AI服务器与云计算板块深度解析
在最新财报周期里，AI服务器和云计算领域无疑是科技行业业绩的“定海神针”。受全球大模型竞争加剧驱动，头部厂商的AI训练集群订单激增，营收同比增幅普遍超过三位数，且规模效应带动毛利率明显上涨。另外，云计算巨头依靠“算力租赁+模型即服务”的双重引擎，将资本支出转化为实际现金流，并利用AI云产品的溢价优势，促使ARPU值不断攀升。涵盖光模块、GPU板卡至云原生应用的全产业链，正经历从“概念炒作”到“业绩落地”的转折，有力印证了AI商业化落地的爆发力。
大模型如何重塑软件工程：构建标准化AI开发体系
借助人工智能技术完成软件工程任务：以交互式网站开发为例科技与管理大多数人仅仅把AI当作代码搜索引擎，殊不知大模型正悄然改变着延续六十载的软件工程底层逻辑。同样是开发网站，有人耗时三个月漏洞百出，有人仅用十天便实现完整商业闭环，两者的本质差距不在于技术功底，而在于是否掌握了成体系的AI工程方法论。许多同学常受困于AI生成的残缺代码，问题根源往往不在于模型本身，而是缺乏标准化的操作范式。绪论：软件工程范式的历史性变革。随着人工智能技术的飞跃，大模型已迅速渗透至软件开发各领域。长久以来，同学们在交流中常遇到关于
AI时代来临，我的工作还安全吗？
## 深夜辗转 夜半时分，久久未能入眠。说不清是白天工位旁那杯咖啡的缘故，还是下班后小酌了几杯，又或许是切身感受到 AI 正在一点点逼近我的岗位，这种难以言喻的情绪。直到凌晨时分，人反而格外清醒，思绪也异常活跃。 --- ## 零基础小白的 AI 初体验 最近这些天，下班回家后我一直在琢磨怎么借助 Hermes 处理事务。对于一个完全不懂编程的人来说，每一次运行出的结果都让我倍感惊喜。而这一切，我才刚刚起步。 我想把这份体会记录下来。 --- ## 当 AI 拥有记忆，便有了"温度" 一旦
AI行业冲刺周开启：GPT-5.6发布、Meta闭源布局、算力合作新模式
每日5分钟，掌握AI产业当日核心动态OpenAI取消6月27日以来的所有限制措施。美东时间7月8日，OpenAI通过社交平台宣布：周四（7月9日）将推出GPT-5.6 Sol、Terra、Luna三款模型，正在全球范围内扩展预览访问范围。银河证券分析指出：模型性能增强+调用费用降低+多模态工具完善，AI应用将快速渗透内容创作、营销推广、电子商务、游戏开发等领域。Meta将"图片+视频"生成能力正式纳入闭源体系。美东时间7月7日，Meta发布Muse Image全自研图像生成模型：Muse由Meta Sup
MiniMax拟发布2.7万亿参数AI模型
据两位熟悉项目计划的消息人士透露，AI公司MiniMax正开发一款参数规模达2.7万亿的全新语言大模型，其体量超越当前国内所有已发布的人工智能大模型。 消息人士表示，该新模型最早可能在今年第三季度亮相。参与开发的内部团队将其代号定为M3 Pro，但尚不确定公司正式推出时是否会保留这一名称，MiniMax打算将此模型开源。 这款新模型的规模显著大于MiniMax现有的旗舰大模型M3（4280亿参数）。参数更大的AI模型在处理复杂推理、多步骤指令任务方面表现更佳。 责任编辑：江学思 新浪财经声明：此消息系转载
徐君教授主讲：智能体时代的检索技术
“AI之夏”研招系列学术讲座第11期即将开讲：智能体时代的检索技术AI之夏研招讲座“AI之夏”研招系列学术讲座第11期，由中国人民大学高瓴人工智能学院徐君教授担任主讲嘉宾。讲座详情讲座主题：智能体时代的检索技术活动安排：7月9日下午13:00-14:00直播渠道：抖音号：dyjnmwmnh3bc或抖音搜索 @中国人民大学高瓴人工智能学院打开抖音搜索页面扫一扫👇主讲嘉宾简介：徐君，中国人民大学高瓴人工智能学院长聘教授、博士生导师。研究重点为基于大模型的智能检索系统，在国际顶级期刊和会议发表学术论文200余篇
两江新区五项AI创新荣登国家级榜单
轻触上方，订阅我们近期，工业和信息化部揭晓《2025年度人工智能应用典范项目入选目录》对外公布两江新区所属机构国器智眸、广域铭岛、北斗智联博仕康科技、光鉴科技等五项方案入围▲ 2025年度人工智能应用典范项目入选目录本次项目评审由工业和信息化部科技司主导，聚焦技术基础、产业赋能、产品应用等五大领域征集示范工程，目标在于筛选一批技术领先、效果突出、易于推广的人工智能应用典范，加快AI技术在产业中的大规模落地。两江新区入围方案涉足智能网联新能源车、先进制造医疗健康、大模型等前沿方向充分彰显了两江新区“人工智能
硅谷AI部署工程师成新宠,应届生年薪百万不是梦
AI 领域持续升温，但硅谷最抢手的职位已悄然改变。OpenAI、谷歌、Anthropic 等行业巨头纷纷争抢前线部署工程师（FDE），使其成为当前留学生最理想的就业方向。Indeed 招聘平台统计：2025 年 4 月全美 FDE 职位仅 643 个，到 2026 年同期飙升至 5330 个，增幅高达 729%。行业分析表明，该岗位年需求增速接近 800%，而人才储备仅增加 50%，供需失衡严重，机遇窗口稍纵即逝。简言之，FDE 是连接大模型与企业实际业务的关键角色，英文全称为 Forward Deplo
