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马斯克没有聊到互联网金融，太菜了不过，从我的角度来说，马斯克是当世当之无愧的伟
马斯克没有聊到互联网金融，太菜了不过，从我的角度来说，马斯克是当世当之无愧的伟大企业家
马斯克再次语出惊人，扔出“王炸”，一针见血！7月23日，《经济学人》发布对马
马斯克再次语出惊人，扔出“王炸”，一针见血！7月23日，《经济学人》发布对马斯克的最新专访。他把时间表说得很激进：大约5年后，人工智能的能力可能超过全人类智力的总和；到2036年前后，随着人工智能和机器人把商品、服务大量生产出来，金钱的重要性可能明显下降，工作也可能从谋生必需变成个人选择。这番话听着像科幻，可真正值得警惕的，并不是“2030年所有人突然失业”。马斯克描述的是一种可能出现的极端未来。可问题在于，极端未来尚未到来，职场入口已经先变窄了。6月27日，斯坦福大学经济政策研究所公布的最新分析显示，截至2026年4月，美国22岁至25岁劳动者在高度受人工智能影响的职业中，就业规模正以每年3.8%的速度收缩；同年龄段受影响较低的岗位仍在增长。软件开发、客户服务等职业最明显。这个数据最扎心的地方，不是人工智能把整家公司一夜搬空，而是它先拿走了年轻人过去用来练手的活：查资料、做摘要、排格式、写基础代码、处理标准问答。在我看来，这才是第一层真正的冲击。过去一个新人进公司，先做简单任务，犯几次错，慢慢学会判断，再成长为骨干。现在企业把简单任务直接交给机器，却仍然要求新人一进门就有经验、懂业务、能担责任。人工智能未必先消灭岗位，却可能先拆掉从新手走向熟手的楼梯。没有初级岗位，未来的中级人才从哪里来？企业眼下省了工资，几年后可能要为人才断层付出更高代价。但把未来说成“人人无工可做”，同样站不住脚。国际劳工组织的研究认为，全球约四分之一岗位可能受到生成式人工智能影响，但更可能发生的是工作内容被改造，而不是岗位整体消失。世界经济论坛估算，到2030年，技术、人口和经济变化可能创造1.7亿个新岗位，同时挤掉9200万个旧岗位，净增加7800万个。数字说明一件事：工作不会简单归零，它会重新分配，只是被挤出去的人，未必正好能接住新机会。这就引出第二层问题：一些公司口中的“人工智能裁员”，到底有多少真是机器替人，又有多少是在给经营不善、重复扩张和组织重组找一个更体面的理由？7月23日，外媒援引全球人力资源服务企业德科集团的判断称，人工智能不会造成就业崩塌，一些企业把原本就要进行的裁员归因于人工智能。这个判断并非替技术洗白，而是在提醒我们，裁员背后往往同时有成本压力、业务下滑、管理层级过多和资本市场要求，不能把所有账都算到机器头上。我认为，普通人最容易吃亏的地方，就是被一句“时代变了”吓住，提前放弃自己的经验。人工智能擅长处理已经写进资料库、流程表和数据库里的知识，却不容易独立承担现实后果。医生面对复杂病人要权衡风险，工程师遇到现场故障要判断取舍，销售要理解客户没说出口的顾虑，管理者要在信息不完整时拍板。机器可以给答案，但谁来核验、谁来签字、谁来担责，仍然是人的价值。第三层更关键。即使人工智能和机器人真的带来极大丰富，也不等于金钱自动失去意义。商品生产得多，不代表每个人都能平等获得；机器创造的利润属于谁，能源、算力、土地和数据掌握在谁手里，税收、教育和社会保障怎样调整，才决定普通人能否分享到“富足”。如果生产能力暴涨，收入却越来越集中，钱不仅不会失去意义，反而可能比现在更重要。马斯克说的是技术终点，而普通人面对的是分配过程，这两者不能混为一谈。对40岁左右的职场人来说，最现实的办法不是和机器比速度，而是把自己的行业经验装进机器。会计不能只会做表，要能发现数字背后的经营风险；教师不能只会讲知识点，要能看见学生的情绪和差异；媒体人不能只会搜集材料，要能判断真伪、理解利益关系、承担表达责任。未来更值钱的人，可能不是最会使用某个工具的人，而是懂业务、会提问、能复核、敢负责，还能让别人信任的人。从国际竞争看，人工智能争夺的也不只是芯片和模型。