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人工智能进入下半场：这些行业正在经历剧变微软CEO纳德拉说了一句大实话：AI
人工智能进入下半场：这些行业正在经历剧变微软CEO纳德拉说了一句大实话：AI得干点真正有用的事了，不能光会聊天写诗。如果这些token不能让医疗更好、教育更棒、企业更有竞争力，那就是白搭。到了这个阶段，AI的玩法发生了根本性转变。SaaS行业正经历被“掀桌子”的时刻Gartner预测，到2030年至少有40%的企业SaaS支出将转向按使用量或成果定价的模式。什么意思？以前你按席位付费——公司几个人用就付几份钱。以后你按AI帮你完成了多少任务、创造了多少价值来付费。卖软件的人再也不能靠长期合约绑架客户了，产品没价值，客户说停就停。微短剧赛道悄然爆发，个体创作者的黄金时代来了2026年第一季度，全行业上线的微短剧里，AI生成的占比已超过95%。数据预计2026年中国短剧市场规模将突破1200亿元。更有意思的是，媒体上开始出现“超级个体”逆袭的故事——两个人、一台电脑，20天就能做出32集的AI短剧。生产方式变了，“一人公司”不再是幻想。视频播客正在吞噬传统电视YouTube上视频播客的广告收入正在快速增长，视频播客观众的内容消费量比纯音频听众多出1.5倍。视觉效果带来的参与感和亲近感，是纯音频无法替代的。这也解释了为什么越来越多人不看电视了——屏幕时间的转移早已悄悄发生。芯片供应链格局剧烈重塑美国商务部近期再度升级出口管制，禁止将最先进的AI芯片出口至中国境外的中资企业子公司。差距在缩小——斯坦福数据显示中美主流AI模型性能差距已收窄至2.7%，但供应链的风险始终存在。下半场的AI正在从聊天机器人变成解决问题的工具。谁能在真实产业中创造出实际价值，谁就能赢得下一个十年的入场券。
‼️类似于“2000互联网泡沫破灭”的今天的“AI泡沫破裂”将会发生吗
‼️类似于“2000互联网泡沫破灭”的今天的“AI泡沫破裂”将会发生吗deepseek：如果把“泡沫破裂”定义为“估值体系崩溃、大量公司死亡、资本狂欢终结”，那么这类破裂，在广义上几乎是不可避免的。但是，我认为“2000年经典互联网泡沫式崩盘”未必发生？这也是一个关键区别：今天的宏观环境和市场结构，与2000年有很大不同。📌主宰者是巨头，不是投机者：这次AI投资的主力是微软、谷歌、亚马逊等现金流充裕的科技巨头。它们的资本开支虽大，但能靠主营业务利润支撑，不会轻易因融资断流而瞬间倒闭。这大大降低了系统性崩盘的风险。📌有真实的收入和需求：与2000年靠“眼球”和点击量估值不同，现在的AI有明确的付费逻辑。英伟达的GPU需求是真实的，企业为API和订阅付费是真实的。这意味着泡沫的底层有“钢筋”，而非全是“泡沫塑料”。📌“破裂”可能表现为长期的“去泡沫化”：它可能不会像2000年那样暴跌78%，而更可能是一次惨烈的板块轮动和估值修正。比如，应用层的伪需求公司暴跌归零，但巨头和上游算力股经历漫长而痛苦的估值消化期。指数层面不会再跌78%，但内部会极其残酷。‼️总结一下我的看法：我无法预测一个“决定性的破裂时刻”，但我认为，未来几年内，我们几乎必定会看到当前这种“AI无所不能”的集体信念出现一次重大的幻灭和修正。这场修正会淘汰掉90%的纯概念公司，让算力投资变得更加理性，并让AI真正走向电气化般的无处不在。它可能不叫“泡沫破裂”，而会被称为“理性回归”或“行业出清”。但无论如何称呼，其结果都是一样的：故事讲完，报表说话，没有护城河的公司将不复存在。这个过程不是是否会来的问题，而是到底以风暴还是以阵雨的形式到来。人工智能
旧电脑该扔了！黄仁勋表示，英伟达和微软在过去3年中致力于重新定义个人电脑。
