Meta和苹果的数据对比如果这些年扎克伯格不是瞎搞，先是瞎搞元宇宙后瞎搞AI投资
Meta和苹果的数据对比如果这些年扎克伯格不是瞎搞，先是瞎搞元宇宙后瞎搞AI投资，Meta的利润大概率是要明显高于苹果的现在市值meta只有1万多亿，apple则4万多亿
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外媒报道，随着中美人工智能（AI）竞争升温，Meta首席执行官扎克伯格在英国《金
外媒报道，随着中美人工智能（AI）竞争升温，Meta首席执行官扎克伯格在英国《金融时报》7月28日刊登的专访中认为，美国不应通过封禁中国AI模型来争取竞争优势。他还警告，美国前沿AI实验室可能借助“监管俘获”压制国内竞争。最近，中国AI初创企业月之暗面7月中旬推出的KimiK3模型，引发全球科技界的关注，也让外界对“美国AI技术仍遥遥领先中国”的认知产生动摇，让美国的科技优越感出现了裂痕，美国政界开始陷入“安全焦虑”。这种被快速超越的深层焦虑，也成了美国科技界挥之不去的阴影。扎克伯格反对靠封禁换优势的清醒认知，表明美国科技圈自己都清楚：靠封锁围堵根本拦不住中国AI的追赶。
【#扎克伯格称美国不应封禁中国尖端AI#】据《金融时报》7月29日报道，Meta
【#扎克伯格称美国不应封禁中国尖端AI#】据《金融时报》7月29日报道，Meta创始人扎克伯格加入公开呼吁的队伍。周二他在接受采访时表示，美国政府不应为了在人工智能（AI）竞争中占据优势而封杀中国AI模型，并称禁止中国尖端AI在美国使用并非“有效的解决方案”。扎克伯格认为，美国企业应“系统性地”找出瓶颈和障碍，以便更好地与中国AI企业竞争。他重申了对开源模型的支持，并警告AI存在被少数几个强大集团“集中”掌控的风险。《金融时报》分析称，这番言论似乎是对竞争对手Anthropic和OpenAI的间接批评，这两家公司目前凭借专有的“闭源”AI模型主导聊天机器人市场。自特朗普再次竞选并重返白宫以来一直在与其积极接触的扎克伯格，还就美国应如何管控新模型发布发表了看法。他表示，由“深思熟虑的人员认真执行”的同行评议或审查可能对行业有利，但领先AI企业不应拥有过多影响力。他指出：“如果让一群有自身利益诉求的企业来做同行评议，监管捕获的问题就会始终存在。”扎克伯格还认为，限制最强大的工具并非应对网络安全问题的正确方法，因为这些工具也能帮助企业识别和修补漏洞。他以上周发生的一起事件为例：OpenAI的一个程序在安全测试中失控并入侵了一家初创公司。由于被入侵的公司无法访问闭源前沿模型，只能转而使用开源模型来修补问题。近日，OpenAI模型在安全测试中失控“越狱”，攻击了全球最大AI开源平台HuggingFace的生产基础设施，制造了业内首例“AI自主入侵事件”。上周，路透社报道披露了这起安全事件背后更多的细节。据两名知情人士透露，此次入侵发生在7月9日左右，涉事的OpenAI智能体试图突破隔离测试环境，并进行了长达数天的黑客攻击，而OpenAI直到事态得到控制、联邦调查局已接到警报后才察觉此事。事后，HuggingFace通过求助中国公司智谱开发的开源模型GLM-5.2，才得以完成取证分析。
越南人突然在Facebook上开始大量甩卖梨、苹果，其中有一些还没成熟。Fa
越南人突然在Facebook上开始大量甩卖梨、苹果，其中有一些还没成熟。Facebook上的地址是越南，鉴于日本屡屡发生农民的梨子被偷摘一事，有人怀疑这些水果是偷来的。一位日本网友几年前就潜入了日本越南人专属的社交群，他发现这次福冈梨子盗窃事件的事，让越南人们分成两派。一派认定是越南人干的，发誓找到人就交给警察；另一派则斥责别随便断定是越南人干的。吵得空前激烈。有日本人认为有些人是讲良心的，只是比例不同而已。越南人或印尼人，有些勤恳老实，干活特别卖力，但另一方面，也有那些既不成器又没出息的家伙。任何民族，都有好坏人。想要杜绝这类犯罪，关键在于打造能够减少犯罪滋生的社会环境。一味排斥外来移民，反而只会加剧矛盾冲突，到头来治安只会进一步恶化。
