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Ai让很多人失业，成了必然！这话说出来你可能都不敢信，连银行巨头都开始“疯狂砍人”了。你没听错，不是什么小厂，是渣打银行。昨天他们官方发了一份“可持续增长战略”，数字相当炸裂：未来4年，裁员近8000人，砍掉超过15%的企业职能岗位。理由是什么？给机器让路，给AI腾地方。最扎心的是CEO的解释：“工作并未减少，只是减少了岗位。”意思就是活儿还是那么多，但不需要你干了，让人工智能和先进分析直接顶上。这是用冰冷的金融资本和投资资本，直接替换掉有温度的人力资本。还强调这不是简单的降成本，而是直接优化掉我们的存在感。

中方官宣！5月19日，外交部发言人郭嘉昆正式披露：上周中美元首会晤，专门就人工智能（AI）进行了交流，双方同意启动政府间对话。这一信号，非同寻常。郭嘉昆在记者会上强调，作为两个人工智能大国，中美双方应该携手促进人工智能发展和治理，推动人工智能更好服务人类文明进步和国际社会共同福祉。这句看似平实的表述，背后蕴含着深刻的战略考量和现实意义。此次共识并非凭空而来，而是建立在近年来中美多层次AI对话的坚实基础之上。早在2023年11月的旧金山会晤中，中美元首就首次达成了建立人工智能政府间对话机制的共识。2024年5月14日，中美在瑞士日内瓦举行了首次人工智能政府间对话会议，双方围绕AI科技风险、全球治理以及各自关切的其他问题进行了深入、专业和建设性的交流。2024年11月的利马会晤中，两国元首更是达成了一项具有里程碑意义的共识：当人工智能被用于核武器使用决策时，人类必须始终处于"回路之中"。这一共识被国际社会普遍认为是全球AI安全治理的重要一步，为防止人工智能引发灾难性后果划定了最基本的红线。中国驻美大使谢锋此前在接受美国《新闻周刊》专访时就曾透露，中美已经开展了两轮人工智能政府间对话。此次特朗普访华期间两国元首的再次确认，标志着中美AI对话机制将走向更加常态化、制度化的轨道。当前，人工智能技术正以前所未有的速度迭代发展，大模型、生成式AI、自主系统等新技术不断涌现，既为人类社会带来了巨大的发展机遇，也带来了前所未有的风险挑战。从深度伪造引发的信任危机，到自主武器系统的伦理争议，再到AI可能带来的就业结构变革和社会不平等加剧，没有任何一个国家能够独自应对这些全球性挑战。正是在这样的背景下，中美重启并深化人工智能政府间对话显得尤为重要和紧迫。这不仅是两国的共同需要，也是国际社会的普遍期待。中方在人工智能治理问题上的立场是一贯且明确的。我们始终秉持以人为本、智能向善的理念，坚持AI技术发展与安全并重，主张发挥联合国主渠道作用，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理框架和标准规范。中国反对人工智能成为个别国家、少数富人的游戏，世界不希望看到"人工智能铁幕"，更不希望看到"人工智能版星球大战"。中国人工智能的竞争力不是天上掉下来的，而是从中国制度、市场、产业、人才四大优势中孕育，靠中国人民的聪明才智和艰苦奋斗干出来的。中美在人工智能领域既存在合作的空间，也存在竞争的现实。双方在技术路线、产业政策、安全关切等方面还存在一些分歧。但分歧不应该成为对抗的理由，竞争也不应该排斥合作。此次人工智能政府间对话的启动，为中美双方提供了一个坦诚沟通、增进互信、管控分歧、扩大合作的重要平台。通过这个平台，双方可以就AI安全风险、治理规则、技术标准、产业合作等议题进行深入交流，找到利益的交汇点，为AI领域的良性互动划定清晰的框架。对于全球AI产业来说，中美开展政府间对话无疑是一个重大利好。它将有助于减少行业的不确定性，稳定市场预期，为全球AI技术的健康发展创造更加良好的环境。同时，也将为其他国家参与全球AI治理提供有益的借鉴和参考。历史已经反复证明，中美合则两利，斗则俱伤。在人工智能这个关乎人类未来的重要领域，中美两国更应该展现大国担当，携手合作，共同应对挑战，让人工智能技术更好地造福全人类。我们期待着中美人工智能政府间对话能够早日启动并取得实质性进展，为中美关系发展注入新的动力，也为全球AI治理贡献中国智慧和中国方案。

马斯克曾经的预言要成真了？几年后，手机要消失；1～2年内，大部分内容创作和编程都是AI的了。这话不是空想，是马斯克在2025年底博客中给出的明确判断。如今看来，苗头已现。从2025年底开始，多家权威官媒转载了埃隆·马斯克关于未来科技格局的多项论断，包括智能手机传统模式的终结、人工智能将大幅介入内容创作和编程等。他的这些判断，在全球科技产业链、通信技术进展与AI应用场景的组合演化中，正在一点点显现苗头。新闻报道表明，马斯克认为未来几年传统智能手机的形态可能会发生根本改变，从以往“图标+触控操作”模式转向更加自然的语音、对话交互模式。这其实与全球多个科技公司正在试验的“无界面交互”概念相呼应。不同于简单的应用程序界面，以自然语言和智能响应为核心的交互方式正在成为趋势，这意味着传统意义上的App生态可能被更智能、更便捷的交互体系所替代。与此同时，中国在推进人工智能发展方面持续加大力度。权威媒体报道强调，人工智能是国家战略性技术力量的重要组成部分，我国发布多项政策推动AI在工业、服务业、教育、医疗等领域的深度应用，这些都不是“未来设想”，而是在快速落地实施的现实进程。中国提出的智能产业发展规划强调技术要服务人民、促进社会生产力提升，这与技术异化人类生活的担忧形成明显对比。说回内容创作和编程领域。近年来，基于大型模型的AI已经在文本生成、图像创作、视频编辑等领域显示出强大的能力。虽然人类创作者的独特创造力和判断力仍然不可替代，但AI在模板化、重复性生产任务中确实展现了“高效工具”的角色。例如，有报导指出在一些新闻摘要、设计草稿生成和代码框架搭建等工作中，AI工具已成为行业内常用的效率辅助手段。程序开发方面的AI辅助工具，如GitHub等平台上的智能协作工具，不仅能生成代码片段，还能帮助检测错误、给出优化建议。这并非意味着程序员会被完全取代，而是行业分工正在发生变化：AI承担机械性、重复性任务，人类工程师专注于架构设计、复杂逻辑和创新功能实现。这是技术演进带来的合理分工，而不是所谓的取代论。从更宏观的角度看，人工智能技术的快速发展也引发了全球范围内对伦理、安全、就业结构调整等问题的关注。中国在推进AI应用的同时，也强调要建立完善的法规体系，确保技术健康、安全地服务于社会发展。这种以人为本、科技向善的治理理念，是任何技术落地过程中不可或缺的一环。更重要的是，技术的进步始终与社会价值体系深度契合。无论是设备形态的改变，还是AI工具在生产力层面的介入，都应该服务于人民美好生活的需要。正如国家相关政策多次强调的，科技应以提升全社会福利为出发点和落脚点，而不是简单追求技术炫酷。从某种意义上来看，所谓“手机消失”和“AI主导创作与编程”的预言，并不仅仅是对工具的替换，而是对生产方式和人机协作模式的一种形象化描述。在这个转型过程中，老模式未必突然断崖式消失，但新模式确实正在逐步成熟，并被越来越多企业和普通使用者认知和接受。在这个技术浪潮中，最关键的并不是恐惧或抗拒，而是如何以开放心态去理解它、参与它、管理它。技术变革应让更多人受益，而不是让少数人困惑。未来的工作方式、创作流程、人与设备的交互方式都会发生改变，但这些改变最终应当服务于提升全体社会成员的福祉。当技术红利真正普惠于社会、产业和人民生活时，我们会发现：所谓的“消失”，只不过是旧范式的退场，而新时代生产方式的开启。这既是一场技术革命，更是社会治理智慧与人类价值判断的共同胜利。

