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来自加拿大中文媒体的重要新闻报道。

Wenxuecity Jul 1, 2026

中国推出成人全尺寸超仿生机器人 订单火爆 售价是…

科幻电影中的“赛博恋人”正式走入现实,二次元中的动漫形象、人们梦想中的完美伴侣都将实现1:1等身真人复刻。6月30日,中国人形机械人龙头优必选(UBTECH)在深圳召开2026年度全球发布会,正式推出全新消费级品牌“优世界(UWORLD)”,并发表全球首款专攻家庭情感陪伴、成人限定的全尺寸超仿生人形机械人U1系列。截止当日发布会,线上线下全渠道订单量已突破13361台。 优必选董事会主席兼CEO周剑在现场表示,去年公司全尺寸人形机械人全年交付量仅1079台,而U1今天的订单量已超过去年的10倍,公司将“加倍努力加油干”,力争在今年12月31日前完成这1万多台机械人的全部交付。 俊男美女外貌“毛孔”都可私人订制 与以往“进工厂拧螺丝”的钢铁机械人形象截然不同,U1系列完全锁定单身独居青年、二次元与动漫文化爱好者。现场展出了50多款不同外观、体态的超仿生机械人。其中,男款“凌夜”(身高183cm、重42kg)主打硬朗下腭线与深邃侧颜的霸总风格;女款“小优”(身高168cm、重35.2kg)则展现优雅与灵动。 该系列支持高度的“多维度外观与性格定制”,通过矩阵式三维扫描系统,消费者甚至可以1:1复制明星、动漫二次元角色,或是自己。优世界总经理谭旻透露,机械人的头发是与全球最大的头发制造商鲁贝卡(Rebecca)合作,皮肤则采用独创的仿真油性材料与凝胶,经过10次以上精密上色,不仅能看清毛孔、指纹与微血管,还带有丰盈的弹性。 +3 价格曝光最高99万 破“恐怖谷效应”没电也能维持“体面姿势” 发布会上最受市场关注的“最终定价”也正式揭晓。U1Lite为入门半身版,售价11.98万元人民币,无下肢,专攻案头陪伴或前台接待。U1Pro是全身性能版,售价为16.98万元人民币,配备88个自由度关节与“养成系情感大模型”。U1 Ultra则为顶配高动态版,男款售价99万元人民币,女款售价88万元人民币。 据悉,Ultra版配备高达2070Tops的顶尖算力,支持全栈式开放开发,女款还能精准复刻真人“走猫步”等高难度动态舞蹈。 此外,U1内置长期陪伴情感大模型,能识别20多种人类细微情绪,准确率超90%。还具备“跨时空记忆体”,能主动关怀用户,譬如当主人加班回家能够主动问候并调节空调。 优必选发布仿生机械人。(香港01 杨凯力) 优必选发布仿生机械人。(香港01 杨凯力) 针对大众最担心的“恐怖谷效应”,比如语音与嘴型不同步造成的惊悚感等问题,优必选强调其语音与唇型对齐延迟控制在20毫秒内。机械人还首创“全时自锁仿生颈椎”,当机械人完全没电时,头部不会惊悚地突然垂下,而是会像人类一样优雅地固定,维持体面姿态。 针对用户极度敏感的私密隐私问题,官方强调U1设置了三层隐私架构,数据在机械人“端侧”就能实现闭环加密,绝不上传云端用于AI训练。7月15日,优必选将上线互动APP,并于9月16日正式开启首批快递交付。 优必选发布仿生机械人U1系列,价格为11万至99万。(香港01 杨凯力) 优必选6月30日举行仿生机械人U1系列发布大会,CEO周剑表示“要重新定义机械人时代”。(香港01 杨凯力) 对于这次发布,优必选CEO周剑表示,“这次轮到我们中国人来定义什么叫人形机械人了。”同时,他还暗呛欧美的机械人大厂“不断在做Demo甚至跳票”。他指出,人形机械人是一场高于工业革命的浪潮,将彻底重塑全球地缘政治与经济结构。

Wenxuecity Jul 1, 2026

福特汽车引进AI不似预期 请350名资深工程师回巢

Ford Replaced 350 Employees With AI. Then Immediately Had To Rehire Them: https://t.co/sczggKKOwa — Flyin18T Motorsports (@Flyin18T) July 1, 2026 美国车企福特(Ford)近日表示,由于AI无法媲美人类工程师的技能与经验,该公司已重新聘回部分人类工程师。福特原计划运用AI降低成本并提高生产力,但又承认AI不够可靠,已重新聘请逾350名资深品质检查员,以弥补自动化系统的缺陷。 综合英国广播公司(BBC)和《卫报》报道,福特首席执行官法利(Jim Farley)2025年6月在接受专访时表示,“AI将使许多白领人士被淘汰。”首席营运总监加尔霍特拉(Kumar Galhotra)则在10月的财报电话会议上透露,公司“正在整个工业系统中部署AI”。 加尔霍特拉告诉投资者,这包括在其工厂部署900个AI摄影机,“以从源头检测品质问题,并帮助我们减少供应中断。” 然而,车辆硬件工程副总裁查理斯潘(Charles Poon)近日向媒体表示,公司的AI驱动检测未能达到预期效果,称“我们错误地认为,只要引入AI并吸收我们现有的设计要求,就能生产出高品质的产品。” 查理斯潘表示:“AI是一个非常棒的工具,但它的效用取决于你用来训练它的资讯质量,过去数年,我们没有像应该的那样重视那些与我们一起经历了多个产品周期的最资深工程师的经验。 据报道,潘指出,自动化工具缺乏资深技术人员的培训和专业知识。他说,许多资深技术人员在公司能够利用他们的知识改进AI技术之前就已经离职。 他表示,这些员工现在已经重新加入公司,负责培训系统并指导年轻员工。 “我们意识到,为了提升我们的一些自动化、机器学习和人工智能工具,我们需要确保它们由经验最丰富的人员进行培训。”