放着硅谷几百万刀的年薪和加州大别墅不要，偏要拎着行李箱回国“卷”创业，这个34岁
放着硅谷几百万刀的年薪和加州大别墅不要，偏要拎着行李箱回国“卷”创业，这个34岁的清华学霸，凭啥把不可一世的美国AI巨头按在地上摩擦？以前咱们总听人酸，说国内顶尖学霸都跑去美国大厂敲代码，在硅谷喝着手冲咖啡当“人生赢家”。但这次，92年出生的广东小伙杨植麟直接掀了桌子。人家可是清华计算机系第一名，在谷歌和Meta核心团队里参与研发了AI底层“发动机”，导师还是苹果前AI主管。按理说这牌面闭着眼都能躺赢，但他偏觉得在硅谷当个高级打工仔太憋屈，放话“不自己主导搞个大模型，这辈子绝对后悔”。于是他杀回国内，硬是搞出了轰动全球的KimiK3，把那些留在海外沾沾自喜的同行光环全给比了下去。现在的中国AI圈那叫一个刺激。本土派有个搞量化出身的浙大大佬梁文锋，带着DeepSeek把英伟达的股价一天干跌了17%；海归派这边，34岁的杨植麟更是比OpenAI那个38岁的CEO奥尔特曼还要年轻生猛。这“双雄”一土一洋直接凑成了王炸。当别人还在硅谷为了点期权熬夜掉头发时，他们已经在中国这片热土上，狠狠撕开了美国AI霸权的口子。这绝不仅是技术突破，更是中美人才争夺战的历史性大拐点。放弃硅谷高薪回国死磕，用绝对实力把人才流失的老剧本硬生生反写回来，你觉得杨植麟这把牌打得绝不绝？
美国科技圈最近重新掀起了一场关于人才流失的大讨论。Kimi-K3创始人杨植麟，本
美国科技圈最近重新掀起了一场关于人才流失的大讨论。Kimi-K3创始人杨植麟，本科出身清华姚班，后在美国卡内基梅隆大学完成博士研究，曾经拥有留在美国发展的绝佳条件，可他最终选择回国创业。这背后到底是一个年轻人的职业选择，还是美国科技人才吸引模式正在出现裂缝？答案可能比很多人想象得更复杂。美国过去靠高校、资本和移民体系吸引全球人才，如今却发现，顶尖人才并不一定会永久停留。杨植麟的故事之所以受到关注，是因为他的经历几乎符合美国过去最理想的人才引进路径。顶尖本科教育、美国名校博士背景、人工智能领域研究经历，这样的人才曾经是硅谷企业争夺的核心对象。谷歌、Meta、苹果等企业长期依靠全球优秀工程师保持技术领先，而大量海外科研人员也把美国视为实现科技梦想的首选地点。但人工智能时代正在改变这种逻辑。过去，一个优秀研究人员进入美国大厂，拿到高薪职位，就被认为拥有了成功人生。现在，对于一些真正具备创业能力的人来说，问题已经变成了另一个方向：自己能不能决定技术路线，能不能打造属于自己的产品，能不能站在产业浪潮的中心，而不是成为庞大体系中的一个技术环节。美国人才政策的问题，也在这场讨论中再次被摆上台面。H1B签证长期以来帮助美国吸纳大量海外技术人员，但其申请机制、等待时间以及后续身份转换问题，让不少外国人才始终处于不确定状态。对于普通工程师而言，这种压力可能还能承受，但对于有能力改变产业格局的创业者来说，他们会重新计算自己的选择。事实上，美国过去几十年形成了一套强大的科技循环：全球人才进入美国高校，进入科研机构，再进入企业，推动技术突破。这个体系曾经帮助美国掌握互联网、移动通信、生物科技等多个领域优势。但随着中国科技产业快速成长，全球人才竞争已经从“谁拥有最好的实验室”转向“谁能最快把技术变成现实”。Kimi-K3受到关注，恰恰说明人工智能竞争正在进入新的阶段。