中国十大科技巨头：一、Deepseek(人工智能)二、华为（通信）三、宇树科技（机器人）四、大疆（无人机）五、比亚迪（新能源汽车）六、字节跳动（互联网)七、京东（电子商务）八、阿里巴巴（电子商务）九、腾讯i（社交）十、蓝箭航天（航天）猛士x华为乾崑共创智能越野新篇智能驾驶方面，猛士M817展现出了卓越的实力。车辆全系标配896线双光路图像级激光雷达，就像一双锐利的眼睛，能够清晰地洞察周围环境。再配合50余个高精度传感器，它们如同忠诚的卫士，全方位守护着车辆的安全。凭借这些先进的设备，猛士M817能够实现95%以上的全地形识别精度，仿佛拥有了一双透视眼，可提前感知120米外的低矮障碍。这使得驾驶者在行驶过程中能够提前做好应对准备，大大提高了行车的安全性。对于Pro及以上车型，更是如虎添翼。它们配备了192线激光雷达与27颗华为乾崑智驾传感器，构建起360°厘米级全维度感知网络。这个强大的感知网络就像一个精密的情报系统，能够实时、精准地获取车辆周围的信息，为智能驾驶提供了坚实的保障。而在越野性能上，猛士M817同样毫不逊色。由HUAWEIXMC乾崑数字底盘引擎赋能的磐石底盘2.0，是其越野能力的核心支撑。它首次将差速锁控制纳入智能分配体系，这一创新举措让车辆在面对复杂地形时能够更加灵活地调整动力分配。同时，它还支持12种越野模式一键切换，驾驶者只需轻轻按下按钮，就能根据不同的路况选择最合适的模式。无论是泥泞的小道、陡峭的山坡还是崎岖的戈壁，猛士M817都能轻松应对。

首款鸿蒙生态共享单车亮相，哈啰A70云朵搭载海思芯片+鸿蒙系统

“浙大教授”郑强，曾经再次抛出惊人言论！他说：“中国是人口大国、劳动力大国，人工智能要是把劳动力废了，社会可能会混乱。人工智能到底会不会取代人类的劳动力？”振聋发聩！外界常称郑强为“浙大教授”，他曾经围绕人工智能与就业问题抛出过一句很有冲击力的话：中国是人口大国、劳动力大国，人工智能要是把劳动力废了，社会可能会混乱。人工智能到底会不会取代人类的劳动力？这句话乍听像是一场技术争论，仔细想下去，其实是在追问一个更现实的问题，科技飞速向前奔跑的时候，普通劳动者会不会被甩在后面。过去几年，人工智能被包装成效率工具、产业风口、创业机会，许多人听到的都是“降本增效”“智能升级”“弯道超车”。这些说法并不假，可如果只讲光鲜的一面，就容易忽略另一层压力。技术进入工厂、办公室、客服中心、设计台和金融系统之后，最先被压缩的往往不是整个人，而是人手里那些重复、标准、容易拆解的工作内容。国际货币基金组织在2024年曾发布分析，人工智能可能影响全球约四成就业岗位；高盛在2023年的研究中也提到，生成式人工智能可能让全球约3亿个全职岗位面临自动化冲击。这里的“冲击”并不等同于岗位全部消失，而是很多职业会被重新分工。以前需要助理整理材料、写初稿、做表格、查资料，如今AI能在很短时间内完成大半；以前靠经验堆出来的流程优势，正在被算法一点点拆开。人工智能取代的不是所有劳动者，而是那些长期停留在低附加值环节、又没有继续学习能力的劳动方式。制造业里的自动化设备早已不是新鲜事，真正让人紧张的是白领工作也开始被重写。文案、翻译、基础编程、数据清洗、法律检索、财务核算，这些过去被认为相对安全的职业模块，如今都被推到了技术变革的前台。对中国而言，这个问题尤其不能轻飘飘地谈。中国拥有完整的制造业体系，也有数量庞大的劳动人口。人工智能一旦大规模进入产业链，它带来的当然有生产效率提升、企业成本下降和产业升级机会，可同时也会让一些岗位被挤压、一些技能过期、一些人突然发现自己多年积累的工作方式不再值钱。郑强那句“社会可能会混乱”，真正刺痛人的地方就在这里，技术不是单独运行的，它会穿过家庭收入、教育选择、企业用工和社会保障，最终落到一个个普通人的生活里。不过，把人工智能说成“饭碗终结者”也不准确。它能生成报告，却无法替人承担错误责任；它能分析数据，却不能替人完成价值判断；它能给出方案，却不一定懂得复杂社会关系中的分寸和后果。医生、教师、律师、工程师、管理者这些职业，未来不会简单消失，但工作方式会发生明显变化。谁只会重复操作，谁就危险；谁能把AI当成工具，提升判断、表达、组织和创造能力，谁反而可能获得更强的竞争力。很多普通人真正焦虑的地方，不是人工智能有多厉害，而是不知道自己该从哪里开始。其实不用把AI学习想得太玄，它不是每个人都要去研究算法模型，也不是人人都要成为程序员。普通劳动者更需要掌握的是如何提问、如何判断答案是否可靠、如何把AI生成的内容改成适合自己工作的成果。会用和不会用之间，差距未必一开始就惊人，可时间拉长之后，效率差、视野差和收入差就会慢慢出现。教育也必须跟上这一轮变化。学生不能只会刷题，成年人不能只吃过去的老本，企业培训也不能停留在喊口号。未来社会真正需要的，是既懂工具又懂行业的人，是能把机器效率和人的经验结合起来的人。人工智能越强，人越不能只做机器擅长的事；越是技术更新快，人越要保住那些机器暂时替代不了的能力，比如责任感、判断力、沟通能力和跨领域整合能力。我并不认为人工智能会把人类劳动力“一口吞掉”，但它会很残酷地筛选人。过去一个人肯吃苦、肯加班、肯重复做事，至少还能守住一份稳定收入；未来如果只剩下这些优势，风险会越来越高。真正值得警惕的不是机器变聪明，而是人停止更新自己。中国要推动人工智能发展，也要给普通劳动者留下重新学习、重新转岗、重新进入新产业的通道。技术进步不该只成为少数人的工具红利，也应该变成更多人提升生活的机会。

