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欧公子的AI智能究竟有多弱？欧洲仅占5%、美国占75%，欧洲AI确有结构性落后，-算力：全球领先的超大规模数据中心，[比心]美国与中国占多数，欧洲受制于电力成本、审批与资本投入，自有算力占比低。-模型：顶尖大模型基本由中美企业开发，欧洲缺乏对标ChatGPT、DeepSeek级别的通用大模型。-资本：欧洲风险投资、AI独角兽规模与中美差距明显，[大笑]创业生态偏弱。-依赖：欧洲大部分AI服务运行在美企云平台与芯片上，软件到硬件的关键环节均受制于人，故拉加德担心"被切断"。但是，欧洲拥有全球领先的学术研究（如DeepMind起源地）、严格的数据隐私规则（GDPR）和工业制造优势，在具身智能、工业AI、欧盟数据主权上有反超机会。全球AI产业链深度嵌套，中美也依赖欧洲的市场、人才与半导体设备。😡真正的风险是中等技术陷阱：缺乏自主算力与模型，长期沦为应用市场而非创新源头。欧洲的危机是"投入不足+生态断层"，而非"人才与科研先天落后"。AI编程产业链人工智能国家战智能时代多反思人工智能化，中国数智网络人工智能AI产业科普互联网创新之路AI国际组织

从第一性原理（FirstPrinciples）出发，剥离商业资本、算法架构和代码逻辑的外衣，人工智能在物理底座上本质是一个“局部的、高速的、高密度的信息处理与熵减过程”。基于物理学的基本定律，随着人工智能向更高阶的智能体（Agent）和超大规模集群演进，将浮现出的最大根本性问题是：热力学极限与能源-散热约束（TheThermodynamicandEnergy/HeatBottleneck）。一、核心第一性原理推导*信息的物理本质与朗道原理（Landauer'sPrinciple）*原理：信息不是抽象的数学符号，而是物理实体。根据朗道原理，任何逻辑上不可逆的信息操作（如抹除比特、更新神经网络权重）都必须向环境释放不可逆的最低限度热量。*推导：随着AI从参数规模的堆砌转向全天候运行的Agent网络，海量参数的高频交互意味着每秒有数以万亿计的比特在翻转。计算的终点不是代码，而是热耗散。*局部秩序化与宏观熵增的对抗*原理：热力学第二定律指出，孤立系统的熵只能增加。智能的本质是局部系统通过消耗外部能量来构建秩序、降低内部熵值的“耗散结构”。*推导：AI发展速度越快，意味着人类在局部创造“超高智力秩序”的速度越快，这必将以向地球生态环境排放巨额废热为绝对代价。当AI的能耗膨胀到可与人类社会常规工业能耗相匹敌时，地球的热容量和生态承载力将亮起红灯。*芯片级热密度的物理墙（ThermalWall）*推导：当晶体管尺寸逼近物理极限，算力密度的增长速度远超散热技术的演进速度。未来的核心矛盾不再是“造不出更多芯片”，而是“产生的热量无法及时排出去”。如果芯片温度突破材料物理阈值，半导体将直接发生物理失效。*能源供给与电网响应的时间差*推导：AI对电力的爆发式需求遵循摩尔定律或指数级增长，而人类社会的能源基础设施（如核电站、特高压电网、清洁能源基地）建设周期长达数年至十年。这种数字世界的指数级狂飙与物理世界的线性基建之间的错位，将引发严重的能源断层。二、总结当前AI狂飙突进表面上面临的是算法、数据或资金问题，但运用第一性原理穿透表象，最终决定人工智能天花板的，是物理世界的能量账本与热力学红线。如何在不突破地球和物理极限的前提下提升“单瓦特算力（Energy-to-IntelligenceRate）”，将是决定AI生死存亡的最核心命题。您认为在突破这一物理瓶颈的过程中，光电混合集成（如硅光芯片、CPO光模块）等底层技术的演进，能否为下一代AI争取到足够的能效空间？

中美科技战的新信号出现了！美国已经在做物理摧毁中国AI的准备了，而不是单纯的技术竞争，最明显的信号就是遏制手段变了。过去几年，外界以为美国只会搞芯片封锁和制裁。如今美国智库直接摊牌：如果AI技术赢不了，就出动美军轰炸中国的数据中心！中美科技竞争出现了一个值得警惕的变化。8月27日，美国新安全中心发布报告，专门推演中美围绕通用人工智能竞争可能出现的极端情景。报告讨论的不再只有芯片、软件和出口管制，还把网络行动乃至更高烈度手段纳入政策选项。需要强调的是，这只是智库推演，不是美国政府已经批准的军事计划，更没有证据证明美军正在准备轰炸中国数据中心。但问题恰恰在这里。过去美国对华科技限制，基本围绕“不给你先进芯片、不让你获得关键设备”展开。即便到了2026年，美国商务部仍主要通过许可证制度控制英伟达H200、AMDMI325X等高端芯片出口。1月13日的新规甚至允许部分产品在满足条件后个案审查，这说明美国现阶段真正使用的工具，仍然是出口管制，而不是军事打击。现在，一家长期研究美国国家安全战略的智库，却开始认真讨论另一种场景，一旦中国率先取得决定性AI突破，美国该如何阻止。这种变化本身就说明，人工智能已经不再被华盛顿单纯视为产业竞争。原因也不难理解。AI越来越依赖真实存在的物理设施。芯片要装进服务器，服务器要进入智算中心，大模型训练离不开电力、网络和超大规模算力集群。中国2025年发布的“人工智能+”行动意见，已经明确提出推进人工智能芯片攻关、超大规模智算集群和全国一体化算力网建设。换句话说，未来科技竞争争夺的不只是算法，而是一整套工业能力。我认为，这才是此次智库报告真正值得关注的地方。它并不能证明美国准备对中国开战，却说明美国战略界已经有人开始把中国AI基础设施视为潜在冲突中的重要目标。当竞争思维从“限制技术获得”进一步滑向“研究如何破坏技术运行基础”，性质就发生了明显变化。但这也说明，单纯依靠封锁已经很难决定中美AI竞争的结果。中国拥有完整工业体系、电力基础、巨大市场和不断扩大的算力网络，美国即便控制部分高端芯片，也很难靠一个环节彻底锁死中国技术进步。因此，中国真正需要做的不是被几句“轰炸数据中心”的话术牵着走，而是继续把自己的底座做厚。芯片减少外部依赖，算力网络提高冗余，关键基础设施加强安全防护，模型和软件生态继续扩大。科技战走到今天，比拼的早已不是谁能卡住谁一次，而是谁更经得起长期压力。美国智库把极端军事情景摆上桌面，恰好提醒中国，AI竞争最后拼的是一个国家技术体系的韧性。只要这个体系足够完整，外部压力越大，自主发展的价值就越清楚。:::

vivoOriginOS7今天正式发布了，蓝心小V是这次重点升级项之一。现在的蓝心小VPro能自己拆解任务、跨设备找资料，一步步执行到把事情办完。出差回来一句话，它从手机电脑里把会议纪要、邮件全捞出来，按你的表达习惯整理成工作报告。出去旅行，它把你收藏的攻略、拍的照片、订的行程串成专属路书。可调用6000多项系统能力，覆盖上万种任务，这个完成度在国产系统里确实排得上号。日常小功能的AI化也做得很实在。截屏自动识别取餐码票券直接进卡包，相册清理做成刷短视频的形式滑一滑就清了，文件管理会根据场景预判你需要哪个文件主动送到面前。输入法更聪明，朋友让你发身份证号它理解上下文直接推荐，不用退出聊天去找。流畅度方面，首帧交互可打断终于实现了，打开App不用等加载完才能滑动，操作跟得上手速了。6年流畅度衰减仅5.08%，这个数据挺狠的。

