AI浪潮中保持清醒，拒绝沦为工具人
近一年多，各行各业出现了一种奇特的现象：企业纷纷追逐AI转型，管理层张口闭口都是AI，仿佛不懂AI就要被时代抛弃。刷朋友圈、短视频、各大平台，满眼都是AI数字人、AI加OPC、零基础靠AI赚钱之类的宣传。再看职场，不少领导彻底迷上了AI，整天念叨“用AI取代人工”、“全面拥抱AI”、“让AI赋能”……于是打工人陷入深深的恐慌，疯狂学习各种AI工具，豆包、deepseek、open cloud、codex……不管是国产还是海外的，先装上再说，生怕慢半拍就被淘汰。但折腾半天，好不容易装了一堆工具后，往往三分钟
AI取代九成基础编程岗,哲学背景人才逆袭走俏!这个能力才是AI时代核心竞争力
AI取代九成基础编程岗，哲学背景人才逆袭走俏！这个能力才是AI时代核心竞争力！起初我以为这只是个特例，但从今年年初至今，类似的消息已听闻十数次。部分猎头朋友明确表示，当前企业渴求的人才并非单纯的代码编写者，而是擅长提问的人——乍听荒诞，细想却合乎逻辑。那么被裁撤的人员都去哪儿了呢？负责页面开发的前端、搭建接口的后端、排查bug的测试等职位正大规模缩减。原因并非这些人不称职，而是人工智能更快、更廉价，且无需缴纳社保公积金。然而问题在于，人工智能即便再强大，也需要有人告知它该如何行动。你固然可以让AI编写代码
当AI接管了大部分工作，人类还剩下什么？
如今谈起AI，最令人警觉的论断已不再是"它是否会取代某些岗位"，而是更为根本的预判：它或许终将接管人类绝大部分有价值的工作。近期，AI安全研究领域再度响起极端预警。部分人将风险评估的时间节点直接推至2030年前后，甚至抛出近乎灾难级别的概率预判——一旦超级人工智能失控，人类对系统的掌控力将急剧衰退。这些观点未必全都站得住脚，许多结论也笼罩着浓厚的悲观主义阴霾，但有一点毋庸置疑：AI引发的冲击，正从"职业替代"层面跃升至"人类存在价值"的重新审视。对绝大多数普通人而言，眼下最切身的焦虑，并非某个遥不可及的末
AI时代，教师真正的价值是什么
有人欣喜，有人不安。欣喜者认为终于有了帮手减轻负担，不安者担忧自己会被取代。一位教了十几年物理的老教师直接问我："以后还需要老师吗？"我的看法是：焦虑的方向错了。AI确实会重塑教学，但方式不是"取代教师"，而是"重新定义教师的职责"。先正视现实。AI目前能做到的事，已远超多数人想象。写教案。输入一个知识点，比如"浮力产生的原因"，30秒内生成完整教案，含教学目标、重难点、教学流程、课后习题，还能按课时长度自动调整内容。批作业。
信用卡业务收缩，银行整合专营机构
近期，广州银行信用卡中心获批停止运营。在信用卡行业整体下行的大环境下，多家银行陆续关闭区域分支机构、撤销独立专营资格，将信用卡服务并入零售业务板块。 业内分析指出，专营模式的消退，不仅是组织结构的变动，更标志着银行客户管理理念的深刻变革——银行正打破信用卡与其它服务间的数据与流程障碍，切实推行“以客户为核心”的统一经营。 信用卡专营模式消退 金融监管总局官网7月10日公布的许可信息显示，广东金融监管局已批准广州银行信用卡中心结束运营。 广州银行同日发布的说明称，原独立运营的信用卡中心将改为信用卡部，此举旨
CIO必须警惕:员工Token消耗量不应成为AI成功的考核指标
导语：当下企业纷纷加速推进AI落地应用之际，不少首席信息官（CIO）却悄然陷入了一个隐蔽的评估误区——将团队消耗的Token数量等同于AI战略的成熟程度。当“使用频率”被错误地替代了“业务成效”，企业不仅会面临难以控制的开支黑洞，更会遮蔽那些急待优化的核心业务环节。当前CIO们承受着巨大压力——他们必须拿出真实可信的数据，向高层论证高昂AI投入的产出比。在此背景下，聊天机器人、智能体与生成式AI工具正以惊人的节奏在企业内部快速普及。从表面来看，生产力似乎是衡量成功的不二标准。在代码开发、文档撰写与内容创作
韩国股指狂飙八成估值却处低位 机构看好存储芯片配置机会
韩国股市经历了一轮迅猛上涨，却呈现出一种异常现象：股票估值已滑落至历史底部区域。 韩国综合股价指数年内累计涨幅逼近80%，多次创下新高，然而分析师上调盈利预测的步伐更为迅速。三星电子与SK海力士这两大存储芯片龙头利润激增，导致该指数远期市盈率仅为6.4倍，甚至不及2008年全球金融危机时的水平。 近期由于市场对人工智能板块走势产生新的担忧，引发抛售潮，进一步打压了估值。当前投资者面临的关键抉择是：这种罕见的低估值究竟是难得的入市良机，还是市场已提前消化了存储芯片繁荣周期见顶的预期。 新加坡东方汇理财富管理
AI评测革命:告别"跑分"时代,重新定义机器认知评估标准
