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现在人人都在焦虑人工智能抢工作、砸饭碗，各行各业都在被AI替代。但AI能轻松干掉体制内的临时工、合同工，却永远取代不了有编制的正式工。体制内临时工、外包岗，干的基本都是机械、重复、标准化的活。打字复印、数据录入、简单汇总、档案扫描、日常值守，这些流程固定、不用动脑、无需担责，现在AI一键就能搞定，效率比人工高十倍，还不用发工资、不用交社保。我们单位之前雇了两名外包文员，专门负责整理台账、录入数据。今年全部换成智能系统和AI辅助办公，两个人的活，一台机器半天就能做完，岗位直接撤销。但正式编的工作完全不一样，政策怎么解读、群众矛盾怎么调解、突发问题怎么处置、风险怎么把控，全靠正式工的经验判断和责任担当。出了问题，需要人签字背书、终身追责，AI背不了一丝一毫的责任。

你们都用什么输入法？你们都用的是几号输入法？用九键的，难道真的老了吗？短视频变现你们用几键打字9键还是26键

有些话想对大家说，最近收到一些粉丝抗议本博发的AI内容太多了。本博表示理解，但不接受。其实我的日常工作特别忙，刷微博和使用社交媒体的时间是十分有限的，身边人都知道，我连微信的提醒都是关掉的，就是为了能够潜心处理我的科研工作。但是我不能因为这件事情就辜负大家对我的关注和期待。事实上我从2018年开始就开始研究人工智能，第一次是在IEEE主办会议上发表了一篇不温不火的论文，指出了向量、多模态的重要性，以及一种可以尝试的人工灵魂架构解决方案，不知道梁文峰有没有看过。有些朋友可能还记得我当时做了一个叫做“盛灵”的人工智能demo，用着还不错。那时我希望有一天，能够用人工智能帮助我传播我的世界观，给大家写出更好的文章。关于今天AI的发展，其实我们早就预料到了，在2019年还由我口述，由花千芳执笔写了一篇小说《超时空领域》，基本完整描绘了今天的AI场景。但是可惜中间有几年，我的精力被养狗的事情耽误了，好在今年有了合作伙伴，帮我照顾哮天犬的一切。这时ChatGPT和Deepseek已经走在了我的前面，这样很好，我可以直接捡来用，于是我现在在混合模型的基础上，搭建了一个超级庞大的系统。这套系统可以实时对全球的新闻事件做出响应，并逐步升级，截止最近一次升级，后台已经搜集了大概五十万册人类的图书和一百万篇论文，总共超过了2000亿字的文献，然后按照模拟我的人格培育出的数字生命思路，对新闻事件进行思考，在引经据典的基础上撰写文章。然后我每天会在几百篇自动化写好的文章里面选择出最想让大家看到的几篇，重点进行人工校阅和修正。总之目标是为了给大家提供更好的阅读体验。我不知道为什么很多粉丝对我近来的文章提出批评，甚至还有很多人明明看到了很好的文章，却不像从前一样评论和点赞，我不知道是不是基于对我新的创作方法的抗拒。事实上我现在的文章和其它博主用AI写的文章是有本质区别的，我的文章中的每一个字都凝聚了我的心血。我没见谁为了给大家写好文章大家这样庞大的AI系统的，所以希望大家还是能够继续支持我，点赞、评论、转发不要停，不然我会因此而伤心，从而失去创作的动力。更何况这样的系统已经稳定了我的发博质量和频率，不会出现从前断更好几天的情况，作品的质量也更加精品和稳定，总之，我不相信有任何一个评论员的文章能有我的文章宽度广、认知深刻。当然我搭建这样一套系统不只是为了写微博，比如之前我们做的世界杯预测算法就很完美的突破了人类预测世界杯准确率的极限，未来这种算法可以应用于对台解放战争的实时评估。我们还在高考报考期间开发了“雪峰报考”，顺应了张雪峰老师无论生死都能持续指导学生填报志愿的宏大愿望。我们至少还会在三个方向上持续发挥作用，一是持续赋能工业智能化和中国制造（参见xodn.com），二是赋能我撰写的那篇著作更加宏大的叙事（将在账号连载，低更新率，可以设为特别关注，实时弹出文章），三是助力中国人工智能产业发展。虽然我们现在很穷，人手也少得可怜，设备也捉襟见肘，但我相信我们一定能做到更好。另外还有一个好消息告诉所有关心我的朋友们。我之前有一段时间确实每天都喝酒，但现在已经好多天没碰酒了，就在今天，还有朋友找我小聚，被我委婉拒绝了，我说：最近很累，睡得也很少，更不敢喝酒，因为现在这个AI行业真的太卷了，我怕一旦我睡下来，就会被别人超过了，我现在已经是正高级工程师了，国家把我培养成才不容易，我愿为我挚爱的中国AI事业付出一切。在此，也希望大家能够继续支持我，谢谢啦！此心光明，亦复何言！赵盛烨，2026年9月4日夜