Wenxuecity Jul 1, 2026

AI写了90%的代码,大厂程序员的煎熬时刻

“浪已经来了,能做的就是尽量游在前面。” 文丨祝颖丽 编辑丨赵磊 2026 年的第一个季度,包括亚马逊、Meta 在内的十几家海外科技公司总计裁员 4 万多人,程序员是其中占比最大的一类。原因并不复杂,在所有工作里,AI 做得最好的是写代码——在 Meta,已经没有人手写代码;谷歌 4 月宣布,他们 75% 的新增代码由 AI 生成。 中国互联网公司也在快速跟进。去年下半年,多数大公司的 AI 代码率还只有 20% 至 30%;到今年,随着国产大模型 coding 能力的提升,不少大公司新产生的代码里, 最高 90% 是 AI 写的。这意味着,需要的人也越来越少了。但没有任何一家中国公司公开宣布因 AI 替代而裁员,更多采用不招新人、不续签合同、业务调整等柔性方式,持续汰换。 过去一个月,我们访谈了十多位主流互联网公司的程序员,他们分布在阿里、腾讯、字节、美团、B 站、得物,也包括那些从大厂出走,辗转到外企、国企的人。他们中有人做后端,有人负责数据架构,也有人做算法;有人刚工作几年,有人已经是团队里的技术骨干。 公司、岗位、资历不同,但他们讲述了不少相似的东西:AI 带来的效率提升没有变成闲暇,原本可能十天的工作,老板现在期待一天交付;岗位边界正在消融,如前端正在并入后端,新招岗位直接更名为 “全栈”;几乎所有人都想进一步跟 AI 挂钩,先用 AI 替代别人,被默认是自己留下来的最好理由。 但留下来的真正前提只有一个:有人先一步离开。 630,共同的 Last Day 2026 年的春节,张锐过得有点郁闷。他在一家互联网公司做技术管理,手下有小一百人。年前,他被老板通知裁员,他的部门也被分配了近 25% 的名额,让他在假期盘一盘人。 他的第一反应是诧异。公司当时各业务都还有利润,看不出一定要这么做的理由;如果是因为 AI,调整也很草率——AI Coding 确实已经变强,团队里也有人自发使用,但当时公司内部,新的工具链、协作方式、组织形态都还没有开始着手建立,流程并没有跑通。 过去几年,互联网公司反复讲降本增效,张锐也经历过人员调整,但这一次通知来得突然,比例也高,激进的部门甚至接近一半。他带着抗拒但又不得不做的心情逐个权衡下属的命运:谁绩效更好,谁更有潜力,谁已经开始把 AI 放进自己的工作流,谁对新的技术变化更敏感…… 动手的那一天在年后开工前几周,场景和大部分公司雷同:他和搭档的 HR 在一间小会议室里坐着,一个人进来,谈方案、谈交接、谈赔偿,再让下一个人进来。 有人不理解,有人情绪失控,他只能表示无奈。这个决定自上而下,不是一次充分沟通后的共识。公司没有发布任何解释性邮件,消息沿着管理链条一层层往下传,到他这里,只是一个必须执行的任务。那大概是张锐职业生涯里最漫长的两天。他重复着谈话、算赔偿和做心理疏导,人几乎麻木。但有些时刻他还是难受,比如有人是家中独子,父母生病,反复央求,很需要这份工作。 说起这些时,事情已经过去了两个多月,但那种冲击给他带来的影响似乎还没有消散。对上,他依然觉得 “过于激进”,为公司这种 “没有沟通余地” 的处理办法感到失望。对下,他也只能重复说 “没有办法”。但几个月后他发现,所有人都在做同一件事,只是早晚的区别。 6 月,裁员已经不再是新闻。在 Shopee,一位女工程师绩效年年第一,6 月 8 号突然收到了 HR 的小窗通知;在飞猪,一位 10 年的资深前端,6 月 11 日也拿到了 “离职大礼包”,在他所在的技术团队工区,一半工位都空了;在美团,一位应届毕业就加入、工作了 4 年的后端工程师,也在 6 月 17 日被主管喊进了会议室,他所在的部门 30% 的人收到了裁员通知。630(6 月 30 日)成了很多人共同的 Last Day。 赵舒是上海一家互联网大公司的前端工程师,端午前的一个晚上被通知裁员。她觉得自己绩效不差,也不是最贵的人,第一反应是愤怒。 裁她的理由,最直接的是 AI 冲击。她负责的是商家端业务,后端提需求,她来做页面。现在有了 AI,后端自己就能写前端代码。事实上,过去两三个月,她接到的需求已经越来越少,最后一个月完全没活儿干了。 赵舒去年刚休完产假回来,平衡孩子和工作一度让她很痛苦。近来,因为 AI 可能取代工作的焦虑,她原本下定决心、调整心态,想等到了新业务里,自己还是 “卷起来”,但没想到那么快,卷的机会都没有了。 赵舒怪自己不够敏感、不够快。但在另一些还没被裁的人那里,敏感并不能带来安全感,它只是让恐惧来得更早。被裁的人至少得到了一个确定的结果,更多人正在持续遭受着煎熬。 AI 提高两倍效率,活儿会变成三倍 李浩在等。他是美团的老员工,十几年的后端工程师,他猜测,自己可能待到 7 月底,那时他合同到期,应该不会续签。 他对裁员有预期。从 3 月开始,李浩就能感受到一种从上往下的紧迫感。他转述了美团公司内流传的一个故事,王兴见完一个 AI 大佬后,在管理层会上说,水已经涨上来了,“不管是在里面扑腾还是怎么样,都要赶快学会游泳。” 之前有人会对 AI 生成代码有些怀疑,但这种自上而下的强推之后,很多人两个星期之内就跑起来了,AI 代码率从 10% 升到 70% - 80%。当时他就判断,裁员是一定会到来的事,不是半年就是一年。 创始人的话也很快变成压力,传到更具体的工作里。公司要求各个团队从上到下探索 AI:哪些工作流程可以被标准化,哪些环节可以沉淀成 skill,哪些产品和运营场景可以做出 AI 工具。每个团队都被要求想办法把 AI 和业务结合起来,拿出新的 idea,哪怕只是一个还跑不通的 demo,也要先证明想过、投入过、尝试过。 李浩觉得痛苦的地方也在这里。让他最焦虑的不是 AI 本身,而是这种压力的传导方式。他觉得,如果公司已经看清楚了方向,要推就推,该调整就调整。但现在很多人像是被一个不够清晰的目标推着走,每天都要挖空心思想 “怎么和 AI 结合”。 他担心自己慢了,也担心团队慢了。别的团队做到了什么程度,别的 Leader 对 AI 的理解有多深,这些都会变成横向比较的压力。有一段时间,他晚上回到家,会坐在床头一直熬到天亮。他害怕睡着,也害怕醒来,因为一觉后,又是新的一天,又要继续面对这些东西。压力之下,李浩记忆力都开始变差,听过的话马上就忘,整个人像被困住了。 在字节一些部门,这种集体性的焦虑也一度蔓延。 江同 2023 年校招进入字节之后,对所在小团队的感受一直不错。虽然忙,但同事、mentor 和领导关系都好,大家像朋友一样交流。 3 月前后,团队内部开始密集地倡导 AI。领导在推,领导的领导也在推。每天都有新的文章、新的文档、新的工具介绍、新的使用方法被推到面前。有人分析新的编程工具,有人写各种原理和实践。需求还要做,文档也要看。这个还没看完,下一个又来了。 AI 改变的是整个团队的空气。他形容那段时间大家都 “疯魔了”。每个人突然都在学,都在追,都怕自己落后。而事实上,没有业务、没有人会因为某一项工具真的马上改变现状,但当公司自上而下表现出焦虑时,每个人都无法幸免。 没过多久,江同所在的这个他自称 “相对边缘” 的团队也开始明确考核 AI 代码率,以及每个人、每个小组对 AI 的使用情况。这些都被写进上级的 OKR 里,甚至有专门的网站同步滚动统计。在阿里淘天集团,也有一位高层推动了统一看板,每个人的 AI 使用数据对所有人可见。 为了弥补经验不足带来的判断力不足,也为了跑在前面,江同开始将 AI 节省的工作时间用来学 AI 写的代码。每天 9 点下班后的 1 - 2 个小时,是他的学习时间。他会逐行看 AI 写的代码,了解 AI 的写作风格和代码逻辑,“就看它到底是怎么写的,写出来是什么样。只有这样,我才能更好地与它沟通。” 不懂的领域,比如前端,现在他也得写,就继续问 AI,补上这块知识的空白。 像江同一样,很多用上 AI 的人反而更累了。