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别再被骗了！买三折叠不是为了装X，是为了搞钱藏在折叠屏里的3个赚钱实用技巧，9
别再被骗了！买三折叠不是为了装X，是为了搞钱藏在折叠屏里的3个赚钱实用技巧，99%买了大折叠的人都还没摸透，看完直接把上万块的机子用回本。最近身边好多跑业务的朋友都跟我吐槽，说当初咬咬牙花小一万买的三折叠，新鲜劲一过，就只剩个大屏刷视频的用处，揣兜里还沉，感觉纯纯是为了面子交了智商税。我听完都替他们亏得慌。这机子的核心用法哪是刷短视频、撑场面啊，根本就是给咱们打工人、跑业务的人量身定做的随身小办公室。今天啥参数测评都不聊，就说3个很少有人提的AI实用玩法，用对了既能省时间，还能多赚钱。第一个，谈完客户再也不用熬大夜整理会议纪要。跟客户唠俩小时需求，转头掏出手机把录音丢给AI助手，它自动就能把东一句西一句的对话，整理成条理清楚的结构化PRD需求文档，连简单的交互草图都能顺带给你画出来。以前大半天才能干完的活，现在半小时就能搞定，省出来的时间多跑俩客户、多接个私单，这不比熬夜加班香？第二个，刷行业资讯再也不用傻呵呵复制粘贴存资料。平时刷行业新闻、扒竞品报告，看到有用的干货，别再一段段选中复制存备忘录了。直接开AI一键提取核心信息，它会自动把内容分类归档到对应的知识库文件夹里，下次要找相关内容，搜个关键词立马就能调出来。再也不用翻几十条备忘录找半个钟头，效率直接拉满。第三个，在外头赶方案再也不用慌慌张张出糗。有时候在外面见客户，临时要发正式方案、回商务邮件，手忙脚乱打字慢，打出来的内容语序乱、排版差，发出去特别掉价。你直接对着麦克风说清楚你的想法，AI当场就帮你把语言润色得专业得体，连格式都给你调得规规矩矩，一键导出就是能直接发的正式文稿。客户收到都得暗夸你办事靠谱效率高。现在各大厂商硬件卷得都快把屏幕折出花了，很多人买完机子只盯着拍照、跑分这些用处不大的参数看。花大价钱买的机子，就用来刷短视频多显示两行字，真的是把钱往水里扔。咱们普通人买贵的数码产品，图的从来不是面子，是实打实的效率提升。把这些AI功能用透，省下来的时间全是你多赚钱的资本，这才是折叠屏最正确的打开方式。
应用开发这条路，我是真的不想再走了干应用开发这行的，现在十个里有九个半都在悄悄
应用开发这条路，我是真的不想再走了干应用开发这行的，现在十个里有九个半都在悄悄琢磨转行，剩下那半个还在硬撑，指不定哪天就熬不住了。我身边有个做了6年应用开发的哥们，上周拉我出去喝闷酒，喝到一半红着眼说，这条路他是真不想再走了，太累，一眼望不到头。最开始入行是一时兴起，中间几年咬着牙死扛，到现在满肚子都是怀疑。他在这个圈子摸爬滚打这么久，说自己早就分不清，每天坐在电脑前，到底是在做产品，还是在拿命熬时间。说穿了，困住所有人的核心症结，就是行业里愈演愈烈的无意义内部竞争。以前外人都跟我们说互联网市场大，机会遍地都是，真扎进来才知道，这池子的水深得能把人活活淹死。今天你做个短视频工具，明天竞品就跟上加直播功能，后天全行业一窝蜂扎去做电商赛道。你拼流量投放，他拼变现套路；你吭哧吭哧熬几个月搞功能创新，他转头就套个AI壳子，吹自己是黑科技赋能；你刚说自己主打垂直社交，转头就有人说自己是下一代内容平台。到最后所有人挤在同一个池子里抢同一批用户，抢到头都大了，也没抢到几口饭。更扎心的是，现在用户早就精明了，下载新App的意愿低得可怜。好不容易求爷爷告奶奶拉来的新用户，装完打开两次就扔在角落积灰。大家手机里装了七八十个App，真正每天点开的，永远就那几个常用的。想靠做App赚钱？行啊，先攒够几百万用户再说，没有量级根本谈不到变现。可几百万用户哪是那么好攒的？全靠熬大夜、砸钱烧、拼资源，很多人熬到头发掉光，体检报告上全是向上的箭头，也没摸到变现的门槛。