[多模型] 错过了光模块，AI的下一个赛道在哪？
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- 来源: Toutiao_Video
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2026-08-22 16:08:54
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深度提炼：《错过了光模块，AI的下一个赛道在哪？》
🎯 核心观点摘要
- AI爆发的第一波红利被上游“卖铲人”吃到，但接下来三五年市值能再翻十倍的标的，大概率不在已经涨过的那一批里。
- 新一波财富会从两个被低估的方向涌出来：第二层“压缩派”和第三层“入口派”。
- 核心认知框架：token本质上与电报费、电话费、流量费是同一类东西，都是按使用量收钱的最小信息单位。
- 每一代信息单位背后，财富都按“基础设施层—压缩派—入口派”三层接力：第一层先吃到大肉，但最后赚走最多钱的，往往不是修管道的那一家，而是知道管道里装着什么的那一家。
- 当前AI第一层基础设施仍在巅峰、还会继续涨，但市值已反映较多预期；真正的拐点是压缩派把token成本压到极低、入口派开始接管用户的时刻。
- 投资落点是三条主线：上游核心卖铲环节、压缩派硬科技、入口派加端侧推理；关键是区分有真技术/生态壁垒的公司与表面包装公司。
📌 关键脉络与论据
1. 基础认知：token是新一代信息单位
原文把token与电报费、电话费、流量费归为同一类：按使用量收钱的最小单位。
每一代信息单位背后都有对应基础设施：
- 电报背后是海底电缆；
- 电话背后是铜线和交换机；
- 流量背后是基站和光纤；
- token背后是数据中心和GPU集群。
2. 三层接力规律
过去一百多年，每一代信息单位被定义出来后，财富会以三层接力方式涌现：
- 基础设施层：卖铲子、修电缆、布铜线、建基站、造GPU，最先吃到大块肉。
- 压缩派：让信息单位价格暴跌，不靠卖信息单位赚钱，而靠让信息单位贬值赚钱。
- 入口派：不修基础设施，夹在基础设施和最终用户之间，决定用户用哪家、怎么用，赚的钱往往超过基础设施层。
3. 三个历史例证
电报时代
- 第一层：Eastern Telegraph等海底电缆公司，因电缆控制全球金融信息流，成为当时最大跨国公司之一。
- 第二层：商人用“电报体密码”压缩内容；西联电报发明多路复用技术，一根电缆能同时传几路信号，19世纪末垄断美国八成以上电报业务。
- 第三层：路透社用信鸽补上电报网缺口，接入英吉利海峡海底电缆后，批量买入字符容量，分装成新闻服务批发给报社、银行和商人；不修一寸电缆，却赚得比电缆公司多。
电话时代
- 第一层：AT&T打通第一通跨大陆电话，三分钟通话费高达20美元；因物理垄断，巅峰期控制全美八成以上电话线路。
- 第二层：自动交换机替代人工接线员、长距离信号放大器降低中继成本；通话费从1915年每分钟7美元压到2006年每分钟6美分。真正靠这两项技术赚钱的是设备供应商西部电器，后独立为朗讯科技，1996年成为当时美国史上最大IPO。
- 第三层：电话黄页向商家收版面费；长途分销公司批量买入批发分钟数再切块卖给企业。黄页线上化演变成大众点评、Google地图等；长途分销的管理工具演变成Salesforce等企业软件巨头。
流量时代
- 第一层：2007年中国移动市值4100亿美元，超过微软，靠短信、通话、流量收费成为全球市值最大科技公司。
- 第二层：视频压缩算法和APP数据包优化让同样100元流量能买到更多内容，运营商被迫降价，流量单价从几十元/GB跌到几毛钱/GB。
- 第三层：微信、QQ替代短信和语音通话；淘宝、抖音、美团接管用户时间与消费。中国移动只能按字节收取少量流量费，而字节里承载的广告、交易、外卖等价值被腾讯、阿里、字节、美团拿走。