周铭在得物做算法,他的代码已经有八九成交给 AI 来写,但老板的预期变了,原来十天做的事情,现在会被认为三天就应该搞定,“公司的目的是提效嘛,并不是让你们轻松的,所以它只会让你活越来越多。” 更大的变化是工作模式。过去一个一线开发在同一时间里,通常只做一件事;现在 AI 可以同时跑多个任务,人就要变成多个任务的监管者。一个需求交给 AI 跑,另一个需求也交给 AI 跑,人要隔一段时间去看结果、做判断、纠偏、验收。问题是,人的精力没有同等放大,AI 可以写更多代码、生成更多方案,但最后判断这些东西能不能用、有没有风险、是否符合业务现实的仍然是人。执行提效了,但决策和责任在程序员这端没有消失——大家变得更累了。周铭形容,现在他更像自动驾驶里的安全员,虽然车可以自己跑,但人仍然要对最终结果负责。 上下游合作也变得更不顺畅。周铭的一部分上游合作者会直接把 AI 生成的文档或代码丢过来,但自己并没有认真校验。AI 生成的东西看起来像完成了,但里面可能有性能问题、逻辑问题,或者根本不符合业务需求。表面上看,对方完成了交付,实际上审查和返工的时间成本转到了负责的下游身上。 裁人后,对张锐来说,更难的是用仅剩的人支持所有的工作。砍非必要的项目、重新分配已有项目责任人。这个过程中,AI 开始被极致地利用起来。“它是一个倒逼的逻辑”,他后来总结说。 经历过一次风波,他意识到,不管是在哪家公司,趋势已经不以个人意志转移了。而既然浪已经来了,能做的就是尽量游在前面。 做一个加速淘汰自己的工具 一个周末下午,我在阿里西溪园区见到了何川。周末的工区依然有不少人在工作,何川说,都是 “AI 焦虑带来的忙”。过去 3 年,阿里一直在喊 “ all in AI ”,但前年是业务团队零星一两个人在探索;去年开始立项;到今年,“所有人都要为 AI 打工”。 每个人都想让自己和 AI 挂上钩。做一个 AI 项目,跑出一个自动化工具,给业务提一部分效率,都可能变成新的安全感。因为大家隐约知道,如果后面真的裁员,做 AI、懂 AI、能拿出 AI 结果的人,可能更容易留下来。何川也同样焦虑而忙碌。 在阿里,他所在的业务团队将日常的业务和与 AI 相关的业务称为 “旧城” 与 “新城”。幸运的是,他正好在 “新城”,做着和 AI 相关的业务,这预示着接下来的半年、一年里,如果他真有些结果,可能会拿到更好的绩效。 但这是一个吊诡的工作。他做的是一个内部 Coding Agent,一个把业务从需求到上线自动化的工具。如果他真做成了,会加快自己被淘汰的速度。不过,现在还不是考虑这些的时候,更让他焦虑的是,这个类似的工具,不同的业务团队里的技术都在做,甚至不同职级的人也同时在 “卷”。 P7 想做一个点的自动化,P8 想上升到一个面的业务,P9 则在规划一个更大的自动化平台。何川这样一个低职级的员工,刚想出一个小工具,更高层级的人可能已经覆盖了。他觉得自己像在经历一场内部 “大逃杀”。 他有时觉得没希望,但也无法躺平,因为老板比他更焦虑。为了保住地盘,老板要稳住做老业务的员工,会暂时把好绩效分给 “旧城” 的同事;同时要证明团队在 AI 时代仍有价值,得不断推着他们往前,找到 AI 新产品的独特优势。 何川吐槽说,“每个人都希望在 AI 时代有自己的一席之地,但是很可能结果就是没有你的一席之地,但你非要占,只能是硬占。而你硬占的这个地方,可能压根就不存在。” 他有时觉得,只有那么一小拨人真的站在正确的道路上,大多数人只是牺牲品,在这个过程中陪跑。 他也理解老板。向上汇报时,总得摘亮点、讲独特性。但很多时候,他觉得自己无能为力。在他看来,这些自动化产品并没有太多技术壁垒。一个业务团队的技术员工能想到的,通用 coding 工具也能做到;那些工具没有做的,很多时候本身就是不合理的需求。 工作快十年,何川经常觉得自己仍没有适应职场的规则:服从和执行。起初,老板希望他探索出 “行业领先” 的东西,他觉得做不到、不现实,就会争论;久了发现对方并不想听,事情又做不成,只能拖着。老板的情绪也变得不稳定,有时骂人,有时又借着吐槽袒露自己的焦虑,希望得到他们理解。 何川自己也处处矛盾,进退两难。他干的并不舒服,但离开大厂,又担心别的地方接不住,舍不得这里的稳定和高薪;他也觉得,大概率这样卷不出什么结果,但在结果出来之前,他还是不舍得那 50% 概率的好绩效,或者被裁时,多年工作经历攒下的丰厚 “礼包”。 更让他绝望的是,他已经看到了终局。“太确定了,它一定会取代绝大多数程序员,只不过现在确实受限于模型能力,还不能变革那么彻底。” 何川觉得,安全的时间最多只剩下一两年。 “下坡的时候要开心” 朱江对未来保持着一种难得的平静。以前他看《人月神话》——技术中讲项目管理的书时记得,一个项目,人越多,效率越低。 他认为,未来可能只需要过去五分之一的工程师,80% 的人都会被淘汰。更大的共识是 Token 未来会越来越便宜,而模型会越来越强,公司可以花更少的钱获得更好的效果,“但这个就跟员工是相反的。你员工来公司很多年,那是要涨工资的。” 他目前在外企,失去工作的风险还不大,但他相信这也是迟早的事,“我觉得早点、晚点其实都行。” 进入这个行业 11 年,朱江觉得自己这一批人虽然没有吃到最多的时代红利,但也该知足了。 他高中竞赛时,选计算机专业是误打误撞,那时被热议的是土木工程,计算机一度被视作泡沫要破灭的行业,谁知移动互联网到来后,又续命了这些年。跟其他同学相比,他多挣了很多年钱,处境也好得太多。他觉得,人走运一次就差不多,当时不小心被时代嘉奖,现在遇到问题,最好的心态也是 “接受”,“我们可能跟工业革命后的纺织女工是一样的。” 朱江说,程序员这个群体一直在学习,习惯学习工具,习惯技术迭代,也习惯把新的生产方式先用到自己身上。某种意义上,是程序员亲手做出改变自己行业的工具。他相信,旧的岗位消失,新的人会围绕新的工具、新的组织方式、新的产业机会重新聚集。 高虹在 Shopee 做的也是前端,去年 4、5 月,她的老板就已经意识到风险,开始推动大家做 AI agent 项目。一年多的时间,从立项到落地,从用户侧采数据,到建立 benchmark 和过程指标,她都参与过。也因此,在绩效连续不错的时候得知被裁,她第一反应是震惊,随后也很快就转换了心态。 她的一位老板对她说,现在想从前端里 “卷” 出来很难,即便没有 AI,行业上升通道也已经变窄。但有了 AI,反而出现一个新机会点,大家都在同一条新路上出发,只要比旁边的人多懂一点点,在就业市场上就可能有优势。几年前,找前端岗位时,她面试字节,经常感到技术上还是能被 “问住”。而这次,当她以 agent 工程师为目标时,发现面试官经常还没有她懂。 最近她也跟一些创业公司交流,他们在做游戏、金融或其他垂直行业的 agent,对方会把具体业务场景拿出来和她讨论:如何设计流程,如何判断效果,哪里可能出错。那些面试更像一场共同推演,她不一定每次都答得完美,有时也觉得自己没有处理好,但对方却非常宽容,因为这个领域本来也没有标准答案,很多方案都还值得试。 她在这个过程中重新找到了兴奋感——前端做久了,知识边界已经熟悉,甚至有些倦怠;而 AI 和 agent 领域还有很多值得探索的东西,这甚至让她重新意识到自己对技术的热爱,也让被裁之后的日子没有完全坠入一种单一的失败感,“很多时候,机会和看起来悲观的事情就是并存的。” 被裁之后,赵舒没有真的休息。最后几天,她还是常常在公司待到晚上八点半,准备简历,学新东西,等面试。现在找工作,纯前端机会几乎消失了,市场上更多是 “全栈工程师”、“AI 应用工程师”,她开始学 Python——一种后端语言,补齐成为一个全栈工程师的空白。 焦虑是必然的,最近几天,她一度睡不着,忍着不看手机,才终于在快天亮时眯了一会儿。 面试给了她一点信心。她发现,面试官问的几乎全是 AI,因为在大公司,她还是有不少经验走在前面。虽然还没有拿到 offer,但她觉得,自己有 70 分的把握。丈夫也安慰她,“上坡的时候要努力,下坡的时候要开心。” 赵舒今年 32 岁,她觉得自己还在上坡期,还不能停。 文中受访者均为化名 题图来源:《鱿鱼游戏》

