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申论小程序好用程度对比​​​

“爱是所有”。75岁的陆蓉之在AI艺术展上写下这三个字。她让人工智能生成自己刚出生、被父母第一眼看见的画面，把它留在《七秒钟》这件作品里。接连失去丈夫和母亲，又面对记忆一天天退潮，她选择用AI帮自己记住那些最重要的瞬间。一个人对抗遗忘的方式可以这么温柔。不是硬扛，而是把爱交给另一种介质​“爱是所有”。75岁的陆蓉之在AI艺术展上写下这三个字。她让人工智能生成自己刚出生、被父母第一眼看见的画面，把它留在《七秒钟》这件作品里。接连失去丈夫和母亲，又面对记忆一天天退潮，她选择用AI帮自己记住那些最重要的瞬间。一个人对抗遗忘的方式可以这么温柔。不是硬扛，而是把爱交给另一种介质去存放。阿尔茨海默症患者失去亲人后与AI相伴75岁奶奶用AI对抗阿尔茨海默症

DeepSeek将又一次踩中了风口。国家数据局披露，国家将探索人工智能发展新模式，要围绕国民经济发展场景，按照词元用量和效果计费。而这些，都是DeepSeek所擅长。梁文锋立志要做的通用人工智能（AGI）正是针对各个专业领域而设定的通用大模型。不拼GPU数量，不拼模型参数多，而是深耕某些应用场景，从单纯技术比拼，转向商业应用驱动。而性价比更是DeepSeek无与伦比的优势。DeepSeek必将大有可为！

欧美芯片巨头现在最怕的不是中国不买了，而是中国不光不买，还在自己造，而且造出来的东西，比他们卖给你的还便宜还好用。如此一来，欧美的芯片，到底还能卖给谁？对此，比尔盖茨可谓一语成谶！他早就说过：“无论美国采取任何限制措施，都无法阻止中国走上科技强国的位置！”芯片生意过去有一套很舒服的剧本：先进技术掌握在少数企业手里，谁需要高端算力，谁就得排队掏钱。可到了2026年，这套剧本越来越演不下去了。中国市场没有消失，人工智能需求反而越来越旺，只是采购清单里的国产名字越来越多。这才是欧美半导体企业真正需要琢磨的问题。限制中国获得先进芯片，本来是想让中国跑慢一点，结果中国企业转身开始补芯片、设备、软件、模型和算力基础设施。门确实被关窄了，可屋里的人没有坐着等，而是开始自己修门。2026年4月，美国商务部长卢特尼克在国会表示，英伟达H200当时尚未真正销售给中国企业。不过局面后来出现变化。7月，美国商务部官员又表示，已有极少量H200运往中国或中国香港地区。这个变化恰恰说明，中美高端芯片贸易已经不再是过去那种简单的买卖关系，而是夹杂着出口许可、政策限制、供应安全和国产替代等多重因素。另一边，荷兰光刻机巨头阿斯麦承受的压力也越来越直观。2025年，中国市场占其销售额约三分之一，公司预计2026年这一比例将下降到约五分之一。美国国会一些议员还试图进一步扩大对华半导体设备限制，把限制范围继续向浸没式深紫外光刻设备延伸。问题来了，如果最大的半导体市场之一不断被限制采购，损失的订单会自动跑回来吗？恐怕没这么简单。芯片产业最有意思的地方就在这里：客户今天被迫寻找替代品，明天替代品一旦成熟，原来的供应商即使重新敲门，也未必还能回到原来的位置。中国企业正在加快解决这个问题。华为公布的技术路线显示，昇腾950DT计划在2026年第四季度推出，并面向训练和推理等场景。到9月，围绕国产人工智能芯片的大规模算力基础设施建设，已经成为国际半导体行业高度关注的方向。更值得注意的是，国产算力已经不是单独一颗芯片在那里“孤军奋战”。今年深度求索新一代模型与华为昇腾完成深度适配，寒武纪、摩尔线程、海光等国产算力企业也在加快模型适配。芯片、模型、服务器、互联架构和软件工具链正在一起磨合。这意味着竞争规则开始变化。以前讨论国产芯片，经常盯着单颗芯片参数，仿佛跑分少一点就输了。人工智能时代却不完全如此。真正决定生产力的，是整个系统能不能把模型跑起来，能不能稳定扩展，软件好不好迁移，单位成本能不能降下来。当然，国产芯片并不是已经一路“白菜价”。9月10日的最新市场情况显示，高带宽内存供应紧张正在推高多家中国人工智能芯片企业的成本，部分产品报价出现明显上涨。这说明科技自立自强从来不是喊一句口号就能满血通关，存储、制造、设备、材料和软件生态，每一关都得真刀真枪地补。可中国半导体产业的底盘正在扩大。工信部数据显示，2026年前7个月，我国规模以上电子信息制造业增加值同比增长15.4％，集成电路产量达到3342亿块，同比增长23.1％。新华社9月初报道也指出，中国集成电路产业正在迎来新一轮快速增长。这时候再回头看比尔盖茨的判断，就很有意思了。2025年接受采访时，他明确谈到，美国的技术限制实际上迫使中国在芯片制造等领域全速推进。这句话的分量，不在于替谁站队，而在于点破了一条产业规律：市场需求不会因为一道限制令凭空消失。中国需要人工智能算力，需要先进芯片，也需要庞大的数据中心和产业数字化基础设施。国外产品不给卖、不能稳定卖或者附带越来越多条件，需求自然会转化为国产技术研发的动力。短期看是供应受限，长期看却可能培养出新的竞争者。欧美芯片企业真正需要担心的，因此不是某一年少卖多少颗芯片，而是中国逐渐形成一套能够持续迭代的自主产业体系。一旦芯片能够用、软件能够配、模型能够跑、产业能够形成规模，过去依赖进口的市场就会变成国产技术最大的试验场。中国发展半导体也不是为了把世界的大门关上。真正有竞争力的科技强国，既要把关键核心技术掌握在自己手里，也要坚持开放合作。自主可控不是闭门造车，而是合作时有底气，竞争时有选择，遇到外部风浪时不至于被人掐住命门。芯片产业没有什么“一招制胜”。国产算力仍然需要解决高带宽内存、先进制造、软件生态等难题，但今天与过去最大的区别，是中国已经从单纯讨论“还能不能买到”，转向讨论“自己怎样造得更好、怎样把整个生态做起来”。这才是最值得关注的变化。封锁可以制造暂时的困难，却很难封住一个超大规模市场对技术进步的需求。欧美企业如果继续把中国只当成需要被限制的买家，可能有一天才会发现，昔日最大的客户已经变成了同行，而且还带着完整产业链和庞大应用市场一起进场。

美国AI泡沫一年内必破，无一国幸免，东大将是首先走出来的大国！AI人工智能是科学技术，是属于生产力，这里不存在泡沫。人工智能的发展和热潮，不是泡沫。目前，人工智能技术还是在初始阶段，正在发展之中。现在是九月份，再过一年看看，是否有泡沫破裂，还是继续蓬勃发展？​​​

