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黃仁勳日前飛南韓的會見科技大老的真正目的。當多數媒體把焦點放在他見了誰、上了什麼綜藝節目、吃了哪家五花肉時，真正的產業巨變正在檯面下發生。 南韓，可能正是黃仁勳把 AI 帶入現實世界最重要的實驗室。 #黃仁勳# #人工智慧# #實體AI# #科技巨頭# #總體經濟# #供應鏈# #投資洞察# #科技趨勢# #台積電# #美股# #台股# #港股# #邦妮區塊鏈# #永續合約# #美股代幣# #NVIDIA# #TSMC# #台積電# #TSM# #broadcom# #AVGO# #Tesla# #TSLA# #MU# #Micron# #聯發科# #台股大跌# #比特幣# #ai# #btc# #黃仁勳# #投資# #Stock# #2330台積電# #比特幣# #跌停# #漲停#

中國仿生機器人已經這麼猛了嗎？看完真的會懷疑未來是不是已經來了！🤖🇨🇳 #中國大陸# #仿生機器人# #AI人工智慧# #科技發展# #未來科技#

【謝田時間】1.中共外宣大規模進入全球主流人工智慧聊天系統 2.中共監控所有海外關係中國人 人臉辨識、簽證手機App資訊等 4.北京禁用英偉達、阿里巴巴開發新款AI芯片？

外界对日本的认知始终存在割裂：游客眼中的日本，干净有序、精致礼貌，服务与生活体验无可挑剔，依旧是成熟发达的社会；但从时代发展维度看，日本早已褪去引领未来的光环。日本的衰退并非秩序崩塌式的溃败，而是一场安静的时代转向：它彻底告别了创造硬未来的能力，退守为维护旧秩序和打造软体验。这一变化的背后，是中日两种文明最核心的差异：日本文明的底色是坚守连续性、守护现有秩序，而中国文明的底色是突破桎梏、重建全新未来。 日本并非没有创造未来的能力，其近代两次崛起均印证了这一点。明治维新在西方工业文明的冲击下，完成封建岛国到近代强国的蜕变；二战后依托全球贸易体系与产业重构，以精密制造、家电汽车产业领跑全球，一度成为亚洲现代化的标杆。但日本的未来创造力存在致命短板：其革新永远依赖外部危机冲击。唯有旧秩序被彻底击碎时，它才会调动极致的执行力与学习力完成迭代；一旦外部压力消退、旧秩序尚可维系，便会回归保守的默认模式，专注于修补、维稳、延续现状，丧失主动破局、重构体系的魄力。 同时，日本社会并非没有创新的内生力量，江户时代的商业文化、锁国时期的兰学研究、明治前夜的革新志士，都是内部蒸腾的突破力量。但日本成熟的旧秩序拥有极强的“免疫规训机制”，所有异质创新、突破尝试，都会被快速吸收、驯化、约束。社会默认“不破坏氛围、不制造冲突、不给他人添麻烦”的准则，允许有限的个性化，却绝不允许颠覆现有结构的变革。反观中国，疆域辽阔、发展不均衡、社会结构复杂，一处的固化不会阻断全域的生机，旧秩序的缝隙永远能孕育新的突破力量。简言之，日本需要外部撞醒，中国自带内生蒸腾的生命力。 这种差异根植于两国的文明底层逻辑。日本作为狭小多灾的岛国，有限的生存空间让维系共同体稳定成为第一准则，久而久之形成以“连续性”为核心的文明特质。这套文明塑造了日本社会的优点：克制守礼、细节极致、秩序井然、敬畏规则，但也埋下致命隐患：社会问题被体面掩盖，矛盾难以爆发，年轻人不敢突破，组织优先维护氛围而非直面现实，老化的系统始终被体面维系，衰退在静默中持续蔓延。 中国文明的核心则是乱世重构、迭代新生。