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A股市场未来科技发展值得关注。比如中创达，它在智能操作系统领域实力强劲，为智能汽车、物联网等多领域提供技术支持，和众多车企合作紧密，发展前景广阔。还有海康，作为全球领先的安防产品及解决方案提供商，在视频监控领域优势明显，而且积极拓展人工智能、大数据等新技术应用。另外，科讯飞在人工智能语音技术方面一骑绝尘，其语音识别准确率极高，产品广泛应用于教育、医疗等行业。这些个股都在各自科技领域有着突出表现，未来潜力无限，但投资也得谨慎。

十二生肖一生软肋：猪败于盲目勤奋，羊弱于缺少主见，猴缺一份沉稳，龙多困于姻缘，鼠短于长远格局，牛吃亏不善言辞，虎栽在急躁脾气，兔少了杀伐果敢，蛇错付轻易信任，马输在后劲耐力，鸡局限心胸气度，狗困于执念自我。纵观人生短板，再看AI时代，人工智能帮我们补齐所有重复短板，修炼心性眼界，方能行稳致远。看完《探寻人工智能2026》杨澜对话张亚勤院士，豁然明白：AI从来不是人类的竞争者，而是替我们卸下繁杂琐事的最佳搭档。深耕文旅策划行业我感触颇深，从前整理海量资料、统计游客数据、撰写基础文案，耗费大半工作时间，枯燥重复极易消磨思路。如今AI负责数据整理和初稿撰写，效率翻倍，我们不用困在机械工作里，专心打磨创意方案，打造差异化文旅内容。生活里AI更是润物无声，文案润色、资料检索、日程规划一气呵成，把大量碎片时间还给自己。随着具身智能全面落地，所有标准化劳动都会交给人工智能。时代变局不必焦虑，AI负责重复，人类负责思想。守住独立判断力与人的温度，用好科技工具深耕核心能力，就是人机共生时代最好的破局之道。

3-5探寻人工智能，人与AI全新序章最近看了中国移动i冠名的《探寻人工智能2026》，杨澜和顶尖科学家、行业领军者对话，还去了AI一线场景，探讨人类在AI浪潮里的角色，超有意思。AI确实很牛，能高效完成那些重复工作，比如数据录入、文件整理等，能让工作效率大幅提升。但它始终没法复刻人的共情和创造。就像写小说，AI可能能按照套路产出故事，但那种饱含情感、触动人心的情节，还得靠人类的大脑和情感。所以啊，在AI时代，人类的共情和创造力会更加珍贵，这就是我们区别于AI的独特“武器”。

3-3世界五大顶尖科技，中国全部站在第一梯队！❶.无人机：中国、美国❷.量子计算：美国、中国、加拿大❸.新能源汽车：中国、德国、美国❹.VR/AR：美国、中国、日本❺.人工智能：美国、中国、英国人工智能时代真就这么轰轰烈烈地来了，生活里全是AI的身影。就说餐厅，送餐机器人忙忙碌碌地穿梭，比人工还稳当；医院里智能影像筛查病灶，效率那叫一个高；铁路巡检有AI助力，精准度大幅提升。面对这波AI浪潮，大家看法不一。有些人愁得不行，生怕自己被AI替代，饭碗不保。但也有人眼睛放光，期待能借AI突破自我，实现新飞跃。其实吧，AI是把双刃剑，它带来挑战，也创造机遇。咱不如积极拥抱，和AI携手开启全新序章！

7月18日首登世界人工智能大会，居然请到了我的互联网白月光——凯文·凯利！这排面我直接跪服。重点是他们要聊的RobotPhone和AgenticOS！这不就是荣耀年初说的AHI理念的实体化嘛～KK说的“人机共同进化”和荣耀想做的“手机变伙伴”简直绝配！听说这次能体验到有“活人感”的交互，把科幻电影里的具身智能真正落地到生活里，国产AI的想象力这一刻彻底被打开了！不是PPT造车式的画饼，是真落地！坐等测评，这波必须给荣耀加鸡腿！凯文·凯利将亮相荣耀WAIC论坛荣耀WAIC2026

17824地图软件能不能把无法小程序点菜的店都标注出来我真的崩溃了…一动不动地坐了半个小时最后还是用手机备忘录点菜成功的。

摩根大通（JPMorgan）刚刚就科技巨头在人工智能（AI）领域的支出发出了严厉警告。亚马逊（Amazon）、Alphabet和Meta的自由现金流（FCF）状况预计将发生剧烈逆转：从2025年合计约1250亿美元的正向现金流，转变为2027年合计负800亿美元的局面。短短两年内，这一数字将出现超过2000亿美元的逆转，其主要推手是针对数据中心、GPU和AI基础设施的巨额资本支出。具体情况一目了然：亚马逊的现金流将大幅转负；随着投资力度的急剧加大，谷歌（Google）和Meta也将紧随其后。这正是AI军备竞赛的实时写照。超大规模云服务商（Hyperscalers）正投入数十亿美元，力求在模型、算力和云服务领域构建竞争壁垒。为了确立长期的主导地位，它们甘愿承受短期的现金消耗。增长与现金流之间经典的博弈，究竟是明智的长期押注，还是潜伏的现金流危机风险？

一打开app，全是哭天喊地的。说账户绿得发亮，说下半年开局就被“杀”疯了。我瞅了眼自己的，嗯？还好啊。很多人就笑我，说我买的票又老又慢，像个老大爷在公园里散步，永远追不上风口。是，我承认。之前那个“散户集中营”京东方，我拿了小半年，最后也确实卖飞了，拍断大腿。但那说明什么？说明就算是万人嫌的票，只要你熬得住，它也有让你拍断大腿的机会。就怕你追着跑车跑，结果连人带车一起翻沟里。现在我一半的子弹，都压在券商身上了。天天都有人问我，牛市来了吗？风口来了吗？我不知道。我只看到一个新闻，国泰君安，半年，净赚200多个亿。风要来的时候，你得先在风里站着。不然，风再大，也跟你没半毛钱关系。

