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全民共享的AI智能，让人们干一天歇十天不是梦AI机器人大规模普及之后，会带来一场深刻的生产力变革。大量原本由人承担的岗位，会被人工智能替代。如果AI创造出的巨大红利，只被少数资本占有，底层民众却承受失业的冲击，贫富鸿沟将会急剧拉大。一边是高科技带来巨大财富，一边是大量普通人失去谋生工作。单纯依靠政府救助，很难长期托住庞大的失业群体，社会矛盾会不断累积。解决这个困局的根本出路，就是让AI技术创造的红利归全体人民共享，而不是被少数人独占。当生产力发展到这一步，旧的分配模式将难以维系。这也正是马克思所说：生产力发展到一定阶段，会与旧的生产关系产生冲突。技术本身没有善恶，人工智能走向何方，取决于社会制度如何安排。当机器可以承担绝大多数劳动，物质财富极大丰富的时候，甚至可以探索轮岗模式：大家轮流上岗，干一天，歇十天。其余的时间，人们可以自由读书、思考、发展爱好，不再被繁重劳作束缚。缩短工时、全民共享科技成果，才是时代的方向。你觉得，这样的未来能够实现吗？

达里奥：我们必须放缓前沿：我写了一篇新文章，解释为什么人工智能行业应该放缓速度，并提出了一个三部分的计划来实现这一点。Anthropic正在单方面承诺执行这些步骤中的第一项。我们将为第三方评估人员提供永久的、员工级别的系统访问权限，以便他们能够验证我们安全措施的遵守情况、报告事件，并在训练期间评估模型的对齐性。马斯克：达里奥是对的！

通过联合宣言，工商理事会报告提出四大方向：人工智能与数字基建合作、无纸化贸易、绿色氢能与低碳燃料、女性创业支持。我宣言强调从“提建议”转向“出成果”，推动项目、技术与投资落地。

上周认识了一个具身机器人独角兽的对口部门，这周单一来源拿下了一个单子。单子不算大，但会是我们团队在这行业的第一个credential。—这周五，服务几年的头部客户，集团要做一个全球资金规划，找到我让我来引荐合适的服务团队，因为他们出海欧洲某国的时候我响应过他们的大规模海外派遣需求；​上周认识了一个具身机器人独角兽的对口部门，这周单一来源拿下了一个单子。单子不算大，但会是我们团队在这行业的第一个credential。—这周五，服务几年的头部客户，集团要做一个全球资金规划，找到我让我来引荐合适的服务团队，因为他们出海欧洲某国的时候我响应过他们的大规模海外派遣需求；也帮他们拉通了海外人力资源系统的落地；有天晚上半小时帮他们找到了可以协助解决南美收购公司SAP接口问题的专家；以及林林总总从资金流动性压力测试到AI治理，我团队能做的和我团队不能做的，我都能给他们找到合适资源。当然，在我司内部给各个团队介绍项目机会的时候，我也在不断内部建联和拓充内部渠道。—周六时候，一个行业群里群友在寻找日本IDC资源，我一边换衣服化妆赶去参加前同事婚礼，一边2小时帮她找到了合适多选项资源。还从被介绍方这里了解了新的海外形势和潜在合作伙伴。—很多事情可能当下没什么直接回报，但多了久了，规模效应、长期手感、广结善缘的好处就慢慢浮现了。我前老板6月份离开了这家公司，但好像在我单打独斗和四处结盟的这段日子，每周都在有新的机会直接找到我，也有新的老板带了一份三年合同的大单给我。周六婚宴吃席的时候，一桌子我前司的前同事们，只有2位还留在这个行业。大家在大厂、央企和金融机构熠熠生辉。但我一边听着大家的分享，一边觉得自己真还挺喜欢现在的工作状态和工作比例，这个销售和专业顾问的比例，这个前端拓客和项目交付的比例，这个让我有足够多的触点接触一线企业、一线需求和一线话题的行业，这个让我可以更多选择自己产生价值的方式和进行资源互换的生态位。因为哪怕我在周六赶着出门的一早，我也特别喜欢而且有渠道帮一个有可能会变成客户或者朋友的人找到她需要的东西。以及，我刚成的这单独角兽，其实也来自同一个群里。

一张图看懂本轮AI独角兽泡沫破裂有多惨烈！MinMax：最高1330，现价269，最大跌幅86%迅策：最高382，现价101，最大跌幅78%曦智科技：最高150，现价311，最大跌幅78%智谱AI：最高2980，现价790，最大跌幅74%天数智芯：最高887，现价313，最大跌幅62%摩尔线程：最高941，现价357，最大跌幅63%壁仞科技：最高70，现价35，最大跌幅60%宇树科技：最高1100，现价477，最大跌幅57%曾经被市场疯狂追捧的硬核科技独角兽，上市之后轮番上演暴跌大戏，很多个股直接腰斩再腰斩。这一轮行情里，吃亏上当的主要是两类人，看看你会不会是第三类。

