算力时代，电力才是真正的硬通货
黄仁勋曾说过一句令业界深思的话：电力，就是新的货币。此言非虚。人工智能的核心逻辑，是海量神经参数的高频运算；每一次矩阵乘法，都是将电能转化为"智能"的过程。算力呈指数级膨胀，电力需求也随之逼近物理极限。早在2024年，马斯克就发出警告：芯片荒之后是变压器荒，随后便是全面的电力危机。展望2026年达沃斯论坛，他进一步指出——AI发展的根本制约，不是算法，不是数据，而是能源。 也就是说，AI竞争已经变了味道。它不再是硅谷程序员编写代码的较量，而演变为一场关于发电、输电、储能的实体工业技术角力。再精密的模型，缺
最新封面|你正在被AI“技能化”吗？
2026年以来，全球科技巨头全力投入“算力竞赛”，争相迭代人工智能（AI）大模型，随后掀起新一轮AI智能体浪潮，AI快速发展的“组合拳”似乎都在直指一个共同方向——人力替代。全球各行各业职场被深度搅动，一时间，“技能蒸馏、能力炼化”等成为披着技术外衣却语焉不详的网络热词。所谓“蒸馏或炼化”，技术表述通常是“Skill（技能）化”，即通过采集行业或员工的操作习惯、业务逻辑、工作节奏、判断经验等，将其转化为可被AI学习、复用、独立执行的标准化技能；其终极形态可能是替代人类的AI智能体或数字员工。从国际科技巨头
资本竞逐AI算力:2000亿、400亿、350亿、35亿——24小时内四路资金密集入局
2026年5月9日至10日，四条来自不同领域、不同层级的AI投资动态接连释出。串联这四笔资金，一条关于算力博弈的脉络清晰可见：AI的资本叙事正在切换档位——从"不惜代价抢算力"，转向"拼效率、拼闭环、拼谁能笑到最后"。5月9日，多家媒体证实，字节跳动已将其2026年AI基础设施支出计划调高25%至2000亿元人民币（约294亿美元），相较去年底初步讨论的1600亿元方案显著攀升。这个规模意味着什么？它直接将字节的AI投入拉至与谷歌、微软、Meta等全球顶尖云服务商同台竞技的阵营。据TrendForce 5
AI 界 36 小时巨变：千亿资本狂飙，国产模型强势崛起
短短 36 小时，五大重磅消息接连引爆，AI 领域仿佛迎来了盛大节日。在这股狂热浪潮下，普通大众究竟该关注什么？过去一天半的时间里，AI 行业仿佛被按下了快进键——DeepSeek 首轮融资高达 500 亿，估值飙升至 515 亿美元；Anthropic 同样融资 500 亿，市值直逼万亿关口；百度发布文心 5.1，预训练成本仅为同行的 6%；国产大模型周调用量达 7.94 万亿 Token，首次超越美国的 3.26 万亿；字节跳动将 AI 投资额度追加至 2000 亿。直言不讳地说，这已非单纯的“军备竞
AI制药开启算力竞逐：跨国巨头全面押注下，中国玩家如何突围？
AI半月谈【第20期】全球AI制药正由“展示技术”转向“重塑产业”的深水区。礼来、罗氏、武田等跨国药企巨头相继搭建自有算力底座，投入巨资并购AI团队，并把AI能力贯穿到研发全链条——围绕数据、算法与算力的“军备式竞速”已全面展开。与此同时，AI Biotech在靶点挖掘、分子设计生成、临床结局预测等方向不断给出价值验证，但平台型公司也不得不面对一个现实问题：会否被大厂把能力“吸收内置”，从而被替代？对中国AI制药来说，压力更为突出：算力供给相对紧张、优质临床数据难以获取、合规监管路径仍在摸索。在这样的语境
OpenAI深陷多重危机
新智元发布有人进行了一笔账目核算。DeepSeek V4-Pro的预训练运算量约为1e25 FLOPs。OpenAI拥有10万台GB200设备，即便仅利用15%的效率，也只需37小时就能完成相同规模的训练任务。一天半时间，就能为你重现一个DeepSeek V4。这就是2026年4月的OpenAI，算力储备已庞大到如此惊人的程度。然而，OpenAI面临的挑战并非仅靠算力就能化解。昨日GPT-5.5的亮相，让OpenAI短暂重拾昔日辉煌。今早，心情愉悦的奥特曼在X平台上发文：「这周过得不错，为团队感到自豪，祝
