2026-08-03 08:07

对话浪潮信息彭震:AI时代不变革必死,转弯能力比加速度重要

author_path 中国企业家杂志
头图

本文来自微信公众号: 中国企业家杂志 ,作者:闫俊文


建立AI原生组织,比技术更难的仗,在组织内部。


见习编辑|李原编辑|何伊凡


图片摄影|邓攀


彭震站在浪潮信息的展厅中间,身后是一排服务器机柜,绿色的指示灯一明一灭,像是永不离席的听众。他穿一件浅蓝色的牛津纺衬衫,领口解开一粒扣子,不多不少,恰好是一个执掌服务器帝国的领导者所能容许的全部松弛。


他的头发剪得很短,黑中掺着灰,金属细框眼镜架在鼻梁上,镜片后面那双眼睛微微眯着——不是疲惫的那种眯,而是习惯了在满屏幕数据里迅速找到关键那一行的人才有的眯法。他的脸型偏方,笑容展开时牙齿整齐地亮出来,真诚里带着一点恰到好处的微笑。


他的身上有一种中国第一代IT基础设施掌舵者特有的气质:不像硅谷大佬那样刻意不修边幅,也不像传统国企领导那样一丝不苟,而是介于两者之间。毕竟,当一个人常年与服务器为伍,他最终会长成自己产品最好的广告:运行稳定,散热良好,故障率极低。


2026年,生成式AI加速从模型能力竞赛走向规模化应用。市场也达成了新共识:算力规模约等于模型智能水平。叠加半导体行业超级周期,浪潮信息等厂家获得了丰厚的现金流和利润。


如何将万卡集群的架构设计与大规模高速互联能力,进行工程化交付落地?这套能力,浪潮信息布局得很早。2009年,浪潮信息就已组建AI开发团队。2020年GPT-3发布,多数同行还在观望时,浪潮信息已投入大模型研发,并在2021年推出参数规模达2457亿的大语言模型“源1.0”。


看得早、下手快,让浪潮信息成为过去几年AI产业最大的受益者之一。2025年,浪潮信息营收1648亿元。7月7日,浪潮信息发布2026年半年度业绩预告显示,归母净利同比增226%至288%,扣非净利同比增206%至280%。


但站在新的高点上,浪潮信息董事长彭震的危机感比任何时候都重,直言“如果你不变革,必死”。


在他看来,过去二十年,企业竞争是百米赛跑,拼的是加速度和爆发力;现在,企业竞争已经进入越野自行车比赛——应变能力、转弯能力比加速度更重要,加速过猛,可能一下就掉坑里。


为建立彻底的AI原生组织,浪潮信息展开了一场“立体滚筒式”的AI变革。


在对算力本质的重新理解上,彭震判断:AI时代企业真正需要的是“智力”,是Token。未来的竞争,在于如何把计算、存储、网络协调在一起,成本最低,同时符合高密度要求——“要用系统论的观点看AI变革”。企业必须建设“Token工厂”,并承载起Agent历史数据长期保存的庞大需求。


在应用层,基于业务场景对大模型进行二次开发,被彭震视为企业AI创新的技术基础。浪潮信息的策略是,“靠近最先进生产力,用开放的思想,和产业生态一起协同创新”。


比技术更难的仗,在组织内部。对“人”的坚守,与浪潮信息在基础设施层面的激进投入,形成了有趣的张力。


2026年,浪潮信息成立了流程变革委员会,彭震亲任一把手。他将原有的IT部门升级为智能化转型部门,负责顶层设计和底层支撑,打通散落在ERP、研发系统等各个角落的数据孤岛。他还提出了“Humagent”概念,鼓励员工开发各自的Agent,将AI升级为数字员工。


比技术变革更难的是人性。老员工会本能地排斥AI,彭震需要找到人和AI的利益一致点——“我们在一条船上,不是谁替代谁。”同时,员工如果能培养出好的“数字员工”,公司要发奖金。以此帮助员工从心理上战胜AI,而非被AI战胜。


彭震几乎经历了中国科技业的完整变迁周期,他相信这次AI变革的烈度前所未有——它不是又一轮工业革命,而是一次文明量级的跃迁。“我们唯一能做的一件事,就是不用想,不用迟疑,去拥抱它。拥抱越快,越紧密,你才有可能活下来。”


以下是彭震接受《中国企业家》独家专访的对话内容(有删减):


AI转型不是谁替代谁寻求利益一致点是关键


《中国企业家》:今年以来,很多公司都在讨论“AI原生”问题,浪潮信息作为老牌公司,对此是如何思考的?


