快科技10月21日消息，昨日，全球首艘醇氢电动集散两用船首航仪式在上海港罗东集装箱码头成功举办，“远醇001”号正式首航开启商业运营。 该船搭载了远程自主研发的醇氢电动系统，与柴油船舶相比，能源成本降低42%，排放下降98%。 与纯电船舶相比，“远醇001”享受相同的国家政策补贴，购置成本下降24%，能源成本下降11.5%，续航里程提升至1500km。 甲醇既是煤基清洁燃料，又可以由风光电制氢耦合煤化工过程中排放的二氧化碳实现大规模制备，实现煤的零碳高效利用，已被Longspur Research评为“船用绿色燃料最佳选择之一”。 随着近年来众多行业巨头重点布局甲醇能源应用、扩大甲醇船队规模，甲醇已被广泛看作零碳航运的新风向，是行业全面绿色转型的破局之点。 在道路运输中，醇氢电动车辆已投放运营超5万台，累计行驶里程超230亿公里，产品技术的经济型、安全性、可靠性与可持续性得到充分验证。 作为液态新能源，醇氢电动具有比纯电动、氢燃料等传统新能源技术更加突出显著的优势，是最适合中国国情、最有利于国家能源自主的能源形式。 目前，国家部委与各省市已出台60多个支持醇氢汽车推广应用的政策文件，远程旗下醇氢电动重卡、轻卡、客车已入选多批免购置税目录。 同时，醇氢电动技术也拓展应用到汽车以外的更多场景，如在工程机械、发电机组等领域。

星舰发射 凤凰网科技讯 北京时间10月22日，据《华尔街日报》报道，埃隆·马斯克(Elon Musk)与美国宇航局(NASA)领导层杠上了，公开抨击该机构现任负责人能力不足。 事情的导火索源于NASA代理局长肖恩·达菲(Sean Duffy)最近批评星舰研发进度落后。NASA原本希望SpaceX将星舰改造为月球着陆器，使其最早能在2027年将NASA宇航员送上月球。但是，达菲在周一电视采访中表示，由于SpaceX的开发进度已落后，NASA将重新开放这一月球着陆器合同，让其他对手加入竞争。 马斯克随即在X上发文回应称，SpaceX的开发进展远快于其他航天公司，但达菲周二在X上回应表示：“伟大的公司不应该害怕挑战。” 图2：马斯克称达菲为笨蛋 这可能惹恼了马斯克。他在周二炮轰达菲， 称达菲为 “肖恩·笨蛋(Sean Dummy)”，说他“正在毁掉NASA”。马斯克还表示：“负责美国太空计划的人，智商不能只有两位数。” “难道一个靠爬树出名的人也能掌管美国太空项目？”马斯克表示。此言似乎指的是达菲曾观看过伐木工人比赛的往事。 截至发稿，马斯克和SpaceX均未就此置评。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

苹果 凤凰网科技讯 北京时间10月22日，据彭博社报道，苹果公司正试图通过加入一块巨型可折叠屏幕来重塑iPad，但这一计划遇到了开发障碍，可能导致原定的发布计划被推迟。 这款可折叠iPad的开发已有数年之久，预计售价约为3000美元(约合2.1万元人民币)，最近的目标是在2028年发布。但据知情人士透露，由于在重量、功能以及显示技术方面面临工程挑战，其发布时间可能被推迟至2029年或更晚。 知情人士称，苹果正与三星显示公司合作，为这款设备开发一块约18英寸的屏幕面板。该屏幕可最大程度减少折叠屏出现的折痕，这与苹果正在研发的可折叠iPhone所采用的技术思路一致。 可折叠iPad项目是苹果将更具创新性的设备推向市场的更大计划的一部分。苹果刚刚推出了多年来首款全新iPhone设计：售价999美元的超薄iPhone Air机型，并且还在研发从智能眼镜到桌面机器人等一系列产品。 与可折叠iPhone不同，这款新平板电脑(内部代号J312)的原型机并未配备外部显示屏。设备在折叠时看起来类似一台Mac笔记本，两侧均为铝制外壳；展开后，其尺寸大约相当于一台13英寸笔记本电脑。 可折叠iPad与华为MateBook Fold相似 开发18英寸可折叠显示屏的技术被证明尤其复杂且成本高昂，使得这款设备的预计售价约为13英寸iPad Pro的三倍。与后者一样，这款可折叠平板将采用OLED显示技术。该技术能呈现更鲜艳的画面效果，并使屏幕更薄。 工程师们还担心目前可折叠iPad原型机的重量问题。现有iPad Pro机型根据尺寸的不同，重量约为1磅至1.3磅；而可折叠产品的测试机则约为3.5磅(约合3斤)，几乎与一台MacBook Pro相当。 参与该项目的人士表示，苹果可折叠iPad与华为在今年5月推出的MateBook Fold相似，后者是一款18英寸可折叠平板，重量比苹果目前的原型机轻约1磅，售价约3400美元，但目前仅在中国市场销售。 截至发稿，苹果发言人不予置评。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

亚马逊AWS 凤凰网科技讯 北京时间10月21日，英国《金融时报》Lex专栏发表评论文章称，亚马逊云计算服务故障导致的全球互联网大中断表明，99.9%的可靠性有时仍不够，企业需要增加更多云计算服务提供商来分摊风险，但这也需要企业增加预算。 以下是文章全文： 医院经验表明，接触病原体是强化免疫系统的有效途径。当全球企业仍在评估周一亚马逊云服务数小时中断的影响时，类似的原理似乎正在数字领域显现。 从Zoom、Snapchat到Reddit和ChatGPT服务，众多用户因亚马逊美国东海岸云服务故障陷入困境。更不巧的是，许多公司IT人员用来共享故障和威胁信息的通讯工具Slack 也一度无法使用。 亚马逊AWS年收入已大涨 此类故障并非首次，但随着更多数据与用户向线上迁移，事故代价正持续攀升。2017年，亚马逊云服务因一名工程师的打字错误短暂出现故障时，其年营收为200亿美元。而现在，根据伦敦证券交易所集团汇总的分析师预测，亚马逊云服务年营收已接近1300亿美元，且仍保持约20%的年增长率。 摆脱单一依赖 表面看来，这类突发故障强化了制定应急计划的必要性。明智的企业从不会把所有鸡蛋放在同一个篮子里。然而，供应的多元化并非易事：云服务客户虽可通过在不同服务器、数据中心和区域复制数据来分散风险，但每种方案都伴随着额外成本。对部分亚马逊客户而言，即便将数据托管于美国境外仍无济于事，因为诸如“身份管理”更新等核心功能仍依赖美国东部节点，这实质上形成了单点故障隐患。 更稳妥的方案是采用多云计算服务，即在多个云服务商之间实现数据协同，从谷歌、微软等行业巨头到DigitalOcean、Vultr等新兴服务商皆可纳入考量。当然，成本也将水涨船高。多数供应商不仅收取存储费用，还会对数据传输收取额外费用或“出口费”。 不过，微型灾难往往能让企业提高警觉，调整优先级。客户通常认为99.9%的正常运行时间已经足够，但这仍意味着每年可能有8小时46分钟的中断。实际上，即使是“三个九”的可靠性，也可能仍显不足。企业在网络安全上的投入已经在不断增加，而在系统韧性上的关注或许同样值得加强。 当然，如果企业应对潜在中断的方式是增加更多冗余，那么显而易见的受益者就是云服务和数据中心提供商，一定程度上也包括亚马逊。这在算力基础设施开发商大力扩张的背景下并非坏事。如果市场正在形成泡沫，那么企业因焦虑而增加的科技预算可能会让泡沫维持得更久一些。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

快科技10月21日消息，据媒体报道，10月18日至20日，朱雀三号遥一运载火箭在东风商业航天创新试验区成功完成首飞任务第一阶段工作——加注合练及静态点火试验。 接下来，火箭将按计划实施垂直状态操作演练，随后返回技术区进行检测与维护，为正式开展入轨发射及一子级回收任务做好全面准备。 据了解，朱雀三号运载火箭的首飞试验任务共分两个阶段推进：第一阶段重点开展加注合练与静态点火测试，完成后返回技术区进行检测维护；第二阶段则以实现入轨发射为核心目标，并同步尝试一子级回收。 朱雀三号运载火箭于2023年8月正式立项，由蓝箭航天自主研制，是一款面向大型星座组网需求的大运力、低成本、可重复使用液体运载火箭。该箭一、二级箭体直径为4.5米，整流罩直径达5.2米，全箭长约66.1米，起飞质量约570吨，起飞推力超过750吨。 该型火箭采用不锈钢作为箭体主结构材料。一子级配备九台天鹊-12A液氧甲烷发动机，并搭载了用于子级回收的栅格舵与着陆支腿等装置，能够在执行轨道发射任务后，实现自主高精度返回、软着陆与重复使用。

黄仁勋 凤凰网科技讯 北京时间10月21日，美国《华尔街日报》周一发文，披露了OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)与英伟达等科技巨头达成一系列重磅投资交易的内幕。文章称，英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)不想错过这波AI基础设施投资热潮，主动联系奥特曼磋商AI投资事宜。虽然双方的谈判一度告急，但最终还是达成了1000亿美元投资协议。 主动出击 今年1月，就在黄仁勋即将结束在亚洲的庆祝春节之旅时，软银CEO孙正义(Masayoshi Son)与奥特曼一道在白宫宣布了史上最大规模的AI基础设施项目“星际之门”。 近十年来，黄仁勋一直是AI芯片领域的关键人物，正是英伟达提供的这些芯片支撑了OpenAI的崛起。 知情人士称，他原本希望与奥特曼宣布如此重大合作的人是自己。此后不久，英伟达秘密向OpenAI提出了一个类似投资计划，实质上将软银排除在外，并自行筹集建设新数据中心所需资金。 黄仁勋希望站在奥特曼身边的是他 最终，这场谈判促成了双方上月在英伟达圣克拉拉总部宣布了一项高达1000亿美元的合作协议。 “这是史上最大规模的计算项目。”黄仁勋表示。 奥特曼或许无意引发黄仁勋的错失恐惧症，但他的一系列投资合作确实产生了这种效应，而且这种情绪正在持续蔓延。 为了实现让OpenAI获得几乎无限算力的愿景，奥特曼近期展开了一场密集的交易攻势，巧妙利用硅谷各大巨头的竞争心理，让他们竞相投资、以便从OpenAI未来增长中分得一杯羹。 神秘报道 到今年夏天时，OpenAI与英伟达就自建AI基础设施项目的谈判陷入停滞。 接着在6月27日，科技媒体The Information发布报道称，OpenAI已开始租用谷歌的TPU芯片为ChatGPT提供算力，此举在英伟达圣克拉拉总部引起不小震动。 当时，OpenAI正寻求降低对英伟达的依赖，这已经是众所周知的事情。这家创业公司不仅正与博通合作设计自研芯片，同时也在密切关注英伟达竞争对手AMD的芯片产品。 这个春天，OpenAI还与谷歌签署了首份云计算合约，这使得外界猜测它可能会开始使用谷歌的芯片。 黄仁勋致电 在这篇报道发布后，黄仁勋立即致电奥特曼核实情况，并释放出愿意重启谈判的信号。一位与黄仁勋有过交流的人士透露，他意识到英伟达可以通过直接投资的方式为OpenAI提供帮助。 随后，英伟达在官方X账号上发布了一张截图，显示OpenAI否认有使用谷歌自研芯片的计划。 奥特曼 最终，英伟达与OpenAI签署了一项协议，同意向其出租最多500万颗芯片，以当前标准计算价值3500亿美元。此外，英伟达还获得了最高1000亿美元的投资权，用于帮助这家创业公司履行该协议。 贷款担保 据知情人士透露，作为这项交易的一部分，英伟达还在讨论为OpenAI的部分贷款提供担保，这些贷款将用于建设OpenAI自有数据中心。 一旦OpenAI无法偿还贷款，此举可能会让英伟达承担数十亿美元的债务义务。这项安排此前从未被公开报道。 在AMD于10月6日宣布与OpenAI达成合作后，其股价飙升24%，创下该公司史上最大单日涨幅之一。根据协议，OpenAI有机会获得10%的AMD股权。 黄仁勋在电视节目中评论此事时表示：“鉴于AMD对下一代产品的热情如此高涨，我很惊讶他们竟在产品问世前就出让了10%的公司股权。” 不久之后，又有新消息传出：博通宣布同意与OpenAI工程师合作开发一款新的芯片和计算系统。双方自2024年初以来就一直在共同研发该芯片，但在英伟达宣布与OpenAI达成协议后，双方的谈判明显加速。 最终，博通的交易规模与英伟达持平，同样向OpenAI提供10吉瓦算力。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

