英伟达携手康宁重塑供应链，光连接赛道迎来爆发期
黄仁勋透露，英伟达正与材料科学巨头康宁紧密协作，计划在美国本土兴建三座新工厂。黄仁勋称此次合作是，“重建美国技术供应链的关键环节。”根据规划，康宁公司将在德克萨斯州和北卡罗来纳州新建三家工厂，旨在强化美国国内光连接器件的制造实力。这将使其光纤产能跃升50%，光连接产品产能激增十倍。 这一举措预计将直接创造超过3000个就业岗位。“我们正见证人类史上规模最宏大的基建工程，”黄仁勋指出，“人工智能将遍布全球，当然也包括美国，成为基础底座。”在他看来，过去数十年间，美国的技术供应链逐渐向亚洲转移。而当下，借着A
5月10日AI快讯：伦理审查启动，文心大模型5.1发布
编辑：团团 🐼各位好，我是团团🐼今日重点资讯包括：1.工信部推出AI伦理监管与服务试点方案2.国内日均Token请求量超140万亿次3.传字节跳动AI基建投资增至2000亿元4.百度推出文心大模型5.1版本5.蚂蚁百灵开源Ring-2.6-1T万亿参数模型6.传DeepSeek启动500亿融资，V4.1或于6月发布7.Anthropic与Akamai签署18亿美元算力协议8.软银削减OpenAI股权质押融资额度9.OpenAI完善Codex跨平台连接能力10.阶跃星辰发布StepAudio 2.5实时版1
亏损近8倍仍上行 市值破200亿的鸿日达凭什么
来源：尺度商业 文 | 董武英 编辑 | 刘振涛 一家长期处在亏损状态的企业，股价却一路走强，到底靠的是什么？ 近日，A股上市公司鸿日达(109.900, 3.22, 3.02%)披露2025年报及2026年一季报。数据显示，鸿日达2025年归母净利润为-6722.67万元，相比2024年同期亏损进一步扩大，幅度接近8倍。进入今年一季度，公司归母净利润为-1730.61万元，较2025年同期亏损扩大42.19%。 不过，业绩持续走弱并未打压股价表现，鸿日达反而不断上行，并多次刷新高点。截至2026年5月8
AI狂潮里的英伟达弄潮者
AI泡沫终会迎来破裂的一天。毫无疑问，社会正一步步走向智能化，AI在这条路上扮演着关键角色。AI的三项核心要素包括算力、能源与存储，其中算力很大程度依赖芯片，而这一块恰好是英伟达的强项。它所生产的GPU以及所提供的算力相关服务，和AI的发展方向高度契合，因此股价也一路走高。大家都能看出AI未来大有空间，但却容易忽略它还要经历漫长的演进过程。就本质而言，当下的AI仍主要是依靠算法驱动、由算力去运行，让模型从数据库中学习，从而高效完成特定任务。它更多还是一种读取数据、加工处理的工具，并未在此基础上产生真正的突
2026移动云大会聚焦AIeSIM：Token多生态智能服务发布
5月8日，2026移动云大会AI-eSIM分论坛在苏州召开。本场论坛以“AI-eSIM智启新时代”为主题，围绕更可靠的安全能力、更低的成本投入以及更高的灵活性智能连接与AI服务展开交流。政府领导、院士专家、行业领军者和生态伙伴齐聚一堂，共同研究AI-eSIM作为Token经济新入口的战略意义与落地路径，中国移动副总经理陈怀达出席并发表致辞。陈怀达表示，中国移动将持续贯彻国家战略要求，秉持“网络强基、全栈创新”，深入推进“人工智能+”行动，进一步打造AI-eSIM多生态智能服务体系。以AI-eSIM作为To
OpenAI前董事作证：马斯克主动提供捐精并鼓励多生育
美国科技巨头埃隆·马斯克（Elon Musk）起诉人工智能公司OpenAI的案件近日在加州法院开审，期间他与OpenAI前董事希冯·齐里斯（Shivon Zilis）的密切关系意外成为听审焦点。齐里斯5月7日出庭作证时首次披露，自己在担任OpenAI董事任内，马斯克曾主动向她提出为其“捐精”，两人最终共同育有4名子女。正因这一信息，引发外界对其可能是马斯克安插在OpenAI的“内线”角色的猜测。齐里斯1986年2月出生于加拿大安大略省，母亲为印度移民，父亲为加拿大籍人士。她毕业于耶鲁大学，既是风险投资人也
黄仁勋：AI基础设施投资或点燃美国制造复兴
英伟达CEO黄仁勋在一场采访中提到，公司与康宁达成的新合作被视为关键窗口期，有望推动美国技术供应链中若干重要环节实现重建。 黄仁勋表示：“我们正经历人类历史上规模最大的基础设施建设。人工智能将成为各地关键的基础设施，同样也包括美国。” 就在前一天，英伟达宣布与康宁展开一项重大协作，以显著提升美国境内光连接器件的产能。根据合作安排，康宁计划在德克萨斯州与北卡罗来纳州新建三家工厂，并预计将带来超过3000个就业岗位。 消息发布后，康宁股价在周三上涨幅度超过12%，英伟达股价同期也上升了6%。 在周四的采访中，
AI时代，父母的角色如何重塑？
