近日，猎豹移动CEO傅盛在社交平台透露：美国某AI巨头全面汉化：外国员工想合群，必须先学Chinese。 视频中，傅盛表示自己听到了特别有意思的一件事：Meta 花高价（传说中1亿美元）从OpenAI 签下了技术牛人余佳辉做AI后，引发了一些员工吐槽。 其中，有老外反映说现在在Meta做AI，如果不会中文，融不进核心团队，因为现在Meta很多核心人员除了开会的时候用英语，然后他们聊天全用中文。 据他表示，还有老外写邮件吐槽自己根本听不懂他们在说什么，因为自己不会说中文，老外感觉在AI项目里被排斥在外。 此外，傅盛还谈到了自己的一个感受和体会，口罩前来硅谷自己还需要请英文老师，但现在不需要了，现在来硅谷讲AI，基本上都是华人。 视频结尾，傅盛最后还补充道：几乎都是。 实际上，据媒体报道，这一现象并非Meta独有，现在的硅谷，xAI、OpenAI、Google DeepMind等公司的AI团队中，华人科学家的比例正迅速攀升。 根据美国芝加哥保尔森基金会（Paulson Institute）下属智库MacroPolo在2024年发布的一份报告，2019年，美国顶级AI人才中，有27%来自中国大学；到2022年，这一比例上升至38%，超过了来自美国大学的37%。 过去两年，这一比例还在上升。今年3月19日，黄仁勋在接受媒体采访中谈到了他的一个观察：“全球50%的AI研究人员来自中国，这是迄今为止最大的单一群体，没有接近的第二名。因此，很自然地，中国在AI研究方面将会做出巨大贡献。事实上，美国每个AI实验室都活跃着华人研究者身影，无一例外。”

IT之家 10 月 31 日消息，热门图像编辑工具 Affinity 今日正式发布全新版本，不过没有使用常规命名 Affinity 3，而是直接叫全新 Affinity。 为了加强与 Adobe 的竞争，Canva 于去年 3 月宣布收购 Affinity 创意套件，当时 Canva 承诺要保留其强大功能，同时拓展更多可能性。如今，全新的 Affinity 应运而生：一款专业级创意应用，将矢量、照片和布局工具整合在一个平台上，而且完全免费。 全新 Affinity 应用将矢量、照片和布局工具整合在一个空间中，而无需打开多个工具。 此外，更新后的应用引入了全新的个性化级别，提供完全可定制的工作室内容。创意工作者可以混合搭配矢量、像素和布局工具，构建符合其独特流程的工作空间。 对于所有拥有 Canva 高级账户的用户，Canva AI 工具现在已直接包含在 Affinity 中，包括生成填充、扩展与编辑以及移除背景等。 Canva 官方表示，Canva AI 功能的设计以隐私和控制为出发点，确保用户在 Affinity 中的创意作品保持安全，不会被用于训练 AI 功能。 全新 Affinity 告别了之前的买断和订阅，现在完全永久免费，面向所有人开放。IT之家注意到，官方称没有任何附加条件，没有简化版本，也没有隐藏的条款。 全新 Affinity 今天即可在 Mac 和 Windows 上使用，iPad 版本即将推出。Canva 社区成员可以使用现有账户激活 Affinity，新用户可以创建一个免费的 Canva 账户直接下载。

快科技10月31日消息，据媒体报道，GitHub近日发布《Octoverse 2025》报告并预测，到2030年，印度将超越美国，成为全球开发者数量最多的国家。目前美国仍以2800万名开发者领先，但印度正以更快速度增长。 报告指出，到2030年，印度预计将新增超过3560万名开发者，总数突破5750万，超过美国预计的5470万。GitHub分析认为，印度及亚太地区的高速增长，主要得益于政府推动的技术培训计划以及AI驱动的本地语言开发工具的普及。 在全球开发者数量排名中，巴西预计将在2030年前从当前的690万增长至1960万，位列第三；中国开发者数量预计将达到1770万。 这一全球增长浪潮的核心驱动力无疑是人工智能。生成式AI正在重塑开发者的工作方式与技术方向。 GitHub数据显示，Type在2025年8月超越Python，成为最受欢迎的编程语言。过去一年中，使用Type的贡献者增长66%，突破100万人；Python以85万次贡献位居第二，Java以42.7万次排名第三。 报告分析指出，历经十年演进，开发者正全面转向类型化Java，这标志着现代开发新标准的形成。Type语言的普及，一方面得益于默认采用该语言的主流框架，另一方面也源于AI辅助开发对严格类型系统的依赖——这类语言能使AI生成的代码在生产环境中更加稳定可靠。 GitHub也提到，不同统计体系可能呈现不同结果，例如Tiobe指数目前仍将Python列为第一。 随着AI技术的深入应用，AI相关代码库数量在两年内翻倍，目前已超过430万个。GitHub表示，80%的新用户在其注册第一周内就启用了Copilot，这表明AI开发工具已不再是资深程序员的专属，而是成为新手入门的标准配置。 GitHub进一步指出，AI应用正逐步从“概念验证”迈向“规模化落地”。目前已有113万个公共代码库依赖生成式AI SDK，同比增长178%。 研究团队发现，采用智能体技术的项目通常更为成熟、规模更大，显示出生成式AI正从实验性工具转变为主流生产力。生成式AI相关项目仍是GitHub上最受欢迎的类别，其新建代码库获得星标的速度，甚至超过传统项目过去十年的积累。 报告还提到，MCP（Model Context Protocol）的迅速崛起，标志着开发者社区正形成统一的互操作标准；同时，ollama与ragflow等项目的流行，则代表了本地推理与AI增强工作流的普及趋势。 GitHub总结称，2025年的主题并非“AI取代开发者”，而是“开发者如何在AI时代持续进化——他们编排智能体、塑造语言、推动整个技术生态向前发展”。

三星电子会长李在镕出席英伟达在韩国举办的25周年纪念活动时，出现了搞笑一幕。 他在现场发言时发现，台下观众大部分都是在用iPhone拍照或录像。 他笑着调侃称：“现场为什么这么多苹果手机呢？” 此外，据报道称，英伟达CEO黄仁勋昨日也现身韩国，并出席亚太经合组织（APEC）首席执行官峰会，而此次为黄仁勋时隔15年访韩。 抵达韩国后，黄仁勋还被媒体拍到，与李在镕、郑义宣（现代汽车集团会长）在首尔一家名为“Kkanbu Chicken”的炸鸡店会晤。 画面中三人边吃炸鸡、边喝啤酒，气氛融洽。

凤凰网科技讯 10月31日，OpenAI CEO山姆・奥特曼在X平台表示，GPT-6将更名为 GPT-6-7。目前，奥特曼没有给出更名的原因。 据“极客公园”报道，山姆・奥特曼近日在一场90分钟的直播里，分享了GPT-6的新进展。 他表示，现阶段，OpenAI花了很多精力在解决系统集成、接口或知识产权的问题上，并展示出一些成果。基础模型上，GPT-5是增强了模型预测能力，在这些应用能力提升后，很多变化会在五年甚至两年内发生。 因此，当GPT-6出来时候，很难说这会是一个像是GPT-3到 GPT-5的突破，还是说会是某些特定方面的升级，这可能需要OpenAI去内部规划，建立规则，增加投入，以及制定具体计划。从目前来看，GPT-6可能是下一个出现重大升级的场景。

IT之家 10 月 31 日消息，谷歌昨日（10 月 30 日）发布博文，携手 YouGov 在美国、印度和巴西调查超过 5000 名用户，发现安卓用户收到的诈骗短信比苹果 iOS 用户少 58%，表明安卓系统在诈骗防护能力上正大幅领先 iPhone。 谷歌报告称全球移动端诈骗形势日益严峻。据全球反诈骗联盟统计，过去一年，移动端诈骗给全球受害者造成的损失超过 4000 亿美元（IT之家注：现汇率约合 2.85 万亿元人民币）。 数据显示，安卓用户报告称，在接受调查前的一周内没有收到任何诈骗短信的用户数量比 iOS 用户高出 58%。同时，iOS 用户报告每周收到三条或更多诈骗短信的可能性则比安卓用户高 65%。在设备防护效果的评价上，安卓用户的满意度也显著更高。 报告进一步强调了谷歌自家 Pixel 设备在安全性上的优势。与 iPhone 用户相比，Pixel 用户报告称未收到任何诈骗短信的可能性高出 96%。 反之，iPhone 用户表示收到“大量诈骗信息”的可能性比 Pixel 用户高 136%，并且认为其设备“完全无法有效阻止移动欺诈”的可能性也高出 150%。这些数据似乎表明，安卓生态，特别是 Pixel 设备，在为用户过滤骚扰信息方面更为有效。 谷歌还委托了 Counterpoint Research 和 Leviathan Security Group 等独立实体，对其 AI 驱动的反诈骗保护功能进行评估。 研究机构 Counterpoint Research 的一份报告指出，安卓设备可在九个关键安全层面上提供基于 AI 的防护，而 iPhone 仅覆盖了其中两个。 另一家安全公司 Leviathan Security Group 的评估结果更为直接，将 Pixel 10 Pro 列为默认诈骗防护能力最强的设备，领先于其他安卓旗舰机型和 iPhone 17 Pro。 不过谷歌的这项研究的方法论也引发了一些关键质疑。首先，这项研究依赖于用户的回忆和主观感受，而非对短信收件箱的客观数据分析，其准确性可能受到用户记忆偏差或误解的影响。 其次，报告未提供关键的样本构成信息，即受访者中 iPhone 和安卓用户的具体数量及地区分布。这可能导致结果偏差，例如，在美国市场 iPhone 更受欢迎，其庞大的用户基数自然可能成为诈骗分子的首要目标，从而推高了报告的诈骗短信数量。

