9月27日消息，据《华尔街日报》报道，美国特朗普政府正在计划推出一项新计划，以大幅减少美国对海外制造半导体的依赖，希望刺激国内制造并重塑全球供应链。 报道称，该政策的目标是让芯片公司在美国制造的半导体数量与其客户从海外生产商进口的半导体数量相同。据熟悉这一概念的人士称，随着时间的推移如果不能达到“ 1 : 1 ”的比例的公司将不得不支付最高达100%的关税（应该指超出部分）。 据称，芯片制造公司将获得“救济期”，这将允许他们在美国国内建设的设施准备就绪后可以继续通过其海外晶圆厂出口芯片至美国。不过，这个“救济期”具体多久，目前尚不清楚，但考虑到晶圆厂从设计规划、到开工建设、再到量产通常需要2-3年左右的时间，因此“救济期”应该不会低于这个时间周期。 今年8月6日，美国总统特朗普宣布，计划对进口的半导体加征100%关税，但是对于已经在美国建厂、或已承诺在美国设厂的企业，都可获得这部分关税的豁免。特朗普随后还对外确认，英伟达与苹果将获得豁免资格，主因是这两家公司都已在美国进行大规模投资。 因此，外界也普遍认为，已经在美国宣布巨额投资的台积电和三星也将会获得豁免。台积电此前已经宣布将对美国的投资追加至1650亿美元，总计包括6座先进制程晶圆厂、2两座先进封装厂和1个研发中心，并且首座4nm制程晶圆厂已经量产，第二座3nm制程晶圆厂也正在建设当中。三星也已宣布对向位于美国德克萨斯州泰勒市的晶圆代工(半导体代工)工厂投资440亿美元，包括包括4nm和2nm晶圆代工工厂、先进封装设施以及先进技术研发(R&D)设施。 但是，如果《华尔街日报》的爆料属实，那么将意味着未来台积电和三星未来在美国的芯片产能，至少需要达到能够覆盖他们在美国国内客户的50%的需求，才能够保证未来在“救济期”结束后能够继续豁免关税。甚至在未来，这一要求可能会提升至更高的100%，即在美国销售的芯片或相关设备中的芯片需要100%美国制造（这里应该主要针对先进制程芯片）。另据路透社援引三位知情人士透露，特朗普政府正考虑根据每台设备中的芯片数量，对进口到美国的外国电子设备征收关税，税额相当于该产品芯片含量估算价值的一定百分比，此举旨在推动企业将生产转移至美国。 特朗普政府此举似乎是为了敦促台积电、三星等晶圆制造商以及设备商进一步加大、加快在美国的芯片制造设施的建设。同时，也是为了防范台积电、三星等晶圆制造商和苹果等设备商在宣布巨额且时间跨度漫长的在美国投资计划之后，最终无法完全兑现，甚至可能等到特朗普政府下台之后，就出现烂尾的情况。 目前，相关各方尚未就此传闻进行任何回应。 值得注意的是，近日，美国财政部长斯科特·贝森特 （Scott Bessent）通过福克斯商业频道的SemiVision对全球高科技产业对中国台湾的过度依赖发出警告，称该地区是“世界上最大的单点故障”，因为最先进的处理器的大部分都是在台湾制造的。他敦促采取紧急行动，将芯片生产分布在多个友好地区，以避免在发生中断时发生灾难性崩溃。 贝森特说：“世界经济最大的失败点是 99% 的高性能芯片都是在台湾生产的。他们做得很好，他们有一个很棒的生态系统，但在风险管理方面，我不知道是我们需求的 30%、40%、50%，我们必须带回美国或我们的盟友，无论是日本还是中东，我们每天都在为此努力。” 贝森特强调，如此重要的产业完全集中在一个地理区域，呈现出一种危险的情景：如果中国台湾的晶圆厂被迫停工——无论是由于地缘政治紧张局势还是自然灾害——连锁反应将严重影响全球经济和技术基础设施。”

