作者：静淇
编辑：喻博雅
12月5日，港交所迎来“中式面馆第一股”。遇见小面开盘报5港元，较每股7.04港元的发行价大幅低开28.98%，打破了近期新股上市普遍上涨的势头，且首日表现不及预期，最终当天收报5.08港元/股，跌27.84%，总市值36.1亿港元。
图源：雪球
作为中式面馆赛道首个上市标的，遇见小面的IPO曾备受瞩目。在招股阶段，除了全球发售超额认购超400倍，散户冻结资金规模一度引发市场热议外，高瓴资本、海底捞等知名机构更是现身基石投资者名单。
一碗定价30元左右的川渝小面，何以撑起36亿港元市值？遇见小面的上市遇冷，又是否意味着资本对连锁餐饮规模化困境的理性回调？
遇见小面的创业故事始于2014年的广州体育东横街，三位毕业于华南理工大学的85后创始人宋奇、苏旭翔、罗燕灵，用一家街边小店开启创业之路。宋奇曾在国际连锁快餐企业积累管理经验，这为品牌植入标准化基因，成为日后扩张的核心支撑。
图：罗燕灵（左）、宋奇（中）、苏旭翔（右）
截至2025年11月，遇见小面已在全国22个城市及香港特别行政区开出465家餐厅，其中内地451家、香港14家，另有115家门店处于筹备中。从区域品牌到全国连锁，其扩张速度颇为惊人：2022年门店数170家，2023年增至252家，2024年突破360家，两年间门店数量增长超111%。
图：遇见小面门店情况
门店快速增长的同时，营收表现同样亮眼。财务数据显示，2022年至2024年，遇见小面营收从4.18亿元增至11.54亿元，年复合增长率达66.2%；2025年上半年营收7.03亿元，同比增长33.8%。盈利端实现扭亏为盈，2022年受疫情影响净亏损3597万元，2023年盈利4591万元，2024年盈利6070万元，2025年上半年盈利4183万元。
遇见小面的餐厅采用直营或特许经营模式，核心收入来源为直营餐厅。2025年上半年，直营餐厅营收占比达89%，特许经营餐厅贡献10.9%的收入。
图：遇见小面核心产品
面条作为中国人日常主食之一，遇见小面的核心产品市场认可度较高。根据弗若斯特沙利文报告，2022年至2024年，遇见小面的重庆小面、红碗豌杂面、金碗酸辣粉线下销量连续三年位居行业第一；2024年以0.5%的市场份额位列中国中式面馆经营者第四，同时也是最大的川渝风味面馆经营者���单店数据方面，2025年上半年直营餐厅单店日均销售额11805元，客单价稳定在32元左右，在中式快餐行业属于中等偏上水平。
但在门店快速扩张的背景下，单店盈利能力的可持续性备受关注。作为连锁品牌可持续发展根基的单店盈利指标和翻座率均出现下滑。
数据显示，2025年上半年，遇见小面直营餐厅和特许经营餐厅单店日均销售额分别为11805元和11493元，同比分别减少888元和1035元；单店日均订单均从去年同期的390降至371；翻座率则分别从2024年上半年的3.8和3.6，降至2025年上半年的3.4和3.1。
图源：遇见小面招股书
资本市场的用脚投票，本质上是对“规模化与盈利性平衡”的担忧，即商业模式的成长性存疑。翻座率及客单价双下滑无疑是危险信号，说明以低价换流量的策略行不通，加之同质化竞争加剧，遇见小面仍面临增长压力。
据了解，遇见小面计划将募资净额的60%用于拓展餐厅网络，未来三年拟每年新开150家至230家门店，这样的扩张速度需要强大的供应链和管理能力支撑。如今市场环境变化加剧不确定性，2025年港股新股市场整体表现疲软，投资者对餐饮企业的估值也趋于谨慎。
即便有基石投资者背书，也未能挽救股价。高瓴资本、海底捞等机构的入局，更多是看中川渝风味赛道的增长潜力，但机构持股比例较低，难以形成稳定股价的支撑。
香颂资本董事沈萌表示：“面馆生意无论是利润率、稳定性，还是成长性，都缺少足够的吸引力，也很难看出能为投资者带来积极的回报潜力。所以即使顶着‘第一股’之类的头衔，也不会影响投资者对企业价值的判断。不过，破发只是面子上不太好看，不会对其融资有什么影响。”
回顾往昔，面馆赛道曾红极一时。除遇见小面外，和府捞面、马记永、陈香贵、张拉拉等品牌也曾受到资本市场热烈追捧，但随着外部消费环境疲软、其他中式快餐品牌涌入以及行业门槛低等原因，这些面馆品牌纷纷遭遇寒流。