从“极致”到“平衡”， 拼多多下一个十年的新课题。 采写／郭晓 编辑 ／万天南 最近十年，拼多多和字节跳动，是中国最为成功的两个公司。 从一包1.99元的乐事薯片拼购开始，拼多多用十年时间，将自己做到了中国TOP3电商平台，全球第五大零售企业，而取得同样的GMV，全球商超一哥沃尔玛用了70余年。 更令人惊叹的是这家年度营收接近4千亿元的公司，员工总数不到2.4万人，合计人效比超过1666万元/人，比谷歌还高出300万/人。 拼多多为什么如此“神奇”？它取得这些成就的秘密都是什么？下一个新十年，拼多多如何完成从“极致”到“平衡”的过渡？ 一 高聚焦 “外卖大战”、“即时零售”、“AI”，近乎是2025年中国最热的三大风口。它们之所以火热，不仅有万亿市场的宏大叙事支持，更有巨头近距离贴身肉搏的刺激。 然而，拼多多却显得“格外另类”。它几乎“无视”了上述热门概念，反倒像刺猬一样蜷缩起来专注于“电商生态”。 二季度电话会议上，当分析师问及其他电商玩家加大即时零售投入对拼多多的影响时，公司联席CEO赵佳臻如此回复到，“我们目前应对竞争的想法是把一个个具体的商家帮扶案例做好”。 不提宏大叙事、也不盲目追风、甚至主动给市场降温、公开预警公司风险和挑战等，“我们不认为这个季度的利润可以持续，未来的波动依然会比较大”。 这些主动自砍一刀的另类行为，也是拼多多“低调”、“聚焦”、“长期主义”的外在表象。 在畅销书《基业长青》中，作者总结出那些经久不衰的公司均遵循了“刺猬理念”，即“像刺猬一样，将复杂的挑战简化成一个简单而核心的理念，并持之以恒地遵循它。” 对于拼多多而言，这个简单而核心的理念就是高度聚焦于“低价电商”这样一标签上。 当友商在消费升级和下沉市场之间几度摇摆时，拼多多只聚焦在“低价”这么一件事上。发起百亿补贴活动，吸引五环内的白领为了实惠的苹果产品蜂拥而至；削减中间环节，让源头直供终端；严控自己的员工规模，保持令同行望而生畏的人效比。 拼多多低价的大众心智，至今没有对手可以撼动。靠着低价这一核心战略，拼多多用十年时间，积累了9亿用户，做到近2000亿美金市值。 二 事必成 高度聚焦核心战略，集中优势资源出手，这也让拼多多保持了极高的“命中率”，几乎出手必成。 从2015年业之间，严格来说，拼多多只做过三个大项目——分别是拼多多、社区团购多多买菜、以及跨境电商TEMU，无一例外，都做到了头部位置。 高盛研报披露，拼多多主站的年度活跃买家数接近9亿，GMV（年度总交易额）预计2025年将达到5.5万亿元，是第二大综合电商平台。 拼多多也是“人类商业史上第一家用10时间将GMV做到5万亿规模的零售公司”，而它的前辈沃尔玛用了70年，亚马逊则用了25年。 多多买菜自2020年8月份成立以来，一直是头部社区团购玩家之一。今年6月美团优选收缩后，多多买菜更是成了行业仅存的硕果。 要知道，美团已经是效率怪兽了，多多买菜在效率上，却让美团优选也甘拜下风。 据悉，截至二季度，多多买菜已覆盖全国70%的行政村，构成了一个广泛的农产品上行网络。另据晚点报道，自美团优选退出后，多多买菜在北京、上海等一线城市试点“自建前置仓 + 第三方配送”的即时配送服务。 此举预示着，随着竞争对手的退出，多多买菜不仅扩大了原有下沉市场的优势，还通过拓展服务模式的方式提升高线城市的渗透率。 多多跨境TEMU今年以来虽然挫折不断，但其全球第二的排名丝毫未动。据“similarweb”统计数据，今年9月，TEMU的网站访问量仅次于亚马逊。 不仅如此，TEMU还成功完成了战略转型。 其一，其将美国市场的“全托管”模式多数切换为“半托管”模式。模式切换后，关税将基于商户的商品成本而非零售价征收，有效地将关税对最终售价的影响从54%降低至13-18%的水平。 其二，在稳住美国市场的同时，TEMU还加速向欧洲和拉美等非美国市场扩张。其中欧盟的用户占比目前已经超过美国，拉美则成了月活增长最快的市场。 TEMU被称为“拼多多的海外版本”，其杀手锏依然是“低价”。比如同样一款手机壳，TEMU的售价仅为美元，亚马逊的售价则为12.99美元，TEMU较后者便宜了近90%。这样的低价例子不胜枚举。 瑞银分析师总结道：“Temu的低价优势并不仅仅依赖于平台补贴，而是建立在可持续的效率提升之上”。比如在产品采购环节，TEMU通过内部竞价机制筛选出成本最低的商家，并剔除中间商环节。 而这正是拼多多主站成功的经验复制。可以看出，不论是多多买菜、还是TEMU，“低价”、“高效”、“简单”始终是贯穿其中的密码。 而这一切的前提是以“用户为中心”。 三 宠用户 “飞轮理念”被视为亚马逊成功的核心方法论。贝佐斯曾公开谈到：丰富的选择、便利和低价，强大的技术能力和数据化运营是驱动亚马逊飞轮加速的三大支柱。 这三大支柱的“中心”就是客户体验。换言之，亚马逊增加货物的丰富性，提升购物的便捷性以及增强平台的技术能力等，最终是为了提升客户体验。 而在拼多多，“用户第一”的经营理念被推到了另一个极端。 2024年“618”，“被拼多多客服宠到”的话题一度登上社交平台热搜。该话题下，许多用户分享了自己被“拼多多官方客服宠到”的案例。 比如一位用户分享到“自己在拼多多买了一个某品牌的路由器，由于产品容易宕机申请换货，但店家却换不退。自己无奈寻找拼多多官方客户介入，经过一周的斡旋，自己接受了直接换货，平台赔付200元无现金红包的方案，这比直接退货更划算的方案”。 另一位用户分享到“自己买了一件内衣，带污渍要求退货，被商家说是我弄脏的，协商无果。最后找到拼多多客服，一个下午就解决了，不仅效率高还态度谦和”。 据悉，为提升用户的购物体验，拼多多除了在上述售后环节下足功夫之外，还针对售前、售中做了许多服务优化。 比如拼多多主站将售前阶段的店铺5分钟内回复率不能低于70%，提升到了3分钟回复率不低于80%。在售中环节，其将新疆、西藏等边远地区升级为“包邮区”，并将绝大部分品类从支持72小时发货，升级至支持48小时发货。 这些服务优化弥补了拼多多在物流时效上的短板，明显提升了客户的购物体验。 而“宠用户”的策略也在多多买菜与TEMU上得到了延续。 比如针对上班族没时间的痛点，多多买菜今年在部分高线城市推出“送货上门”服务。 而在TEMU上购物，海外用户也能享受到“仅退款”优待，不过前置条件是商品质量问题以及退货运费高于商品价值等。 四 卷商家 “卷商家”，成了“宠用户”的副产品。 2023年3月25日，刚上线的拼多多自营店“多多福利社”很快被爆单，不过多数订单很快遭到 “仅退款”处理 ，同时还伴有恶意差评和对客服的辱骂。 几天后，拼多多的许多“百亿补贴”品牌商家也遭遇类似攻击，许多商家为避免被“集中恶意下单”被迫关店歇业。这就是著名的“拼多多炸店事件”。 “炸店事件”的始作俑者是拼多多于2021年推出的“仅退款”政策。该政策要求“平台允许消费者在不退货的情况下获得退款”，本来旨在优化消费者的购物体验，后来却演变成部分“羊毛党”白嫖拼多多商家的裂缝。 一位拼多多商家称：曾有一位消费者在自己拼多多商铺里购买一双约500元的鞋子，购买后仅仅因为“有些打脚”选择仅退款，拼多多客服竟然同意了该诉求，导致自己损失很大。如果批量出现这些仅退款订单，自己的生意就没法做了”。 而除了羊毛党对拼多多商家的“合理”白嫖之外。拼多多对商家的高频罚款也是酿成“炸店”恶果的另一大元凶。 据悉，拼多多对商家的罚款细则分门别类，且十分细致。比如：商品未在48小时内发货，或上传单号后24小时无揽收记录；再比如售后环节中，商家未在48小时内处理退款申请；还有商家为套取平台补贴的虚假交易行为，拼多多更是处以“10倍”重罚。 这些罚款条例多数是合理的，是拼多多治理平台生态与提升用户体验的必要措施。不过，一些过于保护消费者权益的罚款条例，比如针对“商家消极回应用户仅退款”的处罚，引发了商家的普遍不满。 至今，在黑猫投诉上，商家对拼多多“随意罚款”的投诉数量始终位于其投诉类型的前列。 “仅退款”在拼多多起势之后，随后蔓延至全行业，成为商家的集体噩梦。 直到今年年初，市场监管总局定调，认为平台“仅退款”规则严重挤压商家生存空间、助长低质低价竞争风气，随后约谈主要电商平台。 到了今年 4 月，仅退款正式告别电商行业。拼多多、淘宝、抖音、快手、京东等多个电商平台宣布全面取消 " 仅退款 “。 作为电商生态的重要两边，用户体验固然重要，但不能因此透支平台与商家的关系，过度牺牲商家的利益。 五 显失衡 10月13日，苹果公司CEO蒂姆·库克现身Apple Store官方抖音直播间，这一消息引爆社交媒体。 其实，苹果对于拼多多的战略价值，是远高于库克站台的抖音的。 在拼多多百补频道里，苹果系列始终是标杆产品。苹果帮助拼多多立起了百补的大旗，也帮助拼多多顺利挺进了五环内。 今年9月，苹果秋季新品同步上线拼多多百补频道，最高直降1000元。不过上述优惠并不易抢，且部分用户抢单后遭遇砍单，平台解释称是“缺货”所致。 缺货背后，苹果对于拼多多始终敬而远之——苹果官方旗舰店已经陆续入驻了天猫、抖音，但并没有入驻拼多多。 而除了苹果之外，耐克、华为、三星、小米、优衣库、大疆等全球知名的消费品牌，均未在拼多多开品牌官方自营旗舰店，多采取“品牌授权”的方式曲径通幽。 一位不愿具名的品牌电商负责人告诉《财经故事荟》：大牌直接入驻拼多多的风险仍然高于收益。一方面，大牌入驻拼多多会面临品牌价值被拼多多“低价标签”稀释的问题。另一方面，拼多多的低价体系会扰乱大牌在其他正价渠道的价格体系，得不偿失。 此外，该人士补充道，拼多多“重商品轻店铺”的经营思路也与大牌重视粉丝积累，用户复购的逻辑大相径庭。 一位拼多多平台的头部水果商家，曾在多个水果品类拿下拼多多的Top3位置，但其开了4年的老店，粉丝数仅有区区8000多人。 也是因为老粉丝数量有限价值有限，所以他每上一个新品类，都会重开一个新店铺。 “在拼多多主要是卖产品，而不是运营店铺”。这位商家告诉《财经故事荟》，“第一不容易积攒起粉丝，第二不容易积累起品牌”。 大部分商家，难以在拼多多建立起自己的主阵地，一切要跟着平台指挥棒走，这也是内卷的特征之一。 同样复制拼多多模式的TEMU，在海外市场也遭遇了强监管风险。 比如，10月份，TEMU因涉嫌干预卖家定价、滥用市场支配地位等遭到德国联邦卡特尔局的调查。若查实，TEMU面临着最高可处全球年营业额10%的罚款。 显然，在完成了早期的“野蛮拓荒”后，TEMU也该兼顾“增长与合规”的时候了。 拼多多过去十年，打造了一个增长神话，但新的十年，它也需要大幅调整，从伴随着“失衡”的极致，走向“平衡”的共赢，从一条河流丰沛为一片海洋，让多元生态都能在此各行其道。

