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根据彭博社的消息，据说中国准备向AI领域投入2万亿在全国修建数据中心，如此大规模的发展以及建造数据中心，主要是推动中国AI人工智能发展，中国要推动算力网覆盖全国，那么AI人工智能大力的发展，随着智能体的时代，那么数据中心将会有更大的需求！人工智能的发展以及AI智能体的发展，包括物理AI未来会储备更多的数据，那么数据中心在全球范围内都是得到很大的发展！AI人工智能要的就是数据存储算力的需求！

人工智能领域超级大利好来了，2万亿的投资在路上中国打算未来5年砸2万亿，在全国疯狂建大型机房（数据中心），专门给AI提供超强算力。目标是把全国各地的机房连成一张全国大网，统一调度、共享算力，像“国家AI电网”。​主要由移动、电信等国企来建和运营，保证网络通畅。核心设备（尤其AI芯片）80%要用国产（比如华为），减少依赖美国英伟达、AMD。现在还在初稿阶段，细节以后可能会改2万亿砸出自主可控的全国算力底座，减少对英伟达等海外芯片依赖，AI发展不被“卡脖子”。算力已是大国科技主战场，中国建成全球领先算力网，直接在AI、大模型、前沿科研上跟美国平起平坐。​数据中心国企主导、全国联网，数据不出境、核心数据自主管，杜绝数据泄露与安全风险。拉动投资与就业，2万亿直接带动数据中心建设、服务器、芯片、光模块、运维等全产业链，创造大量高薪岗位。大模型、AI应用、算力服务、数据交易等万亿级新赛道爆发，形成新的经济增长点。东部算力需求、西部绿电资源精准匹配，缩小东西部差距，促进区域协调发展。这2万亿不是简单建机房，而是给中国AI和数字经济建“命脉级”基础设施：保安全、拉经济、强产业、惠民生，决定未来十年中国在全球科技和经济格局中的位置。

突然意识到，每天刷3小时短视频，其实是在给别人送流量。你有没有算过，1天3小时，1个月就是90小时。这些时间，够你学完1套基础剪辑课，够你整理50篇干货笔记，够你跑遍家附近10家同行店。别跟我说没时间，你刷短视频的时候，连15秒的广告都能看完。只是你把“主动获取”，换成了“被动接受”。把“为自己攒本事”，换成了“给别人涨粉丝”。楼下卖卤味的张姐，之前每天刷2小时美食号，后来她改了玩法。刷到同行的爆款配方，就记下来，加本地的小米辣和花椒，调整成适合本地人的口味。现在她的卤味摊，每天收摊都比别人早1小时，收入翻了2倍多。你说这难吗？一点都不难。就是把“看热闹”，换成“找方法”。把“刷个乐子”，换成“学个本事”。我之前也犯过这错，每天刷到凌晨1点，刷到眼睛发涩，第二天起来啥都记不住。后来我给自己定了规矩，刷短视频只看2类内容：一类是能学本事的，一类是能找商机的。刷到有用的，立刻截图存到手机相册，晚上花10分钟整理成笔记。哎对了，别嫌整理麻烦，整理的过程，就是消化的过程。你看10遍视频，不如写1遍笔记记得牢。真的，真的是这样。还有，别一开始就想着赚大钱，先从小事做起。比如你喜欢做饭，就拍自己做饭的视频，不用拍得有多专业，就拍真实的日常。比如你喜欢养花，就分享养花的小技巧，哪怕只有100个粉丝，也有人会看。我认识一个宝妈，每天带娃之余，拍自己给娃做辅食的视频，不到3个月，就有了5万粉丝。现在她靠接辅食工具的广告，每个月能赚2000多块，够给娃买奶粉和玩具了。你说这是运气吗？不是。是她把刷短视频的时间，换成了“输出价值”。把“消耗时间”，换成了“积累资本”。现在的人，总想着一夜暴富，总想着找捷径。但其实，真正能赚到钱的，都是那些愿意“慢下来”的人。慢下来学本事，慢下来攒资源，慢下来把小事做好。哦对了，差点忘了说，别跟我说你不会拍视频，不会写文案。现在网上免费的教程，一搜一大把。花1小时学个基础，比你刷100个搞笑视频有用。你有没有发现，那些能赚到钱的人，都有一个共同点：他们不会把时间浪费在无意义的事情上。他们知道，时间就是最大的资本。你把时间花在哪，结果就会在哪。别再刷那些没用的短视频了，从今天开始，每天拿出1小时，学一个小本事，做一件有意义的事。1个月后，你会发现，自己比之前更充实，钱包也比之前鼓了一点。真的，别再等了，现在就行动。哪怕只是每天整理1篇笔记，哪怕只是拍1条10秒的视频。积少成多，聚沙成塔，你想要的，都会慢慢到来。

这个倒骑驴的改装成本真低呀，仅需要两辆共享单车的三个轮子，一个座椅，再焊上一个架子就成功了。这车上的定位、扫码模块应该是被大妈拆掉了，这样共享单车公司几乎也找不到她，毕竟单车公司管理那么多车，损耗几个车还常有的事。