摩根士丹利对于存储芯片的最新观点颇为微妙，他们并未转而看空人工智能（AI），而是认为存储芯片领域的投资热潮正从爆发式增长的第一阶段，过渡到更为常态化的周期阶段。投资者争论的焦点在于，超大规模云服务商（hyperscalers），尤其是那些最大的AI基础设施买家——是否已开始积累过剩的算力资源。如果部分AI基础设施不再被充分利用，并开始转售或租赁给第三方，那么GPU和存储芯片的定价权可能会减弱。摩根士丹利将此称为“芯片通缩”（chipflation），即竞争加剧和产能过剩导致硬件价格逐渐回落。存储芯片依然是AI浪潮的主要受益者之一，因为HBM（高带宽内存）和DRAM的需求持续超过供应。然而，摩根士丹利指出，多项先行指标已接近增长动能的峰值。存储芯片价格的上涨速度正在放缓，库存状况已显著回归常态，且盈利预期上调已占据绝对主导地位。从历史经验看，这种组合往往预示着股价将进入盘整期，即便基本面依然稳健。重要的是，他们区分了“变化率的峰值”与“周期的峰值”，这两者截然不同。投资者常将增长放缓与增长下滑混为一谈。半导体股票往往在盈利增长动能“不再那么强劲”时便开始回调，即便此时利润仍在不断创下历史新高。另一个令人担忧的问题是仓位布局。存储芯片已成为全球最拥挤的交易之一，投资者的持仓高度集中在三星（Samsung）、SK海力士（SKHynix）和美光（Micron）等公司。当仓位如此拥挤时，即便财报季出现微小的利空消息，也可能引发投资者获利了结，进而导致股价大幅回调。摩根士丹利最密切关注的并非存储芯片公司本身，而是AI领域的超大规模云服务商。如果微软（Microsoft）、亚马逊（Amazon）、Meta、Alphabet或OpenAI等公司开始释放出基础设施支出放缓、Token经济效益减弱或资本配置更趋审慎的信号，投资者可能会质疑当前存储芯片需求的增长势头能否持续。市场的关注点正从硬件供应商转向客户的支出意愿。不过，长期的投资逻辑依然稳固。摩根士丹利仍预计2027年AI相关领域的盈利将增长约35%至40%，并继续将“智能体AI”（agenticAI）视为一项结构性的投资主题。他们的观点是，AI基础设施的建设浪潮不太可能就此终结，但市场或许正步入一个新阶段：预期回归理性，回报驱动力将从估值扩张转向盈利增长。换言之，这看起来并不像是AI存储器“超级周期”的终结，而更像是从第一阶段向第二阶段的过渡——第一阶段的特征是硬件的爆发式部署，而第二阶段中，投资者将日益关注利用率、商业化变现及资本回报。

彭博社：中国企业正从英伟达转向本土AI供应商。（原文）中国企业正逐步弃用英伟达的高端AI芯片，转而采购国产芯片。这一趋势凸显出中美地缘紧张局势正在重塑国内人工智能基础设施建设格局，同时助推中国实现国产替代美国技术的发展目标。彭博行业研究周二发布题为《国产芯片预算攀升，追赶国际芯片水平》的报告显示，国内企业高管称，未来12个月内，企业用于采购人工智能加速器的预算中，46%将投向国产产品，高于当前30%的占比。此外，80%受访高管表示，今年企业整体基础设施投入超出预算，主要原因是人工智能相关项目成本居高不下。国内头部人工智能基建建设方及其核心供应商——腾讯控股、阿里巴巴集团与华为技术有限公司，最有望抓住本轮国产替代机遇。大量受访企业也正在评估海光信息、寒武纪推出的AI加速器产品。这份报告调研了国内软件、金融、制造、零售行业共60名企业高管，报告指出：“中国推进国产AI芯片替代进口芯片的进程持续取得进展，华为、海光等本土芯片厂商或将从中受益。”本次调研有效受访者总数：60人。调研数据显示，尽管英伟达产品目前仍保有较高使用率，但这家总部位于加州圣克拉拉的企业市场份额预计持续萎缩。一方面国内官方已引导科技企业减少采购英伟达H20芯片，该产品供货渠道收紧；另一方面本土芯片厂商正在快速抢占市场份额。未来五年，中国计划投入约2万亿元人民币（折合2940亿美元）在全国布局数据中心，这是一项由政府主导的产业规划，旨在推动人工智能在医疗、城市治理等多行业落地。彭博新闻报道称，芯片等至少八成核心软硬件技术将由国内企业自主供应。海外新鲜事

美国公司高管改口：人工智能不会导致大规模失业，反而会促进就业自从AI的能力突破，大规模失业的宣传就从未平息。OpenAI的奥特曼、Anthropic的阿莫代伊，更是高调鼓吹自家AI的跨越式进步，对于白领工作发出了“末日警告”。公司们转向大模型，将白领员工技能炼化为skill。许多科技公司的CEO与各界人士纷纷预测出现大规模失业，因为人工智能取代工作岗位。在廉价中国模型批量涌现后，趋势还在进一步加速。福特CEO吉姆·法利去年表示，“人工智能将取代美国所有白领员工中几乎一半的人”。但是近期，舆论反噬了。人们对AI公司转向反感，全美各地掀起针对数据中心的抗议浪潮，一些数据中心用地遭到了抵制。科技公司高管们纷纷改口。奥特曼说，“我们的行业低估了，我们能够在多大程度上始终将人置于一切的核心位置。”5月时他还说“我们在技术预测上大致准确，但在社会与经济影响方面却相当错误”，暗示对于失业的估计是不对的。阿莫代伊去年曾警告，人工智能会淘汰一半的基层岗位。如今，他在《华尔街日报》上指出，人工智能能够最大限度地提升生产效率。阿莫代伊说，“它们可以用更少的资源完成同样的工作，这可能导致裁员；或者在资源不变的情况下完成更多任务。”，但他补充说，“但那需要创造力”，暗示情况没那么严重。一篇六月发表的文章中，阿莫代伊写道，他在发出有关岗位流失的警示时，是希望政策制定者和私营部门能够拥有最佳的适应机会，而他并非想当一名“末日预言家”。Meta的扎克伯格也改口了。他近日表示，如果员工的生产率提升速度能快于自动化的发展速度，那么“从理论上讲，未来就业岗位应该会更多，而不是更少。”福特也有了变化，聘请了数百名工程师，因为“对已实现自动化的工作的质量的担忧”。一位发言人向《华尔街日报》表示：“拥有深厚技术专长的工程师与人工智能的强大赋能相结合，正推动福特在质量方面取得显著提升。”总体而言，人们的叙事已从由人工智能引发的、以劳动者失业为特征的末日式情景，转向了一个劳动者能够保住工作并实现生产率提升的未来。安永的一项调查显示，认为人工智能投资将带来大规模裁员的CEO比例已从2025年1月的约46%降至今年5月的20%。上月一家加州智库发现，除了一类人群之外，与人工智能相关的裁员激增的迹象并不存在。而受影响的人群，只是高AI技术应用行业的大学学历劳动者。据科技与管理咨询公司Emergn对企业高管的一项调查显示，约20%的受访者表示，人工智能部署报告描绘的前景乐观，但实际情况并不好，一些人甚至指出其员工在刻意掩盖部署失败。麻省理工学院经济学教授戴维·奥托尔对《华尔街日报》表示，“他们可能已经注意到，劳动力市场并未像他们预期的那样迅速发生变化”，“他们或许也意识到，宣称自己全新AI产品会摧毁经济，这根本就不是明智的商业策略。”金融科技公司Ramp与劳动力情报机构RevelioLabs的研究发现，那些在AI领域投入最多的企业，其员工规模比不用AI的同类企业平均高出约10%。针对数据中心的抗议浪潮发生后，人工智能行业的CEO们改口了，说此前关于大规模失业的警告被严重夸大了。（情况可能是一半对一半，CEO们面对舆论需要改口不能太狂，但AI取代白领也确实进展没那么好）

