AI硬件调整未完，后续表现可期
今日行情令人唏嘘，早盘AI硬件板块气势如虹地冲高后回落。午后市场在相对弱势的环境下快速轮动，这走势犹如强行举鼎，力竭后一路跳水至尾盘。在我看来，AI硬件的全面调整尚未终结，但AI资产未来依然值得期待，这绝非AI板块的终点，给各位投资者吃颗定心丸：1.此番调整在于去拥挤度，而非基本面恶化：自六月末起，我就跟大家聊过全球科技板块的拥挤程度，以及A股科技对其他赛道的过度抽血。在极度拥挤的背景下，任何的风吹草动都可能会导致股价下跌，而Meta的“算力过剩出租”传闻成了杀跌导火索。这种基本面未恶化的杀跌，短期来看肯
阶跃星辰进军终端：首款AI智能体手机的商业化棋局
2026年7月13日，上海世界人工智能大会（WAIC）将迎来一个里程碑事件——阶跃星辰打算推出全球首款AI智能体手机。这并非寻常的产品亮相，而是一家纯软件出身的大模型企业，首次以自有品牌身份踏入硬件领域。消息一出，行业看法两极：有人视其为模型公司应付商业化困境的被迫选择，也有人觉得这宣告AI入口争夺从云端延伸到了用户指尖。回溯半年前，阶跃星辰的境况并不突出。在AI六小龙中，它不像智谱那样抢先登陆港交所收获资本收益，也不如月之暗面的Kimi凭借长文本和推广在消费端赢得知名度。它的技术班底堪称耀眼——CEO姜
AI浪潮下的专业抉择：硬件相关领域为何更值得投资？
当前AI正在重塑全球职业格局，每个人都面临职业方向的选择。当AI编写代码的效率远超初级开发者，当算法能批量产出文本内容，一个关键问题浮现：究竟哪些专业能在未来保持“价值”？答案或许就在“硬件”领域。一、纯软件为何难以“保值”？软件行业面临的挑战并非衰退，而是其“效率”被AI所颠覆。AI能够迅速生成基础代码、构建网站，原本需要10人协作的任务，如今3人配合AI即可完成。软件的核心价值在于“逻辑构建”，但这一构建过程正在被自动化所侵蚀。纯软件领域的技术门槛被AI大幅降低，入行变得简单，同时竞争也日趋白热化。被
AI赛道强势拉升
昨日提及盘面出现止跌信号，核心依据是易中天连续两日企稳，加上今日已是第三个交易日。硬件板块此前下跌节奏过快，存在技术性反弹需求，但需把握好操作时点。上午行情再度被韩子拖累，韩子主要受存储板块影响，业绩披露后出现回调，去杠杆加上海力士退出美股上市等利空叠加，整体处于涨多调整状态，A子盲目跟跌实无必要。 个股涨跌基本对半，硬件板块表现强劲，其余非AI方向资金关注度不足，甚至沦为资金抽血对象，科创半导体进入最后冲顶阶段，该领域减持公告密集，需警惕风险。热门赛道风险持续累积，中美半导体差距客观存在，但从涨幅看似乎
人工智能硬件技术发展趋势分析
美国银行上调了主要云计算企业的资本投入预期。当前阶段，整个市场都在关注云计算巨头和大型互联网公司，能否从庞大的人工智能资本支出中获得回报。而经过近期的观察，市场似乎正朝着这些行业龙头会持续扩大巨额资本投入的方向演变。如此一来，显然，AI硬件领域的投资逻辑重新确立，只要有资金雄厚的投资方持续投入，它们就能维持高位盘整的格局，但之前文章提到过，我认为不太支持它们股价层面再出现进一步的估值扩张，在相当长一段时间内仅当作反弹看待即可，关注投资方的财务报告和资本支出前瞻就足够了。因此，我们看到隔夜美股中的半导体和存
MacBook 运行 Fable 5 还要等多久？
Fable 5 传出好消息，原本计划今天下午就结束服务，现已延期至 12 号才暂时告一段落，此后订阅用户将无法再用套餐额度进行体验。 短短几天内，许多人已深深喜爱上它却又面临失去。这不禁让人想象，如此级别的模型何时才能在我们自己的设备上运行？ 过去人们谈论前沿模型时，话题常围绕「它有多强大」「它比对手快多少」「它能替代哪些工作」。但这次，有人开始询问「它能否在终端侧运行」，这个问题的提出本身就是一种迹象：表明终端侧 AI 这件事已经从行业术语转变为大众的期盼。 不过说实话，这个想法目前仍过于乐观。Fabl
AI硬件板块：十大领涨龙头股解析
1. 浪潮信息（服务器）作为国内AI服务器的领军企业，与英伟达深度合作，是大模型算力基础设施的关键供应商。随着AI算力需求的激增，服务器出货量保持高位增长，液冷及高端AI服务器产品的占比不断提高，盈利能力大幅改善，是资金高度认可的板块核心标的之一。2. 威尔高（PCB相关）该公司深耕PCB行业，在AI服务器和数据中心的高多层PCB产品上拥有技术壁垒，直接受益于AI硬件产业链的扩产。近期订单充裕，产能利用率高企，加之PCB行业景气度回升，使其成为板块内具有高弹性的标的。3. 朗威股份（机架电源）国内机架式服
AI服务器领域六大核心企业全景解析
AI服务器是专为人工智能模型训练与推理任务设计的算力装置，通过集成多颗高性能加速处理器，配合大容量存储与高速互联架构，承担大规模AI模型的海量数据计算任务，是人工智能产业关键算力的硬件支撑平台。浪潮信息：服务器全球市场占有率位列前两位，国内排名第一。在AI服务器细分领域，其全球市场份额位居首位，国内市场占有率连续五年保持在50%以上。盈利水平：截至2026年3月31日，净资产收益率为2.75%，毛利率6.64%，净利率1.71%。成长表现：截至2026年3月31日，营业总收入达354.7亿元，同比增长率为