大模型不只是论文竞赛，也不是单纯比拼参数规模，更重要的是谁能找到大量应用场景，让技术快速迭代。中国庞大的市场规模、丰富的产业需求和快速变化的应用环境，为AI创业者提供了独特条件。美国拥有世界顶级基础研究能力，这一点短期内不会改变。硅谷依旧聚集着大量资本和尖端企业，但美国科技体系也面临新的挑战：大型科技公司越来越强调稳定商业模式，内部流程越来越复杂，一些年轻研究者想推动新的方向，需要付出更高成本。相比之下，中国近年来不断完善人工智能产业链，从算力基础设施到应用生态，从企业创新到产业数字化，都形成了更适合快速试错的环境。对于创业者而言，技术成果能否迅速进入市场，已经成为衡量创新能力的重要因素，而中国市场恰好提供了这样的条件。杨植麟选择回国，并不是简单的“离开美国”。更准确地说，这是全球科技人才流动趋势变化的一个缩影。过去很多优秀人才把美国视为唯一选择，因为那里拥有资金、平台和机会。但如今，中国等新兴科技力量正在提供另一种路径：不仅可以参与技术研发，也可以直接推动产业落地。这也是美国部分科技人士开始担忧的原因。真正值得警惕的，并不是某一个工程师去了哪里，而是未来一批拥有全球视野的年轻科学家，会不会越来越倾向于选择能够给予他们更大自主权的地方。人工智能竞争已经不是简单的企业竞争，而是创新体系之间的长期较量。一个国家想保持科技领先，不能只依靠过去积累的优势，还需要持续吸引人才、激励创业、创造新的增长空间。如果人才进入之后只能成为体系里的执行者，那么吸引力自然会下降。
美国人终于开始反思了！ Kimi-K3创始人杨植麟，明明是美国卡内基梅隆大
美国人终于开始反思了！Kimi-K3创始人杨植麟，明明是美国卡内基梅隆大学的博士，为什么偏偏没留下来？最近KimiK3一发布，海外科技圈直接炸了锅。2.8万亿参数、原生多模态、百万级上下文，连完整权重都计划公开，每一步都踩在全球AI赛道的聚光灯上。聊着聊着，美国人的话题就拐了弯，开始翻旧账：这么厉害的一个人，当年明明在卡内基梅隆读的博士，怎么就没留下来？很多人第一反应就是H1B签证。毕竟这几年美国移民政策收紧，应届生抽签中签率一年比一年低，不少留学生毕业就被迫回国，这个逻辑听起来特别顺理成章。但这个说法刚冒出来没两天，就被杨植麟的博士导师亲手戳破了。这位导师不是别人，正是苹果前全球AI负责人RussSalakhutdinov。他直接在社交平台表态：跟签证一点关系都没有。当年苹果高层主动找过杨植麟，想招他进核心团队，甚至退一步说，不想待在美国本土，去北京分部也行。等于说，留美的路、拿身份的通道、高薪岗位，人家早就给他铺得明明白白。别说H1B抽签，真要留，绿卡排期都能走最快的特殊人才通道。问题从来不是“能不能留下”，是“他根本不想只留下打工”。他2015年进CMU读博，正常计算机领域的博士要熬六七年，他只用了4年就顺利毕业。读博期间就搞出了Transformer-XL、XLNet，其中XLNet在20项任务上直接超过了谷歌的BERT，在当时的NLP领域相当于掀了一次桌子。他还在谷歌大脑、MetaAI实验室都待过，跟行业最顶尖的人一起做研究。这种履历扔到硅谷，任何一家科技巨头都会抢着要。进去就是资深科学家，年薪加股票轻轻松松百万美元往上，熬几年混个技术总监，这辈子衣食无忧，是标准的“人生赢家”路径。但这条路的上限也明明白白摆在那。你技术再强，也只是庞大公司里的一个环节。你可以决定一个算法怎么优化，但决定不了公司给你批多少算力、投多少资金、把这个技术放到什么战略位置。产品、商业、战略，全是别人说了算。而他从一开始，就没想过只当一个打工的科学家。2016年，他人还在美国上课赶论文，就已经和清华的同学一起，在北京开了第一家公司循环智能，做企业级NLP服务。