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[玫瑰]谁都没料到人工智能正在悄悄改写软件行业的生存法则，美股软件市场一场剧烈
[玫瑰]谁都没料到人工智能正在悄悄改写软件行业的生存法则，美股软件市场一场剧烈回调直接抹平万亿财富。2026年年初美股软件板块迎来罕见大跌，恐慌情绪随着AI行业传闻不断蔓延，整个板块市值逼近万亿规模蒸发，掀起了软件行业新一轮的格局洗牌。这波行情变动不是偶然的股市波动，而是技术变革带来的行业底层逻辑重构，资本也开始重新审视软件企业的真实价值。当下资本市场观点分裂明显，一方看好AI给行业带来的全新发展机遇，另一方则看衰传统软件的生存空间。争议的本质在于这次抛售是情绪踩踏，还是行业变局的正式开端。投行机构各有研判，市场资金也做出了最直接的选择，大量资金撤离通用工具类软件，扎堆布局算力基建云服务领域，行业分化趋势越来越明显。深究背后原因就能发现，AI彻底改变了软件行业长久以来的盈利套路。过去软件企业靠按员工数量售卖账号赚取续费收入，是行业稳定发展的根基。AI落地应用后企业办公效率成倍提升，人员编制大幅精简，对应的软件采购需求自然急速下降，传统软件企业的盈利增长空间被直接锁死。市场个股走势也印证了这一规律，依靠传统工具售卖的企业估值持续下修，扎根数据服务云计算的企业却稳住了局势。AI开发工具的普及还降低了软件开发门槛，普通用户无需专业软件就能通过自然语言完成工作，传统软件多年搭建的行业优势慢慢消散。但传统软件并非毫无翻盘机会，深耕垂直领域积累的行业数据成熟客户资源合规牌照，还有专业系统搭建运维的复合型人才，都是AI初创企业难以复刻的优势。中美软件行业发展差距明显，国内SaaS行业尚处起步阶段，并未跟随美股同步大跌。这场万亿市值蒸发的震荡，标志着软件行业正式从售卖工具转向输出效率和结果。未来行业竞争不再比拼功能多少，而是落脚于数据壁垒落地服务和生态建设，行业两极分化的趋势还会持续加剧。
抖音竟然不是第一，就连第二也不是，中国APP软件月活跃榜，用户用的最多的还是微信
抖音竟然不是第一，就连第二也不是，中国APP软件月活跃榜，用户用的最多的还是微信，淘宝还排在第二，淘宝一个购物软件竟然比抖音短视频这样的软件活跃度还要高。就连现在不太火的QQ还排在第十，月活跃度还有6亿多。这些软件有你经常用的吗？
百度这个网站真是互联网毒瘤，iina是macOS上出色的播放软件，百度搜出
百度这个网站真是互联网毒瘤，iina是macOS上出色的播放软件，百度搜出来就是山寨玩意。当年魏则西事件，一点教训都不长。
Token工厂：AI时代的“发电厂”Token工厂是人工智能发展到推理应用爆发阶
Token工厂：AI时代的“发电厂”Token工厂是人工智能发展到推理应用爆发阶段的产物，其本质是将AI算力服务进行工业化、标准化生产的新型基础设施。核心概念可以将Token工厂类比为工业时代的发电厂。-原材料：电力、芯片、数据。-生产过程：通过大规模、高效率的算力集群，运行AI大模型进行推理计算。-产出物：Token（词元）。Token是AI生成内容（如文字、图片）的基本单元，也是AI服务的计价和结算单位，如同数字经济中的“货币”或“能源”。产业逻辑随着AI应用（尤其是AI智能体）的爆发，市场对Token的需求呈指数级增长。这推动AI产业的重心从过去的“模型训练竞赛”转向了“Token生产效率竞赛”。-核心目标：追求更高的Token生产吞吐量（每秒生成多少Token）和更低的生产成本（每百万Token的成本）。-价值转变：数据中心不再仅仅是成本中心，而是直接创造收入的生产单位。衡量其竞争力的关键指标变为“每瓦特Token产出效率”。-商业模式：企业通过提供标准化、低成本、高稳定性的Token服务，向下游的AI应用开发者收费，形成了新的商业闭环。
当年一张1.44软盘都可以存很多东西（包括游戏软件）现在256G的手机动不动就
当年一张1.44软盘都可以存很多东西（包括游戏软件）现在256G的手机动不动就容量不足[笑着哭][笑着哭][笑着哭]想当年我上大学去电脑城配电脑，那些销售员脖子上都挂着个优盘，看着好羡慕的样子[呲牙笑]
五一假期后重点关注科技龙头:1. 山子高科：芯片概念、减速机、重组预期2. 隆基
五一假期后重点关注科技龙头:1.山子高科：芯片概念、减速机、重组预期2.隆基绿能：光伏设备、BC电池3.工业富联：英伟达产业链、科技独角兽4.平潭发展：新材料、合成生物5.神州信息：量子科技6.阳光电源：光伏设备、储能7.鹏辉能源：刀片电池、锂电池8.多氟多：固态电池、锂电池9.江波龙：存储芯片、AIPC10.中钨高新：小金属、可控核聚变11.天际股份：锂电池、钠离子电池12.三花智控：人工智能、特斯拉产业链13.科大国创：量子科技、MLOps14.常铝股份：刀片电池、有色金属15.先导智能：固态电池、特斯拉产业链16.上海电力：储能、风电、新能源17.欣旺达：锂矿、动力电池18.赣锋锂业：能源金属、锂矿19.天赐材料：锂电池、动力电池回收20.国盾量子：量子科技、国产软件21.新易盛：光通信模块、CP概念22.浙江东方：量子科技、中芯国际产业链23.中国核建：可控核聚变、核能核电24.海光信息：X86架构服务器CPU（国产量产）25.寒武纪：7nm制程AI训练芯片（国产量产）26.中微公司：5nm刻蚀设备龙头27.兆易创新：NOR/NAND全品类存储芯片28.澜起科技：DDR5芯片全球市占率领先29.润泽科技：纯液冷智算中心标杆30.中科曙光：芯片-服务器-算力全栈平台31.金山办公：国产办公软件市占率第一32.科大讯飞：中文语言技术全球领先33.英维克：液冷方案规模化落地34.紫光国微：存储芯片设计全产业链35.北京君正：车规级存储芯片全球前三36.华大九天：国产EDA龙头（市占率领先）37.埃斯顿：机器人全链条自主技术38.中科蓝讯：RISC-V架构蓝牙音频芯片39.中大力德：减速器、人形机器人核心部件40.中科星图：国产GPU芯片