彭震:前段时间,我们和很多互联网企业做交流,发现一些有趣的情况。在企业AI原生变革中,不同年龄段的人发挥的作用也不一样。企业找一些年轻人,做AI转型,取得的效果往往比找年龄大、更资深的老员工去做,更有成效。


后来,我在企业内部讲话:我们要多用年轻人,提拔年轻人。我也看到有些年轻人说,不愿意和“老登”浪费时间。所以,我们一定要有一套机制,让年轻人能快速在企业AI转型中浮现出来。


所以,我们现在在搞“黑客松大赛”,大家同台竞技。我们要通过“赛马”机制,快速发现年轻人,快速提拔他,打破过去按部就班提拔的路径。让年轻人直接主导,而不要说,他要去和谁做配合。


《中国企业家》:这个过程中,你们遇到的最大障碍是什么?拿浪潮信息来说,你们也不是AI原生型组织。


彭震:最大的挑战是过去这些年,企业在长期运转过程中,管理和治理是围绕人来设计的。今天走到了人工智能时代,Humagent(Human+Agent)时代,企业的管理思想、机制、管理对象的行为逻辑,都发生了根本性转变。


我们经常说,过去的成功成了你未来发展的障碍,过去引以为傲的企业运行基本规律、管理制度、业务流程在Humagent时代,可能需要重构。大家习惯改掉过去不足的地方,但要改掉过去成功的地方,大家可能会本能排斥。


最大的障碍还是来自人的意识。比如,我们的很多老员工,在开始做AI转型的时候,会鄙视AI Coding(编程),觉得它们不够优雅,写得比较机械。但也会有人觉得,这太神奇了,比如AI for Science(AI驱动的科学研究),在各种各样的场景中带来了巨大创新。


我们认为,AI就像年轻人,效率很高,工作有热情和干劲,但容易犯错。我们企业走到今天,绝大多数员工由年轻人构成,我们也试着把管理年轻人的经验用到管理AI上,通过组织流程,CheckList(记事清单)、Checkpoint(检查卡点)去管理AI,重构流程,重构我们的企业知识结构、企业能力,重塑我们的企业。


《中国企业家》:Humagent是你们自己发明的一个词?


彭震:Humagent,是“Human+Agent”。单词中间保留了“m",是大模型给出的建议,它用Token上下文的方式去理解,不会有歧义。


我们今天要习惯用AI的思维去看世界,这也是一种逻辑和认知的改变。


《中国企业家》:管理者努力把自己变成“AI”,是否也是AI转型期的需要?


彭震:那天我去见一个企业家,他说,现在很多企业不是按照业务流程,而是按照输入输出上下文的逻辑来管理。AI改变了我们对很多事物的理解,以及业务流程的编排,它建立了一种全新的业务编排思路。


企业之所以会有流程,是因为人的知识宽度有限,人的脑容量有限,人只能成长为某一个或者几个领域的专家。企业把不同的专家分配到不同的岗位,用业务流程把他们串在一起,每个人干他擅长的事,形成了企业的整个流程。但AI不一样,它的知识面很广、能力强,是一个能够跨越很多领域的专家,把很多的专家工作都干了。


另一方面,人擅长规划,擅长对异常情况的处理,对情感、词汇、合规敏感,但AI没有这种敏感度。


所以,在Agent时代,你可能需要按照风险管控CheckPoint的方式分工,让Agent把很多事情做好。我们要从“串行”工作改成“并行”工作,然后有若干个分支去CheckPoint,为Agent构建新的流程。


《中国企业家》:不单是Agent要进化,人在其中要如何进化?


彭震:要主动去拥抱AI,学会与Agent协同,利用好Agent的巨大能力。


有一位负责AI转型的组长,偷偷找我说:千万不要因为我们进行了AI创新,公司就开始裁员,他就变成了千古罪人。我说绝对不会。


他的这种态度也提醒了我,很多员工尤其是基层员工,在AI转型过程中,可能会想:我会不会哪天被AI替代了?我会不会失业了?


