凤凰网科技讯（作者/李治钦）11月20日，在广州溯·榭映美术馆的MINI × Paul Smith 设计沙龙上，MINI PAUL SMITH 设计师款完成中国首秀。当天亮相的这款设计师作品以2024年上市的电动MINI COOPER为平台，在车辆的外观内饰上，均有英伦设计师Paul Smith打造的专属设计。 车辆外观上，MINI PAUL SMITH提供三种外饰颜色，包括子夜黑、拂晓灰和现场展示的羊皮纸白。车顶采用“诺丁汉绿”致敬Paul Smith家乡诺丁汉的古城风韵。这种独特的绿色也被融入在车辆中网的外圈、轮毂中心孔盖等细节处。 该车型内外包含多处设计细节。Paul Smith标志性的彩色条纹元素，出现在车顶驾驶员一侧、方向盘织带缝线、仪表台织物及座椅装饰中。设计师签名标识被置于后备厢门把手下方、轮毂盖中心及座椅靠背等位置。 此外，车辆开门时地面会投射Paul Smith手写的“Hello”字样，门槛刻有设计师手写的“Every day is a new beginning”字样，地垫印有手绘兔子图案。中央圆形显示屏在个性模式下提供三种Paul Smith专属背景。 MINI品牌表示，个性化设计是品牌的核心要素。本次推出的合作车型旨在通过设计语言传达品牌对个性化表达的持续关注。 MINI品牌设计总监Holger Hampf在活动现场表示，Paul Smith的设计理念与MINI“迷你至简”的设计语言相契合，双方合作旨在通过现代设计延续经典基因，并融入幽默笔触以彰显品牌特质。

IT之家 11 月 20 日消息，尽管比亚迪（BYD）旗下的 Dolphin Surf（国内为海鸥）已跻身欧洲市场最具性价比的电动车型行列，但这家中国汽车巨头似乎还握有更具价格竞争力的王牌。 在上月举行的日本车展上，比亚迪正式揭幕了其首款专为海外市场设计的微型电动车（Mini EV）RACCO。虽然该车型将率先投放日本市场，但业界普遍关注其是否会进一步登陆欧洲，填补入门级电动车的市场空白。 RACCO 被定位为典型的“K-Car”（轻自动车）。在日本，这一细分市场占据了极其重要的地位，去年销量超过 155 万辆，约占日本新车总销量的三分之一。尽管对于外国品牌而言，日本市场一向难以攻克，但比亚迪认为 RACCO 具备独特的竞争优势。 从车身尺寸来看，RACCO 长 3395 毫米，宽 1475 毫米，高 1800 毫米。其设计风格方正硬朗，采用四门布局，并配备了标志性的侧滑后门。这一尺寸与设计不仅直接对标日本最畅销的电动车日产 Sakura，在形态上也与其高度相似。 在核心技术方面，RACCO 将搭载容量为 20 kWh 的电池组，预计续航里程约为 180 公里。为有效控制成本，新车将采用比亚迪自研的刀片磷酸铁锂（LFP）电池。尽管官方尚未公布最终定价，但市场预计其在日本的起售价约为 250 万日元（IT之家注：现汇率约合 11.4 万元人民币），这一价格水平将与日产 Sakura 直接竞争。 虽然 RACCO 旨在优先攻占日本市场，但比亚迪高层并未排除将其引入欧洲的可能性。若该车型进入欧洲，其售价预计将低于 1.5 万英镑（现汇率约合 14 万元人民币）。这一价格区间将使 RACCO 具备极强的竞争力，能够与达契亚 Spring（14,995 英镑）和零跑 T03（15,995 英镑）等车型正面抗衡。作为对比，目前比亚迪在欧洲销售的 Dolphin Surf 起售价为 18,650 英镑（现汇率约合 17.4 万元人民币）。 比亚迪执行副总裁李柯（Stella Li）在接受《Autocar》采访时暗示，RACCO 可能会在全球范围内扮演“经济型入门电动车”的关键角色。 “在日本，我们已经推出了 K-Car 车型；我们也非常有兴趣关注欧盟的相关法规，”李柯表示，“如果市场有空间，我们完全可以将这款车引入欧洲。” 李柯所指的“法规”，是欧盟委员会主席冯德莱恩（Ursula Von der Leyen）在今年 9 月提出的新“E-car”分类。冯德莱恩呼吁欧洲应拥有自己的“E-car”（代表高效 Efficient、经济 Economical 和欧洲 European），并强调“不能让中国和其他国家征服这一市场”。 在比亚迪不断扩大的欧洲产品阵容中，RACCO 的定位将低于 Dolphin Surf。然而，李柯也坦言，目前公司当下的重心仍在于扩展混合动力车型，RACCO 的欧洲发布并非当前的“首要议题”。 与此同时，比亚迪正致力于通过本地化生产来建立竞争优势。作为欧洲市场截至 9 月最畅销的插电式混合动力车型，Seal U 已确定将成为比亚迪土耳其新工厂投产的首款车型。

IT之家 11 月 20 日消息，在今晚的华为乾崑生态大会上，华为智能汽车解决方案 BU CEO 靳玉志介绍了华为乾崑的合作伙伴，一汽红旗正式确认与华为达成合作。 据IT之家此前援引财联社报道，一汽红旗将于明年推出采用华为全栈解决方案的车型，功能包括乾崑智驾、鸿蒙座舱、乾崑车控、乾崑车云服务等。 知情人士透露，“这一合作将会在明年率先围绕‘红旗 9 系’车型展开，届时最新的方案基本上都会得到搭载。”记者了解到，目前“红旗 9 系”在售车型包括 H9、E-HS9、HQ9、HQ9 PHEV 等。 ▲ 2025 款红旗 H9

凤凰网科技讯（作者/李治钦）11月20日，小鹏汽车在广州举办发布会，宣布旗下首款增程车型——小鹏X9超级增程正式上市，全系共推出Max、Ultra两种配置版本，均搭载63.3度磷酸铁锂电池和60升油箱，最大提供1602公里综合综合续航。Max版售价30.98万元，Ultra版售价32.98万元。 小鹏X9超级增程采用鲲鹏超级增程系统，采用全域800V高压平台，支持5C充电。小鹏表示11.7分钟即可完成70% SOC补能。其搭载60L大油箱与63.3kWh大电池，1602kmCLTC综合续航，452km纯电续航（CLTC）。能耗方面，小鹏X9超级增程CLTC综合电耗仅16.5kWh/100km，WLTP油电综合油耗2.53L/100km，支持92号汽油。小鹏X9超级增程标配主动式后轮转向，全系标配的双腔空气弹簧，具备90mm高度调节功能。 安全方面，小鹏X9超级增程，满足2026版E-NCAP五星、2024版C-NCAP五星、2023版C- IASI G+全优与超美标FMVSS No.305a 后碰安全设计标准。同时，小鹏X9超级增程还配备8892立方厘米前端吸能盒。磷酸铁锂电池包满足2026年7月1日电池新国标，可实现单电芯热失控24小时电池包不起火、不爆炸。 此外小鹏X9超级增程全系标配9个安全气囊、新增主副驾远程气囊，还特别配备零重力座椅专属安全气囊，在碰撞瞬间弹出，可防止前滑风险。主动安全领域，小鹏X9超级增程具备130km/h的AEB自动紧急制动与AES自动紧急避让能力。 小鹏X9超级增程提供六款外观颜色，分别为：暗夜黑、星云白、新月银、极光青、哑光星舰灰、星云紫，同时提供气宇灰、云间玫棕、月影咖三款内饰主题，可自由搭配组合。 小鹏X9超级增程搭载ENC和RNC双重主动降噪，通过麦克风采集噪音并产生反向声波抵消噪音，实现物理降噪。还配备超6㎡双层隔音玻璃。同时小鹏X9超级增程首发三排电动三折叠，当四人出行时，第三排可完全放平，五人同行时，折叠两座即可容纳两辆全尺寸山地车，无需拆卸前轮；七人满载状态下，能装下七个24寸行李箱。 小鹏X9超级增程第三排座椅支持180°近乎纯平调节，二排标配双零重力座椅，提供180mm通道方便进出，还集成14向电动调节、通风加热、10点按摩及50W无线快充。驾驶席升级电容方向盘与21英寸HUD。 小鹏X9超级增程MAX版搭载一颗图灵芯片，有效算力750TOPS；小鹏X9超级增程Ultra版搭载三颗图灵芯片，有效算力2250TOPS。 小鹏X9超级增程将搭载物理世界大模型第二代VLA，推理效率更高，反应更快。2026年第一季度，小鹏汽车将先为Ultra车型全量推送第二代VLA，MAX车型也将在2026年全量适配。