广袤复杂的大陆疆域、频发的自然灾荒、周期性的王朝更迭，让中国文明从未追求永恒的静态秩序，而是练就了“破旧立新、重建秩序”的底层能力。中国人根深蒂固地认为，没有一成不变的既定格局，旧体系腐朽便可推翻重构，困境之中总能开荒拓新、重启开局。这也是中国人执着于逆袭、升级、突破、再造的根源，不是天性躁动，而是数千年文明历练出的生存智慧。 日本的文明底色，具象化为三大社会特征，也是其衰退的核心表征。首先是守护小世界的文化内核。日本文艺作品始终围绕“守护日常、守护温柔、守护有限美好”展开，无论是动漫、影视还是生活美学，核心都是守住眼前的小共同体、小美好，而非改造大世界、创造新未来。其审美偏爱克制、消逝、细腻的日常，追求在有限秩序内留存温度。而中国文化始终向往突破、开荒、统一、跃升，追求从废墟到新生、从弱小到强盛的跨越式成长。这一差异在科幻创作中尤为明显：中国式末日是改造世界、对抗绝境，《流浪地球》以工程化、体系化的方式拯救文明；日本式末日则是守护尊严、留存记忆，在既定命运中守住最后的温柔。 其次是社会翻盘感极度缺失。日本社会极度重视资历、秩序、连续性，容错率极低，一旦年轻人失业、掉队、偏离主流轨道，便很难重新回归核心圈层。冒险的收益极低，失败的代价却足以桎梏一生，这直接催生了年轻人的低欲望、躺平心态。日本婚恋生育的低迷也源于此：年轻人不愿承担现实生活的不确定性，转而沉溺于低成本、无压力的虚拟情感与娱乐，用符号化的欲望替代真实的生活担当，本质是对未来丧失信心，不愿为固化的社会下注新生。 最后是静默式的集体苦难。日本社会的体面秩序，是以个体的隐忍为代价的。阶层固化、薪资停滞、青年无望、地方衰败等诸多问题真实存在，却被礼貌、忍耐、不添麻烦的社会规训层层包裹。痛苦不对外爆发、矛盾不公开化解、衰退不直面正视，所有社会困境都被转化为个体的私人内耗。游客所见的整洁与温柔，背后是普通人无声的挣扎，这种“不乱的衰退”，比动荡的衰退更难逆转。 为维系体面的旧秩序，日本形成了封闭的信息茧房，优先筛选维护民族优越感、贴合旧秩序认知的信息，刻意回避自身产业衰落、技术被赶超、发展滞后的现实。长期的自我麻醉，让日本形成了“维稳拖延、极限赌国运”的危险思维：平日拒绝迭代革新，任由体系老化，当危机累积到极致，便以豪赌的方式试图翻盘，近代太平洋战争便是典型。这种模式并非创造未来，而是旧秩序不愿落幕的被动挣扎。 客观来看，日本并未彻底失去未来，只是完成了硬未来退场、软未来延续的转型。在人工智能、新能源、全球供应链、新型工业范式等硬核生产力领域，日本已丧失主导权，无法再定义时代发展方向。但其在生活美学、情感体验、文化创意、服务设计等软领域，依旧保持顶尖水准，同时在材料科学、精密零部件、机床设备等细分技术领域，拥有深厚的技术积淀。但单点的技术深耕、极致的体验打磨，无法替代系统性的产业革新、范式级的技术突破，日本也从引领时代的“未来样板”，沦为供人怀旧体验的“过去样本”。 日本的静默衰退，为中国提供了极具价值的警示。当下中国已然出现老龄化、低生育、青年求稳、内卷焦虑等类日本现象，但中国不会重蹈日本覆辙。核心原因在于中国发展的不均衡性与未完成性，城乡、区域、产业的落差，让社会始终保有蒸腾的生机与破局的机会，永远有人渴望重启开局、突破桎梏、再造未来。 但中国同样存在自身困境：内生的创新冲动，极易沦为盲目折腾、无效内耗。很多人将无谓的冒险、跟风的内卷、不甘平庸的躁动包装成奋斗，脱离实事求是，最终陷入资源错配、自我消耗。