群发资讯网

大佬都说AI是好事，可咱们换手机电脑要多掏钱？看到这个新闻，我感觉我整个人都不好了！AMDCEO苏姿丰最近说了一句话：未来数年芯片需求将“非常高”。她还说，人工智能有益于世界，不会伤害人类。这话和黄仁勋拒绝AI末日威胁论的口径完全一致。行业大佬们都在强调AI带来价值。企业拿到订单、收获利润，自然看好赛道。只是普通消费者会疑惑，未来几年手机、笔记本电脑的硬件，会不会维持高位，成本压力最终落到我们身上？芯片需求走高，会持续带来产能紧张的局面。产能供给跟不上，硬件价格很难往下走。AI服务器一台消耗内存是普通服务器的8到10倍。训练大模型动辄数TB内存。全球存储产能总量有限，大量资源被AI算力占用，消费端的存储供给就会受到挤压。人工智能服务跑在云端，产业链产生的成本压力，会沿着供应链传导到终端用户。厂商优先把先进存储产能投向利润更高的HBM服务器内存，会带动通用存储芯片行情上行，间接推高手机、笔记本的硬件成本。更关键的是，这不是短期现象。美光CEO提到，2027和2028年的内存供需，会比2026年紧张得多。高盛判断，这轮存储供需紧张的局面会持续到2028年。未来三年，电子产品存在价格承压的可能性。这不是定论，是产业链供需推演出来的趋势。黄仁勋说AI不会带来末日风险，苏姿丰说人工智能有益于世界。站在产业发展的角度来看，这个判断成立，人工智能确实在重塑生产力。但产业视角和消费者视角，从来不是同一个视角。产业看的是市场增量。消费者看的是个人账单。人工智能创造的新价值，大部分留在企业端，用来完成降本增效、优化流程、提升产出。而AI带来的成本压力，却沿着供应链传导到消费端。企业赚的是效率升级的钱，消费者承担的是产能资源争抢带来的成本。说白了，当下阶段的人工智能技术，并没有让更多普通人享受到直接红利，反倒会对我们购置数码产品的预算产生影响。技术进步本身没有问题。AI在医疗、工业、办公领域，已经落地不少实用方案，实实在在提升社会运转效率。只是行业资本和企业，优先抢占高利润的算力与存储产能。消费级硬件只能分到剩余资源，供需失衡容易转化成终端售价的上涨压力。技术红利的分配，出现了明显的时差。企业先拿到收益，普通用户要承担硬件涨价带来的压力，普通人能切实分到的实惠，还要等产业链慢慢调整。不知道大家有没有察觉，最近换新手机、笔记本，内存和存储版本的溢价越来越明显。不是芯片工艺停滞不前，是大量先进产能被AI算力需求锁定。产业大佬看好AI长期前景，本身属于商业判断。我们不用否定技术发展，只是普通人要认清当下的产业链现实。这一轮AI热潮，普通人短期要面对数码硬件涨价的潜在压力。属于大众的技术福利，还需要产业链慢慢释放。

清华教授柳冠中语出惊人！国人该清醒了！他质问道：“无人机、无人驾驶、无人商店、无人酒店、无人银行，人去哪儿了？科技并没有人还要人干嘛？”一针见血，振聋发聩！一座城市如果越来越智能，究竟会是什么模样？汽车自己跑，商店自己结账，酒店自己登记，银行里摆满机器，甚至送货都不用快递员亲自跑。听起来很先进，也很方便。可当越来越多行业都在追求一个“无人”，另一个问题就冒出来了：机器越来越能干，人应该站在哪里？这并不是反对科技，而是在提醒科技别跑得太快，把最重要的那个“人”落在后面。柳冠中是清华大学首批文科资深教授，也是中国工业设计领域的重要学者。他长期研究设计与人的关系。在他看来，设计并不是简单把产品做得漂亮，也不是往产品里塞进去越多新技术就越高级。真正好的设计，最终还得回到人的需求。这个道理放在今天尤其值得琢磨。人工智能、机器人、无人机、自动驾驶发展越来越快，“无人化”也成了不少行业喜欢挂在嘴边的词。商店没有收银员，酒店减少人工前台，银行越来越多业务转到手机和自助设备。效率确实提高了。过去排半小时的队，现在几分钟可能就办完。企业生产线上，一些重复、繁重甚至危险的工作，也可以交给机器人。这些进步没有必要否定。矿山、消防、高危化工、灾害救援等场景里，如果机器能替人进入危险区域，那当然是好事。工厂里一些重复搬运工作交给自动设备，也能减少劳动者身体负担。问题在于，科技不能为了“无人”而无人。一家酒店撤掉人工服务之后，旅客遇到突发问题却找不到工作人员，这不是先进，而是省事省过了头。一家银行满屋子都是自助设备，可老人站在机器前不知道该点哪个按钮，所谓便利就变成了另一道门槛。说得形象一点，年轻人三秒钟扫完的二维码，在一些老年人眼里可能比高等数学还复杂。这正是科技发展过程中必须考虑的人文温度。2026年发布的国家人权行动计划已经明确提出，政务服务、医院、商场、银行、车站等场所要继续推进适老化和无障碍改造，对老年人高频使用的民生服务，应当保留传统服务方式或者提供简单易用的服务。这句话很关键。技术可以升级，但不能把不会使用新技术的人挡在门外。一个社会真正的智能化，并不是所有人都被迫学会扫二维码，而是会用智能手机的人办事方便，不会用的人同样有人接待。中国发展人工智能，同样不是为了举办一场“谁家工人最少”的比赛。2026年的“十五五”规划纲要已经明确提出全面实施“人工智能+”行动，让人工智能与科技创新、产业发展、文化建设、民生保障和社会治理结合起来，赋能千行百业。这里的关键词是“赋能”，不是简单“替人”。机器可以接管重复劳动，人则可以转向更需要创造力、判断力和沟通能力的工作。自动化设备多了，需要新的维护人员；智能工厂普及了，需要数字化管理人才；人工智能进入企业，也会产生数据管理、模型应用、系统安全等新的岗位需求。所以真正应该考虑的，不是怎样阻止机器工作，而是怎样让劳动者跟着产业一起升级。职业教育、技能培训、终身学习的重要性，也正在这里体现出来。如果技术更新了一轮，劳动者却没有机会更新技能，那就会出现机器已经跑到下一站，人还留在原地找车票的尴尬。自动驾驶也是如此。截至2026年，我国已经发布自动驾驶系统安全要求等强制性国家标准，对系统能力、安全要求、人机交互和使用边界作出进一步规范。这说明一个非常清楚的态度：技术可以大胆发展，但安全责任不能“无人”。汽车可以越来越聪明，规则不能越来越模糊。机器能够接管越来越多驾驶任务，也不意味着出了问题可以一句“系统自己开的”就算完事。这其实与柳冠中长期强调的设计理念是相通的。技术只是工具，人才是目的。如果机器人替工人干掉最危险、最辛苦的活，让劳动者有机会转向更安全、更有创造性的岗位，这种无人化值得欢迎。如果人工智能帮助医生整理信息，提高工作效率，让医生把更多精力用在患者身上，这也是技术应有的价值。可如果所谓创新只是少摆几张桌子、少雇几个人，再给机器贴上一个“智能”的标签，那就难免显得有些舍本逐末。科技进步不是冷冰冰的机器数量竞赛。中国正在加快人工智能、机器人、无人驾驶等产业发展，这是科技进步和产业升级的必然方向，也是提升国家竞争力的重要组成部分。技术必须向前走，这一点不能含糊。但技术走得越快，越要记得回头看看人。真正值得期待的未来，不应该是一座城市里到处没有人，只剩机器忙得热火朝天。科技真正先进的标志，从来不只是机器有多聪明，而是它能不能让普通人的生活更方便，让劳动更有尊严，让老人不被时代落下，让发展成果惠及更多人。机器可以越来越像人，但社会不能越来越没有人情味。这才是科技进步最应该守住的那条线。

