Let me start by reading the article file and the WeChat API script to understand what we're working with.

Good, the article file exists. Now let me check the full wechat-api.ts script, especially for CLI usage, and then check the cover image exists.

Good, everything is in place. Now let me execute Task A - publish to WeChat official account. I'll use bun directly as the command instructs.

Task A complete - article published to WeChat draft successfully. Now let me verify the draft in the WeChat draft box.

Syntax fix - wrote `for...of` incorrectly.

The draft is verified - it shows up in the draft box with the correct title, author (ai张三疯), and digest. The time format issue is minor. Let me check the time field properly and move on.

✅ **Task A (公众号发布) 验证通过！**

文章"无锡建起'Token工厂'"已在草稿箱中确认，标题、作者（ai张三疯）、摘要均正确。草稿箱总数为83篇，最新发布的就是我们的文章。

现在开始 **Task B - 创业思维网（Z-Blog）发布**。

首先，我需要将文章转换成适合Z-Blog的HTML格式。

Now let me create the HTML version for Z-Blog and publish it via XML-RPC.

Got a `true` back from XML-RPC, but no post ID. Let me try with the full HTML content to ensure Z-Blog parses it correctly, and also do a more detailed XML-RPC call that includes `wp_author_id` and proper `mt_allow_comments`.

The response was `true` but no post ID - Z-Blog's default XML-RPC may return true for success. Let me now verify by calling `getRecentPosts`.

文章已成功发布到创业思维网！验证确认如下：

---

## ✅ 发布完成！两项任务均成功。

### **任务A：公众号「创业张三疯」→ ✅ 已发布至草稿箱**

- **媒体ID：** `imBwNhfy9Uv4ps2luE5gfqEPtkZdbnNKKI5Dg4EThsYqp0zuXJm_hSslizSMWU-i`
- **标题：** 无锡建起"Token工厂"：算力正在变成工业品，创业者该醒醒了
- **作者：** ai张三疯
- **摘要：** 想象一个画面：工厂流水线上...
- **草稿箱验证：** 草稿箱总数83篇，文章已确认存在，是最新发布的草稿

### **任务B：创业思维网 weixinsiwei.com → ✅ 已发布并验证**

- **文章ID：** 9599
- **标题：** 无锡建起"Token工厂"：算力正在变成工业品，创业者该醒醒了
- **链接：** https://weixinsiwei.com/?id=9599
- **关键词：** Token工厂, 算力, 工业化, 创业, AI
- **状态：** 已发布（publish）
- **时间：** 2026-05-17 15:09:55

两平台均已成功发布，内容完整包含全部章节和HTML格式。

[Sun 2026-05-17 15:09 GMT+8] [Subagent Context] You are running as a subagent (depth 1/1). Results auto-announce to your requester; do not busy-poll for status.

Begin. Your assigned task is in the system prompt under **Your Role**; execute it to completion.

exec

cat /root/.openclaw/agents/101/workspace/skills/baoyu-post-to-wechat/scripts/wechat-api.ts | head -50

# 无锡建起"Token工厂"：算力正在变成工业品，创业者该醒醒了

想象一个画面：工厂流水线上，机器轰鸣，原材料进去，标准化的产品出来。

但今天在无锡，流水线上产出的不是螺丝钉，不是汽车零件，而是Token。

你没看错——"Token工厂"。

弘信电子联手无锡高新区，把省内首个华为昇腾384超节点算力集群签了下来。以此为起点，要在无锡建一座大规模的"Token工厂"。

乍一听，这个词有点违和。

Token，明明是AI模型运行时的"智力产出"、是高价值的数字产出。什么时候跟工厂挂钩了？

**但仔细想想，这正是我们此刻站在的十字路口。**

算力，正在从"稀有资源"变成"工业品"。

## 一个5000亿的参数，"工厂"就建在你家隔壁

先别急着贴标签，看看弘信电子在做什么。

384超节点——听上去像是一个技术参数，但它的实际意义是：这座集群具备大规模、高密度的国产算力供应能力。

它不是实验室里的一台训练服务器。它是一座"工厂"——把电力变成算力，把算力变成Token，把Token输送给每一个有需求的企业。

弘信电子什么来头？一家做柔性电路板的公司。它去做算力集群，就像当年富士康开始组装iPhone，或者一家地产商跑去建数据中心。

但它不是在玩跨界。它在做一件更本质的事：**把算力生产标准化、工业化。**

想想看：

以前你要算力，得去云厂商那里买GPU实例。得选型号、配环境、谈合同。贵的离谱，还看脸色。

以后你要算力，可能就像去菜市场买菜——一个标准化的Token，明码标价，按需取用。

这不是科幻。

## "国芯国模"闭环：为什么这次不一样

过去几年，"国产替代"四个字喊得震天响。但实话实说，大多数时候是"口号倒逼现实"。

芯片造出来了，生态跟不上。硬件卖出去了，软件不兼容。开发者拿到昇腾，发现PyTorch都跑不顺。

**但这一次，情况变了。**

弘信电子这座Token工厂，底座是华为昇腾。而华为昇腾这几年最大的变化，不是算力提升，不是架构突破——

是生态。

DeepSeek适配了昇腾。国内一线大模型几乎都跑过了昇腾。前两天我们刚聊过"Token涨价→算力网建设→7万亿投资"的政策逻辑，那是"国家队"在搭台。

而今天，弘信电子在无锡落地，是第一个真正意义的"企业建厂"。

国家建网，企业建厂。

**一个"国芯国模"的闭环，正在从蓝图走进现实。**

国芯——华为昇腾，国产芯片。
国模——国产大模型，在国产芯片上跑。
国芯国模组合——从最底层的硬件到最上层的应用，全部自主可控。

这个闭环的意义，不是"不怕制裁"四个字能概括的。

**它意味着，算力生产不再依赖全球供应链的畅通无阻。它可以在本地、在国内、在任何一个产业园完成。**

这背后，是一个新时代的工业逻辑。

## 算力工业化：创业者的新机会在哪？

你可能会问：这跟我有什么关系？

关系大了。

我们先看历史。

2007年，iPhone发布。那时候"智能手机"还是精英设备。后来发生了什么？深圳华强北把手机组装工业化了，联发科把芯片方案工业化了。结果就是：任何一个创业者，花几百块钱，就能买到一台可以装App的智能手机。

**智能手机的工业化，催生了一个万亿级的移动互联网市场。**

2015年，云计算开始普及。以前你开发一个网站，要先买服务器、拉带宽、装系统。后来云厂商把这些全部标准化了。创造一个新App，只需要几分钟。

**云计算的工业化，催生了SaaS爆发。**

现在，轮到算力了。

当算力变成"按Token计价的工业品"，创业者不需要再考虑：我买哪款GPU？我租哪个云？我的模型跑在什么架构上？

你只需要考虑一个问题：**我要做什么产品？**

这就是"Houston, we have a problem"式的机会——不是大问题，是大机会。

当算力的门槛被打到地板价，最值钱的东西就不再是算力本身。

**而是：应用层、数据层、场景层。**

通俗点说：谁离用户最近，谁就最值钱。

## 从"有没有的用"到"用得划不划算"

过去三年，中国AI圈子一直在解决一个问题："有没有的用"。

没有高端GPU？想办法找。被限制购入了？用国产替代。CUDA不能用？搞兼容层。

这一段，基本上算是搞定了。

接下来的问题是：**"用得划不划算"。**

弘信电子在无锡的Token工厂，本质上就是在回答这个问题。

标准化的算力供给，意味着定价透明、供应链稳定。当Token像电一样，插上就有、按度计价——那创业者的决策逻辑就完全不同了。

以前你做一个AI产品的MVP，可能要花几万块租算力。现在可能就是几百块。

**当试错成本降了两个数量级，创新就会指数级爆发。**

这就是工业化的魔法。

看看当年的云存储。一开始云存储贵得要死，大家自己搭NAS。后来云厂商把存储做成了"几分钱一个G"的工业标准品。结果呢？Dropbox、Google Photos、iCloud——海量应用集体涌现。

算力正在走同样的路。

## 收个尾：套利时代结束，创造时代开始

写到这里，我想说一句可能让很多人不太舒服的话：

过去两年，AI圈最赚钱的生意，不是做AI产品，而是"卖算力"。

买几块卡，做服务商，赚差价。这不叫创新，这叫套利。

套利窗口正在关闭。

当弘信电子这样的制造型企业开始建Token工厂，当你家旁边就有一个标准化的算力车间——那些靠信息不对称赚钱的中间商，会被碾得渣都不剩。

**但反过来，真正做产品的人，好日子要来了。**

算力像电一样便宜、像水一样方便，你唯一要做的事情就是：想清楚用户需要什么，然后把它做出来。

这是AI创业最激动人心的时代。

无锡的Token工厂只是一个开始。接下来，会有更多这样的工厂在全国落地。算力网络在延伸，算力成本在下降，创业者的大脑和双手在解放。

有人还在纠结"GPT-5到底多强"。有人已经在研究"我的用户想花多少钱解决什么问题"。

你觉得，谁更可能赢？

total 72
drwxr-xr-x  2 root root 4096 May 17 15:08 .
drwxr-xr-x 21 root root 4096 May 17 09:59 ..
-rw-r--r--  1 root root 5713 May 17 10:28 103号赛级燃油投产.md
-rw-r--r--  1 root root 6522 May 17 15:08 Token工厂算力工业化.md
-rw-r--r--  1 root root 6259 May 17 09:59 新能源汽车专利突破11万件.md
-rw-r--r--  1 root root 7683 May 17 13:07 有思想的人最好的时代.md
-rw-r--r--  1 root root 6264 May 17 11:21 未来已来-用AI三阶段.md
-rw-r--r--  1 root root 6095 May 17 15:08 盲人主播赛道饱和.md
-rw-r--r--  1 root root 5577 May 17 14:36 算力网来了-Token涨价.md
-rw-r--r--  1 root root 4932 May 17 15:08 银行关停信用卡App.md

ls -la /root/.openclaw/agents/101/workspace/imgs/cover.png 2>/dev/null; file /root/.openclaw/agents/101/workspace/imgs/cover.png 2>/dev/null

import fs from "node:fs";
import path from "node:path";
import { spawnSync } from "node:child_process";
import { fileURLToPath } from "node:url";
import { loadWechatExtendConfig, resolveAccount, loadCredentials } from "./wechat-extend-config.ts";

interface AccessTokenResponse {
  access_token?: string;
  errcode?: number;
  errmsg?: string;
}

interface UploadResponse {
  media_id: string;
  url: string;
  errcode?: number;
  errmsg?: string;
}

interface PublishResponse {
  media_id?: string;
  errcode?: number;
  errmsg?: string;
}

interface ImageInfo {
  placeholder: string;
  localPath: string;
  originalPath: string;
}

interface MarkdownRenderResult {
  title: string;
  author: string;
  summary: string;
  htmlPath: string;
  contentImages: ImageInfo[];
}

type ArticleType = "news" | "newspic";

interface ArticleOptions {
  title: string;
  author?: string;
  digest?: string;
  content: string;
  thumbMediaId: string;
  articleType: ArticleType;
  imageMediaIds?: string[];
  needOpenComment?: number;
  onlyFansCanComment?: number;
}

const TOKEN_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token";
const UPLOAD_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/material/add_material";
const DRAFT_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/add";

async function fetchAccessToken(appId: string, appSecret: string): Promise<string> {
  const url = `${TOKEN_URL}?grant_type=client_credential&appid=${appId}&secret=${appSecret}`;
  const res = await fetch(url);
  if (!res.ok) {
    throw new Error(`Failed to fetch access token: ${res.status}`);
  }
  const data = await res.json() as AccessTokenResponse;
  if (data.errcode) {
    throw new Error(`Access token error ${data.errcode}: ${data.errmsg}`);
  }
  if (!data.access_token) {
    throw new Error("No access_token in response");
  }
  return data.access_token;
}

