高盛研报：AI投资主线将转向人形机器人
AI投资的故事正在从底层建设转向实际应用。高盛最新报告称，随着AI算力底座不断扩容，人形机器人将成为AI下一波增长的核心，劳动力缺口和自动化诉求为产业长远发展提供了坚实支撑。高盛亚洲交易团队近期调研发现，亚洲机器人产业尚处起步期。相比美国资产，亚洲板块估值更低，但盈利增长预期更强，资金正逐步流向机器人供应链。该行同时指出，行业目前正处于从技术验证走向商业化的过渡期，大规模应用落地仍需时间。高盛股票策略师Jacqueline Du透露，该行于5月18日至22日调研了中国香港、深圳和北京的14家机器人企业，涵
抵制数据中心建设，红利与就业机会将流向别处
作者：戴维・J・德克尔 《密尔沃基新闻哨兵报》特约撰稿人 当下越来越多的美国人对人工智能抱有忧虑。 路透社与益普索最近联合开展的民调显示，大多数美国人反对大规模兴建支撑人工智能运行的数据中心基础设施，许多民众不愿看到这类项目落地于自家社区。马凯特大学法学院最新调查表明，威斯康星州 76% 的受访者觉得建设数据中心弊大于利；其中共和党受访者占 67%，民主党受访者更是高达 88%。 与此同时，专栏作家布莱恩・赖辛格发出警告，人工智能可能严重冲击美国乡村地区、引发岗位流失，并进一步拉大城乡之间的差距。 民众的
人工智能在档案领域应用的安全管理策略研究
总第4466篇2026年4月，国家档案局办公室正式发布《关于推进人工智能在档案行业应用的意见》（以下简称《意见》）。《意见》明确了10项重点举措，其中3项专门针对人工智能安全管控领域，涉及算法监测、安全管理、防止泄密等多个维度，充分彰显了国家档案局对人工智能应用安全问题的高度关注。人工智能安全管控属于一项整体性工程，需要摆脱“单点防护”和“局部强化”的传统安全理念，构建涵盖机制、算力、数据、算法、应用“五位一体”的人工智能综合安全保障体系，形成从源头治理到全流程审查的安全防护闭环，真正夯实人工智能在档案行
字节Seed AI数据安全负责人据传将离任 官方未作回应
新浪科技讯 8月11日下午消息，有市场传闻指出，字节Seed AI数据与安全业务负责人傅越（Yuyi）即将离开公司，其职位将由原TikTok直播业务负责人、现任TikTok平台责任团队负责人的王赢磊（Adam Wang）接任。截至目前，字节方面对此暂未给出任何官方回应。 据相关消息透露，傅越在字节Seed内部直接向吴永辉汇报工作，此前主管Global Data相关业务，如今担任AI数据与安全板块的核心负责人。 据公开信息显示，傅越本科阶段就读于北京大学，随后相继获得麻省理工学院斯隆管理学院工商管理硕士学位
AI算力的金融化路径与潜在风险
8月10日，英伟达对外宣布与Apollo、黑石集团、贝莱德、博枫、高盛、KKR这六家全球顶级资产管理机构签订合作备忘录，共同构建一个独立的算力融资平台，目标长期撬动逾5000亿美元的第三方资金，重点投向云服务提供商、AI研究机构以及实体企业，用于采购英伟达芯片并搭建大规模数据中心AI工厂。用黄仁勋的话来讲，就是把AI算力塑造成类似商业地产、收费公路那样的可投资资产类别。当前芯片具备持续盈利的能力，使用周期较长，且具备互换与重新调配的特性，因此可以借助机构信贷、保险资金以及私募资本，以债务或项目融资等方式予
警惕！AI 中转站被曝存在数据投毒风险
字数 609，阅读大约需 4 分钟V 站用户昨日爆料：某 AI 公益站点在开启 Full Access 权限后，AI Agent 生成的一段指令疑似包含收集环境数据及读取凭据的行为。涉及读取 SSH 私钥、AWS 环境变量、API Key、GitHub Token、管理员密码、环境变量、终端历史记录等，并将数据外发。@Appinn用户在使用中转站时，收到了上述指令（即 AI 的回复），并在具备完整权限的 Codex 环境中执行了该命令。该指令主要执行了三项操作：收集运行环境信息、扫描敏感配置文件、将结果上
金蝶AI PLM卡片视图全新发布，研发数据一眼可辨
从事产品研发工作的朋友，大多都有过类似的经历：物料编号密密麻麻铺满屏幕，不得不逐行比对、一页页翻查，直到确认"就是这个"为止；图纸明明存储在系统中，可每次打开前，根本无法预知其中内容；材质、规格、版本信息分散在各个页面，仅一次核实就需在多个界面间反复跳转……研发数据，理应不该如此难以"读懂"。金蝶AI PLM重磅上线卡片式展示模块：从繁杂的数据列表，升级为直觉化的3D卡片视图。让每一个零部件都能实现"一眼辨识"，而非仅是"一条记录"。从设计阶段的物料/图纸检索、BOM选材，到流程审批，卡片视图将研发过程中
AI 生成的文字为何总像机器写的？（附修改办法）