全球AI大模型，基本上被中美两个国家包圆了。韩国这时候知道急了，赚了硬件的钱，却没坐上AI的主桌韩国现在遇到的尴尬，不是人工智能（AI）产业不赚钱，而是赚钱的位置有点特殊。2026年10月7日，就在韩国宣布追加重金争夺前沿人工智能（AI）模型之后一天，AMD首席执行官苏姿丰还在公开表示，正在继续研究与三星电子扩大存储和晶圆代工合作的可能。韩国半导体仍然是全球人工智能（AI）产业离不开的一环，可另一边，最受关注的大模型平台和全球用户入口，主角依旧主要来自美国和中国。这才是韩国这轮动作真正值得看的地方。10月5日，韩国科学技术信息通信部披露，准备推进一项规模约4.7万亿韩元、折合35亿美元的前沿人工智能（AI）模型计划。如果2027年度预算在今年12月顺利通过国会审议，项目将立即启动公开遴选，最快2027年2月确定开发主体，3月正式开工。这里要特别注意，目前它仍是预算和实施方案阶段，并不是4.7万亿韩元已经全部投入。韩国为什么突然把力气往“大模型”上使？看看它在人工智能（AI）硬件上的位置就明白了。当天训练大型人工智能模型，需要大量GPU，而GPU工作时又离不开高速内存。HBM，也就是高带宽存储器，已经成为人工智能（AI）服务器里的关键部件。SK海力士靠HBM吃到了这一波红利，三星则在后面快速追赶。到了2026年第三季度，三星在HBM领域的市场份额预计将由此前约20%提高到34%。10月6日援引市场预测称，三星第三季度利润可能大幅增加，人工智能（AI）需求和存储器供应紧张仍是主要推动力量。也就是说，韩国企业在卖“人工智能（AI）发动机零件”这件事上，完全谈不上落后。问题出在更上一层。这样一来，卖内存赚的是一笔硬件钱，掌握模型平台赚的却可能是几十年的生态钱。韩国对此越来越敏感。不过，如果说“韩国连像样的大模型都没有”，这又不符合最新事实。按修订后的口径，美国为59个，中国为35个，韩国排在第三。LG人工智能（AI）Research、SK电讯、NaverCloud、Upstage等韩国企业，都已经拿出了自己的模型。所以韩国的问题不是“没有”，而是“高度不够”。斯坦福2026年人工智能（AI）Index给出的另一个变化更加关键：美国和中国顶级人工智能（AI）模型之间的性能差距已经大幅缩小。美国仍拥有更多顶尖模型和庞大的私人资本，中国则在论文数量、专利、工业机器人以及一批开放模型方面保持很强的规模优势。全球真正站在最前排竞争的，依旧主要是这两个国家。韩国虽然排在模型数量第三位，但8个和59个、35个相比，体量差距仍然很明显。更麻烦的是，大模型竞赛并不只是训练一次模型。真正烧钱的是后面那条长链条：服务器要持续扩张，模型要反复升级，开发者需要工具，企业需要云服务，普通用户还要不断产生使用反馈。模型一旦进入手机、办公软件、搜索、汽车和企业系统，使用的人越多，数据和应用就越多，后来者越难追。这也是为什么韩国现在不再满足于“自己有几个模型”。它想直接做前沿模型。按照目前披露的方案，新项目会与韩国原来的“自主人工智能（AI）基础模型”计划分开运行。原有项目继续推进，到2027年2月还将进行第三阶段筛选；新的前沿人工智能（AI）项目则准备把资金、芯片、数据和人才集中到少数开发团队身上。参与者也不限定为某一家大企业，初创公司、大学、研究团队、企业联合体甚至专门成立的项目公司，都可能进入竞争。韩国还在补最贵的一块短板——算力。官方此前提出建设所谓“人工智能（AI）高速公路”，通过政府和企业合作扩大GPU资源。韩国科学技术信息通信部公布的规划显示，全国将争取확보超过26万枚英伟达新一代GPU，其中大约5万枚用于公共领域和国家人工智能（AI）计算体系，20多万枚由三星、SK集团、现代汽车和Naver等企业使用。这已经不是几家互联网公司的事情了。韩国正在把人工智能（AI）和自己的老本行绑到一起。这一点可能比单纯追一个聊天机器人更重要。美国最大的优势，是模型、云计算、资本和全球软件生态；中国的特点则是模型迭代速度快，又有制造业、互联网应用和庞大的市场做支撑。韩国人口规模和互联网平台体量都不占优势，如果完全照着中美路线复制，很容易变成长时间烧钱追赶。

俩闺女现在出去玩，只要吃饭就要看手机，而且还是短视频，上瘾了，不管不行了，搞了一大堆纪录片，看看能不能改改坏习惯！​​​

还有人用iPhone5吗？有，但基本只剩情怀和备用。它最高停在iOS10，A6芯片+1GB内存，微信、支付、短视频大多已不支持。如今常见用途：当闹钟、MP3、老人机、收藏摆件。换块电池能打电话收短信，但别当主力，扫码都费劲。它没坏，只是时代跑太快了。iPhone5

转：达利欧——我们可能正接近AI人工智能泡沫破灭的临界点​​​​

美国现在估计气得后槽牙都要咬碎了。他们千方百计封锁华为，结果硬生生把去美国化逼成了全球共识。巴西直接踢开美国芯片选华为，非洲多国排队签约。连高通都主动交钱求和，这根本不是普通的商业合作，这是全球对美科技霸权的一场集体出逃。大家都怕了，谁也不愿把国家数据的命门交到白宫手里。全球科技产业的发展，从来不是一条固定路线。过去一些国家依靠技术优势占据产业链高端位置，但随着国际环境变化，越来越多企业和国家开始重新审视一个问题，那就是关键技术和核心供应链，究竟应该掌握在谁手里。华为这几年经历的变化，就是全球科技竞争中的一个缩影。曾经，美国试图通过限制芯片、软件和供应链合作，降低华为在全球市场的竞争能力。但结果却出现了一个耐人寻味的变化，外部压力没有让华为退出赛道，反而推动其加速布局自主技术体系。从通信设备到智能终端，从云计算到人工智能，从汽车智能化到操作系统，华为正在不断扩大自己的技术版图。华为官方公布的信息显示，公司持续推进5G演进、人工智能计算、鸿蒙生态以及智能汽车解决方案等业务布局。其中，最受关注的就是芯片和算力领域。过去，高端芯片长期由少数国际企业掌握，全球很多产业都依赖成熟的海外供应链。但近几年，随着人工智能时代到来，算力的重要性越来越突出，各国都开始重视自身数字基础能力建设。华为推出的昇腾计算平台、鲲鹏生态等，就是中国企业探索国产计算体系的重要组成部分。面对外部限制，华为没有选择等待，而是投入更多资源进行技术研发，逐渐形成覆盖硬件、软件、生态的一套体系。而全球市场的变化，也说明科技竞争已经不再只是比拼某一个产品。对于很多发展中国家而言，建设通信网络、发展数字经济，需要考虑成本、服务能力以及长期稳定性。近年来，中国企业参与多个国家和地区的信息通信基础设施建设，为当地数字化发展提供了更多选择。非洲许多国家正在推进数字化转型，通信网络建设成为经济发展的基础设施。中国企业长期参与当地通信建设，在网络覆盖、技术服务和人才培养方面积累了经验。对于这些国家而言，合作伙伴的选择更多来自实际发展需求，而不是简单跟随某一方的政治判断。巴西等国家在数字基础设施建设过程中，也更加重视技术自主和供应链安全。全球产业正在出现一个趋势，那就是越来越多国家希望避免过度依赖单一技术来源。这种变化，其实也是美国长期科技政策带来的一个反作用。过去，美国企业在芯片设计、操作系统、软件生态等领域拥有明显优势，全球产业链围绕美国技术体系形成。但当技术竞争与政治因素深度结合时，一些国家和企业开始意识到，如果关键环节完全依赖外部供应，就可能面对供应不稳定的问题。因此，推动供应链多元化，已经成为不少国家的现实选择。高通与华为之间的专利合作变化，也体现了科技产业竞争的复杂性。2026年10月，华为与高通宣布达成多年期专利许可协议，涉及5G、人工智能、计算和网络等领域，同时包括双方专利交叉许可等内容。这并不意味着竞争消失，而是说明在全球科技产业中，真正领先的企业之间往往既竞争又合作。技术发展需要开放交流，也需要尊重知识产权。谁拥有更多创新成果，谁就能在产业合作中拥有更大的话语权。华为的发展变化，也反映出中国科技企业面对压力时的韧性。从早期通信设备企业，到如今布局数字基础设施、人工智能和智能汽车领域，华为走过的道路并不轻松。尤其是在芯片领域，制造工艺、供应链完善程度、高端设备获取等方面，仍然存在需要突破的问题。科技创新不是一场短跑比赛，而是一场长期较量。任何企业想保持领先，都需要持续投入。但不可忽视的是，全球科技竞争格局正在发生变化。过去那种一家企业、一套技术体系主导全球市场的时代正在减少，更多国家希望拥有自己的选择空间。美国原本希望通过限制华为的发展，维持自身技术优势，但客观结果是，全球产业链开始更加关注自主、安全和多元化。技术封锁并没有让竞争停止，反而刺激更多企业加快创新步伐。华为能够继续参与全球竞争，靠的不是外部保护，而是多年技术积累和产业布局。中国科技产业的发展，也证明了一个道理，核心技术必须靠自身努力突破，任何国家都不可能永远依靠别人提供发展动力。未来科技竞争仍会持续，但真正决定胜负的，不是谁设置更多限制，而是谁能够创造更多价值。华为的经历告诉世界，科技发展没有所谓永远的领先者，也没有不可改变的产业格局。只有不断创新、完善产业体系，才能在全球竞争中掌握主动。美国试图用限制改变产业方向，但全球市场最终会用实际选择回应。科技进步的道路不会因为人为阻碍停止，中国企业也将在开放合作与自主创新之间继续寻找更大的发展空间。

