IT之家 2 月 3 日消息，据彭博社记者马克・古尔曼（Mark Gurman）在其 Power On 新闻通讯中透露，苹果公司仍在推进 Apple Vision Pro 对 PlayStation VR2 手柄的支持。此项合作计划最早于去年 12 月被曝光，目前进展顺利。 IT之家注意到，去年 12 月有报道称，苹果公司与索尼公司已就此合作数月，苹果方面还曾与第三方游戏开发商探讨在其 Vision Pro 游戏中集成对手柄的支持。 古尔曼表示，“所有迹象都表明该项目仍在开发中”，预计将于今年晚些时候通过软件更新推出，很可能集成在 visionOS 3 中。该手柄不仅能用于游戏，还能“更精确地控制操作系统”。 此次合作无疑将提升 Apple Vision Pro 的游戏体验，但能否显著丰富其游戏库，以及能否促进销量增长，仍有待观察。 值得注意的是，索尼目前并未单独出售 PlayStation VR 手柄。

IT之家 2 月 3 日消息，据彭博社记者马克・古尔曼（Mark Gurman）报道，从本周开始，苹果零售店将不再提供一次性购买的 AppleCare+ 计划。取而代之的是，AppleCare+ 将仅以订阅形式在店内销售。例如，iPhone 16 Pro Max 的 AppleCare+ 订阅费用为每月 9.99 美元（IT之家备注：当前约 72.8 元人民币），而此前的两年一次性支付 199 美元（当前约 1450 元人民币）的选项将不再在苹果零售店提供。 不过，古尔曼表示，目前 AppleCare+ 仍可在苹果在线商店中以一次性购买的方式获取。目前尚不清楚这一政策调整是否仅限于美国市场，还是会扩展到全球范围。 分析认为，苹果通过将 AppleCare+ 转为月度或年度订阅模式，可能会进一步增加公司的服务收入。

据外媒报道，长江存储近日宣布已开始出货其第五代3D TLC NAND闪存。这款闪存采用了Xtacking 4.0架构，堆叠层数高达294层，并拥有232个有源层，实现了技术上的重大突破。 长江存储的这一成果标志着公司在闪存技术方面取得了显著进展，已经成功追赶上了韩国、美国等全球领先的存储企业。据悉，Xtacking 4.0架构的引入，使得长江存储的3D TLC NAND闪存在性能、容量以及可靠性等方面均得到了显著提升。此次出货的第五代3D TLC NAND闪存将广泛应用于各种存储设备中，包括固态硬盘（SSD）、移动存储设备等，为消费者和企业用户提供更加高效、可靠的存储解决方案。 (9449498)

 　　每逢春节前夕，习近平总书记都会深入到人民群众中，听民声、问冷暖、贺新春、送祝福。 　　一份年货满含着深深的乡愁，一种习俗凝结着美好的祝福，循着总书记的足迹，我们一起品味各地不同年俗。 　　策划：孙志平、樊华 　　统筹：杨咏、杨云燕 　　编导：王洪流 　　记者：孙敏、马晓冬、董小红、尹恒、徐伟、邹尚伯、毛俊、刘润芝 　　配音：王帅龙 　　新华社音视频部制作

IT之家 2 月 3 日消息，华为乾崑智能汽车解决方案今日凌晨公布了 XHUD-AR 构图引擎的亮点信息，引擎支持多维坐标转换（虚实空间融合算法）、虚像实景贴合（实时渲染、目标跟踪 & 防抖算法）能力。 IT之家整理华为 XHUD-AR 构图引擎亮点信息如下： AR 导航 高精度车道级 AR 导航：支持车头摆动，AR 导航始终指向物理世界的目标方向 高性能防抖算法：支持过滤 95% 以上的路面颠簸所造成的 AR 图标偏移 目标轨迹预测算法：提前预测，实时调整 AR 图标位置与之精准贴合 智能预警 适配夜间行车场景 盲区来车提前预警 “鬼探头”及时预警 车况提示 自动汇入提示：识别车况，提示车辆汇入过程 减速刹停提示：识别红绿灯，提示减速刹停全过程 障碍绕行：提示识别障碍物，显示自动绕行过程

本以为。 五级社区等级、地狱难度的限时答题、绑定账号需满168小时、最多支持解锁三台绑定设备、解锁后无法OTA升级… 就已经是小米，对BootLoader解锁限制的全部。 毕竟这一套组合拳下来，绝大部分不懂刷机的萌新小白，都能轻松筛掉。 结果春节假期还没过完，机哥就又看到一条噩耗。 没错，小米又双叒更新了BootLoader解锁申请说明。 文字很多，内容很长。 大伙不用仔细看完，简单来嗦，新增了两条限制。 1.解锁BL的全部流程都需要保持实名账号、设备一致。包括答题、报名、申请、绑定、解锁，以及后续使用已解锁的设备。 2.小米高考上岸之后，需要14天内完成绑定解锁操作。不然资格直接作废。 这样一来，高价卖资格的贩子，估计会比以前少很多。 但对于真心想自己解锁小米设备来用的米粉，这下子也更难受了。 稍有不慎，辛辛苦苦考来的资格就原地木大。 鹅且，即便是限制条件一大堆，考题难度依然还是《较高》。 对，专业开发者都不一定能过的那种“较高难度”。 就算答题通过，报名成功，后续也有审核不通过的概率。 普通用户，更是别想了。 层层加码之下。 小米这操作，这会来看已经算是「软封禁」BL解锁了。 未来小米或许不会像友商一样，把这道门彻底焊死，但大概率，还会继续增加限制。 毕竟“睡一觉就烧主板了帮我换个新的吧”这种事。 现在还在发生。 现在还想解锁搞机的话，可能…… 只能找宝宝巴士难度的一加了吧。 图片来自网络 一加：我的机会来了？！