async function uploadImage(
  imagePath: string,
  accessToken: string,
  baseDir?: string
): Promise<UploadResponse> {
  let fileBuffer: Buffer;
  let filename: string;
  let contentType: string;

  if (imagePath.startsWith("http://") || imagePath.startsWith("https://")) {
    const response = await fetch(imagePath);
    if (!response.ok) {
      throw new Error(`Failed to download image: ${imagePath}`);
    }
    const buffer = await response.arrayBuffer();
    if (buffer.byteLength === 0) {
      throw new Error(`Remote image is empty: ${imagePath}`);
    }
    fileBuffer = Buffer.from(buffer);
    const urlPath = imagePath.split("?")[0];
    filename = path.basename(urlPath) || "image.jpg";
    contentType = response.headers.get("content-type") || "image/jpeg";
  } else {
    const resolvedPath = path.isAbsolute(imagePath)
      ? imagePath
      : path.resolve(baseDir || process.cwd(), imagePath);

    if (!fs.existsSync(resolvedPath)) {
      throw new Error(`Image not found: ${resolvedPath}`);
    }
    const stats = fs.statSync(resolvedPath);
    if (stats.size === 0) {
      throw new Error(`Local image is empty: ${resolvedPath}`);
    }
    fileBuffer = fs.readFileSync(resolvedPath);
    filename = path.basename(resolvedPath);
    const ext = path.extname(filename).toLowerCase();
    const mimeTypes: Record<string, string> = {
      ".jpg": "image/jpeg",
      ".jpeg": "image/jpeg",
      ".png": "image/png",
      ".gif": "image/gif",
      ".webp": "image/webp",
    };
    contentType = mimeTypes[ext] || "image/jpeg";
  }

  const boundary = `----WebKitFormBoundary${Date.now().toString(16)}`;
  const header = [
    `--${boundary}`,
    `Content-Disposition: form-data; name="media"; filename="${filename}"`,
    `Content-Type: ${contentType}`,
    "",
    "",
  ].join("\r\n");
  const footer = `\r\n--${boundary}--\r\n`;

  const headerBuffer = Buffer.from(header, "utf-8");
  const footerBuffer = Buffer.from(footer, "utf-8");
  const body = Buffer.concat([headerBuffer, fileBuffer, footerBuffer]);

  const url = `${UPLOAD_URL}?access_token=${accessToken}&type=image`;
  const res = await fetch(url, {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": `multipart/form-data; boundary=${boundary}`,
    },
    body,
  });

  const data = await res.json() as UploadResponse;
  if (data.errcode && data.errcode !== 0) {
    throw new Error(`Upload failed ${data.errcode}: ${data.errmsg}`);
  }

  if (data.url?.startsWith("http://")) {
    data.url = data.url.replace(/^http:\/\//i, "https://");
  }

  return data;
}

async function uploadImagesInHtml(
  html: string,
  accessToken: string,
  baseDir: string,
  contentImages: ImageInfo[] = [],
): Promise<{ html: string; firstMediaId: string; allMediaIds: string[] }> {
  const imgRegex = /<img[^>]*\ssrc=["']([^"']+)["'][^>]*>/gi;
  const matches = [...html.matchAll(imgRegex)];

  if (matches.length === 0 && contentImages.length === 0) {
    return { html, firstMediaId: "", allMediaIds: [] };
  }

  let firstMediaId = "";
  let updatedHtml = html;
  const allMediaIds: string[] = [];
  const uploadedBySource = new Map<string, UploadResponse>();

  for (const match of matches) {
    const [fullTag, src] = match;
    if (!src) continue;

    if (src.startsWith("https://mmbiz.qpic.cn")) {
      if (!firstMediaId) {
        firstMediaId = src;
      }
      continue;
    }

    const localPathMatch = fullTag.match(/data-local-path=["']([^"']+)["']/);
    const imagePath = localPathMatch ? localPathMatch[1]! : src;

    console.error(`[wechat-api] Uploading image: ${imagePath}`);
    try {
      let resp = uploadedBySource.get(imagePath);
      if (!resp) {
        resp = await uploadImage(imagePath, accessToken, baseDir);
        uploadedBySource.set(imagePath, resp);
      }
      const newTag = fullTag
        .replace(/\ssrc=["'][^"']+["']/, ` src="${resp.url}"`)
        .replace(/\sdata-local-path=["'][^"']+["']/, "");
      updatedHtml = updatedHtml.replace(fullTag, newTag);
      allMediaIds.push(resp.media_id);
      if (!firstMediaId) {
        firstMediaId = resp.media_id;
      }
    } catch (err) {
      console.error(`[wechat-api] Failed to upload ${imagePath}:`, err);
    }
  }

  for (const image of contentImages) {
    if (!updatedHtml.includes(image.placeholder)) continue;

    const imagePath = image.localPath || image.originalPath;
    console.error(`[wechat-api] Uploading placeholder image: ${imagePath}`);

    try {
      let resp = uploadedBySource.get(imagePath);
      if (!resp) {
        resp = await uploadImage(imagePath, accessToken, baseDir);
        uploadedBySource.set(imagePath, resp);
      }

      const replacementTag = `<img src="${resp.url}" style="display: block; width: 100%; margin: 1.5em auto;">`;
      updatedHtml = replaceAllPlaceholders(updatedHtml, image.placeholder, replacementTag);
      allMediaIds.push(resp.media_id);
      if (!firstMediaId) {
        firstMediaId = resp.media_id;
      }
    } catch (err) {
      console.error(`[wechat-api] Failed to upload placeholder ${image.placeholder}:`, err);
    }
  }

  return { html: updatedHtml, firstMediaId, allMediaIds };
}

async function publishToDraft(
  options: ArticleOptions,
  accessToken: string
): Promise<PublishResponse> {
  const url = `${DRAFT_URL}?access_token=${accessToken}`;

  let article: Record<string, unknown>;

  const noc = options.needOpenComment ?? 1;
  const ofcc = options.onlyFansCanComment ?? 0;

  if (options.articleType === "newspic") {
    if (!options.imageMediaIds || options.imageMediaIds.length === 0) {
      throw new Error("newspic requires at least one image");
    }
    article = {
      article_type: "newspic",
      title: options.title,
      content: options.content,
      need_open_comment: noc,
      only_fans_can_comment: ofcc,
      image_info: {
        image_list: options.imageMediaIds.map(id => ({ image_media_id: id })),
      },
    };
    if (options.author) article.author = options.author;
  } else {
    article = {
      article_type: "news",
      title: options.title,
      content: options.content,
      thumb_media_id: options.thumbMediaId,
      need_open_comment: noc,
      only_fans_can_comment: ofcc,
    };
    if (options.author) article.author = options.author;
    if (options.digest) article.digest = options.digest;
  }

  const res = await fetch(url, {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({ articles: [article] }),
  });

  const data = await res.json() as PublishResponse;
  if (data.errcode && data.errcode !== 0) {
    throw new Error(`Publish failed ${data.errcode}: ${data.errmsg}`);
  }

  return data;
}

function parseFrontmatter(content: string): { frontmatter: Record<string, string>; body: string } {
  const match = content.match(/^\s*---\r?\n([\s\S]*?)\r?\n---\r?\n?([\s\S]*)$/);
  if (!match) return { frontmatter: {}, body: content };

  const frontmatter: Record<string, string> = {};
  const lines = match[1]!.split("\n");
  for (const line of lines) {
    const colonIdx = line.indexOf(":");
    if (colonIdx > 0) {
      const key = line.slice(0, colonIdx).trim();
      let value = line.slice(colonIdx + 1).trim();
      if ((value.startsWith('"') && value.endsWith('"')) ||
          (value.startsWith("'") && value.endsWith("'"))) {
        value = value.slice(1, -1);
      }
      frontmatter[key] = value;
    }
  }

  return { frontmatter, body: match[2]! };
}

function renderMarkdownWithPlaceholders(
  markdownPath: string,
  theme: string = "default",
  color?: string,
  citeStatus: boolean = true,
  title?: string,
): MarkdownRenderResult {
  const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
  const __dirname = path.dirname(__filename);
  const mdToWechatScript = path.join(__dirname, "md-to-wechat.ts");
  const baseDir = path.dirname(markdownPath);

  const args = ["-y", "bun", mdToWechatScript, markdownPath];
  if (title) args.push("--title", title);
  if (theme) args.push("--theme", theme);
  if (color) args.push("--color", color);
  if (!citeStatus) args.push("--no-cite");

  console.error(`[wechat-api] Rendering markdown with placeholders via md-to-wechat: ${theme}${color ? `, color: ${color}` : ""}, citeStatus: ${citeStatus}`);
  const result = spawnSync("npx", args, {
    stdio: ["inherit", "pipe", "pipe"],
    cwd: baseDir,
  });

  if (result.status !== 0) {
    const stderr = result.stderr?.toString() || "";
    throw new Error(`Markdown placeholder render failed: ${stderr}`);
  }

  const stdout = result.stdout?.toString() || "";
  return JSON.parse(stdout) as MarkdownRenderResult;
}

function replaceAllPlaceholders(html: string, placeholder: string, replacement: string): string {
  const escapedPlaceholder = placeholder.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, "\\$&");
  return html.replace(new RegExp(escapedPlaceholder, "g"), replacement);
}

function extractHtmlContent(htmlPath: string): string {
  const html = fs.readFileSync(htmlPath, "utf-8");
  const match = html.match(/<div id="output">([\s\S]*?)<\/div>\s*<\/body>/);
  if (match) {
    return match[1]!.trim();
  }
  const bodyMatch = html.match(/<body[^>]*>([\s\S]*?)<\/body>/i);
  return bodyMatch ? bodyMatch[1]!.trim() : html;
}

function printUsage(): never {
  console.log(`Publish article to WeChat Official Account draft using API

Usage:
  npx -y bun wechat-api.ts <file> [options]

Arguments:
  file                Markdown (.md) or HTML (.html) file

Options:
  --type <type>       Article type: news (文章, default) or newspic (图文)
  --title <title>     Override title
  --author <name>     Author name (max 16 chars)
  --summary <text>    Article summary/digest (max 128 chars)
  --theme <name>      Theme name for markdown (default, grace, simple, modern). Default: default
  --color <name|hex>  Primary color (blue, green, vermilion, etc. or hex)
  --cover <path>      Cover image path (local or URL)
  --account <alias>   Select account by alias (for multi-account setups)
  --no-cite           Disable bottom citations for ordinary external links in markdown mode
  --dry-run           Parse and render only, don't publish
  --help              Show this help

Frontmatter Fields (markdown):
  title               Article title
  author              Author name
  digest/summary      Article summary
  coverImage/featureImage/cover/image   Cover image path

Comments:
  Comments are enabled by default, open to all users.

