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京东方涨停了，资金却悄悄撤出芯片股，硬件冷启动正在发生5月22号那天，A股科技板块走势出现变化，电子元件板块一天净流入143亿资金，光学光电子涨幅接近8%，京东方A成交额冲到291亿并封住涨停，这些数字都是公开数据，但通信设备和半导体板块从5月15号到22号合计流出384亿，资金明显在转移，从上游芯片光模块转向更实在的领域。以前大家投资人工智能，都关注GPU和光模块，觉得这些是大脑和神经，谁有技术谁就值钱，2025年那会儿市场情绪高涨，一提到算力股价就上涨，现在情况变了，资金开始寻找人工智能落地的实体部分，就是那些看得见摸得着的硬件，不是不搞人工智能了，而是要把人工智能装进手机、服务器、汽车里，需要先有外壳、电路板、屏幕、摄像头这些基础部件，就像盖楼一样，之前光抢水泥厂的订单，现在工人开始扎钢筋、砌墙了。最近PCB板的订单多了起来，像胜宏科技、沪电股份这些公司，因为AI服务器需要多层高密度布线，客户提前下单，能见度比以前清楚，连接器也发生变化，以前可能用普通接口就行，现在高速传输要求达到112Gbps，必须专门定制，这不算升级，是重新设计，还有摄像头模组，AI手机动不动就配三四个镜头，每个镜头都要做镀膜、对焦和防抖处理，连带着Mini-LED和OLED屏幕一起更新，京东方这次业绩大涨，不只是电视面板市场回暖，还因为车载屏、AR眼镜、折叠屏手机都在补货。被动元件这个东西，很多人没注意过，但用量确实翻倍了，MLCC电容、电阻还有电感这些，以前一台手机里只用几百个，现在AI终端功耗大了，电源管理复杂起来，光一个充电模块就得加上一堆，覆铜板、导热硅脂这类材料，看着不起眼，但服务器堆在一起容易过热，散热做不好的话整台机器就瘫掉了，这些环节以前被当成配角，现在却成了卡脖子的地方。为什么现在情况开始好转，主要是因为库存周期到了最低点，iPhone16和华为Mate70开始准备生产，消费电子产业链动起来了，零部件厂接到新订单，不敢再压着货不卖，同时技术门槛真的提高了，AI手机用的电路板层数做到二十层以上，普通工厂做不了，连接器通道数量增加好几倍，老旧生产线根本跟不上，最后是政策在背后推了一把，四月份工信部发布了《智能终端硬件协同创新指南》，文件里没有提芯片封锁的事，但明确说要支持国产元器件和高可靠性工艺，一些企业拿到了贴息贷款，生产成本就降了一些。光模块和芯片还在,只是估值太高,短期很难再涨,市场现在更相信能交货的企业,比如一家做PCB的工厂,客户已经签了明年两万台AI服务器的板子订单,账期很清楚,利润也能算出来,这种事比明年可能量产7纳米芯片听起来踏实多了,投资者心态变了,不再赌技术突破,而是看谁能先把东西做出来,送进工厂,装进产品。以前买AI概念股，逻辑很简单，英伟达股价涨了，我就跟着买它上下游的公司，现在发现英伟达赚的是设计环节的钱，真正动手干活的是像立讯精密、深南电路、欧菲光这些中游制造厂，二级市场开始仔细算账，一台AI服务器要用多大面积的PCB板，一部AI手机里装了多少颗电容零件，这些具体数字比TFLOPS这类指标更实在，产业链的重心，正从“谁会想”逐渐转向“谁会做”。有人觉得这是短期波动，我认为情况更复杂，当AI从概念走向产品，硬件就不再是配角，而是关键条件，没有稳定的电路板、耐用的电容器、清晰的显示屏，再好的芯片也无法运转，资金流向这里，不是盲目跟风，而是现实需要推动的。

这次外媒终于承认，中国的科技实力正在以前所未有的速度爆发式进步。英国、日本、澳大利亚媒体纷纷对中国科技的进步进行报道，并对中国从传统的低端制造转型高科技制造表示难以置信，其中还充满了酸酸的味道。英媒直接夸赞中国已经成为了科技强国。而法媒一针见血指出中国人工智能的表现，确实非常优秀了。中国移动的表现值得夸赞，14项成果获奖数量位居央企第一，以1.8万项专利领跑全球运营商，86%为高价值专利，斩获36项中国专利奖。实力确实很强了，而且还以用户需求为先！5月7-9日移动云大会，大会“算力新动能行动计划”的启动环节中，中国移动正式发布AIDC跃升、算力互联等成果，构筑了AI原生时代的核心Token发生器，为人工智能产业高质量发展筑牢底座。移动版智能体框架MobileClaw，AI应用的生产力引擎。MoMA解决了用什么模型的问题，MobileClaw则解决了怎么用模型的问题。MobileClaw内置超过150个行业Skills，覆盖政务、工业、医疗、教育等核心领域，即开即用。企业不需要从零开始开发智能体，只需要根据自己的需求，调用相应的技能模块，就能快速搭建起自己的智能应用。在AIDC能力跃升方面，中国移动围绕国家算力枢纽节点布局，建设GW级高性能数据中心，创新方舱化、液冷一体化建设标准，升级1500个边缘智算中心，探索“算力规划、电力配套、储能调峰、电网兜底”四位一体合作模式，构建全国算力一张网与新型电力网协同调度体系。

3D打印铜板可将数据中心制冷能耗降低97%人工智能飞速发展带来巨大能耗压力，全球目前尚无充足能力应对。想要满足未来人工智能发展、社会生活与产业发展的用电需求，亟需研发全新能源技术。聊天机器人开发企业OpenAI联合创始人兼首席执行官山姆・奥尔特曼，在2024年瑞士达沃斯世界经济论坛上表示：“若无技术突破，根本无法实现发展目标。”确切而言，未来或许需要多项技术突破。奥尔特曼此番言论意在呼吁为核聚变研究提供资金支持。管控人工智能高能耗问题，不仅要革新发电技术，还需大幅优化数据中心架构、提升能效。美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的科研团队，就此取得关键性技术突破。学术期刊《细胞报告・物理科学》刊载的最新论文显示，新型3D打印铜质冷却板有望革新数据中心设计，大幅缩减制冷耗电量。研究团队借助前沿数学算法设计出纯铜冷却板，其能耗远低于传统冷却板材。这项发现具备极高应用价值。大语言模型运算芯片会通过焦耳热效应产生大量热量，单块芯片一小时产生的热量，足以烧开50杯水。人工智能数据中心通常搭载数十万枚运算芯片，且芯片性能越强，产热规模就越大。因此制冷系统是数据中心平稳运行的核心保障，自身能耗居高不下。现阶段制冷能耗占到人工智能数据中心总耗电的30%至40%。换装新型3D打印冷却板后，制冷能耗占比可骤降至1.1%，节能效果颠覆性极强。论文第一作者、机械工程师贝胡德・巴兹米在论文发布相关新闻稿中表示：“散热制冷是芯片设计的主要瓶颈。我们打通计算设计与实际制造的壁垒，为芯片及各类电子器件打造高能效液冷方案提供可行路径。”冷板现已规模化应用于数据中心，但传统产品设计侧重加工便捷性，散热性能并未达到最优标准。该校研究团队从材质选用与结构排布两方面优化，解决了传统制冷系统的两大核心缺陷。科技资讯网站NewAtlas本周报道，研究人员运用拓扑优化算法，摒弃传统规整的矩形、圆柱形翅片样式，将内部微型散热结构重塑为错落尖峭的复杂形态，在最大化散热效能的同时，减少冷却液输送动力损耗。为打造这类复杂结构，团队采用3D打印技术，具体运用电化学增材制造工艺逐层雕琢成型，得以构建结构精密、能效更佳的制冷装置。论文合著者内纳德・米利科维奇介绍，该工艺可制作精度达30至50微米的纯铜零部件，精细度不及一根发丝粗细。

