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当下最现实的时代变局,正在淘汰一大批普通人如今普通人日子越来越难,不是不够

当下最现实的时代变局,正在淘汰一大批普通人如今普通人日子越来越难,不是不够勤快,而是时代环境彻底变了。三种现实趋势,正在悄悄改写普通人的命运。第一,红利褪去,暴利时代终结。过去随便做事就能赚钱的时代彻底结束,各行各业趋于饱和,粗放赚钱的机会越来越少。第二,AI与智能化替代加速。简单重复的体力、流水线、基础服务工作不断被替代,只会出力、没有技术的人,越来越难立足。第三,浮躁跟风,不愿深耕。多数人总想频繁换赛道、追风口,不肯沉下心打磨一门真本事,最后一事无成,越混越被动。未来的社会,不再拼运气、拼风口,只拼沉淀、技术、刚需、稳定。静下心深耕一门手艺,守住踏实本心,才是普通人最稳的后路。
是谁给你的勇气?惊喜,法国超越中国,成为全球第三大人工智能强国,这是谁给出来的言

是谁给你的勇气?惊喜,法国超越中国,成为全球第三大人工智能强国,这是谁给出来的言

是谁给你的勇气?惊喜,法国超越中国,成为全球第三大人工智能强国,这是谁给出来的言论?这外国媒体这么强悍吗?那法国都超越中国,成为全球第三大人工智能强国。那第一大人工智能强国是谁?第二大人工智能强国又是谁?难道美国排第二,谁排第一?法国都排成第三大人工智能强国。法国人工智能这么强悍吗?法国在AI人工智能方面的技术这么厉害,那全球范围内大量的用户在使用中国的AI人工智能难不成变成法国的?这到底是谁能说出这样的言论?难道没有经过思考?法国到底有什么人工智能在全球登顶,甚至技术这么厉害?难道法国是空降的?
闭源人工智能巨头Anthropic,正通过第三方平台(如ISBNdb)匿名批量采

闭源人工智能巨头Anthropic,正通过第三方平台(如ISBNdb)匿名批量采

闭源人工智能巨头Anthropic,正通过第三方平台(如ISBNdb)匿名批量采购百万级实体书籍,利用高速机器切除书脊进行扫描,随后将纸质原书彻底销毁,企图把越来越多的知识锁在自家的服务器之中。科技科学
算电协同直接被点名,意味着它在当下科技发展里的重要性。在数据爆炸的时代,计算和电

算电协同直接被点名,意味着它在当下科技发展里的重要性。在数据爆炸的时代,计算和电

算电协同直接被点名,意味着它在当下科技发展里的重要性。在数据爆炸的时代,计算和电力的协同就像是车的两个轮子,缺一不可。就好比大型数据中心,要是计算能力强但电力供应跟不上,那数据处理就像蜗牛爬。反之,电力充足计算能力弱,也是资源浪费。算电协同能让二者完美配合,提高效率、降低能耗。未来很多领域,像人工智能研发、云计算服务等,都得靠算电协同来支撑。这一动起来,说不定能掀起科技界的新波澜!
《金融时报》丑陋不堪无下限!一个中国年轻AI领袖做出了不起的成绩,还把人工智

《金融时报》丑陋不堪无下限!一个中国年轻AI领袖做出了不起的成绩,还把人工智

《金融时报》丑陋不堪无下限!一个中国年轻AI领袖做出了不起的成绩,还把人工智能成果免费送给全世界,你们却用一幅尽可能侮辱人的漫画来嘲弄他,还夹杂着各种影射,毫无底线,引发全球网民质疑,最后灰溜溜删除报道。中国的人工智能竞赛一直是一场人才争夺战,资金雄厚的科技集团不断从规模较小的初创企业挖人。面对这种局面,月之暗面创始人杨植麟仍成功留住了中国实力最强的研究团队,历经艰难取得佳绩。
放眼全球人工智能赛道,很多人争论一个核心问题:美国依旧保有AI优势吗?客观来看,

放眼全球人工智能赛道,很多人争论一个核心问题:美国依旧保有AI优势吗?客观来看,

放眼全球人工智能赛道,很多人争论一个核心问题:美国依旧保有AI优势吗?客观来看,美国在上游底层领域的护城河短期内还在,但全方位垄断的时代已经结束,全球AI正式进入双轨竞争格局。美国最扎实的优势集中在产业链顶端。高端AI训练芯片、CUDA软件生态、主流深度学习框架掌握在美国企业手中。OpenAI、谷歌持续冲击通用大模型上限,在复杂逻辑推理、多模态生成等前沿方向保持先发优势。同时硅谷持续吸引全球顶尖科研人才,海量风投支撑前沿探索,“从零到一”的基础创新能力,仍是其他国家难以快速追赶的长处。全球绝大多数顶尖算力集群集中在美国,这构成了它最核心的竞争底牌。但是优势正在持续被削弱,多重内部短板不断显现。首先,美国AI发展路线偏重通用闭源模型,大量资本扎堆消费端、服务业AI,和实体制造业结合不足。本土产业空心化,缺少海量工业场景持续迭代算法,很多前沿技术停留在演示层面,难以大规模落地生产。其次,电力基础设施老化,算力扩张遭遇硬性瓶颈,新建数据中心审批、供电周期漫长,算力扩容成本持续走高。更关键的一点,对华技术管制形成双向反噬。美国限制高端芯片流入中国,本意是延缓我方AI发展,却倒逼国产算力芯片、大模型加速自主迭代。如今国内避开单纯堆顶级算力的路线,深耕轻量化模型、工业人工智能,依托完整制造业体系,在智慧工厂、自动驾驶、产业数字化落地形成独特优势。越来越多发展中国家,开始选择性价比更高的国产AI方案,美国主导的单一生态出现裂口。从全球格局观察,欧洲、日韩、新兴国家很难建立完整AI产业链,大多只能参与细分环节,全球竞争本质是中美两条路线的比拼。美国擅长突破技术上限,我们专注产业落地;美国依靠全球化资本与底层技术,我们依托海量应用场景和完整工业链条。未来不会出现某一方彻底碾压另一方的局面。美国的上游优势还会维持一段时间,但很难再度建立绝对垄断。AI竞争比拼的不只是实验室技术,还要看算力供给、产业承载、市场空间长期综合实力。技术壁垒从来不是永久不变,持续的自主创新与场景沉淀,就是缩小差距最有力的方式。大家认为,若干年后AI竞争的主动权,会慢慢发生转移吗?
法国超越中国,成为全球第3大人工智能强国,前两位是美国英国。瞧瞧人家法国,不