在一次家长会上，班主任宣布学校将正式引入AI辅助教学系统，用于作业批改、错误分析和个性化练习题推送。我坐在台下，预料中的这一天终究还是到来了。这并非源于对AI的恐惧，而是引发了一个深刻的思考：当AI不仅能辅助教学，甚至在某些方面超越教师时，父母在孩子成长中的独特价值究竟体现在何处？回家的路上，儿子好奇地问：“爸爸，以后机器人给我上课，是不是您就不用辅导我写作业了？”我坦诚地回答：“爸爸也不确定。”01AI赋能课堂，效率之外的深层变革当前，AI在教育领域的应用引发了广泛讨论。支持者认为，AI能够实现真正的个
AI协作闭环实战速记
🚀 从 55 分到闭环：AI 协作实战速览核心要点：在 AI 工具刚起步的阶段，真正拖慢进度的往往不是功能本身，而是兼容性问题。与其花时间和工具周旋，不如把精力投入到能带来产出的工作上。避坑指南：三段实战教训（问题/根因/解决）坑一：Chrome 调试端口失效。Chrome 会发现默认用户目录里已经有运行实例，于是忽略调试参数。处理办法：务必补上 --user-data-dir，并把它指向一个全新的空目录。坑二：AI 平台连接失败。AI 工具生态的兼容边界叠加（1+1=0），让平台无法正确识别本地服务。投
AI替代思考后，投资路在何方？
这几天我看完一段来自红杉资本的、关于AI未来走向的闭门会议视频之后，思绪就一直停不下来，陷入了长时间的反复咀嚼。视频中的分享者是红杉资本合伙人康斯坦丁·布勒。他用一个足以直指本质的问题故事，帮助人理解自己将要面对的变化：华盛顿纪念碑竣工之时，顶端镶嵌着一块铝制装饰。在那个年代，铝几乎是举世公认最稀缺的金属，甚至被陈列在蒂芙尼的橱窗里，让人驻足瞻仰。但电解法技术出现之后，铝的提取成本大幅降低，从泥土里就能轻易获得。于是，这种昔日的“贵金属”迅速失去光环，最终沦为三明治包装等一次性材料。演讲者借这个隐喻点明A
AI-eSIM不只是流量卡：Agent身份或成关键生意
当一台手机来到国外，扫个二维码，几分钟内就能连上网络。这就是多数人对 eSIM 的直观印象：不用插卡，不用跑营业厅，买一份境外流量包，落地后就能立刻用地图、叫车，甚至回微信。但如果把这件事往前推一层，它就不再只关乎出行上网。接下来，“需要网络”的可能不止是人，还有 AI Agent。它要替你订票、改签、完成系统登录、对接接口、发起支付，甚至触发企业内部的某个流程。它不再只做信息回应，而是开始替人执行动作。随之而来的问题是：一个会“动手”的 Agent，凭什么证明自己是谁？凭什么说它获得了授权？一旦出了差错
AI时代：真正吃香的不是会用AI的人
一、为什么用AI的超级个体，能成为未来最吃香的人？查理·芒格用一生告诉我们：真正的富有，从来不是靠运气，而是把两件简单的事做到极致——找到有效的事，重复它；发现无效的事，避开它。放到AI时代也是一样，真正厉害的超级个体，就是把“有效重复”这件事做到了极致：1. AI是工具，不是拐杖AI很擅长第一步，帮你快速出想法、出方案，但真正决定水平的，是第二步——判断好坏、筛选优化、拔高质感。高手都会把AI当效率助手，省下时间去做深度思考、审美把控和价值输出，这才是别人替代不了的本事。2. AI只会放大差距，不会拉平
明日迎两大龙头新股申购
按当前发行计划，本周共有3只新股可供申购，其中深市主板占2席，北交所占1席。申购日程方面，周三（5月6日）开放深市主板新股维通利和北交所新股嘉晨智能的申购通道，周四（5月7日）则开启深市主板新股天海电子的申购。维通利堪称国内电连接行业的领军者。该股定价30.38元/股，对应市盈率25.36倍，相较行业平均29.4倍市盈率具备一定优势。本次公开发行6233.33万股，网上申购上限2万股，顶格申购需配置20万元深市市值。公司核心业务涵盖硬连接、柔性连接、触头组件、叠层母排及CCS等全系列电连接产品，并涉及同步
AI主播来袭：不想被取代就练好三项能力
湖南广电全面启用AI主播的消息，这两天在热搜上反复刷屏。不少人的第一反应是："完了，连播音员都要失业了。"但我想提醒你别急着慌。只要稍微留意就会发现，每次技术浪潮都会清掉一批岗位，也会同时催生出新的机会。真正决定你去向的，是你有没有本事站到新的位置上。与其担心被AI取代，不如去看看那些"AI无法取代"的人，平时都在做什么。01 第一个能力：整合信息而不是搬运信息现在的AI主播，说到底做的就是把文字内容变成语音播报。它能把稿子念得很到位，却并不理解这则新闻背后究竟代表什么。比
人工智能三大阵营解析
人工智能三大流派深度解析 AI演进主要包含符号主义、联结主义、行为主义三大阵营，其研究路径、底层逻辑差异显著，现阶段技术正走向融合共生。 1.符号主义 关键：仿拟人类心智思维 借助逻辑符号、规范及算式来阐述客观知识与逻辑推演，重现人类思考、判定及推演的心智机制。 基于既定规范、逻辑推演及知识推理运作，初期的专家系统、逻辑推演及传统编程智能皆归于此列。 2.联结主义 关键：仿拟人脑生理构造 模拟人脑神经元链接形态，构建人工神经网络，凭借多层网络节点协同、数据训练实现自学。 无需固定规则，依靠海量数据迭代精进