这下知道OpenAI为啥要转型公共利益公司了…… 眼尖的网友发现，OpenAI上季度居然亏了115亿美元！ 重点是，这可不是哪家媒体的小道消息啊，而是OpenAI的最大金主——微软自己亲手捅出来的。 咋回事啊，难不成小弟最近忙着给苹果做应用，真给老板整急眼了？？ 来，一起看看，这到底是怎么一出。 微软因小弟血亏31亿 咱就是说，微软在这波AI浪潮里真是赚得盆满钵满。 2025年第三季度，微软净利润高达277亿美元，同比涨了12个百分点。 不过，都赚了这么多，微软居然还有点「不开心」。 大概意思是，明明这季度利润还能一路高歌猛进闯过300亿大槛的，都怪有个小弟拖了后腿！ 本年度的净利润和EPS受到来自OpenAI投资亏损的负面影响，分别减少了31亿美元和每股0.41美元。 诶，等等——OpenAI前段时间不是还号称上市估值能到一万亿美元吗。 照理说，微软手上的那份股权可值不少钱啊，怎么就亏了？ 其实，这笔账不是这么算的。 在财报的第9页中，微软给出了官方解释： 该项投资采用权益法进行会计核算，我们在OpenAI的收益或亏损中所占的份额，将计入财报中的「其他收入（支出）净额」项目中予以反映。 这句话很关键，特别是「权益法」这三个字传递了很多信息。 它意味着，微软不能像炒股票那样——看着市场估值涨跌就改账面价格（那种叫「按市价计价法」）。 所以，即便OpenAI上市后真的冲到了1万亿美元，微软也不能往自家资产表里平添几百亿。 相反，在权益法的模式下，微软的财报OpenAI的实际经营表现直接挂钩。 具体来说，每到季度结算，微软首先要看OpenAI这一季度到底赚了或亏了多少钱； 然后按它持股比例，把那部分利润或亏损直接记进自己财报的「其他收入/支出」项； 也就是说， OpenAI的业绩好坏，会直接影响微软的净利润。 用公式表达可能更加直观—— 这种会计处理方式其实很常见，通常用于持股比例较大但不具控股权的投资关系。 好了，弄懂这套逻辑后，事情就变得有趣了。 有眼尖的网友发现，照微软的这套「权益法」算法，居然能倒推出OpenAI上季度的真实财务状况。 已知：微软因为OpenAI的投资亏损，财报上少了31亿美元； 又知：根据本周OpenAI组织架构调整披露，微软目前持股比例为27%。 最后再做一道简单的小学算术题，就能发现一个惊天秘密—— OpenAI上季度净亏损115亿美元！ 亏这么多还IPO？ 得知这个大瓜，许多本来还在期待OpenAI上市的网友都破防了： 他们亏了110亿美元，却想在IPO时告诉我们公司市值超过1万亿美元，哈哈…… 甚至有网友怀疑，OpenAI不会是想最后捞一把钱就走吧？ OpenAI必须尽快上市，因为早期投资者想套现离场，他们很清这个泡沫快要破了。 咳咳，其实吧，OpenAI并不是真的亏。 是的，账上可能确实是少了一百多亿美元，但并不能说明他们的业务有什么问题，只能说这是如今整个AI产业都面临的「囚徒困境」。 事实上，OpenAI所有发布的AI模型在其生命周期中应该都是盈利的。 据Information透露，OpenAI今年前七个月的收入大约翻了一番，ARR达到120亿美元。 这意味着， OpenAI光靠订阅费和API，每个月就能赚差不多10亿美元。 即便模型烧钱得要命，连这样都cover不掉训练、算力、人力成本，那也不至于凭空冒出来一个115亿美元的窟窿。 有网友指出，这笔钱大概率不是单纯的经营成本，估计全部是研发支出。 OpenA财务异常的原因在于他们在不断地训练更多模型。 之所以会这样，是因为OpenAI必须确保自家模型永远是行业的SOTA。 否则的话，一旦被开源模型追上，免费模式的海水就会顷刻淹没其以品牌认知为基石的商业帝国。 不只是OpenAI，像谷歌、Anthropic、xAI这些做基础模型的大厂，都被卷进了一场看不见硝烟的「冷战」。 基础模型这个环节没有所谓的用户粘性，一旦出现替代品，用户立马会抛弃你。 因此，它们只能不断砸钱做研发，用算力和时间去维持领先，这是典型的「囚徒困境」。 所以说，虽然开源模型表面上没抢走封闭厂商的蛋糕，但却用外部性的方式，给这些厂商的成本结构施加了巨大的压力。 不过要严谨点说，其实OpenAI现在的账面「亏损」，并不等于它真的在亏钱。 研发投入确实像个无底洞，但从经济学角度看，如果收入能覆盖「其正在研发的模型摊销后的研发支出+日常运营成本」，那OpenAI就不算在亏。 毕竟，研发的钱和算力的钱都已经花出去了，设备也都在运转。 只要OpenAI还能靠订阅和API把可变成本赚回来，这家公司就有继续往前走的理由。 这有点像一家找银行借钱买船做生意的航运公司： 只要每趟运费能付得起船员工资和燃料费，哪怕还没把买船的钱赚回来，生意也能继续做。 而且，只要船不沉、单子不断，总有一天能把贷款都补回来，未来还能继续与银行合作，买更多船扩张业务。 那你说，银行会急着催他们变卖资产把钱还回来吗？ 同样的道理，微软现在并不在乎OpenAI赚不赚钱，它真正关心的是——自己的Copilot永远能接入行业最强的模型。 为了这张王牌，微软必须持续给OpenAI输血，确保它始终握有最顶尖的算力和研发资源。 简单说这两家的关系是：微软在为OpenAI的研发和计算买单，OpenAI负责造模型，最后微软再拿着模型去打企业级市场。 所以，虽然「小弟」上季度让老大哥账面亏了31亿美元，但与其说是坏账，不如说是微软主动开的战略补贴。 退一步讲，就算真是「捅了篓子」，考虑到微软上季度净赚277亿美元，亏掉区区31个小目标也不过是毛毛雨。 更何况，OpenAI花出去的大笔算力开支，最终又要流回微软的Azure云里。 根据最新的合作协议，OpenAI已承诺在未来追加购买价值2500亿美元的Azure云服务。 综上所述，微软的这笔「亏损」并不能说明OpenAI有问题，反而说明——在这个规模的AI研发中，基础设施层面的补贴已经成为必需。 正如一位网友所说，AI游戏的规则早就变了：从「谁能造出最好的模型」，变成了「谁能在烧钱的同时活得更久」。 鹬蚌相争，老黄得利 有趣的是，当投资者还在为「OpenAI到底是不是泡沫」吵得面红耳赤时，另一边，英伟达的市值已经轻松闯过五万亿美元大关。 可以说，如今的局面就是——OpenAI亏得越狠，老黄的日子越滋润。 要是有人去问黄仁勋怎么看OpenAI上季度亏了115亿美元，老黄大概会在心里「嘿嘿」两声： 管它是不是泡沫呢，就算是泡沫，我也能把它炼成金子。 参考链接： [1]https://www.theregister.com/2025/10/29/microsoft_earnings_q1_26_openai_loss/ [2]https://x.com/kimmonismus/status/1983947076112412674 [3]https://news.ycombinator.com/item?id=45757953 [4]https://microsoft.gcs-web.com/node/34236/html

摘要： 就在中国AI在全球市场以 “高性价比”快速俘获人心之时，海外科技大厂正深陷算力焦虑。 凤凰网科技 出品 作者｜王佩薇 编辑｜董雨晴 “我们很大程度上依赖阿里巴巴的Qwen模型。它非常好，速度也很快，而且很便宜。”近期，爱彼迎（Airbnb）联合创始人兼CEO Brian Chesky的一番公开表态在全球AI圈掀起波澜。 值得一提的是，Brian Chesky与OpenAI CEO奥特曼私交甚好，但在自家产品的技术选型上却没有念及“私情”——“我们也会用OpenAI的最新模型，但在实际生产中通常不会大量使用，因为有更快、更经济的模型可供选择”。 这场选择背后，中国AI模型悄悄改写全球市场规则。 开源与便宜，中国模型的杀手锏 中国大模型的圈粉早已不是个案。 曾将Facebook用户从4500万做到7亿的硅谷传奇投资人查马斯・帕里哈皮蒂亚在播客节目中一度直言，已将核心业务负载从美国AI模型转向中国的Kimi K2模型，理由简单直接：“K2的性能够强，而且比OpenAI和Anthropic便宜太多” ；国外初创公司GlueAI创始人Evan Owen也表示，他们团队同样频繁使用Kimi K2。 《机器之心》近期在统计Thinking Machines Lab所发的新研究博客时统计，TML在该篇博客中共计点名“Qwen”38次之多，称其研究受到了 Qwen 团队研究的启发。 海外研究团队与企业用脚投票中国AI，背后是开源策略与性价比的双重胜利。 同样以阿里为例，最新Qwen3系列支持混合推理模式，思考与非思考可无缝切换，在代码、数学、Agent任务方面表现均可圈可点，且多数开源。 公开数据显示，截至2025年8月，阿里通义已开源200余个模型，全球下载量超3亿次，千问系列衍生模型突破10万个，远超 Meta的Llama系列，更一跃成为全球最大的开源模型家族。 这种开源传统与高性价比方案最初源自于DeepSeek，但很快就在中国大模型公司间普及开来。MiniMax本周发布的全新模型M2，在智能代理任务上接近GPT-5水平，但却主打限时免费策略，目前已登顶HuggingFace Trending榜单。 据《经济学人》今年8月报道，Andreessen Horowitz 合伙人爆料称，在硅谷路演的AI初创公司中，有80%可能在使用中国开源模型，而三年前，OpenAI 还在垄断市场话语权。 企业们算的是实打实的经济账，在美国之外的地方更如是。塞浦路斯的AI工具平台Latenode，其联合创始人Oleg Zankov算了笔直观的账：“DeepSeek整体质量相同，但价格便宜17倍，这使其在智利和巴西等资金和计算能力不那么充裕的地区特别有吸引力。” 海外企业接二连三地“倒戈”已经从个案转变为趋势。从金融领域来看，汇丰银行、渣打银行等国际金融机构已开始内部测试DeepSeek模型，全球最大石油公司沙特阿美更是将DeepSeek系统直接部署在其数据中心；即便是科技领域，连亚马逊AWS、微软和谷歌这些美国云服务巨头，也在向客户提供DeepSeek服务。 大佬们的思考通常更加敏锐，英伟达CEO黄仁勋在几日前的GTC大会再谈中美AI竞争时，同时点名了千问与DeepSeek，其表示，“Qwen是世界级的语言模型，DeepSeek在推理架构上的突破是革命性的。” 两种路线，两种结果 就在中国 AI在全球市场以 “高性价比”快速俘获人心之时，海外科技大厂正深陷算力焦虑。 微软的裁员风暴来得集中且猛烈，继今年5月裁员6000人后，紧接着又宣布削减9000个岗位，此次调整为两年来最大规模。微软发言人表示，此次裁员涉及不同部门、地区以及各个经验层级的员工。 从战略逻辑来看，微软裁员并非简单的人员优化，而是有着明确的战略指向——在人工智能竞争日益激烈的当下，算力成为决定企业竞争力的关键因素，微软作为全球云计算巨头，其 Azure云服务需要强大的算力支撑，从而满足客户在AI训练、推理等方面的需求。 然而现实是，高端AI芯片价格高昂，一枚英伟达H100芯片售价可达数万美元，在营收增长放缓下，裁员成平衡成本与算力需求的必选项。 全球电子商务巨头亚马逊的处境同样不容乐观，10月28日其官方宣布计划裁减约1.4万名公司职员，其裁员规模和力度丝毫不逊于微软。亚马逊人力体验与技术高级副总裁贝丝·加莱蒂当日致信员工说，人工智能是自互联网诞生以来最具变革性的技术，使企业能够以前所未有的速度创新。此次裁员旨在通过将资源重新分配到优先领域，让公司“更加强大”。 在AI领域，算力的地位堪比“石油”，是推动技术发展和商业应用的核心资源之一。目前全球高端AI芯片市场主要由英伟达垄断，芯片供应紧张且价格昂贵，进一步加剧了海外大厂的算力焦虑。 在硬币另一面，算力堆叠与资本游戏，造就了新的单体巨无霸。 北京时间10月29日晚，美股三大指数集体高开，英伟达股价开盘上涨3.2%，市值首次站上5万亿美元，成为史上第一家市值跨越这一里程碑的上市公司。市值从4万亿美元跨越5万亿美元，英伟达仅用时113天。 据市场消息，OpenAI正在筹备上市，最快于2026年提交IPO申请，或将成为人类资本史上最大一次融资事件。OpenAI对算力呈现出更为可怕的需求，每赚1美元，就要花费2.25美元，这让其与英伟达、AMD等昂贵算力基建高度绑定。 最新消息显示，OpenAI 开始向重度用户出售 Sora 生成式 AI 视频工具的额外使用积分。负责 Sora 项目的比尔・皮布尔斯在 X 平台上公布了该调整，他表示，随着用户增长，公司终将不得不缩减免费次数，“否则 GPU 资源将无法支撑”。 过去两年时间，全球AI格局悄然重塑。正如黄仁勋所言，“赢得开发者平台才能赢得AI”，中国模型以 “性能逼近顶尖、成本大幅降低、生态全面开放” 的组合拳，正在终结少数巨头的垄断时代，推动全球AI产业进入 “多元竞争、价值导向” 的新阶段。 需要说明的是，中国AI并非只有价格战。 DeepSeek发布的全新多模态模型DeepSeek-OCR，提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法，过去一段时间内持续在技术社区引发讨论。 有从业者认为其本质上是模拟人脑的遗忘机制。还有技术类专业认为，该模型的核心构件视觉encoder的高效解码，为光计算和量子计算在LLM领域的引入提供了明确的技术路径。 10月31日午间，Kimi在新的技术研究报告中，提出了一种新的混合线性注意力架构 ——Kimi Linear。其特性是极大改善运营效率，被评价为一个能将KV缓存减少75%同时将吞吐量提升6倍的即插即用替代方案。 Kimi 的研究员熊狸在 X 上表示，“我很荣幸在过去一年中见证了这项伟大的工作，线性注意力在表达能力上具有巨大潜力，但在处理长上下文时存在较高的风险”。 黄仁勋在提及中美AI竞争时曾表达，“全球50%的AI研究人员是中国人。我们必须继续保持开放。AI竞争不是单一维度的，它包括能源、芯片、基础设施、模型与应用等层次。特别是，我们需要更多工程师、管道工、技工来建设AI工厂。这些都是高薪、体面的工作。美国不仅要发明AI，更要率先普及AI”。 实际上，黄仁勋表示，美国仍有可能输掉AI竞争。 要知道历史上不止一次出现过类似的故事，最终的赢家并非手握最多资本的玩家，这场不仅限于单一技术的比拼，已在开放生态与精细化服务方面展开较量。