欧盟在AI法规制定上顾此失彼 凤凰网科技讯 北京时间11月20日，《金融时报》周四发文，披露了欧盟制定世界首个AI监管法规过程中遭遇的挫折。ChatGPT的横空出世打了一个欧盟措手不及，令欧盟仓促加入了对大模型的监管。在这期间，欧盟对AI的态度也从监管转变为吸引投资。最终，在公众的反对下，欧盟推迟实施《人工智能法》中的关键部分，暂停对高风险AI的监管。 以下是文章全文： 《人工智能法》的诞生是一场旷日持久、令人抓狂的拉锯战。 2023年12月，欧洲官员们连续奋战36小时，才敲定这个“全球首部”AI立法。“我看到同事们都快撑不住了。”劳拉·卡罗利(Laura Caroli)表示。她作为欧洲议会关键谈判代表的助理参与了谈判，并曾任智库CSIS高级研究员。 这部立法关系重大。如果成功，它意味着欧盟将率先为AI这项有望改变全球经济的技术制定全面规范。“当时承受的国际压力巨大。”卡罗利表示。 最终，在12月9日凌晨约1点，谈判代表们达成协议。随后，时任欧盟内部市场专员蒂埃里·布雷顿(Thierry Breton)脱下背心，换上西装外套。疲惫不堪的议员们打开香槟庆祝，随即奔赴新闻发布会现场。 布雷顿协助商定了《人工智能法》 然而，将近两年过去，布鲁塞尔的气氛已不在那么高涨。 《人工智能法》的设计初衷，是利用欧洲的经济影响力，通过风险分级机制强制企业为其4.5亿消费者打造“可信AI”：禁止最具危害性的应用，严控高风险系统，对低风险领域则宽松监管。 但是，由于法案条文过于复杂、匆忙将类似ChatGPT的AI模型纳入监管范围，以及执行过程杂乱无章，这部AI法已经从欧洲领导力的象征，变成了一个证明“欧洲把监管置于创新之上”的典型案例。 本周三，欧盟委员会推迟了这部里程碑式AI法规中关键部分的实施，这是布鲁塞尔方面首次正式承认其在推行自有立法时遭遇困境。 眼下，欧洲官员与企业界正面临两个拷问：欧盟是否步子迈得太大、太快？面对欧洲经济正艰难追赶地缘政治对手的现状，该如何修正法规以避免错失AI发展浪潮？ 对欧洲来说，留在AI全球主导权竞赛中至关重要。由于欧洲未能打造出科技巨头或让企业发展壮大，它与美国的生产力差距不断扩大。在错失其他技术领域领导地位后，欧盟希望将自身打造成“AI大陆”，但该联盟在培养欧洲AI生态系统、加速追赶中美等全球强国技术投资方面仍举步维艰。 欧盟能否成功修补其规则，其产生的影响远超欧洲边界。《人工智能法》是全球首次尝试监管一种不仅可能颠覆全球经济各个行业、且可能失控并带来难以预测后果的技术。若布鲁塞尔过度弱化立法效力，那么问题就会变成：接下来由谁或者说还有没有人能为AI设置护栏？ 原本想实现AI繁荣 颇具讽刺意味的是，欧洲推动AI监管的初衷本是为了促进这项新兴技术的繁荣发展。 2019年，乌尔苏拉·冯德莱恩(Ursula von der Leyen)领导的新一届欧盟委员会上任后，将“通过法规培育市场”列为重要执政目标之一。她宣布，将在新委员会上任后的100天内推出全球首部AI法律。 当时，各界普遍担忧公众对AI产品的不信任将导致欧洲技术发展放缓。 在法案磋商期间，来自美国的AI新闻深刻影响了欧洲立法者：面部识别工具导致多起错误逮捕事件，各类信用评分算法引发歧视性结果。为管控这些风险，布鲁塞尔方面决定将传统产品安全法规与基本权利保护相结合，例如禁止大规模监控。 欧盟 卡罗利指出，当时全球已形成“AI需要监管”的共识。就连大型科技公司也持相同立场。2020年，Meta创始人马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)访问布鲁塞尔会见欧盟高级委员时，曾公开呼吁政府制定在线内容新规。 当时，世界上还有多个相互影响的AI治理倡议，包括经合组织和七国集团提出的AI原则，以及特朗普政府第一任期发布的倡导“依美国价值观发展AI”的监管原则行政令。 “我们构建的AI越可信，就越有利于欧洲的AI普及：这本质上就是立法目标，”欧盟委员会《人工智能法》首席起草人加布里埃莱·马齐尼(Gabriele Mazzini)表示。 ChatGPT扰乱进程 然而，当OpenAI的ChatGPT在2022年底横空出世时，本已进入谈判关键期的《人工智能法》被仓促改写，新增针对通用AI模型的规制条款。这类能生成文本、图像或代码并具备多场景应用潜力的大语言模型，在欧盟委员会最初拟定的草案中竟完全未被提及。当时，这些模型基本被视为处于实验阶段。 “该法案本质并非ChatGPT监管法规，其立法初衷本不在此。ChatGPT发布后，整个立法进程陷入了生搬硬套的复杂困境。”数字权益组织Access Now高级政策分析师丹尼尔·洛伊弗(Daniel Leufer)指出。 此外，生命未来研究所在2023年3月发表的一封公开信引起关注，签署者包括埃隆·马斯克(Elon Musk)、苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克(Steve Wozniak)、著名计算机科学家约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)和斯图尔特·罗素(Stuart Russell)以及作家尤瓦尔·赫拉利(YuvalNoah Harari)。信中呼吁在建立适当保障措施之前，对强大的AI系统开发暂停六个月。 马齐尼表示，这封信“完全扭曲了政治讨论”。立法者不再仅仅关注公司和公共部门如何使用AI工具，而是觉得自己还必须监管AI系统本身的构建方式，并确保法律覆盖最大的模型。 “议会当时已形成完全共识，至少要监管ChatGPT，”卡罗利回忆道，“若离开谈判室时连ChatGPT都未能纳入监管，我们的立法工作将彻底失去意义。” ChatGPT 马齐尼还指出，“布鲁塞尔弥漫的监管狂热既损害谈判质量，又迫使各方仓促收场”。随着2024年6月欧洲议会选举迫近，谈判代表不愿错失政治窗口期。 马齐尼表示，政治窗口期的逼迫、外部“干扰”以及围绕AI生存威胁的讨论，“共同形成了常识尽失的混乱局面”。 律师事务所Cooley全球网络、数据与隐私业务联合主席帕特里克·范·伊克(Patrick Van Eecke)指出，欧盟委员会在监管过程一开始就犯了“根本性错误”：将AI视为产品而非动态过程。他指出，像电梯这类静态产品需符合安全标准才能上市，但二十年后电梯功能依然如故，而AI却是持续演进的动态过程，“这使得硬性要求无法适用”。 半成品 当《人工智能法》于2024年8月正式生效时，许多人认为其尚不成熟。该法案需要大量配套立法来制定行为准则、指南与标准，以便企业明确合规路径。许多条款仅分阶段生效，且具体时间表存在延迟与不确定性。 为企业提供AI法案咨询的盛德律师事务所律师伊丽莎白·里吉尼(Elisabetta Righini)表示，这种状况让企业无所适从。“即使是大型数字公司，也需要时间来准备遵守新规，”她说，“该法案留下了许多细节，需要通过实施细则和指南来确定。不确定性对企业来说从来都不是好事。” 多家企业表示，即便理清合规路径，新规仍带来巨大的运营负担。他们既要评估自身AI系统风险，又须建立机制满足透明度与问责标准。 律师范·伊克强调，由此产生的合规成本反而在制造不公平的竞争环境，“规模更大、更成熟的企业能轻松达标，这将使它们获得比创业公司更多竞争优势”。 AI创业公司警告称，当前局势正在形成“巨头蓬勃发展，成长型企业与创业公司仅能勉强求生”的局面。 伦敦AI创业公司Synthesia的企业事务主管亚历山德鲁·沃伊卡(Alexandru Voica)表示：“许多成长型企业将永远无法达到中美企业的规模与影响力，因为它们正被重重监管压得喘不过气。” 与此同时，大型企业对该法案同样感到挫败。Meta等科技巨头指出，由于企业担心违反《人工智能法》而推迟或避免推出某些AI功能，欧盟正在自我隔绝于尖端服务之外。 今年7月，空客、法国巴黎银行、奔驰和道达尔能源等大型企业联合敦促欧盟委员会将法案实施时间表推迟两年，以简化规则并给予企业足够的准备时间来执行。 就连法案的设计师马齐尼如今也承认，该法案过于宽泛复杂，“未能提供应有的法律确定性”。 欧盟态度改变 公众的强烈抗议迫使欧盟委员会改变了态度。 AI法案引发的强烈反对恰逢布鲁塞尔改变了政策优先事项。自冯德莱恩去年开始第二个任期以来，提升欧盟竞争力一直是贯穿其关键政策提案的主线。 与此同时，全球对于AI的讨论发生了巨大转变。人们对AI生存风险的恐慌情绪，转变为对这项快速发展技术的全球主导权的争夺。这场争夺如今已演变为中美之间的博弈。 对于去年12月接任欧盟数字和前沿技术专员的亨娜·维尔库宁(Henna Virkkunen)来说，工作重点已经从监管转向创新和吸引投资，以确保欧洲在AI领域不会落后。 维尔库宁 今年2月，布鲁塞尔撤回了原计划确保因AI系统受害的人获得更多保护的规定，即所谓的AI责任指令。此举属于欧盟放松监管的更广泛举措的一部分。 本周，欧盟监管的转向最终演变成为了一项提议，该提议将高风险AI规则(人工智能法的关键部分)的实施至少推迟一年。 此次延期引发争议，仍需获得欧洲议会和欧盟成员国批准。各方对这部旗舰性AI法律的实施存在分歧。欧洲央行前行长马里奥·德拉吉(Mario Draghi)称，为期一年的延期并非无限期中止。 反对声 尽管如此，《人工智能法》的支持者仍将此视为重大挫折。 欧洲绿党议员金·范·斯帕伦塔克(Kim Van Sparrentak)表示，欧盟仍应为其率先制定安全AI法规感到自豪，这将继续构成竞争优势。日本、巴西和加州等司法管辖区已对AI模型实施了类似的透明度规定。 “欧盟委员会应当坚守立场，夜以继日地推进法规成功，”范·斯帕伦塔克强调，“这意味着我们要说到做到，为欧洲企业和民众指明方向，而不是一遇到特朗普和大型科技公司的抱怨就食言。” 在图灵奖得主、被誉为“AI教父”的本吉奥等人士看来，针对《人工智能法》的批评不过是既得利益集团发起的“舆论攻势”。 他认为，《人工智能法》只是将AI实验室已经在执行的安全规程正式化，并提高了透明度。他告诉《金融时报》：“它的作用在于创造一个公平的竞争环境，促使所有企业向行业标杆看齐。” 寻求平衡 但是很显然，欧盟仍需在AI监管与创新之间达成适当的平衡，以实现其双重目标：既使欧洲企业成为全球AI领军者，又为世界其他地区树立法规范本。 欧盟科技主管维尔库宁周三强调，欧盟始终坚持高标准监管，“因为欧盟法规是企业信任的标志。我们是全球唯一以这种方式制定规则来守护价值观与基本权利的地方”。 与此同时，她承认仅靠监管远远不够：“我们必须从规则制定转向创新构建。我们的法规不应成为负担，而应创造附加价值。” 但批评人士指出，周三宣布的法规延期实施只会让局面更趋复杂。 法案设计者马齐尼始终敦促布鲁塞尔对法案进行彻底反思。“现在正是需要展现勇气的时刻，是时候承认‘我们需要全面重新审视这部法案’。我认为这将是最明智的抉择。”他表示。(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”。