硬气！美方代表团访华邀约中方AI企业，接连吃闭门羹，负责人贝森特决定亲自上阵！很多人看到这条消息，第一反应可能是：美国一个国会下属委员会来华调研，结果连部分中国头部AI企业的门都没进去。但在我看来，这件事真正值得关注的，并不是“谁给谁难堪”，而是中美科技竞争发展到今天，正常沟通的成本也在上升。美国一边希望掌握中国AI企业最真实的一线情况，一边又不断把科技问题安全化、制裁化，最后出现企业主动降低接触意愿，并不意外。9月12日，《南华早报》披露，美中经济与安全审查委员会主席RandallSchriver在约翰斯·霍普金斯大学一场讨论活动中表示，该委员会今年7月访华期间，一些中国领先人工智能企业拒绝与代表团会面。按照他的说法，企业担心与该委员会接触，可能增加被美国列入限制清单的风险。时间必须先说清楚。企业拒绝会面发生在7月，不是9月刚发生；9月12日的新消息，是这件事背后的具体原因被公开披露。USCC官网也能印证，代表团7月访问了北京、杭州和上海，这是该委员会自2019年以来首次正式访华。官方公告还写明，代表团没能获得很多原本希望安排的会面，其中包括一些中国领先科技企业。这意味着什么？我认为，企业现在考虑的已经不是“见不见一个普通研究机构”这么简单，而是要先算政策风险。USCC并不是美国商务部，也不是负责实体清单的执法机构。它是美国国会设立的委员会，主要任务是研究中美经贸关系涉及的国家安全问题，向国会提交年度报告，并提出立法和行政建议。也就是说，它本身不能直接把一家企业列入实体清单。但它的研究、听证和政策建议会进入美国国会的政策讨论。对大型科技企业来说，谈什么、提供什么材料、哪些内容可能被写进报告，都不能只按普通商务交流来处理。说白了，企业法务和合规部门看的不是一句“放心交流”，而是过去几年形成的政策环境。这一点，从最近几天发生的另一件事就能看出来。9月8日，美国国家安全局、网络安全与基础设施安全局以及联邦调查局联合发布公告，指责包括DeepSeek、MoonshotAI和阿里巴巴在内的多家中国AI企业利用所谓“工业规模蒸馏”获取美国前沿模型能力。9月9日，中国商务部回应称，有关指控“于事无凭、于法无据”，并指出蒸馏是人工智能领域模型之间互相学习的通行做法，本质上属于中性技术手段。商务部同时表示，如果美方以打击蒸馏为名采取遏压中国人工智能企业的行动，中方将采取措施予以反制。把这两条线放在一起看，事情就更清楚了。一方面，美国希望更深入了解中国AI企业的发展；另一方面，美国安全和执法机构又公开点名中国AI企业，并把技术竞争和国家安全联系起来。那企业会怎么选？在我看来，谨慎甚至拒绝会面，是一种可以预期的风险控制，不能简单解释成“不愿沟通”。更重要的是，中美AI对话本身并没有因此消失。路透社9月4日报道，两名了解筹备情况的人士称，中美正在准备9月中旬围绕AI安全风险举行对话，美方预计由财政部长贝森特牵头。但这里必须加一个限定。白宫官员同日对路透社表示，当时并没有已经计划好的9月中旬AI相关会议，而且报道也指出，最终议程和参与者仍可能调整。到了9月12日，《南华早报》又报道称，中美正在讨论把AI议题与更广泛的经贸会谈结合处理，贝森特可能同时负责相关议题。贝森特参与AI对话的安排，早在USCC这次拒见细节被公开之前就在筹备。更准确的说法是：企业层面的接触遇到阻力，但政府层面的AI沟通仍在推进，只是具体形式尚未最终敲定。我觉得，这才是整件事最值得观察的地方。中美人工智能竞争真正稀缺的，已经不只是芯片、模型和算力，还有最基础的信任。如果一家企业判断，多说一些、多提供一些信息，都可能在未来增加监管和制裁风险，它自然会减少交流。而交流越少，美国相关机构越难获得真实的一线信息，最后只能更多依赖公开材料、第三方研究和政策推演。这就形成一个现实循环：安全顾虑越强，企业越谨慎；企业越谨慎，信息越不充分；信息越不充分，政策判断又可能更加保守。真正的问题因此不是“谁拒绝了谁”，而是怎样避免把所有科技交流都变成安全审查。中国商务部9月9日的表态已经明确，中美作为人工智能大国，应通过对话和沟通管控风险。竞争可以继续，分歧也不会马上消失。但如果连正常交流本身都被企业视为风险，那么增加的就不只是某一家公司的成本，而是双方判断对方真实意图的成本。接下来真正值得看的，是中美能不能把AI安全、正常商业竞争和技术交流之间的边界划得更清楚。边界越模糊，误判空间就越大；边界越清晰，企业才更可能重新愿意坐下来谈。这，才是这次“拒绝会面”背后，比一场所谓的“闭门羹”更值得讨论的问题。

许多人错过了TerenceTao的观点，并认为“数学家对人工智能比他们更好感到不安。”他不是这么说的，有些人忘记了陶是人工智能最多的数学家之一。他的观点是，当人们努力发现某物时，他们一路上会发明新概念。这些概念后来变得有用，远远超出了最初的目标，并使进一步的发明成为可能。找到解决方案确实很重要，但中间的想法往往是让领域更丰富的原因，因为其他人可以分享它，并从中构建下一个东西。在技术方面，我们可以使用协作软件的类比。我们从合并Word文档中更改的算法开始，然后演变为有关版本、差异和合并的概念，后来演变为Git、GoogleDocs和Figma等实时协作工具。人类以这些概念为基础，开发了更强大的解决方案。Terence担心的是，一台解决方案自动化的机器在追求更大的发现时，会从开发中间发现的价值中从该领域中脱出。在自动化解决方案时，中间的发现和概念的发明可以被埋没或完全隐藏在黑匣子中。我们没有向他们学习构建下一个东西；这就像我们从未发明过协作文档编辑，因此无法在概念上理解发明下一个版本——由于它是隐藏的，我们也不将它们社会化，以允许其他人也发明集体发现的核心原则。因此，在代码和数学中，这导致了该领域概念发展的萎缩。换句话说：隐藏发现过程的纯“解决方案提取”可以留下一个选中定理的领域，但几乎没有新的见解或新的问题可以追求。这可能会阻止我们更深入地理解一个领域。我亲眼目睹了软件开发中技能的萎缩。我们按下按钮并得到解决方案。发展新概念和人类技能的动力要少得多。大多数软件公司都在打赌，LLM在编写代码方面非常有效，即使人类技能萎缩，你仍然会提供压倒性的更多价值，IMO，这是正确的赌注。然而，大部分软件行业都是建立在构建事物之上的，不一定是新颖的发明和研究。在这样的环境中，你可以说你接受一些概念发明和人类技能的萎缩，以获得更多的产出。另一方面，像数学和纯科学这样专注于发明和洞察力的部门可能受到的打击最大。实用/应用科学可能介于两者之间。阿尔茨海默氏症的治疗方法、室温半导体或高效的碳捕获溶液太有价值了，可以说只有人类才能以“正确”的方式发展概念。结果太重要了，无法将概念发明的保存视为最高目标。然而，即使在那里，如果没有人能看到第一个突破的实际运作，隐藏的中间体也会减缓下一个突破。所以问题不是“允许人工智能解决难题吗？”这是“在这个领域（数学、科学、技术等），答案本身是重点，还是我们用来到达那里的概念和抽象也是我们需要维护的东西？”在纯数学中，有一种论点认为，中间体通常比解决方案更有用，概念发展中的萎缩对该领域非常不利。解决Navier-Stokes，与一些人声称的相反，几乎没有实际应用，纯数学可能是那些仅仅找到解决方案并不是全部重点的领域之一，实际上可能与该领域相悖，这正是Tao所担心的。

铁头靠互联网很难饿死，他出了不少风头，积累了不少粉丝，靠短视频博主这个身份每年收入也比一般上班族赚的多，几十万应该不成问题吧？那他怎么就去做糊涂事呢！全网粉丝都那么支持你，一场直播的打赏都不少，为什么想不开去做那些事啊！？！？

