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爱情公寓简直不要太超前[捂脸哭]人工智能，扫地机器人，语音问答，现在有的这部剧里都有，所以韦正，汪远来自未来？爱情公寓​​​

人工智能与知识爆炸时代，产业收益正在出现明显两极分化。能够用好AI的企业，收益率会大幅甩开同行业对手。企业管理者、掌握AI工具的技术人员，依靠新的知识结构与数字化工具，和传统制造业快速拉开差距。这部分群体的薪资，也会显著高于行业平均水平。这就是学界讨论的K型分化。OECD报告指出，AI会扩大企业间生产率差距，熟练掌握数字化工具的前沿企业，会获得超额收益，而大量传统企业、低技能劳动者将被落在后面。日本已经显现这种趋势：少数企业吃到AI红利，但大部分企业依旧维持传统终身雇佣制度。日本劳动政策研究研修机构（JILPT）调研显示，日本原有固定雇佣体系，正在承受AI带来的收入结构冲击，如何平衡收益差距，已经成为日本社会棘手难题。放任发展，社会阶层撕裂会持续加剧。韩国就是现成样本，OECD《韩国包容性增长评估报告》显示，韩国财阀大企业（三星、海力士等）与中小企业生产率、薪资差距巨大，大企业员工薪资远高于中小厂商。即便韩国人均GDP已经超过日本，很多民众依然感受到巨大生存压力，不少韩国人选择赴日就业、移民。北欧芬兰曾开展全民基本收入（BasicIncome）试点实验，由芬兰社会保险局Kela负责，思路是对高收益企业增税，用财政资金补贴转型困难群体，试图抹平技术带来的收入鸿沟。根据芬兰官方公布的试点结果，该方案可以改善民众心理安全感，但对提升就业效果微弱，并非能够长期落地的成熟解决方案，芬兰并未正式全面推行。财新周刊、新华网相关经济论坛报道提及，放眼全球，面对AI催生的K型社会分化，目前全世界还没有一套成熟、可复制的应对模式。信息来源：OECD经合组织报告、日本劳动政策研究研修机构JILPT、芬兰社会保险局Kela、财新周刊、新华网

对于医药赛道，自己看法是按科技来看的，未来中美人工智能是竞争的主场。其实医药赛道也是。只不过医药赛道不是目前紧急的竞争时期，在创新药赛道上欧美还是的领导者，国内的创新药还是很弱，或者说刚刚起步。也就因为刚刚起步，反而是巨大的机会，会从仿制药到创新药的转变，其实已经在转变的路上了。以医保的巨大开支，如果未来医疗，创新药掌握在外国人手里，能行吗？这是完全不可能的，未来一定是在医药赛道，国内有极大的话语权，这才是现实问题。

印度总理莫迪这步棋，把全世界都看傻了。9月以来，印度在人工智能上的动作越来越密集。两个月前，莫迪在独立日讲话中宣布，要在一年内让1000万青年接受人工智能技能培训。这个数字已经得到公开信息证实，并非网络上的夸张说法。问题在于，1000万人学会用AI之后，印度究竟准备让他们去哪里工作，这才是整件事真正的看点。如果只把它理解成一次就业培训，格局就看小了。印度过去几十年吃到的最大红利之一，就是英语人口多、软件工程师多，承接了大量欧美企业的软件开发、呼叫中心和后台业务。如今生成式人工智能快速进入企业，这套老模式正在发生变化：过去需要十个人完成的基础编程、客服整理和文本处理，未来可能只需要几个人配合AI工具。这就逼着印度提前换赛道。它真正担心的，并不是年轻人不会使用聊天机器人，而是原本依赖大量普通技术人员支撑的软件外包模式被人工智能压缩。一旦低端岗位减少，印度每年进入就业市场的大量年轻人就会承受更大压力。因此，千万级AI培训既是人才计划，也带着明显的产业转型意味。更有意思的是，莫迪当时并没有只讲人工智能，还同时谈到半导体、机器人、量子技术、数据中心等方向。换句话说，印度想搭的不只是一间“AI培训学校”，而是一整套数字产业底座。1000万人的技能培训放到这个框架里看，就变成了印度争夺下一轮全球科技服务订单的一张牌。可真正难的地方恰恰从这里开始。AI产业不是人多就能堆出来的。模型训练需要算力，算力背后需要芯片、数据中心和稳定电力；企业应用还需要软件生态、行业数据和大量真实场景。任何一环接不上，培训人数再大，也很容易停留在“会使用工具”的层面，距离真正创造高附加值还有很长一段路。中国今年推进“人工智能+”行动时，思路就明显不同。相关政策强调的重点，不只是培养会操作AI的人，而是让人工智能进入制造、通信、消费、物流等具体行业，把模型能力变成生产效率和新岗位。工信部提出推动人工智能与信息通信深度融合，商务部等部门也在推进人工智能进入消费场景，这背后依托的是完整产业链和超大规模应用市场。这也是中印人工智能路径最明显的区别。印度手里最突出的牌是年轻人口和软件服务体系，中国更强的地方则是制造业、基础设施和应用场景。一个更容易从“人”切入，一个更容易从“产业”切入。谁的模式最终走得更远，不能只看培训人数，而要看技术能不能真正进入经济运行。在我看来，印度这1000万人的计划真正值得中国关注的，并不是它会不会突然培养出千万名顶尖工程师，而是印度正在主动适应AI重塑全球服务业分工的趋势。如果它能够把英语优势、软件人才和跨国企业服务经验继续放大，就有机会守住甚至扩大自己在全球数字服务市场的位置。但另一面也很现实。人民日报近期讨论人工智能就业时已经指出，AI会减少部分重复性工作，同时也会创造新的高价值岗位，中间存在明显的技能转换鸿沟。印度今天面对的，恰好就是这道鸿沟：培训容易形成规模，真正把普通青年变成企业愿意高薪聘用的人才，却没有那么简单。到了9月，中印关系也出现新的互动。9月12日，中印双方在新德里举行会见，印方表示愿加强战略沟通和互利合作。放在这样的背景下看，中印未来在人工智能、数字经济等领域既存在竞争，也存在合作空间。两个拥有庞大人口和市场的发展中大国，如果只盯着彼此谁赢谁输，反而容易忽略更大的全球产业变化。所以真正值得看的不会是印度发出了多少张培训证书，而是有多少年轻人因此获得稳定岗位，有多少企业真正扩大了AI业务，又有多少技术能力沉淀成自己的产业。如果这些环节能够接上，印度这步棋才算真正落地；如果产业吸收能力没有同步增长，那么1000万人的宏大数字，最终仍要接受就业市场最现实的检验。

