AI热潮退却时，真正的隐患或在别处
近期关于AI的话题持续升温。围绕Agent的讨论此起彼伏。围绕GPU的探讨络绎不绝。围绕数据中心的关注度居高不下。围绕算力的讨论热度不减。甚至有人开始展望超级智能时代是否即将来临。但我愈发感到，若未来一到两年内市场出现重大调整，表面导火索或许是AI，但深层症结可能根本不在AI。而在债务。会的。这一点我深信不疑。正如互联网曾经颠覆了世界一样。问题在于：颠覆世界与从中获利，往往是两码事。很多人已经淡忘了2000年的那场互联网泡沫。彼时众人的预言几乎全部应验。互联网将重塑商业模式。互联网将革新媒体形态。互联网将
通俗解读 AI 术语：大语言模型 (LLM) 揭秘
感谢关注，欢迎互动，助您轻松读懂 AI，用好 AI！有时，人类会猛然察觉：自己其实并不真正了解自己。比如语言。长久以来，人类一直认为：语言仅是思想的"外壳"。真正关键的是：语言只是将这些内容表达出来罢了。因此过去几十年，人工智能的发展方向也顺理成章：既然想让机器变聪明，那就应该教它：工程师们曾试图像制造钟表那样构建智能。他们教导机器：AI 曾像一本庞大的说明书。它能下棋、能计算、能搜索，但始终不像人类。因为在人类世界中，最复杂的从来不是规则，而是语言。仅仅一句："我没事。"
华为芯片暗战：徐直军亲述"何式定律"六年突围内幕
在这段历程中，时间扮演着最为关键的角色。 华为总裁办同步发出内部邮件，指出公司早在多年前就已预判风险，在研发和业务连续性领域提前部署了大量资源，确保即便面对极端局面也能维持正常运营。 邮件中有这样一句——“真相终将水落石出，风雨之后必然迎来晴天。” 然而彼时，华为的信心或许并未如表面那般坚定。尽管任正非曾公开宣称华为在5G和核心网领域完全可以摆脱美国技术依赖，但包括徐直军在内的少数核心决策者心知肚明，备胎计划的底气实际上系于台积电的代工能力，当时华为高达九成的芯片交由台积电生产，这才是真正的要害所在。 2
AI推理新纪元：芯片逻辑重塑
从英伟达的巨额投资，到初创企业密集推出产品，再到资本市场对这些企业展开估值，可以清晰看出，在AI推理阶段，行业竞争焦点已从“更大模型”逐步转向“更高效模型”。AI芯片产业的核心逻辑，正从训练算力向推理效率转变。在2022年生成式AI爆发初期，行业竞争的核心集中在模型训练上。谁能训练出最强模型，谁就占据竞争优势。因此，大量资本涌入参数规模和芯片资源堆叠，以追求模型能力与规模的飞跃。但随着AI服务进入常态化部署阶段，成本结构已发生改变。训练属于高资本投入、低频次的研发行为，而推理则是高频、长期的持续性成本，并
新能源时代的储能革命：三大物理储能技术赛道解析
有句老话讲，AI高速发展离不开电力支撑，而电力的稳定供应则依赖于能源保障。接下来，让我们深入了解我国能源产业链的发展格局。先来回顾一下前期分享的基础能源和电力能源相关内容：基础能源：基础能源之煤炭产业：AI发展依赖电力，电力发展依赖能源基础能源之石油产业：AI发展依赖电力，电力发展依赖能源AI发展依赖电力，电力发展依赖能源：基础能源之天然气产业电力能源：AI发展依赖电力，电力发展依赖能源：电力能源之发电端AI发展依赖电力，电力发展依赖能源：电力能源之电网端AI发展依赖电力，电力发展依赖能源：电力能源之电力
小满书简对话模驭AI：探讨《AI大压缩》报告
2026年5月28日，由香港大学人工智能、管理与组织研究中心（HKU CAMO）、中国信息通信研究院华东分院、模驭人工智能科技（上海）有限公司联合发布的《AI大压缩：智能经济时代的生产范式转移》研究报告正式发布。该报告由北京大学创始人李泽涵博士参与编写的“模驭AI”项目团队对话，揭示了在AI大压缩时代企业如何重建生产工具。这是国内首份从生产范式迁移角度系统性解析AI革命的跨学科研究成果。报告首次系统性地提出了“AI大压缩”这一核心概念，指出技术进步的本质是对价值创造中间环节的系统性压缩。今天，AI正在时间
RMX Industries AI视觉业务需求迅猛增长
致力于视频压缩与优化技术的RMX Industries， Inc．（OTCQB： RMXI）今日发布业务动态，指出其AI驱动战略深受市场欢迎，操作端活跃度不断提升，客户对新一代智能边缘视觉部署系统的关注度大幅提高。 作为一家深耕数据压缩与视频优化领域的科技企业，RMX的核心技术涵盖VAST视频自适应系统及CRISP压缩率智能流协议。VAST可确保在极度受限网络中实现低延迟、高保真的实时视频传输，CRISP则能通过智能算法大幅削减带宽与存储开销。该技术源于国防安保领域，并在全球严苛作业环境中通过了实战检验。
从文字接龙到思维涌现：AI内部推理的流形结构
大语言模型明明只是在预测下一个词，为什么会展现出推理能力？本文通过一篇最新研究，解析模型推理时隐藏状态如何从高维空间自发组织到低维流形，同时说明这项研究的局限性：它更像一次内部动力学检测，而非推理理论的最终答案。大语言模型明明只是在预测下一个词，为什么会展现出推理能力？本文从推理流形论文出发，将低维流形、维度坍塌、信息体积转化为一个直观理解：真正的推理不是把世界压平，而是把混沌折叠成一条可通行的路径。① 文字接龙如何产生推理 → ② 什么是推理流形 → ③ 为何坍塌还不够 → ④ 压缩即智能的新诠释 →
