孙正义：核聚变是AI未来能源关键
据彭博社7月14日报道，软银集团创办人孙正义认为，伴随人工智能数据中心对电力的需求急剧增长，核聚变有望在近期内成为最可靠的能源供应方式。 孙正义指出，当前数据中心依然会以天然气为主要电力来源，但未来核聚变将扮演关键角色。 核聚变是太阳及其他恒星产生能量的机制。孙正义预估，至2040年，全球数据中心电力需求将达3太瓦。“核聚变会成为地球上更经济、更环保、更安全的新一代主力能源。持续大规模使用天然气发电是否合理？我预测15年内，核聚变将替代天然气发电。” 自2011年东京电力福岛第一核电站发生堆芯熔化事故以来
从手术台到算法世界：一位麻醉医生为何重拾AI学习
近期，不少朋友向我询问：你作为一名麻醉医生，为何整天钻研AI？为何写了那么多关于人工智能的内容？甚至有人打趣道：“你是不是打算转行啦？”每次听到这个问题，我总会微微一笑。其实，我并非AI专家，也不是计算机领域的教授，只是一个普通的麻醉医生。如果说和计算机有什么关联。那就是二十多年前，我有幸辅修了一个专业，通过了三十多门课程，获得了计算机的本科文凭。我也曾因医院的软件供应商跑路，被迫半脱产去熟悉代码，接手维护工作，后来又重写医保接口，迁移数据库，发布新版本，折腾了整整六年。从那以后，我从未真正离开这个领域，
美光宣布2500亿美元美国本土投资计划，7月10日美股成交额排行榜出炉
周四美股成交额第1名美光(991.64, 42.84, 4.52%)科技收高4.52%，成交408.4亿美元。该公司宣布，计划2035年前在美国投资超过2500亿美元。最新计划比该公司去年6月公布的2000亿美元大幅提升。据美光科技介绍，此次追加投资的目的包括实现一项长期目标，即将其DRAM（动态随机存取存储器）产量的40%放在美国本土生产。2500亿美元投资将用于一些工厂建设计划，例如在美国爱达荷州博伊西建设第二座前沿存储芯片制造工厂、扩建弗吉尼亚州马纳萨斯的一处制造设施。此外，还有数百亿美元将用于技术
AI行业新动向：语音交互与监管框架并进
近期AI领域最显著的信号，并非某家公司发布了更大规模的模型参数，而是多家领军企业共同在回应一个核心问题：AI如何从"可用"迈向"长期可用、可部署、可监管"的阶段。OpenAI一方面向全球ChatGPT用户开放更流畅的语音交互体验，另一方面持续推进GPT-5.6的全面开放进程；Google在Gemini API上完善了异步执行、远程MCP及凭据刷新等直接影响生产环境可用性的功能；FTC则开始就AI输出操控与营销披露问题正式征求各方意见。加上Anthropic的安全落地案例与微软的最新组织调整，这组资讯综合来
AI发展全景：从大模型到多模态的机遇与挑战
摘要：本报告系统回顾1950年以来人工智能70年演进历程，划分符号主义、神经网络、深度学习大模型三大发展阶段，分析两次AI寒冬的根源。深入解读图灵测试、达特茅斯会议、深蓝、AlexNet、AlphaGo、Transformer、ChatGPT等十大关键节点，剖析算力、数据、算法三大核心驱动力。涵盖NLP、计算机视觉、机器人等主要分支，对比BERT与GPT的开源与闭源路径，梳理国内外主流大模型布局。聚焦医疗、金融、自动驾驶、内容创作等六大落地场景，深入探讨幻觉、可解释性、算力成本、AI治理等核心难题，展望A
七十年AI发展揭示的核心真相
2019年，人工智能领域的研究者萨顿，在梳理完AI七十余年的演进历史后，发表了一篇极具影响力的文章《苦涩的教训》，首次公开了人工智能实现跨越式发展的核心奥秘。过去，科研人员普遍认为，将人类积累的专业知识和精妙方法逐一编入计算机程序，就能让AI获得真正的智能。然而实际的发展轨迹却证明：依靠强大运算能力和自我学习机制的AI系统，终究会超越依赖人类预设规则的程序。这一发现在业界引起不小震动，因此被冠以"苦涩的教训"之名。AI实现突破主要依赖两条路径：大规模运算和自主学习。运算指的是计算机能够快速穷举所有可能的解
工业富联第四届董事会诞生 郑弘孟续掌帅印
7月7日晚间，工业富联召开股东大会及董事会会议，顺利完成了第四届董事会换届选举及高管团队聘任工作，郑弘孟成功连任公司董事长、总经理。工业富联新一届董事会在成员构成上进一步优化，董事会成员从7人扩充至9人，其中女性董事达到4人，占比提高至44%。郑弘孟、黄德才、杨秋瑾、许兴仁、丁肇邦当选非独立董事，李昕、李丹、廖翠萍当选独立董事，林奂汝经职工代表大会选举担任职工代表董事。在随后举行的第四届董事会第一次会议上，郑弘孟以全票通过的方式成功当选，继续担任公司董事长。会议同步完成了新一届高管团队的聘任工作，郑弘孟继
AI与塑料的关联：被忽视的增长机遇