Wenxuecity Jul 1, 2026

Meta改当“算力房东”!股价应声大涨

▲脸书母公司Meta传出拟转售自身庞大的“闲置算力”来创造收入,此举可望助其回收数百亿美元的AI基础设施投资成本。受此利多消息刺激,Meta周三股价在盘中飙涨超过10%。(图/美联社) 脸书母公司Meta砸下天文数字投资人工智能(AI)基础建设,如今似乎找到变现的新出路。消息传出Meta计划进军云端运算市场,转售自身庞大的“闲置算力”来创造收入,此举可望助其回收数百亿美元的AI基础设施投资成本。受此利多消息刺激,Meta周三股价在盘中飙涨超过10%,是美股早盘表现最亮眼的企业。 根据《CNBC》报导,《彭博社》率先披露此事,引述消息人士说法,称Meta内部目前正激烈辩论该新业务的具体走向:究竟是要提供客户直接存取托管在其基础设施上的AI模型,还是纯粹出售其多余的“原生算力(raw computing power)”。之后《CNBC》报导进一步证实,称Meta决定采取后者,也就是出售多余算力,不过,Meta并未回应置评请求。 扎克伯格 出奇招出清闲置算力 自AI热潮以来,全球科技巨头对运算能力的争夺战已进入白热化,市场需求远超供给。为了持续扩建数据中心并大幅购入训练AI所需的GPU,2026年Meta的资本支出预算已达到惊人的1450亿美元。 这笔天文数字让不少投资人担忧Meta会成为“只花钱不赚钱”的无底洞。如今Meta选择成立云端业务,将自己暂时用不到的算力化为商品出售,无疑给投资人注入了一剂强心针。 Meta的强势插旗,意味着它将直接杀入竞争激烈、强敌环伺的云端巨头战场,直接与亚马逊、微软、Google以及科技新贵CoreWeave等老牌与新兴劲旅展开厮杀。近年靠着AI算力短缺而迅速崛起的新兴云端公司首当其冲,两大指标企业CoreWeave与Nebius Group周三股价双双惨遭血洗,分别暴跌13%与15%。 对Meta而言,这也是其扭转AI战局的关键一步。尽管已投入巨资,Meta发展AI的步伐仍被外界认为有些颠簸。如今,在自家AI技术无法称霸市场之际,灵活变通改以“算力房东”的姿态从基础建设上获利,显然已经成功赢得了华尔街的掌声。

Wenxuecity Jul 1, 2026

“时间旅行者”现身 !美国男子自称去了2118年

一名自称曾参与美国中央情报局(CIA)秘密实验的美国男子,近日再次引发网络热议。据当地时间7月1日的消息称,他在一段重新受到关注的视频中声称,自己曾通过一项绝密时间旅行计划被送往2118年,不仅亲眼见到了未来世界,还了解了人类科技发展的方向。这番说法迅速在社交媒体上传播,也引发了大量质疑和争论。 这名男子自称亚历山大·史密斯(Alexander Smith)。他表示,自己年轻时参与了CIA一项高度保密的实验计划,该计划利用先进技术实现时间旅行,而他被选中前往2118年执行任务。 他称,由于项目涉及国家机密,多年来一直无法公开自己的经历,直到近年才决定站出来讲述这段往事。 在视频中,史密斯描述了自己眼中的未来世界。他称,2118年的城市已经发生巨大变化,到处都是外形流畅的高科技建筑,许多建筑能够自行调节温度和能源消耗,交通工具大量采用自动驾驶技术,人工智能几乎融入了人们生活的每一个角落。他还表示,未来社会的医疗水平远超今天,许多目前仍难以治愈的疾病已经能够得到有效治疗。 为了证明自己的说法,史密斯展示了一张据称拍摄于未来的照片。他表示,这张照片记录的是一座未来城市,不过由于时间旅行设备对电子设备造成影响,照片显得十分模糊,只能隐约看到几栋造型奇特的建筑。 当然,这张照片并没有提供更多可供验证的信息,因此并未被外界视为有力证据。 除了描述未来科技,他还谈到了人工智能的发展。他认为,未来人工智能将成为人类生活的重要伙伴,承担大量复杂工作,但并不会完全取代人类,而是更多承担辅助角色。他还预测,人类将在能源利用、环境治理等领域取得重大突破,生活方式将发生深刻变化。 不少网友对史密斯的说法表现出浓厚兴趣,但也有人认为他的描述更像是科幻电影中的情节。一些支持者认为,现代科技发展速度惊人,过去许多看似不可思议的设想如今都已成为现实,因此不能轻易否定所有关于未来的设想。但更多人则指出,他始终没有拿出能够独立验证其经历的证据,其展示的所谓未来照片也无法证明真实性,因此这些说法缺乏可信依据。 目前没有任何公开资料能够证明CIA曾开展过他所描述的时间旅行实验。虽然美国政府近年来陆续公开了一些冷战时期的机密档案,其中包括遥视、心理学实验等项目,但从未有官方文件证实已经成功实现人类时间旅行。科学界主流观点同样认为,根据现有物理学理论,人类尚不具备进行这种时间旅行的技术条件。

51.ca News Jun 30, 2026

温哥华租客找房不问中介问AI!越来越依赖

如今在温哥华找房,除了刷网站、看小红书、问朋友,越来越多人还多了一位“租房顾问”——AI。Rentals.ca最新发布的《2026年春季租客偏好调查》显示,人工智能正悄悄改变加拿大人的租房方式。调查涵盖温哥华、多伦多、卡尔加里等主要租赁市场,结果发现,接近三分之一的租客已经开始使用ChatGPT、Gemini等AI工具协助找房。先说一个温哥华人最有共鸣的话题:房租。调查显示,租金负担能力仍然是加拿大租客面临的最大挑战。而在全国主要城市中,温哥华租客的预算依然高居榜首。数据显示,35%的温哥华租客每月租房预算约为2000加元,略高于排名第二的多伦多(33%)。换句话说,在温哥华,一个月两千块租金,如今已经成了不少人的心理预期。面对复杂的租房市场,不少人开始把目光投向AI。调查发现,29%的受访者表示曾使用ChatGPT、Gemini等人工智能工具帮助寻找租房信息。其中73%的人认为这些工具确实有帮助,仅21%的人认为效果不佳。那么大家都拿AI来做什么?最常见的用途包括寻找房源、了解社区环境、比较不同地区租金价格,甚至还有人利用AI解读租约条款、计算预算以及评估自己的负担能力。以前找房可能要打开十几个网页反复对比,现在有人直接把需求丢给AI:“预算2000元、靠近天车站、允许养猫、通勤30分钟以内,有什么推荐?”几秒钟就能得到整理好的建议。当然,最爱用AI的还是25至34岁的年轻租客。不过调查显示,就连65岁以上的长者群体中,也已经有人开始尝试使用AI辅助找房。在AI使用率方面,多伦多以34%位居全国第一,温哥华则以27%紧随其后。除了租金之外,调查还询问了租客最重视哪些公寓配套设施。结果几乎没有悬念——室内洗衣机和烘干机(In-suite Laundry)以压倒性优势排名第一,接近70%的受访者将其列为最重要条件。不少网友调侃,在温哥华找房,“有洗衣机”甚至比“有海景”更有吸引力。排名其后的分别是空调、私人户外空间、停车位以及健身设施。此外,也有部分租客特别看重24小时安保服务。有趣的是,一边是越来越多人用AI找房,另一边,AI在温哥华也引发越来越多争议。今年早些时候,TELUS宣布将在温哥华建设新的AI数据中心,引发部分居民担忧能源消耗及环境影响。上个月已有反AI团体举行示威游行,而本周六温哥华还将再次举行相关抗议活动。无论喜欢还是担忧,AI显然已经逐渐融入日常生活。从写邮件、查资料,到如今帮忙找房子,这位“数字助手”正在成为越来越多温哥华租客的新帮手。至于它到底能不能帮你找到理想中的梦中情房?至少从这份调查来看,不少人已经开始把答案交给AI了。

51.ca News Jun 30, 2026

AI涉嫌"偷听"! Google在加拿大面临集体诉讼! 美国案件已和解!

