科技

很多人最近都在问我同一个问题，看着市场上那些科技股上蹿下跳，心里发慌。是不是泡沫要破了？是不是该把钱撤回来买点稳当的银行股收收息？说实话，这种想法就像是坐在马车上担心前面的汽车会抛锚。虽然汽车确实可能抛锚，但马车注定是要被淘汰的。我们现在处的这个时间节点，非常像上世纪90年代互联网刚冒头的时候。

最近翻完了ARK Invest那份厚得像砖头一样的《Big Ideas 2026》，虽然Cathie Wood这帮人总是被华尔街的老古董们嘲笑，但你得承认，她们对于未来的嗅觉是敏锐的。这份报告核心就讲了一件事：技术融合（Technological Convergence）。这不仅仅是把技术堆在一起，而是AI作为核心催化剂，去激活机器人、能源存储、区块链和多组学测序（Multiomics）这几大板块。

到了2026年，这些东西都不再是孤立存在的了。它们正在像乐高积木一样拼在一起，产生一种可怕的化学反应。这就好比你去夜市吃牛排，以前是牛排是牛排，面是面。现在是由于AI这个“酱料”的加入，所有的硬件软件全都混在了一起，变成了一道全新的菜。你如果还试图用以前的估值模型去算现在的成长股，那你大概率会错过这辈子最大的财富转移机会。。。。 继续阅读

这一年多来，大家都在盯着 AI 的“军备竞赛”看戏，仿佛谁手里的显卡多谁就是老大。但 Satya Nadella（萨提亚·纳德拉）昨天终于亮出了微软蓄谋已久的底牌Maia 200。这不仅仅是发个新品那么简单，这更像是微软对着英伟达（Nvidia）和整个行业喊了一句：“我不只要买你们的铲子，我还要自己造挖掘机。”这事儿告诉我们要透过现象看本质，在科技圈，没有永远的朋友，只有永远的利益和算力。

为什么这很重要

讲得直白一点，这就是一场关于“如何帮股东省钱”的高级游戏。之前的 AI 热潮里，大家为了抢算力头破血流，成本高得吓人，哪怕是微软这种现金流怪兽，看着财报里爆炸的 Capex（资本支出）也得肉疼。

Maia 200 的核心逻辑不是追求绝对的“快”，而是追求“性价比”。它专门为了推理（Inference）优化，这就像你买车，不是为了去赛道飙车，而是为了每天上下班省油且舒服。如果微软能用更便宜的自研芯片处理 GPT-5.2。。。 继续阅读

最近大马邮政（Pos Malaysia）搞了个大新闻，说是推出了马来西亚第一辆智能自动驾驶物流车。那辆叫 Zelos 的小白车照片一出来，看着确实挺有科技感的。当时还有政府高官去站台，场面那是相当热闹。

不过我们先别急着欢呼。今天我们就来拨开这层高科技的面纱，用大白话聊聊这事儿到底靠不靠谱。到底这是真材实料，还是一场为了让公司看起来更酷的表演？

这技术是从哪儿冒出来的？

新闻里说这是跟本地一家叫 ALS 的公司合作的。但我们明眼人一看这车的造型和技术细节，怎么看怎么眼熟。说白了，这核心技术八成是来自中国的苏州九识智能科技（Zelos Technology）。这技术在中国的一些封闭园区里跑跑还行，但要想直接搬到马来西亚来用，那可没那么简单。

我们这儿的路况那是出了名的复杂。要是直接把国外的算法拿来用，不做点彻底的本地化改造，这车来了估计也得水土不服。简单说就是，光把车买回来贴个牌子是没用的。要是这车不懂我们本地的交通规矩，那效率还真不见得能提上去。。。。 继续阅读

大家都听过那句警告：“样样通，样样松。”只要你表现出对多件事情感兴趣，长辈和老师就会跳出来警告你：你要专注，要深耕，要成为某个领域的专家。这听起来很有道理。但说难听点，这是工业时代为了量产听话员工而编造的骗局。

如果你因为“兴趣太多”而焦虑，觉得自己像只无头苍蝇，那么这反而是你在这个混乱时代最大的护身符。在人工智能（AI）飞速进化的年代，死守单一技能不是铁饭碗，而是在给自己挖坑。今天不谈大道理，只谈为什么做一个拥有多重兴趣的“通才”，才是最合理的生存姿态。

专家的黄昏：别做流水线上的螺丝钉

回顾历史，社会推崇“专家”源于亚当·斯密（Adam Smith）的制针工厂理论。将人变成机器的一个零件，确实能极大提高生产效率。学校的教育体系为此设计，目的是将你打造成听话的、只会拧螺丝的工人，而非思考如何建造工厂的人。

但时代变了。

• 如果你只会做 Excel 表格，或者只会写特定代码，AI 现在的水平可能已经是你的两倍强。