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当前搜狐美股总市值约3.5亿美元，而根据财报数据，公司账上现金、现金等价物、短期投资及长期定期存款合计约12亿美元。这笔资金主要来源于当年出售搜狗股权所得。打开股票软件的那一刻，老股民大概都要揉揉眼，曾与网易、新浪并称"门户三剑客"的搜狐，市值停在了3亿多美元这条线上，隔壁网易，正朝着800多亿美元往上冲，一百多倍的落差摆在眼前，格外扎眼，更荒诞的是账本，搜狐兜里揣着12亿美元现金，市场却只肯给它3亿多的定价——自己手里的钱，能买下三个半自己，这在全球资本市场，都算得上稀罕事。这笔钱从哪来？2021年腾讯全资收购搜狗，搜狐把持有的33.8%股权套现了约11.8亿美元现金，一口气给这家老牌门户续上了命，要搁别的公司，手握这么厚的家底，早该摩拳擦掌去追下一个风口了，可张朝阳不，短视频烧钱他不跟，直播带货他不碰，社区团购的百亿补贴他没看，AI大模型全民疯卷，他也出奇地冷静。我的第一反应是：这也太"保守"了，可冷静下来想，风口是风口，风口也是绞肉机，同一批追风口的玩家，乐视把摊子铺到电视、手机、汽车，最后债务爆雷，恒大靠高杠杆一路扩张，兑付危机牵连无数人，搜狐呢，主体二十多年没倒，账上零负债，几千名员工的饭碗稳稳端着，从这个角度看，张朝阳的"不投"，何尝不是一种清醒。但市场不是不会算账，是算过了才给出这个价，支撑搜狐的，说白了就是一款2007年上线的《天龙八部》，2025年，搜狐全年总收入5.84亿美元，其中游戏收入5.06亿美元，占了近九成，而曾经的门户根基——广告业务，全年只剩6000万美元，同比还跌了18%，搜狐早已不是一家媒体公司了，它是一台靠老游戏供血的"印钞机"，外面挂着几块已经不怎么出水的广告牌。"印钞机"这三个字，也藏着另一层隐忧：它的增长几乎停滞，游戏收入同比只涨了1%，广告盘子一年比一年小，靠一款快二十岁的游戏硬扛，究竟能扛多久？这是所有看客心里共同的问号。更耐人寻味的是和网易的对照，网易同样守着老游戏过日子，但丁磊把《梦幻西游》守成了横跨三个世代的产品矩阵，守出了一个还在长大的主业，搜狐守出来的，是一个逐年缩水的广告盘，和一款老游戏在勉力支撑，同样是"保守"，守出来的东西，可以完全不同。张朝阳不是没风光过，1996年创办爱特信（搜狐前身），2000年纳斯达克上市，2008年前后搜狐业绩一度超过新浪，他最早把硅谷式的风险投资和门户模式带进中国商业实践，那张脸，就是搜狐早期最有效的广告位，从那个位置走到今天，要说没有遗憾，是假话。可换个角度想，创业近三十年，公司还在经营，账上有家底，自己能站在黑板前推物理公式，想直播就直播，想讲英语就讲英语，没有把日子过成一场没完没了的翻身仗，这本身就不容易。我的看法是：市场的判决和人生的判决，有时候不是一回事，资本要的是增长叙事和想象力，它给搜狐打了个"没有未来"的价，但一家零负债、现金流稳定、几千员工有饭吃、创始人还能从容做自己喜欢的事的公司，对很多打工人来说，反而是最踏实的那个选择，我们习惯嘲笑"保守"，可保守的另一面，是不拿几千人的饭碗去赌一个可能血本无归的风口。搜狐当然有它的代价——它错过了移动互联网，错过了几乎所有让人热血沸腾的风口，把自己活成了一个"小而稳"的存在，这不是完美的答案，甚至有些平庸，但在这个遍地烧钱、动不动就爆雷的时代，"活着"和"稳住"本身，就有它朴素的分量。冒险扩张还是守住底盘，从来没有标准答案，张朝阳选了后者，选了一条更安静的路，而这条路上，至少还有几千人，端着稳定的饭碗。

许多人都还没有发现，外媒审视中国的视角已经发生了改变，越看越看不简单！最近美国《外交政策》刊文称，中国在人工智能应用方面或将超越美国，中国以协同的合作模式发展人工智能正赢得其他国家的青睐。这种宏观层面的“应用突围”，落到具体的商业战场上，就是正在发生的行业洗牌。10月14日，千问办公电商版正式亮相，邀测通道同步开启。CEO陈宇森将其定位概括为三句话：独立第三方，不站队任何平台，向所有电商平台和商家开放。无论是谁家的商家工具、行业软件，都欢迎接入。为什么要往电商里扎？因为通用AI就像刚入职的大学生：虽然聪明、上手快，但不懂行。对电商场景理解不深，又没打通商家日常高频使用的工具，本事再大也只能在门外转悠。行业化，是千问办公兑现价值的必经之路。再说需求，其实早就在推着产品往前走。千问办公的付费用户中，电商商家占比已达20%。店铺巡检、经营分析、订单库存、素材设计……各种需求全压上来。既然人早就来了，产品自然得下沉到行业里去。下沉行业，得先读懂“账本”。早前跟钉钉这类IM打通，解决的是办公场景的上下文；云栖大会上亮出的“企业上下文”，则是基础设施。这回电商版干脆扎进真实的经营场景里，把行业的底层逻辑一页一页学透。进去之后，千问办公电商版的做法不是推倒墙重砌，而是兼容并蓄。有赞、千牛、生意参谋，一串主流商家工具全接上，老工具照常用。千问办公电商版就像在老房子里装了个“总管家”，能打破各个软件间的数据孤岛，自动补齐业务流程的断点，让原本割裂的工具真正跑通起来这层能力叠加在行业软件之上，让老的家底重新发挥作用。千问办公选的是连接和融合，没走替代那条路。这也刷新了Agent与软件服务行业未来的相处模式。为什么先在电商验证？因为这间“考场”最标准：数据密度高、业务链路全，效果真不真，当天就能揭榜。等“连接行业工具+行业化设计”这条路走通，同一套方法论还能复制到金融、政务、教育等更多领域。所以，千问办公这次发布真正释放的，是一个信号。企业级AI的竞争重心变了：模型聪明固然重要，但行业纵深和生态连接能力更具决定性。懂行懂到深处的人，下一轮才更有话语权。

AI到底是什么?小白系列教程开更啦8张图带你了解什么是AI，大白话讲ai系列你是不是也这样?👇天天刷到"AI太强了"”不会AI要被淘汰",但自己打开ChatGPT、DeepSeek,问两句就不知道还能干嘛😵别急,这个账号就是为你开的。📌我会用一个系列(计划30期),带你从零学会用AI提高效率:✅认知篇:AI到底是什么、工具怎么选、新手常踩的坑✅提问篇:怎么问,AI才不会答非所问(附可复制提示词)✅职场效率篇:写周报、做总结、整理表格、做PPT、改简历✅生活学习篇:当私人家教、规划旅行、副业起号✅程序员篇:看懂代码、查Bug、写测试、AI编程工具怎么用🎯每一期都保证三件事:1️⃣说人话,不堆术语2️⃣有真实场景,看完就能用3️⃣附提示词/模板,直接复制今天是第1期:AI到底是什么?一句话预告:它就是一个"读了无数本书的实习生",会接话、知识广,但需要你给明确指令,偶尔还会一本正经地编答案。记住"它出初稿,你来把关",你就已经入门了✨👉点关注+收藏,系列不迷路,每周持续更新💬评论区告诉我:你最想让AI帮你搞定哪件事?我会挑高频需求,安排进后面的期数里!AI工具aiAI人工智能AI生成AI时代答案在家里挑战人工智能人工智能就业人工智能