2026年7月7日今日十大热门股1、京东方A000725人工智能、芯片2、长电科技600584机器人概念、CPO概念3、华天科技002185存储芯片、新进封4、太极实业600667存储芯片、芯片5、多氟多002407存储芯片、锂电池概念6、埃斯顿002747人形机器人、机器人概念7、黄河旋风600172培育钻石、物联网8、三花智控002050机器人概念、人形机器人9、深科技000021存储芯片、机器人概念10、通富微电002156存储芯片、CPO概念

博主:中国赢得的人工智能竞赛，但方式可能和你想的不一样。7月6日，一位国外博主援以媒体的消息表示，中国正在人工智能竞赛中领先，如果需要证据，只需看看美国公司是如何抛弃其国内人工智能平台，转而使用中国模型的。中国能用极低的成本达成近乎相同的成果，这是其他国家难以做到的。闻讯的老外对此进行了回应，并给予了非常高的评价。当前，美国在AI底层理论、高端算力芯片、通用大模型原创与全球软件生态占据先发优势；而中国则在训练和使用成本、垂直应用等方面优势明显。双方要在人工智能赛道中决出胜负，或许还需几年时间…

又一美国人工智能公司，Anthropic刚刚指责包括DeepSeek、Qwen、MoonshotAI和MiniMaxAl在内的多家中国Al公司，大肆利用他的模型的输出，训练自己的模型，俗称"蒸馏"。讽刺的是，这家公司也被扒出有过类似行径的黑历史。姑且不论这些指控是否有事实依据或Anthropic有过前科，就说Al的本质就是抓取各类已有文献，通过综合分析，生成内容。有一点可以肯定，就是任何抓取的文献都是别人的输出，报刊、网站乃至现在的Al。或许你的输出可能成为被抓取文献，但这也实属正常。如果这种操作不允许，各大Al就要设置文献禁止抓取的限制。场内竞争不过，就在场外玩花样。不得不承认，它们最擅长不是研发，而是双标。

探寻人工智能，人与AI全新序章探寻人工智能，这开启了人与AI的全新序章。当我们投身其中，若不只是为了赚钱，而是源于热爱，那会是截然不同的体验。就像那些AI领域的先驱，他们日夜钻研算法、模型，即便过程艰难，也乐在其中。比如图灵，他不是为了名利，而是对计算机科学和人工智能怀揣着热爱，为后来的发展奠定了基础。当我们因为热爱去做，会更有动力去克服困难，不断创新。在这个全新序章里，让热爱成为我们前行的灯塔，去探索人工智能的无限可能。

AI五大核心赛道热点观点很多人误以为AI全能等于智能，其实不管是人类大脑还是人工智能，真正的核心从来不是掌握固定技能，而是超强适配学习能力。人的智能具备专属化特质，每个人因生活环境、面对的难题，积累截然不同的知识与本领，快速适应各类场景，才是智能的本质。反观当下AI五大赛道，行业竞争早已脱离“单一功能比拼”。不再比拼单一画图、写文能力，而是模型快速学习、跨领域适配的上限。一款优质AI，要能短时间掌握各行各业逻辑，灵活应对差异化需求，和人类自适应成长逻辑高度契合。未来AI发展核心，一定是强化通用学习适配力，打破领域壁垒，才能真正释放人工智能的价值。大家觉得哪条AI赛道最有发展潜力？ai五大核心赛道熊猫守护者涨知识清华大学

看看未来五年最吃香的五个领域：1．人工智能AI;2.人形机器人；3．低空经济；4．新型储能；5．商业航天。赛豆是赛力斯、重庆国资和宁德时代联手搞的新品牌，背靠大厂，底子挺稳。[玫瑰]不得不说，豆包大模型加持的多模态共情座舱，会让你以后开车得心应手！因为它支持免唤醒连续对话，语音、视线、手势、情绪四路识别，不用刻意下达指令。车辆能感知驾乘状态，驾驶者疲惫时能自动舒缓氛围，后排入睡时会主动调低音量、调整出风，真正做到主动预判需求。[玫瑰]AIVA最大的新颖之处，是行业独有的"先AI、后造车"底层逻辑。普通车企先造整车再加装语音模块，交互割裂卡顿。而AIVA在研发初期就以豆包大模型为整车中枢，全车传感器、座舱硬件围绕AI匹配，语音响应延迟低至0.2秒，软硬件原生适配无兼容bug。首款车AIVAME7是跨界轿跑SUV，有纯电和增程版，年内上市，定价10-20万。不过是车都会有缺点，赛豆汽车的缺点就是，智驾一般，主打座舱，品牌太新，没经过市场考验。