高志凯：我有把握在今后十个月左右，美国人工智能发展泡沫会破灭，触发世界范围内的金融危机，没有一个国家会幸免本轮全球人工智能资本热潮暗藏巨大虚火，行业风险正在持续累积发酵。财经学者高志凯多次公开预判风险，不断压缩泡沫破裂的预估时间周期。他最新研判明确，未来十个月左右，美国AI泡沫或将迎来集中破裂节点。此次行业洗牌不局限于科技领域，会快速传导，触发全球性金融危机。所有经济体都将在联动效应中受到冲击，不存在完全避险的市场区域。高志凯的风险预判并非临时观点，而是历经数月调研迭代得出的结论。今年早些时候的全国数字经济相关会议上，他首次提出AI行业过热问题。彼时他根据美股科技股走势，预判十二个月内行业会出现结构性崩盘风险。经过数月对行业资本流向、企业营收数据的持续追踪，他修正原有判断。在最新的投资贸易洽谈公开论坛中，他将风险窗口缩短至十个月范围内。预判周期持续收紧，足以说明当下AI行业泡沫膨胀速度远超前期预估。为保证判断客观严谨，高志凯长期深耕海外科技资本运作模式研究。他重点统计美国头部科技企业AI板块的资金投入与实际产出比例关系。目前行业整体呈现严重的收支失衡状态，资本投入体量极其庞大。大量资金涌入算力设备采购、技术研发与市场估值包装等多个环节。但落地民生、赋能实体产业的成熟AI项目极少，真实营收极度低迷。整体行业投入产出比例严重失衡，资金消耗速度远超正常行业范畴。行业当下的繁荣景象，并非技术落地带来的正向产业增长，而是账面泡沫。不少科技企业依靠融资资金流转，完成上下游账面数据的双向美化。芯片采购、设备合作等资金往来，成为企业拉高估值的常用运作方式。这套闭环资本操作，制造出AI产业高速发展的虚假行业繁荣假象。全程没有实质性产业增益与利润产出，完全依靠资本输血维持热度。结合近代金融泡沫发展史，高志凯对标本世纪初的互联网泡沫危机。早年互联网行业盲目扩张基础设施，大规模烧钱，最终造成资源严重闲置。资本退潮后行业崩塌，大量资本蒸发，引发大范围的市场金融震荡。如今AI行业的资本炒作逻辑、盲目扩张模式，与当年乱象高度重合。相较于二十多年前，当下全球资本体量更大，市场联动性也更为紧密。一旦AI泡沫破裂，连锁反应的破坏力，将远超当年互联网泡沫危机。高志凯始终保持理性中立的观察视角，不盲目追捧科技行业风口。他认可人工智能的技术革新价值，但坚决反对脱离实体的资本炒作模式。任何新兴产业的发展，都需要真实市场需求与落地利润作为长久支撑。单纯依靠资本堆砌、概念营销的行业，最终必然迎来市场理性清算。美股科技板块是全球金融市场的重要风向标，牵动各国资本市场走势。AI泡沫崩塌会直接冲击美股大盘，进而传导至全球各行各业资产端。全球经济一体化背景下，各个国家和行业都无法独善其身规避风险。高志凯也客观提及，国内实体经济基底扎实，具备较强风险缓冲能力。提前做好风险预判、严控行业泡沫，能够有效降低外部市场冲击。现阶段，高志凯仍在持续跟进全球AI产业数据与国际金融市场动态。他的系列预警观点，已被财经学界广泛关注，成为行业风控重要参考。业内机构也开始重新评估AI赛道估值，主动排查行业资本运行风险。信源：观威海：高志凯：我有把握在今后十个月左右，美国人工智能发展泡沫会破灭，触发世界范围内的金融危机，没有一个国家会幸免

美国共和党籍参议员泰德·克鲁兹9月11日接受采访时称，在人工智能军事化问题上，他“宁愿它们是美国制造的杀戮机器人，而不是中国制造的杀戮机器人”。他表示，AI需要“规则和护栏”，但认为减缓AI发展速度是一项“不可能的任务”。说白了，美国共和党参议员克鲁兹这番关于AI军事化的言论，表面上看，只是探讨人工智能的技术管控，但事实上，这根本不是单纯的技术伦理讨论，而是带着浓厚大国对抗思维的霸权表态，把AI技术直接绑定军备竞争，绝非普通的科技观点那么简单。要知道，克鲁兹在采访中公然提出，军事化AI，宁愿是美国制造的杀戮机器人，也不能是中国制造的，一边嘴上说AI需要设立规则与护栏，一边又坦言想要放慢AI发展根本做不到。这套说辞的内核十分直白：在AI军事赛道上，优先保障美国的技术优势，所谓的AI规则，本质想要做成服务美国利益的单边规则。可人工智能的安全治理，核心目标本是防范技术滥用、规避军事冲突风险，不该以国别划线，搞非此即彼的对立。科技本身没有善恶，善恶在于使用技术的人，不能简单用国别标签去判定AI武器的危险与否。全球AI治理，需要各国平等协商共同制定规范，而不是由美国单方面定下标准。更讽刺的是，一边呼吁搭建AI安全护栏，一边坚持不能停下AI军事化研发，这套逻辑本身就充满矛盾。想要限制别人发展，自己却不愿踩下刹车，双重标准展露无遗。而这标志着，美国不少政客看待前沿科技，第一反应就是军事化博弈。AI不再仅仅是产业创新工具，已经被纳入大国竞争的军备赛道。这种思维持续发酵，会不断拉高全球人工智能军事化的风险，给国际安全局势埋下新隐患。科技竞争本可以良性开展，一旦完全转向军备对抗，最后所有国家都要承担技术失控带来的代价。说到底，人工智能治理不能搞“本国优先”的霸权逻辑。各国需要共同管控AI军事化风险，建立公平合理的国际规则，而不是比拼谁的作战机器人更强。单纯以国别划分技术好坏，只会加剧全球科技对抗，不利于人类共同安全。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。

今天点了霸王茶姬（我是微信小程序点的比较划算[doge]）​​​

不到一年啊。那个被全网捧上天、号称要让我们都躺平赚钱的AI，怎么转眼就成了人人喊打的过街老鼠？直到国家网信办一把扯下这块“高科技”的遮羞布，我才彻底惊出一身冷汗。说真的，你没觉得最近上网特别累吗？刷个新闻，差点被气死，结果发现是AI瞎编的；看个短视频，脸是深度伪造的；连评论区跟人吵了半天，回头一看，对面搞不好是个没感情的AI水军！曾经我们以为AI是来帮我们干活的，结果呢？你的生活照、我的工作文档，全被他们神不知鬼不觉地爬走，成了免费的“训练饲料”。这哪是什么新质生产力，这简直是个在裸奔的赛博怪兽！要是哪天这玩意儿被黑客劫持了，我们的隐私和安全谁来管？好在，国家终于出手了！9月1日那场发布会，直接把AI的五大老底全给揭了。数据污染、造假泛滥、甚至还有国外的技术霸权渗透……字字句句，一针见血，全劈在了乱象的大动脉上。直接清理560多万条垃圾信息，端掉几万个违规账号。这波雷霆手段，看得人极度舒适！总有人杠，说管得严会影响创新。扯淡！没有刹车的车，你敢开吗？没有规矩的野蛮生长，最后割的还不是咱普通人的韭菜？国家这波急刹车踩得太及时、太漂亮了。不是不让它跑，而是得给它套上缰绳、装上导航。只有守住了安全这条红线，这把科技的双刃剑，才不会伤到咱们老百姓自己。别再盲目造神了。让技术守规矩，让AI老老实实造福全人类，这才是真正的星辰大海！

我认为：人工智能再这样进化下去非常危险。特别是由阿里巴巴的CEO提出来的超级人工智能，这种人工智能和通用型人工智能最大的区别是，具有自我逻辑推理能力，包括人类的可能意识。如果人工智能实现觉醒，虽然有可能为这个社会带来巨大的科技进步，但更有可能摧毁人类现有的文明。因此从风险的角度来讲，必须加以管控，甚至阻止人工智能朝这一方向发展。请问谁能毁灭人类？只有我们人类自己。看懂人工智能

