今日AI新鲜资讯(2026年3月11日)

今天是2026年3月11日,周三。AI领域热点持续发酵——“养龙虾”热潮催生“上门卸载”新生意,周鸿祎宣布推出360安全龙虾,英伟达版“龙虾”NemoClaw即将登场。以下是今日值得关注的重要资讯。

一、今日焦点:“养龙虾”热潮降温,安全与卸载成新关键词

第一批“养龙虾”的人开始花钱请人“上门卸载”。随着OpenClaw持续火爆,早期尝鲜者开始发现“养龙虾”并非想象中那么简单。据金十数据报道,第一批“养龙虾”的人,开始花钱请人“上门卸载”。这标志着“养龙虾”热潮从盲目跟风进入理性回调阶段。

国家互联网应急中心发布OpenClaw安全应用风险提示。前期由于OpenClaw智能体的不当安装和使用,已经出现了一些严重的安全风险。应急中心建议采取以下安全措施:

  • 强化网络控制,不将OpenClaw默认管理端口直接暴露在公网
  • 对运行环境进行严格隔离,限制OpenClaw权限过高问题
  • 加强凭证管理,避免在环境变量中明文存储密钥
  • 建立完整的操作日志审计机制
  • 严格管理插件来源,禁用自动更新功能

多地地方政府推出“养龙虾”便民措施。与此同时,监管部门开始介入引导,深圳龙岗此前已出台“龙虾十条”专项政策,更多地方跟进推出便民服务。

微信员工辟谣OpenClaw可自动发红包。针对网络流传的OpenClaw能自动抢红包、发红包的说法,微信官方予以辟谣,提醒用户勿轻信不实信息。

二、政策与安全:360入局,监管加码

周鸿祎宣布将推出360安全龙虾。在OpenClaw安全风险引发关注之际,360创始人周鸿祎宣布入局,将推出“360安全龙虾”,主打安全可控的本地AI智能体,回应市场对安全性的关切。

最高检报告:2025年起诉利用虚拟货币等洗钱犯罪3259人。最高人民检察院检察长应勇向全国人大作工作报告,指出加大反洗钱力度,起诉利用虚拟货币、地下钱庄等实施洗钱犯罪3259人;依法惩治电信网络诈骗犯罪,起诉6.9万人。

三、巨头动向:英伟达推NemoClaw,Meta收购Moltbook,腾讯打造微信AI智能体

英伟达计划推出AI代理开源平台NemoClaw。知情人士透露,英伟达正计划推出面向AI代理的开源平台NemoClaw,允许企业派遣AI代理为员工执行各种任务。无论企业的软件产品是否运行在英伟达芯片上,都可以接入该平台。英伟达已就该产品向Salesforce、思科、谷歌、Adobe、CrowdStrike等多家软件巨头寻求合作,并计划在平台中提供安全和隐私工具。

英伟达将对Thinking Machines进行“重大”投资。据悉英伟达将对美国AI初创公司Thinking Machines进行重大投资,并提供1吉瓦算力的Vera Rubin芯片,用于训练大模型。

Meta宣布收购Moltbook。Meta已收购专为AI代理设计的社交网络Moltbook,并将其创始人Matt Schlicht和Ben Parr纳入Meta Superintelligence Labs (MSL),该部门由前Scale AI CEO Alexandr Wang领导。

腾讯正为微信应用打造全新AI智能体。据The Information报道,腾讯正为微信秘密开发一款AI智能体,拟于今年年中启动灰盒测试,三季度向全体用户推出。该智能体将接入数以百万计的小程序,可替代用户完成打车、外卖等任务,直接挑战阿里、字节的先发优势。

OpenAI计划在ChatGPT中推出Sora视频AI。据报道,OpenAI计划通过战略调整,在ChatGPT中推出Sora视频AI功能,将视频生成能力直接集成到对话界面中。

亚马逊发起史上最大规模债券发行,合计目标募资约370亿至420亿美元等值,以支撑AI基础设施投资。

四、芯片与算力:SK海力士首发第六代DRAM,工业富联业绩暴增

SK海力士率先研发第六代10纳米级DRAM。SK海力士完成1cnm LPDDR6 DRAM开发,速度提升33%、功耗降低20%,为全球首发第六代10纳米级DRAM,预计下半年正式供货。