之前网上好多人说应用开发这个行业已经死了，我这哥们倒觉得，死的根本不是赛道本身，是那些死抱着老一套玩法不肯变的开发者。市场从来没缺过机会，缺的是能跟着变化灵活调整的人。AI来了，用户习惯也变了，大家早就不爱随便下几十上百个App了，你还抱着十年前的老思路吭哧吭哧做原生应用，不淘汰你淘汰谁？他身边好多同入行的朋友，早就转了方向。有的去做轻量小程序，有的扎进AI小应用赛道，还有的彻底跳出开发圈，转去做产品、做数据分析，甚至跑去开线下小店的都有。哪有什么绝对的夕阳产业啊？真正会被时代甩在后面的，从来不是应用开发这个行当，是那些明明看到风向变了，还不肯动，指望靠老经验混一辈子的人。时代早就变了，玩法也早就换了。最后能站稳脚跟活下去的，从来不是天天蹲在原地喊苦喊累的人，是愿意停下来喘口气，看看新方向，调整好脚步再重新出发的人。
AI算力15大细分领域全梳理，看懂算力完整产业链AI算力是人工智能产业发展的底层
AI算力15大细分领域全梳理，看懂算力完整产业链AI算力是人工智能产业发展的底层基石，整条产业链分工细致，可以划分为15个核心细分赛道，覆盖硬件、光通信、存储、散热、供电、算力运营等多个环节，每个细分承担不同的功能。上游硬件端包含PCB、AI服务器、国产AI芯片、光芯片、高速铜缆、铜箔，是算力硬件的核心基础。AI服务器承担运算任务，PCB、高速连接件保障硬件高速传输；国产AI芯片代表自主可控方向；光芯片、CPO、光纤光缆，解决算力设备之间高速通信需求。存储芯片负责数据读写，液冷服务器解决高功耗散热难题。IDC电源、发电机，保障算力中心持续稳定供电，是算力基建不可缺少的配套。下游应用端包含AIDC数据中心、算电协同、算力租赁。AIDC是算力载体，算电协同解决能耗约束，算力租赁让中小客户可以按需获取算力资源。不同细分赛道景气度存在分化，部分方向已经经过一轮行情，板块容易受海外技术进展、行业订单、政策消息影响，波动幅度较大。不少企业仍处在业绩兑现过程中，要区分题材热度和真实订单落地情况，不可单纯依靠赛道名称盲目参与，多关注基本面与产业催化信号。配图仅为产业链梳理示意图，图中标的仅作为行业案例，不代表任何推荐，不构成买卖依据。风险提示：本文仅做产业科普复盘，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。
MiniMax‑M3（俗称Minimax3）稀宇科技（MiniMax）2026‑06发布的国产旗舰大
MiniMax‑M3（俗称Minimax3）稀宇科技（MiniMax）2026‑06发布的国产旗舰大模型，是MiniMax目前最强的文本/多模态大模型。注意区分：•M3：文字+多模态大模型（文本、图片、短视频理解、代码、Agent）•H3（海螺3）：同公司的AI视频生成模型，专门做生成视频，不要搞混。✨核心能力1.100万MiniMax‑M3（俗称Minimax3）稀宇科技（MiniMax）2026‑06发布的国产旗舰大模型，是MiniMax目前最强的文本/多模态大模型。注意区分：•M3：文字+多模态大模型（文本、图片、短视频理解、代码、Agent）•H3（海螺3）：同公司的AI视频生成模型，专门做生成视频，不要搞混。✨核心能力1.100万token超长上下文（1M）自研MSA稀疏注意力架构，可以一次性读完整本小说、整个代码库、大量文档，稳定可用512Ktoken以上。2.极强编码Coding能力SWE‑BenchPro59分，擅长复杂项目代码、多文件修改、调试，适合写工程级代码，不是简单小脚本。3.原生多模态天生支持图片、短视频输入理解，不是后期拼接；可以做Agent智能体，自主拆解任务、调用工具、模拟电脑桌面操作。4.两种模式•Thinking模式：深度推理，适合复杂任务、Agent；•Non‑thinking模式：速度快，适合聊天、代码补全。