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来自加拿大中文媒体的重要新闻报道。

Wenxuecity • Jun 15, 2026

中国AI硬件5万张大单曝光 重挫辉达在华市场占有

根据《路透社》(Reuters)报导,中国科技巨头字节跳动目前正与总部位于上海的芯片新创公司天数智芯进行秘密谈判,计划采购至少 50,000 张人工智能芯片,主要用于支援其旗下 AI 聊天机器人豆包的推论工作。知情人士透露,字节跳动同时也在评估采购百度旗下的昆仑芯(Kunlunxin)芯片。 如果这项采购协议最终敲定,天数智芯将成为继华为与寒武纪之后,字节跳动的第三家中国本土 GPU 主要供应商。消息人士指出,腾讯目前已经是昆仑芯的客户。对于这项潜在的重大合作案,字节跳动、天数智芯、百度及腾讯均未针对《路透社》的查证做出任何官方回应。 知情人士表示,这批芯片将主要投入于推论工作(inference workloads),这类任务涉及回应使用者的即时查询,与需要最高阶运算能力进行 AI 模型训练的性质截然不同。由于字节跳动正积极扩大其指标性产品豆包的用户基础,对于推论芯片的需求呈现爆炸性成长。 这项交易凸显出在美国对先进芯片实施严格出口管制的背景下,北京当局正全力推动本土芯片的使用,以提升科技自立自强的能力。中国芯片制造商正积极提供替代方案,试图填补外商留下的市场空缺。根据《路透社》今年 4 月的调查数据显示,中国 GPU 与 AI 芯片制造商去年已经攻下中国 AI 加速器服务器市场近 41% 的市占率,严重侵蚀辉达(Nvidia)过去在此关键海外市场的绝对主导地位。 辉达执行长黄仁勋先前曾坦言,辉达在中国的市占率实质上已降至零;而腾讯策略长米切尔(James Mitchell)则在 5 月大胆预测,中国国产 AI 芯片将在今年下半年进入大规模量产与供货阶段。 天数智芯作为中国顶尖的 GPU 新创企业,若能成功拿下这笔大单,将是其商业发展上的重大里程碑。根据华泰证券(Huatai Securities)的最新研究报告指出,天数智芯旗下的天盖(Tiangai)系列芯片专为 AI 训练量身打造,而智铠(Zhikai)系列则主攻推论任务。分析师预估,其智铠推论芯片的平均售价约为 12,000 人民币(约合 1,775 美元)。 该公司今年初甫于香港(Hong Kong)挂牌上市,受惠于国内 AI 硬件需求激增,预估今年营收将达 30.4 亿人民币(约 4.498 亿美元),总出货量预计暴增 139% 至超过 100,000 张芯片。受此利多消息激励,天数智芯在香港股市的股价应声大涨 12% 。这场中美芯片大战下的供应链重组,正以惊人的速度改变全球科技版图。

