他认为人类和AI将演进出全新的协同方式，从Vibe Coding到Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公 司，都会有众多的Agent和机器人24小时为我们服务。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI将 指数级放大人类的智力杠杆，人会变得比历史上任何时候都强大。 同时，他表示目前阿里正积极推进3800亿的AI基础设施建设，并计划追加更大的投入。 9月24日，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在云栖大会演讲中表示，实现AGI 已是确定性事件，但这仅是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的ASI（超级人工智 能）。 ...

股价表现 - 公司股价短线拉升 现涨超4%至165.8港元 夜盘涨近3% [2] - 当日最高价165.9港元 振幅达5.21% 开盘价158.5港元 最低价157.6港元 [3] - 成交量5635.01万股 成交额91.27亿港元 换手率0.3% [3] 估值指标 - 市盈率(TTM)19.44倍 静态市盈率22.54倍 市净率2.844倍 [3] - 总市值3.16万亿港元 总股本190.73亿股 流通股190.73亿股 [3] - 股息率(TTM)1.18% 股息(TTM)1.963港元 [3] 战略规划 - 公司高管提出AGI已成为现实世界 但并非发展终点 将向ASI超级人工智能演进 [4] - 资本开支将在3800亿基础上增加更多投入 [4]

人工智能发展路径 - 实现AGI已是确定性事件 但仅是起点 终极目标是发展出能自我迭代 全面超越人类的超级人工智能(ASI) 以解决气候 能源 星际旅行等重大科学难题 [1] - 通往超级人工智能之路分为三个阶段 第一阶段为智能涌现 AI通过学习人类知识具备泛化智能 [1] - 第二阶段为自主行动 AI掌握工具使用和编程能力以辅助人 这是行业当前所处阶段 [1] - 第三阶段为自我迭代 AI通过连接物理世界的全量原始数据 实现自主学习 最终能够超越人 [1]

通往超级人工智能之路分为三个阶段：1、智能涌现，AI通过学习人类知识具备泛化智能；2、"自主行 动"，AI掌握工具使用和编程能力以"辅助人"，这是行业当前所处的阶段；3、"自我迭代"，AI通过连 接物理世界的全量原始数据，实现自主学习，最终能够"超越人"。 9月24日，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在云栖大会演讲中表示，实现AGI 已是确定性事件，但这仅是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能 （ASI），以解决气候、能源、星际旅行等重大科学难题。 ...

人工智能发展路径 - 实现通用人工智能（AGI）已是确定性事件 但仅是起点 终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能（ASI）以解决气候、能源、星际旅行等重大科学难题 [1] - 通往超级人工智能之路分为三个阶段：智能涌现阶段 AI通过学习人类知识具备泛化智能 [1] - 当前行业处于"自主行动"阶段 AI掌握工具使用和编程能力以"辅助人" [1] - 最终阶段为"自我迭代" AI通过连接物理世界的全量原始数据实现自主学习 最终能够"超越人" [1]

通往超级人工智能之路分为三个阶段：1、智能涌现，AI通过学习人类知识具备泛化智能；2、"自主行 动"，AI掌握工具使用和编程能力以"辅助人"，这是行业当前所处的阶段；3、"自我迭代"，AI通过连接 物理世界的全量原始数据，实现自主学习，最终能够"超越人"。 9月24日，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在云栖大会演讲中表示，实现AGI 已是确定性事件，但这仅是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能 （ASI），以解决气候、能源、星际旅行等重大科学难题。 终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能（ASI）。 ...

在大多数人的直觉里，只要经济持续增长，工资总会水涨船高。 可最新的一篇论文却抛出残酷预言：在AGI时代，经济会因为算力扩张而狂飙不止，但普通人的工资却被"算力成本"锁死，彻底与增长脱钩。 也就是说，哪怕GDP翻十倍，你的收入可能一分钱没涨。 真正的问题不只是失业，而是——当劳动不再驱动增长，我们的价值由谁来定价？ 论文链接：https://conference.nber.org/conf_papers/f227505.pdf 一、当工资被算力定价，人类能靠什么涨薪？ 在传统经济学里，工资往往与"技能稀缺性"挂钩：你能完成别人做不了的事，就能拿到溢价。 但Restrepo在论文里抛出一个惊悚结论：在AGI经济中，工资不再取决于你的技能有多稀缺，而是取决于复现你这份技能所需的算力成本。 论文里有一个关键公式： $\chi_{t}(a)=$ L(a) + $\alpha_{t}(a)$ ($\alpha_{t}(a)$). 这里的() 表示"用算力复制一个人类完成该任务的成本"。 Restrepo在论文中将经济活动分为两类：瓶颈工作（bottleneck work）与附属工作（accessory work）。 也就 ...