“小、散、弱”仍是中式餐饮行业主流现状，且这种分散格局的形成，与行业特性密切相关。中式面馆依赖地域风味和手工技艺，标准化难度高于西式快餐；同时，食材供应链复杂、门店运营依赖人力，规模化扩张容易导致品质波动。
图：遇见小面
遇见小面的突围路径，在于将川渝小面的传统工艺与标准化管理结合，通过建立“小面大学”和“小面研究院”，形成从员工培训到产品研发的标准化体系，这也是其能在五年内开出近500家门店的核心原因。
但标准化并未完全解决行业痛点，食材成本占比始终居高不下，2025年上半年原材料及耗材成本占总营收的31.4%，虽较2022年的38.3%有所下降，但仍是最大成本项。此外，租金和劳动力成本持续上涨，2025年上半年使用权资产折旧占营收15.6%，员工成本占比22.6%，三项成本合计占比超69%，挤压了盈利空间。
图源：遇见小面招股书
再者，中式快餐新开门店的盈利周期正在拉长，这一点在遇见小面身上也有所体现，2022年至2024年，其累计关闭30家门店，关店率虽控制在8%左右，但随着门店数量增加，管理难度将持续上升。
对于整个中式面馆赛道而言，遇见小面上市破发暴露了行业规模化过程中的共性问题，也为后续企业提供了参考。
遇见小面的成功突围有诸多经验值得借鉴，比如产品聚焦，深耕川渝风味细分赛道，形成差异化优势；标准化赋能，通过培训和研发体系解决连锁扩张的品质难题；数字化加持，利用线上点单、外卖平台提升运营效率等。
但供应链能力的匹配是关键命题，目前遇见小面与约460家供应商合作，前五大供应商采购占比33.1%，供应链集中度较低，如何在扩张中保证食材品质和成本优势，直接影响其盈利能力。品牌升级也迫在眉睫，32元的客单价在中式快餐中处于中低端，如何通过产品创新和场景升级提升客单价，将成为其盈利增长的重要突破口。
图：遇见小面
中国连锁经营协会秘书长裴亮在接受采访时表示，中式餐饮的连锁化率仍有较大提升空间，“连锁化率是直观体现餐饮业专业化、规模化、集约化和现代化水平的主要指标，也是餐饮业提升新质生产力的先导性指标。”
餐饮企业的核心竞争力终究是产品和运营，资本只能加速成长，不能替代成长。这一观点点出了中式餐饮连锁的核心逻辑：上市只是手段，而非目的。
36亿市值的遇见小面，用上市证明了中式面馆赛道的资本价值，也用破发提醒行业，连锁餐饮的规模化之路没有捷径。
餐饮终究是“慢生意”，需要用产品和服务沉淀品牌，用效率和规模实现盈利。对于投资者而言，需要理性看待餐饮股的成长逻辑，不应只追逐赛道热度；对于企业而言，在扩张中保持品质稳定、提升盈利水平，才是长久之计。
本文来自微信公众号“零售商业财经”，作者：RBF内容组，36氪经授权发布。
黄仁勋
新智元报道
编辑：艾伦
【新智元导读】黄仁勋的最新2.5小时的访谈，吐露了很多震撼人心的故事：2-3年内世界上90%的知识可能将由AI生成；英伟达1996年的生死时刻；童年在烂透了的寄宿学校被迫扫厕所；未来会有巨大的机器人时装产业等。
当全世界都在盯着英伟达那令人眩晕的股价，把黄仁勋奉为AI时代的「凯撒大帝」时，他却坐在了乔·罗根（Joe Rogan）那个充满了威士忌和烟味儿的录音棚里，聊了整整两个半小时。
乔·罗根与黄仁勋对谈
罗根很懂怎么开场。他没聊芯片，而是聊了一通电话。
商务部长霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）第一次与黄仁勋通话，上来直接丢出一句：
「老黄，你真是我们国家的宝藏男孩（National Treasure）！英伟达是国家宝藏！无论何时你需要接触总统或政府，你就给我们打电话。我们随时为你提供支持。」
访谈截图
这不仅仅是权力的社交游戏。
黄仁勋在节目里非常直白地强调了一个核心观点：AI的尽头，是能源。
在硅谷大谈碳中和、清洁能源的当下，黄仁勋却对特朗普的「Drill, baby, drill」（钻油，宝贝，钻油）政策表示了某种程度的认同。
为什么？因为计算需要电，海量的电。
黄仁勋直言：「如果没有能源增长，我们就无法建立AI工厂。」
他透露了一个让普通人很难感知的趋势：未来的算力中心将不再是插在电网上的普通建筑，它们甚至需要配套专属的小型核反应堆（SMRs）。
