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周末，人工智能相关的光模块，电子布关键数据来了，下周基本稳了周末爆出数据，AI算力上游材料跟着爆单：像AI服务器里用到的电子布（一种高端电子基材），因为全球建算力中心需求大增，工厂都24小时不停工、满负荷生产。​高端光模块出口迎来爆发式增长，武汉不少做高速光模块的企业，800G及以上的高端光模块出口暴涨超100倍，主要是海外算力基建疯狂扩容带来的订单。不再是传统服装、低端制造拉动出口，AI算力硬件、高端电子材料这类高附加值产品，成为外贸增长主力，说明我国出口正在从“低端加工”转向“科技硬件出口”，外贸韧性更强。800G光模块出口暴涨百倍、电子布24小时满产，不是短期题材炒作，是海外AI服务器、数据中心大规模建设带来的真实硬件采购需求，验证算力产业链处于高景气周期。不只是光模块这种终端硬件，电子布等AI服务器上游基材也开始紧缺，说明算力需求已经从下游AI厂商，向上传导到上游原材料，整条算力产业链景气扩散。AI产业链贡献机电出口增量超五成，明确了这是今年科技制造的核心主线，会持续吸引机构资金配置算力硬件赛道。

【僵尸独角兽：硅谷正在为“增长幻觉”买单】硅谷正被一群“不死生物”困扰。这些曾经估值超过10亿美元的独角兽，如今既无法IPO，也找不到买家，只能在耗尽融资前苦苦支撑。这背后的底层逻辑是VC模式与真实商业规律的错位。在零利率时代，风投追求的是“非100倍即零”的极值，这逼迫许多本可以成为“小而美”盈利公司的企业，为了匹配估值而盲目扩张。当水温升高、融资环境遇冷，这些公司发现自己陷入了尴尬的境地：市场规模撑不起估值，但资本结构又决定了它们无法退回到稳健经营模式。最扎心的真相在于，对VC来说，一个平庸的盈利公司和破产没区别，因为它们都无法贡献基金所需的超额回报。这种“全垒打”心态导致大量公司在寻找Product/MarketFit的过程中，被过剩的资本催肥，最后被自己的估值勒死。对从业者而言，这更是一场期权幻灭。许多员工在巅峰期行权，如今不仅面临资产缩水，甚至还要承担沉重的税收负担。这件事给我们的警示是：估值只是融资时的博弈结果，而非企业健康的体检报告。在AI浪潮下，如果不能通过Transformer或Token构建出真正的护城河，今天的AI新贵很可能就是明天的下一批僵尸。www.economist.com/business/2026/06/21/zombie-unicorns-are-haunting-silicon-valley

纽约时报报道：“中国初创公司智谱新发布的人工智能模型性能几乎与Anthropic的Fable和Mythos模型相当，使用成本却更为低廉。目前全球人工智能模型排行榜中有六款来自中国。”这里指的是智谱GLM-5.2，性能比肩Anthropic、成本仅其几分之一。这是成本低不是人工成本，而是产品天然消耗的算力低，消耗只是美国1/8左右，在按token收费的AI运营领域，这个差别天差地别。而且中美双方差距就几个月而已，且很快会拉平。特别是中国的模式单刀直入，废话少说的特点让用户满意。很多国外网友认为中国AI正在超越美国。

孙宇晨和任泽平都说物理AI是下一个风口。可实际情况是目前资金全部扎堆在AI存储和算力的硬件端，物理AI属于消费范畴，可是目前消费端萎靡不振，消费股更是跌跌不休。比如新能源汽车的销量和股价进入2026年都表现不佳，“蔚小理”新势力三强市值集体跌破1000亿港元大关、赛力斯连跌8个月市值跌幅达70%、比亚迪股价腰斩……机器人除了生产端的工业机器人投入生产外，人形机器人的公司们都处于空中楼阁般的讲故事阶段，走入消费场景为时尚早。所以大佬们觉得下一个风口是数万亿美元市场的物理AI是真风口还是灵光一现的口滑之舌？

DeepSeek新晋独角兽第一从这份独角兽榜单不难看出，资本已经把筹码全盘押注AI赛道，行业风口彻底完成换代。DeepSeek登顶新晋榜单，看似亮眼，本质是国产大模型在估值层面追上了国际梯队。AI企业整体估值体量碾压金融科技，意味着单纯商业模式创新已经很难拿到高溢价，只有硬核技术才有议价权。国内独角兽扎堆五大一线城市，高端赛道布局集中，但创新资源过度集中，不利于整体产业均衡发展。眼下不少SaaS企业打着AI名号拉高估值，概念炒作痕迹很重。后续氢能、量子科技会成为新赛场，但泡沫终究会破裂，最终能站稳脚跟的，只会是真正有技术和落地能力的企业。

最近，中国人工智能初创企业智谱推出了其最新的大模型GLM-5.2，在全球大模型排名之中直接飞跃到了第二名，引起海内外震动，于是我好奇之下，搜了搜智谱创始人的唐杰的经历，想要看看究竟是怎样一个天才，能够做出如此惊人的成绩，查完资料之后，彻底震撼了。原来，唐杰并不是一开始就那么杰出，他本科只是就读于燕山大学自动化专业，而燕山大学只是河北省的一个重点高校，就连双一流大学都不是，这个开局，可以说非常糟糕了。但是，唐杰并没有停止自己的脚步，他在硕士阶段，直接转了专业，获得了燕山大学计算机科学与者技术专业的硕士学位，而后，竟然直接考进了清华大学的计算机科学与技术系，成为了清华大学的博士！从一个普通大学，一步步提升，成为清华大学的博士，这简直堪称是一个传奇了。而更加惊人的还在后面，唐杰读完了清华大学的博士之后，竟然得到了留校任教的资格，要知道，对于清华大学这类学校来说，想要留校任教，要求是异常严格的，能够在天才云集的清华大学，成功留校任教，足以说明他在博士阶段，就取得了惊人的优异成绩。但，这只是一个传奇的开始，2019年，唐杰就组建团队，创办了智谱AI，而后这个公司就是突飞猛进，到现在，上市之后，其市值已经达到万亿港元，其推出的产品，更是表现亮眼，GLM-5.2在海内外都引起震动，甚至有媒体说，这可能将再一次开创一个DeepSeek时刻。这段时间，唐杰与马斯克之间，还发生过一件趣事。GLM-5.2推出之后，引起美国震动，就有人在推特平台上询问马斯克，中国大模型什么时候能够达到Anthropic的Fable水平？这里的Anthropic，是美国一家与OpenAI齐名的公司。马斯克针对这个问题，回答说，可能在2027年第一季度。唐杰见到马斯克这个回复，也评论了一句，直接说道：“won'ttakethatlong.”，根本不需要那么久。这一句回复，直接震撼了美国业界，就连《纽约时报》、《经济学人》这样的大媒体，都十分关注。谁也没有想到，唐杰竟然做出了如此自信的回答！毫无疑问，到了唐杰这个地位的人，是根本不可能说谎的，这也就说明，中国AI大模型彻底超越美国AI大模型的日子，已经不远了，可能只需要几个月。写到这里，最大的感受是，中国现在是真不缺人才，经过多年的发展，各行各业，都涌现出了无数的天才，唐杰就是其中代表，他2019年才创办人工智能公司，仅仅几年世界，就已经达到世界最先进的水平，这样的能力，堪称惊人，也正是因为有这样多的天才在挥洒自己的汗水，使得我们在每个行业，都是不断突飞猛进，日益取得震动世界的巨大成就！