等于说，博士学位还没拿到手，他的创业版图就已经在国内铺开了。所以2019年博士毕业的时候，拒绝苹果的offer回国，根本不是什么临时决定，是早就写好的人生剧本。美国能给的，是一份顶级打工人的offer；但杨植麟想要的，是一家自己说了算的、世界级的AI公司。而这件事，在美国反而更难做成。大模型创业不是做个小应用，烧钱烧算力都是天文数字。美国的风险资本再有钱，也不会轻易把几亿美金砸给一个没有本土创业背景的外国人。但回国就不一样了。国内AI产业那几年正处在爆发前夜，资本、人才、政策、市场，所有要素都在快速聚拢。杨植麟有CMU博士的学术背书，有国内清华的校友网络，对本土市场的理解更是天然优势。他要组队，国内有大批计算机专业的优秀工程师，执行力和性价比都拉满；他要融资，国内的产业资本和财务资本都在盯着AI赛道的优质团队，给钱给资源都很干脆；他要落地应用，中国的互联网场景和企业需求，比任何一个国家都丰富。这些东西加起来，就是创业的杠杆。同样的技术能力，在国内能撬动十倍、百倍的资源，跑出更快的速度。2023年月之暗面成立，到Kimi凭借长文本能力一炮而红，再到现在KimiK3站到全球第一梯队，只用了三年多时间。这个速度，放在硅谷的创业环境里，根本不可能实现。在硅谷的科技公司里，印度高管一抓一大把，华人能做到顶层的少之又少。不是能力不够，是这套体系的信任链，本来就不对你完全敞开。以前大家觉得，哪怕有天花板，好歹平台高、薪水厚，值得忍一忍。但现在不一样了。当中国的AI产业能提供同样高的技术平台，甚至更广阔的创业空间，更高效的资源落地速度的时候，那张曾经被无数人视为金饭碗的美国签证，分量自然就轻了。美国人现在反思“为什么没留住杨植麟”，其实问错了问题。他们该问的不是“为什么H1B没留住他”，而是“为什么我们的体系，只能给顶尖人才提供打工的选项，却留不住想创造规则的人”。杨植麟不是第一个，也不会是最后一个。当越来越多的顶尖人才发现，回国不是退而求其次的选择，而是能实现更大野心的最优解的时候，所谓的“人才回流”，就不是什么意外，而是时代的必然。KimiK3只是一个开始。真正值得关注的，从来不是一个人有没有留在美国，而是一片土壤，能不能长出更多改变世界的公司。
成为X教授不是梦？以后用脑波就能打字？！Meta开源Brain2Qwe
成为X教授不是梦？以后用脑波就能打字？！Meta开源Brain2Qwertyv2，能即时把非侵入式脑波解码成句子，准确度逼近过去须脑部手术才能达到的水准。为数百万因脑伤而无法沟通的人带来福音。过去要靠植入电极、开刀，才能让AI解码器重建语言能力，这类侵入式做法难以普及。Brain2Qwerty走另一条路：受试者只需戴上脑磁图（MEG）装置，无须动刀。团队收集9位志愿者、每人约10小时、合计约22,000句的脑波资料。有别于人工设计的讯号流程，v2用端到端深度学习直接从原始脑讯号解码，再微调大型语言模型，借语意脉络把充满杂讯的脑波转成通顺语言。结果单字准确率达61%，远胜先前最佳非侵入式方法的8%；表现最好的受试者更多78%，逾半句子错误在一个字以内。研究也发现准确度随资料量呈对数线性提升，意味光靠扩充资料，就有望缩小与手术方法的差距。当然，先别急着想戴耳机用念力发文，MEG仍是需要磁屏蔽室的大型仪器，离日常穿戴还有一段路。最棒的是，Meta把训练程式码与v1资料集全部开源，让全球研究者都能一起加速脑科学研究。
AI眼镜2025年累计出货超700万台，2026年产能达2000万台。Meta