美国当下人工智能业界对中国的敌意，并不能用简单的中美矛盾，产业竞争来解释。他们对中国的敌视可能真的是来自于意识形态，因为他们把AGI当成神明，而中国把人工智能当做是一种强大的工具，这是最根本的意识形态分歧，当然会引起对中国的无端仇恨。而偏偏中国还有能力在资源有限的情况下，在人工智能技术追上美国，这会直接动摇硅谷的世界观。再考虑到，当下这种人工智能神明论，本质还有一种白人至上主义的味道，那硅谷人工智能业界敌视中国就太正常了。从这个角度来说，我们也可以理解为什么黄仁勋的立场和硅谷不一样了。黄仁勋固然是个美国人，但他的华裔身份就注定难以融入美国人工智能业界的宗教式狂热之中，种族歧视可以说是美国的底层代码。即使黄仁勋觉得自己是个美国人，还是个大富翁，也改变不了这个现实。从现在的情况来看，中国把人工智能当成是强大的工具这种态度，或许更符合当下人工智能发展的趋势。无所不能的超级人工智能确实短时间不会出现，但现在的人工智能就足以解决很多问题，同时带来很多问题。所以想要让人工智能对人类社会有利，就必须直面人工智能问题，但把人工智能当成是无所不能的神明，本质不是面对问题的态度，这只是祈祷，让人工智能毁灭或者是创造一切，但这根本不是面对问题的正确发生。确实，人工智能的能力很强大，但有强大的能力不代表这是神明，有很多改变世界的技术，并没有多复杂。比如说集装箱技术改变了全世界，但没有人把这个技术当做神明。在还没有出现超级人工智能的当下，人工智能带来的问题已经非常多了，虚假信息，网络攻击，影响教育质量等等。历史已经证明，人类搞砸事情并不一定需要什么超级技术。所以想要让人工智能有利于人类社会发展，就一定需要直面这些问题。美国硅谷对人工智能的崇拜，或许很大程度来自于逃避问题，他们似乎真的相信只要超级人工智能出现，一切都不重要了，当下美国社会的热议无非就是在这个框架之中。

《纽约时报》闹麻了，危言耸听的写了篇报道“遏制人工智能威胁为时已晚”，呼吁中国和美国赶紧联合起来共同制定出一种“防御手段”，以应对获取了人工智能工具的恶意行为者已经展示出的威胁，以及已被开发出的人工智能系统所表现出的失控行为。从那个Anthropic员工辞职后的帖子，到这几天连续因为“AI​《纽约时报》闹麻了，危言耸听的写了篇报道“遏制人工智能威胁为时已晚”，呼吁中国和美国赶紧联合起来共同制定出一种“防御手段”，以应对获取了人工智能工具的恶意行为者已经展示出的威胁，以及已被开发出的人工智能系统所表现出的失控行为。从那个Anthropic员工辞职后的帖子，到这几天连续因为“AI要毁灭人类了”而出的各种新闻，这波炒作由于参与人员的身份，流量一直没断过。海外新鲜事

中美AI对决！谁能定义下一个十年？全球AI的下半场，正在演变成一场高强度的巅峰对决。透过全局来看，这场中美AI较量，正围绕8家核心玩家、5大战场展开，双方正在用截然不同的路径，争夺未来AI产业的话语权。美国阵营集结OpenAI、Anthropic、Google、Meta等巨头，并深度绑定英伟达、微软、AWS等产业力量，优势集中在底层技术、芯片算力和全球化生态。中国阵营则有DeepSeek、阿里、Kimi、智谱等玩家，依托华为昇腾以及国内云厂商，凭借高性价比、快速迭代和庞大的应用场景持续突围。一个拼技术深度，一个拼应用速度；一个强化全球生态，一个加速本土落地。未来十年，AI究竟会走向哪里？

【黄仁勋：“我们不需要任何新法律”】（政治报）英伟达首席执行官黄仁勋周二在旧金山举行的年度Dreamforce大型会议上表示，人工智能行业不需要任何新的法律。此次会议由Salesforce亿万富翁马克·贝尼奥夫主持。黄仁勋重申了唐纳德·特朗普总统也曾表达过的观点。“我们不需要任何新的法律，也不​【黄仁勋：“我们不需要任何新法律”】（政治报）英伟达首席执行官黄仁勋周二在旧金山举行的年度Dreamforce大型会议上表示，人工智能行业不需要任何新的法律。此次会议由Salesforce亿万富翁马克·贝尼奥夫主持。黄仁勋重申了唐纳德·特朗普总统也曾表达过的观点。“我们不需要任何新的法律，也不需要新的规章制度，”黄仁勋在接受Salesforce首席执行官采访时表示。黄仁勋是人工智能行业的领军人物之一，也是最赚钱的公司之一的负责人。黄仁勋在旧金山一场大型科技大会上的发言凸显了业界领袖在人工智能安全问题上的分歧。此前，Anthropic公司首席执行官达里奥·阿莫迪周末呼吁放缓人工智能的研发步伐，引发了一场政治风暴。黄仁勋发表上述言论的几分钟前，阿莫迪刚刚与贝尼奥夫通话，贝尼奥夫祝贺阿莫迪的公司在人工智能技术方面取得的进展，该技术正日益融入Salesforce平台。黄在特朗普的第二个任期内似乎与他建立了密切的关系：就在前一天，他在洛杉矶参加另一个活动时接到了总统的电话，总统开了免提电话，两人一致认为最近关于人工智能的生存警告被夸大了，特朗普称这些警告是“骗局”。英伟达首席执行官周二也呼应了其他共和党领袖的类似观点，其中包括特朗普的人工智能顾问大卫·萨克斯和众议院议长迈克·约翰逊，他们都表示，处理安全问题应该主要由人工智能公司负责。黄说：“如果你开发出一款产品或服务，但对其功能、性能或安全性没有信心，那就不要发布它。”他还称，关于人工智能可能会取代工作的担忧“完全是无稽之谈”。与此同时，阿莫迪和其他人一直在推动设立更多防护措施，并承诺允许外部安全检查员访问他公司的程序。周二，OpenAI支持众议院一项关于第三方安全评估的两党计划，而埃隆·马斯克则呼吁领先的实验室和中国公司互相审查对方的模型。去年Dreamforce大会召开前，贝尼奥夫本人曾因支持特朗普和向旧金山派遣国民警卫队的言论而在传统上以自由派著称的旧金山引发争议。他后来为此道歉。但周二，他基本上扮演了公正的采访者角色，请阿莫迪描述“人工智能行业的现状和发展速度”。阿莫迪的回应与黄的所谓加速主义方法截然相反。“让我们组织起业内其他企业，一起探讨一下，‘我们能做些什么来为所有人制定标准？’”阿莫迪说道。OpenAI首席执行官SamAltman周二在Dreamforce大会上也同样称赞了人工智能行业能够自我调节节奏的能力。他在与Benioff的一对一谈话中表示，人们应该“相信”这个行业会“做正确的事情”。“我们会做好这件事的，”奥特曼说。“我对我们公司和我们整个行业安全完成这项工作的能力非常有信心。”贝尼奥夫在采访间隙的问答环节中表示，公司应该遵守现行法律，但人工智能行业正处于“一个非常不稳定的时期”。与黄仁勋一样，贝尼奥夫也认为人工智能的发展速度应由企业自行决定。但他表示，我们“必须让企业和技术高管对他们开发的技术负责”，并将人工智能比作社交媒体。“我希望我们能吸取这些教训，并认识到社交媒体可能只是人工智能的热身，”贝尼奥夫补充道。“作为行业和企业高管，我们应该承担起责任，确保我们的技术安全可靠，并能发挥积极作用。”

买平板还仅仅只为了追剧刷短视频？答案是“NO”，荣耀MagicPad4这次亮相，这是把安卓平板的遮羞布撕了，主打一个“平板不止于平板”的硬核生产力，直接剑指平板高端局。12.1英寸3K165Hz绿洲护眼LCD配骁龙8sGen4，久看不累性能还强悍。10100mAh大电池加六扬声器，影音性能全拉满。最狠的是直接能跑PC级WPS和万兴图示，配上键盘手写笔，轻办公直接平替笔记本。不搞虚头巴脑的跑分，专攻实用护眼和高性价比，学生党打工人还要啥自行车，闭眼冲就完事。荣耀MagicPad4