纳德拉 凤凰网科技讯 北京时间10月22日，据彭博社报道，微软公司CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)的2025财年薪酬飙升至9650万美元(约合6.87亿元人民币)，创下他自十多年前担任CEO以来的最高薪酬。微软董事会指出，纳德拉带领公司在AI领域取得了“非凡”的年度进展。 微软董事会薪酬委员会在周二发布的监管文件中对股东表示：这些业绩表明，纳德拉及其领导团队已将微软塑造成了这一世代性技术变革中的明确领军者。” 纳德拉的薪酬较2024财年的7910万美元增长22%。微软在监管文件中表示，纳德拉的薪酬中包含250万美元的基本工资，90%的薪酬以微软股票形式发放。纳德拉自2014年起担任微软的第三任CEO。 纳德拉的薪酬走势 截至6月的2025财年，纳德拉的几位核心副手也获得了薪酬增长。微软CFO艾米·胡德(Amy Hood)的总薪酬达到2950万美元，近期晋升负责微软商业业务的贾德森·阿尔特霍夫(Judson Althoff)的总薪酬为2820万美元。 截至周二收盘，微软股价年内已上涨23%。微软Azure云计算业务的增速持续领先于亚马逊公司等竞争对手。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

原标题：首次！首次！西湖大学再获重要突破 ◎ 科技日报记者 刘园园 记者10月20日获悉，西湖大学生命科学学院卢培龙研究团队联合西湖大学李波等团队，历时六年实现两项“世界首次”——首次实现电压门控阴离子通道的精确从头设计、首次完成人工设计离子通道蛋白的体内实验，推动蛋白质设计领域实现重要突破。相关研究日前刊发在《细胞》期刊。 “在人体内，神经细胞、肌肉细胞等大部分细胞的表面，都分布着离子通道。它们的任务是连接细胞内外，精准传递信息。”卢培龙介绍，天然电压门控离子通道能感知电压变化控制“开关”，还可筛选特定离子，如同“安检闸机”。 西湖大学科研团队首次实现电压门控阴离子通道的精确从头设计。西湖大学供图 在该研究中，卢培龙团队实现了蛋白质设计领域的重要突破——从设计静态结构的膜蛋白，跨越到可以设计具有动态变化、能够对外界刺激做出响应并发生构象变化的跨膜蛋白。研究团队与西湖大学李波团队合作，将人工通道植入小鼠大脑神经元，发现小鼠神经元放电频率显著降低，证明人工设计的离子通道蛋白可在生理条件下发挥作用。 “这项研究成果展示了蛋白质从头设计的巨大潜力，也意味着我们距离开发能够调控细胞和神经活动的人工设计离子通道蛋白药物更近了一步。”卢培龙表示。

会跳芭蕾，能打功夫。 中国机器人，又一次刷新人类想象。 年初还在春晚穿花袄、扭秧歌，现在已经能驾驭高精尖动作：能走、能跑、能打拳、还能穿衣走秀。这不是科幻电影桥段，而是宇树科技刚刚发布的仿生机器人——H2。 虽相比前一代H1重了整整二十多公斤，但动作更轻，反应更快。全身有31个关节，能踢腿、单脚平衡、甚至做“腾空旋转”。 这一次，宇树是真的把“人形机器人”从概念拉进了现实。 在发布的视频里，H2身高一米八、体重70公斤，能跳一支标准芭蕾舞，接着转头又耍起中国功夫，单脚站立、踢腿出拳，每个动作都干净利落，没有丝毫机器的生硬感。更让人惊讶的是，外观上，H2还拥有一张酷似人类的“脸”，让它不再像个冷冰冰的机器。 过去机器人走路像踩高跷，动作生硬、摇摇晃晃。H2的步态却像练过功夫，重心控制流畅，转身、俯身、举手、抬腿一气呵成。支撑其背后的是，宇树自研的动态平衡算法：不论你推它、撞它、还是让它跳起来，它都能像人一样立刻稳住身形。 有人问，它能干嘛？答案是：几乎一切。工业巡检、仓储搬运、舞台演出、陪护老人、教育展示……它能跳舞的身体，也能扛货的手臂。更重要的是，它不会累、不会情绪化、也不会离职。 有人觉得这只是噱头，但你要知道，年初。宇树的机器人，还在春晚穿着东北大花袄扭秧歌，而今天，它已经进化到能做芭蕾旋转，打中国功夫。短短几月，宇树就在关节控制和算法平衡上，实现了跨代升级。 而更大的背景是，中国机器人赛道正在迎来大爆发。90后天才王兴兴前段时间曾表示，中国智能机器人行业的增长率，已经飙到 50%-100%。资本、算力、算法，全在往“人形智能”倾斜，几乎所有科技巨头都在卷这一赛道。 全球范围内，从特斯拉的Optimus到波士顿动力的Atlas，都在推进人形机器人。但H2的发布，意味着中国团队已经站上同一战场。这不仅是速度的问题，更是方向的问题。 想象一下，未来有一天，它甚至可能会出现在你家里，24小时跟着你，帮你拿快递、做清洁、陪你聊天、照看老人，甚至在危险环境下替你出任务。 从自动驾驶、新能源电池，到这次的H2，人形机器人正成为中国科技的下一张王牌。

IT之家 10 月 21 日消息，近期，英国伦敦大学学院（UCL）与穆菲尔德眼科医院（Moorfields Eye Hospital）团队合作，推出一种名为 PRIMA 的人工视觉电子眼植入装置，成功帮助失明患者恢复阅读能力，临床试验显示，84% 的受试者能够再次识别字母、数字和单词。 据介绍，相应临床试验共招募 38 名因“干性年龄相关性黄斑变性”病症导致中心视力丧失的患者（此类疾病可导致患者黄斑区出现玻璃膜疣，导致视网膜色素上皮细胞和感光细胞逐渐退化萎缩，进而引发中心视力缓慢下降），每位患者的中心视力均因相应病症丧失。受试者在手术植入人工视觉电子眼后，平均能够阅读视力表上的五行字，作为比较，手术前多数患者几乎无法分辨视力表内容。 据介绍，这一人工视觉电子眼 PRIMA 是首个能令完全失明的眼睛恢复阅读能力的植入装置，相应手术由受过训练的玻璃体视网膜外科医生进行，整个植入过程不到两小时即可完成。手术先进行玻璃体切除术，移除眼内玻璃体凝胶，然后将尺寸约 2mm x 2mm、类似 SIM 卡形状的微芯片植入中央视网膜下，即宣告完成。 术后，患者佩戴连接腰部小型电脑的增强现实眼镜，眼镜摄像头捕捉视觉场景，并通过红外光束将信息投射到芯片上。AI 算法将相应视觉数据转化为电脉冲，通过视神经传递至大脑，形成一种新的视觉感知。经过练习，患者可以学会扫描文字并调整缩放以阅读，康复训练通常持续数月。值得注意的是，没有患者出现周边视力下降。 英国受试者 Sheila Irvine 分享了她的体验：“在植入装置之前，我的眼睛就像有两个黑色圆盘，周围景物扭曲。我是个书迷，很想找回阅读的感觉。”当她再次识别到字母时，她形容那一刻“兴奋得难以形容”。现在，她能够阅读小字、填写填字游戏和查看产品标签，表示自己现在更乐观了。

IT之家 10 月 21 日消息，据科技日报报道，我国科研人员在嫦娥六号月壤样品中发现罕见陨石撞击残留物，不仅证实了小行星碎片能够从太阳系外围“长途跋涉”至内太阳系，也为解释月球上水的来源提供了全新线索。相关成果于 10 月 21 日发表在《美国国家科学院院刊》上。 据IT之家了解，陨石被誉为“太阳系的信使”，携带着行星诞生和演化的秘密。然而，由于地球有厚厚的大气层，陨石坠落时大多会被烧毁或磨损，加上地壳运动频繁，陨石留下的痕迹也很难保存。这使得一种富含水分与有机物的珍贵陨石 ——CI 型碳质球粒陨石，在地球上极为罕见。而月球没有大气和地质活动，就像一个完美的“天然档案馆”，能将亿万年来陨石撞击的痕迹清晰地保存下来。 在这项研究中，由中国科学院广州地球化学研究所徐义刚院士和林莽研究员领衔的团队，对嫦娥六号月壤样品进行了系统分析，成功识别出 CI 型碳质球粒陨石的撞击残留碎片。研究发现，这些碎片是该类陨石的母体撞击月表后熔融并快速冷却形成的产物。同时，研究人员还据此建立了一套有效识别地外样品中陨石物质的新方法。论文共同第一作者、中国科学院广州地球化学研究所副研究员王锦团表示，这一发现不仅证实了外太阳系物质可以向内迁移，刷新了以往对太阳系物质运动机制的认识，也为未来月球水资源分布和演化研究提供了新方向。 值得注意的是，CI 型陨石的母体小行星主要分布在外太阳系，通常富含水与有机质等挥发性成分。统计分析显示，这类陨石在月球表面的比例远高于地球，说明过去碳质陨石撞击地月系统的贡献可能被严重低估。研究人员提出，此前在月球样品中检测到的特定特征的水，很可能就源自这类陨石的撞击。