网络游戏和短视频的普及，导致很多人沉迷于虚拟世界，影响生活和工作;健康问题成为人们关注的焦点，包括饮食健康、运动不足、心理问题等；人口流动和城市化带来的城市治理和社会管理问题;知识产权保护和创新能力的提升成为国家和企业发展的重要课题；新兴科技和人工智能的应用和发展，对社会和经济产生深刻影响和变革；文化创意产业和数字经济的崛起，成为新的经济增长点和就业机会；社交媒体和信息化技术的发展，改变人们的生活方式和社交行为。

人工智能掌握在资本家手里多可怕？当AI的算力和算法掌握在少数资本巨头手中，普通人连“被剥削”的资格都可能失去。过去资本家还需要工人出卖劳动力，需要他们进工厂、坐办公室，可当AI能把绝大多数工作都干完，穷人就连“奴隶”都做不成了。因为资本不再需要你的劳动，你成了系统中“多余的人”。

被运营商当“大冤种”宰了这么多年，今天我终于把桌子给掀了！一百大几十的月租，流量抠抠搜搜到月底连个短视频都不敢看。凭什么人家新来的十几块钱就能用到撑？这不就是明目张胆地欺负老实人、变相杀熟吗！但听句劝，这口气咱们不用咽，直接反杀。而且操作极其简单，简直不要太爽。第一步，别犹豫，直接打客服电话。不管他们怎么甜言蜜语、怎么送流量挽留你，别心软，你就铁了心甩出一句话：“给我降级！换成8块钱的保号套餐！”你信不信，这时候主动权就已经回你手里了。等熬过这个月，好戏才刚开始。第二个月你再去App里看，直接去办那个19块钱的隐藏套餐。好家伙，那流量、那通话时间，比你之前花一百多买的还要多出好几倍！说白了，他们就是吃准了你怕麻烦，吃准了你习惯了每个月自动扣费。你不折腾一下，真不知道外面的羊毛薅起来有多香。用十几块钱换来每个月的“流量自由”，剩下的钱拿去吃顿火锅不好吗？别光看着了，现在就去查查你每个月交了多少冤枉钱。听我的，去办个降级，拿回你自己的钱袋子！

谷歌前CEO施密特最近在接受采访时，竟然开始抨击中国的人工智能大模型，他毫不掩饰、非常直白露骨地说道：“我不喜欢中国人工智能的一点是，它完全是开源的，这意味着它很大程度上不受控制，我们无法以任何方式控制它。”美国这些精英，现在是装都懒得装了，之前他们把自己包装的可好了，特别是谷歌，大肆宣扬，说自己的价值观是“不作恶”，当年还有特别多人真信这个口号，认为谷歌在商业伦理上，是做的最好的公司之一，光环耀眼。结果，现在这谷歌的前CEO直接就说了，不喜欢中国的大模型，因为它开源，它不受控制，它没办法被掌控，这跟谷歌的价值观，完全就是背道而驰，足以说明，之前的一切都不过是个宣传口号，他们真正的底色，实际上就是想要牢牢掌控一切，打压自己的竞争对手。而谷歌前CEO施密特，之所以把话说得这么直白露骨，也是真的被中国吓到了。他倒也坦诚，提及中国大模型的成就时，并不讳言，说道：“一年前，我认为中国AI与美国模型的差距在一两年，但最新分析表明，中国只落后了6个月，这在AI世界里几乎是可以忽略不计的“几纳秒。”可以说，中国大模型能力的突飞猛进，让施密特感受到了巨大的压力。当美国远远领先时，他自然会装模作样，包装一下自己，而当你真的开始追赶上并开始超越他们的时候，他们的面孔立刻就一变，开始张牙舞爪，之前说的那些冠冕堂皇的话，直接就丢到一边了。这就是美国这些精英的真面目！他们的企图，注定无法得逞，我们发展大势已成，不再是弄些小手段，就可以阻挡的了，这些美国精英，也只能如同施密特这样，气急败坏，口不择言。

纽约时报中文网竟然开始称赞起中国大模型的成就了，其在6月26日的文章中，竟然直接写道：“中国初创公司智谱新发布的人工智能模型性能几乎与Anthropic的Fable和Mythos模型相当，使用成本却更为低廉。目前全球人工智能模型排行榜中有六款来自中国。”这里面所说的新模型，指的是智普最近发布的GLM-5.2，性能超级强劲，在长上下文、编程、智能体等人工智能的核心能力上，都直接站在了世界第一梯队。而Anthropic公司，则是美国一家与OpenAI比肩的人工智能大模型公司，其最新估值甚至还超过了OpenAI，达到了9650亿美元。Fable和Mythos则是Anthropic在2026年推出的最新两款旗舰级别的闭源大模型。也就是说，纽约时报中文网认为，智普最新推出的GLM-5.2大模型，其性能已经足以与美国最顶尖的大模型公司推出的最新旗舰版大模型媲美！更加重要的是，在性能足以与之比肩的情况下，其使用成本却给更加低廉，而且还是开源大模型。这是一个令人惊叹的成就，虽然中国在大模型领域，隔三差五就会出现一个巨大的飞跃式进步，但是这一次智普新模型的进步，依旧是一个令人震撼的节点，足以说明我们在人工智能领域的突飞猛进。也正是因此，纽约时报中文网即便经常对我们这里的各种事务阴阳怪气，这一次也没有发出违心之言，而是非常老实的承认了我们的成就，毕竟实打实的成绩摆在这里，不管怎样都是无法抹黑的。同时，纽约时报中文网还提到，现在全球排行榜排名前列的大模型中，有六款都是来自中国，这说明我们的大模型不仅仅是某一家或者某几家很强大，而是处在一个百花齐放、强者林立的状态。这更足以说明我们在人工智能领域的惊人成就。当对手都开始认同你的强大时，那你就是真的强大了，这一次新的科技浪潮，我们依旧牢牢地站在了潮头！

