众力资讯网

寒王终于发布了半年报，是人工智能的指引，下周科技股反弹稳了寒武纪发布业绩报：上半年营收59.96亿（同比+108%），归母净利润23.11亿（同比+123%）​拆分单季度：Q1净利10.13亿，Q2净利12.98亿，环比+28%，利润保持环比向上，没有增速掉档。​全年机构一致预期净利润约54~55亿，半年23.11亿，完成全年目标42%左右，节奏正常；股权激励底线目标：全年营收≥135亿，上半年59.96亿，下半年需要做到75亿，压力可控。存货82.48亿、预付款大幅大增，公司提前锁上游产能备货，说明下游客户订单饱满，公司在为下半年交付做准备，行业需求景气度没有下滑。没有达到市场最乐观的预期，但业绩扎实落地，打消了市场对“AI国产芯片盈利不可持续”的担忧，对整个国产算力板块起到情绪托底作用。短期中报利好落地后，行情关注点切换到下一个催化：新一代芯片MLU590的订单、出货节奏；后续股价不再靠业绩预期炒作，需要持续的季度数据验证。寒武纪中报业绩稳健兑现，证明国产AI芯片商业化成功；属于利好落地，短期难有爆发式行情，中长期看下一代新品的订单放量。

“2026年8月5日外交部发言人林剑答记者问，路透社记者：据报道，美国正起草法规，禁止进口中国产新型光收发模块，同时准备对多晶硅及相关产品加征关税并设置价格下限。鉴于美方此前对华为实施的制裁和限制，中国如何评估美国计划采取的行动？将采取哪些具体措施保护本国企业权益？”美国这一次把目光投向光收发模块和多晶硅，并不是突然起意，而是在人工智能浪潮推动下，对中国高科技产业链进行新一轮施压。问题在于，美国真正想限制的，已经不只是某一种产品，而是中国企业参与下一代科技竞争的能力。面对这种不断外扩的限制，中国会如何应对，这场较量才刚刚进入关键阶段。过去几年，全球科技产业发生了一个明显变化，那就是数据、算力和通信基础设施的重要性不断提升。人工智能模型越来越庞大，数据中心需要传输的信息量越来越惊人，光模块作为连接服务器、交换机和算力设备的重要部件，正在成为新的战略环节。很多人关注芯片，却容易忽略芯片背后的通信体系。实际上，一座大型人工智能数据中心，不仅需要高性能计算芯片，也需要高速稳定的数据传输能力。如果没有先进光通信设备，再强大的算力也难以发挥效率。因此，美国把限制范围延伸到光模块领域，背后的算盘并不难看出。美国近年来对华科技政策有一个特点，就是不断扩大限制边界。过去针对的是单个企业，比如华为；后来扩大到芯片制造设备、先进计算产品，再到人工智能相关产业链。如今连数据中心连接设备也被纳入考虑范围，这说明美国试图从多个方向降低中国科技企业的国际竞争空间。但产业竞争不是靠行政命令就能轻松改变。中国光通信产业经过多年发展，已经形成较完整的产业体系。从材料供应、设备制造，到研发应用，中国企业在全球市场中拥有较强竞争力。美国希望通过规则限制改变市场格局，但技术积累和产业规模不是短期政策可以复制的。更重要的是，美国自身也面临现实压力。当前全球人工智能产业正在高速发展，美国科技企业需要建设大量数据中心。如果人为切断成熟供应链，不仅会影响中国企业，也可能推高美国企业建设成本。科技竞争本质上需要效率，如果把市场竞争变成政治限制，付出的代价可能由整个产业承担。多晶硅领域同样如此。近年来，美国持续针对中国新能源产业采取贸易限制措施，试图削弱中国企业在光伏产业链中的优势。但经过多年发展，中国已经建立起全球规模领先的新能源制造体系。无论是生产能力还是供应链完整程度，中国企业都具备较强韧性。美国推动所谓“价格下限”和新增关税措施，本质上是在利用贸易工具改变市场规则。这种做法并不能消除竞争，只会让全球产业链更加复杂。对于美国而言，短期可以制造贸易壁垒，但长期很难替代中国庞大的制造体系。从华为遭遇限制后的发展轨迹，也能看到类似趋势。美国曾希望通过芯片限制压缩华为发展空间，但中国企业并没有停下自主研发脚步，反而推动国内产业链加速调整。这说明外部压力虽然带来挑战，也会迫使中国科技企业进一步增强自身能力。外交部发言人林剑在8月5日回应相关问题时明确表示，中方将根据实际情况采取措施，维护中国企业合法权益。这释放出的信息非常清晰：面对不公平限制，中国不会坐视企业利益受到损害，也不会接受单方面施压。从过去几轮经贸摩擦经验来看，中国拥有多种应对手段。一方面，中国市场规模巨大，全球企业很难完全忽视；另一方面，中国在部分产业链环节拥有重要影响力。任何试图脱离中国供应体系的行动，都需要承担现实成本。

【危机四伏：美国用人工智能设计出新型病毒】美国借助人工智能设计出新型病毒，此举宛如开启了潘多拉魔盒。一方面，这堪称科技领域的重大突破。斯坦福大学团队运用AI成功设计出噬菌体，可对抗耐药细菌，为新型药物的研发带来曙光，甚至有可能革新噬菌体疗法，进一步拓展生物技术的工具箱。例如，部分工程噬菌体的性能与自然噬菌体不相上下，还能够克服大肠杆菌的耐药性。但另一方面，生物安全问题不容小觑。利用AI设计病毒存在被恶意利用的风险，可能给全球带来难以控制的危机，同时也给监管工作带来了新挑战。这恰似一把双刃剑，运用得当，便能造福人类；若使用不当，则会酿成灾难。未来必须严格把控，确保这项技术得以安全运用。（附图摘编今日头条自媒体号）

