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不管你信不信，2026年将出现的六大现象：1.钱会越来越不好挣2.退休金差距将逐渐缩小3.失业人数可能增加4.房价会越来越低5.买新能源车的人会越来越多6.人工智能运用越来越广。探寻人工智能从技术到真实世界，很多人印象里AI只存在于实验室与宣传短片，可走进各行各业便能发现，这项技术早已走出概念，深度扎根产业一线，悄悄重塑生产、制造、服务等诸多领域，为传统行业注入全新活力。制造业是AI落地较早的赛道。过去工厂生产线依靠人工巡检，细微的零部件瑕疵容易遗漏，检测效率有限。如今人工智能视觉识别系统持续值守，高速捕捉产品外观缺陷，实时上传数据，帮助企业减少次品，稳定产品品质。同时AI调度生产物料，优化排产计划，减少资源浪费，让传统工厂向着智能化方向稳步转型。交通与汽车产业同样迎来变革。AI不只是车载语音交互工具，还参与整车研发、生产质检、出行调度等环节。在车辆测试阶段，人工智能模拟各类路况，缩短车型研发周期；日常出行场景中，AI辅助处理路况信息，帮助驾驶者预判道路状况，优化通勤体验。新能源产业的快速发展，背后也有AI参与电池生产、安全监测，守护能源产品稳定。农业领域，AI也褪去高科技的光环，扎根田间地头。依托图像识别，人工智能识别作物病虫害，分析土壤墒情，精准推荐灌溉与养护方案。农户不用再凭经验盲目劳作，借助智能设备获取数据，合理安排农事，提升收成，降低农资消耗，助力现代农业提质增效。服务业之中，人工智能承担大量重复性工作。智能客服快速响应大众咨询，整理海量资料，减轻人工压力；物流行业依靠AI规划配送路线，分拣包裹，提升仓储流转效率。它不是用来取代劳动者，而是承接单调重复的事务，让人把精力投入更有创造性的工作。当然，人工智能的落地不是一蹴而就。产业应用需要兼顾安全、稳定，持续完善技术规范，平衡技术发展与现实需求。技术本身没有好坏，关键在于人类如何驾驭。从实验室代码到车间设备，从城市道路到广阔农田，人工智能一步步走入真实世界。它正在悄悄改变众多产业的运行模式，推动产业升级。面对这场变革，我们保持理性，拥抱新技术，让人工智能持续服务产业发展，赋能社会，创造更多实用价值。

韩媒：中国AI模型在韩国大获成功，收入飙升13倍！10月8日，韩国媒体《韩国经济日报》发表文章称，中国人工智能初创公司月之暗面正将韩国视为其全球业务的关键增长市场。这是因为自其最新人工智能模型KimiK3发布以来，该公司在韩国的销售额迅速增长。自推出KimiK3以来，月之暗面公司在韩国市场的收入增长了约13倍。业内人士认为，这一增长主要归功于该模型的高性价比，其性能已接近美国顶级模型，而成本却相对较低。KimiK3是一款开放权重模型，支持2.8万亿个参数和约100万个代币的长上下文。经评估，该模型在编码、推理和智能体任务方面均表现出色。独立评估也表明，KimiK3在保持较低成本的同时，显著缩小了与顶级封闭型模型之间的差距。分析表明，在韩国等开发者和企业对生成式人工智能应用广泛的市场，可以根据自身服务使用模型的KimiK3的开放性正在发挥竞争力。尤其值得一提的是，企业和开发者在寻求高性能的同时减少对美国AI模型依赖的需求，推动了KimiK3的快速扩张。美国大型科技公司和专业人工智能公司也开始采用Kimi。微软正在努力将KimiK3添加到Azure云平台。Harvey是一家美国法律人工智能公司，由OpenAI初创基金投资，该公司也选择KimiK3作为其专有模型的基础。彭博社认为，这是法律人工智能行业正在经历的结构性转变，旨在减少对OpenAI和Antropic等封闭模型的依赖。一位业内人士表示：“KimiK3将代币成本降低了约70%，同时实现了与美国顶级模式相媲美的成果。”

未来10年即将爆发的五大行业：1、Ai人工智能2、生物医药3、新能源4、高端制造5、低空经济说到人工智能，它真的已经离不开我们生活，今天咱们就来聊聊华为鸿蒙系统中的小艺都有哪些智能助手！鸿蒙不只是华为手机的底层系统，它更像一张会呼吸的智能网——把手机、平板、手表、音箱、车机连成一体。而在这张网里，华为小艺就是那个“随叫随到、懂你半句”的管家。早上闹钟响，迷迷糊糊说一句“小艺，今天上班会不会下雨、顺路买杯美式”，它一边调出天气，一边把咖啡店加到导航途经点，不用我点开三四个App。出门后手表上的小艺提醒“心率比昨天高，别赶太急”，鸿蒙把设备数据悄悄打通，健康建议不再冷冰冰。开车时最见真本事。双手扶方向盘，说“给妈发消息：晚点到，别做饭了”，小艺用接近真人的语气帮我把意思说周全，还能听我补一句“再加句让她遛狗”，上下文接得住，不像早年语音助手只会答“没听懂”。堵车时问“前面为啥慢、大概多久”，它结合实时路况给判断，比自己刷地图快半拍。回家更轻松：一句“小艺，我回来了”，灯亮、窗帘收、空调调到26度——不是炫技，是鸿蒙让家电按“人”的状态跑。做饭时两手沾面，“小艺，定时器八分钟”，它准时响；孩子写作业卡住，问“鸡兔同笼怎么想”，它不甩公式堆，而是用分步骤比喻讲思路，像隔壁大学生哥哥。老人用也友好。我妈记不住扫码流程，对着电视喊“小艺，怎么查社保认证”，屏幕跳出大字号指引，还能念出来。跨设备续传更是隐形福利：手机没看完的菜谱，到厨房智慧屏上接着看；车上没听完的播客，进屋由音箱接着播。当然它也会偶尔“耳背”，但小艺的好处正在于“越用越贴”：常用指令、口音、作息都被温和记住，鸿蒙的分布式能力把“唤醒—理解—执行—跨端协同”做成一条顺滑的线。智能AI不该是科幻片里的神，而是帮你少点一次屏幕、少说一句废话、少慌一分钟。小艺不一定最会聊天，但它把“方便”藏进了起床、通勤、做饭、陪娃、孝老这些琐碎里——科技的温度，本来就该落在日子的褶皱中，大家认同吗？

现在也能理解，为什么连支付宝也要增加短视频入口了[并不简单]​​​

信不信由你，2026年已悄然迎来时代新变化：1、医院的生意越来越火爆，健康问题不断增多。2、电子支付几乎取代了现金交易，改变了人们的消费习惯。3、人口老龄化加剧，医疗与养老负担加重。4、就业难，低薪就业、传统岗位收缩、AI替代加速。5、AI浪潮席卷全球，人工智能AI产业的超级周期全面来临。站在2026年的秋天回望，我们正处于一个历史性的转折点上。人工智能不再仅仅是科技巨头实验室里的炫技，也不再是社交媒体上关于“图灵测试”的哲学辩论，它已经像电力和互联网一样，开始无声地渗透进真实世界的肌理。从技术的底层突破到物理世界的重构，AI正在经历一场从“虚拟大脑”到“实体手脚”的深刻进化。过去你需要手动导出数据、整理表格、撰写周报、发送邮件；而现在，你只需告诉AI“帮我完成本周的运营复盘”，它就能自主拆解步骤，调用不同的软件工具，最终交付结果。AI的角色从“对话者”转变为“执行者”，它开始理解业务流程，理解数据之间的逻辑关系，甚至理解企业的组织架构。这种变化意味着AI正在从一种“玩具”变成一种“工具”，进而变成一种“同事”。面对AI如此迅猛的进击，我们不禁要问：它的边界在哪里？我认为，AI的发展边界正在从“认知模拟”向“世界模型”拓展，而那些曾经只存在于科幻小说中的想象，正在变成触手可及的现实。未来的AI将不再仅仅是预测下一个词元，而是像人类一样拥有对物理世界的直觉。这就是“世界模型”的意义所在——它让AI能够学习环境的抽象表征，预测环境的下一个状态，理解行为的后果。这种能力的成熟，将让AI在复杂的动态环境中具备真正的规划与推理能力。我们正在见证一个“人机协作”新纪元的开启。在这个纪元里，AI不是要取代人类，而是要通过“开源权重策略”和“模型芯片自主化”等技术路径，降低技术门槛，让算力与智能普惠化。