一夜之间风向就变了，美国，日本，韩国为首的西方国家彻底坐不住了，如今中国实现经济与科技的双重超越。这让他们感觉到酸溜溜的，毕竟不过短短数年时间，中国就实现了多个世界第一，如今中国科技创新不断取得新突破，在多个前沿领域从“跟跑者”成为“领跑者”！英国媒体则表示：如今的中国，实现了弯道超车，中国正迎来一场新变革，不管是科技领域还是经济领域，都值得期待。美国CNBC则是一针见血的指出，中国目前已经在人工智能、深空探索、基因工程，新能源汽车等不少前沿科技中走在了时代的前列。在人工智能这块，中国移动的实力有目共睹了，在科技创新方面，中国移动拥有累计有效专利1.8万项，连续三年稳居全球运营商第一！算力网络三级时延圈落地，MoMA聚合300+优质模型，MobileClaw智能体框架正式亮相-5月7-9日移动云大会，这些成果从展台走向现实！中国移动正在国家八大算力枢纽节点，建设GW级的高性能数据中心。同时，移动云还在全国升级了1500个边缘智算中心，构建起中心+边缘的全域智算布局。而且移动云首创了算力规划、电力配套、储能调峰、电网兜底四位一体的算电协同模式，从根源上解决了AI数据中心用电难、用电贵的问题。当前智能体快速普及、智能终端加速迭代，人工智能正成为重塑生产生活范式的新生产力工具，高效、经济、稳定、安全的算力支撑是这一进程的关键基础。中国移动将持续强化通信、算力、智能全栈创新，赋能千行百业、服务千家万户，促进形成智能经济和智能社会新形态。创新拓展平台型服务，升级移动模型服务平台（MoMA），提供从算力集群到模型定制的全方位服务。

雷军一直没变，但他的人设开始失效了。雷军最厉害的，从来不只是产品，而是“表达产品”的能力。他用一种极度自然、接地气、甚至带点笨拙感的方式，成功塑造了一个“普通人企业家”的形象。这套方法，在过去十年几乎无往不利。但问题在于：当一种真诚被重复、被训练、被体系化之后，观众会开始意识到——它也是一种“表演”。于是就出现了一个很微妙的阶段：你越努力表现真诚，用户反而越容易看到“设计感”。尤其在短视频时代，大众对情绪、语气、停顿、甚至自嘲节奏的敏感度，其实远超想象。雷军没有变。只是互联网对“人设”的耐受度变了。过去大家喜欢企业家像朋友，现在大家更想看到真实，哪怕是不完美的真实👀

AI时代，人类不会大规模失业，只会换个赛道奔跑很多人都在焦虑：人工智能普及之后，会不会引发人类大规模失业？其实大可不必恐慌。直白来说，普通人很难彻底失业，唯一的变化，是我们会换一条全新的赛道，继续奔波生活。在这个时代里，绝大多数人注定无法躺平，既不会终生无业，也很难真正停下来。我们没有想象中“被机器替代后安稳度日”的命运，只有持续迭代、持续前行的常态。曾有很多行业大佬畅想AI的终极形态：未来机器人包揽所有工作，全权创造社会财富、供养人类，我们只需挣脱劳作束缚，随心去做自己热爱的事。但理性来看，这样人人自由、躺平生活的理想图景，至少一百年内都难以实现。纵观人类工业文明的发展史，藏着一个颠覆所有人认知的规律：科技越进步，效率越革新，人类反而越忙碌。汽车替代了步行车马，高铁压缩了时空距离，电脑取代了纸笔劳作，智能工厂解放了人工重复劳动，网络打通了信息壁垒。每一次科技革新，初衷都是为了节省时间、解放人力，让人类拥有更多闲暇。可最终的结果从未如预想一般：我们没有变得清闲安逸，反而在一次次效率升级中，变得愈发疲惫、愈发忙碌。人工智能，也绝不会跳出这个历史规律。它不会批量淘汰人类、造成大规模失业，它真正的作用，是彻底重构现有产业结构，重塑所有岗位的生存逻辑。旧的岗位会被淘汰，旧的能力会被贬值，但新的赛道、新的机会、新的职业，也会同步诞生。时代从不会让人彻底无事可做，只是从不允许人原地踏步。落地到资本市场与行业发展来看，当下AI赛道的基本面依旧稳健，算力核心逻辑并未发生任何动摇。近期市场热度集中爆发，算力硬件、M9新材料、MLCC、CPO等核心细分领域持续走高，成为市场主力亮点。而其余板块暂时沉寂、尚未发力，也只是阶段性的节奏问题，绝非长期趋势。马斯克曾精准形容资本市场：市场时常会情绪化失控，出现短期的疯涨与暴跌，充满不确定性。但无论市场如何波动、情绪如何摇摆，企业、行业的终极走势，永远由基本面、真实业绩与核心产业地位决定。AI浪潮从来不是一场失业危机，而是一次全民迭代的洗牌。淘汰的从来不是人类本身，而是固守旧思维、停在旧赛道、不愿成长的人。未来，没有人会彻底失业，只是所有人，都必须换种方式，继续向前奔跑。

方向看马斯克，底座看黄仁勋，风口看孙宇晨。每次这三个人有最新动作和表态，AI科技股都能开辟一条新的炒作路径。马斯克的SpaceX万亿IPO，Optimus即将量产，FSD即将入华等催化商业航天、太空光伏、人形机器人、无人驾驶等；英伟达最新机架VeraRubin催化玻璃基板、PCB、MLCC等；孙宇晨最新预言的物理AI（含人形机器人），有望获得反复炒作，可持续聚焦板块核心龙头。不过，也需要提防周末“知识普及”的太厉害，被量化利用“高开低走”。