美国慌了？马斯克紧急发声，曾经语出惊人：“唯一能让美国摆脱债务危机、避免破产的办法，就是发展人工智能和机器人！”更细思极恐的是，他预言：“在未来，世界上或会有300亿-500亿人形机器人，是人类的3-5倍！”美国财政部7月2日数据摆在那里，总债务约39.38万亿美元，其中公众持有债务约31.68万亿美元。这个数字放在任何国家身上都足够沉重，更何况美国还要维持庞大的军费、社保、医保、产业补贴和全球军事存在。钱从哪里来，利息怎么付，增长靠什么续上，这些问题绕不过去。也正是在这个节骨眼上，马斯克那番话才会被反复拿出来讨论。他曾在访谈中语出惊人，大意是，真正能让美国摆脱债务危机、避免破产的办法，恐怕只剩人工智能和机器人。他还提到，如果人工智能（AI）和机器人让商品与服务的产出大幅增加，经济就可能进入一种新的生产力阶段。更让人细思的是，他还预言过，未来全球或许会有300亿到500亿台人形机器人，数量可能达到人类的3到5倍。这话听起来很夸张，但马斯克并不是单纯在讲科幻故事，美国现在最缺的不是美元印钞能力，而是足够强的新增长。国会预算办公室2026年2月的展望显示，2026财年美国联邦赤字约1.9万亿美元，到2036年可能扩大到3.1万亿美元，公众持有债务占国内生产总值（GDP）比重预计会升至120%。利息才是最扎眼的一项，债务越滚越大，政府每年都要拿出越来越多的钱支付利息，而这些钱本来可以用在基础设施、制造业、科研和民生上。马斯克提到，美国债务利息支出已经超过军费，这个说法虽然在口径上需要结合年度预算理解，但它点出的方向没有错，美国财政空间正在被债务反过来吞噬。更现实的是，美国社保署2026年报告预计，老年和遗属保险信托基金到2032年第四季度可能耗尽储备，届时持续收入只能支付78%的计划福利。普通人退休金都开始打折，债务问题就不再只是精英圈子的数字游戏。所以马斯克为什么盯上人工智能（AI）和机器人？关键在于生产率。美国要是不想被债务拖着走，就必须让经济产出增长快过债务膨胀。靠加税会遇到选票阻力，靠砍福利会引起社会反弹，靠继续借债只会把问题推给下一任。人工智能和机器人不同，它们如果真能大规模进入办公、工厂、仓储、交通和服务业，就可能把同样一小时劳动变成更多产出，把许多重复性岗位交给机器处理。高盛的研究也给过类似方向判断，人工智能（AI）如果被广泛采用，未来十年美国生产率增速可能明显抬升。人形机器人方面，高盛曾把2035年全球市场规模预测上调到380亿美元，出货量预测提高到约140万台。这个数据距离马斯克口中的300亿到500亿台还很远，但至少说明一件事，资本市场已经把人形机器人从概念展台，推向了产业竞争的真实赛道。特斯拉的Optimus就是马斯克押注这条路的代表。这比做一段演示视频难得多，从美国自身处境看，马斯克的判断有一种很强的危机感。美国过去习惯用金融优势、美元地位和科技话语权来延缓问题爆发，但债务不会因为话术消失，利息不会因为国会争吵减少。人工智能（AI）和机器人如果成功，的确可能创造新的税收、新的产业和新的增长曲线；如果落地速度没有预期那么快，美国债务压力只会继续向后堆积，最后变成更难拆的包袱。一个国家如果把解决债务危机的希望寄托在尚未完全成熟的新技术上，本身就说明传统财政工具已经很吃力。人工智能（AI）和机器人当然重要，中国大陆也必须高度重视这轮产业变革，但不能被美国科技叙事牵着走。真正的竞争，不只看谁先喊出口号，也不只看谁融资更多，而是看谁有完整制造体系、稳定能源供给、工程人才储备和广阔应用场景。技术要落进车间、港口、矿山和城市治理里，才算真正变成生产力。

人工智能到底有没有泡沫？有没有泡沫，取决于运用端能起到多大的作用。目前的实际情况是，人工智能大事不足，小事有余，可以替代一部分重复性的脑力劳动：编程、平面设计、编辑视频、逆向设计、模拟仿真、小应用程序、破解密码等，但是还是太有限，而且经常出错！如果人工智能取代繁重危险的工作，这是人们喜闻乐见之事，比如说种地、采矿、做家务等。如果人工智能只瞄着轻松安全的工作，那就没什么意义。

市场风口一下就感觉转到创新药和机器人上了，AI主线有大面积的大阴线出现，的确吓人。至于是长期的改变，还是短期的阶段反弹，我目前也不好判断，我想多等看看。从业绩反馈看，市场不吃券商国泰海通的利好，存储业绩江波龙的还吃。感觉情绪有点变化，明显的盘面看得出来。

现在信息太爆炸了，很多事导致大家不聚集比如大量的短视频，大量的文章，都在抢夺你的注意力，所以很难聚焦所以我觉得第一：一定要减少不必要的浏览，大量的内容对搞钱没有任何实质性的帮助第二：睡好觉，拒绝熬夜。睡好觉才能简单，才能有心力，也才能专注第三：减少不必要的社交。比如我能线上电话的就线上电话，不要什么人都可以跑到你办公室，要学会拒绝第四：要和ai打交道，凡是先问ai，codex和Claude至少要付费一个第五：工作上的事，很多重复的都交给ai比如小北有自媒体，现在自媒体产生的内容，ai可以自动帮我存档到飞书，自媒体产生的数据，ai都可以自动化帮我搜集，可视化出来我外面看到的任何文章，海报，策划，都可以通过ai来帮我搜集所以，ai的能力大到想象，不要觉得ai不行，很多东西你只是不知道怎么跟他说，或者思维惯性，觉得他不行，普通的工作，基本ai都可以做完了总之，减少干扰，学会专注，用ai，身心健康，努力提升自己，其他的都一边去