【智能体工程与氛围编程边界模糊，软件开发遇新瓶颈】快速阅读：随着LLM驱
【智能体工程与氛围编程边界模糊，软件开发遇新瓶颈】快速阅读：随着LLM驱动的“氛围编程”（VibeCoding）与专业化的“智能体工程”（AgenticEngineering）界限日益模糊，软件开发的重心正从“如何写代码”转向“如何验证结果”。当代码产出效率提升十倍时，人类的审查能力与设计流程正面临前所未有的瓶颈。写代码这件事，正在从一种“雕刻”艺术变成一种“喊话”行为。以前我们写代码，像是在大理石里寻找雕像，每一刀下去都要考虑应力、纹理和结构。现在的VibeCoding像是对着石头大喊一声：“给我变出一尊雕像！”如果出来的东西看起来不错，我们就直接交付。这种转变让一种危险的倾向正在蔓延：工程化的“规范化偏差”。当LLM能够极其丝滑地生成看似完美的API接口、测试用例和文档时，开发者很容易产生一种错觉——既然它每次都能做对，那我为什么还要逐行审查？有观点认为，这本质上是责任制的缺失。团队成员可以靠声誉建立信任，但Claude没有职业道德，它不承担任何生产事故的后果。这种效率的跃迁正在撑破整个软件开发生命周期（SDLC）。过去，设计流程之所以严谨，是因为实现成本极高，做错三个月是灾难；现在，如果实现只需三分钟，设计过程是否也会变得轻率？当代码产出从每天200行飙升到2000行时，人类的审查带宽成了系统中最脆弱的节点。更有意思的是，代码质量的衡量标准正在发生位移。以前看README、看Commit频率、看测试覆盖率，现在这些“看起来很专业”的指标可以被AI在半小时内伪造得天衣无缝。真正能证明一个项目质量的，不再是它看起来有多“工程化”，而是它是否在真实世界中被高强度地“使用”过。我们正在进入一个“验证驱动”的时代。未来的工程师，可能不再是那个挥舞凿子的工匠，而是坐在监控器前，通过构建多层、交织的自动化验证机制，去确保那台疯狂运转的“代码打印机”没有在制造一堆无法维护的数字垃圾。如果有一天，代码库变得臃肿到连AI都无法理解，我们该如何清理这片由算法堆砌的荒原？simonwillison.net/2026/May/6/vibe-coding-and-agentic-engineering/
还以为打开错软件了卡洛斯·塞恩斯
还以为打开错软件了卡洛斯·塞恩斯
台积电技术主管终于说出真相：DUV可以生产5nm。西方人那一套，被我们看的清清楚
台积电技术主管终于说出真相：DUV可以生产5nm。西方人那一套，被我们看的清清楚楚，当初断供的时候，曾经放话说中国凭一己之力永远造不出高端光刻机，说没有EUV光刻机，中芯国际永远无法生产出高端芯片，台积电高管说华为不可能追上台积电。等到mate60上市后，突然改口了，阿斯麦CEO说美国断供就是在逼中国研发光刻机，还有人说中芯国际用DUV生产不了5nm芯片。芯片圈最会变脸的，不是手机发布会上的灯光，而是某些西方舆论的嘴。前些年，说中国没有EUV就只能站在门外看热闹；等国产高端手机重新回到货架，又开始改口，说这不算、那不稳、成本高、良率难。DUV到底能不能碰到5nm门槛？这不是饭桌上拍大腿能定的事，而是一场技术、产业链和话语权的硬碰硬。先把一个容易被带偏的问题摆正：台积电官方资料显示，其5nmFinFET，也就是N5技术在2020年量产，并称N5是该公司第二个使用EUV光刻的技术平台。也就是说，中国台湾地区企业台积电的主流5nm商业路线，确实与EUV深度绑定，并不是单靠一句“DUV也行”就能把量产难题轻轻揭过去。可这也不等于DUV就是“废铁一堆”。DUV浸没式光刻机配合多重曝光、计算光刻、工艺补偿和先进封装，理论与工程实践中都存在继续压榨极限的空间。它像一把小刀，切不了一刀成型的大萝卜，就反复修边、分层下刀。能不能切好，考验的不只是刀，还考验厨师、案板、火候和整套厨房。所以，西方一些人把“难度很高”直接翻译成“中国不可能”，这就有点像看见别人爬山喘气，立刻宣布别人没有腿。芯片制造从来不是魔法，而是长期积累。EUV当然重要，先进制程也确实难，但科技竞争里最怕的不是一时落后，而是被人按住脖子后还不肯自己练气。Mate60系列上市后，外界争论迅速升温。路透社曾援引科技洞察拆解称，华为Mate60Pro搭载的麒麟9000S由中芯国际制造，采用先进7nm工艺。这个消息之所以震动大，不是因为一部手机能解决所有芯片难题，而是它让“断供等于断路”的老剧本忽然卡壳了。时间来到2026年4月再看，Mate70已经不是“快要来了”，而是早已发布。中国日报网报道，2024年11月26日，华为Mate70系列正式亮相，红枫原色影像系统、AI隔空传送等功能成为亮点；人民日报海外版也把搭载原生鸿蒙操作系统的Mate70系列发布，列入2024年度中国科技新闻内容之中。美国的动作也很有意思。商务部公告显示，2022年以来，美国通过规则、通知函等方式限制对中国出口集成电路产品和制造设备，并限制相关人员参与中国半导体项目。到了2026年4月，路透社又报道，美国议员推动新法案，试图进一步限制ASML等企业向中国出口芯片制造设备，限制焦点甚至涉及DUV设备和相关服务。这就很像一边喊“你们造不出来”，一边把工具箱锁得更紧。若真不担心，又何必连DUV都反复盯着？科技日报2026年4月文章也指出，靠出口管制限制中国芯片发展难以得逞，相关限制反而加速了中国国产设备与产品的应用。阿斯麦方面早有外媒报道提到，出口限制会推动中国加倍努力发展自己的光刻机。这个判断并不神秘，因为被卡脖子的地方，迟早会变成攻关清单。