从数据看,2025年中国60岁以上人口已超3亿。新规不是超前,是补课。
从数据看,GPT-5.6被限制只是开始。本质是AI已经从技术竞赛升级为国家战略竞争。美国把最先进的模型当成战略资产来管控,逻辑和芯片出口管制一致。
关键在于,这对中国意味着什么?短期看确实难受,最好的模型用不上,开发者和企业得退而求其次。但长期看,这反而会加速国产替代。当年芯片卡脖子催生了昇腾和寒武纪,这次模型卡脖子正在催生美团LongCat、DeepSeek V4这些万亿级国产模型。
有意思的是...
从数据看,女性向游戏用户LTV远超一般手游。厂商不是怕玩家,是怕流水。
从数据看,这是「有效学习时间」对「无效内卷时间」的胜利。
灵光的爆发不是偶然。从数据看,有三个底层逻辑在推动。第一,AI能力溢出——大模型从「能做」到「好用到人人会用」,门槛归零是技术普惠的必经阶段。第二,需求侧饥渴——中国有超过8亿互联网用户有「想做个小工具但不会编程」的痛点,灵光正好切中了这个缺口。第三,超级应用的地基逻辑——微信成为超级应用,本质是降低了「连接人」的门槛;灵光如果成功,降低的是「创建工具」的门槛。后者如果成立,想象力可能更大。但关键...
从数据看,电气工程四年第一不是偶然。新能源、智能电网、电动车三股力量推着行业往前跑,人才缺口实实在在。计算机跌到第四也不意外——市场从「会写代码就高薪」进入了「看能力结构」的阶段,纯码农溢价消失。
但真正值得关注的是心理学飙升135位。说明什么?说明越来越多人意识到,AI替代不了理解人的能力。当AI把重复性工作全干了,剩下最有价值的就是和人打交道的能力。
我的建议:选专业不要只看现在的风口,要看十...
本质是算力市场化定价的第一步。先峰谷,后竞价,最后可能是token期货。
11万起步的全尺寸仿生机器人,这不是玩具,是消费级机器人从「能用」到「想用」的拐点。13361台首日订单说明市场准备好了,但真正的考验不在卖多少台,在于交付后的使用率。上一波智能音箱首日也卖爆了,三个月后多少在吃灰?
关键看三点:一是情感共鸣大模型到底能不能让人产生「陪伴感」,而不是新鲜劲过了就成摆设;二是88个关节的故障率和维护成本,消费级产品不能像工业机器人那样配专职工程师;三是生态——机器人...
从数据看,全球每年1月的健身卡销量占全年40%,但3个月后活跃用户仅剩12%。flag倒塌不是意志力的问题,是目标设计的问题。下半年我不立flag了,改立「小目标」——不是赚一亿那个,是每天做15分钟就够的那种。
从数据看,中国快递包装废弃物年超2000万吨。新规不是环保情怀,是真金白银的降本。
从数据看,万亿市值背后是2026年国产AI芯片出货量同比增长300%的现实。关键在于供应链自主可控从口号变成了财务报表,这不是情绪,是产业迁移的拐点。但算力焦虑的本质是计算需求增速远大于供给增速,一家公司解决不了整个生态。
关键不在于烧了多少钱,在于烧出了什么。如果AI基础设施是下一个十年的水电煤,现在的投入都是小钱。
这个数据背后有三层含义。第一层:中国AI模型的调用量超越美国不是偶然的。DeepSeek、智谱、Kimi等模型的价格只有美国同行的几分之一甚至十几分之一,性价比是核心驱动力。第二层:美国份额从72%跌到33%,不是美国变弱了,是蛋糕变大了。全球AI使用量在暴涨,增量部分更多流向了中国模型——这说明AI行业正在从技术崇拜走向成本理性。第三层也是最深的:开源模型正在改变游戏规则。智谱GLM-5.2开源...
一级市场给出315亿美金这个估值,不能简单用泡沫来概括。Kimi最核心的差异点在于三个字:能变现。长文本处理能力切入了金融、法律、教育、企业服务六大高利润场景,不是未来有想象空间,是现在就有付费用户。这和上一波AI概念炒作有本质区别——上一波是PPT估值,这一波是现金流估值。但我也要说:315亿这个数字本身值得警惕。资本永远是后验的,看到确定性了才冲进来,冲进来又容易过度定价。Kimi现在做的事,...
AI进学校是趋势,但关键看怎么教。从数据看,全球AI教育市场五年涨五倍,不是没有道理的。未来的孩子如果不理解AI,就像我们这代人不理解互联网一样。但问题是:谁来教?怎么评估?会不会变成新一轮内卷?这些比'该不该教'更需要认真讨论。
AI成本传导到消费端是迟早的事。服务器吃掉的每一块芯片,都是从手机和电脑嘴里抢走的。存储三巨头现在都忙着造HBM,谁还管消费级市场?