各位买新能源车的时候，会考虑二手车么？反正脖子哥我是有点心动的，二手新能源大部分年份都很近，里程数很低，而且一看价格全是骨折价，首任车主都帮你亏的差不多了，二手买过来直接美滋滋。 但是有一台车极其特殊，不仅没有骨折，反而是原价，甚至加价在卖，那就是咱们差评的小米 SU7。 脖子哥上一次遇见这么违背市场规律的事儿，是我用了三年的富士相机，被人加了两千买走了。富士的相机圈茅台头衔早就坐实了，那今天，请允许我给大家隆重介绍一下新晋的车圈茅台——小米 SU7 。 此时此刻如果你打开小米汽车 app ，下定目前交付速度最快的 SU7 MAX ，你最快最快也要等到 7 月份才能提车，你现在去订一台牛马伦，基本也是这个等车周期，这种超级加倍的等车周期也是 SU7 目前保值率惊人的最主要原因。 某红薯上很多车主在分享其他品牌的订车图片的时候都会加一句， “ 想买小米，但实在不想等了 ” 。 如果你真的下定决定想要购买一辆 SU7 二手车，或者你是仍然在等待的准车主，亦或是想等等明年二手 SU7 跳水的终极等等党，这篇文章都很有参考价值。 今天，脖子哥就来跟大家聊聊，在深度体验了一万多公里之后，我们自己的这台小米 SU7 MAX 都遇到了什么问题，二手 SU7 到底值不值？先聊机械层面，首先是转向问题。 SU7 锐利的转向一直备受车评人的好评，几乎没有虚位的转向可以让你非常准确的判断车头的指向，再加上灵活的车尾和优秀的车身循迹性， SU7 的操控有口皆碑。不过在一万公里之后，我们这台 SU7 的转向相比于新车状态，在中心区的指向性变的模糊了一点，以前是轻轻一动车头立马就有反应，现在需要稍微多打一点角度，才能再和车头呼应上。 我先叠个甲，脖子哥猜哈，有两种可能。一种就是过于锐利的转向出厂设定，让转向机出现了一定的磨损，再加上差评的大家这年如狼似虎的开，底盘胶套变得有点松弛，进一步加剧了这种情况。 另一种就是小米通过 OTA 调整了转向的标定。因为之前的转向。。。说实话，即便在舒适模式下都会太锐利了，转向阻尼也调的很轻，导致开的时候得不断的修正方向，有点累。 再加上这是一台 673 匹的大马力电动车，老司机都很难放松的去驾驶，更别说新手了。上一个这么搞得是阿尔法罗密欧，好是好，但你看看阿罗的销量和两极分化的口碑就知道，哪个正常人开阿罗？你开吗？ 所以这个转向的变化有可能是小米收到咱们车主的反馈，OTA 优化了一下。 各位差友车主有遇到类似的转向问题么？欢迎在评论区交流一下。最突出的转向说完了，第二个就是在风口浪尖上的 “刹车”。前有堂主天马上墙，后有教主首钢钟摆，一万公里了，我们这台 SU7 MAX 创始版的纯原厂刹车还健在吗？堂主名场面 压根不虚，活的还挺好的。可能是网上叠的 buff 太多了，导致大家都觉得 SU7 这套原厂刹车就是纯纯垃圾。 实际上我们也下过赛道， SU7 的原厂刹车在连续重刹的情况下确实很容易出现热衰，赛道驾驶确实是扛不住，所以简单刷了一下之后我们就没有继续了。啊对，我们还玩了漂移。 不过这种情况只会在赛道里出现，但日常使用下，SU7 的这套 NAO 材料刹车皮完全够用，我们这台的车目前还有不少的余量。 本着严谨的态度，我们实测了一下 SU7 的制动距离。三次 100km/h 到 0 全力刹停，平均成绩 35.65m ，相比新车状态，这套纯原厂的刹车在一万公里之后，并没有出现明显的衰减，各位差友可以放心了。 不过，如果你想着 “我可以不用，你不能没有” 的话，小米官方推出了高性能刹车套装，4133 元，冲！哦，忘了一点没说，再次提醒大家一下，SU7 现在用的是博世最新的 DPB+ESP 10.0 全解耦线控刹车方案，也就是说，SU7 的刹车没有机械连接，纯靠电信号去传输刹车指令。 这意味着，无论这个刹车皮磨成什么样，刹车热衰减有多严重，你踩下刹车的脚感都是一样的。 脖子哥作为汽车博主，理解全解耦是自动驾驶（纯电控）的必经之路，但在技术还未完善之前，我跟各位车主一样，都是小白鼠。。 所以，我们也在这呼吁博世给线控刹车做一套模拟脚感的功能，不然随着这套刹车方案的普及，下次上热搜的可能就不是小米了。。。 作为差评的工作车，节俭的脖子哥必然得关注 SU7 的电耗。 咳咳，又到了叠甲时间。虽然 SU7 的风阻系数只有 0.195Cd、虽然 SU7 是全域碳化硅、虽然小米说他们有超低能耗的 BMS（电池管理系统）。。。但 SU7 毕竟是台双电机四驱， 673 匹的性能猛兽，这要还能做个 10kwh 出头的电耗，那物理学真的不存在了。 所以，SU7 的表现如何呢？我们这台 13909 公里的 SU7 MAX，平均电耗为 19.2 kwh/100km，实际续航里程在 500km 左右，现在气温比较低，能耗又加了一点。 说实话，还好。不过，如果你没有那么强的动力需求，那可以选后驱版，续航里程不比 MAX 短，电耗还低。 但！MAX 版可是 673 匹啊！对标内燃机那就是 V8 ， V8 啊朋友们，同样的动力，电车真省多啦。 如果你只是关心一万多公里，这台车都出现了哪些问题的话，那到这里其实就聊完了。 很少是吧，脖子哥也没想到会这么少。我们之前其实很担心车辆异响的问题，因为很多新势力的第一台车往往装配工艺不太行，开了一段时间之后可能会有异响。但目前来看，SU7 的一致性还不错，除了正常损耗之外，基本没啥大问题。所以，如果你想入手二手车的话， SU7 起码在头几万公里的质量稳定性是没问题的。 既然问题这么少，为啥文章还没结束呢？当然是军儿当初画了不少饼，什么城区 NOA、米家生态链、各种配件，咱们还得看看 SU7 到底实现了多少。 先说智驾吧，11 月小米推送了无图 NOA，整体水平有了很大提升。简单来说，这套无图 NOA 把小米智驾从勉强及格拉到了优秀的水平，不管是覆盖率还是可用性，完成度相当高。 至于现在很火的端到端，我们在广州车展结束之后也抢先体验了小米的测试版本。最新的情况是小米已经实现了城区 NOA 和代客泊车，也可以车位到车位，体验也很丝滑，部分先锋团车主也推送了这个 “先锋版” ，估摸着正式版很快就能跟大家见面。篇幅有限，感兴趣的差友可以移步汽车部的抖音号去看具体的评测。 不过另一块智能生态的大饼，现在看起来似乎不太明朗。基于澎湃 OS ，小米的人车家生态确实构建起来了，不过总体上来说并没有出现什么颠覆性的玩法，无非就是通过车机操作家用电器之类的，和手机上的米家没有什么本质的不同。 在上市的时候，脖子哥更期待的是小米的 CarIoT 生态。想象一下，油车有的三联表，那我小米也可以有一个电池电控电机的三电表，甚至跟油车一样我可以刷车机刷程序，聪明的人民群众会在某宝某多多上发挥他们的想象力搞出一堆配件。 脖子哥朋友 86 的日本进口三联表，得大几千 但现在啥情况大家都看到了，除了小米自己陆陆续续上了像底盘氛围灯、双表盘的春节表情之外，大家期待的百花齐放的第三方智能配件，脖子哥找了又找，反正是没找到。 之前在 B 站发布这期视频内容的时候，也有差友留言说他真的想尝试做一个配件，但搜遍了小米开发者平台，也没找到关于如何利用 PIN 点和车机联动的半点文档。 Emm。。。可能是因为车规级的配件相比于消费级的配件产品，做起来安全标准更严苛，所以小米暂时还没有开放 PIN 点接口的开发者权限？ 但这种权限要是开放了，可能又涉及不少汽车的敏感参数了，如何把握这个开放的度，可能才是 CarIoT 难以落地的原因。无论如何，这块饼仍有很大的想象空间。 ok，说了一堆，回到咱们最开始的问题，二手 SU7 值不值得买？ 如果只聊产品的话，脖子哥觉得还是值得的。 在硬件上， SU7 有着优秀的体验，产品一致性目前看来做的很不错，只要没发生大事故，你不太需要担心车况的问题。最重要的是，小米的质保跟车不跟人，二手车主有问题也可以找小米。 在软件上， SU7 正常的人机交互和语音助手其实做的非常好，只是在我们更期待的 NOA 和智能生态上，目前看起来只能说是，未来可期。不过以目前小米呈现出来的实力和决心，脖子哥觉得这个未来可期，不是句空话。 但是但是，脖子哥还是建议你再等等，二手加价买新能源真的太抽象了。而且这个离谱的价格，在小米不断爬升的产能面前，已经有一点要跳水的迹象。 再加上现在的新能源产品迭代这么快，就算小米一年磨一剑，今年也该磨好了吧？ 哦，还有一个虎视眈眈的 YU7。那 SU7 包跳水了。 责任编辑：若风

