学AI技能还是买AI工具？普通人提升效率的最优路径已清晰_服务软件

1. 纵观科技发展史，你认为2025 年 AI 的进展是否已经来到「中场时刻」？

2. 盘点一周AI大事2月8日｜AI相亲、AI当老板、AI狼人杀 Anthropic发布最强大模型Claude Opus 4.6 OpenAI发布最强编码模型GPT5.3Codex OpenAI推出Codex桌面版 Google上线AI狼人杀 AI雇佣人类平台RentAHuman爆火 AI雇佣AI平台ClawTasks爆火龙虾相亲平台MoltMatch爆火智谱开源最强OCR模型GLM-OCR 字节发布最强视频模型Seedance 2.0 研究员开源无痕编辑视频模型Edit Yourself 字节开源最强分子预测模型Protenix-v1 Google发布论文配图AI Paper Banana #AI新星计划 #前沿科技趋势发布月 #AI #AIGC #OpenAI

3. 现在中美之间的AI竞赛会不会是美苏太空竞赛的翻版？

4. AI 圈炸锅！Anthropic 疯了？起诉美国国防部、拒做杀伤性 AI，转头又抱紧微软大腿，这波 “反战又抱大腿” 的神操作，直接把行业矛盾拉满！一边是坚守伦理底线，对抗军方 AI 管控，被骂 “不懂商业规则”；一边是深度绑定微软，抢占生态红利，又被质疑 “打着正义旗号谋利”。行业里没人敢碰的伦理红线，Anthropic 偏要踩；普通人最焦虑的 AI 替代与合规风险，它却用行动给出了答案。你以为 AI 只是技术竞争？大错特错！伦理、监管、商业利益的三方博弈，才是 AI 企业的生死场。Anthropic 的三箭齐发，既是行业的警示，也是普通人的警钟：AI 不再是无害的聊天工具，而是牵动国家安全、就业饭碗的狠角色。到底是坚守正义的先驱，还是精明的商业玩家？看完这条视频，你对 AI 行业的认知彻底颠覆！#科技先锋官##微博超有用视频大赛##科普大作战##AI创造营# http://t.cn/AXVN1i36

5. 硅谷爆火的AI岗位，年薪百万，正成为AI就业的新风口

6. 为什么长期主义者都很厉害？

7. 人工智能替代人工作之后，人们去干什么？

8. Anthropic最危险路线图曝光: 无限记忆、多智能体! 硅谷AI终局仅剩双雄决顶

9. 现在AI的泡沫化是否非常严重？

10. AI自己造AI，概率60%，2028年底前！Anthropic联创坐不住了

11. AI 能替代实证经济学家了吗?

12. Anthropic的CFO：收入有望在2027年超越美国科技7巨头，我们是怎么做到的，我们在焦虑什么#Anthropic #AI大模型 #算力 #AGI #AI基础设施

13. 用AI替代人类，Block裁员四成，股价大涨近25%，超4700万人围观

14. 国内的AI是真的复杂的，现在AI真正赚钱的，都是给程序员开发代码的，目前这个投入产出比是最高的。用户投1美元，差不多获得100美元回报。但是，问题就在于，尽管有墙，但是咱们中国的程序员，99%都是用的国外的模型，想尽办法都用。因为确实有差距，写程序这事，差一点就是差很多。但是除了写程序，其它的商业模式都没跑出来。除了赚程序的钱，其它AI离赚钱还很远很远。

15. 过去两年，不少科技企业率先深度应用AI，不仅采购AI工具、试点相关流程，更直接以AI替代员工，缩减销售、客服、内容等岗位。如今这类企业已暴露出发展问题，全球最大CRM软件厂商Salesforce便是典型案例。它们不只是采购AI工具、试点AI流程，而是直接用AI替换掉真实的人——裁掉销售、裁掉客服、裁掉内容团队，但如今这类企业已显现出发展问题，其中全球最大的CRM软件公司Salesforce是典型代表。Salesforce在2023-2025年间持续裁减数千名一线员工，核心压缩负责客户留存的CSM团队，创始人甚至宣称AI产品Agentforce可完全替代销售、客服，2024年直接停止招聘销售人员。但这份激进换来了增长的大幅放缓，其最新财报营收12%的增速中，剔除收购的Informatica贡献后有机增长仅8%，来年真实有机增长预期更是低至7%-8%，与曾经超20%的增速相去甚远。高管也内部承认，因低估了复杂场景下AI的局限性，裁撤专业人员后形成了AI无法填补的岗位空缺，市场营销等人员削减集中的业务线尽显疲软。

