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路透社7月27日报道：“中方表示，如果美方以中国企业通过蒸馏技术复制美国人工智能模型为由对中国AI企业实施制裁，中方将采取反制措施。中方称相关指控毫无根据，属于AI霸权主义，并指出模型蒸馏是行业通用技术，呼吁开展人工智能领域合作，而非实施制裁。此前美方指责中国企业利用OpenAI与Anthropic的模型加速自研AI产品的开发，由此引发了这场争端。”聊起前段时间路透社那个关于AI的快讯，说实话，我第一反应不是技术圈又要变天了，而是觉得某种“剧本”终于演到了高潮。美国那边盯上了中国AI企业的“模型蒸馏”技术，风声鹤唳地喊着要搞制裁，这事放在眼下的大环境下看，其实挺耐人寻味的。北京方面的回应也很有性格，直接抛出“必将反制”四个字，那种不再隐忍的底气简直透着屏幕都能感觉得到。在我看来，这场围绕着几个算法名词展开的较量，远比实验室里的数据对垒要复杂得多，它更像是一场关于未来生存空间的提前预演。咱们得先聊聊这个被推上风口浪尖的“模型蒸馏”，这名字听着玄乎，其实在圈内早就是个半公开的常识了。简单来说，就是让底子薄的小模型去“观摩”大模型的输出，从而快速提升性能，这就像是学生跟着名师划重点，效率高得惊人。美国现在跳出来指责中国企业“借鉴”，甚至想给它贴上“偷窃”的标签，这逻辑确实有点意思。要知道，这种技术路径在硅谷也是家常便饭，大家都在用，怎么换了中国企业在做，就成了破坏规则的原罪了呢？这分明就是典型的“只许州官放火，不许百姓点灯”，说到底还是双标那一套。我观察到一个很有意思的现象，华盛顿越是气急败坏地挥舞大棒，反而越像是在给中国AI做侧面背书。这说明咱们的大模型发展速度已经快到了让他们坐不住的程度，甚至在某些应用层面已经开始让他们感到威胁了。这种恐慌感并不是空穴来风，因为技术领先者最怕的不是竞争，而是那种被追平甚至反超的压迫感。在这种心态的驱使下，任何技术讨论都可能被迅速政治化，所谓的保护知识产权，很多时候不过是掩盖技术霸权的遮羞布罢了。中方这次把话讲得很透，直接点名这是“AI霸权主义”，这其实是把这层遮羞布给扯了下来。在咱们的产业逻辑里，外部的这种压力反倒成了一种“精准导航”，帮我们看清了哪些领域是真正的软肋，哪些企业是真正的脊梁。你看那些被列入黑名单的企业，哪一个不是行业里的尖子生？就像最近资本市场对长鑫科技这类存储芯片企业的追捧一样，大家的眼睛是雪亮的，既然躲不掉，那就干脆在封锁中把自己练得更硬气一点。往深了看，这其实是两种治理逻辑的正面碰撞，美方想用“小院高墙”把技术锁在自家的后花园里，重新定义所谓的“正当竞争”，而我们则是在反守为攻，试图在国际上争夺技术路径的话语权。现在的局面早已超出了代码和算力的范畴，它关系到未来全球AI生态到底是走向割裂，还是保持开放。虽然目前看来，中美在AI领域的互补性正被这种对抗情绪急剧压缩，但这未尝不是一种倒逼我们走向彻底自研的催化剂。现在的AI高速公路上，两辆大车已经不是在并行试探了，而是开始互相别苗头、抢车道了。那种纯粹聊技术的日子，恐怕已经随着这场关于“蒸馏”的争端一起，悄悄变成了过去式。未来的路肯定更难走，涉及到算力底层、基础框架还有整个开发者生态的全面博弈，这注定是一场硬仗。但我倒觉得，这种“政治化”的洗礼虽然残酷，却也能让国内的企业彻底抛弃幻想，在通往未来的路上跑出自己的节奏。对此你怎么看？信源：红星新闻

短视频上都在嘲讽小米是买办，可是，它连一个美国财富杂志的科技50强榜单都上不去，这个买办怎么当的啊…都买办了，美国杂志不应该给小米排最前面才对嘛？比如秦桧，这个奸臣、买办，陷害岳飞，促成绍兴合议，得以长期当权，加太师，进封魏国公。

现在刷短视频随处都是AI脸，清一色的白皮、大眼、尖下巴，几乎都是同个模板，看着都累。见多了真的审美疲劳。虽然AI脸五官没啥硬伤，但眼神总是空空的没灵气，动态表情也不自然，有种似人非人的恐怖感，怪别扭的。ai算法只抓取网红爆款颜值，扎堆的标准帅哥美女，不具备辨识度。比起完美假面，大众更爱看各有特色的真人脸，有点小瑕疵、也有真性情，神态灵动鲜活才耐看。不管做短剧还是短视频，人物辨识度远比流水线精致脸重要。

ChatGPT还是不能用！大家在蹲后续吧好了一秒钟，现在又崩了到底要怎样？我真的不能陪你闹了人工智障与人工智能AI人工智能

低成本小众爱好盘点，告别沉迷玩手机刷短视频、反复刷社交软件，看似消磨时间，实则越刷越空虚，精神内耗越来越重。整理一批几十块甚至零成本就能入门的小众爱好，不用氪金、不用专门报班，碎片时间就能坚持，慢慢戒掉手机依赖。✅零成本：户外快走散步、摘抄练字、观云、养花种菜、复盘日记、学古诗词✅百元内入门：篆刻、拼贴手账、钩针编织、简易烘焙、冰菜水培、毛笔小楷、胶片拍立得、路亚微物钓鱼这些爱好不会让人一夜蜕变，但能把碎片化的注意力收回自己身上，远离算法裹挟，静下心感受生活，提升专注力，不管是学生还是上班族，都适合慢慢尝试。

