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这个时代普通人最好的红利是：稳定的秩序，丰盈且可获取的生存物资，还有低成本普惠的人工智能。作为一个现代人的基本所需，需要跟这个世界反馈和参与塑造的意义体系区分开来。你想成为“某人”或者某类人，和你想成为你自己之间，还需要再经历一层审视和抉择。不经反思的生活是不值得过的——尤其是作​这个时代普通人最好的红利是：稳定的秩序，丰盈且可获取的生存物资，还有低成本普惠的人工智能。作为一个现代人的基本所需，需要跟这个世界反馈和参与塑造的意义体系区分开来。你想成为“某人”或者某类人，和你想成为你自己之间，还需要再经历一层审视和抉择。不经反思的生活是不值得过的——尤其是作为一个现代人，要么你接受彻底放弃主体性，轻盈地将自己安置在不同的结构当中，享有那些洞穴、庇所带给你的安全、荣誉以及愿景。当然，现实并不会区分得这么清白。你可能需要在一种阿伦特式的沉思生活与积极生活里进退沉浮，而确保你可以具备进退余地的正是这种并不轻盈的审视与反思。乡土中国并没有结束，不要设想或者感缅这种文化意象。那个根子或者基点从乡土挪移到你自己身上，你是你自己的乡土，你的记忆、你的认知、你的情感，成为你的土壤，你继续在自己身上耕作。天冷天热、打雷下雨，该惊的蛰，该芒的种，该小满小满，该入秋入秋。你仍然按节气生活。你是现代人，是的，你的处境不应该成为你的限定，而应该是内容和土地。播种收获、春华秋实，偶尔也看天吃饭。这无损你的现代特质或者现实感。你只需要在一个有限的范围里确认自己意志，并且将理智和意志结合起来，然后获得一种清凉的自由。在结构里借力，在洞穴外吹风淋雨。乡土从你小小的周遭三尺的土地上重新生长，故事也从你身上生长，你要丰盈内容，确保你是一个好故事。这个叫乡土中国的故事不会真正结束。故事所需的一切条件都具足，它要求你、驱赶你从原先那块土、祖先的土、传统的土出走，从你自己身上长出了点什么。你应该成为果实，而不是待收割、播种，又重新埋入土地腐烂的一代代汗血与辛劳。这不是现代所允诺的故事框架，它只是把笔墨都交付了，把门敞开了，等待你成熟脱落。

10月1日，加州州长纽森发文称：“我刚签行政令，在加州永久正式认定，人工智能（ArtificialIntelligence）就是‘人工智能’（ArtificialIntelligence）。美国，不用谢。”别以为这是多此一举的废话文学，这波操作，是明明白白冲着特朗普政府打脸去的。就在此前几天，特朗普刚推动联邦层面定下新规矩：所有联邦行政部门的官方通信、政策文件、公开宣传里，一律停用“人工智能”和“AI”的说法，整体替换成“超级智能”与“SI”。说白了，就是靠换个更唬人的名头，包装出美国AI独步全球的假象，好好的技术竞争，硬生生玩成了文字游戏。结果纽森根本不吃这一套。你联邦要改头换面玩话术，我加州偏要守住原名称，不光要守，还要用正式行政命令的形式永久固化，州内所有政府机构、官方事务一概沿用“人工智能”的标准表述，不受联邦任何更名要求的半分影响。一句轻描淡写的“不客气，美国”，阴阳怪气直接拉满，等于当着全美公众的面，把白宫的文字游戏当场戳穿。这哪里是争一个名词的对错，这是美国两条AI发展路线的公开决裂。特朗普这边打的算盘，是全面松绑、全力提速，把“竞争力”放在第一位。别说严格的安全监管，就连最基础的AI重大事故报告制度都迟迟不愿落地，生怕任何约束都会拖慢美国AI的脚步，影响自己“科技领先”的政治叙事。哪怕硅谷头部AI企业自己都在呼吁出台规则，哪怕AI失控、网络攻击这类安全事件接连发生，白宫依然只顾着在名词上做文章，试图用“超级智能”的噱头撑住场面。纽森和加州走的，是截然相反的另一条路。作为全球AI产业的核心腹地，硅谷几乎所有头部企业都扎根加州，加州反而成了全美国对AI监管最激进、最全面的地方。近半年时间里，加州已经悄无声息搭起了一整套成体系的AI治理框架：前沿大模型必须通过第三方独立安全审计，强制要求内置应急关停的“终止开关”；出台专门的工人保护条款，缓冲AI替代带来的就业冲击；针对深度伪造、AI欺诈、数据隐私都出台了对应规则，甚至连面向关键基础设施的AI网络防御专项计划都已经落地运行。等于华盛顿在一边躺平摆烂的时候，加州自己给自己建了一整套“州级AI治理体系”。这次的改名风波，不过是把这种长期存在的分歧彻底摆到了台面上。纽森那句“超级智能显然不会来自白宫”，说的就是最扎心的现实：真正的AI产业、真正的技术治理，全都扎根在加州的硅谷里，从来不是华盛顿的话术能堆出来的。白宫连一部全国性的AI监管法案都推不出来，光靠改名字又能撑得起什么门面？更耐人寻味的是背后的政治账。作为民主党阵营的核心政治人物，纽森拿加州的AI政策跟特朗普的联邦政府公开对线，本身就是一场精准的政治表演。一方面是讨好硅谷的科技资本——企业最怕的就是政策朝令夕改、监管碎片化，加州站出来稳预期、定规则，等于给所有扎根当地的科技巨头吃了定心丸；另一方面也是在全国层面刷政治声望，把加州打造成“负责任治理”的样板，跟白宫的“玩虚的、不作为”形成强烈反差，为后续的政治布局攒足资本。但这场闹剧最讽刺的地方，恰恰藏在这种分裂本身。一个国家，联邦和州对同一个基础技术名词都无法统一口径，接下来的裂痕只会越来越大。今天加州可以拒绝改名，明天就可能有其他州跟进搞自己的叫法；今天加州有自己的一整套AI监管规则，明天其他州也会各自出台自己的标准。全美五十个州要是真搞出五十套AI规范、五十个不同术语，科技公司每拓展一个州的业务就要重新走一遍合规流程，到底是在助力产业，还是在消耗竞争力？说到底，改名字换不来真正的技术领先，打嘴炮也解决不了真实的风险隐患。特朗普以为把“人工智能”换成“超级智能”，就能营造出美国领跑全球的态势，可本质上不过是换汤不换药的自欺欺人，该补的监管短板依然空着，该解决的安全问题依然悬着。纽森看似在这场嘴仗里占尽上风，可州级政策越强势，越反衬出联邦层面的治理失效，越暴露美国AI发展整体碎片化的硬伤。一场看似荒唐的名词之争，扯出来的是美国AI战略最真实的底色：没有统一的长远规划，没有一致的发展目标，联邦和州各算各的政治账，政客和企业各打各的利益算盘。连一个最简单的技术术语都达不成共识，还谈什么引领全球AI发展，不过是在无休止的内耗里，一点点消磨掉原本的产业优势罢了。

