快科技6月11日消息，今天凌晨，比亚迪汽车宣布，将供应商支付账期统一至60天内。 比亚迪表示，此举是为落实国家及相关部委就保障产业链供应链稳定、促进汽车产业高质量发展作出的一系列部署要求，以及助力中小企业健康发展，以切实行动推动中国汽车产业高质量发展。 未来，比亚迪汽车将继续通过技术创新与管理优化，携手上下游伙伴共同推动中国汽车产业行稳致远。 据了解，6月10日晚，广汽集团、中国一汽、东风汽车、赛力斯集团、吉利汽车集团、长安汽车集团先后对外发声表态，就“支付账期不超过60天”作出承诺。 据媒体报道，国内车企集体发声，是响应2025年6月1日施行的《保障中小企业款项支付条例》。 该条例核心内容包括明确60日支付期限、禁止强制接受商业汇票等非现金支付方式、强化协同监管体系等，旨在解决中小企业账款拖欠问题，优化营商环境 。

TME补短板、喜马拉雅靠大山。 文/郭佳怡 编辑/张晓 6月10日晚间，腾讯音乐娱乐集团（下称：TME）发布公告，拟以包含12.6亿美元现金的对价收购喜马拉雅，后者将成为TME的全资附属公司。目前该交易仍待监管批准。 卖身TME，客观来看已经是喜马拉雅最好的归宿。 喜马拉雅成立已有13年，现在是中国最大的在线音频平台，2023年按收入口径统计市场份额是25%，按收听时长统计市场份额是60.5%。但它在2023年时才扭亏为盈，实现了经调整净利润为2.24亿元，还是靠着节流而不是开源。 2021-2024年，喜马拉雅先后四次尝试登陆资本市场，第一次想去美股，后来三次想去港股，但都不了了之。 喜马拉雅所处的在线音频赛道，成长空间也越来越逼仄。 第一个视角里，这两年让喜马拉雅最紧张的竞争对手，早已经不是同赛道博弈多年的蜻蜓FM、荔枝FM等，而是番茄畅听，字节跳动旗下的一款长音频App，后者“网文阅读+网文听书+网文IP短剧及动漫改编”的生态平台，一定程度上已经开始动摇喜马拉雅们的根基。 另一个视角里，抛开竞争要素不谈，喜马拉雅2020年以后在播客、短剧上的尝试也效果有限，未长出新的增长曲线。 值此之际，找到腾讯这棵大树做倚靠，喜马拉雅的结局起码不算太坏。 01 五年前的奇袭：TME狙击喜马拉雅 2019年，面对关于喜马拉雅盈利问题的采访时，创始人余建军态度佛系。 他当时说，“我们没有制定任何盈利的时间表，是我们没有任何上市安排，我们投资人也很好，基本没有投资人逼着我们上市。” 喜马拉雅确实用不着太过焦虑。当时它已经坐稳了行业老大的位置，市占率接近70%，选择主动“不上市”而是再等等，等规模再大一点来谋求更高估值，无可厚非。 但变局很快就出现了。2020年起，腾讯音乐和字节跳动都盯上了长音频市场。 这年4月23日世界读书日当天，腾讯音乐正式对外发布了长音频战略，推出了独立App“酷我畅听”。时任TME CEO的彭迦信定调，“长音频将是未来TME持续发力的战略领域......” 图/TME官网 腾讯音乐的动作事实上还早更早一些。财新网曾报道，早在2019年末时，其就斥资百亿元招募长音频创作者。2020年3月时，TME还和阅文集团达成了合作，共同开发制作有声书。 再往后，2021年1月TME花了27亿元收购“懒人听书”，没过多久后者和酷我畅听合并，升级为全新品牌“懒人畅听”。 字节也在快速加码。2020年6月，腾讯音乐正式下场2个月后，字节跳动推出番茄畅听，主打“免费听海量网文”。 字节同样早有预谋，更准确地说，是早有准备——2019年初番茄小说从今日头条的小说频道独立出来上线之后，字节跳动在网文领域的投资布局也很快展开，仅仅在2019年、2020年两年里，字节跳动投资了六家相关公司，主要集中在网文平台。 这某种程度上意味着，以番茄小说为核心平台，以网文IP为原点，做大IP价值，字节可以向外延伸出不同的触角，搭建起完整的文娱内容生态，长音频自然在射程之内。 起初，这场由巨头发起的围剿中，腾讯音乐是打法更激进的一方。 一位当时在腾讯音乐任职的员工曾向媒体表示，TME一开始的策略，就是全面对标喜马拉雅，打法也简单粗暴：挖人、重点是挖主播。 其透露，他最重要的工作就是挖角，他会想尽办法要到喜马拉雅的联系方式，私信邀请对方来TME开播，并甩去一份早已拟好的合同。他说有好几个同事和他任务一样，“有的人桌子上摞着半米高的合同”。 拿钱“砸”主播的动作持续了半年多，也算是小有成效，比如当时喜马拉雅的头部主播程一和蕊希都被腾讯音乐用天价挖走了。再到7月份，相声主播@拓仙人讲故事、有声书主播@驴蛋鲜生、情感主播@神采飞扬等超过100名音频主播，也相继从喜马拉雅出走，跳到了酷我畅听。 尽管如此，腾讯音乐对喜马拉雅的冲击有限。2020年结束时，喜马拉雅的数据并未变得更差： 营收同比增长了51.1%至40.76亿元；平均月活跃用户总数同比增长了53.79%至2.15亿；平台活跃内容创作者数量同比增长了37.73%至515.66万人； 此外，其移动端平均月活跃付费用户和付费会员同比几乎都翻倍了、平均月活跃用户付费率和平均月活跃会员付费率也算是大步提升，前者从6.2%涨到了9.8%，后者从5.2%涨到了9.3%。 图/喜马拉雅招股书 腾讯音乐并未偃旗息鼓。2021年上半年，其完成自成立以后最大的一次组织架构调整，定下了内容和平台这两大核心方向。 其中，包括播客、有声书在内的长音频被明确为集团要重点推进的业务。 晚点LatePost曾报道，腾讯音乐在集团层面成立了专注长音频的独立业务线，与QQ音乐、酷我音乐和酷狗音乐业务线保持平行架构，由副总裁史力学主管。“由高层直接牵头，集全集团的资源做长音频。”当时一位腾讯音乐人士如此说道。 同年7月，新一轮组织调整中，QQ音乐业务线又成立了长音频业务中心。TME一位业务中层彼时向界面新闻表示，“在集团层面的长音频业务BU之外，单独成立QQ音乐的长音频业务中心，有双保险的成分，也可以被理解为变相赛马，后续长音频业务仍保有调整可能。” 几乎同期，新一轮砸钱大战开始了，只是方向略有变化。比如TME开始花更多的钱补贴给创作者、据说还花了数千万元与笑果文化联合推出了《脱口秀不要停》。 腾讯音乐还是没打过喜马拉雅。从月活用户数来看，2021年结束时，喜马拉雅这一数字是2.68亿，腾讯音乐在长音频内容侧的MAU来到了1.5亿，不算太差，但与喜马拉雅差距明显。 再往后，腾讯音乐的态度也开始略微变化。 至少从2022年开始，腾讯音乐不再在财报中公布其在长音频上的月活数量、同比增长速度等数据了。 02 营收滞缓、UGC创作者流失、版权之痛：喜马拉雅遇瓶颈 喜马拉雅很快也遇到了麻烦：2021年以后，增长曲线骤然变得平缓了。 2021-2023年，喜马拉雅的营收几乎没怎么增长，分别为58.57亿元、60.61亿元、61.63亿元。 整体营收变化不大的情况下，喜马拉雅营收结构中来自订阅、广告、直播、其他创新产品及服务这四项业务的收入比例，也几乎没怎么变动。 这意味着，喜马拉雅过去三年里，在各项业务上的进展尤为迟缓，甚至可以说是停滞不前。 主要经营数据上，2021年至2023年，除了月活跃用户数增加了3000万、日活跃用户数增加了150万，其他的多项数据也没发生太大变化。 再具体来看，2023年，喜马拉雅订阅产生的营收中，付费点播服务的营收占比较2021年降了6.9个百分点，降低的这些部分，被会员订阅占比的提升抹平了。不过，从2021年到2023年，每个月，平均每个付费用户花在付费点播收听上的钱，反而多出来了53.5元。 图/喜马拉雅招股书 这很清晰地说明了一点，即愿意花钱购买付费专辑的用户，变得更少了。 原因很可能在于版权流失，因为选择付费点播的用户，大多数是冲着特定的内容去的。在社交媒体上，过去一两年里，很多用户都对喜马拉雅版权流失这一问题提出了吐槽。 这或许又与管理层大幅推动降本的举措直接相关。此前一位喜马拉雅的员工就曾向市界表示，喜马拉雅站内这两年在同步优化曾重金投入的版权资源，其回忆，除了早年买断的头部重点项目，后期新引进的版权都在想办法逐步解约以实现降本，“能解都解，除了要赔偿很多那种。” 此前一位长期关注音频行业的互联网分析师告诉晚点LatePost，喜马拉雅发展早期，创始人意识到了版权的重要性，早早地低价与阅文等公司签下了一批长达10年的版权合作协议。他称，这些内容可能将在未来三倒四年内陆续到期，续签的成本可能比当时高出数倍。 值得注意的一点是，在招股书中，针对2023年用户付费率下降的原因，喜马拉雅称，是其战略重心转向了吸引及留住客单价较高的用户，并加强具有更大变现潜力产品的可持续发展。 这中间无疑就产生了矛盾: 从每月平均每个付费用户贡献的营收来看，直播是最高的，2021-2023年分别是637.3元、614.6元、735.6元，订阅会员是最低的，2021-2023年分别是11.2元、12.5元、13.4元。但2023年喜马拉雅直播产生的收入也降低了。换言之，2023年，反而是客单价最低的会员订阅，比起付费点播和直播，贡献了较高营收。 此外，从用户的总收听时长占比来看，用户收听UGC（用户生产内容）内容的时长占比下降较为明显，从2021年的45.4%下降到了去年的33.2%。反而是用户收听PGC（专业生产内容）和PUGC（专业用户生产内容）内容的时长都增加了。 核心原因在于，喜马拉雅正面临着UGC内容创作者的流失。 图/喜马拉雅招股书 如上图所示，2023年，喜马拉雅平台上活跃的内容创作者中，UGC内容创作者的数量下滑明显。 这对应的，是喜马拉雅内容生态的多元化、丰富性存在持续减弱的可能性，进而影响用户活跃度和用户黏性。 03 余建军急了：降薪、裁员、变革，一切向“钱”看 2023年11月，喜马拉雅内部有了专门和番茄畅听竞争的流程，内部共识是，要调动一切可调动的资源来“打番茄”。 单纯从数据侧来看，喜马拉雅此时大可不必如此着急。 QuestMobile二季度末的一份统计显示，番茄小说2023年上半年的月活用户数为1.57亿，番茄畅听为6500万。做个对比，喜马拉雅2023年的平均月活用户数是3.03亿，几乎是番茄畅听的5倍。 关键在于，比起喜马拉雅，已经搭建起“网文阅读+网文听书+网文IP短剧及动漫改编”产品矩阵的番茄小说平台，生态的吸引力更强，而且还是免费的，用户还能在这里赚钱。 所以喜马拉雅口中的“打番茄”，实际上更偏向于防御，它要警惕更多的用户投入竞争对手的怀抱。 一位喜马拉雅的前员工就曾对连线Insight表示，“喜马拉雅可以像素级模仿番茄畅听的内容、界面，但是喜马拉雅没有‘免费’的土壤，和字节系支持的激励广告的商业模式。喜马拉雅的会员订阅是营收主力，最好的位置都留给付费内容，冲着‘免费’而来的用户到了喜马拉雅，很难留住。” 喜马拉雅不得不急。但这似乎也不是第一要紧的目标，余建军显然有更紧急的诉求，盈利。 图/喜马拉雅官网 2022年8月的员工大会上，余建军第一次对公司全体员工明确了盈利计划，制定了一个“五年计划”：2022年四季度单季盈利，全年净亏损收窄；2023年全年盈利；5年后实现年收入200亿元、盈利40亿元。 当时，余建军说，具体盈利多少并不重要，“盈利这件事的意义本身很重要，这表明喜马拉雅可以不借外力自我造血。”他在全员会上要求全员“竭尽全力”。 变化很快就来了。 喜马拉雅在内部达成“要调动一切可调动的资源来打番茄”共识的同时，一场内部变革也在进行。 据媒体报道，当时在喜马拉雅的总部，电梯、走廊、卫生间里，到处贴满了新的名词：“端到端流程变革”“领导力行为准则：对事层面，对人层面，对己层面”“GSA和OKR的区别”，等等。余建军在内部表示，这场变革是必赢之战。 同一时间里，喜马拉雅还做了另一件事：裁员。 市界在2023年底的一次报道中提到，喜马拉雅计划进行裁员，其中“产品最多，运营其次，技术比较少，剩下的产品和技术合并，产研一体。”另有消息称，当时的一次内部业务会上，喜马拉雅联席CEO陈小雨表示，喜马拉雅以后不怎么用运营和产品，要求未来App“主要靠AI”。 在那之前，喜马拉雅多位高管在半年内相继离职，包括负责产品的SVP秦雷、首席内容官王朝阳等。 紧接着便是裁员的消息不断传出，市场上关于其裁员比例，集中在30%和40%，后来喜马拉雅都否认了。 将以上这些变化联系起来，怎么看都显得别扭——高层定调要全力抵御最具威胁性的竞争对手、内部掀起了一场组织变革，但却在正值用人之际大幅裁员。 想来想去，可解释的原因无外乎一点： 表象上对字节攻势高度敏感、对盈利更加迫切，暗地里愁的是上市。 2023年，喜马拉雅确实盈利了，实现了净利润37.36亿元，扣除非经营项目（可转换可赎回优先股的公允价值变动、以股份为基础的薪酬开支等）的影响后，经调整净利润为2.24亿元。 只不过，实现盈利主要的手段不是开源，而是节流。 2021-2023年，喜马拉雅的开支在大幅度削减，开支大头销售及营销开支，从2021年的26.30亿元降至2022年的21.15亿元，再到2023年的20.70亿元，占营收的比例过去三年分别为44.9%、34.9%、33.6%； 2021-2023年，喜马拉雅的员工总数从4342人下滑到了2637人，减少了39.27%。 同样是在2023年，喜马拉雅三名董事余建军、李兴仁、沈结强的工资同比2021年都减少了近50%； 遗憾的是，第四次尝试IPO，喜马拉雅也没成功。 04 失落的只有余建军？ 腾讯音乐收购喜马拉雅，TME自然是开心的，它用最简单、直接的方式补齐了音频内容短板，缓解了自身流量下滑的态势。 而且腾讯音乐馋喜马拉雅也不是一天两天了。 一位接近喜马拉雅高层的人士前几天向知危透露，早在两年前，腾讯音乐就和喜马拉雅洽谈过收购事宜，只不过“那次老余（余建军）没同意，不签字，这次他同意了。”该人士说，两年前的那次和如今这次，双方谈的价格其实是一样的，都是按最后一轮SMG的融资估值来算的。 喜马拉雅最近的一次融资要追溯到2021年4月，投后估值43亿美元，折合人民币超过300亿元。 凤凰网此前也提到过，早在三年前腾讯音乐集团就有接触过喜马拉雅，但“当时的开价远高于现在。” 换言之，兜兜转转这几年下来，腾讯音乐打也打了，谈也谈了，最终结果说得过去——现在买，至少比几年前买要便宜的多。 喜马拉雅也应该开心。从现实处境来看，傍上腾讯音乐，怎么说都好过自己硬撑。 图/喜马拉雅官网 回顾中国移动互联网爆发的过去十年，很少有一个行业像网络音频赛道这样，整整十多年过去了，行业里最大的公司还没有稳定、持续地赚到钱，行业里最早上市的公司，也陷在泥潭里。 这与模式相关。网络音频赛道的一个残酷现实在于，无论内容的生产模式是UGC还是PGC还是PUGC，天然较低的付费转化率决定了赛道的天花板并不高，基于音频的内容也难以靠广告来抬升增长上限。 来看两组数据对比： 2023年，喜马拉雅移动端平均月活跃用户的付费率是11.9%，这已经处于业内较高水平；2023财年第三季度，荔枝平均月活跃用户的付费率只有0.96%。 2023年长视频行业会员订阅的付费率及平均每个付费用户收入，约为30%及人民币20元，同年在线音频这两项数字分别为12.4%及人民币12.9元。 这样来看，喜马拉雅的瓶颈不是它不够大，而是它确实无法只靠声音赚到更多钱。 喜马拉雅的现状也不是它不努力导致的。 2020年8月，喜马拉雅推出了独立的播客频道，后来播客在喜马拉雅内部的定位也在越来越高。2023年10月接受采访时，喜马拉雅高级副总裁秦雷还表示，播客成为继有声故事后增长最快的一个赛道，称“相信三年后播客会成为喜马拉雅第一大赛道。” 他当时还说，喜马拉雅内部在探索的商业模式是“参考YouTube”：一些情感播客直接进入喜马拉雅会员系统，部分播客单集售卖，以及播客带货。秦雷已经从喜马拉雅离职。 喜马拉雅也在尝试跟上自2023年上半年以来加速升温的“短剧”风口。 2023年3月，喜马拉雅联合另外一家公司共同成立了上海喜豹传奇传媒科技有限公司，瞄准的正是短剧。喜马拉雅是控股方，持股比例为63%。 不过喜马拉雅的步子又明显迈得很小，如今两年过去了，其短剧业务几乎没激其什么水花，招股书中，“短剧”也只在介绍AI能力时出现了一次。 当然努力也分两种，一种是有着明确的业务方向、内部能拧成一股绳上下齐心的努力；另一种是略带盲目地出击、力量分散的努力。 喜马拉雅某种程度上偏向后者。 比如一位前员工曾向媒体表示，“喜马拉雅当然想突破‘听’的局面，想做视频，但是怎么做，内部还没有共识，动作太大怕烧钱顶不住，步子太小又怕没效果。” 比如喜马拉雅早在两年前就喊出了“AII In AI”的口号，但战略也不明确。 “AI在喜马拉雅业务转型中，其实是非常拧巴的，因为余建军是非常支持的人，但对陈小雨来说这只是喊口号，他核心还是比较传统业务的思想。所以当他俩轮值的时候，AI战略总是在变化。余建军是想用AI构建喜马拉雅新的内容范式，做AI加喜马拉雅，而陈小雨（喜马拉雅联合创始人兼联席CEO）只是想AI辅助原有的内容，做喜马拉雅加AI。”喜马拉雅的一位AI产品经理如此说道。 现在喜马拉雅不用太担心这些问题了，至少腾讯音乐也不会让情况更糟糕下去了——腾讯拥抱AI的态度还算坚决、能力还算突出，更关键的是，喜马拉雅不需要那么迫切地找第二增长曲线了，它已经是腾讯音乐新的曲线了。 只是对创始人余建军而言，失落或许远高于兴奋。 余建军，图/喜马拉雅官微 大学毕业之前，余建军的经历跟很多普通人无异，生于农村长于农村、小时候贪玩、高考逆袭考取西安交通大学，并顺利保研。 但在那之后，余建军的命运轨迹，又跟绝大多数普通人大相径庭。他没有去过任何一家公司打过工、连续创业多年、创办喜马拉雅之前尝试了近20个项目。 喜马拉雅是他创业至今最接近成功的一个项目，如今也只是“最接近”了——卖身大厂的结局不算太坏，但离早些年的野心差了太多。成为大厂的附庸与拥有一家自己的独立上市公司，本就差了太多。 昨日晚间，喜马拉雅也发了公告，其中有一段话是这么写的： “喜马拉雅将保持现有品牌不变、现有产品独立运营不变、核心管理团队不变、公司战略发展方向不变。我们承诺合作伙伴与喜马拉雅签署的各类合同均会如约履行，每一位客户权益也依法受到保护。” 以后谁说得准呢。当年腾讯控股虎牙和阅文，后来不还是派腾讯系高管入主了。