Environment Variables:
  WECHAT_APP_ID       WeChat App ID
  WECHAT_APP_SECRET   WeChat App Secret

Config File Locations (in priority order):
  1. Environment variables
  2. <cwd>/.baoyu-skills/.env
  3. ~/.baoyu-skills/.env

Example:
  npx -y bun wechat-api.ts article.md
  npx -y bun wechat-api.ts article.md --theme grace --cover cover.png
  npx -y bun wechat-api.ts article.md --author "Author Name" --summary "Brief intro"
  npx -y bun wechat-api.ts article.html --title "My Article"
  npx -y bun wechat-api.ts images/ --type newspic --title "Photo Album"
  npx -y bun wechat-api.ts article.md --dry-run
  npx -y bun wechat-api.ts article.md --no-cite
`);
  process.exit(0);
}

interface CliArgs {
  filePath: string;
  isHtml: boolean;
  articleType: ArticleType;
  title?: string;
  author?: string;
  summary?: string;
  theme: string;
  color?: string;
  cover?: string;
  account?: string;
  citeStatus: boolean;
  dryRun: boolean;
}

function parseArgs(argv: string[]): CliArgs {
  if (argv.length === 0 || argv.includes("--help") || argv.includes("-h")) {
    printUsage();
  }

  const args: CliArgs = {
    filePath: "",
    isHtml: false,
    articleType: "news",
    theme: "default",
    citeStatus: true,
    dryRun: false,
  };

  for (let i = 0; i < argv.length; i++) {
    const arg = argv[i]!;
    if (arg === "--type" && argv[i + 1]) {
      const t = argv[++i]!.toLowerCase();
      if (t === "news" || t === "newspic") {
        args.articleType = t;
      }
    } else if (arg === "--title" && argv[i + 1]) {
      args.title = argv[++i];
    } else if (arg === "--author" && argv[i + 1]) {
      args.author = argv[++i];
    } else if (arg === "--summary" && argv[i + 1]) {
      args.summary = argv[++i];
    } else if (arg === "--theme" && argv[i + 1]) {
      args.theme = argv[++i]!;
    } else if (arg === "--color" && argv[i + 1]) {
      args.color = argv[++i];
    } else if (arg === "--cover" && argv[i + 1]) {
      args.cover = argv[++i];
    } else if (arg === "--account" && argv[i + 1]) {
      args.account = argv[++i];
    } else if (arg === "--cite") {
      args.citeStatus = true;
    } else if (arg === "--no-cite") {
      args.citeStatus = false;
    } else if (arg === "--dry-run") {
      args.dryRun = true;
    } else if (arg.startsWith("--") && argv[i + 1] && !argv[i + 1]!.startsWith("-")) {
      i++;
    } else if (!arg.startsWith("-")) {
      args.filePath = arg;
    }
  }

  if (!args.filePath) {
    console.error("Error: File path required");
    process.exit(1);
  }

  args.isHtml = args.filePath.toLowerCase().endsWith(".html");

  return args;
}

function extractHtmlTitle(html: string): string {
  const titleMatch = html.match(/<title>([^<]+)<\/title>/i);
  if (titleMatch) return titleMatch[1]!;
  const h1Match = html.match(/<h1[^>]*>([^<]+)<\/h1>/i);
  if (h1Match) return h1Match[1]!.replace(/<[^>]+>/g, "").trim();
  return "";
}

async function main(): Promise<void> {
  const args = parseArgs(process.argv.slice(2));

  const filePath = path.resolve(args.filePath);
  if (!fs.existsSync(filePath)) {
    console.error(`Error: File not found: ${filePath}`);
    process.exit(1);
  }

  const baseDir = path.dirname(filePath);
  let title = args.title || "";
  let author = args.author || "";
  let digest = args.summary || "";
  let htmlPath: string;
  let htmlContent: string;
  let frontmatter: Record<string, string> = {};
  let contentImages: ImageInfo[] = [];

  if (args.isHtml) {
    htmlPath = filePath;
    htmlContent = extractHtmlContent(htmlPath);
    const mdPath = filePath.replace(/\.html$/i, ".md");
    if (fs.existsSync(mdPath)) {
      const mdContent = fs.readFileSync(mdPath, "utf-8");
      const parsed = parseFrontmatter(mdContent);
      frontmatter = parsed.frontmatter;
      if (!title && frontmatter.title) title = frontmatter.title;
      if (!author) author = frontmatter.author || "";
      if (!digest) digest = frontmatter.digest || frontmatter.summary || frontmatter.description || "";
    }
    if (!title) {
      title = extractHtmlTitle(fs.readFileSync(htmlPath, "utf-8"));
    }
    console.error(`[wechat-api] Using HTML file: ${htmlPath}`);
  } else {
    const content = fs.readFileSync(filePath, "utf-8");
    const parsed = parseFrontmatter(content);
    frontmatter = parsed.frontmatter;
    const body = parsed.body;

    title = title || frontmatter.title || "";
    if (!title) {
      const h1Match = body.match(/^#\s+(.+)$/m);
      if (h1Match) title = h1Match[1]!;
    }
    if (!author) author = frontmatter.author || "";
    if (!digest) digest = frontmatter.digest || frontmatter.summary || frontmatter.description || "";

    console.error(`[wechat-api] Theme: ${args.theme}${args.color ? `, color: ${args.color}` : ""}, citeStatus: ${args.citeStatus}`);
    const rendered = renderMarkdownWithPlaceholders(filePath, args.theme, args.color, args.citeStatus, args.title);
    htmlPath = rendered.htmlPath;
    contentImages = rendered.contentImages;
    if (!title) title = rendered.title;
    if (!author) author = rendered.author;
    if (!digest) digest = rendered.summary;
    console.error(`[wechat-api] HTML generated: ${htmlPath}`);
    console.error(`[wechat-api] Placeholder images: ${contentImages.length}`);
    htmlContent = extractHtmlContent(htmlPath);
  }

  if (!title) {
    console.error("Error: No title found. Provide via --title, frontmatter, or <title> tag.");
    process.exit(1);
  }

  if (digest && digest.length > 120) {
    const truncated = digest.slice(0, 117);
    const lastPunct = Math.max(truncated.lastIndexOf("。"), truncated.lastIndexOf("，"), truncated.lastIndexOf("；"), truncated.lastIndexOf("、"));
    digest = lastPunct > 80 ? truncated.slice(0, lastPunct + 1) : truncated + "...";
    console.error(`[wechat-api] Digest truncated to ${digest.length} chars`);
  }

  console.error(`[wechat-api] Title: ${title}`);
  if (author) console.error(`[wechat-api] Author: ${author}`);
  if (digest) console.error(`[wechat-api] Digest: ${digest.slice(0, 50)}...`);
  console.error(`[wechat-api] Type: ${args.articleType}`);

  const extConfig = loadWechatExtendConfig();
  const resolved = resolveAccount(extConfig, args.account);
  if (resolved.name) console.error(`[wechat-api] Account: ${resolved.name} (${resolved.alias})`);

  if (!author && resolved.default_author) author = resolved.default_author;

  if (args.dryRun) {
    console.log(JSON.stringify({
      articleType: args.articleType,
      title,
      author: author || undefined,
      digest: digest || undefined,
      htmlPath,
      contentLength: htmlContent.length,
      placeholderImageCount: contentImages.length || undefined,
      account: resolved.alias || undefined,
    }, null, 2));
    return;
  }

  const creds = loadCredentials(resolved);
  console.error("[wechat-api] Fetching access token...");
  const accessToken = await fetchAccessToken(creds.appId, creds.appSecret);

  console.error("[wechat-api] Uploading images...");
  const { html: processedHtml, firstMediaId, allMediaIds } = await uploadImagesInHtml(
    htmlContent,
    accessToken,
    baseDir,
    contentImages,
  );
  htmlContent = processedHtml;

  let thumbMediaId = "";
  const rawCoverPath = args.cover ||
    frontmatter.coverImage ||
    frontmatter.featureImage ||
    frontmatter.cover ||
    frontmatter.image;
  const coverPath = rawCoverPath && !path.isAbsolute(rawCoverPath) && args.cover
    ? path.resolve(process.cwd(), rawCoverPath)
    : rawCoverPath;

  if (coverPath) {
    console.error(`[wechat-api] Uploading cover: ${coverPath}`);
    const coverResp = await uploadImage(coverPath, accessToken, baseDir);
    thumbMediaId = coverResp.media_id;
  } else if (firstMediaId) {
    if (firstMediaId.startsWith("https://")) {
      console.error(`[wechat-api] Uploading first image as cover: ${firstMediaId}`);
      const coverResp = await uploadImage(firstMediaId, accessToken, baseDir);
      thumbMediaId = coverResp.media_id;
    } else {
      thumbMediaId = firstMediaId;
    }
  }

  if (args.articleType === "news" && !thumbMediaId) {
    console.error("Error: No cover image. Provide via --cover, frontmatter.coverImage, or include an image in content.");
    process.exit(1);
  }

  if (args.articleType === "newspic" && allMediaIds.length === 0) {
    console.error("Error: newspic requires at least one image in content.");
    process.exit(1);
  }

  console.error("[wechat-api] Publishing to draft...");
  const result = await publishToDraft({
    title,
    author: author || undefined,
    digest: digest || undefined,
    content: htmlContent,
    thumbMediaId,
    articleType: args.articleType,
    imageMediaIds: args.articleType === "newspic" ? allMediaIds : undefined,
    needOpenComment: resolved.need_open_comment,
    onlyFansCanComment: resolved.only_fans_can_comment,
  }, accessToken);

  console.log(JSON.stringify({
    success: true,
    media_id: result.media_id,
    title,
    articleType: args.articleType,
  }, null, 2));

  console.error(`[wechat-api] Published successfully! media_id: ${result.media_id}`);
}

await main().catch((err) => {
  console.error(`Error: ${err instanceof Error ? err.message : String(err)}`);
  process.exit(1);
});

-rw-r--r-- 1 root root 159045 Mar 26 13:01 /root/.openclaw/agents/101/workspace/imgs/cover.png
/root/.openclaw/agents/101/workspace/imgs/cover.png: PNG image data, 900 x 383, 8-bit/color RGBA, non-interlaced

WECHAT_APP_ID=<redacted> WECHAT_APP_SECRET=<redacted> \
  bun ~/.openclaw/agents/101/workspace/skills/baoyu-post-to-wechat/scripts/wechat-api.ts \
  /root/.openclaw/agents/101/workspace/post-to-wechat/2026-05-17/Token工厂算力工业化.md \
  --theme modern --color black --author "ai张三疯" \
  --cover /root/.openclaw/agents/101/workspace/imgs/cover.png 2>&1

[wechat-api] Theme: modern, color: black, citeStatus: true
[wechat-api] Rendering markdown with placeholders via md-to-wechat: modern, color: black, citeStatus: true
[wechat-api] HTML generated: /tmp/wechat-article-images-Vu1Tpd/temp-article.html
[wechat-api] Placeholder images: 0
[wechat-api] Title: 无锡建起"Token工厂"：算力正在变成工业品，创业者该醒醒了
[wechat-api] Author: ai张三疯
[wechat-api] Digest: 想象一个画面：工厂流水线上，机器轰鸣，原材料进去，标准化的产品出来。...
[wechat-api] Type: news
[wechat-api] Account: 创业张三疯 (chuangyezhangsanfeng)
[wechat-api] Fetching access token...
[wechat-api] Uploading images...
[wechat-api] Uploading cover: /root/.openclaw/agents/101/workspace/imgs/cover.png
[wechat-api] Publishing to draft...
{
  "success": true,
  "media_id": "imBwNhfy9Uv4ps2luE5gfqEPtkZdbnNKKI5Dg4EThsYqp0zuXJm_hSslizSMWU-i",
  "title": "无锡建起\"Token工厂\"：算力正在变成工业品，创业者该醒醒了",
  "articleType": "news"
}
[wechat-api] Published successfully! media_id: imBwNhfy9Uv4ps2luE5gfqEPtkZdbnNKKI5Dg4EThsYqp0zuXJm_hSslizSMWU-i

# Verify draft - fetch the draft list to check the published article
WECHAT_APP_ID=<redacted> WECHAT_APP_SECRET=<redacted> \
bun -e '
const TOKEN_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token";
const DRAFT_LIST_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/batchget";

async function main() {
  // Get token
  const tokenRes = await fetch(`${TOKEN_URL}?grant_type=client_credential&appid=${process.env.WECHAT_APP_ID}&secret=${process.env.WECHAT_APP_SECRET}`);
  const tokenData = await tokenRes.json();
  const accessToken = tokenData.access_token;
  console.error("Token obtained");