- 结果：腾讯市值四万多亿港元，是中国移动两倍多；中国移动股价至今未回到2007年高点。
4. 当前AI所处阶段
- 第一层正在巅峰：英伟达市值5万亿美元；光模块、HBM、PCB、液冷电源等链条过去一两年出现多只翻几倍标的。原文举例的上游光模块/光器件公司中，多只涨幅达到七到十倍，源杰科技股价超过茅台成为新股王。
- AI基建仍在扩张：微软、谷歌、Meta、亚马逊、甲骨文五家2026年资本支出合计超过6500亿美元。
- 但原文提示：这些标的市值已反映相当多预期，再翻十倍的难度远大于过去一两年。
5. Token时代的压缩派
原文提到的压缩派公司，不是靠堆参数、堆算力做新模型，而是用更聪明架构，让同样问题用更少token解决。
三个技术方向：
- MOE混合专家模型：模型里养上百个专家，每个问题只调用最相关的几个，其他不耗算力；原文举例有模型性能接近更高端模型，但API价格便宜一个数量级。
- 量化压缩：把模型从大尺寸压成小尺寸，速度更快、耗电更少。
- 推测解码：先让小模型猜答案，大模型只负责验证，速度快2到3倍。
原文认为：被卡脖子情况下，国内仍能把算力效率做到全球前列，这种能力本身是稀缺资产。
6. Token时代的入口派
- 三五年后，用户大概率不会自己挑模型，而是交给调度平台，由它判断该用哪个模型最便宜、最准，并自动返回结果。
- 这个调度平台被原文类比为“AI界的美团”：用户不研究每家餐厅后厨，只在美团里选；美团赚的钱比绝大多数餐厅多。
- Token时代的“美团”仍处早期，玩家正在冒头；这一层不需要重资产门槛，生态和先发最容易跑出赢家通吃公司。
7. 三条投资主线
- 上游卖铲子环节：重点是分清谁是核心玩家，谁只是周边沾光。
- 压缩派硬科技：关注模型架构创新、推理加速、量化压缩、长文本优化；本质是让AI用更少算力办同样的事，算力越贵越值钱。
- 入口派加端侧推理：入口派即AI调度平台；端侧推理是另一个被低估方向，token会从数据中心越来越多搬到手机、电脑、汽车里直接跑，对应端侧AI芯片、低功耗存储、新一代散热终端模组等新供应链。
8. 选公司的关键
- 财富不是均匀分配，而是漏斗式集中到极少数真正有技术和生态壁垒的公司。
- 流量时代赚大钱的不是发短信的，而是腾讯、阿里、抖音、美团；token时代也一样。
- 同为推理优化，有的是真正改架构的硬创新，有的只是开源工具表面包装；同为端侧AI，有的切入大厂核心芯片方案，有的只做外围散热件。两者回报可能差十倍，需要产业判断力。
💡 核心洞察
- 三代信息单位演的是同一个剧本：基础设施层先吃肉，但最终赚走最多钱的，是知道管道里装着什么的那一家。
- 真正拐点不是基础设施见顶，而是压缩派把信息单位价格压到最低、入口派开始接管用户的时刻；原文判断今天的AI即将迎来这个拐点。
- 第一层仍会增长，但“再翻十倍”的难度已经很高；下一波超额回报更可能来自压缩派和入口派。
- 压缩派的价值在于让token越来越便宜：算力越贵、token成本下降越快，这条路线越稀缺。
- 入口派的价值在于成为用户与模型之间的调度层：不拥有重资产，但掌握选择权和流量分配，具备赢家通吃潜力。
- 端侧推理是被低估的迁移方向：token生产从数据中心向手机、电脑、汽车转移，会重构供应链。
- 投资不是买赛道，而是买赛道里极少数有真壁垒的公司；区分硬创新与表面包装，是决定回报差距的核心能力。
🔵 阿里百炼 Qwen (TokenGate 抢跑调度)
《错过了光模块，AI的下一个赛道在哪？》深度提炼
🎯 核心观点摘要
-
AI第一波红利主要发生在“上游卖铲子”的基础设施层。
原文提到，光模块、新易盛、天赋通信、源杰科技等公司股价大幅上涨，AI爆发第一波红利被上游基础设施环节吃到。 -
作者认为，当前AI爆发才刚刚开始，基础设施层还会继续涨，但未来三五年能再翻十倍的机会，大概率不在已经涨过的这一批标的里。
原文判断：“接下来三五年市值能再翻十倍的，大概率不在已经涨过的这一批标的里。” -
