AI背后的资源博弈：从关键矿产视角审视咨询合规
当世人热议AI变革时，常联想到算法、大模型、GPU（图形处理器，Graphics Processing Unit，专为并行运算设计的芯片，是AI训练和推理的硬件基石）和云端技术。然而，有观点认为：AI变革的内核，是一场“电能与矿产的全面战争”。ChatGPT的一次交互，背后是数万块GPU的密集计算，是接近1吉瓦（GW，十亿瓦，约等于一座核电站的单机组功率）的电力消耗，更是铜（Copper）、钽（Tantalum）、镓（Gallium）、钴（Cobalt）等十多种关键矿物的“混战”。对于咨询机构（Profe
AI浪潮下用户搜索行为发生根本性转变
AI时代用户基数改变一切搜索习惯 这话听起来有点夸张，但你细品。 以前大家找吃饭的地方，都是打开地图、美团、大众点评，翻榜单、刷评价、挨个对比。现在年轻人、本地食客早就变了，上来就直接问AI：附近适合情侣约会的餐厅、本地人私藏的夜宵店、性价比高的家庭聚餐馆子、商圈靠谱的商务简餐？ 你发现没有？本地餐饮的获客逻辑，彻底变了。 从给你一堆门店链接、榜单排行，你自己筛选对比，变成了用户直接提问，AI精准给出唯一靠谱答案、直接推荐门店。 那所有餐饮老板最核心的问题来了： AI给用户推荐本地美食、周边餐厅的时候，有
AI智能体开发十大范式完整指南:90%的团队选型错误的根源与解决方案
各位好，我是灰白花AI大叔。目前各类企业、创业者、技术团队都在争相布局AI智能体、数字员工、行业Agent。但我深耕AI工程落地两年，发现90%的团队存在致命问题：缺乏分层意识、不区分场景、盲目套用同一种开发模式。简单项目过度设计导致成本浪费；复杂项目投入不足，造成幻觉严重、链路崩溃、无法商用；有的场景明明需要微调却堆砌提示词，有的场景适合流程编排却盲目自研框架。Agent开发最大的陷阱，从来不是技术能力不足，而是「场景与开发方式不匹配」。今天我正式公开企业标准化《AI智能体十种开发方式技术规范白皮书》。
AI下半场：靠谱比聪明更关键
过去几年，行业热议哪个模型更智能，比拼参数和跑分。但2026年后，新焦点变成了：AI能否在真实业务中连续运转且不出错？近期新闻正印证这一转折点。3月，亚马逊网站频发故障，一次长达6小时。原因：Gen-AI辅助变更。工程师信了AI从旧文档推导出的错误建议。亚马逊补救：重聘高级工程师审核，把人拉回关键决策圈。同期，Self Inspection融资1000万美元。用户拍车照，AI定损出报告。已服务超100万次，省下8000万成本和30万工时。Roblox则把AI生成器塞进手机，一句话搭个游戏。三件事看似无关，
上海AI大会启示：凡人如何推动技术向善
2026年世界人工智能大会在上海隆重开幕，国家领导人亲临现场，这一重大事件明确传递出关键信号：我国高度重视人工智能产业的长远发展，积极参与全球AI协同治理，始终坚持技术向善的核心理念，为全球智能产业发展贡献了兼顾安全、公平与普惠的中国方案。经过长期观察与实践，我始终坚信，人工智能绝非简单的问答工具，而是人类智力的放大器。千年积累的人类知识、逻辑与经验被完整融入AI体系，如同人脑神经元般联动联想、举一反三，AI依托海量底层数据完成推演、整合与创新。其真正价值不仅在于输出现成答案，更在于利用庞大知识库解决各行
豆包AI手机量产在即！深度剖析AI手机产业链十大核心公司
与此同时，国家网信办早前公布了7款通过手机端侧生成式人工智能服务备案的产品，其中苹果Apple智能、小米澎湃AI、豆包手机大模型等知名大模型均位列其中。业界普遍认为，随着手机端AI技术的不断落地，大模型已不再是手机的附加功能，而是逐渐演变为手机底层能力的核心要素，AI手机有望重新定义下一代智能手机。本文基于企业业务关联度，梳理了AI手机赛道中已深度布局的10家核心企业，供行业研究参考。总体而言，这10家企业分别覆盖了AI手机产业链的品牌、芯片、结构件、分销、技术服务等各个领域，均已推出相应的AI手机解决方
AI创新药崛起：2026年最确定的万亿级蓝海市场
作为贯穿全周期的顶级刚性需求，医药天然具备抗周期属性，这一领域的万亿增量，正在AI赋能下全面爆发，堪称2026年确定性最高、需求永不衰退的超级蓝海。许多投资者仍困在旧思维里，认为只有AI算力硬件能走出行情，其他AI应用要么变现慢，落地遥遥无期。但AI创新药不同，它精准命中了传统医药研发的核心痛点：传统新药研发需投入十亿资金、耗费十年周期，还有七成概率在临床阶段折戟，这个致命难题恰好能被AI大模型完美解决。今年下半年以来，AI创新药的催化已密集落地，政策、订单、技术三重逻辑集体爆发，当前布局正好踩中主升浪的
生成AI图片前先等等：我是如何用AI拆解竞品图的4个关键点(上)