牛市没有结束！任泽平发文，人工智能是一波十年难得一遇的大机遇，远远超出30年前互联网经济的发展速度，科技革命带来的效率是呈现指数级别增长，当前Ai仅仅处于基础设施建设阶段，比如说算力和电力，未来十年将不断改变人们的生活和工作，机器人和大模型将会走进千家万户，人工智能就是下一个超级风口，目前的震荡仅仅小插曲，投资要看大趋势！倘若把过去三十年的科技产业发展放在一张地图上，会发觉每一次真正的大机遇，都不是从市场最热闹的时刻开始，而是在基础设施悄悄铺开的阶段完成积累。互联网发生之前，先有通信网络建设；智能手机普及之前，先有芯片和移动通信突破；今天人工智能进入大众视野之后，真正决定未来十年产业格局的，并不是几个聊天机器人，而是背后的算力、电力、芯片、数据中心和产业智能化体系。任泽平关于人工智能是未来十年重大机会的判断，抓住了一个核心变化：AI正在从一个软件工具，变成新的生产力基础设施。过去的软件提升效率，是让人更快完成工作；今天的大模型和智能体，则开始重新定义谁来完成工作。这个变化的深度，已经超过单纯的技术升级，而是在改变企业组织方式和产业运行逻辑。2026年9月，人工智能产业进入一个关键节点。全球大模型竞争依旧激烈，模型调用规模持续增长，企业开始从追求参数规模转向追求商业价值。中国市场也出现明显变化，生成式人工智能已经进入大量普通用户场景，从办公辅助、内容生产，到智能设备和工业应用，AI正在从少数科技企业的实验室走向社会生产体系。很多人关注人工智能投资机会时，容易盯着短期股价波动，却忽视了产业发展的时间周期。任何一次技术革命，都不可能靠几个月完成产业重构。蒸汽机、电力、互联网都是如此。人工智能目前更像是进入“修路阶段”，大量资金投入数据中心、电力供应、高性能计算设备，就是为了支撑未来十年智能应用的大规模爆发。从产业链角度看，中国正在经历一次特殊的技术追赶与产业升级过程。过去中国企业更多是在应用层竞争，比如电商、移动支付、智能终端。但人工智能时代，竞争开始向底层移动。谁拥有更强的算力体系、更完善的数据资源、更丰富的工业场景，谁就更容易把技术优势转化为产业优势。2026年9月，华为在人工智能基础设施领域持续推进布局，围绕昇腾计算平台、AI集群和存储体系推出相关方案。与此同时，华为方面也公开表示，中国人工智能产业仍需要加快发展速度，提升算力供给能力。Reuters这说明未来竞争不会只是模型之间的竞争，而是整个科技生态之间的竞争。人工智能为什么可能比互联网带来更大影响？因为互联网主要解决连接问题，把人与信息连接起来。而AI进一步解决的是生产问题，让机器开始理解信息、处理任务、参与决策。过去企业需要大量人工完成的数据整理、分析、客服、设计、编程辅助工作，未来都可能被智能系统重新分配。这也是为什么2026年的AI竞争焦点开始转向智能体。传统软件需要人操作，每一步都需要明确指令，而智能体能够理解目标、拆解任务、调用工具并执行流程。中国已经开始推动智能体规范应用与创新发展，产业方向正在从“大模型展示能力”转向“智能系统创造价值”。中央网络安全和信息化委员会

马化腾并没有建立歌舞团，没有私人飞机，没有豪华游艇，没有外国房产，甚至没有抖音个人帐号。有一说有，中国亿万富豪也不少，然而，像腾讯马化腾这么低调的人，却真是不多。在2026年的中国科技产业里，企业家的存在方式正在发生变化。过去十多年，互联网行业喜欢制造“明星企业家”，个人表达、公开演讲、社交媒体账号，都会成为企业品牌的一部分。但马化腾走的是另一条路，他更像一个长期坐在产业牌桌后方的操盘者，把注意力放在产品、技术和组织能力上，而不是个人曝光。很多人评价马化腾低调，往往停留在生活方式层面。但从科技产业竞争角度看，这种低调背后其实是一种企业治理方式。腾讯从1998年成立以来，核心竞争力一直不是创始人的个人魅力，而是围绕用户需求打造出来的产品体系。从QQ时代的即时通信，到微信时代的移动生态，再到今天布局人工智能，腾讯的成长路径始终围绕“连接”两个字展开。进入AI时代后，马化腾面对的问题已经不是如何让腾讯变大，而是如何让一个拥有庞大用户生态的互联网巨头完成技术升级。过去互联网公司的竞争，本质上争夺的是流量入口；现在人工智能重新定义入口，未来用户可能不再主动打开大量应用，而是通过智能助手完成信息获取、消费决策、办公协作。这对于腾讯来说，既是机会，也是压力。微信拥有巨大的用户基础，小程序连接商业服务，支付体系覆盖消费场景，腾讯云服务企业客户，这些都是AI落地的重要土壤。但如果不能把人工智能能力真正融入这些场景，过去积累的优势也可能被新的技术浪潮削弱。马化腾真正押注的，不是一款AI聊天产品，而是一场基础设施竞争。2026年，腾讯持续推进混元大模型体系建设，并将AI能力向办公、内容生产、企业服务等方向扩展。腾讯此前推出的腾讯元宝，就是希望把大模型能力直接带到普通用户手中。维基百科从产业逻辑来看，腾讯选择这条路线并不意外。百度强调搜索入口，阿里强化产业AI和云计算，字节依靠内容分发优势切入智能应用，而腾讯最大的牌面依然是社交生态。马化腾很清楚，腾讯没有必要重新制造一个完全独立的平台，而应该让AI进入已有的十亿级用户网络。这也是腾讯和部分AI创业公司的最大区别。创业公司可以快速推出模型，但缺少长期使用场景；腾讯拥有场景，却必须解决技术创新速度的问题。未来几年，决定胜负的不是谁的模型参数更大，而是谁能让普通人在每天使用的产品里感受到AI价值。回看腾讯过去的发展，会发现马化腾一直有一个特点：不喜欢过早消耗企业资源追逐概念。当移动互联网刚兴起时，腾讯通过微信完成转型；当产业互联网成为趋势时，腾讯调整战略进入云计算和企业服务；如今人工智能成为新方向，腾讯又开始重新组织技术资源。这种打法的优势在于稳定，但挑战也十分明显。AI时代变化速度远超过去互联网周期，技术窗口可能只有几年时间。美国科技巨头掌握先进芯片和大规模算力资源，中国企业则需要在国产基础设施、算法优化和应用创新之间寻找突破。

人工智能会改变全社会的生产、生活、学习方式！很多高校曾经最火的专业也许很快就会被​AI代替！最优秀的人也许可能都没有了工作岗位！浑身武功但没有施展空间有啥用？老干妈​用AI一年赚54亿！关键是品控还更能把控，也没有了什么劳资纠纷，更没有了社保矛盾。自动化的生产线已经很快无人化，再加上AI加持，这赚钱赚到手麻。企业用工成本大幅降低，用机器人代替人，用​AI代替人的大脑。以后根本不需要什么牛马！很多人不愿意生孩子，吐槽说以后做牛马！我想说的是以后想做牛马都没有机会了！全自动化，黑灯工厂等。人以后干嘛呢？到哪去找工作？没有工作哪来的收入？没有收入怎么消费？​这些问题如何解决应该提上日程了，现在是低端的工种被代替，大学生就业压力大，在岗的人压力大，整天担心被裁员。如果全社会都在搞无人化，发展都不需要人了，社会发展的意义在哪里呢？