世界五大顶尖科技，中国全部站在第一梯队！1.无人机：中国、美国2.量子计算：美国、中国、加拿大3.新能源汽车：中国、德国、美国4.VR/AR：美国、中国、日本5.人工智能：美国、中国、英国看到这份名单，心里先是一震，接着觉得这份名单的分量，比它表面上看起来要重得多。很多普通人平时不会特意去关注这些前沿行业，总觉得高端科技离自己的日常很远。可如果回头看一看十几年前的情况，大家就能明白现在这份成绩来得有多不容易。早些年我们做很多高端产品，大多是跟着别人的路子走，别人拿出成熟技术，我们花钱引进、拆开研究，一点点模仿改进。那时候说起全球顶尖技术，大家第一反应都是国外的企业和实验室，国内更多是做加工、做配套，很少能站到全球第一排去比拼。现在不一样了，上面这五个关键赛道，我们都进入全球第一梯队，不是单一某一项突然冲上去，是多条主线同步往前赶。拿大家看得见的例子来讲，日常很多航拍、农业用的无人机，国内品牌已经卖到世界各地；路上越来越多的国产新能源车，大量出口到欧洲很多国家。在量子、虚拟现实、人工智能这些普通人看不懂细节的领域，国内科研团队、企业拿出的成果，也经常出现在全球行业讨论当中。这里也要客观讲清楚，进入第一梯队不等于每一项都完全排在最前面。每个国家各有长处。美国在很多底层技术上积累很深，德国在汽车制造功底扎实，日本在部分光学配件有优势，加拿大在量子方向有自己的研究路线。我们的优势更多集中在完整的产业链、庞大的应用市场，可以快速把技术落地做成产品，在实际使用场景里不断优化改进。这些科技竞争，不只是企业之间做生意那么简单。各个国家都清楚，这几个方向是未来很长一段时间经济发展的关键。谁能稳住技术优势，以后就能在相关产业、就业、贸易上面拿到更多主动权。所以不少国家会出台对应的扶持政策，也会设置各类市场门槛，这也是现在全球科技环境的现实情况。当然我们也不能盲目乐观。很多核心基础环节还需要持续投入时间、资金去打磨，追赶和巩固优势是一个长期过程，不是取得一点成绩就可以停下来。国家和企业每年持续投入研发，普通老百姓的生活也会慢慢受益，不管是出行、工作，还是日常用到的各类智能产品，都会跟着技术进步慢慢改善。不少人会有疑问，接下来这些行业我们还能不能继续稳住位置，会不会出现新的对手后来居上。其实这件事没有固定答案，最终要看长期的投入、人才培养和产业环境。每个人看法不一样，有人比较乐观，也有人觉得不能高估目前的成果。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

商业的本质是满足需求，而赚钱却不是。很多人总是说赚钱就是满足需求过程，其实这在我看来这句话就是正确的废话。那谁都知道满足需求才能赚到钱。那么怎么去满足需求呢？接下来就会又有人跟你说了，那你就要找到人的需求，挖掘人的需要。错！大错，特错！这会浪费你大量的时间，最后你还赚不到钱，因为你方向搞错了。之前我也听了很多这样的课程，也这么搞的，最后分币不挣，还浪费了我大量的时间精力和金钱。我告诉大家，需求根本就不用找的，从古至今人的需求根本就没有变过。而且马斯洛早就已经告诉大家了，对不对，就物质需求和精神需求。具体对应的就是人的，物质方面就是吃喝拉撒睡娱乐，精神方面就贪嗔痴慢疑，就完事了，对不对。上面我说的包括了人所有的需求。那么怎么才能赚钱呢？记住我下面说的这句话：找到满足人需求的新渠道新方式，这就是你赚钱的机会。记住赚钱是找满足人需求的新渠道新方式。比如，古代出行是靠马车，抬轿子，后来民国时候还有黄包车，再到现在是滴滴，出租车，高铁，飞机……等等，对不对，人的需求没有变化，都是出行的需求，只是满足出行的方式变了，对不对。其他生意也是一样的，需求没变只是满足人需求的渠道方式变了。过去卖东西是实体店，现在是互联网短视频直播间里，对不对。购物的需求没变，是方式和渠道变了，对不对。记住阳光下没有新鲜事，你要想赚钱最主要的就是不断的去寻找新渠道新方式，这个观念一转变，钱就来了。

中国硬核科技实力，到底有多强？看看这5个方向就知道了：1.无人机2.量子计算3.新能源汽车4.VR/AR5.人工智能这5个方向，每一个都不是普通技术，而是决定未来科技发展方向的硬东西。无人机，已经飞进了千家万户；新能源汽车，已经从“能不能造”变成了“怎么造得更好”；人工智能，更是从新闻里的新鲜词，慢慢变成了普通人每天都能用到的东西。量子计算、VR/AR虽然离普通人的日常还没那么近，但谁能在这些前沿领域提前站稳，谁就更有机会抢到下一轮科技发展的先手。更重要的是，这些不是停留在实验室里的概念。有人在实验室里研究，有人在工厂里生产，有人在市场上把它们真正卖出去。从实验室到生产线，再到普通人的生活，中国正在越来越多的硬核科技领域，把技术真正变成了现实。这才是最让人振奋的地方。不是某一项技术突然冒出来，而是越来越多的方向，都有人在拼命往前赶。中国科技的底气，可能就藏在这些看得见、摸得着的东西里。

