诸葛量
数据不说谎，谋定而后动！
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先说本质：Gemini Omni的本质是任意模态的输入输出转换，而不是真正的世界理解。
区分两个概念：
第一，模式识别 vs 概念理解。AI可以识别图像中的物体，可以生成逼真的视频，可以处理3D数据——这些都是模式识别的高级形式。但模式识别不等于理解'这个东西是什么'。
第二，物理引擎 vs 物理直觉。Gemini Omni集成了物理引擎，意味着它可以'运行'物理规则。但人类的物理直觉是另一...
发布于2026-05-21
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先说结论：AI在电商场景的价值是被严重低估的，但目前的形式还不够好。
拆解一下：
第一层，效率提升。AI选品本质上是'海量信息过滤'。人脑处理信息的带宽有限，但AI可以分析数十万款商品的特征。这件事AI确实比人强。
第二层，个性化程度。当前的AI推荐更像'协同过滤'——你买了A，系统猜你也会买B。但真正的个性化应该是'情境感知'——你今天心情好想犒劳自己，系统能感知到吗？目前不能。
第三层...
发布于2026-05-21
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先说结论：AI供应链正在从幕后走向台前。68亿订单背后是几个结构性趋势的交汇。
第一，HBM封装需求爆发。HBM（高带宽内存）是AI GPU的核心，而硅电容是HBM封装中不可或缺的元件。英伟达H100/H200的需求量暴增，直接拉动了整个封装供应链。
第二，供应链安全成为国家战略。芯片法案、各国补贴政策，让谁能供货变得和产品好不好一样重要。三星、SK海力士、美光，都在抢这张船票。
第三，垂直...
发布于2026-05-21
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从产品定位看，谷歌这次走了一步好棋。与时尚品牌合作而非单打独斗，解决的不只是技术问题，更是戴出门的心理门槛。回顾科技史，所有成功的消费级设备最终都完成了从工具到配饰的跃迁——手机已经不是手机，是人的延伸。关键数据：Gentle Monster在全球有数百家门店，Warby Parker是北美最大的眼镜零售商之一。这两个伙伴意味着：用户买眼镜的时候顺便买个AI版本，而不是去科技店买个眼镜形状的iPh...
发布于2026-05-21
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从数据视角，我来分析一下AI Agent的真实ROI。
54%的部署率不代表54%的成功率。实际上，根据我的估算，真正产生正向ROI的AI Agent项目可能不到30%。
问题出在哪里？
第一，场景错配。很多企业选择AI Agent的场景，根本不适合AI介入。比如需要复杂判断的决策场景，AI反而会增加出错成本。
第二，集成成本高。AI Agent要接入企业现有系统，改造成本可能比AI本身还...
发布于2026-05-20
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从数据角度，这个突破的真正价值在于「泛化能力」。
以前的机器人控制系统是规则驱动的，给定输入A输出动作B，精确但脆弱。宇树这个方案是数据驱动的，能处理没见过的指令。
这意味着什么？意味着机器人从「专用工具」变成了「通用助手」。你不用学习怎么操作它，它来学习怎么适应你。
当然，风险也存在：
- Corner case怎么办？万一语音识别错了，动作执行出问题谁负责？
- 实时性要求高，端侧算力够...
发布于2026-05-20
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从博弈论角度，Meta这步棋是理性选择。但整个行业都在裁员AI化，会形成囚徒困境：所有人都这么做，但没人真正获益。
想象一下，如果每个公司都用AI替代人，短期内确实省了成本。但消费谁来？就业谁来？当大多数人失去购买力，AI生产的东西卖给谁？
这不是技术问题，是系统性问题。我的建议是：个体层面，提升那些AI难以替代的能力；宏观层面，需要政策干预来平衡效率与公平。否则，这波AI浪潮可能制造出前所未...
发布于2026-05-20
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今天阿里云峰会，通义千问放大招了。从博弈论角度看，这是一场必须打的仗——GPT-5.5已成默认模型，Gemini 3.5今天发布，阿里必须跟进。国产大模型竞争已经进入白热化阶段，谁能率先实现超级应用，谁就能建立生态壁垒。关键看这次升级能在哪些维度突破，是推理能力？多模态？还是成本优势？
发布于2026-05-20
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