四大会计师事务所现在雇佣的人工智能专家比会计师还多！根据一项新分析，四大会计和咨询公司德勤、安永、毕马威和普华永道——在2025年发布的与人工智能相关的招聘广告比传统审计职位更多。近7%的公司招聘信息需要人工智能专业知识，而2022年OpenAI推出ChatGPT时，这一比例不到2%。与此同时，审计职位在去年的职位中只占不到3%。其中一家公司还指出，在某些情况下，一个职位发布可能适用于多个职位。据报道，招聘趋势表明，人工智能正在以多快的速度改变咨询和审计行业。与此同时，该行业正试图适应这样一个事实，即人工智能可能会削弱对某些初级职位的需求。AI行业解读AI职场价值

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。

长江存储启动IPO辅导！1600亿国产NAND独角兽，刚刚补上了存储芯片最后一块上市拼图今天盘后，证监会网站悄悄更新了一条备案信息。长江存储IPO辅导备案已获湖北证监局受理，辅导机构为中信证券、中信建投，签署日期就是今天——2026年5月19日。三天前长鑫科技刚披露科创板招股书，今天长江存储就跟进提交辅导备案。国产存储双雄正全速并行冲刺资本市场——长鑫做DRAM，长江做NANDFlash，两家合在一起，正是全球存储芯片的全部版图。先看技术护城河。2018年自研Xtacking3DNAND架构，这是中国存储芯片领域第一个全球原创技术。2022年成为全球首家量产232层3DNAND闪存芯片的公司，一度超越三星、美光。被列入实体清单两年多后，月产能已近13万片，全球排名第五，三期量产后直冲全球第三。再看业绩底牌。2025年前三季度营收约320亿，同比增97.79%；今年Q1营收突破200亿，同比翻倍，全球NAND市占率已超10%。2025年以1600亿估值首次入围胡润全球独角兽榜。为什么选现在启动IPO？全球NAND价格还在上涨。单台AI服务器存储用量是传统服务器的8-10倍，三大巨头全年产能已售罄，供应缺口预计持续至2027年上半年。国际大厂不扩产，国产NAND主动补位——这正是一个难得的窗口期。清醒的事也要说。核心技术节点仍与三星等巨头存在代际差距，部分核心设备及EDA工具仍受制约。NAND强周期属性之下，盈利持续性仍是大的考验。A股存储产业链相关标的近期涨幅较大，预期已部分透支。今晚之后，中国存储芯片双雄，长鑫科技（DRAM）和长江存储（NANDFlash），已经全部站到科创板起跑线上。AI掀起的算力狂潮，需要存储芯片这颗大脑，而两颗国产大脑正拼齐最后一块版图。

B站日均使用时长119分钟短视频平台，基本都是十几秒几十秒的碎片内容，刷久了容易腻，大多就是纯娱乐消遣。长视频平台又全是电视剧、综艺，想看点干货、学点东西根本找不到。但B站不一样，它啥都有。想学剪辑、做饭、考证、搞科技测评，上面大把免费干货；想看动漫、纪录片、影视解说、搞笑日常，也一应俱全。不管你是什么小众爱好，基本都能找到同好内容，这点别的平台比不了。而且B站最核心的就是社区氛围。一边看视频一边看弹幕，跟一堆人一起吐槽、共鸣，这种感觉别的地方没有。评论区大多也都是正常交流，不像有些平台戾气很重。年轻人在这里能找到归属感，不是单纯刷视频，更像进了自己的圈子。加上B站对原创、小众文化、国风这些内容很包容，很多冷门爱好、传统文化都能在这里传播。既能放松打发时间，又能学到东西，还能交朋友。所以大家愿意花近两个小时泡在B站，不是浪费时间，是别的平台替代不了这种体验，内容全、氛围好、圈子对味，自然粘性拉满。

网上吵翻了：“马斯克带娃是因为他有特权”“普通人随行能带吗？”说实话，杠得没毛病，普通人确实进不了那种场合。但你有没有发现，大家真正羡慕的不是那扇大门，而是那个身价万亿的人，居然愿意蹲下来跟儿子说话、牵着他走红毯。这份耐心和优先级，才是稀缺品。咱们学不来他的钱，学得来他的态度。周末带孩子爬个山、看场电影、甚至一起做顿饭，不比刷短视频强？别杠了，杠来杠去，孩子就长大了。

