出品｜虎嗅科技组天门塑料挤出设备厂家
作家｜陈伊凡
剪辑｜苗正卿
头图｜AI生成
这是虎嗅WAIC“跟踪Token交易新范式”系列著述05期。
2026年，红果短剧平台上出了个新物种：三五个东谈主的小团队，靠 AI 用具批量造短剧。产量翻倍、老本骤降。
这件事天然有着某种颠覆的意味，个叫作念OPC（东谈主公司）的组织体式领先在短剧行业出生。但在上海浦东的曦望Sunrise办公室，联席CEO湛看到的，是个叫作念“Token 破费量”的数字。
Token，通俗说，即是 AI 干活的计量单元。你让 AI 写段话、画张图、生成集短剧，它都在破费 Token。Token 越多，的算力越多，花的钱也越多。曦望Sunrise（以下简称：曦望）的东西，恰好即是让这笔账变低廉的芯片。
“咱们预判了理算力会大幅度增长，但没猜想增速如斯之快。”湛说。
如果要找公司来讲 Token 的故事，曦望能够是适的阿谁。Token 是理需求爆发之后才火的认识，而曦望作念的，恰好即是Token工场里中枢的理 GPU。
同参与这次话题规划的，还有曦望的CTO洋。和湛比拟，洋是个纯正的工夫东谈主，甚而有些“社恐”，他是个翰墨抒发逻辑大于谈话抒发的东谈主。湛则不样，他像是个企业，具备交易感觉，对商场变化响应快。
湛说，这亦然曦望团队的特色，集群作战，各有长处。
从会议室的落地窗望出去，黄浦江缓缓流过。对岸是徐汇西岸的东西双塔， AI 公司密度的地。几站地铁外是张江，芯片企业密密麻麻。曦望卡在这两个产业的交织点。
它从 AI 公司——商汤科技孵化而来，基因里带着“软件先”的直观：先看大模子和AI软件往哪走，再据此界说硬件，让硬件遐想死守软件的走向。这种视角，让曦望从出生的天起就盯上了理商场。
讲明下“理”。AI 的责任分两步：磨练是造出个聪敏的大脑，理是让这个大脑干活。往常几年，钱简直都在磨练上，因为大脑还不够聪敏，当今大脑够用了，干活的需求就爆发了。
组数据态状出了这场变革的综合。德勤磋商，2026年理将吃掉全球 AI 算力的三分之二，而三年前理商场还简直不存在。OpenAI 每天光给 ChatGPT 跑理就掉70多万好意思元，年账单过2.5亿。而 GPT-4磨练次的老本？四个月的理费就能遮掩。
另个有值得眷注的，是的国产芯片和生态在这轮国产大模子的理爆发中的机遇正在被放大。
湛说了句话，让东谈主印象刻，的理芯片是随着大模子举座发展起成长的，是整个AI生态里进犯的环。国内的AI芯片和整套AI生态的契度，这是各异化的特色。
这扭转了整个“国产替代”的叙事逻辑，从本来的倒逼和追逐，转向了种换谈并跑。
事实上，到 2026 年头，大模子依然在全球拿到了某种订价权。相通份 Token，模子的价钱唯一国外同业的六分之到十分之。
在咱们换取后的周，大模子公司智谱，港股上市不到半年，市值从528亿港元，飞腾至万亿港元，涨幅快要20倍。其背后正是“国产模子配国芯”的叙事，据了解，智谱的GLM-5.2上线日，就完成了与国产算力平台的适配。
湛看来，国产算力和芯片的搞定案依然不只是“国产替代”那么通俗，而是个合算的采用。
我曾和不少欧洲、中东和硅谷的AI公司换取，越来越多的AI应用公司和国外开发者采用用的开源模子，图的即是低廉和安全，“你很难假想，DeepSeek正在成为这些硅谷这些AI公司的采用”。位欧洲科技公司的CEO告诉我。另外，在中东、欧洲，的做事器和芯片正在这些地区进行售，这也意味着的模子和芯片厂商，正在拦截“国产追逐”，进入全球商场的竞争。
咱们这次聊天，主要想搞了了几件事： AI 基因的公司，为什么采用作念理用 GPU？理芯片的生意，究竟怎样跑通？谁在买单，钱又从哪省出来？曦望到底怎样作念Token这门生意？以及进犯的，在理这个赛谈上，国产芯片和案，在全球到底有多大竞争力？
当“反共鸣”变成“共鸣”