《财富》杂志的最新文章：人工智能会扼杀亚洲娱乐产业，还是会重塑它？新加坡以两部电影庆祝建国61周年。一部是《勇往直前》（BersamaMajulah），讲述了这个东南亚国家遭受僵尸围攻的故事；另一部是《追踪计划》（TraceProject），讲述了一个年轻人成长为新加坡首位火星宇航员的励志故事。令人意想不到的是，这两部电影都没有人类演员出演。除了剧本之外，两部电影中的一切都完全由人工智能生成。电影制作中的生成式人工智能是这项新技术如何颠覆传统行业的首个真正例证。这一切始于短视频内容：据中国媒体报道，2026年第一季度上映的12万多部中国微剧中，超过95%是由人工智能生成的，而一年前这一比例几乎为零。这项技术如今正逐渐渗透到更传统的媒体领域：去年9月，香港无线电视（TVB）推出了一部名为《只有你》的10集短剧，这是香港首部采用人工智能生成角色的电视剧。（该电视台目前已将虚拟演员应用于广告宣传活动中。）“人工智能就像氧气一样——无处不在，”爱奇艺高级副总裁兼首席人工智能科学家谢丹明表示，“在视频制作中，不使用人工智能已变得越来越不可能。现在讨论的重点更多地放在了创作者如何深入地使用人工智能上。”

又想给中国挖坑？结果被华为机智化解最近华为轮值董事长徐直军接受媒体采访，被问到怎么看美国炒得沸沸扬扬的“AI放缓论”，他用了一个谁也想不到的神逻辑来反驳。这场问答发生在9月17日的华为全联接大会期间。记者把问题抛了过来：美国部分领先的人工智能模型厂商呼吁放慢开发速度，华为怎么看？这个问题的分量，比表面看起来重。说应该加快，容易被理解成只顾竞争、不顾安全；说应该放缓，又可能把中国企业自己的研发节奏，交给别人的判断。徐直军从另一个角度接住了问题：先看看中美人工智能各自走到了哪一步。他的意思是，中国不少模型采用开源方式，进展相对透明；美国主流模型厂商拥有更强的算力，究竟把模型做到什么程度，可能只有他们自己最清楚。双方所处阶段不同，对风险的感受，也可能不同。所以，中国模型厂商仍需要加快研发，等能力发展到能够切身感受到相关风险的阶段，再讨论相应问题。同时，发展与风险管控必须保持平衡，底线是让人工智能向善。这番话的巧妙之处，就在于把一个笼统的“快还是慢”，变成了三个具体问题：能力到了哪一步，风险究竟是什么，该用什么办法管。好比两个人开车，一个已经上了高速，一个还在修通往高速的路。前者说前方要控制车速，有必要认真听；但修路的人，不能因此把施工队也停下来。限速、修路、安装护栏，各自解决的是不同问题。美国这场争论，也有具体背景。9月，阿莫迪、奥尔特曼、马斯克等人的放缓主张受到关注，其中还夹杂着把中国人工智能的发展与美国国家安全挂钩的说法。安全讨论一旦与国家竞争搅在一起，就容易出现一个绕不过去的问题：谁来划线，谁来监督，又凭什么要求处于不同阶段的企业，都按同一个节奏行动？中国外交部在9月14日回应时，强调人工智能关乎全人类共同福祉，散播威胁叙事、搞对抗和恶性竞争，会干扰全球治理。第二天，又强调各国共同参与治理，以及及时完善防范失控的措施。这两层意思放在一起，态度很清楚：安全要管，发展也要继续；规则需要共同商量，不能只由少数人定。再回到华为的采访，真正能看出产业现实的，是另一道题。记者问，华为准备怎样推动中国模型厂商使用昇腾芯片训练？徐直军把话题落到了供货能力上。昇腾950PR先进入市场，主要用于推理，当时供应量还不大；基于950DT的超节点主要用于训练，仍在测试，规模供货计划放在2026年底或2027年初。训练，可以理解为让人工智能反复学习、形成能力；推理，则是学会之后，回答问题、完成任务。前者像读书备考，后者像上场答题，两头都需要算力，但干的活不同。对模型企业而言，再好的设想，也得有机器来执行。芯片能不能买到，设备能不能稳定运行，软件能不能顺手使用，都会影响研发进度。所以，“加快”两个字，最后要落实为产业链的产能、交付和使用效率。技术路线讲得再漂亮，如果迟迟供不上货，模型企业还是难以迈开步子。华为在这次大会上拿出的另一项动作，是发布Peerium计算架构，以及承担高速互联任务的灵衢技术，目标是让大量处理器协同工作。普通人可以把它理解成组织一支大队伍。人多只是第一步，任务怎么分，信息怎么传，谁等谁，才决定队伍能干多少活。芯片也是如此，数量堆起来，不等于每一颗都能一直高效工作。华为当时介绍，25.6万卡规模的Atlas950超节点集群已在部署中。这个数字背后的看点，是企业正在尝试通过计算架构和互联技术，把众多芯片组织成更大的计算系统。从回答“该不该放缓”，到解决“怎样供得上、怎样用得好”，采访的线索就串起来了：中国人工智能要继续发展，需要把基础能力一项项补上。这与普通人的生活并不遥远。假设工厂想用人工智能检查产品缺陷，服务机构想用它整理大量资料，它们关心的是结果准不准、成本高不高、故障后谁来处理。最后决定是否采用的，仍是实际效果。当然，能力越强，责任也越大。模型如果乱编信息、泄露个人资料，或者被拿去实施诈骗，受损的就是普通人的利益。发展带来的好处，需要可靠的制度和技术措施来保护。中国从2023年8月15日起施行的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，已经把鼓励创新与依法治理放在一起，并对训练数据、个人权益、生成内容和服务责任提出要求。这就像建一座桥：桥要继续修，材料检验、承重测试和防护设施也要同步跟上。不能只追求赶工，也不能把所有安全问题，都归结为停工才能解决。徐直军这次回答值得琢磨的地方，是把中国企业该做什么讲清楚了：继续提高能力，同时把风险管住。真正有分量的回应，最终要体现在稳定的供货、可靠的产品和有用的应用上。中国人工智能的发展节奏，应当建立在自身产业需求、技术进步和安全评估之上。把这些事情做好，才有底气参与全球竞争，也有能力参与全球规则的讨论。

信不信由你，今年预计有5件大事要发生：1、退休金稳步上涨。2、人工智能在医疗领域会有大突破，AI帮医生看病。3、未来机器人养老可能会代替人工照顾。4、新能源汽车渗透率会进一步提高。5、人工智能将在创造中重塑生活。家里人口多，一直想找一台十万级的大六座，选车的时候总怕低价六座只是样子货。看到星光L8月销量冲到6553台，环比提升16%，这么多家庭选择，勾起了我的好奇心。咨询已经提车的车友，他说最惊喜的就是交付速度，下定之后没多久就提到车，不用漫长等待。星光L依托五菱智能岛制造体系，从零部件进厂到整车下线层层品控，产能和品质一起兼顾，核心配套配件对标豪华车型。十万级大六座早已不是少数人的爱好，而是多孩、三代同堂家庭出行刚需。线下门店多，想看车随时可以预约试驾，服务网点齐全，后期维保也省心。好产品大家用脚投票，销量上涨就是最实在的口碑，星光L能火，靠的就是看得见的诚意。

