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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。

风向真是太反常了！美国急了，日本慌了，荷兰也傻眼了，他们发现了一个核心事实，中国的发展势不可挡。即使西方国家百般阻挠，但中国却能逐一突破，不管是在航空航天，量子科技，超级计算机，还是新能源汽车方面，都走在了世界各国前列，这让西方国家坐立难安。新加坡媒体表示，全球压根离不开中国了，大国力量震撼全球！法媒直接披露中国人工智能也是天花板了。如今，中国人工智能体现在方方面面，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。移动云以网云一体+AI能力，为基础，持续推动AI在低空经济，AI电商，视联网等场景中的落地应用，通过算力，网络与平台能力的深度融合，让AI从能用走向好用，常用，加速千行百业的数智化升级。移动云优化“4+N+31+X”布局，对接国家算力枢纽，拥有全球运营商单体最大液冷智算中心，全网智能算力规模达92.5EFLOPS。先看低空经济，这一刀下去，最先被改写的是“空中服务”的成本结构，无人机送货、巡检、拍摄，过去像新闻，现在开始像流程，风电场里，AI无人机10分钟干完5人团队数小时的活，还能自动识别毫米级故障，社区配送则绕开拥堵，把生鲜药品从空中送到手里，打通最后一公里，也顺手打穿了传统物流的时空边界。为此，移动云充分发挥了自身算、网资源优势，夯实了助力低空经济“起飞”的数字底座。凭借移动云强大的边缘云服务能力，用户可在本地进行数据处理和计算，因此能够大幅降低数据传输延迟，进而提高无人机实时响应能力，并保障数据安全。无人机巡检的变革背后，是算力与AI将高成本、低效环节逐一瓦解的过程。移动云以"网络+算力+AI"捆绑切入低空经济，实则在争夺下一代空中基础设施的定义权——当飞行秩序、风险预判被统一到平台，天空才真正成为可计算的产业空间。

字节入榜“全球最具价值30家独角兽企业”据了解，近日Crunchbase分享了“全球最具价值30家独角兽企业”这一榜单。除Anthropic、OpenAI等老熟人赫然在列外。字节跳动也在估值增长约60%的行业背景下，顺利入围了榜单前十名。

马斯克大刀阔斧裁掉一批印度裔技术骨干后，这批失业工程师没有按照往年惯例，购买机票返回新德里老家，反而集体预订了飞往上海、深圳的航班。仔细算完收入与发展账，他们得出结论：在中国就业，综合收益远比留在美国更高。这股人才流动的新风潮，源头正是马斯克轰动整个硅谷的大裁员行动。硅谷工程师最怕的，不是程序突然报错，而是工牌突然失灵。昨天还在会议室讨论算法，今天就得抱着纸箱研究下一站。于是，上海和深圳开始出现在部分海外技术人才的职业路线图里。真正值得观察的，并不是某一班飞机坐了多少程序员，而是全球科技人才正在重新计算机会、成本与风险。过去，硅谷像一块巨大磁铁；如今，这块磁铁依旧很强，却不再是唯一选择。二〇二二年，马斯克收购推特后迅速裁掉约一半员工，产品、工程、传播等多个团队受到影响。那场裁员规模大、速度快，一些员工先失去系统权限，后收到通知。硅谷高薪办公室的稳定光环，也因此被敲出了一道裂缝。对持美国工作签证的外籍工程师而言，失业不只是收入暂停，还可能触发身份倒计时。美国相关规定为部分被解雇的高技能非移民工作者提供最长六十天宽限期，新雇主、岗位和手续必须尽快衔接。普通员工失业先改简历，他们还要顺手看签证，压力自然多了一层。中国机会受到关注，正与政策和产业的同步变化有关。二〇二五年十月一日起，中国正式增设K字签证，面向符合条件的外国青年科技人才，为其来华交流、科研和创新创业提供新的渠道，释放出扩大高水平开放、欢迎国际人才的清晰信号。签证便利并不是“落地就领工资”的魔法券。外籍人员在中国就业，仍需依法办理工作许可等手续。制度的意义，是让人才接触中国科研机构、科技企业和创新项目时更加便利，而不是把正常管理程序一键删除。上海和深圳进入海外技术人员的比较范围，靠的也不只是城市名气。上海二〇二五年新集聚海内外人才近十五万人，同时推进集成电路、人工智能、具身智能、商业航天、脑机接口和量子计算等产业布局，技术合同成交额达到六千四百九十六点八亿元。科研、金融、制造和市场挤在同一座城市里，技术成果不必在演示文稿里长期“冬眠”。实验室负责提出想法，企业负责验证方案，工厂负责检验成色，资本和市场再决定项目能否跑得更远。这种协同能力，对工程技术人员有着实实在在的吸引力。深圳更像一座高速运转的工程实验室。二〇二四年全社会研发投入达到二千四百五十三点一亿元，研发投入强度为百分之六点六七；当地高新技术企业超过二点六万家，集成电路、工业机器人、人工智能软硬件和先进材料等产业持续发展。工程师写完代码，附近便可能找到硬件、制造和应用伙伴。一个设计方案上午还躺在电脑里，下午便有机会进入测试环节，效率自然比“邮件转发三个月，会议讨论五轮”更讨人喜欢。中国整体科技投入也在继续增加。二〇二五年，全国研究与试验发展经费达到三万九千二百六十二亿元，比上年增长百分之八点一，研发投入强度达到百分之二点八。高技术制造业、服务机器人、存储芯片和三维打印设备等领域保持较快增长，为算法、芯片、自动化和工程管理人才提供了更加丰富的应用场景。技术人员来到中国，看到的不只是招聘广告，更是一条能够把研发成果送入生产线的完整通道。当然，人才选择工作地点，从来不是只比工资数字。税收、住房、医疗、子女教育、语言环境、职业晋升和家庭安排，都会进入那张复杂账单。把几个城市的招聘薪酬简单相加，再得出人人适用的答案，未免像拿计算器预测天气，按键很认真，结果未必可靠。美国仍拥有深厚科研基础和大量科技企业，中国则在产业链协同、工程转化速度和市场规模方面形成鲜明优势。所谓综合收益，最终取决于个人专业、岗位条件与长期规划。对芯片、人工智能、新能源和智能制造人才而言，中国市场提供的不仅是工资，更有参与大型产业项目、积累工程经验和见证技术落地的机会。这场人才流动带来的启示，比机场故事更有分量。全球科技竞争表面在争芯片、算法和机器人，背后争的始终是能够解决问题的人。靠高薪挖人只能热闹一阵，靠稳定政策、真实项目、公平环境和尊重创造，才能让人才愿意留下。中国不需要把别国裁员当成值得庆祝的故事。更有底气的做法，是继续扩大开放，完善外籍人才工作生活服务，让本土人才与国际人才在同一片创新土壤中各展所长。上海和深圳真正吸引人的，也不是一张机票便宜了多少，而是技术能够较快走进工厂、实验室和市场。当人才开始认真比较中国机会，说明中国科技产业的吸引力正在被更多人看见。未来谁能提供更广阔的舞台、更稳定的预期和更有价值的事业，谁就能成为人才的新坐标。这本账，最终会由一个个落地项目和真实成果写出答案。

