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7月17日，彭博社发文称，包括俄罗斯在内的29个国家已加入由中国主导的“世界人工智能合作”相关机制，北京也在加紧推动在人工智能规则与影响力上追赶美国。这条新闻看似在讲“谁更强”，但更值得关注的，其实是规则怎么谈、谁能坐到桌前、以及合作为何变得越来越难。AI正在从实验室走向各行各业：从医疗影像到自动驾驶，从内容生成到企业风控。问题随之而来——模型能不能上线、数据怎么跨境流动、风险谁来兜底？这些都需要跨国协商，而不是各做各的“自留地”。可现实往往相反：中、美、欧都在搭自己的框架与标准，彼此对接成本很高，于是全球治理容易被切成一块一块，统一的“通行证”迟迟落不了地。彭博社把29国加入中国主导合作机制，直接解读成“与美国竞争”。这种说法读起来带劲，但逻辑容易跳步。对很多发展中国家来说，参与多边合作更多是为了争取议题设置权、技术条件与政策空间，而不是替任何一方“站队”。如果某个合作机制能让更多国家谈规则、谈落地，那么它首先解决的是参与感和发言权的问题。反过来看，美国在这类议题上长期倾向于用“可信联盟”“技术合作圈”等方式筛选参与者。圈子越小，门槛越高，就越容易产生排他效应。结果就是，不同阵营的标准越建越多，碎片化越来越严重。等到其他国家开始补位、寻求替代路径，再被贴上“对抗叙事”的标签，未免有点不公平。从这一角度看，中国与伙伴加强合作，更像是在填补全球南方在AI治理话语上的空白，并尽量把规则讨论从少数国家的会议室，拉回到真正受影响的群体中。至于竞争与否，关键不在口号，而在合作机制是否能提供更清晰的规则、更可操作的路径，以及更平衡的权利与义务。AI治理绕不开大国博弈，但也不应该被简化成冷战式的对号入座。29国加入这类合作安排，至少说明一个事实：在AI时代，越来越多国家想要更多选择，也更不愿意被动接受单一路径。薪火计划人工智能标准人工智能新政中美AI战略中美AI发展中美AI差异

【日本将购买27500颗英伟达RUBIN芯片，用于构建机器人人工智能系统】日本计划采购2.75万颗英伟达下一代Rubin芯片，用于开发本土基础机器人AI模型。新成立的Noetra公司已从政府财政中获得3873亿日元拨款，公司表示将负责统筹该项目并建设一座大型数据中心。这一计划是日本政府降低对外国技术依赖、加强国家安全一系列举措的一部分。Noetra计划于明年3月前发布首个AI模型，并持续进行更新。Noetra总裁HironobuTamba表示，长期目标是在未来几年推出专门面向机器人应用的AI模型。开发本土物理人工智能模型是日本打造全球领先人工智能和机器人产业中心总体战略的重要组成部分。日本政府的目标是，到2040年占据全球约60万亿日元机器人市场30%以上的份额。

小日子机器人智能方向大概率也落后于中美，30%的目标难【日本将购买27500颗英伟达RUBIN芯片，用于构建机器人人工智能系统】日本计划采购2.75万颗英伟达下一代Rubin芯片，用于开发本土基础机器人AI模型。新成立的Noetra公司已从政府财政中获得3873亿日元拨款，公司表示将负责统筹该项目并建设一座大型数据中心。这一计划是日本政府降低对外国技术依赖、加强国家安全一系列举措的一部分。Noetra计划于明年3月前发布首个AI模型，并持续进行更新。Noetra总裁HironobuTamba表示，长期目标是在未来几年推出专门面向机器人应用的AI模型。开发本土物理人工智能模型是日本打造全球领先人工智能和机器人产业中心总体战略的重要组成部分。日本政府的目标是，到2040年占据全球约60万亿日元机器人市场30%以上的份额。

【中国AI的发展逻辑】人工智能全要素共享意味着什么这几天，很多美国AI行业相关从业者都来到中国实地走访，他们用多年时间形成的行业认知，正在被中国AI颠覆。我们可以聊聊一个问题——中国AI正在形成一种怎样的发展逻辑？1.系统性的共建共享正在成为中国AI最显著的特征。2.从输出产品，到输出方案，再到输出能力，中国正通过开放合作在构建AI生态。3.技术层面，比起打造技术高地，中国更看重的是提供务实有效的技术底座。4.不少人熟知的AI发展逻辑，基于一种旧的科技秩序——核心技术掌握在少数人手中，其他参与者只能获得产品、服务，却很难真正积累自己的技术能力。进入人工智能时代后，模型闭源、接口收费、算力受限、生态锁死，当技术集中度越高，全球AI产业的依附关系就会越稳固。而中国想探索的，是另一种秩序——集全人类、各国合力，实现开源的、全要素的AI生态构建。在2026世界人工智能大会上，中国人工智能国际合作“全要素共享”的开放逻辑，将呈现出更清晰、更具体的行动框架。大会也或许会进一步回答全球AI秩序会向何处演进。谭主将持续关注。

外媒：日本计划向英伟达（Nvidia）采购2.75万颗下一代Rubin人工智能芯片，用于建设日本自主研发的基础AI模型，重点应用于机器人领域。此举显示日本正加速布局人工智能产业，希望减少对海外AI技术的依赖，并提升机器人技术竞争力。这些高性能芯片将成为训练大型AI模型的重要基础设施，帮助日本发展能够理解环境、学习任务并执行复杂操作的智能机器人。随着全球AI竞争加剧，日本希望结合自身在机器人制造领域的优势，打造具有自主能力的“机器人大脑”，推动制造业、服务业等领域的智能化升级。