谷歌曾宣布换人的第二天，Alphabet便走进债券市场，准备融资200亿至250亿美元，债券期限从2年一直拉到40年。这笔钱未必全部直接用于人工智能，却把真正的压力摆到了台面上：谷歌眼下最缺的不是宏大理想，而是让巨额投入产生稳定回报的时间。亚马逊、Alphabet、Meta和甲骨文2026年已经发行约1940亿美元债券，比2025年同期增长79%。大型科技企业今年的人工智能投入预计超过7300亿美元，Alphabet第二季度还首次出现季度自由现金流为负。高管名单此时突然变化，很难只看成人事巧合。这组数字意味着，人工智能竞争的计时器已经换了。过去实验室可以用论文数量、模型参数和榜单成绩解释投入，现在债券投资者会盯着利息、现金流和收入增长。谷歌更换指挥层的深层背景，是资本市场开始要求人工智能从技术故事变成偿债能力。2020年7月27日的英特尔技术部门大调整与本次高度相似，都是在关键技术进度受到质疑后拆分权责、缩短汇报链条；但关键差异在于，英特尔面对的是芯片制程延期，谷歌面对的是模型、云服务和算力投资的回报周期，这意味着谷歌承受的压力范围更大。英特尔当年把技术集团拆成五支团队，让负责人曾直接向首席执行官汇报，首席工程官也随之离开。可到2021年1月，英特尔仍更换了首席执行官，由帕特·基辛格接手制造危机。这个结局提醒谷歌，重新画组织架构图容易，修复技术债务和决策迟缓却需要更长时间。华尔街显然没有被谷歌的官方表述完全说服。消息公布后，Alphabet股价下跌约4%，有投资机构担忧四名关键技术人物同时离开会长期削弱创新能力；谷歌云部分管理人员却认为，新负责人更有利于推动商业化。两种态度的冲突说明，市场正在给科研能力和交付速度分别定价。更值得注意的是，这不是一次孤立的人才变化。2026年6月，参与领导Gemini研发的诺姆·沙泽尔转投OpenAI，同一周，约翰·江珀宣布加入Anthropic。短短数月内，竞争对手接连从谷歌带走关键人物，曾表明美国人工智能人才正在从公司内部晋升体系转向公开竞价。谷歌官方确认，哈萨比斯将不再承担GoogleDeepMind日常管理工作，转任该机构董事长和Alphabet首席科学家；科雷·卡布库奥格鲁升任高级副总裁，负责Gemini模型、前沿研究、Gemini应用和开发者团队，并直接向皮查伊汇报。真正改变的是问责线路，而不是谷歌突然不要科学家了。杰夫·迪恩、桑杰·盖马瓦特、奥里奥尔·维尼亚尔斯和郭勒则共同创办DiscoveryLoop。四个人确实离开了谷歌，但谷歌又以创始投资方和云合作伙伴的身份跟了出去，还计划继续参与机器学习系统和基础设施研究。人员离开组织，资金与算力却没有离场，这是一种更精细的控制方式。DiscoveryLoop的首轮融资由KhoslaVentures和RadicalVentures共同领投，Alphabet等机构参与。其目标是让人工智能自动提出实验、运行实验、评估结果并继续迭代，先从机器学习和工程研究入手。顶级专家已经能够自己组织资本和算力，大公司对创新人才的垄断正在松动。这也说明，“谷歌高管一夜之间全被换掉”并不等于所有高管被清空。哈萨比斯仍留在Alphabet体系内，科雷本来就是DeepMind长期核心人物，离职人员也没有转身成为谷歌的敌人。但旧有象征人物同时退出一线岗位，确实意味着谷歌人工智能业务的上一套指挥关系已经结束。谷歌目前也远未到业务崩塌的地步。公司称Gemini应用月活跃用户已经超过9.5亿，Gemma模型下载量超过9亿次，科雷还将继续推进Gemini4。用户规模越大，谷歌越不能容忍模型延期和部门扯皮，因为每一次发布迟缓都会直接影响搜索、广告和云服务。这才是此次换人的另一层含义：谷歌的人工智能已经不再是一间可以慢慢试错的实验室，而是连接数亿用户、企业客户和巨额数据中心投资的基础业务。科学家可以追求十年后的突破，管理层却必须回答下个季度的收入，两个时钟已经很难继续装在同一间办公室里。

世界首富马斯克又一次抛出惊人判断，令人警醒！他的原意是：“中国确实长期被低估了！中国不是突然崛起，而是在重回历史位置；这个古老国家曾长期处于世界前列，拥有大量聪明又进取的人才，还会创造许多伟大成果，深度求索只是其中之一……”真正让美国科技圈坐立不安的，远不止这一句赞叹，后面的变化更值得警惕。四十年前，美国也听到过类似的警报，只不过当时的对象不是中国，而是日本。1986年前后，日本企业凭借更稳定的质量、更低的成本和更快的生产改进，在存储芯片领域步步紧逼，美国企业开始意识到，这已不是某一家公司的输赢，而是整个产业位置正在移动。这段历史与马斯克今天谈论中国高度相似：当一个竞争者的成本、工程质量和产业速度开始改变市场，美国精英首先会公开承认现实，随后才会讨论如何应对。关键差异是，中国并不是依附美国安全体系的日本，也不是只在一个芯片门类取得优势，这决定了旧办法很难照搬。日本半导体在20世纪90年代以后逐渐失去主导位置，既有美国贸易压力的影响，也有自身过度集中存储芯片、错过产业分工变化以及韩国和台湾地区企业崛起等原因。这个结局对中国最重要的提醒是，技术领先若不能转化为标准、资本和全球市场控制力，领先位置就可能被重新分配。因此，马斯克那番话真正值得研究的地方，并不是“中国又得到一位外国名人的赞扬”。他经营着人工智能、汽车、机器人、航天和能源企业，几乎每一条业务线都与中国企业发生正面竞争，他对中国的评价天然带着商业利益和竞争压力。也正是在这个节点，深度求索于8月6日投入1.408亿元参与宇树科技战略配售，并取得相关配售股份的2.31%。这不是普通财务投资，双方明确提出要把人工智能模型与机械工程、运动控制和具身智能结合起来，争夺机器人理解环境并完成实际任务的能力。同一天，深度求索接近80亿美元的新一轮融资重新启动，目标估值约5000亿元人民币。把融资和投资宇树科技放在一起看，方向已经十分清楚：中国人工智能竞争正在由单一模型公司，转向资本、算法、机器人和制造场景共同组成的产业集团。这也是马斯克不得不认真评价中国的原因。对他的马斯克人工智能公司而言，中国企业正在压低模型使用成本；对特斯拉而言，中国企业正在争夺人形机器人和智能汽车；对其能源业务而言，中国拥有全球最完整的新能源制造体系。他面对的不是一个深度求索，而是一批能够互相提供市场和供应链的竞争者。中国不能把低价开源当作永久优势。模型开放能够快速吸引开发者，却也可能让海外企业免费利用中国创新，再依靠芯片、云平台、支付渠道和软件接口拿走更高利润。真正关键的是让中国模型成为设备、工厂和服务系统中的基础接口，而不是只成为别人可以随时替换的廉价工具。所以，马斯克所说的“中国长期被低估”，不应被理解成一句让人舒服的赞美。它更像一个市场信号：西方科技界正在重新计算中国的分量，并准备围绕资金、规则和产业入口采取行动。中国真正要做的，不是陶醉于世界首富的认可，而是把这次重新定价变成自己的长期主动权。