规格•总参数428B，推理激活约22B（稀疏模型，降低硬件开销）•支持API调用，也可以开源权重本地部署，阿里云计算巢可以一键部署。和另外两个容易混淆的东西1.MiniMax‑H3（海螺3）：AI视频生成模型，输入文字/图，输出4‑15秒2K视频，和M3不是一个东西。2.索威MiniMax3音箱：音响产品，和AI完全无关。简单对比模型用途M3聊天、写代码、读长文档、识图、Agent智能体H3海螺3生成AI短视频如果你需要，我可以讲讲它和GPT‑4o、ClaudeOpus的大致差距，或者API大概的价格。
比亚迪执行副总裁李柯入选《时代》杂志TIME100AI2026榜单，归入Inovators（创新者）
比亚迪执行副总裁李柯入选《时代》杂志TIME100AI2026榜单，归入Inovators（创新者）类别，是本届榜单里汽车行业唯一入选者。榜单评选理由：表彰她推动AI落地实体产业，让AI技术大规模普惠，不只服务少数人，其中提到了比亚迪的天神之眼、璇玑架构、DiLink智能体、人形机器人、智能制造等技术。大比亚迪执行副总裁李柯入选《时代》杂志TIME100AI2026榜单，归入Inovators（创新者）类别，是本届榜单里汽车行业唯一入选者。榜单评选理由：表彰她推动AI落地实体产业，让AI技术大规模普惠，不只服务少数人，其中提到了比亚迪的天神之眼、璇玑架构、DiLink智能体、人形机器人、智能制造等技术。大部分人对比亚迪的印象是卖车和卖电池，其实涉猎的范围相当广，并且致力推动科技服务于人，造福用户的日常生活。
国产芯杀入水运赛道，海光这次玩真的了！今天来武汉了，主要是看看内河展。转了一
国产芯杀入水运赛道，海光这次玩真的了！今天来武汉了，主要是看看内河展。转了一圈，发现个有意思的事——海光信息居然来了。这家做国产CPU和DCU的芯片公司，第一次参加内河展，上来就亮了个大招：水运港口数智化全栈方案。听着挺绕口，其实就是从芯片到系统，从智慧港口到智慧航道，从AI算力中枢到船岸云协同，全给你包圆了。另外，港口这种地方，对稳定性和安全性的要求，不比金融行业低。船舶进出港调度、航道流量监测、泊位资源分配，哪个环节出问题都是大麻烦。能在这种高门槛场景里铺开方案，说明国产算力在可靠性这块确实迈上了一个新台阶。还有个细节值得琢磨——海光这次专门提到了“嵌入式原生AI技术”。我理解的是把AI能力下沉到港口各类终端设备里，让摄像头、传感器这些边缘设备自己就能做识别和判断，不用啥数据都往云端传。这对响应速度和带宽都是实打实的提升。海光之前已经在路网管控、民航运行里站稳了脚，这次往水运港口一拓展，交通运输行业的三块拼图算是凑齐了。卡位内河航运智能化升级，这赛道选得挺准，蛋糕不小。海光信息国产芯片
特朗普当众发飙：美联储把市场搞成了神经病！好数据成坏信息，这叫什么道理？2026
特朗普当众发飙：美联储把市场搞成了神经病！好数据成坏信息，这叫什么道理？2026年的美国科技圈，最贵的东西已经不是程序员，而是钱。微软一个季度资本开支做到410亿美元，Meta全年准备砸下1300亿至1450亿美元，英伟达的数据中心收入又冲到890亿美元。AI越火，数据中心建得越多，对低成本资金的依赖反而越深。这也就解释了一个很有意思的现象：美国科技公司业绩越漂亮，华尔街有时越紧张。企业订单旺、就业强、消费扛得住，本来都是经济有活力的证明，可交易员第一反应却不是加仓，而是先问一句——美联储是不是又有理由把高利率多维持几个月？特朗普真正不满的，其实不只是一张就业报表。他瞄准的是美国资本市场现在形成的一套条件反射：经济弱，大家盼降息，股票上涨；经济强，大家怕加息，股票反而承压。9月4日公布的8月非农增加16.2万人，远超市场此前预期，美债收益率随即向上走。这种市场逻辑放在2026年的AI浪潮里，矛盾尤其明显。