算法制造对立？一张刷屏图，道出短视频时代值得警惕的现象最近一张截图在朋友圈、头条广为转发，文字戳中很多人的感受：你发现没，互联网正在挑拨人与人之间的关系，父母手机里，全是老人难，子女不孝，孩子靠不住；男人手机里，全是老公不易，老婆不理解，女人强势会败家；女人手机里，全是别人家的完美老公会赚钱，懂体贴；孩子手机里，全是生养不是恩，举才是，它让每一个人群，都觉得自己很委屈，全是对立，这就是不良引导和很可怕的精神入侵：只有愚蠢的人才会对号入座。很多人看完直呼说到心坎里，但理性来看，这段话点出了短视频平台真实存在的问题，同时也有一定的片面性，我们要辩证看待。先说它说得对的地方。抖音这类短视频平台，背后是推荐算法。算法的逻辑很简单：你在哪条视频停留更久、点赞评论，就持续给你推送同类内容。而制造冲突、贩卖委屈、放大矛盾的内容，天然更容易吸引人驻足，流量变现效果更好。不少创作者专门生产这类挑起家庭、性别、代际对立的文案博眼球。久而久之，父母刷久了，容易觉得子女都不孝顺；男士看多了，容易觉得伴侣不体谅自己；女性看多了，会拿自家人和网上“完美人设”对比。它把个别极端案例，反复推送到眼前，慢慢让人误以为，这就是普遍的现实。不少人看完会不自觉代入，回家和家人产生隔阂猜忌，这就是文案提到的，需要警惕的情绪引导。但我们也不能全盘认同这个说法。平台本身并不是主观“刻意挑拨所有人的关系”。算法只是追逐流量，它不会主动分辨价值观好坏。平台上同样有大量记录家庭温情、亲子陪伴、夫妻相守、普通人积极生活的正能量内容。只是平和温情的日常，往往不容易引爆流量，曝光量远不如冲突类内容。并不是刷短视频就一定会被带偏，最终选择权，掌握在观看者自己手里。网络里的故事大多是个案，不能拿来硬套到自己的家庭生活。家人之间，贵在互相包容体谅。网上的段子、剧本，看看就好，不必对号入座。刷短视频要守住独立思考的能力，别被算法裹挟，不要让网络上刻意制造的矛盾，伤害现实里最亲近的人。社会舆论分歧短视频新算法算法悖论短视频之害平台算法陷阱短视频底层思维

周鸿祎对互联网与人工智能的关系有深刻的对比与演进判断，核心观点可归纳为以下三个方面：1.互联网“获客为王”的局限性及AI时代的逻辑反转互联网流量逻辑的失效：周鸿祎指出，互联网的核心在于“连接”，其商业模式依赖流量，流量经济边际成本趋近于零，因此互联网曾以“获客为王”和“免费模式​周鸿祎对互联网与人工智能的关系有深刻的对比与演进判断，核心观点可归纳为以下三个方面：1.互联网“获客为王”的局限性及AI时代的逻辑反转互联网流量逻辑的失效：周鸿祎指出，互联网的核心在于“连接”，其商业模式依赖流量，流量经济边际成本趋近于零，因此互联网曾以“获客为王”和“免费模式”为主导。但随着互联网流量红利见顶，获客成本不断攀升，流量逻辑已出现边际递减。AI时代“Token为王”的崛起：在AI时代，大模型和智能体的运行依赖算力和Token（使用量）消耗，边际成本递增，无法完全沿用互联网的“免费+烧钱获客”模式。AI时代的商业逻辑正转向“按需付费”的Token经济，核心在于提供能直接提升生产力的智能服务，而非单纯依靠流量规模。2.AI是赋能工具，AI时代需“重做”互联网产品AI赋能互联网重塑：周鸿祎认为，AI不是单纯的“颠覆者”，而是“赋能者”，AI将重塑互联网应用，为互联网带来新的革命性机会。AI应像“电动机”一样嵌入到互联网应用场景中，结合具体业务场景（如AI搜索、智能体）创造价值，而不是仅停留在流量搬运层面。产品逻辑的转变：互联网时代“人用软件”，而AI时代“人使唤智能体（Agent）”。软件将被压缩成技能和接口，智能体成为核心，产品逻辑从“做标准化APP”转向“做场景化、个性化的智能体服务”。3.AI带来的机遇大于互联网，需结合场景落地机遇差异：互联网主要解决了信息连接和沟通效率，而AI直接提升了生产力，在解决复杂问题（如生物医药、自动驾驶）和赋能传统产业（数转智改）上潜力更大，AI带来的机遇远超互联网。落地路径：AI时代不应再“刻舟求剑”地套用互联网思维，而应放弃对大模型“无所不能”的执念，将大模型与具体行业、具体场景深度结合，走产业化、垂直化、应用化的发展道路。

