【苹果芯片和阿里千问3，算力过剩的时代来了】
DeepSeek把三台旧苹果手机和一台苹果平板拼成一块496 GB的“大显存”，跑起AI模型比单买万元$英伟达(NVDA)$ 的显卡还顺，GitHub三万颗星就是铁证。
开发者图的不是炫技，而是把算力定价权从英伟达手里抢回来。
每台设备只贡献闲置算力，电费比挖矿低得多，用户却能在客厅训练出自己的小ChatGPT。
苹果M4芯片的内存统一架构被钻了空子，跨设备延迟压到5毫秒以内，等于告诉全世界：硬件军备竞赛可以歇了。
大模型的瓶颈个就是内存带宽，所以苹果芯片，才是最佳的大模型芯片。
老苹果手机不再进抽屉，直接变成印钞机。
以后拼算力就像拼团买菜，谁还花大钱$英伟达(NVDA)$ 显卡？$英伟达概念(BK1581)$
以后，你会把旧手机扔进抽屉，还是让它继续帮你赚钱？
【阿里巴巴推出新的千问3】
Qwen3大模型，800亿参数模型只激活30亿，性能却碾压32B全量，训练费砍九成，长文本推理飙十倍，钱包和显卡同时松一口气。
阿里悄悄把Qwen3-Next推上线，核心动作只有三刀：注意力更精，MoE更瘦，训练更稳。
多token预测像开了连发，一次吐一串，延迟肉眼可见地掉。
省下来的不只是算力，
训练预算砍到原先的十分之一，小团队也能摸到大模型的门把手。
长文本一口气读十万字，速度还翻十倍，做知识库、做客服、做研报，不用再掐表。
有人担心稀疏激活会掉精度，实测打平甚至略超老32B。
省算力不省智商，这才是关键。
接下来半年，云厂商的按量计费估计要降价，显卡租赁也会松动。
早一步把业务切到新架构，成本直接腰斩。
牛市中后期最爽的涨幅就是估值切换，换一个叙事，原来很贵的估值会立马变便宜，比如科技和算力，CPO，芯片，AI，液冷，服务器，等从看利润会变成不看利润，或看今年利润变成看未来三五年利润，炒成天价。
熊市中后期最残忍的跌法也是估值切换，换一个叙事，本来跌了50%，已经跌得差不多了，结果切换到要看利润，估值还巨贵，能再跌50%。