任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸！从美国回来，我才明白马斯克说的“超音速海啸”是什么意思。亲历CES和硅谷后，我只有一个感觉：震撼！一个新时代真的来了。拉斯维加斯CES展馆里，人形机器人翻着跟头；硅谷街头的特斯拉方向盘后，甚至空无一人。在美国亲眼看到这些的任泽平得出结论：AI不是短期炒作的风口，而是一场覆盖全领域的产业海啸。别小看这一句话。要知道，错过了风口顶多少赚点钱，但海啸来了站着不动，是会被卷走的。这还真不是危言耸听。就说今年这届CES，走进去满眼都是AI，汽车在AI，冰箱在AI，连马桶都在AI，整个展馆像个巨大的科技庙会。人形机器人进步快得吓人，去年还走路摇摇晃晃，今年已经能打拳击了；旧金山街头的无人出租车跑来跑去，本地人早见怪不怪。可热闹归热闹，账算下来有点慌。几家科技巨头今年在AI上的投入加起来，光资本开支就要超过8000亿美元。这是个什么概念？这比很多国家一年的GDP还高。可问题是钱烧进去，回报又有多少呢？现实中，大模型能力确实天天在涨，可除了帮人写写邮件、做做PPT，真让企业掏大钱的活儿却不多；自动驾驶在街上跑得挺溜，但成本算下来比打车还贵。投入像个无底洞，可回报还不知道在哪儿，这事儿搁谁身上，都心里没底。这画面不禁让人想起2000年那会儿。当时大家都觉得互联网能改变一切，钱哗哗往里砸，结果泡沫一破，死了一片；但有意思的是，泡沫之后，活下来的那几家后来真把世界改了。今天的AI热潮跟当年太像了。再说一个容易被忽略的事。AI拼到最后拼的是算力，算力拼到最后拼的是电，训练一个大模型耗的电，顶上几千户人家一年的用量。可眼下全球能源本来就在转型期，旧能源在退，新能源还没完全顶上，AI这头耗电猛兽再冲进来，电从哪儿来？说到底，AI这波浪潮谁也躲不过去，所有行业都得被洗一遍。但我们看待AI不能走极端，既不能盲目跟风炒作，也不能一味排斥转型。所谓海啸，说的是AI会无差别渗透各行各业，最终会像水电、互联网一样，变成各行各业必备的基础工具。不管是中小企业还是普通打工人，与其观望等待浪潮退去，不如主动跟上智能化的节奏，找准自身定位适配人机协同的新模式。机遇从不只留给投机跟风者，只有看清这是一场长久的生产力革新，稳扎稳打布局适配自身的AI应用，才能在持续迭代的产业浪潮里，守住长久生存与发展的底气。对此你有什么看法？欢迎在评论区留言讨论。信息来源：新浪财经2026-6-25|任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸任泽平官方公众号「泽平宏观」2026年1月调研专栏《亲历硅谷CES：读懂AI这场超音速海啸》文|高影编辑|史叔

任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸！从美国回来，我才明白马斯克说的“超音速海啸”是什么意思。亲历CES和硅谷后，我只有一个感觉：震撼！一个新时代真的来了。拉斯维加斯CES展馆里，人形机器人翻着跟头；硅谷街头的特斯拉方向盘后，甚至空无一人。在美国亲眼看到这些的任泽平得出结论：AI不是短期炒作的风口，而是一场覆盖全领域的产业海啸。别小看这一句话。要知道，错过了风口顶多少赚点钱，但海啸来了站着不动，是会被卷走的。这还真不是危言耸听。就说今年这届CES，走进去满眼都是AI，汽车在AI，冰箱在AI，连马桶都在AI，整个展馆像个巨大的科技庙会。人形机器人进步快得吓人，去年还走路摇摇晃晃，今年已经能打拳击了；旧金山街头的无人出租车跑来跑去，本地人早见怪不怪。可热闹归热闹，账算下来有点慌。几家科技巨头今年在AI上的投入加起来，光资本开支就要超过8000亿美元。这是个什么概念？这比很多国家一年的GDP还高。可问题是钱烧进去，回报又有多少呢？现实中，大模型能力确实天天在涨，可除了帮人写写邮件、做做PPT，真让企业掏大钱的活儿却不多；自动驾驶在街上跑得挺溜，但成本算下来比打车还贵。投入像个无底洞，可回报还不知道在哪儿，这事儿搁谁身上，都心里没底。这画面不禁让人想起2000年那会儿。当时大家都觉得互联网能改变一切，钱哗哗往里砸，结果泡沫一破，死了一片；但有意思的是，泡沫之后，活下来的那几家后来真把世界改了。今天的AI热潮跟当年太像了。再说一个容易被忽略的事。AI拼到最后拼的是算力，算力拼到最后拼的是电，训练一个大模型耗的电，顶上几千户人家一年的用量。可眼下全球能源本来就在转型期，旧能源在退，新能源还没完全顶上，AI这头耗电猛兽再冲进来，电从哪儿来？说到底，AI这波浪潮谁也躲不过去，所有行业都得被洗一遍。但我们看待AI不能走极端，既不能盲目跟风炒作，也不能一味排斥转型。所谓海啸，说的是AI会无差别渗透各行各业，最终会像水电、互联网一样，变成各行各业必备的基础工具。不管是中小企业还是普通打工人，与其观望等待浪潮退去，不如主动跟上智能化的节奏，找准自身定位适配人机协同的新模式。机遇从不只留给投机跟风者，只有看清这是一场长久的生产力革新，稳扎稳打布局适配自身的AI应用，才能在持续迭代的产业浪潮里，守住长久生存与发展的底气。对此你有什么看法？欢迎在评论区留言讨论。信息来源：新浪财经2026-6-25|任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸任泽平官方公众号「泽平宏观」2026年1月调研专栏《亲历硅谷CES：读懂AI这场超音速海啸》文|高影编辑|史叔