旧电脑该扔了！黄仁勋表示，英伟达和微软在过去3年中致力于重新定义个人电脑。英伟达宣布推出基于ARM的新型处理器RTXSpark。-该处理器配备相当于RTX5070的GPU。-在现代游戏中，可实现1440P分辨率下100FPS的性能。-尽管是Windows笔记本电脑，但拔掉电源后性能不会下降。-电池续航时间长。-不仅针对笔记本电脑，还瞄准台式电脑市场。-在现场展示了《007：FirstLight》和《ForzaHorizon6》。-人工智能处理能力也很强大。-预计2026年秋季上市。
🔥黄仁勋放话：英伟达要“重新发明PC”了！意义堪比智能手机诞生英伟达和微软搞
🔥黄仁勋放话：英伟达要“重新发明PC”了！意义堪比智能手机诞生英伟达和微软搞了个大新闻！6月1日台北电脑展上，黄仁勋正式宣布进军PC计算市场，推出基于Arm架构的全新RTXSpark超级芯片及N1X处理器，首批搭载Windows系统的电脑今年秋季就要面市。这波操作直接打破了传统PC的性能天花板，AI、图形、能效全部拉满，Arm架构+英伟达显卡+Windows的组合，说不定真能给PC行业来一次彻底的洗牌。以后的电脑，可能真的要换个玩法了？黄仁勋宣布英伟达正重新发明PC英伟达RTXSpark芯片PC行业革命Arm架构PC来了
这次黄仁勋在台北GTC大会上的演讲，释放出了未来投资最重要的两个信号，大家一
这次黄仁勋在台北GTC大会上的演讲，释放出了未来投资最重要的两个信号，大家一定要注意。第一个就是万众瞩目的AIPC，想必大家在大会之前就已经预料到了。黄仁勋推出RTXSpark，并且与微软联手重新定义WindowsPC。未来的电脑不再只是运行Office、浏览器和传统软件，而是要运行个人智能体。之前市场讲AIPC，更多还是停留在一个比较模糊的概念上，就是电脑里多一个NPU，能跑一些本地AI功能。但这次英伟达给出的方向明显更激进，它不是想让PC多一个AI插件，而是想把PC重新定义成一个可以运行本地智能体的个人AI计算机。这背后真正重要的是PC的交互方式可能会被智能体重构。以前PC是App的入口，未来PC可能会变成个人Agent的入口。这件事如果成立，意义就不是一次普通换机周期，而是PC行业40年以来一次非常重要的范式变化。不过这里面也有一个很关键的问题。很多人说AIPC最大的价值，是用户可以在本地部署小模型，追求更低的延迟，保护自己的隐私，而且成本可能更低。这个逻辑听起来很顺，但未必对于所有人都是makesense的。因为对普通用户来说，真的一定要在本地部署小模型吗，如果云端大模型性能足够强、效果足够好、足以满足用户的日常需求，大多数人可能会选择暂时观望。真正有刚需的，可能是类似于金融、医疗、法律这些对于隐私高要求场景，或者是类似于语音助手、会议实时转写这些对于延迟高要求的场景。从投资的视角来看，伴随着AIPC出货，产业链上随之出现的一些瓶颈，比如高容量低功耗内存、高性能SSD、PC软件应用升级等等。另一个最重要的信号，就是物理AI，在最近老黄的发言中被高频提到。人形机器人是AI时代最大的增量方向之一，说是下一个明牌10x赛道也不为过。因为它对应的不是一个小市场，而是整个人类劳动力市场。Agent替代的是一部分脑力劳动，人形机器人如果成功，替代的就是现实世界里的通用体力劳动和部分服务劳动，这个市场想象空间太大了。不过人形机器人现在还处在非常早期，目前还没有看到大规模scale的征兆。最大的瓶颈是机器人如何理解物理世界，如何获得第一视角数据，如何在仿真环境里训练，再迁移到真实世界。这次台北TGC给出了AI下一阶段的两条扩散路径。一条是从云端走向个人终端，也就是AIPC，另一条是从数字世界走向物理世界，也就是物理AI人形机器人。
黄仁勋在日前的行业大会上发布了两项重要产品，标志着英伟达正式进入PC芯片市场并进