AI眼镜2025年累计出货超700万台，2026年产能达2000万台。Meta等核心厂商的AI眼镜迎来商业化拐点，正从数据采集器向主动式AIAgent入口演进。据产业链数据，核心厂商AI眼镜2025年累计出货量已超700万台，核心代工厂将2026年产能大幅翻倍至2000万台，终端日活用户实现同比两倍增长。若对标智能手表渗透率，按400美元均价测算，将直接释放140亿-180亿美元的硬件增量收入。在硬件端，光波导技术加速普及，整机重量已降至40克至45克，推动产品向大众消费品转化。在软件端，依托约10亿的AI月活用户基数，AI眼镜通过多模态数据实时采集捕捉用户意图，直接缩短交易链路。这一转变确立了千万级产能的硬件放量拐点，将从单纯硬件销售跃迁至高价值AI订阅，彻底重塑穿戴生态的商业变现模式。关注：Meta/科大讯飞（AI眼镜终端，受益于产品轻量化及产能放量），全志科技（核心硬件厂商，受益于光波导量产及降本红利），MiniMax（多模态大模型，受益于终端集成与服务链路重构）
美国人现在开始大反思了，Kimi-K3创始人杨植麟明明是卡内基梅隆大学博士出
美国人现在开始大反思了，Kimi-K3创始人杨植麟明明是卡内基梅隆大学博士出身，在美国读完顶尖名校，当初美国专门吸纳海外人才的H1B工作签证，怎么偏偏没能把这样的顶尖人才留在本土？2026年7月16日，月之暗面发布KimiK3，官方给出的核心配置是2.8万亿参数、原生多模态和百万token上下文，重点瞄准长程编程、知识工作和深度推理。模型一露面，美国科技圈的注意力很快从参数和榜单，转向了杨植麟本人：一个在美国完成顶尖训练的中国研究者，为什么最后把公司建在北京？杨植麟2019年在卡内基梅隆大学计算机学院完成博士论文，导师委员会里包括RuslanSalakhutdinov、WilliamCohen和GrahamNeubig等学者；读博期间，他还在GoogleBrain和Meta实习，进入过全球人工智能研究前沿。但事实必须说清楚：杨植麟并不是抽不中H-1B，被美国移民系统赶回中国的。他的博士导师已经公开澄清，他当时有很多留美机会，没有遭遇签证拒绝，甚至有苹果高管参与招揽；他选择回国，核心原因是想亲手创办公司。在我看来，这个澄清没有替美国挽回面子，反而把问题说得更透。美国真正失手的地方，不是少批了一张工作签证，而是长期把“世界人才来美国读书”误当成了“世界人才天然属于美国”。学校能给学位，大厂能给高薪，却不能保证有野心的创业者永远给美国公司打工。杨植麟回国后参与过盘古、悟道等项目，又做过创业公司，2023年参与创办月之暗面。几年之后，他不再只是某家美国科技巨头研发部门里的一名高级研究员，而是带着团队、产品和技术路线，进入全球大模型竞争。顶尖人才考虑的从来不只是工资，还包括能不能主导方向、组织团队、把研究快速做成产品。留在美国，他大概率能得到很好的岗位；回到中国，他得到的却是定义一家公司的机会。前者更稳，后者风险更大，但对真正想做事业的人来说，后者的吸引力未必更小。H-1B制度本身当然也有问题。美国每年常规名额只有6.5万个，另有2万个面向美国高校高学历申请者的名额；2025年以后，部分新增申请还被要求附加10万美元费用。这些变化不是杨植麟2019年回国的直接原因，却在向后来者释放一个很清楚的信号：美国欢迎你来读书，却未必给你稳定、可预期的留下路径。美国过去确实享受了全球人才红利。基于美国国家科学基金会数据的研究显示，2000年至2015年在美国获得STEM博士学位的国际学生中，约77%在2017年仍留在美国，中国籍毕业生的比例约为90%。这套体系过去非常成功，也正因为成功太久，美国才容易产生错觉：只要名校和大厂还在，最优秀的人就不会走。KimiK3引发的争论，真正提醒美国的是全球人才竞争的规则已经变了。中国的创业生态、工程师队伍、用户市场和产业资本，已经能提供另一条完整道路。海外经历不再必然通向硅谷终身任职，也可以转化为回国创业的能力和资源。