AI安全担忧升温，三大AI巨头相继呼吁放缓前沿模型发展AnthropicCEO达里奥·阿莫代伊周六发布了一篇长篇博文，表示公司将采取新的安全措施，例如引入第三方评估机构，同时呼吁整个行业支持更广泛的放缓AI模型发展的措施。OpenAICEO奥尔特曼很快表示，将采纳阿莫代伊提出的“赋予独立评估机构类似员工的访问权限”这一建议。运营xAI的埃隆·马斯克也表示：“达里奥说得对。”尽管这三位领导人多年来都曾警告人工智能的风险，但在这个竞争激烈的行业中，真正协调一致地放慢开发速度几乎没有先例。长期以来，各家公司一直不断推出新产品，以提高用户参与度、抢占市场份额并推动销售增长。目前尚不清楚这些领先的人工智能公司究竟会在多大程度上实施新的限制措施或安全检查。

美国人工智能公司Anthropic发布报告中的各种离谱内容，马来西亚政府居然相信了。报告中提到，有外国科技公司滥用Claude，企图利用AI及大数据精准干预马国选举。违规操作者将马国真实的人口普查信息、选举资料及数以百万计的选民记录导入Claude模型，针对不同选区与人口群体展开精准分析，借此建立起能操控虚假社交媒体账号、左右政治舆论及操纵选民的机制。面对这一重磅揭露，马国通讯及多媒体委员会星期五（11日）深夜发声明说，委员会严正看待这份报告，会向有关方面寻求更多信息，并展开调查。我们认定一眼假的Anthropic报告，马来西亚政府还要认真对待，这水平也是没谁了。

我用智能眼镜很久了想分享一些有意思的观察MetaDisplay举例，经过仔细思考后我发现这副眼镜的设计概念与生态融合其实大有门道，甚至还挺有趣的：这副眼镜的设计形态就是满足日常佩戴的框型，比日常黑框显得更加粗旷一些，这使得Meta其生态中的Instagram短视频内容有更接近普通的硬件载体...接下​我用智能眼镜很久了想分享一些有意思的观察MetaDisplay举例，经过仔细思考后我发现这副眼镜的设计概念与生态融合其实大有门道，甚至还挺有趣的：这副眼镜的设计形态就是满足日常佩戴的框型，比日常黑框显得更加粗旷一些，这使得Meta其生态中的Instagram短视频内容有更接近普通的硬件载体...接下来要重点提到Ins因为Display这款眼镜其中的推荐机制貌似不太一样，内容十分丰富接近生活方式天花板的存在...举例如顶奢豪车、私人飞机与投放摩托艇的超豪华Yacht等...也包括演唱会旅游壮丽风景与风情人文等等这一切内容全部由眼镜框承载的高亮数字化投影驱动并呈现在眼前，而这看起来又是一副近似常规的黑框眼镜，这就是这款Display的玄妙之处，在我们佩戴时与普通人无异，打开投影屏幕Ins呈现无数精彩生活方式在眼前这些生活方式又是现实中存在的...我会感觉“现实”与“想象”对齐了。所见内容与智能手机时代相比却超现实地呈现在了日常眼镜的镜片上，只有使用者自己可以看见，这就是惊艳之处，一切内容都像是眼镜的使用者“亲眼看到短视频所呈现场景”有些科幻...同时我感觉Ins算法也在引导我作为用户将“一些内容一起看”来重塑价值观与想象力边界，久而久之如果用眼镜像刷抖音那样刷Ins几个月、甚至几年...接受这种内容环境以后，思想可能会重新建立一个“生活坐标系”原本我认为“不可能存在的事情”原来在世界的另一端真实存在着...因此大开眼界我真实感觉这款眼镜作为一块窗口让现实与数字世界相互堆叠并重塑着我的现象力与价值观，这绝对是挑战价值观边界的产品之一

一张图看懂本轮AI独角兽泡沫破裂有多惨烈！MinMax：最高1330，现价269，最大跌幅86%迅策：最高382，现价101，最大跌幅78%曦智科技：最高150，现价311，最大跌幅78%智谱AI：最高2980，现价790，最大跌幅74%天数智芯：最高887，现价313，最大跌幅62%摩尔线程：最高941，现价357，最大跌幅63%壁仞科技：最高70，现价35，最大跌幅60%宇树科技：最高1100，现价477，最大跌幅57%曾经被市场疯狂追捧的硬核科技独角兽，上市之后轮番上演暴跌大戏，很多个股直接腰斩再腰斩。这一轮行情里，吃亏上当的主要是两类人，看看你会不会是第三类。第一类，就是普通基民。今年五六月份，市场热度顶峰，一大批AI主题ETF、封闭基金集中发行。普通老百姓看不懂动辄几百上千元的科创高价股，本能觉得买基金会更稳妥。听到AI是未来时代大方向，便大手笔投入资金申购。基金拿到基民的申购资金，按照产品合同被动建仓，配置这些当时炙手可热的独角兽新股。很多人本来不敢直接去碰波动巨大的高位次新股，本想借基金分散风险，结果稀里糊涂，在行情最顶峰，间接站上了山顶。第二类，就是短线追高的散户。被AI大模型、人形机器人、国产算力这些宏大叙事打动，看着股价持续创新高，被暴富故事吸引，在情绪高点冲进去博弈，幻想还能再翻倍。忽略了一级市场原始股东极低的持仓成本，忽略巨额解禁压力，在估值泡沫最高点接盘。一旦风口退潮，股价快速回撤，深度套牢。资本的剧本往往就是这样：行情火热的时候，包装高大上的科技故事，新股上市爆炒拉高估值；基金顺势发行，资金被动高位接盘；等到原始股东解禁窗口临近，筹码源源不断涌出，估值回归。风口讲故事的时候人人都觉得是新科技革命，潮水退去，巨大跌幅摆在眼前，才看清泡沫的代价。那么，你会不会成为第三类站岗的人？

