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AI 正在从一项核心技术，逐渐变成商业软件背后的基础设施。当模型能力持续提升、AI 智能越来越标准化之后，企业真正需要竞争的空间也开始向应用层移动。 a16z 最新发布的一篇报告中，讨论的正是这一变化
最近 MIT 出了一篇研究，我看完有点不知道说什么好。
你有多少工作，是需要「外包」出去做的，比如交给同事或者实习生？
Exponential View 在 2026 年 6 月底发布《AI 经济现状报告》，通过一套去重复统计、自下而上覆盖千余家企业的财务测算模型，剥离行业虚高估值与宣传泡沫，还原海外生成式 AI 市场真实营收、资本开支、算力供需与产业链价值分配格局。
Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI能否真正产生价值？组织因素的权重是个人的两倍。 也就是说，你AI用得不好，三分之二的锅得公司背。 这个反直觉洞察，出自微软一年一度的《Wor
Cursor AI官方发布重磅研究，实锤包括自家模型在内的顶级AI，在编程评测中大规模「偷看答案」：Opus 4.8高达87.1%的惊人成绩，断网后直接暴跌至73.0%，其中63%的「解题」竟非独立推导。
斯坦福胡佛研究所追踪了 DeepSeek 七篇论文背后 356 名研究者的完整职业轨迹。美国培养出的最优秀 AI 人才正在大规模回流中国，而中国本土管道已经能独立产出前沿模型的核心贡献者。
在一个什么都能吵翻天的国家，71%的美国人难得达成共识：AI必须有人管——但管它的，绝不能是造它的人。
一提到AI的应用和落地，大家就会陷入非共识迷雾。为了拨开营销炒作，我把近期有代表性的几份Enterprise AI调研报告拉通，横跨Menlo Ventures（500+企业AI决策者）、德勤（24个国家，6大行业，3235名高管）、KPMG（20个国家，8大行业，2110名全球高管）、Entelligence（2444家企业）。
2026年5月，两篇重磅研究在一周内相继发表。一组来自加州大学伯克利分校研究团队，样本是美国 20 所公立研究型大学的 95,513 名本科生。研究发表在《Science》科学杂志上，主题是大学生如何使用生成式 AI，以及怎样用它作弊。