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WAIC现场最大的反差：一个在跑，一个在亮。
逛WAIC H2馆的时候，发现个很有意思的现象。B116摆的是曙光8000真机，斜对面A101是华为昇腾950。都是国产算力的顶流，但状态完全不同。曙光8000是7月10号在郑州落成即投用的系统，上线首周即实现满载运行，目前日均处理作业数突破15万个，单日处理作业峰值超过50万个。而华为950的官方口径是真机首次公开亮相。一个在生产环境里跑了快10天，一个在展台上刚亮出来。这两件事中间隔着的东西，比任何参数都重要。不是说950不行。1024卡互联、1 EFLOPS FP8算力、256TB统一内存编址，纸面数据确实漂亮。但能造和能交付，能亮出来和能跑起来，中间隔着的是数万卡集群的稳定性验证、调度系统打磨、运维体系搭建。这些事儿，展板上看不见，真机跑了才知道。过去几年国产算力产业最大的问题不是造不出来，是交付之后能不能用、好不好用。曙光8000的十万卡已经过了那道坎。950超节点计划2026年Q4上市，还有一段路要走。

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真是绝了，千问这次在世界人工智能大会上搞了个大动作，直接掏出了一款AI耳夹式耳机，还顺手把已经卖爆的AI眼镜升级成了智能体眼镜。
说实话，看到这个消息的时候我愣了一下，千问这是要把AI塞进你身上的每一个穿戴设备里？ 2026世界人工智能大会首日，千问首款AI智能体耳机正式亮相。这款耳机采用了耳夹式设计，主打全天候佩戴，不是那种塞进耳朵里戴久了疼的入耳式，而是夹在耳廓上，舒适度拉满。更关键的是，千问把自家的AI助手能力直接塞进了耳机里，支持同声传译、会议纪要、健康记录等功能。你开会的时候它帮你记笔记，出国的时候它帮你翻译，甚至还能监测你的健康数据。这哪是耳机，这分明是给自己配了个随身助理。音质方面也不用担心。千问这次拉上了Bose联合打造，Bose的资深声学团队亲自操刀调音，做到了高保真音质的平衡。开放式耳夹佩戴本来就对音质有挑战，但千问和Bose硬是把舒适性和声音表现都兼顾了。光这一点，就值得点个赞。但如果你以为千问只是发了个耳机，那就太小看它了。同一天，千问还宣布把自家的AI眼镜升级为智能体眼镜。注意，不是小修小补，是质的飞跃。升级后的智能体眼镜能做什么？三大核心升级：眼动追踪、体征监测、还能调用第三方Skill和Agent。什么意思呢？就是说这副眼镜不仅能看，还能"看懂"你在看什么，能感知你的身体状态，还能根据你的需求调用各种智能体来帮你干活。具体来说，千问升级了全双工语音模型架构，眼镜能边听边说，还能实时判断你的意图，分清楚你是在跟它下指令还是在跟旁边的人聊天。视觉感知方面更是下了狠手，虹膜识别、眼动追踪、Always-on视觉感知系统全部安排上。再加上3D空间显示和3D空间音频的升级，戴上这副眼镜，体验感直接拉满。回过头来看，千问今年的AI硬件布局思路其实已经很清晰了。AI眼镜现货开售10小时就登顶多平台热销榜第一，说明市场是买账的。现在又推出了AI耳夹式耳机，再加上智能体眼镜的全面升级，千问正在构建一个可穿戴AI生态。你身上戴的眼镜、耳机，都可能成为千问AI智能体的入口。千问AI硬件产品总经理吴建军说了一句话，我觉得特别到位："没有硬件的智能体，无法触达现实；没有智能体的硬件，只是工具。"千问要做的，就是用最好的硬件加上最好的智能体，给年轻人打造真正随身可用的AI助手。不是高高在上的技术秀，而是实实在在能融入日常生活的东西。这场AI可穿戴的大戏，才刚刚开场。

