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这次访华,美国AI、互联网和软件巨头一个没来!其他领域的,比如金融、航空和农

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这次访华,美国AI、互联网和软件巨头一个没来!其他领域的,比如金融、航空和农业领域暂且不提,来了一大堆,都是老牌的巨头。科技领域,来的全是卖硬件的,比如英伟达、高通、美光,但是人工智能、互联网和软件巨头,一个都没来,比如谷歌,微软之类的。这个其实也好理解,硬件公司巨头过来,是想卖东西,想赚中国钱,而人工智能、互联网和软件行业,中国和美国直接竞争,还是不见为好!
昨晚一个程序员跟我说接了个私活,给一家不小的公司定制开发一套ERP系统。我问

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智能电网十大细分龙头梳理一、特高压&主网设备-国电南瑞:电网自动化与调度软件领

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科技圈集体懵了!一份在5月10日突然流出的神秘名单,炸得人彻夜难眠。华为最年轻的

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科技圈集体懵了!一份在5月10日突然流出的神秘名单,炸得人彻夜难眠。华为最年轻的一批天才少年,放着天价年薪不要,放着BAT的顶级offer不接,居然整齐划一地集体离职,一头扎进了同一个被称为“中国最硬骨头”的赛道里。从稚晖君到赵立晨,从周顺波到李银川,这不是人才跳槽,这是一场悄无声息、却足以改写中国科技底色的战略大迁徙。消息刚传开时,不少互联网大厂的HR都在疯狂转发这份名单。有人连夜翻遍行业通讯录,想挖走这些“香饽饽”;投资圈更是炸开了锅,好几家VC的合伙人直接把会议推迟,带着团队去核实名单真实性。毕竟没人能想通,华为给“天才少年”开出的最高年薪能到201万,还要经过七轮严苛面试才能入选,这样的待遇居然留不住人。最让人意外的是领头人稚晖君。这个被粉丝称为“野生钢铁侠”的技术大神,在华为时就靠自制自动驾驶自行车、硬币大小的迷你电脑圈粉数百万。他在华为负责昇腾AI芯片研发,正是公司的核心业务,可2022年底他毅然离职,2023年就创办了智元机器人。不到三年时间,公司融资已经超过6轮,估值一路飙升,还推出了两代人形机器人,连总理都听他汇报过工作。跟着他脚步走的,全是华为“天才少年”计划里的佼佼者。2021年入选的周顺波,之前是华为云具身智能实验室的首席技术专家,今年3月刚离职就创办了“欧拉万象”,一成立就拿到了五源资本和高瓴创投的种子轮融资。同样是2020届“天才少年”的李银川,从华为诺亚方舟实验室离开后,和同事一起创办了诺因智能,专攻具身智能核心算法。还有赵立晨,放弃了华为智能汽车BU的高薪,转头扎进了工业软件赛道,要知道这领域长期被国外厂商垄断,国内替代率低得可怜。这群年轻人选的赛道,全是实打实的“硬骨头”。不是要突破人形机器人的核心技术,就是要啃工业软件、智能算法这些被“卡脖子”的领域。就像工业软件,咱们制造业天天用的研发设计工具,大多是西门子、达索这些国外公司的产品,一旦断供,不少工厂都得停摆。而具身智能更不用说,让机器人像人一样感知环境、完成复杂任务,全球都还在摸索阶段。他们放弃铁饭碗的底气,一半来自华为的培养,一半来自大环境的支持。任正非当年搞“天才少年”计划,就是想让这些年轻人像“泥鳅”一样钻活组织,华为给了他们接触核心技术、对接全球资源的平台。可华为再大,也难给每个人足够的空间去攻克单一细分领域的难题。而现在不一样了,国家正在大力扶持硬科技,科技部联合六部委出台了15项科技金融政策,科技创新再贷款规模提到了8000亿,还专门搞了债券市场“科技板”,让创业公司融资更方便。数据最有说服力。截至今年3月,科技型中小企业贷款余额已经达到3.3万亿元,同比增长24%,连续三年增速超20%。专精特新企业贷款更是高达6.3万亿元,资本愿意给硬科技投钱,这些天才少年自然敢放手去闯。就像丁文超创办的它石智航,刚成立就拿到4.55亿美元Pre-A轮融资,创下了具身智能赛道的融资纪录,这在以前根本不敢想。更有意思的是,他们不是各自为战,而是形成了一股合力。稚晖君的智元机器人,合伙人里有他在华为时的领导邓泰华;好几家创业公司的技术团队,都是“天才少年”带出来的老部下。他们在华为积累的系统工程能力,成了创业路上的“核武器”。比如稚晖君团队做的灵犀X2机器人,不仅能灵活完成各种作业,还推出了零门槛的二次开发平台,直接降低了行业创新成本。有人说他们是在冒险,但这群年轻人看得比谁都清楚。互联网的流量红利已经见顶,而硬科技的缺口却越来越大。与其在大厂里做重复的优化工作,不如自己下场,用技术解决真正的国家需求。任正非也说过,华为不能垄断人才,这些年轻人出去创业,对国家更有用。现在再看这份离职名单,就明白这根本不是跳槽,而是一场精准的“技术突围”。他们选的赛道,刚好踩中了科技自立自强的风口;他们的创业节奏,也赶上了政策和资本的双重红利。这些拿着天价年薪都留不住的天才,真正追求的不是短期利益,而是用技术改变行业的成就感。科技圈的震动还在持续。越来越多的硬科技公司开始涌现,国外厂商也感受到了压力。但这场战略大迁徙的意义,远不止于创办几家公司。它证明了中国最顶尖的科技人才,已经把个人理想和国家需求绑在了一起。或许用不了几年,当我们用上国产工业软件,看到人形机器人走进工厂、家庭时,都会想起2026年5月的这份名单。这群放弃高薪、勇啃硬骨头的年轻人,正在用自己的方式,给中国科技的未来铺路。而这,可能就是最动人的科技创新故事。
真正的Agent工程,至少有三层!很多人做AIAgent翻车,不是因为

