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NVIDIA (NASDAQ: NVDA) today reported revenue for the second quarter ended July 26, 2026, of $96.2 billion, up 18% from the previous quarter and up 106% from a year ago. For the quarter, GAAP and non-GAAP gross margins were both 75.0%. GAAP and non-GAAP earnings per diluted share were $2.46 and $2.22, respectively.“AI has reached…

（来源：BNEF 彭博Bloomberg）返回搜狐，查看更多 source

6 new businesses join downtown Baltimore storefront program  The Business Journalssource

CHESTERFIELD, Va. (WWBT) – Chesterfield County’s Board of Supervisors deferred a vote to put data center revenue toward lowering the county’s car tax rate Wednesday night, arguing they need more time to discuss.But county staff used the meeting to answer questions from residents as debate over the developments continues.“This is not the end of this…

图像来源，AFP via Getty Images中国前总理朱镕基于2026年8月12日在北京逝世的消息公布后，在台湾、香港与澳门，舆论呈现截然不同的温度。这位退休数十年、被媒体称为“经济沙皇”或“铁腕宰相”的中共高层，享寿97岁（官方讣告称98岁），一生以中国国企改革、推动中国加入WTO著称。然而，对许多台湾人而言，他最深刻的印记是2000年总统大选前“谁要是搞台湾独立，你就没有好下场”的恫吓。对不少香港人和澳门人而言，他则是1998年全球金融风暴中，稳定市场、以及中国大陆对香港开放市场的推手，四度访港的大人物。除却政治发言之外，综观朱镕基推动的中国经济改革中，他与台湾的距离并不遥远。End of content2000年3月15日，台湾总统大选投票前三天，朱镕基在全国人大记者会上竖起食指、提高声量疾言厉色的警告：“台湾的选举是地方性选举……不管谁上台，绝对不能搞台湾独立”“谁要是搞台湾独立，你就没有好下场”。他还告诫台湾民众“切莫一时冲动，以免后悔莫及”“还有三天，世事难测，台湾同胞你们要警惕啊！”其发言后，隔天导致台股盘中重挫近400点，并引发朝野强烈反弹。最终陈水扁以39.3%得票率险胜宋楚瑜的36.84%，实现台湾史上首次政党轮替，投票率高达82.69%。End of 热读台湾多家媒体在朱镕基逝世后，几乎一致聚焦这段历史。台湾官媒中央社昨日评论称，这是朱镕基“最为台湾人知晓”的一幕，其恫吓虽旨在左右选情，却反而促成政党轮替。《自由时报》连续以“生前竟曾‘助选’阿扁”“恫吓发言成反指标”为题，强调这是中共对台文攻武吓的“失败操作”，并改变了北京后来的介选模式，从单纯言语暴力转向更细致的手段。许多评论都认为朱的疾言厉色影响了当年选民投票行为。台湾中央广播电臺新闻网更直接称他为两岸史上的“最强助选员”，指出其强硬态度意外成为催票剂，影响中间选民意向，并导致连战与宋楚瑜阵营票源流动。数十年后，2016年1月，韩国女团 TWICE 的台湾籍成员周子瑜在节目中挥动中华民国国旗，遭台湾艺人黄安举报为“台独”。