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韩国宣布在芯片、物理人工智能和人工智能数据中心方面的重大项目计划。

美国彻底慌了？！比尔·盖茨抛出惊人言论，振聋发聩！他曾经说：“任何说美国持续领先中国的说法，都是无稽之谈！”马斯克也立马跟风，称：“中国一直很强大，DeepSeek就是其中之一！“现在是2026年6月，再看这句话，不能只盯着“慌了”两个字。真正有分量的地方在于，美国科技圈一些重量级人物，开始公开承认一个现实，中国科技不是靠几道禁令就能压住的，更不是美国想让它慢下来，它就真的会慢下来。比尔·盖茨在CNN采访里谈得很直接。主持人问他，美国对华技术禁令到底有没有效果，会不会反而逼着中国做自己的DeepSeek、华为昇腾芯片。盖茨的回答大意很清楚，这些禁令确实迫使中国在芯片制造等领域全速前进。他还提到，在开源软件大量存在的时代，中美谁也不会大幅甩开谁，人工智能（AI）技术会向世界扩散，各国都会用自己的办法继续开发。所以，中文传播中那句“任何说美国持续领先中国的说法，都是无稽之谈”，严格讲更像对盖茨原意的压缩表达，但这句话为什么能传开？因为它戳中了美国近几年对华科技封锁的尴尬。美国原本想把门一关，让中国企业在先进芯片和大模型训练上绕远路，可结果并不是中国停在原地，而是更多企业、科研团队和地方产业开始把“不能等、不能靠、必须自己干”当成共识。DeepSeek就是这个背景下冒出来的名字。它不是一个简单的流量事件，也不是几篇自媒体文章炒出来的神话。DeepSeek-V3技术报告写得很硬，模型总参数规模达到671B，每个token激活37B参数，预训练数据达到14.8万亿tokens，完整训练消耗2.788MH800GPU小时。外行看热闹，觉得中国人工智能（AI）突然爆了；懂行的人看的是另一层，中国团队在算力受限条件下，把模型架构、训练效率、工程调度和推理成本压到一个新位置。这才是美国同行不舒服的地方。过去美国习惯用“高端芯片在我手里、生态规则在我手里、技术标准也在我手里”来判断胜负。可DeepSeek给出的答案不是硬碰硬砸钱，而是换路径、抠效率、拼工程。你不卖最好的卡，我就把手里的卡用到更狠；你想用壁垒拖慢我，我就把国产替代的理由摆到所有人面前。这样的竞争，最麻烦，因为它不是一家公司在顶，而是一整套产业环境被推着往前走。马斯克的表态也很有意思。他谈DeepSeek时说，中国有很多聪明且有动力的工程师，大家应该预期中国会做出很多优秀成果，DeepSeek就是其中之一。他当然也会强调自己的xAI还会推出更强模型，但他没有否认中国人工智能（AI）的能力。这个细节值得看，美国科技大佬再自信，也很难继续把中国科技进步说成偶然。更现实的是，人工智能（AI）在中国不是只停留在发布会和榜单上。深圳福田区70名基于DeepSeek开发的人工智能（AI）数智员工上岗，覆盖11大类政务场景，接入240个业务场景终端。公文处理、民生诉求分拨、执法文书生成，这些听起来不够炫，但它们恰恰说明人工智能（AI）正在进入真实工作流。技术只有落到具体场景里，才会改变效率，才会逼着人重新学习。教育领域也在动。教育部文件已经把人工智能教育摆进中小学体系，2026年又继续推动“人工智能加教育”行动计划。孩子从小接触人工智能（AI），不是为了人人都去写大模型，而是为了让下一代知道，未来的工具不再只是键盘、表格和搜索框，人工智能（AI）会像计算器、电脑、互联网一样，变成基础能力的一部分。美国真正焦虑的，并不是一个DeepSeek抢了多少下载量，而是中国的应用场景太多，工程师数量太大，制造业链条太长，一旦技术路线跑通，就有机会迅速扩散。美国当然仍有优势，顶级芯片、基础研究、资本市场、全球软件生态都不弱。可美国如果还以为靠封锁就能稳坐领先位置，那就太低估中国大陆产业体系的韧性了。个人观点：人工智能（AI）竞争不是一场热搜比赛，也不是谁喊得响谁就赢。中国最该珍惜的，是被外部压力倒逼出来的自主意识，也是庞大产业场景带来的试错机会。我们不能因为DeepSeek出圈就觉得万事大吉，芯片、基础软件、高端人才、数据治理，每一项都还有硬仗要打。可我们也没必要妄自菲薄，美国科技界都开始重新估量中国，我们自己更应该明白，真正的底气不是别人夸出来的，而是一个项目一个项目磨出来的。