谁能给年轻人保留成长通道，谁能让中年人完成低成本转岗，谁能把技术收益转成更好的教育、医疗和养老，谁才可能真正吃到红利。只追求少雇几个人，得到的也许只是漂亮的季度报表；把劳动者变成技术的合作者，才可能换来长期生产力。说到底，马斯克的话可以听，但不能当日历翻。真正危险的，不是某一天机器忽然宣布人类下岗，而是我们还用昨天的办法培养孩子、规划职业、评价一个人的价值。人不能只靠一份岗位证明自己，可社会也不能拿“未来会富足”安慰眼前失去收入的人。技术向前冲没有错，关键是楼梯不能拆、机会不能断、收益不能只落在少数人手里。你觉得未来最先被人工智能挤压的，会是基层白领、专业技术人员，还是那些只会发号施令的管理岗位？
马斯克买下Twitter（现在是X）3年后的变化变化应该还是挺明显不是说不要印
马斯克买下Twitter（现在是X）3年后的变化变化应该还是挺明显不是说不要印度人了吗感觉好几个印度人啊
这几家令人美国焦虑的企业都被马斯克说中了！1.DeepSeek—人工智能2
这几家令人美国焦虑的企业都被马斯克说中了！1.DeepSeek—人工智能2.华为—通讯3.宇树科技—机器人4.大量疆—无人机5.比亚迪—新能源汽车6.字节跳动—互联网7.寒武纪—AI芯片8.摩尔线程—GPU9.科大讯飞—语音识别/自然语言处理10.地平线—自动驾驶芯片招商银行推出搭载Token权益的运通工程师信用卡，也是国内首家上线AI权益信用卡的银行。招商银行信用卡新户完成首刷达标，即可申领MiniMaxAIPlan，每月至高拥有18亿TokenM3额度，支持图片、音频、文本等多模态AI调用。不少人好奇，AI除了创作、办公，还能融入哪些日常生活场景？对于既要操持家务、陪伴孩子，又要兼顾社交琐事，上得厅堂、下得厨房的宝妈来说，AI早已是实用帮手。下厨做饭时，输入家里现有食材，AI快速搭配一周菜谱、宝宝辅食，简单易学还兼顾营养，不用天天纠结晚餐吃什么。育儿方面，AI可以创编睡前故事、辅导孩子功课、设计亲子手工与周末遛娃方案，轻松化解带娃难题。日常打理家庭，AI能帮忙规划家务清单、制作家庭预算，整理出行攻略；人情往来上，一键生成得体问候文案、聚会邀约。闲暇之余，还能用AI制作亲子照片海报、短视频，记录家庭日常。不管是琐碎家务、亲子陪伴，还是自我提升、社交安排，AI把重复费心的事情简化。依托招商银行信用卡带来的AI算力权益，普通人也能轻松体验AI服务，把更多时间留给自己与家人。
你反穆斯林吗？面对镜头前这个精心设计的陷阱，马斯克没躲，直接掀了桌。他说他反对
你反穆斯林吗？面对镜头前这个精心设计的陷阱，马斯克没躲，直接掀了桌。他说他反对强奸、反对谋杀，反对强加违背文明底线的规则。这不是种族主义，这是做人最基本的常识。可西方媒体不干了，非要给他扣帽子。结果马斯克一句“你先解释清楚什么是穆斯林”，直接把主持人问懵了。你看，真正的强者从不被问题绑架。你跟我玩阴的，我就跟你玩阳的——阴的终究见不得光。最讽刺的是，那些喊着包容的人，反而容不下一个正常的回答。朋友们，换作是你在镜头前，你会怎么回？
20万人才“抱团”赴美，中国AI精英人才严重流失！马斯克更是抛出惊人言论，他说：
20万人才“抱团”赴美，中国AI精英人才严重流失！马斯克更是抛出惊人言论，他说：“中国已成为AI人才的‘超级孵化器’”。《纽约时报》也曾印证了这一事实：美国科技强大的秘密武器就是“中国人才！”人工智能竞争看着像模型在屏幕上比武，背后拼的却是人。芯片不会自己写算法，服务器也不会半夜爬起来改代码。谁能培养人才、留住人才、让人才干成事，谁才握着这场科技较量的主动权。因此，围绕“二十万人赴美”的讨论，真正值得警惕的并不是一个耸动数字，而是中国培养的人才，能否在国内找到稳定平台、充足算力和施展本领的舞台。人才可以正常流动，但不能总演成“国内育苗、海外结果”。被广泛引用的百分之四十七，来自保尔森基金会旗下人才追踪项目公布的数据。它统计的是二零二二年全球顶尖人工智能研究者的本科培养地，中国占比由二零一九年的百分之二十九升至百分之四十七，美国约为百分之十八。