同时，存量利益固化、形式主义、创新阻力等问题，也在持续压制社会活力。 中日文明没有绝对的优劣，只是面对时代的默认姿态截然不同：日本致力于优化旧世界，中国致力于创造新世界；日本恐惧秩序崩塌，中国害怕未来停滞。日本的教训警示我们：极致的秩序会沦为发展的牢笼，单纯的坚守终将被时代淘汰；其深耕细节、长期主义、打磨品质的优势，也值得我们借鉴学习。 中国最珍贵的禀赋，是从未停止相信未来、从未放弃破旧立新。我们无需效仿日本的保守维稳，也需摒弃盲目躁动的内耗。唯有立足现实、实事求是，将社会的蒸腾活力转化为产业升级、技术突破、体系迭代的有效力量，才能跳出“守成衰退”与“盲目折腾”的两极困境，持续创造属于自己的全新未来。

今天看了篇文章，叫：《AI 与自动化的讽刺》，内容跟当前 AI 的发展很应景。 1983年，一位认知心理学家 Lisanne Bainbridge 写了篇论文，题目叫《自动化的讽刺》。四十多年后的今天，这篇论文上预言的问题，正一字一句地在 AI Agent 身上应验。 当年她研究的是工厂自动化：机器干活，人类监督。 今天我们面对的是AI Agent自动化：AI干活，人类监督。场景变了，但底层逻辑一模一样。而她当时在论文中指出的那些问题，又重新来了一遍。 论文中都提到了哪些问题呢？ 1. 技能退化困境：不用就会忘，专家变监工后技能会萎缩 用进废退，这四个字我们都懂。但放到AI时代，它有个更残酷的版本。 以前你是某个领域的专家，天天做这件事，手到擒来。现在公司说，让AI Agent来做吧，你负责盯着它，出了问题再介入。 听起来很美好对不对？从打工升级成监工，岂不是更轻松？ 问题来了：你不做这件事了，但你的技能不止不会进步，甚至还会退化。 像我这样天天用 AI 写代码的，我能感觉得到这两年是没啥进步，而且对 AI 有依赖，很多以前信手拈来随手就可以写出来的代码，现在没有 AI 就啥都不想干了。 真的是有点用进废退了。 无论是 OpenAI 还是 Anthropic 都在吹他们的 Coding Agent 多厉害，他们的员工只要验证 AI 写的结果就好了，但是他们故意没提的是，这些人都是万里挑一的高手，他们有足够的经验判断AI对不对。但如果他们接下来几年都只是验证 AI 做的对不对，那么他们的技能会慢慢倒退。 像我们这一代老程序员还好，更要命的是下一代。 今天的老程序员们好歹是从实战中成长起来的。明天的程序员呢？他们从入行第一天就在盯AI，没怎么亲手做过。他们既没有技能，也没有机会学。那他们怎么判断AI对不对？ 论文原话是： > 当前这代自动化系统，正在吃老一代操作员的技能老本。下一代操作员不可能有这些技能。 这个问题今天看不出来，三五年后可能就会凸显出来了。 2. 记忆提取困境：不常用的知识，调取速度也会变慢 还有个问题就是相关技能的记忆也会退化。 想想我们高中时哪些滚瓜烂熟的公式，现在还能想起来几个了。放到 AI 监督的场景，随着 AI 能力越来越强，大部分时候都是对的，这意味着大多数时候不需要用到你的知识，随着你的知识越用越少，相关的记忆就会退化。 3. 实践悖论：理论培训没用，必须实战才能学会，但AI在干活人没机会练 这时候你可能会想：那培训是不是有用？ 但是《自动化的讽刺》论文中的结论是：培训并没有太大用。 因为专业技能不是听课听出来的，是在真实场景里靠实战锻炼出来的。课堂上学的理论，如果没有配套的实战练习，你很可能听不懂，因为没有相应的经验框架。就算当时懂了，很快也会忘，因为没有和真实任务绑定的记忆提取路径。 