外媒常年通稿渲染中国AI存在安全隐患，却没成想，一手推动对华芯片封锁的谷歌前CEO、美国人工智能国家安全委员会前主席埃里克·施密特，当众说出了大实话：不喜欢中国AI无关安全问题，而是它根本不受美国控制。千万别以为他只是个普通的商界人士，施密特可是美国整套AI围堵政策的顶层设计者。早年他主动游说白宫出台严苛的高端GPU出口禁令，坚定主张切断中国顶尖算力供给，笃定只要缺少核心的硬件壁垒，中国人工智能永远会和美国拉开三五年的技术鸿沟。可时隔多年，在亲眼见证国内AI产业逆势突围后，施密特只能无奈承认，当年倾尽国力推行的芯片封锁政策，如今已经全面失效。如今，他公开承认中国人很聪明，即便封锁了顶级算力硬件，国内的科研团队依旧靠着模型蒸馏、分布式算力调度、底层框架自主优化等本土化工程创新，硬生生打磨出综合性能对标欧美头部产品的AI系统。原本预估数年的技术差距，被压缩至仅只有6个月差距，现在美国想单靠卡芯片的手段，再也不可能拉开技术代差了。这场访谈中，最充满争议核心的，是他毫不掩饰地袒露美国精英阶层对中国AI的忌惮。他坦言自己发自内心不愿接纳中国的人工智能，给出的理由更是荒唐：中国IA完全开源，且不受美国掌控。而美国主流闭源AI体系，从底层芯片、开发框架到商用调用权限，全都攥在美国企业与政府法案手中。说白了，全球任何国家想要使用美方的人工智能，都要被动接受他们附带地缘约束的合作条款，美国随时能切断供货、关停服务，将技术垄断当作拿捏各国的筹码。而国内的多款顶尖大模型，是向全球无门槛开源，免费开放完整法底层代码，并且没有捆绑任何政治附加条件。这让很多中小国家不用仰人鼻息，就能搭建完全属于本国、不受第三方远程牵制的AI体系，数据和技术主权能牢牢握在自己手中。讽刺的是，施密特这次的双重标准表现得太过明显，自己手握全球AI的技术开关，可随意对他国断供限权。而我们只是给全球提供了第二个选择，普惠全球的开源人工智能，却因脱离了美国管控，就被直接排斥、打压。在他们的算计里，所有围堵的核心诉求，只是不愿出现一条不受自己掌控的主流技术路线。如今，芯片封锁的手段虽已失效，但美国不会就此停下限制的脚步。可以预见的是，后续的各类针对国产算力、开源模型的约束法案将会持续加码。但再想单纯依靠硬件来卡脖子，已无法阻挡国产AI的迭代升级。未来中美人工智能的博弈，早已跳出单纯算力比拼的浅层竞争，从而转向全球开源生态、数字技术标准、国际科技话语权的长期拉扯。而靠围堵打压咱们进步的时代，必会被终结！

不管你信不信，到2027年将会有七件大事发生：第1、钱会越来越难挣。第2、退休金不会再出现有人拿10000万，而有人只有1000元的情况，差距会越来越小。第3、年轻人越来越不想结婚，连恋爱都懒得谈。第4、房子价格会降低。第5、新能源汽车普及率或超50%，充电桩覆盖率提升。第6、数字货币逐渐成为主流支付方式。第7、人工智能进入爆发期，机器人养老，机器人看病，可能会取代人工照顾和医生。如今人工智能领域的竞争早已热热闹闹，百度、腾讯、谷歌这些大家熟悉的科技巨头，都在铆着劲布局新的技术，生怕在这场科技赛跑里落了后。我们眼看着传统汽车产业正在被AI彻底改写，从智能驾驶到整车智能体，曾经想都不敢想的功能正一步步走进日常，家电行业也在悄悄换代，越来越多的设备能懂你的习惯、主动提供服务。除了巨头们的激烈比拼，更有意思的是那些层出不穷的“智能新物种”：能闯去高危现场参与救援的ANYmal机器狗，能钻进狭窄救灾缝隙的蛇形机器人，还有会做表情包、能和你暖心互动的人形机器人。未来的生活里，既有能陪你聊天解闷的情感陪伴机器人，也有能扛着重活累活的功能型机器人，把日子装点得更方便也更有温度。《探寻人工智能2026》马上就要开播，我们不用只盯着技术的酷炫，也可以一起聊聊AI飞速跑来时，我们会遇到的新困惑、新选择，看看这场席卷而来的智能浪潮，最终会把我们的生活带向何方。

据WSJ及AXIOS：根据独立基准测试，中国AI公司Z.ai的一款人工智能模型，在网络安全领域已经追赶上美国同类领先模型。6月16日，由Z.ai（前身为智谱AI，由清华大学孵化）基于MIT开源许可证发布的GLM-5.2，在Semgrep的IDOR（不安全直接对象引用）漏洞检测基准测试中，表现超过了Anthropic的ClaudeCode。测试结果显示，GLM-5.2的F1评分约为39%，高于ClaudeCode的32%。更值得关注的是，在每识别一个漏洞的成本方面，GLM-5.2仅约为ClaudeCode的六分之一。这一结果意义重大，因为网络安全长期以来一直被认为是美国AI实验室保持明显领先优势的领域。目前，GLM-5.2已可通过HuggingFace免费下载，并可在标准的开源推理框架上运行。AXIOS的报道放大渲染AI领域的“黑客威胁”，而WSJ的报道则突出“中国在网络战领域占据优势”——在美国AI领先的时候它们可不是这样子的。