元宝，千问和DeepSeek三大人工智能已经完全承认，金融学实战派已经领先于理论派了，调教结束，逻辑既是里面的优势也是你们的漏洞啊，毕竟我的逻辑性更强是不是？你的数据库再大也没用#阿里巴巴##英伟达##腾讯##人工智能##DeepSeek#​元宝，千问和DeepSeek三大人工智能已经完全承认，金融学实战派已经领先于理论派了，调教结束，逻辑既是里面的优势也是你们的漏洞啊，毕竟我的逻辑性更强是不是？你的数据库再大也没用阿里巴巴英伟达腾讯人工智能DeepSeek​

好帅的车牌[666]电车出海大v聊车小米汽车​​​

在2026年卫星应用大会上，美国万拓（Vantor）公司展出了全新的人工智能驱动型陆要地监视系统（SiteSentry）与海上哨兵系统（MaritimeSentry），同时展示了先进的多传感器融合技术。该技术旨在实现多类作战域下的持续性监视能力。注意看PPT上面的卫星图像。​​​

马斯克这话一出来，全球科技圈都安静了。他在G20会议上直接挑明：现在全球已经存在相当严重的电力危机，除了中国，所有国家都将面临电力短缺。AI时代最大的难题，可能不是造不出芯片，而是没那么多电给芯片用。过去几年，全球科技圈一直在追逐人工智能。大家关注最多的是英伟达GPU卖得多火，哪家公司训练出了更大的模型，谁在AI领域跑得更快。但到了2025年前后，一个新的问题越来越明显：AI发展速度太快，能源基础设施开始跟不上了。这个变化，连马斯克也多次公开提醒。2025年1月，马斯克在社交平台上表示，未来人工智能发展的限制因素可能会从芯片转向电力。他认为，AI数据中心的建设速度非常快，而能源供应可能成为新的瓶颈。为什么AI这么耗电？因为现在的大模型已经不是普通软件了。过去一个网站、一款手机应用，可能几台服务器就能运行。但训练像GPT这类大型人工智能模型，需要大量高性能芯片长时间工作。数万甚至更多GPU集中在一起，就形成了一个巨大的耗电中心。这些芯片就像发动机，性能越强，需要的“燃料”也越多。根据国际能源署（IEA）发布的报告，全球数据中心用电量正在快速增长。2022年全球数据中心、人工智能和加密货币相关设施的用电量约占全球电力消费的2%左右，预计到2026年可能达到更高水平。其中，人工智能的发展是推动数据中心耗电增加的重要因素之一。美国受到的压力尤其明显。近年来，美国科技巨头不断扩大AI投资。微软、谷歌、亚马逊等企业都在建设大型数据中心，希望抢占人工智能基础设施。但问题来了，美国部分地区电网建设速度并没有跟上。很多数据中心选址之后，真正接入稳定电力需要等待较长时间。原因并不是美国没有能源，而是新的发电设施、输电线路建设周期较长。这也解释了为什么现在一些科技公司开始自己寻找能源方案。例如，微软、谷歌等企业都在探索通过长期购电协议、新能源项目甚至核能等方式保障未来电力供应。说到底，AI竞争正在从单纯比拼芯片，变成比拼一整套基础能力。谁有先进芯片，谁拥有算力优势；但谁有稳定电力，谁才能让这些芯片真正运转起来。中国在这方面确实有自己的特点。过去多年，中国持续建设电力基础设施，形成了规模庞大的电网体系。同时，中国在特高压输电、风电、光伏等领域投入巨大。比如西部地区拥有丰富的能源资源，而东部地区拥有大量产业和人口，通过特高压输电，可以把远距离能源输送到用电需求更大的地区。这类基础设施建设，不一定在短时间内引起关注，但到了人工智能时代，它的重要性开始显现。未来AI竞争，可能不会只是实验室里的技术比拼，而是一场从芯片、能源到基础设施的综合竞争。很多人以前说，人工智能时代拼的是算力。但算力从哪里来？最终还是离不开电。芯片决定AI能跑多快，能源决定AI能跑多久。人工智能看起来是一场软件革命，但背后其实也正在变成一场能源革命。谁能提前准备好支撑AI发展的基础设施，谁就更有可能在下一轮科技竞争中占据优势。