世界十大顶尖科技，中国全部站在第一梯队！1.人工智能：美国、中国、英国2.5G通信：中国、美国、韩国3.无人机：中国、美国4.航天：美国、中国、俄罗斯5.新能源汽车：中国、德国、美国6.超级计算机：美国、中国、日本7.量子计算：美国、中国、加拿大8.造船：中国、韩国、日本9.VR/AR：美国、中国、日本10.光伏：中国、德国、美国这份名单最扎眼的，不是中国排进了哪个领域，而是"全部"两个字。单项冒尖，其实不算太难。看准一条赛道，砸钱砸人赌上十年，总能赌出一个冠军。难的是不偏科。从天上的航天到海里的造船，从实验室里的量子计算到马路上的新能源汽车，软的硬的、看得见看不见的，全都站在前排。这靠的不是运气，是家底——全世界最完整的工业门类，每年几百万工科毕业生，还有一个大到能让任何新技术快速落地的市场。放眼世界，能在一两个领域站到前排的国家不少。德国的车，日本的材料，韩国的面板，各有各的绝活。可十个领域全部坐在牌桌上的，数来数去只有两家。搁在二十年前，这样的牌桌上，只有一个玩家。变化落到普通人身上，其实很具体。二十年前，谁家攒了钱，想的是买进口电视、进口冰箱。如今轮到老外排队买中国的电车，农场主开着中国无人机洒农药，欧洲的屋顶上铺着中国的光伏板。名单上的每一个词，最后都变成了流水线上的一件货、港口里的一箱箱出口。当然，坐进第一梯队，不等于坐上了头把交椅。高端芯片、精密仪器，该补的课一节都少不了。第一梯队是入场券，不是奖杯。可别忘了，这张入场券本身，就是二十年前想都不敢想的东西。

美国财长贝森特突然公开给中国人工智能泼冷水，高调唱衰我们的发展模式，他直言，我们有自己的AI发展模型，走的是整体规划的发展路子，不愿意彻底放开控制权，这种方式“永远不会成功”。在他的认知里，这种发展模式压根就成功不了，还瞎猜我们是害怕AI技术太过强大，担心未来先进的人工智能，会打乱我们自身的发展秩序、影响国内稳定。说实话，看到这番发言我直接看懵了，大家还记得没？就短短几天之前，他可不是这个态度。前阵子贝森特还慌慌张张放狠话，说美国必须不惜一切代价击败中国。他还特意提到，美国高额的国防预算、各类防御体系全都不算数，只要中国在人工智能领域赶超美国，那美国所有的布局全都白费，根本没有翻盘的机会。这反差是不是离谱到家了？前几天还把中国AI当成头号劲敌，紧张得不行，转头没几天就嘴硬吹牛，说我们的发展路子走不通，这难道不是自相矛盾吗？如果我们的AI真像他说的那样注定失败，那美国到底在慌什么？又为什么非要死磕着打败我们？其实明眼人都能看出来，这前后截然相反的两波发言，根本不是他判断失误，而是美国太焦虑了。贝森特的极致变脸，就是美国当下最真实的心态写照。现在的美国就是典型的又怕又不服，一边亲眼看着咱们的AI产业稳步崛起、越做越强，实实在在感受到了实打实的竞争压力，生怕自己丢掉科技霸主的位置。另一边又放不下自己多年的优越感，不肯承认中国科技的进步，只能靠刻意唱衰、胡乱抹黑的方式给自己找补，强行缓解自己的焦虑。而且他说我们害怕AI发展、刻意限制技术进步，真的纯属无稽之谈。我们一直把人工智能当成未来最核心的科技赛道，也是我们抢占全球科技主动权的关键，从头到尾都在全力扶持、大力发展AI产业，巴不得技术快速突破，怎么可能惧怕技术进步？很多人疑惑，既然大力发展，为什么还要做行业监管？道理其实特别简单。任何新兴行业，放任野蛮生长一定会出问题，乱象、漏洞、风险都会接踵而至，我们的监管从来不是限制发展，而是给行业立规矩、划底线，就像开车要遵守交规一样，规则不是束缚，而是为了让前路更安全、更顺畅。美国真正害怕的从来不是我们的发展模式，而是我们稳定、长久、稳步向上的发展节奏。比不过就抹黑，竞争不过就唱衰，说到底就是底气不足、格局不够。不管美国怎么嘴硬、怎么泼冷水，都改变不了我们AI产业蓬勃发展的事实，别人的几句酸言酸语，根本拦不住中国科技稳步向前的脚步。信息来源：环球时报

为什么要和美国硬刚到底？很多人觉得，跟美国死磕是上头、是赌气。我倒觉得，这一仗要是退了，输的不是面子，是下一代的未来！美国靠什么维持霸权？美元、美军、美技。科技是根。芯片卡不住，人工智能就卡不住；人工智能卡不住，下一代工业革命的标准就不是它定的。所以它宁可伤敌一千自损八百，也要把中国摁在全球产业链的中低端。但中国不是苏联。苏联是能源和军工独大，民用工业瘸腿。中国是全世界唯一拥有联合国产业分类全部工业门类的国家，从螺丝钉到空间站都能造。这种体系韧性，不是几张制裁清单能轻易打垮的。2025年，中国研发投入占GDP比重超过百分之二点七，研发人员总量稳居世界第一。这些数字背后是什么？是每年几百万理工科毕业生涌入实验室和工厂，是一个个被卡脖子的领域在悄悄爬坡、一点点突破。华为用国产七纳米芯片推出Mate60系列，中芯国际先进制程产能持续爬坡，长江存储在NAND闪存上追平国际一线水平。这些不是新闻通稿里的口号，是实打实的产能、出货量和市场份额。我个人觉得，这才是最让对手睡不着觉的地方。换个角度看美国。它原本的预设是什么？是制裁一上，中国科技企业就会乖乖交罚款、接受合规审查；是脱钩一搞，中国产业链就会断裂，资本就会外逃。结果呢？剧本完全没按它写的走。结果是中国企业加速国产替代，美国芯片公司反而丢了全球最大的市场。2024年到2025年，英伟达、高通、英特尔在中国市场的营收占比持续下滑，而它们的研发投入一分钱都不能少。制裁变成了给自己的企业放血。美国商界也在反弹。2025年，美国半导体行业协会、全国商会多次游说政府放宽出口限制，说管制正在把中国客户永久性推向本土供应商。政府不听，因为战略焦虑压过了商业利益。但这种内耗能持续多久？在我看来，美国现在是进退两难。退，等于承认围堵失败，霸权信用破产；进，成本越来越高，盟友还各怀鬼胎。欧盟想搞战略自主，东南亚想左右逢源，连日韩都在偷偷维护跟中国的经贸联系。这个局，比它想象的难破得多。当然，我必须说句公道话。这条路不好走。制裁带来的阵痛是真实的，一些企业承压、一些岗位消失也是真实的。高端芯片、精密机床、航空发动机这些领域，差距不是一天两天能追平的。喊口号没用，得靠一个个工程师夜以继日地熬。有人担心，这么硬扛会不会把经济拖垮？我认为恰恰相反。如果不扛，今天丢的是芯片，明天丢的就是新能源、人工智能、生物医药。每丢一个高端产业，就意味着几百万个高薪岗位没了，意味着年轻人只能去做低附加值的工作。你愿意让你孩子过那种日子吗？还有人说，普通人操这个心干嘛，过好自己的小日子就行。我个人觉得，这话说反了。恰恰是普通人最该关心这件事。因为大国博弈的最终结果，会落到每一个人的工资条上、每一个孩子的录取通知书上。你不关心它，它会来关心你。我爷爷那辈人，用命换来了和平。他们在冰天雪地里跟世界上最强大的军队硬碰硬，为的就是后代不用再看别人脸色吃饭。我们这代人，不用拿命去拼，但得用技术换来自立。这是代代相传的接力棒，谁也不能在手里掉下去。清华博士庞众望说过，如果我们这代不能扛起来这个责任，那下一代会有更大的问题。我深以为然。我们这代人要是退了，把饭碗摔了，下一代连学都没得学，连工作都没得做。这条路很长，很难，有时候还很孤独。但只要我们这代人扛住了，下一代就能站在我们的肩膀上，走得更远、更稳、更有尊严！