据 blogTO 6 月 30 日报道,一家加拿大律师事务所正在调查针对 Google 的潜在集体诉讼,背景是美国已出现类似案件并达成和解。6 月 12 日,Consumer Law Group 宣布,正在调查一项针对 Google 的加拿大集体诉讼,指控其通过 Google Assistant 语音识别 AI 应用暗中录制私人对话。此外,该律所还称,Google 未经用户同意或知情,向第三方分享了用户个人信息。Google Assistant 是 Google 推出的语音虚拟助理,预装于 Google Home 音箱、Pixel 手机和 Nest Hub 等设备,也存在于多种智能家居产品、智能电视及部分兼容手机中。其工作方式是录制用户语音指令,并依据网络信息进行回应。图片来源:Tada Images/Shutterstock美国集体诉讼和解案此次加拿大调查,源于 Google 及其母公司 Alphabet Inc. 在美国同意支付 6800 万美元,就类似集体诉讼达成和解。美方指控 Google 在用户未主动激活设备时录音,涉嫌侵犯隐私权并违反了自家隐私政策。Google 否认存在不当行为。美国案的合资格集体成员包括 2016 年 5 月 18 日至 2026 年 3 月 19 日间,在美国购买过 Google 设备的用户。和解范围还包含那些因虚拟助理意外被激活而被录音、并且语音被分享给第三方(包括承包商和广告商)的 Google Assistant 用户。美国用户的索赔程序仍在进行,具体赔偿金额取决于是否符合资格及有效索赔数量,单人可获 2 至 56 美元不等。有意关注本案最新进展的加拿大用户,可通过网上登记获取信息:除 Google 外,Amazon 也因虚拟助理 Alexa 在加拿大面临集体诉讼。该案于 2025 年 7 月提出,指控 Amazon "收集了远超披露范围的用户个人信息",且即使用户尝试删除数据,相关信息也被长期保留。

Lahoo.ca News Jun 30, 2026

中加合作中医岐黄智养项目在杭州启航

中加合作中医岐黄智养项目在杭州启航2026-07-03 |作者:南希 | 来源:加拿大乐活网中国健康加中加拿大温哥华移民财经分享:#中医药国际化#中医药数字化#人工智能中医#岐黄智养#王泽华#陈卫建7月3日,加拿大UBC大学博士生导师、著名区块链和人工智能专家王泽华教授受聘出任浙江省中医药文化交流协会首席科学家。他将牵头整合中加两国科技力量推进中医药现代化和国际化的岐黄智养项目,为中医药文化交流和产业出海赋能。 成立于2021年12月的浙江省中医药文化交流协会是由浙江中医药大学等单位共同发起并依法登记成立的专业性、地方性、非营利性的省一级协会。业务主管单位为浙江省文化广电和旅游厅 。协会在名中医陈卫建会长领导下,美誉度和影响力日盛。 几年来中医药国际文化交流更是成效斐然。 陈卫建会长认为,聘请世界名校UBC博士生导师王泽华教授为协会首席科学家,既是中医药文化学术化交流的需要,更为名中医出海和中医药产业出海提供更多科技支持,很有意义。 陈卫建是全国白求恩式好医生、浙江省肿瘤医院特聘专家及清华大学特聘教授,他在科研、教学与临床一线深耕三十余年。他还是长三角中医膏方联盟理事长。曾师承国医大师李佃贵及朴炳奎、林洪生、姚乃礼等名家,融汇各家之长,形成了独树一帜的学术风格。 陈卫建教授倡导的“扶正固本”理念,阐释了中医“治未病”与现代化发展的重要意义,引起社会各界的关注。 他表示将邀请更多名中医和专家与王泽华教授团队深化合作,共同推进岐黄智养项目的学术研究和产业赋能。 出生于1986年的王泽华是加拿大英属哥伦比亚大学(UBC)电气与计算机工程系的‌客席教授‌,也是‌Blockchain@UBC 项目的核心教职员‌,主要深耕区块链与电子计算机工程领域 。他对中医药文化和产业出海科技赋能推广情有独钟。他牵头启动了岐黄智养项目,是面向中医康养场景的AI健康管理平台,融合中医体质辨识、智能评估、个性化调养方案与持续随访服务,帮助机构实现康养服务数字化、标准化和智能化。 王教授认为,中医康养的数字化不能只停留在“线上问诊”或“内容平台”,关键是要把中医专家经验、用户长期健康数据和AI智能分析结合起来,形成可解释、可追踪、可持续优化的健康管理闭环。岐黄智养的价值在于,一方面帮助传统中医康养服务实现标准化和规模化,另一方面通过AI提升评估、干预和随访效率,让个性化养生真正进入日常生活。未来,可信AI、隐私保护和数据确权也会成为中医药数字化发展的重要基础。 此次活动推动者、浙江省中医药文化交流协会中医药文化国际传播推广大使、UBC认知科学专业应届毕业生周蓁南说,中医药文化的国际化推广科技赋能非常重要,草木力量和综合调理中医观在国际交流上技术实证将大大推进中医药现代化转型。 正在杭州访问的世界卫生组织传统医学战略专家、国际非药物疗法协会名誉会长、中国营养学泰斗、抱朴含真国际文化论坛组委会顾问孙树侠院士表示,中医药与科技的融合,将大大促进东方禅养的国际化和现代化。治未病和非药物疗法将是未来健康生活的主基调,AI的介入是大势所趋,将大大提升生活质量。 (撰稿  南希) 阅读 3672未经允许不得转载:加拿大乐活网 »中加合作中医岐黄智养项目在杭州启航分享:

Wenxuecity Jun 30, 2026

AI股狂飙 半导体爆发 道指创新高 上半年完美收官

美股周二(6月30日)在半导体族群强势带动下全面收高,为2026年上半年及第二季画下亮眼句点。市场持续消化人工智慧(AI)投资前景、美伊局势降温,以及企业获利表现优于预期等利多,道琼工业指数再创历史收盘新高,标普500指数与那斯达克指数同步收涨,上半年皆缴出亮眼成绩单。 道琼工业指数上涨136.46点或0.26%,收报52319.20点,刷新历史收盘纪录;标普500指数上扬58.93点或0.79%,收在7499.36点;以科技股为主的那斯达克指数挺升393.58点或1.52%,收26213.72点;费城半导体指数劲扬537.30点或3.92%,收14246.96点。 AI晶片股再发威 辉达、AMD、台积电ADR同步走强 带动大盘走扬的主力仍是半导体股。AI晶片龙头辉达(NVIDIA)上涨2.6%,超微(AMD)大涨7.7%,英特尔(Intel)也劲扬6%。台积电ADR上涨4.94%。 追踪半导体产业的VanEck Semiconductor ETF(SMH)单日上涨逾3%,今年以来累计涨幅已达82%,持续展现市场对AI晶片需求的高度信心。 华尔街交出亮眼成绩单 罗素2000创35年最佳上半年 CNBC报导,随着周二收盘,华尔街也正式结束2026年上半年与第二季交易。整体来看,道琼工业指数今年前六个月累计上涨8.9%,创下自2021年以来最佳上半年表现;标普500指数上涨9.6%;那斯达克表现最为亮眼,半年涨幅超过12%;以中小型股为主的罗素2000指数更大涨近22%,创下1991年以来最佳上半年表现。 企业财报撑盘 第二季三大指数齐创近年最佳表现 回顾今年市场走势,上半年虽然伴随剧烈震荡,包括美伊冲突推升能源价格、AI投资热潮是否过热等疑虑,都曾引发市场波动,但三大指数仍屡创历史新高。 Orion投资公司投资长霍兰(Tim Holland)表示,今年上半年市场最大的启示,就是企业获利的重要性几乎凌驾一切,除了利率政策之外,财报仍是左右股市最关键的因素。 尤其第二季,美股涨势明显加速。随着市场对AI投资泡沫疑虑降温,加上美伊冲突有望趋于缓和,投资人风险偏好回升,带动主要指数大幅反弹。其中,标普500与那斯达克第二季分别大涨14.9%、21.4%,创下自2020年第二季以来最大单季涨幅;道琼指数也上涨12.9%,为2022年第四季以来最佳季度表现。 下半年聚焦Fed、美伊局势与AI投资热潮 展望下半年,市场仍聚焦美国联准会(Fed)利率政策、美伊局势发展,以及AI投资热潮是否延续。霍兰认为,只要美国与伊朗冲突没有再度升级,本轮多头行情仍有望持续扩大,资金也可能逐渐由高估值的AI概念股,转向估值相对便宜的价值型股票及景气循环股。 他指出,AI基础建设投资依旧是市场关注焦点,但若深入观察今年以来的盘势,除了AI概念股外,价值型股票近期同样表现突出。若利率维持高档,虽可能对高本益比成长股形成压力,却有利于受景气循环带动的产业,预料将成为下半年市场另一波投资主轴。