金灿荣：建议国内AI领域顶尖人才慎重前往美国。理由：中美人工智能博弈持续升级，美方不断筑起人才壁垒，华人科研人员面临签证、信任、职场晋升多重限制。高薪背后，暗藏地缘环境带来的不确定性。当然，短期学术交流与长期定居就业不能一概而论。如今国内AI产业生态持续完善，拥有丰富落地场景。顶尖人才选择发展平台，需要综合权衡机遇与潜在风险。

真正让美国追悔莫及的，并不是华为迅速崛起，而是当初放走了这位堪称“奇才”的人物。麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来更多优质的内容，感谢您的支持！2004年，57岁的姚期智辞去普林斯顿大学终身教职，卖掉在美国的房子，选择全职回到清华任教，这件事放在今天看依旧很有分量，因为他带回来的不只是个人声望，更是一套在世界顶尖大学积累多年的科研和育人经验。姚期智不是普通教授，他在2000年获得图灵奖，是首位获此荣誉的华人学者，在计算理论、通信复杂性、密码学和量子计算等领域都作出过开创性贡献，他曾在麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校和普林斯顿大学执教。在我看来，美国真正可惜的地方，不是少了1名能够继续发表论文的科学家，而是失去了一名能够识别天才、组织课程、建设团队并连续培养几代年轻人的教育家，顶尖学者个人能解决难题，顶尖导师却能让更多人获得解决难题的能力。姚期智回国后很快发现，中国并不缺少数学和信息学能力突出的学生，真正需要补上的，是一条能够从本科阶段直达计算机科学前沿的培养通道，因此他希望建立一个能够与世界顶尖大学本科教育竞争的实验班。2005年，清华计算机科学实验班正式成立，后来被大家称为“姚班”，从教学计划、课程体系到教师选聘，姚期智都深度参与，他还设计了覆盖计算机科学、人工智能和量子信息方向的全英文课程体系。我认为“姚班”最厉害的地方，不是把一群高分学生集中起来继续刷题，而是尽早让他们接触真正未知的问题，前2年扎牢数学和计算机基础，后2年进入前沿方向，同时鼓励科研、交叉学习和国际交流，让学生从会做题逐渐转向会提问。这种培养方式看起来慢，效果却会不断积累，截至2025年12月，姚班本科生已累计发表论文600余篇，近330人次在计算机科学、人工智能和量子信息领域的国际顶级会议作报告，超过半数毕业生选择扎根国内发展。更重要的是，这些人才没有被限制在单一轨道，有人进入高校和科研机构研究基础理论，有人投身人工智能和自动驾驶产业，公开资料中较受关注的姚班校友，就包括旷视科技创业团队成员以及小马智行联合创始人楼天城。在我看来，这才是基础教育和前沿产业之间真正的因果链，今天设计一门高水平课程，可能几年后变成1篇重要论文，再过几年可能形成1个科研团队或1家科技企业，人才培养从来不是短期项目，而是一项回报周期很长的基础工程。网上常说姚期智在2014年恢复中国国籍，这个时间并不准确，清华大学公开信息显示，他在2016年底以前已经放弃外国国籍并成为中国公民，随后从中国科学院外籍院士转为中国科学院院士。2026年，姚期智已经79岁，仍担任清华大学交叉信息研究院院长和相关实验班首席教授，此前还出任清华大学人工智能学院首任院长，并继续为本科新生授课和参与青年人才培养。我认为一个国家留住顶尖人才，靠的不只是实验室面积和科研经费，更重要的是能不能给予长期信任，让真正懂教育的人设计课程、选择方向和培养团队，基础研究最怕急着验收，因为很多影响要在10年甚至20年后才能显现。姚期智回国20多年带来的最大价值，也不只是中国多了1位图灵奖得主，而是中国年轻人不必先离开本土，才能接触世界一流的课程、导师和科研训练，这种人才培养能力一旦建立，就会不断复制新的研究者和创新者。说到底，芯片、人工智能和量子科技的竞争，表面上拼的是设备、算力和资金，底层拼的却是能否连续培养敢碰难题的人，在我看来，真正决定科技上限的从来不是短期砸下多少钱，而是谁愿意用20年时间，为年轻人搭好通往世界前沿的路。对于这件事你怎么看？欢迎在评论区留言讨论，说出您的想法！

大家还记得共享汽车吗？当初可是火了好久，很多人买不起车的就租车子开，资本家也是很看好这个市场，和共享单车和共享电动车一样的存在，现在为什么看不到了呢？

现在手机特别方便，有人工智能的功能，怎么样用？写头条应用人工智能，确实是使人变得更聪明，每个人都会用，每个人都在用，但是很多人不用。人工智能的文采好，没有谁比人工智能用得好，人工智能什么都会。人工智能一定会超普道人，人只有会用工具，才能做得更好，人工智能终归是为人所用。我写头条，就是想试着用人工智能，使自己变得更聪明一点！我用润色，用豆包，用续写，用一键成文，用文生图。我们老年人本来没有经历过，没有用过，但是遇到这个时代，我觉得人工智能写的确实很好！自己怎么用，全在自己的选择？他写了你觉得好不好？能不能用？用在什么地方？会有有什么后果？人一生都在思考，选择对了，生活就愉快，就简单就幸福，选择错了就上当受骗，我十分敬佩，甘拜下风，互联网的信息真的是太多了，你选择做什么？悉心学习

刷小红书看到一个博主做了六个假人设账号赚了1000万现在教人做自媒体，我的脑子里响起了一阵短视频枪声音效。老师，载我们这个时代精神上的诈骗就不叫诈骗了我明白，我明白。