栾晓维：中国电信加速向Token经济转型，让AI普惠可用
新浪科技讯 7月8日上午消息，2026中国互联网大会今日开幕，中国电信(5.570, 0.05, 0.91%)副总经理、党组成员栾晓维发表题为《拥抱智能新时代 共筑数智新生态》的主题演讲。 栾晓维表示，AI已超越辅助角色，成为重塑生产关系的关键引擎。其在工业、政务、金融等领域的渗透持续深化，广泛融入千行百业与日常生活，推动产业格局加速重构。同时，人工智能发展正从单一技术突破，转向算力、模型、数据与应用深度融合的系统性变革，传统分工与价值分配机制正被以Token为核心的新型运营模式取代。 他指出，面对这场全
工业AI迎来新纪元：从Copilot辅助到Autopilot自主生产
工业人工智能正在经历重大变革。两年前流行的工业Copilot（AI副驾），本质上只是协助人类工作的辅助手段；而在2026年，行业正式步入Autopilot自主驾驶阶段——AI不再仅提供建议，而是掌控工厂常规生产的全流程，真正实现无人化自主生产。一、通俗易懂地理解两代工业AI的区别✅ Copilot 辅助阶段（过去式）核心机制：人为主导，AI执行依赖人工主动操作和提问，AI仅负责排查故障、编写代码、生成报表、提供建议，不具备任何设备控制权限。所有生产决策、参数调整、设备启停，均需人工确认后执行。长处：提高岗
大模型的根基：百年AI演进之路
👨💻 了解博主：波仔椿 📖 人生箴言：技术落地，方为 AI 正道。 🧰 我的专栏：普通人可落地的 AI 提效实战近年来，ChatGPT、文心一言、通义千问等大语言模型迅速融入生活，被用于对话、写作、编程与信息检索，功能近乎全能。不少人误以为这些工具是近年才诞生的前沿科技，是人工智能的全新突破。但这是严重的误解。如今看似神奇的大模型，并非凭空出现。它凝聚了近百年的人工智能理论积累、六十多年的技术探索、两次行业低谷的沉淀，以及算法与算力的持续进化。若想真正理解大模型，必须回溯其发展脉络，看清来路。初学者常混
AI盛会即将登陆上海
2026年世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议将于7月17日至20日在上海举行，大会规模、新品数量与论坛场次均刷新历史纪录，全面呈现全球AI领域的尖端技术与创新突破。 大会规模与布局再升级 本届大会首创世博、张江、西岸“三地四馆”联动格局，展览面积首次突破10万平方米，预计将有上千家企业参展，展出超3000项前沿成果，超300款AI新品全球首发。大会还将举办140余场论坛，汇聚1400多位中外行业权威专家深度对话。 核心亮点与重磅发布 大会首次推出高水平国际学术会议“WAIC Academic”，
可信计算大模型：构筑AI时代数字安全防线
近期，“自主可信计算生态大会”在京召开。本次活动集结了中关村可信计算产业联盟、华为、海光、昆仑技术等头部国产算力厂商。政、产、学、研、用各界力量汇聚一堂，就AI安全隐患、可信计算底层架构、算力安全协同等核心议题进行了深入探讨。与会专家强调，面对日益智能化、自动化的AI攻击手段，传统被动防御机制已无法有效抵御未知威胁，网络安全行业必须经历一场范式变革。从芯片到算力，从终端到应用，建立全栈自主可信防御体系，已成为行业的普遍共识。 大会的核心看点——北京可信华泰信息技术有限公司推出了自主研发的可信计算大模型Kx
浪潮慧眼AI系统入选国家AI应用典型示范
近日，工业和信息化部公布2025年人工智能应用典型案例名单，浪潮科技‘慧眼AI法律文书校验系统应用’成功入选。该案例聚焦法律文书核验场景，针对基层单位在文书审核中面临的效率低、准确率难保、标准不一等问题，探索AI技术在业务流程标准化中的落地路径。本次征集围绕AI技术底座、行业赋能、产品应用与智能专题展开，旨在提炼并推广典型实践经验。‘慧眼AI法律文书校验系统应用’的入选，彰显其在智能校验、规则积累与场景适配方面的实际成效。‘慧眼AI法律文书校验’依托大模型能力，采用‘大模型+多智能体’协同架构，融合跨模态
OpenAI 原版缩放定律被推翻：实验设计存在致命逻辑错误
Scaling Laws 是过去五年里人工智能领域最核心的基石之一。它揭示了一个规律：模型规模越大、投入的数据越丰富，模型的表现就越出色。这种简单且确凿的信念，正是促使 GPT-3、PaLM 以及当下所有大型语言模型进行激烈军备竞赛的动力源泉。然而，前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 在 Complete Skeptic 专栏发布的一篇文章揭露了一个令人震惊的事实——归功于 Kaplan 等人的原始 Scaling Laws，实际上从一开始就是一个谬误。造成这一局面的罪魁祸首并非算力不足