大家好，我是万象大叔。专注 AI，讲透技术，看清产业，商业落地，投资赚钱。当大语言模型的参数量级与训练数据规模跨越关键节点后，传统依赖静态封闭数据集的“刷分”式评估，其可靠性正在快速瓦解。在MMLU、GSM8K等公开基准上斩获接近甚至超越人类水平的模型屡见不鲜，然而它们在真实对话、深度推理和开放场景中的表现却可能判若两“机”。这暴露了一个根本矛盾：我们用来衡量AI“智商”的标尺，正被AI自身迅速“破解”和“过度适配”。因此，模型评测的核心范式正经历一场悄然却深刻的变革：其重心从“测量模型记忆了多少知识”，
AI 产业经济学习01：AI 风口下，谁先尝到甜头？
AI ECO 01 封面：AI 风口下，谁先尝到甜头？AI 风口里，最容易被看走眼的一件事是：贴近用户的人，不一定最先赚到钱。我们通常会以为，谁握住用户，谁就握住价值。互联网时代很多案例也印证这个逻辑：应用圈住用户，平台圈住流量，软件企业把用户习惯变成订阅、广告、交易或生态位置。但生成式 AI 的早期经济格局有点反常识。应用层最喧嚣，用户增速最快，产品故事最多。然而真正先拿到定价权的，往往是更底层的东西：GPU、芯片供给、数据中心、电力和云基础设施。所以 Week 1 的核心问题可以浓缩成一句话：卡片 0
AI应用落地快于变现？企业如何跨越价值鸿沟
当前，各个产业的企业正面临日益加剧的“AI回报落差”：庞大的技术资金投入未能换来相应的经济收益。这一现象好比AI领域的“盈利荒漠”。接近九成企业反映，其AI项目的投资回报远低于预期——问题并非出在技术本身，而是企业在驾驭这场系统性变革时遭遇了瓶颈。企业将AI融入核心业务的步伐，已大幅领先其实现商业收益的速度。这导致它们在获取实质经济回报之前，就已持续且被动地背负高昂的运维开支。为剖析这一回报落差背后的根本原因，罗兰贝格AI实验室在2025年12月对全球五大主要市场、五大核心产业的200余位企业决策者进行了
AI产业的复苏与新生
AI产业的复苏与新生回想过去，人工智能曾是学术界的尖端课题、投资圈的热门话题，却一度面临“概念过热、应用遇阻”的发展困境。如今，随着泡沫散去和喧嚣平息，人工智能正迎来真正的复苏。这场复苏并非短暂的资本浪潮，而是源自技术演进、产业融合、大众受益和生态健全的全面振兴与迸发，其活力与前景，蕴藏在产业转型的各个新方向、社会进步的每个新领域里。人工智能的新生，蕴藏在技术形态升级的崭新机遇中。以往AI发展受限于特定场景对话、被动响应模式，大模型的崛起冲破了技术瓶颈，当前行业更实现了从“预训练交互阶段”到“智能体自主运
AI的局限：HR如何在智能时代重塑人的价值
马兆远，牛津大学物理学博士，英国物理学会会士，南方科技大学工学院与商学院双聘教授，曾为中国空间站"天宫四号"设计世界上第一个空间冷原子实验平台。在上一本书《世界的逻辑》中，他从科学史的角度论述了"如何用理性应对不确定性"；而在更早的这本《人工智能之不能》中，他回答了一个更为迫切的问题：会存在一个超级人工智能系统吗？他的答案明确而坚定——不会。全书不局限于技术层面，而是回溯过去一百年物理学和数学的重大进展，从哥德尔不完备定理、量子力学、图灵机的计算边界等"本源性知识&
吴恩达AI通识课首讲精析：先看懂AI能做什么
如果你近期被各类AI（人工智能）新闻包围，大概率会感到两种情绪：一方面觉得它很强大，另一方面又困惑它与自己有何关联。吴恩达的《AI for Everyone（面向所有人的AI）》课程开篇要解决的，正是这个问题：别被热词带偏，先认清AI真正能做什么、不能做什么。本文将详细解读第一讲内容。尽量不用专业术语；必须出现的名词，我会用通俗语言解释。很多人听到AI，第一反应是：这是不是只有程序员或算法工程师才需要学习？吴恩达的答案很明确：不是。AI（人工智能）正在改变工作和生活。你可以不写代码，但最好了解它适合解决哪
AI全能时代，我们该掌握什么能力？
当AI能处理一切事务的时代来临，我们当前的学习还具备价值吗？我们究竟可以学习什么？我们需要掌握三项能力：精于发问、升级认知、捍卫人性。01精于发问AI能为你检索全球所有信息，但有个条件，它必须清楚你的疑问所在，而你能提出多深刻的问题，取决于你能洞察多辽阔的世界。02升级认知你必须维持终身学习的习惯。因为学习能助力你提升认知，你无法察觉认知范围外的天地，也无法获取认知范围外的财富。你翻阅的书籍，你相遇的人群，你体验的故事，你迈出的每段旅程，你思索的每个议题，这些都会化作大脑的养料，逐步撑起你的视野。你的认知
AI 重塑职场：当机器就位，人类何去何从？
过去一年，在与亚太区金融界同仁的探讨中，我察觉到一种反复浮现的忧虑——它并非针对模型精度或算力开销，而是直指一个更深层的组织迷思："工具已备，人力该归何处？"这份担忧绝非无中生有。社会技术系统理论（STS）早在四十年前便发出过常被忽视的警示：技术变革若要真正释放价值，技术子系统与社会子系统必须实现"协同优化"——若仅单方面升级技术，另一端必将成为组织发展的掣肘。Trist（1981）的经典观点认为，组织绩效的提升并非技术升级或人员优化的单一函数，而是两者间"匹配度&