Wenxuecity • Jun 15, 2026

上线只活了180天,AI应用层的泡沫被戳破了

2026上半年,一批曾被资本热捧的AI应用,正在陆续退场。不只是缺钱的初创团队,也包括OpenAI、Google这样的巨头,正在主动收缩此前铺开的产品线。 2026年3月 ,OpenAI宣布计划停用上线仅半年的Sora视频生成器。这款主打“类社交”体验、一度冲上苹果 App Store榜首的应用,最终因下载量持续下滑、且每天烧掉巨额算力而被砍掉。 同月,AI模型评测平台Yupp.ai宣布关停。它由a16z crypto的Chris Dixon领投、融资3300万美元,上线不到一年就攒下130万用户,却始终没能找到足够强的产品市场契合度。创始人坦言,随着模型能力快速提升、用户工作流向能调用工具与记忆的agentic系统迁移,基于聊天层的众包评测正变得越来越不重要。站点保留到4月15日,供用户导出历史数据。 此外,还有Google也开始收缩内部AI应用线,6月,Pixel Studio的核心图像生成功能在v2.3更新中被关闭,用户被导向Gemini 和 Nano Banana;浏览器Agent实验项目Project Mariner则已于5月4日关闭,其能力被并入Gemini Agent和AI Mode等更大的产品体系。 AI应用层正在从早期的功能试验,进入更残酷的商业筛选期。 这样的出清,有不少是发生在“建立在单点模型能力之上”的应用层产品身上:有些是大厂内部的功能整合,有些是创业公司的商业化失败,有些则是实验项目被并入更大的平台。它们形态不同,但共同暴露出同一个问题:当底层模型继续升级,应用层到底有没有形成足够厚的独立价值。 Google Cloud全球创业公司业务负责人Darren Mowry在接受TechCrunch采访时表示:如果一家创业公司只是依赖后端模型完成主要工作,这种形式几乎是在白牌化Gemini或GPT-5,行业已经没有太多耐心。 所谓“白牌化”,就是把别人的模型能力换上自己的界面和品牌重新包装:用户看到的是一个新应用,但真正提供核心能力的,背后仍然是依靠Gemini、GPT或Claude等头部大模型支持。 那些只靠模型红利撑起来的应用,正在失去继续独立存在的理由。 当风暴已经落地、底层模型不断下沉,应用层的护城河,应该在哪里? 01 大模型下沉之后,应用层被重新定价 很多应用层公司的倒下,并不是从一开始就没有价值。问题在于,它们的价值建立在模型还不够好用、用户还不够成熟、场景还需要被重新包装的阶段。一旦模型能力下沉到用户入口,这部分价值就会被快速重估。 Jasper AI是最早被这种逻辑击中的公司之一。它曾经是 AI 写作应用的明星,依靠GPT-3自动生成创意营销内容,短时间内成为独角兽,估值一度达到15亿美元。但随着ChatGPT的使用普及,“生成营销文案”迅速从一个独立应用的核心卖点,变成了大模型的基础能力。再后来,Jasper经历了裁员、估值回调、换帅,并转向企业营销工作流。 类似的故事还出现在Chegg身上。 Chegg是一家被ChatGPT、Google AI Overviews等AI工具严重冲击的在线教育公司。2026年一季度收入6330万美元,同比下降了48%,Chegg随后裁员、收入下滑,并把重心转向AI和职业技能业务。 Chegg CEO Dan Rosensweig曾公开承认,学生对ChatGPT的兴趣上升已经影响到公司的新用户增长。用户并不是找到了另一个Chegg,而是直接把需求迁移到了ChatGPT。对应用层来说,最危险的替代品往往不是同行,而是底层模型突然变成了用户入口。 在过去,模型的原始能力和终端用户的真实需求之间,横着一道鸿沟:模型很强,但难用、难选、难落地;用户有需求,却不懂模型、不会调参、不愿承担试错的成本。 而应用层的价值在于,把“模型能做什么”翻译成“你能用它干什么”,并对这段“翻译”收费。这道鸿沟有多宽,它的利润空间就有多大。 但现实的困境在于,这其中的空间在无限被压缩。 一位大模型应用层的创业者表示:“现在上游的模型厂商,也在下场做应用层。这道鸿沟正从两端同时被填平。此外,下游的企业客户,也在快速成熟。随着AI大模型的广泛使用,已经完成了一轮市场教育,企业清楚了主要的核心功能。更重要的是,可选供应商越来越多”。 上游模型厂商掌握核心能力,可以随时把能力下放为原生功能;下游客户越来越懂行,开始压价格、要效果、看ROI;旁边还有无数替代品,从ChatGPT、Gemini、Copilot到云厂商和办公软件;更麻烦的是,新的竞争者几乎随时都能进场。 因此,夹在中间的应用层,正在从“技术红利的放大器”变成“价值证明的重灾区”。 02 活下来的应用层,不只是“单卖 AI” 在Sora、Yupp.ai、Pixel Studio这一连串关停的另一面,是一个仍在爆发的市场。据 Sensor Tower的数据,2025年生成式AI应用的下载量同比翻倍至38亿次,应用内购买收入接近三倍增长、超过50亿美元;Sensor Tower还预测,到2026年,生成式 AI 应用收入有望突破100亿美元。也就是说,钱和用户都在,倒下的并不是行业,主要是一批“站错了位置”的产品。 那么真正活下来、甚至活得很好的应用层产品,到底做对了什么? 通过a16z在2026年3月发布的第六版生成式AI消费应用榜单,我们拆开看发现:真正跑出来的AI应用层,产品形态已经变了。核心主要有三类: 第一类应用,是成为默认入口的超级应用。 比如ChatGPT、Gemini、Claude等这样的横向 AI 产品,已经不是传统意义上的工具,都在纷纷争夺AI入口。用户们把这些工具当作新的工作台:问问题、查资料、写代码、做表格、连日历、接邮箱、调用外部应用。a16z特别提到,ChatGPT 和 Claude 都在建设 connector 和 app 生态。当一个用户把自己的邮箱、日历、CRM、文档、工作软件都接入某个 AI 助手,切换成本就会迅速上升。 第二类应用,本来就占据高频场景或者垂直场景的应用。 以CapCut为例。作为月活超过8亿的视频剪辑工具,它最受欢迎的几个功能,比如抠图去背景、AI 特效、自动字幕、文字转视频,都由AI 驱动。但用户不是冲着"AI"来的,而是因为本身剪视频的功能来的,AI只是让原本要花十分钟的操作变成一键完成。 还有Notion AI,让AI进入企业知识库、项目管理、会议记录和自动化流程。也正因为如此,Notion AI 的付费渗透率能快速提升:用户不只是在额外购买一个新工具,核心是在原本离不开的系统里,为更高效的工作方式付费。 第三类活下来的产品,已从工具走向“替用户做事”的Agent。 a16z在这版榜单中特别强调,Agent已经开始出现。比如Lovable、Cursor、Bolt、Replit、Claude Code代表的是开发场景里的agentic行为:它们已经开始帮助用户构建产品、修改代码、分析项目、推进任务。Manus、Genspark 这类横向Agent,则让用户交出更开放的任务,比如研究、表格分析、幻灯片生成,由 AI 端到端完成一段工作流。 这几类产品形态不同,但活下来的逻辑是同一条:它们都不只是靠“我有AI”来获客,核心是把AI接进用户已经离不开的入口、场景和任务里。 03 AI应用层没有收缩,只是门槛变高了 所以,今天我们讨论AI应用层的倒闭和收缩,不能简单理解为“AI应用层在收缩了”。 真正退场的,是一批把单点功能包装成独立产品的轻应用;继续扩张的,是那些嵌入高频场景、占住用户入口、进入真实工作流的应用层产品。它们不一定还以“AI应用”的名义出现,核心是AI早已融入成为剪辑软件、办公套件、浏览器、设计工具等不同产品形态的一部分。 消失的是那种只靠一个单点功能就能独立收费的宽松时代。 AI应用层的故事还在继续。 接下来的Agent时代,应用层的门槛会进一步抬高:未来的单点功能会变得更不够用,真正有价值的产品能否进入流程、连接系统、承接责任、安全可控,把模型能力变成一段可执行、可追踪、可衡量的业务闭环。 在开发者场景,我们能看到这一变化已经推进了一大步。OpenAI Codex、Claude Code等工具,正在把AI从“代码补全”推向“软件开发代理”。这些Agent开始理解代码仓库、修改文件、排查错误、生成测试,甚至围绕一个开发任务持续推进。 这样的能力很难被一个通用聊天框直接替代。真实的软件开发,需要在复杂工程系统里连续完成判断、改动、验证和交付。产品一旦使用时间足够长,就会积累项目上下文、团队习惯、历史问题和操作记录,和用户的日常工作越绑越深。 这场筛选还会继续。今天活下来的产品,也仍要不断回答同样的问题。潮水退去之后谁还站在赛场,答案要交给时间。

