学部①认知基座 · 分钟级教案

主题：AI是怎么炼成的——芯片与GPU、算力中心与商业地产（IDC/REITs/东数西算）、电力与散热、数据从哪来 一句话类比：AI 是一头吃电的巨兽，有人靠喂它赚钱，有人靠给它盖房子赚钱 合规前提：本教案启蒙轨全部AI相关环节严格执行【导师代驾SOP】（见 00-导师代驾SOP.html），标注方式见各模块材料清单

学部教学目标

学部①的核心任务，是把"AI是怎么炼成的"从一句听不懂的黑话，变成孩子能摸到、能算清楚、能站队辩护的具身认知。我们不从聊天框认识AI，而是从芯片、电力、地产、数据这些"AI的身体"入手，建立一个朴素但关键的锚点：AI不是魔法，是一套极其烧钱烧电的重工业。启蒙轨（8-13岁）用拆机、桌游、寻宝地图等具身体验完成这个认知建构，严格遵守14岁以下不得直接使用AI的合规红线，所有AI相关素材通过导师代驾的四种标准动作提供，孩子只练"提要求、做判断、验收结果"，不碰操作权。实战轨（14-17岁，监护人同意并实名后）则把这份认知锚点升级为可计算、可论证、可答辩的投资判断能力，用真实定价表建模、读REITs财报、做能源辩论，最终产出并答辩一份《如果我有1亿，建不建数据中心》投资备忘录。全学部贯彻"知识让AI讲，判断让人练"的总原则：真实数字和案例由导师或代驾提供，但花钱与否、投不投、信不信，永远是孩子自己下判断。

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启蒙轨（8-13岁·探险家）

模块1：拆机课——找到"AI的肌肉"

时长：90分钟

分钟级流程

• 0-10min 导入：类比人类肌肉记忆，抛出问题"这块显卡曾经拼命算过几百万次东西，它退休了，你能找到它当年最累的那块肌肉吗？"
• 10-50min 主活动：分组拆解退役显卡，用任务单记录并辨认GPU核心、显存颗粒、供电模块、散热片
• 50-70min 对照【代驾：动作B】图鉴卡核对辨认结果，纠正误判
• 70-85min 分享复盘：哪个零件最贵、哪个最容易坏、为什么散热片比芯片本身还大
• 85-90min 总结收束

材料清单

• 退役显卡（报废矿卡/旧显卡，每组一块，选易拆解型号）
• 防静电手套、放大镜、拆机工具
• 【代驾：动作B】显卡零件识别图鉴卡——导师课前用AI生成图文对照素材并打印，AI课堂不在场
• "AI的肌肉"任务单

导师引导语

• "这块显卡曾经算过几百万次的'这是猫还是狗'，现在退休了，你能找到它当年干活最累的那块肌肉吗？"
• "拧螺丝之前想一想，如果你是设计师，为什么散热片做得比芯片本身还大？"
• "这颗黑色小方块（显存颗粒）跟中间那颗大芯片，谁更贵？猜猜看，等会我们对答案。"

常见卡点与应对

• 螺丝拧不开、担心伤手 → 提前挑选易拆型号，导师示范角度再放手
• 只顾拆不观察 → 任务单强制要求写下三个零件名称+猜测功能，拆完才算完成

评估要点：能否独立指认GPU核心/显存/供电/散热四部件中至少3个；任务单填写完整度；复盘时是否主动提到"电"和"热"两个关键词。

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模块2：电费经济学桌游——三座大山

时长：100分钟

分钟级流程

• 0-10min 导入：类比"AI是一头吃电的巨兽"
• 10-20min 规则讲解，分配角色（数据中心老板）
• 20-80min 主活动：3-4轮游戏，每轮抽电价/散热/租金事件卡做取舍决策
• 80-95min 复盘算账：对比各组代币结余，反推被电费吃掉多少利润
• 95-100min 总结

材料清单

• 自制桌游棋盘、代币、骰子
• 【代驾：动作B】三座大山事件卡——导师课前用AI生成带真实感的事件文案（如电价上涨、散热故障、租金上涨）并打印成卡牌
• 记分表

导师引导语

• "你的数据中心昨晚电费账单又涨了，你是选择关掉一半服务器省电，还是硬扛着不丢客户？"
• "散热坏了服务器会怎样？我们手机发烫会自动降速，数据中心也一样，只是它一天电费可能是你们家一年电费。"
• "算一算，你这局赚的代币里，有多少其实是被电费吃掉的？"

常见卡点与应对

• 只盯营收数字，不理解背后经济学逻辑 → 复盘时强制对比"如果不花钱降温会怎样"
• 规则复杂记不住 → 用图示卡简化，第一轮导师带跑一遍

评估要点：复盘时能否用自己的话说清电费/散热/租金中至少两者如何影响利润；是否做出了有取舍的主动决策而非随机应对。

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模块3：算力寻宝图——芯片的环球旅行

时长：90分钟

分钟级流程

• 0-10min 导入："一块芯片的环球旅行"
• 10-60min 主活动：分组用站点卡片在世界地图上连线，拼出芯片从设计到用户手机的完整路径
• 60-80min 每组讲解自己拼的路线
• 80-90min 总结：这条供应链为什么这么长、这么容易被"卡脖子"