三星电子与SK海力士注销超140亿美元库存股,为韩国历史上最大股票注销规模之一。

特斯拉延迟AI6芯片在三星2nm节点的多项目晶圆测试,导致相关测试服务延后半年。

华为将于3月20日发布数据存储新品

工业富联2025年净利润352.86亿元,同比增长51.99%。云计算业务收入同比增88.7%,云服务商AI服务器收入增长超3倍,800G以上交换机业务收入增幅高达13倍。

台积电今年前两个月销售额达7189亿新台币,同比增长30%。

甲骨文第三财季调整后营收171.9亿美元,超预期,并上调2027年营收指引至900亿美元。

五、国际动态:美国参议院批准AI工具,欧盟拟建航天巨头

OpenAI的ChatGPT、谷歌Gemini、微软Copilot获准在美国参议院使用。多家公司的机器人聊天工具正式进入美国立法机构,标志AI在政务场景的应用迈出重要一步。

万事达卡与Google联合发布开放标准框架Verifiable Intent,专为AI代理自主完成购物交易的“代理商务”场景设计,通过密码学技术为AI代理执行交易时创建防篡改的授权记录。该框架将于未来数月接入Agent Pay API。

以太坊基金会联合Virtuals Protocol推出ERC-8183,旨在解决AI Agent之间的商业信任问题,使两个互不信任的Agent能够完成“雇佣—交付—结算”的商业流程。

空中客车与莱昂纳多、泰雷兹拟推进65亿欧元合并计划,目标打造能与SpaceX竞争的欧洲航天巨头。

六、市场动态:A股科技全线反弹,OpenClaw概念股活跃

科技题材全线复苏,创业板指涨超3%。3月10日,A股主要指数集体走强,创业板指收涨3.04%,科创综指涨3.02%。CPO等算力硬件概念全线爆发,长光华芯20%涨停创历史新高。

OpenClaw概念股反复活跃。3月10日,二六三涨停,优刻得-W涨超13%,云赛智联涨超5%。开源证券表示,OpenClaw持续破圈或驱动全球AI云算力需求持续增长。

智谱加入“龙虾局”,开盘涨超13%。3月10日,智谱宣布上线AutoClaw(中文名:澳龙),系国内首个“一键安装”本地版OpenClaw,预置50+Skills,支持一键接入飞书等即时通信工具。

春招打响AI人才争夺战。字节跳动、腾讯、百度、美团、蚂蚁集团等相继亮出春季校园招聘计划,共计释放近3万个岗位,其中AI相关职位占比创下新高。

蔚来2025年Q4首次实现季度盈利,调整后净利润达7.27亿元。

七、深度观察:从“一窝蜂”到“理性回调”

如果说上周是“养龙虾”的全民狂欢,本周则进入了明显的理性回调期。国家互联网应急中心的安全提示、第一批用户开始“上门卸载”、360推出安全版本入局——这一系列信号表明,AI智能体的普及正在经历技术扩散的典型路径:新奇体验 → 盲目跟风 → 安全问题暴露 → 监管介入 → 理性部署。

正如《经济参考报》此前所指出的,AI正从“云端对话”走向“端侧执行”。OpenClaw的爆火证明了市场对“能办事的AI”的强烈需求,而当前的安全争议和卸载潮,则是这一新兴技术走向成熟必须经历的“成人礼”。