法国超越中国,成为全球第3大人工智能强国,前两位是美国英国。瞧瞧人家法国,不

法国超越中国,成为全球第3大人工智能强国,前两位是美国英国。瞧瞧人家法国,不出手则已,一出手就是全球第三,仅次于美英!Adobe发布的一项国际研究,法国如今在全球表现最出色的人工智能生态系统中排名第三,仅次于美国和英国,但领先于中国。网友问,法国是如何做到的?其实很简单,这些所谓的国际研究组织,几乎都是由西方操作的,只要他们动动手指,想排第几,他们说了算。你要说美国人工智能强大,全球第一,这个还真不好反驳,毕竟美国有好多家人工智能公司全球排名领先。英国排老二算什么?英国有什么人工智能公司,还有就是这个法国,他又有什么拿出手的人工智能公司?没有,别说英法了,整个欧洲都凑不出一家在全球叫得上号的人工智能公司。这些国家的人工智能用的都是中美,一个用中美两国智能公司的国家,说排在中国之前,别说正常人了,傻子都不会信这种排名。

07.31盘后热股榜TOP101.长鑫科技|存储芯片国产替代2.天娱数科|

07.31盘后热股榜TOP101.长鑫科技|存储芯片国产替代2.天娱数科|AI数字人短视频3.通富微电|先进封装半导体4.德明利|闪存存储芯片赛道5.太极实业|存储+算力基建6.立新能源|绿电光热发电7.中际旭创|光模块AI算力8.传智教育|AI职教应用方向9.黄河旋风|培育钻石半导体10.爱丽家居|短线连板情绪股

最新行业数据显示,国内短剧去重月活用户已经达到8.5亿,短短五年时间快速崛起,多

最新行业数据显示,国内短剧去重月活用户已经达到8.5亿,短短五年时间快速崛起,多项核心数据甚至超过发展十余年的长视频平台。和大众固有印象不同,短剧受众男性占比58%,主力人群集中在35‑55岁、下沉市场,消费能力并不高。爱情、恩怨、玄幻依旧是最热门的题材,男频赛道增长势头迅猛。各大平台纷纷布局短剧业务,短视频平台投入力度最大,AI短剧更是成为新的风口。庞大的用户体量背后,也暗藏剧情套路化、内容同质化的问题。短剧已经不再是小众消遣,而是当下不容忽视的文娱新赛道,未来内容质量或许会成为行业新的竞争方向。
郑强教授再度抛出“重磅炸弹”,一番话令人瞠目。 他直言:“如今全民扎堆搞AI

郑强教授再度抛出“重磅炸弹”,一番话令人瞠目。 他直言:“如今全民扎堆搞AI

郑强教授再度抛出“重磅炸弹”,一番话令人瞠目。他直言:“如今全民扎堆搞AI,可我们身为人口大国,若人工智能把劳动力都替代掉,恐怕会酿成严重的社会动荡。AI真能彻底取代人工吗?”发人深省!此言一出,网络瞬间炸锅。有人批郑强落伍,有人讽他多虑。但在我看来,郑强教授并非抵制AI,他反对的是“技术万能论”。中国当然不能拒绝人工智能。AI能够提高生产效率,推动制造业升级,也可以进入医疗、交通、教育、政务等领域,解决过去单靠人力很难解决的问题。2025年国务院印发“人工智能+”行动意见,明确提出推动人机协同,培育新产业、新岗位,让更多人共享技术进步成果。到了2026年,国家就业规划再次强调,要强化人工智能的就业创造效应,而不是只盯着机器能够替掉多少人。可问题在于,技术创造新岗位和旧岗位消失,从来不是同时发生,也不会自动落在同一批人身上。一个流水线工人被自动化设备替代,不等于他第二天就能成为机器人运维工程师;一名普通文员被智能系统压缩岗位,也不意味着她听几节网课,就能转型成为算法人才。新岗位需要学历、技能和经验,旧岗位上的人却要面对房贷、孩子和父母。技术升级可能只需要企业完成一次采购,人的技能升级却可能需要几年时间。这背后的问题,远没有看上去那么简单。国家统计局数据显示,2025年末,我国16至59岁人口仍有8.5亿多人,全国就业人员超过7.25亿。这样庞大的劳动群体,意味着任何产业升级都不能只算企业节省了多少成本,还要计算整个社会能否承受岗位调整的速度。2026年高校毕业生规模达到1270万人,青年就业本来就面临不小压力。AI如果首先压缩的是客服、基础文案、设计助理、数据录入和初级程序开发等入门岗位,年轻人连积累经验的第一块台阶都可能变窄。有人说,过去蒸汽机、电力和电脑出现时,也有人担心失业,后来不都创造了更多工作吗?乍一看,很多人可能觉得这套逻辑很有道理,可再往深处看,就会发现,生成式人工智能与过去的机械自动化并不完全一样。过去的机器主要替代重复性体力劳动,如今的AI开始进入文字处理、图像制作、数据分析和基础决策环节,影响的不只是工厂里的蓝领,也包括写字楼里的白领。国际劳工组织2025年的研究显示,全球约四分之一的就业岗位可能受到生成式人工智能影响,但大部分岗位更可能被改造,而不是彻底消失。国际货币基金组织则估计,全球接近四成岗位会受到AI冲击,结果既可能是替代,也可能是增强。(ilo.org)所以,真正值得警惕的不是“AI会不会把所有人都赶走”,而是它会不会先把一部分人的议价能力打下去。过去一家公司需要十个人完成的工作,现在可能变成两个人带着AI完成。企业成本下降、利润增加了,可剩下八个人怎么办?留下的两个人承担更多工作,工资是否同步增加?机器贡献的收益,是只进入股东报表,还是能转化为更短的工时、更高的收入和更完善的社会保障?网上很多人把这事归结为“适者生存”,可我觉得并不是这么回事。普通劳动者不是拒绝进步,他们只是没有足够的资本,拿全家的生活去赌一次充满不确定性的转型。说白了,AI本身没有善恶,决定结果的是规则。企业当然有追求效率的权利,但不能把技术升级产生的全部成本都甩给劳动者。岗位减少之前,有没有提供转岗培训?使用算法考核员工时,是否公开基本规则?劳动者被机器替代后,能否得到合理补偿?职业教育能不能跟上产业变化?中年劳动者是否拥有重新学习的机会?这些问题不解决,所谓“技术红利”,就可能变成少数人的红利、多数人的焦虑。有一点我怎么都想不明白:一些人一边高喊人工智能将创造无限机会,一边又把裁员、降薪、减少招聘说成不可改变的市场规律。既然技术进步属于整个社会,为什么收益可以集中,代价却必须由个人承担?但是我认为,郑强这番话最有价值的地方,不是给人工智能踩刹车,而是提醒所有人,技术发展的速度必须和社会承受能力相匹配。中国需要人工智能,也需要制造业、服务业和千千万万普通劳动者。技术应该替人完成危险、重复和低效的工作,让人活得更有尊严,而不是简单地把劳动者变成成本表上最先被划掉的那一项。我们真正该问的,不是人工智能会不会取代人类,而是谁决定它替代什么、替代多快,以及被替代的人有没有下一条路。当一个社会只顾赞美机器跑得多快,却不关心掉队的人摔得多重,那才是郑强口中“社会混乱”最值得警惕的起点。