世界首富马斯克曾经语出惊人：“在人工智能领域，中国有两件事做得很好。一件事是中国的发电量已达到美国的大约2.5倍，而且还在朝着3-4倍的目标前进；另一件事更令我相当‘钦佩’。”2025年5月，环球网援引CNBC采访报道，马斯克提到中国发电能力增长很快，并称他钦佩中国大量聪明、有天赋且勤奋的人才。这个判断值得琢磨，因为他不是普通评论员，而是造火箭、造电动车、做大模型的人，他最清楚AI不是嘴上热闹，而是吃电、吃算力、吃工程师的硬仗。这几年国际竞争已经变味了。过去大家常说谁掌握石油，谁就掌握工业命脉；到了AI时代，电力和算力就成了新的“战略油田”。美国对中国搞芯片限制，想卡住高端算力入口，但它忽略了一点：AI不是只靠一块芯片撑起来的，它背后还有电站、电网、数据中心、制造体系和应用场景。没有这些，再贵的芯片也跑不出真正的产业规模。国家能源局披露，2025年我国全社会用电量首次突破10万亿千瓦时，这一量级在全球范围内也是首次，相当于美国全年用电量的两倍多。2025年底，全国累计发电装机容量达到38.9亿千瓦，风电光伏累计装机首次超过18亿千瓦。这里最该看的不是“数字大”，而是中国能把这么大的电力系统调得动、送得远、供得稳。我一直认为，AI竞争和军事科技竞争有个共同规律：谁的后勤强，谁才打得久。大型模型训练像是高强度作战，数据中心像兵站，电力就是弹药。弹药供应不稳，前线再漂亮也没用。未来无人装备、智能指挥、电子对抗、卫星数据处理、战场态势分析，都会越来越依赖算力。中国现在真正让外界重视的，不是某一个模型突然火了，而是背后有一套能长期供给的工业后勤。更关键的是，中国的电不是单纯靠老办法堆出来的。国家能源局发布的数据称，2025年全国可再生能源发电量达到3.99万亿千瓦时，占全部发电量约38%；当年新增可再生能源发电量覆盖了全社会用电增量。也就是说，中国一边把电做大，一边把结构做新。这对AI产业很重要，因为将来算力中心不光拼速度，还会拼成本、拼稳定、拼绿色供电能力。有些人只盯着美国芯片，认为中国AI一定受制于人。我不这么看。芯片当然重要，但大国竞争从来不是单点考试，而是综合题。美国强在顶尖芯片和基础科研，中国强在工程组织、产业配套、市场落地和电力支撑。一个是尖刀锋利，一个是体系厚实。真正拉长时间看，厚实的体系往往能把短板一点点补上，而单点优势如果离开产业土壤，也会越跑越吃力。马斯克说的第二件事，其实更要紧，那就是中国人才。求是网文章援引《全球人工智能科研态势报告（2015—2024）》称，中美两国汇聚全球近六成AI研究人员，美国超过6.3万人，中国从2015年不足万人增加到2024年的5.2万人，年复合增长率达到28.7%。这个速度说明，中国不是靠一两家公司硬撑，而是高校、企业、科研院所、工程团队一起往前推。我最看重的不是“人才数量多”，而是这些人才离产业近。中国工程师有个特点，少讲玄乎概念，多看能不能用。模型做出来，马上进工厂、进车间、进港口、进电网、进手机、进汽车。2024年我国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上增长；到2025年上半年，生成式人工智能产品从技术到应用都在加速，备案产品数量和场景扩展都很快。这就是中国AI的路子：不迷信“高大上”，而是把人工智能变成工具箱。企业拿它改良质检，医院拿它辅助诊断，电力系统拿它调度负荷，制造业拿它优化生产。等这些工具真正铺开，带来的不是一个APP火几天，而是整个产业效率抬一截。美国喜欢讲“颠覆式创新”，中国更擅长把创新变成大规模生产力。两条路都厉害，但中国这条路更适合制造业大国。2026年1月，新华社前瞻中国AI发展趋势时提到，工信部数据显示，我国已建成42个万卡智算集群，智能算力规模超过1590EFLOPS，位居全球前列。这说明中国已经不是零散建几个机房，而是在做全国性算力布局。东部有应用，西部有能源，中间靠电网和数据通道连接，这种安排很有中国式工程思维。放到2026年5月的国际局势里看，这件事更有分量。新华社报道，中美同意开展人工智能政府间对话。为什么要谈？因为双方都知道，AI已经不只是商业问题，也是安全问题、治理问题、国际规则问题。美国想保持领先，中国要争取发展权，世界其他国家则希望别被技术鸿沟甩下车。我的判断很直接：马斯克看见的不是中国某一项成绩，而是中国AI背后的国家能力。电力强，说明底盘稳；人才多，说明后劲足；产业全，说明能落地；市场大，说明能快速迭代。这四样凑在一起，才是让外界真正忌惮又不得不重视的地方。

《金融时报》：算力军备竞赛正在重塑全球科技与军事格局——随着人工智能和现代战争的深度融合，算力正成为新的战略资源，其重要性逐渐接近石油、电力甚至核技术。最新一代战机、无人机和情报系统每天都会产生海量数据，军事能力越来越依赖数据中心与AI计算能力。在这一背景下，全球正在形成一场围绕“计算能力”的新军备竞赛。一方面，美国与中国掌握了全球约九成的AI算力基础设施；另一方面，包括英国在内的中等技术国家，正试图通过发展量子计算、神经形态计算和光子芯片等前沿技术，寻找突破口，以摆脱对外部算力体系的依赖。神经形态计算模仿人脑结构，只在数据变化时进行计算，大幅降低能耗，被视为未来数据中心的重要补充技术。量子计算则被寄予更高期望，部分国家已投入数十亿美元建设相关能力，并将其纳入国防体系。与此同时，AI驱动的现代战争也在改变作战模式。从自主无人机到反潜算法，再到Palantir等公司开发的战场智能系统，计算能力正在直接决定战场优势。然而，算力高度集中也带来新的安全与政治风险。芯片、云计算与数据中心基础设施主要掌握在少数国家和企业手中，使得“计算栈”成为新的地缘政治制高点。一些国家担忧，一旦依赖外部供应商，其关键数字基础设施可能受到限制甚至“被关闭”。在产业层面，英国等国家面临的核心问题并非技术创新不足，而是缺乏足够资本与产业规模，使得本土初创企业往往在成长阶段被海外巨头收购。例如DeepMind从伦敦初创公司成长为全球AI巨头的一部分，但最终被谷歌收购。与此同时，全球正在加速向“算力分工体系”演化：韩国主导存储芯片，台湾掌握先进代工能力，荷兰控制高端光刻设备，没有任何国家能够独立构建完整AI生态。未来的竞争不再只是AI模型之争，而是围绕能源、芯片、数据中心与新型计算架构展开的系统性竞争。谁能在“计算栈”中占据不可替代的位置，谁就将在新一轮科技与军事变革中拥有更大话语权。烽火问鼎计划热点观点“没有任何国家能够独立构建完整AI生态”，看“独立”、“完整”、“生态”怎么定义了。

【#AMD下一代EPYCCPU量产#】据财联社消息，5月24日，超威半导体(AMD)宣布已开始量产代号为“Venice”的第6代AMDEPYCCPU，成为AMD与台积电在2纳米技术合作上的重要里程碑。据悉，AMD计划未来于台积电在美国的亚利桑那州晶圆厂展开上述量产。孕育出“通通”的通研院，创建于2020年，是本市聚焦通用人工智能领域建设的新型研发机构，由人工智能专家朱松纯教授担任院长。而“通通”的面世，展现了中国通用人工智能从“跟跑”向“并跑”乃至部分领域“领跑”的跨越。

人工智能发展最重要的要素是什么?人工智能发展最重要的要素众说纷纭。马斯克认为是真相、好奇心与美，追求真理能让AI不疯狂，好奇心推动进步，审美意识带来美好未来。从技术层面看，数据、算法、算力是核心要素。数据要高质量供给，像智能城市传感器产生的动态数据流能推动实时决策；算法需理论突破和效率提升，如Transformer架构降低标注数据依赖；算力方面，GPU/TPU芯片等提升了算力。此外，人才与教育、伦理与治理、场景协同等也不容忽视，跨学科复合型人才加速技术突破，伦理框架规避风险，场景协同整合多方力量。

由于Token成本飙升且难以持续，微软已取消了Claude的内部使用许可；与此同时，Uber在短短四个月内就耗尽了其2026年的全部人工智能预算。为了应对飞涨的成本，美国人工智能软件的价格普遍上涨了20%至37%，迫使GitHub（微软子公司）放弃固定费率方案，转而采用基于使用量的计费模式。成本的持续攀升迫使企业直面人工智能应用扩展的残酷现实。而随着Anthropic、OpenAI和谷歌相继提高价格，那些基于“成本将持续下降”假设而建立的商业模式正面临崩溃。如今，企业面临着两难选择：要么限制人工智能的使用，这将扼杀实验室的收入和增长；要么迫使实验室降低价格，自行承担损失。无论选择哪条路，人工智能行业目前的估值水平都已难以为继。科技AI