特朗普的美国制造政策或迎来首个胜利 凤凰网科技讯 北京时间6月11日，据《日经亚洲》报道，美国总统特朗普力推的“美国制造”战略将迎来首个胜利。富士康目前正积极在美国扩大AI服务器产能，大幅提高美国制造的GPU模块的占比。与此同时，其他AI服务器供应商也积极在美国布局。 在得州休斯顿的富士康制造中心，数百名建筑工人和工程师正夜以继日地工作，努力扩大该公司在美国的AI服务器产能。 作为英伟达的重要供应商，富士康正在美国进行大规模扩张，计划将相当大的一部分(两位数百分比)GPU模组和主板转移至美国生产。目前，该公司超过90%的此类关键组件仍在中国台湾地区制造。 “休斯顿是我们的首要任务，因为目前GPU模块和主板大多在中国台湾生产。”富士康高管对《日经亚洲》表示。 对于富士康来说，在当前地缘政治不确定性加剧的情况下，在美国生产这些组件有助于公司及其客户提高供应链的韧性。 这对于特朗普来说也是一场胜利。这位美国总统一直通过实施高额关税，大力推动“美国制造”政策。他在这一领域最引人注目的举措，便是针对苹果公司，威胁对进口的iPhone征收25%关税。 AI服务器或成美国制造首个成功案例 虽然苹果没有积极响应特朗普的号召，但AI服务器供应链的反应要迅速得多。 AI服务器的核心是GPU模块和主板。富士康和纬创目前是仅有的两家为英伟达生产这类关键组件的供应商，这些组件的开发需要大量的工程资源。而且，生产这些组件需要与另一家中国台湾公司台积电紧密合作。台积电也是英伟达的主要芯片生产伙伴。 富士康董事长刘扬伟与黄仁勋 知情人士透露，仅富士康就有超过1000名工程师支持英伟达的AI系统开发，涉及从GPU、计算托盘到最终系统组装的各个环节。 富士康和纬创都计划在未来15个月或更短时间内，在得州扩大AI服务器的生产能力。与此同时，台积电计划今年在亚利桑那州的工厂开始生产AI芯片，包括英伟达最新的Blackwell芯片。英伟达另一重要供应商、韩国SK海力士也将高带宽内存(HBM)芯片的生产带到印第安纳州。 此外，台达电子、光宝科技、勤诚、正崴精密等零组件和机械零件供应商，广达、纬颖和英业达等组装厂，也都在美国设厂或扩建工厂。 供应商的这一连串扩张行动表明，美国有望建立起一条AI服务器本土供应链。AI服务器是全球最复杂的机器之一。这也很可能成为特朗普“高科技产品本土化”政策的首个成功案例。 纬创董事长林宪铭表示，尽管服务器目前暂时不受特朗普政府近期关税威胁的影响，但其关税政策的不确定性使得“在当地生产AI服务器变得有必要”。他补充说，纬创计划在未来12到15个月内完成得州新工厂的建设。 另一家英伟达AI服务器新供应商和硕也表示，将在本月或下月敲定兴建美国AI服务器工厂的计划，很可能会选址得州。 截至发稿，富士康不予置评。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