逃离果链，歌尔股份是认真的。 10月17日晚间，歌尔股份发布公告称，终止筹划以约104亿港元（现汇率约合94.97亿元人民币）收购联丰商业集团旗下米亚精密科技与昌宏实业100%股权的事项。 公开信息显示，该预案于7月23日首次公布，旨在通过收购增强歌尔公司在精密结构件领域的竞争力，资金来源为自有或自筹资金。 米亚精密、昌宏实业均为苹果手机结构件核心制造商，此项交易一旦成功落地，会进一步巩固歌尔股份在果链中的地位。 纵观歌尔股份近期的一系列资本操作，包括与上海奥来“联姻”、收购英国Micro-LED巨头Plessey等运作，再结合本次“放弃”巩固果链地位的机会。歌尔股份似乎正以VR等光学技术之名，将更多的注意力放到了“逃离果链”的命题上。 只不过，随着苹果开始放弃头显，加大对AI眼镜的投入，会出现一个魔幻的未来场景，就是歌尔股份一通操作之下，在一两年之后，在VR代工等赛道上，自己又撞见了苹果。 曾经在绑定苹果上吃过大亏的歌尔股份，有些无奈。 苹果暴走 苹果，重回巅峰。 10月21日，苹果收涨3.94%，报262.24美元刷历史新高，总市值达3.89万亿美元，超越微软成为美国第二大市值公司，仅次于英伟达。 研究公司Counterpoint报告显示，iPhone 17系列在中国和美国市场的早期销售强劲，销量比iPhone 16系列高出14%，其中iPhone 17基本款在中国销量几乎翻了一番。 在iPhone 17系列正式发售之前，由于此前产品更新迭代幅度不大、AI等功能缺位等原因，舆论场更多还是看衰苹果。 这一次，苹果将iPhone 17的牙膏挤爆，功能拉满，即便iPhone 17基础款都拥有高刷等功能。 截图来源于苹果官网 分析师Mengmeng Zhang表示：iPhone 17基础款对消费者极具吸引力，性价比优势显著，它搭载了性能更强的芯片、升级后的显示屏、更大的存储容量，前置摄像头也有所提升，售价却与去年的iPhone 16保持一致。 一般来说，苹果的业绩暴走会带动整个果链的起飞，无论是股价上的直接刺激，还是加速果链内部的整合。 2020年，蓝思科技以99亿元收购可胜科技（泰州）和可利科技（泰州）100%股权。可胜/可利是苹果MacBook、iPad金属外壳主力供应商，拥有成熟的CNC加工和表面处理技术。 彼时，苹果风头正盛，据CINNO Research监测数据显示，2020年全年的中国市场智能机销量约3.05亿部，同比大幅下降21%，销量表现略低于预期，主要因国内疫情及多重市场因素叠加影响。但苹果销量实现了3870万部的销量，同比增长13%，销量在Top5品牌中同比唯一正增长，市场份额为12.7%，同比增长3.8个百分点。 就在那个时候，苹果开启了收割全球市场的模式。数据显示，2020年苹果利润574.11亿美元，2021年为946.8亿美元，2022年是998.03亿美元，2023年是969.95亿美元，均是全球第一。 有分析人士指出，类似苹果这种上游的大腿处于业绩暴涨的时刻，下游的供应商自然希望实现快速整合，抱团去拿到更大的订单，携手“做大做强”，极少出现“谈不拢”的情况。 故当歌尔股份宣布终止交易的时候，让外界颇感意外，自消息宣布后已经连续3个交易日下跌，区间累计跌幅8.98%，直到10月21日才有所回暖。 主动跳船？ 关于绑定苹果，歌尔股份是有心理阴影的。 2022年，歌尔被踢出AirPods Pro 2供应链的事件，不仅让其股价蒸发数百亿元人民币，更是导致2023年的全年业绩不佳。 根据歌尔股份在2023年全年财报数据显示，在报告期内，公司实现营业收入985.74亿元，同比下降6.03%；归属于上市公司股东的净利润为10.88亿元，同比下降37.8%；扣非净利润8.6亿元，同比下降47.16%。 相比其他果链企业，歌尔股份在AR领域的积累，或许能缓解果链企业的焦虑。在上一波VR浪潮中，歌尔股份就是一款名为Oculus Quest 2的VR头显的核心供应商，随后，歌尔股份又成为索尼、Pico等众多VR龙头厂商的核心/独家代工厂，据中泰证券研报披露，截至2021年歌尔在高端VR/AR整机代工领域中市占率接近80%。 Oculus Quest 2产品宣传图 在某种程度上，正是歌尔股份在高端VR/AR整机代工领域的订单，才没有让踢出果链的事件进一步恶化。 后来，歌尔股份虽恢复了在果链中的地位，拿到了相应的订单，但降低对苹果的依赖，已经被公司提上了日程。 据2024年年报显示，歌尔股份正在推进的9个研发项目中，至少有4项与AR、AI眼镜相关。 今年9月，歌尔股份正推进子公司歌尔光学对上海奥来的股权收购。根据后续披露方案显示，歌尔光学拟通过定向增资扩股方式，以5.3亿元注册资本取得上海奥来100%股权。 交易完成后，歌尔光学将持有上海奥来100%股权，歌尔股份对歌尔光学的持股比例由56.6560%降至37.7707%。此举旨在补强晶圆级微纳光学器件领域竞争力，支持AI智能眼镜、AR增强现实等业务发展。 歌尔股份称，本次交易可实现歌尔光学与上海奥来优势互补，显著增强在光波导等领域的竞争优势，同时缓解资金压力，加快形成成熟产能，抢占市场先机。 8月8日晚间，歌尔股份以重金1亿美元（7.1842亿元人民币），透过子公司跨境投资英国Micro-LED巨头Plessey。Micro-LED，被普遍认为是下一代显示技术的终极方案，也是通往消费级AR眼镜必须攻克的技术高地。 几乎就在歌尔股份终止那项收购的同一时间点，上海市浦东新区人民政府官网发布了关于歌尔国际创新中心项目设计方案规划的公告。 公告明确，该项目由歌尔集团旗下上市公司歌尔股份的子公司——上海歌尔科技发展有限公司负责建设实施。 AR与苹果，这一进一退的操作。或许已经表明歌尔股份的真实态度。 又撞见苹果 2025年，几乎成了果链企业的“资本运作年”。 包括歌尔在内的众多果链巨头们，都在频频进行资本操作。 歌尔股份旗下歌尔微电子正在冲刺港股IPO。该公司于今年7月向港交所递交上市申请，为年内第二次递表，中金公司、中信建投国际、招银国际及瑞银集团担任联席保荐人。 招股说明书显示，2022年至2025年前三个月，歌尔微电子收入分别为31.21亿元、30.01亿元、45.36亿元、11.20亿元；同期年内利润为3.26亿元、2.89亿元、3.09亿元、1.16亿元。 8月18日，立讯精密正式向港交所递交上市申请，计划融资超过10亿美元。招股书中明确提到，募资的用途之一，是“投资上下游行业或相关产业的优质目标”。 就在递表之前，立讯已经展开了一系列令人眼花缭乱的并购：3月，以43.89亿元收购闻泰科技的ODM业务，从纯粹的“代工”向上游的产品集成拓展；更早前，还斥资5.25亿欧元，收购了德国百年汽车线束制造商莱尼。 7月9日，蓝思科技正式在香港挂牌交易，集资47.68亿港元。 上述果链企业都在利用香港这个国际资本平台，来寻找苹果之外的“第二曲线”，汽车电子、通信与数据中心、AR，但凡能想得到的领域，都是它们试图转型的新通路。 以立讯精密为例，至少在业务构成上，这家共计正在开拓与苹果关联度较低的领域。立讯精密的财报显示，其汽车电子、通信与数据中心业务线的收入，复合年增长率分别高达49.6%和19.6%。 相比之下，歌尔股份面子上是在加码AR等光学技术来远离苹果，但里子上存在又绕回果链的可能性。 跟踪报道苹果多年，且在苹果公司内部人脉甚广的彭博社马克・古尔曼在近期爆料称，苹果正将研发重心从Apple Vision Pro转移至智能眼镜赛道，甚至暂停了轻量版头显开发并调配核心团队资源，其首款产品Apple Glass计划于2026年发布、2027年正式发售。 兜兜转转之后，歌尔股份在AR的赛道上，又撞见了苹果。毕竟，苹果的头显产品，就是歌尔股份在代工。 况且，苹果实在是“给得太多”。 有苹果供应商高管曾透露，尽管苹果订单的利润不一定是最高的，但一定会给供应商提供合理的利润，不会出现压榨供应链导致产品品质降低的情况。同时，在业内看来，苹果订单是相对稳定的收入来源，其他“非果链”供应商压力更大。 此外，苹果对供应链的管理、创新能力，以及进入“果链”的行业标杆效应、资本市场认可等，都能带来订单以外的收获。 只不过，苹果很难接受供应商以“方案提供商”的身份介入其中，而歌尔股份的各类资本操作，就是奔着成为方案提供商去的。 一个不想被下游供应商裹挟，另一个不想继续被上游拿捏。VR/AR代工领域市占率超70%，AI眼镜代工份额预计达60%以上，这是歌尔股份未来与苹果博弈的底气。 但苹果向来擅长扶植供应商，在同一个环节，苹果通常找两家以上供应商合作，即使其中一家可能规模小，苹果在前期提供技术并给予一定量的订单，快速形成规模，从而对赛道内的龙头形成制衡。 在某种程度上，京东方在OLED面板的崛起，除了自身不断攻克技术难关，也跟苹果有意识地在遏制三星一家独大脱不了干系。 可以遇见，未来的AR供应链领域，少不了一场苹果与歌尔股份的博弈。

快科技10月22日消息，对于特朗普来说，一分钱没有花美国政府成了英特尔最大股东，反而他们还因此大赚特赚。 8月22日，英特尔宣布与美国政府达成协议，美国政府将向英特尔普通股投资89亿美元，收购该公司9.9%的股份。 据悉，这一重大举措不仅为英特尔带来了巨额资金，也显著提升了其市场估值。在投资之初，英特尔的总市值仅为1070亿美元，而如今已飙升至1810亿美元。 美国总统特朗普在接受采访时表示：“自从我促成这笔大交易以来，我们的收益已经达到了400亿美元。他们来见我时，我说，‘我认为美国应该拥有你们公司10%的股份。’他们同意了。这对他们也有好处，他们的股价大幅上涨，赚了一大笔钱，但我们在这笔交易中赚了300到400亿美元。Mountain Pass的情况也是如此，但那是因为我们希望获得稀土精炼。” 今年8月底，软银和美国政府共同获得英特尔股份时，该公司的股价低于其账面价值，意味着其资产价值超过了市场估值。尽管英特尔连续几个季度出现亏损，且尚未完全走出困境，但其低市值主要是其受损声誉的反映。