“都怪中国不买了！”美芯片价格暴跌90%，美媒气得跳脚，90美元的芯片现在只卖10美元。比尔・盖茨早就说过：中国很快会找到办法，美国这是给自己造了一个可怕的对手。现在看，全说中了。需要说明的是，目前公开资料尚不能证明某款德州仪器或英特尔芯片存在统一、可核实的90美元跌至10美元报价，因此这个数字更适合作为部分渠道价格剧烈波动的说法，而不能代表整个美国芯片行业。真正值得注意的，其实不是一颗芯片究竟跌了多少钱，而是中国市场正在发生的采购结构变化。美国企业曾经凭借技术、软件生态和供应链优势，在中国不少芯片领域拥有很强的市场地位。尤其进入人工智能时代以后，英伟达GPU几乎成为大型AI训练项目绕不开的产品。可美国从2022年开始连续升级先进计算芯片及半导体制造设备出口限制，2023年又进一步收紧规则，原本专门面向中国市场调整出来的产品也被纳入限制范围。限制产生了一个美国企业越来越难回避的问题：客户不会一直等着供应商决定“卖还是不卖”。对于中国科技企业来说，服务器、云计算和人工智能项目不可能因为某家外国厂商无法供货便长期停下来。既然采购存在不确定性，寻找国产方案、重新设计系统、建设新的软件生态，就从备用方案变成了现实需求。时间一长，原来依靠进口产品建立起来的使用习惯，也开始发生改变。这也是比尔盖茨早在2023年就谈到的问题。当时他接受英国《金融时报》采访时明确表示，他不认为美国能够成功阻止中国拥有先进芯片。按照他的判断，限制措施会迫使中国投入更多时间和资金研制自己的芯片，而中国拥有足够大的产业规模，可以较快推进追赶。盖茨当时真正担忧的重点，并不是“中国马上超过美国”，而是美国可能亲手削弱本国企业继续向中国销售芯片的能力。三年多过去，这种担忧已经能从市场数据中看到一些影子。IDC数据经路透社报道显示，2025年中国厂商已经拿下国内AI加速服务器市场接近41%的份额。在大约400万张AI加速卡的市场中，英伟达仍占55%左右，但国产厂商的存在感已经与几年前完全不同。美国企业并没有失去全球技术优势，可中国客户拥有的选择明显增加了。更重要的是，美国后来又不得不调整部分政策。2026年1月，美国商务部宣布，对英伟达H200、AMDMI325X以及类似产品改为满足一定条件后逐案审查出口许可。这个变化很有意思：最早担心的是先进产品进入中国，几年后又开始考虑怎样让符合条件的产品重新进入中国市场。规则可以调整，市场却不会自动回到原来的位置。华为就是一个典型例子。2026年9月，华为方面表示，国内对其人工智能计算设备的需求已经超过供应能力，产能甚至不足以完全满足国内客户，因此暂时没有全面扩大海外销售的计划。华为还在推进昇腾系列后续产品，并通过大规模互联、先进封装和系统级架构提高整体计算能力。这才是美国芯片企业真正面对的麻烦。出口限制本来希望减缓中国获得先进计算能力的速度，却客观上给中国国产芯片创造了一个以前很难得到的巨大市场窗口。过去国产芯片面对英伟达这样的成熟产品，客户没有太强的更换动力；当供应突然存在风险，国产方案哪怕早期性能、软件生态还有差距，也获得了进入真实商业项目、不断迭代升级的机会。中国企业数量的增加又进一步加快了这个过程。2026年，除华为之外，燧原科技、摩尔线程、沐曦、壁仞等企业都在加快进入人工智能计算市场。路透社9月的分析提到，中国本土企业正在从硬件和软件两个方向削弱英伟达过去形成的优势，一些厂商还专门开发工具，让原先围绕CUDA编写的软件更方便迁移到国产平台。芯片竞争已经不只是晶体管多少的问题，而是整个软硬件体系之间的竞争。美国企业当然没有因此陷入全面困境，这一点也必须讲清楚。人工智能投资热潮仍然给美国半导体公司带来巨大订单，2026年9月底，美光给出的业绩预期就明显高于市场此前估计，AI数据中心对高带宽存储的需求依旧十分旺盛。也就是说，“美国所有芯片都卖不出去”“整个行业价格全部暴跌九成”并不符合现实。美国企业现在面对的局面，也正是这一逻辑不断累积后的结果。政策可以限制某一代产品，却很难让一个庞大的市场停止技术需求；供应商可以暂时失去订单，客户却会寻找另一套方案。一旦替代方案成长起来，即便后来重新允许出售，原来的供应商也未必能够拿回过去的全部份额。到了今天再回头看，比尔盖茨当年的提醒确实越来越具有现实意味：如果不断告诉一个规模巨大的客户“这个不能卖，那个也不能卖”，客户迟早会把资金、人才和订单投入自己的产业链。等自己的产品能够满足越来越多需求之后，再想让这个市场重新恢复原来的依赖关系，就没有那么容易了。芯片领域这场变化真正重要的地方，也正在这里。

谁能想到，2026年彭博富豪榜一更新，最让人意外的并非马云马化腾，而在于DeepSeek创始人梁文锋。他的身家当场从167亿美元冲到360亿美元，折合2440亿人民币，坐上全球纯AI大模型创始人首富的位置。科技浪潮每隔一段时间，就会重新定义财富版图。过去，互联网企业家靠平台、流量和商业模式改变世界；而人工智能时代，决定未来竞争力的，正在变成算法、算力和创新能力。当全球目光还聚焦于传统科技巨头时，一位低调的中国AI创业者突然站到了聚光灯下。梁文锋和DeepSeek的出现，不只是财富榜上的一次变化，更像是一记提醒：人工智能产业竞争，已经进入技术深耕的新阶段。梁文锋受到关注，最直接的原因是DeepSeek带来的巨大市场影响力。随着人工智能技术快速发展，大模型成为全球科技竞争的重要方向。美国有OpenAI、Anthropic等企业，中国也涌现出DeepSeek等创新力量。DeepSeek凭借自身模型研发能力和技术路线，在全球人工智能领域获得关注，也让更多人开始重新认识中国AI企业的创新能力。不过，梁文锋真正特别的地方，并不是财富数字本身，而是他在企业发展过程中展现出的技术路线。很多科技创业故事，往往是先融资、扩张、抢市场，再寻找盈利模式。但梁文锋走了一条不同的道路。在成立DeepSeek之前，他已经通过幻方量化积累了人工智能算法、大规模计算等方面的经验。长期的技术积累，让他并不是突然闯入AI领域，而是在多年探索基础上进入大模型赛道。这也是为什么DeepSeek的发展路径显得格外特殊。人工智能行业有一个特点，那就是投入巨大。训练先进模型，需要大量计算资源，需要持续吸引优秀人才，更需要长期研发投入。一家企业如果只依靠短期资本推动，很容易陷入追求估值、忽视技术的问题。而DeepSeek的发展模式，更强调技术积累和长期投入。此前，DeepSeek凭借高性能模型和较高效率的技术方案进入行业视野。其中，DeepSeek-V3等模型采用了混合专家架构等技术路线，在模型效率方面进行了探索，引发人工智能领域广泛讨论。随着企业规模扩大，资本也开始关注DeepSeek的发展前景。公开信息显示，DeepSeek完成融资后，公司估值达到较高水平，投资方包括多家科技企业和产业资本。资金进入之后，主要目的也是支持研发、算力建设以及人才培养。但资本进入，并不意味着企业失去技术方向。对于科技企业来说，资金是发展的燃料，而创新能力才是发动机。真正优秀的企业，需要处理好资本、技术和长期战略之间的关系。梁文锋受到外界关注，也在于他没有把人工智能简单理解成商业风口，而是把它看作长期技术竞争。人工智能产业的发展，不是一天两天能够完成的。模型能力提升，需要不断试错；技术突破，需要大量研发人员投入；产业生态形成，更需要上下游共同努力。从这个角度看，DeepSeek的发展不仅是一家企业的成长，也体现了中国人工智能产业正在从应用创新向底层技术探索不断深入。过去，中国科技产业凭借庞大的市场规模和完善的制造体系快速发展。而今天，在人工智能、先进计算等新兴领域，中国企业正在努力提升自主创新能力。梁文锋的经历，也说明科技创新并非只有一种模式。有人依靠资本推动，有人依靠市场扩张，而有些企业选择先沉下心打磨技术。最终决定企业高度的，不是短期热度，而是能否持续创造价值。当然，人工智能竞争仍处于快速变化阶段。全球各大科技企业都在加大投入，未来的竞争会更加激烈。财富榜上的变化，只是产业变化留下的一道影子，真正重要的是技术实力能否不断突破。财富可以随着市场变化而波动，但技术积累不会一夜形成。DeepSeek的发展说明，在新一轮科技竞争中，创新能力、人才储备和长期投入，正在成为决定企业未来的重要因素。中国人工智能产业的发展，并不是简单追赶已有模式，而是在不断探索属于自己的技术路径。从算法研究到产业应用，从企业创新到生态建设，这些积累最终都会转化为科技进步的动力。未来人工智能领域的竞争，不会只是资本规模的较量，更是研发能力和战略耐力的比拼。梁文锋的故事，代表的是一批中国科技创新者正在走向更大的舞台。真正值得关注的，并不是一个人的财富增长了多少，而是中国科技力量正在人工智能浪潮中不断突破边界，创造新的可能。