有一位美国超级富豪对AI表态——亚马逊创始人贝索斯说，人们应该感谢人工智能为生活带来的种种改变。他表示，AI是极具价值的工具，能够大幅提升生产效率、减轻工作负担，只是当下不少人仍未能认清这一点。贝索斯举例说：“倘若你一直用铁锹开挖地下室，这时有人送来一台推土机，你理应感到无比开心。”他还提出，人工智能会带动社会整体生产效率大幅提升，物价随之下降，人们也将拥有更从容的择业空间。

马斯克又有动作了！据媒体5月21日报道：马斯克的太空探索技术公司已经向美国证交会正式提交了上市申请，最早下个月12号就能在纳斯达克交易，股票代码SPCX，这次打算募集750亿美元，市值目标1.75万亿美元。一旦上市成功，将成为人类历史上最大规模的新股发行。不过，招股书里最劲爆的不是这些数字，而是马斯克给自己留了一手。你别看外面那么多人买股票，最后这家公司说了算的只有他一个人。买了股票只能当个出钱的，拍板的事别想掺和。马斯克手里掐着85.1%的投票权，他在SpaceX的地位相当于自己给自己发工资、自己批自己考勤、自己管自己升职加薪。你说这不比在特斯拉舒服多了。那他是怎么做到的？SpaceX这次搞了个双重股权结构，发行两类股票。A类股卖给咱们普通投资者，一股只有一票投票权，说白了就是象征性的，基本没分量。B类股一股有十票投票权，但这些B类股全部由马斯克和几个核心内部人持有，普通投资者根本买不到。算下来，马斯克自己拿着12.3%的A类股和93.6%的B类股，综合投票权高达85.1%。上市文件写得很直接，说这个结构就是为了把投票控制权集中在马斯克这些人手里，普通股东别想着影响公司大事或者管董事选举。所以你就明白了，他只拿钱，不放权。为什么马斯克要抓得这么死？他在特斯拉身上吃过亏。当年特斯拉上市的时候没搞双重股权，只有一种普通股，他的投票权就跟持股比例差不多，也就百分之十几。董事会的独立董事和那些大机构投资人想给他找麻烦就找麻烦。2018年的时候，马斯克在社交平台上随口说了句正在考虑把特斯拉私有化，结果被监管部门盯上了，不仅被罚了钱，还被逼着辞去了董事长职位，吃了一肚子憋屈。这次SpaceX上市，他就是要把这个教训彻底堵上。光有权力不够，还得有东西撑得起1.75万亿美元的估值。翻开招股书看看，SpaceX现在就三块业务撑着。最赚钱的是星链卫星互联网，星链已经有9600多颗卫星在天上跑，全球用户超过1030万，光今年第一季度这一块就收入32.6亿美元，占了公司总营收将近七成，实打实赚了11.9亿美元，是SpaceX唯一的现金奶牛。火箭发射那块就有点惨了，看似风光，全世界每年发射的载荷质量有八成多都是SpaceX送的，但今年第一季度收入只有6.2亿美元，反而亏了6.6亿美元。拖后腿的是星舰火箭，已经烧掉了超过150亿美元的研发资金，去年一年就砸了30亿，十多次试飞还没有正式用来赚钱。最烧钱的是人工智能这块，马斯克把xAI合并进来之后，去年亏损63.6亿美元，今年第一季度又亏了24.7亿美元，资本支出高达77亿美元，已经超过了航天和通信两个部门的总和。说句直白话，马斯克一边靠星链赚着钱，另一边星舰和人工智能就像两个吞金的大窟窿拼命往外漏。所以SpaceX去年的营收187亿美元，净亏损了49亿美元，今年第一季度又亏了43亿。你说一家亏了快50亿的公司，市场凭什么给它挂上将近两万亿的价签呢？市场看的不是什么现阶段的利润，而是垄断和技术壁垒。火箭发射这一块，全球能搞大型可回收火箭的商业公司一只手就数完了，SpaceX的猎鹰九号一年发射好几十次，成功率超过99%，竞争对手一时半会儿根本追不上。星链就更明显了，上万颗卫星已经在天上布好了，这个网络优势别人想复制没个三五年根本弄不成。就算你现在亏钱，资本市场也愿意为未来的预期买单。马斯克正好把这些捏成了一套组合拳——星链挣钱养着星舰和人工智能，星舰降成本又能支撑星链发更多卫星，人工智能又能接单赚钱，听起来像个完美的闭环。不过，这套账能不能算得过来，还得看星舰什么时候正式商用，星链能不能在降价的同时保持收入增长，人工智能什么时候从烧钱变成收支平衡。任何一环掉链子，这一万多亿的估值就得抖三抖。不管怎么说，马斯克这次用特斯拉八年的憋屈教训换了个方案，钱可以拿市场的，但方向盘必须自己握紧。他用将近九成的投票权把公司锁得死死的，然后对全世界的投资者说了句大白话：想赚钱可以，想说话没门。这路子以后会不会被其他科技大佬效仿，那就慢慢看吧。

新加坡联合早报今天（5月21日）报道：“英伟达的首席执行官黄仁勋说，随着美国出口限制持续重塑全球人工智能半导体格局，公司已基本上将中国人工智能晶片市场让给华为。”评几句：中国是全球最大的芯片市场，华盛顿的政客们却沉迷于“技术铁幕”的幻觉，硬生生把英伟达逼成了这场博弈的牺牲品。黄仁勋的坦白不过是迟来的商业讣告，试图通过封锁来扼杀中国AI发展，结果只是亲手拆除了自家巨头在中国长达十年的垄断神坛，将蛋糕拱手奉送给华为等本土势力。这出“自断财路”的闹剧极其讽刺，美式管制的子弹最终击穿的是硅谷自己的脚，倒逼出的中国全栈替代反而加速了CUDA生态壁垒的崩塌。市场规律从不理会政治操弄，当你选择放弃世界上最大的客户，竞争对手绝不会客气，这种“杀敌八百自损一千”的打法，终将被证明是全球化史上最昂贵的战略短视。

