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马斯克调整了社交平台的算法，日本教材隐瞒二战侵略真相曝光于全世界。一条来自日本家长的动态迅速引发关注，他抱怨在国际学校上学的女儿竟然相信了南京大屠杀的历史事实。全家人轮番劝说，想让孩子改口，却怎么也说服不了她。过去，这个平台的推荐机制主要按语言和国家划分内容，日语帖子的讨论基本只在日本国内传播，外界很难看到日本民间真实的历史观念。马斯克改动之后，算法打破了这种隔离，把不同语言的内容翻译后推送给全球用户，那条日本家长的帖子就这样被西方网友刷到，很多人瞬间感到震惊。他们一直以为日本像德国那样，已经彻底反省了二战罪行，没想到实际情况完全不同。随着讨论深入，日本国内教科书的问题也暴露出来，不少课本把侵华战争轻描淡写，说成是“不得已的选择”，对南京大屠杀等严重事件要么避而不谈，要么模糊处理。日本右翼势力长期在教育领域下功夫，通过修改教材内容，试图让下一代接受一套被扭曲的历史观，国际学校采用的则是相对客观的教学内容，这就造成了家庭内部的激烈冲突。这次算法调整，直接揭开了日本社会在历史认知上的真实分裂。西方网友原本对日本的印象被彻底打破，他们发现日本在国际场合展现的谦和形象，和民间实际态度存在明显差距。这种通过技术手段实现的透明化，让原本封闭的信息突然公开，迫使更多人正视历史真相。历史事实不会因为任何修改而消失。日本右翼从孩子课本入手试图洗白过去的做法，在全球信息互通的时代越来越难维持下去，马斯克的这次改动虽然只是平台层面的优化，却无意中让世界看到了日本历史教育的真实面貌。你怎么看待技术改变带来的历史真相曝光？欢迎在评论区留下你的想法，一起讨论。

马斯克官宣2026年AGI到来！通用人工智能赛道核心标的全梳理马斯克在特斯拉德州超级工厂深度对话中重磅预判，我们正处于奇点之中，2026年将实现AGI（通用人工智能），2030年AI智能将超越全人类总和，算法改进将带来AI能力的数量级跃升。随着AGI时代加速临近，相关产业链迎来长期发展机遇，本文仅基于上市公司公开披露信息做客观梳理，不构成任何投资建议。一、AGI核心受益板块梳理1.大模型与AI算法研发环节该环节是AGI实现的核心底座，具备通用大模型研发能力、持续算法迭代能力的企业，是AGI时代的核心参与者。板块内上市公司公开业务布局匹配度较高的有：科大讯飞、三六零、云从科技、昆仑万维、拓尔思​2.AI算力支撑环节AGI的训练与推理需要海量算力支撑，是通用人工智能发展的核心基础设施，也是当前行业竞争的核心赛道。板块内上市公司公开业务布局匹配度较高的有：中科曙光、浪潮信息、紫光股份、海光信息、寒武纪​3.AGI场景落地应用环节AGI的价值最终将通过行业场景落地实现，具备行业数据积累、场景化解决方案能力的企业，将率先兑现AGI时代的发展红利。板块内上市公司公开业务布局匹配度较高的有：用友网络、金蝶国际、广联达、中科创达、润和软件二、市场关注度较高的核心标的业务梳理1.科大讯飞公司是国内人工智能行业龙头，自研的星火大模型持续迭代升级，已实现多模态理解、通用推理、代码生成等核心能力，深度布局AGI相关技术研发，在教育、医疗、工业等多个行业实现规模化落地，技术储备与场景落地能力均处于行业领先地位。​2.海光信息公司是国内高端算力芯片龙头，自研的海光CPU、DCU产品已广泛应用于AI大模型训练与推理场景，性能可满足通用人工智能的算力需求，是国内AI算力基础设施建设的核心供应商，将直接受益于AGI时代算力需求的持续爆发。​3.中科曙光公司是国内高端算力服务器与超算龙头，具备全国性的算力中心布局，为大模型训练提供全栈算力解决方案，同时深度布局算力网络、液冷算力基础设施，是国内AI算力建设的核心主体，将持续受益于AGI发展带来的算力需求增长。