从英伟达 Nvidia 2025 财年 Q2 的收入结构看，数据中心贡献了 263 亿美元，而汽车只贡献了 3 亿美元，即便英伟达近年在加强汽车自动化的技术研发。

侧面反映了，数据中心的算力需求是汽车的 88x 倍。汽车首先是一个物理世界的 “实体大件”。汽车的智能化程度，代表了整个物理世界的实际智能化程度。

生成式 AI（Gen AI）在一些语境下被称呼为 AIGC（AI 生成内容）是有原因的。目前访问量大的生成式 AI 应用，基本都是生成某种内容。

2022 - 2023 年期间，舆论非常喜欢把生成式 AI 称为下一轮工业革命。以至于只看公众号文章，感觉一年时间就可以工业革命好几轮。

而汽车行业就是工业行业的代表。如果 Nvidia 汽车板块的收入超过数据中心的收入，也许可认为下一轮工业革命到了。

以 Amazon 为代表的线上电子商务一直处于引领位置。传统实体零售商则一度面临 “节节败退” 的局面。

不过，随着实体零售商积极发展自己的数字化战略，尤其是通过 Web 和 App 等数字化工具，直接建立与消费者的联系。

根据 Sensor Tower 的监测，自 2018 年 1 月以来，实体零售商的 App 下载量的增速正在大幅超越传统线上公司。

尤其是疫情的封城，推动了更多实体零售商的 App 下载。

Geoffrey Moore 的经典的 “跨越鸿沟” 理论，告诉我们高科技企业的早期市场和主流市场之间存在着一条巨大的 “鸿沟”，能否顺利跨越鸿沟并进入主流市场，成功赢得实用主义者的支持，就决定了一项高科技产品的成败。

如果是事后诸葛亮角度，等新产品发展 N 年后，我们在来评价这个产品是否跨越了鸿沟是容易的。而对于正在处于发展期的产品，是否跨越鸿沟，或者是否有 “跨越鸿沟” 的潜力，如何判断呢？

临时想到一个小点子，供大家做参考。

微信指数是反映了微信体系内的关键字词频强度。我选取 “iPhone”、“AI”、“5G”、“ChatGPT”、“MWC”、“OpenAI” 六个关键字。

我们可假设 iPhone 是进入主流的产品，其他关键字的指数与 iPhone 的比例，可折算为 “大众影响力” 的程度。