首席财经-古宇说
2.8k Beiträge
首席财经-古宇说
Melden
Nutzer blockieren
446 Following
1.0K+ Follower
2.9K+ Like gegeben
Beiträge
Alle
Videos
·
--
Artikel
Übersetzung ansehen
全栈AI，其实是个陷阱？全栈AI，现在差不多已经成为大厂的标配。
几乎所有科技巨头都在同一个方向使力：把AI产业链上越来越多的环节收入自己手里。于是模型公司操心芯片、数据中心和电力；云厂商开始训练自己的模型；手机厂商在补AI能力；社交平台也在押注Agent和下一代终端。
OpenAI可能是今天“全栈AI”野心最明显的公司之一。往下，它正在深度介入芯片、数据中心、电力和算力基础设施；往上，它有API，有ChatGPT，有Codex，也在寻找新的硬件入口。
但在8月23日David Senra的播客里，Altman开始强调另一件事：OpenAI不能什么都做。
他认为OpenAI应该成为一家平台公司，而不是把每一个AI应用都自己做掉。资源有限，公司必须主动放弃一些“不错的产品”，把算力、人才和注意力留给真正重要的事情。
另一边，目前最接近“全栈AI”的谷歌，刚刚又对自己的AI组织动了一次大手术。
哈萨比斯交出 DeepMind 管理权，“荣升”董事长；迪恩等四名资深骨干离职出走，创立新公司。
从芯片、云、模型、搜索、办公软件，到操作系统和终端，谷歌几乎一应俱全，但也正是因为铺得太全、捏在手里的牌太多，内部协调才会变得格外困难。旗舰模型迟迟拿不出手，甚至被外界怀疑是否正在退出SOTA模型竞赛。
怀揣着全栈野心的科技公司们高喊着“All in AI”，但问题在于，当芯片、算力、模型、Agent、应用和终端同时成为“不能输”的战场，一家公司到底有多少资金、算力、人才和管理注意力，可以同时投入其中？
当所有AI机会都被视为“不能让给别人”的阵地，全栈究竟是一个可以抵达的终点，还是一场画地为牢的陷阱？
A
互联网时代的平台巨头，其实很少靠“通吃”建立优势。
微软真正的护城河是Windows建立起来的操作系统标准和开发者生态；谷歌的核心优势是搜索入口、数据和广告分发形成的闭环；苹果掌握的是iPhone、iOS和App Store共同构成的移动生态；亚马逊则通过AWS占据了云基础设施这一关键层。
平台真正理想的状态并不是把整个产业链都收入自己手里，它们只需要控制一个关键入口，形成难以被复制、且难以被绕开的壁垒。
阿里甚至曾经把这种模式直接写进自己的公司定义。2018年年报里，它把自己生态的核心定义为三样东西：技术平台、市场规则，以及连接不同参与者的角色。消费者、商家、品牌、零售商和第三方服务商围绕这一平台彼此发现、互动和交易，最终形成“自我强化的网络效应”。阿里给自己设定的长期目标也不是亲自做完所有生意，而是“构建未来的商业基础设施”，让企业能够“Work @ Alibaba”，借助阿里的基础设施和技术，自己建立业务、创造价值。
AI理论上当然也可以形成类似的产业分工。
英伟达已经提供了一个非常典型的样本，它如今的边界正围绕GPU、CUDA、网络和整套加速计算平台不断扩张，但真正让它获得超额回报的控制点，依然高度集中。2027财年第一季度，英伟达营收达到816亿美元，同比增长85%；其中数据中心收入达到752亿美元，同比增长92%，占总收入九成以上。单季GAAP毛利率高达74.9%，营业利润达到535亿美元，同比增长147%。
只要GPU和围绕它形成的软件、网络生态仍然是AI计算绕不过去的一层，英伟达就足以拿走产业里最丰厚的利润之一。
Anthropic也提供了另一个方向的案例，它并没有自己的云、芯片、操作系统和终端，却依靠Claude模型能力，尤其是在Coding和企业工作流中的优势，迅速建立起商业价值。至少在现阶段，以模型能力为核心的一层优势就足以支撑一家规模巨大的公司。
理想情况下，AI本来可以像互联网时代一样，沿着不同赛道形成分工：芯片、云、模型、Agent、终端，公司完全可以选择其中一条持续加码，把优势做深。
每一条赛道都有机会建立自己的护城河，也都有机会长出新的巨头。
但现实是，AI爆发得太快了。
从模型到Agent，从云到终端，每一条赛道都在高速膨胀，几乎不给大厂留下慢慢判断、主动取舍的缓冲时间。
在一个产业边界还没有完全形成的蓝海市场里，每一层看起来都可能成为下一个搜索、下一个Windows、下一个AWS，也可能诞生下一个英伟达。任何一次主动缺席，都可能意味着把蛋糕直接让给竞争对手。
而互联网时代又给这些公司留下了一种非常强烈的成功记忆。
无论是张一鸣所追求的“Super Company”，王兴强调的“无边界”，还是阿里长期迷恋的“打通生态”，背后都是同一种平台公司的本能：看到明确的市场需求，就倾向于相信可以用资本、人才和组织能力把它做出来。
在这样的环境下，谁都不知道今天看起来只是一个产品功能的东西，会不会在几年后长成新的平台入口；谁也没有理由在需求已经出现、能力又看起来可以复制的时候，主动把机会留给别人。
这些互联网公司曾经靠一个别人很难复制的核心优势成为巨头；到了AI时代，却开始产生另一种冲动：既然每一层都有可能成为下一个护城河，那为什么不能All in？
全栈AI于是首先不是一种技术理想，更像是产业分工尚未完成时的一种集体扩张冲动。
或者，如果用更激进的话来形容，更像是大厂把覆盖尽可能多的层，误认为是一种必然更优、甚至最终必然胜出的企业形态。
B
某种意义上，全栈AI就像路途终点的梅子树——它当然足够“止渴”，甚至可能是AI时代最诱人的公司形态。
但今天的“全栈AI”，背后其实混杂了两种不同方向的扩张。
一种是做纵向一体化：模型公司向下进入芯片、数据中心和电力，云厂商向上训练自己的模型，终端厂商补上操作系统和Agent能力。它们看起来都在跨越原本的业务边界，但本质上仍然围绕自己的核心能力，把上下游最关键的环节逐渐握进自己手里。
这种扩张本身有其价值，很多时候，它属于建立护城河的必要环节。
最直接的收益，就是能够少受制于人。
模型公司如果永远依赖别人的GPU和云，就要承受价格、供给和议价权的不确定；云厂商如果只负责卖算力，也会担心最有价值的客户关系最终被模型公司拿走。
往上下游多走一步，对任何一家公司单独来看都很合理，毕竟每多握住一层，就少一个别人可以卡住自己的地方。
拿OpenAI和微软举例，这两家公司早期的合作，几乎是AI产业分工最理想的样子。OpenAI负责把模型做得更聪明，微软负责提供源源不断的算力。一个向上做智能，一个向下铺基础设施，两家公司各取所长，也彼此需要。
但随着AI这块蛋糕越做越大，OpenAI开始寻找微软之外的云厂商，自己介入数据中心、电力和基础设施，甚至把手伸到了芯片，推出了Jalape?o；微软则从另一头越过边界，不仅做Maia芯片，也开始训练自己的MAI模型，并在Azure里引入Anthropic等其他模型供应商。
两家公司依然是合作伙伴，但也都在有意识地降低对彼此的单点依赖，避免把最关键的能力和议价权交到对方手里。
从内部看，把更多环节握在手里，还有一个颇具吸引力的好处：原本发生在公司之间的协作，可以变成发生在一家公司内部的优化。
当芯片、系统软件、模型和应用都属于同一家公司，它们就可以围绕同一个目标一起调整。模型不必迁就通用芯片，芯片也可以反过来为模型定制；应用端发现的问题，可以一路反馈到底层系统和算力架构。
微软今年在财报会上强调的就是这套逻辑：公司正在同时优化从数据中心设计、芯片、系统软件到模型架构的每一层。按照微软自己的数据，Maia 200自研AI芯片相比其现有最新芯片，每美元能够处理的Token提高超过30%；软硬件联合优化，又让Copilot最常用模型的推理吞吐提升了40%。
所以，仅仅向上下游延伸，并不足以构成陷阱。
真正复杂的地方在于，AI公司的扩张往往不会停在这里。
有了模型之后，还可以做聊天机器人、Coding、视频、浏览器、企业软件、Agent，也可以继续寻找新的硬件入口。
这就不再是围绕核心能力纵向做深，而开始转变成另一种横向扩张。
于是，“少受制于人”的逻辑开始不断向外蔓延。
今天不做芯片，担心算力受制于人；不做Agent，担心入口受制于人；不做应用，担心用户受制于人；不做终端，又担心最终的分发权仍然掌握在别人手里。
纵向一体化解决的是关键能力受制于人的问题，横向扩张却更像是“任何机会都不能让给别人”。
当这两种扩张同时发生，“全栈”就开始从一种效率选择，变成一种战略焦虑。
每一家单独来看，可能都只是想把自己的命运多掌握一点。但当所有公司都做出同样的选择，理性的个人决策就演变成了集体的囚徒困境。
技术栈做深需要芯片、数据中心和电力，业务线做宽同样需要模型、算力、人才和销售资源，最终争夺的都是公司同一张资产负债表和同一批管理注意力。
没人敢率先减速。向下，芯片、数据中心和电力需要提前几年布局，今天少投一步，未来就可能在算力和供给上受制于人；向外，Agent、Coding、浏览器、企业软件和新的硬件入口又都可能长成下一块护城河，主动缺席同样意味着承担错过下一代入口的风险。
在所有的投入里，钱是最容易被量化的部分：
今年Alphabet、亚马逊、Meta和微软四家公司预计将在AI基础设施上投入约6500亿美元，相比2025年的4100亿美元又提高了近六成；仅2026年至今，美国企业为AI建设发行的相关债务就达到约2200亿美元，而去年同期只有125亿美元。
然而，投入和回报中间存在巨大的时间差：钱烧在前面，收入和现金流却难以接上。
Alphabet今年将资本开支提高到1950亿至2050亿美元，尽管Google Cloud二季度收入同比增长超过80%，公司仍出现上市以来首次季度负自由现金流；Meta二季度自由现金流同比暴跌91%，只剩7.84亿美元。
国内也是同样的情况。阿里二季度资本开支同比增长75%至676.8亿元，腾讯同期也花掉接近80亿美元，两家公司当季都出现负自由现金流。阿里已经用掉3800亿元三年AI投资计划的近一半，并预计相关投入还需要约2.5至3年才能收回；字节则被曝正在寻求约200亿美元、公司史上最大规模的离岸贷款，其中一个重要用途就是继续加码AI基础设施。
全栈的收益在未来，维持全栈竞争的成本却必须今天支付。
然而，缺钱好歹还是一个可以通过融资、发债等方式暂时解决的问题。
更复杂的压力出现在组织协同上。
对于这个问题，谷歌几乎就是最典型的样本。路透社在复盘8月这轮DeepMind重组时发现，Gemini迟迟追不上前沿，背后并不只是模型能力问题。Google Cloud和DeepMind需要争夺有限的TPU资源，Gemini内部多个项目负责人也曾因为资源分配产生分歧，Coding等后来证明关键的方向因此投入不足；与此同时，DeepMind长期研究的传统，又不断与Google要求模型更快进入Cloud、Search和消费产品的商业目标发生拉扯。
类似的矛盾也发生在阿里，据《晚点LatePost》披露，阿里一边投资多家大模型公司并向它们提供算力，Qwen却因为Infra和训练资源不足，甚至不得不自己补建基础设施团队。林俊旸提出离职后，Qwen团队曾在内部全员会上直接质问管理层：为什么外部的大模型创业公司购买阿里云算力“用得顺畅”，内部团队却长期在算力和招聘名额上捉襟见肘？阿里云CTO周靖人承认，团队“一直资源紧张”。
因为组织上的统一，并不意味着经营目标会自动一致。
技术栈做深，确实可能产生1+1＞2的优化；但业务线不断做宽之后，公司又必须在模型、云、芯片、Agent和不同产品之间重新分配算力、预算、人才和管理注意力。外部依赖减少了，内部的协调成本却开始上升。
“全栈AI”真正危险的地方在于，在产业边界尚未稳定之前，没有谁会轻易放弃一个仍有可能成为下一块护城河的方向。竞争对手还在加码，自己就很难率先收缩；而自己多做一层，又会反过来迫使竞争对手继续跟进。
最终，“不能受制于人”的逻辑从技术栈蔓延到业务版图，很容易演变为“什么都不能让给别人”。
即使抛开外部因素，退出本身也是一件需要勇气的事情，尤其对大厂来说，它们更愿意相信自己会妥善处理好那些“前车之鉴”，不至于重蹈覆辙。
C
另外，从产业发展的角度看，“全栈AI”本身就很难成为一种稳定的终局。
经济学家科斯在解释“企业为什么存在”时，提出过一个非常朴素的问题：既然市场能够完成交易，为什么还需要公司？
答案是，因为交易本身也有成本。
寻找供应商、谈判、签约、监督和协调都需要付出代价。当通过市场完成一件事的成本高于公司内部协调的成本，企业就有动力把这项能力收入内部；反过来，当内部管理越来越复杂，而从市场获得同样能力越来越容易，企业也就没有必要什么都自己做。
从这个角度看，过去几年AI公司的全栈扩张并不难理解：GPU短缺、云资源紧张、模型能力稀缺，不同系统之间的接口又彼此割裂。关键能力掌握在别人手里，不只意味着要付出更高价格，还意味着供给、效率甚至产品节奏都可能受制于人。与其反复在市场上协调，不如把更多东西收入自己内部。
但现在，两边的成本正在同时发生变化。
一边，全栈扩张正在让公司内部的协调越来越贵。
OpenAI最近的变化就很有代表性。Altman在Stripe Sessions 2026上回顾，OpenAI最早只需要经营一家研究实验室；ChatGPT之后，它不得不学会成为一家产品公司；如今，它又要同时处理芯片、数据中心、电力和算力基础设施。
实验室、产品公司、基础设施公司，本来就是三种完全不同的组织。
OpenAI也因此越来越像一家传统意义上的大公司。过去两年，它不断引入Fidji Simo、Sarah Friar等成熟科技公司的职业管理者；今年又把应用业务改成产品总经理制，让ChatGPT、Codex、企业业务等分别拥有更明确的经营负责人。
一家从研究人员和工程师主导的实验室里长出来的公司，开始不得不用更传统的管理体系，处理产品、收入和数千亿美元基础设施带来的复杂性。
但就在OpenAI越做越“全”的时候，Altman反而开始强调另一件事：OpenAI不能什么都做。
8月23日，他在David Senra的访谈中表示，OpenAI应该更多成为一家平台公司，而不是进入每一个产品类别，更不能试图和所有客户竞争。
在他的描述中，OpenAI的边界非常清楚：一端是普通用户直接使用先进AI的入口，另一端是供开发者和企业继续构建产品的API平台。至于中间大量具体应用，应该留给外部开发者和创业公司。
他甚至已经开始主动杀掉一些”还不错”的产品，例如Sora和Atlas，把有限的算力、人才和管理注意力重新集中到更重要的方向。
DeepMind则从另一个方向碰到了同样的问题。
路透社去年那篇长篇调查披露，DeepMind从一开始就非常抗拒变成一家普通的谷歌部门。2015年Alphabet成立时，Hassabis曾争取让DeepMind像Waymo一样成为独立公司；到2017年，DeepMind管理层甚至还在讨论最终从谷歌剥离。
早期DeepMind甚至没有产品和收入，研究人员不需要证明下一次实验能给搜索广告带来多少收入，也不用考虑Cloud客户什么时候买单。Hassabis后来回忆谷歌收购带来的好处时，说得很直白：留在伦敦、保持独立，“不用管产品，做纯研究”。
但ChatGPT改变了这一切。
2023年，谷歌把Brain和DeepMind合并成Google DeepMind，Hassabis一度掌握谷歌最核心的前沿AI力量，代价则是DeepMind开始背负起整个谷歌的商业使命。
Gemini必须追赶OpenAI和Anthropic，必须进入Search、Cloud和消费产品，也必须和谷歌内部其他业务争夺TPU、人才和优先级。
三年后，天平再次摆动。今年8月，Hassabis退出日常管理，把更多精力重新放回AGI和长期科学；更偏产品和商业化的Koray Kavukcuoglu接过实际运营，一些团队也重新纳入谷歌体系。
一个实验室长大以后开始学习公司分工，一个实验室被公司吸收以后又必须重新划分研究与经营。
OpenAI和DeepMind走的是相反的路，但碰到的其实是同一个问题：把越来越多能力装进同一家公司，并不会消灭协调成本，只会把原本发生在公司之间的协调，变成发生在公司内部的资源分配。
更何况，AI最擅长产生突破的组织方式，和一个全栈平台最擅长的组织方式，本来就存在张力。
前沿研究需要允许试错、路线竞争和长期投入，哪怕十次失败只换来一次突破，也可能值得；平台公司却必须同时考虑产品节奏、收入目标、客户需求和资源效率。前者追求的是能力边界，而后者必须不断做取舍。
全栈可以减少外部依赖，却不可能消灭组织成本。
与此同时，另一股力量正在反方向运动：AI公司之间的交易成本正在快速下降。
API已经让模型能力可以像云服务一样被调用；模型路由让开发者能够根据价格、速度和效果在不同供应商之间切换；MCP和A2A又进一步试图解决工具、数据和Agent之间的连接问题。
Anthropic推出MCP，本意是让Claude更容易连接外部工具和数据；但MCP后来被ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、Cursor等大量产品采用，2025年底Anthropic进一步把它捐给Linux Foundation旗下的Agentic AI Foundation，而OpenAI正是基金会的共同发起者之一，谷歌、微软和AWS也参与支持。
谷歌推出A2A也是一样。它当然希望自己的Agent进入更多企业和应用，但要建立一个足够大的Agent生态，就必须让不同厂商的Agent彼此通信。最终谷歌同样把A2A交给Linux Foundation，由AWS、微软、Salesforce、SAP、ServiceNow等公司共同参与。
这形成了一个看起来有些反常的结果：大厂越想让自己的那一层成为标准，就越需要让自己的产品能够和别人的模型、Agent和工具连接。
它们的出发点当然不是放弃控制，恰相反，每家公司都想扩大自己的控制范围。但当所有人都这样竞争，API、模型路由、MCP、A2A以及各种开放接口又客观上降低了不同层之间的绑定。
模型可以换，工具可以换，Agent可以跨平台协作，原本想被收入一家公司内部的技术栈，反而越来越容易被拆开、替换和重新组合。
按照科斯的逻辑，这意味着企业边界两边的成本正在发生一次反转。
一边，全栈扩张让公司内部需要协调的业务、资源和目标越来越多；另一边，标准化和互操作性却让公司之间寻找、连接和替换合作伙伴越来越容易。
当内部协调越来越贵，而外部交易越来越便宜，“什么都自己做”的经济理由自然会变弱。
所有人都想建立自己的全栈帝国，但正是这场全栈竞争，在不断制造一个更模块化、更难被任何一家公司完全控制的AI产业。
最终，哪些能力值得留在公司内部，哪些应该重新交给市场，仍然取决于一件非常朴素的事：哪一种组织方式更有效率。
全栈当然有价值，跨层协同也真实存在，但今天所有大厂同时做芯片、云、模型、Agent、应用和终端，未必意味着这就是AI产业最终成熟的形态。
它更可能代表，产业的边界还没有画完。
今天我们看到的All in AI、既要又要，很可能只是它还没有找到稳定结构的表现。
全栈AI，其实是个陷阱？
全栈AI，现在差不多已经成为大厂的标配。
几乎所有科技巨头都在同一个方向使力：把AI产业链上越来越多的环节收入自己手里。于是模型公司操心芯片、数据中心和电力；云厂商开始训练自己的模型；手机厂商在补AI能力；社交平台也在押注Agent和下一代终端。
OpenAI可能是今天“全栈AI”野心最明显的公司之一。往下，它正在深度介入芯片、数据中心、电力和算力基础设施；往上，它有API，有ChatGPT，有Codex，也在寻找新的硬件入口。
但在8月23日David Senra的播客里，Altman开始强调另一件事：OpenAI不能什么都做。
他认为OpenAI应该成为一家平台公司，而不是把每一个AI应用都自己做掉。资源有限，公司必须主动放弃一些“不错的产品”，把算力、人才和注意力留给真正重要的事情。
另一边，目前最接近“全栈AI”的谷歌，刚刚又对自己的AI组织动了一次大手术。
哈萨比斯交出 DeepMind 管理权，“荣升”董事长；迪恩等四名资深骨干离职出走，创立新公司。
从芯片、云、模型、搜索、办公软件，到操作系统和终端，谷歌几乎一应俱全，但也正是因为铺得太全、捏在手里的牌太多，内部协调才会变得格外困难。旗舰模型迟迟拿不出手，甚至被外界怀疑是否正在退出SOTA模型竞赛。
怀揣着全栈野心的科技公司们高喊着“All in AI”，但问题在于，当芯片、算力、模型、Agent、应用和终端同时成为“不能输”的战场，一家公司到底有多少资金、算力、人才和管理注意力，可以同时投入其中？
当所有AI机会都被视为“不能让给别人”的阵地，全栈究竟是一个可以抵达的终点，还是一场画地为牢的陷阱？
A
互联网时代的平台巨头，其实很少靠“通吃”建立优势。
微软真正的护城河是Windows建立起来的操作系统标准和开发者生态；谷歌的核心优势是搜索入口、数据和广告分发形成的闭环；苹果掌握的是iPhone、iOS和App Store共同构成的移动生态；亚马逊则通过AWS占据了云基础设施这一关键层。
平台真正理想的状态并不是把整个产业链都收入自己手里，它们只需要控制一个关键入口，形成难以被复制、且难以被绕开的壁垒。