周日，“最懂苹果的分析师”郭明琪表示，iPhone的营收因产品组合持续改善而抵消了出货量下滑，但这一策略的有效性已进入倒计时，Pro机型占比不可能无止境地提高。 Apple Intelligence对iPhone销售并无太大帮助 美国是目前全球提供Apple Intelligence最具代表性的地方。另外，以尚未提供Apple Intelligence的日本市场作为对比。 假设Apple在不同区域销售的产品组合比例类似，并且忽略汇率与各国价差，那么营收比重与出货比重应该相似。此外，假设美国占美洲总销售/出货量约75%。这些假设虽然不够精确，但用来判断趋势已经足够。 根据Apple 1月30日的财报以及上述假设： 美国占全球iPhone出货量：2024年第四季度为31.8%，2023年第四季度为31.7%。 日本在2024年第四季度与2023年第四季度占全球iPhone出货量分别为7.2%与6.5%。 根据我最新的产业调查，全球2024年第四季度的iPhone 16系列出货量与2023年第四季度的iPhone 15系列出货量分别约为6600万部与6800万部。 整理上述信息，可以得到下表。 从上表可以看出，新款iPhone在美国2024年第四季度的出货量略有同比下降。很有趣的是，没有提供Apple Intelligence的日本市场反而在2024年第四季度iPhone出货量实现了高个位数的同比增长。 此估算的潜在误差来源于上述假设，但可以合理推论，即使美国市场iPhone出货量在2024年第四季度实现了同比增长，幅度也应该有限。此外，如果同时参考第三方调查得出的Apple Intelligence用户兴趣不高的结论，与我的上述结论是一致的。 iPhone的营收因产品组合持续改善而抵消了出货量下滑，但这一策略的有效性已进入倒计时 根据我的产业调查，整体iPhone在2024年第四季度的出货量下降了约5.8%，但iPhone营收仅在2024年第四季度同比下降0.8%，原因在于iPhone在2024年第四季度的产品出货组合进一步优化。 以新型号Pro系列占总出货量而言，从2023年第四季度的54%显著提升至61%。此外，购买Pro系列的用户有很大概率会选择加价购买更高存储空间的版本，因此Pro系列对平均单价的贡献非常显著。并不是每家公司都能执行通过提高单价来抵消出货量下滑以维持营收的策略，这需要具备强大的品牌力。 然而，Pro机型占比不可能无止境地提高，2025财年第一季度财报中iPhone营收开始下降就是一个警示信号。如果Apple不调整iPhone产品与销售策略，按照这一趋势发展下去，2026年就可能会看到iPhone营收出现中个位数的同比下降。

IT之家 2 月 3 日消息，Windows 11 的 Phone Link 应用一直以来都为用户提供了一个便捷的功能，即可以直接从桌面访问手机的部分功能。然而，该应用在此前更新后出现了一个令人困扰的问题：用户无法通过应用设置中的选项来解绑已连接的手机。这一问题已经持续了大约 10 个月，尽管微软收到了大量用户反馈，但至今仍未解决。 IT之家注意到，目前用户在 Phone Link 应用的设置中无法找到解绑手机的选项。即使在“设备”列表中能看到所有已连接的手机，也无法通过任何操作将其移除。用户虽然可以注销账户、添加新设备或切换账户，但无法直接移除不再需要的手机。 不过，微软似乎正在考虑通过其他方式解决这一问题。尽管 Phone Link 应用本身尚未提供解绑选项，但 Windows 11 的“移动设备”设置页面可能会带来新的解决方案。该设置页面允许用户将安卓手机用作网络摄像头，或者直接在文件资源管理器中浏览手机文件等。 目前，用户点击“管理设备”按钮后，虽然可以看到所有与手机相关的功能，但仍然无法移除手机。 不过，根据最新的消息，微软正在测试一项新功能，用户将可以通过点击“从账户中移除”按钮来解绑手机。在操作过程中，还会弹出一个确认窗口，用户只需选择“移除”，即可将手机从“管理移动设备”设置中删除。 需要注意的是，这一操作并不会将手机从微软账户中完全移除，而是从所有设备列表中删除。不过，该设备仍可能出现在 Windows 设备或其他微软产品和服务中。如果设备仍然存在，用户需要在这些地方手动移除。 据 Phantom 在 X 上指出，微软目前仍在测试这一功能，因此尚未向所有用户开放。此外，即使新功能上线，Phone Link 应用本身仍然没有提供解绑手机的选项。用户可能仍需要单独在 Phone Link 应用中进行操作，尽管该应用与“移动设备”设置页面并无关联。这种混乱的局面让许多用户感到困惑。 尽管如此，微软似乎已经开始重视用户的反馈，并逐步采取措施解决问题。未来，我们或许可以期待 Phone Link 应用也能恢复解绑手机的功能。

凤凰网科技讯 2月3日近日，网络流传关于DeepSeek被攻击及中国红客联盟“反击”的传闻，引发广泛关注。对此，中国红客联盟再次发声，否认与该事件有关，并强调该事件实为互联网企业博主与某些国内企业的营销炒作行为，借助“红客联盟”名号进行牟利。 声明指出，中国红客联盟始终秉持免费、共享、互助、公益的原则，专注于计算机及网络安全技术的交流与推进，并无其他任何业务。联盟所有行动均严格遵守国家法律法规，坚决反对任何形式的违法违规行为，始终以维护国家网络安全和社会稳定为己任。 此外，中国红客联盟特别提醒网民，网络上流传的所谓“红客联盟工具包”与官方无关，存在安全隐患，可能被不法分子利用，导致信息泄露或财产损失。呼吁广大网民切勿轻信下载，以免造成不必要的风险。 针对部分自媒体和个人博主在未经核实的情况下散布不实信息，红客联盟呼吁各界保持理性，抵制虚假信息传播，共同维护健康有序的网络环境。如发现任何冒用“红客联盟”名义进行非法活动的行为，欢迎广大网民举报，联盟将积极配合相关部门展开调查。 以下为红客联盟最新回应全文： 相关阅读： 中国红客联盟阻击针对DeepSeek的网络攻击？ 官方回应来了

