住房老化催生刚需，劳氏借专业翻新破局
尽管高利率环境与疲软的房市持续施压，使得家得宝 (313.23, 2.65, 0.85%) 及劳氏等家居零售巨头面临考验，但华尔街分析人士指出，得益于美国房屋日益老化及专业翻新需求的攀升，劳氏有望从中获益。数据显示，美国住房平均房龄已突破 41 年，2000 年代中期房产繁荣期建成的住宅也临近 20 年大修节点。瑞银 (47.605, 0.34, 0.71%) 分析师强调，诸如更换屋顶、更新老化暖通空调系统等刚性维修需求无法无限期延后，这预计将为家装市场每年注入 10 亿至 20 亿美元的额外刚性消费。虽
AI时代最大的陷阱：样样通样样松
这两年，AI浪潮席卷而来。有人钻研提示词，有人精通自动化，有人专攻视频剪辑、数字人、绘图、代码和智能体。看似人人都在精进，但我发现一个隐患：AI时代，最危险的不是完全不懂的人，而是那种“通才陷阱”——看似什么都会一点，实则一事无成。这类人终将被时代抛弃，因为他们看起来很忙，实则正在加速淘汰。01 会用AI工具，不等于具备商业价值。许多人误以为会用AI生成内容就算掌握了新技能。但现实是：“操作门槛低，不代表赚钱门槛低。”你能用AI写文案，不代表客户买单；能用AI出图，不代表接单成功；能用AI剪视频，不代表流
AI 产业似现 2015 前夜：从烧钱圈地到生存为王
晚间瞥见 OpenAI 筹备 IPO 的讯息，内心并未泛起波澜。反倒觉得：这一刻终究是到了。回首过往一年，业界其实早已心照不宣：OpenAI 登陆资本市场只是时间问题。悬念从来不在“是否”。全在“何时”。真正耐人寻味的，是当下这个微妙的时间节点。因为整个人工智能领域，正步入一个怪异的阶段：一面是涌入的热钱愈发汹涌。另一面却是真正盈利的玩家寥寥无几。这种反差致使整个行业陷入一种极度纠结的境地。嘴上挂着的满是 AGI。行动却已在疯狂核算 ROI。往昔互联网巨头烧钱，好歹有套逻辑支撑：先竭力把用户规模做大。商业
AI巨头OpenAI正式冲刺上市：估值超8500亿美元背后的商业版图
重磅消息！OpenAI最快将于本周五递交IPO招股说明书草稿，计划在今年9月完成上市。就在消息公布前一天，马斯克起诉OpenAI的案件被法官全票驳回。这个时间节点，怎么看都像是精心编排的好戏。萨姆·奥尔特曼已与高盛、摩根士丹利进行了多轮密谈，公司正从非营利机构快速转型为公众公司。目前私募市场估值已超过8520亿美元，若进程顺利，这将成为公开市场历史上规模最大的IPO之一。8520亿美元。这个数字意味着什么？大约相当于两个阿里巴巴的总市值。从「非营利」到「8520亿美元」，OpenAI究竟走过了怎样的历程故
xAI挑战政府AI市场碰壁：Grok联邦采用率远低于预期
IT之家 5 月 21 日消息，据路透社报道，SpaceX 的首次公开募股（IPO）预计将成为史上规模最大的一次，部分原因在于其承诺将通过旗下人工智能初创公司 xAI，在其所谓的数万亿美元人工智能服务市场中分得一杯羹。 然而，根据七名联邦雇员、三名合同专家以及路透社对政府人工智能库存文件的核查显示，xAI 的 Grok 聊天机器人在全球最大客户之一 —— 美国政府那里遭遇了重大挫折。 美国联邦机构 2025 年的合并库存记录显示，政府公开列明的人工智能应用案例中，明确标注供应商的有 400 多例。其中，仅
AI行业五年财富流向解析
最近研读了一份详尽的研究报告，名为《2022–2026 AI行业盈利机遇：深度剖析报告》。坦白说，这类分析我通常会保持谨慎——AI领域发展迅猛，今日的洞察可能明日就失效。然而这份报告的独特之处在于：它专注于回顾历史，而非预测未来。2022至2026这五年间的真实事件，资金的具体去向，都是可以验证的。将这些事实串联起来审视，其价值远超任何前瞻性预测。报告中包含了一幅清晰的资金流向图：2022年，盈利点在于AIGC的新鲜感——AI写作、图像生成、Prompt教学等。当时谁能率先掌握Midjourney、Sta
AI浪潮中的五类生存法则
出品|凤凰网财经《封面》主持人|张涛 制片人|李念雪“70后享受的红利比80后多，80后比90后多。但如今AI时代来临，大家又重新回到了同一起跑线。”2026年5月，昆仑万维董事长兼总经理方汉在与凤凰网财经《封面》一个半小时的深度对话中，系统阐述了他对AI时代教育、就业、商业、社会分层乃至国家竞争力的判断。方汉给自己算了一笔账，每个月自用的AI Token，即模型的算力和数据消耗单位大约是20亿到30亿。这个数字不算小，但在他的叙述里，这甚至让他感到“惭愧”。“这还算少的。”他的朋友，某独角兽公司CTO，
AI技术多领域突破与商业化加速(2026.5.21)
