阿联酋宣布退出OPEC，5月1日起生效
阿联酋周二对外表示，将从2026年5月1日起正式退出石油输出国组织（OPEC）以及更广泛的OPEC+体系，结束其长达近六十年的成员国身份。该举措是在中东地区地缘冲突持续影响全球石油供给的背景下作出的。 决定背后的背景与战略考量 阿联酋官方通讯社WAM在声明中称，此项选择“体现了阿联酋长期战略与经济规划，以及能源格局的持续演变”，同时将推动其加大对国内能源生产的投入。声明还提到，该决定是在对阿联酋当前及未来生产能力开展系统评估之后形成的，出发点是国家利益，并更好满足市场需求。 阿联酋能源部长指出，这一决定是
AI小龙虾：先行者困境与后来者机遇
#AI工具# AI小龙虾为何难成最终赢家1、开创者困境远超先发优势。 2001年哈佛商学院的研究指出，先行者承担了市场教育的全部成本，包括验证需求、培养用户及暴露潜在问题，随后进入者则能凭借更完善的方案轻松占据市场。电子表格的诞生始于VisiCalc，Lotus曾风靡一时，最终Excel胜出，关键在于它实现了普通用户的易用性。这一模式在科技发展史上已反复上演三十载。2、OpenClaw确实实现了三项范式性的重大突破。 即从“人工干预”迈向“AI自主运作”，从“调用外部接口”进化到“自我迭代升级”，以及从“
OpenAI增长不及预期，AI巨头资本支出模式受考验
随着一份披露OpenAI未达其内部设定的营收和用户增长目标的报道引起关注，市场对科技巨头在人工智能基础设施领域进行巨额资本投资的回报前景产生了严重怀疑，导致其主要合作伙伴的股价在周二大幅下跌。 增长放缓引发市场担忧 据报道，OpenAI已连续数月未能实现2026年的销售目标，并且未能在2025年底前实现10亿周活跃用户的内部目标。更令投资者不安的是，首席财务官Sarah Friar已向管理层表达了担忧，认为如果收入增长不够迅速，公司未来可能难以负担其高昂的算力合同开支。这一消息立即引发了资本市场的负面反应
协议的保质期：微软与OpenAI的“和平分手”启示录
昨日晚间，一则爆炸性新闻横空出世，令我颇感意外：微软与OpenAI已正式宣布“分手”。这并非一般的业务摩擦或传闻，而是双方独家合作关系的终结以及收益分成协议的终止。回溯至2019年，微软斥资10亿美元入股；2023年，追加投资至130亿美元；如今，2026年，双方却宣布合作终止。这无疑是人工智能领域一次充满戏剧性的事件：斥巨资130亿美元的“投资方”，与被投企业“和平分手”。然而，这并非简单的商业拆伙，更深层次的问题随之浮现：在2019年签订的合作协议，到了2026年，其效力是否依旧？2019年，微软向O
深圳“养龙虾”政策出炉：AI训练师考证可享高额补贴
关注我们考试重要信息别错过种一棵树最好的时间是十年前其次是现在📢致2026年备考考生2026年人工智能训练师考证已定！！！——送给此刻坚持学习进步的朋友。最近多个“养龙虾”相关话题霸占热搜引发关注相信不少朋友也被【养龙虾】刷屏了【养龙虾】也成为了大家茶余饭后沟通的话题这“龙虾”并不是餐桌上的龙虾而是一个名为OpenClaw（曾用名 Clawdbot、Moltbot）的开源AI智能体（AI Agent）软件其图标是只“龙虾”网友们干脆给它起了这个亲切的绰号并将训练OpenClaw称为“养龙虾”而深圳作为科技
OpenAI增长未达标，科技巨头与芯片股承压
专题：聚焦美股2026年第一季度财报 据相关报道，OpenAI的内部增长目标未能实现，此消息引发了市场对人工智能行业高昂支出是否可持续的新一轮审视。受此影响，周二开盘后，多家与人工智能基础设施相关的企业股价出现显著下滑。 甲骨文（Oracle）在周二盘前交易时段，股价下跌约7.5%。该公司此前与OpenAI达成了为期五年、价值3000亿美元的合作协议，旨在为其人工智能业务提供关键的计算能力支持。 英伟达（NVIDIA）、博通（Broadcom）以及超威半导体（AMD）等主要芯片制造商的股价，跌幅分别在2%
阿联酋宣布退出OPEC引发冲击
阿联酋周二宣布正式退出石油输出国组织（OPEC）及OPEC+，此举被外界视为对该出口组织以及其“实际主导者”沙特阿拉伯的沉重打击。与此同时，伊朗战争带来的历史性能源扰动也在持续发酵，给全球经济制造更大不确定性。 作为OPEC长期成员，阿联酋突然选择离开，可能引发组织内部的秩序波动并削弱其整体影响力。尽管该组织在地缘政治、产量配额等议题上始终存在分歧，但通常会努力维持对外的团结一致形象。 由于伊朗方面的威胁以及对相关船只的袭击，OPEC体系内的海湾产油国已很难依赖霍尔木兹海峡来完成原油与天然气的外运。该海峡
AI前沿动态：OpenAI策略调整，大模型与智能体技术并行发展
• OpenAI与微软的合作关系迎来重大调整，OpenAI现在可在微软之外的云平台提供服务，并已确认模型即将登陆AWS Bedrock，标志着其分发策略的扩展。此次调整也意味着微软对OpenAI IP的独家授权终止。• GPT-5.5模型正式推出，在多项社区评测中展现出显著性能提升，尤其在某些高难度编码任务上表现突出，但在综合性评测中并非全面领先。值得关注的是，GitHub Copilot将转向基于使用量的计费模式，Codex模型的经济模型也愈发清晰，预示着AI开发成本管理的重要性日益提升。• 中国大模型
