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为什么世界AI的牌桌上只有中国和美国，没有印度？如果把全球人工智能竞争看成一
为什么世界AI的牌桌上只有中国和美国，没有印度？如果把全球人工智能竞争看成一张牌桌，到了2026年10月，最受关注的两大力量依然是中国和美国。真正拉开差距的，并不是谁家工程师多，而是谁能把科研、算力、数据、芯片、软件和产业市场连成一条完整链条。印度有人才，却还在补这套底座。印度今年2月举办人工智能影响力峰会后，一个变化很明显：开始把小模型和本土场景作为重要突破口。农业、多语言交互、基层服务，这些方向确实适合印度自身条件。但小模型能够解决“怎么用”，并不等于已经解决“怎么创造下一代核心技术”。这恰恰是印度当前最现实的差距。中国的优势，却越来越体现在AI真正进入现实之后。到2026年上半年，我国生成式人工智能用户规模已经超过7亿，普及率超过50%，规上制造业企业人工智能技术应用普及率超过三成。用户越多、场景越丰富，模型获得真实反馈的机会就越多，技术迭代也越容易形成正循环。算力同样如此。9月公布的信息显示，我国已经实现全国算力统筹监测，31个省份平台接入全国算力网。这件事表面看很“基础”，实际却关系到科研机构、中小企业和模型团队能不能更方便地获得算力。AI发展到今天，算力能否高效流动，本身就是竞争力。再看产业链，差别就更加清楚。9月我国发布“人工智能+软件”专项行动，到2030年力争实现关键软件全面智能化升级，同时推动智能体、智能编程等新业态发展。10月9日发布的相关意见又进一步提出全面实施“人工智能+”，把算力、算法、数据、基础理论和核心技术放在同一张发展路线图上。这说明中国AI发展的重点正在发生变化。过去大家容易盯着模型参数、榜单排名，现在越来越看重AI能不能进入汽车、机器人、工业软件、科研和制造现场。10月公布的信息显示，我国人工智能产业规模、企业数量和应用场景都在持续扩大，AI正在从单纯的互联网工具向实体经济生产力转变。印度的问题也因此更加明显。它并非缺少优秀程序员，也并非没有软件产业基础，而是传统IT服务模式与前沿AI研发所需要的能力结构并不完全相同。工信部9月就指出，单纯编码执行能力的重要性正在下降，需求理解、架构设计、系统集成、安全控制以及懂行业的复合能力越来越重要。美国则拥有另一套优势。2026年全球AI竞争中，美国企业仍在持续推出前沿模型，中国企业也在快速迭代，开源生态和产业应用成为新的竞争变量。由此可见，AI已经很难靠某一个企业单打独斗，真正重要的是国家能不能长期维持科研投入、产业协同和人才成长。印度并非没有机会。它已经开始增加AI基础设施投入，也在寻找低算力、本土语言和民生场景的路线。不过，从软件服务优势走向底层技术优势，中间还有很长一段路，需要解决高端人才培养、科研转化、算力供给和产业链协同等问题。在我看来，未来AI竞争真正比拼的，是谁能让聪明人持续产生新成果，又能让成果迅速进入工厂、市场和日常生活。模型只是台面上的牌，教育、科研、算力、产业链和超大规模应用场景才是牌桌下面真正支撑长期竞争的东西。中国接下来要看的，也正是这些决定未来的底层能力。
年轻人开始用AI整顿双11了本以为AI短剧都是粗糙流水线产物，直到刷到天猫这一
年轻人开始用AI整顿双11了本以为AI短剧都是粗糙流水线产物，直到刷到天猫这一部直接改观！甘望星化身茂天天颜值在线，各路网红达人跨界集结，看老祖宗闯荡赛博世界，今年双11有新乐子了天猫双11自制AI短剧
OpenAI伦敦分部去年的人均薪酬是231.8万英镑，约合人民币2055万
OpenAI伦敦分部去年的人均薪酬是231.8万英镑，约合人民币2055万元，相当于英超球员的薪资。AI人才的身价真值这么高吗？震惊。然后我还看到了一个消息，说这个工资是英国全职员工收入中位数的58倍，倒算一下，英国工资中位数就是35万左右。又是一个震惊。我没记错的话，上海官方公布的工资中位数大概在8-9千，就按9千算，年薪就是10.8万，那英国的中位数就是上海中位数的3.24倍。这些年我看到的各方消息，一直以为上海的薪资水平和国外发达国家已经不相上下，没想到，还是有这么大差距。
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达摩院AIforScience负责人离职创业
达摩院AIforScience负责人离职创业阿里达摩院科学智能负责人荣钰离职创业了方向还是科学智能。已经拿到头部机构投资，具体金额没披露荣钰2017到2024在腾讯AILab，专家研究员，主导云深智药的分子属性预测模块。2024年6月跳到阿里达摩院，管AIforScience，覆盖药物、医疗、材料、物理仿真。在达摩院待了一年多，出来了#大厂#互联网大厂#阿里
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