大摩科技谈：Stephen Byrd 论非线性 AI 模型改进、算 力与电力约束、代币经济模型、企业投资回报率，WULF CIFR BE20260408 摘要 Scaling Law 持续生效，训练计算量每增 10 倍模型能力升 2 倍， 2026 年中将出现高准确率、低成本的新模型集群。 递归式自我改进是核心战场，预计 2026 年底至 2027 年初实现，届时 模型迭代周期将从 6-12 个月缩短至数天。 算力与电力稀缺赋予超大规模企业强定价权，2026 年将迎来营收拐点， 目前开源社区周 Token 使用量已增长数百个百分点。 智能体（Agent）应用将驱动 Token 消耗量级跃迁，从查询模式转向智 能体模式将导致单次任务 Token 消耗增加约 10 倍。 企业端经济效益显著，LLM 平均可替代 1.5 小时人工并节省 55 美元成 本，而百万 Token 成本仅约 5 美元，ROI 极高。 比特币矿企转型 HPC 价值凸显，TeraWulf (WULF) 400 兆瓦负载对 应约 60 亿美元价值创造，接近其当前市值。 Bloom Energy 具备 2GW 至 6GW 的快速产能扩张力，其 80 ...