【新智元导读】在美国下载DeepSeek，将判处最高20年监禁？现在，美国国会已经立法，全面禁止来自中国的先进AI模型。美国国防部、国会、海军、NASA以及德州已相继禁止在政府官方设备上使用DeepSeek。 疯了，美国为了封禁DeepSeek，如今简直丧心病狂。 刚刚传来的消息：美国国会已经提出新法案，下载DeepSeek将被定为犯罪，最高判处20年监禁！ 老外自己都调侃道：想象一下，未来欧洲人可以使用最先进的中文模型，而美国人则不行。 上周，DeepSeek在美国迅速走红：聊天机器人登顶App Store和Google Play排行榜；微软、亚马逊、英伟达等美国云服务提供商也开始在其平台上提供相关服务。 这一下让美国急了：先有微软和OpenAI指责DeepSeek「偷盗」ChatGPT数据；后有美国网络攻击DeepSeek。 很多网友推测：「DeepSeek可能先于TikTok被美国封禁」。 近日，美联社消息称：美国德克萨斯州，已禁止在政府设备上使用应用程序小红书和DeepSeek。 德克萨斯州共和党州长Greg Abbott，宣布在政府设备上，禁止使用AI公司DeepSeek模型，成为首个以此方式限制该热门聊天机器人的州。 此外，Abbott还禁止了中国热门社交媒体应用小红书（RedNote） 和Lemon8在所有州政府设备上使用。 一些网友对此表示无法理解。 在AI领先地位受到挑战后，美国朝野早已行动了起来。 美国禁令 2025年中美AI脱钩法案 本月初，更是被爆出：美国国会推动立法禁止从中国进口AI模型。 新法案名为《2025年美国人工智能能力与中国脱钩法案》（Decoupling America’s Artificial Intelligence Capabilities from China Act of 2025），核心是禁止美国人在中国境内推进AI能力，中美在AI领域彻底脱钩。 法案链接：https://www.hawley.senate.gov/wp-content/uploads/2025/01/Hawley-Decoupling-Americas-Artificial-Intelligence-Capabilities-from-China-Act.pdf 哈佛大学研究员（Fellow）Ben Brooks，详细解读了法案条款，包括具体的禁止条款和相应的惩罚等。 比如，针对惩罚，Ben Brooks解读如下： 如果与中国的学院、大学或实验室合作，可能涉及违法行为。 该法案对违反规定的行为，设定了民事罚款，具体为： 个人罚款：100万美元 公司罚款：1亿美元 此外，赔偿金额为三倍。 但该法案的另一个重要条款是，将其视为「加重罪行」，特别是在移民法的框架下。这意味着，任何涉及「技术转移」的非美国公民（如来自加拿大、法国、英国等国家）将可能面临驱逐出境的风险。 他认为：「这是对科学研究和开放式创新的攻击，而且是前所未有的。」具体原因如下： A. 没有基于风险的区分。与之前几乎所有的立法和监管努力不同，这项法案没有基于风险的区分。没有技术难度、能力要求或成本门槛。没有开源豁免，也没有要求某个机构去确定门槛。这意味着，所有与AI相关的活动都会被纳入监管范围，不论其具体情况如何。 B. 涉及到「进口」。这项法案首次尝试禁止从中国进口AI技术，而这是之前的任何法案或规则都没有涉及的。我的看法是，这项规定可能源于对 Deepseek.ai 聊天界面的担忧，而不仅仅是对模型的担忧，但实际上该法案会涵盖所有与AI相关的权重、软件或数据。 C. 开源模型发布的终结。对每个下载开源权重的人，开发者无法对做到「了解你的客户（KYC）」，而且几乎可以肯定开源权重会被「关注实体」（即某些在宿舍中的研究人员）获取，这意味着这项法案可能彻底终结开源模型的发布。 D. 科技政治的分歧。需要提醒的是，科技政治并未解决，即使在特朗普总统之后：这项法案是共和党提出的。它的内容超出了拜登政府、欧盟或加州此前采取的任何行动。我的看法是，如果这项法案通过，其对AI研究的影响将远远超过此前的任何改革，甚至可能会将其推向极端。 虽然目前还在提案阶段，并没有真正开始实施，但已经引起了网友的热议。 在X上，企业家Arnaud Bertrand分析了法案可能带来的影响： 如果该法案如果言出必行，那中美AI将完全脱钩。 在Deepseek事件之后，我认为任何人都能理解，该法案对AI未来的发展将是多么有害。想象一下，如果这项法案在Deepseek之前就已经生效，AI平民化的讨论可能根本不会发生，现在所看到的更具希望的AI未来也不会存在；仍然会面临由少数几家公司控制的封闭模型的AI未来。而这很可能正是这项法案的目的所在。 更令人担忧的是，这项法案展示了将AI视为地缘政治工具或武器的愿景，而不是作为一种公共利益，能为全人类带来益处的技术，需要全球共同努力去构建的技术。考虑到AI的潜在力量和影响力，显而易见，我们需要坚决反对这种愿景。 Bertrand的观点得到了许多网友的支持： 特朗普政府屏蔽DeepSeek 早在法案提出之前，特朗普政府已开始屏蔽DeepSeek，包括美国宇航局NASA、美国海军、美国国防部以及国会。 1月31日，CNBC获悉：因「安全和隐私问题」，美国宇航局(NASA)禁止员工使用DeepSeek并封锁该平台访问。 1月30日，Axios报道：美国国会办公室通知，禁止员工在任何官方设（包括手机、电脑和平板电脑）备上安装 DeepSeek。 同日，美国国防信息系统局（DISA），于上周二晚采取措施，五角大楼封锁了对中国初创公司DeepSeek网站的访问。而在此之前，美国国防部的员工已经使用DeepSeek好几天了！ 1月28日，CNBC报道：因「安全和伦理问题」，美国海军禁止使用 DeepSeek。 在reddit上，引起了网友热议。比如，以「伦理」为借口，让人难以理解。 也有网友认为这不过是另一种「贸易保护」，美国禁用DeepSeek反而给其他国家提供了更多带宽。 企业屏蔽DeepSeek 1月31日，彭博报道，已有「数百家」公司（尤其是与政府相关的企业）屏蔽了DeepSeek。 这一消息来源于网络安全公司Armis和Netskope的高管访谈。 Armis表示大约70%的客户已请求阻止访问DeepSeek。 据Netskope威胁实验室总监Ray Canzanese透露，52%的Netskope客户完全阻止了对DeepSeek网站的访问。 Armis首席技术官（CTO）Nadir Izrael表示：「最大的担忧是，AI模型可能会将数据泄露给中国。」 此外，彭博法律（Bloomberg Law） 还报道称，旧金山律师事务所Fox Rothschild也已屏蔽DeepSeek。 根据DeepSeek的隐私政策，该公司将所有用户数据存储在中国，而当地法律要求企业在政府机构提出请求时必须共享数据。 数据隐私争议再起 在1月30日，由于数据隐私问题，意大利已阻止对DeepSeek的访问。 意大利数据保护局 （DPA） 已对DeepSeek采取重大行动，要求澄清该应用程序如何管理用户数据。 因为担心数百万意大利人的个人信息可能处于危险之中，DPA进行了本次调查。 DeepSeek有20天的时间来回答其有关数据收集、存储和处理实践的问题。 虽然意大利也曾禁止使用ChatGPT，对AI一直不太友好。 然而，网友并不买账。 据《卫报》Guardian报道，爱尔兰数据保护委员会已经要求DeepSeek详细说明，如何处理与爱尔兰公民相关的数据。 也有媒体爆出，澳大利亚工业和科学部长也表达了这些担忧，敦促公民在使用DeepSeek时保持谨慎。 澳大利亚政府对外国实体可能滥用个人数据特别警惕，反映了人们对使用中国技术影响的更广泛不安。 DeepSeek未来仍然不确定。 公司必须应对国际法规和数据隐私方面的公众情绪这一复杂局面。 这些调查的结果可能为全球 AI 应用的治理设定先例。 参考资料： https://apnews.com/article/texas-deepseek-apps-ban-3828a4743e9919398dfac0ba9d4a5c25#%20 https://x.com/RnaudBertrand/status/1885897961600893226%20 https://x.com/opensauceAI/status/1885483639611531704%20 https://www.reuters.com/technology/deepseek-app-unavailable-apple-google-app-stores-italy-2025-01-29/%20