7月17日，世界人工智能大会，阿华950超节点线下亮相。上周五强调过，阿华超节点可以继续看。

全球知名产业研究机构的最新报告显示，在今年的三季度传统的DRAM产品的合同价格将环比上涨13%至18%，NAND闪存合约价格将环比上涨10%至15%，目前人工智能推理系统和超大规模数据中心需求依然很强劲，即便三季度涨价了，按照经销商的说法，目前零部件和整机的价格处于极端高位，而且未来还要涨价。另外按照野村证券的说法，当前全球存储行业的核心矛盾依然是供应严重短缺，因为此前芯片板块的下跌就是算力过剩，所以硬件要见顶了，这把市场下坏了，芯片股出现了重挫，而从目前的情况看，此前芯片板块的下跌，一方面是涨幅确实比较大了，有正常的获利回吐，而另外一方面是市场的鬼故事在作祟，毕竟芯片股持续上涨导致了市场的风格极端化。看到这个消息后，估计大家的心态就会平衡很多，而对这芯片概念在情绪的平复上有一定的积极作用，也可以看成是短期的利好。

AI新材料，将是一个巨大风口。不仅可以用于AI数据中心，未来还将用于商业航天，人形机器人，物理AI等。重点是材料，就像黄金卖铲子的，不管谁赢得市场，材料端都赢了。

理解人性是一种永远吃香的能力技术、风口、商业模式每几年就会迭代一次，但人性在数千年里几乎没有进化。恐惧、贪婪、懒惰、虚荣、寻求认同、趋利避害、对确定性的渴望——这些刻在基因里的底层代码自文明诞生以来从未改变。古代帝王用权术驾驭群臣，现代CEO用OKR管理团队，本质上都在应对同一种东西：人性中的自私与协作的矛盾。只要人类还是社会性动物，理解人性就永远是解决问题的“最终解”。这种能力的“香”体现在它能带来巨大的现实红利：在商业上：顶级产品经理不卖参数，卖“优越感”和“安全感”；顶级销售不话术推销，而满足“被重视感”。懂人性，就能精准刺中用户的情绪痛点，这是最高的转化率。在管理上：看透“员工需要被看见、被认可”的本能，比单纯发奖金更能激发内驱力。理解人性让你能区分“懒惰”和“畏难”，从而给予不同的解决方案。在社交中：拥有这种能力的人往往“让人舒服”。他们不是圆滑，而是能敏锐捕捉他人的情绪边界，这种共情力是构建深度信任的唯一捷径。真正的高手理解人性，不是为了“利用”或“算计”，而是为了“接纳”与“顺应”：反本能的自律：真正的强者，不是没有七情六欲，而是看清了人性的弱点（如短视、即时满足）后，能逆着人性修炼自己，顺着人性去理解和托举他人。慈悲心是关键：如果把“理解人性”仅仅当成操控他人的工具，短期内或许得利，但长期必然反噬。因为人性的底层还包含对“真诚”的极度敏感。所以，最高级的理解人性，是洞察了所有的阴暗后，依然选择用善意去引导。这项能力之所以“永远吃香”，是因为它把复杂的世界简化成了“人与人的关系”。在这个AI可能取代技能的时代，AI永远无法取代人类对同类情感微妙的洞察。拥有它，你不仅能在世俗竞争中无往不利，更能在这份洞察中，获得一种清醒而从容的平静。

马斯克一句话曾点醒全世界：现在全球疯抢的不是芯片，是中国造的20万一台的“大铁箱子”。过去谈人工智能，外界总爱盯着芯片，好像只要把高端图形处理器堆成小山，未来就会自动开门。可热闹跑到半路，大家忽然发现门口没电。昂贵芯片躺在机房里，像一群穿好西装却等不到车的贵宾，场面既尴尬又有点滑稽。真正被推到聚光灯下的，竟然是一只只看起来朴素的“大铁箱子”。马斯克早就把提醒说在前面。他在二零二四年博世互联世界大会上谈到，人工智能算力的约束很容易预判，先是神经网络芯片短缺，随后会是降压变压器短缺，再往后就是电力本身短缺。他还保留了那句带着冷幽默的原话：“youneedtransformerstoruntransformers。”这话听着像绕口令，其实很直白：没有电力设备，所谓人工智能变压器模型，也得先向真正的电力变压器低头。到了二零二六年七月再看，这番话已经不是玩笑。全球数据中心越建越大，人工智能模型越跑越猛，芯片不再是唯一主角。机柜要通电，服务器要散热，园区要并网，备用能源要随时顶上。过去被当成幕后杂工的变压器和储能柜，突然成了产业链里的硬菜。没有它们，高端芯片再贵，也只能变成仓库里的“金疙瘩”。中国造的二十万元级“大铁箱子”，最典型的就是变压器和储能集装箱。海关数据显示，二零二五年我国变压器出口总值超过六百四十六亿元，同比增长近三成六，出口单台均价达到二十点五万元。这个数字不花哨，却很有分量。它说明海外市场缺的不是概念，而是能把电安全、稳定、高效送到设备里的真家伙。储能集装箱也不是焊个铁壳子、塞几块电池那么简单。里面有电芯、逆变器、液冷系统、消防系统和智能控制系统。它像一块超大号充电宝，白天把风电、光伏和低谷电存起来，用电高峰再放出去。对数据中心、工业园区和新能源电站来说，它不是摆设，而是防止“关键时刻掉链子”的后勤队长。国家能源局数据显示，截至二零二五年底，全国已建成投运新型储能装机规模达到一点三六亿千瓦、三点五一亿千瓦时，较二零二四年底增长八成四。这样的规模，背后不是一两家企业的单打独斗，而是完整产业链在发力。电池材料、制造装备、电力电子、系统集成、港口物流，一环接一环，少一个都不行。海外买家为什么盯上中国货，原因并不神秘。欧美老旧电网要更新，人工智能数据中心要扩建，新兴市场要上新能源，储能和变压器自然成了抢手货。二零二六年一季度，我国锂离子蓄电池出口达到一千六百七十二点一亿元，同比增长超过五成。这里面有动力电池，也有储能电池，说明全球市场的需求不是一阵风，而是实打实的订单。特斯拉上海储能超级工厂正式投产，也给这个趋势添了一个醒目的注脚。这座工厂初期规划年产商用储能电池一万台，储能规模近四十吉瓦时，产品面向全球市场。资本最懂效率，哪里有稳定产业链，哪里有成熟工人、工程配套和交付速度，订单就会往哪里走。嘴上可以喊“去风险”，项目落地时却很诚实，缺了中国制造，很多计划就容易卡在图纸上。当然，热销不等于可以躺赢。储能设备要面对海外认证、安全标准、运输风险和长期运维，不是卖出去就万事大吉。只靠低价抢市场，容易把优势越打越薄。真正厉害的中国制造，不能只当便宜货供应商，而要把标准、质量、服务和品牌一起带出去。这样的大铁箱子，才不只是铁皮外壳，而是中国工业能力的名片。这场围绕“大铁箱子”的全球抢购，表面看是人工智能带火了电力装备，深处看是产业竞争回到了基础能力。芯片像大脑，算法像思路，可电力系统和制造体系才是身体骨架。骨架不硬，再聪明的大脑也跑不远。中国的可贵之处，恰恰在于不只会讲高科技故事，也能把故事落到工厂、码头、设备和电网里。二十万元级“大铁箱子”不耀眼，却很扎实；不爱喊口号，却能解决问题。未来的科技竞争，既要看谁能写出更强算法，也要看谁能把电稳稳送到机器面前。中国制造的底气，就藏在这份踏实里。