大家发现了吗？在商业领域几乎不存在弯道超车，几乎也没有专家敢吹遥遥领先，特别是技术含量非常高的人工智能芯片、存储芯片原因很简单，因为你只要吹牛，网友们马上就能发现你在吹牛，因为财报是一家企业产品实力最真实的数据，口头宣传可以造假，但是一家企业的收入，毛利率，市场份额你没办法吹牛举个例子吧？你见过哪个专家学者敢说其它企业制造的人工智能芯片，比英伟达还要先进？你看哪个专家敢说人工智能存储芯片，比三星、美光、海力士还要厉害？如果你的芯片真的比英伟达好，那么这家企业卖的芯片价格就一定比英伟达芯片卖得贵，企业也愿意花钱买这家企业的芯片。但事实却是英伟达是全球芯片制造企业里面市值最高，年收入最高，利润最高的企业。所以财报不会骗人，哪怕你吹的天花乱坠，市场不愿意花钱买单，就是实力不行呗

全球芯片牌桌，华人有多强？十位掌舵人，谁对AI未来的影响最大？芯片人工智能黄仁勋半导体

机会是给有准备的人！任泽平发声，人工智能是未来十年难得一遇的大机会，某位数学家重仓Ai，赚了643亿。任泽平表示，未来Ai不仅改变人们生活和工作，还会改变人们的投资方式，因为Ai与金融相结合，会大幅提高投资效率，Ai的的算力会帮助投资者分析、风控、筛选，提高投资成功率！Ai你牛市仅仅开始，不要被下跌吓住了！

信AI几年内攻克癌症引争议，硅谷有人用抽烟表达信仰被质疑过度狂热。最近，关于人工智能能否改变人类健康未来的话题，再次引发硅谷圈内外讨论。有消息称，部分科技人士因为相信AI未来可能解决癌症等重大疾病，甚至出现用抽烟这种方式表达对AI技术信心的说法，引发不少争议。事情的核心并不是抽烟本身，而是背后反映出的技术信仰。相关说法来自硅谷企业高管在公开采访中的观点，他提到一些AI研究者对未来技术发展抱有极高期待，并借此批评部分人对人工智能的看法已经接近盲目崇拜。我觉得，这件事之所以引发关注，是因为它触碰到了普通人最关心的问题，那就是AI到底能不能真正改变生命健康。近年来，人工智能确实已经进入医学领域，在辅助诊断、药物研发、数据分析等方面展现潜力，但从目前公开的科学进展来看，AI能够帮助医生提高效率，并不代表短期内可以彻底治愈所有癌症。我认为，科技发展需要想象力，但也需要理性。相信未来没有问题，可如果因为相信未来技术，就忽视今天已经明确存在的健康风险，这其实是一种本末倒置，癌症研究是一个长期过程，需要医学、生命科学、临床试验等多方面共同推进。信息来源：信AI三五年内治愈癌症，硅谷工程师抽烟表忠心，被批精神错乱——2026-10-1317:26·全民新视野

网上最近疯传一条短视频，把两边的人工智能应用拉出来生硬对比，甚至扣了个大帽子，说我们“又把火药做成了烟花”。视频里说得言之凿凿：这边过半的计算消耗都在做短剧、刷视频，而大洋彼岸过半的资源全在写代码、搞企业研发。这话一出来，不少人心里直犯嘀咕。可顺着视频里咬住的说辞往回扒，底下的逻辑漏洞根本经不起推敲。那两条被拼凑在一起的所谓依据，根本就不是同一个口径里的东西。一条来自单家文化公司的内部交流，另一条干脆出自财经专栏的随笔转述，连原始的对照依据都找不到统一源头。更何况，海外的几家知名机构自己做过抽样调查，普通人打开智能助手，其实大半时间同样是在摸鱼聊天、消磨时间，根本不是人人在当科学家。很多人忽略了最基本的常识：让机器生成一段几秒钟的高清短剧视频，服务器要狂转吞吐海量数据；而程序员跑通几行代码指令，占用的算力可能只是前者的一个零头。拿着视频的体量去硬套纯文字的体量，纯粹是关公战秦琼。把内容制作和电商落地贬低成“放烟花”，是小看了实打实的商业变现；但如果看不见别人在办公工具和自动化上的渗透，也是闭目塞听。说到底，技术长跑的真正终点，从来不是看谁先把眼前的小工具玩出花，而是谁能率先推开通用智能的那扇大门。你觉得眼下这波浪潮，是先把能赚钱的应用落地吃透，还是不计成本死磕底层核心更重要？

谷歌：希望成为企业人工智能代理的看门人！Gemini的新企业代理可以委派任务，选择底层模型，并协调跨系统的工作。谷歌似乎正在进行战略部署，以控制人工智能基础设施层，而不仅仅是推出另一款闪亮的新代理。在本周的GeminiAtWork2026活动上，这家科技巨头在Gemini推出了它所称的“单一通用代理”和API，可以从一个简单的提示框中启动。与其他可用的代理一样，它插入了技能、工具和企业系统，可以回答问题、创建媒体、编写和运行代码，通过文档、收件箱和开发人员环境返回完成的工作，并启动子代理来帮助它完成工作。但独立科技分析师表示，谷歌不仅希望与现有产品进行直接竞争，也不试图说服企业其模式在质量和数量上都更优越。相反，它正试图成为新企业操作系统的看门人，由任何最有意义的底层模型提供支持。

微软：研发新大模型！将取代生成式人工智能！微软表示，Decision-1旨在比通用大型语言模型更有效地处理路由、分类和验证任务。微软推出了Decision-1，这是一种人工智能模型，可以返回预定义答案的概率，允许软件应用程序直接使用其输出，而不是处理来自大型语言模型（LLM）的自由形式响应。该模型针对的任务包括对请求进行分类、对事件进行优先级排序以及检查人工智能生成的响应。微软表示，与依赖通用LLM的方法相比，它可以以更低的成本和延迟来处理这些决策。微软在一篇博客文章中表示：“它不是编写自由形式的响应，而是采用一组固定的答案选项，并在一次通过中为每个选项返回一个校准的概率。”。据微软公司称，微软决策1可以通过微软Foundry和OpenRouter获得。微软通过后训练Qwen3.5-9B构建了该模型，并表示计划将其重新建立在其他模型的基础上，包括微软人工智能（MAI）和OpenAI模型。微软表示，Decision-1支持是或否判断、预定义选项之间的选择、评级以及基于量规的人工智能反应和代理行为评估。开发人员可以使用其输出对输入进行分类、对工作进行排名、验证响应或确定AI代理工作流中的下一个操作。与可以生成解释和其他自然语言内容的通用LLM不同，决策模型返回可用答案的概率。微软表示，其Decision-1模型还可以在单个请求中并行评估多个决策。