这不是二零二五年某一届毕业生的数据，却足以说明中国高校的人才培养能力已经进入世界第一梯队。中国不缺好苗子，真正需要解决的是怎样让好苗子长成大树，而不是长到一半就被别人连盆端走。美国长期能够吸引人工智能人才，靠的不是一句漂亮口号，而是高校、企业、资本、算力和项目组成的完整链条。人才到了那里，往往能迅速接触前沿课题和产业资源。说得直白些，别人不只是摆了一张办公桌，而是把实验室、投资人和市场一起端上了桌。美国科技企业中的华人研究者数量较多，也与中国理工科教育长期积累的人才优势密切相关。但到了二零二六年，这台“人才吸尘器”的吸力已经不如从前。斯坦福大学二零二六年人工智能指数报告显示，中美领先模型的性能差距已基本闭合。二零二五年二月，深度求索推出的推理模型一度追平美国顶尖模型。与此同时，迁往美国的人工智能研究者和开发者数量较二零一七年下降百分之八十九，最近一年又下降百分之八十。这个变化并不神秘。中国的优势正在由“会培养人”转向“能让人干事业”。深度求索就是鲜明例子。其研发团队以国内年轻科研力量为重要支撑，没有按照先去海外镀金、再等高薪召回的老剧本行事，而是在国内推进模型研发和工程创新。这支年轻队伍让外界看到，中国人才不只是海外实验室名单里的熟悉姓氏，也能成为原创突破的主角。过去有人把中国高校看成硅谷的预备班，如今预备班自己建起实验室，还把开源成果摆到全球开发者面前，多少有点“学生把考场搬回家”的味道。人才回流和本土成长也离不开产业土壤。中国拥有完整制造业体系、超大规模市场和丰富应用场景，人工智能可以进入工业、医疗、交通、金融、农业和教育。算法不必只在榜单上争几分，还能进入工厂排产、医疗辅助、交通管理和科研创新。技术有地方落脚，成果能够转化，人才才不会天天盯着海外机票。二零二六年四月，教育部等五部门印发“人工智能加教育”行动计划，对人才培养、应用创新、基础环境和生态建设作出系统部署。七月举行的二零二六年世界人工智能大会又把人才生态列为高频议题。上海已有十四所高校成立人工智能研究院，十九所高校开设相关专业，全市人工智能人才规模接近三十万人。这些动作说明，人才竞争不能只靠临时抢人，更要从教育端打地基。未来需要的不只是算法工程师，还需要既懂人工智能，又懂制造、材料、医学、农业和管理的复合型人才。只会敲几个提示词就自称专家，恐怕连服务器的风扇都骗不过去。人工智能教育也不能变成追逐热门专业，更不能把孩子都培养成只会调用工具的操作员。当然，人才流动不该被简单贴上“流失”标签。科研本来就需要交流，真正的问题是国内能否形成有吸引力的创新环境。评价体系不能只数论文，青年科研人员不能天天追着短期指标跑，基础研究也不能刚播种就催着结账。允许坐冷板凳，才可能做出热成果。允许失败和试错，才可能闯进真正的技术无人区。中国已经具备全球领先的人才培养规模，也正在补齐科研组织、算力供给和成果转化环节。美国仍有长期积累，中国也不必靠喊口号追赶。把教育优势变成原创优势，把制造业场景变成人才磁场，把青年人的聪明才智转化为国家科技实力，远比纠结某个夸张数字更重要。人工智能这场没有硝烟的较量，最终比的不是谁能把人才锁住，而是谁能让人才不断创造。人才不会被口号留下，只会被事业、环境和希望留下。中国这座“超级孵化器”正在升级，目标不应只是培养更多优秀研究者，而是让他们在本土成长为领军者，让更多世界级成果从中国实验室走向全球。这才是面对人才竞争最稳健、也最有力量的回答。
【专家坚信：中国一定会诞生世界级别的人工智能大模型企业】专家坚信中国会诞生世界级
【专家坚信：中国一定会诞生世界级别的人工智能大模型企业】专家坚信中国会诞生世界级人工智能大模型企业，这并非空穴来风。马斯克就表示中国很可能成为全球AI领导者，他看重中国充沛稳定的电力供给，这可是大规模AI训练和算力竞争的能源支撑。而且国产大模型进步飞速，在多个场景快速普及。在AGI-Next前沿峰会上，专家们也对AI未来与中国机会展开热议。智谱创始人唐杰因学术界跟上工业界脚步而信心满满，高校有了算力配置并开展相关研究。当投入产出比到瓶颈，新范式必然诞生，学术界还可研究工业界未解决的根本问题。中国诞生世界级AI企业，未来可期！（附图摘编今日头条自媒体号）
