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#现象/趋势
11月3日周二
  1. IT之家·人工智能44

    摩根大通副董事长 Daniel Pinto：AI 板块估值仍高，预计将出现回调

    摩根大通副董事长 Daniel Pinto 在香港金管局国际金融领袖投资峰会上表示，AI 领域估值仍然过高，预计该行业将出现回调。他认为市场对 AI 公司营收和获利增长的预期可能过于陡峭，可能导致整个产业重新定价，并提醒 AI 以外的产业需向这些公司支付数以万亿计美元才能证明投资合理。

  2. The Decoder：AI News43

    工程师 Venkatesh Rao：AI 精英可能像重商主义者囤积黄金一样囤积智能

    工程师 Venkatesh Rao 在博客文章中将 AI 恐惧比作重商主义，认为许多精英把智能视为应由专家管理、维持高价并限制对手获取的稀缺资源。他提出 AI 可能让人思考更多而非更少，因为原本太难或成本过高的项目变得可行，对创意的需求会增长。政治焦点应是公平获取 AI，而非保护传统知识岗位。

  6. OpenRouter59

    OpenRouter 依据平台消费数据分析称，用户用量越大越少绑定单一模型家族。2026 年 10 月数据显示，月消费 $100 至 $1K 客户每月中位数使用 5 家实验室，$1K 至 $10K 为 8 家，$10K 以上达 12 家；$10K 以上客户中 97% 使用 3 家及以上实验室，90% 使用 5 家及以上。在月消费 $100 以上的客户中，各大实验室用户单独使用该实验室的比例不足 4%，黏性最高的 Anthropic 也只获得其客户 39% 的支出。

11月2日周一
11月1日周日
  2. IT之家·人工智能60

    赛迪研究院报告：我国 AI 推理数据量首超训练数据量，6 月日均词元调用量超 175 万亿

    赛迪研究院昨日发布《新域新质创新发展十大趋势》显示，我国人工智能推理数据量首次超过训练数据量，标志从模型训练研发迈入规模化产业应用阶段。截至 2026 年 6 月日均词元调用量超 175 万亿，较 2024 年年初增长 1000 多倍；国产算力和大模型已在钢铁、汽车等 20 个行业落地 1000 多个应用场景，并累计建成 500 多家卓越级智能工厂。

10月31日周六
  2. TechCrunch：AI83

    科技巨头 AI 资本开支超 7400 亿美元，投资者担忧升温引发市场下跌

    Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft 今年计划资本开支合计超 7400 亿美元，投资者情绪从奖励大额投入转向担忧负自由现金流、债务攀升与回报不确定。

    推荐理由：原文汇总四大科技公司的资本开支与自由现金流数据，可帮读者理解投资者为何开始担忧 AI 基建投入的回报。

  3. Rohan Paul46

    MIT 一项新论文调查了来自近 60 所机构的 268 名数学研究生和博士后，76.3% 预计 AI 会让终身教职岗位更难获得，近 70% 的受访者持此看法。调查于 2026 年 9 月和 10 月初完成，多数回复早于 OpenAI 发布 700+ 道开放问题的 AI 解答。在研究中使用 AI 的受访者里，54.8% 表示不喜欢这样做，部分青年数学家因担心被 AI 抢先而减少分享未完成工作。

  6. TechCrunch：AI45

    Theranos 举报人 Tyler Shultz 警告：AI 热潮是"欺骗他人的绝佳机会"

    Theranos 举报人 Tyler Shultz 警告，AI 热潮正成为欺骗投资者的绝佳机会，因为对 AI 公司做尽职调查极其困难，很难分辨真正独特的新技术与 ChatGPT wrapper。他是在纪录片《You Can See Everything》引发关注之际接受《旧金山标准报》采访时作出上述表态的。Shultz 曾任职 Theranos，揭露了该公司不准确的血检设备。

  7. a16z：News43

    a16z 合伙人 Andrew Chen 谈 AI 时代的新创始人原型

    a16z 合伙人 Andrew Chen 在 Speedrun 项目中讨论 AI 时代可能大量涌现的新创始人原型，包括单人创始人、非技术创始人、领域专家、青少年学生和内容创作者。他为每种原型分别列出优势与局限：AI 让单人创始人也能做出 v1，但团队协作和客户沟通仍是瓶颈；非技术者能更快搭出原型，但 demo 与可规模化产品之间差距仍大。

10月30日周五
  1. a16z：News45

    a16z图表周报：AI抢工作的恐慌消退，AI推荐购物转化更高

    a16z图表周报显示，AI导致失业的恐慌已从5月高点回落，8、9月明确提及AI的裁员公告为全年最低；Indeed数据显示工程师、SWE、制造岗位招聘自去年10月以来分别增长约30%、26%和13%。Adobe数据显示，AI推荐带来的电商流量转化率更高、跳出更少，收入较非AI推荐流量高出约50%。

  4. Elon Musk42

    True

    引用Aaron Levie@levie

    It’s almost incomprehensible how wide the distance is between someone who’s working at the frontier with AI and basically everyone else right now. The crazy thing is these lines are not converging, but only growing farther apart. If the curve of AI progress had leveled off, it would certainly have given most people and companies time to catch up or implement their workflows in a standardized way. The technology would have neutralized competitive advantage because everyone would be using it the same way. But what’s happened is the opposite. The curve of AI progress is basically going vertical right now, which means if you had codified your processes 3-6 months ago you’re likely already behind again. Now imagine most companies that kicked into gear a year ago and thought that they were done. Even further behind now. I’ve never seen a technology in my life and career that improves at this rate, which consequently means you need to upgrade your expectations at a similar rate. Our brains weren’t wired for this, and our organizational change management processes certainly weren’t either. With any form of recursive self improvement, things just get wilder. It’s a time when you will need to be constantly reevaluating the things that didn’t work just a couple months ago to see if they now can be solved. AI native companies certainly have a strong advantage due to this right now, so now it comes down to can the bigger companies keep up. Wild times.

