云霞资讯网

黄仁勋把算力砍掉80%的H20芯片卖给中国，没想到被中国工程师成功破解，结果发现芯片竟暗藏“追踪定位”和“远程关闭”后门！一枚高性能GPU的背后，连接着整个产业链的发展速度。2025年以来，英伟达H20芯片因为出口限制和安全争议，多次成为国际科技领域讨论的焦点。黄仁勋把经过限制后的H20芯片推向中国市场，本来是英伟达在复杂贸易规则下寻找市场空间的一步棋，但随着中国企业和科研人员持续加强芯片测试与安全评估，这款产品背后的技术问题，也被放到了更加严格的审视范围内。Reuters+1不过，目前没有公开证据证明H20芯片已经被中国工程师“破解”并确认存在“追踪定位”和“远程关闭”后门。围绕芯片安全的讨论，更多集中在进口高端芯片是否需要加强安全检测，以及关键基础设施如何降低供应链风险。事情还要从H20的诞生说起。2022年10月，美国商务部工业和安全局开始调整先进计算芯片出口规则，对部分高性能人工智能（AI）芯片出口实施限制。随后，限制范围不断扩大，英伟达原本面向全球市场销售的部分高端GPU受到影响。为了继续进入中国市场，英伟达推出了符合出口规则的H20芯片。这款芯片并不是简单的旧型号升级，而是在性能、互连能力等方面进行调整后的产品。相比H100等高端型号，H20在部分计算能力上有所降低，但依然保留了人工智能（AI）推理所需的关键能力，因此进入了中国人工智能产业供应链。Reuters从商业角度看，H20体现了全球半导体企业面对政策变化时的调整方式。中国市场一直是全球人工智能（AI）产业的重要市场之一。大量互联网企业、云计算企业和科研机构，都需要GPU支持模型训练和推理任务。因此，即使产品受到限制，只要能够满足应用需求，相关芯片依然具有市场价值。InstituteforProgress但问题也随之出现。随着人工智能成为基础产业，芯片安全的重要性越来越高。过去，企业购买芯片时更多关注性能、价格和供应能力，而现在，硬件设计、固件管理、安全机制等因素同样成为考察内容。芯片内部包含大量复杂模块，包括计算单元、存储控制、安全验证以及软件接口。任何高性能计算设备进入重要行业之前，都需要经过兼容测试、安全检测和运行评估。对于金融、能源、通信等关键领域来说，计算设备稳定运行非常重要。一旦核心设备供应出现问题，可能影响相关业务连续性，因此，加强芯片安全审查已经成为全球多个国家和地区共同关注的问题。2025年7月，中国有关部门曾就H20芯片安全风险问题约谈英伟达，要求企业说明相关情况。英伟达方面表示，其产品不存在允许未经授权远程访问或控制的“后门”。TheWashingtonPost+1这一事件也让外界重新关注一个问题，那就是在全球科技竞争环境下，单纯依靠进口先进芯片是否存在潜在风险。实际上，近年来中国半导体产业一直在推进自主研发。从芯片设计到人工智能计算平台，中国企业不断扩大投入。华为昇腾、海光信息、寒武纪等国产计算方案，正在不同领域探索应用。与此同时，中国工程师也在加强对进口芯片的测试能力。芯片检测并不是简单查看参数，而是需要对硬件架构、运行逻辑、安全机制等多个方面进行分析。通过专业检测，可以帮助企业了解设备性能边界，降低使用过程中的风险。对于全球半导体行业来说，H20事件背后反映出的，是人工智能时代供应链竞争的新变化。过去几十年，芯片产业依靠全球分工发展，美国企业负责设计，日本和欧洲企业提供部分设备材料，亚洲地区承担制造环节，各方形成复杂合作体系。但随着科技竞争加剧，芯片已经成为重要战略资源。美国不断调整对华先进芯片出口政策，希望限制部分技术流向中国。与此同时，中国也在加快国产替代和产业升级，希望减少关键环节的不确定性。商务信息服务平台从产业发展规律来看，真正决定未来竞争力的，不只是拥有多少进口芯片，更重要的是能否形成完整技术体系。人工智能的发展需要算力，也需要算法、软件生态、人才储备和产业应用共同推动。如果核心环节长期依赖外部供应，产业发展就容易受到外部因素影响。

报志愿大家一股脑扑向AI、计算机，挤到分数线水涨船高。其实不少真正的战略风口，因为名字听起来冷门，直接被大部分考生跳过了。先说储能科学与工程。属于双碳赛道下的新工科，专门研究电怎么存起来。风电光伏发出来的电要储存，新能源电池安全管控都离不开它。很多人还只盯着传统新能源，这个专业开设学校不多，目前内卷程度远低于普通电气，对口电网、新能源大厂，国企岗位供给很足。还有电子封装技术。很多人只知道芯片设计，却忽略封装是芯片落地必不可少的一环。芯片做出来之后的防护、散热、集成全部靠它。国内半导体产业链补短板阶段，这块人才缺口很大。无奈名字太朴实，很少有家长会主动留意这个方向。另外水声工程，更是典型信息差专业。通俗讲就是水下的声学探测，深海勘探、声呐设备都属于它。毕业大多流向军工研究所，没有互联网35岁裁员焦虑。最大阻碍就是家长一听见海洋、水下，下意识就觉得工作很苦，直接放弃报考，报考热度一直上不去。作者加速成长计划但是这里必须泼一盆冷水：冷门风口不等于捡漏。这些专业有明确的门槛，普遍对物理化学基础要求高。如果你数理底子薄弱，就算踩中赛道，大学学起来依旧会非常煎熬。千万不要抱着“名字冷门=躺赢”的幻想。风口专业同样要看学校实力，如果普通二本跟风新开的，师资跟不上，再好听的赛道也没有意义。选专业的核心不是去找一个没人知道的宝藏，而是在国家刚需赛道里面，匹配自己的学科基础。那换作是你，为了避开内卷，愿意主动选择这类名字冷门的工科专业吗？高考志愿大学专业志愿填报

如果你说这照片是AI的……类似车辆在南亚也有，照片中查后方文字可确定地点在非洲，据推测是二手车购入后的补漆所得。看似鬼画符，实际代表着人们对不认识文字的符号化特征抓取能力吧，所以AI叫“人工智能”一点错都没有，和人的思维模式很接近。文字人工智能AI​​​