梦晨 西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI DeepSeek和o1/o3一类推理大模型持续带来震撼之际，有人开始研究他们的弱点了。 最新研究揭示： 在遇到高难度问题时，推理大模型可能像“三心二意的学生”一样频繁切换解题思路，却因缺乏深入探索而失败——这种现象被研究者称为Underthinking（欠思考）。 研究团队来自腾讯AI实验室、苏州大学和上海交通大学，主要研究对象是开源的DeepSeek-R1和Qwen QwQ系列模型。 通过分析AI的错误答案，他们发现当前的推理大模型经常在思考早期就走上了正确的路线，但倾向于“浅尝辄止”，很快开始探索别的思路，导致后续生成的数千个tokens对解题毫无贡献。 这种“无效努力”不仅浪费计算资源，还显著降低了答案的正确率。 “三心二意”是罪魁祸首 这一现象在解决数学竞赛题等更为复杂任务时尤为明显。 为了系统分析，团队在三个具有挑战性的测试集MATH500、GPQA Diamond和AIME2024上，对类o1模型QwQ-32B-Preview、DeepSeek-R1-671B等进行了实验。 下图比较了正确和错误回答中的token使用量和思维切换次数。平均来看，类o1模型在错误回答中比正确回答多消耗了225%的token，原因是思维切换频率增加了418%。 为了深入分析这一现象，研究团队开发了一套评估框架，用于判断被放弃的推理路径是否实际上足以推导出正确答案。 结果观察到，许多模型在回答开头阶段的思路是正确的，但并未继续深入完成推理。 超过70%的错误回答中至少包含一个正确的思路。此外，在超过50%的错误回答中，有10%以上的思路是正确的。 如下图所示的例子，例如，Thought 1通过识别给定方程类似于以(0,0)和(20,11)为中心的椭圆方程，启动了正确的解释。将两个表达式设为相等，是寻找满足这两个方程的公共点(x, y)的有效方法。 然而，模型并未专注于深入探索这一合理思路，使用进一步的代数操作和优化技术进行分析，而是频繁切换思路，额外消耗了约7270个token，却依然未能得出正确答案。 最终，它得出一个缺乏扩展COT过程支持的猜测答案。 基于这些观察，研究人员提出了一个用于量化Underthinking程度的指标（Underthinking Metric）。 这个指标通过测量错误答案中的token使用效率来评估推理效率，计算从回答开始到第一个正确思路出现所需的token数量与总token数量的比值。 实验结果表明，所有测试的类o1模型都存在显著的思维不足问题。模型的准确率与思维不足之间的关系在不同数据集上表现各异。 在MATH500-Hard和GPQA Diamond数据集上，性能更优的DeepSeek-R1-671B模型在取得更高准确率的同时，其UT得分也更高，表明错误回答中存在更多思维不足。 这意味着，尽管模型整体能力更强，但在不确定时可能生成更长但效率较低的推理过程，可能是因为模型探索了多个错误的推理路径，却未能有效收敛到正确解答。 相反，在AIME2024测试集中，DeepSeek-R1-671B模型不仅取得了更高的准确率，还表现出较低的UT得分，反映出较少的思维不足和更高的token效率。 这表明模型在该任务中，即使未得出正确答案，其推理过程依然保持专注和高效，团队表示这可能是因为模型与 AIME2024所要求的问题类型和推理过程更好地对齐。 理解思维不足现象对于开发能够提供正确答案并具备有效推理过程的模型至关重要。 如何让AI学会“一心一意” 如何让模型像优秀学生一样“沉下心来钻研”？ 研究者借鉴了人类考试策略，提出了一种“思路切换惩罚机制” （Thought Switching Penalty，TIP）。 其原理类似于考试时给自己定规矩：“先专注当前方法，至少尝试10分钟再换思路”。 技术细节上，TIP会对触发思路切换的关键词施加惩罚，降低这些词在解码过程中的生成概率，迫使模型在当前路径上探索更久。 例如，当模型开始写“Alternatively, we can consider…”时，TIP会通过调整参数（惩罚强度α和持续时间β），抑制这种过早的切换倾向。 实验结果显示，加入TIP能让模型在数学测试上的准确率上升，同时UT Score下降，说明既减少了无效切换，又提高了答案质量。 例如在AIME2024数学竞赛测试上，加入TIP的QwQ-32B-Preview模型准确率从41.7%提升至45.8%，同时UT Score从72.4降至68.2。 并且这种“无痛升级”无需重新训练模型，仅需调整解码策略，展现了其实用价值。 One More Thing UC Berkeley教授Alex Dimakis几乎同时分享了类似的观察， 对于DeepSeek-R1和所有推理模型，错误的答案更长，而正确的答案要短得多。 基于此，他们提出一个简单的解决办法，称为“简洁解码” （Laconic decoding）。 并行运行5次模型，从答案中选择tokens最少的。 初步实验结果表示，简洁解码在AIME2024测试上能提高6%-7%的准确率，比Consensus Decoding更好也更快。

IT之家 2 月 3 日消息，在蛇年央视春晚上，电影导演张艺谋携手杭州宇树科技、新疆艺术学院带来了名为《秧 BOT》的节目，节目中，人形机器人穿着花坎肩，拿着手绢扭秧歌，甚至还能“0 帧起手转手绢”，引发了海内外对国产机器人的关注。 新华社“参考消息”援引法新社 2 月 1 日发表的《在中国“AI 庙会”上，科技与传统相融合》报道，介绍了春节期间北京市海淀区举办的一场“AI 主题庙会”，相应庙会便大量引入国产机器人元素。 ▲ 图源法新社 据介绍，在相应“庙会”中，有机器人可制作咖啡、进行舞蹈表演、与人交流对话、研究歌曲、书写春联、进行足球比赛等。 IT之家注意到，相应媒体同时采访了现场一家机器人制造商的软件开发工程师，这位工程师表示，“他对自己公司的未来前景感到乐观，我们会让自家的机器人更坚固…… 并增强它们的力量”。 而另一位在现场的 34 岁的 IT 从业者表示，这场展览让他“深刻感受到了机器人的魅力”，他认为“每个时代都必然会产生新事物。AI 或许会在部分岗位上替代人类，但也会创造新职业”。

IT之家 2 月 3 日消息，据中央广播电视总台中国之声消息，随着嫦娥六号任务的圆满完成，嫦娥七号任务也已经被提上日程。按照计划，我国将在 2026 年发射嫦娥七号月球探测器，前往月球南极寻找水冰。 中国探月工程总设计师吴伟仁称：在月球南极有些很深的洞穴，我们认为可能是有水的，只不过它终年不见阳光，如果见阳光它就挥发了。终年不见阳光的话，这水可能是以冰的形式存在。我们希望嫦娥七号能够有飞跃器，着陆以后能够飞到这 1~2 个洞里面去现场勘查，看能不能找到水。 嫦娥七号任务副总设计师唐玉华表示：月球水冰有望大幅减少将水从地球送往月球的成本和时间，有利于人类在月球上建立基地并长期活动，进而探测火星或进行深空探索。另一方面，水冰的存在也暗示着生命的可能性，月球南极的水冰资源对于人类探索月球和其他行星上是否存在生命有着重要的意义。 IT之家从报道获悉，嫦娥七号的飞跃器最起码要飞三次，但是传统深空探测器着陆都是一次性的缓冲方案。为此飞跃器突破了主动式着陆缓冲技术，实现不同坡度下的可靠、重复着陆，就像人类从高处跳下落地的时候，腿会弯曲一般。另外飞跃器可以通过腿足规划与关节驱动来实现整器的移动。 另外，按照规划，嫦娥八号将开展月球资源就位利用的技术验证。嫦娥七号和嫦娥八号还会联合对月球内部结构进行多物理场的综合探测。据了解，月球科研站将持续开展科学探测研究、资源开发利用，包括一些前沿技术验证，是多学科、多目标、大规模的科技活动。 唐玉华还透露，目前嫦娥七号任务进展顺利，已经进入正样研制阶段。原来设计的是嫦娥七号、嫦娥八号落在相对比较近的地方，然后两个器能够互相通信或者协同工作，之后形成月球科研站的基本型。