康宁放大招！玻璃基板产业链全曝光，AI时代新风口，这些公司要起飞啦～康宁这次真的是放大招了！在韩国首尔的大会上，它公开了玻璃光互连技术“玻璃桥”以及新一代CPO架构，直接把玻璃基板推上了AI时代新风口。以前高端AI光模块、CPO产品，光纤和光芯片对接是大难题，组装费钱、耗时还易出错，良品率低。而康宁通过玻璃内部光波导解决了精度难题，TGV工艺成了下一代封装技术关键，带有TGV的玻璃基板是核心载体。周五玻璃基板概念逆势拉升，戈碧珈涨超13%，凯盛科技涨停。好多公司都入局了，这赛道前景一片光明，说不定有些公司真要起飞啦！

外媒：中国针对人工智能智能眼镜发布了首份行业行为准则，此前用户利用这类日益流行的设备偷拍陌生人并上传视频引发公众愤怒。该自愿性准则旨在缓解隐私担忧，因为AI智能眼镜出货量正在激增。事件背景是隐蔽拍摄行为已激起社会强烈反响，促使监管部门在技术创新与个人隐私保护之间寻求平衡，对新兴可穿戴设备的合规使用提出规范性要求。

三刀侃车共享单车也开始卷底盘了。青桔是在坐垫下面加了减震弹簧，走的是“屁股减震”路线；美团是给前轮上了避震前叉，走的是“前悬减震”路线。你更喜欢哪种？

#环球观链##第四届链博会##链博会的含金量还在不断上升##人工智能#【#AI赋能千行百业，推动“生态矩阵”全面跃升#】第四届链博会，前沿科技化作无形的纽带。链博会设置的6大链条展区构建起全球供应链“生态矩阵”，数智化贯穿始终。数智科技链首次设立人工智能专区，汇聚英伟达、阿里巴巴等全球科技巨头，全栈展示“智能体觉醒”如何赋能千行百业。在这里，人工智能从概念走向现实：邮票大小的X100全功能空间计算芯片赋予智能眼镜精准交互能力；具身智能机器人展示了在工业与生活中的广泛应用。先进制造链呈现从航空级新材料到8万吨模锻压机极限制造的“硬核生态呼吸”；绿色农业链中三大粮商首次同台，AI渗透育种与物流；智能汽车链用AI定义“移动智能体”，展现“立体出行生态”；清洁能源链上演算力与电力的“绿色共舞”。数智化不再是点缀，而是贯穿整体产业链。展会期间，企业频繁提出携手上下游完善生态建设。据统计，发布内容涉及“AI”与智能化的比重显著提升；绿色农业标准与溯源、零碳园区等“底座型议题”同样占据重要场次。科技、创新与供应链在协同创新中深度融合，推动前沿技术蜕变为千行百业的实用工具。第四届链博会发布的《北京倡议》呼吁，加快数智化转型，推动AI在全流程深度应用，共同制定智慧供应链国际标准，加大对中小企业数智化转型的支持，携手打造开放、公平的AI发展环境。在采访多家参展企业后记者发现，企业的参展逻辑发生了根本转变：不再热衷于展示单一爆款产品，而是倾力“展链条、展生态”。霍尼韦尔作为“全勤生”携手近百家上下游伙伴参展，其与盛虹石化联合开发的系统创下千万级年收益；杰创智能的智能体工作台直击数据孤岛痛点。这种趋势折射出企业在不确定性加剧的当下，正试图通过构建全链条生态来抵御风险、寻找增量。#全球企业链上中国机遇#(环球网财经报道记者刘晓旭)

字节入榜“全球最具价值30家独角兽企业”据了解，近日Crunchbase分享了“全球最具价值30家独角兽企业”这一榜单。除Anthropic、OpenAI等老熟人赫然在列外。字节跳动也在估值增长约60%的行业背景下，顺利入围了榜单前十名。

任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸！从美国回来，我才明白马斯克说的“超音速海啸”是什么意思。亲历CES和硅谷后，我只有一个感觉：震撼！一个新时代真的来了。拉斯维加斯CES展馆里，人形机器人翻着跟头；硅谷街头的特斯拉方向盘后，甚至空无一人。在美国亲眼看到这些的任泽平得出结论：AI不是短期炒作的风口，而是一场覆盖全领域的产业海啸。别小看这一句话。要知道，错过了风口顶多少赚点钱，但海啸来了站着不动，是会被卷走的。这还真不是危言耸听。就说今年这届CES，走进去满眼都是AI，汽车在AI，冰箱在AI，连马桶都在AI，整个展馆像个巨大的科技庙会。人形机器人进步快得吓人，去年还走路摇摇晃晃，今年已经能打拳击了；旧金山街头的无人出租车跑来跑去，本地人早见怪不怪。可热闹归热闹，账算下来有点慌。几家科技巨头今年在AI上的投入加起来，光资本开支就要超过8000亿美元。这是个什么概念？这比很多国家一年的GDP还高。可问题是钱烧进去，回报又有多少呢？现实中，大模型能力确实天天在涨，可除了帮人写写邮件、做做PPT，真让企业掏大钱的活儿却不多；自动驾驶在街上跑得挺溜，但成本算下来比打车还贵。投入像个无底洞，可回报还不知道在哪儿，这事儿搁谁身上，都心里没底。这画面不禁让人想起2000年那会儿。当时大家都觉得互联网能改变一切，钱哗哗往里砸，结果泡沫一破，死了一片；但有意思的是，泡沫之后，活下来的那几家后来真把世界改了。今天的AI热潮跟当年太像了。再说一个容易被忽略的事。AI拼到最后拼的是算力，算力拼到最后拼的是电，训练一个大模型耗的电，顶上几千户人家一年的用量。可眼下全球能源本来就在转型期，旧能源在退，新能源还没完全顶上，AI这头耗电猛兽再冲进来，电从哪儿来？说到底，AI这波浪潮谁也躲不过去，所有行业都得被洗一遍。但我们看待AI不能走极端，既不能盲目跟风炒作，也不能一味排斥转型。所谓海啸，说的是AI会无差别渗透各行各业，最终会像水电、互联网一样，变成各行各业必备的基础工具。不管是中小企业还是普通打工人，与其观望等待浪潮退去，不如主动跟上智能化的节奏，找准自身定位适配人机协同的新模式。机遇从不只留给投机跟风者，只有看清这是一场长久的生产力革新，稳扎稳打布局适配自身的AI应用，才能在持续迭代的产业浪潮里，守住长久生存与发展的底气。对此你有什么看法？欢迎在评论区留言讨论。信息来源：新浪财经2026-6-25|任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸任泽平官方公众号「泽平宏观」2026年1月调研专栏《亲历硅谷CES：读懂AI这场超音速海啸》文|高影编辑|史叔

