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【中国诞生两家机器人独角兽】据彭博社报道，6月29日，通用智能机器人企业智平方表示，公司已融资近50亿元人民币。同一天，阿里巴巴集团控股有限公司支持的自变量机器人也表示，公司已连续完成多轮融资，但未披露具体融资金额。两家公司的估值均超过200亿元人民币。从风险投资机构到汽车制造商及国有背景基金，投资者正不断向人形机器人所用的人工智能研发领域投入资金。根据北京数据追踪机构IT桔子汇编的数据，今年以来，该领域企业已获得至少460亿元人民币融资，已超过去年全年投资总额。报道指出，在竞争激烈的机器人领域，达到200亿元人民币这一估值水平的企业仍屈指可数。这也显示出投资者对这一领域的兴趣保持稳定，并助力中国与顶尖美国企业竞争。行业早安！（图片来源：新华社）

移动老用户突然收到20G流量赠送，点开短信一看，心里的火不仅没灭，反而烧得更旺了。整整22年，从功能机用到智能机，一个月月按时交钱的老主顾，硬是把自己熬成了“算计大师”。以前每个月就那么点可怜巴巴的流量，出门连个短视频都不敢多刷，生怕月底账单爆雷。今年初刚咬牙签了个39块钱的3年套餐，一个月才给30G流量和200分钟通话。这时候，“大恩赐”来了。短信里写得客客气气：“为感谢您多年以来的支持，开展网龄回馈计划，每月免费赠送20GB流量，连送3个月。”查了下，确实到账了。但这话听着怎么那么刺耳呢？最近新老用户区别对待的事儿满天飞，多少老用户喊破了嗓子也没人管，嫌麻烦也就忍了。之前为了省钱，甚至逼得人想出“8元保号”的下策，后来因为工作需要又只能继续挨宰。现在这连送3个月的20G，像极了打发叫花子的一把碎银。22年的陪伴，换来的是日积月累的心寒。一边是老用户在套餐里精打细算，一边是新套餐花样百出诱惑别人。这20G流量送得是时候，但也让人彻底看清了。心思不在你身上，再给点甜头也挽回不了。该断的断，该离的离，这几十个G的流量，全当是最后的分手礼吧。

🚨国际清算银行（BIS）刚刚提醒：人工智能很可能是一场重大的经济革命，但当前的投资热潮也开始成为金融脆弱性的来源。➡️我们不应将人工智能的技术潜力与以人工智能名义进行的每一项投资的即时财务盈利能力混为一谈。人工智能可以带来显著的生产力提升，但将这些任务层面的收益转化为整个经济的持久生产力增长要复杂得多。企业需要重新设计流程、培训团队、整合工具、调整系统并重新思考商业模式。从历史上看，这种转型需要时间。📊问题在于，市场已经在为一个几乎完美的场景定价：快速采用、海量生产力提升、高利润率以及持续的盈利增长。这是有可能的，但并非必然。人工智能很可能是一场真正的革命，但这并不意味着今天进行的每一项投资都会盈利，也不意味着所有当前估值都是合理的。📚主要的超大规模云服务商正在数据中心、半导体、能源、云基础设施和计算能力上投入巨资。然而，这种竞赛也是防御性的，因为每个人都出于害怕错失浪潮而积极投资。从个体来看，这是理性的，但从集体来看，它可能造成产能过剩。这是重大技术革命中的经典模式，在这种模式下，一项技术可能是革命性的，而资本仍然可能被错误分配。⚠️BIS还强调了整个人工智能生态系统的融资不透明性，包括交叉持股、长期合同、由第三方建造并回租给科技巨头的数据中心、私人债务、表外承诺等等。如果投资周期突然放缓，冲击不仅会影响少数科技股，还可能蔓延到供应商、数据中心开发商、公用事业、私人信贷基金，更广泛地说，还可能影响金融环境。~~~~~~~~~~~~BIS论证最有力的三个观点：①价格隐含增速已超过科技公司"相对短暂生命周期内所曾实现的历史最高水平"（图2A）——这一表述意味着市场不是在对科技公司"乐观定价"，而是在对一个科学上尚未验证的未来定价，可信度存疑。②AI投资4.5倍增速比历史上所有"最终都以繁荣-萧条周期结束"的技术浪潮斜率都更陡峭（图1C）——速度越快，意味着市场修正时的力度也越强；"运河、铁路、互联网泡沫"均是真正意义上改变了历史的技术，但都经历了严重的过度投资和随后的资本毁灭。③"循环融资"和"表外承诺"是系统性风险的核心传导机制——这与2008年危机前的次级抵押贷款证券化结构高度类似：复杂的金融工程掩盖了真实的风险敞口，直到某个触发点到来。但BIS的分析也有值得辩驳的地方：①AI的实体经济基础比互联网泡沫更坚实——云收入、广告收入、企业服务收入均已实现大规模商业化；②五大超级扩展者均有超强的自由现金流覆盖资本开支，不像1999年的大量无盈利互联网公司；③JensenHuang（英伟达CEO）的3-4万亿美元资本开支预测本身就内含了AI可持续性的强力信号。~~~~~~~~~~~~~图1（BIS）：AI快速繁荣引发可持续性质疑A图：超级扩展者资本开支占收入比率急剧上升实线（实际）：2025-2026年已急剧抬升至约0.35-0.40（即资本开支达收入的35-40%）虚线（预测）：2026年预计超过0.4虚线（全行业基准）：约0.1，远低于AI超级扩展者债务发行（蓝柱）：2025-2026年急剧攀升至约160亿美元级别（单季度）B图：大规模AI资本开支使企业面临下行场景的高度脆弱性横轴：2025-2030年累计AI资本开支（万亿美元，2.0到4.5）纵轴：净经济剩余（万亿美元）"AI兑现"场景（蓝线）：净剩余为正且稳定在约+1至+2万亿区间"AI令人失望"场景（红线）：净剩余急转为约-2至-4万亿深度负值两条线的分叉随资本开支增加而剧烈扩大——赌注越大，结果越两极C图：繁荣-萧条周期是历次重大技术创新的常态横轴：距低谷的年数（0-10年）；纵轴：相对低谷前的倍数（1-4倍）历史对比线：运河热（橙）、铁路热（红）、咆哮的20年代（黄）、互联网泡沫（蓝）当前AI浪潮（黑线）：斜率极陡，在约3年内已升至约4倍——比历史上所有主要技术投资浪潮的斜率都更陡峭图2：丰厚的股票估值正在成为宏观经济脆弱性的来源A图：股票正在定价雄心勃勃的盈利增长预期横轴：历史EPS中位增速（%）；纵轴：股价隐含长期EPS增速（%）散点代表标普500、TOPIX、欧洲斯托克600中的各30只最大股票核心发现：大量科技超级大盘股的"股价隐含增速"大幅高于其"历史实际中位增速"——位于45度对角线以上，说明市场在为这些股票定价时假设了比历史上更快的增长速度，且已超出该公司相对较短生命周期内所曾实现的最高水平B图：疫情后美国股票市场的风险补偿已经下降横轴：夏普比率概率密度（0-1）；纵轴：概率密度红线（疫情后）：概率密度分布向左移动（较低夏普比率区间集中），峰值约在0.2蓝线（疫情前）：分布更右且更平坦，意味着疫情前投资者获得了更高的风险调整回报核心发现：疫情后投资者以更高价格买入股票，但每承担一单位风险所获得的超额回报反而在下降C图：美国居民自互联网泡沫破灭以来，持续增加股票敞口横轴：收入百分位（0-100%）；纵轴：股票占净资产比例（%）红点（1998年Q4）vs.蓝点（2025年Q4）核心发现：所有收入阶层（尤其是高收入阶层，80-100百分位）的股票持仓占净资产比例均大幅提升，高收入阶层（99-100百分位）股票占净资产比例从约15-20%升至约40-50%

