AI 驱动创意爆发：打造闭环工作流
深耕 AI 创作越久越明白：多数人困于工具繁杂、画面杂乱、文案松散、风格不一……东边用 Kimi 写脚本，西边靠 Suno 配乐，出图时频繁切换模型，最终成品风格割裂，反复修改耗尽热情。直到掌握这套 AI 画布全域创作全流程才豁然开朗：MANUS 统筹全局，Kimi 负责文案脚本与配色，CO2E 打底、CODEX 精细修饰，AILY 一键生成动画，Suno 结合 Minmax 完成人声与配乐，MANIX 锁定整体统一画风……无需零散保存提示词，不必反复调整风格，单人用手机即可输出完整短片，多人协作同步进度
AI投入为何难见成效
大连6月24日消息（记者丁非白、高爽）当全球科技巨头纷纷斥巨资布局人工智能基础设施时，一个发人深省的现象浮出水面：技术更迭速度惊人，但大多数企业的生产力"账本"上，却难见相应提升。 正在大连举行的世界经济论坛第十七届新领军者年会（夏季达沃斯论坛）上，一场题为"AI无处不在，却非一蹴而就"的论坛座无虚席。"一些企业表示，过去三年AI尚未对公司发展产生可衡量的影响"，成为与会嘉宾热议的焦点，多位学界与产业界人士共同探讨上述行业困境。 数据勾勒出鲜明的反差。科技巨头们今年正在大幅增加在AI基础设施上的资本支出。
用AI变现的最简循环：别再沉迷学工具
若你期望借 AI 赚钱，却越钻研越迷茫，囤积了大量干货，依旧未能产出实际内容，此文务必细读。多数人钻研 AI 的步骤反了。他们一开始便钻研大模型、扩展插件、工作流以及繁杂的指令词。学时热血沸腾，次日依然不懂如何运营公众号、如何做号、如何触达客户。症结绝非 AI 缺乏价值。而是你未将 AI 嵌入特定的变现情境中。陈昌文书籍内含一则切中要害的理念：凡事重在执行，空想毫无价值。此理置于 AI 领域，格外刺骨。许多人并非欠缺学习力，而是永远驻足于学习阶段。囤工具，啃教程，比参数，看似十分充实，实则没发布过任何作品
企业如何区分AI算力的无效消耗与价值产出
今天我们探讨一下AI工具的支出问题，公司里最早采用 AI 开发工具的员工，通常不会首先考虑费用。他会说：这个能节约时间。老板也容易同意：能提升效率就先采购。但最近这件事开始变了味。Codex、Claude Code、Cursor、智谱、Kimi、Minimax这些工具越来越不像一个固定订阅，反而如同办公室里的电费水费。谁在消耗，何时消耗，用的是哪种模型，启动了多个任务，运行了多久，月底都可能汇成一张账单。以前大家争论的是“哪个 AI 更聪明，更能处理任务”。现在团队真正需要学习的一环是：谁在浪费算力，谁有
中小企业如何科学评估AI获客效果？投入产出比计算方法详解
AI获客的投入产出比该怎么计算？别用"花了多少赚了多少钱"这种方式，要看"AI替代了多少人力成本+带来了多少效率提升"1. 什么是AI获客的ROI先讲一个真实的失败案例。去年有个做企业服务的老板找我咨询，他投入了5万块做AI获客——采购了2款AI工具，聘请了1名AI运营。干了3个月，收获31个潜在客户，成交3单，客单价1.2万，总回款3.6万。然后他说："亏大了，AI获客就是智商税。"我问他："这3个月，你没用AI之前，能获得几个客户？"他回
2360亿AI融资潮：热浪之下需细算回报账
AI债务融资越热越要算清回报账■ 苏向杲伴随数据中心、光通信及电力配套等投入持续攀升，AI产业正由轻资产模式迈向重资产阶段。近期，摩根士丹利发布的报告显示，截至今年5月末，全球AI（人工智能）相关债务融资总额已达2360亿美元，约为去年同期的四倍。审视AI融资热潮，不能仅盯着融资规模，更需关注资金流向、资产收益及现金流状况。与股权融资不同，债务融资有着明确的还本付息义务。债务融资升温，既印证了AI基础设施建设需求的旺盛，也标志着产业扩张正进入财务约束加强的阶段。对于投资者、金融机构及AI产业链企业来说，在
AI投资热潮与税收优惠提振美国制造业，5月工业产出意外停滞
据路透社报道，美联储6月15日发布的数据显示，美国5月份工业产出在连续数月攀升后意外陷入停滞，未能达到市场预期的0.2%增长。经济学家指出，这主要源于企业此前因担心中东冲突可能导致供应链中断，提前大规模备货，从而提前消耗了后续增长动力。目前虽然美伊已达成初步停火协议，但供应链紧张态势依然存在，纽约州6月交货周期进一步拉长。尽管5月产出陷入停滞，但人工智能领域的投资热潮与政府的税收优惠政策正为制造业注入强大动能，有效对冲了关税和能源价格波动的负面冲击。5月工业产出同比增长1.4%，其中汽车制造业（1.2%）
美国工业生产今年首现停滞迹象
美国5月份工业产出意外停步，结束了先前连续四个月的扩张态势，这显示伊朗冲突引发的供应链中断以及投入成本攀升，或已开始对制造业活动形成压力。美联储周一发布的数据显示，5月份制造业产值基本未变，而4月份数据经修正后为增长0.7%。此前接受调查的经济学家预测中值为增长0.3%。涵盖公用事业和采矿业的整体工业产值则微幅上扬0.1%。然而，该数据与近期调查所传递的信号并不完全吻合。近期调查显示，在战争引发的客户提前备货、国防相关订单增加以及数据中心持续扩建的推动下，制造业活动有所回暖。周一公布的数据或表明，在上周另