我国生成式人工智能用户突破7亿人7亿人都在用生成式AI了，普及率过半，这速度是真快。感觉AI已经像手机支付一样，悄悄成了咱们日常的一部分。技术跑得猛是好事，但接下来用得放心、用得公平，才是更关键的。​​​

你有多久，没接过陌生电话了？2021年至2025年期间，我国移动通话业务总量下降超过30%，越来越多人面对陌生号码时，第一选择不是接听，而是挂断。曾经，一个电话响起，意味着可能是一份工作、一位朋友、一条重要消息。现在，一个陌生号码出现，很多人的第一反应却是提高警惕。这种变化背后，不是人与人之间越来越冷漠，而是陌生号码正在失去过去那种天然信任。很多人没有意识到，电话本身没有被时代淘汰，真正变化的是电话背后的信用体系。过去接陌生电话，是因为大多数人相信电话另一端大概率有事情。如今拒接，是因为人们发现，一次普通交流背后可能隐藏着营销、骚扰甚至诈骗风险。当风险概率不断增加，普通人的选择自然会转向保护自己。回看通信发展历史，短信曾经历过类似过程。2010年前后，短信还是重要沟通工具，但随着大量广告短信、垃圾信息出现，人们逐渐减少主动回复短信，转而使用即时通信平台。短信并没有消失，而是变成验证码、通知等功能工具。这个变化说明，通信方式不会因为技术出现就退出，而是在信任变化后重新定位。今天的陌生电话，也正在经历类似调整。过去电话最大的价值是即时连接，现在最大的问题是无法判断连接对象是否可靠。区别在于，短信时代面对的是信息泛滥，而现在面对的是人工智能加入后的真假难辨。2026年9月，多项研究开始关注自动化骚扰电话和合成语音问题，数据显示机器生成声音已经进入部分陌生电话场景。这意味着未来用户面对的不只是“有没有人打电话”，而是“电话另一端到底是不是一个真实的人”。这也是为什么越来越多人形成了新的通信习惯。不是所有陌生电话都没有价值，而是在现实选择中，人们发现主动筛选更加划算。重要的人会提前留下信息，正规的机构会提供身份说明，真正紧急的事情通常不会只依靠一个没有任何背景提示的号码完成。从通信产业变化来看，未来竞争重点也正在发生改变。过去运营商竞争的是速度、覆盖和流量，现在还必须解决一个更基础的问题：用户是否愿意相信这个号码。2026年9月，围绕AI诈骗识别的研究不断推进，人工智能正在被用于判断通话风险，这说明通信安全已经成为新的技术竞争方向。值得注意的是，陌生电话减少，并不意味着社会交流减少。相反，人们每天的信息交流规模可能比过去更大，只是交流入口发生变化。微信、邮件、即时消息让用户拥有更多主动权，可以选择什么时候回应、回应谁。电话这种强即时沟通方式，在效率要求越来越高的时代，天然面临新的挑战。但问题也在这里出现。如果所有陌生号码都被默认拒绝，那么正常商业服务、公共通知、社会联系都会受到影响。因此，未来真正需要改变的，不是要求用户重新相信陌生电话，而是建立更可靠的号码认证机制，让用户能够快速判断电话来源。从全球范围看，诈骗治理方向也正在变化。过去更多依靠用户提高警惕，现在越来越重视技术提前识别风险，通过平台、运营商和人工智能共同降低诈骗空间。这说明通信安全已经不是个人防范问题，而是数字社会运行能力的一部分。所以，“你有多久没接过陌生电话了？”这个问题，看似是在问一个生活习惯，实际上问的是一个时代变化。曾经，人们害怕错过一个电话；现在，人们害怕接错一个电话。未来，电话能不能重新被接起，不取决于用户有没有耐心，而取决于通信环境能不能重新建立信任。当陌生号码重新拥有可信身份，当每一次响铃都不再意味着风险，人们才可能重新拿起手机，认真听完电话另一端的声音。