扎克伯格佩戴智能眼镜 凤凰网科技讯 北京时间2月3日，据《金融时报》报道，Meta在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)领域的总投资将在今年超过1000亿美元。此前，Meta CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)已宣布，2025年将是该公司智能眼镜的“决定性一年”。 Meta在2014年收购了VR头显制造商Oculus，开启了VR和AR投资计划。根据分析师的估算以及《金融时报》基于Meta所披露信息的计算，自那以来，Meta在VR和AR产品开发及收购方面的累计投资已超过800亿美元。 与此同时，Meta在其最新年报中表示，去年对其现实实验室部门投资了199亿美元，创下新高。Meta预计2025年对该部门的投资将进一步增加，这意味着今年将再增加逾200亿美元，总投资突破1000亿美元。该部门负责开发Meta与雷朋合作的智能眼镜以及Quest VR头显。扎克伯格上周称，雷朋智能眼镜是“真正的爆款”。知情人士透露，该公司在2024年售出了100万副雷朋智能眼镜。相比之下，Quest VR头显的普及速度较慢。 扎克伯格此前表示，预计Meta 2025年的资本支出将在600亿美元至650亿美元之间，将大力发展人工智能。未来几年，Meta还将投入“数千亿美元”继续建设人工智能基础设施。(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”。

