AI时代，投资框架要升级
英文原书名是《Coming into View: How Al and Other Megatrends Will Shape Your Investments》《走进视野：人工智能及其他大趋势将如何塑造你的投资》，网上能查到的中文版是中国台湾版的《2035超级趋势》，作者是约瑟夫·戴维斯。他是先锋集团的全球首席经济学家，带着团队做了20年金融市场研究，回溯了19世纪90年代以来的海量经济数据。简单说，这是个真正懂历史、懂数据、也懂趋势的人。他为什么要写这本书？因为他发现市场上关于AI投资的看法太分裂了，
AI不是风口，是新工业革命
2026年3月，北京一家广告公司的设计师小王，借助AI工具，只用一天就做完了过去要一周才能完成的方案。客户连续改了十几次需求，他全程一次加班都没有。同一个月，深圳一支只有5人的创业团队，靠AI工具接下了原本要20人团队才能完成的电商详情页项目，月流水超过30万。回看人类发展史，每一次生产力大幅跃升，都绕不开同一个词：工业革命。1760年，蒸汽机问世。 机器第一次把人的体力放大了。纺织机不必再让纺织工那么辛苦，火车也比马车快出十倍。英国花了50年，让机器化生产逐渐成为主流。那些最早拥抱蒸汽机的工厂主，赚到了
AI浪潮下的机遇，拉开贫富差距的关键在于行动
2026年，AI的转型大潮已然落幕。如今，独立创业的公司占比已攀升至36.3%，AI智能体带来了35%的生产力飞跃，而“语感编程”更让非技术背景人士在短短8个月内打造出超过50万个商业应用。谷歌副总裁约西·马蒂亚斯归纳出六大核心动向：AI智能体、语感编程、能力重构、AI隐形化、教育重塑以及攻克难题。归根结底，人与人之间的鸿沟，源于好奇心与执行力。2026年的巨变正在发生，许多人尚未完全察觉。在新兴企业中，有36.3%是由单人创立的——没有合伙人，没有团队，单枪匹马即可完成过去需要团队协作的工程。这一比例从
广东AI赋能海洋经济，培育新质生产力新引擎
如何突破海洋经济高质量发展的瓶颈？“十五五”规划纲要强调，要强化海洋战略科技力量，深化海洋科技创新。如今，人工智能作为新一轮科技变革的核心驱动力，正快速赋能各行各业，成为推动海洋经济高质量发展的重要引擎。2026年广东省政府工作报告指出，要大力发展无人船艇和水下机器人。在科创与产业深度融合的浪潮下，一场以人工智能为支撑、利用智能化和无人化手段培育海洋新质生产力的变革正在广东展开。从智能无人装备的自主创新到产业场景的广泛应用，人工智能正加速融入海洋发展的各个环节，注入强劲动力，助力广东建设海洋强省。作为制造
商用AI PC：生态融合推动生产力变革
应用生态的成熟主要体现于两点：一是能深入挖掘业务的痛点，二是能够将大量低门槛、强交互的轻量级日常应用进行简化。然而，若缺乏处理器架构的革新、算力的充分释放以及深度的软硬件融合，那些仅标榜“优化”的场景恐怕将难以为继。故而，AI PC发展的另一大动向是，英特尔等核心硬件厂商正大力加码软件生态建设，致力于将酷睿Ultra处理器、vPro平台等硬件转化为切实可行的商业解决方案。在此过程中，英特尔在推动AI PC应用落地方面扮演着举足轻重的角色。鉴于单家OEM或ISV研发的孤立产品或行业应用难以“定义”AI PC
AI为远程工作者解锁真实效率增益
作者：Mike Elgan出处：Computerworld.com最新研究揭示，关键并非技术本身，而在于能够自由地以个人方式运用技术。人工智能所带来的效率提升是否真的如此显著，以至于企业即便裁减数千员工，依然能够维持相同的工作产出？或者，事实可能恰恰相反：尽管宣传声势浩大，但所谓的人工智能生产力繁荣或许只是幻影，反而迫使员工乃至开发者承担更为沉重的工作负荷。目前，尽管有分析预测到今年年底美国企业在人工智能领域的投入将突破2000亿美元，但人工智能的应用究竟是提升了还是阻碍了整体劳动力的生产力，尚无明确结论
硅谷AI分化：你以为的“智障”与“员工”的巨大鸿沟
普通人手中的AI往往是免费版的“人工智障”，常现胡言乱语、答非所问，由此断言“AI毫无用处”。而精英阶层使用的却是能编程、重构代码、持续作业的“超级工具”。尽管都在谈论AI，但实质上讨论的早已是两个不同的物种。有比“AI将取代人类”更令人恐慌的现状。真正危险不在于AI淘汰你，而在于你尚未察觉自己的认知已严重滞后。OpenAI联合创始人、特斯拉前AI总监Andrej Karpathy近期在演讲中揭露了一个残酷现实：大众对AI能力的认知正出现剧烈割裂，双方已难以沟通。第一类人群依赖免费版或旧模型，常遭遇幻觉与
AI助手失控险丢单，三招打造靠谱外贸利器