中国半导体产业真正难得的，不是某一天突然喊出一句“赢了”，而是在设计、制造、封装、材料、设备、软件、操作系统这些环节里，一点一点补课，一点一点追赶。芯片这东西，吹牛吹不出纳米，着急也急不出良率。真正靠谱的道路，是把每一次封锁都变成技术坐标，把每一次质疑都变成产业压力测试。DUV能否稳定、经济地生产5nm，需要工程数据说话；但中国企业能不能在封锁里继续向前，市场已经给了不少答案。西方人那一套，厉害的地方在设备、专利和规则；露怯的地方，是总把中国人的耐心看低。中国科技进步不需要天天敲锣打鼓，也不必把每个节点都说成终局胜利。春天不是靠喊出来的，是一寸一寸暖出来的。真正值得写进这场芯片叙事里的，不是某一句技术主管的话，而是中国制造在压力中继续生长的能力。没有EUV，路当然更难；有了封锁，路也不会自动消失。能绕就绕，能补就补，能攻就攻。把难题拆开，把短板补上，把产品做出来，这比任何口水仗都硬。西方看得清不清楚不重要，中国自己的路，正越走越清楚。
人工智能三大支柱（算力芯片、通信网络、工业体系）的构成、作用和价值一、第一支
人工智能三大支柱（算力芯片、通信网络、工业体系）的构成、作用和价值一、第一支柱：算力芯片，AI的“发动机”。核心硬件通用GPU：英伟达A100/H100、AMDMI250，大模型训练主力，强并行计算。AI专用芯片（ASIC/NPU/DCU）：华为昇腾、寒武纪、壁仞、海光，针对深度学习定制，能效更高、成本更低。FPGA：可编程，适合边缘低延迟推理（工业、自动驾驶）。存算一体/光计算芯片：前沿方向，解决“存储-计算”数据搬运瓶颈。核心作用提供原始算力：支撑大模型训练（如GPT-4需数万GPU）、推理（每天千亿次调用）。定义能效上限：决定AI能跑多快、多大模型、功耗多少（直接影响电费与成本）。构建算力集群：通过NVLink/InfiniBand互联，组成“超级大脑”，支撑分布式训练。一句话价值没有算力芯片，AI就是纸上谈兵；芯片的性能与供给，决定国家AI竞争力的底线。目前来看，美国在算力算法和芯片方面，略占优势，中国在迎头赶上。二、第二支柱：通信网络，AI的“血管”。构成（三层网络）数据中心内网（高速互联）：InfiniBand、NVLink、400G/800G光模块，低延迟、高带宽，GPU间通信。骨干网/算力网络：5G和未来的6G基站网络、光纤、卫星互联网，连接智算中心、边缘节点、用户终端。边缘接入网：工业以太网、Wi-Fi7、物联网（IoT），设备端数据采集与实时控制。核心作用数据高速流通：海量训练数据、模型参数、推理请求在云-边-端实时传输。支撑云边端协同：大模型在云端训练，边缘实时推理（自动驾驶、工业质检），终端交互。保障低延迟高可靠：自动驾驶、远程医疗、工业控制等场景，毫秒级延迟是安全底线。目前的5G技术和未来的6G技术，是人工智能的支撑性基础技术。5G的研发和应用，中国走在世界的前列。6G的研发，目前中国又走在前列。一句话价值网络不通，算力无用；网络带宽与延迟，直接决定AI应用的可用性与体验。三、第三支柱：工业体系，AI的“骨骼与土壤”。构成（四大产业链）半导体制造：晶圆代工（台积电、中芯国际等）、光刻/刻蚀/沉积设备、先进封装（Chiplet），决定芯片能否量产。算力基建（智算中心AIDC）：高密度服务器、液冷散热、高压供电、储能/绿电，大规模算力交付。算力的运算，需要消耗相应的电力，电力决定算力。得益于风电、光伏发电、水电和核电的大发展，从近3年发电量来看，中国的年发电量几乎是美国、印度、俄罗斯、日本、德国、法国和英国的总和。液冷散热、特高压供电、储能/绿电，还有在人形机器人中将电能转化为精准机械运动，也是中国的强项。整机与智能制造：AI服务器、工业机器人、智能产线，支撑算力硬件规模化生产与AI落地。软件与生态：操作系统、AI框架（TensorFlow/PyTorch）、编译器、行业解决方案，让硬件可用、模型可落地。核心作用硬件规模化供给：稳定、低成本生产GPU/NPU、服务器、光模块，支撑AI算力爆发式需求。工程化落地能力：把算法模型变成可量产、可运维、可迭代的产品（如工业质检、自动驾驶、无人机、无人艇、机器狗、战狼等）。得益于中国完整的工业体系和供应链，相对美国的产业空心化来说，中国人工智能产品的工程化、产品化、市场化和迭代能力都相对要好些。产业链安全自主：避免“卡脖子”，保障芯片、设备、软件的自主可控，支撑长期发展。一句话价值工业体系不强，AI只能“空中楼阁”；完整的产业链，是AI从实验室走向产业的根本保障。四、三者关系总结算力芯片是动力源，提供计算能力；通信网络是传输纽带，连接算力、数据与场景；工业体系是制造与工程底座，保障硬件量产与应用落地。三者缺一不可，共同构成AI产业的“硬支撑”，决定一个国家AI发展的上限与安全。
华为昇腾全链条狂飙！芯片性能+50%，算力突破，国产替代加速，上下游齐嗨！华为昇
华为昇腾全链条狂飙！芯片性能+50%，算力突破，国产替代加速，上下游齐嗨！华为昇腾这波全链条狂飙太牛了！芯片性能提升50%，算力实现突破，国产替代加速，上下游都嗨翻了。想想之前美国不断打压，华为却逆风翻盘。到2026年，华为独占国产AI芯片出货量的50%，几乎承包中国AI算力半壁江山。现在华为自研芯片出货能力持续回升，从旗舰到千元机全覆盖，良率突破90%。像麒麟9030等全线量产，畅享90系列千元机都用上自研芯。这不仅是华为一家企业的复苏，更是中国半导体产业破局的号角，让我们看到自主创新的强大力量。
豆包收费了，其它AI软件会跟吗？收费是肯定的，算力越来越贵，这是迟早的事。豆
豆包收费了，其它AI软件会跟吗？收费是肯定的，算力越来越贵，这是迟早的事。豆包敢这么快收是因为他几个平台已经帮他把基础顾客群给搭起来了。其它AI平台估计会加大免费力度，抢占豆包收费丢失的用户。但长线来说，谁也不可能免费！