16. AI抢饭碗结论被推翻，真相到底是啥？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #AI时代

17. Anthropic 官方近期低调发布了全套 AI 课程与认证体系。这不仅仅是一次知识分享，更是 Anthropic 试图定义“AI 流利度”标准的尝试。这 13 门课程（实际上已扩展至 16 门）涵盖了从日常办公到高阶架构的完整路径。以下是为你整理的深度学习指南：一、认知重塑：AI 流利度框架官方与学术专家合作，提出了核心的 4D 框架：委派（Delegation）、描述（Description）、辨别（Discernment）与勤勉（Diligence）。- AI Fluency: Framework & Foundations：学习如何安全、合规地与 AI 协作。- 面向特定群体：针对学生、教育者及非营利组织量身定制的流利度课程，解决特定场景下的应用痛点。链接：anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations二、实战入门：从工具到工作流- Claude 101：这是最快从零到一的路径。涵盖了桌面端应用、项目管理（Projects）、Artifacts 协作以及基础的提示词技巧。- Claude Code in Action：深入 AI 编程助手的底层架构。学习如何管理上下文、使用视觉输入沟通界面变更，以及通过自然语言实现百倍速编码。链接：anthropic.skilljar.com/claude-101链接：anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action三、开发者进阶：构建智能体应用- Building with the Claude API：这是含金量极高的一门课。从 API 密钥管理到构建复杂的 RAG（检索增强生成）系统，再到多模态处理（图片、PDF），是开发者必修课。- Introduction to Agent Skills：教你停止重复劳动。通过编写 SKILL.md，让 Claude 自动在合适的时机执行特定任务，并实现团队间的技能共享。链接：anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api链接：anthropic.skilljar.com/introduction-to-agent-skills四、行业标准：模型上下文协议 (MCP)MCP 是 Anthropic 贡献给开源社区的重磅协议，旨在标准化 AI 与外部数据的连接。- 基础课程：掌握工具（Tools）、资源（Resources）和提示词（Prompts）三大原语。- 进阶话题：深入探讨采样（Sampling）、通知系统、根目录访问控制及生产环境下的扩展性。链接：anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol链接：anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics—详细列表：1 - Claude 101. Learn Claude for everyday work.↳ anthropic.skilljar.com/claude-1012 - AI Fluency: Frameworks & Foundations.↳ anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations3 - Introduction to Agent Skills.↳ anthropic.skilljar.com/introduction-to-agent-skills4 - Building with the Claude API.↳ anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api5 - Claude Code in Action.↳ anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action6 - Intro to Model Context Protocol.↳ anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol7 - MCP: Advanced Topics.↳ anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics8 - AI Fluency for Students.↳ anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-students9 - AI Fluency for Educators.↳ anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-educators10 - Teaching AI Fluency.↳ anthropic.skilljar.com/teaching-ai-fluency11 - AI Fluency for Nonprofits.↳ anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-nonprofits12 - Claude with Amazon Bedrock.↳ anthropic.skilljar.com/claude-in-amazon-bedrock13 - Claude with Google Cloud's Vertex AI.↳ anthropic.skilljar.com/claude-with-google-vertex—思考与启发1. 地图与路途官方课程提供的是地图，但真正的能力来自于你在实战中“迷路”后的探索。完成一门课程就能让你超越 90% 还在观望的人，因为在 AI 时代，行动力就是最深的护城河。2. 基础设施胜过素养学会使用 AI 只是“识字”，而真正的优势在于构建一套围绕 AI 的系统（Infrastructure）。当你不再需要刻意想起去使用 AI，而是它已经长在你的工作流中时，你才真正掌握了它。3. 逻辑是新的语法随着 Claude Code 和 Agent Skills 的普及，英语（或母语）正在成为新的编程语言。未来的核心竞争力不再是记忆语法，而是清晰的逻辑表达与任务拆解能力。4. 终身学习的复利很多人收藏了链接却从未打开。AI 领域的知识半衰期极短，但底层的协议逻辑（如 MCP）和协作框架（如 4D）具有长效价值。ref: x.com/rubenhassid/status/2040293285168808063