累计646亿美元！用咱们中国的一句老话来说：开弓没有回头箭！其实现在孙正义也有点无奈了，因为日本软银已经在OpenAI身上下了重注。人工智能时代的大门正在缓缓打开，而门口站着的不只是技术公司，还有一群押注未来的资本巨头。有人押注芯片，有人押注算力，有人押注模型，而孙正义选择把大量筹码压在OpenAI身上。一笔超过600亿美元的投资，放在任何一家企业身上都足够震动市场。问题也随之而来，人工智能究竟会成为下一轮产业革命的核心引擎，还是会让部分资本陷入高估值、高投入的压力之中？孙正义的选择，正在成为全球科技投资领域关注的焦点。2026年10月1日，日本软银集团完成了对OpenAI追加投资的第三期交易，金额达到100亿美元。随着这笔投资完成，软银对OpenAI累计投入达到646亿美元，并获得约13%的权益。按照软银公布的信息，这笔投资属于此前宣布的300亿美元追加投资计划的一部分。这个数字为什么受到关注？原因很简单，因为这已经不是普通的财务投资，而是软银未来战略方向的一次重大押注。孙正义过去凭借互联网投资闻名全球。当年移动互联网兴起时，软银通过提前布局获得巨大收益，也经历过投资失败带来的巨大波动。因此，外界看待孙正义，总会带着一种“敢赌未来”的标签。如今，他把目光转向人工智能。在孙正义看来，人工智能可能成为继互联网之后又一次改变全球产业结构的技术浪潮。未来办公、制造、医疗、金融甚至机器人产业，都可能被AI重新改造。但投资人工智能，并不是买下一家公司之后坐等收益。AI产业最大的特点，就是投入巨大。训练大型模型需要大量高性能芯片，需要建设庞大的数据中心，需要持续投入研发资金。这意味着企业必须长期“烧钱”换取技术领先。OpenAI的发展同样如此。近年来，OpenAI不断扩大产品应用范围，从聊天机器人到企业服务，再到人工智能代理工具，商业化道路正在推进。2026年，OpenAI继续推动企业级人工智能应用，并加大基础设施建设投入。但是，技术突破和盈利能力之间，并不是一条直线。一家企业用户增长很快，并不意味着马上能够获得巨额利润。互联网时代曾经出现过大量高估值企业，最终能够留下来的，都是完成商业模式转换的公司。这也是软银压力所在。为了完成对OpenAI的投资，软银采取了融资方式，包括发行债券筹集资金。2026年9月，软银推出超过100亿美元规模的债券融资，用于支持OpenAI投资安排，并优化此前融资结构。简单来说，孙正义押注的是未来。但未来不会自动兑现。资本市场最关注的问题，是OpenAI未来能否达到足够大的商业规模。如果人工智能真正成为全球基础设施，那么今天的大规模投入可能会换来未来巨大的回报。反过来说，如果AI商业化速度低于预期，高投入、高成本模式就会带来巨大压力。这也是为什么外界会关注软银的资金安排。不过，人工智能产业的发展，也不能简单理解为一场资本游戏。真正决定未来竞争格局的，不只是投资金额，而是技术积累、产业链能力和创新体系。近年来，中国持续推动人工智能、大数据、智能制造等领域发展，在算法、应用场景、制造业基础等方面不断积累优势。人工智能的发展，本质上仍然需要服务实体经济，需要推动产业升级，而不是单纯追求资本市场上的数字变化。从全球范围来看，AI竞争正在进入更加复杂的阶段。美国企业拥有部分领先技术和资本优势，日本企业希望通过投资抓住机会，欧洲也在探索自己的人工智能发展路径。而中国则依托完整产业体系和庞大应用市场，加快推动人工智能与实体产业融合。对于孙正义来说，646亿美元投入之后，软银已经和OpenAI深度绑定。投资规模越大，未来收益空间越大，但承担的压力也越大。资本市场没有永远上涨的故事，也没有永远成功的押注。真正决定结果的，是技术是否能够创造价值，企业是否能够形成稳定商业模式。人工智能时代的竞争，最终拼的不是谁喊出的口号更响，而是谁能够把技术真正转化为生产力。孙正义选择押注OpenAI，是一次对未来趋势的判断，也是一次高风险、高投入的战略选择。对于全球科技产业而言，这场围绕人工智能展开的竞争，背后比拼的是创新能力、产业基础和长期发展能力。中国的发展经验已经证明，科技进步不能只靠资本推动，更需要完整产业体系支撑。未来人工智能的发展，最终服务的应当是社会生产效率提升，是产业升级，是人类生活方式改善。资本可以打开大门，但真正走远的，永远是掌握核心能力、坚持长期发展的力量。

最喜欢王坚的这句原话：今天的人工智能没有任何神秘的东西，就是这个时代的纸和笔。它永远不能替代大脑，但是大脑离开了纸和笔，什么都做不成。

先问大家一个问题，如果你手里有1400亿闲钱，你会怎么做？纵观国内互联网大佬，有人热衷跨界造风口，有人痴迷杠杆做规模，有人靠着资本炒作冲高估值。唯独丁磊，是最特立独行的一个。账上千亿真金白银唾手可得，他却始终按兵不动，拒绝所有热门赛道的诱惑，坚持稳稳扎根自己的一亩三分地。很多人觉得这是保守不思进取，是错失宝贵机遇。但回头看看这十几年的风口起落，才发现这是顶级的通透与远见。还记得十年前爆火的共享经济吗？共享单车一度被捧为国民创新标杆，资本扎堆入场，创业团队疯狂烧钱铺市场，整个行业陷入一种狂热狂欢。几乎所有人都认定，这是颠覆民生的万亿新赛道，入局就能分一杯羹。当全行业都在畅想垄断盈利、资本套现的美好蓝图时，丁磊是极少数当众泼冷水的人。他没有纠结表面的热度和流量，而是直击生意最核心的底层逻辑：一门需要持续输血、无法自我造血的生意，从诞生之初就是死局。单车属于持续折旧的重损耗资产，调度、运维、失窃损耗全是刚性无底洞成本。有限的骑行收益，永远覆盖不了无限的运营开支。所谓的共享风口，不过是资本击鼓传花的游戏，和真正的商业盈利毫无关系。事实最终印证了他的判断。风口褪去滤镜，大批品牌暴雷倒闭，百亿资本灰飞烟灭，留下的只有堆积如山的废弃车辆和一地烂账。那些当初追着风口狂奔的企业，终究为自己的浮躁买了单。这份精准的预判，绝非一时直觉，而是丁磊踩坑后沉淀的生存智慧。很多人只看到网易如今的稳健，却不知道早年的网易，也曾深陷多元化扩张的误区。年轻时候的丁磊，同样有创业者的野心，跟风追逐过各类热门赛道，试图快速做大企业体量。但无序的跨界扩张、脱离能力圈的盲目布局，不仅没有创造价值，反而消耗大量资源，让公司一度陷入生存危机。再经历互联网泡沫破裂的行业洗牌，丁磊彻底看透了互联网的生存法则，也给自己、给网易立下了不可突破的经营红线：不加杠杆、不赌风口、不跨界烧钱，永远保留充足现金储备，用主业稳盘，用现金抗风险。这也是网易二十年来不变的经营逻辑。放弃虚无的规模扩张，深耕游戏、邮箱、音乐三大核心主业。不追求一夜爆红，只做长期稳健盈利的生意。游戏靠精品内容持续造血，抗风险能力极强；邮箱作为刚需基础服务，边际成本极低、用户根基稳固；网易音乐摆脱低价内卷，靠内容生态和会员体系实现正向循环。这些业务没有夸张的增长神话，却拥有互联网行业最稀缺的特质：稳定、可控、可持续。资本市场一直诟病网易现金利用率低、发展过于佛系。但放在当下的行业环境中，恰恰是这份“不激进”，成了网易最大的护城河。这些年，多少大厂沉迷赛道内卷，跟风布局社区团购、元宇宙等热门领域，疯狂烧钱扩张。行情上行时一路高歌，一旦行业周期波动、政策收紧、资本退潮，立刻陷入亏损、裁员、收缩的困境，甚至摇摇欲坠。很多企业始终搞不懂，企业的死亡，大多不是死于停滞，而是死于透支。野心大于能力，扩张快于盈利，杠杆高于资产，这是无数互联网企业陨落的共性。1400亿现金，从来不是闲置的沉淀资金，而是网易的战略底气。行情平淡时，能从容深耕研发、打磨产品；行业寒冬时，能从容过冬、蓄力等待，无需为生存被迫妥协。商业长跑的终极逻辑从来不是跑得快，而是跑得久。当下的互联网行业，浮躁依旧是常态。太多人迷信风口、崇拜规模、追逐快钱，把激进当魄力，把克制当平庸。但丁磊用二十年的坚守告诉我们，真正的商业强者，都懂得克制贪欲、守住基本盘。在诱惑遍地的互联网江湖，敢于不赚钱的快钱，敢于不追无用的风口，这份清醒与定力，才是一家企业穿越周期、屹立不倒的核心底牌。不知大家对此怎么看？欢迎评论区留言。