2019年，小黄车宣布倒闭，1500万用户押金无法兑现，按最低99元计算，未执行欠款15亿元以上，创始人戴威成老赖，至今欠中国1500万老百姓的钱不还，如今跑到美国潇洒。主要信源：（北京时间——身背“限消令”的ofo创始人戴威美国创业！网友：骑小黄车去的吗？）这个1991年出生的年轻人，人生前半程顺得像开了挂——父亲是央企高管，自己考上北大光华管理学院，当过校学生会主席，还跑去青海支教。在海拔3000米的山区，他每天骑着二手山地车往返县城和学校，车轮碾过碎石路的声响，成了后来共享单车的灵感种子。2014年，戴威和几个同学凑了10万块钱，注册了ofo的域名。那时候他们的想法特简单：让北大师生在校园里随时能骑到自行车。第一批投放的200辆车，车把上挂着“共享骑行”的手写标语，学生们扫码就能骑，一天能接3000多单。谁也没想到，这个校园里的小实验，撞上了移动支付普及的风口，成了资本眼里的香饽饽。2016年，金沙江创投的朱啸虎找到戴威，甩出1000万投资。那时候戴威账上只剩400块钱，连员工工资都发不出来，这笔钱像场及时雨。紧接着，真格基金、滴滴、阿里纷纷跟进，三年时间融了150亿。戴威的身价跟着水涨船高，27岁那年，他以35亿净资产登上福布斯亚洲30岁以下精英榜，站在博鳌论坛的舞台上，台下坐着各国政要和资本大佬。钱来得太快，容易让人忘了怎么花钱。ofo的扩张像脱缰的野马：2016年还在20多个城市转悠，2017年已经铺到全国200多城，甚至杀进新加坡、英国。总部员工从几十人暴涨到3700人，单月人力成本超1亿。高管们开着50多万的牧马人，公司花1400万发射了一颗“共享卫星”，说是要用科技改变出行。可用户骑的车，链条动不动就掉，刹车失灵更是常事——为了压成本，他们选了最便宜的零件。资本要的是回报，戴威要的是规模。软银孙正义本来签了18亿美元的投资意向书，结果一查账，发现ofo的数据注水、管理混乱，当场撤资。滴滴派来帮忙的高管被清退，投资人劝他跟摩拜合并，他梗着脖子说“ofo永远独立”。那时候的他，眼里只有“全球最大共享单车平台”的头衔，没看见脚下的泡沫已经薄得像层纸。2018年冬天，泡沫破了。供应商堵在办公室要12亿货款，用户挤在APP上退押金，排队人数从100万飙升到1667万。那些99块、199块的押金，早被挪去填扩张的窟窿。法院后来查明，ofo整体负债65亿，其中36亿是用户押金。戴威被列入失信被执行人，限制坐飞机高铁，可他转身就去了美国。2023年，纽约曼哈顿开了家叫AboutTimeCoffee的店，主打“前五杯免费”。这招和当年共享单车如出一辙：烧钱补贴拉新，靠数据找资本。IDG、真格基金又投了1000万美元，估值冲到4.4亿美元。可美国人不买账——当地移动支付普及率才15%，大家习惯了到店点单，没人愿意为了几杯免费咖啡下载APP。不到一年，5家店关了4家，员工在网上讨薪，说工资拖了三个月没发。戴威在国内欠着1600万人的押金，在美国又开始新一轮烧钱。有人说他是“连续创业者”，可老百姓只记得自己的99块钱。那些钱里有学生的生活费、老人的买菜钱、上班族的通勤费，现在全成了APP里一个永远加载不出来的页面。法院裁定ofo名下无财产可执行，未还的6亿多债务，像悬在千万用户头顶的一团雾。同样是创业失败，罗永浩欠了6亿，直播带货一点点还，现在快还清了，小蓝单车破产后，创始人李刚公开道歉，配合处理债务。戴威不一样，他在纽约的咖啡店里接受采访，说“新项目的利润会用来还债”，可国内的APP早就下架了，退款通道彻底关闭。有网友自嘲：“我排号1500多万，等拿到押金，怕是要传给孙子。”资本好像特别偏爱戴威。他在国内欠了一屁股债，到了美国照样能拿到投资。IDG、真格这些机构，当年在ofo亏得血本无归，现在又把钱砸进他的咖啡店。也许在他们眼里，戴威最值钱的不是咖啡，而是“能把烧钱游戏玩到百亿估值”的本事。至于用户的损失、商业的底线，在资本的数字游戏里，好像都不算什么事。现在打开手机，还能看到ofo退款排队的截图在社交平台上流传。那些数字背后，是千万个普通人对“共享经济”最初的信任。戴威用一手好牌打了个稀烂，不是因为他运气差，是他忘了，创业的根基是用户，不是资本，是责任，不是泡沫。就像美团王兴说的，契约精神才是创业的第一法则。

你见过身家一万亿美元的有钱人长什么样吗？美东时间5月20日，SpaceX正式向美国证券交易委员会递交了招股书，股票代码定为“SPCX”，计划在纳斯达克上市。大家都在算一笔账：如果SpaceX的IPO估值真的达到此前媒体传闻的2万亿美元，马斯克的总净资产将直接飙到1.1万亿美元。就算保守一点，按1.75万亿美元算，加上他手里约2920亿美元的特斯拉股份，也稳稳跨过万亿大关。目前彭博亿万富翁指数给SpaceX的估值为1.03万亿美元。空间有多大？从1.03万亿到1.75万亿甚至2万亿，就差一个IPO定价。而定价日定在6月11日，第二天就正式挂牌交易。也就是说，最快不到一个月，人类历史上第一位万亿美元富翁就要诞生了。为什么一个公司能给两万亿估值？招股书把答案写得很清楚。马斯克现在直接持有约51亿股SpaceX股票，还捏着约3.5亿份行权价为8.39美元的期权。这两样东西，哪个能兑现，都不只是钱的问题了。回到SpaceX本身。乍一看财报挺吓人的：2026年第一季度营收46.94亿美元，运营亏损19.43亿美元，净亏损42.76亿美元。但这个公司现在分成了三大块——航天、连接和人工智能，细看就不一样了。航天板块今年一季度营收只有6.19亿美元，运营亏损6.62亿美元，烧的主要是星舰这个大项目。连接板块就是星链，一个季度干出32.57亿美元营收，运营利润11.88亿美元，用户已突破1030万。真正把账本拖进亏损深渊的是人工智能板块，一季度营收8.18亿美元，运营亏损却高达24.69亿美元。说白了，就是星链在拼命挣钱，马斯克转身就把钱扔进了人工智能的无底洞和星舰的大发动机里。亏钱但估值还这么高，资本市场买的不是眼下的利润，是未来的故事。还有一个有意思的细节：马斯克搞了超级投票权。虽然他只占约42%的股权，但因为手里的B类股每股顶10票，总投票权高达85.1%。加上他IPO后将继续担任CEO、CTO和董事会主席。以后谁进董事会、要不要花几百亿美元上火星，还是他说了算。招股书里的薪酬方案更是直接拉满了科幻感。最高档奖励写得很清楚：若SpaceX市值突破7.5万亿美元，且公司在火星建成至少100万人的永久殖民地，马斯克将获赠10亿股限制性股票。还有一项，若建成“年算力达100太瓦的非地球数据中心”，也能拿到超3亿股绩效股票。这方案像是直接从科幻小说里抄下来的。当然，这么大的盘子也不是没风险。一季度总资本开支高达101亿美元，光AI板块就占了77亿。星链目前是唯一造血来源，一旦用户增长放缓，烧钱速度就得重新掂量。另外，这次IPO还引发了一些政治声音。美国国会众议员PramilaJayapal公开质疑：把这么多财富集中在极少数人手中，让他们掌控我们生活的方方面面，这合理吗？不管争议如何，一个事实正在逼近：万亿美元富豪的大门，已经半开了。定价那天到底是1.75万亿、2万亿还是更高，得拭目以待。至于马斯克自己，估计不会太纠结这串数字，他只是觉得钱越多，往火星送人的票就越多。至于我们嘛，准备好小板凳，看着这场太空烧钱大戏继续上演就行了。

DeepSeek和谷歌Gemini谁更强先说性能，现在人工智能，初级阶段，入门阶段，或者说，刚到入门阶段，资本加持炒作下，变成了无所不能，哎呀。行吧，你们高兴就好。再说谷歌，就说一点，你性能好不好的吧，我不在乎，但我不会用，你是不是把数据都给美情报机构了，哈哈！