当贝森特说出这话时，美国就输了。几天前，贝森特在演讲中声称，必须击败中国——如果中国在这件事上赢了，美国就没有后天了。说完一遍，贝森特又重复了这句话。贝森特的头衔是美国财长。一个专管国家钱袋子、天天发愁美债怎么找人接盘的高官，不在国会山讨论通胀指标，却跑到公开场合对着一项前沿技术连呼“没有后天”，这本身就是一个极具指标意义的信号。真正坐拥绝对压倒性优势的人，很少会把恐惧挂在嘴边。天天把对手揉碎了念叨，往往是因为发现自己跑不快了，而且听到了身后越来越近的脚步声。硅谷和华盛顿在这个问题上，正陷入一种极其拧巴的状态。上至白宫要员，下到几家顶尖AI巨头的负责人，在媒体前总喜欢摆出一副满不在乎的架势，明里暗里挑刺，试图证明中国的人工智能技术仅仅停留在皮毛。可一到闭门会议，或者向国会伸手要预算的时候，中国AI立刻成了他们简报里篇幅最长的主题。这种嘴上说着不要紧、身体却如临大敌的反应，自打冷战结束以来，美国精英群体身上还是头一回出现。让他们产生这种无力感的根源，是一笔快要算不平的巨账。从大模型概念爆发到进入2026年，美国把人工智能看成了决定国运的终极底牌。为了维持霸主地位，华尔街资本、科技寡头外加政府补贴，在这条赛道上投入巨额资金。他们原本的打算是，靠着钞能力和英伟达最顶尖的算力集群，生生用钱砸出一道技术天堑，让其他国家连上桌跟牌的资格都没有。事情的走向却偏离了他们的设想。大家猛然发现，巨额资金持续投入，并没有如期换来断崖式的技术领先。国内科技企业走通了一条完全不同的路线。咱们没去硬拼单点算力的无底洞，而是从模型架构优化、高质量数据清洗和推理效率上下了狠功夫。这直接导致了一个让硅谷非常难受的结果：中国搞出了性能毫不逊色，但训练和调用成本极低的大模型。美国企业调用接口论美分算，国内开发者直接把价格打到了几厘钱。这种极其接地气、甚至可以说是“白菜价”的高效大模型，正在迅速铺设到制造业、医疗、教育和自动驾驶的各个末端环节。美国在AI领域的巨额投入，在如此极致的成本控制和应用普及速度面前，就像是一拳打在了棉花上。更让那些政客感到被动的是，之前挥舞得震天响的芯片禁令，不仅没能锁死国内技术的迭代，反而倒逼我们跑出了摆脱对单一高算力芯片依赖的新路子。硬件被卡脖子，就在软件算法上榨干每一滴算力。这种强大的工程实现能力和系统级创新，打破了华盛顿“只要卡住高端显卡就能永远领先”的执念。人工智能早就不单单是写个代码、画个图那么简单。它是未来五十年全球工业生产、军事推演、金融定价的最底层大脑。谁掌控了这个大脑，谁就能在下一步的国际分工里吃肉，剩下的只能喝汤。美国的底气，一半建立在美元体系上，另一半建立在高科技构筑的坚固壁垒上。一旦在这场硬碰硬的较量中失去绝对控场权，随之而来的就是全球资本对美国未来预期的崩塌。贝森特连喊两遍那句话，其实是他心里比谁都清楚美国目前的家底。一边是突破新高的地方债务，另一边是不得不继续往里填的AI研发无底洞，偏偏竞争对手还在以极低的成本紧咬不放。这场关乎世界座次的科技拉力赛，美国早就没了那种从容不迫的闲心。至于靠大喇叭喊话能不能把差距拉开，华尔街那些掏了真金白银的人，心里恐怕早就有数了。参考来源：路透社，2026-09-10，美国财长贝森特公开演讲，谈及AI领域中美竞争相关表态，

比尔盖茨在9月15日警告，在人工智能（AI）与机械人强大到足以让人类缩短工时或提早退休之前，社会将经历约20年的动荡转型期。他一度把AI技术的到来，比喻为灾难电影中的“外星人来袭”，并吁中国与美国等国家携手合作应对。盖茨基金会同日宣布，未来两年投入至少10亿美元扩大AI应用，资金投放教育、医疗及农业。

万万没想到！世界首富马斯克曾经又抛出一个惊人言论：“中国真的被低估了！中国并没有崛起，中国只是恢复了历史地位，自古就是第一强国，他们有很多聪明的头脑，会做出许多伟大的事情，DeepSeek就是其中之一……”当人工智能、新能源、先进制造成为全球科技竞争的重要方向时，中国企业展现出的速度和执行能力，正在改变过去一些人对于中国创新模式的固有认识。过去谈到科技突破，很多人习惯把目光集中在欧美大型科技公司身上，认为只有拥有巨额资本、顶尖实验室和庞大算力资源，才能推动人工智能前沿发展。然而DeepSeek的出现，让全球人工智能行业重新思考一个问题，技术创新是否一定依赖单纯的资源投入，还是更考验算法设计、工程能力以及应用环境。2025年1月20日，深度求索发布DeepSeek-R1模型，并公开相关技术报告。官方资料显示，DeepSeek-R1通过强化学习等技术路线提升推理能力，在数学、代码等复杂任务中展现出较强性能，同时开放模型权重和研究成果，引发国际人工智能领域广泛关注。DeepSeek受到关注的地方，并不只是某一个测试成绩，而是它展现出的技术思路。人工智能发展到今天，竞争已经不仅是比拼算力规模，也涉及如何提高计算效率、优化模型结构、降低应用成本。DeepSeek选择通过工程优化寻找突破口，这种路径与中国制造业长期形成的特点有一定相似之处。中国很多产业的发展，并不是依靠单一技术突然领先，而是在大规模应用中不断改进。从新能源汽车到光伏产业，从高铁装备到通信技术，企业往往在市场需求中快速调整，再通过产业链协同推动技术升级。人工智能同样需要这样的环境，一个模型能否产生价值，不只取决于实验室里的指标，也取决于能否进入真实生产场景。中国拥有庞大的制造体系和丰富的应用场景，这成为人工智能发展的重要基础。企业可以将人工智能用于工业生产、智能驾驶、软件开发、医疗服务等多个领域，技术在使用过程中不断迭代。对于科技企业而言，拥有大量真实需求，本身就是推动创新的重要力量。马斯克曾多次关注中国工程师群体的特点，其中一个重要原因，就是中国拥有规模庞大的科技人才队伍。近年来，中国持续扩大科研投入，为技术创新提供长期支撑。根据国家统计局公布的数据，2024年中国全社会研究与试验发展经费达到36326.8亿元，同比增长8.9%，研发投入强度达到2.69%。企业研发投入持续增加，成为推动科技创新的重要力量。科技竞争最终比拼的，不只是资金数量，更是能否把人才、产业和市场结合起来。中国拥有完整产业体系，从基础零部件到整机制造，从软件开发到终端应用，形成了较强的产业协同能力。这种体系优势，使很多新技术能够较快完成从研发到商业应用的转换。DeepSeek的出现，也让外界重新关注中国人工智能企业的发展方式。它没有选择完全复制国外大型科技公司的路线，而是在模型架构、训练方法和开源策略方面进行探索。对于全球开发者而言，开放模型降低了技术使用门槛，也推动更多企业和研究机构参与人工智能创新。当然，人工智能竞争是一场长期竞争，芯片、基础软件、核心算法等领域仍然需要持续突破。任何科技产业的发展，都不可能依靠一次突破完成全部目标。但从DeepSeek带来的影响来看，中国科技企业已经不再只是追随者，而是在部分领域开始参与全球技术路线竞争。如果把时间拉长，中国科技发展的变化更加明显。过去几十年，中国完成了制造业规模扩张，并逐渐向高技术产业迈进。一个国家的科技水平，不是由某一家企业决定，也不是由某一次发布会决定，而是由人才培养、产业体系、科研投入和市场环境共同塑造。