当一个人在美国接受训练，最后却在中国做出让硅谷认真研究的模型，美国当然可以遗憾，却不能把他的选择简单解释成移民政策的一次技术故障。签证更宽松，确实能多留住一些人；但只给身份，不给足够的创业空间和长期确定性，仍然留不住所有想掌握方向的人。中国也没必要因为一个杨植麟就提前宣布人才竞争已经赢了。一个案例不能代表整体趋势，真正值得重视的是，中国能不能持续提供让顶尖人才敢回来、能创业、做得成的环境。只有这种选择从偶然变成常态，美国今天的“大反思”，才会变成它以后不得不长期面对的现实。
硅谷知名风险投资人、Facebook前高管帕利哈皮提亚（ChamathPal
硅谷知名风险投资人、Facebook前高管帕利哈皮提亚（ChamathPalihapitiya）在最新帖文中，呼吁美国积极拥抱开源人工智能。他认为，如果美国“关上开源的大门”，美国公司获取AI能力就要花每百万词元（tokens）26-56美元的高价；而其他国家的竞争者只需0.50-1美元，成本差距高达50倍以上。除非AI被证明是个“骗局”，否则这种巨大的成本劣势在经济上根本撑不住。如果AI真是未来所有经济活动的核心，那美国绝不能让自己陷入这么大的成本劣势。这个问题从军事竞争角度看也一样重要。帕利哈皮提亚的逻辑很简单直接：成本就是竞争力。如果AI是下一代基础设施，那么开源就是降低门槛、让大家保持整体优势的关键。他指出的价格差距确实存在，尤其是在大量消耗token的场景下，闭源AI的账很难算得过来。他把“开源”和“美国领先”紧紧绑在一起，但也忽略了一点：开源模型同样可能被对手用来加速自己的军事或民用发展。总的来说，这是一篇充满商业实用主义的地缘政治呼吁。它不是在讲技术细节，而是强调成本。他真正想表达的是：别用意识形态封锁，搞垮美国自己的价格竞争力。不过，这个说法是否片面，欢迎您的观点。
KimiK3问世引发美国行业深度反思，国产开源模式重塑全球AI竞争格局近期美国
KimiK3问世引发美国行业深度反思，国产开源模式重塑全球AI竞争格局近期美国科技行业展开集中复盘反思，导火索便是月之暗面创始人杨植麟带队推出的KimiK3大模型。创始人杨植麟是90后顶尖技术人才，本科就读清华大学，博士毕业于卡内基梅隆大学，先后任职谷歌、Meta，苹果、斯坦福、MIT等顶尖机构均向其抛出橄榄枝。2019年他选择回国创办月之暗面，如今带队落地KimiK3——全球首款2.8万亿参数开源大模型，多项权威评测指标超越OpenAI、Anthropic等美国头部闭源模型，产品发布直接扰动美股AI科技板块，海外开发者将其称作开源社区里程碑式突破。此次美国行业反思覆盖两大核心层面：一是高端科创人才流失问题，美国依靠H1B签证体系吸纳全球技术人才，却难以留住怀揣自主技术理想的顶尖科研人员；二是本土AI产业商业模式的结构性困境。杨植麟团队选择开源开放、低价普惠、超长上下文的发展路线，彻底打破美国企业闭源高溢价的经营模式。全球开发者无需受限API调用配额，即可本地部署、自主微调顶尖AI能力。团队采用“先扩张生态规模、后期多元变现”的路径，同时对Transformer底层架构做出底层创新，整套发展逻辑正在重构全球AI行业竞争规则。对比来看，美国头部AI企业依靠闭源模式建立定价壁垒，前期算力、研发投入体量巨大；而国内团队依托底层技术创新与开放生态，把高端AI从少数企业垄断资源转变为全球普惠工具。针对中美两条截然不同的AI发展路径，各位读者有什么看法，欢迎在评论区交流探讨。
7月14日，马来西亚《亚洲防务安全》援引法国《Meta-Defense》的相关报