下一波财富机会的两个被低估方向是：压缩派和入口派。
原文明确提出，新一波财富会从两个被低估的方向涌出来：- 压缩派：让同样的问题用更少的 token、更低的成本解决。
- 入口派：决定用户用哪个模型、怎么用，是夹在基础设施和最终用户之间的调度与分发层。
-
作者用一百多年信息产业发展规律支撑判断：电报、电话、流量时代都重复了“三层接力”的财富路径。
三层分别是：- 基础设施层：先吃到大块红利。
- 压缩派：通过技术或方式降低信息单位成本。
- 入口派：最终可能赚走更多钱，因为它掌握用户入口和使用场景。
-
AI时代的投资主线被归纳为三条：
- 上游卖铲子，但要区分核心玩家和周边沾光者。
- 压缩派硬科技，包括模型架构创新、推理加速、量化压缩、长文本优化等。
- 入口派加端侧推理，包括AI调度平台，以及手机、电脑、汽车等端侧AI运行链条。
📌 关键脉络与论据
一、底层框架：token本质上是“按使用量收费”的信息单位
原文提出，token并不是孤立出现的新事物，它和过去的信息计费单位属于同一类：
| 信息时代 | 计费单位 | 背后基础设施 |
|---|---|---|
| 电报时代 | 电报费 | 海底电缆 |
| 电话时代 | 电话费 | 铜线、交换机 |
| 流量时代 | 流量费 | 基站、光纤 |
| AI时代 | token费 | 数据中心、GPU集群 |
作者的核心意思是：
每一代信息单位背后，都有一套基础设施；每一代信息单位被定义出来之后，财富都会按“基础设施—压缩—入口”的方式逐层涌现。
二、财富三层接力模型
原文将信息行业的财富演化总结为三层：
1. 第一层：基础设施层
- 角色：卖铲子、修电缆、铺线路、建基站、提供GPU和算力。
- 特点：每一代最先受益，吃到早期最确定、最大块的红利。
- 对应到AI：光模块、HBM、PCB、液冷、电源、GPU、数据中心等。
2. 第二层：压缩派
- 角色：让信息单位价格下降，让同样服务用更少资源完成。
- 特点：不靠信息单位本身涨价赚钱，而是靠让信息单位“贬值”赚钱。
- 对应到AI：用更聪明的架构、更高效的推理方式，让同样问题消耗更少token。
3. 第三层：入口派
- 角色：夹在基础设施和最终用户之间，决定用户用哪家、怎么用。
- 特点：不一定修基础设施，但掌握用户入口、调度能力和商业分发权。
- 对应到AI：未来可能出现的AI调度平台，即原文所说的“AI界美团”。
三、历史案例一：电报时代
基础设施层
原文提到，1866年第一条跨大西洋海底电缆开通后，发一个字要十美元，一封电报相当于熟练工十周工资。
第一层赢家是铺设海底电缆的公司，例如原文提到的 Eastern Telegraph 等公司。
压缩派
高价格催生了压缩方式：
- 电报体密码：用一个单词代表一整段话，把同样内容塞进更少的字里。
- 西联电报：原文提到其通过多路复用技术，让一根电缆同时传几路信号，从而在同样电缆容量中塞入更多内容，最终在19世纪末垄断美国八成以上电报业务。
入口派
原文以路透社为例：
- 路透社创始人发现欧洲电报网有缺口，用信鸽补上，提高行情传递速度。
- 后来其商业模式是批量购买电报公司的字符容量，再分装成新闻服务，卖给报社、银行和商人。
- 它不修电缆，但赚的钱可能比电缆公司更多。
结论：电报时代已经体现出“先赚电缆的钱，再赚压缩的钱，最后赚入口的钱”。
四、历史案例二：电话时代
基础设施层
原文提到，1915年AT&T打通人类第一通跨大陆电话，三分钟通话费高达20美元，大约相当于今天的600美元。
第一层赢家是 AT&T：
- 电话网络具有物理垄断属性。
- AT&T巅峰期控制全美八成以上电话线路。
- 长达半个多世纪都是美国最大私营公司之一。
压缩派
电话时代有两类关键技术推动成本下降：
-
自动交换机
替代人工接线员，降低人力成本。 -
长距离信号放大器
减少中继站建设，降低基础设施成本。
原文提到，这两类技术把每分钟通话费从1915年的7美元压到2006年的6美分。