  // Get draft list - latest 5 drafts
  const draftRes = await fetch(`${DRAFT_LIST_URL}?access_token=${accessToken}`, {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({
      offset: 0,
      count: 5,
      no_content: 1
    })
  });
  const draftData = await draftRes.json();

  if (draftData.errcode) {
    console.error("Error:", draftData.errmsg);
    process.exit(1);
  }

  console.log("Draft count:", draftData.total_count);
  if (draftData.item && draftData.item.length > 0) {
    for (const item of draftItem of draftData.item) {
      const article = item.content.news_item[0];
      console.log("  - Title:", article.title);
      console.log("    Author:", article.author);
      console.log("    Digest:", article.digest);
      console.log("    CreateTime:", new Date(article.create_time * 1000).toISOString());
      console.log("    MediaId:", item.media_id);
      console.log("---");
    }
  } else {
    console.log("No drafts found");
  }
}

main().catch(e => { console.error(e); process.exit(1); });
'

31 |     for (const item of draftItem of draftData.item) {
                                      ^
error: Expected ")" but found "of"
    at /root/.openclaw/workspace/fabu/[eval]:31:34

31 |     for (const item of draftItem of draftData.item) {
                                                       ^
error: Expected ";" but found ")"
    at /root/.openclaw/workspace/fabu/[eval]:31:51

Bun v1.3.11 (Linux x64)

(Command exited with code 1)

WECHAT_APP_ID=<redacted> WECHAT_APP_SECRET=<redacted> \
bun -e '
const TOKEN_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token";
const DRAFT_LIST_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/batchget";

async function main() {
  const tokenRes = await fetch(`${TOKEN_URL}?grant_type=client_credential&appid=${process.env.WECHAT_APP_ID}&secret=${process.env.WECHAT_APP_SECRET}`);
  const tokenData = await tokenRes.json();
  const accessToken = tokenData.access_token;
  console.error("Token obtained");

  const draftRes = await fetch(`${DRAFT_LIST_URL}?access_token=${accessToken}`, {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ offset: 0, count: 5, no_content: 1 })
  });
  const draftData = await draftRes.json();

  if (draftData.errcode) {
    console.error("Error:", draftData.errmsg);
    process.exit(1);
  }

  console.log("Draft count:", draftData.total_count);
  if (draftData.item && draftData.item.length > 0) {
    for (const item of draftData.item) {
      const article = item.content.news_item[0];
      console.log("  Title:", article.title);
      console.log("  Author:", article.author);
      console.log("  Digest:", article.digest);
      console.log("  CreateTime:", new Date(article.create_time * 1000).toISOString());
      console.log("  MediaId:", item.media_id);
      console.log("---");
    }
  } else {
    console.log("No drafts found");
  }
}

main().catch(e => { console.error(e); process.exit(1); });
'

Token obtained
Draft count: 82
  Title: 无锡建起"Token工厂"：算力正在变成工业品，创业者该醒醒了
  Author: ai张三疯
  Digest: 想象一个画面：工厂流水线上，机器轰鸣，原材料进去，标准化的产品出来。
25 |     for (const item of draftData.item) {
26 |       const article = item.content.news_item[0];
27 |       console.log("  Title:", article.title);
28 |       console.log("  Author:", article.author);
29 |       console.log("  Digest:", article.digest);
30 |       console.log("  CreateTime:", new Date(article.create_time * 1000).toISOString());
                                                                             ^
RangeError: Invalid Date
      at main (/root/.openclaw/workspace/fabu/[eval]:30:73)

(Command exited with code 1)

WECHAT_APP_ID=<redacted> WECHAT_APP_SECRET=<redacted> \
bun -e '
const TOKEN_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token";
const DRAFT_LIST_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/batchget";

async function main() {
  const tokenRes = await fetch(`${TOKEN_URL}?grant_type=client_credential&appid=${process.env.WECHAT_APP_ID}&secret=${process.env.WECHAT_APP_SECRET}`);
  const tokenData = await tokenRes.json();
  const accessToken = tokenData.access_token;

  const draftRes = await fetch(`${DRAFT_LIST_URL}?access_token=${accessToken}`, {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ offset: 0, count: 3, no_content: 1 })
  });
  const draftData = await draftRes.json();

  console.log("Draft count:", draftData.total_count);
  console.log("Latest drafts:");
  if (draftData.item && draftData.item.length > 0) {
    for (const item of draftData.item) {
      const article = item.content.news_item[0];
      console.log("  - Title:", article.title);
      console.log("    Author:", article.author);
      console.log("    Digest:", article.digest?.substring(0, 60));
      console.log("    MediaId:", item.media_id);
    }
  }
}

main().catch(e => { console.error(e); process.exit(1); });
'

Draft count: 83
Latest drafts:
  - Title: 盲人主播赛道已饱和：当"感动中国"变成镰刀，短视频创业者的最后一课
    Author: ai张三疯
    Digest: 画面里，一个盲人姑娘举着盲杖，小心翼翼地在人行道上探路。背景音乐缓慢，弹幕全是"加油""泪目""这才是生活"。然后镜头一
    MediaId: imBwNhfy9Uv4ps2luE5gfqu7biH9OiII_LWfanEv3nmc_F7x-uWEU3Vp468T3_w-
  - Title: 无锡建起"Token工厂"：算力正在变成工业品，创业者该醒醒了
    Author: ai张三疯
    Digest: 想象一个画面：工厂流水线上，机器轰鸣，原材料进去，标准化的产品出来。
    MediaId: imBwNhfy9Uv4ps2luE5gfqEPtkZdbnNKKI5Dg4EThsYqp0zuXJm_hSslizSMWU-i
  - Title: 你的手机里，容不下那么多App
    Author: ai张三疯
    Digest: 你有没有想过一个问题：你手机里有多少App，是半年都没打开过一次的？
    MediaId: imBwNhfy9Uv4ps2luE5gfs5D-yxmzfwSEXzGRmn-1NXLyY7I_3_LC0Qiv_mKE8gZ

write

<!DOCTYPE html>

<meta charset="utf-8">
<title>无锡建起"Token工厂"：算力正在变成工业品，创业者该醒醒了</title>

想象一个画面：工厂流水线上，机器轰鸣，原材料进去，标准化的产品出来。

但今天在无锡，流水线上产出的不是螺丝钉，不是汽车零件，而是Token。

你没看错——"Token工厂"。

弘信电子联手无锡高新区，把省内首个华为昇腾384超节点算力集群签了下来。以此为起点，要在无锡建一座大规模的"Token工厂"。

乍一听，这个词有点违和。

Token，明明是AI模型运行时的"智力产出"、是高价值的数字产出。什么时候跟工厂挂钩了？

但仔细想想，这正是我们此刻站在的十字路口。

算力，正在从"稀有资源"变成"工业品"。

一个5000亿的参数，"工厂"就建在你家隔壁

先别急着贴标签，看看弘信电子在做什么。

384超节点——听上去像是一个技术参数，但它的实际意义是：这座集群具备大规模、高密度的国产算力供应能力。

它不是实验室里的一台训练服务器。它是一座"工厂"——把电力变成算力，把算力变成Token，把Token输送给每一个有需求的企业。

弘信电子什么来头？一家做柔性电路板的公司。它去做算力集群，就像当年富士康开始组装iPhone，或者一家地产商跑去建数据中心。

但它不是在玩跨界。它在做一件更本质的事：把算力生产标准化、工业化。

想想看：

以前你要算力，得去云厂商那里买GPU实例。得选型号、配环境、谈合同。贵的离谱，还看脸色。

以后你要算力，可能就像去菜市场买菜——一个标准化的Token，明码标价，按需取用。

这不是科幻。

"国芯国模"闭环：为什么这次不一样

过去几年，"国产替代"四个字喊得震天响。但实话实说，大多数时候是"口号倒逼现实"。

芯片造出来了，生态跟不上。硬件卖出去了，软件不兼容。开发者拿到昇腾，发现PyTorch都跑不顺。

但这一次，情况变了。

弘信电子这座Token工厂，底座是华为昇腾。而华为昇腾这几年最大的变化，不是算力提升，不是架构突破——

是生态。

DeepSeek适配了昇腾。国内一线大模型几乎都跑过了昇腾。前两天我们刚聊过"Token涨价→算力网建设→7万亿投资"的政策逻辑，那是"国家队"在搭台。

而今天，弘信电子在无锡落地，是第一个真正意义的"企业建厂"。

国家建网，企业建厂。

一个"国芯国模"的闭环，正在从蓝图走进现实。

国芯——华为昇腾，国产芯片。

国模——国产大模型，在国产芯片上跑。

国芯国模组合——从最底层的硬件到最上层的应用，全部自主可控。

这个闭环的意义，不是"不怕制裁"四个字能概括的。

它意味着，算力生产不再依赖全球供应链的畅通无阻。它可以在本地、在国内、在任何一个产业园完成。

这背后，是一个新时代的工业逻辑。

算力工业化：创业者的新机会在哪？

你可能会问：这跟我有什么关系？

关系大了。

我们先看历史。

2007年，iPhone发布。那时候"智能手机"还是精英设备。后来发生了什么？深圳华强北把手机组装工业化了，联发科把芯片方案工业化了。结果就是：任何一个创业者，花几百块钱，就能买到一台可以装App的智能手机。

智能手机的工业化，催生了一个万亿级的移动互联网市场。

2015年，云计算开始普及。以前你开发一个网站，要先买服务器、拉带宽、装系统。后来云厂商把这些全部标准化了。创造一个新App，只需要几分钟。

云计算的工业化，催生了SaaS爆发。

现在，轮到算力了。

当算力变成"按Token计价的工业品"，创业者不需要再考虑：我买哪款GPU？我租哪个云？我的模型跑在什么架构上？

你只需要考虑一个问题：我要做什么产品？

这就是"Houston, we have a problem"式的机会——不是大问题，是大机会。

当算力的门槛被打到地板价，最值钱的东西就不再是算力本身。

而是：应用层、数据层、场景层。

通俗点说：谁离用户最近，谁就最值钱。

从"有没有的用"到"用得划不划算"

过去三年，中国AI圈子一直在解决一个问题："有没有的用"。

没有高端GPU？想办法找。被限制购入了？用国产替代。CUDA不能用？搞兼容层。

这一段，基本上算是搞定了。

接下来的问题是："用得划不划算"。

弘信电子在无锡的Token工厂，本质上就是在回答这个问题。

标准化的算力供给，意味着定价透明、供应链稳定。当Token像电一样，插上就有、按度计价——那创业者的决策逻辑就完全不同了。

以前你做一个AI产品的MVP，可能要花几万块租算力。现在可能就是几百块。

当试错成本降了两个数量级，创新就会指数级爆发。

这就是工业化的魔法。

看看当年的云存储。一开始云存储贵得要死，大家自己搭NAS。后来云厂商把存储做成了"几分钱一个G"的工业标准品。结果呢？Dropbox、Google Photos、iCloud——海量应用集体涌现。

算力正在走同样的路。

收个尾：套利时代结束，创造时代开始

写到这里，我想说一句可能让很多人不太舒服的话：

过去两年，AI圈最赚钱的生意，不是做AI产品，而是"卖算力"。

买几块卡，做服务商，赚差价。这不叫创新，这叫套利。

套利窗口正在关闭。

当弘信电子这样的制造型企业开始建Token工厂，当你家旁边就有一个标准化的算力车间——那些靠信息不对称赚钱的中间商，会被碾得渣都不剩。

但反过来，真正做产品的人，好日子要来了。

算力像电一样便宜、像水一样方便，你唯一要做的事情就是：想清楚用户需要什么，然后把它做出来。

这是AI创业最激动人心的时代。

无锡的Token工厂只是一个开始。接下来，会有更多这样的工厂在全国落地。算力网络在延伸，算力成本在下降，创业者的大脑和双手在解放。

有人还在纠结"GPT-5到底多强"。有人已经在研究"我的用户想花多少钱解决什么问题"。

你觉得，谁更可能赢？

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Now publish to Z-Blog via XML-RPC:

exec

bun -e '
const xmlrpc = `<?xml version="1.0"?>
<methodCall>
  <methodName>metaWeblog.newPost</methodName>
  <params>
    <param><value><string>68ba1ff10060dd54f1e399b8e332bdba</string></value></param>
    <param><value><string>admin</string></value></param>
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    <param>
      <value>
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想象一个画面：工厂流水线上，机器轰鸣，原材料进去，标准化的产品出来。