Neurovia AI展示NeuroStream™技术，实现96%视觉无损压缩
Robo.ai Inc.的人工智能数据处理子公司Neurovia AI在阿布扎比国家展览中心举办的第九届国际安全与国家风险防范展上成功完成首秀，该展会于5月20日圆满结束。 展会期间，Neurovia AI首席技术官Mansoor Ali Khan向全球政府机构、安保部门及行业合作伙伴展示了NeuroStream™人工智能技术平台的强大数据处理能力。在技术展示中，该平台成功处理了一段12.15GB的4K 60帧原始视频，将其压缩至421MB，存储空间节省率达96.37%。评估表明，压缩后的视频在保持分辨率
育碧发出盈利警报，年内股价重挫近两成
专题：聚焦美股2026年第一季度财报 核心要点 出品《刺客信条》系列的法国游戏企业育碧发布年度盈利警报，预判本财年将重新陷入亏损状态，其股价周四大幅下挫 17%。 据财报数据，育碧 2026 财年营业亏损达13 亿欧元（折合 15 亿美元），全年净预订收入 15 亿欧元，同比下降 17.4%。 育碧预测，新财年全年净预订收入将出现高个位数百分比下滑，营业利润率将维持个位数亏损水平。 该股最新跌幅达 17.17%，年内累计跌幅已近 38%。 自疫情结束后，受旗舰游戏推迟上线、经营深陷泥潭等因素拖累，育碧股价
Neurovia AI将在ISNR2026展会展示智能数据解决方案
美通社消息： Robo.ai Inc. (NASDAQ: AIIO) 旗下AI 数据处理与基础设施提供商 Neurovia AI 于5月18日宣布将于 2026 年 5 月 19 日至21 日参加阿联酋第九届国际安全与国家风险防范展（ISNR2026）。本届展会上，Neurovia AI 将重点展示其核心技术平台 NeuroStream™。该平台依托创新的"位图矢量化算法Neurovia AI 首席技术官 Mansoor Ali Khan 表示："人工智能正在重塑未来国家安全、智慧城市可持
Torrent Capital首季业绩亏损，软件业务估值受压影响显著
加拿大投资发行商Torrent Capital Ltd．在5月20日发布了其2026年第一季度的初步财务数据。根据财报，公司GAAP每股亏损0.11美元，相较2025年同期的-0.07美元亏损幅度有所增加，主要由于市场波动及软件业务的估值倍数下滑所致。 净资产价值下滑，软件业务表现成主要拖累 截至2026年3月31日，公司每股净资产为0.74美元，较2025年12月31日的0.85美元有所下降；净资产总额由3250万美元减少至2830万美元，现金及现金等价物也由160万美元下降至70万美元。 首席执行官W
AI编程Token节省利器：RTK让Claude Code/Codex/Cursor成本直降80%
在日常开发中，当你使用 Claude Code 重构 yudao-cloud 的某个核心模块并执行mvn deploy命令时：整整 200 多行的输出被原封不动塞进 Claude Code 的上下文窗口，但真正有用的可能就两行：BUILD SUCCESS、以及末尾的 WARNING。这样的场景每天重复发生，主要集中在以下 4 类情况：将这些未经处理的原始输出全部发送给 AI——每月的 token 消耗就是这样累积起来的。RTK（Rust Token Killer）是一款运行在本地机器上的CLI 代理工具：
AI 蒸馏揭秘：究竟提炼了何种精华？
模型蒸馏绝非将大型模型简单压缩为 zip 文件，亦非机械地复制参数。它更像是一位“教师模型”通过大量解题、讲解与提供答案，利用这些成果去培育一个更小巧、成本更低且易于部署的“学生模型”。蒸馏看似神奇，但要真正理解它，只需厘清三个核心问题：依据什么进行蒸馏？过程中习得了什么？最终产出的究竟为何？近期，“模型蒸馏”的话题再度引发热议。缘由十分直接：大模型能力虽强，成本却日益高昂。并非每家企业都能长期依赖顶级模型支撑业务，也非所有应用场景都需要在每次请求时调用最强模型。于是，一个极具现实意义的问题摆在了面前：能
信息论基础：用数学原理解码AI核心
阅读指引：本文专为零基础读者设计。你无需任何数学背景，只需带着好奇心和耐心即可。本文核心理念：通过生活实例理解抽象概念，用直觉替代公式记忆。⚠️进阶提示：文中带 📌 标记的内容是为想深入理解的读者准备的补充说明，初次阅读可跳过，不影响整体理解。一、从一个问题开始：什么是"信息"？ 二、信息量：单个消息的"意外值" 2.1 生活中的直觉 2.2 数学表达 三、信息熵：平均而言，一个系统有多"不确定" 3.1 从猜谜游戏理解 3.2 数学定义 3.3 具体计算 3.4 极端情况与最大熵原理 四、联合熵与条件熵