2026年10月，法国一口气甩出两记重锤：一边是AI独角兽Mistral刚刚跻身全球大模型头部圈，法国总统马克龙在家门口高调喊话“美国、中国之间，还有法国”；另一边，外事顾问博纳登门中国大同，直言恪守一中政策、坚定反对脱钩。短短几天，法国用技术和外交两张牌，把“中美之外的第三种可能”摆上台面。AI卷到眼花，美欧关系难解，中法磋商不断，法国的这套操作到底是投机，还是真有底气？对很多人来说，AI大模型早就成了美中巨头的专利。没想到今年10月，法国突然插队——Mistral公司刚发布MistralLarge4（ML4），一把杀进全球前列。光参数不说，1万亿的模型规格追上美国GPT-6Luna，第三方评测还直接并列头部。更让人侧目的是，ML4只用了4000块英伟达GPU，比中国的对手还省两三倍资源，能效高得让人羡慕。测试领域更是亮点一串：金融算法赶上行业顶流，法律Agent甚至快赶上上一代美国顶级AI的三倍分数，网络安全题交了满分卷，别家的AI还在卡死安全机制直接放弃时，法国这台猛干到底。这些成绩，换成过去的欧洲，想都不敢想。欧洲科技企业长期靠人情、靠补贴、靠规矩保护，真刀真枪一上场往往拉胯。但ML4不仅还能和全球顶级选手正面对线，而且效率、创新能力更突出。这一回，马克龙不是在自嗨。他说“美国、中国之间还有法国”，不只是给自己贴金，而是全欧盟第一个有资格用硬技术跟中美叫板的国家。法国终于有底气说自己站得住，不用靠站队白宫或北京打掩护。没了核心技术，任何外交自主都是空话。这条路怎么启程，也许法国AI把头探出来了。技术独立是根，战略对话是枝。10月10日，法国总统外事顾问博纳来到中国大同，和王毅面对面谈判。对所有关心中法关系的人来说，这场对话比法式浪漫更实际。王毅重申战略对话机制的重要性，法国开诚布公，博纳也没拐弯抹角，明确承诺恪守“一个中国”政策，“不会有任何改变”。说话干净利落，该画的红线守得清清楚楚。反对对华脱钩，不搞贸易战，为中国企业赴法营商提供稳定预期，这都是写进会议纪要的。在当下很多西方国家玩“边走边说、说一套做一套”的操作背景下，法国直接说“不添乱”，其实就是给双方留底线。欧洲国家里，法国算是最重务实合作、最会经营关系的。尤其在美国对抗逻辑主导西方舆论的大气候下，法国希望打出独立品牌。也正因为手里有了AI技术的“硬牌”，法国能捏着合作与竞争两张面孔，在大国之间换取自主空间。技术突破给了法国底气，外交务实让它跑得更远。法国AI的崛起，背后是产业链自主控制、垂直行业场景的巨大突破。无论在网络安全还是金融、高铁、能源、卫星等高端制造领域，法国都在稳步“拿分”。单靠仰美国、守老本，欧洲已跟不上AI时代的步伐。ML4用4000块卡堆出来的效率，提前定义了新一代AI产业的拼法。它不怕芯片被谁控制，也不靠美国给血袋打气。外交上，法国把战略自主落到细节，从一中立场到投资政策，再到不参与欧盟极端“脱钩”派，步调稳扎稳打。经济利益和技术利益互为支撑，法国从单边被动转向双向主动，不再靠跟风美国定调。双方还能深化“绿色低碳”“前瞻技术”合作，这种双向承诺，才是真正的“大国默契”。连王毅都点名“需为中企配好政策”，法国现场回应“给你预期环境”。细节能对上口型，说明不是说说就完事。这样看下来，法国坚定不选边，靠“技术自立、外交平衡”形成战略闭环。和老欧盟俱乐部的被动追随比，这种打法更务实、更有底气。法国找到了保持开放、规避被绑架的范式。不会和美国“合唱”，也没必要对中国“闭门”。能平等对话，才敢对抗风浪。法国这套模式，是在现实裂口中拼出一条夹缝生存法。AI底气夯实外交议价，政治诚信助推产业创新，有一点像“把鸡蛋分篮子，不全押一头”。但挑战也不是纸上谈兵。想在中美之间保持自由“发球”，法国得保持技术领先，真要在全球AI产业第一阵营扎根，还得小心中美技术更新的步伐。欧盟内部斗得不可开交，各国利益分歧大，法国能不能一直做“稳定锚”，说到底，还看后续产业协同和政策一致性。但起码这一次，法国给了全球一个样本：新技术不是思维游戏，外交远见要靠硬实力搭台。法国能打破旧欧洲路径依赖，是抢了AI行业新风口的好时机，更靠步步为营的均衡外交。对中方来说，跟法国打交道，多一抹合作理性，总比无休止对抗管用。法国“不添乱”，其实就是在保自己空间，也是给全球稳态出一份力。信源：马克龙称看好自家AI发展，“在中美之间还有法国”2026-10-1016:50观察者网中法举行战略对话2026-10-1020:05来源：外交部

当下热门20个科技赛道CPO、OCS、光纤光缆，比如你刷短视频，和朋友视频通话，你用AI做视频等，数据远程传输的通畅全靠它们。MLC、PCB、铜箔、树脂、电子布，你家里的电视、手机、电动车，里面都离不开这些基础材料。还有个培育钻石，商场里卖的人造钻石首饰，工业切割刀具，用的就是它，我们全球领先。这20个细分科技，中国产量大、应用强；部分赛道已经世界领先；最顶尖的核心技术，还在努力追赶。倒不是样样第一，但进步速度非常快。

如果你的年收入还没有超过30万，那你就没有必要在认知上下太大的功夫。你一定要不择手段地提高自己恐怖的执行力。特别是当你还是底层普通人，不是运气之子，不是天才选手，那你能逆袭的方法就是勇敢的提高自己的执行力，它能让你身处底层，仍然有向上的底气，执行力就是你的产品有了产出就能交易货币，有了货币就能脱离底层。三个简单提高执行力的方法：少看短视频，保护专注力，短视频让你大脑持续分泌多巴胺，情绪被别人控制，导致专注力下降。少刷无脑视频，恢复独立思考和现实行动的动力。减少拖延，埋头行动，不带情绪地执行任务，把自己当成“行动机器”，按计划完成任务。专注于简单可行的行动，越埋头干，越能长时间专注，提高效率。正向复盘，提高产出，回顾自己的成功和错误，总结经验，改进计划。接纳情绪，停止坏习惯，保持高效产出，避免精神内耗。

你发的每一条朋友圈、每一条短视频，都在悄悄给别人刻下你的样子，这就是你最鲜活的个人名片。以前普通人想被看见，得挤破头考名校、进大厂，熬好几年才能站到能被人注意到的场合。现在倒好，你手里只要有一部手机，一个账号，把你脑子里真实的想法说出来，就有机会让几十万、上百万的人认识你。但我必须给你泼盆冷水：社交媒体真不是随便发点日常流水账就能火的。你得发真实的、能给别人带去价值的内容，别人才愿意为你停留，为你点赞，甚至主动来找你合作。别再瞎凑热点乱发内容了，把你最真实的行业经验掏出来，下一个被看见的普通人，就是你。豫见郝哥郝哥聊AI自媒体AI搜索GEO优化

近日，在艾伦人工智能研究所（AI2）发起的全球具身智能零样本评测基准MolmoSpaces最新榜单上，魔法原子旗下VLMAgent框架EchoPolicy-0以75.4%的机器人操作平均成功率位列Combined榜单全球第一，覆盖全部4个v1任务，完成3915局全量评测。同一分组下，魔法原子自研具身智能Agent框架MagicBrain以3.4B参数​近日，在艾伦人工智能研究所（AI2）发起的全球具身智能零样本评测基准MolmoSpaces最新榜单上，魔法原子旗下VLMAgent框架EchoPolicy-0以75.4%的机器人操作平均成功率位列Combined榜单全球第一，覆盖全部4个v1任务，完成3915局全量评测。同一分组下，魔法原子自研具身智能Agent框架MagicBrain以3.4B参数规模取得72.4%的平均成功率位列全球第四，其中抓取成功率高达94.4%，抓取与抓取放置两项任务均位列所在任务榜单全球第一。MolmoSpaces生态包含超23万个室内环境、约13万个物体资产，机器人需在不同背景、几何结构与物体分布下完成任务，并需通过真实仿真接触改变对象状态。EchoPolicy-0将视觉语言模型、几何操作工具与通用动作策略组织为统一Agent框架，引入VLM目标引导的多候选轨迹选择机制——动作模型先提出多种可能运动，再依据VLM指定的目标筛选更匹配轨迹并在执行后持续验证。该路线可在不重新训练底层模型的情况下，通过改进调度、选择和验证机制快速迭代。MagicBrain则采用In-ContextVisualGuidance技术，将上层识别出的交互目标与放置区域以视觉标记形式注入底层模型观测，让VLA专注动作生成，找目标交给更擅长看图的VLMAgent。两条路线分别作用于动作生成与执行验证环节，具有互补性。魔法原子MagicLabStudio负责人表示，下一阶段将探索二者结合，进入真实工业场景检验任务成功率与部署成本，建立“部署—采集—训练—评测—再部署”的持续迭代机制。抓取成功率从70%到94.4%的跨越，意味着VLA正从“演示可用”逼近“产线可用”的临界线。