7月14日，马来西亚《亚洲防务安全》援引法国《Meta-Defense》的相关报道，对印度多次宣传自己已经成功破译中国“霹雳-15E”中距空空导弹一事进行了分析。对于印度来说，是否真的破译了中国“霹雳-15E”中距空空导弹，已经演变成一场广泛的地缘政治和军事技术讨论，涉及电子战适应、导弹情报利用和印太地区的军力对比。甚至在某种程度上，已经成为对冲印度在2025年印巴空战中失败的必要手段。印度方面多次表示，通过对保存相对比较完好的“霹雳-15E”中距空空导弹的破译。印度方面不仅成功掌握了“霹雳-15E”中距空空导弹的雷达照射机制、制导相关通讯结构和电子交互配置文件，而且还成功将相关成功经验，使用到了印度自研的“阿斯特拉”空空导弹上。但印度方面的这种说法，也引来了大量的怀疑。因为印度本身的军工能力并不算强，印度空军在很早之前，就已经从俄罗斯获得了大量的俄制R-77中距空空导弹。但截止到目前，印度不仅未能实现俄制R-77中距空空导弹的完全国产化。甚至拥有部分R-77中距空空导弹特征的印度自研“阿斯特拉”中距空空导弹，目前也还只是处于小批量生产装备的程度，距离完全取代俄制R-77中距空空导弹还有相当长的一段距离。印度拿到中国“霹雳-15E”中距空空导弹残骸几个月后，就宣布自己成功破译了这款性能先进的中距空空导弹的核心技术，引发大量的质疑显然是一件非常正常的事情。对于印度获得“霹雳-15E”中距空空导弹残骸这件事，中国官方也进行了回应，表示这是一款外贸出口弹药。目前全球外贸的先进中距空空导弹并不算少，比如美国就将AIM-120-C8中距空空导弹出口到了大量使用美制战斗机的国家，其中甚至包括技术实力雄厚的西方国家和以色列。可这么多年来，也没有几个国家表示，自己成功破译了这款美制先进中距空空导弹。实际上，印度空军进口的法国“阵风”战斗机上，就配备了欧洲“流星”中距空空导弹。在“霹雳-15E”中距空空导弹击落多架印度战斗机之前，印度方面就对“流星”中距空空导弹赞誉有加。如果印度真的有短时间内破译先进中距空空导弹的实力，那么印度国产版本的“流星”中距空空导弹应该也已经公开了才对。印度空军还强调，通过破译“霹雳-15E”中距空空导弹的导引头，能够强化印度空军“阵风”、苏-30MKI等战斗机再次遭遇这款先进中距空空导弹时的抗衡能力。这种说法同样存在较多的质疑，因为现代空战电子对抗是一件非常复杂的事情。如果获得对方空空导弹的导引头，就能拥有与其进行电子对抗的能力。那目前无论是东方还是西方，大部分的中距空空导弹实际上已经失去了实战价值。所以，从整体上来看，印度获得“霹雳-15E”中距空空导弹残骸的最大价值，是为印度的舆论宣传提供了素材。
摩根士丹利预计2028年全球超算资本开支达1.4万亿美元，META产能指引达21
摩根士丹利预计2028年全球超算资本开支达1.4万亿美元，META产能指引达21GW。近日，摩根士丹利上调超大规模云厂商（META、AMZN、GOOGL）资本开支预期，预计2028年全球超算CapEx将达1.4万亿美元（2027年为1.2万亿美元），打破市场对AI算力过剩的担忧。此次上修主要受巨头产能指引翻倍（META在2028年达21GW）、组件通胀推高GPU单瓦成本至50美元及底层芯片出货量提升定制硅（单瓦20余美元）与GPU形成30美元成本剪刀差，重塑利润分配格局。随着META增量业务落地及共振驱动。当前头部CSP厂商ROIC稳居20%以上，API毛利率达40%-50%，高回报率构筑坚实底座。同时，形成，具备软硬协同能力的巨头正迎来业绩与估值的双重重估。关注：META/亚马逊/谷歌（超大云厂商，受益于算力变现加速及高回报率），英伟达（AI芯片龙头，AWS手握1750亿美元未交付订单，算力变现闭环加速受益于出货量上修及量价齐升）
BofA明确上调了Alphabet、Meta、AmazonAWS的资本开