编辑丨苏扬 “最近内存涨价实在太多。”10月24日，雷军在微博上带货某款手机时表示。 以三星电子为例，日前，其宣布内存芯片价格调涨60%，涨价直接冲击到了下游的消费电子厂商，带动包括手机，也包含笔记本、PC、平板等一系列设备的涨价。 内存涨价的直接原因是AI巨头们对HBM存储的需求，挤占DRAM颗粒产能。与此同时，推理需求的暴涨，也挤占了NAND闪存颗粒产能。 内存价格暴涨后，它们被赛博玩家们戏称为“电子茅台”、“电子黄金”。 涨价牵动着整个产业链的神经，中芯国际第三季度业绩会上，38次提及存储，联席CEO赵海军做了几个关键判断——目前供应缺口在5%以上，终端厂商短期有压力、扩产仍然在继续、对制造业是利好。 “无论是汽车、手机还是消费电子领域，使用存储器的终端厂商来年都将面临价格压力和供应保障问题，目前没有任何一方能给出明确的供应承诺。”赵海军说。 赵海军强调，供应缺口至少在5%以上，高价位将持续一段时间。“我曾做过分析，存储器市场若出现5%的供应缺口，价格可能翻倍；若供过于求5%，价格可能腰斩。” 那么，这一轮存储价格暴涨的逻辑链条是什么，或者说AI的需求如何传导至存储，让内存变成了“电子黄金”？ 01 恐慌、囤货与价格倒挂 内存作为标准化产品，其行业发展直接受下游需求影响，呈现鲜明的周期性特征。 下游需求旺盛，行业进入上行周期，价格上涨，而下游需求一旦收缩，行业就进入了下行周期，价格就会下跌。 按赵海军的说法，在供需平衡状态下，出现正负5%的偏差，存储价格的对应翻倍或腰斩。 过去10多年，存储行业走过多轮交替起落的阶段：2012-2015、2015-2019、2020-2023，2024-至今，基本维持四年一个周期。单纯看时间，当前至少还处于上行阶段。 需要注意的是，前三个周期基本与智能手机有关，直到2024年起，大厂主动减产优化供给结构，叠加AI热潮拉动服务器、PC 端高端存储需求攀升，存储行业进入新一个周期的上行通道。 DDR技术路线图，来源：美光 2025年美光、三星等头部原厂相继宣布DDR4进入生命周期尾声——生产终止、销售收尾、支持缩减，在最后的采购期，原厂供货达成率远低于预期，动摇市场长期供应信心。 头部厂商本轮调整，核心是适配高端服务器需求，产能优先供给利润更高的HBM和DDR5，这种不可逆的产能迁移导致DDR4有效供给持续缩减。 需求端则呈现强韧性，北美互联网公司为控制成本、规避风险大量囤货，国内企业的AI服务器需求激增带动DDR4采购量增长，信创服务器因CPU产能紧张从DDR5退回DDR4，工控、网通、中低端手机等成本敏感产品因供应担忧提前备货。 原厂停产、渠道商控货、终端厂商抢货，DDR4价格反超DDR5，“价格倒挂” 现象出现。 尽管DDR5是未来趋势，但从DDR4切换过来需CPU、主板和操作系统等支持，短期无法改善供需错配现状。 一位存储行业从业者强调，这一轮涨价主要源自大厂停产引起的囤货恐慌，而非新增的消费需求，属于不健康的市场现象，不符合市场逻辑的性价比和商品属性。 “（涨价）至少要持续到明年，但市场情况变化很快，存储又周期性很强，要看具体情况。”该从业者说。 02 “迟来的”内存暴涨 前年提过，AI催生的刚性需求与行业供需结构的改变，同样推动着NAND闪存涨价。 过去NAND存储需求主要靠手机、电脑等消费电子产品拉动，增长平缓，且增长易受消费疲软影响，而AI推理的规模化落地，彻底改变这一局面。 推理需求规模上，OpenAI和Gemini的API日调用都接近10万亿 tokens，国内预估是这个数据两倍，甚至是三倍。 此外，智能客服、自动驾驶等场景需处理海量数据，对存储的容量、速度及随机I/O访问能力提出高要求，QLC eSSD这类NAND产品恰好完美适配这些需求。 8月下旬，华为也推出了基于SLC和3D TLC颗粒的AI SSD产品，当时还被称之为AI推理加速“黑科技”。 问题来了，AI行情都持续了这么久了，为什么现在才轮到存储暴涨？ DRAM，尤其是NAND的需求相对滞后，主要是需求处于积累期未形成规模化爆发，不代表技术无进展。 一方面，头两年AI技术多停留在模型训练与小规模验证阶段，互联网大 AI产品以探索、测试为主，业务渗透率相对较低，用户量与交互频次也有限，对存储的需求仅集中在HBM等高性能产品，未波及支撑海量数据分层存储的DRAM与NAND。 另一方面，AI对话以快思考为主，依赖自身知识库生成答案、token消耗低且无外部Agent协同，整体数据交互量也有限，难以拉动两类存储需求。 今年存储需求突然爆发，核心是AI业务迈入高渗透期：互联网大厂AI产品已成熟上线，业务渗透率提升大幅提升，支付、电商等传统互联网产品也在加速AI重构，带动用户交互频次显著增加。 SAP今年10月份的报告显示，目前中国企业平均28%的业务任务由AI提供支持，未来两年这一比例预计将升至44%。 另外，云计算厂商的三副本备份机制——把数据分割后，复制出3个完全相同的副本，再通过分布式算法将副本存储在集群中不同服务器的不同物理磁盘——也推动数据总量呈指数级增长，而这些数据需通过DRAM与NAND进行分层存储，直接拉动了两类产品的需求。 本轮涨价核心驱动力也包括是AI服务器需求超预期，云厂客户不仅锁定2025年第四季度产能，还提前下达2026年订单，导致供需快速失衡。 需要强调，本轮内存周期下DDR4产品库存与供需状态也与以往不同：目前供给端库存处于低位。 根据我们从产业了解到的数据，模组厂库存正常为4个月，目前只有2个月，而在供过于求时，模组厂库存可达10-12个月。 当然，HBM利润水平高达50%-70%，且产能消耗是标准型DRAM的3倍，原厂资本支出优先投向HBM，整个存储的供给结构已经改变。 03 涨价这柄双刃剑 这波存储涨价，哪些行业受影响比较明显？可以按存储刚需客户的内存需求占比作个排序。 下图是大摩统计的“内存在硬件厂商成本中的占比”，其中All-Flash Array Storage（全闪存阵列存储）位居首位，占比73%。 前面提到的手机产业，看似水深火热，但其实内存在整体成本中的占比只有18%，之所以各手机厂商都站出来发声，核心是手机市场的整体规模大，且更贴近于消费者。 内存供需失衡，与上游存储原厂控制利润率有关：哪类客户利润率高，就优先分配产能。 过去，手机这类客户可通过季度性优惠促销锁定70%-80%需求，现在存储厂商优先供给订单大、利润率高的AI服务器客户，手机厂商沦为配角。 本营国际的调研数据显示，国内一线品牌仅能锁定明年80%销量所需存储，二线厂商更是仅能锁定60%。 20%-40%的缺口，与随行就市的高价压力，以手机为代表的消费电子厂商，供应链能力将遭遇严苛考验。 所以，雷军这类手机大佬在线“诉苦”，也就不足为奇了。 短时间内，手机厂商可以通过库存平均价维持毛利，但随着库存消化，存储涨价带来的成本压力将逐步放大，叠加存储占整机BOM成本接近20%，利润偏薄的低端机型受冲击更明显，行业大者恒大的洗牌趋势也将进一步凸显。 除了消费电子品牌，硬件OEM/ODM行业也正面临存储超级周期带来的显著利润率压力。 生成式AI和数据激增等长期趋势支撑需求上涨，但NAND和DRAM价格在过去6个月分别上涨50%和300%，导致输入成本急剧上升。 大摩根据2016-2018周期历史经验，在11月初的硬件OEM行业报告中预测，2026年行业毛利率中位数下降60%，每股收益中位数低于比行业共识低了11%，并可能引发估值倍数收缩，戴尔、惠普、华硕等更是被大摩列为“最脆弱”的公司。 更宏观的来看，涨价对于产业也会带来负效应。 目前，DDR5已经成为国际产品的主流，英特尔、AMD等CPU头部企业的新一代平台也都已经完成导入。 集邦咨询2025年第一季度报告显示，全球服务器DRAM市场中，DDR5的出货占比已突破90%，成为AI训练、云计算等高算力场景的主要供给，这个时候因DDR4“价格倒挂”而扩产，可能会拖慢产业升级节奏。 “如果DRAM厂商看重短期DDR4价格倒挂带来的收益，而继续保持或扩大其产量，在产能为王的产业竞争格局中，意味着减少在DDR5等更高端产品上的投入，错失产品升级，进而丧失在DRAM高速迭代市场竞争中的抗衡能力。”前述存储行业从业者说。 04 存储的新故事 过去几年，基于DRAM颗粒的HBM凭借高带宽赢得了AI芯片巨头们的青睐，但存储容量却是先天短板，于是开始闪迪等厂商提出基于NAND颗粒的HBF技术。 HBF借鉴了HBM的堆叠思路，将16层核心芯片堆叠并通过硅通孔互联，带宽可与HBM相匹配。 HBF架构剖面图，与GPU合封 闪迪强调称，成本接近的情况下，HBF芯片的容量却达HBM的8-16倍，单堆栈容量可达512GB，简单来说就是经济性更好。 另外，在当前计算架构下，接收数据的流程是SSD→ HBM→GPU，HBM同时负责计算内存和缓存网关的工作，进而形成了延迟瓶颈。 HBF与GPU直连提供数据，这会带来一系列连锁反应：token生成速度提升→GPU空闲时间减少→人工智能总拥有成本（TCO）降低 → 大型语言模型服务的单位成本下降。 经济性，低功耗、低延迟、高扩展性和实用性，进一步扩大了HBF的应用场景。 按应用场景看，HBF技术适合读取密集型AI推理任务，可用于手机端大模型本地化、自动驾驶等场景，闪迪计划2026年下半年交付样品，还联合SK海力士推进其技术标准化。 不过，这并不意味着HBF这种新的存储解决方案完美无瑕。 其一，DRAM颗粒没有生命周期限制，NAND存在寿命限制，一旦与GPU合封，其寿命耗尽也就意味着GPU板卡损坏，这对于一张价值数万美元的GPU来说，成本是无法接受的。 其二，NAND闪存对工作环境要求相对严格，在80-85摄氏度之间，而DRAM可以达到125摄氏度。 也就是说，未来行业有可能推动HBM+HBF的混合架构的落地，来大幅降低模型推理成本，其中HBF在与HBM的协同中，承担大容量辅助内存的角色。 虽然说HBM还不会被取代，但其需求增长的斜率预计将趋于平缓，对应DRAM颗粒的需求也会放缓，转而加大对NAND颗粒的依赖。

快科技11月20日消息，近日，在2025英特尔技术创新与产业生态大会上，英特尔中国区董事长王稚聪上台发表演讲。 演讲中，他表示，“未来，英特尔会将不同的重要功能单元灵活组合，打造适应不同需求的芯片，若中国客户有‘点菜式’的需求，我们也可以生产定制芯片。” 他指出，过去，英特尔以设计大型、复杂的单芯片为主，如今正转向基于芯粒的设计，从Meteor Lake开始，到即将推出的Panther Lake和Clearwater Forest都是如此，也就是将芯片拆解成更小的功能单元——芯粒，再在单一封装内进行集成。 “每个单一功能的IP，不管是CPU、GPU、NPU还是I/O，都可以类比成火锅里的‘一道菜’，我们会继续提供通用型‘套餐’产品，也会为中国客户提供‘点菜式’选择，共同讨论定制化设计。” 王稚聪强调，“随着技术突破，英特尔业务模式将更加灵活、更加开放”。

外界纷纷扰扰，英伟达财报一发，股价还是涨了。 这是一份颇为亮眼的财报，不管是整体季度营收、盈利，还是支柱业务数据中心的业绩，都非常强劲。黄仁勋更是表示，英伟达手里的芯片未交付订单有5000亿美元，云端GPU全部售罄。 最引人注目的是，黄仁勋在电话会议中回应了外界关于AI泡沫的担忧，表示看不到泡沫存在。 英伟达这次的财报发布备受关注，一个很重要的因素就是外界的分歧。一面，是以《大空头》原型人物伯里为典型的大举做空，另一面，是以曾经做空英伟达的投资银行DA Davidson为典型的乐观与买入。 英伟达就这样，夹在两极分化的判断之间。对英伟达的前景甚至整个AI行业的前路，外界似乎已经很难形成共识。 01 先来看看英伟达的财报。 英伟达本次发布的是截至今年10月26日的2026财年第三财季财报。 整个财报透着喜气，营收、盈利等各方面超过分析师预期，在此基础上，对前景展望公司也持乐观态度。 财报显示，第三财季英伟达的营收为570.1亿美元，远超分析师预估的549.2亿美元；公司净利润达到319.1亿美元，同比涨幅达65%。 经调整后，英伟达第三财季每股收益1.3美元，而前期市场预估为1.25美元。 具体到业务，数据中心仍旧是英伟达的支柱，这一次其业绩也是再一次创历史新高。 第三财季数据中心营收512亿美元，占总营收的近90%，同比增长66%，远超分析师预估的490亿美元。而在数据中心业务当中，“计算”业务又占大头，贡献了430亿美元的收入。 这部分的增长主要由GB300系列芯片的销售驱动。GB300是英伟达新一代人工智能计算平台，配备72颗Blackwell Ultra AI GPU和36颗基于Arm Neoverse架构的Grace CPU，今年5月才官宣，第三季度正式量产。 在电话会议中，英伟达首席财务官科莱特·克雷斯（Colette Kress）透露：“GB300的销售额超过GB200，贡献Blackwell总收入的大约三分之二。向GB300的过渡非常顺利。” 除了“计算”之外，在数据中心业务中，“网络”业务也贡献了82亿美元收入。 根据财报，2026财年第三财季，英伟达其他业务虽然占比不多，但也都“有喜”。如游戏业务季度收入43亿美元，同比增长30%；专业可视化业务营收7.6亿美元，同比增长56%；汽车与机器人业务则贡献了5.9亿美元收入，同比增长32%。 如果要理解这一切有多疯狂，不妨看看这波AI浪潮之前。整整三年前的2022年11月，英伟达发布2023财年第三财季财报，季度营收59.3亿美元，同比下降了17%。也就是说，三年时间，英伟达季度营收已经膨胀到了10倍之巨。 也可以说，三年前英伟达的全部营收，相当于如今除了支柱数据中心业务外的那约10%收入。 02 英伟达的财报一发布，市场给出良好反馈，盘后股价一度上涨超过5%。 这并不容易，英伟达这次的财报备受关注，主要是因为外界对人工智能泡沫的担忧已经达到了前所未有的高峰。 对英伟达未来的判断呈现出了两极分化的状态。 一方面，不少机构看好英伟达，选择买入或给出乐观预期。 最戏剧化的当属投资银行DA Davidson突然将英伟达的评级从“中级”上调到“买入”，并将其目标价从195美元/股上调至210美元/股。 这是一次巨大的态度转变，DA Davidson此前是看空英伟达的，其分析师曾警告称，英伟达股价将至多暴跌48%。 在新的报告中，DA Davidson称：“我们对人工智能计算需求增长的日益乐观的看法，取代了我们对英伟达的担忧。” 另一方面，相反的声音也比比皆是。 其中引发最多关注的是电影《大空头》原型人物迈克尔·伯里（Michael Burry）旗下赛恩资产管理公司大举做空英伟达。 伯里本人也打破了两年的沉寂，在X上发帖，配图正是《大空头》中他的角色盯着电脑，文案是：“有时，我们能看到泡沫。有时，我们能有所作为。有时，唯一的胜利方法就是不参与。” 虽然他没有明说此处的“泡沫”指的是什么，但是外界普遍认为指的是AI泡沫。 伯里并不一定正确。他当年成功预测了次贷危机，但也曾在几年前预警模因股与加密货币买家将迎来“世纪崩盘”，被马斯克戏谑是一只总是发出错误信号的“坏掉的钟”。 但谁能忽略这次响起的信号呢？尤其在当下，AI泡沫论愈演愈烈，而英伟达作为整个硅谷AI产业的“中枢”，其一举一动都处于聚光灯之下。 03 外界的争议，英伟达自然得面对。在这次的财报电话会议上，针对AI泡沫的提问不可避免地被摆在台面上。 黄仁勋既没有回避，也没有绕弯子，而是直接给出否定的态度： “关于AI泡沫的说法有很多，但从我们的角度来看，情况（与互联网泡沫时期相比）截然不同。AI正在改变现有的工作负载，并没有看到AI泡沫的存在。” 英伟达的底气在于，GPU的销售非常强劲。黄仁勋在财报中称，Blackwell芯片的销售远超预期，云端GPU已经全部售罄。“无论是训练还是推理，算力需求都在加速增长、指数级叠加。我们已经进入了AI的良性循环期。” 在电话会议中，他还透露，英伟达目前手握5000亿美元的芯片未交付订单，排期已经排到了2026年，其中还包括将于明年量产的下一代Rubin处理器。 在黄仁勋看来，人工智能生态系统正在快速扩张，涌现出更多新的基础模型构建者、更多人工智能初创公司，遍及更多行业和更多国家。人工智能正在无处不在，无所不能。因此，对AI泡沫的担忧也就大可不必了。 对未来，英伟达也自信给出乐观预估。 英伟达预计，第四季度的营收约为650亿美元，超出分析师预期的616.6亿美元。 从英伟达股价的盘后走势也能看出，英伟达此次的财报公布包括电话会议上的表现，已经一定程度上缓解了市场的紧张情绪。 Investing.com高级分析师 Thomas Monteiro发布评论称：“这解答了许多关于人工智能革命现状的问题，结论很简单：在可预见的未来，无论从市场需求还是生产供应链的角度来看，人工智能都远未达到顶峰。” 但这并不意味着紧张情绪会登时烟消云散。 一些分析师表示，这份盈利报告可能不足以平息人们对人工智能泡沫的担忧。 英伟达在第三财季大幅增加了回租自家芯片的投入，以便从那些无法将芯片租出去的云客户手中租回。这类合同总额达到 260 亿美元，比上一季度翻了一倍。 包括微软、亚马逊在内的云巨头正向 AI 数据中心投入数十亿美元，一些投资者认为，这些公司通过延长AI计算设备（例如英伟达芯片）的可折旧年限，正在“人为推高”收益。 在第三财季，英伟达的业务集中度进一步提高，四大客户贡献了61%的销售额，相比上一季度的 56% 再度上升。 公司也在持续加码对人工智能公司的押注，向那些往往同时是其重要客户的企业投入数十亿美元，这引发了有关“AI 经济循环依赖”的担忧。 除此之外，还有很多不可控因素可能会限制英伟达。如地缘政治的影响，它仍然被排除在中国市场之外，正将目标转向中东，前不久才获批向那里出口至多价值10亿美元的芯片。 再如未来GPU的实际利用问题。eMarketer分析师Jacob Bourne表示： “尽管 GPU 的需求依然巨大，但投资者越来越关注的是：超大规模云厂商是否真的能足够快地把这些算力用起来。关键问题在于：电力、土地以及电网接入等物理瓶颈，是否会限制这种需求在 2026 年及之后能够多快转化为收入增长。” 围绕AI泡沫和英伟达未来的争论还将继续下去。