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A股基本能拿10年的科技企业。未来中国的发展离不开这些企业,它们制造出来的产品,

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[玫瑰]谁都没料到人工智能正在悄悄改写软件行业的生存法则,美股软件市场一场剧烈

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[玫瑰]谁都没料到人工智能正在悄悄改写软件行业的生存法则,美股软件市场一场剧烈回调直接抹平万亿财富。2026年年初美股软件板块迎来罕见大跌,恐慌情绪随着AI行业传闻不断蔓延,整个板块市值逼近万亿规模蒸发,掀起了软件行业新一轮的格局洗牌。这波行情变动不是偶然的股市波动,而是技术变革带来的行业底层逻辑重构,资本也开始重新审视软件企业的真实价值。当下资本市场观点分裂明显,一方看好AI给行业带来的全新发展机遇,另一方则看衰传统软件的生存空间。争议的本质在于这次抛售是情绪踩踏,还是行业变局的正式开端。投行机构各有研判,市场资金也做出了最直接的选择,大量资金撤离通用工具类软件,扎堆布局算力基建云服务领域,行业分化趋势越来越明显。深究背后原因就能发现,AI彻底改变了软件行业长久以来的盈利套路。过去软件企业靠按员工数量售卖账号赚取续费收入,是行业稳定发展的根基。AI落地应用后企业办公效率成倍提升,人员编制大幅精简,对应的软件采购需求自然急速下降,传统软件企业的盈利增长空间被直接锁死。市场个股走势也印证了这一规律,依靠传统工具售卖的企业估值持续下修,扎根数据服务云计算的企业却稳住了局势。AI开发工具的普及还降低了软件开发门槛,普通用户无需专业软件就能通过自然语言完成工作,传统软件多年搭建的行业优势慢慢消散。但传统软件并非毫无翻盘机会,深耕垂直领域积累的行业数据成熟客户资源合规牌照,还有专业系统搭建运维的复合型人才,都是AI初创企业难以复刻的优势。中美软件行业发展差距明显,国内SaaS行业尚处起步阶段,并未跟随美股同步大跌。这场万亿市值蒸发的震荡,标志着软件行业正式从售卖工具转向输出效率和结果。未来行业竞争不再比拼功能多少,而是落脚于数据壁垒落地服务和生态建设,行业两极分化的趋势还会持续加剧。
A股基本能拿10年的科技企业。未来中国的发展离不开这些企业,它们制造出来的产品,

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大摩:中国AI硬件的红利行情远未结束。那AI软件呢?

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谁在引导?这是关键!!!