周星驰电影《功夫》里有个经典场面：流浪者对星仔说，「少年，我看你骨骼清奇，是万中无一的练武奇才，维护世界和平就靠你了，我这里有本秘籍……」随后掏出一本《如来神掌》。信以为真的星仔买下秘籍，精思傅会，十年乃成，竟真的习得如来神掌。 如今，有群「骨骼清奇」的年轻人，就解锁了自己的如来神掌，担起了维护世界创新的重任。他们「还是从前那个少年，没有一丝丝改变……Say never never give up，Like a fighter」。 3个多月前，在2025亚布力企业家论坛开幕式演讲中，俞敏洪曾说道：「我们这些六七十岁的人想要企业在高科技领域有突飞猛进的发展的话，可能必须寻找一批二三十岁的年轻人当我们的顾问，而不是倚老卖老去当年轻人企业的顾问，这个世界反转过来了。」 这番话无疑来得颇具针对性：得看到，自2025年开年以来，年轻一代企业家已频频成为舆论焦点。 近段时间，部分新生代企业家就备受关注—— 如90后企业家刘靖康，他这两天多了个「头衔」——科创板迎来的第一位90后创始人。作为「全球智能影像一哥」的影石创新（影石Insta360），成立十年修得「正果」，成了科技圈大事件。 ▲6月11日，影石创新在科创板上市。左数第四人就是其创始人刘靖康。 又如泡泡玛特创始人王宁，得益于LABUBU在全球掀起的潮玩风暴，他的身价迎来了连跳式增长，已成河南新首富、跻身福布斯中国富豪榜前十。 再往前看，今年2月的民营企业座谈会上6位发言代表中唯一的90后、宇树科技创始人王兴兴，用开源的DeepSeek大模型掀起AI「算力革命」的DeepSeek创始人梁文锋，也都多次受到聚焦。 如今2025年近乎过半，种种迹象显示：「后浪崛起」，已成为2025年科技圈里的醒目趋势。 01 将时间线拉到10年前，彼时BAT雄踞互联网第一梯队，但「新芽破土韵初兴」的气象已显：TMD（字节跳动、美团、滴滴）正在崛起，拼多多也在这一年成立。 2016年世界互联网大会乌镇峰会上，张一鸣、王兴、程维三位「少壮派」领军人物曾展开闭门对谈。这成了新势力「闹海」互联网下半场的标志性时刻。 时至今日，字节跳动、美团、拼多多都已成各自领域的巨头，龙骧虎峙，雄踞一方。 但有活水，脉动不止。事实证明，中国的创新力量总是源源不断，创造活力总是生生不息，呈现出「履带式发展」的图景。 现在的接力棒，就交到了梁文峰、王兴兴、刘靖康们身上。他们身上也确实呈现出了超出许多人想象的活力与韧劲。 要看到，张一鸣黄峥们起势时，虽然社交、电商、内容、搜索等主流大赛道已巨头林立，但「将所有业务用移动互联网的方式重做一遍」的机遇，让他们依旧站在时代风口处迎风起舞。 可到了新生代创业者这，情况已大不一样：他们踏入创业这股湍流时，移动互联网时代低垂的果子早已被摘尽，高处的果子也被争抢，大赛道已企满为患，小赛道也拥挤不堪，AI时代则仍是PPT概念。 当时代红利渐次消失时，创新就是新的红利之源。无论是DeepSeek，还是宇树科技，抑或是影石Insta360，最终都靠颠覆式创新汲取了新营养素，成长为所在领域的新王。 ▲今年以来爆火的杭州「六小龙」，各胜擅场但都擅于创新。 DeepSeek，是让山姆·奥特曼都不得不承认「OpenAI可能站在历史错误一边」的存在；宇树科技，已占据全球四足机器人市场70%的份额，成为行业绝对霸主；影石Insta360，是全景相机、运动相机领域世界「双料冠军」，全景相机已连续6年霸榜全球。 梁文峰、王兴兴、刘靖康们充分证明了：年轻力可以转化为创新力。这份创新力，使得他们在昔日风口已封口的背景下依旧能造出新风口来。 02 「我认为，创新首先是一种信念。为什么硅谷的创新能力强？因为他们敢于尝试。ChatGPT 出现时，中国在前沿研究上信心不足。从投资人到大公司，很多人认为差距太大，转而专注于应用。但创新需要信心，而年轻人往往更具信心。」 很多人也许不知道这段话，但大概率知道说出这番话的人，他就是梁文锋。 在英伟达芯片断供后，很多人都对中美AI实力差距心生悲观。但梁文锋愣是带着DeepSeek以面壁人姿态打破了「智子封锁」，带来了「以信心唤起信心」的效果。 ▲梁文锋说，信心通常在年轻人身上更明显。 更有信心，确实是年轻人的重要特质。刘靖康受访时被问到「能至少持续经营30年的信心来自哪里」，就回答道：我们现在做的事，除了持续带来商业回报，更重要的是带来整个链条的能力回报，「影响我们公司生存的很多因素不在外部，我自己可以掌控。」这俨然是「是强是弱，我自己说了算」的转译版。 王兴兴的那句「只要足够专注，我不信有什么问题解决不了」，也流露出了「世上无难事，只要肯攀登」的意志。 信心是雄心的支点。王兴兴说「我是听着比尔盖茨、乔布斯的故事长大的，从小就想发明一个产品，改变世界」时，刘靖康大概会打个共鸣的响指——他曾将创业初衷归结为：「创业者大概都有一种源动力，去改变这个世界，或者去创造财富。」「改变世界」的雄心，在梁文锋那则体现在对AGI（通用人工智能）的笃定追求上。 总有些人将信心与雄心理解为自大，看成开放的反面。但真正的信心与雄心，必定建立在开阔视野而非狭隘心态上。就算马斯克说「我们没有真正的竞争对手」，他也并未闭眼看世界。 而那些从「互联网原住民」长成的年轻企业家，也都有着要「参与到全球创新浪潮中去」的眼界：DeepSeek在OpenAI变成CloseAI的情况下变成了真·OpenAI，就是典型注脚。宇树能完成对波士顿动力和特斯拉Optimus的技术赶超，影石Insta360能完成对韩国三星、⽇本理光和美国gopro的市场反超，也都有对全球先进技术的对标与突破。 03 网络安全教父周鸿祎曾在自传中总结，是好奇心成就了自己。多年前，也有个年轻人出于好奇「骚扰」过他。这位年轻人，就是刘靖康。 上大学时，身为极客的刘靖康，曾靠听按键音「破解」了周鸿祎的手机号码。拨过去后，周鸿祎没有责怪他，反而在微博上怒夸他「能干」。随后周鸿祎跟李开复都向他抛出橄榄枝。 好奇心曾差点害了刘靖康。他曾因黑进教务员邮箱，提前在网上公布考试答案，险些被母校南京大学开除。而他这样做不是为了作弊，更多的是出于好玩。 这不免让人想起那些经常伴随年轻人的标签：好奇心、兴趣、热爱……当约400年前砸在牛顿头上的「苹果」砸在刘靖康们身上时，他们也开启了顺着灵光一现去探索的心流。 刘靖康研发全景运动相机，就是起于兴趣驱动，只不过，他不像GoPro创始人尼克·伍德曼那样还冲浪，对摄影也没特别兴趣，他自己最大的热情是「创造更多人使用的工具」。 那些技术理想主义者总会被好奇心串成一个同心圆，他们会在有热情、有创意、有想象力之处同频共振。 王兴兴小时候就需要动手实践，上小学时，虽无老师引导，可他看遍国内引进的前沿航空航天、生物化学等科技题材纪录片，还用自己零花钱动手做电动玩具，他说那是自己喜欢机器人的起点，也是现在开发低成本、高性能机器人的基础。 梁文锋要求所有算法必须「数学美感优先」，也是极客本色尽显。 ▲梁文锋、王兴兴和刘靖康们都是技术理想主义者。 居里夫人说：好奇心是创造力的起点，而勇气是终点。勇气就是突破边界的果敢，是挑战「不可能」的执念。 认为「过去三十多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里……为什么硅谷那么有创新精神？首先是敢」的梁文锋，就用面对Scaling Law（规模化法则）的不服和对于开源的笃定，诠释了那个「敢」字。 而提出「Think bold」（大胆思考）精神的影石Insta360，也用对「给正在打破陈规的人更多勇气」的践行跟他做了呼应。 这很年轻人。 04 在社会人将年轻描成「不气盛叫年轻人吗」的轻狂时，梁文锋、王兴兴、刘靖康这些年轻企业家用远高于普通人的高维认知阐释了：年轻人有的，不只是气盛。 王兴兴说：「创业的底层逻辑是，你进入所有的新兴行业或者前沿领域起初都一定会被人怀疑。很多你认为值得做、有价值的前沿方向，大部分情况下社会中的大多数人都是不认同的。 要相信自己的技术能力，毕竟全世界有几十亿人口，哪怕是再小的赛道，只要把这个方向做到极致，公司生存下来都是比较容易的。」 这不啻为对李善友教授所说的「认知是因，创新是果」「想要创新，根本方法是认知升级」的注解。 李善友曾将张一鸣创立字节跳动称之为高认知创业，认为这是在做「理论上成立，现实中还未发生的事情」。 而张一鸣也说过：「大众判断滞后于市场趋势，创业需有远超他人的认知。」 刘靖康显然也深谙此道。在解释影石Insta360推出的「隐形自拍杆」技术时，他曾表示，垂类场景里的需求大致可分两种：一是普遍存在，且用户自己可以说出来的；另一种是普遍存在，但用户自己没意识到，直到你拿了解决方案给他…… 曾说「需求不是来自用户的，用户不知道自己想要什么，而是需要你来告诉他，他需要什么」的乔布斯，大概会将其引为同道。 马斯克的「第一性」、张一鸣的「以终为始」、刘靖康的「拿着锤子找钉子」，都拿捏了高认知创业的要害。 仔细看还会发现，这些年轻创业者还很懂产品本身。埃里克·莱斯曾在《精益创业》中提倡「最小可行产品」（MVP）和「快速迭代」，灵活敏捷、高效试错、快速迭代，从不确定中找到机会，正是梁文锋等人擅长做的事情。 DeepSeek通过A/B测试快速验证模型效果，避免无效算力消耗，宇树通过模块化设计（如通用关节模块）降低多产品线开发成本，背后都遵循了敏捷迭代减少浪费的开发逻辑。影石Insta360直接在产品设计上体现了这点：先从影像产品切入，在综合了多种技术栈的长链条行业积累足够能力后，又进入「拇指相机」、手机云台和视频会议摄像头等垂类市场。 ▲影石Insta360的创新产品俘获了很多人特别是年轻人的喜爱。 懂产品的同时，他们还懂技术。这三家企业都是通过底层创新、建立技术壁垒，掌握产业链关键节点。 DeepSeek的多头潜在注意力（MLA）和群组相对策略优化（GRPO）技术、稀疏激活网络（MoE）架构、CPU+FPGA+ASIC混合部署和动态负载均衡算法策略，宇树的伺服电机，影石Insta36的全景图像采集和拼接技术、全景防抖技术、全景数据处理技术等，都是自研。 它们用独特价值创造筑牢了自身护城河。拿影石创新来说，公开数据显示，2021年至2024年上半年，其营收分别达到13.28亿元、20.41亿元、36.36亿元和24.28亿元，近三年复合增长率高达65.46%。截至2024年12月31日，公司拥有境内外授权专利900项，其中发明专利189项。 这印证了彼得·蒂尔在《从零到一》中所说的：伟大的企业都建立在创新和差异化之上，而非简单的竞争。 05 在DeepSeek杭州总部的展示厅里，陈列着一台90年代的「飞跃牌」收音机，那是梁文峰初中时拆装过37次的实验品。 边上的标签写着：所有伟大的创新，都始于对现状的「不合理」拆解。 20多天前，BEYOND Expo 2025 开幕式上，刘靖康分享创业心得时表示「要摆脱行业上的固有概念，追求你认为对的事情」，也与之相呼应。 「不合理」拆解，指向的是颠覆式创新。梁文锋、王兴兴和刘靖康都在用对现状的「不合理」拆解，创造出了新天地。 不只是他们。制作出《黑神话·悟空》的冯骥，导演出《哪吒》的饺子，跟DeepSee、宇树同列「杭州六小龙」、正赴港冲击「全球空间智能第一股」的群核科技创始人黄晓煌等，都有这股心气。 深圳「三创新」中影石创新之外的大疆创新、安克创新各自的创始人汪滔、阳萌，同样很善于「拆解」。 在一众传统企业家还在红海里拼死搏杀时，他们凭着创造力直接造了一片新海，还顺手改变了潮汐规律。 多年后，人们可能还会记得这个开年即不寻常的「2025」，记得梁文锋的那句——「经验导向适合短期目标，但创新需要的是不知天高地厚的探索精神。」 这像极了《哪吒2》结尾哪吒对敖丙说的，「因为我们都太年轻，不知天高地厚」。 对于这群不知天高地厚的「后浪」企业家，整个社会最该做的，兴许就是：相信年轻人。 一如马云昔日所说：相信年轻人，就是相信未来。

对科技产品而言，大促发挥着至关重要的作用。 一方面，其高单价属性“天然”提升了消费者的价格敏感度，这使得很多人会刻意等待大促时下单。另一方面，价格太高也使得消费者的决策链路增长，大促“限时优惠”的紧迫感，就会成为推动消费者下单的“临门一脚”。 然而科技产品的大促营销又有不少难点。 首先是技术术语与用户认知之间存在厚重的“翻译隔膜”，几十秒的短视频内容无法承载很多专业阐释，更不用说是深度解读。其次是在当前“智性消费”的浪潮下，消费者会主动比对信息源，找寻无偏见的深度验证内容，这些也是鼓吹卖点的简单营销内容无法做到的。而且因为科技产品定价高，普通广告也是很难快速打动消费者的。 消费者渴求能穿透营销迷雾、提供真实价值判断的内容平台；科技品牌也需要一个位于消费决策和交易链路的前端的平台，帮自己做“科学传播”。在这种供需关系重构的大背景下，今年618，知乎为我们打开了思路。 从“答主评审团”到“BOSS开箱”， 知乎玩法再进化 2024年，知乎推出的“答主评审团”开辟出了一种兼顾专业性与商业价值的新模式。 这是个在年度榜单“好物100”基础上升级推出的全新官方IP，通过由知乎平台来出资采购商品、邀请不同领域专业答主深度测评的模式，让答主们以专业的测评方法和死磕精神评选真正的好物，确保测评内容完全不含任何商业广告植入。 去年双十一，“答主评审团”就邀请了18位知乎专业答主组成答主评审团，包含从业者、此类产品的深度使用者以及专注某垂类的测评答主，对诸多产品进行测评。比如针对跑鞋，有骨科医生从脚踝健康角度来测评，甚至是设计动捕技术测评方案来科学验证，而非只是比较简单的穿着舒适感。针对于有“智商税”争议的内衣洗衣机，有多位答主用长达半个月的个人实际使用感受来总结和测评。 知乎答主孙悦礼、Seeker和萌爸kyle组队测评跑鞋 不难看出，这种测评模式是从多领域、多视角切入，运用专业且科学的方式对产品进行深度拆解，测评结论也会包含多个维度，颇为全面。并且答主们覆盖多元人群，能精准捕捉不同消费群体的需求痛点，成为各类消费者的“代言人”。他们基于长周期实际使用体验给出的评测， 不仅是客观呈现产品优缺点，保证了测评结果的公信力，同时也为用户提供了具有针对性、时效性的参考依据，帮助其高效筛选契合自身需求的产品，降低决策成本。 今年 618，知乎又推出了“答主评审团”的特别篇——“BOSS开箱”，核心创新点在于延续邀请答主参与机制的基础上，还邀请了6位活跃在知乎的创业者以品牌“BOSS”身份开箱测评，为消费者带来了全新视角。 这6位中有一类BOSS是亲自测评自家品牌产品。 例如东风猛士科技副总经理、首席制造官CMO万良渝和东风猛士汽车销售服务有限公司总经理王炯，都以“开箱＋好物推荐”的形式，在工厂、户外、车内等多个场景里沉浸式、细节化测评ZT3 Pro 电动滑板车的核心卖点和亮点，包括整体机能风的设计、轮胎减震效果、刹车制动等等。 ZT3 Pro 电动滑板车测评 这种“品牌主理人对话”的模式，通过深入阐释产品理念、分享技术思考以及讲述品牌故事，可直接回应消费者关切的问题，也有助于实现品牌的人格化塑造。并且由BOSS亲自站台，也打破了传统营销 “我说你听” 的单向灌输，也明显更真实和真诚，有力强化消费者对品牌的信任和好感度。 还有一类是跨界BOSS，他们更多以自身工作生活视角，结合专业领域知识对产品行真实使用反馈。 简单心理创始人简里里，以心理学从业者和两岁孩子母亲的双重身份，用半个月时间全面记录了女儿与Haivivi巴波泡儿童AI玩具的互动过程。她特别注意到这款玩具能敏锐捕捉孩子情绪变化，通过温柔讲故事或唱歌给予安全感，在兴奋时又能激发探索欲望。在日常使用中，简里里也发现AI技术并不会主动剥夺人与人相处、相爱的空间，AI玩具更像是成为了“加入家庭的第三个朋友”。这种专业视角与生活场景的深度融合，使测评内容既具备学术严谨性，又保持着家庭日常的烟火气。 简里里测评Haivivi儿童AI玩具 湖州观辰生物科技有限公司的创始人胖博士，也是知乎的一位美妆护肤领域答主。此次他对雷鸟智能眼镜做测评，佩戴产品在户外骑行、亲子摄影、商务会议等多元场景中，通过连续真实的使用，不仅验证着眼镜的功能性、显示稳定性、长时间佩戴的舒适度等等，更从生活实践者的角度，提出了对未来迭代版本的功能期待和优化建议。 胖博士测评雷鸟眼镜 这些年轻创业者的测评，构建了更“立体化”的产品评价体系——一方面是实现了精准的需求映射，比如胖博士的测试自然呈现了智能眼镜与商务人士效率需求的契合点，简里里的测评直观展现小朋友用AI玩具的真实体验，都有很强代入感。另一方面，他们也发挥了示范作用，这些具备专业背景的测评者既不会陷入技术参数的罗列，也不会停留在肤浅的“好用”评价，而是基于实际应用场景，从产品设计逻辑到用户体验细节进行系统性分析，成为了理性消费的样本。 当企业创始人亲自演示产品时，他们不仅是在介绍功能，更是在传递产品背后的设计哲学；当跨界专家参与测评时，他们带来的不仅是使用反馈，更是跨学科的知识碰撞。这种融合了专业深度与生活广度的内容形态，为消费者提供了更立体的购买决策依据，也为品牌方搭建了直达目标用户的高效沟通渠道。 构建“专业”到“共识”的信任传导链 事实上，如今大促期间各内容平台都在发挥重要作用。内容平台始终位于消费决策和交易链路的前端，因为货品供给多、消费者注意力碎片、需求分散，这个站位现在也更显价值，能发挥对全链路的影响与撬动转化的作用。 在内容平台里，知乎的独特“社区底色” 使其在科技产品的决策深水区展现出不可替代的价值。 在知乎，专业内容创作者和高质量用户一同构建起了完整的内容生态——前者并非传统流量逻辑下的 KOL，而是兼具行业实践经验与知识传播能力的 “知识翻译官”；后者则以高认知水平、强批判思维和复杂场景需求，成为内容生态的 “质量守门人”。 之所以说适配科技产品，是因为这一内容生态本质上是构建了从专业权威到用户共识的信任传导链。 对于科技产品特别是AI等前沿品类，知乎的专业答主们凭借自身的行业知识积淀，能够将复杂的技术原理转化为兼具深度、温度与前瞻性的内容。 此次618答主评审团针对于大疆DJI Flip航拍机的测评，有985院校设计系副教授、在149个国家试飞过无人机的旅行者、三年穿越机飞手兼硬件调校爱好者等多位不同背景的专业答主参与，大家都给出了独到见解。比如无人机测绘应用飞手@SeanIXz通过新手教学测试，发现DJI Flip的操作门槛极低，评价其“简化到了一个孩子的电动玩具的水平”；三年穿越机飞手@鬼谷弈邪在户外实测中，精确记录了3级风（风速5.5-7.9m/s）下的悬停表现和4级风（9.0m/s）的强制返航机制；而埃因霍芬理工大学工业设计博士@ChrisLex因夜晚视线和风力较大原因在实测中炸机，专业指出该机型因缺乏全向避障传感器导致的环境适应性局限。 这些测评既保留专业内核的严谨性，又通过生活化叙事赋予科技以人情味，同时还能够敏锐捕捉行业前沿趋势，为用户提供超越普通开箱测评与参数罗列的价值增量。这种“翻译” 能力，就能够让科技产品的创新点不再是冰冷的技术参数，而是任何人都可感知、可理解、可关联的生活解决方案。 更深层的适配性，在于平台对“智性消费” 趋势的精准引领。 区别于普通的种草带货，知乎内容生态的核心在于传递“为何买” 与 “如何聪明地买” 的消费逻辑。答主们通过理性分析、技术拆解、场景化推演，构建起基于长期价值、技术理解与场景契合度的消费观。这种消费观精准响应了用户日益增长的理性化、价值导向需求。知乎通过这种内容生态，是将科技消费从“冲动型消费” 升维为了 “理智化选择”。 再进一步上升至平台层面，知乎也展现出了作为“品牌 - 用户”深度连接器的平台价值。 对品牌而言，知乎是在打造技术价值的“翻译中枢”。通过专业创作者的解构与重构，品牌的技术创新力能够转化为消费者可感知的市场竞争力，避免陷入“自说自话” 的营销困境。 对用户而言，知乎则是对抗营销噪音的“防坑指南”。在信息过载的消费环境中，平台以科学验证、专业辩论与长期体验为筛网，帮助用户穿透消费迷雾，建立对科技产品的真实认知。这种双向赋能，使得知乎不仅是内容分发平台，更是科技消费领域的“信任基建”。 当大促日益成为低价狂欢、品牌内卷的战场时，知乎通过激活专业内容生态与真实场景的力量，在消费决策链前端构建信任-价值-匹配的铁三角，让科技产品的消费，从冲动下单转向确信选择，这正是“买科技产品上知乎”心智的核心支撑。