孙正义讲话了！人工智能的泡沫将是互联网泡沫的50倍，但是从孙正义的讲话中，他一点也不怕，他说互出网泡沫破裂以后，还出现了微软，谷歌，亚马逊。阿里，腾讯这一系列的神话公司。回头来看，2000年的顶部，只是一个小山，但后来他变得更大，利润更加丰厚，他认为人工智能只是个开始，未来利润巨大。增长机会也是巨大的。他说市场肯定会出现调整，但不会改变技术一直会往前走，这种突然的调整，反而会创造绝佳的买点，在1929年期间，当年的电子化，工业机械化也曾出现重挫，但随后的几十年，乃至上百年里，他们依然持续增长。所以，不用太担心AI的破灭，就算是破灭，也妨碍这个行业未来十年依然是人类罕见的发展最快的方向。你无法控制住市场的波动，但如果我们对历史有足够的认知，大概率是不会偏离这条赛道的，这里说个小故事，美国互联网泡沫破灭是在2000年初，从5100多点，跌到1200多点，他球所有投资人，都在哀嚎。发表各种悲观言论。但是孙正义，2000年10月与马云正式签约，软银投2000万美元，原计划是投4000万，马云只收了2000万2004年追加6000万美元，最后这笔投资赚了700亿美元。放在同样的环境下，一方面美国互联网泡沫正在破灭，一方面，中国小伙子马云说要搞电商，找你融资。你敢不敢干？这就是普通人与大师的区别。我们看的到是K线的波动，而大师看到的是人类的需求与走向。当在K线图上，你每天过得如履薄冰。但站在人类需求上，算力龙头公司投资者，你可以每天跳着舞蹈过日子。因为你买的公司，在现实世界中，在不断壮大，不断赚钱。这一次，老索跟定孙正义，跟定黄仁勋，跟定算力产业链。。。

【用快餐概念轻松理解高深技术】很多人一听到芯片、半导体和其他高科技就觉得难以理解。但如果把它们比作我们都熟悉的快餐，一切就豁然开朗了！下面的信息图用极其通俗易懂的方式解释了几个关键的技术原理。1.麦当劳=摩尔定律类比：麦当劳不断缩小汉堡的尺寸，但汉堡的性能（口味+效率）却不断提升。技术解析：芯片上的晶体管数量每18-24个月翻一番，尺寸不断缩小，性能和能效却飞速增长。从20世纪90年代的“大汉堡”到如今的“迷你汉堡”，这正是过去几十年芯片行业发展的核心驱动力。未来，“小型化+高性能”的趋势还将继续强劲发展。2.汉堡王=HBM（高带宽内存）工艺：汉堡王一层层堆叠肉饼，使其体积更大，功率更强。技术解析：HBM（高带宽内存）将内存芯片垂直堆叠（3D堆叠），显著提升数据带宽和处理效率。在训练大型人工智能模型时，HBM已成为一项关键技术，因为它能让GPU更快地读取和处理海量数据。目前，NVIDIA等公司的顶级芯片都高度依赖HBM——堆叠技术是当今计算能力竞赛的“动力源泉”。3.肯德基=莱斯定律（或类似的规模经济原理）：肯德基将一周的订单集中到周四处理，从而提高效率并节省时间。技术解析：这与集中处理和规模化生产以缩短时间常数和提高整体效率密切相关。在半导体和人工智能领域，这就像“将计算任务集中到最佳时间窗口”或使用大规模集群来提升系统吞吐量并大幅降低单位成本。这正是数据中心和云计算背后的核心逻辑。4.Saizeriya=ARM架构类比：Saizeriya将大量简单、低成本、低功耗的菜肴（例如沙拉）组合在一起，其效果胜过一道高性能但价格昂贵的主菜。技术解析：ARM架构与传统x86架构的对比。ARM使用精简的指令集——单个核心的性能并非最强，但它们功耗低、成本低，而且可以堆叠大量核心（多核）。如今，手机、服务器和人工智能边缘计算都大量依赖ARM架构，以“数量而非质量”的策略赢得市场，实现超高性价比。这正是苹果M系列芯片和移动SoC成功的关键。技术进步绝非一蹴而就，它就像快餐行业一样，不断追求尺寸、堆叠、效率和架构方面的最佳解决方案。摩尔定律→追求更小更强的HBM→追求垂直堆叠；规模化处理→追求峰值效率；ARM→追求多核协同效应和高价值。这些原则共同推动着人工智能时代的计算爆炸式增长。