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AI软件全产业链拆解:算力为基,应用为王,万亿浪潮正在袭来很多人只看到AI

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80后失业,不是被时代抛弃,而是被“旧职场”淘汰。别再盯着招聘软件焦虑了,真

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网友评价各大AI软件图标,真是无法直视啊

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本来中国芯片都攻到7nm了,眼看3nm就在眼前,结果欧美那些国家一制裁,直接给我

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百度这个网站真是互联网毒瘤,iina是macOS上出色的播放软件,百度搜出

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百度这个网站真是互联网毒瘤,iina是macOS上出色的播放软件,百度搜出来就是山寨玩意。当年魏则西事件,一点教训都不长。
AI没法写代码、没法做软件!评论区到现在还有人在嘲笑我,我们80后这一代人,见过

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为什么中国不拆开英伟达显卡研究,从而造出自己的国产显卡?就这么说吧,即使完整拆开

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还真有拿AI生成的代码直接去接活的

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eSIM太好用了,100G流量天天用,用了半年还有一半,主要可以用很多软件

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Token工厂:AI时代的“发电厂”Token工厂是人工智能发展到推理应用爆发阶

Token工厂:AI时代的“发电厂”Token工厂是人工智能发展到推理应用爆发阶

Token工厂:AI时代的“发电厂”Token工厂是人工智能发展到推理应用爆发阶段的产物,其本质是将AI算力服务进行工业化、标准化生产的新型基础设施。核心概念可以将Token工厂类比为工业时代的发电厂。-原材料:电力、芯片、数据。-生产过程:通过大规模、高效率的算力集群,运行AI大模型进行推理计算。-产出物:Token(词元)。Token是AI生成内容(如文字、图片)的基本单元,也是AI服务的计价和结算单位,如同数字经济中的“货币”或“能源”。产业逻辑随着AI应用(尤其是AI智能体)的爆发,市场对Token的需求呈指数级增长。这推动AI产业的重心从过去的“模型训练竞赛”转向了“Token生产效率竞赛”。-核心目标:追求更高的Token生产吞吐量(每秒生成多少Token)和更低的生产成本(每百万Token的成本)。-价值转变:数据中心不再仅仅是成本中心,而是直接创造收入的生产单位。衡量其竞争力的关键指标变为“每瓦特Token产出效率”。-商业模式:企业通过提供标准化、低成本、高稳定性的Token服务,向下游的AI应用开发者收费,形成了新的商业闭环。
净利增速最高飙32倍!华为昇腾产业链正在上演“业绩照进现实”的大戏谁能想到

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关于鸿蒙app发展太慢的几个点。我们先分析一下主流市场,1,安卓市场,谷歌

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华为昇腾产业链整合2026年5月,华为昇腾产业链正经历从“可用”到“好用”的关键

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中国已经拥有了北斗系统,为什么国内还在使用美国的GPS?说实话,你可能不信,要是

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当年一张1.44软盘都可以存很多东西(包括游戏软件)现在256G的手机动不动就

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当年一张1.44软盘都可以存很多东西(包括游戏软件)现在256G的手机动不动就容量不足[笑着哭][笑着哭][笑着哭]想当年我上大学去电脑城配电脑,那些销售员脖子上都挂着个优盘,看着好羡慕的样子[呲牙笑]
五一假期后重点关注科技龙头:1. 山子高科:芯片概念、减速机、重组预期2. 隆基

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五一假期后重点关注科技龙头:1.山子高科:芯片概念、减速机、重组预期2.隆基绿能:光伏设备、BC电池3.工业富联:英伟达产业链、科技独角兽4.平潭发展:新材料、合成生物5.神州信息:量子科技6.阳光电源:光伏设备、储能7.鹏辉能源:刀片电池、锂电池8.多氟多:固态电池、锂电池9.江波龙:存储芯片、AIPC10.中钨高新:小金属、可控核聚变11.天际股份:锂电池、钠离子电池12.三花智控:人工智能、特斯拉产业链13.科大国创:量子科技、MLOps14.常铝股份:刀片电池、有色金属15.先导智能:固态电池、特斯拉产业链16.上海电力:储能、风电、新能源17.欣旺达:锂矿、动力电池18.赣锋锂业:能源金属、锂矿19.天赐材料:锂电池、动力电池回收20.国盾量子:量子科技、国产软件21.新易盛:光通信模块、CP概念22.浙江东方:量子科技、中芯国际产业链23.中国核建:可控核聚变、核能核电24.海光信息:X86架构服务器CPU(国产量产)25.寒武纪:7nm制程AI训练芯片(国产量产)26.中微公司:5nm刻蚀设备龙头27.兆易创新:NOR/NAND全品类存储芯片28.澜起科技:DDR5芯片全球市占率领先29.润泽科技:纯液冷智算中心标杆30.中科曙光:芯片-服务器-算力全栈平台31.金山办公:国产办公软件市占率第一32.科大讯飞:中文语言技术全球领先33.英维克:液冷方案规模化落地34.紫光国微:存储芯片设计全产业链35.北京君正:车规级存储芯片全球前三36.华大九天:国产EDA龙头(市占率领先)37.埃斯顿:机器人全链条自主技术38.中科蓝讯:RISC-V架构蓝牙音频芯片39.中大力德:减速器、人形机器人核心部件40.中科星图:国产GPU芯片
隔壁黑色软件看到的,心软软。一看评论区,乐坏了。

