AI时代的供需悖论：萨伊定律的现代性反思
打开当下任何一部宏观经济学基础教程，几乎无一例外地以凯恩斯对萨伊定律的批驳作为开篇（国民经济核算部分除外）。授课者们总是兴致勃勃地指出，萨伊定律主张的"供给自会创造需求"是何等荒谬，而凯恩斯倡导的"有效需求主导供给"又怎样精准把握了宏观经济短期波动的本质。即便随着学识增长，逐渐理解宏观经济的短期与长期存在差异，意识到在理想条件下经济或可达成供需平衡的自然状态，也鲜少有人深究这种平衡与"供给创造需求"的萨伊定律究竟有何关联。显然，在初级经济学课堂上，萨伊定律不过是充当批判的靶标罢了。近期，国内学界再度掀起关
AI赋能：打造下一代全球科创中心的战略基石
田丰 商汤科技智能产业研究院院长创投领域把估值逾10亿美元的科技企业称作"独角兽"。据研究报告披露，全球四成的科创独角兽集中在美国三大区域：旧金山湾区占比26%，纽约占8%，洛杉矶占6%。近三年来，欧洲独角兽企业数量快速增长。伦敦的独角兽企业数量实现翻倍，稳居欧洲科技产业核心地位；巴黎与柏林则成为欧洲新兴独角兽的两大摇篮。从总市值维度看，美国位居榜首，中国紧随其后，欧洲位列第三。在中国，北京与上海两地的独角兽总市值合计占比达64%。现阶段，生成式人工智能（GenAI）仍处于产业革命的起步阶段。然而，旧金山
国际三大AI机构集体验证"密度定律":清华团队两年前预测获证实
全球人工智能研究领域近期出现罕见"共振"现象。4月间，美国研究机构METR与Meta超级智能实验室相继公布独立研究成果，得出了惊人相似的结论：人工智能能力正呈指数级攀升，而实现同等智能水平所需的训练算力则急剧下滑。两项研究的曲线斜率高度吻合，共同指向一个中国团队早在两年前就已提出的概念——"密度定律"。4月3日，METR发布的技术报告显示，AI处理复杂任务的能力每88.6天实现翻倍。仅隔5天，Meta推出新模型Muse Spark，其内部训练数据表明，达到一年前Llama 4 Maverick的性能水平，
AI狂想曲①：矛与盾的极限博弈
系列说明：「AI狂想曲」是「思域信马由缰」的特色系列。每期从一个真实热点出发，在逻辑自洽的前提下，尝试将当前趋势推演至极致的未来状态，帮助大家看到"未来"。这不是预言，这只是一场纯粹的思想实验~2026年4月，AI圈涌现了数个值得关注的里程碑。首要事件：Anthropic 推出了 Claude Mythos Preview——一款据内部测试拥有"自主发现并利用未知漏洞"能力的模型。官方称"能力过强"而未公开，仅向全球50家顶尖安全机构开放。次要事件：同日，A
AI投资需理性：算清价值账，做市场中的冷静投资者
众所周知，将“成长”与“价值”视为非黑即白的对立面并不明智。巴菲特与芒格曾言：“投资本质上皆为价值投资，关键在于如何对未来现金流进行折现。”纵观历史，那些顶尖的成长股猎手从不被情怀左右，他们只押注于“物理必然性”。案例一：Baillie Gifford与特斯拉——赌的不是梦想，而是物理法则·分歧中的布局：2013年，特斯拉深陷产能泥潭，市场一片看衰。BG却在此刻大举买入，他们不纠结短期财报，而是推算“电池能量密度的提升斜率”。·物理层面的降维：他们的逻辑是，一旦电池成本跌破临界值，内燃机在电动车面前便处于
AI产业新困局：美产高端芯片为何还得跨海赴台封装
关键聚焦 半导体产业链中一度被忽略的工序，正迅速演变为制约AI发展的关键障碍。 所有支撑人工智能运算的微型芯片，都需嵌入能与外界通信的物理载体。然而这项名为高端封装的工艺目前几乎完全集中在亚洲，且供给极度吃紧。 伴随台积电亚利桑那州双厂计划推进，以及埃隆・马斯克指定英特尔为其宏大定制芯片项目承担封装任务，该环节正引发业界高度关注。 乔治城大学安全与新兴技术中心研究员约翰・韦尔维指出："若企业不提前投入资本开支，应对未来数年晶圆厂产能爆发，封装将迅速成为掣肘因素。" 台积电北美封装业务主管保罗・卢梭在接受C
跨越物理与智能的桥梁：AI信息论中的守恒与进化逻辑
AI信息论：该理论由柳振浩多年前首创，旨在挖掘其学术价值与商业潜力，将其转化为实际的生产力工具。核心在于揭示守恒的奥秘：这是一条贯穿物理学、生命科学、社会学及人工智能的统一思想线索。这是一条充满前景的跨学科探索之路，致力于构建全球顶尖的超级复合型学术体系。受前文配图启发，物理学殿堂中巍然耸立着诺特定理这一思想丰碑。它揭示了宇宙真谛：连续对称性必对应守恒量。时间平移致能量守恒，空间旋转致角动量守恒。这不仅是数学真理，更蕴含深邃哲理：约束即信息。强大不变性作为终极约束，决定了系统法则并守护核心量纲。此思想光芒