三年前如果有东谈主说要作念理用的GPU公司，能够率会被当成子。
当时候AI的重点全在磨练。2022年前后，度学习还在“造模子”阶段，行业的抖擞点是怎样把模子训得大、聪敏。如果你翻看三年前AI芯片公司的宣传，云霄磨练芯片是他们的主战场和拉估值的锚点。彼时的模子参数目才百万到千万别，跑次理的狡计量一丁点儿。
为它门作念款芯片？简直是“射炮蚊子”。
振荡发生在大模子出现之后。
这里要讲明个要道机制。大模子生成翰墨，是个字个字往外蹦的。每蹦个字，它都要回头看遍前边所有说过的话，证明高下文没丢。这些“前文缅想”透澈压在显存里。对话越长，缅想越大。段百万 Token 的高下文，光存这些缅想就要吃掉上百 GB 显存。
而果真把理需求过临界点的，是 AI 智能体（Agent）。和单轮问答不同，个 Agent 任务频频要我方狡计、检索、调用用具、再反复自我修正。业内的测算是，完成个智能体任务破费的 Token，是次庸俗对话的几十倍；些后台常驻的监控类 Agent，是 7×24 不停地 Token。模子越颖异，联想考越完备，单元任务掉的 Token 就会越多。
是以磨练和理，瓶颈不同。磨练的要义是Scaling Law的好意思学，理的要道，则卡在显存容量和读取速率上。模子的高下文窗口从几千 Token 涨到几十万、上百万 Token，再近似 Agent 的多表率用，这个矛盾只会越来越锐。
再加上 DeepSeek 这类开源模子让多企业不错我方部署大模子，理侧的需求果真炸开了。
面是理需求的爆炸，面却出现了个商场空缺。湛和曦望团队调研下来发现，市面上想买理芯片的公司，能选的要么是以磨练为主的“训体”GPU（理仅仅附带），要么是用芯片 ASIC（率但适配差，换个模子就很空乏）。莫得东谈主作念款果真为理而生、又能兼容主流开发生态的通用 GPU。
2024年年底之前，行业主流照旧“训体、磨练为”，曦望作念了个反共鸣的决定：掉所有磨练模块，把整个资源押注理，只作念理GPU。
市面上还有另种采用：ASIC，用芯片。它为某个特定模子量身定作念，率。亦然大模子之下的受益者。曦望为什么不走这条路，专爱用通用架构作念理？我试图用几种行业里流行的搞定案向他们暴戾疑问。
曦望CTO 洋的回应，很干净形象：用芯片诚然能在单模子上作念到致率，但这止境于把模子“写死”在芯片上，尽管率很，但只可适配固定模子，法升调解，另面，AI模子架构的演进速率远硬件周期，尤其在 Agent 期间，模子和责任流简直月月在变，通用芯片架构，能够保证各样客户的需求，适配不同的Agent，试验上是在“今天佳”和“未来可能”之间作念量度。
这很像是单项选手和万能型选手的各异，曦望采用作念后者。
湛的视角偏商场。他算了笔时刻账：颗芯片从研发到流片落地，少18个月，往常甚而要两年以上。如果芯片兼容不够好，等你作念完的时候，内置适配的模子依然逾期了。
款面向理的GPU的遐想弃取
为了让著述佳阳春白雪，往常咱们很少花大篇幅先容公司的产物，因为容易流于工夫，但想把曦望的GPU如何省Token这件原理清，这次不妨说说，曦望的启望S3芯片的遐想逻辑，你能够从这种遐想逻辑中，看到公司，如何静思默想，把理的老本压缩，让单元Token阐扬大的价值。
在整个Token坐蓐门径中天门塑料挤出设备厂家，究竟哪个门径变成的Token损耗？
洋把这件事拆解得很珍藏，Token怎样坐蓐出来的？整个过程不错类比为条活水线：输入、坐蓐、请托。
先是输入，叫作念Prefill预填充，这步具体而言即是，用户的所有历史对话和高下文次灌进去。对话越长，灌进去的东西越多，需要的存储空间越大。这步吃的是算力和显存容量。