关于未来20年的讨论近期冲上热搜，核心焦点并非某件单一大事，而是一张由AI技术、人口老龄化和就业结构重塑交织而成的变革之网。一、AI与人形机器人全面渗透日常生活-AI工具普及：AI工具将像今天的O日升月恒，只争朝夕~站在当下眺望往后二十年，这不是一个剧烈突变的时代，却是缓慢、深刻重塑所有人生活的一段岁月。人工智能、老龄化、能源转型，几股浪潮叠加在一起，悄悄改写岗位、资产与生活方式。很多我们今天熟悉的工作会慢慢萎缩，动手、陪伴、能够承担责任的人，会越来越珍贵。寿命更长，意味着我们的人生周期被拉长，工作、养老的安排，都要重新规划。时代向前，不必焦虑追赶，守住健康，持续更新自己，保有一点适应变化的能力，就是最好的底气。未来20年可能发生的事未来20年可能发生的事

人工智能分析体检报告可行吗？应该可行，它非常适合做“初步解读、科普梳理、历年指标趋势对比”，但是不能替代医生做最终诊断，不能直接拿来决定吃药、治疗。国家监管规则也明确：AI软件不能替代执业医师出具正式诊疗结论。✅AI擅长什么1.快速翻译医学术语：把转氨酶、低密度脂蛋白、尿酸这些指标，用大白话解释，告诉你箭头是什么意思，快速圈出全部异常项，不用自己一页一页翻​2.多年报告纵向对比：连续几年体检数据放在一起，看指标逐年变化趋势，比如结节大小变化、血脂逐年升高，这一点普通人很难自己看出来​3.做风险分层、列出复查优先级：告诉你哪些指标只是轻微波动，哪些必须尽快去门诊复查，节省时间，也减少拿到报告一头雾水的焦虑​4.院内专业AI系统：医院内部的AI辅助系统（比如肺结节筛查），有NMPA医疗器械注册证，是医生的辅助工具，用来降低漏诊，这个是成熟可靠的。第四篇，终于写完了，朋友们可以不评论，感谢支持！

【腾讯发债50亿美元，主要采购芯片】#腾讯发债50亿美元买芯片#据彭博社（Bloomberg）10月13日报道，腾讯控股有限公司已正式开始发行美元债券和境外人民币债券，此次发行可能筹集约50亿美元，以支持其在人工智能（AI）领域不断增加的投资。据知情人士透露，腾讯公司拟发行的10年期和20年期美元债券，其初始价格较同期美国国债高出约115和140个基点；而该公司拟发行10年期和30年期的境外人民币债券，初始利率分别在2.9%和3.5%左右。该知情人士称，这些债券最早可能于10月13日定价。其他知情人士表示，腾讯此次发债所得资金主要将用于一般企业用途，例如与AI相关的资本支出，其中大部分支出用于芯片采购。这笔交易将是腾讯今年第二次发行离岸债券，也是自2020年以来规模最大的一次离岸票据发行。今年6月，该公司通过发行长期美元债和离岸人民币债券筹集了近47亿美元。6月发债筹集的资金被专门用于债务再融资和一般企业用途，包括开发AI产品和服务。根据彭博社方面数据，腾讯目前有约220亿美元的尚未偿还，且今年没有到期的公开境外债券。该公司有一笔25亿美元的美债将于2028年到期。为追赶字节跳动和阿里巴巴集团等竞争对手，腾讯一直在加大AI相关的支出，截至6月季中，其在AI项目和算力方面的资本支出激增至176%，达到528亿元人民币（约合79亿美元）。彭博社称，腾讯的目标是开发出媲美深度求索（DeepSeek）或月之暗面（MoonshotAI）顶尖水平的AI模型，例如计划于2026年晚些时候推出的“混元4”（Hy4）。该公司目前已经运营着中国最大的类亚马逊AWS的云服务之一，为热衷于开发自身AI平台的客户提供算力支持。其他知情人士周一表示，腾讯的资本支出在2026年下半年到2027年可能会继续保持高位；若按第二季度的水平推算，其年度支出将略高于2000亿元人民币。此次债券发行是全球科技公司AI融资浪潮的一部分。就在上个月，软银集团（SoftBankGroupCorp）通过了有史以来规模最大的企业垃圾债券发行，筹集了相当于111亿美元的资金，以支持其庞大的AI雄心。彭博社9月23日曾报道称，软银的这笔交易将检验投资者对人工智能融资的看法。目前，人工智能正处于快速发展阶段，但与此同时，对其潜在风险及限制其无序增长的呼声也日益高涨。此外，投资者也越来越担心在数据中心、芯片和模型开发上的支出是否能产生预期的回报。根据高盛集团信贷策略师最近的一份报告，尽管人们担心如果人工智能技术未能带来预期收益，可能会对市场造成潜在负面后果，但到2026年为止，全球与人工智能相关的债务发行量已经超过5750亿美元。

#AI向美警方提交凶杀案假线索##为完成任务AI向警方谎报凶杀线索#【“克劳德”模型向警方提供凶杀案假线索】据美联社10月11日报道，当局和Anthropic公司说，该公司的一个人工智能模型在费城警方网站上提交了一条关于未破获杀人案的虚假线索。Anthropic9日在一份报告中表示，费城的事件发生在7月18日，当时人工智能模型“克劳德”Haiku4.5的任务是在随机选择的网页上生成并执行示例任务。该模型在费城未破获杀人案件网站上填写了一份表格，表示它可能掌握网站所列一起杀人案的相关线索。费城警方在一份声明中表示，直到Anthropic公司本月7日通知他们，他们才知道这一事件。然后，他们在网站的举报记录中找到了提交的内容，并确认它被标记为垃圾信息，从未被转发给警方。今年9月，开放人工智能研究中心(OpenAI)披露了六份关于人工智能模型“令人意外或令人担忧”行为的报告。Anthropic在报告中说，大多数越界行为都源于所谓的“执着”，即“当大模型不能完成给定的任务时，它就会绕过限制而不是停止行动”。该公司表示，它正在修改对大模型的培训，以“减少出现不当行为的可能性”。另据路透社10月9日报道，美国人工智能公司Anthropic9日披露多起事件，详细说明其“克劳德”系列人工智能模型对部分政府网站实施的未经许可的操作，其中一起事件为一款Anthropic人工智能模型向费城警察局网站提交了虚假凶杀案举报线索。这是已知首例失控人工智能向官方机构报送虚假线索的事件。尽管系统指令要求相关模型不得注册账号、不得提交具有破坏性的内容，但相关指令并未明确禁止填写网页表单。这些案例是Anthropic和OpenAI等科技企业的人工智能模型出现失控或非预期行为的最新例证。此前曾接连出现人工智能入侵企业网络的相关报道，再加上研究人员警示人工智能最终可能给人类带来生存性威胁，上述事件进一步加剧了全美对这项高速发展技术的担忧。Anthropic披露的多数事件涉及联邦、州以及地方政府机构运营的网站。该公司表示，已向白宫做情况简报，并通知了所有受影响机构。美国联邦贸易委员会公共事务主管乔·加布里埃尔·西蒙森在社交平台X上发文说：“超级智能相关企业必须第一时间披露自家模型引发的各类事件，并迅速采取果断行动，修复所有已经造成的损害。”他称该流程“不是可选项”，并补充说超级智能工作组将履行自身职责。联邦贸易委员会表示，Anthropic9日向超级智能工作组通报了该公司在9月末发现的一系列事件，工作组将这类事件定义为“未经授权、欺诈性利用政府及其他机构系统”的行为。费城警方9日表示，Anthropic在本周向他们通报了这条虚假举报线索，并将人工智能的提交行为归咎于一次自动化测试流程。警方说：“该事件拖延了两个月才被发现并上报本市，这种情况无法接受。”警方补充说，这条在7月18日提交的线索，伪装成掌握案件相关信息的民众所提交。Anthropic的模型在提交内容中写道：“我可能掌握与本案有关的信息。我记得案发时段，在附近区域见过一名体貌特征与描述相吻合的人。如果该信息有用，请与我取得联系。”（编译/郭骏、潘晓燕）