红果短剧已经火到，连腾讯都已经开始把免费短剧插进微信了！！！9月下旬，微信里悄悄上线了“绿泡泡短剧”小程序，主打免费观看、广告变现，观看方式也明显在往视频号的体验靠。外界普遍把它看成腾讯针对红果的一次新尝试。这个时间点很有意思。QuestMobile数据显示，截至2026年7月，红果短剧日活已经达到1.68亿，同比增长107%，单个App的日活甚至超过腾讯视频、爱奇艺、优酷、芒果TV四家长视频平台的合计。但腾讯手里其实并不是没有短剧用户。截至今年5月，微信小程序短剧用户规模已经达到5.08亿；到了2月，微信短剧小程序月活也已经达到4.27亿。问题在于，这些用户分散在大量小程序里，微信拥有的是一个巨大的流量池，却缺少一个像红果这样高度集中的短剧入口。这可能才是“绿泡泡”出现的真正背景。红果的打法，是把短剧从一个挂在其他平台上的内容形态，变成一个用户主动打开的独立产品。打开App就刷剧，全集免费，推荐系统直接围绕追剧展开。而微信的小程序模式恰恰相反：用户本来就在微信里，短剧借助社交关系、视频号和小程序获得流量。一个在抢用户的主动使用时间，一个在守住微信内部已经存在的流量。所以这场竞争，表面上看是“谁的短剧更多”，底层其实是在争一件更贵的东西——用户每天愿意拿出来刷剧的那一两个小时，到底花在哪里。红果现在的优势，是把短剧用户集中到了一个平台里，而且内容、推荐、IP和商业化都围绕这个入口持续运转。腾讯的优势，则是微信本身拥有庞大的用户基础和成熟的小程序、视频号生态。这也是为什么腾讯没有简单复制一个“红果App”。把短剧直接放进微信，下载成本没有了；再接上视频号和社交关系链，腾讯可以继续利用自己最擅长的分发方式。但真正难的地方也在这里。微信小程序短剧的用户规模已经很大，说明腾讯的流量基础并不弱；可红果证明了一件事：流量多，不等于用户会把你的平台当成专门追剧的地方。以前短剧更多是在微信、抖音等平台里承接流量，现在红果开始反过来成为用户主动寻找短剧的入口。这才是腾讯需要面对的变化。短剧这场仗，已经不是单纯比谁手里的用户多，而是比谁能把用户的碎片时间，真正变成每天都会回来消费的固定时间。

亚马逊创始人贝索斯在访谈中笑谈特朗普把AI（人工智能）改叫SI（超级智能），直言更喜欢SI，“artificial（人工的）”这词并不讨喜——比如没人想要人工甜味剂、人工香精，或者说“人工”往往意味着“假冒的”。他理解想摆脱“人工”二字的心情，但承认改口之路漫长。毕竟如今大家已经习惯使用AI这个说法。

电池最近有点猛，固态电池，人形机器人，都是必定来的风口，或早，或晚，不会太久。​

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本来想给咱们中国设下圈套，万万没想到，被华为巧妙破局了！近期华为轮值董事长徐直军在一场媒体交流里谈到美国业界炒作的人工智能放缓论，话锋很冷，却把一层窗户纸捅破了。美国几家前沿模型企业手握更强算力，部分负责人连续发声，主张调慢能力迭代、先做安全评估。其中一位企业在2026年9月12日发长文，理由是模型可能出现自我迭代和自主网络行为，担心失控；另几家实验室负责人随后附和，支持驻场评估与共同安全门槛。看上去像全人类负责，可同一时间段美国白宫和总统的口径并不完全跟着走，2026年9月13日，美国总统在海外受访时重申，美国必须在人工智能竞赛里跑赢中国，谁赢得这套技术谁就赢得未来。白宫此前更偏向自愿审查、提前接触模型、建安全护栏，而不是强制企业停工。一边是头部企业喊慢，一边是联邦政府怕被后发国家追上，这种分裂本身就说明，所谓放缓不是纯技术伦理题。看徐直军的判断更直白，中国主流模型大多走开源路线，训练到哪一步、能力到哪一层，外部看得见；美国闭源前沿系统走到什么危险边界，外界基本靠猜。中国现阶段感受不到那种极端风险，不等于永远不管安全，而是先要把节奏提起来。等自身模型、算力、应用真碰到了可控性边界，再和美国同行坐下来谈规则，才谈得上平等。现在跟着喊停，等于别人定跑道、定终点、定裁判，我们还在起跑线就被要求系鞋带，心里清楚，这从来不是慈善赛。华为自己的动作比表态更有分量，徐直军透露，按华为可统计数据，昇腾系列人工智能芯片在国内市场份额已经超过美国显卡企业。2026全联接期间展示的950推理与训练版本超节点，用自有对等计算架构和灵衢总线把成千上万颗处理器连起来，目标是以系统协同弥补单芯片性能差距。受访中他直言，国内需求都供不满，所以不全面出海，只对少数国家做限量测试。950训练版超节点仍在测试，规模供货按他的说法放在2026年底或2027年初，此后大量模型训练会迁移到这套硬件上。外部限制逼出了总线、超节点和整体架构创新，灵衢总线低时延、统一协议，能让数十万甚至百万级处理器像一台机器协同，看这盘棋，比单比某颗芯片跑分更有后劲。把视线拉回第五代通信更有味道，2019年美方以国家安全为由发布行政令，把华为列入限制名单，又推动多国禁用其设备。中国外交部当时已点明，没有任何实证就动用国家力量打压一家通信设备企业，本质是经济霸凌。华为当年第五代通信专利、商用合同、基站出货都居前列，结果西方不靠技术同台取胜，靠安全叙事把对手拦在门外。再早的核武器议题也是类似逻辑，先发国家掌握核武后推动限制扩散，要求后来者克制，自己保留战略优势。技术落后时人家讲自由市场，技术追近时人家讲全局安全，规则切换始终服务于领先者。可美国人工智能圈内部并非铁板一块，这也给后发者留出破局空间，主张放缓的企业希望政府给反垄断豁免、做共同评估，但白宫担心限速让中国得利；国会议员也有人反问，企业若真认为危险，为何不先自行降速。支持安全监管不等于接受少数企业定标准，独立评估、信息透明、公共利益优先，这些若做不到，放缓倡议很容易变成头部锁门，越想越觉得，中国该做的不是拒谈安全，而是不把安全话语权拱手让人。先把开源透明度做成信任资产，再把系统级算力做成自主底盘，等风险可感知、可量化、可审计，再参与全球规则才不会被扣不负责任的帽子。真正要警惕的是另一种温柔陷阱：别人把放缓包装成道德高地，把跟随限速包装成国际责任。后发国家一旦主动踩刹车，先发者绝不会同步停下，只会借空窗拉大模型、标准、芯片、应用的全链条差距。华为这几年从单点受困到架构反攻，证明靠系统补单点、靠自主换安全，比指望外界发牌照更稳，技术向善没错，但向善的前提是自己有能力看见风险、有底气参与定规则。当领先者一边喊全人类安全、一边继续扩算力抢标准，后发国家到底该先追上再谈约束，还是先接受限速换一张道德入场券？这道选择题如果答错，牺牲的就不只是几家企业的利润，而是一个国家未来几十年的技术主权。