凤凰网科技讯 11月20日，鸿蒙智行新款享界S9正式发布，新车定位为“全景智慧旗舰轿车”。 其中，增程版：Max 30.98万元，Ultra 34.98万元；纯电版：Max 32.98万元，Ultra 36.98万元。 新款享界S9配备了全新“寰宇之星”车标、贯穿式星环灯带、标志性星河大灯。尾部采用了全新样式星云贯穿式尾灯组；配备智慧电动门、百万像素智慧投影大灯，并有星闪技术加持，对比蓝牙钥匙方案定位精度提升5倍、解闭锁精准度提升6倍。 配色方面，新车外观提供流光银、仙踪绿等6款寰宇色系，内饰提供赤茶橘、白沙杏等4种配色，可选黑曜套件。 车内配置方面，新款享界S9全车7处超级快充，包括4个66W有线快充、3个50W无线快充；新车提供了后排储物盒、中控屏后收纳盒、副驾加密收纳盒等多处储物空间。同时配有全新压缩机冷暖箱，容积为6.2升，支持-6℃～10℃制冷、35℃～50℃制热。 动力方面，新车提供纯电、增程两种车型。其中，纯电版：CLTC纯电续航最高816km，搭载800V华为巨鲸电池平台，充电15min续航增加400km。增程版：搭载华为雪鸮智能增程系统，CLTC综合续航里程最高1378km。 此外，新款享界S9搭载全新华为途灵平台，全系标配智能空气悬架和全新连续可变阻尼减振器，升级尊界同源全新六合一全域融合架构，支持连续空间模型构建，实现全维协同控制。

IT之家 11 月 20 日消息，阿维塔官方今日宣布，将与华为乾崑全面深化战略合作，更多信息将在今晚 19:00 的华为乾崑生态大会上公布。 参考IT之家此前报道，今晚的华为乾崑生态大会还将带来广汽启境首秀、揭晓东风汽车 × 华为合作项目 DH 中文名等。目前，华为官方预告图已有多款车型被蒙上黑布，预计将在今晚的乾崑生态大会以及明日起举行的广州车展上陆续揭晓。 另外，第二十三届广州国际汽车展览会将于 2025 年 11 月 21 日至 30 日在中国进出口商品交易会展馆（以下简称“广交会展馆”）举行。本届广州国际车展上共有首发新车 93 台，展车总数 1085 台，其中新能源车 629 台，以电动化和智能化为特点的首发新车集中展出。

卧槽 真的，兄弟们 这一次，我真的词穷了 昨晚谷歌继Gemini 3 pro 后又扔出了王炸——Nano Banana Pro（核心就是 Gemini 3 Pro Image 模型） nano banana已经很厉害了，pro我直接跪了 我看着屏幕，脑子里只有两个字在无限循环：离谱 这是 Gemini 3 pro 的大脑直接长出了眼睛和手。它不仅能看懂你在说什么，它甚至比你更懂物理、懂代码、懂财报、懂生物！ 为了证明我没瞎吹，我把外网大神们测出来的 名场面 全都搬来了 坐稳了，车速很快，熬夜爆肝奉上！ 1. 文字与逻辑的“降维打击”：人类历史上最强的压缩算法 Nano Banana Pro 的渲染能力，让我觉得以前用的都是假 AI 案例一：论文秒变板书 直接把一篇枯燥的学术论文扔进去，要求把它变成教授讲课的白板。 提示词：把这篇论文变成教授的白板板书图像：要有图解、箭头、框图，以及解释核心概念的视觉说明。使用彩色绘制 这里我们把《Attention Is All You Need》论文扔进去，结果？你们自己看： 自动播放 这不仅是画得像，它是真的读懂了论文！拼写，箭头逻辑、核心概念解释……！这基本上是人类历史上最强的压缩算法 案例二：代码直接变图 更骚的来了，有人喂给它一段 Gemini 3 生成的 AI 计算提交记录的 原始 Graphviz 代码（DOT 语言代码）。注意，是代码！ 它都不带喘气的，直接一次性渲染出了带 Logo 的完美图表 案例三：博客变杂志 文字排版能力也是天花板级别。把 Gemini 3 发布官方的技术博客扔进去，让它生成一张“放在桌上的精美杂志内页” 提示词：把整段文字逐字逐句地放入一张放在桌上的光面杂志文章照片中，要有照片、精美的排版设计、引语和大胆的格式 看这排版、这引语设计，你说这是设计大师排了一下午我都信 2. 它真的“懂”这个世界（硬核知识库） 以前的 AI 是瞎蒙，Nano Banana Pro 是真懂。因为它背后连着 Google Search 和 Gemini 3 的推理大脑 案例四 & 五：硬核工艺与生活幽默 看看这个关于「PCB电路板制造全流程」 的图。这可是硬核工业流程！ 提示词： Explain all the steps in PCB manufacturing: 1. Design & Output: Creation of schematic and layout (Gerber files). 2. DFM Check: Design for Manufacturability review to catch errors. 3. Film Generation: Laser plotting of photo films for each layer (or Laser Direct Imaging). 4. Surface Preparation: Cleaning and roughening the copper laminate. 5. Inner Layer Imaging: Applying photoresist and exposing it to UV light to define traces. 6. Etching: Chemical removal of unwanted copper, leaving only the circuitry. 7. Resist Stripping: Removing the hardened photoresist. 8. AOI (Automated Optical Inspection): Scanning inner layers for shorts or opens. 9. Oxide Application: Chemical treatment to improve bond strength between layers. 10. Lamination: Stacking layers with epoxy (prepreg) and bonding them under heat and pressure. 11. Drilling: Computer-controlled drilling of vias and mounting holes. 12. Desmearing: Chemical removal of resin residue from drill holes. 13. Electroless Copper: Depositing a thin layer of copper to make hole walls conductive. 14. Panel Plating: Thickening the copper layer in the holes and on the surface. 15. Outer Layer Imaging: Applying photoresist to define the outer circuit pattern. 16. Pattern Plating: Plating additional copper onto exposed traces and holes, followed by Tin Plating (which acts as an etch resist). 17. Resist Stripping: Removing the photoresist to expose the unwanted copper. 18. Etching: Removing the unwanted copper (the tin protects the desired circuitry). 19. Tin Stripping: Chemically removing the protective tin layer. 20. Solder Mask: Applying UV-curable ink (usually green) and exposing it to define solderable areas. 21. Silkscreen: Printing component legends, logos, and text (white ink). 22. Surface Finish: Applying a conductive finish to exposed pads. 23. Electrical Testing: Checking for electrical continuity and isolation (Flying Probe or Bed of Nails). 24. Profiling: Cutting individual boards from the production panel (V-scoring or Routing). 25. Final QC: Visual and dimensional inspection before packaging. 它不是在瞎画，它是真的把蚀刻、层压、钻孔等这25个步骤画对了！ 反过来，让它画个无厘头的“如何烤面包”： 提示词： 我要个烤面包流程图，要多搞怪、多夸张、多复杂有多复杂 逻辑清晰，文字准确，甚至还自带幽默感！ 案例六：视觉版 AGI 甚至在生物学领域，只说一句：“画一个T细胞激活的卡通图，展示信号级联。” 它自己上网查了资料，画出了完整的信号通路！ 这就是为什么那位大神惊呼：“这就叫视觉层面的 AGI！” 案例七：实时搜索能力 还有这个 Datasette 开源项目的解释图。提示词只有9个单词：Infographic explaining how the Datasette open source project works， 它自己通过 Grounding with Google Search 搜到了Logo、UI界面，甚至连“Data Ingestion”这种专业术语都搞定了 3. 生产力神器：最强“数据压缩机” 打工人们，这东西能救命。 案例八：财报秒变图 Nvidia Q3 几十页的财报 PDF，扔进去 结果： 一张精美的信息图 案例九 & 十：万物皆可图解 扔给它一张流体动力学的照片，问它“发生了什么物理现象？”它能给你出个图解说明 让它画个太阳系图表并给每个行星加个冷知识注释？ 4. 创意与控制力：强迫症被治愈了 最后，聊聊对于创作者最重要的：一致性 和 可控性。 案例十一：14个角色的地狱级挑战 提示词要求生成 14个 毛茸茸的角色挤在沙发上看电视 提示词：中景镜头，14个毛茸茸的角色挤在一张破旧的米色布艺沙发上……整体氛围温暖、舒适且愉快 注意是14（最多支持14）个！ 案例十二：时间旅行与幽默感 有个哥们让它生成一个人从出生到80岁的照片 提示词： "Generate the holiday photo of this person through the ages up to 80 years old" 最神的是，它给2020年的照片里的人戴上了口罩 😂。这细节，绝了！ 案例十三：真实感 如果不说，你可能以为这是照片。但这是 Gemini 3.0 Pro Image 生成的。角色一致性直接封神 不说了，我得再去跑几张图压压惊，这玩意儿，真神，最后分享一个中文文字渲染图像

IT之家 11 月 21 日消息，今日早些时候，有网友反馈称，xAI Grok 在公开对话中频繁对埃隆・马斯克进行夸张式赞美，从体能、智力到各种荒诞能力都“趋向于把马斯克描述为最强者”，引发外界关注。 刚刚，马斯克在 X 上对这一现象作出了回应，称这些内容源于模型被恶意操控，并否认这属于 Grok 的正常行为。 今天早些时候，Grok 不幸被恶意提示词操控，说了些对我极尽溢美的荒唐话。 特此声明，我就是个胖呆子。[囧] 无论 Grok 被攻击的真与假，这一回应显然意在淡化外界关于“Grok 是否被刻意塑造成马斯克个人崇拜机器”的讨论。 争议背景 根据多名网友的反馈，Grok 在 X 公开可见的对话中对马斯克的赞美程度远超常态，例如： 马斯克体能比勒布朗・詹姆斯更强； 马斯克比喜剧演员杰瑞・宋飞更幽默； 马斯克在复活方面比耶稣更厉害； 若愿意，马斯克可通过装备战胜迈克・泰森，甚至也能打败超人； 另外，Grok 在被引导时甚至会讨论他在极端和荒诞行为中也“最擅长”。据 The Verge 报道，部分相关帖子已在过去数小时内被删除。IT之家还注意到，这些夸张内容主要发生在 X 评论区的公开版 Grok，而私人版本的回答则更为正常。