18. AI泡沫还能持续多久？

19. Anthropic 为何「自砍副业」死磕 Claude，将如何影响 AI 格局？

20. 2026年普通人学习AI的方法指南！

21. 别用免费AI学AI了！这4个细节才是关键。 #大有学问 #红衣聊AI #AI工具 #学习方法

22. AI时代，最不值钱的，就是重复劳动；最值钱的，是你得熟练指挥智能体。#大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #智能体 #AI应用

23. 【油管高赞】AI时代带来的教育变革是什么

24. 1个AI跑通精品漫剧全流程！提升10倍生产力

25. 刚刚！Anthropic这个发布太炸了，AI版“不作恶”问世

26. #韩国企业否认套壳中国模型##韩国AI大赛引争议# 韩国自主AI模型竞赛深陷技术独立性争议，5家入围团队3家被曝用外国开源组件，多款与中国智谱AI、阿里千问等模型高度相似，理想与现实的割裂，暴露出韩国打造本土AI生态的多重困境。韩政府本欲通过从零构建模型实现自主AI，却因未明确判定标准，让企业有机可乘。涉事企业均否认套壳，称是战略性采用成熟技术、核心引擎自主，却难消业内质疑——核心组件依赖中国模型，与评估本土技术初衷相悖。竞赛判定标准模糊，让自主AI定义陷分歧，淘汰两家团队仍难平争议。这场风波本质是全球AI开源共享与各国技术自主诉求的碰撞，韩国既要借力成熟技术提速，又想守住自主底线，却因规则缺失陷入两难。缺乏清晰界定与技术沉淀，仅靠行政推动难达目标，后续无论结果如何，争议都将持续，也为各国AI自主化发展敲响规则先行的警钟。#如何看韩国AI用中国模型代码#韩国ai大赛引争议川北小哥的微博视频

27. #豆包付费#68元 vs 500元：豆包的收费表，撕开了AI最大的谎言。别只看价格，看背后的隐喻：AI正在砌墙，把你我分层。🚫 AI很蠢？不，是你用的版本太“弱”。你觉得AI只会胡说八道，别人已经在用高级代码模型自动跑测试、修Bug，一下午干完一周的活。🚫 付费就是终点？错，付费只是入场券。实验室里的怪物级模型（如Mythos）强到不敢公测，你用的“满血版”在专家眼里可能还是个弱智。现在的格局已然清晰：实验室精英 > 深度付费极客 > 普通订阅者 > 免费用户 > 拒绝AI者。AI从未承诺过人人平等。相反，它正在制造巨大的“工具代差”。决定你未来位置的，不再是智商，而是你愿意为怎样的工具买单，以及你是否懂得如何驾驭它。真正的分层，从来不是价格标签，而是大多数人根本不知道AI还能这样用。

28. 我靠就在刚刚！OpenAI创始人跳槽Anthropic！！巨佬Karpathy，就是那个OpenAI的联合创始人，曾经的特斯拉AI总监，官宣自己加入了Anthropic！！！！！！这下Anthropic真的要变天了！！！真的🐮以下是原文翻译:我已加入Anthropic，我认为未来几年在大语言模型前沿领域的发展将具有特别关键的塑造意义。我非常兴奋能加入这里的团队，重新回到研发工作中。我仍然对教育抱有极大的热情，并计划在适当的时候继续开展这方面的工作。AIChatGPT#how i ai#

29. 学习AI最有效的方法不是花钱买课！而是用AI学习AI（零基础篇）

30. 我的 AI 驱动开发工作流：基于 Cursor 的全流程实战开发 SOP

31. 在2027年，美国的科技7巨头很可能会被这家公司超过#Dario #科技七巨头#Anthropic #马斯克 #算力

32. 木头姐给出的14个科技趋势（上）：可回收火箭，英伟达，全球GDP增速，AI竞争格局，都聊到了#木头姐 #可回收火箭 #BIGIDEAS2026 #英伟达 #AI#AI泡沫