全世界AI算力格局正在发生颠覆性变化。当美国以69%的算力占比遥遥领先，中国仅占15%的时候，很多人都判断这场竞赛已然失去了悬念。人工智能领域的竞争，看似比拼的是服务器、芯片与数据中心，最终决胜关键实则是一国能否打通软硬件、能源、网络及产业场景形成协同网络。美国目前确实占着先手。公开统计显示，在大型人工智能计算集群性能分布中，美国约占69%，中国约占15%。2025年的相关研究也显示，美国掌握了全球约四分之三的大型人工智能超级计算集群性能，中国位居第二。这组数字很醒目，却不能直接等同于两国全部人工智能实力。它更多反映大型GPU集群的性能差距，而不是模型能力、产业应用和技术潜力的总成绩。当前美国在硬件相关领域的基础储备依旧雄厚，实力远超大众普遍认知。据2026年人工智能指数报告披露，美国共有5427个数据中心，在高端芯片、超大规模集群、私人资本投入几方面都具备明显领先优势。2025年，美国私人领域的人工智能投资额达到2859亿美元，云计算厂商、芯片企业和大型数据中心共同搭建起了极高的行业准入门槛。为守住相关优势，美国近年持续收紧高端芯片及相关设备的出口限制，管控范围从核心芯片延伸到供应链、配套设备以及服务环节。算盘并不难猜：既然中国短期内难以获得最顶尖的硬件，就尽量把中国的底层技术迭代速度压下来。问题的核心是，评判人工智能的水平高低，不能只拿单块芯片的峰值性能作为唯一参照。美国在追求单卡、单芯片和超大集群的极限时，也要承担越来越高的研发费用、用电成本、散热压力和建设成本。机房越大，电从哪里来、设备如何稳定运行、投入能不能转化成有效任务，都会变成现实账单。中国面对的路更窄，却也因此形成了另一种打法：不把希望全压在某一款顶级芯片上，而是通过分布式协同、集群调度和软硬件优化，把大量可用资源统筹起来，尽量用系统效率弥补单点性能差距。说白了，美国更像是在打造性能极强的“超级发动机”，中国则在努力把更多普通发动机接成一套高效系统。单个零件可能存在差距，但如果调度、通信、算法和应用做得足够好，整体产出未必会按硬件差距等比例下降。当下提及的这一整套行事思路，完全不是仓促之间才临时萌生的想法。北斗导航系统建设过程中，中国也曾面对技术封锁和外部排斥，最后没有停留在等待许可上，而是走出了自主建设的道路。早年欧洲主导的伽利略项目并不欢迎中国的加入，反倒推动我国进一步提速了自主卫星导航体系的搭建进程。外部围墙有时确实能制造麻烦，但也可能逼着产业链下决心补课。我国的算力相关基础设施目前正处于高速扩容的发展阶段。据工信部公开披露的数据，到2026年6月末，我国智能算力规模达2185艾浮点运算次数，同比提升177%；全国算力设施整体上架率为71.4%，已落地52个万卡级以上智算设施。近两年内，依托国家算力枢纽节点规划打造的算力大通道，累计数量已经超过70条。这些数字背后的意义，不只是“多建了多少机房”，而是全国算力正在尝试互联互通。东部有密集的产业和模型需求，西部拥有更充足的能源和土地，高速网络把两端连接起来，算力才有机会像水电一样被调度。否则，机房灯光亮着、风扇不停转，却没有足够任务接入，就只是昂贵的“数字暖气片”。算力规模再大，如果利用率不高、数据传输不顺、任务调度不及时，投入也很难真正变成生产力。从模型性能的变动情况就能看出，硬件领域的落差没有直接沿用到下游应用环节。据2026年人工智能指数报告统计，到该年3月，中美头部模型在相关竞技场评测的差距收窄至2.7%，2025年之后双方多次交替逼近领先位置。上述情况既不能说明我国已在高端算力领域追上美国，也不代表美方的相关优势正逐步消解。它更说明，算法优化、工程能力、数据质量和算力利用率，正在共同改变那张“69%对15%”的成绩单。中国另有一项美国难以完全复刻的独特优势，即超大规模的国内市场与体系完备的制造业。截至2025年，中国人工智能核心产业总规模突破1.2万亿元，关联企业超6200家；2025年末规上制造企业的AI技术应用普及率高于30%。人工智能行业的终局比拼，绝非看当下谁堆砌的服务器数量最多，而是看谁能以更低成本获得更稳定的智能能力，让模型普及到更多工厂、实验室和普通人的工作生活中。机房里闪烁的指示灯仅仅是起步的开端，相关技术能不能真正赋能整条产业链发展，才是需要验证的最终结果。信源：中国科技网2026-07-1710:12《全球人工智能创新指数报告2026》发布：中美稳居全球AI创新第一梯队

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周四值得关注板块：1.创新药2.人工智能AI应用3.固态电池4.国产算力5.电力设备6.云计算7.大健康产业​周四值得关注板块：1.创新药2.人工智能AI应用3.固态电池4.国产算力5.电力设备6.云计算7.大健康产业​

大佬都说AI是好事，可咱们换手机电脑要多掏钱？看到这个新闻，我感觉我整个人都不好了！AMDCEO苏姿丰最近说了一句话：未来数年芯片需求将“非常高”。她还说，人工智能有益于世界，不会伤害人类。这话和黄仁勋拒绝AI末日威胁论的口径完全一致。行业大佬们都在强调AI带来价值。企业拿到订单、收获利润，自然看好赛道。只是普通消费者会疑惑，未来几年手机、笔记本电脑的硬件，会不会维持高位，成本压力最终落到我们身上？芯片需求走高，会持续带来产能紧张的局面。产能供给跟不上，硬件价格很难往下走。AI服务器一台消耗内存是普通服务器的8到10倍。训练大模型动辄数TB内存。全球存储产能总量有限，大量资源被AI算力占用，消费端的存储供给就会受到挤压。人工智能服务跑在云端，产业链产生的成本压力，会沿着供应链传导到终端用户。厂商优先把先进存储产能投向利润更高的HBM服务器内存，会带动通用存储芯片行情上行，间接推高手机、笔记本的硬件成本。更关键的是，这不是短期现象。美光CEO提到，2027和2028年的内存供需，会比2026年紧张得多。高盛判断，这轮存储供需紧张的局面会持续到2028年。未来三年，电子产品存在价格承压的可能性。这不是定论，是产业链供需推演出来的趋势。黄仁勋说AI不会带来末日风险，苏姿丰说人工智能有益于世界。站在产业发展的角度来看，这个判断成立，人工智能确实在重塑生产力。但产业视角和消费者视角，从来不是同一个视角。产业看的是市场增量。消费者看的是个人账单。人工智能创造的新价值，大部分留在企业端，用来完成降本增效、优化流程、提升产出。而AI带来的成本压力，却沿着供应链传导到消费端。企业赚的是效率升级的钱，消费者承担的是产能资源争抢带来的成本。说白了，当下阶段的人工智能技术，并没有让更多普通人享受到直接红利，反倒会对我们购置数码产品的预算产生影响。技术进步本身没有问题。AI在医疗、工业、办公领域，已经落地不少实用方案，实实在在提升社会运转效率。只是行业资本和企业，优先抢占高利润的算力与存储产能。消费级硬件只能分到剩余资源，供需失衡容易转化成终端售价的上涨压力。技术红利的分配，出现了明显的时差。企业先拿到收益，普通用户要承担硬件涨价带来的压力，普通人能切实分到的实惠，还要等产业链慢慢调整。不知道大家有没有察觉，最近换新手机、笔记本，内存和存储版本的溢价越来越明显。不是芯片工艺停滞不前，是大量先进产能被AI算力需求锁定。产业大佬看好AI长期前景，本身属于商业判断。我们不用否定技术发展，只是普通人要认清当下的产业链现实。这一轮AI热潮，普通人短期要面对数码硬件涨价的潜在压力。属于大众的技术福利，还需要产业链慢慢释放。