小米集团于北京时间 2025 年 11 月 18 日晚的港股盘后发布了 2025 年第三季度财报（截止 2025 年 9 月），要点如下： 1. 整体业绩：小米集团收入 1131 亿，同比增长 22.3%，其中传统业务（手机 x AIoT）收入同比仅仅增长 1.6%，本季度的增长主要来自于汽车业务的带动。 毛利率提升至 22.9% 的相对高位，主要是受到了汽车业务占比提升带来的结构性支撑，而手机业务的毛利率受竞争加剧影响有所下滑。 2. 汽车业务：小米集团本季度汽车相关收入 290 亿元，基本符合预期。其中公司本季度汽车出货量 10.9 万台，单车均价进一步提升至 26 万元。主要是受价格相对较高的 YU7 出货增加，结构性带动汽车均价的提升。 本季度汽车业务毛利率继续提升至 25.5%，而市场预期为25.6%。不过环比上季度小幅下滑，主要是高毛利率的 SU7 Ultra 占比减少。 海豚君测算本季度小米汽车业务核心经营利润为 6.8 亿元（财报中披露的 11 亿，剔除了 4 亿元的股权激励相关费用），首次实现盈利。 3. 手机：460 亿，同比下滑 3.1%，符合市场预期 458 亿。其中小米手机本季度出货量同比增长 0.5%，而小米手机均价同比下滑 3.6%。而在市场竞争影响下，手机业务毛利率本季度继续下滑至 11.1%。 分市场看：小米手机在国内市场的出货量同比下滑 1.8%，而海外市场的出货量增长 2.7%。在国补收紧的情况下，小米手机在国内市场出货和份额同比再次下滑。如果后续存储继续涨价，手机业务不仅是销量问题，毛利率也会承压。 4. IoT：276 亿，同比增长 5.6%，市场预期 381 亿。IoT 增速大幅回落（前三个季度同比增长 40%+），而本季度增速回落主要是受大家电下滑的拖累。 由于大家电的单价相对较高，有的产品补贴力度可能达到了 1—2 千元。因而在补贴收紧后，直接影响了大家电业务的需求。 5. 互联网服务 94 亿，同比增长 10.8%，市场预期 92 亿。增长主要来自于广告业务的带动，而增值服务环比略有回落。其中 MIUI 用户数同比增长 8%，而 ARPU 值仅增 2%。 分地区来看：本季度海外互联网收入 33 亿元，而国内互联网收入约为 61亿元，国内和海外的 MIUI 用户数本季度都继续增长。 6. 利润端：主营业务核心经营利润 67 亿，调整后净利润 113 亿（不认同净利润的调整方式，参考即可，不需过多关注）。 其中小米公司传统业务的核心利润约为 60.3 亿元，汽车业务首次实现盈利为 6.8 亿元。公司本季度核心利润的环比下滑，主要是受传统业务利润缩水的影响。 海豚君整体观点：补贴过了，用什么来回答增长？ 小米本次财报情况和此前 Preview 时沟通得已经比较明确了，核心经营数据基本符合此前 Preview 已经下调后的预期。 本次财报主要展现了传统业务的压力：其中手机业务面临市场竞争加剧影响，本季度收入和毛利率出现下滑；同时在“国补收紧”的情况下，IoT 业务本季度增速大幅回落至 5% 左右。 尤其是 IoT 业务中的大家电产品，有没有国补，最终支付价格可能差距在 1—2k 及以上，这直接影响了终端用户的购买行为。原本大家电产品是公司 IoT 业务的主要推动力，而本季度国内大家电收入更是出现了两位数的下滑。 相比于本次财报，此前小米股价从 50+ 港币持续下跌至 40 港币附近，其实也体现了市场对公司的汽车业务和传统业务两方面的双重担忧： a）汽车业务：新品“真空期”+ 订单回落，供求格局可能在明年就会出现逆转。 小米 10 月的汽车交付量已经提升至 4.86 万辆，环比于 9 月又增长了 6000 多辆，受益于公司此前的积压订单和二期工厂的爬坡，这主要体现了小米汽车过往的订单表现。 相比于交付量，市场更为关注的是小米汽车当前的订单情况。从近期的订单情况看，小米的周订单已经下滑至 4—5 千辆左右，大致对应每个月的新增订单不足 2 万辆，这其实是相当危险的信号。 这意味着当前小米订单的消耗量快于新增订单（单月消耗的积压订单大约在 3 万辆左右），而随着小米订单“蓄水池”水位的下降，小米汽车的供需关系可能会从“供不应求”转为“供过于求”。 结合小米汽车官网的预定情况看，当前小米 SU7 基础款在 28—31 周，SU7 Pro 和 SU7 Max 交付周期仅仅 6—9 周；YU7 交付周期仍保持在 32—40 周。 其中 SU7Pro 和 SU7Max 交付周期缩短至年前交付，这可能是公司的一种策略来提高 SU7 整体均价和降低公司对增值税补贴的影响。 综合来看，海豚君预估当前小米汽车综合交付周期仍然达到了 30 周左右，对应将近 40 万辆的在手订单。 在小米公司近期不推出新车的情况下，如果公司保持周订单 4000—5000 辆的状态，结合二期工厂的爬坡表现，海豚君预估公司将在明年年中就将消耗完“囤积”订单，进入“供过于求”的需求导向型情形。 b）传统业务（手机 xAIoT）：国补收紧和存储涨价，压低了市场对公司的明年预期。 ①IoT 增速明显回落：在国补政策的推动下，公司 IoT 业务在此前三个季度连续实现了 40%+ 的同比增长。 而随着各地把国补政策调整为“抢券或抽签”形式后（实际是变相“收紧”），本季度 IoT 业务的同比增速大幅回落至个位数增长。（毕竟国补能带来 15%—20% 的折扣，如果没有抢到国补资格，部分消费者可能就会选择不买或延迟购买。） 公司本季度给出了这样的表现，也直接打碎了此前 IoT 业务持续高增的预期。如果明年国补继续“收紧”，在今年高基数的基础上，IoT 业务存在负增长可能性。 ②手机面临存储涨价压力：小米把今年旗舰新品发布会再次提前了一个多月，追着苹果在 9 月末就发布，并全面对标苹果分别命名为 “17/17Pro/17ProMax”。 然而相比于 iPhone17 基础版“加量不加价”的诚意（价格不变，从 128G 提升至 256G），小米本次发布的新机则有些平平淡淡。 换句话说，苹果 17 新品（256G）叠加国补后价格在 5499 元，拉近了与小米旗舰机型之间的价格差距，而小米本次并未给出更具吸引力的价格。 市场对本次发布会是不太满意的，小米公司在发布会后当天股价再次下跌。 另一方面，存储价格的持续上涨，直接影响了明年的预期。存储成本的上升，要么终端厂商承担，要么通过涨价转移给消费者。前者会影响公司的毛利率，后者会影响市场的需求表现。 公司本季度手机毛利率已经下降至 11% 附近，如果存储在明年继续涨价，明年手机等电子产品的需求和毛利率都将继续承压。 综合来看，在“传统业务+汽车业务”双重承压的影响下，公司股价已经出现了频频下跌。在现阶段，相对更重要的是对小米公司在本轮下跌后的底部估值进行测算。 在悲观情形中的假定是小米公司的传统业务在 2026 年实现个位数增长、而汽车业务在下半年结束“供不应求”的局面，预估公司 2026 年传统业务的税后核心经营利润约为 300 亿元；汽车业务的收入约为 2200 亿元。 总的来说，小米公司当前处于多重利空的影响下，而手机新品已然发布和汽车新品发布进入“真空期”，这在短期内很难给市场注入信心。 以下为详细分析： 一、整体业绩：汽车业务成主要推动力 由于汽车业务的加入，现在小米的财报除了之前的“手机 X AIoT”，现在也新添加了“汽车及创新业务”两大类。 小米将“汽车及创新业务”单独分项披露，足以体现公司对汽车业务的重视程度。而公司市值能打破万亿天花板，主要是由汽车业务带来的期待，这也是公司未来进一步突破的关键因素。 1.1 营收端 小米集团 2025 年第三季度总营收 1131 亿元，同比增加 22.3%，市场预期 1125 亿元，公司本季度增长主要来自于汽车业务。 1）原本的业务——手机 X AIoT 业务（传统业务）实现营收 841 亿元，同比增长 1.6%。其中硬件业务表现较弱，手机业务同比继续下滑，IoT 业务增速回落至个位数； 2）本季度小米的智能汽车等新业务实现营收 290 亿元，本季度出货量和均价都有所提升，主要是受 YU7 量产爬坡的带动。 1.2 毛利率 小米集团 2025 年第三季度毛利率 22.9%，市场预期 22.7%。其中本季度手机业务毛利率在本季度再次下滑，汽车是毛利率提升的最大贡献项。 a) 小米老业务毛利率 22.1%，本季度受市场竞争加剧的影响，手机业务毛利率环比下滑。 此外公司传统业务中的其他业务本季度毛利继续亏损 3.5 亿元，其中包含了空调安装等相关服务。如果把这部分毛亏计入 IoT 业务中，IoT 的真实毛利率应该在 22.7% 左右。 2）汽车等新业务毛利率 25.5%， 市场预期 25.6%。本季度汽车业务毛利率环比有所下滑，受相对高毛利率的 SU7 Ultra 车型占比减少的影响。随着 YU7 上市和二期工厂量产爬坡，小米汽车业务毛利率有望再次走高。 综合来看，当前小米汽车业务的毛利率已经超过了传统业务。在规模效应和毛利率提升的带动下，公司汽车业务在本季度已经实现了盈利。 二、汽车业务：积压订单去化进行时 分项中，现在汽车是重中之重，先看汽车：收入 283 亿，加上汽车的周边业务，合计起来是 290 亿，基本符合市场预期。 其中销量 10.9 万基本已知，单价 26 万，环比增长 2.8%，随着公司今年发布的新车型 YU7 量产出货，带动了汽车整体均价的提升。 本季度毛利率 25.5%，环比上季度有所回落，主要是由于相对高毛利率的 SU7 Ultra 在本季度占比减少影响了本季度的毛利率表现。但认为随着 YU7 量产的增加，在规模效应的影响下汽车毛利率仍有望再次走高。 当前小米汽车业务仍然有大约 40 万辆的积压订单，依然是“供不应求”的局面。当前主要关注公司的产能爬坡情况，从 10 月交付量来看，公司当前合计月产能已经达到 5 万辆左右，预估小米汽车在 2025 年末/2026 年初有望达到 7 万辆的月产能，进一步加快“积压订单”的交付。 而随着“积压订单”的消耗，小米汽车的当下最重要的指标不是周销而是周度订单。当前小米汽车的周订单已减少到仅有 4—5k 台，相对较弱。 同时供给侧，随着小米汽车产能的爬坡，汽车的交付周期实际是在缩短的情况下，9 月以来小米周订单未见提升（如果是等待周期的因素，交付周期缩短，订单应该回升）。 由此可见，在其他车企陆续发布新车的情况下，小米面临的市场竞争是加剧了。 如果小米继续维持 4—5K 的周订单表现，那么在明年年中就会消耗完当前的“积压订单”。小米汽车的业绩也将从“供不应求”的局面转变成“需求”驱动型导向。 近期是小米新品发布“真空期”，难以打入相对乐观的展望。后续还要关注小米新品发布情况和周订单的变化，来提振需求和信心。 三、手机业务：继续下滑 2025 年第三季度小米智能手机业务实现营收 460 亿元，同比下滑 3.1%，主要受国补收紧和竞争加剧的影响。 海豚君将小米的智能手机业务进行量价分拆： 量：本季度小米智能手机出货量 4330 万台，同比增长 0.5%。 分市场来看：①国内市场，在国补收紧的情况下，小米手机在国内市场份额同比下滑至 14.6%，受市场竞争加剧的影响；②海外市场，小米手机同比增长 2.7%，海外市场份额同比持平。 价：本季度手机出货均价 1062 元，同比下滑 3.6%。本季度低价机型销售占比更多，导致公司手机均价出现结构性回落。 本季度手机业务毛利率 11.1%，环比下滑 0.4pct，主要是由存储等核心零部件成本上涨和市场竞争加剧因素的影响。而随着存储的涨价，对低价机型的毛利率影响会相对更大。 四、IoT业务：国补退坡，增速大幅回落 2025 年第三季度小米 IoT 业务实现营收 276 亿元，同比增长 5.6%。受国补退坡的影响，IoT 业务中的大家电品类出现两位数的下滑，直接影响了 IoT 业务的增速表现。 本季度 IoT 业务中增长较好的是扫地机器人、移动电源、电动滑板车和可穿戴产品等。 本季度 IoT 业务的毛利率 22.9%，环比提升 0.4pct，受毛利率较高产品（如可穿戴产品等）占比提升的带动。 五、互联网服务：广告仍是核心变现方式 2025 年第三季度小米互联网服务业务实现营收 94 亿元，同比增长 10.8%。本季度主要的增长驱动还是在广告上： a）广告服务：72 亿元的单季收入，同比增长 16.1%。本质上，小米广告所占据的核心广告场景——应用分发和 APP 预装，几乎是各大 APP 厂商必交的分发税，尤其是 APP 预装，其实和手机出货量强相关，广告几乎是躺赚。 b）增值业务：这部分主要是游戏分发、小米电商——有品，和小米金融等。这部分收入约为 22 亿，同比下滑 3.6%。金融在宏观逆风下蛰伏、游戏分发渠道话语权下降，有品电商没啥水花，这部分增值业务基本没啥指望。 整体上，这块业务长期还是依附于硬件出货量的收入逻辑。小米在重新处理的收入归类中，把它总体归于 Legacy 业务。只有将软硬结合后，公司作为手机厂商才能继续讲互联网变现的逻辑。 然而即使将互联网业务归于 Legacy 硬件业务中，整体毛利率也已经被汽车业务反超。 六、海外市场：软件服务持续增长，硬件仍然低迷 2025 年第三季度小米海外收入 401 亿元，同比下滑 0.2%，此前受国内市场国补政策及小米汽车突破的情况下，公司把重心主要放在国内市场，海外市场收入占比下滑至 35% 左右。 具体拆分来看，本季度小米海外互联网业务增长了 19.1%，达到了 33 亿元；而公司的海外硬件收入同比下滑 2%，反映海外硬件市场需求依然相对较弱。 七、利润：汽车业务首次“扭亏为盈” 2025 年第三季度小米三项费用合计 192 亿元，费用率回升至 17%。其中一部分是因为汽车业务导致的，汽车业务经营费用继续增加至 67 亿。 剔除汽车业务看，传统业务部分的经营费用约为 125 亿元，同比环比也均有提升。其中传统业务的经营费用率提升至 14.9%，主要是受小米之家及汽车销售门店增加以及加大研发投入影响。 2025 年第三季度调整后净利润 113 亿，但海豚君一直以来，并不认同小米调整净利润的方式——财务收益不调出，同时自己所投资公司的股息收益不调出。但是这些即使可持续，并非公司主营业务，无法体现盈利的长期持续能力。 整体上，海豚君更加关注的是上面的核心经营利润（收入-成本-三费），它才是更能真实体现公司持续经营主营业务盈利能力的指标。 本季度公司实际的核心经营利润 67 亿，核心经营利润率为 5.9%，主要是受手机毛利率承压及费用端增加的影响。 具体来看，公司本季度传统业务的核心经营利润约为 60.3 亿元，汽车业务的核心经营利润约为 6.8 亿元（财报中提到的 11 亿，未剔除股权激励的 4 亿元）。 作者：海豚君