半导体芯片已经变成了无脑买了同时，微盘股之内的股票算力，人工智能软件就变成了无脑卖了[哭哭]月线级别上半导体芯片也输出了月线级别上市以来最大的一根月线中阳线，还有两天就要月线收盘，收出月线最长一根中阳线是不成问题的！我把目前的行情定为极端！都是在无脑操作！这时候还是保持一副冷静的心态吧！打破了我的认知，这是有史以来最大的三个月的涨幅！极端行情下，两边都是无脑操作

纽约时报中文网6月26日报道：“中国初创公司智谱新发布的人工智能模型性能几乎与Anthropic的Fable和Mythos模型相当，使用成本却更为低廉。目前全球人工智能模型排行榜中有六款来自中国。”美国媒体这次盯上智谱，不是因为它突然发现中国AI很厉害，而是因为一个更现实的问题摆在眼前：美国模型越来越像受管制的战略资产，中国模型却在拼命变成可购买、可部署、可替换的生产工具。这种反差，才是纽约时报紧张的根子。6月13日，智谱把GLM-5.2推到台前，时间卡得很微妙。美国那边正围绕Anthropic的Fable、Mythos模型反复收紧、放开、再讨论安全边界；中国这边直接告诉开发者，模型可以用，API会跟上，开源也安排上。一个在设闸，一个在铺路。别小看这个节奏差。AI竞争不是发布会上喊几句“全球领先”就能赢，真正决定市场的，是开发者今晚能不能接入，企业下周能不能部署，客户下个月能不能省钱。智谱这次打的不是面子牌，而是工程牌、成本牌、生态牌。美国AI企业过去靠三件东西立威：算力、闭源模型、美元资本。它们把最强能力放在高墙里，企业要用就得付高价，还要接受各种条款。对跨国公司还好，对普通创业团队、中小企业、发展中国家客户来说，这笔账越来越难算。中国模型的突破口恰恰在这里。它不是非要在每一项跑分上压倒美国，而是要把“够强、够便宜、够开放”组合起来。对真实市场来说，90分但便宜稳定，往往比95分但昂贵受限更有杀伤力。GLM-5.2最值得看的地方，不只是“比肩Anthropic”这句话，而是它主攻长任务、代码、Agent和1M上下文。这些方向都不是花架子，它们直接对应企业软件开发、工业流程改造、文档处理、跨系统自动化。谁先在这些场景里站稳，谁就能吃到产业升级的红利。美国当然看得懂。过去他们担心中国在芯片上追赶，现在又看到中国在模型上用低成本路线逼近。更麻烦的是，AI不像高端光刻机那样容易卡住，一旦开源模型扩散，全球开发者会自发优化、适配、二次开发，技术外溢速度非常快。这也是为什么“六款中国模型进入全球榜单”比单个模型更有分量。单点冒尖可能是偶然，群体上榜就说明产业土壤变了。智谱、DeepSeek、阿里、百度等玩家不是孤军突进，而是在同一个大环境里形成集群压力。中国的优势不只在价格。更要命的是，中国有庞大的应用现场。制造业、跨境电商、物流、金融客服、政企办公、软件外包，这些场景每天都在产生真实需求。模型放进去，不是做实验，而是直接压成本、提效率、抢订单。美国路线更像“先造皇冠，再找贵宾”。中国路线更像“先修公路，再让车流跑起来”。AI如果只是少数大企业的昂贵工具，那美国优势很大；AI如果变成各行各业的通用底座，中国的打法就会越来越有冲击力。2026年6月这个时间点也不能孤立看。美国对中国高端芯片继续设限，欧洲在稀土、供应链、AI监管上摇摆，新兴市场又急着数字化转型。这个时候，中国模型用低价和开放进入国际市场，等于给很多国家多了一条不受美国单方面摆布的技术通道。这对全球南方尤其有吸引力。东南亚企业、中东资本、拉美平台、非洲数字项目，不一定都买得起美国最贵模型，也不愿意把核心系统完全放在可能被断供的服务上。中国AI给出的选择很直接：成本更低，入口更多，合作空间更大。美国真正担心的不是智谱一家，而是中国把新能源车那套打法搬进AI：先把性能追上去，再把价格打下来，接着用供应链和场景把生态做厚。等国外用户形成习惯，再想用行政手段把中国模型赶出去，难度就大了。当然，中国AI也不是没有短板。高端算力仍受限制，海外品牌信任还要积累，模型在复杂推理、工具调用稳定性、企业级安全认证上仍需长期打磨。但产业竞争从来不是等所有短板补齐才出手，而是在追赶中抢市场，在市场中反哺技术。这次智谱新闻给中国科技产业提了一个醒：不能只满足于“别人说我们追上了”。更大的目标，是让全球用户在做技术选择时，把中国模型当成默认选项之一。只要这种心智建立起来，美国AI的高价垄断就会被撕开口子。