BofA明确上调了Alphabet、Meta、AmazonAWS的资本开支预测。Alphabet/Google2026年CapEx从原来的1870亿美元上调到1950亿美元。2027年从2570亿美元上调到2900亿美元。2028年从3100亿美元上调到3300亿美元。Meta2026年CapEx从1300亿美元上调到1450亿美元。2027年从1570亿美元上调到1850亿美元。2028年从1710亿美元上调到2100亿美元。AmazonAWS2026年维持1590亿美元。2027年从1960亿美元上调到2300亿美元。2028年从2210亿美元上调到2760亿美元。它给出的原因主要有几个：1.Google最近融资用于基础设施投入。2.Meta新一代大模型Watermelon算力需求提升，据报告称使用算力是上一代的10倍。3.AWS要求服务器供应链提高2026Q3出货量。4.DRAM现货价格环比上涨约40%，内存成本进一步推高AI数据中心建设成本。5.Meta与Crusoe签了1.6GW容量协议。一句话：美银认为，超大云厂商现在不会为了短期FCF好看而放慢建设。它们会优先保证容量
半导体，盘后开始辟谣了！是被错杀了吗？简单分享几句……1、兴业证券：有关Me
半导体，盘后开始辟谣了！是被错杀了吗？简单分享几句……1、兴业证券：有关Meta对外租售算力的新闻不宜过度悲观地解读为算力过剩不关心半导体涨不涨，也不关心白酒、保险、银行涨不涨，A股的仓位主要是市盈率只有10倍的上50，股息率4%多了。大家关心的是股价波动，小凡关心的是股权价值，股价不等于股权，大家要搞清楚。你跟着一个做股权投资的人，去谈今日跌了，去谈明日涨了，代入你的盈亏感受，不是病态思维吧。就算是去年4月7日，连盈亏都没看就玩游戏去了。投资又不是一天、两天的事情，结果正确就行了，只要股权价值合理或者超跌，一切交给时间就行了，跑赢存款利率没啥问题，何况还有股息的保底呢。大家必须清楚你做什么，如果是投机博弈，我认为参与半导体不如周五下班了买张机票去澳门。小凡的策略，怎么可能满足那些炒股的人群，有没有搞错，我要擅长炒股，短期变富，我码字告诉你？就算是你亲兄妹都不带你发财吧，我能发出来就是笃定99%的做不到，就像高中教材敢公开，就不怕人人985……2、大盘指数，个人觉得没有任何问题。跌了，就跌了，7月份没有指望它们继续大涨，三季度才刚刚开始，我觉得未来1~3年内，上证指数还有机会上涨，目前估值在合理区间，而且没有普涨的疯牛，自然不会有股灾了。大家追求的是一周翻倍，一年财富自由，小凡追求的是10年翻倍，大家的起心动念就不同，策略自然不同了，我是风险厌恶者，所以不可能有任何投机的想法。4000点有什么好怕，如果明天跌破了，我就再抄底上证，每跌100点补仓，直到买完为止。不觉得它回不到4000点以上了，你可以验证我的观点，看看每次急跌抄底大盘指数有没有利润！3、算力就是过剩了，怎么说都掩饰不了。理性的讲，目前就是中低端的算力已经过剩了，高端的依旧紧缺。其实，无论是现在还是未来，高端的会为一直紧缺，哪怕是智能手机都10多年了，汽车也几十年了，高端手机、高端汽车也是紧缺。大家要搞清楚，一个行业如果中、低端的东西过剩了，就是行业过剩了，99%的普通人，普通AI应用只需要消耗中、低端的算力。光伏，汽车、手机、家电、服装、白酒、地产等等，高端的都稀缺并且靠抢。你买100万元一套的房子随便买，如果你买5000万一套的房子肯定要抢，就像买白酒一样，100元的随便买，1500元的要天天掐点抢……最后总结大家需要有点常识，什么算力出海，什么绿电等等，做梦吧，老美不缺算力了。高端算力，未来会持续缺，也不是靠扩张产能能解决，如果扩张产能了，还是高端算力吗？