韩媒：人工智能黑客全方位威胁金融圈已成重大安保问题据悉，在新韩银行首次确认的黑客事态正向其他商业银行、储蓄银行、资本公司等整个金融圈扩散。新韩银行、KB国民银行、韩亚银行、Yegaram储蓄银行、Welcome储蓄银行的客户信息遭泄露，BNK釜山银行、现代资本的派遣员工、贷款募集人信息被盗。新村金库中央会与农协相互金融也遭到了攻击。此前时常有针对个别金融机构的黑客攻击尝试，但此次事态是使用AI同时对多家金融机构发动攻击，与以往的攻击不在一个维度。在本轮攻击中发现了在中国开发的基于中文的AI黑客工具的使用痕迹。攻击者盯上贷款募集人与员工使用的业务支持系统，而非安保等级极高的网银、手机银行，避开输错5次密码禁止访问的防御系统，仅尝试4次。安保相对薄弱的储蓄银行损失最大，可以认为是AI智能挑选薄弱环节发动攻击的结果。在黑客战争中，矛与盾的对决环环相扣，足见AI可能成为游戏改变者的风险性。此次事态不可单纯定性为国内金融公司的安保事故。原因是全球恶意利用AI的网络攻击威胁论正持续发酵，而韩国金融业有可能成为AI黑客攻击的首个目标。韩国拥有全球最高水平的数字金融基础设施，对线上金融服务的依赖度高，因此很可能成为AI黑客势力的试验舞台。本次被攻破的是周边系统，而非主电算网。万一主电算网被攻破，结算、转账、贷款一次性中断，金融不安还可能蔓延至实体经济。这有可能是导致企业与家庭正常经济活动瘫痪，国家经济崩溃的重大安保问题，必须加以重视。政府切莫将黑客责任推卸给个别金融机构，而是有必要以此次事态为契机，制定国家层面的防御对策。通过官民合作构建实时探测、拦截AI攻击的体系，并引入"网络熔断"，一旦发现黑客攻击等异常交易征兆立即停止相关账户的访问。金融部门、情报与调查机关、安保企业实时共享威胁情报，构建利用AI探测、拦截攻击征兆的共同防御体系。一旦金融电算网瘫痪，国家经济也将一同崩塌。输入：朝鲜日报

清华教授柳冠中语出惊人！国人该清醒了！他质问道：“无人机、无人驾驶、无人商店、无人酒店、无人银行，人去哪儿了？科技并没有人还要人干嘛？”一针见血，振聋发聩！一座城市如果越来越智能，究竟会是什么模样？汽车自己跑，商店自己结账，酒店自己登记，银行里摆满机器，甚至送货都不用快递员亲自跑。听起来很先进，也很方便。可当越来越多行业都在追求一个“无人”，另一个问题就冒出来了：机器越来越能干，人应该站在哪里？这并不是反对科技，而是在提醒科技别跑得太快，把最重要的那个“人”落在后面。柳冠中是清华大学首批文科资深教授，也是中国工业设计领域的重要学者。他长期研究设计与人的关系。在他看来，设计并不是简单把产品做得漂亮，也不是往产品里塞进去越多新技术就越高级。真正好的设计，最终还得回到人的需求。这个道理放在今天尤其值得琢磨。人工智能、机器人、无人机、自动驾驶发展越来越快，“无人化”也成了不少行业喜欢挂在嘴边的词。商店没有收银员，酒店减少人工前台，银行越来越多业务转到手机和自助设备。效率确实提高了。过去排半小时的队，现在几分钟可能就办完。企业生产线上，一些重复、繁重甚至危险的工作，也可以交给机器人。这些进步没有必要否定。矿山、消防、高危化工、灾害救援等场景里，如果机器能替人进入危险区域，那当然是好事。工厂里一些重复搬运工作交给自动设备，也能减少劳动者身体负担。问题在于，科技不能为了“无人”而无人。一家酒店撤掉人工服务之后，旅客遇到突发问题却找不到工作人员，这不是先进，而是省事省过了头。一家银行满屋子都是自助设备，可老人站在机器前不知道该点哪个按钮，所谓便利就变成了另一道门槛。说得形象一点，年轻人三秒钟扫完的二维码，在一些老年人眼里可能比高等数学还复杂。这正是科技发展过程中必须考虑的人文温度。2026年发布的国家人权行动计划已经明确提出，政务服务、医院、商场、银行、车站等场所要继续推进适老化和无障碍改造，对老年人高频使用的民生服务，应当保留传统服务方式或者提供简单易用的服务。这句话很关键。技术可以升级，但不能把不会使用新技术的人挡在门外。一个社会真正的智能化，并不是所有人都被迫学会扫二维码，而是会用智能手机的人办事方便，不会用的人同样有人接待。中国发展人工智能，同样不是为了举办一场“谁家工人最少”的比赛。2026年的“十五五”规划纲要已经明确提出全面实施“人工智能+”行动，让人工智能与科技创新、产业发展、文化建设、民生保障和社会治理结合起来，赋能千行百业。这里的关键词是“赋能”，不是简单“替人”。机器可以接管重复劳动，人则可以转向更需要创造力、判断力和沟通能力的工作。自动化设备多了，需要新的维护人员；智能工厂普及了，需要数字化管理人才；人工智能进入企业，也会产生数据管理、模型应用、系统安全等新的岗位需求。所以真正应该考虑的，不是怎样阻止机器工作，而是怎样让劳动者跟着产业一起升级。职业教育、技能培训、终身学习的重要性，也正在这里体现出来。如果技术更新了一轮，劳动者却没有机会更新技能，那就会出现机器已经跑到下一站，人还留在原地找车票的尴尬。自动驾驶也是如此。截至2026年，我国已经发布自动驾驶系统安全要求等强制性国家标准，对系统能力、安全要求、人机交互和使用边界作出进一步规范。这说明一个非常清楚的态度：技术可以大胆发展，但安全责任不能“无人”。汽车可以越来越聪明，规则不能越来越模糊。机器能够接管越来越多驾驶任务，也不意味着出了问题可以一句“系统自己开的”就算完事。这其实与柳冠中长期强调的设计理念是相通的。技术只是工具，人才是目的。如果机器人替工人干掉最危险、最辛苦的活，让劳动者有机会转向更安全、更有创造性的岗位，这种无人化值得欢迎。如果人工智能帮助医生整理信息，提高工作效率，让医生把更多精力用在患者身上，这也是技术应有的价值。可如果所谓创新只是少摆几张桌子、少雇几个人，再给机器贴上一个“智能”的标签，那就难免显得有些舍本逐末。科技进步不是冷冰冰的机器数量竞赛。中国正在加快人工智能、机器人、无人驾驶等产业发展，这是科技进步和产业升级的必然方向，也是提升国家竞争力的重要组成部分。技术必须向前走，这一点不能含糊。但技术走得越快，越要记得回头看看人。真正值得期待的未来，不应该是一座城市里到处没有人，只剩机器忙得热火朝天。科技真正先进的标志，从来不只是机器有多聪明，而是它能不能让普通人的生活更方便，让劳动更有尊严，让老人不被时代落下，让发展成果惠及更多人。机器可以越来越像人，但社会不能越来越没有人情味。这才是科技进步最应该守住的那条线。

