人工智能与能源双向赋能行动方案发布
国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部及国家数据局联合发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》通知国能发科技〔2026〕34号致各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团发展改革委、能源局、工业和信息化主管部门、数据管理部门，相关中央企业及行业协会：为全面落实党中央、国务院的决策部署，积极推动人工智能与能源的双向赋能及深度融合，上述四部门共同制定了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，现予印发，请严格遵照执行。国家发展改革委 国家能源局工业和信息化部 国家数据局2026年4月8
多部门联手推动AI与能源协同发展
为落实党中央、国务院关于建设能源强国和推进人工智能发展的战略部署，近日，国家能源局联合国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局共同发布了《促进人工智能与能源双向赋能行动方案》（以下简称《行动方案》）。《行动方案》围绕能源支持人工智能发展和人工智能赋能能源转型两大主题，重点在保障算力设施能源供应安全可靠、推动绿色低碳转型、提升算力电力协同效率、开放能源领域高价值AI应用场景、挖掘能源数据潜力、加强能源领域AI模型创新等方面提出了29项关键任务，旨在推动能源、算力、场景、数据、模型等人工智能发展核心要素的高
AI浪潮中，价值投资为何仍是定海神针？
文/券商老登 写在前面 人工智能的狂热，早已是有目共睹的现实。从一级市场接连不断的融资神话，到二级市场掀起的概念热潮，“AI” 仿佛成了资本市场点金术的密钥。但在全民追逐的喧嚣背后，质疑与忧虑也在悄然滋生：这场热潮究竟蕴含多少泡沫？泡沫何时又会破灭？ 置身于这般浮躁的市场氛围，一直被冠以 “落伍” 之名的价值投资，究竟还有没有用武之地？ 本文不推荐任何股票，不剖析具体板块，只想和大家共同探讨核心命题：当 AI 掀起资本市场的惊涛骇浪，普通投资者该如何守住投资底线、稳住自身节奏？ 文章会融合李录先生等投资大
华尔街深挖 AI 产业链：聚焦被低估的隐形冠军
伴随人工智能领域的竞争白热化，资本市场聚光灯多对准英伟达等芯片霸主。不过，分析人士强调，AI 产业链深处那些提供基础硬件与服务的环节，实则潜伏着被市场忽视的投资良机。这些鲜少登上头版的“幕后”企业，凭借其在关键节点的独特地位，正从 AI 巨额资本开支中持续分羹。算力基石：电子代工与存储双雄以电子制造服务商 Sanmina 为例，该企业借由成功整合 ZT Systems，完成了向 AI 数据中心基建领域的战略跨越。其 2026 财年二季报显示，营收同比飙升 102.3% 至 40.1 亿美元，显著优于市场预
揭秘 AIMRI：重塑工业 AI 落地新标准
一、人工智能成熟度就绪指数（AIMRI）概览人工智能 AI 技术正快速重构制造业版图，然而众多企业仍深陷 AI 规模化应用的困境。数据壁垒、战略规划不明、人员适配度低等难题，严重阻碍了转型步伐。工业人工智能成熟度就绪指数（AIMRI）系国际工业转型中心（INCIT）携手德电咨询（Detecon）共同打造，旨在协助制造厂商系统性地测评并增强其 AI 实力。该指标体系涵盖战略、治理、数据基建，以及运营、供应链、产品全生命周期管理中的 AI 应用等 20 个关键维度，全方位诊断企业 AI 准备状态。AIMRI
投资大师的AI博弈：巴菲特与孙正义的终极对决
当全球科技企业在2026年投入7250亿美元疯狂角逐AI领域时，两投资界的传奇人物却走出了截然不同的两条道路。一边是95岁的巴菲特，掌握3973.8亿美元的史上最高现金储备，在AI最火爆的时刻选择按兵不动，甚至连续12个季度净卖出股票。另一边是69岁的孙正义，背负15.2万亿日元（约1020亿美元）的沉重债务，却疯狂加杠杆，累计向OpenAI投入646亿美元，还计划在全球部署上万亿美元建设AI基础设施。这并非简单的投资分歧，而是两种投资哲学在AI时代的终极较量。一个是"别人贪婪我恐惧"的价值投资王者，一个
为何九成AI自习室难以为继？
客户真正在意的并非尖端科技，而是不让自己吃亏。曾目睹一个令人深思的真实案例：周鸿祎探访哪吒工厂时，接待方满口专业设备术语，当即被他打断：“别讲这些虚的，你们根本不懂客户真正需要什么。”这一幕，精准击中教培及各类服务行业的共性问题。多年深耕行业，我见证过诸多品牌与门店，沉醉于自我感动的价值宣传，却迟迟无法触达客户内心。你自认为在推销「智能辅导系统」，家长真正渴求的是孩子能自主学习，无需自己操心监管；你口口声声承诺「帮孩子全面变优秀」，实际上却是在逼迫厌学儿童被动接受填鸭；你所引以为傲的核心优势，与家长内心的
四部门联合出台AI与能源融合发展行动规划
