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（美通社头条）亚马逊云科技与大众汽车在“数字化生产平台（DigitalProductionPlatform）”的合作再延长五年。通过这一专为支持汽车制造而打造的“工厂云”，大众汽车得以在全球各生产基地部署AI和前沿IT系统，这使得生产更...

老代码20年不崩！旧棉袄还在跑？2004年写List不写类型，装错就炸；2010年泛型来了，啰嗦却稳；2025年AI一键扫错，人写得飞快。三段技术，同一批人，胆子被补丁喂大。别急着骂祖传代码“土”。微软AzureCore里躺着2006年的C，AI重构后照样扛每秒百万请求；亚马逊AWS四成老模块，2025年贡献1.5亿年收入。删掉？某银行2024年删了80年代COBOL，直接宕机赔掉几亿。老代码不是垃圾，是带血的经验包。新语法也不是魔法。GitHubCopilotX覆盖率80%，却把25%小厂挡在门外——学不会泛型，照样写崩。技术债不是债，是预付的学费；一口气清零，等于把地基也挖了。留还是扔？谷歌2025年给出答案：LegacyAISuite扫描漏洞，微服务包裹老核心，补丁继续打，功能照样加。老棉袄别扔，加层新里子，还能再穿十年。删老代码是豪赌，留老代码是手艺。你敢一把梭，还是慢慢补？

最近，亚马逊的股价在市场上掀起了一股热潮。9月4日，该公司股价单日上涨4.29%，实现了连续两日上扬，累计涨幅达到4.59%。这次上涨不仅为投资者带来了惊喜，还创下了自2025年7月以来的新高价位。亚马逊近期的股价上涨，与其在...

美股三大股指收涨。道指涨0.77%，纳指涨0.98%，标普500指数涨0.83%。纳斯达克100指数上涨0.9%。亚马逊股价上涨4.3%，创下5月份以来的最大涨幅。英特尔涨超2%，特斯拉涨1%。

美国人口不过3亿，消费能力却把我们14亿人的中国远远甩在后面，原因其实不难懂，美国人赚钱多、花钱爽快，市场又总能吸引人掏腰包，跟我们比差别挺明显，主要就是收入高、消费方式不一样，再加上市场环境会刺激花钱。美国人口不过3亿，消费能力却将14亿人口的中国远远甩在身后，这看似矛盾的现象背后，隐藏着一套独特的经济逻辑，当中国消费者还在为房贷精打细算时，美国人已经习惯了刷爆信用卡的快感，当中国企业还在价格战中厮杀时，美国商家早已用品牌溢价让消费者心甘情愿买单。美国人赚钱多的特点首先体现在收入结构上，数据显示美国普通劳动者的月薪常见范围在2000至5000美元之间，而高收入群体年均收入可达16.7万美元，折合月薪近1.4万美元，这种收入差距形成了鲜明的消费分层。高收入人群成为拉动经济增长的主力，美联储研究指出，美国消费模式已从各阶层均衡转向由高收入群体主导，相比之下中国6.2万亿美元的消费市场规模仅为美国19.8万亿美元的三分之一，收入基数差异直接决定了消费能力的鸿沟。消费方式的差异更耐人寻味，美国社会形成了独特的超前消费文化，借贷消费被视为常态，这种模式与美国人追求自由的价值观深度绑定，但光鲜的消费数据背后藏着隐忧。经济学家指出，美国消费中超过一半属于"痛苦消费"，包括被迫支出的大学学费和医疗费用，一半美国家庭正为生活成本挣扎，近八成消费者不得不调整理财方式应对经济波动，这种"借钱也要花"的特质，既造就了庞大的消费市场，也埋下了社会不稳定的种子。美国作为全球最大消费品市场，其容量和接纳性首屈一指，健全的法规体系和行业协会的影响力，共同构建了重质量、讲信誉的商业生态，但近年来贸易保护主义抬头，美国对数十个贸易伙伴征收10%至41%的关税，直接推高物价。有趣的是美国消费者开始用脚投票——五分之一的人计划永久抵制迎合特定政治议程的公司，亚马逊、特斯拉等品牌面临抵制潮，这种消费主权意识的觉醒，正在重塑市场规则。美国19.8万亿美元的消费规模看似强大却存在"虚胖"特征，当中国消费者将收入主要用于改善生活时，美国人不得不将大量资金投入教育、医疗等刚性支出。这种结构性差异解释了为何美国能以较少人口创造更大消费市场：不是真的更富裕，而是被迫花钱的领域更多，随着经济不确定性增加，美国消费神话正面临现实考验——美联储数据显示，经济增长越来越依赖少数高收入群体的支撑，这种失衡的繁荣能持续多久？美国用3亿人口打造的消费帝国，建立在收入分化、信贷扩张和市场特权的三重支柱上，当中国还在培育消费市场时，美国已经走过了过度消费的十字路口，两种模式的碰撞，或许预示着未来全球消费格局的深刻变革。对此你怎么看？欢迎大家在评论区留言讨论。

8月31日下午，亚马逊云科技跨境出海峰会将在临沂沂河新区白沙埠镇天河产业园启幕，汇聚跨境电商企业、行业专家，聚焦全球跨境电商3.0时代发展机遇。活动期间，亚马逊云科技大中华区副总裁亲临现场，深度解读《全球跨境电商3.0...