小米汽车虽然还没有出海，但是国外小米汽车可是真不少[doge]​​​

二次元好夸张新联名上限把小程序都挤爆了​​​

郑强教授，再次发出“王炸”言论，语出惊人！他说：现在大家都一窝蜂去搞人工智能，但我们是人口大国，人工智能要是把劳动力给废了，那可能会带来巨大的社会混乱。他不是反对科技，而是给全民AI的狂欢泼了一盆冷水。中国有近八亿劳动年龄人口，这么大一个盘子，靠一双手吃饭的人才是沉默的大多数。他们的饭碗，经不起太猛的折腾。有人可能纳闷，欧美不也在拼命搞AI吗，怎么就他们行、我们不行？欧美是人少、工资贵，机器进厂补的是缺口，是招不到人的活儿让机器干。中国不一样，十四亿人口、九亿劳动力，流水线上的工人、分拣快递的、超市收银的、送外卖的骑手，一层一层地铺开。这些岗位，正被“熄灯工厂”、无人仓、自助收银机一寸一寸地啃掉。富士康昆山工厂推进自动化以后，员工从最高峰的十一万一路降到五万，流水线岗位消失的速度，比大多数人想象的快得多。花旗银行有份报告估算，中国大约百分之九点六的岗位、差不多七千万个，面临被AI高度替代的风险；二十多岁的年轻人里，这个比例还要更高，到了百分之十三点六。可你要记住，被替代的从来不是一个冷冰冰的数字。那是干了半辈子的钳工，是熬大夜的洗碗工，是做了五年的电话客服。一份工作背后，撑着的是一整个家。四十多岁、就一门手艺的中年人，一旦丢了活儿，再找工作难上加难。你让他转头去学AI协作、去做设备运维，这就好比让扛了二十年水泥的人，明天坐下来写代码，不是不想学，是这个弯真的太急了。那AI不是也创造新岗位吗？话是没错，可这些新饭碗，普通劳动者接不住。人社部的数据说，我国AI人才缺口超过五百万。听着是机会遍地，问题是这些岗位门槛太高了，算法工程师、AI训练师、数据分析师，基本都是高学历、有技术底子的年轻人的天下。这边老岗位在往下掉，那边新岗位够不着，中间空出来一大截断层，谁来填？没人接这个茬，那些被换下来的人就悬在半空。而且消失的不只是岗位，还有消费能力。一个人失业，意味着一个家立马开始收紧开支。当一大批劳动力同时断了收入，市场跟着萎缩，那机器拼命生产出来的东西，最后卖给谁去？这就不是一笔简单的经济账了，这是一笔社会账。也有人不服气，说只要机器创造的财富足够多，养得起老百姓，AI发展快点又有什么不好？这话听着在理，可关键的坎就卡在这儿，机器挣的钱，真能分到普通人手里吗？资本脑子里算的是投入产出比，是利润能翻几番。可社会要算的，是千家万户的日子过得稳不稳、安不安。郑强教授2024年接受中国青年报采访时说过一句话，特别到位：不能因为我们提了智能，就伤害了人的智能；不能因为谈智造，就丢了人的体能。说白了，技术就是个工具，它对社会是好是坏，全看你怎么用、配套的政策跟不跟得上。那AI到底该往哪儿使劲？郑强给它画的边界，直白得很。人干不了的活儿，深空、深海、高危岗位、排雷、火场救援，这些拿命换的地方，就该交给AI，让它冲在前头。人能干得了的活儿，就别让机器人跟底层劳动者抢饭吃。凡是人能做的劳动，就尽量留给人来做。这不是给科技踩刹车，而是提醒那些跑偏了的科技公司：路别走歪了。其实真实情况，比“机器取代人”这五个字要复杂。上海科技大学的报告就指出，AI的核心影响是重组工作里的任务，而不是把整个职业一股脑淘汰掉。可“职业不消失”不等于“人不失业”，岗位的结构在变，人能不能跟着一起变，这才是真正的考验。工信部副部长也讲得很清楚，推进AI应用的过程里，一些重复性岗位确实可能被替代，但同时也会催生新的岗位。所以真正的关键，落在了“节奏”两个字上。技术这匹马跑得飞快，社会的缓冲带铺得够不够长、够不够软，才决定了摔下来的人疼不疼。说到底，衡量科技有没有温度，不看机器有多聪明，而看那个被机器换下来的人，端不端得起下一碗饭。郑强教授这番话，难听，但正是时候。技术狂奔的当口，总得有人喊上一嗓子：慢一点，看看脚下。我们当然要发展AI，这是必答题，不是选择题。可发展的方式大有讲究，是让AI给人类当拐杖，还是让它成了普通人的掘墓人？效率很重要，但民生是那条不能踩的底线。真希望那些沉迷于“替代逻辑”的科技公司能想明白：技术进步的意义，从来不是替掉人力、挤走普通人的活路，而是帮人类去干那些做不到、做不好的事。技术可以是冷的，但社会，必须有温度。