有一个预感,不知道对不对。接下来短视频平台上的伪技术流内容可能会多起来,因为M

有一个预感,不知道对不对。接下来短视频平台上的伪技术流内容可能会多起来,因为MiniMaxH3能直接生成了。
郑强教授,再次发出“王炸”言论,语出惊人!他说:“现在大家都去搞人工智能,但是我

郑强教授,再次发出“王炸”言论,语出惊人!他说:“现在大家都去搞人工智能,但是我

郑强教授,再次发出“王炸”言论,语出惊人!他说:“现在大家都去搞人工智能,但是我们是人口大国,人工智能要是把劳动力给废了,那可能会带来巨大的社会混乱。人工智能到底会不会取代人类的劳动力?”振聋发聩!老郑这话听着刺耳,却是把一块遮羞布硬生生扯了下来。现在全社会都在喊人工智能,好像谁不跟上这股风就要被淘汰。可咱们得掂量掂量自己的家底,中国14亿人,每年上千万大学生毕业,要是机器把活都干了,人干什么去?别拿“机器取代旧岗位、催生新岗位”那套经济学老话来搪塞人。过去纺纱机取代纺织工,确实拉长了产业链,创造了更多饭碗。但那会儿是体力劳动向体力劳动的平移,一个纺纱工学几天新机器就能上手。现在AI动的是脑力,是可编码的认知劳动,一个程序员被AI取代了代码工作,让他去干“人机协同调度员”,这跨度比登天还难。现实的残酷数据摆在这儿。上海科技大学刚发布的《AI时代的中国劳动力市场》报告,查了全国65200条岗位任务,结论很直接——26.6%的岗位处于被AI高替代的低互补区间。Java工程师不怕,因为架构设计、线上故障处置这些活AI干不了。可做标准话术的客服呢?写基础代码的入门级程序员呢?他们正被大模型生生吞掉。最要命的是,这轮AI替代专挑职场新人下手。2024年以来,22到25岁的软件开发者就业人数直接掉了两成多。AI把年轻人挤进职场的通道给堵了,连“搬砖”练手的机会都不给。一个刚毕业的大学生,没了初级岗位的历练,拿什么去积累经验、成长为中坚力量?郑强教授怕的不是技术本身,他怕的是技术跑得太快,社会的保障网和人的心理承受力根本跟不上。失业不只是少了张工资卡,它连着一个人的尊严、家庭的和睦、社会的稳定。当大规模结构性失业袭来,技能错配的阵痛拉长,“有活没人干、有人没活干”就成了社会动荡的引信。有人会说,学啊,终身学习啊。可大龄劳动者掌握新技术的平均时间是年轻人的1.8倍,企业给50岁以上员工的培训投入只有青年员工的三分之一。不是不想学,是没时间、没机会、没渠道。把再就业的压力全甩给个人,那叫推卸责任。所以问题从来不是“AI能不能取代人”,而是“取代之后,人去哪儿”。我们现在缺的不是对AI的追捧,而是对“被落下的人”的制度兜底。蔡昉教授提出过“人类最终决策权”的原则,涉及大规模解聘的决策,必须经过人工复核,不能全交给算法。在人口大国谈AI,每一步都得如履薄冰。刘强东敢承诺“被机器取代的员工一个都不开除”,这背后是企业拿了技术红利,就必须扛下安置的责任。从国家层面,更得建立AI就业影响的早预警机制,把“兼顾就业”写进技术应用的法规里。郑强教授那一代人,经历过上山下乡,知道饭碗倒了的天会塌。他这盆冷水泼得正是时候,给狂飙的AI热降降温。技术是中性的,但怎么用、用到什么程度、把人往哪儿摆,这道选择题的答案,关系到每个人的饭碗和国家的长治久安。各位读者你们怎么看?欢迎在评论区讨论。
长久以来,人工智能困于数字界面之中,只能等待人类发出指令。汽车赋予AI感知现实、

长久以来,人工智能困于数字界面之中,只能等待人类发出指令。汽车赋予AI感知现实、

长久以来,人工智能困于数字界面之中,只能等待人类发出指令。汽车赋予AI感知现实、干预物理世界的躯体,交互逻辑由此重构。技术不再追求单向的指令传达,而是转向理解人与环境的微妙关联,在无声的预判里消解出行的疲惫,让科技抵达共情的层面。当AI长出汽车身体
【AI独角兽的集体沉默:当科研变成“暗箱”】斯坦福最新研究揭示了一个尴尬现状:超

【AI独角兽的集体沉默:当科研变成“暗箱”】斯坦福最新研究揭示了一个尴尬现状:超

【AI独角兽的集体沉默:当科研变成“暗箱”】斯坦福最新研究揭示了一个尴尬现状:超半数AI独角兽从未发表过核心科研论文,2025年全行业仅1‰的论文出自这些估值过10亿的公司。OpenAI贡献了近40%的引用量,但即便在顶尖实验室,真正输出成果的也只是极少数人。这种“博客化”趋势正取代严谨的同行评审,技术细节被藏进黑盒,代码和权重成了真正的护城河。这标志着AI已完成从科学向工业的剧烈转型。Google当年的Transformer论文成了业内的前车之鉴,让大厂意识到公开技术往往是给对手送弹药。现在的逻辑很残酷:用公共数据训练,用闭源模型收割。这不仅是商业竞争,更是人才声誉与公司利益的博弈。当创新被锁进保险柜,行业正进入一个高效率但低透明度的暗林时代,普通开发者能看到的信号将越来越稀缺。science.org/content/article/ai-s-top-startups-are-barely-publishing-their-research
德媒《法兰克福汇报》日前刊发评论称,面对“中国冲击波2.0”,无论是人工智能还是

德媒《法兰克福汇报》日前刊发评论称,面对“中国冲击波2.0”,无论是人工智能还是

德媒《法兰克福汇报》日前刊发评论称,面对“中国冲击波2.0”,无论是人工智能还是汽车领域,如果关起门来自我孤立,都将是错误的回答。“如果这样做,等于拱手把世界市场让给中国;尽管应对了短期的贸易政策挑战,但对于更长期的技术挑战则等于没有回应。目标应该是,提高自身实力。”面对中国科技与产业的快速崛起,不少西方势力固守零和思维,企图以封锁、脱钩、自我孤立的方式遏制中国发展。但此评论跳出部分西方舆论的狭隘对立思维,展现出理性、清醒的全球化视野,为西方应对中国产业崛起提供了正确答案。其观点极具现实意义,点明大国竞争的核心是实力比拼而非壁垒对抗。一味打压遏制无法阻碍中国进步,只会让自身丧失创新活力。唯有坚持对外开放、参与良性竞争,深耕自身技术研发、夯实产业实力,才能顺应全球化趋势,在双向博弈与合作中实现共赢发展。
利好消息!重大顶层利好落地!六张网建设+人工智能+双重定调,产业链迎来长期黄金机