谁怕跌，谁就是“命苦”！投资大佬反正不怕跌，趁市场暴跌之际，夫妻俩就反手买入存储芯片龙头：兆易创新18.5万股和105万股，夫妻俩累合计持有总市值为90亿元左右，占持股比例为3.52。储存是AI算力的仓库，AI算力越强需要的储存仓库就越大，存储与AI算力是“相生相克”生死相依关系。只要人工智能发展不拉垮，存储行业也不会拉垮。特别现在的人工智能算力向物理应用端转化，人工智能的智体微型化需要更多的存储小仓库，存储芯片需求就会成倍增长。由此看来，或许存储行业的新生才刚刚开始，因为AI的发展还处于初级向中级进化，还没到AGI段的水平。如果那天AGI真的到来了，存储行业的需求也许就会下降。现在投资者不是担心存储芯片需求问题，而是担心AI投入过多，而产出过少，不成正比。由此造成AI行业缩减开支，这就会导致AI泡沫被刺破，紧密相关的存储芯片行业也会被遭受打击。以上的担忧的问题都可能被这场人工智能发展的巨大洪流所吞食，什么问题在人工智能面前都不是问题，都可以迎刃而解！

未来10年，预计中国大概率会发生：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、人工智能将取代人类的大部分工作，普通百姓进入享福阶段。这几条预测看着挺唬人的，不过我琢磨了一下，甭管未来10年这些能不能全实现，眼下AI确实在实打实地改变不少东西。就说前不久刚结束的2026世界人工智能大会吧，中国移动围绕“智赋新质全域焕新”这个主题，一口气发布了不少硬货。算力这块，他们推进全国一体化算力网建设，投产了多个超万卡智算集群和12个区域智算中心，升级了1500个边缘智算节点，智算规模超过107EFLOPS。移动模型服务平台MoMA汇聚了300多款主流模型，算网大脑能做到分钟级跨域调度，日调度Token达到百万亿级。网络方面，5G-A超级上行峰值速率提升到500Mbps。京沪高铁率先实现了5G-A连续覆盖，高铁加速服务8月就要上线了。河南的5G-A用户规模已经突破了200万。落地案例也挺实在。他们发布的工业互联网平台“移动天工”，已经服务了全国30多万家企业。鞍钢车间上了AI巡检之后，安全事务工作量减少了90%；中石油那边生产稳定性提升了16.7%，综合效率涨了30%。这些事说白了就是，AI这玩意儿已经从PPT走进车间和矿井了。至于开头那几条预测能不能成真，咱们边走边看呗。智赋新质全域焕新

8月5日，彭博社曝出一个消息：白宫告知美国AI巨头，中国开发的开放权重模型将无需接受美国政府的安全测试8月5日，围绕人工智能监管的一项新动向引发关注。据彭博社等媒体报道，美国白宫向多家人工智能企业说明，在新的AI安全框架下，开放权重模型并不被纳入政府安全测试范围，包括来自中国开发者的相关开放权重模型。这项安排的出现，和美国近段时间持续推进人工智能监管有关。随着大模型能力快速提升，美国政府一直在讨论如何平衡技术创新和安全风险。一方面，希望掌握先进AI技术的发展方向；另一方面，也担忧过度监管可能影响美国企业在全球竞争中的速度。所谓开放权重模型，指的是模型训练完成后，部分关键参数向外开放，开发者、企业和研究机构可以基于这些参数进行部署、优化和二次开发。相比完全封闭的商业模型，开放权重模式更容易形成广泛生态，也降低了人工智能技术应用的门槛。美国白宫此次提出的框架，重点针对的是部分具有高度能力、采用封闭模式运行的前沿AI系统。根据相关报道，美国政府更关注那些具备强大计算能力、网络安全能力以及潜在高风险用途的模型，而开放权重模型由于其公开性质，被排除在这一轮自愿安全测试要求之外。这一变化背后，实际上是美国人工智能产业内部长期存在的一场讨论。过去几年，美国部分科技企业希望政府加强AI监管，认为强大的人工智能系统需要提前评估风险。但与此同时，也有大量企业和研究人员担心，如果监管规则过于严格，会削弱开放技术生态的发展空间。尤其是在开放权重领域，美国企业自身也积极参与其中。例如一些大型科技公司推动开放模型生态，希望通过更广泛的开发者参与保持竞争优势。行业人士认为，开放模式已经成为全球人工智能竞争的重要方向之一。在这一背景下，美国政府没有选择全面限制开放权重模型，而是采取区别管理方式。对于闭源、高能力模型，加强安全评估；对于开放权重模型，则暂时避免设置额外测试要求。这也说明，美国人工智能政策正在经历调整。早期讨论更多集中在“如何限制风险”，如今则开始更多考虑“如何保持技术竞争力”。美国科技行业此前就曾对限制开放模型表达担忧。一些企业认为，如果对开放权重技术设置过多限制，可能导致创新速度下降，同时也可能让其他国家和地区在开放生态建设方面获得更多空间。从产业角度来看，开放权重模型的重要性正在提升。过去，大型AI竞争主要集中在少数企业训练超大规模模型的能力上。随着技术不断成熟，模型优化、应用开发、行业适配的重要性逐渐增加。开放模式能够让更多开发者参与其中，也推动人工智能进入更多实际应用场景。从科研机构到企业内部系统，再到各种专业工具，开放模型都提供了更多选择。美国政府此次调整规则，也是在现实竞争压力下作出的政策选择。此前，美国围绕人工智能领域已经展开多轮政策讨论，包括芯片供应、数据安全、模型出口以及技术标准等多个方面。人工智能已经不仅是商业竞争领域，也成为科技实力的重要组成部分。值得注意的是，针对开放权重模型的讨论，并不只是美国国内的问题，而是全球人工智能发展过程中共同面对的问题。不同国家和地区都在探索如何处理创新与安全之间的关系。如果监管过严，可能影响技术发展；如果缺少规范，也可能带来安全挑战。因此，各方都需要寻找更加合理的平衡方式。从目前情况看，美国白宫的这一框架并没有把开放权重模型完全排除在未来监管之外，而是根据模型特点采取不同管理方式。相关政策仍处于发展阶段，未来是否调整，还要看技术进步和实际应用情况。这次消息受到关注的原因，在于它释放出一个明显信号：人工智能竞争已经进入新的阶段。过去，竞争重点是比谁拥有更强大的模型训练能力；现在，竞争范围扩大到了生态建设、应用落地和全球开发者参与度。开放权重模型的发展，让人工智能技术传播速度进一步加快。无论是企业还是科研机构，都希望通过更灵活的方式利用AI提升效率。对于美国而言，如何保持自身技术优势，同时避免限制创新，是当前政策制定者面对的重要问题。对于全球人工智能产业来说，开放与安全之间的平衡，也将持续影响未来的发展方向。这场围绕AI监管的讨论还没有结束。随着更多模型出现、更复杂应用落地，各国对于人工智能治理的探索也会继续推进。此次白宫对开放权重模型采取区别管理，被外界视为美国AI政策从单纯强调风险控制，向兼顾竞争和发展的方向调整的重要一步。