新智元报道 编辑：犀牛 Aeneas 【导读】活久见，OpenAI和谷歌「世纪握手」，达成合作了！另一边的微软，似乎转头就被抛弃了。另外，小扎也受了刺激，下决心亲自组队50人 ，破釜沉舟斥资150亿收购Scale AI，誓要做出AGI。硅谷变天了。 一夜醒来，硅谷变天了！ OpenAI抛弃微软，竟转头和谷歌合作，达成了前所未有的云服务协议。 可以说，这笔交易，直接一举重塑了AI竞争格局。 另一方面，Meta的长期落后和Llama 4闹出的丑闻，让小扎彻底忍不了了。 他下定决心，亲自出马组建全新「超级智能团队」，亲自招募一切人选，人数大概为50人，目标就是实现AGI。 为此，甚至不惜斥巨资150亿美元，收购Scale AI将近一半的股份。 可见，如今的硅谷已经风云骤变，巨头们的棋局正在重新洗牌。 未来，谁能掌握算力、数据、算法的核心，谁就能主导全新AI时代的硅谷争霸。王者之争，已经开始！ OpenAI抛弃微软，转头联手谷歌？ 活久见，OpenAI和谷歌，有朝一日竟达成合作了？ 消息人士透露，谷歌云服务，将为OpenAI提供日益增长的算力需求。 这，无疑标志着AI领域两大知名竞争对手之间一次令人惊讶的合作。 据悉，这笔交易已经讨论了几个月，并于5月最终敲定。 这就表明，如今训练和部署AI模型所需的海量计算需求，正在彻底重塑AI领域的竞争态势！ 巨大的算力缺口，让OpenAI也开始在微软之外，谋求多元化的计算资源，比如备受瞩目的星际之门数据中心。 对谷歌的云部门来说，这是一个大胜利。消息传出后，谷歌母公司Alphabet的股价应声上涨2.1%，而微软的股价立刻下跌了0.6%。 要知道，OpenAI的ChatGPT，正对谷歌多年来霸榜的搜索业务构成最大威胁，但最近谷歌高管却表示，AI竞赛可能并非赢家通吃。 加拿大丰业银行分析师在一份报告中写道，这个局面着实「有些令人惊讶」。 这笔交易凸显了两家公司为了满足海量计算需求，愿意忽略彼此之间的激烈竞争。最终，我们认为这是谷歌云部门的一次重大胜利。 但人们仍然担心，ChatGPT正逐渐对谷歌的搜索主导地位，构成更大的威胁。 截止六月，OpenAI的年化收入已经飙至100亿美元，在AI应用蓬勃发展的背景下，有望实现全年目标。 为了减少对微软的独家依赖，OpenAI已经在今年初跟软银和甲骨文合作筹建星际之门，还和CoreWeave签署了价值数十亿美元的协议，以获得更大算力。 之前，微软的Azure云服务一直是ChatGPT的独家数据中心基础设施提供商，直到今年1月。 而谷歌和OpenAI的商谈已经持续了数月，就是因为OpenAI和微软的合作关系，此前一直未能签署协议。 微软和OpenAI还在就数十亿美元投资条款进行谈判，包括微软未来在OpenAI的股权。 正值谷歌扩大内部芯片TPU规模之际，这项合作无疑意义重大。 以前，TPU仅限内部使用，但如今它却帮谷歌赢得了苹果、Anthropic、Ilya初创公司（Safe Superintelligence）这些大客户。 现在，谷歌已面临着来自市场的重重压力，被要求展示跟AI相关的资本支持的财务汇报（今年该支出将达到750亿美元），同时还要低于来自竞对AI的威胁，以及反垄断法的压力。 谷歌的DeepMind，一直是OpenAI和Anthropic的直接竞对。 如果选择出售算力，必然会减少谷歌自身的芯片供应，大大加持产能受限的竞争对手。 怎么平衡好谷歌自己和消费者业务部分的产能分配？CEO劈柴无疑面临非常复杂的抉择。 毕竟，根据首席财务官透露的消息，谷歌在上个季度就已经无法满足云客户的需求了。 而且现在，ChatGPT在月活数上已经远远超越了谷歌的Gemini，分析师也预测它将大幅削弱谷歌在搜索市场上的主导地位。 但是谷歌，还是在这个当口选择了拥抱OpenAI。 小扎忍不了了，LeCun要出局？ 而在另一边，Meta的小扎也终于决定不忍了！ Llama 4的表现远未达到他所设定的「全球最佳AI」目标。 外部开发者汹涌的吐槽、公司内员工的质疑，甚至是高管的离职潮，多少会让他感到失落。 最终，他决心亲自出马。 就在刚刚，扎克伯格决定组建一支专家团队，目标是实现超级人工智能。 一场名为「Llama 4」的挫败 故事的导火索，源于一场挫败。 今年4月，Meta发布了其最新的大语言模型Llama 4。 发布前，扎克伯格曾多次在内部表示，他希望Meta能拥有业界领先的AI产品。 他的这个理想给员工带来了很大的压力，有些员工不得不在晚上以及周末拼命加班。 然而，现实却泼了一盆冷水。 Llama 4的发布并未激起预想中的浪花，无论是内部领导层，还是外部的开发者社区，它的表现都被打上了「雷声大，雨点小」的标签。 有开发者直言：「它承诺了太多，但交付的太少。」 更沉重的一击是，被寄予厚望、号称要超越OpenAI和谷歌的巨型模型「Behemoth」，也被悄然推迟发布。 据《华尔街日报》报道，Meta高层担心，这款「Behemoth」相比前代模型，并没有实现足够的飞跃。 对于扎克伯格这种雄心勃勃的创始人来说，「技不如人」的感觉是难以忍受的。 于是，他切换到了「创始人模式」（founder mode）。 「招聘派对」与创始人模式 创始人模式下的小扎，变得无处不在。 最近，他会见了多位顶尖AI研究人员和工程师，还组建了一个名为「招聘派对」（Recruiting Party）的WhatsApp群组，与高管们全天候讨论潜在的招聘目标。 他编制自己的招募名单，并喜欢成为第一个联系潜在候选人的人。 据知情人士透露，Meta已向数十名来自OpenAI和谷歌等顶尖AI公司的研究人员提供七位数到九位数的薪酬待遇，其中一些人已同意加入。 不难想象，一名AI研究员，如果某天突然接到扎克伯格本人的电话，邀请他加入一个目标是实现ASI的秘密团队，这将是何等的诱惑。 很难让人拒绝。 扎克伯格计划为这个新团队招聘大约50人，包括一位新的AI研究负责人。 据说，为了让这50人的新团队能紧密协作，小扎甚至重新安排了Meta总部的办公桌，以便这些新成员能坐在他附近。 这种物理上的拉近，也传递出一个清晰的信号：这是我最关心的事，我要亲自盯着。 可能小扎再也信不过别人了。 甚至是他的首席AI科学家Yann LeCun。 执拗的Yann LeCun Meta在人工智能领域已经投入了十多年。 早在2013年，扎克伯格就成立了公司第一个专门的人工智能实验室。 在此之前，他曾试图收购一家具有开创性的初创公司——DeepMind，不过那次收购输给了谷歌。 如今，DeepMind已成为谷歌人工智能战略的核心。 此后，Meta的研究工作就一直由公司的首席AI科学家Yann LeCun负责。 Yann LeCun是图灵奖得主、神经网络的先驱之一，在AI领域享有极高的声誉。不过，他对人工智能的看法与主流观点有所不同。 许多人相信，现有技术将在未来几年内发展出AGI。 而LeCun博士则认为，若要实现这一目标，必须提出全新的概念和新的范式。 联手Scale AI，押注Alexandr Wang 除了组建内部团队，扎克伯格还在外部寻找助力。 据报道，Meta正计划对AI初创公司Scale AI投资超过100亿美元，这将是Meta迄今为止最大的外部AI投资。 小扎这次真是拼了！ Scale AI以其数据标注和模型训练服务闻名，客户包括微软和OpenAI。 其在数据处理上的专长，将为Meta的Llama模型提供更高质量的训练数据，弥补Llama 4在性能上的短板。 但扎克伯格此次的百亿投入可能不仅仅是为了Scale AI的数据和技术。 也可能是为了人才。 这笔交易完成后，Scale AI的创始人Alexandr Wang将会加入Meta的「超级智能」团队。 小扎把宝压在了Wang身上。 他的加入可能为团队注入新的技术视角，加速Meta向AGI目标的迈进。 Alexandr Wang曾与奥特曼同住在一所房子。 今年1月，两人还在国会大厦为特朗普总统的就职典礼合影留念。 豪赌的底气 小扎这些豪赌的底气十足。 他坦言，与那些需要不断进行巨额融资来续命的竞争对手（比如OpenAI和Anthropic）不同，Meta拥有一台强大到足以支撑这场豪赌的「印钞机」——稳健的广告业务。 我们拥有足够的现金流，来资助一个数千兆瓦（multi-gigawatt）级别的数据中心。 这是扎克伯格向招聘对象描绘的未来。 这是什么概念？ 一个数千兆瓦的数据中心，其峰值功耗相当于一座大型核电站输出功率的几分之一，足以为数百万户家庭供电，足以支撑起世界上最强大的服务器集群。 根据最新的数据，训练一个像GPT-4这样的模型，电力成本就高达数百万美元。 而通往AGI的道路，无疑需要更庞大的算力投入。 扎克伯格曾公开表示，今年将在AI上投入650亿美元用于相关项目。 一场由巨额资金和创始人意志驱动的冲刺，正在Meta内部全速启动。 参考资料： https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-06-10/zuckerberg-recruits-new-superintelligence-ai-group-at-meta https://www.nytimes.com/2025/06/10/technology/meta-new-ai-lab-superintelligence.html