Axios报道，在人工智能基础设施建设需求的推动下，全球数据中心年度投资额正迅速追赶传统能源。根据RystadEnergy的数据，到2025年，全球数据中心投资预计将从2015年的390亿美元增至7710亿美元，这一规模已逼近可再生能源投资的7980亿美元和石油天然气行业的8350亿美元。

谷歌前高管的一番表态，道出了美国的真实心态，其反感中国人工智能发展，核心原因并非技术优劣，而是中国AI体系彻底摆脱了美国的掌控与束缚。原来美国反感咱们搞人工智能，根本不是觉得咱技术不行，是咱的AI体系彻底脱离他掌控了，这话是谷歌前高管自己说的，够实在。之前美国一直想把全球高端科技都收进自己霸权盘子里，各国搞先进技术都得按他的标准来，受他管。现在咱AI产业自己跑，大模型、大数据都快速突破，不光不受他卡，还直接冲他传统的AI优势，他能不急吗？有网友说得对，最让美国难受的是，咱各方面都在崛起，他打又不敢真打，拦又拦不住，只能干瞪眼。美国那霸权思维惯了，以前靠科技优势出去掠夺好处，过了几百年舒服日子，现在这惯性被打破，让他改舒适区，他能不痛苦吗？要是他真敢放话坚决不用中国稀土，那还算条汉子，不然就是光嚷嚷没用。

一位微软研究员为了证明人工智能“没有生命”，在《帝国时代2》中搭建了基于山羊的语言模型。他们在村庄广场上摆放了400只山羊。在地图编辑器中，山羊像逻辑门一样运作：山羊走动就是1，停下就是0。将足够多的山羊连接起来后，系统就像计算机一样运行，顶端的迷你模型产生一致的、像人类的回答。但没人看着屏幕上的山羊说“这只山羊肯定获得了意识”。移开聊天窗口，剥去那个人性化的语气后，剩下的只是《帝国时代》中加班的山羊。这可能是对所有LLM讨论的最好总结。

人工智能大发展人工智障，会更多了，还是会更少了

家人们，这9个风口行业真的要盯紧了！尤其适合想宅家、不爱社交的人☞☞☞☞1.单身经济：一人食、迷你家电、单身旅行，孤独经济藏着大商机2.银发经济：老人直播、智能养老、老年大学，银发族的消费力太猛了3.社恐经济：无人零售、线上问诊、宅家健身，不用见面也能轻松赚钱4.临期经济：折扣零食、临期美妆，低价刚需谁不爱？5.自媒体经济：拍视频、写文案、做直播，一部手机就能开干6.健康经济：养生食品、家庭理疗、运动装备，大家越来越舍得为健康花钱7.悦己经济：小众香薰、定制首饰、情绪疗愈，“讨好自己”成消费主流8.新农业经济：农产品直播、认养农业、预制菜，农村赛道越来越香9.卖萌经济：宠物用品、卡通周边、治愈系文创，谁能拒绝可爱暴击？这些行业大多不用扎堆社交，宅家就能琢磨门道。你最看好哪一个？欢迎来评论区聊聊～

