AI军备竞赛：是核式消耗还是文明跃迁？
目前的AI博弈，已远超一般商业范畴。两国政府及科技巨头不断投入数千亿美元的巨资，疯狂押注芯片、算力、数据中心以及高端电力设施。随之而来的是全社会最大的疑问：这场AI军备竞赛，是否会重演当年的美苏核军备竞赛？海量资源透支投入，最终只会留下过剩的基础设施和沉没成本，对人类的真实福祉没有任何实质性的提升？许多人将二者相提并论并非没有道理。它们拥有完全相同的无效内耗底色，但核心结局却有着天壤之别。一、高度相似：AI竞赛正在复刻核竞赛的“空耗陷阱”美苏核竞赛的本质是：恐惧驱动、无效堆砌、零民生价值、纯资源消耗。如今
AI算力盛宴透支全产业链！苹果大幅调价，消费者被迫承担高昂成本
引言一款MacBook Pro直接提价2500元，iPad Pro上涨1800元，今年6月苹果实施了近八年来最大规模的全球硬件价格调整，Mac、平板、Vision Pro全线涨价15%-30%。库克在公开访谈中坦言，从业四十年从未遇到过如此严峻的零部件成本压力，官方声明更是直接将矛头指向火热的AI算力争夺战。许多网友简单地将涨价归咎于苹果收割用户，却很少有人看清底层的残酷冲突：当前全民追捧的AI大模型、智能绘图、数字助手，并非免费的技术福利。全球数据中心疯狂抢购芯片、堆积算力形成的成本黑洞，正沿着产业链层
AI不是增强你，而是重新分配饭碗
你用 AI 画了张图，觉得自己变强了。但画师少了一单。你用 AI 做了个网页，觉得自己变强了。但小外包少了一单。你用 AI 搭了个题库系统，觉得自己变强了。但原来卖小工具的人少了一单。AI 确实给个体加成。但这种加成，很多时候不是创造了新蛋糕，而是把原来需要向别人购买的能力，内置到了自己身上。AI 没有先给你新饭碗。它先让更多人不用再买别人的饭。这才是它最现实的一面。很多人讨论 AI 时，总喜欢谈未来会创造什么新职业、新产业、新机会。这些当然会有。但在短期内，AI 最先冲击的不是那些还不存在的新市场，而是
AI运营边界探讨：为何不能全盘Skill化及责任归属 (0627)
今日受邀参与知无不言同城会 AI运营实战课，结束后的研讨环节，对话内容如下：讨论实录这是一份关于“AI能否全盘接管运营”的现场对话整理。保留原始观点推进，优化版式与阅读层次，便于直接发布、归档或继续加工。按发言者区分，维持原始对话顺序学员 01:36:38实际上我有个疑问。这个 skill 在我的理解中，理论上似乎无所不能。除了你刚才提到的“人需负责”之外，为何不能全部使用 skill 来操作？虽然听起来可能有些偏颇，但我感觉它的智商其实比人类更高。那你们认为，真正的瓶颈到底在哪里？讲师1 01:37:0
李飞飞预测十年后职场巨变：AI不淘汰全部，唯有这两种人能存留
人工智能先驱李飞飞同Masterclass首席执行官对话道出严酷现实：AI并非神明亦非恶鬼，十载之后工作场景会分化成“卓越专才”及“强驱动力通才”，中间地带迅速消亡。其创立的World Labs拿十亿美金投资空间智能，觉得AI唯有读懂3D世界方可真智慧。教学一对一花费将从八万美金跌至一百美金，可最大阻力乃系统恐慌。予大众核心忠告：寻位未满廿五岁青年做你的AI指引，永葆探求欲即可化担忧为力量。人工智能使一对一教导的开销由八万美金猛降至一百美金，然而最大的难关绝非科技
AI厂商为何集体狂奔涌入大学校园？
上个月，一位在互联网巨头负责用户增长的朋友向我倒苦水。他透露，团队今年第二季度的核心目标只有一个——“攻克50所大学。”这并非销售部门的业绩指标。而是研发运营团队的任务。我疑惑：作为一个AI应用，怎么突然盯上了学生群体？他停顿片刻，道出真相：“因为外部的获客成本，已经高得令人发指。”——这绝非孤例。近期留意人工智能赛道的人都会发现一个趋势——叫得上号的AI应用，正集体向高校渗透。智谱、Kimi、通义、豆包、文心……各大模型公司的校园业务团队，自去年末起就在急剧扩张。有的直接与学校教务处打通数据。有的在校园
AI就业矛盾：研发者不招人，使用者负担重
关注+星标⭐,每天第一时间收到更新6 月 26 日，两条新闻同时刷屏。一条来自 Anthropic 联合创始人 Jack Clark——"我们不再需要初级软件工程师了。"另一条来自 AI 初创 Lindy 的 CEO Flo Crivello——"我们全面弃用了 Claude ，每年省了数百万美元。"一个说人够了，一个说用不起了。同一天，同一个行业，两个截然相反的信号。Jack Clark 的原话很直接： Claude 已经能处理原本需要初级工程师完成的规模化工作，所以 Anthropic 不再招初级软件
AI与广告：商业竞争中的囚徒困境
人工智能与广告，若从经济博弈的视角审视，其商业本质如出一辙。不少人对广告的认知，往往停留在流量买卖的层面：平台掌控曝光资源，商户出资购买展现、点击、线索及转化。这种看法固然没错，却仅仅触及了广告最肤浅的表皮。让我对广告产生本质认知跃迁的，是昔日任职贝壳商业化期间，察觉到长租公寓商户的付费比率竟能突破90%。这乍看之下违背常理。商人的天性皆是控本，若有免费获客的途径，绝不愿自掏腰包。既然广告属于非必需消费品，为何最终几乎所有商户都乖乖买单？更具洞察力的视角需从竞争维度切入：广告兜售的核心并非展现量，而是商战
