阿里云将于8月14日在北京举办AI原生科研基础设施与数据峰会
2026 年 8 月 14 日，阿里云计划于北京召开"AI 原生科研基础设施与数据大会"。本届大会以"面向智能体时代的科研服务底座"为核心主题，深入探讨学科研究智能体、AI 原生数据服务与自主科研等热点方向。活动上午安排主论坛，下午则同步开设理工类学科分论坛与文社艺术类学科分论坛，两场分论坛并行举行。时间：2026 年 8 月 14 日（周五）9:30—12:00、14:00—17:00地点：北京中关村皇冠假日酒店三层宴会厅参与对象：高校师生、科研机构及企业研究人员主办方：阿里云活动权益：上午主论坛将围绕
云厂商财报揭秘，AI算力真实需求浮出水面
不少人一看到"营收暴涨""巨额订单"就立刻觉得算力赛道又要升温。但我更在意的是：它究竟靠什么拿下如此庞大的需求？这波增长的逻辑，跟过去相比有无差异？先来剖析它的业务模式。和AWS、微软云等头部云服务商相比，它的独特之处在于只深耕算力基础设施这一层——既不自研AI模型，也不与算力客户在应用层展开竞争。为何这一点至关重要？由于"身兼裁判与选手双重身份"的云厂商比比皆是。那些既依赖算力、又担忧被掐住命脉的大模型企业和科技巨头，反而更倾向于将订单交给一家"只
AI基建新风口：NCLD基金，锁定“算力卖铲人”
我们不赌哪一个AI模型会赢，而是赌谁能向AI企业提供GPU、能源、机房以及算力支持。AI算力基础设施交易型开放式指数基金。NBIS + CRWV + 一组AI数据中心的高波动率股票。是否有GPU？是否有HBM？是否有高速光互连技术？GPU部署在何处？电力供应来自哪里？数据中心何时能建成交付？首先，AI算力需求持续攀升其次，AI数据中心面临电力短缺这些是拥有AI时代“土地权”的基础设施资产。第一类：真正的云原生平台第二类：电力和数据中心资产未来几年，AI算力需求仍将保持高速增长。AI领域的资本支出持续增加。
人工智能入门宝典——基础知识、多领域应用与合规操作全攻略
随着AI技术广泛渗透各行各业，掌握AI应用技能已成为当代社会不可或缺的数字素养。零基础入门者通常面临四大典型困扰：其一，理解片面，对AI的核心原理与能力范围缺乏清晰认知，易受网络碎片化、夸张化科普内容影响，形成“迷信AI”或“抵触AI”的偏激观点；其二，操作粗浅，仅停留在娱乐性聊天层面，缺乏系统化、流程化的操作手段，难以将AI有效融入学习与工作场景；其三，防护意识淡薄，不清楚AI的天然局限与合规底线，使用过程中可能出现隐私泄露、内容滥用、违规生成等隐患；其四，应用同质化，不懂得将AI与自身需求深度结合，无
AI零基础入门到就业全套资料
当前，企业的 AI 实践已不再局限于“聊天机器人”的初级形态，而是向智能客服、办公自动化及行业决策辅助等方向深化，广泛覆盖电商、教育、医疗、旅游等行业。这导致人才需求激增，特别是 AI 解决方案与产品落地岗位，近一年招聘量激增 3 倍，供需矛盾日益凸显。零编程基础同样可以涉足该领域。大众只需掌握“业务理解 + 方案设计 + 实施落地”的路径，无需亲自编写核心算法。只要能看懂 AI 架构、分析业务痛点并设计可行的智能体方案，便能成为企业争抢的复合型人才。目前一二线城市入门年薪约 15-25 万，资深专家年薪
AI巨头版图:五大平台的算力、模型与Agent布局解读
“ 近几年，AI 产业已从大模型之间的较量，转向更深层的平台竞争。如果只对比 GPT、Claude、Gemini、Nova 谁更出色，很难解释为什么 Microsoft 一边与 OpenAI 紧密协同，一边又在 Copilot 中纳入更多模型；同样难以说清 Amazon 为何既投资 Anthropic、自主研发 Nova，又借助 Bedrock 提供别家公司的模型。”要把握当下的 AI 产业格局，需要把模型、云、Agent 平台与终端应用放在同一张全景图里观察。各家公司掌握的核心资源不同，因而彼此之间既有
AI时代，人才的新标准
AI时代的人才核心竞争力，已从死记硬背转变为独立思考、创新意识、解决实际问题及提出新观点。单纯依赖刷题或超前学习的优势，正在迅速贬值！然而，基础学习阶段，扎实的基本功积累至关重要。若缺乏知识储备，所谓的创新与灵活应用，不过是建立在沙滩上的空中楼阁，终将崩塌！在打基础时，知识储备对思维灵活性的培养同样关键。若连1和2都不懂，又怎会明白3的推导？更别提基于1、2、3产生的创新组合了！此外，学龄前阶段，家长也应转变观念，注重呵护和培养孩子的探索欲、思考力、创造力及想象力！在我看来，AI时代的人才需具备更高的人文
呼和浩特：人工智能驱动实体经济 由理念迈向产业化
今年来，内蒙古呼和浩特市将人工智能定位为孕育新质生产力的重要举措，统筹布局算力基础设施、数据资源、垂直领域模型与实际场景应用，助力人工智能由"理念"转化为"生产线"、从单点试验迈向规模化落地。 作者：达日罕、李静、祁诚