作者：徐苑蕾，题图来自：视觉中国 “加速包并不能‘加速’，多花钱也得在12306排队。” 国庆、中秋双节临近，买票抢票再引关注。近日，江苏省消费者权益保护委员会公布了对9家第三方火车票抢票平台的调查结果。调查发现，这些平台都声称购买“加速包”、抢票套餐能提高抢票成功率，但实际体验中，均为12306最先出票，“加速包”服务沦为噱头。 《BUG》栏目发现，在携程、去哪儿、飞猪等平台上，“加速包”已经被包装成“全能抢票”“放心抢票”等套餐售卖，价格从48元至60元不等。 面对质疑，多家平台客服回应。 携程客服表示，助力包是平台提供专属的服务器，只能提高抢票速度，无法保证一定可以抢票成功；同程客服和飞猪客服表示，用户购买加速服务后，平台会通过系统帮助用户抢票；去哪儿客服称，加速包能提高概率，但无法预测具体效果。截至发稿，携程、去哪儿、飞猪官方均暂无回应。 12306官方客服则表示，12306无法提供加速抢票服务，候补订单按照提交顺序配票。此外，12306没有授权给第三方平台，但也无法阻止第三方平台通过注册多个个人账号的方式在12306购票。 两位律师均告诉《BUG》栏目，若“加速包”名不副实，则涉嫌虚假宣传甚至欺诈，另涉嫌不正当竞争。 加速包，就是噱头？ 事实上，这已不是相关部门首次揭穿“加速包”的“神话”。今年春节前，12306方面就明确表示，12306从未与任何第三方平台机构合作，未向其分配票额，也未进行数据连接。 铁路12306中心科创中心副主任单杏花曾在采访中表示，“我们曾经做过测试，第三方平台加钱和不加钱，最后的效果是一样的，它就是噱头。”她建议称，消费者在无票时应尽快在12306提交候补，系统将按照先到先得的顺序配票。 这意味着，第三方平台并没有抢票的优先权或者加速购票的特殊渠道，所有购票请求最终都必须进入12306系统排队。 过往，第三方平台通常设置多个加速等级，如“低速”“快速”“高速”“极速”和“VIP”等，价格随等级提升而上涨。在实际操作中，平台也善于利用多种界面设计技巧引导用户消费。比如部分平台将高亮设置的“极速抢票”等含附加费的按钮置于显眼处，而无额外收费的“普通抢票”按钮则位置次要。 不过，《BUG》栏目注意到，目前在携程、去哪儿，飞猪等平台上，“加速包”服务被包装成“全能抢票”或“放心抢票”套餐进行售卖，价格约48元至60元。根据产品介绍，这些抢票套餐的权益包括专人线下抢票、助力包加速服务以及打车或酒店优惠券等。 面对“加速包”的质疑，携程客服表示，助力包是平台提供专属的服务器，只能提高抢票速度，无法保证一定可以抢票成功。“助力包可根据用户的加速级别提升网络速度，加快监控余票的速度和频次，从而提升出行解决率。如抢票失败，不收取任何费用。” 去哪儿客服回应称，加速包能提高抢票的概率，但具体概率如何无法预测。不同加速服务会在用户同时抢购同一车票时有不同的加速效果，但抢票的速度并不能与其他外部平台进行对比。 同程旅行和飞猪客服均表示，用户购买加速服务后，平台会通过系统帮助用户抢票。同程旅行客服还提到，加速包可以提高成功抢票的概率，但不保证100%抢到票，如果不成功，平台将会全额退款。 律师：涉嫌不正当竞争 为什么明知道“加速包”可能无效，仍有大量消费者愿意尝试？江苏省消保委的调查数据显示，超三成受访者对其效果存疑，不过仍会因焦虑心理而购买。 有消费者表示，“如果不是一开票就候补，谁愿意一上来就出多余的钱买加速包。”还有消费者表示，“买全程票就有，买少一段的就直接候补，开售即候补这才是增加购票人的焦虑，所以才会被这些所谓的加速器诱惑。” 那么，“加速包”“加价抢票”是否涉嫌虚假宣传？对此，北京中银（广州）律师事务所律师韩斌表示，若第三方平台故意夸大宣传，误导消费者，提供无实质作用的抢票服务并收取费用，则会涉嫌虚假宣传，同时根据《民法典》的规定，消费者可以要求解除合同并退还费用。 