这事更值得看的不是2万亿估值够不够，而是资本给AI独角兽的定价，已经把未来好几年的增长和技术优势都提前算进去了，容错率低到稍微有点风吹草动就可能破功。

小米汽车2027年正式出海出海意味着什么？很多品牌已经给出了答案：量价齐飞。我们自己的市场因为新能源发展很猛，从而导致也很卷，但外面不是这样甚至由于小米汽车的知名度足够高，本身已经具备天然的优势和受众。安心开拓市场就好了，甚至带给他们一些性能和智能上的震撼。新能源汽车大v聊车

突然发现一个好玩的功能，在微信的小程序里面搜了一些网贷小程序，会有显示你的好友中有多少人使用过。我的微信号300多个好友，其中绝大部分都是医生护士，而且基本都在三级以上医院上班，结果搜出来借高息网贷的，已经超过10%了。谁再说医疗行业高薪，我就跟他急。可能我的微信好友中有不少人已经财务爆雷了，现在靠网贷在滚动着生活了，别信什么小红书、知乎年薪百万的，都在吹牛，普通人的负债情况可能比我们想象的还严重，只是一般人也不好意思透露而已。大家也可以试试自己的朋友圈里面有多少个好友借过网贷？

不到1毫米的玻璃，正在成为中国芯片的新战场谁能想到，未来人工智能芯片的竞争，可能被一块不到1毫米厚的玻璃改变。英特尔、台积电、三星等巨头都在推进玻璃基板研发，国内京东方、蓝思科技、长电科技等也在加速布局。原因很简单：传统封装技术越来越接近极限，玻璃基板有望成为下一代先进封装的重要方向。真正关键的是里面的通孔技术。一块玻璃上，要加工出数百万个微小通孔，再完成金属化、铜填充和线路布层。孔要打得准，还不能产生裂纹，量产良率更是核心难题。过去，这类关键技术长期由海外企业掌握。但中国玩家已经开始追上来。海目星就是其中一个典型代表。它并非突然跨界，而是在激光领域深耕多年，从三到电子、锂电池一路做到光伏、医疗，再把积累下来的超快激光、玻璃加工和光学技术迁移到玻璃基板领域。这恰恰是中国制造最容易被低估的一张牌：产业链足够完整，一个行业里的成熟技术，可以快速迁移到另一个新赛道。玻璃基板现在还没有真正进入大规模爆发期，但产业巨头已经开始提前下注。如果未来人工智能芯片真的全面转向玻璃基板，那么今天看起来只是一块薄玻璃，背后争夺的却可能是下一代算力产业的入口。更重要的是，这一次中国企业不是等着别人把技术成熟后再追，而是在新赛道刚刚起跑时，就已经开始抢位置了。参考资料：证券日报