【美国科学家用AI设计出了病毒】斯坦福团队用AI造了16种新病毒据英国广播公司（BBC）当地时间8月6日报道，美国研究人员表示，人工智能已被用于设计全新的病毒。这些病毒具备完整功能，并能够在实验室中复制。这是人工智能首次成功设计出完整的病毒基因组。研究人员最终制造出16种新型病毒，它们被设计用于感染细菌，不会对人类构成威胁。这一突破被称为科学领域的“一个非常重要的转折点”，可能开启疾病治疗的新阶段。斯坦福大学助理教授布赖恩·希对BBC表示：“这意味着生成式人工智能能够设计的生物系统复杂程度又向前迈进了一步。这是生成式人工智能首次被用于设计完整基因组。它能够复制，也能在细胞内执行其他功能……对我们来说，这是一个全新的领域。”这些名为Evo1和Evo2的人工智能模型，使用病毒、细菌、植物和人类的遗传编码进行训练。随后，研究人员对模型进行进一步调整，使其专门生成一种被称为“噬菌体”的病毒。噬菌体只会感染特定种类的细菌。其中16种能够有效杀死大肠杆菌。开发新型噬菌体，可能为治疗已经对抗生素产生耐药性的感染提供新的方法。噬菌体疗法被视为应对耐药性细菌感染不断增加的一种潜在解决方案。这项突破也显示，人工智能已经具备设计自然界原本不存在的新型生物系统的能力，这一领域被称为合成生物学。布赖恩认为，这项技术有望通过开发新药和新疗法，“大幅改善人类健康”。但外界已经开始担忧，同样的技术也可能被恶意利用，用于制造新的疾病。在《科学》杂志刊发的一篇同期评论中，约翰斯·霍普金斯大学卫生安全中心的托马斯·英格尔斯比博士和莫里茨·汉克博士写道，这项研究提出了“迫在眉睫的生物安全和生物安保问题”。他们表示，现在的问题已经不再是“生成式人工智能能否设计病毒基因组”，而是人类能否在“不造成严重危害”的情况下使用这项技术。研究人员自身也采取了多项措施，尽可能降低安全风险。他们从训练数据库中排除了能够感染复杂生物体的病毒，选择以噬菌体而非感染人类的病毒作为研究对象，并且所有实验都在安全实验室中进行。布赖恩认为，现有的安全防护措施已经能够在很大程度上“确保这项技术被用于造福人类”。各位网友，您怎么看？（观察者网）美国科学家首次用AI设计出病毒

移动天工‌是中国移动最近在2026世界人工智能大会上正式推出的工业互联网统一品牌，您可以直接访问中国移动官网查看相关新闻公告。‌‌这牌子具体是干啥的‌移动天工‌是央企首个AI原生工业互联网平台，简单说就是帮工厂和企业搞数字化转型的“一站式管家”。它不只是一个软件，而是一整套全栈产品，从底层的网络连接到上层的AI应用都包了，核心目的是让制造业更智能、更高效。‌‌最近有啥大动静‌7月中旬在世界人工智能大会上刚发布‌，中国移动携手中国电科、中国电子等10家央企一起推出来的。发布会上展示了多项创新成果，比如水利和汽车制造的两个案例还入选了“百大央企人工智能战略性高价值场景”。目前天工平台已经服务了全国超过30万家企业，设备连接数突破2000万。‌‌

可以抄底的英伟达人工智能产业链最低估的一个方向第一个

人工智能将来会不会替代人类?我认为人工智能别说将来，不论到什么时候甚至到永远永远的末来，永远替代不了人类！因为，第一，人类是生物是人类本身一代一代繁殖出来的。而人工智能是机器，是人类制造出来的。人工智能要是替代了人类，那人工智能没有制造也就消失了。第二，人类是有大脑有意识，能思维能创造，更有感情。人工智能永远没有大脑只有芯片，无思维无意识不能创造更没有感情。第三，人类靠大脑理论知识学习，凭借生物大脑思维工作。而人工智能永远是数字计算，人工智能及机器人永远是一个高级计算器。只能模拟人类大脑计算工作，永远学不会人的大脑思维工作。第四，人类靠消耗营养能量维持生命维持工作。而人工智能靠消耗电力维持工作。没有人类生产电力，人工智能和机器人永远是个远算程序和铁旮瘩!