娃哈哈澄清涨价传闻：零售价格维持不变，终端消费不受影响
6月27日午间，据@娃哈哈 微博，娃哈哈发布针对近日网传娃哈哈纯净水涨价相关消息的统一说明：受包材成本波动，我司调整不同包装规格水产品的渠道批发价，有升有降以保障经销商伙伴稳定经营。全线纯净水终端零售价不变，消费者购买价格无变化。请广大消费者放心购买，相关信息以官方发布为准。 此前据南方都市报报道，近日，娃哈哈和华润饮料均向数地经销商发出调价通知，当中称自7月1日起，娃哈哈纯净水（596ml×24瓶）每箱供应价上调0.5—1元；同样是自7月1日起，华润怡宝桶装水（18.9L）每桶供应价上调1元。涨价原因系
AI监管时代来临：GPT-5.0受限、巨头涌入、用户被迫买单
大家好，我是虾聊，一个中年all in ai的失意大叔，跟着我从零摸懂AI。上周我做了一个噩梦。梦里我排着队，填了十二张表，面试了三轮，等了四十天，终于获得了使用ChatGPT的资格。醒来发现，这不是梦——这是美国联邦政府正在干的事。2026年6月，一个你可能没注意到但注定改变AI行业历史的时刻：美国政府正式介入AI模型发布管控。GPT-5.0出来了。但你不是想用就能用。OpenAI在联邦监管压力下，把GPT-5.0设置成了"政府审批制"——你得提交申请，证明你是谁、你要用它干什么、你没有
Xbox全球价格8月调整，零部件成本已激增2.5倍
美东时间6月25日，微软披露自8月1日起实施Xbox主机全球定价新策略，据官方通知，512GB存储版本将调涨100美元，而1TB存储版本则上调150美元。同时，2TB配置型号将停止生产。以Xbox Series X（1TB）为参照，现行官网标价为599.99美元，新价格将攀升至约750美元。 截至6月25日美股交易日结束，微软股价当日收跌3.46%至352.83美元。 去年Xbox游戏设备已历经一轮价格上调。Xbox团队在声明中指出，去年10月，企业在美国市场将Xbox产品定价提升了20至70美元。原本预
AI通胀来袭：你购买Mac的费用，正为AI服务器提供资金
如果你近期有意入手一台MacBook，打开苹果官网时可能会感到意外。这不符合消费电子常规的价格轨迹。过去十年，Mac的定价总体平稳且缓慢走低——摩尔定律发挥作用，成本被分摊，每一代新品都以“同等价位更高配置”的思路刺激换代。然而2026年的走势略显异常：MacBook Air的起步价攀升至9999元，MacBook Pro基础款跃至15999元，iPad Air更是突破6000元门槛——涨幅介于17%到25%之间。若你询问库克，他会给出一个不似发布会风格的回应：无关汇率，无关关税，是数据中心内的AI服务器
AI收入能否覆盖GPU成本？全球AI经济实况大公开
科技界权威机构Exponential View推出了首份《The State of the AI Economy》白皮书，通过自下而上的视角，对全球AI经济的需求端进行了严谨的量化分析。报告揭示的关键数据：过去一年里，全球AI生态系统（排除中国）创造了约1100亿美元营收，年化营收规模已冲破1750亿美元大关。这一增速远超互联网及移动应用等过往信息技术的增长幅度，约为前者的三倍。首次通过自下而上的方法评估AI需求Exponential View创始人Azeem Azhar在文中分析道，AI供给侧（如芯片、
AI基建推高成本：消费电子告别低价时代
2026 年 6 月，全球消费电子产品价格剧烈震荡。苹果正式宣布 Mac、iPad 全线产品提价，多款主力机型涨幅逼近 20%，14 英寸 MacBook Pro 单次调高 300 美元，iPad Air 涨幅超 25%。这是苹果五年来最大规模、最广范围的全球调价。与以往汇率、缺料、原材料上涨不同，此次涨价的根源直指全球 AI 大基建热潮。苹果 CEO 库克坦言：从业四十余年，从未遭遇如此剧烈的零部件价格飙升。AI 数据中心的爆炸式增长引发算力饥渴，正反噬整个消费电子供应链，一场由算力虹吸引发的结构性通胀
AI应用洞察|众人皆用AI，但鲜有人用得恰当
德银今年6月发布了一份报告，数据令人震惊。他们做了一番计算：同样完成一项日常写作任务，采用Claude Fable 5需花费3.25美元，而用DeepSeek V4-Pro仅需5美分。65倍的成本差距，但任务效果却不相上下。这还不算最夸张的。据公开信息，优步（Uber）今年全面推行AI工具后，短短4个月就将全年AI预算耗尽。并非员工懈怠，恰恰相反——大家使用过于踊跃，踊跃到公司财务难以承受。于是核心问题浮现：人人高呼“AI赋能”“AI增效”，但真正花时间思考“该选用哪款模型”的人，究竟有多少？不是不懂运用