韩斌还提到，抢票平台多通过技术手段以增加抢票成功率，会导致普通消费者抢票成功率降低，违背公平原则，扰乱市场秩序，涉嫌不正当竞争。 上海申宜禾律师事务所律师王龙国则认为，作为一项涉及全社会的公共服务，铁路运输应满足人民群众的基本需求，购票过程对所有人应该是公平的。“加速包”等第三方服务，如果有名无实，打着“加速包”的旗帜，而没有提供相应的服务，则是欺诈行为，轻则扰乱社会秩序，可进行行政处罚，重则构成刑事犯罪，应进行刑事处罚。 王龙国称，购票“加速包”等第三方服务，如果未进行欺诈或虚假宣传，确实通过技术起到加速的作用，则因未得到铁路运输服务方的授权，也涉嫌非法经营，也可能构成行政违法或刑事违法。

IT之家 9 月 27 日消息，科技媒体 Tom's Hardware 昨日（9 月 26 日）发布博文，三星电子正以激进的低价策略挑战芯片代工市场。 三星已将其尖端的 2 纳米（SF2）工艺晶圆报价大幅下调至每片 20000 美元（现汇率约合 14.3 万元人民币），此价格相较于市场领导者台积电（TSMC）的 30000 美元（IT之家注：现汇率约合 21.4 万元人民币）低了 33%，标志着先进制程领域的价格战已悄然打响。 图源：三星半导体 该媒体认为，对于三星而言，这一决策虽显激进，却可能是确保其未来发展的必要之举。其核心目的在于吸引客户，避免投入巨资建设的 2 纳米晶圆厂在建成后因订单不足而陷入产能闲置的困境。 通过更具竞争力的价格，三星希望能够确保其在先进制程技术上的巨额投资，最终能够转化为稳定的市场份额与财务回报，从而在与台积电的长期竞争中占据有利位置。 作为背景，三星的 2 纳米技术推进之路近期面临着重大挑战。该公司曾在今年一月被报道削减了一半的代工厂投资，与其主要竞争对手台积电持续加码投资的策略形成鲜明对比。 此外，由于未能招揽到足够客户，三星位于美国得克萨斯州、耗资巨大的全新芯片工厂项目也遭遇了延期。

雷达财经出品 文|孟帅 编|深海 9月25日，雷军新一年的年度演讲正式拉开帷幕。在本次年度演讲中，雷军透露好友陈年做凡客遇到危机后，欠了大约十个亿，还钱就还了整整十年，大约2022年才彻底还完。 据媒体报道，陈年的经历让雷军不禁感慨道，“果然，五十来岁正是闯的年纪”。而陈年也观看了雷军今年的年度演讲，看到动情处，他一度掩面哭泣。 雷达财经梳理发现，雷军与陈年的深厚交情，可追溯至他们携手经营电子商务网站卓越网的岁月。不过，因为资金困难等问题，被雷军寄予厚望的卓越网倒在了电商全面崛起的前夕，最终被卖身给了亚马逊。 之后，陈年转而投身服饰行业，创立凡客诚品，雷军则毫不犹豫地给其提供宝贵的资金支持。凭借精准的互联网营销，凡客诚品曾一度在业界大放异彩，成绩斐然。 然而，凡客前期的成功，也让陈年不慎陷入了过度扩张的误区。2011年，原本定下百亿销售目标的凡客，却因步子迈得太大陷入了泥潭。 之后，资金链断裂、拖欠供应商款项、大规模裁员等负面新闻围绕在凡客诚品的身盼，曾经红极一时的品牌逐渐趋于沉寂。就在凡客身陷危机之时，雷军曾在2014年再次为其送上融资支持。 有观点认为，尽管凡客已摆脱昔日的困境，但凡客显然还未恢复昔日领先的市场地位。凡客若要在激烈的市场竞争中持续领跑，就必须致力于多方面的综合提升。 而雷军为凡客来的流量是一时的，真正决定凡客未来高度的，还是其自身在产品质量、创新能力、品牌形象以及市场渠道等方面的不断努力与提升。 雷军年度演讲讲述凡客故事，陈年直播间落泪 9月25日，小米集团CEO雷军在年度演讲时表示，凡客创始人陈年，因小米创业发生改变。 