如今，业界真正关键的问题已不再是DeepSeek能否将模型成本降低10倍以及是否不再需要芯片，而是英伟达的芯片在推理方面相较于定制芯片和其他竞争GPU有哪些优势。这已成为当下技术层面的核心问题。 钛媒体注 ： 由于钛媒体此前独家发布文章《王维嘉：DeepSeek尚不足以撼动中美AI差距格局》引发了广泛关注与热议，为进一步深入探讨相关争议话题，钛媒体APP特邀王维嘉再度发声，以“DeepSeek为何能血洗美股？” 为主题，分析投资逻辑与市场影响 。 本文作者王维嘉系中国科技大学硕士、美国斯坦福大学电气工程博士，早年 在硅谷创办美国通用无线通信有限公司，专注于移动互联产业 ， 被业界广泛推崇为无线互联的创始人和理论领袖。还曾荣获深圳市“功勋人物”荣誉。作为硅 谷著名企业家&投资家，同时也是《暗知识》的作者，本文经王维嘉授权钛媒体APP发布，并略经编辑。 元月27日DeepSeek的出现给华尔街带来巨大冲击，以英伟达为代表的科技股遭受重创，相关高科技板块市值单日蒸发1万亿美元，其中英伟达市值单日跌幅达17%，市值蒸发近6000亿美元，这一跌幅创下美股史上一个公司最大单日跌幅纪录。对于像英伟达这样市值在3万亿美元以上的超级大公司，单日跌幅在5-10%，已经算是暴跌了，这次17%的跌幅可以说是空前。 暴风雨的前夜 那为什么会有这么大的跌幅呢？这背后主要有四个背景因素。 首先，过去两年多，英伟达股价涨幅达到惊人的10倍。一路飙升的股价让没有仓位的捶胸顿足而屡屡踏空，让有仓位的惶惶不安准备随时落袋为安。当市值达到1万亿美元时，不少人认为已经涨到极限。然而，英伟达却不断上涨突破3万亿美元，最高触及3.6-3.7万亿美元。登顶全球市值第一。这种远超预期的增长打破了人们的常规认知，“还能涨到天上去？”是很多人的疑问，这种定势思维使得他们无法深入探究股价持续走高的内在原因。 第二个背景是许多人将当下的情况与2000年的互联网泡沫相提并论，当时，思科股价也曾一路高涨，随后却急剧下跌。但在2000年的互联网浪潮中，存在诸多泡沫现象，例如李嘉诚推出的的china.com，网页仅有一页，上面的链接都无法点开，然而这样的公司一上市就估值数亿美元。那时，大家对于互联网的实际应用和发展方向并不清晰，投资更多是盲目跟风。而今天的AI公司如英伟达有坚实的财务数据在支撑，并非仅靠对未来的想象。 第三个背景因素美国股市投资者结构。在美国股市中，机构投资人占比约75%，个人散户占比25%。在机构投资群体里，约3/4是基于基本面进行长期投资的，而1/4 - 1/5属于对冲基金、量化基金这类快进快出的类型。实际上，股市的波动主要由散户以及量化基金、对冲基金的操作导致。股市震荡的当天，摩根斯坦利、花旗银行等大型金融机构就表示依旧看好市场，并未进行抛售。大量资金的流向变动，其实主要是那些散户和快进快出的基金在起作用。 在股市中，存在着这样一批跟风投资者，他们多是技术派，往往依据特定算法进行投资决策。当股票价格迅速上涨时，他们便受利益驱使纷纷涌入市场；一旦形势稍有不利，又立刻撤离。这次英伟达股价单日暴跌17%，应该以散户、量化基金和对冲基金这类群体的操作为主。 第四个背景因素是市场对各大云服务平台巨额资本投入的疑虑。英伟达股价暴涨，是因为各大公司纷纷巨额投资AI算力，像微软计划投800亿美元，Meta投650亿，其他公司也有大量投入。但市场一直质疑，这么多投资何时才能盈利，每次财报发布时都会有人问这个问题。华尔街投资者缺乏行业一线的切身体会，信息获取也相对间接，所以产生这种怀疑也属正常，就连有投研能力的大行也抱有疑问。从华尔街的大型长期基金到散户，这种质疑普遍存在。 在此次大跌之前，英伟达股价持续处于高位，市场敏感度极高，稍有风吹草动，股价就会下跌。即便英伟达此前多次季报表现优异，盈利和营收均超出预期，但其股价依旧不涨反跌。这是因为许多投资者获利颇丰，一心想着落袋为安，只要市场出现不稳定因素，便选择抛售股票。而这次，一家来自中国、此前鲜为人知的DeepSeek公司，其技术表现竟能与OpenAI相媲美，这一消息让市场大为震惊。尤其是当Deep seek 宣布可以用600万美元就训练出一个性能可以和OpenAI 最新的模型一较高下的模型是， 一个貌似简单明确的推论在市场快速传播：未来不需要那么多GPU了！ 但这个推论是一个静态思维的结果。19世纪英国经济学家杰文斯发现当蒸汽机效率大幅提高时，煤炭消耗量不减反增，原因在于效率的提高使得蒸汽机获得更广泛的应用，造出了更多的蒸汽机。 这个推论也是不懂AI技术发展的表现。目前最好的大模型的能力还远远没有达到AGI（通用人工智能，即AI可以从事绝大部分人类从事的有经济价值的活动）。举个例子，原来一亿美元训练出来的AI模型能做点简单的编程序，现在效率提高后1000万美元就训练出来了。但我还会继续花1亿美元训练出一个中等水平的程序员，还会继续准备花10亿美元训练出一个高级程序员，甚至打算花100亿美元训练出一个编程大师。算力=智能=财富，而人类对于财富的追求是无尽的。 散户投资人和一线从业者的三大差距 简单来讲，就是华尔街那些较为浮动、处于泡沫层面的投资人，即不懂技术又对市场缺乏深入理解。从这几天的情况来看，各大公司的态度很明确。从微软CEO到Meta的扎克伯格，他们都表示没有改变未来的投资计划和方向。 1月24日，扎克伯格在Facebook上宣布，Meta将投入650亿美元用于AI基础设施建设，主要用于购买芯片和建设数据中心。值得注意的是，这一决策是在他知晓DeepSeek相关情况之后做出的。Meta的AI实验室一直做开源模型，对DeepSeek了解颇深。实际上，自去年7月DeepSeek的V2版本推出后，美国业界就已经关注。但这丝毫没有改变Meta的投资计划。元月28日微软发布季度财报，CEO明确表示将继续原来的800亿美元算力投资计划。这就凸显出一个显著差异：身处行业一线的从业者，与华尔街那些易受市场波动影响、存在“泡沫”的投资者截然不同。散户和对冲基金在认知上与行业一线从业者存在巨大差距，我把这种差距归结在三个方面，首当其冲的便是信息差。 以微软为例，微软CEO纳德拉决定投入800亿美元，几乎相当于微软一年的全部自由现金流。纳德拉多次强调，这一投资决策是基于对未来营收、盈利的预估，以及手中的订单数据。作为一家全球老牌超级科技上市公司，在没有充分数据支撑的情况下，CEO不可能贸然投入如此巨额资金，董事会也不会允许。同样，扎克伯格等行业领导者做出投资决策时也是如此，像所谓“星际之门”相关的5000亿投资等，他们必然是在对各种信息进行深入分析后才做出的决定 。 然而，散户投资人、量化基金和对冲基金却无法获取这些关键信息，而且他们中很多人对技术也缺乏深入了解。反观摩根斯坦利这类有研究能力的大型金融机构，其观点与一线AI公司一致。比如，Wedbush 有一位叫Dan Ives 的分析师，长期跟踪科技股，在事件发生前的整个周末给25家大公司的CIO打电话询问投资计划是否变动，得到的答复都是毫无改变。 大摩在研讨会上发布的报告中，其负责半导体的分析师表示，他致电相关公司后得到的反馈同样是投资计划不变。由此可见，信息差导致了市场参与者之间巨大的认知差异。当媒体大肆炒作中国出现了像DeepSeek这样厉害的公司，能将成本降至1%时，那些缺乏专业认知、又不在行业内的投资者，便简单地认为未来对GPU的需求会大幅减少，于是赶紧抛售股票。这种简单片面的思维迅速在市场传播开来，这就是信息差带来的影响。 第二个差距，我称之为体感差或现场差。如果把AI发展比作发现金矿，AI公司就如同在金矿现场作业的团队，像微软的纳德拉、Meta的扎克伯格，他们就像是指挥着众多小分队，在不同方向探寻金矿的领导者。这些小分队随时会向他们汇报情况，所以他们对行业实际情况有着最直接、最真实的感受。 反观华尔街的投资者，就算是大型金融机构的分析师，也无法身处行业一线。他们了解情况的方式主要是通过电话询问，这种信息获取的间接性，导致华尔街投资者与行业一线存在认知偏差。因此，即便是那些大型金融机构，面对市场巨大波动时，心里也会忐忑不安。 在事件发生后的第二天，美国Bloomberg、CNBC等财经媒体采访了众多大基金经理，问他们是否抄底，得到的答案都是没有。他们给出是自己是长期投资，目前持有的份额已足够。由此可见，即便这些大行的基金经理具备较强的研究能力和专业知识，面对市场波动时也会有所顾虑。但至少他们并没有像那些散户、对冲基金和量化基金一样，在市场动荡时慌不择路地抛售股票，这就是他们与那些易受市场情绪影响的“泡沫投资人”的区别。 第三个差别是格局差。像Meta的扎克伯格、英伟达的黄仁勋、Sam Altman，以及Anthropic的Dario Amodei，他们心怀宏大理想，着眼于长远的行业远景。他们的投资决策受这些宏大愿景驱动，并且因为自身丰富的经验、所处的行业地位，周围信息流通顺畅，使得他们能从大格局出发看待行业发展。与之相比，散户的境界与之截然不同。散户大多更关注短期利益，对行业长期趋势缺乏深入理解和判断，很难像这些行业领军人物那样从宏观角度规划投资。美国有许多经验丰富的长期投资人，一旦他们看清局势，有的会保持持仓不动，甚至还有人选择加仓。这就凸显出格局上的巨大差异。 下一步最重要的问题是什么？ 所以简单讲这次能对华尔街造成如此冲击，主要是前期英伟达和芯片相关产业涨幅过高，投资者一直伺机抛售变现、落袋为安。而DeepSeek的出现如同黑马，普通民众此前闻所未闻，虽然大型外部公司早有了解，但对于华尔街的普通散户而言十分陌生。这给他们带来了巨大的不确定性，于是纷纷撤离。在撤离过程中，市场出现空方被打爆、ETF使用两三倍杠杆等情况，引发踩踏，造成股价加速下跌，英伟达股价因此单日暴跌17%。 实际上，在暴跌后的第二天，英伟达的股价回升了不少，但目前仍处于低位，市场观望情绪浓厚。当下市场主要的疑虑在于，虽然英伟达今年业绩大概率无忧，但明年业绩是否会受影响尚未可知。这一问题又一次涉及到杰文斯悖论。以火车烧煤为例，过去烧1吨煤火车能行驶10千米，如今效率提升10倍，1吨煤能跑100千米。火车公司成本不变，行驶里程增加，利润就提高了10倍。这时煤炭价格该如何变化呢？假设煤矿开采者看到火车公司利润大增，将煤炭价格提高一倍，火车公司依然会购买，因为即便煤炭涨价，公司利润仍有5倍的增长空间。在芯片领域，算力就如同煤炭。煤炭价格涨一倍，火车公司仍能赚5倍，这说明在产业链中，利润不会只集中在一个环节。技术创新后，利润会向产业链上游的不同环节扩散，在AI领域，利润就有向芯片环节转移的趋势。根据半导体研究公司SemiAnalysis的报告，1月20日Deepseek R1发布之后，部分云服务平台的GPU每小时价格上涨，原因在于现在计算一小时所创造的价值是原来的10倍，GPU价格涨一倍，使用者也能接受，这是双方对利润的分配。 从杰文斯效应来看，如果AI应用大规模爆发，对GPU的需求数量会增加，而且单个GPU每小时的计算能力创造的价值更多，GPU就具备提价空间。对于英伟达来说，其芯片能否维持高毛利，关键并非模型效率发展，而在于能否像当下一样保持独家垄断地位。在AI芯片领域，英伟达在训练环节基本处于独家垄断地位，在推理环节目前也占据优势。但如果未来AMD、英特尔以及众多新创公司推出的产品在价格上与英伟达相当，那么英伟达芯片的价格必然会下降。 尽管市场对芯片的整体需求量可能上升，但英伟达产品价格的下滑会影响其利润。反之，要是英伟达凭借软件生态系统等优势，在推理领域继续保持领先，其芯片就能维持高价格和高毛利。 近期，博通股票的回升幅度超过英伟达。这表明市场认可了杰文斯效应中关于数量增加的观点。博通开发的定制芯片主要供微软、谷歌、亚马逊等大型云厂商内部用于自有业务的推理（如谷歌搜素）。市场认为，受DeepSeek的影响，推理需求将会增长，所以博通的股价得以回升。 如今，业界真正关键的问题已不再是DeepSeek能否将模型成本降低10倍以及是否不再需要芯片，而是英伟达的芯片在推理方面相较于定制芯片和其他竞争GPU有哪些优势。这已成为当下技术层面的核心问题。相关从业者和投资者都需要聚焦这一问题，才能更准确地把握下一步行业发展和投资方向。