当时年仅16岁的周子瑜，在选前之夜（1月15日）由经纪公司安排发布公开道歉影片，神色憔悴地鞠躬并表示“中国只有一个”、“始终为自己是一个中国人而感到自豪”，再次掀起波澜，激起选民情绪。结果是代表民进党的候选人蔡英文大胜国民党对手朱立伦，台湾中央政府再次完成一次政党轮替。有分析称，这种来自对岸“威胁催票”的政治选举历史记忆，在朱镕基离世后在台湾舆论场再度被翻出，成为台湾人对他最鲜明的定调。图像来源，Getty Images相较于对台湾的政治抨击，港、澳舆论面对朱镕基的过世则明显温和得多，同时并高度肯定朱镕基在金融与市场开放上的贡献。港澳特首及香港一班立法会议员及政客，接连在社交媒体发布悼念文章，也有借其一生怀念90年代香港畅旺的一片荣景。朱镕基与港、澳交集深厚。他曾四度访港。1990年他以上海市长身份首次访港，出席沪港经济合作研讨会时明确表示，上海不会取代香港金融中心地位，强调沪、港并非竞争对手，而是互补关系。1992年2月，他以国务院副总理身份访问澳洲及新西兰，之后取道香港返回。香港主权移交后两个月，1997年9月21日，他再以副总理身份来港考察，并在世界银行年会发表演说，形容香港是中国与世界经济的重要交会点，肯定回归后“一国两制”、“港人治港”及高度自治得到认真贯彻。1998年他接任总理后，亚洲金融风暴爆发。他在首场中外记者会上承诺，只要特区政府提出要求，中央将不惜一切代价维护香港的繁荣稳定、保护联系汇率制度。2002年，面对香港经济陷入低潮，他在当年11月到访时强调对香港前途充满信心。朱镕基在香港礼宾府的欢迎宴会上说：“我就不相信香港搞不好。如果香港搞不好，不单你们有责任，我们也有责任。”“香港回归祖国，在我们的手里搞坏了，那我们岂不成了民族罪人？不会的。”图像来源，Getty Images在澳门方面，1999年12月19日，他随同时任国家主席江泽民出席中葡澳门主权交接仪式，见证澳门回归。香港特首李家超深夜发表声明，形容朱镕基一直关心和支持香港的发展，支持香港在亚洲金融风暴等挑战下团结奋进。澳门行政长官岑浩辉则表示，澳门同胞将永远铭记他对澳门的关怀支持。香港民意研究所2023年1月最后一次发布的“两岸政治人物民望榜”中，朱镕基更连续12年第22次居于榜首，显示其在港民间声望之高。朱镕基任内积极推动市场化与对外开放，为港澳资本北上创造条件。CEPA的奠基、浦东开发的推进，以及加入WTO后的市场准入，让港澳资金得以大规模进入中国大陆。在台商眼中，他被部分资深投资者称为“最好的大管家”——与江泽民“对外”搭配，对内稳定宏观经济、打击腐败，为两岸经贸交流奠定基础。据记载，港澳资金与台商资本在这波浪潮中交职，共同搭上中国成为“世界工厂”的列车。但也有许多评论表示，朱镕基强推国企“抓大放小”与市场化改革，成功提升效率、为加入WTO铺路，却也制造了规模惊人的“下岗潮”。据统计，全国下岗工人达数千万，其中东北三省占四分之一左右，传统工业重镇瞬间沦为“锈带”，无数家庭失去铁饭碗与社会保障，衍生的严峻社会问题至今余波荡漾。美国麻省理工学院经济学教授黄亚生接受《纽约时报》记者袁莉专访说，朱镕基在90年代，废除了80年代的中国财政税制改革方针，新政策严重折损了彼时占中国人口80%的农民收入，因此造成九零年代的内需不足以及严重的通缩，全中国GDP增长速度大幅减缓。他认为，在危机下，朱镕基或者中国其实是“被迫”需要开拓新的海外市场，急欲加入WTO以及开始将大刀砍向国营企业。在此背景下，台商及港商带着大量资本进入，加入中国市场转型的大浪潮。黄亚生则强调，在专制体制下，领导个人能力与意志往往被放大成“明君”叙事。他指出，朱镕基作风强硬，但真正的制度进步是否必须依赖个别“铁腕”人物？大手术式改革的社会成本极高，且未必可持续。无论立场如何，从中国开放市场经济角度来看，除了严厉的政治印象，朱镕基与台湾经济的连结其实并不浅。与港澳财阀与中国大陆政治经济早已水乳交融不同，许多很早就“西进大陆”的台商，在朱镕基当年策划的市场开放中找到机会，形成了复杂的共生关系。他们至今仍与中国政府关系紧密，并持续影响着台湾的政治与经济。图像来源，Getty Images© 2026 BBC. BBC对外部网站内容不负责任。 阅读了解我们对待外部链接的做法。 source