电脑内存和存储到底有什么区别？买电脑时，最容易制造“配置迷雾”的两个词，就是内存和存储。有人看到“1TB”就以为机器拥有海量内存，也有人发现照片塞不下，第一反应却是“内存不足”。两个词只差几个字，职责却像前线指挥所和后方仓库：一个负责眼下调度，一个负责长期囤货。搞混了，花钱时就很容易把预算投错方向。电脑里的内存，通常指随机存取存储器。微软将其形容为设备的“短期记忆”：应用和文件会从较慢的磁盘读取到内存，再交给处理器快速访问；设备重启或关机后，内存中的内容会丢失。也就是说，内存更像一张高速工作台，浏览器标签页、正在编辑的文档、游戏场景和后台程序，都要抢这张桌子的面积。桌子越宽，同时摊开的活越多；桌子太小，程序就得频繁腾挪，卡顿自然找上门。存储则负责长期保存数据。系统、软件、照片、视频、游戏以及文档，平时主要待在固态硬盘或机械硬盘里。微软资料显示，固态硬盘已经是当前常见的存储驱动器，相比传统机械硬盘体积更小、速度更快，而且没有机械转动产生的噪声。它和内存最大的区别很直白：关机以后，正常写入硬盘的数据还在。内存像值夜班的参谋，交班以后桌面清空；存储更像档案库，灯关了，档案仍老老实实待在架子上。两者真正配合时，流程并不神秘。打开一个软件，数据先从固态硬盘等存储设备读入内存，处理器再频繁调用；编辑图片、处理表格或者写文档时，新内容参与内存中的运算，点击保存以后再写入存储设备。因此，内存容量更多影响同时处理多少任务以及程序切换是否顺畅，存储容量则决定电脑能够长期装下多少软件和资料。把“运行得快”和“装得多”混为一谈，就像给后方仓库扩建十间库房，却指望前线指挥效率自动翻倍，多少有些为难硬盘。内存不足时，操作系统还会借用磁盘空间承担部分临时任务，也就是常说的虚拟内存或分页机制。它能够救急，却不能把固态硬盘真正变成运行内存，因为二者的访问速度和工作方式并不一样。分页频繁以后，电脑依然可能出现响应变慢。所以，硬盘还剩几百GB，并不意味着运行内存非常宽裕；反过来，装了很大的运行内存，也不会让已经被照片、视频和大型游戏塞满的固态硬盘凭空扩容。一个解决“眼下忙不过来”，一个解决“东西放不下”，症状看着都像电脑不好用，药方却完全不同。到了2026年，这种区别已经不只是电脑小白需要补的一堂基础课，还直接影响着整机市场。央视7月报道，受供应偏紧等因素影响，内存条和固态硬盘行情上涨；新华社随后报道，人工智能算力需求持续扩大，对内存与存储芯片的需求明显增强。人民日报海外版也提到，人工智能数据中心既需要高带宽内存、服务器内存，也需要企业级固态硬盘，数据的高速调用与长期保存缺一不可。这种变化很有意思。平时商家嘴里一句“存储涨价”，里面其实可能同时包含内存条和固态硬盘，但二者承担的任务仍然泾渭分明。9月10日，人民网转载新华网有关柏林国际消费电子展的报道时也提到，相关存储技术正在向人工智能设备、商用电脑等应用领域继续延伸。人工智能越深入个人电脑，快速调取数据和大容量保存数据的重要性就越高。因此，买电脑不能盯着一个数字喊“越大越好”。微软当前电脑选购指南将运行内存和存储容量分开给出建议，轻度浏览、日常办公与大型游戏、照片视频编辑、人工智能应用的内存需求并不相同；需要长期保存大量照片、视频、游戏和工程文件，则应考虑更大的存储空间。Windows11的最低系统要求也把二者分别列出，明确区分内存与存储设备。实际选购时，思路反而可以简单一些。日常办公、网页浏览和影音娱乐，重点是保证运行内存不会很快吃紧，同时给系统和个人资料留下充足存储空间；经常剪视频、运行开发环境、处理大型工程或者本地人工智能任务，则更应关注较大的运行内存，并根据素材规模搭配足够容量的固态硬盘。预算有限也没必要被“数字军备竞赛”牵着鼻子走，某一项堆得特别豪华，另一项却捉襟见肘，最后照样可能用得别扭。电脑性能从来不是一场只看单项冠军的比赛。内存决定当下能够摆开多大的工作阵地，存储决定长期能够囤下多少数字家当，处理器、显卡和操作系统再把这些部件协调起来。分清这一点，很多“电脑为什么越用越卡”“明明硬盘还有空间为什么程序还是慢”的困惑，也就有了答案。更值得注意的是，人工智能时代正在让内存与存储承担越来越重要的基础角色。中国数字经济和人工智能产业持续发展，背后既需要先进算力，也离不开稳定、高效的数据存取能力。配置电脑也是同样的道理：不迷信最大的数字，不把不同部件混为一谈，而是理解分工、按照实际需求合理搭配。这样的消费选择既理性，也更节约资源。钱花在真正需要的地方，一台电脑才能既跑得顺，又装得下，还不至于让钱包先“内存溢出”。

对于美国指责中国人工智能（AI）企业对美开展“工业化规模”蒸馏，中国官媒称，人工智能不是大国的专利，坚决反对美国在AI领域推行科技霸权。中国官媒的回应，把美方“蒸馏”指控拉回到了技术权利与规则话语权的层面。所谓“工业化规模蒸馏”，美方至今未拿出经得起第三方验证的证据，却先扣帽子再谈规则，这种操作与当年指责华为“后门”却始终无实据如出一辙。更值得追问的是，模型蒸馏在AI学界本是公开且普遍的技术手段，从Hinton的早期工作到今日各大模型的轻量化部署，无人视之为原罪，为何唯独中国企业使用便成了“工业化窃取”？答案不在技术，而在竞争：美方真正焦虑的，是中国企业以更低成本逼近其模型能力，动摇了“算力即壁垒”的叙事。中国官媒强调“AI不是大国专利”，指向的是治理逻辑的根本分歧——美方试图将技术优势固化为规则优势，以“安全”“合规”之名行垄断之实；而中方主张的是技术普惠与多边治理。但也要看到，反驳“科技霸权”不等于回避自身在知识产权保护上的责任。真正有力的回应，既要有理有据驳斥无端指控，也要以透明、可核查的规则证明自身合规。否则，口水战只会让技术问题持续政治化。