未来就业热门专业排行榜，那可得好好说道说道。首当其冲的是人工智能专业，随着科技发展，AI应用越来越广泛，像智能客服、自动驾驶等领域都急需相关人才。其次是大数据专业，如今数据就是财富，企业需要专业人员对海量数据进行分析处理，挖掘潜在价值。新能源专业也不容小觑，环保理念深入人心，新能源汽车、太阳能、风能等行业发展迅猛，专业人才供不应求。还有医学类专业，不管什么时候，人们对健康的需求只增不减，医生、药剂师等岗位一直很吃香。选对热门专业，未来就业或许能少走很多弯路。热门专业排行好就业专业排行

AI时代，独角兽企业面临着重重挑战。以中国AI独角兽Minimax为例，在技术层面，尽管其在自然语言处理、计算机视觉领域积累深厚，但AI技术迭代迅猛，企业必须持续投入大量资源研发新算法和模型，方能维持技术领先地位。在市场应用方面，Minimax将AI技术应用于金融、医疗、教育等多个领域，然而每个领域都有复杂的规则和严格的监管，要满足这些要求并非易事。从全球情况来看，当DeepSeek创始人登顶AI首富，OpenAI却推迟上市，全球半导体板块也遭受重创。这表明AI行业竞争激烈，市场环境瞬息万变。独角兽企业不仅要应对技术和市场竞争，还要适应行业定价逻辑的变革，稍有闪失就可能被淘汰。外部大环境中，政策法规的不确定性也是一大挑战。不同国家和地区对AI的监管态度和力度差异显著，这使得独角兽企业在全球布局时面临诸多合规难题。例如数据隐私保护、算法透明度等方面的规定，企业需时刻关注政策动态并及时调整策略。人才竞争同样残酷。AI领域的顶尖人才本就稀缺，独角兽企业为争夺这些人才不惜提供巨额薪酬和优厚待遇。一旦关键技术人才流失，可能会影响企业的研发进度和创新能力。此外，社会舆论和大众接受度也不容忽视。随着AI技术的广泛应用，就业替代、道德伦理等问题引发了社会的广泛讨论。若独角兽企业的产品或服务不能妥善处理这些问题，极易引发社会反感和抵制，进而影响企业声誉和市场份额。面对诸多挑战，AI时代的独角兽企业若想长远发展，必须在技术创新、市场拓展、政策合规、人才储备以及社会形象塑造等多方面发力，如此才能在这个充满变数的时代立足，避免被淘汰。

韩媒：美国年轻人更害怕人工智能，与中国人截然相反！7月26日，韩国媒体《先驱经济》发表文章称，一项调查结果显示，相较于中国年轻人，美国年轻人更认为人工智能构成威胁。尽管人工智能技术在中美两国的普及速度都很快，但人们对它的看法却截然不同。在中国，人们普遍倾向于将人工智能视为辅助日常生活和工作的工具，而年轻的美国人似乎更担心人工智能会降低他们工作和学历的价值。根据爱德曼信任度晴雨表，87%的中国受访者表示信任人工智能。相比之下，只有32%的美国人持相同观点。分析表明，两国在人工智能信任度上的差距不仅反映了技术接受程度的差异，也反映了经济前景和就业环境的差异。调查显示，人工智能在中国的应用率也很高。最近一项针对7000多名中国受访者的调查显示，超过96%的受访者表示了解人工智能，超过54%的受访者表示实际使用过人工智能。超过40%的受访者表示，他们在工作、学习和日常生活中都会使用人工智能。另一方面，多项调查证实了美国年轻人对人工智能的焦虑情绪。哈佛大学青年民意调查显示，59%的18至29岁受访者认为人工智能威胁到他们的就业前景。盖洛普的一项调查还发现，48%的美国Z世代员工认为人工智能在工作场所带来的风险大于收益。这一比例比上一年上升了11个百分点。与此同时，同期表示对人工智能感兴趣的受访者比例下降了14个百分点。中国并非对人工智能没有担忧，但这些担忧的性质与美国有所不同。表示担心人工智能会导致工作岗位流失的中国受访者比例从去年的60.5%下降到39.44%。另一方面，最常被提及的担忧是人工智能的过度使用可能导致个人能力下降，这一比例为45.79%。这种差异可以解释为与两国青年所处的经济环境有关。美国青年感到压力巨大，他们担心人工智能自动化会对高技能工作和专业领域造成冲击。尤其是在生成式人工智能被迅速应用于文档创建、编码、设计和研究等知识密集型工作领域时，人们越来越担心入门级职位和早期职业发展机会可能会减少。相比之下，在中国，人工智能被视为推动国家层面产业进步和生产力提升的战略性技术。年轻一代似乎也更倾向于将人工智能视为一种工具，而非仅仅将其视为威胁，因为人工智能可以提升学习、工作和日常生活的便利性。中美两国年轻人对人工智能的认知差异预计将影响未来劳动力市场的变化。虽然积极利用人工智能的群体在提高生产力和适应新角色方面可能具有优势，但与此同时，他们对技术依赖和自身能力下降的担忧也可能日益加剧。美国年轻人的焦虑更多地源于对人工智能正在改变的劳动力市场结构的担忧，而非人工智能本身。随着传统的学历和经验通往稳定工作的路径逐渐失效，人工智能的出现加剧了这种不确定性。