雷达财经出品 文|彭程 编|孟帅 光伏设备龙头企业晶盛机电，近期再现高管减持动作。 10月16日，晶盛机电发布公告称，公司多位董事或高管计划减持公司股份合计不超过277.62万股。以晶盛机电当天40.82元/股的收盘价估算，此次减持计划涉及金额高达约1.13亿元。 雷达财经梳理发现，此番并非是晶盛机电高管首次减持。早在2019年9月，晶盛机电就曾发布《关于部分董事、高级管理人员减持股份的预披露公告》。截至2020年4月28日，朱亮、张俊、傅林坚、陆晓雯、石刚合计减持公司股份241.68万股。 此番高管减持之际，晶盛机电的业绩正持续承压。继去年跌至2014年以来首次营收、归母净利润双降的业绩低谷后，公司业绩颓势仍未扭转。今年上半年，公司营收同比下降42.85%，归母净利润更是同比大幅下滑69.52%。 对于业绩下滑的原因，晶盛机电坦言，受光伏行业周期性调整影响，公司光伏设备和材料收入及盈利同比下滑。 在光伏业务承压的情况下，晶盛机电正积极布局半导体业务，以寻求新的增长突破口。10月16日，晶盛机电在投资者互动平台回应与半导体设备厂商新凯来的合作关系时表示，新凯来是公司全资子公司晶鸿精密的半导体精密零部件客户。 当前，在行业周期性调整的大背景下，作为国内光伏设备领域的龙头企业，晶盛机电正经历着转型阵痛。而这一困境也直接传导至公司实控人层面，邱敏秀与曹建伟的财富规模均受到显著冲击。 据《新财富杂志500创富榜》，2022年曾以166.1亿元财富登榜的邱敏秀家族，今年财富已缩水至76.1亿元；而2022年身家达140.4亿元的曹建伟，则直接在今年跌出了这一榜单。 晶盛机电抛减持计划，多位高管拟合计减持超亿元 10月16日，晶盛机电发布《关于董事及高级管理人员减持股份预披露公告》。 公告显示，公司董事及高管朱亮，高管傅林坚、张俊、陆晓雯、石刚计划在2025年11月8日至2026年2月7日期间，以集中竞价或大宗交易方式减持公司股份合计不超过277.62万股，占公司剔除回购专用账户股份后的总股本比例为0.21%。 根据公告披露，此次高管减持的股份来源为公司首次公开发行前已发行的股份及股权激励获得的股份，减持原因均为个人资金需求。 若按照公告发布当日40.82元/股的收盘价计算，此次减持计划涉及金额约1.13亿元。 值得注意的是，这并非晶盛机电高管首次减持。早在2019年9月30日，晶盛机电就曾发布公告称，公司实际控制人的一致行动人、董事、总裁何俊，董事、副总裁毛全林、朱亮，副总裁张俊、傅林坚、陆晓雯、石刚，计划自公告之日起十五个交易日后的六个月内以集中竞价交易、大宗交易方式减持公司股份合计不超过785.4万股，占公司总股本的0.61%。 时间转眼来到2020年4月，晶盛机电披露了前述减持计划的进展。截至2020年4月28日，本次减持计划期限已届满，何俊、毛全林未实施减持，朱亮、张俊、傅林坚、陆晓雯、石刚合计减持公司股份241.68万股。 此番高管减持动作引发关注之际，晶盛机电的业绩表现同样备受瞩目。 财报显示，2024年，晶盛机电实现营收175.77亿元，同比下降2.26%；归母净利润25.1亿元，同比下降44.93%。而这是自2014年以来，公司年度业绩首次出现营收、归母净利润双降的情况。 进入2025年，晶盛机电的业绩颓势并未得到扭转，反而延续了上一年的不佳态势。上半年，公司实现营收57.99亿元，同比下降42.85%；归母净利润6.39亿元，同比下降69.52%。 对于业绩下滑的原因，晶盛机电在特定对象调研活动上表示，受光伏行业周期性调整影响，公司光伏设备和材料收入及盈利同比下滑。 晶盛机电的这一解释，与整个光伏行业的发展状况相符。当前，光伏产业链各环节均呈现出“产能过剩”的情况。 中国光伏行业协会统计数据显示，截至2024年末，国内硅料、硅片、电池、组件四大主产业链产能均突破1100GW，而2025年全球光伏市场乐观需求量仅为600GW。 供需关系失衡，导致光伏产品价格持续承压，行业整体产能利用率处于低位，部分企业甚至被迫进入半停产状态。作为光伏设备领域的龙头企业，晶盛机电自然也不可避免地受到了行业周期性调整的影响。 晶盛机电光伏业务承压，大力推进半导体业务 在光伏业务承压的背景下，晶盛机电正积极布局半导体业务，以寻求新的增长点。 财报显示，截至上半年末，晶盛机电的产品涵盖半导体装备、半导体衬底材料、半导体耗材及零部件领域。 雷达财经了解到，在半导体装备板块，晶盛机电目前已取得重要进展。其中，在集成电路装备领域，公司自主研发的12英寸常压硅外延设备顺利交付国内头部客户，其电阻率、厚度均匀性等关键指标达到国际先进水平。 在化合物半导体装备领域，公司紧抓碳化硅产业链向8英寸转移的行业发展趋势，加强8英寸碳化硅外延设备以及6-8英寸碳化硅减薄设备的市场推广。 在新能源光伏装备领域，公司持续加强研发技术创新，在产品技术和工艺、自动化和智能化以及先进制造模式等领域持续进行创新，以创新产品为下游客户提效。 在半导体衬底材料领域，公司蓝宝石衬底材料技术和规模全球领先；6-8英寸碳化硅衬底材料技术及规模处于国内前列，量产的6-8英寸碳化硅衬底核心参数指标达到行业一流水平。 在半导体耗材及零部件领域，公司半导体用石英坩埚技术和规模国内领先，半导体大尺寸合成石英坩埚实现国产替代；光伏石英坩埚技术和规模全球领先；大型真空腔体、大型高精密框架、精密传动主轴、磁流体、真空阀门等半导体精密零部件加工能力与量产规模处于国内前列。 截至上半年，晶盛机电及下属子公司共拥有有效专利1158项，其中发明专利300项（含国际专利15项），研发实力雄厚。 半年报显示，截至上半年末，晶盛机电未完成集成电路及化合物半导体装备合同超37亿元（含税）。 虽然公司尚未在财报中披露半导体设备业务的具体营收数据，但据公司相关人员表示，近两年主营业务营收中，光伏业务的占比在下降，半导体业务的占比在提升。 对于晶盛机电上半年的业绩，中国银河发布题为《光伏承压，期待半导体贡献新动能》的研究报告。中国银河指出，公司半导体业务持续发展，主要受益于半导体行业持续发展和国产化进程加快。 值得关注的是，近期晶盛机电与半导体设备厂商新凯来的合作关系，引发市场关注。 10月16日，晶盛机电在投资者互动平台对此事回应称，新凯来是公司全资子公司晶鸿精密的半导体精密零部件客户。 据21世纪经济报道，其就双方的合作细节进一步询问晶盛机电，相关接线人员称，目前子公司与新凯来的合作规模暂不便透露，但表示“合作应该已有两三年了，在零部件业务里面（新凯来）是公司一个比较大的客户。” 学霸师生携手创业，财富较峰值大幅缩水 回看公司的发展历程，晶盛机电能够从众多同行中脱颖而出，成长为如今光伏设备领域的龙头企业，其背后离不开以创始人邱敏秀、曹建伟为代表的领导团队的高瞻远瞩与精心统筹。 翻阅邱敏秀的个人履历，可谓十分亮眼，她在机械设计、流体传动及控制领域深耕多年，积累了深厚的行业经验，尤其在电液控制技术研究领域成果斐然。 多年来，她凭借卓越的专业能力，承担并参与了电液控制技术领域的国家自然科学基金项目、863项目、国家重大科技专项课题以及省部级科技项目多达30余项，其科研成果不仅在学术界广受赞誉，还荣获了诸多重量级奖项。 据长江商报，1962年，年仅17岁的邱敏秀就读浙江大学机械系，毕业后被分配到浙江临安通用机械厂，做了8年的技术员。 1977年，时年32岁的邱敏秀回到了母校浙江大学，先后在液压教研室、流体传动及控制研究所、机械电子控制工程研究所工作，历任实验室主任、研究员、机电所副所长等职。 2006年，61岁的邱敏秀以技术入股的方式，参与创建上虞晶盛机电工程有限公司，这便是晶盛机电的前身。从此，她开启了一段充满传奇色彩的创业征程。 2012年5月，晶盛机电成功登陆深交所创业板。在邱敏秀的带领下，晶盛机电从一家小公司，发展成为市值超500亿元的光伏设备龙头。 如今的晶盛机电，已在多领域确立领先地位：全球光伏装备领域实现技术与规模双领先，国内集成电路级8-12英寸大硅片生长及加工设备领域处于领先梯队，大尺寸蓝宝石晶体生长工艺与技术更是达到国际领先水平，成为手握核心技术、兼具规模优势的行业标杆。 值得关注的是，邱敏秀的丈夫路甬祥履历同样亮眼。他不仅是中国科学院院士、工程院院士、第三世界科学院院士，还曾担任浙江大学原校长、中国科学院原院长。 2016年，71岁的邱敏秀做出了一个令外界颇感意外的决定。她没有将公司的管理权杖交给自己的儿女，而是将董事长这一重任交到了年仅38岁的学生曹建伟手中。 公开报道显示，曹建伟1978年出生于浙江余杭，从小就是一个学霸。他凭借着优异的成绩成功考入浙江大学，并顺利获得浙江大学机械电子工程博士学位。 2010年11月至2016年12月，曹建伟担任晶盛机电的董事、总经理职务。2016年12月至今，曹建伟任公司董事长一职，兼任研发中心主任。 晶盛机电在招股书中曾提到，邱敏秀和曹建伟是公司技术研发团队的带头人，掌握公司全自动单晶硅生长炉、多晶铸锭炉及单晶硅生长炉控制系统产品的核心技术，并是公司大多数专利技术的共同发明人。 据晶盛机电介绍，邱敏秀和曹建伟一直密切合作，对公司发展战略、重大经营决策、日常经营活动均有相同的意见，对公司的日常经营、重大经营决策及实施拥有决定性的影响。 天眼查显示，邱敏秀、曹建伟同为晶盛机电的实际控制人。另据公司2024年年报，邱敏秀的子女何俊、何洁为实际控制人的一致行动人。 值得一提的是，此次高管集体减持后，晶盛机电的股价在10月17日下跌7.62%。随后在10月20日、21日，晶盛机电的股价又分别回升3.55%、5.45%。 不过，雷达财经注意到，与此前82.35元/股（前复权）的历史最高点相比，晶盛机电最新股价41.18元/股已几近“腰斩”。 事实上，身为晶盛机电的实控人，邱敏秀与曹建伟的财富状况与公司股价深度绑定。 在《2022新财富杂志500创富榜》上，邱敏秀家族和曹建伟分别以166.1亿元、140.4亿元的财富荣耀登榜，且均创下了各自登榜以来的最高纪录，一时风光无限。 不过，在今年揭晓的《2025新财富杂志500创富榜》榜单中，情况却发生了巨大变化。邱敏秀家族的财富跌至76.1亿元，较巅峰时期大幅缩水90亿元，财富遭遇“腰斩”，曹建伟更是直接跌出该榜单。 未来，在曹建伟和邱敏秀的共同引领下，晶盛机电能否在光伏行业的转型期中稳住阵脚，实现逆势增长？雷达财经将持续关注。