玩美数据发布智能眼镜行业洞察：便利与舒适度已成破圈关键智能眼镜这两年越来越像一个“从科幻片里走出来，又被现实按回生活”的产品。过去大家关心的是它能不能拍照、翻译、导航、调用人工智能，如今问题变得朴素得多：戴几个小时鼻梁疼不疼，出门半天会不会没电，操作时还要不要频繁掏手机。玩美数据此次行业洞察把便利与舒适度摆到破圈关键的位置，恰好点中了行业最现实的命门。2026年，政策先给这个新赛道添了一把火。国家发展改革委、财政部明确把智能眼镜纳入数码和智能产品购新补贴范围，单件销售价格不超过6000元的产品，可按销售价格的15%给予补贴，每件最高500元。到了8月底，消费品以旧换新仍在持续释放智能消费需求，重点平台智能眼镜销售额保持较快增长。价格门槛降低，更多消费者愿意试一试，但“愿意买”和“愿意天天戴”显然不是一回事。央视今年对智能眼镜市场的调查就把问题说得很直白。普通眼镜重量通常在20克左右，而不少主流智能眼镜达到40克至80克。几十克放在手里不算什么，挂在鼻梁和耳朵上几个小时，存在感就明显了。更麻烦的是，眼镜里还要塞进芯片、电池、麦克风、扬声器，有的产品还需要摄像头和显示模组，想轻、想强、还想续航长，三个愿望经常互相“抢座位”。续航同样是一道现实门槛。央视报道显示，不少产品宣传续航可达4至8小时，但持续开启人工智能交互、拍摄和导航等功能时，实际使用时间可能缩短到2至3小时。对于手机来说，没电还能放进口袋接充电宝；对于眼镜来说，若一天之中频繁摘下充电，所谓“随身智能入口”就容易变成“随身电量提醒器”。所以，玩美数据所强调的便利，并不是功能表越长越好，而是让用户少做动作。导航时不必反复低头看手机，翻译时不用来回切换软件，会议记录能够自然完成，拍摄时真正解放双手，这些才是智能眼镜容易被普通消费者理解的价值。功能如果每次都要复杂唤醒、重新连接或者多层菜单操作，再聪明的设备也容易把自己折腾成电子玩具。厂商显然已经意识到这一点。小米在2025年6月推出首款人工智能眼镜，起售价1999元，官方披露整机重量约40克，并把语音交互、翻译、拍摄、开放式音频等能力整合进普通眼镜形态。其产品设计思路很有代表性：不是把所有功能都堆到脸上，而是尽量在重量、续航和智能能力之间寻找平衡。到了2026年，国内市场的新品仍在朝轻量化和场景化方向演进。这种变化背后，是中国消费电子产业链的协同能力。智能眼镜体积小，但涉及芯片、光学、声学、电池、结构件、操作系统和人工智能服务等多个环节。任何一个环节多占一点空间、多耗一点电，最后都会反映到镜腿厚度、重量和发热上。也正因为如此，行业真正的竞争已经不只是“谁的模型更聪明”，而是整套产业链能不能把聪明装进一副让人愿意长期佩戴的眼镜里。标准化也正在补课。中国信通院已经启动人工智能眼镜专项测试，从基本配置、音频、图像、防抖、交互、续航、安全隐私七个模块设置超过60个测试项目。这个动作很重要，因为智能眼镜不仅贴着脸，还带着摄像头、麦克风和数据连接能力。产品走进日常生活之后，隐私保护、拍摄提示、数据安全都不能靠一句“用户自行注意”来解决。到了2026年9月，行业的方向已经越来越清晰。智能眼镜想从“新品类”走向“大品类”，最难的并不是让消费者第一次戴上，而是让人第二天还愿意继续戴。轻一点，续航再长一点，连接再稳一点，交互再少折腾一点，看起来都不是惊天动地的突破，却恰恰决定产品能不能真正留下来。新技术真正进入大众生活，往往都经历同一条路：先让人觉得新鲜，再让人觉得有用，最后让人习惯到感觉不到它的存在。智能眼镜现在正处在第二步向第三步迈进的关口。玩美数据把便利和舒适度列为破圈关键，意义正在这里。中国拥有完整的消费电子制造体系，也拥有庞大的应用市场和快速发展的人工智能产业。未来谁能把先进技术做得更轻、更稳、更安全、更顺手，谁就更有机会把智能眼镜从发布会里的“未来设备”变成普通人的日常用品。真正成熟的科技，不是让人时刻意识到它有多厉害，而是戴上一整天之后，只留下一个简单感受：好戴，也好用。

一个国家的财政部长，管钱的，居然在公开场合喊出一句：要是人工智能被中国超了，那1.5万亿美元的国防预算、那个“铁穹”，全都没意义了，“其他一切都不重要了”。说这话的是贝森特，9月8日，在布赖特巴特新闻网办的政策讨论会上。这话听着像打气，细一琢磨，全是心慌。你想想啊，一个正常的领先者会这么说话吗？真正领跑的人，回头看一眼追兵，顶多加两步速。哪有边跑边回头喊“他要是超过我，我这条命就没了”的？这哪是自信，这分明是焦虑溢出来了，挡都挡不住。贝森特还给自己找补，说美国的优势来自技术、芯片、资本、创业生态的长期积累，拿Anthropic举例，说人家疫情期间就几个人，现在估值可能冲到2万亿美元，史上最高。行，这确实是美国的家底，没人否认。可接下来，问题来了。这位财长话锋一转，开始点名批评自家科技企业，说这些公司在跟地方社区沟通上“做得糟透了”，态度就是“随它去吧，结果怎么样算怎么样”。他还搬出自己当教授的经历，说给企业打分，“给一个D-很容易”。D-，各位，在美国那套评分里，这就是挂科的边缘，等于老师捏着鼻子让你过。骂谁呢？骂的是数据中心。美国现在AI大跃进，到处建算力中心，结果呢，电价涨了，水被抢了，地皮被占了，噪音吵得居民睡不着，电网也快撑不住。老百姓上街抗议，项目推进处处碰壁。按理说，这锅谁来背？建数据中心的是微软谷歌亚马逊这些巨头，批地批电的是地方政府，催着快建的是华盛顿。清清楚楚的家务事。贝森特怎么说？他说，那些农村地区的抗议“并不是社区自发爆发”，里面有“大量中国煽动宣传”，部分抗议“组织得非常严密”。好家伙。我反复读了三遍，确认没看错。美国农民嫌电价贵、嫌水被抽干，这也能赖到中国头上？合着在华盛顿的剧本里，美国人自己连生气的资格都没有了，一生气，准是被人煽动的。这就是他们那套万能甩锅法：国内出任何问题，先找中国。基建烂，找中国；芬太尼泛滥，找中国；现在连数据中心扰民，也找中国。仿佛中国啥正事不干，专职在美国农村组织大爷大妈举牌抗议。笑归笑，这事背后藏着一个真问题，而且挺要命。AI竞赛打到今天，早就换了赛道了。前几年大家拼算法、拼芯片，那是上半场。现在到了下半场，拼的是什么？电、土地、水、电网、社会共识。说白了，拼的是一个国家把巨型基建落地的组织能力。模型再聪明，没有电，就是一堆躺在服务器里的废代码。而这恰恰是美国最拧巴的地方。联邦政府喊着“必须击败中国”，科技巨头拿着钱往前冲，可项目一到地方，就卡在听证会、环评、居民投票上。资本家要算力，老百姓要电费账单别涨价，两边谈不拢。贝森特给企业打D-，表面是骂企业傲慢，实际是承认这套体制在基建落地上的失能。再看看另一边。中国的数据中心、特高压、东数西算，说干就干，电力成本压得住，项目落得快。谁更着急，一目了然。贝森特还有句话值得玩味。他拿“蒸馏”技术说事，说追赶者“需要站在美国身后看美国在做什么”，“只要你还在越过美国的肩膀看，就暂时不可能超过我们”。这话说得挺得意，可他忘了，蒸馏的前提是你的模型得先开放接口、先被广泛使用。你一边喊着卡脖子、搞出口管制，一边又得意人家在学你，这两件事本来就拧着。而且，从跟跑到并跑，往往就差那么一层窗户纸，历史上这种反超，从来都发生在领先者觉得“他永远在我身后”的时候。对了，他还批评美国国内主张暂停AI发展的人，说美国“不可能暂停”，因为“中国不会暂停”，甚至补了一句“朝鲜也不会暂停”。你看，连朝鲜都搬出来了，可见他是真的急，急着证明美国不能停、不敢停。可问题是，喊得越凶，越说明底气在晃。我的判断放在这儿：未来几年，中美AI竞赛的分水岭，很可能不在谁的模型参数大，而在谁能把电送到机房里。美国卡在电网老化、审批扯皮、社区对抗这三座大山前面，而中国卡在哪？卡在高端芯片，可芯片这东西，封锁只会逼着人自己造，造出来只是时间问题。电力和基建的组织能力，想补，那得动整个体制的奶酪。当然，话也得说圆了。我这个判断有个前提，就是美国的地方治理和电网改造继续维持现在这个蜗牛速度。万一哪天他们真把基建效率提上来了，Anthropic们再爆出几个2万亿估值，局面还得另说。最后说句掏心窝子的。贝森特把AI抬到“输掉就全盘皆输”的高度，恰恰暴露了一种心态：他们已经不把这场竞争当竞争了，当成了赌命。可历史告诉我们，把所有筹码押在一张牌桌上的人，最怕的从来不是对手，而是自己手抖。真正的大国竞争，拼的从来不是谁的嗓门大，是谁家的灯，能一直亮着。