“浙大教授”郑强曾发出惊人言论：中国是人口大国、劳动力大国，如果人工智能把劳动力“废”了，社会可能会陷入混乱。那么，人工智能究竟会不会取代人类劳动力？振聋发聩！表面上看，很多人听完郑强教授这番发言，会简单解读为他抵触人工智能发展、排斥科技进步，觉得他夸大AI带来的就业冲击，把技术革新当成扰乱社会稳定的隐患，认为这番言论太过危言耸听，没必要过度担忧劳动力被替代的问题。然而，他们忽略了这番警示立足我国独特的基本国情，郑强教授从来不是反对AI研发与落地，而是反对不加节制、不顾民生的盲目“机器换人”。欧美国家推进智能化，是为弥补劳动力短缺；但我国拥有规模庞大的基层劳动力群体，大量从业者依靠重复性体力、基础劳务岗位维持家庭收入，如果AI普及速度远超劳动者转型培训、再就业配套完善的速度，大批量低技能人群会失去收入来源，就业问题会快速演变为复杂的社会问题，他的担忧完全贴合现实民生痛点，绝非凭空臆想。更重要的是，人工智能不会彻底消灭人类劳动力，只会重构就业结构，淘汰重复、机械、标准化岗位的同时，催生出AI运维、人机协同、新型服务、技术培训等全新赛道。可眼下现实难题在于，基层劳动者普遍缺少再学习渠道，中老年务工群体转型门槛极高，不少企业只看重智能化降本增效，完全不配套转岗安置、技能培训机制，一味追求全流程无人化生产。郑强的发言，实则是提醒社会平衡科技发展与民生底线，科技发展的最终目的是服务人、解放人，而非挤压普通人的生存空间，技术红利不能只流向资本与技术从业者，也要兼顾广大普通劳动者的生存权益。更讽刺的是，不少企业和舆论一味鼓吹智能化全面替代人力，一味照搬国外自动化发展模式，却无视中外人口、就业结构的巨大差异。一边享受国内充足劳动力支撑起完整产业链，一边急于用AI削减用工成本，很少思考失业人群的安置出路；大家热衷于讨论AI的技术突破、商业价值，却很少正视技术变革背后普通人的生存压力，缺少人文视角的科技发展，很容易滋生新的社会矛盾。而这标志着，科技发展不能单一追求效率优先，必须配套完善的社会保障、职业教育、就业扶持体系。想要平稳应对AI带来的就业变革，不能只加速技术落地，更要同步搭建全民终身技能培训渠道、完善失业兜底保障、引导企业合理规划人机协作比例，让技术进步和民生稳定双向适配、协同发展。说到底，郑强教授振聋发聩的提醒，核心不是否定人工智能，而是给全社会敲响警钟：人口大国发展智能科技，必须走适配自身国情的道路，兼顾效率与公平。只有平衡好技术革新与劳动者权益，做好转型配套保障，人工智能才能真正成为社会发展的助力，而非冲击稳定的隐患。以上是小编个人看法，如果您也认同，麻烦点赞支持！有更好的见解也欢迎在评论区留言，方便大家一同探讨。

如果日本再不拼命搞人工智能，以后就会变成“AI殖民地”？日本数字大臣松本尚于6月5日呼吁日本民众知晓全力推进人工智能研发的必要性。他警告，倘若无法跟上人工智能技术的迅猛发展，日本或将沦为“人工智能殖民地”。而他说这话的时候，正在推一项很敏感的法案——修改《个人信息保护法》，让AI公司可以不经本人同意，直接用医疗记录、犯罪记录这些数据来训练模型。松本尚的理由很简单：AI迭代太快，日本耽误不起。那什么叫“AI殖民地”呢？说白了，就是以后日本人的数据被外国AI拿去训练，训练出来的服务再高价卖回给日本，连规则都是别人定。日本自己的语言、文化、消费习惯全被别人的AI重新定义，自己说了不算。一个曾经殖民过别人的国家，现在拿“殖民地”形容自己，可见是真急了。美国和中国跑在前头，欧盟也在追，日本发现自己越落越远。问题来了：为什么非要修法才能追？因为原来的《个人信息保护法》管得严，用医疗档案、犯罪记录这类敏感数据，原则上必须征得本人同意。松本尚觉得这样太慢，别人家AI喂数据都是成吨成吨地喂，日本还要一个一个问，问完黄花菜都凉了。所以他的修正案核心就是松绑——允许AI研发方在未经许可的情况下先用数据训练模型，出了事再罚。这等于把“先同意后用”改成了“先用再管”。但这下捅了马蜂窝。日本几个在野党明确反对，最大的担心就是数据泄露。万一老百姓的病历、犯罪记录全被拿去训练AI，哪天漏了谁负责？还有人说，这么搞下去，日本没变成美国的殖民地，倒先变成某家大企业的内部殖民地——所有国民数据被少数几家垄断。松本尚回应说“绝对不会随意泄露”，但他也没拿出具体方案。这项修正案上周已经在众议院通过了，现在送到参议院审议。日本政府除了修法，还给本土企业补贴，跟微软、OpenAI合作，拼命追赶。从全球看，不只是日本急，欧盟这周也刚推了个“技术主权”计划，要自己搞云计算和AI，少依赖美国公司。说到底，这件事对咱们普通人也有启发。数据就是AI时代的粮食，谁掌握得多，谁说了算。日本现在面临的选择很现实：要隐私保护，还是要发展速度？松本尚选了先冲再说。至于这个选择对不对，就得看参议院通不通过了。但有一点他说得对——在这场AI竞赛里，掉队真的会付出代价。

