金山云算力服务大幅提价，最高涨幅达五成
金山云7月调整AI算力、存储类产品定价，涨幅最高达50%，能否就此实现盈利？根据6月12日金山云官网发布的通知，将对部分产品进行价格修改，主要涉及AI算力类产品（涨幅约15%-50%）、文件存储类产品（涨幅约30%-50%），原因在于全球AI算力需求激增，使得硬件成本不断攀升。具体的价格调整执行时间为2026年7月12日，若在此之前已购买相关服务，则新价格将在下一个计费周期生效。金山云成立于2012年，是国内知名的云服务提供商，业务覆盖全球多个国家和地区，此前已在美股纳斯达克和港股完成上市。金山云与小米有
AI 动态 6 月 15 日：聚焦落地挑战而非替代论
我们阅读 AI 资讯的态度，应像工程师研读技术文档——不盲目追逐参数排名，而关注哪些进展真正影响一线落地。今日精选 6 条动态，不制造恐慌，只剖析对实干者的实际启示。据海外媒体披露，Meta 裁减约一成员工，并将 7000 人转岗至 AI 部门。扎克伯格坦言：AI 转型步伐过快，组织架构未能及时跟进。对落地执行者而言：上 AI 最大的障碍从来不是技术本身，而是流程、人员与组织的滞后，再强大的模型若缺乏配套，也只会空转。1）AI 服务可能随时中断：有报道称，Anthropic 因美国政府指令暂停了外国用户访
美军如何破解导弹天价困局？
五角大楼消耗昂贵导弹的速率已远超库存储备的补充速度。应对之策在于：打造更为廉价的导弹。 美军正推行非标准合约，责令国防承包商从头研发新式武器，旨在将生产周期压缩数年，并节省数亿美元开支。事实上，即便在对伊朗的冲突消耗军备之前，美国议员及军方高层便已忧虑美军重整武装的速度滞后，难以有效威慑威胁或应对战事。 美国陆军启动了“低成本集装箱化导弹”项目，计划储备数千枚可车载机动的集装箱发射导弹。该项目对制造商提出了核心指标：单枚导弹发射成本须控制在50万美元以下。 陆军另一项目要求企业研发单价低于25万美元的防空
豆包68元月费：AI商业化拐点已至
近日，字节跳动推出的AI助手“豆包”发布了新的付费计划，月费区间设定在68元至500元，并计划于7月中旬正式实施。该消息引发广泛讨论，用户反馈褒贬不一。官方明确表示：基础的对话交流、简易写作及图片生成等高频功能将维持免费且不限次使用。此事件虽看似微小，却如同一面镜子，折射出AI产业正经历的关键转折：从早期跑马圈地的免费模式，转向分层定价的商业化运营新阶段。许多人误以为AI产品如搜索引擎般边际成本几乎为零。实则不然。每一次用户提问、每一回内容生成，背后都是云端GPU在消耗电力与计算资源。当用户规模突破亿级，
AI 定价策略的游戏化演变
身为资深游戏行业从业者，这种职业本能让我在审视 AI 模型定价时，嗅到了一股似曾相识的气息。当下 AI 模型的计费机制，与手游的充值套路几乎如出一辙，尽管部分细节尚显稚嫩。我不禁揣测其背后缘由，莫非是游戏开发者跨界所致？若抛开商业策略不谈，另一个视角浮现在脑海：那就是从业者的代际特征。绝大多数 AI 从业者都是伴随手游成长的一代。这是否意味着，他们将从小耳濡目染的“游戏经济学”，潜移默化地移植到了 AI 商业化进程中？我们可以从以下三个维度，剖析这种奇妙的“降维打击”：“算力”日益趋同于体力值，无论是周常
AI 赋能精准算量，告别经验主义，全员掌控成本
竞技场内，较量的是精准研判、稳定输出、毫厘必争；造价领域里，比拼的是细致核算、合规监管、颗粒归仓。建筑产业早已脱离粗放模式，正式步入精细化深耕的新纪元。当前工程项目的核心竞争点，已非施工速度与规模，而是借助数字化手段实现精细化算量。过去工程造价与工程量核算高度依赖多年从业的“老法师”，凭借个人经验与手工核对把控工程量，不仅效率低、误差多，更存在显著的人员经验壁垒。为彻底解决行业算量难题，广联达工程量精算产品精准聚焦江西施工企业重计量、竣工结算两大核心场景的精细计算需求。依托海量算量知识库与自研 AI 大模
五大上市险企 2025 年分红总额逾千亿，同比增约 13%
近期，中国平安、中国太保、中国人寿、中国人保及新华保险等 A 股五大保险上市公司，已相继启动 2025 年度末期分红工作。根据《证券日报》记者汇总数据，这五家险企 2025 全年计划派发的现金红利总额约为 1024 亿元，较去年同期增长约 13%。 业内受访专家指出，上市险企分红力度的提升，主要得益于资本市场收益回升、公司盈利能力增强，以及预定利率下调和“报行合一”政策实施带来的负债成本降低。 具体而言，中国平安发布公告，宣布每股派发末期现金红利 1.75 元（含税），总额约 316.88 亿元。结合此前
AI 重塑的不是职位，而是工作流的底层逻辑