但今天在无锡，流水线上产出的不是螺丝钉，不是汽车零件，而是Token。

你没看错——"Token工厂"。

弘信电子联手无锡高新区，把省内首个华为昇腾384超节点算力集群签了下来。以此为起点，要在无锡建一座大规模的"Token工厂"。

乍一听，这个词有点违和。

Token，明明是AI模型运行时的"智力产出"、是高价值的数字产出。什么时候跟工厂挂钩了？

但仔细想想，这正是我们此刻站在的十字路口。

算力，正在从"稀有资源"变成"工业品"。

一个5000亿的参数，"工厂"就建在你家隔壁

先别急着贴标签，看看弘信电子在做什么。

384超节点——听上去像是一个技术参数，但它的实际意义是：这座集群具备大规模、高密度的国产算力供应能力。

它不是实验室里的一台训练服务器。它是一座"工厂"——把电力变成算力，把算力变成Token，把Token输送给每一个有需求的企业。

弘信电子什么来头？一家做柔性电路板的公司。它去做算力集群，就像当年富士康开始组装iPhone，或者一家地产商跑去建数据中心。

但它不是在玩跨界。它在做一件更本质的事：把算力生产标准化、工业化。

想想看：

以前你要算力，得去云厂商那里买GPU实例。得选型号、配环境、谈合同。贵的离谱，还看脸色。

以后你要算力，可能就像去菜市场买菜——一个标准化的Token，明码标价，按需取用。

这不是科幻。

"国芯国模"闭环：为什么这次不一样

过去几年，"国产替代"四个字喊得震天响。但实话实说，大多数时候是"口号倒逼现实"。

芯片造出来了，生态跟不上。硬件卖出去了，软件不兼容。开发者拿到昇腾，发现PyTorch都跑不顺。

但这一次，情况变了。

弘信电子这座Token工厂，底座是华为昇腾。而华为昇腾这几年最大的变化，不是算力提升，不是架构突破——

是生态。

DeepSeek适配了昇腾。国内一线大模型几乎都跑过了昇腾。前两天我们刚聊过"Token涨价→算力网建设→7万亿投资"的政策逻辑，那是"国家队"在搭台。

而今天，弘信电子在无锡落地，是第一个真正意义的"企业建厂"。

国家建网，企业建厂。

一个"国芯国模"的闭环，正在从蓝图走进现实。

国芯——华为昇腾，国产芯片。
国模——国产大模型，在国产芯片上跑。
国芯国模组合——从最底层的硬件到最上层的应用，全部自主可控。

这个闭环的意义，不是"不怕制裁"四个字能概括的。

它意味着，算力生产不再依赖全球供应链的畅通无阻。它可以在本地、在国内、在任何一个产业园完成。

这背后，是一个新时代的工业逻辑。

算力工业化：创业者的新机会在哪？

你可能会问：这跟我有什么关系？

关系大了。

我们先看历史。

2007年，iPhone发布。那时候"智能手机"还是精英设备。后来发生了什么？深圳华强北把手机组装工业化了，联发科把芯片方案工业化了。结果就是：任何一个创业者，花几百块钱，就能买到一台可以装App的智能手机。

智能手机的工业化，催生了一个万亿级的移动互联网市场。

2015年，云计算开始普及。以前你开发一个网站，要先买服务器、拉带宽、装系统。后来云厂商把这些全部标准化了。创造一个新App，只需要几分钟。

云计算的工业化，催生了SaaS爆发。

现在，轮到算力了。

当算力变成"按Token计价的工业品"，创业者不需要再考虑：我买哪款GPU？我租哪个云？我的模型跑在什么架构上？

你只需要考虑一个问题：我要做什么产品？

这就是"Houston, we have a problem"式的机会——不是大问题，是大机会。

当算力的门槛被打到地板价，最值钱的东西就不再是算力本身。

而是：应用层、数据层、场景层。

通俗点说：谁离用户最近，谁就最值钱。

从"有没有的用"到"用得划不划算"

过去三年，中国AI圈子一直在解决一个问题："有没有的用"。

没有高端GPU？想办法找。被限制购入了？用国产替代。CUDA不能用？搞兼容层。

这一段，基本上算是搞定了。

接下来的问题是："用得划不划算"。

弘信电子在无锡的Token工厂，本质上就是在回答这个问题。

标准化的算力供给，意味着定价透明、供应链稳定。当Token像电一样，插上就有、按度计价——那创业者的决策逻辑就完全不同了。

以前你做一个AI产品的MVP，可能要花几万块租算力。现在可能就是几百块。

当试错成本降了两个数量级，创新就会指数级爆发。

这就是工业化的魔法。

看看当年的云存储。一开始云存储贵得要死，大家自己搭NAS。后来云厂商把存储做成了"几分钱一个G"的工业标准品。结果呢？Dropbox、Google Photos、iCloud——海量应用集体涌现。

算力正在走同样的路。

收个尾：套利时代结束，创造时代开始

写到这里，我想说一句可能让很多人不太舒服的话：

过去两年，AI圈最赚钱的生意，不是做AI产品，而是"卖算力"。

买几块卡，做服务商，赚差价。这不叫创新，这叫套利。

套利窗口正在关闭。

当弘信电子这样的制造型企业开始建Token工厂，当你家旁边就有一个标准化的算力车间——那些靠信息不对称赚钱的中间商，会被碾得渣都不剩。

但反过来，真正做产品的人，好日子要来了。

算力像电一样便宜、像水一样方便，你唯一要做的事情就是：想清楚用户需要什么，然后把它做出来。

这是AI创业最激动人心的时代。

无锡的Token工厂只是一个开始。接下来，会有更多这样的工厂在全国落地。算力网络在延伸，算力成本在下降，创业者的大脑和双手在解放。

有人还在纠结"GPT-5到底多强"。有人已经在研究"我的用户想花多少钱解决什么问题"。

你觉得，谁更可能赢？
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  console.log("Response:", text);
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<title>对于有思想的人来说，这是最好的时代</title>

你有没有过这样的感觉？

脑子里有一个想法，一个方案，一个你觉得特别棒的商业模式。你越想越兴奋，越想越觉得"这事儿能成"。

然后呢？

然后就没有然后了。

因为从"想出来"到"做出来"，中间隔着十万八千里。你需要写商业计划书、找团队、招人、筹钱、做产品原型、跑市场验证……任何一个环节卡住，那个在深夜里让你兴奋到睡不着的念头，就永远只是个念头。

太多人，被卡在了想法和结果之间那道看不见的墙上。

但现在不一样了。

历史上从来没有过这样的时代

想想看，人类历史上什么时候有过这样的时刻——你说一句话，世界就会动起来？

几千年前，人类最大的痛苦是吃不饱。几百年前，最大的痛苦是信息传不远。几十年前，最大的痛苦是算力不够用。

而你看看今天。

你只需要对AI说一句话："帮我做一个XX行业的竞品分析报告"，十分钟后一份结构清晰、数据翔实的报告就摆在你面前。

你只需要说："帮我设计一套获客方案"，AI就能给你列出从内容营销到私域运营的完整路径。

你只需要说："帮我写一段推广文案"，AI就能根据你的产品卖点和目标人群，产出几个版本的文案供你挑选。

想法到实现的距离，被AI压缩成了一句话。

这不是科幻片里的场景。这是2026年5月，任何一个有手机、有网络的人，此时此刻就能做到的事。

过去创业，最大的成本是什么？

不是钱。

是验证想法。

五年前，我有一个哥们儿想做一款面向小微企业主的SaaS工具。他花了一个月写BP，三个月找团队，六个月做开发，又花了两个月跑市场推广。等到产品正式上线，他发现一个问题——目标客户根本不愿意在这件事上花钱。

前后投入一年，烧了几十万，换回来一个"此路不通"。

这笔学费，贵不贵？贵。值不值？值——因为那个"不"是用时间和金钱真金白银换回来的。

但今天呢？

你有一个想法，让AI帮你做一个市场调研。你把产品的核心功能描述给AI，让它模拟目标用户的反馈。你让AI帮你生成一个MVP的思路和执行清单。你甚至可以先用AI生成内容做一轮市场测试——发几篇文章、做几个视频、看用户反馈。

你不需要投入几十万，你只需要投入一个下午。

这就是过去十年商业世界最大的变化：试错成本从"倾家荡产"降到了"一杯咖啡"。

有思想的人，之前到底被什么卡住了？

来，我帮你捋一下。

你有一个好想法。你需要把它做出来，对吧？

做出来需要什么？

第一个卡点：执行能力。

你不会写代码？看不懂财务报表？不了解供应链？没关系。AI可以：帮你生成代码框架、帮你分析财务报表、帮你梳理供应链的上下游关系。

你不是没有能力，你只是之前找不到"能干这些活的人"。现在有了。

第二个卡点：资源。

你没钱招团队。你没有办公室。你没有渠道资源。OK，AI就是你的团队——它是你的市场研究员、文案写手、设计师、数据分析师、客服、甚至项目经理。

过去你一个人扛着一个项目，什么都得自己干。现在你一个人，带着一个无限耐心的"数字团队"。

第三个卡点：时间。

你白天有工作，晚上有家庭，你没办法全职投入。可以理解。AI可以帮你24小时跑。你睡觉的时候，它在做数据分析。你吃饭的时候，它在生成内容。你通勤的时候，它在跑A/B测试方案。

有思想的人，之前缺的不是想法，是执行团队的资源。现在AI就是你的执行团队。

你只需要想清楚"做什么"和"为什么做"，剩下的"怎么做"，交给AI。

别把AI当聊天工具，把它当成你的"数字员工军团"

