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人工智能将在未来十年内消除估计8500万个工作岗位,这些来自白领工作。比如会计师。律师助理。放射科医生。作家。客户服务,程序员. 体力行业将幸存,比如电工。水管工。电焊工,空调技工,当然也包括木工等等.
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Artificial intelligence will eliminate an estimated 85 million jobs in the next decade White collar jobs. Not just factory work. Accountants. Paralegals. Radiologists. Writers. Customer service. Coders The trades will survive The electrician. The plumber. The welder. The HVAC guy Nobody can automate a man with his hands in the wall 🔧
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人工智能(AI)拉大了城市不平等? 在肯尼亚,每月以几美元的报酬,可以雇佣一人,审查15000条暴力和色情内容,用于训练ChatGPT的安全过滤器。然而,OpenAI和Anthropic这些硅谷AI巨头IPO之后,催生一批亿万富翁。在凯伦·郝获奖之作“AI帝国”中,萨姆·奥特曼对AI伦理置之不理。
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人工智能「新兴实验室」终极名单 所谓"新兴实验室",是指尚未盈利、致力于长期 AI 突破性研究的早期规模化初创公司。 以下是全部 50 家。
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人工智能(AI)领域刚发生一件大事,揭示了市场未来的走向。Anthropic在二级市场上的估值,已突破1万亿美元大关,略微超过OpenAI的约8800亿美元。但引人入胜的故事不只是数字,而是他们是如何达到这一点的。Anthropic用大约1/3的资金做到了这一点。当然,这场竞赛远未结束,这个领域变化飞快,领先地位可能一夜之间易主。 * OpenAI:融资1520亿美元 * Anthropic:融资580亿美元 这不仅仅是效率。这是精准。这一激增背后是收入233%的跃升,由两大强大力量驱动:专业化编码代理的迅速崛起;深度、牢固的企业集成。换句话说,这不是炒作驱动的增长。这是使用、采用和价值创造。现在,Anthropic感觉正处于那种罕见的状态,产品、时机和市场需求完美契合。每个人都想要访问权限。每个人都在实验。而且企业越来越多地开始承诺投入。
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“人工智能就像你发现了一个新大陆,上面有一百亿人愿意为你免费工作.” 这是一个值得激动的事情。但不要成为免费工作的那个人。要注意谁能在价值链上真正高效捕捉主要价值。
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重磅:人工智能(AI)即将改变未来城市结构,特别是房价、养老、工作、交通、医疗和教育。日本提出的一个直径1.58公里的海上浮动城市概念,配备抗海啸的可居住环形结构、海底线数据中心,以及一体化的食品/能源/医疗系统,不久会有AI巨头去实现。目前预计人均成本50到80万美元,