DeepSeek 又整出新东西来了，只用到原本十分之一 token，就能存下几乎一样的文字信息，这压缩比，香农看了都要流泪，冯·诺伊曼看了都要沉默。 更是直接把一堆老外给钓成了翘嘴。 昨天，DeepSeek 发布了新模型 DeepSeek-OCR，OCR 这东西咱们都熟悉，就是把图片里的文字给识别出来。 经常用微信的差友应该知道，微信客户端里的图片，被咱们点开后，是可以直接复制文字的。 没错，这就是一种 OCR 技术的应用。 但是 DeepSeek 这次的 「技能 OCR」则是刚好相反，它可以把大量文字变成一张图片，作为 AI 的“记忆载体”。 是的，用文字来存储信息，已经不够满足它了。 过去的大模型，不管是什么 ChatGPT、Gemini、Llama、Qwen、还是 DeepSeek 过去的自己，在读取数据的用的都是一种方式：文字，也就是平时常说的 token。 我们写的 Prompt，会被转换成一大堆的 token 给大模型，我们提供的参考资料，会被转换成一大堆的 token 给大模型，就算是能识别图像的多模态的大模型，也是要先把图片转换成了一段文字描述，来交给大模型来做辨认才行。 但文字 token 真的就是大模型理解世界的唯一方式么？ DeepSeek 决定试一试新的路子，毕竟，如果咱们把一张图片和一段文字放在一起，前者明显可以包含下更多的信息。 比如这个描述，就不够全面 既然如此，那我们能不能直接用图片来训练大模型？ 于是 DeepSeek 就开始整，结果发现这个用图片训练出来的模型，既中看，又中用。 一方面，它可以用更少的 token，来记住更多的内容。 在测试文档理解能力的任务里，DeepSeek-OCR 只用了100 个视觉 token，就超过了需要 256 个 token 的 GOT-OCR 2.0。 再放狠点，它用不到 800 个视觉 token， 就吊打了平均要6000+ token的 MinerU 2.0。 这就意味着、当我们让大模型开始使用图像的这种方式来记住数据了之后，模型就有能力用更少的token资源，来取得更好的表达效果。 另外，DeepSeek-OCR 还支持多种分辨率和压缩模式，来适应不同复杂度的文档： 比如说一张只有图片背景和标题文案的 PPT，可能只需要 64 个 视觉token 就足够表示了。 如果这页的文字内容比较多，那就会自动切换到 Large 模式，用上最多 400 个 视觉token 来记录。 如果觉得还不够的话，DeepSeek-OCR 还能支持动态调整的 Gundam 模式来记忆图片，主打一个应记就记，分清轻重缓急的记。 而且比起过去只能识别文字的传统模型来说，DeepSeek-OCR 能记住的数据还会更多。 论文里的一张柱状体，DeepSeek-OCR 能够自动把它给识别成 Excel 格式给保存下来。 文章里出现的有机化合物的分子结构图片，也能自动转化为标准的 SMILES（简化分子线性输入规范）格式存储。 不但能记住图片本身，DeepSeek-OCR 还会同时记住这张图片的位置，记住图片附近的文字在写些什么东西。。。 过去很多看不到的二维信息，都会被 DeepSeek-OCR 给再次捕获。 这玩意的价值有多大，可能大家一下都还没意识到。 这两年做大模型，除了显卡不够之外的最大问题，就是没有训练的数据了。 常规的数据集之前都用过了，想要再搞点高质量的数据集，要么偷偷去网上爬，要么花大价钱去买，再要么就是想办法自己合成。 但现在，很多过去没采集到的数据，就可以在二维信息里被采集到了。 就比如说很多论文文件，过去，大模型只能学到里面的文字信息，但是里面的各种图表，插图那都是两眼一摸黑。 但用上了 DeepSeek-OCR 之后，就可以把之前缺的这部分给无痛补上了。 实际上 DeepSeek 也是这么想的，在论文里还特意提了一嘴，说这个新模型在一张 A100 上，一天可以给大模型采集出 20 万页以上的训练数据。 所以说，在有了 DeepSeek-OCR 之后，过去的所有数据都值得用它来再识别一遍。 毫无疑问，这些数据，又会成为下一个大模型的养料。 另一方面，用二维的方式来存储数据后，整个模型运行起来也变得更省资源了。 咱都知道，我们在用大模型的时候，聊天聊的越久、上下文越长，这个模型就越容易出 bug。 这是因为大模型在运行的时候，要处理每一个单词，和其他所有单词的关系。 你把对话的长度增加一倍，整个模型的计算量就增加了四倍，增加了两倍，那整个模型的计算量就变成了原本的九倍。 这也是为啥现在大模型厂商都在给你限制上下文长度的原因之一，你要是在一个对话里聊的太嗨了的话，成本要直接卷上天去了。 而在用上了图像记忆之后，DeepSeek 可以把 token 的数量，压缩到原本的十分之一。。。 同时，还不会让性能有太大的损失。 在论文里可以看到，初出茅庐的 DeepSeek-OCR，就能用原本 1/10 的token 数量，达到原模型 96.5%的准确率。 即使哥们再狠点，给它压缩个20倍，模型的准确率，也还能保持个六成左右。。。 同时，DeepSeek 的研究人员还发现了一件好玩的事情。 他们会感觉大模型通过不同的清晰度来存储图像的方式，其实和我们人类遗忘信息的方式很像。 对我们人类来说，遗忘是一个循序渐进的过程。 刚发生的事情，就有点像是 DeepSeek 用 Gundam 模式存下来的数据，最清晰。 而随着时间的推移，这件事的重要性也会逐渐降低，存储它的格式也会从最大的 Gundam 一路降级，从 Large 一路降到最小的 Tiny，占用的 token 数量也会越来越少。 把这个概念引入到大模型里的话，咱们就可以把最近的聊天记录，用“4K HDR蓝光” 的格式来存储，而那些早年不太重要的聊天记录，则是给压缩成 480P 的文件保存。 通过这种主动遗忘的方式，是否能让大模型的上下文能力变得更强呢？ 这个想法很有意思，只不过目前就连 DeepSeek 自己也没能给出一个明确的答案。 不过好在 DeepSeek-OCR 还是和过去一样开源的，相信这个问题，要不了多久就会变成热门，整出不少新东西来。 最后，提到开源，我还注意到另外一件事。。。 这次研究不但是 DeepSeek 自己的成果，也是开源社区集体的胜利 比如训练数据里，用到了 华为的 Wukong 数据集，在生成样本文字时，借助了 百度的 PaddleOCR，而在图像特征提取部分，核心组件竟然是 Meta 开源的 SAM，在视觉语义理解层面，还整合了 OpenAI 的 CLIP 模型。 正是这些来自全球的开源成果，被 DeepSeek 重新编织成了一个能“用图片思考”的 AI。 所以，R2 什么时候会来呢。