这些在硅谷的中国人，如果归国，为国家效力，中国在ai上将成为世界第一黄仁勋受访畅谈AI赛道竞争：中国必将诞生顶尖AI技术，硅谷应持续交流合作7月25日，英伟达CEO黄仁勋接受外媒采访，围绕中美人工智能竞争分享观点。他提出，优秀的科研人才终究能够突破难题，中国未来一定会产出高水平AI技术。他特别提到，硅谷大量人工智能领域骨干人才有着华人背景，美国行业需要持续向中国学习，保持沟通协作。人工智能发展依靠人才、数据、算力与产业链多方支撑。近些年国内大模型、机器人、算力基础设施持续突破，不少技术成果获得海外业界认可。与此同时，华人科研人员长期活跃在全球AI前沿阵地，成为连接双方技术交流的重要纽带。在我看来，这番言论有着现实的行业考量。AI技术具备极强的通用性，技术封锁很难阻挡创新脚步。单纯依靠壁垒限制技术流动，最终容易延缓全球产业发展。英伟达深耕算力芯片赛道，清晰看到完整产业链与优秀人才队伍带来的长期竞争力。科技竞争不等于全面对立，良性交流能够推动整个行业共同进步。当然竞争客观存在，各国都会立足自身需求推进技术自主研发。封闭和对抗不利于创新突破，过度割裂产业链，全球人工智能产业发展都会受到拖累。长远来看，人工智能拥有广阔的应用蓝海。尊重人才流动、保持适度技术交流，兼顾产业安全与开放创新，才是更加理性的选择。全球科技企业唯有理性看待竞争，寻找合作空间，才能释放人工智能更大的发展潜力。

【专家坚信：中国一定会诞生世界级别的人工智能大模型企业】专家坚信中国会诞生世界级人工智能大模型企业，这并非空穴来风。马斯克就表示中国很可能成为全球AI领导者，他看重中国充沛稳定的电力供给，这可是大规模AI训练和算力竞争的能源支撑。而且国产大模型进步飞速，在多个场景快速普及。在AGI-Next前沿峰会上，专家们也对AI未来与中国机会展开热议。智谱创始人唐杰因学术界跟上工业界脚步而信心满满，高校有了算力配置并开展相关研究。当投入产出比到瓶颈，新范式必然诞生，学术界还可研究工业界未解决的根本问题。中国诞生世界级AI企业，未来可期！（附图摘编今日头条自媒体号）

美国说，中国偷了我没有的技术。近日美国财政部长贝森特扬言，如果中国的AI大模型适合中国，美国的技术将实施制裁。美国财政部长贝森特最近放出狠话，如果中国的人工智能大模型更适合中国市场，美国就可能拿技术制裁来回应。听上去绕口，意思却不难懂，你要是走出了一条我没走通的路，那我就换规则拦你。问题是，美国究竟认为中国偷了什么？一个连美国自己都没有做出来的低成本模型，难道也能被说成偷来的吗？这次被盯上的，不只是某个模型，而是中国正在形成的应用生态。模型开源，工具链开放，开发者和中小企业用得起，使用门槛一降再降，这些变化直接碰到了美国科技公司的生意根基。过去，大模型市场讲的是高算力、高投入、高估值。训练模型要烧掉数亿美元，芯片、数据、人才样样昂贵，资本市场也愿意相信，只有少数巨头玩得起这场游戏。可DeepSeek一类中国模型出现后，市场开始重新计算，一成左右的成本也能做出接近，甚至在部分任务上更好用的产品，那些天价估值还能靠什么撑住？美国企业习惯把优势押在算力堆叠和数据规模上，中国团队更重视算法调整、架构精简和实际使用效果。两边不是完全相同的赛道，为什么非要把不同路线说成技术窃取？说白了，贝森特的表态，更像是在给制裁寻找理由，也是在安抚美国国内对人工智能投入回报的担忧。美国嘴上讲安全，心里算的却是市场和利润。中国模型一旦被全球开发者广泛采用，谁来买那些昂贵的服务，谁又愿意继续接受高价接口？更麻烦的是，开源会改变规则。代码和工具一旦开放，更多学校、企业、创业团队就能直接使用，模型不再只是实验室里的昂贵产品，而会变成普通人手里的生产工具。谁的模型被使用得更多，谁的接口变成习惯，谁就可能影响下一轮技术标准。美国过去把芯片、软件、专利和标准牢牢握在手里，既卖工具，又定赛道，还能随时暂停供应。如今中国企业把成本打下来，把生态放出来，等于让其他国家多了一个选择。对不少发展中国家来说，便宜、稳定、可控，吸引力难道不比听起来高大上的垄断体系更强？所以，美国真正担心的，可能不是中国复制了某项技术，而是中国证明了另一条路也能走通。中国企业没有照搬硅谷那套烧钱模式，却在工程效率和落地速度上形成了自己的优势，这种差异化一旦扩大，影响就不只是几家公司。类似的指责并不只出现在人工智能领域。中国有了新装备，就有人说是偷来的，美国拿不出同类产品，又说自己受到影响。放在普通生活里，这种说法显然说不通，你没有的东西，别人到底从哪里偷？更值得警惕的是，技术竞争已经从实验室延伸到商务活动、学术交流和人员往来。一个企业负责人出国开会，一个工程师参加论坛，一个高校团队开展合作，都可能被装进所谓风险框架。孟晚舟事件已经提醒过很多企业，谈业务、坐飞机、参加会议，看似普通的安排，也可能遇到法律工具和外交压力。这不是说中国科技要关起门来，更不是拒绝正常交流。问题在于，交流要看身份、场合和内容，掌握产品路线、客户名单、供应链信息和核心算法的人，不能再用过去那种只看订单和融资的商务逻辑。美国已经把技术领先当成国家安全问题，中国企业就不能还把它当成单纯的商业竞争。制裁工具也不能轻视，实体清单、出口限制、投资审查、签证收紧、金融限制和司法追责，都可能给企业带来现实麻烦。技术人员埋头写代码还不够，公司还要准备供应链备份、合规方案和海外人员保护，真正的底气来自整个系统，而不是某一个明星模型。对普通人来说，这场竞争也不是新闻里的遥远热闹。人工智能正在进入客服、设计、编程、医疗、教育和制造，谁掌握更好用的工具，谁就可能提高效率，谁长期依赖别人的工具，谁就可能被别人定价格、定规则，甚至定边界。中国接下来要补的课很清楚，芯片、操作系统、数据库、工业软件、AI框架、数据资源和工程人才，一个都不能少。开源也不能只停在口号上，模型要稳定，服务要可靠，生态要持续，开发者愿意留下来，才算真正建立了自己的优势。美国越是急着贴标签，越说明中国已经在一些方向上走到了让对方不舒服的位置。但口水战替代不了产业链，情绪也替代不了工程能力。模型还在更新，制裁也还在加码，真正的较量远没有结束。