2026年未来最热门的就业方向如下：1️⃣人工智能科技2️⃣芯片制造3️⃣数据科学icon与分析4️⃣网络安全技术5️⃣智能制造赛豆有限公司2026年6月9日，在北京发布会上为我们打造了一款“AI定义汽车，先有AI，再有车”的造车新理念，这款车不是简单的给车装了个语音助手，而是把从AI设计的初阶段，就直接参与进来了，把这台车打造成一个有感知能力、又有会回应的、有情感交流的AI生命体。赛豆AIVA它承载了“AI定义汽车，先有AI，再有车”的造车新理念，并联手了火山引擎，并依托了豆包大模型的技术能力，为我们打造出AI的先进的前锋生态出行的新理念的品牌。有AIVAOriginConcept这款概念车，一经亮相在发布会上，就直接就压过了数以往的10年造车惯例，把“AI造车，先有AI，再有车”这个颠覆性的造车新理念，带来不同概念的智能车。塞豆AIVI把豆包大模型定为了这台车的核心智慧大脑，整车就依托了生物学的设计，配置了激光雷达、动态灯语、电子后视镜等，把看不见的智能AI的数字，利用了人工智能打造出能互动的汽车车型。而且，赛豆AIVAME7预计在2026年内闪亮登场，覆盖了20万及以上的车型。搭载了火山引擎的智能座舱系统，带来了不用我们开口就能下达指令，只用眼神、用手势、用动作去看向中控屏，它就能读懂值得我们去期待AI先锋生态全新的出行品牌！

多年之后，不知是否会遭人诟病。连续5天，所推荐的专业几乎都是：人工智能、自动化、电气自动化、机械自动化、电子信息类、大数据、机器人、法学、汉语言、会计、财务管理。即便针对专科生，推荐的也是与之相关的专业。从反馈情况来看，考生和家长都还能接受，已完成300多份志愿推荐。不知多年后情形会怎样，只期望那时不会被骂。