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！任泽平从美国回来后，跟人聊起这趟考察，语气里带着明显的紧迫感。在电子产品展上，他看到的景象，跟往年完全不一样，满场跑的都是机器人，翻跟头、打拳击、端盘子、折纸，动作麻利得让人愣神。就在一年前，这些东西还被大家笑话是玩具，没想到转眼间，已经到了这种程度。坐到无人驾驶车里，方向盘自己打，红绿灯看得清清楚楚，进出主路比开了多少年车的老司机还稳当。马斯克公开说，三年内机器人做手术，能超过全世界最好的医生。现场听到这话的人，没几个笑得出来。任泽平反复讲一个意思，人工智能不是刮一阵就过去的风，是扑过来的海啸。风来了你可以躲进屋，海啸来了，即便躲在屋里不出门，也难逃其影响。让人后背发凉的，是海啸还在不断成长。各家科技巨头今年一年在数据中心和算力上砸进去的钱，加起来快有8000亿美元了，往后几年，恐怕只会继续提高。这些钱拿去干什么？买芯片、建电厂、抢电。英伟达那边预估，将来全球算力需求要翻一百倍，马斯克更是觉得，芯片不够用已经是旧皇历了，之后说不到电力才是抢手的资源。美国那边给数据中心供电的设备已经被抢断货了，新下单的要等将近五年才能拿到，整个行业就像一台越转越快的机器，都知道太快了，可谁也不敢先按停。然而，一年花出去几千亿，企业从人工智能上挣回来的钱，却少得可怜。大部分公司买了这些服务之后发现，它能干的，无非是整理整理文件、优化优化客服对话，这点效率提升，跟每个月的订阅费还有算力开销一比，根本填不上窟窿。可巨头们停不下来，谁跑慢了，手里的芯片说贬值就贬值，市场转眼就让别人占了。整个行业被架在火上烤，往前走烧钱，往后退可能就是万劫不复。这种局面让人想起，当年那帮科学家看着蘑菇云升起来的时候，心里也在打鼓，他们也在想，自己是不是放出了什么恐怖的东西。今天人工智能在各行各业越干越漂亮，同样的问题又摆到了面前，这到底是给人类造了个得力帮手，还是埋了个不知道什么时候炸的雷，没人敢打包票。即便如此，中国也不能退出，毕竟以后的事谁也说不准，不能因为担心以后会踩到坑，就吓得连路都不敢走了。况且，中国的底子摆在那儿，发电送电这套系统厚实，工厂多、场景多，这是别人比不了的。浪头再大也有过去的时候，看清楚水往哪个方向灌，提前把自己的船加固好，等浪退了，先稳住的那批人，眼前就是一片别人还没到过的开阔水面。对此您怎么看？欢迎大家到下方评论区留言共同讨论。信息来源：泽平宏观|2026.6《任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸》文|西洲编辑|南风意史

任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸——到了2026年6月，最反常的景象不是机器越来越聪明，而是钱跑得比应用更快。市场估算，科技巨头2025年至2028年可能为数据中心投入3万亿美元，仅2026年资本开支就可能超过8000亿美元，可企业端收益仍未大规模兑现。这场“海啸”首先冲来的，其实是提前下注的资本。今年年初任泽平带队去美国逛了CES，跑了硅谷一圈，回来就说AI不是风口，是海啸。很多人当时只当是经济学家的夸张表达，现在半年过去，这话越来越像真的。先看钱的流向。美银、摩根士丹利几家机构最新的测算，2026年全球头部云厂商的资本开支直奔8000亿美元去，同比涨了快七成。英伟达CFO更直接，说未来五年数据中心基础设施要砸3到4万亿美元。这是什么概念？相当于每年把一个中等国家的GDP全砸进机房里。微软、Meta、谷歌、亚马逊这四家，今年开年就集体上调支出指引。Meta直接把全年预算拉到1250到1450亿美元，同比翻倍还多。不是一家在冲，是所有人都在踩油门。买GPU、建机房、铺电网，钱像水一样往外流，而且停不下来。诡异的地方就在这。算力建得飞快，赚钱的路子却没跟上。现在AI最赚钱的生意，还是卖铲子的。英伟达一家赚走了产业链大半利润，下游真正用AI赚钱的企业没几家。大部分公司买了算力、做了模型，最后发现落地很难。制造业想用AI降本，算来算去还不如人工划算。服务业想上AI客服，客户投诉反而变多。中小企业更不用说，连大模型的调用费都觉得贵。一边是几千亿美金砸进去建基础设施，一边是企业端掏腰包的意愿没起来。中间差着一大截，全靠资本预期在撑着。这就很像当年互联网泡沫前夜。光缆铺得遍地都是，网站一个比一个烧钱，真正赚钱的商业模式要等好几年才跑出来。但这次不一样的地方在于，砸钱的速度比当年快太多了。互联网泡沫用了五六年吹起来，AI这波才两年多，资本开支就翻了几倍。有人说这是军备竞赛，不投就会死。巨头们怕掉队，宁可先把坑占上，哪怕现在不赚钱，也要把算力握在手里。黄仁勋最近股东大会也说，这轮AI基建周期要按几十年来算，是人类历史上最大的基础设施项目之一。言下之意，现在投的都是未来几十年的家底。可问题是，资本没有耐心等几十年。现在市场的情绪很分裂。一边相信AI是未来，是第四次工业革命，长期肯定没错。一边又怕短期撑不住，这么多钱砸进去，万一收益兑现晚了，中间会不会炸掉一批公司。高盛最近就发了警告，说这么大规模的支出，信贷市场快扛不住了。任泽平说的海啸，其实有两层意思。一层是技术革命的浪潮，谁也躲不开。另一层就是资本的浪潮，先冲过来的是钱，先淹死的也是钱。普通人不用太焦虑技术会不会替代自己。真正该看明白的是，这轮AI浪潮最先洗牌的，不是职场，是资本市场。钱先涌进去，先在里面翻江倒海，等泡沫该破的破了，该落地的落地了，真正改变生活的应用才会慢慢出来。就像当年互联网，泡沫碎了一地，最后才长出真正的巨头。AI这道关，大概率也要走这么一遭。