欧美芯片巨头现在最怕的不是中国不买了，而是中国不光不买，还在自己造，而且造出来的东西，比他们卖给你的还便宜还好用。如此一来，欧美的芯片，到底还能卖给谁？对此，比尔盖茨可谓一语成谶！他早就说过：“无论美国采取任何限制措施，都无法阻止中国走上科技强国的位置！”过去几十年，全球芯片产业形成了一种特殊格局，一些企业负责设计，一些企业掌握制造设备，而中国市场承担了大量采购和应用需求。但如今，随着人工智能时代到来，这种传统模式正在发生变化。最大的变化不是某个国家突然退出市场，而是一个庞大的应用市场开始打造属于自己的技术体系。这场变化让不少国际芯片企业重新思考一个问题：如果限制供应无法阻止竞争对手成长，那么未来市场还能依靠什么保持优势？近年来，美国不断加强对先进芯片和相关技术出口限制，希望延缓中国高端芯片产业发展速度。但现实情况是，外部压力正在推动中国企业加快自主研发步伐。中国芯片产业从过去的“有没有供应”逐渐转向“能不能自主解决”，这背后体现的是产业链韧性的提升。芯片产业不是简单的一块电路板，而是一整套工业体系。从芯片设计，到制造工艺，再到软件生态和应用场景，每一个环节都需要长期积累。中国拥有全球规模最大的制造业体系和丰富的应用市场，这为国产芯片发展提供了重要条件。人工智能浪潮更让芯片竞争进入新阶段。过去，高端AI计算市场长期由少数国际企业占据，英伟达等企业凭借强大的生态优势占据重要位置。但随着中国人工智能产业快速发展，国产算力需求不断增加，华为昇腾等国产AI芯片开始进入更多应用探索阶段。相关产业趋势显示，中国企业正在努力完善自主算力体系，降低对单一海外供应链的依赖。这其中，最值得关注的是产业生态变化。芯片竞争并不是单纯比较某一款产品性能，而是比较谁能形成完整体系。过去一些海外企业进入中国市场，依靠的是技术领先和成熟生态。而如今，中国企业正在通过大量应用场景推动国产芯片优化升级。打个比方，芯片产业就像种庄稼。过去，中国市场需要进口种子，现在不仅要培育自己的种子，还要建设自己的农田、灌溉系统和农业技术。这个过程不会一夜完成，但一旦形成规模，影响将非常深远。当然，国产芯片发展也面临现实挑战。先进制造设备、高端材料、核心软件等领域仍需要持续突破。尤其是在人工智能时代，高性能计算需要的不只是芯片本身，还包括高速存储、先进封装和软件生态。目前全球高带宽存储供应仍然受到多方面因素影响，中国AI芯片企业也面临成本和供应链压力。因此，芯片竞争不是一场简单的“谁替代谁”的游戏，而是一场长期科技竞赛。欧美企业依然拥有技术积累和产业优势，中国企业也拥有庞大的市场和完整制造体系。未来的竞争，更可能是双方在开放合作与自主发展之间寻找新的平衡。对于欧美芯片企业来说，中国市场的重要性依然存在。中国不仅是全球重要消费市场，也是大量技术应用落地的重要地区。如果一个市场开始逐渐建立自己的供应体系，那么任何企业都必须重新考虑自己的战略。比尔盖茨此前关于科技发展的判断，引发关注的原因就在于一个现实规律：技术进步很难被长期阻挡。限制可以改变发展的速度，却无法完全改变发展的方向。真正决定未来的，是创新能力、产业基础以及持续投入。中国芯片产业的发展，并不是为了关闭大门，而是在开放环境中增强自身能力。当关键技术更多掌握在自己手中，就能够在全球科技竞争中拥有更多主动权。芯片这场较量，表面看是企业之间的竞争，实际上背后是工业体系、科研能力和市场规模的综合比拼。过去，中国企业更多是在追赶，现在正在进入自主突破阶段。未来全球半导体市场仍然需要合作，但竞争规则已经发生变化。谁能够持续创新，谁能够建立完整生态，谁就更有可能掌握下一轮科技发展的主动方向。对于中国而言，自主创新不是选择题，而是面对时代变化必须走好的道路。对于全球芯片企业而言，真正值得关注的，也许不是中国减少采购，而是中国正在成为越来越重要的技术参与者。

人气飙升前20名(9.12)1.风华高科：MLCC，日本停产2.华胜天成：华为光模块白牌合作伙伴，自主品牌TeamsunLink首秀400G、800G。3.内蒙一机：军工装备。4.闽东电力：绿色电力、智能电网、福建国资。3板。5.超声电子：PCB、共封装光学CPO、商业航天、算力、汕头国资。5天3板6.九鼎新材：玻纤电子布涨价，年报净利增206.51%。7.杭电股份：光纤光缆与电力设备制造，半年业绩增10倍。二季度章建平新进成为第三大股东。8.双星新材：MLCC9.长飞光纤：光通信10.远望谷：跨界收购光泰通信。11.铭普光磁：磁性元件+光模块双主线，AI服务器TLVR电感迎来突破12.博敏电子：PCB13.凯盛新能：光伏玻璃+央企背景+产能优化。14.三孚股份：二氯硅反倾销、光纤材料、存储芯片、有机硅。4天2板15.鼎信通讯：智能电网与电力线载波通信。16.神宇股份：主营射频同轴电缆，产品应用于通信传输和终端设备等领域。康宁获Verizon数十亿美元光纤大单，通信线缆概念受催化。17.崇达技术：公司在PTFE基材PCB（公司已澄清：与华为MateXT2、麒麟9050Pro芯片无业务关系）18.银河电子：智能机电叠加新能源，九部门十五五规划点燃预期。工业和信息化部等九部门印发《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》，提出到2030年新能源乘用车、商用车新车销量占比分别达到70%和40%，具备自动驾驶功能的汽车实现规模应用。19.风语筑：GPT-6Astra发布叠加Claude新模型升级，显著提升AI在软件工程、科研证明及本地化操作等高价值场景的落地能力，推动AI应用从概念走向实操。20.中视传媒：影视内容生产环节的人工智能技术应用带来的成本优化。中视传媒作为具备影视制作与传媒运营业务的上市公司，被资金纳入该主题方向进行交易。传媒行业人工智能内容生产降本增效迎来新进展。芒果超媒董事长透露，人工智能长剧《后西游记》的总成本较同类真人剧可降至几分之一。