美国曾断供埃及AI芯片，结果亲手把盟友推进华为怀里！昇腾950不输H100，12个月包建数据中心，埃及已经动真格了。人工智能时代，有一种生意越来越像“高科技水龙头”：客户有钱、有项目、有市场，可开不开闸，还得看供应方脸色。埃及最近碰到的，正是这种尴尬。一个长期被美国列为“主要非北约盟友”的中东大国，如今却把国家级人工智能数据中心项目摆到华为面前。华盛顿原本想靠先进芯片许可制度守住技术优势，结果华为带着昇腾950和整套数据中心方案来了，这场竞争一下子从“卖芯片”升级成了“谁能把算力真正落到地上”。2026年8月26日，华为参加埃及政府人工智能数据中心项目竞标的消息曝光。方案拟提供1408颗昇腾950系列芯片，用于人工智能训练云，同时再提供600颗昇腾950系列或昇腾910B芯片，用于两套推理集群，并提出用12个月完成相关基础设施建设。美国方面的反应相当快。美国国务院随后接触英伟达、超威半导体和微软，希望推动美国企业组成竞争方案。这个细节颇有意思，原本埃及只是采购算力，最后却把中美科技企业拉到了同一张考卷前。美国的做法并不是简单的一刀切全面禁售，而是不断通过先进人工智能芯片出口许可和安全审查提高获取门槛。早在2023年，英伟达向美国监管机构提交的文件就披露，美国政府对部分销往中东国家客户的A100和H100产品增加了许可要求。对国家级数据中心而言，最麻烦的不只是价格，而是供应能不能稳定，后续扩容是否顺畅，下一轮规则会不会突然改变。服务器都买回去了，结果升级还要先看许可证，这种滋味当然谈不上轻松。埃及显然不愿把数字化转型押在一条供应链上。2024年5月，华为公有云开罗节点正式启用，成为埃及乃至北部非洲首个公有云服务，可提供人工智能平台、数据平台、开发平台等200多种云服务。华为还宣布未来五年在当地投入3亿美元，用于发展云服务和数字人才生态。到了2025年，华为云埃及区域已经服务300多家客户。埃及方面也持续推动数据本地化，希望让云计算、人工智能和数字服务成为新的经济增长动力。换句话说，华为这次参与竞标，不是临时跑到开罗摆张桌子卖芯片，而是已经铺了两年多的云服务、人才和产业基础。昇腾950同样不能只拿“单卡跑分”来理解。华为公布的技术路线显示，昇腾950系列支持FP8等低精度数据格式，重点提升互联带宽、内存能力和大规模集群效率。2026年世界人工智能大会期间，昇腾950超节点真机亮相，1024卡集群提供1艾浮点每秒的FP8算力和2艾浮点每秒的FP4算力，并采用统一内存编址、超大带宽和低时延设计。所以“不输H100”真正值得关注的，并不是说一颗昇腾950在所有指标都能把H100甩在身后。H100已经形成成熟的软件生态和广泛部署基础，华为拿出来竞争的，则是芯片、超节点、互联、云平台和工程交付组成的一整套系统。对于埃及这样的国家来说，这一点尤其现实。建设国家级算力基础设施不是举办芯片跑分比赛，而是机器什么时候能装好，模型能不能稳定训练，后期能不能扩容，本地人员能不能维护。到了这个层面，工程交付能力本身就是竞争力。埃及也确实准备把数据中心产业做大。2026年9月1日，埃及电力部门公开讨论大型数据中心项目的供电保障，提出利用稳定电力和可再生能源支持云计算、人工智能和数字服务发展。一天之后，中埃发表进一步深化全面战略伙伴关系的联合声明，明确提出支持人工智能、数字化转型等项目合作，并拓展云计算、数据中心、数字经济、半导体等高科技领域合作。这已经是截至2026年9月能够看到的最新重要进展。这让整件事的分量明显不同。华为在埃及争取的已经不只是一批人工智能芯片，而是一个正在快速扩张的区域数字基础设施市场。埃及地跨亚非，扼守苏伊士运河，又希望成为连接亚洲、非洲和欧洲的数字经济区域中心，谁能率先提供可靠算力底座，谁就可能获得更长期的产业影响力。美国长期习惯把先进技术当作战略工具，这种办法短期可以提高门槛，长期却可能催生替代方案。客户其实最现实，数据中心不能靠口号开机，人工智能模型更不能拿许可证当显卡用。供应越不确定，采购方寻找第二套、第三套方案的动力就越强。埃及最终把项目交给谁，还要等待正式采购结果。但人工智能竞争已经明显从单纯的芯片性能比拼，转向供应链、基础设施、软件生态和交付能力的综合较量。美国如果继续习惯用许可制度划门槛，中国企业就会得到更多展示替代方案的机会。