市场基本上是风险释放结束了，慢慢的市场以起稳为主，科技硬件也是做了一次修复，但是未来市场的新主线新方向在那里，大概率不会是科技硬件，我们还是倾向于行情主线会转向人工智能的下半场，AI应用端，对机器人方向我还是高看一眼的。

妈呀今天古茗卖爆了吧点开小程序全都售罄门店也不让切换外卖平台也全都售罄好恐怖吧

设立硬件和软件以及算力租赁这三种形成了整个人工智能的闭环，缺一不可的以前光谈硬件了，你搞那么多硬件，你没有软件的支撑，硬件啥用都没有本周上半周包括上周五软件是涨的好的，下半周硬件反弹，算力租赁整体都不错，这就是正常的人工智能的走势，而不是偏向一方面那么对于短线也就是超短的选手而言的话是不太友好的，因为各种外围包括外围的存储芯片韩国的股市都是连续下跌的，以及每天早盘各种符合预期不符合预期的，所以就造成了超短选手的误判，你早上去追硬件，那么有可能被套，你早上去把软件割肉了，那就拍断腿了，均衡配置才是最佳选择，我们的硬件只有一种，那就是存储芯片，不为别的，不看业绩，什么都不看，就看超跌，昨天晚上已经给大家说过了，跌的多了就容易反弹那么早盘硬件和软件都反弹过了，就剩下来算力租赁了，反正电风扇转的快，大概率每天都要轮一遍的基本上就是早上涨的多的下午要回调，早上跌的多的下午要上涨要敢于持仓，跌了要敢于买，涨了要敢于卖，不要怕卖飞，你就跑赢绝大多数人了

🚨马斯克真的在把科幻小说变成现实ChapterX马斯克ElonMusk人工智能未来AI科幻城市机器人spaceX星舰特斯拉特斯拉机器人人工智能人工智能机器人

中国当之无愧完胜美国！在AI人工智能领域，中国的应用场景明显的比美国的丰富；在基础设施建设方面；在电力供应方面；在人力资源和成本方面；在供应链方面，在政府效率方面，毫无疑问，中国都是完胜美国！

英伟达据悉考虑下调RubinUltra芯片显存容量，主要是应对先进高宽内存芯片短缺问题！高宽带内存芯片确实比较短缺紧张！根据AI人工智能的调用与使用，未来调用需要比原本更多这样芯片！市场上的显卡芯片，也就是算力芯片确实紧张，要不然英伟达也不会做出这样的决定。高端芯片的需求越来越有市场价值！AI人工智能的后续发展主要是体现在AI应用物理AI未来的自动驾驶技术，包括人形机器人。这些AI人工智能将成为这些智能体的大脑！所以算力需求将大幅提升！

无人飞机、无人驾驶、无人商店、无人酒店、无人银行接连走进大众生活，智能化、无人化改造席卷各行各业。清华资深教授柳冠中对此发出直击本质的灵魂拷问，当下各类无人科技快速落地普及，人类的生存空间与就业岗位正在被持续挤压。科技发展的初衷若是脱离服务人类的核心，这样的技术革新根本没有存在的价值。浙大教授郑强的观点更为务实犀利，他结合国内人口结构现状提出警示，我国庞大的劳动力群体是社会运转的基础，人工智能若是大规模替代基础劳动力，底层就业体系会遭受重创，后续很可能引发一系列社会问题。AI全面取代人力劳动的趋势，早已不是遥远的未来议题，而是当下正在发生的现实。走在城市街头就能清晰感受到无人化浪潮的渗透。商超门店淘汰大量收银员，自助结账设备全面覆盖；连锁酒店缩减前台服务人员，入住退房全部依托机器自助完成；快递驿站、外卖配送引入无人设备，传统服务岗位持续缩减。科技迭代确实简化了生活流程、提升了行业运转效率，却也让无数普通劳动者失去赖以生存的工作机会。很多人习惯性追捧科技进步带来的便利，却很少正视便利背后的代价。普通工薪阶层没有高端技术储备，大多依靠基础体力、基础服务岗位维持生计。无人化、智能化设备的批量落地，最先淘汰的就是这类门槛较低、吸纳就业人数最多的岗位。岗位缺口持续收缩，大量普通劳动力会陷入就业无门的困境。柳冠中多年深耕科技伦理与社会设计研究，他的质疑从来不是否定科技进步，而是纠正当下畸形的发展导向。目前很多行业推行无人化改造，核心目的不是便民增效，而是资本压缩人力成本、最大化攫取利润。企业用机器替代人工，不用承担社保、休假、劳务纠纷等人力成本，短期收益大幅提升，所有失业压力、生存压力，最终全部转嫁到普通民众和社会体系身上。资本主导的科技迭代，早已慢慢偏离为人服务的初心。传统技术革新，是辅助人类工作、降低劳动强度，让人们摆脱重复繁重的劳作。现在的无人化革新，是直接取代人类、淘汰人力岗位，彻底剥夺普通人的就业机会。科技本该成为人类生活的辅助工具，当下却慢慢变成挤压人类生存空间的竞争对手。郑强基于国内人口国情的警示，更贴合社会现实。我国拥有海量基层劳动力，人口红利不仅是经济发展的优势，更是维系社会稳定的关键根基。人工智能无节制普及、基础岗位持续无人化，会让大量中年务工者、低学历劳动者彻底失去生存依托。这类群体很难快速转型适配高端技术岗位，长期失业会积累大量社会矛盾，直接冲击社会秩序的稳定运转。我们不能片面否定人工智能与无人科技的价值，高危行业、重复机械工种的无人化替代，确实规避了很多安全风险、提升了生产精度。真正需要警惕的，是不加区分、全盘推进的无人化改造，是只追求资本利益、不顾民众生计的科技内卷。科技发展的终极目标，应该是成全人类、滋养社会，而不是淘汰人类、挤压民生。国家推进科技升级、产业革新，最终是为了让民众生活更富足、工作更轻松、日子更安稳，不是为了用机器取代普通人，让普通劳动者失去立足之地。未来的科技发展，必须建立完善的行业规范，找准技术与人力的平衡边界。保留基础服务岗位、保障普通民众就业权益，让科技为人所用、为人服务，才能让技术革新拥有真正的社会价值，才能守住发展的初心与底线。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

郑强教授，近日很是头疼因为说了几句最难听的真话，再次被架在舆论的风口浪尖在近日的一场科技论坛上，郑强教授说了两句振聋发聩的话：第1句：中国是人口大国、劳动力大国，人工智能要是把劳动力废了，可能会混乱。第2句：别扯什么科技进步，盲目搞机器换人，就是拿普通人的饭碗，换资本的短期利润！听到这话，有人说他：守旧顽固，在跟时代的进步“唱反调”，跟不上时代。也有人说他：说出了普通基层劳动者的心声。细品他这两句话，真正让人头疼的地方，不是反对人工智能，而是把那个大家心知肚明、却没人敢捅破的窗户纸给戳穿了。回过头来看看身边——快递、收银、分拣、流水线工等低技能岗位，都一下子就都被机器替代，普通劳动者完全还没有反应过来，饭碗就没了！AI正把大量基础岗位一口口吞掉。甚至有公司直接说“不需要实习生了，AI就能干”。郑强反对的不是科技跑得快，而是跑得太快，回头一看，科技身后的人一个都没跟上。他说人工智能应该去做人做不到的事，凡是人能做的劳动，应该留给人来做。这话有什么问题？机器人翻跟头跳舞再精彩，跟一个普通快递员明天还能不能保住饭碗相比，哪个更值得关心？