人工智能三大支柱（算力芯片、通信网络、工业体系）的构成、作用和价值一、第一支
人工智能三大支柱（算力芯片、通信网络、工业体系）的构成、作用和价值一、第一支柱：算力芯片，AI的“发动机”。核心硬件通用GPU：英伟达A100/H100、AMDMI250，大模型训练主力，强并行计算。AI专用芯片（ASIC/NPU/DCU）：华为昇腾、寒武纪、壁仞、海光，针对深度学习定制，能效更高、成本更低。FPGA：可编程，适合边缘低延迟推理（工业、自动驾驶）。存算一体/光计算芯片：前沿方向，解决“存储-计算”数据搬运瓶颈。核心作用提供原始算力：支撑大模型训练（如GPT-4需数万GPU）、推理（每天千亿次调用）。定义能效上限：决定AI能跑多快、多大模型、功耗多少（直接影响电费与成本）。构建算力集群：通过NVLink/InfiniBand互联，组成“超级大脑”，支撑分布式训练。一句话价值没有算力芯片，AI就是纸上谈兵；芯片的性能与供给，决定国家AI竞争力的底线。目前来看，美国在算力算法和芯片方面，略占优势，中国在迎头赶上。二、第二支柱：通信网络，AI的“血管”。构成（三层网络）数据中心内网（高速互联）：InfiniBand、NVLink、400G/800G光模块，低延迟、高带宽，GPU间通信。骨干网/算力网络：5G和未来的6G基站网络、光纤、卫星互联网，连接智算中心、边缘节点、用户终端。边缘接入网：工业以太网、Wi-Fi7、物联网（IoT），设备端数据采集与实时控制。核心作用数据高速流通：海量训练数据、模型参数、推理请求在云-边-端实时传输。支撑云边端协同：大模型在云端训练，边缘实时推理（自动驾驶、工业质检），终端交互。保障低延迟高可靠：自动驾驶、远程医疗、工业控制等场景，毫秒级延迟是安全底线。目前的5G技术和未来的6G技术，是人工智能的支撑性基础技术。5G的研发和应用，中国走在世界的前列。6G的研发，目前中国又走在前列。一句话价值网络不通，算力无用；网络带宽与延迟，直接决定AI应用的可用性与体验。三、第三支柱：工业体系，AI的“骨骼与土壤”。构成（四大产业链）半导体制造：晶圆代工（台积电、中芯国际等）、光刻/刻蚀/沉积设备、先进封装（Chiplet），决定芯片能否量产。算力基建（智算中心AIDC）：高密度服务器、液冷散热、高压供电、储能/绿电，大规模算力交付。算力的运算，需要消耗相应的电力，电力决定算力。得益于风电、光伏发电、水电和核电的大发展，从近3年发电量来看，中国的年发电量几乎是美国、印度、俄罗斯、日本、德国、法国和英国的总和。液冷散热、特高压供电、储能/绿电，还有在人形机器人中将电能转化为精准机械运动，也是中国的强项。整机与智能制造：AI服务器、工业机器人、智能产线，支撑算力硬件规模化生产与AI落地。软件与生态：操作系统、AI框架（TensorFlow/PyTorch）、编译器、行业解决方案，让硬件可用、模型可落地。核心作用硬件规模化供给：稳定、低成本生产GPU/NPU、服务器、光模块，支撑AI算力爆发式需求。工程化落地能力：把算法模型变成可量产、可运维、可迭代的产品（如工业质检、自动驾驶、无人机、无人艇、机器狗、战狼等）。得益于中国完整的工业体系和供应链，相对美国的产业空心化来说，中国人工智能产品的工程化、产品化、市场化和迭代能力都相对要好些。产业链安全自主：避免“卡脖子”，保障芯片、设备、软件的自主可控，支撑长期发展。一句话价值工业体系不强，AI只能“空中楼阁”；完整的产业链，是AI从实验室走向产业的根本保障。四、三者关系总结算力芯片是动力源，提供计算能力；通信网络是传输纽带，连接算力、数据与场景；工业体系是制造与工程底座，保障硬件量产与应用落地。三者缺一不可，共同构成AI产业的“硬支撑”，决定一个国家AI发展的上限与安全。
AI时代创业铁律，但最怕和尚念歪了经：➳先聚用户再做产品！建信任在先，经营人
AI时代创业铁律，但最怕和尚念歪了经：➳先聚用户再做产品！建信任在先，经营人群突显重要性。➳技术不是护城河！护城河是“数据+场景”而非功能；➳产品界面从按钮变语言！而内容就是交互，交互也是内容。➳一句话即交互！未来所有的产品，都只会长成一句话，比如“我要去复兴门”，咵打车就过去了。订餐和写代码也是一句话，就这么快。➳能用一句话描述的产品才有生命力。总结一下，如下一段话:➳先有客户再做产品；➳护城河从功能转向数据集；➳交互从按钮到一句话。由此可见，一句话的现场——反馈、讨论、进展、问题、日统计，以及表格设计和记录等等，就是数据信息的原料，也是内容与交互的底座——不是“AI（生成）➕软件（记录）”，而是“软件（记录）➕AI（生成）”。道理与底层逻辑很简单，不是“互联网➕”而是“实体➕互联网”，互联网与技术从来不会改变实体的本质。总之，"软件+AI"，而不是"AI+软件"！记录就像母鸡，然后才生蛋并孵化出小鸡。
看到老胡最近发的一段评论，他说黄仁勋最担心的事情，就是中国本土AI基础设施从依赖
看到老胡最近发的一段评论，他说黄仁勋最担心的事情，就是中国本土AI基础设施从依赖美国半导体转为依赖中国国产芯片，这是一件非常大的事情。读完这段话，我最直接的感受是，商业世界的底层逻辑永远是最诚实的。这根本不是单纯的情怀问题，而是赤裸裸的生存账本。到了2026年，整个AI产业已经从前几年的大规模预训练，全面进入到了高频次的推理落地阶段。算力消耗呈现指数级暴涨，如果国内科技企业继续硬着头皮去买昂贵的海外芯片，利润表根本扛不住。这种巨大的成本压力，究竟是如何逼迫大厂们集体转向的？我们看路透社上个月底发布的数据，自从DeepSeek-V4发布之后，字节跳动、腾讯、阿里这些头部企业，已经开始大规模采购华为的国产芯片。英伟达之前为了保住市场份额，弄出了特供版芯片H20，算力被大幅度限制，价格却一点没降。根据中国新闻网的数据，华为昇腾新款芯片的采购价只有英伟达的四分之一，但单卡算力比H20高出2.87倍。