黄仁勋拿出的成绩单根本不像衰退中的产业：英伟达二季度收入962亿美元，同比增长106%，数据中心收入同比增长117%。如果只看订单和产业需求，美国AI建设热度根本没有冷下来。可股票市场不是只看芯片卖了多少。现在建一座AI数据中心，要买GPU、服务器、交换机、光模块，还要抢电力、土地和冷却资源。利率长期处在高位，几十亿美元级项目的融资成本就会明显增加。AI正在从轻资产互联网生意，变成越来越像能源和制造业的资本密集型竞争。微软就是最典型的例子。Azure在2026财年第四季度同比增长43%，云业务依旧强劲，可公司单季资本投入已经达到410亿美元，其中约三分之二花在CPU、GPU等短周期设备上。技术增长速度越快，需要提前押进去的钱也就越多。Meta更激进。扎克伯格为了AI基础设施和超级智能实验室，把2026年资本开支区间推到了1300亿至1450亿美元。这种投资规模意味着，美联储利率已经不是什么遥远的宏观指标，而是直接影响科技巨头投资回报率的一根价格标尺。因此，特朗普嘴里所谓“好消息怎么成了坏消息”，换成科技行业语言，就是美国政府希望企业疯狂投资AI、芯片和制造业，同时又希望融资足够便宜。问题来了：经济越热，美联储越担心物价；美联储越谨慎，科技企业扩张所需要的钱就越贵。特朗普当然有他的政治算盘。美国这几年一直强调制造业回流、AI领先和基础设施投资，如果最后大量项目被高利率卡住，白宫宣传的产业繁荣就会打折扣。所以他不断施压美联储，并不只是关心当天道琼斯涨跌，更涉及美国科技投资能不能长期维持高速度。美联储的难处也摆在那里。就业没有明显崩掉，通胀压力又没有完全退场，能源价格还可能受到地缘冲突影响。在这种情况下，只因为科技公司嫌资金贵就迅速降息，美联储自己也要承担重新刺激物价的风险。两个目标摆在一起，本来就很难同时满足。这里还有一个过去容易被忽视的变化。二十年前，美国互联网公司最重要的资产是软件和用户，边际成本很低；2026年的AI巨头却必须不断买芯片、扩机房、建电站。科技公司的资产负债表越来越“重”，美联储对硅谷的影响自然也比移动互联网时代更直接。再往后看，美国科技股最大的风险也未必来自某一次加息。真正危险的是市场长期给AI企业极高增长预期，同时要求它们承担越来越高的资本开支。
这期十字路口播客，让我看到AI创业的另一面最近听了十字路口采访陈安妮的播客，挺
这期十字路口播客，让我看到AI创业的另一面最近听了十字路口采访陈安妮的播客，挺有意思。说实话，之前对她的印象就是快看漫画的创始人，一个把漫画平台做起来的创业者。但听完这期播客，发现她对创业和AI这件事的理解，跟我想象中挺不一样的。❶流量越高，她却越想离开？播客让我印象最深的是这段——18-19年快看数据最好的时候，她反而待不下去了。流量达到高峰，收入也高，但平台上出现了很多她觉得不够精品的内容。“你会觉得这个产品好像跟你最开始要做的那个初衷是违背的。”这事听起来挺疯的。别的创始人恨不得把数据再往上推，她反而做了一件事——让算法工程师把那些不认可的内容直接从推荐池里去掉。一两个月内，各种数据掉了30%。三四年后回看，她的判断是对的。那30%的数据下跌，其实是她主动选择的价值取舍。这种决策背后的清醒，比数据本身更值钱。❷这次做的Livo到底是什么？她打了个比方：电发明之前，人们看故事靠线下舞台剧；电发明之后，电影替代了舞台剧，成为讲故事的全新范式。“AI会催生像电影一样的全新范式，Livo在做这样的一个产品。”不是游戏、不是AI陪伴，是AI时代的内容新范式。具体怎么理解？“Livo是一个实时活着的AI世界。”你进入产品，选择想进入的世界，然后穿梭进去。里面每个人都有自主意识。你可以在这个世界体验他们的故事，会产生蝴蝶效应——你可以干预、影响他们的命运。这产品逻辑挺超前的。现在市面上的AI产品大多是工具型的，但Livo想做的是一个“活的世界”。