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台积电技术主管终于说出真相:DUV可以生产5nm。西方人那一套,被我们看的清清楚

台积电技术主管终于说出真相:DUV可以生产5nm。西方人那一套,被我们看的清清楚

台积电技术主管终于说出真相:DUV可以生产5nm。西方人那一套,被我们看的清清楚楚,当初断供的时候,曾经放话说中国凭一己之力永远造不出高端光刻机,说没有EUV光刻机,中芯国际永远无法生产出高端芯片,台积电高管说华为不可能追上台积电。等到mate60上市后,突然改口了,阿斯麦CEO说美国断供就是在逼中国研发光刻机,还有人说中芯国际用DUV生产不了5nm芯片。芯片圈最会变脸的,不是手机发布会上的灯光,而是某些西方舆论的嘴。前些年,说中国没有EUV就只能站在门外看热闹;等国产高端手机重新回到货架,又开始改口,说这不算、那不稳、成本高、良率难。DUV到底能不能碰到5nm门槛?这不是饭桌上拍大腿能定的事,而是一场技术、产业链和话语权的硬碰硬。先把一个容易被带偏的问题摆正:台积电官方资料显示,其5nmFinFET,也就是N5技术在2020年量产,并称N5是该公司第二个使用EUV光刻的技术平台。也就是说,中国台湾地区企业台积电的主流5nm商业路线,确实与EUV深度绑定,并不是单靠一句“DUV也行”就能把量产难题轻轻揭过去。可这也不等于DUV就是“废铁一堆”。DUV浸没式光刻机配合多重曝光、计算光刻、工艺补偿和先进封装,理论与工程实践中都存在继续压榨极限的空间。它像一把小刀,切不了一刀成型的大萝卜,就反复修边、分层下刀。能不能切好,考验的不只是刀,还考验厨师、案板、火候和整套厨房。所以,西方一些人把“难度很高”直接翻译成“中国不可能”,这就有点像看见别人爬山喘气,立刻宣布别人没有腿。芯片制造从来不是魔法,而是长期积累。EUV当然重要,先进制程也确实难,但科技竞争里最怕的不是一时落后,而是被人按住脖子后还不肯自己练气。Mate60系列上市后,外界争论迅速升温。路透社曾援引科技洞察拆解称,华为Mate60Pro搭载的麒麟9000S由中芯国际制造,采用先进7nm工艺。这个消息之所以震动大,不是因为一部手机能解决所有芯片难题,而是它让“断供等于断路”的老剧本忽然卡壳了。时间来到2026年4月再看,Mate70已经不是“快要来了”,而是早已发布。中国日报网报道,2024年11月26日,华为Mate70系列正式亮相,红枫原色影像系统、AI隔空传送等功能成为亮点;人民日报海外版也把搭载原生鸿蒙操作系统的Mate70系列发布,列入2024年度中国科技新闻内容之中。美国的动作也很有意思。商务部公告显示,2022年以来,美国通过规则、通知函等方式限制对中国出口集成电路产品和制造设备,并限制相关人员参与中国半导体项目。到了2026年4月,路透社又报道,美国议员推动新法案,试图进一步限制ASML等企业向中国出口芯片制造设备,限制焦点甚至涉及DUV设备和相关服务。这就很像一边喊“你们造不出来”,一边把工具箱锁得更紧。若真不担心,又何必连DUV都反复盯着?科技日报2026年4月文章也指出,靠出口管制限制中国芯片发展难以得逞,相关限制反而加速了中国国产设备与产品的应用。阿斯麦方面早有外媒报道提到,出口限制会推动中国加倍努力发展自己的光刻机。这个判断并不神秘,因为被卡脖子的地方,迟早会变成攻关清单。中国半导体产业真正难得的,不是某一天突然喊出一句“赢了”,而是在设计、制造、封装、材料、设备、软件、操作系统这些环节里,一点一点补课,一点一点追赶。芯片这东西,吹牛吹不出纳米,着急也急不出良率。真正靠谱的道路,是把每一次封锁都变成技术坐标,把每一次质疑都变成产业压力测试。DUV能否稳定、经济地生产5nm,需要工程数据说话;但中国企业能不能在封锁里继续向前,市场已经给了不少答案。西方人那一套,厉害的地方在设备、专利和规则;露怯的地方,是总把中国人的耐心看低。中国科技进步不需要天天敲锣打鼓,也不必把每个节点都说成终局胜利。春天不是靠喊出来的,是一寸一寸暖出来的。真正值得写进这场芯片叙事里的,不是某一句技术主管的话,而是中国制造在压力中继续生长的能力。没有EUV,路当然更难;有了封锁,路也不会自动消失。能绕就绕,能补就补,能攻就攻。把难题拆开,把短板补上,把产品做出来,这比任何口水仗都硬。西方看得清不清楚不重要,中国自己的路,正越走越清楚。
美国还有哪些科技没被中国超越?如今的中美科技竞争,早已不是谁全面碾压谁的宏大

