AI算力受限因素已从芯片层面转移至能源供给
前几日读到一则消息，Anthropic 与 Lambda 签订了一份高达350亿美元的云计算合同，而 Lambda 的投资方之一是 Nvidia。坦白讲，这则新闻让我颇为意外。原因并非金额——OpenAI 去年刚完成1220亿美元的融资。而在于这份协议背后的深意：Anthropic 已不再局限于模型训练阶段，它在囤积"土地资源"。350亿，以当前 AI 数据中心的市场行情计算，大约能锁定400兆瓦的算力规模。这个数字堪比一座中等城市的总用电负荷。我做过一项推算：若每兆瓦可承载10万块 H100，那么400
数字教育时代“AI+思政”育人价值、实践困境与改进策略
数字教育时代“AI+思政”育人价值、实践困境与改进策略作者简介依托移动互联网、大数据、超级计算、传感网络、脑科学等技术的共同推动，人工智能展现出“深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控”等全新特点。库兹韦尔曾预言，随着人工智能的高速演进，“奇点将代表生物思想与现有技术的融合巅峰，人类将由此突破自身的生物束缚。”当前，人工智能借助大规模数据训练大模型，已可生成与原始数据相似却别具一格的文字、图像、音频、视频等多元内容，体现出数据体量庞大、创作形态多样、跨模态衔接自然、认知交互智能的鲜明特征，在教育
AI算力扩张的下一道瓶颈：电力供应|AI's Next Bottleneck: Electricity Supply
产业分析 / Industry / 2026.09.04从2030年用电展望切入，用四项关键指标甄别可落地的AI基础设施项目。 / Four metrics for investable AI infrastructure.谈到AI基础设施，市场最易追踪的是GPU订单，最易被忽视的却是"何时真正接通电源"。劳伦斯伯克利国家实验室2026年6月的研究显示，美国数据中心到2030年的基准用电量为649太瓦时，约占全美总用电的11.8%；综合不确定性区间在521至843太瓦时之间。如此宽泛的区间表明，决定回报的
万亿AI风口背后的人形机器人量产困局：关节执行器才是真正的拦路虎
硬件之墙：为何执行器而非AI，才是制约人形机器人走向规模化量产的“终极物理瓶颈”？伴随具身智能（Embodied AI）浪潮的汹涌来袭，全球人形机器人产业正经历一场从实验室研发迈向大规模量产的资本与技术双重竞速。在这一加速落地的关键阶段，核心玩家的资本动作与市场动态已成为预判行业走向的重要信号。其中，特斯拉（Tesla, Inc.，纳斯达克代码：TSLA）将Optimus定位为其未来数万亿美元市值的关键支柱，尽管近期因自动驾驶及量产爬坡阶段的产能波动，股价出现明显震荡，但其强大的垂直整合体系依然牢牢牵动着
美国8月服务业扩张提速创半年新高 价格指数触及四年峰值
8月份，美国服务业增速攀升至六个月以来的最高点，主要由旺盛的需求和回暖的商业活动所推动。美国供应管理协会（ISM）于周四发布的数据表明，8月服务业指数环比攀升1.3点，达到55.4，创下自2月以来的最高记录，超出经济学家的预测中值。该指数高于50时，表示行业正在扩张。新订单的增速提升至2023年初期以来的峰值，企业活动指数也攀升到2022年以来的最强位置。在手订单已连续第七个月呈现扩张态势。强劲的消费者支出、稳定的就业市场以及稳健的企业投资为美国服务业提供了支撑。然而，企业仍面临供应链中断、关税以及整体经
AI浪潮的尽头：芯片才是终极掌控者
当下整个互联网都在追逐AI风口：学AI搞副业、靠AI创业、用AI工具、抢占AI赛道。大家都在聊模型、聊算法、聊智能体，却少有人洞察一个核心本质：AI不管多火热、多迭代、多颠覆，最终较量的始终是芯片。你可以便捷地免费使用大模型、可以零门槛体验AI工具、可以借AI变现赚钱，但全球范围内没有任何AI产品、任何AI交互、任何AI指令，能摆脱芯片单独运转。为什么AI越狂热，芯片的话语权就越关键？为什么算法卷到头，最终卡脖的总是硬件？搞清楚这层底层逻辑，你就理解：AI是台前的表演，芯片是幕后的支柱；AI是表面红利，芯
AI重构微短剧版图，效率与精品如何兼得
据统计，2026年首季，全行业推出的微短剧总量约为12.8万部，其中AI类作品占比超过95%。进入第二季度，全国新发布的微短剧中，由人工智能创作的内容占比已达六成以上。与产出数量同步提升的还有质量。早先由AI制作的画面常被观众吐槽"一眼假"，但伴随模型的持续升级和创作者的精心雕琢，大众对AI内容的认可度与日俱增。AI微短剧中涌现出《急诊科：开局看见疾病词条》《宇宙尽头的书店》《烬九州》等热门作品，传播途径也由短视频平台和小程序延伸至主流发布渠道。日前，安徽卫视已播出AI微短剧《桃花潭记》。多方信号显示，A