从AI服务器、人形机器人到数据中心，洞悉未来增长最快的工程塑料与循环材料AI正在深刻改变世界。多数人认为，AI时代最大的受益者必然是GPU、芯片、服务器、电力和数据中心领域。然而，很少有人关注到，AI产业链背后还隐藏着一个重要赢家——高性能塑料。从AI服务器，到机器人，再到自动驾驶、新能源汽车、人形机器人，未来数年，高性能工程塑料和循环再生塑料都将迎来新的增长契机。那么，AI究竟需要哪些塑料？很多人认为：AI就是软件。事实并非如此。真正支撑AI运行的是：几乎所有AI硬件，都离不开塑料。原因在于：塑料具备：
AI两年颠覆互联网15年，联合国紧急警示：连开发者都追不上
今天，联合国在日内瓦做了一件大事。2026年7月6日，瑞士日内瓦，联合国总部。1500名来自全球的代表齐聚一堂，参加人类史上首次全球AI治理对话。联合国秘书长古特雷斯在开幕式上说了一句话，让全场沉默三秒：15年 vs 2年。这意味着，AI的渗透速度是互联网的7.5倍。当年互联网重塑世界，耗时一代人；而AI，可能只需一个奥运会周期。更令人震惊的是古特雷斯的下一句：注意他的措辞：不是"普通人跟不上"，不是"政府跟不上"，而是"连造它的人都跟不上"。这就像你造了一
AI是一把杠杆
AI是一把杠杆 当下AI的演进路径及其在生产实践中的角色定位，与一个世纪前的构想恐怕已大相径庭。至于AI是否会替代人类，或者将此议题重新理解为善用AI之人是否会取而代之，或许也并非如黄仁勋等AI产业链上的企业家所勾勒的那般直白理所当然。 在理想与现实之间，在时光延展的缝隙里，一直，也依然缺少一些真挚的思索与交流。 图片出处：上海书店出版社《父权制与资本积累：国际劳动分工中的女性》by Maria Mies，李昕一，徐明强译，p5 上海 , 2小时前 ,当下的AI演进路径及其在生产实践中的角色定位，与一个世
AI发展面临的社会公平挑战
人工智能加剧不平等引发的众怒，可能危及这项技术的未来发展。剑桥大学经济学家黛安·科伊尔在其新著《齿轮与巨兽：经济学是什么及其应有的面貌》中提出，数字经济领域需要全新的进步衡量思维。她指出：“无论我们如何界定经济增长和生活改善，其收益都必须比过去更加均匀地分配。如果一个经济体充斥着科技千万富翁或亿万富翁以及零工劳动者，中等收入岗位被自动化取代，这种经济在政治上将难以为继。”科伊尔认为，要提高更多民众的生活水平和增加繁荣，就需要在医疗、建筑等各领域更广泛地应用数字技术来提高生产率。但如果人们看不到好处——如果
AI前沿速递：7月1日全球动态
BAIA DAILY2026.07.01▷▷▷每日全球AI动态分享今日热点导览国务院常务会议专题部署AI高质量发展网络安全标识与AI拟人互动管理新规，7月起正式实施北京AI+视听重点项目支持办法落地实施京东Oxygen AIIC工业平台全量商用阿里腾讯字节AI总攻路线图解码百度提出DAA指标重构AI生态评价标准蚂蚁集团百灵大模型通过备案更新网易有道子曰模型升级教育硬件体验科大讯飞星火医疗版通过三甲医院验证韩国任命新总理推动AI大转型战略全球AI治理高级别会议筹备进入冲刺期海外大厂AI竞争转向Agent与生
太空算力：为何要突破天际？
随着SpaceX上市，轨道计算能力再次成为国际科技角逐的新热点。据报道，中国已成功部署12颗在轨运算卫星，它们是在2025年5月14日升空的全球首个太空计算卫星网络。 算力为何要“冲向宇宙”？核心缘由在于，陆地运算的“极限”正逐渐显现。算力、算法与数据是AI发展的三大基石。其中，算力虽主要依赖芯片技术，但随着AI处理器性能增强，大模型应用日趋普及，Token消耗呈指数增长，可靠且丰富的电力保障日益成为关键瓶颈。近年来，全球科技巨头争相建设智能计算中心，许多超级计算设施的耗电量已接近小型城镇规模。然而，电力
从生命演化规律看AI未来——KK的生物视角洞见
凯文·凯利以生物学眼光审视AI演进人物简介:凯文·凯利（Kevin Kelly，简称KK），今年73岁，曾任《连线》杂志主编，著有《失控》《必然》等作品，被尊为硅谷精神之父。不同于传统工程师和计算机科学家，他始终以进化生物学、生态学作为底层思考框架，将人工智能理解为遵循生命演化法则的类生命系统。近年来，他在多次公开演讲中分享了对AI发展的生物学预判，打破了以往用机械论看待人工智能的固有认知。一凯文·凯利判断AI的核心基础，建立在一个关键生物学命题：技术是地球第七种生命形态，演化是通用底层法则（变异、筛选、
2030年数据中心耗电量将逼近日本，电网如何破局？
眼下，全球数据中心的用电规模正经历爆发式增长，电力规模供应、绿色能源持续稳定供给、电力系统承受压力等多重挑战集中爆发。 在2026年夏季达沃斯论坛（简称“论坛”）期间，来自企业界、学术界及多国政要等嘉宾普遍指出，人工智能（AI）的迅猛增长不能仅靠透支现有电网容量或电力体系，导致经济和社会承压，而应同步扩大清洁能源规模、革新储能技术、探索分布式能源协同、重构电网供需关系，走出一条可持续发展之路。 每5度电中就有1度用于数据中心 国际能源署的一项数据显示，到2030年，全球数据中心耗电量将高达约945太瓦时，