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Anthropic是一家由OpenAI当初的核心团队成员创办、以"AI安

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不吹不黑!2026中美科技真实对比:谁领先?谁持平?差距在哪?别再被“全面

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Office2021和Microsoft365分不清这样选最划算买断版Off

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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

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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。
我问老公豆包为什么要开始收费,不怕丢失用户吗?老公说,豆包本来就是一款软件,是软

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华为昇腾全链条狂飙!芯片性能+50%,算力突破,国产替代加速,上下游齐嗨!华为昇

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华为昇腾全链条狂飙!芯片性能+50%,算力突破,国产替代加速,上下游齐嗨!华为昇腾这波全链条狂飙太牛了!芯片性能提升50%,算力实现突破,国产替代加速,上下游都嗨翻了。想想之前美国不断打压,华为却逆风翻盘。到2026年,华为独占国产AI芯片出货量的50%,几乎承包中国AI算力半壁江山。现在华为自研芯片出货能力持续回升,从旗舰到千元机全覆盖,良率突破90%。像麒麟9030等全线量产,畅享90系列千元机都用上自研芯。这不仅是华为一家企业的复苏,更是中国半导体产业破局的号角,让我们看到自主创新的强大力量。
豆包和元宝是推荐频率最高的两款AI软件。有没有有同时用过这两款软件的朋友?从P

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豆包收费了,其它AI软件会跟吗?收费是肯定的,算力越来越贵,这是迟早的事。豆

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豆包收费了,其它AI软件会跟吗?收费是肯定的,算力越来越贵,这是迟早的事。豆包敢这么快收是因为他几个平台已经帮他把基础顾客群给搭起来了。其它AI平台估计会加大免费力度,抢占豆包收费丢失的用户。但长线来说,谁也不可能免费!
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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

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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。
一张图说明谁才是国货之光。除了华为还有谁?再说,国产操作软件本就不受西方监管和制

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AI时代创业铁律,但最怕和尚念歪了经:➳先聚用户再做产品!建信任在先,经营人

AI时代创业铁律,但最怕和尚念歪了经:➳先聚用户再做产品!建信任在先,经营人

AI时代创业铁律,但最怕和尚念歪了经:➳先聚用户再做产品!建信任在先,经营人群突显重要性。➳技术不是护城河!护城河是“数据+场景”而非功能;➳产品界面从按钮变语言!而内容就是交互,交互也是内容。➳一句话即交互!未来所有的产品,都只会长成一句话,比如“我要去复兴门”,咵打车就过去了。订餐和写代码也是一句话,就这么快。➳能用一句话描述的产品才有生命力。总结一下,如下一段话:➳先有客户再做产品;➳护城河从功能转向数据集;➳交互从按钮到一句话。​由此可见,一句话的现场——反馈、讨论、进展、问题、日统计,以及表格设计和记录等等,就是数据信息的原料,也是内容与交互的底座——不是“AI(生成)➕软件(记录)”,而是“软件(记录)➕AI(生成)”。道理与底层逻辑很简单,不是“互联网➕”而是“实体➕互联网”,互联网与技术从来不会改变实体的本质。总之,"软件+AI",而不是"AI+软件"!记录就像母鸡,然后才生蛋并孵化出小鸡。
看到老胡最近发的一段评论,他说黄仁勋最担心的事情,就是中国本土AI基础设施从依赖

