知乎热榜 AI 科技制造业日报｜7月30日中午：旧书训练、存储双雄与 AI 员工请愿，10个视频选题

先看三条

10 个视频选题

5 个热榜问题与前 5 条可见回答

1. AI 公司大量买旧书，扫描后销毁会成为常态吗

• 热榜排名：1
• 知乎热度：1,330 万热度
• 知乎显示回答数：128
• 问题页：曝多家 AI 公司大量收购旧书训练模型后销毁，此前先例被法院认定合理，这会成为常态吗？

• Urvin 的回答，0 赞同。原文说：「如果它用于训练模型，本质上就相当于人读了这本书以后思考的过程。」答主据此认为，只要模型不直接转卖原书，训练本身未必侵权；这是个人法律判断，不等于法院对所有训练方式的结论。
• 海郁的回答，0 赞同。回答用历史上毁书与保存书籍的例子作类比，情绪表达多，没有提供采购量、版权规则或扫描证据。
• 咸鱼野鹤的回答，0 赞同。原文认为「实体书是烧不完的，你要买，我就再印刷就行了」，把旧书供应理解为可补充的商品，未讨论绝版书和版本价值。
• 踏地仰望星空的回答，0 赞同。回答区分了破坏性扫描与非破坏性扫描，并认为前者效率更高、成本更低；这条解释有拍摄价值，但答主没有给出设备、成本或行业样本。
• 来瓶冰阔落的回答，0 赞同。回答为「买书后自行训练」辩护，并把质疑者归为道德批评，除了确认争议情绪，没有新增事实。

2. ChatGPT 发布四年后，社会生产率为什么看不出来

• 热榜排名：3
• 知乎热度：376 万热度
• 知乎显示回答数：160
• 问题页：为什么 ChatGPT 已经发布 4 年了，社会总生产力纹丝不动？

• 天地游魂的回答，0 赞同。原文把问题改写成「AI 为啥不给带来幸福」，把生产率争论转成生活感受，没有给出可测指标。
• 白太狼的回答，0 赞同。答主说 AI 能减少公司支出，并以电商图片为例，认为个人效率提升可能同时挤压运营和美工岗位；这是一个可拍的行业案例，但不是宏观统计。
• 墨荀的回答，0 赞同。回答认为 AI 生成信息的速度已经超过人的处理速度，并进一步推演脑机接口和生物技术；后半段属于未来设想，不能当作生产率事实。
• 环保的伐木工的回答，1 赞同。回答提出「通缩型生产力」一词，认为企业利润改善可能来自裁员和降本，而不是普惠型商品供给增加；引用的就业与利率判断需要另找统计数据。
• 姆拉克爵士的回答，0 赞同。答主提出用「GDP+GDI」衡量信息价值，但这里的 GDI 是个人自创解释，不能当作正式国民经济核算指标。

3. 长鑫存储和长江存储，谁更厉害

• 热榜排名：6
• 知乎热度：271 万热度
• 知乎显示回答数：99
• 问题页：长鑫存储 vs 长江存储，一个做内存，一个做闪存，谁更厉害？

• 墨问非攻的回答，0 赞同。原文说：「这玩意根本就不是一个东西，没有可比性。」这是最接近题目技术前提的提醒，但没有继续展开产品和商业指标。
• 德田重男的回答，1 赞同。回答把企业治理和历史争议带进比较，并提出未有来源的资金回收判断；本文不把其中关于个人和机构的说法写成事实。
• 行者的回答，0 赞同。正文只有「awaZ」，没有可用论据。
• 行走的咖啡的回答，1 赞同。原文把问题归结为融资、上市和套现，属于对资本市场的判断，没有对应公告或财务数据。
• 十年一的回答，18 赞同。回答借中石油与中石化、中国北车与中国南车作比，并讨论「掐脖子领域」估值；它提供了市场情绪样本，没有完成 DRAM 与 NAND 的技术比较。

4. 日本技术人员拆解宇树 G1，中国机器人供应链优势在哪里

• 热榜排名：7
• 知乎热度：241 万热度
• 知乎显示回答数：101
• 问题页：日本技术人员拆解宇树机器人后称「赶不上中国」，从螺丝到整机，中国机器人供应链优势体现在哪些环节？