不但美国震惊了，日本、德国等西方列强也震惊了，就连马斯克想了三天三夜也难以想明白，中国在西方长期构筑的技术壁垒之下，为什么依然能够在人工智能基础设施领域取得突破性进展。世界正在重新认识中国科技力量，一个曾经被认为只是追赶者的参与者，正在向全球科技竞争的重要位置靠近。过去很多人判断AI竞争，关注的是芯片制造、GPU性能以及模型能力，却忽略了一个更关键的问题：当人工智能进入万亿参数时代，真正决定效率的，不只是计算核心，而是谁能够把海量计算资源连接起来。未来AI工厂就像一座超级城市，芯片是建筑，网络则是连接所有建筑的交通系统，没有高效交通，再大的城市也会陷入拥堵。这也是全球科技竞争格局正在发生变化的重要原因。英伟达不断强化AI网络布局，并推出QuantumInfiniBand、Spectrum-X等产品，就是因为大规模AI训练已经无法依靠传统数据中心网络完成。英伟达公开资料显示，其AI网络方案面向大规模GPU集群，目标是让成千上万甚至更多计算单元协同工作。这说明未来竞争已经从单一芯片优势转向整个基础设施体系较量。1980年代日本半导体产业崛起与美国科技竞争，与今天AI基础设施竞争存在相似之处。当时日本企业依靠产业积累快速进入全球半导体核心市场，引发美国调整战略布局。但今天最大的不同在于，AI时代比拼的不只是制造能力，而是芯片、网络、软件、供应链和应用生态的综合能力。这意味着未来科技竞争更像一场长期体系战争。过去，中国发展数字产业时，经常需要依赖海外核心技术和生态体系。但AI时代带来的变化是，全球产业链正在重新组合。美国企业依靠长期积累形成优势，中国企业则通过自主研发降低关键环节风险，两种模式正在形成长期竞争关系。从现实情况看，中国AI产业依然面对挑战。2026年9月，全球高带宽存储供应紧张，以及相关限制因素，使中国AI芯片企业面临成本压力。这说明中国科技突破不是没有困难，而是在压力环境下寻找新的解决路径。但另一面也正在出现变化。中国多家AI芯片企业正在推动国产替代和生态建设，市场开始出现更多本土方案竞争者。相关报道指出，中国AI芯片企业正在尝试降低对英伟达生态的依赖。这种变化说明，中国科技竞争的重点已经从单点突破转向体系建设。很多外界关注中国AI发展时，过去习惯观察某一款芯片是否达到国际水平。但现在更值得关注的是，中国能否形成自己的算力基础设施网络。如果芯片、服务器、网络和软件能够形成协同，那么技术限制带来的影响就会被不断削弱。这也是为什么scaleFabric受到关注的原因。AI计算不像普通互联网业务，只需要传输大量数据即可。大模型训练要求大量计算节点保持高速同步，网络效率直接影响整个计算集群的运行效果。谁能够解决这个问题，谁就掌握了AI时代基础设施竞争的重要环节。从全球趋势来看，美国仍然拥有明显优势，尤其是在先进芯片设计、软件生态和国际市场影响力方面。但中国正在通过产业链补强，把过去薄弱环节逐步转化为竞争环节。真正让竞争格局发生变化的，并不是某一个产品参数，而是一个国家能否持续形成技术积累。当越来越多关键基础设施实现自主突破，中国科技产业的竞争方式也会发生变化。未来几年，人工智能领域的竞争不会只是实验室里的技术比赛，而会变成国家产业体系之间的较量。谁能够建设稳定、高效、自主的AI基础设施，谁就拥有更大的发展空间。从2026年9月12日来看，外界真正需要重新思考的，不是一款网络产品带来的短期冲击，而是中国正在进入一个新的科技竞争阶段。从芯片到网络，从设备到生态，中国正在尝试构建属于自己的人工智能基础设施体系。这也是美国、日本、德国等科技强国持续关注中国AI发展的深层原因。AI时代的胜负，不只取决于谁拥有最强的一块芯片，更取决于谁能够把整个科技体系连接起来。而这场围绕算力基础设施展开的新竞争，才刚刚开始。

我用ai开发了5个小程序，最后一个终于见到效果了，一上线就有人付费了。这是第三天，每天都有人使用，所以多开发几个是有必要的，刚开始根本就判断不准，哪些会有人用，哪些没人用。不要只守住一个，一直投入，看不到希望就停止投入。ai开发技术

人工智能科学家吴恩达，发文章聊了一个话题：AI时代的工程师，到底该具备什么样的能力？他观察到一个变化。过去在科技公司里，产品经理定方向，设计师画原型，开发者负责写代码把东西做出来，分工很清楚。现在AI工具太强了，一个开发者能干的事变多了，这些角色之间的墙正在被拆掉。开发者开始做​人工智能科学家吴恩达，发文章聊了一个话题：AI时代的工程师，到底该具备什么样的能力？他观察到一个变化。过去在科技公司里，产品经理定方向，设计师画原型，开发者负责写代码把东西做出来，分工很清楚。现在AI工具太强了，一个开发者能干的事变多了，这些角色之间的墙正在被拆掉。开发者开始做产品决策，产品经理也在学着写代码。他说，好的AI工程师应该主动去影响产品该怎么做，而不只是接到需求就埋头干活。这件事需要四种能力。先说第一个，叫驱动构建循环。软件开发就是一个不停转的轮子：写一版代码，拿去试，看反馈，再决定下一步做什么。AI工程师得能推动这个轮子快速转起来。有时候你会先做一个简单原型验证想法行不行，有时候做个最小可用版本拿给用户看，有时候直接上企业级的方案。关键是频繁发布，小步快跑，该找用户聊就找用户聊，该跑实验就跑实验。然后说第二个，做产品决策。你不用变成产品经理，但总会碰到文档里没写清楚的地方，这时候你得自己判断。你得有产品感觉，知道用户真正需要什么。做出来的东西要好用，最好还好看。你还得懂点商业，比如市场有多大、成本划不划算这些问题。平时多跟用户聊，做做问卷，跑跑A/B测试，把对用户的理解一点点磨出来。第三个是沟通和带队。AI工程师的工作范围比以前的开发者大很多，你可能要跟市场部、财务、法务这些团队打交道。你得能把技术的事用大家都听得懂的话说清楚，把各方拉齐往前走。而且现在很多非技术的人都在琢磨AI到底能干嘛，你懂技术，就能帮他们看清楚哪些事能做、哪些事还做不了。最后一个，是高主动性。现在很多人，包括一些公司高层，对AI能做什么还没有清晰的认识。这就给懂技术的人留出了空间。你可以自己发现问题，自己提方案，自己动手做，不用等上面一层一层安排下来。遇到模糊的情况敢往前走，碰到挫折扛得住，衡量自己的标准是你创造了多少价值。吴恩达在最后还提到，你得一直学。追踪新技术，试新工具，调整自己的工作方式。AI工程比传统开发有意思得多，因为你能做的决定更多，参与的范围更广。