黄仁勋在日前的行业大会上发布了两项重要产品，标志着英伟达正式进入PC芯片市场并进一步拓展其人工智能基础设施的覆盖范围。此次发布的RTXSPARK处理器，是与联发科联合开发、基于Arm架构的系统级芯片。该芯片采用台积电3纳米工艺，集成了GraceCPU与Blackwell架构GPU，并通过NVLink技术实现统一内存管理。其关键性能指标包括配备128GB统一内存，支持在本地运行千亿参数级别的大语言模型，在AI推理能力上实现了显著突破。黄仁勋在演讲中将这一发布定义为“四十年来的首次彻底重新发明PC”，并类比智能手机诞生对移动产业的深远影响。从产业格局观察，此举意味着长期由x86架构主导的PC市场迎来新的结构性变量。英伟达与微软、Arm组成的技术联盟，带动了操作系统原生适配与软件生态的同步调整，首批搭载该芯片的产品预计于今年秋季上市，已有多家主流PC制造商确认加入。同期发布的还有人形机器人开放式开发平台NvidiaIsaacGROOT。这一布局延续了英伟达将AI计算能力从云端延伸至边缘终端的战略思路，汽车、PC与机器人正在被纳入同一套AI基础设施体系。黄仁勋在演讲中还提出“Token是利润单位，AI是GDP生成器”的观点，并驳斥了AI将减少就业岗位的论调，认为AI正在创造新的职业需求。市场方面对上述发布给予了积极反馈，相关供应链企业股价出现显著波动。RTXSPARK作为面向高端创作者与开发者的产品，其初期定价与对独立显卡的支持情况仍构成一定的市场接受度门槛，但其产业方向已相当明确。从数据中心到个人终端，英伟达正在推动一套完整的AI计算底座布局，此次PC芯片的发布可视作这一进程中的关键一步。
新加坡街头印度人多的吓人现在微软、Google、Apple的代码里面都充斥着一股
新加坡街头印度人多的吓人现在微软、Google、Apple的代码里面都充斥着一股咖喱味
现在全行业都在吐槽AI太烧钱、Token成本高，连微软、Uber巨头都在疯狂砍A
现在全行业都在吐槽AI太烧钱、Token成本高，连微软、Uber巨头都在疯狂砍AI开支，普通人高强度跑AI更是成本肉眼可见飙升。英伟达内部也有人发问：天天消耗海量Token，只做表面功夫，根本没提升生产力，这不就是纯浪费？黄仁勋给出了超通透的回答：任何新技术初期，没人能一开始就运用自如、做到完美。钱，稍微浪费一点没关系，但绝对不要浪费时间。年薪50万美金的工程师，一年AIToken费用要是低于25万，我会非常担心；如果只用了5000美元，我直接会气炸。比起心疼当下试错的成本，错过AI变革的窗口期、原地踏步，才是这辈子最赔本的买卖。时代的红利，永远先给敢迈出第一步拥抱变化的人✨小伙模仿黄仁勋爆火特斯拉Robotaxi自我认证为L4级黄仁勋称浪费点钱没事别浪费时间人工智能AI算力人工智能人工智能时代
AnthropicH轮融资650亿美元，投后估值9650亿美元5月29日，人工
AnthropicH轮融资650亿美元，投后估值9650亿美元5月29日，人工智能公司Anthropic宣布完成H轮融资，募集资金650亿美元，投后估值9650亿美元。本轮由AltimeterCapital、Dragoneer、Greenoaks和SequoiaCapital领投。自今年2月完成G轮融资以来，Anthropic业务爆发式增长。全球企业广泛部署Claude模型，年化收入已突破470亿美元。此次融资将用于安全研究、计算资源扩张及产品生态建设。Anthropic首席财务官KrishnaRao表示：“Claude已成为全球客户不可或缺的工具，我们正打造ClaudeCode和Cowork等产品。这笔资金将助力我们应对需求，保持前沿地位。”联合领投方包括CapitalGroup、Coatue、D1CapitalPartners、GIC、ICONIQ和XN。其他投资者有Blackstone、Brookfield、Fidelity、GeneralCatalyst、淡马锡等，以及亚马逊等此前承诺的150亿美元投资。