美国彻底慌了？！比尔·盖茨抛出惊人言论，振聋发聩！他曾经说：“任何说美国持续领先中国的说法，都是无稽之谈！”马斯克也立马跟风，称：“中国一直很强大，DeepSeek就是其中之一！“现在是2026年6月，再看这句话，不能只盯着“慌了”两个字。真正有分量的地方在于，美国科技圈一些重量级人物，开始公开承认一个现实，中国科技不是靠几道禁令就能压住的，更不是美国想让它慢下来，它就真的会慢下来。比尔·盖茨在CNN采访里谈得很直接。主持人问他，美国对华技术禁令到底有没有效果，会不会反而逼着中国做自己的DeepSeek、华为昇腾芯片。盖茨的回答大意很清楚，这些禁令确实迫使中国在芯片制造等领域全速前进。他还提到，在开源软件大量存在的时代，中美谁也不会大幅甩开谁，人工智能（AI）技术会向世界扩散，各国都会用自己的办法继续开发。所以，中文传播中那句“任何说美国持续领先中国的说法，都是无稽之谈”，严格讲更像对盖茨原意的压缩表达，但这句话为什么能传开？因为它戳中了美国近几年对华科技封锁的尴尬。美国原本想把门一关，让中国企业在先进芯片和大模型训练上绕远路，可结果并不是中国停在原地，而是更多企业、科研团队和地方产业开始把“不能等、不能靠、必须自己干”当成共识。DeepSeek就是这个背景下冒出来的名字。它不是一个简单的流量事件，也不是几篇自媒体文章炒出来的神话。DeepSeek-V3技术报告写得很硬，模型总参数规模达到671B，每个token激活37B参数，预训练数据达到14.8万亿tokens，完整训练消耗2.788MH800GPU小时。外行看热闹，觉得中国人工智能（AI）突然爆了；懂行的人看的是另一层，中国团队在算力受限条件下，把模型架构、训练效率、工程调度和推理成本压到一个新位置。这才是美国同行不舒服的地方。过去美国习惯用“高端芯片在我手里、生态规则在我手里、技术标准也在我手里”来判断胜负。可DeepSeek给出的答案不是硬碰硬砸钱，而是换路径、抠效率、拼工程。你不卖最好的卡，我就把手里的卡用到更狠；你想用壁垒拖慢我，我就把国产替代的理由摆到所有人面前。这样的竞争，最麻烦，因为它不是一家公司在顶，而是一整套产业环境被推着往前走。马斯克的表态也很有意思。他谈DeepSeek时说，中国有很多聪明且有动力的工程师，大家应该预期中国会做出很多优秀成果，DeepSeek就是其中之一。他当然也会强调自己的xAI还会推出更强模型，但他没有否认中国人工智能（AI）的能力。这个细节值得看，美国科技大佬再自信，也很难继续把中国科技进步说成偶然。更现实的是，人工智能（AI）在中国不是只停留在发布会和榜单上。深圳福田区70名基于DeepSeek开发的人工智能（AI）数智员工上岗，覆盖11大类政务场景，接入240个业务场景终端。公文处理、民生诉求分拨、执法文书生成，这些听起来不够炫，但它们恰恰说明人工智能（AI）正在进入真实工作流。技术只有落到具体场景里，才会改变效率，才会逼着人重新学习。教育领域也在动。教育部文件已经把人工智能教育摆进中小学体系，2026年又继续推动“人工智能加教育”行动计划。孩子从小接触人工智能（AI），不是为了人人都去写大模型，而是为了让下一代知道，未来的工具不再只是键盘、表格和搜索框，人工智能（AI）会像计算器、电脑、互联网一样，变成基础能力的一部分。美国真正焦虑的，并不是一个DeepSeek抢了多少下载量，而是中国的应用场景太多，工程师数量太大，制造业链条太长，一旦技术路线跑通，就有机会迅速扩散。美国当然仍有优势，顶级芯片、基础研究、资本市场、全球软件生态都不弱。可美国如果还以为靠封锁就能稳坐领先位置，那就太低估中国大陆产业体系的韧性了。个人观点：人工智能（AI）竞争不是一场热搜比赛，也不是谁喊得响谁就赢。中国最该珍惜的，是被外部压力倒逼出来的自主意识，也是庞大产业场景带来的试错机会。我们不能因为DeepSeek出圈就觉得万事大吉，芯片、基础软件、高端人才、数据治理，每一项都还有硬仗要打。可我们也没必要妄自菲薄，美国科技界都开始重新估量中国，我们自己更应该明白，真正的底气不是别人夸出来的，而是一个项目一个项目磨出来的。

信不信由你，反正我是信了，未来5年最有潜力的几个行业：1.人工智能2.大健康产业3.新能源4.智能制造5.绿色农业6.情绪经济华为乾崑助力猛士M817上市，自5月29日开启预售以来，它就成了30万级智能越野市场标杆。价格29.99万-39.99万元，有五款配置。外观雄魂美学，气场硬朗。动力强劲，2.0T混动，纯电续航301km，综合续航1450km，30%-80%快充不到10分钟。华为乾崑赋能，CAS5.0主动安全系统搭配896线激光雷达，不管是早晚高峰，还是雨天、野外，都能提前预判风险。智驾和车机兼顾城市与越野。官方主打5+2+X场景，解决传统硬派越野痛点。车位到车位3.0超实用，让出行更省心。后轮转向5.2m转弯半径，大车也能灵活穿梭城市。千匹级电驱系统在海拔5000米满额输出，零百加速4秒级。底盘是军转民滑板底盘平台。猛士M817真是30万价位的全能选手！

国家安全部今天（6月29日）发布安全提示文章，近期，有外媒披露，某知名AR手游旗下人工智能公司获取了游戏用户上传的近300亿份环境扫描数据，可能将这些数据用于训练能识别和理解物理空间的人工智能模型。游戏数据竟被用于军事目的由于该人工智能公司与某国军工企业有合作关系，相关模型可能被用于军事目的。该报道引起了全世界对“民用数据军事化应用”的担忧，也为数智时代的数据安全问题再次敲响了警钟。一，看不见的“扫描仪”二，由“娱”入“谍”，悄无声息三，擦亮双眼，筑牢防线

美国政府或许可能会解除对AI应用的访问，直接利好AI人工智能应用，之前美国政府禁止了相关国家或者其他对美国AI应用的访问权，其实，美国政府一直与AI人工智能公司合作，想打造AI用于军事用途，其实AI人工智能持续的发展对军事领域的用途非常大，未来的科技是智能化科技，军事力量同样会实现AI人工智能化！所以中国的AI人工智能持续发展，推动国产化替代，很多领域都会使用到国产化的产业链，以确保AI不受人限制！人工智能未来是有国界的

