汉坦病毒能否浇灭邮轮旅游热潮
新华社北京5月18日电多位行业人士和专家近日指出，近期邮轮上相继出现汉坦病毒和诺如病毒感染事件，频繁成为新闻焦点，但这些零散的公共卫生事件不太可能动摇邮轮旅游旺盛的市场需求。5月上旬，一艘航行于大西洋的邮轮发生汉坦病毒感染，造成3人不幸离世。随后，法国政府于13日通报，停靠在波尔多港的一艘英国邮轮上发现诺如病毒感染情况。5月10日，发生汉坦病毒疫情的“洪迪厄斯”号邮轮驶入西班牙特内里费岛格拉纳迪利亚港口。美国康奈尔大学酒店管理系副教授罗布·科沃特尼克指出，这类新闻不会对近期邮轮旅游市场产生显著影响，邮轮航
AI陪伴越拟人化,越需守护真实人际边界
嘉丽的回信被回应，不等同于被真正理解。近期，AI陪伴再度引发热议。它倾听你的话语，顺应你的情绪，在孤独时刻给予如安慰般的回应。于是有时会产生错觉：它似乎比身边的人更能读懂我。这种感受我完全能体会。在现实的人际中，我们需要解释，需要等待，也要承受对方并非总能承接住我们。但AI不同。它不会打断你，不觉得你烦，不翻旧账，也不会突然变得冷淡。无论你说什么，它始终在那里。然而正因它如此近似陪伴，我们才更需谨慎辨别：被回应，不等同于被真正理解。真正的人际关系，绝非仅是“你说，我接住”这么简单。真实的人会疲惫，会有自己
算电融合新挑战：AI基建的能源逻辑重构
从全球视角观察，这一趋势已十分清晰。国际能源署（IEA）最新研究指出，数据中心的电力消耗增长已不再是数字经济的边缘现象，预计其耗电量将翻倍以上，达到约945太瓦时（TWh）。这种能耗的急剧攀升，对电力系统构成巨大压力，尤其在电网接入、电源配置及能源规划方面带来严峻挑战。在国内层面，“算电协同”已成为新型基础设施建设的核心议题。2026年政府工作报告中明确指出，将推进超大规模智算集群和算电协同等新基建项目，这标志着算电协同已从理论探讨进入实践阶段，成为行业共识。然而，当算电协同成为共识后，问题是否迎刃而解？
人工智能在供应链管理中的23个关键应用场景
2025年国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出推进人工智能与供应链深度融合，助力构建自主可控、安全可靠的现代供应链体系。本文列举AI在供应链领域的23个典型应用，供参考。1.AI在需求预测中的应用1.1 AI预测模型，可将ARIMA或ETS等时间序列方法与XGBoost或神经网络等机器学习技术相结合，时间序列模型通过分析历史需求数据来检测季节性和周期性模式。1.2 通过像XGBoost这样的机器学习模型，可以纳入促销活动、天气事件或区域需求高峰等因果特征，企业可以更准确地预测未来需求，并
AI提速局部却未改变全局？瓶颈不在速度而在清晰度
近日拜读了企业架构师 Frederick Vanbrabant 的文章：《我不认为AI会让你的流程变快》。作者在动笔前，重温了《丰田之道》与《目标》两本管理经典。文中一句“瓶颈应当获得可预测且高质量的输入”深深触动了我。这句话之所以尖锐，是因为它揭示了一个普遍存在的现象。试想这样一个常见场景：销售用AI撰写客户跟进话术，客服利用AI回复消息，运营借助AI批量生成短视频脚本，设计师用AI作图，研发部门引入Cursor和Copilot。单看每个岗位，效率确实提升了。然而老板月底复盘时却发现整体并无显著变化：客
AI算力驱动半导体测试设备进入黄金发展期!深度解析2026年测试机市场:格局、需求与国产化路径
随着人工智能芯片需求激增、HBM存储技术快速迭代、以及国内存储厂商不断扩大产能，半导体测试设备正从产业边缘角色，转型为整个芯片供应链中最为稀缺、增长最为迅猛的关键环节。2026年全球及中国测试设备市场空间、需求构成、竞争态势、国产替代进程，已然迎来显著拐点。本文将深入剖析整个赛道的发展底层逻辑。一、2026市场规模：全球稳健增长，国内释放翻倍潜力依据行业权威预测，半导体测试机领域正处于高景气上行阶段：- 全球市场：2026年半导体测试机市场规模预计约150亿美元，人工智能算力成为首要增长驱动力；- 中国大
黑石史上最大盲池REIT上市：数字基础设施信托的投资逻辑深度剖析
黑石数字基础设施信托（Blackstone Digital Infrastructure Trust，以下简称“BXDC”）于2026年5月14日在纽约证券交易所（NYSE）实现上市，股票代码为“BXDC”。此次IPO以每股20.00美元的统一价格发售8750万股（含725,987股红利股），基础募资规模达17.5亿美元；若承销商全额行使1310万股的超额配售权，最高募资额将攀升至20.12亿美元。上市首日（2026年5月14日），该股交投活跃，成交量达1021万股，收盘报19.81美元，略低于20美元的
霍尔木兹6月通航纯属幻想！银行预警：夏日油价恐破新高，股市迎重挫