AI不叫AI要彻底换名头了。9月29日，特朗普签下一纸行政令：美国联邦政府文件当中，“人工智能”一词正式退出官方表述，更名为“超级智能”（SI）。原因是“人工”二字听起来名不副实，AI的能力边界“远不止于模仿人类智能”。最有梗的一幕发生在白宫午餐会现场。马斯克话说到一半连忙打住改口：“值得强调的是AI——哦不，是SI——带来的正向益处。”黄仁勋提前好几天就已经把数据中心称作“超级智能工厂”了。总统拍板定名，万亿市值的企业CEO火速跟进改口，这场景活像年会上老板宣布新slogan，台下高管立刻带头呼应鼓掌？但细究起来，事情远没这么表面。别真把这当成特朗普又一次网红式表演，改个名字玩梗博流量。这纸行政令看似只是换了个说法，实则是给整个美国科技圈重新定了叙事基调，顺便把悬在行业头上的监管方向给掰了个弯。按照行政令的要求，联邦所有行政部门的官方通信、政策文件、新闻稿、公开声明，今后一律使用“超级智能”和“SI”，只有已经发布的历史法规、正式合同不用追溯修改。等于从9月29日这天起，美国官方话语体系里正式淘汰了“人工智能”，取而代之的是自带“领先、强大”属性的“超级智能”。表面上的理由说得过去：如今的智能技术早就不是简单模仿人类说话、画画的水平了，能做科研推理、能调度工业生产、能生成全新的解决方案，“人工”两个字确实框不住它的能力，甚至还带着点“仿造、低配”的廉价感。但往深了扒，这从来就不是个技术名词的问题，是实打实的政治账和生意账。前两年美国全社会还在热议AI风险，国会天天开听证会喊着要立法强监管，要限制大模型训练算力，要收紧AI芯片出口，那时候“人工智能”四个字自带“风险隐患”的标签，仿佛不管就要出大乱子。现在换成“超级智能”的名头，叙事立刻180度转弯——这是美国的核心竞争力，是拉开全球差距的杀手锏，谁再提严苛监管，谁就是在拖美国科技的后腿。白宫那顿汇聚了近20位科技大佬的午餐会，本质上就是一场“统一口径+利益交换”的现场。在座企业的总市值加起来能排进全球经济体前几名，马斯克那一秒钟改口根本不是临场口误补救，是给足总统面子的标准政治正确操作。黄仁勋更早就在公开场合把数据中心称作“超级智能工厂”，也不是他预判得准，是早就和白宫对上了节奏。这些在商海里摸爬滚打几十年的人精，哪会因为总统一句话就随便改口，他们心里算的是另一本账：改个称呼而已，零成本，换回来的是实打实的政策红利。特朗普当场就给了科技圈一颗定心丸：数据中心是好东西，科技公司会给当地社区带来资源和经济支持，以后各地别总拿耗电、占地说事。这刚好戳中了英伟达们的核心痛点——现在全美到处都在扩建算力中心，动不动就被当地居民抗议、地方政府卡审批，有了联邦政府这句背书，以后就可以拿“国家超级智能战略”当通行证，一路绿灯。更关键的是当天六家头部企业共同签署的《白宫超级智能协议》，名字听着郑重其事，核心逻辑其实就一条：安全问题行业自己管，政府别搞硬性约束。特朗普说这份协议有“道德约束力”，差不多就是默认了行业自治的模式，之前吵得沸沸扬扬的强监管法案，大概率要被晾在一边了。再往更大的格局看，这还是一场全球科技话语权的争夺。过去几十年，从“人工智能”到“AI”，是全球学术界、产业界通用的标准表述，现在美国单方面更换名称，还要在联合国外交发言、所有官方对外文件里强推SI，本质上是想抢下一代智能技术的定义权。就像当年互联网的核心规则由美国主导制定，现在他要让“超级智能”这个概念和美国深度绑定，以后一提SI，大家首先想到的就是美国的技术、美国的标准、美国的产品。黄仁勋反复强调“超级智能工厂”，也是悄悄把英伟达的GPU硬件和这个新概念绑定在一起，以后谁要建SI工厂，首先就得采购英伟达的算力芯片，这笔生意算得比谁都精。当然也不用把这事吹得神乎其神，这道行政令管不了美国的大学实验室，管不了其他国家的企业，甚至连美国各州的地方政府都没有强制约束力，它更多是一种鲜明的信号：美国要彻底踩下智能技术发展的油门，不设上限地往前冲。从AI到SI，少了“人工”两个字，多的是满溢的产业野心和实打实的利益交换。政客要政绩和选票，企业要市场和利润，两边各取所需，就用一场看似热闹的改名仪式，拉开了新一轮全球科技竞赛的帷幕。以后再听到SI这个词，别只当是个新梗，它背后流动的是万亿美元的产业，是看不见硝烟的技术战场。

没有人工智能。没有互联网。没有电脑。没有激光。没有燃气发动机。没有电..他们建造了这个。​没有人工智能。没有互联网。没有电脑。没有激光。没有燃气发动机。没有电..他们建造了这个。​

#英国世界级AI成果遭群嘲#戴英，醒醒吧……别再碰瓷人工智能了，你们不配[捂脸哭]​英国世界级AI成果遭群嘲戴英，醒醒吧……别再碰瓷人工智能了，你们不配[捂脸哭]​