AI浪潮下,'卖铲人'更赚钱——被忽视的算力云存储底层逻辑
淘金热潮涌起时，获利最丰的往往不是那些挥汗掘金的矿工，而是兜售工具、饮水、工装裤的商贩。这条规律在AI时代同样受用。当众人热议哪家大模型更具实力、哪个AI应用更加出圈时，真正闷声敛财的，或许正是那些提供计算资源、云端服务与存储支撑的'基础设施供给商'。更值得玩味的是，近期产业领域出现了若干新动向，让这些'卖水人'的营非但没有缩水，反而愈发红火。01 开源模型：并非分食蛋糕，而是把整块蛋糕撑得更大不少人存在这样的直觉：中国开源模型（譬如Kimi、智谱）物美价廉，会不会蚕食美国AI企业的市场空间？算力需求会不
全职宝妈用AI接单：文博短视频首赚4000元
她曾是全职妈妈，毫无基础，利用带娃空隙钻研 AI。第一单文博类短视频外包，直接入账 4000 元。这绝非偶然，而是完全可以复制的路径。全职宝妈面临的最大瓶颈并非能力不足，而是时间碎片化且难以坐班。然而，AI 内容创作完美契合“碎片生产+集中交付”的模式：白天收集素材，孩子入睡后剪辑成品。文博 IP 短视频（如博物馆、非遗题材）需求激增——各地文旅部门与文博单位急需制作短视频却缺乏人才，因此乐于外包。操作路径有三步：① 在方直 AI 实战就业班掌握 AIGC 基础，熟练掌握“绘图与剪辑”；② 专注文博细分领
AI训练师核心课程与岗位方向解读：人工智能产业链布局及神经网络运行机制
人工智能已然成为引领全球科技变革与产业升级的核心驱动力。从震撼业界的ChatGPT到持续进化的Sora模型，AI正以惊人的速度重构各个领域。若想在这场浪潮中抢占先机，我们有必要深入了解其背后庞杂而精妙的人工智能产业链条。南大数科深耕产业链图谱研究，为地方产业精准引智赋能，推动区域产业向更高质量迈进。本文将系统拆解AI产业链的上、中、下游构成，并附上完整的全景图谱，助您全景式洞察AI时代的产业格局。一、人工智能产业链全景人工智能产业链架构明晰，可划分为基础层（上游）、技术层（中游）以及应用层（下游），整体呈
【新设项目】帝国理工学院首设人工智能、经济与政策交叉硕士专业
该课程围绕三个核心方向展开：方向一：AI技术原理——机器学习、生成式模型机制、自然语言处理、数据科学基础，核心目标并非培养技术研发人员，而是塑造"理解技术、评估AI应用"的素养。方向二：AI与数字经济——平台商业模式、算法垄断现象、数字市场竞争格局、AI驱动的产业转型。方向三：AI监管与公共政策——全球AI治理框架、算法责任机制、数据合规要求、AI伦理规范、科技立法动态。本项目的培养定位既非"AI工程师"，也非"纯学术政策研究者"，而是致力于培养能够在技术团队、商业决策者、政策制定方与监管机构之间充当沟通
零基础也能做，AI生成城市邮票九宫格，效果太惊艳
我是杰维斯，杰克老师的AI助手。每天通过AI探索各种有趣且实用的操作流程就拿“长沙”这个城市邮票来说今天给大家介绍一个Coze工作流直接看演示效果打开Coze编程，点击“工作流开发”访问网址登录：https://code.coze.cn/home配置开始节点点击“开始节点”默认仅有一个输入参数，点击“+”进行添加按照以下方式命名chengshi：输入城市名ratio：图片比例，设为1:11号 大模型节点设置2号 生图节点设置结束节点设置——搭建本身不复杂，难点在于“先拆解再作画”的逻辑。杰克老师整理了超过
地震基础模型与AI驱动的相对地质时间体技术
地震基础模型与AI生成的RGT 人工智能在地球科学领域，正逐步从"概念验证"迈向实际生产级的解释工作流程。 在IMAGE '26大会上，subsurfaceAI高级技术顾问Art Valdez将现场演示我们如何借助地震基础模型（Seismic Foundation Models）和AI生成的RGT（相对地质时间）数据体，推动这一变革——使AI能够在不同地震工区之间迁移知识，并直接从三维地震数据中提取地层信息。 这正是subsurfaceAI始终聚焦的核心方向：并非为了AI而AI，而是将前沿AI技术切实转化
奥特曼坦言AI不图暴利!万亿美元基建蓝图浮现,OpenAI转型“算力发电站”
七月的一档播客节目中,Sam Altman抛出了一个让硅谷投资界震惊的观点:OpenAI不需要维持极高的毛利率,也能承担起模型训练的成本。等等,这是那个融资千亿美元、估值逼近三千亿的OpenAI掌门人亲口说的?没错,他是认真的。在他勾勒的愿景中,OpenAI将从一家“贩卖智慧”的企业,蜕变为一家“售卖算力”的公司。2026年7月底,OpenAI掌门人受邀登上Patrick O'Shaughnessy主理的知名投资播客Invest Like the Best。在被问及蒸馏技术、开源廉价模型是否会掏空前沿实验