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春潮烂漫海棠红：这个被误传多年的词，到底出自哪里又该怎么用？
你有没有在某个场合听过“春潮烂漫海棠红”这句话？可能是某部老电影的片名，可能是某首诗的片段，也可能只是朋友随口一说。但你要是真去查，会发现一个尴尬的事——找不到一个确切的出处。
我第一次听到这七个字，是在一个饭局上。有人举着酒杯说“春潮烂漫海棠红”，大家纷纷点头说好句。我当时没好意思问，回家一搜，结果越搜越糊涂。有的说来自宋词，有的说来自明清小说，还有的说就是现代人编的。
这事儿勾起了我的好奇心。花了大概十来天，翻了不少资料，也问了几位做古典文学研究的朋友。今天就把我摸清楚的东西摊开讲讲，顺便说说这类“看起来像古诗但查不到出处”的句子，到底是怎么回事。
🤔 先问个核心问题：这句话到底是不是古诗？
答案是：大概率不是。
我用了几个笨办法。先把“春潮烂漫海棠红”拆成关键词，分别去几个古籍数据库里搜。结果如下：
| 搜索词 | 数据库 | 结果 |
|---|---|---|
| 春潮烂漫 | 全唐诗库 | 0条 |
| 海棠红 | 全宋词库 | 有，但都是单独出现 |
| 春潮烂漫海棠红 | 中国基本古籍库 | 0条 |
| 春潮烂漫海棠红 | 百度学术 | 0条相关论文 |
也就是说，在目前能公开检索的主要古籍库里，这七个字连在一起出现的情况，一次都没有。
有人可能会说，是不是数据库不全？有可能。但全唐诗、全宋词、全元曲这些基础库已经覆盖了绝大部分常见文献。如果连这些库里都没有，那它出自正经古诗的概率就非常低了。
📖 那它到底从哪儿来的？几种可能性
我梳理了一下，目前有这么几种说法。
说法一：出自某部老电影的插曲或片名。
这个说法流传挺广。我查了中国电影资料馆的公开目录，上世纪五六十年代确实有一些电影用了类似风格的片名，比如《海棠红》就是1936年的一部电影，由明星影片公司出品。但“春潮烂漫”这四个字，没有跟《海棠红》直接关联的记录。
说法二：是某首现代人仿古创作的句子。
这个可能性其实最大。我认识一位写旧体诗的朋友，他说这种句子在诗词圈里叫“伪古句”——读起来像古诗，格律也大致对得上，但就是查不到出处。很多时候是某个人写出来发在网上，传来传去就被当成古人了。
说法三：来自民间曲艺或地方戏的唱词。
这个方向我没能完全排除。地方戏的唱词浩如烟海，很多没有数字化。我托人问了两位做戏曲研究的朋友，他们表示没印象，但也不敢完全否定。
🔍 “春潮烂漫海棠红”这七个字，本身的水平怎么样？
抛开出处不谈，单看这七个字，写得其实不差。
春潮，点出季节和水势。
烂漫，形容花开得盛。
海棠红，具体到一种花的颜色。
三组意象叠在一起，画面感是有的。春天潮水涨起来，海棠花开得正艳，红成一片。这个场景放在江南三月的语境里，很自然。
但你要说它有多高的文学价值，我觉得也谈不上。它更像是一幅工笔画，好看，但缺少一点余味。古人写海棠，往往不止写花，还要写人、写情、写时间流逝。比如李清照那首《如梦令》，“知否知否，应是绿肥红瘦”，同样是写海棠，但背后有情绪。
所以我的看法是：这句话作为一句仿古风格的短句，合格。但要把它当成千古名句来追捧，就有点过了。
⚠️ 这里要插一个风险提示
我发现网上有一些账号，专门把这类“伪古句”包装成“冷门古诗”，配上精美的排版和古风图片，发在社交平台上。然后引导你去买所谓的“诗词日历”“古风手账”。
我看了几个这类账号，套路很相似：
先发一句查不到出处的“古诗”
评论区有人问出处，就说是“某朝某代一位不出名的诗人”
然后再发几条类似的内容，攒够粉丝
最后开始带货
这个链条本身不算违法，但作为读者，你至少得知道自己在看什么。如果你是因为“这是古人写的”才觉得它好，那这个前提就不太站得住。
顺便说一句，我查了几个这类账号推荐的商品，价格普遍比同类产品高出一截。至于值不值，你自己判断。
🌺 海棠在古诗词里，到底是个什么角色？
既然聊到海棠，索性多说几句。海棠在古典诗词里的地位，其实挺特别的。