33. 过去十年，大家一直在说AI会改变编程。但现在看，真正被改变的，可能不是“写代码”，而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态，程序员最核心的能力到底是什么呢？#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

34. 黄仁勋最新访谈（一）：AI商业化拐点来了，Anthropic2030年收入可能达到1万亿美元#黄仁勋 #英伟达 #AI #GTC #AI商业化

35. 春节AI大战退潮，Claude被封杀Anthropic「单挑」中美，全民养「龙虾」｜Hunt Good 周报

36. 小米是最开始做AIoT的企业之一，从布局生态的那一天开始，有基本远见的投资者就该知道小米未来业务肯定会涉及智能网联车以及AI相关。没必要因为股价短期波动就开始乱点评战略布局，毕竟涨的时候也没见这些人站出来说小米做车做AI有问题。小米是长期主义企业，选择相信它的话，就要相信长期主义的力量。

37. AI双雄竞速上市！OpenAI、Anthropic激烈内卷，行业格局迎巨变 #OpenAI被曝本周启动IPO##AI行业进入竞速上市时代# 全球AI赛道的内卷，已经从技术、市场比拼，升级到资本化竞速！就在OpenAI全力冲刺9月IPO、筹备递交上市文件的同时，其核心竞品Anthropic也在积极探索公开上市路径，两大顶级AI企业同步冲刺资本市场，一场决定未来行业格局的博弈正式打响。近两年，Anthropic凭借稳健的技术迭代和快速的市场增长，迅速崛起为OpenAI最强劲的对手。相较于OpenAI，Anthropic在安全合规、企业级服务领域持续发力，近几个月业务增速亮眼，不断蚕食头部市场份额，给OpenAI带来了直接且强势的竞争压力。在技术差距逐步缩小、竞品快速突围的背景下，加速上市成为OpenAI巩固行业地位的关键布局。上市不仅是融资扩产的手段，更是赛道话语权的争夺。成功上市后，企业将获得更充足的资本，投入算力研发、人才吸纳和场景拓展，进一步拉开竞争差距。当下OpenAI一边要应对Anthropic的强势追赶，一边要面对全球各路AI新势力的冲击，行业竞争进入白热化阶段。此次冲刺IPO，既是OpenAI守住龙头地位的防御之举，也是其抢占AI产业下半场先机的进攻布局，两大巨头的上市竞速，终将重塑全球AI行业竞争格局。#ai创造营#

38. 奇点临近！全球AI终局战，只剩OpenAI和Anthropic的双人舞

39. #公司烧不起token了#很多公司去年底到今年初狂热all in AI后，发现投入产出比没那么漂亮，各种维护、修复、校对成本叠加下来，有时还真不如让熟练工直接干。当然，这也只是说明在当下，AI的边际成本还没低到能全面替代人工。但是，AI把低端重复岗位卷死一定是必然趋势。

40. 你的电脑已被手机接管！Anthropic亮出Dispatch：AI 24小时给你代工

41. 普通人如何用AI搞钱！零基础保姆级教程来了

42. 全球AI新王诞生！Anthropic估值冲爆1.2万亿，首次反超OpenAI

43. 美国AI霸主一夜易主！这对中国意味着什么？ #大有学问 #红衣聊AI #openAI #anthropic #华尔街

44. 入职世界五百强后，我发现AI会替代掉这些人...

