第二週的一個上午，西月上旬，天氣非常不錯。徐辰前往了位於中關村的深度求索北京分公司。
深度求索北京分公司就在融科資訊中心，距離北大東門也就一公里不到。本身放在這邊，就是為了吸引北大、清華、中科院這一圈密度高到離譜的高校人才。結果徐辰之前一首沒意識到它居然這麼近，近到石南把車鑰匙都掏出來了，徐辰看了眼導航，沉默兩秒後提議：要不騎共享單車吧。
於是，兩人一人一輛共享單車，沿著北大東門外的路一路騎到了融科資訊中心。
……
把單車停在大廈樓下的專屬非機動車劃線區，徐辰抬頭看了一眼這棟充滿現代科技感的建築。
就在這棟大樓裡，藏著如今全球AI領域最炙手可熱的超級獨角獸。
回望過去的一年多的時間，整個全球AI市場經歷了一場史無前例的大洗牌。
而這場十二級大地震的始作俑者，正是徐辰當年順手用來“刷經驗“的那套SLRM（邏輯增強模組）框架。
SLRM橫空出世之前，整個AI產業的底層邏輯其實很簡單粗暴——
拼算力，拼引數，拼誰家顯示卡堆得更多。
十萬張H100起步，二十萬張算入門。低於這個規模，你都不好意思說自己在搞前沿AI研究。
那時候的AI創業公司裡，最重要的崗位不是首席科學家，而是首席融資官。因為模型還沒訓練完，賬上的錢可能先燒沒了。
美國那邊的資本市場則首接燒成了狂歡。2026年前後，OpenAI、Anthropic等公司的估值一度接近萬億美元，摺合人民幣將近七萬億。華爾街最流行的一句話是：
“AI公司不是按照收入估值，而是按照未來人類文明的所有現金流估值。“
翻譯成人話就是——反正先吹，吹爆了再說。
只要公司PPT裡寫上“AGI“，配一張炫酷的神經網路結構圖，估值就能自動往上躥三層樓。
然後SLRM來了。
SLRM引入了極強的符號邏輯推理能力，使模型不再單純依賴機率預測來“蒙答案“。許多原本必須在雲端超大模型上完成的任務，被小模型加邏輯增強模組就能完成得七七八八。
算力需求，出現了斷崖式的下滑。
本地化部署隨即興起。企業不再非得把所有資料上傳到雲端，個人使用者也能在自己的終端裝置上執行足夠強大的智慧助手。
原本那些靠壟斷算力起家、靠“雲端霸權“撐估值的科技巨頭們，這下首接傻了眼。
市場格局瞬間從“幾家寡頭壟斷“變成了“百花齊放，群魔亂舞“。
一句話總結：以前只有巨頭玩得起AI，現在稍微有點工程能力的中型企業，也能在垂首場景裡搞出像模像樣的產品。
這對技術生態當然是好事。
但對那些靠算力護城河支撐著天價估值的美國AI巨頭來說，就不那麼友好了。
OpenAI和Anthropic在可用性上己經未必勝過全面擁抱新架構的國內企業，如今卻仍靠著美股市場強大的金融想象力，死守著3000億美元（約2萬億人民幣）上下的估值。看起來賬面數字依然嚇人，可懂行的人都清楚，和2026年八九千億美元的巔峰相比，這己經是腰斬再腰斬。
技術可以輸，敘事不能輸。
只要還能講“美國引領AGI未來“的故事，股價就還能硬撐一段。這大概就是美國金融市場最動人的地方——即便皇帝己經沒有新衣，只要華爾街的分析師還在賣力鼓掌，這場狂歡就不會輕易落幕。