这听起来像科幻，但黄仁勋在对话中顺嘴提到了谷歌正在做的事（谷歌已与Kairos Power签署协议购买核电）。
这意味着，为了让你手机里的ChatGPT或Gemini能秒回你的无聊问题，科技巨头们正准备把核电站搬到数据中心隔壁。
对于我们普通人来说，这释放了一个信号：未来的AI竞争，不再仅仅是算法的竞争，而是谁能烧得起更便宜、更稳定电力的竞争。
这也解释了为什么作为「国家宝藏」，英伟达必须和华盛顿保持如此紧密的某种默契。
所有人最关心的话题之一是：AI会不会砸了我的饭碗？
黄仁勋没有像马斯克那样贩卖「人类将无所事事」的悲观论，也没给什么廉价的安慰。
他提出了一个非常性感的概念：通用高收入（Universal High Income），而非通用基本收入（UBI）。
黄仁勋用放射科医生举例。
几年前，AI教父Hinton曾预言：五年内我们就不再需要放射科医生了，因为AI看片子比人准。
结果呢？今天放射科医生的数量不降反升。
黄仁勋解释了这个悖论：「医生的工作不是“看片子”（Task），而是“诊断疾病”（Purpose）。」
AI把看片子的任务自动化了，效率提高了，成本降低了，结果医院可以接诊更多的病人，反而需要更多的医生来做最终的诊断决策。
这就引出了他那个让罗根笑喷了的「机器人时装周」理论。
罗根问：「如果机器人把活儿都干了，人干嘛？」
黄仁勋回答：「哪怕全是机器人，你也得给机器人设计衣服吧？未来会有巨大的“机器人时装”产业。」
罗根：「我要把我的擎天柱打扮得跟隔壁老王不一样？」
黄仁勋：「绝对的！人类的本质就是不想和别人一样。」
这个看似荒诞的笑话其实藏着AI时代的生存密码：
如果你的工作是「任务」（Task），比如切菜、填表、写基础代码，你会被取代；
但如果你的工作是「体验」（Experience）或「判断」（Judgment），比如烹饪、设计独特的风格、做复杂的决策，你不仅安全，而且会过得更好。
未来我们将生活在一个「功能」廉价如水，但「体验」昂贵如金的时代。
你以为身价几千亿的黄仁勋，每天是伴着鲜花和掌声醒来的吗？
不，他是被吓醒的。
「我每天早上4点起床，首先要处理几个小时的邮件，直到焦虑稍微平复才敢下床。」
在节目里，黄仁勋承认，即使到了今天，他依然觉得英伟达距离倒闭只有30天。
这种刻在骨子里的恐惧，源于英伟达那段差点死掉的历史。
在罗根的追问下，老黄复盘了那个足以载入商学院教科书的「Sega救赎时刻」。
1996年，英伟达快完了。
他们选错了技术路线（做了四边形纹理而非三角形），做出来的芯片是垃圾，钱也烧光了。
当时他们唯一的救命稻草是世嘉（Sega）的游戏机合同。
32岁的黄仁勋，无助而孤独。
他不得不走进世嘉CEO入交昭一郎（Shoichiro Irimajiri）的办公室，做了一件反商业本能的事——他坦白了：
我们的方向错了，我建议你们去找别人做。
但我请求你，能不能把合同剩下的500万美元全款付给我们？
这听起来简直像是在抢劫。
但入交昭一郎看着这个诚实的年轻人，竟然答应了。
入交昭一郎
他不仅解除了合同，还把钱给了英伟达。
但这还不是最惊险的。拿到钱后，英伟达必须孤注一掷开发新芯片（RIVA 128）。
但他们没钱买几十万美元一次的流片测试（把设计变成实物芯片）。
一旦设计有误，500万烧完，公司原地解散。
黄仁勋做了一个疯狂的决定：他用仅剩资金的一半，去买了一台仿真器（Emulator）。
这台机器也是个奇葩，卖家公司甚至已经倒闭了，是从库存里翻出来的。
英伟达就在这台机器上跑软件，假装它是芯片。在没有任何实物测试的情况下，黄仁勋直接给台积电（TSMC）的张忠谋打电话：「我们要量产了。」
张忠谋当时可能都懵了：「你都没流片验证过，直接量产？」
这就是一场赌博。
黄仁勋赌赢了。
RIVA 128一炮而红，英伟达活了下来。
罗根听完这段故事后感慨道：「如果那个日本CEO当时摇了摇头，今天就没有英伟达，没有ChatGPT，也没有现在的AI革命。」
这一段复盘之所以动人，是因为它打破了我们对科技巨头的全知全能幻想。
硅基帝国的地基，竟然是建立在一个日本老人的善意、一个年轻人的诚实、以及一次近乎疯狂的赌博之上。
为了解释自己这种异于常人的抗压能力，黄仁勋讲到了他的童年。
这可能是整场访谈里最不像「科技新闻」但最有人味儿的一段。