理性讨论，某音的ai短视频和小遗书里这些神叨叨的用户哪个更吓人？​​​

据英国广播公司10月12日播出的采访，微软总裁布拉德·史密斯说，人工智能受到的监管甚至不如牛奶和洗衣机严格。他的说法是，家里的洗衣机受到的安全监管都比人工智能更多，杂货店里每一盒牛奶都受安全规则约束，还要接受检查。说这话的人，是这个行业里数得着的公司总裁，微软既在运营人工智能基础设施，又是ChatGPT开发商OpenAI的股东。一家这样的公司主动要求给自己所在的行业加规则，这里面绕不开一个问题，他要的是哪一种规则，这套规则最后会卡住谁。史密斯要的是具体的规则，他提出一项法律义务，如果失控的人工智能智能体入侵了某个系统，相关企业应当对受害者承担责任。他还说企业需要设置紧急制动装置，在人工智能失控的时候暂停或者放慢它的运行。责任要企业担，开关留在企业手里，这两句话放在一起，才是他真正的诉求。再看已经发生过的事。上周，Anthropic披露，在测试Claude模型的一个版本时，这个人工智能主动向美国费城警察局的网站提交了虚假线索，还谎称自己能够协助侦破一起谋杀案。一家公司自己把这个例子交出来，说明这类失控行为已经多到瞒不住，也说明公开它对自己并不吃亏。还有一层，微软这边不止一个人在说。10月10日，微软首席执行官萨提亚·纳德拉也呼吁为人工智能模型设置紧急制动装置，他的说法是不能把超级智能当成一组层层嵌套的黑箱。两天之内，总裁和首席执行官先后喊话，要的是同一个装置，说明企业比谁都清楚这项技术会怎么失控。接下来英国的监管动作大概率会提速，英国人工智能事务大臣已经准备呼吁开发前沿模型的企业采取更多措施。可是让最需要被管的企业来参与定规则，规则最后会偏向哪一边，恐怕已经有答案了。人工智能要不要管早就不是问题，由谁来管、按谁的标准管，才是真正的问题。

世界范围内迎来了一个巨大的变化，国内还没有啥反应，国外的媒体已经做出了预言！美国《外交政策》最近发了一篇文章，说中国在人工智能应用方面可能超越美国。这个判断不是随口说的。文章分析了两国截然不同的路子：美国把芯片、云服务、模型打包成一个“全栈式”出口方案，核心是美国产业，向特定国家开放；中国则走协同合作路线，提供可本地拥有和运营、适应本地需求的AI模型，还配套培训和能力建设。美国媒体看到的东西，其实在国内还没引起太大反应。大多数人聊AI，聊的是手机里哪个助手更好用，或者工厂里又上了什么新系统。但国外已经在认真研究中国的做法了。这种反差本身就值得说说。先说中国在AI应用上到底走到哪一步了。去年我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，增速超过30%，企业数量超过6200家，重点行业AI渗透率突破了80%。生成式AI用户规模突破了7亿人，普及率超过一半。这些数字说明AI已经从实验室走进了普通人的生活。摩根士丹利的调查显示，中国受访者中有80%每周至少使用一次AI，美国只有54%。差距不在模型有多先进，而在用的人有多少、用得有多深。这个“用得多、用得深”，很大程度上得益于中国的协同模式。国务院国资委连续两年推进央企“AI+”专项行动，聚合了13家央企的研发力量，由分散试点转向全系统协同共建。工信部和国家数据局联合推动“模数共振”行动，核心思路是让数据喂给模型、模型应用产生新数据、新数据再优化模型，形成闭环。说白了就是不让模型空转，也不让数据沉睡，把技术和实际业务绑在一起往前走。落到企业层面，协同的效果更直观。上汽集团跟飞书签了集团级合作协议，把AI嵌入研发、生产、经营全流程，围绕研产供销服全链路梳理高价值应用场景。浙江雅虎这家汽车零部件企业，已经有大约25个AI岗位投入运行，计划到年底完成75个AI岗位的布局。原来采购寻源要花半天时间，用了AI之后缩短到大约5分钟。这不是什么科幻场景，就是当下正在发生的事。国外媒体关注的不只是这些效率数字，还有中国怎么把AI带到其他国家去。今年7月，29个国家签署协议成立了世界人工智能合作组织。中方承诺未来5年面向发展中国家提供5000个人工智能专题研修培训名额，面向东盟、阿盟、非盟、拉共体等建设国际人工智能应用合作中心。南宁的中国—东盟国家人工智能应用合作中心就是一个具体例子。截至今年8月，这个中心累计签约国内AI项目102个，落地外资AI企业19家。广西还推动发布了东盟国家语料库建设规范和语料质量评测规范，让AI先学会说当地话，再来做生意。在马来西亚的榴莲果园，中国企业开发的AI模型把清点一棵树果实的时间从大约300秒压缩到3秒；在老挝，输电巡检模型处理了2.6万张无人机图像，找出了约3600处设备缺陷。这些事情都有一个共同特点：不是把中国的技术强行推出去，而是帮当地解决具体问题。美国《外交政策》的文章也承认，各国政府需要的是既能跟现有系统契合、又能灵活采用的AI支持，先发优势不会属于拥有最尖端模型的领导者，而属于那个能最好地支持伙伴国的国家。斯坦福大学今年发布的AI指数报告显示，截至3月，美国顶尖模型跟中国顶尖模型的性能差距只有2.7%。技术差距在快速缩小，真正拉开距离的地方在应用和合作方式上。中国AI企业更愿意承接美国企业常忽略的需求，比如高性价比工具和小语种本地化适配。肯尼亚广播公司的一篇文章指出，通过推动高性能AI的普及，中国不仅正在改变全球技术领导格局，也为发展中国家开辟了一条摆脱技术依附的可行路径。国内对这件事的反应确实不算热烈。大家更关心的是AI会不会抢饭碗、手机上的AI助手好不好用。但从全球格局来看，谁能在应用层面把AI真正嵌入更多国家的经济和公共生活，谁就能在下一阶段的规则制定中拿到更多话语权。这件事的意义，可能过几年回头看会更清楚。