这让我们意识到,在企业做AI转型,一个很重要的问题是寻求利益的一致点,我们有一个同样的目标,我们在一条船上,不是说谁替代谁。


现在,很多企业的KPI设定里会评估,究竟是人做得好,还是机器做得好——如果形成这种对立就坏了。


我们的设定是如何让人类员工和Agent在一起,比以前的工作更高效。我们关注效率改善,工作效率提升。只要这个目标一致,我们就把奖励给到人,给到员工。如果你能培养出一个好的数字员工,我们要给你发奖金的。


把大量重复性的、已知路径的工作交给AI去做,人变成更高一阶的人,让人感觉到能力提升了,让AI正确地做事,我去监督AI、纠正AI,我心理上就战胜了AI。


《中国企业家》:所以在AI转型中,你会把许多时间花在企业文化上?


彭震:我们要去引导大家,改变那些害怕、抵触AI的不良认知。人和Agent要把协作目标作为共同的创新目标,不要只看到人机对抗的一面,人要找到自己的生态位,这个生态位要比以前更高。


在AI转型中,企业成长,员工也能成长。不能说企业成功了,员工都被淘汰了,那这个企业最终也很难成功。


所以我们说,在企业变革中,文化先行是非常重要的。你一定要让大家从思想深处认知到变革的深刻性、必要性。否则,大家在思想上置身事外,觉得这个变革是你想做的,不是我想做的。心态是抵制的,那这个变革不可能成功。


变革从某种角度来说,就是洞察人性,人性背后是心理学、经济学,变革要基于人的经济本能。


不变革必死:所有问题都是平衡


《中国企业家》:“Humagent”这套模式真正落地,在组织上要做哪些调整?包括考核方面。


彭震:我们和一般企业有不太一样的优势。我们很早就有自己的大模型,有AI的开发团队。参数量2457亿的大语言模型,我们是国内最早做的。我们也有产线,有各类BOM(物料清单),应用场景很丰富,所以AI技术和应用可以结合起来做,我们的AI应用都是高度场景化的。


你如果能创新,就可以变成AI时代的创新企业。你做不了这个创新,就要被动地接受别人的创新,再输入给你。


对企业转型来说,基于大模型的技术框架,基于业务场景,去构建自己的行业大模型非常重要。流程变革很重要,我们专门成立了流程变革委员会,定期开会。基于业务的新场景,业务中存在的问题,不断优化流程。业务重构也非常重要,首先要有一个管理AI变革的部门,我们将原来的IT部门升级为智能化转型部门。


智能化转型部门有两大功能。第一,做好企业AI转型的顶层设计,解决全局性的重大问题,比如转型分几步走、从哪些业务切入等,让企业转型有整体节奏。第二,要做底层支撑,尤其是数据治理。我们发现,数据变得越来越重要。智能源于数据,但企业数据分散在各个角落。比如生产制造数据在ERP系统里,研发数据在研发系统里,供应链系统的所有BOM是一个个孤岛。


所以,首先你要有一个数据平台,能将组织里的各种数据提取出来。数据里面又有大量敏感数据,比如成本、员工薪酬、技术原理图、设计方案等,把这些数据按照最小化管理,进行加密和脱敏,一方面要让Agent具有全域数据能力,另一方面不能让Agent获取到授权以外的信息。


所以,智能化转型部门第一要做顶层,第二要做底层,中间的业务创新让业务部门去做。


业务主流程是企业价值创造核心流程。一个企业有若干个主流程,从概念到产品是研发流程,从线索到收入是销售主流程,还有服务流程。我们围绕这几个主流程做组织变革创新,分阶段分步走。第一,把AI作为辅助工具去做;第二,把辅助工具转化为数字员工;第三步,重构我们的业务流程。


《中国企业家》:变革必然伴随风险,很多问题都是两难问题,你们都是如何处理?


彭震:很多东西都是两难,管理就是解决“灰度问题”,在不同利益之间做平衡。


我们建立了几套机制去解决,由智能化转型部门做顶层设计,公司建立平台,包括激励机制、KPI机制、能力赋能机制,让大家自己去创新。


公司大概每个月开一次会,智能化转型部门和流程部门收集遇到的各种问题,拿到会上,我们在会上集中解决冲突,然后往前推,不断循环往复,变革就持续推进下去。


所以,我们有流程会议,有智能化专班,有专门解决问题的会议,还有各个业务部门协同,这一套机制运行的效果还比较理想。


《中国企业家》:敏感数据的安全保护和利用,这个问题你们是如何解决的?