8天涨粉上百万，“京圈少爷”靠着“爆金币”闯入短视频赛道的这波操作，属实把互联网的流量密码玩出了全新的花样。旁人的饭撒无非是挥手比心送点小周边，这位JASON吴的饭撒直接往粉丝手里塞百元现钞，那条路人偶遇的第三视角视频，单在抖音平台就斩获了275万赞，涨粉速度快得惊人。早前富二代入局短视频的剧本早就换了好几茬，最开始是纯炫富博人眼球，后来又兴起“没苦硬吃”体验底层生活的套路，如今直接走起了“散财童子”的偏门路线。他还赶上莆田洪灾的时候第一时间联络蓝天救援队赶赴现场协助，小号发的那条公益动态拿到了191万赞，还被福建共青团点名，直接把撒钱带来的争议感拉回了正向，这一步棋走得实在精明。

五角大楼首席技术官称，90%的机密军事人工智能项目已不再使用Anthropic技术​​​

我手欠，更新了鸿蒙系统，手机更加耗电了，而且卡的要命，更新后桌面上的所有东西还得一个个去重新弄，有没有跟我一样的😇😇😇😇😇

中美差距究竟在哪？美国金融专家曾说：“美国在AI技术上绝对领先中国，中国在AI领域的唯一优势就是电力资源比美国多！”对此，马斯克毫不避讳一针见血地表示：“在人类历史的大部分时间里，中国一直是地球上最强大的国家。所以你可以期待他们做出很多伟大的东西，Deepseek就是其中之一。”9月8日，美方三家安全机构把矛头对准中国人工智能企业，声称存在所谓“工业规模”模型蒸馏。一天后，中国商务部明确回应，这类指控于事无凭、于法无据，把正常技术和商业问题政治化，只会进一步推高全球人工智能产业合作成本。几乎同一时间，外交部也表示，中美都是人工智能大国，应当加强合作。这个时间点很有意思：当模型性能差距快速收窄，竞争已经从实验室延伸到规则、供应链和市场准入。今天再拿“中国只有电多”解释中美AI竞争，已经明显不够用了。新华网转引《2026年AI指数报告》显示，截至今年3月，中美顶尖模型性能差距已经缩到2.7%，两国模型从2025年以来还出现过多次交替领先。美国在前沿模型、资本投入和部分基础技术上仍有深厚积累，但过去那种十分明显的性能鸿沟正在快速变窄。更大的变化藏在算力底座里。国家数据局8月29日公布，截至7月底，全国智算总规模达到245万PFLOPS，八大国家算力枢纽和三个算电协同发展区已建成智算规模占全国85%以上，约六成智能算力已经纳入国家级监测调度平台。算力越来越像交通网和电网，单个中心建得多大只是基础，能否跨地区调度、降低闲置、稳定供给，直接决定实际效率。电力确实是一张重要牌，却远非全部。国家能源局数据显示，2025年全国算力中心用电量达到1700亿千瓦时，占全社会用电量1.6%。2026年，“算电协同”首次写入政府工作报告，随后四部门出台行动方案，把能源、算力、数据、模型和应用场景放进同一套体系推进。中国真正有分量的地方，在于能源网络、算力基础设施和制造业场景能够互相支撑。产业端的变化更加直观。工信部公布，2025年我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业超过6200家；到今年上半年，规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率超过30%。模型开始进入设计、质检、装备、物流等环节以后，竞争焦点也从榜单上的几分差距，转向谁能更快把算法变成工厂里的效率、企业里的利润和市场里的产品。短板也得摆在桌面上。新华社今年5月的调研指出，国产智能芯片与主流软件框架适配、软件生态割裂、原始创新能力以及高水平人才供给仍有压力。美国在资本、部分高端芯片、基础软件生态等方面依旧强大，这些积累很难靠一两款热门模型迅速抹平。我认为，中美AI真正拉开距离的地方，今后不会由某一款模型单独决定，而要看芯片、能源、算法、人才、制造、开源生态和市场能否长期形成闭环。中国眼下最重要的变化，是把过去分散的电力、制造、应用场景和算力网络逐渐连成系统，同时继续补基础软硬件和原创能力这几块硬骨头。所以，中美差距究竟在哪，已经不能靠一句“谁绝对领先”概括。接下来更该盯住三件事：美国会不会继续把正常技术竞争安全化、政治化，中国能不能把规模优势持续转化为原创优势，以及开放合作能否压住阵营化和脱钩冲动。真正影响下一阶段格局的，就藏在这三条线上。

申论小程序好用程度对比​​​

“爱是所有”。75岁的陆蓉之在AI艺术展上写下这三个字。她让人工智能生成自己刚出生、被父母第一眼看见的画面，把它留在《七秒钟》这件作品里。接连失去丈夫和母亲，又面对记忆一天天退潮，她选择用AI帮自己记住那些最重要的瞬间。一个人对抗遗忘的方式可以这么温柔。不是硬扛，而是把爱交给另一种介质​“爱是所有”。75岁的陆蓉之在AI艺术展上写下这三个字。她让人工智能生成自己刚出生、被父母第一眼看见的画面，把它留在《七秒钟》这件作品里。接连失去丈夫和母亲，又面对记忆一天天退潮，她选择用AI帮自己记住那些最重要的瞬间。一个人对抗遗忘的方式可以这么温柔。不是硬扛，而是把爱交给另一种介质去存放。阿尔茨海默症患者失去亲人后与AI相伴75岁奶奶用AI对抗阿尔茨海默症