不管你信不信，到2027年将会有七件大事发生：第1、钱会越来越难挣。第2、退休金不会再出现有人拿10000万，而有人只有1000元的情况，差距会越来越小。第3、年轻人越来越不想结婚，连恋爱都懒得谈。第4、房子价格会降低。第5、新能源汽车普及率或超50%，充电桩覆盖率提升。第6、数字货币逐渐成为主流支付方式。第7、人工智能进入爆发期，机器人养老，机器人看病，可能会取代人工照顾和医生。如今人工智能领域的竞争早已热热闹闹，百度、腾讯、谷歌这些大家熟悉的科技巨头，都在铆着劲布局新的技术，生怕在这场科技赛跑里落了后。我们眼看着传统汽车产业正在被AI彻底改写，从智能驾驶到整车智能体，曾经想都不敢想的功能正一步步走进日常，家电行业也在悄悄换代，越来越多的设备能懂你的习惯、主动提供服务。除了巨头们的激烈比拼，更有意思的是那些层出不穷的“智能新物种”：能闯去高危现场参与救援的ANYmal机器狗，能钻进狭窄救灾缝隙的蛇形机器人，还有会做表情包、能和你暖心互动的人形机器人。未来的生活里，既有能陪你聊天解闷的情感陪伴机器人，也有能扛着重活累活的功能型机器人，把日子装点得更方便也更有温度。《探寻人工智能2026》马上就要开播，我们不用只盯着技术的酷炫，也可以一起聊聊AI飞速跑来时，我们会遇到的新困惑、新选择，看看这场席卷而来的智能浪潮，最终会把我们的生活带向何方。

据WSJ及AXIOS：根据独立基准测试，中国AI公司Z.ai的一款人工智能模型，在网络安全领域已经追赶上美国同类领先模型。6月16日，由Z.ai（前身为智谱AI，由清华大学孵化）基于MIT开源许可证发布的GLM-5.2，在Semgrep的IDOR（不安全直接对象引用）漏洞检测基准测试中，表现超过了Anthropic的ClaudeCode。测试结果显示，GLM-5.2的F1评分约为39%，高于ClaudeCode的32%。更值得关注的是，在每识别一个漏洞的成本方面，GLM-5.2仅约为ClaudeCode的六分之一。这一结果意义重大，因为网络安全长期以来一直被认为是美国AI实验室保持明显领先优势的领域。目前，GLM-5.2已可通过HuggingFace免费下载，并可在标准的开源推理框架上运行。AXIOS的报道放大渲染AI领域的“黑客威胁”，而WSJ的报道则突出“中国在网络战领域占据优势”——在美国AI领先的时候它们可不是这样子的。

Axios报道，在人工智能基础设施建设需求的推动下，全球数据中心年度投资额正迅速追赶传统能源。根据RystadEnergy的数据，到2025年，全球数据中心投资预计将从2015年的390亿美元增至7710亿美元，这一规模已逼近可再生能源投资的7980亿美元和石油天然气行业的8350亿美元。

都说打工干到35岁就能混上管理层，到底靠不靠谱？你去翻各大公司裁员名单，34到37岁的人占比超过60%，上有4个老人要养，下有2个娃要供，房贷每个月雷打不动2万多，一没收入全家立刻断粮。这群人大部分都是当年公司里的老黄牛，干活最拼加班最多，最后走的时候连N+1赔偿都拿不全。为什么你兢兢业业干10年，最后落得说踢走就踢走的下场？核心原因根本不是你能力差，是你从一开始就把生存的缰绳塞到了别人手里。公司开你不需要理由，只要财报不好看，先砍成本最高的那群人，你月薪3万，比刚毕业的小孩贵3倍，开你是老板算下来最划算的选择。自问自答，有没有能跳出这个死循环的路径？当然有，而且根本不需要你辞掉现在的工作冒险Allin。所有拿死工资的人最大的误区就是，把全部时间精力都砸在公司那点KPI上，你干得再好，能力再强，全部都是绑定在当前平台的，离开这个平台你啥也不是。先干第一件事，立刻把你每天浪费在刷短视频扯八卦的2个小时抢回来，全部砸在属于你自己的副业赛道上。不要听任何人说副业赚不到钱，你把你本行业干了5年攒下的经验拆成100条干货，放到公开平台上输出，半年之内绝对能吸引到几百个需要你解决问题的客户，赚的外快大概率超过你工资的一半。绝对不要碰需要你先投几万块本钱的副业，什么开奶茶店搞加盟全是坑，你前10个月的副业目标只有一个，用最小的成本验证你能靠自己的技能赚到第一块钱。哪怕你靠帮别人改方案做表格一个月赚1000块，都比你投10万开店最后亏到哭强100倍。太狠了，很多人这辈子穷就穷在不敢跳出舒适圈的那一步！你前怕狼后怕虎，怕同事看见怕做不好丢人，等裁员的大刀砍到你头上的时候，没人会跟你讲面子。你偷偷摸摸干6个月副业，等你副业收入稳定超过工资的2倍，你根本不会再在意老板今天给你脸色看，明天要不要给你涨薪。永远不要给自己留什么稳定的退路，这个时代根本没有稳定的工作，只有稳定的赚钱能力。你30岁就开始搭建自己的变现闭环，到40岁的时候你根本不会慌，哪怕全行业都在裁员，你手里握着几百个老客户，随便出个服务就能把当月的房贷赚出来。别等灾难落到你头上才想着找出路，现在就动起来，今天多攒一个属于你的客户，明天就少说一句求人的话。真正的自由从来不是公司给你的带薪年假，是你不想干了随时能拍桌子走，还能保证一家人吃喝不愁的硬气。