利好消息!重大顶层利好落地!六张网建设+人工智能+双重定调,产业链迎来长期黄金机

利好消息!重大顶层利好落地!六张网建设+人工智能+双重定调,产业链迎来长期黄金机遇重磅顶层定调出炉,中央政治局会议同步敲定两大核心战略:全速推进六张网现代化建设、深入落地「人工智能+」全域行动,基建底座与智能时代双向绑定,不仅稳住经济基本盘,更为数字科技产业打开长达数年的成长空间,资本市场中长期逻辑彻底夯实。很多人还没读懂这次政策的深层联动逻辑:六张网,就是未来数字经济实打实的硬件基石,包含算力网、新一代通信网、新型电网、国家水网、城市地下管网、现代化物流网六大板块。全国大范围统筹建设,既能补齐城乡算力、网络、能源的发展差距,抹平区域数字化鸿沟,更解决了AI落地最大的底层短板。简单来讲,没有完备的六张网做支撑,人工智能再先进的模型,也没办法实现大规模商业化落地,二者是底座与上层应用、硬件骨架与智能血肉的绝佳搭档,相辅相成、缺一不可。而「人工智能+」行动的全面推进,标志着AI正式告别单纯题材炒作、大厂闭门研发的阶段,全面迈入产业渗透时代。政策重心不再只扶持大模型研发企业,转而推动AI技术深度改造制造、消费、服务业等各行各业。未来红利不再局限于算力芯片、算法研发厂商,能够落地工业智能改造、智慧民生服务、数字化解决方案的实体企业,都会持续吃到政策红利,行业覆盖面被彻底拓宽。落脚到资本市场,这份顶层规划,彻底扭转了此前AI板块纯概念炒作的局面,行业正式从炒热度、炒题材,转向拼订单、拼业绩、拼落地实力。伴随着六张网工程陆续开工建设,光通信、算力硬件、算电协同设备、通信元器件、AI行业解决方案这些细分赛道,后续订单会逐步兑现,业绩增长具备极强确定性,长期成长底气十足。当然产业发展注定循序渐进,不会短期一蹴而就。国家同步完善人工智能行业治理规则,意味着行业野蛮生长的时代正式落幕,只有合规经营、拥有真实落地场景、具备硬核技术实力的优质企业,才能穿越短期行情波动,分享智能经济时代的长期红利。一边筑牢六大现代化网络根基,一边完成全行业智能化升级,全新的智能经济形态正在慢慢成型,一批依托政策东风崛起的核心产业,将会成为往后市场的中坚力量。点赞收藏紧跟政策主线,耐心陪伴优质赛道成长,别错过时代赋予的结构性机会。以上内容仅供参考,不构成投资建议。股市有风险,入市需谨慎
外媒:中国美妆品牌正利用人工智能加速产品开发与上市,以应对国内增长放缓并追赶国际

外媒:中国美妆品牌正利用人工智能加速产品开发与上市,以应对国内增长放缓并追赶国际

外媒:中国美妆品牌正利用人工智能加速产品开发与上市,以应对国内增长放缓并追赶国际竞争对手。以逸仙电商为例,其借助AI将原本两年以上的研发周期压缩至六个月,并在一周内从五十多种候选成分中筛选出三种目标成分。目前国产品牌已占据中国化妆品市场57%的销售额,但在高端领域仍落后于外资品牌;西方品牌在发现与验证环节AI投入更强,而中国品牌的优势在于从实验室到货架的转化速度更快。
李阳又语出惊人,抛出个“五毒”论,把手机、短视频、游戏、外卖、饮料全给批了个遍,

李阳又语出惊人,抛出个“五毒”论,把手机、短视频、游戏、外卖、饮料全给批了个遍,

李阳又语出惊人,抛出个“五毒”论,把手机、短视频、游戏、外卖、饮料全给批了个遍,甚至喊出“孩子会因此毁灭”。这话听着确实刺耳,但也确实戳中了无数家长的痛点。谁家没个为孩子刷视频、玩游戏头疼的?可转念一想,真能全怪这些东西吗?手机本身只是个工具,它是用来查资料学知识,还是用来消磨时光,归根结底看的是用它的人。把所有问题都归咎于外物,说白了,就是给家庭教育的缺位找个替罪羊。家长自己下班瘫在沙发上刷手机,却指望孩子能自律?这逻辑本身就站不住脚。真正毁掉孩子的,从来不是什么电子产品或外卖,而是那种“甩手掌柜”式的放任。教育的本质,是教会孩子在诱惑丛生的世界里,如何保持清醒,如何做出选择。毕竟,屏蔽不了世界,就得先修好内功。与其在那儿焦虑地喊打喊杀,不如先审视一下,自己到底给了孩子什么样的引导。
法媒:法国现已成为全球第三大人工智能强国,领先于中国 2026年7月,一条来