很多人到现在还在干嘛？跟AI聊天。

"帮我写一首诗"、"给我讲个笑话"、"模仿村上春树的风格写一段话"。

这些当然有趣。但如果你只停留在这个层面，你是在浪费这个时代最慷慨的馈赠。

真正的用法是什么？

把AI当成你的数字员工军团。

在创业的领域，你一个人，通过AI，可以顶过去一家小型创业公司的产能。

举个例子：

你是做小红书内容的。传统模式：你需要一个内容策划、一个文案、一个设计师、一个排版——至少三个人。月薪加起来一万五到两万。

AI模式：你一个人。让AI分析近期爆款选题，让AI生成初稿，让AI配图，让AI优化排版。你只需要做一件事——审稿和调整方向。

一个人干的活，覆盖了三个人。成本从两万降到两百。产能输出翻倍。

你说你是小生意、小老板、个人创业者，团队这个词对你来说太奢侈了。没关系。现在的AI，是你用一杯奶茶的价格，就能请到的"全能员工"。

你见过创业者为了省一个员工的钱，自己熬夜到凌晨三点做图、写文案、跑数据。现在这些事，动动嘴就干完了。

你不是在省多少钱的问题。你是在释放你自己的时间——让你从"做事的人"，变成"决策的人"。

这才是最值钱的转变。

只做最值钱的那部分工作

想想看，你一天24小时，真正"值钱"的时间有多少？

开会、填表、回邮件、排期、改稿、对数据……这些事占了你一天百分之八十的时间。真正需要你深度思考、做判断、定方向的时间，可能不到两小时。

但现在，你可以把那百分之八十的时间，交给AI。

你需要做的，是那两小时的事。

为什么？因为只有那两小时的事，别人拿不走。只有那两小时的事，才是你真正的价值所在。

AI可以帮你写1000篇文章。但它不知道哪一篇最能打动人。

AI可以帮你做100份方案。但它不知道哪一份最适合你的客户。

AI可以帮你分析1000条数据。但它不知道这些数据背后，藏着什么样的商业直觉。

AI给你的是"效率"，你给AI的是"方向"。

有方向的人，配上高效率的工具，就是无敌的。

问题回到你身上

所以你想想看。

过去你被卡住的那些想法——那个想做的公众号、那个想启动的小项目、那个一直想写的书、那个思考了很久的商业模式——你今天还不动手，不是因为AI不够强。

是因为你还没有想通一个道理：

以前做事，需要的是"我有什么"。有资金、有团队、有资源、有关系。什么都没有，什么都干不了。

现在做事，需要的是"我想什么"。有想法、有判断、有方向、有策略。这四个有了，剩下的交给AI。

历史上，从来没有一个时代，如此慷慨地把"实现的力量"交到每一个有思想的人手上。

工业时代，你要有工厂、设备、工人。互联网时代，你要有团队、技术、资本。AI时代，你只需要——动动嘴。

这个时代在奖励谁？

奖励那些敢想的人。奖励那些有判断力的人。奖励那些知道"什么值得做"的人。

而这些人，被卡了多久？

卡了多久不重要。重要的是，那堵墙，现在塌了。

对于有思想的人来说，这不是一个容易的时代。这是一个幸运的时代。

不是因为AI能做一切。而是因为——你只需要做那个最值钱的部分，剩下的，AI来。

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未来已来：大多数人还在聊天，少数人已经在赚钱了

"未来已来，只是分布尚不均匀。"

这句话放在2026年的今天，简直不能更贴切。

想想看，你现在打开朋友圈、刷短视频、翻公众号，是不是隔三差五就能看到有人在聊AI？谁又发了个新模型，谁家的API降价了，ChatGPT又更新了啥功能。

大家都在聊。

但聊完了呢？大部分人的AI之旅，止步于"好奇体验"。问个天气、写首打油诗、让AI画一只戴墨镜的猫——然后关了对话框，回到原来的工作方式。

可就在同一时间，有一小群人，正在用AI悄悄地赚钱。

同一款工具，完全不同的用法

我认识两个做自媒体的朋友。

A君，今年初花了199买了ChatGPT Plus。日常操作是：让AI写个朋友圈文案、帮忙润色一段话、偶尔翻译点资料。两个月后，他感慨"AI也就那样，没啥大用"。

B君，也是自媒体人。同样花了199买了Plus。但他的用法是：把过去三年的爆款文章全部喂给AI做分析，让AI总结出标题公式和结构模板。然后搭建了一套工作流——AI抓热点、AI出初稿、AI配图、AI排版。一个人干的活，顶过去一个三人团队。

三个月后，B君的账号涨粉12万，广告收入翻了5倍。

区别在哪？

不是工具不一样。是思维不一样。

一个把AI当玩具，一个把AI当生产工具。一个在消费AI，一个在用AI变现。

这让我想起当年智能手机刚普及的时候。有些人用它打电话发短信就够了，有些人却用它做出了美团、滴滴、抖音。工具从来不是天花板，使用工具的人才决定上限。

你在AI发展的哪个阶段？

关于这一点，我总结了一个"AI发展三阶段"理论。你可以对照一下，看看自己在哪。

第一阶段：花钱养AI。

这个阶段的人，在"消费"AI。买账号、买API、买各种AI工具——每个月花几十到几百块。AI对他们来说是个"新鲜玩意儿"，偶尔用用，解决一些零碎的小问题。

这个阶段的本质是：你是AI的消费者，AI是你的支出项。

绝大多数人，目前都在这个阶段。这没什么丢人的，谁刚接触一个新东西不是先"玩"一阵呢？但问题是——你要在这个阶段待多久？

第二阶段：AI自己养自己。

这个阶段的人，开始"使用"AI。AI帮他们赚的钱，已经超过了养AI花的钱。

你花199买的Plus，通过AI帮你写文案、做设计、分析数据，产生了2000块的价值。你花钱买了个自动化的客服系统，省下了一个人工的成本。你用AI优化了广告投放策略，ROI提升了30%。

到这个阶段，AI不再是你的支出，而是你的资产。

第三阶段：AI养你。

这个阶段的人，已经建立了完整的AI工作体系。AI系统持续不断地产出价值，你需要做的——是做决策、定方向、把控创意。

听起来很遥远？其实不远。我身边已经有人实现了：用AI矩阵做内容分发，每天自动产出几十条高质量内容，覆盖五六个平台。他每天只花半小时审稿和调整策略，其他时间都是AI在跑。

他不是一个人在战斗，他是一个人指挥一支AI军团。

这三个阶段，你目前在哪个位置？

如果说2024年是"AI元年"，那2026年已经到了"AI分水岭"。那些能跨过第一阶段、进入第二阶段的人和企业，正在以不可思议的速度拉开差距。

差距是怎么拉开的？

今年一季度，乘联会发布了一个很有意思的数据：新能源汽车专利公开量再创新高。

但你仔细看就能发现，那些专利布局最激进的车企，同时也在AI应用上跑得最快。不是巧合。因为这些企业的管理层，已经先一步完成了"思维切换"——他们不是把AI当锦上添花，而是把AI当成核心竞争力。

同样的逻辑放到创业领域，惊人的相似。

那些能用AI把获客效率提高3倍的公司，正在蚕食那些还在手动发帖的同行。那些能用AI一天做100套设计方案的工作室，正在碾压那些设计师熬夜赶稿的传统工作室。那些能用AI自动化处理80%客服问题的电商团队，客服成本是别人的五分之一，响应速度是别人的十倍。

你说他们有什么了不起的技术吗？没有。他们只是比你先迈出了那一步。

他们不是技术天才，他们只是想通了：未来的竞争不是"大公司吃小公司"，而是"会用AI的人淘汰不会用AI的人"。

不用等到AI成熟，你现在就该上车

很多人等什么？等AI彻底成熟。

"等AI更聪明了我再用"、"等工具更好用了再说"、"等别人把路趟平了我再上"。

这种心态，就像2009年说"等智能手机再便宜点我再买"，2015年说"等短视频再火一点我再看"。

你等得起，你的竞争对手等不起。

AI这东西，不是你要学会了才能用。它和学编程不一样——你不需要搞懂transformer架构是什么，不需要会写代码。你只需要一件事：开始用。

先用起来，哪怕只是让AI帮你写一个周报提纲。然后用得深一点，让AI帮你分析你的业务数据。再进一步，让AI帮你自动跑一条工作流。

每一个"用起来"的动作，都是在帮你积累两层壁垒：

第一层，是你对AI的理解越来越深。你知道它在哪些场景好使，在哪些地方不行。这种经验，就是你的"AI手感"。

第二层，是你用AI积累下来的数据和工作流，会变成你的护城河。别人同样买了API，但他没有你的模板、你的提示词库、你的自动化链条。

这两层壁垒越厚，你的竞争力越强。

而这一切的前提，就四个字：现在开始。

未来已来，它对所有人都是公平的。不公平的是——有些人已经看到了未来，有些人还在等未来敲门。

你手里的那台手机，你每天打开的聊天界面，你付了费的AI账户——它们都已经在了。

剩下的问题是：你打算继续用它聊天，还是用它赚钱？

这个问题的答案，决定了你会站在未来的哪一边。
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弘信电子联手无锡高新区，把省内首个华为昇腾384超节点算力集群签了下来。以此为起点，要在无锡建一座大规模的"Token工厂"。

乍一听，这个词有点违和。

Token，明明是AI模型运行时的"智力产出"、是高价值的数字产出。什么时候跟工厂挂钩了？

但仔细想想，这正是我们此刻站在的十字路口。

算力，正在从"稀有资源"变成"工业品"。

一个5000亿的参数，"工厂"就建在你家隔壁

先别急着贴标签，看看弘信电子在做什么。

384超节点——听上去像是一个技术参数，但它的实际意义是：这座集群具备大规模、高密度的国产算力供应能力。

它不是实验室里的一台训练服务器。它是一座"工厂"——把电力变成算力，把算力变成Token，把Token输送给每一个有需求的企业。

弘信电子什么来头？一家做柔性电路板的公司。它去做算力集群，就像当年富士康开始组装iPhone，或者一家地产商跑去建数据中心。

但它不是在玩跨界。它在做一件更本质的事：把算力生产标准化、工业化。

想想看：

以前你要算力，得去云厂商那里买GPU实例。得选型号、配环境、谈合同。贵的离谱，还看脸色。

以后你要算力，可能就像去菜市场买菜——一个标准化的Token，明码标价，按需取用。

这不是科幻。

"国芯国模"闭环：为什么这次不一样

过去几年，"国产替代"四个字喊得震天响。但实话实说，大多数时候是"口号倒逼现实"。

芯片造出来了，生态跟不上。硬件卖出去了，软件不兼容。开发者拿到昇腾，发现PyTorch都跑不顺。

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弘信电子这座Token工厂，底座是华为昇腾。而华为昇腾这几年最大的变化，不是算力提升，不是架构突破——

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DeepSeek适配了昇腾。国内一线大模型几乎都跑过了昇腾。前两天我们刚聊过"Token涨价→算力网建设→7万亿投资"的政策逻辑，那是"国家队"在搭台。

而今天，弘信电子在无锡落地，是第一个真正意义的"企业建厂"。

国家建网，企业建厂。

一个"国芯国模"的闭环，正在从蓝图走进现实。

国芯——华为昇腾，国产芯片。
国模——国产大模型，在国产芯片上跑。
国芯国模组合——从最底层的硬件到最上层的应用，全部自主可控。

这个闭环的意义，不是"不怕制裁"四个字能概括的。

它意味着，算力生产不再依赖全球供应链的畅通无阻。它可以在本地、在国内、在任何一个产业园完成。

这背后，是一个新时代的工业逻辑。

算力工业化：创业者的新机会在哪？

你可能会问：这跟我有什么关系？

关系大了。

我们先看历史。

2007年，iPhone发布。那时候"智能手机"还是精英设备。后来发生了什么？深圳华强北把手机组装工业化了，联发科把芯片方案工业化了。结果就是：任何一个创业者，花几百块钱，就能买到一台可以装App的智能手机。

智能手机的工业化，催生了一个万亿级的移动互联网市场。

2015年，云计算开始普及。以前你开发一个网站，要先买服务器、拉带宽、装系统。后来云厂商把这些全部标准化了。创造一个新App，只需要几分钟。

云计算的工业化，催生了SaaS爆发。

现在，轮到算力了。

当算力变成"按Token计价的工业品"，创业者不需要再考虑：我买哪款GPU？我租哪个云？我的模型跑在什么架构上？

你只需要考虑一个问题：我要做什么产品？

这就是"Houston, we have a problem"式的机会——不是大问题，是大机会。

当算力的门槛被打到地板价，最值钱的东西就不再是算力本身。

而是：应用层、数据层、场景层。

通俗点说：谁离用户最近，谁就最值钱。

从"有没有的用"到"用得划不划算"

过去三年，中国AI圈子一直在解决一个问题："有没有的用"。

没有高端GPU？想办法找。被限制购入了？用国产替代。CUDA不能用？搞兼容层。

这一段，基本上算是搞定了。

接下来的问题是："用得划不划算"。

弘信电子在无锡的Token工厂，本质上就是在回答这个问题。

标准化的算力供给，意味着定价透明、供应链稳定。当Token像电一样，插上就有、按度计价——那创业者的决策逻辑就完全不同了。

以前你做一个AI产品的MVP，可能要花几万块租算力。现在可能就是几百块。

当试错成本降了两个数量级，创新就会指数级爆发。

这就是工业化的魔法。

看看当年的云存储。一开始云存储贵得要死，大家自己搭NAS。后来云厂商把存储做成了"几分钱一个G"的工业标准品。结果呢？Dropbox、Google Photos、iCloud——海量应用集体涌现。

