一个调度平台，它会自动判断这个任务该用哪个模型最划算，最准确，替你接过去处理结果，直接递回来。这个调度平台就是AI时代的美团。你点外卖时候，你不会研究美团餐厅后厨用什么样的菜谱，什么样的油。你在美团里选，在美团里下单。美团赚到的钱比绝大多数餐厅都多的太多了。当年路透社不就这么干的吗？他不自己拉电缆。批量买电报公司的传输容量，分装成不同的新闻服务，卖给全球的客户。同一个剧本，150年后又要来一次咯。这一层不需要重资产投入，拼的是生态和先发优势，而且最容易跑出赢家通吃的格局。一旦平台把用户习惯养起来，后来者几乎没有翻番的可能。谁先成为AI时代的美团，谁就拿到了最后那桶金子。还有一个被严重低估的方向叫端侧推理。今天绝大多数的AI计算还在云端的数据中心里面去完成。但未来会有越来越多的推理任务搬到你的手机。电脑甚至汽车里面来直接跑苹果在26年的WWDC上重点推了端侧大模型能力。高通新一代的骁龙X的NPU算力又翻了一番。联发科天玑的9400系列也在端侧AI上砸重金，整个产业链的硬件逻辑正在被重新写。端侧AI芯片，低功耗存储，新一代的散热模组，每一个品类背后都是一条全新的供应链在成型，这个趋势还在非常早期，跟2008年智能手机产业链刚刚起步时。一模一样。台积电是后来才被发现的，高通是后来才被重新估值的。舜宇光学是好几年之后才涨了几十倍的。风口来的时候，所有人盯着的是台前的主角，但最后赚到大钱的往往是主角，背后那些不起眼的供应商。做架构创新呢，做推理加速呀。做量化压缩的呀，算力越贵，这个信号的公司就越值钱。150年赚大钱的剧本从来没有变过。