不得不说，风向就转变了，日韩美等国家惊奇发现，这条东方巨龙正在全面腾飞，以迅雷不及掩耳之势实现了弯道超车，这让西方国家感觉到了困惑，如今的中国，高科技产业实现了全面繁荣，让西方国家感觉到不可思议的同时，也感觉坐立难安。墨西哥媒体夸赞综合多项指标来看，中国很多行业的科技创新能力已经处于世界最前沿的水平。而英媒夸赞中国人工智能的表现值得夸赞了，体现在多个领域。目前，中国人工智能完全是天花板了，中国移动的表现值得夸赞，14项成果获奖数量位居央企第一，以1.8万项专利领跑全球运营商，86%为高价值专利，斩获36项中国专利奖。实力确实很强了！移动云AI的实力有目共睹，无人机巡检、景区航拍、应急配送，这些场景原本零散，成本高，靠单一厂商很难做成网络化服务，一旦接入移动云技术底座，规则就变了，低空不再是“飞一次算一次”的买卖，而是“持续在线”的系统生意。低空经济看似是民用创新，实则是国家空域治理能力、通信基础设施能力、AI算法能力的综合投影。谁能把空中流量管起来，谁就能把城市治理、应急响应、物流效率和文旅体验同时抓在手里。依托中国移动那张密密麻麻、全域覆盖的5G-A通信网络，地面基站就像是一根根无形的神经，实时把无人机的位置数据、高清画面传到云端。云端的大模型算力平台在干嘛？它在以毫秒级的速度疯狂计算。

之前总有人问我，下一个普通人能参与的风口是啥，我一直说不知道。因为芯片啊，AI啊，大部分普通人是参与不了的。但现在我知道了，家用机器人！包括但不限于家政，陪伴，文秘，性，安保，运输等。但凡一个新产业刚冒头，绝大多数人还没回过神的时候，才是最容易捞钱的窗口期。等街面上人人都念叨这生意赚钱，再进去就晚了，连口汤都喝不上。就说千禧年初那阵，说出来年轻人可能不信——电脑城一个单卖鼠标键盘的小柜台，一年下来纯利都有几十万。那时候整机利润厚，小配件利润率更高，一台整机赚大几千是常事，键鼠这类小件赚得更隐蔽。一套键鼠套装，能卖1000你敢信吗？那时候就真的这么卖。电脑动不动一两万，而且一年就换代，很多人买不起，更换不起，怎么办？没事，租。所以，当年圈内都传“要想富，开网吧”，真不是吹牛逼。稍微上点规模的场子，机器24小时连轴转，除去房租水电人工，半年多就能回本，一年下来净利润是普通人想都不敢想的数。那时候房价什么水平？内陆省会市中心的房子，几万块就能拿下一套。一个网吧一年赚的钱，能换几十套房子，一点不夸张！还有03年非典那回，老中关村、老华强北的老人都有印象。疫情最凶的时候，电脑城不少柜台都撤了，冷冷清清没个人影。就有胆子大的，趁租金跌到谷底盘了个柜台，代理了个没什么名气的MP3牌子。等疫情一解封，消费需求直接爆了，MP3转眼就从稀罕物变成年轻人人手一个的标配。就短短一年，人家赚了几百万。不是他那牌子质量有多好，是刚好踩在了消费电子普及的起爆点上。风口来了，你站对位置，怎么都能赚。扯这些旧账不是为了怀旧，是对照着看现在的家用机器人，道理一模一样。现在好多人还觉得，家用机器人是概念货，是大厂搞出来的噱头，就跟八十年代有人觉得电脑是机关单位才用得起的稀罕玩意儿一样。但你往回倒二十年，谁能想到以后每家每户好几台电脑，人手一部智能手机？用不了多少年，家里有个一两台甚至更多机器人，会跟现在家里有冰箱洗衣机一样平常。真到那一步，这个市场的体量，比当年PC浪潮大得多。别光盯着造机器人的那几家大厂，真正闷声发财的机会，全在上下游的缝隙里。当年电脑普及，赚大钱的从来不止卖品牌机的。卖配件的、做装机的、开网吧的、修电脑的、卖软件碟片的，甚至给网吧做桌椅做装修的，全跟着吃饱了。一台电脑背后，牵着十几条生意线。机器人只会更夸张。因为它是能动、能干活、能自己跑的硬件，延伸场景比电脑多太多了。先说硬件周边和耗材。机器人要换电池、要升级传感器、要配不同功能的机械臂、要做防尘套、要专用的充电基站，就跟当年电脑要配鼠标键盘、加内存条、贴屏幕膜一样。这些东西门槛不高，复购率还高，看着不起眼，积少成多就是天文数字。当年一个卖鼠标的小柜台都能年入几十万，以后街边一个卖机器人配件、做保养的小店，只会赚得更多。再就是软件和技能包。电脑真正有用的不是铁壳子，是里面装的软件和游戏；机器人值钱的也不是那堆金属零件，是它能干的活。以后肯定会有大把人做专门的技能：专门做家务清洁的、专门看老人孩子的、专门遛狗喂猫的、甚至专门陪人聊天解闷的。这是持续性的生意，就跟当年买软件、充游戏点卡一样，是细水长流的现金流。你买机器人可能只花一次钱，但给它装技能、升级功能，年年都得掏钱。还有线下服务的缺口。当年装机、装系统、修电脑是刚需，以后机器人的调试、维修、保养、上门部署，只会更刚需。电脑坏了你还能抱去电脑城，机器人体积大、功能杂，很多活儿必须上门。以后每个城市都会冒出一堆机器人维保的小店，就跟现在的手机维修店一样遍地都是。这生意不用你会造机器人，懂点调试、会换配件就能干，门槛不高，客源稳。更别说机器人也得戴假发，穿制服了。具体是保安的制服，家政的制服，还是诱惑的制服，这都是生意。更何况他们还得美容，美甲，做个性化妆造。最关键的是，这波浪潮的渗透速度，会比当年电脑快得多。当年电脑普及，花了十几年，从单位到网吧再到家庭，一步一步挪到家里的。现在不一样，AI大模型已经成熟了，供应链也练出来了，网络更是遍地都是。机器人从“能看”到“能用”再到“家家都有”，周期会压得很短。等你邻居家都用上了再想进场，好位置早就被占完了。当然肯定有人抬杠，说这东西现在还贵，还不好用，普及早着呢。当年电脑刚出来的时候，一台几万块，普通人一年工资都买不起，最后不也照样走进千家万户了？技术迭代、成本下降，是板上钉钉的事。真正的机会，从来都是东西还没完全成熟、大多数人还在观望的时候，就悄悄布局的。等所有人都拍大腿说“这东西肯定普及”，红利期早就过去了。当年租柜台卖MP3能暴富，不是技术含量有多高，是踩中了随身听智能化的节点。开网吧能赚几十套房，不是生意有多高端，是踩中了家庭互联网普及的空档。现在的家用机器人，就站在一模一样的岔路口上。别总盯着头部大厂的股价看热闹，真正的肉，都藏在下游没人盯着的缝隙里。这才是普通人真正能参与的风口。再过几年回头看，今天敢提前下水摸鱼的，大概率又是一批闷声发大财的主。潮水刚涨起来的时候，别总站在岸边看热闹。早点下去，哪怕先摸点小鱼小虾，也比后来人挤破头抢汤喝强。