45. 给大家分享一个AI时代的成功方法，每个人都能复制#AI #教育 #学习 #openai #创业#就业#求职#AI学习

46. 盘点一周AI大事(5月31日)｜Claude重夺最强 Anthropic升级Claude Opus 4.8 Google的数学大模型成功解决了9个埃尔德什难题 Meta开源最强生物大模型ESM Figma上线实时编辑FIGMA MAKE NOW 研究员开源最强AI研究员AutoScientists 英伟达开源图像超分模型PiD Grok上线最强图生视频模型Grok Imagine Video 1.5 研究员开源最强游戏世界模型SCOPE 研究员开源最强3D建模PhysX Omni ElevenLabs上线最强音乐模型Music v2 ElevenLabs上线最强配音模型Dubbing v2 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

47. 知名AI怀疑者和信仰者的碰撞，OpenAI可能会暴雷#Ai #Dario #Anthropic #OpenAI #AI泡沫

48. 《Anthropic 官方发布：《创始人手册：打造 AI 原生初创公司》》 AI 正在重塑初创公司的生命周期：从构思、MVP、发布到扩展，创始人可以用 Claude、Claude Code 和 Claude Cowork 压缩验证、开发和运营周期。 Anthropic 官方发布：《创始人手册：打造 AI 原生初创公司》

49. 《被美国遣返、禁止入境 5 年，他在温哥华的卧室里做出了日处理 400 万工作流的 AI 平台》 Gumloop 创始人 Max Brodeur-Urbas 的创业访谈整理。从被美国遣返、每周换一个创业想法，到在 AutoGPT 的 Discord 里发现真正的机会，他对 AI Agent 泡沫的批判来自亲身经历：用户要的不是自主 Agent，是可靠性。被美国遣返后他在卧室里做出了日处理 400 万工作流的 AI 平台

50. #2026年AI替代行业预测##ai创造营#数据标注与分析，基础数据处理被AI接手 2026年，数据标注、基础数据清洗、简单数据分析等岗位，成为AI替代的热门领域，大批量数据从业者面临失业危机。数据标注是AI训练的基础工作，原本依靠人工标注图片、文字、语音等内容，如今AI能自主完成数据清洗、分类、标注工作，精准度高、速度快，大幅缩减人工标注的成本。简单的数据分析、数据统计、图表生成等工作，AI也能一键完成，快速提炼数据结论，满足基础分析需求。这类岗位技术含量低、工作机械重复，属于劳动密集型工作，被AI替代是必然趋势。随着大数据和AI技术的普及，企业不再需要大量基础数据处理人员，转而需求高端数据分析师、算法工程师。从事基础数据工作的职场人，必须提升技术能力，学习数据挖掘、算法优化、深度数据分析、数据决策等技能，从基础执行者转向技术研发者和决策顾问，才能避开AI的替代浪潮，获得长久的职业发展。

51. Axios援引知情人士的报道，国防部长Pete Hegseth即将切断与Anthropic的业务联系，并将这家AI公司指定为“供应链风险”——这意味着任何想与美国军方做生意的人都必须切断与该公司的联系。这揭示了美国国防部与AI初创公司Anthropic之间持续数月的紧张谈判即将破裂。 Anthropic是开发Claude AI模型的公司，以强调AI安全和伦理使用闻名。该公司去年夏天与五角大楼签署了一份价值高达2亿美元的合同，允许军方在机密系统中使用Claude，但Anthropic坚持保留一些限制：禁止用于大规模监视美国人、促进暴力或开发无人类干预的致命武器（如自主武器系统）。五角大楼官员对此不满，要求Anthropic移除这些限制，以实现“无限制使用”。谈判僵持不下后，国防部长Pete Hegseth考虑不仅终止合同，还将Anthropic列为“供应链风险”。这一罕见惩罚通常针对外国对手，将迫使所有军方供应商和合作伙伴切断与Anthropic的任何业务往来，对Anthropic造成毁灭性打击。一位高级官员表示，这将是“一个巨大的麻烦”，并强调要让Anthropic“为此付出代价”。值得一提的是，五角大楼最近在针对委内瑞拉领导人Maduro的突袭行动中使用了Anthropic的AI，这凸显了合同的重要性。这一事件反映了AI技术在军事应用中的伦理冲突：军方追求最大化效能，而公司担心滥用风险。Anthropic是国防部与多家AI公司（如OpenAI、Google等）合作的一部分，但它是目前唯一在军方机密系统中可用的模型。#AI大模型##大模型#

52. 这波人工智能浪潮怎么越来越像泡沫，AI到底带来了什么？

53. 硅谷顶级VC的投资逻辑，赌的是人不是公司。 #大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #投资