继续奏乐，继续舞！存储芯片是超级风口了……1、三星集团将在未来10年内在韩国投资1000万亿韩元，300万亿韩元建设新的芯片工厂换算了一下，大约是6500亿美元，折合4万多亿元。今年，全球最亮眼的科技行业就是存储，突然爆发了，到底是真的缺芯片，还是有些人缺德囤起来了，不得而知。AI基建今年的对存储的需求并没有爆发式增长，起码与市场的供需关系来看不是突然间增加了，更多是大量的企业恐慌式的提前囤积了，或者有操盘手在炒作这事情，就像原油在60美元好好的供应，川普画K线就涨了……AI基建又不是像病毒一样的突发性需求，但是存储却像口罩、呼吸机一样的突发性紧缺了，去年都还是过剩，其实AI基建已经持续几年了。2、大家想过没有，市场的紧缺是假象。紧缺有两种，一种是爆发式的使用需求，这种涨价是很合理且有延续性，一种是爆发式的囤积需求，这种涨价是短期事件。以前抢食盐、抢莲花清瘟等等是短期的囤积事件，是单纯的看别人抢，自己抢不到，不管有没有需求先囤了再说。小凡没有调研就没有发言权，有没有可能这些存储芯片都在买家的仓库里，大家只是预防性囤积，因为市场在涨价，害怕再不买就要花高价采购了，先囤了再讲。类似的情况在当年碳酸锂也出现过，新能源的高景气时期，大量的企业囤积原材料，炒到60万元一吨却难求，订单也是排到几年后了。3、事实上，矿的供需增加比存储芯片难多了。之后，碳酸锂突然暴跌，短短时间内腰斩，之后一路下跌到6万元好像更低了。过去几年的新能源汽车也好，其他储能相关的业务也罢，依旧是高速增长，电池续航也越做越大，为什么碳酸锂反而跌价呢？其实，读过经济学的人都知道，供需关系受到很多因素的影响，有时候市场需求反而不是核心而是短期炒作，未来的AI基建肯定也不会几何式的增长，而存储这种几何式的涨价，大概率不可持续。当然，这些并不影响二级市场的炒作，当年锂矿相关的都炒到天价了，目前芯片涨幅也很合理。小凡没有说它们要跌，更没有说它们要涨，我对高位区域的筹码向来没有任何判断力，千万别误以为我在提醒风险或者唱空……在股市，明白“不做什么”比知道“要做什么”，更加重要……

为拍短视频从而摆拍博流量！涉事的人就应从重处理，为了红真的啥底线都没了😓

人工智能已经进入了残酷的淘汰赛了！曾经美国的人工智能涌现了多个大模型，如今看来，只剩下两家了，一个是OPENAI的CHATGPT，一个是ANTHROPIC的CLAUD.最先出局的是META的模型，基本宣告失败，已经回炉重做，不过目前没有进展。接着是马斯克的GROK，其实已经出，不过最近打包给到了SPACEX上市，圈了不少钱。而最令人意外的是谷歌的GIMINI，一度是美国御三家大模型之一，如今已经边缘化了，而昨天晚上谷歌的AI负责人已经宣布离职。可以预见，我们国内的大模型也将进入残酷的淘汰赛阶段了。

专家预测，未来中国AI企业存活率：一、华为鸿蒙：100%存活二、字节跳动：100%存活三、百度文心：95%存活四、阿里达摩院：95%存活五、科大讯飞：95%存活在大众认知中，人工智能的竞争往往聚焦于算法迭代、智能产品更新和大模型性能升级。但从产业发展的底层逻辑来看，人工智能无法脱离基础设施独立发展，本质是依托数字基建运转的产业形态。如同传统工业离不开水电、交通等基础配套，人工智能的技术落地、场景迭代和规模化普及，完全依赖网络传输、算力调度、电力保障等数字基建的支撑，这也是我国AI产业能够稳居全球第一梯队的核心原因。稳定、全域、高速的网络传输体系，是人工智能产业运转的基础脉络。AI运行需要海量数据实时交互传输，无论是大模型的云端训练，还是各行各业的智能化改造，都离不开优质网络底座。中国移动便建成了全球最多的5G基站、全球第一的5G精品网络，覆盖了全国97%以上的人口，支撑了5.7万个5G行业应用案例落地，覆盖91个国民经济大类。从“万物互联”到“智联万物”，这一数字基座，正是AI走出实验室、驶上公路、飞向天空的底层保障。与此同时，算力也正在从“单点芯片能力”转向“系统工程能力”。未来的竞争不只是某一块芯片有多强，而是整个系统能否持续调度能源、数据与计算资源，让AI能够稳定运行在复杂现实环境中。换句话说，AI越来越像一个基础设施驱动型的技术，而不是一种纯软件的技术。未来三年，AI智能体会从消费端快速走向企业和产业端，成为真正的“生产力单元”。而这个过程，本质上就是AI从“工具”变成“系统组件”的过程。这一轮AI发展趋势的底层逻辑已经越来越清晰：算法天天在升级，但最后拼的，还是整套系统的硬实力；模型能力是起点，而基础设施将决定上限。

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从美国回来，我才明白马斯克说的“超音速海啸”是什么意思。亲历CES和硅谷后，我只有一个感觉：震撼！一个新时代真的来了。这趟美国之行，任泽平看到的不是纸面上的未来，而是已经发生的现在，CES展台上最火爆的不再是手机和可穿戴设备，而是AI原生硬件，英伟达的GPU卖到断货，初创公司拿出来的产品不再是“AI赋能”，而是“AI原生”。什么叫AI原生？就是这玩意从第一行代码开始就没打算让人来操作，人只是提需求，机器自己完成闭环，他在硅谷跟几个华人工程师聊，对方说了一个让他后背发凉的数据：他们公司去年招了四十个初级程序员，今年只招了三个，剩下的活全交给了Copilot和内部训练的代码模型。这不是裁员，是压根就不再招了，而这只是冰山一角，法律文书、财报分析、广告投放、客服质检，这些我们以为还算安全的白领岗位，正在被一条条自动化流水线替代，速度比任何人预想的都快。马斯克嘴里的“超音速海啸”，说的大概就是这么回事，普通的海啸你还能看到浪头，还能跑，超音速的意思是，你听到声音的时候，浪已经拍到你脸上了。任泽平在笔记里特别提到一个细节：美国已经有律所开始用AI系统做合同审查，原来十个初级律师干三天的活，现在一个系统两小时搞定，不是效率提升百分之几十，是直接砍掉百分之九十的人力成本。而且这种替代不是线性的，是跳跃式的，一旦某个领域的AI模型过了图灵门槛，整个行业的需求结构就会在一夜之间被改写。翻译行业已经被改写过了，客服行业正在被改写，下一个是谁？初级程序员、初级设计师、初级分析师，这些我们过去认为“有技术含量”的岗位，恰恰是最容易被AI先吃掉的，因为它们有标准、有数据、有可量化的评估体系，而这恰恰是AI最爱的土壤。他把这个叫做“另一种危险”，不是AI会毁灭人类那种科幻式的危险，是产业逻辑被彻底重构时，大多数人还浑然不觉的危险。国内现在的AI讨论还停留在两个极端：一端是炒作，什么大模型一出来就说要颠覆世界；另一端是质疑，觉得AI不过是个更聪明的搜索引擎，离真正产生价值还远着呢。但任泽平在硅谷看到的不是这样，那边已经没有人讨论“要不要用AI”了，他们讨论的是“你的公司用AI的比例够不够高”。投资人看项目先问你的工作流里AI渗透率是多少，低于百分之三十基本不投，这不是趋势判断，这是投资纪律。当一个市场用钱投票到这个程度的时候，再讨论“是不是风口”已经没有意义了，真正的问题是，当海啸真的拍上岸，你脚下还有没有一块能站稳的礁石。那块礁石是什么？任泽平在考察笔记的最后给出了一个很直白的答案：动手能力、判断力、以及对自己行业底层逻辑的重新理解。AI能替代的是标准化流程里的执行环节，但替代不了定义问题的人，也就是说，如果你只会接需求、写代码、画图、翻译，那你确实危险了；但如果你能搞清楚“这个需求本身对不对”“这个图在商业上该不该这样画”“这段文案到底要解决用户的什么焦虑”，那你的价值不仅不会下降，反而会因为AI把执行成本降到零而变得更高。问题是，我们现在的教育体系、职业培训体系，几乎全是在培养“执行者”，而不是“定义者”，这才是任泽平说的“另一种危险”里最让人睡不着觉的部分，海啸不是未来的事，它已经在太平洋对岸上岸了，而我们这边还有人在争论水是不是湿的。从美国回来之后，任泽平在好几个场合都重复了同一个观点：AI不是风口，它是我们这一代人遇到的最大的产业海啸，风口是你可以选择要不要追的东西，海啸是你必须想办法活下来的东西，区别在于，风口过去了还能等下一个，海啸过去了你还在不在就不好说了。他在硅谷看到的那股劲，不是硅谷又发明了什么新东西，而是硅谷在用一种近乎军事化的效率把AI塞进每一个能塞进去的产业缝隙，那种节奏不是“等等看”，是“抢滩登陆”。而我们这边，大部分人还站在沙滩上，看着远处的浪头，讨论它是真浪还是幻觉，这就是差距，不是技术上的差距，是认知上的差距，而这种认知差距才是最难追回来的。MCN首发激励计划参考：同花顺财经A股硬科技“不吃压力”现涨停潮任泽平:站在光里,存在芯里

