AI 治理新解：关键不在模型智能，而在连接管控
近期接触多位CIO及法务负责人，他们共同困惑：“为何斥巨资引入顶尖大模型，业务却难以落地，甚至引发纠纷？”症结往往不在于AI的“智力”，而在于其“社交网络”。企业应用AI的瓶颈，非模型性能不足，实乃“连接”（AI Connectivity）之困。当AI开始调用接口、读取数据、操控业务系统时，它已非单纯聊天工具，而是手握重权的“数字代理人”。站在法律视角，这种“连接”即“授权链路”。若该链条混乱、失控或不可见，企业便处于裸奔状态。一旦AI在此链路违规操作（如删库、泄密、擅自签约），企业既无法举证已尽监管之责
AI 萃取术：职场的终极熔炉
自 2026 年起，人工智能在职业领域的渗透正经历一场静默的剧变。在算力军备竞赛告一段落后，全球科技巨头不约而同地锁定了一个更具体的目标：职场中那些只可意会不可言传的隐性经验。业内将这一过程称为“技能蒸馏”。通俗来讲，就是将一名资深员工多年积淀的决策力、操作韵律及业务直觉，从其肉身躯壳中剥离，转化为 AI 能够独立执行的标准指令。2026 年 4 月 22 日，Meta 向全员发布了一份名为“模型能力倡议”的内部通告，旨在落实上述构想。具体采集手段分为三层：记录鼠标点击与键盘轨迹，解析屏幕内容以推导思维路
中国电信转向Token战略：不卖算力卖数字代理
在数字经济的发展历程里，每一次浪潮都需要相应的“底层硬通货”。若说流量曾是移动互联网阶段的“石油”；那么进入通用人工智能时代，Token（词元）正逐步被视为新的通用货币与价值衡量标准。在第九届数字中国建设峰会·智能云生态大会上，中国电信董事长柯瑞文的表态十分明确：“Token经营的本质就是为用户提供AI服务。”这番话传递出清晰的战略信号——中国电信正从“云改数转”走向“云改数转智惠升级”。在AI加速落地的浪潮中，中国电信的选择是：不把算力当作唯一商品，卖Token；不做纯AI原料供应商，而是当好企业智能转