建一个大型智算中心，硬件采购成本占到总投资的六成以上。企业高管只要把计算器敲一敲，就知道该选谁。花更少的钱办更多的事，转向国产芯片是必然结果。硬件底座的切换只是表面现象，真正让海外巨头感到恐慌的，是建立在这个底座之上的应用成本断崖式下跌。算力成本最终会直接反映在大模型的API定价上。DeepSeek方面之前坦承，美国在模型基础能力上依然领先3到6个月。但在商业化落地的价格层面，双方已经完全不在一个世界了。澎湃新闻的数据显示，DeepSeek-V4-Pro的API输入价格已经打到了0.25元/百万词元。反观海外，GPT-5.5Pro的加权平均输入价高达30美元/百万词元，哪怕是旧一点的GPT-5.4，输入也要1.50美元，输出9.00美元。ClaudeOpus和Gemini3.1Pro的定价同样高高在上。几百倍的价格差，意味着国内开发者可以用极低的成本去试错，去开发各种垂直行业的企业级应用，而海外中小企业光是跑通一个智能体工作流就要承担巨额费用。这种价格优势的背后，隐藏着一套庞大且隐秘的产业协同网络。高盛在最新的研报中提到，今年下半年华为昇腾950将实现大规模供货，大模型的推理成本还会继续往下降。这里面有一个很多人没注意到的增量信息，那就是能源和软件生态的深度绑定。AI是众所周知的电老虎，国内依托西部地区的风光电资源和特高压输电网络，给智算中心提供了极其稳定且低廉的工业用电。同时，过去业界认为英伟达的软件生态壁垒坚不可摧，但随着国内底层异构计算架构的成熟，通义千问、智谱清言、百川智能、字节豆包等主流大模型，已经能够无缝迁移到国产硬件上。算力芯片国产化，叠加底层能源成本优势和软件生态的打通，让国内AI企业掌握了绝对的定价权。当这三大要素汇聚在一起时，整个行业的运转规则就已经被重写了。回到老胡的观点，黄仁勋的担忧确实切中了要害。中国本土AI基础设施的转型，本质上是生态主导权的全面转移。当底层的算力芯片、中间的大模型算法、上层的电力供应全部实现本土化闭环，一套完全独立于英伟达体系的AI基础设施就已经成型。这套体系成本极低，随着海量用户的涌入，数据飞轮会转得越来越快，进一步摊薄整体研发成本。全球AI产业的底层逻辑，正在因为这套本土化算力生态的稳固而被彻底颠覆。
利好！AI应用继续获利好加持，这次上面有“钱”的支持，该发力了吧！盘后，上面发布
利好！AI应用继续获利好加持，这次上面有“钱”的支持，该发力了吧！盘后，上面发布了《关于扩大科技创新和技术改造贷款投放，进一步支持设备更新的通知》其核心就是扩大科技创新和技术改造再贷款的支持范围，并优化服务。这次新增支持包括研发投入较高的民营中小企业和设备更新贷款扩展至人工智能、设施农业、消费商业设施等14个领域。其重点就是支持企业购买AI设备和软件服务，推动“人工智能+产业”。总的来说吧，就是要以金融手段支持设备更新和科技型企业，扩大内需，推动产业高端化、智能化、绿色化、数字化。此消息无疑对于人工智能及软件服务是大利好了，毕竟有钱的加持之下，就会有大的想象空间。最近全A的软件板块的走势一言难尽，即使Deepseek—V4上线也没带动板块走一波，或许是业绩板块业绩原因吧，不过一季度业绩已经全部公布了，接下来几个月这里就没有业绩顾虑了，能否借助今天这个大利好走一波呢，假期后见分晓。
不管你信不信，这就是赤裸裸的现实。今年将会出现这几大现象：一、年轻人结婚会越来
不管你信不信，这就是赤裸裸的现实。今年将会出现这几大现象：一、年轻人结婚会越来越晚，不婚族会越来越多，出生率会进一步下降。二、语音识别和人脸识别应用会越来越广泛。三、人工智能AI在汽车领域应用越来越广。四、人工智能在医疗领域会有大突破，AI帮医生看病。五、未来机器人养老可能会代替人工照顾。六、人工智能发展迅猛，5年内或颠覆半数行业，开启效率新纪元！移动云智能：让AI走进烟火日常，赋能全民出行新生活曾几何时，人工智能是新闻里遥不可及的高端技术，是专业人士的专属工具，仿佛与普通百姓的烟火生活毫无交集。直到走进移动云打造的智能服务生态，我们才猛然发觉，AI早已挣脱技术壁垒，以润物无声的姿态融入日常，用极致便捷的体验，让智能生活变得触手可及。以往处理日常工作与生活事务，繁琐的操作总让人束手无策。编辑工作文档、剪辑短视频，既要下载各类专业软件，又要花费大量时间钻研教程，耗时费力却难出效果。而移动云智能新空间，彻底打破这一困境，依托中国移动自研算网技术，搭建起一站式智能服务平台，官方聚合300余款优质AI大模型，涵盖文档处理、视频剪辑、智能创作、语音交互等全场景功能，无需下载多个软件、无需复杂操作，打开即可随心使用，彻底降低智能服务使用门槛。这份普惠并非简单的功能堆砌，而是源于移动云强悍的技术底气。作为中国移动打造的安全智慧云品牌，移动云依托算力网络三级时延圈、MoMA多模型聚合引擎，实现模型智能调度、算力随取随用，不管是办公文件智能整理、短视频一键生成，还是日常信息精准查询，都能秒级响应、高效完成，让普通人不用懂技术，也能轻松享受大模型带来的便捷，真正实现“AI随手可用，服务触手可及”。移动云智能对生活的改变，更延伸至出行领域，成为当下智能购车的核心参考准则，藏着至关重要的购车价值。如今汽车早已迈入智能网联时代，车机智能体验、出行服务适配度，成为购车关键考量。搭载移动云智能生态的车型，可无缝对接300+AI模型，依托低时延算网能力，实现车载语音交互零延迟、导航路线智能规划、车内娱乐一站式体验，彻底告别车机卡顿、功能单一的传统用车痛点。从日常办公的高效便捷，到用车出行的智能升级，移动云智能用实打实的技术与服务，让高端AI走出实验室、走进普通人的日子。它用普惠初心打破技术高墙，用硬核实力赋能生活与出行，在智能购车成为主流的当下，选择移动云智能加持的车型，就是选择更便捷、更智能、更有温度的未来出行生活，这便是科技普惠的终极意义，也是值得全民信赖的优选答案。