阿里甚至曾经把这种模式直接写进自己的公司定义。2018年年报里，它把自己生态的核心定义为三样东西：技术平台、市场规则，以及连接不同参与者的角色。消费者、商家、品牌、零售商和第三方服务商围绕这一平台彼此发现、互动和交易，最终形成“自我强化的网络效应”。阿里给自己设定的长期目标也不是亲自做完所有生意，而是“构建未来的商业基础设施”，让企业能够“Work @ Alibaba”，借助阿里的基础设施和技术，自己建立业务、创造价值。
AI理论上当然也可以形成类似的产业分工。
英伟达已经提供了一个非常典型的样本，它如今的边界正围绕GPU、CUDA、网络和整套加速计算平台不断扩张，但真正让它获得超额回报的控制点，依然高度集中。2027财年第一季度，英伟达营收达到816亿美元，同比增长85%；其中数据中心收入达到752亿美元，同比增长92%，占总收入九成以上。单季GAAP毛利率高达74.9%，营业利润达到535亿美元，同比增长147%。
只要GPU和围绕它形成的软件、网络生态仍然是AI计算绕不过去的一层，英伟达就足以拿走产业里最丰厚的利润之一。
Anthropic也提供了另一个方向的案例，它并没有自己的云、芯片、操作系统和终端，却依靠Claude模型能力，尤其是在Coding和企业工作流中的优势，迅速建立起商业价值。至少在现阶段，以模型能力为核心的一层优势就足以支撑一家规模巨大的公司。
理想情况下，AI本来可以像互联网时代一样，沿着不同赛道形成分工：芯片、云、模型、Agent、终端，公司完全可以选择其中一条持续加码，把优势做深。
每一条赛道都有机会建立自己的护城河，也都有机会长出新的巨头。
但现实是，AI爆发得太快了。
从模型到Agent，从云到终端，每一条赛道都在高速膨胀，几乎不给大厂留下慢慢判断、主动取舍的缓冲时间。
在一个产业边界还没有完全形成的蓝海市场里，每一层看起来都可能成为下一个搜索、下一个Windows、下一个AWS，也可能诞生下一个英伟达。任何一次主动缺席，都可能意味着把蛋糕直接让给竞争对手。
而互联网时代又给这些公司留下了一种非常强烈的成功记忆。
无论是张一鸣所追求的“Super Company”，王兴强调的“无边界”，还是阿里长期迷恋的“打通生态”，背后都是同一种平台公司的本能：看到明确的市场需求，就倾向于相信可以用资本、人才和组织能力把它做出来。
在这样的环境下，谁都不知道今天看起来只是一个产品功能的东西，会不会在几年后长成新的平台入口；谁也没有理由在需求已经出现、能力又看起来可以复制的时候，主动把机会留给别人。
这些互联网公司曾经靠一个别人很难复制的核心优势成为巨头；到了AI时代，却开始产生另一种冲动：既然每一层都有可能成为下一个护城河，那为什么不能All in？
全栈AI于是首先不是一种技术理想，更像是产业分工尚未完成时的一种集体扩张冲动。
或者，如果用更激进的话来形容，更像是大厂把覆盖尽可能多的层，误认为是一种必然更优、甚至最终必然胜出的企业形态。
B
某种意义上，全栈AI就像路途终点的梅子树——它当然足够“止渴”，甚至可能是AI时代最诱人的公司形态。
但今天的“全栈AI”，背后其实混杂了两种不同方向的扩张。
一种是做纵向一体化：模型公司向下进入芯片、数据中心和电力，云厂商向上训练自己的模型，终端厂商补上操作系统和Agent能力。它们看起来都在跨越原本的业务边界，但本质上仍然围绕自己的核心能力，把上下游最关键的环节逐渐握进自己手里。
这种扩张本身有其价值，很多时候，它属于建立护城河的必要环节。
最直接的收益，就是能够少受制于人。
模型公司如果永远依赖别人的GPU和云，就要承受价格、供给和议价权的不确定；云厂商如果只负责卖算力，也会担心最有价值的客户关系最终被模型公司拿走。
往上下游多走一步，对任何一家公司单独来看都很合理，毕竟每多握住一层，就少一个别人可以卡住自己的地方。
拿OpenAI和微软举例，这两家公司早期的合作，几乎是AI产业分工最理想的样子。OpenAI负责把模型做得更聪明，微软负责提供源源不断的算力。一个向上做智能，一个向下铺基础设施，两家公司各取所长，也彼此需要。
但随着AI这块蛋糕越做越大，OpenAI开始寻找微软之外的云厂商，自己介入数据中心、电力和基础设施，甚至把手伸到了芯片，推出了Jalape?o；微软则从另一头越过边界，不仅做Maia芯片，也开始训练自己的MAI模型，并在Azure里引入Anthropic等其他模型供应商。
两家公司依然是合作伙伴，但也都在有意识地降低对彼此的单点依赖，避免把最关键的能力和议价权交到对方手里。
从内部看，把更多环节握在手里，还有一个颇具吸引力的好处：原本发生在公司之间的协作，可以变成发生在一家公司内部的优化。
当芯片、系统软件、模型和应用都属于同一家公司，它们就可以围绕同一个目标一起调整。模型不必迁就通用芯片，芯片也可以反过来为模型定制；应用端发现的问题，可以一路反馈到底层系统和算力架构。
微软今年在财报会上强调的就是这套逻辑：公司正在同时优化从数据中心设计、芯片、系统软件到模型架构的每一层。按照微软自己的数据，Maia 200自研AI芯片相比其现有最新芯片，每美元能够处理的Token提高超过30%；软硬件联合优化，又让Copilot最常用模型的推理吞吐提升了40%。
所以，仅仅向上下游延伸，并不足以构成陷阱。
真正复杂的地方在于，AI公司的扩张往往不会停在这里。
有了模型之后，还可以做聊天机器人、Coding、视频、浏览器、企业软件、Agent，也可以继续寻找新的硬件入口。
这就不再是围绕核心能力纵向做深，而开始转变成另一种横向扩张。
于是，“少受制于人”的逻辑开始不断向外蔓延。
今天不做芯片，担心算力受制于人；不做Agent，担心入口受制于人；不做应用，担心用户受制于人；不做终端，又担心最终的分发权仍然掌握在别人手里。
纵向一体化解决的是关键能力受制于人的问题，横向扩张却更像是“任何机会都不能让给别人”。
当这两种扩张同时发生，“全栈”就开始从一种效率选择，变成一种战略焦虑。
每一家单独来看，可能都只是想把自己的命运多掌握一点。但当所有公司都做出同样的选择，理性的个人决策就演变成了集体的囚徒困境。
技术栈做深需要芯片、数据中心和电力，业务线做宽同样需要模型、算力、人才和销售资源，最终争夺的都是公司同一张资产负债表和同一批管理注意力。
没人敢率先减速。向下，芯片、数据中心和电力需要提前几年布局，今天少投一步，未来就可能在算力和供给上受制于人；向外，Agent、Coding、浏览器、企业软件和新的硬件入口又都可能长成下一块护城河，主动缺席同样意味着承担错过下一代入口的风险。
在所有的投入里，钱是最容易被量化的部分：
今年Alphabet、亚马逊、Meta和微软四家公司预计将在AI基础设施上投入约6500亿美元，相比2025年的4100亿美元又提高了近六成；仅2026年至今，美国企业为AI建设发行的相关债务就达到约2200亿美元，而去年同期只有125亿美元。
然而，投入和回报中间存在巨大的时间差：钱烧在前面，收入和现金流却难以接上。
Alphabet今年将资本开支提高到1950亿至2050亿美元，尽管Google Cloud二季度收入同比增长超过80%，公司仍出现上市以来首次季度负自由现金流；Meta二季度自由现金流同比暴跌91%，只剩7.84亿美元。
国内也是同样的情况。阿里二季度资本开支同比增长75%至676.8亿元，腾讯同期也花掉接近80亿美元，两家公司当季都出现负自由现金流。阿里已经用掉3800亿元三年AI投资计划的近一半，并预计相关投入还需要约2.5至3年才能收回；字节则被曝正在寻求约200亿美元、公司史上最大规模的离岸贷款，其中一个重要用途就是继续加码AI基础设施。
全栈的收益在未来，维持全栈竞争的成本却必须今天支付。
然而，缺钱好歹还是一个可以通过融资、发债等方式暂时解决的问题。
更复杂的压力出现在组织协同上。
对于这个问题，谷歌几乎就是最典型的样本。路透社在复盘8月这轮DeepMind重组时发现，Gemini迟迟追不上前沿，背后并不只是模型能力问题。Google Cloud和DeepMind需要争夺有限的TPU资源，Gemini内部多个项目负责人也曾因为资源分配产生分歧，Coding等后来证明关键的方向因此投入不足；与此同时，DeepMind长期研究的传统，又不断与Google要求模型更快进入Cloud、Search和消费产品的商业目标发生拉扯。
类似的矛盾也发生在阿里，据《晚点LatePost》披露，阿里一边投资多家大模型公司并向它们提供算力，Qwen却因为Infra和训练资源不足，甚至不得不自己补建基础设施团队。林俊旸提出离职后，Qwen团队曾在内部全员会上直接质问管理层：为什么外部的大模型创业公司购买阿里云算力“用得顺畅”，内部团队却长期在算力和招聘名额上捉襟见肘？阿里云CTO周靖人承认，团队“一直资源紧张”。
因为组织上的统一，并不意味着经营目标会自动一致。
技术栈做深，确实可能产生1+1＞2的优化；但业务线不断做宽之后，公司又必须在模型、云、芯片、Agent和不同产品之间重新分配算力、预算、人才和管理注意力。外部依赖减少了，内部的协调成本却开始上升。
“全栈AI”真正危险的地方在于，在产业边界尚未稳定之前，没有谁会轻易放弃一个仍有可能成为下一块护城河的方向。竞争对手还在加码，自己就很难率先收缩；而自己多做一层，又会反过来迫使竞争对手继续跟进。
最终，“不能受制于人”的逻辑从技术栈蔓延到业务版图，很容易演变为“什么都不能让给别人”。
即使抛开外部因素，退出本身也是一件需要勇气的事情，尤其对大厂来说，它们更愿意相信自己会妥善处理好那些“前车之鉴”，不至于重蹈覆辙。
C
另外，从产业发展的角度看，“全栈AI”本身就很难成为一种稳定的终局。
经济学家科斯在解释“企业为什么存在”时，提出过一个非常朴素的问题：既然市场能够完成交易，为什么还需要公司？
答案是，因为交易本身也有成本。
寻找供应商、谈判、签约、监督和协调都需要付出代价。当通过市场完成一件事的成本高于公司内部协调的成本，企业就有动力把这项能力收入内部；反过来，当内部管理越来越复杂，而从市场获得同样能力越来越容易，企业也就没有必要什么都自己做。
从这个角度看，过去几年AI公司的全栈扩张并不难理解：GPU短缺、云资源紧张、模型能力稀缺，不同系统之间的接口又彼此割裂。关键能力掌握在别人手里，不只意味着要付出更高价格，还意味着供给、效率甚至产品节奏都可能受制于人。与其反复在市场上协调，不如把更多东西收入自己内部。
但现在，两边的成本正在同时发生变化。
一边，全栈扩张正在让公司内部的协调越来越贵。
OpenAI最近的变化就很有代表性。Altman在Stripe Sessions 2026上回顾，OpenAI最早只需要经营一家研究实验室；ChatGPT之后，它不得不学会成为一家产品公司；如今，它又要同时处理芯片、数据中心、电力和算力基础设施。
实验室、产品公司、基础设施公司，本来就是三种完全不同的组织。
OpenAI也因此越来越像一家传统意义上的大公司。过去两年，它不断引入Fidji Simo、Sarah Friar等成熟科技公司的职业管理者；今年又把应用业务改成产品总经理制，让ChatGPT、Codex、企业业务等分别拥有更明确的经营负责人。
一家从研究人员和工程师主导的实验室里长出来的公司，开始不得不用更传统的管理体系，处理产品、收入和数千亿美元基础设施带来的复杂性。
但就在OpenAI越做越“全”的时候，Altman反而开始强调另一件事：OpenAI不能什么都做。
8月23日，他在David Senra的访谈中表示，OpenAI应该更多成为一家平台公司，而不是进入每一个产品类别，更不能试图和所有客户竞争。
在他的描述中，OpenAI的边界非常清楚：一端是普通用户直接使用先进AI的入口，另一端是供开发者和企业继续构建产品的API平台。至于中间大量具体应用，应该留给外部开发者和创业公司。
他甚至已经开始主动杀掉一些”还不错”的产品，例如Sora和Atlas，把有限的算力、人才和管理注意力重新集中到更重要的方向。
DeepMind则从另一个方向碰到了同样的问题。
路透社去年那篇长篇调查披露，DeepMind从一开始就非常抗拒变成一家普通的谷歌部门。2015年Alphabet成立时，Hassabis曾争取让DeepMind像Waymo一样成为独立公司；到2017年，DeepMind管理层甚至还在讨论最终从谷歌剥离。
早期DeepMind甚至没有产品和收入，研究人员不需要证明下一次实验能给搜索广告带来多少收入，也不用考虑Cloud客户什么时候买单。Hassabis后来回忆谷歌收购带来的好处时，说得很直白：留在伦敦、保持独立，“不用管产品，做纯研究”。
但ChatGPT改变了这一切。
2023年，谷歌把Brain和DeepMind合并成Google DeepMind，Hassabis一度掌握谷歌最核心的前沿AI力量，代价则是DeepMind开始背负起整个谷歌的商业使命。
Gemini必须追赶OpenAI和Anthropic，必须进入Search、Cloud和消费产品，也必须和谷歌内部其他业务争夺TPU、人才和优先级。
三年后，天平再次摆动。今年8月，Hassabis退出日常管理，把更多精力重新放回AGI和长期科学；更偏产品和商业化的Koray Kavukcuoglu接过实际运营，一些团队也重新纳入谷歌体系。
一个实验室长大以后开始学习公司分工，一个实验室被公司吸收以后又必须重新划分研究与经营。
OpenAI和DeepMind走的是相反的路，但碰到的其实是同一个问题：把越来越多能力装进同一家公司，并不会消灭协调成本，只会把原本发生在公司之间的协调，变成发生在公司内部的资源分配。
更何况，AI最擅长产生突破的组织方式，和一个全栈平台最擅长的组织方式，本来就存在张力。
前沿研究需要允许试错、路线竞争和长期投入，哪怕十次失败只换来一次突破，也可能值得；平台公司却必须同时考虑产品节奏、收入目标、客户需求和资源效率。前者追求的是能力边界，而后者必须不断做取舍。
全栈可以减少外部依赖，却不可能消灭组织成本。
与此同时，另一股力量正在反方向运动：AI公司之间的交易成本正在快速下降。
API已经让模型能力可以像云服务一样被调用；模型路由让开发者能够根据价格、速度和效果在不同供应商之间切换；MCP和A2A又进一步试图解决工具、数据和Agent之间的连接问题。
Anthropic推出MCP，本意是让Claude更容易连接外部工具和数据；但MCP后来被ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、Cursor等大量产品采用，2025年底Anthropic进一步把它捐给Linux Foundation旗下的Agentic AI Foundation，而OpenAI正是基金会的共同发起者之一，谷歌、微软和AWS也参与支持。
谷歌推出A2A也是一样。它当然希望自己的Agent进入更多企业和应用，但要建立一个足够大的Agent生态，就必须让不同厂商的Agent彼此通信。最终谷歌同样把A2A交给Linux Foundation，由AWS、微软、Salesforce、SAP、ServiceNow等公司共同参与。
这形成了一个看起来有些反常的结果：大厂越想让自己的那一层成为标准，就越需要让自己的产品能够和别人的模型、Agent和工具连接。
它们的出发点当然不是放弃控制，恰相反，每家公司都想扩大自己的控制范围。但当所有人都这样竞争，API、模型路由、MCP、A2A以及各种开放接口又客观上降低了不同层之间的绑定。
模型可以换，工具可以换，Agent可以跨平台协作，原本想被收入一家公司内部的技术栈，反而越来越容易被拆开、替换和重新组合。
按照科斯的逻辑，这意味着企业边界两边的成本正在发生一次反转。
一边，全栈扩张让公司内部需要协调的业务、资源和目标越来越多；另一边，标准化和互操作性却让公司之间寻找、连接和替换合作伙伴越来越容易。
当内部协调越来越贵，而外部交易越来越便宜，“什么都自己做”的经济理由自然会变弱。
所有人都想建立自己的全栈帝国，但正是这场全栈竞争，在不断制造一个更模块化、更难被任何一家公司完全控制的AI产业。
最终，哪些能力值得留在公司内部，哪些应该重新交给市场，仍然取决于一件非常朴素的事：哪一种组织方式更有效率。
全栈当然有价值，跨层协同也真实存在，但今天所有大厂同时做芯片、云、模型、Agent、应用和终端，未必意味着这就是AI产业最终成熟的形态。
它更可能代表，产业的边界还没有画完。
今天我们看到的All in AI、既要又要，很可能只是它还没有找到稳定结构的表现。
几乎所有科技巨头都在同一个方向使力：把AI产业链上越来越多的环节收入自己手里。于是模型公司操心芯片、数据中心和电力；云厂商开始训练自己的模型；手机厂商在补AI能力；社交平台也在押注Agent和下一代终端。
OpenAI可能是今天“全栈AI”野心最明显的公司之一。往下，它正在深度介入芯片、数据中心、电力和算力基础设施；往上，它有API，有ChatGPT，有Codex，也在寻找新的硬件入口。
但在8月23日David Senra的播客里，Altman开始强调另一件事：OpenAI不能什么都做。
他认为OpenAI应该成为一家平台公司，而不是把每一个AI应用都自己做掉。资源有限，公司必须主动放弃一些“不错的产品”，把算力、人才和注意力留给真正重要的事情。
另一边，目前最接近“全栈AI”的谷歌，刚刚又对自己的AI组织动了一次大手术。
哈萨比斯交出 DeepMind 管理权，“荣升”董事长；迪恩等四名资深骨干离职出走，创立新公司。
从芯片、云、模型、搜索、办公软件，到操作系统和终端，谷歌几乎一应俱全，但也正是因为铺得太全、捏在手里的牌太多，内部协调才会变得格外困难。旗舰模型迟迟拿不出手，甚至被外界怀疑是否正在退出SOTA模型竞赛。
怀揣着全栈野心的科技公司们高喊着“All in AI”，但问题在于，当芯片、算力、模型、Agent、应用和终端同时成为“不能输”的战场，一家公司到底有多少资金、算力、人才和管理注意力，可以同时投入其中？
当所有AI机会都被视为“不能让给别人”的阵地，全栈究竟是一个可以抵达的终点，还是一场画地为牢的陷阱？
A
互联网时代的平台巨头，其实很少靠“通吃”建立优势。
微软真正的护城河是Windows建立起来的操作系统标准和开发者生态；谷歌的核心优势是搜索入口、数据和广告分发形成的闭环；苹果掌握的是iPhone、iOS和App Store共同构成的移动生态；亚马逊则通过AWS占据了云基础设施这一关键层。
平台真正理想的状态并不是把整个产业链都收入自己手里，它们只需要控制一个关键入口，形成难以被复制、且难以被绕开的壁垒。
阿里甚至曾经把这种模式直接写进自己的公司定义。2018年年报里，它把自己生态的核心定义为三样东西：技术平台、市场规则，以及连接不同参与者的角色。消费者、商家、品牌、零售商和第三方服务商围绕这一平台彼此发现、互动和交易，最终形成“自我强化的网络效应”。阿里给自己设定的长期目标也不是亲自做完所有生意，而是“构建未来的商业基础设施”，让企业能够“Work @ Alibaba”，借助阿里的基础设施和技术，自己建立业务、创造价值。
AI理论上当然也可以形成类似的产业分工。
英伟达已经提供了一个非常典型的样本，它如今的边界正围绕GPU、CUDA、网络和整套加速计算平台不断扩张，但真正让它获得超额回报的控制点，依然高度集中。2027财年第一季度，英伟达营收达到816亿美元，同比增长85%；其中数据中心收入达到752亿美元，同比增长92%，占总收入九成以上。单季GAAP毛利率高达74.9%，营业利润达到535亿美元，同比增长147%。
只要GPU和围绕它形成的软件、网络生态仍然是AI计算绕不过去的一层，英伟达就足以拿走产业里最丰厚的利润之一。
Anthropic也提供了另一个方向的案例，它并没有自己的云、芯片、操作系统和终端，却依靠Claude模型能力，尤其是在Coding和企业工作流中的优势，迅速建立起商业价值。至少在现阶段，以模型能力为核心的一层优势就足以支撑一家规模巨大的公司。
理想情况下，AI本来可以像互联网时代一样，沿着不同赛道形成分工：芯片、云、模型、Agent、终端，公司完全可以选择其中一条持续加码，把优势做深。
每一条赛道都有机会建立自己的护城河，也都有机会长出新的巨头。
但现实是，AI爆发得太快了。
从模型到Agent，从云到终端，每一条赛道都在高速膨胀，几乎不给大厂留下慢慢判断、主动取舍的缓冲时间。
在一个产业边界还没有完全形成的蓝海市场里，每一层看起来都可能成为下一个搜索、下一个Windows、下一个AWS，也可能诞生下一个英伟达。任何一次主动缺席，都可能意味着把蛋糕直接让给竞争对手。
而互联网时代又给这些公司留下了一种非常强烈的成功记忆。
无论是张一鸣所追求的“Super Company”，王兴强调的“无边界”，还是阿里长期迷恋的“打通生态”，背后都是同一种平台公司的本能：看到明确的市场需求，就倾向于相信可以用资本、人才和组织能力把它做出来。
在这样的环境下，谁都不知道今天看起来只是一个产品功能的东西，会不会在几年后长成新的平台入口；谁也没有理由在需求已经出现、能力又看起来可以复制的时候，主动把机会留给别人。
这些互联网公司曾经靠一个别人很难复制的核心优势成为巨头；到了AI时代，却开始产生另一种冲动：既然每一层都有可能成为下一个护城河，那为什么不能All in？
全栈AI于是首先不是一种技术理想，更像是产业分工尚未完成时的一种集体扩张冲动。
或者，如果用更激进的话来形容，更像是大厂把覆盖尽可能多的层，误认为是一种必然更优、甚至最终必然胜出的企业形态。