凤凰网科技讯 10月31日，数据机构QuestMobile近日发布的《外卖行业市场增长价值研究报告》显示，今年7月至9月期间，外卖市场竞争格局出现明显变化，商家与骑手多平台运营趋势显著增强。 报告指出，美团与饿了么的重叠商户数量已达到744万，同比增长26.8%。与此同时，饿了么平台较去年同期新增172.5万商家，反映出商家群体正积极拓展多平台经营渠道。 在骑手端，多平台接单现象更为突出。数据显示，9月份同时使用美团众包、蜂鸟众包和京东秒送三款接单应用的骑手数量超过200万，同比增长超7倍。其中，同时使用美团众包与蜂鸟众包的骑手用户数超过400万，同比增长18.5%。 从消费者层面看，淘宝、美团、京东三大平台的重合用户规模同比增长19.7%，表明更多用户会在多个平台间进行比较后做出购买决策。随着电商平台加速布局即时零售，外卖服务与主站生态的深度融合，也为即将到来的双11提供了新的增长空间。

IT之家 10 月 31 日消息，澳大利亚警方正利用人工智能更有效地预防犯罪和抓捕嫌疑人，尤其是通过解读现代网络俚语和表情符号。警方称社交媒体上活跃的仇恨组织年轻人为“犯罪影响者（crimefluencers）”，这些人是这一策略的重点打击对象。 当地时间 10 月 29 日，据外媒 The Register 澳大利亚联邦警察专员克里西・巴雷特表示，许多 Z 世代和 Alpha 世代年轻人被引诱加入这些去中心化的群体，为了入群往往必须完成某些“致敬行为”，例如录制自残行为。一旦加入，犯罪影响者便会通过难以破译的表情符号协调现实世界的攻击。 巴雷特表示：“这些‘犯罪影响者’以无政府主义和伤害他人为驱动，大多数受害者都是未成年女孩或青少年女孩。” 警方正在开发“原型 AI 工具”，用于解读加密聊天和群组中的表情符号及Z 世代和 Alpha 世代的俚语。该工具采用多模态自然语言模型，先把语义拆解为独立单元，再结合上下文判断信息是危险线索还是无害俚语。 例如，骷髅表情符号传统上代表死亡或谋杀，但现在的网络上常被用作“笑死”；披萨表情符号可能只是披萨，也可能暗示毒品投放。如果模型看到“（披萨）今晚投放吗？”同时配血迹表情或特定俚语，就能识别真正需要关注的消息。 IT之家从报道中获悉，为了实现这种能力，AI 需要在大量开源社交媒体数据、警方内部调查数据以及模拟在线行为的合成聊天数据上训练。借助 BERT 等基于 Transformer 的模型，AI 可以学习语言随时间的变化，从而识别危险信号。

凌晨，苹果公布了 2025 财年第四季度的财报，营收 1024.66 亿美元，同比增长 8%，创同期历史新高。 这份强劲的成绩单超过市场预期，苹果股价大幅上涨，这也是苹果十五年来第三次在财报公开后股价出现上升。 大卖的 iPhone 17，尴尬的 iPhone Air 大家最关心的，肯定是今年诚意满满的 iPhone 17 系列究竟有没有「卖爆」。 苹果 CEO 蒂姆 · 库克也在电话会议中透露，iPhone 收入创历史新高，iPhone 17 系列的需求「远超预期」，门店客流量显著增长，消费者反响非常强劲，创下九月季度升级用户数量的新纪录。 值得一提的是，财报的数据只截取到 9 月 27 日，iPhone 17 系列只开卖了 10 天不到，因此主要的销量贡献，还是来自老 iPhone，销售额达到 490 亿美元，高于去年同期的 462 亿美元，依旧低于华尔街预期的 502 亿美元。 库克则将原因归咎于供应限制，不管是 iPhone 16 还是 iPhone 17，处于供应紧张状态苹果正在努力完成所有订单。 因此要看 iPhone 17 具体卖得怎么样，还要等下个季度的财报。接下来将进入海外的节日周期以及中国的购物季，iPhone 17 的销量进一步大涨，库克估计下个季度将成为苹果有史以来营收和 iPhone 销量最高的季度。 ▲ 图源：Reuters 最近关于 iPhone Air 的销量表现有不少传闻，分析师郭铭錤爆料这个超薄型号产量削减 80%，预计将在今年年底之前停产。 有分析师在电话会议上就相关问题直接向库克提问，库克坚持了苹果「不单独公布 iPhone 机型销量」的传统，并表示自己确实有意回避这个问题。 库克还补充，目前苹果的产能受限主要集中在「高端与入门两端」。 但在苹果的规划中，iPhone Air 从来不属于「销量担当」，这台集成了大量科技的超薄手机，利润空间本身也要小于 iPhone 17 和 iPhone 17 Pro。 就像是国产折叠手机，iPhone Air 的重点更多是「刷存在感」、「秀肌肉」，是苹果技术的一块试验田。 况且，作为一台带苹果 logo 的手机，iPhone Air 的销量也不会差到哪里去——即使是缺乏关注的 iPhone 16 Plus，在 2024 年两个半月内出货量也超过 500 万台；Counterpoint 数据显示，iPhone 16 Plus 还是今年第一季度全球手机销量第十名。 目前来看，唯一注定会影响 iPhone Air 全球销量的，可能是中国运营商糟糕的 eSIM 激活流程和严苛的使用政策。 ▲ 图源：CounterPoint Mac 装机量历史新高，但 iPad 已经卖不动了 创纪录的不只有 iPhone，还有苹果收入的第二个大头——服务，总收入 287.5 亿美元，实现 15% 的增长率，也是苹果增速最快的业务。 该业务板块包括 App Store、Apple Pay、Apple TV、Apple Music 和 iCloud，以及 Google 的授权费用。 和 iPhone 一样，苹果也不会单独公布某项服务的详细数据，不过提到了 Apple Pay 营收创历史新高，活跃人数实现两位数增长。 除此之外，苹果服务业务在美洲、欧洲、亚太地区以及大中华区都创下了营收纪录。 在 App Store 在全球范围遭遇反垄断调查的情况下，苹果服务依旧保持了极高的增速，让市场更加放心。比起波动的硬件销量，服务业务具有高额的利润以及用户粘性，逐渐成为苹果重要且稳定的收入来源。 iPhone 和服务之外的产品销售，则略显平淡。 其中表现最好的是 Mac 产品线，收入达到 87 亿美元，高于同期 77 亿美元，Mac 的装机量也创下了历史新高。 最大的功臣是今年 3 月发布的 MacBook Air，这条产品线也已经成为了这几年最受欢迎的苹果产品。 苹果预计年底季度 Mac 的表现会逊于同期——毕竟去年有新的 iMac 和全系更新的 MacBook Pro，以及火出圈的 M4 Mac mini，而今年年底只有 M5 MacBook Pro 孤军奋战。 虽然 iPad 也在今年年初推出了 iPad Air 和入门款新品，表现却不温不火，销售额 69.5 亿美元和去年基本持平。 本季度购买 iPad 的顾客中，有一半是首次购买该产品，可见「挤牙膏」的新 iPad，难以打动老用户们。 不过明年的 iPad Air 与 iPad mini 都有望用上 OLED 高刷屏，终于有点让人期待的劲头了。 可穿戴和家居产品的季度收入为 90.1 亿美元，低于同期水平，全新的 Apple Watch 系列和 AirPods Pro 3 没有带来明显的带动效果。 值得一提的是，Apple TV 4K 机顶盒和 HomePod mini 新品已经错过了九月、十月两轮新品发布，爆料称苹果仍计划在年内发布。 中国区收入不如预期，但即将逆袭 虽然财报数据基本都表现良好，但作为苹果的第二大市场，大中华地区的收入却出现同比下降：季度收入144.93 亿美元，同比下降了3.6%；2025 财年收入 643.77 亿美元，同比下降 3.8%。 关于苹果中国市场的表现，苹果的回应同样也是「供应限制」，iPhone 在中国依旧处于供不应求的情况。 不过，苹果表示中国商店客流量正在增加，加上即将到来的电商购物活动，iPhone 17 也在国内大受欢迎，预计下一季度中国市场的收入就会恢复增长。 苹果还谈到了「国补」对苹果销售的影响：即使苹果有不少产品价格都高于国补范围，总体来看也取得不错的效果。 AI Siri，明年上 去年开始，每次苹果的财报会议不会缺席的问题自然是「AI」。 恰逢 Apple 智能上线一周年，有分析师提问苹果有没有看到 AI 带动产品销量的迹象，而苹果表示没有进行深入调查，但看好 AI 成为产品销售的驱动因素，并期待其成为一个更重要的因素。 关于 Apple 智能接下来的发展，库克表示将继续推进第三方 AI 工具的集成，随着时间推移会与更多人合作，也重申了「正在考虑」AI 领域的收购。 发布一年来，目前苹果只将 ChatGPT 嵌入到 Siri 之中，据悉内部已经在开发与 Google Gemini 的集成，并且计划与 Anthropic 和 Perplexity 合作。 AI 版 Siri 也成为了固定的提问内容，库克表示「进展顺利」，有望明年发布。 设计大变的 iOS 26、诚意满满的 iPhone 17 系列冲淡了外界对于苹果 AI 进度缓慢的关注，但这始终是「房间里的大象」，苹果无法回避。 可惜的是，这次财报会议上苹果没有对中国 Apple 智能的进度进行回应。此前彭博社爆料，苹果仍然计划在今年年底推出国行 Apple 智能，库克此前访华也被认为是在推进相关进度。 不过目前的 iOS 26.1 版本仍然不见 AI 踪影，今年留给苹果的时间，也已经所剩无几了。 一扫去年财报的持续沉闷，iPhone 17 系列确实是苹果的一针「强心剂」，也说明只要苹果不挤牙膏，产品诚意更足，市场会用脚投票支持。 而这份亮眼的成绩单甚至可以说只是一个开始。从今年开始，苹果将会开启连续三个「大年」，值得期待的新品陆续推出，有一种经济上行时期的美： 折叠 iPhone & 全玻璃 iPhone OLED + 高刷 iPad Air 和 iPad mini 全新设计的 OLED MacBook Pro 首款苹果智能眼镜 带屏幕的智能家居新品 带红外摄像头的 AirPods 这些新品固然让人激动，我还是更期待苹果 AI 究竟能做出一个什么名堂。 毕竟所有人都知道它是未来的交互，而我们至今还缺少一个将我们带向正确方向的引路人。