中美AI之争-写在长鑫科技上市前夕摘自高原源阳光之下并无新鲜之事，那么让我们重溯历史，再回来推演现在在人类历史改变世界格局的人工智能之争。二战之后的老牌强国在战争中元气大伤，世界权力出现真空，美国和苏联作为仅剩的二个超级大国，一个要推广资本主义，一个要输出颜色革命，为了争夺世界霸权，美国建立了“北约”，苏联成立了“华约”，世界进入了长达半个世纪的冷战状态。1983年里根总统提出了“星球大战”计划，建立美国太空防御系统，这个计划放在2026年来看“画饼”的成份远远大于“押宝”，当年离所谓的太空战争遥不可及，不过美国非常顺利的把竞争对手苏联拖入了疯狂的军备竞赛，不计成本投入，对当初战后本就不堪重负的国民经济形成了非常严重的负面影响，苏联当初将最好的资源优先调配给军工综合体，以确保在与美国的战略竞争中胜出，结果大家都很清楚，这场豪赌以国家解体为告终，至此，美国牢牢占据世界霸权之位。40年后的今天，美国面对的是经济规模更大，工业体系产业链更完整，工程师红利显著，国家意志胜于一切的世界最大消费体—中国，也是人工智能时代，唯一可以走上牌桌和美国1v1的竞争对手。美国深知这一点，于是描绘了一个比“星球大战”更加令人紧张和焦虑的未来世界—人工智能，或者更准确一点来说是AGI.美国人工智能叙事，堆参数、堆token、堆显卡，堆电力，人类可以造出一个真正的神—AGI.那么故事似乎有那么一点点相似，那么美国是故技重施还是真正看到了那个神可以改变世界，目前看还没有准确的答案，只能交给时间来证明。回到美国的资本市场，正是因为有这个神，全世界的钱心甘情愿涌入了纳斯达克，打不过就加入，搞不了AI的国家，只能用钱跟上，2025年全球主权财富基金在Ai的总投资额高达660亿美金（数据来自wind），与此同时，美国的大模型公司正在集体冲向资本市场，从8000亿美金的openAI，到他的死对头anthropic也已经递表，估值9500亿+美金，未来的预期收益通过今天的资本市场提前变现，这就是美国的收割叙事，用别人的钱形成自己的生产力，只要那个神在，一切都不会崩塌，科技巨头、芯片制造商、云厂商、中东资金、主权基金全部被绑上了一辆车—美国AI的战车，将来这些国家，将出于利益的角度不得不选择美国的大模型。以上所说有一个非常致命的“阿喀琉斯之踵”就是美国的基础设施支撑不了以上的野心和大模型更迭的速度，还有美国的选举制度导致无法在各个州实行统一的政策，这就是美国人其实不傻，为什么放着基建不搞，非要搞资本化的道路，因为客观条件不允许，缺钱也缺搞基建的人才，2025年美国电工的缺口是30万人，还有20万老电工要退休，不可否认美国在大模型、云计算等技术上确实领先世界，大模型也在情报、军工大面积应用，但是这类的基建和电工无法靠代码一夜间建成，美国现在的策略就是各个企业自己去搞，你能行你就资本开支自力更生从电力可以离网发电，到芯片再到云，抢电抢土地再抢电工。。。美国的产业叙事从来就不是先搞基建而是刻在DNA里的先制定规则，靠利益绑定，之前的科技浪潮都靠这套打法控制了全球的产业链，谁要超越就干谁，只不过如今的中国没这么好拿捏而已。AGI就是美国想要全世界来替他自己造的神。在回到中国AI叙事之前，我想先承认一件事，那就是中国的GPU、软件集群、半导体制造、封测、云服务比起美国确实存在差距，起步晚，被封锁时间长等客观制约了我们技术的发展，但是世界上也没有两个完完全全的人对吧？如果和苏联一样无脑梭哈，硬要比拼技术实力，举全国之力allin大模型，那和隔壁村的二傻子有什么区别呢？当年美国在氢弹领域可是故意放出虚假数据，让苏联走进死胡同，花了巨额资金，最后一事无成。最智慧的人就是拿自己的优势发挥到最大从而取得胜利，在今天，我看到了中国智慧，不再无脑跟随，而是自己有自己的节奏和步调，为领导点赞。所以大家可以看到中国的大模型，从deepseek到智谱，从互联网巨头阿里到百度，都是民营企业在引导大模型的迭代，美国你闭源我就开源，而央企国家队在干什么，选择了一条更中国、更中庸的路，分两路：第一条路—大模型亦步亦趋跟随，商业化跟随，资本市场融资，你搞出一个更先进的，我过几个月搞出一个参数差不多，但是更便宜的，毕竟穷人还是多，便宜取胜，第二条路—国家队殿后，把AI落地需要的基础设施修好，整个十五五预计将投资10万亿建设六张网，水网、电网、算力网、通讯网、城市地下管网、物流网。而我们赢的关键在哪里？我认为是时间只要时间足够给予，AGI实现的时间远远落后于美国的计划，那么中国就有充分的时间在技术上赶超，在基建上远远领先，等到下游的应用端变现远远低于美国大厂的CAPEX,那么刺破泡沫的就是他们自己，但是，如果AGI就近在眼前，美国现在所有的故事，就会变成真实的需求，因为一旦这个神出现，就不再是谁的应用便宜，而是谁拥有那个可以自我迭代的超级智能体的核心，那么中国叙事可能就会功亏一篑，那也挺好，继续做好老二，哈哈。人生就是选择，下好筹码，落子无悔，国家也一样，运气非常重要，国运也是一样，美国200年的好运，我想这次，风水轮流转，中国应该轮到。回到现实层面，本人认为基于以上的观点，在我们没有真正输之前，科技股，还有中国资本市场，不会进入熊市，下周长鑫科技的上市，也许就是近期最佳的甜点。