事有反常必有妖！！！宇树这么一搞，感觉中国在人工智能和机器人又走老路了，说得不好听点，这家公司是在破坏国家的发展。​国家给了宇树发展的平台，为啥不能象华为、格力一样有骨气？​宇树这次出卖的是灵魂，把机器人的大脑交给了天天想着打压我们的“敌国”。一个平头老百姓都能看明白的道理，他一个宇树看不懂？说真的，刷到这条新闻的时候，我第一反应就是“坏了”——这不是当年智能手机那个味儿吗？咱们辛辛苦苦搞了几十年，好不容易在机器人硬件这块杀出一条血路。宇树那自研电机、减速器、整机架构，国产化率超过90%，硬是把人形机器人的成本打到了十几万人民币，出货量全球第一。老百姓看得清清楚楚，春晚舞台上翻跟头耍棍子的，那是咱们自己的东西。可转头一看，黄仁勋在GTC大会上官宣了合作，核心算力平台、GR00T大模型、基础软件全栈，全交给英伟达。我造身体，你装大脑，听起来挺公平，可懂行的人都知道——大脑才是命根子。更让人后背发凉的是接下来的消息。合作消息刚出来没几天，美国议员就点名要把宇树列入黑名单，说什么“中国机器人对美国构成国家安全威胁”。看看，人家一边卡你脖子，一边给你递葡萄，你信哪头？这就好比邻居天天堵你家门口不让你出门，突然有一天说“咱俩合伙开个店吧，你负责搬砖，我负责管账”。账本在人手里攥着，你搬十块砖，他高兴了分你两块，不高兴了连门都不让你进。华为被断供芯片的那一幕，谁能保证不会重演？公司上市过会当天就宣布合作，这时间点卡得也太巧了。为了财报好看、为了股价冲一波，就把最核心的智能控制权交出去？当年格力搞重载机器人，硬是咬着牙全栈自研。宇树怎么就不能在“大脑”上多撑几年？有人会说这是开放合作、各取所需。可你再想想，英伟达缺什么？它缺实体数据。可这一合作完，它训练大模型需要的海量物理交互数据，不就直接从宇树的机器人上源源不断流过去了？美国议员那边天天喊着“中国机器人有后门”，可现在到底谁在给谁开后门？老百姓的眼睛是雪亮的。“出卖灵魂”这四个字，说重了也不过分。咱们要的是像华为那样被逼到绝路也不跪着赚钱的企业，要的是格力那样死磕核心零件的企业，要的是比亚迪那样把三电技术捏在自己手里的企业。年轻人热血创业不容易，但有些红线永远不能碰。希望某些科技企业想清楚——硬件再硬，脑子软了，这仗就打不赢。

这家伙赶上了互联网的红利。互联网拯救了他。一场直播带货可以赚别人几个月的工资。很多人被房子收割的时候，他在备战高考。别人挣奶粉钱的时候，他在读大学，硬是熬到了有生育津贴。牛马们为了几千块钱起早贪黑搬砖时，他已基本实现了财富自由。唐尚珺目前还在读大学，每周五周六周日，各有一场直播。一场直播下来收入过万。一个月几十万到账。从经济学角度来说，高考16次也不亏。

AI人工智能重大利好，AI教父所说，AI应该已经拥有意识，人类应该要接受自己将不再是唯一的智能体生命！当AI人工智能不断的在网络世界，虚拟世界的不断发展，通过人类的智慧不断的推理学习，通过分析算法真的可以实现AI人工智能的智能体！所以AI人工智能的发展，或者人类短期是无法预测，通用人工智能agi可能真的会实现？当AI能自行决断，自己做决定的时候，那么AI人工智能就已经拥有自我意识

短视频刷多了总能看见那种“包饲料、包技术、包回收”的广告，说得天花乱坠，好像只要你掏钱买鸡苗，躺着都能把钱赚了。其实这都是坑，真正的杀招在后头——他们卖的饲料里早就掺了超标的兽药，鸡苗压根养不大，农户投进去的钱注定打水漂。这帮人换汤不换药，十多年了从鸡苗、鹅苗到蘑菇、灵芝，花样一直在变，套路永远一个德行。重庆的老谢就是其中一个倒霉蛋，刚喂了一顿粮，三百多只小鸡崽全倒了，歪在土坑里叠成小山。四川凉山的吉木阿来更惨，三千多只鸡苗拉回去一个月，剩几百只还在喘气。按理说这种事常被当成普通经济纠纷，可泸州警方一查发现不对劲——受害人不是一两个，而是近百户，全跟当地一家农业科技公司签过合同，总金额上百万。警察花了四个多月才把证据链啃下来，暂时追回八十多万，虽然补不上所有窟窿，但好歹让老乡们看到点希望。现在检方已经以合同诈骗罪把11个人告上法庭，案子正在审。说句实在话，这种骗术专挑想搞点副业增收的农户下手，利用的就是大家信息闭塞、急着赚钱的心理。短视频平台广告满天飞，审核基本形同虚设，出事了就把责任推给“第三方商家”。要我说，除了严打诈骗团伙，平台也得担点责，不能光收推广费不管真假。老乡们也长点心吧，真有稳赚不赔的好事，轮得到隔着屏幕喊你去做？记住一句话：天上掉馅饼，地下肯定有陷阱。