OpenAI未达销售目标引市场担忧，相关科技股承压
OpenAI的合作伙伴如软银(17.92, 0.00, 0.00%)集团和甲骨文(172.96, -0.32, -0.18%)的股价出现下跌，此前报道称，这家AI初创公司近期未能实现销售和新增用户目标，在财报季前重新引发市场对科技公司支出前景的担忧。 软银在东京一度跌11%，CoreWeave、甲骨文以及AMD(334.63, -13.18, -3.79%)在美股盘前交易中下跌约3%。尽管OpenAI已与数十家公司达成合作，但市场通常更关注一小部分核心伙伴，包括英伟达、软银、甲骨文、微软(424.82,
AI“龙虾”存安全隐患，官方紧急预警
近期，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测到，OpenClaw开源AI智能体在部分情况下因默认或不当配置，存在显著安全漏洞，极易导致网络攻击和信息泄露。由于其图标是一只醒目的红色龙虾，OpenClaw开源AI智能体工具因此被俗称为“龙虾”。OpenClaw（曾用名Clawdbot、Moltbot）是一款开源的AI智能体，它集成了多渠道通信功能与大型语言模型，旨在创建能够进行长期记忆和主动执行任务的个性化AI助手，并支持本地私有化部署。然而，OpenClaw在部署过程中存在“信任边界不清”的问题
OpenAI手机概念股解析
——题材研报君一、整机与代工（核心受益）立讯精密- 苹果核心代工（iPhone、AirPods、Watch、Vision Pro），全球消费电子制造龙头，2025年营收超3300亿。- 郭明錤明确：OpenAI手机独家系统协同设计+整机组装，2028年量产，深度参与定义与制造，是本轮最确定受益标的。- 已深度切入AI硬件（微软/谷歌/OpenAI），全球产能（含越南）充足，能承接大规模出货。二、处理器与半导体联发科（台股）- 全球前三大手机AP，中高端智能机核心芯片供应商，AI手机芯片布局积极。- 与Op
AI日报：微软OpenAI松绑、Meta收购叫停、OpenAI推手机设想
今天最值得盯住的一条线索：微软与OpenAI正式"松绑"——微软将不再向OpenAI分成，OpenAI则加快IPO节奏。与此同时，中国方面叫停Meta收购Manus，让AI领域的地缘博弈再次升温。微软在周一发布消息称，未来不再向OpenAI支付收入分成，不过两家公司之间的技术协作仍会持续到2032年。与此同时，OpenAI依旧会在2030年前持续向微软支付收入分成，Azure也依然是其优先云服务选择。更关键的是信号已很清晰：OpenAI正在与Amazon、Google、Oracle等多家云
AI编程：赋能日常工作新模式
同事面临一项艰巨任务，需要处理数百页的标书文件。这些文件中的图片都需要添加公司标志和边框。原本需要逐一将图片拖拽到预设的边框背景中，但这种方式常伴随居中困难和页面变形等问题。最初，我尝试建议她使用Word的图片水印或背景功能，但发现水印的全局应用（整节或整页）难以灵活控制，而图片页面背景的调整也相当不便。随后，我转向了OpenCode，并输入了如下指令：请使用PyInstaller打包一个项目，该项目主要是一个命令行工具，能够接收单个图片文件路径或包含图片的文件夹路径作为输入，然后生成一个名为bg-tes
AI智能体双雄：Hermes vs OpenClaw，谁是下一代架构的答案？
2026年，AI Agent领域已从概念狂欢迈入工程落地的深水区。当AutoGPT、BabyAGI等初代框架逐渐淡出视野，两大现象级开源项目——Hermes与OpenClaw以绝对优势领跑，分别拿下GitHub超8.5万与31万星标，成为开发者与企业部署智能体的首选基座。表面看，二者都是“能思考、会执行”的AI智能体框架；但底层设计哲学、技术架构与适用场景，却走向两条完全相悖的道路：一个是极致可控的AI调度总控，一个是自主进化的数字大脑。这场“规则vs进化”“管控vs成长”的架构之争，不仅决定着单个智能体
AI 领域每日精选：GPT-6 震撼发布，Anthropic 融资新高
2026年4月28日，星期二精选 AI 领域深度洞察，每日呈现📝 8 篇精选内容01Sam Altman@samaOpenAI 首席执行官OpenAI 今日隆重推出 GPT-6（内部代号 Spud），这款语言模型在规模上创下历史新高。GPT-6 采用 5-6 万亿参数的混合专家（MoE）架构，支持高达 200 万 Token 的超长上下文窗口。在 SWE-bench、MATH 等多个关键基准测试中，其性能较 GPT-5 实现了超过 40% 的整体提升。该模型的训练耗资约 20 亿美元，并利用了新一代 NV