雨后的独角兽X:

人工智能基础概念通俗解读一、AI基础定义人工智能依托算法、海量数据与算力资源，赋予计算机感知外界、自主学习、逻辑推理、内容生成、自主决策的能力，完成原本需要人类脑力参与的各类工作。二、AI三大核心能力1.感知能力通过图像识别、语音收录、文字读取，接收外界视觉、听觉、文本信息，是AI获取信息的入口。2.理解与推理能力消化吸收知识、完成逻辑判断、规划执行方案，是AI做出理性决策的关键。3.生成与行动能力输出文案、创作图像、编写代码、操控硬件设备，把思考结果落地为实际产出与操作。三、两大认知误区纠正1.人工智能≠机器人人工智能是具备智能思考的大脑，机器人是承载执行的躯体；AI可以搭载在软件、云端、汽车、医疗系统、工厂设备等各类载体中，不局限于实体机器人。2.人工智能≠单纯聊天对话沟通只是AI极小一部分功能，完整AI可完成信息感知、逻辑研判、内容创作、设备操控全链路工作。四、AI两大主流类型1.弱人工智能（狭义AI）当下主流应用形态，专精单一领域任务，语音识别、图文推荐、自动驾驶、大模型对话都属于这类，仅擅长专项工作。2.通用人工智能AGI尚处于科研探索阶段，拥有媲美人类的跨领域学习、思考、解决问题的综合能力，可适配全部生活与工作场景。核心本质依靠数据、算法、算力三大支柱，让机器复刻、模仿人类部分智能行为，替代人力完成各类脑力、操作性工作。AI入门科普人工智能基础知识弱人工智能讲解通用人工智能科普大模型将在哪些领域规模化应用AI产业解读AI技术解读ai发展与应用ai意义AI开发流程看懂人工智能AI行业解读

周末别懈怠，动起来用Codex做了个小程序监督我二轮减肥，接了大模型，可以拍图识别食物估算热量，也可以语音输入食物、体重、运动情况进行估算，还在优化体验中做这个小程序主要是为了让我看见每天的热量缺口，瘦下去，但是目前还是需要自己手动操作好几步，比较麻烦我还在想怎么和livis眼镜联动，这块儿真没接触过，最近身边有个朋友搞了一堆AI东西，真大神，没事儿就催我试试这个试试那个，搞得我真的心痒痒这种能完全按照自己想法做出东西的感觉真好，让我这曾经学汇编学到吐，学C靠写循环做延时的渣渣也能做出小程序了Codex真好玩儿

韩国法院裁定，人工智能芯片制造商SK海力士董事长崔泰源，须向前妻、韩国前总统之女卢素英支付超过6.4亿美元。这一金额远高于下级法院2022年的判决。当时法院裁定，崔泰源须向卢素英支付665亿韩元财产分割款。首尔高等法院表示，崔泰源的财富随着人工智能热潮迅速增长，他所持股份的价值大幅上升，法院在判决时考虑了这一因素。自崔泰源2017年提出离婚以来，SK海力士的估值已飙升约2500%。法院表示：“诉讼期间，SK的股价大幅上涨。我们不能认为，崔泰源董事长的经营贡献对股价上涨完全没有发挥作用。”法院接着说：“为公平分配夫妻婚姻存续期间的财产，我们在确定财产分割金额时，考虑了SK股价的急剧上涨。”这是韩国历来金额最高的离婚财产分割判决。根据彭博亿万富豪指数，这笔款项约占崔泰源估计56亿美元财富的12%。（金融时报）——————————怎么读起来有点喜感

【不仅有美国：中国人工智能的发展为东南亚国家带来新选择与机遇】中国人工智能的发展切实为东南亚国家带来了新的选择和机遇。在技术方面，中国的人工智能算法、大数据处理等技术十分成熟，东南亚国家可直接借鉴，无需从头摸索。例如，部分东南亚电商平台引入中国的智能推荐算法后，商品推荐准确率显著提高，销售额也随之大幅增长。在产业合作领域，中国企业在东南亚投资建设人工智能相关产业园区，带动了当地的就业和经济发展。以马来西亚为例，有中国企业参与的人工智能项目，为当地培育了大量技术人才。此外，借助中国人工智能的助力，东南亚国家能够在智慧城市建设、医疗诊断等领域实现弯道超车，提升整体发展水平。（附图摘编今日头条自媒体号）

印网友宣称：印度是人工智能超级大国，美国和中国落后了几十年。自KimiK3模型发布后，关于中美两国人工智能大模型和竞争的相关话题持续受到关注。老外对中美AI产业现状、大模型性能以及未来发展趋势展开大量讨论，不少观点认为，中美已经成为全球人工智能领域的引领力量。或许是看到中美两国在人工智能领域突飞猛进，又或许是其他。少数印网友有点不淡定，就有人抛出了，印度在人工智能领域领先中美几十年的夸张言语。不过这仅仅是极少数人的所言，大多数印度网友还是较为理性客观的…

说实话，我在微博里和粉丝撕逼一下为何LLM是跨语言的，所以所谓中文预料污染完全是没有脑子又没有膝盖的脑残话题，以及为何开源是一种全社会的赋能，对所有商业机构即使是敌人的也有帮助。。。就算了。。。我就当做科普了。会有白左理中客说我极端，我一般不理，因为这恰恰暴露了他们屁都不懂。。。可是我没想到，英伟达5万亿，MS三万亿，meta1.7万亿，Palantir3000亿美金的这些巨头，和美国官僚，包括那个脑残的什么白宫科技发展什么主任以及商务部长贝森特，也要争论这种小学问题。。。一边是超过10万亿，占美国股市13%以上的巨头，一边是什么藤校之类的美国律政经营。。。在撕逼为了美国的国家安全应该禁用开源模型还是为了美国的AI领导力应该支持开源模型的问题。。。而我掐指一算，这一切，都赖抖音。。。短视频刷太多了，这届人类已经被集体降智了。。。TT渗透了美国之后，菜市场的撕逼和资本市场的撕逼已经没什么区别了。。。

