2026年初,CPU 销量与价格增长的需求侧逻辑

从需求侧来看,AI 正在从“炼大模型”(训练阶段)转向“用大模型”(推理与应用阶段)。这一转变直接驱动了对 CPU 这种通用算力的爆发性需求。驱动因素需求侧描述对销量/价格的影响推理占比激增AI 工作负载中,推理的占比已从 2023 年的三分之一上升到 2026 年的约三分之二。大量通用服务器需要升级高性能 CPU 来承载推理任务,销量走高。“AI Agent”的兴起AI 不再只是对话,而是能操作软件的“代理”。这需要极强的逻辑判断(CPU)而非仅仅是矩阵运算。催生了对具有 AI 指令集(如 AMX)的高端 CPU 的刚需,推高了单价。AI PC 硬件升级潮2026 年全球超过 50% ...

这个范式天然假设“行动是主要价值形态”,因而会系统性低估其他同样重要、但不以执行为中心的 AI 产品。一、模型的深层假设:六个被系统性忽略的价值象限模型的内在逻辑偏爱确定性、可审计、可分解、可问责的行动。因此,它会遮掩或低估以下六类至关重要的AI产品价值:认知增益型产品: ...

主范式不仅定义了产品价值,更精确描绘了一个分层、可插拔的商业化生态图谱。一、商业化总览每层可售卖 -> 独立的“能力即服务”(Capability-as-a-Service, CapaaS)。接口可售卖 -> 协议、标准与连接器构成的“集成即服务”。整合可售卖 ...

产品经理的视角:构建AI Agent的“生存公式”:一个用于设计、评审与对标的四维乘积产品模型一、从模型到产品系统2025-2026年真正成立的AI Agent产品,是一个对意图、责任、交互、执行进行产品化定义、封装与重构的行动系统。技术是实现手段,而产品是定义价值、分配责...

一、意图驱动:从“指令计算”到“意图计算”核心含义:用户不再指令系统“如何做”,而是直接声明“想要什么”,后续的规划与执行则由 Agent 自主完成。这正是 Google、a16z 及诸多行业趋势报告反复强调的范式转变:交互核心从 prompt/指令 转向 intent/意...

一、整体概览按实施顺序,大致分为 6 个阶段,每个阶段都可以独立成小项目:明确目标和场景:先收敛到 3–5 个高价值分析场景搭建数据接入与预处理能力:统一数据入口与格式建立数据转换与特征工程能力:沉淀可复用的数据处理逻辑实现查询/分析引擎:SQL 生成、分析模板与可视化加入...

很多人都有类似体验:同一个大模型,用中文问问题,好像更容易“说到点子上”;用英文问,同样的问题,却显得有点“没说完”。尤其在一些开放式问题上,比如:职业建议产品判断宏观趋势抽象概念解释中文回答常被评价为:“这句话挺有洞察”“一句话点醒我了”而英文回答更容易被吐槽:“解释得不...