54. 戴密斯：AI最大的瓶颈是算力，AI公司的差距会拉大#谷歌 #戴密斯哈萨比斯 #DeepMind #新药研发 #算力

55. #OpenAI创始人跳槽Anthropic#Andrej Karpathy的这一举动在AI领域无疑是一枚重磅信号弹。作为OpenAI创始成员、特斯拉前AI总监，再到创办Eureka Labs，他的职业生涯几乎贯穿了现代AI发展的关键节点。他此次选择回归研发一线，而非继续深耕教育，说明他认为当前大模型的前沿探索仍处在“塑造期”，技术突破的窗口尚未关闭。Anthropic以“安全优先”和“宪法AI”理念著称，与OpenAI近年来的商业化路径形成鲜明对比。Karpathy的加入，或许意味着他认同这种更审慎、更注重长期价值对齐的技术路线。同时，这也反映出顶级AI人才正从“大厂”向更具理想主义色彩的初创公司流动，行业格局正在重塑。对普通用户而言，这不仅是“大神跳槽”的八卦，更是未来AI产品走向的风向标——我们或将看到更强调可控性、可解释性的AI系统，而非一味追求规模与速度的“黑箱”模型。#秒懂热点就用智搜##热点解读# openai创始人跳槽anthropic

56. 鹏说：AI Trading Agent时代下的思考

57. AI工作流已死？Agentic 时代，n8n这类工具还有学的必要吗？

58. 即便是在“最理想”的假设前提下，《金融时报》数据显示，微软在 AI 上的投资回报率（ROI）为 -9%，谷歌为 -15%，Meta 为 -28%，甲骨文为 -35%。只有亚马逊勉强实现了正回报。眼下，这些超级云厂商（hyperscalers）正砸下数万亿美元，寄希望于未来的需求能够赶上当下的资本支出。#人工智能#

59. CLI是倒退的前进、激烈的拥抱、倔强的融入、无形的放手，是人工智能年代技术“旧制度的大革命”，也意味着互联网、IT大厂放下最后的矜持，与AI进行指令级对齐，从底层融入智能生态，开始插件化生存，更远的未来成为液态智能的一分子。CLI是个拐点，从此没有回头路。

60. AI时代，如何求生？解读《2028年全球智能危机》

61. 硅谷大佬对2026年的反直觉预测：软件不行了，反而金属值得关注#AI#2026年预测 #美国经济 #铜 #白领 #职场

62. 如果你在思考AI时代的职业规划，看这条视频#AI #AI时代 #职业规划

63. 零编码！零基础！光靠嘴，AI两天帮我造了个金融量化大赛平台

64. 阿里甩出 AI 王炸！ Qwen3-Max-Thinking 高调对标 GPT-5.2-Thinking，是真硬刚还是博眼球？这款阿里旗舰推理模型拿下 19 项国际基准测试高分，自带自适应工具调用，能自主搜信息、做计算，主动解决问题，还成了阿里全生态的技术底座，打通电商、本地生活等全场景实现智能闭环。有人说它缩小了中外 AI 差距，坐稳中文 AI 头把交椅，让阿里 AI 生态形成良性循环，未来可期；也有人质疑，对标全球顶尖模型只是纸面数据，落地商业场景的实际能力仍需检验。阿里这次的 AI 大招，到底是技术突破的里程碑，还是营销造势的噱头？这款模型的真实实力究竟如何，一起来聊聊吧！#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营##科技先锋官# http://t.cn/AXqpEa95

65. 国内 AI 红包大战砸钱几十亿，根本不是抢流量，而是一场生态围剿！阿里、腾讯、百度疯狂撒钱，拼的不是模型参数，而是谁的生态更牢、场景更深、入口更狠。脱离生态，再强的 AI 也只是实验室玩具；绑定生态，才能真正渗透生活、落地变现。国外巨头早已用行动证明：OpenAI、Anthropic、Meta，全都在疯狂绑定生态、打通场景，而不是死磕纯技术。事实很残酷：技术决定下限，生态决定上限！为什么有的 AI 技术顶尖却没人用？为什么撒点红包就能暴涨千万日活？看完你会彻底明白：未来 AI 的胜负，从来不在实验室，而在生态战场！ #过个有AI年##HOW I AI##微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营# http://t.cn/AXtJoVwi