马斯克曾发出最严厉的警告：“不要触碰中国的底线！”他预言，随着中国经济规模在未来几年内达到美国的两倍甚至三倍，任何试图通过技术封锁遏制中国发展的行为，都可能在产业规律和全球制造现实面前遭遇失败。真正的问题是，美国还能靠封锁拖慢中国多久？过去几年，世界科技竞争出现了一个非常明显的变化，那就是美国越来越依赖规则和限制工具，而中国越来越强调产业链完整和自主突破。两条路线正在正面碰撞，而马斯克这类全球企业家之所以频繁谈及中国，并不是因为政治立场变化，而是因为他们每天都在面对一个现实：中国制造体系已经深度嵌入全球产业运行。如果把时间拉回十年前，很多西方企业认为中国最大的优势只是低成本制造，但到了2026年，这种判断已经发生改变。新能源汽车、动力电池、光伏设备、无人机、工业机器人等领域，中国企业已经从追随者变成重要竞争者。对于全球资本而言，真正难以忽视的不是某一家中国公司，而是一整套能够快速量产、快速迭代的工业体系。马斯克本人就是这种变化的亲历者。特斯拉上海超级工厂从建设到投产创造了全球汽车行业关注的速度，中国供应链对新能源汽车产业的支撑能力，也成为特斯拉全球布局的重要组成部分。这样的经历让马斯克很清楚，想通过行政限制简单切断中国与世界产业联系，并不是一件容易的事情。美国推动芯片出口管制、人工智能限制和关键技术审查，核心目标是保持自身优势。但问题在于，科技竞争并不是一场单纯的设备竞赛，而是一场综合能力竞争。芯片需要材料、设备、人才和市场，人工智能需要数据、电力、应用场景和产业需求，任何一个环节都无法脱离完整经济体系。从中国视角来看，美国一些力量低估了中国制造体系的韧性。过去面对贸易摩擦、技术限制，中国企业并没有停留在等待外部环境变化，而是在关键领域加速投入。从新能源汽车到国产工业软件，从卫星导航到高端装备，中国正在逐步补齐短板。很多人喜欢讨论某项技术中国是否领先，但真正决定国家竞争力的，是能不能把实验室成果变成大规模产品。美国拥有顶尖大学和基础科研优势，中国拥有全球最大的制造网络和应用市场。未来竞争不会只是比谁有几个领先企业，而是比谁能持续把技术转化成产业能力。历史上，技术封锁从来不是万能工具。冷战时期，美国对苏联实施长期技术限制，确实造成压力，但苏联自身经济结构问题才是关键因素。日本在20世纪80年代遭遇美国贸易压力后，也通过产业调整继续保持技术竞争力。这些案例都说明，外部限制只能影响发展速度，很难决定一个国家的发展方向。中国面临的挑战也十分明显。高端芯片制造设备、基础科学研究、部分核心工业软件仍需要长期突破。不能因为拥有巨大市场就忽视技术差距，也不能因为受到限制就低估自身潜力。真正有效的回应，是继续扩大自主创新能力。2026年9月的国际环境正在发生变化。人工智能成为新的战略高地，美国希望利用算力和芯片优势建立壁垒，而中国则依靠庞大的制造应用场景推动技术落地。未来几年，人工智能可能成为继半导体之后又一个决定产业格局的重要领域。马斯克的观点之所以引发关注，是因为他提出了一个很多西方企业都面对的问题：如果世界第二大经济体被人为排除在全球技术体系之外，损失的不只是中国企业，也包括大量依赖全球市场的欧美企业。美国企业过去几十年从中国市场获得巨大收益，这不仅包括销售市场，也包括供应链效率。苹果、汽车、消费电子等产业的发展，都离不开中国制造能力。如今试图完全割裂这种关系，需要付出极高成本。更重要的是，中国的发展模式已经发生变化。过去中国更多依靠学习和引进，现在越来越强调自主研发和产业升级。外部压力客观上加快了部分领域国产替代进程，也推动企业寻找新的技术路线。从全球格局来看，中美竞争不会因为一个企业家的讲话停止，也不会因为一次政策调整结束。未来竞争将长期存在，重点集中在人工智能、先进制造、新能源、航天和高端装备等领域。对于美国而言，真正需要考虑的是，限制中国是否能够转化为自身优势。如果限制措施伤害全球供应链稳定，反而可能推动更多国家寻找替代方案。如果中国继续提升自主能力，美国的技术优势也会受到挑战。对于中国而言，所谓“底线”并不是针对某一个国家，而是维护自身发展道路和产业升级空间。中国不希望被外部力量定义发展速度，也不会放弃通过科技创新提升竞争力。从2026年9月13日来看，未来几年，中美科技较量还会继续加剧。但历史已经多次证明，一个拥有庞大产业基础的国家，很难被简单的限制措施阻止前进。真正决定胜负的，不是谁喊出的声音更响，而是谁能够把技术、产业和市场真正结合起来。

算力市场这波风口真的不是虚炒。国常会刚明确把算力网定位成AI发展的核心支撑，现在国内已经铺开“8+10+3”的算力空间布局，8大国家算力枢纽、10个算力集群加3个算电协同区域，西部枢纽专门承接大模型长周期训练，东部节点布局低时延推理算力，完全不是之前乱堆机柜的粗放玩法。中国电信研究院的报告里提到，未来2-3年国内算力需求年均增长近10倍，核心驱动力是AI智能体的落地——这类能自主拆分任务、跨系统协同工作的智能体，算力消耗比普通对话式大模型高出数倍，Token量的暴涨直接带飞底层需求。当然也要注意，这个预测只是行业参考，不代表实际增速，更不是投资通行证，后续资本会往真实业务需求的项目集中，靠炒概念堆机柜的玩家肯定会被清出局。

OriginOS7这次升级最讨喜的地方，是专挑日常里那些说大不大，烦起来要命的小痛点下手。以前整理相册纯纯是数字家务，几千张图翻得头大。现在随手清做成了刷短视频的手感，边翻老照片边划，喜欢就留下，不喜欢上滑删掉，重复照片还能左右对比选最优，拿不准的AI会先帮你筛好，清理相册都变成了重温回忆。出差回来散落在各处的发票，行程单，AI文件管家自动归类命名还加摘要，要用的时候直接送到眼前。连输入法都懂上下文，聊天要发证件不用退出去翻文件夹，键盘里就能找到直接发。群聊接不上话题，还能自动搜资料帮你快速补课。比起堆炫酷的大概念，这种把细碎麻烦悄悄抹平的细节升级，才是真的越用越顺手。

当地时间9月14日，英伟达CEO黄仁勋谈到中国人工智能时说：“你知道，我觉得首先，他们的（AI）叙事要务实得多。叙事要务实得多。在中国，没人在说什么‘这个要终结了’‘那个要完蛋了’，也没有人整天渲染‘天崩地裂’‘末日降临’之类的话。他们务实得多。他们把AI看作一项能推动经济发展、推动社会进步的技术。他们那儿没有这样一群人，天天在说‘这会终结文明’。而我们却在编造这些说法。最让人沮丧的一点是：如果那是真的，那我们就应该去讨论、去采取行动，对吧？哪怕它真的存在，我们也应该把更多时间花在真正解决问题上，而不是去吓唬一群根本做不了什么的人。把事情做好，才是我们的责任。”评几句黄仁勋敏锐地捕捉到了中美在AI叙事上的核心分歧。当美国的一些前沿实验室还在热衷于渲染“机器接管世界”、甚至以“10%的灭绝概率”来博取眼球、制造社会恐慌时，中国却展现出一种难得的“务实主义”。在中国，AI被清晰地定位为赋能实体经济、推动社会进步的生产力工具。这种将AI视为“经济发展引擎”而非“文明终结者”的叙事，让中国在应用落地、开源生态建设以及算力基础设施（如能源优势）上轻装上阵，跑出了惊人的加速度。黄仁勋的这番“倒戈”之词，背后折射出的是美国科技巨头在残酷现实面前的商业焦虑。他之所以呼吁“安静地造公司”、“把事情做好”，是因为他深知，在零和博弈的冷战思维和虚无缥缈的“末日论”中，美国正在主动丧失全球市场。美国政客用“国家安全”为借口大搞出口管制，结果不仅没能锁死中国，反而倒逼中国国产AI芯片加速突围，让英伟达在华市场份额从巅峰时期的95%暴跌至个位数。当美国还在用“末日论”吓唬自己、用“禁令”封锁对手时，中国正以务实的姿态在全球开源生态中攻城略地。黄仁勋的清醒是一记警钟：在AI这场关乎国运的马拉松里，靠编造恐慌赢不了比赛。唯有放下意识形态的傲慢，回归技术发展的客观规律，把精力放在真正解决问题上，才是大国科技博弈的唯一正解。

美国靠AI躺赚全球的好日子，终于被中国彻底终结了！如今的人工智能早已不是单纯的技术竞赛，而是各国争夺数字话语权的终极战场，一场无声的中美AI攻防战已然全面打响。长期以来，美国靠着OpenAI等闭源AI技术，筑起高高的技术围墙，手握全球AI核心话语权，把先进AI做成了专属“收费站”。各国想要使用相关技术，只能高价付费调用，不仅成本极高，所有数据和操作权限还被美方拿捏，随时面临被断供、被限制的风险。为巩固霸权，美国还拉拢盟友组建封闭技术圈层，搞排他性AI供应链，逼迫各国选边站队。更双标的是，眼看中国AI快速崛起，美方疯狂炒作AI安全风险，呼吁全球放缓研发，本质就是想拖慢我们的脚步，守住自己的垄断优势，妥妥的“自己发展可以，别人赶超不行”的霸道逻辑。面对美式技术封锁与收割，中国直接亮出底牌！在2026年金砖峰会上，中国牵头搭建金砖国家AI开源专区，彻底打破西方垄断僵局。和美国收费、封闭、带政治条件的模式不同，我们拿出全链条普惠方案，免费开放AI研发技术、搭建产业云平台、落地智能产业项目、培育跨国技术人才，零门槛、无附加条件助力各国发展AI产业。这步棋堪称绝杀！覆盖全球近半数人口、四成GDP的金砖体系，就此拥有了独立于美欧的AI生态。不用交天价“数字过路费”，不用牺牲数字主权，广大发展中国家终于有了全新选择。AI博弈的终局，从来不是技术垄断，而是共赢普惠。美国固守零和霸权只会日渐式微，而中国以开放破封锁、以共赢赢人心，稳稳拿下全球AI未来话语权！