千万别不信，再过几年，这就是赤裸裸的现实！1、退休金的差距会越来越小，不会再出现有人拿一万多，有人明明也交了灵活就业社保，却只能拿1000多了。2、医保政策会更加完善，生病住院，不用再多花冤枉钱。3、年轻人也开始注重养生，大家都明白了，身体才是最大的本钱。4、油价越来越贵，家庭用车，越来越倾向新能源汽车。5、人工智能，应用越来越普及，很多生活场景，都可以看到AI的身影。看完杨澜对话刘嘉教授那期，有个观点细思极恐却又无比通透：我们总说AI是一面照见人性的镜子，但这太温和了。在我看来，AI更像一台人类智识的“测谎仪”。刘嘉教授从脑科学角度提出，AI没有“死亡意识”，也就没有对意义的原生渴求，它只会基于概率预测下一个词。这暴露了一个残酷真相：过去我们引以为傲的思考，有多少其实是肌肉记忆般的套路复述？当你让AI写一份工作周报，它瞬间能生成90分的标准模板。这时候你才发现，自己平时引以为傲的熟练，可能只是高级一点的模式识别。探寻人工智能，人与AI全新序章这期节目最独特的立意在于：AI的存在不是为了比较谁更聪明，而是为了逼出人类专属的那份独特性。如果AI能完美完成所有有标准解法的任务，那么人类被迫退守的最后阵地，恰恰是我们曾经忽视的：对思考的思考、具身感知的痛痒、以及在无意义里刨出意义的执着与坚守。以前我们怕AI答得太好，现在我们该庆幸它答得太好：它用完美的复刻，测出了我们多少伪思考。人与AI的全新序章，其实是人类在算法的逼迫下，终于不得不开始认真回答“我为何独有灵性”的这一刻。

人工智能专家说："信不信由你，这就是趋势！"很多人焦虑被时代淘汰，但真正淘汰人的，从来不是科技，而是固化的思维、停滞的学习力。去年冬天，我朋友老赵给我打了个电话。电话那头，他声音哑得像砂纸："兄弟，我被裁了。"老赵，45岁，某制造业公司的行政主管，干了十五年。他以为自己是"老员工"，公司离不开他。但HR找他谈话只用了八分钟，核心就一句话："赵哥，公司引入了一套AI行政系统，以后报表自动生成、排班自动优化、文件自动归档。您这边……工作量确实不需要了。"老赵当场就懵了。他拍着桌子说："我在这干了十五年！"HR礼貌地微笑："所以公司给了N+3的赔偿，已经是最高标准了。"老赵挂了电话。他十五年积累的"不可替代性"，在八分钟里，碎了。而这一切，在三年前就有预兆。三年前，我们共同的朋友小林，那时候刚从互联网大厂跳槽出来创业。有一回聚餐，小林在饭桌上说了一段话，我到现在一字不差地记着——"你们有没有发现，电灯一出现，煤油灯消失了；打火机出现，火柴消失了；智能手机出现，按键功能机消失了。这个世界从来不给旧事物'过渡期'，新东西一来，旧东西就直接退场，连招呼都不打一声。""AI现在正在做同样的事。简单的体力劳动在消失，基础的文案工作在消失，机械的办公操作也在消失。你信不信，再过五年，很多岗位就像当年的传呼机一样，说没就没了。"老赵当时就笑了："你说得吓人，我们公司那套流程多复杂，机器能懂？"小林没争辩，只是说了句："赵哥，我不是吓你。我是想劝你——你今年42了，至少还有二十年要工作，你有空学点新东西吧。"老赵摆摆手："学什么，我干了这么多年，公司离不开我。"小林叹了口气，没再说话。三年后，老赵被"离不开"他的公司"优化"了。他离职后，四处投简历。但45岁的行政主管，技能树全是"线下时代的经验"——手工排班、纸质归档、Excel表全靠手动录入。那些30岁出头、会用AI工具做全自动化流程的年轻人，把老赵的简历一次次比下去。他去面试了七家公司，没有一个给offer。最扎心的一次，面试官问他："赵先生，您会用AI自动生成会议纪要和任务追踪表吗？"老赵说："我可以学。"面试官笑了笑："我们这边，要求'已经会'。"老赵那天晚上给我打电话，在电话里哭了。他说："我这十五年，以为自己是个'专家'。现在才知道，我只是把同一件事，重复了一万遍。我从来没有'成长'过，我只是'变老'了。"我不知道怎么安慰他。因为我知道，他说的没错。而小林呢？三年前他开始学AI，从最基础的Python脚本入手，然后学机器学习原理、学AI应用落地。他把AI用在自己的小公司里，一个人干了以前五个人的活。今年，他的公司从三个人扩到了二十人。去年营收翻了三倍。他上个月刚买了一套学区房，女儿下半年上小学。我去找他喝茶，问他还记不记得三年前饭桌上劝老赵的事。他沉默了一下，说："记得。我当时就是看到了那个趋势。但我叫不醒一个'不想醒'的人。""你知道这世界最残酷的是什么吗？"他放下茶杯，"淘汰人的从来不是技术本身，而是'我不需要学'这个念头。技术一直在变，但只有一种人会被淘汰——就是那种觉得'我已经够了'的人。"我后来把老赵的故事写进了一篇文章。有个读者留言说："这不就是中年危机吗？"不对。这不是年龄的问题。《周易》说："穷则变，变则通，通则久。"人到了"穷"的时候，必须变。但最聪明的人，是在"还没穷"的时候就开始变。老赵被裁的时候，45岁。小林开始学新东西的时候，42岁。两个人起步只差三年，结局天差地别。区别在于：一个人看到了"趋势"，然后行动了。一个人听到了"趋势"，然后笑一笑，继续回头走老路。《礼记·大学》说："苟日新，日日新，又日新。"每天都要让自己"更新"一次。不是年龄在淘汰你，是"停止更新"在淘汰你。后来我介绍老赵去参加了一个AI办公培训班。他一开始很抵触，说"我这年纪学不动了"。但上了三节课之后，他给我发了一条微信："原来Excel可以这么玩！我十五年的手工活儿，三行代码就搞定了。我以前是有多傻？"我看着屏幕，不知道该高兴还是心酸。高兴的是，他终于醒了。心酸的是，如果三年前他愿意听小林一句话，今天坐在宽敞办公室里带团队的人，本来可以是老赵。可惜没有如果。《道德经》说："为之于未有，治之于未乱。"要在事情还没发生的时候做准备，要在混乱还没到来的时候先治理。别等到被淘汰了，才问"凭什么"。凭的就是——趋势来的时候，它不打招呼。你不理它，它就绕过你，带着愿意跟上的人，继续往前走。而站在原地的人，只能看着别人的背影，问一句："凭什么？"不凭什么。就凭你停止了生长，而世界没有。