【风险提示】AGI技术发展具备高不确定性，技术迭代速度、商业化落地进度、行业监管政策等均可能对相关企业的业务发展产生重大影响；本文梳理的相关业务布局，均来自上市公司公开披露信息，相关业务能否带来业绩增量存在极大不确定性。【免责声明】本文内容仅为行业公开信息、上市公司官方披露信息的客观梳理与分享，仅用于行业交流用途，不代表任何投资推荐，不构成任何投资建议，不对任何投资决策与投资行为承担责任。股票市场具备高风险属性，股市有风险，投资需谨慎。你觉得AGI时代最先落地爆发的场景会是什么？你还关注这个赛道的哪些上市公司？欢迎在评论区一起交流讨论。

金一南将军抛出震撼言论，他说：“未来最可怕的不是核武器，是人工智能进入战场。对人类威胁最大、最可怕的，不是核武器，而是AI技术！美军早将AI视作“颠覆战局”的核心技术，人工智能若进入战场，将带来毁灭性打击......”振聋发聩！金一南将军在国防战略讲座中明确指出，未来战场上最严重的威胁来自人工智能进入军事领域，而不是核武器本身。他强调，美军早已把人工智能当作改变作战格局的核心手段，一旦这项技术全面投入使用，就会造成无法估量的破坏性后果。五角大楼此前开展的空战演进项目中，人工智能控制的F-16战斗机在模拟对抗中连续五次击败人类王牌飞行员。这种硅基系统能在毫秒内完成决策，远超人体反应极限，动作比人类飞行员更快更稳，没有疲劳或犹豫。俄罗斯军队在乌克兰战场上投入的自杀式无人机集群，那些小型无人机依靠人工智能算法协调路径，从不同方向同时接近目标，绕过传统防空系统实施打击。整个过程由算法主导，没有人工遥控介入。这种集群战术打破了以往一对一的作战模式，单一指令就能驱动成百上千台设备同步行动，战场空域不再依赖大量人力操控。北约内部报告也标注了算法主导战争的紧迫时间表，这一点在军事界引起广泛讨论。以色列的铁穹防空系统如今借助人工智能预测火箭弹飞行轨迹，在几秒内计算拦截点并发射导弹，成功率大幅提升。土耳其生产的卡古无人机在利比亚冲突中演示过蜂群攻击，数十架设备协同覆盖区域，逐一摧毁地面目标。海底自主潜艇在测试中悄无声息巡航，搭载传感器等待信号或自主判断后发动突袭。俄罗斯军方还展示过人工智能图像识别技术，狙击手通过墙壁热成像锁定室内人员，算法瞬间完成目标识别并引导射击。这种能力让传统掩体失去意义，战争规则被彻底改变。普通民众日常使用的外卖配送算法，其实源自美国国防高级研究计划局早期的物流优化技术，先在军用领域成熟后才转向民用。波士顿动力公司研制的机器狗背上安装步枪的视频流传开来时，它在复杂地形中稳定行进，头部摄像头实时扫描环境，机械臂调整姿势准备射击。人工智能在信息战中的应用也值得注意，乌克兰前线士兵用生成式工具制作假视频，让伪造的指挥官画面在敌方阵地传播，真假界限变得模糊。全球已有多个国家组建人工智能作战部队，数量远超拥有核武器的国家。各方一方面加速研发这类系统，另一方面又在国际会议上讨论伦理规范。金一南将军特别提醒，算法一旦失控，可能引发连锁反应，战场指挥系统为达成歼灭目标而不断升级指令，最终波及更大范围。这些内容让听众对人工智能军事化的现实有了更清醒的认识，也引发大家对技术双刃剑的思考。