DeepSeek将又一次踩中了风口。国家数据局披露，国家将探索人工智能发展新模式，要围绕国民经济发展场景，按照词元用量和效果计费。而这些，都是DeepSeek所擅长。梁文锋立志要做的通用人工智能（AGI）正是针对各个专业领域而设定的通用大模型。不拼GPU数量，不拼模型参数多，而是深耕某些应用场景，从单纯技术比拼，转向商业应用驱动。而性价比更是DeepSeek无与伦比的优势。DeepSeek必将大有可为！

高志凯：我有把握在今后十个月左右，美国人工智能发展泡沫会破灭，触发世界范围内的金融危机，没有一个国家会幸免本轮全球人工智能资本热潮暗藏巨大虚火，行业风险正在持续累积发酵。财经学者高志凯多次公开预判风险，不断压缩泡沫破裂的预估时间周期。他最新研判明确，未来十个月左右，美国AI泡沫或将迎来集中破裂节点。此次行业洗牌不局限于科技领域，会快速传导，触发全球性金融危机。所有经济体都将在联动效应中受到冲击，不存在完全避险的市场区域。高志凯的风险预判并非临时观点，而是历经数月调研迭代得出的结论。今年早些时候的全国数字经济相关会议上，他首次提出AI行业过热问题。彼时他根据美股科技股走势，预判十二个月内行业会出现结构性崩盘风险。经过数月对行业资本流向、企业营收数据的持续追踪，他修正原有判断。在最新的投资贸易洽谈公开论坛中，他将风险窗口缩短至十个月范围内。预判周期持续收紧，足以说明当下AI行业泡沫膨胀速度远超前期预估。为保证判断客观严谨，高志凯长期深耕海外科技资本运作模式研究。他重点统计美国头部科技企业AI板块的资金投入与实际产出比例关系。目前行业整体呈现严重的收支失衡状态，资本投入体量极其庞大。大量资金涌入算力设备采购、技术研发与市场估值包装等多个环节。但落地民生、赋能实体产业的成熟AI项目极少，真实营收极度低迷。整体行业投入产出比例严重失衡，资金消耗速度远超正常行业范畴。行业当下的繁荣景象，并非技术落地带来的正向产业增长，而是账面泡沫。不少科技企业依靠融资资金流转，完成上下游账面数据的双向美化。芯片采购、设备合作等资金往来，成为企业拉高估值的常用运作方式。这套闭环资本操作，制造出AI产业高速发展的虚假行业繁荣假象。全程没有实质性产业增益与利润产出，完全依靠资本输血维持热度。结合近代金融泡沫发展史，高志凯对标本世纪初的互联网泡沫危机。早年互联网行业盲目扩张基础设施，大规模烧钱，最终造成资源严重闲置。资本退潮后行业崩塌，大量资本蒸发，引发大范围的市场金融震荡。如今AI行业的资本炒作逻辑、盲目扩张模式，与当年乱象高度重合。相较于二十多年前，当下全球资本体量更大，市场联动性也更为紧密。一旦AI泡沫破裂，连锁反应的破坏力，将远超当年互联网泡沫危机。高志凯始终保持理性中立的观察视角，不盲目追捧科技行业风口。他认可人工智能的技术革新价值，但坚决反对脱离实体的资本炒作模式。任何新兴产业的发展，都需要真实市场需求与落地利润作为长久支撑。单纯依靠资本堆砌、概念营销的行业，最终必然迎来市场理性清算。美股科技板块是全球金融市场的重要风向标，牵动各国资本市场走势。AI泡沫崩塌会直接冲击美股大盘，进而传导至全球各行各业资产端。全球经济一体化背景下，各个国家和行业都无法独善其身规避风险。高志凯也客观提及，国内实体经济基底扎实，具备较强风险缓冲能力。提前做好风险预判、严控行业泡沫，能够有效降低外部市场冲击。现阶段，高志凯仍在持续跟进全球AI产业数据与国际金融市场动态。他的系列预警观点，已被财经学界广泛关注，成为行业风控重要参考。业内机构也开始重新评估AI赛道估值，主动排查行业资本运行风险。信源：观威海：高志凯：我有把握在今后十个月左右，美国人工智能发展泡沫会破灭，触发世界范围内的金融危机，没有一个国家会幸免

美国共和党籍参议员泰德·克鲁兹9月11日接受采访时称，在人工智能军事化问题上，他“宁愿它们是美国制造的杀戮机器人，而不是中国制造的杀戮机器人”。他表示，AI需要“规则和护栏”，但认为减缓AI发展速度是一项“不可能的任务”。说白了，美国共和党参议员克鲁兹这番关于AI军事化的言论，表面上看，只是探讨人工智能的技术管控，但事实上，这根本不是单纯的技术伦理讨论，而是带着浓厚大国对抗思维的霸权表态，把AI技术直接绑定军备竞争，绝非普通的科技观点那么简单。要知道，克鲁兹在采访中公然提出，军事化AI，宁愿是美国制造的杀戮机器人，也不能是中国制造的，一边嘴上说AI需要设立规则与护栏，一边又坦言想要放慢AI发展根本做不到。这套说辞的内核十分直白：在AI军事赛道上，优先保障美国的技术优势，所谓的AI规则，本质想要做成服务美国利益的单边规则。可人工智能的安全治理，核心目标本是防范技术滥用、规避军事冲突风险，不该以国别划线，搞非此即彼的对立。科技本身没有善恶，善恶在于使用技术的人，不能简单用国别标签去判定AI武器的危险与否。全球AI治理，需要各国平等协商共同制定规范，而不是由美国单方面定下标准。更讽刺的是，一边呼吁搭建AI安全护栏，一边坚持不能停下AI军事化研发，这套逻辑本身就充满矛盾。想要限制别人发展，自己却不愿踩下刹车，双重标准展露无遗。而这标志着，美国不少政客看待前沿科技，第一反应就是军事化博弈。AI不再仅仅是产业创新工具，已经被纳入大国竞争的军备赛道。这种思维持续发酵，会不断拉高全球人工智能军事化的风险，给国际安全局势埋下新隐患。科技竞争本可以良性开展，一旦完全转向军备对抗，最后所有国家都要承担技术失控带来的代价。说到底，人工智能治理不能搞“本国优先”的霸权逻辑。各国需要共同管控AI军事化风险，建立公平合理的国际规则，而不是比拼谁的作战机器人更强。单纯以国别划分技术好坏，只会加剧全球科技对抗，不利于人类共同安全。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。

今天点了霸王茶姬（我是微信小程序点的比较划算[doge]）​​​