当地时间9月14日，英伟达CEO黄仁勋谈到中国人工智能时说：“你知道，我觉得首先，他们的（AI）叙事要务实得多。叙事要务实得多。在中国，没人在说什么‘这个要终结了’‘那个要完蛋了’，也没有人整天渲染‘天崩地裂’‘末日降临’之类的话。他们务实得多。他们把AI看作一项能推动经济发展、推动社会进步的技术。他们那儿没有这样一群人，天天在说‘这会终结文明’。而我们却在编造这些说法。最让人沮丧的一点是：如果那是真的，那我们就应该去讨论、去采取行动，对吧？哪怕它真的存在，我们也应该把更多时间花在真正解决问题上，而不是去吓唬一群根本做不了什么的人。把事情做好，才是我们的责任。”评几句：黄仁勋这番话撕开了一个很实在的对照。西方AI舆论场这几年把自己活成了灾难片编剧，AGI毁灭人类、AI终结文明、数字末日降临，一轮接一轮的恐惧叙事把公众裹挟进去，把政策议程绑架掉，最后真正该补的电网扩容、劳动力再培训、产业适配反而没人静下心做。中国这边的氛围确实没那么戏剧化，不是因为没看到风险，而是产业阶段摆在那儿，先把东西做出来、先用起来、先跑通场景，降本增效、政务提效、工业质检、药物筛选，能落地的就先落地。这种务实底色是发展阶段决定的，也未必全是优点，应用层跑得快不代表底层原创就稳了，跟随式创新久了容易形成路径依赖。但反过来，西方那种把AI同时炒成末日威胁、地缘筹码和暴富神话的玩法，同样在透支这项技术本该有的工程耐心。黄仁勋说别去吓唬做不了什么的普通人，说到底也是商人的清醒，芯片要卖、生态要铺，总不能让买家觉得买回去一台世界末日发生器。两边各有利弊，但有一点是真的，技术一旦被叙事压过工程，最先丢掉的不是什么安全底线，而是把事情做成的能力。

当地时间9月14日，英伟达CEO黄仁勋谈到中国人工智能时说：“你知道，我觉得首先，他们的（AI）叙事要务实得多。叙事要务实得多。在中国，没人在说什么‘这个要终结了’‘那个要完蛋了’，也没有人整天渲染‘天崩地裂’‘末日降临’之类的话。他们务实得多。他们把AI看作一项能推动经济发展、推动社会进步的技术。他们那儿没有这样一群人，天天在说‘这会终结文明’。而我们却在编造这些说法。最让人沮丧的一点是：如果那是真的，那我们就应该去讨论、去采取行动，对吧？哪怕它真的存在，我们也应该把更多时间花在真正解决问题上，而不是去吓唬一群根本做不了什么的人。把事情做好，才是我们的责任。”评几句：黄仁勋这番话撕开了一个很实在的对照。西方AI舆论场这几年把自己活成了灾难片编剧，AGI毁灭人类、AI终结文明、数字末日降临，一轮接一轮的恐惧叙事把公众裹挟进去，把政策议程绑架掉，最后真正该补的电网扩容、劳动力再培训、产业适配反而没人静下心做。中国这边的氛围确实没那么戏剧化，不是因为没看到风险，而是产业阶段摆在那儿，先把东西做出来、先用起来、先跑通场景，降本增效、政务提效、工业质检、药物筛选，能落地的就先落地。这种务实底色是发展阶段决定的，也未必全是优点，应用层跑得快不代表底层原创就稳了，跟随式创新久了容易形成路径依赖。但反过来，西方那种把AI同时炒成末日威胁、地缘筹码和暴富神话的玩法，同样在透支这项技术本该有的工程耐心。黄仁勋说别去吓唬做不了什么的普通人，说到底也是商人的清醒，芯片要卖、生态要铺，总不能让买家觉得买回去一台世界末日发生器。两边各有利弊，但有一点是真的，技术一旦被叙事压过工程，最先丢掉的不是什么安全底线，而是把事情做成的能力。

“已经吃过一次亏”，周鸿祎称不会再投资新能源汽车，并表示人工智能、具身智能的机会可能更大，还建议创业者都要学会操作AiAgent[并不简单]​​​

AI在军事领域的大规模应用，正把战争从“钢铁对钢铁”推向“算法对算法”。全球已进入智能化军备竞赛的快车道。2026年美国国防部发布《人工智能加速战略》，明确将“加速美国军事人工智能主导地位”作为核心目标，俄罗斯、英国、日本等国也相继推出国家级军事AI发展战略。Ai技术不再是核大国的专属特权，中小国家可通过商用AI技术快速补齐军事能力短板，打破传统军事强国的技术垄断，全球军力平衡被快速重塑。

苹果Siri人工智能核心概念股歌尔股份002241苹果iPhoneAI声学阵列核心供应商，提供6麦方案支撑Siri多模态语音采集与交互；同时为AirPods供应端侧AI降噪、实时翻译硬件，是Siri语音入口最直接的硬件受益方。立讯精密002475iPhone主力代工厂，独家供货AI声学组件、高速射频连接器、散热模组，覆盖苹果全系列AI终端，Siri端侧AI全链路硬件升级均深度受益。领益智造002600iPhoneAI机型超薄VC均热板核心供应商，Siri端侧大模型运行拉高NPU负载与发热量，散热单品规格与单价同步提升，订单已锁定2026年下半年。信维通信300136苹果天线、射频模组核心供应商，Siri的实时语音交互、多轮对话、跨设备协同功能，带动MIMO天线、UWB、高频连接器需求增长，单机射频价值量大幅提升。鹏鼎控股002938苹果第一大PCB供应商，Siri端侧AI需要更高带宽的数据传输，高端SLP柔性线路板需求扩容，是硬件升级的核心配套标的。工业富联601138同时承接iPhone整机组装与苹果私有云AI服务器代工，覆盖Siri“端侧本地推理-私有云中阶处理-云端复杂计算”三层架构的硬件制造。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