B
某种意义上，全栈AI就像路途终点的梅子树——它当然足够“止渴”，甚至可能是AI时代最诱人的公司形态。
但今天的“全栈AI”，背后其实混杂了两种不同方向的扩张。
一种是做纵向一体化：模型公司向下进入芯片、数据中心和电力，云厂商向上训练自己的模型，终端厂商补上操作系统和Agent能力。它们看起来都在跨越原本的业务边界，但本质上仍然围绕自己的核心能力，把上下游最关键的环节逐渐握进自己手里。
这种扩张本身有其价值，很多时候，它属于建立护城河的必要环节。
最直接的收益，就是能够少受制于人。
模型公司如果永远依赖别人的GPU和云，就要承受价格、供给和议价权的不确定；云厂商如果只负责卖算力，也会担心最有价值的客户关系最终被模型公司拿走。
往上下游多走一步，对任何一家公司单独来看都很合理，毕竟每多握住一层，就少一个别人可以卡住自己的地方。
拿OpenAI和微软举例，这两家公司早期的合作，几乎是AI产业分工最理想的样子。OpenAI负责把模型做得更聪明，微软负责提供源源不断的算力。一个向上做智能，一个向下铺基础设施，两家公司各取所长，也彼此需要。
但随着AI这块蛋糕越做越大，OpenAI开始寻找微软之外的云厂商，自己介入数据中心、电力和基础设施，甚至把手伸到了芯片，推出了Jalape?o；微软则从另一头越过边界，不仅做Maia芯片，也开始训练自己的MAI模型，并在Azure里引入Anthropic等其他模型供应商。
两家公司依然是合作伙伴，但也都在有意识地降低对彼此的单点依赖，避免把最关键的能力和议价权交到对方手里。
从内部看，把更多环节握在手里，还有一个颇具吸引力的好处：原本发生在公司之间的协作，可以变成发生在一家公司内部的优化。
当芯片、系统软件、模型和应用都属于同一家公司，它们就可以围绕同一个目标一起调整。模型不必迁就通用芯片，芯片也可以反过来为模型定制；应用端发现的问题，可以一路反馈到底层系统和算力架构。
微软今年在财报会上强调的就是这套逻辑：公司正在同时优化从数据中心设计、芯片、系统软件到模型架构的每一层。按照微软自己的数据，Maia 200自研AI芯片相比其现有最新芯片，每美元能够处理的Token提高超过30%；软硬件联合优化，又让Copilot最常用模型的推理吞吐提升了40%。
所以，仅仅向上下游延伸，并不足以构成陷阱。
真正复杂的地方在于，AI公司的扩张往往不会停在这里。
有了模型之后，还可以做聊天机器人、Coding、视频、浏览器、企业软件、Agent，也可以继续寻找新的硬件入口。
这就不再是围绕核心能力纵向做深，而开始转变成另一种横向扩张。
于是，“少受制于人”的逻辑开始不断向外蔓延。
今天不做芯片，担心算力受制于人；不做Agent，担心入口受制于人；不做应用，担心用户受制于人；不做终端，又担心最终的分发权仍然掌握在别人手里。
纵向一体化解决的是关键能力受制于人的问题，横向扩张却更像是“任何机会都不能让给别人”。
当这两种扩张同时发生，“全栈”就开始从一种效率选择，变成一种战略焦虑。
每一家单独来看，可能都只是想把自己的命运多掌握一点。但当所有公司都做出同样的选择，理性的个人决策就演变成了集体的囚徒困境。
技术栈做深需要芯片、数据中心和电力，业务线做宽同样需要模型、算力、人才和销售资源，最终争夺的都是公司同一张资产负债表和同一批管理注意力。
没人敢率先减速。向下，芯片、数据中心和电力需要提前几年布局，今天少投一步，未来就可能在算力和供给上受制于人；向外，Agent、Coding、浏览器、企业软件和新的硬件入口又都可能长成下一块护城河，主动缺席同样意味着承担错过下一代入口的风险。
在所有的投入里，钱是最容易被量化的部分：
今年Alphabet、亚马逊、Meta和微软四家公司预计将在AI基础设施上投入约6500亿美元，相比2025年的4100亿美元又提高了近六成；仅2026年至今，美国企业为AI建设发行的相关债务就达到约2200亿美元，而去年同期只有125亿美元。
然而，投入和回报中间存在巨大的时间差：钱烧在前面，收入和现金流却难以接上。
Alphabet今年将资本开支提高到1950亿至2050亿美元，尽管Google Cloud二季度收入同比增长超过80%，公司仍出现上市以来首次季度负自由现金流；Meta二季度自由现金流同比暴跌91%，只剩7.84亿美元。
国内也是同样的情况。阿里二季度资本开支同比增长75%至676.8亿元，腾讯同期也花掉接近80亿美元，两家公司当季都出现负自由现金流。阿里已经用掉3800亿元三年AI投资计划的近一半，并预计相关投入还需要约2.5至3年才能收回；字节则被曝正在寻求约200亿美元、公司史上最大规模的离岸贷款，其中一个重要用途就是继续加码AI基础设施。
全栈的收益在未来，维持全栈竞争的成本却必须今天支付。
然而，缺钱好歹还是一个可以通过融资、发债等方式暂时解决的问题。
更复杂的压力出现在组织协同上。
对于这个问题，谷歌几乎就是最典型的样本。路透社在复盘8月这轮DeepMind重组时发现，Gemini迟迟追不上前沿，背后并不只是模型能力问题。Google Cloud和DeepMind需要争夺有限的TPU资源，Gemini内部多个项目负责人也曾因为资源分配产生分歧，Coding等后来证明关键的方向因此投入不足；与此同时，DeepMind长期研究的传统，又不断与Google要求模型更快进入Cloud、Search和消费产品的商业目标发生拉扯。
类似的矛盾也发生在阿里，据《晚点LatePost》披露，阿里一边投资多家大模型公司并向它们提供算力，Qwen却因为Infra和训练资源不足，甚至不得不自己补建基础设施团队。林俊旸提出离职后，Qwen团队曾在内部全员会上直接质问管理层：为什么外部的大模型创业公司购买阿里云算力“用得顺畅”，内部团队却长期在算力和招聘名额上捉襟见肘？阿里云CTO周靖人承认，团队“一直资源紧张”。
因为组织上的统一，并不意味着经营目标会自动一致。
技术栈做深，确实可能产生1+1＞2的优化；但业务线不断做宽之后，公司又必须在模型、云、芯片、Agent和不同产品之间重新分配算力、预算、人才和管理注意力。外部依赖减少了，内部的协调成本却开始上升。
“全栈AI”真正危险的地方在于，在产业边界尚未稳定之前，没有谁会轻易放弃一个仍有可能成为下一块护城河的方向。竞争对手还在加码，自己就很难率先收缩；而自己多做一层，又会反过来迫使竞争对手继续跟进。
最终，“不能受制于人”的逻辑从技术栈蔓延到业务版图，很容易演变为“什么都不能让给别人”。
即使抛开外部因素，退出本身也是一件需要勇气的事情，尤其对大厂来说，它们更愿意相信自己会妥善处理好那些“前车之鉴”，不至于重蹈覆辙。
C
另外，从产业发展的角度看，“全栈AI”本身就很难成为一种稳定的终局。
经济学家科斯在解释“企业为什么存在”时，提出过一个非常朴素的问题：既然市场能够完成交易，为什么还需要公司？
答案是，因为交易本身也有成本。
寻找供应商、谈判、签约、监督和协调都需要付出代价。当通过市场完成一件事的成本高于公司内部协调的成本，企业就有动力把这项能力收入内部；反过来，当内部管理越来越复杂，而从市场获得同样能力越来越容易，企业也就没有必要什么都自己做。
从这个角度看，过去几年AI公司的全栈扩张并不难理解：GPU短缺、云资源紧张、模型能力稀缺，不同系统之间的接口又彼此割裂。关键能力掌握在别人手里，不只意味着要付出更高价格，还意味着供给、效率甚至产品节奏都可能受制于人。与其反复在市场上协调，不如把更多东西收入自己内部。
但现在，两边的成本正在同时发生变化。
一边，全栈扩张正在让公司内部的协调越来越贵。
OpenAI最近的变化就很有代表性。Altman在Stripe Sessions 2026上回顾，OpenAI最早只需要经营一家研究实验室；ChatGPT之后，它不得不学会成为一家产品公司；如今，它又要同时处理芯片、数据中心、电力和算力基础设施。
实验室、产品公司、基础设施公司，本来就是三种完全不同的组织。
OpenAI也因此越来越像一家传统意义上的大公司。过去两年，它不断引入Fidji Simo、Sarah Friar等成熟科技公司的职业管理者；今年又把应用业务改成产品总经理制，让ChatGPT、Codex、企业业务等分别拥有更明确的经营负责人。
一家从研究人员和工程师主导的实验室里长出来的公司，开始不得不用更传统的管理体系，处理产品、收入和数千亿美元基础设施带来的复杂性。
但就在OpenAI越做越“全”的时候，Altman反而开始强调另一件事：OpenAI不能什么都做。
8月23日，他在David Senra的访谈中表示，OpenAI应该更多成为一家平台公司，而不是进入每一个产品类别，更不能试图和所有客户竞争。
在他的描述中，OpenAI的边界非常清楚：一端是普通用户直接使用先进AI的入口，另一端是供开发者和企业继续构建产品的API平台。至于中间大量具体应用，应该留给外部开发者和创业公司。
他甚至已经开始主动杀掉一些”还不错”的产品，例如Sora和Atlas，把有限的算力、人才和管理注意力重新集中到更重要的方向。
DeepMind则从另一个方向碰到了同样的问题。
路透社去年那篇长篇调查披露，DeepMind从一开始就非常抗拒变成一家普通的谷歌部门。2015年Alphabet成立时，Hassabis曾争取让DeepMind像Waymo一样成为独立公司；到2017年，DeepMind管理层甚至还在讨论最终从谷歌剥离。
早期DeepMind甚至没有产品和收入，研究人员不需要证明下一次实验能给搜索广告带来多少收入，也不用考虑Cloud客户什么时候买单。Hassabis后来回忆谷歌收购带来的好处时，说得很直白：留在伦敦、保持独立，“不用管产品，做纯研究”。
但ChatGPT改变了这一切。
2023年，谷歌把Brain和DeepMind合并成Google DeepMind，Hassabis一度掌握谷歌最核心的前沿AI力量，代价则是DeepMind开始背负起整个谷歌的商业使命。
Gemini必须追赶OpenAI和Anthropic，必须进入Search、Cloud和消费产品，也必须和谷歌内部其他业务争夺TPU、人才和优先级。
三年后，天平再次摆动。今年8月，Hassabis退出日常管理，把更多精力重新放回AGI和长期科学；更偏产品和商业化的Koray Kavukcuoglu接过实际运营，一些团队也重新纳入谷歌体系。
一个实验室长大以后开始学习公司分工，一个实验室被公司吸收以后又必须重新划分研究与经营。
OpenAI和DeepMind走的是相反的路，但碰到的其实是同一个问题：把越来越多能力装进同一家公司，并不会消灭协调成本，只会把原本发生在公司之间的协调，变成发生在公司内部的资源分配。
更何况，AI最擅长产生突破的组织方式，和一个全栈平台最擅长的组织方式，本来就存在张力。
前沿研究需要允许试错、路线竞争和长期投入，哪怕十次失败只换来一次突破，也可能值得；平台公司却必须同时考虑产品节奏、收入目标、客户需求和资源效率。前者追求的是能力边界，而后者必须不断做取舍。
全栈可以减少外部依赖，却不可能消灭组织成本。
与此同时，另一股力量正在反方向运动：AI公司之间的交易成本正在快速下降。
API已经让模型能力可以像云服务一样被调用；模型路由让开发者能够根据价格、速度和效果在不同供应商之间切换；MCP和A2A又进一步试图解决工具、数据和Agent之间的连接问题。
Anthropic推出MCP，本意是让Claude更容易连接外部工具和数据；但MCP后来被ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、Cursor等大量产品采用，2025年底Anthropic进一步把它捐给Linux Foundation旗下的Agentic AI Foundation，而OpenAI正是基金会的共同发起者之一，谷歌、微软和AWS也参与支持。
谷歌推出A2A也是一样。它当然希望自己的Agent进入更多企业和应用，但要建立一个足够大的Agent生态，就必须让不同厂商的Agent彼此通信。最终谷歌同样把A2A交给Linux Foundation，由AWS、微软、Salesforce、SAP、ServiceNow等公司共同参与。
这形成了一个看起来有些反常的结果：大厂越想让自己的那一层成为标准，就越需要让自己的产品能够和别人的模型、Agent和工具连接。
它们的出发点当然不是放弃控制，恰相反，每家公司都想扩大自己的控制范围。但当所有人都这样竞争，API、模型路由、MCP、A2A以及各种开放接口又客观上降低了不同层之间的绑定。
模型可以换，工具可以换，Agent可以跨平台协作，原本想被收入一家公司内部的技术栈，反而越来越容易被拆开、替换和重新组合。
按照科斯的逻辑，这意味着企业边界两边的成本正在发生一次反转。
一边，全栈扩张让公司内部需要协调的业务、资源和目标越来越多；另一边，标准化和互操作性却让公司之间寻找、连接和替换合作伙伴越来越容易。
当内部协调越来越贵，而外部交易越来越便宜，“什么都自己做”的经济理由自然会变弱。
所有人都想建立自己的全栈帝国，但正是这场全栈竞争，在不断制造一个更模块化、更难被任何一家公司完全控制的AI产业。
最终，哪些能力值得留在公司内部，哪些应该重新交给市场，仍然取决于一件非常朴素的事：哪一种组织方式更有效率。
全栈当然有价值，跨层协同也真实存在，但今天所有大厂同时做芯片、云、模型、Agent、应用和终端，未必意味着这就是AI产业最终成熟的形态。
它更可能代表，产业的边界还没有画完。
今天我们看到的All in AI、既要又要，很可能只是它还没有找到稳定结构的表现。
7
·
--
Übersetzung ansehen
工程师分析Win11争议后台服务：用于性能诊断，84个诊断脚本IT之家 8 月 26 日消息，逆向工程师 Xusheng Li 于 8 月 15 日发布博文，深度分析了 Windows Health and Optimized Experiences 服务。
IT之家曾于 8 月 3 日报道，微软为 Win11 系统新增上述后台服务，网友反馈该服务会在电脑每次开机时自启动，持续监控 CPU 使用率、温度和电池情况，并每隔 15 分钟将数据发给微软。
微软副总裁斯科特 · 汉塞尔曼回应表示该功能上线于 2025 年，用途主要是采集性能诊断数据。
逆向工程师 Xusheng Li 逆向该服务的 whesvc，其结果基本印证了微软的说明，但也发现其底层架构比普通性能诊断工具复杂得多。
whesvc 服务的核心功能位于 windiag.dll（229 KB），该动态链接库内嵌 Lua 5.4.7 脚本语言。微软还提供 whesvc_assets.dll，其中包含 84 个已编译 Lua 脚本，用于处理不同诊断场景。脚本引擎公开了 79 个原生函数，可访问 Windows 的多类系统能力。
该服务可以读取和修改 Windows 注册表，执行文件操作，创建并交互进程，查询 WMI（Windows 管理规范），收集 ETW（Windows 事件跟踪）记录，检查安全令牌，获取电源和温度信息，下载符号文件，创建 .cab 文件，并发起 HTTP 请求。
服务还提供通用 FFI（外部函数接口），允许脚本调用原生动态链接库，并操作多种 Windows 句柄。不过，Li 没有发现微软利用这些能力随机修改文件或注册表，现有脚本主要执行常规诊断任务。
这些脚本可以在应用停止响应后采集跟踪记录，监控输入延迟和显示异常，识别启动缓慢的应用，并检测长期处于挂起状态的服务。
电源相关模块能够调查电池异常耗电，判断阻止电脑进入睡眠状态的原因，并响应持续的高功耗行为。memory_handle_leak 模块会在多个时间间隔内跟踪内存和句柄数量，再结合连续增长情况与线性回归斜率，区分潜在内存泄漏和正常增长。
system_summary 模块会生成 900 秒、即 15 分钟的 JSON 摘要，但文件保存在本地。尽管服务具备网络功能，Li 没有找到任何会实际发起任意 HTTP 请求的场景。
工程师分析Win11争议后台服务：用于性能诊断，84个诊断脚本
IT之家 8 月 26 日消息，逆向工程师 Xusheng Li 于 8 月 15 日发布博文，深度分析了 Windows Health and Optimized Experiences 服务。
IT之家曾于 8 月 3 日报道，微软为 Win11 系统新增上述后台服务，网友反馈该服务会在电脑每次开机时自启动，持续监控 CPU 使用率、温度和电池情况，并每隔 15 分钟将数据发给微软。
微软副总裁斯科特 · 汉塞尔曼回应表示该功能上线于 2025 年，用途主要是采集性能诊断数据。
逆向工程师 Xusheng Li 逆向该服务的 whesvc，其结果基本印证了微软的说明，但也发现其底层架构比普通性能诊断工具复杂得多。
whesvc 服务的核心功能位于 windiag.dll（229 KB），该动态链接库内嵌 Lua 5.4.7 脚本语言。微软还提供 whesvc_assets.dll，其中包含 84 个已编译 Lua 脚本，用于处理不同诊断场景。脚本引擎公开了 79 个原生函数，可访问 Windows 的多类系统能力。
该服务可以读取和修改 Windows 注册表，执行文件操作，创建并交互进程，查询 WMI（Windows 管理规范），收集 ETW（Windows 事件跟踪）记录，检查安全令牌，获取电源和温度信息，下载符号文件，创建 .cab 文件，并发起 HTTP 请求。
服务还提供通用 FFI（外部函数接口），允许脚本调用原生动态链接库，并操作多种 Windows 句柄。不过，Li 没有发现微软利用这些能力随机修改文件或注册表，现有脚本主要执行常规诊断任务。
这些脚本可以在应用停止响应后采集跟踪记录，监控输入延迟和显示异常，识别启动缓慢的应用，并检测长期处于挂起状态的服务。
电源相关模块能够调查电池异常耗电，判断阻止电脑进入睡眠状态的原因，并响应持续的高功耗行为。memory_handle_leak 模块会在多个时间间隔内跟踪内存和句柄数量，再结合连续增长情况与线性回归斜率，区分潜在内存泄漏和正常增长。
system_summary 模块会生成 900 秒、即 15 分钟的 JSON 摘要，但文件保存在本地。尽管服务具备网络功能，Li 没有找到任何会实际发起任意 HTTP 请求的场景。
IT之家曾于 8 月 3 日报道，微软为 Win11 系统新增上述后台服务，网友反馈该服务会在电脑每次开机时自启动，持续监控 CPU 使用率、温度和电池情况，并每隔 15 分钟将数据发给微软。
微软副总裁斯科特 · 汉塞尔曼回应表示该功能上线于 2025 年，用途主要是采集性能诊断数据。
逆向工程师 Xusheng Li 逆向该服务的 whesvc，其结果基本印证了微软的说明，但也发现其底层架构比普通性能诊断工具复杂得多。
whesvc 服务的核心功能位于 windiag.dll（229 KB），该动态链接库内嵌 Lua 5.4.7 脚本语言。微软还提供 whesvc_assets.dll，其中包含 84 个已编译 Lua 脚本，用于处理不同诊断场景。脚本引擎公开了 79 个原生函数，可访问 Windows 的多类系统能力。
该服务可以读取和修改 Windows 注册表，执行文件操作，创建并交互进程，查询 WMI（Windows 管理规范），收集 ETW（Windows 事件跟踪）记录，检查安全令牌，获取电源和温度信息，下载符号文件，创建 .cab 文件，并发起 HTTP 请求。
服务还提供通用 FFI（外部函数接口），允许脚本调用原生动态链接库，并操作多种 Windows 句柄。不过，Li 没有发现微软利用这些能力随机修改文件或注册表，现有脚本主要执行常规诊断任务。
这些脚本可以在应用停止响应后采集跟踪记录，监控输入延迟和显示异常，识别启动缓慢的应用，并检测长期处于挂起状态的服务。
电源相关模块能够调查电池异常耗电，判断阻止电脑进入睡眠状态的原因，并响应持续的高功耗行为。memory_handle_leak 模块会在多个时间间隔内跟踪内存和句柄数量，再结合连续增长情况与线性回归斜率，区分潜在内存泄漏和正常增长。
system_summary 模块会生成 900 秒、即 15 分钟的 JSON 摘要，但文件保存在本地。尽管服务具备网络功能，Li 没有找到任何会实际发起任意 HTTP 请求的场景。
11
·
--
Artikel
Microsoft Paint & Fotos in Windows 11 sollen 128-Bit-geheime Kennungen in KI-Bilder einbettenIT之家 26. August Nachrichten: Das Technologie-Medium NeoWin veröffentlichte gestern (25. August) einen Blogbeitrag, in dem berichtet wird, dass der Sicherheitsforscher Xusheng Li durch Reverse Engineering herausgefunden habe, dass Microsoft Paint und Microsoft Fotos den GUID-Bezeichner in von KI generierte Bilder einbetten.