英伟达与OpenAI合作 - 英伟达将向OpenAI投资1000亿美元 共同建设至少10GW规模的人工智能数据中心 该中心将使用数百万片英伟达GPU训练OpenAI下一代人工智能模型[2][3] - 项目计划于2026年下半年使用英伟达Vera Rubin平台上线 投资将根据每GW部署进度分批进行[3] - 数据中心规模达10GW 相当于全球人工智能工作负载预计电力需求44GW的四分之一 将使用多达500万颗英伟达AI芯片 相当于英伟达今年全年预计出货总量[3] 合作背景与影响 - OpenAI每周约7亿人使用ChatGPT 算力瓶颈长期制约其模型迭代与业务拓展 合作将极大补充其算力资源[4] - 合作绕过中间商微软 直接降低算力获取成本 英伟达通过锁定高端GPU独家采购订单深度介入大模型训练技术标准制定[5] - 消息公布后英伟达股价上涨近4% 市值突破4.5万亿美元[4] 英伟达与英特尔合作 - 英伟达宣布以每股23.28美元价格向英特尔投资50亿美元 双方将共同开发AI基础设施及个人计算产品[6][7] - 合作三大方向：通过NVLink技术实现CPU与GPU连接 英特尔为英伟达定制开发x86架构CPU 面向个人计算市场推出集成英伟达RTX GPU芯粒的x86 SoC[6] - 消息公布后英特尔股价短时拉升近30% 收盘上涨22.77%至30.57美元/股 市值达1427亿美元 今年以来累计涨幅突破50%[7] 战略布局分析 - 英伟达一周内达成总计1050亿美元合作 通过与OpenAI和英特尔合作扩张生态版图 将硬件性能优势转化为生态主导权[2] - 与英特尔合作属战略性防御布局：借助英特尔先进封装与晶圆代工能力缓解高端芯片产能瓶颈 依托PC端渠道优势渗透终端AI加速赛道[7] - 投资英特尔旨在获得英特尔集成显卡XE市场份额 可能推出英特尔CPU集成英伟达显示芯片的组合[7] 行业发展趋势 - 美国科技巨头合作明显增加 包括Arm、微软、英伟达、甲骨文、OpenAI共同开启Stargate项目建设AI基础设施[7] - AI竞赛从单点技术比拼升级为系统级对抗 万亿级研发投入与高失败风险使合作成为分摊成本共享收益的必然选择[8] - 摩尔定律逼近物理极限后需通过CPU与GPU异构计算 软硬协同优化等跨架构协同模式榨取剩余性能红利[8][9] 对中国市场的启示 - 国内企业需加强自主研发与创新能力 在AI算力领域占据一席之地[2][9] - 应聚焦存算一体芯片、光子计算、量子计算等下一代架构 避开传统芯片赛道专利壁垒[10] - 需发挥新型举国体制优势 攻关工业、医疗、金融等行业垂直大模型 以场景落地反推技术迭代[10]

那种让读者在关掉无数窗口后，依然愿意停下来，想一想 "哦，事情原来是这样的" 的内容。 我们希望可以提供可靠的信息、知识与判断，帮助人们理解世界的复杂与变化；努力提出一些真问 题，也让一些被忽视的声音被更多人听到。 以及，让当代中国企业家最好的访谈都发生在这儿。 晚点的价值主张是什么？ 晚一点、好一点 晚点是谁？ 一家还在努力基于一手信息写稿的公司。成立于 2019 年 ，生日是 4 月 1 号，团队规模 49 人，平均 年龄 31.8 岁。过去 6 年，我们记录了中国最重要的公司、人物与商业事件，但我们知道，这仅仅是开 始。 晚点想成为什么？ 中国最好的商业媒体。 不仅关注科技与 AGI，也是充满善意的，关心人类与社会演进的媒体。 我们想给用户提供怎样的内容？ 强调专业主义；相信文字依然能承载人类的好奇心和理性。 我们想招募怎样的同事？ 这里没有公式化的报道，有新闻工作经验很好，但不是必需。我们希望招募对商业、科技、社会变迁 有深刻理解的写作者；擅长讲述故事、擅长访谈，或是对数字和数据敏感，能拆解复杂的系统。 具体岗位： 工作地点： 北京、上海、广州、深圳 我们最看重的是： 行业里有人会谈论，晚点的编辑太严 ...

在大多数人的直觉里，只要经济持续增长，工资总会水涨船高。 可最新的一篇论文却抛出残酷预言：在AGI时代，经济会因为算力扩张而狂飙不止，但普通人的工资却被「算力成本」锁死，彻底与增长脱钩。 也就是说，哪怕GDP翻十倍，你的收入可能一分钱没涨。 真正的问题不只是失业，而是——当劳动不再驱动增长，我们的价值由谁来定价？ AGI时代或将带来前所未有的繁荣：算力推动经济狂飙，但人类工资却被钉死在「算力成本」上，与增长彻底脱钩。耶鲁学者Restrepo的研究 指出，劳动份额将归零，财富全面流向算力资本。人类或许仍被需要，却只停留在护理、陪伴等附属岗位。在这样的未来，工作还有意义吗？ 论文链接：https://conference.nber.org/conf_papers/f227505.pdf 当工资被算力定价，人类能靠什么涨薪？ 在传统经济学里，工资往往与「技能稀缺性」挂钩：你能完成别人做不了的事，就能拿到溢价。 但Restrepo在论文里抛出一个惊悚结论：在AGI经济中，工资不再取决于你的技能有多稀缺，而是取决于复现你这份技能所需的算力成本。 论文里有一个关键公式： $\chi_{t}(a)=L_{t}(a)+\fr ...