混合键合技术揭秘东方算芯芯片的诞生与技术突破！7月13日，AI独角兽东方算芯发布首颗大算力芯片DF1000，着实惊艳。这颗芯片最大亮点是“14≈4”，用14纳米工艺达到近似4纳米工艺芯片的性能，训练性能介于英伟达A系列和H系列之间。能有此突破，靠的是两大核心技术。一是以软件定义芯片，让软件来控制芯片功能，适应算法快速迭代。二是近存计算，受晶体管堆叠构想启发，通过3D混合键合技术把计算层与存储层垂直堆叠，互连间距压缩至亚微米级，提升互连与带宽密度。基于此技术的晶圆级堆叠，还提升了访存带宽，降低供应链依赖，真可谓技术创举！

未来10年最吃香的5大领域：1.人工智能与算力2.半导体与集成电路3.具身智能与智能机器人4.新能源与新型储能5.生物医药与细胞基因治疗2026年，AI已经不再是实验室里的代码，而是渗透进金融、医疗、制造甚至艺术创作的每一个毛孔。杨澜作为资深媒体人，再次聚焦AI。既然要探寻人工智能，就需要了解人与AI的协同，或者是人机关系本质是权限的定义。模型负责执行，目标由人定义，风险因人承担。我们要清醒地认识到，AI只是工具，不能让它取代我们的大脑。当下人工智能AI技术取得了突破性进展，深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的成熟，使得AI应用场景不断拓展。从自动驾驶汽车到智能医疗系统，从智能家居设备到个性化学习平台，AI正深刻改变着人类的生产生活方式。真正稀缺的是共情力、决策力和原创力，这些恰好是AI够不着，又很难完成的工作。

这就是短视频算法推送导致的信息茧房了，你看到的内容，是你偏好的内容，不等于短视频平台内容的主体或全部。我之前有一段时间每天都能刷到十几个某品牌汽车的车祸视频，但这不代表这家的车就有问题容易出车祸。后来通过不停地手动点“不感兴趣”，平台才减少了同类视频的推送。所以我一直认为，打造企业良性舆论环境，一个重要的措施就是整改短视频平台的算法，避免强化信息茧房。

外媒：欧洲希望在人工智能、芯片、数据安全、政府软件等关键领域拥有更多自主能力，以避免受到外部政治压力和技术封锁的影响。不过，欧洲目前很难完全摆脱美中科技体系。美国在云计算、AI模型和大型科技企业方面优势明显，中国在部分制造和数据领域也占据重要地位。因此，欧洲领导人开始调整目标：不是追求100%独立，而是在关键领域建立自主能力。法国计划推广本土视频会议和AI工具，德国投入数百亿欧元发展AI、生物科技等领域，并支持本土企业。欧洲的优势包括基础科研、工业制造和高端设备，但短板是缺少像硅谷一样的风险投资环境，很多优秀初创企业需要赴美融资发展。

密云防汛小程序「叫应」（依托企业微信/AI工具开发）工作原理与运行逻辑开发人：密云规自分局谢陨石，借助企业微信配套AI开发工具WorkBuddy编写，解决汛期逐户打电话核查的痛点。一、传统旧模式（痛点）暴雨预警后，工作人员拿着纸质台账，逐个给村镇包保人打电话，反复确认每户村民是否转移；人工统计、口头汇报，耗时数万分钟，容易漏户、信息滞后、数据混乱。二、程序底层原理（依托企业微信能力）1.数据底座：全域信息数字化入库提前录入全区2000多处地质隐患点、700个涉险村庄、几千户受威胁群众、对应包保干部信息，全部存储在企业微信协同数据库，替代纸质台账。2.接口打通：自动同步外部预警数据对接气象、地质部门官方接口，实时抓取降雨量、滑坡泥石流风险预警，数据自动推送小程序，不用人工转发通知。3.企微协同通信机制复用企业微信组织架构，区分区、镇、村三级账号权限，村干部、巡查员、区级指挥人员在同一体系互通，系统内置消息推送、在线填报功能。4.AI轻量化开发靠企业微信WorkBuddy代码AI生成页面、表单、地图功能，仅消耗少量算力即可完成开发，无需专业服务器。三、实际工作流程（如何替代挨个打电话）1.预警自动下发暴雨/地质风险预警触发后，小程序自动给对应辖区所有基层工作人员推送通知，不用人工逐一呼叫。2.现场一键填报状态村干部到村里排查后，手机点开小程序，勾选「已转移/未转移/特殊困难户」，数据实时同步后台，不用电话上报。3.指挥端全局可视化区防汛指挥在后台地图上，直观查看各村转移完成户数、未撤离人员、隐患点位位置，系统自动汇总统计，省去人工填表、电话汇总。4.一键导航实地核查小程序内置地图，直接跳转隐患点路线，方便干部上门劝导转移。5.分级权限保障数据安全村级账号仅能查看本村住户，区级可查看全域，群众隐私、隐患点位信息分层隔离，不对外公开。四、核心优势总结把「人工打电话传递信息」，换成数据线上实时流转：群众转移状态、雨情、隐患信息全部线上同步，减少90%以上电话沟通，实现防汛转移闭环管理。