一分钟爆款文案公式：新手也能轻松获赞过千。在流量为王的时代，文案是内容传播的核心竞争力。无论是短视频创作、自媒体运营，还是私域种草，很多人明明内容优质，却因文案平淡无人问津，最终错失曝光机会。爆款文案的底层逻辑从不是“文笔好”，而是精准击中用户需求。短视频平台数据显示，点赞过千的爆款文案，90%都遵循固定结构——无需复杂修辞，只需找对用户痛点，就能快速引发传播。曾经有美妆博主用“痛点+价值”公式，将“这款面霜保湿好”改成“冬天脸干起皮？这款面霜涂完水润一整天，敏感肌也能用”，单条文案点赞从几百涨到1.2万；职场博主用同样逻辑，把“分享高效工作法”改成“每天加班到深夜还没做完事？3个高效工作法，让你准时下班”，播放量直接翻倍。这套万能爆款文案公式，一分钟就能掌握，适用于全场景：1.精准戳痛点：直接点出用户的核心困扰，不绕弯子。比如“想做自媒体，写文案没思路，发了没人看”，瞬间抓住目标用户注意力。​2.强化共鸣感：用生活化的表达，说出用户的真实情绪。比如“熬了一晚上写的文案，播放量寥寥无几，真的越写越没动力”，让用户觉得“这说的就是我”。​3.明确给价值：清晰告知用户能获得的好处，不模糊不清。比如“用这个公式，不用懂复杂技巧，新手也能快速写出吸睛文案，轻松涨粉”。​4.给出行动令：引导用户即时行动，提升互动率。比如“点赞收藏，现在跟着步骤练，下一条内容就能突破流量瓶颈”。这套公式的核心是“以用户为中心”，不用堆砌华丽辞藻。日常练习时，先找准目标用户的核心痛点，再按步骤填充内容，一分钟就能产出高质量文案。无论是短视频标题、产品推广文案，还是朋友圈种草文，都能快速获赞过千，新手也能轻松上手。

谷歌前高管的一番表态，道出了美国的真实心态，其反感中国人工智能发展，核心原因并非技术优劣，而是中国AI体系彻底摆脱了美国的掌控与束缚。原来美国反感咱们搞人工智能，根本不是觉得咱技术不行，是咱的AI体系彻底脱离他掌控了，这话是谷歌前高管自己说的，够实在。之前美国一直想把全球高端科技都收进自己霸权盘子里，各国搞先进技术都得按他的标准来，受他管。现在咱AI产业自己跑，大模型、大数据都快速突破，不光不受他卡，还直接冲他传统的AI优势，他能不急吗？有网友说得对，最让美国难受的是，咱各方面都在崛起，他打又不敢真打，拦又拦不住，只能干瞪眼。美国那霸权思维惯了，以前靠科技优势出去掠夺好处，过了几百年舒服日子，现在这惯性被打破，让他改舒适区，他能不痛苦吗？要是他真敢放话坚决不用中国稀土，那还算条汉子，不然就是光嚷嚷没用。

一位微软研究员为了证明人工智能“没有生命”，在《帝国时代2》中搭建了基于山羊的语言模型。他们在村庄广场上摆放了400只山羊。在地图编辑器中，山羊像逻辑门一样运作：山羊走动就是1，停下就是0。将足够多的山羊连接起来后，系统就像计算机一样运行，顶端的迷你模型产生一致的、像人类的回答。但没人看着屏幕上的山羊说“这只山羊肯定获得了意识”。移开聊天窗口，剥去那个人性化的语气后，剩下的只是《帝国时代》中加班的山羊。这可能是对所有LLM讨论的最好总结。

人工智能大发展人工智障，会更多了，还是会更少了

全球顶级企业赚钱速度排行榜。你刷一条短视频、点一杯咖啡的时间，谷歌已经...全球顶级企业赚钱速度排行榜。你刷一条短视频、点一杯咖啡的时间，谷歌已经赚了100万美元净利润。最可怕的是，榜单前列几乎全是AI和科技公司：谷歌、英伟达、微软、苹果……这意味着，未来普通人与普通人之间最大的差距，可能不再是学历和经验，而是谁更早掌握AI。时代正在变化。以前靠体力赚钱，后来靠信息赚钱，未来很可能是靠“驾驭AI”赚钱。

探寻人工智能2026｜对话张亚勤：智能体落地提速，中国基建构筑AI竞争优势近年来，生成式AI持续提速，仅用三年时间便实现了全球约53%的人口渗透率；AI投资炙手可热，2025年全球十亿美元级融资事件数量近乎翻倍；与此同时，具身智能应用如火如荼，中国在物理/具身层面的AI部署规模上逐渐建立壁垒。当人工智能从提升效率的工具演进为参与决策、创造价值的“伙伴”，我们该如何应对AI对千行百业乃至人类认知边界的深刻变革？