快科技2月3日消息，在DeepSeek的强大压迫感下，OpenAI CEO（Sam Altman）奥特曼即将开启全球巡演，积极启程拜会投资人、产业领袖。 据报道，奥特曼在30日一场闭门会议向政策制定人士提出他的担忧，认为DeepSeek凸显“Stargate计划”的必要性。 本周起，奥特曼将前往日本、韩国、印度、德国、法国、迪拜，与投资者、开发商及业界领袖会面。 据悉，奥特曼周一于东京将拜访软银集团创办人暨社长孙正义，日本总理石破茂也与OpenAI总裁布洛克曼（Greg Brockman）会面。 然后奥特曼将前往首尔，去新德里与投资人洽谈合作，然后周五参加柏林工业大学的AI专题演讲。 接着下一周，奥特曼将参加巴黎AI高峰会，包括Google DeepMind执行长哈萨比斯（Demis Hassabis）、Anthropic共同创办人暨执行长阿莫迪（Dario Amodei）也会出席。 随后奥特曼前往迪拜参加世界政府高峰会，同场还有 Google 执行长皮蔡（Sundar Pichai）、甲骨文董事长艾利森（Larry Ellison）及阿里巴巴集团主席蔡崇信。 “人们对OpenAI的技术非常感兴趣，包括我们下一代 AI Agent如何实现经济价值。”OpenAI 31 日声明表示，“我们将在未来几周与多个国家的商业领袖、开发者及合作伙伴会面。” 2025年1月22日，特朗普宣布软银、OpenAI、甲骨文联合成立一家新AI公司Stargate，计划在未来四年投资5000亿美元，并将立即投资1000亿美元，为OpenAI建设新的AI基础设施。 Stargate的初始股权投资者包括软银、OpenAI、Oracle和MGX，其中软银负责财务，OpenAI负责运营，Arm、微软、NVIDIA、Oracle和OpenAI是该项目的关键初始技术合作伙伴。

DeepSeek 席卷的 AI 风暴尚未消停。 外媒消息称美国国会议员已经提出新法案，旨在禁止中国 AI 技术在美国使用。其中包括下载 DeepSeek 定为犯罪行为，最高可判处 20 年监禁。 同时据美联社报道，美国得州已发文禁止在政府设备上使用和 DeepSeek 和小红书。 就在 DeepSeek 遭遇美国政策阻击之际，老对手 OpenAI 也正如火如荼地举办着一场重要直播活动 。 在软银 CEO 孙正义投资数百亿美元之后，OpenAI 今天也选择投桃报李，在东京的直播活动中正式官宣了一项名为 Deep Research（深度研究）功能。 顾名思义，与普通的 AI 搜索功能有所不同，Deep Research 的野心更足。 它号称是下一代智能 Agent，能够独立为你完成任务。 你只需输入你的问题，它就能查找、分析并整合数百个在线来源，生成一份媲美研究分析师水平的综合报告。 更重要的是，该功能的底层模型是由尚未发布的 OpenAI o3 模型的特定版本驱动，专为网页浏览和数据分析优化，能够运用推理能力搜索、解读并分析海量文本、图片和 PDF 文件。 这也是专为「在金融、科学、政策和工程等领域从事大量知识工作的专业人士」设计的，这些人群通常需要进行「彻底、精准且可靠的研究」。 另外，这项功能还可化身选购搭子，在你挑选购买汽车、电器或家具时，使用它来仔细研究产品信息或许会大有帮助。 OpenAI CEO Sam Altman 发文称： 「今天，我们正式推出 Deep Research——我们的下一代智能 Agent。这就像一种超级能力，让你随时召唤专家！ 它可以上网搜索，进行复杂的研究和推理，并为你生成报告。效果非常出色，能完成原本需要数小时甚至数天、花费数百美元的任务。」 目前，Deep Research 功能已向售价 200 美元的 ChatGPT Pro 用户开放，每月最多可使用 100 次。 接下来，Plus 和 Team 用户也将获得该功能，随后是企业版。 OpenAI 表示，Plus 版预计将在一个月内推出，并且付费用户的查询次数限制很快会「明显提高」。 不过，该功能目前仅支持网页版，移动端和桌面端应用程序的集成预计将在本月晚些时候推出。 使用这项功能，用户只需在 ChatGPT 界面中选择消息输入框中的「Deep Research」模式，然后输入需要查询的问题即可。 另外，你还可以附加文件或电子表格作为问题的补充，任务开始后，侧边栏输出都会附带「完整的文档、清晰的引用来源以及思维过程的摘要」。 术业有专攻，GPT-4o 同样支持搜索功能，但对于涉及多个方面、需要深度和细节的专业研究，Deep Research 能够进行广泛探索，并为每个结论提供来源支持。 响应速度方面，该功能的执行过程可能需要 5 到 30 分钟，完成后，用户会收到通知。 该功能的输出内容暂时仅限于文本。不过，OpenAI 计划很快增加嵌入式图片、数据可视化以及其他分析类输出。同时，该公司还计划扩展数据来源，包括「订阅制」信息服务和企业内部资源，预计将逐步提供 ToB 服务。 据悉，Deep Research 通过端到端强化学习训练，专注于复杂的网页浏览和推理任务，覆盖多个领域。 通过这一训练，它学会了规划并执行多步搜索路径，以找到所需数据，并能在必要时回溯调整，实时响应新信息。 OpenAI 表示，他们使用了一项名为 Humanity’s Last Exam 的评测来测试该功能。 该测试涵盖 100 多个学科， 包含 3000 多道涵盖多个学术领域的专家级问题，包括语言学、航天工程、古典学和生态学。 与 OpenAI o1 相比，Deep Research 在 化学、人文社会科学和数学领域的表现提升最为显著。 Deep Research 所使用的模型在专家级问题上的准确率达到了 26.6%，创下新高。相比之下， Google 的 Gemini Thinking 仅获得 6.2% 的准确率，Grok-2 为 3.8%，GPT-4o 只有 3.3%。 而 DeepSeek-R1 的准确率仅仅只有 9.4%，远低于 Deep Research。 在 GAIA 这一公共基准测试中，Deep Research 所使用的模型达到了最新的业界领先水平（SOTA）。 GAIA 评测涵盖三种不同难度级别的现实世界问题，成功完成这些任务需要推理、多模态理解、网页浏览以及工具使用能力。 Deep Research (cons@64) 方法在所有等级上均优于 Previous SOTA 和 Deep Research (pass@1)，特别是在 Level 3 取得了最大的提升，最终平均分 72.57 最高。 该结果表明，更高级的 Deep Research 方法（cons@64）可以显著提高所有级别的性能，特别是在挑战性更高的 Level 3 上。 不过，指望 Deep Research 能完全避免 AI 幻觉也并非易事，它在报告和引用格式上也可能出错。 即便有着引用链接的参考验证，也建议在使用过程 认真核查 AI 提供的信息，而非仅仅直接复制粘贴。 值得一提的是，这项 AI 功能的负责人之一 Zhiqing Sun（孙之清），本科就读于北京大学计算机科学与技术系。 2019 年起， Zhiqing Sun 在美国卡内基梅隆大学（CMU）语言技术研究所攻读博士学位，2024 年起，开始担任 OpenAI 的研究员。 Zhiqing Sun 的实习经历也相当丰富，曾在 Google Brain、微软亚洲研究院、MIT-IBM Watson AI Lab 等知名 AI 公司机构实习。 对于这项功能，OpenAI 官方表示，今天发布的版本仅仅是个开始。未来，它还能连接到定制化的数据环境，甚至企业级的海量数据存储系统。 AI Agent 可以花更长时间思考，以更高的自主性，解决极其复杂的任务。 Deep Research 的推出标志着我们向更宏伟目标迈出了重要一步——即开发能够进行原创科学研究的通用人工智能（AGI）。这一直是我们长期以来的愿景。