自2022年末ChatGPT开启AI纪元以来，全球互联网企业估值逻辑重构。截至2025年11月，中美互联网龙头企业财报显示，港股中概互联与纳斯达克企业在估值、盈利及成本结构上差距显著。港股前十大市值年复合增长率19.2%，而纳斯达克达60.3%；两者市值差距从6.7倍扩大至11.2倍。利润表方面，港股营收增速19%，低于纳斯达克的29%，净利率差距从2.4%扩大至7.8%。成本结构上，港股销售费用率攀升至15.7%，远高于纳斯达克的5.6%。资本开支方面，纳斯达克巨头投入规模更大且参与更广。分析认为，中国互联网企业需摆脱内卷竞争，优化资源投向未来生产力，以缩小与美国科技巨头的差距。

正文：2025年11月，90后华人数学家Yuansi Chen在arXiv发布论文，成功攻克困扰数学界30多年的塔拉格兰卷积猜想。该猜想由阿贝尔奖得主Michel Talagrand于1989年提出，涉及高维离散空间中的平滑化问题。Yuansi Chen的研究证明了布尔超立方体上的猜想，结果精确到一个log log η因子，接近完整解决。这一成果不仅为理解高维离散空间的几何性质提供了理论支持，还与生成式AI技术直接相关，例如支撑机器学习中的正则化概念和开发离散数据模型的工具。Yuansi Chen出生于1990年，浙江宁波人，现任苏黎世联邦理工学院副教授，研究方向包括统计机器学习和高维几何。他的工作还曾获2023年斯隆研究奖。

财联社9月24日电，华泰证券研报显示，2025年上半年电力设备新能源板块归母净利同比高增。新能源车产业链需求向好，供给释放放缓，多数环节价格企稳，看好具备优势企业。国内大储装机与招标同比高增，独立储能盈利模式完善，市场化需求受刺激。光伏抢装推动产业链量利齐升，‘反内卷’稳步推进。风电业绩持续向上，风机+海风板块被看好。工控行业景气向上，AIDC产业链机会值得关注。

近日，AI正成为职场内卷的新推手。据《2025 Z世代 AI 使用报告》显示，超九成Z世代在工作学习中依赖AI，但AI并未降低职场门槛，反而加剧了竞争。AI虽能快速完成任务，但并未缩短工作时间，反而因效率提升，工作标准被抬高，员工需投入更多时间追求更高质量。研究显示，AI暴露度每上升一个百分位，员工每周工作时间平均增加0.063小时，休闲时间相应减少。此外，普通劳动者难以公平分享AI带来的效率红利，反而可能因AI提效而承担更多工作。AI悄然改变职场标准，未来价值或将更注重人的创造力与判断力。技术进步不应让人更累，而应让人活得更有尊严。

随着2025年高考临近，AI大模型押题卷在市场上备受关注。央视网指出，一些高价押题卷虽声称由AI生成，但其押题准确性存疑。例如，某押题卷将高考真题中的五面体误判为三棱锥，仅因考查同一考点即称“押中”。江西省遂川中学教师袁媛提醒，押题卷的标准过于宽泛，知识点覆盖在平时复习中已涵盖，不应过分依赖。同时，安徽某中学教师徐传林认为，AI可作为复习辅助工具，但需考生具备独立思考能力，避免盲目跟随，否则可能适得其反。高考前夕，考生应理性选择复习材料，注重自身学习规划。

2025年第一季度，中国智能手机市场出货量同比增长3.3%，达7160万部，得益于“国补”政策和春节旺季。中端市场成竞争焦点，国产品牌如真我、一加、红米密集发布新品，卷性能、续航与差异化设计。高通、联发科芯片助力中端机性能提升，7000mAh大电池成标配。苹果iPhone16e虽纳入国补，但销量未超10万部，对中端市场影响有限。国补刺激下，小米重回中国智能手机市场榜首，但政策效果显现初期后逐渐减弱。未来中端市场竞争将进一步加剧，低价高质仍是核心策略。

标题：AI时代，如何战胜职场“内卷”？ 正文： AI在罢工，人类在“内卷”。最近，一位程序员使用Cursor程序生成代码后，AI突然“罢工”，称不能继续代写代码，因为这会让使用者无法理解系统逻辑。类似的AI“罢工”现象并非个例，从2023年底起，许多ChatGPT用户发现模型变得“懒惰”，要么给出模...

标题：美团AI内卷化 最近美团的AI热度颇高，原因并非产品，而是两条招聘帖和一场电话会议。甚至有媒体调侃美团的AI正在网络社区刷存在感。 引发关注最大的是美团“光年之外”在小红书发布的招聘帖，文风颇为激进，明确表示只要AI天才，且不惧加班。例如，要求工作时间为每天12小时，每周5天，其余时间...

近日，AI巨头间的竞争进一步加剧。马斯克旗下的Grok紧急推出图片编辑功能，用户可通过语音或文字描述轻松实现“证件照换西装”、“黑发变金发”等高级P图效果。这一功能紧随谷歌Gemini2.0的“动动嘴”P图热潮，标志着AI大模型正在重塑图片编辑领域。尽管Grok的编辑功能目前仍处于灰度测试阶段，但已有博主展示了其令人满意的效果，包括更换服装风格及调整人物特征。与此同时，Grok还同步推出了手机APP版本，支持移动端图片编辑。然而，也有用户反馈部分功能存在失误，例如误换人脸。Gemini2.0的成功激发了行业内的激烈竞争，预示着未来图片编辑可能从复杂的传统工具转向简单交互式的AI应用，传统软件或将面临挑战。

2月4日，科学家利用AI设计芯片的研究由普林斯顿大学Sengupta实验室主导。通过‘逆向设计’技术和卷积神经网络，AI生成的芯片设计比人类设计更为复杂且不规则，这使得科学家难以理解。尽管如此，AI在几分钟内就能提出创新设计，为芯片行业带来新思路。然而，AI设计也存在‘幻觉’问题，即某些设计在现实中无法实现。因此，人类的监督依然重要，AI设计的芯片可能激发新的设计理念。