任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸！从美国回来，我才明白马斯克说的“超音速海啸”是什么意思。亲历CES和硅谷后，我只有一个感觉：震撼！一个新时代真的来了。拉斯维加斯CES展馆里，人形机器人翻着跟头；硅谷街头的特斯拉方向盘后，甚至空无一人。在美国亲眼看到这些的任泽平得出结论：AI不是短期炒作的风口，而是一场覆盖全领域的产业海啸。别小看这一句话。要知道，错过了风口顶多少赚点钱，但海啸来了站着不动，是会被卷走的。这还真不是危言耸听。就说今年这届CES，走进去满眼都是AI，汽车在AI，冰箱在AI，连马桶都在AI，整个展馆像个巨大的科技庙会。人形机器人进步快得吓人，去年还走路摇摇晃晃，今年已经能打拳击了；旧金山街头的无人出租车跑来跑去，本地人早见怪不怪。可热闹归热闹，账算下来有点慌。几家科技巨头今年在AI上的投入加起来，光资本开支就要超过8000亿美元。这是个什么概念？这比很多国家一年的GDP还高。可问题是钱烧进去，回报又有多少呢？现实中，大模型能力确实天天在涨，可除了帮人写写邮件、做做PPT，真让企业掏大钱的活儿却不多；自动驾驶在街上跑得挺溜，但成本算下来比打车还贵。投入像个无底洞，可回报还不知道在哪儿，这事儿搁谁身上，都心里没底。这画面不禁让人想起2000年那会儿。当时大家都觉得互联网能改变一切，钱哗哗往里砸，结果泡沫一破，死了一片；但有意思的是，泡沫之后，活下来的那几家后来真把世界改了。今天的AI热潮跟当年太像了。再说一个容易被忽略的事。AI拼到最后拼的是算力，算力拼到最后拼的是电，训练一个大模型耗的电，顶上几千户人家一年的用量。可眼下全球能源本来就在转型期，旧能源在退，新能源还没完全顶上，AI这头耗电猛兽再冲进来，电从哪儿来？说到底，AI这波浪潮谁也躲不过去，所有行业都得被洗一遍。但我们看待AI不能走极端，既不能盲目跟风炒作，也不能一味排斥转型。所谓海啸，说的是AI会无差别渗透各行各业，最终会像水电、互联网一样，变成各行各业必备的基础工具。不管是中小企业还是普通打工人，与其观望等待浪潮退去，不如主动跟上智能化的节奏，找准自身定位适配人机协同的新模式。机遇从不只留给投机跟风者，只有看清这是一场长久的生产力革新，稳扎稳打布局适配自身的AI应用，才能在持续迭代的产业浪潮里，守住长久生存与发展的底气。对此你有什么看法？欢迎在评论区留言讨论。信息来源：新浪财经2026-6-25|任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸任泽平官方公众号「泽平宏观」2026年1月调研专栏《亲历硅谷CES：读懂AI这场超音速海啸》文|高影编辑|史叔

任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸——从美国回来，我看到的却是另一种危险！任泽平从美国回来后，跟人聊起这趟考察，语气里带着明显的紧迫感。在电子产品展上，他看到的景象，跟往年完全不一样，满场跑的都是机器人，翻跟头、打拳击、端盘子、折纸，动作麻利得让人愣神。就在一年前，这些东西还被大家笑话是玩具，没想到转眼间，已经到了这种程度。坐到无人驾驶车里，方向盘自己打，红绿灯看得清清楚楚，进出主路比开了多少年车的老司机还稳当。马斯克公开说，三年内机器人做手术，能超过全世界最好的医生。现场听到这话的人，没几个笑得出来。任泽平反复讲一个意思，人工智能不是刮一阵就过去的风，是扑过来的海啸。风来了你可以躲进屋，海啸来了，即便躲在屋里不出门，也难逃其影响。让人后背发凉的，是海啸还在不断成长。各家科技巨头今年一年在数据中心和算力上砸进去的钱，加起来快有8000亿美元了，往后几年，恐怕只会继续提高。这些钱拿去干什么？买芯片、建电厂、抢电。英伟达那边预估，将来全球算力需求要翻一百倍，马斯克更是觉得，芯片不够用已经是旧皇历了，之后说不到电力才是抢手的资源。美国那边给数据中心供电的设备已经被抢断货了，新下单的要等将近五年才能拿到，整个行业就像一台越转越快的机器，都知道太快了，可谁也不敢先按停。然而，一年花出去几千亿，企业从人工智能上挣回来的钱，却少得可怜。大部分公司买了这些服务之后发现，它能干的，无非是整理整理文件、优化优化客服对话，这点效率提升，跟每个月的订阅费还有算力开销一比，根本填不上窟窿。可巨头们停不下来，谁跑慢了，手里的芯片说贬值就贬值，市场转眼就让别人占了。整个行业被架在火上烤，往前走烧钱，往后退可能就是万劫不复。这种局面让人想起，当年那帮科学家看着蘑菇云升起来的时候，心里也在打鼓，他们也在想，自己是不是放出了什么恐怖的东西。今天人工智能在各行各业越干越漂亮，同样的问题又摆到了面前，这到底是给人类造了个得力帮手，还是埋了个不知道什么时候炸的雷，没人敢打包票。即便如此，中国也不能退出，毕竟以后的事谁也说不准，不能因为担心以后会踩到坑，就吓得连路都不敢走了。况且，中国的底子摆在那儿，发电送电这套系统厚实，工厂多、场景多，这是别人比不了的。浪头再大也有过去的时候，看清楚水往哪个方向灌，提前把自己的船加固好，等浪退了，先稳住的那批人，眼前就是一片别人还没到过的开阔水面。对此您怎么看？欢迎大家到下方评论区留言共同讨论。信息来源：泽平宏观|2026.6《任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸》文|西洲编辑|南风意史