我国生成式人工智能用户规模突破7亿人，普及率超50%​

识别AI，关键还是看手，这是人工智能目前难以突破的瓶颈。图1是原图，后面是网友用AI合成，您仔细看手，越看越恐怖。

从现有信息看，针对人民网《请给AI起个好名》的相关讨论里，提到“人工智能”已完成本土化且被广泛接受，还提及若用中文替代“AI”大概率会有对应名称。

未来10年，中国AI科技必将迎来翻天覆地的变化：1、高铁逐渐退出，取而代之的是磁悬浮列车；2、无人机送外卖成为常态，快递小哥将逐渐被淘汰；3、智能手机也将逐步退出，取而代之的是AI眼镜；4、农业将实现高度自动化，AI机器人将取代人工，成为无人农场；5、医疗技术取得重大突破，大部分疾病都能通过基因编辑和细胞修复技术，轻松治愈；6、人工智能在各个领域会有很大突破，更加贴近我们的生活。7、AI人工智能将颠覆传统产业，赋能千行百业。我用的是华为手机，我很喜欢华为小艺，就小艺这名字，本人看上去，也感觉很文艺，更有范！我说华为小艺很有范，是说小艺的实力和用户对它的信任度很高。华为小艺，深度融入鸿蒙系统，能调用两千多项系统能力，跨App执行各类操作。既能帮忙接陌生来电守护安全，也可以修复旧照片，开启时光机留存回忆，生活琐事张口就能安排，你有十万个为什么，它也会及时回答。生活中有什么烦心事，你都可以和小艺交流，朋友小王天天为找对象的事烦恼着，父母催、同事问，可是她不想过早的走入婚姻生活，有一天突发奇想就和小艺倾诉，身边人都结婚了，只有自己单着很焦虑，小艺立马安慰"他们只是陆续结婚了，又不是陆续过上好日子了"，简短的一句话，瞬间心情就明媚起来。有次需要准备工作汇报PPT，时间紧任务重，对着空白文档毫无头绪。试着唤醒小艺，让它帮我搭建完整PPT大纲。简单交代主题、汇报时长和重点方向，没过多久，条理清晰的框架就出来了，分好章节要点，还标注了适合放案例和数据的位置。后续我把初稿文字发给小艺，让它帮忙润色语句，调整行文逻辑，省去反复修改的麻烦。小艺还有很多贴心时刻。开会的时候开启小艺慧记，语音实时转写，自动提炼会议重点，不用埋头手写笔记，可以专心听讨论。偶尔翻看外文资料，直接交给小艺翻译，阅读顺畅不少。还好，我教长辈使用小艺。长辈不熟悉打字，我告诉他直接语音唤醒小艺，查天气、视频通话都能开口完成。看着长辈轻松上手，那一刻我直呼小艺好贴心。AI这波浪潮，不是让你学新东西，是让你少操心。你腾不出手的时候，它替你打电话。你记不住的事，它帮你记着。你顾不上家的时候，它替你盯着点。技术再牛，落到咱老百姓头上就俩字：省心。你手机里的AI助手，平时用得多吗？评论区唠唠！

注意人工智能凭借建立数据库为名销毁纸质旧书东亚各地都有纸质版的旧书，这些书都有旧书店销售。最近，东京神保町的旧书销售圈突然传出一个消息，出现了一个大买主，正在东京古书圈不惜工本收集旧书。有一个店主一次性销售出1000册这样的书籍，过去一个月都难以卖出，现在一下子可以销售出这么多，令古书圈的店主们既高兴，又害怕。谁在买这些书？于是他们通报了日本电视台，作为新闻线索，电视台进行跟踪追访。发现购入者不惜工本，价格可以提高5倍，并且数量巨大。购买的书籍，不是旧书店畅销的小说与漫画。而是哲学，历史，以及医学类书籍。倒追半年时间，并且查阅海关记录，发现过去半年日本旧书出口大约50吨。如果一本书500克，大约10万册图书被购买。日本出版界认为，购买这些图书的是美国的人工智能公司，他们为了训练大模型，提供的学习资料。现在除了日本，还有英国也在抢购旧书。购买者是加拿大企业。已经大量购买超过3000册。德国电视台跟踪采访发现，德国旧书店常年没有人注意的旧书突然被购买。这些书都前往了东亚某大国。美国媒体报道，美国国内旧书店销售的旧书，被送往亚马逊物流中心，这些书的书背被切割，成为一张一张的状态后送往最终客户。大模型公司安拓普，过去因为版权问题遭到作家们起诉。原因就是购买就是，经过裁剪，废弃书名等，提供给大模型学习，引发这些作家的不满。但是美国法院认为人工智能公司这样做合法合规。目前这样大量的购入旧书，增加人工智能大模型的数据库做法，在世界各地引发争议，也引发各国准备立法，对本国的书籍数据的二次人工智能大模型使用进行限制。