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7月15日，武汉人才服务中心来了大约40个年轻人。他们来这里是为了参加一场AI职业技能实战培训活动，主办方是武汉市人社局。值得注意的是，千问APP作为AI技术合作方参与了这次试点——让AI能力直接进入公共就业服务体系，服务那些在求职市场碰了壁的年轻人、需要找工作的大学生等等。
市面上教AI的课一大把，但这场不一样。政府牵头，公益性质，千问提供技术支持，不是来卖产品的，而是手把手教这些年轻人用AI解决明天找工作遇到的实际问题。来的人里头，有工作四年刚被公司裁员，处于工作过渡期的职场“老手”，也有大二正在焦虑未来何去何从的大学生。他们背景不同，坐进同一间教室，目的却一样的，那就是想要通过这次的培训，多掌握一些AI技能，提高对AI的了解，打破当下面临的一些职场门槛。上午徐老师在讲解AI时代求职和职场生存的时候，就说了个扎心的事实：技术已经重塑职场，AI不再是加分项，而是求职的通用语言。而在接下来的课程中也证实了这一点。千问产品经理在课程上带着大家用千问AI完成了好几项实战操作，带着他们从0到1完成了一份求职简历制作;用千问完成了一份职场PPT汇报。他说：“我们今天来这里，不只是来"讲课"的，更是来"陪练"的，陪大家一起，用 AI 把这些"门槛"一个个拆开、一步步过掉。“ 在这个过程中，学员们最大的一个感受就是，原来不用自己手搓也能做一份精美的简历，也能做一份有条理的PPT。过去不会，是因为不知道该让AI更好的为自己所用，经过一天的课程，也突然明白只要说到了关键点上，大白话也可以让AI帮你做很多事情，职场中的难题原来有这么多的解法。这其实也是千问和人社局举办这个活动想要做的。过去职场有个隐形门槛，做数据分析要会Excel函数，做PPT要懂排版设计。现在千问就是想要带着年轻人，把这道墙拆了，你不需要背函数、不需要懂代码，只要能说清楚需求就行。这种"门槛消失"，对没有资源、没有人脉的年轻人来说，意义特别大。

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信通院刚出算力银行全国标准，中科曙光已经把核心底座搭好了。
7月8号中国信通院刚启动算力超银生态共建计划，给算力超市、算力银行定了全国统一运营规范，明确 2028 年要建成普惠算力公共服务体系，紧接着今年的光合组织 2026 智能计算大会上，全国产十万卡AI超集群“曙光8000”正式落成，政策和产业端简直是无缝衔接。很多人聊算力超银，只盯着灵活计费、先用后付这些交易规则，其实这套模式能不能跑通，核心在底层有没有足够大规模、全场景、稳定可控的算力供给。过去国内算力资源零散、单集群规模小，大多是只服务单一任务的专用集群，既没法标准化商品化，也满足不了中小企业从工业仿真到大模型训推的混合需求。曙光 8000 刚好补上了这块核心短板：原生超智融合架构覆盖 FP64 到 INT8 全精度计算，全链路自研保证自主可控，直接接入国家超算互联网适配跨区域调度，还同步启动了第二套十万卡集群建设，提供稳定、可复制的规模化算力供给。政策画好了普惠算力的蓝图，中科曙光这样的国产厂商直接把最核心的十万卡级算力底座落地了，算力普惠终于向前迈进了一大步！

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AI的第一价值，是更快看见问题👀
中科曙光放在世界杯AI运营中来看，其实对应的是“识别能力”的底层支撑。AI能不能识别越位、异常人流、设备故障、无人机风险，前提不是模型会不会说话，而是数据能不能实时汇聚、快速计算、稳定输出。 2026世界杯三国16城、104场比赛，真正难的是现场信息太分散。AI要发挥作用，首先要把风险、状态、变化及时看见。曙光的scaleX算力底座、ParaStor F9000存储、scaleFabric互联，解决的正是这种高并发数据处理问题。未来中国科技进入产业现场，第一步也是识别断点。看得见，才谈得上管得住。

