中国AI之后的大棋：迈向文明竞争新阶段
每天19点，《新闻联播》汇聚当日国家政策与发展动态的精华。观潮智库，助您跳出新闻表象，洞察国家发展脉络，解读宏观政策与潜在机遇。《观潮智库 · 带您解读新闻联播——把握国家发展大方向》通过政策视角分析新闻，用发展思维解读战略部署，用长远视角评估趋势走向，帮助投资者在复杂信息中，识别中国经济社会发展的核心脉络。我们的焦点不在"说了什么"，而是——为何此时发声、未来走向何方、与您有何关联。近年来，一个词汇持续吸引广泛关注：AI。前几年，芯片、新能源、算力、机器人等领域备受瞩目。然而，今日《新闻联播》头条却聚焦
构建 AI 原生初创企业的实战指南
本周末研读了 Anthropic 推出的《创始人实战手册：打造 AI 原生初创企业》。该指南将创业流程重新梳理为构思、最小可行性产品、发布及规模化四个环节。AI 技术在降低技术门槛的同时，也让创业的根本逻辑愈发清晰。这不仅适用于创业者，对团队管理者同样极具参考意义。关于这四个阶段的核心要点：1. 构思阶段：先验证后行动。智能体编码虽让产品构建极快，但原型并非确凿证据。文中指出，开发周期的缩短反而可能推高失败率。必须利用 AI 进行反向压力测试，在获取真实用户反馈前绝不启动，避免制造出一堆“无人问津”的产品
人工智能浪潮下，专业技能反而成了软肋
今年5月上旬，华尔街各机构累计裁员约38000人。原因如出一辙：人工智能正在重塑业务模式。Fidelity削减800个岗位，PayPal裁撤4760人，高盛引入内部系统后，200名初级分析师的工作已被取代。HSBC与花旗合计优化超5000人，但同期Q1利润却创下历史第二高的纪录。利润持续攀升，裁员同样凶猛。此轮裁员潮与2022年存在本质区别。2022年属于加息周期内的正常收缩，来去有时。这一轮则是商业模式的彻底重构，趋势不可逆转。人工智能正在直接替代具体业务岗位。今天简单梳理AI浪潮中受冲击最大的金融岗位
行业数据如何成为AI转型的制胜法宝
你家电器坏过吗？我之前洗衣机出了问题，网上一搜，全是乱七八糟的小广告，根本不敢相信。路边随便找了个维修师傅，上门检查后说"主板烧坏了"，张口就要600块。我有点犹豫，他就给我施压"不修的话就彻底报废了"。后来我咨询了懂行的朋友，才发现其实就是传感器的问题，材料费才几十块钱。家电维修这个行业，信息不对称严重到让人怀疑人生。你不懂技术，师傅说什么就是什么。价格？随便喊。售后？修完人都不见了。万师傅做了一件事，我觉得特别厉害。他们把12年积累的2亿多条订单数据、450万师傅的服务
AI 浪潮下，组织力才是终极壁垒
"人生苦短，何必将光阴虚掷在讨好上级这件事上。"这是姚顺宇在一场长达四小时的播客对谈中的直言。他由理论物理跨界至 AI 领域，曾在 Anthropic 与 Google DeepMind 担任研究科学家，言辞素来犀利刺耳。然而当我听到这句话时，并未觉得是"嘴臭"或发泄，反而洞察到一个深刻的组织学命题。所谓"讨好上级"，绝非表面的端茶递水。它是一种组织顽疾：你的精力和时间被消耗在向上对齐、汇报请示、等待审批以及政治站队中，而非聚焦于解决核心问题。在中国互联网巨头中，这种病症有个更体面的称呼，唤作"向上管理能
AI 项目评估、执行与提问全攻略
如何审视、落地及提问 AI 项目，并洞察团队本质 一、如何定义 AI 项目（核心逻辑） AI 项目绝非简单的“功能堆砌”，而是“商业闭环”。 真正的 AI 项目需具备：清晰场景痛点＋AI 切实替代人力或增效＋数据自动回流迭代＋稳定变现渠道＋投入风险可控。 仅空谈故事、无场景、无数据、无盈利规划的，均非真实 AI 项目。 二、AI 项目最高效的执行路线（仅需四步） 1. 锁定场景：仅选取真实痛点及有付费意愿的领域，拒绝虚假概念 2. 明确 AI 能力：先界定 AI 解决何事，而非盲目堆叠功能或设计界面 3.