日本诺奖那么多却为什么人工智能搞不过中国？

《纽约时报》7月24日报道称，中国正通过免费向全球开放其最强大的人工智能模型，将自身AI技术推向世界各市场，并以此塑造其他国家的技术标准。此外还警告，一旦一个国家无法摆脱对中国AI模型的依赖，就等于把所运行系统的控制权交给了中国，并呼吁中国以外的开发者对此保持警惕。说白了，《纽约时报》7月24日刊发报道，渲染中国免费对外开放顶尖人工智能模型、借机向全球扩张技术并主导各国技术标准，还警告他国长期使用中国AI将会交出系统控制权，呼吁海外开发者保持警惕，表面上看，只是媒体分析全球AI赛道竞争格局，但事实上，这根本不是客观中立的技术趋势研判，而是刻意歪曲开源合作的本质，散播科技威胁论，为西方谋划限制中国AI出海制造舆论铺垫，绝非纯粹的行业观察那么简单。要知道，开源共享是全球软件与人工智能领域长期通行的发展模式，中国企业开放大模型权重，可供全球开发者下载、本地部署、自主修改与二次开发，使用者掌握部署环境、数据与后续调整权限，技术层面并不存在天然控制权转移。不少发展中国家缺少自研大模型的资金与技术，免费开源模型能够大幅降低数字化门槛，是普惠性的技术公共产品。报道刻意混淆开源模型与云端闭源服务的差异，夸大所谓依赖风险，回避核心现实：美国头部企业长期推行闭源付费模式，依靠技术壁垒赚取高额收益，随着国产高性能开源模型持续走向海外，冲击美国企业原有市场优势与标准主导地位。西方舆论担忧的重点，从来不是各国数字安全，而是自身长期垄断AI规则制定权的局面遭遇挑战。更现实的是，全球各国选择何种AI底座，终究基于成本、性能、自主可控等综合考量，不会单纯被单一来源技术捆绑。很多国家发展本土AI，恰恰依托开源模型作为基础版本进行本地化改造，进而构建自主可控体系。与此同时，美国一边渲染中国开源模型存在安全隐患，一边推动盟友商讨相关限制措施，试图构筑AI领域的技术壁垒，维持自身竞争优势，新一轮人工智能领域标准之争与市场博弈已经全面拉开。而这标志着，围绕AI开源生态、技术标准的舆论博弈会持续升温。后续西方智库、主流媒体还会不断输出同类风险叙事，推动各国建立AI审查机制，中国人工智能技术出海将要持续面对舆论偏见与政策门槛。说到底，技术本身不存在天然地缘属性，开源开放本是推动全球AI创新的重要路径。各国真正的数字安全，依靠完善监管、自主改造、多元技术备选，而非单纯抵制外来模型。用地缘竞争视角解读正常技术共享，人为割裂全球AI创新链条，不仅阻碍技术普惠，最终也会延缓各国自身数字化转型进程。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。

中国AI新独角兽诞生！Psibot押注“世界模型”冲击14.8亿美元估值🌪️【中国AI公司Psibot估值达14.8亿美元，押注"世界模型"】中国AI领域再添一员独角兽！Psibot以14.8亿美元估值惊艳登场，背后押注的“世界模型”技术成为焦点。这家成立不到两年的公司，凭什么在硬科技赛道杀出重围？简单来说，他们要让AI像人类一样理解物理世界，从清扫房间到工厂操作，目标是让机器人“看懂”真实环境并自主行动！✨技术核心：打破AI“认知壁垒”🔍所谓“世界模型”，就是训练AI构建对现实世界的“心智地图”。比如，当机器人看到一杯水，不仅要识别物体，还要理解水的流动性、杯子的材质，甚至预测“打翻”后的后果。Psibot的突破在于：用AI模拟物理规律，让机器从“执行指令”进化为“自主思考”。这被视为具身智能的关键，也是机器人从实验室走向生活、工厂的核心技术。资本押注：产业巨头站台，融资超3亿美元💰本轮融资由奇瑞领投，蓝思科技参投，背后逻辑清晰：奇瑞看中了AI与自动驾驶、智能制造的结合，蓝思科技则押注AI硬件落地。自成立以来，Psibot已累计融资近3亿美元，投资方包括高瓴、国开金融等国家队资本。产业资本入局，意味着技术离商业化更近一步——比如与长飞集团合作的智能产线已落地，机器人能自主完成光模块质检。我的判断：技术突破+产业需求=爆发前夜🚀为什么是现在？1.政策风口：具身智能被写入政府工作报告，成为国家未来产业重点。2.赛道卡位：中美AI独角兽分野明显——美国侧重企业科技，中国主攻硬科技。Psibot抢占的具身智能，正是“新质生产力”的核心载体。3.团队实力：创始团队兼具产业经验（如云迹科技、京东）与学术背景（北大、帝国理工），且从Day1就聚焦人类数据路线，避开传统遥操作的高成本陷阱。我认为：AI的下半场，是“软件定义硬件”的时代。当模型能力突破临界点，具身智能将重塑制造业、服务业甚至家庭生活。Psibot的崛起，不仅是资本胜利，更是中国AI从“追赶”到“定义赛道”的信号灯。🏅信息来源：彭博社/机器之心（2026.7.24）中国独角兽具身智能世界模型AI落地新质生产力