内容速览：量子机器学习气象预测突破: 复旦大学与中科大团队实验证明量子机器学习在真实气象预测中首次超越经典模型。天基光计算载荷启动研制: 上海启动全球首个天基光计算载荷研制，光子技术破解太空算力瓶颈。谷歌Gemma 4端侧AI模型开源: 谷歌开源Gemma 4系列模型，采用Apache 2.0协议并实现端侧高效部署。DeepSeek R2系统mHC框架技术突破: DeepSeek R2通过mHC框架提升信息流动能力400%，优化训练稳定性。AI智能体规模化商用技术突破: 多Agent协作系统实现规模化商用
第二届「满星」AI创业大赛落幕，钛镁AI获创新项目优秀奖
近年来，全球人工智能产业快速壮大，近期随着国务院关于深入实施“人工智能+”的行动意见，更是将AI加速融入到生产、生活和社会各个领域。为了激发AI创新活力，推动AI应用项目的应用场景落地。由联合汇数字创新生态发起主办，海豚创投、梦想小镇沪杭创新中心、宁波甬港现代科技园联合协办的专业赛事——第二届「满天星」人工智能创新创业大赛也重点锚定在 “企业级应用场景 + 硬件产品开发” 两大核心方向，致力于发掘具有商业化潜力的优质创业项目与创新人才。历经数月筹备与初赛的激烈角逐，钛镁AI从数百支参赛团队中杀出重围，成功
谷歌2026年I/O大会前瞻：AI商业化落地与搜索广告变革
2026年5月，谷歌将迎来年度I/O开发者大会与Google Marketing Live，核心议题已从单纯的技术展示转向商业化落地。据披露，AI在推动搜索广告增长、云业务拓展及产品生态变现中占据核心地位。在搜索广告板块，AI工具正将用户搜索转化为商业投放意图。谷歌一季度业绩会指出，AI-O、AI-M及Gemini生成的长尾、复杂查询，提供了丰富的意图数据。用户不再仅用简短词组，而是输入预算、场景及偏好，让谷歌捕捉更细颗粒的需求信号。目前，AI驱动的广告活动已占搜索支出的三成以上，涵盖AI Max、P-M
钛镀魔方荣获全球AI商业创新标杆奖
4月18日，由非凡资本主办的“2025年度生成式AI商业高峰论坛”在上海漕河泾万丽酒店成功举办。本次大会吸引了78位行业专家、240位AI创业者及219位投资人的参与，共同探讨生成式AI在商业领域的变革力量。钛镁AI推出的营销智能体「钛镀魔方」首次亮相“非凡大赏”，并成功获得第六届「非凡奖Awards」全球AI商业创新标杆奖项的提名，最终赢得「最佳数字营销Agent」荣誉。该奖项是中国首个专注于AI商业实践的权威评选，旨在表彰在全球数字化转型中表现卓越的企业和创新案例。此次评选重点关注智能体的商业化落地、
AI代理能否胜任CEO角色？年营收1.25亿美元的智能体引发关注
本文由【博学志君】原创实战干货都在「HFCW副业实战圈」关注我，用AI把副业变成印钞机2025年12月，Meta宣布以约20亿美元收购AI初创公司Manus，这笔交易成为Meta史上第三大并购案。更令人震惊的是，Manus的核心产品——一款通用AI智能体，在2025年3月发布后仅8个月，年度经常性收入（ARR）就突破1亿美元，年化收入达1.25亿美元。这不仅是又一个AI独角兽的成功故事，更是AI Agent从“军师”到“将军”角色转变的标志性事件。当传统AI还在提供建议时，Manus已经能够“手脑并用”，
今晚直播：AI+材料领域的千亿级蓝海
90 年代国内学者首次尝试用神经网络预测合金性能，但受限于算力和数据，AI 在材料领域只是超前的思想实验。如今 AI 不仅能筛选已知材料，还能设计新材料，材料大模型将 "设计 — 验证" 闭环从 20 年压缩至数月甚至数周，还能在样品制备中实现无人值守连续工作。这场飞跃背后有哪些可复用的方法论？面临什么挑战？AI For Materials的未来将走向何方？就在今天，未来光锥将携手北京中关村学院AI商学院、中国科学院物理研究所、北京科学智能研究院，共同推出「AI for Science 创
CNAS报告：商业红利如何护航国家安全
虽然AI浪潮主要由私营部门推动，但资金来源与市场掌控权等商业议题，实则深刻牵动着美国国家安全的三大核心：既要在推动AI正向应用的同时遏制滥用，又要保障系统可靠可控，同时还要维持美国在AI发展与全球扩散中的地缘战略优势。近期，新美国安全中心（CNAS）推出了一份研究报告，通过分析产业层级、市场架构、终端需求及竞争态势，深入探讨了AI商业逻辑与国家安全利益之间的冲突与契合点，为政策制定提供了实用的分析框架。回看核能、航空航天等传统军民两用技术，其发展路径通常遵循科研起步、政府布局、产业应用的规律。然而，人工智
端侧AI营收超25%，炬芯科技能否真正落地？
云端AI正在弥补短板，端侧AI同样如此。不同之处在于，云端可以通过资本支出堆叠服务器，而端侧产品不具备这一条件。耳机、眼镜和手表等设备电池小，散热空间有限，且芯片面积受限。要在这些设备上运行本地AI功能，难点不在于口号，而在于功耗、算力和出货量。我们需要从这个角度审视炬芯科技：存内计算能否将低功耗AI能力植入耳机、音箱、手表、AI眼镜和健康监测设备中，并产生稳定的收入。一、端侧AI的核心痛点：小设备能否承载AI服务器竞争的是系统效率，端侧设备也是如此。贴上AI标签很容易，但真正的挑战在于终端设备能否运行本