全球AI大模型，基本上被中美两个国家包圆了。韩国这时候知道急了，赚了硬件的钱，却没坐上AI的主桌韩国现在遇到的尴尬，不是人工智能（AI）产业不赚钱，而是赚钱的位置有点特殊。2026年10月7日，就在韩国宣布追加重金争夺前沿人工智能（AI）模型之后一天，AMD首席执行官苏姿丰还在公开表示，正在继续研究与三星电子扩大存储和晶圆代工合作的可能。韩国半导体仍然是全球人工智能（AI）产业离不开的一环，可另一边，最受关注的大模型平台和全球用户入口，主角依旧主要来自美国和中国。这才是韩国这轮动作真正值得看的地方。10月5日，韩国科学技术信息通信部披露，准备推进一项规模约4.7万亿韩元、折合35亿美元的前沿人工智能（AI）模型计划。如果2027年度预算在今年12月顺利通过国会审议，项目将立即启动公开遴选，最快2027年2月确定开发主体，3月正式开工。这里要特别注意，目前它仍是预算和实施方案阶段，并不是4.7万亿韩元已经全部投入。韩国为什么突然把力气往“大模型”上使？看看它在人工智能（AI）硬件上的位置就明白了。当天训练大型人工智能模型，需要大量GPU，而GPU工作时又离不开高速内存。HBM，也就是高带宽存储器，已经成为人工智能（AI）服务器里的关键部件。SK海力士靠HBM吃到了这一波红利，三星则在后面快速追赶。到了2026年第三季度，三星在HBM领域的市场份额预计将由此前约20%提高到34%。10月6日援引市场预测称，三星第三季度利润可能大幅增加，人工智能（AI）需求和存储器供应紧张仍是主要推动力量。也就是说，韩国企业在卖“人工智能（AI）发动机零件”这件事上，完全谈不上落后。问题出在更上一层。这样一来，卖内存赚的是一笔硬件钱，掌握模型平台赚的却可能是几十年的生态钱。韩国对此越来越敏感。不过，如果说“韩国连像样的大模型都没有”，这又不符合最新事实。按修订后的口径，美国为59个，中国为35个，韩国排在第三。LG人工智能（AI）Research、SK电讯、NaverCloud、Upstage等韩国企业，都已经拿出了自己的模型。所以韩国的问题不是“没有”，而是“高度不够”。斯坦福2026年人工智能（AI）Index给出的另一个变化更加关键：美国和中国顶级人工智能（AI）模型之间的性能差距已经大幅缩小。美国仍拥有更多顶尖模型和庞大的私人资本，中国则在论文数量、专利、工业机器人以及一批开放模型方面保持很强的规模优势。全球真正站在最前排竞争的，依旧主要是这两个国家。韩国虽然排在模型数量第三位，但8个和59个、35个相比，体量差距仍然很明显。更麻烦的是，大模型竞赛并不只是训练一次模型。真正烧钱的是后面那条长链条：服务器要持续扩张，模型要反复升级，开发者需要工具，企业需要云服务，普通用户还要不断产生使用反馈。模型一旦进入手机、办公软件、搜索、汽车和企业系统，使用的人越多，数据和应用就越多，后来者越难追。这也是为什么韩国现在不再满足于“自己有几个模型”。它想直接做前沿模型。按照目前披露的方案，新项目会与韩国原来的“自主人工智能（AI）基础模型”计划分开运行。原有项目继续推进，到2027年2月还将进行第三阶段筛选；新的前沿人工智能（AI）项目则准备把资金、芯片、数据和人才集中到少数开发团队身上。参与者也不限定为某一家大企业，初创公司、大学、研究团队、企业联合体甚至专门成立的项目公司，都可能进入竞争。韩国还在补最贵的一块短板——算力。官方此前提出建设所谓“人工智能（AI）高速公路”，通过政府和企业合作扩大GPU资源。韩国科学技术信息通信部公布的规划显示，全国将争取확보超过26万枚英伟达新一代GPU，其中大约5万枚用于公共领域和国家人工智能（AI）计算体系，20多万枚由三星、SK集团、现代汽车和Naver等企业使用。这已经不是几家互联网公司的事情了。韩国正在把人工智能（AI）和自己的老本行绑到一起。这一点可能比单纯追一个聊天机器人更重要。美国最大的优势，是模型、云计算、资本和全球软件生态；中国的特点则是模型迭代速度快，又有制造业、互联网应用和庞大的市场做支撑。韩国人口规模和互联网平台体量都不占优势，如果完全照着中美路线复制，很容易变成长时间烧钱追赶。

俩闺女现在出去玩，只要吃饭就要看手机，而且还是短视频，上瘾了，不管不行了，搞了一大堆纪录片，看看能不能改改坏习惯！​​​

还有人用iPhone5吗？有，但基本只剩情怀和备用。它最高停在iOS10，A6芯片+1GB内存，微信、支付、短视频大多已不支持。如今常见用途：当闹钟、MP3、老人机、收藏摆件。换块电池能打电话收短信，但别当主力，扫码都费劲。它没坏，只是时代跑太快了。iPhone5

转：达利欧——我们可能正接近AI人工智能泡沫破灭的临界点​​​​

美国现在估计气得后槽牙都要咬碎了。他们千方百计封锁华为，结果硬生生把去美国化逼成了全球共识。巴西直接踢开美国芯片选华为，非洲多国排队签约。连高通都主动交钱求和，这根本不是普通的商业合作，这是全球对美科技霸权的一场集体出逃。大家都怕了，谁也不愿把国家数据的命门交到白宫手里。全球科技产业的发展，从来不是一条固定路线。过去一些国家依靠技术优势占据产业链高端位置，但随着国际环境变化，越来越多企业和国家开始重新审视一个问题，那就是关键技术和核心供应链，究竟应该掌握在谁手里。华为这几年经历的变化，就是全球科技竞争中的一个缩影。曾经，美国试图通过限制芯片、软件和供应链合作，降低华为在全球市场的竞争能力。但结果却出现了一个耐人寻味的变化，外部压力没有让华为退出赛道，反而推动其加速布局自主技术体系。从通信设备到智能终端，从云计算到人工智能，从汽车智能化到操作系统，华为正在不断扩大自己的技术版图。华为官方公布的信息显示，公司持续推进5G演进、人工智能计算、鸿蒙生态以及智能汽车解决方案等业务布局。其中，最受关注的就是芯片和算力领域。过去，高端芯片长期由少数国际企业掌握，全球很多产业都依赖成熟的海外供应链。但近几年，随着人工智能时代到来，算力的重要性越来越突出，各国都开始重视自身数字基础能力建设。华为推出的昇腾计算平台、鲲鹏生态等，就是中国企业探索国产计算体系的重要组成部分。面对外部限制，华为没有选择等待，而是投入更多资源进行技术研发，逐渐形成覆盖硬件、软件、生态的一套体系。而全球市场的变化，也说明科技竞争已经不再只是比拼某一个产品。对于很多发展中国家而言，建设通信网络、发展数字经济，需要考虑成本、服务能力以及长期稳定性。近年来，中国企业参与多个国家和地区的信息通信基础设施建设，为当地数字化发展提供了更多选择。非洲许多国家正在推进数字化转型，通信网络建设成为经济发展的基础设施。中国企业长期参与当地通信建设，在网络覆盖、技术服务和人才培养方面积累了经验。对于这些国家而言，合作伙伴的选择更多来自实际发展需求，而不是简单跟随某一方的政治判断。巴西等国家在数字基础设施建设过程中，也更加重视技术自主和供应链安全。全球产业正在出现一个趋势，那就是越来越多国家希望避免过度依赖单一技术来源。这种变化，其实也是美国长期科技政策带来的一个反作用。过去，美国企业在芯片设计、操作系统、软件生态等领域拥有明显优势，全球产业链围绕美国技术体系形成。但当技术竞争与政治因素深度结合时，一些国家和企业开始意识到，如果关键环节完全依赖外部供应，就可能面对供应不稳定的问题。因此，推动供应链多元化，已经成为不少国家的现实选择。高通与华为之间的专利合作变化，也体现了科技产业竞争的复杂性。2026年10月，华为与高通宣布达成多年期专利许可协议，涉及5G、人工智能、计算和网络等领域，同时包括双方专利交叉许可等内容。这并不意味着竞争消失，而是说明在全球科技产业中，真正领先的企业之间往往既竞争又合作。技术发展需要开放交流，也需要尊重知识产权。谁拥有更多创新成果，谁就能在产业合作中拥有更大的话语权。华为的发展变化，也反映出中国科技企业面对压力时的韧性。从早期通信设备企业，到如今布局数字基础设施、人工智能和智能汽车领域，华为走过的道路并不轻松。尤其是在芯片领域，制造工艺、供应链完善程度、高端设备获取等方面，仍然存在需要突破的问题。科技创新不是一场短跑比赛，而是一场长期较量。任何企业想保持领先，都需要持续投入。但不可忽视的是，全球科技竞争格局正在发生变化。过去那种一家企业、一套技术体系主导全球市场的时代正在减少，更多国家希望拥有自己的选择空间。美国原本希望通过限制华为的发展，维持自身技术优势，但客观结果是，全球产业链开始更加关注自主、安全和多元化。技术封锁并没有让竞争停止，反而刺激更多企业加快创新步伐。华为能够继续参与全球竞争，靠的不是外部保护，而是多年技术积累和产业布局。中国科技产业的发展，也证明了一个道理，核心技术必须靠自身努力突破，任何国家都不可能永远依靠别人提供发展动力。未来科技竞争仍会持续，但真正决定胜负的，不是谁设置更多限制，而是谁能够创造更多价值。华为的经历告诉世界，科技发展没有所谓永远的领先者，也没有不可改变的产业格局。只有不断创新、完善产业体系，才能在全球竞争中掌握主动。美国试图用限制改变产业方向，但全球市场最终会用实际选择回应。科技进步的道路不会因为人为阻碍停止，中国企业也将在开放合作与自主创新之间继续寻找更大的发展空间。