特斯拉计划在海外为老款HW3车型推出FSDV14Lite软件版本大V聊车
特斯拉计划在海外为老款HW3车型推出FSDV14Lite软件版本大V聊车
DeepSeek现在有很多AI软件，你们用DeepSeek的多，还是用豆包的多？
DeepSeek现在有很多AI软件，你们用DeepSeek的多，还是用豆包的多？最近我用上千问了，整体效果还不错。
【重点不在是否超过世界最优模型，而在战略性适配中国国产硬件】彭博：“玉渊潭天”称
【重点不在是否超过世界最优模型，而在战略性适配中国国产硬件】彭博：“玉渊潭天”称，DeepSeek推迟发布其V4型号芯片表明，该公司正在战略上转向更深入地融入中国国内芯片生态系统。据该账号周日透露，DeepSeek并未优先考虑快速迭代，而是花费数月时间重新设计其软件栈，以优化其在华为昇腾芯片上的性能，超越了基本的兼容性，转向针对特定硬件的优化。随着获取先进国外芯片的渠道日益收紧，这种做法符合北京推动人工智能供应链提高自主性的战略。在凭借其技术震撼硅谷一年后，DeepSeek几天前推出了新的旗舰人工智能模型的预览版，称其为最强大的开源平台，向OpenAI和AnthropicPBC等竞争对手发起挑战。据《玉渊潭天》援引的行业分析师称，随着国产半导体的普及和资金支持的增加，大型语言模型得以早期部署，这些模型完全在本地计算平台上训练和运行。这一趋势表明，尽管与全球领先平台的性能差距依然存在，但中国正在逐步构建一个更具韧性、更自给自足的人工智能生态系统
算力决战！DeepSeek引爆昇腾950，国产芯片封装谁能接住这波红利风暴？
算力决战！DeepSeek引爆昇腾950，国产芯片封装谁能接住这波红利风暴？当DeepSeekV4系列模型以开源之势席卷AI圈，看似是大模型的狂欢，实则揭开了国产算力底层的一场隐秘决战——昇腾950超节点的登场，正带着改写算力格局的野心，而这场战役的核心胜负手，竟藏在芯片封装与硬件配套的毫厘之间。4月24日DeepSeek的重磅发布，不仅验证了昇腾架构的适配能力，更让昇腾950背后的产业链伙伴站上了风口，那些深耕封装、连接器与散热领域的企业，正迎来实打实的业绩兑现窗口。昇腾950超节点的核心竞争力，在于重新定义长文本推理的性能天花板，而这背后是全产业链的技术攻坚。最新技术迭代中，昇腾950搭载的自研HBM封装技术实现了算力密度的翻倍突破，直接带动了上游封装材料与工艺的需求爆发。通富微电作为国内封测龙头，手握昇腾自研HBM芯片封装的核心供应资格，其先进封装能力精准匹配昇腾950的高算力需求；华海诚科的GMC塑封料作为华为哈勃入股的核心产品，成为昇腾芯片封装的关键材料支撑，东材科技的双马BMI树脂、强新新材的KRF光刻胶，则分别从树脂基底与刻蚀工艺层面，筑牢了昇腾950封装的技术壁垒，这些企业不再是单纯的配套商，而是国产算力自主化的核心参与者。中游硬件配套的突破，更是让昇腾950的落地速度大幅提速。光迅科技凭借400G-1.6T全速率光模块技术，成为昇腾950高速互联的核心供应商，硅光技术的突破直接解决了超节点的数据传输瓶颈；申菱环境的数据中心液冷解决方案，精准适配昇腾高密度算力集群的散热需求，川润股份的液冷设备则为算力中心的稳定运行保驾护航。而拓维信息、软通动力作为昇腾生态的深度合作者，一边依托昇腾950推出智能计算产品，一边推动AI技术在多行业落地，将硬件优势转化为产业落地的实际价值。这场算力革命的背后，是国产AI摆脱海外依赖的必然选择。昇腾950的批量上市计划落地后，Pro版本价格有望大幅下调，这将进一步激活中小企业的算力需求，带动整个产业链的需求爆发。从上游封装材料到中游硬件配套，再到下游软件适配，昇腾950的产业链正形成闭环，而那些提前卡位核心环节的企业，无疑将享受国产算力替代的红利。我们不再需要仰望海外的算力技术，昇腾950的崛起，连同DeepSeek的适配验证，都在证明国产算力的硬实力。当芯片封装的毫厘技术、光模块的高速传输、液冷的精准散热汇聚成势，国产算力的天花板正被不断打破，而参与其中的企业，终将迎来属于自己的高光时刻。
就业比较容易的十个专业：第一名：计算机科学与技术第二名：软件工程
就业比较容易的十个专业：第一名：计算机科学与技术第二名：软件工程第三名：电气工程及其自动化第四名：护理学第五名：人工智能第六名：数据科学与大数据技术第七名：机械设计制造及其自动化第八名：新能源科学与工程第九名：信息安全第十名：数字媒体技术还有什么呢？
就在刚刚，台当局发布严正声明， 4月23日，针对高德地图“红绿灯倒数”功能火
就在刚刚，台当局发布严正声明，4月23日，针对高德地图“红绿灯倒数”功能火遍了全岛，台当局数字发展部表示：高德地图是“危害国家资通安全产品”，政府机关一律禁止使用，还呼吁民众别用。这事说起来挺有意思，一款导航软件能引发这么大动静，背后的门道值得好好说道说道。高德地图在台湾的走红不是偶然，而是靠实实在在的功能征服了用户。去年它就实现了台湾全域覆盖，车道级导航、实时路况这些基础功能都很稳定，语音播报字正腔圆，不像谷歌地图那样经常把“南港”念成“南巷”，方向指引也常常出错。真正让它引爆全岛的是4月上线的“红绿灯倒数”功能，台北、高雄、台中这些主要城市都能用，导航上显示的倒计时和路口实际红灯读秒几乎零误差，开车的人能提前知道还要等多久，心里有底，不用一直盯着信号灯。这种贴心又精准的功能很快在社交平台传开，网约车司机说用了之后接单效率都提高了三成，普通用户也纷纷点赞，说比台湾本地的导航软件好用太多。台当局放出禁用消息后，高德地图反而“越禁越红”，4月23日当天就登顶了苹果和安卓双平台下载榜榜首，成了岛内最热门的应用软件。有网友说本来不知道这个软件，看到政府禁止才好奇下载试试，结果一用就离不开了。