“中信建投人工智能首席于方博”说中芯国际做出了媲美台积电3nm性能的芯片？股市传言，“中信建投人工智能首席于方博：中芯国际采用DUV光刻机+3DIC混合键合方案，已做出媲美台积电3nm性能的芯片（华为下一代9050芯片），将差距缩短至两年以内。”不少群里出现了。我系统学习过芯片制造，一眼看出是小作文。如何快速判断这种坑人的小作文呢？首先，“中信建投人工智能首席于方博”是一个具体的人，他并没有这么说，小作文经常借一些人名来胡编的。实际就是没有来源，投行研报有文件的，如果有文件出处、截图、会议纪要，这种可信一些。其次，技术指标过于夸张，一下“差距缩短至两年以内”，这是非常大的技术进步。这么大的事，需要慎重。最后，有一个关键的名词“3DIC混合键合”方案。这个有点专业，就是3D堆叠，但以前的小作文已经传过多次了，2个14nm变7nm什么的，都是鬼扯。这回是说“N+3"芯片和“N+2”堆叠，就是7nm和5nm堆叠，弄出个3nm来，也是鬼扯。HybridBonding是有的，但这是先进封装，很专业，也有技术文章，根本变不出3nm。

靠跟马云长得像，小马云吃到了短视频时代的红利。有人说，自从“小马云”范小勤登台后，阿里巴巴马云的运气就受到了较大影响。今天，小马云日子过得很不错，赚钱能力超过大部分人，头发染了，还戴了耳钉。除了个子矮，他看上去还挺时尚的。不仅如此，刚成年的他，已经找到了一个19岁的女朋友，两人很亲热，不像是演戏。有钱，又有女朋友，在光棍遍地的今天，小马云已赢过大多数男人。

Ai让很多人失业，成了必然！这话说出来你可能都不敢信，连银行巨头都开始“疯狂砍人”了。你没听错，不是什么小厂，是渣打银行。昨天他们官方发了一份“可持续增长战略”，数字相当炸裂：未来4年，裁员近8000人，砍掉超过15%的企业职能岗位。理由是什么？给机器让路，给AI腾地方。最扎心的是CEO的解释：“工作并未减少，只是减少了岗位。”意思就是活儿还是那么多，但不需要你干了，让人工智能和先进分析直接顶上。这是用冰冷的金融资本和投资资本，直接替换掉有温度的人力资本。还强调这不是简单的降成本，而是直接优化掉我们的存在感。

中方官宣！5月19日，外交部发言人郭嘉昆正式披露：上周中美元首会晤，专门就人工智能（AI）进行了交流，双方同意启动政府间对话。这一信号，非同寻常。郭嘉昆在记者会上强调，作为两个人工智能大国，中美双方应该携手促进人工智能发展和治理，推动人工智能更好服务人类文明进步和国际社会共同福祉。这句看似平实的表述，背后蕴含着深刻的战略考量和现实意义。此次共识并非凭空而来，而是建立在近年来中美多层次AI对话的坚实基础之上。早在2023年11月的旧金山会晤中，中美元首就首次达成了建立人工智能政府间对话机制的共识。2024年5月14日，中美在瑞士日内瓦举行了首次人工智能政府间对话会议，双方围绕AI科技风险、全球治理以及各自关切的其他问题进行了深入、专业和建设性的交流。2024年11月的利马会晤中，两国元首更是达成了一项具有里程碑意义的共识：当人工智能被用于核武器使用决策时，人类必须始终处于"回路之中"。这一共识被国际社会普遍认为是全球AI安全治理的重要一步，为防止人工智能引发灾难性后果划定了最基本的红线。中国驻美大使谢锋此前在接受美国《新闻周刊》专访时就曾透露，中美已经开展了两轮人工智能政府间对话。此次特朗普访华期间两国元首的再次确认，标志着中美AI对话机制将走向更加常态化、制度化的轨道。当前，人工智能技术正以前所未有的速度迭代发展，大模型、生成式AI、自主系统等新技术不断涌现，既为人类社会带来了巨大的发展机遇，也带来了前所未有的风险挑战。从深度伪造引发的信任危机，到自主武器系统的伦理争议，再到AI可能带来的就业结构变革和社会不平等加剧，没有任何一个国家能够独自应对这些全球性挑战。正是在这样的背景下，中美重启并深化人工智能政府间对话显得尤为重要和紧迫。这不仅是两国的共同需要，也是国际社会的普遍期待。中方在人工智能治理问题上的立场是一贯且明确的。我们始终秉持以人为本、智能向善的理念，坚持AI技术发展与安全并重，主张发挥联合国主渠道作用，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理框架和标准规范。中国反对人工智能成为个别国家、少数富人的游戏，世界不希望看到"人工智能铁幕"，更不希望看到"人工智能版星球大战"。中国人工智能的竞争力不是天上掉下来的，而是从中国制度、市场、产业、人才四大优势中孕育，靠中国人民的聪明才智和艰苦奋斗干出来的。中美在人工智能领域既存在合作的空间，也存在竞争的现实。双方在技术路线、产业政策、安全关切等方面还存在一些分歧。但分歧不应该成为对抗的理由，竞争也不应该排斥合作。此次人工智能政府间对话的启动，为中美双方提供了一个坦诚沟通、增进互信、管控分歧、扩大合作的重要平台。通过这个平台，双方可以就AI安全风险、治理规则、技术标准、产业合作等议题进行深入交流，找到利益的交汇点，为AI领域的良性互动划定清晰的框架。对于全球AI产业来说，中美开展政府间对话无疑是一个重大利好。它将有助于减少行业的不确定性，稳定市场预期，为全球AI技术的健康发展创造更加良好的环境。同时，也将为其他国家参与全球AI治理提供有益的借鉴和参考。历史已经反复证明，中美合则两利，斗则俱伤。在人工智能这个关乎人类未来的重要领域，中美两国更应该展现大国担当，携手合作，共同应对挑战，让人工智能技术更好地造福全人类。我们期待着中美人工智能政府间对话能够早日启动并取得实质性进展，为中美关系发展注入新的动力，也为全球AI治理贡献中国智慧和中国方案。

马斯克曾经的预言要成真了？几年后，手机要消失；1～2年内，大部分内容创作和编程都是AI的了。这话不是空想，是马斯克在2025年底博客中给出的明确判断。如今看来，苗头已现。从2025年底开始，多家权威官媒转载了埃隆·马斯克关于未来科技格局的多项论断，包括智能手机传统模式的终结、人工智能将大幅介入内容创作和编程等。他的这些判断，在全球科技产业链、通信技术进展与AI应用场景的组合演化中，正在一点点显现苗头。新闻报道表明，马斯克认为未来几年传统智能手机的形态可能会发生根本改变，从以往“图标+触控操作”模式转向更加自然的语音、对话交互模式。这其实与全球多个科技公司正在试验的“无界面交互”概念相呼应。不同于简单的应用程序界面，以自然语言和智能响应为核心的交互方式正在成为趋势，这意味着传统意义上的App生态可能被更智能、更便捷的交互体系所替代。与此同时，中国在推进人工智能发展方面持续加大力度。权威媒体报道强调，人工智能是国家战略性技术力量的重要组成部分，我国发布多项政策推动AI在工业、服务业、教育、医疗等领域的深度应用，这些都不是“未来设想”，而是在快速落地实施的现实进程。中国提出的智能产业发展规划强调技术要服务人民、促进社会生产力提升，这与技术异化人类生活的担忧形成明显对比。说回内容创作和编程领域。近年来，基于大型模型的AI已经在文本生成、图像创作、视频编辑等领域显示出强大的能力。虽然人类创作者的独特创造力和判断力仍然不可替代，但AI在模板化、重复性生产任务中确实展现了“高效工具”的角色。例如，有报导指出在一些新闻摘要、设计草稿生成和代码框架搭建等工作中，AI工具已成为行业内常用的效率辅助手段。程序开发方面的AI辅助工具，如GitHub等平台上的智能协作工具，不仅能生成代码片段，还能帮助检测错误、给出优化建议。这并非意味着程序员会被完全取代，而是行业分工正在发生变化：AI承担机械性、重复性任务，人类工程师专注于架构设计、复杂逻辑和创新功能实现。这是技术演进带来的合理分工，而不是所谓的取代论。从更宏观的角度看，人工智能技术的快速发展也引发了全球范围内对伦理、安全、就业结构调整等问题的关注。中国在推进AI应用的同时，也强调要建立完善的法规体系，确保技术健康、安全地服务于社会发展。这种以人为本、科技向善的治理理念，是任何技术落地过程中不可或缺的一环。更重要的是，技术的进步始终与社会价值体系深度契合。无论是设备形态的改变，还是AI工具在生产力层面的介入，都应该服务于人民美好生活的需要。正如国家相关政策多次强调的，科技应以提升全社会福利为出发点和落脚点，而不是简单追求技术炫酷。从某种意义上来看，所谓“手机消失”和“AI主导创作与编程”的预言，并不仅仅是对工具的替换，而是对生产方式和人机协作模式的一种形象化描述。在这个转型过程中，老模式未必突然断崖式消失，但新模式确实正在逐步成熟，并被越来越多企业和普通使用者认知和接受。在这个技术浪潮中，最关键的并不是恐惧或抗拒，而是如何以开放心态去理解它、参与它、管理它。技术变革应让更多人受益，而不是让少数人困惑。未来的工作方式、创作流程、人与设备的交互方式都会发生改变，但这些改变最终应当服务于提升全体社会成员的福祉。当技术红利真正普惠于社会、产业和人民生活时，我们会发现：所谓的“消失”，只不过是旧范式的退场，而新时代生产方式的开启。这既是一场技术革命，更是社会治理智慧与人类价值判断的共同胜利。