算法制造对立？一张刷屏图，道出短视频时代值得警惕的现象最近一张截图在朋友圈、头条广为转发，文字戳中很多人的感受：你发现没，互联网正在挑拨人与人之间的关系，父母手机里，全是老人难，子女不孝，孩子靠不住；男人手机里，全是老公不易，老婆不理解，女人强势会败家；女人手机里，全是别人家的完美老公会赚钱，懂体贴；孩子手机里，全是生养不是恩，举才是，它让每一个人群，都觉得自己很委屈，全是对立，这就是不良引导和很可怕的精神入侵：只有愚蠢的人才会对号入座。很多人看完直呼说到心坎里，但理性来看，这段话点出了短视频平台真实存在的问题，同时也有一定的片面性，我们要辩证看待。先说它说得对的地方。抖音这类短视频平台，背后是推荐算法。算法的逻辑很简单：你在哪条视频停留更久、点赞评论，就持续给你推送同类内容。而制造冲突、贩卖委屈、放大矛盾的内容，天然更容易吸引人驻足，流量变现效果更好。不少创作者专门生产这类挑起家庭、性别、代际对立的文案博眼球。久而久之，父母刷久了，容易觉得子女都不孝顺；男士看多了，容易觉得伴侣不体谅自己；女性看多了，会拿自家人和网上“完美人设”对比。它把个别极端案例，反复推送到眼前，慢慢让人误以为，这就是普遍的现实。不少人看完会不自觉代入，回家和家人产生隔阂猜忌，这就是文案提到的，需要警惕的情绪引导。但我们也不能全盘认同这个说法。平台本身并不是主观“刻意挑拨所有人的关系”。算法只是追逐流量，它不会主动分辨价值观好坏。平台上同样有大量记录家庭温情、亲子陪伴、夫妻相守、普通人积极生活的正能量内容。只是平和温情的日常，往往不容易引爆流量，曝光量远不如冲突类内容。并不是刷短视频就一定会被带偏，最终选择权，掌握在观看者自己手里。网络里的故事大多是个案，不能拿来硬套到自己的家庭生活。家人之间，贵在互相包容体谅。网上的段子、剧本，看看就好，不必对号入座。刷短视频要守住独立思考的能力，别被算法裹挟，不要让网络上刻意制造的矛盾，伤害现实里最亲近的人。社会舆论分歧短视频新算法算法悖论短视频之害平台算法陷阱短视频底层思维

腾讯为WorkBuddy上线微信小程序生成和发布能力，把此前支持的网页应用生成，延伸到了小程序的完整构建与上线流程。用户在「代码开发」模式里描述需求，WorkBuddy就能生成带云数据库、文件存储、微信授权登录等能力的小程序，并且在同一工作台完成预览、测试和发布。发布时，WorkBuddy以微信第三​腾讯为WorkBuddy上线微信小程序生成和发布能力，把此前支持的网页应用生成，延伸到了小程序的完整构建与上线流程。用户在「代码开发」模式里描述需求，WorkBuddy就能生成带云数据库、文件存储、微信授权登录等能力的小程序，并且在同一工作台完成预览、测试和发布。发布时，WorkBuddy以微信第三方服务商身份接入用户授权的小程序账号，协助上传代码、生成体验版、提交审核并发布正式版。已有小程序账号的用户可以扫码绑定，先在真机测试体验版；没有账号也可以创建有效期14天的试用版，但试用版不能直接转为正式版。如果应用需要保存数据、上传文件或支持用户登录，WorkBuddy会提示开通云服务，用户确认后再接入对应能力。正式版仍需经过微信官方审核。升级至WorkBuddy5.6.1或更高版本即可使用。对开发者和普通用户来说，门槛确实进一步降低了：从“写代码”变成“说需求”，再到一键提交审核。不过真正决定产品能否上线的，还是微信官方审核规则、云服务能力配置，以及后续运营和合规问题。WorkBuddy解决的是“从想法到小程序”的第一公里，后面几公里依然需要人把住方向。WorkBuddy小程序