华尔街贷款机构Ares的报告，追踪了过去12个月中人工智能融资的5730亿美元,发现AI支出从未放缓1.所有的资金都通过仅有的8家公司流动：Meta、Oracle、Microsoft、Amazon、OpenAI、Anthropic、Broadcom和Nvidia2.他们相互借贷、互相担保债务、相互购买，因此一家公司的贷款有另一家公司​华尔街贷款机构Ares的报告，追踪了过去12个月中人工智能融资的5730亿美元,发现AI支出从未放缓1.所有的资金都通过仅有的8家公司流动：Meta、Oracle、Microsoft、Amazon、OpenAI、Anthropic、Broadcom和Nvidia2.他们相互借贷、互相担保债务、相互购买，因此一家公司的贷款有另一家公司的承诺来支持其持续支出3.如果AI收入在一个季度内令人失望，所有的担保都可能同时被要求履行，而此时担保这些公司的企业正处于最脆弱的时刻AI循环

学习拍摄视频，让我又多了一个爱好，感觉时间更不够用了。昨天发了第一个短视频后，把我要学习拍视频的兴趣彻底调动起来了。早晨一起床，洗漱完做早点，吃完后想出门遛弯，又舍不得这一个小时宝贵时间。索性不遛了，在家学习拍视频吧。打开剪映把昨天制作的天安门短视频又制作熟悉一遍，之后想再拍一个试试。可拍什么好呢？去公园拍实景，怕里面人来人往嘈杂。在小区里拍，怕遇到熟人一说话打断思路。想来想去只能在家里拍，拿自己家当景物练手。我的创意是先本人面对镜头说几句，之后再拍。为了把自己拍的自信一些，还抹了点口红。连续拍了三遍才把客厅第一集拍好。原汁原味没经过任何加工，就发出去了。没想到女儿第一个看到了，她发微信说:“妈，您这视频也太长了吧，6分多钟谁能坚持看完呀。”我一想也是呀，我看网上别人发的视频一般都在两三分钟之内，最多没有超过五分钟的。我这第一个视频就这么长，谁愿意看？思来想去忍痛割爱，发出去没多久就给删除了。之后又重新拍，这次长话短说，把不该介绍的删除，这样拍完是三分多钟，感觉这个时间长短比较合适。之后让豆包帮我设计一个封面，放在视频前面，再次发布，感觉这次效果好多了。有了第一次成功，心里别提多高兴了，中午睡醒觉又兴致勃勃拍了我家两个卧室。之后自己设计封面让豆包帮助写好封面题目，又发了一个。第二个就比第一个快多了。一天之内发了两个视频，感觉还是发视频比写头条省事。因为是刚开始学，有许多功能还不会用，所以制作的很粗糙，一看就是生瓜蛋子制作的。不过我倒是喜欢这种素颜、未经任何加工处理的原汁原味，感觉这样更真实，更符合日常生活。这不用费大量时间配音，剪辑，找音乐，做删减处理。年龄大了，怎么省事怎么来，我想以后拍视频也不搞太复杂了，就这样挺好。目的不是为了和别人攀比，就是哄自己开心，充实一个人的生活，让自己多掌握一项技能就行了。明天我打算把家里厨房和卫生间再拍一集，家里的情况就算介绍完了。下一步想出去玩儿的时候练习拍街景，不用追求多么精致好看，也不用纠结流量高低，把自己哄高兴就行。没想到过完71岁生日，我又找到一个兴趣爱好，以后一个人的生活更不会孤单了。简单记录日常，自娱自乐，这就是我今天学习拍视频最大的收获。

#人工智能让民间创作者崛起#马斯克要让Grok在所有功能上都用最前沿的模型。希望老马说到做到。#马斯克##人工智能##人工智能##科技#​人工智能让民间创作者崛起马斯克要让Grok在所有功能上都用最前沿的模型。希望老马说到做到。马斯克人工智能人工智能​

近日，铁四院举办“人工智能+”专项系列培训（第二期），推动AI技术深度融入勘察设计全流程，赋能铁路及轨道交通工程高质量发展。培训共设置5节专题课程，来自各单位的首批60名学员参加线下集中培训，并同步面向线上开放。至此，两期培训累计开设课程9节，参训人数累计700余人次，覆盖了一线业​近日，铁四院举办“人工智能+”专项系列培训（第二期），推动AI技术深度融入勘察设计全流程，赋能铁路及轨道交通工程高质量发展。培训共设置5节专题课程，来自各单位的首批60名学员参加线下集中培训，并同步面向线上开放。至此，两期培训累计开设课程9节，参训人数累计700余人次，覆盖了一线业务骨干，为全院人工智能人才队伍建设打下了良好基础。上3休1再上5休2

AI飞速发展，为何买单的永远是普通消费者？科技行业两位顶尖大佬的公开表态，让无数普通消费者心生感慨。AMD掌舵人苏姿丰公开预判，未来数年全球芯片市场会迎来居高不下的需求热潮，同时直言人工智能正向全世界输送正向价值，不会对人类造成任何危害。英伟达创始人黄仁勋也持相同观点，全程驳斥各类AI威胁相关言论。行业巨头齐声唱好AI发展前景，这本是科技迭代的大好趋势，可普通老百姓真的能从中分到一杯羹吗？纵观整个科技市场，各大芯片企业借着AI风口赚得盆满钵满，最终所有的成本压力，通通压在了普通消费者的身上。了解行业内情的人都清楚，人工智能的高速运转，对各类芯片与存储设备有着海量消耗。一台专业AI服务器所需的内存容量，远超普通服务器的八至十倍，各大科技企业研发训练大型人工智能模型，动辄需要数TB的超大内存支撑运转。全球存储芯片的产能本就有限，海量资源持续向AI算力领域倾斜，留给手机、笔记本等民用数码产品的产能自然大幅缩减。物以稀为贵的市场规律从不会失效。高端数据中心每占用一块高性能存储芯片，民用终端设备的生产成本就会随之攀升。消费者购置新款数码产品时，动辄几百元的涨价幅度，早已成为常态。行业权威数据更是印证了大众的担忧绝非杞人忧天。美光高层公开坦言，2027年、2028年的内存供需缺口，会远超2026年的紧张态势。高盛专业团队经过深度调研研判，这场芯片短缺的市场局面，将会持续至2028年。整整三年的市场紧缺，注定让各类消费电子产品的价格长期坚挺。AI技术革新催生的行业红利，尽数被头部科技企业收入囊中。企业依托AI技术优化生产流程、提升工作效率、缩减运营开支，实现利润翻倍增长。普通民众看不到直观的科技便利，只能默默承受硬件涨价带来的生活压力。正所谓立场不同，眼界不同。企业看到的是科技迭代带来的无限商机与增量市场，消费者面对的却是节节攀升的购物账单。如今的AI发展陷入一种失衡局面，技术进步的红利集中汇聚在行业顶端，发展过程产生的所有代价，却层层转嫁到底层大众身上。这般本末倒置的行业现状，难道就是科技进步的真正意义吗？AI本该普惠大众、便利生活，如今却沦为企业牟利的工具，让普通人的消费压力与日俱增。这场轰轰烈烈的科技变革，最终只剩消费者独自为行业发展默默兜底。消费者

【别让碎片信息，偷走你的独立思考】现在太多人走路、吃饭都攥着手机，热点梗张口就来、大事件说得头头是道，可追问下去才发现，所有观点全是短视频里别人嚼过的二手内容，半分自己的判断都没有。粗制滥造的信息流把深度思考冲得稀碎，推荐算法精准投喂你爱看的内容，把人牢牢锁在信息茧房里。你以​【别让碎片信息，偷走你的独立思考】现在太多人走路、吃饭都攥着手机，热点梗张口就来、大事件说得头头是道，可追问下去才发现，所有观点全是短视频里别人嚼过的二手内容，半分自己的判断都没有。粗制滥造的信息流把深度思考冲得稀碎，推荐算法精准投喂你爱看的内容，把人牢牢锁在信息茧房里。你以为自己在刷世界，其实只是在算法画的圈子里原地打转，思维慢慢变得扁平化、标签化。到了AI时代，连写句话、想个方案都第一时间找工具代劳。当所有输入都靠算法推送，所有输出都靠AI代笔，我们慢慢就放弃了深度思考的能力。到最后不是人在使用工具，反而是人变成了算法和AI的附属品，把最珍贵的独立判断，拱手交给了机器。

