回答的问题：那个会说话的东西，物理上到底是什么？谁为它花钱？——芯片与GPU、算力中心与商业地产、能源、数据，四环相扣。
孩子结课时能做到：① 说清一条完整的钱流——AI公司付钱买数据 → 训练要芯片 → 芯片放进数据中心 → 数据中心要通电；② 理解"卖铲子的人比挖金子的人更早、更稳赚到钱"这一产业铁律；③ 对"技术壁垒 → 议价权 → 毛利率"的因果链形成直觉。
| 模块 | 课堂动作 | 产出物 |
|---|---|---|
| 拆机课 | 拆一块退役显卡，找到"AI的肌肉"；认识晶圆、显存、散热片 | 零件标本卡 |
| 电费经济学桌游 | 你是数据中心老板：电价、散热、租金三座大山，按真实成本占比设计（电力约占建造成本50%、制冷15–20%） | 一局账本 |
| 造铲子公司角色扮演 | 分成 NVIDIA 组 / 台积电组 / ASML 组，画"谁付钱给谁"关系图，算每卖1元芯片各环节分多少 | 钱流关系图 |
| 毛利率侦探 | 猜奶茶、手机、AI芯片谁的毛利率能到70%以上，揭晓 NVIDIA 真实数字（约75%），讨论为什么 | 侦探笔记 |
| 东数西算地图任务 | 在中国地图标出八大算力枢纽，回答"为什么机房建在贵州不建在上海" | 算力寻宝图 |
| 外场参访 | 数据中心/机房参观（产业游学营衔接） | 观察日记 |
| 模块 | 课堂动作 | 产出物 |
|---|---|---|
| 算力成本建模 | 用真实定价表算：训练/推理一次到底花多少钱；给 AI 公司算电费，换算成"多少个家庭的用电量" | 成本模型表 |
| IDC 商业地产研究 | 初读 Equinix / 万国数据财报，理解 REITs"收租"模式为何现金流极稳（5–10年长约） | 财报初读笔记 |
| 能源专题 | 微软重启三里岛核电、亚马逊/谷歌押注SMR——为什么巨头觉得"抢电比抢GPU还紧迫" | 专题研讨记录 |
| 数据层实验 | 体验简化版 RLHF：给 AI 回答打分写理由，讨论"打分人有偏见，AI 会变成什么样" | 标注实验报告 |
| 结业答辩 | 《如果我有1亿，建不建数据中心》投资备忘录 + 答辩 | 投资备忘录 |
全部来自调研档案 R1（2026-07），课堂直接引用。完整来源见 research/R1-上游硬件算力.md。
启蒙轨：钱流关系图讲解 3 分钟；实战轨：投资备忘录答辩，家长评委提问。
本学部专属提示："这周你见到的东西里，哪个背后藏着一个数据中心？"
理解了"铲子为什么赚钱"，进入学部②看整张产业地图上还有谁在赚钱。