马斯克再度语出惊人，他曾表示：“社会中的竞争，其实不需要你胜过所有人；大多数人都很容易松懈，只要你再努力一点，就能超过60%的人。”但到了人工智能重排赛道的2026年，真正稀缺的也许早已不是苦干。到了2026年7月，职场上最明显的变化，不是大家突然变懒了，而是过去需要几天完成的工作，如今可能被人工智能压缩到几个小时。一个人依旧按旧办法埋头苦干，另一个人已经带着智能工具处理资料、写程序、做设计，两人的差距很可能从第一天就开始扩大。先看看马斯克旗下人工智能业务最近在做什么。6月，相关团队连续把模型接入文档编辑、云计算平台、数据平台和开发工具，目的很明确，就是让人工智能离开聊天窗口，直接进入企业日常流程。工具一旦进入生产环节，竞争就不再只比谁更能熬，而要比谁更会调用新能力。这恰恰给那句“稍微努力就能超过多数人”增加了新的前提。过去，一个人每天多学一小时，也许能够慢慢建立优势；现在，还要看这一小时学了什么。有人反复练习即将被机器接管的流程，有人研究怎样把机器变成助手，同样投入几年，结果可能隔着不止一个层级。许多人其实并不懒，他们每天早出晚归，手机消息不停，会议一个接一个，回到家还在处理工作。问题在于，忙碌未必会留下能力。今天做完的事情，明天又从头开始；今年掌握的方法，明年已经失去价值。这样的勤奋消耗很大，却没有形成能够带走的经验、作品和资源。更需要警惕的是，人工智能正在迅速压低普通技能的价格。过去会制作表格、整理文案、搜索资料，就能形成一定门槛；如今机器能够承担相当一部分基础任务。今后的差距，很可能出现在提出问题、验证信息、整合资源以及承担责任这些环节，单纯会操作已经越来越不够。中国的发展数据也给出了清晰信号。2026年前5个月，我国规模以上高技术制造业利润同比增长44.7%，电子行业利润增长103.9%，半导体相关产业保持较快增长。机会并没有消失，而是加速流向技术升级、先进制造、人工智能和新型产业链。6月份，中国制造业采购经理指数回升到50.3%，生产指数和新订单指数都处在扩张区间，但小型企业指数仍低于临界点。这说明机会正在增加，却不会平均分配。产业升级越快，掌握新技术的人越容易获得新位置，停留在旧经验里的人压力也会更直接。国家层面已经开始为这种变化做准备。6月公布的就业规划提出探索人机协同的新型工作形态，7月出台的相关部署又提出，把岗位需求、技能培训、能力评价和就业服务连接起来，同时建立人工智能就业影响评估机制。这不是鼓励所有人追逐热点，而是在提醒劳动者，技能更新已经成为长期任务。由此再看社会竞争，个人是否努力当然重要，但一个人进入什么行业、接触什么技术、能不能进入真实项目，同样决定成长速度。站在产业上升的电梯里，普通人也可能获得更大的发展空间；守着收缩的岗位不愿改变，再辛苦也可能只是延缓压力到来。至于网络上广泛流传的“超过60%”“专注就超过80%”“深耕三到五年进入前列”，目前能够查到的公开一手材料，并没有给出这组完整表述的可靠来源。把它当成一种激励可以理解，却不能把几个百分比当成人生规律，更不能拿来否定所有暂时处于困难中的人。现实世界远比一句名言复杂。有些行业需要十多年训练，有些岗位离不开学历、资金和平台，有些人还要承担家庭压力。努力不能保证每个人得到相同结果，但缺少长期积累，机会到来时往往也抓不住。真正有价值的坚持，是不断增加自己的选择，而不是用疲惫感证明自己没有虚度时间。马斯克的经历也不该被包装成“一个人比别人勤奋，所以改变世界”。他的企业背后有工程师团队、资本投入、供应链体系、市场环境和长期技术积累。只讲个人意志，很容易把复杂的产业竞争讲成成功学故事，也会让普通人误以为，只要睡得少、工作久，就能复制超级企业家的道路。7月2日，特斯拉公布第二季度数据，汽车产量超过45万辆，交付量超过48万辆，储能产品部署达到13.5吉瓦时。这样的规模不是靠某个人连续加班完成的，而是研发、制造、物流、能源和供应链共同运转的结果。现代竞争早已是体系与体系之间的较量。这一点对中国尤其重要。我们没有必要把任何美国企业家塑造成不可复制的神话。中国拥有完整制造业体系、大规模工程人才、持续扩大的应用市场，也具备把新技术快速带进工厂和生活场景的能力。个人成长若能和国家产业升级结合，获得的机会远比追逐几句网红名言更真实。普通人接下来最该积累的，可以归结为三种能力：一项能够长期解决实际问题的专业本领，一套能够提高效率的人工智能工具，再加上与人合作、理解需求和判断风险的能力。机器可以帮助完成任务，却不会自动替你选择方向，也不会替你承担结果。

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；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。总有人焦虑AI会抢走谋生工作，可细看身边真实事例就明白，AI只是减负工具，无法替代人的温度与判断。快递驿站老板娘从前最头疼入库登记、会员活动宣传，每天对账、写活动文案要熬到深夜。如今用AI一键录入快递台账，自动统计每日收发量，几分钟完成对账；输入活动规则就能生成朋友圈宣传图文，省下不少外包设计费。自由花艺从业者靠AI极大提升效率，批量生成花艺短视频脚本、搭配花束配色方案。但接待顾客、根据对方故事定制花礼的共情创意，只能靠自己完成，独特走心的搭配思路，是AI复制不了的。乡村果农借助AI规划采摘、销售计划，自动统计果品库存，生成带货文案发布短视频。可上山打理果树、和收购商谈价、根据果树状态调整养护方式，依旧要依靠自身多年种植经验。兼职家教老师用AI整理习题、备课课件，省去搜集资料的时间。但安抚学生情绪、针对性查漏补缺、因材施教的沟通共情，机器完全无法实现。AI只擅长机械重复工作，内容常有误差，需要我们辨别修正。真正立足的关键，是守住共情沟通、独立思考的核心能力，善用AI减负，发挥独属于人的鲜活创造力，在智能时代安稳谋生。