马斯克再次抛出惊人“言论”，振聋发聩！他说：“在人类历史的大部分时间里，中国都是地球上最强大的国家，他们会做出许多伟大的事情，DeepSeek就是其中之一”可谓是一针见血！一个国际峰会现场，全球目光聚焦，中国AI突然成为焦点，马斯克直言中国将重返科技巅峰，这番话会引发什么连锁反应？DeepSeek的横空出世，正悄然改变世界AI格局，让人忍不住想知道，中国创新将如何继续领跑？人工智能这几年发展得飞快，中国在这块儿没少下功夫。2025年2月10日，在德国柏林的WELT经济峰会上，特斯拉老板埃隆·马斯克公开表扬了中国AI的进步。他提到，中国在人类历史上大部分时间里都是世界强国，现在也一样，会带来很多了不起的成果。DeepSeek就是个例子，他说中国工程师聪明又有干劲，能做出DeepSeek这样的模型。这话一出，现场掌声雷动，国际媒体也跟着报道起来。马斯克的评价不是空谈，DeepSeek确实用实际行动证明了中国AI的实力。DeepSeek是杭州一家AI公司，2023年7月成立，由量化基金High-Flyer支持。创始人梁文峰是浙大毕业的，之前在金融领域搞量化交易，现在转战AI。他想让中国AI不再只是跟跑，而是真正创新。DeepSeek从2023年11月就发布了第一个模型DeepSeekCoder，专攻代码生成。接着，12月推出DeepSeek-LLM系列，有7B和67B参数的版本，用了2万亿tokens训练，英语和中文数据都有，基准测试比当时很多开源模型强。2024年1月，他们开源了国内首个MoE大模型DeepSeek-MoE，混合专家架构，让计算更高效。4月，又出DeepSeek-Math系列，针对数学推理。5月，DeepSeek-V2问世，成本低性能高。6月，DeepSeek-CoderV2跟上。9月，V2.5优化了。12月，DeepSeek-V3发布，训练成本据说只有560万美元，比OpenAI的GPT-4低多了，用了不到MetaLlama3.1的十分之一算力。V3用A100和H800NvidiaGPU训练，连接InfiniBand和NVLink，上下文长度达到128K。2025年1月20日，DeepSeek-R1模型推出，这是他们的推理模型，能一步步思考问题，像OpenAI的o1一样。聊天机器人也同步上线，免费给iOS和Android用。没几天，1月27日，它在美国苹果AppStore免费榜超ChatGPT，日活跃用户破3000万。开发者用API集成到各种应用，文本生成、数据分析、代码调试都行。R1开源MIT许可，参数规模大，但训练高效，成本控制得好。马斯克在峰会上特别点名DeepSeek，说中国团队会做更多大事。这话接地气，因为DeepSeek的成功不是靠烧钱，而是优化算法和资源。国家政策支持是关键，国务院推“人工智能+”行动，鼓励创新。DeepSeek的开源策略，也让全球开发者参与，GitHub上代码贡献多，推动社区进步。中国AI就这样从实验室走向大众，影响深远。当然，AI发展也带来挑战。像IBM用AI替换岗位，亚马逊仓库机器人上岗，银行分析师岗位减少。麦肯锡预测，到2030年，全球14%工作岗位受影响。中国也一样，但我们看到机遇更多。报告说，到2030年，中国AI人才需求600万，缺口400万。这就需要加强教育，从娃娃抓起。教育部印发通知，推动中小学AI教育。要求探索实施路径，从小学起上AI课，至少8课时，教人机协同。江苏省电化教育馆开发资源，空中课堂开AI通识专栏。上海市徐汇区启动三年行动计划，普及教育、提升教学、培养素养、加强治理。高校行动快，清华大学、北京大学等500多所学校开AI专业或建学院，培养高素质人才。这些政策不是空话，是实打实的战略布局。国家重视AI，就是为了在新时代弯道超车。DeepSeek的例子说明，中国工程师有实力，有创新精神。马斯克的赞扬，也反映国际对中国科技的认可。我们不能松懈，得继续努力，让AI为人民服务，为国家发展助力。DeepSeek的V3在2025年3月24日更新为V3-0324，5月28日R1升级R1-0528，更注重官方导向。8月21日，V3.1发布，混合架构，支持思考和非思考模式，工具调用更聪明，在SWE-bench等基准上超前40%。这些迭代，让DeepSeek在全球站稳脚跟。成本低、开源、实用，这就是中国AI的特色。回想马斯克的话，中国历史悠久，科技底蕴深厚。现在，DeepSeek这样的成果，正让世界看到我们的潜力。AI时代，大家得适应变化，学习新技能。职场人要升级，学生要早学。就像20年前学外语，现在AI就是必备。国家教育改革，就是帮大家抓住机遇。