新智元报道 编辑：KingHZ 【新智元导读】UC Berkeley、UW、AI2 等机构联合团队最新工作提出：在恰当的训练范式下，强化学习（RL）不仅能「打磨」已有能力，更能逼出「全新算法」级的推理模式。他们构建了一个专门验证这一命题的测试框架 DELTA，并观察到从「零奖励」到接近100%突破式跃迁的「RL grokking」现象。 在AI研究圈，一个核心争论是：强化学习（RL）是否能够赋予模型超越其基础模型（base model）的推理能力。 怀疑派观点：早在四月份，清华的黄高团队[arXiv:2504.13837]指出，尽管经过 RLVR 训练的模型在较小的采样值 (k)（例如 (k=1)）时能优于其基础模型，但当采样数较大时，基础模型往往能取得相同或更好的 pass@k 表现。 他们通过覆盖率（coverage）和困惑度（perplexity）分析推断，模型的推理能力最终受限于基础模型的支持范围。 类似地，斯坦福崔艺珍团队 [arXiv:2507.14843] 从理论上论证了 RLVR 无法突破基础模型的表征极限。 这种怀疑的直觉在于： 大多数面向推理的强化学习（如 GRPO、PPO 等变体）通过比较同一提示词（prompt）下多个采样的奖励来更新模型。 如果这些采样中没有一个成功解决任务（即 pass@K = 0），那么所有样本的奖励都是一样差的，此时梯度将会消失。 所以关键的问题在于，当基础模型（base model）在某类任务上完全无法解答（pass@K=0）时： RL是否还能突破零梯度瓶颈，真正学到新策略？ 来自加州大学伯克利分校（UC Berkeley）与AI2、华盛顿大学等机构的研究团队，近日给出了一个令人振奋的答案： RL确实能让模型发现全新的推理模式——但前提是，需要不一样的训练方式。 他们的最新工作《RL Grokking Receipe: How Does RL Unlock and Transfer New Algorithms in LLMs?》提出了一个崭新的测试框架 DELTA，专门用来验证该观点。 这项研究为「RL是否能突破模型边界」这一争论，带来了新的实验依据。 论文：https://www.arxiv.org/abs/2509.21016 博客：https://rdi.berkeley.edu/blog/rl-grokking-recipe 相关资源清单（持续更新）：https://github.com/rdi-berkeley/awesome-RLVR-boundary 从「打磨」到「顿悟」 RL真学到新算法了？ 在主流观点中，RL似乎被困在「隐形的绳子」上 —— 模型的pass@1虽然提高，但在大规模采样下（如pass@128）性能并未扩展。 这意味着它可能只是重新分配已有策略的概率，而不是创造新的策略。 然而，伯克利团队在 DELTA 测试中发现了「顿悟式跃迁」： 在多个基础模型完全失败的任务族中，RL训练经历了一个长时间的「零奖励平台期」，随后突然出现了准确率接近100%的跃迁 (phase transition) 。 研究者将此描述为 「RL grokking」：那不是微调的延展，而是「想通了」的瞬间。 一个「分布外任务学习性」试炼场 很多工作声称「新任务」，但其实仍落在模型的知识范围内。 伯克利团队这次刻意设计的任务，却真正做到了脱离模型经验的外部分布 (Out-of-Distribution): 1. 全新的语言——互联网上从未出现过。 研究团队以经典2010 flash游戏Manufactoria为灵感，构建了一个全新的合成编程世界。 该游戏的解法仅以图片的形式存在，为了适配语言模型，作者引入了一种全新的程序描述语言，仅由两种原始指令组成： Puller：从左侧读取并移动符号； Painter：在右侧写入或标记符号，以此来完成输入输出匹配任务。 2. 全新的任务家族——不是重混关卡，而是全新打造。 研究者不是简单复刻原始的谜题，而是合成了一批全新问题族。这些问题族的难度有简单有困难，最难的问题使得GPT-5都只有0的正确率。 3. 全新的推理方式——与常规代码推理完全不同。 传统代码学习依赖控制流（if/for/while）和数据结构（stack/list/map）。 而在这个极简世界里，模型必须发明一种有限状态机式的推理方式：通过在带子两端不断搬运和标记颜色，完成路由、缓存、比较等操作。 换句话说，模型得在没有变量的环境中「自造算法」。这是一种人类都要重新思考的推理方式。 如果一个RL模型在这里能学会通用策略，那几乎可以排除掉「记忆已有代码模式」的可能，它确实在学习新的算法结构。 破解零梯度诅咒的关键 两阶段奖励调度 伯克利团队的突破在于，他们重新设计了奖励函数的结构。 阶段一：密集奖励（dense reward） 在每个测试用例上给部分分数，而非非黑即白的0/1。即使程序只通过了一半测试，也能获得部分奖励。这让模型从「全零」中获得一丝梯度信号，开始摸索。 问题是： 密集奖励虽然让模型「活了」，但它学会的往往是「投机解」——通过简单模式骗过部分测试。 结果是：平均分高了，完全通过率仍接近0。 阶段二：切换回二值奖励（binary reward） 研究者发现，关键在于时机的切换。当模型通过密集奖励阶段获得「半正确」策略后，再切换到「全对才算赢」的二值奖励，模型突然迎来那一刻——Grokking Phase Transition：从模糊到精确的飞跃。 在约450步后，模型突然学会了任务的核心算法，从此训练进入「强化收敛」阶段，成功率稳定在近100%。那一瞬间，你几乎能看到模型‘领悟’了规律。 在DELTA的多种任务族中，研究者观测到高度一致的学习曲线：前几百步内，奖励几乎为零；接着出现一次陡峭的提升；模型学会了任务核心逻辑，性能稳定在近乎100%。 这条曲线如同人类的学习历程——先是漫长摸索，然后灵光乍现。 顿悟后的技能能否迁移？ 团队进一步设计了 BouncingSim 测试场景，让模型预测小球的弹跳轨迹。 这是一个涉及物理规律与组合推理的任务，是一个极具挑战性的编程任务。 结果显示： 模型能在训练后期出现相似的「顿悟曲线」； 对于可组合（Compositional）任务，它能复用学到的子技能； 但面对特殊的动力学规律，模型仍会失效。 这表明，RL 学习到的技能具备有限的迁移能力：它能重组技能，但尚未形成「概念跃迁」的能力。 深层启示1：RL的两种模式 该研究总结出RLVR在LLM中的两种模式： 压缩模式（Sharpening）：重新分配概率，减少输出方差，提升单次采样的性能。 发现模式（Discovery）：从完全不会（pass@K=0）到稳定解题，实现结构性突破。 而进入发现模式的关键在于：奖励函数设计；探索持续时间；数据混合策略；以及任务的复杂度边界等等。 深层启示2：提升「硬核任务」的而非平均分 研究团队指出，目前RLVR的评测往往在「混合任务池」上取平均，这掩盖了最关键的「硬核任务」突破。 在那些基础模型完全不会（pass@K=0）的任务上，才最有机会观察到RL的「创造性突破」。他们建议未来评估指标应显式报告该子集的表现，因为那才是衡量「模型是否能发现新策略」的真实信号。 为此，伯克利团队搜集并维护了一个在此方向上的代表性工作： 按「立场—方法—评测—数据/基准—讨论」分门别类的列表，便于研究者直接定位到 pass@k=0 等硬核子集上的最新证据与方法路径。 项目地址: https://github.com/sunblaze-ucb/awesome-RLVR-boundary 深层启示3：从编程迈向数学与科学：RL的新边疆 为何该工作选择编程作为突破口？ 因为代码任务天然具备：可验证的单元测试；细粒度、可组合的反馈信号。 这些特性让RL能够精确调节奖励，形成探索路径。 研究者认为，这一思路完全可扩展到数学与科学推理领域： 通过自动评分（rubric scoring）、逐步检验（step checker）或物理仿真器（simulator feedback） 构建细粒度的奖励系统，从而让RL引导模型穿越「无梯度」地带 结语 模型「真正思考」那一刻 这项研究的意义不仅在于性能提升，而在于它展示了LLM真正的学习潜能： 强化学习不只是打磨，而是让模型学会「如何思考」。 在AGI前夜的诸多技术路径中，RLVR 可能是那条让模型从模仿走向洞察的路。 当模型在接近零反馈的黑暗中摸索，直到某一刻突然顿悟——或许这就是AI的「悟道」瞬间。