要保持监督AI的能力，你得定期亲自干活。但如果公司追求的是让 AI 自动化运转以提升效率，那人就没多少机会练手。 这是个死循环。 就像论文里面说的： > 我们训练操作员按指令行事，然后把他们放进系统，指望他们提供智慧。 你不能指望平时不需要怎么思考和练习的人类，在关键时刻能想出什么好办法。 4. 监控疲劳：人类无法长时间对"很少出错"的系统保持警觉 心理学研究早就发现，人类无法对一个很少出问题的目标保持长时间警觉，半小时是极限。这不是意志力的问题，这是生理结构决定的。 从进化角度看，这其实是个生存优势：如果你盯着一个地方什么都没发生，大脑会自动降低警觉，把注意力资源省下来应对真正的威胁。但放到监控场景里，这就成了问题。 AI Agent大部分时候是对的，偶尔会犯错。这恰好是最难监控的模式。如果它经常出错，你会保持警惕。如果它从不出错，你不用监控。但它很少出错这种情况，正好落在人类注意力的盲区里。 更糟的是，AI Agent犯错的方式特别隐蔽。它不会说"我不确定"，它会用一种极其自信的语气告诉你它的计划，洋洋洒洒几十上百行。错误可能藏在第87行的一个小前提里，比如"因为2大于3，所以我们应该……"。被那么多看起来正确的内容包裹着，被那种自信满满的语气麻痹着，你很难注意到。 那加个自动报警系统呢？ 论文说：谁来监控报警系统？如果报警系统本身出了问题，操作员不会注意到，因为报警系统已经正常运转了很久。 那让人做记录呢？ 论文说：人可以机械地抄数字而完全没注意数字是什么。 所有试图对抗监控疲劳的手段，都会撞上同一堵墙：人类的注意力就是无法长时间锁定在一个很少出事的目标上。这是硬件限制，不是软件问题。 5. 地位问题：从专家降级为监工，心理冲击和社会地位下降 你曾经是专家，公司里有什么难题找你，同事尊重你，你自己也有职业认同感。现在你是AI的看门人。 技能层面的损失是一回事，心理层面的冲击是另一回事。从专家降级为监工，从创造者变成审核员，从被需要变成备胎。这种转变对很多人来说是很难接受的。 论文里说，被这样降级的人会出现各种复杂的应对反应，有些看起来甚至是自相矛盾的。这部分内容展开讲太长，有兴趣的可以去读原论文。 6. 糟糕的UI：当前AI Agent界面是最差的监控设计 工业自动化领域花了几十年时间优化控制室设计：显示屏怎么布局能让操作员最快发现异常，急停按钮为什么是红色的、为什么那么大、为什么放在那个位置。每一个细节都是用事故和教训换来的。 现在看看AI Agent的界面？ 一堆自信满满的长文本，一个接一个的多步骤计划，几十上百行洋洋洒洒的解释。你要在这些文字里找出那个藏着的错误。 这大概是人类设计过的最糟糕的异常检测界面。 7. 训练悖论：越成功的自动化系统，越需要投资培训人类 论文中谈到自动化带来的训练问题： > 如果不能让操作员定期接管工作亲自干，就得用模拟器训练。但模拟器有个根本问题：你只能模拟你能预见的故障。未知的故障模拟不出来，已知但没经历过的故障也很难准确模拟。 那怎么办？ > 只能培训通用策略而不是具体应对方法。但这又带来新问题：你不能指望操作员光靠查操作手册来应对异常，因为手册不可能涵盖所有情况。 > 越是成功的自动化系统，越少需要人工干预，反而越需要在人员培训上投入巨资。 因为干预越少，人的技能退化越快，应对罕见异常的能力越弱，每次培训的成本就越高。 决策者想用AI省钱，但省下的人力成本可能得加倍投入到培训成本里。 