人工智能的发展巅峰，莫非就是人类的消亡？如果真的是那样，发展人工智能有意义吗？有一位教授提出了这样的问题，也算是未雨绸缪。这位教授听人说，人工智能发展到一定阶段，就是用人工智能代替人类活动。刚开始是利用人工智能来生产机器人。接下来，就是要让人工智能设计机器人，制造机器人，维护机器人，收集机器人在使用过程需要改进的地方，调整技术参数，进行机器人生产的智能迭代。总之，在整个社会生产、服务活动中，一切劳动都用智能机器人来完成。这位教授反问道：那时整个社会的生产、劳动、创造、服务等，都用智能机器人来代替了；那么，自然人用来干什么？莫非就是娱乐、享受、接受智能机器人的各种服务？成为完全彻底的社会物质财富的消费者？这位教授提出的疑问，也是我的疑问，恐怕也是大多数人的疑问。同时，我还有疑问。整个社会是一个庞大的运行体系，这个运行体系的治理，社会财富的分配，谁来负责？全都用智能机器人吗？当智能机器人掌管着这个世界的全部财富，它不就是掌管着、统治着整个世界吗？也就是说，这个世界上的所有自然人，不就都成为机器人的臣民了吗？智能机器人愿意永远兢兢业业、踏踏实实、公平公正为人类服务吗？况且，人的智能也是用进废退。智能机器人一直在进化，在更新迭代；而自然人却在无所事事地享乐中，毫无意义的活着，人的智能会不会退化？即使智能机器人不造反，一如既往地创造财富，分配财富，指导人类消费财富，享受财富，那么被“豢养”的人类，久而久之，会不会退化成为智能机器人的宠物？想到这里，我突然一激灵，你这不是杞人忧天吗？等到整个社会靠人工智能来分配财富，人类只负责消费财富的时候，你还在这个世界吗？想到这里，我不由得哑然失笑。未来社会怎么发展，人类和人工智能的关系如何相处，岂是我们这些老朽所能想象得到的。真的是吃饱了撑的。我自嘲一句，结束。

网传美军六代机F47曝光，宣称隐身与人工智能全面升级。但目前更多是概念炒作，核心技术尚未突破。美军急于放出消息，既是为了向国会要经费，也是为了威慑中俄。六代机的竞赛才刚刚开始，谁能率先实现技术落地，还未可知。美军的六代机，真能领先全球吗？美军六代机F47

为什么现阶段我们一点也不着急？二.战前及初期老美急吗？当然不急，因为：1，当时的老美，工业技术、产能正在全面爆发；2，“蘑.菇”的研制正在接近成功；3，外贸正在哗哗地挣钱；4，其他人都难，唯自己安静的发展，“时间在我”；5，老大代英正在走下坡路，而自己需要的只是时间；6，资金、人才正在向自己聚集；…有没有很熟悉的感觉？我们拿了二.战时老美的剧本，还真不是说说！如果说有一点区别，那就是“蘑.菇”，现阶段什么可以比肩呢？无人化、智能化体系作战？AI人工智能、第四次工业革.命？可控核聚变？前两个加起来应该算，也是相辅相成；后一个也算，但时间上估计赶不上。[呲牙笑][呲牙笑]

激光器核心AI概念！激光器AI”：通常指‌人工智能技术在激光产业中的应用‌，以及‌激光器作为AI算力基础设施核心组件‌的双重含义。主要包含以下两个核心维度：1.AI赋能激光器制造与应用（工业侧）2.激光器作为AI算力的“光互联”基石（算力侧）相关核心龙头关联股：

DeepSeekV4系列采用华为昇腾人工智能芯片进行推理运算，而在最新的应用场景中，一家研究公司利用昇腾处理器完成了V4Pro模型的后训练工作。这是中国人工智能芯片行业取得的又一重大突破。

十个AI短视频，九个用的同一张脸难道这就是“建模脸”吗

2026年6月6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、工业富联601138机器人概念、CPO概念4、亨通光电600487机器人概念、CPO概念5、达实智能002421物联网、碳中和6、中天科技600522机器人概念、CPO概念7、华天科技002185存储芯片、新进封装8、豫能控股001896储能、碳中和9、通富微电002156存储芯片、CPO概念10、华电辽能600396碳中和、光伏

六月机器人风口炸裂！88关节陪护机预售爆单，2026年量产在即，科技感拉满，未来已来！六月的机器人风口简直炸了！优必选旗下优世界全尺寸超仿生人形机器人全网预售爆单，截至6月5日上午7点半，预售量达1135件。这款机器人亮点超多，男女两款定制机型，男款183cm、女款168cm，搭载88个高精度关节自由度，动作灵活自然。还有超高还原度仿生肌肤与人脸智能模组，神态超逼真。主打家庭情感陪伴，能识别人类情绪，功能多元。而且入门级产品售价不足万元，3000元可退定金就能锁定首发资格。2026年量产在即，科技感直接拉满，感觉机器人走进普通家庭的时代真的来了！