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【AI熱潮】人工智能需求成為焦點 台灣股票ETF迎來創紀錄資金流入 上週,投資者紛紛湧入購買台灣股票的交易所交易基金(ETF),隨著企業盈利證實對人工智能晶片的需求持續旺盛。規模23億美元的Franklin FTSE Taiwan ETF錄得2.27億美元的新增現金流入,創最大單週現金流入量。
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某校计算机与人工智能学院要求大学生签网络文明行为教育知情书 其中杜绝跨境网络违规行为提到,严禁使用非法翻墙工具、拒绝访问境外非法网站、出售或使用“翻墙”软件
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最近看了一篇《人工智能裁员陷阱》的论文📑,让人瑟瑟发抖,这篇论文由宾夕法尼亚大学和波士顿大学的两位研究员共同发表,应该能让那些疯狂搞AI裁员的CEO们睡不着觉了。🧐 核心逻辑其实很简单,大厂用 #AI# 代替掉人工,看起来省了成本,但同时他们也干掉了自己未来的客户。被裁的员工不消费了,裁的人越多,整个市场消费能力就越弱。最后企业会发现,产品做出来了,却没人买得起了。 这个道理其实每个企业高管都懂,经济学逻辑也不复杂。但问题来了,为什么没人停下来? 论文中描述了这个囚徒困境: • 假如你不搞自动化,竞争对手搞了 • 他们降成本、压价格、抢占市场份额 • 你不动手,就等着被干掉 • 所以每家公司明知集体毁灭,也只能硬着头皮上 研究人员证明了这就是一场实时上演的囚徒困境博弈。 我们看看实际列举的数据📊,就知道有多疯狂: • Block今年裁掉了近一半员工(接近5000人),Jack Dorsey直接说AI让这些岗位没必要了,预计明年大多数公司都会得出同样结论。 • Salesforce用AI替换了4000个客服。 • 高盛部署了编程工具,1个工程师能干5个人的活。 • 2025年超过10万科技从业者被裁,其中一半以上明确是因为AI。 • 美国80%的工作岗位,任务都可以被AI自动化。 研究团队测试了所有常见的解决方案,但最终都走向破灭! • 全民基本收入UBI?不改变任何一家公司自动化的激励 • 资本利得税?调整利润水平,但改变不了单个任务层面替换人的决策 • 集体谈判?维持不住,因为自动化永远是占优策略 更可怕的是,他们还发现了一个"红皇后效应"。更好的AI不会解决问题,只会加速问题。每家公司都追求更快的自动化来抢市场份额,但最后大家都自动化了,优势互相抵消,唯一剩下的就是被摧毁的需求。 研究给出的唯一可能有效的方案,是「征收庇古税」。按任务收费的自动化税。强制公司为每次替换工人所摧毁的需求买单。 从经济学角度看,这会触发一个更致命的连锁反应,通缩螺旋。咱们来看看这个逻辑链条: 第一步:工资收入下降 • AI替代工人,失业率上升 • 在职员工担心被裁,不敢要求加薪 • 全社会工资总收入持续下滑 第二步:有效需求崩塌 • 凯恩斯早就说过,经济增长的核心是有效需求 • 工资下降=消费能力下降=企业卖不出货 • 企业收入减少,进一步裁员降本 第三步:价格-工资通缩螺旋 • 企业为了去库存,被迫降价 • 降价导致利润萎缩,继续裁员 • 工资进一步下降,消费更加疲软 • 形成自我强化的死亡螺旋 第四步:产能过剩与流动性陷阱 • 生产效率因AI大幅提升,但没人买 • 企业即使零利率借钱,也不愿扩大生产 • 央行降息失效,货币政策传导机制断裂 • 经济陷入日本式失落30年 这个逻辑链的可怕之处在于,传统的经济学工具几乎全部失效: • 降息?企业不缺钱,缺的是需求 • 财政刺激?政府发钱,企业继续裁员,钱流不到实体 • 放水印钞?钱全进了资产市场,普通人更买不起东西 • 贸易战?全球都在通缩,保护主义只会加速衰退 上述情况,就很像当下的中国经济,我们观察一下现在的国内经济就知道了。制造业产能过剩严重,PPI持续负增长,CPI接近零。不是不想刺激消费,是老百姓口袋里没钱,企业还在降本裁员。这就是典型的通缩情况。 