亚马逊公司（Amazon.com，股票代码AMZN）宣布，将把包括薪资结构、福利在内的企业员工方案，延伸至旗下全食超市（WholeFoods）连锁品牌的美国企业员工群体，此举旨在进一步整合其食品杂货业务。这家电商巨头于周三表示，到2026...

北京2025年8月27日-云势数据基于亚马逊云科技领先的云和生成式AI服务，构建ConnectNow全渠道智能化联络中心，通过全渠道接入、坐席智能辅助、AgenticAI智能客服、智能销售及智能质检等多重功能，为制造、新能源、汽车、金融、...

“中美差距究竟有多大？”DeepSeek创始人梁文峰再次语出惊人！他说：“我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。”在他看来，英伟达现在之所以能够如此成功且领先，就是因为前期以整个西方技术社区和产业做支撑，而梁文峰团队现在正是为了这个过程做努力。就拿英伟达的“生态护城河”来看。CUDA平台从2006年正式推出到现在，光开发者就攒了1500万，相当于把全球AI工程师的三分之一都拉进了自家群聊。更绝的是配套的TensorFlow、PyTorch这些框架，表面上是开源软件，实则是给CUDA量身定做的“装修套餐”——2023年GitHub上基于CUDA的AI项目有280万个，占整个AI开源项目的63%，这种垄断程度跟当年Windows统治PC市场差不多。反观中国，华为昇腾的CANN架构2018年才上线，开发者刚到200万，百度飞桨2016年起步，生态项目数不到英伟达的零头，这差距就像人家已经在CBD盖了摩天大楼，咱们还在郊区打地基。而梁文峰说的“原创与模仿”差，本质差在技术社区的“化学反应”。西方AI技术社区玩的是“核聚变模式”——高校实验室出论文，开源社区快速迭代，企业产品紧跟落地。比如Transformer架构2017年由谷歌团队提出，同年就被HuggingFace做成开源模型，2018年OpenAI就用它搞出GPT-2，这种“论文-代码-产品”的流水线速度，让技术像滚雪球一样越滚越大。中国呢，2021年提出的“悟道”大模型，虽然参数规模全球领先，但配套的开源工具链到2023年才勉强补齐，中间差的这两年，足够西方社区把技术迭代三轮了。产业支撑这块差距更像“豪华套餐”与“单点外卖”的区别。英伟达背后站着整个西方科技产业链——台积电给它造最先进的芯片，微软亚马逊买它的算力搭云服务，斯坦福MIT帮它养人才。2023年英伟达光数据中心业务就赚了300亿美元，相当于每天进账8200万美元，这种现金流能让它每年砸150亿美元搞研发，比中国前十AI企业研发投入总和还多。中国AI企业呢，华为昇腾虽然进了国内政务云市场，但海外订单几乎为零，商汤旷视这些公司靠政府项目活着，2023年平均研发投入35亿元人民币，连英伟达的零头都够不着，巧妇难为无米之炊，没钱怎么搞原创？最扎心的是“技术话语权”的差距。IEEEXplore数据库里，2023年AI领域高被引论文中，美国团队主导的占42%，中国占28%，看着差距不大，但核心算法专利差了不止一个数量级。美国在深度学习领域的核心专利有3.2万项，中国只有1.1万项，而且很多还是“应用层”专利，就像人家掌握了发动机技术，咱们只发明了更舒服的座椅。英伟达的CUDA虽然是闭源系统，但通过开源社区把标准定死了，中国想搞自己的架构，就得先说服开发者放弃“现成套餐”改吃“定制菜”，这难度跟让北方人顿顿吃米饭差不多。但梁文峰团队想做的，其实是给中国AI补“社区课”。他们搞的DeepSeek-R1模型，故意选了跟GPT-4不同的技术路径，用“稀疏注意力”算法降低算力消耗，这种“绕开大路走小路”的策略，有点像当年安卓绕开iOS搞开源。可难就难在，西方社区几十年积累的“技术默契”不是一朝一夕能学来的——比如HuggingFace的Transformers库，随便改一行代码都有上千开发者帮你挑毛病。中国的开源项目改代码，有时候三天都等不到一个反馈，这种社区活跃度的差距，就像热闹的菜市场和冷清的便利店。