［抛砖引玉］广州发展的若干思考

wangzhe123

jianshoy 发表于 2026-3-18 09:20
从统计数据来看，广州的中高端购买力确实是最近几年才开始明显提升的，后面各个中高端商业品牌才开始加 ...

你的观点有问题，明明是以前广州zf不作为，把好地块都给本地开发商了，近几年才开始重视，逐渐引入高端商业开发商。所以高端品牌不来并不是消费力不行，而是本土保护严重，一旦逃离这种保护，我相信两年后广州的商业一定会回到它应有的位置。

illusiome

朋友们，先别管那些十几年前的土地开发了，刚看到个新闻，咱们谈点新鲜事儿：
https://mp.weixin.qq.com/s/kKsVDk2546UlAgx0yC3KDw
Xiaomi MiMo-V2-Omni 发布了，他们在发布的介绍里详细描述了多模态和推理，并把自己的成绩和你的5.2（你现在已经是5.4 thinking了）、gemini3(它现在已经是3.1 pro了）做对比形成了一个相对优势的得分。我们都知道雷子的对比法都不甚靠谱，但我认为起码MiMo肯定是个能用的基座模型（而非类似元宝套壳DS那种），而且有相当水平的多模态能力，可能跟阿里官方的千问3.5在不同领域各有千秋。

自从2023年GPT3出现后，当时有人认为大模型能极大加速研究进度，由于是加加速运动（即加速的加速），所以距离会不断拉开，迟来入场券基本无用。

但现在重新来看，无论是Claude Opus、qwen这种老的，还是阶跃星辰、小米这种新的，都还能有入场券。这明其实这个加加速并没有出现，受限于物理限制，AI的进步并不是无限指数扩张，而是需要不断引入新的范式，例如我之前用的qwen3.5-35b-a3b引入了MOE和注意力分布等内容，变得在一定程度上又非常有竞争力。

Stanford 2025 AI Index可以推理出来一些基准上，open-weight 与 closed-weight 的差距一年内从 8.04% 缩到 1.70%；中美顶尖模型差距显著缩小；前两名与第十名的差距也在收敛。同时，达到 GPT-3.5 级别能力的系统，其推理成本在 2022 到 2024 年间下降了 280 倍以上，硬件成本也在持续下降、能效持续上升，这些都在降低后来者追近前沿的门槛。

但真正关键的是，竞争维度变多了。AI Index 甚至把 test-time compute / reasoning paradigm 单独拎出来，说明 2024 之后的跃迁已经不只是拼预训练 FLOPs。Epoch 那篇分析也给了一个很有启发的框架：推理模型现在可能仍在新范式早期，短期还会很猛；但一旦 reasoning compute 接近总训练 compute，增速就会从“几个月 10×”更接近“每年约 4×”的总体算力增长。也就是说，短期会很快，长期未必能一直超指数外推。

寡头主要集中在 capex、算力、云训练底座这一层；在模型能力层、产品层、垂直场景层，远没收敛到只剩一两家。 之前提到的 Qwen、阶跃、小米，恰恰说明MoE、注意力架构、RL post-training、agent scaffolding、长上下文工程、成本控制 都能重新洗牌。

这里对于我们之前的判断分成两种：
1、推理内容由于全世界所有行业都在积极拥抱AI，评价维度（或者社会需要AI的特质），会变得越来越广泛，所以最稀缺的反而从推理手段（例如之前说的的MoE、注意力架构、RL post-training、agent scaffolding、长上下文工程、成本控制）变成了更物理性的东西，例如capex、算力、云训练底座甚至是电力、能源。
前者的好处是广州在推理手段这个维度上，由于可以不断出现新范式，导致差距可以说是极小，夸克（qwen）和VLA2.0都能成为单点突破的利器，有机会的；
后者的坏处是算力、基座、电力全特么是上海的强项，差距更大了。

2、具身智能和物理世界 AI。这个是广州最可以玩的一段，因为小鹏已经公开把 VLA 2.0 说成 mass-produced physical world large model，并明确表示这套 foundation model 会外延到 Robotaxi、机器人、飞行器。
而PONY.AI应该也能做类似的内容，只不过以他们现在的经营情况，未必能涵盖。
而广州在最上层的电力上，还是要抓紧南网（他们有四个上市主体，而且这些主体远未到覆盖其商业潜力）的数字供电、电力交易平台和电力期货，未来能源这个玩意，跟现在的金子和tokens一样，都是最最核心的需求。