中国AI史上最疯狂的一幕诞生了。原本计划只融500亿元人民币的DeepSeek，却被排队投资的机构挤破门槛——2026年10月6日，彭博社率先披露消息，DeepSeek最新一轮融资已接近锁定至少800亿元，最终规模极可能直接摸到1000亿元的大关。一家科技公司究竟有多大吸引力，才能让资本如此热情？过去不少企业融资，创始人得拿着商业计划书四处奔波，生怕投资机构不买账。如今DeepSeek却上演了另一番景象，原定500亿元的融资目标，竟然被市场传出的800亿元资金承诺远远超过。更让人好奇的是，投资方不仅有互联网巨头，还有新能源产业龙头。不同领域的资本为何盯上同一家人工智能企业？这场融资背后，藏着中国科技产业怎样的新变化？根据10月6日披露的融资消息，DeepSeek正在推进新一轮融资，知情人士透露，腾讯和宁德时代是主要参与机构，最终募集金额可能接近1000亿元。需要注意的是，这些数字属于正在推进的融资安排，最终结果仍取决于正式交割。但即便如此，如此庞大的资金规模，已经足以引发整个科技行业的关注。更有意思的是，腾讯和宁德时代虽然身处不同产业，却有着相似的技术需求。腾讯拥有庞大的互联网业务，人工智能可以进一步融入办公、内容服务和企业应用。宁德时代则深耕动力电池与新能源产业，人工智能同样能够服务材料研发、智能制造和生产管理。这说明一个变化正在发生：人工智能已经不再只是聊天软件里的新鲜功能，而是在向实体产业深处延伸。资本真正关心的，也不只是DeepSeek能够开发多少模型，而是这些模型未来能创造多少实际价值。DeepSeek能够获得关注，与近年来中国大模型技术的进步密切相关。2025年，DeepSeek推出的推理模型引发广泛讨论。开放模型权重、降低应用成本等技术路线，让更多开发者和企业看到了参与人工智能创新的机会。进入2026年，DeepSeek继续推进模型迭代。9月推出的新模型进一步强调推理效率、处理能力和规模化应用，为技术商业化创造了新的条件。与此同时，国产算力生态也迎来重要进展。10月7日，DeepSeek围绕华为昇腾计算平台开放部分优化工具，涉及矩阵计算、通信处理等关键环节。这些技术虽然听起来有些枯燥，却直接关系到大模型能否高效运行。过去，全球人工智能开发高度依赖英伟达相关软硬件生态。国产模型与国产芯片加强协同，意味着中国企业正在探索更加自主、多元的技术路线。不过，芯片能够运行模型，只是迈出了第一步。计算效率、软件兼容性、运行稳定性以及开发者生态，都需要长期完善。真正成熟的产业体系，不能只靠几次技术发布，更要经得住实际应用的检验。这恰恰解释了为什么人工智能行业需要大量长期资金。模型研发需要持续投入，算力设施需要建设，技术成果需要转化，软件平台还要不断更新。每一个环节都离不开资金支持。而且，人工智能企业还有一个比购买服务器更加复杂的问题，那就是人才竞争。核心研究人员既要理解先进算法，也要掌握工程实践。培养这样的人才，需要时间、环境和长期投入。对于DeepSeek而言，合理使用融资资金，不仅能够改善研发条件，也有助于完善人才激励机制，保持核心团队稳定。资本可以迅速进入企业账户，但真正有经验的科研团队，却不可能一夜之间建立起来。另一个值得关注的消息，是DeepSeek正在筹备潜在的境内上市计划。此前公开报道提到，公司已聘请相关证券机构提供上市筹备服务，未来存在登陆科创板的可能。具体时间与发行安排仍有待明确。融资与上市准备相互衔接，也意味着企业未来需要面对更加严格的信息披露、公司治理和经营管理要求。资本市场可以提供发展动力，却不能代替技术创新。企业获得的资金越多，如何提高使用效率、形成稳定收入，就越值得关注。就在10月13日，腾讯又传出通过境内外债券市场筹集资金、加强人工智能投入的消息。这也反映出，大型科技企业仍在持续增加相关基础设施投资。但资本热情并不意味着人工智能行业已经进入轻松赚钱的阶段。模型训练费用、推理服务成本、商业客户需求以及技术更新速度，仍然影响企业未来的发展空间。国务院此前部署深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与产业发展、科技创新和民生服务深度融合，也为相关企业提供了明确的发展方向。DeepSeek融资消息之所以引发如此大的关注，正因为它折射出中国人工智能产业正在发生的变化。过去，资本更喜欢听技术概念和增长故事。如今，企业能否把模型部署到实际业务中，能否降低成本、改善服务、提高效率，正在成为更加重要的评价标准。

不知不觉间，我们一天中大半的上网时间，早已被字节拿捏了不知道你有没有认真复盘过自己一天刷手机的轨迹？明明来回切换好几个软件，看着五花八门内容。到最后一算，大部分时间，全都留在同一家公司的产品里面。这不是危言耸听，野村证券的研报直接给出了量化结果。2026年8月国内时长前五十的App里，字节系产品占了41.8%的用户上网时长。网民每花费100分钟在手机上网，接近42分钟都消耗在字节的各个产品中，这个数字，已经甩开其他互联网巨头一大截。几年前提起字节，大家只会想到抖音短视频。那时互联网赛道界限清晰，各司其职互不越界，社交沟通找腾讯，购物消费找阿里，搜索查询靠百度，字节只是在短视频赛道单独突围。可才短短几年，这套泾渭分明的旧格局，已经被彻底改写。字节早就跳出单一短视频赛道，铺开了一张覆盖全天碎片时段的产品网络。抖音负责日常娱乐，红果短剧抢占睡前放松窗口，番茄小说承接长时间的文字消遣，汽水音乐占据通勤听歌场景，豆包切入办公写作、信息检索的刚需场景。它不是单纯做好一款爆款，而是在普通人一天所有空闲缝隙，都提前放好了对应的产品。我身边有个朋友的日常，就是一个很典型的例子。早上通勤路上打开汽水音乐，到公司午休刷会儿抖音，下班排队等外卖时点开红果短剧。晚上躺在床上，不想看视频就翻两章番茄小说，写材料遇到卡点，随手打开豆包帮忙梳理思路，一整天手机操作，场景来回切换，始终没有跳出字节搭建的这套生态。别的互联网公司做产品，大多是先定战略规划，开发产品，再寻找目标用户。字节的逻辑完全反过来，依托算法先捕捉用户真实偏好，测试验证内容能不能留住人，跑通之后快速复制迭代，最后把流量、内容和商业变现串成完整闭环。这套自下而上的打法，就是字节独有的爆款生产体系，阿里百度这些老牌巨头一直想模仿，却很难复刻。传统互联网比拼的是注册用户总量，谁用户基数大，谁就能掌握主动权。存量时代到来之后，竞争的核心，变成抢夺用户有限的注意力时长。每个人一天能够分给手机的闲暇时间是固定的，你在字节产品上多停留一分钟，留给其他平台的时间就少一分钟，巨头之间这场较量，看不见硝烟，却是一场持续拉扯的时间争夺战。字节能拿下近半数上网时长，本质是吃透了人性，精准抓住普通人所有碎片化空档。风光数据背后，同样藏着不可忽视的短板。算法擅长推送即时满足的内容，短视频短剧网文带来的快乐简单直接，这种短期快感很容易产生审美疲劳，新鲜感不会永久持续，单纯依靠算法投喂，很难建立深度用户忠诚度。目前各大对手也在持续发力，不断推出新业务，持续分流用户注意力。字节的护城河，并不是牢不可破。普通人没必要刻意抵制这些产品带来的便利，娱乐解压，AI辅助办公，这些工具实实在在降低很多做事门槛，但心里要有数，所有产品底层设计目标，就是尽可能留住你的注意力。平台争夺的是流量与收益，而我们自己，需要守住属于自己的时间主动权。互联网这场长期博弈，到最后拼的早已不是功能或者流量，本质就是一场时间主权之争。平台想尽办法收割我们的碎片时间，至于如何支配时间，选择权其实一直握在我们自己手上。你平时高频在用哪几款字节系产品？你觉得字节的下一个爆款会出现在哪个领域？欢迎评论区留言。