连孙正义这种大赌徒都觉得埃隆·马斯克将人工智能数据中心部署到外太空是为了SpaceX的发行在搞欺诈

任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸——从美国回来，我看到的却是另一种危险这次在美国，他跑了硅谷的头部科技公司，也看了不少传统企业的AI落地情况。最直观的感受是，AI早就不是实验室里的概念产品，已经实打实钻进了日常工作的各个环节。很多基础岗位的工作内容，大半已经能靠AI工具完成。比如普通的文案撰写、数据整理、基础设计、客服应答，这些以前需要大量人手的岗位，现在AI工具已经能覆盖七八成的基础工作。很多美国公司已经在悄悄调整人员结构，缩减基础岗的招聘规模，不是未来会怎样，是现在已经在发生。很多人把AI当成下一个风口，觉得跟以前的互联网、新能源一样，踩中了赚一波，踩不中也不影响自己的日子。但任泽平说这是海啸，核心差别就在这里。风口是一阵风，有来有去，旁观者不受半分影响。海啸是铺天盖地漫过来的，没人能真正置身事外。不管你做不做AI行业，不管你关不关注科技圈，你的工作、你的行业，迟早都会被AI重构。不是你选不选择AI的问题，是浪潮会主动冲到你面前。你躲不开也绕不过，只能选择主动适应，还是被动被推着走。这也是它比以往任何一次风口都更值得警惕的原因，它改变的不是几个赛道的生意，是整个社会的生产和工作方式。他说的另一种危险，不是科幻片里AI失控的桥段，是非常现实的分化风险。掌握AI工具的人和不会用AI的人，工作效率会拉开数量级的差距。以前人和人拼经验、拼学历、拼资源。现在多了AI这个超强杠杆，差距会被放得更大。会用AI的人，一个人能干完以前一个小团队的活，产出效率翻好几倍。不会用AI的人，连跟别人同台竞争的门槛都可能摸不到。这种差距不是十年八年慢慢拉开的，一两年内就会快速显现。很多人还抱着等等看的心态，觉得离自己还远，等反应过来的时候，身边的规则已经变了，自己已经被甩在了后面。现在美国的普通职场，会不会用AI工具已经慢慢成了基础要求。以前会用办公软件是求职敲门砖，现在会用AI提效成了新的入职门槛。很多普通岗位招聘时，都直接要求应聘者能熟练使用各类AI工具。反观国内，很多人对AI的态度还卡在两个极端。要么觉得全是资本炒作，跟自己的日子八竿子打不着。要么觉得遍地是机会，一头扎进去想靠AI创业赚快钱，其实这两种心态都踩了误区。觉得AI是炒作的人，是低估了技术落地的速度。总抱着事不关己的心态看热闹，等普及到自己头上才反应过来，早就晚了。想靠AI赚快钱的人，是误判了浪潮的本质，满脑子找风口、割韭菜。这波AI浪潮的核心，不是造出几个新的巨头公司，是用技术重构所有行业的生产流程。它影响的不是少数创业者，是每个行业里的每个普通从业者，没人能真正躲开这场变化。除了个体层面的分化，任泽平点出的危险还有产业层面的。如果我们跟不上这波AI的落地节奏，损失的根本不是追不上风口的那点收益，是整个产业的效率优势可能会被快速拉开。过去我们的很多产业，靠完整的产业链和人力成本优势打下基础。但AI的普及，会大幅降低生产环节对人力的依赖，重构整个生产流程，原来的成本优势很可能会被慢慢消解。当然这不是制造焦虑，而是提醒别总抱着观望的心态。对普通人来说，完全没必要盲目跟风去学编程、学算法，那些是专业技术人员的事，跟绝大多数人没关系。普通人要做的，就是赶紧把AI工具用起来，先融入自己的日常工作。不用追求搞懂AI的底层原理，就从每天重复做的琐事开始，试着让AI帮你分担基础工作。比如整理数据、写初稿、找素材、做基础排版，这些重复性高的工作，先交给AI帮忙。把自己从杂活里解放出来，把时间花在更有价值的判断和创意上，这就已经跑赢了大多数人。说到底，说AI是海啸，不是为了吓唬人，是提醒大家别再当旁观者。以前风口来了，你可以等风停，不参与也没损失。但海啸来了，你得先学会怎么在水里游。这波技术浪潮从来都不是少数人的游戏，它跟每个普通从业者都有关系。早一点上手试试，早一点适应工具，总比等浪拍到身上了，才手忙脚乱地开始学要强。

周末，人工智能相关的光模块，电子布关键数据来了，下周基本稳了周末爆出数据，AI算力上游材料跟着爆单：像AI服务器里用到的电子布（一种高端电子基材），因为全球建算力中心需求大增，工厂都24小时不停工、满负荷生产。​高端光模块出口迎来爆发式增长，武汉不少做高速光模块的企业，800G及以上的高端光模块出口暴涨超100倍，主要是海外算力基建疯狂扩容带来的订单。不再是传统服装、低端制造拉动出口，AI算力硬件、高端电子材料这类高附加值产品，成为外贸增长主力，说明我国出口正在从“低端加工”转向“科技硬件出口”，外贸韧性更强。800G光模块出口暴涨百倍、电子布24小时满产，不是短期题材炒作，是海外AI服务器、数据中心大规模建设带来的真实硬件采购需求，验证算力产业链处于高景气周期。不只是光模块这种终端硬件，电子布等AI服务器上游基材也开始紧缺，说明算力需求已经从下游AI厂商，向上传导到上游原材料，整条算力产业链景气扩散。AI产业链贡献机电出口增量超五成，明确了这是今年科技制造的核心主线，会持续吸引机构资金配置算力硬件赛道。

【僵尸独角兽：硅谷正在为“增长幻觉”买单】硅谷正被一群“不死生物”困扰。这些曾经估值超过10亿美元的独角兽，如今既无法IPO，也找不到买家，只能在耗尽融资前苦苦支撑。这背后的底层逻辑是VC模式与真实商业规律的错位。在零利率时代，风投追求的是“非100倍即零”的极值，这逼迫许多本可以成为“小而美”盈利公司的企业，为了匹配估值而盲目扩张。当水温升高、融资环境遇冷，这些公司发现自己陷入了尴尬的境地：市场规模撑不起估值，但资本结构又决定了它们无法退回到稳健经营模式。最扎心的真相在于，对VC来说，一个平庸的盈利公司和破产没区别，因为它们都无法贡献基金所需的超额回报。这种“全垒打”心态导致大量公司在寻找Product/MarketFit的过程中，被过剩的资本催肥，最后被自己的估值勒死。对从业者而言，这更是一场期权幻灭。许多员工在巅峰期行权，如今不仅面临资产缩水，甚至还要承担沉重的税收负担。这件事给我们的警示是：估值只是融资时的博弈结果，而非企业健康的体检报告。在AI浪潮下，如果不能通过Transformer或Token构建出真正的护城河，今天的AI新贵很可能就是明天的下一批僵尸。www.economist.com/business/2026/06/21/zombie-unicorns-are-haunting-silicon-valley