Wenxuecity Jun 29, 2026

马斯克买下“一束光”,硅谷巨头们也坐不住了

马斯克完成对光通信初创公司Mesh的收购后,硅谷巨头纷纷加速光模块赛道布局:Marvell巨资收购Celestial AI,英伟达战略投资Lumentum等并入股Ayar Labs,博通推出Tomahawk 6。各大巨头还联合成立OCI MSA组织,以统一光学计算互连开放规范。 光模块,正在成为硅谷科技巨头们下注的“新宠”。 美国当地时间6月27日,据外媒报道,埃隆·马斯克的并购版图又添一笔。 这一次,他把目光投向了一家光学通信初创公司Mesh Optical Technologies。 美国联邦贸易委员会(FTC)的文件显示,目前已通过快速通道程序完成了对这起收购的反垄断审查,监管层面的障碍已经扫清。 马斯克的这起收购瞄准的是,AI算力基础设施眼下最棘手的问题:当AI算力集群越建越大,传统的铜缆传输数据正在触碰物理极限,而速度快了信号就会衰减,距离远了功耗则会飙升。光学互连被视为绕开这道墙的必经之路。 因此,马斯克买下Mesh,主要目的是在为他的算力帝国铺设底层管道。而他盯上的光模块赛道,也正在悄悄变成整个科技圈最抢手的赛道之一。 过去一年里,如果我们把硅谷大公司的并购清单摊开看,会发现一条隐秘却清晰的主线:它们都在开始布局光模块。 除了SpaceX,英伟达、Marvell、AMD、博通等……从芯片巨头到造火箭,几乎都在往同一个“光”的方向下注。 据Reuters、Futurum和Goldman Sachs等机构测算,到2026年,大型云厂商和AI基础设施相关资本开支已经逼近甚至超过7000亿美元。在AI集群内部,网络互连也正在成为GPU之外的关键成本项。 当千亿美元的资本开支滚滚涌入,而连接成本在数据中心账单上的占比一路走高。光模块从配角走向中心,已逐渐成为整个行业的共识。 马斯克成为“追光人” 先说SpaceX布局光模块的逻辑和“野心”。 并购的Mesh,这家公司和马斯克也有着不小渊源。 这家公司成立于2025年,由三位前SpaceX工程师联合创立,分别是特拉维斯·布拉谢尔斯(Travis Brashears)、卡梅隆·拉莫斯(Cameron Ramos)和塞雷娜·格朗-哈伯利(Serena Grown-Haeberli)。 在创业之前,这三个人做的是SpaceX星链(Starlink)卫星之间的激光通信链路。正是那套系统,让数千颗星链卫星在太空中实现互联。现在,他们把在太空里打磨出来的光学通信技术搬到了地面,瞄准的是AI数据中心市场。 Mesh的核心产品是一款名为Alpha C1的光学收发器,支持1.6T和800G速率。按照公司的说法,其功耗仅为同类模块的三分之一。 这款产品的关键在于光学引擎的制造方式,采用倒装芯片贴装工艺来生产,与封装现代处理器芯片所用的技术相同。该公司还在围绕光引擎封装、光收发器制造和自动化测试方面,搭建一套面向规模化生产的高速光互连能力。 Mesh认为,现有光学系统的生产方式过于低效,大多数美国制造的光学系统仍像实验室仪器一样手工组装,成本高、产量低,根本满足不了AI集群对百万条光学连接的需求。 Mesh想要做的事情,是把光学系统的大规模制造变成现实。 今年2月,Mesh结束“隐身模式”,同时宣布完成了一轮超过5000万美元的A轮融资,领投方是Thrive Capital。 现在。随着马斯克出手,它开始被纳入一个更庞大的AI算力和空间通信体系。 FTC的文件特别将马斯克列为收购方,而非SpaceX或xAI。不过,外界普遍认为,马斯克在各家公司之间进行交叉销售和人员调动是常态,收购后Mesh的技术和团队很可能会服务于马斯克整个算力体系的需求。 AI数据中心,开始进入“光速竞争” 收购Mesh的核心意义在于提升SpaceX数据中心的效率。 SpaceX近期刚刚完成了史上最大规模的IPO,其业务版图正在从火箭发射和卫星互联网向AI算力延伸。 按照计划,未来它最多可能向地球轨道发射100万颗数据中心卫星,外界最近把这个项目称为 “Starmind”。 这些卫星不是孤立运行的。它们之间要像地面数据中心里的服务器一样高速传输数据,只不过连接方式从网线、光纤,变成了 激光通信。这也正是Mesh创始团队的优势:他们当年参与Starlink时,积累的核心能力之一,就是让卫星之间用激光高速“对话”。 与此同时,SpaceX在地面上的AI布局也在加速。它旗下的xAI正在美国田纳西州和密西西比州建设大规模数据中心,目前已经运营约1吉瓦规模的算力集群,核心包括Colossus和Colossus II两套训练系统。其中,Colossus II还会继续扩建,新增超过400兆瓦算力,并引入超过22万颗英伟达GB300芯片。 可以看出,马斯克正在同时推进的两条线:地面建超大AI数据中心,太空探索“卫星数据中心”。而无论是在地上还是天上,高速光通信都会成为AI算力扩张的关键底座。 目前,SpaceX已与Anthropic、谷歌以及开源AI开发商Reflection AI签署了算力供应协议,向这些公司提供芯片和数据中心的访问权限。这些协议为SpaceX带来了可观的收入,直接与亚马逊云服务(AWS)、微软Azure和谷歌云等大型云服务商形成竞争。 从更长远看,当SpaceX的太空数据中心真正进入轨道运营,卫星之间的激光通信需求会大幅增加。Mesh团队在星链激光链路上的经验,以及他们现在正在开发的光学收发器技术,在太空和地面两个场景里都派得上用场。 并且,这起收购是马斯克近期一系列动作的一部分。 在此之前,SpaceX已经收购AI编程初创公司Cursor,用来增强xAI的代码生成和工程开发能力。与此同时,马斯克也在继续推进X的支付化改造。 6月26日,他在社交平台X上向部分美国付费订阅用户扩大了X Money支付工具的访问权限,试图把X从社交平台进一步推向“超级应用”。 从一系列的布局来看,马斯克最近的一系列动作正在指向同一个方向:把SpaceX、xAI和X之间的边界进一步打通,让算力、软件能力、支付入口和用户网络形成一个更紧密的闭环。 硅谷巨头的新战场 在光互联这个领域,过去一年里,大型半导体公司和科技巨头展开了密集的并购和投资,节奏明显加快。 Marvell在2025年12月宣布,以32.5亿美元现金加股票收购光学互连公司Celestial AI。如果Celestial AI达到收入里程碑,总交易金额可能达到55亿美元。 Celestial AI的“光子结构”技术可以实现直接进入GPU封装的高带宽、低延迟光学连接,而非传统连接机架与机架之间的网络。 如果只看AI数据中心带动的新一轮光互连并购,这是当前AI周期中最大的一笔收购,也让Marvell成为这轮光互连热潮中最受瞩目的名字之一。 在6月1日的台北Computex大会上,黄仁勋把Marvell称作“下一家万亿美元公司”,当天Marvell股价一度涨超25%。 从并购溢价到股价暴涨,光互连正在被资本市场重新定价为AI基础设施的关键赛道。 AWS副总裁戴夫·布朗(Dave Brown)当时评价说,这次收购有助于“进一步加速下一代AI部署的光学互联创新”。Marvell预计,到2028财年末Celestial AI可实现年化收入5亿美元,到2029财年增至10亿美元。 还有作为这轮AI浪潮的最大受益者,英伟达的动作更具分量。 2026年3月,英伟达宣布向两家光学公司Lumentum和Coherent各承诺20亿美元的直接战略投资,另外还附带了数十亿美元的采购协议。 同时,英伟达还参与了光学初创公司Ayar Labs的5亿美元E轮融资。该公司专注于光学I/O小芯片技术,瞄准的是芯片到芯片的光学互连。 英伟达向Lumentum和Coherent各投20亿美元并签数十亿采购协议,同时入股Ayar Labs,提前布局光学互连领域 前两项合作均为非排他性,Ayar Labs则是战略投资,这意味着英伟达在锁定激光源和光学组件产能的同时,仍然保持供应商之间的竞争格局。 英伟达通过这几笔投资,把触角从GPU和网络交换机领域延伸到了光学组件,进入了算力基础设施更底层的环节。 还有博通,也是共封装光学(CPO)领域的先行者。其基于Tomahawk 5的“Bailly”CPO交换机自2024年起已向超大规模客户发货,并进入Meta等云厂商等大规模部署场景。 2025年10月,博通发布了Tomahawk 6“Davisson”,这是业界首款带有共封装光学的102.4 Tbps以太网交换机,使用了基于台积电COUPE工艺构建的16个6.4T光学引擎,光学互连功耗比传统可插拔方案降低了70%。博通的路径是从交换机芯片向下整合光学引擎,实现垂直一体化。 还有AMD也加入了战局,收购了光学I/O公司Enosemi,用于小芯片之间的互连。Astera Labs则收购了aiXscale Photonics,从电信号重定时器市场延伸到光学领域。 不仅是公司层面的并购,整个行业也在试图统一标准。 2026年3月,AMD、博通、英伟达、OpenAI、Meta和微软共同成立了光学计算互连多源协议组织(OCI MSA),目标是定义AI数据中心光学互连的开放连接规范。 这个联盟的成员名单基本覆盖了目前所有自研AI加速器的主流厂商。按照规划,OCI MSA将支持从200G到3.2Tb/s速率的光学物理层方案,覆盖可插拔光学模块、板载光学器件和共封装光学芯片等不同技术路线。 将所有这些动作放在一起看,结论是清晰的:光学互连已经从一个可选的技术探索,变成了竞争性AI基础设施的核心组件。 无论马斯克收购Mesh,还是英伟达、Marvell、博通的布局,都是在为同一个趋势下注。毕竟,铜缆传输正接近其物理上限,AI算力再往前发展,电必须交给光。 来源:腾讯科技

