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　　#2026洞见阅读会#$富国创业板人工智能ETF发起式联接C$，人工智能，无疑是这几年最汹涌的那一波。铺天盖地的新闻、层出不穷的概念、股价的剧烈波动，常常让人目眩神迷。我深知，在这个信息爆炸的时代，噪音远多于信号，而想要在AI投资这条路上走得稳、看得远，除了盯盘看数据，更需要沉下心来，构建一套属于自己的认知框架。阅读，尤其是阅读那些身处浪潮之巅的开拓者写下的文字，就成了我链接前沿、校准认知的关键路径。恰逢世界读书日，看到殷钦怡经理推荐的这本《我看见的世界》，让我颇有感触，也想借此机会，梳理一下自己这些年在“阅读”与“投资”之间的些许心得。李飞飞博士从自身移民经历讲起，那份对世界的好奇与坚韧，最终投射到了让机器“看见”和理解世界的宏大目标上。她创立ImageNet的故事，堪称经典。在21世纪初，当大多数研究者还在专注于精进特定算法时，李飞飞和她的团队却选择了一条“笨”路——构建一个海量、高质量、标准化的图像数据集。这个过程繁琐、耗时，在当时看来甚至有些“不务正业”，因为它似乎偏离了算法创新的主流。但正是这个庞大、坚实的“基础设施”，为后来深度学习的爆发提供了不可或缺的燃料。它降低了整个行业的研究门槛，让全球的研究者可以在一个统一的舞台上竞技，最终催生了计算机视觉的革命。将这一洞察映射到当下的AI投资，意义非凡。进入2026年，我们看到大模型调用量呈爆发式增长，智能编程助手普及、AI智能体开始尝试全天候处理任务、图文音视频多模态应用兴起……这一切都指向一个明确的事实：AI正在从“技术演示”阶段，快步走向“规模化应用”与“价值创造”阶段。 需求的真实爆发，直接带动了算力消耗的成倍攀升，进而使得算力供给链变得紧张而关键。这与当年ImageNet通过构建数据集降低研发成本、激发创新何其相似！如今，是庞大的算力基础设施在支撑着AI应用的遍地开花。