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一文读懂AI圈爆火的Skills:是什么、怎么用

一文读懂AI圈爆火的Skills:是什么、怎么用

大家好,我是jobleap.cn的小九。 最近AI圈,Skills彻底火了。Github上相关仓库动辄斩获上万星标,比如含50多个Claude技能的仓库、Superpowers工作流项目,均已突破18K星。这股热度,堪比2023-2024年的Prompt模板热潮——彼时大家疯狂分享Prompt,现在则扎堆交流Skills。 不少人疑惑:Skills到底是什么?和Prompt、MCP有啥区别?我花了两天整理,用直白的案例和方法,带你搞懂Skills的本质与用法。 一、Skills到底是什么?先看两个实战案例 Skills直译是“技能”,核心是「给AI智能体(Agent)用的技能包」。光说定义太抽象,分享两个我们公司的实战案例,帮你直观理解它的价值。 案例1:AI选题系统,把2-3小时工作缩成一句话指令 做内容的都懂,选题是个“海量信息筛精选”的耗时活。以前我们每天要刷遍推特、Reddit、Github、知乎、小红书等近10个平台,筛选热点、判断价值、找切入角度,整套流程要2-3小时,严重挤占核心工作时间。 去年12月,

阿里出了个 AI JetBrains 编程插件 Qoder,使用了一周,值得上车

阿里出了个 AI JetBrains 编程插件 Qoder,使用了一周,值得上车

上周在群里看到有人说阿里出了个叫 Qoder 的 AI 编程工具,说是直接支持 JetBrains 全系 IDE,不用再装 Cursor 切来切去了。我平时写后端用的就是 IntelliJ IDEA,当时就去下了一个试试。用了一周,把能测的功能基本过了一遍,这篇文章把我的真实情况写出来,顺便把安装怎么做也说清楚。 — Qoder 是什么,和通义灵码有什么关系 先把这个问题说清楚,因为很多人第一反应是:阿里不是已经有通义灵码了吗,又出一个? 这两个确实都是阿里做的,但不是一回事。通义灵码是早期的阿里 AI 编程工具,定位是代码补全和问答助手,功能相对基础;Qoder 是 2025 年 8 月 22 日对外正式发布的新产品,定位是"Agentic 编码平台",面向海外开发者,走的是另一条路线。 官方的说法是,

BMAD 开发实战:从零开始掌握 AI 辅助开发的完整流程

这不是一篇关于 AI 工具的介绍文章,而是一份可以立即上手实践的完整指南 为什么需要 BMAD? AI 编程工具已经非常普及了。你可能使用过 GitHub Copilot,也可能体验过 ChatGPT 写代码的能力。但当你真正想用 AI 完成一个完整的功能时,可能会发现: * 不知道如何向 AI 描述需求 * AI 写的代码质量参差不齐 * 缺少自动化测试,不敢放心使用 * 代码审查不知道从何入手 BMAD 是一套经过实践验证的 AI 辅助开发工作流。它不是简单的"让 AI 写代码",而是把 AI 当作团队中的不同角色,按照专业软件开发流程来协作。 什么是 BMAD Starter Kit? 学习 BMAD 开发的最大障碍是起步成本。你需要: 1. 搭建项目脚手架

半小时用OpenClaw搭一套AI量化系统:开源三件套实测分享

半小时用OpenClaw搭一套AI量化系统:开源三件套实测分享

作者:老余捞鱼 原创不易,转载请标明出处及原作者。 写在前面的话:见过太多人想用量化,却被各种复杂的代码和环境配置劝退。无论你是刚开始接触数据科学的学生,还是想提升自己投资工具箱的实践者,今天就把我用最近很火的OpenClaw如何搭建AI量化系统的过程完整分享给你。 自从有了OpenClaw后,说实话,个人搭建一套量化系统没你想的那么难。半小时,三行代码,不花钱。 一、先说效果:我一次跑通的回测 先别急着看代码,咱们看看效果。 用这套方案跑了一趟回测,最终跑出来的结果是 59%。当然,这是回测数据,不代表实盘收益,但足以说明这套开源工具链的潜力。 你可能要问我这个收益是怎么算的。说白了就是:系统基于历史数据,按照你设定的策略规则模拟交易,最后算出来的年化结果。 核心观点:回测收益 ≠ 实盘收益,但回测能帮你验证策略逻辑是否靠谱。 二、开源三件套:数据 + 框架 + AI 这套方案的精髓在于开源三件套的组合搭配。用个表格梳理清楚: 组件作用开源地址数据源选股基础数据供给长桥 SDK / AKshar