另外，广州学术端强，不等于它在 AI 前沿所有层都强。它的弱项主要在三件事：
第一，缺少像北京/杭州那样强烈外显的通用基座公司集群；
第二，在先进芯片全栈生态、EDA、设计公司密度、资本与明星创业者网络上，不如上海/深圳那么集中；
第三，学术强度向全球可见的 AI 平台叙事转化得不够锋利。

但这几点其实不算不能解决的问题。

edward14

illusiome 发表于 2026-3-18 16:43
说起来南沙现在的情况还真的挺严重的，很容易被人戴维斯双杀。
这个情况可能还要持续一两年呢。

确实。基本面有崩盘的趋势。细说

jianshoy

wangzhe123 发表于 2026-3-18 23:57
你的观点有问题，明明是以前广州zf不作为，把好地块都给本地开发商了，近几年才开始重视，逐渐引入高端商 ...

搞本土保护这点我赞同，典中典之高德置地春夏秋冬（老广都应该清楚根源是什么），最近听说可能会引入华润万象品牌盘活（类似万象天地的定位），也不知道真假。

我提消费力数据主要是想说明时间线的变迁，广州最近引入的非本土品牌高端商业体其实还没大规模落地，但本土消费力已经上来了，并且很明显跟口罩有关联性。

辛识平

illusiome 发表于 2026-3-19 04:47
朋友们，先别管那些十几年前的土地开发了，刚看到个新闻，咱们谈点新鲜事儿：
https://mp.weixin.qq.com/s ...

上海现在的算力至少是82eflops
广州规划下至少27年才能有这个算力

但是就电力系统来说广州肯定是强的
如果广州都不行国内拿入场券的只有北京上海了

我一直觉得广州是不是这些高精尖的东西铺设得太稀疏了，或者说没有一个充分的上下游环境可交流，
散在的企业哪怕暂时有许多优势，也很容易选择脱离主流的路径，

具体怎么发展，是行业内不同层次的人都需要相互密切交流的
如果人才密度够高，这些内部就可以不断交流，密度的目的是促进交流，形成一个世界岛。




就是，你会发现广州这些厉害的团队，之所以基本上是从那么几个地方跑出来

是因为他们一开始所处的位置，各种要素的密度都足够的高，尤其是对人成长而言，人才、知识密度是很重要的考量因素。

他们原本所在的企业，都是规模足够大的，而且接触的东西也足够新、足够尖、足够全，在这样的圈内浸润一圈是不一样的。

而资本是可以被知识、人才转化的，更进一步，资本寻找的对象，就是那些被预先已经被打上标记的人。

广州的资本不够强，就会导致这些具有潜力的人，只有被打上了标记，才能获得青睐。




另外的一条路径是高校人才、知识转化为资本。

但是高校研究的特点是，他们的激励机制与资本界的机制不一样，因为获取经费的机制依赖于学术成果而非资本转化。

学者天然的倾向于重复耕耘容易出文章的方向，而非判断文章对外界是否有利。
（但是，其实很可能在方法论上是类似的，但是资本需要的是变现的标记而非学理上的类似）

也就是说，他们虽然已经被打上标记，但他们所掌握的知识需要经过严格筛选。

如何去筛选这些知识呢？

需要有中间人。

这种中间人可以来自小鹏等企业，拥有着很好的学术履历，又在产业界做过实事。

他们懂知识又懂需求。




而资本，往往起到一个判断筛选的作用，

他们是不懂知识的，

他们只判断知识是否值得，

资本力量不足的情况下筛选的范围就会缩小，

资本本身是有效率之分的，

这种效率体现在几个方面，

一个是判断的准确性，

一个是决策受到制约的限度，

一个是资本的目的，

以及他对各种关系的一个组织能力，

但我认为这种能力无论多强，资本都只能起到一个模块组装的作用，真正的内生力量不来自于资本。



我个人认为造出明星企业是最重要的一步，对于广州而言。

高校和资本都是相对次要的，

因为明星企业能吸引全国全球的资本，

明星企业跳出来的人本身也更容易获得全国资本的加持。

明星企业与高校的联系本身就极其紧密，他们真正懂高校里哪些知识就用，

科技企业的人才很多时候仿佛身处另一所高校，

他们的密度足够高就能大大提高本地高校-企业的转化效率。

其他是相对次要的，重点行业的明星企业最最最最最重要。



因为密度最高的社交场所，恰恰就是企业内部！！

一个规模足够大的新型企业，

内部天然存在超高密度的人才，全面且深入的知识，一整套的实践方法论！！！





其实广州也有许多案例，一家明星企业的人才催生生万物，徒子徒孙持续用类似的方法论耕耘。

只要有一家，就算你中道崩粗，你的要素还在，你的徒子徒孙在广州还会复刻几百家企业。

illusiome

jianshoy 发表于 2026-3-19 09:18
搞本土保护这点我赞同，典中典之高德置地春夏秋冬（老广都应该清楚根源是什么），最近听说可能会引入华 ...

