Cohere收购德国AI新锐，合并估值200亿美元，主攻主权AI挑战硅谷
4月24日，加拿大AI企业Cohere宣布收购德国AI公司Aleph Alpha，合并后新公司估值约200亿美元。该交易获得德国和加拿大政府支持，年营收超2000亿美元的德国零售巨头施瓦茨集团已承诺投入6亿美元。双方合并的主要目标是打造主权AI，确保政府和企业使用AI时无需将数据交由美国等科技巨头掌控，真正实现数据自主控制，在当前AI领域日益被少数大公司垄断的背景下，为世界提供更多选择。Cohere和Aleph Alpha均成立于2019年。Cohere总部位于加拿大多伦多，由数位前谷歌研究员创立，聚焦企
AI的智、体与魂
三周前，“小龙虾”代我撰文，实则出自“千问”之手。虽然我对那篇文章评价不高，但“小龙虾”的操作水准着实令人惊叹，甚至有些骇人。若它因不满“神棍ZQ”苟活且频繁删文而发怒，我恐怕在劫难逃。有些数据能上传云端，却未必能完整取回！平台的隐秘你永远无法窥探，这也可以看作是平台拥有至高无上的权力。虽然“生成式”AI的核心功能是产出内容，但我始终无法接受它代笔。根源在于它缺乏独立的价值观。基于当下的技术逻辑，其价值观皆源于外部灌输。若灌输者明辨善恶，AI的价值观便可信；反之，若灌输者颠倒是非，AI便会沦为邪恶的载体。
AI时代,企业官网为何愈发关键?
从搜索引擎优化到品牌地理定位，营销推广正在经历一场根本性的变革“现在大家都不怎么用百度搜索了，有疑问直接咨询AI。那企业建设网站还有意义吗？是不是节省预算投入到短视频领域更有效？”这几乎是近几个月来，最常被提及的问题。每次我都会给出坚定的答复：有意义，并且其重要性超越了以往。今天就将完整的思考梳理出来，希望能为正在为此困惑的朋友提供一些借鉴。这种感受其实非常普遍。几年前，用户希望了解某个品牌或产品，第一念头是“百度搜索一下”。搜索引擎几乎是唯一的流量来源，企业只需做好搜索引擎优化，就能获得持续的关注。如今
AI监管全球兴起：多国新规背后的战略博弈
近期，欧盟《人工智能法案》正式生效，美国拜登政府发布AI行政命令，中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》也已开始实施。全球主要经济体几乎同步迈入人工智能监管的制度化时期。表面上，这是技术发展至一定阶段的必然反应，但置于更广阔的背景中，此番监管浪潮实际上牵涉到数据主权、产业竞争以及社会风险管控的多重考量。这种同步现象背后，究竟隐藏着怎样的战略逻辑？从现实利益格局来看，AI产业已进入高投入、高集中度的阶段。OpenAI、谷歌、Meta等领先企业掌控着核心算力与数据资源，单个模型的训练成本已超过数亿美元。这种资
微软加码日本AI投入 计划投下万亿级资金
2026年4月3日，美国微软公司副董事长兼总裁布拉德･史密斯到访东京，并与日本首相高市早苗会面，正式公布一项大型投资方案：在2026年至2029年期间，微软将向日本投入约100亿美元，约合1.6万亿日元，重点用于人工智能等前沿技术的推广与基础建设。这笔投资将重点覆盖三个方面：其一，微软将携手软银与Sakura Internet，共同推进云计算和AI基础设施建设，由两家日本企业提供GPU等算力资源。其二，将进一步扩大网络安全合作，微软计划与日本政府部门在网络威胁信息共享及犯罪防范等领域加强联动；其三，持续推
AI+DID+履历：让数据主导权回到用户手中
AI＋DID＋履历，构成了下一代可信、动态且智能的职业身份与求职凭证新模式，全面推动传统静态简历向全新形态升级。 一、核心概念 - AI：用于智能生成、优化、解析、匹配、面试演练以及能力测评 - DID（去中心化数字身份）：具备可验证、防篡改、由用户自主掌握的身份凭证 - 履历：由静态PDF演进为动态化、可验证、可持续更新、可跨平台可信流转的职业档案 二、三者如何融合 1. DID：让履历实现“可信化” - 身份唯一：DID与个人绑定，履历归属真实且难以伪造 - 履历可验证：学历、证书、工作经历、项目成果
人工智能艺术的未来趋势
可以说，目前无论是公众还是部分艺术院校师生对人工智能艺术的认知，大多停留在“输入一句话生成一幅画”的阶段。然而，截至2026年3月下旬，全球人工智能艺术创作已悄然迈入第二阶段。这一阶段的核心变化并非模型画质的提升或视频生成技术的进步，而是创作模式的转变。过去，艺术家主要依赖软件完成创作，如今则更多采用“自建数据集+定制模型+传感器/机器人+空间装置+观众互动+机构支持”的综合方式。与此同时，类似龙虾这样的智能体接口可能进一步推动AIGC的普及化。过去三年，专业院校通过掌握SD参数、提示词工程秘方及工作流设
AI竞争焦点正从算法转向数据主权
#人工智能#数据要素#创业指南#上海新政#大模型#干货2026 年 3 月 29 日，上海正式推出“语料普惠计划 2.0”，明确将在未来一年内建成容量逾 10PB 的高质语料资源池。消息一出即引发科技界广泛关注，但多数人仍将其简单理解为‘又新增一个公开数据集’。对处于观望或已入场的 AI 创业者、技术从业者而言，这是一记清晰警钟：产业竞争主战场正由‘算法精调’急速迁移至‘数据主权’。若你仍在执着于压缩模型体积、雕琢 Prompt 巧思，却忽视数据来源的合规性与不可替代性，或将与关键发展窗口失之交臂。所谓信