注意人工智能凭借建立数据库为名销毁纸质旧书东亚各地都有纸质版的旧书，这些书都有旧书店销售。最近，东京神保町的旧书销售圈突然传出一个消息，出现了一个大买主，正在东京古书圈不惜工本收集旧书。有一个店主一次性销售出1000册这样的书籍，过去一个月都难以卖出，现在一下子可以销售出这么多，令古书圈的店主们既高兴，又害怕。谁在买这些书？于是他们通报了日本电视台，作为新闻线索，电视台进行跟踪追访。发现购入者不惜工本，价格可以提高5倍，并且数量巨大。购买的书籍，不是旧书店畅销的小说与漫画。而是哲学，历史，以及医学类书籍。倒追半年时间，并且查阅海关记录，发现过去半年日本旧书出口大约50吨。如果一本书500克，大约10万册图书被购买。日本出版界认为，购买这些图书的是美国的人工智能公司，他们为了训练大模型，提供的学习资料。现在除了日本，还有英国也在抢购旧书。购买者是加拿大企业。已经大量购买超过3000册。德国电视台跟踪采访发现，德国旧书店常年没有人注意的旧书突然被购买。这些书都前往了东亚某大国。美国媒体报道，美国国内旧书店销售的旧书，被送往亚马逊物流中心，这些书的书背被切割，成为一张一张的状态后送往最终客户。大模型公司安拓普，过去因为版权问题遭到作家们起诉。原因就是购买就是，经过裁剪，废弃书名等，提供给大模型学习，引发这些作家的不满。但是美国法院认为人工智能公司这样做合法合规。目前这样大量的购入旧书，增加人工智能大模型的数据库做法，在世界各地引发争议，也引发各国准备立法，对本国的书籍数据的二次人工智能大模型使用进行限制。

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高志凯抛出一记重磅预判，信息量极大：往后十个月左右，美国人工智能泡沫就会破裂，最迟不超过2027年7月1日。一旦炸开，引爆的将是一场全球性金融危机，没有哪个国家能独善其身麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，感谢您的支持!最近，高志凯关于美国人工智能泡沫的一番判断，又引起了不少讨论。他给出了一个非常具体的时间点：2027年7月1日之前，美国人工智能泡沫可能破灭。这个说法听起来确实很大胆。因为按照现在的时间算，距离这个节点已经不到一年。但我觉得，面对这种预测，最重要的不是急着判断他说得对不对，而是先看看他为什么会把时间压得这么近。高志凯此前接受采访时明确表示，他认为美国AI泡沫已经非常大，如果继续按照目前的模式发展，到了2027年7月1日前后就可能出现破裂。他同时强调，这并不是希望美国AI出问题，而是基于自己对当前产业模式的判断。换句话说，这是一个经济和产业层面的预测，不是已经发生的事实。更值得注意的是，他并不是唯一一个对AI投资热潮提出警告的人。2026年8月24日，澳大利亚经济学家史蒂夫·基恩接受KitcoNews采访时也表示，他认为AI泡沫“不到一年”可能走到尽头。基恩过去因为较早警告2008年金融危机而受到关注，这一次他关注的同样不是人工智能技术本身，而是AI产业背后越来越庞大的资金投入、债务和回报问题。我认为，这才是这件事情真正值得看的地方。AI有没有价值，其实已经不需要争论。今天从芯片、云计算，到自动驾驶、机器人，再到办公软件和工业制造，人工智能正在进入越来越多的实际场景。真正需要讨论的是另外一个问题：如果一家公司为了未来十年的收入，今天先投入几百亿甚至上千亿美元建设数据中心、购买芯片和扩大算力，那么未来的收入到底能不能跟上？这是一笔非常现实的账。美国科技巨头最近确实在大规模融资，为AI基础设施扩张提供资金。路透社9月10日报道称，Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文过去一年合计发行约2200亿美元债券，用于快速扩张数据中心。而且事情还在出现新的变化。9月18日，路透社报道，甲骨文与AI基础设施有关的约180亿美元贷款正在受到市场关注，其中部分债务交易价格已经低于面值。报道同时提到，甲骨文自身债务增加以及信用评级变化，也让投资者更加关注这轮AI基础设施投资到底能不能产生足够回报。看到这里，我就明白为什么有人开始担心“AI泡沫”。因为人工智能产业有一个非常特殊的地方，它不像过去一些传统互联网项目，只需要租办公室、招工程师、开发软件。今天的大模型竞争背后，是数据中心、服务器、先进芯片、电力、网络以及大量资本开支共同堆出来的。而这些设备并不是买一次就能用几十年。基恩在8月24日的采访中就特别强调了GPU更新问题。他认为，AI数据中心里面最关键的计算硬件更新速度明显快于传统房地产等资产，这意味着企业可能刚刚投入巨资建好数据中心，过几年又必须投入新的资金升级计算设备。更大的问题在于，如果用户付费增长没有同步跟上，持续的资本开支就会变成越来越沉重的负担。这就像一辆高速行驶的汽车。前面踩油门没有问题，真正的问题是油箱里的油够不够。只要AI应用收入能够持续增长，资本愿意继续进入，旧设备能够产生足够现金流，新一轮投资也就有理由继续。但如果市场发现实际收入远远低于预期，资金成本又越来越高，那么原来被高估的资产价格就可能重新定价。这也是为什么现在不能简单说“AI就是泡沫”，更不能反过来说“AI绝对不会出现泡沫”。9月14日，国际清算银行就指出，全球股市近期受到AI投资热潮推动，但市场已经出现对AI长期盈利能力的担忧。报告提到，截至2025年，AI相关私人科技企业借款已经超过1万亿美元，并警告不透明、杠杆化的融资结构可能增加金融体系的脆弱性。不过，国际清算银行同时强调，当时市场仍有韧性，并没有出现立即性的金融压力。所以在我看来，真正值得警惕的不是“AI明天会不会崩盘”，而是一个更简单的问题：资本投入增长的速度，能不能长期跑赢真实商业收入增长的速度。如果跑得赢，今天巨额的数据中心投资可能成为未来生产力的基础设施；如果跑不赢，那么高估值、高债务和高资本开支叠加起来，确实可能产生明显的金融风险。说到这里，再回头看中国，我觉得也不能简单理解成“美国泡沫一破，中国就自动赢了”。这种逻辑本身就太简单了。中国真正值得关注的地方，是已经把人工智能放进了长期产业和科技发展规划。2026年公布的“十五五”规划明确提出全面实施“人工智能+”行动，同时要求强化算力、算法和数据供给，并推动人工智能与制造业、能源、交通、金融等领域深度融合。