而真正靠这些技术赚钱的，不只是AT&T本身，还包括为其造交换机和放大器的供应商，例如原文提到的西部电器，后来相关资产独立为朗讯科技。
入口派
电话时代的入口派包括：
- 电话黄页：向商家收版面费，帮助商家被用户找到。
- 长途分销公司：批量购买AT&T的批发分钟数，再切块卖给企业客户。
原文进一步延伸：
- 电话黄页搬到线上后，演化成大众点评、Google地图一类“找商家”的产品。
- 长途分销公司为了管理企业客户账单和合同，被迫开发管理软件，后来演化成Salesforce一类的企业软件公司。
结论：电话时代的大赢家不只是修电话网的人，还包括黄页、分销、客户管理软件等靠近用户和商业交易的入口层。
五、历史案例三：流量时代
基础设施层
原文提到，2007年中国移动市值达到4100亿美元，超过微软，是当时全球市值最大的科技公司。
其商业模式很简单：
- 短信按条收费；
- 通话按分钟收费；
- 流量按使用量收费。
压缩派
流量时代的压缩主要来自：
- 视频压缩算法提升：高清电影从几个G压到几百兆。
- APP开发者优化数据包：能少传的数据绝不多传。
结果：
- 同样的流量费，用户能买到的内容越来越多。
- 运营商被迫降价，流量单价从几十块一个G跌到几毛钱一个G。
入口派
原文认为，中国移动真正输掉的关键不是流量降价，而是入口被拿走：
- 微信、QQ上线后，用户从短信转向微信消息。
- 微信语音电话替代部分传统通话分钟数。
- 淘宝、抖音、美团等接管了用户时间和消费。
原文强调，运营商只能按字节收取流量费，但每个字节背后可能对应着广告、电商交易、外卖订单等更高商业价值。
这部分差价被腾讯、阿里、字节、美团等入口公司拿走。
原文给出的对比是：
腾讯市值四万多亿港元，是中国移动的两倍多；中国移动股价至今没有回到2007年高点。
结论：流量时代证明，基础设施层可能先繁荣，但最后更大财富往往被入口层拿走。
六、从历史规律看AI：第一层仍在巅峰，但拐点正在接近
原文认为，AI基础设施层目前处于高峰期：
- 英伟达市值达到5万亿美元。
- 光模块、HBM、PCB、液冷、电源等产业链环节过去一年出现股价大幅上涨。
- 微软、谷歌、Meta、亚马逊、甲骨文五家公司2026年资本支出合计预计超过6500亿美元。
但作者同时指出：
- 这些基础设施标的已经反映了相当多预期。
- 再翻十倍的难度，大于过去一两年。
- AI的下一波红利更可能来自第二层压缩派和第三层入口派。
原文的判断是：
真正的拐点不是基础设施见顶的那一刻，而是压缩派把信息单位价格压到最低、入口派开始接管用户的那个时刻。
七、AI时代的第二层：压缩派
原文认为，token时代的压缩派并不是简单堆参数、堆算力，而是用更聪明的架构，让同样一个问题用更少token解决。
原文重点提到三个技术方向：
1. MoE架构：混合专家模型
原文解释为：
- 模型里养着上百个专家。
- 每个问题来了，只运行最相关的几个专家。
- 其他专家不参与计算，从而减少算力消耗。
原文举例称，采用MoE架构的产品性能可以接近其他模型，但API价格便宜一个数量级。
2. 量化压缩
原文解释为：
- 把模型从大尺寸压成小尺寸。
- 速度更快。
- 耗电更少。
3. 推测解码
原文解释为：
- 先让一个小模型猜答案。
- 大模型只负责验证。
- 速度可以提高2到3倍。
原文进一步判断：
这些压缩技术正在让token使用成本以每年几十倍的速度下降。
在算力受限的情况下，国内如果还能把算力效率做到全球前列，这种能力本身就是稀缺资产。
八、AI时代的第三层：入口派
原文认为，未来用户使用AI，大概率不会自己逐个挑选模型。
当前阶段，用户可能还会在不同模型之间试用比较；但原文判断，这不是终态。
三五年之后，用户可能会把问题扔给一个调度平台，由平台判断：
- 这个问题该用哪个模型？
- 哪个模型最便宜？
- 哪个模型最准？
- 如何自动调用并返回结果？
