AI 风口转变：资金正从「模型」涌向「业务」
每周我都会复盘 AI 行业落地的最新动向——观察谁的产品在变现、谁在消耗资金、谁的业务闭环已通。上周 Anthropic 推出 Fable 5，引爆市场讨论；OpenAI 估值飙升至 8520 亿，Moonshot 斩获 300 亿融资。模型层面的角逐，已激烈到白热化。然而纵观全局，我察觉到一件比模型竞赛更值得关注的现象：有一批企业，正悄然在另一条赛道上盈利。这被称为“将 AI 融入业务”。上周，法务、采购、销售、客服、地产、HR 六个领域同时传来了 AI 落地的消息。Sandstone 融资超两亿人民币
年轻教师用AI重塑幼教，效率惊人！
若说2025年是AI惊艳全球的年份，那么2026年，必将成为AI彻底重构幼教工作流的关键之年。试想在新学期到来时：当他人苦思冥想撰写教案，你只需向AI口述活动主题，短短3分钟便输出一份涵盖五大领域目标、实施流程及延伸活动的优质方案；当他人四处搜图且需付费时，你用“指令”唤醒AI，顷刻间生成全园专属的新学期高清环境创设素材；当他人绞尽脑汁制定新学期计划时，你上传本学期重点，AI即刻输出三版专业且互不雷同的学期规划；当他人仍手持剪刀制作手工视频，你已借助AI让绘本中的小动物“活”现，为幼儿呈现一场魔幻的视听盛
2026年AI创业新法则：创始人必读的实战指南
导语：创业逻辑已彻底重构回顾过去，硅谷创业的经典路径是：验证想法、寻找融资、招募工程师、漫长开发、继续融资。这套"以人力换时间"的模式在2026年已完全失效。随着AI演变为基础设施，曾经被视为神话的"10人团队打造独角兽"不再是运气使然，而是精密执行的结果。AI正在填平技术鸿沟，将验证周期从数月压缩至数小时。对创业者来说，这既是千载难逢的机会，也是决定生死的模式转换。规则已经重塑：如今的驱动力不再是团队规模，而是创始人作为"智能体协调人"的战略眼光。核心洞见一：技术护城河消亡——非技术型创始人迎来春天20
AI眼镜行业迎来规模化爆发拐点
Meta携手雷朋推出的AI眼镜全球爆火，证实了商业落地的可能性。华为、小米、阿里等国内科技巨头纷纷入局，加上大模型提升了交互体验，AI眼镜已告别试错期，正处于从概念走向大规模消费市场的关键节点。全球资本持续涌入，A股资金重点布局光学光机、微显示、ODM及镜片等全产业链。行业竞争重心从单纯拼硬件参数，转向比拼AI能力、生态协同及佩戴时尚感。拥有核心技术壁垒并绑定大厂的企业，将享受行业爆发带来的红利。1966年哈佛研发出首代头显，为VR/AR打下基础。此后几十年仅用于科研和军工，设备笨重昂贵且无民用场景，难以
AI浪潮来袭，科技从业者的转折点已悄然降临
各位好我是三丫头今天聊聊“自主搭建工具”的一段经历仅用20分钟打造一个“资产达标计算器”事情是这样的我们需要开发一个“资产达标计算器”既要保证一定精度关键还必须即时响应先说结果我的“Ai助手”20分钟就达成了以下效果其实我在前公司也主导过“计算器”开发那时候需求梳理至少要1天开发实现至少要一周上线后业务方提出交互新需求还得再改一周三段自然语言完成从“无到有”的构建这次我连公式都没手动编写第一轮“提示词”“请你做一个...日期默认为当天我输入...就能计算出...达到10万需要....”第二轮“提示词”“请
AI浪潮中的投资抉择：机遇、风险与泡沫的多维审视
近期，FT专栏作家沃尔夫刊文《人工智能“迷途指津”》引发广泛讨论。他坦言对AI了解甚少，却尝试从哲学与投资的双重视角剖析一个核心命题：AI究竟是人类福祉、是潜在威胁，还是一场泡沫？作为长期关注科技与金融市场互动的研究者，我认为这个问题绝非简单的二元选择——它可能是三者并存的复杂混合体。今日，我们从股票原理、市场影响、未来展望三个层面，尝试为困惑的投资者拨开层层迷雾。一、AI的“利”与“弊”：如何用股票市场语言解读？沃尔夫借用迈蒙尼德的《迷途指津》来展开思考，这一比喻堪称精妙：面对颠覆性技术，人们往往高估其
AI 爆发引爆需求：国产 MLCC 能否突围高端市场？
众人的目光都聚焦在英伟达 GPU 发布会等热点上，争相抢夺 HBM 存储产能，为光模块订单争论不休。然而鲜有人察觉：当前 AI 产业链最为紧缺的，竟是一颗比指甲盖还微小的陶瓷元件。高盛最新研报直接将这一隐形瓶颈公之于众：MLCC 多层陶瓷电容器，已跃升为 AI 服务器中仅次于 GPU 和存储芯片的第三大成本构成。一台高阶 AI 服务器整柜需消耗整整 60 万颗 MLCC 以保障算力平稳运行；未来五年，AI 服务器对 MLCC 的需求预计激增 4.3 倍，而全行业年产能增长率却仅有可怜的 10%。当上游
AI 算力背后的隐形支柱：软磁材料的新机遇
在 AI 浪潮的深处：一颗为算力“保驾护航”的关键材料伴随人工智能技术的迅猛崛起，人们往往聚焦于芯片算力的爆发式增长、模型参数的海量级提升，以及大模型引发的颠覆性变革。然而，在这股汹涌的科技洪流之下，有一类看似平凡却至关重要的基础材料，正无声地支撑着整个算力体系的稳健运转。它虽不及芯片般耀眼，却宛如人体的“血液循环系统”，负责将电力纯净、稳定、高效地输送至每一颗“算力中枢”——这便是金属软磁材料。今日，让我们从容地踏入这一略显深奥却生机勃勃的领域，探究它如何与 AI 时代同频共振。算力背后的“无声”基石：