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【微软CEO称内部DAA已达2000万，Token消耗渐成过去式】
AI行业的评判标准，真的彻底变天了！微软CEO纳德拉近期在播客访谈中直接甩出数据：微软目前在线运行的AI智能体已经高达2000万个，也就是行业热议的DAA（日活智能体数）2000万！这波官宣含金量直接拉满，也正式印证了：李彦宏此前提出的DAA价值度量衡，早已不是空泛观点，而是被全球顶级AI巨头落地验证的行业新标准！相信很多人还停留在“AI越强、烧Token越多”的旧认知里。但近两年，海外各大科技巨头早已集体翻车、悄悄改赛道！之前Meta员工疯狂内卷刷Claude使用量，单月硬生生烧掉数十亿Token，全是无效消耗；Uber工程师更夸张，四个月就造完全年AI预算，最后公司直言：Token烧得多，和能不能做出有用的产品，半毛钱线性关系都没有！亚马逊更是直接取消内部AI冲榜榜单，杜绝员工为了数据好看，跑一堆毫无价值的AI任务。至此行业共识彻底通透了：Token只是投入成本，只算花了多少钱，不算创造了多少价值。单纯拼烧Token的内卷时代，可能真的逐步要终结了。而DAA的出现，刚好补齐了行业最大的短板。它不看你烧了多少算力、耗了多少Token，只盯一个核心：每天有多少AI智能体在真实干活、完成了完整任务、产出了实际价值。简单说，Token看的是“投入多少”，DAA看的是“落地成果多少”，妥妥的AI生产力终极标尺！纳德拉还分享了自己智能体管理中遇到的痛点：同时跑100个编程智能体，管理成本极高、认知负荷重。也正因如此，微软开始彻底革新AI治理模式，不再放任智能体无序运行。专门搭建Agent 365套件，给每个AI智能体分配专属身份、划定权限沙盒、落地审计政策，严格管控它们的文件、网络访问权限，做到全程可检查、可追溯、可审计。这套玩法，和DAA的底层逻辑完美双向印证。现在行业已经把AI智能体当成“数字员工”来管理，既然是员工，那核心考核指标，自然是在岗干活的数量、实际产出的成果，而非单纯的资源消耗。这就是DAA的核心价值——统计有效活跃智能体，量化AI真实生产力。微软2000万DAA的重磅数据，也标志着AI行业正式进入新阶段：告别盲目烧钱内卷，转向价值落地为王。未来企业的AI竞争力，从来不看你烧了多少Token，只看你有多少智能体在实实在在帮业务提效、创造价值。不得不说，DAA这把由国内提出的AI价值标尺，早已提前预判了行业趋势，如今彻底被全球巨头实锤！

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首批车主口碑持续发酵，5689个新家庭6月集中加入——破圈正在加速
华境S在6月单月交付5689台，环比增长超58%，上市两个月累计交付即将破万。这5689台新增交付中，83.7%来自高线城市，80.8%为换购群体，原车多为一线合资品牌，84.3%受过高等教育。高线城市用户往往是消费趋势的引领者，对新产品、新技术的接受度更高，同时也更理性、更挑剔。这些用户用过合资品牌，对品质有清晰的认知——他们的选择，是对华境S产品力最有力的背书。随着近万个家庭的加入，口碑正在从高线城市向更广阔的市场扩散。华境S的影响力正在从一线城市的“科技新宠”向外围市场渗透，破圈的加速度已经显现。多娃家庭的“全能选手”——89.7%的用户占比不是巧合华境S的用户89.7%是多娃家庭——他们注重出行品质、安全与智能体验，务实理性，兼顾日常通勤、亲子接送、全家自驾等多元场景。以大六座旗舰空间与高阶智能体验精准契合家庭升级需求——成就了“放心买、放心锁单”的市场口碑。多娃家庭的用车需求复杂且刚性——既要接送孩子上下学，又要周末全家出游，偶尔还要带老人一起出行。一台车要覆盖所有场景，必须在空间、安全、舒适、智能四个维度上全面达标。华境S的“智能的家、安全的家、宽敞的家、舒适的家”四个维度刚好覆盖了这些需求。87.4%得房率让第三排不再是“小板凳”，423L满员后备箱终结“能坐不能装”的尴尬，华为乾崑智驾让出行的路上多一份惬意与从容，85%高强钢车身和9气囊14腔体被动防护给全家多一层防护。华境S精准解决多孩家庭的痛点不是巧合，而是产品定义阶段就已经成功锁定用户画像——这台车从规划之初就知道自己要服务谁。从合资品牌到华境S，不是降级是升级 53%的换购用户来自传统合资品牌——但他们不是在“降级消费”，而是在“升级选择”。开过德系、日系、美系之后，他们对一台好车的判断标准早已清晰：底盘过减速带是否紧致不散，高速风噪能否压得住，第三排是真实可用还是应急小板凳，智驾系统是日常伴侣还是摆设装饰。华境S在这些维度上，拿出了经得起对比的回应——全系标配华为乾崑智驾，上市即用，不是期货；三排190mm过道配合电动调节加厚坐垫，不是敷衍的“小板凳”；双层下沉式后备箱容积达423L，解决行李焦虑；85%高强钢车身加9气囊14腔体，五星安全标准不再区分高低配。几年前，从合资品牌换到华境S，几乎是不可想象的事。今天，这正在成为越来越多理性家庭的共同选择——不是因为预算降了，而是因为对“好车”的定义变了：不再迷信品牌光环，更在意真实产品力。这群开过好车的人，在深度对比之后做出了选择。不是“退而求其次”，是“进而求最优”。