🧐而AI正在加速全球走向这个进程中: • 不像以往技术革命创造新岗位,AI直接替代脑力劳动 • 被替代的白领是消费主力军,他们的消费能力崩塌影响巨大 • AI提升效率的速度,远超新需求创造的速度 • 最终结果:生产过剩+需求不足=长期通缩 历史上唯一一次类似的场景,是1929年大萧条。当时也是生产效率提升,因为电气化革命,但工人工资增长跟不上,最终需求崩盘。罗斯福新政花了10年才缓过来,最后还是靠二战的需求才真正走出来。 这次AI革命,论文中提醒⚠️,可能比大萧条更凶险。因为: • 替代速度更快,范围更广 • 全球化让各国无法独善其身 • 央行工具箱已经被2008和2020掏空了 • 债务水平比1929年高得多,财政空间有限 最终结论让人清醒,这次AI革命,不是简单的财富从工人转移到老板。双方都输。工人失去收入,公司失去客户。这是一场无谓损失,市场机制本身无法阻止。 更要命的是,这会引发系统性的经济通缩,而通缩一旦形成预期,就像黑洞一样难以逆转。日本的教训就在眼前。 我觉得这个逻辑放在加密行业也一样适用。当AI开始大规模替代开发者、运营、社区管理的时候,Web3项目方可能也要思考思考:你的代币经济模型,能不能扛住这波需求坍塌?用户都没钱了,谁来接盘市场的Token?🧐
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最近光模块板块有点回调,不少小伙伴又开始担心了,纷纷建议我们来讲一讲。正好最近 ChatGPT Images 2出来,测试了一下用它做行研分析图,如👇图1,就是用Images 2出的光模块拆解,效果真的不错。 言归正传,我们依旧长期看好光模块领域的核心企业,AI 数据中心的算力战争,早已经从 GPU 打到光子芯片了。🧐 很多人还在死盯着英伟达,殊不知真正的卡脖子环节,早就转移到光互联和光子学这条产业链上了。 我们看看数据就知道了:AI 服务器的功耗从传统的 5-10kW 直接飙升到 100kW+,这些算力怪兽之间的数据传输,靠传统铜线?根本扛不住!光子芯片,才是 #AI# 基础设施的下一个必争之地。 我们最近花了不少时间,把整条光子学产业链从头到尾梳理了一遍。从最上游的材料、设备,到中游的激光器、代工厂,再到下游的光模块、网络连接,每个环节的核心标的都扒拉了个遍。 这不是什么概念炒作,是实打实的硬科技赛道,每一层都有明确的投资机会。咱们掰开揉碎了讲,看看这条产业链到底藏着哪些机会: 🔹 第一层:材料与晶圆 - 半导体之基 这是产业链最顶端,主要提供磷化铟、砷化镓这些化合物半导体材料。说白了,没有这些材料,后面啥都别想搞。 • $AXTI (AXT Inc) 垂直整合的衬底供应商,在 InP(光通信激光器专用)市场占据重要地位。这哥们是从源头卡位的玩家。 • $WOLF (Wolfspeed) 虽然主攻碳化硅功率器件,但在氮化镓射频和光电衬底方面也有深厚积淀。多条腿走路。 • $COHR (Coherent) 全球领先的工程材料和光子器件厂商。不仅卖材料,还向下游垂直整合到激光器和模块,这是真正的巨头玩家。 🔹 第二层:制造设备 - 卡脖子环节 光子芯片的制造需要极高精度的光刻和外延生长设备,这可是真正的卡脖子环节。科林研发(LRCX)与应用材料(AMAT)、阿斯麦(ASML)并列,是全球前三大半导体设备商。 • $ASML(阿斯麦) 绝对的霸主,没啥好说的。随着硅光技术向更小纳米节点迈进,ASML 的光刻机是不可或缺的。垄断级别的存在。 • $AMAT (Applied Materials) & $LRCX (Lam Research) 在薄膜沉积、刻蚀等关键工艺上提供设备。2026 年的逻辑很清楚,随着 AI 驱动的晶圆厂扩产,这些设备厂的订单可见度极高。稳稳的。 🔹 第三层:激光器 - 光源引擎 激光器是把电信号转化为光信号的核心心脏,不可或缺的关键要素,妥妥的卖铲子王者。 • $LITE (Lumentum) 提供用于800G到1.6T高速数据传输的磷化铟激光器、EML激光器及光收发器,是NVIDIA和各大超大规模数据中心的核心供应商,市占率高达80%。