彭震:数据安全和数据开放,就是个矛盾问题。AI的优势是宽度。你不赋予它这个宽度,它就没有智能。但是赋予AI宽度之后,它对信息安全的敏感性比较弱,会出现各种问题。


在初始阶段,我们按照数据最小化原则进行,加强评审,企业稳健运营,风险防范很重要。


《中国企业家》:年初的时候,你们成立流程变革委员会,是一个什么契机?


彭震:AI进入到一月一发,甚至一周一发,技术迭代速度特别快。再不变革你的组织,极有可能远远落后于技术的变革创新。组织有很大的惯性,变革启动起来比较慢,但是一旦转起来,它的加速性也会很强。


搭建Token工厂:超节点崛起,头部厂商下云


《中国企业家》:企业传统的IT基础设施,其实是服务于人类的流程。随着AI发展,它要慢慢转向智能体的自主推理来设计。


彭震:传统基础设施更多面向数据库、网站,属于数值计算,或者流程相关的业务。AI时代,大家真正需要的是智力,是Token。


目前,传统机器的Token产出效率非常低。企业要真正转型,就要有一个比较强的Token处理能力,要建Token工厂,这是一个全新的基础设施。


Token工厂的核心是以GPU为核心的AI算力,CPU更多是跑类似ERP的传统计算。在大模型时代,一个CPU要配4-8个GPU,甚至6个GPU,CPU就干一件事,把数喂给GPU,让它计算。


Agent时代来了,Agent都运行在CPU上,Agent的发展让CPU与GPU的配比发生了翻转。现在,一个GPU要带两个甚至四个CPU,这带来了CPU需求的爆发。


在Agent时代,我们所有的计算依赖于大量的数据,但企业的数据存在不同的系统里,第一,我要把数据抽离出来。第二,我们也担心Agent误删误改。所以,实际过程中,不动原始数据,把原始数据镜像或者复制出来,建立一个专用的Agent数据空间,Agent可以调用和修改专用空间的数据,Agent专用数据空间会有非常大的数据量。


另外,在Agent时代,要让AI可管可控,就要像人类一样做复盘。我们要把AI运行的过程全部记录下来,这会产生大量的过程数据,但这些必须保留,将来才有回溯的能力。你的数据留下来,今天没发现问题,也许三年后,你发现你的东西全错了。所以Agent历史数据量非常庞大,而且要长期保存。


这也给存储带来了一个全新的场景。以前网络带宽100G就到顶了,现在都是200G、400G,年底就到了800G、1.6T,基本上一两年就翻一番。Agent对网络的带宽、计算、存储都带来了巨大的挑战,完全不同于传统IT建设,投资巨大。


《中国企业家》:所以你们选择自建Token工厂,还是使用服务商的?


彭震:我们选择自建Token工厂。我们企业大量的敏感数据不能上传到公网上,这是企业的生命线。


但另一方面,员工进行AI创新如果全租Token,成本涨得太快了。比如美国有的互联网企业一年多Token采购成本,就相当于Token工厂的建设成本。所以,我们自建Token工厂第一是数据安全,第二是降成本,第三可以让员工实现Token自由。


《中国企业家》:你们建设的Token工厂主要是自己用,还是也会承接一些外部企业的需求?


彭震:主要还是服务于我们自己。我们也希望做Token工厂的服务能力,以及调优、系统管理等经验,可以变成企业的重要能力,服务合作伙伴。


《中国企业家》:Token工厂和传统的算力中心、数据中心,差别主要在哪儿?


彭震:基本的逻辑框架是一样的,都是计算、存储、网络。但Token工厂更多围绕Token生产这一特定应用场景去优化设计。传统算力中心或者超算中心,更多面向传统信息化、数字化服务,或者HPC(高性能计算)。


Token工厂有一个很重要的要求是,要提供Token服务的SLA(服务等级协议)可服务性,比如服务质量、百万Token成本等。Token工厂的迭代非常快,不完全是硬件,也包括软件,最终目的是使得Token成本更低,效率更高。


《中国企业家》:原来的IT基础设施5年到8年更新一次。现在Token工厂可能3年或者5年就要迭代,它是否需要做大量的超前投资?


