企业对人工智能（AI）所带来量化效益的披露正在迅速增加，在标普500成分股中，提及具体AI影响的公司比例从2025年第一季度的13%跃升至2026年第一季度的25%。这种趋势表明，AI的应用已从早期的战略布局阶段过渡到产生可衡量财务或运营成果的阶段，企业正越来越有信心地向市场沟通AI技术带来的实际价值。 来源：摩根士丹利

红帽企业版免费替代品 @AlmaLinux 10.2 正式版发布，新增支持从 Btrfs 文件系统启动以及完善支持 i686。从 10.1 版开始该系统已经支持使用 Btrfs 文件系统，现在则是支持从该文件系统启动，继续支持 i686 则是考虑到旧版专有软件兼容性，社区将继续维护 i686 支持到 2035 年：

Anthropic 企业采用率 34.4% 首次超 OpenAI 的 32.3% 一年前才 9% OpenAI 同期增长 0.3% 0.3%。。。 不过这个数据是Codex四月份大放异彩之前的 可以期待一波codex带来的改变

中小企业 AI 落地最大的真相,不是找不到场景。 是找到场景之后,90% 的人做出来的东西,扛不住第二周的真实业务。 然后他们以为是 AI 的问题。 我见过太多被包装成"AI 工作流"卖出去的东西。 打开一看,本质上是三段 prompt 用复制粘贴串起来。 输入一变，模型一更新，整个东西崩了。 然后他得出一个结论：AI 还不行。 不是 AI 不行，是你买的那个东西，从来没被当一个完整的系统，工程化的构建过。 5月23-24，深圳，有一个闭门工作坊，大家坐在一起，把你的业务拿出来，当场装AI，当场跑通，带走你能用的一切。

石油企业高管和分析师预计，一场严峻的清算即将颠覆能源市场相对平静的局面。如果霍尔木兹海峡继续关闭，短短几周内，关键燃料就可能面临严重短缺，价格也将随之飙升。

【重点企业观察】 观察一：华为昇腾产业链龙头 国产算力最具确定性方向，昇腾2025年���货约52万颗，2026年Q1已确定出货15万张910系列卡。产业链从"凑合用的备份"转成主动选国产替代的阶段。作为昇腾生态核心合作伙伴，将深度受益国产算力爆发。 观察二：光模块CPO双雄 1.6T光模块大规模放量，DPC陶瓷基板产能最紧缺。作为光模块上游材料核心供应商，产能供不应求。是光模块产业链中最具预期差的环节。 观察三：国产算力芯片龙头 A股算力芯片核心标的，2026年Q1业绩亮眼。国产替代加速期，深度绑定国内大模型厂商。具备全栈技术能力，是国产AI算力最具竞争力的芯片企业。 观察四：光通讯全产业链龙头 6英寸外延片产能全球前三，DFB/EML芯片月产能12KK。通过全流程IDM模式，产能利用率与交付效率显著提升。外延片自供与对外供货双轮驱动，夯实国内绝对龙头地位。 观察五：先进封装龙头 国产高性能AI芯片主要封装供应商，深度绑定国产算力厂商。2.5D先进封装产能紧张，订单饱满。具备CoWoS-S和CoWoS-L多种先进封装能力，是国产芯片制造不可或缺的环节。