任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸——到了2026年6月，最反常的景象不是机器越来越聪明，而是钱跑得比应用更快。市场估算，科技巨头2025年至2028年可能为数据中心投入3万亿美元，仅2026年资本开支就可能超过8000亿美元，可企业端收益仍未大规模兑现。这场“海啸”首先冲来的，其实是提前下注的资本。今年年初任泽平带队去美国逛了CES，跑了硅谷一圈，回来就说AI不是风口，是海啸。很多人当时只当是经济学家的夸张表达，现在半年过去，这话越来越像真的。先看钱的流向。美银、摩根士丹利几家机构最新的测算，2026年全球头部云厂商的资本开支直奔8000亿美元去，同比涨了快七成。英伟达CFO更直接，说未来五年数据中心基础设施要砸3到4万亿美元。这是什么概念？相当于每年把一个中等国家的GDP全砸进机房里。微软、Meta、谷歌、亚马逊这四家，今年开年就集体上调支出指引。Meta直接把全年预算拉到1250到1450亿美元，同比翻倍还多。不是一家在冲，是所有人都在踩油门。买GPU、建机房、铺电网，钱像水一样往外流，而且停不下来。诡异的地方就在这。算力建得飞快，赚钱的路子却没跟上。现在AI最赚钱的生意，还是卖铲子的。英伟达一家赚走了产业链大半利润，下游真正用AI赚钱的企业没几家。大部分公司买了算力、做了模型，最后发现落地很难。制造业想用AI降本，算来算去还不如人工划算。服务业想上AI客服，客户投诉反而变多。中小企业更不用说，连大模型的调用费都觉得贵。一边是几千亿美金砸进去建基础设施，一边是企业端掏腰包的意愿没起来。中间差着一大截，全靠资本预期在撑着。这就很像当年互联网泡沫前夜。光缆铺得遍地都是，网站一个比一个烧钱，真正赚钱的商业模式要等好几年才跑出来。但这次不一样的地方在于，砸钱的速度比当年快太多了。互联网泡沫用了五六年吹起来，AI这波才两年多，资本开支就翻了几倍。有人说这是军备竞赛，不投就会死。巨头们怕掉队，宁可先把坑占上，哪怕现在不赚钱，也要把算力握在手里。黄仁勋最近股东大会也说，这轮AI基建周期要按几十年来算，是人类历史上最大的基础设施项目之一。言下之意，现在投的都是未来几十年的家底。可问题是，资本没有耐心等几十年。现在市场的情绪很分裂。一边相信AI是未来，是第四次工业革命，长期肯定没错。一边又怕短期撑不住，这么多钱砸进去，万一收益兑现晚了，中间会不会炸掉一批公司。高盛最近就发了警告，说这么大规模的支出，信贷市场快扛不住了。任泽平说的海啸，其实有两层意思。一层是技术革命的浪潮，谁也躲不开。另一层就是资本的浪潮，先冲过来的是钱，先淹死的也是钱。普通人不用太焦虑技术会不会替代自己。真正该看明白的是，这轮AI浪潮最先洗牌的，不是职场，是资本市场。钱先涌进去，先在里面翻江倒海，等泡沫该破的破了，该落地的落地了，真正改变生活的应用才会慢慢出来。就像当年互联网，泡沫碎了一地，最后才长出真正的巨头。AI这道关，大概率也要走这么一遭。

继续奏乐，继续舞！存储芯片是超级风口了……1、三星集团将在未来10年内在韩国投资1000万亿韩元，300万亿韩元建设新的芯片工厂换算了一下，大约是6500亿美元，折合4万多亿元。今年，全球最亮眼的科技行业就是存储，突然爆发了，到底是真的缺芯片，还是有些人缺德囤起来了，不得而知。AI基建今年的对存储的需求并没有爆发式增长，起码与市场的供需关系来看不是突然间增加了，更多是大量的企业恐慌式的提前囤积了，或者有操盘手在炒作这事情，就像原油在60美元好好的供应，川普画K线就涨了……AI基建又不是像病毒一样的突发性需求，但是存储却像口罩、呼吸机一样的突发性紧缺了，去年都还是过剩，其实AI基建已经持续几年了。2、大家想过没有，市场的紧缺是假象。紧缺有两种，一种是爆发式的使用需求，这种涨价是很合理且有延续性，一种是爆发式的囤积需求，这种涨价是短期事件。以前抢食盐、抢莲花清瘟等等是短期的囤积事件，是单纯的看别人抢，自己抢不到，不管有没有需求先囤了再说。小凡没有调研就没有发言权，有没有可能这些存储芯片都在买家的仓库里，大家只是预防性囤积，因为市场在涨价，害怕再不买就要花高价采购了，先囤了再讲。类似的情况在当年碳酸锂也出现过，新能源的高景气时期，大量的企业囤积原材料，炒到60万元一吨却难求，订单也是排到几年后了。3、事实上，矿的供需增加比存储芯片难多了。之后，碳酸锂突然暴跌，短短时间内腰斩，之后一路下跌到6万元好像更低了。过去几年的新能源汽车也好，其他储能相关的业务也罢，依旧是高速增长，电池续航也越做越大，为什么碳酸锂反而跌价呢？其实，读过经济学的人都知道，供需关系受到很多因素的影响，有时候市场需求反而不是核心而是短期炒作，未来的AI基建肯定也不会几何式的增长，而存储这种几何式的涨价，大概率不可持续。当然，这些并不影响二级市场的炒作，当年锂矿相关的都炒到天价了，目前芯片涨幅也很合理。小凡没有说它们要跌，更没有说它们要涨，我对高位区域的筹码向来没有任何判断力，千万别误以为我在提醒风险或者唱空……在股市，明白“不做什么”比知道“要做什么”，更加重要……