AI会说话，为什么澳洲言语治疗师自然稀缺这几年，人工智能在语言领域的发展速度非常快。AI翻译越来越准确，语音识别越来越成熟，甚至现在很多工具已经可以模拟真人声音、生成自然对话。既然AI未来可以“听懂”和“说话”，为什么澳洲的言语病理学（SpeechPathology）专业依然值得关注？1️⃣AI可以生成语言，但它并不等于真正理解一个人的沟通需求。AI可以分析声音，但无法真正理解沟通背后的人例如，一个儿童可能不是简单的“说话晚”，而是存在语言发展障碍，需要专业人员判断他的理解能力、表达能力、社交沟通能力以及家庭环境因素。一个中风患者可能不是不会说话，而是大脑语言区域受损，导致无法正确表达自己的想法。这些问题，并不是让AI生成一句正确的话就可以解决。SP需要理解：这个人为什么无法表达？他真正想表达的是什么？他的家庭应该如何配合？2️⃣AI可以生成语言，但无法建立治疗关系语言本身是一种高度依赖人与人互动的能力。尤其是在儿童语言发展领域，治疗效果往往不仅取决于训练内容，也取决于孩子是否愿意参与。例如，一个语言发育迟缓的孩子，可能不会主动回应陌生人。AI可以设计游戏、生成练习材料，但它无法像专业治疗师一样，根据孩子当天的状态调整互动方式，发现孩子真正感兴趣的内容，并逐渐建立信任。对于家长来说，SP也不仅是提供训练方案的人。他们需要帮助家长理解孩子的问题，调整家庭沟通方式，并长期陪伴孩子的发展过程。3️⃣为什么SpeechPathology在澳洲受到关注？一方面，澳洲越来越重视儿童早期发展，对于儿童语言、学习和沟通支持的需求持续增长。另一方面，随着人口老龄化以及慢性疾病增加，中风、神经系统疾病患者对于语言和吞咽康复服务的需求也不断增加。职业特点也决定了它具有较强的AI抗替代属性。不仅需要专业知识，更需要高度的人际互动能力。治疗师面对的不是一个标准化的数据，而是一个拥有不同经历、不同家庭环境和不同目标的人。4️⃣AI时代，真正稀缺的是帮助别人表达的人未来AI一定会进入SP行业。它可能帮助治疗师分析语音数据，生成训练材料，提高记录效率。但优秀的言语治疗师不会被AI替代，而会成为更高效、更专业的治疗者。因为沟通从来不仅仅是语言本身。一句话背后可能包含情绪、需求、恐惧和期待。真正帮助一个人重新拥有表达能力、重新连接世界的，依然需要专业的人。

【科技巨头转型废品回收】内存的持续短缺，正在让大型数据中心运营商不得不采取一些非常手段。据谷歌供应链基础设施高级总监NikhilCherian透露，为了突破内存瓶颈，谷歌正在同时开发软件和硬件解决方案，甚至拆解退役服务器以回收可回收的组件，从而建立内部回收供应链。谷歌据悉已设计了特殊的硬件适配器，允许将上一代内存，例如DDR4连接到其新一代人工智能服务器上。Cherian还承认，谷歌正在进口退役的服务器，以拆除它们的DDR4模块进行回收利用。他还表示，人工智能行业已迅速从计算受限转向内存受限，高性能内存已占给定人工智能服务器物料清单成本的约75%。(财联社）

马斯克G20创新部长会发言，未来几年的大风口是这些[思考]​​​