长江存储启动IPO辅导！1600亿国产NAND独角兽，刚刚补上了存储芯片最后一块上市拼图今天盘后，证监会网站悄悄更新了一条备案信息。长江存储IPO辅导备案已获湖北证监局受理，辅导机构为中信证券、中信建投，签署日期就是今天——2026年5月19日。三天前长鑫科技刚披露科创板招股书，今天长江存储就跟进提交辅导备案。国产存储双雄正全速并行冲刺资本市场——长鑫做DRAM，长江做NANDFlash，两家合在一起，正是全球存储芯片的全部版图。先看技术护城河。2018年自研Xtacking3DNAND架构，这是中国存储芯片领域第一个全球原创技术。2022年成为全球首家量产232层3DNAND闪存芯片的公司，一度超越三星、美光。被列入实体清单两年多后，月产能已近13万片，全球排名第五，三期量产后直冲全球第三。再看业绩底牌。2025年前三季度营收约320亿，同比增97.79%；今年Q1营收突破200亿，同比翻倍，全球NAND市占率已超10%。2025年以1600亿估值首次入围胡润全球独角兽榜。为什么选现在启动IPO？全球NAND价格还在上涨。单台AI服务器存储用量是传统服务器的8-10倍，三大巨头全年产能已售罄，供应缺口预计持续至2027年上半年。国际大厂不扩产，国产NAND主动补位——这正是一个难得的窗口期。清醒的事也要说。核心技术节点仍与三星等巨头存在代际差距，部分核心设备及EDA工具仍受制约。NAND强周期属性之下，盈利持续性仍是大的考验。A股存储产业链相关标的近期涨幅较大，预期已部分透支。今晚之后，中国存储芯片双雄，长鑫科技（DRAM）和长江存储（NANDFlash），已经全部站到科创板起跑线上。AI掀起的算力狂潮，需要存储芯片这颗大脑，而两颗国产大脑正拼齐最后一块版图。

中国的光纤又爆单了，据最新的消息公布，订单排到2027年！那是因为AI人工智能的发展带来了这些行业的订单持续增长，前期AI人工智能的建设需要大量的光纤来支撑这种高速传送能力，是其他没办法比！所以订单持续爆量持续增长。中国相关企业的利润大幅增长！

世界首富马斯克，曾一针见血指出“中国教育”的弊端，他说：”不是中国学生不聪明，也不是物理太难学，是你们的教学方法出了问题！”真正刺眼的地方，不在于这句话是不是出自马斯克原口，而在于它为什么能在中文互联网上反复传播。2026年5月回头看，中国教育面对的压力早就不是“孩子会不会背公式”，而是智能时代来了，公式背得再熟，若不会提问题、不会做实验、不会把知识变成工程能力，就会在新一轮科技竞争里被卡住脖子。能核实的公开资料里，马斯克与中国科学界有过一次重要对话。2021年3月20日，中国发展高层论坛上，薛其坤与马斯克讨论“下一个颠覆性创新”，话题涉及人工智能、太阳能、量子技术、自动驾驶和太空探索。马斯克当时提出，高等教育要让学生多学物理，因为物理帮助人理解世界如何运转，也能训练现实思考和实践能力。这就很有意思。网上那句“教学方法出了问题”未必能找到权威出处，可“物理是底层能力”这个判断，确实和马斯克长期的技术路线一致。火箭回收、自动驾驶、人形机器人、脑机接口，本质上都不是靠营销吹出来的，而是靠工程、材料、算法、控制、制造一点点堆出来的。一个国家要赢，靠的也不是几句漂亮口号。中国学生不缺勤奋，也不缺竞争意识。我们的短板在另一头：太多孩子习惯了把知识当答案，不习惯把知识当工具；习惯等老师划重点，不习惯自己拆机器、搭模型、做验证。等到了大学、企业、实验室，才发现真正难的不是会不会考试，而是面对一个没人给标准答案的问题，能不能把它啃下来。2026年4月，教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》，提出到2030年基本形成人工智能与教育深度融合格局，建设贯通全学段的人工智能教育和全民通识教育体系。这个信号非常明确：国家已经把教育改革放进科技竞争的大盘子里，不再把AI只当成一门兴趣课。更关键的是，2026年基础教育部署里已经提出，要推动人工智能进入中小学课程标准、日常教学和考试评价，还要推进综合高中、科学高中建设。过去有人把“科学教育”理解成多买几套实验器材，现在不能这么糊弄了。科学高中也好，AI课程也好，核心是给拔尖创新人才更早的土壤。这背后有很强的时代背景。美国正在围绕芯片、AI、航天、机器人重塑科技优势，欧洲、日本、韩国也在抢工程人才。中国如果只满足于学生考试分数漂亮，却不能持续产出高水平工程师、科学家、产业组织者，那些分数很快就会在产业战里贬值。科技战不是作文比赛，交不上产品，拿不出工艺，突破不了材料，别人不会给你鼓掌。有人喜欢把问题推给家长，说家长太卷；也有人推给学校，说学校太应试。这两边都有责任，但更深的一层是社会评价体系太单一。孩子从小被训练成“少犯错”，可科学探索偏偏需要犯错；孩子从小被要求“快出结果”，可真正的研究偏偏需要慢变量。这种矛盾不解开，物理启蒙喊得再响，也容易变成另一种刷题。物理教育尤其不能再搞成公式搬运。孩子第一次理解浮力，最好不是从一串符号开始，而是从一只沉下去的铁块、一块浮起来的木头开始；第一次理解电路，也不该只画电流方向，而是亲手点亮灯泡、烧坏元件、重新接线。兴趣不是灌进去的，是被真实世界勾出来的。这里要补一句，中国教育的优势不能丢。基础扎实、训练系统、组织能力强，这是我们培养大规模工程人才的重要基础。西方一些人动不动拿“快乐教育”来指点中国，那一套并不适合中国国情。我们要改的不是不要基础，不是不要考试，而是不能让考试把基础教育的生命力吃掉。

年代剧《主角》全程无短视频营销，鹅厂热度却直冲29000，大有突破30000之势。这足以证明抖帝的营销并非剧集爆火的决定性因素。如此看来，白鹿的《莫离》热度破三万已是板上钉钉。就算稍有差距，鹅厂也自会安排程序员下场发力，只为向抖帝证明：不靠你，我照样能撑起全网热度！主角热播莫离

中国AI芯片市场2030年将达1.6万亿，风口真的来了首届人工智能院士论坛现场发布的沙利文报告直接给出震撼数据：2030年国内AI算力芯片市场规模将突破1.6万亿，年复合增长率50%。这不是画饼，是基于当前大模型、自动驾驶、端侧智能爆发的真实预测。但报告也点出痛点：国产芯片在计算效率、通用性、规模扩展三方面仍有短板。好消息是：可重构数据流架构被明确看好，有望和主流架构形成异构协同，走出一条差异化超车路。对创业者、工程师、投资人来说，AI芯片不是虚火，是未来十年最确定的赛道之一。普通用户也能受益：AI服务更便宜、响应更快、隐私更安全。