美国不装了！有记者当面质问布林肯：“你不允许其他大国在人工智能领域制定规则？”布林肯张口就放狂言：“没错，AI领域的规则，就该由美国来定义！”为了保住霸权，美国还对中国大搞技术封锁，可他们忘了，AI巨头李开复早就发出警告：中国AI早已在特定领域，领先美国了！这话可不是空穴来风。早在2023年，布林肯就和商务部长雷蒙多一起在《金融时报》发了篇联名文章，字里行间都在说一件事——AI的规矩，得由美国来定。文章先铺垫了一堆AI的好处和风险，话锋一转就说美国“有能力也有责任引领AI治理”，还要拉着G7一帮盟友搞小圈子，把他们的标准包装成“国际规则”。说白了，就是想把当年互联网时代的老路再走一遍，规则我来定，好处我先占，别人只能跟着玩。光定规矩还不够，手上的封锁也没闲着。这两年美国对中国AI的卡脖子，是一轮比一轮狠。最开始是禁售高端芯片，像英伟达的H100、H200这些AI训练的核心硬件，直接不让卖到中国来。后来发现中国企业绕了个弯，在新加坡、阿联酋这些地方注册子公司买芯片，美国立马又补了一刀。今年5月底，美国商务部直接改了规则——不管你公司注册在哪，只要最终控制权在中国手里，想买先进AI芯片，都得先拿美国的许可证。等于把审查标准从“货送到哪”改成了“钱是谁出的”，连海外绕道的路都给堵死了。按美国人的算盘，只要掐住算力这个命门，中国AI就跑不快，规则制定权自然就握在自己手里。可问题是，算盘打得响，现实未必跟着走。李开复在旧金山的TEDAI大会上就直接给美国泼了盆冷水，说在AI硬件和机器人制造这块，美国正在被中国超越。这话不是随便说说，背后是两条完全不同的发展路线在较劲。美国走的是精英路线，把钱都砸在大模型研发上，OpenAI、Anthropic这些公司烧着天量的资金，堆着最顶级的芯片，追求模型性能的极限。这条路确实厉害，纯比大语言模型的天花板，美国现在还是领先的，李开复自己也说，顶尖模型层面美国大概领先十几个月。但这条路有个问题，就是贵，而且离普通人远，大多用在企业服务和科研上。中国走的是另一条路，不跟你死磕单一模型的极限，而是把AI往实处落，往硬件里装，往老百姓的生活里塞。你卡我高端芯片，我就优化算法，用更少的算力干更多的事；你闭源搞垄断，我就走开源路线，大家一起迭代。就说开源模型这件事，现在全球前十的开源大模型，基本全是中国团队做出来的。像DeepSeek、阿里这些团队推出的开源模型，性能已经追上甚至超过了Meta的Llama系列。开源这东西就像当年的安卓系统，用的人越多，改进得越快，生态起来了，后劲就足。李开复说得很直白，开源模型是国家级AI主权的关键，你美国模型再强，别人不敢用、用不起，慢慢就成了孤家寡人。再看AI硬件和机器人，这更是中国的主场。宇树科技的四足机器人，优必选的人形机器人，不光技术上跟得上，价格还能压到美国同类产品的几分之一。为什么？因为中国有全世界最完整的制造业供应链，从芯片封装到电机、传感器，全链条都能自己搞定，迭代速度快，成本还低。美国机器人公司研发一款产品可能要两三年，中国公司半年就能迭代一次，这种速度差，时间长了差距自然就拉开了。消费级应用就更不用说了。字节跳动、阿里、腾讯这些公司，早把AI深度揉进了短视频、电商、社交的每一个角落。你刷抖音的推荐算法，淘宝的商品搜索，微信的各种小程序功能，背后全是AI在跑。美国的Meta、YouTube反应速度根本比不了，很多新玩法都是中国先玩出来，美国再跟着学。还有工业领域，AI在中国工厂里落地的速度也快得惊人。生产线的缺陷检测，设备的预测性维护，物流的智能调度，这些场景美国不是没技术，而是落地成本太高，工人贵，改造贵，推进起来慢。中国不一样，制造业基数大，场景多，企业愿意试，改造成本也低，很快就能铺开。像浪潮的工业AI平台，已经服务了上千家工厂，晶圆检测准确率能做到99%以上，这种落地规模，美国企业比不了。很多人没看明白，美国着急定规则，本质上是心里没底了。以前信息技术革命，从芯片到操作系统再到互联网，全是美国主导，规则自然是他说了算。现在AI不一样了，中国不是跟在后面追，而是在很多赛道上并排跑，甚至有些地方已经跑到前面去了。美国想靠封锁把中国摁住，结果反而倒逼出了中国的自主路线。你不卖高端芯片，我就搞国产算力，华为昇腾这些年进步飞快；你搞技术壁垒，我就走开源生态，拉着全世界开发者一起玩；你守着你的高端模型，我就把AI撒到千行百业里去。真等到中国的AI硬件、开源生态、产业应用全都连成一片了，到时候谁定义谁的规则，还真不一定。