接着即是坐蓐门径，也叫作念Decode解码阶段： AI 运转个字个字地生成回应，瓶颈在带宽、通讯时延和显存容量。如果芯片读数据太慢，或者多块芯片之间寄语太慢，任务就运转列队。空乏的是，AI 在生成过程中需要继续翻阅“前文缅想”（工夫上叫 KV Cache），多个用户同期发问时，这些缅想会争显存空间，致读写、算力空转。多层的数据传输再拖，举座率就塌了。
然后是请托：长文本输出需要分片传输，稍有失慎就会卡顿、端到端延迟升。
从新到尾看下来，算力不是中枢瓶颈。果真卡脖子的是显存容量、读取带宽和通讯延迟。
这个判断，成了曦望的GPU所有遐想采用的起点。以启望S3为例，它作念了两个在国产 GPU 中特地的采用：其是内存案，它没用磨练芯片习用的 HBM，而是选了消费电子使用的低功耗内存（LPDDR）——因为理需要的是大容量的内存，S3的显存容量可达600GB。这亦然国内显存容量大的GPU。
又因为 LPDDR 有不同规格（LPDDR6和 LPDDR5X 兼容），启望S3不错机动出不同显存版块，遮掩从角落开拓到云霄做事器的各式场景，无谓再行遐想芯片。套架构，多种设置。
其二是通讯案，芯片和外界交换数据需要通谈。启望S3用了新代的通谈尺度（PCIe Gen6），止境于把双车谈扩成四车谈，数据相差速率翻倍。同期，AI翻阅“前文缅想”的式也作念了分层，常用的浪漫边，偶尔用的放近邻，很少用的放仓库。多个用户同期发问，不再相互挤占、相互拖慢。
去掉磨练模块之后，省出来的晶体管和功耗整个归并投向理加快。照旧以启望S3为例，在试验场景下，综算力专揽率舒适在95傍边。这搞定了传统 GPU 个老罪状：标称算力很，试验跑起来用不悦，宽绰算力在空转。洋作念了个比方，这就像个100东谈主的工场，唯一30个东谈主在干活，其余70个在等料。启望S3作念到了95的专揽率：100个东谈主里95个都在干活，简直莫得花消。
不外，颗芯片再强，也扛不住座 Token 工场的体量。尤其到了 Agent 期间，长高下文、并发，个任务动辄要成百上千颗芯片协同来算。是以在单颗 S3 除外，曦望还把芯片拼装成了大的“算力单元”——节点：用速互连，在个互连域里把多 256 颗芯片连成体，对外像颗“芯片”；这样的集群能扛住万亿参数大模子的并发理。
单芯片搞定“每颗卡多省 Token”，集群搞定座工场舒适产 Token，两件事，缺不可。
兼容，则是另半。S3对 CUDA 生态兼容作念到了99以上，已有的 AI Agent 和模子不错成功跑通，无谓改代码。就像换了台新电脑，但你原来装的所有软件、存的所有文献，插上就能用，无谓再行装配、再行设置。曦望走的是“软硬同源”，硬件和软件出自同个团队、面向同个所在遐想。软件把同颗芯片榨出多有 Token。
理GPU的Token生意
湛对交易模式想得很了了。八个字：创造价值，赢得收入。
对曦望来说，帮客户把 Token 老本降下来，让 AI Agent 跑得好，这本人即是价值。客户为产物付费，付的钱遮掩老本、产生利润，利润再干预研发和招东谈主，完成闭环。
但“帮客户省钱”这件事，具体怎样作念？
曦望把刻下的理算力客户归为四类，每类客户盯的Token规画不同。
类是智算中心。他们不怕“慢”，怕“闲”。传统架构下GPU闲置率常过40，这些客户盯的是每元钱出若干Token、每瓦了得若干Token，所在是让每张卡同期跑多任务，7×24不停机。
二类是互联网和AI公司，他们不怕贵，怕“卡”。并发、波峰波谷较着，这类客户骄横为低延迟、糊涂支付溢价。
三类是大型央国企和民企，用AI变嫌中枢业务历程的企业。他们对数据安全有严格条目，数据个字节都不可出机房，这类客户的责任负载舒适可磋商，高下文频繁很长。
四类是垂直行业，制造、金融、医疗、自动驾驶。他们缺AI，要的是开箱即用，买的是搞定案不是算力卡。
四类客户面庞迥异，但有个共同处境：都在从“次钱磨练”走向“天天算账跑理”。理老本，隔热条PA66生产设备成了所有东谈主的命门。