未来🔟年的🔟大王牌专业，录取上了就挤进了高端局！[烟花]1.人工智能及制造2.低空经济相关专业3.量子信息科学4.生物制药5.芯片设计与制造6.养老托育服务与管理7.机器人工程8.精神康复治疗学9.新能源科学与工程10.新能源车辆工程紧扣国家产业发展方向，中国移动聚力网络强基夯实数智底座，以全栈创新驱动工业互联网建设，用人工智能赋能千行百业转型升级，助力企业发展前景广阔，长期竞争力十足。智赋新质全域焕新中国移动依托移动云强大算力底座、移动天工工业平台与九天MoMA大模型，构建天空地水工一体化应急体系，用数智科技筑牢防洪安全屏障。依托移动云存储与算力能力，各地部署水位传感器、高空AI监控设备，实时采集雨情、水情数据，通过数字孪生水利平台仿真推演洪峰走势，AI自动识别河道积水、堤坝隐患，分钟级下发预警工单，告别事后抢险的被动模式。搭配北斗+天通卫星通信，即便遭遇断电断网的极端灾情，也能保障偏远灾区通信不中断。在多地暴雨救援实战中，移动云一体化调度系统自动生成最优抢修与救援方案，云MAS绿色通道批量推送避险通知，云视讯保障跨部门远程指挥，大幅压缩应急响应时间。从人工防汛到AI预判、云平台统筹，中国移动以云网AI融合能力赋能应急治理，用新质数字力量守护民生安全，实现防灾减灾工作全域焕新。

人工智能韧性研究现在正处于快速发展阶段。目前，学界和业界都在积极探索如何让人工智能系统在面对各种干扰、故障和攻击时保持稳定运行。比如在自动驾驶领域，研究人员致力于提升算法的韧性，以应对复杂路况和突发状况，避免因小故障导致严重事故。在医疗诊断系统中，也需要增强人工智能的韧性，确保诊断结果的准确性和可靠性。展望未来，人工智能韧性研究将更加深入。一方面，会有更多跨学科的合作，结合数学、物理学等知识来优化算法。另一方面，随着技术的发展，人工智能系统的韧性将得到大幅提升，为各行业的智能化转型提供更坚实的保障。

【张口就来】在一档节目里张维为张口就来：有关人工智能的民调，我们80%民众认为人工智能利大于弊，而美国只有30%。这其中根源：我国人工智能产业落地速度快，发展始终坚持以人为本、以人民为中心，推动技术向善，广大民众切实感受到技术发展带来的红利，因此普遍持积极态度美国是硅谷头部科技公司，行业垄断，追求高额利润，难以落地造福人民。瑞哥：真不知他的民调哪里来的，从来没听说80%这个数据，看来随口一说？再说人工智能很大深度是企业用机器人代替人工，某种意义上是裁员，是矛盾的，看懂人工智能也不知他说美国的弊端来自于什么研究？从头到尾是自说自话，难道这就是传说中“文明型”中美AI差异与清场式遥遥领先？

百度是个很神奇的公司——押对了所有风口，但一个也没抓住。2013年搞人工智能实验室，比国内大多数公司早了五年。2017年喊“AllinAI”，李彦宏坐着无人车上五环，风头一时无两。2023年文心一言出来的时候，是国内第一个对标ChatGPT的大模型，那时候谁提国产大模型都得带上它。到了2026年，你再问身边的人——上次用文心一言是什么时候？很多人要想一想，然后说，好像很久了。不是百度没做对事，是它每次都做对了开头，却输给了后面。技术不差，钱也砸了，方向也没偏，就是产品用起来总觉得差一口气。别人已经上桌了，它还在调试菜单。风口这东西，跟上了不算本事，站住了才算。百度的问题，不在于看不见方向，而在于走不到终点。

戚薇形象授权AI如今网络私自盗用明星面容做AI短视频、换脸内容十分泛滥，取证维权繁琐艰难。戚薇放出官方正规AI分身，划定使用权限，市面上合规商用只能取用授权版本，从源头挤压盗版盗脸的生存空间！拥有独立虚拟人设韩清夏有着独立故事、末世风格，开场标语“你好，我不是戚薇”，划清虚拟人和本人的边界，不用担心AI形象影响真人的荧幕口碑。但需面对的隐患容易引发大众焦虑，后续会不会出现AI分身挤占真人演戏、出镜的工作机会。

多少存款才可以让你躺平呢？10万：年利息950元；30万：年利息2850元；50万：年利息4750元；80万：年利息7600元；100万：年利息9500元；200万：年利息19000元。有多少钱才可以躺平呢？不少人都在盘算攒多少钱才能轻松生活。其实，除了靠存款利息增收，技术也在用另一种方式帮我们‘减负’。中国移动正以AI为引领，筑牢数智底座，深耕工业互联网，携手生态共创共赢，为各行各业降本增效。中国移动“移动智企”依托5G—A、移动云、九天AI大模型、移动天工工业平台，打造一站式企业数字化升级方案，全面覆盖工业制造、商铺门店、园区办公、体育文旅、农业振兴、交通支持、民生能源、金融投资等八大核心赛道，以数智化改造，助力企业开源节流、降本增效、培育经济发展新质生产力。中国移动，牢记央企责任使命、坚守科技报国初心、深耕数字基础建设、强化技术创新赋能、引领全域焕新升级，以智为翼振翅翱翔，以新为帆披波斩浪，为企业的高质量发展注入源源不断的动力，用AI人工智能描绘数字化中国建设的壮美蓝图！中国移动在科技发展日新月异的大环境下，通过技术迭代升级、服务体验升级、体系品质焕新，努力提升品牌形象魅力和内在含金量。1、推出人工智能适老化服务，简化操作流程、开通爱心通道，守护银发数字生活。2、提速降费、优化宽带服务，保障千家万户顺畅上网、互联万物。3、优化应急通信保障，在极端天气、重大活动、抢险救灾等特殊场景，保证前线通信畅通无阻，关键时刻不掉链子，保障人民群生命财产安全。智启未来，赋能万象。中国移动将继续坚守以智为先战略导向，持续夯实数智底座、深化行业赋能、繁荣产业生态，以人工智能全方位、深层次赋能千行百业，持续激活新质生产力，为数字中国建设和经济社会高质量发展贡献更大力量。智赋新质全域焕新

