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2026-08-22 00:04 星期六
06-03 19:26
报告：AI节省时间却难兑现生产力红利
格隆汇6月3日｜波士顿咨询集团(BCG)最新的《工作场所人工智能》报告显示，在不承担管理职责的白领员工中，约74%的人表示自己经常使用人工智能工具，较一年前上升了23个百分点。但BCG指出，许多企业难以将人工智能带来的效率提升转化为可衡量的实际价值。在这些非管理岗位白领员工中的AI常规使用者中，超过40%的人表示使用AI工具后，每周节省了整整一天甚至更多的工作时间。不过，BCG表示，企业领导者和组织仍未找到如何从这些节省出来的时间中创造价值的方法。报告作者之一、BCG的Vinciane Beauchene表示，“所有人都在谈论AI取代工作，但事实上，关键在于重新思考人类能够创造什么样的独特价值。这正是领导者的职责所在。”
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06-03 19:15
豆包：对于广大用户日常使用的豆包功能 将保持目前的免费服务
格隆汇6月3日｜豆包发布《关于豆包即将推出专业版的说明》。
一、针对专业人群的生产力需求，豆包计划推出豆包专业版，将包含软件开发、数据分析、专业设计、流程自动化、金融分析、科学研究等专业服务。
二、对于广大用户日常使用的豆包功能，包含搜索问答、写作生图、以及语音和视频对话等，我们将保持目前的免费服务，保证用户使用体验和习惯不受影响。我们也会不断为免费用户提供新的模型、能力和更好的体验。专业版的服务，也将在一定额度内免费。
三、豆包专业版目前还在测试阶段，正式上线时，我们会通过官方渠道发布完整信息。
四、我们观察到，近期有大量同IP的营销号，集中发布内容完全一致的不实信息，称豆包将通过降低基础功能体验来推动用户购买会员。该说法完全不实。
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06-03 18:56
高盛：别被AI热潮冲昏头脑 一个关键问题还没解决 商业可行性越来越成疑
格隆汇6月3日｜随着人工智能热潮席卷全球，无数科技巨头和投资机构都为之热情高涨，人工智能产业链上众多公司估值也随之火箭式飙升。然而，有一个关键的问题一直未能得到回答：人工智能究竟什么时候能赚钱？这是高盛全球股票研究主管吉姆·科韦洛本周提出的问题。在当前人工智能热潮的掩盖下，这个问题可能成为一个越来越大的暗雷。
科韦洛周二指出，人工智能在全球发展迅速并吸引了大量投资，但其商业可行性仍迟迟未得到证实。“过去几年里，我们反而离这一目标越来越远，而不是更近。” 他指出，这是因为在过去几年间，随着各大科技巨头企业持续投入，需要证明这些支出合理的利润水平也在不断提高。
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06-03 18:41
黄仁勋向亿万富豪家族宣传AI投资惊人回报 称只有“疯狂”的人才会质疑
格隆汇6月3日｜据彭博，英伟达首席执行官黄仁勋大力宣扬押注AI热潮所能带来的“惊人”回报，试图打消市场对于AI巨额投入以及其长期盈利能力的持续担忧。黄仁勋表示，<u>只有“疯狂”的人才会质疑AI投资的回报率，因为这项技术已经创造了数万亿美元的价值</u>。黄仁勋说，“仅在过去六个月，投资回报率已经被彻底重塑。现在它的盈利能力高得惊人。”黄仁勋是在一场闭门活动上发表上述讲话的。该活动由Jasper Lau麾下亿万富翁支持的投资公司Era以及中租控股联合举办。
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06-03 18:30
利用AI工具造谣传谣 5起典型案例公布
格隆汇6月3日｜山西网安部门集中曝光5起近期查处的利用AI技术制造传播网络谣言的典型案例。【案例一】为博流量虚构“工厂爆炸”场景，企业员工被依法查处。【案例二】利用AI仿冒名人直播带货，扰乱秩序被依法查处。【案例三】AI生成“高速车祸”谣言，编造“2死6重伤”被依法查处。【案例四】利用AI伪造“演唱会现场火灾”，为博流量被依法查处。【案例五】AI生成虚假文章，发布“五台县车祸”谣言被依法查处。
公安机关提醒，当前，利用AI生成虚假图文、音视频已成为网络谣言传播的新趋势。此类信息仿真度高、传播速度快、误导性强，极易引发社会恐慌。山西公安机关将持续加大对此类违法行为的打击力度，依法查处造谣、传谣、蹭流量、恶意引流等行为，坚决维护清朗网络空间。
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06-03 18:30
瑞银：全球家办资产配置大调整 超六成布局AI产业链
格隆汇6月3日｜根据瑞银最新发布的《2026年全球家族办公室报告》，60%的受访家族办公室计划在未来12个月调整战略资产配置，创下该机构有记录以来最高水平；65%的机构预计市场对美元作为全球储备货币的信心将有所减弱；与此同时，65%的家族办公室已投资于人工智能价值链相关领域，AI连续多年成为最受关注的长期投资主题。该报告的调查覆盖全球30多个市场、307个家族办公室。在地缘政治冲突升级、全球债务攀升以及经济增长不确定性加剧背景下，超高净值人群正重新审视过去十余年形成的资产配置逻辑。
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06-03 17:58
格隆汇6月3日｜瑞典AI编程公司Lovable和谷歌达成协议以规模化开发人工智能驱动型软件。
US 谷歌-A
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06-03 17:45