世界首富马斯克曾再次表示：“在人工智能领域，中国有两件事做得很好。一件事是中国的发电量已达到美国的大约2.5倍，而且还在朝着3-4倍的目标前进；另一件事更令我相当‘钦佩’。”真正值得盯住的，不是马斯克这句话有多好听，而是美国自己已经开始为AI用电付账。2026年5月12日，美国能源信息署预计，美国用电量将在2026年和2027年继续刷新纪录，居民电价2026年还要涨5%，AI数据中心就是重要推手之一。这说明西方AI热潮已经从硅谷办公室烧到普通家庭电费单上了。1986年的美日半导体贸易协议与本次高度相似。当年美国面对日本芯片产业冲击，用301调查、反倾销和政府协议逼日本让步，想把技术竞争改造成规则竞争；但关键差异是，日本当年更依赖美国市场，中国今天有完整工业体系、超大规模市场和能源建设能力，这意味着美国旧办法再套一次，效果会打折扣。这不是历史重复，而是历史提醒。西方现在最尴尬的地方，是AI越先进，越不像“轻资产科技”，反倒越来越像一场重工业扩张。IEA在2026年4月说，五大科技公司2025年资本开支超过4000亿美元，2026年还要再增约75%，数据中心用电2025年增长17%，AI数据中心用电增长更快。资本越疯狂，电网越紧张，这就是美国AI神话背后的硬约束。《卫报》2026年5月13日披露，数据中心已经消耗美国和英国约6%的电力，全球数据中心年度投资接近1万亿美元，部分国家一旦数据中心用电超过全国电网5%，社会和政治阻力就会明显抬头。这条信息很关键，因为AI竞争不只是买显卡，还要问当地居民愿不愿意替巨头承担电价、水资源和噪声成本。马斯克讲中国发电量，不是单纯算总量账，而是在点破“谁能低成本扩张”。美国数据中心越建越大，社区反弹、接网排队、价格上涨就越明显；中国如果能把新能源基地、算力枢纽和全国调度结合起来，AI扩张的社会摩擦就会小得多。这个差别不是口号能抹平的，而是工程组织能力拉开的距离。2026年5月8日，国家能源局发布四部门《行动方案》，文件明确提出探索百万千瓦级人工智能算力设施与配套能源系统协同建设，推动算电协同一体化发展。这一步正好踩在马斯克判断的核心上：美国企业在找电，中国在设计“算力跟着能源走、能源服务算力跑”的制度路径。这也是为什么马斯克说的第二件事不能只理解成“人多”。2026年1月20日，国家发展改革委披露，我国科学、技术、工程和数学专业毕业生每年超过500万人，新型储能装机规模突破1亿千瓦，占全球比重超过40%。一个国家同时有工程师、储能、电网和制造场景，AI就不会只停在聊天软件里。美国短期会继续把“安全护栏”拿出来讲。2026年5月14日，美中讨论AI护栏，重点是强大模型被非国家行为体滥用的风险。这个议题当然有现实必要，但美国一边谈安全，一边卡芯片、卡设备、卡规则，背后仍是想把技术优势制度化，这一点中国必须看得很清楚。资本市场已经先闻到味道。2026年5月，美国媒体把电力公司、输配电设备、储能、冷却系统称为AI能源浪潮的赢家，原因是大型科技公司正在把巨额资金砸进AI基础设施。这说明马斯克的判断已经不是个人感慨，华尔街也在把AI重新定价为电力、土地和基础设施生意。中国的机会恰恰在这里。西方习惯把AI包装成少数天才和少数公司的竞赛，中国更应该把它压进工厂、矿山、电网、港口、交通和医疗场景里。模型会更新，芯片会迭代，但产业场景一旦形成闭环，就会把AI变成真实生产力。谁能让AI干活，谁就比只让AI表演更接近胜利。当然，中国不能因为马斯克几句肯定就放松警惕。高端芯片、基础软件、先进制造设备仍是硬仗，美国也不会停止围堵。可美国越把封锁当万能钥匙，就越容易忽视一个事实：AI不是单兵武器，而是体系工程。体系工程最怕短板，中国要做的就是把短板一块块补起来。所以，这篇文章必须回到标题本身。马斯克再次说中国在人工智能领域有两件事做得好，一件是电力，一件是人才，听上去像夸奖，实质是在承认中国把AI放在实体能力上推进。西方越把AI神秘化，中国越要把AI工程化，这才是中国视角下最该抓住的判断。到2026年5月，AI已经不是谁先喊出概念谁就赢。美国有强模型，有资本，有芯片优势，但它也有电网瓶颈、社区阻力和成本压力。中国有短板，也有能源、工程师、制造业和应用场景的纵深。马斯克那句“有两件事做得很好”，真正重的不是表扬，而是承认中国正在把AI竞赛拖进自己更擅长的主场。

中国6大科技巨头1、DeePSeek(人工智能)2、华为icon(通信)3、字节跳动(机器人)4、大彊创新(无人机)5、字节跳动(互联网)6、移动智能(网络)启境首批搭载乾崑智驾ADS5启境GT7的外观设计独具匠心，ADS水晶小蓝灯与分段式漫反射尾灯，它们可不只是简单的视觉符号。在车辆行驶过程中，它们就像是智驾状态的实时幕布，通过灯光的变化向外界传递着车辆的智能驾驶状态。当车辆进入不同的智驾模式时，灯光会以独特的方式进行展示，让周围的人一眼就能了解车辆的运行情况。华为XPIXEL双百万像素投影大灯更是启境GT7的一大亮点。它将灯光变成了信息交互界面，不再仅仅是为了照亮前方道路。在行驶过程中，它能投射出动态光效，为夜晚的行车增添了一份科技感和浪漫氛围。更重要的是，它还能进行辅助驾驶投影，比如在前方道路有危险或者需要注意的情况时，通过投影将相关信息清晰地展示在地面上，给驾驶者提供及时的提醒，大大提高了行车的安全性。走进座舱，启境GT7的智能魅力更是让人惊叹。首搭新一代小艺智能体的AI交互星环散射体，仿佛是一位有温度的副驾。它拥有强大的语音识别能力，不光能听懂模糊的指令，还能通过点头、摇头等拟人化的动作与驾驶者进行互动。当驾驶者发出指令时，它会迅速做出反应，并以生动的方式回应，让驾驶过程不再孤单，充满了乐趣。再搭配上88英寸AR-HUD，导航、路况、智驾信息就像电影字幕一样清晰地呈现在驾驶者的视野中。驾驶者无需低头查看仪表盘，就能轻松获取各种重要信息，注意力能够始终保持在前方道路上，进一步提升了驾驶的安全性和便捷性。