家人们，这9个风口行业真的要盯紧了！尤其适合想宅家、不爱社交的人☞☞☞☞1.单身经济：一人食、迷你家电、单身旅行，孤独经济藏着大商机2.银发经济：老人直播、智能养老、老年大学，银发族的消费力太猛了3.社恐经济：无人零售、线上问诊、宅家健身，不用见面也能轻松赚钱4.临期经济：折扣零食、临期美妆，低价刚需谁不爱？5.自媒体经济：拍视频、写文案、做直播，一部手机就能开干6.健康经济：养生食品、家庭理疗、运动装备，大家越来越舍得为健康花钱7.悦己经济：小众香薰、定制首饰、情绪疗愈，“讨好自己”成消费主流8.新农业经济：农产品直播、认养农业、预制菜，农村赛道越来越香9.卖萌经济：宠物用品、卡通周边、治愈系文创，谁能拒绝可爱暴击？这些行业大多不用扎堆社交，宅家就能琢磨门道。你最看好哪一个？欢迎来评论区聊聊～

连孙正义这种大赌徒都觉得埃隆·马斯克将人工智能数据中心部署到外太空是为了SpaceX的发行在搞欺诈

任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸——从美国回来，我看到的却是另一种危险这次在美国，他跑了硅谷的头部科技公司，也看了不少传统企业的AI落地情况。最直观的感受是，AI早就不是实验室里的概念产品，已经实打实钻进了日常工作的各个环节。很多基础岗位的工作内容，大半已经能靠AI工具完成。比如普通的文案撰写、数据整理、基础设计、客服应答，这些以前需要大量人手的岗位，现在AI工具已经能覆盖七八成的基础工作。很多美国公司已经在悄悄调整人员结构，缩减基础岗的招聘规模，不是未来会怎样，是现在已经在发生。很多人把AI当成下一个风口，觉得跟以前的互联网、新能源一样，踩中了赚一波，踩不中也不影响自己的日子。但任泽平说这是海啸，核心差别就在这里。风口是一阵风，有来有去，旁观者不受半分影响。海啸是铺天盖地漫过来的，没人能真正置身事外。不管你做不做AI行业，不管你关不关注科技圈，你的工作、你的行业，迟早都会被AI重构。不是你选不选择AI的问题，是浪潮会主动冲到你面前。你躲不开也绕不过，只能选择主动适应，还是被动被推着走。这也是它比以往任何一次风口都更值得警惕的原因，它改变的不是几个赛道的生意，是整个社会的生产和工作方式。他说的另一种危险，不是科幻片里AI失控的桥段，是非常现实的分化风险。掌握AI工具的人和不会用AI的人，工作效率会拉开数量级的差距。以前人和人拼经验、拼学历、拼资源。现在多了AI这个超强杠杆，差距会被放得更大。会用AI的人，一个人能干完以前一个小团队的活，产出效率翻好几倍。不会用AI的人，连跟别人同台竞争的门槛都可能摸不到。这种差距不是十年八年慢慢拉开的，一两年内就会快速显现。很多人还抱着等等看的心态，觉得离自己还远，等反应过来的时候，身边的规则已经变了，自己已经被甩在了后面。现在美国的普通职场，会不会用AI工具已经慢慢成了基础要求。以前会用办公软件是求职敲门砖，现在会用AI提效成了新的入职门槛。很多普通岗位招聘时，都直接要求应聘者能熟练使用各类AI工具。反观国内，很多人对AI的态度还卡在两个极端。要么觉得全是资本炒作，跟自己的日子八竿子打不着。要么觉得遍地是机会，一头扎进去想靠AI创业赚快钱，其实这两种心态都踩了误区。觉得AI是炒作的人，是低估了技术落地的速度。总抱着事不关己的心态看热闹，等普及到自己头上才反应过来，早就晚了。想靠AI赚快钱的人，是误判了浪潮的本质，满脑子找风口、割韭菜。这波AI浪潮的核心，不是造出几个新的巨头公司，是用技术重构所有行业的生产流程。它影响的不是少数创业者，是每个行业里的每个普通从业者，没人能真正躲开这场变化。除了个体层面的分化，任泽平点出的危险还有产业层面的。如果我们跟不上这波AI的落地节奏，损失的根本不是追不上风口的那点收益，是整个产业的效率优势可能会被快速拉开。过去我们的很多产业，靠完整的产业链和人力成本优势打下基础。但AI的普及，会大幅降低生产环节对人力的依赖，重构整个生产流程，原来的成本优势很可能会被慢慢消解。当然这不是制造焦虑，而是提醒别总抱着观望的心态。对普通人来说，完全没必要盲目跟风去学编程、学算法，那些是专业技术人员的事，跟绝大多数人没关系。普通人要做的，就是赶紧把AI工具用起来，先融入自己的日常工作。不用追求搞懂AI的底层原理，就从每天重复做的琐事开始，试着让AI帮你分担基础工作。比如整理数据、写初稿、找素材、做基础排版，这些重复性高的工作，先交给AI帮忙。把自己从杂活里解放出来，把时间花在更有价值的判断和创意上，这就已经跑赢了大多数人。说到底，说AI是海啸，不是为了吓唬人，是提醒大家别再当旁观者。以前风口来了，你可以等风停，不参与也没损失。但海啸来了，你得先学会怎么在水里游。这波技术浪潮从来都不是少数人的游戏，它跟每个普通从业者都有关系。早一点上手试试，早一点适应工具，总比等浪拍到身上了，才手忙脚乱地开始学要强。