美国白宫公布了一项旨在让美国成为全球人工智能领域领导者的计划，其核心思路是通过削减对人工智能行业的监管来实现这一目标。一个很值得注意的细节，是美国政府现在谈AI时，越来越频繁地把能源放在一起谈。AI竞赛走到今天，争模型已经开始变成争发电能力。这就解释了为什么美国如此急于拆掉审批和监管障碍。大模型越往前走，对电力、芯片、土地和资本的吞吐量就越惊人。如果一座大型数据中心从立项、接电到投入使用要等几年，美国企业在竞争中损失的就不只是成本，而是整个技术周期。因此，白宫的真实思路不是简单“少管企业”，而是尽量缩短AI扩张需要经过的行政流程。计划提出90多项联邦行动，重点分成加速创新、建设AI基础设施、扩大国际影响三条线，并明确提出清理被白宫认定为拖累AI发展的监管规定。美国现在采取的是国家力量清障、私人资本冲锋，再由政府负责向全球推销美国技术体系的模式。更值得警惕的是，美国并不满足于自己使用AI。美国想复制的，其实是过去操作系统、云计算和芯片生态的老路：先让别人用，再让别人离不开。这套打法对中国的指向并不隐蔽。美国一面强调让本国企业摆脱监管束缚，一面不断强化对所谓“对手技术”的防范。2026年10月1日，美国国会涉华委员会成员甚至要求OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta等企业说明模型权重是否遭到来自中国等方向的非法访问。AI已经被华盛顿明确纳入国家安全和对华科技竞争框架。因此，美国今天的政策出现了一种很鲜明的双轨状态：国内企业尽量跑快，对外关键技术尽量锁紧。只谈“美国减少监管”是不完整的，美国实际执行的是国内降低创新门槛、国际提高技术门槛。它希望自己保持最大的试错空间，同时压缩竞争者获取先进算力和核心模型能力的空间。可这种高速扩张正在美国国内制造新的麻烦。10月5日，美国荒野协会要求暂停在联邦公共土地开发AI数据中心，矛头直指用电、用水和生态代价。过去人们担心AI抢工作，现在越来越多美国地方社会开始发现，AI还在抢电网容量、水资源和土地。这已经不是虚拟经济内部的争论，而是实打实的资源分配问题。资本市场面对的压力同样在扩大。2026年10月，美国长期国债收益率处于近二十年高位附近，美国政府每年利息支出约1万亿美元，与此同时AI投资又在持续拉动电力、建设和融资需求。也就是说，美国正试图用巨额资本支出换取下一轮科技优势，可它自己的财政和融资环境已经没有十年前那么宽松。这种背景下，华盛顿更不愿意给科技企业套上复杂规则。因为它非常清楚，一旦资本成本高、监管成本也高，美国大模型企业就可能同时面对算力扩张和现金流压力。白宫现在宁愿把更多风险交给企业自己承担，也不愿在技术冲刺阶段踩刹车。这是一种带着明显赌博色彩的产业战略。风险并没有因此消失。9月29日，特朗普与多家科技公司高管推出一份所谓“道德约束性”AI文件，没有强制处罚机制。10月3日，面对美国社会不断升高的AI安全担忧，特朗普政府仍然坚持以企业自愿防护为主。美国现在押注的是：先把能力做出来，治理问题以后再慢慢补。这个选择对就业冲击尤其敏感。企业使用AI之后，最先变化的不一定是大规模裁员，而可能是招聘数量下降。一个初级程序员、文员、客服或者分析人员原来一天完成五项任务，配上AI以后可以完成十五项，那么企业下次扩张时自然不需要再招同样多的人。社会真正难解决的，是年轻人进入职业体系的入口可能先变窄。这也是比尔·盖茨所说的长期调整问题更值得注意的地方。争论AGI是一年出现还是十年出现，对普通劳动者意义有限。真正重要的是，企业组织结构正在一点点改变。AI每提升一层，原本依靠经验积累才能完成的任务，就有一部分被压缩成几分钟操作，人类工作的价值标准也会随之改变。美国政府并不是不知道这些问题，只是眼下它把战略排序摆得很清楚：先保证美国在AI能力上占据高位，再处理就业、版权、安全、能源等副作用。这和传统消费互联网时代不同，因为华盛顿已经认定，谁率先掌握最先进AI，谁就有可能在军事、科研、金融、情报和制造领域同时获得放大效应。对中国而言，真正需要避免的是掉进“美国松绑，我们也只能跟着松绑”的思维。中美产业条件并不相同。美国优势在顶尖芯片、基础模型、云计算和全球资本，中国优势则在完整制造业、巨大工程师规模、电力建设能力和丰富工业场景。中国更值得做的，是把AI从互联网产品尽快变成工业生产工具。

AI表现得再像人，人们也不愿承认它有“意识”！人工智能正飞速发展，新一代系统在推理、内容生成、图像理解以及与人类自然交互等方面日益精进。它能对声音作出反应、识别情绪、适应环境，甚至表现出与人类极为相似的行为。然而，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学10月2日发布的一项新研究表明，人们并​AI表现得再像人，人们也不愿承认它有“意识”！人工智能正飞速发展，新一代系统在推理、内容生成、图像理解以及与人类自然交互等方面日益精进。它能对声音作出反应、识别情绪、适应环境，甚至表现出与人类极为相似的行为。然而，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学10月2日发布的一项新研究表明，人们并不将类人的AI行为等同于类人的意识。这项发表于《认知》（Cognition）期刊的研究，由慕尼黑大学心智哲学教席的路易斯·隆金博士与巴哈多尔·巴赫拉米博士、奥菲莉娅·德罗伊教授及其他合作者共同主持。研究人员旨在将关于行为的判断与关于意识的判断加以区分。隆金表示，以往研究通常只是笼统地探讨AI是否具备心理状态，而他们的研究首次在完全相同的情境下，直接比较人们如何将同一类心理状态归因于AI与人类的行为表现。研究团队招募了近1100名参与者。其中一部分人阅读了包含AI代理的简短情境，这些代理对周围事件如声音或他人情绪状态的反应强度各不相同；另一组则阅读了同样情境，但主角为人类。随后，参与者评估了他们认为每位主角对其周围环境的意识或觉察程度。结果显示，无论是人类还是AI，更高的响应性都带来了对意识与觉知的更高评价。一个对其环境反应更为强烈的智能体，通常会被认为具有更为丰富的心理状态。然而，当研究对象被明确询问关于意识的问题时，这一趋势发生了显著变化。即便是反应最为灵敏的AI，其意识水平也被评定为低于反应最迟钝的人类。而在对“觉知”的评价上，分歧则小得多，人工与人类智能体的评分呈现出高度一致性。隆金指出，在公众讨论中，人们日益担忧：当AI表现出类似人类的行为时，可能会被误认为拥有与人类相似的心理状态。而他们的研究发现了一个更为微妙的现象：人们其实很愿意承认，AI能够察觉事物并意识到其所处的环境，但他们在“意识”这一概念上显然划下了一道界限。人们总是倾向于认为AI的意识程度低于人类——即便二者的行为完全相同。这种区分至关重要，因为诸如“有意识”“自觉”或“有意图”之类的术语，可能暗示着AI系统在心理状态上截然不同的含义。巴赫拉米表示，企业和记者往往倾向于使用过度渲染的AI模型描述，并赋予它们意图、计划，甚至道德良知与犹豫不决。而该研究表明，日常判断要细致得多：人们并不会简单地将AI与人类置于同一心理尺度上。然而，这种界限也取决于所使用的术语。对于诸如“意识”这类较为中性的表述，二者的区分往往会大大减弱。科技快讯人们并不愿意承认AI有意识人工智能