互联网真是太伟大了，有些事如果不上网可能这辈子我都不会知道，比如刚刚在短视频平台刷到一个吐槽贴，贴主说和自己对象处了一个月就分手了，原因是对方拉完屎不擦屁股...我本以为这是很小众的事情，但在评论区，一堆人产生共鸣，都在说身边有人拉完屎不擦屁股，还有人现身说法，说不擦屁股是因为觉得粑粑很脏，洗澡的时候会洗掉...太震撼了，我比李鸿章第一次去美国还震撼，没有互联网可能我一辈子都不会想到居然有人不擦腚

瑞银集团调查发现：60%的企业已开始削减人工智能（AI）支出，并转向成本更低的模型以及中国的开源模型。

中美AI分道扬镳？如果分别试过中美两边的AI产品就能感受到差异，国外那些好用的模型基本都要按月付费，一个月几十到上百块不等，国内的不管是哪一款，基础功能全免费，就算是要大量调用的高级版，价格也低到可以忽略。这还只是普通用户能摸到的表面，往科技财经圈的深了看，还有个更割裂的画面：一边是大模型参数往万亿级冲、算力需求涨得快，另一边是地缘博弈的戏码天天换。不少人看着看着就冒个问号：都是搞人工智能，咋俩家走的道完全不一样？先说说美国那边的玩法，美国的开放人工智能研究中心，2015年刚成立的时候还挂着非营利的牌子，创始宣言写着要让通用人工智能造福全人类，马斯克当时还掏了钱当联合发起人，进了董事会。转折点在2019年，他们搞了个营利性的子公司，微软的钱就进来了。到今年5月，马斯克把这个研究中心的现任掌门人奥特曼告了，说他们把当初的非营利初心改成了千亿级的赚钱机器，要索赔一千五百亿美元，结果加州奥克兰的联邦法院说超过时效，案子没审就打回来了，马斯克还说要继续上诉。这桩官司其实把美国AI赛道的底色露得明明白白的：前沿突破是为了垒壁垒，垒壁垒是为了拿定价权，定价权最后落到按调用次数收费和企业合同上。近几年，美股最重的一波科技首次公开募股集群，英国和美国的财经媒体都已经有人在问，这会不会把中小创业公司的融资渠道吸干，会不会吹出个这十年的AI泡沫。再看咱们这边，完全是反着来的，大多免费，开源社区的门大大开着，连外媒都先咂摸出味儿来了。美媒写得挺直白：西方的决策者和科技公司老板还盯着半导体性能、盯着谁的模型参数更大更先进，中国已经在悄悄搭一套完全不同的生态了，核心就是开源、便宜、能满足绝大多数场景的使用需求。数据摆出来更实在：全球最大的AI开源社区平台上，过去一年咱们国内研发的大模型下载量占了4成，累计全球下载量破了100亿次。阿里的千问系列去年9月就取代了美国元宇宙公司的骆驼模型，成了这个平台上被下载最多的开放模型。今年深度求索憋了一年多的大版本V4放出来，同步开源，标配能装下百万字符的超长上下文，分普通版和轻量版两个版本，轻量版缓存命中状态下，每一百万字符的输入才两毛钱，没命中也就一块，输出两块，这价格放到国际市场，比同档次的西方闭源模型便宜六到八倍。这东西还不光咱们自己人用，往外走也顺。新加坡政府去年11月就宣布用千问做他们国家主权模型的底层底座。还有人基于咱们开源的底层模型改了个适配非洲的版本，喂了非洲本土的数据，能覆盖20种非洲本土语言。你想西方那些闭源模型，一是贵，二是训练数据基本都是英文和西方语境的内容，放到非洲、东南亚这些地方，根本适配不了本地的方言和本土需求。人家发展中国家也没那么多预算买高价的调用额度，咱们这开源的模型权重和底层代码都敞开给，人家下回去自己喂本地的数据接着训，改改就能用，这种生态黏性，是靠按调用次数收钱赚不出来的。为啥两边差这么多？之前中国现代国际关系研究院的一个研究员打了个挺贴的比方，说美国倾向于把AI当石油，挖出来圈起来，谁用谁交钱，赚超额利润。咱们这边把AI当自来水，先修渠，让它能流到制造业车间、医院诊室、学校课堂、政务大厅，流到普通老百姓能碰得到的地方。这个比方还可以再拆一层：美国那套模式是巨头、风投、顶尖高校、国家安全机构这几股绳拧在一起的，天生就带着资本属性、稀缺资源属性、国家竞争属性，前期烧了几百亿买显卡集群，后期必须从企业客户那儿收回来成本赚到利润。所以必须闭源，必须按调用次数收费，搞那套按量计费的生意经。咱们这边的抓手是人工智能加行动，国家在十五五规划建议里，把人工智能从之前和量子计算、半导体并列的一项普通技术，单独拎出来成了全局性的经济增长引擎。这套打法的重心不在单点突破的炫技，在更广更实，让AI变成可普及、可嵌入、可扩散的通用能力，往制造业体系、往新质生产力的盘子里装。咱本来就是制造业大国，AI免费开源了，小工厂也能拿去排生产计划，基层医院也能拿去做辅助诊断，偏远地区的学校也能拿去做双师课堂的智能辅助，政务系统也能拿去搞智能应答省人力，这玩意儿比光搞个跑分高的千亿参数模型有用多了。还有个大家可能没注意的点，现在全球南方好多国家都在悄悄搭自己的AI体系，为啥不优先选西方的？西方那套闭源的你用就得一直交钱，数据还得传到人家的服务器上，涉及国家主权的事儿谁敢松这个口？咱们这开源的，代码和权重都给你，你自己部署在自己国家的服务器上，数据自己管，想改啥改啥，还能适配自己国家的语言和本土需求，你说人家选谁？