大家好，我是雷文。这段时间我一直在反复测试一个课题：如何让AI真正融入亚马逊产品图的策划流程。大多数人在拿到AI绘图工具后，第一反应就是输入提示词，立刻生成图片。效果可能很惊艳，但放到Listing里，往往卖点模糊，也难以触动消费者。问题其实出在出图之前。一套能带货的产品图，背后既有运营决策，也有视觉呈现。运营清楚该传达什么，却不一定懂得如何用画面表现；设计师能把画面做得精美，却不一定了解消费者为何购买。现在我更倾向于先让AI完成一项基础工作：收集一批优秀竞品图，集中拆解，再进行横向对比。AI在这里的作用
19.9元，买的是未来入场券
很多人看到19.9元，第一反应就是：“这么便宜，能学到什么？”其实，真正珍贵的，从来都不是课程本身。二十年前，不少人觉得不会用电脑也无所谓。十年前，很多人认为不玩短视频也没影响。五年前，大家觉得直播只是年轻人的玩乐。如今，AI已悄然走进生活，你还能说它与你无关吗？19.9元，不是为了盈利。而是为每个普通人提供一次低成本接触AI的契机。有人因一次学习，刷新了认知边界。有人因一次学习，开启了短视频创作。有人因一次学习，大幅提升工作效能。未来最大的隐患，不是不懂AI。而是拒绝去了解AI。所以，19.9元买下的，
AI24小时不休：世界杯夜压哨完成四篇日报
What's up，大家！这是我的第 60 篇原创文章，也是【AI实盘】系列的第 5 篇。2026年7月17日AI实战日记，AI 学习有风险，入坑需谨慎。【AI实盘】记录我怎样把 AI 用进真实的学习、开发和内容生产：当天看执行，一周看主线，一个月看趋势。本文仅用于记录我个人的 AI 学习与实践，最多可作参考，不对任何人构成 AI 学习建议。北京时间7月16日凌晨的世界杯第二场半决赛，阿根廷2:1逆转英格兰。同一天，我给自己设了一个很具体的实验：争取让 AI 24 小时都有活干。最终 96/96 个 15
威兆半导体港股IPO：新董秘获2000万股权激励，主业承压现金流告急
出品：新浪财经上市公司研究院 作者：渚 2026年7月6日，深圳市威兆半导体股份有限公司（以下简称“威兆半导体”）更新招股书，再次向联交所主板发起冲击，广发证券(21.600, -0.60, -2.70%)为独家保荐人。 IPO前夕，多名早期投资者（如小米长江产业基金）已折价清仓退出，公司估值较融资高峰期显著缩水，折射出市场对其前景的审慎态度。经营层面，公司业绩呈现“过山车”式波动。2025年曾受益于消费电子复苏，营收与利润显著改善，但进入2026年，行业需求再度疲软，前五个月营收几乎停滞增长，毛利率大幅
AI创业别只看成本，产品价值才重要
前阵子在AI交流群里，一位创业CEO提出，运行期间依赖AI的产品未必优秀，真正好的产品应是利用AI进行代码编写和流程优化。这究竟是什么含义？简而言之，是依赖AI来搭建流程，还是产品功能本身需要AI持续运行？比如我用AI编程写了个拼图游戏，运行时与AI毫无关联，这是用AI工具开发产品。另一种是产品功能依赖实时调用AI接口，比如我开发的词拍软件，用户拍词后调用大模型识别。一旦API中断，应用即刻瘫痪。这位高管朋友认为，前者机会更大。起初我也被他的逻辑带偏，确实，利用AI构建产品后续无token费用。但如果每次
AI服务器需求激增：鸿海6月营收飙升52%，中国算力产业链受益几何？
7月5日，世界领先的AI服务器制造商鸿海精密披露了6月业绩，营收高达8217.63亿新台币（约合1745亿元人民币），同比猛增52.11%，大幅超出高盛此前预估的22%。四天后的7月9日，其A股子公司工业富联公布了半年度业绩预告：归母净利润达234亿至244亿元，同比增长93%到101%，半年度净利首次突破200亿元大关。这两组数据从月度出货和季度盈利两方面同时引爆市场，传递出一个明确信息：全球AI算力硬件市场的繁荣，非但没有触顶，反而正在加速升温。图1：英伟达GB300 NVL72机柜展示，计算托盘与N
米兰理工能源系：工业智能与可靠性博士后招募
米兰理工大学能源系现面向全球公开招聘1名博士后研究人员，依托 PRIME（Platform for Reliable Intelligent Monitoring and Prognostics in Engineering）项目，开展工业人工智能、可靠性分析与智能运维相关研究。该项目由意大利国家工伤保险研究院 INAIL 通过 BRiC-2025合作研究计划资助。博士后将在米兰理工大学能源系 LASAR³研究团队开展科研工作。本岗位研究主题为：面向能源与工业系统及结构可靠性与维护的人工智能模型开发主要研
AI时代的半导体产业链演进-从“芯片供应”转向“计算系统能力供应”
摘要：当前AI浪潮对半导体行业的影响，已超越了简单的需求增长。模型开发者、互联网平台和汽车制造商介入芯片定义甚至自主研发，表明计算力、能效、软件兼容性和供应链安全已成为其关键产品竞争力。产业竞争的基本单元从“单一芯片”提升为“模型—编译器—芯片—存储—互连—封装—系统”的整合体。核心判断未来最关键的变化，并非所有下游企业都转变为IDM，而是出现“无工厂的垂直整合”：下游掌握工作负载、软件和架构定义，专业半导体公司提供IP、设计执行、制造、封装及量产支持。AI周期正同步催生三种趋势：第一，训练与推理需求驱动