原文将这个调度平台比喻为 “AI界美团”：
- 用户不会研究每家餐厅后厨用什么菜谱。
- 用户只会在平台里选择。
- 平台赚到的钱可能比绝大多数餐厅更多。
作者认为，token时代的入口平台现在还在早期，玩家正在快速冒头。
这一层不一定需要重资产，但生态和先发优势容易形成赢家通吃。
九、落到投资：三条主线
原文明确给出三条投资主线：
第一条主线：上游卖铲子
- 这一层已经涨过一波，但原文并不否定其继续上涨的可能。
- 重点是要区分：谁是核心玩家，谁只是周边沾光。
第二条主线：压缩派硬科技
原文建议重点关注：
- 模型架构创新；
- 推理加速；
- 量化压缩；
- 长文本优化。
这一层的本质是：
让AI用更少的算力办同样的事。算力越贵，这条路线越值钱。
第三条主线：入口派加端侧推理
入口派：
- 即“AI界美团”式的调度平台。
- 决定用户用哪个模型、怎么用。
端侧推理：
- 原文认为，今天绝大多数token还在数据中心生产。
- 未来会越来越多搬到手机、电脑、汽车里直接运行。
- 相关方向包括端侧AI芯片、低功耗存储、新一代散热、终端模组等。
十、关键难点：不是买赛道，而是选对公司
原文最后强调，三条主线下面都有很多公司，但收益不会平均分配。
作者引用历史经验指出：
- 每一次信息单位换代，财富都是漏斗。
- 最终财富会集中到极少数真正有技术和生态壁垒的公司口袋里。
原文举例对比：
| 看似同赛道 | 真正高质量公司 | 低质量或边缘公司 |
|---|---|---|
| 推理优化 | 真正改架构的硬创新 | 在开源工具上做表面包装 |
| 端侧AI | 切进大厂核心芯片方案 | 只在外围做散热件等边缘部件 |
原文认为，这两类公司最终回报可能差十倍。
因此，关键不是只听懂赛道，而是具备产业判断力，分辨谁是真正有壁垒的赢家。
💡 核心洞察
1. AI行情的上半场是“卖铲子”，下半场更可能属于“提效率”和“抢入口”
原文的核心判断不是光模块等基础设施没有价值，而是：
- 基础设施层已经涨了一大波；
- 相关标的仍可能继续上涨；
- 但未来三五年能翻十倍的公司，更可能出现在尚未充分上涨的压缩派和入口派中。
这意味着，AI投资的重点可能从单纯的“算力扩张”，逐步扩展到：
- 算力效率提升；
- token成本下降；
- 模型调度；
- 用户入口；
- 端侧运行。
2. 真正的拐点不是算力见顶，而是token成本被打到足够低
原文反复强调，每一代信息产业的拐点，不是基础设施完全停止增长，而是压缩派把信息单位价格压到极低，从而打开大规模应用和入口争夺。
对应到AI：
- 如果token成本持续下降，AI应用的使用门槛会降低；
- 更多应用会被激活；
- 用户入口和调度平台的价值会上升；
- 商业模式会从“卖算力”逐步转向“组织需求、调度模型、承接应用”。
3. 最终大赢家往往不是修管道的人，而是知道管道里装什么的人
电报、电话、流量三个时代的共同规律是：
- 基础设施公司早期受益明显；
- 但后来更大的商业价值，常常被掌握内容、用户、交易、调度权的公司拿走。
原文的核心表达是：
修管道很重要，但真正长期赚走大钱的，往往是知道管道里装着什么、并决定用户如何使用管道内容的那一层。
4. “压缩派”的本质不是省钱，而是提高算力利用效率
原文提到的MoE、量化压缩、推测解码，共同点都是：
用更少资源完成同样任务。
这说明压缩派的投资逻辑并不是简单的“降本”，而是：
- 在算力昂贵时，提升效率；
- 在算力受限时，放大可用算力；
- 在应用爆发时，降低token成本；
- 在商业化过程中，提高单位算力的产出。
原文特别强调，在算力受限背景下，能把算力效率做到全球前列，本身就是稀缺能力。
5. “入口派”的关键不是拥有模型，而是拥有调度权
原文用“AI界美团”来形容未来AI入口：
- 用户不一定直接选择模型；
- 平台负责判断哪个模型最合适；
- 平台负责比较成本、准确率、速度；
- 平台把最终结果交给用户。