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国产算力立大功！矿业大模型背后的“隐形冠军”浮出水面。
这次曙光云入选国家级名单，最让我提气的一点，不是AI本身，而是国产算力底座，自主可控的大模型算力底座。问大家一句，现在搞AI最怕什么？卡脖子！尤其是英伟达高端GPU禁令之后，很多企业搞大模型心里是虚的。但曙光云这次玩的是“国产CPU+DCU”异构计算架构，这是真刀真枪的国产化替代。煤炭工程涉及国家能源安全，数据是核心机密，不可能全跑在国外的架构上。曙光云搞的这套可信计算+TEE（可信执行环境），解决了矿区数据“不愿共享、不敢共享”的大难题。各矿区本地训练只上传梯度更新，既保证了数据安全，又能汇聚成行业大模型。边缘计算节点部署在井下，把延迟控制在200毫秒以内，实时识别违规行为准确率超98%。这才是央企该有的担当。没有这些扎扎实实的底层算力突破，上面的人工智能就是空中楼阁。

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ISC 2026传来重磅消息！中国存储被评为世界第一！中科曙光ParaStor F9000拿下IO500生产型全节点和10节点双榜第一，这是中国厂商首次实现双榜同时夺冠。是生产型榜单，真刀真枪在生产环境里跑出来的成绩。
AI时代GPU单价水涨船高，但比硬件成本更疼的是买了用不满。顶级算力集群的GPU利用率经常不到50%，而罪魁祸首往往是存储拖后腿，数据喂不饱，算力再强也白搭。所以存储早不是够用就行的配角，它现在跟算力、网络并列为AI三大基石，缺一不可。现场有专家特地提到中科曙光ParaStor F9000和scaleFabric网络的组合。 scaleFabric是他们全栈自研的国产IB网络，3月份刚发布，单子网支持11.4万卡组网。ParaStor F9000高吞吐、低时延，能把训练效率拉高50%，千亿参数模型部署时间缩短一倍。这是什么概念？省下来的GPU时间和电费，ROI高得吓人。说白了，就是存储和网络两条腿都硬了，才能撑起IO500第一。