❸用“游戏精神”创业？Livo的团队极其多元，但产品从0到1打磨出来，却没有一个所谓的“主导者”。yesandhope的投票方式驱动着决策：yes是这个方案好的地方，hope是我期待它怎么调整。这种平等共创的底层理念也贯彻到了公司的每一个角落——不强调绩效，公司群里大量发表情包，让内向的人多说话。她没有老板椅，办公室叫“宇宙无敌漩涡脑暴室”，每天有30号人来脑暴，大家席地而坐。每个人都在贡献想法，而不是等指令。这种氛围下做出来的东西，才能不一样。说实话，在这个流量焦虑、所有人都想着快速变现的时代，还能有人用长期主义、游戏心态去死磕一件难的事，挺稀缺的。Livo现在还处在初级阶段，她自己也知道离理想很远。但方向是对的，人是对的。有时候，一群“热血笨蛋”比一个精明的生意人更能改变行业。十字路口十字路口播客Livo陈安妮快看漫画AI故事
ST板块最牛的票诞生了，不声不响半个月股价翻倍，简直屌爆了。该票在5月份被ST，
ST板块最牛的票诞生了，不声不响半个月股价翻倍，简直屌爆了。该票在5月份被ST，股价两个20cm跌停，然后一路下跌。最低杀到1.83元，跌幅超过60％。股价触底止跌后，开启了一波快速拉升，涨幅轻松翻倍呀。公司主营教育产品，与人工智能AI结合，所以股票有了AI教育概念。这是一个很好的炒作题材，于是主力介入炒作了。该票本身风险就很大，而且股价处于高位，所以看看热闹就行了。
为什么创业过的人，学AI反而更快？作为24届双非，我通过创业和副业积累经验，深
为什么创业过的人，学AI反而更快？作为24届双非，我通过创业和副业积累经验，深刻体会到重复性工作的低效。如今，我专注于AIAgent实战应用，解决真实问题，提供落地方案，帮助普通人通过实战能力突围，实现逆袭。AIAgent自学AI程序员日常双非程序员AI实战创业感悟PythonLangGraphRAG大学生成长求职逆袭AI副业
这盘面没什么意思，必须等9月美联储议息会议落地。内资最擅长外部危机应急管理，
这盘面没什么意思，必须等9月美联储议息会议落地。内资最擅长外部危机应急管理，尽管事后经常证明他们是应激不是应急。今天大金融夺回主动权，并没有给Ai科技硬件让位。加上摩尔线程当头一棒，Ai科技硬件高位套牢盘短期要解套很难的！这些套牢盘里面公私募德比例都不低，它们的钱始终还是基民的钱。这一幕在2021年消费医药新能源身上也发生过，但区别还是有的，因为本轮Ai科技是颠覆性的，行情更大、更久，有20%的“硬科技和真科技”还是会再创新高。…
看过群里不少水友在发这个图，哈哈哈，这当然是AI做的啊！不是真的！dota2
看过群里不少水友在发这个图，哈哈哈，这当然是AI做的啊！不是真的！dota2
最近真的感觉未来发展越来越快，日新月异小时候那一些不切实际的想法通通都变成现实啦无人驾驶的汽车、汽车
最近真的感觉未来发展越来越快，日新月异小时候那一些不切实际的想法通通都变成现实啦无人驾驶的汽车、汽车长翅膀（飞行汽车）、机器人、带房子的汽车，机甲、、、、真的感觉未来已至，我们真的做好准备了吗？AI真的加快了各行各业的发展速度！#小鹏第一位机器人自己走下产线##小米澎程#最近真的感觉未来发展越来越快，日新月异小时候那一些不切实际的想法通通都变成现实啦无人驾驶的汽车、汽车长翅膀（飞行汽车）、机器人、带房子的汽车，机甲、、、、真的感觉未来已至，我们真的做好准备了吗？AI真的加快了各行各业的发展速度！
Al所带来的翻天覆地的变化人工智能（Al）所带来的变化是颠覆