彭震:Token工厂和传统IT中心,未来有可能是两个模块。Token工厂的计算密度非常高,每台机柜功耗非常大。从今年看,我们一部分是风冷,一部分是液冷,叫“风液混合”,从明年起,就会全部变成液冷了。传统的IT中心采用的主要还是风冷。


所以,将来企业可能同时有液冷机房和风冷机房。此外,传统的IT系统里存着ERP、HR等各种传统业务,供人类员工使用;Token工厂主要供Agent使用。所以,这两个数据中心还会并存,这也是企业对效率和安全的平衡追求。


Token工厂投资很大,传统IT不需要这么大投资。所以,也没必要完全用Token的方式实现传统IT的功能。


《中国企业家》:你们在2025年8月发布了超节点产品“元脑SD200”,创新研发了“多主机低延迟内存语义通信架构”,在单机内实现64路GPU芯片的高速统一互连,你们是怎么做到的?


彭震:在三四年前,我们做了一个体系架构层面的创新,叫“融合架构2.0”。当时,Agent还没起来,我们认为,CPU、GPU、存储都该有各自的资源池,几个资源池要有更强的扩展能力。


传统的服务器是一个程式化的东西,一台服务器能够支持的资源上限是固定的,比如一台AI服务器一般支持8块GPU,不可能按照业务需求来扩张。“融合架构2.0”将GPU、CPU、网络等各类资源全部池化,就是通过高速互联技术,把上述各类资源分别做成一个池子,池子之间也高速互联,然后用定义软件再将不同类的资源按照实际业务的需要进行组合,打破传统服务器在扩展性方面的限制,比如AI服务器可以配32块GPU,也可以配64块,甚至更多。


当时,我们用了3~6个月时间,搭了一个64卡的融合架构。我们又去找了GPU厂商和大模型厂商,一起做底层协议的打通,发现效果非常好。


今天,大家慢慢意识到,超节点的domain(通信域名,让多种AI芯片组合成“单机”)不是越大越好。它有一套算法机制,它基于带宽,基于HBM(高带宽内存)容量和处理性能,有个最佳配比。超过了最佳配比,扩的节点再多,性能也不会明显提升。


《中国企业家》:从2025年开始,大家都在做超节点,竞争也很激烈,你们的胜负手在哪里?


彭震:超节点是一个非常复杂的通讯系统,也是非常复杂的业务整合系统。如何把计算、存储、网络协调在一起,并实现延迟最低,是极大的挑战。


我们的胜负手不是去追求极致特别大的规模,而是做速度最快、能承载万亿参数模型、面向企业级快速部署的超节点——这符合当下企业智能体落地的真实需求。从2025年起超节点竞争就很激烈,但我们认为不应该再依照惯性思维堆规模,而要从客户视角出发,把Token交互速度作为关键衡量指标,因为智能体时代"速度就是金钱,成本即生存"。


《中国企业家》:在你沟通的客户中,大家对IT基础设施的要求有哪些不同?


彭震:AI原生公司没有传统IT的包袱,可以采用AI原生模式来去构建IT。他们在传统IT上投资非常小。


这几年,很多AI原生企业快速发展,他们很多的IT能力以轻资产模式构建在云上,企业里最主要的资产就是员工,其他都是外包;大模型公司原来大多数的算力也是租的。


但今天,很多公司在下云。第一,云厂商算力自己也不够用了。第二,行业不断涨价,让大模型公司有点受不了。但是AI原生公司尤其是一人公司,未来还会在云上。但随着业务增长,核心资产慢慢积累起来,也许会要下云。


《中国企业家》:前段时间你也拜访了美的、小米等公司,他们在IT基础设施上,关心的核心问题是什么?


彭震:它们采用的是在传统IT之外,再建一个Token工厂的模式。这些企业,第一,IT的能力很强;第二,内部转型很快,产生了大量的Token需求。


加速度可能让企业掉沟里,应变、敏捷更重要


《中国企业家》:2018年前后,你在浪潮信息提出了JDM模式(联合设计制造),将研发周期从18个月压缩到7个月,后来成为了浪潮信息实现腾飞的杀手锏。AI来了,浪潮信息的“元脑EPAI”被定义为“面向企业AI转型的平台”,这跟传统的PaaS平台有什么不同?