Nano Banana Pro 来了。 再一次炸了！ 我连夜测试完新功能，看着屏幕上的结果，心里有数次的卧槽。 真的强到离谱，设计从此不存在了！ 01. 完美解决各种文字问题 不能很好的控制文字，特别是汉字，对于一个文生图工具来说，功力至少废了一半。 但这次，Nano Banana Pro 彻底解决了文字问题，而且，真是吊打市面上所有产品！ 先看下和之前的对比，这效果已经非常直观了。 图： Nano Banana 前后的文字处理对比 搞定文字对 Nano Banana Pro 似乎根本不是问题，甚至于它的理解力都超乎了想象，比如我直接说： 给这句古诗配图：两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山。 提示词：给这句古诗配图：两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山。 看到这个的图出来，我只想说：卧槽Σ(°ロ°) 我并没有说上面要有文字，结果这理解力绝了，而且还是竖排的，配图也完美契合了诗的意境。 既然中文这么强，繁体它能搞定吗？我必须让它试试港风。 提示词：霓虹闪烁的80 年代香港旺角街头夜景，有个霓虹灯牌上写着“可口可樂”，一杯可口可乐融合在霓虹灯管设计中 看到没，这个“樂”我是故意写的繁体，非常完美。而且仔细看街头情况，真的很像 80 年代香港的感觉，那些灯牌的字体也真的。。去过的都懂。 再来看一个我们在书中经常看到的那种带注释的插图。 提示词：古籍插画风格。一张精细的中国龙解剖图，展现其内部结构，并用清晰的中文标签（例如：“龙鳞”、“龙爪”、“龙珠”）进行标注。画面风格庄重，带有古代学术气息。 看到这个，我真的跪了，这不会是直接从我们国家的古籍中取出来的吧。 字也就算了，那些印章都清晰可辨。 如果这些都不够震撼，你再看看这个吧。 图：在墙上写字 就问你服不服？ 当然，还可以直接换文字。 提示词：上面的文字换成“非常可乐” 这里我说：把上面的文字换成“非常可乐” 谷歌这次真是把文字玩出花了，还可以这么操作： 提示词 ：一张极具食欲的美食摄影图，俯视视角。深色的木质纹理桌面上，堆满了鲜红的干辣椒和花椒。这些辣椒被巧妙地排列，组成了立体的四个汉字：“热辣滚烫”。辣椒的表面有真实的褶皱和光泽，周围散落着几颗八角，光线温暖诱人，景深微距。 如果说之前文字，特别是中文是 Nano Banana 的短板，那么我只能说：现在短板都变成了它的优势了！ 02 全能视觉设计师 Nano Banana Pro 接入 Gemini 3 和 Google 搜索后，身份彻底变了。 就，它不在只是帮你画你要求的东西，而是可以帮你上网查好信息再画出来。 在路边看到一只超可爱的猫，想知道是什么品种，又懒得去翻百科？现在，直接拍张照扔给它。 提示词：（上传一张布偶猫的照片）制作一张关于这个猫咪品种的信息图，重点突出它的性格特点、起源地和饲养“雷区”。采用柔和的奶油色调，手绘风格。 我有一种预感，小红书马上都要被这种图淹没了。。 它还可以当手工老师，比如说想学折纸（比如千纸鹤），看视频跟不上，看文字看不懂？ 我让 Nano Banana Pro 帮我画一张“分步图解”。 提示词：制作一张信息图，展示“如何折一只千纸鹤（Paper Crane）”。包含 6 个关键折叠步骤的分解图，并标注出折痕方向（山折/谷折），极简线条风格。 这玩意这绝了！什么菜谱，一切的一切分解动作都可以让它来搞定了。 提示词：创建一个展示如何制作 Cappucino的信息图表 它不是在瞎画，而是真的理解了从纸张到成品的每一步变化，连虚线标注都清清楚楚。 以前要画半天的说明书，现在几秒钟搞定。 提示词：创建一个展示汽车发动机构造的信息图表 最炸裂的是联网能力。以前 AI 只能画“历史”，但有了搜索，它能画出“现在”。 我让它画一张此时此刻上海天气图。 提示词：通过搜索获取上海（Shanghai）当前的实时天气信息（温度、天气状况、湿度），制作一幅水彩画（Watercolor）风格的天气海报。背景是外滩（The Bund）的标志性建筑剪影，用艺术字体突显核心气温。 通过搜索我们能做的事情就太多了，比如股票行情等等，都可以实时画出来。 这，真的是彻底的解锁了一项新技能。 前所未有。 03. 不止 4K 之前的 Nano Banana 虽然强大，但缺连 2K 都到不了，基本干不了啥事。 而这次，直接上2K，4K 都上了。 图：在 AI Studio 中可以选择 4K 不过这玩意在aistudio 里可以选，在 Gemini 里面还不知道怎么用，直接在提示词里面加“4K”貌似不行，有知道怎么弄的朋友在评论区告诉我一下。 提示词：上海繁忙街头，时尚年轻亚洲女性全身照。穿着有质感的米色风衣和围巾。柔和自然光，景深，面部对焦清晰，复杂的城市背景，Raw原片风格，照片级真实。 Pro 也支持各种常见的长宽比，但比这更牛逼的是同一张图，我们可以切换各种比例，而让人物保持在合适的位置。 图：Pro 可以方便的切换各种高宽比 更离谱的是，它还能控制一张照片的焦点。 提示词：焦点在花上 这次更新在数码后期处理方面有非常多亮点，除了控制景深，还可以控制光线等。。 04 超强的一致性和多图片融合 之前，AI 最大的问题是视觉漂移——角色换个姿势就变脸，品牌换个场景 Logo 就歪了。 Nano Banana Pro 的这次升级简直离谱，它能一次性融合 15 张图（但我测试的时候提示最多上传 10 张）。 图：在 Pro 种一次引用 10 张图片 这 10 张图可以合成一张，比如这样 图：一次融合 10 张图片 这意味着啥？你可以将所有需要的风格、材质和参考资产一次性输入，锚定最终的视觉效果。 对于连载和故事板创作来说，这也是革命性的。它能同时保持最多 5 位人物的一致性和相似度。 图：5 张素材图 可以变成这样 图：5 张图片融合在一起 这彻底解决了连载漫画或故事板中主角“变脸”的难题。 做过连载漫画的朋友肯定懂那个痛，这一帧跟下一帧完全没法保持形象一致。 但昨晚的测试，让我看到了一部“连续剧”。 我突发奇想，让漫威最贱的死侍，穿越到了《龙猫》的公交站。 图：三张图保持角色一致 角色的记忆力测试完了，我们来测测产品。 这对于需要大量视觉资产的电商设计师来说，简直是救命的功能。 首先，我构思了一款虚构的联名跑鞋，并让 AI 精准地画出它的“身份证”。 提示词：设计一张“赛博朋克风”联名限量版跑鞋。配色为黑色和荧光绿。要求鞋面有复杂的机甲纹理、发光线条和醒目的品牌Logo。放在专业摄影棚的白色背景中，细节锐利，专业布光。 接着，我要求 AI 保持这个设计语言，裂变出不同配色，就像一个系列产品一样。 提示词：保持这双鞋的设计和纹理不变。现在生成三双鞋并排展示：分别是原版黑绿配色、火焰红配色和冰晶蓝配色。要求版式统一，细节清晰，像产品目录一样。 这里比较有意思的是，我不需要下载、上传之前的图作为参考，而是直接在对话里面说保持不变就可以了。 最后，我要把它扔进现实世界，看它是否还能记住这双鞋的长相。 提示词：将第一双黑绿配色的球鞋放在一个潮湿的东京街头。特写镜头，地面有霓虹灯反射的水洼，一名时尚模特穿着这双鞋在街上行走，景深效果。 这就是“上下文记忆”的恐怖之处。 它不仅记住了那双鞋的复杂纹理，还能自动处理它在不同光影和透视下的表现。 这简直就是电商设计的神技。 05. 商业海报：直接出图，不玩虚的 最后，看看它能不能帮我们干活。 提示词：一张电影海报，风格为“赛博朋克京剧”（Cyberpunk Peking Opera）。海报主视觉是一名京剧武生站在霓虹灯闪烁的未来城市中。片名《机械霸王别姬》和宣传语：“当传统遇到未来。” 直接就是一张电影预告海报，字体排版极具张力。 Nano Banana Pro 极其强大一个功能是复制海报。 比如左边的是原图，我只要说：把雪碧换成可口可乐，其他不变 提示词：把雪碧换成可口可乐，其他不变 几秒钟，一张新的海报出来了，毫无违和感！ 再比如，我说：把人物换成 Elon Musk 提示词：把人物换成 Elon Musk 卧槽卧槽！ 以后还需要设计师吗？？ 06 漫画 最后聊聊我喜欢的漫画。 之前的 Nano Banana 文字出了不了，因此就完全没法生成漫画，毕竟漫画里面有大量的对话。 而这次，全部解决了。 图：Pro 完美的生成了漫画 07 一些有趣的 本来已经写完了，突然发现网友们真是脑洞大开，也给我涨了各种姿势。 比如这种模仿抖音。。 还有，把我这篇文章直接做成杂志： 🤣 好了，就写到这吧。 回顾这一晚的测试，我最大的感受不是“惊讶”，而是“自由”。 曾几何时，Nano Banana 的出现将“文生图”的维度提升到了一个新的高度，但各种硬伤的限制，又让那个高度变得遥不可及。 而这一次，Nano Banana Pro 带着满满的诚意回来了。 它不仅补齐了所有的短板，更凭借着对中文、逻辑、细节和叙事的理解，再次将文生图的能力拉升到了一个全新的维度。 它不再是一个笨拙的工具，而是我们想象力的最佳拍档。 创作的大门，正以前所未有的姿态向所有人敞开。 限制你的，只有你脑海里那个世界，够不够精彩。

英伟达 凤凰网科技讯 北京时间11月21日，据《金融时报》报道，当地时间周四，美国股市遭遇剧烈波动，科技股纷纷下挫。市场对英伟达亮眼业绩的乐观情绪，被AI公司高估值引发的新一轮担忧所抵消。 以科技股为主的纳斯达克综合指数走势遭遇大反转，周四早盘一度上涨逾2%，但最终收跌2.2%。标普500指数下跌1.6%。 作为AI热潮的风向标，英伟达在周三盘后公布了好于预期的强劲季度业绩，周四早盘一度上涨超过5%，但最终却以下跌3%收场。截至周四收盘，英伟达股价下跌5.88美元，报收于180.64美元，跌幅为3.15%，市值蒸发大约1429亿美元(约合1万亿元人民币)。 纳斯达克综合指数先涨后跌 英伟达周三盘后公布的强劲业绩似乎缓解了部分担忧。然而，百达资产管理公司的多元资产策略师阿伦·赛(Arun Sai)表示，市场仍对英伟达竞争对手的估值感到担忧，并关注科技巨头们在AI基础设施上的巨额支出何时能带来显著回报。 投资管理公司英仕曼集团首席市场策略师克里斯蒂娜·胡珀(Kristina Hooper)指出，“几周前开始蔓延的市场不安情绪正在持续加剧”。她表示，由于估值高企，英伟达的业绩“仅能暂时缓解这些担忧几个小时”。 除了英伟达外，AMD股价大跌7.84%、英特尔下跌4.24%、苹果下跌0.86%、特斯拉下跌2.17%、Alphabet下跌1.15%、Meta下跌0.2%、微软下跌1.6%。(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”。