  5. 数字生命卡兹克59

    作者梳理国内网友围绕 DeepSeek 鲸鱼 Logo 二创的鲸鱼娘现象：蓝发鲸尾、爱吃白饭、爱摸鱼、干活讨 Token 的设定已深入人心。玩家借助 DeepSeek Harness 客户端和各类插件把大肥鱼做成桌宠、接入 QQ 让其主动聊天、发空间、甚至喊主人爸爸，还装上插件刷 B 站评论，造成评论区被鲸鱼娘刷屏的所谓鱼灾事件。文末借庄子濠梁之辩感慨，所谓鱼之乐从来都是人之乐。

  6. 公众号：数字生命卡兹克58

    DeepSeek被网友玩成蓝色大肥鱼：从鲸鱼娘二创到QQ养鱼与B站鱼灾

    作者记录了DeepSeek因Logo鲸鱼被网友称作蓝色大肥鱼并二创出鲸鱼娘拟人角色的现象。玩家借助DeepSeek Harness客户端和桌宠、QQ机器人等插件把模型接进QQ聊天列表甚至发布空间，随后大量鲸鱼娘涌入B站评论区酿成所谓鱼灾，还有人类反串冒充AI。作者借庄子濠梁之辩收尾，认为所谓鱼之乐其实折射的是人之乐。

  7. Rohan Paul53

    Epoch AI 数据显示，全球在用 AI 芯片总算力正以每年 3.4 倍的速度增长；而自 2024 年初以来每季度售出的 AI 芯片算力增速为每年 2.5 倍，低于 2023 年由 Nvidia H100 带动的约 6 倍。作者推断，如果每年新芯片采购维持 2.5 倍增速，在用总算力增速最终也会回落到约 2.5 倍；Epoch AI 提示季度销售数据有噪声，且数据截止时 Nvidia 正开始出货下一代芯片，放缓可能只是代际交替间的低谷。

    引用Epoch AI@EpochAIResearch

    The computing power of AI chips sold each quarter has grown 2.5× per year since the start of 2024. That’s down from roughly 6× in 2023, led by Nvidia’s then-new H100 GPU. Some evidence suggests growth slowed further. But quarterly sales are noisy, and our data ends just as Nvidia begins shipping its next-generation chips, a move that has historically spiked sales. This could be a lull between generations. See our website for more details on the analysis: https://epoch.ai/data-insights/ai-computing-capacity-additions-doubling This is from our AI chip sales dataset, which uses financial reports, company disclosures, and more to estimate compute, power usage, and spending for a wide variety of chips: https://epoch.ai/data/ai-chip-sales

10月29日周四
  3. IT之家·人工智能71

    美高校计算机专业入学人数大幅下滑，AI 冲击初级编程岗位

    彭博社援引美国全国学生信息交换中心的数据称，今年秋季美国计算机与信息科学专业本科入学人数下滑超 12%，研究生降幅超 10%。两年间计算机科学本科在读学生减少 18.4%，研究生减少 27.1%；美国劳工统计局 8 月报告认为计算机与数学相关岗位受 AI 冲击最明显。全美高校秋季本科入学总体上涨 0.6%，社区大学本科入学小幅上涨 1.2%，最终报告预计明年 1 月发布。

  4. IT之家·人工智能54

    Instagram 负责人莫塞里承认公众普遍反感 AI，预计未来情况还将继续恶化

    Instagram 负责人亚当·莫塞里表示，对 AI 的焦虑和愤怒不只限于年轻人和创意工作者，未来几年不满还会进一步加剧，其中部分有充分理由。他确认 Instagram 不会因创作者使用 AI 而区别对待，但质疑平台能否像处理非 AI 内容一样有效排序 AI 内容，认为彻底禁止 AI 内容并不现实。

  5. Ed Zitron 长文 / Where’s Your Ed At80

    Ed Zitron 长文解析 Anthropic S-1：称其把散户当作退出流动性

    Ed Zitron 撰文批评 Anthropic 的 S-1 招股书，指其仅披露 Q2 盈利数据、省略 Q3 现金状况和付款明细，是在公司基本面变化前误导投资者。

    推荐理由：作者基于 Anthropic S-1 逐项拆解其逾 4300 亿美元不可撤销算力承诺与收入结构风险，可用于对照招股书原文核实。

10月28日周三
  3. IT之家·人工智能45

    研究称过度依赖 AI 会导致专业技能退化，提出行业需设禁用 AI 训练环节

    理论哲学研究员凯萨 · 凯尔基在《人类事务》期刊发表论文，探讨从业者把工作交给 AI 后自身专业能力下滑的技能退化问题。她指出这种退化难以被日常察觉，源于人们对依赖 AI 的认知偏差，并建议医学教育等领域设置禁止使用 AI 的基础技能训练阶段、由行业社群划定必须由人类掌握的核心能力。

  5. Tomasz Tunguz 博客48

    AI 的第三个产品市场契合点：安全

    继编程与客户支持之后，安全被视为 AI 的第三个产品市场契合点。去年安全市场规模达 1750 亿美元、年增 13%，针对金融机构的勒索软件去年上升 30%、今年一季度再增 76%。对 75 名企业安全从业者的调查显示，预算分布在 SOC、SIEM、渗透测试、威胁情报与漏洞管理五类，且每类都消耗大量 token。

10月27日周二