全都是骗局？马斯克彻底撕下美国遮羞布！当美国上将还在耀武耀威，说着美国无敌，特别是在太空领域，依然保持绝对领先优势的时候！马斯克语重心长地说了一句：“中国科技早已经崛起，你不要轻视了中国！“2025年3月，美国太空司令部司令斯蒂芬·怀廷在国会作证时，一面强调美国拥有强大的商业航天产业、盟友体系和太空作战力量，一面承认中国在轨力量自2015年以来增长约十倍。截至2025年1月，中国在轨运行卫星已经达到1094颗。美国太空军在相关文件中更直接地把中国列为主要追赶者，要求加快建设更具韧性的太空体系，以防既有优势受到冲击。这就有点意思了。如果美国真像某些将领描述的那样拥有不可动摇的领先地位，又何必反复强调要“保持领先”，甚至把2026年设为加速部署的关键节点？美国当然没有失去太空强国地位，SpaceX的火箭回收、星链系统、发射频率以及商业航天生态，至今仍有明显优势。问题在于，优势还在，并不等于别人永远追不上。网络上广泛流传一句话，称马斯克曾警告美国：“中国科技早已经崛起，你不要轻视了中国。”目前没有可靠资料证明他逐字说过这段中文，因此更严谨的理解是，这句话属于对他多次公开判断的概括，而不是可以直接加上引号的完整原话。不过，这种概括并非毫无根据。他给出的理由不是一句空泛的“中国速度”，而是电力。人工智能数据中心要消耗大量电力，芯片、变压器、冷却设备和电网承载能力，都会决定算力能够扩张到什么程度。马斯克为何盯住电力？数据已经给出部分答案，2025年，中国规模以上工业发电量达到97159亿千瓦时，美国全年发电量约为4.43万亿千瓦时。两国统计口径不完全相同，不能粗暴地换算成谁是对方的几倍，但中国电力供应规模更大是可以确认的事实。截至2025年底，中国光伏装机达到12亿千瓦，风电装机达到6.4亿千瓦，风电与光伏合计装机首次超过18亿千瓦。这些数字不会自动转化为人工智能领先，却提供了扩大数据中心、制造芯片、建设通信网络和推动工业智能化的基础条件。美国的高端芯片、基础软件和顶尖模型仍然很强，中国的优势则更多来自制造能力、工程规模、电力系统和产业配套。双方的竞争早已不是实验室里比一次模型跑分，而是谁能把算法、能源、设备、网络和应用真正连接起来。DeepSeek的出现，让这种变化变得更加直观。2025年1月发布的DeepSeek-R1，在多项推理任务上取得了接近OpenAI相关模型的成绩，并开放了模型权重及多个蒸馏版本。到了2026年，斯坦福大学人工智能指数报告指出，中美顶尖模型的性能差距已大幅缩小，两国模型自2025年初以来多次交替领先。美国仍拥有更多顶级模型和更庞大的私人投资，中国则在论文数量、引用、专利产出和工业机器人部署等方面占有优势。航天领域也出现了类似变化，2026年7月10日，长征十号乙运载火箭完成首次飞行，火箭一级在海上回收船上通过网系捕获方式实现垂直回收。这是中国首次成功实施运载火箭一级可控回收，也是全球首次完成运载火箭海上网系回收。中国与美国成熟的商业化复用体系仍有差距，但从技术验证迈向工程应用，本身已经说明追赶正在落到具体项目上。真正被揭开的，是“美国永远领先、别国只能跟随”的旧叙事。美国将领对外不断强调自信，相关部门却在预算、卫星体系、人工智能和太空作战规划中把中国列为最需要认真对待的竞争者，这两种态度并不矛盾。前者服务于舆论和军费争取，后者必须面对真实的技术变化。一些文章讲完马斯克、DeepSeek和中美科技竞争，话锋一转，便声称孩子不学人工智能就会被淘汰，随后开始售卖课程和书籍。教育部等五部门在2026年4月印发《“人工智能+教育”行动计划》，确实提出建设覆盖各学段的人工智能教育体系，但政策重点是提高科学素养、实践能力和合理使用技术的水平，并没有把某本书、某套课程包装成人生捷径。

WSJ：IBM的困境对整个AI行业意味着什么。周二对IBM来说不是个好日子。公司发出第二季度盈利预警，导致市值蒸发约四分之一。但这项预警也可能向市场发出一个更大的警报，显示人工智能行业的现状并不乐观。IBM表示，问题主要源于客户调整资本支出，从大型主机及相关软件转向目前供应紧张的服务器、存储设备和存储芯片。换句话说，IBM的客户主要是拥有庞大计算系统的大型企业。如今，这些企业减少了对常规计算设备的支出，转而追逐人工智能。大企业疯狂投入人工智能当然并不令人意外。但IBM的预警也表明，人工智能支出可能已经让这些客户的资金捉襟见肘，以至于不得不削减其他领域的开支。这种情况有可能只是暂时的。例如，许多企业认为，存储芯片供应紧张，价格可能继续上涨，因此需要提前锁定供应。但这也可能意味着，美国企业用于人工智能投资的资金空间正在逐渐耗尽。为了维持这场支出热潮，企业未来可能不得不作出更多牺牲。这不仅值得IBM股东担忧，也应引起更大范围投资者的警惕。

一觉醒来！一个重磅催化又来，今天这个方向恐怕要跳涨了，不废话，直接上重点：物理AI……07:03:32财联社7月16日电：英伟达表示将与丰田扩大合作伙伴关系，以推动物理AI在汽车行业、机器人技术以及城市领域的应用。日本公司正在使用英伟达的Nemotron以构建人工智能模型。推出全新JetsonThor计算机，以推进主流机器人技术和边缘人工智能。为什么说这是一个重磅消息呢？原因很简单，这次的合作标志着物理AI正从概念正式走向汽车、机器人、智慧城市等真实场景的规模化落地。此消息短期必然是会对物理AI概念产生利好情绪催化的。同时也会刺激我们大厂在物理AI上加快研发。特别是物理AI在智价方面商业化应用。对于大A相关物理AI概念同样是大利好，尤其利好自动驾驶、具身智能以及工业软件三大产业链。