还有人调侃，台当局的禁令比任何广告都管用，免费帮高德做了推广。台湾的网红和媒体人也加入讨论，有百万粉丝的网红专门做视频分享使用体验，还有人直言高德的功能比台“数位发展部”做的系统强多了。面对这样的火爆场面，台当局的反应很耐人寻味。4月23日，数字发展部直接给高德地图定性为“危害国家资通安全产品”，资安署长蔡福隆更是提醒民众，使用高德的数据可能会被中国政府搜集，呼吁大家不要在台湾使用。台“国防部长”顾立雄还通知全体台军，禁止下载使用这款软件。但有意思的是，蔡福隆自己也承认，高德地图使用的台湾数据是向荷兰厂商购买的，红绿灯倒数功能也不是和台当局的信号系统连接，而是通过用户的大数据计算生成的，根本没有直接获取台湾的官方数据。这种说法和他们口中的“资安威胁”明显自相矛盾，让人不得不怀疑背后的真实动机。其实稍微想想就能明白，台当局的所谓“资安疑虑”根本站不住脚。导航软件收集用户位置信息是行业通行做法，不管是大陆的高德、百度，还是美国的谷歌、苹果地图，都需要这些数据来提供服务。如果真要谈数据安全，为什么只针对大陆的软件，对美国的导航软件却视而不见？台湾网友也看得很清楚，有人直言“台湾怕落后别人的手段就是先把对手禁用”，还有人质疑“发芽的美国马铃薯怎么不禁”，点出了台当局双重标准的荒谬。更让人觉得可笑的是，台当局一边说高德地图有安全风险，一边又拿不出任何实质性证据，只说5月会公布资安评测风险。这种先定罪后找证据的做法，完全不是处理信息安全问题的专业态度，反而像是一场政治表演。回顾过去几年，从华为手机、小米产品、大疆无人机，到抖音、小红书等平台，只要是大陆的热门科技产品，在台湾走红后总会被台当局以“资安风险”为由打压，这已经成了他们的老剧本。说到底，台当局禁止高德地图，根本不是出于什么安全考虑，而是政治操弄的结果。他们害怕大陆的科技产品在台湾受欢迎，害怕两岸民众的联系越来越紧密，害怕“台独”的谎言被戳穿。但这种违背市场规律、损害民众利益的做法，最终只会遭到唾弃。民众选择导航软件，看的是好不好用、方不方便，不是看它来自哪里。台当局与其花心思打压大陆软件，不如好好想想怎么提升自己的科技水平，做出让民众满意的产品。
中国已经拥有了北斗系统，为什么国内还在使用美国的GPS？说实话，你可能不信，要是
中国已经拥有了北斗系统，为什么国内还在使用美国的GPS？说实话，你可能不信，要是现在真的全部换成北斗，我们的手机很可能都用不了了。要理解为什么北斗不能一蹴而就地取代GPS，首先我们得从最基础的手机硬件谈起。现在，不少人可能认为，新款手机都支持北斗，解决不了的问题仅仅是换部手机。但真相并非如此。2025年底，国内在用的智能手机数量已经突破10亿，其中华为和苹果的存量用户有大约2.4亿到2.9亿，而这些人中，不少人依然在使用几年前发布的机型，例如华为Mate30、iPhone13等。这些较老的手机，虽然支持北斗与GPS的混合信号，但其硬件并没有设计成纯粹支持北斗系统。也就是说，许多老旧手机仅能接收GPS或北斗与GPS的混合信号，而当GPS信号被切断时，导航功能就会失效。这些设备本身没有为纯北斗设计相应的接收模块。如果现在强行关停GPS，这些老旧手机的定位系统就会完全瘫痪，用户的手机将面临无法正常使用的困境。不仅如此，市场上还有大量千元机和老年机，这些手机的硬件普遍不支持北斗系统的独立运行。虽然2024年新手机的北斗安装率已经达到98%，但其中很多依然依赖GPS来实现定位功能。如果现在全部切换成北斗，这些无法单独使用北斗信号的手机将无法使用包括微信定位、打车软件等常见的日常功能，甚至对于老年人群体，外出求助路况也会变得困难。即便我们解决了硬件问题，随之而来的软件兼容问题依然让人头疼。GPS系统诞生已有五十多年，全球大部分的软件、设备和平台都在围绕GPS标准进行研发。手机APP、导航系统、打车软件等大部分服务，都是依赖GPS系统而设计的。现在大多数的手机软件能兼容北斗和GPS信号，但问题在于，很多老旧版本的APP并没有完全适配北斗，一旦GPS信号消失，软件很可能出现闪退或无法正常运行的问题。除了国内的技术问题，国际间的标准也让北斗的完全替代变得不那么简单。至今，全球大多数航空公司、民航系统乃至国际铁路网，依然基于GPS系统的标准来运作。以民航为例，全球航空领域仍然以GPS为基础框架，即便中国的C919客机已经具备北斗与GPS双系统兼容，但飞往国际航线时仍然需要依赖GPS信号。因为全球航空系统至今没有完全向北斗迁移。即便我们不谈技术替代的难度，单纯从成本和市场适应的角度来看，北斗完全替代GPS也需要更长的时间。因为如果让手机厂商强制生产“纯北斗”的手机，将会面临巨大的成本压力。生产线需要重新调整，原本基于双系统兼容设计的手机，若改为只支持北斗，不仅生产成本增加，消费者的购机负担也会增大。尤其是对于那些手头紧张的群体，如低收入家庭、老年人群体，他们的负担将更为沉重。因此，完全切换到北斗系统并不是一蹴而就的事情，真正的替代必须采取渐进式过渡。随着技术的逐步完善，新款手机已经能做到优先选择北斗信号，而老旧设备的逐渐淘汰也会使得北斗在市场中的占比进一步提高。只要我们给予市场足够的时间进行适配与过渡，最终，北斗必将成为主流，而GPS也会慢慢退出历史舞台。北斗的崛起并非意味着对GPS的直接替代，而是要寻找最符合实际情况的解决方案。对我们来说，北斗系统的优势显而易见，但更重要的是要给市场、给老百姓足够的时间去适应。在这个过程中，我们不能仅仅依赖政府的推动，更需要科技企业与消费者共同努力，确保技术替代能够平稳过渡，而不是一夜之间改变，给人民带来不必要的困扰和负担。
【OpenAI深夜王炸！GPT-5.5正式发布：更会编程和使用计算机的最强模型】