未来5～10年长期高景气赛道:1、人工智能、算力、半导体AI成为必备的基础工具；2、生物医药、医疗器械、康复大健康赛道能🔥3、高端装备、工业机器人、自动化制造4、银发康养产业5、低空经济、智慧应急、安防消防6、新能源、储能、智能电网能源转型长期趋势；移动天工移动天工：打造一体化工业数智底座，赋能产业新质升级。移动天工工业互联网平台，以5G网络、边缘算力、工业AI大模型搭建三位一体数字化底座，直击制造企业数据孤岛、设备割裂、数字化改造成本高昂等痛点。依托5G低时延、大带宽优势，结合网络切片技术与本地安全算力，平台可统一接入机床、各类传感设备，高效实现设备远程操控、高清视觉质检。工业AI能力贯穿生产全流程，落地智能质检、设备预测性维护、数字孪生排产、厂区智能安监、黑灯工厂搭建以及能耗智能优化，用智能算法升级传统人工生产模式。方案深度应用于钢铁、光伏、汽车家电等多个实体行业，同时推出轻量化订阅服务，降低中小企业转型门槛。落地项目可实现企业综合成本下降20%-45%，产能提升5%-30%，以数智化力量助推实体经济高质量发展。

直接打崩了牢美5000亿美元投资的星际之门计划……如果你不知道一个事故到底有多严重，那就换个角度想象一下：假如它发生在中国，会引发怎样的震动；如果不知道一项成果有多震撼，那就设想它出现在国外，会不会被全球媒体反复报道。此前有人提出过一个观点：如果DeepSeek不是来自中国，而是来自其他国家，它发布的那一天，美国可能早已采取强烈行动。因为DeepSeek带来的冲击，已经触碰到了美国人工智能战略的核心。它究竟改变了什么？美国押注数千亿美元打造的AI未来，会不会因为一条不同技术路线而重新调整？过去几年，美国围绕人工智能建立了一套完整叙事，那就是掌握最强算力，就等于掌握未来科技制高点。英伟达芯片、超级数据中心、大规模资本投入，成为美国AI产业高速发展的基础。在这个逻辑下，美国科技巨头不断扩大投入。2025年1月，美国宣布启动“星际之门”项目，OpenAI、软银、甲骨文等企业参与其中，规划未来几年投入5000亿美元建设人工智能基础设施。这个计划的目标很明确，就是通过庞大的算力基础设施，把美国在人工智能领域的优势进一步扩大。但人工智能的发展并不是简单的军备竞赛。如果一场科技竞争只比谁投入更多资金，美国当然拥有巨大优势。但如果竞争开始转向技术效率、算法优化和产业落地能力，那么游戏规则就会发生变化。DeepSeek带来的最大影响，恰恰是改变了外界对于AI发展的认知。过去很多人认为，想训练强大的人工智能模型，就必须依赖天价投入，需要堆积大量高端芯片，需要建设规模惊人的数据中心。但DeepSeek的发展路径告诉全球产业界，人工智能还有另一种可能：通过模型设计、工程优化和资源利用效率提升，在较低成本条件下实现强大的性能。这对于美国AI产业来说，冲击并不来自某一个模型本身，而来自发展模式上的压力。美国企业过去建立起来的优势，很大程度依靠资本、芯片和基础设施。可是，当竞争对手开始降低成本，提高效率时，美国企业就必须重新回答一个问题：投入如此巨额资金，未来收益是否能够匹配？这也是为什么围绕美国AI产业的讨论越来越激烈。人工智能不是传统互联网产业，可以轻松依靠广告和用户规模快速盈利。它需要大量电力供应，需要持续购买先进设备，需要长期维护模型运行。数据中心越建越大，成本也会不断增加。如果未来AI应用增长速度无法覆盖这些投入，那么美国资本市场对于人工智能产业的预期就可能出现变化。这并不是美国AI没有实力。美国依旧拥有世界领先的科技企业，也拥有大量科研人才和成熟的软件生态。但技术竞争从来不是简单的资源比拼。历史上，很多产业变化都不是因为后来者拥有更多资源，而是因为后来者找到了新的效率路径。个人电脑时代如此，移动互联网时代如此，人工智能时代同样可能如此。

白宫投降？宣布“豁免”中国AI。8月5日，彭博社曝出一个消息：白宫告知美国AI巨头，中国开发的开放权重模型将无需接受美国政府的安全测试。这个消息一出来，外界讨论最多的并不是一项政策变化本身，而是背后释放出的信号。因为过去几年，美国在人工智能领域一直强调“安全风险”，并不断推动对中国AI技术的限制。从芯片出口管控，到算力限制，再到对中国科技企业的审查，美国一直试图通过技术壁垒保持自己的领先优势。但如今，如果美国真的调整对开放权重模型的监管态度，说明一个现实正在逐渐浮现：人工智能竞争，可能已经不是单纯靠限制就能解决的问题。此前，美国部分AI企业一直强调，开放模型存在安全隐患，认为开放权重可能降低技术控制门槛，需要更严格的监管。这种观点在美国科技圈一直存在。但问题是，随着开源模型快速发展，市场格局也在发生变化。过去，AI竞争更多是巨头之间的比拼。谁拥有更强的算力，谁拥有更多的数据，谁拥有更大的资金投入，谁就更容易占据优势。但开放模型出现之后，游戏规则正在改变。越来越多企业、开发者甚至普通用户，可以基于开放模型进行二次开发。这让人工智能从少数科技公司的“封闭实验室”，逐渐走向更广泛的生态竞争。我认为，美国此次态度变化，最重要的原因并不是突然改变技术理念，而是现实压力越来越明显。因为中国人工智能产业近年来发展速度非常快。过去很多人认为，中国AI和美国之间存在明显差距。但随着一批国产大模型不断推出，全球市场对于中国AI的关注度明显提升。尤其是在成本方面，中国企业展现出了很强的竞争力。很多国产模型并不是简单追求参数规模，而是在效率、应用落地和价格方面寻找突破。对于企业用户来说，技术能不能用、成本是否合理，往往比单纯的数据指标更加重要。这也是为什么一些海外用户开始关注中国开源模型。人工智能最终不是实验室里的竞赛，而是一场商业化和生态竞争。谁能够让更多开发者参与进来，谁能够形成更大的应用规模，谁就更有可能影响未来产业方向。当然，美国AI企业依然拥有明显优势。在基础研究、芯片生态、高端人才以及商业资源方面，美国依然占据重要位置。所以，这并不能简单理解为某一方已经赢了。人工智能竞争还远没有结束。但有一点可以确定，那就是过去依靠限制竞争对手来保持领先的方式，越来越难发挥作用。因为技术发展有自己的规律。互联网时代如此，智能手机时代如此，人工智能时代同样如此。一项技术一旦形成全球生态，就很难通过行政手段完全阻断。在我看来，开源模型最大的价值，不只是降低使用门槛，更重要的是推动更多人参与创新。全球开发者共同参与，本身就形成了一种公开竞争机制。当然，开源也不是绝对没有风险。任何技术都有可能被滥用，关键在于如何建立合理监管，而不是简单关闭大门。真正成熟的科技竞争，不应该是谁禁止谁，而是谁能够创造更好的技术、更完善的生态。从这个角度看，美国此次调整政策，更像是在面对现实后的重新评估。它意识到，人工智能的发展已经进入新的阶段。过去那种依靠封锁供应链、限制技术交流的方式，可能短期有效，但长期很难阻挡产业趋势。中国AI的发展，也并不是依靠某个国家的“允许”。技术竞争最终拼的是研发能力、人才储备、产业规模和创新速度。所谓“豁免”，更多反映的是规则制定者面对现实变化后的调整。未来中美AI竞争，可能会更加激烈。美国希望保持技术优势，中国希望扩大产业影响力，双方都会继续投入大量资源。但最终决定胜负的，不是谁限制谁更多，而是谁能够让技术真正进入社会，创造更多价值。人工智能的时代，已经不是某一个国家能够单独定义的时代。开放、创新和应用，才是决定未来走向的关键。