1865年，美国内战的硝烟刚刚散去，满目疮痍的国土上躁动着新的野心。在纽约百老汇街的一间办公室里，年过七旬的科尼利尔斯·范德比尔特，正在地图上画出一条条粗重的黑线——这些线条将把分散的铁路连接成他梦想中的运输帝国。 一个半世纪后，2023年初的某个夜晚，山姆·奥特曼在OpenAI的会议室里，向投资者展示一份更为宏大的蓝图：计划筹集7万亿美元建设AI芯片帝国，这个数字甚至超过了大多数国家的GDP。 两幅跨越时空的画面，勾勒出技术革命中资本周期的惊人相似—— 铁路与AI，这两场相隔150年的基建狂潮，正上演着几乎相同的剧本：技术突破点燃想象，资本涌入催生繁荣，过度建设导致过剩，最终在泡沫破灭中完成洗牌。 01 铁路大跃进：钢铁动脉的崛起与阵痛 美国内战结束后的铁路建设，堪称人类历史上第一次大规模基建狂潮。 彼时，第一次工业革命的成果被加速应用，蒸汽机轰鸣声中，铁轨如蛛网般蔓延，投资者蜂拥而至，梦想着重塑北美大陆的经济地理。 1865至1873年间，平均每天有20英里的新铁轨在美国土地上铺就。 这股建设热潮的微观细节，揭示了资本狂热的真实面貌。在堪萨斯州的一个小镇，记者记录了这样的场景：“每天有十列火车满载着铁轨、道钉和工人抵达，他们像行军蚁一样啃食着草原。爱尔兰劳工在烈日下挥舞铁锤，中国苦力在悬崖边悬空作业，他们的帐篷延绵数英里，夜晚的篝火如星河坠落。” 这种建设速度的背后，是联邦政府的巨额补贴。《太平洋铁路法案》不仅提供了每英里1.6万至4.8万美元的政府贷款，还赠予铁路公司沿线每英里6400英亩的土地。 联合太平洋铁路最终获得了1200万英亩土地，中央太平洋铁路获得了900万英亩——相当于马萨诸塞、康涅狄格和罗德岛三州面积的总和。 据估算，铁路投资占GDP的比例在高峰期达到了7%-10%， 相当于今日的数万亿美元规模。 在这个野蛮生长的时代，一批铁路大亨凭借胆识、手腕和运气登上了历史舞台。 范德比尔特，这位从斯塔滕岛摆渡夫起家的“船长”，在70岁高龄时决定投身铁路业。他采取了经典的“围剿”战术：当对手伊利铁路拒绝收购时，他立即在平行线上修建新铁路，将运费砍至一半，直到对方屈服。 到1873年，范德比尔特控制了从纽约到芝加哥的连续铁路线，总长超过1100英里。 更为传奇的是杰伊·古尔德。这位身材瘦弱、时常咳嗽的投机天才，在1869年试图垄断黄金市场引发“黑色星期五”恐慌后，将目光转向铁路。 他通过发行“掺水股”——即没有实际资产支撑的股票——来控制铁路公司。他曾经一天之内同时操纵12家铁路公司的股价， 其操作手法之复杂，连他的经纪人都难以完全理解。 这一时期，英国资本也大量涌入，到1873年，英国投资者持有近30%的美国铁路债券。 但繁荣之下，危机已悄然酝酿。在堪萨斯州，三条平行的铁路线争夺着稀少的货运资源；在明尼苏达州，一条通往“鬼镇”的铁路每天只有一班列车，车厢里空无一人。 到1873年初，美国铁路的总运力闲置率已超过30%， 但新的铁轨仍在不断向前延伸。 …… 1873年9月18日，主导北太平洋铁路融资的杰伊·库克银行宣布破产，引爆了美国历史上最严重的经济危机之一。当它无法售出更多铁路债券时，资金链终于断裂。 恐慌如瘟疫般蔓延。纽约证券交易所有史以来第一次关闭，持续达10天之久。 在随后的连锁反应中，89家铁路公司破产，1.8万家企业倒闭，失业率飙升至14%，经济陷入了长达65个月的“大萧条”。 危机的本质是过度投资与需求不足的致命错配。 从1865年到1873年，美国铁路总投资达20亿美元，而同期美国国民总收入约为90亿美元—— 超过五分之一的国民储蓄被投入了铁路建设。 但货运收入的增长远跟不上铁轨的延伸速度。铁路运费从1870年的每吨英里2.5美分降至1875年的1.5美分， 降幅达40%。股东回报率从预期的15%暴跌至不足5%，数百家铁路公司的债券变得一文不值。 颇具讽刺意味的是，泡沫的破碎才意味着时代的新生：铁路虽然摧毁了众多投资者，却为美国经济带来了深远变革。铁路将小麦从堪萨斯运到纽约的费用从每蒲式耳50美分降至10美分， 这使得美国小麦能够廉价出口欧洲，改变了全球粮食贸易格局。 在芝加哥，菲利普·阿穆尔利用铁路网络建立了现代化的肉类加工帝国。他发明的冷藏车厢可以将牛肉从芝加哥运往纽约而不会变质，到1880年，阿穆尔的工厂每天处理1.5万头牲畜， 成为全球最大的肉类供应商。 02 AI基建狂潮：150年后的新剧本 如果说19世纪的基建核心是铁轨和蒸汽机车，那么21世纪的今天，对应的无疑是数据中心和AI芯片。 在英伟达总部，工程师们创造了现代版的“蒸汽机车”——H100 GPU。这款芯片拥有800亿个晶体管，训练大型语言模型的效率比前代产品提高了9倍。 它的价格也同样惊人——每片售价高达3万美元，但仍然供不应求。 为这些“数字机车”建设“铁轨”的是超大规模数据中心。 在亚利桑那州的沙漠中，Meta正在建设占地270万平方英尺的数据中心园区，其用电量将超过附近50万居民的家庭用电总和。 微软则在威斯康星州投资33亿美元建设数据中心，并获得了当地政府提供的数十年税收减免——这与当年铁路公司获得的土地赠与如出一辙。 短短3年间，美国AI投资的规模已达到前所未有的历史性水平——据行业分析，未来5年全球AI数据中心的资本开支计划，预估规模已达到惊人的4万亿美元。 更为深层的是，AI芯片的短寿命周期加剧了资本消耗。与铁路铁轨30年的使用寿命相比，AI GPU的有效寿命仅为3-5年。 这意味着AI基础设施需要持续不断的再投资，形成了一个“资本黑洞”。 历史数据显示，高资本支出增长的公司，其长期表现往往逊于资本保守的同行。 自1963年以来，资产增长最快的公司组合年均回报比资产增长最慢的组合低8.4个百分点。这一规律在铁路时代已经显现：1870年代，铁路公司的平均投资资本回报率降至5%以下， 远低于投资者预期。 规律如此，但没有人能置身事外——当代AI领军企业陷入了典型的“囚徒困境”。 微软CEO萨提亚·纳德拉私下向董事会表示：“我们可能过度投资了2000亿美元，但不投资的风险更大。” 谷歌高管同样承认，他们不得不匹配竞争对手的投资规模，即使知道可能导致行业性产能过剩。马克·扎克伯格在2023年第四季度财报会上的言论颇具代表性：“如果我们最终误用了几千亿美元，我认为这将是非常不幸的，但错过AI时代的风险更高。” 这种心态与19世纪铁路大亨如出一辙。范德比尔特曾在建造纽约中央车站时说：“如果他们都在建，我就必须建得更大。” 结果便是，到1900年，纽约市拥有三个宏大的火车站，分属不同公司——这种重复建设极大地增加了成本。 历史经验表明，基础设施建设的最大受益者往往不是建造者，而是使用者。在铁路时代，尽管许多铁路公司破产，但铁路基础设施催生了现代物流体系。铁路使美国制造业效率提升了约25%， 并为西尔斯百货等邮购企业创造了全国性市场。 在AI时代，类似的模式正在上演。 西门子已使用AI优化其全球供应链，将库存成本降低了18%；默克集团利用AI加速药物发现，将某些研发阶段的时间从数年缩短至数月。这些企业无需投入数千亿美元建设AI基础设施，却能享受AI带来的效率提升。 03 历史的启示：识别周期阶段的信号 从150年前的铁路狂潮中，我们可以总结出几个识别周期阶段的关键信号： 狂热期特征：资本支出占GDP比重异常高（铁路时代达7%-10%）；新进入者大量涌现（1870年代数百家新铁路公司成立）；杠杆率快速上升（铁路公司负债与股本比率超过3:1）。 转折点信号：产能利用率下降（铁路运力闲置率超过30%）；价格竞争加剧（运费持续下降）；融资环境收紧（债券发行困难）。 当前AI投资已显现狂热期特征，但尚未到达决定性转折点。 密切观察数据中心利用率和AI服务价格变化，将成为判断周期位置的关键指标。 在基础设施狂潮中，价值转移遵循可预测的路径： 第一阶段：价值向设备供应商集中（铁路时代的钢铁厂，AI时代的芯片制造商）； 第二阶段：价值向最有效率的运营商集中（铁路时代的大型铁路公司，AI时代的云服务商）； 第三阶段：价值向应用者扩散（铁路时代的物流企业和制造商，AI时代的各行业用户）。 目前，AI投资仍处于从第一阶段向第二阶段过渡的时期。 04 结语：我们再次站在相似的十字路口 资本周期理论，由经济学家爱德华·钱塞勒在《资本回报》中系统阐述，揭示了繁荣的宿命：新技术引发投资热潮，供给如洪水般涌入并追逐需求，却往往超前，最终导致过剩、价格崩盘和漫长调整。 150年前，铁路大跃进是这一理论的经典范本。150年后的今天，我们再次站在相似的十字路口。 AI将如铁路般变革世界，连接智能，驱动效率跃升。但数万亿美元的资本支出若无匹配需求，或酿成产能过剩，正如1870年代闲置的铁轨。 从范德比尔特到奥特曼，从铁轨到芯片，技术不断迭代，但驱动这些基建狂潮的人类心理、资本逻辑和市场规律却如此相似。 直至经历了痛苦的泡沫破灭和行业重组后，铁路大潮最终塑造了现代美国经济。直到1900年，铁路旅行成本降至1870年的十分之一，货运效率提升五倍， 真正释放了其经济潜力。 同样，今日的AI基础设施狂潮，也必将在经历必要的调整与整合后，真正释放智能时代的全部潜力。只是这一天的具体何时到来，我们仍尚未可知。