他内部现在这个样子，包括管理结构和债权华润要接受，还要再引入一个资金方。不容易呀。

看到你这一段，我明白了，为什么你会把我跟前同事的对话自己扣在自己头上这么敏感了

illusiome

edward14 发表于 2026-3-19 09:05
确实。基本面有崩盘的趋势。细说

所谓的戴维斯双杀是esp和pe同时下降。

南沙现在也有类似的情况，不拆拿不到钱拆了卖不出去也拿不到钱。
缺乏一个大增量的明星项目，但是从另外一个角度而言，现在广州各地都缺乏大增量的明星项目。只不过南沙的体量相对较小，更容易受这些波动影响

illusiome

  2026-3-19 10:11
82eflops
滮27

÷

illusiome

辛识平 发表于 2026-3-19 10:11
上海现在的算力至少是82eflops
广州规划下至少27年才能有这个算力

服了，写了一大堆全都没了，不想写了。

大概就说明星企业这个指标广州更难看，pg还是改革开放初年的事情。
现在的阿里、字节、微信的人还要再等5到10年。

但这个指标一直不好看，跟别的城市比差距更大。

学校的那个事情，还是管理线条比较粗，类似中山大学当年电子电脑开了6、7个学院、经管开了5、6个学院的时代，大家没有办法做横向对比，只能比数字大小。论文数、高端的论文数、项目数、拉到的投资之类的。
诚然这个是全国所有高校通病，但通病之间还是互有高下的。现在中大的评价系统稍微比10年前要科学了一点。
别说中大了，usthkgz也有一堆特别小众垂直领域里的特别小众垂直项目中的小众技术。
例如基于电池检测已经很垂直了，它的用光纤技术解决传感解决方案更是这个小众领域中的外围。

所以现在只能养蛊多招几个项目，看看什么情况

辛识平

illusiome 发表于 2026-3-19 16:38
服了，写了一大堆全都没了，不想写了。

大概就说明星企业这个指标广州更难看，pg还是改革开放初年的 ...