微信小程序原先的“我的小程序”列表，被莫名替换为“常用的小程序”列表了；找收藏了的小程序还需要再点击一次。这个调整不讨喜。[无奈摊手]​​​

手握300亿美金操盘资金的“木头姐”，近期扔出了一组颠覆常识的预测：你以为固若金汤的苹果，未来很或许像当年的诺基亚一样被完全淘汰；而看似高不可攀的8万美金比特币，实际上只是这轮超级大牛市的起跑线。这是她用真金白银押注的逻辑。先说比特币。很多人觉得8万美金入场属于给高位接盘当“冤大头”，木头姐却认为这是打折促销。数学逻辑极其残酷：比特币总量只有2100万枚，现在已被挖出2000万枚，地里剩下的“余粮”只剩最后的100万枚。随着现货ETF获批，传统金融机构的“正规军”才刚拿着买菜篮子排队进场。当全球数万亿级的资产配置池里，每个基金都被迫给比特币留出几个百分点的位置时，极度匮乏的供给只会让价格出现夸张的溢价。真正值得关注的，不是木头姐预测比特币会涨到多少，而是她把几个看似毫无关系的东西放在了一张图里：数字货币、人工智能、机器人、自动驾驶，以及传统科技巨头的生存危机。这套逻辑背后，是一次全球科技产业入口的大迁移。过去二十年，苹果、谷歌、微软、亚马逊这样的企业占据优势，是因为它们掌握了互联网入口。但进入2026年，人工智能正在重新定义人与机器之间的连接方式。ARKInvest创始人凯茜·伍德近期仍然围绕人工智能、机器人、区块链等方向进行长期布局，并认为AI可能推动全球生产效率出现巨大变化。如果未来计算入口从手机转向AI智能体，从屏幕转向现实世界，那么过去建立起来的商业帝国都要重新接受考验。这就是木头姐为什么盯上苹果。苹果今天依然是全球消费电子领域最具影响力的公司之一，iPhone生态、芯片设计、软件服务收入构成了庞大护城河。但科技行业最残酷的地方在于，护城河保护的是过去的成功，不一定能保证未来的位置。诺基亚的问题不是手机卖不好，而是在智能手机时代到来时，它仍然沉浸在功能机时代的优势里。苹果当前面对的挑战，不是销量突然崩溃，而是下一代入口争夺已经开始。智能手机时代，用户每天花大量时间盯着屏幕；AI时代，用户可能更多依靠语音助手、智能眼镜、机器人完成任务。当人工智能能够替用户规划行程、完成购物、处理办公任务时，APP中心模式可能被削弱。谁掌握AI入口，谁就可能重新定义整个产业链。这也是为什么2026年的科技竞争，已经不再只是手机参数竞争，而是操作系统、模型、芯片、机器人和数据生态的综合竞争。再看特斯拉。很多人依旧把特斯拉理解为一家新能源汽车企业，这其实低估了马斯克路线。电动车只是入口，真正被资本市场关注的是自动驾驶和机器人。木头姐给出极高估值预期，核心依据并不是汽车销量，而是Robotaxi和Optimus人形机器人。这套逻辑有没有风险？当然有。自动驾驶商业化需要技术成熟、监管批准和大规模运营验证，人形机器人也需要解决成本、可靠性和应用场景问题。但方向上，全球科技巨头已经开始争夺这一领域。

泰晤士报，AI疑云笼罩显微摄影大奖得主AIrowloomslargeovermicroscopicprizewinner科学家质疑宁旭博士是否在获奖视频中使用了人工智能；该视频赢得了尼康享有盛誉的“动态显微世界”摄影比赛，但宁旭对此予以否认。RhysBlakely，科学编辑一项享有盛誉的摄影比赛以微小到肉眼难以看见的​泰晤士报，AI疑云笼罩显微摄影大奖得主AIrowloomslargeovermicroscopicprizewinner科学家质疑宁旭博士是否在获奖视频中使用了人工智能；该视频赢得了尼康享有盛誉的“动态显微世界”摄影比赛，但宁旭对此予以否认。RhysBlakely，科学编辑一项享有盛誉的摄影比赛以微小到肉眼难以看见的事物为拍摄对象，如今却因人工智能的使用问题而陷入争议。尼康年度“动态显微世界”（SmallWorldinMotion）比赛展示的，是那些小到肉眼无法看清、需要借助强力显微镜才能观察的物体和生物的照片及视频。今年的获奖作品正在接受重新审查，此前有科学家质疑，人工智能是否曾被用于制作这段影像。该奖项由中国清华大学的宁旭博士获得，他拍摄了一段短片，展示一种类似头发的结构，细胞沿着这些结构移动。研究人员称，这种结构是一种富含初级纤毛的纤维状疾病组织。在视频中，这些纤毛呈现出明亮的绿色。它们似乎在移动，就像一阵强风吹拂下的草叶。尼康公布获奖结果后不久，其他科学家开始对这段影像的真实性提出质疑。有人指出，视频中的一些结构似乎会以一种不符合自然规律的方式出现和消失。其他科学家则质疑，视频中的一些细胞是否真的在移动，因为图像的某些部分似乎无法像正常细胞那样运动。佛罗里达大学副教授爱德华·菲尔普斯（EdwardPhelps）表示，其中一些结构似乎“凭空出现，又凭空消失”。得克萨斯州西南医学中心（UTSouthwesternMedicalCenter）的博士生伊恩·多诺万（IanDonovan）声称，视频的一个版本带有GoogleSynthID水印。SynthID是一种用于标记由人工智能生成内容的工具。宁旭否认曾使用人工智能制作这段视频。他在网上回应称，自己没有生成过所谓的“实验性影片”，也没有进行“编辑或动作生成”。他还表示，他曾在之后使用人工智能，包括用它给视频中的部分细胞上色，但这些细胞在原始素材中一直存在，并没有被人工智能“凭空创造”出来。如果人工智能只是让图像中的某些特征变得更加容易观察，那么在科学图像中对其进行着色并非罕见做法。但一个问题是，评委如何确定人工智能是否被用于创造原始视频中已经存在的特征，或者是否用于添加原始素材中从未出现过的特征。比赛规则允许提交人工智能生成的视频，但对人工智能在图像处理过程中的某些使用方式作出了限制。尼康表示，宁旭此前“积极配合”评审工作，并提供了有关其显微镜、成像方法和图像处理流程的进一步技术信息。尼康表示：“截至目前，我们没有发现任何规则遭到违反的情况。”该公司同时补充说，如果出现进一步更新，将另行公布。该比赛创办于2011年，今年的比赛是第16届。一等奖奖金为3000美元，但参赛者表示，获奖本身带来的价值远高于这笔奖金。海外新鲜事

不管你信不信，未来这几件事情将会发生：1、养老金还会上涨，人与人之间差距也将逐步缩小。2、AI人工智能赋能干行百业，在各个领域会有很大突破，并助力医疗事业更上一层楼。3、人们的消费越来越理性，性价比高的国产手机更受欢迎。4、人工智能养老将成为趋势。5、华为小艺被更多人接受，并助力人们日常生活更便捷省心。很多AI只会回答问题，而华为小艺能主动代办事务。HarmonyOS7上新的“小艺帮打”，就是最好的证明。聪明，是小艺的硬实力。它是鸿蒙自带AI助手，手机、平板、车机跨设备协同，一句话就能帮我拨打电话预约，自主和商家沟通，通话结束还生成摘要，不再局限简单问答。懂我，是难得的温度。它不会机械刻板执行指令，能记住我的习惯，理解口语化的需求。当然小艺也有能力边界，需要用户授权才能执行任务，不会越权操作。好的AI助手，不是炫技，而是帮人分担琐碎。华为小艺把“聪明”和“懂我”融为一体，悄悄简化生活里的麻烦事。（网图，侵权即删）