美国企业花了 400 亿搞 AI，95% 没有回报 赚到钱的那 5% 做对了什么？ AI 时代最大的陷阱是 “做很酷的东西” 🦊 Cursor 不酷，它只是让写代码变快了。Harvey 不酷，它只是帮律师省了时间。ElevenLabs 不酷，它只是让任何人都能做配音。 真正的护城河 = 垂直数据 + 分发渠道 + 工作流嵌入，不是模型本身 (Claude 和 GPT 不是你的，你也做不了，开发模型要花很多钱) 95% 的 AI 项目烧钱，因为它们在炫技 剩下 5% 在印钞，因为它们在省人力 MIT 2025 年的一份报告我看简中推几乎没人讨论，数据非常惊人： 1、美国企业在生成式 AI 上投了 350-400 亿美元，但 95% 的 AI 试点项目没有产生任何可衡量的 P&L 影响 2、14000 家 AI 创业公司有 40% 在 24 个月内死亡 与此同时，赚到钱的那 5% 公司却赚到离谱 先来看看炫技派们的墓碑 🪦 1、Builderai：微软投的，估值 15 亿，融了 4.45 亿美元 号称 AI 自动生成代码，实际上是后台靠 700 个印度工程师手写，破产时账上只剩 500 万 2、Jasper AI：AI 写文案的标杆。2023 年营收峰值 1.2 亿美元。2024 年暴跌到 3500 万。跌幅 70%。原因很简单：ChatGPT 的文案能力变好了，用户不需要一个"套壳"了 AI Wrapper 数据显示：8500 家活跃 AI Wrapper 公司 只有 2-5% 月入超过 1 万美元，24 个月累计失败率 80-85% 再看看赚钱的有多赚钱 💸 1、Cursor：零营销：17 个月做到 10 亿 ARR，又 3 个月翻到 20 亿 ARR Slack 用了 5 年，Zoom 用了 9 年，Cursor 不到 2 年就做到了 2、Harvey（法律 AI）：3 年做到 1.9 亿 ARR 42% 的美国顶级律所在用。估值 110 亿 3、ElevenLabs（语音 AI）：ARR 超 3.3 亿 从 33 亿估值飙到 110 亿，只用了 3 个月 4、Perplexity（AI 搜索）：ARR 自 2022 年以来增长 1900% 为什么垂直 AI 能赚 10 倍？ 顶级 VC Bessemer给了一个清晰的框架： 传统 SaaS 争夺的是企业 IT 支出——仅占 GDP 的 1% 垂直 AI 争夺的是劳动力支出——占 GDP 的 13% 美国劳动力市场 11 万亿美元，企业软件市场 4500 亿美元，差 24 倍。传统 SaaS 捕获一个员工价值的 1-5%，AI 可以捕获 25-50% Harvey 不是在卖 AI，它是在卖律师的时间 一个 AmLaw 100 律所的初级律师年薪 $20 万+，Harvey 替代掉他 30% 的工作，省下来的钱是任何 SaaS 订阅费的几十倍 而每个赛道都有“Cursor 时刻” 💡 ▪️法律：Harvey 1.9 亿 ARR，Casetext 被 Thomson Reuters 以 6.5 亿美元收购 ▪️医疗：Abridge 估值 53 亿（AI 环境记录），一家医院用 AI 做保险验证，年增收 230 万 ▪️会计：Basis 估值 11.5 亿（AI 报税），CPA 事务所效率提升 30-50% ▪️房产：EliseAI 估值 22 亿，PropTech AI 投资年增长 42% 不是做更通用的 AI，而是做某个行业的"替代人力" 给我的启发是 1、数据"无聊"的 AI 其实最赚钱： 例如 AI 发票自动化、合同审核、销售线索生成，叙事不性感但有人月入 25 万美元 2、90% 的员工在用"影子 AI"： 只有 40% 的公司有官方订阅，但 90% 的员工每天在用个人 AI 工具（牛马们自费开 Claude 写代码，我真的哭死）需求是真实存在的，只是企业产品没跟上 3、AI 公司到 1000 万 ARR 只需 2.5 年 传统 SaaS 需要 6 年 4、最大 ROI 不在销售和营销，在后台自动化 如果你想赚钱，3 条路线可以思考，或者和你的 AI 多讨论 A：做垂直 AI 工具 找一个你熟悉的行业（律师、牙医、房产中介）用现成 API 包装成行业专用工具，月费 SaaS。AI 一直强，重点看你有没有行业 know-how 和分发渠道 B：做 AI 集成 帮企业接入 Claude/GPT API，做定制化部署 MIT 数据说外购成功率高 3 倍，但企业不会自己接（或担心数据风控风险）他们需要人帮忙 C：做"无聊"的 AI 自动化 发票、合同、客服、数据录入。没有人会把这些发到 Product Hunt，但它们的 ROI 最高 今天早上我在公司开会时说： 赚聪明人的钱很难很难，因为聪明人自诩聪明，你能想到的一切他都会自己搭，最好赚的其实是傻子的钱 怎么找到傻子和如何赚到傻子的钱 think think 再 think