美光、三星和SK海力士等战略伙伴参与，支持计算能力扩展。Anthropic已与亚马逊、谷歌、SpaceX等达成大规模算力协议。目前Claude已在AWS、谷歌云、微软Azure三大平台可用。AltimeterCapital创始人BradGerstner、Dragoneer合伙人MarcStad及Sequoia的AlfredLin均高度肯定Anthropic的研究文化与商业落地能力。同期，Anthropic推出ClaudeOpus4.8升级版，并在米兰开设欧洲新办公室，筹备首尔据点。Anthropic此轮创纪录H轮融资，凸显市场对安全AI的强劲信心。
即便是在“最理想”的假设前提下，《金融时报》数据显示，微软在AI上的投资回报
即便是在“最理想”的假设前提下，《金融时报》数据显示，微软在AI上的投资回报率（ROI）为-9%，谷歌为-15%，Meta为-28%，甲骨文为-35%。只有亚马逊勉强实现了正回报。眼下，这些超级云厂商（hyperscalers）正砸下数万亿美元，寄希望于未来的需求能够赶上当下的资本支出。人工智能
长期以来，微软XboxSeries系列主机对Xbox360的完美向下兼容一直
长期以来，微软XboxSeries系列主机对Xbox360的完美向下兼容一直令玩家称道，而索尼PS5却迟迟无法原生运行PS3游戏，玩家只能通过极其依赖网络带宽的云游戏来重温经典。近日，知名硬件评测媒体“数毛社”(DigitalFoundry)利用最新的PS5系统漏洞，成功在主机上刷入了Linux系统，并原生运行了目前最先进的PS3模拟器RPCS3，从而彻底揭开了PS5无法完美兼容PS3的底层技术谜团。数毛社测试指出，在目前系统版本低于6.02的受漏洞影响的PS5主机上，通过USB注入Linux并将其迁移至M.2固态硬盘后，RPCS3便可以不经过任何转译层直接在PS5上原生运行。测试结果表明，PS5在模拟PS3游戏时的表现呈现出极端两极分化的态势，而决定游戏能否流畅运行的生死线，完全取决于当年PS3那颗极其异端的Cell处理器(以及其SPU卫星处理器)的调用程度。
今年全球最赚钱的10家公司。
今年全球最赚钱的10家公司。
一张图真能看懂AI产业链！AI产业链超庞大，横跨硬件、框架、算法、应用。底层硬件
一张图真能看懂AI产业链！AI产业链超庞大，横跨硬件、框架、算法、应用。底层硬件是根基，AI芯片方面，寒武纪等国产厂商和英伟达等国际巨头竞争，提供核心算力；浪潮等服务器厂商组装高性能集群；海康威视等布局感知硬件。基础软件与框架是“大脑中枢”，像TensorFlow、飞桨等是开发者构建模型的工具。AI应用产业链分上、中、下游。上游提供算力和数据服务，中游开发解决方案，下游面向多领域。在技术和市场推动下，AI前景广阔，未来会创造更大价值。
4月28号，微软在GitHub上发布了86-DOS1.00的完整
4月28号，微软在GitHub上发布了86-DOS1.00的完整内核源代码。MIT许可证。我盯着这个仓库看了很久。不是因为代码复杂。45年前的操作系统内核，汇编写的，总共没多少行。让我停下来的，是代码被发现的地方：一堆布满灰尘的点阵打印机纸，塞在TimPaterson的车库里。TimPaterson就是86-DOS的原作者。1980年，他在西雅图计算机产品公司写了这个系统。1981年，微软花75,000美元买下了它，改名叫MS-DOS。这笔交易奠定了微软在PC操作系统上的统治地位。45年后，两位技术史学家，高宇峰和RichCini，找到了Paterson保存的这些打印稿。发黄的连续打印纸，上面还有手写的注释。他们一页一页扫描、OCR、转录，把整份代码搬上了GitHub。微软VPScottHanselman确认了一件事：转录出来的代码，重新编译后跟原始二进制逐字节完全一致。微软不是在拒绝开源。他们是在从最早的东西开始，一年一年往外掏。