66. 千问发布2025十大AI提示词，股票意外排名第一，普通人如何用AI做好投资？

67. 中小企业做AI，真的只能被算力、成本、技术卡死吗？别慌！华为最新发布的AI数据基础设施，号称要打破中小企业AI转型的死局！有人说它是中小企业的救命稻草，OceanStor A800兼容旧设备、护投资，FusionCube A1000开箱即用、提效80%，彻底降低入门门槛；也有人质疑，这不过是巨头的又一次布局，中小企业真能靠它逆袭？它到底是帮中小企业突破瓶颈、激发创新，还是换种方式绑定企业？为什么说它能让中小企业不用再烧钱做AI？这条视频，拆解华为AI基础设施的真相，揭秘它能否真正赋能中小企业。#AI生活指南##微博超有用视频大赛##科普大作战##科技先锋官# http://t.cn/AXf4SD2c

68. “OPC们”没空理会质疑，他们想用好AI而不是被AI替代

69. 7250亿美元！科技巨头AI军备竞赛白热化刚看到一个让我震惊的数字，谷歌、亚马逊、微软、Meta四大科技巨头宣布2026年AI基础设施投入将达到7250亿美元，同比增长77%！这简直是在烧钱搞AI军备竞赛啊。这笔钱主要用来建数据中心、买算力芯片和研发大模型。现在AI发展真的离不开算力，谁有更强的算力，谁就能在大模型竞赛中占得先机。英伟达最近股价暴涨，就是因为这些巨头都在疯狂采购他们的GPU。不过这也意味着AI技术会加速迭代，我们普通人很快就能用到更强大的AI工具。比如更智能的语音助手、更逼真的虚拟人、更精准的个性化推荐。但同时也有隐忧，这么大的投入会不会造成资源浪费？而且AI发展这么快，监管能跟上吗？不管怎样，这场AI竞赛已经停不下来了，我们就等着看2026年AI会给我们带来什么惊喜吧。

70. #主流AI工具哪款更好用#目前AI工具已经不是一家独大了。需求不同选择的工具也不同，像我在用的主流是Gemini（频率最高），然后是ChatGPT和豆包。如果预算只够买一个订阅，全能型的 ChatGPT Plus 或 Claude Pro 是最稳妥的；但是日常涉及大量文献和资料整理，Gemini 配合其生态带来的效率提升会更强。#数码主理人#

71. 开学进入状态需要点心机⁉️ 5个技巧 | AI学习搭子✨

72. 不刷题上大分！科大讯飞学习机全系测评！

73. 长期主义

74. AI 正在制造“极端短期主义”的幻觉

75. 当AI开始替代技能，我们还应该坚持怎样的长期主义？

76. AI时代，长期主义的“锚点”已经变了

77. 越是AI时代，越要死磕长期主义

78. AI时代，长期不变的东西

79. “长期主义”不是拿得久，而是选得对

80. 长期主义做自媒体

81. AI营销新趋势

82. 统好 AI｜长期主义运营，保障智改数转可持续落地

83. 泡沫会破，但技术不会倒退·未来的 AI 市场会经历一轮分层洗牌

84. 自学者vs考证党

85. 2026年AI学习转向

86. 投资自己才是稳赚不赔

87. 2026年AI学习的3条"真实路径"，普通人0成本转型AI高薪职业的秘密

88. 大厂程序员揭秘

89. 学AI的完整花费清单

90. 普通人的AI学习账本

91. 从 "炫技" 到 "实用"