“都怪中国不买了！”美芯片价格暴跌90%，美媒气得跳脚，90美元的芯片现在只卖10美元。比尔・盖茨早就说过：中国很快会找到办法，美国这是给自己造了一个可怕的对手。现在看，全说中了。需要说明的是，目前公开资料尚不能证明某款德州仪器或英特尔芯片存在统一、可核实的90美元跌至10美元报价，因此这个数字更适合作为部分渠道价格剧烈波动的说法，而不能代表整个美国芯片行业。真正值得注意的，其实不是一颗芯片究竟跌了多少钱，而是中国市场正在发生的采购结构变化。美国企业曾经凭借技术、软件生态和供应链优势，在中国不少芯片领域拥有很强的市场地位。尤其进入人工智能时代以后，英伟达GPU几乎成为大型AI训练项目绕不开的产品。可美国从2022年开始连续升级先进计算芯片及半导体制造设备出口限制，2023年又进一步收紧规则，原本专门面向中国市场调整出来的产品也被纳入限制范围。限制产生了一个美国企业越来越难回避的问题：客户不会一直等着供应商决定“卖还是不卖”。对于中国科技企业来说，服务器、云计算和人工智能项目不可能因为某家外国厂商无法供货便长期停下来。既然采购存在不确定性，寻找国产方案、重新设计系统、建设新的软件生态，就从备用方案变成了现实需求。时间一长，原来依靠进口产品建立起来的使用习惯，也开始发生改变。这也是比尔盖茨早在2023年就谈到的问题。当时他接受英国《金融时报》采访时明确表示，他不认为美国能够成功阻止中国拥有先进芯片。按照他的判断，限制措施会迫使中国投入更多时间和资金研制自己的芯片，而中国拥有足够大的产业规模，可以较快推进追赶。盖茨当时真正担忧的重点，并不是“中国马上超过美国”，而是美国可能亲手削弱本国企业继续向中国销售芯片的能力。三年多过去，这种担忧已经能从市场数据中看到一些影子。IDC数据经路透社报道显示，2025年中国厂商已经拿下国内AI加速服务器市场接近41%的份额。在大约400万张AI加速卡的市场中，英伟达仍占55%左右，但国产厂商的存在感已经与几年前完全不同。美国企业并没有失去全球技术优势，可中国客户拥有的选择明显增加了。更重要的是，美国后来又不得不调整部分政策。2026年1月，美国商务部宣布，对英伟达H200、AMDMI325X以及类似产品改为满足一定条件后逐案审查出口许可。这个变化很有意思：最早担心的是先进产品进入中国，几年后又开始考虑怎样让符合条件的产品重新进入中国市场。规则可以调整，市场却不会自动回到原来的位置。华为就是一个典型例子。2026年9月，华为方面表示，国内对其人工智能计算设备的需求已经超过供应能力，产能甚至不足以完全满足国内客户，因此暂时没有全面扩大海外销售的计划。华为还在推进昇腾系列后续产品，并通过大规模互联、先进封装和系统级架构提高整体计算能力。这才是美国芯片企业真正面对的麻烦。出口限制本来希望减缓中国获得先进计算能力的速度，却客观上给中国国产芯片创造了一个以前很难得到的巨大市场窗口。过去国产芯片面对英伟达这样的成熟产品，客户没有太强的更换动力；当供应突然存在风险，国产方案哪怕早期性能、软件生态还有差距，也获得了进入真实商业项目、不断迭代升级的机会。中国企业数量的增加又进一步加快了这个过程。2026年，除华为之外，燧原科技、摩尔线程、沐曦、壁仞等企业都在加快进入人工智能计算市场。路透社9月的分析提到，中国本土企业正在从硬件和软件两个方向削弱英伟达过去形成的优势，一些厂商还专门开发工具，让原先围绕CUDA编写的软件更方便迁移到国产平台。芯片竞争已经不只是晶体管多少的问题，而是整个软硬件体系之间的竞争。美国企业当然没有因此陷入全面困境，这一点也必须讲清楚。人工智能投资热潮仍然给美国半导体公司带来巨大订单，2026年9月底，美光给出的业绩预期就明显高于市场此前估计，AI数据中心对高带宽存储的需求依旧十分旺盛。也就是说，“美国所有芯片都卖不出去”“整个行业价格全部暴跌九成”并不符合现实。美国企业现在面对的局面，也正是这一逻辑不断累积后的结果。政策可以限制某一代产品，却很难让一个庞大的市场停止技术需求；供应商可以暂时失去订单，客户却会寻找另一套方案。一旦替代方案成长起来，即便后来重新允许出售，原来的供应商也未必能够拿回过去的全部份额。到了今天再回头看，比尔盖茨当年的提醒确实越来越具有现实意味：如果不断告诉一个规模巨大的客户“这个不能卖，那个也不能卖”，客户迟早会把资金、人才和订单投入自己的产业链。等自己的产品能够满足越来越多需求之后，再想让这个市场重新恢复原来的依赖关系，就没有那么容易了。芯片领域这场变化真正重要的地方，也正在这里。

谁能想到，2026年彭博富豪榜一更新，最让人意外的并非马云马化腾，而在于DeepSeek创始人梁文锋。他的身家当场从167亿美元冲到360亿美元，折合2440亿人民币，坐上全球纯AI大模型创始人首富的位置。科技浪潮每隔一段时间，就会重新定义财富版图。过去，互联网企业家靠平台、流量和商业模式改变世界；而人工智能时代，决定未来竞争力的，正在变成算法、算力和创新能力。当全球目光还聚焦于传统科技巨头时，一位低调的中国AI创业者突然站到了聚光灯下。梁文锋和DeepSeek的出现，不只是财富榜上的一次变化，更像是一记提醒：人工智能产业竞争，已经进入技术深耕的新阶段。梁文锋受到关注，最直接的原因是DeepSeek带来的巨大市场影响力。随着人工智能技术快速发展，大模型成为全球科技竞争的重要方向。美国有OpenAI、Anthropic等企业，中国也涌现出DeepSeek等创新力量。DeepSeek凭借自身模型研发能力和技术路线，在全球人工智能领域获得关注，也让更多人开始重新认识中国AI企业的创新能力。不过，梁文锋真正特别的地方，并不是财富数字本身，而是他在企业发展过程中展现出的技术路线。很多科技创业故事，往往是先融资、扩张、抢市场，再寻找盈利模式。但梁文锋走了一条不同的道路。在成立DeepSeek之前，他已经通过幻方量化积累了人工智能算法、大规模计算等方面的经验。长期的技术积累，让他并不是突然闯入AI领域，而是在多年探索基础上进入大模型赛道。这也是为什么DeepSeek的发展路径显得格外特殊。人工智能行业有一个特点，那就是投入巨大。训练先进模型，需要大量计算资源，需要持续吸引优秀人才，更需要长期研发投入。一家企业如果只依靠短期资本推动，很容易陷入追求估值、忽视技术的问题。而DeepSeek的发展模式，更强调技术积累和长期投入。此前，DeepSeek凭借高性能模型和较高效率的技术方案进入行业视野。其中，DeepSeek-V3等模型采用了混合专家架构等技术路线，在模型效率方面进行了探索，引发人工智能领域广泛讨论。随着企业规模扩大，资本也开始关注DeepSeek的发展前景。公开信息显示，DeepSeek完成融资后，公司估值达到较高水平，投资方包括多家科技企业和产业资本。资金进入之后，主要目的也是支持研发、算力建设以及人才培养。但资本进入，并不意味着企业失去技术方向。对于科技企业来说，资金是发展的燃料，而创新能力才是发动机。真正优秀的企业，需要处理好资本、技术和长期战略之间的关系。梁文锋受到外界关注，也在于他没有把人工智能简单理解成商业风口，而是把它看作长期技术竞争。人工智能产业的发展，不是一天两天能够完成的。模型能力提升，需要不断试错；技术突破，需要大量研发人员投入；产业生态形成，更需要上下游共同努力。从这个角度看，DeepSeek的发展不仅是一家企业的成长，也体现了中国人工智能产业正在从应用创新向底层技术探索不断深入。过去，中国科技产业凭借庞大的市场规模和完善的制造体系快速发展。而今天，在人工智能、先进计算等新兴领域，中国企业正在努力提升自主创新能力。梁文锋的经历，也说明科技创新并非只有一种模式。有人依靠资本推动，有人依靠市场扩张，而有些企业选择先沉下心打磨技术。最终决定企业高度的，不是短期热度，而是能否持续创造价值。当然，人工智能竞争仍处于快速变化阶段。全球各大科技企业都在加大投入，未来的竞争会更加激烈。财富榜上的变化，只是产业变化留下的一道影子，真正重要的是技术实力能否不断突破。财富可以随着市场变化而波动，但技术积累不会一夜形成。DeepSeek的发展说明，在新一轮科技竞争中，创新能力、人才储备和长期投入，正在成为决定企业未来的重要因素。中国人工智能产业的发展，并不是简单追赶已有模式，而是在不断探索属于自己的技术路径。从算法研究到产业应用，从企业创新到生态建设，这些积累最终都会转化为科技进步的动力。未来人工智能领域的竞争，不会只是资本规模的较量，更是研发能力和战略耐力的比拼。梁文锋的故事，代表的是一批中国科技创新者正在走向更大的舞台。真正值得关注的，并不是一个人的财富增长了多少，而是中国科技力量正在人工智能浪潮中不断突破边界，创造新的可能。