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横纵分析法深度研究报告集

AI 生成内容声明

本站所有调研报告由 AI（Claude）在人类引导下生成，包括信息检索、数据整理、叙事撰写和可视化呈现。以下事项需要阅读者留意：

调研流程

每篇报告遵循固定的五步流程，从提问到发布约 2-3 小时。整个过程由人类提出问题和方向，AI 负责执行检索、写作和可视化。

1
定义研究问题
人类提出想要研究的主题和关注角度。AI 确认研究对象的类型（产品 / 公司 / 概念 / 现象），明确纵向（时间线）和横向（竞争格局）的分析范围。
以本次调研为例，人类的初始提问：「我想深入地了解一下最近半年的内存价格暴涨的原因，以及 SORA 之所以被 OpenAI 放弃是否也是出于这个原因？」
2
并行信息检索
AI 同时派出多组搜索 Agent，分别负责纵向信息（历史演变、关键事件）、横向信息（竞品、市场格局）和补充信息（用户讨论、成本数据）。每组 Agent 独立搜索 10-20 个信息源。
工具：WebSearch + WebFetch，优先一手来源（官方博客、财报、JEDEC 标准），多次搜索、多组关键词，搜不到的信息标注「暂缺」。
3
撰写叙事报告 + 人类追问
按横纵分析法的框架组织内容：纵向分析沿时间轴还原完整发展脉络，横向分析以当前时间点为切面对比竞争格局，交汇分析提炼新判断。人类在初稿完成后提出补充调研方向，AI 再次并行检索后更新报告。
本次调研中，人类在初稿后追加了三个方向：
1. 算力成本跟供电费用的关系，放在中国成本是否更低？
2. SORA 关停是否与 OpenAI 要跟 Claude 竞争、把算力给 Codex 有关？
3. OpenAI 具体是如何采购算力的？合同结构是什么？
这三个追问显著扩展了报告的深度，补充了电力成本、Anthropic 竞争、万亿采购版图三个维度。
4
交互式可视化
将文字报告转为自包含的 HTML 页面，使用 Chart.js 构建交互式图表（折线图、柱状图、环形图等），辅以 HTML 流程图和时间线组件。术语标注 hover tooltip，辅助信息用折叠块。设计风格复用 bokushi 站点的 design token 体系。
每个图表下方标注数据来源。叙事文字是主体，图表是辅助表达。核心原则：文字不丢重点，图表分担信息密度。
5
排版审校与发布
按中文技术文档排版规范做最终审校（直角引号、中英文留白、术语大小写归一、黑话词替换），然后通过 Cloudflare Pages 部署。单个 HTML 文件自包含所有样式和脚本，可独立分享。

使用的 Skills

整个调研过程依赖三个开源 Claude Code Skill，分别负责研究框架、写作风格和排版规范。Skill 是可复用的 AI 指令模板，定义了 AI 在特定任务中的行为方式。

hv-analysis 核心框架
by 数字生命卡兹克（@KKKKhazix）
横纵分析法深度研究 Skill。定义了整个调研的方法论框架：并行搜索策略（3 组 Agent 同时出发）、纵向分析结构（起源 → 演进 → 阶段划分）、横向分析维度（竞品对比 + 生态位 + 趋势）、交汇分析要求（三个剧本推演），以及写作风格指南（叙事驱动、敢下判断、回环呼应）。
tech-doc-style-chinese 排版规范
by Fenng（@Fenng）
中文技术文档排版规范 Skill。用于最终审校阶段：统一直角引号「」、中英文之间留白、术语大小写归一（API / AI / HBM）、黑话词替换（「赛道」→「领域」、「洞察」→「分析」）、避免宣传腔和第二人称。
bokushi design tokens 视觉风格
niracler.com/design
bokushi 个人站点的设计系统文档。报告的可视化部分直接复用了这套 design token 体系：暖色调页面底色 #fffaf4、珊瑚色 accent #fb8f68、Apple HIG 17px 基准字号、圆角/阴影/间距等 CSS 变量，确保调研报告与个人站点的视觉风格一致。
调研报告
2026.05 对比分析 3 工具 · 20 维度 · 5 图表 · 22 信源
终端编程 Agent 对决：Claude Code vs Codex CLI vs DeepSeek-TUI

从中国开发团队视角做全面对比。GPT-5.5 追平 Opus 4.7，Codex 桌面 APP + $100 套餐正面对标 Claude Max，而 Anthropic 封了 145 万中国账号。中国团队该选哪个？

一中国可用性 — Claude 五轮封锁，Codex/DeepSeek 无障碍 二基准测试 — GPT-5.5 88.7% vs Opus 4.7 87.6%（SWE-bench Verified） 三成本 — 两个 $100/月套餐正面对决 四结论 — 中国团队主力用 Codex，复杂任务保留 Claude 通道
Claude Code Codex Desktop DeepSeek-TUI 中国可用性 GPT-5.5
2026.05 横纵分析 六幕 · 36 信源 · 9 图表
AI 算力饥渴：内存暴涨、SORA 之死与中美约束链

AI 对算力的需求正在拧紧一根全球性的约束链。这篇报告从一个朴素的问题出发（内存为什么涨？SORA 为什么死？），逐层展开到 DeepSeek 的技术降本、Claude 的真实成本、美国电网困境和中美约束结构差异。

一需求冲击 — HBM 挤占晶圆产能，消费级内存全线涨价 二约束链 — CoWoS → HBM → 电力，串联瓶颈正在向电网转移 三牺牲品 — SORA 日烧 $1500 万，Anthropic 的崛起逼 OpenAI 砍掉它 四军备竞赛 — OpenAI $1.15 万亿采购，直接跟内存厂签合同 五另一条路 — DeepSeek 五层降本，Claude API 定价有约 10 倍溢价 六未来推演 — 电力可能取代芯片成为决定性约束
HBM SORA OpenAI DeepSeek Anthropic 中美电力 约束链