【僵尸独角兽：硅谷正在为“增长幻觉”买单】硅谷正被一群“不死生物”困扰。这些曾经估值超过10亿美元的独角兽，如今既无法IPO，也找不到买家，只能在耗尽融资前苦苦支撑。这背后的底层逻辑是VC模式与真实商业规律的错位。在零利率时代，风投追求的是“非100倍即零”的极值，这逼迫许多本可以成为“小而美”盈利公司的企业，为了匹配估值而盲目扩张。当水温升高、融资环境遇冷，这些公司发现自己陷入了尴尬的境地：市场规模撑不起估值，但资本结构又决定了它们无法退回到稳健经营模式。最扎心的真相在于，对VC来说，一个平庸的盈利公司和破产没区别，因为它们都无法贡献基金所需的超额回报。这种“全垒打”心态导致大量公司在寻找Product/MarketFit的过程中，被过剩的资本催肥，最后被自己的估值勒死。对从业者而言，这更是一场期权幻灭。许多员工在巅峰期行权，如今不仅面临资产缩水，甚至还要承担沉重的税收负担。这件事给我们的警示是：估值只是融资时的博弈结果，而非企业健康的体检报告。在AI浪潮下，如果不能通过Transformer或Token构建出真正的护城河，今天的AI新贵很可能就是明天的下一批僵尸。www.economist.com/business/2026/06/21/zombie-unicorns-are-haunting-silicon-valley

纽约时报报道：“中国初创公司智谱新发布的人工智能模型性能几乎与Anthropic的Fable和Mythos模型相当，使用成本却更为低廉。目前全球人工智能模型排行榜中有六款来自中国。”这里指的是智谱GLM-5.2，性能比肩Anthropic、成本仅其几分之一。这是成本低不是人工成本，而是产品天然消耗的算力低，消耗只是美国1/8左右，在按token收费的AI运营领域，这个差别天差地别。而且中美双方差距就几个月而已，且很快会拉平。特别是中国的模式单刀直入，废话少说的特点让用户满意。很多国外网友认为中国AI正在超越美国。

孙宇晨和任泽平都说物理AI是下一个风口。可实际情况是目前资金全部扎堆在AI存储和算力的硬件端，物理AI属于消费范畴，可是目前消费端萎靡不振，消费股更是跌跌不休。比如新能源汽车的销量和股价进入2026年都表现不佳，“蔚小理”新势力三强市值集体跌破1000亿港元大关、赛力斯连跌8个月市值跌幅达70%、比亚迪股价腰斩……机器人除了生产端的工业机器人投入生产外，人形机器人的公司们都处于空中楼阁般的讲故事阶段，走入消费场景为时尚早。所以大佬们觉得下一个风口是数万亿美元市场的物理AI是真风口还是灵光一现的口滑之舌？

网络游戏和短视频的普及，导致很多人沉迷于虚拟世界，影响生活和工作;健康问题成为人们关注的焦点，包括饮食健康、运动不足、心理问题等；人口流动和城市化带来的城市治理和社会管理问题;知识产权保护和创新能力的提升成为国家和企业发展的重要课题；新兴科技和人工智能的应用和发展，对社会和经济产生深刻影响和变革；文化创意产业和数字经济的崛起，成为新的经济增长点和就业机会；社交媒体和信息化技术的发展，改变人们的生活方式和社交行为。

人工智能掌握在资本家手里多可怕？当AI的算力和算法掌握在少数资本巨头手中，普通人连“被剥削”的资格都可能失去。过去资本家还需要工人出卖劳动力，需要他们进工厂、坐办公室，可当AI能把绝大多数工作都干完，穷人就连“奴隶”都做不成了。因为资本不再需要你的劳动，你成了系统中“多余的人”。

谷歌前CEO施密特最近在接受采访时，竟然开始抨击中国的人工智能大模型，他毫不掩饰、非常直白露骨地说道：“我不喜欢中国人工智能的一点是，它完全是开源的，这意味着它很大程度上不受控制，我们无法以任何方式控制它。”美国这些精英，现在是装都懒得装了，之前他们把自己包装的可好了，特别是谷歌，大肆宣扬，说自己的价值观是“不作恶”，当年还有特别多人真信这个口号，认为谷歌在商业伦理上，是做的最好的公司之一，光环耀眼。结果，现在这谷歌的前CEO直接就说了，不喜欢中国的大模型，因为它开源，它不受控制，它没办法被掌控，这跟谷歌的价值观，完全就是背道而驰，足以说明，之前的一切都不过是个宣传口号，他们真正的底色，实际上就是想要牢牢掌控一切，打压自己的竞争对手。而谷歌前CEO施密特，之所以把话说得这么直白露骨，也是真的被中国吓到了。他倒也坦诚，提及中国大模型的成就时，并不讳言，说道：“一年前，我认为中国AI与美国模型的差距在一两年，但最新分析表明，中国只落后了6个月，这在AI世界里几乎是可以忽略不计的“几纳秒。”可以说，中国大模型能力的突飞猛进，让施密特感受到了巨大的压力。当美国远远领先时，他自然会装模作样，包装一下自己，而当你真的开始追赶上并开始超越他们的时候，他们的面孔立刻就一变，开始张牙舞爪，之前说的那些冠冕堂皇的话，直接就丢到一边了。这就是美国这些精英的真面目！他们的企图，注定无法得逞，我们发展大势已成，不再是弄些小手段，就可以阻挡的了，这些美国精英，也只能如同施密特这样，气急败坏，口不择言。