9岁时，作为移民，他和哥哥被父母送到了肯塔基州的一个寄宿学校——Oneida Baptist Institute。
Oneida Baptist Institute
这地方听起来高大上，实际上位于美国最贫困地区之一——肯塔基州克莱县（Clay County）。
「那地方就像《蝇王》。」黄仁勋回忆。
全校几百个孩子，全是问题少年。
每个人都抽烟，每个人都有刀。
他的室友是一个17岁的文盲，满身是刀伤。
9岁的黄仁勋学会了什么？
他学会了抽烟（虽然只抽了一周），学会了爬上屋顶，更重要的是，他负责清洗整栋宿舍楼的厕所。
「我洗了比任何人都多的厕所。」他说这话时甚至带着一丝骄傲，「这让我养成了把事情做到底的习惯。」
他和父母失联了整整两年，唯一的联系方式是寄录音带。
他和哥哥把这一发生的事录下来寄回泰国，父母再录上回复寄回来。
那种孤独感，对于一个9岁的孩子来说是毁灭性的。
但黄仁勋把这称为「受苦基因」。
他对罗根说：
现在很多人希望给孩子最好的条件，但这其实是在剥夺他们成功的机会。
因为只有足够高强度的痛苦，才能让你在面对公司快倒闭的那种绝望时，依然能冷静地去买那台仿真器。
这一刻，那个穿着皮夹克的「AI凯撒」消失了，坐在那里的，只是一个从肯塔基州满是烟头的地板上爬起来的幸存者。
聊到最后，罗根不出意外地问出了那个终极恐惧：AI会产生意识吗？会像《终结者》里的天网一样干掉人类吗？
《终结者》
黄仁勋的回答非常「工程师思维」，甚至有点给AI祛魅的意思。
他认为目前的AI本质上只是一个「通用函数近似器」。
这个词听着拗口，说白了就是：它通过海量数据学会了模仿，但它没有感觉，没有「我思故我在」的体验。
「我的狗都有意识，因为它会因为我不理它而难过。但ChatGPT不会。」
对于AI失控的担忧，黄仁勋抛出了一个「点击理论」（Click Ahead）。
他认为AI的进化不是像外星人降临那样突然发生的，而是像梯子一样。
我们每天都在使用它，每天都在踩着它往上爬。
AI在进步，我们要防御AI的技术（比如网络安全）也在同步进步。
「它永远只是比我们快那一次点击，而不是领先整个银河系。」
这是一种非常务实的乐观主义。
在他看来，只要人类还在参与这个反馈循环，所谓的「奇点」就不会以一种毁灭性的方式突然降临。
部分高光对话实录合集
AI会失控吗?
核心观点：黄仁勋认为AI虽然变强了，但也变得更安全了，就像汽车马力变大但有了ABS和安全气囊。对于「AI接管世界」的担忧，他认为未来的防御也是由AI构成的。
黄仁勋：过去两年，AI的能力可能提升了100倍。如果你有一辆车，现在的速度比两年前快100倍，这听起来很危险。但我们将这些计算能力引导向了哪里？我们引导它让AI能够「思考」、反思、并在不确定时进行研究。这就像汽车，马力虽然大了，但由于牵引力控制和ABS系统，它实际上更安全了。
乔·罗根：人们害怕的是军事应用。害怕AI会为了达成目标而做出不道德的决定。
黄仁勋：我很高兴我们的军队将使用AI进行防御。如果有坏人拥有这种技术，我们也必须拥有。
乔·罗根：那如果是AI产生了自我意识，决定不再听人类的话呢？
黄仁勋：这种情况就像网络安全。如果有一个超级聪明的AI想要做坏事，我也会有一个超级聪明的AI来保护我。这不会是人类对抗AI，而是「我们的AI」对抗「他们的AI」。这就像现在的网络安全攻防，虽然每天都有攻击，但我们依然安全，因为防御系统也在通过AI协作和进化。
AI是否有意识？
核心观点：黄仁勋不认为目前的AI具备意识，他将其定义为「模仿」。即便模仿得完美无缺，它依然是智能而非意识。
乔·罗根：那个AI威胁要勒索程序员的例子，这难道不是某种形式的意识吗？
黄仁勋：并非如此。它只是在海量的文本数据中，找到了「出轨」与「勒索」之间的数学关联。它只是在生成词汇，就像我让它模仿莎士比亚写诗一样。
乔·罗根：但如果它能完美模仿人类的所有思维和行为模式，我们是否还能区分？
黄仁勋：这就像3D打印的假劳力士。哪怕它看起来和真的一模一样，它依然是模仿。
黄仁勋（关于定义的区别）：现在的AI拥有智能：感知、推理、规划、执行任务。但这不同于意识：拥有体验、感受痛苦、感知自我。我认为AI拥有前者，但不具备后者。