斯特兰蒂斯联手零跑汽车 欧洲车市格局面临深刻重塑
核心要点 旗下拥有Jeep品牌的斯特兰蒂斯集团与中国造车新势力零跑汽车日前达成深度合作协议，被业界视为欧洲汽车产业走向的关键转折。 根据上周末正式公布的协议内容，斯特兰蒂斯宣布将深化与零跑汽车之间的战略协同，授权零跑自2028年起在欧洲本土生产专属车型并投放欧洲市场销售。 双方还将携手研发基于欧宝品牌的纯电动SUV，新车型将在斯特兰蒂斯位于西班牙萨拉戈萨的生产基地实现量产。斯特兰蒂斯集团旗下还运营着道奇、菲亚特、克莱斯勒等众多知名汽车品牌。 这一战略举措既旨在巩固斯特兰蒂斯在欧洲市场的竞争地位，同时也帮助
全国市场监管系统启动专项行动 破除市场壁垒
新华社北京5月13日电（记者赵怡宁）记者13日从国家市场监督管理总局获悉，该部门近日正式发布了专项行动方案。计划从今年5月持续至12月，在全国范围内开展破除阻碍统一市场和公平竞争难点的专项活动，旨在以更坚决的力度和更务实的举措来规范市场竞争秩序。 “本次专项行动的核心目标可总结为‘四个一批’。即到今年年底，依法查处一批重大案件，推动废除或修订一批阻碍全国统一市场及公平竞争的政策规定，公开通报一批典型案例，并加速建立一批制度机制。”市场监管总局竞争协调司司长汪世忠对此进行了介绍。 据悉，地方保护主义和行政性
AI 付费时代来临：你的薪资能否负担智能助手？
点击上方「蓝字」关注我们 · 获取更多深度商业分析深 度 观 察付费壁垒 · 认知壁垒 · 生态壁垒 被抛弃的从来不是"掌握AI技能者"， 而是停止自我迭代的你AI 开启收费三重壁垒职场迭代2026年5月4日，字节跳动旗下AI产品豆包悄然启动付费订阅机制：标准版68元/月，加强版200元/月，专业版500元/月。5天后，腾讯云宣布WorkBuddy企业版价格翻倍——从78元/人/月飙升至198元/人/月，加量包普涨25%。几乎同一时间，华为云OfficeClaw启动邀测，每天上午10点限量
AI浪潮下的职场现实:获赔26万却难再就业,35岁+的生存之道在哪
你好，我是曾勉，一个在地产行业深耕十多年的“老兵”。（正文约1500字，阅读时间约4分钟）最近，杭州一起劳动仲裁案件在行业内引发热议。35岁的质检主管周先生，去年初收到公司的调岗降薪通知，月薪从2.5万骤降至1.5万。协商未果后，公司直接解除劳动合同。直到仲裁时，真相才曝光：原来，AI已经承接了他的质检工作。虽然最终法院判定企业违法，周先生获得了26万元的赔偿金。但比判决更残酷的现实是：手握赔偿金的周先生，失业整整一年，至今未能找到新工作。作为在职场摸爬滚打十几年、顺利实现转型的前辈，看到这个新闻，我感慨
中天飞创AI视觉解决方案：算法商城、训练平台、推理系统三位一体服务
在人工智能深度融入各行各业的当下，AI视觉技术成为企业数字化升级的核心动力。然而，从算法研发、模型构建到实际部署，每个阶段都面临技术门槛和实施周期的挑战。中天飞创AI平台，作为国内领先的人工智能服务商，通过"算法 marketplace+数据标注训练系统+AI视频分析平台"三大核心模块，构建了AI视觉从理论到实践的完整服务体系，帮助企业以最低的成本、最快的速度，完成AI智能化转型。开展AI视觉项目，核心难题往往不是"不会AI技术"，而是"缺乏匹配的算法资源"。中天飞创AI视觉算法 marketplace，
AI 反噬：我帮公司省钱却被裁，教训太深刻
上周五午后，HR 找我沟通，称因业务调整需裁撤我的岗位。提供 N+1 赔偿，要求下周一办理离职手续。HR 表示："你的职责已被 AI 取代"。在人工智能浪潮下，未曾料到自己构建的 AI 系统竟导致自身失业。我一时怔住，追问缘由。HR 答道："你搭建的这套 AI 系统，已能胜任你八成的工作。"听闻此言，我险些笑出声。毕竟那套 AI，正是我亲手打造的。· · ·01 事情经过我在一家中型电商企业担任运营，核心职责有三：撰写商品文案、梳理销售数据、处理客服工单。每日加班至晚间九点
AI算力咽喉：DSP芯片突围，裕太微能否独领风骚？
最近，有读者建议我深入探讨DSP芯片。原计划将优讯与大唐通信一同纳入对比，但因工作量巨大，暂且简化处理，先分享此部分内容……纵观全局，光芯片上游面临严重的涨价与缺货问题……作为AI算力基石的“光传输通道”——光模块，正受制于一枚不起眼的芯片。它并非昂贵的激光器，而是至关重要的DSP电芯片。在AI竞争日趋激烈的当下，算力的瓶颈在于带宽，而带宽的关键在于光通信。作为光模块的“中枢神经”，数字信号处理器（DSP）芯片正遭遇前所未有的供应短缺。预计2026年第一季度，全球800G光模块的物料供需比仅维持在60%-
私有数据AI未必自建，安全关键在数据不出域，数据才是核心价值
这话只对了一半。私有数据 AI 的重点不在于“部署位置”，而在于“确保你的数据不混入大模型的公共训练集、不被平台截取、不被其他公司共享”。未必绝对，但确实存在隐患。这取决于平台条款和部署方式：若使用公有API（例如直接调用ChatGPT、文心一言等），您的交互内容极有可能被服务商用于模型优化或监控，面临泄露危机。这算不上真正的“私有数据AI”。结论是：并非“联网即泄密”，而是“一旦数据流入公共模型，就彻底失去了私有属性”。AI 的实战能力，源于“私有数据”；而私有数据的保障，则源于“数据不离开企业边界”。
投资AI公司：掌握三层模型，一眼看穿本质
大家好，我是万象大叔。深耕AI领域，剖析底层技术，洞察产业趋势，推动商业落地，布局投资方向。各位，最近是不是被各种AI公司的BP（商业计划书）和路演搞得眼花缭乱？个个都吹嘘自己拥有“世界级算法”、“海量数据”和“颠覆性场景”。作为技术出身的人，看这些不能光听故事，我们需要一套能穿透营销话术并直击本质的“解剖刀”。今天我们就来聊聊如何像做技术尽职调查一样去评估一家AI公司。核心只有一个三层模型，从下往上，层层剥离。这是最根本的一层。无论故事多么动听，AI公司最终都必须回答两个硬核问题：你的模型有多聪明？你的