这条开源线不是孤例。2018年他们公开了MS-DOS1.25和2.11，2024年放出了MS-DOS4.00和多任务DOS。今年放的是最早的一个，86-DOS1.00，也就是MS-DOS的前身。一次比一次老，一次比一次接近源头。那问题就变成：为什么是DOS？为什么不是Windows？我翻了一圈资料后觉得，原因没多复杂，就三个字：能开和不敢开。DOS的代码是干净的。86-DOS是Paterson一个人写的，微软买了版权。45年过去了，没有第三方的代码纠缠，没有还在生效的商业合同。纯粹的软件考古学对象。Windows不一样。Windows3.x、95、98里面嵌着大量第三方的代码，字体渲染、网络协议栈、多媒体组件。当时的授权协议根本没考虑"将来开源"这件事。微软如果要开源这些版本，得先找到几十家几十年前可能已经倒闭的公司，跟他们的法务谈。老Windows里还有一些尴尬的东西。IE浏览器的一些代码来自Spyglass公司，后来的反垄断官司就围绕这部分展开。你让微软现在去开源含IE代码的Windows95？法务部大概会直接掀桌。还有个更现实的问题：老Windows里可能存在安全漏洞的根基代码。NT内核的一些设计在Windows11里还在用。开源老版本可能暴露仍在使用的加密机制或权限模型。所以微软的策略很清楚：DOS可以敞开了给，Windows不行。这次开源GitHub仓库名是DOS-History/Paterson-Listings。我特意去翻了里面的文件。DOSIO.ASM、DOSMES.ASM、CHKDSK.ASM，文件名都是大写，注释稀疏，寄存器操作到处飞。8086汇编，早期的x86。SeattleComputerProducts8086Assembler编译的。有个细节我反复看了好几遍：不是每一行都能OCR识别出来。有些字符糊了，有些打印纸折痕处的字迹断了。两位史学家对比多个版本、查Paterson的手写修改、甚至通过上下文逻辑推断，才补齐了所有缺失的部分。这活干了几个月。我在终端里翻这个仓库的时候，突然意识到一件事。我爷爷那辈人留下的东西可能是老照片和家书。程序员留下的遗产是一堆汇编文件和一个gitlog。45年前的代码今天还能被人读到、被人理解、被人在GitHub上点star。这件事本身就很浪漫。软件能活的比硬盘长，前提是有人在它死之前把它挖出来。微软开源的这三批DOS代码，都是MIT许可证。MIT是目前最宽松的开源协议之一。你可以拿这些代码做任何事：学习、修改、再发布、甚至商用。微软没有用更严格的协议（比如只准看不准用的那类），也没有加什么附加条款。这说明微软对DOS的态度是"这东西是历史，历史属于所有人"，而不是施舍性地给你看一眼。回到原问题：为什么微软不开源老版本Windows？答案是他们在开源老代码这件事上比想象中走得远。只是他们从最干净、最安全、最没有法律风险的地方开始，DOS，而不是Windows。Windows可能有朝一日会出现在开源清单里，但路比DOS长得多。翻完这个仓库我有一个感受：不是所有代码都该烂在私有服务器里。45年前的DOS内核躺在TimPaterson的车库里，差点就跟垃圾一起扔掉了。现在的代码放在GitHub上，理论上永生了。但如果没人主动去做这件事，去找、去扫、去校对，那些改变过计算历史的代码，还是会消失在时间的缝隙里。75,000美元买了未来几千亿美元的操作系统市场。现在他们把这个起点白送给了所有人。
由于Token成本飙升且难以持续，微软已取消了Claude的内部使用许可；与此同