段永平首次买入特斯拉的股票，说明人工智能的应用开始了，因为硬件已经炒作非常高了，人工智能的应用主要是智能驾驶和机器人，智能驾驶就是为智驾买单的情况，特斯拉的智驾目前是比较贵上智驾的在国内很少，其次是华为，再一个就比亚迪，智驾主要看这三个都发展，比亚迪的发展非常快，主要还是这几年投入的研发费用非常高，最高到了六百亿一年

中国十大科技巨头：一、Deepseek(人工智能)二、华为（通信）三、宇树科技（机器人）四、大疆（无人机）五、比亚迪（新能源汽车）六、字节跳动（互联网)七、京东（电子商务）八、阿里巴巴（电子商务）九、腾讯i（社交）十、蓝箭航天（航天）猛士x华为乾崑共创智能越野新篇智能驾驶方面，猛士M817展现出了卓越的实力。车辆全系标配896线双光路图像级激光雷达，就像一双锐利的眼睛，能够清晰地洞察周围环境。再配合50余个高精度传感器，它们如同忠诚的卫士，全方位守护着车辆的安全。凭借这些先进的设备，猛士M817能够实现95%以上的全地形识别精度，仿佛拥有了一双透视眼，可提前感知120米外的低矮障碍。这使得驾驶者在行驶过程中能够提前做好应对准备，大大提高了行车的安全性。对于Pro及以上车型，更是如虎添翼。它们配备了192线激光雷达与27颗华为乾崑智驾传感器，构建起360°厘米级全维度感知网络。这个强大的感知网络就像一个精密的情报系统，能够实时、精准地获取车辆周围的信息，为智能驾驶提供了坚实的保障。而在越野性能上，猛士M817同样毫不逊色。由HUAWEIXMC乾崑数字底盘引擎赋能的磐石底盘2.0，是其越野能力的核心支撑。它首次将差速锁控制纳入智能分配体系，这一创新举措让车辆在面对复杂地形时能够更加灵活地调整动力分配。同时，它还支持12种越野模式一键切换，驾驶者只需轻轻按下按钮，就能根据不同的路况选择最合适的模式。无论是泥泞的小道、陡峭的山坡还是崎岖的戈壁，猛士M817都能轻松应对。

首款鸿蒙生态共享单车亮相，哈啰A70云朵搭载海思芯片+鸿蒙系统

“浙大教授”郑强，曾经再次抛出惊人言论！他说：“中国是人口大国、劳动力大国，人工智能要是把劳动力废了，社会可能会混乱。人工智能到底会不会取代人类的劳动力？”振聋发聩！外界常称郑强为“浙大教授”，他曾经围绕人工智能与就业问题抛出过一句很有冲击力的话：中国是人口大国、劳动力大国，人工智能要是把劳动力废了，社会可能会混乱。人工智能到底会不会取代人类的劳动力？这句话乍听像是一场技术争论，仔细想下去，其实是在追问一个更现实的问题，科技飞速向前奔跑的时候，普通劳动者会不会被甩在后面。过去几年，人工智能被包装成效率工具、产业风口、创业机会，许多人听到的都是“降本增效”“智能升级”“弯道超车”。这些说法并不假，可如果只讲光鲜的一面，就容易忽略另一层压力。技术进入工厂、办公室、客服中心、设计台和金融系统之后，最先被压缩的往往不是整个人，而是人手里那些重复、标准、容易拆解的工作内容。国际货币基金组织在2024年曾发布分析，人工智能可能影响全球约四成就业岗位；高盛在2023年的研究中也提到，生成式人工智能可能让全球约3亿个全职岗位面临自动化冲击。这里的“冲击”并不等同于岗位全部消失，而是很多职业会被重新分工。以前需要助理整理材料、写初稿、做表格、查资料，如今AI能在很短时间内完成大半；以前靠经验堆出来的流程优势，正在被算法一点点拆开。人工智能取代的不是所有劳动者，而是那些长期停留在低附加值环节、又没有继续学习能力的劳动方式。制造业里的自动化设备早已不是新鲜事，真正让人紧张的是白领工作也开始被重写。文案、翻译、基础编程、数据清洗、法律检索、财务核算，这些过去被认为相对安全的职业模块，如今都被推到了技术变革的前台。对中国而言，这个问题尤其不能轻飘飘地谈。中国拥有完整的制造业体系，也有数量庞大的劳动人口。人工智能一旦大规模进入产业链，它带来的当然有生产效率提升、企业成本下降和产业升级机会，可同时也会让一些岗位被挤压、一些技能过期、一些人突然发现自己多年积累的工作方式不再值钱。郑强那句“社会可能会混乱”，真正刺痛人的地方就在这里，技术不是单独运行的，它会穿过家庭收入、教育选择、企业用工和社会保障，最终落到一个个普通人的生活里。不过，把人工智能说成“饭碗终结者”也不准确。它能生成报告，却无法替人承担错误责任；它能分析数据，却不能替人完成价值判断；它能给出方案，却不一定懂得复杂社会关系中的分寸和后果。医生、教师、律师、工程师、管理者这些职业，未来不会简单消失，但工作方式会发生明显变化。谁只会重复操作，谁就危险；谁能把AI当成工具，提升判断、表达、组织和创造能力，谁反而可能获得更强的竞争力。很多普通人真正焦虑的地方，不是人工智能有多厉害，而是不知道自己该从哪里开始。其实不用把AI学习想得太玄，它不是每个人都要去研究算法模型，也不是人人都要成为程序员。普通劳动者更需要掌握的是如何提问、如何判断答案是否可靠、如何把AI生成的内容改成适合自己工作的成果。会用和不会用之间，差距未必一开始就惊人，可时间拉长之后，效率差、视野差和收入差就会慢慢出现。教育也必须跟上这一轮变化。学生不能只会刷题，成年人不能只吃过去的老本，企业培训也不能停留在喊口号。未来社会真正需要的，是既懂工具又懂行业的人，是能把机器效率和人的经验结合起来的人。人工智能越强，人越不能只做机器擅长的事；越是技术更新快，人越要保住那些机器暂时替代不了的能力，比如责任感、判断力、沟通能力和跨领域整合能力。我并不认为人工智能会把人类劳动力“一口吞掉”，但它会很残酷地筛选人。过去一个人肯吃苦、肯加班、肯重复做事，至少还能守住一份稳定收入；未来如果只剩下这些优势，风险会越来越高。真正值得警惕的不是机器变聪明，而是人停止更新自己。中国要推动人工智能发展，也要给普通劳动者留下重新学习、重新转岗、重新进入新产业的通道。技术进步不该只成为少数人的工具红利，也应该变成更多人提升生活的机会。