WSJ：IBM的困境对整个AI行业意味着什么。周二对IBM来说不是个好日子。公司发出第二季度盈利预警，导致市值蒸发约四分之一。但这项预警也可能向市场发出一个更大的警报，显示人工智能行业的现状并不乐观。IBM表示，问题主要源于客户调整资本支出，从大型主机及相关软件转向目前供应紧张的服务器、存储设备和存储芯片。换句话说，IBM的客户主要是拥有庞大计算系统的大型企业。如今，这些企业减少了对常规计算设备的支出，转而追逐人工智能。大企业疯狂投入人工智能当然并不令人意外。但IBM的预警也表明，人工智能支出可能已经让这些客户的资金捉襟见肘，以至于不得不削减其他领域的开支。这种情况有可能只是暂时的。例如，许多企业认为，存储芯片供应紧张，价格可能继续上涨，因此需要提前锁定供应。但这也可能意味着，美国企业用于人工智能投资的资金空间正在逐渐耗尽。为了维持这场支出热潮，企业未来可能不得不作出更多牺牲。这不仅值得IBM股东担忧，也应引起更大范围投资者的警惕。

十年，我用的都是楼上4楼的网。密码是八个8，他没换过，我索性也就没办过宽带。我甚至摸透了他家网络的规律。周末人都在家，网速卡成幻灯片。工作日白天，下个电影直接拉满。每晚八点，信号准时断连一秒，我猜是他家那个智能灯泡又掉线了。有次，楼道里碰见他，手里正拆一个新路由器的包装。他冲我点点头，说旧的跟不上时代了，换个快的。我手里的钥匙，悬在锁孔前，停住了。那一晚，我点了五次手机WLAN列表，那个熟悉的名字还在，密码，还是八个8。他只是换了更快的路由器，拉了更宽的带，没动那串密码。直到昨天。我提着垃圾袋等电梯，他在旁边刷短视频，外放声开得老大。电梯指示灯一格格往下跳。他手机一收，屏幕暗了下去，突然问我：“你家网怎么样？”我脑子里的弦“嗡”一下绷断了。什么？他往前一步，几乎是贴着我，压低声音说：“前阵子换了千兆，下载速度挺快的吧？”我攥着垃圾袋的手猛地一紧，袋子“刺啦”一声，差点脱手。“叮”的一声，电梯到了。门开了，他走进去，用手挡着门，看着我：“不上？”“我……等下趟。”电梯门在他身后缓缓关闭。关上前，他看着我，嘴角往上扯了一下，那个笑，分明在说：十年了，咱俩就这么点事，都懂。我转身，一步一步走楼梯。三楼到四楼，就十几级台阶，我感觉自己走了半个世纪。你们说，我是不是该提一篮水果上去，还是就这么继续装傻？

现在有很多的短视频，主角都是衣着暴露的美女，有AI，也有真人。我知道，对跟自己没有多大关系的女性，她们怎么穿衣服，绝大多数的男人是不会介意的。我当然知道，也有部分男人很喜欢看这种。他们点赞喝彩，甚至评论起哄说希望多发一点。我就想问问成年男人们，如果是你们的老婆或女朋友，穿成这样，然后招摇过市，或者在舞台上搔首弄姿，你们是否会介意？也想问问做父亲的男人，是否会介意自己的女儿穿着过分暴露的衣服去参加社交活动呢？

元旦的时候进城就开始考虑如何在内容上加入点新鲜血液，感谢新浪站方的支持与指导，大家也发现，进城从上个月开始加大了视频内容的发布。因为一方面视频内容已经占据了男女老少的碎片化时间和娱乐时间，逆潮流而动和账号的名字就明显不符。另外一方面，视频相比图文有其自身的优势。尤其是财经和科技方面，图文内容一直都存在几传手的问题，所以传递新鲜一手信息也就成为大家提升姿势水平过程中进城可以做的一点微不足道的工作。今后信息流里的短视频会以快速传播为主，而长视频会分为直击华盛顿直击硅谷直击华尔街三个主题，沉淀有价值的信息，努力成为大家成长道路上一块可靠的垫脚石。另外，为了方便大家在多端观看，长视频部分也会在b站同名账号做更新。不过，微博这边还是会坚持更新有价值的图文信息，所以老朋友们也别担心，进城会继续在提高这一块的质量上努力的。

人工智能如何成长？上个世纪50年代，人类刚刚发明电脑，就想到了人工智能这个词。当时只是一个科学幻想，只有想象，没有概念。今天人人都知道AI就是人工智能，这70年是怎么走过来的？在电脑普及以前，人们是通过图书馆读书看报纸，听收音机和相声等方法，获得知识。电脑普及以后，所有的知识都从图书馆收音机塞进到了电脑里头。有了互联网以后，全世界的电脑里的公共信息，人人都可以从一个电脑中阅读到。信息爆炸就是互联网时代的特点。有了5G传输技术后，信息有了神经系统，反应非常快。再加上算法，芯片更新，终于诞生了人工智能。人工智能快速阅读完人类所有公开的资料，和人类对话，回答问题。这是AI的上半场，下半场将进入到物理AI，信息世界将进入到物理世界，从说话到干活。我们现在正处在这个转变期，代表的产品就是agent（智能体）。我用AI做了一个科普图，希望能把这个过程说明白，迎接世界AI大会在上海召开。

【面壁智能半年融资超50亿，端侧AI赛道杀出最大独角兽】面壁智能完成新一轮融资，2026上半年累计融资金额超50亿元，估值突破200亿，成为端侧智能领域最大独角兽。已落地手机、汽车、具身等赛道。端侧大模型正在从概念走向规模化商用。

世界五大顶尖科技，中国全部站在第一梯队！1.无人机：中国、美国2.量子计算：美国、中国、加拿大3.新能源汽车：中国、德国、美国4.VR/AR：美国、中国、日本5.人工智能：美国、中国、英国随着人工智能全面落地，传统工作模式迎来巨大变革。面对飞速迭代的AI新时代，每个人都面临新的机遇与挑战，职场生活正在发生翻天覆地的改变。AI正在重塑各行各业的工作模式，彻底改变我们的职场生活。过去耗费大量时间的文案撰写、表格统计、会议记录、资料整理，AI可以快速完成，大大减少重复劳动，提升整体工作效率。设计、剪辑、自媒体创作等行业，依靠AI快速生成初稿，创作者把精力聚焦创意、审美和核心决策。同时高危、枯燥的流水线岗位逐步由智能机器人接手，减少人工风险，催生AI训练师、提示词工程师等全新职业。随之而来的是新的焦虑：很多岗位被替代，中年从业者面临转型压力，单纯重复性技能慢慢失去价值。AI生成内容还存在信息不实、版权纠纷等问题，需要人工核验把关。未来的核心竞争力，不再是机械劳动，而是创造力、沟通能力和独立判断能力。我们要主动学习AI使用方法，做好职业规划，持续学习新技能，适应人机协作新模式。AI不是对手，而是新型工作搭档。主动拥抱变化、坚持终身学习，我们就能跟上时代节奏，在AI时代找到稳定长久的发展方向。