最近和几位创业者聊了聊，发现AI应用尤其是情感陪伴类AI应用的热度比想象的要高得多。 其中一位创业者不但做情感陪伴类AI应用，还联名IP做具身智能产品，面向海外。得益于中国完善的硬件供应链，以及开源大模型，AI创业门槛大为降低。 全球AI应用市场正逐步告别概念炒作，进入落地应用的黄金期，AI工具也渐渐褪去了遥不可及的光环，摆脱“硬核科技”标签，全面融入日常生活。 “中国的应用是世界顶尖的，微信远远打败Whats App，抖音远远打败TikTok，很多应用都是碾压美国的应用。所以当AI应用来到的时候，中国也可以扬眉吐气。”早在2024年，对中美两国科技业都有着深度洞察的李开复在演讲中，就对中国AI应用前景抱着极大的信心。 当时，李开复称，通过这几年投资初创独角兽，为各地政府AI落地建言献策，他充分相信中国公司最终可以通过“多快好省”的成熟打法在AI时代站稳脚跟，在应用层面完成对拥有大模型优势的美国企业的超越。 众所周知，AI模型的性能高度依赖于高质量的数据和用户反馈，用户反馈的真实数据可以优化技术路径，降低研发成本。因此，用户规模增长与技术迭代可以形成正向循环。 而根据中国互联网络信息中心发布的《生成式人工智能应用发展报告（2025）》显示，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，短短半年时间用户数量增长2.66亿人，普及率升至36.5%。 有业内直言，中国就是全球最大的互联网应用市场和AI应用市场，亿级的数据红利是海外市场用户群体无法复制的，中国的人口基数和制造业优势，能够帮助在基础模型研发领域暂时处于后发位置的中国企业实现突围。 近期，在旧金山举办的TED AI大会上，李开复更是直言：“在AI硬件和机器人制造方面，美国正在被中国超越。” 8月，a16z发布了第五版全球Top100消费级生成式AI应用榜单，在按照月活用户数排序的移动端Top 50榜单中，中国开发者的产品占据了22席。 统计显示，全球AI应用市场中，生活场景已成为AI企业厮杀的主战场，操作简单、无需专业知识的“低门槛”AI应用使得日常愿意拥抱AI的人群规模正在显著扩大。目前，实用指导、信息查询、写作辅助三大场景合计占比近80%，构成市场基本盘。 中国企业也在重重困难中乘势而上，探索AI应用出海的可能性。根据未来智库统计，2025 年全球AI应用出海访问量突破76 亿次，中国企业占据约50%，部分国产AI应用类产品已经在海外打出了招牌。 01 那几个AI 创业团队之所以有信心，是因为已经有人趟出了条路。 2023年，情感陪伴类AI应用Talkie横空出世，在Google Play多个国家的娱乐免费榜持续霸榜前10位。上线一年后，Talkie在全球的月活跃用户突破1100万，主要用户来自美国市场。非官方统计显示，2024年Talkie的营收达到7000万美元。 虽然Talkie官方所有权归属一家新加坡公司，但背后真正母公司是被业内誉为“AI六小龙”之一的MiniMax。 Talkie抢得中国AI应用出海的头彩有偶然也有必然。 从出生就在跟互联网打交道的“Z世代”，一方面渴望获得心理层面的理解与支持，相比自己的父辈更加看重情绪价值，另一方面，每个人又很难有耐心为他人提供恰到好处的情绪价值，人与人之间的线下沟通越来越少。 生成式AI提供了一种在社会生活中很难得到的奢侈体验，即AI可以做到24小时随时随地接受一个人提供的信息，不会受其负面情绪感染，并给予百分之百的正面反馈。 对于在生活中感到孤独疲惫的“Z世代”，和AI交往没有心理负担。 从ChatGPT引爆AI对话伊始，情感陪伴就是各家公司都认可的深耕赛道之一。然而，受限于国内的一些监管政策，情感陪伴类产品在大陆市场的运营所面临的法律风险较高，许多公司不敢在国内市场开展实践。 美国是AI浪潮的发源地，AI大模型早期提供的英语信息远比中文信息精准，更有利于结合语境给出精准的反馈。此外，中国游戏行业出海在过去十年取得了显著成果，而情感陪伴类AI产品可以快速将恋爱类和二次元游戏出海经验进行搬用，其内部的商业模式也可以借鉴游戏的付费机制。 种种因素促生了Talkie的一炮而红。 Talkie不给用户预设标签，通过对话逐步明晰用户需求、打造定制化情感交流以培养用户粘性的交互体验和以卡牌游戏形式在短期内快速实现“广告+内购+订阅”商业变现模式。 Web 3.0时代成功的中国企业在出海思路上也有了明显的转变，已经完成了从“Global（全球化）”到“Glocal（全球本土化）”的范式转移。在消费端的博弈中，谁能将技术嵌入用户最高频的场景，谁能打磨出最佳使用体验、培养用户付费习惯，谁就能掌握商业的主动权。 在一段时期，Talkie因为其AI原生和海外市场原生成长的双重特质，几乎成了所有AI出海产品团队会仔细分析的标杆。 当然，Talkie的成功也反哺了国内市场。几个月后，MiniMax在大陆推出了星野，主打中文沉浸AI社交应用。 7月，MiniMax完成了近3亿美元的C轮融资，公司估值升至40亿美元。有消息称，MiniMax计划在年内上市。 02 除了情感陪伴类应用，教培也是中国AI应用出海的主攻方向。 据第三方统计，AI教育学习赛道在今年第三季度迎来67.51%的爆炸性反弹，月活用户数达1.05亿，教育已经是AI落地的关键场景。 由于文化传统，中国的教培服务，尤其是应试教育培训，在全球都算得上数一数二。受困于“双减”政策，国内多家头部教培公司从几年前就将大量的成本投入到了出海探索中，尝试寻找新的增量。 2019年，猿辅导推出了CheckMath的早期版本；2020年，字节跳动在海外市场上线了拍照搜题工具Gauthmath（Gauth前身）；2023年，作业帮在海外市场上线了主打AI辅导的Question.AI。此外，由连续创业者周立打造的Answer.AI也在海外市场占据了一席之地。 某种程度上，由于海外教育类AI产品主攻方向以大学生为主，更突出普遍的工具属性，对于考试和应试的研究深度并不够。因此，国产教培服务应用从出海伊始就填补了海外诸多市场“即时解题”工具的空白。 对于经历过应试教育洗礼的中国人，应该很容易理解实时获得准确且详细的解题步骤、快速熟悉“做题家”思维给习惯了快乐教育的欧美学生带来了多大的“冲击”。 随着生成式AI功能的全面融入，这些脱胎于中国市场，扎根于海外市场的AI教育类应用功能在不断完善丰富。不仅可以即时进行知识点梳理，形式用户专属的学习记录，还通过与本土老师强化合作，推出真人答疑和教学讲解。 随着用户规模扩大，一些应用还在试水社区搭建，引导用户进行学习心得和生活碎片分享，从答题逐步演变为涵盖学习全过程的“AI学习伙伴”。 由于教培服务的主要目标受众是青少年，与TikTok的活跃群体高度相符，背靠字节跳动的Gauth，今年以来明显加大了在TikTok推流营销的力度。营销的思路也十分讨巧，不强调枯燥的学习应试，而是将Gauth塑造为符合AI时代的便捷生活方式之一，让青少年用户群体自发表达认可，进一步吸引新用户。 10月，Gauth登上了美国App Store 教育类免费榜榜首。根据估算，Gauth今年流水有望超过1400万美元，90%营收来自美国市场。“免费使用+增值服务”的商业模式逐步稳固。 03 但各家公司在积极出海的同时，也需要拿出更多的精力来思考如何处理面临的风险。 2024年底，Talkie在美国iOS应用市场下线。尽管官方解释为“技术原因”，但从坊间消息来看，大概率是与苹果的安全政策和数据合规要求有了冲突。下架虽然未影响Talkie的日常运管，但对Minimax的融资进程产生了一定负面影响。 雪上加霜的是，9月，迪士尼、环球影业、华纳兄弟探索三大好莱坞巨头联合在加州法院提起对MiniMax的侵权诉讼，指控其在未获得授权的情况下，将经典影视角色用于AI模型训练及影视内容生成。 尽管如何界定AI大模型训练是否侵权仍是全球普遍性难题，只是在中美摩擦不断的大背景下，一家来自中国的AI公司，确实更容易被好莱坞拿来作为维权对象，毕竟法庭的天平是会有倾向性。 而在教培领域，由于核心用户是未成年群体，美国监管机构随时可能挥着“未成年保护”和“数据安全”大旗限制中国企业的发展，提高市场准入门槛。 此外，由于年轻人对AI越发依赖，教育界已经在担心AI会对培养个体独立学习、思考能力产生负面影响，越来越多的高校在收紧AI工具的适用范畴。 合规层面的要求会越来越高，所以中国AI企业想打开海外市场，并站稳脚跟，就必须在当地找好盟友。那位做情感陪伴类AI+具身智能产品的创业者一开始就与有当地资源的人士合作，由他处理市场拓展、合规事务，他和团队专注于产品、服务开发。 这与移动互联网时代时中国互联网企业的打法如出一辙，也是欧美企业进入中国时的策略。 移动互联网的基础ARM 处理器、智能手机、LBS、Android 和iOS 操作系统都源于英美，但在中国创造了最为庞大的市场，很可能AI 时代的剧本也会是如此。即便AI 对算法、算力、电力的需求呈指数级上涨，也更为敏感，但从熟悉且擅长的领域下手，中国企业正逐渐走出了一条可行的“AI应用”出海之路。 那位创业者告诉我，“老外们并不知道，他们无比依赖的AI伴侣，会是中国人做的。”