科技这杆旗，我感觉还没到收场的时候。只是接下来扛旗的，可能从存储芯片，慢慢换到CPU、GPU这些下游方向。算力租赁现在没怎么响，但越安静，越像在等业绩那声雷。一个行业真跑起来，不会只让一个环节吃肉，后面还有接力。存储芯片像是开场锣，敲完了，戏才刚进第二幕。这背后不是单纯炒题材，是产业推进走到不同阶段，得一步步来。人工智能这个局，时间拉长看，可能不是一两年，而是几十年的大工程。网上有人说科技股就是当年的新能源、白酒，我觉得这说法太省事。科技跟经济、国防、教育、文化都绑着，哪能只拿股价涨跌去衡量。所以短期晃一晃很正常，别被几根K线搞得一惊一乍。看远点，盯技术落地和业绩兑现，比听网上瞎咋呼强。个人闲聊，不构成投资建议，方向自己判断，节奏自己拿捏。A股算力板块AI算力行情

【马斯克团队研发的人工智能1号卫星翼展堪比波音客机，核心攻关方向直指散热难题】马斯克旗下的“人工智能1号卫星”（AI1），是SpaceX近期公开的初代轨道AI数据中心卫星。它的翼展与算力表现亮眼：完全展开后的翼展约70米，宽度超过波音747-8客机，整体高度约20米。它可提供120千瓦的持续算力负载，峰值功率最高可达150千瓦，功耗水准与地面的英伟达GB300机柜不相上下。它的核心散热方案针对性极强：由于太空近乎真空的特殊环境，没法像地面场景那样依托空气或水的对流作用散发热量，只能依靠红外辐射向外部排出多余热量。为此AI1搭载了总面积约110平方米的可展开液冷散热板，还配备了冗余泵回路避免单点故障，同时集成了微流星体防护层来守护流体通道。冷却工质预计选用氨这类在航天器上应用更为普遍的流体。（附图摘编今日头条自媒体号）

【简讯】腾讯持续加大人工智能领域投入！与甲骨文签订一份为期五年价值70亿美元的租赁协议，可调用约10万枚高端AI芯片。​​​

未来五年，盯准这三样就够了最近市场上蹿下跳，很多人心惊肉跳。但我告诉你，未来5年，其实不需要追任何一个风口，盯三个资产就够了：第一，关键矿产——铜、铀、稀土、原油等。要知道，每一轮基建和产业大周期，背后都离不开大宗商品。不管是新能源、AI、电网、机器人，本质上都要消耗资源。其中，铜是最稳的方向，电气化绕不开铜。铀更特殊。它不太看美联储脸色，需求更多来自电力刚性和国家能源政策。AI越耗电，全球越重视稳定电源，核电的重要性就越容易被重新定价。关键矿产的底层逻辑，说穿了一句话：地缘紧张的时候，财政在放水，钱就往这些东西上跑。第二，黄金白银。法币越印越多，黄金就往上走。这条逻辑线，三十年没变过。加息压它，降息抬它。你只要把这个规律看懂了——现在黄金跌了，你根本不需要担心。黄金短期看利率，中期看美元，长期看货币信用。每一次全球信用波动，黄金都会重新被想起。第三，AI。这不是风口，而是超级周期。前面市场炒存储、光模块、服务器，这是AI第一阶段：先把算力堆起来。但越往后，AI将从算力，走向电力和机器人。电力、变压器、配电系统、数据中心供能，会成为AI产业链新变量。谁掌握稳定电力，谁就可能卡住AI的脖子。而机器人则是推动AI真正进入工厂、家庭和真实世界。一旦量产、成本下降、场景打开，可能成为AI的第二增长曲线。如果你觉得复杂，不用去研究下一个海力士是谁，下一个光模块是谁。国内就拿着双创ETF；M股就QQQ+半导体ETF。稳稳拿住。每一轮大调整，反而是你捡便宜的机会。AI、黄金、关键矿产，就是未来5年最值得盯的三大主线。AI负责创造需求，黄金负责对冲不确定，矿产负责真实世界的资源约束。根本不需要天天刷行情。AI热的时候，你在里面；地缘紧张的时候，你切到矿产；降息周期来了，你加黄金。只需要把握它们轮动的节奏：谁先动，谁后动，什么时候切换，哪些信号说明行情过热。不同的周期玩不同的品类，胜率比你追一百个风口都高。

黄仁勋把算力砍掉80%的H20芯片卖给中国，没想到被中国工程师成功破解，结果发现芯片竟暗藏“追踪定位”和“远程关闭”后门！一枚高性能GPU的背后，连接着整个产业链的发展速度。2025年以来，英伟达H20芯片因为出口限制和安全争议，多次成为国际科技领域讨论的焦点。黄仁勋把经过限制后的H20芯片推向中国市场，本来是英伟达在复杂贸易规则下寻找市场空间的一步棋，但随着中国企业和科研人员持续加强芯片测试与安全评估，这款产品背后的技术问题，也被放到了更加严格的审视范围内。Reuters+1不过，目前没有公开证据证明H20芯片已经被中国工程师“破解”并确认存在“追踪定位”和“远程关闭”后门。围绕芯片安全的讨论，更多集中在进口高端芯片是否需要加强安全检测，以及关键基础设施如何降低供应链风险。事情还要从H20的诞生说起。2022年10月，美国商务部工业和安全局开始调整先进计算芯片出口规则，对部分高性能人工智能（AI）芯片出口实施限制。随后，限制范围不断扩大，英伟达原本面向全球市场销售的部分高端GPU受到影响。为了继续进入中国市场，英伟达推出了符合出口规则的H20芯片。这款芯片并不是简单的旧型号升级，而是在性能、互连能力等方面进行调整后的产品。相比H100等高端型号，H20在部分计算能力上有所降低，但依然保留了人工智能（AI）推理所需的关键能力，因此进入了中国人工智能产业供应链。Reuters从商业角度看，H20体现了全球半导体企业面对政策变化时的调整方式。中国市场一直是全球人工智能（AI）产业的重要市场之一。大量互联网企业、云计算企业和科研机构，都需要GPU支持模型训练和推理任务。因此，即使产品受到限制，只要能够满足应用需求，相关芯片依然具有市场价值。InstituteforProgress但问题也随之出现。随着人工智能成为基础产业，芯片安全的重要性越来越高。过去，企业购买芯片时更多关注性能、价格和供应能力，而现在，硬件设计、固件管理、安全机制等因素同样成为考察内容。芯片内部包含大量复杂模块，包括计算单元、存储控制、安全验证以及软件接口。任何高性能计算设备进入重要行业之前，都需要经过兼容测试、安全检测和运行评估。对于金融、能源、通信等关键领域来说，计算设备稳定运行非常重要。一旦核心设备供应出现问题，可能影响相关业务连续性，因此，加强芯片安全审查已经成为全球多个国家和地区共同关注的问题。2025年7月，中国有关部门曾就H20芯片安全风险问题约谈英伟达，要求企业说明相关情况。英伟达方面表示，其产品不存在允许未经授权远程访问或控制的“后门”。TheWashingtonPost+1这一事件也让外界重新关注一个问题，那就是在全球科技竞争环境下，单纯依靠进口先进芯片是否存在潜在风险。实际上，近年来中国半导体产业一直在推进自主研发。从芯片设计到人工智能计算平台，中国企业不断扩大投入。华为昇腾、海光信息、寒武纪等国产计算方案，正在不同领域探索应用。与此同时，中国工程师也在加强对进口芯片的测试能力。芯片检测并不是简单查看参数，而是需要对硬件架构、运行逻辑、安全机制等多个方面进行分析。通过专业检测，可以帮助企业了解设备性能边界，降低使用过程中的风险。对于全球半导体行业来说，H20事件背后反映出的，是人工智能时代供应链竞争的新变化。过去几十年，芯片产业依靠全球分工发展，美国企业负责设计，日本和欧洲企业提供部分设备材料，亚洲地区承担制造环节，各方形成复杂合作体系。但随着科技竞争加剧，芯片已经成为重要战略资源。美国不断调整对华先进芯片出口政策，希望限制部分技术流向中国。与此同时，中国也在加快国产替代和产业升级，希望减少关键环节的不确定性。商务信息服务平台从产业发展规律来看，真正决定未来竞争力的，不只是拥有多少进口芯片，更重要的是能否形成完整技术体系。人工智能的发展需要算力，也需要算法、软件生态、人才储备和产业应用共同推动。如果核心环节长期依赖外部供应，产业发展就容易受到外部因素影响。