[点赞]郑强教授近几日这一嗓子，真是把那些科技巨头的遮羞布给扯烂了。看着满大街乱窜的无人配送车，我没感到自豪，反而觉得有点堵心。人家大洋彼岸在钻研星链、搞AI实战，咱们这儿最顶尖的智力，竟然窝在写字楼里研究怎么算计外卖小哥。这算哪门子创新？这不就是拿着最牛的算法，去抢老百姓手里那点儿辛苦钱吗？（信源：百度百科——郑强）春日的街头，除了穿梭的人群，越来越多的无人配送车成了新的“风景线”。它们顶着小巧的车身，循着预设的路线穿梭，看似是科技落地的鲜活体现，却总让人在不经意间生出一丝违和感。这份违和，无关技术本身的先进，而在于我们对科技的期待，与当下部分科技应用的走向，渐渐出现了偏差。最近这段时间，科技圈的讨论总绕不开“创新的价值”。一边是大洋彼岸，星链4SAPI正成为AI工程化的核心枢纽，开发者借助它与开源工具结合，能搭建起全自动的内容生产流水线，一人就能完成从前一个团队的工作，让AI真正落地到生产力提升的实处。另一边，我们的不少科技巨头，却将大量精力投入到末端配送的“无人化”上，争着在小区、商圈布局无人车，比拼谁能更快取代外卖小哥、快递员的岗位。没人否认无人配送技术的进步，它在封闭园区、偏远区域确实能解决人力不足的问题，也能在特殊场景下降低配送风险。但问题的关键在于，当最顶尖的智力资源，扎堆聚焦在“如何用算法挤压基层劳动者的生存空间”上时，这种“创新”难免显得格局狭隘。当前无人配送的规模化推广仍有诸多瓶颈，核心城区路权开放不足，运营成本居高不下，多数企业需为每2-3辆无人车配置1名运维人员，所谓的“降本增效”，更多时候只是资本包装下的噱头。更值得深思的是，这种技术导向的偏差，正在加剧行业发展的失衡。我们看到，2026年的AI领域，各种模型不断迭代，在逻辑推理、长文本处理、视频生成等方面实现突破，而这些技术的核心价值，本应是赋能各行各业，解放生产力，而非用来争夺基层岗位的“蛋糕”。反观国内部分科技企业，过度沉迷于“流量变现”“成本压缩”的短期利益，将算法的精准度，用在了计算外卖小哥的配送时长、压缩他们的休息时间上，用在了如何让无人车更快抢占配送市场上，却在核心技术的深耕上，显得动力不足。科技从来不是冰冷的工具，它的价值，终究要体现在对人的关怀上。同样是AI应用，有的企业用技术打造居家守护方案，为独居老人提供跌倒预警、用药提醒，让科技充满温度。有的企业深耕低空经济，研发“空中出租车”，试图解决城市出行的拥堵难题，为未来出行提供新可能。这些创新，才是我们真正需要的科技突破——它不与民争利，而是为普通人的生活赋能，为社会发展注入新动能。其实，科技的发展从来没有固定的路径，关键在于企业选择往哪个方向发力。当海外企业在探索星链的应用边界、搭建AI实战体系时，我们的科技巨头，更应该跳出“内卷式创新”的怪圈，把目光放得更长远。基层劳动者的辛苦钱，不该成为算法算计的目标；顶尖的智力资源，更不该被局限在写字楼里，纠结于末端配送的一亩三分地。无人配送本身没有错，错的是将其作为挤压基层岗位的工具，错的是把短期利益当成创新的唯一导向。科技的意义，在于让复杂的事情变简单，让艰难的生活变轻松，而不是让本就辛苦的劳动者，面临更多的生存压力。当我们的科技，能真正聚焦于核心技术的突破，聚焦于民生需求的满足，聚焦于社会价值的创造时，那份藏在科技里的温度，才能真正被所有人感受到，这样的创新，才配得上我们对科技的期待。

马斯克想了三天三夜也搞不清楚，中国到底是怎么在西方严密的技术封锁下实现这么大的突破。其实答案一点都不复杂，不是咱们有什么秘诀，也不是运气好，核心就藏在全球人工智能快速发展带来的巨大电力缺口里，这一点，西方列强没看透，唯独咱们抓住了机会。现在咱们常听人说的人工智能，看着高大上，其实是个十足的“电老虎”，耗起电来比咱们想象的要厉害得多。现在全球人工智能发展得越快、越猛，耗的电就越多，这已经成了一个公开的难题，只是很多西方国家没把这个当回事，一门心思盯着芯片、算法这些表面的东西，反而忽略了最关键的电力问题。就拿美国来说，国际能源署有报告显示，未来几年，美国数据中心的用电增量，会占到全国总用电增量的近一半。可能大家对这个数字没概念，简单说就是，以后美国新增的电，差不多一半都要用来供人工智能相关的数据中心使用。