当一家组织试图先于行业移动时,会改变什么
这里关注的是那些改变运营、价值链或历史优势的创新。它不是看热闹,而是在检验一家企业是否懂得在不把自己弄碎的情况下完成变化。
我们正在看什么
工业技术、新流程、带有真实信号的试点、企业押注,以及那些让“创新”不再只是口号、而开始要求设计、资本与纪律的决策。
胜负发生在哪里
在制造、出行、采矿、受监管产品,以及那些开始意识到“创新”不是推出一个新东西,而是重排承诺、节奏与风险容忍度的企业中。
为什么重要
因为创新只有在改变了一种能力、一层壁垒或执行速度时才真正算数。其余的也许能带来曝光,但不一定构成转型。
精选
创新与颠覆

无人潜航器与AUKUS未曾提及的采购困境
无人潜航器与AUKUS未曾明言的采用困境 2026年5月30日,在新加坡香格里拉对话会的场边,美国和英国国防部长共同经历了一次罕见的机构自我批评时刻。英国国防大臣约翰·希利毫不掩饰地说道:"在AUKUS中,我们谈得太多,交付得太少。"这句话概括了这一三边协议五年来的历程——该协议曾承诺重塑印太地区的权力平衡,而截至那一刻,它所产生的声明远多于实际可用的装备。
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Orbital Industries 与现代硬件领域最艰难的赌注
在谈论融资轮次或语言模型之前,有一个数据值得停下来思考:据Orbital Industries首席执行官介绍,在正常情况下,为数据中心开发一种新型冷却液需要十年时间和一亿美元。该公司声称在数月内以极低成本完成了这一目标。如果这一说法能够通过大型芯片制造商的验证,我们面对的将不仅仅是一项实验室成就。
最痛的AI预算,不是那些被浪费的,而是那些从未抵达关键之处的
在过去两年中,超过1.5万亿美元的企业软件估值蒸发殆尽。原因不是缺乏对人工智能的投资,而是投资落错了地方。这正是当下最核心的悖论:企业在AI上的花费从未如此之高,与此同时,却从未如此难以证明价值究竟在哪里。
联想AI收入近乎翻倍,静悄悄的战略重塑背后是创纪录的业绩数字
3月季度营收达到216亿美元,同比增长27%——这是五年来最高增速——净利润大幅跃升至5.21亿美元。公司香港股票单日上涨近20%,成为当天恒生指数涨幅最大的股票。但真正解释市场反应的数字,既不在利润率里,也不在PC出货量里:而在于AI相关收入本季度增长了84%,占集团总营收的38%。
Radar达到十亿美元估值,揭示库存如何成为零售业最昂贵的基础设施
大型零售商几十年来一直在承受一种无法精确衡量的成本:不清楚自己究竟拥有什么、库存在哪里、系统显示存在的商品是否真实存在。这一成本不会作为单独一行出现在损益表中,而是悄然消融在被压缩的利润率、取消的订单、错误分配的工时以及空手而归的顾客之中。
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无电网太阳能制氢与
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为什么95%的AI试点项目在产出任何成果之前就以失败告终
为何95%的AI试点项目在产出任何成果之前就已失败 在我所了解的几乎每一家中型企业中,都会上演同一幕场景。技术团队提交一份人工智能试点方案,初期数据令人振奋,董事会批准投资。而六个月后,这个试点依然还是试点。没有人正式宣布终止它,也没有人推动它扩大规模。它只是……静静地占据着产品路线图和跟进会议上的一个位置。

Eclipse凭借押注无人问津的领域赢得25亿美元
当Lior Susan于2015年创立Eclipse Ventures时,硅谷盛行的逻辑很简单:软件可以在没有工厂、没有库存、没有工人的情况下扩展。软件即服务公司吸引了最优秀基金和最顶尖工程师的目光。押注半导体、工业机器人或实体计算基础设施,在最好的情况下也不过是一种另类行为。

凡士林将网络技巧变成了几分钟内售罄的产品
凡士林已有155年历史。它诞生于一位化学家观察石油工人将一种胶状物质涂抹在伤口上的场景。而现在在凡士林母公司联合利华内部发生的事情值得关注,恰恰是因为它颠覆了这一逻辑:公司正在让网络社区的自发行为来决定下一步生产什么产品。

索洛悖论再现,这次它向人工智能发出警示
索洛悖论归来,这次它在对人工智能说话 历史上,经济史中有一种沉默的规律,在人工智能时代到来之前,已至少清晰地重演了两次。第一次是工业电气化,第二次是个人电脑的普及。两种情况下,技术的到来都比其对生产率统计数据的影响早了数十年。两种情况下,那段"什么都没发生"的时期,恰恰是一切正在被悄然重构的时刻。

中性原子与构建真正可用量子计算机的竞赛
量子计算已承诺重塑医学、材料科学和人工智能领域超过十年。在此期间,大部分资本流向了IBM和谷歌的超导电路平台——这些平台需要接近绝对零度的制冷条件、昂贵的基础设施和持续的校准维护。但在这一主流叙事之下,另一种技术路径悄然成形:以中性原子作为量子比特,用激光捕获它们,在室温下运行,并将其扩展至数百乃至数千个单元的阵列。

为什么大型企业正在其应用程序与AI模型之间构建一个中间层
为什么大型企业正在其应用程序与AI模型之间增加一个中间层 每当一项技术从实验阶段转变为生产基础设施时,都会出现一个反复上演的规律。这种规律曾在关系型数据库、云服务和微服务领域中出现过。如今,它正在大型语言模型领域再次上演。这一规律可以预见:首先,各组织将其应用程序直接连接到新技术,因为这是最快的方式。
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全球税收体系并非运行在纸张之上。至少二十年来,它依赖数字签名、设备证书、哈希链和向税务机关发送的加密传输。这套对大多数零售管理者而言几乎不可见的基础设施,如今正面临一种并非来自监管机构或竞争对手的技术威胁——而是来自一场算力变革,它可能让整个税务信任体系赖以运转的密码学基础彻底失效。
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从数量到筛选:AI智能体正在被迫解决的陷阱 在几乎所有过去八年中投资过人工智能的组织内部,流传着一种根深蒂固的信念。这种信念认为,问题永远是数量问题。更多数据。更多tokens。更广覆盖。更多存储历史。仿佛智能与数量成正比,任何系统故障的解决方案都只是简单地添加更多内容。 这种信念并非出于天真,而是诞生于*大数据*时代——那个时代,积累信息在技术上既困难又昂贵,因此本身就具有价值。
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芝加哥押注50亿量子计算,南区居民将率先受益
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Algoma与钢铁电气化的战略价格
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