重磅密集落地！六月人形机器人迎来超级催化，全产业链风口来袭六月人形机器人迎来密集利好窗口期，从英伟达联手宇树发布新品、优必选开启预售，到比亚迪新机落地投产，小米、华为接连斩获技术大奖与平台落地。多家巨头加速量产落地，全产业链进入商业化拐点。整理各大品牌核心配套产业链名单，客观梳理行业近况，内容仅作科普，不构成投资参考。

豆包哭了，刚开始收钱，活跃用户就少了610万。全球人工智能市场追踪机构创始人李邦竹表示：中国的免费人工智能服务时代还远未结束，所以豆包的商业化可能为时过早。5月初豆包上线分级付费套餐，包月68元起，高阶版本月度定价500元、年费最高达5088元。不少普通用户误以为基础问答、日常使用功能即将全面收费，加上免费版出现算力限流、回复排队等问题，大量低频普通用户选择转向全免费的同类AI工具，直接造成用户流失。有网友反应一开始豆包回答问题还挺准确了，突然一下子好像变笨了一样，问啥都不会才卸载的。这个事你咋看呢？

舒服。Codex用起来雀石爽，小程序里的又加了个小工具。方便一键查询召回新车没啥召回项，老车召回项目多点，5个有4个是软件ota找回。

人工智能实验室的效率持续提升。在这种情况下，人工智能的开发将高度自动化，但人类仍然负责设定研究方向并评判结果。随着时间的推移，使用人工智能系统的组织将变得更加高效，因此我们可以预期，组织中每个人的生产力都将得到显著提升。100人的公司就能完成1万人甚至10万人的组织的工作量。这将彻底改变知识型工作和政府服务，但也可能被用于有害的目的，例如对全体民众进行威权监控，或开展针对每个人的、规模庞大、任何人类团队都无法企及的影响行动。像Anthropic这样的公司中，人类的角色也将发生转变。人们将与人工智能系统合作，扩大研究规模并产生新的见解，并共同构建验证人工智能输出可信度所需的系统。人工智能系统本身将具备完全递归式自我改进的能力，并开始构建其后代。如果技术进步的趋势持续下去，人工智能系统能够发展出人类变革性创造力所固有的能力，那么人工智能系统就有可能进行自我设计和改进。Anthropic发现，AI再这么进化下去，他们研发AI都不需要人了。

最近网上流传的，关于人工智能和科技发展的几个提法的到底对不对？一、Moya（硅基少女）机器人消息真伪核实发布信息属实，但网传解读大量夸大、不实：1.客观事实：2026年1月30日上海卓益得在张江机器人谷发布Moya仿生机器人，参数和你描述一致：体重32kg、硅胶仿生皮肤、体表恒温32~36℃、头部25组驱动实现微表情、自研AI可共情聊天；官方计划2026年Q4限量预售50台，定价120万-150万，IT之家、太平洋科技等正规科技媒体均有报道。2.辟谣误区-定位不是私人婚恋伴侣机器人：官方原始定位是高端康养陪护、自闭症心理干预、科技馆展示、科研机构实验设备，并非卖给普通人当婚恋替代品，短视频营销刻意炒作“硅基女友”是博流量篡改产品用途；-只是工程样机、小批量试产：50台是初代限量工程版，精密舵机、仿生液压组件全靠手工装配，量产、成本下探需要5~10年；同品牌另有平价机型Eva.i约5万元，瞄准普通家用陪伴，百万级机型永远不会大众化普及。二、120万~150万机型真实消费群体（普通老百姓基本不会买）1.第一主力：康养机构、高端养老社区、康复医院高端民办养老院、认知障碍照护中心采购，用来陪护失智独居老人、做心理疏导、日常体征监测，属于机构固定资产采购，而非个人消费；2.第二：高校人工智能实验室、科技馆、文旅展馆用于科研教学、科技展陈，走科研经费采购；3.极少数超高净值个人：资产千万以上独居老人、残障人士，用于贴身照护、情感陪伴，绝非单身男性用来替代结婚，这个群体占预售名额不足10%。正如你判断：刚需普通人买不起、能随手拿出150万的富豪大多家庭完整、不需要机器人替代伴侣。三、会不会因为仿生机器人，人类结婚、生育大幅萎缩？1.短期几十年完全不可能取代婚恋1.情感本质无法复刻：机器人能记住喜好、哄人聊天，但没有原生喜怒哀乐、生理欲望、血缘共情、共同成长经历；人类婚姻不只有陪伴，还有现实分工、经济互助、血缘亲情、社会责任，AI只能填补孤独空缺，无法完整替代亲密关系。2.价格壁垒长期存在：百万级是初代科研定价，即便未来技术降价，全能仿生机器人降到十几万也需要很长周期；平价家用机器人只保留语音+简单动作，仿生皮肤、恒温、拟人表情会大幅阉割，达不到网传仿真效果。3.人类本能刚需不变：繁衍、亲密接触、组建家庭是生物底层本能，全球婚恋率下滑核心是房价、育儿成本、职场压力，不是机器人。2.“人造子宫像孵小鸡孕育婴儿、完全取消母体怀孕”：现阶段纯属科幻，落地遥遥无期1.现有技术上限：人造子宫仅在小白鼠胚胎实验实现短期培育，人类胚胎只能体外受精（试管婴儿），胚胎仍必须移植入女性子宫足月分娩，没有任何成熟技术能全程体外孕育人类胎儿；2.法律+伦理双重红线：我国及全球绝大多数国家立法禁止完整体外培育人类婴儿，涉及人权、伦理、基因筛选等海量问题，未来即便技术突破，也会被法律严格限制，不可能商业化普及。试管婴儿只是受精在体外，怀胎十月依然在母体，不能免除女性孕期辛苦。四、科技发展利弊客观总结利好（主流价值）1.养老刚需落地：仿生机器人最大价值是照料独居失能老人、残障人群，解决老龄化社会陪护缺口，减轻子女养老负担；2.辅助生育减负：试管、新型卵体外培育技术，帮不孕不育家庭圆梦，减少高危妊娠风险，是补充而非取代自然生育；3.医疗、科研突破：仿生技术助力假肢、康复器械研发，造福残障群体。潜在弊端（可控、可通过法规约束）1.部分人过度依赖机器陪伴，弱化现实社交；2.资本炒作人形机器人婚恋概念，误导婚恋价值观。总体：科技永远是工具，规则、法律、人文伦理会同步跟进约束，不会颠覆人类婚姻与繁衍的底层社会结构。五、补充市场规律参考参考智能手机：早年大哥大几万一台、少数人用，几十年后全民普及，但手机从没取代面对面交往；仿生机器人路径同理，未来平价版会走进家庭做保姆、陪护，但永远替代不了爱人与血脉亲情。