IT之家 Hinweis: Die GUID wurde erstmals in diesem Juli berichtet. In einer 39-seitigen Bundesanklage gegen einen 19-jährigen Hacker wird darauf hingewiesen, dass Microsoft zugibt, dass in Windows-11-Systemen ein integrierter Global Device Identifier (Globaler Gerätebezeichner, kurz GDID) vorhanden ist und es keine vollständige Abschaltoption gibt.
Microsoft Paint & Fotos in Windows 11 sollen 128-Bit-geheime Kennungen in KI-Bilder einbetten
IT之家 26. August Nachrichten: Das Technologie-Medium NeoWin veröffentlichte gestern (25. August) einen Blogbeitrag, in dem berichtet wird, dass der Sicherheitsforscher Xusheng Li durch Reverse Engineering herausgefunden habe, dass Microsoft Paint und Microsoft Fotos den GUID-Bezeichner in von KI generierte Bilder einbetten.
IT之家 Hinweis: Die GUID wurde erstmals in diesem Juli berichtet. In einer 39-seitigen Bundesanklage gegen einen 19-jährigen Hacker wird darauf hingewiesen, dass Microsoft zugibt, dass in Windows-11-Systemen ein integrierter Global Device Identifier (Globaler Gerätebezeichner, kurz GDID) vorhanden ist und es keine vollständige Abschaltoption gibt.
IT之家 Hinweis: Die GUID wurde erstmals in diesem Juli berichtet. In einer 39-seitigen Bundesanklage gegen einen 19-jährigen Hacker wird darauf hingewiesen, dass Microsoft zugibt, dass in Windows-11-Systemen ein integrierter Global Device Identifier (Globaler Gerätebezeichner, kurz GDID) vorhanden ist und es keine vollständige Abschaltoption gibt.
23
·
--
Artikel
Übersetzung ansehen
微软Xbox调整营销策略：YouTube视频不再展示竞争对手主机LogoIT之家 8 月 26 日消息，在 2026 年 Xbox Games Showcase（Xbox 游戏展示会）之前，粉丝们曾对微软在预告片中展示 PS5 标志表示不满。微软首席执行官阿莎 · 夏尔马（Asha Sharma）随后介入，并承诺重新评估这种包含多平台信息的宣传方式。在本次活动中确认部分游戏回归 Xbox 独占后，外界或许已经看到了微软营销策略转变的最初迹象。
在此次展示会上，Sharma 宣布《战争机器：事变日》将不再登陆 PlayStation 平台，《发条革命》同样只会登陆 PC 和 Xbox 主机。不过，《极限竞速：地平线 6》和《神鬼寓言》依然计划登陆竞争对手的平台。
《我的世界：地下城 2》则是另一款将登陆 PS5 的游戏，同时还会登陆 Switch 和 Switch 2。社交媒体用户 Idle Sloth 注意到，这款动作 RPG 已经出现了多个版本的预告片。Xbox 官方 YouTube 账号发布的视频删除了竞争平台的标志，而其他频道上的同一段视频则明确宣传该游戏将登陆任天堂和索尼的主机。
IT之家注意到，《神鬼寓言》在 Gamescom 2026 上的宣传也采用了同样调整后的营销方式。此前，微软曾使用“Xbox 游戏无处不在”（Xbox games are everywhere）这一宣传口号。此次变化可能会让那些希望微软更加重视 Xbox Series X 和 Series S 的玩家感到满意。不过，在微软本身已经面临营收下滑的情况下，这一做法也可能对游戏销量造成负面影响。
Xbox 主机的用户规模远远落后于 PS5，因此刻意淡化一款游戏的多平台属性是否真的合理，仍然值得商榷。不过，PlayStation 和任天堂完全可以在各自的 YouTube 频道上宣传微软的游戏，例如《我的世界：地下城 2》。
如果微软未来更加依赖 Xbox 独占游戏，那么围绕多平台宣传方式的争论可能就不再那么重要。有趣的是，索尼最近也开始在自己的 YouTube 预告片中重新强调 PlayStation 独占属性。索尼最新推出的“Only on PS5”（仅限 PS5）宣传活动，与此前视频中使用的宣传语有所不同。据预计，索尼还将停止把许多单人游戏作品带到 Steam 平台。
微软Xbox调整营销策略：YouTube视频不再展示竞争对手主机Logo
IT之家 8 月 26 日消息，在 2026 年 Xbox Games Showcase（Xbox 游戏展示会）之前，粉丝们曾对微软在预告片中展示 PS5 标志表示不满。微软首席执行官阿莎 · 夏尔马（Asha Sharma）随后介入，并承诺重新评估这种包含多平台信息的宣传方式。在本次活动中确认部分游戏回归 Xbox 独占后，外界或许已经看到了微软营销策略转变的最初迹象。
在此次展示会上，Sharma 宣布《战争机器：事变日》将不再登陆 PlayStation 平台，《发条革命》同样只会登陆 PC 和 Xbox 主机。不过，《极限竞速：地平线 6》和《神鬼寓言》依然计划登陆竞争对手的平台。
《我的世界：地下城 2》则是另一款将登陆 PS5 的游戏，同时还会登陆 Switch 和 Switch 2。社交媒体用户 Idle Sloth 注意到，这款动作 RPG 已经出现了多个版本的预告片。Xbox 官方 YouTube 账号发布的视频删除了竞争平台的标志，而其他频道上的同一段视频则明确宣传该游戏将登陆任天堂和索尼的主机。
IT之家注意到，《神鬼寓言》在 Gamescom 2026 上的宣传也采用了同样调整后的营销方式。此前，微软曾使用“Xbox 游戏无处不在”（Xbox games are everywhere）这一宣传口号。此次变化可能会让那些希望微软更加重视 Xbox Series X 和 Series S 的玩家感到满意。不过，在微软本身已经面临营收下滑的情况下，这一做法也可能对游戏销量造成负面影响。
Xbox 主机的用户规模远远落后于 PS5，因此刻意淡化一款游戏的多平台属性是否真的合理，仍然值得商榷。不过，PlayStation 和任天堂完全可以在各自的 YouTube 频道上宣传微软的游戏，例如《我的世界：地下城 2》。
如果微软未来更加依赖 Xbox 独占游戏，那么围绕多平台宣传方式的争论可能就不再那么重要。有趣的是，索尼最近也开始在自己的 YouTube 预告片中重新强调 PlayStation 独占属性。索尼最新推出的“Only on PS5”（仅限 PS5）宣传活动，与此前视频中使用的宣传语有所不同。据预计，索尼还将停止把许多单人游戏作品带到 Steam 平台。
在此次展示会上，Sharma 宣布《战争机器：事变日》将不再登陆 PlayStation 平台，《发条革命》同样只会登陆 PC 和 Xbox 主机。不过，《极限竞速：地平线 6》和《神鬼寓言》依然计划登陆竞争对手的平台。
《我的世界：地下城 2》则是另一款将登陆 PS5 的游戏，同时还会登陆 Switch 和 Switch 2。社交媒体用户 Idle Sloth 注意到，这款动作 RPG 已经出现了多个版本的预告片。Xbox 官方 YouTube 账号发布的视频删除了竞争平台的标志，而其他频道上的同一段视频则明确宣传该游戏将登陆任天堂和索尼的主机。
IT之家注意到，《神鬼寓言》在 Gamescom 2026 上的宣传也采用了同样调整后的营销方式。此前，微软曾使用“Xbox 游戏无处不在”（Xbox games are everywhere）这一宣传口号。此次变化可能会让那些希望微软更加重视 Xbox Series X 和 Series S 的玩家感到满意。不过，在微软本身已经面临营收下滑的情况下，这一做法也可能对游戏销量造成负面影响。
Xbox 主机的用户规模远远落后于 PS5，因此刻意淡化一款游戏的多平台属性是否真的合理，仍然值得商榷。不过，PlayStation 和任天堂完全可以在各自的 YouTube 频道上宣传微软的游戏，例如《我的世界：地下城 2》。
如果微软未来更加依赖 Xbox 独占游戏，那么围绕多平台宣传方式的争论可能就不再那么重要。有趣的是，索尼最近也开始在自己的 YouTube 预告片中重新强调 PlayStation 独占属性。索尼最新推出的“Only on PS5”（仅限 PS5）宣传活动，与此前视频中使用的宣传语有所不同。据预计，索尼还将停止把许多单人游戏作品带到 Steam 平台。
50
·
--
Artikel
Übersetzung ansehen
任务管理器之父打造：Win11版TMOG发布，107页说明AI编写IT之家 8 月 26 日消息，微软 Windows 退休工程师、任务管理器之父戴夫?普拉默（Dave W. Plummer）于 8 月 24 日在 X 平台发布推文，宣布面向 Windows 11、Linux 系统发布原生任务管理器 TMOG，最新版本号为 0.1.1。
普拉默在推文中表示，1995 年在开发 Windows 任务管理器时，使用一台 P90 配置的电脑，就是在 CPU 使用率不超过百分之一两的情况下，实现更新、滚动和绘图功能。任务管理器首次公开亮相于 Windows NT 4.0，时间为 1996 年，文件大小仅 80KB。
此次 TMOG 项目则采用了不同的开发方式：普卢默先编写一份长达 107 页的规格说明，再将其交给 Claude Code（代码生成与开发工具）处理。
卢默表示，项目最初源于一次关于“如今是否能通过“氛围编程”开发新版 Microsoft Word（微软 Word）的争论。他原本计划尝试开发 Word，但随后选择了自己更熟悉的任务管理器。
其间，他带着一台搭载 M5 芯片的 MacBook Air 前往医院，在等待儿子接受紧急阑尾切除手术期间编写代码。儿子因内出血再次入院后，普卢默又获得了更多移动开发时间。
TMOG 的首批版本在这台便携式设备上耗时约 4.5 小时完成。普卢默称，应用首次运行便能工作，之后再持续调整细节。IT之家附上相关截图如下：
参考
任务管理器之父打造：Win11版TMOG发布，107页说明AI编写
IT之家 8 月 26 日消息，微软 Windows 退休工程师、任务管理器之父戴夫?普拉默（Dave W. Plummer）于 8 月 24 日在 X 平台发布推文，宣布面向 Windows 11、Linux 系统发布原生任务管理器 TMOG，最新版本号为 0.1.1。
普拉默在推文中表示，1995 年在开发 Windows 任务管理器时，使用一台 P90 配置的电脑，就是在 CPU 使用率不超过百分之一两的情况下，实现更新、滚动和绘图功能。任务管理器首次公开亮相于 Windows NT 4.0，时间为 1996 年，文件大小仅 80KB。
此次 TMOG 项目则采用了不同的开发方式：普卢默先编写一份长达 107 页的规格说明，再将其交给 Claude Code（代码生成与开发工具）处理。
卢默表示，项目最初源于一次关于“如今是否能通过“氛围编程”开发新版 Microsoft Word（微软 Word）的争论。他原本计划尝试开发 Word，但随后选择了自己更熟悉的任务管理器。
其间，他带着一台搭载 M5 芯片的 MacBook Air 前往医院，在等待儿子接受紧急阑尾切除手术期间编写代码。儿子因内出血再次入院后，普卢默又获得了更多移动开发时间。
TMOG 的首批版本在这台便携式设备上耗时约 4.5 小时完成。普卢默称，应用首次运行便能工作，之后再持续调整细节。IT之家附上相关截图如下：
参考
普拉默在推文中表示，1995 年在开发 Windows 任务管理器时，使用一台 P90 配置的电脑，就是在 CPU 使用率不超过百分之一两的情况下，实现更新、滚动和绘图功能。任务管理器首次公开亮相于 Windows NT 4.0，时间为 1996 年，文件大小仅 80KB。
此次 TMOG 项目则采用了不同的开发方式：普卢默先编写一份长达 107 页的规格说明，再将其交给 Claude Code（代码生成与开发工具）处理。
卢默表示，项目最初源于一次关于“如今是否能通过“氛围编程”开发新版 Microsoft Word（微软 Word）的争论。他原本计划尝试开发 Word，但随后选择了自己更熟悉的任务管理器。
其间，他带着一台搭载 M5 芯片的 MacBook Air 前往医院，在等待儿子接受紧急阑尾切除手术期间编写代码。儿子因内出血再次入院后，普卢默又获得了更多移动开发时间。
TMOG 的首批版本在这台便携式设备上耗时约 4.5 小时完成。普卢默称，应用首次运行便能工作，之后再持续调整细节。IT之家附上相关截图如下：
参考
30
·
--
Der Ausfall des Microsoft-Teams-Dienstes in Asien-Pazifik ist behoben; Wartungsarbeiten wurden ausgesetztGuandian News: Am 26. August beeinträchtigten Wartungsarbeiten für Microsoft 365 den Microsoft-Teams-Dienst in der Region Asien-Pazifik, wodurch bei Nutzern in dieser Region Funktionen eingeschränkt waren. Microsoft hat die betreffenden Wartungsarbeiten ausgesetzt, sodass der Dienst wieder auf das standardmäßige Verfügbarkeitsniveau zurückgekehrt ist.
Laut Microsoft 365 ist das Problem, das den Microsoft-Teams-Dienst in der Region Asien-Pazifik beeinträchtigte, behoben.
Haftungsausschluss: Der Inhalt und die Daten in diesem Artikel wurden von Guandian auf der Grundlage öffentlich zugänglicher Informationen zusammengestellt und stellen keine Anlageberatung dar. Bitte überprüfen Sie vor der Nutzung die Angaben.
Der Ausfall des Microsoft-Teams-Dienstes in Asien-Pazifik ist behoben; Wartungsarbeiten wurden ausgesetzt
Guandian News: Am 26. August beeinträchtigten Wartungsarbeiten für Microsoft 365 den Microsoft-Teams-Dienst in der Region Asien-Pazifik, wodurch bei Nutzern in dieser Region Funktionen eingeschränkt waren. Microsoft hat die betreffenden Wartungsarbeiten ausgesetzt, sodass der Dienst wieder auf das standardmäßige Verfügbarkeitsniveau zurückgekehrt ist.
Laut Microsoft 365 ist das Problem, das den Microsoft-Teams-Dienst in der Region Asien-Pazifik beeinträchtigte, behoben.
Haftungsausschluss: Der Inhalt und die Daten in diesem Artikel wurden von Guandian auf der Grundlage öffentlich zugänglicher Informationen zusammengestellt und stellen keine Anlageberatung dar. Bitte überprüfen Sie vor der Nutzung die Angaben.
Laut Microsoft 365 ist das Problem, das den Microsoft-Teams-Dienst in der Region Asien-Pazifik beeinträchtigte, behoben.
Haftungsausschluss: Der Inhalt und die Daten in diesem Artikel wurden von Guandian auf der Grundlage öffentlich zugänglicher Informationen zusammengestellt und stellen keine Anlageberatung dar. Bitte überprüfen Sie vor der Nutzung die Angaben.
52
·
--
Übersetzung ansehen
Win10扫雷位置及玩法指南Windows 10系统中扫雷游戏已被移除，但可通过应用商店下载微软扫雷经典版本。安装后即可重温熟悉玩法，点击方块排查地雷，数字提示周围雷数，操作简单，趣味十足，轻松找回童年记忆。
1、 返回桌面，找到并点击Microsoft Store图标，操作所示。
2、 进入商店后，点击右上角放大镜图标即可搜索。
3、 输入microsoft minesweeper后，选择出现的游戏选项即可进入，操作所示。
4、 点击此处免费领取，见下图
5、 系统将自动下载并安装，请耐心等待进度完成，具体所示。
6、 安装完毕后，点击启动扫雷游戏，也可通过开始菜单打开，操作所示。
7、 Win10版扫雷现已支持自定义网格大小，具体设置所示。
Win10扫雷位置及玩法指南
Windows 10系统中扫雷游戏已被移除，但可通过应用商店下载微软扫雷经典版本。安装后即可重温熟悉玩法，点击方块排查地雷，数字提示周围雷数，操作简单，趣味十足，轻松找回童年记忆。
1、 返回桌面，找到并点击Microsoft Store图标，操作所示。
2、 进入商店后，点击右上角放大镜图标即可搜索。
3、 输入microsoft minesweeper后，选择出现的游戏选项即可进入，操作所示。
4、 点击此处免费领取，见下图
5、 系统将自动下载并安装，请耐心等待进度完成，具体所示。
6、 安装完毕后，点击启动扫雷游戏，也可通过开始菜单打开，操作所示。
7、 Win10版扫雷现已支持自定义网格大小，具体设置所示。
1、 返回桌面，找到并点击Microsoft Store图标，操作所示。
2、 进入商店后，点击右上角放大镜图标即可搜索。
3、 输入microsoft minesweeper后，选择出现的游戏选项即可进入，操作所示。
4、 点击此处免费领取，见下图
5、 系统将自动下载并安装，请耐心等待进度完成，具体所示。
6、 安装完毕后，点击启动扫雷游戏，也可通过开始菜单打开，操作所示。
7、 Win10版扫雷现已支持自定义网格大小，具体设置所示。
2
·
--
Artikel
Digitale Archäologie: Microsofts erstes Smartphone erschien etwa 5 Jahre früher als Apples iPhoneIT之家 26. August: Das Technologie-Medium Windows Latest veröffentlichte gestern (25. August) einen Blogbeitrag zum Thema „Digitale Archäologie“. Darin wird die erste intelligente Smartphone von Microsoft nachgezeichnet, die am 28. Oktober 2002 im Vereinigten Königreich von Orange vorgestellt wurde – demnach etwa fünf Jahre früher als die Markteinführung des ersten iPhones von Apple (2007).
Das Medium weist darauf hin, dass Microsoft vor der Dominanz von Android und Apples iOS auf dem Mobilmarkt im Bereich mobiler Software einen deutlichen Vorsprung hatte. Microsoft habe ab Ende der 1990er-Jahre Windows CE (das Windows-Eingebettete Betriebssystem) zu einem stark modularen System ausgebaut. Es konnte auf verschiedenen Hardware-Architekturen laufen, und Hardwarehersteller konnten das System je nach Gerät in hohem Maße anpassen.
Digitale Archäologie: Microsofts erstes Smartphone erschien etwa 5 Jahre früher als Apples iPhone
IT之家 26. August: Das Technologie-Medium Windows Latest veröffentlichte gestern (25. August) einen Blogbeitrag zum Thema „Digitale Archäologie“. Darin wird die erste intelligente Smartphone von Microsoft nachgezeichnet, die am 28. Oktober 2002 im Vereinigten Königreich von Orange vorgestellt wurde – demnach etwa fünf Jahre früher als die Markteinführung des ersten iPhones von Apple (2007).
Das Medium weist darauf hin, dass Microsoft vor der Dominanz von Android und Apples iOS auf dem Mobilmarkt im Bereich mobiler Software einen deutlichen Vorsprung hatte. Microsoft habe ab Ende der 1990er-Jahre Windows CE (das Windows-Eingebettete Betriebssystem) zu einem stark modularen System ausgebaut. Es konnte auf verschiedenen Hardware-Architekturen laufen, und Hardwarehersteller konnten das System je nach Gerät in hohem Maße anpassen.
Das Medium weist darauf hin, dass Microsoft vor der Dominanz von Android und Apples iOS auf dem Mobilmarkt im Bereich mobiler Software einen deutlichen Vorsprung hatte. Microsoft habe ab Ende der 1990er-Jahre Windows CE (das Windows-Eingebettete Betriebssystem) zu einem stark modularen System ausgebaut. Es konnte auf verschiedenen Hardware-Architekturen laufen, und Hardwarehersteller konnten das System je nach Gerät in hohem Maße anpassen.