科学者向けのAIが出た、と聞いて、多くの人は「また賢いモデルが出たのか」と身構える。だが2026年6月30日にAnthropicが配ったものは、新しい頭脳ではない。誰もが月額で借りているのと同じClaudeに、研究の現場を丸ごとつなぐ「作業台」だった。Anthropic自身が、これは新しいAIモデルでもなければ、生物学に強い特別なモデルでもない、とはっきり書いている。動いているのは最新のClaude（Opus 4.8を含む）で、特別なアクセス権も、性能の上乗せもない。では何が新しいのか。モデルという「頭脳」を、科学研究という現場に接続するための足回り一式――データベース、コードの実行、記録、検証、計算資源――が新しい。この発想の転換こそが、この製品のいちばんの見どころである。ここ数年、AIの話題はほぼ「モデルがどれだけ賢くなったか」に集中してきた。しかし現場の研究者にとって、モデルの賢さはもう一番のボトルネックではない。困っているのは、賢さを実際の研究に流し込む配管がないことのほうだ。生命科学の一つのプロジェクトを思い浮かべてほしい。論文データベースを検索し、その結果をノートブックに写し、Rでスクリプトを書き、遺伝子やタンパク質のデータベースから情報を引き、計算はクラスタに投げ、図を描き、最後に原稿にまとめる。ツールはそれぞれ独自の作法を持ち、ファイル形式もばらばらで、研究者は一日の多くを「ツールとツールの隙間を埋める作業」に溶かしている。Claude Scienceは、この隙間を埋めることを狙う。頭脳は据え置きのまま、その周りに、データ接続・コード実行・来歴の記録・検証・計算資源という五つの部品を組み付けた。AIの世界では、こうした足回りを「ハーネス」と呼ぶ。汎用の頭脳を、実際に働く道具に変える骨組みのことだ。同じClaudeでも、裸のチャット窓に置くのと、研究の作業台に載せるのとでは、できる仕事の質がまるで変わる。 この作業台の核心は、賢く速く答えを出すことではない。出した答えを、後から確かめられる形で残すことにある。Claude Scienceが生成する図や表には、それを作った正確なコード、実行した環境、何をしたのかの平易な説明、そしてそこに至る会話が丸ごと同梱される。数か月後に、チームの誰が見ても再現できる。「AIがそれっぽい図を作った」ではなく「この図には証拠の道筋がついている」という状態だ。研究の世界では「見た目が正しそう」では足りない。結果はデータとコードと環境までさかのぼれて初めて信用される。その当たり前を、成果物の側に最初から埋め込んだ。さらに、引用や計算の食い違いを別のエージェントが背後で点検する仕組みがある。実際には計算していないのに「計算した」と書いていないか、示した数字が元ファイルと矛盾していないか、引用が主張を裏づけているか、示したDOIが別の論文を指していないか、図が背後のコードと合っているか。こうした典型的なミスを見つけ、警告し、直そうとする。AIが生成する文章でしばしば問題になる「もっともらしい捏造」に、機械の側から歯止めをかけようという発想である。図の直しも、専門知識のいる作業から会話に変わる。「グリッド線を消して」「軸を対数目盛りにして」と話し言葉で頼めば、Claudeが背後のコードを書き換える。何がどう変わったかも記録に残る。図表は自然言語で編集でき、この点は研究の見た目づくりに追われてきた人ほど恩恵が大きい。 大きな計算、たとえばタンパク質の立体構造を折りたたむ計算や、巨大なゲノムデータのパイプラインは、これまで研究者の集中を奪ってきた。ジョブを組み、クラスタに送り、成否を確かめ、結果を引き戻す。この一連の雑務をClaude Scienceが肩代わりする。まず計画を立て、新しい資源に触る前に必ず確認を取り、研究者が承認や取り消しをしてから、ジョブを書いて投入する。単一のGPUから数百のGPUまで、必要に応じて規模を伸ばす。接続先は三種類ある。手元のノートPCやLinux機、研究室のサーバー。既存の高性能計算クラスタへはSSHでつなぎ、SLURMのようなスケジューラにジョブを投げる。オンデマンドのクラウド計算にはModalを使う。公式ドキュメントによれば、既存のSSH設定をそのまま使い、接続先のマシンには何もインストールしない。しかも一つ重要な設計がある。生データや計算は、研究室が既に使っているインフラの上に留まり、Claudeには各手順で必要な文脈だけが送られる。巨大なデータや機微なデータを外に出さずに済む、という思想だ。 ただし「手元で動く」は「外部と完全に切れている」という意味ではない。この線引きは後で立ち返るべき論点として残しておく価値がある。生データは残せても、Claudeに送る指示や途中の結果はAnthropicが処理する。ここを混同すると、規制対象のデータを扱う組織は足をすくわれる。抽象論よりも、実際に使った研究者の話のほうが早い。Anthropicが公表した事例は、この作業台が何を変えるのかを具体的に示している。ある神経科学者が率いるチームは、長文の総説を書くための多エージェントの仕組みを、約20の自作部品で組み上げた。子エージェントが数千本の論文を読み、中心的な主張と主要な数値を抜き出して証拠データベースに貯め、物語の筋を立て、節ごとに専門の子エージェントへ割り振って書かせる。作り手と評価役を分け、一方が書き、別の一方が正確さと引用の忠実さを点検する。以前なら一本の総説に最大二年かかっていたのが、いまや100ページを超えるものを含めて約10本を抱えるまでになった。