要点

一、算力战争：显卡成了新货币

OpenAI一年花掉近70亿美元算力预算，其中50亿用于训练大模型；

微软为其打造超级计算机，配备4600块GB300芯片，几天内训练万亿参数；

资源正加速集中到极少数巨头手中。

� 小团队的GPU焦虑：创业难，算力更难。

二、资源瓶颈：稀土出口新规重塑全球链

中国10月起实施稀土出口新规，提升半导体原料出口门槛；

海外芯片厂成本飙升，供应链不稳定性增加；

� 这波“稀土风暴”，是AI行业的现实版“抢矿游戏”。

️ 三、监管对撞：AI法案与权力拉扯

加州AI监管法案让OpenAI“压力山大”，甚至传唤律师要求交出私人通讯；

舆论怒批“科技巨头恐吓立法者”；

� AI不只是技术竞争，更是法律与舆论的拔河。

 四、创业者突围：效率、差异化与信任

中小团队要聚焦：

模型效率提升（少算力跑出高性能）；

差异化落地场景；

主动治理与公关合规。

� “别拼显卡，拼信任。”

五、创新应用：从鹰眼守护到家居机器人

高德“鹰眼守护系统”：单日处理3亿次预警，实时感知+生态闭环；

库犸割草机器人：连续两年入选《时代》最佳发明；

吴恩达主张过程化工作流比堆参数更有效。

� 创业金句：比起做大脑，先把身体做聪明。

六、资本流向：火腿厂都来投芯片

传统食品、饮料企业纷纷投资半导体项目；

创业者迎来更多资金来源，但董事会变“非技术化”；

� 从“火腿”到“硅片”，只要能涨停，都算科技股。

七、护城河策略：从数据闭环到小模型协作

真正的护城河在于反馈链产品化：

实时数据回流训练；

小模型+流程设计取代“大力出奇迹”；

建立可持续的数据闭环。

️ “闭环不是口号，是护甲。”

八、公司治理与防滥用：AI也需要“家规”

神州数码创始人离婚导致控制权失衡——治理失灵的警钟；

青少年利用AI假图报假警，滥用风险成为新隐患。

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