IT之家 6 月 11 日消息，韩媒 kedglobal 昨日（6 月 10 日）发布博文，报道称美光领先三星和 SK 海力士，成为英伟达下一代内存解决方案 SOCAMM 的首个供应商。 IT之家注：SOCAMM 全称 Small Outline Compression Attached Memory Module，即外形更为小巧的 CAMM 压缩附加内存模组，目前的 SOCAMM 基于 LPDDR5X DRAM 颗粒。 和此前的 LPCAMM2 类似，SOCAMM 目前同样也是单面四颗粒焊盘、三固定螺丝孔的设计。不过与 LPCAMM2 存在差异的是，SOCAMM 的顶部无凸出的梯形结构，这降低了整体高度，更适合服务器的安装环境和液体冷却。 SOCAMM 的外形尺寸为 90mm×14mm，采用 128bit 位宽；美光展示的产品基于 4 颗 16 芯堆叠的 16Gb DRAM，整体容量达到 128GB，支持 8533 MT/s。 英伟达曾委托三星、SK 海力士和美光三家内存巨头开发 SOCAMM 原型，但美光率先通过认证。据业内人士透露，美光的 LPDDR5X 芯片比竞争对手节能 20%，这成为英伟达选择的重要原因。 美光在散热管理上的创新得益于其对架构设计的专注，而非单纯依赖极紫外光刻（EUV）技术提升密度和良率。 美光正通过大规模投资巩固其地位。今年公司承诺投入 140 亿美元用于资本支出，包括在新加坡、日本和纽约州新建 HBM 工厂。一位行业高管表示，这一激进投资暗示美光可能已与主要超大规模客户签订长期供应合同。

快科技6月11日消息，企查查APP显示，近日，珠海零边界集成电路有限公司发生工商变更，董明珠卸任法定代表人、董事长职务，由李绍斌接任法定代表人并出任执行公司事务的董事一职。 目前，该公司由珠海格力电器股份有限公司全资持股。 据报道，格力零边界是一家专注设计开发空调等家电的主控芯片和功率器件芯片的公司。 对于格力造芯片质疑，董明珠曾直言“是大家把芯片看得太神秘！”造芯片不是格力电器孤勇地冒险，是作为中国制造企业的责任与担当。 她表示，在当初自己说要做芯片时，大家的看法还是怀疑大于肯定。“第一他认为我没有人才，一个做空调的怎么做芯片，那是高科技领域。” 格力做了亚洲第一座全自动化的碳化硅工厂，整个芯片的制造过程是自己完成的。 董明珠强调，“这个芯片工厂没用国家一分钱，我们自己有能力。这个工厂不仅给格力做了一个样板，也可以为更多的半导体厂提供最整套的环境设备。”

不出所料，在这场“毫无惊喜”的WWDC上，对于大家最期待的Siri升级，苹果只字未提。这个曾经离AI最近、也最令苹果引以为豪的产品，仿佛消失了一般。 Siri 去哪了？丨Giphy 在WWDC之前，Siri升级延期的消息就已经放出来了，所以这个深谙“预期管理”的科技企业也祭出时隔十二年的一次设计升级，液态玻璃。这个设计融入到了控件、导航、应用图标、小部件、主屏幕和锁定屏幕等方面，大量的系统菜单，功能全部变成了液态玻璃质感。 段子瞬间流传起来：全世界都在搞AI，只有苹果在搞UI。 这场几乎只有UI升级的发布会，令人失望得彻底。 一、“消失”的Siri “First is Apple intelligence.“当苹果软件工程高级副总裁Craig Federighi说出这句话的时候，守着WWDC直播的中国果粉就知道，这夜是白熬了。 今年的WWDC，留给中国工程师的好像只有UI更新——液态玻璃、3D锁屏、透明皮肤……真正的苹果AI离我们还很远。 当然了，这个结果也是意料之中，因为早在今年的WWDC开始之前，我们就收到了两个延期的消息：1. Siri AI要延期；2. Apple intelligence进入中国也要延期。 两个延期的侧重原因则有所不同。 原计划要在今年推出的整合Apple Intelligence的Siri，也被用户称为“Siri AI”的功能被官宣延期。 声明表示“Siri 帮助用户快速找到所需资讯并完成各种任务。 在过去六个月内，我们让 Siri 更具对话能力，推出了‘打字给 Siri’和产品知识等新功能，并整合了 ChatGPT。我们也一直在开发更个人化的 Siri，使其能更理解用户的个人情境，并能在各个应用程式内执行操作。不过，要让这些功能真正落地，比我们预期的还要花更长的时间，因此我们预计会在明年陆续推出。” 至于要推迟到“明年”的什么时候，业界普遍认为最早也要在明年的WWDC——这种等待带来的绝望程度，国足球迷应该最熟悉。 升级版Siri的延期可能和技术挑战直接挂钩。 去年Apple intelligence首次亮相的时候，苹果就宣传了Siri的上下文理解能力，不过这个功能被一波测评博主吐槽了。为了增加这个能力，苹果研发了一款 ChatGPT 和 Google Gemini 的 Siri LLM（大型语言模型）版本，不过随着Siri升级进度的延期，生成式 Siri LLM也可能会延到 2027 年 。 另外一方面，在声明中没落地的“个人化Siri”功能指的可能是追踪电子邮箱、照片、档案等讯息并且进行深度整合。举个例子，直接拆解工作邮件中的重要内容显示在你的日历上，这是种非常贴近Agent的功能。当然，这也涉及到Siri能够调用的苹果自带的以及三方app的量级。 在保证软件升级的同时，苹果也要保证硬件使用的丝滑，避免因为“Siri AI”上线导致的电耗、卡顿等问题。这可能都是造成这次升级延期的技术难题。 至于Apple Intelligence入华的延期，则更多是数据安全和政策层面导致的。 AI是一个终端+服务的协同产物，为了增强AI实力，苹果在Apple Intelligence中用了混合架构，简单任务由设备端处理，复杂任务则通过加密传输至云端AI模型进行运算。在海外市场，苹果是与OpenAI合作来增强Siri等功能的。 不过为了入华，这套方案显然不能成立。所以苹果搞了一个“双轨制”的设计，试图通过阿里“通义千问”和百度“文心一言”的本地模型来实现内容合规与隐私保护，结果这项方案也在前几天传出尚未获批。 几乎和大家预料相同的，这次的WWDC上“Siri”成了一个“消失”的单词，而入华仍然待定的Apple intelligence所增加的视觉识别、实时翻译、图像生成等场景也离我们很遥远。 今年一季度，苹果在国内高端手机市场的市占率是47%，这个数字距离两年前已经滑落了超过20%，迟迟在AI上“憋”不出大招的苹果，有点令人失望。 二、起大早，没赶集 “Hey Siri，告诉我今天的天气。”十四年间，到底有多少果粉说过这句话。 要说一句宿命论的话，Siri是乔布斯留给苹果的“遗物”。当时乔布斯在苹果商城里看到还是一个app的Siri的时候就连夜把创始团队请到家里畅谈，最后收购Siri，之后，在乔布斯去世的同一年，Siri问世。 Siri创始人是这样形容他创业的初衷的：Siri 的终极目标是你可以对着互联网说话，助手会为你处理一切。你甚至无需知道信息来源，应用和网站发现的问题也将被解决。 放在今天，这就是最火的Agent概念。但是抢跑了十四年的Siri如今还是一个有点别扭的智能语音助手。 “执行不坚决，等于坚决不执行”这句话很适合形容Siri在苹果中的尴尬处境。 2018年，苹果从谷歌挖来了一个当时所有人觉得最适合发展AI的高管——被业内称为JG的John Giannandrea——来担任苹果AI的负责人。JG之前在谷歌负责搜索和AI部门，并且带领团队在谷歌相册、翻译和Gmail等产品中部署AI技术。 不过，对于在移动智能设备市场已经一骑绝尘的苹果来说，接受AI是需要强大的自我革命基因的，但苹果的这份DNA，并没有从上到下的贯彻。库克很重视AI的布局，他曾经说：机器学习和AI对于苹果公司的未来发展至关重要，它不仅会彻底改变人们与技术进行交互的方式，而且已经为用户的生活带来了显著改善。 但是苹果另一位软件负责人Craig Federighi，他认为苹果还是应该聚焦在iOS的更新之上。 一位是已经在苹果扎根的，甚至类似于“家族企业”的高管，一位是空降的外来高管，可想而知，这场“AI革命”从开始就并不顺利。 当JG从谷歌带来顶级的AI研究员，组建负责测试和数据分析的团队，并且发现苹果需要多投入几亿美元来做大规模测试以及图像和文本标注来训练大模型的时候，他没有得到所有人的支持。 战略不坚决，战术就没法坚决。 就比如，苹果在GPU采购上一直相当保守。微软、META都在囤货的时候，苹果没有着急。天风证券郭明錤曾经分析过，Meta Platforms预计将在2025年采购130万颗图形处理单元（GPU），而这一数字相当于苹果传闻采购量的70倍。（新浪财经） 由于将创新战略更加注重在iOS本身，苹果也在2020年前后开始大肆宣传“隐私”这个差异化优势。这反而成了苹果训练大模型需要数据的时候一道“防火墙”，即使坐拥20几亿活跃用户，苹果的AI研发人员却得跟所有隐私条款做“斗争”才能获得数据，相比之下，Grok就通过获得X所有数据的进步神速。 战略、算力、数据，用Siri抢跑了十四年的苹果，因为“执行不坚决”蹉跎了…… 这份“蹉跎”可以从去年首次上线的Apple intelligence上看出。 “Apple intelligence没那么intelligence”这就是大部分用户对这项功能的印象——首先就是功能的鸡肋，苹果在发布会上对于Apple intelligence的演示其实很接近大家对Agent的畅想了，但是落实到实际上的功能还是仅限于日程提醒、邮件总结、写作助手…… 不可避免地，这些功能就会被和GPT比较。不比不知道，一比更是落了下风，比如接入大模型的Siri号称也有上下文理解能力，实际上效果差强人意。一个测评博主就先是问了Siri香港天气如何，在Siri作答之后再请求Siri来出一个今日去香港需要准备的东西，结果Siri完全没有考虑香港的天气因素；再比如，邮件总结被吐槽抓不住重点、wiriting tools只能用在苹果自带app中并不能跨app通用…… 非常戏剧性的是，正是当年没有那么看好AI的Craig Federighi在今年的WWDC上演示着Apple intelligence的功能，也正是他在看到GPT爆火后觉得iOS上也得有一个AI的功能，之后苹果才有了Apple intelligence的概念。 今天苹果对于“AII-IN AI”的决心看起来是下定了，不过起大早的苹果还能赶上这趟晚集嘛？ 三、下一个iPhone时刻，还属于苹果吗？ 作为一名十几年的果粉，我曾经是一名iPhone6S“钉子户”、iPhone12“半钉子户”、也是一位苹果全家桶用户，我不得不承认，Apple intelligence不是第一款让我失望的产品了。 同样是姗姗来迟，同样是重磅宣传，Vision Pro，也并没有给果粉多少惊喜。 对于用户来说，头显产品最痛的痛点有三个：重量、续航、场景。苹果在这三方面的表现力都很一般。没有解决头显最痛的痛点，而是上线了一个精美、高价的“科技玩具”，这份创新似乎“炫技”大于“用户体验”。 这个问题在iPhone的创新中也有所显现，我本人就在下雨天信号不好在地铁闸机刷不出来付款码的时候、安卓用户看小说看得飞起而我在地铁只能干瞪眼的时候、打投诉电话没办法同时录音的时候、骚扰电话没有提示和屏蔽的时候想过“我为什么还要用苹果”。 而当Agent要成为未来智能手机的大趋势的时候，下一个“iPhone时刻”是否还会属于有些“傲慢”的苹果呢？ 在如今的叙事里，合格的Agent手机会是一个超越“对话”形式，发展到“行动”形式的Ai助手。 就比如你现在要买一杯咖啡，你通过Siri下一个指令，帮我买一杯咖啡送到我的办公室，iPhone可以自动打开外卖app列举一堆在配送范围的咖啡店，点单、付款、配送。 这中间除了AI本身的理解、思考、行动这样的底层技术难题，还有两个难题需要突破。 一方面是对于app。为了Agent全面的实现，苹果需要和app去谈合作，经过三方授权来调用他们的API。 这里就会遇到两个问题：1. 多数app都有一个变现手段就是广告，用户打开app，会有展示页，进入之后顶部有BANNER，下滑有信息流，商品展示有先后顺序，这都是广告位的好机会，而Agent为了增加用户体验大概率就是直接弹屏到需要的页面，一下子就流失了几个展示广告的位置；2. 数据，在AI时代可是珍贵的资产。手机成了Agent，一谈合作把各个app的用户数据搜索个遍，来训练自己的大模型，app倒是给手机厂做嫁衣了。 这点可能是苹果的优势，毕竟封闭系统、强势地位一直都是苹果在整个生态中的强项。 另一方面，就来自于用户体验。很多人并不是从一开始就很清楚地知道自己的诉求。就拿“买咖啡”来说，没有Agent的情况下，用户可能是打开美团，看看有没有优惠券、翻翻有没有新口味，最后再纠结一下是喝冰的还是喝热的。 那么，问题来了，在这些都被Agent代劳的时候，Agent和人类的决策交互应该怎么分配，如果你的Agent按照你平时的习惯下单，忽略所有优惠、新品这些新要素，你可能会觉得：好鲁莽的Agent；如果你的Agent一步一问你，你可能会觉得：好没用的Agent。 其他的事情还好，一旦涉及到付款，那么决策的尺度就是影响用户体验的问题。 这几年在用户体验创新上频频被挑毛病的苹果，在AI这件事情上能不能回归“用户本质”，与他们的硬件条件一样重要。 乔布斯有这么一个理念，他不相信用户会主动去搜索东西，他认为苹果的职责是精心挑选并向用户展示他们想要的内容。或许是这个理念的影响下，即使在GPT狂飙的时刻，苹果仍然对聊天机器人的价值存疑。 但不论是姗姗来迟的Apple intelligence还是拖延的Siri升级，苹果都必须面对一个问题：想要做最新的，或者最好的，这需要重新思考。