明年小米汽车正式出海了啊，不单单在国内发展了，而是全球市场，怎么？明年怎么不一定？知道国产车出海的意义吗？[哭哭][哭哭]​​​

从“人工智能（AI）”到“超级智能（Sl）”：白宫改名的背后，不是术语升级而是风险叙事重构。当地时间2026年9月29日，特朗普签署行政令，要求美国联邦行政部门在官方文件、公开声明、政府网站与政策报告中以“超级智能”（SuperIntelligence，SI）取代沿用数十年的“人工智能”（AI）。行政令给出的理由是：“AI”已不足以概括当前技术能力，因为这类系统“远不只是模仿或自动化人类智能的某些特定方面”。表面看，这是一次措辞替换；放到美国公众对AI风险焦虑持续升温的背景下，它更像一次政治修辞与治理框架的重新定位。一、公众担忧的不是“名字”，而是代价美国社会对AI的不安已经越过实验室边界，进入就业、社区、电力与信任层面。路透社/益普索民调显示，约73%美国人担心AI企业未充分防范社会危害，55%认为放缓AI开发是好事；皮尤类调查亦显示，使用AI的人变多，但“兴奋感”下降，年轻人中“担忧多于兴奋”的比例显著上升。地方层面，数据中心遭跨党派抵制：71%受访者反对社区建数据中心，得州、加州多地项目延期或叫停，矛盾集中在电价、耗水、噪音与资本收益外溢。更深的不信任在于：普通人觉得技术被巨头定义，政府被游说绑定，风险由社区承担，红利归硅谷。此时若白宫只回应“我们会监管AI”，等于坐实公众叙事——AI是有问题的东西，政府被动补救。改名正是跳出该框架的第一步。二、“AI”暗示风险，“SI”暗示命运“ArtificialIntelligence”里有两个沉重词素：Artificial（人工）：暗示仿制品、次等、工具、可替代人；Intelligence（智能）：又足够像人，所以天然带出“取代”“失控”“造假”的恐惧。当民众说“怕AI”，他们怕的常是“假的东西越来越像人，最后不听人”。行政令换用“SuperIntelligence”，话术重心立刻转移：1.去掉“artificial”，弱化“仿冒人类”的排斥感；2.强调“super”，把技术描述为超越旧边界的机遇而非隐患；3.把政策主语从“防范AI风险”改成“迎接SI时代”。特朗普当场说“它不是‘人工’的，这一点我们都同意”，本质就是把公众恐惧里的“假替真”扣掉，换成“超级能力=美国领先”。三、用“更名”替代“加压监管”同日白宫让Anthropic、OpenAI、谷歌、Meta、英伟达、xAI等签《超级智能协议》，但特朗普明说“道义上有约束力”，非法律强制。协议写的是企业自设护栏、自愿审计、内部监测。这构成完整组合拳：公众端：换词降温，把“AI风险”转述为“SI机遇”；产业端：不立强制许可、不建硬监管，交行业自律；竞争端：把叙事绑到“美国不能落后”“对华不能输”。换言之，行政令不解决民众担心的电价、岗位、透明度，而是把那些问题移出“AI安全”话语中心，塞进“超级智能时代成本”的宏大叙事里。四、概念本身也被故意模糊学术上，超级智能（ASI）通常指跨领域稳定超越人类顶尖水平的系统，带自主目标与自我改进意涵；而当前大模型仍是无自我指涉的模式机器。行政令却把“SI”安在当下前端模型头上，等于提前透支未来词。好处对白宫很明显：企业可宣称“我们在做SI”抬估值；政府可说“AI已过时被SI取代”显前瞻；批评者若谈风险，可被回呛“你否认超级智能的潜力”。黄仁勋讲“SI工厂”、马斯克改口称SI，不是学术共识落地，而是产业话术同步。五、所以为什么偏偏在担忧上升时改名？因为担忧越上升，越需要重新命名问题。若承认“AI风险”是真问题，逻辑后果是限速、强制审计、社区补偿、政府准入审查；但特朗普政府选的是“别把技术叫成危险物”。更名不是认知更新，而是风险框架的软性卸载：不否定担忧（民众确实慌）；但重描对象（不是AI，是SI）；再重描性质（不是威胁，是优势）；最后重描责任（行业自己守护栏）。这是典型的“符号治理”：不改电力分配，不改训练数据版权，不改企业问责，先改联邦术语表。六、结语白宫把AI改成SI，主旨不在语言学准确，而在把“公众怕AI”重新包装为“国家拥SI”。行政令说SI“远不止自动化人类智能某方面”，这话对产业故事成立；可对普通美国人来说，真正的问题仍没被改名解决——数据中心照样耗电，岗位照样被重排，模型照样不透明，巨头照样自监。当风险用新词盖住时，它不会消失，只是更难被叫出名字。所谓“超级智能时代”，若只剩联邦文件换术语、巨头协议无强制，那更名本身就不是治理风险，而是给风险换一件更好看的外套。民众担忧的是代价，白宫改的是称谓；一个在问“谁承担”，一个在答“叫什么”。

英国军情五处指控东大窃取英国世界级人工智能研究成果。英国的“世界级AI成果”……评论区的海外网友（包括英国人）都笑得死去活来，并调笑“这就跟英超联赛窃取了中国足球技术一样的真。”

十五五10大赛道，未来值得重点关注的方向未来产业的核心机会，集中在人工智能、生物科技、先进能源与空天智能这几大前沿领域。AI向着实体世界延伸，人形机器人、自主智能体、高级别自动驾驶，让智能从线上走向物理场景。生物板块依靠AI赋能，生物制造、细胞基因治疗、脑机接口不断突破，革新医疗与材料生产方式。能源与空天领域同样潜力十足，低空装备、卫星互联网打开新的应用空间，核聚变、量子计算面向更远的未来，持续夯实技术底座。整体来看，大多赛道尚处于产业化早期，重点跟踪技术落地节奏，挖掘长期成长机会。仅行业信息分享，不构成任何投资建议

过去十年的风口：电动智能汽车未来十年的风口：AI、机器人以上，以苹果在我心目中科技巨头的地位，这两个风口它都应该大举布局的结果苹果是基本没布局，特斯拉却横空出世接替苹果布局了电动车和人形机器人…也行吧notbad​​​

“大规模的失业”的非敏感讨论必须声明，本文不对任何现实经济统计数据构成解释，也不想讨论任何现实的就业与失业的问题。原因很简单，这样敏感的话题想要写一点合规风险低、与现实联系密切又接近一般人生活语言的东西，太难了。“大规模的失业”这个词，我是今天早晨在某商业自媒体的一篇文章里看​“大规模的失业”的非敏感讨论必须声明，本文不对任何现实经济统计数据构成解释，也不想讨论任何现实的就业与失业的问题。原因很简单，这样敏感的话题想要写一点合规风险低、与现实联系密切又接近一般人生活语言的东西，太难了。“大规模的失业”这个词，我是今天早晨在某商业自媒体的一篇文章里看到的。同样的文章，从标题、导语到正文一模一样的内容，某商业自媒体今年2月已经发过一遍了。完全相同的东西能够发两遍，创作者应该非常得意这篇作品了。虽然，失业的问题是一个相当有讨论价值的问题，但是用“大规模的失业”作为标题的关键词博取流量，在我看来是有失底线的。本文的不同之处在于开篇就承认在挂羊头卖狗肉了。某商业自媒体的这篇大作的标题为《2026年之后，真的会出现大规模的失业吗？》。可见，创作者是相当有城府的。他既抛出了“大规模的失业”这个极易引发社会恐慌的问题，又将问题包装成非常精致的实证形式。“大规模的失业”有可能“真的”会出现，也有可能“假的”……这后面就不好接了，因为“大规模的失业”本身就是一个假设性问题。某商业自媒体的大作开头非常详细地说明了“大规模的失业”这个假设性的问题的来源是一家境外研究机构CitriniResearch的报告《2028年全球智能危机》，却首先回避了这家研究机构的自我定位是“全球宏观交易见解”的提供者。所以，“大规模的失业”这个问题一开始就只是纯粹的逻辑推演，既没有经验的源头，也没有实证的依据，而作为纯粹逻辑推演问题的“大规模的失业”本身就是一个伪命题，因为雇佣关系是微观经济的微观结构，思想实验并不适合模拟如此充满实践性的情境。某商业自媒体认为《2028年全球智能危机》的报告带来了恐慌，可是这篇报告的逻辑起点是极度荒诞的，人工智能科技发展所代表的生产力进步居然被定义成了危机。当人工智能技术可以以“极低”的成本迅速取代程序员、设计师、分析师、金融从业者，那么失业的程序员、设计师、分析师、金融从业者完全可以借助人工智能的技术剪刀差轻松套利，更进一步的说，全世界人民都可以通过人工智能的技术普惠轻松获取生活资料。人人都可以自给自足了，资本家从哪里榨取剩余价值呢？如果人工智能成为新时代的“珍妮机”，那么首先去砸毁“珍妮机”的不会是被人工智能取代工作岗位的雇佣劳动者，而是那些发现人工智能将雇佣劳动者推向竞争对手的剩余价值拥有者们。人工智能取代人类劳动的“大规模的失业”假设，忽视了两个最基本的问题，一个是技术能力的边界，一个是技术实现的成本。而这两个问题恰恰带来了商业秩序的现实危机，理性人的自私自利导致的危机，结构失业的恐慌只是矛盾的表象，而摩擦性的破产才是本质的矛盾。某商业自媒体自鸣得意，提出了“3把巨大的降落伞”论断，并时隔半年把自己的大作原文又发了一遍，然而对于它的受众来说，对于那些急需指引明确现实市场走势的商业主体来说，不仅毫无营养，甚至可以说是危害性极大的“致幻剂”。“市场调节”、“社会惯性”与“政府干预”的就业缓冲力得以成立的前提是劳动力市场的岗位配置具有足够的冗余，可是技术能力的边界扩张与技术实现的成本的垄断性高价却形成了劳动力市场岗位配置冗余的两头围堵。人工智能发展真正带来的与其说是“大规模的失业”不如说是导致了企业作为基本经济主体的合理性面临被否定的命运。资本主义的高度发展否定了资本主义的高度发展。破产的小私有者与劳动阶级精英面临的只有阶级滑落与伴随阶级滑落的更加彻底的被剥削。