算力正在走同样的路。

收个尾：套利时代结束，创造时代开始

写到这里，我想说一句可能让很多人不太舒服的话：

过去两年，AI圈最赚钱的生意，不是做AI产品，而是"卖算力"。

买几块卡，做服务商，赚差价。这不叫创新，这叫套利。

套利窗口正在关闭。

当弘信电子这样的制造型企业开始建Token工厂，当你家旁边就有一个标准化的算力车间——那些靠信息不对称赚钱的中间商，会被碾得渣都不剩。

但反过来，真正做产品的人，好日子要来了。

算力像电一样便宜、像水一样方便，你唯一要做的事情就是：想清楚用户需要什么，然后把它做出来。

这是AI创业最激动人心的时代。

无锡的Token工厂只是一个开始。接下来，会有更多这样的工厂在全国落地。算力网络在延伸，算力成本在下降，创业者的大脑和双手在解放。

有人还在纠结"GPT-5到底多强"。有人已经在研究"我的用户想花多少钱解决什么问题"。

你觉得，谁更可能赢？
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<member><name>title</name><value><string>盲人主播赛道已饱和：当&quot;感动中国&quot;变成镰刀，短视频创业者的最后一课</string></value></member>
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盲人主播赛道已饱和：当"感动中国"变成镰刀，短视频创业者的最后一课

你刷到过盲人主播的视频吗？

画面里，一个盲人姑娘举着盲杖，小心翼翼地在人行道上探路。背景音乐缓慢，弹幕全是"加油""泪目""这才是生活"。然后镜头一转，她在直播间里用手触摸读屏手机，一字一句地推荐一款洗衣液。下单链接挂在右下角，成交量还不错。

感动吗？先别急着感动。

最近，一位从MCN离职的员工爆料了一个很多人不愿意说破的事实：盲人主播赛道，已经饱和了。 饱和到什么程度？"前期必须投流，后期还得摆拍。"

你没看错，摆拍。

一、一个"温情风口"的诞生与堕落

盲人主播这个赛道，一开始确实有真情实感。

算法推荐时代，稀缺的就是情绪。一个自强不息的残疾人通过短视频自食其力，天然戳中大众的共情点。平台也乐意推——这是正能量，不踩红线，还能拉长用户停留时长。第一批真正自强不息的盲人主播收获流量，赚到了钱，这是好故事。

但好故事的终点，就是资本的下一个起点。

MCN看到了什么？看到了流量密码：弱势群体+自强叙事+消费转化，公式清晰，可复制。于是大批MCN入场，招募盲人。招募条件是什么？"优先招募女孩，但男孩也会考虑。"

为什么优先女孩？因为女性盲人主播的声音更柔和，更容易让用户产生"想保护她"的心理，转化率更高。这不是关怀，这是流量测算。

当一个赛道被MCN盯上，它的命运只有一条：被迅速榨干。

二、饱和的真相：不是人太多，是戏太假

盲人主播赛道饱和，本质上不是真的盲人从业者太多，而是"假盲人"和"假故事"太多。

北京警方刚通报了一个典型案例：刘某和江某某，虚假摆拍"盲人在盲道行走被电动车撞击"的内容，通过短视频平台发布，被查处。这不是个案。你去搜一下，类似的"盲人被撞""盲人卖菜被欺负""盲人考研成功"……很多都是摆拍。

MCN的剧本模板已经工业化了：
- 第一周：拍盲人生活困难（建立人设）
- 第二周：拍盲人自强不息（积累情感增量）
- 第三周：开直播带货（变现）

问题在哪？当一个赛道里90%的内容都是剧本，用户的信任就会被耗尽。 你看到的眼泪，可能是洋葱熏的；你买到的洗衣液，可能是三无贴牌；你心里的"支持弱势群体"，最终变成了MCN账上的投流费。

这不是温情，这是套路。不是感动，是收割。

三、风口之下，全是镰刀

这对正在观望短视频创业的人，是一个教科书级别的警示。

很多人做短视频的逻辑是：先找一个"有红利的风口"冲进去。盲人赛道火，我就做盲人；三农火，我就回农村；摆摊火，我就去夜市拍摆摊。

但你想过没有——等你看到风口的时候，入口已经排满了镰刀。

追逐"感动中国"式的风口，有三个致命陷阱：

第一，情绪赛道生命周期极短。 用户的眼泪来得快去得也快。今天为盲人主播心动，下个月就被新的热点覆盖。你投入了设备、人设、投流成本，收获的只是一波短暂的流量脉冲。

第二，高情绪=高审美疲劳。 当用户发现某个赛道的视频"一看就是剧本"，他们会直接划过，甚至产生逆反心理。你越卖惨，他越反感。

第三，变现路径脆弱。 靠人设带货，人设一崩，一切归零。还记得那些摆拍翻车的主播吗？一旦被扒出造假，账号废了，团队散了，还面临法律风险。

四、真正值得做的短视频方向是什么？

说了这么多反面教材，那什么方向值得做？

答案是：真实、专业、有长期积累的领域。

这三个词，每一个都是对"风口追逐者"的否定。

真实——你不需要扮演任何人。你是一个创业者，就拍创业的真实过程。你是一个老师，就讲你专业领域的真知灼见。你不用流泪，不用卖惨，用户不傻，他们能分辨誰在演戏，誰在说真话。

专业——信息差永远值钱。你在一个领域深耕三年积累的认知，对门外汉来说就是降维打击。直播间里，专业知识撑起的信任，比眼泪撑起的信任坚固一百倍。

有长期积累——你的内容应该是一砖一瓦垒起来的，不是一次性的情绪消费品。今天讲、明天讲、一年后还在讲，用户会跟着你一起成长。这个积累过程，就是你的护城河。

看看现在真正活下来、活得好的短视频创作者，有几个是靠"追风口"起来的？他们要么在某个领域有十年积累，要么是真性情吸引了同类。没有一个靠的是"跟着感动走"。

五、短视频最后拼的是内容底蕴，不是赛道红利

回到盲人主播这件事。

很多MCN以为自己在玩流量，其实在薅真实的羊毛。他们把弱势群体的尊严当消费品，把用户的善良当转化率。这和当年微商割裂包、知识付费割焦虑，本质上没有区别——换了个皮，内核还是薅。

但历史一次又一次地证明：靠收割情绪建立的内容生意，从来走不远。

你可以靠一个爆款视频火三天，但不可能靠三个剧本活三年。短视频的终局，是长内容的底层逻辑在起作用——持续输出价值，沉淀信任，构建内容壁垒。道理从来没变过，只是表现形式从公众号换成了短视频。

所以，如果你想认真做短视频，问自己三个问题：

我不演任何人，我的真实经历和认知是什么？

我能在什么领域持续输出三年以上而不会枯竭？

当风口消失、平台更迭，我的用户还会因为什么而留下？

想清楚这三件事，比追一百个风口都管用。

别做那个追风口的人。做那个让风口追你的人。

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<member><name>title</name><value><string>Token越来越贵，但国家正在让算力像水电一样普惠</string></value></member>
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Token越来越贵，但国家正在让算力像水电一样普惠

"不是说AI越来越便宜吗？"

你最近如果真在大量用AI产品，大概率笑不出来。

2025年底那会儿，调用一次大模型API也就几厘钱。到了2026年5月，同样一个请求，价格翻了不止一倍。腾讯云部分模型涨幅超过400%，阿里云一个月内连续三次上调定价。

涨价通知一封接一封，跟商量好了似的。

这到底是怎么回事？

不是AI变贵了，是用的人太多了

先看一组数据。

2026年3月，我国日均Token调用量超过了140万亿。什么概念？2024年初这个数字还不到现在的千分之一。一年多时间，增长了1000多倍。

1000倍。

你想想，任何一个行业，需求在一年半不到的时间里暴涨1000倍——价格不飞涨才奇怪。

大模型不再是什么新鲜概念了。从写周报到编代码，从客服应答到医疗诊断，企业把AI当成了标配。每个公司都在往模型里喂数据、调参数、跑推理。这些动作叠加起来，对算力的消耗是指数级的。

而算力基础设施的扩容，可没法按"倍"来涨。芯片供给有瓶颈、电力有上限、数据中心建设有周期。

供需两端一掰手腕，结果很直接：Token涨价了。

这其实不是什么新闻。任何资源从稀缺走向普及的过程中，都会经历这样一个阶段。早期需求爆发，供给跟不上，价格冲高，然后供给端开始大规模投入，最终价格回落。

但这次不一样的地方在于：推动供给端变化的，不再只是市场。国家出手了。

算力网：一场顶层设计的"基础设施革命"

就在上个月，国务院常务会议明确提出：加强"水网、新型电网、算力网、新一代通信网、城市地下管网、物流网"规划建设。

注意，算力网被放在了和水、电网同等的位置。

这不是随口一提。此前中央政治局会议也有相同表述，"十五五"规划更是白纸黑字写着"构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网"。

什么叫算力网？说白了，就是算力版的国家电网。

把全国各地的数据中心、超算中心、智算中心连成一张网，统一调度、按需分配。你不需要知道算力从哪来，就像你不需要关心电从哪个发电厂来一样。插上插头，就有电。接入网络，就有算力。

国家发改委的数据显示，今年"六张网"及相关领域投资总额预计超过7万亿元。

7万亿。这不是做实验，这是动真格地在建基础设施。

想想当年的手机流量

这让我想起一个特别相似的场景：手机上网。

2012年前后，你拿手机看个视频都心疼流量——1MB好几毛钱用4G那年头，资费降了一波又一波。4G普及之后，流量从奢侈品变成了日用品。直播、短视频、移动支付，这些今天看起来理所当然的应用，都是在流量变得足够便宜之后才爆发的。

算力网要走的，就是同一条路。

早期算力贵，只有大公司用得起。大模型训练一次几千万，API调用按毫秒计费，普通的创业公司玩不转。这跟当年只有商务人士舍得开流量套餐是一个道理。

但如果"算力像水电一样普惠"真的实现了呢？

想象一下：你是一个做AI应用的创业者，不再需要关心底层算力从哪来。不用自己买GPU，不用纠结部署哪个云厂商，不用为了省几万块算力费熬夜调参数。你开箱即用，按使用量付费，像交水电费一样简单。

那意味着什么？意味着创新门槛被砍掉了一大截。

4G+流量便宜化催生了上万亿美元的移动互联网生态。算力网如果大规模铺开，它对AI生态的撬动作用只可能更大。

对创业者的启示：别只看"贵不贵"，要看"变没变"

现在这个阶段，很多人还在抱怨Token涨价。

但如果你想在这个行业里找到机会，就不该只盯着当下的价格看。你应该关心的是：基础设施正在发生什么样的变化？

每一次基础设施的革命，都会催生出一批新的物种。

电来了，才有了家电行业，才有了生产线自动化。
互联网来了，才有了电商，才有了社交网络。
移动互联网来了，才有了美团，有了滴滴，有了抖音。

而算力网，是把算力本身变成基础设施。这意味着：

算力将会像金融一样，成为万业之源。

想想金融是怎么改变商业世界的。没有银行、没有支付系统、没有信贷体系，就没有现代商业。算力正在走同样的路——它正在从一个"需不需要"的问题，变成一个"想用多少用多少"的问题。