269
·
--
Artikel
Microsoft Xbox passt seine Marketingstrategie an: YouTube-Videos entfernen Logos der Wettbewerber【Microsoft Xbox passt seine Marketingstrategie an: YouTube-Videos zeigen keine Logos von Wettbewerbern mehr】Bisher markierte Microsofts plattformübergreifende Werbung für Spiele andere Plattformen. Nun hat das offizielle YouTube die Logos der konkurrierenden Plattformen entfernt. Gleichzeitig wurden mehrere Spiele auf Xbox-Exklusivtitel umgestellt; die Spieler haben unterschiedliche Meinungen dazu, und auch Sony verstärkt in letzter Zeit die Werbung für Exklusivtitel. #MicrosoftXboxMarketingstrategie#
Microsoft Xbox passt seine Marketingstrategie an: YouTube-Videos entfernen Logos der Wettbewerber
【Microsoft Xbox passt seine Marketingstrategie an: YouTube-Videos zeigen keine Logos von Wettbewerbern mehr】Bisher markierte Microsofts plattformübergreifende Werbung für Spiele andere Plattformen. Nun hat das offizielle YouTube die Logos der konkurrierenden Plattformen entfernt. Gleichzeitig wurden mehrere Spiele auf Xbox-Exklusivtitel umgestellt; die Spieler haben unterschiedliche Meinungen dazu, und auch Sony verstärkt in letzter Zeit die Werbung für Exklusivtitel. #MicrosoftXboxMarketingstrategie#
223
·
--
Artikel
Microsoft reagiert auf die Kontroverse um ein Tool zur Bing-Suche: Keine automatische Installation, Änderungen an Einstellungen nur mit Zustimmung des NutzersIT Home meldet am 26. August: In Bezug auf die Kontroverse, die durch eine kürzlich veröffentlichte neue Anwendung ausgelöst wurde, welche die Bing-Suche und die Bing-Startseite auf alle Browser auf dem Computer einrichtet, hat Microsoft darauf reagiert.
Laut Windows Latest bedeutet Microsofts Aussage, dass das Tool „nicht über Windows oder Edge verteilt“ wird. Das heißt, die App „Microsoft Recommended Search Settings“ (Microsoft empfohlene Such-Einstellungen) gehört zu den optionalen Programmen und ändert ohne Zustimmung des Nutzers keine Standardeinstellungen.
Allerdings ist bislang noch nicht klar, warum Microsoft dieses Bing-Tool auf den Markt gebracht hat. Es ist bereits ziemlich ausgereift, und das Design ist durchdacht: Damit lassen sich gleichzeitig mehrere Browser so anpassen, dass sie ihre Standardsuchmaschine ändern.
Microsoft reagiert auf die Kontroverse um ein Tool zur Bing-Suche: Keine automatische Installation, Änderungen an Einstellungen nur mit Zustimmung des Nutzers
IT Home meldet am 26. August: In Bezug auf die Kontroverse, die durch eine kürzlich veröffentlichte neue Anwendung ausgelöst wurde, welche die Bing-Suche und die Bing-Startseite auf alle Browser auf dem Computer einrichtet, hat Microsoft darauf reagiert.
Laut Windows Latest bedeutet Microsofts Aussage, dass das Tool „nicht über Windows oder Edge verteilt“ wird. Das heißt, die App „Microsoft Recommended Search Settings“ (Microsoft empfohlene Such-Einstellungen) gehört zu den optionalen Programmen und ändert ohne Zustimmung des Nutzers keine Standardeinstellungen.
Allerdings ist bislang noch nicht klar, warum Microsoft dieses Bing-Tool auf den Markt gebracht hat. Es ist bereits ziemlich ausgereift, und das Design ist durchdacht: Damit lassen sich gleichzeitig mehrere Browser so anpassen, dass sie ihre Standardsuchmaschine ändern.
Laut Windows Latest bedeutet Microsofts Aussage, dass das Tool „nicht über Windows oder Edge verteilt“ wird. Das heißt, die App „Microsoft Recommended Search Settings“ (Microsoft empfohlene Such-Einstellungen) gehört zu den optionalen Programmen und ändert ohne Zustimmung des Nutzers keine Standardeinstellungen.
Allerdings ist bislang noch nicht klar, warum Microsoft dieses Bing-Tool auf den Markt gebracht hat. Es ist bereits ziemlich ausgereift, und das Design ist durchdacht: Damit lassen sich gleichzeitig mehrere Browser so anpassen, dass sie ihre Standardsuchmaschine ändern.
312
·
--
Artikel
Microsoft reagiert auf Bing-Suchtool, nennt es optional und sagt, dass für die Installation die Zustimmung des Nutzers erforderlich ist【Microsoft reagiert auf Kontroversen um Bing-Suchförderungs-Tool: Keine automatische Installation, Änderungen der Einstellungen bedürfen der Zustimmung des Nutzers】Microsoft hat auf ein Tool reagiert, das den Standard-Suchanbieter im Browser ändern kann, und das für Bing vorgesehen ist. Es bezeichnet die Anwendung als optional und erklärt, dass sie nicht automatisch über das System verteilt wird. Das Tool führt Nutzer dazu, auf Bing-Suche umzuschalten und eine Erweiterung zu installieren, aber jeder Schritt erfordert die Bestätigung durch den Nutzer. Mit dieser Maßnahme will Microsoft Bing bewerben, doch Nutzer können ihre ursprünglichen Einstellungen jederzeit wiederherstellen …
Microsoft reagiert auf Bing-Suchtool, nennt es optional und sagt, dass für die Installation die Zustimmung des Nutzers erforderlich ist
【Microsoft reagiert auf Kontroversen um Bing-Suchförderungs-Tool: Keine automatische Installation, Änderungen der Einstellungen bedürfen der Zustimmung des Nutzers】Microsoft hat auf ein Tool reagiert, das den Standard-Suchanbieter im Browser ändern kann, und das für Bing vorgesehen ist. Es bezeichnet die Anwendung als optional und erklärt, dass sie nicht automatisch über das System verteilt wird. Das Tool führt Nutzer dazu, auf Bing-Suche umzuschalten und eine Erweiterung zu installieren, aber jeder Schritt erfordert die Bestätigung durch den Nutzer. Mit dieser Maßnahme will Microsoft Bing bewerben, doch Nutzer können ihre ursprünglichen Einstellungen jederzeit wiederherstellen …
311
·
--
Artikel
Übersetzung ansehen
Steam喜加一：《微软模拟飞行2024》游戏数字原声带免费领IT之家 8 月 26 日消息，随着《微软模拟飞行 2020》系列游戏迎来 6 周年纪念，官方在 Steam 平台为《微软模拟飞行 2024》推出数字原声带（原生音轨）《Microsoft Flight Simulator Suite：Themes Reimagined》。
相应原生音轨在 Steam 国区定价为 74 元，玩家可以在 9 月 2 日前免费“喜加一”，即使没有购买《微软模拟飞行 2024》游戏本体的玩家，也可以将相应原生音轨单独添加至 Steam 游戏库，IT之家附商品页（https://store.steampowered.com/app/5004030/Microsoft_Flight_Simulator_Suite_Themes_Reimagined/）。
《Microsoft Flight Simulator Suite: Themes Reimagined》共收录 21 首歌曲，总时长约 86 分钟，由 Finishing Move Inc.重新编曲和改编《微软模拟飞行》系列历代经典宣传预告音乐，同时还加入了一些此前未公开的原创曲目。
曲目内容涵盖《微软模拟飞行》系列历年的宣传活动以及不同地区主题音乐，包括 2019 年 E3 发布会使用的《The Sky is the Calling》、2020 年预购宣传曲《Riding the Jetstream》、2021 年 Xbox Showcase 使用的《Above the Clouds》，以及 40 周年纪念曲《An Epic Journey》等。
Steam喜加一：《微软模拟飞行2024》游戏数字原声带免费领
IT之家 8 月 26 日消息，随着《微软模拟飞行 2020》系列游戏迎来 6 周年纪念，官方在 Steam 平台为《微软模拟飞行 2024》推出数字原声带（原生音轨）《Microsoft Flight Simulator Suite：Themes Reimagined》。
相应原生音轨在 Steam 国区定价为 74 元，玩家可以在 9 月 2 日前免费“喜加一”，即使没有购买《微软模拟飞行 2024》游戏本体的玩家，也可以将相应原生音轨单独添加至 Steam 游戏库，IT之家附商品页（https://store.steampowered.com/app/5004030/Microsoft_Flight_Simulator_Suite_Themes_Reimagined/）。
《Microsoft Flight Simulator Suite: Themes Reimagined》共收录 21 首歌曲，总时长约 86 分钟，由 Finishing Move Inc.重新编曲和改编《微软模拟飞行》系列历代经典宣传预告音乐，同时还加入了一些此前未公开的原创曲目。
曲目内容涵盖《微软模拟飞行》系列历年的宣传活动以及不同地区主题音乐，包括 2019 年 E3 发布会使用的《The Sky is the Calling》、2020 年预购宣传曲《Riding the Jetstream》、2021 年 Xbox Showcase 使用的《Above the Clouds》，以及 40 周年纪念曲《An Epic Journey》等。
相应原生音轨在 Steam 国区定价为 74 元，玩家可以在 9 月 2 日前免费“喜加一”，即使没有购买《微软模拟飞行 2024》游戏本体的玩家，也可以将相应原生音轨单独添加至 Steam 游戏库，IT之家附商品页（https://store.steampowered.com/app/5004030/Microsoft_Flight_Simulator_Suite_Themes_Reimagined/）。
《Microsoft Flight Simulator Suite: Themes Reimagined》共收录 21 首歌曲，总时长约 86 分钟，由 Finishing Move Inc.重新编曲和改编《微软模拟飞行》系列历代经典宣传预告音乐，同时还加入了一些此前未公开的原创曲目。
曲目内容涵盖《微软模拟飞行》系列历年的宣传活动以及不同地区主题音乐，包括 2019 年 E3 发布会使用的《The Sky is the Calling》、2020 年预购宣传曲《Riding the Jetstream》、2021 年 Xbox Showcase 使用的《Above the Clouds》，以及 40 周年纪念曲《An Epic Journey》等。
16
·
--
Übersetzung ansehen
AI基建从“科技叙事”沦为“选票毒药”！华尔街齐声警告：AI交易面临中期选举政治风险 炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！
（来源：智通财经）
智通财经APP获悉，人工智能的物理骨架——数据中心，正在从硅谷的宏伟蓝图变为美国选民家门口的“巨型电费账单”。巴克莱银行股票战术策略团队周二正式将这一风险纳入其市场展望，警告投资者不应假设“快速AI应用增长与宽松政治环境能够长期共存” 。Evercore ISI和BCA Research此前也已警告，针对AI的民粹主义反弹可能给股市带来麻烦。美国银行更直言，若民主党在中期选举中拿下参议院和得克萨斯州州长职位，美股明年可能下跌超过10%。
“数据中心建设正在让AI从一个抽象的科技故事，变成一个具体的生活成本问题，”巴克莱策略师Jenny Yang和Alex Altmann在报告中写道。即便那些从未使用过ChatGPT的选民，也无法逃避数据中心带来的后果——更高的电费、日益紧张的水资源压力，以及社区内正在拔地而起的工业设施。
当华尔街还在为AI芯片股的估值和资本开支争论不休时，一场来自美国腹地的政治风暴正在悄然改变AI投资的基本面逻辑。从宾夕法尼亚到得克萨斯，从纽约到佛罗里达，AI数据中心的建设热潮正遭遇前所未有的两党抵制——而这场抵制，正在成为2026年中期选举中最具杀伤力的政治议题。
这场由AI引发的“邻避运动”(NIMBY)，正在成为2026年中期选举中撕裂两党的“隐形炸弹”。
从“邻避效应”到“选票毒药”：AI基建的政治属性已彻底改变
华尔街的担忧并非空穴来风，民调数据清晰地揭示了选民情绪的急剧转变。盖洛普5月公布的调查显示，约71%的美国人反对在自己所在地区建设AI数据中心。福克斯新闻7月民调则显示，70%的选民反对在其选区建设用于支持AI的数据中心，78%的人赞成放缓建设速度。反对情绪跨越了党派界限——民主党69%、共和党54%、无党派53%。仅2026年第一季度，美国就有75个、总投资规模约1300亿美元的数据中心项目面临不同程度的社区反对。
选民反对的核心原因是电费上涨。研究数据显示，数据中心的建设会导致当地居民电费平均上涨18%左右。由于AI数据中心耗电量巨大，美国批发电价最高已上涨近2.7倍。在通胀压力持续的背景下，这无异于给普通家庭火上浇油。
这种愤怒正在迅速组织化。今年7月，数据中心反对者在全美42个州举行了142场抗议活动。从东海岸到西海岸，数据中心的“热度”正在从科技板块转向选民论坛。
巴克莱策略师Jenny Yang和Alex Altmann在致客户的报告中一语道破本质：“数据中心建设正在让AI从一个抽象的科技故事，变成一个具体的生活成本问题”。“即使与AI接触有限的选民，也会受到更高电费、水资源压力以及社区工业设施建设的影响”。
7月报道指出，对AI数据中心的反对已成为“少数能够跨越政治光谱动员选民的议题之一”，两党政客都在努力适应这一新现实。
各州监管“雪崩”：从纽约禁令到宾州“最严格”规则
政治层面的反对已迅速转化为实质性的监管收紧。
纽约州7月中旬成为全美首个在州一级对超大规模数据中心踩下“刹车”的州——州长霍楚尔签署行政令，暂停50兆瓦以上大型数据中心的州级环境审批。这一行政令被普遍视为全美首个针对AI基建的实质性限制措施。
佛罗里达州通过立法，明确要求大型数据中心新增的电网成本不得转嫁给普通居民和小企业。
密歇根州共和党参议院候选人Mike Rogers公开呼吁暂停数据中心建设一年。
俄亥俄州已暂停数据中心税收减免。参议院民主党人更提出草案，拟终止数据中心当前享有的联邦税收激励。
而AI数据中心的争议已深度嵌入中期选举的政治版图。德克萨斯州和宾夕法尼亚州成为这场博弈的两个关键战场。
宾夕法尼亚州8月18日出台了全美“最严格”的数据中心监管规则。州长沙皮罗签署行政令，要求数据中心开发商自行解决电力供应、承担相关用电费用，并逐步提高清洁能源使用比例;同时还须“尊重当地社区，对社区保持透明，优先本地招聘”。开发商必须签署“具有法律约束力的同意令”，未遵守将面临严格处罚。
得克萨斯州州长阿博特本月已下令对申请接入电网的所有数据中心项目展开审计。杰富瑞分析师将此举定性为针对电力股的“寒蝉信号”。阿博特还公开主张，大型数据中心应自行承担相关基础设施成本、增加电力供给并循环利用水资源。
得克萨斯州是全美运营及规划中数据中心数量最多的州之一，也是共和党的传统票仓。美国银行首席投资策略师Michael Hartnett的团队将德州州长选举置于市场预测的核心位置。现任共和党州长Greg Abbott与民主党挑战者Gina Hinojosa之间的选战，被视为一场公投：一边是科技巨头扩张AI基础设施的诉求，另一边是选民对电费上涨和社区影响的深切忧虑。
Hartnett团队警告，若德州这一共和党大本营出现针对数据中心建设的实质性政策收紧，将释放出明确信号——反AI基础设施情绪已超越党派界限，成为跨党派的政治共识。Abbott本月已下令对申请接入电网的所有数据中心项目展开审计，这一举措被杰富瑞分析师定性为针对电力股的“寒蝉信号”。
华尔街的“政治定价”：巴克莱、美银、Evercore集体拉响警报
华尔街正在以前所未有的速度将这一政治风险纳入投资框架。
巴克莱银行是最新加入警告行列的机构。其策略团队指出，该行定制的AI数据中心指数——包含超微电脑(SMCI.US)、Arista Networks(ANET.US)和微软(MSFT.US)等40多只股票——已开始反映这一风险。巴克莱认为，无论中期选举结果如何，AI交易都缺乏新的上涨催化剂。
Hartnett领衔的团队将得克萨斯州州长选举置于其市场预测的核心位置。Hartnett警告，若民主党同时控制参议院并拿下得州州长职位，美股明年可能下跌逾10%，达到技术性回调的定义。
Evercore ISI和BCA Research此前也已警告，针对AI的民粹主义反弹可能给股市带来麻烦。BCA的核心结论更为深远：“民粹主义对AI的反弹，可能在2027年促成两党共同推动监管立法，但尤其可能在2029年后引发大规模加税”。
特朗普的“逆风局”：当总统的AI热情遭遇选民的集体抵制
特朗普总统是AI和数据中心的坚定支持者，但他的立场正在成为共和党候选人的政治负担。
特朗普上周在电台采访中表示，拒绝数据中心的社区“正在犯一个错误”。他多次强调数据中心带来“巨大的就业机会和税收收入”，并将AI竞赛框定为对华竞争的国家安全优先事项。
然而，这一立场正在撕裂共和党内部。据彭博7月报道，共和党候选人正在与特朗普在数据中心问题上拉开距离，以改善中期选举前景。参议院共和党竞选机构已向顶级AI公司发出内部备忘录，警告对数据中心的负面看法正在扼杀该党在俄亥俄州保住关键席位的机会。
投资顾问公司Veda Partners的Henrietta Treyz指出，“AI领域的超级龙头企业正面临巨大风险”，各州的AI监管政策将为联邦层面立法提供蓝本。
AI基建从“科技叙事”沦为“选票毒药”！华尔街齐声警告：AI交易面临中期选举政治风险
炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！
（来源：智通财经）