2026年开年不到四个月，全球科技行业已有超过7.8万人被裁，其中近半数企业直接将原因归咎于AI和工作流自动化。甲骨文一口气裁掉约3万人，Meta裁掉8000人，亚马逊从去年底至今砍掉3万企业岗位，金融科技公司Block在短短几天内把万人团队砍到不足6000人。这些公司缺钱吗？恰恰相反。甲骨文计划为AI云基础设施筹集450亿至500亿美元，Meta将AI投资从1150亿美元提升至1350亿美元，亚马逊计划投入约2000亿美元建设AI基础设施。这不是经营不善，而是企业在利润最好的时候主动"换血"——把原本用于人力薪酬的预算，大规模转向GPU芯片和数据中心。用高管的话说，就是"裁人保投资"。风暴精准砸向了三类岗位。第一类是客服、电销、催收等呼叫中心岗位，国内多家股份制银行已将夜班全部交给AI，汇丰考虑裁掉全球约10%的员工，主要集中在非客户面对面的服务中心。第二类是设计和制造岗位，AI辅助工具几小时就能完成过去五人一周的施工图，人形机器人价格已跌破两万美元，喷漆、分拣、装配等流水线岗位正在成片消失。第三类是初级程序员、基础文案、翻译、数据录入等基础白领，美国2023至2025年间，计算机科学本科毕业生的失业率一度跑输哲学和文学专业。更隐蔽的冲击在于招聘大门的悄然关闭。高盛研究显示，过去一年AI的普及让全球每月新增就业岗位净减少约1.6万个。哥伦比亚商学院副教授丹尼尔·肯姆指出，AI对劳动力市场的冲击很多时候不是通过大张旗鼓的裁员体现，而是通过减少招聘，尤其是初级岗位的招聘。年轻人连证明自己的机会都在被算法吃掉。面对这场冲击，中国的应对思路与西方明显不同。2026年政府工作报告首次提出"打造智能经济新形态"，明确将"完善适应人工智能技术发展促进就业创业的措施"列为重要任务。国务院印发的"十五五"就业规划中，专门设立"适应人工智能发展促就业行动"专栏，包括人工智能就业创造计划、传统领域就业潜能挖掘计划、劳动者转型转岗支持计划三大板块。两会上还有委员提议建立AI就业影响监测预警机制，由国家统计局、人社部牵头搭建常态化监测平台。这场变革给普通人的启示其实很清晰。蓝领与非标准化服务岗位展现出较强的抗替代性，北京初级月嫂月薪已达9000至12000元，金牌月嫂能拿到3万元，远超大批基础白领。而真正安全的方向只有两条：要么占领高度依赖现场操作和人际信任的"抗AI"岗位，比如高级技工、心理咨询、高端销售；要么彻底变成那个站在AI上层做决策、懂工具的人。IBM将2026年入门级岗位招聘扩大了三倍，招人唯一标准是"愿学AI工具"。这说明企业并非不需要人，而是不再需要只会机械执行的人。技能的有效期已从过去的5到10年缩短至1到2年，未来最核心的竞争力，将回归到定义问题、跨界整合、人际共情这些无法被数字化的"人类底色"上。与其在收到辞退通知那天不知所措，不如现在就学会把AI当成工具来用。

【DeepSeek新晋独角兽第一DeepSeek首登全球独角兽榜单】6月25日，胡润研究院发布的《2026全球独角兽榜》显示，DeepSeek以3400亿元的价值首次上榜，排名第12，并且排名新上榜独角兽企业首位。这是全球独角兽格局变化的重要案例。有别于此前榜单，《2026全球独角兽榜》的AI含量飙升。《2026全球独角兽榜》的前三名均聚焦AI赛道，并且Anthropic与OpenAI的价值有望超1万亿美元。胡润集团董事长兼首席调研官胡润表示：“全球独角兽企业的总价值已飙升至54万亿元。这一增长几乎完全由AI热潮推动。”胡润研究院方面称，全球独角兽企业的行业重心在过去8年从电子商务转向金融科技，现在正在向AI转变。过去一年，AI领域的独角兽企业增长数量远超其他行业。此次上榜的AI领域独角兽企业达215家，比上一次增加了87家。对比可见，此次上榜的AI领域独角兽企业数量，仅比上榜的金融科技领域独角兽企业少1家。区别在于，此次上榜的AI领域独角兽企业总价值占全球上榜独角兽企业总价值的36%，并且是金融科技领域独角兽企业的三倍。其他上榜独角兽企业较多的行业，也呈现AI含量上升的趋势。上榜的SaaS（软件即服务）领域独角兽企业达181家，其中，增长最快的细分赛道转变为AI原生软件，这类产品完全基于大型语言模型从零开始构建。胡润表示，此次新上榜的SaaS领域独角兽企业中，很多在本质上是换了标签的AI公司。上榜的生命科学领域独角兽企业达152家。胡润表示，这反映出投资者对AI与生物学交叉领域的持续关注，有代表性的中国企业包括微医、数坤、联影智能。《2026全球独角兽榜》显示，上榜的中国独角兽企业达381家，比上一次榜单新增38家独角兽企业，预计5年内上榜的中国独角兽企业超500家。具体来看，北京、上海、深圳、杭州、广州是中国独角兽企业的聚集地，合计上榜的独角兽企业达253家。胡润表示，这种高度集中的态势，反映出中国创业生态对少数创新中心的紧密依托。同时，此次上榜的中国独角兽企业集中在半导体、人工智能、机器人、新能源、航空航天等领域。在上榜的中国独角兽企业中，有13%来自半导体行业，代表性企业包括长鑫科技、长江存储、紫光展锐等；12%来自AI行业，代表性企业包括DeepSeek、月之暗面、引望智能等。“下一波独角兽企业正悄然孕育于多数人尚不熟悉的技术领域。”胡润表示，量子计算、核聚变能源、核裂变、神经科技、氢能都有可能孕育多家独角兽企业。例如，国氢科技、东岳氢能等中国企业正在氢能领域积极布局产业链。（中国基金报）