材料清单

• 世界地图（大幅面或桌面版）
• 【代驾：动作B】产业链站点卡片——导师课前用AI生成含真实数据的站点介绍（如"ASML在手订单388亿欧元，排产18-24个月"），打印成卡片
• 贴纸/别针、连线绳

导师引导语

• "这颗芯片出生在荷兰的光刻机里，过五关斩六将才能躺进你的手机，你觉得中间哪一站最容易'卡脖子'？"
• "ASML的机器现在排到两年后才能交货，如果你是买家，你会怎么办？"
• "找找看，数据中心为什么大多建在河边或者北方，而不是建在市中心？"

常见卡点与应对

• 对地理位置无概念 → 提前准备简化版世界地图，只突出关键国家/地区
• 站点关系记混 → 用绳子物理连线，强制排出先后顺序

评估要点：能否说出供应链至少3个关键环节（设计/代工/封装/数据中心）及对应地理位置；能否提出至少一个"为什么建在这里"的合理猜测。

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模块4：（外场）数据中心/机房参观

时长：180-240分钟（含往返）

分钟级流程

• 0-20min 行前简报：安全须知+本次观察任务
• 20-30min 车程/入场
• 30-120min 实地参观（机房外场、控制室、冷却系统展示区，视场地开放程度）
• 120-150min 现场提问环节（工作人员答疑）
• 150-180min 返程复盘，填写观察记录表

材料清单

• 参观登记/安全须知
• 【代驾：动作D】观察记录表——孩子全程只观察，不参与任何设备/账号操作
• "我想问的三个问题"行前任务卡

导师引导语

• "进去之后，你的任务不是记住所有名词，是找到答案：这里最贵的东西是什么？最怕发生什么？"
• "如果你是这里的老板，你担心的头等大事是什么？"
• "回来路上告诉我，你今天看到的哪个画面让你觉得'原来AI是这么费劲才跑起来的'。"

常见卡点与应对

• 场地噪音大、注意力涣散 → 提前分小组，每组配一名安全员/带队导师
• 专业名词过多听不懂 → 观察记录表只要求画/写"看到了什么"，不强求记术语

评估要点：观察记录表完成度；能否提出至少1个有实质内容的问题（而非"这是什么"式泛泛提问）；复盘时能否说出一个具体细节（声音/温度/规模）。

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实战轨（14-17岁·创始人）

以下模块孩子在监护人同意并完成实名后可独立使用AI工具，不再适用启蒙轨代驾动作。

模块1：算力成本建模——训练/推理一次到底花多少钱

时长：120分钟

分钟级流程

• 0-15min 导入：抛出"训练一次到底花多少钱"，让学生先猜数量级
• 15-25min 讲解成本构成（算力租用+电费+人力+数据）
• 25-90min 主活动：分组用真实云厂商定价表，建模计算"训练一个中等规模模型"和"跑一次推理"的成本
• 90-110min 组间对比结果差异，讨论假设不同为何差距巨大
• 110-120min 总结：成本结构里最大头是什么

材料清单

• 真实云厂商GPU实例定价表
• Excel/Google Sheets建模模板、计算器
• 案例数据卡：NVIDIA FY2026营收2159亿美元、数据中心毛利率约75%

导师引导语

• "如果你要租1000张GPU训练一周，账单大概多少？先猜一个数，我们等会验证。"
• "NVIDIA一年营收2159亿美元，数据中心毛利率75%，这意味着什么？谁在为这75%买单？"
• "你的模型里，如果把训练时间砍一半，成本真的减半吗？为什么不是？"

常见卡点与应对

• 对云计费单位（GPU小时等）陌生 → 提供换算小抄
• 数字量级太大难以感知 → 引导换算成"相当于多少台Model 3"等参照物

评估要点：建模文件的完整性与假设合理性；能否解释成本结构中电力/硬件/人力的大致占比；能否指出自己模型中最脆弱的假设。

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模块2：IDC商业地产案例研究——REITs财报初读

时长：120分钟

分钟级流程

• 0-15min 导入："谁在给AI盖房子赚钱"
• 15-30min 讲解REITs基本概念与关键指标（出租率/资本开支/在手订单）
• 30-90min 主活动：分组精读财报节选，提取关键数字，判断这家公司是否值得投资
• 90-110min 组间辩论：你的判断依据是什么
• 110-120min 总结：商业地产逻辑与传统住宅地产的差异

