[美股] AI、自駕、美股...2026年科技行業的12個關鍵問答
我們的叁小時新年直播來啦，在這場硅谷壹線的思辨中，我們邀請了六位跨越 AI、自動駕駛與美股投資的領軍人物，進行了壹場長達叁小時的直播討論，聚焦聊聊2026年大家最關心的幾個科技賽道展望。這不只是壹次預測，更是壹場對“非共識”拆解。
核心洞察（Live Highlights）
AI范式的“去中心化”：2025年的“DeepSeek Moment”標志著大模型不再被伍大廠壟斷。2026年，算力不再是唯壹門檻，數據策展與系統級Scaling成為勝負手。
“自研模型”vs“應用優先”的大廠博弈：Meta的路線之爭反映了科技巨頭的戰略分歧。在我們的討論中，張璐就認為底層模型技術是AGI時代的“電力”，必須自主掌控以確保獨立性；Howie則主張模型保鮮期短，大廠應發揮應用層優勢，而非深陷基建泥潭。
端到端（E2E）的降維打擊：舊金山(专题)停電事件中，特斯拉能夠正常運營，而Waymo不知所措引發全城大擁堵，特斯拉的端到端方案優勢顯現：在復雜的物理世界，基於規則的“有軌電車”方案正在面臨挑戰。
算力版圖的因子重構：美股投資正從“純GPU信仰”轉向“ASIC效率”。谷歌TPU陣營與英偉達的對抗，本質上是推理成本與通用性之間的博弈。
信仰高於估值：AI泡沫是否破裂，不取決於燒了多少錢，而取決於“模型智力每叁個月翻倍”的信仰是否缺失。2026年，OpenAI與SpaceX的IPO將成為全球資本的試金石。
01 AI的2025與2026：技術共識與非共識
主持人：陳茜（硅谷101聯合創始人）
嘉賓：
Howie Xu（硅谷徐老師）：資深硅谷技術高管、財富500強Gen首席AI創新官
張璐：Fusion Fund 創始合伙人
關鍵問題 1：2025年，哪個“非共識”事件最令行業震驚？
陳茜：
回顧2025，Meta的大規模裁員、重組以及核心人才的流失都非常drama。我之前完全沒想到Yann LeCun的離開以及硅谷人才大戰能攪動到這個程度。兩位身處壹線，有什麼事件是超乎你們預期的？
張璐：
Meta的掉隊確實讓人意外。我在2023、2024年非常看好開源生態，以為Meta能作為領軍人物把開源帶到壹個新高度。但2025年最讓我驚喜的是大企業對於AI認知轉向的速度。
在2024年大家還在討論Scaling Law是不是萬能鑰匙，但到了2025年，大家能意識到說Scaling Law它不是解決所有問題的萬能鑰匙。大家會更加實際和現實地去考慮說在行業落地的話，並不需要最貴最好的模型去解決所有問題，而是去關注壹些小語言模型。
然後通過這樣的壹個我之前聊過的這種“雞尾酒的方式”去進行當地化的微調，去進行各種各樣，尤其是數據隱私監管比較多的這些行業的垂直部署。我記得年初去達沃斯和JP Morgan醫療大會時，全球領袖和500強公司已經不再問“要不要用 AI”，而是問“How and How much”——我們要撥多少預算？這種從“虛”到“實”的轉變極快。
即便2025年我們會覺得很忙、很累，但那是壹種“打雞血”的狀態，不僅是單壹的AI敘事，而是AI原生企業與AI賦能的各種產業（醫療、金融等）技術的壹種疊加增長，包括太空科技、國防科技等等，這是壹個非常讓人興奮的增長元年。
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“自研模型”vs“應用優先”的大廠博弈：Meta的路線之爭反映了科技巨頭的戰略分歧。在我們的討論中，張璐就認為底層模型技術是AGI時代的“電力”，必須自主掌控以確保獨立性；Howie則主張模型保鮮期短，大廠應發揮應用層優勢，而非深陷基建泥潭。
端到端（E2E）的降維打擊：舊金山(专题)停電事件中，特斯拉能夠正常運營，而Waymo不知所措引發全城大擁堵，特斯拉的端到端方案優勢顯現：在復雜的物理世界，基於規則的“有軌電車”方案正在面臨挑戰。
算力版圖的因子重構：美股投資正從“純GPU信仰”轉向“ASIC效率”。谷歌TPU陣營與英偉達的對抗，本質上是推理成本與通用性之間的博弈。
信仰高於估值：AI泡沫是否破裂，不取決於燒了多少錢，而取決於“模型智力每叁個月翻倍”的信仰是否缺失。2026年，OpenAI與SpaceX的IPO將成為全球資本的試金石。
01 AI的2025與2026：技術共識與非共識
主持人：陳茜（硅谷101聯合創始人）
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張璐：Fusion Fund 創始合伙人
關鍵問題 1：2025年，哪個“非共識”事件最令行業震驚？
陳茜：
回顧2025，Meta的大規模裁員、重組以及核心人才的流失都非常drama。我之前完全沒想到Yann LeCun的離開以及硅谷人才大戰能攪動到這個程度。兩位身處壹線，有什麼事件是超乎你們預期的？
張璐：
Meta的掉隊確實讓人意外。我在2023、2024年非常看好開源生態，以為Meta能作為領軍人物把開源帶到壹個新高度。但2025年最讓我驚喜的是大企業對於AI認知轉向的速度。
在2024年大家還在討論Scaling Law是不是萬能鑰匙，但到了2025年，大家能意識到說Scaling Law它不是解決所有問題的萬能鑰匙。大家會更加實際和現實地去考慮說在行業落地的話，並不需要最貴最好的模型去解決所有問題，而是去關注壹些小語言模型。
然後通過這樣的壹個我之前聊過的這種“雞尾酒的方式”去進行當地化的微調，去進行各種各樣，尤其是數據隱私監管比較多的這些行業的垂直部署。我記得年初去達沃斯和JP Morgan醫療大會時，全球領袖和500強公司已經不再問“要不要用 AI”，而是問“How and How much”——我們要撥多少預算？這種從“虛”到“實”的轉變極快。
即便2025年我們會覺得很忙、很累，但那是壹種“打雞血”的狀態，不僅是單壹的AI敘事，而是AI原生企業與AI賦能的各種產業（醫療、金融等）技術的壹種疊加增長，包括太空科技、國防科技等等，這是壹個非常讓人興奮的增長元年。
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