真诚体验感悟！试着使用过各种AI软件，感觉各有特点，你可以根据自己需要的进行选择，不用再盲目纠结哪款国产AI最强了！国内前五AI根本不用内卷，各有各的专属赛道，普通人按需选就够好用。日常追剧识图、写文案、剪短视频、日常办公打杂，直接用豆包就够了。全能多模态适配所有生活化场景，操作简单不晦涩，新手也能快速上手。上班族、体制内办公首选文心一言，中文知识库扎实，写报告、拟公文、整理合规内容，稳妥不出错，适配正式工作场景。程序员、科研党认准DeepSeek，数学计算、代码编写、长文档解析是王牌强项，解决硬核技术难题超省心。做跨境、企业开发就用通义千问，开源体系成熟，多语言翻译精准，还能根据企业需求定制调整。搞学术研究、做长期复杂任务，智谱AI的逻辑梳理和代码能力很能打。说白了，没有万能AI，找对适配自己需求的，才是最高效的用法。还有一点必须注意，AI毕竟是软件不是真人，有时真的不能理解人的观点和想法，它们的回答，也是基于大数据大模型来提供一般认识，有时会偏差，我们必须加以甄别才能去使用！

任泽平说了句大实话：AI不是风口是海啸，可海啸先冲垮的可能是投资者的钱包。1844年英国铁路狂热，议会一年收到700多项法案，股民转手赚500%。结局呢？股价崩了，公司破产了，可铁路还是修到了1.4万英里。泡沫没消灭铁路，只淘汰了瞎修的路。今天AI数据中心何尝不是？巨头们2025到2028年计划砸进去3万亿美元，2026年单年资本开支就要8000亿美元。可穆迪报告说得直白：95%的企业，至今没从AI投资里见到回头钱。钱跑得比应用快，这不叫风口，这叫“先撒钱再算账”。更有意思的是，美国人自己也没底。6月调查显示，40%的基金经理觉得AI股票已经泡沫了；计划2027年完工的数据中心，超过60%连地基都没挖。欧盟更精，直接给数据中心上能效紧箍咒；美国联邦能源监管委员会，急得让电网给数据中心插队。贝索斯说AI会造成劳动力短缺，可5月美国裁员9.7万人里40%跟AI有关，到底是缺人还是缺岗位，先打一架再说。对咱们的启示就一条：别被美国3万亿吓住，更别到处建“算力新区”。机房先建、客户后找、债务沉淀，这剧本历史上演过太多回了。把一度电、一张卡和一条产线绑在一起，让中小企业用得起AI，让装备、物流、质检真能降本，才算抓住了海啸。否则，浪头打过来，先淹死的往往是那些修了“没人坐的铁路”的人。欢迎转发、评论、点赞。AI行业解读AI价值之争

6月24日沙特博主发文：“Telegram创始人建议学生，不要浪费时间学习编程和人工智能.....好好学习数学和物理。“埃隆·马斯克直接在推文下方表态，表示完全认同这一思路，两大行业领军人物的共识，迅速在全球教育与科技圈引发广泛讨论。很多人误以为两人全盘否定编程，其实这是典型的理解偏差。杜罗夫的核心逻辑十分清晰：当下各类AI工具可以快速完成写代码、调基础算法、简单程序调试等重复性编程工作，只会敲代码的基础从业者，很容易被人工智能替代。而数学是底层思维基石，能锻炼逻辑拆解、推导求证、系统性解决复杂问题的能力，不管是创业运营项目，还是深耕高端技术研发，这种底层思维能力永远不可替代。马斯克随即补充观点，明确提出**以数学为基础深耕物理**，恰好完善了这套教育思路。马斯克本身主修物理专业，他创办特斯拉、SpaceX的诸多突破性创新，都依托物理学第一性原理思维。编程只是落地工具，物理能够解释现实世界运行规律，自动驾驶、航天工程、机器人、高端芯片、前沿AI模型的深层突破，全都离不开物理原理支撑；只会套用代码模板，只能做表层执行工作，弄懂数理底层逻辑，才有能力完成原创技术革新。后续杜罗夫也主动接纳马斯克的看法，进一步解释：并非不用学编程，而是学习要有先后主次。先筑牢扎实的数理功底，再接触编程与人工智能才更有意义，数理功底过硬的人，吃透算法、驾驭AI大模型的速度会远超普通学习者；如果跳过基础埋头死记代码，最终只能停留在低端重复性岗位，缺少向上突破的空间。放到当下就业环境来看，这个建议极具现实参考性。近几年培训班批量速成程序员，基础代码岗位内卷严重、薪资不断收缩；但能深耕AI算法优化、航天研发、精密制造、半导体设计的高端人才，缺口持续拉大，这类岗位筛选的首要门槛，就是深厚的数理功底。速成编程是短期谋生技能，数理积累是贯穿一生的核心竞争力，也是拉开普通从业者与顶尖技术人才的关键分水岭。当然理性来看，二者并非对立取舍。对于学生而言，最优路径是打好数学、物理底层根基，同步适度学习编程、了解AI应用趋势，做到底层思维与实操工具兼顾。只跟风追逐热门技术容易陷入内卷，固守传统理科又会脱节时代发展，找准主次平衡，才能适配人工智能时代长期的成长与竞争需求。以上是小编个人看法，如果您也认同，麻烦点赞支持！有更好的见解也欢迎在评论区留言，方便大家一同探讨。

僧尼神圣不可侵犯！现在不但街头假尼姑横行，网络上拍佛系人设的短视频也多了起来，直播装清净尼姑，靠打赏、带货、祈福赚钱。有些装扮尼姑，以色牟利，利用香客隐私情感把柄，以佛门私密场合做要挟，敲诈勒索。还有伪装成高僧，上位住持，收割信徒大额供养、挥霍奢靡。正规的尼姑是绝对不会上街化缘、上门算命、随便送人开光物、强行要钱、推销高价法器的。隐秘尼姑佛教骗子尼姑住持