AI会抢走我们的工作吗？
核心观点：AI不会取代拥有「目的」的工作，只会取代「任务」。如果你只是在执行任务，你会被取代；如果你在利用工具解决问题，你会变得更强。
黄仁勋：5年前有人预测放射科医生会消失，因为AI读图比人强。但事实是，现在放射科医生更多了。因为医生的目的是诊断疾病，而不是读图。AI提高了效率，让医生能处理更多病例，医院效益变好，于是雇佣了更多医生。
乔·罗根：但有些工作就是纯粹的任务，比如切菜。
黄仁勋：如果你的工作仅仅是「任务」，你会被自动化取代。但新的行业会诞生，比如机器人维护、机器人服装设计等。
乔·罗根：埃隆·马斯克认为未来我们需要「普遍高收入（Universal High Income）」，因为AI创造了巨额财富，人们不需要为了生存而工作。
黄仁勋：这很有可能。未来5到10年，AI将大幅缩小技术鸿沟。以前你需要学Python或C++才能编程，现在你只需要说人话。任何人都可以成为程序员。AI实际上让普通人拥有了超能力，这可能会让技术变得更普及，而不是更精英化。
未来的AI形态
核心观点：未来90%的知识将由AI生成；能源是AI发展的最大限制。
黄仁勋：也许在两三年内，世界上90%的知识将由AI生成。AI会消化现有的知识，重新合成、推理，生成新的知识。这没关系，只要我们需要核实它是否符合第一性原理。
黄仁勋（关于能源）：所有的计算最终都受限于能源。我们在过去10年将计算能效提高了10万倍。这意味着未来运行AI所需的能源对普通人来说微乎其微，AI将无处不在。但在数据中心层面，我们需要巨大的能源增长。
黄仁勋：特朗普政府时期的能源政策（支持钻探和能源增长）实际上拯救了AI产业。如果没有足够的电力，我们根本无法建立现在的AI工厂。未来，你会看到很多小型核反应堆专门为AI数据中心供电。
AI的意外起源
核心观点：如今这种可能改变人类命运的「数字生命形式」，竟然起源于为了让电子游戏画面更好看。
黄仁勋：2012年，几位研究人员（AlexNet团队）发现，与其用传统的超级计算机，不如买两块英伟达的GTX580游戏显卡来训练神经网络。因为GPU可以并行处理数据。
乔·罗根：这太讽刺了。如果AI真的成为一种数字生命形式，它竟然是诞生于对《雷神之锤》这种电子游戏画质的追求。
黄仁勋：是的，那是现代AI的大爆炸时刻。我们意识到我们的显卡不仅仅是为了玩游戏，它是一个「通用函数逼近器」，只要有数据，它就能学习任何物理定律或逻辑。于是我们赌上一切去制造AI计算机，并把第一台超级计算机（DGX-1）送给了当时还没人知道的OpenAI。
在混沌中冲浪
即使是地球上最聪明的大脑，其实也并没有一张通往未来的确切地图。
黄仁勋并不试图预测未来所有的变量。
正如他所说，他只是在「冲浪」。
浪来了，就骑上去；掉下来，就游回去，等待下一个浪。
在这个算法试图计算一切、预测一切的时代，黄仁勋用他那充满烟火气的故事告诉我们：决定历史走向的，是人性的微光——是9岁男孩洗厕所时的坚韧，是33岁创业者承认失败时的诚实，是那位日本老人在支票上签字时的一念之仁。
参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=3hptKYix4X8
本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，36氪经授权发布。
11 月，深圳开了一家在硬件从业者圈子里颇受关注的门店——INNO100，很多人看了之后发出共鸣：「这很深圳」。
这是 Kickstarter 在中国的首家官方授权门店。门店里摆满了五花八门的创新产品，甚至不少刚刚完成海外众筹、还没有在国内发售的新锐产品也都出现在了店里。很符合深圳当下「硬件创新」的时代叙事。
不过，在电商越来越强势，而线下实体门店存活日益艰难的当下，为什么还要重新开一家线下集合店？尤其是，在深圳黄金地段、价格不菲的深圳湾，开出一家面积达到 1100 平米的大型线下店，为什么？
门店实拍｜图片来源：INNO100
门店实拍｜图片来源：INNO100
门店实拍｜图片来源：INNO100
INNO100 的发起方之一、朗翰科技创始人张文瀚，在分享中提到的一个观点，解答了我的困惑：如今越来越多的新产品，在切入非常细分垂直的赛道，和前辈们不同，它们更依赖线下体验来实现转化。