纽约时报报道：“中国初创公司智谱新发布的人工智能模型性能几乎与Anthropic的Fable和Mythos模型相当，使用成本却更为低廉。目前全球人工智能模型排行榜中有六款来自中国。”这里指的是智谱GLM-5.2，性能比肩Anthropic、成本仅其几分之一。这是成本低不是人工成本，而是产品天然消耗的算力低，消耗只是美国1/8左右，在按token收费的AI运营领域，这个差别天差地别。而且中美双方差距就几个月而已，且很快会拉平。特别是中国的模式单刀直入，废话少说的特点让用户满意。很多国外网友认为中国AI正在超越美国。

孙宇晨和任泽平都说物理AI是下一个风口。可实际情况是目前资金全部扎堆在AI存储和算力的硬件端，物理AI属于消费范畴，可是目前消费端萎靡不振，消费股更是跌跌不休。比如新能源汽车的销量和股价进入2026年都表现不佳，“蔚小理”新势力三强市值集体跌破1000亿港元大关、赛力斯连跌8个月市值跌幅达70%、比亚迪股价腰斩……机器人除了生产端的工业机器人投入生产外，人形机器人的公司们都处于空中楼阁般的讲故事阶段，走入消费场景为时尚早。所以大佬们觉得下一个风口是数万亿美元市场的物理AI是真风口还是灵光一现的口滑之舌？

DeepSeek新晋独角兽第一从这份独角兽榜单不难看出，资本已经把筹码全盘押注AI赛道，行业风口彻底完成换代。DeepSeek登顶新晋榜单，看似亮眼，本质是国产大模型在估值层面追上了国际梯队。AI企业整体估值体量碾压金融科技，意味着单纯商业模式创新已经很难拿到高溢价，只有硬核技术才有议价权。国内独角兽扎堆五大一线城市，高端赛道布局集中，但创新资源过度集中，不利于整体产业均衡发展。眼下不少SaaS企业打着AI名号拉高估值，概念炒作痕迹很重。后续氢能、量子科技会成为新赛场，但泡沫终究会破裂，最终能站稳脚跟的，只会是真正有技术和落地能力的企业。

最近，中国人工智能初创企业智谱推出了其最新的大模型GLM-5.2，在全球大模型排名之中直接飞跃到了第二名，引起海内外震动，于是我好奇之下，搜了搜智谱创始人的唐杰的经历，想要看看究竟是怎样一个天才，能够做出如此惊人的成绩，查完资料之后，彻底震撼了。原来，唐杰并不是一开始就那么杰出，他本科只是就读于燕山大学自动化专业，而燕山大学只是河北省的一个重点高校，就连双一流大学都不是，这个开局，可以说非常糟糕了。但是，唐杰并没有停止自己的脚步，他在硕士阶段，直接转了专业，获得了燕山大学计算机科学与者技术专业的硕士学位，而后，竟然直接考进了清华大学的计算机科学与技术系，成为了清华大学的博士！从一个普通大学，一步步提升，成为清华大学的博士，这简直堪称是一个传奇了。而更加惊人的还在后面，唐杰读完了清华大学的博士之后，竟然得到了留校任教的资格，要知道，对于清华大学这类学校来说，想要留校任教，要求是异常严格的，能够在天才云集的清华大学，成功留校任教，足以说明他在博士阶段，就取得了惊人的优异成绩。但，这只是一个传奇的开始，2019年，唐杰就组建团队，创办了智谱AI，而后这个公司就是突飞猛进，到现在，上市之后，其市值已经达到万亿港元，其推出的产品，更是表现亮眼，GLM-5.2在海内外都引起震动，甚至有媒体说，这可能将再一次开创一个DeepSeek时刻。这段时间，唐杰与马斯克之间，还发生过一件趣事。GLM-5.2推出之后，引起美国震动，就有人在推特平台上询问马斯克，中国大模型什么时候能够达到Anthropic的Fable水平？这里的Anthropic，是美国一家与OpenAI齐名的公司。马斯克针对这个问题，回答说，可能在2027年第一季度。唐杰见到马斯克这个回复，也评论了一句，直接说道：“won'ttakethatlong.”，根本不需要那么久。这一句回复，直接震撼了美国业界，就连《纽约时报》、《经济学人》这样的大媒体，都十分关注。谁也没有想到，唐杰竟然做出了如此自信的回答！毫无疑问，到了唐杰这个地位的人，是根本不可能说谎的，这也就说明，中国AI大模型彻底超越美国AI大模型的日子，已经不远了，可能只需要几个月。写到这里，最大的感受是，中国现在是真不缺人才，经过多年的发展，各行各业，都涌现出了无数的天才，唐杰就是其中代表，他2019年才创办人工智能公司，仅仅几年世界，就已经达到世界最先进的水平，这样的能力，堪称惊人，也正是因为有这样多的天才在挥洒自己的汗水，使得我们在每个行业，都是不断突飞猛进，日益取得震动世界的巨大成就！