Wenxuecity Jun 29, 2026

拿下斯坦福CS硕士 邓文迪小女儿为何选择“最卷赛道”?

每年的五月末到六月初,是全球顶尖学府的毕业季。 最近,邓文迪在社交媒体晒出小女儿克洛伊的斯坦福毕业照。年仅23岁,在最“卷”的CS赛道,凭借coterm本硕连读机制,硬是在一年内把硕士学分全部跑完。 再一次证明,在符号系统这个横跨认知科学、计算机科学与哲学的交叉学科项目里,实力与资源的双重加持,足以改写人们对"天才"的想象边界。 01 23岁斯坦福CS硕士: 这不是“躺赢”,是“硬核”实力 克洛伊的毕业照刷爆全网,她身着学位袍,开朗而自信,站在毕业典礼台上,接过了计算机科学理学硕士(MSCS)证书。 更令人咋舌的是,她去年才从斯坦福本科毕业,主修的是被誉为“聪明人扎堆项目”的Symbolic Systems(符号系统),一个融合了计算机科学、语言学、数学、统计学、哲学、心理学等多个前沿领域的交叉学科,与人工智能、认知科学、人机交互有着紧密关联。 本科期间,她还顺手拿了个全额奖学金。 本科毕业后,她更是通过本硕连读的coterm机制,仅用一年时间就完成了计算机科学硕士课程。要知道,斯坦福的计算机科学硕士项目在U.S.News美国研究生计算机科学排名中与MIT、CMU并列全美第一,AI、计算机系统、信息管理等细分领域均位列全球前三。能一年读完这个项目,含金量不言而喻。 有人可能会说,她有得天独厚的资源,当然能走捷径。其实不然,选择计算机科学,尤其是斯坦福的CS,意味着要面对的是全球最顶尖的智力挑战和最激烈的竞争。这不是一个“花钱就能买到”的学位,而是需要扎实的数理基础、强大的逻辑思维和持续的学习能力。Chloe的专业选择和学业成就,清晰地展现了她并非依赖家族光环,而是在自己的方向上建立了实打实的能力。 7月4日,2026年想让孩子进名校的家长都去这个私密分享会了 02 实习清单: 别人暑假去海岛,她在写代码 克洛伊的履历里从来没有“玩一年”这三个字。 大学期间的实习轨迹清清楚楚:Zoom → Blockchain Creative Labs(Web3独角兽级初创)→ 高盛TMT组(科技、媒体、电信投资银行方向)。 别人暑假去地中海度假,她在写代码、跟产品迭代、泡在交易台旁边看deal flow。 她在Instagram上关注的不是网红,而是87个创投账号的动态,同龄人的信息投喂源是滤镜和派对邀请函,她的投喂源是哪家VC刚close了哪轮融资。 更让人意外的是毕业后的选择。她没有接受高盛的全职offer,而是跟几个斯坦福校友合伙搞了一家人工智能教育平台,计划推向亚洲市场。 从写代码到做产品,从投行实习到AI创业,这条路径清楚地指向一个方向:她不是在为别人的公司打工,而是在为自己布局下一个时代的赛道。 03 为什么非要啃CS? 答案藏在默多克家族的继承大战里 要理解克洛伊为什么这么“卷”,得先看懂默多克家族的内战。 2025年9月,那场内华达继承大战正式和解。默多克与第二任妻子安娜所生的三个年长子女——詹姆斯、伊丽莎白、普鲁登斯,各拿了约11亿美元现金对价,签了长期协议,彻底退出了福克斯和新闻集团的股权关系。 随后,默多克重设了LGC Holdco信托,受益人名单缩减到只剩三个名字:长子拉克兰(实际经营权)+ 格蕾丝 + 克洛伊。 但关键在这里,两个女儿持有的是收益分红权,不是经营投票权。简单来说就是,钱你能分到,但帝国的方向盘不在你手里。 新闻集团的旧传媒帝国,她这辈子插不进管理权。但科技、创投、AI是独立于那套旧秩序之外的、面向未来的第二战场。她要卡的是下一个时代的位,不是上一场战争的遗产。 这就是为什么她读符号系统、读CS、去硅谷独角兽写代码、去高盛TMT组看技术并购、最后选择AI创业。她在用专业选择回答一个家族无法给她的答案:我要自己造一个帝国。 04 邓文迪的“虎妈”哲学: 教育是通往未来的通行证 邓文迪本人就是“教育改变命运”的最好注脚。从耶鲁大学毕业的她,深知名校教育的价值,也因此在女儿们的成长过程中,将教育置于核心地位。她对女儿们的规划,可谓是深谋远虑,环环相扣。 从小,邓文迪就为女儿们铺设了精英教育之路。让女儿们进入纽约曼哈顿上东区的顶级女校布里尔利学校(The Brearley School)。 这所学校以其严谨的教学和高升学率闻名,每年近50%的毕业生进入常春藤盟校,并且依托扎实的学术根基和突出的科研能力,布里尔利学校在NICHE 2025年度美国最佳STEM学校评选中脱颖而出,位列全美前三十。 为女儿们进入斯坦福、耶鲁这样的顶尖大学打下了坚实基础。 邓文迪不仅注重学术成绩,更强调综合能力。她要求女儿们从小学习中文、中国武术,培养艺术兴趣,如画画、钢琴、瑜伽,并邀请行业大师进行指导。这种全方位的培养,旨在塑造女儿们坚韧的意志、广阔的视野和多元的技能。 此外,邓文迪曾直言,她和默多克都是“严格型”父母,尤其强调“中文不能丢、数学必须硬”。她甚至有传闻每天五点半起床,亲自监督女儿们背诵、练琴。这种近乎“虎妈”式的教育,并非是为了眼前的成绩,而是为了培养她们“能看懂财报、理解商业运作、掌握未来科技的合格继承人”。她深知,真正的价值,在于独立生存和自主学习的能力。 正如邓文迪所言:“我们的资源只是要给孩子带来一个更大的平台,让她们长大以后能选择自己最愿意做的事情,而不是一出生不工作就自立了。” 这句话,道出了精英家庭教育的真谛,给予平台,而非直接给予安逸。 邓文迪小女儿克洛伊的斯坦福CS硕士毕业,不仅仅是一个学业成就,更是精英教育理念、家族传承策略和个人价值追求的生动缩影。 它告诉我们,真正的“卷”,不是为了眼前的分数或一时的风光,而是为了在未来的世界中,拥有不可替代的价值和不可动摇的话语权。对于我们留学生而言,这更是一种激励:无论起点如何,持续学习,深耕专业,才能在时代的浪潮中,活出自己的精彩,掌握自己的命运。