中国 AI 出海新范式：从单品输出到全生态能力赋能
统计表明，今年首四个月，国内集成电路出口额度飙升 78.3%，工业机器人出口增幅达 30%，而 3D 打印设备出口更是激增 110.4%。随着算力演变为可跨国流通的商品，智能硬件晋升为出口名录中的“核心角色”，中国人工智能正以雷霆万钧之势挺进全球博弈的深水区。由“售卖商品”转向“输出算力”，高端服务正在重构贸易版图。往昔，中国外贸的基石源于生产线；如今，中国外贸的锋芒源自数据中心庞大的服务器阵列。上海临港近千名算法专家正为海外客户定制专业大模型，吴哥窟的精密扫描数据依托中国算力服务转化为数字景观。这已超越
AI芯片热潮推动新思科技业绩大涨，探索新型收费模式
受益于AI芯片研发热潮，新思科技二季度营收同比增长42%，并上调全年业绩预期。EDA业务成为增长引擎，公司正尝试按芯片量产规模收取专利费的新模式，摆脱传统授权计费方式。云厂商自研芯片带动工具需求，依托技术优势，企业深度受益于AI半导体产业红利。5月27日美股收盘后，全球EDA龙头新思科技（Synopsys）公布2026财年第二季度财报（统计周期至4月30日），各项核心经营数据全面优于市场预期。受益于全球AI芯片研发热潮，企业同步上调本年度营收与盈利目标，同时披露正在与合作客户商讨全新计费方案，尝试按照单片
AI医疗突围：院外健康生态成主战场
从AI诊疗迈向健康生态：走出围墙，新战场已无声开启过去五年，AI在医疗领域的渗透可谓声势浩大：三甲医院内，AI辅助诊断系统获国家三类器械认证；手术室内，国产机器人完成首例自主操作并纳入医保；电子病历全面接入AI生成模块……然而在这繁荣背后，残酷现实正浮现——当医院信息化预算因DRG/DIP改革缩减30%，当医保对AI服务设严苛门槛，当医生抱怨“系统比实习生难用”，行业猛然醒悟：院内红利正加速消退。于是，资本与技术合力推动产业重心转移。这场迁徙非偶然战略调整，而是多重压力下的生存突围。政策层面，《“健康中国
人工智能时代的创业陷阱：产品做出来了并不等于成功了
过去要想搞个互联网项目，必须集齐人员、技术、设计和研发等各项资源...如今情况变了，就算你只是个平凡人，拥有一台电脑、利用人工智能，就能独自完成以往需要整个团队协作才能搞定的任务。无论是做小程序、建网站，定制化AI工具、原创动漫IP，还是自动化流程、批量制作音视频……那些以往门槛极高、费时费力的专业操作，如今都被AI逐渐降低了准入标准。然而在经历实践-避坑-总结之后，我察觉到了“一人企业”开创事业的一个关键痛点：人工智能大幅降低了项目从无到有的实现难度，却未能降低项目发展壮大的生存难度。目前有太多的项目，
语核科技荣登2026全球AI百强，深耕垂直领域铸就壁垒
当人工智能浪潮席卷全球，真正的较量才刚刚拉开序幕。2026年5月22日，非凡产研在深圳举办的「2026非凡大赏」上正式发布了「2026 Global AI 100」（全球AI百强榜单）。该榜单依托TPEG四维评估体系，以技术领先度、产品竞争力、商业成长力及全球化布局为核心维度，甄选出100家具备跨地域落地实力的AI原生企业。语核科技成功跻身本届榜单。值得注意的是，非凡产研今年披露了一组行业数据：2026届申报企业中，55%已实质进入海外市场，25%的海外营收占比超半数，65%配备了海外本地化团队。同时，行
Runway出局AI视频前十：后Sora时代格局重塑
当某个领域的「领头羊」离场，竞争生态往往迎来重新洗牌。2026年5月，AI视频生成赛道发生标志性转折：Runway Gen-4.5在月度榜单中跌出前十。而仅仅一年前，它仍是该领域的领军者。01 Runway为何掉队Runway的失利并非技术倒退，而是竞争对手进步迅猛。Google Veo 3在物理一致性上确立显著优势，快手Kling在长视频处理领域持续深耕，新兴玩家则在细分场景中找到突破口。AI视频的核心竞争，已从「生成画质」转向「可控程度」与「落地应用」。示意图（配图与文章内容无关）02 Sora停服的
一日手作两款 AI 应用：工具、审美与组织的深度复盘
各位好，今日想与诸位探讨一个既轻松又具深度的话题。近期在工作之余，我寻得一份“乐趣”——利用碎片时间，总计耗费约半天光阴及五十元左右的算力成本，亲手打造了两款 AI 小型应用。从最初灵感的迸发，到最终应用落地并分享给好友，这一过程引发了我对 AI 工具、产品审美以及组织效能的诸多思考。借此机会，我想通过本文进行一次系统的复盘与分享。当下市面上的 AI 工具琳琅满目，但普通用户仍感门槛高企。究其为何？根源在于能力过于分散。用户需精通提示词工程、理解 API 接口、构建知识库，甚至还要独立解决前端交互问题……