AI泡沫是智能飞轮？从投机增长到资本跃迁
最近读到MIT经济学家Ricardo Caballero的新论文《投机增长与AI"泡沫"》，看完不禁拍案——这老头，真有洞见。https://news.qq.com/rain/a/20260613A031ZN00他核心观点很简单：别纠结AI是不是泡沫，该问的是，这个泡沫能不能把未来的基本面给撬出来。这话听着绕，道理其实直白。传统金融逻辑像算铜精矿品位：企业价值取决于未来现金流，折现后就是股价。价格远超基本面？那就是泡沫，迟早崩盘，价值回归。DCF、价值投资、有效市场理论都信这套，满街分析师
AI重燃了我的探索欲
AI真的只是泡沫吗？如今有一种说法频频出现。AI的Token成本实在太高。若是用来经营一人公司，订阅费用往往高于实际收益。若是用来搭建自动化流程，省下的人工时间又得耗费在调整AI上。投入多，产出少，这看起来很像泡沫。这些质疑并非空穴来风，值得认真探讨。不过，本文不想探讨泡沫。我想谈的是探索欲。确切地讲，是重拾探索欲的过程。无论经济账如何计算，AI对我来说做了一件比所有ROI都重要的事：它重新点燃了一种我以为早已熄灭的东西——探索欲。孩提时我们对万物都充满好奇，盯着一个蚁穴能看上一整天，读不懂的书翻来覆去也
国内银行的AI突围:从摩根大通十年实践学什么
当国内众多银行还在犹豫"AI要不要投""投多少能回本"，还在为"替代了多少万工时"的降本数据沾沾自喜时，摩根大通已经用10年时间、累计超千亿美元的投入，完成了从"应用AI"到"成为AI原生银行"的范式跃迁。一组数据足以说明差距：摩根大通已连续三年在"Evident AI Index"全球银行业AI成熟度权威评估中位列榜首，全面衡量银行在人才、创新、领导力和透明度四大支柱上的AI能力。每年170-180亿美元的技术预算、450个全量生产的AI用例、20万员工每日的常态化使用——这不是"技术试点"，而是在用A
AI时代普通人的最优学习法：即时学习模式
过去一年，AI的迭代速度令人目不暇接。每当新模型发布或新概念兴起，总让人产生追赶的冲动。这种追逐逐渐演变为一种不安——是否已落伍？是否该掌握这项新技术？是否该尝试那个新工具？说实话，这种紧迫感我感同身受。我在人工智能领域已深耕三载，每日面对层出不穷的模型、工具与功能，声称毫无压力纯属虚伪。然而长期处于这种状态，不禁令人深思：我们追逐这些新事物，究竟目的何在？是为了不被时代抛弃？是为了彰显自己的博学？还是为了解决实际难题？想通这一点后，我悟出了一个道理。多数人掌握AI的方法存在误区。具体而言。传统的学习模式