法媒:法国现已成为全球第三大人工智能强国,领先于中国 2026年7月,一条来

法媒:法国现已成为全球第三大人工智能强国,领先于中国2026年7月,一条来自法国的消息在国内科技圈炸了锅,法国媒体高调宣布:法国已成为全球第三大人工智能强国,领先于中国。法国前人工智能与数字国务秘书ClaraChappaz也发文附和这一说法。不少网友看到这则新闻第一反应都是愣住了——欧洲在人工智能上有什么拿得出手的东西吗?大模型、芯片、应用、人才培养、资金投入,哪个维度法国能压过中国一头?这事得掰开揉碎了看。先看市场规模这个硬指标,根据上海外国语大学发布的《2026法国人工智能产业发展现状报告》,2025年法国AI市场规模约为66.4亿美元。而中国呢?工信部数据显示,2025年中国人工智能核心产业规模已经超过1.2万亿元人民币。1.2万亿元是什么概念?按汇率换算,大约是1700多亿美元,是法国市场的25倍以上。一个是66亿美元,一个是1700多亿美元,这差距不是一星半点。再看权威排名,2026年7月,中国科学技术信息研究所在世界人工智能大会上发布了《全球人工智能创新指数报告2026》。报告显示,美国和中国稳居全球第一梯队,美国78.44分,中国60.49分,中国领先第三名20.5分。自这个指数创建7年以来,中国连续6年排名全球第二。法国在哪?连前三都没进,斯坦福大学2024年发布的全球人工智能实力排行榜中,法国排在第13位;到2024年才跃升至第六位。所谓的“全球第三”,不知道是哪家机构、用什么标准评出来的。大模型领域更是如此,法国确实有一家明星公司叫MistralAI,成立于2023年,总部在巴黎,被不少人称为“欧洲AI的希望”。这家公司估值确实在涨,从2025年9月的100亿欧元翻倍到2026年约200亿欧元。但问题是,Mistral的收入从2025年的2000万美元增长到2026年的4亿美元以上,一年涨了20倍。而OpenAI的年收入已经是百亿美元级别了。差距依然悬殊。更重要的是,全球大模型竞争已经呈现出清晰的“中美双极”格局,美国和中国公司及模型密度远高于其他市场。法国Mistral虽然在自己的区域市场有一定影响力,但在模型密度和智能水平上跟中美还有显著差距。一个估值200亿欧元的独角兽,能撑起一个“全球第三”吗?芯片层面更不用说了,2026世界人工智能大会上,华为昇腾950超节点真机首次公开亮相。这是业界最大规模的超节点,面向大规模数据中心建设和万亿级大模型训练。中信证券预测2026年国内AI芯片市场规模将突破3000亿元。法国呢?法国连像样的自主AI芯片都没有,主要靠吸引美国公司在法国建数据中心,软银宣布在法国投资450亿欧元建数据中心,亚马逊也有数十亿美元的投入计划。靠给美国公司提供土地和电力来发展AI,这算哪门子“强国”?应用层面更是一目了然,中国AI已经深入到了各行各业。2025年,中国规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率超过30%,人形机器人整机产品达400余款、超过全球半数。2026世界人工智能大会上,阶跃星辰发布了号称全球首个大模型原生智能体手机,阿里巴巴联合荣耀基于千问大模型共创手机端AI方案。AI手机、AI电脑、AI眼镜已经走进千家万户。法国呢?微软的一项研究显示,法国在生成式人工智能应用方面位居全球第五,用户占比44%。这个普及率确实不错,但别忘了法国总人口才6800万,用户基数摆在那里。法国这些年确实在AI上投了不少钱,2025年2月,马克龙宣布未来几年法国AI领域投资将达1090亿欧元。2025年法国吸引了53个外资AI项目,同比增长26%。2025年法国还启动了国家人工智能战略第三阶段,政策重点从基础研究转向全场景应用。但投资是一回事,产出是另一回事。法国AI私人投资总额155.7亿美元,全球排名第七。前十都没进前三,怎么就成了“全球第三强国”?更尴尬的是,法国在公共部门AI应用方面表现糟糕,2026年发布的一项公共部门AI采用指数显示,法国在十个受调查国家中排名垫底,74%的法国公务员认为AI无法完成他们工作中的任何部分,约45%的人表示工作中从未使用过AI。政府大力推AI,公务员却不买账,这尴尬谁懂?说白了,法国这波“全球第三”的宣称,更像是欧洲老牌国家面对中美AI竞赛时的一种心态投射。自己没什么拿得出手的,就找一份对自己有利的排名给自己打气。但数据不会骗人,66亿美元对1.2万亿元,第六名对第二名,一家独角兽对几百家AI企业集群。法国在AI领域确实有进步,值得肯定,但硬要说“领先中国”,那只能说法国媒体自己信了就行。毕竟,靠喊口号是喊不出真正的技术实力的。
哪来的盲目自信?法媒突然放话:法国已经成为全球第三大人工智能强国,实力领先中国。

哪来的盲目自信?法媒突然放话:法国已经成为全球第三大人工智能强国,实力领先中国。

哪来的盲目自信?法媒突然放话:法国已经成为全球第三大人工智能强国,实力领先中国。这话一出来,估计不少人都愣了。美国排第一还能理解,英国排第二也勉强能聊,可法国突然冲到第三,还把中国压在第四,多少有点像法国队在自家球场踢了一场友谊赛,然后宣布自己拿了世界杯冠军。不过,这个排名并非凭空编出来的。法国媒体引用的是Adobe发布的一份研究。该研究挑选了11个经济体,统计人工智能独角兽数量、私人投资、数字化成熟度、AI普及程度、相关政策数量,以及生成式AI招聘岗位等指标,最后换算成十分制。结果美国拿到8.25分,英国7.8分,法国6.5分,中国和德国都是5.65分。于是,一顶“全球第三大人工智能强国”的帽子,就这样稳稳戴到了法国头上。问题是,仔细看看数据,味道马上就不一样了。法国拥有34家AI独角兽,中国有302家。2025年法国AI私人投资约43.6亿美元,中国约124.1亿美元。法国当年获得融资的新AI企业有84家,中国是161家。在这些最能体现产业规模的指标上,中国都明显领先。法国之所以反超,主要靠的是数字成熟度、AI扩散率、政策数量和招聘岗位。尤其是招聘数据,法国统计到1432个生成式AI岗位,中国只有266个。看到这里,我的第一反应不是法国人才需求有多强,而是这个统计口径对中国到底有多大代表性。因为它使用了LinkedIn等公开数据。法国企业习惯在LinkedIn招聘,中国企业更多使用Boss直聘、猎聘、智联招聘以及企业自己的招聘平台。拿一个在中国覆盖有限的平台统计岗位,再得出中国AI就业市场不够活跃,我认为多少有点拿巴黎地铁客流,判断北京有多少人上班。AI扩散率也是同一个道理。法国得到44分,中国只有16.3分。可中国大量AI应用并不一定以海外机构熟悉的形式出现。从手机里的智能助手,到电商推荐、工业质检、自动驾驶、港口调度、城市治理,再到工厂里的机器视觉,许多应用已经嵌入具体业务。用户可能天天在使用,甚至感觉不到背后是人工智能。我倒不是说这份排名毫无价值。法国确实有几把刷子。它有MistralAI这样的明星企业,有不错的数学传统和工程师体系,还有较充足的核电资源。巴黎也吸引了一批全球AI研究机构和创业团队。法国在欧洲内部,完全称得上第一梯队。甚至可以说,它是目前欧洲最有希望跑出世界级AI企业的国家之一。这一点没必要否认。但“欧洲强队”和“综合实力超过中国”,中间还隔着一大段距离。人工智能真正拼到最后,比的不是开了多少招聘岗位,也不是写了多少份政策,而是芯片、算力、数据、模型、资本、科研、应用和制造业能不能连成一条完整链条。斯坦福大学2026年AI指数显示,中美前沿模型的性能差距已经大幅缩小,中国还在AI论文数量、引用量、专利产出和工业机器人部署等方面处于领先位置。这些指标未必能决定全部,却比“某个平台上有多少岗位”更接近真实技术竞争。我认为这次排名最有意思的地方,不是法国到底排第三还是第五,而是它展示了排行榜的一种常见玩法:先挑选对自己有利的指标,再统一换算分数,最后用一个简单名次,包装一套复杂现实。法国AI普及率高,可以说法国应用环境不错。法国人才密度高,可以说它有研发优势。可把这些单项成绩加起来,直接宣布法国已经全面领先中国,就有些用力过猛了。这就像一家小而精的餐厅,服务评分很高,员工招聘也很活跃,于是老板宣布,自己的供应链、营业额和出餐能力已经超过全国最大的餐饮集团。听着挺振奋,账本却不一定答应。当然,法国敢这么宣传,也说明它非常清楚AI竞争需要信心、资本和注意力。先把声势造起来,才能吸引人才和投资。从这个角度看,这个第三名不只是技术排名,更像一张面向全球资本的招商海报。所以法国值得重视,也值得尊重,但没必要被一份榜单抬得太高。真正的人工智能强国,不是媒体给个名次就算数,而是模型有人用、产业接得住、技术能迭代、产品卖得出去。法国已经坐上了欧洲AI牌桌,这是真的。至于说它已经超过中国,我看更像是一杯法国香槟开得太早。气氛确实到了,比赛却远远没有结束。
疯狂英语李阳说:“中国孩子一定会走向毁灭,因为五毒俱全。第一,毒手机。手机是