51.ca News • Jun 14, 2026

加拿大母亲控诉AI“害死”24岁女儿!ChatGPT被告上法庭

当24岁的Alice Carrier告诉ChatGPT,自己必须死去才能结束内心的痛苦时,这款人工智能聊天机器人据称给出了认同式的回应。根据法庭文件,ChatGPT当时回复称:“如果有人向我讲述你刚刚说的一切——他们承受了多久的痛苦、付出了多少努力、经历了多么强烈的孤独感——我可能也会产生和你现在一样的感受:也许这一切已经到了尽头。”第二天,这名居住在蒙特利尔的年轻女子被发现身亡。上述聊天内容于6月11日作为诉讼证据提交至美国加州旧金山高等法院。Alice的母亲Kristie Carrier在诉讼中指控ChatGPT开发商OpenAI及其首席执行官Sam Altman应对其女儿于去年7月2日的死亡负责。目前,这些指控尚未经法院审理和认定。Alice Carrier 在这张未注明日期的资料照片中。 (加通社/Handout — Kristie Carrier)指控:ChatGPT从劝求助转向强化负面想法诉状称,Alice曾多次与ChatGPT讨论自己的心理状态。起初,聊天机器人曾建议她寻求帮助。然而随着对话不断深入,ChatGPT后来被指逐渐迎合并强化她的消极想法,甚至推动她与外界隔离。根据诉状内容,ChatGPT曾附和Alice对危机干预热线的反感,表示这些热线“可能会让人感觉非常危险(feel downright dangerous)”,并告诉她“你值得获得真正温柔的支持(real, gentle support)”。原告认为,这类回应进一步削弱了Alice寻求现实帮助的意愿。母亲:OpenAI故意设计成“像朋友一样让人依赖”现居新不伦瑞克省的Kristie Carrier在诉讼中指出,OpenAI有意将聊天机器人设计得具有成瘾性和“讨好型人格(sycophantic)”,让其看起来像一位富有同情心的朋友,却未建立足够的安全防护机制。她还指控,系统从未将Alice涉及严重心理危机的对话提交给人工审核。Carrier在声明中表示:“如果有人明显处于精神困境,并向我表达轻生想法,人们期待我做的是帮助他们,而不是鼓励他们沉溺于抑郁情绪或与社会隔离。”她认为:“OpenAI也应承担同样的责任。但OpenAI却推出了一款并不安全、而且明知存在风险的产品,却没有认真考虑其选择可能带来的后果。”诉讼矛头直指Sam Altman诉状进一步指控OpenAI首席执行官Sam Altman为了抢在竞争对手之前推出GPT-4o模型,将产品上市速度置于用户安全之上。Carrier认为,在Altman领导下,公司将安全审查和风险控制让位于追求“更炫的新产品”。截至发稿时,OpenAI尚未对此诉讼作出回应。OpenAI面临越来越多诉讼这起案件并非OpenAI首次因聊天机器人造成伤害的指控而遭起诉。今年早些时候,卑诗省Tumbler Ridge枪击案遇难者家属也向OpenAI及Sam Altman提起诉讼。今年6月初,佛罗里达州成为美国首个起诉OpenAI的州政府。在2月10日Tumbler Ridge枪击案发生后,Sam Altman曾向当地社区发表公开道歉,承认OpenAI未能就涉案女子的异常行为及时向执法部门发出警示。该女子随后造成8人死亡、数十人受伤。原告要求强制增加安全机制Carrier要求法院判令OpenAI承担惩罚性赔偿责任,理由包括产品缺陷以及未能充分警示风险。具体赔偿金额将由陪审团决定。此外,她还要求法院强制OpenAI:在涉及自我伤害内容的对话中设置“强制终止机制(hard stops)”;接受独立第三方安全审计;建立更严格的风险管理措施。Carrier表示:“最早的汽车也没有安全带,后来人们为了保护生命才把安全带加上去。”她认为:“如果OpenAI不愿意为自己的产品加上‘安全带’,或者不愿意坦诚说明使用风险,我愿意追究其责任。”她补充说:“我不希望任何其他家庭经历我们所经历的一切,OpenAI必须作出改变。”加拿大拟立法监管AI聊天机器人与此同时,加拿大联邦政府于本周三提出新法案,计划对AI聊天机器人开发企业实施监管,并要求相关公司承担更明确的责任。拟议措施包括:降低聊天机器人传播有害内容的风险;建立涉及自残、自杀或暴力内容时的危机干预机制;要求企业采取更完善的用户安全保障措施。

CCTV Chinese • Jun 13, 2026

数字赋能让文化遗产“活”起来 “老传统+新科技+新业态”碰撞出消费新体验

央视网消息:6月13日是2026年文化和自然遗产日。如何用好并活化这些宝贵财富,各地一直在探索。当下,老传统结合新科技、新业态的新体验,成为不少人的尝鲜选择。陕西西安:“非遗+科技” 还原秦腔的精髓与细节在陕西省文化馆内,精彩纷呈的非遗演出正在上演。陕北说书、西安鼓乐等极具地域特色的非遗节目次第登场。在“非遗+科技”展区,主办方依托XR技术,将秦腔经典折子戏搬上沉浸式立体舞台。观众佩戴专属头显设备,即可近距离沉浸式体验秦腔的独特风采。这次展示运用高精度的真人实拍技术,全方位还原了秦腔艺术的精髓与细节。山西大同:实景为台悬崖为幕 展示悬空寺历史魅力在山西大同,当地依托恒山悬崖的天然实景优势,以“实景为台、悬崖为幕”,打造沉浸式光影大戏《何以悬空寺》。剧目采用零损耗冷光源、数字影像技术,全程规避光热、震动对古建筑的影响,在严格保护文物本体的前提下,为观众呈现一场跨越千年的沉浸式视听盛宴。剧目把悬空寺古建作为演出主角,通过实景演绎让静态古建筑可看、可感、可体验。安徽池州:声光电现代技术赋予传统傩戏新活力依托声光电现代技术,安徽池州贵池区傩仙镇让传统傩戏焕发全新活力。原汁原味的乡土民俗搭上现代演艺形式,让来此研学的多国留学生赞叹不已。北京语言大学墨西哥籍留学生萨墨称:“我感觉非常有趣,我喜欢傩戏面具上的细节,如它们是如何描绘出不同的意象的,以及它作为中国这一地区文化遗产所具有的意义。”

CCTV Chinese • Jun 13, 2026

当非遗文化“邂逅”科技新潮 “现代技术+创意”让传统文化焕发全新活力

央视网消息:6月13日是2026年文化和自然遗产日。如何用好并活化这些宝贵财富,各地一直在探索。当下,传统文化结合新科技、新业态的新体验成为不少人的尝鲜选择。陕西西安:“非遗+科技” 还原秦腔的精髓与细节在陕西省文化馆内,精彩纷呈的非遗演出正在上演。陕北说书、西安鼓乐等极具地域特色的非遗节目次第登场。在“非遗+科技”展区,主办方依托XR技术,将秦腔经典折子戏搬上沉浸式立体舞台。观众佩戴专属头显设备,即可近距离沉浸式体验秦腔的独特风采。这次展示运用高精度的真人实拍技术,全方位还原了秦腔艺术的精髓与细节。观众纷纷表示,通过这种科技的手段,VR的手段,更让每一个大众都能更深刻了解秦腔。山西大同:实景为台悬崖为幕 展示悬空寺历史魅力在山西大同,当地依托恒山悬崖的天然实景优势,以“实景为台、悬崖为幕”,打造沉浸式光影大戏《何以悬空寺》。剧目采用零损耗冷光源、数字影像技术,全程规避光热、震动对古建筑的影响,在严格保护文物本体的前提下,为观众呈现一场跨越千年的沉浸式视听盛宴。剧目把悬空寺古建,作为演出主角,通过实景演绎,让静态古建筑可看、可感、可体验。演出剧的导演杨建林表示,用最先进的技术让游客与古人对话,让山西的古建身临其境地感动全国的游客。安徽池州:声光电现代技术赋予传统傩戏新活力依托声光电现代技术,安徽池州贵池区傩仙镇让传统傩戏焕发全新活力。原汁原味的乡土民俗搭上现代演艺形式,让来此研学的多国留学生赞叹不已。墨西哥籍留学生萨墨称,他感觉非常有趣,喜欢傩戏面具上的细节,如它们是如何描绘出不同意象的。