由于Token成本飙升且难以持续，微软已取消了Claude的内部使用许可；与此同时，Uber在短短四个月内就耗尽了其2026年的全部人工智能预算。为了应对飞涨的成本，美国人工智能软件的价格普遍上涨了20%至37%，迫使GitHub（微软子公司）放弃固定费率方案，转而采用基于使用量的计费模式。成本的持续攀升迫使企业直面人工智能应用扩展的残酷现实。而随着Anthropic、OpenAI和谷歌相继提高价格，那些基于“成本将持续下降”假设而建立的商业模式正面临崩溃。如今，企业面临着两难选择：要么限制人工智能的使用，这将扼杀实验室的收入和增长；要么迫使实验室降低价格，自行承担损失。无论选择哪条路，人工智能行业目前的估值水平都已难以为继。科技AI
大型人工智能公司占据全球计算能力的一半……谷歌以25%的市场份额位居榜首1/少
大型人工智能公司占据全球计算能力的一半……谷歌以25%的市场份额位居榜首1/少数几家前沿科技公司在全球人工智能计算市场的主导地位正在迅速增强。尽管它们目前的市场份额尚未达到一半，但它们仍在积极扩张。2/根据EpochAI的一份报告，到2025年底，谷歌将以400万个H100GPU占据全球25%的计算能力，位居榜首。然而，报告显示，分配给Gemini项目的开发比例不足一半。3/OpenAI以170万个GPU位列第三，而Meta和微软也在积极获取大规模的计算资源。中国公司DeepSearch也正通过外部投资和自建设施迅速追赶。4/如果这种计算资源集中化的趋势持续下去，未来的成败将取决于能否创造可观的利润和经济效益。由于物理限制和天文数字般的成本，可持续性已成为一项关键挑战。
谁是美国最可靠的公司？微软位列总榜榜首，英伟达勉强跻身前三十可靠性已成为现代
谁是美国最可靠的公司？微软位列总榜榜首，英伟达勉强跻身前三十可靠性已成为现代商业中最宝贵的无形资产之一。下面榜单依据《新闻周刊》与Statista联合调研编制，调研对象涵盖2400余名企业决策层人士，以此评选出美国最具可靠性的企业。受访者从企业靠谱程度、服务稳定性、价值回馈、合作便捷度等多个维度对参评企业进行评估。微软位列总榜榜首，IBM、亚马逊与谷歌也稳居榜单前列。科技企业包揽榜单主流席位，这也折射出当下各行各业对云基础设施、网络安全及企业级软件平台的高度依赖。榜单中有一处意外结果：英伟达尽管在人工智能芯片领域占据绝对主导地位、市值一路飙升，却勉强跻身榜单前三十。这份排名也凸显出，企业运营可靠性与业务增速、市场热度、股市表现并不能画上等号。——微软登顶榜首微软以91.5的高分拿下本次可靠性排名第一名。从Azure云基础设施，到Microsoft365办公套件，再到人工智能办公工具，其各类产品已深度融入各类企业的日常运营流程中。IBM、亚马逊、谷歌与迈克菲跻身榜单前五名。随着企业业务线上化转型加速，云计算、网络安全与企业信息技术服务已成为企业核心刚需，运营可靠性与服务在线时长，正逐步成为企业愈发看重的核心竞争优势。——英伟达勉强跻身前三十尽管引领全球人工智能产业热潮，跻身全球市值最高企业行列，英伟达本次可靠性评分仅为84.9，位列第30名。该排名清晰划分了市场行业地位与企业运营可靠性的区别。英伟达虽垄断人工智能硬件市场需求，但本次调研侧重考核服务稳定性、履约靠谱度、合作体验及客户推荐意愿等维度。相比之下，榜单中排名靠前的多数企业，历经数十年积淀，在大型企业客户群体中树立了稳定运营、优质售后的品牌口碑。而英伟达仍能跻身榜单，也侧面印证了人工智能基础设施已迅速成为全球企业运营的刚需配置。——金融企业整体排名靠前金融服务行业是本次榜单上榜企业数量第二多的领域，足以说明信誉与运营稳定性，依旧是银行及支付行业的核心竞争力。第一资本银行以87.2分位列总榜第七名，领跑金融行业；美国银行排名第九、嘉信理财第十四、美国运通第十九、摩根大通第二十五。调研结果表明，老牌金融机构持续依托业务规模、国民品牌认知及长期客户合作关系，稳固自身行业优势。——可靠性为何愈发重要随着各行各业对云计算、网络安全及人工智能系统的依赖度不断提升，运营可靠性已然成为企业核心竞争优势。这份榜单也体现出，企业在追求创新与业务增长的同时，正愈发重视经营稳定与服务连贯度。