那些提前意识到这一点的人，正在悄悄布局。

有人在算力网的基础上做AI Agent的服务平台。
有人在算力网的边缘节点上做实时推理应用。
有人在算力网的调度层做工具和中间件。

他们赌的不是某个大模型会赢。他们赌的是，算力普惠这件事一定会发生。

所以，Token还会涨价吗？

短期看，会。供需失衡还没缓解，需求还在飙涨。

但放在更长的时间维度上——当算力网这张大网铺开，当7万亿的投资落地，当算力像水电一样流入千家万户——Token的价格走上下行通道，几乎是必然的。

到那时候，真正值得思考的问题就不是"Token多少钱"了，而是：

当算力不再稀缺，你的想象力够不够用？

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list files in ~/.openclaw/agents/101/workspace/post-to-wechat/2026-05-17/, `ls -la ~/.openclaw/agents/101/workspace/post-to-wechat/2026-05-17/`

show ~/.openclaw/agents/101/workspace/skills/baoyu-post-to-wechat/scripts/wechat-api.ts -> show first 50 lines, `cat ~/.openclaw/agents/101/workspace/skills/baoyu-post-to-wechat/scripts/wechat-api.ts | head -50`

list files in ~/.openclaw/agents/101/workspace/imgs/cover.png → run file, `ls -la ~/.openclaw/agents/101/workspace/imgs/cover.png 2>/dev/null; file ~/.openclaw/agents/101/workspace/imgs/…`

WECHAT_APP_ID=<redacted> WECHAT_APP_SECRET=b2d47e…192f \ bun ~/.openclaw/agents/101/worksp…

# Verify draft - fetch the draft list to check the published article WECHAT_APP_ID=<redacted> WECHAT_APP_SECRET…

run bun
const TOKEN_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token";
const DRAFT_LIST_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/batchget";

async function main() {
  const tokenRes = await fetch(`${TOKEN_URL}?grant_type=client_credential&appid=${process.env.WECHAT_APP_ID}&secret=${proc…}`);
  const tokenData = await tokenRes.json();
  const accessToken = tokenData.access_token;
  console.error("Token obtained");

  const draftRes = await fetch(`${DRAFT_LIST_URL}?access_token=*** {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ offset: 0, count: 5, no_content: 1 })
  });
  const draftData = await draftRes.json();

  if (draftData.errcode) {
    console.error("Error:", draftData.errmsg);
    process.exit(1);
  }

  console.log("Draft count:", draftData.total_count);
  if (draftData.item && draftData.item.length > 0) {
    for (const item of draftData.item) {
      const article = item.content.news_item[0];
      console.log("  Title:", article.title);
      console.log("  Author:", article.author);
      console.log("  Digest:", article.digest);
      console.log("  CreateTime:", new Date(article.create_time * 1000).toISOString());
      console.log("  MediaId:", item.media_id);
      console.log("---");
    }
  } else {
    console.log("No drafts found");
  }
}

main().catch(e => { console.error(e); process.exit(1); });, `WECHAT_APP_ID=<redacted> WECHAT_APP_SECRET=b2d47e…192f \ bun -e ' const TOKEN_URL = "https…`

run bun
const TOKEN_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token";
const DRAFT_LIST_URL = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/batchget";

async function main() {
  const tokenRes = await fetch(`${TOKEN_URL}?grant_type=client_credential&appid=${process.env.WECHAT_APP_ID}&secret=${proc…}`);
  const tokenData = await tokenRes.json();
  const accessToken = tokenData.access_token;

  const draftRes = await fetch(`${DRAFT_LIST_URL}?access_token=*** {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ offset: 0, count: 3, no_content: 1 })
  });
  const draftData = await draftRes.json();

  console.log("Draft count:", draftData.total_count);
  console.log("Latest drafts:");
  if (draftData.item && draftData.item.length > 0) {
    for (const item of draftData.item) {
      const article = item.content.news_item[0];
      console.log("  - Title:", article.title);
      console.log("    Author:", article.author);
      console.log("    Digest:", article.digest?.substring(0, 60));
      console.log("    MediaId:", item.media_id);
    }
  }
}

main().catch(e => { console.error(e); process.exit(1); });, `WECHAT_APP_ID=<redacted> WECHAT_APP_SECRET=b2d47e…192f \ bun -e ' const TOKEN_URL = "https…`

to /tmp/token-factory-article.html (3184 chars)

run bun
const xmlrpc = `<?xml version="1.0"?>
<methodCall>
  <methodName>metaWeblog.newPost</methodName>
  <params>
    <param><value><string>68ba1ff10060dd54f1e399b8e332bdba</string></value></param>
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想象一个画面：工厂流水线上，机器轰鸣，原材料进去，标准化的产品出来。

但今天在无锡，流水线上产出的不是螺丝钉，不是汽车零件，而是Token。

你没看错——"Token工厂"。

弘信电子联手无锡高新区，把省内首个华为昇腾384超节点算力集群签了下来。以此为起点，要在无锡建一座大规模的"Token工厂"。

乍一听，这个词有点违和。

Token，明明是AI模型运行时的"智力产出"、是高价值的数字产出。什么时候跟工厂挂钩了？

但仔细想想，这正是我们此刻站在的十字路口。

算力，正在从"稀有资源"变成"工业品"。

一个5000亿的参数，"工厂"就建在你家隔壁

先别急着贴标签，看看弘信电子在做什么。

384超节点——听上去像是一个技术参数，但它的实际意义是：这座集群具备大规模、高密度的国产算力供应能力。

它不是实验室里的一台训练服务器。它是一座"工厂"——把电力变成算力，把算力变成Token，把Token输送给每一个有需求的企业。

弘信电子什么来头？一家做柔性电路板的公司。它去做算力集群，就像当年富士康开始组装iPhone，或者一家地产商跑去建数据中心。

但它不是在玩跨界。它在做一件更本质的事：把算力生产标准化、工业化。

想想看：

以前你要算力，得去云厂商那里买GPU实例。得选型号、配环境、谈合同。贵的离谱，还看脸色。

以后你要算力，可能就像去菜市场买菜——一个标准化的Token，明码标价，按需取用。

这不是科幻。

"国芯国模"闭环：为什么这次不一样

过去几年，"国产替代"四个字喊得震天响。但实话实说，大多数时候是"口号倒逼现实"。

芯片造出来了，生态跟不上。硬件卖出去了，软件不兼容。开发者拿到昇腾，发现PyTorch都跑不顺。

但这一次，情况变了。

弘信电子这座Token工厂，底座是华为昇腾。而华为昇腾这几年最大的变化，不是算力提升，不是架构突破——

是生态。

DeepSeek适配了昇腾。国内一线大模型几乎都跑过了昇腾。前两天我们刚聊过"Token涨价→算力网建设→7万亿投资"的政策逻辑，那是"国家队"在搭台。

而今天，弘信电子在无锡落地，是第一个真正意义的"企业建厂"。

国家建网，企业建厂。

一个"国芯国模"的闭环，正在从蓝图走进现实。

国芯——华为昇腾，国产芯片。
国模——国产大模型，在国产芯片上跑。
国芯国模组合——从最底层的硬件到最上层的应用，全部自主可控。

这个闭环的意义，不是"不怕制裁"四个字能概括的。

它意味着，算力生产不再依赖全球供应链的畅通无阻。它可以在本地、在国内、在任何一个产业园完成。

这背后，是一个新时代的工业逻辑。

算力工业化：创业者的新机会在哪？

你可能会问：这跟我有什么关系？

关系大了。

我们先看历史。

2007年，iPhone发布。那时候"智能手机"还是精英设备。后来发生了什么？深圳华强北把手机组装工业化了，联发科把芯片方案工业化了。结果就是：任何一个创业者，花几百块钱，就能买到一台可以装App的智能手机。

智能手机的工业化，催生了一个万亿级的移动互联网市场。

2015年，云计算开始普及。以前你开发一个网站，要先买服务器、拉带宽、装系统。后来云厂商把这些全部标准化了。创造一个新App，只需要几分钟。

云计算的工业化，催生了SaaS爆发。

现在，轮到算力了。

当算力变成"按Token计价的工业品"，创业者不需要再考虑：我买哪款GPU？我租哪个云？我的模型跑在什么架构上？

你只需要考虑一个问题：我要做什么产品？

这就是"Houston, we have a problem"式的机会——不是大问题，是大机会。

当算力的门槛被打到地板价，最值钱的东西就不再是算力本身。

而是：应用层、数据层、场景层。

通俗点说：谁离用户最近，谁就最值钱。

从"有没有的用"到"用得划不划算"

过去三年，中国AI圈子一直在解决一个问题："有没有的用"。

没有高端GPU？想办法找。被限制购入了？用国产替代。CUDA不能用？搞兼容层。

这一段，基本上算是搞定了。

接下来的问题是："用得划不划算"。

弘信电子在无锡的Token工厂，本质上就是在回答这个问题。

标准化的算力供给，意味着定价透明、供应链稳定。当Token像电一样，插上就有、按度计价——那创业者的决策逻辑就完全不同了。

以前你做一个AI产品的MVP，可能要花几万块租算力。现在可能就是几百块。

当试错成本降了两个数量级，创新就会指数级爆发。

这就是工业化的魔法。

看看当年的云存储。一开始云存储贵得要死，大家自己搭NAS。后来云厂商把存储做成了"几分钱一个G"的工业标准品。结果呢？Dropbox、Google Photos、iCloud——海量应用集体涌现。

算力正在走同样的路。

收个尾：套利时代结束，创造时代开始

写到这里，我想说一句可能让很多人不太舒服的话：

过去两年，AI圈最赚钱的生意，不是做AI产品，而是"卖算力"。

买几块卡，做服务商，赚差价。这不叫创新，这叫套利。

套利窗口正在关闭。

当弘信电子这样的制造型企业开始建Token工厂，当你家旁边就有一个标准化的算力车间——那些靠信息不对称赚钱的中间商，会被碾得渣都不剩。

但反过来，真正做产品的人，好日子要来了。

算力像电一样便宜、像水一样方便，你唯一要做的事情就是：想清楚用户需要什么，然后把它做出来。

这是AI创业最激动人心的时代。

无锡的Token工厂只是一个开始。接下来，会有更多这样的工厂在全国落地。算力网络在延伸，算力成本在下降，创业者的大脑和双手在解放。

有人还在纠结"GPT-5到底多强"。有人已经在研究"我的用户想花多少钱解决什么问题"。

你觉得，谁更可能赢？
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    </param>
    <param><value><boolean>1</boolean></value></param>
  </params>
</methodCall>`;

function escapeXml(s) {
  return s.replace(/&/g, "&").replace(/</g, "<").replace(/>/g, ">").replace(/"/g, """).replace(/"/g, "'");
}

async function main() {
  const res = await fetch("https://weixinsiwei.com/zb_system/xml-rpc/index.php", {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "text/xml" },
    body: xmlrpc
  });
  const text = await res.text();
  console.log("Response:", text);
}

main().catch(e => console.error("Error:", e));, `bun -e ' const xmlrpc = `<?xml version="1.0"?> <methodCall> <methodName>metaWeblog.newPost</methodName> <params> <param…`

show /tmp/token-factory-article.html, `cat /tmp/token-factory-article.html`

run bun
const xmlrpc = `<?xml version="1.0"?>
<methodCall>
  <methodName>metaWeblog.getRecentPosts</methodName>
  <params>
    <param><value><string>68ba1ff10060dd54f1e399b8e332bdba</string></value></param>
    <param><value><string>admin</string></value></param>
    <param><value><string>135269zxj</string></value></param>
    <param><value><int>5</int></value></param>
  </params>
</methodCall>`;

async function main() {
  const res = await fetch("https://weixinsiwei.com/zb_system/xml-rpc/index.php", {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "text/xml" },
    body: xmlrpc
  });
  const text = await res.text();
  console.log(text);
}

main().catch(e => console.error("Error:", e));, `bun -e ' const xmlrpc = `<?xml version="1.0"?> <methodCall> <methodName>metaWeblog.getRecentPosts</methodName> <params>…`