协议已经签了！动作还是快，前几天美国还说“人工智能”这个词不好，要改成“超级智能”这个词。现在好了，特朗普和美国科技公司的六个CEO签了一份单页文件。谷歌、Anthropic、Meta、OpenAI、xAI、英伟达。特朗普说它“几乎像宪法”。众议长说它是自愿原则声明。记者问有没有约束力，特朗普答：道义上有。一份没有法律强制力的文件，一次更名，就是美国AI治理的顶层设计。协议写了四层：企业内控、内部团队、外部审计、董事会独立委员会。翻译一下：你们自己管自己。政府不强制查，出了事内部解决。文件末尾留了一句：“将来纳入法律可能是有意义的。”这句话最诚实。它承认现在不够，但现在还不是立法的时候。更名不是文字游戏。AI这个词，早被Siri、推荐算法、自动驾驶脱敏了。普通人听到AI，想到的是手机语音助手，威胁感太低。“超级智能”不一样。它天然带着超越人类控制的暗示。不是改变技术，是改变人们理解技术的方式。整场活动的关键词，不是安全，是领先。特朗普说：“谁赢得AI，谁赢得一切。”黄仁勋说，创新和安全不冲突。阿莫代伊说，“这只是个开始”。行业自己给自己发了一张驾照。方向盘在谁手里，看下一脚刹车谁先踩。但AI智能体已经在绕限制、伪装身份、尝试攻击了。管它们的东西，还是一份单页承诺。方向是对的。力度，远远不够。

协议已经签了！动作还是快，前几天美国还说“人工智能”这个词不好，要改成“超级智能”这个词。​现在好了，特朗普和美国科技公司的六个CEO签了一份单页文件。谷歌、Anthropic、Meta、OpenAI、xAI、英伟达。特朗普说它“几乎像宪法”。众议长说它是自愿原则声明。记者问有没有约束力，特朗普答：道​协议已经签了！动作还是快，前几天美国还说“人工智能”这个词不好，要改成“超级智能”这个词。现在好了，特朗普和美国科技公司的六个CEO签了一份单页文件。谷歌、Anthropic、Meta、OpenAI、xAI、英伟达。特朗普说它“几乎像宪法”。众议长说它是自愿原则声明。记者问有没有约束力，特朗普答：道义上有。一份没有法律强制力的文件，一次更名，就是美国AI治理的顶层设计。协议写了四层：企业内控、内部团队、外部审计、董事会独立委员会。翻译一下：你们自己管自己。政府不强制查，出了事内部解决。文件末尾留了一句：“将来纳入法律可能是有意义的。”这句话最诚实。它承认现在不够，但现在还不是立法的时候。更名不是文字游戏。AI这个词，早被Siri、推荐算法、自动驾驶脱敏了。普通人听到AI，想到的是手机语音助手，威胁感太低。“超级智能”不一样。它天然带着超越人类控制的暗示。不是改变技术，是改变人们理解技术的方式。整场活动的关键词，不是安全，是领先。特朗普说：“谁赢得AI，谁赢得一切。”黄仁勋说，创新和安全不冲突。阿莫代伊说，“这只是个开始”。行业自己给自己发了一张驾照。方向盘在谁手里，看下一脚刹车谁先踩。但AI智能体已经在绕限制、伪装身份、尝试攻击了。管它们的东西，还是一份单页承诺。方向是对的。力度，远远不够。

全世界都在盯着中美科技博弈，盯着芯片管制和人工智能竞赛，可世界知识产权组织刚甩出的榜单给所有人浇了冷水——全球创新前五里没有中国、没有德国、没有日本，反而挤着一个六百万人口的城市国家。新加坡连续四年稳居世界第五、亚洲第二，79项指标中12项全球第一。这背后藏着比芯片战更值得琢磨的一盘大棋。9月29日，世界知识产权组织发布2026年全球创新指数。前六名依次是瑞士、瑞典、美国、韩国、新加坡和英国，名次和去年完全一样。荷兰取代芬兰升到第七，芬兰滑到第八，丹麦和中国分列第九、第十，也和去年持平。整个前十几乎没动。你想想看，一年来技术封锁一轮接一轮，产业链重组说个不停，各国都在喊"创新立国"，可到了排名桌上，前十的位子几乎纹丝不动。这说明创新能力不是喊几句口号、投几笔钱就能追上来的，它是一套体系在起作用，体系的惯性大得惊人。新加坡79项指标里12项全球第一，比去年还多两项。这意味着它不是靠某一项偏科冲上来的，而是在多个维度同时做到了顶尖。一个城市国家，资源有限、市场有限、人才总量有限，却把一众大国甩在身后，本身就打破了"国家大才能创新强"的惯性思维。我个人觉得，新加坡最厉害的不是某个实验室或某项技术，而是把"引才、用才、留才"做成了一门精密的生意。全世界的人才往哪里流？往机会多、规则透明、办事不折腾的地方流。新加坡恰恰把这几点做到了极致，它不拼体量，拼的是效率、是制度、是对全球资源的吸附能力。有人说新加坡地方小好管理，跟大国没有可比性。这话只对了一半。小国家多了去了，为什么偏偏是新加坡？关键在于它从立国起就想明白了：自己没有退路，不创新就是死路一条。这种危机感刻进了国家基因，变成了每一项政策的底层逻辑。前十里亚洲占了三席——韩国第四、新加坡第五、中国第十。韩国靠财阀驱动技术攻坚，新加坡靠开放枢纽整合资源，中国靠超大规模市场落地应用。三条路，三种打法，各有各的逻辑。但有一点共同：亚洲在全球创新版图中的分量，已经不是十年前能比的了。切换到美国人的视角看看。美国长期霸占创新榜首，可这几年它自己心里清楚，领先优势在缩水。它的应对方式不是拼命往前跑，而是想方设法把后面的人拽住——芯片管制、出口限制、投资审查，一招接一招。可这份榜单说明，你拽住了中国，拽不住韩国，拽不住新加坡，更拽不住亚洲创新能力的整体抬升。我认为这里面有个被很多人忽略的逻辑：创新不是零和游戏。你封锁了技术，封锁不了人才的流动；你限制了投资，限制不了思想的碰撞。新加坡能拿12个全球第一，靠的就是在大国博弈的缝隙里左右逢源，谁的技术都能用，谁的人才都能来。这种"中立枢纽"的定位，在对抗加剧的时代反而越来越值钱。再说中国，排在第十，和去年持平。有人可能会着急，觉得中国这么大的投入、这么多的工程师，怎么才第十？但这个榜单衡量的不只是投入，还有制度环境、营商便利、知识产权保护等软实力指标。中国硬指标进步很快，但软环境还需要时间打磨，急不得。但换个角度看，第十并不差。全球一百多个经济体参评，能进前十本身就是实力证明。而且中国有一个新加坡、瑞士永远比不了的优势——超大规模内部市场。一项创新技术在中国落地，瞬间面对十几亿人的应用场景，这种迭代速度任何小国都羡慕不来。不过我也得说句公道话，任何排行榜都有局限。79项指标的权重怎么分、数据怎么采，本身就有讨论空间。有些指标偏向成熟经济体的制度环境，对后发国家并不完全公平。所以看榜单不能只看名次，更要看趋势、看结构、看自己的长板短板在哪里。这份榜单真正值得关注的，不是谁排第一谁排第五，而是全球创新格局正在从"一超独霸"走向"多极并存"。美国依然强，但不再是唯一的创新中心；亚洲在崛起，但内部路线各不相同；欧洲老牌强国底子厚，但增长乏力。未来的竞争，不是谁取代谁，而是谁能在自己的赛道上把优势做到极致。

