AI 热潮背后：月薪过万缺口600万，这些隐形岗位家长却不知
🔥 AI 浪潮席卷全球，但这批「幕后岗位」月薪1万+、人才缺口600万，家长却很少知道 2026年6月4日 · 周四行业周报 | 杭州AI就业实训基地 · 凯文老师 📰 本周AI快讯：一周五件大事 序号 事件 关键词 影响 1 黄仁勋Computex发布Vera Rubin架构及RTX Spark PC芯片，英伟达股价大涨 芯片革命、AI Agent 🔥🔥🔥🔥🔥 2 软银孙正义身家破千亿美元重登亚洲首富，称「AI浪潮规模是互联网的50倍」 资本All in AI 🔥🔥🔥🔥🔥 3 微软发布首个AI推理模型M
财小AI快讯|AI与芯片双热，懂游宝成工作室避险首选
1、孙正义再论AI：当前仅为50年级别浪潮开端软银集团掌舵人孙正义再次将AI置于焦点。他直言，人工智能浪潮尚处起步阶段，其规模有望超越20年前互联网热潮的10倍，甚至达50倍。在外界担忧AI估值过热、资本泡沫隐现之际，孙正义指出：真正的技术变革往往非数年周期，而可能延续50年乃至百年。此表态之际，软银股价亦大幅呼应AI叙事。软银集团周一股价飙升14%，孙正义个人资产单日激增超100亿美元，福布斯实时富豪榜显示其净资产达997亿美元，超越印度富豪安巴尼与阿达尼，跃居亚洲首富。财富变动非核心，关键在于资本市场
AI浪潮下廉价智能手机的生存危机
大卫·奥克斯 过去数十年间最令人瞩目的变化之一，便是计算机价格的大幅下降。 1985年，作为一名相对富裕的美国人，你能买到的最高端电脑是IBM PC AT。这台设备售价约6000美元——折合2026年约19400美元——相当于美国人年收入的四分之一左右；它搭载Intel 80286处理器，每秒可执行约90万条指令。如今，在内罗毕或拉各斯的集市摊位上，你只需花30至120美元就能买到传音旗下Tecno Spark Go这样的入门级智能手机。该设备运行在能够每秒计算数十亿次的芯片上。 简言之：你只需花费40年
韩股暴涨背后的投资逻辑与风险
难以置信的是，一个主要国家的股市基准指数在短短数月内竟然实现翻倍——韩股做到了这一点。 5月27日，KOSPI指数（韩国综合股价指数）收于8228.70点，相比2026年首个交易日的4300点水平几乎上涨了一倍。回顾历史，一年前该指数还在2000点附近，如今已增长超过两倍。 德意志银行分析师Jim Reid指出，通常这种程度的涨幅需要几年甚至几十年时间，而不是几周。 三大存储巨头齐入“万亿美元俱乐部” 5月27日，根据Wind数据，KOSPI指数开盘后资金大量流入，盘中一度冲高至8574.09点，收盘时定
AI职场变革：裁员潮与人才争夺战
美国咨询机构预测AI“裁员潮”或将袭来；国内企业急需AI顶尖人才，跳槽者热衷AI职位，在职人员则忧虑岗位前景咨询机构最新报告指出，AI引发的“裁员潮”可能即将来临，Meta等公司的全球裁员行动加剧了这种焦虑。国内招聘市场呈现两极分化，AI既扩大了对顶尖技术人才的渴求，也加剧了程序员的焦虑。高薪和前景使AI岗位对职场人极具吸引力。美国职场咨询公司Challenger Gray & Christmas发布的就业削减报告（下称“该指标”）追踪企业公开裁员公告，是劳动力市场的重要风向标。5月7日发布的数据
AI时代,企业转型的核心机遇在哪里?
"近期AI领域有几条值得关注的动向"多模态RAG、Thinking Machines的实时交互模型 TML-Interaction-Small，以及宇树载人变形机甲 GD01 都是近期焦点话题。其中，多模态RAG被认为正在将企业知识库从"文本片段检索"升级为"文档、图表、表格、截图、权限、引用位置"共同协作的智能检索基础设施。Thinking Machines 官方也指出，AI交互需要从传统一问一答模式，转向跨语音、视频、文本的实时协作。但我们认为，企业真正需要关注的不是"又发布了什么新模型"，而是：这些
AI 浪潮下，踏空者的应对策略
昨日发文后，我意识到与其对抗趋势，不如顺势而为，决定放弃做空，转而尝试参与市场。我入手了一些诺基亚股票。在这轮AI热潮中，不仅日本的TOTO和味之素加入了AI产业链，就连曾在互联网泡沫时期风光无限的思科和诺基亚也重获新生，转型为光模块企业。在思科盘后财报的推动下，追涨的诺基亚一度盈利10%，但开盘后涨幅有所回落。清仓诺基亚后，我又买入了一些近期表现强劲的妖股Poet。体验是，当风口来临时，即使随意操作也能获利。但此时不敢持有隔夜仓位。白天韩国市场仍在狂热情绪中，而日本半导体公司却因财报不及预期而大幅下跌。
AI变革：工作、教育及组织形态的全面进化