退休后必须学会的八个生活技能，遇事不求人：第一，学会豆包。生活中不管遇到什么疑难问题，你就问一问豆包，豆包基本上会给你一个靠谱的解答。比如你不会做菜，让豆包教你怎么做，有一件事情让你犯难了，就让豆包指导你，也可以让豆包给你提供其他人解决这类事情的案例。退休以后，很多人都会遇到一个新的问题：时间多了，但生活中的小麻烦也变多了。以前上班时，遇到不会的事情，可以问同事；出门办事，可以找熟人帮忙。退休之后，孩子有自己的工作和家庭，不可能每天围着父母转。如今手机已经成为很多事情的入口。买票、看地图、保存照片、预约服务，甚至学习新知识，都可以通过手机完成。对于中老年朋友来说，掌握几个实用工具，并不是追求年轻人的生活方式，而是让自己少一些麻烦，多一些主动权。这八项技能，未必要一下子全部学会，可以根据自己的生活需要慢慢掌握。第一个建议学习的是这样的人工智能助手。近几年，人工智能进入普通人的日常生活。作为一款人工智能（AI）助手，可以进行文字交流、回答问题、辅助整理信息，也能帮助用户完成一些简单的创作任务。很多退休老人面对新事物时，最大的困难不是没有需求，而是不知道从哪里开始。比如想学做一道新菜，不知道步骤；想安排一次旅行，不知道路线；家里的手机功能不会使用，也可以尝试向人工智能询问。它更像一个随时可以交流的“小帮手”。不过，需要注意的是，人工智能提供的信息并不一定完全正确，特别是涉及疾病治疗、金融投资等重要事情时，仍然需要听取医生、专业机构等可靠来源的意见。第二项技能，是学会使用地图导航。很多老人退休后喜欢散步、旅游，或者去外地看望亲友，以前出门靠经验和问路，现在地图软件已经成为很多人的出行助手。打开地图，输入目的地，就能查看怎么走、需要多长时间、附近有哪些公共设施。对于方向感较弱的人来说，手机导航可以减少迷路的情况。第三项技能，是掌握网约车使用方法。对于一些行动不便或者不方便开车的退休老人来说，网约车能够解决不少实际问题。去医院复查、去车站接送亲友、外出旅游时，如果能够自己叫车，就不用频繁麻烦家人。不过，使用网约车时，安全意识一定不能少。上车前要核对车牌和司机信息，尽量不要在陌生环境中随意乘坐来源不明的车辆。对于第一次使用的人，可以让子女帮助设置账号，练习几次之后，很多老人都能独立完成操作。第四项技能，是学会航空出行相关软件。随着退休老人旅游需求增加，坐飞机已经不再是年轻人的专属。很多老人会去看望远方子女，也会安排国内旅行。像航旅纵横等航空服务软件，可以帮助查询航班动态、办理部分乘机手续、接收登机提醒。过去坐飞机，很多环节需要提前到机场办理。现在通过手机提前了解流程，可以减少等待时间，也降低第一次乘机时的不安。第五项技能，是合理使用互联网健康服务。退休以后，身体管理越来越重要，很多老人会关注血压、血糖，也会保存自己的检查报告。一些线上健康平台可以帮助用户了解基础健康信息，比如查看报告中的部分指标含义，或者整理自己的健康记录。但必须明确，线上工具只能提供参考，不能替代医生诊断。如果出现身体异常，还是应该到正规医院检查。真正有帮助的做法，是学会保存自己的健康资料，把历年的检查结果、用药情况整理清楚。这样无论去哪个医院，都能更加方便地向医生说明情况。第六项技能，是掌握旅游服务平台。退休以后，不少人的生活目标从“忙工作”变成“看世界”。但旅行并不只是买张票那么简单，住宿、交通、景点安排都需要提前规划。不过，在网上选择旅游产品时，要注意价格是否合理，不要轻信明显低于市场价格的信息。旅行最重要的是安全和舒适，而不是单纯追求便宜。第七项技能，是学会保存照片和视频。很多退休老人喜欢拍摄家庭聚会、旅游风景，这些照片记录的是人生经历。但手机空间有限，如果手机损坏或者丢失，很多珍贵回忆也可能消失。因此，学习使用云端相册，把重要照片备份起来，是一件很有价值的事情。像腾讯相册等工具，可以帮助用户保存和整理照片。使用过程中，要注意保护账号安全，不随意泄露密码和验证码。照片保存下来以后，也可以按照年份、家庭成员、旅行地点分类整理。多年以后再打开查看，会成为一份珍贵的生活记录。第八项技能，是学习简单的视频制作。现在很多老人喜欢拍短视频，记录自己的生活变化，以前制作视频需要电脑和专业软件，现在手机上的剪辑工具已经降低了门槛。比如剪映这类软件，可以帮助用户添加音乐、字幕、转场效果，把普通照片和视频整理成更加完整的作品。学习剪辑并不只是为了发布作品，更重要的是培养一种新的兴趣。退休之后，有时间记录生活，也是一种丰富精神世界的方式。

人工智能的竞争，正在从实验室里的技术比拼，变成影响全球产业格局的一场长期较量。特朗普近期谈到人工智能（AI）时，给出了一个非常明确的判断：美国目前大约领先中国一年到一年半，而其他国家与美国之间还有明显差距。他同时表示，如果过早开放先进人工智能技术，可能会削弱美国当前优势。相关表态反映出特朗普将人工智能（AI）视为未来国家竞争的重要筹码。这句话背后，其实透露出一个核心逻辑。在特朗普看来，人工智能不是普通产业，而是一种能够改变经济结构和国际竞争方式的基础技术。谁拥有更强的算力、更先进的模型、更完整的产业链，谁就可能在未来制造、金融、医疗、科研以及安全领域获得更多主动权。所以，特朗普强调的“一年多领先时间”，并不是单纯比较某家公司或者某个模型，而是在强调一个国家整体创新能力的竞争。美国目前确实拥有不少优势。比如，全球领先的部分人工智能（AI）企业掌握了先进模型研发能力，大型科技公司在算法、芯片生态和云计算领域积累深厚。同时，美国在高端人工智能（AI）芯片和相关技术体系方面仍具有较强影响力。但人工智能的发展速度非常快，领先并不意味着差距固定。近年来，中国人工智能产业也快速发展，在大模型应用、产业数字化以及商业落地方面持续推进。国际机构和行业人士对于中美人工智能（AI）差距的判断并不完全一致，有观点认为美国在部分前沿技术领域保持优势，也有观点认为中国正在缩小差距。这也是为什么特朗普反复强调“时间窗口”。在他的政策思路中，人工智能（AI）竞争不能等待太久。如果技术发展速度被过多限制，可能影响美国企业创新节奏；如果开放过快，又可能带来技术扩散和竞争压力。这其中存在一个现实矛盾。人工智能越先进，带来的影响越广泛。一方面，它能够提高生产效率，帮助企业降低成本，也可能推动医疗、教育、工业等领域出现新的变化。因此，全球范围内对于人工智能（AI）监管一直存在不同声音。美国国内同样存在争论，一些科技企业希望保持快速创新，也有部分专家和人士呼吁加强安全管理，避免技术发展速度超过社会应对能力。特朗普则更强调保持美国领先地位，并反对过度限制人工智能（AI）发展。一个国家是否具有长期优势，不只是看某一阶段推出了什么模型，还要看整个科技体系能不能持续产生创新。例如，大模型研发需要强大的计算能力，而计算能力背后又涉及芯片制造、电力供应、数据中心建设等多个环节。特朗普提到曾与中方讨论过人工智能（AI）问题，但交流并不深入。目前，美国和中国围绕人工智能的关系，既存在竞争，也存在沟通需求。双方在芯片、技术标准、风险管理等方面存在分歧，同时也面临如何降低技术发展风险的问题。从全球角度看，人工智能已经成为各国重点布局的方向。欧洲强调规则建设，亚洲多个经济体加快产业应用，美国重视技术创新，中国推动产业融合。未来的人工智能（AI）格局，很可能不是某一天突然决定，而是在持续投入、人才培养和产业应用中逐渐形成。特朗普提出美国领先一年到一年半的判断，本质上是在提醒美国不能放慢脚步。这种判断也反映出当前国际科技竞争的一个特点：领先优势可能存在，但变化速度同样很快。如果把人工智能（AI）看成一场长跑，那么短期领先只是起点，真正考验的是持续创新能力。我认为，特朗普把人工智能提升到国家竞争高度，有一定现实背景。人工智能（AI）确实正在改变产业发展方式，也可能影响未来几十年的科技格局。但对于“一年半领先窗口期”这样的判断，需要理解为战略层面的表达，而不是一个能够精确计算的结论。在我看来，人工智能竞争最终比拼的不是谁在某个阶段拥有更强的宣传优势，而是谁能够建立稳定、持续的创新体系。技术突破很重要，但人才、产业链、市场应用和长期投入同样关键。未来几年，中美之间围绕人工智能（AI）的竞争还会继续，但竞争并不意味着所有领域都只能对抗。