维系四年的老客户，险些因一封AI撰写的邮件而流失。问题并非出在AI本身，而在于缺乏明确的指令。本文将分享三套实战配置方案，助你化AI为真正的效率利器。2026年4月16日，我险些失去一位重要客户。一位合作四年有余的哥伦比亚客户发来日常询价函件。当日事务繁杂，我便全权委托'蝴蝶'——我的智能助手代为处理。按规范，撰写邮件前AI理应先调取客户背景、查阅产品信息、核实型号与历史报价、回顾过往合作记录，再生成针对性内容，且发送前需经我确认。那次AI竟直接跳过资料调取环节，凭空臆测客户状况写入正文，更擅自做主未征得
AI时代下，工资增长或将停滞
一、一个令人不安的矛盾：经济飞奔，收入却停滞不前很多人下意识认为，只要经济不断向前，个人收入自然会随之提高。我们总把GDP的增长与个人钱包的鼓胀直接挂钩，好像这是天经地义的事情。但是，最新的研究给出了一个截然不同的预测：在通用人工智能（AGI）时代，经济会因算力膨胀而飞速发展，然而普通人的工资却被“算力成本”牢牢锁住，彻底与经济增长脱节。耶鲁大学学者帕斯夸尔·雷斯特雷波的研究表明，劳动在收入中的份额将趋近于零，财富将全面流向算力资本。这意味着，即使GDP增长十倍，你的收入可能纹丝不动。这并非夸大其词，而是
AI赋能遥感：航天世景打造业务决策新引擎
航天世景科技出席第二十七届生态环境遥感论坛暨第十五届桂粤闽赣遥感科技峰会NEWS9月25日至27日，第二十七届生态环境遥感论坛及第十五届桂粤闽赣遥感科技大会在桂林圆满落幕。航天世景受邀出席并发表主题演讲，全面阐述了AI技术与遥感技术融合的最新进展及未来趋势。大会盛况本次大会在中国遥感应用协会指导下，由生态环境遥感分会携手广西、广东、福建、江西四地相关学会及联盟联合承办。童庆禧院士等行业领军人物齐聚桂林，共同探讨遥感技术的前沿动态及区域应用。深入解析“卫星遥感+AI”如何助力智慧业务决策航天世景公司总经理助
智能浪潮下的生产力变革：人类文明的跃升还是危机？
当车间里的机械臂精准地完成装配任务，替代生产线工人的体力劳动；当人工智能大模型迅速撰写文案、分析数据、生成方案，承接原本属于白领的脑力工作；当智能机器人深入到服务、医疗、教育等各行各业，一场关于人工智能与机器人究竟是人类文明的进步，还是倒退的讨论，正在舆论场引发广泛关注。 这并非遥不可及的未来幻想，而是正在上演的现实图景。越来越多人亲眼见证，重复性体力劳动被机器人接管，基础脑力工作被人工智能承担，有人庆祝生产力实现质的飞跃，也有人陷入失业焦虑、担忧人类价值被稀释。这场全民讨论的背后，本质是对技术变革与人类
霍尼韦尔14亿美元出售生产力业务给布雷迪公司
霍尼韦尔(232.865, -0.69, -0.29%)已启动对其生产力解决方案及服务部门的战略替代方案评估 布雷迪公司已达成协议，以14亿美元收购霍尼韦尔国际旗下的生产力解决方案与服务业务。 两家公司周一宣布，此项全现金交易将涵盖霍尼韦尔在移动计算机、条形码扫描与打印领域用于大批量自动化数据采集和追踪的硬件、软件及相关服务。 布雷迪公司表示，该业务部门总部位于南卡罗来纳州福特米尔，为物流、制造、仓储及零售等多个行业的大型企业客户提供支持，在全球拥有约3000名员工，2025年实现销售额11亿美元。 布雷
AI提效成裁员借口，打工人陷新内卷
代码行数、PR提交量和Token消耗正演变为新的衡量标准，职场人的新一轮竞争早已悄然开启。AI本应减轻人类负担，然而不少企业首先将其解读为“速度要更快、产出要更多、人力要更少”。若说此前两年，AI编程尚属“掌握与否”的范畴，如今众多企业已径直迈向新阶段：既然AI能加速，是否意味着人员配置也可缩减？这才是令从业者心生寒意的关键所在。管理层高谈效率，而基层员工面对的却是：交付周期更紧、预期目标更高、考核标准更隐蔽，以及难以言说的恐慌——当一切皆可量化，谁将成为下一个被算法淘汰的对象？文中多位开发者的体会如出一
AI重塑企业架构，变革迫在眉睫
商业思维如今众多企业家探讨 AI，要么忙于掌握工具提升效率，要么深陷于“是否会被取代”的忧虑中，鲜有人能想透核心：AI 带来的绝非单一工具的迭代，而是一场彻底的生产力革命。生产力决定生产关系，当劳动者、劳动资料及劳动对象全面重构，那些沿用十余年的科层制、岗位管理与激励体系，还能维持稳固吗？本文源自第五代企业家团拜会暨笔记侠 PPECOFFEESPARK 咖啡火花济南站活动，诚合益咨询创始合伙人孙晓平老师深入剖析了 AI 时代组织变革的底层逻辑与实操方法，通过真实案例助你洞悉趋势，找准破局路径。一、AI驱动
商用AI PC：硬件生态融合驱动生产力跃升
应用生态的优质体现为深入业务核心和简化日常轻量交互。然而，若无处理器架构革新和算力释放，所谓的“优化”场景将形同虚设。因此，AI PC发展的另一风向标是，英特尔等硬件巨头正加大软件生态投入，致力于将酷睿Ultra及vPro平台转化为定制化的商业方案。英特尔在这一进程中扮演着关键角色。鉴于OEM和ISV难以独立定义或整合AI生产力，AI PC的吸引力主要取决于硬件巨头与操作系统。这意味着用户对PC的认知已趋于理性，参数优势不再奏效。在关键架构颠覆且成本可控之前，本地化AI实现行业级应用的“质变”很难发生。图