AI大潮汹涌而来，正从显性的工具应用，向隐性的认知架构深处渗透，默默改变着大众的日常生活。随着"单人企业"催生出"超级个体"，随着文凭不再是实力的唯一证明，随着"无限心智"重塑协作体系，我们正处于文明升级的关键节点。厦门大学林子雨副教授在《人工智能通识课》新作中，用平实的语言为读者理解AI架设了桥梁。本文精选书中核心观点，剖析AI如何变革工作方式、冲击现行教育、重组组织架构，助你在这一不可逆转的变局中找准自身定位。人工智能已不再局限于科幻构想，而是全面融入了我们的衣食住行与工作学习。除了那些显而易见的应用
全球资本竞逐，亚洲股市开启超级周期新篇章
来源：华尔街见闻 亚洲股市受人工智能浪潮推动，正开启新一轮涨势。摩根士丹利预测，亚洲固定资产投资将自2025年的11万亿美元攀升至2030年的16万亿美元。主要驱动力(7.440, 0.03, 0.40%)涵盖AI基建、能源保障及国防支出三大主线。中国在AI芯片国产化、机器人(15.750, 0.33, 2.14%)出口及新能源领域优势明显。 投资者正聚焦亚洲，寻找全球股市上涨的下一个突破口。 受AI浪潮驱动，韩国股市本月涨幅居首，引发资金大量涌入。期权市场隐含波动率飙升，衍生品策略师纷纷建议做多。 所有
人工智能发展史话
2017年柯洁与AlphaGO的人机大战引发广泛关注，虽然最终人类棋手败北，但围棋界并未因此沉寂。比赛仍在继续，只是从人机对抗转向了棋手间的纯粹较量。AI在围棋领域已无需再证明实力。从那时起，AI转而成为棋手的训练伙伴，棋手们的学习方式也从研究棋谱转向了与AI对弈。这虽不是AI首次进入公众视野，但确实是我首次萌生深入了解AI的契机。2019年在读研期间，我加入学校双创中心一家AI创业公司。数月后，我对AI的过去与现状有了深入了解，并按照老板要求，以产业视角撰写了一本《人工智能时代》的书籍。然而基于神经网络
AI浪潮下咨询顾问如何提升核心竞争力
“业界普遍预测2026年将成为AI智能体的起点，随之而来的是关于职业是否被替代的激烈辩论。管理咨询顾问由于涉及大量案头工作，其数据分析与推理工作也是AI容易复制的领域，因此关于其职业前景的担忧层出不穷。”那么，在AI时代的冲击下，咨询顾问的竞争力是增强还是减弱？如何适应市场变化并保持优势？本文提出了五个帮助顾问抓住机遇并提升价值的修炼要素，并提供了明确的提升路径。01—近期文章指出，只有那些高显性知识且高度重复的工作才完全会被AI取代，而更多的工作需要建立AI与人之间的协作关系，而非简单的替代关系（参见图
巴菲特交接：Greg Abel不必“像巴菲特”
专题：巴菲特2026年股东大会重磅来临 美国当地时间2026年5月2日，全球投资者聚焦的伯克希尔哈撒韦股东大会在内布拉斯加州奥马哈举行。作为巴菲特股东大会举办至今的第61个年头，新浪财经携手首席合作伙伴青花汾酒到场，第一时间带来现场进展。在大会现场，新浪财经邀请到巴菲特传记作者、长期跟踪报道伯克希尔的资深记者Steve Jordan对话交流。Steve Jordan在访谈中表示：“大家总想知道巴菲特下一步会买什么股票，但真正支撑伯克希尔长期运行的，是他多年来从未动摇过的判断框架与个人性格。” Steve
AI浪潮下的职场：薪资分化与职业生存之道
“2026年职场人的生存必读手册”2026年的职场正经历AI带来的静默变革。如今八成职位描述都写着“精通AI优先”，掌握AI技能的求职者薪资能上浮20%至40%。一方面，AI核心岗位年薪中位数已超60万，人才缺口巨大；另一方面，基础岗位招聘量下滑超30%，薪资持续跑输通胀。AI已不再是科幻概念，正在重塑每个职场人的薪资上限与职业生涯。AI对职场的影响首先表现为薪资的迅速两极分化。智联招聘2026年一季度报告指出，AI相关岗位招聘量同比增长47.2%，薪资涨幅居首：大模型算法、AI Agent开发岗位年薪中
美国职场遭遇AI浪潮冲击 科技公司裁员步伐加快
科技巨头们正以前所未有的节奏启动裁员。Meta宣布削减10%的员工，微软(424.02, 8.27, 1.99%)首次推出大规模自愿离职计划，耐克(44.775, -0.01, -0.01%)、Snap(5.665, 0.10, 1.71%)等企业也紧随其后。短短几年内，已有近九十万科技行业从业者失去了工作。 此番裁员并非简单的市场周期性调整，而是一场深层的结构性转变。那些投入重金建设人工智能基础设施的企业，正在同步通过人员精简来寻求效率提升。人工智能已从辅助性工具演变为“以一当十”的劳动力：个人借助AI
AI热潮助推海外燃机爆发，国产两机行业迎来估值重构
1.当AI算力遇上电力瓶颈，燃机或成美国电力缺口关键1.1.算力激增引爆电力危机，美国数据中心深陷缺电困境1.1.1.模型算力呈指数级跃升，AI数据中心步入吉瓦级时代前沿大模型遵循规模扩展定律，参数、数据及算力呈指数级攀升。2020年，OpenAI揭示了规模扩展定律（Scaling Laws），指出大语言模型（LLM）的最终性能取决于参数量、数据量和计算量的叠加。因此，以GPT系列为例，参数量从GPT-3的1750亿激增至GPT-4的1.7万亿，GPT-5甚至可能突破3至50万亿。训练数据量也从千亿tok