凤凰网科技讯 10月31日，联想在“天禧AI一体多端秋季新品超能之夜”上正式推出moto X70 Air超薄手机。主打“Air”系列轻薄设计与全方位影像升级。新机整机厚度仅为5.99mm，重量控制在了159g，采用航空级铝合金中框与“薄刃设计”，兼顾强度与轻薄手感，2399元起。 影像方面，Moto X70 Air搭载前后三摄均为5000万像素的AI影像系统，支持2×无损画质模式，有效抑制光学串扰。屏幕配备1.5K护眼直屏，并通过Pantone®专业色彩认证，显示效果更为细腻精准。 该机还通过GJB150A-2009认证，支持IP68与IP69级防尘抗水，内置“星海刀锋电池”，支持高速快充，并配备双擎NFC，可三向刷卡。 系统层面搭载“天禧个人超级智能体3.5”与“超级互联3.0”，提升AI体验与多设备协同能力。Moto X70 Air同步推出“张凌赫代言人版定制礼盒”，内含定制卡、签名腰封、壁纸、铃声等专属内容。 价格方面，12GB+256GB版售价2399元，12GB+512GB版售价2699元。

作者 | 云鹏 编辑 | 心缘 智东西10月31日北京现场报道，刚刚，联想在天禧AI秋季新品发布会上正式发布了自家最新的天禧个人超级智能体3.5，这一AI智能体也正式落地了联想手机、PC、平板、AI眼镜等新品。 从9月苹果发布会后，国内就迎来了秋季新品发布热潮，AI手机、AI PC、各类智能终端打的不可开交，今天联想正式出牌。 今晚，内地知名男艺人张凌赫来到了发布会现场，在演示环节他体验了诸多今天发布的AI智能体功能，还分享了他使用联想新品的一些感受。 moto X70 Air轻到可以用一个气球牵着飘起来，张凌赫一手拉着气球走上台，成为发布会上的一个彩蛋环节。 联想集团高级副总裁、中国消费业务群总经理张华率先登台进行演讲，他提到，天禧AI经历两年多发展，如今定位是成为个人超级智能体，要“向硅基生命进化”。 价格方面，联想moto X70 Air起售价为2399元。 没有拍照和显示功能的联想AI眼镜M1起售价998元，支持显示的联想AI眼镜V1售价3999元。 一、AI智能体如何成为“AI Twin”？张凌赫现场体验AI“零翻车” 在联想看来，天禧AI的“L5”级目标是成为“AI Twin”，可以自主生成新知识与概念、设计新工具、进行自我反思与目标修正，超越人类专家水平。 目前，天禧AI包括个人超级智能体、天禧AI生态、天禧智能体系统（端+云）。天禧智能体系统中核心的天禧大脑，可以让AI读懂世界，AI从记录信息的“仓库”，转变为理解洞察的“智库”。 天禧AI生态已经覆盖了生活、工作、学习等场景的智能体矩阵，据称目前天禧AI生态AI领域智能体和AI应用已经超过了5000个。个人超级智能体支持中心化决策、分布式执行、动态容错。 今天，张华正式发布了联想天禧AI个人超级智能体3.5，在个性化、行动力、多端一致方面进行了重点提升。 天禧个人超级智能体3.5支持全时空的主动记忆，包括长短期记忆和跨设备跨端云打通；此外，其还支持了多端打通的个人知识库，AI可以精准提炼核心信息、自动构建内容关联、对碎片化信息进行升维重组。 天禧个人超级智能体3.5支持了AI解题、AI搜索、AI科研、AI播客，还支持AI看世界、AI操控等能力。 在互联协同方面，超级互联3.0首次实现了全系统智能设备的支持，包括打通苹果iOS生态。 张华特别提到，天禧个人超级智能体每天处理100亿Token的数据。 在张凌赫与联想工作人员的现场演示中，我们看到AI在收到用户的美食推荐需求后，会主动联想到用户此前的饮食习惯、喜欢的食物，提供更个性化、更有针对性的建议。 在个人知识库方面，AI支持文档、网页、个人笔记多种格式的知识库同步，多端同步后用户在各个场景都能随时使用。 在AI生图环节，张凌赫手绘了一个草图，AI可以转换成精美的图片。 在AI看世界功能演示环节，工作人员将镜头对准张凌赫，询问AI穿搭建议，AI首先对张凌赫的衣装进行了夸赞，并给出了戴墨镜的建议。 二、手机重量仅3颗草莓，续航超苹果Pro Max，5000万三摄拉满 今天，联想正式发布了搭载天禧个人超级智能体3.5的AI终端，包括联想moto X70 Air、联想YOGA Pad Pro 14.5 AI元启版、联想YOGA Air 14 Aura AI元启版、联想AI眼镜V1、联想AI眼镜M1。 联想moto X70 Air机身厚度仅有5.99毫米，重量159克，大约相当于3颗草莓。 虽然机身厚度更薄，但联想并未牺牲手机其他方面的体验，比如续航方面，其搭载了一块4800mAh电池，据称是轻薄手机中电池容量最大的。这块电池的能量密度达到了860Wh/L，实测续航超过18小时，苹果17 Pro Max为10小时19分钟。 拍照方面，moto X70 Air搭载了5000万像素三摄，支持无损AI人像、AI多帧还原、AI人像、AI合拍等AI拍照功能。 结语：智能体成智能终端AI体验核心，联想天禧AI落地硬件全家桶 当下，智能体已经成为整个AI产业聚焦的焦点方向，从手机、PC到AI眼镜，各类智能终端都在快速落地智能体能力。 在这一趋势下，联想此次AI升级围绕的重点无疑是智能体，天禧AI在各类终端中落地，也将成为联想产品AI体验的核心竞争力。

如果Agent能操作命令行，就有了与整个计算机系统交互的能力。 也意味着一台计算机的几乎所有功能，都可以通过自然语言来驱动。 这种产品终于有雏形了，我们抓来阶跃星辰的桌面Agent小跃来看看实力～ 它的形态比较新颖：是一个悬浮球…… 区别于浏览器Agent，小跃平时就这样狗狗祟祟可可爱爱趴在桌面上。 当然了，完整形态如下： 打眼一看，这个小跃能接互联网、能搜索浏览器、能处理Excel表格、还能连接本地操作系统。 不过，据官方介绍，它较为突出的本领是支持通过“妙计”复用操作步骤，也支持设置“定时任务”到点自动执行，甚至能并行处理任务，不用像鸡排哥一样：做完你的再做你的。（doge） 好好好，开测！ 一键帮搭编程环境 首先，对于学计算机的广大朋友们来说，实践的第一课是什么？ 有言道：搭环境两小时，写代码十分钟。虽然说搭环境是必修课，但偶尔让AI代劳一下也不是不可以。 先来下个conda！ 下载conda 小跃随即开始用内置的浏览器访问下载页面，倒是也不用担心被它看到浏览记录了。 找完下载链接后检查设备型号，选取合适版本后自动开始Terminal下载。 几分钟后完成操作，整个过程不用动手。（实际上随时可以手动接管） 最后来检查一下，真的有！nice～ 做不同的项目，对环境的需求也不一样，比如： 我要做机器学习课程的CNN图像分类作业，帮我自动创建conda虚拟环境‘cnn-hw’，Python版本3.11，安装torch、torchvision、matplotlib和jupyterlab，安装完启动jupyter。 在实际执行过程中，如果一种方法行不通，它会自动纠错并修改。 最终，在本地打开了Jupyter。 再来检查一下我们要求的安装包是否下载了。 小跃甚至把环境变量都给你配好了，正好手头有一个贪吃蛇代码，在这个环境里跑一下。 觉得这个贪吃蛇太简单？让小跃帮忙升级一波。 这是我之前写的Python贪吃蛇代码，帮我优化三点： 用Pygame替换原来的tkinter界面，加个开始菜单； 增加分数排行榜功能，数据存在本地JSON文件里； 检查代码里的内存泄漏问题并修复，最后生成可执行的exe文件”。 由于Agent在执行任务过程中会有很多中间步骤（比如自动安装Pygame包等，能用到的都会自动安装），这里我们就不一一详细展开了，结果就是小跃直接写了个项目出来，并且都保存在了本地。 现在的贪吃蛇变成了这样： 看来，在编程方面，小跃可以直接当你的实时助手了，从环境到代码包办。 那对于在不需要编程的场景下，它又有什么亮点呢？ “妙计”复用指令，还能定时执行 首先，这个桌面伴侣就像一个小助手，可以用它来设置提醒。 于是就会得到贴心提示： 还比如「/」设置一个“妙计”指令，提示词就可以无限复用。 执行操作只需要： /图片按时间分类 更绝的是它能定时任务。 到点自动开刷小红书。 做任务还不用一个个排队，把事情都交给它，让它在后台跑，不干扰你当前的工作，任务结束时会浮出提醒。 说完功能，说说不足。 实测下来最大的一个感受就是慢。 比如搭建环境，任务完成时长要以分钟为单位，可能一些性子急的朋友已经用这个时间找到教程自己做完了。 还有就是调试代码时遇到多个错误可能修改不完全，要让它多查几次。 还有就是，目前小跃只有Mac版本，据说Windows版本正在拍马赶来的路上…… 让Agent更会玩电脑是未来技术趋势 当然了，“会玩电脑”、“接管电脑”也是Agent元年里最重要的产品及应用趋势。 大模型玩家早就摩拳擦掌了。 智谱一早就推出了桌面Agent，主打推理、生成PPT和海报，后来还接入了视频生成模型。 MiniMax的Agent也在今年的WAIC上亮相，被内部人员称为“超级员工”，能够输出分析报告、代码文件、网页小游戏、演讲ppt等多种形式。 前段时间Kimi家的OK Computer，可以自动在云端的临时虚拟环境进行操作。 而到了小跃这里，更是离开了浏览器，成为了悬浮球。 我们只需要通过语言交互，就可以在本地终端“为所欲为”。 过去需要用户手动衔接的操作环节，如今正被语言指令串联起来，或许未来我们和电脑的互动，会像和人对话一样轻松。 Agent正在打破人机交互的边界，也在对操作系统，提出新的要求。