美国不装了！有记者当面质问布林肯：“你不允许其他大国在人工智能领域制定规则？”布林肯张口就放狂言：“没错，AI领域的规则，就该由美国来定义！”为了保住霸权，美国还对中国大搞技术封锁，可他们忘了，AI巨头李开复早就发出警告：中国AI早已在特定领域，领先美国了！这话可不是空穴来风。早在2023年，布林肯就和商务部长雷蒙多一起在《金融时报》发了篇联名文章，字里行间都在说一件事——AI的规矩，得由美国来定。文章先铺垫了一堆AI的好处和风险，话锋一转就说美国“有能力也有责任引领AI治理”，还要拉着G7一帮盟友搞小圈子，把他们的标准包装成“国际规则”。说白了，就是想把当年互联网时代的老路再走一遍，规则我来定，好处我先占，别人只能跟着玩。光定规矩还不够，手上的封锁也没闲着。这两年美国对中国AI的卡脖子，是一轮比一轮狠。最开始是禁售高端芯片，像英伟达的H100、H200这些AI训练的核心硬件，直接不让卖到中国来。后来发现中国企业绕了个弯，在新加坡、阿联酋这些地方注册子公司买芯片，美国立马又补了一刀。今年5月底，美国商务部直接改了规则——不管你公司注册在哪，只要最终控制权在中国手里，想买先进AI芯片，都得先拿美国的许可证。等于把审查标准从“货送到哪”改成了“钱是谁出的”，连海外绕道的路都给堵死了。按美国人的算盘，只要掐住算力这个命门，中国AI就跑不快，规则制定权自然就握在自己手里。可问题是，算盘打得响，现实未必跟着走。李开复在旧金山的TEDAI大会上就直接给美国泼了盆冷水，说在AI硬件和机器人制造这块，美国正在被中国超越。这话不是随便说说，背后是两条完全不同的发展路线在较劲。美国走的是精英路线，把钱都砸在大模型研发上，OpenAI、Anthropic这些公司烧着天量的资金，堆着最顶级的芯片，追求模型性能的极限。这条路确实厉害，纯比大语言模型的天花板，美国现在还是领先的，李开复自己也说，顶尖模型层面美国大概领先十几个月。但这条路有个问题，就是贵，而且离普通人远，大多用在企业服务和科研上。中国走的是另一条路，不跟你死磕单一模型的极限，而是把AI往实处落，往硬件里装，往老百姓的生活里塞。你卡我高端芯片，我就优化算法，用更少的算力干更多的事；你闭源搞垄断，我就走开源路线，大家一起迭代。就说开源模型这件事，现在全球前十的开源大模型，基本全是中国团队做出来的。像DeepSeek、阿里这些团队推出的开源模型，性能已经追上甚至超过了Meta的Llama系列。开源这东西就像当年的安卓系统，用的人越多，改进得越快，生态起来了，后劲就足。李开复说得很直白，开源模型是国家级AI主权的关键，你美国模型再强，别人不敢用、用不起，慢慢就成了孤家寡人。再看AI硬件和机器人，这更是中国的主场。宇树科技的四足机器人，优必选的人形机器人，不光技术上跟得上，价格还能压到美国同类产品的几分之一。为什么？因为中国有全世界最完整的制造业供应链，从芯片封装到电机、传感器，全链条都能自己搞定，迭代速度快，成本还低。美国机器人公司研发一款产品可能要两三年，中国公司半年就能迭代一次，这种速度差，时间长了差距自然就拉开了。消费级应用就更不用说了。字节跳动、阿里、腾讯这些公司，早把AI深度揉进了短视频、电商、社交的每一个角落。你刷抖音的推荐算法，淘宝的商品搜索，微信的各种小程序功能，背后全是AI在跑。美国的Meta、YouTube反应速度根本比不了，很多新玩法都是中国先玩出来，美国再跟着学。还有工业领域，AI在中国工厂里落地的速度也快得惊人。生产线的缺陷检测，设备的预测性维护，物流的智能调度，这些场景美国不是没技术，而是落地成本太高，工人贵，改造贵，推进起来慢。中国不一样，制造业基数大，场景多，企业愿意试，改造成本也低，很快就能铺开。像浪潮的工业AI平台，已经服务了上千家工厂，晶圆检测准确率能做到99%以上，这种落地规模，美国企业比不了。很多人没看明白，美国着急定规则，本质上是心里没底了。以前信息技术革命，从芯片到操作系统再到互联网，全是美国主导，规则自然是他说了算。现在AI不一样了，中国不是跟在后面追，而是在很多赛道上并排跑，甚至有些地方已经跑到前面去了。美国想靠封锁把中国摁住，结果反而倒逼出了中国的自主路线。你不卖高端芯片，我就搞国产算力，华为昇腾这些年进步飞快；你搞技术壁垒，我就走开源生态，拉着全世界开发者一起玩；你守着你的高端模型，我就把AI撒到千行百业里去。真等到中国的AI硬件、开源生态、产业应用全都连成一片了，到时候谁定义谁的规则，还真不一定。