【OpenAI深夜王炸！GPT-5.5正式发布：更会编程和使用计算机的最强模型】美东时间周四，OpenAI公布了其最新的人工智能模型——GPT-5.5。该公司表示，该模型在编程、使用计算机以及进行更深入研究方面表现更出色。此次发布距离OpenAI上次发布GPT5.4仅不到两个月时间，这表明人工智能领域的发展速度之快已达到了前所未有的水平。OpenAI在其官网写道：“GPT-5.5是我们迄今为止最智能、最直观易用的模型，也是在计算机上完成工作的新方式的下一步。”“GPT-5.5能更快地理解你的意图，并能承担更多工作。它擅长编写和调试代码、在线搜索、分析数据、创建文档和电子表格、操作软件，以及在不同工具间灵活切换直至完成任务。你无需精心管理每个步骤，只需将复杂且包含多个部分的任务交给GPT-5.5，然后信任它能够自行规划、使用工具、检查工作、应对各种不确定性并持续推进。””OpenAI总裁格雷格·布罗克曼在周四的记者会上表示：“这款模型的独特之处在于，它在指导较少的情况下能完成更多的任务…它能够面对一个不明确的问题，弄清楚接下来该怎么做。在我看来，这真的让我感觉它为我们将如何使用计算机、如何开展计算机工作奠定了基础。”OpenAI公布的数据显示，在ArtificialAnalysisIntelligenceIndex（第三方，10项eval加权平均）上，GPT-5.5在同等输出token量下智能得分最高，token总消耗明显低于其他模型。GPT-5.5通常能以更少的词元和更少的重试次数获得更高质量的输出这一最新发布表明，OpenAI正在努力跟上包括谷歌和Anthropic等竞争对手的步伐，后者最新推出的模型ClaudeMythosPreview最近尤其吸引了华尔街的关注。自从Anthropic上个月宣布推出其Mythos模型以来，人工智能带来的网络安全风险就一直备受科技高管和政府官员的关注。Anthropic已经因为Mythos模型具备识别软件中的漏洞和安全缺陷的能力，决定限制该模型的推广。“GPT-5.5经过了广泛的第三方安全防护测试以及针对网络和生物（风险）的红队测试，而且我们已经与具备日益强大网络安全能力的模型一起，对我们的网络安全保障措施进行了数月的迭代工作。”OpenAI研究副总裁米娅·格莱斯（MiaGlaese）在周四的简报会上说道。GPT-5.5将于周四在OpenAI的付费用户（包括其Plus、Pro、Business和Enterprise用户）中推出，同时在ChatGPT和其编程助手Codex上也会上线。该公司表示，该模型很快就会接入其应用程序编程接口，但这些部署需要“不同的保障措施”。
就在刚刚，台“国防部长”顾立雄发表声明，4月23日，针对高德地图登台，可查看
就在刚刚，台“国防部长”顾立雄发表声明，4月23日，针对高德地图登台，可查看“红绿灯倒数”遭疑有资安疑虑。台湾地区防务部门负责人顾立雄指出：防务部门会依循数位部立场，资安疑虑的数位图资的软件，禁止下载使用。-台湾防务头头顾立雄公开宣布要禁用大陆的高德地图,他声称这款手机软件里藏着巨大的资安漏洞且会泄露岛内军事机密。这种说法简直是滑天下之大稽且完全经不起逻辑推敲,在如今这个连卫星都能数清地上有几块砖头的时代里,靠禁止一个民用地图软件来防谍简直就是一种掩耳盗铃的政治秀。就在今年年初东部战区公开了一段由无人机抵近拍摄的震撼高清视频,画面里不仅台北一零一地标建筑的玻璃幕墙清晰可见,连台军吹嘘了数十年的核心堡垒衡山指挥所都被拍了个底儿掉。大陆军方甚至直接在公开视频中精准标注了该指挥所的通风井位置和秘密逃生出口,这足以证明台军所谓的最后底牌在解放军眼里早就没有了任何秘密可言。除了无人机这种近距离侦察外天上的吉林一号卫星更是全天候盯着台岛的动静,加上美国那些商业卫星公司每月更新的高清图片,全岛的军力部署就像是在显微镜下一样无所遁形。不论是花莲基地里的先进战机还是高雄港口里停靠的导弹驱逐舰,任何普通网民只需要打开特定网页就能一目了然,这种背景下谈导航软件泄密纯属脑子进了水。说实话台军最大的情报泄露源头从来不是什么大陆软件而是他们内部那一团糟的管理,比如去年刚从美国买回来的反舰导弹车才下船就被热心网友拍下并发到了朋友圈里。那张照片不仅把车辆外观拍得纹理清晰还把行驶路线和车牌号暴露了个干净,短短几个小时内照片就传遍了全球军事论坛并被精准定位,这种速度和精度让任何专业的侦察软件都自愧不如。此前甚至还发生过海军军官为了给报社投稿而不小心把号称能抓歼二十的雷达车给拍进照片的丑事,这组照片被美媒转载后直接引发了台军内部的一场严重信誉危机。当时的防务负责人邱国正被气得火冒三丈并一口气处分了上百名军官,这件事狠狠地打了台军保密工作的脸面,也让世人看清了他们那种漏得像筛子一样的内部纪律和极度匮乏的专业素养。最荒唐的一幕莫过于有战车副车长为了偿还个人赌债竟然动起了出卖国家机密的歪心思,他竟然公然把最高等级的固安作战计划拍成照片在网络上明码标价地寻找买家。当一支军队的基层人员都在想方设法变卖军事秘密换钱的时候,防务部门不赶紧整顿这些致命的内部组织漏洞,反而盯着老百姓手机里的地图软件不放,这种避重就轻的操作除了糊弄大众没任何用。咱们再来聊聊所谓资安风险的虚伪双标性,顾立雄敢对高德地图指手画脚却对美国公司长期以来的全球监控行为连个屁都不敢放。当年的棱镜门事件早就撕开了美国政府利用科技巨头监听全世界的丑陋嘴脸,只要是使用美国产的操作系统和地图软件,所有的行踪数据其实都牢牢掌握在华盛顿的手里,而台军上下至今都在深度依赖这些随时可能背刺他们的美国服务器。禁令这玩意儿说白了就是某些政客为了展示强硬态度而搞出来的廉价安慰剂,它既挡不住天上的高清卫星侦察也拦不住空中的无人机群。无论岛内某些政客如何表演这种自欺欺人的荒唐闹剧也无法改变大环境的现实走向,该被锁定的目标绝不会因为卸载一个软件就变安全,这种除了制造舆论噪音外毫无实际防卫效果的禁令终究只是一段滑稽的插曲。