为拍短视频从而摆拍博流量！涉事的人就应从重处理，为了红真的啥底线都没了😓

专家预测，未来中国AI企业存活率：一、华为鸿蒙：100%存活二、字节跳动：100%存活三、百度文心：95%存活四、阿里达摩院：95%存活五、科大讯飞：95%存活在大众认知中，人工智能的竞争往往聚焦于算法迭代、智能产品更新和大模型性能升级。但从产业发展的底层逻辑来看，人工智能无法脱离基础设施独立发展，本质是依托数字基建运转的产业形态。如同传统工业离不开水电、交通等基础配套，人工智能的技术落地、场景迭代和规模化普及，完全依赖网络传输、算力调度、电力保障等数字基建的支撑，这也是我国AI产业能够稳居全球第一梯队的核心原因。稳定、全域、高速的网络传输体系，是人工智能产业运转的基础脉络。AI运行需要海量数据实时交互传输，无论是大模型的云端训练，还是各行各业的智能化改造，都离不开优质网络底座。中国移动便建成了全球最多的5G基站、全球第一的5G精品网络，覆盖了全国97%以上的人口，支撑了5.7万个5G行业应用案例落地，覆盖91个国民经济大类。从“万物互联”到“智联万物”，这一数字基座，正是AI走出实验室、驶上公路、飞向天空的底层保障。与此同时，算力也正在从“单点芯片能力”转向“系统工程能力”。未来的竞争不只是某一块芯片有多强，而是整个系统能否持续调度能源、数据与计算资源，让AI能够稳定运行在复杂现实环境中。换句话说，AI越来越像一个基础设施驱动型的技术，而不是一种纯软件的技术。未来三年，AI智能体会从消费端快速走向企业和产业端，成为真正的“生产力单元”。而这个过程，本质上就是AI从“工具”变成“系统组件”的过程。这一轮AI发展趋势的底层逻辑已经越来越清晰：算法天天在升级，但最后拼的，还是整套系统的硬实力；模型能力是起点，而基础设施将决定上限。

任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸——从美国回来，我看到的却是另一种危险从美国回来，我才明白马斯克说的“超音速海啸”是什么意思。亲历CES和硅谷后，我只有一个感觉：震撼！一个新时代真的来了。这趟美国之行，任泽平看到的不是纸面上的未来，而是已经发生的现在，CES展台上最火爆的不再是手机和可穿戴设备，而是AI原生硬件，英伟达的GPU卖到断货，初创公司拿出来的产品不再是“AI赋能”，而是“AI原生”。什么叫AI原生？就是这玩意从第一行代码开始就没打算让人来操作，人只是提需求，机器自己完成闭环，他在硅谷跟几个华人工程师聊，对方说了一个让他后背发凉的数据：他们公司去年招了四十个初级程序员，今年只招了三个，剩下的活全交给了Copilot和内部训练的代码模型。这不是裁员，是压根就不再招了，而这只是冰山一角，法律文书、财报分析、广告投放、客服质检，这些我们以为还算安全的白领岗位，正在被一条条自动化流水线替代，速度比任何人预想的都快。马斯克嘴里的“超音速海啸”，说的大概就是这么回事，普通的海啸你还能看到浪头，还能跑，超音速的意思是，你听到声音的时候，浪已经拍到你脸上了。任泽平在笔记里特别提到一个细节：美国已经有律所开始用AI系统做合同审查，原来十个初级律师干三天的活，现在一个系统两小时搞定，不是效率提升百分之几十，是直接砍掉百分之九十的人力成本。而且这种替代不是线性的，是跳跃式的，一旦某个领域的AI模型过了图灵门槛，整个行业的需求结构就会在一夜之间被改写。翻译行业已经被改写过了，客服行业正在被改写，下一个是谁？初级程序员、初级设计师、初级分析师，这些我们过去认为“有技术含量”的岗位，恰恰是最容易被AI先吃掉的，因为它们有标准、有数据、有可量化的评估体系，而这恰恰是AI最爱的土壤。他把这个叫做“另一种危险”，不是AI会毁灭人类那种科幻式的危险，是产业逻辑被彻底重构时，大多数人还浑然不觉的危险。国内现在的AI讨论还停留在两个极端：一端是炒作，什么大模型一出来就说要颠覆世界；另一端是质疑，觉得AI不过是个更聪明的搜索引擎，离真正产生价值还远着呢。但任泽平在硅谷看到的不是这样，那边已经没有人讨论“要不要用AI”了，他们讨论的是“你的公司用AI的比例够不够高”。投资人看项目先问你的工作流里AI渗透率是多少，低于百分之三十基本不投，这不是趋势判断，这是投资纪律。当一个市场用钱投票到这个程度的时候，再讨论“是不是风口”已经没有意义了，真正的问题是，当海啸真的拍上岸，你脚下还有没有一块能站稳的礁石。那块礁石是什么？任泽平在考察笔记的最后给出了一个很直白的答案：动手能力、判断力、以及对自己行业底层逻辑的重新理解。AI能替代的是标准化流程里的执行环节，但替代不了定义问题的人，也就是说，如果你只会接需求、写代码、画图、翻译，那你确实危险了；但如果你能搞清楚“这个需求本身对不对”“这个图在商业上该不该这样画”“这段文案到底要解决用户的什么焦虑”，那你的价值不仅不会下降，反而会因为AI把执行成本降到零而变得更高。问题是，我们现在的教育体系、职业培训体系，几乎全是在培养“执行者”，而不是“定义者”，这才是任泽平说的“另一种危险”里最让人睡不着觉的部分，海啸不是未来的事，它已经在太平洋对岸上岸了，而我们这边还有人在争论水是不是湿的。从美国回来之后，任泽平在好几个场合都重复了同一个观点：AI不是风口，它是我们这一代人遇到的最大的产业海啸，风口是你可以选择要不要追的东西，海啸是你必须想办法活下来的东西，区别在于，风口过去了还能等下一个，海啸过去了你还在不在就不好说了。他在硅谷看到的那股劲，不是硅谷又发明了什么新东西，而是硅谷在用一种近乎军事化的效率把AI塞进每一个能塞进去的产业缝隙，那种节奏不是“等等看”，是“抢滩登陆”。而我们这边，大部分人还站在沙滩上，看着远处的浪头，讨论它是真浪还是幻觉，这就是差距，不是技术上的差距，是认知上的差距，而这种认知差距才是最难追回来的。MCN首发激励计划参考：同花顺财经A股硬科技“不吃压力”现涨停潮任泽平:站在光里,存在芯里