印媒：如果印度想成为科技超级大国，就必须学习中国的技术路线。7月15日，印媒在报道中表示，中国在半导体和人工智能领域的崛起并非一蹴而就，而是数十年来对研发、工程人才、自主技术以及完整半导体生态系统投入的成果。那么，印度可以从中国的经验中学到什么呢？印媒从自主研发技术和知识产权，到投资人才，再到打造端到端的芯片产业等三个方面进行了闸述，以最终构建起强大的人工智能和半导体生态系统，及完善的人才培训体系。不仅如此，印媒还希望能够引进中国的技术和设备等。从报道中可以看出，印度不光是要学习中国的成功模式，还要吸收先进的技术，以实现科技强国的目标。虽然中印两国的人口规模相近，可实际情况却截然不同，想要成功复制和推广中国的经验恐怕并非易事。毕竟，其短板和差异等方面还是非常明显的…

美国芯片终于敲开中国大门，白宫和硅谷同时松了口气当地时间7月14日，美国商务部工业与安全局官员杰弗里·凯斯勒在众议院外交事务委员会的一场听证会上，向外界证实了一件事——已经有“极少量”的英伟达H200人工智能芯片，正式运往了中国客户手中。凯斯勒说得非常谨慎，他用了“非常少，可以说微不足道”这样的措辞来描述这批货的数量。当被问到具体运了多少、买家是谁的时候，这位官员一口回绝，没有透露任何细节。这件事之所以引起这么大关注，得从头说起。过去几年，美国政府对中国的芯片出口管制那是一层接着一层，越收越紧。英伟达的H100、H200这些高端人工智能芯片，统统被列入了禁止对华出口的名单。美国的算盘打得很清楚——你中国要发展人工智能，我就卡住你的脖子。这套策略持续了好几年，也确实给中国的高科技产业制造了不少麻烦。但事情在去年年底出现了变化。2025年12月，当时的美国总统特朗普突然宣布，批准向中国出口H200芯片。这个决定在当时引起了不小的震动，很多人说这是美国对华芯片封锁出现重大松动的信号。到了今年1月，美国商务部把这个决定正式落了地，出台规定允许向经过核实的中国买家销售H200芯片，但附加了两个条件：一是要征收25%的美国税费，二是申请企业必须书面确认芯片不会用于中国军事用途。审批方式也从原来的“推定拒绝”改成了“个案审查”——也就是说，每一单生意都要单独审批，符合条件才放行。政策是放开了，可生意却一直没有做起来。美国商务部长卢特尼克今年4月在国会接受质询时透露了一个尴尬的事实——尽管特朗普政府试图在对华技术转让上维持所谓的“微妙平衡”，但中国这边，直到4月份都没有采购任何H200芯片。原因也很简单，中国政府和企业把投资重心放在了本土产业的自主发展上。你美国愿意卖了，可中国不急着买了。英伟达的老板黄仁勋心里那叫一个急。今年1月他就公开说过，中国目前的人工智能芯片市场规模大约有500亿美元，到2030年末可能增长到2000亿美元。他还说，美国公司无法参与其中，这真的很遗憾，这是一个非常重要的收入来源，他希望能有机会重返中国市场。英伟达甚至已经向投资者明确表示，对中国市场的营收“不要抱任何期待”。所以，7月14日美国商务部官员证实的这个消息，对美国芯片企业来说，不亚于久旱逢甘霖。虽然数量只是“极少量”，虽然买家信息一概保密，但毕竟——门，终于敲开了。据路透社援引相关文件和知情人士的消息报道，已经拿到出口许可的中国企业包括中兴通讯的子公司中兴康讯电子、服务器制造商Maginfra，以及金山软件旗下的珠海横琴云享智盛。今年5月路透社还披露过，美国商务部当时已经批准了大约10家中国企业采购H200芯片，阿里巴巴、腾讯、字节跳动都在获批名单里。不过，这一丝“希望”的光芒，照亮的其实更多是美国那边的焦虑。因为就在美国官员证实H200发货的同一天，另一组数据也被摆到了桌面上。摩根士丹利的数据显示，中国人工智能芯片的自给率已经从2021年的大约10%飙升到了2026年的41%，五年时间增长了四倍多。有机构预测，到2030年这个比例将进一步升至大约86%。美国调查公司伯恩斯坦的预计更加直白——英伟达在中国人工智能半导体市场的份额，到2026年将急剧下降到8%，而中国企业的总份额将达到八成。这是什么概念？就是说美国费尽心思堵了这么多年，中国不但没有被堵死，反而在自己的赛道上越跑越快。你越是卡我脖子，我越是搞自主研发，最后你卡不住了想回来卖，发现我已经不那么需要你了。这才是美国真正头疼的事情。再看美国这边，批准H200出口的过程也是一波三折。虽然政策上放行了，但每一单都要逐案审查，申请企业必须满足严格的国家安全要求，还要确保芯片的实际运行性能符合许可标准，不能超规格。而且即便拿到了许可，也不是所有申请都能获批，部分申请照样被驳回。更让美国政客不放心的是，有议员在听证会上当场质问，说商务部5月31日发布的指南存在一个“潜在漏洞”，可能允许中国公司在海外子公司获取比H200更先进的Blackwell芯片。议员们还呼吁把更多中国实体列入出口管制清单。这场听证会开得火药味十足，共和党众议员比尔·惠岑加直接对着商务部官员发火，说商务部的解释“简直就是一个绕圈子的废话”。可见美国内部在对华芯片问题上的分歧有多大——一边是企业急着要卖，一边是政客喊着要防，两边都在使劲，方向却拧着。说“美国终于得救了”，并不是说美国芯片企业从此可以在中国市场上大赚特赚了。恰恰相反，这一丝“希望”更像是一面镜子，照出了美国芯片封锁策略的尴尬处境——你拼命堵了这么多年，中国芯片产业不但没有被扼杀，反而在压力中杀出了一条血路。