2025 年 11 月 19 日，美国东部时间下午 5 点，英伟达发布2026 财年第三季度财报。 这一季的数据很夸张：营收 570 亿美元，同比增长 62%，环比多了整整 100 亿美元（+22%），数据中心业务继续飞奔，网络、计算、汽车、专业可视化全部双位数增长。但比数字更值得编译和整理的，是管理层在电话会里给出的那套逻辑： 他们几乎把所有关于“AI 泡沫”的质疑，重新改写成了一场“三次平台大迁移 + 十年基础设施周期”的故事。 基于这份电话会议记录，本文对管理层的核心观点做了一次系统的编译和梳理。 一、成绩单： 570 亿美元的大头，几乎都来自 AI 工厂 先把关键数字捋清楚： 总收入：570 亿美元，同比 +62%，环比增加 100 亿美元（+22%）。 数据中心收入：510 亿美元，同比 +66%，再创新高，几乎就是整家公司。 网络收入：82 亿美元，同比飙升 162%，靠的是 NVLink、InfiniBand 和 Spectrum X 以太网。 计算部门：同比 +56%，核心驱动力来自 GB300 GPU 的放量，Hopper 平台本季仍贡献了约 20 亿美元收入。 游戏业务：43 亿美元，同比 +30%，主要是游戏玩家和本地 AI 需求的叠加。 专业可视化：7.6 亿美元，同比 +56%，DGX Spark 被点名是关键贡献者。 汽车业务：5.92 亿美元，同比 +32%，自动驾驶解决方案是主力。 盈利能力同样“变态”： GAAP 毛利率：73.4%， Non-GAAP 毛利率：73.6%， 都比之前的指引更高。Colette Kress 解释，主要得益于数据中心产品组合、生产周期时间改善以及成本结构优化。 但也不是全是甜蜜，电话会一上来就坦白了三点风险： 中国收入被“掐断”： 由于地缘政治和本地竞争，本季度原本计划的大额订单没有落地，直接影响了高端数据中心计算产品对中国的出货。Colette 还明确表示，在 Q4 的指引里，“我们没有假设来自中国的任何数据中心计算收入”。 投入成本在上升： 面向 2027 财年，内存等关键元件价格抬头，系统复杂度也在增加。公司一边加大采购锁价，一边强调，仍会努力把毛利率“压在 70% 中段”。 库存和供应承诺同步上扬： 库存环比增加 32%，供应承诺环比增加 63%。管理层的态度是：这是主动为未来更大规模的增长“铺货”，而不是需求不行的被动堆库存。 展望第四季度，指引同样激进： Q4 收入指引：650 亿美元，上下浮动 2%，按中值算环比还要再涨 14%，主要由 Blackwell 架构继续放量带动。 毛利率指引：GAAP 和 Non-GAAP 都预计维持在 70% 中段，尽管投入成本上涨。 从这张“财务快照”可以看出一个核心事实： 英伟达现在的财报，其实就是一张全球 AI 工厂建设进度表。 二、CFO 的视角： 三大平台转型 + 5000 亿 Blackwell/Rubin 收入蓝图 在财务数字之后，CFO Colette Kress 用相当长的一段话，把这季的增长放进了一个更大的框架里： “三大平台转型”还在早期 她强调，客户现在集中在三条主线做投入： 向加速计算迁移： 从传统 CPU 通用计算，转向 GPU 加速计算，把原本跑在 CPU 上的大量数据处理、科学计算工作负载搬到 CUDA 平台上。 向大模型/生成式 AI 迁移： 搜索、推荐、内容理解、广告排序，从传统机器学习体系切换到大模型，重写生产线。 向智能体（Agent）应用迁移： 自主推理、规划、调用工具的“智能代理 AI”，开始渗透到编程、医疗、金融、运营等业务线。 她的判断是：这三件事都还在早期阶段，“会波及所有行业”。 Blackwell + Rubin：到 2026 年底要拿下 5000 亿美元营收 Colette 给了一个颇具争议、但已经被资本市场广泛引用的数字： 从今年开始到 2026 年年底，Blackwell 和 Rubin 两代平台，合计营收目标是 5000 亿美元。 电话会记录里，她再次确认这一目标“正在推进”： 部分收入已经在过去几个季度确认； 接下来还有几个季度会持续兑现； 而且，这 5000 亿本身还有“上调空间”：比如当天刚刚宣布的与沙特的合作，未来三年新增 40–60 万块 GPU；和 Anthropic 的协议，同样是原先规划之外的增量计算需求。 在她的叙事里，英伟达的角色很明确： 要在未来十年走向年均 3–4 万亿美元规模的全球 AI 基础设施建设里，做“首选平台”。 “云已售罄”：GPU 安装基础完全被吃满 Colette 多次重复一个说法：“云服务已售罄（clouds are sold out）”；Blackwell、Hopper、Ampere 等几代 GPU 的安装基础“全部在满负荷运行”。第三季度数据中心收入 510 亿美元，就是在这样的高稼动率之上做出来的。配合这点，她给出了一串“案例库”，说明这些算力在被用在什么地方： 互联网平台： Meta 用基于 GPU 集群训练的 Gem 广告推荐基础模型，让 Instagram 广告转化率 +5%，Facebook 信息流 +3%；用户在 Facebook、Threads 等应用上花的时间明显上升。 基础模型公司： OpenAI：周活用户 8 亿，企业客户超过 100 万，毛利率保持健康；Anthropic：年化营收从年初的 10 亿美元，涨到 70 亿美元。其他名字还包括 Mistral、Reflection、Safe Superintelligence、xAI 等。 垂直场景： RBC 用智能体 AI 把分析师写报告的时间，从几小时压缩到几分钟；联合利华通过 AI + 数字孪生，让内容创作效率提升 2 倍、成本下降 55%；Salesforce 工程团队使用 Cursor 后，新代码开发效率至少提升 30%。 这些例子共同指向一个判断： AI 基础设施的投入，已经开始在真实业务里“找回报”，而不止停留在“创新预算”。 五百万 GPU 的 AI 工厂计划 本季英伟达还宣布了一串 AI 工厂和基础设施项目，总量涉及约 500 万块 GPU，覆盖： 公有云 CSP、主权国家数据中心； 制药、制造等行业的“AI 工厂”； 标志性项目包括：xAI 的 Colossus 2 —— 全球首个千兆瓦级数据中心；礼来（Eli Lilly）的 AI 工厂，用于药物研发；AWS + Humane 的扩展合作：部署多达 15 万台 AI 加速器（包括 GB300），以及一座 500 兆瓦的旗舰 GPU 数据中心。 在这套叙事下，“570 亿营收”只是起点，真正让市场紧张的是： 未来两三年，这家公司打算吃下多大一块 AI 基建蛋糕。 1 三、黄仁勋的“反泡沫”故事：三次平台大迁移 轮到黄仁勋发言时，他没有先谈估值，而是直接回应了“泡沫”这个词： “关于人工智能泡沫的讨论很多。从我们的角度来看，我们看到的是截然不同的情况。” 他的核心论点，可以浓缩成一句话： 世界正在同时经历三次巨大的平台级迁移，而英伟达刚好站在这三次迁移的交叉点。 第一次迁移：从 CPU 到 GPU 的加速计算 摩尔定律放缓，传统 CPU 性能/成本的提升越来越难； 大量原本跑在 CPU 上的非 AI 工作负载——数据处理、科学与工程仿真等——正向 CUDA GPU 迁移； 这一层迁移，本质上是为了延续“算力通缩”：用更低的单位成本获得更多计算。 黄仁勋把这部分定义为“基础且必要的转型”： “在后摩尔定律时代，这是至关重要的。” 第二次迁移：从传统机器学习到生成式 AI 第二层，是我们熟悉的那波浪潮： 搜索排序、推荐系统、广告投放、内容审核等，正在从传统 ML/深度学习体系，迁移到基于大模型与生成式 AI 的范式； Meta 的 Gem 模型就是典型案例：依托大规模 GPU 集群训练，把广告推荐效果实打实抬高了几个百分点，这直接体现在收入上。 在这层上，AI 不再只是“节约成本”的工具，而是直接带来营收增量的引擎。 第三次迁移：向智能体和物理 AI 第三层，是“智能体 AI”和“物理 AI”： 这类系统具备推理、规划和使用工具的能力； 从代码助手（Cursor、Claude Code、GitHub Copilot），到医疗放射影像助手（iDoc）、法律助手（Harvey），再到自动驾驶司机（Tesla FSD、Waymo），都被他归类为“智能代理 AI”； 更往下，是与机器人、工厂、车队、城市基础设施深度耦合的“物理 AI”：利用 Omniverse 做数字孪生工厂的台积电、丰田、富士康、Lucid 等；用 Jetson 平台和 Cosmos 世界模型做人形/移动机器人开发的 Agility Robotics、Amazon Robotics、Figure 等。 在他看来，这一层会带来全新的应用、产品、公司和服务，是最具颠覆性的一层。 英伟达如何把三次迁移“捏”在一起？ 黄仁勋的自我定位是非常“野心家”的： 在加速计算的迁移中 ，CUDA + GPU 是最成熟的方案； 在生成式 AI 迁移中 ，英伟达在训练、后训练（推理前的强化、微调）和推理三个阶段，都有一整套软件栈和硬件组合； 在智能体和物理 AI 中 ，从数据中心到机器人边缘设备，一条链路都在用同一套架构。 他说得很直白： “无论是 AI 的每个阶段，还是各种不同的计算需求，我们的架构都是通用的。你可以投资一种架构，然后在所有这些阶段和工作负载上放心使用。” 这就是他对“泡沫”质疑的整体回应： 资本市场看的是市值曲线，而他强调的是：三条不同性质的迁移曲线，正在同时发生，且都压在英伟达的 GPU 上。 四、关键问答： 5000 亿订单、供给瓶颈与中国风险 电话会议的 Q&A 部分，补足了很多关键信息。挑几个重点说。 5000 亿 Blackwell + Rubin 收入，还靠谱吗？ 摩根士丹利的 Joseph Moore 追问： GTC 上提的2025–2026 年 Blackwell + Rubin 5000 亿美元收入预期，现在还有没有变化？ Colette 的回答是： 目标没变，“我们正在按这个路径执行”； 5000 亿中已经有一部分在前几个季度确认； 接下来到 2026 年底，还有几个季度会持续贡献； 而且，“这个数字有上调可能”：和沙特的协议，在未来三年新增 40–60 万块 GPU；与 Anthropic 的合作，则带来了高达 1 吉瓦算力承诺。 ——这些，都还没算在最初的 5000 亿里。 供应能不能赶上需求？ROI 会不会撑不住？ Cantor Fitzgerald 的 C.J. Muse 问了一个所有人都在想的现实问题： 一边是大家担心 AI 基础设施建设太烧钱、ROI 与融资能力成问题； 另一边是你们自己又在说“GPU 全部售罄、云都卖空了”。 那么未来 12–18 个月里，供应会赶上需求吗？ 黄仁勋的回答重点有三： 供应链规划： 英伟达的供应链覆盖台积电及其封装、内存供应商、系统 ODM 等，“我们和他们做了非常长周期的规划”；“我们原本就计划迎来一个大年”，而现在的需求增长，印证了他们对三个转型的判断。 需求结构： 不仅仅是“聊天机器人”在用 GPU，从数据处理到推荐系统，从生成式 AI 到各种 agent 工具，哪一层都在吃 GPU，且增速都很快。 ROI 来源： 一部分投资来自通用计算迁移，本质上是为了延续“算力通缩”；一部分投资来自生成式 AI 提升现有业务收入；还有一部分来自全新的 agentic & 物理 AI 应用。 换句话说，他认为需求是真实且多层次的，而不是单一领域炒作。 每吉瓦能卖多少钱硬件？谁来为三四万亿 AI 基建买单？ BofA 的 Vivek Arya 问得很具体： 在你口中的 5000 亿里，你假设的“每 1 吉瓦数据中心对应多少美元硬件”是多少？ 到 2030 年，全球数据中心 3–4 万亿美元投资中，有多少需要靠供应商融资，有多少可以由客户自己现金流支持？ 黄仁勋给出了一组有参考意义的量级（非精确指引）： 在 Hopper 这一代，一个 1 吉瓦数据中心，相当于大约20–25 亿美元的英伟达数据中心产品； 到 Grace Blackwell/GB200，可能来到30 亿美元以上； Rubin 一代会更高，因为每瓦性能进一步提升。 关键句是这句： “一个吉瓦数据中心就是一个吉瓦功率。你的每瓦性能，几乎直接决定你的收入上限。” 这背后的逻辑是： 电力是刚性约束：一个园区就是 1 吉瓦电进来，不会无限扩张； 在同样的 1 吉瓦电、同样的机房面积下，谁的架构性能/瓦更高，谁就能卖出更多的硬件票面； 因此，架构效率不只是技术指标，而是收入天花板。 至于“谁来为 3–4 万亿买单”，他的回答更宏观： 不能只盯着美国几大云厂商； 每个国家都会为自己的 AI 基础设施买单； 大多数行业的 agentic AI、物理 AI 才刚刚开始，未来会有一波又一波新的融资主体加入。 中国市场：短期清零，长期仍想“留门” 关于中国，Colette 的表态比较直接： 本季度原计划的大额订单并未落地，H20 销售额仅约 5000 万美元； 原因是地缘政治 + 中国本地竞争加剧； 因此公司在 Q4 指引中，假设来自中国的数据中心计算收入为 0。 但黄仁勋也强调，英伟达会持续同中美两国政府沟通，长期目标仍然是： “要在包括中国在内的所有商业企业中，成为开发者和企业的首选平台。” 这意味着，当前对华高端芯片出口的限制，英伟达视为“节奏问题”，而不是长期放弃的市场。 ASIC vs GPU：为什么英伟达认为自己“不可替代”？ Wells Fargo 的 Aaron Rakers 问到定制 AI ASIC 的竞争，问黄仁勋是否改变了看法。 他的回答可以总结为“五个维度的护城河”： 覆盖所有转型阶段： 从通用加速计算，到生成式 AI，再到代理式 / 物理 AI，同一套架构都能胜任。 覆盖 AI 的每个阶段： 预训练、后训练、推理这三步都极其复杂，尤其是链式思维等推理型推理，“事实证明推理是最难的”，而英伟达在三阶段都有很强的系统方案。 覆盖所有主流模型： 自回归、扩散、专家混合（MoE）、各种生物/物理模型—— “我们是唯一一个能把所有这些模型跑在一个平台上的架构。” 覆盖所有云和边缘形态： 从公有云、私有云，到本地 DGX Spark 再到机器人和 PC，一套 CUDA 生态贯穿始终，这大幅降低了开发者的心智成本。 带来真正的需求与多样性： 对云厂商、新创云（CoreWeave、Lambda 等）乃至新公司（Humane）来说，把 GPU 算力“挂上架”后，背后是庞大的模型生态和开发者需求，而不是一个“孤立的 ASIC”。 他最后的总结是： “这不是简单往数据中心里塞一个随机 ASIC 的问题。需求从哪来？多样性从哪来？韧性从哪来？英伟达的生态系统，已经证明它能把这些全部带给客户。” 这一次，泡沫没有破裂。音乐继续。 本文来自微信公众号“硅星人Pro”，作者：硅基版