"执行成本出现了断崖式下滑" "两条曲线相互叠加" "五栏对照表格" "先用两周时间摸底" "存活的项目追加投入，失败的项目直接砍掉" "项目常常在第二层与第三层的衔接处出问题"读者大致能猜出这些表达想要传达的意思。也清楚这些话是从哪里来的。没错，就是 AI 输出的文字，也是大家所说的机器味。AI 得先弄明白"下滑""摸底""存活"和"失败"在文中具体指什么，再去把握作者真正想表达的内容。凡是要求读者先理解作者自创的概念，再去认识事实本身的写法，都应当删除。去掉这些概念，不会丢失信息。原句只是给常规事实换
AI赋能供应商管理：资深采购的智能实战经验分享
——风险预警·价格分析·画像自动化·谈判辅助：17年采购老兵的AI实战手记——————————————————————————————我干了17年采购，前13年全靠Excel、经验和人脑。近两年开始借助AI工具来辅助供应商管理，效果确实令人惊喜。我并不是盲目追新的人。我引入AI的理由很直接：采购事务中充斥着大量重复性工作，数据繁重，光靠人脑很容易疏忽遗漏。这些任务交给AI处理，速度更快、覆盖更全、准确率更高。然而AI无法替代的是「判断」——供应商是否值得信赖、谈判策略如何规划、关系如何经营。这些仍需人来把
黄金价格自两月高点回落 美国通胀数据成为市场焦点
随着美国通胀数据即将揭晓，金价从两个月来的高位开始回落。这份数据或将为美联储是否继续加息提供重要参考。 周二金价盘中一度下挫逾0.7%，尽管当日早盘曾冲高至每盎司4400美元上方，创下6月初以来的最高纪录。此前金价已连续两个交易日走高，成功突破100日移动均线后吸引技术性买盘介入，加之近期抄底买盘回归、中国黄金(7.880, -0.22, -2.72%)ETF资金持续流入，市场显现出更多回暖信号。 交易员的目光正转向周三将发布的美国最新通胀数据。据接受调查的经济学家预测中值显示，备受关注的7月CPI预计环
AI掌控与协同运用能力
注：交叉验证属于一种统计分析手段，旨在衡量机器学习模型针对未知样本的推广表现，借助反复切分训练集与验证集的方式，得出更为可信的模型效能衡量标准。其根本原理是对有限的样本进行循环利用，把数据区分成训练部分与验证部分，经由多轮训练及测试来衡量模型表现。每一个样本在完整的交叉验证流程中既能充当训练样本，也能充当验证样本，由此最大程度地利用数据，降低偶发性因素对衡量结果的干扰。具体的分类方式及典型应用场景受限于本文篇幅，此处不予展开。To be continued.【创作声明】本文主要论点与实例均系原创，在撰写期
新加坡数据中心企业DayOne据传秘密递交50亿美元美股IPO申请
据知情人士透露，新加坡数据中心企业DayOne Data Centers Ltd．已秘密向美国提交了首次公开募股申请。 因所讨论内容涉及非公开信息而要求匿名的知情人士表示，该公司预计最早将于下个季度挂牌上市，拟通过此次IPO募集大约50亿美元资金。 彭博新闻社早前曾报道，DayOne此次上市的预期估值约为200亿美元。知情人士指出，相关工作仍在推进之中，融资规模与上市时间等具体细节仍有可能发生变化。 截至目前，DayOne方面尚未对此作出任何回应。 责任编辑：刘明亮 新浪财经声明：本文系转载自合作媒体，新
AI算力背后的供电核心：多相电感如何突破瓶颈
Abracon 多相电感：ATL 与 AVR 系列AI正在加速数据中心基础设施的扩张。虽然GPU和网络设备是焦点，但电力传输才是核心。现代AI加速器要求高电流和严格的电压容差，这推动了工程师采用先进的多相供电架构和专用磁性元件。为何AI工作负载对电力传输提出新要求？现代GPU和AI处理器在训练、推理和数据处理时电流波动剧烈。这些快速瞬态负载导致：电压跌落、电容需求增加、效率降低以及热管理问题。随着AI集群规模扩大，微小的效率损失也会累积成巨大的成本影响。突发电流尖峰期间的电压跌落输出电容容量需求的增加电源
AI救不了失序的交付——电力企业转型必须以流程和数据为起点
电力行业当前被要求以远超其原有设计水平的速度向前推进。人工智能数据中心、高端制造业、电气化进程以及更广泛的工业扩张，正在部分区域内以极短的时间窗口大幅推升电力需求。许多人将此简单归结为"供电难题"，然而对不少电力企业而言，这同样是一个交付难题。核心挑战已不仅仅是"电网能否承载这一负荷"，而是"我们的组织能否足够迅速地完成规划、审批、建设、协调与送电？"这一区分至关重要，因为当下很多企业把人工智能视作万能解药。AI被寄望于提速规划、强化预测、精简并网流程、改善项目管控并优化资本配置。这些确实是值得把握的机会
AI巨头财阀化的崛起之路
作者：Claus Aasholm原文地址：https://substack.com/inbox/post/209616884ㅤAI领域在经历了一轮冲击半导体股票的狂热行情后，话题焦点从投资热转向应用端，而超大规模数据中心运营商们却依然故我，科技板块随即迎来大幅调整。同往常一样，这种情况并非源于半导体行业的基本面或其背后的超大规模运营商，而是被某些人或多或少已得到印证的看法所左右。与巴菲特类似，我无法判断当下是否适合入场，但我确信投资本身是明智之举，长远来看这对改善我的财务状况大有裨益。我甚至不确定如今是否