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AI生成 免责声明
7月2日,2026全球数字经济大会在北京举行,各类智能应用成果集中亮相。其中AI中医诊疗系统依托多模态识别技术,实现较高精准度,智能诊疗逐步走向实用化。业内直言,如今行业早已告别扎堆比拼大模型、堆砌算力的粗放发展阶段,打通行业资源、破除数据壁垒、推动技术深度落地,已然成为人工智能产业发展亟待攻克的现实难题。直击展会,一览全知!
过去两年,“AI永远涨”几乎是全球资本市场唯一的信仰。然而进入7月,这层信仰正在经历前所未有的动摇——全球AI相关股票出现剧烈波动,硬科技股遭遇年内最猛烈的一波调整。费城半导体指数自6月创下历史新高后持续回落;韩国综合指数较6月高位回撤35%;A股算力硬件股全线大跌,多只品种最大回撤超过40%。在大跌的背后,一方面AI硬件的基本面似乎并没有发生什么实质性的变化;另一方面,全球科技巨头的资本运作和资本支出依然呈现出史无前例的扩张态势,但同时也面临着自由现金流恶化与投资回报不确定性的巨大压力。本期我们就结合AI产业和市场表现的背离,聊一下空前的资本扩张,究竟是通往未来的必经之路,还是正在累积风险的泡沫前夜?
在APEC数据与人工智能赋能产业发展专题研讨会上,与会嘉宾认为,人工智能的发展离不开数据的支撑,亚太经济体需要构建数据的可信、流通以及标准。
摩尔线程联合创始人周苑表示,词元工厂讲究的是成本与性价比,如果算力可以像电力一样触手可得,且价钱便宜,其普及就可以得到加速。