莫氏鸡煲日销已不足20只短视频风口带来的爆火，是一场突如其来的红利，那段排队打卡的日子，帮他还清多年积攒的债务，线上汤底包也打开销路，实实在在抓住了流量赠予的机遇。只是老莫从没有迷失在短暂热闹里，他始终清醒：流量是一阵风，飘风不终朝，没有谁能永远占据热度，火爆只是一时，长久经营才是根本。如今客流减少，叠加夏季天气炎热，爱吃鸡煲的客人变少，看似冷清的现状，实则是餐饮行业回归常态。不同于很多网红门店趁热度盲目扩张、跟风加盟，老莫守住初心，不盲目拓店、不随意涨价，利用淡季沉淀自身。空闲时段，后厨专心打磨汤底口味，优化上菜流程，门店新增清爽适配夏季的小菜，同时持续经营线上料包，开辟稳定增收渠道。少了拥挤打卡的游客，留下的大多是认可味道的街坊熟客，不用日夜超负荷忙碌，店主也拥有了休整调整的时间。潮起时踏实接住机遇，潮落时静心打磨内功，这份从容格外难得。网红流量只能带来一时曝光，长久留住人的永远是实打实的口味与诚信经营。生意本就有起有伏，不必因客流下滑焦虑内耗。稳住出品、深耕老客、拓宽经营渠道，沉下心做好烟火小店，哪怕没有人山人海的热度，细水长流的口碑，也能支撑门店稳步走下去。莫氏鸡煲日销已不足20只

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从美国回来，我才明白马斯克说的“超音速海啸”是什么意思。亲历CES和硅谷后，我只有一个感觉：震撼！一个新时代真的来了。到了2026年6月，最反常的景象不是机器越来越聪明，而是钱跑得比应用更快。年初在拉斯维加斯的CES展上，最直观的感受是AI终于跳出了参数比拼的纸面游戏。前两年全场都在卷大模型规模，比谁的对话更逼真，今年的核心话题全变成了“物理AI”和端侧落地。英伟达把小型实体机器人搬上了主舞台，新一代芯片平台直接把推理性能提升了5倍，从自动驾驶到工业制造，AI开始真正走进真实的物理世界。硅谷的创业氛围也跟着变了。没人再喊着要做“下一代通用大模型”，轻量化小模型、能自主完成复杂任务的AI智能体，成了创业者扎堆的新赛道。不少从大厂出来的华人工程师，都盯着终端设备上的AI场景发力——不用依赖云端算力，在本地设备上就能跑通智能功能，既省成本又能保护隐私。那时候走在硅谷的街头，连咖啡馆邻桌的聊天内容，都是怎么把AI落到具体的行业场景里，满眼都是技术落地的鲜活劲儿。可仅仅过去半年，整个行业的味道就变了。不是技术停下了脚步——芯片还在快速迭代，新的应用场景也一直在冒出来。真正反常的是，资金涌进来的速度，远远超过了技术落地变现的速度。高盛最新的研报里有组很刺眼的数据：当前美国科技投资占GDP的比重，已经突破了上世纪90年代互联网泡沫时期的历史高点。全球头部云厂商2026年的资本开支预期，短短半年时间就被上调了近80%。说白了，现在大家砸钱建算力、建数据中心的疯狂程度，已经超过了二十多年前互联网最热的时候。科技巨头的动作更是激进。谷歌母公司刚完成了公司史上最大规模的股权融资，850亿美元资金全部投向AI基础设施建设。算上微软、亚马逊等头部企业，今年仅通过发债筹集的AI建设资金，就已经超过了2025年全年的总额。就连还没实现稳定盈利的OpenAI，也已经秘密递交了上市申请，估值摸到七千多亿美元，可它单季度的净亏损就超过百亿美元。所有人都在怕错过这波浪潮，先占住赛道再说，至于什么时候能赚到钱，反而没人深究。这正是任泽平这次赴美考察后，特意点出来的“另一种危险”。他始终认为AI不是简单的风口，是一场海啸级的产业变革，是新一轮康波周期的核心动力，长期的技术趋势没有任何疑问。但眼下这场愈演愈烈的资本狂欢里，藏着比技术冲击更值得警惕的泡沫风险。常有人说风口来了猪都能飞，风停了最先摔下来的就是猪。可海啸的威力比风口大得多，它能彻底掀翻旧的产业格局，也会裹挟着大量泡沫横冲直撞。很多人还没摸到技术的红利，可能先被资本的浪潮卷进坑里。现在行业的核心矛盾就在这里：千亿万亿的资金砸向算力基建，可真正能产生持续营收的落地应用，根本跟不上这个节奏。AI智能体、人形机器人都还处在商业化早期，普通消费者和企业愿意为AI付费的规模，远没有资本预判的那么高。年初就曾因为几家巨头合计抛出6600亿美元的AI投资计划，直接导致相关公司市值合计蒸发九千亿，市场已经在用脚投票表达担忧。更现实的风险是技术迭代的速度太快。现在砸重金采购的芯片、搭建的数据中心，可能一两年后新一代技术落地，就会大幅贬值甚至被淘汰，最终变成收不回来的沉没成本。高盛也明确指出，当前市场已经把未来多年的收益预期，提前透支进了当下的估值里，一旦盈利兑现不及预期，整个行业都会面临剧烈的估值回调。说到底，AI带来的技术革命是真的，未来会重塑各行各业也是真的，但这不代表现在扎堆冲进去的人都能分到红利。很多人现在天天焦虑AI会淘汰自己，忙着追各种AI概念，生怕被时代落下。可真正该警惕的，从来不是技术本身，而是裹着技术外衣的资本泡沫。当年互联网泡沫破裂的时候，最后活下来并长大的，从来不是最先砸钱炒概念的，而是真正把技术用在实处、打磨产品的公司。AI这场海啸迟早会全面落地，也迟早会改变我们的工作与生活。但在浪潮真正站稳之前，别被满天飞的融资消息和估值神话冲昏头脑。分清哪些是实打实的技术进展，哪些是炒出来的资本概念，才不会在退潮的时候，成了那个裸泳的人。

未来五年很赚钱的5个赛道:1、人形机器人/具身智能→增速第一的“超级赛道”。2、AI应用→把所有行业重做一遍的机会3、电力储能→AI时代的“新石油”4、银发经济→3.1亿人的“确定性增量”5、情绪经济→从“性价比”到“心价比”的万亿迁徙！探寻人工智能，人与AI的全新序章已然开启。我把AI当作工作“伙伴”后，效率直接翻倍。在这个时代，“提问能力”和“批判性思维”变得尤为重要。AI给答案的本事很强，但得你问出好问题才行。比如写文案，精准提问能让AI给出贴合需求的内容。而且，AI也会犯错，会“一本正经地胡说八道”。这时候，甄别信息真伪、审视逻辑漏洞的判断力，就是人类的护城河。AI时代，比拼的不是速度，而是谁问得对、谁看得准。人工智能时代，最重要的不是学会用AI，而是想清楚——你要用它做什么，以及这件事为什么值得做。答案，始终握在人手里。