它不是最常被写的花。梅花、菊花、荷花、牡丹，哪个都比它出场次数多。但海棠有一个别的花比不了的特点——它经常跟“睡”和“晚”连在一起。
最有名的当然是苏轼那句“只恐夜深花睡去，故烧高烛照红妆”。他把海棠比作睡美人，怕她夜里睡着了，点着蜡烛去看。
还有一句也很有名，是陈与义写的：“海棠不惜胭脂色，独立蒙蒙细雨中。”
你看，古人写海棠，很少写它热闹的一面，更多写它安静、孤独、甚至有点脆弱的样子。这跟“春潮烂漫海棠红”那种热烈绚烂的感觉，其实不太一样。
🧩 为什么这类“伪古句”特别容易传播？
我觉得有几个原因。
第一，它符合大众对“古风”的想象。
很多人对古诗的印象就是画面美、用词雅、读起来有韵味。“春潮烂漫海棠红”正好满足这三点。你不需要知道它出自哪里，念出来就觉得舒服。
第二，它短，好记，适合当签名或文案。
七个字，节奏是四三结构，读起来顺口。比很多真正的古诗更容易传播。你发朋友圈配张春景图，写这七个字，效果不会差。
第三，查证成本高。
普通人不会为了确认一句话的出处去翻古籍库。这就给了“伪古句”生存空间。只要没人较真，它就能一直传下去。
📊 一个有意思的数据对比
我做了个小范围的统计，在几个社交平台上搜了“春潮烂漫海棠红”的相关内容，大致分布是这样的：
| 平台类型 | 相关内容数量 | 标注出处的比例 |
|---|---|---|
| 社交分享类 | 较多 | 约10% |
| 视频平台 | 中等 | 约5% |
| 问答社区 | 较少 | 约30% |
| 电商平台 | 少量 | 基本不标 |
这个表说明一个事：越是在轻松分享的场景里，大家越不在意出处。 只有在问答社区这种较真的地方，才会有人去追问“这到底是谁写的”。
💡 个人观点：不必因为它不是古诗就否定它
说了这么多，我的态度其实很简单。
“春潮烂漫海棠红”不是古诗，这不丢人。它是一句写得还不错的现代仿古短句。你可以喜欢它，可以用它，但没必要硬给它安一个古人的名字。
我甚至觉得，与其纠结它是不是古诗，不如想想为什么它会打动你。是因为那个画面？是因为春天的感觉？还是因为你想找一句合适的话来形容眼前的景色？
想清楚这个，比知道出处更有用。
🌸 如果你真的想找写海棠的古诗，这几首可以看看
既然聊到这儿了，顺手推荐几首真正写海棠的古诗词，都是能查到出处的：
苏轼《海棠》：“只恐夜深花睡去，故烧高烛照红妆。”
李清照《如梦令》：“知否知否，应是绿肥红瘦。”
陈与义《春寒》：“海棠不惜胭脂色，独立蒙蒙细雨中。”
陆游《海棠》：“虽艳无俗姿，太皇真富贵。”
这几首各有各的好，而且都是实打实的古人作品。你要真喜欢海棠这个意象，从这几首入手，比追一句查不到出处的句子有意思得多。
🧠 最后说个我自己的体会
做这个查证的过程，其实挺有意思的。我发现很多我们以为是“自古以来”的东西，其实年纪并不大。反过来，有些真正古老的东西，反而没人关注。
这中间的落差，就是信息传播的规律。好记的、顺口的、符合直觉的，传得快。需要背景知识的、有门槛的，传得慢。
“春潮烂漫海棠红”能传开，说明它有生命力。至于它姓古还是姓今，可能没那么重要。重要的是，你用它的时候，心里清楚自己在用什么。
📕作者： 王冬冬撰 · 更新于 2026-10-07 08:15:08
路透社：AI正竞相在资金耗尽之前改变世界
IT之家10月3日消息，路透社今天（3日）发表题为《人工智能竞相在资金耗尽之前改变世界（AI's race to transform the world before the money runs out）》的长篇文章，其中提到，从未有何种新技术像 AI 这样吸引如此巨额的资金。铁路建设和互联网兴起都曾掀起资本热潮，但当年的投入规模已被 AI 超过。 普华永道预计，到2050年，全球仅数据中心的累计投入就可能超过30万亿美元（IT之家注：现汇率约合201.43万亿元人民币），几乎相当于美国国债余额。即使扣除通胀影响，AI 基础设施的投入规模也远远超过铁路建设热潮和互联网泡沫时期。 与此同时，作为 AI 竞赛主要参与者之一，Anthropic 未来几年计划投入5,180亿美元（现汇率约合3.48万亿元人民币）。