四大会计师事务所现在雇佣的人工智能专家比会计师还多！根据一项新分析，四大会计和咨询公司德勤、安永、毕马威和普华永道——在2025年发布的与人工智能相关的招聘广告比传统审计职位更多。近7%的公司招聘信息需要人工智能专业知识，而2022年OpenAI推出ChatGPT时，这一比例不到2%。与此同时，审计职位在去年的职位中只占不到3%。其中一家公司还指出，在某些情况下，一个职位发布可能适用于多个职位。据报道，招聘趋势表明，人工智能正在以多快的速度改变咨询和审计行业。与此同时，该行业正试图适应这样一个事实，即人工智能可能会削弱对某些初级职位的需求。AI行业解读AI职场价值

人工智能三大支柱（算力芯片、通信网络、工业体系）的构成、作用和价值一、第一支柱：算力芯片，AI的“发动机”。核心硬件通用GPU：英伟达A100/H100、AMDMI250，大模型训练主力，强并行计算。AI专用芯片（ASIC/NPU/DCU）：华为昇腾、寒武纪、壁仞、海光，针对深度学习定制，能效更高、成本更低。FPGA：可编程，适合边缘低延迟推理（工业、自动驾驶）。存算一体/光计算芯片：前沿方向，解决“存储-计算”数据搬运瓶颈。核心作用提供原始算力：支撑大模型训练（如GPT-4需数万GPU）、推理（每天千亿次调用）。定义能效上限：决定AI能跑多快、多大模型、功耗多少（直接影响电费与成本）。构建算力集群：通过NVLink/InfiniBand互联，组成“超级大脑”，支撑分布式训练。一句话价值没有算力芯片，AI就是纸上谈兵；芯片的性能与供给，决定国家AI竞争力的底线。目前来看，美国在算力算法和芯片方面，略占优势，中国在迎头赶上。二、第二支柱：通信网络，AI的“血管”。构成（三层网络）数据中心内网（高速互联）：InfiniBand、NVLink、400G/800G光模块，低延迟、高带宽，GPU间通信。骨干网/算力网络：5G和未来的6G基站网络、光纤、卫星互联网，连接智算中心、边缘节点、用户终端。边缘接入网：工业以太网、Wi-Fi7、物联网（IoT），设备端数据采集与实时控制。核心作用数据高速流通：海量训练数据、模型参数、推理请求在云-边-端实时传输。支撑云边端协同：大模型在云端训练，边缘实时推理（自动驾驶、工业质检），终端交互。保障低延迟高可靠：自动驾驶、远程医疗、工业控制等场景，毫秒级延迟是安全底线。目前的5G技术和未来的6G技术，是人工智能的支撑性基础技术。5G的研发和应用，中国走在世界的前列。6G的研发，目前中国又走在前列。一句话价值网络不通，算力无用；网络带宽与延迟，直接决定AI应用的可用性与体验。三、第三支柱：工业体系，AI的“骨骼与土壤”。构成（四大产业链）半导体制造：晶圆代工（台积电、中芯国际等）、光刻/刻蚀/沉积设备、先进封装（Chiplet），决定芯片能否量产。算力基建（智算中心AIDC）：高密度服务器、液冷散热、高压供电、储能/绿电，大规模算力交付。算力的运算，需要消耗相应的电力，电力决定算力。得益于风电、光伏发电、水电和核电的大发展，从近3年发电量来看，中国的年发电量几乎是美国、印度、俄罗斯、日本、德国、法国和英国的总和。液冷散热、特高压供电、储能/绿电，还有在人形机器人中将电能转化为精准机械运动，也是中国的强项。整机与智能制造：AI服务器、工业机器人、智能产线，支撑算力硬件规模化生产与AI落地。软件与生态：操作系统、AI框架（TensorFlow/PyTorch）、编译器、行业解决方案，让硬件可用、模型可落地。核心作用硬件规模化供给：稳定、低成本生产GPU/NPU、服务器、光模块，支撑AI算力爆发式需求。工程化落地能力：把算法模型变成可量产、可运维、可迭代的产品（如工业质检、自动驾驶、无人机、无人艇、机器狗、战狼等）。得益于中国完整的工业体系和供应链，相对美国的产业空心化来说，中国人工智能产品的工程化、产品化、市场化和迭代能力都相对要好些。产业链安全自主：避免“卡脖子”，保障芯片、设备、软件的自主可控，支撑长期发展。一句话价值工业体系不强，AI只能“空中楼阁”；完整的产业链，是AI从实验室走向产业的根本保障。四、三者关系总结算力芯片是动力源，提供计算能力；通信网络是传输纽带，连接算力、数据与场景；工业体系是制造与工程底座，保障硬件量产与应用落地。三者缺一不可，共同构成AI产业的“硬支撑”，决定一个国家AI发展的上限与安全。

长江存储启动IPO辅导！1600亿国产NAND独角兽，刚刚补上了存储芯片最后一块上市拼图今天盘后，证监会网站悄悄更新了一条备案信息。长江存储IPO辅导备案已获湖北证监局受理，辅导机构为中信证券、中信建投，签署日期就是今天——2026年5月19日。三天前长鑫科技刚披露科创板招股书，今天长江存储就跟进提交辅导备案。国产存储双雄正全速并行冲刺资本市场——长鑫做DRAM，长江做NANDFlash，两家合在一起，正是全球存储芯片的全部版图。先看技术护城河。2018年自研Xtacking3DNAND架构，这是中国存储芯片领域第一个全球原创技术。2022年成为全球首家量产232层3DNAND闪存芯片的公司，一度超越三星、美光。被列入实体清单两年多后，月产能已近13万片，全球排名第五，三期量产后直冲全球第三。再看业绩底牌。2025年前三季度营收约320亿，同比增97.79%；今年Q1营收突破200亿，同比翻倍，全球NAND市占率已超10%。2025年以1600亿估值首次入围胡润全球独角兽榜。为什么选现在启动IPO？全球NAND价格还在上涨。单台AI服务器存储用量是传统服务器的8-10倍，三大巨头全年产能已售罄，供应缺口预计持续至2027年上半年。国际大厂不扩产，国产NAND主动补位——这正是一个难得的窗口期。清醒的事也要说。核心技术节点仍与三星等巨头存在代际差距，部分核心设备及EDA工具仍受制约。NAND强周期属性之下，盈利持续性仍是大的考验。A股存储产业链相关标的近期涨幅较大，预期已部分透支。今晚之后，中国存储芯片双雄，长鑫科技（DRAM）和长江存储（NANDFlash），已经全部站到科创板起跑线上。AI掀起的算力狂潮，需要存储芯片这颗大脑，而两颗国产大脑正拼齐最后一块版图。