下周科技主线迎来核心切换，人工智能智能体互联进入产业爆发周期市场科技赛道内部格局正在发生明显切换，后续市场核心演绎重心，将从前期单纯的算力硬件，全面转向人工智能、智能体互联体系这条全新主线。伴随国家级顶层标准落地，人工智能产业正式走完纯大模型研发阶段，加速走进实体物理世界，行业发展逻辑迎来根本性升级。一、七项国家级标准重磅出台，筑牢智能产业发展顶层框架市场监管总局近期正式发布《人工智能智能体互联》全套7项国家标准，补齐国内多智能体协同交互领域长期存在的标准空白，为AI产业高质量发展划定统一规则与发展路径。整套标准搭建起身份标识—能力描述—供需匹配—协同交互—工具调用完整闭环体系，解决了长期以来不同厂商智能体接口不统一、跨平台无法互通、身份管理缺失、交互规则混乱的行业痛点。标准化落地带来两大产业长期红利：一方面大幅降低企业AI定制开发成本，缩短产品落地周期；另一方面建立统一可信交互体系，夯实国产AI自主可控产业底座，打通全行业互联互通生态。此前行业各类智能体各自封闭、形成信息孤岛，难以规模化协同；统一标准落地后，分散的智能节点将连成完整智能网络，为AI大规模渗透各行各业扫清制度与技术障碍。二、AI发展范式迭代：从单一感知迈入自主深层决策，物理AI时代到来前两年市场炒作的AI，大多停留在文本识别、图像识别等浅层感知阶段，只能被动接收信息、给出标准化回复，缺少自主规划与执行能力。如今产业已经完成技术跃迁，人工智能正式迈入自主感知、记忆、深层决策、实体执行新阶段，也就是行业所说的物理AI落地周期。智能体作为这一轮变革的核心载体，不再只是单纯的对话工具，而是具备完整独立思考逻辑的智能系统：可以自主采集环境数据、存储长期信息、自主拆解复杂任务、联动各类硬件设备完成实体操作，真正打通数字虚拟世界与现实物理场景。人形机器人、车载智能座舱、工业柔性产线、全屋智能终端，都是物理AI落地的核心载体，AI不再局限于手机软件、网页程序，开始深度融入生产、生活全场景。简单来说，过去AI只能“看懂、听懂”，如今智能体AI可以“思考、规划、动手落地”，技术价值与产业空间实现量级提升。三、智能体全面渗透千行百业，产业落地进入规模化快车道依托统一互联标准加持，智能体应用场景不再局限于互联网办公，全面覆盖实体经济各大领域，产业需求持续扩容：工业领域，智能体联动生产设备自主排产、故障巡检、柔性调度，替代大量重复性人工操作；政企服务领域，政务、法务、财务智能体自动处理报表、合同审查、流程审批，大幅降低企业运营成本；消费终端领域，AR眼镜、车载系统、智能家居搭载专属智能体，实现全场景自主联动；医疗、教育、物流、金融等行业，垂直领域专业智能体批量落地，形成可复制、可商业化的成熟解决方案。此前大模型更多停留在实验室与试点阶段，而智能体互联国标落地后，行业具备大规模商业化复制条件，AI产业正式从概念炒作，转向实打实业绩兑现阶段，成长逻辑更加扎实。四、赛道逻辑重构：主线重心转向AI应用与智能互联硬件前期市场行情集中在算力、光模块、存储等上游硬件赛道，逻辑是支撑大模型训练；而本轮由智能体国标催化的行情，核心逻辑切换为AI落地应用、跨端互联体系。产业逻辑发生明显转变：上游硬件属于一次性投入，增长依赖资本开支；智能体、AI软件、交互终端、通信互联基础设施，属于持续迭代、全行业刚需的赛道，需求具备长期持续性。后续市场资金将逐步向这条具备政策加持、产业落地加速的细分方向倾斜，成为科技板块全新核心主线。从产业周期来看，统一标准释放行业长期成长空间，AI智能体互联产业刚刚开启扩张周期，技术迭代、场景拓展、生态完善将持续带来产业层面的持续催化。人工智能智能体AI产业新周期智能体互联国标科技赛道主线切换物理AI落地时代免责声明：本文仅基于公开产业政策、行业技术发展趋势进行客观产业逻辑解读，不构成任何股票、基金、行业标的买卖交易建议。科技行业技术迭代快、市场波动风险较高，所有相关投资决策请投资者独立研判、自行承担风险。

网络游戏和短视频的普及，导致很多人沉迷于虚拟世界，影响生活和工作;健康问题成为人们关注的焦点，包括饮食健康、运动不足、心理问题等；人口流动和城市化带来的城市治理和社会管理问题;知识产权保护和创新能力的提升成为国家和企业发展的重要课题；新兴科技和人工智能的应用和发展，对社会和经济产生深刻影响和变革；文化创意产业和数字经济的崛起，成为新的经济增长点和就业机会；社交媒体和信息化技术的发展，改变人们的生活方式和社交行为。

人工智能掌握在资本家手里多可怕？当AI的算力和算法掌握在少数资本巨头手中，普通人连“被剥削”的资格都可能失去。过去资本家还需要工人出卖劳动力，需要他们进工厂、坐办公室，可当AI能把绝大多数工作都干完，穷人就连“奴隶”都做不成了。因为资本不再需要你的劳动，你成了系统中“多余的人”。