瑞银集团调查发现：60%的企业已开始削减人工智能（AI）支出，并转向成本更低的模型以及中国的开源模型。

中美AI分道扬镳？如果分别试过中美两边的AI产品就能感受到差异，国外那些好用的模型基本都要按月付费，一个月几十到上百块不等，国内的不管是哪一款，基础功能全免费，就算是要大量调用的高级版，价格也低到可以忽略。这还只是普通用户能摸到的表面，往科技财经圈的深了看，还有个更割裂的画面：一边是大模型参数往万亿级冲、算力需求涨得快，另一边是地缘博弈的戏码天天换。不少人看着看着就冒个问号：都是搞人工智能，咋俩家走的道完全不一样？先说说美国那边的玩法，美国的开放人工智能研究中心，2015年刚成立的时候还挂着非营利的牌子，创始宣言写着要让通用人工智能造福全人类，马斯克当时还掏了钱当联合发起人，进了董事会。转折点在2019年，他们搞了个营利性的子公司，微软的钱就进来了。到今年5月，马斯克把这个研究中心的现任掌门人奥特曼告了，说他们把当初的非营利初心改成了千亿级的赚钱机器，要索赔一千五百亿美元，结果加州奥克兰的联邦法院说超过时效，案子没审就打回来了，马斯克还说要继续上诉。这桩官司其实把美国AI赛道的底色露得明明白白的：前沿突破是为了垒壁垒，垒壁垒是为了拿定价权，定价权最后落到按调用次数收费和企业合同上。近几年，美股最重的一波科技首次公开募股集群，英国和美国的财经媒体都已经有人在问，这会不会把中小创业公司的融资渠道吸干，会不会吹出个这十年的AI泡沫。再看咱们这边，完全是反着来的，大多免费，开源社区的门大大开着，连外媒都先咂摸出味儿来了。美媒写得挺直白：西方的决策者和科技公司老板还盯着半导体性能、盯着谁的模型参数更大更先进，中国已经在悄悄搭一套完全不同的生态了，核心就是开源、便宜、能满足绝大多数场景的使用需求。数据摆出来更实在：全球最大的AI开源社区平台上，过去一年咱们国内研发的大模型下载量占了4成，累计全球下载量破了100亿次。阿里的千问系列去年9月就取代了美国元宇宙公司的骆驼模型，成了这个平台上被下载最多的开放模型。今年深度求索憋了一年多的大版本V4放出来，同步开源，标配能装下百万字符的超长上下文，分普通版和轻量版两个版本，轻量版缓存命中状态下，每一百万字符的输入才两毛钱，没命中也就一块，输出两块，这价格放到国际市场，比同档次的西方闭源模型便宜六到八倍。这东西还不光咱们自己人用，往外走也顺。新加坡政府去年11月就宣布用千问做他们国家主权模型的底层底座。还有人基于咱们开源的底层模型改了个适配非洲的版本，喂了非洲本土的数据，能覆盖20种非洲本土语言。你想西方那些闭源模型，一是贵，二是训练数据基本都是英文和西方语境的内容，放到非洲、东南亚这些地方，根本适配不了本地的方言和本土需求。人家发展中国家也没那么多预算买高价的调用额度，咱们这开源的模型权重和底层代码都敞开给，人家下回去自己喂本地的数据接着训，改改就能用，这种生态黏性，是靠按调用次数收钱赚不出来的。为啥两边差这么多？之前中国现代国际关系研究院的一个研究员打了个挺贴的比方，说美国倾向于把AI当石油，挖出来圈起来，谁用谁交钱，赚超额利润。咱们这边把AI当自来水，先修渠，让它能流到制造业车间、医院诊室、学校课堂、政务大厅，流到普通老百姓能碰得到的地方。这个比方还可以再拆一层：美国那套模式是巨头、风投、顶尖高校、国家安全机构这几股绳拧在一起的，天生就带着资本属性、稀缺资源属性、国家竞争属性，前期烧了几百亿买显卡集群，后期必须从企业客户那儿收回来成本赚到利润。所以必须闭源，必须按调用次数收费，搞那套按量计费的生意经。咱们这边的抓手是人工智能加行动，国家在十五五规划建议里，把人工智能从之前和量子计算、半导体并列的一项普通技术，单独拎出来成了全局性的经济增长引擎。这套打法的重心不在单点突破的炫技，在更广更实，让AI变成可普及、可嵌入、可扩散的通用能力，往制造业体系、往新质生产力的盘子里装。咱本来就是制造业大国，AI免费开源了，小工厂也能拿去排生产计划，基层医院也能拿去做辅助诊断，偏远地区的学校也能拿去做双师课堂的智能辅助，政务系统也能拿去搞智能应答省人力，这玩意儿比光搞个跑分高的千亿参数模型有用多了。还有个大家可能没注意的点，现在全球南方好多国家都在悄悄搭自己的AI体系，为啥不优先选西方的？西方那套闭源的你用就得一直交钱，数据还得传到人家的服务器上，涉及国家主权的事儿谁敢松这个口？咱们这开源的，代码和权重都给你，你自己部署在自己国家的服务器上，数据自己管，想改啥改啥，还能适配自己国家的语言和本土需求，你说人家选谁？

真诚体验感悟！试着使用过各种AI软件，感觉各有特点，你可以根据自己需要的进行选择，不用再盲目纠结哪款国产AI最强了！国内前五AI根本不用内卷，各有各的专属赛道，普通人按需选就够好用。日常追剧识图、写文案、剪短视频、日常办公打杂，直接用豆包就够了。全能多模态适配所有生活化场景，操作简单不晦涩，新手也能快速上手。上班族、体制内办公首选文心一言，中文知识库扎实，写报告、拟公文、整理合规内容，稳妥不出错，适配正式工作场景。程序员、科研党认准DeepSeek，数学计算、代码编写、长文档解析是王牌强项，解决硬核技术难题超省心。做跨境、企业开发就用通义千问，开源体系成熟，多语言翻译精准，还能根据企业需求定制调整。搞学术研究、做长期复杂任务，智谱AI的逻辑梳理和代码能力很能打。说白了，没有万能AI，找对适配自己需求的，才是最高效的用法。还有一点必须注意，AI毕竟是软件不是真人，有时真的不能理解人的观点和想法，它们的回答，也是基于大数据大模型来提供一般认识，有时会偏差，我们必须加以甄别才能去使用！