胜负已换赛道。美国彻底慌了？！比尔·盖茨曾经抛出惊人言论，振聋发聩！他说：“任何说美国持续领先中国的说法，都是无稽之谈！”对此，AI巨头李开复也放出“豪言”：“中国AI早已在特定领域领先美国！”中国优势正在制造业场景落地，AI竞争最终要看应用效率。再看中美人工智能竞争，只盯着哪个模型跑分更高，已经不够用了。真正发生变化的，是人工智能（AI）开始离开演示页面，往工厂、仓库、研发中心、设备运维和供应链里钻。一套模型能不能在生产线上长期运行，能不能减少停机时间、压低成本、提高良品率，正在变成另一套更实际的衡量标准。比尔·盖茨其实很早就注意到了这种变化。2025年05月11日，他接受CNN采访时谈到美国对华技术限制，明确表示有关措施推动中国在芯片制造等领域加快自主发展。说到人工智能（AI）竞争，他给出的判断更直接，在开源软件广泛存在的条件下，中国很难大幅甩开美国，美国同样很难大幅甩开中国。这句话放到2026年再看，分量更重了。因为人工智能（AI）已经不是单纯比谁先写出一篇论文、训练出一个大模型。模型做出来以后，还得有人把它接进真实产业。李开复谈得更加直白。2024年06月13日，他接受《华盛顿邮报》采访时说，美国的重要优势仍然集中在突破性创新，中国的优势则更多落在执行和应用。他特别提到，当人工智能（AI）竞争逐渐转向应用，中国会拥有明显优势。制造业恰恰给了这种能力一块足够大的试验场。国家统计局2026年01月19日公布的数据很有代表性，2025年中国制造业增加值达到34.7万亿元，同比增长6.1%，制造业增加值占国内生产总值比重稳定在25%左右，制造业规模有望连续16年保持全球第一。34.7万亿元背后，不只是产量。这种能力很难靠发布几个模型直接复制。中国正在做的事情也越来越具体。2026年01月07日，工业和信息化部等八部门发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景，并选树1000家标杆企业。这里最值得看的，其实是“场景”两个字。工厂不太关心模型能写多少漂亮文字，负责人更关心一件现实的事，装上这套系统以后，生产效率有没有提高。能少停一次机，少报废一批零件，让库存周转更快，让工程师提前发现异常，它就有价值。人工智能（AI）竞争走到产业深处，比的就是这种效率。再看专利。世界知识产权组织2026年07月14日发布的最新数据称，2024年和2025年全球公布了超过5.6万个生成式人工智能（AI）专利族，比此前2014年至2023年十年累计数量还多。其中，中国发明人在2024年和2025年公布的生成式人工智能（AI）专利族超过4.3万个，仍然是全球最大的来源地。全球前十大申请人中，有6家总部位于中国。美国在基础模型、前沿算法和高端芯片等领域仍有很深的积累，中国则把越来越多资源投向工程化和规模应用。随着模型差距不断缩小，竞争自然会往下一层走。谁部署得快，谁改造的行业多，谁能用更低成本解决实际问题，谁就能从技术进步中拿到更多产业收益。过去几年，人们谈人工智能（AI），总喜欢盯着模型榜单。接下来几年，真正影响产业格局的，可能是一间普通车间里悄悄发生的变化。生产计划由人工智能（AI）辅助调整，摄像头自动找缺陷，设备提前报警，研发人员让模型参与设计，机器人根据任务自主执行。这些事情单独拿出来都不轰动，可一旦铺到成千上万家企业，效果就完全不同。中国庞大的制造业体系恰好给人工智能（AI）提供了这样的土壤

【第一篇】光模块之后，CPO凭什么站上C位？相关产品：AI人工智能ETF平安512930​【第一篇】光模块之后，CPO凭什么站上C位？相关产品：AI人工智能ETF平安512930​

报志愿大家一股脑扑向AI、计算机，挤到分数线水涨船高。其实不少真正的战略风口，因为名字听起来冷门，直接被大部分考生跳过了。先说储能科学与工程。属于双碳赛道下的新工科，专门研究电怎么存起来。风电光伏发出来的电要储存，新能源电池安全管控都离不开它。很多人还只盯着传统新能源，这个专业开设学校不多，目前内卷程度远低于普通电气，对口电网、新能源大厂，国企岗位供给很足。还有电子封装技术。很多人只知道芯片设计，却忽略封装是芯片落地必不可少的一环。芯片做出来之后的防护、散热、集成全部靠它。国内半导体产业链补短板阶段，这块人才缺口很大。无奈名字太朴实，很少有家长会主动留意这个方向。另外水声工程，更是典型信息差专业。通俗讲就是水下的声学探测，深海勘探、声呐设备都属于它。毕业大多流向军工研究所，没有互联网35岁裁员焦虑。最大阻碍就是家长一听见海洋、水下，下意识就觉得工作很苦，直接放弃报考，报考热度一直上不去。作者加速成长计划但是这里必须泼一盆冷水：冷门风口不等于捡漏。这些专业有明确的门槛，普遍对物理化学基础要求高。如果你数理底子薄弱，就算踩中赛道，大学学起来依旧会非常煎熬。千万不要抱着“名字冷门=躺赢”的幻想。风口专业同样要看学校实力，如果普通二本跟风新开的，师资跟不上，再好听的赛道也没有意义。选专业的核心不是去找一个没人知道的宝藏，而是在国家刚需赛道里面，匹配自己的学科基础。那换作是你，为了避开内卷，愿意主动选择这类名字冷门的工科专业吗？高考志愿大学专业志愿填报

如果你说这照片是AI的……类似车辆在南亚也有，照片中查后方文字可确定地点在非洲，据推测是二手车购入后的补漆所得。看似鬼画符，实际代表着人们对不认识文字的符号化特征抓取能力吧，所以AI叫“人工智能”一点错都没有，和人的思维模式很接近。文字人工智能AI​​​

没有人工智能。没有互联网。没有电脑。没有激光。没有燃气发动机。没有电..他们建造了这个。​没有人工智能。没有互联网。没有电脑。没有激光。没有燃气发动机。没有电..他们建造了这个。​

#英国世界级AI成果遭群嘲#戴英，醒醒吧……别再碰瓷人工智能了，你们不配[捂脸哭]​英国世界级AI成果遭群嘲戴英，醒醒吧……别再碰瓷人工智能了，你们不配[捂脸哭]​