✨中国已经是世界AI的领导者✨✦马斯克说:"中国在机器人和人工智能方面非
✨中国已经是世界AI的领导者✨✦马斯克说:"中国在机器人和人工智能方面非常强大，很有可能在某个时候成为AI领导者"。贫道个人认为，马教主没有说真心话，中国在决定做开源AI的那个时刻，已经成为了AI领域的领导者。✦我中国做AI大模型，其实是在建立一个升级版的信息高速公路，属于基础设施建设，目的是为各自AI应用场景提供广阔的应用平台。美国则是要修建一条垄断的高速公路。✦很显然，我们中国的开源大模型政策，更有力量调动全社会的积极性，来提供社会生产力。类似的例子，美国人修机场，中国修高铁。中国高铁更能够带动产业的发展。✦美国现在只是嘴上领先。我们中国现在各方面都在脚踏实地的发展，都在有肉眼可见的阶段性成果。马斯克则是不断的画大饼。我们中国现在搞科研和工程的人才是美国的10倍。✦中国不只是AI在领先。中国的基建不领先吗？中国的教育不领先吗？中国的发展速度不领先吗？这一切都源于中国的文化和制度是领先于美西方的。——2030年的时候，所有美国人都会彻底承认他们落后了。我们中国才是这个世界的领导者。作者龙须面🧐
![不吹不擂，世界首富马斯克都不一定有她钱多！[捂脸哭][捂脸哭][捂脸哭]白手起家女首富](http://image.uczzd.cn/11257127912480493433.jpg?id=0)
桂哥评：本质上就是理性和概率，以及年龄。人不需要那么多钱，顶多几千万够了。几百
桂哥评：本质上就是理性和概率，以及年龄。人不需要那么多钱，顶多几千万够了。几百万都够了。有了几千万，只做确定性的事情，不会去梭哈赌，一夜返贫，影响原本富足的人生。===孤独大脑：芒格本可以投资特斯拉，并获得近一万倍回报！2008年底，马斯克与芒格共进午餐。芒格能以极低估值投特斯拉，但他拒绝了。芒格还当众“羞辱”了马斯克，讲了特斯拉会失败的所有方式。马斯克很难过，他回应：特斯拉可能会死，但依然值得尝试。多年以后，已成首富的马斯克回忆起来，说：芒格是正确的。他为什么这么说？为理解这个话题，我构建了如下框架：1、基于过往数据统计，是古典概率；2、基于贝叶斯定理，是“信念”概率；3、而对理想的投入，属于“信仰”概率。早期的新能源车，胜率太低。所以芒格会略带嘲讽地拒绝。价值投资者只下注于极高胜率的、被验证的垄断性公司，并对几乎所有机会说不。这是“古典概率”。而创业者遵循的是“信念概率”。捕捉某个重要的线索，在不断迭代中更新成功的概率，直至突破盈亏的临界点。对于早期的数字货币和AI，参与者往往是带着信仰投身其中的。“信仰概率”对应着极高的赔率，就像帕斯卡赌注，其特征是极度不对称的回报。如马斯克的原则：“这个未来是否足够重要，以至于即使失败是最高概率事件，也值得全力以赴？”所以，芒格与马斯克，无所谓对错，只是有不同的概率立场。再从时光的角度看：少年时，是信仰概率；青壮年时，是信念概率；中老年后，是古典概率。由于人是混合体，所以，对应不同的主题，可能要对应三种不同概率：a、投资理财应该对应古典概率；b、自己的工作应该基于信念概率；c、而自己的某个心底的火焰，则基于信仰概率。如上结构，可以解答一些关键问题。例如：年轻人钱少，难道就不该放手一搏吗？并非如此。年轻人在信仰概率（理想）和信念概率（拼搏）上有优势，可以一博；但说起古典概率，年长和年少者，应该遵循一样的原则。举例：假如你靠投机赚了钱，赶紧转大部分做价值投资。用心理账户来安排这三个概率，是理性的做法。就像上面这位幸运儿，将横财从信念概率账户转到了古典概率账户。我用一个更有趣的结构来概括：1、古典概率，如理财，关乎“生存”；2、“信念”概率，如工作，关乎“生活”；3、“信仰”概率，如理想，关于“生命”。一个人需要同时思考生存、生活和生命，这是我近年来最深的反思之一。如今，世界人民已经进入了一种科幻叙事，AI如此疯狂。请你想起马斯克的话：芒格是对的。
世界首富马斯克为她着迷，确实很美。
世界首富马斯克为她着迷，确实很美。