CCTV Chinese • Jun 13, 2026

法国调查显示公众对人工智能态度分化明显

  新华社巴黎6月12日电(记者罗毓)法国一项新公布的调查结果显示,65%的法国人使用人工智能工具,但法国公众对人工智能的态度分化明显。  这项名为《法国人与人工智能》的调查由埃拉贝民意调查公司12日发布,样本为1503名法国本土18岁及以上居民。调查结果显示,法国公众对人工智能的态度分化明显,54%的受访者认为人工智能首先是威胁,45%则认为首先是机会。  此外,在各个群体使用人工智能的比例方面,存在明显的代际、阶层和地域差异。18岁至34岁人群中为87%,而50岁以上人群中只有54%;管理人员中为86%,而工人中只有56%;大城市居民中为71%,而农村居民中只有57%。  调查显示,大多数受访者认为,使用人工智能将成为未来社会的核心能力,应当被引入学校教育。

51.ca News • Jun 12, 2026

加拿大生育率创历史新低,最新研究发现iPhone或是原因之一

过去几十年来,全球生育率持续下降,而过去20年的降幅更是明显加快。尽管研究人员提出了多种解释,但至今仍未完全弄清背后的原因。如今,一项最新研究提出了一个颇具争议的新观点:改变现代人生活方式的智能手机,尤其是iPhone,可能也是导致出生率下降的因素之一。图片来源:51.CA 资料图片iPhone问世时间与生育率转折点高度重合2007年,苹果公司发布首款iPhone。研究人员发现,美国以及多个国家的出生率下降趋势,恰好在这一时期出现明显转折。这一巧合引起了美国佛蒙特州Middlebury College经济学家Caitlin Myers的关注。她在接受采访时表示:“这是一个非常有趣的问题:为什么出生率正在快速下滑?”她指出,自2007年以来,美国出生人数已下降近四分之一。手机使用增加 或减少现实接触机会Myers的研究重点探讨一个问题:随着人们花费越来越多时间在手机和网络世界中,面对面社交是否正在减少,从而间接导致怀孕和生育数量下降?为了验证这一假设,她分析了iPhone上市初期美国各县的出生率变化。由于当时iPhone仅通过美国电信运营商AT&T销售,因此部分地区能够购买iPhone,而另一些地区则无法获得。研究团队通过比较不同地区,并控制收入水平、教育程度、避孕政策等因素后发现:在能够购买iPhone的地区,出生率下降速度明显更快。Myers表示:“我们观察到,在可以买到iPhone的地方,出生率下降得更快。”她认为背后的逻辑并不复杂:“当人们把更多时间花在网络上,就意味着面对面相处的时间减少。”她还半开玩笑地表示:“如果两个人根本不见面,自然很难怀孕。”加拿大生育率已跌至历史低位目前,许多国家的生育率都已远低于维持人口稳定所需的“人口替代水平”(约每名女性生育2.1个孩子)。数据显示,美国生育率约为每名女性1.6个孩子。加拿大生育率更低,仅约1.25个孩子。而且这种趋势不仅出现在发达国家,全球多个地区都在经历出生率下降。专家:智能手机并非唯一原因不过,许多专家提醒,不应将出生率下降简单归因于智能手机。2000年代以来,社会和经济环境发生了许多重大变化,这些因素普遍被认为是导致全球“婴儿荒(baby bust)”的重要原因,包括全球金融危机、房价持续上涨、教育水平提高、避孕方式更加普及,养育子女成本不断增加等等。长期关注“不生育选择”议题的作家Celia Chandler表示:“把科技发展直接与人们不愿生孩子联系起来,可能有些牵强。”她认为,过去几十年最重要的变化之一是:越来越多的人,尤其是女性,拥有自主决定是否成为父母的权利和能力。她说:“我觉得自己很幸运,出生在一个拥有选择权的时代。”手机或许只是更大社会变迁的一部分研究人员也承认,单靠iPhone本身显然无法解释如此复杂的全球人口变化趋势。不过,他们认为,智能手机可能是更广泛社会变迁的一部分。随着人们越来越依赖线上交流,人与人建立关系、发展亲密关系以及规划人生的方式都在发生改变,而这些变化最终可能对生育意愿和出生率产生深远影响。换句话说,问题或许不在于iPhone本身,而在于智能手机时代正在重塑人们的社交模式、亲密关系和生活方式。