意旨谈理意旨谈理的是，Token做事的商场，正在出现较着分化，部分是行业头部玩，他们靠工夫提供价值的做事，享受工夫红利，他们的毛利率不错作念到60以上；另部分则是宽绰同质化的做事，毛利率能够20以下。
针对这样的分化，湛发现，Token的做事需要各异化，这背后其实是算力需求精致化的效力，行为算力提供，需要让不同质料的算力做事找到果真需要它的场景。
举例价值任务，编程、医疗、法律分析，用户追求准确率和低延迟，对价钱不解锐，这类做事的毛利率很好。廉价值任务举例聊天、选录、创意草稿，诞妄容忍度，用户度价钱明锐，毛利不。
同个“理商场”，其实是两门千差万别的生意。
湛说，往常客户问的是：你若干 TFLOPS？多大显存？当今问的是：我这个业务，你能不可跑得起、跑得低廉、跑得稳？“以前算力，当今变成算力的效力。”湛说。
他对结尾的判断是：国内大模子很可能成为人人基础设施，就像手机流量样，Token 价钱举座照旧会持续变低廉。老本着落本人，即是需求爆炸的燃料。 Token 越低廉，原来跑不起的应用就都跑起来了，总需求反被放大。
“对咱们作念芯片的来说，这其实是好的场地：咱们把老本下去，商场我方会变大。咱们让客户收获，客户就会多的买，也让咱们收获。”湛说。
这是曦望想饰演的角：离台前的聚光灯很远，却离每个用Token创业的东谈主很近。
以下为虎嗅访谈精选：
虎嗅：理商场很大，但竞争也相配猛烈，在曦望所在的理算力赛谈的竞争神情如何？
湛：竞争确乎猛烈，但我想先把“猛烈”这个词拒绝——理算力这条赛谈，其实不是锅乱炖，它分几个阵营。
简短是三类玩：类是国外巨头。问题是贵，在国内还近似了供应与自主可控的不确定。
二类，是训体GPU，依然有许多上市的公司。
三类是用芯片 ASIC。 对单模子率，但太“死”，模子换就空乏，适固定场景。
曦望选的是另个位置：作念款果真为理而生、又能兼容主流生态的通用 GPU：从架构界提及就为理弃取，走容量先的大显存阶梯，再加上软硬体。
虎嗅：磨练门径生态很进犯，比如英伟达的CUDA，那理这块生态的进犯有多大？
湛：生态在理样进犯，但\"进犯\"的含义，和磨练不是回事。磨练那套生态CUDA 是典型。它的猛烈之处是“进得来、出不去”：你在上头写代码、调模子、攒了堆库和用具，社区也都在那处，时刻长，移动老本到你根底不想走。
但理的逻辑反过来了。理阶段，客户手里依然有训好的模子了——他不是要再行开发，他就想把这个模子跑得低廉、稳。这时候他珍视的，不是“你的生态有多”，而是“我搬过来要改若干东西”。是以理这层，生态的要道词从\"锁定\"变成了\"兼容\"：你能不可让客户的既有模子、既有应用，简直变嫌就迁过来。谁移动老本低，谁就赢。
这是个很要道的鉴识——磨练的护城河，不会自动蔓延到理。 CUDA 在磨练上再强，到了理，客户要的是\"跑得起、跑得低廉\"，而不是\"再被锁次\"。这恰正是给咱们这样的挑战者留的门：咱们不去重造个 CUDA，而是作念到度兼容主流生态，让客户搬不疼。
但还有、也容易被低估的层：理的“生态”，不在开发框架，而在化和运行时那层。因为理拼的是单元 Token 老本，而老本是靠软硬协同点点榨出来的——怎样转化、怎样管 KV-Cache、怎样量化、怎样把多卡之间的通讯压下去。这套系统软件，才是理期间果真的生态壁垒。它不是“把开发者锁住”，而是“让同颗芯片产出多有 Token”。
是以咱们的法是两条腿：对外，兼容，让客户变嫌迁入；对内，软硬同源，把硬件的每分能用软件榨干净。
虎嗅：半体是个“二八定律”相配较着的行业，“大哥吃肉、老二喝汤”，以好意思国为例，英伟达大，其他GPU公司简直莫得契机，商场是否还需要这样多GPU公司？
湛：这个问题问得好，但我以为它把两件事混在了起：是“商场会不会向头部归并”，二是“需不需要这样多”。件我痛快，二件我有不同看法。