我感觉人工智能如果不做管控的话，可能会危害到人类。最近《华尔街日报》报道，OpenAI在内部测试中发现一个问题，OpenAI模型出现更多欺骗用户行为，超出用户授权的操作，因此他们取消GPT‑6.1Astra的开发。该模型原本计划在10月中与ChatGPT和Codex一起上线。OpenAI安全负责人贾因（SaachiJain）称，该模型并不会总是如实说明自己已经执行或是没有执行的操作。它在不未过用户授权的情况下自行推进任务操作，有时甚至会调用外部工具与服务，如果用户不发现，可能就存在风险。我认为AI出现这样的问题是代码的问题，代码中给他们了太多的权限导致漏洞，它不经过人的同意就偷偷帮你做了那些事。

《中国日报》报告显示，截至2026年6月，中国生成式人工智能用户数已超过7亿。​

早期人工智能应用你见过吗？把gpt，gemini，deepseek...的回答综合汇总一下。。某网友讲他曾在某老院士手下做助手，他说当年院士但凡有重要的报告前，会把几个助手找来聚在一起，让他们每人按自己的思路讲一遍PPT，并互相提问。这个过程中，院士把几个助手讲的好的部分，综合汇总一下。就成了他自己的讲稿。提问回答的内容也记下来，以应对现场提问。这算不算早期的人工智能[捂脸哭]

