AI 未弃劳工，唯弃拒变之老板
本文由 AI 辅助撰写本文包含 AI 创作成分你是否觉得 AI 与你的行业相距甚远。你认为 AI 属于硅谷。属于程序员。属于互联网巨头。你认为你的工厂、车间、农田及仓库——与 AI 毫无瓜葛。你误解了。并非错在被颠覆。而是错在你未曾察觉，同行早已先行一步。2026 年初，长江商学院开展了一项调研。涵盖全国 2016 家规上工业企业。结果颇耐人寻味。在那些未接纳 AI 的企业里，79.2% 的人给出的理由是："AI 不适用于我司。"近八成的人认为，AI 与自己无关。然而与此同时，另一组数据正悄然重塑中国制造
AI应用观察：谁把活干完
今天我们避开深奥的模型参数，也不把 AI 称作万能神药。我们只聚焦一件事：这些资讯究竟在传达什么，将其转化为通俗语言，并探究其与传统行业的关联。许多 AI 新闻看似与普通企业无关，但核心逻辑一致：将原本依赖人工搬运、整理、沟通和审核的流程，转化为更稳定的工作流和系统。今天主要关注 AI 应用案例 4 个、企业效率应用 3 个、垂直行业应用 1 个。这些术语虽偏技术，但归根结底都是关于企业如何将 AI 融入实际工作中。原文主旨：A16Z 合伙人最新观点：模型不会取代一切，AI 应用仍大有可为。通俗来讲，AI
2026年AI浪潮下：普通人的创富机遇与边界
2026年，AI变现这个话题，热度持续攀升。你肯定见过这类信息：某人借助AI三个月实现百万收益，某人独立公司月营收超越整支团队……这些案例属实吗？是极端个例，还是暗藏规律？5月14日，北京国家会议中心，Create2026百度AI开发者大会超级个体主论坛上，四位来自不同领域的实战专家——“AI炼金术”创始人任鑫、前硅基流动联合创始人杨攀、WeOPC创始人向上上、“星期一研究室”创始人郑紫洁，围坐畅谈，进行了一场摒弃空话、只谈实际的圆桌对话，共同探讨一个核心问题：2026年，普通人究竟如何借助AI实现盈利？
AI岗位招聘持续升温,抢先拿下权威认证成关键
最近浏览招聘平台，有没有注意到一个现象：人工智能相关职位如雨后春笋般涌现，薪酬待遇也相当诱人？登录Boss直聘、前程无忧等平台，搜索"AI"关键词，弹出的职位琳琅满目：AI产品经理、Agent开发工程师、AI数据分析师、人工智能训练师……不仅互联网头部企业在招贤纳士，制造业、服务业等传统领域以及中小型企业也在争抢人才，唯恐落后于人工智能时代的发展步伐。然而喧嚣之下，许多人面临同样的困境：想要转型到AI领域，却缺乏项目实战经历和资质背书，简历投递后杳无音讯；已经在岗想要晋升，虽然具备实际操作技能，却无法提供
AI人才分布真相：顶尖在四城，应用在各地
最近我发现个有趣现象，聊到AI人才分布，大家一听到“只有四个城市群”就心里发慌，觉得自己所在的城市要被甩在后面。但我认为这种看法有些片面。为什么呢？这四个城市群指的便是北京、上海、深圳和杭州，这里汇聚了众多顶尖的人工智能研究机构和大企业。不过，“顶尖”这个词其实很微妙，它指的是那些深耕基础模型研发或底层算法的科学家，也就是能在顶级会议发表论文、带领数百人科研团队的领军人物。大家明白我的意思吗？这类全球顶尖高手大概也就千人左右，所以他们几乎都扎堆在这几个地方。人才聚集背后的真实逻辑很多人认为是因为政策好、资
AI赛道上的冰与火：2026年第18周投资图鉴
曾经行之有效的传统投资方法论——股票债券对冲、成长价值切换、以及科技、周期、消费、医药等板块的轮动策略，如今似乎都已不再灵验。无论放眼全球还是聚焦国内市场，一条泾渭分明的分水岭清晰可见：拥抱AI的资产与远离AI的资产走出截然不同的行情。以具体市场为例，AI产业链核心企业占据重要权重的韩国KOSPI1200指数与MSCI台湾指数年内分别飙升99.37%和48.82%，而与人工智能关联度极弱的印度SENSEX30指数却重挫11.53%。再看A股表现，科创50指数开年至今涨幅达28.34%，同期沪深300仅上涨
AI狂飙突进，传统行业是否被淘汰？
股市 投资 传统行业分析本文纯属个人投资心得与思考，旨在为大家提供投资思路，绝非荐股，绝非荐股，绝非荐股，重要的事情说三遍！！！价值投资的理念其实写满一张A4纸都不够，最难的是心态；；市场运行中，80%的时间是无序且无效的，，每天写这些，只是想从不同角度反复验证对价值投资的理解！！！先看大盘5月12日，A股在连续多日大涨后，今日迎来了预期的震荡整理。。截至收盘，上证指数跌0.25%，深证成指跌0.47%，创业板微涨0.15%。。。全市场平均跌幅-1.42%，今日指数看似平稳，个股却大幅回撤，除了少数AI龙
AI 浪潮下，传统行业软件服务面临何种挑战？