• DJYT 的回答，0 赞同。回答用过去的对外比赛或宣传语境反问「日本人说的话又可信了」，没有讨论拆解内容。
• 思验的回答，0 赞同。原文纠正说法：「人家说的是短时间，恐怕无法缩小差距。并不是说赶不上。」这是本题最有价值的标题核验提醒。
• 张飞绣花的回答，0 赞同。回答称国内也有拆解，但没有提供视频或零件数据。
• 粥星星的回答，0 赞同。回答质疑把螺丝作为整机能力代表，提醒拍摄不能用一个零件替代关节、电控和整机可靠性。
• 爱法律的小工程师的回答，0 赞同。回答只有「你说啥我都信」，没有事实或工程论据。

5. OpenAI、Anthropic 等员工请愿控制 AI 发展速度，谁在要求什么

• 热榜排名：14
• 知乎热度：171 万热度
• 知乎显示回答数：41
• 问题页：OpenAI、Anthropic 等上千员工联名请愿美政府控制 AI 发展速度，反映了什么？有何影响？

• Big Fan 的回答，0 赞同。回答用典故影射请愿者与权力关系，没有讨论声明原文。
• 夏天不知道的回答，0 赞同。原文说「程序员发明 AI 然后 AI 导致程序员失业」，把就业焦虑压缩成一句因果判断，没有数据。
• 沧桑的夜晚的回答，0 赞同。回答把请愿与制造业网络安全、黑灯工厂遭攻击联系起来，提供了风险想象，没有事件证据。
• 99 号特工的回答，0 赞同。原文希望被控制的是美国 AI 发展速度而不是中国，主要是地缘政治立场。
• 白露未晞 me 的回答，11 赞同。答主认为声明主要针对 automated AI development，而不是所有 AI 应用；同时提醒签名名单缺少未签署者分母，公开评论也可能经过筛选。这两个方法论提醒比「上千员工」本身更适合做视频。

今天先拍哪三条

1. 长鑫存储 vs 长江存储：技术分野可以用 IBM 和 Micron 的资料先讲清，再补两家公司的公开产品与客户数据；它比「谁更厉害」更适合做一条不被股价带跑的芯片科普片。
2. AI 公司买旧书：画面强，版权和文化保存的冲突也明确，但需要把 404 Media 原始调查、ISBNdb 采购服务和 Anthropic 个案分开，不能把转述写成全行业事实。
3. Pacing the Frontier 请愿：请愿原文、当前签名数和路透报道都能定位，最适合做一条「签名样本不等于行业共识」的事实核验片。

核验边界

• 本轮知乎热榜接口返回 30 条结果，按 AI、科技、制造业相关性筛出 5 题：旧书训练数据、ChatGPT 生产率、国产存储双雄、宇树 G1 拆解、前沿 AI 员工请愿。纯娱乐、体育、餐饮、旅游和与本频道主题无关的条目未纳入。
• 五题各读取 5 条接口返回的可见回答。回答接口当前按更新时间返回，不保证赞同数排序；正文统一称「前 5 条可见样本」，不称「前 5 条高赞回答」或社区共识。
• 热榜中的「热度」是知乎展示的热度文本，不是精确浏览量；排名、回答数和热度均以 2026 年 7 月 30 日中午本轮接口返回为准。
• 旧书题的采购规模、破坏性扫描和 Anthropic 个案来自媒体报道或媒体转述。当前没有在本轮取得 404 Media 原始调查全文、ISBNdb 的原始订单或每类书籍的完整清单，因此「AI 公司普遍销毁稀有书」不能写成已证实事实。28
• ChatGPT 生产率题的核心材料是一篇评论文章与知乎答主观点；本轮没有补齐官方宏观生产率数据和同一企业的前后对照实验，所以文章只确认「任务速度、经济价值和复核成本需要分开」，不判断社会总生产率已经上升或下降。9
• 长鑫与长江的 DRAM / NAND 基本区分由 IBM、Micron 技术页面支持；两家企业的工艺、客户、良率、产能和利润没有在本轮找到足够一手材料，知乎回答中的融资、治理和估值判断均未升级为事实。1011
• G1 题的原始日经 xTECH 页面和完整视频字幕尚未闭合，本轮使用 Bilibili 可定位的视频转载、Sohu 的央视转述和宇树官方规格页；「日本短期赶不上中国」必须保留为媒体转述，不扩写成日本产业整体结论。567
• 请愿题的签署人数会随网站更新变化：网站当前返回 1,293，路透 7 月 28 日写超过 1,100；两者都不能证明所有员工或所有公司支持同一套政策。网站签署者以个人身份参与，公开评论也不应替代公司正式回应。34
• 作者姓名、签名、赞同数、回答链接和摘录均以本轮知乎回答接口返回为准。个人签名、粉丝数和自述不等于职业资质；答主的玩笑、预测、攻击性表述和未给来源的数字，不升级为事实。