中国人工智能芯片的自给率已达到创纪录的41%。这一数据衡量的是国内人工智能芯片需求中由本地生产的芯片满足的比例，而非进口芯片。过去5年来，这一比例增长了四倍。摩根士丹利预测，到2030年，人工智能芯片的自给率将翻一番多，达到约85%。换句话说，中国有望在未来5年内满足国内大部分的人工智能芯片需求。海外新鲜事

做小程序9年，接待过上千个客户，发现大家踩的成本坑，其实就4个，今天一次性说透，帮大家避坑！1.贪便宜：选699、899的低价模板，后期加功能、买服务器，花的钱比定制还多；2.盲目定制：明明模板能满足需求，非要花几万做定制，最后功能用不上，成了摆设；3.忽略隐性成本：没算服务器、认证、运维费，上线后不断加钱；4.不看售后：交付后没人管，后期出问题，维修费用比开发费还贵。其实模板小程序，就是想帮大家省成本、避坑，几千块就能搞定，包含所有基础功能和售后，不用多花一分冤枉钱。创业不易，能省则省，小程序开发别盲目跟风，适合自己的才是最好的！小程序成本坑小程序开发指南

中国正在减少对美国人工智能芯片的依赖中国人工智能芯片的自给率已达到创纪录的41%。这一数据衡量的是国内人工智能芯片需求中由本地生产的芯片满足的比例，而非进口芯片。过去5年来，这一比例增长了四倍。摩根士丹利预测，到2030年，人工智能芯片的自给率将翻一番多，达到约85%。换句话说，中国有望在未来5年内满足国内几乎全部的人工智能芯片需求。这也太小看东大的AI芯片和计算卡的研制生产进度了，26年的国产化率就能超过百分之80%，根本不需要等到2030年烽火问鼎计划英伟达跌4%

黄仁勋大胆预判：2026至2030年，普通人翻身暴富的5大风口很多普通人总觉得，赚钱暴富的风口，都是有钱人、大佬专属，自己没背景、没高学历，只能默默打工。但看懂黄仁勋对未来五年的趋势预判才明白：真正适合普通人逆袭的机会，从来不在高端写字楼，都藏在接地气的现实赛道里。2026到2030年，时代红利重新洗牌，不用拼人脉、不用拼学历，选对下面这5个方向，普通人也能悄悄翻身、跨越阶层。第一、AI算力基建赛道很多人扎堆学AI理论、考各种证书，却忽略最刚需的底层行业。再厉害的AI，都离不开数据中心、算力工厂的供电、布线、散热和日常运维。未来吃香的不只是程序员，电工、弱电、暖通、管网运维这类技术手艺人，会越来越稀缺，收入远超普通白领。风口不止敲代码，有一门实在手艺，照样能搭上AI红利。第二、AI智能体实用应用别再误区以为玩AI就得会编程、懂算法。普通人不用研发大模型，只要比别人早学会用AI，就能赚钱。实体店缺文案配图、商家缺运营脚本、自媒体缺剪辑思路，你只要熟练玩转AI工具，帮别人做文案、做设计、做线上运营，靠信息差就能稳稳赚服务费，门槛低、上手快，最适合普通人入局。第三、AI轻资产打包变现未来AI会像水电一样，成为人人离不开的基础服务。普通人没必要跟风做平台、研发模型，那都是大佬的玩法。我们最好的路子，就是做AI经验小贩，把实用指令、操作模板、实操教程整理打包，做成干货套餐分享售卖。轻资产零风险，不用折腾创业，也能持续变现。第四、物理机器人温情服务赛道现在很多人盲目跟风造车、做大型机器人，普通人根本挤不进去。但机器永远替代不了有温度的人情服务。流水线、重复工作可以交给机器人，老人陪护、上门服务、定制化生活帮扶、一对一因材施教，永远离不开人。人机协作的时代，找准细分服务赛道，靠人情味就能稳稳立足。第五、掌握通用AI技能不管风口怎么变，会用AI的人永远不会被淘汰。不用钻研深奥算法，不用当AI专家，只要学会精准提问、调教工具、整合资源。不管上班打工、做副业、自主创业，效率都能甩开同龄人。未来淘汰人的不是AI，而是不会用AI的人，掌握这项本事，就是一辈子的铁饭碗。其实这五大风口，门槛都不高。不靠学历、不靠背景，只要肯动手、愿学习、踏实做事，普通人也能抓住时代红利悄悄逆袭。未来五年机会已经摆在眼前，别只做旁观者。从现在开始学点实用技能、玩转AI工具，迈出一小步，就是踩住财富风口的开始。

AI一天地上一年一觉醒来大模型又升级了！话音未落AI又迭代了！还没有叹口气又出智能体了！……虽然有点危言耸听，但也足以说明AI进化之快其实没啥世间最核心的根本永远是人，鲜活真实带着情绪与思想的人，这是任何人工智能都无法撼动的底层逻辑。AI发展速度飞快，瞬息万变堪比人间经年。面对新兴事物，我始终选择坦然接纳，尽力去学习适应，多掌握一分便多一分收获。我们不该被动被人工智能裹挟前行，而是主动掌控合理运用。人生时光有限，知识无穷无尽，不必盲目追逐潮流，守住自身本心，依托自身能力，借力AI成就自己，才是长久之道。你们怎么看？