AI职业五大新趋势：复合型人才最受青睐、精英优先、薪酬溢价突出
格隆汇6月3日｜中国社会科学院劳动经济学会数字经济专委会与腾讯研究院联合发布《2026年AI职业新趋势大数据研究报告》。研究识别出五个具有代表性的趋势：
1. AI技能需求从“会开发”转向“会应用”，企业更看重能够把AI嵌入业务流程、真正提效率的人；
2. 开发岗从专才走向通才，<u>既懂传统AI又懂大模型的复合型人才最受青睐</u>；
3. <u>我国高级岗位受AI影响比初级岗位更明显</u>，缓解了对大学生就业的部分担忧，却也意味着中年群体面临更剧烈的职业变革；
4. <u>AI岗位呈现明显的精英优先特征</u>，在学历、经验与年龄上都设置了更高门槛，职业中间层面临被压缩的风险；
5. <u>AI岗位薪酬溢价突出，观察期内平均月薪高出非AI岗位38%-79%</u>，并有持续扩大的倾向，既体现了生产率红利，也可能加速收入极化。
在上述五点基本结论之上，提炼出三个层面的结构性判断与启示：
1. 从劳动力市场整体看，AI正在重塑的是职业分层逻辑，而非简单改变岗位总量。具备AI技能要求的岗位在总量上仍不足2%，但在职级、技能门槛与薪酬结构上的结构性拉力已经比较显性。<u>目前劳动力市场的核心矛盾，可能并非“有没有工作”，而是“处于哪一层工作”的分布问题</u>。
2. 对劳动者与企业而言，转型焦点正在从“是否在AI行业”转向“是否具备与AI协作的能力”。
3. 对教育与培训体系而言，核心挑战是如何在不同阶段持续提供“应用能力+复合能力+转型能力”。
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06-03 17:44
程序员爆料：Token烧到扛不住 公司全栈AI项目半路夭折
格隆汇6月3日｜据快科技，网名为穿正装的码农的程序员在社交平台发文吐槽，称自家老板已经烧不起调用大模型的Token成本了，公司之前雄心勃勃定下的AI全栈计划眼看就要破产，相关话题迅速冲上热搜榜，引发了大量互联网从业者的共鸣热议。
这名程序员算了一笔账，整个团队每月光AI调用相关的成本就要烧掉40万美元，换谁当老板都扛不住这么造钱。真金白银砸进去了，原本规划的需求还是一个劲儿延期，线上生产事故还接二连三频发，完全看不到投入产出比。
接下来的行业竞争逻辑也会彻底扭转，未来的AI赛道比拼的不再是谁砸的钱更多、谁调用AI更频繁，而是比谁的资源分配更精准、谁的落地场景效率更高、谁能以最低的Token成本撬动最大的业务增量，靠烧钱堆出来的虚假繁荣再也走不通了。
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06-03 14:34
千问宣布向第三方Agent、Skill全面开放，肯德基瑞幸蜜雪冰城东航将首批接入
格隆汇6月3日｜千问APP今日宣布将向第三方Agent、Skill全面开放，所有企业均可在千问运营自己的品牌Agent。目前，瑞幸、肯德基、蜜雪冰城、东方航空等首批企业正在千问进行Agent服务测试，并将陆续上线。未来，企业可以在千问APP中运营自己的Agent，自定义Agent人设与服务边界，以对话的形式为用户提供各种形式的产品服务。同时，Agent具备记忆与主动规划能力，可在特定场景下主动提供服务，如行程提醒、权益到期、复购推荐等。
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06-03 14:17
荷兰威科集团扩大与OpenAI的企业AI合作
格隆汇6月3日丨根据一份声明，荷兰威科集团（Wolters Kluwer）扩大了与OpenAI的企业人工智能合作，为受监管环境中的专业人士开发人工智能解决方案。通过合作，OpenAI技术可以在威科集团的安全平台内部署。
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06-03 12:51
麦格理：在从通用AI转型之际，物理AI料将迅速成熟
格隆汇6月3日｜麦格理分析师在一份报告中表示，物理AI正在迅速成熟，并将很快被部署以降低整个工厂车间的成本并提高运营效率。他们表示，AI行业正在从通用AI向物理AI转型，并通过先进的数据和测试模拟，被用于加速物理AI模型的训练和测试。他们表示，为了支持这一转型，主要芯片制造商正在建立强大的生态系统，发布参考机器人设计，允许开发者使用专有芯片（如英伟达的GR00T和高通的IQ10）进行原型设计，这有助于将原型开发时间从几个月缩短到几天。
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06-03 12:18
据报DeepSeek首轮融资拟筹约70亿美元，腾讯与宁德时代将成最大外部投资者
格隆汇6月3日｜据路透援引消息人士称，DeepSeek计划在首轮融资中筹集约70亿美元，估值高达590亿美元。腾讯与宁德时代将成为DeepSeek最大的外部投资者，网易和京东也计划参投。
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06-03 11:53
智元开源首个世界模型专属具身数据集
格隆汇6月3日｜近日，智元自研的世界模型Genie Envisioner-Sim 2.0登顶WorldArena Challenge榜单，获得总冠军。值得关注的是，GE-2.0通过引入多样交互数据进行训练，进一步提升了世界模型对真实物理世界的建模能力。对于人类来说，这些都是习以为常的经验。但对于机器人来说，它们正是理解物理世界最困难、也最关键的部分。这也是世界模型研究中的关键需求：机器人对世界的建模和预测需要真实丰富的交互数据，才能更好地理解物理世界的运行。
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