智通财经APP获悉，人工智能的物理骨架——数据中心，正在从硅谷的宏伟蓝图变为美国选民家门口的“巨型电费账单”。巴克莱银行股票战术策略团队周二正式将这一风险纳入其市场展望，警告投资者不应假设“快速AI应用增长与宽松政治环境能够长期共存” 。Evercore ISI和BCA Research此前也已警告，针对AI的民粹主义反弹可能给股市带来麻烦。美国银行更直言，若民主党在中期选举中拿下参议院和得克萨斯州州长职位，美股明年可能下跌超过10%。
“数据中心建设正在让AI从一个抽象的科技故事，变成一个具体的生活成本问题，”巴克莱策略师Jenny Yang和Alex Altmann在报告中写道。即便那些从未使用过ChatGPT的选民，也无法逃避数据中心带来的后果——更高的电费、日益紧张的水资源压力，以及社区内正在拔地而起的工业设施。
当华尔街还在为AI芯片股的估值和资本开支争论不休时，一场来自美国腹地的政治风暴正在悄然改变AI投资的基本面逻辑。从宾夕法尼亚到得克萨斯，从纽约到佛罗里达，AI数据中心的建设热潮正遭遇前所未有的两党抵制——而这场抵制，正在成为2026年中期选举中最具杀伤力的政治议题。
这场由AI引发的“邻避运动”(NIMBY)，正在成为2026年中期选举中撕裂两党的“隐形炸弹”。
从“邻避效应”到“选票毒药”：AI基建的政治属性已彻底改变
华尔街的担忧并非空穴来风，民调数据清晰地揭示了选民情绪的急剧转变。盖洛普5月公布的调查显示，约71%的美国人反对在自己所在地区建设AI数据中心。福克斯新闻7月民调则显示，70%的选民反对在其选区建设用于支持AI的数据中心，78%的人赞成放缓建设速度。反对情绪跨越了党派界限——民主党69%、共和党54%、无党派53%。仅2026年第一季度，美国就有75个、总投资规模约1300亿美元的数据中心项目面临不同程度的社区反对。
选民反对的核心原因是电费上涨。研究数据显示，数据中心的建设会导致当地居民电费平均上涨18%左右。由于AI数据中心耗电量巨大，美国批发电价最高已上涨近2.7倍。在通胀压力持续的背景下，这无异于给普通家庭火上浇油。
这种愤怒正在迅速组织化。今年7月，数据中心反对者在全美42个州举行了142场抗议活动。从东海岸到西海岸，数据中心的“热度”正在从科技板块转向选民论坛。
巴克莱策略师Jenny Yang和Alex Altmann在致客户的报告中一语道破本质：“数据中心建设正在让AI从一个抽象的科技故事，变成一个具体的生活成本问题”。“即使与AI接触有限的选民，也会受到更高电费、水资源压力以及社区工业设施建设的影响”。
7月报道指出，对AI数据中心的反对已成为“少数能够跨越政治光谱动员选民的议题之一”，两党政客都在努力适应这一新现实。
各州监管“雪崩”：从纽约禁令到宾州“最严格”规则
政治层面的反对已迅速转化为实质性的监管收紧。
纽约州7月中旬成为全美首个在州一级对超大规模数据中心踩下“刹车”的州——州长霍楚尔签署行政令，暂停50兆瓦以上大型数据中心的州级环境审批。这一行政令被普遍视为全美首个针对AI基建的实质性限制措施。
佛罗里达州通过立法，明确要求大型数据中心新增的电网成本不得转嫁给普通居民和小企业。
密歇根州共和党参议院候选人Mike Rogers公开呼吁暂停数据中心建设一年。
俄亥俄州已暂停数据中心税收减免。参议院民主党人更提出草案，拟终止数据中心当前享有的联邦税收激励。
而AI数据中心的争议已深度嵌入中期选举的政治版图。德克萨斯州和宾夕法尼亚州成为这场博弈的两个关键战场。
宾夕法尼亚州8月18日出台了全美“最严格”的数据中心监管规则。州长沙皮罗签署行政令，要求数据中心开发商自行解决电力供应、承担相关用电费用，并逐步提高清洁能源使用比例;同时还须“尊重当地社区，对社区保持透明，优先本地招聘”。开发商必须签署“具有法律约束力的同意令”，未遵守将面临严格处罚。
得克萨斯州州长阿博特本月已下令对申请接入电网的所有数据中心项目展开审计。杰富瑞分析师将此举定性为针对电力股的“寒蝉信号”。阿博特还公开主张，大型数据中心应自行承担相关基础设施成本、增加电力供给并循环利用水资源。
得克萨斯州是全美运营及规划中数据中心数量最多的州之一，也是共和党的传统票仓。美国银行首席投资策略师Michael Hartnett的团队将德州州长选举置于市场预测的核心位置。现任共和党州长Greg Abbott与民主党挑战者Gina Hinojosa之间的选战，被视为一场公投：一边是科技巨头扩张AI基础设施的诉求，另一边是选民对电费上涨和社区影响的深切忧虑。
Hartnett团队警告，若德州这一共和党大本营出现针对数据中心建设的实质性政策收紧，将释放出明确信号——反AI基础设施情绪已超越党派界限，成为跨党派的政治共识。Abbott本月已下令对申请接入电网的所有数据中心项目展开审计，这一举措被杰富瑞分析师定性为针对电力股的“寒蝉信号”。
华尔街的“政治定价”：巴克莱、美银、Evercore集体拉响警报
华尔街正在以前所未有的速度将这一政治风险纳入投资框架。
巴克莱银行是最新加入警告行列的机构。其策略团队指出，该行定制的AI数据中心指数——包含超微电脑(SMCI.US)、Arista Networks(ANET.US)和微软(MSFT.US)等40多只股票——已开始反映这一风险。巴克莱认为，无论中期选举结果如何，AI交易都缺乏新的上涨催化剂。
Hartnett领衔的团队将得克萨斯州州长选举置于其市场预测的核心位置。Hartnett警告，若民主党同时控制参议院并拿下得州州长职位，美股明年可能下跌逾10%，达到技术性回调的定义。
Evercore ISI和BCA Research此前也已警告，针对AI的民粹主义反弹可能给股市带来麻烦。BCA的核心结论更为深远：“民粹主义对AI的反弹，可能在2027年促成两党共同推动监管立法，但尤其可能在2029年后引发大规模加税”。
特朗普的“逆风局”：当总统的AI热情遭遇选民的集体抵制
特朗普总统是AI和数据中心的坚定支持者，但他的立场正在成为共和党候选人的政治负担。
特朗普上周在电台采访中表示，拒绝数据中心的社区“正在犯一个错误”。他多次强调数据中心带来“巨大的就业机会和税收收入”，并将AI竞赛框定为对华竞争的国家安全优先事项。
然而，这一立场正在撕裂共和党内部。据彭博7月报道，共和党候选人正在与特朗普在数据中心问题上拉开距离，以改善中期选举前景。参议院共和党竞选机构已向顶级AI公司发出内部备忘录，警告对数据中心的负面看法正在扼杀该党在俄亥俄州保住关键席位的机会。
投资顾问公司Veda Partners的Henrietta Treyz指出，“AI领域的超级龙头企业正面临巨大风险”，各州的AI监管政策将为联邦层面立法提供蓝本。
（来源：智通财经）
智通财经APP获悉，人工智能的物理骨架——数据中心，正在从硅谷的宏伟蓝图变为美国选民家门口的“巨型电费账单”。巴克莱银行股票战术策略团队周二正式将这一风险纳入其市场展望，警告投资者不应假设“快速AI应用增长与宽松政治环境能够长期共存” 。Evercore ISI和BCA Research此前也已警告，针对AI的民粹主义反弹可能给股市带来麻烦。美国银行更直言，若民主党在中期选举中拿下参议院和得克萨斯州州长职位，美股明年可能下跌超过10%。
“数据中心建设正在让AI从一个抽象的科技故事，变成一个具体的生活成本问题，”巴克莱策略师Jenny Yang和Alex Altmann在报告中写道。即便那些从未使用过ChatGPT的选民，也无法逃避数据中心带来的后果——更高的电费、日益紧张的水资源压力，以及社区内正在拔地而起的工业设施。
当华尔街还在为AI芯片股的估值和资本开支争论不休时，一场来自美国腹地的政治风暴正在悄然改变AI投资的基本面逻辑。从宾夕法尼亚到得克萨斯，从纽约到佛罗里达，AI数据中心的建设热潮正遭遇前所未有的两党抵制——而这场抵制，正在成为2026年中期选举中最具杀伤力的政治议题。
这场由AI引发的“邻避运动”(NIMBY)，正在成为2026年中期选举中撕裂两党的“隐形炸弹”。
从“邻避效应”到“选票毒药”：AI基建的政治属性已彻底改变
华尔街的担忧并非空穴来风，民调数据清晰地揭示了选民情绪的急剧转变。盖洛普5月公布的调查显示，约71%的美国人反对在自己所在地区建设AI数据中心。福克斯新闻7月民调则显示，70%的选民反对在其选区建设用于支持AI的数据中心，78%的人赞成放缓建设速度。反对情绪跨越了党派界限——民主党69%、共和党54%、无党派53%。仅2026年第一季度，美国就有75个、总投资规模约1300亿美元的数据中心项目面临不同程度的社区反对。
选民反对的核心原因是电费上涨。研究数据显示，数据中心的建设会导致当地居民电费平均上涨18%左右。由于AI数据中心耗电量巨大，美国批发电价最高已上涨近2.7倍。在通胀压力持续的背景下，这无异于给普通家庭火上浇油。
这种愤怒正在迅速组织化。今年7月，数据中心反对者在全美42个州举行了142场抗议活动。从东海岸到西海岸，数据中心的“热度”正在从科技板块转向选民论坛。
巴克莱策略师Jenny Yang和Alex Altmann在致客户的报告中一语道破本质：“数据中心建设正在让AI从一个抽象的科技故事，变成一个具体的生活成本问题”。“即使与AI接触有限的选民，也会受到更高电费、水资源压力以及社区工业设施建设的影响”。
7月报道指出，对AI数据中心的反对已成为“少数能够跨越政治光谱动员选民的议题之一”，两党政客都在努力适应这一新现实。
各州监管“雪崩”：从纽约禁令到宾州“最严格”规则
政治层面的反对已迅速转化为实质性的监管收紧。
纽约州7月中旬成为全美首个在州一级对超大规模数据中心踩下“刹车”的州——州长霍楚尔签署行政令，暂停50兆瓦以上大型数据中心的州级环境审批。这一行政令被普遍视为全美首个针对AI基建的实质性限制措施。
佛罗里达州通过立法，明确要求大型数据中心新增的电网成本不得转嫁给普通居民和小企业。
密歇根州共和党参议院候选人Mike Rogers公开呼吁暂停数据中心建设一年。
俄亥俄州已暂停数据中心税收减免。参议院民主党人更提出草案，拟终止数据中心当前享有的联邦税收激励。
而AI数据中心的争议已深度嵌入中期选举的政治版图。德克萨斯州和宾夕法尼亚州成为这场博弈的两个关键战场。
宾夕法尼亚州8月18日出台了全美“最严格”的数据中心监管规则。州长沙皮罗签署行政令，要求数据中心开发商自行解决电力供应、承担相关用电费用，并逐步提高清洁能源使用比例;同时还须“尊重当地社区，对社区保持透明，优先本地招聘”。开发商必须签署“具有法律约束力的同意令”，未遵守将面临严格处罚。
得克萨斯州州长阿博特本月已下令对申请接入电网的所有数据中心项目展开审计。杰富瑞分析师将此举定性为针对电力股的“寒蝉信号”。阿博特还公开主张，大型数据中心应自行承担相关基础设施成本、增加电力供给并循环利用水资源。
得克萨斯州是全美运营及规划中数据中心数量最多的州之一，也是共和党的传统票仓。美国银行首席投资策略师Michael Hartnett的团队将德州州长选举置于市场预测的核心位置。现任共和党州长Greg Abbott与民主党挑战者Gina Hinojosa之间的选战，被视为一场公投：一边是科技巨头扩张AI基础设施的诉求，另一边是选民对电费上涨和社区影响的深切忧虑。
Hartnett团队警告，若德州这一共和党大本营出现针对数据中心建设的实质性政策收紧，将释放出明确信号——反AI基础设施情绪已超越党派界限，成为跨党派的政治共识。Abbott本月已下令对申请接入电网的所有数据中心项目展开审计，这一举措被杰富瑞分析师定性为针对电力股的“寒蝉信号”。
华尔街的“政治定价”：巴克莱、美银、Evercore集体拉响警报
华尔街正在以前所未有的速度将这一政治风险纳入投资框架。
巴克莱银行是最新加入警告行列的机构。其策略团队指出，该行定制的AI数据中心指数——包含超微电脑(SMCI.US)、Arista Networks(ANET.US)和微软(MSFT.US)等40多只股票——已开始反映这一风险。巴克莱认为，无论中期选举结果如何，AI交易都缺乏新的上涨催化剂。
Hartnett领衔的团队将得克萨斯州州长选举置于其市场预测的核心位置。Hartnett警告，若民主党同时控制参议院并拿下得州州长职位，美股明年可能下跌逾10%，达到技术性回调的定义。
Evercore ISI和BCA Research此前也已警告，针对AI的民粹主义反弹可能给股市带来麻烦。BCA的核心结论更为深远：“民粹主义对AI的反弹，可能在2027年促成两党共同推动监管立法，但尤其可能在2029年后引发大规模加税”。
特朗普的“逆风局”：当总统的AI热情遭遇选民的集体抵制
特朗普总统是AI和数据中心的坚定支持者，但他的立场正在成为共和党候选人的政治负担。
特朗普上周在电台采访中表示，拒绝数据中心的社区“正在犯一个错误”。他多次强调数据中心带来“巨大的就业机会和税收收入”，并将AI竞赛框定为对华竞争的国家安全优先事项。
然而，这一立场正在撕裂共和党内部。据彭博7月报道，共和党候选人正在与特朗普在数据中心问题上拉开距离，以改善中期选举前景。参议院共和党竞选机构已向顶级AI公司发出内部备忘录，警告对数据中心的负面看法正在扼杀该党在俄亥俄州保住关键席位的机会。
投资顾问公司Veda Partners的Henrietta Treyz指出，“AI领域的超级龙头企业正面临巨大风险”，各州的AI监管政策将为联邦层面立法提供蓝本。
SMCIUS-3,51%
MSFTUS+1,70%
ANETUS-2,81%
115
·
--
Wo findet man das Minesweeper-Spiel in Win10?Das früher äußerst beliebte Windows-eigene Spiel „Minenräumer“ weckt bei vielen Nutzern unvergessliche Erinnerungen. Nach dem Upgrade auf Windows 10 stellen jedoch einige fest, dass es nicht mehr da ist. Tatsächlich ist es nicht verschwunden: Laden Sie einfach „Microsoft Minesweeper“ aus dem App-Store herunter, um das klassische Gameplay wieder zu genießen. Die Bedienung ist einfach, der Spaß bleibt.
1、 Öffnen Sie den Computer, klicken Sie auf „Start“ und wählen Sie den Microsoft Store.
2、 Suchen Sie im Microsoft Store nach „Microsoft Minesweeper“ und starten Sie das Spiel.
3、 Klicken Sie auf „Herunterladen“, während des Vorgangs kann es zu kurzen Ladeverzögerungen kommen.
4、 Installieren Sie es anschließend direkt und starten Sie das Spiel. Um es später leichter zu verwenden, empfehlen wir, es im Startmenü zu fixieren.
Wo findet man das Minesweeper-Spiel in Win10?
Das früher äußerst beliebte Windows-eigene Spiel „Minenräumer“ weckt bei vielen Nutzern unvergessliche Erinnerungen. Nach dem Upgrade auf Windows 10 stellen jedoch einige fest, dass es nicht mehr da ist. Tatsächlich ist es nicht verschwunden: Laden Sie einfach „Microsoft Minesweeper“ aus dem App-Store herunter, um das klassische Gameplay wieder zu genießen. Die Bedienung ist einfach, der Spaß bleibt.
1、 Öffnen Sie den Computer, klicken Sie auf „Start“ und wählen Sie den Microsoft Store.
2、 Suchen Sie im Microsoft Store nach „Microsoft Minesweeper“ und starten Sie das Spiel.
3、 Klicken Sie auf „Herunterladen“, während des Vorgangs kann es zu kurzen Ladeverzögerungen kommen.
4、 Installieren Sie es anschließend direkt und starten Sie das Spiel. Um es später leichter zu verwenden, empfehlen wir, es im Startmenü zu fixieren.
1、 Öffnen Sie den Computer, klicken Sie auf „Start“ und wählen Sie den Microsoft Store.
2、 Suchen Sie im Microsoft Store nach „Microsoft Minesweeper“ und starten Sie das Spiel.
3、 Klicken Sie auf „Herunterladen“, während des Vorgangs kann es zu kurzen Ladeverzögerungen kommen.
4、 Installieren Sie es anschließend direkt und starten Sie das Spiel. Um es später leichter zu verwenden, empfehlen wir, es im Startmenü zu fixieren.
53
·
--
Übersetzung ansehen
Win10扫雷安装使用指南扫雷与纸牌曾是Windows系统内置的经典小游戏，深受用户喜爱。然而在Windows 10中，扫雷不再默认集成于系统内，用户需前往应用商店下载名为Microsoft Minesweeper的版本，其正式中文名称尚未明确。与以往相比，Win10中的扫雷在玩法上进行了多项优化与调整，界面更现代，功能也更丰富。尽管如此，游戏的核心机制依然保留了原有的逻辑与挑战性。或许正是由于规则简洁、操作直观，兼具趣味与思维锻炼的特性，才使得这款经典游戏长久以来拥有广泛的受众，成为一代又一代用户熟悉的操作体验之一。
1、 单击Windows10任务栏中的应用商店图标即可打开。
2、 起初许多用户都会直接在应用中搜索扫雷游戏。
3、 但显示的并非Windows 10自带的扫雷游戏。
4、 想要体验Windows 10的扫雷游戏，可前往应用商店搜索Microsoft Minesweeper进行下载安装，即可畅玩经典玩法并享受全新界面与功能。
5、 找到Microsoft Minesweeper，点击进入页面后开始下载安装。
6、 免费下载后，使用微软账户登录即可畅玩Microsoft Minesweeper。
7、 下载完毕后自动安装，完成即可点击进入游戏。
8、 请使用Microsoft账户登录以畅玩Microsoft Minesweeper游戏。
9、 微软扫雷游戏需获取你的Xbox Live信息，以提供完整服务功能。
10、 登录Microsoft扫雷游戏，界面全程采用中文，操作简便，适合中文用户轻松上手体验经典玩法。
11、 游戏内容比以往更加丰富，新增每日挑战模式，并配有详细分步指引，即使从未接触过扫雷的新手也能迅速掌握玩法，轻松入门。
Win10扫雷安装使用指南
扫雷与纸牌曾是Windows系统内置的经典小游戏，深受用户喜爱。然而在Windows 10中，扫雷不再默认集成于系统内，用户需前往应用商店下载名为Microsoft Minesweeper的版本，其正式中文名称尚未明确。与以往相比，Win10中的扫雷在玩法上进行了多项优化与调整，界面更现代，功能也更丰富。尽管如此，游戏的核心机制依然保留了原有的逻辑与挑战性。或许正是由于规则简洁、操作直观，兼具趣味与思维锻炼的特性，才使得这款经典游戏长久以来拥有广泛的受众，成为一代又一代用户熟悉的操作体验之一。
1、 单击Windows10任务栏中的应用商店图标即可打开。
2、 起初许多用户都会直接在应用中搜索扫雷游戏。
3、 但显示的并非Windows 10自带的扫雷游戏。
4、 想要体验Windows 10的扫雷游戏，可前往应用商店搜索Microsoft Minesweeper进行下载安装，即可畅玩经典玩法并享受全新界面与功能。
5、 找到Microsoft Minesweeper，点击进入页面后开始下载安装。
6、 免费下载后，使用微软账户登录即可畅玩Microsoft Minesweeper。
7、 下载完毕后自动安装，完成即可点击进入游戏。
8、 请使用Microsoft账户登录以畅玩Microsoft Minesweeper游戏。
9、 微软扫雷游戏需获取你的Xbox Live信息，以提供完整服务功能。
10、 登录Microsoft扫雷游戏，界面全程采用中文，操作简便，适合中文用户轻松上手体验经典玩法。
11、 游戏内容比以往更加丰富，新增每日挑战模式，并配有详细分步指引，即使从未接触过扫雷的新手也能迅速掌握玩法，轻松入门。
1、 单击Windows10任务栏中的应用商店图标即可打开。
2、 起初许多用户都会直接在应用中搜索扫雷游戏。
3、 但显示的并非Windows 10自带的扫雷游戏。
4、 想要体验Windows 10的扫雷游戏，可前往应用商店搜索Microsoft Minesweeper进行下载安装，即可畅玩经典玩法并享受全新界面与功能。
5、 找到Microsoft Minesweeper，点击进入页面后开始下载安装。
6、 免费下载后，使用微软账户登录即可畅玩Microsoft Minesweeper。
7、 下载完毕后自动安装，完成即可点击进入游戏。
8、 请使用Microsoft账户登录以畅玩Microsoft Minesweeper游戏。
9、 微软扫雷游戏需获取你的Xbox Live信息，以提供完整服务功能。
10、 登录Microsoft扫雷游戏，界面全程采用中文，操作简便，适合中文用户轻松上手体验经典玩法。
11、 游戏内容比以往更加丰富，新增每日挑战模式，并配有详细分步指引，即使从未接触过扫雷的新手也能迅速掌握玩法，轻松入门。
21
·
--
Übersetzung ansehen
AI战略加速落地 汉朔科技上半年实现净利润3.36亿元 同比增长51.22%来源：上海证券报·中国证券网
上证报中国证券网讯 汉朔科技8月25日晚间披露2026年中期业绩报告，营业收入29.07亿元，同比大幅增长47.23%；净利润3.36亿元，同比增长51.22%；经营活动产生的现金流量净额7.74亿元，同比增长1,285.75%，公司核心经营数据持续增长，盈利质量与成长韧性持续增强。
在全球零售数字化浪潮持续深化的背景下，汉朔科技以“汉朔2.0”战略为引擎，开启从硬件供应商向全场景智慧零售解决方案服务商的战略转型。公开信息显示，汉朔科技是全球领先的泛零售领域数字化门店综合解决方案提供商之一。公司以物联网（IoT）、人工智能（AI）及大数据等前沿技术为底座，构建了“智能硬件、解决方案、数字孪生平台及数据增值服务”的综合业务体系。根据中报，公司营业收入规模位列全球同行业上市公司第二名。
电子价签作为汉朔科技的核心智能硬件产品，报告期内全球市场需求持续旺盛。据迪显数据，2026年上半年全球电子价签出货量达2.7亿片，同比增长19.3%，全年预计出货突破5亿片；目前北美头部客户加速渗透，根据公开信息，预计未来数月公司还将在北美Top 100客户中新增2至3家签约客户，有望充分受益于北美渗透率加速提升的行业红利。
在电子价签基本盘稳固增长的基础上，汉朔科技依托“汉朔2.0”战略，将核心能力从单品向更广泛的门店智能终端及解决方案延伸，在全球市场加速落地。