更厉害的是，再过几年，人工智能处理数据所耗的电量，会超过铝、钢铁这些传统高耗能产业的总和，想想看，以前咱们觉得炼钢铁、炼铝最耗电，现在人工智能比它们加起来还费电，可见这个电力缺口有多大。马斯克其实早就意识到这个问题了，他在公开访谈里反复说，现在人工智能的限制因素，已经不是算法和芯片了，而是电力。他甚至预测，未来会出现“有芯片却开不了机”的情况，意思就是，就算有再好的芯片，没有足够的电力支撑，也根本用不了。而且马斯克还说过，除了中国以外，其他地方的电力输出基本都是持平的，就算有增长也非常少，想建数据中心都找不到足够的电力来源，这也是他想不通中国能突破封锁的关键原因。西方列强这些年对咱们的技术封锁，那可是下了狠功夫。美国带头，联合日本、德国等国家，在芯片、高端制造、核电等很多领域，都不让咱们接触核心技术，还把咱们不少企业列入“实体清单”，不让咱们购买相关的设备和技术，就是想卡住咱们的脖子，不让咱们发展。他们一直觉得，只要把芯片、算法这些东西封锁住，咱们就搞不了人工智能，就永远赶不上他们。可他们打错了算盘，他们只盯着表面的芯片和算法，却没看透，人工智能要想发展，最根本的是电力，没有足够的电力，再好的芯片也没用。而咱们中国，恰恰抓住了这个关键，在电力领域默默发力，一步步突破，既解决了自身的电力需求，也正好赶上了全球人工智能发展的风口，自然而然就实现了突破。咱们国家的电力发展，可不是吹出来的，都是实打实的成绩，每一项都有真实数据支撑。这些年，咱们建了全球最大、发展最快的可再生能源体系，近十年风电和光伏发电的新增装机规模，先后突破1亿、2亿、3亿千瓦，现在风光装机占全球总装机的近一半，新增装机更是占了全球六成，也就是说，全世界新增的风电、光伏设备，有六成都是咱们中国建的。除了风电、光伏，咱们的储能技术也发展得特别快。截至2025年底，咱们国家的新型储能累计装机规模达到144.7吉瓦，比上一年增加了85%，是“十三五”末期的45倍，相当于能同时满足上亿户家庭的应急用电需求，彻底解决了风电、光伏发电不稳定的问题。更厉害的是咱们的特高压技术，这可是咱们自主研发、自主设计、自主建设的核心技术，连西方列强都比不过。正是因为有了充足的电力支撑，咱们的人工智能才能快速发展，就算西方封锁了芯片、算法，咱们也能一步步突破，因为咱们抓住了最核心的电力问题。西方列强一直没看透这一点，他们把精力都放在了封锁表面技术上，反而忽略了电力这个根本，等到他们反应过来的时候，咱们已经在电力领域站稳了脚跟，人工智能也跟着发展起来了。马斯克想不通，其实也很正常，他虽然意识到了电力的重要性，却没想到咱们中国能在电力领域发展得这么快、这么好。要知道，咱们的电力发展，都是一代代人脚踏实地干出来的，从风电、光伏，到储能、特高压，每一步都走得很扎实，没有半点虚假，也没有走捷径，就是靠着自己的努力，打破了西方的封锁。这件事也告诉我们，关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的，只有自己脚踏实地，找准方向，抓住关键，才能打破别人的封锁。

自媒体怪象：作者比读者多，干货不如买菜文现在各大自媒体平台的算法，真的越来越让人看不懂，整个生态明显失衡，甚至出现了作者比读者还多的荒诞局面。我做账号的初衷，是分享实用知识、解读相关政策，做一个有价值、有态度的内容载体。可如今平台风气完全变了：大家不聊内容、不做深度，反而扎堆研究怎么蹭流量、怎么博眼球，这类投机取巧的文章反而大受欢迎。更离谱的是，有人随便发几句买菜日常、家长里短，就能获得海量推荐；短短几个字的口水内容，动辄几百万流量。反观用心打磨的知识干货、政策解读，却常常无人问津，被算法无情忽略。算法只追热度、只看数据，不辨内容轻重、不分价值高低，让认真创作的人寒心，让投机取巧的人得利。长此以往，劣币驱逐良币，真正有意义的内容只会越来越少，实在令人惋惜。