材料清单

• 真实财报节选（CoreWeave等，已知2025营收51亿美元同比+170%、在手订单994亿美元）
• 财报关键指标中英对照速查表
• 分组讨论卡

导师引导语

• "CoreWeave一年营收51亿美元，但在手订单994亿——这个数字差距说明了什么？"
• "如果电费涨价、芯片降价、客户毁约，这三件事分别对这家公司意味着什么？"
• "你愿意用自己的钱投这家公司吗？说出至少两个理由。"

常见卡点与应对

• 财报术语陌生（资本开支/折旧/在手订单）→ 提供速查卡
• 只看营收不看风险 → 引导对比"营收增长"与"现金流/负债"

评估要点：能否准确提取财报中3个以上关键指标；能否形成有理由支撑的投资判断而非直觉；辩论环节是否用数据反驳同组观点。

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模块3：能源专题——AI与核电/绿电绑定的投资逻辑

时长：100分钟

分钟级流程

• 0-15min 导入："AI和核电站为什么突然成了好朋友"
• 15-30min 讲解案例：微软重启三里岛核电站，签20年购电协议专供数据中心
• 30-85min 角色扮演辩论：电力公司代表/AI公司代表/环保组织代表/本地居民代表四方陈述与互相质询
• 85-100min 总结：能源绑定背后的投资逻辑

材料清单

• 微软三里岛案例材料
• 绿电/核电vs传统电网对比表
• 四方角色卡

导师引导语

• "微软为什么愿意签20年的购电合同，而不是每年买一次？这背后锁的是什么？"
• "如果你是本地居民代表，你会问电力公司代表哪个尖锐问题？"
• "核电重启这件事，谁的风险最大，谁的确定性最大？"

常见卡点与应对

• 角色扮演放不开 → 导师先示范一轮
• 辩论跑题变成情绪对抗 → 用"发言必须带一个数字或事实"的规则约束

评估要点：角色陈述是否有事实支撑而非空喊立场；能否说出长期购电协议对AI公司/电力公司各自的意义；总结陈词逻辑是否自洽。

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模块4：产出物——《如果我有1亿，建不建数据中心》投资备忘录

时长：150分钟（可跨两次课）

分钟级流程

• 0-15min 导入："如果你有1亿，你会不会建数据中心"
• 15-100min 独立/分组撰写备忘录，整合前三模块的成本模型、REITs判断、能源逻辑
• 100-130min 同伴互评，每人至少提两个尖锐问题
• 130-150min 根据反馈修改结论段

材料清单

• 投资备忘录模板（问题定义/市场规模/成本模型/风险清单/结论）
• 前三模块产出的数据与判断作为素材
• 同伴互评表

导师引导语

• "你的结论只能是'建'或'不建'其中一个，不能骑墙——先说结论，再说理由。"
• "如果有人问你'你凭什么这么确定'，你的第一句反驳是什么？"
• "把你最不确定的那个假设标出来，这才是真正值钱的部分。"

常见卡点与应对

• 想面面俱到不敢下结论 → 强制要求开头第一句必须是明确结论
• 论证与前面模块数据脱节 → 检查清单要求至少引用两个前序模块的具体数字

评估要点：结论是否明确；论证是否引用具体数据而非泛泛而谈；是否识别并诚实标注了关键假设的不确定性。

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模块5：结业答辩

时长：每人8-10分钟（含问答），总时长视班级人数

分钟级流程（每人）

• 0-4min 陈述结论与核心理由
• 4-8min 导师及同伴追问，至少2个尖锐问题
• 8-10min 导师现场点评

材料清单

• 备忘录终稿
• 答辩评分表（逻辑性/数据支撑/风险意识/表达）
• 计时器

导师引导语

• "如果我是你要说服的那个出资人，我现在只问一句：这1亿要是打了水漂，大概率会死在哪一步？"
• "你刚才引用的这个数字，来源可靠吗？如果它错了，你的结论还成立吗？"
• "换个角度想，如果你的对手论证'不建'，他会怎么攻击你现在的结论？"

常见卡点与应对

• 被追问后慌乱推翻自己结论 → 引导"结论可以不完美但要能自圆其说，被问倒不等于错"
• 时间控制不住 → 提前给计时提示卡

评估要点：能否在追问下坚持并合理调整（而非崩溃或死守）自己的逻辑；是否展现出对自己论证薄弱环节的自知；整体是否体现"发现问题+决定解决它"的核心能力，而非单纯背诵结论。

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向学部②的衔接语

学部①让孩子摸到了AI这头巨兽的骨架和肌肉——芯片、电、钱、地产，建立起"AI是被制造出来的，不是凭空产生的"这一朴素但关键的认知锚点。学部②将从"AI的身体"转向"AI的行为"——孩子要开始面对AI说了什么、说得对不对、该不该信。这需要学部①打下的"AI很贵、AI有极限"的认知基础作为免疫力，避免孩子把AI的输出当作没有成本、没有边界的绝对真理。