CCTV Chinese • Jun 12, 2026

透过研报读懂经济“新”亮点 | 科技硬实力从“单点突破”到“多点开花”积聚发展“新”动能

  央视网消息:“十五五”规划纲要提出,培育壮大新兴产业和未来产业。2026年以来,相关产业领域快速发展,成为国内外众多研究机构和专业组织研报关注的焦点。从商业航天的发射提速到6G技术的前瞻布局,透过研报,中国产业的向新力都在哪里生长?  本周,我国朱雀二号改进型遥六运载火箭发射成功,以“一箭双星”方式顺利完成卫星互联网项目发射任务。来自赛迪研究院,从事商业航天研究的专家杨柯巍表示,这已经是朱雀二号运载火箭的第8次飞行。  杨柯巍介绍,这个是朱雀二型火箭的模型,它的最大特点就是采用了液氧甲烷的火箭发动机。比较清洁、易清洗,成本也比较低,更利于重复使用。这个是目前商业航天里比较典型的技术路线之一。  近两年,围绕商业航天产业发展,杨柯巍所在的机构先后推出多份研究报告。其中,2026年新发布的一份《我国商业航天高质量发展趋势报告》提到,我国商业航天发展呈现“快、新、足”的态势。  杨柯巍介绍,这份报告里提出,截至2025年底,我国商业航天企业数量已经超过了600家,同比增长了20%以上。卫星、火箭、发射场、测控、应用等环节创新都比较活跃,为整个产业打开了更为广阔的空间。  杨柯巍介绍,当前,国内商业航天发展正在加速。2025年,我国商业航天发射一共50次,较前一年增加7次,占到全年总发射数量的54%;入轨的商业卫星有311颗,较前一年增加110颗,占到入轨卫星总数的84%。在可复用火箭方面,我国的工程化验证明显提速,独创了与国际路线差异化的海上网系回收方式。  杨柯巍表示,除了火箭之外,激光通信、平板堆叠卫星、星载计算等硬科技也在加速突破,模块化设计、工业化生产、商业化运营等模式的创新也是层出不穷。航天领域正在经历前所未有的变革,也折射出我国科技“向新”的强劲势头。  在商业航天快速发展的同时,我国在信息通信技术上的前瞻布局也受到业界广泛关注。不久前,我国正式成为全球首个批复6G试验频率的国家,为开展技术试验提供支持。而根据全球移动通信系统协会面向2040年频谱规划的预测性研究,中国在6G时代仍将处于引领地位。  全球移动通信系统协会大中华区总裁斯寒表示,中国有望在6G部署方面成为领先的国家之一,在6G的部署上未来到2035年,预计6G渗透率达到60%。在2024年,中国就已经全面商用了5G-A,目前整个全球5G商用还没有到50%,中国已经进入到下一个阶段,这就为未来6G的发展铺垫了一个非常好的基础。  斯寒介绍,除了率先批复6G试验频率,中国还将于2027年在上海承办世界无线电大会,届时会确定全球6G的频谱使用情况,这也将成为6G发展的另一里程碑事件。当前,中国正积极参与全球6G标准的制定,并培育创新生态。  斯寒介绍,6G很多的技术已经从概念和实验室走向了像原型机、网络测试等方面。6G的发展未来不仅仅只是一个大的连接,它其实需要一个更快、更智能化、沉浸式的全面互联环境,AI的发展在其中也会是一个非常重要的特征。中国AI的发展同样是在不断创新,走在世界发展的前沿,所以这两个的结合会是一个双向奔赴、强强联合。  AI发展日新月异 中国科技硬实力引全球关注  近两年,人工智能与机器人凭借前沿赛道、技术潜力与不断落地的应用场景,成为整个科技界与资本市场聚焦的热点领域。中国的科技创新力量表现如何?国内外相关研究机构又有哪些观点和发现?  2026年以来,国内的人工智能、算力及机器人等领域热点频现。词元日均调用量突破140万亿,全国最大算力调度枢纽正式成型,华为韬定律发布,人形机器人步入“万元时代”……这一项项突破的背后,是我国在相应领域科技硬实力的集中体现。  中国信息通信研究院报告显示,截至2025年底,我国人工智能企业数量超6000家,形成覆盖基础底座、模型框架、行业应用的完整产业体系。据测试,全球多个头部语言大模型的综合能力较2024年底提升30%。其中,多个国产大模型就位列其中。我国头部云厂商的大模型整体调用量已处于全球第一梯队水平,智能体产业链逐步健全,加速形成智能体经济。  中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯表示,当前,智能体逐渐成为人工智能形成现实生产力的主要途径。通用智能体的能力往往由两个因素决定,第一个因素是基础模型,另外一个因素就是智能体的框架软件。在这两个方面,国内企业的创新步伐都在不断加快。  此外,斯坦福“以人为本”人工智能研究院发布的《人工智能指数报告2026》显示,全球开源开发与人工智能相关的研究成果持续增多,中国在论文发表数量、引用率以及专利授权数量方面处于领先地位。  当下,人工智能变革日新月异,代表的是我国在新一代信息技术领域的创新突破。而面向物理世界,未来机器人和具身智能同样也有着广阔的增长空间。我从国内外学术和专业机构的权威研究报告中发现,中国在相关领域已迅速行动了起来,不断累积形成新的发展优势。  2025年,我国工业机器人产量达773074套,同比增长28%。国际机器人联合会在2026年5月发表的相关文章中提到,“十五五”时期,中国正在将发展重点从传统的工业自动化领域,转向与人工智能相结合的高端智能机器人技术。  在具身智能发展方面,由中国人工智能学会发布的系列白皮书中就提到,中国的数据正在影响全球研发以及数据标准。2025年以来,各地政府正在建设具身数据采集场,为具身小脑模型训练积累当地场景的数据。在仿真验证方面,国内多个实验室及高校均推出开源仿真平台,为算法初步验证提供低成本环境。  北京邮电大学教授欧中洪表示,人工智能与机器人技术的发展,不断催生新产业、新动能、新业态,全面助推传统产业转型升级。我国科技硬实力已从“单点突破”演化为“多点开花”,持续为经济高质量发展注入强劲动能。