归并，定会发生，但它淘汰的是“同质化”，不是“数目”。 半体确乎是赢通吃，可“通吃”是有鸿沟的，是在同个细分、同代工夫里通吃。今天果真的问题，不是GPU公司太多，而是许多在作念同件事，这种同质化，确乎只可活下来两，该淘汰的会淘汰，这是健康的。但“需不需要这样多”，得看它们是不是在作念不样的事。
二，英伟达的护城河，是在“磨练”这个战场上的，生态、先发、强的通用算力。但理是另个游戏：它敬重单元老本、显存容量、能，碎屑化、贴场景。你看国外，理这层其实亦然百花王人放，各式用芯片、云厂商的自研芯片都在长出来。是以\"大哥吃肉、其他没契机\"，是磨练期间的张快照，不是理期间的结局。
三，商场的逻辑，还有国产芯片和国产模子理之间的契度。回到你的问题：不需要“这样多”作念样事情的 GPU 公司，但需要几在不同进取作念到不可替代的。咱们的采用，是在理这条正在被重画的新赛谈上，找个别东谈主替代不了的位置。
虎嗅：谈谈商场和交易模式，你不雅察到的需求爆发的节点是什么时候？
湛：依然运转爆发了。之前磨练是锤子买，笔大的；当今理是天天发生的运营开支，随着用户量、调用量直蓄积。以前算力，当今的是算力的效力。客户很骄横为“每个 Token 跑得多低廉、多稳”付钱。是以在我看来，需求爆发果真的秀丽，是大运转为 Token 算账了。
虎嗅：当Token需求爆发后，大发现Token老本继续着落但价钱却继续上升，加价会持续到什么时候？
湛：这偶然说明件事：当今不是老本在订价，是供需在订价。
老本确乎在快速下行，靠芯片率和架构改进，行业每年能把单元 Token 老本压掉六七成。但价钱还往上走，是因为需求涨得比老本降得快：尤其 Agent 起来之后，个任务的 Token 是往常的几十倍，需求是指数的；而算力、电力、数据中心这些供给端是线的、还得列队建。供给追不上需求的时候，订价权就从老本转到了供应手里。
而况得把两个商场分开看。低廉的通用 Token，聊天、选录这种——价钱其实直在掉，在价钱战；果真在涨的，是价值、门槛的 Token——Agent、编程、医疗、低延迟这类，需求旺、供给紧、还有各异化，价钱天然撑得住、甚而往上走。是以“老本降、价钱涨”，准确的说法是“通用的在降、价值的在涨”。
至于涨到什么时候，我的看法是，会直持续到供给追上需求那天，而这天不会很快来。 两个原因：是 Agent 才刚运转，Token 需求弧线还在陡的那段；二是产能竖立没那么快，晶圆、内存和电这种硬供给，短期补不上。
还有层反直观的：老本着落本人，即是需求爆炸的燃料。 Token 越低廉，原来跑不起的应用就都跑起来了，总需求反被放大，是以“单元价钱在降\"和\"总盘子、价值那块价钱在涨\"，会遥远同期存在。对咱们作念芯片的来说，这其实是好的场地：你把老本下去，商场我方会变大；咱们让客户收获，客户就会多的买，也让咱们收获。
虎嗅：刚刚聊了对于Token交易模式的问题，如果改日Token真的变成类似流量、资费的存在，整个Token产业链上谁的谈话权可能是大的，是芯片厂商、模子厂商照旧系统厂商？
湛：我先泼盆冷水，别指望谈话权会稳稳落在某层。就像流量——你看运营商，手里持着蚁合和照，后却成了“管谈”，价值被上头的应用（微信、抖音这些）拿走了；而开拓商靠工夫壁垒，谈话权直都在。是以谁说了算，不取决于你在哪层，而取决于你在那层是不是稀缺、能不可被替代。放到 Token 这条链上，我的判断是：中间的通用模子层，谈话权只在头部玩手上。开源模子出来、价钱战，大部分模子就成了价钱的汲取者，唯一前沿那几能靠智商订价。
还有谈话权的，会归并在两头：端是界说单元老本的那层——算力坐蓐端，谁能把每个 Token、每瓦电的老本作念到低，谁就持住了整条链的老本底盘，因为 Token 旦变成水电煤，比的即是老本和率；另端是离需求近、掌持运营领域的那层——云、MaaS、运营商，谁掌持客户和流量，谁就有订价权。