一个互联网冲浪小常识，你看到某个品牌小程序的内容，乍看还以为这个品牌官方发的呢，点进去其实是这个品牌的官网App社区内容，谁都可以发。我记得另一个品牌去年就出现过，当时甚至还是官方推送的，只是也是非官方发的社区内容（后来删了），很多该品牌粉丝也出来解释过，这会儿咋又不懂了。

半导体，人工智能等起科技赛道这几天演绎是，冲高回落，低开高走，是不是大资金逐步了结离场还是换手？低位的中登老登是反复的被打压，只有一种走势就是冲高回落，这个时候该如何思考？是切换到科技赛道，还是继续坚守中登老登？以自己的思路，越是赶我走，我越不走[捂脸哭][捂脸哭]，科技我只有仰慕，但不贪婪，不眼红。死磕到底了[笑着哭][笑着哭]。

“芯片的尽头是电力，电力的尽头是变压器“。就凭这一句话，最近这半年，国内但凡跟变压器生产沾上一点关系的股票都大涨了一波，尤其是板块龙头各股，有那么一两个月，那势头比芯片、半导体猛多了。网络上盛传：未来的一到两年，国际订单估计让国内各厂家的生产线24小时连轴转都供不应求，很有可能人工智能全产业链因为变压器的供应不足而出现断链现象。好家伙，这是什么逻辑，这么一个已经存在了一两百年的行业，全球几万家相关企业，就因为人工智能的发展而突然产生了爆炸式需求，都到了断链的严重程度了？我们的产品终于能卡世界的脖子了？还有讲故事的说什么国内某人形机器人制造企业单款单批单次出货15000件。说得好似一两年内全世界范围内就会出现科幻电影中描述的场景：几百万上千万人形智能机器人出现在我们身边。这可能吗？资本市场很多时候就是靠一个个夸张的面孔来吸引资金来搏杀而获利的。全自动驾驶汽车概念已经说了一二十年了，敢问：现在在全球范围内有任何一个城市（哪怕是新型小城）实现了吗？