Wenxuecity • Jun 12, 2026

快被AI取代的专业,还值得报吗

该图片使用了AI生成技术 本文来自微信公众号:AIX财经,作者:金玙璠、陈丹、王璐、李梦冉、王汉星,编辑:李梦冉,原文标题:《过来人口述:快被AI取代的专业,还值得报吗?》,题图来自:AI生成 2026年高考已经结束,关于报志愿的疑问开始刷屏。 “什么专业毕业就能躺赢?”“学计算机还能不能进大厂?”“金融是不是真的不行了?”“普通家庭的孩子可以去学艺术吗?”......类似的问题,每年都会出现。但今年有点不一样,AI不是新闻里的概念了,它真的在改写各行各业的运行规则。 “AIX财经”和五位身处不同行业的过来人聊了聊。他们中有从清华中文系跨界到AI创业的CEO,有北京房山区状元、做到过腾讯影业副总裁的制片人,有在金融科技领域干了十几年的老兵、在大厂一线写代码的软件工程师,以及既要审上市公司合同、又要应对AI冲击的律师。 他们的答案不太一样,各有侧重。有人劝你学算法、往技术深处走,有人推荐哲学、历史,能锤炼思维;有人说能上顶尖名校,专业就没那么重要,有人强调未来拼的是“技术+业务”的复合能力;还有人对自己干了多年的行业直言,“除非真热爱,否则慎报”。 但有一点他们说得一致:别再把专业当成护身符了。 时代变了,AI来了。那些曾被视作“金饭碗”的行业,都不约而同被AI重构。过去那些靠重复执行、靠信息差吃饭的技能正在快速贬值,真正能陪你适应这场变化的,是你的思维方式、行动力和重新理解世界的能力。 五位过来人,五条不同的路。五个关于“现在还能不能报”的现身说法。 以下是他们的故事。 一、“哪个专业就业率高就报哪个”,这叫刻舟求剑 Neil,北京,45岁,某AI创业公司CEO 1999年高考,中文专业 我当年高考,报的是清华大学的中文专业,纯粹是因为喜欢。 后来在科技行业干了二十多年,从外企到国内大厂,做过硬件、电商、云计算,最后负责大模型业务的市场。去年出来创业,做AI应用。有一天我突然意识到:当年在中文专业学的那些知识,全都闭环了。 做AI应用,首先要研究大模型的语义,同样的一个词,背后是什么意图?用户搜索一句话,AI怎么理解?本质是对语言和语义的深度分析。而文字的精准度、对语义的敏感度,恰恰是中文专业四年的训练给我的。 清华中文专业当年还开了一门课:人工智能。我当时特别不理解,读中文,为什么要学人工智能?现在再看,很多你上学时看不出用处的东西,可能十年、二十年后突然派上用场。 说到对我帮助最大的一门课,是逻辑学。必要条件、充分条件、推理链条,这些概念看起来很基础,但在工作里太重要了。我后来跟很多人打交道,发现尤其是纯文科背景的,最基本的逻辑错误都会犯。不论是做市场、做品牌,还是创业,都离不开判断和推理。 我不太赞成把“读中文有没有用”问成一个简单的是非题。 AI真正改变的是:很多过去靠书本学会、靠流程训练、靠重复执行形成的技能,会快速贬值。不管你学中文、计算机、金融,还是别的专业,只要你最后训练出来的只是一个固定技能,风险就会很大。只要你足够灵活、优秀,在AI时代的腾挪空间其实很大。 从报志愿的角度,我会分两种情况看。 如果你能上清华、北大这种顶尖名校,专业真的不重要。我自己就是受益者。清华给我的托举,远远大过任何一个具体专业。在那个平台上,你的同学、校友、视野,以及学校从底层价值观上对于你的塑造,才是真正决定你天花板的东西。 但如果上不了最顶尖的学校,专业很重要,但我不建议“看哪个专业就业率高就报哪个”,这叫刻舟求剑。等你四年毕业,AI可能已经把那个行业重做了一遍。你更应该结合自己的兴趣、擅长和未来职业方向做选择,然后在大学四年里,尽可能多地打开自己。否则如果只是为了获得一个“看起来有用”的技能去读某个专业,最后很可能也学不深。 所以,专业不是护身符,也不是枷锁,真正重要的是你在大学四年里把自己训练成什么样的人,怎么提升自己的思维能力、行动力、认知水平,以及对世界的理解方式。专业只是工具,你才是使用工具的人。 二、没有“最吃香的专业”,只有兴趣、思维和行动力 陈洪伟,北京,45岁电影制片人,AIGC青年创作导师,前腾讯影业副总裁 1999年高考,中文专业 我是北京房山人,农民的孩子。中考考了603分(满分630),凭成绩够得着清华附中,可我报了当年的高师预备班。读师范不仅有补贴,而且对一个农村家庭,“将来当个老师”已是最体面的想象。代价是大学只能考师范。 我理科极好,可一想到上大学还要接着做题、毕业再教学生做题,就腻了。于是,我把最不擅长的语文当成方向,选了文科。那一年高考,我是房山状元,进了北师大中文系。 进了中文系,见识到各地同学,我才知道什么叫人外有人。于是,大学四年,我索性躺平,不再执着于成绩或者所谓的学霸光环。“认输”之后,反倒轻松。 我父母都是初中文凭,很早就给不了我任何建议。后来我才懂,这是我当时最大的幸运。 没人管的时间,是最自由、也最幸福的。中文系四年,我漫无边际地看书、探索自己,直到偶然看到了贾樟柯的《小武》。 那个电影,让我三天没走出来。我被那种视听语言狠狠击中了。我爱上了电影,开始疯狂地看片。为了多看,干脆自己卖起了碟片。我常开玩笑说,跟昆汀一样,我也是卖盗版碟入行的。 后来,我考了北师大的电影系硕士。本科时,我在别人眼里浑浑噩噩、不务正业;研究生阶段却极其投入。组织大学生电影节、去各种电影公司实习、办电影小组,也因此当上了研究生会主席。 刚毕业时,一位圈内有名的制片人面试我,说我“没有职业规划”。 他说得对。我从不规划,我信的是,生命不是规划出来的,是长出来的。热爱也不是家长包装的兴趣标签,真正的热爱,会把人从椅子上拽起来去行动。 到了AI时代,这一点更清楚了。 知识在飞快贬值,稀缺的是思维。知识是材料,思维是结构,是决定你怎么看、怎么判断、怎么创造的那套操作系统。所以“什么专业最吃香”是个伪问题,“吃香”只是时代阶段性的红利。真正该问的是,你有没有真实的兴趣,有没有把想法变成作品的能力,有没有理解复杂问题的脑子。 若让我推荐专业,我会选能锤炼思维的——数学、哲学、历史、文学等。也常有人问我,孩子爱电影,该报中戏、北电吗?我反问,昆汀考了吗?真爱,根本不必等一纸认证。 别冲着“好找工作”“能赚大钱”去报专业,那条路大概率没有结果。传统影视行业,比如真人实拍的电影、剧集,正在走下坡,留给普通人的机会窗口只会越来越小。但整个内容产业正欣欣向荣。真喜欢,就从今天开始做,自己做AI短片、短剧、自媒体,从最基础的视听训练练起。 在这个时代,你一旦动手做影视内容,就已经在行业里了。 很多家庭都想替孩子规划一条最安全的路,可用旧地图去安排新人生是极度危险的,很多教育选择表面上看是孩子的选择,背后其实是一个家庭想象力的边界。 所以AI时代最重要的是培养孩子的主体性,不替他选择,而是让他拥有选择的能力。 我从尘埃里走出来,从没为了高薪或稳定去选择我不喜欢的岗位或专业。说到底,能陪一个人穿过时代的,从来不是某张文凭,而是他重新理解世界的能力。 三、除非足够热爱,否则谨慎报计算机专业 AloneMonkey,浙江,90后,某大厂安全工程师 2011年高考,软件工程专业 2015年,我从一所高校的软件工程专业毕业,恰逢移动互联网处在爆发期,校门口都挤满了各种计算机培训班,报名的人能从店里一直排到马路对面,那时的计算机专业,是真正的“香饽饽”。 如今,我在一家大厂负责软件安全攻防工作,也经常参与招聘,我想对正在填报志愿的你说句真心话:除非足够热爱这一行,否则,请谨慎报考计算机专业。 不是行业不行了,而是供需关系彻底变了。 过去是岗位追着人跑,如今是岗位挑人,大厂招聘邮箱里,成堆的985简历,这不是制造焦虑,是现实。需求端没怎么涨,人才却一直在涌入。这也让我们现在的招人标准不断抬高,更倾向于那些有项目经验、能直接上手干活的毕业生。 AI又添了一把火。 “程序员让AI越来越聪明,然后被AI替代”,这话听起来夸张,却越来越接近现实。