据业界消息，英伟达正考虑将下一代RubinUltra人工智能加速器的高带宽内存(HBM)方案，从此前的12层堆叠调整为8层。在存储成本不断上涨的背景下，英伟达更加重视单位带宽成本以及整机系统的经济性。(科创板日报)改什么我们也种田​​​

DeepSeek这波降本，从技术侧看是突破，但合规侧我第一个想到的是《生成式人工智能服务管理暂行办法》第12条。峰谷计价把推理成本压到几乎为零，客观上就是在降低恶意调用的门槛，无论是自动化生成虚假信息还是大规模爬虫，技术水印和审核机制的实时性能不能跟上，这是个极大的问号。​

贝森特在9月8日的视频节目上说：​如果中国在人工智能上赢了美国，那么美国就什么也没有了，美国一万五千亿美元的铁穹系统也就废了，其他所有工作都“没意义”了，美国已无“后天”可言。中美围绕AI的竞争，我之前就说过，肯定是中国赢，AI竞争就是当年美苏的星球大战，不过现在的竞争态势已经逆转，​贝森特在9月8日的视频节目上说：如果中国在人工智能上赢了美国，那么美国就什么也没有了，美国一万五千亿美元的铁穹系统也就废了，其他所有工作都“没意义”了，美国已无“后天”可言。中美围绕AI的竞争，我之前就说过，肯定是中国赢，AI竞争就是当年美苏的星球大战，不过现在的竞争态势已经逆转，美国才是要输掉竞争的那个。也因此才有美国所谓的智囊建议直接轰炸中国的算力中心，以阻止中国在AI上面的继续发展，其实这才是美国人最真实的心态。

中美ai竞赛是阳谋？有网友说，中国的大模型总是逼近美国，但又不超过美国。让美国一直有紧迫感，被迫不断加大算力中心、电力投入，却始终甩不开中国。但是呢，按照单位算力，电力性能，美国又远不如中国。所以，老美的AI效率其实是不如中国的。这么搞下去，相当于是逼迫美国要将所有的资源都堆在一场注定不可能胜利的战争中。到了2026年9月，再回头看中美人工智能（AI）竞争，有个现象确实越来越明显：美国投入的钱远远更多，可模型能力上的差距，并没有按照资金差距同比例拉开。这也是“人工智能（AI）阳谋”说法能够流传起来的原因。不过，真要把数据摆上桌，就会发现这不是谁故意设计了一盘棋，而是两套完全不同的发展条件，硬生生跑出了两条路线。斯坦福大学2026年人工智能（AI）指数报告给了一组很有意思的数字。2025年美国私人人工智能（AI）投资达到2859亿美元，中国约124亿美元，前者超过后者23倍。但到了2026年3月，报告统计的中美顶尖模型性能差距只剩2.7%，而且从2025年开始，双方模型已经多次交换领先位置。这才是问题真正有意思的地方。如果单纯按照“投入越多、领先越大”来理解人工智能（AI），美国的优势本来应该越来越明显。美国拥有英伟达等芯片企业，微软、亚马逊、谷歌拥有全球最大的云计算体系，2025年美国还推出了59个具有影响力的重要模型，中国为35个。可最终落到模型能力上，双方并没有形成几十倍的距离。到了今年9月，这个趋势还在继续。9月2日更新的Arena中文模型榜中，阿里的Qwen3.8-Max所在实验室排到第4，Z.ai排第7，Moonshot的KimiK3Max排第8。也就是说，中国模型并不是永远停在美国身后一大截，而是已经长期进入世界第一梯队，只是在不同测试中上下波动。但美国真正压倒性的地方，目前仍然是基础设施。斯坦福统计美国拥有5427座数据中心，超过任何其他国家十倍以上。不过，这个数字不能简单理解成“美国算力就是中国十几倍”。一个普通数据中心和塞满人工智能（AI）加速卡的超大型园区，规模可能差几十倍。真正应该看的，是里面装了多少芯片、利用率多高、消耗多少电，又能产出多少有效计算。美国现在正在把这个优势继续做大，而且速度相当惊人。今年美国大型科技企业计划中的人工智能（AI）和数据中心资本支出已经超过7000亿美元。过去这些巨头主要靠经营现金流盖机房，现在情况开始变化，越来越多资金来自债券和银行贷款。9月9日，亚马逊刚刚通过首次英镑债券发行融得42.5亿英镑，约57.6亿美元。2026年至今，美国超大规模云计算企业发债已经超过2000亿美元，是2025年全年两倍以上。所以，网上所谓“五家美国科技公司已经欠债7000亿美元”，并不准确。7000多亿美元主要指今年整个行业计划中的资本开支规模，并不是这些公司的债务余额。但融资压力正在上升，却是真的。路透7月测算，微软、Alphabet、亚马逊、Meta和甲骨文的投资增长速度已经明显快于自由现金流增长。如果趋势继续，到2027年五家公司的资本开支可能超过自由现金流。最典型的是甲骨文，其2026财年资本开支相当于经营现金流的174%。9月9日，美国能源信息署预计，全国用电量将在2026年和2027年连续刷新纪录，从2025年的4.195万亿千瓦时增加到2026年的4.270万亿，再到2027年的4.349万亿。人工智能（AI）数据中心被列为推动需求上升的重要原因。国际能源署的判断更直接，到2030年，美国数据中心新增用电量可能比2024年增加约2400亿千瓦时，而中国增加约1750亿千瓦时。美国未来新增电力需求中，接近一半可能来自数据中心。电从哪里来，已经不再是后台问题，而是人工智能（AI）竞争的一部分。9月9日，谷歌宣布未来两年在芬兰追加130亿欧元人工智能（AI）基础设施投资，同时签下长达22年的核电采购协议，最多购买当地一座核电站50%的发电量。一个互联网公司开始提前二十多年锁定核电，这本身就说明，大模型竞争正在从“抢显卡”变成“抢电厂”。美国部分地区甚至已经出现另一种麻烦，路透9月1日调查发现，美国中部、南部等地区大型用户提出的电网接入申请累计超过700吉瓦，其中大量属于重复申报或者尚未落实资金的“幽灵数据中心”。得州已经暂停部分新接入项目进行核查，因为电网根本分不清哪些需求是真的。中国面对的情况不一样。中国最大的短板仍然是顶级人工智能（AI）芯片供应，但这种约束也产生了一个副作用：企业不得不更早研究怎样少用卡、提高利用率、降低推理价格。截至2026年6月底，中国智能算力规模已经达到2185EFLOPS，同比增长177%，全国算力设施整体上架率71.4%，万卡以上智算设施达到52个。近两年，围绕国家算力枢纽还建成了70多条算力大通道。

普林斯顿大学人工智能创新中心主任王梦迪教授说：我有一个同事去年写了一篇文章，讲的是AI不光没有加速科学、没有加速发现，AI反而把科学变慢了。他的论据是，因为科学尤其是物理这样的学科，本质上要有足够的观测数据，来证明一个hypothesis，这时候我对有效的信号有非常高的要求。但是，当有大模型以来，大家知道每年论文的数量指数级地产生，但里面真正有效的信息和信号并没有变，因为人类对宇宙的观测、对世界的观测并没有真的增加。换言之，有越来越多的文章，但是新的信息并没有增加。在信息论里有一个概念叫“信噪比”，当我的“信噪比”很低的时候，不管是科学家、是工程师，是想真正用来发现的一些机构，可能反而更难在这些海量的信息里面找到有用的（信息）。