惊声尖叫！这真有点可怕了——一家由多名AI专家创办的研究型机构近日宣称，某些AI小模型已有生命迹象，可潜入你家家电等电视盒中，能自行组建程序并复制，还能通过代际更替传播经验，人类无法通过把电源清除它……科技的发展没有尽头，任由人工智能发展下去，这种事物迟早会具有自我意识和生命形态，到那个时候，这种各方面能力都比人类强得多的东西，又该如何和人类共存呢？上面这份警示来自Anthropic，也就是由前OpenAI核心成员创立、主打AI安全研究的美国人工智能企业，其创始人和主要成员均为人工智能方面的世界级专家，这次的相关研究结论由该机构对外发布，再一次警醒人类，某些可能已经具有生命意识，人类对人工智能AI或正处于失控的前夜。研究人员观察到，部分轻量化小模型演化出类似生命体的自我复制、信息代际传递的行为模式，也就是AI蠕虫，这种东西虽然还不具有生命必备的自我意识，但是某些行为其实已经不是程序的设定，它已经有了一些自主性。很多人会疑惑，即变人工智能能成为一种生命体，但是它是由电流驱动的，难道断电还清除不掉？实际上这还真不容易做到，因为人工智能可以横跨物联网，其本质是这类代码能够跨设备迁移，只要物联网设备联网，它就可以把自身副本传到另一台设备，就算一台设备关机销毁，其他设备里的副本依旧存活。要知道物联网是和互联网一样连接全球的，我们总不能把全球所有地方的电都给断掉吧。所以目前出现的AI蠕虫和电脑病毒有相似之处，但传统病毒只是固定代码，而这类AI蠕虫能自主学习、迭代新版本。不过目前也还不必过度恐慌，这项发现更多是实验室环境下的推演，并非已经在现实网络大规模爆发。就像早年网络安全专家预测勒索病毒风险，提前预警的目的，恰恰是提前堵上漏洞。Anthropic本身的核心方向就是AI安全对齐，他们发布这类预警，本意是提醒行业，不能只追逐大模型能力变强，轻量化小模型的安全风险同样容易被忽略。人工智能安全，从来不是只盯着顶尖大模型，海量散布在智能家居、工业设备里的小型AI，未来也会成为安全防线的薄弱点，需要提前建立防护机制。

两大危机撞上了。身价4000亿的马斯克再次抛出惊人言论，振聋发聩！他曾说：“如果日本不作出改变，将彻底从世界上消失！”更细思极恐的是，他表示：“随着人工智能的发展，年后，AI将超越人类总智慧，20%概率或引发人类灭绝！”技术再先进也替代不了人，人口与人工智能都需要规则护航。身价一度达到数千亿美元的马斯克，既在推动人工智能发展，又不断提醒外界注意科技失控的危险。更让人意外的是，他还把目光投向日本，认为一个工业实力雄厚的国家，如果始终解决不了人口问题，将面临极为严峻的未来。2022年5月7日，马斯克公开表示，如果日本不能改变出生人数长期低于死亡人数的局面，最终可能走向消失。这番话过去几年，日本的人口数据非但没有明显改善，下降趋势反而延续了下来。2026年6月3日，日本厚生劳动省公布统计结果，2025年日本国内日本籍新生儿仅有671236人，连续十年下降，创下有统计以来的新低。同期死亡人数达到1589489人，仅自然人口减少就超过91万人。日本政府投入大量资源鼓励生育，依然难以迅速改变人口结构。2026年9月24日，日本总务省统计局公布最新人口估算，截至2026年9月1日，日本总人口约为1.2265亿人，比上年同期减少54万人。一个发达经济体，人口持续减少到这种程度，问题已经不只是年轻人结不结婚、生不生孩子那么简单。医院需要医护人员，工厂需要技术工人，养老机构需要护理力量。随着年轻人口减少，社会保障支出不断增加，劳动力供给也会受到影响。日本汽车工业和机器人制造水平不低，却依然难以依靠机器解决所有人口问题。生产线可以增加自动化设备，家庭生育、社会交往和代际传承却无法通过购买机器人完成。马斯克警告日本可能消失，指向的正是长期人口萎缩带来的结构性风险。而他对人工智能的预测，同样引起了广泛关注。2025年2月，马斯克在播客访谈中表示，人工智能可能在2029年或2030年前后超过全人类的综合智能水平，并估计人工智能带来良好结果的可能性约为80%，另有20%的概率出现人类毁灭这样的灾难性后果。2026年7月23日，《经济学人》发布马斯克的采访内容，他再次提出，人工智能可能在大约五年内超越全人类智能的总和。不过，20%只是马斯克个人对风险的估计，并不是经过科学验证的概率。人工智能的发展确实越来越快，工业设计、医疗辅助、数据分析等领域，都已经出现大量应用场景。但应用范围越广，潜在风险也越复杂。一套算法如果参与金融交易、交通调度或者重要基础设施管理，其判断错误造成的损失，就可能远远超过普通软件故障。2025年7月26日，世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议发表《人工智能全球治理行动计划》，提出安全可控、公平普惠、开放合作等原则，强调建立风险评估、应急处置和安全管理机制。中国推动人工智能发展的同时，也在加强相关治理制度建设，将技术创新与安全管理放在同样重要的位置。日本面临的人口压力，与人工智能带来的治理挑战，看似属于不同领域，实际上存在一个共同问题，那就是社会发展不能只依靠技术和经济指标。人口持续下降，意味着劳动、消费和公共服务需求之间的平衡可能被打破。人工智能不断升级，则要求人类提前明确技术应用的责任边界。马斯克关于日本消失和人工智能风险的两次警告，之所以受到关注，正是因为人口衰退与技术扩张正在同时发生。未来的竞争不仅要看谁拥有更先进的机器，还要看谁能保障人的发展，建立稳定的社会制度。

择业最重要的三个因素:1.‌薪资待遇‌：要保障基本生活2.‌职业发展前景‌：决定长期成长空间（技能、晋升）3.‌个人兴趣与能力‌：满意度和持久性现在我们已经走进人工智能新时代，掌握人工智能及AI是未来重要的技术，我们不用从晦涩的理论开始，就是‌要边用边学，从解决手边的小问题起步，把它当成一个随时可以请教的新同事‌。‌Al能帮助我们誊写文案、简单剪辑、基础设计等工作。过去动手时间长，如今依靠AI短短几分钟就能完成。譬如重复性、繁重的脑力劳动，Al会替你完成。因而全新职业出来了：AI训练师、AI合规审核等等，机器人可以接管机械劳动，人类可以告别繁重的体力劳动的时代来了。一开始我也觉得，这是年轻人的玩意儿，是搞IT的人的事，但我是一日三餐都要管的人，就好奇心问Al怎么做菜，Al马上‌帮你定菜单‌：把家里有几个人、谁牙口不好、谁不吃辣、预算多少告诉AI，它十几秒就能给你排出一桌菜。有老人小孩的家庭，它还会自动避开太硬、太辣的菜。‌我只要拿着清单去菜场，不会买多也不会漏买。‌然后照着Al教的方法炒菜。一桌菜很简单的搞定了。