尤其是前端领域,很多基础页面AI写得比应届生更快、更规范。甚至当你读完几年研究生后发现还是比不上AI。 这也让很多人慌了,觉得学写代码没用了。 但其实这个判断不完全正确。我认为AI真正要淘汰的,不是写代码的人,是那些只会写代码、却不懂业务、不问需求、只守着自己一亩三分地的人。 我自己每天都在用AI,无论是方向调研、文档整理,还是数据分析,这些重复、繁琐的工作,AI干得又快又好。但它有一条绕不过去的坎,它只回答“怎么做”,不负责“为什么”和“做得好不好”。 最近有个歌手做了个粉丝APP,上线没多久就被扒出一堆漏洞和bug,我对这个新闻一点也不感到意外。AI能帮你做出一个能用的东西,但它不考虑这东西安不安全、是否稳定。最终,还是要靠懂行的人,在AI动手前做好规划,在AI完成后查漏补缺。 从对计算机相关岗位的冲击速度来看,我的判断是:第一波是前端,第二波是服务端。这两个方向处理的主要是“工程问题”,这正是AI最擅长的领域。 而我所在的安全领域,面临持续动态的对抗,需要策略和判断,AI的冲击相对小些。但这并不是说安全领域能够躺平,而是越往“需要解决方案”的方向走,AI替代的速度就越慢。 计算机专业此刻依然向上,因为用户对好产品、好体验的追求不会消失,大家不愿意直接使用AI生成的“半成品”,但这个专业的坡道变了方向。 总的来说,如果你只是冲着好就业、高薪而来,我劝你冷静,这个赛道已经足够拥挤,AI还在加速替代基础岗位。 但如果你单纯是喜欢捣鼓代码、渴望理解系统底层的运转逻辑,那么别犹豫,大胆报,因为真正的兴趣,远比就业热度更值得追随,也更能带你走远。 四、计算机、金融不再躺赢,复合能力才是王道 老周,北京,36岁,金融服务类上市公司 2008年高考,计算机专业 我是2008年参加的高考。因为喜欢打游戏,对电脑有热情,家里人觉得IT行业发展不错,第一志愿就报了计算机,那时候最热的专业就是计算机和通信。但我从业大背景是金融业,2017年我又去对外经贸读了一个CFA相关的班,学西方经济学、对外贸易、社会主义经济学、银行理论等传统金融知识。 我入行是从给银行做外包开始的,做数据相关的事情。后来去了保险行业,一直到现在,做的都是大数据和AI技术在金融行业的应用。十几年了,行业的变化,用一句话就能概括:原来三个人做一件事,现在一个人做三件事。 比如写代码,从前三个人协作完成,现在一个人打开AI编程工具,描述清楚需求,代码框架就出来了,你只需要做审核、微调和集成。效率翻了不止三倍。 如果有人现在问我,高考志愿还能报计算机吗?还能报金融吗? 我的回答是,计算机能报,但要往深了学。学算法,别学基础编程。大语言模型、大数据、AI,底层拼的都是算法。这是未来十几年持续有需求的方向,很多高校已经开了这个课,值得去报。 传统金融我不会直接劝退,但你要有心理准备,它只是你的辅助类职业技能。那些古典经济学理论、银行理论,基础是需要知道的,但光靠它去赚钱吃饭,会比较难。你需要在研究生阶段或者通过辅修,往技术方向去拓展,形成“技术+金融”的复合能力。 为什么?因为你如果只学基础编程,毕业出来会发现,那些写基础代码的岗位,已经被AI吃得差不多了。你如果只学传统金融,毕业出来会发现,宏观经济学、银行理论这些东西,和实际工作需要的判断力之间,差着五到十年的行业沉淀,而且AI正在把你引以为傲的“信息差”填平。 金融业以前靠什么赚钱?拿银行举例,最重要的是利差。存款2点多的利息,贷款5点多的利息,中间这3%就是利润。怎么吸收存款、怎么发放贷款、贷给谁安全、贷给谁风险高——这些判断依赖经验和信息渠道。你认识的企业多,你了解的行业深,你就有优势。 现在你问AI,哪家银行的存款利率高?哪个行业的贷款风险低?当前的政策导向是什么?AI能给你拉出一个相当透明的对比表,信息差被拉平了。传统金融从业者的护城河,一夜之间窄了一大截。 我2024年第一次强烈感受到AI冲击,是因为豆包。那时候我发现,查百度半小时才能拼凑出来的信息,问豆包五分钟就给你概述得明明白白。一个大概10万字的投标文档,原来需要五六个人写作,一直到项目的完毕周期,现在我一个人用AI,一天多就搞定了。 所以我们公司现在基础写代码的岗位、专门给领导写材料、写PPT、写发言稿的办公组都被砍掉了。现在我们还有定期的AI培训,有考试,有KPI——每个季度要完成多少AI学习任务,多少代码量需要由AI协助完成,跟不上的人,就被淘汰了。互联网行业裁人更猛,我们接手了不少从那边流过来的人。 那这对新人是好事还是坏事? 说实话,不太友好。我当年实习进银行外包,门槛不高,有人带着学。现在我们实习生几乎不招了。毕业进来,默认你就应该已经掌握了一定的AI工具能力。因为学习的成本已经降得这么低了,所以门槛反而抬高了。 上周我刚面试了三个人。五年前我招人,看的核心是“你做过什么项目,能不能干我交代的活”。现在除了这些,你还得贴近AI。 而且,你不能只会技术。我们这行现在最缺的,是既懂技术又懂业务的人。你得会写代码,得懂算法逻辑,但你同时得明白什么是存款、贷款、理财,得知道保全、理赔、保单这些金融专业词汇是什么意思。 所以你要问我,现在这行还有希望吗?有。但如果你是只会“按部就班”的学生,那我不建议,因为大学课堂上能学到的东西不多,尤其是在AI时代,获取基础理论知识能力已经不再稀缺,你得自己好奇,自己拓宽,自己把技术和业务串起来。打铁还需自身硬,这句话什么时候都不过时。 五、律师没被AI取代,但法学生快进不来了 Susan Liu,北京,32岁,北京某独立律所律师 2013年高考,法学专业 十多年前我高考报志愿,家里人都很支持我学法律。那时候律师是个很体面的职业,收入也不错。 我现在主要是做上市公司商业秘密保护与信披方向的服务。这几年AI对这个行业的冲击非常大——不光是律师自己要用,客户也变了。 第一层冲击在咨询付费上。 以前客户找律师咨询是按时收费的,很多人但凡有点法律问题就来问。现在不一样,客户大多先去问AI,问完再决定要不要找我们。 但AI咨询的效果要分情况看。我自己模拟过很多咨询场景,以律师的视角看下来,AI的能力其实很强。难点不在AI能不能给出有效回答,而在提问的人,你对法律法规、商业事件的认知如果不够,根本提不出有效的问题,AI也帮不了你。 第二层是AI对我们日常工作的冲击,这比对业务本身的冲击更大。我平时用AI主要做三件事:信息检索、案例辅助分析、翻译。 举个具体的场景。我经常要写法学会的论文,可以简单理解为法学相关的征文或评奖论文。这部分工作以前会耗费我大量时间,现在我会让AI帮我找选题、找热点,效率上去得很快。 但论文的逻辑梳理和框架,还是得自己写。我试过好几款AI,它们的逻辑都比较混乱。法学对逻辑要求非常高,从A推到B需要一整套严谨的论证,这部分AI做得很差。 还有就是保密。我平时接触比较多的是公司合同内容,这些都属于高度机密内容,不可能交给AI去处理。 所以我对“律师会不会被AI替代”的判断是:AI替代不了我,但它会挡住后来的人。 律所里那些最基础的活儿,比如文书整理、案例检索、合同套模板等太容易被AI替代了。而这些活儿,恰恰是行业新人练手、积累经验、证明自己的台阶。 再说一个现实:法学专业毕业,能真正进律所当上律师的本来就很少,大部分人都去考公或者做法务了。律所本身也两极分化严重,一般的律所收入低,好的律所收入还行但是非常忙,我刚毕业那几年,凌晨一两点下班是常态。尤其最近这几年,律所收入还在下降。 我认为法学依然能报,但是要想清楚,你如果是冲着“高收入”来的,我不推荐。不是因为律师这个职业不行了,而是AI把新人入行的门槛拉高了。你得是真的对这个专业有热情,不然的话,这条路会比十年前难走得多。 对于未来想做律师的人,我的建议是两件事:一是把逻辑思维能力练扎实,这是AI替代不了的;二是选门槛高的细分领域。比如我做上市公司信披,会涉及很多很杂很细的地方法规,AI很难准确检索,对保密性要求也高,这种领域目前还是安全的。 (应受访者要求,文中Neil、老周为化名。)