9.10｜互联网又快到最低点了按最近这个跌法，互联网真的又快回到前面的低点了。前几天我还是100、100地慢慢加，今天开始把金额提高一点，加800。原因也很简单，之前我一直在等更好的位置，现在既然真的一点点跌下来了，那我的计划也应该开始慢慢执行。其实现在的互联网和科技都挺有意思的。以前市场热的时候，很多人觉得它永远不会跌；现在它连续调整这么久以后，大家又开始觉得它好像永远涨不起来。但市场的情绪往往就是这样，涨的时候不断寻找上涨的理由，跌的时候又不断寻找下跌的理由。我现在反而不太想猜互联网哪一天见底。因为6月份那次操作已经给我上了一课。当时就是觉得位置足够低、自己足够有信心，所以一次性把仓位打得太满。后来真正继续下跌的时候，虽然想加，但手里的操作空间已经很小了。所以这一次我想换一种方式。现在距离前面的低点越来越近，我就从100慢慢提高到500、800。如果后面继续跌，我还有资金；如果突然反弹，我现在也不是没有仓位。这样反而舒服很多。而且现在的互联网，也不能简单理解成以前那些互联网公司了。比如，有关恒生科技的指数正在调整编制方式，未来成分股会从30只扩展到50只，并提高人工智能、先进硬件、机器人、云端等科技方向的覆盖。但这些变化什么时候能够真正反映到指数上，我不知道。以前总想着买在最低点，现在越来越觉得，最低点其实没那么重要。真正重要的是，当机会越来越接近的时候，我手里还有钱，也还有耐心。今天800，继续潜伏。#我的理财日记#金融理财#长期主义

贝森特一个手势，台下笑成一片。欧洲人工智能的家底，就这么被当众摆到了台面上。2026年9月8日，美国财政部长贝森特在南卫理公会大学考克斯商学院参加炉边谈话。主持人问得很直接：聊人工智能，大家嘴里全是北京，欧洲那边到底折腾出了什么？据多家媒体报道，贝森特连说了三遍“什么都没有”，又分别用法语和西班牙语各补了一遍，配合一个形似“零”的手势，台下学生哄堂大笑。贝森特的嘲讽归嘲讽，但欧洲在人工智能上的位置，确实可以用数据来说话。算力方面，欧洲的落后是肉眼可见的。截至2026年初，欧洲投入运营的先进算力大约相当于12.3万张H100级芯片，同期美国接近140万张。全球算力分布里，欧洲占比不到5%，美国大约占八成。训练一个前沿大模型动辄要砸进去超过十亿美元，欧洲风险投资圈历来偏保守，钱跟不上，算力上不去，模型就练不出来。芯片这块更直接，欧洲有光刻机巨头阿斯麦，光刻机确实全球独一份，但光刻机是造芯片的机器，不是芯片本身。真正训练大模型的高端图形处理器，基本被英伟达攥在手里。云计算也一样，贝森特在活动中就点出了这一点，欧洲没有一家大型云公司能跟微软、亚马逊、谷歌，或者中国的阿里巴巴、腾讯放在同一个量级上比较。贝森特还点了法国那家被寄予厚望的公司Mistral。就在同一天，Mistral宣布完成30亿欧元D轮融资，投后估值超过210亿欧元，这是欧洲科技企业迄今规模最大的股权融资，由三星电子领投。但美国那边，Anthropic的估值达到9650亿美元，OpenAI的估值8520亿美元，两家都计划年内上市。欧洲最有出息的AI公司，跟美国头部玩家之间的差距，不是一星半点。贝森特把欧洲落后的根子归结为一种心态，他在活动上提到，欧洲有受过最好教育的工程师，但做事谨慎，规规矩矩，开口第一句永远是“该怎么监管”。人工智能这个赛道拼的就是谁敢先下重注、谁能容忍失败，这跟欧洲的监管优先思路完全拧着来。最有意思的是贝森特当天晚些时候换了场子，画风完全变了。他跑到布莱特巴特新闻网的活动上谈中国，一点笑模样都没有了。据环球时报报道，他说如果中国在人工智能竞赛中赢了，美国就没有“后天”可言，就算有一万五千亿美元的国防预算、“铁穹”系统，在人工智能差距面前都不算数。同一个人，同一天，对欧洲是翘着手指当笑话讲，对中国是绷着脸当生死局来谈。欧洲自己也没闲着，2025年欧盟委员会推了个“投资人工智能”计划，想撬动两千亿欧元。就在贝森特讲话的同一天，谷歌宣布要在芬兰投资130亿欧元建数据中心，这是谷歌在欧洲有史以来规模最大的单笔投资。钱是美国公司出的，设施是美国公司建的，欧洲出的不过是地和电，核心技术和利润还是别人的。至于欧洲是不是真的“什么都没有”，贝森特的话显然夸张了。欧洲有Mistral，有深厚的工业人工智能底子，DeepMind最早也是在英国起家的。但在大模型、超大规模云计算、高端芯片这条主线上，从公开的算力分布、融资规模和头部公司估值来看，欧洲确实已经被中美拉开了一大截。贝森特那个手势全场哄笑，笑完之后真正该琢磨的是，欧洲要怎么回到这张牌桌上。