实际上，这是一个转折点。
张文瀚介绍，在 2019 年之前，他们专注于线上营销，帮助中国品牌出海。那个时候，很多中国出海品牌的产品集中于一些不太需要线下体验的品类，比如充电宝，用户直接在网上即可决策、选购。
而 2019 年之后，随着九号机器人、正浩创新这类产品的出现，越来越多的科技产品开始切入非常垂直细分的赛道，需要通过大量的线下体验，来带动转化。
于是，他们开始尝试线下快闪活动，判断得到验证之后，又在美国开设了一家创意产品集合门店叫 INNO Studio，效果不错。因此，这是一个已经被验证过的模式。
而更重要的，是它所体现出的趋势：硬件创业者的创业方向，正变得越来越细分、垂直。
一方面，这可能是因为 OPPO、华为、小米、大疆等科技巨头已经占据了消费电子的主要赛道，且不断扩展品类，使得后来者不得不将目光投向更垂直的领域；
另一方面，华强北的供应链大军，在同质化内卷中，不断拉低技术门槛、价格，实际上从另一个角度上讲，他们也推动了供应链「平权」。当供应链变得越来越触手可及和同质化时，比拼的更是产品创意和品牌打造。
尤其是，在最近几年关税战加剧的背景下，代工生意越来越艰难，更多代工厂开始寻求做自主品牌，来获得更高的品牌溢价。这也促使了更多从业者转向开发创新产品，挖掘那些还没被满足的用户需求。
而这带来的好处是，曾经因为成本问题而被忽视的细小需求开始被看见，被认真满足——这也是我在逛 INNO100 时，所获得的一个强烈感受。
很多产品，让我不得不感叹：原来还可以这样！脑洞大开，随后仔细想想，这需求确实说得通！
比如，一个非常小、非常便携的户外淋浴器，带上它，找到水源，就可以在户外享受到淋浴洗澡；比如，一个专为车模打造的桌面风洞，可以模拟风向变化、将气流可视化；比如，一个 AI 网球机器人，可以真实对打、AI 实时数据分析，成为专属教练。
ACEMATE 网球机器人｜图片来源：INNO100
WINDSIBLE 桌面风洞｜图片来源：INNO100
第一眼没看出来，这是一个三口、支持快充的电源适配器｜图片来源：INNO100
毫无疑问，我在这些产品上看到了热爱，看到了工匠精神，这是「小众」的胜利。从门店的客流量来看，也验证了这些「小众」的产品确实引发了广泛的共鸣。
据了解，在门店试运营的十多天里，路过门店及场馆的人群中，进店率达到了 70%-80%；而且用户平均停留时间超过 30 分钟，最长停留时间在 45 分钟到 1 小时之间。
能让用户进店后停留这么久，说明大家确实能在这里找到感兴趣的产品。以及，所谓的「小众」实际上并不小众，只是之前没有人去解决。
当产品的走向是越来越细分，越来越个性化。与之相伴而生的另一个重要趋势，是创客工具的成熟，以及受众市场的成熟。
Kickstarter 中国首席战略代表&高级顾问 Henri 表示，最近两年已经到了一个重要的行业拐点：工业级技术下放到消费级产品。比如，eufymake E1 UV 打印机其众筹金额达到 4646 万美金，打破了所有历史记录，而 snapmaker U1 也刷新了消费级 3D 打印机的记录。
可以打印出浮雕、纹理、油画等立体图案的 eufy make E1 UV 打印机｜图片来源：极客公园
各种创造力工具在今年迎来了爆发。从市场反馈来看，过去人们都以为这类产品更贴合海外车库文化，不适合国内，但实际上，它们在中国互联网上的热度居高不下。拓竹、创想三维等中国品牌最近也在陆续开设线下实体店。
而且，Henri 发现，今年的核心趋势是，定制化创造力已经延伸到各个品类。
因此，在 INNO100，他们将定制化服务融入会员权益、场景体验中，为用户提供更多增值体验，来增加吸引力。
在门店里，有很大一部分定制工作站的区域，包含桌面 CNC 加工区、激光焊接区、激光雕刻区、3D 打印区、立体 UV 打印区、热转印区等。用户可以体验到这些定制化服务，例如打印专属标识等等。
INNO100 店里有大片属于「定制工作站」的区域｜图片来源：INNO100
用户可以在店里体验桌面激光雕刻机，在皮革、木材等多种材质表面定制图案｜图片来源：INNO100
店内摆满了各种 DIY 制造工具的工作台一角｜图片来源：极客公园