6月24日沙特博主发文：“Telegram创始人建议学生，不要浪费时间学习编程和人工智能.....好好学习数学和物理。“埃隆·马斯克直接在推文下方表态，表示完全认同这一思路，两大行业领军人物的共识，迅速在全球教育与科技圈引发广泛讨论。很多人误以为两人全盘否定编程，其实这是典型的理解偏差。杜罗夫的核心逻辑十分清晰：当下各类AI工具可以快速完成写代码、调基础算法、简单程序调试等重复性编程工作，只会敲代码的基础从业者，很容易被人工智能替代。而数学是底层思维基石，能锻炼逻辑拆解、推导求证、系统性解决复杂问题的能力，不管是创业运营项目，还是深耕高端技术研发，这种底层思维能力永远不可替代。马斯克随即补充观点，明确提出**以数学为基础深耕物理**，恰好完善了这套教育思路。马斯克本身主修物理专业，他创办特斯拉、SpaceX的诸多突破性创新，都依托物理学第一性原理思维。编程只是落地工具，物理能够解释现实世界运行规律，自动驾驶、航天工程、机器人、高端芯片、前沿AI模型的深层突破，全都离不开物理原理支撑；只会套用代码模板，只能做表层执行工作，弄懂数理底层逻辑，才有能力完成原创技术革新。后续杜罗夫也主动接纳马斯克的看法，进一步解释：并非不用学编程，而是学习要有先后主次。先筑牢扎实的数理功底，再接触编程与人工智能才更有意义，数理功底过硬的人，吃透算法、驾驭AI大模型的速度会远超普通学习者；如果跳过基础埋头死记代码，最终只能停留在低端重复性岗位，缺少向上突破的空间。放到当下就业环境来看，这个建议极具现实参考性。近几年培训班批量速成程序员，基础代码岗位内卷严重、薪资不断收缩；但能深耕AI算法优化、航天研发、精密制造、半导体设计的高端人才，缺口持续拉大，这类岗位筛选的首要门槛，就是深厚的数理功底。速成编程是短期谋生技能，数理积累是贯穿一生的核心竞争力，也是拉开普通从业者与顶尖技术人才的关键分水岭。当然理性来看，二者并非对立取舍。对于学生而言，最优路径是打好数学、物理底层根基，同步适度学习编程、了解AI应用趋势，做到底层思维与实操工具兼顾。只跟风追逐热门技术容易陷入内卷，固守传统理科又会脱节时代发展，找准主次平衡，才能适配人工智能时代长期的成长与竞争需求。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。

僧尼神圣不可侵犯！现在不但街头假尼姑横行，网络上拍佛系人设的短视频也多了起来，直播装清净尼姑，靠打赏、带货、祈福赚钱。有些装扮尼姑，以色牟利，利用香客隐私情感把柄，以佛门私密场合做要挟，敲诈勒索。还有伪装成高僧，上位住持，收割信徒大额供养、挥霍奢靡。正规的尼姑是绝对不会上街化缘、上门算命、随便送人开光物、强行要钱、推销高价法器的。隐秘尼姑佛教骗子尼姑住持

任泽平赴美考察后提醒：AI不是风口，是海啸——从美国回来，我看到的却是另一种危险从美国回来，我才明白马斯克说的“超音速海啸”是什么意思。亲历CES和硅谷后，我只有一个感觉：震撼！一个新时代真的来了。到了2026年6月，最反常的景象不是机器越来越聪明，而是钱跑得比应用更快。年初在拉斯维加斯的CES展上，最直观的感受是AI终于跳出了参数比拼的纸面游戏。前两年全场都在卷大模型规模，比谁的对话更逼真，今年的核心话题全变成了“物理AI”和端侧落地。英伟达把小型实体机器人搬上了主舞台，新一代芯片平台直接把推理性能提升了5倍，从自动驾驶到工业制造，AI开始真正走进真实的物理世界。硅谷的创业氛围也跟着变了。没人再喊着要做“下一代通用大模型”，轻量化小模型、能自主完成复杂任务的AI智能体，成了创业者扎堆的新赛道。不少从大厂出来的华人工程师，都盯着终端设备上的AI场景发力——不用依赖云端算力，在本地设备上就能跑通智能功能，既省成本又能保护隐私。那时候走在硅谷的街头，连咖啡馆邻桌的聊天内容，都是怎么把AI落到具体的行业场景里，满眼都是技术落地的鲜活劲儿。可仅仅过去半年，整个行业的味道就变了。不是技术停下了脚步——芯片还在快速迭代，新的应用场景也一直在冒出来。真正反常的是，资金涌进来的速度，远远超过了技术落地变现的速度。高盛最新的研报里有组很刺眼的数据：当前美国科技投资占GDP的比重，已经突破了上世纪90年代互联网泡沫时期的历史高点。全球头部云厂商2026年的资本开支预期，短短半年时间就被上调了近80%。说白了，现在大家砸钱建算力、建数据中心的疯狂程度，已经超过了二十多年前互联网最热的时候。科技巨头的动作更是激进。谷歌母公司刚完成了公司史上最大规模的股权融资，850亿美元资金全部投向AI基础设施建设。算上微软、亚马逊等头部企业，今年仅通过发债筹集的AI建设资金，就已经超过了2025年全年的总额。就连还没实现稳定盈利的OpenAI，也已经秘密递交了上市申请，估值摸到七千多亿美元，可它单季度的净亏损就超过百亿美元。所有人都在怕错过这波浪潮，先占住赛道再说，至于什么时候能赚到钱，反而没人深究。这正是任泽平这次赴美考察后，特意点出来的“另一种危险”。他始终认为AI不是简单的风口，是一场海啸级的产业变革，是新一轮康波周期的核心动力，长期的技术趋势没有任何疑问。但眼下这场愈演愈烈的资本狂欢里，藏着比技术冲击更值得警惕的泡沫风险。常有人说风口来了猪都能飞，风停了最先摔下来的就是猪。可海啸的威力比风口大得多，它能彻底掀翻旧的产业格局，也会裹挟着大量泡沫横冲直撞。很多人还没摸到技术的红利，可能先被资本的浪潮卷进坑里。现在行业的核心矛盾就在这里：千亿万亿的资金砸向算力基建，可真正能产生持续营收的落地应用，根本跟不上这个节奏。AI智能体、人形机器人都还处在商业化早期，普通消费者和企业愿意为AI付费的规模，远没有资本预判的那么高。年初就曾因为几家巨头合计抛出6600亿美元的AI投资计划，直接导致相关公司市值合计蒸发九千亿，市场已经在用脚投票表达担忧。更现实的风险是技术迭代的速度太快。现在砸重金采购的芯片、搭建的数据中心，可能一两年后新一代技术落地，就会大幅贬值甚至被淘汰，最终变成收不回来的沉没成本。高盛也明确指出，当前市场已经把未来多年的收益预期，提前透支进了当下的估值里，一旦盈利兑现不及预期，整个行业都会面临剧烈的估值回调。说到底，AI带来的技术革命是真的，未来会重塑各行各业也是真的，但这不代表现在扎堆冲进去的人都能分到红利。很多人现在天天焦虑AI会淘汰自己，忙着追各种AI概念，生怕被时代落下。可真正该警惕的，从来不是技术本身，而是裹着技术外衣的资本泡沫。当年互联网泡沫破裂的时候，最后活下来并长大的，从来不是最先砸钱炒概念的，而是真正把技术用在实处、打磨产品的公司。AI这场海啸迟早会全面落地，也迟早会改变我们的工作与生活。但在浪潮真正站稳之前，别被满天飞的融资消息和估值神话冲昏头脑。分清哪些是实打实的技术进展，哪些是炒出来的资本概念，才不会在退潮的时候，成了那个裸泳的人。