X今年广告收入将实现增长 凤凰网科技讯 北京时间6月11日，据《华尔街日报》报道，埃隆·马斯克(Elon Musk)与X CEO琳达·雅卡里诺(Linda Yaccarino)发起了一场强硬施压行动，用诉讼逼迫广告商回归X。此举取得了成效，X今年的广告收入有望在马斯克治下迎来首次增长。 诉讼威胁 去年年底，美国运营商Verizon通信收到了一家媒体公司发出的不同寻常的信息：“要么把广告预算花在我们这里，要么法庭上见。” 这个威胁来自社交媒体X。自从马斯克在2022年末以440亿美元收购该平台后，许多企业广告商出于对内容审核标准放松的担忧纷纷撤离X，导致X的广告业务陷入困境。现在，它正努力让广告业务重回正轨。 威胁奏效了。据一位知情人士透露，自2022年以来一直未在X投放广告的Verizon，承诺今年将在该平台上至少投入1000万美元。 知情人士称，时尚品牌拉夫劳伦也在收到诉讼威胁后，同意恢复在X上的广告投放。总的来说，至少有六家公司在受到诉讼威胁或一定程度的施压后，与X达成了广告投放协议。据熟悉谈判情况的人士表示，这些协议包括明确的广告支出承诺以及不具约束力的投放目标。 马斯克的策略 这些法律威胁属于马斯克和X CEO雅卡里诺发起的一场非常规施压行动的一部分，旨在通过游说亚马逊、联合利华、Pinterest和乐高等广告商上在其平台上花钱，来提振X营收。X已指控其中一些广告商在广告抵制行动中存在非法串通行为。这种策略在麦迪逊大道(广告行业代名词)制造了一种恐惧氛围。 “考虑到马斯克在华盛顿的影响力，以及他拥有2.21亿粉丝的发声平台(X)，这种强硬施压的做法对广告主来说既不寻常又令人担忧。”传媒咨询公司MediaSense全球发展总裁格雷格·保尔(Greg Paull)称，该公司帮助广告主与广告代理机构牵线搭桥。 保尔还表示，尽管马斯克上周刚与特朗普闹翻，但他仍然可以轻松接触到政府官员。 马斯克与众议院司法委员会主席乔丹 据知情人士透露，马斯克在国会山举行的会议中告诉俄亥俄州共和党众议员吉姆·乔丹(Jim Jordan )：广告商正在抵制X。他特别抱怨了全球负责任媒体联盟(GARM)，后者是由世界广告商联合会发起的一个组织，旨在保护品牌免受被认为是“不安全”的网络内容影响。乔丹担任众议院司法委员会主席，随后传唤了GARM要求提供文件，试图寻找针对保守派的偏见证据。 去年8月，X起诉了世界广告商联合会及多家广告商，指控他们通过串通撤销广告来对该平台进行非法抵制，违反了反垄断法。诉状援引了乔丹领导的众议院委员会的指控，称GARM的行为“剥夺了消费者的选择权，很可能违反了反垄断法”。随后不久，世界广告商联合会便解散了GARM。 就在诉讼提交的当天，X CEO雅卡里诺在X上发布了一封她称为“致广告主的公开信”。信中写道：“对于那些违法的人，我们要说：适可而止。我们必须为这些被告，还有可能根据法律程序浮出水面的其他被告造成的伤害寻求正义。” X CEO雅卡里诺 从那以后，X律师告知一些不愿投放广告的广告商，如果他们不在该平台上投放广告，公司就会把他们一起列为被告。 知情人士透露，雅卡里诺曾就如何让广告主重返X，向马斯克的私人律师亚历克斯·斯皮罗(Alex Spiro)寻求建议。斯皮罗为许多《财富》500强公司担任律师，他向各大品牌陈述了恢复在X投放广告的理由，但并未就任何诉讼问题向雅卡里诺提供建议。 X广告收入将首次增长 根据Verizon与X达成协议的一部分，这家电信公司承诺今年将在X上投放至少1000万美元的广告。知情人士称，如果最初的广告投放效果良好，且广告不会出现在Verizon认为不适当的内容旁边，该数字可能会增加到2500万美元。在马斯克收购X之前的2020年，Verizon在X上的广告支出约为8000万美元。 尽管X在2024年的营收已从2022年的46亿美元降到了大约26亿美元，但在去年年底出现了回升。研究机构Emarketer预计，X的广告收入今年将实现自马斯克接管以来的首次增长，不过仍低于马斯克接管前的水平。 截至发稿，X发言人不予置评。马斯克尚未就此置评。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

IT之家 6 月 11 日消息，据美联社今日报道，随着人工智能技术的迅速普及以及在线课程的广泛应用，美国高等教育体系正面临一场的金融诈骗危机。最新数据显示，2024 年加州各高校共收到约 120 万份涉嫌造假的申请，最终确认的虚假注册达 22.3 万起，损失助学金超过 1110 万美元（IT之家注：现汇率约合 7978.3 万元人民币）。 犯罪团伙通过部署 AI 聊天机器人批量注册“幽灵学生”，混入线上课堂骗取联邦、州及地方财政发放的助学金。这些机器人通常在课程中短暂停留，等待资金到账后即“消失”，部分高校甚至出现一整个班级几乎没有真实学生的现象。 旧金山居民海瑟・布雷迪即为受害者之一。她在毫不知情的情况下，名下被人冒用申请贷款超过 9000 美元，并注册于加州某社区学院。与此同时，还有受害者发现自己的身份被用于冒领补助金，作业由机器人代写，连真实姓名都被仿冒使用。 为遏制诈骗，美国教育部上周五宣布，自今年暑期起，首次申请联邦学生资助者需出示政府签发的身份证明，预计将影响约 12.5 万名申请人。教育部并称，已着手开发更完善的身份筛查机制，以应对即将到来的秋季申请高峰。 尽管如此，业内担忧监管能力仍不足以应对愈加智能化的欺诈行为。美国政府近月来持续压缩联邦教育经费，今年 3 月已裁撤联邦学生资助办公室逾 300 人，负责反欺诈调查的监察署亦因人手流失减少超过 20%。 专家指出，社区大学由于学费较低，学生所获助学金比例较高，易成犯罪目标。此外，网课特性为机器人操作提供便利，不法分子几乎无需露面便可完成整个流程。 联邦调查人员近期披露，多起学生资助诈骗案遍及得克萨斯州、纽约及南部各州，涉案金额从数十万美元至上百万美元不等。受害者常需耗时数月申诉，有人甚至在多年后方能成功抹除债务记录。

「21 世纪最贵的是什么？人才！」 多年前葛优在《天下无贼》里台词的含金量，还在不断提升。 当地时间 6 月 10 日，媒体曝光 Meta 将以 149 亿美元（折合人民币约 1066 亿元）的价格收购 Scale AI 49% 的股权，而后者的联合创始人 Alexandr Wang，将成为 Meta 新成立的「超级智能小组」的掌门。 按照股权比推算，此次交易 Wang 和团队有可能获得 74 亿美元，堪称是硅谷成本最高的「挖角」——要知道，谷歌在 2014 年收购 DeepMind 团队不过 6 亿美元。 扎克伯格在内部信中写道：「我们将共同构建 AI 的未来。」在 Llama 4 模型折戟、AI 团队人员不断流失的现实下， Meta 此次大举押注 Scale AI，图的是什么？有了 Scale AI 和 Alexandr Wang，Meta 能在接下来的 AI 大战中，重新找到自己的位置吗 ？ 01 最贵的「摇摆人」 作为 AI 时代硅谷蹿升最快的公司，Scale AI 的估值一直以火箭速度蹿升，短短 5 年时间就膨胀至 138 亿美元。然而，此次 Meta 收购前者 49% 的股权，就需要付出 149 亿美元的成本。 49% 显然是为了反垄断审查考虑，但 Meta 和扎克伯格想要的，是联合创始人之一 Alexandr Wang 这个人——这位 19 岁创业的天才将成为 Meta 新成立的超级智能实验室的负责人，带领 Meta AI 进入新时代。 有意思的是，说 Meta 彻底买下 Wang 并不确切，因为 Wang 将继续担任 Scale AI 的 CEO 一职，代表 Wang 和 Scale AI 还将继续保持「独立」 ，这可能也是历史上成本最高的「脚踏两只船」，而 Scale AI 如果保持增长势头，Wang 则可能成为硅谷身家增长最快的创业者，没有之一。 扎克伯格如此急不可耐地、以 Meta 以罕见的金额出手押注 Scale AI 和 Wang，体现出的是他因 Meta 在 AI 竞赛中逐渐掉队的焦虑。 尽管 Meta 在 2024 年推出了参数规模达 1.8 万亿的 Llama 4 Behemoth，但其在多模态理解、长文本推理等关键指标上仍落后 GPT-4.5 约 12%。更尴尬的是，Llama 训练数据的质量问题被曝光：业内估算约 30% 的语料来自低质量社交媒体内容，导致模型频繁输出错误信息。 刚刚成立 2 年后的 Scale AI 团队，最左侧为 Wang 本人｜图片来源：Scale AI 「 我们缺的不是算力，是干净的数据和顶尖工程人才 。」一位 Meta AI 研究员匿名吐槽。这解释了为何扎克伯格要砸重金请来 Wang——一个以数据标注技术闻名的「基建狂魔」。 作为估值最高的数据标注公司，Scale AI 的蹿红不是没有道理。根据报道，Scale AI 的护城河在于其将原始数据转化为 AI 可用燃料的能力： 军事级标注精度：通过混合人类标注员+AI 质检的「双保险」，其数据错误率仅 0.3%，而行业平均为 5%（公司自述）。 多模态数据垄断：拥有全球最大的视频动作标注库（含 1.2 亿条人体动作数据）和跨语言文本数据集（覆盖 217 种语言）。 而事实上，花 149 亿美元巨资买下「半个」Scale AI 和 Wang 本人，Meta 的野心不仅仅在于 AI 大模型本身。 02 转型 AI 基建，弥补 B 端短板 数据、算力和模型，是大模型领域的三要素，Meta 作为社交巨头，在数据和算力上有着天然优势，不过在「数据」上需要打个引号，因为 Meta 的数据量虽然大，但如果质量不行，对于 AI 模型训练作用不大。 「 你们看到的每个 GPT 回复，背后都有我们标注的 500 个数据点 。」Wang 的这句话，解释了 Meta 的焦虑。当 OpenAI 用 Scale AI 的数据训练出更聪明的模型时，Meta 却困在自家社交数据的孤岛里。收购 Scale AI，等于直接接管了竞争对手的「弹药库」。 Scale AI 手握全球 35% 的 AI 训练数据流量，服务着从五角大楼到 OpenAI 的顶级客户。Meta 研究院的工程师私下吐槽：「我们用 Llama 3 训练时，30% 算力浪费在清洗垃圾数据上，而 Scale AI 的标注精度能达到 99.7%。」 有了 Scale AI 精准的数据清洗和标注，业内估计 Meta 将训练数据污染率从 15% 降至 2%，下一代 Llama 5 的训练周期缩短 40%。知情人士透露，正在测试的「Llama 5 Behemoth」参数规模达 3 万亿，专门用于攻克 AGI。 同时，Scale AI 的标注系统已深度适配 Meta 定制 AI 芯片架构，形成「数据标注-模型训练-硬件优化」闭环，有可能使 Llama 模型推理成本降低至 GPT-4o 的 1/3。 可以说，引入 Scale AI 后，Meta 的 Llama 模型从训练质量、效率和成本上都将获得大幅优化。 事实上，Scale 的接入，甚至可能重塑 Meta 在 AI 竞争中的整个战略。相比于 Google 和微软，缺少云计算平台的 Meta 一直只能在 C 端撒野。而有了 Scale 的能力， Meta 计划通过 AWS/Azure 等云平台对外提供 Scale AI 数据服务，构建类似微软「Copilot+OpenAI」的生态闭环，将竞争对手转化为客户 。 如果说数据是新时代的石油，那么 Meta 通过购买 Scale AI 这家份额最大的「数据精炼厂」，已经掌握了大半个 AI 基建体系。 Meta 在 AI 竞争中逐渐掉队｜图片来源：Meta 当然，OpenAI、Anthropic 等竞争对手到底会不会买账目前仍未可知，虽然 Meta 仅仅买下半个 Scale AI（和半个 Wang），但显然已经足够让前者警惕 Scale AI 的中立地位，所以 openAI 也在加紧和 Scale AI 的竞争对手 Handshake 合作。 不过，鉴于 Scale AI 在数据标注方面的压倒性优势，OpenAI 等公司要想马上和 Scale AI 断联，也不太现实。至少在短期内，AI 巨头们依然需要 Scale AI 的服务。 即便 Scale AI 之前的客户们逐渐减少下单，Meta 和 Scale AI 已经谋划新的收入来源——政府和国防客户。根据报道，Scale AI 合作，已经获得来自美军方超过 2 亿美元的政府订单。同时，Scale AI 本身也在向国防定制等垂直领域的 AI 应用层扩展，而 Meta 的企业级销售能力和背书，无疑会对 Scale AI 未来的发展提供足够动力。 业内人士传言，Meta 和 Scale AI 的巨额交易还有一个隐藏对赌：若 Scale AI 未来三年收入增速低于 80%，Meta 有权以折扣价收购剩余股份 ——这代表 Wang 不仅要「让 Meta AI 再次伟大」，同时自己的 Scale AI 在收入上也要继续高速增长。而 B 端业务显然会成为双方的新增速来源。 对于 Meta 团队，Wang 即便作为「脚踏两只船」的超级智能实验室负责人加入，也能产生极强的「鲶鱼效应」。在硅谷 AI 界，Meta 向来以学术氛围浓厚著称，Llama 的开源和普惠正是其学术思考的结果。但 Wang 极力推崇的「数据思维」无疑将对 Meta 现有的 AI 团队产生冲击和改变。 根据媒体报道，Wang 刚刚加入 Meta，反手就砍掉三个学术项目，推动团队向更「现实」的方向转型。 如果不考虑反垄断的阻挠，此次 Meta 对于 Scale AI 和 Wang 本人的巨额押注，可能重塑 Meta 在激烈的 AI 竞争中的角色和发展方向，不仅让 Meta 快速缩短和竞争对手在模型领域的差距，更能使这个社交巨头，完成从应用到 AI 基建角色的转变。 这场豪赌的本质，是 Meta 试图用资本力量重写 AI 竞争规则。正如硅谷分析师 Sarah Guo 所言：「当所有人都在造车时，Meta 买下了整条高速公路——不管车上坐的是谁，都得交过路费。」