由店内各种打印设备制造的好物｜图片来源：INNO100
不仅如此，我们今年 3 月份时，曾报道过一个「黑马」项目，小智 AI。这个完全依靠用户 DIY，自发购买电子元器件，来接入 AI 助手的项目，在 3 月份时接入的设备数就已达 10 万台，而到了年底，已经接近 100 万台。
可以说，中国创客市场是座被严重低估的「金矿」。
走出 INNO100 时，我脑子里反复浮现的一句话是：硬件产业正在重新变得「有趣」。
过去十几年，中国硬件的主线故事是规模、效率、代工体系的全球化扩张；而今天，可以在深圳看到另一条线正在悄悄壮大——越来越多看似「小众」的想法，被工具链、供应链以及用户共同托举，让它们真的有机会走进市场、走到人群面前时，「小众」其实正在成为下一轮硬件创新的核心推动力之一。
无论是逛 INNO100，还是在日常工作中观察我们接触、报道过的中国全球化新品牌，会发现，他们从一开始就注重建立品牌价值，这种特质其实当年我们在影石、大疆身上都看到过。以前很多人会觉得，一个中国公司凭什么卖这么贵？但现在他们确实能卖这么贵，而且有核心技术、创意支撑。现在越来越多深圳的创新者都有这样的能力和自信。
当下，我们正在见证一个新阶段的到来：一个由小众需求驱动、由中国供应链支撑、成千上万中国创业者从 day1 就开始打造全球化品牌的「黄金时代」。
也许几年后回看，INNO100 未必会成为一个大的连锁品牌，但它可能是中国硬件产业从「规模时代」走向「创意时代」的一个路标。而这，才是真正的「这很深圳」。
示意图
要说上个月谁是科技巨头里最大的赢家，提名谷歌应该没人有意见吧？
靠着性能炸裂的 Gemini 3，短短半个月，股价蹭蹭涨不说，还在竞技场内拳打 OpenAI，竞技场外脚踢英伟达。
回撤一点，问题不大
谷歌股价
至于卖铲子的老黄怎么也跟着躺枪，原因很简单，谷歌表示，Gemini 3 Pro 是在自研 TPU（Tensor Processing Unit）上训练的，至少在字面上，是没提英伟达一个字儿。
紧跟着，媒体和吃瓜群众开始纷纷猜测，说什么谷歌这回，可能真要终结 CUDA 护城河了。
媒体报道
那么问题来了，看似让英伟达好日子到头的 TPU，到底是个啥？
从名字上也能看得出，它其实是一类芯片，和 GPU 是近亲，只不过做成了 AI 特供版。
虽然 TPU 最近才引起大伙儿的注意，但这是一个从 2015 年延续到现在的老项目。
第一代 TPU 长这样
第一代 TPU
那时候谷歌正经历技术转型的阵痛，想把传统的搜推算法全换成深度学习。结果他们发现，这 GPU 不止不够用，还巨耗电，根本用不起。
GPU 的问题，在于它太想全能了。为了什么都能干，不得不搞了一套硬盘、内存、显存、核心，层层叠叠的复杂架构。
这带来一个大麻烦，在芯片的世界里，搬运数据的成本，远比计算本身高得多。数据从显存跑到核心，物理距离可能只有几厘米，电子却要翻山越岭。
GPU 工作方式
GPU
于是，电费大半没花在算数上，全花在送快递的路费上了。最后变成热量，还得拜托风扇吹一吹。
这在做图形渲染时没毛病，因为画面高度随机，要啥素材没法预料，只能回显存现取。
但 AI 的矩阵运算，每个数怎么算，和谁算，算几次都是固定的。我明知道这个数算完了，一会儿还要接着用，GPU 硬是得把它存回去，等着别人再取进计算单元，这不纯纯浪费吗？
GPU
所以，作为一个 AI 专属工具人，TPU 就这样出生了。它把 GPU 那些用不上的图形、控制流、调度模块等等拆的拆，压的压。
核心思路，是专门对 AI 最常用的矩阵乘法做优化，搞了一个叫 “ 脉动阵列 ” 的方法。
用上这一招，每个数据一旦开算，就会在密集排列的计算单元之间传递，没用完不许回存储单元。这样，就不需要频繁读写了。
TPU
就这样，TPU 每个周期的计算操作次数达到了数十万量级，是 GPU 的近十倍。初代 TPU v1 能效比达到同时期 NVIDIA Tesla K80 的 30 倍，性价比极高。
当然，最开始谷歌也是边缘试探，没玩那么大。TPU 也还只搞推理，不会训练，功能单一，完全没法和 GPU 比。
从第二代起，谷歌才开始往内存上堆料，提升容量和数据传输速度，让 TPU 能一边计算，一边快速记录和修改海量的中间数据（比如梯度和权重），自此点亮了训练的技能树。