日本人这回真该破防了！风口财经5月12日报道，日本企业捂了近半个世纪、死守不外泄的光刻胶绝密配方，竟被我国用AI技术成功破解！半个世纪的技术门槛，被AI硬生生敲开了。5月11日，国内团队交出成绩单，KrF光刻胶关键工艺被攻下，用时6个月，这速度放在过去几乎想象不到。这次牵头的是上海人工智能实验室，联合厦门大学和苏州国家实验室，多家单位协同推进。屏幕上两行数字格外醒目，金属杂质10ppb级，批次稳定性99.8%，研究人员当场激动到不行。KrF光刻胶是晶圆生产线的耗材，是那种看不见但缺了就转不动的角色。它不一定最贵，却直接决定曝光成像和良率，线宽稳不稳，边界糊不糊，全看它吃不吃得住。这块长期被日本企业把持。东京应化、信越化学在高端市场说了很多年算，经验库、配套链、工艺控制抓得很紧。中国曾经进口依赖大，2025年光刻胶进口支出到84亿美元，利润大头流出海外，这是真金白银的压力。为什么难？配方不是写在黑板上的一道方程，材料体系复杂，溶剂纯度、温度曲线、加料顺序、搅拌方式，动一处就可能崩盘，金属离子超标一点，整线良率就塌。过去研发靠老师傅经验，一点点摸索，快不起来，也稳不下来。这次换了打法。先在计算里跑，AI大模型把不同分子结构、反应路径、关键参数的大海捞一遍，把不靠谱的方案先剔出去。然后把优选方案交给自动化平台，称量、加料、反应、过滤、纯化、检测，全流程在无尘环境下机械臂执行，尽量不让人手带来波动和污染。实验数据不停回流给模型，模型再给新建议，形成闭环。过去几年才能摸出来的工艺窗口，现在几个月就能收敛，节奏就是这样被拉快的。这一步到位吗？还得看产业端接得住接不住。外部限制这几年像一根针，扎在关键材料上，倒逼国内把钱和人力往卡脖子的地方集中。国家集成电路产业投资基金三期体量约1600亿元，资金指向核心材料和装备，这种定向投入让企业敢上强度，敢做长线。企业动作也跟上。南大光电已经把ArF光刻胶推到量产，覆盖28纳米到14纳米工艺，彤程新材的KrF产品开始给主流晶圆厂批量供货。研发端把门槛压到可用水平，工厂端再做验证，实验室指标到产线良率之间，开始形成接力。这意味着什么？日本厂商原来握在手里的定价权和供货节奏，会不会松？中国是全球最大的半导体消费市场之一，关键耗材逐步本地化，进口份额下滑几乎是必然。过去那种说断就断的威慑力，结果呢，越来越不灵了。日本巨头的压力在哪？中国市场一旦丢份额，利润和产能配置都要重算，可能被迫和国内企业打价格战，过去靠老技术吃高毛利的日子不容易再回来。更麻烦的是，话语权一旦削弱，议价也会跟着塌。有人会问，KrF搞定了，是不是全线通关。没那么快。更尖端的EUV光刻胶还在长坡上，这块要长期啃。可KrF这个环节把关键门槛压到了可用水平，具备继续迭代的条件，产业链拼的是耐心和持续打磨。真正关键的不是一纸公告，而是产线上的批量一致性。99.8%的批次稳定性在实验室很亮眼，放到工厂，要看月度、季度的波动，看看良率曲线是不是足够平。有多少客户愿意用多大比例的国产料，这也是一步步增加的过程。AI和自动化这套方法不是只为光刻胶准备的。电池正极、航空复合材料、化学品配方，只要是高维参数耦合严重的场景，都可能被这套流程接管一部分。说白了，把试错从人脑和手上搬进算力和机械臂里。市场也给了反馈。有报道显示，相关芯片设计主题指数在消息当天盘中拉升超过2%，换手率接近20%，交投很热。这种资金端的兴奋，未必代表长期，但它反映预期正在变化。为什么这次突破被看得重？因为它打在了日本的优势点上。KrF光刻胶本来就是对方的杀手锏，稳定、纯净、可复现，是他们长年累积的护城河。现在中国把AI和自动化叠在一起，把经验数字化，把重复劳动交给机器，护城河被填了一截。外部限制还会不会加码？可能会。但当内生体系越做越全，断供的刀就越钝。从原料、树脂、添加剂，到溶剂净化、杂质监控、制程控制，一条条短板被补上，威胁感自然降低。这也是一次组织方式的变化。过去产学研各做各的，现在是研究、转化、验证串在一起，企业、实验室、客户多方联动。目标明确，反馈及时，资源围绕痛点打，把试验台挪到需求端，这才是让突破落地的关键。当然，别神化AI。模型也要靠数据喂养，自动化平台也要靠工程细节支撑。温度漂移、溶剂批次差异、供应链微小变动，都会带来意想不到的坑，这些都还要靠工程团队一寸一寸磨。问题在于，路线找对了，时间会站在你这边。6个月把KrF工艺窗口拉清楚，10ppb和99.8%给出一个新标尺，后面的工作就有了抓手。这比在黑屋子里摸索，强太多。信源：风口财经