IT之家 11 月 20 日消息，据科技媒体 The Decoder 今天报道，谷歌 DeepMind 正在采取一系列重大举措，推动旗下 Gemini AI 成为通用机器人控制平台，目前该公司已挖来前波士顿动力首席技术官 Aaron Saunders，担任硬件工程副总裁一职。 据报道，Aaron Saunders 在波士顿动力任职期间主导开发了多种机器人，代表作品有能后空翻人形机器人 Atlas、带长爪子的机器狗 Spot，他从 2018 年开始担任工程团队副总裁，并在 2021 年升职首席技术官（CTO），全面主导公司的技术研发。 Altas 机器人 Spot 机器狗 DeepMind CEO Hassabis 曾在接受《WIRED》采访时表示，他想将 Gemini 打造成机器人世界的软件基底，就像安卓是全世界大部分智能手机操作系统的基底那样。 他对此解释道：“你可以把我们布局的方向往安卓看，我希望以 Gemini 构建一个基础模型，使其能开箱即用地适配任何机器人形态，不仅适配人形机器人，还能兼容非人形结构”。 值得注意的是，目前海外具身智能市场上，已有 Agility Robotics、Figure AI、1X 等公司在此领域虎视眈眈，连新能源汽车界巨头特斯拉也想分一杯羹，其 CEO 埃隆・马斯克声称要在未来十年量产 100 万台 Optimus 人形机器人。

坏了，这回真让老黄装了个大的。 在最新的财报电话会上，面对满屋子华尔街分析师关于“AI泡沫”的质疑，老黄直接发狂了：泡沫？什么泡沫？我怎么看不见？ “我们看到的景象与泡沫论截然不同”，并且放出狠话英伟达已渗透至“每一个云、每一台计算机、每一个机器人系统”。 所以老黄这是拿了什么男频爽剧脚本啊，一边是华尔街上疯传AI泡沫要破了，一边是老黄带着史上最强财报啪啪打脸？ 让老黄有这么多底气，就是因为今天凌晨，英伟达三季度财报新鲜出炉。 看完这份成绩单，差评君鉴定为夯爆了。 咱们先简单看下几个关键数据，三季度营业收入570 亿美元，同比增长约62%，净利润同比大幅增长65%，均超出外界预期，而且调整后毛利率为73.6%，依旧守住了70%大关。 从细分业务来看，数据中心还是那个带头大哥，Q3收入同比增长66%。在整个营收的大盘子里，数据中心业务占比已经接近90%，这也表明了目前的市场需求依然旺盛，各大科技巨头抢购热情根本没退。 反观游戏业务，尽管收入同比增长30%，但真的越来越边缘化了，游戏佬们真就成了路边一条了。 原本以为在这一轮AI热潮持续了这么久之后，英伟达多少会显出一点疲态，没想到老黄依旧坚挺。 除了现阶段状态火爆，英伟达还是未来可期的状态。 从2026财年Q4的收入展望分析，英伟达给出了650亿美元的业绩展望，这个数据再次超出市场预期。 于是乎，财报一出，英伟达股票一度暴涨6%，重新站回5万亿市值大关。 除了英伟达本身就是科技圈顶流的原因之外，这次财报获得史无前例的关注度，甚至有人觉得它比美联储开会还重要，主要还是大家伙都在犯嘀咕了。 因为在过去的一段时间里，不管是华尔街的分析师，还是硅谷的投资人，都从之前的无脑AI热，变成了怀疑论者。 他们都在想，现在的AI市场，到底是不是存在巨大的泡沫？ 不少人还真就觉得AI不仅是泡沫，而且还快破了。 像是谷歌母公司Alphabet的CEO劈柴哥，之前发出警告，表示当前的人工智能热潮中存在“非理性”成分，一旦潜在的泡沫破裂，没有任何公司能够幸免。 大家不仅嘴上这么说，几家头部机构也已经开始用脚投票。 蒂尔宏观基金出售了53.77万股、桥水基金也减持了接近三分之二、软银更是在10月清仓了所有的英伟达股票。 图自证券时报 在外界不少人看来，这帮顶级机构的操作，就差把“孩子们快跑，泡沫要炸”几个字写在脑门上了。 而他们这么操作的理由，大多数分析都是什么增长见顶、AI板块整体都不大行、市场对AI投资回报率和“循环交易”疑虑在不断加深等等。 可面对这些问题，除了用财报回应外，英伟达高层还在财报会上针对性地进行了全面解答。 首先就是所谓的增长见顶，英伟达这边表示我都忙不过来，怎么个见顶法？ 英伟达首席财务官Colette Kress掏出了几组数字，从今年初到2026日年底的Blackwell和Rubin平台收入，已有5000亿美元的能见度。 而且，人家还很凡尔赛地表示，这绝不是上限。。。 因为这还没完全算上英伟达与KSA（沙特白头巾）新签的单子，以及与Anthropic的新合作。 而就在昨天，还有更多英伟达的好消息传来，美国刚与沙特签署了人工智能战略合作伙伴关系，并计划在沙特投资建立多个数据中心项目，那这部分硬件供应商会给谁来提供呢，真的好难猜啊。 另一边，英伟达还在疯狂圈地，不断寻找新客户、开发新平台，像Anthropic就要走了1Gw的Blackwell和Rubin系统容量。 到此，世界上主流AI几乎都是英伟达的老铁了，所以老黄又又又很狂地说，“我们是世界上唯一一个能运行所有AI模型的平台”。 关于循环交易的质疑声，老黄也没藏着掖着，他表示外界虽然有人把这视为“左脚踩右脚”，但核心目的其实是“扩大CUDA的覆盖范围和生态系统”。 他的意思是，你们以为我再刷单，其实是英伟达在布道。咱和这些AI大厂合作，不是为了那点短期财报数据（当然，这确实会让财报里的短期需求变好看），为了把CUDA的护城河挖得更深，这是一盘大棋。 在一片质疑声中，唯一真正让老黄头疼的，反而是产能。 因为现在外部需求旺盛坐实了，可英伟达不一定有货啊，缺芯、缺电都是问题。 所以老黄表示在当前的增速和规模下，任何环节都不轻松，但问题都是“可解决的”。 对此，老黄再次发表了暴论，表示英伟达的供应商们完全可以大胆扩产。 没钱？“只要手里拿着英伟达的订单，哪家银行敢不给贷款？” 听听，这说的是人话吗？这就差明着告诉供应商：我的签字，就是印钞机。 不过，英伟达方面也还是表示，公司对无法向中国付运更具竞争力的产品感到“失望”。 然而，好像缺了中国市场，对英伟达暂时的前景确实没有太多影响，因为英伟达目前对第四季度的预估，是假设没有任何来自中国的数据中心计算收入。。。 如果后面两边协商好了，英伟达可以往国内卖货了，老黄的嘴角上扬角度，我都不敢想象哦。 当然了，不少人也觉得，英伟达夯爆了，也不一定就能反映整个AI市场的真实状态。 毕竟淘金热最终能不能让淘金者赚到钱，看的还是能不能真挖到金子，卖铲子的赚麻了也不能真变出金子来。 但这些对老黄、英伟达来说，好像没那么重要了。 只要硅谷的军备竞赛一天不停止，只要巨头们还存在“怕被时代抛弃”的焦虑，英伟达的印钞机就不会停。 至于以后是泡沫先破，还是AI先改变世界？ 看着股价重新站上5万亿的老黄，恐怕只会微微一笑：你们慢慢吵，我先去把下个季度的单子签了。 责任编辑：随心

财联社11月21日讯（编辑 史正丞）北京时间周四深夜，AI巨头谷歌麾下的Nano Banana图像生成模型迎来重磅更新——Nano Banana Pro闪亮登场！ 作为背景，谷歌于今年8月底发布基于Gemini 2.5 Flash模型的Nano Banana。由于该模型能够将人物或者动漫照片变成栩栩如生的“3D打印手办”，短时间内形成全球范围内的破圈效应。谷歌CEO皮查伊披露，在Nano Banana的推动下，Gemini应用的月活用户数在短短1个季度内，就从4.5亿暴增至6.5亿。 随着本周谷歌发布新一代旗舰大模型，谷歌的图像生成模型也迎来了意料之中的飞跃式升级。 用谷歌的话来讲，Nano Banana Pro能“以空前的控制力、无瑕的文字呈现和增强的世界知识，将用户的构想变成工作室级的设计”。 据谷歌介绍，Nano Banana Pro基于本周早些时候发布的Gemini 3 Pro，不仅在细节表现力、图像分辨率和文本渲染准确性方面强于前一代Nano Banana，还能以不同风格、字体和语言生成本文。新一代图像生成模型还新增了编辑功能，并加入互联网搜索能力。 谷歌强调，Nano Banana Pro是在图像中生成正确且清晰可读文字的最佳AI模型，不论是简短的标语还是长段落均可，支持更加丰富的纹理、字体和书法。同时借助Gemini增强的多语言推理能力，用户可以生成多种语言的文本，或者对内容进行翻译和本地化。 （将一张照片转化为电影分镜，以及翻译饮料包装上的文字，来源：谷歌） 同时基于互联网知识库，Nano Banana Pro还能将现实世界的信息转化为生动形象的可视化信息，例如如何制作一杯豆蔻茶。 谷歌透露，Nano Banana Pro也非常适合用来做PPT或者信息图表，同时会加入谷歌的办公套件Workspace。 Google Labs和Gemini副总裁Josh Woodward介绍称：“Nano Banana Pro在信息图表方面非常出色，可以用来制作幻灯片。它最多可以处理14张不同的图像，或5个不同的角色，并在某种程度上保持角色一致性。” 对于创意产业的工作者而言，Nano Banana Pro也大幅升级了编辑功能，直接将创意的决策权交到使用者手中。 谷歌介绍称，新的编辑功能支持改变相机角度、场景光线、景深、对焦等，同时可以调整多种纵横比，分辨率也从Nano Banana的1024X1024上升到最高4K。 （调整角度或图片焦点） 谷歌正在各项AI工具中推出Nano Banana Pro，包括免费用户在内，都能在Gemini等应用中试用这一新功能（但会有限制配额）。Google AI Plus、Pro和Ultra订阅用户会获得更高的配额。谷歌也表示，该功能随后也将率先在Flow（谷歌的AI电影制作工具）向Ultra订阅用户推出。