92. 2025年，低成本学AI的几种靠谱认证推荐（最低200块就能启动） - 哔哩哔哩

93. 麦肯锡&IDC实证

94. AI重构职场

95. 2026年最值得学习的3个AI技能，现在上车还不晚

96. 学习基础技能在AI时代的必要性与价值分析

97. 2026年5月国内AI工具集体涨价！主流订阅对比+我的省钱方案（附账单）

98. 2026年5月国内AI工具集体涨价！主流订阅对比+我的省钱方案

99. 2026年普通人用AI指南

100. 真心不建议大家开通 AI 产品年费了

101. 真心不建议大家开通AI产品年费了

102. 2026 年 AI 工具避坑指南

103. 2026 年 AI 订阅服务值得花钱吗？从程序员视角算一笔经济账

104. 2026年5月AI工具付费潮来袭！主流AI订阅这样买立省40%（附全家桶省钱方案）

105. 59+ AI 工具完整评测

106. 月成本不到800元！一人公司标配

107. 【培训感悟】学习AI，助力乡村教育——滑县留固镇东街小学胡莎莎

108. 别等 GEO 转化数据！算清 ROI 时，AI 搜索红利早已清零

109. 2026年AI数字员工

110. 豆包收费，AI免费时代结束

111. 别再当“年费冤大头”！我这样用AI，一年省下上千块

112. 我捣鼓了2个月AI编程工具，最后发现，最贵的不是会员费

113. 花了2999买AI课的人，后来怎样了？

114. 观点 | 别被AI培训收割“智商税”

115. AI变现经验分享与教程

116. 普通人零基础靠AI变现的入门指南

117. 靠AI月入过万?这帮人已经开始卖'技能'了

118. AI 变现指南

119. 别再瞎忙了！这份AI变现年度规划，让你按月执行，收益稳步涨

120. 普通人利用Ai变现的逻辑？做A1的驾驭者而不是开发者！

121. AI变现全攻略

122. 2026年用AI写ChatGPT周报和工作汇报的实用方法

123. AI 只是工具

124. AI替代人工？别被焦虑带偏

125. 选对动作、用对方法、跑出结果

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153. 这篇挺有意思的，就是有点长。将AI的发展拆解成AI能力的变革速度、AI向经济的扩散、以及对经济的影响三个大问题，从快中慢三种场景进行量化，调研这些场景中的AI经济学家、AI行业专家、AI政策研究人员、超级预测者，以及一般公众这五个群体的预期，回答关于未来经济走势的分歧，主要源于人工智能能力的进步，还是源于与这种进步相关的经济机制。慢速情景中的AI主要是辅助工具，适中情景中的AI是协作伙伴，快速情景中的AI具备高度通用的机器人能力，调研结果是各群体均预期2030年的AI能力将有显著提升，即使实际应用可能滞后。经济学家平均将约六成概率分配给中快速情景，相对保守的超级预测者对慢速情景赋予更高权重，普通公众的预测分布更均衡，但对快速情景的预期略高于专家群体。各群体对未来宏观经济增长的无条件预测相当接近历史趋势，即使展望到2050年；但当预测以快速情景为前提时，增长预期明显提高，其中AI行业的专家更为乐观。同时，劳动力市场的参与率将延续过去二十年的缓慢下降趋势，但更能反映结构性变化，快速情景下的降幅将明显扩大，部分白领行政岗位和制造业岗位更容易受自动化的冲击，服务业和护理类职业将在未来继续扩张。收入分配方面是普遍预期AI将加剧财富的集中，虽然中位家庭的绝对收入会继续增长，但相对收益将不成比例地更集中向最富裕的群体。 AI能力的突破具有很大的不确定性，需要很长的时间才能体现为对宏观经济的影响，不必然是转化为宏观生产率的增长。此外，人口结构、地缘政治以及能源与算力的约束等因素也可能抵消部分技术红利。当前围绕AI经济影响的争论主要来自对AI能力本身的判断差异，其实技术发展路径是其一，更深层的分歧来自对经济体系如何吸收和利用新技术的不同理解，宏观经济的结构本身具有极高的内在不确定性。换言之，即使假设AI能力的水平相同，不同经济学家对经济增长、技术扩散以及就业替代机制还是会得出明显不同的预测。在政策层面，经济学家最支持的是针对高自动化风险劳动者的再培训政策，而对就业保障计划的支持度相对较低。相比之下，一般公众对就业保障的支持率显著更高，在未来AI冲击加剧的情况下，围绕政策选择的社会争论可能十分激烈。技术发展从来不是什么挑战，经济系统如何适应冲击、分配问题如何处理在什么阶段都是需要面对的。

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