彭震:我们发现,企业内部转型面临的挑战很大。面向不同的模型、不同的计算平台,要结合自己的业务对大模型进行微调和强化学习。最后,要给员工建立一个开发环境,包括数据平台。


所以,一个企业把这些工作做好,存在不少困难。元脑EPAI提供了一个集成的软件开发环境,它支持多元多模,支持针对企业内部的大模型强化学习,方便企业落地应用。


《中国企业家》:原来大家谈到浪潮信息,更多侧重硬件,但你们的“元脑EPAI”已经具备服务概念了。


彭震:我们在软件方面的工程师数量,早已超过硬件工程师了。在Agent时代,需要用软件推动硬件创新,很多硬件创新走到了差异化技术的阶段,需要软件识别和应用起来。


未来的企业创新是以应用为导向,以系统为核心,再去做底层技术的创新。我们要去看应用,看AI的发展带来了什么样的要求和挑战;然后重构我们的系统,计算、存储、网络,包括软件栈,最终回到底层的技术来进行基础创新。


《中国企业家》:所以未来的创新都将是系统创新?


彭震:AI时代不强调某一个节点的性能,是一个大的协同组织能力。甚至可以说,某个单节点性能提升带来的帮助是很小的,系统整体的性能提升最关键。我们要用系统论的观点,看未来整个IT的发展。


《中国企业家》:在AI时代,软件和硬件的交互关系将是怎样的?


彭震:传统IT时代,产业界更多是分层解耦。操作系统、数据库、应用是各自独立的,大家用工业界的标准接口认证连在一起。


但今天AI发展太迅速了。没有任何一个企业能说,我来制定一个标准。大家都在快速创新,怎么把快速创新拧合在一起?就要靠应用驱动,因为应用是跑得最快的。


现在业界有两种应用驱动方式,第一,建一个封闭的系统;第二,建一个开放的系统。大模型证明了开源系统一定优于封闭系统,创新能力和产业生态更好,也更有生命力。在此之上,怎么做开源开放的生态?浪潮信息的观点是:靠近最先进生产力,用开放的思想,和产业生态一起协同创新。


《中国企业家》:你几乎经历了中国科技业的完整变迁周期,你怎么评价这次AI变革的烈度,你原先穿越周期的那些经验,现在还有效吗?


彭震:AI是一个颠覆性的时代。以前有人说,AI是智能化工具,后来又说AI是产业革命级的,就像水和电一样。


今天,AI对人类文明具有变革作用。过去,是人类主导文明,未来,可能是人与机器的协同变革的历史时代。所以,AI变革的烈度不是又一次工业革命,而是一次文明量级的跃迁。


这是一个全新的生态,它的主体变成了人与Agent,或者人与智能的结合,这是一个本质性转变。工业革命改变了工具,但AI时代改变的是人。我们唯一能做的一件事,就是不用想,不用迟疑,去拥抱它。拥抱越快,越紧密,你才有可能活下来。


《中国企业家》:你的兴奋是显而易见的,你也会对哪些方面感到恐惧吗?


彭震:人有自己的智慧,Agent也有它的智慧,但也有本质性的缺陷。人要找到自己生态位里的价值,围绕我们的价值去创造,就不会迷失。


《中国企业家》:你觉得浪潮信息可能会犯哪些错误,让它在这一波浪潮中掉队——因为这是一个速生速死的时代。


彭震:从企业经营来说,你面临的风险有很多种。你可能会遇到外部环境风险,遇到监管风险,遇到一些突发事件。这些带来的风险和挑战,比AI技术本身要高得多。


过去十几年,企业是在一个百米跑道上奔跑,它的特点是条直线,大家比的是加速度,爆发力。


但今天,我们是在跑一个越野自行车赛。它是在山间崎岖的小路上,你的应变能力、转弯能力比加速度更重要。你碰到一个石块,你能不能有不跌下去的能力?


我们今天所面临的外部环境变革是剧烈的。我们开玩笑说,每年做的年度规划,到一季度就得重新调整。如果你往前倒推看过去的6个月,这个世界已经发生了巨变。


所以,企业的核心竞争力不再是加速度,有可能加速一下就掉坑里了。企业今天要学的是学习能力、应变能力,敏捷是一个非常重要的特质。

本内容由作者授权发布,观点仅代表作者本人,不代表虎嗅立场。
如对本稿件有异议或投诉,请联系 tougao@huxiu.com。