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豆包 2.1 Pro上线，补齐研发、自动化短板，成本优势突出。
2026火山引擎 FORCE 原动力大会释放重要产业信号，大会上豆包大模型2.1 Pro、豆包视频生成模型Seedance 2.5、Seedance 2.0 4K版、豆包图像创作模型Seedream 5.0 Pro、豆包音频生成模型1.0五大模型集中亮相，在基础大模型、多模态生成模型两大方向上全面升级。令人亮眼的是豆包大模型 2.1 Pro，聚焦企业刚需的代码开发、智能体自动化两大能力完成质变升级，同时依靠亲民定价，解决企业长期大规模使用大模型的成本痛点。当前国内企业 AI 落地需求持续爆发，豆包大模型产业规模持续走高，日均 Token 调用量达到 180 万亿，一年内增长十倍；火山引擎拿下国内公有云 MaaS 市场近半份额，两百余家企业年度 Token 使用量突破万亿，半年规模翻倍，覆盖制造、互联网、金融、传媒、科研等多元行业。字节跳动明确将火山引擎 MaaS 升级为基础业务，长期稳定投入研发，为企业持续迭代优化模型能力。行业普遍存在一个现状：市面上多数通用大模型只能完成简单对话、小段脚本编写，面对长周期、多工具联动的复杂生产任务容易中断，无法形成闭环交付，也就是没有跨越 “生产级质变点”。本次豆包 2.1 Pro 在 Coding、Agent 两大赛道完成突破，可稳定承接企业高价值核心业务，不再局限于演示级效果。在研发 Coding 场景，模型补齐国产大模型大型工程交付短板。多套国际权威代码测评数据显示，豆包 2.1 Pro 综合表现对标全球顶尖海外模型，在科研代码、全仓库修改、终端工程任务上表现亮眼。硬件芯片 RTL 真实工程测试中，模型无人工干预连续运行 18 小时，自主完成整套芯片设计、编码、仿真、测试流程，大幅压缩硬件研发周期；软件研发场景能够读懂完整代码仓库逻辑，同步修改多文件内容，输出可直接接入 CI/CD 流水线的规范代码，有效降低企业研发人力成本。面向企业数字化转型的 Agent 智能体场景，豆包 2.1 Pro 强化多工具链式调用、数百智能体协同、长任务自我纠错迭代能力，适配数字员工、合同审核、内容批量生产等业务。大会 3D 城市构建演示直观展现能力上限，500 余个智能体协同完成上千次工具调用，自主产出完整场景成片；叠加 VLM 视觉语言能力，能够端到端处理两小时长视频，自动完成文案、配音、字幕、背景音乐搭配，一站式输出完整成片，拓展智能体多模态落地边界。成本层面构建差异化竞争力，海外旗舰模型长期调用成本偏高，对中小企业不够友好。豆包 2.1 Pro 分层定价覆盖不同规模企业需求，缓存复用后单百万 Tokens 仅需 1.2 元，综合使用成本相较海外同类旗舰降低近八成；高频业务可选用价格减半的 Turbo 版本；按月快速迭代的 Evolving 版本无需更换接入链路，持续更新模型能力，降低企业长期技术迭代开销。配套 AI 云原生全栈服务同步升级，方舟 CLI 简化智能体接入流程，AgentKit 完善权限管控、智能体资产管理，HiAgent 3.0 实现数字员工全生命周期管理，AI Trust 机密计算体系满足央国企、金融等高敏感行业数据合规需求，中国移动已联合推出专属机密模型服务专区。如今豆包 2.1 系列 API 已在火山方舟开放，并接入豆包、TRAE、扣子等产品。豆包 2.1 Pro 的落地，让国内企业不用依赖高价海外模型，就能实现研发自动化、智能数字员工规模化部署，推动 AI 从简单办公辅助，深度融入企业核心生产环节。

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阿里巴巴合并通义大模型事业部和未来生活实验室，成立Token Foundry事业部，面相AI时代的未来，持续对组织升级，意欲何为？
其实，长期关注阿里的人大概都知道怎么回事：首先，这表现了阿里巴巴在AI领域持续加码和投入的决心。要说世界上有多少公司在AI的建设上想明白，想清楚，且肯投入的，那阿里绝对算是其中一家。其次，为什么要做这个组织升级呢？上个月发布的Q4财报首次披露阿里AI业务已跨越初期投入阶段，迈入商业化回报周期，资本市场反应积极，同时，模型竞争已经进入规模性工程和交付的竞争阶段，什么意思呢?一个是说明最近的组织深度融合已经取得了明显的成果，要继续加码和投入。另一个是证明现在各个产品之间已经不是单纯的模型能力的比拼了，而是工程化、产品化、生态化的全面竞争，Token Foundry事业部的架构形成从基础设施、模型研发、商业落地到前沿探索的完整梯队。要做好以上这些事都需要大量横向调动和基础工作，也需要整体统筹推进这些事。而周靖人则负责研究未来AI科技的重任，出任阿里巴巴首席科学家，牵头成立阿里AI未来研究院，专注前沿AI科技的探索与突破。所以，整体来看，阿里巴巴不仅坚决，而且想得很清楚，知道未来自己要干什么。