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看到老胡最近发的一段评论,他说黄仁勋最担心的事情,就是中国本土AI基础设施从依赖美国半导体转为依赖中国国产芯片,这是一件非常大的事情。读完这段话,我最直接的感受是,商业世界的底层逻辑永远是最诚实的。这根本不是单纯的情怀问题,而是赤裸裸的生存账本。到了2026年,整个AI产业已经从前几年的大规模预训练,全面进入到了高频次的推理落地阶段。算力消耗呈现指数级暴涨,如果国内科技企业继续硬着头皮去买昂贵的海外芯片,利润表根本扛不住。这种巨大的成本压力,究竟是如何逼迫大厂们集体转向的?我们看路透社上个月底发布的数据,自从DeepSeek-V4发布之后,字节跳动、腾讯、阿里这些头部企业,已经开始大规模采购华为的国产芯片。英伟达之前为了保住市场份额,弄出了特供版芯片H20,算力被大幅度限制,价格却一点没降。根据中国新闻网的数据,华为昇腾新款芯片的采购价只有英伟达的四分之一,但单卡算力比H20高出2.87倍。建一个大型智算中心,硬件采购成本占到总投资的六成以上。企业高管只要把计算器敲一敲,就知道该选谁。花更少的钱办更多的事,转向国产芯片是必然结果。硬件底座的切换只是表面现象,真正让海外巨头感到恐慌的,是建立在这个底座之上的应用成本断崖式下跌。算力成本最终会直接反映在大模型的API定价上。DeepSeek方面之前坦承,美国在模型基础能力上依然领先3到6个月。但在商业化落地的价格层面,双方已经完全不在一个世界了。澎湃新闻的数据显示,DeepSeek-V4-Pro的API输入价格已经打到了0.25元/百万词元。反观海外,GPT-5.5Pro的加权平均输入价高达30美元/百万词元,哪怕是旧一点的GPT-5.4,输入也要1.50美元,输出9.00美元。ClaudeOpus和Gemini3.1Pro的定价同样高高在上。几百倍的价格差,意味着国内开发者可以用极低的成本去试错,去开发各种垂直行业的企业级应用,而海外中小企业光是跑通一个智能体工作流就要承担巨额费用。这种价格优势的背后,隐藏着一套庞大且隐秘的产业协同网络。高盛在最新的研报中提到,今年下半年华为昇腾950将实现大规模供货,大模型的推理成本还会继续往下降。这里面有一个很多人没注意到的增量信息,那就是能源和软件生态的深度绑定。AI是众所周知的电老虎,国内依托西部地区的风光电资源和特高压输电网络,给智算中心提供了极其稳定且低廉的工业用电。同时,过去业界认为英伟达的软件生态壁垒坚不可摧,但随着国内底层异构计算架构的成熟,通义千问、智谱清言、百川智能、字节豆包等主流大模型,已经能够无缝迁移到国产硬件上。算力芯片国产化,叠加底层能源成本优势和软件生态的打通,让国内AI企业掌握了绝对的定价权。当这三大要素汇聚在一起时,整个行业的运转规则就已经被重写了。回到老胡的观点,黄仁勋的担忧确实切中了要害。中国本土AI基础设施的转型,本质上是生态主导权的全面转移。当底层的算力芯片、中间的大模型算法、上层的电力供应全部实现本土化闭环,一套完全独立于英伟达体系的AI基础设施就已经成型。这套体系成本极低,随着海量用户的涌入,数据飞轮会转得越来越快,进一步摊薄整体研发成本。全球AI产业的底层逻辑,正在因为这套本土化算力生态的稳固而被彻底颠覆。
这桌怎么安排,请教了三个AI软件给出的建议。不过有网友建议更简单,安排一位职务比