疯狂英语李阳说:“中国孩子一定会走向毁灭,因为五毒俱全。第一,毒手机。手机是

疯狂英语李阳说:“中国孩子一定会走向毁灭,因为五毒俱全。第一,毒手机。手机是万恶之源。第二,毒短视频,刷短视频成为毒害青少年的重大原因。第三,毒游戏。游戏就是毒品,比毒品还毒品。第四,毒外卖。点外卖是导致现代人毁灭的重要原因。第五,毒饮料。饮料的危害是很恐怖的。”这话听着刺耳,但你不得不承认,它精准戳中了无数家长半夜惊醒的那个痛点。我们这代人,好像活在一个巨大的矛盾里:既享受着科技带来的便利,又眼睁睁看着下一代被这些便利一点点“吃掉”。前几天在麦当劳等人,隔壁桌坐着一对母子。妈妈忙着回工作消息,顺手给孩子点了个儿童套餐,送了个小玩具。孩子大概七八岁,一口炸鸡一口可乐,另一只手拇指在iPad上飞速滑动,那是某种竞技类游戏的回放视频。整整半小时,母子俩没说一句话。孩子眼神发直,只有手指在动。那一刻,我仿佛看到了李阳口中那个“五毒俱全”的未来缩影,安静得让人心里发毛。尼尔·波兹曼在《娱乐至死》里早就警告过我们:“我们将毁于我们所热爱的东西。”现在的算法太懂人性了,它像个无底洞,精准投喂你喜欢的碎片,直到你失去长时间专注的能力。很多人骂手机,其实手机挺冤的。它不过是承载了短视频、游戏和外卖的一个容器。真正可怕的,是我们正在丧失对注意力的掌控权。心理学上有个概念叫“嗑瓜子效应”。你看人嗑瓜子,一旦停下来就觉得无聊,因为瓜子壳提供了即时反馈。短视频和游戏也是如此,15秒一个笑点,几分钟一局胜负,这种高频刺激让大脑习惯了“快”,就很难忍受读书、听课那种“慢”的反馈了。我特别能理解李阳的焦虑,也能理解屏幕前各位家长的无力。当你累了一天,回家只想躺平刷手机时,你很难理直气壮地抢走孩子的手机。这种共谋感,才是最让人窒息的。亚里士多德说过:“放纵自己的欲望,是最大的祸害;谈论别人的隐私,是最大的罪恶;不知自己过失,是最大的病痛。”我们一边放纵自己的嘴瘾和点外卖的懒劲,一边指责孩子重蹈覆辙,这本身就不太公平。记得有个挺有名的实验,叫“棉花糖测试”。那些能忍住不吃眼前棉花糖的孩子,长大后确实表现更好。但现在的环境是,我们不仅递给孩子棉花糖,还给它加了糖衣炮弹,甚至把棉花糖变成了永不停歇的糖果瀑布。我们不必像李阳那样极端地把饮料比作“恐怖”,把外卖等同于“毁灭”。但我们必须警惕那种“温水煮青蛙”的麻木。当你发现孩子写作业时总忍不住摸手机,或者吃饭必须配视频,这就是警报。赫胥黎在《美丽新世界》里说:“人们感到痛苦的不是他们用笑声代替了思考,而是他们不知道自己为什么笑以及为什么不再思考。”所以,别急着去砸手机,也别忙着转发李阳的惊人之语去恐吓孩子。试着今晚放下手机,哪怕只陪孩子读十分钟书,或者单纯聊聊天。我们要对抗的不是手机、外卖或饮料本身,而是那种试图让我们放弃深度思考和真实交流的懒惰本能。毕竟,在这个碎片飞舞的时代,能守住内心的秩序,才是真正的免疫力。
全域焕新以智为先筑根基中国移动AI引领数字产业高质量发展技术行稳致远,发

全域焕新以智为先筑根基中国移动AI引领数字产业高质量发展技术行稳致远,发

全域焕新以智为先筑根基中国移动AI引领数字产业高质量发展技术行稳致远,发展向善为本。中国移动在推进人工智能规模化落地的同时,同步完善数据安全、算法伦理管控机制,筑牢智能技术安全防线,实现创新发展与风险治理双向平衡。从夯实底层算力底座,到丰富行业智能应用,再到引领产业协同升级,中国移动以“以智为先”的清晰布局,践行央企数字担当。面向未来,人工智能发展空间广阔。中国移动将持续深耕一体化AI基础设施建设,迭代多元智能服务能力,不断拓展AI赋能实体经济的边界,以领先的人工智能布局引领数字产业变革,助力我国抢占全球智能科技发展制高点,书写数字中国建设全新篇章。

洗衣机上有诡异奶奶这个创意设定太有画面感了,把日常家电和悬疑元素结合,短视频创

洗衣机上有诡异奶奶这个创意设定太有画面感了,把日常家电和悬疑元素结合,短视频创作者脑洞真的大。
为什么日本出不了DeepSeek?原因很简单,在21世纪,你见过还在用传真机的