Al所带来的翻天覆地的变化人工智能（Al）所带来的变化是颠覆性的，它正在从“工具”变成“准劳动者”，重塑生产、就业和社会结构。一、经济与产业效率革命：AI大幅提升生产效率。例如，新产品研发周期可从12个月压缩至4个月，汽车碰撞测试从3000次实车减少到72小时虚拟模拟，省钱90%。产业重构：催生“AI+制造”“AI+医疗”等新业态，全球AI相关支出2026年预计超2.5万亿美元，中国AI核心产业规模2025年预计突破1.2万亿元。增长引擎：AI成为经济增长新动能，但短期内可能加剧财富向资本集中，扩大贫富差距。二、就业与职场岗位替代与创造并存：世界经济论坛预测，到2030年全球将有9200万个岗位被替代，同时创造1.7亿个新岗位，净增7800万个。高盛研究显示，AI可能取代美国6-7%的劳动力。结构性冲击明显：“知识密集型白领”首当其冲，如初级编程、数据录入、标准客服等岗位正被AI迅速侵蚀；而护理、教育、手工精修等需要共情和精细操作的工作反而更珍贵。职场新人压力更大：入门级员工更容易被AI“盯上”，因为他们从事的工作多为重复性、标准化任务。例如，美国AI高暴露职业中，22岁至25岁初级员工就业人数下降了约16%。三、社会与生活生活便利性提升：智能医疗、自动驾驶、家庭机器人等加速落地，公共服务效率提升。新形态涌现：AI驱动的“一人公司”“超级个体”“数字分身”等新劳动方式出现，平台就业、灵活就业、远程协作成为新常态。风险与挑战：数据隐私泄露、算法偏见、数字鸿沟扩大、AI换脸诈骗等伦理与安全问题日益突出，对法规和治理提出新要求。
中美差距究竟在哪？美国金融专家曾说：“美国在AI技术上绝对领先中国，中国在AI领域的唯一优势就是电力
中美差距究竟在哪？美国金融专家曾说：“美国在AI技术上绝对领先中国，中国在AI领域的唯一优势就是电力资源比美国多！”对此，马斯克毫不避讳一针见血地表示：“在人类历史的大部分时间里，中国一直是地球上最强大的国家。所以你可以期待他们做出很多伟大的东西，Deepseek就是其中之一。”真正的差距，恐怕不在某一次榜单，也不在谁家的模型多答对了几道题。把人工智能看成一条很长的流水线，芯片是入口，算力是机器，电力是持续运转的底子，算法和数据像人的脑子，最后还得接进工厂、医院、学校、办公室，能不能替人把事情做完，这才算走到了终点。美国的牌，硬就硬在这里：钱多，顶尖实验室集中，先进芯片和云平台成熟，风险资本敢于连续下注。一次训练成本很高，模型还没赚钱，先烧掉一大笔钱，很多公司未必扛得住，美国的大企业却能反复试错。中国的路子不太一样。工程师多，制造业场景多，工厂多，电力和基础设施规模大，模型一旦做出来，能不能迅速放进生产线，放进客服、物流、设计、办公系统里，身边就有一大片可以试的地方。这两种优势，不能用一句“谁绝对领先”盖过去。一个模型在发布会上说得漂亮，和它凌晨三点还在工厂里稳定工作，中间隔着芯片、服务器、网络、数据、安全，还有一群工程师不断改代码。实验室里的聪明，到了真实世界，常常要重新考试。投资额很重要，专利数量也重要，模型排名同样重要，可这些更像体检单上的不同项目，不能拿一项就判断整个人的身体状况。钱多，意味着试错次数更多；专利多，意味着研发活动活跃；真正能拉开长期差距的，还是能不能把这些东西连成一条顺畅的链。电力也不是简单的“谁发电多谁就赢”。数据中心要的是稳定、持续、价格合适的电，机器不能今天满负荷，明天因为供应问题停下来。能源、算力、芯片、模型放在一起安排，才有意义。电力是底牌，不是全部牌面。普通人最后感受到的，也不会是一张中美模型分数表。可能是工厂里的老师傅，少填几张表；小公司不用请一大批人处理重复工作；设计师改图快一点；医生面对一堆资料时，多一个可靠的助手。谁能把技术变成这些看得见的变化，谁的优势才算真正落了地。美国的领先，不能被一句“电多”抹掉。中国的进步，也不能被一句“还差一点”带过。一场长跑，拼的不是某个瞬间谁站在最前面，而是谁能把资金、人才、能源、芯片、模型和产业，一直接起来，跑下去。人工智能比的不是热闹，是耐力；不是一句口号，是十年之后，谁还在稳定地把好技术变成普通人用得上的东西。