谷歌前CEO施密特最近在接受采访时，竟然开始抨击中国的人工智能大模型，他毫不掩饰、非常直白露骨地说道：“我不喜欢中国人工智能的一点是，它完全是开源的，这意味着它很大程度上不受控制，我们无法以任何方式控制它。”美国这些精英，现在是装都懒得装了，之前他们把自己包装的可好了，特别是谷歌，大肆宣扬，说自己的价值观是“不作恶”，当年还有特别多人真信这个口号，认为谷歌在商业伦理上，是做的最好的公司之一，光环耀眼。结果，现在这谷歌的前CEO直接就说了，不喜欢中国的大模型，因为它开源，它不受控制，它没办法被掌控，这跟谷歌的价值观，完全就是背道而驰，足以说明，之前的一切都不过是个宣传口号，他们真正的底色，实际上就是想要牢牢掌控一切，打压自己的竞争对手。而谷歌前CEO施密特，之所以把话说得这么直白露骨，也是真的被中国吓到了。他倒也坦诚，提及中国大模型的成就时，并不讳言，说道：“一年前，我认为中国AI与美国模型的差距在一两年，但最新分析表明，中国只落后了6个月，这在AI世界里几乎是可以忽略不计的“几纳秒。”可以说，中国大模型能力的突飞猛进，让施密特感受到了巨大的压力。当美国远远领先时，他自然会装模作样，包装一下自己，而当你真的开始追赶上并开始超越他们的时候，他们的面孔立刻就一变，开始张牙舞爪，之前说的那些冠冕堂皇的话，直接就丢到一边了。这就是美国这些精英的真面目！他们的企图，注定无法得逞，我们发展大势已成，不再是弄些小手段，就可以阻挡的了，这些美国精英，也只能如同施密特这样，气急败坏，口不择言。

纽约时报中文网竟然开始称赞起中国大模型的成就了，其在6月26日的文章中，竟然直接写道：“中国初创公司智谱新发布的人工智能模型性能几乎与Anthropic的Fable和Mythos模型相当，使用成本却更为低廉。目前全球人工智能模型排行榜中有六款来自中国。”这里面所说的新模型，指的是智普最近发布的GLM-5.2，性能超级强劲，在长上下文、编程、智能体等人工智能的核心能力上，都直接站在了世界第一梯队。而Anthropic公司，则是美国一家与OpenAI比肩的人工智能大模型公司，其最新估值甚至还超过了OpenAI，达到了9650亿美元。Fable和Mythos则是Anthropic在2026年推出的最新两款旗舰级别的闭源大模型。也就是说，纽约时报中文网认为，智普最新推出的GLM-5.2大模型，其性能已经足以与美国最顶尖的大模型公司推出的最新旗舰版大模型媲美！更加重要的是，在性能足以与之比肩的情况下，其使用成本却给更加低廉，而且还是开源大模型。这是一个令人惊叹的成就，虽然中国在大模型领域，隔三差五就会出现一个巨大的飞跃式进步，但是这一次智普新模型的进步，依旧是一个令人震撼的节点，足以说明我们在人工智能领域的突飞猛进。也正是因此，纽约时报中文网即便经常对我们这里的各种事务阴阳怪气，这一次也没有发出违心之言，而是非常老实的承认了我们的成就，毕竟实打实的成绩摆在这里，不管怎样都是无法抹黑的。同时，纽约时报中文网还提到，现在全球排行榜排名前列的大模型中，有六款都是来自中国，这说明我们的大模型不仅仅是某一家或者某几家很强大，而是处在一个百花齐放、强者林立的状态。这更足以说明我们在人工智能领域的惊人成就。当对手都开始认同你的强大时，那你就是真的强大了，这一次新的科技浪潮，我们依旧牢牢地站在了潮头！

康宁放大招！玻璃基板产业链全曝光，AI时代新风口，这些公司要起飞啦～康宁这次真的是放大招了！在韩国首尔的大会上，它公开了玻璃光互连技术“玻璃桥”以及新一代CPO架构，直接把玻璃基板推上了AI时代新风口。以前高端AI光模块、CPO产品，光纤和光芯片对接是大难题，组装费钱、耗时还易出错，良品率低。而康宁通过玻璃内部光波导解决了精度难题，TGV工艺成了下一代封装技术关键，带有TGV的玻璃基板是核心载体。周五玻璃基板概念逆势拉升，戈碧珈涨超13%，凯盛科技涨停。好多公司都入局了，这赛道前景一片光明，说不定有些公司真要起飞啦！

外媒：中国针对人工智能智能眼镜发布了首份行业行为准则，此前用户利用这类日益流行的设备偷拍陌生人并上传视频引发公众愤怒。该自愿性准则旨在缓解隐私担忧，因为AI智能眼镜出货量正在激增。事件背景是隐蔽拍摄行为已激起社会强烈反响，促使监管部门在技术创新与个人隐私保护之间寻求平衡，对新兴可穿戴设备的合规使用提出规范性要求。