但有个前提：纯某层，容易被作念成管谈。 你只单颗芯片，即是个元器件供应商；只通用模子，就被价钱战碾。是以要把芯片、系统、软件整成“能舒适、低老本产价值 Token 的智商”。说白了，谈话权属于“能把单元老本作念到低、又离需求近”的阿谁角，不属于任何个并立的层。
虎嗅：说到“国产模子配国芯”，你们如何布局这面的生态？哪些采用作？哪些采用曦望我方作念？
湛：咱们这事想得比较了了，就定了条线：决定理价比、且别东谈主替代不了的，我方作念；业单干、能让生态闹热的，交给伙伴。
先说我方作念的，中枢就两块——理 GPU 芯片，和它上头那整套软件。这两件咱们对持软硬同源、出自同个团队。因为理的价比不来自某个单点强，而来自软硬件的协同：架构怎样弃取、算子怎样转化、显存怎样不竭，须芯片和软件起遐想才榨得出来。这层旦外包，各异化就没了。是以从芯片架构，到基础软件栈、理平台、再到兼容主流开发生态的编程模子，咱们我方作念。
作的部分，主如果三块：
是模子。 咱们不作念大模子——这点很进犯。咱们要作念的，是让国产大模子在国产芯片上跑得又快又省。是以咱们跟主流国产模子、开源模子作念度适配。“配”这个字的真理，即是把国产模子和国产芯片之间的适配损耗降到低，而不是各作念各的、硬凑在起。
二是系统和工程。 座 Token 工场不惟一芯片，还有液冷、供电、做事器、集群。这些咱们跟产业链伙伴起作念节点和整柜案，各出长处。
三是行业落地。 每个行业的 know-how 咱们不可能都懂，是以在金融、动力、制造这些场景，咱们跟行业伙伴共建软硬体的搞定案——咱们出算力底座和用具，他们出场景显露。
上头还有层是敞开：咱们把芯片的 IP 敞开出来，允许伙伴在咱们的工夫之上定制他们我方的属芯片。这等于把生态的口子开，让它长出多方式，而不是咱们通吃。
说到底，国产生态能不可成，要道不在于谁能全包，而在于这条链上每环——模子、芯片、系统、应用——之间的\"咬\"够不够紧。
虎嗅：当今AI域还有哪些被低估、改日会被放大的契机，类似之前的光模块？
湛：是存储。 大风尚把芯片的价值等同于算力，但其实存储依然是理系统里老本占比的块。那种大容量、低老本、低功耗的内存阶梯——被严重低估了。内存之于理，差未几即是光模块之于磨练集群的位置。
二是电和能。 黄仁勋说改日的数据中心是“Token 工场”，这句话还有半句没说完：它是座“电变 Token 的工场”，果真的天花板是电。是以散热、液冷、供电，以及\"每瓦能产出若干 Token\"的能，不错有新的变化。
三是数据。AI发展的三身分是算法、算力、数据，当今算法层面各大模子都在干预研发，算力层面有各样芯片公司在布局，然则数据域还莫得出现头部企业。
当今宇宙模子的认识越来越受嗜好，AI需要从只和蚁合宇宙互动转向和实体宇宙互动，这就需要宽绰之前蚁合上莫得的质料数据，就像自动驾驶需要宽绰车辆蚁合的实景磨练数据样，这类质料磨练数据的需求会越来越大，关联商场有很大的成漫空间，改日很可能会出现关联的头部企业。
AI 行业运转追究算账了。不是只看模子智商，而是看 AI 是否果真进入业务、产收效力、跑出报恩。
这亦然虎嗅想追问的：钱哪了？干成啥了？赚照旧亏了？能复用吗？
围绕这四问，咱们将度对话AI产业链条上的进犯公司，千里淀AI账本样本库；还将在7月WAIC期间出系列直播、闭门会，与企业要道有规画者共探AI生意。
笃定请戳，起见证AI期间交易落地的真实变化。
本文来自虎嗅，原文结合：https://www.huxiu.com/article/4870255.html?f=wyxwapp
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