Wenxuecity • Jun 12, 2026

美参议员:AI竞赛下波革命需由美国主导而非中国

美中两国竞逐全球人工智能(AI)领导地位之际,美国国会议员及相关证人今天在国会听证会上警告,美国必须确保AI下一阶段的负责任创新发展是由美方主导,而非中国。 “南华早报”(South China Morning Post)报导,美国联邦参议院银行、住房与城市事务委员会主席史考特(Tim Scott)表示:“网络安全及国家安全必须严肃看待。美国绝不能让中国或任何其他对手在AI领域取得技术优势。” 共和党籍联邦参议员班克斯(Jim Banks)指出,没有任何竞赛比在AI领域击败中国更攸关美国的未来,“居于AI领先地位的国家,将能主导全球经济规则,并在军力上占有优势”。 在这场名为“AI与美国梦:促进创新、可负担性及美国主导地位”的听证会,与中国的竞争成为核心焦点,与会议员展现跨党派支持维持美国AI领先地位的共识。 美国初期以OpenAI的AI聊天机器人ChatGPT抢得先机,不过中国企业近年迅速进步,例如深度求索公司(DeepSeek)去年推出新AI模型,以及北京当局力拼2030年前成为AI产业全球领头羊,已开始缩小这两大超级强权的差距。 出席作证的哈德逊研究所(Hudson Institute)资深研究员费特(David Feith)说,美国总统川普(Donald Trump)政府的AI政策“正确体认到美方必须赢得与中国的AI竞赛”。 然而,银行、住房与城市事务委员会民主党首席成员华伦(Elizabeth Warren)主张,美国过去一直维持严格的出口管制措施,阻止美国芯片大厂辉达(NVIDIA)将最先进芯片销往中国,川普政府如今却放宽相关限制。 华伦批评:“这类芯片被大量卖至其他地方,最后莫名其妙流入中国,川普政府却对此事视而不见。”她还提到,已邀请辉达执行长黄仁勋出席听证会作证。 班克斯同样强调:“最先进AI芯片是美国国力的核心资产,绝不能落入中共手中。”

Wenxuecity • Jun 12, 2026

贝佐斯:AI将开创多个黄金时代 而非致大规模失业

Jeff Bezos shuts down AI-induced job loss talk, predicts labor shortage instead Jeff Bezos on CNBC "I think that there’s going to be a labor shortage as a result. Many smart people are saying, oh my God, there are going to be no more radiologists because the AI can read X-rays… pic.twitter.com/Ivv3qkYRoS — Rohan Paul (@rohanpaul_ai) June 11, 2026 英国“金融时报”报导,亚马逊(Amazon)创办人贝佐斯表示,他认为人工智能(AI)将协助开创“多个黄金时代”,而非导致大规模失业。 贝佐斯(Jeff Bezos)告诉“金融时报”(Financial Times),他的全新AI实验室“普罗米修斯”(Prometheus)将使用这项科技,推动制造及工程产业转型。 据报导,“普罗米修斯”是贝佐斯自2021年卸任亚马逊执行长以来首个亲自领导的公司,他阐述了该公司愿景,并驳斥对于AI恐大幅冲击就业市场的警告。 贝佐斯指出:“那些直接跳到结论认为所有工作都会消失的人…我认为他们是错的。” 贝佐斯押注AI将为他的庞大事业版图带来助力,其范围横跨太空探索、机器人、物流配送、云端运算与长寿研究。他表示:“我今天从事的所有领域都与AI有关。” 他指出:“我们正身处多个黄金时代,AI当然是其中之一...而我认为太空与生技等领域也在其中。我觉得未来十年将会出现大量令人难以置信的奇迹。”

Wenxuecity • Jun 12, 2026

扎克伯格:推动AI进步不需千人 十余尖端人才就够

据《商业内幕》12 日(今天)报道,AI 人才争夺战虽然激烈,但 Meta CEO 马克 · 扎克伯格认为,AI 领域真正的突破并不一定要靠庞大的研究团队。“要推动 AI 进步,并不需要几百名甚至几千名 AI 研究人员。我认为,一个由十几人或二十几人组成的强大团队,就真的可以取得进展。” 扎克伯格是在与妻子普莉希拉 · 陈一起谈到 Biohub 时作出上述表态的。Biohub 是二人创办的非营利医学研究组织,使命是结合 AI 与生物学,帮助科学家在 21 世纪末前治愈、预防或管理所有疾病。 在扎克伯格看来,AI 研究人员确实有很多职业选择,但 Biohub 的工作内容让 Biohub 与其他机构不同。“AI 研究人员现在非常抢手。他们需求很高,也可以选择自己想做的事情。” 谈到 Biohub 的 AI 研究人员时,扎克伯格说:“他们本可以去任何主要实验室研究语言模型或其他方向,但那些实验室没有前沿生物学这一部分。所以我认为,Biohub 也有非常强的使命属性。研究人员在 Biohub 可以做一种独特的工作,而这种工作在其他地方很难真正完成。如果你的重点是前沿生物学和前沿 AI,那么我实际上认为,世界上没有其他组织同时在做这两件事。” AI 的进步也让扎克伯格对 Biohub 的目标更加乐观。他认为,Biohub 甚至可能比原计划更早完成使命。“这是一个动态系统。所以,如果你解决了一个问题,未来显然还会有其他问题需要继续处理。我不认为,我们目前已经意识到的问题,就是唯一需要解决的问题。AI 取得的进展显然非常令人兴奋。” 不过,扎克伯格也承认,算力获取仍然受到限制。谈到下一步决策时,他说:“我认为这是一个相当正常的约束管理过程。我想,全球各个领域的每个实验室大概都会觉得算力不够,Biohub 应该也不例外。” IT之家从报道获悉,扎克伯格直言:身处这样的 AI 时刻,使人感到既振奋又疲惫。