世界首富马斯克曾语出惊人：“在人工智能领域，中国有两件事做得很好。一件事是中国的发电量已达到美国的大约2.5倍，而且还在朝着3-4倍的目标前进；另一件事更令我相当‘钦佩’。”真正该让美国不舒服的，不是马斯克又夸了中国，而是美国老百姓已经开始对AI数据中心“投反对票”。2026年5月，美国调查显示，超过70%的受访者反对在本地区新建AI数据中心，水、电、生活成本成了最大顾虑。科技巨头嘴上讲未来，居民账单先涨起来，这才是美国AI泡沫最现实的裂缝。1982年的日本第五代计算机计划与这次高度相似，日本当年想用国家项目抢占下一代计算机和人工智能，美国科技界一度紧张；但关键差异在于，日本当年缺少足够大的应用生态和持续商业牵引，中国今天背后是电网、制造、市场和工程师群体一起压上。这意味着，美国这次面对的不是一个实验室项目，而是一整套国家级产业底盘。马斯克提到中国电力，不是随口找个数字吓人。AI模型越大，训练越密，推理越普及，电就越像石油时代的油田。IEA预计，全球数据中心供电需求将从2024年的460太瓦时涨到2030年超过1000太瓦时，美国和中国仍是最大市场。谁能便宜、稳定、成规模供电，谁就能把AI真正跑成日常生产力。中国2026年的动作，比马斯克那句评价更有分量。5月8日，中国发布“人工智能+能源”行动方案，目标到2030年显著提升AI算力基础设施清洁能源保障能力，还要把AI反向用进能源系统。也就是说，中国不是让数据中心被动找电，而是在设计“电力跟着算力走、算力反过来优化电力”的新结构，这一步很关键。这套结构已经有现实基础。2026年一季度，中国新增可再生能源装机5893万千瓦，占全国新增装机70%；截至3月底，可再生能源装机达到23.95亿千瓦，占总装机60.4%。这些数字不是为了好看，而是给AI、工业互联网、智能制造和城市算力提供底层弹药。美国担心的是电从哪里来，中国考虑的是电怎样更高效地进算力网络。再看用电方向，中国一季度互联网数据服务用电同比增长44%，新能源汽车充换电服务用电同比增长53.8%，两者贡献了第三产业用电增长的一大块。这说明中国的新增电力没有闲着，而是在被新型基础设施快速消化。AI不是挂在PPT上的概念，它正在和数据服务、交通电动化、工业升级连在一起，这种联动才会拉开差距。美国那边的麻烦更具体。美国能源信息署预计，2026年美国用电量接近4250十亿千瓦时，2027年继续增长，商业部门增长最明显，其中就包括数据中心；居民电价2026年预计上涨近5%。资本想让AI飞起来，地方电网却要居民和企业分摊成本，这种矛盾越积越大，美国科技优势就越容易被内部成本反噬。所以，马斯克说中国做得好的两件事，一件是电，一件是人，本质上是在讲“可持续扩张能力”。美国有英伟达，有OpenAI，有华尔街资金，但如果数据中心落地要吵、输电线路审批要拖、电价上涨要挨骂，再强的芯片也会被现实拽住。中国的特点是先把底盘铺厚，再让企业在上面跑，这种打法不炫，但耐用。人才这一点，也不能只理解成“人多”。中国真正有用的是工程师能够进入产业链现场，算法团队可以和电力调度、通信设备、服务器制造、自动驾驶、机器人场景快速磨合。美国精英创新能力强，但它的制造链和能源链割裂更明显。AI进入规模化应用后，孤立天才的重要性会下降，组织化工程队伍的重要性会上升。军事时政层面，这事更不能低估。智能化战争需要海量数据处理、无人平台训练、电子对抗推演、卫星图像识别和战场态势计算。谁能用更低成本维持更大算力，谁就在未来战场多一层主动。中国建设算力和电力协同体系，不只是服务互联网企业，也是在给国家安全和高端制造准备长期支撑，这是美国真正忌惮的地方。美国接下来大概率会继续两手抓：一手强化芯片和软件限制，一手推动国内电网和能源项目提速。可它的问题是社会协调成本太高，数据中心会遇到居民反对，新能源会遇到党争，天然气扩张会遇到环保压力，核电又不是短期能解决。AI竞赛越往后，越会暴露美国“资本快、基建慢”的结构矛盾。中国也不能因为马斯克几句评价就自满。电力规模大，不等于每一度电都能高效变成算力；工程师多，不等于关键软件、核心芯片、模型生态都没有短板。接下来要看的不是口号，而是绿电消纳、算力调度、国产芯片适配、数据治理和工业应用能不能形成闭环。优势只有转成可复制的产业能力，才算真正握在手里。

在人工智能快速发展的时代，许多人可能会感到能力上的困惑与挑战。面对这一变化，我们可以采取积极的态度来适应和成长。首先，保持持续学习的心态至关重要，主动了解AI技术的基本原理与应用场景，这有助于我们更好地与新技术协作。其次，专注于培养那些AI难以替代的人类独特优势，如创造性思维、情感沟通和复杂决策能力。同时，积极拥抱人机协作的新模式，将AI视为提升效率的工具，而非替代品。通过不断实践与反思，我们能够逐步找到自己在智能时代的定位，将挑战转化为个人发展的机遇。

不管你信不信，未来10年可能发生的大事：1、退休金越来越高，差距越来越小2、房子越来越便宜，和车子差不多3、九年义务教育不再内卷，大学宽进严出4、人工智能AI科技助力攻克更多医疗难题5、人工智能AI工具成为工作好伙伴，走进各行各业晒图笔记大赛华为乾崑宛如越野途中的“智慧大脑”。其高阶激光雷达与全域智能感知技术，犹如一双双锐利的眼睛，能够精准识别越野场景中潜藏的风险。无论是隐藏在草丛中的沟壑，还是陡峭山坡上的松动石块，都逃不过它的“法眼”。基于此，它能实现路况预判，提前为驾驶者提供准确的信息，让驾驶者对前方的路况有清晰的认知。同时，还能进行智能辅助决策，根据实时路况给出最佳的行驶方案，就像一位经验丰富的越野向导，时刻在身边为你出谋划策。猛士M817本身就拥有硬核的性能。它传承军工基因，非承载式车身搭配全铝底盘，三把差速锁和9种全地形模式，让它在各种复杂地形中都能如履平地。而与华为乾崑的结合，更是将硬核性能与智慧科技深度赋能越野出行。这种融合带来了诸多显著的优势。首先，它大大降低了越野门槛。对于新手来说，以往复杂的越野路况可能让人望而却步，但现在有了华为乾崑的智能辅助，即使是越野经验不足的驾驶者也能轻松驾驭。其次，极大地提升了出行安全。精准的风险识别和智能决策，能有效避免许多潜在的危险，让越野之旅更加安心。

短视频里坏种多

2026年人工智能行业竞争白热化，DeepSeek创始人梁文锋一直是技术理想主义者。早期他依托幻方量化的营收，有底气远离资本，投入资金搭建训练平台、囤积芯片、组建算力集群。DeepSeek成立初，他定下不接受外部融资等原则，想专注技术研发。然而，DeepSeek自研芯片成本飙升千倍，他不得不放下坚持拥抱市场化融资。有消息称其融前估值达3000亿人民币。这一转变折射出行业生存困境，也让梁文锋陷入资本棋局，很难跳出资本规则束缚。这也告诉我们，在科技浪潮中，即使有实力，有时候也不得不向现实妥协。deepsipai发展路线AI行业解读AI市场份额ai调研报告AI原生开发Deepa

孙宇晨一句话，砸出了个新风口。他说，英伟达的芯片车，错过了就别回头看了。现在，所有人，都该盯着一个东西：核聚变。这话一出来，好多人后背的汗都下来了。因为就在去年，他轻飘飘地说了一句“永远缺存储”，话音刚落，闪迪、美光的K线图就像被人用尺子画上去一样，直挺挺地往上冲。那时候没上车的人，眼睁睁看着别人账户里的数字往上跳。这次，他直接掀了桌子。芯片？那是桌上的菜。真正的电从哪来？才是那口烧菜的锅。他把逻辑链条拉得特别长，长到从你手里的手机，直接捅破天花板，连到了太阳上——AI算力跑得再快，服务器堆得再多，电源线一拔，就是一堆废铁。这一手，直接从下游的芯片，反手掐住了最上游的能源脖子。所以这到底是高瞻远瞩的剧本，还是吹上天的泡沫？赌的是眼光，还是胆量？