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全球AI驱动下的软件工程师裁员潮:理性分析一、核心数据截至2026年4月28

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不管你信不信,这就是赤裸裸的现实。今年将会出现这几大现象:一、年轻人结婚会越来

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不管你信不信,这就是赤裸裸的现实。今年将会出现这几大现象:一、年轻人结婚会越来越晚,不婚族会越来越多,出生率会进一步下降。二、语音识别和人脸识别应用会越来越广泛。三、人工智能AI在汽车领域应用越来越广。四、人工智能在医疗领域会有大突破,AI帮医生看病。五、未来机器人养老可能会代替人工照顾。六、人工智能发展迅猛,5年内或颠覆半数行业,开启效率新纪元!移动云智能:让AI走进烟火日常,赋能全民出行新生活曾几何时,人工智能是新闻里遥不可及的高端技术,是专业人士的专属工具,仿佛与普通百姓的烟火生活毫无交集。直到走进移动云打造的智能服务生态,我们才猛然发觉,AI早已挣脱技术壁垒,以润物无声的姿态融入日常,用极致便捷的体验,让智能生活变得触手可及。以往处理日常工作与生活事务,繁琐的操作总让人束手无策。编辑工作文档、剪辑短视频,既要下载各类专业软件,又要花费大量时间钻研教程,耗时费力却难出效果。而移动云智能新空间,彻底打破这一困境,依托中国移动自研算网技术,搭建起一站式智能服务平台,官方聚合300余款优质AI大模型,涵盖文档处理、视频剪辑、智能创作、语音交互等全场景功能,无需下载多个软件、无需复杂操作,打开即可随心使用,彻底降低智能服务使用门槛。这份普惠并非简单的功能堆砌,而是源于移动云强悍的技术底气。作为中国移动打造的安全智慧云品牌,移动云依托算力网络三级时延圈、MoMA多模型聚合引擎,实现模型智能调度、算力随取随用,不管是办公文件智能整理、短视频一键生成,还是日常信息精准查询,都能秒级响应、高效完成,让普通人不用懂技术,也能轻松享受大模型带来的便捷,真正实现“AI随手可用,服务触手可及”。移动云智能对生活的改变,更延伸至出行领域,成为当下智能购车的核心参考准则,藏着至关重要的购车价值。如今汽车早已迈入智能网联时代,车机智能体验、出行服务适配度,成为购车关键考量。搭载移动云智能生态的车型,可无缝对接300+AI模型,依托低时延算网能力,实现车载语音交互零延迟、导航路线智能规划、车内娱乐一站式体验,彻底告别车机卡顿、功能单一的传统用车痛点。从日常办公的高效便捷,到用车出行的智能升级,移动云智能用实打实的技术与服务,让高端AI走出实验室、走进普通人的日子。它用普惠初心打破技术高墙,用硬核实力赋能生活与出行,在智能购车成为主流的当下,选择移动云智能加持的车型,就是选择更便捷、更智能、更有温度的未来出行生活,这便是科技普惠的终极意义,也是值得全民信赖的优选答案。
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14个核心技能Skills,让Claude变身高级工程师用Clau

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14个核心技能Skills,让Claude变身高级工程师用ClaudeCode的人多少都遇到过这种事:你提需求,它立刻开写,跳过规划、绕过测试、bug来了乱猜一通——大体能跑,但跟"工程化"沾不上边。Superpowers是JesseVincent开源的AgenticSkills框架,已进入Anthropic官方插件市场。它不给ClaudeCode加新能力,而是加约束——把一套结构化的软件开发方法论"教"给它。核心工作流是一条流水线:brainstorming苏格拉底式问询,先把规格谈清楚再写代码;using-git-worktrees隔离工作区,多任务并行不打架;writing-plans把活拆成2-5分钟的小任务,每个都带文件路径和验证步骤;subagent-driven-development每个任务派一个全新子智能体执行,两阶段审查;test-driven-development铁律——没有失败的测试就不能写生产代码,先写代码就让Claude删掉重来;systematic-debugging四阶段根因调查,没找到原因不准动手;requesting-code-review+verification-before-completion完成前必须跑命令拿到证据。Superpowers技能真正把ClaudeCode从"急着出活的实习生"变身为"按流程办事的工程师",在Anthropic官方插件市场即可安装使用。
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🐼贫道是学计算机专业的,也在软件研发领域工作。按照目前AI编程能力的进化速度