Wenxuecity Jun 29, 2026

两人出走 Google市值单日竟蒸发2250亿美元

过去两年,市场讨论AI股时,焦点多半放在云端资本支出、芯片供应、模型能力、产品渗透率,或AI能否真正带来营收成长。 但Alphabet周一的股价重挫,让另一个过去较少被投资人放上台面的因素突然浮现:人才。 根据MarketWatch与《华尔街日报》,Google母公司Alphabet 6月22日股价下跌5%,创下2025年5月以来最大单日跌幅; 市值单日蒸发约2250亿美元,也是公司史上最大单日市值损失。 触发市场疑虑的,不只是AI竞争加剧,而是Google接连失去几位象征性极强的AI关键人物。 其中一位,是Noam Shazeer。 他是Transformer架构的共同发明人之一,而Transformer正是今日大型语言模型的技术基础,从OpenAI、Anthropic到Meta的模型,都建立在这个架构之上。 Shazeer近年曾离开Google创办Character.AI,Google后来以27亿美元授权 Character.AI 技术,并让Shazeer重返Google,足见他在Google内部的战略价值。 但如今,他再次离开 Google,转往 OpenAI。 另一位是John Jumper。 他曾参与Google DeepMind的AlphaFold研究,并因此与DeepMind首席执行官Demis Hassabis共同获得诺贝尔奖。 Jumper近日宣布将离开Google DeepMind,加入Anthropic。 AI竞争进入超级明星时代 这些人事异动之所以引发市场震动,原因在于这不是一般工程师流动,而是AI研究领域最具象征性的“明星级人才”出走。 《Business Insider》形容,AI人才战已经进入“名人时代”:大型AI实验室争夺的不只是更多研究员,而是能改变技术路线、吸引团队与资本信心的超级明星。 D.A. Davidson科技研究主管Gil Luria接受MarketWatch访问时指出,这些离职正在引发市场担忧:Google是否正在输掉前沿AI的人才战。 他认为,Google 去年一度因模型表现重新获得“AI赢家”的评价,但后来又被OpenAI与Anthropic追上甚至超越,现在关键人才离开,更让市场担心 Google 可能再次落后。 他也向《华尔街日报》表示,真正让投资人警觉的是:这些人未必是为了钱离开,而是可能认为自己在OpenAI或Anthropic,比在Google DeepMind更有机会站在AI研究最前沿。 这句话点出市场最关切的核心:AI竞赛不只看公司有多少钱、有多少GPU,也看最顶尖的人才相信哪家公司更接近未来。 一个顶尖人才,撼动数百亿市值? 这与过去市场看Google的逻辑形成反差。 去年底以来,Google 曾因 Gemini 模型进展、AI 搜索整合与 DeepMind 技术实力,被重新视为 AI 竞赛中的重要赢家。 Google不是没有筹码,它有搜寻入口、云端平台、Android生态系、影音平台YouTube与DeepMind研究团队,甚至持有Anthropic的投资部位。 换言之,即使Anthropic壮大,Google某种程度上也能分享其成长。 但这次市场反应显示,投资人开始把“人才留不留得住”视为AI公司竞争力的一部分。 过去看AI股,市场多半问三件事:模型强不强、资本支出够不够、营收能不能成长。 现在又多了一题:最聪明的人,还相信你是最有机会做出下一代AI突破的地方吗? Google方面则试图淡化少数高层级人才出走的影响。 Google发言人向《Business Insider》表示,AI人才市场竞争激烈,但Google仍对自己吸引与留住人才的能力有信心,包括从竞争对手实验室招募人才。 公司也强调,Google拥有深厚的人才库,包括顶尖博士、研究员与工程师,因此整体AI发展轨迹不会因少数人离职而改变。 Google内部也有类似看法。 Google DeepMind员工Samira Khan在X上表示,Google的人才密度极高,这虽然会造成内部资源竞争,但也代表组织本身有韧性。 不过她也补了一句:“世界上只有一个Noam Shazeer。”这句话几乎正好反映Google目前面临的矛盾:它仍然是全球AI人才最密集的公司之一,但某些人的离开,仍足以被市场解读为象征性伤害。 这场人才战不只发生在Google。 去年Meta为打造“超级智能”实验室,以高额薪酬挖角多位AI研究人员,也从DeepMind、Scale AI等公司延揽人才。 OpenAI与Anthropic则凭借模型影响力、企业客户成长与开发者生态,持续吸引研究与工程人才。 更重要的是,AI第一个明确商业化的企业场景,正在编程领域出现。 Anthropic的Claude与OpenAI的模型在程序开发、企业AI工具与开发者心智中已取得领先位置。 这也让Google的人才流失更敏感,因为市场担心这不只是几位研究员换工作,而是前沿AI重心正在向OpenAI与Anthropic移动。 当然,现在就断言Google输掉AI竞赛,仍然太早。 过去几年,Google曾多次被外界认为错失AI浪潮,但又凭借DeepMind、Gemini与庞大产品生态重新回到竞争中心。 Google仍有全球最完整的技术、数据、运算与产品基础,这些优势不是一两次人事异动就会消失。 但Alphabet这次股价重挫传递出一个新讯号:在AI时代,人才本身也开始被市场资本化。 当顶尖研究员离开,投资人不只看成一般人事新闻,而是看成公司未来技术领先地位、模型竞争力与AI商业化速度的早期讯号。 换句话说,AI股的估值逻辑正在变得更复杂。 芯片、资本支出、云端需求、模型能力,仍然是基本盘; 但在最前沿的AI竞赛里,最稀缺的资产可能不是GPU,而是能决定下一代模型方向的人。 Google 这次蒸发的 2250 亿美元市值,某种程度上正是市场第一次把“人才信心”算进股价。