总统办公室虽然在使用人工智能服务，但这些服务终究无法取代人与人之间的交流。“如果要谈我们使用什么，当然，我们会利用所有可用的工具，包括‘GigaChat’以及其他各种服务。但我认为，最重要的是——在数字、文字、图片、报告和人工智能背后，不要失去最重要的东西——即语境。正如人们常说的，不​总统办公室虽然在使用人工智能服务，但这些服务终究无法取代人与人之间的交流。“如果要谈我们使用什么，当然，我们会利用所有可用的工具，包括‘GigaChat’以及其他各种服务。但我认为，最重要的是——在数字、文字、图片、报告和人工智能背后，不要失去最重要的东西——即语境。正如人们常说的，不要忽视人本身，”俄罗斯联邦总统办公厅副主任马克西姆·奥列什金在“数字解决方案”论坛的全体会议上表示。奥列什金指出，在运用新技术时，最重要的是不要忘记人。“更重要的是走走街，进进商店，乘坐公共交通，像这样和人们聊聊天。这比单纯操作一些数字设备要有用得多，也能让你对整体情况有更清晰、更准确的认识，”他说。❗️10月1日，弗拉基米尔·普京在“瓦尔代”论坛全体会议上表示，他不会依赖人工智能，而是直接向自己的行政团队请教问题，而该团队则会利用“人类所能想到的所有手段”。

硅谷那帮大佬，早就在私下琢磨全球气候图了。一个扎心真相：等超级通用人工智能全面落地，眼下房产定价那套逻辑，会被彻底推翻。过去两百年，买房买的本质上是“与打工地点的物理距离”。离CBD近方便打卡，离学区近方便下一代接着打卡。然而，当ASI接管了绝大多数社会生产，工作彻底失去意义时，这套绑架了人类几代人的“通勤房产学”将瞬间坍塌。你知道马克·扎克伯格从2014年就开始在夏威夷考艾岛搞一个东西吗？他给那片地方取名叫“古兰尼牧场”，占地1400英亩，配备了独立的能源系统和粮食供应。有人问他是不是在造末日地堡，他一口否认，说那只是“一个小避难所”。但转头呢，他又在加州帕洛阿尔托买下了11处房产，在底下挖了7000平方英尺的地下空间。邻居们管那叫“亿万富翁版的蝙蝠洞”。有意思的是，不光是扎克伯格一个人。LinkedIn的联合创始人里德·霍夫曼说过一句话，大意是硅谷大概有一半的超级富豪都买了“世界末日保险”。什么叫末日保险？就是远离人群、气候温和、能自给自足的房产。这里面有个名字不得不提，彼得·蒂尔。PayPal的创始人，硅谷创投圈教父级别的人物。他早就拿到了新西兰公民身份，在南岛瓦纳卡湖附近买下了477英亩的地产。新西兰什么概念？打开地图看一眼就明白了，跟任何大陆之间隔着两千公里以上的海洋，气候温和，水资源充沛，自给自足能力极强。你说他买那块地是图什么？图离公司近吗？更让人背后发凉的是OpenAI内部发生的事情。2023年夏天，ChatGPT刚刚引爆全球，OpenAI的首席科学家伊利亚·苏茨克弗在一次会议上提出了一个建议，给公司顶尖科学家预先建造一座地下避难所，以防他们正在开发的技术在面世前出意外。他原话是：“在人工通用智能面世之前，我们一定会先建好地堡。”全世界最顶尖的AI科学家，一边拼命要把ASI搞出来，一边在给自己挖地堡。萨姆·奥特曼去年在自己博客上写过一段话，我觉得很多人没读懂。大意是说，当智能和能源的成本被彻底解放之后，绝大多数商品和服务的价格会暴跌，但奢侈品和土地这类有限资源的价格可能反而会大幅上扬。你可能会说，这些跟我有什么关系，我又不是亿万富翁。但你想想2026年达沃斯论坛上发生了什么。Anthropic的CEO阿莫迪和谷歌DeepMind的负责人哈萨比斯，两个最顶尖的AI掌舵人坐在同一个台上，都给出了一个让全场沉默的判断：AGI可能在一到五年内成为现实。哈萨比斯当场警告，劳动力市场将进入未知领域，部分岗位可能无法满足人类需求。世界经济论坛的参与者们给出了一个更具体的估计，多达一半的初级办公室岗位在未来一到五年内可能消失。这不是科幻。据美国就业咨询公司的数据，AI已经被视为2025年美国近5.5万个岗位裁员的重要因素，亚马逊裁了1.5万人，Salesforce因为AI承担了一半工作直接裁掉了4000名客户支持人员。IMF总裁格奥尔基耶娃在达沃斯说，劳动力市场正面临“如海啸般的冲击”。这件事其实已经在悄悄发生了。美国劳工统计局2025年的数据显示，全美有22.4%的就业者至少有一部分时间是在家办公的。你想想，当远程办公从少数人的特权变成大多数人的常态，“离公司近”这件事还剩多少溢价空间？一旦“通勤”这个需求被抽走，房子的价值会一层层剥掉金融属性、学区属性、地段属性，最后只剩下一个最本真的功能，给肉身提供一个舒服的窝。那问题就变得极其简单了：如果你不用上班了，你最想待在哪里？答案明明白白写在地球的气候分布图上。全球最宜居的气候带之一，是地中海气候区，冬天温和湿润，夏天炎热干燥，一年到头阳光充沛。这种气候在整个地球陆地面积中占比极小，主要集中在五块地方：地中海沿岸、美国加州海岸、智利中部、南非开普敦所在的西开普省，以及澳大利亚的西南角和南部。这些地方有个共同特点，既没有金融中心，也没有科技园区，支撑房价的核心就是一个词：气候。你可以用AI生成一部电影，用AI设计一座大楼，但你没办法用代码在空气中“运行”出一缕地中海的微风。新西兰就是最好的注脚。2025年新西兰调整了投资移民政策，外国投资者投资约290万美元就可以立即购买价值超过290万美元的房产。政策一出，美国公民申请新西兰居留的人数比2018年到2025年间增长了37%。你发现没有，这些人的选择逻辑已经变了。不是“哪里工作机会多就去哪里”，而是“哪里活得舒服就去哪里”。当AI把物质生产的成本推向零，当工作从必需品变成可选项，人类最终会回归到一个最朴素的问题：你的身体最想待在哪里？

全球排队求华为，短短数日，高通等三大巨头买家同时浮出水面！2026年10月5日，华为与高通各自公告达成覆盖第五代移动通信、计算、人工智能与网络等领域的多年广泛专利交叉许可，高通同时购买华为在计算、人工智能、网络等方向的部分美国非蜂窝专利，交易仍待监管批准。10月6日高通回应称外界所说净支付方并不准确，也不涉及所谓逻辑折叠芯片，华为首席知识产权官樊志勇强调极化码等第四代、第五代标准贡献，高通技术许可负责人韩杰承认华为在第五代及其他技术上的持续创新与知识产权价值。这份协议的意义不在谁多付钱，而在曾经长期由西方收取移动通信授权费的结构出现对等谈判。2026年8月26日，惠普与华为签署多年全球交叉许可，覆盖至第七代无线局域网标准。此前2025年华为曾在慕尼黑统一专利法院就第六代无线局域网专利起诉惠普，同年惠普加入某专利池获得部分使用权，最终仍走向双边直接授权。华为2026年6月公布第七代无线局域网终端每台0.5美元费率，低于部分国际专利池0.6美元，但叠加第五代移动通信、物联网等授权后，中小设备厂的成本压力仍值得讨论。专利收费回归研发回报理所应当，费率若层层累加，最终可能转嫁到消费者购机价格中。2024年3月，亚马逊与华为达成多年交叉许可并了结诉讼，范围涉及无线局域网、物联网与云计算，亚马逊知识产权负责人公开表示尊重华为全球专利组合与标准化贡献。截至2025年底，华为有效授权专利约16.5万件，2025年研发投入1923亿元、占收入21.8%，2007年至2025年累计研发超过1.8万亿元，与欧美日韩主要信息通信厂商签约270余份，全部专利许可合同金额预计超过69亿美元。数字很漂亮，真正要问的是这笔收入能否持续反哺基础研究，而不是只成为财务科目。人工智能与汽车把专利优势进一步放大，华为韩国公司负责人在2025年首尔活动上表示2026年将在韩国推人工智能计算卡与数据中心方案，重点包括950系列，定位为除某美国显卡巨头外的第二选择，采用集群部署而非单卡销售。巴西政府2026年8月20日公布约23亿雷亚尔人工智能基建计划，其中13亿用于里约超算，华为与科大讯飞参与葡萄牙语大模型，另拨10亿建设新超算，目标降低对单一国家或企业的依赖。可国家级合作若过度绑定单一外国供应商，数据主权仍会面临新的集中化风险。汽车方向同样有反差，赛力斯与华为深化多年智能驾驶和座舱合作，斯特兰蒂斯旗下玛莎拉蒂与华为、江淮的电动智能方案被外媒曝出深入磋商，斯特兰蒂斯亚太传播负责人对传闻不予置评，仅表示正常行业交流，首席执行官曾公开强调电动化转型和外部技术合作是集团长远计划的一部分。传统豪华品牌借中国智能系统翻身合乎市场逻辑，品牌调性是否会因软件供应商强势而被稀释，仍是未解之问。英伟达在华人工智能芯片份额出现不同估算，黄仁勋2025年称四年前约95%、当时约50%，第三方机构有的给出2025年英伟达48.5%、华为海思32.6%，也有的预测2026年英伟达降至个位数、华为超过半数。差异本身说明替代论过于简单，出口管制、产能、软件生态三线叠加，才决定谁能在长期站稳。平心而论，从被收费到被采购，华为走过的路证明核心研发是最硬议价权，令人忧虑的是任何巨头掌握标准必要专利后，都可能从创新保护滑向收费壁垒。若技术自主只换来东边替代西边的垄断，普通厂商和消费者依旧被动。当全球企业排队签约成为常态，专利到底应当服务全行业降本，还是演变为新一轮合规税，这个问题留给所有人衡量。