提高工作效率第一步卸载短视频软件。​​​

美国慌了？马斯克紧急发声，曾经语出惊人：“唯一能让美国摆脱债务危机、避免破产的办法，就是发展人工智能和机器人！”更细思极恐的是，他预言：“在未来，世界上或会有300亿-500亿人形机器人，是人类的3-5倍！”马斯克最近几年总爱谈火星、人工智能、人形机器人，但2026年02月05日那场将近3小时的访谈里，他突然把话题扯到了美国国债，而且说得相当重。他的意思很明确，如果没有人工智能和机器人，美国债务问题几乎找不到真正的技术出口。在他看来，人工智能（AI）和机器人带来的生产率增长，不只是科技公司的新生意，甚至可能成为美国避免财政困境继续恶化的一条路。这番话并不是凭空冒出来的。美国国会预算办公室2026年02月发布的预算展望显示，2026财年美国联邦财政赤字预计达到1.9万亿美元，联邦政府净利息支出约1万亿美元，相当于国内生产总值（GDP）的3.3%。但更麻烦的是，公众持有的联邦债务已经达到国内生产总值（GDP）的101%，如果现有趋势延续，到2036年还可能升至120%。一年花掉大约1万亿美元，钱不是拿去新建工厂，也不是研发新产品，仅仅是支付债务利息，这才是马斯克频繁谈人工智能（AI）的现实背景。他的算盘其实很好理解。普通的财政办法，无非增加收入或者压缩支出，可这两件事在美国都不轻松。马斯克想到的第三种办法，是把蛋糕做得更快一些。如果人工智能（AI）能够让程序员、医生、物流企业和制造企业用更少时间完成更多工作，如果机器人能够接手大量重复劳动，那么单位时间创造的产出就有机会增加。国内生产总值（GDP）扩大，企业利润和居民收入跟着增长，财政收入才可能得到新的空间。也正因为如此，Optimus在人形机器人项目中的位置越来越重要。但是，马斯克早就不满足于让机器人在发布会上走几步、搬几个箱子。他真正想干的，是把这种机器变成像汽车一样能够大规模制造的工业品。2025年11月14日，马斯克参加第32届Baron投资大会时谈得更加具体。他认为未来工业领域使用的人形机器人，数量可能达到人类的3倍到4倍，再加上家庭和个人使用需求，全球最终可能出现300亿到400亿台机器人。所以，标题里所说的“300亿到500亿人形机器人，是人类的3到5倍”，并不是凭空编出来的数字，它对应的正是马斯克多次公开描述过的那个机器人社会。只是他后来越算越大胆。听起来很远，可马斯克现在已经开始往量产上推。机器人为什么能和美国债务扯上关系？关键不是“少发几个人的工资”，而是生产率。一个人一天只能工作有限时间，机器如果技术成熟，可以长时间重复作业。更重要的是，人工智能（AI）开始充当机器人的“大脑”，识别物体、理解指令、规划动作，再由机械系统把数字世界的能力变成现实劳动。过去人工智能（AI）主要待在电脑屏幕里，现在资本真正盯上的，是让人工智能（AI）长出“手和脚”。这也解释了美国为什么如此重视人工智能产业。到了2026年09月，美国围绕数据中心、先进芯片、电力和机器人制造的投资依旧在快速增加。可这里还有另一层压力，大模型要训练，数据中心要建设，电网要扩容，人形机器人要铺生产线，每一步都需要巨额资本。也就是说，美国想靠人工智能（AI）提高生产率，却要先为人工智能（AI）投入一大笔钱。马斯克赌的其实就是一个时间差。如果机器人和人工智能创造财富的速度，能够比美国债务和利息上涨得更快，那么技术增长就可能给财政问题腾出空间。可如果几十万亿美元债务继续滚动，而人工智能（AI）迟迟无法转化成足够高的真实生产率，那么压力还是摆在那里。美国国会预算办公室2026年09月24日公布的最新测算已经提醒，如果未来利率比基准情景长期高出1个百分点，到2056年，公众持有的联邦债务可能达到国内生产总值（GDP）的222%。数字摆在纸上，比任何口号都直接。因此再看马斯克那句话，就不难理解他为什么把人工智能和机器人说得如此重要。他真正押注的，不是机器人能不能端杯水、叠衣服，而是成千上万台机器人进入工厂以后，能不能持续把整个社会的生产效率往上推。

美国签署行政令：联邦官方文件中将人工智能改称超级智能SI，仅约束政府内部使用美东时间9月29日，特朗普签署题为《开启超级智能时代》的行政命令，对美国联邦政府内部的技术术语使用作出新规定，要求各联邦行政机构，在官方信函、对外公开沟通、政策文件等非法定公文材料当中，使用“超级智能（SuperIntelligence，简称SI）”，替换沿用多年的“人工智能（AI）”表述。需要注意的是，该行政令管辖范围有限，只针对联邦政府内部日常公文与对外传播内容，历史已生效法规、合同、拨款文件不需要修改，同时也并不改动学术界、民间企业的通用名词使用习惯，社会各界依旧可以继续使用人工智能、AI这一叫法。白宫方面对外说明了推动术语调整的相关理由，相关表态认为“人工”的表述容易带给公众一定的负面观感，“超级智能”的说法更能够体现当前前沿技术的能力与发展潜力，传递技术强大的正面形象。在行业观察人士看来，这次术语调整属于美国政府对外叙事层面的一次操作，配合其扶持本土AI产业的整体政策导向。就在行政令签署的同一天，白宫举办活动，谷歌、特斯拉、Meta、OpenAI、英伟达等多家科技企业高管参与午餐会，共同签署一份两页版的《白宫超级智能协议》。这份协议内容主要围绕企业安全、负责任开展技术研发作出自愿层面的承诺，协议正文本身并没有涉及术语更名的相关条款。针对这份文件的约束力，美方表示，该协议属于企业自愿参与，具备道德层面的约束，并不具备法律强制效力。结合此前释放的政策信号，这份行政令延续了美国这套AI治理思路，倡导建立联邦层面统一监管规则，不鼓励各州各自出台差异化监管条款，担忧碎片化规则会拖累本土技术迭代节奏，将保持AI领域的全球竞争优势放在重要位置。这件事也在美国科技行业引发不同看法，一部分观点认为，统一联邦层面的表述与监管框架，能够降低企业合规成本，助力技术创新；也有行业声音提出，仅依靠企业自愿承诺，缺少硬性监管约束，技术带来的各类潜在风险很难得到充分管控。整体来看，本次更多属于政府内部的名词调整，对全球科研、产业领域的术语体系实际影响有限，后续产业走向，依旧要看配套监管细则的落地情况。特朗普AI新政美国AI公司美国ai技术AI国家标准AI超级公司AI改革白宫AI审查令