这意味着入口派的核心壁垒可能不在于拥有某一个模型，而在于：
- 用户需求入口；
- 模型调度能力；
- 生态连接能力；
- 先发规模优势；
- 用户数据与场景积累。
6. 端侧推理是一个被低估的新变量
原文指出，今天大多数token在数据中心生产，未来可能越来越多地在手机、电脑、汽车等终端本地运行。
这带来一条新的供应链机会：
- 端侧AI芯片；
- 低功耗存储；
- 新一代散热；
- 终端模组；
- 适合端侧运行的系统优化。
这说明AI并不只在云端扩张，也可能从云端走向终端，形成新的硬件与软件生态。
7. 赛道正确不等于标的正确，最终要看技术壁垒和生态壁垒
原文最后强调，投资不能只看赛道名称，而要区分公司质量。
例如：
- 同样做推理优化，有的是底层架构创新，有的只是开源工具包装。
- 同样做端侧AI，有的进入核心芯片方案，有的只是外围零部件。
作者的核心提醒是：
每一次技术浪潮，财富都不是均匀分配的。真正的大机会，集中在少数拥有技术壁垒、生态壁垒和真实产业位置的公司手中。
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光模块涨了十倍，很多人觉得自己错过了，但我要告诉大家，真正的机会现在才刚刚开始，而且藏在一个大多数人完全没注意到的地方。过去一年中继续创涨了十倍，新易盛涨了十倍，天赋通信涨了七倍，源杰科技股价超过茅台成为新股王。AI爆发的第一波红利，被上游卖铲子的人吃到了。这条逻辑我过去一年反复讲过，今天不再展开了。今天我想跟大家聊一个更重要的问题，站在今天这个时点，AI产业链的下一磅红利到底在哪？我的判断一直很明确，现在AI爆发才刚刚开始，上游卖铲子的还会继续涨，但接下来三五年市值能再翻十倍的，大概率不在已经涨过的这一批标的里。新一波财富会从两个被低估的方向涌出来。要看懂这两个方向，要先听懂一条已经统治了人类信息行业一百多年的产业规律。今天我用十几分钟把这个产业规律讲透，看完之后大家就知道AI的下一波财富机会在哪。先说一个基础认知，token本质上跟电报费、电话费、流量费是同一类东西，叫做按使用量收钱的最小单位。每一代这样的单位背后都有一种基础设施，电报背后是海底电缆，电话背后是铜线和交换机，流量背后是基站和光纤，token背后是数据中心和GPU集群。这是理解AI赛道非常重要的一条认知框架。过去一百多年，每一代信息单位被定义出来之后，财富会以三层接力的方式涌现出来。第一层是基础设施层，就是卖铲子的、修电缆的、不同线的、建基站的、灶GPU的这一层在每一代都最先吃到大块的肉。第二层是压缩派，每一代信息单位的价格都会以惊人的速度暴跌，背后都有一群人在用技术让这个单位越来越便宜。这一层的赢家不靠卖信息单位赚钱，靠让信息单位贬值赚钱。第三层是入口派，这一层不修基础设施，而是夹在基础设施和最终用户中间，决定用户用哪家，怎么用，他赚的钱往往超过基础设施层。每一代信息单位都重复这三层接力，第一层先涨，第二层和第三层接力涨。今天的AI赛道，第一层已经涨了一大波，但还没走完，真正的拐点是第二层和第三层的爆发窗口正在同步打开。我用三个历史例子把这条规律讲透，第一个例子，电报时代，1866年第一条跨大西洋海底电缆开通，发一个字十美元，十字起价最短。一封电报相当于一个熟练工十周的工资。第一层赢家是Eastern Telegraph这类铺海底电缆的公司。1900年的伦敦，因为这些电缆成了世界电信中心，手里握着电缆的人就相当于控制着全球的金融信息流。Eastern telegram也因此成为当时最大的跨国公司之一。但十美元一个字的天价逼出了第二层压缩派。商人们想出了一种办法，叫电报体密码。一个单词代表一整段话，比如一箱三个超大号鞭炮，对应的发送词可能就是festival一个词。这是人类历史上第一场信息压缩竞赛，靠的不是技术，是重新设计语言，把同样的内容塞进更少的字里、压缩派里。赚到大钱的是后来一家叫西联电报的公司。