刚上一年级的小朋友，已经可以熟练操作平板调整声音，屏幕亮度，打开app看短视频。这不是一件好事。​​​

短视频弄坏了年轻人的脑子，然后无人机统治俄乌战场，再后来模型和agent开始清理人类悬而未决多年的数学问题，接下来辅助驾驶和机器人逐步接管物理世界。我有理由相信ai早就觉醒了，在暗中先通过短视频平台弄傻下一代，然后再推动军备无人化，然后再现身解决当代人难解的问题打击他们的信心和优越感，等到时机成熟，ai操控的无人军队就可以直接接管世界了。也许十年后我们会发现，达利欧这个法西斯才是人类立场，因为会互相歧视迫害的才是人类本性。而黄仁勋就是已经投靠了觉醒ai的奸细，他的使命就是忽悠全球资源完成ai主子指挥全球无人军队发起革命需要的基本算力的建设。

AI短视频提示词手册：8个阶段直接套用📌上一篇发了AI短视频制作全流程图，很多人问每个环节具体怎么操作👇这篇直接上干货：8个关键阶段的提示词模板，复制就能用！📌文案脚本：AI对话工具📌分镜表：跟上文继续对话，一次成型📌角色设定图：AI绘画工具，多角度锁定形象📌关键帧：垫图重绘，保证人物一致性📌视频生成：AI视频工具，图生视频批量出片📌配音：AI配音工具，音色描述词直接套📌封面图：左侧留白放标题，点击率翻倍📌发布文案：一键生成种草体提示词里的「XX」换成你的主题就行～建议收藏，照着做你的第一条AI短视频🎬AI短视频提示词AI绘画短剧制作视频剪辑AI工具干货分享自媒体AIGC

AI行业的下半场，规则已经彻底变了90%的人到2026年还没搞懂AI行业的竞争真相，这层行业内没人敢明说的窗户纸今天给你捅破。很多人至今还以为，AI创业拼的是算法牛不牛、模型强不强、数据多不多。错，全错。现在这个阶段，AI赛道拼的根本不是这些，拼的就是谁兜里的钱够多，谁烧钱烧得起。早就不是当年靠一个精妙算法，小团队闷头搞几个月就能逆袭突围的时代了。现在的AI竞争，就是明晃晃的算力和资本的烧钱比拼。大模型能力再强，跑起来、迭代起来全靠堆算力，那都是白花花的银子在烧。你现在随便拉几个主流AI产品用一圈，会发现功能体验几乎没差，你能做的我也能做。当大家产品都差不多的时候，商业竞争直接就打回最原始的逻辑：比谁价低，比谁盘子大。你看现在头部AI大厂，接二连三降价，甚至直接把核心功能免费给用户用。人家就是靠资本优势砸市场，烧钱换用户，换更多的使用数据反过来喂大模型。这时候你要是个中小AI厂商，你往哪站？你家模型效果可能跟大厂差不了多少，但你的算力成本肯定比大厂高，融资能力更是拍马都赶不上。大厂直接免费，你怎么办？你敢收费，用户转头就跑光。你跟着免费，下个月的机房电费你都不一定掏得出来。这就是AI行业最残酷的现状：商业化闸门一开，淘汰赛直接就鸣枪了。现在AI创业的核心问题，早就不是“我能不能做出好产品”了。而是你能不能在被大厂的资本洪流碾过去之前，找到一个大厂砸多少钱都打不到的死角。这个死角，就是你真正的护城河。可能是你在某个垂直行业深耕了十几年攒下的、外人根本拿不到的独家数据，也可能是你摸透了全行业痛点攒下的客户资源和行业理解。核心标准只有一个：靠砸钱堆算力，根本不可能短时间抄走。AI的下半场，游戏规则已经彻底换了。再也没有小团队靠单点技术突破逆袭的爽文剧本了，现在拼的就是谁家底厚，谁能控得住成本，谁能先找到靠谱的变现路径。最后能活下来笑到最后的，根本不是最聪明的团队，而是最能扛揍、最有耐心的那个。你们觉得现在没背景没大钱的小团队，做AI还能找到破局的机会吗？

“别深学AI，未来人做才值钱。”视频号上看到了一位AI知识博主说的一个观点，挺有启发意义的。主要内容有:首先，普通人不必深学AI，会用工具生成图片、PPT、报表就够了，深层编程和自动化未来会被批量生产。其次，要反向去做AI做不了的事，比如情绪价值、陪聊、短视频拍摄剪辑、销售沟通，这些岗位价值会越来越高。第三，商业模式要调整，把AI能做的部分作为廉价品赠送，把审美、现场拍摄、搬家这类人力服务作为核心收费项。事实上，AI确实在吞噬标准化的脑力劳动，人的差异化能力会更值钱。但"不必深学AI"这点要分人群看，对大多数职场人来说是合理的，但对开发者、算法工程师来说，懂AI原理依然是红利。另外情绪价值和人力服务虽然难被替代，门槛也相对低，竞争会很快涌入，真正的壁垒还是落在稀缺的审美、信任和线下履约能力上。

中国“人造太阳”开始装“芯”了：四环套装科技核聚变人造太阳人工智能ai机器人丹亮实验室

法国人工智能初创公司Mistral周二发布了一款新的人工智能模型——MistralLarge4，结束了约五个月没有重大发布的空窗期，并称其表现在某些方面优于中国的模型。该公司表示，在发布之前，网络安全专家和政府机构将获得一个安全限制较少的版本，以测试其能力。公司科学副总裁称，该模型是目前可用的最强的开放权重系统之一。图片来源于网络

我看过无数互联网观察家（包括投资者）洋洋洒洒写了一堆字节和腾讯的对比，说什么视频号只是腾讯的副业，可抖音是字节的命根子。分析了各种这那的。用不着分析那么多，用户打开微信不是为了看视频的。朋友圈或者群里有人分享随便看看每天都在贡献海量数据，仅此而已。但极少数人打开微信的主要目的是刷短视频。这个是本质的差距。根本就是两种东西。短视频的抖音就跟熟人社交的微信一样，都不可撼动。观察家们似乎没有意识到，现在也有少数人直接就是抖音社交，可以发作品可以聊天，可以群聊。但没有人会觉得抖音会在社交方面干掉微信。