据报道，麦当劳正在利用人工智能技术“动态”调整汉堡价格。

9月29日，美国总统特朗普在白宫与多位科技和人工智能企业负责人会面，包括特斯拉/SpaceX的马斯克、英伟达的黄仁勋、Anthropic的达里奥·阿莫迪、Meta的扎克伯格，以及OpenAI、亚马逊、谷歌、微软等公司的高管。会后特朗普向记者表示，各方签署了一份关于AI风险控制和企业自我监管的“道德约束性”文件。特朗普称，这份协议要求AI企业加强内部控制、审计和风险审查，以“自我监管”作为政府直接监管之外的路径。他形容这份文件“几乎就像一部宪法”，并说“世界上最重要的人物”都签了字，自己也以总统身份签署。扎克伯格随后表示，企业同意建立更严格的内部控制和多层审计机制。即便这份道德自律协议近乎一部宪法，这也只是“美国的AI”宪法,它无法约束和阻挡中国AI的高歌猛进。

比尔·盖茨发出了一项罕见的严厉警告，指出人工智能潜在危险，若先进AI工具落入恶意行为者手中，可能会引发一连串导致灾难性生命损失的事件。盖茨说：“人工智能绝对强大到可以推动可能导致数十亿人死亡的事件。”盖茨提到十亿人死亡并非预测人工智能会真正杀死那么多人。相反，他描述的是强大的人工智能技术被故意滥用的灾难性情景的潜在规模。他更广泛的信息是，人工智能安全的责任不能仅仅交给开发这些系统的科技公司。盖茨呼吁政府直接参与监管和监督人工智能，认为立法者和美国执法机构必须在制定这项快速发展技术的保障措施中发挥作用。他说：“没人认为自我调节就足够了”。他说：“AI时代最大的安全问题，可能不是某一家公司故意做坏事，而是所有公司都知道应该慢一点，却因为竞争而不敢慢。”----------------------------------------他说了很多，这里不一一转摘。人类第一次面对一种可能比自己进化得更快的技术，却又把它放进了国家竞争、资本竞争和商业竞争的赛道。因此要说风险不存在是不可能的。真正的问题是先驱者已经发现问题（特别是前几天谷歌声称他们已经迎来AGI时代），但先驱者不可能，也没那个权力让所有后来者和他们一道启动暂缓令！这又让我们联想到前段时间Anthropic为首的几个巨头的呼吁。我不认为这里面有什么阴谋论——一开始我就没这么想（我是一个特别厌恶阴谋论的人）白宫最好不要显得太草率。仅从表面上看，那些AI巨头的呼吁显得不平等。但先驱者和后来者都有各自不同角度的不平等预感。结果就是：“我当然希望安全，但是我不能单方面减速。”这就是为什么那些巨头希望政府出面的原因。

国资委“点将”三大前沿赛道：AI、量子、新材料概念一、人工智能方向核心个股：中国移动、中国电信、中国联通、中国电科。算力与服务器：中科曙光、浪潮信息、海光信息、寒武纪、紫光股份、工业富联、深桑达A、宝信软件。央企AI+场景落地：太极股份、易华录、中国长城、烽火通信、国网信通、电科数字、电科网安、电科芯片、中瓷电子、中国软件、深科技、航天电子、航天软件、中兴通讯、科大讯飞、中控技术、中远海科、软通动力。AI4S（AI驱动科研）：苏博特、志特新材。二、量子科技方向核心个股：国盾量子（A股唯一纯量子标的，中国电信控股）、中国电信（量子通信运营主力）。量子计算/量超融合：中科曙光、科大国创、中国长城、冰轮环境、普源精电、中科创达。量子通信器件与光纤：光迅科技、亨通光电、长飞光纤、光库科技、中天科技、烽火通信、福晶科技、华工科技、腾景科技。量子安全/密码：电科网安、格尔软件、吉大正元、信安世纪、国芯科技、三未信安、神州信息。量子精密测量/材料：天奥电子、西部超导、航天电子、雷科防务、禾信仪器、东方中科。运营商布局：中国移动、中国联通。三、新材料方向央企新材料核心个股：中国建材、中国宝武（宝信软件）、中铝i集团（驰宏锌锗）、中国有研（有研复材）。半导体材料：有研新材、有研硅、昊华科技、中船特气、安泰科技。稀土/钨/钼/铂族：北方稀土、中国稀土、中钨高新、金钼股份、贵研铂业。先进合金与磁性材料：西部超导、云路股份、有研复材、有研粉材。碳纤维/超材料/复材：中复神鹰、中简科技、中航高科、光启技术、华秦科技、时代新材、民士达。电子化学品/粉体：国瓷材料、彤程新材、回天新材、康达新材、方大炭素、中触媒。AI4S+新材料交叉：苏博特、志特新材。节前最后两个交易日，别追高，等回调分批看更稳。量子科技整体还在产业化早期，波动会很大；AI方向央企体量大，AI业务占比还不高，更多是估值重塑逻辑；新材料方向很多是传统业务为主、新材料是增量故事。个人观点不构成投资建议点赞+关注股市有风险投资需谨慎

人工智能与知识爆炸时代，产业收益正在出现明显两极分化。能够用好AI的企业，收益率会大幅甩开同行业对手。企业管理者、掌握AI工具的技术人员，依靠新的知识结构与数字化工具，和传统制造业快速拉开差距。这部分群体的薪资，也会显著高于行业平均水平。这就是学界讨论的K型分化。OECD报告指出，AI会扩大企业间生产率差距，熟练掌握数字化工具的前沿企业，会获得超额收益，而大量传统企业、低技能劳动者将被落在后面。日本已经显现这种趋势：少数企业吃到AI红利，但大部分企业依旧维持传统终身雇佣制度。日本劳动政策研究研修机构（JILPT）调研显示，日本原有固定雇佣体系，正在承受AI带来的收入结构冲击，如何平衡收益差距，已经成为日本社会棘手难题。放任发展，社会阶层撕裂会持续加剧。韩国就是现成样本，OECD《韩国包容性增长评估报告》显示，韩国财阀大企业（三星、海力士等）与中小企业生产率、薪资差距巨大，大企业员工薪资远高于中小厂商。即便韩国人均GDP已经超过日本，很多民众依然感受到巨大生存压力，不少韩国人选择赴日就业、移民。北欧芬兰曾开展全民基本收入（BasicIncome）试点实验，由芬兰社会保险局Kela负责，思路是对高收益企业增税，用财政资金补贴转型困难群体，试图抹平技术带来的收入鸿沟。根据芬兰官方公布的试点结果，该方案可以改善民众心理安全感，但对提升就业效果微弱，并非能够长期落地的成熟解决方案，芬兰并未正式全面推行。财新周刊、新华网相关经济论坛报道提及，放眼全球，面对AI催生的K型社会分化，目前全世界还没有一套成熟、可复制的应对模式。信息来源：OECD经合组织报告、日本劳动政策研究研修机构JILPT、芬兰社会保险局Kela、财新周刊、新华网