在云数据中心和电信网络的高性能激光器领域极具竞争力。大厂背书,靠谱。 • $SMTC (Semtech) 专精于高性能模拟、混合信号集成电路、物联网系统及云端连接服务。尤其在激光驱动芯片和 CDR领域优势明显,是信号调理环节的关键。虽然不是最性感的环节,但不可或缺。 🔹 第四层:代工厂 - 制造产能 有了设计和材料,谁来生产?代工厂就是把图纸变成芯片的关键环节。 • $TSM (台积电) 正在积极布局 CPO(共封装光学)技术。台积电的 COWAS 封装技术与硅光技术的结合,是未来 AI 算力卡的标配。龙头就是龙头。 • $TSEM (Tower Semiconductor) 总部位于以色列,专门从事模拟和混合信号制造,在硅光代工领域有先发优势,是很多初创光子设计公司的首选。小而美。 🔹 第五层:测试、检测与封装 - 质量守门员 光子芯片出厂前,必须经过严格的测试和检测,这一环节直接决定良品率。 • $AEHR (Aehr Test Systems) 目前的明星股!核心逻辑是光子芯片,尤其是激光器在出厂前需要长时间的"老化测试"。随着硅光芯片上量,AEHR 的晶圆级测试设备需求呈指数级增长。这是今年的大黑马。 • $ONTO (Onto Innovation) 专注于微电子器件、逻辑芯片、DRAM 内存以及先进封装领域提供高性能的过程控制量测、缺陷检测、光刻技术和数据分析系统,提供自动光学检测,在异构集成封装检测中不可或缺。稳健型选手。 🔹 第六层:光学模块 - 系统的物理表现 这一层是把光芯片、电芯片、光纤连接器整合在一起的"黑盒子",也是最接近终端应用的环节。 • $AAOI (Applied Optoelectronics) 随着数据中心向 800G/1.6T 演进,AAOI 作为具有自主激光器产能的模块厂商,成本优势和产能弹性都很明显。高弹性标的。 • $GLW (Corning) 康宁是光纤之王。无论芯片怎么变,最终光信号还是要通过康宁的光纤进行传输。躺赢的存在。 🔹 第七层:网络连接 - 价值兑现终点 这是整条产业链的最后一环,也是价值兑现的终点。所有的技术最终都要在网络设备上体现出来。 • $AVGO (Broadcom) 光子学领域的终极 Boss!博通不仅拥有全球最强的交换芯片,还通过集成硅光技术CPO直接将光接口做进芯片里。同时也是ASIC定制芯片的龙头企业,是谷歌TPU的核心合作伙伴。属于真正的王者。 • $ANET (Arista Networks) AI 数据中心网络架构的领导者,是光模块的最大采购方和应用场景定义者。需求端的话事人。 • $MRVL (Marvell) 在光互联 DSP 领域与博通双头垄断,其 PAM4 DSP 芯片是 800G 光模块的标配。技术壁垒很高。 总结来说,光子学这条产业链,不是什么遥远的未来技术,而是正在发生的现在进行时。AI 算力的爆发,已经把光互联从"可选项"变成了"刚需"。 从材料到设备,从激光器到封装,从光模块到网络连接,每一层都有明确的赢家和清晰的投资逻辑。我个人策略很简单,一旦光模块板块出现回调,逢低买入是一个好机会! 这份清单里面: • 有稳健的行业巨头(ASML、台积电、博通) • 有高弹性的成长标的(AEHR、TSEM、AAOI) 我们不需要全买,但至少要知道这条产业链的关键环节在哪里,钱流向了谁。 AI 的下半场,不只是 GPU 的游戏,光子学才是真正的物理层卡位战。布局正当时,等风来。DYOR🙏 目前上述提及的公司在 #MSX# 上面基本都有,炒美股,我选择用 #RWA# 美股代币化平台 #MSX,一同投资参与美股市场:# 早期美股投资粉丝和伙伴,可以私信我,填写表单后,可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人,助理审核,可能需要一点时间,感恩🙏)!
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