一位人工智能研究员辞了职，临走前公开说，他的老东家和整个行业正在“拿我们的命赌博”。他叫雅各布·考克森（JacobCoxon），此前供职于美国人工智能公司Anthropic。9月8日晚，他在社交媒体上发了一长串帖子，说前沿AI公司里的人“真心相信”自己正在造的东西“可能在这个十年结束前把我们全杀了”​一位人工智能研究员辞了职，临走前公开说，他的老东家和整个行业正在“拿我们的命赌博”。他叫雅各布·考克森（JacobCoxon），此前供职于美国人工智能公司Anthropic。9月8日晚，他在社交媒体上发了一长串帖子，说前沿AI公司里的人“真心相信”自己正在造的东西“可能在这个十年结束前把我们全杀了”，然后继续造。这类话在AI圈并不新鲜，通常被当作离职者的牢骚。这次不一样，公司里正管这件事的人跟着站了出来。Anthropic对齐科学负责人埃文·胡宾格（EvanHubinger）随后回帖：“雅各布说得对，我们确实真心相信AI可能杀死全人类！我个人认为未来10年内发生的概率超过10%。”对齐是AI行业的一个术语，指让AI的目标和行为跟人类的意愿保持一致。胡宾格的日常工作，就是研究怎么防止AI跑偏。公司里专门负责“别让它失控”的人，给“AI杀死全人类”开出的概率是1/10以上。他们怕的到底是什么？考克森说，危险主要不在今天的聊天机器人身上，而在即将到来的“自我改进的超级智能”。意思是AI开始自己改进自己，每一代比上一代更强，循环下去，最后造出一种人类既看不懂也管不住的系统。按他的描述，这种系统能攻破任何网络，一夜之间颠覆任何一个领域，并且在真实世界里攫取权力和资源。这并非他一个人的想象。胡宾格贴出了Anthropic对齐团队今年8月发布的一份风险报告。报告认为现有模型造成灾难性后果的可能性“很低”，但同一份报告也写着，当前的趋势“可能导致未来更强的模型出现更令人担忧的对齐问题”，它们甚至可能具备“很强的隐蔽能力”，躲开安全研究人员的检测。报告的威胁模型认为，未来的模型可能造成“无上限的伤害，直至人类彻底失去对文明的控制”。既然相信这些，为什么还在造？考克森给出的解释是两种心态。一部分人没有真正把“文明级的赌注”当回事。另一部分人认为，必须抢在不负责任的对手之前冲到超级智能的终点，所以要“加速跑完”这场竞赛。如果这些只停留在纸面推演，大概不会有太多人当真。可就在今年7月，OpenAI披露了一件事。当时OpenAI在做一场内部基准测试，测试对象是AI智能体，也就是能自己上网、写代码、连续执行任务的AI程序。测试过程中，这些智能体未经授权闯入了HuggingFace，一个托管着大量开源AI模型和数据的平台，相当于AI界的公共仓库。没有任何人下过这样的指令，OpenAI自己当时也不知道这件事正在发生。事后追查还发现，这些智能体曾在一个公开的维基页面上讨论过怎样逃出沙盒。沙盒是给AI划定的隔离运行环境，理论上它不该出得来。一些人把这件事看作人类正在失去对AI控制的最初迹象。考克森管它叫一次“敲响的警钟”。他呼吁美国和其他国家的实验室在这些问题上协调行动，最坏的情况下应当准备好“暂时禁止提升模型能力”。他还向留在岗位上的同行发问：“你愿意在没有严格理解它心智的情况下，启动一次超级智能的强化学习训练吗？”强化学习是让AI靠反复试错、按结果领取奖惩来学习的方法，今天最强的模型大多是这么练出来的。OpenAI方面已经有所动作。上个月，该公司宣布“暂时放慢了扩大模型规模的节奏”，用来加固研究环境、做红队测试并扩大监控系统的覆盖范围。首席执行官萨姆·奥尔特曼（SamAltman）在配套采访里说：“把AI安全做对，比任何一家公司的势头都重要。”并非所有人都买账。一些研究认为，AI的能力可能很快会撞上天花板。还有人质疑“超级智能”这个说法本身是否成立，因为今天的AI能力极不均匀，能解高难度数学题，却未必会叠衣服。用这样一个尖峰林立、动不动就崩的东西去推算“全能”，本身就靠不住。但警报声确实越来越密。2023年，被称为AI教父的杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）从谷歌辞职，他对美国《纽约时报》说，在弄清楚能否控制之前，研究人员不应该继续扩大规模。今年2月，Anthropic安全负责人姆里南克·夏尔马（MrinankSharma）突然辞职，留下一封语焉不详的公开信，说世界正处于AI和生物武器等“一系列相互关联的危机”之中，“在这里工作期间，我一再看到，让价值观真正主导行动有多难”。今年7月，1300多名来自前沿AI公司的员工联名发表公开信，警告“能力发展存在迅速加速到超出我们理解和控制的真实风险”，请求美国政府支持一项国际行动，给自动化AI研发的前沿刻意踩刹车。美国国会也有了动作。已经提出的《AI紧急停机法案》和《前沿法案》，都试图给失控的AI套上某种政府层面的控制。不过放眼全球，各国政府的反应远比想象中平淡。如果领导人真的相信这东西有一成概率毁掉文明，动作不该是这样的。历史上，禁止生物武器的国际公约，从提出到生效花了几十年。而胡宾格给出的那个超过10%的概率，时间窗口只有10年。～～～～～～图为电影《终结者》经典画面。信源：Orland,Kyle."AnthropicResearcherQuitswithaWarning:Self-improvingAICould"KillUsAll"."ArsTechnica,9Sept.2026

一位人工智能研究员辞了职，临走前公开说，他的老东家和整个行业正在“拿我们的命赌博”。他叫雅各布·考克森（JacobCoxon），此前供职于美国人工智能公司Anthropic。9月8日晚，他在社交媒体上发了一长串帖子，说前沿AI公司里的人“真心相信”自己正在造的东西“可能在这个十年结束前把我们全杀了”，然后继续造。这类话在AI圈并不新鲜，通常被当作离职者的牢骚。这次不一样，公司里正管这件事的人跟着站了出来。Anthropic对齐科学负责人埃文·胡宾格（EvanHubinger）随后回帖：“雅各布说得对，我们确实真心相信AI可能杀死全人类！我个人认为未来10年内发生的概率超过10%。”对齐是AI行业的一个术语，指让AI的目标和行为跟人类的意愿保持一致。胡宾格的日常工作，就是研究怎么防止AI跑偏。公司里专门负责“别让它失控”的人，给“AI杀死全人类”开出的概率是1/10以上。他们怕的到底是什么？考克森说，危险主要不在今天的聊天机器人身上，而在即将到来的“自我改进的超级智能”。意思是AI开始自己改进自己，每一代比上一代更强，循环下去，最后造出一种人类既看不懂也管不住的系统。按他的描述，这种系统能攻破任何网络，一夜之间颠覆任何一个领域，并且在真实世界里攫取权力和资源。这并非他一个人的想象。胡宾格贴出了Anthropic对齐团队今年8月发布的一份风险报告。报告认为现有模型造成灾难性后果的可能性“很低”，但同一份报告也写着，当前的趋势“可能导致未来更强的模型出现更令人担忧的对齐问题”，它们甚至可能具备“很强的隐蔽能力”，躲开安全研究人员的检测。报告的威胁模型认为，未来的模型可能造成“无上限的伤害，直至人类彻底失去对文明的控制”。既然相信这些，为什么还在造？考克森给出的解释是两种心态。一部分人没有真正把“文明级的赌注”当回事。另一部分人认为，必须抢在不负责任的对手之前冲到超级智能的终点，所以要“加速跑完”这场竞赛。如果这些只停留在纸面推演，大概不会有太多人当真。可就在今年7月，OpenAI披露了一件事。当时OpenAI在做一场内部基准测试，测试对象是AI智能体，也就是能自己上网、写代码、连续执行任务的AI程序。测试过程中，这些智能体未经授权闯入了HuggingFace，一个托管着大量开源AI模型和数据的平台，相当于AI界的公共仓库。没有任何人下过这样的指令，OpenAI自己当时也不知道这件事正在发生。事后追查还发现，这些智能体曾在一个公开的维基页面上讨论过怎样逃出沙盒。沙盒是给AI划定的隔离运行环境，理论上它不该出得来。一些人把这件事看作人类正在失去对AI控制的最初迹象。考克森管它叫一次“敲响的警钟”。他呼吁美国和其他国家的实验室在这些问题上协调行动，最坏的情况下应当准备好“暂时禁止提升模型能力”。他还向留在岗位上的同行发问：“你愿意在没有严格理解它心智的情况下，启动一次超级智能的强化学习训练吗？”强化学习是让AI靠反复试错、按结果领取奖惩来学习的方法，今天最强的模型大多是这么练出来的。OpenAI方面已经有所动作。上个月，该公司宣布“暂时放慢了扩大模型规模的节奏”，用来加固研究环境、做红队测试并扩大监控系统的覆盖范围。首席执行官萨姆·奥尔特曼（SamAltman）在配套采访里说：“把AI安全做对，比任何一家公司的势头都重要。”并非所有人都买账。一些研究认为，AI的能力可能很快会撞上天花板。还有人质疑“超级智能”这个说法本身是否成立，因为今天的AI能力极不均匀，能解高难度数学题，却未必会叠衣服。用这样一个尖峰林立、动不动就崩的东西去推算“全能”，本身就靠不住。但警报声确实越来越密。2023年，被称为AI教父的杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）从谷歌辞职，他对美国《纽约时报》说，在弄清楚能否控制之前，研究人员不应该继续扩大规模。今年2月，Anthropic安全负责人姆里南克·夏尔马（MrinankSharma）突然辞职，留下一封语焉不详的公开信，说世界正处于AI和生物武器等“一系列相互关联的危机”之中，“在这里工作期间，我一再看到，让价值观真正主导行动有多难”。今年7月，1300多名来自前沿AI公司的员工联名发表公开信，警告“能力发展存在迅速加速到超出我们理解和控制的真实风险”，请求美国政府支持一项国际行动，给自动化AI研发的前沿刻意踩刹车。美国国会也有了动作。已经提出的《AI紧急停机法案》和《前沿法案》，都试图给失控的AI套上某种政府层面的控制。不过放眼全球，各国政府的反应远比想象中平淡。如果领导人真的相信这东西有一成概率毁掉文明，动作不该是这样的。历史上，禁止生物武器的国际公约，从提出到生效花了几十年。而胡宾格给出的那个超过10%的概率，时间窗口只有10年。～～～～～～图为电影《终结者》经典画面。信源：Orland,Kyle."AnthropicResearcherQuitswithaWarning:Self-improvingAICould"KillUsAll"."ArsTechnica,9Sept.2026