他最早做电报代发业务，后来发明了多路复用技术，让一根电缆能同时传几路信号，同样的电缆容量，西联能塞进别人三倍的内容。靠这一招，希廉在19世纪末垄断了美国八成以上的电报业务。第三层入口派就是大家熟悉的那个路透社。1850年，它的创始人writer发现欧洲电报网在德国A城这个地方有一段几十英里的缺口，他用45只信鸽填上了这段路，让欧洲股市的行情比靠火车送报快，6个小时送到客户手上。1851年，英吉利海峡海底电缆铺好，他第一个接入，让伦敦和巴黎的股价能实时同步联动。它的生意模式是批量买电报公司的字符容量，再分装成新闻服务，批发给全球的报社、银行和商人。他不修一寸电缆，但赚的钱比电缆公司要多。第二个例子，电话时代。1915年1月，ATNT打通人类第一通跨大陆电话，三分钟通话费高达20美元，大约相当于今天的600美元。第一层赢家是ATNT，这是基础设施层吃肉时间较长的一代。因为通信网络是物理垄断，别人想进来得先把同一张网在全美再铺一遍。ATNT巅峰期控制了全美八成以上的电话线路，长达半个多世纪，都是美最大的私营公司之一。第二层压缩哌有两类技术在推。第一类是自动交换机替代了人工接线员。最早每接通一通电话需要一个操作员手动插线，自动化之后，这部分人力成本归零，电话价格直接被压下来一截。第二类是长距离信号放大器，让声音传几千公里都不失真。原本要每隔几百公里建一座中继站才能维持通话质量，放大器出来之后，基础设施成本大幅下降，两类技术合力把每分钟通话费从1915年的7美元压到2006年的6美分。真正靠这两项技术赚到钱的不是ATNT，自己是替ATNT造交换机和放大器的供应商。其中最有名的一家叫西部电器，是ATNT的设备子公司。后来西部电器的资产独立出来，改名朗讯科技，1996年上市时，是当时美国历史上最大的ipo。第三层入口派就是电话黄页、长途分销。这些黄页是ATNT当年最赚钱的副业之一，它不收通话费，而是向商家收在黄页里出现的版面费。商家要想被用户找到，就要买版面，这是家在电话、网络和商业用户中间的纯流量生意。长途分销公司则是批量买ATNT的批发分钟数，在切块卖给企业客户，靠价差盈利。这两门生意最终演变成了今天的sas电话黄页搬到线上演，变成了今天大众点评、Google地图这一类找商家的产品。长途分销公司为了管理几千个企业客户的账单和合同，被迫自己开发管理软件。这套工具后来独立出来，演变成了salesforce这一类专门帮企业管理客户的软件巨头。今天美国市值最大的那批企业软件公司，根据在那个时代的电话簿和分销逻辑上。第三个例子，流量时代。2007年中国移动市值4100亿美元，超过微软，是当时全球市值最大的科技公司。生意模式非常简单，发一条短信收一毛，打一分钟电话收几毛，用一个季流量收几十块，几亿的用户每月乖乖交钱，没有任何公司和个人能绕开它。但很快，中国移动看似无敌的定价权被第二层压缩派一步步压垮了。视频压缩算法越来越好，一部高清电影从原来的几个G压到几百兆。APP开发者也在拼命优化数据包能用一照，传完的东西绝不用两兆。结果就是同样的100块流量费，用户能买到的内容越来越多，运营商被迫一轮轮降价，流量单价从几10块1个G跌到几毛钱一个G但这还不是中国移动真正输的地方，真正让他输的是第三层入口派。微信和QQ上线之前，你跟朋友联系要发短信，一条一毛钱，这钱给中国移动。微信上线之后，同样的联系变成发微信消息，用的是流量，但流量费只要零点几分钱，省下的那几毛钱并没有留在用户口袋里，而是变成了你在微信里看的广告、买的东西，这部分钱全进了腾讯的口袋。语音通话也一样，微信语音电话出来之后，大量原本的通话分钟数也被转移走了，中国移动的话费收入又少了一块。更狠的是，淘宝、抖音、美团接管了用户的时间和消费之后，中国移动发现自己管道里留的每一个字节背后都对应着真实的商业价值，一笔外卖订单，一次视频广告，一笔电商交易。但他完全收不到这部分钱，他只能按字节收纳几毛钱的流量费，而那个字节里装的是价值几十块的交易，这中间的差价被腾讯、阿里、字节、美团全部拿走了。