快科技6月11日消息，据媒体报道，理想汽车近期宣布成立 “空间机器人” 和 “穿戴机器人” 两个新的二级部门，这两个部门均隶属于产品部，由高级副总裁范皓宇带领。 其中，空间机器人部门负责人是帅一帆，他此前担任理想汽车产品规划负责人、高级产品总监； 而穿戴机器人部门负责人是张文博，他和帅一帆都是理想汽车的早期员工，此前曾担任软件产品经理。 范皓宇曾在去年提到，随着技术发展，车机系统的功能不断拓展，其概念外延已远超传统定义。 因此，理想汽车将 “车机” 或 “智能座舱” 的概念升级为 “智能空间”。 在2023年秋季战略会上，理想将智能空间明确为公司层面的第二战略，第一和第三战略分别为智能辅助驾驶和智能电动。 在2024年四季度业绩会上，李想提出，理想应该做AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）时代的终端企业，把所有在物理世界存在的AGI终端想象成机器人，它们要有感知、决策、推理能力，以及必要的执行能力、自身的反馈能力，真正像人一样工作。 责任编辑：王略

快科技6月11日消息，据媒体报道，近日，英伟达CEO黄仁勋在巴黎VivaTech大会上发表现场主题演讲，主题为“人工智能计算的下一阶段——从智能体系统到AI工厂”。 在演讲中，英伟达CEO黄仁勋称，正在建设七个人工智能技术中心，计划在欧洲建造20多个超大型人工智能工厂。 根据以往媒体公开信息，此前，英伟达CEO黄仁勋陆续透露了多个全球人工智能中心的建设计划，涉及多个国家和地区。 以下是目前可能确认的布局动向： 一、沙特阿拉伯 合作内容：向沙特主权财富基金旗下AI公司Humain提供1.8万颗Blackwell顶级芯片，用于建设总计500兆瓦的数据中心，并计划未来五年内扩展至1.9千兆瓦规模。 二、中国台湾省 布局重点：在台北市北投士林科技园区设立新总部“NVIDIA Constellation”，并与台积电、富士康合作建设AI超算中心，以Blackwell架构芯片为核心打造全球算力网络。 三、美国 英伟达联合台积电在亚利桑那州凤凰城设厂生产Blackwell芯片，并与富士康、纬创在得克萨斯州建设“超级计算机”工厂，目标4年内建成价值5000亿美元的AI基础设施。 四、英国 黄仁勋在伦敦科技周宣布参与英国AI基础设施建设，他指出英国算力基础设施不足，需投入10亿英镑提升。 五、欧洲大陆（法国、德国、比利时（商谈中）） 在巴黎VivaTech科技博览会上宣布开源物理引擎Newton，并与欧洲多国政府商谈AI超算中心建设，德国已计划引入大规模GPU集群。 六、中国上海（研发中心） 英伟达计划在上海设立研发中心，优化符合美国出口管制的产品体系，同时接触本土AI人才。 七、阿联酋 芯片出口协议：正与特朗普政府协商出口超100万颗高端芯片，远超拜登时期限制，支持其建设区域AI中心。 通过以上对外公布的报道信息，黄仁勋提出的“AI工厂”概念正在全球落地，这一布局也是对全球AI算力爆炸性需求回应。 责任编辑：秋白

凤凰网科技讯（作者/于雷）6月11日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋今日现身法国巴黎VivaTech大会，发表了GTC主题演讲。他系统阐述了AI技术正从根本上重塑计算与工业的未来，并明确指出，一个由“AI工厂”驱动的全新工业革命已经到来。 黄仁勋在演讲中指出，传统的数据中心正在向“AI工厂”转变。他认为，未来的数据中心不再仅仅是存储文件和数据的仓库，而是能够产生智能、创造价值的生产设施。这些AI工厂的核心任务是生产“智能通证（intelligent tokens）”，就像发电厂产生电力一样，为各行各业提供动力，开启一场新的工业革命。 为支撑AI工厂的庞大算力需求，黄仁勋详细介绍了英伟达的新一代架构Blackwell。他将GB200系统形容为一台专为思考而生的“思维机器”，其设计初衷就是为了应对AI模型日益增长的“推理”需求。该系统通过全新的NVLink技术实现内部连接，其背板带宽高达惊人的130TB每秒，超过了全球互联网的峰值流量。黄仁勋指出，正是这种架构上的巨大飞跃，使得AI的思考速度和处理能力得以实现数十倍的代际性能提升。 黄仁勋对AI下一阶段的重点智能体AI（Agentic AI）做出预判 。他认为，AI已经超越了识别信息和生成内容的阶段，正迈向一个能够理解任务、进行推理、规划并执行复杂任务的全新浪潮，这种能力的物理化身便是机器人。 现场，他通过一个名为“Greg”的机器人展示了这一概念，这个机器人在Omniverse构建的数字孪生虚拟世界中学会行走和与环境互动后，才被部署到物理世界。宝马、奔驰、丰田等众多企业已开始利用Omniverse构建其工厂或产品的数字孪生体。 除了AI，黄仁勋还宣布英伟达在量子计算领域取得了关键进展，他认为该领域正迎来一个“拐点”。英伟达的策略并非独立发展量子计算机，而是将量子处理器（QPU）与GPU连接起来，利用GPU强大的计算能力进行预处理和纠错等密集型计算任务。他宣布，英伟达的整个cuQuantum量子计算算法堆栈，现已能在Grace Blackwell上加速运行。 作为在欧洲的重磅活动，黄仁勋特别强调了与欧洲伙伴的深度合作。他宣布将与法国AI公司Mistral合作建立一个庞大的AI云，并与施耐德电气等公司合作，以数字化的方式设计和运营未来的AI工厂。 他透露，英伟达正在七个不同的国家建立AI技术中心，以推动当地的生态系统建设和合作研发。黄仁勋总结道，一个全新的计算时代已经开启，而英伟达正通过提供从芯片、软件到系统和AI模型的全栈平台，赋能全球的开发者和企业抓住这次机遇。

作者 | 王涵 编辑 | 漠影 智东西6月11日报道，今日，在FORCE原动力大会上，火山引擎推出豆包大模型1.6、豆包·视频生成模型Seedance 1.0 pro、豆包·语音播客模型，还升级了Agent开发平台等AI云原生服务。 豆包大模型1.6系列包含三个模型，分别为doubao-seed-1.6、1.6-thinking以及1.6-flash，其中1.6-thinking在推理能力和指令执行测评中超越DeepSeek-R1-0528。 在价格方面，豆包1.6变为按“输入长度”区间定价，深度思考、多模态能力与基础语言模型统一价格。在企业使用量最大的0-32K输入区间，豆包1.6的输入价格为0.8元/百万tokens、输出8元/百万tokens，综合成本只有豆包1.5深度思考模型或DeepSeek R1的1/3。 豆包·视频生成模型Seedance 1.0 pro首次在评测榜单Artificial Analysis的文生视频、图生视频两项任务上均排名首位，超越Veo3、可灵2.0等多模态模型。 并且，Seedance 1.0 pro模型每千tokens仅0.015元，每生成一条5秒的1080P视频只需3.67元，相当于1万元预算可以制作2700多条5秒的1080P视频，被火山引擎称为“业界最低”。 此外，火山引擎AI云原生全栈服务升级，推出了火山引擎MCP服务、PromptPilot智能提示工具、AI知识管理系统、veRL强化学习框架等面向 Agent 开发和应用的工具产品，并推出多模态数据湖、AICC私密计算、大模型应用防火墙，以及一系列AI Infra套件。 火山引擎最新数据显示，豆包大模型日均tokens使用量超过16.4万亿，较去年5月首次发布时增长137倍。另据知名行研机构IDC报告，豆包大模型在中国公有云大模型市场份额排名第一，占比高达46.4%。 一、豆包大模型1.6推理测评超DeepSeek-R1，使用成本降至1/3 据悉，豆包大模型1.6系列包含三个模型，分别为doubao-seed-1.6、1.6-thinking以及1.6-flash，并且这三个模型都支持256K上下文。doubao-seed-1.6是All-in-One的综合模型，深度思考、多模态理解、图形界面操作等多项能力。用户可以选择开启或关闭深度思考、自适应思考三种方式，其中自适应思考模式可根据提示词难度自动决定是否开启思考，提升效果的同时大幅减少tokens消耗。 doubao-seed-1.6-thinking是豆包大模型1.6系列在深度思考方面的强化版本，在代码、数学、逻辑推理等基础能力上有进一步提升。doubao-seed-1.6-flash是豆包大模型1.6系列的极速版本，支持深度思考和多模态理解。比较有特点的是，flash的延迟极低，TOPT仅需10毫秒，火山引擎称其视觉理解能力比肩友商旗舰模型。 智东西从现场了解到，豆包大模型1.6-thinking在推理能力、多模态理解能力、GUI操作能力上较1.5 pro有一定提升，其在GPQA Diamond（推理能力）和Multichallenge（指令执行）榜单上超越DeepSeek-R1-0528，与OpenAI-03-high的差距也在逐步缩小。 1.6系列模型支持多模态理解和图形界面操作，能够理解和处理真实世界问题，该能力支持了豆包APP最新的实时视频通话功能，在企业端可广泛应用于电商商品审核、自动驾驶标注、安全巡检等场景。 豆包1.6的图形界面（GUI）操作能力可以帮助用户完成一系列“智能体”类的跨平台操作能力。演示案例显示，豆包1.6可自动操作浏览器完成酒店预定，识别购物小票并整理成Excel表格等任务。 豆包大模型1.6在推理速度、准确度与稳定性上也有明显提升。豆包大模型1.6具有边想边搜、DeepResearch深度研究能力，能独立思考、规划、使用搜索等各种研究工具，可以在5-30分钟内生成一份调研报告。 据悉，目前豆包大模型已涵盖多模态、视频、图像、语音、音乐等模型品类。在行业应用上，豆包大模型已与全球TOP10手机厂商中的9家、8成主流汽车品牌、70%的系统重要性银行及超5成985高校等达成合作。 为方便企业使用，火山引擎还推出大模型应用实验室，并开源了手机助手、实时视频理解、DeepSearch等应用，帮助企业快速搭建AI应用原型，编排专属智能体。用户可在火山引擎官网大模型应用实验室、GitHub方舟开源站点下载使用。 二、Seedance 1.0多视频生成能力登顶，播客大模型可一句话生成脚本 豆包视频生成模型Seedance 1.0 pro也在原动力大会上亮相。该模型具备三大特性：无缝多镜头叙事、多动作及随心运镜、稳定运动与真实美感。Seedance支持文字与图片输入，可生成多镜头无缝切换的1080P高品质视频，主体运动稳定性与画面自然度较高。 在评测榜单Artificial Analysis上，Seedance在文生视频、图生视频两项任务上均排名首位，超越Veo3、可灵2.0等多模态模型。 原动力大会上还宣布，豆包·实时语音模型全量上线火山方舟，对企业客户开放使用。该模型支持自然语言高级指令控制，具备唱歌表演、声线模仿、方言演绎等多种能力，在语气、用语、思考方式等方面更加拟人。 此外，豆包·语音播客模型也同时发布。用户输入对话、网页链接、长文本或文档，语音播客模型即可生成播客脚本后创作出双人对话式播客作品。此外，播客模型自带的深度搜索功能还可以生成跟进热点话题的播客内容。 二、12款Agent开发工具亮相，数据获取成本降低80% 火山引擎智能算法负责人吴迪认为，要构建高生产力的Agent，既要用好AI，整合高质量的应用；又要做好AI，关注底层技术本身的优化和创新。为此，此次火山引擎带来了12款Agent开发工具产品的发布和升级，分别是TRAE、MCP（模型上下文协议）服务、提示词优化应用PromptPilot、AI知识管理产品以及开源veRL强化学习框架，还有多模态数据湖、AICC私密计算、大模型应用防火墙，以及一系列AI Infra套件。 首先，AI IDE产品TRAE迎来进一步升级，可以为开发者提供代码补全、局部代码生成功能，还支持代码重构、批量修改、知识问答等复杂任务。吴迪在会上透露，TRAE下一个版本还将整合不同Agent和工具，协调任务流程，实现自动串联操作，逐步从AI辅助编程向支持AI开发全流程进阶。据字节跳动技术副总裁洪定坤爆料，在字节内部，超过80%的工程师在使用TRAE辅助开发。自今年1月上线以来，TRAE的整体月活用户已经超过了100万。 火山引擎MCP服务正式发布，链接Agent开发体系、大模型工具生态、云服务，打通TRAE、 火山方舟和扣子，提供200+MCP服务。开发者可以通过MCP，控制火山引擎的云服务组件，完成计算、网络、存储等环境部署。 吴迪认为：模型越强，提示词越重要。提示词优化应用PromptPilot可以在互动中引导用户明确需求，自动撰写和优化提示词，可以积累案例自动优化提示词。同时，该应用还具备多轮对话、视觉理解、复杂工具调用的优化能力，还可以自主判断是否开启模型精调等。 为解决企业知识管理问题，火山引擎正式发布AI知识管理产品，该款产品支持文本、图像、音频、视频等多模态内容对话式交互，可以结合本地与互联网知识，提供内容理解和问答服务，推出可交互的推理“做个计划”功能，实现人机协作制定、修改计划。该产品目前已在火山引擎全量邀测。 吴迪提到，多步骤复杂任务的成熟和落地是2025年的重要趋势。最后，火山引擎在会上发布了开源veRL强化学习框架。veRL可扩展多种强化学习算法，无缝集成现有LLM基础设施与模块化API，开发者可以借此搭建RL模型开发管线，提升对话规划、智能编程、复杂策略优化等场景的开发效率与资源利用率。 除了提供开源框架，此次火山引擎还上线了veRL平台，支持强化学习需求。 此外，在数据基础设施方面，火山引擎推出多模态数据湖解决方案和Data Agent。多模态数据湖是新一代AI Native的数据基建，该解决方案可以帮助企业在多模态数据处理、检索和分析场景上，识别和利用多模态数据资产，驱动企业AI模型训练与决策。Data Agent具备数据主动分析、智能洞察、策略生成能力，可将日常取数速度从小时级到分钟级，数据获取成本降低80%。该产品的复杂分析效率可以从周级到小时级，洞察及时性提升90%，可以大幅节省深度分析报告、方案等的产出时间和人力成本。 在AI基础设施方面，火山引擎AI infra推出AgentKit，为企业级Agent打造的全栈开发和服务工具链。AgentKit基于火山引擎veFaaS预置模板，集成了豆包大模型1.6与Computer Use等工具，用户只需选择模型和配置参数即可快速部署，实现分钟级10万核扩容。AgentKit还可以构建完整工具生态体系，支持多终端Tool Use、覆盖数十类三方MCP Server。 训练套件TrainingKit则面向后训练环节，可以实现高达60%+的MFU（算力利用率），通过veRL框架、 Sandbox百万核秒并发能力，可以有效提升后训练效率。以及，推理套件ServingKit可以从模型部署、在线推理、服务运维三个阶段进行加速和提效，支持开源推理框架，并针对主流模型进行算子优化，性能相比社区最新版本可以提升2-3倍。 安全是一切Agent运行的基础，针对企业数据和用户隐私保护，火山引擎还推出两款AI安全产品。AICC密态计算可以通过用户个人密钥加密、CPU/GPU硬件可信环境计算、数据流转落盘全密文的方式，让企业在不损失推理效果的前提下，安全合规地使用云端模型。另外，大模型应用防火墙则可以通过精调的小参数模型、分层漏斗策略、流式送检机制，保障精准拦截攻击变种，同时不会增加推理延迟。 结语：字节跳动AI全栈路径明晰 字节跳动在FORCE原动力大会上发布的AI产品矩阵，揭示了其以“模型能力+工具链+基础设施”为核心的产业智能化路径。从豆包大模型1.6的架构升级到视频生成、语音交互等全模态能力的突破，再到AI云原生全栈服务的系统化构建，字节跳动的AI战略已形成从模型研发到应用落地的闭环。 随着Agent等智能体逐步渗透企业生产流程，字节跳动的AI生态或将进一步推动行业效率提升与创新模式变革，为AI产业发展提供新的范式参考。