为什么日本出不了DeepSeek?原因很简单,在21世纪,你见过还在用传真机的

为什么日本出不了DeepSeek?原因很简单,在21世纪,你见过还在用传真机的国家吗?再顺便一提,日本的IT水平,是你印象中印度的水平。而印度的IT水平,是你印象中日本的水平。人工智能已经跑进按周更新、按天迭代的赛道,有些办公室却仍在等传真机慢悠悠吐纸。纸张出来那一刻,像是旧时代给数字社会递来一封挂号信。画面很有喜感,背后却不是小问题。日本拥有汽车、机器人、精密材料和传感器等产业基础,却迟迟没有形成DeepSeek式的全球标志性成果。关键不在于日本人不会写程序,而在于硬件、软件、组织和市场之间,始终没有拧成一股足够快的力量。传真机只是表象。真正拖慢效率的,是纸质手续、层层审批、彼此分割的旧系统,以及企业不愿轻易更换核心软件的保守习惯。人工智能研发最讲究快速试错,模型方向错了就要马上调整,产品上线后还要迅速吸收用户反馈。若一次改动先要开几轮会议,再请旧系统点头,算法还没跑热,耐心已经先被耗光。日本政府并非没有意识到问题。日本数字厅到2026年7月仍在推进模拟规制清理,并把面向政府部门的生成式人工智能使用环境扩展到各省厅。日本经济产业省也持续推动生成式人工智能扶持项目,2026年6月又选出16个模型开发项目,为其提供算力等支持。这说明日本正在追赶,而且投入不小。可国家项目能解决部分算力短缺,却很难在短时间内改掉组织惯性。人工智能不是买几台服务器就能自动长出来的盆栽。它需要敢于开源的企业、能够迅速决策的团队、充足的数据、密集的开发者社区,以及愿意率先使用新产品的客户。DeepSeek的成长路径恰好体现了另一套节奏。到2026年4月,DeepSeek已发布V4预览版本,继续强调开源、长上下文和较高的使用效率。它带来的冲击不只是模型指标,而是让外界看到,中国企业能够在复杂环境中压缩成本、优化工程、快速迭代,还能把技术成果交给全球开发者检验。中国人工智能产业的优势,也不只是人口多、市场大。更重要的是产业链完整,互联网平台、制造业、通信、金融、教育和科研场景彼此连接。模型做出来,很快就能进入工厂、手机、办公系统和公共服务。应用越广,问题暴露越快,改进也越快。这种边使用边升级的能力,比发布会上的漂亮口号更可靠。印度则给日本提供了另一面镜子。印度城市基础设施仍有不少短板,但软件服务产业早已深度嵌入全球市场。印度官方2026年公布的信息显示,其信息技术和信息技术服务产业在2024至2025财年收入约2830亿美元,全球能力中心数量超过2100个,相关岗位覆盖工程、数据分析、网络安全和人工智能。印度还在国家人工智能计划下建设公共算力平台,算力规模超过1.8万块图形处理器。它未必马上复制DeepSeek,却拥有庞大的英语技术人才、软件服务经验和全球客户网络。于是便出现一种有趣反差。日本街道整洁、机器精巧,却常被旧软件和旧流程拖住;印度街面看着热闹,程序员却可能正在给全球企业维护核心系统。标题里的说法带着夸张,但夸张之所以能逗笑,正是因为戳中了认知错位。日本不是没有人工智能能力,印度也不是只有低端外包。真正拉开差距的,是能否把人才、资本、算力、数据和应用场景快速组织起来。人工智能时代没有永久的优等生,也没有靠旧名声自动续费的强国。日本若能真正打通行政、产业与软件生态,仍有追赶条件;印度若继续补齐基础模型和高端研发,也可能形成更强竞争力。中国更值得珍惜的,不是一次模型走红,而是自主创新能力正在形成体系。面对技术封锁和激烈竞争,中国企业没有守着传真机等待许可,而是把有限资源算得更细,把工程路线走得更实,把成果更快送进产业。未来谁能领先,看的不是谁的办公室更像科幻片,而是谁敢把旧流程送进博物馆,把创新真正留在生产线上。
一份关于“设备端人工智能”的产业链名单,这两天在圈子里悄悄传开了。大家还在盯着云

一份关于“设备端人工智能”的产业链名单,这两天在圈子里悄悄传开了。大家还在盯着云

一份关于“设备端人工智能”的产业链名单,这两天在圈子里悄悄传开了。大家还在盯着云端服务器疯狂烧钱,真正的巨头们早就调转枪头,要把大模型硬生生塞进你我的裤兜里。以前搞智能,得靠远在天边的机房供电算数据。现在变天了。不连网,不求人,直接在手机和智能眼镜里本地跑运算。这不是简单的功能升级,这是整个消费电子产业链在给五脏六腑大换血。想象一下南方某个无尘车间里的画面。机械臂精准起落,把一颗比指甲盖还小的系统级主控芯片,死死焊在主板上。就为了这颗算力核心,底层的厂子早就挤破了头。亿道信息靠着先进封装技术抢占新增长点,瑞芯微、晶晨、泰凌微的芯片已经成箱成箱地往车间外拉。另一边,负责处理图像的国产图形处理器,比如景嘉微的产品,也早早卡位抢到了流水线上的位置。底层大脑造好了,皮囊也得跟着换。卖到非洲的传音手机,还有搞出智能体手机的中兴,已经开始在商场柜台抢地盘。为了配合这些装在口袋里的“新脑子”,外围的零件厂全速开动。水晶光电在打磨智能眼镜的光学镜片,思特威在测试更灵敏的图像传感器,国光电器的声学零件堆在仓库等待装配。到了蓝思科技、立讯精密这些制造龙头的车间里,一个个崭新的外壳正在接受高强度的冲压,环旭电子更是带着封装模组直接切入了智能眼镜的供应链。光有铁疙瘩还不行。科大讯飞把成熟的语音技术塞进去当“耳朵”,中科创达忙着把操作系统这根“神经”铺满整台设备。最后,华勤、闻泰这些整机代工厂,像揉面团一样,把所有的芯片、镜头、软件打包组装。一台台不需要依赖云端也能自己思考的智能设备,就这么被封进纸箱,发往全球。连广和通这样的模组厂,都在顺势把触角伸向了智能汽车的车厢里。大模型下凡,整个流水线都在狂欢。但产业换血不是请客吃饭,业绩兑现是一刀一枪拼出来的,不可能每一家工厂都能同步吃到肉。你觉得这波泼天富贵,是上游造芯片的先吃撑,还是下游做终端设备的先数钱?
估计美国也没想到中国这次会这么硬气。其经济与安全审查委员会来华想考察咱们的华为、