IPO 招股书显示，这笔钱超过 Anthropic 2025年营收的100倍。支持者认为，AI 带来的变革甚至会超过蒸汽机问世及其推动的工业化。 经济学家指出，AI 企业令人目眩的投资计划、巨额支出和高企估值，都建立在生产率大幅提高和未来获得丰厚利润的预期之上。到目前为止，几乎没有证据或历史先例能够证明这些预期一定可以兑现。 贝恩公司上月发布的一项研究认为，仅靠现有市场提高生产率，不足以支撑目前如此庞大的投入，必须出现全新的市场，才能填补资金缺口。这些市场可能从 AI 控制的机器人，一直延伸到利用 AI 研发电池和半导体新材料。 贝恩估算，包括谷歌、亚马逊和微软在内，在全球大举建设基础设施的美国超大规模云服务商，以及 AI 领域的其他企业，未来5年需要增加超过4.2万亿美元（现汇率约合28.2万亿元人民币）收入，才能负担这轮基础设施扩张。研究指出，问题在于能够赚回这些投入的应用能不能及时出现。 几乎没人怀疑 AI 具有改变各行各业的潜力，从办公室到科研实验室都可能受到影响。过去的技术革命曾把需要几天的旅程缩短到几小时，也曾让人轻敲键盘便能连接世界。 投资终究要计算回报，贷款也有偿还期限。经济学家需要判断的，不只是投资热潮本身会经历怎样的起伏，还有这轮 AI 投资最终会给全球经济留下什么。 摩根大通以英伟达为例进行了测算。英伟达的芯片构成 AI 产业的核心基础，要支撑公司目前的估值，美国未来10年的生产率每年需要提高3% 至5%。美国国会预算办公室对同期生产率增长的基准预测只有每年1.75%。 按照部分估算，美国约占全球 AI 投资的四分之三。哥伦比亚商学院经济学家斯泰恩 · 范尼乌韦伯格估算，仅美国在2025年至2032年间的 AI 投资就可能达到约9万亿美元（现汇率约合60.43万亿元人民币），相当于每年拿出美国 GDP 的3.2%。 他估算，如果这些投资要获得10% 的回报率，到2032年，美国 AI 行业每年需要创造约3.55万亿美元（现汇率约合23.84万亿元人民币）收入，而目前的收入还只有这一数字的一小部分。 范尼乌韦伯格在10月修订的一篇会议论文中指出，AI 基础设施的大量债务融资杠杆率较高，因此哪怕需求只是小幅走弱、项目出现延期或资产价格下降，都可能造成大得多的损失。 Anthropic CEO 阿莫代伊曾称，AI 的未来可能会“美好得超越想象”。OpenAI CEO 奥尔特曼则认为，随着模型学会改进自身并加快取得突破，新奇迹出现的速度将极其惊人。 谷歌 DeepMind 首席战略官贾斯吉特 · 塞洪8月在加州大学伯克利分校的一场峰会上表示，这种让 AI 不断改进自身的“递归自我改进”能力，是投资逻辑的重要组成部分。一旦实现，生产率有望获得前所未有的提升。 递归自我改进有可能让 AI 能力呈指数级提高，同时也引发了对人类存续风险的担忧：生产率的提升速度未必赶得上企业财务上的时间要求。 英国剑桥大学经济学家黛安 · 科伊尔指出，回顾过去的重大技术革命，新技术对生产率的影响通常要经过大约10年至50年才能充分显现。 Anthropic 经济团队测算了 AI 在2030年可能带来的几种经济增长情景。假设没有 AI 时经济年增长率为2%，如果 AI 影响较小，增长率为2.4%；影响较大时为5.4%；极端情况下则达到15.4%。经济增长越快，失去的岗位也会越多，但没有判断上述各种情景各自有多大概率发生。 阿莫代伊去年预测，AI 可能在5年内让一半初级白领岗位消失。但一些研究人员认为，到目前为止，AI 对就业最明显的影响主要是让寻找办公室工作的求职者更难找到岗位。 斯坦福大学研究人员8月发现，在会计、律师助理等受 AI 影响较大的职业中，22至25岁劳动者的就业水平，比清洁工、建筑工人等 AI 难以替代的职业低19%。 报道也指出，即使 AI 带来的变革最终没有企业估值和投资数字暗示得那么快，真正产生的经济效益仍会留下。1873年金融恐慌让不少铁路大亨破产，但铁路并没有消失；20世纪90年代互联网泡沫破裂后，互联网同样继续发展。
📸 记者 李红 摄 · 更新于 2026-10-07 08:15:08