脳腫瘍の分子疫学を研究する疫学者は、グリオーマの生殖細胞系列バリアント解析にこの作業台を使った。数千の小さな影響を持つ遺伝的変異が、どう組み合わさって個人のかかりやすさを形づくるかを調べる仕事だ。従来の約10分の1の時間で、複数の手法にまたがる包括的な解析をやり切ったという。しかもチームが独立に結果を検証し、迅速でありながら堅牢な解析が可能だと確かめている。 創薬の現場でも動いている。ある新興バイオ企業は、組織を狙い撃つ医薬品の標的候補を選ぶのに、この作業台をひととおり使った。標的ごとに表面での出やすさ、細胞内での運ばれ方、安全性を評価し、自社が持つ独自データから学んだ基準に照らして候補をランク付けする。一般的なコード補助ツールと違い、過去のプログラムの文脈まで踏まえて、正しいデータ集めと判断をひとつながりで回せた点が決め手だったという。あるジャーナリストは自分の研究分野の論文490本を読み込ませ、たった26ドルの計算費で、その分野の「使われている語彙」が公式の分類より四倍豊かだと示してみせた。放置されがちな希少疾患の創薬から、感染症の広がりを追う疫学まで、応用の裾野は広い。ここまで読むと万能に見えるかもしれない。だが冷静な評価こそ、この製品にふさわしい態度だ。誇張を削ぎ落とすと、無視できない限界がいくつも残る。第一に、頭脳は賢くなっていない。これは新しいモデルではなく、誰もが借りているのと同じClaudeである。生物学の推論そのものが底上げされたわけではない。専用の生物モデルを出した競合とは、そもそも土俵が違う。第二に、背後の点検役は「正しさの保証」ではない。Anthropicは明言している。Claudeは間違えることがあり、点検役は誤りを減らすが、なくしはしない。しかも点検役は解析を再実行しない。主張が実行の記録と合うかを照合するだけだ。さらに、選んだ手法がその問いにとって本当に適切だったのか、という科学的判断には踏み込まない。手法の当否は人間の責任のままである。第三に、その点検役も同じモデルが担う。フォーブスの記者が的確に指摘したように、いまのところ同じAIが自分の答えを自分で採点しているのであって、独立した真実の源ではない。方向は正しいが、第三者の検証を置き換えるものではない。第四に、「手元で動く」はセキュリティの保証ではない。会話と成果物は利用者の端末に残り、Anthropicはその保管庫を持たない。だが、モデルに送られる指示や補完はAnthropic側で処理され、標準の保持方針の下に置かれる。しかもベータ版ゆえに、組織の監査ログに記録が残らない、管理者が利用者の端末のデータを消せない、医療情報の取り扱い（HIPAA）への対応が部分的でベータ利用は事業者間契約の対象外、といった穴がまだある。規制対象のデータを扱うなら、自組織の統治ルールに照らした検証が欠かせない。第五に、性能を第三者が比べた公開データがない。これはアプリケーションであって、一つの固定スコアを持つモデルではないため、他ツールとの横並び比較表が存在しない。根拠はワークフローの事例が中心だ。事例は「初期の製品証拠」であって「あなたのラボのデータで動く証明」ではない。図3で示した時間短縮も、研究者やAnthropicの自己申告値である点は正直に見ておくべきだ。対応環境も限られる。動くのはmacOSとLinuxのみで、Windowsは対応が発表されていない。無料プランでは使えず、有料のPro・Max・Team・Enterpriseが対象で、組織向けは管理者が有効にする必要がある。学術機関や非営利研究組織の活動中のラボには割引プランも用意されている。Claude Science自体に追加課金はなく、使用量は既存プランの枠に数えられる。この動きは、Anthropic一社の話ではない。AIの主戦場が「モデルの賢さ競争」から「特定産業に深く刺さる道具の競争」へ移りつつある、その象徴だ。これまで金融と法務が主戦場だったが、次は科学だという読みが各社に共通する。競合の姿を並べると輪郭がはっきりする。OpenAIは、生物学の推論に特化したモデルを四月に出し、科学者向けの作業空間も用意した。専用モデルで正面から攻める路線だ。Googleは五月の開発者会議で「机上の科学ワークベンチ」を掲げ、30を超える生命科学データベースと、仮説を立てる「AI共同科学者」を束ねてみせた。DeepMindはこの分野で長い実績とノーベル賞まで持つ。三社三様だが、狙う場所は同じ――研究者が毎日を過ごす作業環境そのものを、自社の土俵にすることである。 Anthropicの賭けは、専用の生物モデルではなく、既存モデルを載せる作業台のほうに勝ち筋を見た点にある。頭脳の性能で殴り合うのではなく、頭脳と現場をつなぐ配管の質、成果物の再現性、検証の仕組みで差をつける。この選択が正しかったかは、これから研究者がどちらの土俵に長くとどまるかで決まる。ちなみにAnthropicは、最大50件の研究プロジェクトに一件あたり最大3万ドルの利用枠を出す支援も始めた。応募の締切は2026年7月15日と目前で、条件は変わりうるため、検討するなら公式ページで最新の状況を必ず確かめたい。この製品がいちばん静かに、いちばん深く突きつけているのは、技術の話ではない。人間の仕事がどこに移るか、という問いだ。論文を読むこと、コードを書くこと、図を描くこと、原稿をまとめること。かつては熟練を要したこれらの「生成」が、急速に安くなっている。生成が安くなった世界で最後に残る仕事は、判断である。監査し、検証し、間違いを正すこと――それこそが、画面を通るほとんどの仕事の、本当の律速になる。