印度总理莫迪这步棋，把全世界都看傻了。9月以来，印度在人工智能上的动作越来越密集。两个月前，莫迪在独立日讲话中宣布，要在一年内让1000万青年接受人工智能技能培训。这个数字已经得到公开信息证实，并非网络上的夸张说法。问题在于，1000万人学会用AI之后，印度究竟准备让他们去哪里工作，这才是整件事真正的看点。如果只把它理解成一次就业培训，格局就看小了。印度过去几十年吃到的最大红利之一，就是英语人口多、软件工程师多，承接了大量欧美企业的软件开发、呼叫中心和后台业务。如今生成式人工智能快速进入企业，这套老模式正在发生变化：过去需要十个人完成的基础编程、客服整理和文本处理，未来可能只需要几个人配合AI工具。这就逼着印度提前换赛道。它真正担心的，并不是年轻人不会使用聊天机器人，而是原本依赖大量普通技术人员支撑的软件外包模式被人工智能压缩。一旦低端岗位减少，印度每年进入就业市场的大量年轻人就会承受更大压力。因此，千万级AI培训既是人才计划，也带着明显的产业转型意味。更有意思的是，莫迪当时并没有只讲人工智能，还同时谈到半导体、机器人、量子技术、数据中心等方向。换句话说，印度想搭的不只是一间“AI培训学校”，而是一整套数字产业底座。1000万人的技能培训放到这个框架里看，就变成了印度争夺下一轮全球科技服务订单的一张牌。可真正难的地方恰恰从这里开始。AI产业不是人多就能堆出来的。模型训练需要算力，算力背后需要芯片、数据中心和稳定电力；企业应用还需要软件生态、行业数据和大量真实场景。任何一环接不上，培训人数再大，也很容易停留在“会使用工具”的层面，距离真正创造高附加值还有很长一段路。中国今年推进“人工智能+”行动时，思路就明显不同。相关政策强调的重点，不只是培养会操作AI的人，而是让人工智能进入制造、通信、消费、物流等具体行业，把模型能力变成生产效率和新岗位。工信部提出推动人工智能与信息通信深度融合，商务部等部门也在推进人工智能进入消费场景，这背后依托的是完整产业链和超大规模应用市场。这也是中印人工智能路径最明显的区别。印度手里最突出的牌是年轻人口和软件服务体系，中国更强的地方则是制造业、基础设施和应用场景。一个更容易从“人”切入，一个更容易从“产业”切入。谁的模式最终走得更远，不能只看培训人数，而要看技术能不能真正进入经济运行。在我看来，印度这1000万人的计划真正值得中国关注的，并不是它会不会突然培养出千万名顶尖工程师，而是印度正在主动适应AI重塑全球服务业分工的趋势。如果它能够把英语优势、软件人才和跨国企业服务经验继续放大，就有机会守住甚至扩大自己在全球数字服务市场的位置。但另一面也很现实。人民日报近期讨论人工智能就业时已经指出，AI会减少部分重复性工作，同时也会创造新的高价值岗位，中间存在明显的技能转换鸿沟。印度今天面对的，恰好就是这道鸿沟：培训容易形成规模，真正把普通青年变成企业愿意高薪聘用的人才，却没有那么简单。到了9月，中印关系也出现新的互动。9月12日，中印双方在新德里举行会见，印方表示愿加强战略沟通和互利合作。放在这样的背景下看，中印未来在人工智能、数字经济等领域既存在竞争，也存在合作空间。两个拥有庞大人口和市场的发展中大国，如果只盯着彼此谁赢谁输，反而容易忽略更大的全球产业变化。所以真正值得看的不会是印度发出了多少张培训证书，而是有多少年轻人因此获得稳定岗位，有多少企业真正扩大了AI业务，又有多少技术能力沉淀成自己的产业。如果这些环节能够接上，印度这步棋才算真正落地；如果产业吸收能力没有同步增长，那么1000万人的宏大数字，最终仍要接受就业市场最现实的检验。

未来10年，中国AI科技必将迎来翻天覆地的变化：1、高铁逐渐退出，取而代之的是磁悬浮列车；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、人工智能在各个领域会有很大突破，更加贴近我们的生活。7、AI人工智能将颠覆传统产业，赋能千行百业。我用的是华为手机，我很喜欢华为小艺，就小艺这名字，本人看上去，也感觉很文艺，更有范！我说华为小艺很有范，是说小艺的实力和用户对它的信任度很高。华为小艺，深度融入鸿蒙系统，能调用两千多项系统能力，跨App执行各类操作。既能帮忙接陌生来电守护安全，也可以修复旧照片，开启时光机留存回忆，生活琐事张口就能安排，你有十万个为什么，它也会及时回答。生活中有什么烦心事，你都可以和小艺交流，朋友小王天天为找对象的事烦恼着，父母催、同事问，可是她不想过早的走入婚姻生活，有一天突发奇想就和小艺倾诉，身边人都结婚了，只有自己单着很焦虑，小艺立马安慰"他们只是陆续结婚了，又不是陆续过上好日子了"，简短的一句话，瞬间心情就明媚起来。有次需要准备工作汇报PPT，时间紧任务重，对着空白文档毫无头绪。试着唤醒小艺，让它帮我搭建完整PPT大纲。简单交代主题、汇报时长和重点方向，没过多久，条理清晰的框架就出来了，分好章节要点，还标注了适合放案例和数据的位置。后续我把初稿文字发给小艺，让它帮忙润色语句，调整行文逻辑，省去反复修改的麻烦。小艺还有很多贴心时刻。开会的时候开启小艺慧记，语音实时转写，自动提炼会议重点，不用埋头手写笔记，可以专心听讨论。偶尔翻看外文资料，直接交给小艺翻译，阅读顺畅不少。还好，我教长辈使用小艺。长辈不熟悉打字，我告诉他直接语音唤醒小艺，查天气、视频通话都能开口完成。看着长辈轻松上手，那一刻我直呼小艺好贴心。AI这波浪潮，不是让你学新东西，是让你少操心。你腾不出手的时候，它替你打电话。你记不住的事，它帮你记着。你顾不上家的时候，它替你盯着点。技术再牛，落到咱老百姓头上就俩字：省心。你手机里的AI助手，平时用得多吗？评论区唠唠！