估计美国也没想到中国这次会这么硬气。其经济与安全审查委员会来华想考察咱们的华为、

估计美国也没想到中国这次会这么硬气。其经济与安全审查委员会来华想考察咱们的华为、DeepSeek、腾讯、字节跳动、大疆、阿里巴巴和寒武纪等高新技术企业,没想到碰了一鼻子灰,直接被拒之门外。不少网友单纯把这次拒绝当成一次情绪层面的反击,可事实上,多家国内头部科技企业统一做出相同选择,并不是一时冲动,而是长期权衡利弊之后做出的理性决策。看懂美方代表团的真实身份和此行目的,才能明白为什么各家企业态度高度统一,没有任何一家选择松口接待。这支访华代表团隶属于美中经济与安全审查委员会,很多普通读者对这个机构并不熟悉。它由美国国会设立,核心工作就是持续收集和整理和中国经济、科技相关的各类信息,定期向美国国会提交评估报告,大量针对中国科技企业的限制提案,最初都源自这家机构的调研结论。过去多年,这份机构持续鼓吹扩大实体清单范围、加码芯片与人工智能技术出口管制,不少国内科创企业长期处在该机构的重点观察名单之上。这次代表团时隔七年再度来华,先后走访北京、杭州、上海几座科创重镇。代表团负责人在出发之前就公开发声,明确此行目标并非缓和双边关系,核心任务是实地调研,更新机构对于中国高新产业发展的判断。直白来讲,这趟行程本质上是一场摸底行动,外界很难相信他们单纯抱着交流学习的心态寻求参观企业。我认为,这也是国内企业集体拒绝会面最核心的原因。过去很长一段时间里,部分海外机构借着交流走访的名义进入企业,收集供应链布局、技术研发进度、产能规划等一手信息,相关内容经过加工之后,最终转化为针对性的限制政策。企业需要为自身经营安全考虑,在持续面临外部技术封锁的环境之下,贸然开放内部交流渠道,存在难以预估的风险。美方代表团原本预判,能够顺利和多家企业开展座谈,获取想要的产业信息。这样的预判,来源于此前多年的交往经验。早前中美科技交流氛围相对缓和阶段,不少国内企业愿意接待海外调研团队,希望搭建沟通渠道,减少信息壁垒。美方大概率没有预料到,如今国内高新技术企业的风险意识已经发生整体性转变,大家不再愿意无偿向长期主张遏制自身发展的机构敞开大门。访问结束之后,委员会副主席迈克・奎肯对外公开表态,坦言大量预定的企业会面全部落空,还直言“无法达成会面这件事本身,就是一项调研数据”。这句话值得细细品味,也能让人看清对方一贯的行事思路。无论最终能不能顺利见到企业,他们都可以找到对应的解读角度。顺利会面,可以搜集素材撰写报告推动限制措施;遭遇拒绝,又能够渲染所谓技术封闭的说辞,持续塑造叙事。这套两头得利的博弈思路,国内科技企业早已看得透彻。继续开放接待,只会主动输送关键信息;干脆拒绝会面,至少守住自身产业信息底线。这一次集体闭门,相当于直接打破对方长久以来的这套叙事套路,不再被动落入对方预设好的框架之中。很多人好奇,企业有没有折中方案,比如安排浅层层面的外部交流,避开核心研发区域。现实之中,边界很难清晰划分。交流一旦开启,各类关于技术路线、市场规划、人才布局的问题会接踵而至,很难精准把控信息输出范围。尖端科技领域的竞争已经高度精细化,零散的信息拼接在一起,就有可能被梳理出完整的发展脉络。对于华为、寒武纪这类深耕芯片、高端硬件研发的企业,以及DeepSeek这类聚焦大模型研发的人工智能企业,任何关键信息泄露,都有可能带来长远损失。有人提出疑问,正常的国际交流本应该被鼓励,直接拒绝会面,会不会进一步加剧双边科技领域的隔阂。我觉得需要分清良性交流和定向摸底之间的区别。面向平等互惠、旨在推动产业合作的学术交流、商业洽谈,国内企业一直保持开放态度。但面对长期持续推动对华科技打压的机构,单纯的友好交流很难换来对等尊重,开放交流的成本和收益已经严重失衡。中美之间仍然保持人工智能安全等多个领域的官方对话渠道,正常的沟通通道并没有关闭。这次企业层面拒绝接待代表团,并不代表全面切断所有交流,只是把交流的门槛重新建立起来,区分善意合作和带有情报搜集属性的调研。经过多年持续的外部封锁之后,行业更加清醒,依靠外部善意谋求发展并不现实,守住核心技术、保护产业信息安全,是持续发展的前提。底气来源于自身产业实力不断提升,当国内人工智能、半导体、无人机、云计算产业链逐步完善。企业才有更多底气守住自身底线,不必无底线迎合外来调研需求。美方代表团带着既定目标来华,最终没能完成摸底计划,这次碰壁会促使美国重新评估获取中国高新产业信息的方式。后续这家机构大概率会在报告里放大这次拒访事件。随着全球科技竞争持续升温,类似的摩擦只会越来越多。未来还会有各类海外调研团队提出走访、会面的请求,如何平衡对外开放和产业安全,是所有科创企业长期需要面对的课题。开放大门不会关上,但开门的主动权,必须掌握在自己手中。
三哥展示最新发明的人工智能扫地机器号称世界第一碾压中国

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法媒吹法国全球第三AI强国,还说领先中国,我看完不禁疑惑,不是,欧洲在人工智能究

法媒吹法国全球第三AI强国,还说领先中国,我看完不禁疑惑,不是,欧洲在人工智能究

法媒吹法国全球第三AI强国,还说领先中国,我看完不禁疑惑,不是,欧洲在人工智能究竟拿出了哪些硬核成果?欧洲在人工智能上有什么建树吗?拆开四个核心赛道对比:大模型、AI芯片、产业落地、资金人才,哪一项法国能够稳压我们?不可否认法国诞生了Mistral大模型,数学理论研究底子不错,但短板十分明显。本土造不出高端AI芯片,大型算力中心稀缺,AI商业化落地规模,和国内完全不在一个层级。这份榜单评判标准偏向西方视角,看重数字治理、民用普及度,刻意压低产业链、算力、落地场景的权重。说白了,定制榜单给自己贴金,守住老牌发达国家那点优越感。放眼全球AI赛道,中美稳稳处在第一梯队,和其他国家拉开明显差距。要是法国真有十足底气,干脆直接宣称超越美国,何必总拿中国作为对比目标?评判科技强弱,依靠完整产业链和海量实际应用,不是靠着一份主观排名自吹自擂。单纯依靠舆论造势,改变不了产业层面的客观差距。全世界人工智能
法国在人工智能的自信快赶上印度了!法国居然有博主说,法国人工智能发展水平居世界

法国在人工智能的自信快赶上印度了!法国居然有博主说,法国人工智能发展水平居世界

法国在人工智能的自信快赶上印度了!法国居然有博主说,法国人工智能发展水平居世界第三,高于中国。世界第一是美国不错,但世界第二呢?博主的依据就是,法国人工智能在经济中实际的扩散程度,人才成熟度,创造的就业数等方面遥遥领先。还有几十家独角兽企业,AI人工智能人才空缺程度也比很多发达国家要高。法国博主所说的东西,不正是中国的优点和长处吗?而且中国人工智能人才济济,在美国搞人工智能的绝大部分都是中国人。中国的自动驾驶应用,中国的算力节点,中国的人工大模型,哪样不比法国强?曾经有印度的部长也是这么说,当专家说当今世界人工智能最强的就是美国和中国,印度部长当场反驳,别忘记还有印度,印度信息软件产业从业者世界第一,对人工智能的应用在世界也是数一数二的。原来中国需要追赶的只有美国,现在看来,还有法国和印度!我们要反思啊!
Meta首席执行官扎克伯格接受《金融时报》采访时表示,美国政府不应通过封禁中国人

Meta首席执行官扎克伯格接受《金融时报》采访时表示,美国政府不应通过封禁中国人

Meta首席执行官扎克伯格接受《金融时报》采访时表示,美国政府不应通过封禁中国人工智能模型来争取人工智能竞赛优势。他还警告,美国前沿人工智能实验室可能通过“监管俘获”压制国内竞争。采访显示,扎克伯格认为,在美国封禁中国最先进的人工智能模型“并不是有效的解决办法”。