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【重点不在是否超过世界最优模型,而在战略性适配中国国产硬件】彭博:“玉渊潭天”称

【重点不在是否超过世界最优模型,而在战略性适配中国国产硬件】彭博:“玉渊潭天”称,DeepSeek推迟发布其V4型号芯片表明,该公司正在战略上转向更深入地融入中国国内芯片生态系统。据该账号周日透露,DeepSeek并未优先考虑快速迭代,而是花费数月时间重新设计其软件栈,以优化其在华为昇腾芯片上的性能,超越了基本的兼容性,转向针对特定硬件的优化。随着获取先进国外芯片的渠道日益收紧,这种做法符合北京推动人工智能供应链提高自主性的战略。在凭借其技术震撼硅谷一年后,DeepSeek几天前推出了新的旗舰人工智能模型的预览版,称其为最强大的开源平台,向OpenAI和AnthropicPBC等竞争对手发起挑战。据《玉渊潭天》援引的行业分析师称,随着国产半导体的普及和资金支持的增加,大型语言模型得以早期部署,这些模型完全在本地计算平台上训练和运行。这一趋势表明,尽管与全球领先平台的性能差距依然存在,但中国正在逐步构建一个更具韧性、更自给自足的人工智能生态系统
算力决战!DeepSeek引爆昇腾950,国产芯片封装谁能接住这波红利风暴?

算力决战!DeepSeek引爆昇腾950,国产芯片封装谁能接住这波红利风暴?

算力决战!DeepSeek引爆昇腾950,国产芯片封装谁能接住这波红利风暴?当DeepSeekV4系列模型以开源之势席卷AI圈,看似是大模型的狂欢,实则揭开了国产算力底层的一场隐秘决战——昇腾950超节点的登场,正带着改写算力格局的野心,而这场战役的核心胜负手,竟藏在芯片封装与硬件配套的毫厘之间。4月24日DeepSeek的重磅发布,不仅验证了昇腾架构的适配能力,更让昇腾950背后的产业链伙伴站上了风口,那些深耕封装、连接器与散热领域的企业,正迎来实打实的业绩兑现窗口。昇腾950超节点的核心竞争力,在于重新定义长文本推理的性能天花板,而这背后是全产业链的技术攻坚。最新技术迭代中,昇腾950搭载的自研HBM封装技术实现了算力密度的翻倍突破,直接带动了上游封装材料与工艺的需求爆发。通富微电作为国内封测龙头,手握昇腾自研HBM芯片封装的核心供应资格,其先进封装能力精准匹配昇腾950的高算力需求;华海诚科的GMC塑封料作为华为哈勃入股的核心产品,成为昇腾芯片封装的关键材料支撑,东材科技的双马BMI树脂、强新新材的KRF光刻胶,则分别从树脂基底与刻蚀工艺层面,筑牢了昇腾950封装的技术壁垒,这些企业不再是单纯的配套商,而是国产算力自主化的核心参与者。中游硬件配套的突破,更是让昇腾950的落地速度大幅提速。光迅科技凭借400G-1.6T全速率光模块技术,成为昇腾950高速互联的核心供应商,硅光技术的突破直接解决了超节点的数据传输瓶颈;申菱环境的数据中心液冷解决方案,精准适配昇腾高密度算力集群的散热需求,川润股份的液冷设备则为算力中心的稳定运行保驾护航。而拓维信息、软通动力作为昇腾生态的深度合作者,一边依托昇腾950推出智能计算产品,一边推动AI技术在多行业落地,将硬件优势转化为产业落地的实际价值。这场算力革命的背后,是国产AI摆脱海外依赖的必然选择。昇腾950的批量上市计划落地后,Pro版本价格有望大幅下调,这将进一步激活中小企业的算力需求,带动整个产业链的需求爆发。从上游封装材料到中游硬件配套,再到下游软件适配,昇腾950的产业链正形成闭环,而那些提前卡位核心环节的企业,无疑将享受国产算力替代的红利。我们不再需要仰望海外的算力技术,昇腾950的崛起,连同DeepSeek的适配验证,都在证明国产算力的硬实力。当芯片封装的毫厘技术、光模块的高速传输、液冷的精准散热汇聚成势,国产算力的天花板正被不断打破,而参与其中的企业,终将迎来属于自己的高光时刻。
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