国家发展改革委 国家能源局 工业和信息化部 国家数据局关于印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》的通知国能发科技〔2026〕34号各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团发展改革委、能源局、工业和信息化主管部门、数据管理部门，有关中央企业，有关行业协会：为落实党中央、国务院相关部署要求，积极推动人工智能与能源的双向赋能与深度融合发展，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局联合制定了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，现印发给你们，请认真贯彻落实。国家发展改革委
AI时代人的价值重塑：品味与协作的新范式
文本生成、聊天问答、Agent办公助手、具身智能机器人......当过去20年的互联网发展完成了AI的数据基础，突然飞速进化的AI不断冲击着我们，也带来了人与组织的关系变革。但AI的普及应用速度其实比想象的要慢，大多数企业对AI的理解仍停留在“工具层”：用AI写文生图、整理会议纪要、辅助写代码。其实，AI智能体带来的真正变化，不只是“帮人更快完成一项工作”，更不仅仅是能够“替代人完成工作”......上周六，混沌邀请到明略科技创始人吴明辉，分享了他对AI时代的组织进化与个体出路的系统性前沿判断：·企业不应
高质量数据赋能AI发展：专家深度解读
当前，人工智能正加速融入经济社会发展的各个层面，推动实体经济与数字经济深度融合，成为新一轮科技革命和产业变革的关键驱动力。我国数据资源充裕，产业配套完善，应用场景多元，具备发展人工智能的坚实基础。《全国数据资源调查报告（2025年）》（下文称《报告》）显示，2025年全国数据生产总量达52.26泽字节，同比增长27.28%；全国数据存储总量为2.53泽字节，同比增长21.05%；用于人工智能训练和推理的数据总量达199.48艾字节，同比增长42.86%。随着“人工智能+”行动的深入推进，高质量数据供给正从
诚邀参与丨人工智能时代创投融合发展论坛
AI技术正以颠覆性态势重构全球经济版图，从金融投资至产业革新，从资本布局到价值构建，人工智能的深度应用正在重新诠释“创新”与“资本”的内在关联。一来，AI为创业创新提供了更加强大的技术工具、更加精确的决策依据，以及更为宽广的发展前景；二来，资本市场的发展逻辑亦在潜移默化中演变——如何运用“长远眼光”助力技术发展，如何以“洞察力”挖掘持久价值，成为投资者与创业者共同探索的命题。为全面解析AI时代下创新资本深度协同与价值创造的崭新路径，北京大学汇丰商学院定于2026年5月28日在深圳福田会展中心举行“AI时代
消费企业AI转型成熟度五阶模型：找准定位，加速增长
为何有些企业斥巨资购入AI工具却沦为“科技摆设”，而有些企业仅凭单一场景便实现了业绩飞跃？症结往往不在于技术本身，而在于企业雄心与实际段位的错位。行业调研表明，超六成的AI项目宣告失败，主因在于企业试图跳过必经阶段，盲目复制标杆路径。这正如未学走路便欲奔跑，失败在所难免。转型的核心逻辑绝非追求“方案先进”，而是确保方案与企业当前组织段位高度契合。消费企业的AI转型究竟需历经哪些阶段？各阶段的显著特征与关键突破点又是什么？五阶段成长阶梯：组织在AI进化中的真实坐标。基于对数十个行业标杆项目的深度复盘，我们总
AI卖家为何亲力亲为？揭开"人工服务"背后的商业真相
观察当下的AI商业生态，一个极具讽刺意味的画面映入眼帘。某企业正向你热情洋溢地推广其"AI销售助手"，声称它能全天候运转、精准获取客户、取代高昂的人力成本。然而当你窥探他们的运营模式，却只见一群身着正装、深谙人情世故的业务精英，在商务洽谈中施展人际智慧；当你成为其客户后，为你服务的则是一位充满"温度"、能为你"特殊处理"的真实客户经理。兜售工具的人，自己却徒手劳作。这一幕，仿佛给那些AI万能论者一记响亮的回应。但若我们深入剖析，便会发现这并非矛盾，而是一种近乎冷酷的商业算计。它不仅没有否定AI的价值，反而
国家新策推动 AI 与能源双向融合
5 月 8 日，国家能源局联合国家发展改革委、工业和信息化部及国家数据局共同发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（国能发科技〔2026〕34 号，简称《行动方案》）。该方案紧扣能源支撑 AI 成长与 AI 驱动能源转型两大核心，重点围绕保障算力设施能源供应安全、推动算力设施绿色低碳化、提升算力与电力协同效率、开放能源领域高价值 AI 场景、深挖能源数据潜力、强化能源 AI 模型创新等六大方向，部署了 29 项关键任务，旨在推动能源、算力、场景、数据、模型等要素的高效联动。《行动方案》确立了以能
克制使用AI的智慧
AI的核心优势并非使用频次，而是懂得节制。在涉及价值评估和审美直觉的环节，应紧握决策主导权，防范因依赖工具而导致的感知迟钝。大众常误以为善用AI即高频使用——日更数十文案、全权委托邮件处理、自动化一切事务。这实乃谬误。真正的AI高手，其强项不在于使用频率，而在于懂得适可而止。微软2026年工作趋势报告《Agents, human agency, and the opportunity for every organization》指出一项核心发现：在最高效的AI使用者（Frontier Professio