人工智能能否解开《圣经》中最大的谜团之一？一组研究人员使用 AI 驱动的统计建模来分析希伯来圣经的作者身份，并对古代叙事有了惊人的发现。信用： 存在Shutterstock 一个多学科研究团队正在使用人工智能来解开希伯来圣经最早书籍的作者身份。 人工智能正在彻底改变从医疗保健到电影制作再到金融的方方面面。那么，为什么不把它应用到历史上最古老和最有影响力的书之一——圣经呢？ 这正是一个国际研究团队的初衷。杜克大学数学助理研究教授 Shira Faigenbaum-Golovin 就是其中之一。他们一起使用了人工智能、统计建模和语言分析的组合，解决了圣经学术中最大的谜团之一：究竟是谁写了圣经？ 通过仔细检查文本中单词选择的细微差异，该团队确定了希伯来圣经前九卷书（称为 Enneateuch）中的三种不同的抄写传统或写作风格。然后，他们使用相同的 AI 模型来分析其他章节并估计最有可能的作者。更妙的是，该模型还解释了它是如何得出结论的。 但是这位数学家是怎么来到这里的呢？ 从陶器到摩西五经 2010 年，Faigenbaum-Golovin 开始与海法大学考古学和海洋文化学院院长 Israel Finkelstein 合作，使用数学和统计工具，通过比较每个碎片上刻有字母的样式和形状，确定公元前 600 年陶器碎片上发现的字体的作者。 “我们得出的结论是，这些铭文中的发现可以为旧约文本的年代确定日期提供有价值的线索，”Faigenbaum-Golovin 说。“那时我们开始组建我们现在的团队，他们可以帮助我们分析这些圣经文本。” 团队结果的图形表示。通过比较单词用法和句型，他们基于 AI 的统计模型确定了三种不同的书写风格或抄写传统，此处以黄色、蓝色和绿色显示。图片来源：Faigenbaum-Golovin 等人。 这项多学科工作由两部分组成。首先，Faigenbaum-Golovin 和 Finkelstein 的团队——Alon Kipnis（赖希曼大学）、Axel Bühler（巴黎新教神学院）、Eli Piasetzky（特拉维夫大学）和 Thomas Römer（法兰西学院）——由考古学家、圣经学者、物理学家、数学家和计算机科学家组成。该团队使用一种基于人工智能的新型统计模型来分析圣经三个主要部分的语言模式。他们研究了圣经的前五本书：申命记、从约书亚记到列王纪的所谓申命记历史，以及摩西五经中的祭司著作。 结果显示，申命记和历史书彼此更相似，而不是祭司文本，这已经是圣经学者的共识。 逐字区分 “我们发现每组作者都有不同的风格——令人惊讶的是，即使是在简单和常见的词方面，如'不'、'哪个'或'国王'。我们的方法准确地识别了这些差异，“Römer 说。 为了测试这个模型，该团队从圣经的前九卷书中选择了 50 章，每一章都已经被圣经学者分配给上述写作风格之一。“该模型比较了这些章节，并提出了一个定量公式，将每章分配给三种写作风格中的一种，”Faigenbaum-Golovin 说。 在研究的第二部分，该团队将他们的模型应用于圣经中作者关系争论更激烈的章节。通过将这些章节与三种写作风格中的每一种进行比较，该模型能够确定哪组作者更有可能写过它们。更棒的是：该模型还解释了它为什么要进行这些调用。 “该方法的主要优点之一是它能够解释分析结果——也就是说，指定导致将给定章节分配给特定写作风格的单词或短语，”Kipnis 说。 由于圣经中的文本已经被多次编辑和重新编辑，该团队在寻找保留原始措辞和语言的片段方面面临着巨大的挑战。一旦找到，这些圣经文本通常非常短——有时只有几节经文——这使得大多数标准统计方法和传统机器学习不适合进行分析。他们必须开发一种可以处理如此有限数据的自定义方法。 深度学习中的词根 有限的数据通常会带来对不准确的担忧。“我们花了很多时间说服自己，我们得到的结果不仅仅是垃圾，”Faigenbaum-Golovin 说。“我们必须绝对确定统计意义。” 为了规避这个问题，研究人员没有使用需要大量训练数据的传统机器学习，而是使用了一种更简单、更直接的方法。他们比较了句型以及某些单词或词根（词根）在不同文本中出现的频率，以查看它们是否可能由同一组作者撰写。 一个令人惊讶的发现？研究小组发现，虽然撒母耳记中方舟叙述的两个部分涉及相同的主题，有时被视为单一叙述的一部分，但撒母耳记上的文本与三个语料库中的任何一个都不一致，而撒母耳记下的章节则显示出与申命记历史（约书亚记到列王纪）的相似之处。 展望未来，Faigenbaum-Golovin 表示，同样的技术可以用于其他历史文献。“例如，如果你正在查看文件片段，以确定它们是否是亚伯拉罕·林肯 （Abraham Lincoln） 撰写的，这种方法可以帮助确定它们是真实的还是只是伪造的。” “这项研究引入了分析古代文本的新范式，”Finkelstein 总结道。 Faigenbaum-Golovin 和她的团队现在正在考虑使用相同的方法来挖掘有关其他古代文本的新发现，例如死海古卷。她强调她非常喜欢这种长期的跨学科伙伴关系。 “这是科学与人文学科之间如此独特的合作，”她说。“这是一种令人惊讶的共生关系，我很幸运能与利用创新研究突破界限的人一起工作。” 参考资料：Shira Faigenbaum-Golovin、Alon Kipnis、Axel Bühler、Eli Piasetzky、Thomas Römer 和 Israel Finkelstein 于 2025 年 6 月 3 日发表的“通过词频分析进行批判性圣经研究：揭开文本作者身份”，PLOS ONE.DOI ：10.1371/journal.pone.0322905 资金： Alon Kipnis 得到了 Koret 基金会和 BSF 第 2022124 号资助的部分支持。Shira Faigenbaum-Golovin 感谢 Eric 和 Wendy Schmidt 战略创新基金、Zuckerman-CHE STEM 计划、Grant Math+X 400837下的 Simons 基金会以及杜克大学对她的研究的支持。

在当下这个时间节点，提起合资电车，广汽丰田铂智 3X 和东风日产 N7 是当之无愧的代表车型。 铂智 3X 在发布 45 天之后，交付量超过了 1 万台；日产 N7 则在发布 35 天内的订单就超过了 1. 7 万台。 两辆车能卖得这么火其实并不难理解，铂智 3X 作为一台 4 米 6 的纯电 SUV，在产品力还不错的情况下，把价格拉到了 10 至 15 万元的区间内，比很多新势力还要便宜。 究其原因，还是广汽丰田在铂智 3X 的产品定义和研发环节都更加依赖广汽的本土团队，在供应链上也引入了大量质优价廉的中国供应商。 有了广汽丰田的珠玉在前，作为同门师兄弟的一汽这次也是有样学样， 把 bZ5 的售价定在了 12.98 万元起，不过一汽这次主推的应该是 15.98 万元的 550 PRO 智行版，这个版本的配置给的更足，性价比也更高一些，虽然比铂智 3X 贵了一万块，但在终端各种优惠和补贴下的实际差价不会太大。 和一些厂商非要把供应商技术说成自研的不同，一汽这次倒是把关键的供应商告知的相当明确，甚至有点希望能够借助供应商来提升品牌力的意思。 其中一汽丰田花了最大篇幅也是最重点介绍的是——由 Momenta 开发的辅助驾驶系统 5.0。 这套系统由 1 个激光雷达、5 个毫米波雷达、12 个超声波雷达以及 11 个各类摄像头组成，在544TOPS 的芯片算力下，可以支持 L2 级别的全场景辅助驾驶和智能泊车、遥控泊车、记忆泊车等功能。在主动安全上则支持了预碰撞安全、紧急转向、车道偏离等功能。 丰田特意强调了这套辅助驾驶系统是「根据丰田的驾驶风格调教的、充满了丰田的基因」，并且举了一个「变道时会抢占机会，柔和顺滑变道，不突兀不激进」的例子。 此外 bZ5 还全系搭载了由比亚迪提供的驱动电机和磷酸铁锂刀片电池，电机峰值功率为 200kW，最大扭矩 330N·M，电池则有 65.28kWh 和 73.98kWh 两种版本可选，CLTC 下的续航里程分别为 550km 和 630km，补能方面则暂时只支持 90kW 的直流充电，30%-80% 电量的充电时间约为 27 分钟。 底盘和电控则是由丰田自己进行的调校，采用了前麦弗逊后双连杆的悬架模式并搭配了EPS 转向柱辅助电子助力转向，将最小转弯半径做到了 5.6 米。 一汽丰田 bZ5 的座舱内部就是很典型的新能源车设计了，采用了 5 座式布局，有黑红白三种颜色可选。新车配备了三幅式多功能方向盘和一块 15.6 英寸的悬浮式中控屏，PRO 版本的前排座椅支持加热，后排座椅配备扶手杯托，并提供了 50W 手机无线充电和256 色的氛围灯。 需要特别提到的是，一汽丰田 bZ5 没有传统的转向灯拨杆，取而代之的是方向盘上的两个按键。 在座舱的智能化上，bZ5 标配了智能语音交互系统、5G 通信网络、手机映射投屏。PRO 版配备了 DMS 驾驶员监控系统、面容 ID 识别系统、数字钥匙以及车内生物监测系统。这个生物监测系统主要是为婴儿和宠物服务的，如果检测到异常情况，车辆可以在10秒内启动双闪和鸣笛提醒，并在5分钟内自动启动空调，同时通过手机APP通知用户。 车身方面，一汽丰田 bZ5 长宽高分别为 4780mm/1866mm/1510mm，轴距为 2880mm，比比秦 L EV和特斯拉 Model 3 都要稍大一些。 新车的外观设计很有丰田家族式外观设计的味道，封闭式的前脸搭配上回旋镖式大灯以及贯穿式灯带，一眼就能看出来这是一台丰田，车身提供了铂金白、流光银等 8 种配色，有 5 种纯色和 3 种双色组合，JOY版配备的是 18 英寸的铝合金轮毂，其他车型轮毂尺寸则为 21 英寸。 车上侧面则有两条很明显的腰线，在溜背式车顶曲线的衬托下，整体营造出了比较有运动感的风格，车尾则是掀背式的尾门设计，尾灯的样式也与车头有呼应，总体还是以棱角分明为主。 bZ5 在海报上用了一句宣传语叫「bZ5 是个狠角色」，也多少能体现一汽在这辆车的定义和研发过程中做出改变的决心，距一汽说 bZ5 是「一汽丰田在丰田 RCE 体制下，首款由中国团队主导研发的全新产品。」 起亚中国的 COO 杨洪海在两年前讲过一句话： 我今年（2023年）一季度全球挣了21亿美金，贴得起中国市场，你先烧死了，我后面再等着进来抢市场也可以。 但是现在看来，不用等到本土品牌烧死，合资车企们的反攻就已经在路上了。

凤凰网科技讯 6月11日，在2025火山引擎FORCE原动力大会上，联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军首度透露了联想的“可信混合计算方案”。该方案将天禧个人超级智能体的安全能力从终端延伸至云端，可确保无网有网同样安全。 联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军 刘军强调，保护个人隐私及数据安全是联想的承诺，也是联想超级智能体不可妥协的价值主张和创新准则。 据透露，在火山引擎AI机密计算核心技术的支持下，联想可信混合计算方案拥有TEE（Trusted Execution Environment）可信执行环境、可信传输和端云互信等核心技术。基于该方案，联想天禧个人超级智能体在终端和个人云之间的每一次数据传输、每一次推理计算，都安全无虞，堪称“中国首创、全球第一”。 该方案是联想与字节跳动发挥各自领域技术优势的全新尝试。刘军指出，这一双向奔赴的合作，对构建安全可靠的混合式AI架构具有里程碑意义。