难怪马云是首富！马云的眼光真的是毒辣，真正的巅峰不是淘宝和支付宝，而是10年前押注云计算提起马云，很多人第一时间想到的是淘宝、支付宝、阿里巴巴上市，以及中国互联网商业模式的巨大变化。很多人认为，马云最成功的判断，是在2000年前后抓住了电子商务的发展机会，让普通消费者和中小企业通过互联网完成交易。但如果把时间线拉长，会发现马云还有一次更大胆、更具前瞻性的布局，那就是在很多人还没有看懂云计算的时候，提前投入大量资源打造阿里云。今天，人工智能快速发展，算力成为产业竞争的重要基础设施，云计算的重要性进一步凸显。回头看十多年前的那次选择，阿里云确实成为阿里技术体系中的重要组成部分。很多商业机会，真正的价值并不在风口出现之后，而是在大多数人还没有意识到它的重要性时提前布局。2000年前后，中国互联网刚刚起步，电子商务还是一个陌生概念。当时很多人认为，网上买东西只是年轻人的新鲜玩法，传统商业不会被互联网改变。但马云坚持认为，互联网会重塑交易方式。于是，阿里巴巴从帮助中小企业连接全球市场开始，逐渐发展出淘宝、天猫等消费平台。随着交易规模不断扩大，阿里面对的问题也越来越明显：每天产生的数据越来越多，访问流量越来越大，传统的信息技术架构很难长期支撑高速增长。尤其是在大型促销活动期间，海量用户同时访问，对服务器、存储、计算能力提出巨大挑战。企业如果完全依赖传统商业软件和硬件体系，不仅成本高，而且扩展能力有限。正是在这样的背景下，阿里开始思考一个更底层的问题：未来互联网企业真正需要的，不只是一个交易平台，而是一套能够支撑巨大数据处理能力的基础设施。2009年，阿里云正式成立，开始研发云计算技术。当时，云计算在国内仍属于比较前沿的概念，不少企业更关注电商、移动互联网等能够快速产生收入的业务，对于需要长期投入、短期难以盈利的云计算项目，兴趣并不高。但马云和阿里团队选择了另一条路线。阿里云的核心目标，是打造自己的云计算基础能力。其中最重要的项目之一，就是“飞天”云计算平台。这个项目并不是简单购买国外技术，而是希望建立自主的大规模分布式计算体系。这条路并不好走。云计算涉及服务器管理、网络调度、数据存储、安全体系等多个领域，需要长期研发投入。早期阶段，外界对于阿里投入云计算并不理解，甚至有人认为一家电商公司没有必要做这么重的技术基础建设。但阿里的逻辑很明确：如果未来数据越来越重要，那么计算能力就会成为企业竞争的底层能力。事实证明，这个判断逐渐成为现实。随着移动互联网、智能制造、大数据分析的发展，企业对于云服务的需求不断增加。阿里云不仅服务阿里自身业务，也开始向外部企业提供计算、存储、数据库、大数据等服务。其中，“双11”这样的商业场景，也成为阿里云技术能力的重要验证。每年购物节期间，数以亿计的用户访问平台，大量订单同时产生，这对于系统稳定性、数据处理能力都是巨大考验。云计算的价值，不只是提供服务器，而是在流量突然增长时，可以快速调配资源，让系统保持稳定运行。这三者之间其实是一条完整的发展路径。淘宝让商品和消费者连接起来，支付宝解决信用和支付问题，云计算则提供支撑数字经济运行的基础设施。进入人工智能时代后，云计算的重要性进一步提升。人工智能模型训练，需要大量计算资源；企业部署人工智能应用，也需要稳定的云平台支持。过去企业竞争更多看产品、渠道和资金，现在越来越多企业开始关注数据、算法和算力。算力的重要程度，正在接近传统产业中的能源和交通基础设施。没有足够的算力，大规模人工智能应用就很难落地。这也是为什么全球科技企业纷纷加大云计算和人工智能基础设施投入。云服务市场竞争，已经从单纯提供服务器，发展到芯片、数据中心、基础模型、开发工具等综合能力竞争。阿里云此前积累的大规模计算能力、数据处理能力以及企业服务经验，也成为其进入人工智能时代的重要基础。当然，任何企业的发展都不是一帆风顺。云计算行业竞争激烈，国际市场上有众多大型科技企业参与，中国市场也存在多家云服务厂商竞争。阿里云未来仍需要持续投入技术研发，提高服务能力，应对行业变化。但从商业战略角度看，十多年前布局云计算，确实体现了一种长期判断。很多企业喜欢追逐已经出现的机会，而真正具有战略价值的布局，往往发生在市场还没有完全成熟的时候。马云在电子商务时代抓住了互联网改变商业的趋势，在云计算时代又提前看到数据和计算能力的重要性。淘宝和支付宝让普通消费者认识了阿里，而云计算则决定了阿里能否继续参与未来数字产业竞争。未来人工智能的发展，会让算力需求持续增长。云计算是否能够成为阿里新的增长动力，还需要市场和时间检验，但可以确定的是，当年那场关于云计算的提前布局，已经成为阿里发展历程中非常关键的一步。

【风口研报·公司】客户包括英伟达及国内头部互联网大厂，分析师强call公司液冷进入订单兑现期，三季度有望迎来放量时刻，并上调盈利预测​

人工智能板块利好来了！Anthropic发布Sonnet5.5新版大模型，这次更新核心两点：模型运行速度变快，同时成本更低，是高端模型的平价替代方案，后续还会推出专门处理高速任务的Haiku5.5模型。模型更便宜、跑得更快，就会推动AI落地普及，会带动算力需求上涨，利好A股人工智能产业链。受益方向主要是算力硬件、AI应用、数据服务这些细分。AI模型大规模使用，离不开算力支撑，相关企业有机会迎来订单预期提升。

马斯克：这一次，我真切感受到了通用人工智能的强大力量。

黄仁勋：今天，我们与100多家行业合作伙伴共同推出了NVIDIA开放式智能体安全平台，将OpenShell和Sentry整合到了一起。人工智能是一项非凡的技术，它将在未来几代人的时间里推动科学发现、生产力、安全、医疗健康和繁荣发展。但只有当人们相信人工智能的开发是以安全为基础，并且能够以审慎、负责的​黄仁勋：今天，我们与100多家行业合作伙伴共同推出了NVIDIA开放式智能体安全平台，将OpenShell和Sentry整合到了一起。人工智能是一项非凡的技术，它将在未来几代人的时间里推动科学发现、生产力、安全、医疗健康和繁荣发展。但只有当人们相信人工智能的开发是以安全为基础，并且能够以审慎、负责的方式部署时，它的全部潜力才能真正得到释放。这不仅仅是一款产品。这是构建开放生态系统的起点，旨在为安全的智能体系统打造信任层。我们正在共同构建人工智能经济的基础。信任与创新并不冲突。安全，是赢得信任的途径。我们不仅要打造能力最强的人工智能，还必须打造最值得信赖的人工智能，让这项非凡的技术能够充分实现其对世界的巨大潜力。