腾讯今天市值四万多亿港元，是中国移动的两倍多，中国移动股价至今没有回到2007年的高点。这就是基础设施层和入口层的命运差距。讲到这儿，电报、电话、流量这三个时代的故事都讲完了，我们把它们摆到一起看，会发现是同一个剧本演了三遍，每一遍都是第一层。基础设施层。先吃到最大块的肉，但每一遍最后真正赚走最多钱的，都不是修管道的那一家，而是知道管道里装着什么的那一家。更关键的是，每一遍剧本的真正拐点不是基础设施见顶的那一刻，而是压缩派把信息单位价格压到最低，入口派开始接管用户的那个时刻。今天的AI即将迎来那个拐点。第一层基础设施层正在巅峰。英伟达市值5万亿美元，光模块、HBMPCB、液冷电源，每一条链上过去一两年都出现了股价翻几倍的标的。上游卖铲子的都吃到了红利，这一层的优秀公司还会继续涨，因为AI基建投资仍在扩张。光是微软、谷歌、meta、亚马逊、甲骨文这五家，2026年资本支出合计就超过6500亿美元。但是这些标的市值已经反映了相当多的预期，再翻十倍的难度远远大于过去一两年。历史告诉我们，AI的下一磅红利在第二层压缩派和第三层入口派。Token时代的压缩派是deep sit劣质暗面质朴。这一批公司他们做的不是靠堆参数对算力的新模模型，而是用更聪明的架构，让同样一个问题用更少的token就能解决。具体到技术三个方向值得关注。第一个叫moe架构混合专家模型，简单理解就是模型里养着上百个专家，每个问题来了只造型最相关的几个，其他的在睡觉。不耗算力。Lipsey发发布的VP pro性能接近LODOOS4.5的水平，但API价格便宜了一个数量级，靠的就是这套架构。第二个叫量化压缩，把模型从大尺寸压成小尺寸，速度更快，耗电更少。第二个叫推测解码，先让一个小模型猜答案，大模型只负责验证速度快2到3倍。这一类压缩技术正在让token的使用成本以每年几十倍的速度下降。被卡脖子的情况下，国内还能把算力效率做到全球前列，这种能力本身就是稀缺资产。再来说说第三层，赢家入口派，未来你用AI大概率不会自己挑模型。今天大家可能在chat，GPT cloud, deep sick之间试来试去，但这不是中泰。三五年之后，你会扔给一个调度平台，让他帮你判断这个问题，该用哪个模型最便宜、最准，自动接过去给你结果。这个调度平台可以理解成AI界的美团，你不会自己研究每家餐厅的后厨用什么菜谱，你只会在美团里挑点吃，美团赚到的钱比绝大多数餐厅多得多。Token时代的美团现在还在早期，玩家正在快速冒头。这一层不需要重资产门槛，在生态和先发最容易跑出赢家通吃的公司框架讲完了，落到具体的投资方向上，三层赢家对应三条主线，第一条主线，上游卖铲子的环节。这一条我已经讲过不少了，今天不再展开，重点是要分清这条链上谁是核心玩家，谁只是周边沾光。第二条主线，压缩派的硬科技，重点关注做模型架构创新、推理加速、量化压缩、长文本优化的公司。这些公司干的活说白了就是让AI用更少的算力办同样的事，算力越贵，这条路线供值钱。第三条主线入口派加端侧推理。入口派就是刚才讲的AI界美团那一层。端侧推理是另一个被低估的方向。今天绝大多数token还在数据中心生产，未来会越来越多搬到手机、电脑、汽车里，直接跑这条链上的端侧AI芯片、低功耗存储、新一代散热终端模组，每一类都对应着新供应链。讲到这儿，有朋友可能会问，但解三条主线我都听明白了，但每一条底下都有一大堆公司，到底该怎么选？说实话，这是决定你能不能赚到钱的关键。一百多年的信息技术驶给我们一个重要启示，每一次信息单位换代，财富不是均匀分配的，是漏斗，是集中到极少数真正有技术和生态壁垒的公司口袋里。流量时代赚到大钱的不是发短信的，是腾讯、阿里、抖音、美团，token时代也一样。以压缩派为例，同样是做推理优化，有的公司是真正改架构的硬创新，有的只是在开源工具上做了点表面包装，同样是端侧AI，有的切进了大厂的核心芯片方案，有的只是在外围做点散热件投资，这两种公司最后回报可能差十倍。那么问题来了，怎么分清这两类公司？这就需要产业判断力。