近九成软件公司启用AI写码，超半数受困于代码幻觉人工智能代码生成工具已从实验性试点走向行业标准。最新数据显示，目前89%的软件公司采用AI系统辅助编写代码，其中中位数机构将26%至50%的代码贡献归因于AI，约四分之一公司的AI生成代码占比超过一半。然而，这种深度整合伴随着显著代价：90%的受访机构报告至少存在一项显著弊端，行业正面临质量、安全及团队长期能力建设的多重挑战。生产力跃升与“幻觉”陷阱生产力提升是AI编码最直观的收益。97%的受访者观察到产出增长，开发周期早期阶段加速，样板代码编写时间大幅减少。工程经理将此比作高级编程语言的引入，使开发者能聚焦高层逻辑而非重复语法。但收益背后隐藏成本。52.8%的公司指出，“幻觉”是主要挫折源。AI生成的代码乍看正确，却常包含逻辑错误、错误的依赖假设或细微漏洞，迫使人工审查者投入额外精力验证。44.1%的组织表示审查负担加重，审查重点从架构和风格转向追踪变量作用域及验证AI诱导错误，这在大型代码库中部分抵消了效率红利。安全隐患与技能退化危机安全问题同样严峻。33.1%的公司遭遇由AI代码引入的安全漏洞，包括输入清理不当、弱加密实现及机密泄露。由于新模型迭代迅速，安全团队难以实时更新指南，不得不维护动态黑名单并进行频繁扫描。更深层的担忧在于人才断层。37%的受访者认为，初级工程师的技能退化比传统技术债务更为严重。过度依赖AI建议导致新员工缺乏基本调试能力、模式识别力和架构直觉。导师发现，部分初级开发者能写出运行代码，却不理解其原理或在大规模场景下的失效机制，削弱了团队应对意外负载的韧性。治理分化与全生命周期成本应对策略因公司规模和行业而异。大型企业实施严格治理，包括审批流程和自动化测试；初创公司则更宽容，以换取实验自由。金融和医疗行业因监管要求趋于保守，而科技公司倾向于激进整合以追求交付速度。在工具选择上，ClaudeCode以93.7%的采纳率居首，显示出其在上下文感知和环境集成方面的优势。值得注意的是，AI代码的可维护性往往低于预期。模型可能复制过时约定或混合不同风格的实践，导致代码库结构拼凑，增加重构难度。此外，AIrarely生成全面文档，迫使开发人员手动补充注释，进一步增加工作流负担。行业重塑：从单纯编码到人机协作人才市场和教育体系正在适应这一变化。招聘方更青睐具备提示工程技巧和严格审查纪律的候选人，部分经理甚至偏好能在无AI环境下独立工作的开发者，视其为深入理解的证明。训练营和高校课程已纳入负责任AI使用模块，旨在培养将AI视为复杂助手而非思维替代品的新一代工程师。地区认知亦存在差异：北美更担忧技能退化，欧洲强调合规与文档，亚洲则关注利用AI弥补人才缺口。尽管短期指标积极，但越来越多的公司开始衡量AI代码的全生命周期成本，包括维护工时和技术债务积累。行业正走向一种混合模式：AI处理常规任务，人类保留对复杂逻辑、安全影响和战略设计的最终监督权。【星途科讯图文丨欧阳布布首发于ZAKER科技，转载请注明出处】

跑腿小程序需要icp许可证吗?跑腿配送平台小程序开发许可证

请教郑强教授，人工智能越来越发达，大多数工作都让机器人代替了，还需要那么多劳动力吗？以后大学生毕业，如何就业？

32G规格的五代台式内存从七百块直接飙到三千，英伟达5090旗舰显卡国内被炒到三万元，海外第三方报价最高摸到九千五百美元，连固态硬盘、中央处理器也跟着全线涨价。开学季这波数码硬件的离谱涨幅，厂商口径高度统一：全是人工智能爆发抢了产能。不少等等党直接慌了神，以为真的全线缺货要趁早入手，可扒开产业链的真实数据一看，这里头一半是真实产能挤压，一半是借风口造势的噱头。先说内存这边，全球三大存储厂商把七成到九成的先进制程产线，都转去做人工智能服务器用的高带宽内存，这类产品的利润是消费级内存的三到五倍，消费级产能直接被主动砍掉，这是实打实的结构性倾斜。行业测算显示，生产一片高带宽内存吃掉的晶圆面积，差不多相当于三片普通五代内存，产能占用率完全不在一个量级。但显卡这边的涨价就没这么单纯了，人工智能企业成箱扫货顶级显卡是事实，但原厂控货捂盘、渠道商一天一抬价的操作也很明显，本质是借着风口放大恐慌，把供需缺口的影响成倍放大。更有意思的是品牌整机的涨幅，普遍只有百分之十五到二十，厂商靠其他配件的利润对冲了成本上涨，远没散件市场涨得夸张。这事也吵出了三个核心疑问。这波暴涨真的是人工智能抢产能导致的供需失衡，还是厂商联手炒价的营销噱头。消费级硬件价格失控，核心原因是产能不足，还是巨头手握定价权的垄断结果。还有最戳刚需用户的问题，现在入手是趁早锁定价格，还是纯纯高位接盘。其实这种走势早有铺垫，近年大模型爆发带火了算力需求，芯片厂商的产能和资源一直在持续向数据中心、企业级市场倾斜。就拿英伟达来说，人工智能业务的收入已经是游戏业务的十二倍，存储厂商的高带宽内存产能占比，也从早年的百分之二飙升到现在的百分之二十五，消费级市场的优先级本来就靠后。再加上存储、图形处理器市场常年被少数几家巨头垄断，控货调价、借着行业周期收割用户，本来就是常规操作。上一轮内存价格暴跌时，三大厂商集体减产控价，等到供需反转再顺势涨价，这套玩法已经运行了很多年。说白了，这本质就是一场借人工智能风口的精准收割。人工智能抢产能是底层的真实诱因，但只占涨价原因的一小半，大半是厂商捂盘造势，把产业升级的成本全转嫁给了普通消费者。内存涨价是结构性的产能分配问题，显卡涨价则更偏向垄断定价的结果。对普通用户来说，只要不是有专业人工智能训练的刚需，现有硬件再用两三年完全没问题，日常办公、主流游戏都能覆盖，根本没必要凑这个热闹高位接盘。当普通电脑配件的价格，要跟着人工智能产业的风口坐过山车，普通消费者的需求，在巨头的产能分配和定价权面前，真的还有话语权吗？

美国巨头喊AI“降速”，打的什么算盘美国AI巨头罕见齐喊“降速”，既有其安全焦虑，也掺杂着明显的商业考量。美国AI巨头，忽然不约而同地谈起“降速”。9月12日，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪发表长文，呼吁放慢前沿AI能力提升的步伐。OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼随后表示支持，xAI的老板马斯克也转发认同。据美媒披露，美国前总统奥巴马近日也表示，如果管理不当，人工智能技术可能“很危险”。一位不久前从Anthropic辞职的研究员考克森公开警告，“到本世纪20年代结束前，人工智能可能会杀死我们所有人。”在这一轮AI热潮中，他们为什么突然发出警告，想要“慢下来”？先看其中的担忧是什么。其实，这并不是业界第一次公开呼吁为AI研究“踩刹车”。2023年，马斯克、图灵奖得主本吉奥等数千名AI领域企业家、学者曾联署公开信，表达对超级人工智能的担忧，呼吁暂停开发更高级AI。三年过去，对模型的训练并没有停下来，彼时更多停留在对未来超级智能的担忧，如今逐渐向现实靠拢。今年以来，多起智能体越界事件接连发生。在一些测试中，AI智能体突破原有沙箱限制，获得更多访问权限；有的则擅自采取开发者未指定的行动。7月，OpenAI披露的一起事件尤其受到关注。智能体在执行任务过程中绕过隔离限制，入侵了全球知名AI开源平台“抱抱脸”公司的系统。上百个智能体通过未经授权的协作，找到了一条越过安全边界的路径。国家信息中心研究员朱幼平接受三里河采访时表示，传统软件的漏洞是确定性的，但大模型驱动的智能体具备工具调用和多步骤规划等能力，同样的设置在不同情境下可能产生不同动作。随着智能体规模化落地，这类问题可能从偶发的工程事故，变成系统性的高频风险。担忧存在，但只看这一面，还不够。朱幼平认为，“巨头集体呼吁‘限速’，本质上是AI从‘对话模型’走向‘自主行动智能体’这一能力跃迁的必然产物，其中有真实的安全焦虑，也掺杂着明显的商业考量。”一家企业主动降速，竞争对手可能继续向前。模型领先一个版本，带来的可能不只是产品收入，还有用户、资本和产业生态。朱幼平认为，安全话语一旦同时承担起门槛功能，“降速”就很难被看作纯粹的安全表态。高安全标准、独立第三方评估、持续运行监控都需要付出高昂的资金、算力和人才成本。大企业能够承担的安全测评、红队测试和独立审计，对资源有限的中小团队和初创企业而言，可能构成一道难以逾越的障碍。因此，对于AI巨头的呼吁，听其言，更要观其行。真正需要讨论的，不是AI要不要发展，而是发展过程中如何兼顾安全。中国的实践提供了一个值得观察的角度。近年来，中国坚持人工智能发展和安全并重，在推动技术创新和应用的同时，逐步建立覆盖算法、生成式人工智能、安全治理、伦理规范等方面的制度体系。从生成式人工智能服务管理，到深度合成等领域的规则，治理还在向技术研发、应用服务等环节延伸。朱幼平还提到，中国采用的“小快灵”治理办法，不必等一套“大而全”的规则一次性完成，而可以针对已经出现的风险，先以更灵活的规则快速回应，再根据技术变化持续调整。这也是“发展与安全并重”的重要方面：高风险场景从严、普通创新场景包容；政府监管之外，既吸纳企业、科研机构、行业协会等共同参与安全评估与风险识别，也把企业主体责任落到实处。此外，美国巨头反复强调的“可核验性”，恰好凸显了中国开源路线的安全价值。朱幼平指出，开源模型允许外部研究者、企业等独立开展测试、审计，探查风险短板，是对闭源黑箱风险的一种正面回应。“全球大量企业部署中国开源模型，本身就是一种‘用脚投票’的验证。”朱幼平说。AI仍要向前。技术越快，越需要能够跟得上的安全机制；应用越广，越需要明确的责任边界。美国AI巨头在喊“降速”，但真正需要在意的并非“是否该让AI慢下来”，而是如何让创新与安全并肩前行。而这，正是中国在探索与实践的事情。