比尔·盖茨警告称，人工智能可能会大规模取代就业岗位。对于那些预测AI创造的工作岗位会多于其消灭的岗位的人，他表示：“我不明白他们是怎么想的。”盖茨认为，编程是目前第一个AI已经足够可靠、能够取代人类劳动者的职业，并预测会计、法律工作、电话销售和客户支持等行业将在未来几年陆续受到类似影响。他反驳了“更便宜的AI会带来足够的新需求，从而继续创造就业”的观点，并以更耐用的轮胎为例指出，轮胎寿命变长并不会让人们开更多车，而只意味着制造轮胎所需的就业岗位减少。盖茨表示，这场就业结构的剧变可能持续20年甚至更久，直到AI带来他所谓的“超级充裕”时代。他认为，这一代人的任务是在这段可能超过20年的转型期内应对冲击，确保人类仍然掌握控制权，同时尽可能减少生物恐怖事件和失业带来的影响。他还提出，应让企业对AI和机器人劳动力缴纳与人类劳动力相同的工资税，并将儿童照护、老年照护以及部分医疗和教育岗位划为“人类专属”职业。

NYT的文章，人工智能会让你的大脑变懒吗？新研究到底发现了什么WillA.I.MakeYourBrainLazy?Here’sWhattheNewResearchActuallyShows.JulianaCastroVarón、DylanFreedman“机器学习”是一个专栏，旨在探讨最新科学研究揭示的一个问题：我们与人工智能之间日益复杂的关系究竟正在发生​NYT的文章，人工智能会让你的大脑变懒吗？新研究到底发现了什么WillA.I.MakeYourBrainLazy?Here’sWhattheNewResearchActuallyShows.JulianaCastroVarón、DylanFreedman“机器学习”是一个专栏，旨在探讨最新科学研究揭示的一个问题：我们与人工智能之间日益复杂的关系究竟正在发生什么变化。人工智能正在改变世界，也正在以我们尚未完全理解的方式改变身处其中的人类。越来越多人担心，如果我们依赖聊天机器人来思考，大脑会变得迟钝，参与度也会降低。人工智能是不是正在让我们变得更笨？科学家们同样想知道答案。加州大学欧文分校和教育公司麦格劳·希尔（McGrawHill）的一组研究人员，分析了麦格劳·希尔旗下一个颇受欢迎的在线学习工具十年来的数据，时间跨度从2015年开始。在数百万次数学学习记录中，研究人员考察了从五年级学生到大学生的不同年龄群体，并将2022年之前——也就是ChatGPT首次问世之前——的表现，与ChatGPT出现之后的表现进行了比较。为了分析结果，他们把题目分成两类。第一类是基于文字的问题，学生可以很容易地把题目复制到聊天机器人中。第二类则是视觉题、互动题或多步骤题目，这些问题对聊天机器人来说更难处理。研究人员发现，2022年之后，学生在那些聊天机器人能够轻松解决的题目上花费的思考时间骤然下降，但他们的表现却有所提高。然而，当这些学生在脱离电脑、有人监考的测试中答题时，他们的成绩反而比人工智能出现之前更差。加州大学欧文分校博士生、这项初步研究的主要作者之一西娜·里斯曼奇安（SinaRismanchian）指出，人工智能让学生可以把解决数学问题所需要经历的思考过程“外包”出去。另一项由多家机构共同开展、即将提交给即将举行的语言模型会议（ConferenceonLanguageModeling）的研究也得出了类似结论。里斯曼奇安及其合著者引用了这项研究：当人们——这项实验的参与者是成年人——习惯于跳过逻辑和分析任务中那种有益的“挣扎”，让机器把整个过程自动完成后，他们更容易在原本自己能够解决的难题面前放弃。研究人员写道，人工智能工具会让人形成一种期待：答案应该立即出现；与此同时，它也剥夺了人们亲自解决困难、一步步摸索的经历。而这种经历对于技能的发展至关重要，也是长期学习最强的预测指标之一。乔治城大学认知神经科学家亚当·格林（AdamGreen）博士说：“人工智能让我们变笨的部分原因之一”，就在于它“削弱了年轻人学习如何思考的能力发展，而现在他们有了另一种选择”。格林把大脑倾向于节省精力的特性，比作人体储存热量的本能。他说：“从进化的角度来看，只要一种行为能够消耗最少的热量，同时又不会让你死掉，那就是最好的选择。”但事情并非没有转机。研究表明，对于大脑而言，使用人工智能也有更好的方式。今年7月，米德尔伯里学院（MiddleburyCollege）的教授公布了一项预印本研究。研究中，200多名本科生被要求写一篇文章，并参加一次有监考的选择题测试。其中一组学生可以使用人工智能来研究一个主题并撰写文章；另一组则不能使用人工智能。研究人员发现，能够使用人工智能的学生写出的文章更长，质量也略高。他们在测试中的成绩同样更高。一周后，参与者再次回来参加类似的测试，但这一次，两组学生都必须在没有任何辅助的情况下完成测试。研究人员随后根据学生在第一轮中使用人工智能的方式，对他们第二轮的表现进行了进一步分析。第一轮完全依赖人工智能代写文章的学生，在第二轮测试中表现不佳。他们的测试成绩下降了。但那些把人工智能更多当作辅导老师使用的学生——让人工智能解释复杂概念，或者帮助他们理清思路——在第二轮测试中不仅保持了较高的成绩，而且他们写出的文章质量也更高。实验性证据表明，如果使用人工智能的方式不是把它当成一条彻底的捷径，而是把它作为一种锻炼自己本应掌握的知识和能力的工具，那么学生的表现就会超过人工智能组中的其他参与者，也超过完全没有使用人工智能的学生。换句话说，到目前为止，这些研究得出的结论是一致的：人工智能正在影响人们，尤其是年轻人，学习和记忆的方式。至于人工智能最终是否会让我们变得更笨，或许取决于我们如何使用人工智能，而不是我们是否使用人工智能。海外新鲜事

特朗普将‘人工智能’改为‘超级智能’，只换一个词却引爆终极哲学疑问：谁将定义和主宰世界？特朗普把“人工智能”改成“超级智能”，只换一个词，却引发全世界舆论轩然大波！引发人们对人工智能的深入思考。2026年9月29日，他签行政令，要求美国联邦部门在官方邮件、网站、报告、非法定文件里，把AI换成SI，SuperIntelligence，翻译过来就是“超级智能”。老文件、合同、拨款不改，别慌，机器没一夜成精。可你又别小看这改动！AI本来叫“人造智能”，听着像人做的工具；改成SI，味道全变了，好像机器马上要“超人一等”。当天白宫还把Anthropic、谷歌、Meta、英伟达、OpenAI、xAI几家大佬叫来，签了个《超级智能协议》，说是自愿、道义上有约束力，要内部管控、外部评估、董事会盯着，防网络、生物、化学出事。名先换了，安全后补。我这人爱多想：换词不是换技术啊！今天的大模型、智能体，写代码、搜资料、做PPT都行，但离学术里的“超级智能”还远。学者分三档：专用AI，干具体活；AGI，啥脑活都能跟普通人掰手腕；ASI才叫超级，几乎所有领域吊打几千个顶级专家。现在呢？AlphaFold懂蛋白质，AlphaGo懂下棋，属“单科超人”，不是全能神仙。可别被“SI”二字吓出冷汗。但也有问题来了，甚至真是细思极恐！！！现在有些科研智能体，自己提假设、设计实验、写论文初稿。谷歌那个AI副研究员，48小时重算细菌基因传播，还补新想法；浙大“求是引擎”自己跑光学路线；Anthropic用Claude从基因组里扒出新型酶系统。人还在做实验验证，但“研究什么、从哪下手”这事，机器已经插嘴了。以前是人下指令、机器跑腿；现在是机器先说“咱试试这个”，你说吓人不吓人！再往大里想，更麻烦。智能若不只以人脑为标准，动物会用工具、有社群，算不算“低配智能”？森林、气候、生态系统自己演化、自我修复，是不是也算一种“解决问题”？以后超级智能若用来改基因、调气候、造材料，大自然不是“被研究”，而是“被重写”。人、动物、自然谁高谁低，全得重新排队。所以特朗普换词，表面省事，背后是大坑：谁有资格说“这叫超级”？谁定安全线？谁判它“按预期运行”？协议是公司自愿签，标准公司自己把一部分，政府喊口号。名分一变，知识是谁产的、规则是谁写的、世界是谁定义的，全成了问题！咱老百姓记住一句就行：机器更聪明不可怕，可怕的是“什么叫聪明、谁来算聪明”这件事，以后不全由人说了算啦！特朗普AI新政全世界人工智能主题词：特朗普谷歌AI战略特朗普AI观AI重构历史美国反人工智能特朗普AI翻车作者加速成长计划新人作者成长营新人作者成长新人作者成长记成长进阶计划成长提升计划作家成长干货成长逆袭小说