2026选专业，人工智能、电气工程、能源与动力这三兄弟确实站在风口上，但别光看网上那些"本科起薪10K+、年薪50万"的帖子就上头。麦可思最新就业报告里，2026年本科绿牌专业已经全员变工科，电气工程及其自动化、能源与动力工程、新能源科学与工程全部上榜，电气毕业生半年后平均月收入7160元，人工智能领域人才缺口超500万，供求比约1:10。智联招聘的数据也显示，2026年1到5月应届生招聘需求增速榜被新质生产力行业包揽，机器人行业以83.8%的增速领跑，人工智能、汽车零部件等行业增速均超20%。我身边去年填志愿的亲戚就吃过亏——冲着"AI高薪"硬挤了个性价比较低的院校，结果今年春招投了一堆简历才勉强上岸。风口是真的，但风口上的猪能不能飞起来，还得看你进的是市局还是县局，是头部大厂还是外包团队。普通家庭选这几类专业大方向没错，可要是以为闭着眼填就能拿高薪，那就太天真。说到底，选热门专业到底是选赛道，还是选自己真能学进去的方向？如果是你，会让孩子冲AI的高上限，还是选电气的稳饭碗？

马斯克刚刚接受经济学人杂志的采访，我觉得他对中国人工智能的认识是最为深刻和清醒的，大家可以看看！马斯克：中国的AI企业在算力相对较少的情况下，表现依然非常出色。感觉如果他们拥有大量算力，很有可能会成为领跑者。而在未来的某个时间点，他们大概率会获得海量算力。主持人：所以，也就是说，他们终将成为领跑者？马斯克：他们在未来某个节点成为领跑者的概率相当高。你可以把人工智能的限制因素归结为电力和AI芯片。至于具身智能，也就是机器人，中国同样拥有一批非常优秀的机器人公司。事实上，他们还会举办类似机器人体育赛事的活动。不知道你有没有看过。主持人：看过，我上次去北京的时候就看到过那些机器人。马斯克：没错。而且他们还有类似拳击赛或格斗赛的机器人对决，相当有观赏性。我之前看过一段视频，有个机器人的头都被打掉了，但即便没了脑袋还在继续战斗。看起来挺搞笑的，不过说实话，我觉得机器人对决未来会是非常有意思的观赏性节目。但是……总之，中国在机器人和数字AI领域的实力都非常强。而如果你去看发电量，就会明白——AI的发展取决于它的瓶颈到底是什么，无论是芯片还是电力。中国的发电量远超美国。实际上，中国的发电量已经超过了美国、欧洲和印度的总和。而且趋势来看，我猜测中国的发电量最终会达到美国的四倍左右，这基本上和人口比例是吻合的。主持人：那美国政府应该对此做些什么呢？我是说，如果一个国家在如此强大的技术领域遥遥领先，这显然有点令人不安。很明显，美国政府一直在试图通过出口管制等手段来打压中国的脚步。你觉得他们应该禁止使用像KimiK3这样的模型吗？马斯克：嗯，美国政府就算通过某些法律限制美国公司使用中国模型，但他们管不了世界其他地方。美国政府可没有管辖中国或全球其他国家的权力。主持人：你认为他们应该禁止美国公司使用这些模型吗？现在确实有这方面的讨论，对吧？马斯克：我不觉得这能解决问题。这阻止不了中国成为AI领域的领跑者。归根结底，数字智能比拼的是你拥有多少AI算力、多少芯片，以及多少电力资源。所以我认为，目前真正的限制因素其实在于电力和散热，而不是AI芯片本身，因为AI芯片的功耗实在是太吓人了。虽然有人讨论水资源消耗，但其实AI的耗水量微乎其微，几乎可以忽略不计。然而对电力的需求却是巨大的。主持人：这大概就是你考虑搭建太空数据中心的原因吧。就是……马斯克：是的。在中国之外，任何AI芯片未能投入运转，瓶颈都在于电力、散热、电力设备等硬件配套。AI芯片的生产速度已经超过了新电力上线的速度。主持人：是在中国吗？好的。马斯克：在中国之外。主持人：中国之外，明白了。马斯克：而由于美国禁止向中国出口最先进的AI芯片，中国目前在某种程度上处于“缺芯”状态。主持人：但他们在使用现有芯片方面正变得越来越高效，这也是KimiK3让人惊叹的地方之一，对吧，它在效率提升上……马斯克：而且我认为，中国在攻克光刻技术难题上的进度比大多数人想象的都要近，这将使他们能够大规模量产AI芯片。所以我觉得，嗯……不过我们不该把这变成一场单纯讨论中国的对话，但是……总之，目前中国之外的限制因素是电力。而在中国内部，限制因素则是芯片。一旦我们通过太空AI数据中心解决了电力瓶颈，中国之外的限制因素将再次回到芯片本身。

人工智能迎来政策性利好消息交通部、发改委发文件，政策推动AI技术落地交通场景，自动驾驶、智慧路网、智能港口、低空经济、无人航运都是重点发展方向。是国资委“AI+专项行动”在交通领域的具体落地，不再只是小范围试点，而是全国性、全路网、全运输品类的智能化改造推进。公路、铁路、港口、航运、低空出行统一升级AI系统，构建立体智能交通网络，属于十五五基建升级的核心组成部分，后续配套资金、专项工程会持续落地。全国几百万公里公路、海量港口、铁路枢纽全面数字化改造，带来大规模基建投资。带动上下游全产业链发展：AI大模型、算力芯片、激光雷达、通信模组、高精地图、系统集成、智能装备同步扩容，和当前AI算力、半导体设备、先进封装高景气赛道形成联动，拉长科技产业链景气周期。AI+交通政策落地，打开智慧交通、低空经济、智能航运长期成长空间，利好交通数字化硬件与集成商；在大盘情绪偏弱时提供新的科技布局方向，加速AI赛道高低切换。