难怪马云是首富！马云的眼光真的是毒辣，真正的巅峰不是淘宝和支付宝，而是10年前押注云计算提起马云，很多人第一时间想到的是淘宝、支付宝、阿里巴巴上市，以及中国互联网商业模式的巨大变化。很多人认为，马云最成功的判断，是在2000年前后抓住了电子商务的发展机会，让普通消费者和中小企业通过互联网完成交易。但如果把时间线拉长，会发现马云还有一次更大胆、更具前瞻性的布局，那就是在很多人还没有看懂云计算的时候，提前投入大量资源打造阿里云。今天，人工智能快速发展，算力成为产业竞争的重要基础设施，云计算的重要性进一步凸显。回头看十多年前的那次选择，阿里云确实成为阿里技术体系中的重要组成部分。很多商业机会，真正的价值并不在风口出现之后，而是在大多数人还没有意识到它的重要性时提前布局。2000年前后，中国互联网刚刚起步，电子商务还是一个陌生概念。当时很多人认为，网上买东西只是年轻人的新鲜玩法，传统商业不会被互联网改变。但马云坚持认为，互联网会重塑交易方式。于是，阿里巴巴从帮助中小企业连接全球市场开始，逐渐发展出淘宝、天猫等消费平台。随着交易规模不断扩大，阿里面对的问题也越来越明显：每天产生的数据越来越多，访问流量越来越大，传统的信息技术架构很难长期支撑高速增长。尤其是在大型促销活动期间，海量用户同时访问，对服务器、存储、计算能力提出巨大挑战。企业如果完全依赖传统商业软件和硬件体系，不仅成本高，而且扩展能力有限。正是在这样的背景下，阿里开始思考一个更底层的问题：未来互联网企业真正需要的，不只是一个交易平台，而是一套能够支撑巨大数据处理能力的基础设施。2009年，阿里云正式成立，开始研发云计算技术。当时，云计算在国内仍属于比较前沿的概念，不少企业更关注电商、移动互联网等能够快速产生收入的业务，对于需要长期投入、短期难以盈利的云计算项目，兴趣并不高。但马云和阿里团队选择了另一条路线。阿里云的核心目标，是打造自己的云计算基础能力。其中最重要的项目之一，就是“飞天”云计算平台。这个项目并不是简单购买国外技术，而是希望建立自主的大规模分布式计算体系。这条路并不好走。云计算涉及服务器管理、网络调度、数据存储、安全体系等多个领域，需要长期研发投入。早期阶段，外界对于阿里投入云计算并不理解，甚至有人认为一家电商公司没有必要做这么重的技术基础建设。但阿里的逻辑很明确：如果未来数据越来越重要，那么计算能力就会成为企业竞争的底层能力。事实证明，这个判断逐渐成为现实。随着移动互联网、智能制造、大数据分析的发展，企业对于云服务的需求不断增加。阿里云不仅服务阿里自身业务，也开始向外部企业提供计算、存储、数据库、大数据等服务。其中，“双11”这样的商业场景，也成为阿里云技术能力的重要验证。每年购物节期间，数以亿计的用户访问平台，大量订单同时产生，这对于系统稳定性、数据处理能力都是巨大考验。云计算的价值，不只是提供服务器，而是在流量突然增长时，可以快速调配资源，让系统保持稳定运行。这三者之间其实是一条完整的发展路径。淘宝让商品和消费者连接起来，支付宝解决信用和支付问题，云计算则提供支撑数字经济运行的基础设施。进入人工智能时代后，云计算的重要性进一步提升。人工智能模型训练，需要大量计算资源；企业部署人工智能应用，也需要稳定的云平台支持。过去企业竞争更多看产品、渠道和资金，现在越来越多企业开始关注数据、算法和算力。算力的重要程度，正在接近传统产业中的能源和交通基础设施。没有足够的算力，大规模人工智能应用就很难落地。这也是为什么全球科技企业纷纷加大云计算和人工智能基础设施投入。云服务市场竞争，已经从单纯提供服务器，发展到芯片、数据中心、基础模型、开发工具等综合能力竞争。阿里云此前积累的大规模计算能力、数据处理能力以及企业服务经验，也成为其进入人工智能时代的重要基础。当然，任何企业的发展都不是一帆风顺。云计算行业竞争激烈，国际市场上有众多大型科技企业参与，中国市场也存在多家云服务厂商竞争。阿里云未来仍需要持续投入技术研发，提高服务能力，应对行业变化。但从商业战略角度看，十多年前布局云计算，确实体现了一种长期判断。很多企业喜欢追逐已经出现的机会，而真正具有战略价值的布局，往往发生在市场还没有完全成熟的时候。马云在电子商务时代抓住了互联网改变商业的趋势，在云计算时代又提前看到数据和计算能力的重要性。淘宝和支付宝让普通消费者认识了阿里，而云计算则决定了阿里能否继续参与未来数字产业竞争。未来人工智能的发展，会让算力需求持续增长。云计算是否能够成为阿里新的增长动力，还需要市场和时间检验，但可以确定的是，当年那场关于云计算的提前布局，已经成为阿里发展历程中非常关键的一步。