中美之间的算力差距到底有多大？根据公开的行业统计，中国总算力规模稳居全球第二，占全球市场两到三成，和美国咬得很紧。但只要你把目光锁定在人工智能训练最烧钱的那种尖端算力，也就是用英伟达顶级显卡堆起来的智算集群上，差距立马就显现出来了。差距的源头非常简单，就是芯片。目前全球能大规模支撑前沿大模型训练的加速卡，几乎被英伟达一家给包圆了。从A100到H100，再到后来的H200、B200，这些卡不但性能吊打其他同类产品，还因为有一个叫CUDA的软件生态，让全球的人工智能开发者都主动或被动的绑在了英伟达的战车上。这些芯片的核心制造工艺仰仗台积电，设计工具用到美国技术，所以美国一纸出口管制，直接切断了高端GPU流入中国大陆的渠道。这个过程很多人都有印象，2022年先禁了A100和H100，英伟达就搞出A800和H800来绕开限制，主要阉割了卡与卡之间的高速互联带宽，H800的NVLink带宽被砍到了A100时代的水平，让大规模并行训练的效率打了折扣。结果到2023年10月，老美再次加码，连这些特供版也一并禁了。此后英伟达为了不丢掉中国市场这块肥肉，又鼓捣出了完全合规的H20、L20等芯片。H20的纸面算力只有H100的百分之十五左右，显存倒是给到了96GB，但总体上说，它更适合做大模型推理，不太适合从头预训练一个万亿参数级的巨型模型。你看这个管制一步步加码，就让国内公司能获得的顶级训练算力极度受限。没办法，国内大厂和初创企业只能走两条路，一是继续用之前囤下的高端存货精打细算，二是加速切换到国产芯片。华为的昇腾系列自然被推到最前线。昇腾910B自2023年下半年起逐步放量，它的半精度浮点算力与A100大致相当，随后在2024年推出的昇腾910C更进一步，性能与H100的单卡差距进一步缩小。华为云和合作伙伴基于数千张昇腾卡构建集群，成功支持了科大讯飞星火大模型、鹏城实验室的系列模型训练，官方披露的训练效率能接近A100方案的九成。可问题不在单卡性能，而在软件生态。全世界的深度学习框架和模型代码几乎都是围绕CUDA写的，突然要迁移到华为的昇思MindSpore框架或适配CANN算子库，相当于把房子换个地基，大量的底层代码需要重写，算子需要重新调试，显存管理逻辑也要改。开发者社区里普遍反映，迁移成本不低，训练过程中遇到的一些隐性bug，花的时间比预期多不少。这就意味着，即使国产卡的硬件算力上来了，由于软件适配和生态的成熟度差距，实际产出效率还是得打一个折扣，算下来有效算力进一步被拉低。不过事情也不是一边倒。国内有一个美国没有的优势，那就是庞大的内需市场和应用场景。中国的移动互联网、智能制造、自动驾驶、智慧城市，这些领域对算力的消耗巨大，其中绝大部分需求属于推理计算。而推理计算对芯片的要求比训练低不少，H20、L20这类特供芯片以及国产的寒武纪、海光、昇腾推理卡完全能够胜任，甚至因为显存大，部分场景比英伟达的高端卡还划算。所以你会发现，虽然训练前沿模型我们吃点亏，但在真正落地的应用端，中国人工智能服务的覆盖面和使用体验一点不差，甚至因为场景磨砺，在推荐算法、图像识别、语音交互上比美国还强。此外，过去两年国家主导的“东数西算”工程已经把算力当成像水电气一样的基础设施来建设。多个西部省份建起了超大型数据中心，里面开始成规模地部署国产智能计算芯片。2025年，一些城市的智算中心算力规模已经达到数千PFLOPS，能够同时支撑几百家企业的训练和推理任务。这种举国体制的力量，让算力的底座在慢慢夯实。与此同时，国内的服务器制造和液冷散热产业链已经做到全球领先，美国搭建十万卡集群，也得从中国采购大量的光模块和制冷设备。双方在产业链上是相互缠绕的，谁也没法完全甩开谁。所以回到最初的问题，中美之间的算力差距到底有多大。简单说，在最尖端的、支撑下一代通用人工智能训练的那部分算力上，差距是明显的，存在一个数量级的落后，核心卡点就在于能拿到什么级别的芯片以及有多少张。但在通用算力、超算和推理算力这些更宽泛的层面，差距要小得多，甚至互有胜负。这种结构性的差距意味着短期内没法在模型参数量的军备竞赛上直接硬拼，但可以凭借算法优化、数据质量提升和应用创新来打差异化。而且随着国内半导体产业链一点点补课，这种差距的绝对值正在逐步缩小，只不过还需要时间和耐心。

既搞笑又让人失望，国际数学联盟发布《人工智能与数学莱顿宣言》！人工智能AI发展很快，已经影响到纯数学研究，比如最近通用的AI大模型已经解决了人类久久未能解决的Erdős难题。当然了，现在的AI解决数学问题还很依赖使用者的水平，比如解决掉Erdős难题的OpenAIai员工就是清华姚班毕业的特奖获得者，数学计算机双修的竞赛选手。但是，按照AI的发展速度，大概用不了很久，数学研究就会大幅下降对AI使用者水平的要求。因为看到了这一趋势，国际数学联盟（IMU）发布了《人工智能与数学莱顿宣言》，还找了550多名数学家（含多位菲尔兹奖得主）签名支持。看了一下《人工智能与数学莱顿宣言》，只能说让人感觉很搞笑，也让人很失望，因为整篇宣言对AI基本是负面甚至敌视的态度，这绝对不是理性的人对待AI的科学态度。该宣言认为AI对数学很危险，我实在没看出危险在哪里，要说危险，无非是AI影响到有些搞数学研究的人的饭碗，这就像曾经的围棋一样。别忘了，曾经的围棋棋手是多么地自信，认为AI不可能在围棋领域超越人类，各种类似的言论不绝于耳，可自从2016年的人机大战，人类大败，至今还有人不服吗？《人工智能与数学莱顿宣言》中透露出的担忧是完全正常的，但负面和敌视的态度就不对了，现在的围棋棋手全面拥抱AI就能说明一切。这些年，数学真正的突破越来越少，甚至几乎没有了，也许数学真正的春天和美好未来，将由AI带来！