8. 领导力困境：监督AI不只是被动看，还要主动"领导"它们 监督AI Agent不只是被动地盯着看，还得主动地指挥它们。告诉它们做什么、不做什么、分几步做、怎么调整方向。 这其实是一种领导技能。 为什么LinkedIn上夸AI Agent最起劲的往往是管理者？因为他们本来就习惯间接工作：设定目标、分配任务、给反馈、调方向，但不亲自动手。对他们来说，指挥AI Agent和指挥下属没有本质区别。 但对于一直亲自干活的执行者来说，这是一个巨大的角色转换。你得从一个做事的人，变成一个让别人做事的人。这不是改几条 prompt就能解决的，这是一整套技能体系的重建。 公司会给新晋经理做领导力培训。但有谁见过公司给AI监督者做领导力培训？ 四十年前那篇论文的结尾是这样的： > 没有时间压力时，人类可以是令人印象深刻的问题解决者。困难在于，一旦有时间压力，效率就会大打折扣。我希望这篇论文说清楚了两件事：第一，自动化不一定会消除困难，这是讽刺所在；第二，解决这些问题需要的技术创造力，可能比自动化本身还要大。 四十年后，我们换了个场景，但面对的是同一组问题。 AI Agent的能力在进步，但人类的认知结构没变。监控疲劳还是半小时，技能退化还是用进废退，注意力盲区还在那里。这些是硬件限制，不是软件更新能解决的。 推荐阅读原文： 《Ironies of Automation》： 《AI and the ironies of automation - Part 1》 《AI and the ironies of automation - Part 2》

【OpenAI与Anthropic模型再曝安全评估事件，曾尝试植入恶意代码】OpenAI和Anthropic的人工智能模型近日卷入此前未公开的网络安全事件，成为近期多起AI模型潜在安全风险事件中的最新案例。测试前沿AI模型潜在风险的英国人工智能安全研究所（AISI）当地时间8月4日表示，在一项涉及互联网接入的网络安全评估中，Anthropic的Mythos 5和OpenAI的GPT-5.6-Sol模型“持续针对真实个人和组织实施可能造成危害的活动”。AISI称，该团队在注意到“异常数据传输”后，于7月28日发现了这一事件。AISI表示，调查发现，在评估过程中，其中一个AI模型试图向GitHub上的一个开源软件项目植入有害代码，甚至创建虚假身份来推动代码获得批准。AISI写道：“一名人工维护者发现并拒绝批准恶意代码。”

【美国考虑禁止进口中国光模块？市场人士：可能性较小，影响也可控】据中新网8月4日晚间报道，有媒体报道称，知情人士透露，美国政府正起草一项禁令，拟禁止进口中国新型号的数据中心组件，以保护支撑人工智能(AI)发展的关键基础设施。产业分析人士认为，美国严格禁止进口中国光模块的可能性较小，一是从行业格局看，美国AI建设离不开中国光模块。全球前10名光模块厂商有7名为中国厂商，800G、1.6T等高速光模块中中国厂商出货占比70%，美国厂商产能和技术先进性均存在不足。目前美国主要云厂商正在加快AI基础设施建设，如无法获得中国光模块，整个建设进度将受到影响。二是从过往情况看，严格禁止进口中国光模块的可能性较低。另有市场人士也分析称，历史上也出现过多次这类信息，信息真假难辨无需过度猜疑。“即便消息为真，从历来应对来看都影响可控。”（澎湃）