我认为之所以难出，是因为中心城区（尤其天河）不给力。

对智力资源的密度要求极高的产业

天河区不太干事，黄埔南沙这些其实是很难很难在最核心的方向有大突破的

其他片区稀稀疏疏除了商场周边别的地方人流也不多，你说生物医药能出好项目那是可以，

但人工智能相关这些，不容易吧。

这种与其他地区的拓扑距离相对遥远的片区，

本身进驻的企业，肯定不是首要考虑智力资源的集约性，而是综合考虑各方面的成本，

其次，对智力资源密度要求高的产业，往往会选择垂直路径去做，

因为人才密度不足。
密度不足自然要打垂直赛道，

这样能最大限度的利用老板本人及其直系团队的能力，对人才的需求没那么高，

而且，迭代的速度会慢一些，做成了能吃比较久

当然大湾区现在交通是很方便，
可是，除了出差以外，社交圈是拓不出去的。
当然应该有很多企业都是办公在天河南沙开办公室


天河区其实他的待遇和地位是与经济地位不匹配的

天河很重要很重要，但是整个工作没做好，

以前想着外围区卷可以，但是天河真的必须做的比黄埔南沙更好，

一堆企业不是注册在天河但是在天河办公，服务好天河企业就是服务好全广州的企业，

办好天河就是办好广州。

冼村的伤害很大，但是天河不还有智慧城和目前的金融城吗？该做的事情前几年好像没咋做吧。


当然要这些没有想象力的区域去做主流科技可不可以，
肯定可以，合肥本身就是例子

就算有ustc合肥的人才规模也不咋地，
砸钱。

要不就是把几个链主拉过去，相当于直接把图的顶点置换到这个片区了。

上海之类的城市都是这样做的，但广州不就正缺大企业吗？

我们其实已经给南沙叠加了足够多的智力要素了，医院高校研究院包括一些制造业总部，

大企业缺位，就像命宫无主。
但我相信

还是能跑出来的。



大湾区，广州，再怎么相对衰落，也只是相对长三角，

我们所依赖的东西方贸易体系崩塌，才是相对衰落的核心，

其实此前我观察nice大哥，他三四年前偶尔说过几次中国在产业链上依旧处于中游，

不知道能否将这一观点忝列为许多广州精英的认知，

这种认知让我们一直是嗷嗷待哺的，仰赖于与西方贸易，对话的环境，这是我们的舒适区。

我们曾经的整个产业确实依赖于房地产，而房地产泡沫本身则来源于金融危机，这是对西方的妥协，对当时秩序的维护。

我们则是很安全的生长于这一舒适区，利用现成的贸易体系获取大量利益。

**这一黑天鹅事件则提前刺破了所有的泡沫所有的幻想。

沪人比我们媚外，却学得很像，
我们意识上不媚外，行为上却依赖于西方的体系

其实这几年，我们整个体系和三观其实都在迅速的切换。

广州对这种定位的调整是被动的。

我们此前并未想象好这样一个未来，如此早的到来。

广东这个地理位置，本身就是对外的核心位置，在秩序重建的过程中，我们会取回自己的位置的。




我始终认为这是暂时的困难。

因为鸡蛋必须放在不同篮子里，

全都在那边的话，明朝混咋样咱还不知道？

科创什么的是为了搞死美国，

内在的矛盾比科创重要多了。

lionels2019

天河就知道写文章，这个互联网小镇，那个人工智能园区，大把办公楼空置，租金还是贵的离谱！说好的扶持创业者就是为了口嗨上新闻！

illusiome

辛识平 发表于 2026-3-19 17:26
我认为之所以难出，是因为中心城区（尤其天河）不给力。

对智力资源的密度要求极高的产业

天河做得不好连nice大哥都在说，不过他不好说太多。

这点我喷了好几年了吧。现在开始动真格了，可能会好点。

但一个区的塌陷，不可能会影响全部的大势的，例如2016年-2021年的时候越秀区塌陷，也不影响广州的高歌猛进。

核心还是系统性问题。


开年到现在，杭州、无锡、苏州、上海、北京、成都都有区打电话给我们抢AI项目，广州是比较不积极的一个，杭州甚至三个区互相过来抢。上海、北京的ZC不够好，但上海北京真的很聚集，所以也不完全是ZC问题，因为ZC能做得很少，边界也就在这里了。那么怎么把广州的潜在优势——或者说我们讲了几年能讲得通但出了我们的语境没人知道的优势讲出来呢？
那就需要大家实践的时候尽量努力了。

辛识平

illusiome 发表于 2026-3-20 16:34
天河做得不好连nice大哥都在说，不过他不好说太多。

这点我喷了好几年了吧。现在开始动真格了，可能 ...

其实这几天这个龙虾事件就能看出广州反应速度比其他城市慢了几天。

但这个几天程度的慢，
并不是说不积极，
而是某些东西掣肘了他们快，
比如财力精力被分散到其他地方，

以及，相关行业上关系不够好，消息不够灵，
这种现象往往也是财力精力分散

最后响应到舆论端口上的速度只是一种体现。

illusiome

辛识平 发表于 2026-3-20 20:39
其实这几天这个龙虾事件就能看出广州反应速度比其他城市慢了几天。

但这个几天程度的慢，

所以为什么说香港科技大学广州不错，他自己就搞了一个小活动，影响力还挺大。
因为浙江大学北京大学内部都发了通知，不准用。他们可以用，但是要求学生要自己对自己承担责任，但同时又会有顶级的工程师和学者去分享，应该怎么用。

这个态度在圈子里很受赞赏，小小的出了圈：既不是一禁了之，也不是放任自流，而是告诉他们能做什么，不能做什么，给指导以后尊重他们的自主选择，让他们自己负责。

illusiome

DeepSeek核心研究员离职，将加盟头部大厂
据@小红书第一猛男 首报，DeepSeek（深度求索）核心研究员郭达雅已离职，近期可能会加盟某头部大厂
       
郭达雅简介：
中山大学与微软亚洲研究院（MSRA）联合培养博士。2023年加盟DeepSeek（DeepSeek-V3核心成员），负责代码理解与生成方向，主攻大模型推理、代码智能、数学大模型。获国家奖学金、微软学者奖学金、李学柔基金奖学金等
       
成绩｜荣誉｜成果：
1.DeepSeek-R1核心作者，成果登Nature封面（2025）
2. 主导DeepSeek-Prover系列数学推理模型研发
3.论文发表于NeurIPS、ICLR、AAAI、EMNLP、Nature等
       
P.S.：
1.我们获悉，郭博大概率去头部某大厂带Code，虽然几家大厂都在争抢中
2.据闻，DS内部还有比较重要的人在问头部大厂要Scope
3.郭博离开的原因核心还是算力和钱（薪资有点倒挂，算力还是比不了大厂），新加盟DS的人薪酬普遍较高


可惜现在广州并没有足够潜力的主体吸引他过来。