前苹果高管看好深圳：下一个苹果或将在此崛起
主要看点 国内智能眼镜独角兽企业现实元境（Even Realities）CEO王威尔透露，消费电子初创企业若想打造出“下一个苹果”，扎根深圳确实比扎根硅谷机会更大。 王威尔周三受访时指出：“若要深耕消费电子赛道、打造出有可能比肩苹果的企业，就必须扎根硬件产业核心——深圳。” 他强调，深圳拥有海量工程技术人才，同时掌握着全球顶尖的供应链优势。 这家总部位于深圳的企业于周一宣布完成1.5亿美元融资，投后估值达10亿美元，投资方包括美团、腾讯。王威尔曾在2016至2018年任职苹果，参与Apple Watch与
美年健康发布AI主动健康中心，开启职场健康新篇章
随着“健康中国2030”战略的深入实施，国民健康观念日益增强，加之人工智能技术的日新月异，职场健康领域正经历着一场深刻变革。2026年6月14日，国内预防医学与数智化健康管理领军企业美年健康，在南京举办的“2026 变革增长大会”上，正式推出了专门针对政企客户的核心战略产品——AI主动健康中心。这一举措不仅标志着美年健康产品迭代的重要里程碑，更引领中国职场健康管理全面步入AI赋能的主动健康新纪元。作为政企客户的新一代健康解决方案，美年健康的AI主动健康中心超越了传统健康小屋或设备的简单堆砌，它是由AI大模
AI通识课如何破解“有设备无实训”困局
随着“人工智能通识课”从政策热词转变为高校必修科目，一个棘手的矛盾显现出来：实验室虽已建立，设备却在积灰；课程虽已排入课表，学生动手操作却仅限于网页演示。2025年教育部明确提出“扩大AI通识课覆盖面”，许多学校匆忙上马，却陷入了“有设备无实操、有课程无闭环”的泥潭。一位北方省属高校的教务处长坦言：“钱花了，课开了，学生实操机器人的时间甚至比看视频还少。”症结究竟何在？通过对全国120余所院校的三年跟踪调查，我们发现核心障碍并非资金或空间，而在于通识课缺失三个关键支点：硬件设计是否服务于教学而非展示、内容
李开复：AI编程能力超越人类，程序员反而不必焦虑
新浪科技综合自快科技等在今日举办的零一万物万策AI媒体发布会上，零一万物创始人兼CEO李开复指出，过去两年多的时间里，AI编程已经超越了人类的能力，许多公司的代码中，90%以上由AI生成，人工编写的仅占10%。“AI编程能力的突破，让AI真正具备了改写软件、重构流程和创造系统的能力。”李开复表示，不少人认为程序员应当为此担忧，但实际上这是所有问题中最不关键的一点，因为当AI能够编程时，意味着它可以完成许多任务，不再只是一个回答问题的工具，而是变成了一个能够调动系统、执行任务甚至参与决策的工具。“当AI做事
2026年智见AI未来：智能体时代的创业新图景
📝 研报助手-AI报告摘要智见AI未来：智能体时代创业新图景概要 核心要义 智能体时代来临，AI创业重心正从模型竞争转向模型与应用共生。在模型迭代极快的当下，创业公司的核心价值不在于模型本身，而在于如何将其转化为产品与组织优势。AI产品的真正壁垒，在于将模型理解转化为实际应用与体验。 核心观点 1. 模型与应用的协同 模型进步解决了效率，但应用公司机会在于构建闭环，而非被模型“吞噬”。产品是模型能力的“升维”，而非简单延伸。 2. AI创业新模式 AI产品不仅是工具，更是新内容表达方式。需以用户体验为核心
人工智能硬件全链路深度拆解
人工智能硬件全链路深度拆解 这轮AI硬件军备竞赛，究竟哪些玩家在低调掘金？ 耗费整日将AI硬件产业链逐层梳理，涵盖九大层级、逾四十个细分方向、三百余家标杆企业，最终汇成一幅全景图。深入研读后愈发确信：众人目光皆聚焦于英伟达，而真正的价值洼地实则隐匿于冰山之下。 先抛核心结论——整条链路自上而下的架构为： L1算力运营（云厂商/数据中心）→ L2算力基础设施（液冷/供电/光模块）→ L3核心芯片（GPU/HBM/先进封装）→ L4网络互联（交换机/DPU/光纤）→ L5存储（SSD/DRAM/CXL）→ L
重磅!英伟达AI机架项目推迟一年,硬件发展遭遇制造瓶颈
全球人工智能算力领域的领军者，这一次确实遭遇了发展阻力。半导体行业权威调研机构SemiAnalysis近日发布重要报告：英伟达原定2027年发布的旗舰级算力平台Kyber NVL144机架系统，因生产工艺面临重大技术挑战，交付时间将延后至少12个月，预计到2028年才能实现。这无疑是一则重大负面消息。它不仅打破了英伟达“年度升级”的传统节奏，更直接引发了全球人工智能产业链（印制电路板、铜缆连接、光通信）的大幅波动。人工智能算力的高速增长，为何突然在“硬件制造”环节遭遇阻碍？此次延期的关键因素，并非芯片本身