其智能购物车解决方案率先进入规模化落地阶段。2026年一季度，公司与澳大利亚头部商超伍尔沃斯（Woolworths）签订销售意向协议，将向其首期约300家门店交付10,800套智能购物车系统，实现批量出货。同时，公司控股的西安超嗨累计智能购物车出货量已超3万台，叠加上述超1万台订单储备，全球出货规模持续提升。
除智能购物车方案批量出货外，其巡检机器人方案也有重大进展。2026年4月，汉朔科技发布NexMate智能机器人解决方案，包含SPatrol智能巡检机器人和Spure智能清洁机器人两大产品矩阵，可自动完成清洁、巡检、缺货识别等重复性工作。目前相关方案已在国内外商超客户处进行POC试点。
从智能购物车批量出货到巡检机器人正式入局，从澳洲到北美，汉朔科技的全场景智能终端能力正在全球多个市场同步推进。
除了核心产品及解决方案带来的业绩持续增长，其AI战略的加速落地同样值得关注。
随着AI在各行业的应用发展，线下零售行业的AI落地存在数据制约：数据采集能力不足，货架状态依赖人工巡检、顾客行为难以实时追踪、设备状态无法及时掌握等，数据的缺失使得AI难以真正介入门店运营。
事实上，对零售AI而言，最稀缺的资源并非算力或模型，而是真实、细颗粒度的门店上下文——同一商品在不同门店、不同时段、不同促销状态下的动态变化，这是AI做出精准决策的前提。
汉朔科技的业务布局恰好切中了这一痛点。公司通过电子价签、智能购物车、巡检机器人等智能IoT终端，共同构成了实体门店的“感知神经末梢”，将货架、库存、价格、客流等物理变量转化为AI可读取、可推理、可执行的数据资产，让AI从“会分析”走向“能运营”。
依托在IoT终端领域的积累，公司于2025年全面启动“汉朔2.0”战略，确立了以“AI×数据”为核心的战略方向，从电子价签系统供应商向“智能硬件+解决方案+SaaS+AI软件平台”的综合服务商升级。
进入2026年，战略落地明显提速。今年6月，汉朔科技联合微软在新加坡NRF APAC展会上正式发布了一站式门店实时智能执行平台xPilot。该平台以AI为核心、以数字孪生为底座，采用“零售专用小模型+通用大语言模型”协同架构，实现从实时洞察、自动决策到精准执行并闭环验证的完整能力。xPilot的发布是“汉朔2.0”战略在产品层面的关键落地。
在此基础上，7月汉朔科技与微软在西雅图正式签署长期全球战略合作协议，在既有合作基础上进一步围绕物理AI、门店数字孪生、Azure云服务等方向深化合作，双方关系从项目级联合创新升级为面向全球市场的集团级长期战略联盟。这一合作升级，标志着公司“AI×数据”战略方向在技术生态层面获得关键认可。
市场层面同样给出积极回应。2026年6月，英国零售商Tesco与汉朔签署多年战略协议，计划在其约3000家门店全面部署电子价签解决方案。截至目前，公司已在全球零售Top 100客户中签约30余家。从微软的技术生态认证到Tesco等头部客户的商业选择，公司的“AI×数据”战略转型方向正在获得技术与市场的双重验证。
汉朔科技在全球电子价签智能硬件领域的深厚护城河，为其AI战略的全面落地提供了坚实底气。随着AI从云端走向门店货架，公司通过构建“感知—连接—决策—执行”的完整闭环，将自身从智能硬件供应商升级为实体零售的“AI基础设施”。（徐宇）
AI战略加速落地 汉朔科技上半年实现净利润3.36亿元 同比增长51.22%
来源：上海证券报·中国证券网
上证报中国证券网讯 汉朔科技8月25日晚间披露2026年中期业绩报告，营业收入29.07亿元，同比大幅增长47.23%；净利润3.36亿元，同比增长51.22%；经营活动产生的现金流量净额7.74亿元，同比增长1,285.75%，公司核心经营数据持续增长，盈利质量与成长韧性持续增强。
在全球零售数字化浪潮持续深化的背景下，汉朔科技以“汉朔2.0”战略为引擎，开启从硬件供应商向全场景智慧零售解决方案服务商的战略转型。公开信息显示，汉朔科技是全球领先的泛零售领域数字化门店综合解决方案提供商之一。公司以物联网（IoT）、人工智能（AI）及大数据等前沿技术为底座，构建了“智能硬件、解决方案、数字孪生平台及数据增值服务”的综合业务体系。根据中报，公司营业收入规模位列全球同行业上市公司第二名。
电子价签作为汉朔科技的核心智能硬件产品，报告期内全球市场需求持续旺盛。据迪显数据，2026年上半年全球电子价签出货量达2.7亿片，同比增长19.3%，全年预计出货突破5亿片；目前北美头部客户加速渗透，根据公开信息，预计未来数月公司还将在北美Top 100客户中新增2至3家签约客户，有望充分受益于北美渗透率加速提升的行业红利。
在电子价签基本盘稳固增长的基础上，汉朔科技依托“汉朔2.0”战略，将核心能力从单品向更广泛的门店智能终端及解决方案延伸，在全球市场加速落地。
其智能购物车解决方案率先进入规模化落地阶段。2026年一季度，公司与澳大利亚头部商超伍尔沃斯（Woolworths）签订销售意向协议，将向其首期约300家门店交付10,800套智能购物车系统，实现批量出货。同时，公司控股的西安超嗨累计智能购物车出货量已超3万台，叠加上述超1万台订单储备，全球出货规模持续提升。
除智能购物车方案批量出货外，其巡检机器人方案也有重大进展。2026年4月，汉朔科技发布NexMate智能机器人解决方案，包含SPatrol智能巡检机器人和Spure智能清洁机器人两大产品矩阵，可自动完成清洁、巡检、缺货识别等重复性工作。目前相关方案已在国内外商超客户处进行POC试点。
从智能购物车批量出货到巡检机器人正式入局，从澳洲到北美，汉朔科技的全场景智能终端能力正在全球多个市场同步推进。
除了核心产品及解决方案带来的业绩持续增长，其AI战略的加速落地同样值得关注。
随着AI在各行业的应用发展，线下零售行业的AI落地存在数据制约：数据采集能力不足，货架状态依赖人工巡检、顾客行为难以实时追踪、设备状态无法及时掌握等，数据的缺失使得AI难以真正介入门店运营。
事实上，对零售AI而言，最稀缺的资源并非算力或模型，而是真实、细颗粒度的门店上下文——同一商品在不同门店、不同时段、不同促销状态下的动态变化，这是AI做出精准决策的前提。
汉朔科技的业务布局恰好切中了这一痛点。公司通过电子价签、智能购物车、巡检机器人等智能IoT终端，共同构成了实体门店的“感知神经末梢”，将货架、库存、价格、客流等物理变量转化为AI可读取、可推理、可执行的数据资产，让AI从“会分析”走向“能运营”。
依托在IoT终端领域的积累，公司于2025年全面启动“汉朔2.0”战略，确立了以“AI×数据”为核心的战略方向，从电子价签系统供应商向“智能硬件+解决方案+SaaS+AI软件平台”的综合服务商升级。
进入2026年，战略落地明显提速。今年6月，汉朔科技联合微软在新加坡NRF APAC展会上正式发布了一站式门店实时智能执行平台xPilot。该平台以AI为核心、以数字孪生为底座，采用“零售专用小模型+通用大语言模型”协同架构，实现从实时洞察、自动决策到精准执行并闭环验证的完整能力。xPilot的发布是“汉朔2.0”战略在产品层面的关键落地。
在此基础上，7月汉朔科技与微软在西雅图正式签署长期全球战略合作协议，在既有合作基础上进一步围绕物理AI、门店数字孪生、Azure云服务等方向深化合作，双方关系从项目级联合创新升级为面向全球市场的集团级长期战略联盟。这一合作升级，标志着公司“AI×数据”战略方向在技术生态层面获得关键认可。
市场层面同样给出积极回应。2026年6月，英国零售商Tesco与汉朔签署多年战略协议，计划在其约3000家门店全面部署电子价签解决方案。截至目前，公司已在全球零售Top 100客户中签约30余家。从微软的技术生态认证到Tesco等头部客户的商业选择，公司的“AI×数据”战略转型方向正在获得技术与市场的双重验证。
汉朔科技在全球电子价签智能硬件领域的深厚护城河，为其AI战略的全面落地提供了坚实底气。随着AI从云端走向门店货架，公司通过构建“感知—连接—决策—执行”的完整闭环，将自身从智能硬件供应商升级为实体零售的“AI基础设施”。（徐宇）
上证报中国证券网讯 汉朔科技8月25日晚间披露2026年中期业绩报告，营业收入29.07亿元，同比大幅增长47.23%；净利润3.36亿元，同比增长51.22%；经营活动产生的现金流量净额7.74亿元，同比增长1,285.75%，公司核心经营数据持续增长，盈利质量与成长韧性持续增强。
在全球零售数字化浪潮持续深化的背景下，汉朔科技以“汉朔2.0”战略为引擎，开启从硬件供应商向全场景智慧零售解决方案服务商的战略转型。公开信息显示，汉朔科技是全球领先的泛零售领域数字化门店综合解决方案提供商之一。公司以物联网（IoT）、人工智能（AI）及大数据等前沿技术为底座，构建了“智能硬件、解决方案、数字孪生平台及数据增值服务”的综合业务体系。根据中报，公司营业收入规模位列全球同行业上市公司第二名。
电子价签作为汉朔科技的核心智能硬件产品，报告期内全球市场需求持续旺盛。据迪显数据，2026年上半年全球电子价签出货量达2.7亿片，同比增长19.3%，全年预计出货突破5亿片；目前北美头部客户加速渗透，根据公开信息，预计未来数月公司还将在北美Top 100客户中新增2至3家签约客户，有望充分受益于北美渗透率加速提升的行业红利。
在电子价签基本盘稳固增长的基础上，汉朔科技依托“汉朔2.0”战略，将核心能力从单品向更广泛的门店智能终端及解决方案延伸，在全球市场加速落地。
其智能购物车解决方案率先进入规模化落地阶段。2026年一季度，公司与澳大利亚头部商超伍尔沃斯（Woolworths）签订销售意向协议，将向其首期约300家门店交付10,800套智能购物车系统，实现批量出货。同时，公司控股的西安超嗨累计智能购物车出货量已超3万台，叠加上述超1万台订单储备，全球出货规模持续提升。
除智能购物车方案批量出货外，其巡检机器人方案也有重大进展。2026年4月，汉朔科技发布NexMate智能机器人解决方案，包含SPatrol智能巡检机器人和Spure智能清洁机器人两大产品矩阵，可自动完成清洁、巡检、缺货识别等重复性工作。目前相关方案已在国内外商超客户处进行POC试点。
从智能购物车批量出货到巡检机器人正式入局，从澳洲到北美，汉朔科技的全场景智能终端能力正在全球多个市场同步推进。
除了核心产品及解决方案带来的业绩持续增长，其AI战略的加速落地同样值得关注。
随着AI在各行业的应用发展，线下零售行业的AI落地存在数据制约：数据采集能力不足，货架状态依赖人工巡检、顾客行为难以实时追踪、设备状态无法及时掌握等，数据的缺失使得AI难以真正介入门店运营。
事实上，对零售AI而言，最稀缺的资源并非算力或模型，而是真实、细颗粒度的门店上下文——同一商品在不同门店、不同时段、不同促销状态下的动态变化，这是AI做出精准决策的前提。
汉朔科技的业务布局恰好切中了这一痛点。公司通过电子价签、智能购物车、巡检机器人等智能IoT终端，共同构成了实体门店的“感知神经末梢”，将货架、库存、价格、客流等物理变量转化为AI可读取、可推理、可执行的数据资产，让AI从“会分析”走向“能运营”。
依托在IoT终端领域的积累，公司于2025年全面启动“汉朔2.0”战略，确立了以“AI×数据”为核心的战略方向，从电子价签系统供应商向“智能硬件+解决方案+SaaS+AI软件平台”的综合服务商升级。
进入2026年，战略落地明显提速。今年6月，汉朔科技联合微软在新加坡NRF APAC展会上正式发布了一站式门店实时智能执行平台xPilot。该平台以AI为核心、以数字孪生为底座，采用“零售专用小模型+通用大语言模型”协同架构，实现从实时洞察、自动决策到精准执行并闭环验证的完整能力。xPilot的发布是“汉朔2.0”战略在产品层面的关键落地。
在此基础上，7月汉朔科技与微软在西雅图正式签署长期全球战略合作协议，在既有合作基础上进一步围绕物理AI、门店数字孪生、Azure云服务等方向深化合作，双方关系从项目级联合创新升级为面向全球市场的集团级长期战略联盟。这一合作升级，标志着公司“AI×数据”战略方向在技术生态层面获得关键认可。
市场层面同样给出积极回应。2026年6月，英国零售商Tesco与汉朔签署多年战略协议，计划在其约3000家门店全面部署电子价签解决方案。截至目前，公司已在全球零售Top 100客户中签约30余家。从微软的技术生态认证到Tesco等头部客户的商业选择，公司的“AI×数据”战略转型方向正在获得技术与市场的双重验证。
汉朔科技在全球电子价签智能硬件领域的深厚护城河，为其AI战略的全面落地提供了坚实底气。随着AI从云端走向门店货架，公司通过构建“感知—连接—决策—执行”的完整闭环，将自身从智能硬件供应商升级为实体零售的“AI基础设施”。（徐宇）
3
·
--
Im Zeitalter der KI-Inferenz kommt es zu einem explosionsartigen TPU-Nachfragewachstum! BofA: Millionen von Googles TPU machen 2000 Milliarden US-Dollar Cloud-Umsatz möglich Beim Aktienkauf lohnt sich der Blick auf die Research-Berichte der Analysten von Golden Kylin: maßgeblich, professionell, zeitnah und umfassend – damit Sie Potenzial-Themen und Chancen erschließen können!
（Quelle: Zhitong Finance）
智通财经APP获悉，华尔街金融巨头摩根士丹利的最新测算表明，随着AI算力产业链条由集中式AI训练进一步转向规模化AI推理进程，谷歌TPU主导的AI ASIC算力集群正从谷歌云计算业务内部的降本增效与定制化计划工具升级为可对外销售的高毛利AI云基础设施业务。百万颗TPU、大约350亿美元的潜在大规模批量供货承诺，促使摩根士丹利分析师团队将谷歌TPU系统售价假设由每吉瓦200亿美元大幅上调至270亿美元，并将毛利率假设由20%提高至30%。
Im Zeitalter der KI-Inferenz kommt es zu einem explosionsartigen TPU-Nachfragewachstum! BofA: Millionen von Googles TPU machen 2000 Milliarden US-Dollar Cloud-Umsatz möglich
Beim Aktienkauf lohnt sich der Blick auf die Research-Berichte der Analysten von Golden Kylin: maßgeblich, professionell, zeitnah und umfassend – damit Sie Potenzial-Themen und Chancen erschließen können!
（Quelle: Zhitong Finance）
智通财经APP获悉，华尔街金融巨头摩根士丹利的最新测算表明，随着AI算力产业链条由集中式AI训练进一步转向规模化AI推理进程，谷歌TPU主导的AI ASIC算力集群正从谷歌云计算业务内部的降本增效与定制化计划工具升级为可对外销售的高毛利AI云基础设施业务。百万颗TPU、大约350亿美元的潜在大规模批量供货承诺，促使摩根士丹利分析师团队将谷歌TPU系统售价假设由每吉瓦200亿美元大幅上调至270亿美元，并将毛利率假设由20%提高至30%。
（Quelle: Zhitong Finance）
智通财经APP获悉，华尔街金融巨头摩根士丹利的最新测算表明，随着AI算力产业链条由集中式AI训练进一步转向规模化AI推理进程，谷歌TPU主导的AI ASIC算力集群正从谷歌云计算业务内部的降本增效与定制化计划工具升级为可对外销售的高毛利AI云基础设施业务。百万颗TPU、大约350亿美元的潜在大规模批量供货承诺，促使摩根士丹利分析师团队将谷歌TPU系统售价假设由每吉瓦200亿美元大幅上调至270亿美元，并将毛利率假设由20%提高至30%。
301
·
--
Übersetzung ansehen
汉朔科技2026年中报业绩亮眼，AI战略加速落地打开成长新空间 8月25日晚间，汉朔科技（301275.SZ）披露2026年中期业绩报告，营业收入29.07亿元，同比大幅增长47.23%；净利润3.36亿元，同比增长51.22%；经营活动产生的现金流量净额7.74亿元，同比增长1，285.75%，公司核心经营数据持续增长，盈利质量与成长韧性持续增强。
在全球零售数字化浪潮持续深化的背景下，汉朔科技以“汉朔2.0”战略为引擎，开启从硬件供应商向全场景智慧零售解决方案服务商的战略转型。公开信息显示，汉朔科技是全球领先的泛零售领域数字化门店综合解决方案提供商之一。公司以物联网（IoT）、人工智能（AI）及大数据等前沿技术为底座，构建了“智能硬件、解决方案、数字孪生平台及数据增值服务”的综合业务体系。根据中报，公司营业收入规模位列全球同行业上市公司第二名。
全球市场纵深发展，智能终端新业务多线突破
电子价签作为汉朔科技的核心智能硬件产品，报告期内全球市场需求持续旺盛。据迪显数据，2026年上半年全球电子价签出货量达2.7亿片，同比增长19.3%，全年预计出货突破5亿片；目前北美头部客户加速渗透，根据公开信息，预计未来数月公司还将在北美Top 100客户中新增2至3家签约客户，有望充分受益于北美渗透率加速提升的行业红利。
在电子价签基本盘稳固增长的基础上，汉朔科技依托“汉朔2.0”战略，将核心能力从单品向更广泛的门店智能终端及解决方案延伸，在全球市场加速落地。
其智能购物车解决方案率先进入规模化落地阶段。2026年一季度，公司与澳大利亚头部商超伍尔沃斯（Woolworths）签订销售意向协议，将向其首期约300家门店交付10，800套智能购物车系统，实现批量出货。同时，公司控股的西安超嗨累计智能购物车出货量已超3万台，叠加上述超1万台订单储备，全球出货规模持续提升。
除智能购物车方案批量出货外，其巡检机器人方案也有重大进展。2026年4月，汉朔科技发布NexMate智能机器人解决方案，包含SPatrol智能巡检机器人和Spure智能清洁机器人两大产品矩阵，可自动完成清洁、巡检、缺货识别等重复性工作。目前相关方案已在国内外商超客户处进行POC试点。
从智能购物车批量出货到巡检机器人正式入局，从澳洲到北美，汉朔科技的全场景智能终端能力正在全球多个市场同步推进。
AI战略加速落地，获技术与市场双认证
除了核心产品及解决方案带来的业绩持续增长，其AI战略的加速落地同样值得关注。
随着AI在各行业的应用发展，线下零售行业的AI落地存在数据制约：数据采集能力不足，货架状态依赖人工巡检、顾客行为难以实时追踪、设备状态无法及时掌握等，数据的缺失使得AI难以真正介入门店运营。
事实上，对零售AI而言，最稀缺的资源并非算力或模型，而是真实、细颗粒度的门店上下文——同一商品在不同门店、不同时段、不同促销状态下的动态变化，这是AI做出精准决策的前提。
汉朔科技的业务布局恰好切中了这一痛点。公司通过电子价签、智能购物车、巡检机器人等智能IoT终端，共同构成了实体门店的“感知神经末梢”，将货架、库存、价格、客流等物理变量转化为AI可读取、可推理、可执行的数据资产，让AI从“会分析”走向“能运营”。
依托在IoT终端领域的积累，公司于2025年全面启动“汉朔2.0”战略，确立了以“AI×数据”为核心的战略方向，从电子价签系统供应商向“智能硬件+解决方案+SaaS+AI软件平台”的综合服务商升级。
进入2026年，战略落地明显提速。今年6月，汉朔科技联合微软在新加坡NRF APAC展会上正式发布了一站式门店实时智能执行平台xPilot。该平台以AI为核心、以数字孪生为底座，采用“零售专用小模型+通用大语言模型”协同架构，实现从实时洞察、自动决策到精准执行并闭环验证的完整能力。xPilot的发布是“汉朔2.0”战略在产品层面的关键落地。
在此基础上，7月汉朔科技与微软在西雅图正式签署长期全球战略合作协议，在既有合作基础上进一步围绕物理AI、门店数字孪生、Azure云服务等方向深化合作，双方关系从项目级联合创新升级为面向全球市场的集团级长期战略联盟。这一合作升级，标志着公司“AI×数据”战略方向在技术生态层面获得关键认可。
市场层面同样给出积极回应。2026年6月，英国零售商Tesco与汉朔签署多年战略协议，计划在其约3000家门店全面部署电子价签解决方案。截至目前，公司已在全球零售Top 100客户中签约30余家。从微软的技术生态认证到Tesco等头部客户的商业选择，公司的“AI×数据”战略转型方向正在获得技术与市场的双重验证。
汉朔科技在全球电子价签智能硬件领域的深厚护城河，为其AI战略的全面落地提供了坚实底气。随着AI从云端走向门店货架，公司通过构建“感知—连接—决策—执行”的完整闭环，将自身从智能硬件供应商升级为实体零售的“AI基础设施”。
国信证券研报指出，AI在零售业领域的应用已开始普及，公司全面启动“汉朔2.0”战略，以“AI×数据”为核心打造数字孪生平台，构建商品、运营、营销、库存四大专属AI智能体，AI零售进展有望加速，零售媒体网络市场可期。
在这场零售业的数字化变革中，业绩的增长验证了公司盈利能力的确定性，而AI战略的持续兑现，则为其打开从“电子价签龙头”向“全球零售物理AI引领者”跃迁的长期价值新空间。
汉朔科技2026年中报业绩亮眼，AI战略加速落地打开成长新空间
8月25日晚间，汉朔科技（301275.SZ）披露2026年中期业绩报告，营业收入29.07亿元，同比大幅增长47.23%；净利润3.36亿元，同比增长51.22%；经营活动产生的现金流量净额7.74亿元，同比增长1，285.75%，公司核心经营数据持续增长，盈利质量与成长韧性持续增强。
在全球零售数字化浪潮持续深化的背景下，汉朔科技以“汉朔2.0”战略为引擎，开启从硬件供应商向全场景智慧零售解决方案服务商的战略转型。公开信息显示，汉朔科技是全球领先的泛零售领域数字化门店综合解决方案提供商之一。公司以物联网（IoT）、人工智能（AI）及大数据等前沿技术为底座，构建了“智能硬件、解决方案、数字孪生平台及数据增值服务”的综合业务体系。根据中报，公司营业收入规模位列全球同行业上市公司第二名。
全球市场纵深发展，智能终端新业务多线突破
电子价签作为汉朔科技的核心智能硬件产品，报告期内全球市场需求持续旺盛。据迪显数据，2026年上半年全球电子价签出货量达2.7亿片，同比增长19.3%，全年预计出货突破5亿片；目前北美头部客户加速渗透，根据公开信息，预计未来数月公司还将在北美Top 100客户中新增2至3家签约客户，有望充分受益于北美渗透率加速提升的行业红利。
在电子价签基本盘稳固增长的基础上，汉朔科技依托“汉朔2.0”战略，将核心能力从单品向更广泛的门店智能终端及解决方案延伸，在全球市场加速落地。
其智能购物车解决方案率先进入规模化落地阶段。2026年一季度，公司与澳大利亚头部商超伍尔沃斯（Woolworths）签订销售意向协议，将向其首期约300家门店交付10，800套智能购物车系统，实现批量出货。同时，公司控股的西安超嗨累计智能购物车出货量已超3万台，叠加上述超1万台订单储备，全球出货规模持续提升。
除智能购物车方案批量出货外，其巡检机器人方案也有重大进展。2026年4月，汉朔科技发布NexMate智能机器人解决方案，包含SPatrol智能巡检机器人和Spure智能清洁机器人两大产品矩阵，可自动完成清洁、巡检、缺货识别等重复性工作。目前相关方案已在国内外商超客户处进行POC试点。
从智能购物车批量出货到巡检机器人正式入局，从澳洲到北美，汉朔科技的全场景智能终端能力正在全球多个市场同步推进。
AI战略加速落地，获技术与市场双认证
除了核心产品及解决方案带来的业绩持续增长，其AI战略的加速落地同样值得关注。
随着AI在各行业的应用发展，线下零售行业的AI落地存在数据制约：数据采集能力不足，货架状态依赖人工巡检、顾客行为难以实时追踪、设备状态无法及时掌握等，数据的缺失使得AI难以真正介入门店运营。
事实上，对零售AI而言，最稀缺的资源并非算力或模型，而是真实、细颗粒度的门店上下文——同一商品在不同门店、不同时段、不同促销状态下的动态变化，这是AI做出精准决策的前提。
汉朔科技的业务布局恰好切中了这一痛点。公司通过电子价签、智能购物车、巡检机器人等智能IoT终端，共同构成了实体门店的“感知神经末梢”，将货架、库存、价格、客流等物理变量转化为AI可读取、可推理、可执行的数据资产，让AI从“会分析”走向“能运营”。
依托在IoT终端领域的积累，公司于2025年全面启动“汉朔2.0”战略，确立了以“AI×数据”为核心的战略方向，从电子价签系统供应商向“智能硬件+解决方案+SaaS+AI软件平台”的综合服务商升级。
