中国

中央级报纸

人民日报

（一）大模型收费，合理吗？

1、为知识和智力服务付费，已成为现代社会的基本共识。收取一定费用，能更好地激励创新创造，推动更多知识产品和智力服务走向市场。今天在互联网上付费观看影视剧、给各类应用充值的用户越来越多，这也体现出对付费模式的认可。
2、产品最常见的做法是引流、拉新、补贴，先扩大用户规模，再培养使用习惯。时至今日，大模型产品走到应“认真算账”的阶段，用户的价值认知和付费习惯同样需要重塑。从这个层面看，广大用户关心的不是大模型能不能收费，而在于如何合理地收费。

地方级报纸

北京日报

（一）追逐闪电的人

1、一个追逐闪电的人，在生活中却是一个失败者——他专注于闪电，而不关心其他，没有抓住友情，也没有抓住爱情；没有抓到财富，也没抓到幸运……好像除了图片，一无所获。这个人为什么在生活中总是遭遇失败？他只抓住表象，而没有抓到内里和本质的东西。本质的东西是什么？是大多数普通人关心的事情。
2、普通人抬头望天，怀揣梦想，脚踏大地，追赶时间，追求目标，不退缩，不放弃。
【感悟】雷电风雨既是自然景象，也喻指人生路上的坎坷磨难。普通人不畏惧风雨坎坷，在逆境中依旧勤恳生活、奔赴目标，把平淡枯燥的日子过得鲜活有力量。大自然的电光石火短暂易逝，生活里拼搏、坚守、成长带来的 “人生闪电”，才更珍贵、更有意义。

新加坡

华文报纸

联合早报

（一）从马斯克身价破万亿谈起

1、资本主义被人诟病之处，在于侧重创造财富而无视后果，可亚当·斯密并没有忽视这点。这犹如武侠小说《笑傲江湖》里华山派长老偷读少林寺秘籍《葵花宝典》，然而各自只能记住半部内容，最终因理解不同，发展出剑宗和气宗之分，导致内讧火拼，让华山派元气大伤。
2、与史上非凡的成功者一样，马斯克的努力并非一帆风顺，在创业阶段除了每天睡在工厂无日无夜地工作，更经历屡战屡败的挫折，特别是星舰发射计划一度徘徊于濒临破产的边缘。然而，他还是毅然孤注一掷，终于利用仅存的资本，让星舰顺利升空并安全回收，才有了后续能廉价部署星链计划，大力促进全球通信便利的成就。
3、对于马斯克身价破万亿的质疑，有多少是来自华丽包装的社会正义话术，又有多少源自羡慕嫉妒恨的卑劣人性，恐怕还真说不清楚。
【感悟】致富有理，在所谓仇富思想的背后，我需要建立甄别能力。

（二）偷与被偷之间

1、“与其拙劣地发明，不如巧妙地偷师。”在城市治理的演进过程中，“偷师”与“被偷”之间，角色从未固定不变。所谓的“偷师”是一场持续不断的知识与经验交流。一座城市的竞争力，就在于它是否始终保持开放的心态，以及在吸收外来经验后，能不能不断自我更新。
2、过去数十年，伦敦高度依赖市场提供住房，但房价和租金持续攀升，住房可负担性不断恶化。在市场机制长期无法有效解决住房供给问题时，市政府直接参与开发。
3、　历史上许多成功的城市和文明，并未坚持一切从零开始，而是善于吸收外来的先进经验，再根据自身情况加以调整和创新。

（三）世界杯与人工智能

1、曾经，投资人面对着硅谷的初创企业，最爱问的问题是“为什么你能确定谷歌、微软、亚马逊不会做你正在做的事？”如今这个问题依然存在，也依然经常被抛给创业者回答，只不过主体变成了“OpenAI/Anthropic/SpaceX”。
2、能像佛得角摆铁桶阵，靠着球员强大的意志力和统一的执行能力，死守90分钟的球队不多。也幸亏世界杯小组赛只有90分钟，若进入淘汰赛阶段，一旦进入加时赛或点球大战，胜利的天平就会迅速向西班牙倾斜。
3、无论是成熟的企业还是创业公司，能做且应该要做的，就是不断强化自己的产品，加宽护城河，将产品与客户的工作内容深度捆绑，降低自己的可替代性。
4、AI巨头眼下的主要战场仍是模型、算力和底层基础设施，而不是亲自吃下每一个细分应用市场。

（四）别让AI剥夺成长机会

1、布道家唐崇荣牧师曾提醒家长，不要剥夺孩子受苦的机会。他的四个孩子在海外念大学期间，他只包办第一学期费用，之后便让他们自食其力，靠打工赚取生活费。
2、AI崛起后，许多繁琐工作不再需要人手完成，以往折腾白领脑力的苦差，一去不复返，科技进步固然值得欢迎，但专业判断和经验，从来不是一蹴而就，而是在无数练习与犯错中累积出来的。
3、AI让人更快获得答案，却也可能让人错过沉淀基本功的过程。若习惯把问题交给AI处理，久而久之，思考能力、工作技巧乃至解决问题的耐性，都可能逐渐退化。
4、当越来越多困难被科技代劳，当越来越多答案唾手可得，我们究竟是在变得更强大，还是正在慢慢失去那些让人成长的能力？
5、时代变了，每个时代都有自己的磨炼。问题是，当AI省略了许多原本须要反复练习和摸索的过程，人们是否也失去了成长所需的历练？
6、法律界的资料搜集、新闻界的字斟句酌、医学界的病理推演，这些看似费时的苦差事，恰恰是培养专业直觉与判断力的必经之路。30多年前当实习律师须耗时整理大量文件，如今AI几秒即可完成。年轻医生若过度依赖AI，可能跳过临床思维训练等基本功培养，甚至失去辨别AI对错的能力。