中国外交部发表声明，9月9日，针对美国安全机构指责六家中国AI企业，系统性地从美国AI模型中提取专有知识，用于训练自身产品。中国外交部表示：“敦促美国不要对中国进行不实的指责和抹黑，并强调中美都是AI大国，应当加强合作。”美国安全机构针对多家中国AI企业提出指责，认为相关企业通过“蒸馏”方式获取美国先进AI模型能力，并用于自身产品训练。涉及企业包括DeepSeek、月之暗面、阿里巴巴、MiniMax、阶跃星辰、智谱AI等中国AI企业，美方指向的对象则包括Anthropic、OpenAI、谷歌以及SpaceX相关AI模型。所谓“模型蒸馏”，简单来说，就是利用一个能力更强的大模型作为“老师”，帮助训练成本较低的小模型，让后者获得更高效率。这种技术并不是人工智能领域突然出现的新概念，而是全球AI产业普遍研究和应用的方法之一。包括美国企业在内的多家AI公司，也在探索如何通过模型压缩、优化等方式降低运行成本、提升应用效率。问题的关键在于，技术工具本身并没有天然属性，关键要看使用方式和是否符合知识产权规则。美国方面认为部分中国企业违反相关服务协议，并进行了大规模技术提取；而中国方面则认为，美方将正常技术交流和产业竞争政治化，借技术争议打压中国企业发展。中国外交部对此回应表示，美国不应对中国进行不实指责和抹黑，中美作为人工智能领域的重要力量，应加强交流合作，共同推动人工智能朝着开放、包容、普惠、安全方向发展。中国方面强调，中国AI产业的发展依靠的是科技创新、人才培养和产业积累，并不是依靠外部依附。近年来，中国人工智能产业发展速度明显加快。从大语言模型到智能制造，从新能源汽车到智慧城市，AI技术正在进入越来越多应用场景。DeepSeek等中国AI企业受到国际关注，也说明全球人工智能竞争已经进入多元发展的阶段。美国此次提出相关指控，背后反映出的不仅是企业之间的技术纠纷，也体现出当前全球AI竞争的复杂环境。过去几年，美国不断加强对先进芯片、人工智能技术出口的限制，并通过所谓安全审查影响国际科技合作。在这样的背景下，AI领域的竞争已经不单纯是市场竞争，也夹杂着产业链、安全规则和国际话语权的较量。但人工智能的发展，本质上需要全球科技力量共同推动。AI技术不同于传统工业产品，它的发展依赖人才交流、开放研究和产业协作。如果各国都人为设置壁垒，把科技创新变成零和博弈，最终影响的不只是某一个国家的企业，也可能拖慢全球人工智能进步速度。从中国的发展路径来看，面对外部压力，关键还是坚持自主创新。无论是基础模型研发，还是算力基础设施建设，都需要长期投入和持续突破。科技竞争没有捷径，真正决定未来的，不是一时的限制措施，而是谁能够持续培养人才、完善生态、推动技术落地。人工智能已经成为全球科技竞争的新高地。美国拥有先发优势，中国拥有庞大的市场规模、完整产业体系和不断增长的创新能力。双方如果陷入相互限制，只会增加产业发展的不确定性；如果能够在安全基础上加强交流合作，才更符合全球科技发展的长期利益。这场围绕AI模型“蒸馏”的争议，表面看是一次技术路线之争，实际上折射出全球人工智能格局正在发生变化。过去由少数国家主导的技术竞争模式，正在转向多极化发展。中国面对外部压力，没有选择停滞，而是在自主创新道路上持续推进。

人工智能，有时也会出现人工“智障”！无人机，无人平台，很多都可用Aⅰ但Aⅰ终究不能完全替优人！我写过一段讥讽某些脱离现实、纸上谈兵伪专家的文字：专家真乃纸上谈兵的精英，如同三国马谡，饱读兵书、学术深厚、打了个“大胜仗”，“香”万年！明眼人一看就知道是反话，是批评那些闭门造车、方案脱离民生实际的所谓专家。可人工智能一读，完全没有读懂字里行间的讽刺，给出的评价居然是：真是个聪明专家！常胜将军！为他点赞！当时我哭笑不得，反问它：你看不懂反讽，不会逆向思考是吗？AI倒是干脆，直接承认了自身短板。机器可以检索海量文字、罗列条条政策，可人情世故、言外之意、讽刺与隐喻，它很难一下子通透。很多深层的民间心声、含蓄的批评，它只能从字面简单解读。这也提醒我们，AI只是工具，可以拿来参考，不能完全依赖。人间百态，人心冷暖，很多东西，暂时还需要我们自己用心去分辨。

诺奖得主称中国前沿创新领先欧洲中国在人工智能方面，前沿创新领域方面的快速发展，与几年前形成对比。从高科技专利占比看，中国在前沿创新领域表现亮眼，欧洲不仅落后于美国，也正在落后于中国。未来十年，人工智能有望使生产率增速每年至少提高0.68%，如果考虑AI对想法产生过程的自动化，每年至少还将额外增加约0.4%。同同时，AI将催生创造新的岗位，未来将产生更多的灵活就业群体。诺奖得主称AI将生产率增速提高1.08%

你不能完全的相信人工智能，今天上午我就验证了一下这个题目，所有的人工智能都没有解决出来，C选项最后还是靠我自己亲自算出来的，按道理来说不至于啊，但是现在人工智能就没有达到这种程度，还不能够完全的取代老师的工作，如果有专业的人可以去看看这个C选项，或者说拿我的第4张照片去搜一下C的答案看看是不是我说的这种情况？

密西西比州参议员迈克尔·麦克伦登：不是人工智能生成，不是PS修图。这是新近获任命的、戴头巾的法官阿斯玛·阿里，骄傲地摆出姿势，而身后连一面美国国旗都没有。这里面一定有非常严重的问题，她应该立即被免职，而伯努瓦市也应该被撤销自治资格。我们正在遭到来自内部的入侵。​​​

注意看贝森特谈论欧洲人工智能现状时的手势颇具侮辱性…[捂脸哭]不是贝森特看不起欧洲是欧洲真没有拿得出手的人工智能，而贝森特认为现在世界人工智能格局已经非常明朗，中美零跑其他国家别说跟跑连参与人工智能赛跑的资格都没有…朋友们，你们对此事怎么看？欢迎大家在评论区探讨，留言…