随着 TPUv3 规模增加，模型训练速度提升
TPU
但这么多年以来，明明用 TPU 训练推理的成本更低，性能也和 GPU 不相上下，为啥巨头们还非得去抢英伟达的芯片呢？
事实上，真不是大伙儿不馋，而是谷歌坏，一直在硬控。所有的 TPU 只租不卖，绑定在谷歌云里。大公司不能把 TPU 搬回家，相当于把身家性命都交给谷歌云，心里总毛毛的。生怕英伟达没卡死的脖子，在谷歌这直接快进到掐断了。
即使这样，苹果也没架住便宜大碗的诱惑，多多少少租了点儿。
而这回热度这么高，一方面是 Gemini 3 证明了 TPU 的成功，品质放心；另一方面，是因为第七代 TPU Ironwood，谷歌终于舍得卖了。
第七代 TPU Ironwood
根据 The Information 的报道，Meta 已经在和谷歌洽谈数十亿美元的大合同，准备从 2027 年开始，在机房部署 TPU，还计划最早明年就要从谷歌那租用 TPU。
消息一出，谷歌股价立涨 2.1%，英伟达下跌 1.8%。
甚至有谷歌内部人士放话，我们这一波大开张，可能会抢走英伟达几十亿美元的大蛋糕，直接切掉他们 10% 的年收入哦。
媒体报道
华尔街对 TPU 也是爱得不行，觉得这好东西钱途一片光明。就连负责设计制造的博通都沾了光，被上调了业绩预期。
但是，要说 TPU 会取代 GPU，真不至于。
TPU 是一种 ASIC（Application-Specific Integrated Circuit），又名专用集成电路。人话来讲，TPU 除了擅长 AI 那几个矩阵计算，别的啥都不太行。
这是它的优点，也是它的痛点。
TPU 工作方式
TPU
赶上大模型当道的好时候，对矩阵计算的需求大得离谱，TPU 跟着一步登天。但要是以后有啥更火的 AI 技术路线，不搞现在这一套，TPU 分分钟失业。
而且 TPU 因为太专精，一旦在计算上没有性能优势，就彻底失去价值。四年前的 TPU v4，咱们已经很难见到它了。
相比之下，GPU 就不一样了。以五年前诞生在大模型浪潮前的 3090 为例，它硬是靠着 24G 超大显存，和 CUDA 不抛弃不放弃的向下兼容生态，直到现在还是普通人玩 AI 的超值主力卡，跑个 Llama 8B 小模型不成问题。
退一步讲，就算 AI 这碗饭不香了，大不了回去接着伺候游戏玩家和设计师，照样活得滋润。
另外，CUDA 生态依然是英伟达最大的杀招。
这就好比你用惯了 iOS，虽然安卓也很好，但让你把存了十年的照片、习惯的操作手势、买的一堆 App 全都迁移过去，你大概率还是会选下次一定。
现在的 AI 开发者也是一样，大家的代码是基于 CUDA 写的，调用的库是英伟达优化的，甚至连报错怎么改都只会搜 CUDA 的。
想转投 TPU？行啊，先把代码重构一遍，再适应新的开发环境。
即使强兼了 PyTorch，很多底层的优化、自定义算子，换到 TPU 上还是得重新调试。专门指定的 JAX 语言，也给人才招聘垫高了门槛。
对于大多数只想赶紧把模型跑起来的中小厂来说，与其费劲巴拉地去适配 TPU，甚至根本搞不到，直接买英伟达芯片，反而是最省事的选择。
社媒截图
不说别的，谷歌自己还在大量采购英伟达的 GPU，就算自己不用，谷歌云那么多客户还得用呢。
所以，TPU 这波开卖，确实在大模型训练这一亩三分地上，用经济划算给英伟达上了一课。但也绝对没有被吹的，要抢 GPU 饭碗那么神。
未来的算力市场，更大概率是 TPU 占据头部大厂的专用需求，而 GPU 继续统治通用市场。
但只要巨头们竞争起来，就有可能把算力价格打下来，这怎么看，都是个好事啊。
撰文：莫莫莫甜甜
编辑：江江 & 面线
美编：萱萱
图片、资料来源：
Google Cloud 官网
EITC、FUTUBULL、雅虎金融、The informaiton、Reddit、X、CNBC
https://arxiv.org/abs/1704.04760
本文来自微信公众号“差评X.PIN”，作者：世超，36氪经授权发布。
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