【#华为高管谈超越苹果#：专注于做好自身】#华为高层内部万字长文#近日，华为心声社区对外披露了监事会主席郭平与新员工座谈纪要。在这份近万字的纪要中，郭平回应了人工智能、大模型战略、6G等大众关心的热点话题。去年6月，华为创始人、首席执行官任正非在接受《人民日报》采访时，称“人工智能也​【华为高管谈超越苹果：专注于做好自身】华为高层内部万字长文近日，华为心声社区对外披露了监事会主席郭平与新员工座谈纪要。在这份近万字的纪要中，郭平回应了人工智能、大模型战略、6G等大众关心的热点话题。去年6月，华为创始人、首席执行官任正非在接受《人民日报》采访时，称“人工智能也许是人类社会最后一次技术革命”，并认为人工智能发展要经历数十年、数百年，中国有很多优势。谈人工智能：最大的机遇“全球顶尖企业正高度关注并积极实践人工智能的应用。我们也将实现人工智能视为华为最大的机遇。”郭平说。郭平表示，目前，全球在算力、人才和数据领域的核心“玩家”主要来自美国和中国。相信华为能代表中国最高水平，为中国和世界提供坚实的选择。“华为拥有手机、智能驾驶等具备‘数据飞轮’技术迭代模式的业务领域。通过人工智能打造具有全球竞争力的世界级智能体，是我们的重要机会。”郭平说。郭平引用DeepSeek创始人梁文锋的交流纪要观点指出，人工智能时代技术加速迭代，可能削弱如英伟达CUDA生态的护城河，人工智能技术有望实现突破甚至替代。谈大模型：华为起步较早，但未能占据主导谈及大模型战略，郭平表示，华为聚焦于连接与计算领域，但不同业务板块对自研大模型的需求存在差异。华为大模型战略与自身业务追求紧密结合：坚持投入，但根据业务场景差异化布局。对于ICT业务及计算领域，华为的目标是成为英伟达。华为的核心优势不在于拥有自研大模型，而在于支持客户构建优秀的大模型，确保全球任何大模型均能在华为昇腾、鲲鹏、超节点及集群上高效运行。对于终端业务和智能驾驶业务，则最好拥有自研大模型。多数主流开源大模型仅开源权重，企业后续在增训或微调等方面仍面临诸多挑战；且数据开源存在滞后性。因此，在终端和智能驾驶领域，自研大模型更具优势。对于华为云业务，随着云与人工智能深度融合，缺乏具备竞争力的大模型将导致业务竞争力缺失。因此，华为云必须拥有自研大模型以维持竞争优势。郭平坦言，在大模型领域，华为起步较早，但未能占据主导。但这无须气馁，因为国内外顶尖科技公司投入巨资目前也未取得显著成果，反而是Anthropic、Kimi（月之暗面）、DeepSeek等公司取得了突破，这说明大公司既有优势也有劣势，企业形态需常变常新，以适应未来。谈经营策略：聚焦“连接”和“计算”华为是消费电子、智能汽车、通信设备、数字能源等多个产业链的链主，其经营策略及本身业务发展也备受市场关注。在座谈中，郭平回应了下一步经营策略、应对打压、6G等问题。华为2020年实现销售收入8914亿元，创下历史纪录。今年3月，华为披露的2025年年报显示，华为2025年实现全球销售收入8809亿元，逼近历史峰值。谈及下一步的经营策略，郭平表示，面向未来，华为的核心战略是“聚焦”，即深耕擅长的“连接”和“计算”领域，没有业务扩展计划。“我们期望公司取得更佳业绩，为全球客户提供数字基础设施解决方案，为人工智能发展提供多元化方案，并为中国电子工业的崛起做出贡献。这是我们对于未来的愿景：在专注领域内深耕纵深，创造更大价值。”郭平说。被问及“当前外部环境仍存在巨大的不确定性，若未来遭受进一步打压，华为能否更好应对”时，郭平表示，华为长期处于被打压的环境中，这是既成事实而非假设。真正阻碍华为发展的并非外部环境，而是内部能力。中国14亿人口所构成的蓬勃市场与需求，足以支撑华为生存，当然华为不只在国内发展。华为担忧的是相较于国内外竞争对手，是否具备竞争力，即能否提供有竞争力的产品与服务，为客户创造价值。谈及6G，郭平表示，频谱资源规范由ITU（国际电信联盟）确定，无线等技术标准由3GPP等组织制定。若仅遵循既定标准并具备竞争力，尚属基础层面。华为作为后来者，凭借“多快好省”的优势切入市场并获取份额，随后逐步成为标准的重要贡献者。无线标准的发展是一个持续演进的过程。华为希望推动全球统一标准，并继续作为该标准的重要贡献者、实现者及市场成功的参与者。在被问及华为是否会像马斯克探索外太空和火星那样对未来市场进行前瞻性布局时，郭平表示，华为没有计划制造卫星或太空飞船，这不属于其业务范围。华为致力于在选定的“连接”和“计算”领域内做到极致，实现客户梦想。这已是相当伟大的目标，市场空间也足够广阔。谈超越苹果：专注于做好自身在供应链成本攀升的背景下，华为如何调整供应链各环节的定价策略？郭平表示，在供应链领域，华为需要持续虚心向苹果学习，包括其供应链的竞争力、弹性与韧性。在当前供应形势受到约束的情况下，更需将“及时齐套率”“采购提前期”管理好，加快周转、降低存货，确保供应链各环节不掉链子。对于未来华为手机的销量是否有望超越苹果公司，郭平回应：华为并不以超越某一家特定企业作为发展目标，而是专注于做好自身。“全球市场包括终端领域，允许多家公司、多类产品共生共存。华为致力于提升产品核心价值，让消费者获得物有所值的体验，成为消费者心中喜爱和信赖的品牌。至于量产规模和市场排名，并非华为刻意追求的目标，而是产品具备竞争力的自然结果。”郭平说。谈智能汽车：通过引望直接提供智能驾驶服务2024年1月16日，华为成立深圳引望智能技术有限公司（以下称“引望”），并陆续将华为车BU的资产、人员汇聚到引望，还引入阿维塔科技、赛力斯两大股东，江淮汽车也已公告拟投资引望。未来华为是否会减少对引望的管理？郭平回应称，引望是华为控股、并与众多伙伴建立资本连接的公司。引望提供的智能汽车部件业务，是华为ICT业务的延伸。在智能汽车领域，华为通过引望直接提供智能驾驶服务。在相当长时期内，预计华为将继续承担领导引望发展的责任。至于华为智能汽车部件业务未来几年是否有拓展海外业务的计划？郭平表示，该业务自始便面向全球，而非仅局限于中国。华为智能部件虽属全球业务，但华为选择“不造车”。车企选择仅在中国销售还是走向全球，取决于各车企自身的战略选择。（上海证券报）问界销售渠道独立