AI 工作流笔记AI 率先颠覆的并非职位本身，而是职位内部的操作流程职位不会瞬间消亡，但其内部的流程会率先被拆解、压缩并重组。许多人探讨 AI 对职场的影响，热衷于追问：哪些行业将被取代？这种提问太过粗糙。更早显现的变革，并非某个职业的突然灭绝，而是岗位内的工作内容被重新解构。部分环节仍需人力。部分环节不再需要大量人手。部分原本依赖转达、整理、等待及协调的节点，将被 AI 直接削减。因此，AI 首先改变的，不是职位的头衔。而是职位内的工作流。壹执行成本高昂，导致岗位划分过细过往企业为何要将岗位切分得如此琐
企业AI支出疯狂增长，业界如何应对成本危机？
“这简直是一场噩梦，”一位美国大型科技公司的高管如此描述企业使用人工智能正面临的新困境。AI智能体——能够阅读、理解并执行任务的程序——消耗大量算力资源，账单数字正在飞速攀升。随着这类技术不断普及，问题只会愈发严峻。这位高管指出，大企业通常运行着数百个软件系统。倘若每个系统都配备智能体（这几乎是必然趋势），AI开支将很容易失控。预算管控已成为AI应用者新的心病。回想不久之前，员工们还被怂恿尽情拥抱这项技术，因为管理层和投资者将高额投入视为创新能力的象征。大量消耗token——模型处理的文本单位，也是主要计
代理式AI崛起：欧洲区域云基础设施的必然选择
随着智能体AI的兴起，企业正从简单的生成式AI迈向复杂、自主的自动化系统。面对欧洲严苛的数据主权合规规定及高昂的云服务成本，构建本地化、低成本且高性能的区域性云架构，已成为企业在智能体AI时代竞争与发展的核心战略。译自：AI agents need infrastructure: Why Europe’s regional cloud strategy matters[1]作者：Kevin Cochrane生成式AI已经彻底重塑了各行各业企业的运营模式与商业逻辑，这早已不是秘密。但如果我告诉你，在不久的将
AI 编码的关键：探索能力解析
一名优秀的程序员，理应兼备充沛的创意构想与卓越的落地执行能力。能够迅速洞察用户的真实诉求，并立即投身实践加以验证。毕竟试错成本极低，顶多只需支付域名、服务器或软件订阅的费用，且基础进阶配置便已足够。项目成功即获收益，即便受挫也是宝贵经验的沉淀。无论如何计算，这都是一笔稳赚不赔的买卖。况且在这一探索旅程中，个人的技能水平、思维深度及逻辑架构必将获得显著飞跃。在与 AI 交互时，唯有清晰阐述并精准定义需求，智能助手方能更有效地赋能于你。因此，笔者认为驾驭 AI 编程时，探索力是继判断力与审美力之后，至关重要的
AI 算力基石：谁掌控了核心引擎？
潇博有芯事 原创出品若将 AI 基础设施视作一座急速扩张的巨型工厂，首要问题便是：动力核心掌握在谁手中？无论是模型训练还是推理应用，所有智能的最终落脚点皆是算力。而算力的接入点，正是权力版图上争夺最激烈、筹码最重的一环。这一层级仅存在三种角色：一家近乎垄断的霸主，一位不可或缺的竞争者，以及一群不愿只做买家的行业巨头。先谈霸主。NVIDIA 真正售卖的，从来不单是 GPU。GPU 承担计算任务，CUDA 构建开发生态，NVLink 与交换网络将成千上万颗芯片互联成单一系统，DGX 整机与机柜则负责整体交付。
AI 互搏：算力消耗的新 frontier
2026 年 06 月 14 日 · AI 内参Token 中转服务为何如此火爆？核心驱动力之一便是大模型的蒸馏技术。甚至已有从业者通过出售 Token 及提供中转服务，实现了巨额盈利。你是否认为当前的 Token 消耗全由用户发起？事实上，日益增长的 Token 消耗正源自大模型自身。大模型之间的"相互较量"当下 AI 领域涌现出一股新奇潮流：面对复杂难题，同时提交给 GPT、Claude、DeepSeek 和 Gemini，令其各自作答、推演并相互比对。系统随后择优选取最佳答案与思维路径，转化为新型训
密迪斯肌预计全年转盈 溢利料介乎50万至150万港元
密迪斯肌（08307）发布业绩预告，预计截至2026年3月31日止年度录得公司拥有人应占综合溢利约50万至150万港元，而上年同期则录得净亏损约340万港元。管理层表示，业绩由亏转盈主要归功于两方面：其一，收入较上一年度增长，主要得益于疗程服务客户人数增加及客户到访频率提升；其二，成本得到有效控制，包括减少租金开支（进而降低使用权资产折旧）及缩减员工成本。 责任编辑：卢昱君 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。 郑重声明：1.根据
AI化已成商业生存底线
91%的中小企业借助AI实现了营收增长。餐饮业倒闭率达48.9%，电商新店一年存活率仅20%-30%。这两组数据揭示了一个真相：AI化早已不是“锦上添花”，而是竞争基准的重构。AI对商业的冲击核心在于基准线重置，而非单纯提效——未拥抱AI的企业将陷入系统性劣势。这一观点有三重依据：Salesforce 2025年全球中小企业调研指出，91%采用AI的企业实现了收入增长。调研覆盖全球主要市场，样本超4000家。AI化并非偶发现象，而是驱动收入增长的普适性因素。相比之下，缺乏AI支撑的传统行业正经历高淘汰。2