Arm首席财务官专访：内存成头号掣肘 大额并购存在落地空间
得益于旗下CPU设计需求持续走高，加上新一代AI芯片产品销量攀升，这家英国芯片公司Arm的股价今年已实现翻倍增长。软银(18.17, 0.15, 0.84%)为该公司的控股股东，目前Arm的市值约为3000亿美元，股价的强势表现让其具备了更为充裕的收购筹码。 Arm此前的收购规模大多有限，比如去年斥2.65亿美元拿下网络领域初创公司DreamBig。Arm首席财务官杰森·柴尔德在访谈中透露，未来大概率仍将以此类收购为主，但他同时也表示不排除进行大型并购的可能。尤其在当下，Arm已不再局限于向英伟达、苹果(
AI瓶颈不在需求而在算力 摩根士丹利Weaver警示供应紧张或延续多年
摩根士丹利(217.64, 2.57, 1.19%)的Michelle Weaver指出，人工智能在企业层面的落地正在持续创造实际价值，但计算资源的供给不足依然是制约行业扩张的关键障碍。 "我们的供给远跟不上需求。算力正在变成一种稀缺资源，"摩根士丹利美国主题研究分析师Weaver说道。"电力短缺、政策限制、人才匮乏——这些难题在未来数年内都会压制供给增长。" 随着越来越多企业加速拥抱AI，Weaver在周三的访谈中发表了上述观点。她提到，目前已有25%的标普500成分股企业能够衡量AI投入带来的具体收益
OpenAI联创直言:AI竞速中最稀缺的素质,是弄清自己真正想要什么
2026年8月9日，一个平静的周末夜晚。OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman登录X平台，发出一条推文。内容仅为纯文字，言简意赅，如同向湖面掷入一颗小石：the bottleneck is increasingly knowing what you want译成中文便是：瓶颈正日益转化为，弄明白自己究竟想要什么。▲ Brockman原帖仅一行文字，点赞与转发却如潮水般涌来短短48小时内，认同者、讽刺者、产品诉求者、跨语言译者涌入同一条时间线，仿佛一面多棱镜将同一束光折射出截然不同的色彩。有
AI产能过剩?谁来买单?
作者|光头君Schelling两道难题制约了AI发展起初，人们轻视AI：写诗作画算什么本事？等到推理模型问世，质疑声消散。紧接着，问题转为“需求何在”：除了写代码、剪辑视频，还有哪些任务能提升数倍效率？Agent工具问世后，疑虑也随之打消。然而，当下的核心痛点在于：需求存在，但支付能力匮乏。首要阻碍：时间。往昔，一名知识工作者日复一日仅处理一份任务。借助Agent，一人可承揽十倍工作量。全球产能呈十倍跃升。然而，这额外的产出由谁买单？你原本每日仅观一小时视频，纵使AI作品精彩，你的观看时长亦难超一点五小时
为什么"懂 AI 的美术"比"AI 本身"贵十倍
鼬谈游戏 · 第009期 · 观点这半年和不少游戏团队聊 AI 应用时，发现一个普遍误区：管理层关注"选哪个模型"，而真正拖慢产能的却是"由谁操作"。我们团队用 AI 制作《血锈之城》CG 已有数月，账目越算越明白——相同的工具，交给有美术功底的人和交给只会按键的人，效果差距不是几倍，而是数量级的差异。本期就把这笔账算清楚：为何"懂 AI 的美术人"价值远超"AI 工具本身"十倍。先从供给端说起。文生图、文生视频这两年的发展轨迹只有一个方向：成本更低、速度更快、入门更易。今天你为某模型所付的订阅费，明年极
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
AI重塑运动康复职业新篇
若你是健身、瑜伽、普拉提导师或康复专家，正迷茫于“AI浪潮下职业何去何从”，这场公益课正合你意。盖小亚首期OPC公益课现已开启报名通道。全程免费，仅限60个席位。盖小亚运动健康管理中心 资深康复师 OPC项目负责人·3年临床实践 IASTM筋膜松解专家肌贴贴扎认证讲师 曾指导上百名教练提升技能，深知众多教练遭遇发展瓶颈，——此次，他愿与你共探突破之道。若身边有同行正纠结职业出路，请转发给TA 🤝
AI涉足数学证明领域：人工核验面临新挑战
AI虽然能够提出新问题，但要确认所得结论是否成立，终究离不开人类的把关。短短一周内，来自三家不同机构的AI系统，分别提交了数学家们至今未能攻克的解答。然而一个现实问题浮现出来：随着AI大规模"提交成果"，评判工作该由谁来完成？01 AI"作答"的节奏据相关消息，Anthropic公司一款尚未对外发布的模型，在大约60小时内独立运行，对后量子签名算法HAWK的密钥安全强度做了全新测算。它将原本高达2^64的搜索范围缩减至2^38，效率跃升约6700万倍，此外还将针对AES-128的攻击速度加快了200至80