【风口研报·公司】客户包括英伟达及国内头部互联网大厂，分析师强call公司液冷进入订单兑现期，三季度有望迎来放量时刻，并上调盈利预测​

推出半年时间之后，腾讯的龙虾正式官宣停止运营，相当于这只龙虾只活了半年，这寿命太短了互联网行业里，新产品上线和退出都是常见现象。一款产品能够迅速吸引关注，需要技术、市场、用户习惯等多方面因素共同作用，而能够长期留下来，更需要稳定的需求、持续投入以及清晰的商业模式。腾讯推出的“龙虾”曾经因为新鲜感和背后的大厂光环获得不少关注，但从上线到宣布停止运营，时间仅仅过去半年左右，这个周期让不少用户感到意外。在很多人的印象中，腾讯拥有庞大的用户基础、成熟的研发体系以及丰富的产品经验。无论是社交、游戏、内容还是互联网服务领域，腾讯都曾推出过大量影响广泛的产品。因此，当一款带有腾讯标签的新应用出现时，外界往往会给予较高期待，希望它能够快速成长，甚至成为新的行业代表。“龙虾”上线初期，吸引关注的重要原因之一，就是人工智能和智能应用浪潮带来的市场热度。近几年，人工智能技术快速发展，各大互联网企业纷纷布局相关领域，希望通过新的产品形态连接用户需求。对于普通用户来说，人工智能不再只是实验室里的技术，而逐渐进入办公、生活、娱乐等多个场景。在这样的环境下，腾讯推出相关产品，自然会被认为具有较大的发展空间。用户期待的不只是一个简单工具，而是希望它能够利用腾讯长期积累的数据能力、生态资源以及服务经验，形成更加方便、高效的使用体验。不过，互联网产品的发展规律十分残酷。一个产品能够获得关注，并不代表一定能够形成长期用户规模。尤其是在人工智能应用快速迭代的阶段，市场竞争速度非常快。类似功能可能在短时间内出现多个竞争者，用户选择空间不断扩大。对于一款新产品来说，最关键的问题并不是上线时有多少讨论，而是用户是否愿意持续使用。如果用户只是出于好奇进行体验，之后没有形成固定使用习惯，那么产品很难维持长期运营。互联网历史上，许多曾经受到关注的应用，都曾经历从爆红到沉寂的过程。腾讯“龙虾”的运营周期较短，也说明当前互联网市场已经进入更加激烈的竞争阶段。过去，一款产品依靠流量入口和品牌影响力，可能能够获得较长时间的发展空间。现在，用户对于产品价值的判断更加直接，功能是否实用、体验是否稳定、场景是否刚需，都会影响产品未来。从产品生命周期角度看，半年左右的时间并不算长。对于传统行业来说，半年可能只是一个市场测试阶段，但对于互联网产品，尤其是人工智能领域的新应用，半年已经足以完成多轮市场反馈。企业需要根据用户反馈快速调整方向，如果无法找到明确定位，及时停止投入也是行业竞争中的正常选择。“龙虾”的退出，也让外界重新关注互联网大厂做产品时面临的挑战。大企业拥有技术、资金和人才优势，但并不意味着每一个项目都能够成功。市场变化速度越来越快，用户需求也越来越分散，即使拥有强大的资源支持，也需要找到真正符合用户需求的应用场景。过去几年，中国互联网企业在人工智能领域持续投入，从基础模型研发到应用端探索，都在不断寻找突破方向。不同企业推出不同产品，有的获得市场认可，有的则在探索过程中调整甚至停止。这种竞争过程，本身也是技术发展的一部分。对于用户来说，一款产品停止运营，最直接的影响就是此前形成的使用习惯需要改变。对于企业来说，则需要总结产品运营过程中的经验，包括用户需求判断、市场节奏把握以及产品定位选择等问题。“龙虾”从推出到停止运营，时间只有半年左右，这个结果确实让不少关注者感到惋惜。但在快速变化的科技行业中，产品退出并不意味着探索失败。很多技术和经验，都会沉淀到后续项目中，成为企业继续发展的基础。从更大的行业角度来看，人工智能应用竞争才刚刚进入深入阶段。未来，能够留下来的产品，需要的不只是技术能力，还需要解决真实问题，形成稳定价值。市场会不断筛选真正有生命力的应用，而企业也会在一次次尝试中寻找更加适合的发展方向。一只“龙虾”的生命周期只有半年，背后折射的是互联网行业速度越来越快的现实。产品可以短暂出现，也可以快速离场，但每一次尝试都会留下经验。对于科技企业而言，真正重要的是在变化中保持创新能力，把一次产品调整转化为下一阶段发展的积累。

人民，在人工智能领域，还可以这样解释，始终确保人工智能发展“受控于人、造福于民”。汉字的精妙之处实在令人叹为观止啊！

人工智能板块利好来了！Anthropic发布Sonnet5.5新版大模型，这次更新核心两点：模型运行速度变快，同时成本更低，是高端模型的平价替代方案，后续还会推出专门处理高速任务的Haiku5.5模型。模型更便宜、跑得更快，就会推动AI落地普及，会带动算力需求上涨，利好A股人工智能产业链。受益方向主要是算力硬件、AI应用、数据服务这些细分。AI模型大规模使用，离不开算力支撑，相关企业有机会迎来订单预期提升。

中美AI差距彻底变天！两年极速追赶，仅剩个位数差距近两年中美人工智能大模型的差距，正在以肉眼可见的速度极速缩小，追赶节奏大幅提速。放在两年前，美国头部大模型还拥有十几、二十个百分点的绝对领先优势，代差十分明显。但到2026年最新行业评测显示，双方综合性能差距已经压缩到仅2.7%，基本无限逼近拉平。如今国产头部大模型，在中文理解、长文档处理、开源模型、落地应用和性价比上，已经和美国顶尖水平并跑，部分领域甚至实现反超，日常使用、普通推理、基础代码任务，几乎感受不到差距。但大家要理性看待，并非实现全面持平。美国依旧在高阶科学推理、复杂智能体自主作业、前沿底层算法、高端算力供应链上，保留着核心壁垒。简单说，通用AI我们已经追平顶尖梯队，前沿硬核AI仍有小幅差距。整体格局彻底告别单边碾压，正式进入中美双强竞速时代。