转：智谱新发布的人工智能模型性能几乎与Anthropic的Fable和Mythos模型相当，使用成本却更为低廉。目前全球人工智能模型排行榜中有六款来自中国。

17：03财联社一则科技“王炸”消息传来，下周还要炒作科技，但是方向已经不是算力硬件了……准备好麻袋吧！消息上：今天上面发布了《人工智能智能体互联》系列7项国标。此标准填补了AI领域标准的空白。标准提及到要构建从身份标识、能力描述、供需发现，到协同交互、工具调用的全流程闭环体系。此消息必然是利于我们AI产业的降本增效，加速规模化落地，也为AI产业链迈向群体智能奠定基础。同时也利于AI的自主可控，构建国产生态。总的来说吧，此标准出台就是为我们自主可控的未来AI大规模协作与创新铺好了道路和规则。此消息必然大利好这5️⃣大方向：1️⃣软件智能体以及硬件终端。如，智能系列的（手机、电脑、电视、眼镜、汽车座舱、音箱、耳机等）2️⃣企业级服务与SaaS。3️⃣通信与信息基础设施。4️⃣AI大模型。5️⃣国产操作系统和国产芯片等

三刀侃车共享单车也开始卷底盘了。青桔是在坐垫下面加了减震弹簧，走的是“屁股减震”路线；美团是给前轮上了避震前叉，走的是“前悬减震”路线。你更喜欢哪种？

#环球观链##第四届链博会##链博会的含金量还在不断上升##人工智能#【#AI赋能千行百业，推动“生态矩阵”全面跃升#】第四届链博会，前沿科技化作无形的纽带。链博会设置的6大链条展区构建起全球供应链“生态矩阵”，数智化贯穿始终。数智科技链首次设立人工智能专区，汇聚英伟达、阿里巴巴等全球科技巨头，全栈展示“智能体觉醒”如何赋能千行百业。在这里，人工智能从概念走向现实：邮票大小的X100全功能空间计算芯片赋予智能眼镜精准交互能力；具身智能机器人展示了在工业与生活中的广泛应用。先进制造链呈现从航空级新材料到8万吨模锻压机极限制造的“硬核生态呼吸”；绿色农业链中三大粮商首次同台，AI渗透育种与物流；智能汽车链用AI定义“移动智能体”，展现“立体出行生态”；清洁能源链上演算力与电力的“绿色共舞”。数智化不再是点缀，而是贯穿整体产业链。展会期间，企业频繁提出携手上下游完善生态建设。据统计，发布内容涉及“AI”与智能化的比重显著提升；绿色农业标准与溯源、零碳园区等“底座型议题”同样占据重要场次。科技、创新与供应链在协同创新中深度融合，推动前沿技术蜕变为千行百业的实用工具。第四届链博会发布的《北京倡议》呼吁，加快数智化转型，推动AI在全流程深度应用，共同制定智慧供应链国际标准，加大对中小企业数智化转型的支持，携手打造开放、公平的AI发展环境。在采访多家参展企业后记者发现，企业的参展逻辑发生了根本转变：不再热衷于展示单一爆款产品，而是倾力“展链条、展生态”。霍尼韦尔作为“全勤生”携手近百家上下游伙伴参展，其与盛虹石化联合开发的系统创下千万级年收益；杰创智能的智能体工作台直击数据孤岛痛点。这种趋势折射出企业在不确定性加剧的当下，正试图通过构建全链条生态来抵御风险、寻找增量。#全球企业链上中国机遇#(环球网财经报道记者刘晓旭)

风向变得太快了，以美国为首的西方国家最不愿意看到的一幕发生了，中国终于扬眉吐气了，短时间内取得多个个世界第一，这让西方国家彻底急眼了。西班牙媒体称赞：中国经济的快速增长已成为全球瞩目的焦点，我们都要学习中国的发展速度。《日本经济新闻》刊文称，中国人工智能体现在方方面面，确实领先西方。如今，中国人工智能确实优秀，在人工智能这块，中国移动的实力有目共睹了，在科技创新方面，中国移动拥有累计有效专利1.8万项，连续三年稳居全球运营商第一。移动云通过“AI＋”行动计划，以AI赋能低空经济技术突破，从而加速低空经济实现价值变现，最终实现规模扩张与质量跃迁。移动云不仅基于中国移动云全球规模最大的5G通信网及5G＋北斗高精度定位网，构建出广域可靠的低空通信网、智能精准的低空导航网及性能优异的低空感知网；同时还凭借自身“4＋N＋31＋X”的泛在算力布局，打造出高性能、大规模、分布式的算力和存储基础设施。在低空经济，无人机送货，巡检，拍摄已经不只是新闻里的内容，而是开始走进真实生活，低空经济就是这种重写最直接的战场,无人机不是飞起来就结束了，它要飞得稳，要管得住，还要用得起,说白了，低空不是一片天空，而是一张更复杂的实时网络，里面要有感知，有通信，有调度，有判别，有应急,没有算力，空中的每一次偏航都可能变成事故，没有AI，海量巡检图像和飞行数据就只是一堆沉默的文件。移动云把“空中交通大脑”这个概念抛出来，抓的正是这一点，谁能把飞行秩序、任务派发、图像识别、风险预判统一到一个平台，谁就能把低空经济从试点变成规模化行业。