そしてそれは、良い科学がずっと昔からそうであったことの、言い換えにすぎない。Claude Scienceが点検役を積んでいることは、この方向を認めた証だ。まだ同じモデルが自分を採点している段階ではあるが、進む向きは合っている。だからこの作業台の値打ちは、「速く答えを出せるか」ではなく、「後から守れる、再現できる結果をどれだけ増やせるか」で測るべきだ。速さと確からしさは別物である。前者だけを追えば、もっともらしい誤りを大量生産する装置にもなりうる。後者に寄与してこそ、科学の道具と呼べる。放置されてきた病の薬、広がる感染症の把握、気候や環境をめぐる複雑な因果の解きほぐし。人手と時間の壁で止まっていた問いに、この作業台は一つの梃子を差し込む。だが梃子は、どこに力を込めるかを決めない。何が確かめるに値する問いなのか、出てきた答えを信じてよいのか。その判断だけは、これからも人間の手のなかに残る。生成が安くなればなるほど、判断の重みは増していく。それは脅威ではなく、むしろ、私たちの仕事が何であったかを思い出させる合図なのかもしれない。参考文献・情報源Anthropic「Claude Science, an AI workbench for scientists」 https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbenchAnthropic Claude Science 製品ページ https://claude.com/product/claude-scienceAnthropic Claude Science 公式ドキュメント（Overview / The reviewer / How Claude Science works with your data / Remote compute clusters） https://claude.com/docs/claude-science/Anthropic「Long-running Claude for scientific computing」 https://www.anthropic.com/research/long-running-ClaudeDataconomy https://dataconomy.com/2026/07/01/anthropic-claude-science-ai-research-launch/The New Stack https://thenewstack.io/anthropic-claude-science-workbench/TechRadar https://www.techradar.com/pro/anthropic-launches-ai-workbench-for-scientists-using-claudeForbes https://www.forbes.com/sites/johndrake/2026/06/30/anthropics-new-ai-workbench-mapped-my-field-for-26-now-imagine-it-aimed-at-the-rest-of-science/Let’s Data Science…

Something went wrongMorgan Stanley previously upgraded Dynatrace to Overweight and highlighted its view that the company can sustain strong growth and margin improvement as demand for AI-driven observability and automation increases. At the same time, Dynatrace’s push into AI, including its planned acquisition of Arize to enhance AI model evaluation, underscores how central observability has…

【财经专访】香港颂金楼创始人—李立雁：扎根招远，立足香港，让“中国金”走向世界  中华网source

This strategic proposal presents policy recommendations to further strengthen the implementation of “Mission-Oriented Science, Technology and Innovation Policy (MOIPs)” in Japan, with the aim of addressing global societal challenges (“grand challenges”).Addressing grand challenges–such as achieving carbon neutrality and enabling the transition toward a sustainable and resilient society–requires long-term, complex, and systemic efforts. These challenges cannot…

5 Must-Read Analyst Questions From Walmart’s Q2 Earnings Call  Yahoo Financesource