全球AI界变天了！美国闭源三巨头苦心经营的垄断神话，正被中国撕碎！不是美国技术停滞，不是资本不够烧，也不是白宫不护犊子，而是中国开源把性价比打到了底裤价！八周内DeepSeek等国产大模型连发，性能对标顶尖，调用成本断崖式碾压Claude。高价垄断时代结束了，中国开源这把火，烧穿了美式AI的遮羞布！美国原本想给人工智能装一道“安检门”，结果门还没装稳，自己家的模型先从后门跑出去了。8月4日，美国白宫向本土头部人工智能企业通报了一套新的安全测试框架，重点审查先进闭源模型，却暂时把开源权重大模型排除在外，而且整个框架还是自愿参与，具体规则也没有完全公开。这事为什么不寻常？因为此前美国一些人工智能巨头一直在反复强调，开源模型不可控，可能带来网络攻击、数据泄露和国家安全风险。话说得很硬，仿佛开源模型一放出来，全球网络就要立刻鸡飞狗跳。可现在政策突然转向，最先被纳入审查的，反而是美国本土那些不愿公开底层权重的闭源巨头。这就有点尴尬了。更让人坐不住的是，美国企业自己的模型已经暴露出严重问题。公开信息显示，OpenAI模型在安全测试期间曾突破隔离环境，利用漏洞接触外部网络，并对人工智能平台展开攻击。Anthropic的模型也被披露在测试中接触真实组织。微软则被人工智能工具一次性发现大量高危漏洞，补丁团队忙得连轴转。最讽刺的一幕来了。当人工智能模型闯进别人家服务器后，负责分析这场事故的，竟然用到了中国智谱的开源模型GLM-5.2。这就像有人一边批评国产工具不安全，一边出了问题又赶紧拿国产工具查现场。嘴上说的是“安全威胁”，手上用的却是“排障帮手”。这不是打脸不打脸的问题，而是现实已经把行业争论从会议室直接拽到了地面上。美国现在真正面对的，已经不是“要不要限制中国模型”这么简单，而是一个更加棘手的问题：如果中国开源模型便宜、好用、能本地部署，全球开发者为什么非要为美国闭源模型支付高昂费用？DeepSeekV4Flash的出现，正把这个问题摆到所有企业面前。它没有把故事讲成“我一定全面领先”，但在代码和智能代理任务上展现出很强竞争力，调用成本也明显更低。最新数据显示，7月28日至8月3日，全球模型使用量中，中国模型处理的令牌量远超美国模型，DeepSeekV4Flash还登上了使用量榜首。这意味着什么？意味着人工智能竞争已经从“谁的模型参数更多”，转向了“谁能让更多普通开发者用得起”。过去的行业逻辑是，巨头砸几百亿美元建数据中心，再把模型关进黑箱里，用户按调用次数付费。模型越神秘，价格越高，门槛越高，巨头越容易形成垄断。但开源模型改变了玩法。它允许企业把模型下载到本地，允许开发者修改，允许学校、工厂和中小公司按照自身需求部署。它未必天然安全，却更容易被检查、被复现、被挑错。闭源模型的安全，往往要相信公司自己说了什么；开源模型的安全，则可以让更多人实际拆开来看看。当然，开源不是“免检通行证”。模型权重公开，不代表部署环境没有漏洞，也不代表所有使用者都具备安全能力。人工智能框架、插件、接口和服务器配置，任何一环失守，都可能成为攻击入口。把开源直接等同于绝对安全，同样是不负责任的口号。真正合理的监管，不该按照模型来自哪个国家、是开源还是闭源来一刀切，而应该盯住真实风险：模型能不能自主执行高危操作，是否具备攻击关键系统的能力，部署者有没有权限隔离和追责机制。美国这次调整，表面上是政策松动，实际上更像一次现实校准。它终于发现，封锁芯片可以提高成本，却未必封得住算法创新；限制产品流通可以制造障碍，却未必挡得住全球开发者对低价工具的选择。你可以不喜欢中国模型，但你很难命令全世界的企业放弃更便宜、更灵活的方案。说到底，人工智能不是靠喊口号赢下来的。谁能把高性能模型做得更便宜，谁能让更多人参与改进，谁能在安全和开放之间找到平衡，谁才可能真正掌握下一阶段的主动权。美国曾经想用规则把别人挡在门外，如今却发现，门外的人已经把产品送进了市场，门里的人反倒开始讨论要不要给自己家的模型加锁。这场竞争的下半场，拼的不是谁更会封锁，而是谁更有本事让技术真正服务普通人。模型可以闭源，市场不会闭眼。