AI 时代的警示：莫让效率幻觉掩盖核心价值
身处 AI 浪潮中，我们究竟是真正变得强大，还是仅仅陷入了虚假的忙碌？毋庸置疑，各类大语言模型已成为众人应对截止期限、撰写报告及制作演示的必备工具。然而，你是否曾深思：AI 带来的高效率，是否真正转化为了你的核心竞争力？2026 年 5 月，研究机构 METR 发布了一份调研报告，邀请受访者评估 AI 带来的实际增益。结果颇具深意：受访者坦言，AI 使其工作速度提升了三倍之多，但所创造的实际“价值”仅增长了 1.4 至 2 倍。为何速度飙升而价值滞后？METR 的研究人员将其归因于“替代效应”。简言之，A
AI产业观察：模型验证提速，企业重算投入产出
2026年6月13日 核心观点 研读今日AI动态，不应只盯着谁又发布了新模型。更应关注四大维度：模型能力是否深入产品，算力瓶颈是否重构成本，企业应用是否完成流程化，合规信任是否内嵌产品。 AI行业已由“技术发布会时代”迈入“产业账本时代”。唯有将模型、算力、数据、场景及合规整合于同一体系，方能在下一轮竞争中占据主动。今日五大焦点 01｜大模型与产品：新加坡与微软探讨前沿模型测试手段。 02｜算力与基建：Google AI项目延期震动芯片股，但数据中心支出持续。 03｜应用与变现：企业客户重新审视AI投入产
德国工业产出终结连跌，4 月现久违回升
德国 4 月工业产值出现小幅反弹，这主要归因于新订单的近期增多，企业为抵御中东战火引发的能源价格飙升而主动增加库存。 德国联邦统计局周二发布数据称，4 月工业产出环比上扬 0.4%，这是自去年 11 月以来的首度增长；相比之下，3 月经向上修正后的数据为下跌 0.1%。此前接受媒体调研的经济学家普遍预测增速为零。 凯投宏观首席欧洲经济学家安德鲁·肯宁汉姆指出，出于对供应中断或战争推高能源成本的担忧，企业重建库存的行为可能支撑了当前的经济活动。 “尽管制造业在 3 月和 4 月展现出相当的韧性，但我们质疑这
森普拉联手道达尔，墨西哥ECA项目产出首船LNG
森普拉基础设施公司已在墨西哥恩塞纳达的ECA液化天然气一期项目中开始生产液化天然气，该项目是与道达尔(23.78, -0.04, -0.15%)能源共同开发的合资项目。 此次液化天然气的产出属于商业运营前调试过程的一部分。 这一里程碑标志着该出口设施开始生产液化天然气，并使项目更接近全面运营，预计全面运营将在未来数月内实现。 ECA液化天然气设施位于墨西哥太平洋沿岸，旨在通过比墨西哥湾沿岸出口终端更短的航运路线，向亚洲及其他环太平洋市场供应美国天然气。 ECA液化天然气一期项目包括一条液化生产线，铭牌年产
AI 狂造财富却难见 GDP：统计盲区下的真相
深度 | Token 经济学静姐的财富第六感 · 原创首先揭示一个悖论。一方面，AI 企业斥资数千亿美元构建数据中心；另一方面，GDP 数据却显示经济并未因此改善。成本端清晰可见——GPU、电力、土地、水资源，每项均有账单为证。然而产出端呢？几乎是一片空白。这并非 AI 没有产出，而是统计体系未能跟上步伐。SemiAnalysis 的一份深度报告提出了一个概念——"暗产出"（Dark Output）。这借用了物理学中"暗能量"的术语：它确实存在且规模庞大，但现有仪器无法探测。01 一份遗嘱的成本，从 30
美首季生产率环比微增 0.3% 略低于预期
依据美国劳工统计局公布的数据，生产率年化季环比增幅为 0.3%，而市场预估中值为 0.4%。 在接受调查的 31 位经济学家中，预测范围介于增长 0.2% 至 1% 之间。 劳工统计局早先发布的初值显示，一季度生产率增长 0.8%；单位劳动力成本季环比上扬 1.8%，低于预期的 2.4%（初值为升 2.3%）；同比方面则上升 0.5%（初值为升 1.2%）。此外，产出季环比增长 1%，初值记录为 1.5%。 责任编辑：李安桐 新浪财经声明：本文系转载自合作方媒体，新浪财经发布此信息旨在传递更多资讯，内容仅
AI 未终结职业，却剥夺了从容学习的特权
近期，中公教育掌门人李永新在一次公开演说中抛出了一个犀利观点——"AI 并未终结工作岗位，但它扼杀了我们从容学习的权利。"当你读到这句话时，脑海中的第一反应是什么？是想要反驳？还是表示认同？亦或是某种难以名状的不安？我留意过许多人的反应——那些真正将此放在心上的人，往往不会急于跳出来辩驳，而是会陷入片刻的沉默。因为他们深知，这句话触及了某种真实的痛点。人类的学习过程，从来都不是线性的。初入一个行业，头两年感到迷茫，这再正常不过。你产出的成果不够完美，被反复修改，这也是常态。耗费五年光阴，才真正摸透行业的门