进入2026年，战略落地明显提速。今年6月，汉朔科技联合微软在新加坡NRF APAC展会上正式发布了一站式门店实时智能执行平台xPilot。该平台以AI为核心、以数字孪生为底座，采用“零售专用小模型+通用大语言模型”协同架构，实现从实时洞察、自动决策到精准执行并闭环验证的完整能力。xPilot的发布是“汉朔2.0”战略在产品层面的关键落地。
在此基础上，7月汉朔科技与微软在西雅图正式签署长期全球战略合作协议，在既有合作基础上进一步围绕物理AI、门店数字孪生、Azure云服务等方向深化合作，双方关系从项目级联合创新升级为面向全球市场的集团级长期战略联盟。这一合作升级，标志着公司“AI×数据”战略方向在技术生态层面获得关键认可。
市场层面同样给出积极回应。2026年6月，英国零售商Tesco与汉朔签署多年战略协议，计划在其约3000家门店全面部署电子价签解决方案。截至目前，公司已在全球零售Top 100客户中签约30余家。从微软的技术生态认证到Tesco等头部客户的商业选择，公司的“AI×数据”战略转型方向正在获得技术与市场的双重验证。
汉朔科技在全球电子价签智能硬件领域的深厚护城河，为其AI战略的全面落地提供了坚实底气。随着AI从云端走向门店货架，公司通过构建“感知—连接—决策—执行”的完整闭环，将自身从智能硬件供应商升级为实体零售的“AI基础设施”。
国信证券研报指出，AI在零售业领域的应用已开始普及，公司全面启动“汉朔2.0”战略，以“AI×数据”为核心打造数字孪生平台，构建商品、运营、营销、库存四大专属AI智能体，AI零售进展有望加速，零售媒体网络市场可期。
在这场零售业的数字化变革中，业绩的增长验证了公司盈利能力的确定性，而AI战略的持续兑现，则为其打开从“电子价签龙头”向“全球零售物理AI引领者”跃迁的长期价值新空间。
在全球零售数字化浪潮持续深化的背景下，汉朔科技以“汉朔2.0”战略为引擎，开启从硬件供应商向全场景智慧零售解决方案服务商的战略转型。公开信息显示，汉朔科技是全球领先的泛零售领域数字化门店综合解决方案提供商之一。公司以物联网（IoT）、人工智能（AI）及大数据等前沿技术为底座，构建了“智能硬件、解决方案、数字孪生平台及数据增值服务”的综合业务体系。根据中报，公司营业收入规模位列全球同行业上市公司第二名。
全球市场纵深发展，智能终端新业务多线突破
电子价签作为汉朔科技的核心智能硬件产品，报告期内全球市场需求持续旺盛。据迪显数据，2026年上半年全球电子价签出货量达2.7亿片，同比增长19.3%，全年预计出货突破5亿片；目前北美头部客户加速渗透，根据公开信息，预计未来数月公司还将在北美Top 100客户中新增2至3家签约客户，有望充分受益于北美渗透率加速提升的行业红利。
在电子价签基本盘稳固增长的基础上，汉朔科技依托“汉朔2.0”战略，将核心能力从单品向更广泛的门店智能终端及解决方案延伸，在全球市场加速落地。
其智能购物车解决方案率先进入规模化落地阶段。2026年一季度，公司与澳大利亚头部商超伍尔沃斯（Woolworths）签订销售意向协议，将向其首期约300家门店交付10，800套智能购物车系统，实现批量出货。同时，公司控股的西安超嗨累计智能购物车出货量已超3万台，叠加上述超1万台订单储备，全球出货规模持续提升。
除智能购物车方案批量出货外，其巡检机器人方案也有重大进展。2026年4月，汉朔科技发布NexMate智能机器人解决方案，包含SPatrol智能巡检机器人和Spure智能清洁机器人两大产品矩阵，可自动完成清洁、巡检、缺货识别等重复性工作。目前相关方案已在国内外商超客户处进行POC试点。
从智能购物车批量出货到巡检机器人正式入局，从澳洲到北美，汉朔科技的全场景智能终端能力正在全球多个市场同步推进。
AI战略加速落地，获技术与市场双认证
除了核心产品及解决方案带来的业绩持续增长，其AI战略的加速落地同样值得关注。
随着AI在各行业的应用发展，线下零售行业的AI落地存在数据制约：数据采集能力不足，货架状态依赖人工巡检、顾客行为难以实时追踪、设备状态无法及时掌握等，数据的缺失使得AI难以真正介入门店运营。
事实上，对零售AI而言，最稀缺的资源并非算力或模型，而是真实、细颗粒度的门店上下文——同一商品在不同门店、不同时段、不同促销状态下的动态变化，这是AI做出精准决策的前提。
汉朔科技的业务布局恰好切中了这一痛点。公司通过电子价签、智能购物车、巡检机器人等智能IoT终端，共同构成了实体门店的“感知神经末梢”，将货架、库存、价格、客流等物理变量转化为AI可读取、可推理、可执行的数据资产，让AI从“会分析”走向“能运营”。
依托在IoT终端领域的积累，公司于2025年全面启动“汉朔2.0”战略，确立了以“AI×数据”为核心的战略方向，从电子价签系统供应商向“智能硬件+解决方案+SaaS+AI软件平台”的综合服务商升级。
进入2026年，战略落地明显提速。今年6月，汉朔科技联合微软在新加坡NRF APAC展会上正式发布了一站式门店实时智能执行平台xPilot。该平台以AI为核心、以数字孪生为底座，采用“零售专用小模型+通用大语言模型”协同架构，实现从实时洞察、自动决策到精准执行并闭环验证的完整能力。xPilot的发布是“汉朔2.0”战略在产品层面的关键落地。
在此基础上，7月汉朔科技与微软在西雅图正式签署长期全球战略合作协议，在既有合作基础上进一步围绕物理AI、门店数字孪生、Azure云服务等方向深化合作，双方关系从项目级联合创新升级为面向全球市场的集团级长期战略联盟。这一合作升级，标志着公司“AI×数据”战略方向在技术生态层面获得关键认可。
市场层面同样给出积极回应。2026年6月，英国零售商Tesco与汉朔签署多年战略协议，计划在其约3000家门店全面部署电子价签解决方案。截至目前，公司已在全球零售Top 100客户中签约30余家。从微软的技术生态认证到Tesco等头部客户的商业选择，公司的“AI×数据”战略转型方向正在获得技术与市场的双重验证。
汉朔科技在全球电子价签智能硬件领域的深厚护城河，为其AI战略的全面落地提供了坚实底气。随着AI从云端走向门店货架，公司通过构建“感知—连接—决策—执行”的完整闭环，将自身从智能硬件供应商升级为实体零售的“AI基础设施”。
国信证券研报指出，AI在零售业领域的应用已开始普及，公司全面启动“汉朔2.0”战略，以“AI×数据”为核心打造数字孪生平台，构建商品、运营、营销、库存四大专属AI智能体，AI零售进展有望加速，零售媒体网络市场可期。
在这场零售业的数字化变革中，业绩的增长验证了公司盈利能力的确定性，而AI战略的持续兑现，则为其打开从“电子价签龙头”向“全球零售物理AI引领者”跃迁的长期价值新空间。
13
·
--
Übersetzung ansehen
微软推Windows 11 26H2轻量升级：仅174KB启用包，基于共享维护平台微软已确认Windows 11 26H2版本将于今年秋季正式发布。对于当前已安装Windows 11 24H2或25H2的设备，升级至26H2仅需下载一个约174KB的启用包，无需重新部署数GB规模的完整安装镜像。
这一显著优化源于微软构建的共享维护平台。24H2、25H2与26H2三个版本均基于同一套核心系统架构，安全更新、缺陷修复及兼容性验证工作在三者之间统一开展。各版本之间的差异，主要体现为特定功能模块的启用状态不同，而非底层代码的重复构建。
需要说明的是，174KB并非26H2本身的全部体积，而是激活预置功能所需的最小增量数据。此前通过24H2及25H2更新，绝大多数系统组件已被提前部署至用户设备中，此次升级实质是完成功能开关切换与版本标识更新。
该轻量升级机制仅适用于已运行在24H2共享维护基础之上的设备。若设备仍处于23H2版本，则必须先执行完整的功能更新，以完成维护基础的迁移，因此无法享受174KB的快捷升级路径。
数据显示，从23H2升级至25H2需下载约5.3GB的基础镜像与887MB的累积更新，合计接近6.5GB；相比之下，174KB仅为其约三千分之一。
当前Windows 11 24H2的家庭版与专业版支持期将于2026年10月13日终止。26H2发布后将启动新的支持周期，预计持续至2028年。
微软推Windows 11 26H2轻量升级：仅174KB启用包，基于共享维护平台
微软已确认Windows 11 26H2版本将于今年秋季正式发布。对于当前已安装Windows 11 24H2或25H2的设备，升级至26H2仅需下载一个约174KB的启用包，无需重新部署数GB规模的完整安装镜像。
这一显著优化源于微软构建的共享维护平台。24H2、25H2与26H2三个版本均基于同一套核心系统架构，安全更新、缺陷修复及兼容性验证工作在三者之间统一开展。各版本之间的差异，主要体现为特定功能模块的启用状态不同，而非底层代码的重复构建。
需要说明的是，174KB并非26H2本身的全部体积，而是激活预置功能所需的最小增量数据。此前通过24H2及25H2更新，绝大多数系统组件已被提前部署至用户设备中，此次升级实质是完成功能开关切换与版本标识更新。
该轻量升级机制仅适用于已运行在24H2共享维护基础之上的设备。若设备仍处于23H2版本，则必须先执行完整的功能更新，以完成维护基础的迁移，因此无法享受174KB的快捷升级路径。
数据显示，从23H2升级至25H2需下载约5.3GB的基础镜像与887MB的累积更新，合计接近6.5GB；相比之下，174KB仅为其约三千分之一。
当前Windows 11 24H2的家庭版与专业版支持期将于2026年10月13日终止。26H2发布后将启动新的支持周期，预计持续至2028年。
这一显著优化源于微软构建的共享维护平台。24H2、25H2与26H2三个版本均基于同一套核心系统架构，安全更新、缺陷修复及兼容性验证工作在三者之间统一开展。各版本之间的差异，主要体现为特定功能模块的启用状态不同，而非底层代码的重复构建。
需要说明的是，174KB并非26H2本身的全部体积，而是激活预置功能所需的最小增量数据。此前通过24H2及25H2更新，绝大多数系统组件已被提前部署至用户设备中，此次升级实质是完成功能开关切换与版本标识更新。
该轻量升级机制仅适用于已运行在24H2共享维护基础之上的设备。若设备仍处于23H2版本，则必须先执行完整的功能更新，以完成维护基础的迁移，因此无法享受174KB的快捷升级路径。
数据显示，从23H2升级至25H2需下载约5.3GB的基础镜像与887MB的累积更新，合计接近6.5GB；相比之下，174KB仅为其约三千分之一。
当前Windows 11 24H2的家庭版与专业版支持期将于2026年10月13日终止。26H2发布后将启动新的支持周期，预计持续至2028年。
85
·
--
Artikel
Document Foundation kritisiert Microsoft Office erneut: Beim Ribbon gibt es keinen „Besten“, nur den „am besten passenden“IT之家 25. August, Meldung: Die Document Foundation hat am 21. August einen Blogbeitrag veröffentlicht und erneut Microsofts Office-Suite Microsoft 365 kritisiert. Sie ist der Ansicht, dass die Benutzeroberfläche „Ribbon“ (Funktionsleiste) keine Auswahl bietet. Zwar gibt es technische Lösungen, doch diese passen nicht für alle Nutzer. Zudem weist sie darauf hin, dass es beim Ribbon keine „beste“ Lösung gibt, sondern nur die jeweils „am besten passende“.
Die Document Foundation erkennt an, dass das Ribbon-Design sehr exzellent ist und in der Tat eine ausgereifte Lösung darstellt. Die ursprüngliche Designidee besteht darin, Einsteiger- oder Gelegenheitsnutzer bzw. fortgeschrittene Nutzer zu unterstützen, ohne dass sie sich auf die umfangreiche Auswendig-Erinnerung verlassen müssen. Stattdessen sollen sie die Funktionen durch das Browsen entdecken.
Doch dieses Design ist nicht für alle Nutzer geeignet. Für fortgeschrittene Nutzer, die hauptsächlich mit der Tastatur arbeiten, könnten vor allem die Bediengeschwindigkeit und der Platz auf einem Hochformat- oder Vertikalbildschirm wichtiger sein. Nutzer, die auf unterstützende Technologien angewiesen sind, sowie Nutzer mit kleinen Geräten oder Bildschirmen mit geringer Auflösung könnten wiederum andere Anforderungen haben.
Document Foundation kritisiert Microsoft Office erneut: Beim Ribbon gibt es keinen „Besten“, nur den „am besten passenden“
IT之家 25. August, Meldung: Die Document Foundation hat am 21. August einen Blogbeitrag veröffentlicht und erneut Microsofts Office-Suite Microsoft 365 kritisiert. Sie ist der Ansicht, dass die Benutzeroberfläche „Ribbon“ (Funktionsleiste) keine Auswahl bietet. Zwar gibt es technische Lösungen, doch diese passen nicht für alle Nutzer. Zudem weist sie darauf hin, dass es beim Ribbon keine „beste“ Lösung gibt, sondern nur die jeweils „am besten passende“.
Die Document Foundation erkennt an, dass das Ribbon-Design sehr exzellent ist und in der Tat eine ausgereifte Lösung darstellt. Die ursprüngliche Designidee besteht darin, Einsteiger- oder Gelegenheitsnutzer bzw. fortgeschrittene Nutzer zu unterstützen, ohne dass sie sich auf die umfangreiche Auswendig-Erinnerung verlassen müssen. Stattdessen sollen sie die Funktionen durch das Browsen entdecken.
Doch dieses Design ist nicht für alle Nutzer geeignet. Für fortgeschrittene Nutzer, die hauptsächlich mit der Tastatur arbeiten, könnten vor allem die Bediengeschwindigkeit und der Platz auf einem Hochformat- oder Vertikalbildschirm wichtiger sein. Nutzer, die auf unterstützende Technologien angewiesen sind, sowie Nutzer mit kleinen Geräten oder Bildschirmen mit geringer Auflösung könnten wiederum andere Anforderungen haben.
Die Document Foundation erkennt an, dass das Ribbon-Design sehr exzellent ist und in der Tat eine ausgereifte Lösung darstellt. Die ursprüngliche Designidee besteht darin, Einsteiger- oder Gelegenheitsnutzer bzw. fortgeschrittene Nutzer zu unterstützen, ohne dass sie sich auf die umfangreiche Auswendig-Erinnerung verlassen müssen. Stattdessen sollen sie die Funktionen durch das Browsen entdecken.
Doch dieses Design ist nicht für alle Nutzer geeignet. Für fortgeschrittene Nutzer, die hauptsächlich mit der Tastatur arbeiten, könnten vor allem die Bediengeschwindigkeit und der Platz auf einem Hochformat- oder Vertikalbildschirm wichtiger sein. Nutzer, die auf unterstützende Technologien angewiesen sind, sowie Nutzer mit kleinen Geräten oder Bildschirmen mit geringer Auflösung könnten wiederum andere Anforderungen haben.
6
Anmelden und weiter Inhalte entdecken
Krypto-Nutzer weltweit auf Binance Square kennenlernen
⚡️ Bleib in Sachen Krypto stets am Puls.
💬 Die weltgrößte Kryptobörse vertraut darauf.
👍 Erhalte verlässliche Einblicke von verifizierten Creators.
E-Mail-Adresse/Telefonnummer
Trendthemen
ICBAOpposesCLARITYActOverStablecoinLoophole
17 Aufrufe
12 Kommentare
🚨 ICBA LEHNT DEN CLARITY ACT AB WEGEN „SCHLUPFLOCH“ BEI STABLECOINS
Die Independent Community Bankers of America (ICBA) wehrt sich gegen den Digital Asset Market CLARITY Act und argumentiert, dass die aktuellen Bestimmungen zu Stablecoins eine Lücke lassen könnten, damit Krypto-Unternehmen zinsähnliche Vergütungen oder Rendite auf Zahlung-Stablecoins anbieten können.
🏦 Warum sind Banken besorgt?
ICBA sagt, zinsbringende Stablecoins könnten direkt mit traditionellen Bankeinlagen konkurrieren.
Ihr Argument:
➡️ Einleger könnten Geld von Banken in Stablecoins verlagern
➡️ Banken könnten Einlagen verlieren, die zur Finanzierung von Krediten genutzt werden
➡️ Kleine Unternehmen, Landwirte und Hauskäufer könnten einen geringeren Zugang zu Krediten bekommen
➡️ Krypto-Vermittler könnten ohne die gleiche Bankinfrastruktur einen Vorteil erlangen
ICBA schätzt, dass eine groß angelegte Verlagerung zu 1,3 Billionen US-Dollar an verlorenen Einlagen bei Community-Banken führen könnte und potenziell 850 Milliarden US-Dollar weniger Kreditvergabe durch Community-Banken.
⚖️ Die Forderung der ICBA
Die Bankengruppe steht nicht grundsätzlich gegen eine Regulierung digitaler Assets. Sie möchte, dass der CLARITY Act das Verbot zinsähnlicher Zahlungen und Belohnungen für das Halten von Zahlung-Stablecoins stärkt, und argumentiert, dass Stablecoins keine Ersatzprodukte für traditionelle Bankeinlagen werden sollten.
🔥 Der größere Kampf:
Krypto-Unternehmen wollen Innovation und wettbewerbsfähige digitale Zahlungen.
Banken wollen verhindern, dass Stablecoins Einlagen aus dem Bankensystem abziehen.
Der Senat steht nun vor einer wichtigen politischen Frage:
Sollten Stablecoins erlaubt werden, um sich gegen Bankeinlagen um Rendite zu behaupten — oder sollte diese Tür vollständig geschlossen werden?
#DigitalAssets #bitcoin #USDC #USDT
#ICBAOpposesCLARITYActOverStablecoinLoophole
Ridwan Ahmed 一百八十
·0 Likes
·27 Aufrufe
XRPETFsBiggestWeeklyHaulOf2026
1,038 Aufrufe
42 Kommentare
AntiQuantumBitcoinTransactionMinedOnMainnet
34,214 Aufrufe
685 Kommentare