人民网评警惕AI造谣伤企刷短视频刷到AI造假视频，我以前总一笑而过，觉得无非是博眼球的噱头，现在越想越后怕。更离谱的是，有人花七十块钱做个AI配音视频，就能让一家科技公司股价跟着波动，这成本低得离谱，破坏力却大得吓人。AI把造假门槛拉得太低了，普通人肉眼根本辨不出真假，谣言传得比辟谣快十倍，等企业反应过来早已损失惨重。我始终觉得技术没对错，但拿AI恶意抹黑搞垮对手，这已经不是正常竞争。平台得把好关，法律也该跟上，不能让造谣的人零成本作恶。说到底，AI是用来服务人的，不是拿来造谣言坑人的，这点底线得守住。

人工智能对人类的影响确实深远且漫长。在算力、算法、数据、应用这四个核心环节中，数据和应用环节在当前的产业化阶段展现出最直接、最核心的受益潜力。具体来看：1.数据：从“隐性记录”跃升为“核心生产要素”在人工智能时代，数据是驱动智能发展的关键原料，其战略价值正在经历系统性重塑。价值显性化与付费机制：数据已从单纯的辅助性信息记录，演变为能够承载知识、语义和推理逻辑的核心生产要素。随着行业大模型的兴起，对高质量、专业化场景数据的需求急速扩张，数据价值呈现出“场景越专业、稀缺性越高、价值越大”的特征。“为优质数据买单”已成为稳定、可持续的市场行为。治理与流通体系重塑：数据治理正在从传统的静态合规管理，转向主动的战略性数据管理。数据确权、合成数据、参与式治理等新型机制不断涌现，数据要素正从“沉睡资产”转化为可配置、可流通的市场要素。2.应用：重构产业体系与催生新质生产力应用环节是人工智能技术转化为现实生产力的直接出口，其带来的产业变革最为直观和深刻。重塑实体经济与产业体系：人工智能正推动全球实体经济进入系统性重构阶段。在政务、医疗、制造、金融等千行百业，AI不仅提升了单点效率，更打通了原本割裂的产业链环节，使产业分工模式从传统的“成本与资源禀赋”导向，转变为基于“数据获取、算法优化和生态整合能力”的新型分工。催生新业态与新商业模式：在应用端，AI正在催生“算法即服务”、具身智能机器人、个性化柔性制造等智能原生新业态。同时，应用端的爆发式需求也在反向倒逼基础设施的升级，例如大模型规模化应用直接带动了推理算力的指数级增长，推动了公共云和智算中心的建设。算力与算法的支撑性角色相比之下，算力和算法虽然不可或缺，但更多扮演着“基础设施”和“核心引擎”的支撑角色：算力：面临着巨大的供需缺口和成本挑战。尽管企业级AI系统对算力的需求呈指数级膨胀，但硬件供给增速相对缓慢，且高昂的能耗与硬件成本让许多企业陷入“部署即亏损”的困境。算力更多是在“扩容”与“提效”中艰难前行。算法：虽然AI自主设计算法（如元学习）正在成为前沿趋势，但算法的突破高度依赖于高质量数据的“喂养”以及算力集群的支撑。此外，算法的可解释性、偏见以及强化学习中的奖励函数设计等核心挑战仍未完全解决。总结：在这场漫长的技术革命中，数据是决定AI能力上限的“石油”，应用是释放商业价值与社会价值的“出口”。这两者不仅是当前最核心的受益环节，也是未来较长周期内最具爆发力和长尾效应的赛道。

2026高考热门专业：一，人工智能，Al大模型与算法，工资绝对高；二，电气工程及自动化；也就是国家电网+新能源，一辈子铁饭碗；三，临床医学，口腔医学，市场刚需、而且越老越吃香，挣一辈子钱：四，电子信息、微电子、集成电路。芯片进入国产化，用人缺口大，岗位稳，毕业进国企，拿高薪；五，自动化、智能制造、机器人工程。探寻人工智能，人与AI全新序章看完《探寻人工智能2026》的预告，我最感兴趣的不是那些炫目的大模型演示，而是技术喧嚣背后，人与AI如何重新定义“协作”与“价值”的深层逻辑。过去三百年，工业文明将人类训练成精密的零件：准时、重复、可预测。而现在，AI正在打破这一范式，迫使人类从“执行者”回归为“思考者”与“创造者”。AI真正进入现实，不是从科幻电影里走出来的，而是从医疗、制造、办公、科研这些最讲效率的场景里，一步步挤进去的,它先学会看病历，再学会看图纸，再学会看报表，再学会看论文，最后连判断工作流的瓶颈也开始接手,这条路径背后，藏着一个极冷的商业事实，凡是可以被标准化描述的劳动，都会先被模型吃掉,凡是能被算法拆解成输入、输出、反馈的环节，都会先被系统化改写。探寻人工智能，期待人机共生的未来，共同开启人与AI的全新序章——当AI不再扮演神，我们终于可以成为人!

计算机最热门的五大专业，1.网络工程专业2.软件工程专业3.信息安全专业4.计算机科学与技术5.人工智能专业。人工智能正快速走进生活，从智能助手到绘图、写作工具，高效处理繁杂工作。它拥有强大运算与学习能力，能快速输出规整内容，却缺少人类独有的温度与共情。人是创造AI的根源，我们拥有细腻情感、独特阅历与鲜活灵感，懂得悲欢，能感知世间细微美好。AI只是依托数据模仿逻辑，无法生出真正的思考与热爱。二者并非对立，而是互补共生。人类负责构思创意、赋予情感价值，人工智能承担重复繁琐的劳作。合理借助AI提升效率，坚守人的思想内核，才能让科技服务于人，在智能时代守住独属于人类的精神光芒。