作者 | 陈骏达 编辑 | 心缘 智东西10月31日报道，今天，在2025红帽论坛上，企业级开源解决方案提供商红帽分享了其关于如何通过开源技术与开放协作方法破解AI落地困境的最新思考。红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康强调，协作在AI时代变得愈发重要。 在AI时代，创新不再依赖单一组织或团队，而是源于企业内部跨部门协同，并结合外部合作伙伴、技术生态与开发者社区共同推进。 一个完整的AI生态系统包含三大要素：技术伙伴、软件平台与开源社区。其中，开源社区对AI发展起到了重要的加速作用。 开源社区对AI发展起到关键作用，使全球开发者能即时贡献成果，提升创新速度；已有成果可被复用，降低门槛；并推动多方能力融合，形成合力。 也正因如此，企业在AI时代的真正竞争力在于整合能力而非单纯算力或技术强弱。未来比拼的是将内部资源、外部生态与开源社区有机结合的组织能力，即“协作创新”的实践水平。 红帽一直以来坚持开放混合云的理念，支持“任意加速器、任意云、任意模型”的灵活部署企业可根据需求自由选择基础设施、云服务提供商和AI模型，确保技术自主与弹性扩展。 曹衡康称，当前AI落地面临目标、数据和技术架构三方面的挑战，企业需明确AI战略目标，解决数据质量与整合问题，并构建灵活、可扩展的技术架构以应对多变需求。 红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧与红帽亚太CTO办公室首席架构师张家驹介绍了红帽在AI方面的技术布局。 红帽认为，AI不会颠覆云时代的技术，在云时代中学到的知识如今仍有价值。在云时代，红帽打造了开放混合云三大平台：底层基础设施、中间的容器和虚拟化平台与现代化应用平台，均通过解耦理念与统一自动化提升效率。 其产品集成AI能力，支持自然语言运维，并统一管理容器与虚拟机，推动企业实现安全、自动化的智能转型。 会上，红帽的战略合作伙伴、国产GPU厂商沐曦首次发布了双方的联合解决方案。沐曦在合作中打造高性能计算、分布式存储、高性能网络和安全防护系统，而红帽提供算力运营、调度、运维和AI平台。双方还合作优化了vLLM高性能推理引擎，实现软硬协同。 红帽还首发了全球第一个开源ASIL安全功能等级Linux车用操作系统。这一系统基于红帽的RHEL稳定平台，适用于智能座舱与自动驾驶，红帽正与国内车厂、芯片厂商推进合作。 2025红帽亚太创新奖也同场发布。科世达在数字化转型与云原生开发类别获奖，德华安顾在AI&新兴技术与云原生开发类别获奖，宝洁、汇丰银行在自动化类别获奖。 会后，智东西等媒体与红帽的多位高管进行了沟通。曹衡康认为，在中国推动红帽所代表的开源解决方案具有显著优势。一方面，它符合国家自主可控的政策导向；另一方面，红帽真正的开源代码透明、可验证，比一些打着“国产”旗号却不完全开源的产品更安全可靠。 曹衡康还解释了红帽与沐曦合作背后的考量。对于红帽来说，选择合作伙伴的出发点不仅在于技术，更在于生态互补。红帽一直秉持开放的理念，支持各种硬件加速器、模型以及云平台。正因为如此，红帽的技术体系能够兼容不同的生态，这也为双方的合作奠定了坚实的基础。 目前，沐曦是红帽重点支持的对象之一，但未来只要有合作机会，红帽也会开放支持其他芯片与平台。 国产GPU生态的一大挑战是人才，在人才与培训方面，曹衡康称沐曦看重红帽在培训体系上的成熟经验，并希望借鉴这种做法。双方不仅在技术层面互补，更希望通过联合培训、开放生态等方式，让更多开发者和企业能够了解并使用相关技术，共同推动生态的发展。 谈及红帽本次发布的车载操作系统，红帽中国汽车操作系统业务首席代表姜垚称，虽然许多车企宣称自研操作系统，但实际上是基于红帽的底层开源操作系统进行二次开发，在其上层构建中间件和应用层功能。这意味着红帽为车企的创新提供了底层技术支撑，相当于“让他们站在红帽的肩膀上”进行开发。 特别是在自动驾驶领域，红帽的安全性、可靠性和完整的工具链（从操作系统到云端）成为关键优势。目前已有两家中国车企基于红帽平台进行自动驾驶项目合作，利用红帽的安全框架和开发工具构建上层应用。相比全球其他地区（如欧美、日韩），中国车企在该领域的落地速度最快，预计2026–2027年即可实现量产，而欧美地区可能要到2030年前后。 结语：从云计算到AI，开源让创新更快落地 开源不仅是一种技术路径，更是一种推动创新的方式。正如红帽所强调的，AI时代的竞争关键在于谁能更好地整合全球智慧、共建开放生态。 从云计算到AI，开源一直扮演着连接创新与落地的桥梁角色。未来，开源力量或将继续在加速技术发展、打破生态壁垒等领域发挥关键作用。

编译 | 王欣逸 编辑 | 程茜 智东西10月31日消息，10月28日，美国AI推理独角兽Fireworks AI宣布完成2.5亿美元（约合人民币17.75亿元）C轮融资，总融资额升至3.27亿美元（约合人民币23.21亿元），估值达40亿美元（约合人民币284亿元），相比1年前的5亿美元估值翻了超7倍。 本轮融资由光速创投、Index Ventures和Evantic领投，红杉资本、英伟达、AMD、MongoDB、Databricks等现有投资方继续跟投。此次融资分为两部分，即由同一批投资者参与的2.3亿美元（约合人民币16.35亿元）的一级市场融资和2000万美元（约合人民币1.42亿元）的二级市场融资。此前，Fireworks AI已获红杉资本、英伟达多次投资。 Fireworks AI创办于2022年，由首席执行官兼联合创始人、前Meta高级工程总监乔琳（Lin Qiao）带领多位前Meta PyTorch核心成员联合创办，核心业务是为开发者提供一个平台，帮助他们运行和定制开源模型。 值得一提的是，联合创始团队中有3位是华人。首席执行官兼联合创始人乔琳（Lin Qiao）本硕毕业于复旦大学计算机科学专业，之后在美国加州大学圣巴巴拉分校（UC Santa Barbara）获得计算机科学博士学位。另两位华人联合创始人分别是前Meta软件工程师Benny Chen和前谷歌高级软件工程师Chenyu Zhao。 Fireworks AI华人联合创始人（图源：Fireworks AI） Fireworks AI不直接购买或自研服务器硬件，而是基于云端GPU集群搭建基础设施，并通过API向客户提供访问接口。 其主要客户有全球手机巨头三星、全球知名数字出行平台Uber、全球领先跨境电商平台Shopify和全球最大的自由职业交易市场Upwork等知名企业，年化收入已超过2.8亿美元（约合人民币19.90亿元）。 Fireworks AI将利用新融资招聘150多名新的AI研究人员、工程师、产品和销售及营销员工，以及购置驱动AI模型的GPU。 一、华人女企业家创业，估值一年增长7倍 Fireworks AI创始团队的阵容堪称豪华。2022年，Meta前高级工程总监乔琳（Lin Qiao）与6位联合创始人在美国加州雷德伍德市创立了Fireworks AI。联合创始团队由6名前Meta PyTorch项目的工程师和1名前谷歌AI工程师组成。在创业前，乔琳曾在Meta领导超过300名工程师的团队，已经拥有了24年的行业经验。 Fireworks AI创始人团队（图源：Fireworks AI） 在Meta期间，乔琳最大的成就是领导PyTorch在Meta数据中心、移动设备和AR/VR设备上的开发和部署，为Meta系列的应用程序提供支持。目前，PyTorch已成为全球主流的开源机器学习框架之一。 在PyTorch的成功经验基础上，乔琳带领团队创立Fireworks AI，直击AI应用落地的核心痛点——推理的计算成本和效率，将控制权重新交回开发者手中。 Fireworks AI成立仅三年，创立当年便完成了种子轮融资，2023年完成A轮融资，投资方包括红杉资本、英伟达、AMD等，2024年，其在B轮融资中估值达到5.52亿美元（约合人民币39.24亿元）。而近日完成的新一轮融资让Fireworks AI估值飙升至40亿美元，估值一年增长超7倍。 目前，Fireworks AI平台每日处理超10万亿个token，服务超过10000家企业客户。 Fireworks AI合作伙伴（图源：Fireworks AI） 相比传统云服务商，Fireworks AI提供的是更低成本、更高性能、且支持定制化开源的大模型。 Fireworks AI支持数百种前沿开源模型的访问权限，这些模型涵盖文本、图像、音频和多模态领域，支持模型微调、强化学习以及评估。 Fireworks AI的大模型库（图源：Fireworks AI） 所有功能都建立在其在超高速推理引擎之上，Fireworks AI的官网显示，相较于其他服务提供商，Fireworks AI平台的性能可提升40倍，成本降低8倍。 在功能定价上，Fireworks AI采用了极其灵活的定价方式，包括无服务器推理、模型微调定制和按需部署GPU。 Fireworks AI部分功能定价（图源：Fireworks AI） “Fireworks AI的使命是提供最好的工具链，借助生成式AI，帮助应用程序开发者达到最高的质量、速度和成本效益，”乔琳称，“我们并不自行研发专用半导体，而是通过让开发者虚拟访问先进芯片来运行开源AI模型，并帮助他们优化推理过程及定制AI模型。” 二、推理市场快速发展，企业仍谨慎采用推理平台 这笔融资正值AI行业的竞争重点从训练逐步转向推理。随着ChatGPT等工具使用日常化，AI模型的推理需求也越来越大。英伟达、亚马逊和高通等科技巨头，以及Groq和Cerebras Systems等AI芯片创企，都正在积极推进专用于AI推理任务的芯片产品。 光速创投合伙人阿努什卡·瓦斯瓦尼（Anoushka Vaswani）称：“回顾推理市场头三年的发展，其规模已从零增长至超过50亿美元（约合人民币354.95亿元）。” Cursor首席产品官（Sualeh Asif）称：“Fireworks帮助我们实现了Fast Apply和Copilot++模型的高性能运行。在性能方面，他们超越了我们评估过的其他竞争对手。Fireworks还帮助我们实现了针对特定任务的加速和新的架构。” 分析人士指出，尽管Cursor等AI公司已经在使用Fireworks AI向用户交付AI模型，由于该平台需要定制化的AI工程支持，大多数企业客户在采用类似Fireworks AI的平台时还是会更为谨慎。 AI工程需要高水平的专业技能，企业必须掌握如何将训练好的模型、数据集和推理平台结合起来。许多企业仍在培养内部技术人员或寻找外部人才来填补这一缺口。 市场研究和咨询机构Gartner分析师奇拉格·德凯特（Chirag Dekate）称：“目前大约有80%的企业尚未达到这一高级AI工程化阶段。” 结语：Fireworks AI估值飙升，AI推理市场竞争白热化 Fireworks AI估值飙升，反映了AI推理市场的快速增长。当其他公司还在用成本筛选客户时，Fireworks则选择支持开发者，赋予他们自主构建、部署和扩展AI的能力，让他们按自己的方式掌控一切。 然而，诸如Fireworks AI等推理平台都在共同面对新风险，企业在采用这些平台仍显谨慎，亚马逊、微软和谷歌等大型云服务巨头的加入也正在加剧竞争。