美国 AI 圈开始出现“担心中国开源断供”的苗头了吗？10 月 20 日，在专注于开源模型讨论、拥有 55 万成员的 Reddit 分论坛“r/LocalLLaMA”上，一位网友发布了一则“当中国公司停止提供开源模型时会发生什么？”的提问，并表达了假如中国模型逐渐闭源或开始收费该怎么办的担忧。 这一提问引起了众多讨论，在这则贴文之下有一则留言得到了目前最多的点赞，其写道：“中国受益于开源模式，因为中国经济更依赖于实体商品的生产，而美国经济则更依赖于软件和服务，美国经济在这方面要脆弱得多。” 10 月 4 日，曾帮助 Facebook 从数千万用户发展至数亿用户的 Meta 早期高管、Social Capital 公司创始人查马斯·帕里哈皮蒂亚（Chamath Palihapitiya）在知名科技播客“All-in”中直言，尽管他所创立的 Social Capital 公司已经是亚马逊 AI 托管平台 Bedrock 的 TOP 20 客户，但他已经开始将大量中国工作负载转向中国开源模型 Kimi K2，其表示理由很简单：“因为 K2 的性能确实足够强，而且说实话，比 OpenAI 和 Anthropic 便宜太多了。” 图 | 查马斯·帕里哈皮蒂亚（Chamath Palihapitiya）（来源：https://www.linkedin.com/in/chamath） 在美学者为何转向中国模型？研究开销从万美元骤降至 50 元 如果说帕里哈皮蒂亚的案例距离我们比较遥远，那么在美国的华人学者或中国留学生可能对此感受更加深刻。上海交通大学本科校友、美国西北大学博士生郁家豪在近期一项研究中，便经历了选美国模型还是选中国模型的抉择，但他最终通过使用中国模型将课题花费从上万美元压缩到 50 元人民币。 在上述研究中，他需要针对离线学习数据采集进行模型选择，最初他打算使用美国 AI 公司 Anthropic 的商业模型 Claude Sonnet 4 进行数据采集，采集一小部分之后发现开销竟然达到 500 多美元。 进一步评估之后他和同事发现，使用 Claude Sonnet 4 采集完所有数据可能需要高达上万美元的开销，这远远超出了课题组的预算。于是，他开始寻求替代模型，同时他所需要的替代模型必须具备较好的智能体代码生成能力。 在此期间，恰逢国产大模型出现了一波井喷式爆发。从 Kimi-K2 到 Qwen3-coder-480B、再到 GLM-4.5，这些国产大模型的价格都远比 Anthropic 的模型要便宜。 郁家豪进行了几次小样本采集实验，结果发现这三个国产大模型的性能都接近于 Claude Sonnet 4，完全可以作为替代模型。更巧的是，GLM-4.5 在发布之后，其背后公司智谱 AI 推出一个月内试用 1 万亿 tokens 的套餐，这正好与郁家豪的实验节奏相吻合。 于是，他使用 GLM-4.5 提供的套餐完成了离线数据采集，最终采集数据的开销从原本的上万美元压缩到 50 元人民币。“在后续的模型微调中，这些数据的质量也很高，并具体反映在微调之后的模型性能上。”郁家豪告诉 DeepTech。 与此同时，他所采用的用于微调的模型也是同为国产大模型的 Qwen3-coder-30B，并表示当前全球 AI 领域都在普遍采用最新 Qwen 模型来微调任务。“这些经历让我们感慨：在 2023 年，开源领域几乎只有 Llama，大家进行模型微调研究都只基于 Llama2 进行；在 2025 年，国产大模型已经完成了接力棒的交接，代替 Llama 成为了开源领域的主流，而且和闭源模型的差距也在不断缩小。”郁家豪表示。 最终，通过使用中国开源模型，他完成了相关研究。众所周知，本轮 AI 浪潮始于 2022 年末 ChatGPT 的发布，但是中国自 2023 年初奋起直追并做出了一定成绩。2024 年秋，智源研究院的 BGE 模型曾登顶 Hugging Face 月度下载榜首。 2024 年年末，Hugging Face 的数据显示，Qwen2.5-1.5B-Instruct 当年的下载量占比达到 26.6%，均超过 Llama 3 和 Gemma 这些明星开源模型，网友还为此制作了“扎克伯格看着你使用 Qwen 而非 LLaMA”的梗图。 （来源：X） （来源：Hugging Face） 同样是在 2024 年末，国际数学大牛陶哲轩也曾在 X 公开表达过对于 Qwen 模型的认可。 图 | 陶哲轩在 X 推文中提到 Qwen 模型（来源：X） 2025 年 7 月 30 日，在 Hugging Face 的开源模型榜单前 10 名中有 9 个来自于中国，这 9 个大模型分别属于智谱、阿里通义、腾讯混元、月之暗面；就这一榜单的前 5 名来说，当时除了第 4 名，其余几名全部是中国大模型。其中，智谱 AI 的开源模型 GLM-4.5 模型发布之后迅速冲上榜单前列，而这款模型正是前面提到的郁家豪所使用的国产大模型。 图 | 前 5 名中除了第 4 名其余几名全部是中国大模型（来源：Hugging Face） 同样是在 2025 年 7 月，美国硅谷风投公司 Benchmark 合伙人比尔·古尔利（Bill Gurley）在 X 写道，中国开源模型所产生的组合效应非常强大，模型之间可以互相学习，新模型的推出也更容易。 图 | 美国硅谷风投公司 Benchmark 合伙人比尔·古尔利（Bill Gurley）的 X 截图（来源：X） 而就在昨天，DeepSeek 发表了关于 OCR 的新论文，该论文得到了 OpenAI 联合创始成员之一、前特斯拉自动驾驶总监安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）的盛赞，他在 X 上写道：“我很喜欢 DeepSeek-OCR 的新论文，这是一个很好的 OCR 模型。” 图 | 美国硅谷风投公司 Benchmark 合伙人比尔·古尔利（Bill Gurley）的 X 截图（来源：X） 全球 AI 社区依赖“中国开源供给”有多深？ 中国大模型目前并未得到所有知名 AI 人士的认可。然而，尽管 DeepMind 创始人戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和 Meta 创始人扎克伯格都曾发表过不太认可中国大模型的言论，但这并不影响在美国的 AI 从业者对于中国模型的选择。除了郁家豪之外，多名在国外的 AI 学者均表示，他们正在使用中国开源大模型，同时他们也在使用美国大模型。 美国伦斯勒理工学院王革教授告诉 DeepTech：“我们团队在科研和教学中确实使用过来自中国和美国的开源模型。例如，DeepSeek 等模型具有高度的开放性，易于本地化部署，并且在强化学习驱动的推理方面为我们提供了启发，这让我们得以在多模态医学影像分析和合成生物智能方向上持续探索。”他指出，开源模型的最大价值在于，让研究者能够自由地进行实验、复现与改进算法，从而显著降低创新门槛。 新加坡南洋理工大学助理教授杜宇轩也告诉 DeepTech：“我经常会用到中国的开源大模型，比如 DeepSeek 和 Qwen。这些模型对我们构建面向特定领域的语言模型起到了关键作用。它们提供了灵活的访问权限，使我们能够基于具体科研任务采用多种策略进行优化，例如进行微调或基于强化学习的 GRPO 优化，从而让模型能够更好地适应特定的科研语境和知识体系。” 同时，开源模型降低了杜宇轩和团队的消融实验门槛，让其能够查看模型本身的能力对于下游任务到底有多大影响。这不仅让研究过程更透明，也让其能在有限的资源下找到性能和成本之间最佳平衡点。 美国南加利福尼亚大学博士生黄腾昊向 DeepTech 表示：“我经常使用 Qwen 模型用来作为后训练的基座模型，也使用了由中国开源社区贡献的 VeRL 框架。”（编者注：VeRL 是由字节跳动 Seed 团队与香港大学团队联合开发的强化学习训练框架，主要用于基于人类反馈的强化学习训练和智能体训练。）美国俄亥俄州立大学博士生郑博元告诉 DeepTech：“对于中国开源模型我用得还挺多的，特别是用 Qwen 和 DeepSeek 系列来做训练。 它们的优势主要是：首先，模型能力在开源模型中很强，并且有各种大小和类型的模型，可以满足各种训练和实验要求。以 Qwen 系列模型为例，从 text-only、QwenVL、reasoning model 都有，并且有 3B、7B 乃至更大的不同规格，此外还有 MOE 模型；其次，因为生态比较成熟，所以用起来特别方便，Qwen 在开源社区的支持做得非常好，一些开源框架也让我们可以非常快速地开展实验和验证想法。” 如果中国开源模型不再开源会怎样？ 目前，全球 AI 社区对于这种“中国开源供给”的依赖程度只增不减。如果这一来源突然中断，最直接的后果会是什么？ 对此，郑博元直言：“我觉得学术界对中国开源模型的依赖挺深的，特别是很多涉及到模型训练的工作都是在 Qwen、DeepSeek 之类的模型基础上的。 如果突然中断了，就是假设这些 model checkpoint 全都消失了，学术界的很多工作都会很受影响，特别是开源的工作都是相互依赖的，比如一些侧重于多模态模型的语言模型部分都会使用 Qwen、DeepSeek 之类的开源模型。” 王革也表示：“目前，全球 AI 开源生态的多样性在相当程度上依赖于中国研究团队和企业的贡献。中国的开源模型在参数规模、性能优化以及多语言适配等方面处于先进地位，并持续推动着整个社区的快速迭代与繁荣。 如果这一供给突然中断，短期内将导致开源模型的更新速度放缓，研究复现与创新实验的成本上升。从长远来看，闭源化趋势将削弱开放共享与科学协作的精神，造成生态失衡，使全球 AI 创新陷入失谐甚至失控的状态。” 杜宇轩认为，开源社区最核心的价值之一，就是避免整个行业过度依赖某一家模型或某个国家的技术体系。开源让研究者有自由去探索不同的路径，不会被技术封锁或商业垄断限制住。这种“百花齐放”的生态，其实才是推动 AI 长期进步的关键。 他继续说道，中国在全球开源 AI 社区里长期扮演着非常重要的中坚角色，很多中国团队贡献的模型、工具和数据集已经成为全球研究者的基础设施。 如果这部分供给突然中断，整个开源与闭源之间的平衡就会被打破，AI 研究可能重新回到被少数闭源体系主导的状态，而那样不仅不利于创新，也会拖慢人类在更长远目标上的探索步伐。 郑博元同时提出了一些其他看法，其表示：“如果中国开源供给真的断供，可能逐渐也会有新的开源模型出来补上这个生态位。一方面，工业界可能会开源一些较老版本或者蒸馏出来的模型，比如 OpenAI 在今年 8 月发布了 GPT-OSS。 另一方面，英伟达也放出来了很多开源模型，还有美国非营利性研究结构艾伦人工智能研究所也一直在积极推动包括模型数据在内的完全开源。” 而为了构建一个更具韧性、去中心化且真正全球化的 AI 开源未来，学术界、产业界和开源组织需要倡导或建立哪些新的协作机制与保障？王革认为，建立真正全球性的协作机制并非易事，但医疗健康领域可能是一个理想的起点。例如，通过建设共享算力与模型评测平台，可以避免资源被少数主体垄断，从而实现更加公平的科研生态。 他举例称，美国纽约州的 EmpireAI 项目就是一个值得借鉴的案例，该项目通过公共资金支持开放 AI 研究，为学术界提供算力基础设施。因此，科学界应持续推动开放科学政策，在保护知识产权与促进科研共享之间取得平衡，确保开源 AI 生态的长期可持续发展。 杜宇轩则补充说，AI 开源的未来需要产学研与开源机构之间形成一个相互支撑的协作模式：学术界可以发挥引领作用，推动开放标准、开放数据和可复现研究，把知识共享放在首位，并主动去挑战产业界的前沿问题，而非仅仅关注论文数量或模型性能；产业界则应持续加大对开源生态的投入，比如开放部分训练框架、算力平台或工具链，帮助学术界和开发者更高效地验证新想法；同时，开源组织需要推动跨国、跨机构的共治机制，确保模型和数据的开放是安全、透明且负责任的，并且要防止被滥用。 无论如何，可以预见的是，未来 AI 开源社区可能会形成“中美双引擎”的格局。那么，你认为中国开源模型会在全球 AI 领域扮演怎样的角色？如果有一天这些中国开源模型选择闭源，又会给你带来怎样的影响？ 参考资料： https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ob9vvk/what_happens_when_chinese_companies_stop/ https://www.pingwest.com/a/301327 https://www.youtube.com/watch?v=ddAwgZ6ietc&t=2983s https://peking.bjd.com.cn/content/s688b787ce4b0bd64e2e1b61d.html https://thechinaacademy.org/interview-with-deepseek-founder-were-done-following-its-time-to-lead/

日均进账超2亿元，宁王的生钱之道友商真的羡慕不来。 昨天，宁德时代公布第三季度财报，营收1041.86亿元，同比增长12.90%，归属于上市公司股东的净利润185.49亿元，同比增长达41.21%，创下公司单季盈利历史新高。 我们把视线放到前三个季度，总营收为2830.72亿元，同比增长9.28%；归母净利润同比增长36.20%达490.34亿元。 这个盈利数字，是中国电动车企业想都不敢想的。 更关键的是，这为卖铲人的吸金能力还在狂飙，宁德时代去年全年净利润是507.45亿元，而今年宁德时代光前三个季度就与去年全年净利仅仅相差17亿元。 其前三季度经营活动产生的现金流量净额高达806.6亿元，同比增长19.6%，家底殷实的同事，也说明了其自我造血能力足够强。 都说“高处不胜寒”，随着自身体量越来越巨大，宁王反而更强了。 营收和净利齐飞 从整个前三季度的营收情况来看，刚刚过去的第三季度表现最好。 第三季度营收增长12.90%达1041.85亿元，净利润增长41.21%至185.49亿元，即便是扣非后，净利也来到了164.22亿元，同比增长35.47%。 利润增速远超营收增速，说明宁德时代不仅卖得多，赚得更多。 平均下来，相当于第三季度每天就能赚超2亿元，而在去年，宁德时代还是日均赚不到1.4亿元。 考虑到以往四季度大多是宁德时代收入最高的季度，如果不出现“黑天鹅”事件，宁德时代在2025年创下历史新高，已基本板上钉钉。 公司盈利能力提升的背后，在于毛利率的飙升，财报显示，宁德时代第三季度净利率达到19.1%，较上年同期增加4.1个百分点。 在最核心的指标表现良好的情况下，宁德时代的其他账面数据上，基本也是全线飘红。 截至2025年9月30日，公司现金储备充裕，期末货币资金及交易性金融资产合计超3600亿元。存货同比增长34.05%至802.1亿元，公司称主要系业务规模增加所致。 同时，体现客户预付款和订单情况的合同负债科目，也由年初的278.3亿元大幅增长46.14%至406.8亿元，说明宁德时代在手“余粮”充足。 进一步拆分宁德时代的利润来源，不难发现，超高的利润增速也不全是靠业务赚钱，这背后除了因为有不错的现金流，港股超400亿港元的融资也帮了不少忙。 今年5月份，宁德时代在香港联交所主板成功挂牌上市，全球发售股份总数为1.55亿股（行使超额配售权之后），发行价格为263.00港元/股，募集资金总额约410亿港元。 在现金流量表中，筹资活动产生的现金流量净额达到了42.77亿元，可见宁德时代在港股上市也是拿到了不少的资金。 还有个极易被忽视但很关键的细节是，财务费用的逆转，宁德时代前三季度财务费用为-70亿元，报告解释为外币汇率变动带来的汇兑收益及利息净收入增加。意味着公司不仅没付利息，反而靠资金运作赚了70亿。 体量如此巨大的前提下，还能出现持续的正向增长，也不单单是卖电池，背后的哪哪都能挣到钱的资本运作逻辑。 开始向大众市场发力 通过财报看到的是亮眼的业绩，但背后更多是市场份额保卫战。 而且不得不承认的是，宁德时代的市场份额已经出现了轻微的下滑。 根据SNE最新数据，截至今年前8个月，宁德时代全球电动汽车电池市场占有率为36.8%，虽然这一数据仍是断层式的第一，但去年的同期，宁德时代的这一数据为37.7%，下滑了近1%。 国内市场方面，这一下降更明显。根据中国汽车动力电池创新产业联盟数据，2025年第三季度，宁德时代虽然以210.67GWh装车量，42.75%的市场份额稳居榜首，但这一数据已同比下降3.1个百分点，为5年来的最低点。 在不少国内车企都是“苦宁王”久矣，纷纷逃离或提高“二供”的份额降低对其依赖的环境下，境外以及储能业务成了宁王接下来的重点方向。 这次的财报，虽未披露海外业务的具体情况，但在今年上半年，宁德时代境外收入就已经达到了612亿元，占总营收的34.22%，预计到2026年，海外产能占比将提升至40%。 虽然目前，国内电池业务仍是主力，但增速上已经开始仰仗海外扩张，而且值得一提的是，宁德时代今年在港股的募资也是为了海外的扩张，明确表示，其中90%的募集资金将用于海外产能建设，重点是匈牙利工厂的一期和二期项目。 从市场占有率来看，在欧洲市场装机量市场份额达35%，德国市场占有率突破40%；北美市场占有率达28%。 在业绩会上，有关海外业务的布局和储能业务成为被问询的重点。 从产能布局来看，2024年投产的德国工厂实现持续盈利，匈牙利工厂一期项目首条产线设备已进场调试，预计2025年底建成并完成安装调试，建成后100GWh的电池产能将位居欧洲第一。 西班牙工厂已完成前期审批手续，并正式成立合资公司，即将启动工厂筹建工作，印尼电池产业链项目产能规划15GWh，可适用于动力及储能，预计2026年上半年投产。 此外， 在刚过去的慕尼黑车展上，宁德时代首发了其NP3.0电池安全技术平台，并正式发布首款搭载该技术的磷酸铁锂电池产品——神行Pro，可见其对海外市场的重心偏移。 产能建设是宁德时代不变的主旋律，但储能电池的占比开始悄然上升。宁德时代表示，2025年以来，公司的产能利用率在不断提升，三季度出货量约为180GWH（确认收入的超165GWh）。其中，储能约占20%，动力电池约占80%，储能系统出货有所提升 宁德时代在业绩会上透露，国内山东济宁、广东瑞庆、江西宜春、福建厦门、青海、福建宁德等基地均有大幅扩产，仅山东济宁基地预计2026年新增储能产能就超过100GWh。同时，宁德时代还表示，“未来数据中心对储能的需求量会是蛮可观的”。 其还直言，“目前储能的出货受制于交付，今年产能利用率打得太满了。随着后续产能上来，交付会有进一步增长。产能会在未来一两个季度得到逐渐的缓解，交付不是最大的问题。” 除此之外，宁德时代还有一个推动业务增长的“潜力股”——巧克力换电，不久前，京东汽车、宁德时代和广汽集团共同推出“国民好车”一度登上热搜第一，正是宁德时代换电体系下首款面向C端的车型。 以往宁德时代在换电业务基本都是to B端，如今正式打入C端市场，换电的蓝海，也在宁德时代3年的布局下展开。 接下来的宁德时代，打算真正走向大众市场了。