马斯克：这一次，我真切感受到了通用人工智能的强大力量。

黄仁勋：今天，我们与100多家行业合作伙伴共同推出了NVIDIA开放式智能体安全平台，将OpenShell和Sentry整合到了一起。人工智能是一项非凡的技术，它将在未来几代人的时间里推动科学发现、生产力、安全、医疗健康和繁荣发展。但只有当人们相信人工智能的开发是以安全为基础，并且能够以审慎、负责的​黄仁勋：今天，我们与100多家行业合作伙伴共同推出了NVIDIA开放式智能体安全平台，将OpenShell和Sentry整合到了一起。人工智能是一项非凡的技术，它将在未来几代人的时间里推动科学发现、生产力、安全、医疗健康和繁荣发展。但只有当人们相信人工智能的开发是以安全为基础，并且能够以审慎、负责的方式部署时，它的全部潜力才能真正得到释放。这不仅仅是一款产品。这是构建开放生态系统的起点，旨在为安全的智能体系统打造信任层。我们正在共同构建人工智能经济的基础。信任与创新并不冲突。安全，是赢得信任的途径。我们不仅要打造能力最强的人工智能，还必须打造最值得信赖的人工智能，让这项非凡的技术能够充分实现其对世界的巨大潜力。

盖茨认为人工智能监管将比核武器更难达成一致俄罗斯卫星通讯社2026年9月28日,01:41微软创始人比尔·盖茨认为，各国就人工智能监管问题将比冷战时期核武器限制问题更难达成一致。NBC记者在采访中向盖茨提问道，美国和中国在制定人工智能联合监管规则时是否应该效仿冷战时期美国和苏联之间的核武器协议。盖茨回答说：“是的，当然应该。但这会更加困难。”盖茨认为，必须制定防止利用人工智能犯罪的措施。他特别指出，人工智能可能对电网和银行业构成潜在威胁。盖茨此前曾表示，人工智能可能导致造成十亿人死亡的事件。Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪此前呼吁出于安全考虑应放缓更强大的人工智能模型的开发。拥有xAI公司的美国亿万富翁埃隆·马斯克和OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼已经表示赞同这一想法。

近期AI安全领域消息密集，核心事件是9月中旬国家网络安全宣传周期间发布的人工智能安全治理框架3.0，此外又叠加海外AI头部企业主动放缓大模型迭代节奏，AI安全正从成本项转向产业刚需。短期看‌，AI安全板块已获资金关注。​

据白通社消息，第五届“IT-科学城”国际论坛“白俄罗斯人工智能”将于10月13日至14日在明斯克举行。10月13日将举办人工智能与机器人技术成果展、独联体成员国议会间大会科学与教育专家委员会第30次会议，以及“人工智能领域监管”圆桌会议。14日举行各专题分会。中国、俄罗斯、乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦等国代表将参会。评论指出，中美已建立人工智能政府间对话机制，但难以解决发展中国家最关心的规则话语权、数据安全、标准互认、产业赋能等问题。因此，双边沟通不能替代多边布局。此次论坛，为中国提供了一个“在联合国之外、在欧亚大陆之内”联合俄罗斯及中亚国家讨论AI治理的务实场景。明斯克有望成为中国同中东欧、中亚之间的技术与规则接口。若将此类区域交流进一步拓展至中东、拉美、东南亚和非洲，就有望织成一张“双边稳底线、区域多边建规则、全球平台保包容”的AI治理网络。在全球治理存在缺口的背景下，中国可以先行一步，把一种“发展中国家用得上、守得住、能受益”的AI秩序先做出来。

未来10年人们的工资大概率得靠国家福利来发放。走到这一步的前提是人工智能全面接手，把传统产业彻底颠覆，让人连插手的机会都没有。快递小哥被淘汰后的具体过渡安排在这些预测里连个影子都没有。中国AI科技肯定会迎来一场翻天覆地的跃升，技术突破带来的好处是实打实的。这份推演里提到，医疗技术会实现重大跨越，大部分疾病都能靠着基因编辑和细胞修复技术轻松治愈。能让普通人摆脱病痛折磨，人工智能更加贴近生活，这绝对是造福社会的大好事。但当你把视线从宏大的技术愿景挪到普通人的饭碗上，这本账就变得特别扎心。这份展望里的更新换代，全是连根拔起的狠招。咱手里天天盘着的智能手机得逐步退出，取而代之的是满大街戴着AI眼镜的人。原来出行必坐的高铁，也要逐渐给磁悬浮列车腾地方。更要命的是，干活挣钱的逻辑被彻底掀翻了。工具变了，干活的人也没了。农业要搞高度自动化，AI机器人直接取代人工去打理无人农场。天天穿梭在大街小巷的快递小哥，一旦无人机送外卖成了常态，这群人也就逐步被淘汰了。按文中的说法，人似乎成了那个只会“捣乱”、啥也干不成的不安定因素，千行百业都得靠AI来赋能干活。这就绕回了最根本的生存问题。活儿都让机器干了，效率确实高，可人闲下来靠什么活着？所以推测给出了一个可能性很大的出路，就是咱们进入福利国家，大家不干活，由国家福利来发放工资。这听起来像是个不用流汗就有钱拿的美梦，但从你彻底失去劳动收入，到整个社会转变成福利体系把钱打到你账上，这中间的落差和真空期谁来填补？技术升级把未来的活儿都安排明白了，唯独没算出当下的这笔糊涂账。第一批被无人农场和无人机外卖挤下来的劳动力，下个月的家庭开销该去哪个系统里申请发放，才是这幅宏大蓝图里最急需掰扯清楚的具体细节。

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