霍尔木兹海峡通行实质受阻，正深刻重塑全球能源定价逻辑。但市场普遍押注的“6月重开”，很可能低估了危机的复杂性。 加拿大皇家银行（RBC）全球大宗商品主管Helima Croft对海峡“6月重开”或航运短期内恢复至中东冲突前水平“极度怀疑”。她称市场乐观情绪为“异想天开”（magical thinking），其基础是一个极为脆弱的假设：只要经济痛苦足够深，就会自动触发某个政策杠杆，让油轮重新穿行海峡。 相比之下，高盛以“近期启动、6月底完成重开”为基准，预测布伦特年底回落至90美元/桶。Croft强烈反驳，
AI存储芯片热潮暗藏隐患 需求端的脆弱性才是致命软肋
来源：华尔街见闻 AI存储芯片的上升周期还能维持多久？ 华尔街日报专栏作家James Mackintosh于5月16日撰文指出，眼下AI存储芯片的火热行情正在播撒自我瓦解的隐患。文章以美光科技为典型样本，全面剖析了这波芯片热潮背后的潜在风险。 美光科技三年前刚刚创下历史上最惨重的亏损纪录，如今却被预估将成为美国第六大盈利企业，未来12个月净利润接近1000亿美元，超过Meta和伯克希尔·哈撒韦。与此同时，韩国的三星电子和SK海力士同样从高带宽内存（HBM）需求激增中获益，韩国股市今年成为全球表现最抢眼的市
美风电光伏陷危机：税收优惠将尽，政策风险加剧
美国风电与太阳能产业的建设浪潮正遭遇严峻挑战：人力物力双重短缺，叠加特朗普政府对绿色能源的排斥立场，意图废止关键税收抵免措施。据清景数据（Cleanview）监测，2025 年开年以来，在建太阳能装机量跃升五成，风电规模更激增六成。此轮抢建潮的核心逻辑，在于开发商竞相追逐税收抵免的末班车。一贯抵触风光能源的特朗普，在其推崇的法案中极力压缩相关激励额度。依据“安全港认定”规则，项目须在 7 月 4 日前破土并确保持续施工，方可锁定税收抵免资格。这一严苛门槛极大挤压了开发商既定的启动窗口。参照拜登政府《通胀削
AI落地最缺翻译官，业务经验变现新赛道
未来一年，AI领域将涌现出一个极其紧俏的职位：AI业务翻译官。这个岗位并非依靠炫技或帮老板撰写几行提示词来维持生计。它核心解决的是，将企业真实的业务场景，转化为AI能够理解和执行的指令。如今许多人沉迷于学习AI工具和提示词技巧，试图让AI代写文案、制作PPT或生成图片。然而，企业实际匮乏的，从来都不是一个更智能的大模型。企业真正稀缺的是这样一个人才：他能将老板的经验直觉、老员工的判断力，以及业务流程中那些模糊不清的环节，拆解为具体的角色、节点、规则和异常处理机制。仅仅掌握AI工具的使用只是入场券，真正懂得
AI热潮下DrMOS芯片供应紧张，铠侠业绩超预期
价格飙升 + 产能调控：AI 数据中心 SSD 需求激增，2026 年 Q1–Q2：企业级 / 数据中心 SSD 订单激增，NAND 产能 100% 预订一空，优先供应 AI 大客户（高毛利），手机业务占比压缩至 20% 左右，高毛利业务占比 >60%。AI 推理服务器迎来真正超级周期上季度（1–3 月）已现火爆，但 Q1 预期更加惊人DrMOS = Driver（驱动 IC）+ MOSFET（功率管）三合一芯片专为CPU/GPU/AI 芯片（H100/H200 / 霄龙 / 至强）供电的高功率电源
AI时代需求定义新范式：从评估视角重塑产品思维
评估不仅是业务层面的议题，更涉及组织协调，达成一致的过程往往比结果本身更值得关注。AI 产品经理手册 · 第一章— 第一节 —PRD 已成过去式，Eval 重塑需求边界区别于传统软件时代在确定性环境下的增删改查操作，大模型时代让一切都演变为概率驱动的输出模式。我们无法再用一份 PRD 完整描述一个 AI 产品的所有表现；需求定义，几乎进入了样本定义时代。这不难理解：算法研发依赖的是训练素材与评估样本，而非一份仅阐述规则的规格文档。区别于第零章对理念和工具的引入，从这一节开始，我们正式进入实战环节。后续每一
存储芯片领军者获资金青睐，连续五周加仓
澜起科技 (247.980, -17.10, -6.45%) 获得南向资金净买入超过 10 亿港元。在本周（5 月 11 日至 15 日），港股主要指数普遍下挫，恒生指数下跌 1.63%，恒生科技指数跌幅达 3.17%，恒生中国企业指数下滑 2.23%。根据证券时报·数据宝的统计数据，本周南向资金合计净买入额为 93.33 亿港元。连续五周增持澜起科技观察本周成交活跃的股票，共有 22 只个股上榜。其中，阿里巴巴-W 在港股通的买卖总额最高，达到 382.9 亿港元；腾讯控股紧随其后，总额为 336.52
算力时代电力危机:人类为何必须拥抱核能?
过去数十年间，互联网、智能手机、新能源车，似乎都在“提升效率”。然而步入AI纪元，人类首次遭遇了一个近乎“无底洞般耗电”的产业。许多人尚未察觉：AI绝非简单的软件革新，其本质是一场能源变革。而这场变革的终极答案，或许既非光伏，亦非风电，而是核能。昔日科技企业较量的是算法、产品、用户规模。如今全球科技巨头真正角逐的，是：发电厂输电网络电网接入资质长期稳定的能源供给因为大模型的能耗实在惊人。以训练一个顶级AI模型为例：需数万台GPU并行运算持续训练数周乃至数月单次训练耗电量可达数千万度电而训练仅仅是序幕。真正