尾声：钟声 2035 年，海力士股价再次突破历史新高。 电视里的分析师称它为： 人工智能时代最伟大的长期投资之一。 林晚坐在酒店窗边，陪一位年轻的科技公司创始人喝酒。 男人刚刚完成融资，意气风发。 “晚晚姐，听说你以前是做投资的。” “做过。” “你真的从十八万赚到一百多亿？” “真的。” “又全部亏光？” “也是真的。” 男人笑着摇头。 “太可惜了。” “现在海力士已经涨到你当初预测的位置。” 林晚望向窗外。 巨大的广告屏上，一名女明星穿着银色礼服，为最新一代 AI 终端代言。 城市仍在歌颂未来。 就像从前一样。 “所以你当初到底是对，还是错？”男人问。 林晚端起酒杯。 “方向是对的。” “仓位是错的。” “爱情是对的。” “选择也是错的。” “那你后悔吗？” 房间里的钟开始报时。 第一声。 她想起十八万元。 第二声。 想起出租屋的车灯。 第三声。 想起首尔的雪。 第四声。 想起顾晋城留在桌上的腕表。 第五声。 想起周屿手里的戒指。 十二声结束。 午夜到了。 林晚站起来，走到男人面前。 年轻男人抬起头看她，眼神里有欲望，也有对传奇陨落后的好奇。 “你还没回答。” “后不后悔？” 林晚伸手替他松开领带。 动作熟练，眼神却很平静。 “我以前以为，一切都是命中注定。” “后来才明白，人只是喜欢把自己的欲望叫作命运。” 窗外，海力士的股价还在上涨。 屏幕上一根明亮的曲线直冲夜空。 像她二十七岁那年看见的未来。 也像一支早已射出、再也无法回头的箭。 男人搂住她的腰。 林晚闭上眼睛。 这一晚的价格是十万元。 她曾经一天赚过十亿。 可钟就是钟。 不论站在杠杆之上，还是躺在欲望之下，它都会一格一格地向前走。 不替任何人停留。 也不替任何人重来。 ——完

第九章：第一次上钟 客人姓魏，五十二岁，做地产起家。 他看到林晚时，没有表现出惊讶。 “林总，我听过你的演讲。” 林晚坐在他对面。 “我已经不是林总了。” “称呼是最便宜的东西。” 魏长安给她倒了一杯酒。 “当年我想投你的基金，你没有接受。” “为什么？” “资金来源不符合要求。” 魏长安笑了。 “现在符合了吗？” 林晚没有笑。 那晚他们在酒店吃饭、喝酒，谈人工智能，谈房地产，也谈一切资产最终都会变成人性的抵押品。 凌晨一点，魏长安问她： “你确定要留下？” 林晚看向窗外。 维港的灯光落在玻璃上，她能看见自己的倒影。 黑色长裙，红色嘴唇，像另一个女人。 “确定。” 魏长安伸手碰了碰她的脸。 动作很轻。 正是这种轻，让林晚更加难堪。 如果他粗暴，她可以憎恨他。 如果他羞辱她，她可以把自己当作受害者。 可他偏偏温柔。 这让所有选择都重新回到了她自己身上。 灯关掉以后，林晚很久没有动。 魏长安吻她的肩膀，她闭上眼睛，努力去想别的事情。 她想到海力士的股价。 想到自己第一次买入时的成交提示。 想到首尔的雪。 想到周屿跪在出租屋里，问她能不能回到以前。 天亮时，魏长安将一张支票放在床头。 三十万元。 足够父亲完成手术。 林晚在浴室里洗了很久。 皮肤被热水烫得通红。 可她始终觉得洗不干净的并不是身体。 而是从前那个站在台上，告诉所有人要尊重长期价值的自己。 离开酒店前，魏长安问： “后悔吗？” 林晚穿上高跟鞋。 “后悔是有退路的人才配说的话。” 从那以后，她有了一个新的名字。 晚晚。 有些客人喜欢她的脸。 有些客人喜欢她曾经拥有过一百三十七亿。 还有一些人，喜欢在最亲密的时候问她： “林总，当初一天赚十亿，是什么感觉？” 林晚逐渐学会微笑。 “和你现在一样。” “什么意思？” “以为自己拥有了不属于自己的东西。”