从“人工智能（AI）”到“超级智能（Sl）”：白宫改名的背后，不是术语升级而是风险叙事重构。当地时间2026年9月29日，特朗普签署行政令，要求美国联邦行政部门在官方文件、公开声明、政府网站与政策报告中以“超级智能”（SuperIntelligence，SI）取代沿用数十年的“人工智能”（AI）。行政令给出的理由是：“AI”已不足以概括当前技术能力，因为这类系统“远不只是模仿或自动化人类智能的某些特定方面”。表面看，这是一次措辞替换；放到美国公众对AI风险焦虑持续升温的背景下，它更像一次政治修辞与治理框架的重新定位。一、公众担忧的不是“名字”，而是代价美国社会对AI的不安已经越过实验室边界，进入就业、社区、电力与信任层面。路透社/益普索民调显示，约73%美国人担心AI企业未充分防范社会危害，55%认为放缓AI开发是好事；皮尤类调查亦显示，使用AI的人变多，但“兴奋感”下降，年轻人中“担忧多于兴奋”的比例显著上升。地方层面，数据中心遭跨党派抵制：71%受访者反对社区建数据中心，得州、加州多地项目延期或叫停，矛盾集中在电价、耗水、噪音与资本收益外溢。更深的不信任在于：普通人觉得技术被巨头定义，政府被游说绑定，风险由社区承担，红利归硅谷。此时若白宫只回应“我们会监管AI”，等于坐实公众叙事——AI是有问题的东西，政府被动补救。改名正是跳出该框架的第一步。二、“AI”暗示风险，“SI”暗示命运“ArtificialIntelligence”里有两个沉重词素：Artificial（人工）：暗示仿制品、次等、工具、可替代人；Intelligence（智能）：又足够像人，所以天然带出“取代”“失控”“造假”的恐惧。当民众说“怕AI”，他们怕的常是“假的东西越来越像人，最后不听人”。行政令换用“SuperIntelligence”，话术重心立刻转移：1.去掉“artificial”，弱化“仿冒人类”的排斥感；2.强调“super”，把技术描述为超越旧边界的机遇而非隐患；3.把政策主语从“防范AI风险”改成“迎接SI时代”。特朗普当场说“它不是‘人工’的，这一点我们都同意”，本质就是把公众恐惧里的“假替真”扣掉，换成“超级能力=美国领先”。三、用“更名”替代“加压监管”同日白宫让Anthropic、OpenAI、谷歌、Meta、英伟达、xAI等签《超级智能协议》，但特朗普明说“道义上有约束力”，非法律强制。协议写的是企业自设护栏、自愿审计、内部监测。这构成完整组合拳：公众端：换词降温，把“AI风险”转述为“SI机遇”；产业端：不立强制许可、不建硬监管，交行业自律；竞争端：把叙事绑到“美国不能落后”“对华不能输”。换言之，行政令不解决民众担心的电价、岗位、透明度，而是把那些问题移出“AI安全”话语中心，塞进“超级智能时代成本”的宏大叙事里。四、概念本身也被故意模糊学术上，超级智能（ASI）通常指跨领域稳定超越人类顶尖水平的系统，带自主目标与自我改进意涵；而当前大模型仍是无自我指涉的模式机器。行政令却把“SI”安在当下前端模型头上，等于提前透支未来词。好处对白宫很明显：企业可宣称“我们在做SI”抬估值；政府可说“AI已过时被SI取代”显前瞻；批评者若谈风险，可被回呛“你否认超级智能的潜力”。黄仁勋讲“SI工厂”、马斯克改口称SI，不是学术共识落地，而是产业话术同步。五、所以为什么偏偏在担忧上升时改名？因为担忧越上升，越需要重新命名问题。若承认“AI风险”是真问题，逻辑后果是限速、强制审计、社区补偿、政府准入审查；但特朗普政府选的是“别把技术叫成危险物”。更名不是认知更新，而是风险框架的软性卸载：不否定担忧（民众确实慌）；但重描对象（不是AI，是SI）；再重描性质（不是威胁，是优势）；最后重描责任（行业自己守护栏）。这是典型的“符号治理”：不改电力分配，不改训练数据版权，不改企业问责，先改联邦术语表。六、结语白宫把AI改成SI，主旨不在语言学准确，而在把“公众怕AI”重新包装为“国家拥SI”。行政令说SI“远不止自动化人类智能某方面”，这话对产业故事成立；可对普通美国人来说，真正的问题仍没被改名解决——数据中心照样耗电，岗位照样被重排，模型照样不透明，巨头照样自监。当风险用新词盖住时，它不会消失，只是更难被叫出名字。所谓“超级智能时代”，若只剩联邦文件换术语、巨头协议无强制，那更名本身就不是治理风险，而是给风险换一件更好看的外套。民众担忧的是代价，白宫改的是称谓；一个在问“谁承担”，一个在答“叫什么”。

英国军情五处指控东大窃取英国世界级人工智能研究成果。英国的“世界级AI成果”……评论区的海外网友（包括英国人）都笑得死去活来，并调笑“这就跟英超联赛窃取了中国足球技术一样的真。”

美国人工智能公司负责人承诺加强内控措施俄罗斯卫星通讯社2026年9月30日,10:53俄罗斯卫星通讯社华盛顿9月30日电美国人工智能开发公司的负责人在白宫与美国总统特朗普会面后，承诺加强对人工智能模型的内控措施。相关文件在活动结束后签署。该协议由特朗普以及谷歌、Anthropic、OpenAI、xAI等负责人签署。文件中称：“在模型的训练和部署过程中跟踪其能力和特性，引入可靠的内部控制机制。”据悉，控制机制应引入生物安全和网络安全领域，用于防范化学威胁，以及防止人工智能模型入侵或访问技术系统。此外，各公司承诺聘请独立外部审计机构评估控制系统的有效性。文件指出：“参与公司将定期会面，制定旨在提高其系统安全性的标准和最佳实践。”该消息指出，这些措施随后可能在立法层面予以确立。

十五五10大赛道，未来值得重点关注的方向未来产业的核心机会，集中在人工智能、生物科技、先进能源与空天智能这几大前沿领域。AI向着实体世界延伸，人形机器人、自主智能体、高级别自动驾驶，让智能从线上走向物理场景。生物板块依靠AI赋能，生物制造、细胞基因治疗、脑机接口不断突破，革新医疗与材料生产方式。能源与空天领域同样潜力十足，低空装备、卫星互联网打开新的应用空间，核聚变、量子计算面向更远的未来，持续夯实技术底座。整体来看，大多赛道尚处于产业化早期，重点跟踪技术落地节奏，挖掘长期成长机会。仅行业信息分享，不构成任何投资建议

过去十年的风口：电动智能汽车未来十年的风口：AI、机器人以上，以苹果在我心目中科技巨头的地位，这两个风口它都应该大举布局的结果苹果是基本没布局，特斯拉却横空出世接替苹果布局了电动车和人形机器人…也行吧notbad​​​