跨国制药巨头全面进军AI，中国创新药企如何突围制胜？
AI半月谈【第20期】全球AI制药已从概念炒作进入实质性变革阶段。礼来、罗氏、武田等国际制药巨擘竞相搭建自有算力体系、斥资并购AI技术企业、将人工智能全面融入研发链条——一场围绕数据、算法与算力的竞速赛已经全面展开。与此同时，人工智能生物技术公司在靶点识别、分子设计、临床结果预判等领域不断验证其价值，但平台型企业同样面临被头部企业整合替代的生存挑战。对中国AI制药产业而言，考验更加严峻：算力储备不足、优质临床数据难以获取、监管框架尚未明朗。在此形势下，我们更需要理性审视：人工智能究竟变革了药物研发的哪些环
算力竞赛遇瓶颈 AI发展下一个方向在哪里
2026 年 4 月，谷歌 AI 领域领军人物 Demis Hassabis 抛出了一个让整个行业陷入深思的观点："将模型做大的优势，已经接近尾声了。"这是 DeepMind 首席执行官、诺贝尔化学奖获得者对 AI 行业核心竞争逻辑的一次公开审视。回顾过去三年，AI 行业的竞争逻辑极为单纯：谁的算力充足，谁的模型庞大，谁就能占据领先地位。OpenAI 依托微软的万张 GPU 集群，首推 GPT 系列并树立行业标杆。随后 Google、Meta、Anthropic 纷纷效仿，一场关于算力的军备竞赛由此展开。
AI裁员潮，最终卷到了造AI的人
最近行业里流传着一个既离谱又戳心的段子：“AI项目做不好会焦虑，担心自己能力不够被裁；项目做得太好也焦虑，老板可能直接把活交给AI，自己照样会被裁。”在这个凡事都想和AI挂钩的时代，程序员们一度以为自己是点燃火种的普罗米修斯。大家昼夜不停地喂数据、调参数，努力让冰冷的硅基芯片学会像人一样思考、绘画、写程序。但谁也没料到，这把火刚刚烧旺，“普罗米修斯”们还没来得及取暖，火星就先溅到了自己的格子衫上。这并非玩笑，而是过去几个月中，在多家互联网大厂内部不断蔓延的一种真实心态。这一回，被“替代”的不只是传统工种，
AI产业缘何弥漫不安情绪？OpenAI暂停巨型计算项目，亚马逊豪掷千亿
今早浏览科技资讯，两则消息并列出现，透着一股难以言喻的荒诞色彩。一边是OpenAI正式中止了英国的“星际之门”超级计算基础设施项目，给出的解释是英国工业电价高昂、监管环境不明朗；另一边则是亚马逊CEO安迪·贾西在年度股东信中态度强硬，坚称今年2000亿美元的AI资本支出计划绝不更改，并称之为“千载难逢的机遇”。业界舆论也分成了两个阵营，一方认为OpenAI终于变得务实，开始精打细算成本；另一方则赞赏亚马逊有定力，敢于在AI发展的关键时刻全力押注。然而，我从这两则新闻中解读出的，却是满屏的集体性焦虑。先谈谈
全球算力竞速开启：AI时代谁会落后
你有没有发现，为什么这段时间AI一下子成了全球热议的焦点?从ChatGPT迅速走红，到各国政府接连投入巨资建设芯片与数据中心，这场“AI之战”是不是已经悄悄拉开帷幕?更关键的是，在这场全球算力竞逐中，谁会跑在最前面，谁又可能被甩在后头?别着急，今天我们就用最通俗的方式，带你看明白这场科技浪潮背后的逻辑。AI竞争的起点：算力就是新时代的石油可以这样理解，AI像一台顶级跑车，而算力就是驱动它前进的能源。没有足够的算力，再强大的AI也难以发挥真正实力。这也正是全球都在全力争夺算力资源的原因。说得直白些，算力就是
利润消失的两条路径：中美互联网真正分野在烧钱方向
2026年第一季度财报披露期，中美科技龙头的资产负债表展现出一种颇为鲜明的对照。 Meta与微软(374.33, 2.04, 0.55%)的资本性支出接连跨过千亿美元门槛，GPU集群带来的折旧与摊销直接压低了当期净利润，但华尔街分析师依旧在估值模型中上调远期预期； 而在大洋彼岸，国内头部平台的利润表则被外卖补贴、即时零售履约以及内容采购快速摊薄，经营现金流开始承受压力，一些企业再次启用发债融资手段。 利润不再只是经营结果的终点，而被主动拿出来充当战略交换筹码。互联网行业仿佛重新踩下加速踏板，但两股车流的动