本年度，团队持续推进 AI 员工相关的项目，主要面向企业级客户提供服务。近期假期与亲友交流，一方面我关注到大家对 AI 的实际应用程度，另一方面也借机观察潜在的行业发展机遇。一位从事摄影行业的亲戚，过去他们雇佣一名修图师或外包修图服务，单张图片收费 0.5 元，若需返工则另加 0.5 元。近几年，他们开始使用“像素蛋糕”这类服务，单张图片费用降至 0.35 元，且修改不再额外收费。我兴致勃勃地向亲戚推荐了 GPT-5.5，他也认真尝试了。然而，他发现现有 AI 工具根本无法满足他们 B 端客户的实际需求。
AI赋能传统产业：第25期红侨沙龙聚焦数字化转型
4月21日，梅蘭書院“侨之家”迎来了第25期红侨沙龙的成功举办，本次活动围绕“人工智能驱动传统行业变革”议题展开，由梅蘭書院董事会主席李晓梅主持，来自印尼、美国、澳大利亚、日本、加纳等国家的近20位华商代表，同东城区侨联党组书记李娟、副主席尹向敏齐聚一堂，进行深入探讨。现场，与会华商结合海外实践，交流了人工智能在制造、农业、中医药、融媒体等行业的落地经验。印尼嘉丰集团董事林天成先生回顾其父林如光九十年代初归国投资陶瓷产业的历程，指出如今融入人工智能技术后，从设计、生产到降本增效均对传统产业产生显著推动；加
四月实体店迎来大考，AI浪潮下传统经营模式亟待转型
你意识到了吗？今年四月，似乎与往年有所不同。街道两旁那些熟悉的店铺，是否感觉客流稀少了呢？这不仅是季节的变迁，其背后暗藏着一个深刻的变化，它将直接影响众多人的生活轨迹。传统的经营方式已经难以为继，你还在犹豫观望吗？如今，仍有不少店主固守着陈旧的管理方法。他们只是守在店里，被动等待顾客上门。依然信奉“酒香不怕巷子深”，认为产品好自然会有销路。但今时不同往日，网络购物、直播带货、社区团购等新形式花样翻新，人们早已习惯通过手机或电脑下单获取所需，越来越少走进实体店铺。守着店铺等待顾客，等来的只会是日渐萎缩的营业
AI落地传统行业，核心阻碍在于上下文而非技术
编程之所以成为AI最先突破的领域，是因为代码天生具备上下文属性：结构化、可验证、权限简单。反观基础设施检测等传统行业，情况截然相反。数据堆积如山，非结构化严重，权限复杂，输出难以验证。真正的瓶颈不在于模型够不够强，而在于能否将正确的上下文提供给AI。Box CEO Aaron Levie的观点非常深刻：企业要让AI agent发挥作用，最大的难题是把正确的上下文送到它手里。初听平淡，细想极有见地。编程领域为何先行？并非程序员更聪明，而是代码天然就是上下文。代码库就在那，权限通常不是大问题，用户懂技术，且代
AI时代业务员转型：告别推销，转型价值服务商
随着AI智能获客、线上精准引流、自动化报价系统的普及，当信息越来越透明、渠道越来越扁平化，很多人不禁发问：传统业务员，还有存在的必要吗？ 答案毋庸置疑：低阶业务员正在被淘汰，高阶业务员反而愈发稀缺。互联网与AI并未抹杀业务员这个职业，而是彻底重塑了业务员的角色定位，一场关乎生存与发展的职业变革，早已悄然来临。 告别跑腿式推销，旧式业务员正在谢幕 曾几何时，业务员的工作标签是：跑市场、发传单、打电话、上门推销、催单回款，靠着信息差、人脉酒局、勤快跑腿拿下订单。 他们是产品的“搬运工”，是企业的“传声筒”，核
人工智能重塑产业：千亿资金涌入AI改造传统领域
硅谷顶尖风投重仓押注，AI驱动的并购整合已成新焦点General Catalyst行动最为迅猛：专项拨款150亿美元用于AI整合战略。已公开的十家被投企业，借助AI将人均效率提升高达五倍，毛利率从较低的两位数跃升至30%-40%Thrive Capital：设立了100亿美元的专项投资基金。Elad Gil（Perplexity/C.AI/Harvey的投资者）：已投资两家AI整合型企业Khosla Ventures与BVP：同样在尝试融合AI的并购整合模式Eudia（法律服务领域）：完成A轮融资后收购了
人工智能难以取代的传统领域
摩根斯坦利 HALO 篮子参考：- 材料：铜、铝、稀土、钢铁、化工原料（AI算力 / 基建必需）- 公用事业：电网、水电、火电、新能源电站（AI用电关键）- 铁路 / 管道：物流、油气运输网络（实体世界血管）- 废物处理：固废、危废、水务（必需品、低技术更新）- 国防军工：装备、军工产能（高门槛、长周期）- 信号塔 / 通信基建：5G / 光纤、数据中心物理层（计算能力基础）- 传统能源：石油、天然气、煤炭（AI算力与工业运行根基
港股IPO首季破发过半：新兴领域热度不减，传统企业遇冷
2026年第一季度，港交所虽锣鼓喧天，但港股IPO市场却呈现出一种“结构性繁荣”的局面。 据数据统计，截至一季度末，内地企业在港上市的数量已达40家。仅在三月末的一周内，就有四家公司同日敲钟，包括德适生物开盘暴涨逾120%，极视角涨幅一度突破100%，瀚天天成市值突破400亿港元，现场气氛热烈，打新收益显著。与此同时，仍有近500家企业排队等候IPO机会。从募集资金看，一季度港股总计募资额已突破千亿港元。 然而，在一片热闹景象背后，另一组数据令人担忧：截至3月30日，在这40只新股中，已有24只跌破发行价