闻泰科技和安世半导体这事，大家都听说了吧？ 没听说也不要紧，简单来说就是：美国压力荷兰，让它制裁闻泰这个中企； 然后荷兰很听话，不讲武德发动偷袭，对本地一家闻泰的全资子公司，也就是芯片巨头安世半导体下手，想把中国老板给踢出局，换本地人掌权。 结果中国呢，反手就把这家公司在中国的工厂仓库给锁了，一箱货都不让出。 于是荷兰就傻眼了，欧洲一票车企也跟着哭了，因为没芯片，生产线马上就得停，跑去压力荷兰人。 完事这几天他们又跑来连夜讨论，沟通解决这事。 一副小弟不识抬举没眼力见，大哥人美心善能不能通融通融的嘴脸。。。 看看这事整的，你说你早干啥去了，这不搬起石头砸自己脚嘛。 用网友的话说，荷兰这波纯属光着屁股推磨——转着圈地丢人。 说归说闹归闹，比起调侃，也有不少网友问的是，这闻泰和安世，到底啥来头？怎么就能让中美荷三国拿它当牌打，还能卡住欧洲一票车企的脖子？ 这个嘛，就不得不说到安世的前世今生了。 首先，安世的祖上，则是正儿八经的欧洲豪门，飞利浦旗下的核心半导体部门。后来几经辗转，又成了恩智浦（NXP）旗下的一个事业部。 虽然它的显赫出身能追溯大几十年，但到了现在嘛，它就跟短剧男主角一样，成了豪门里的弃子。 原因是，恩智浦自己日子也过的可以，集团重心已经在物联网、汽车芯片这些高利润产业了，而安世搞的功率半导体这块，业务技术低、利润薄，食之无味弃之可惜，于是就把它给剥离了。 具体来说，安世这家荷兰公司搞的是功率半导体。虽然也算芯片，但是跟大家平时理解的CPU、GPU这些IC芯片不一样，说白了就是二极管、晶体管、MOS管啥的。 这玩意儿技术含量有，但你要说非常顶尖，那倒也谈不上，很多都是成熟工艺。 但安世这公司强就强在，辈分大资历久。深耕车规级芯片这个细分行业多年，积累下来的经验和客户众多。 要知道芯片这玩意有些都是要用几十年的，所以车厂经常是要经过长达数年的严苛验证，才给芯片厂认证，然后才加入采购名单，通常很久都不带变的。 所以凭借时间和人脉，口碑的积累，安世在很多细分领域都成了绝对的霸主。什么小信号二极管、ESD保护器件，常年全球第一；车规级的功率MOS管，全球第二。 尤其是电动车上最关键的逆变器芯片，安世一家就占了全球40%的份额。 欧洲那票车企，什么大众、宝马、奔驰，全指着它供货。要说欧洲汽车工业的芯片命脉捏在它手里，那有点夸张，但是离了他，车企短时间里还真就不行。 也正是因为看重它，2019年，中国的闻泰科技，花了340多亿把它全资收购了，整成了中资子公司。 这闻泰的老板张学政也是个狠人，清华金融出身，干过一阵投资，后来下海创业给华为小米这些大厂代工，把ODM（手机代工）这个行业给卷成了红海，做到了全球顶尖。 完事这人还上进，不想只在下游搞，一门心思想往上游半导体走，于是才有了收购安世这步大棋。而自打来了个中国老板以后，原本被恩智浦视为增长平平的安世，不但咸鱼翻身，还起飞了。 2024年10月，安世半导体就还清了所有前期债务，业绩更是爆表，数据显示，自收购至2025年，安世的营业收入增长了60%，净利润更是实现了数倍增长。 更关键的是，还搭上了中国新能源汽车这趟顺风车。安世现在有四成的出货，都是供给中国各大新能源车企的。 可以说，中国新能源车的崛起，安世吃到了最大的红利，连带着荷兰政府也赚麻了，闻泰收购这五年里，光企业所得税就缴了1.3亿欧元，在荷兰、德国等地的工厂还提供了5000个就业岗位，这哪是收购啊，这是干部下乡来了，纯扶贫。 图源：闻泰科技 这故事到这其实都还挺美好的，但坏就坏在，美国人来了。 去年12月，安世的中国爸爸闻泰科技，就被美国列入出口管制实体清单，那时候安世还回应说不受影响。 结果翻过年，到了今年6月，美国官员又跟荷兰人开会，透风说要扩大对闻泰科技的制裁，会影响安世半导体。 图源：安世半导体官网 到了9月29日，美国那边就出牌了，将管制措施扩大到实体清单企业的子公司，其中就包括安世半导体。也就是说以后安世也要被美国人出口管制了。 完事跟这个前后脚，第二天荷兰人也发了个公告，说根据 《货物可用性法》，“荷兰及欧洲本土关键技术知识与能力的连续性和安全性面临威胁”，所以要gank安世。 先是冻结了闻泰科技旗下包括安世半导体在内的全球30个关联主体，接着老板张学政停职了，换成他们的人，靠外籍董事全面接管公司的控制权。 不是哥们，那美国人让干啥你就干啥啊？ 而且这事儿离谱到什么程度呢，这个法案是一项冷战时期的、从来没用过的法律，是应对战时物资短缺的法案。 荷兰你tm哪战了啊，根本就无中生有硬搞，突出一个“我就是看你赚钱不爽，想抢了”。 闻泰的高管在和投资者通话时都吐槽，说荷兰经济事务部就是跟在美国身后的绵羊。嘴上喊着是“防范供应风险”，心里打的算盘是想巧取豪夺，把中国人花钱盘活的优质资产私吞了，既讨好美国又捞好处，脸都不要了。 但荷兰早就不是大航海时代那个荷兰了。 于是就在荷兰政府夺权的几天后，中国商务部发布出口管制公告，直接禁止安世半导体中国公司，出口在中国生产的所有成品和半成品。 这一下就给荷兰人整不会了。因为安世虽然总部在荷兰，但它最大最重要的后端封装测试工厂，就在中国的东莞和惠州。欧洲工厂生产出来的晶圆，都得运到中国来，进行封装测试，变成成品芯片，再卖到全世界。 现在好了，中国一声令下，惠州那个8万平米的工厂，还有东莞的基地，所有生产线都“上四休三”了。价值数亿美元的晶圆和封装件，全卡在了保税区，一箱都运不出去，??不卖了！ 就这还只是安世，像ASML这种巨头甚至是高度依赖中国市场的，中国还没动手呢。 结果反制以后，最先慌的还不是荷兰政府，欧洲那帮车企直接就炸锅了。 欧洲汽车制造商协会（ACEA）直接站出来警告，说大家的芯片库存可能几周内就耗尽，生产线随时可能停摆。大众、宝马、奔驰这些这帮车企估计这会儿正对着荷兰政府骂娘呢：哥们正忙着搞电动化转型，最缺的就是芯片，你们倒好，为了抱美国大腿，直接把大家饭碗给砸了？ 更戏剧性的一幕，发生在安世公司内部。荷兰总部那边刚夺了权，安世中国这边，直接发了封公开信正义切割，总部发来的任何消息大家都当放p，工资福利由国内公司发。 好家伙，一个跨国公司，分部直接和总部斗起来，这在商业史上都少见。 总之，就像网友说的，荷兰人这回是自己给自己打脸。一边得跟美国人解释，一边又得跟中国人谈判，求着把仓库门打开。 最惨的其实还是安世自己。它不仅成了地缘政治的牺牲品，更可能失去未来最大的市场。 要知道，安世的车规级芯片技术壁垒，并没有高到不可替代。这次事件一出，国内的新能源车企，肯定会加速国产替代的进程。 说到底，供应链上的这些事，本该是商业问题，现在却被硬生生搞成了政治工具。但结果呢？对谁都没好处。 中国的这次坚决反击，反而更加展现了一种明确的姿态：那个靠一纸法令就能随意没收中企资产的时代，已经一去不复返了。 在全球化掉头的时代，想拿别人的资产当筹码之前，最好先掂量掂量，自己到底有几斤几两。