雷军透露，陈年在沉寂多年后，去年现场看完小米SU7发布会深受触动，重新燃起了斗志。“他后来告诉我，看完发布会第四天，就决定把整个公司搬到杭州，从零开始全面转型直播电商。” 雷军当时随口问了一句：“整个公司搬去杭州，动静不小吧，搬了多少人？”陈年回答：“三四个人。” 那一刻，雷军意识到，曾拥有一万多人的凡客已经归零。而陈年却说：“雷军能跨行造车，我也可以。”这句话深深打动了雷军，也让他感慨：“改变，任何时候都不晚，55岁正是闯的年纪。” 雷军还调侃，陈年经常跑到其直播间来蹭流量，并号称“榜一大哥”，但没有给他付过任何一分钱的广告费。 雷军透露，今年年初陈年告诉他，凡客已经做到了抖音男装前三，听说公司已经有了好几百号人。 9月25日，陈年观看了雷军的年度演讲，看到动情处不禁落泪。 为了抓住这波“泼天流量”，26日早晨，凡客直播间的女主播已穿上印有“正是闯的年纪”的白色T恤。据悉，该款T恤有黑白两款，雷军演讲前曾在社交平台晒出同款照。 同时，凡客直播间将小米平板设置为福利抽奖，网友需输入“正是闯的年纪”参与互动，一时间，该款T恤热销。 事实上，这并非是雷军首次帮陈年带货。时间回拨至2024年4月，面对外界说自己着装模仿马斯克和乔布斯的声音，雷军在一场直播中直言很郁闷。 雷军称，“我穿的其实就是一个工程师平时穿的凡客的T恤、凡客的牛仔裤、凡客的帆布鞋”，雷军还自嘲自己是凡客“没拿工资的形象代言人”。 “我的直播间有一位‘榜一大哥’叫陈年，前段时间给我寄了些衣服，就说秋天换季了让我试一试，我知道他就是想让我免费给他做广告。”在雷军抖音号2024年9月发布的一支短视频中，雷军再度给陈年打起了广告。 这支视频中，雷军身后的衣架上挂着凡客的多件衣服，雷军从中选了几套亲自试穿，依次向网友展示了牛仔裤加西服的万能套装、棕色裤子加衬衫的工装风以及叠穿的搭配。 看到雷军帮自己的品牌卖力吆喝，陈年也通过自己的社交账号表达了自己对雷军的感激之情。陈年在微博中称，“尽管已经人仰马翻，但…感谢雷总好兄弟，无以回报，唯有努力奋斗”。 有趣的是，在这条微博中，陈年还配了一张雷军与自己穿着同款凡客外套的照片，并将雷军照片标注为“买家秀”，而将自己照片标注为“卖家秀”，并在留言区调侃称，“卖家秀第一次输给买家秀”。 虽然没给雷军支付广告费，但陈年给雷军刷了不少“嘉年华”。 2016年，小米史无前例地举办了一场纯在线直播的新品发布会。在这场发布会直播上，陈年卖力地给雷军刷礼物，而雷军一会儿关心陈年的游艇送了没，一会调侃陈年“你今天送我多少趟游艇我都不领情，你今天完全是来砸场子的”，一会儿又喊话陈年继续刷，“赶紧突破200万”。 彼时，雷军还开玩笑地喊话小米的一些领导，“你看陈年都送疯了，你知道么？你能比陈年送的少吗？”因为陈年给自己狂刷礼物，雷军还笑着说道，“陈年慢走不谢”，“陈年，你别捣乱了啊”。但等到陈年跌到榜二时，雷军又给陈年加油。 而自2024年以来，陈年又多次以“榜一大哥”的姿态，不遗余力地为雷军的直播送上礼物。 去年4月16日，陈年在微博发文称，“不让我刷”，并配了“小米SU7 ”以及“雷军直播”的tag。十天后的4月28日，陈年再度在微博发文“又不让刷”，并再次加上了“小米SU7 ”的tag。 去年5月18日，雷军直播自己从上海驾驶小米 SU7 Pro到杭州的过程中，陈年又连刷多个“嘉年华”，成为雷军的“榜一大哥”，而排在榜二的用户则是凡客诚品官方旗舰店。 两个月后，雷军在抖音进行年度演讲返场直播时，陈年又为雷军频刷礼物，借此再度冲到榜一位置。 缘起卓越网，凡客见真情 身为凡客诚品创始人的陈年真名叫王玮，陈年只是他的笔名。1997年，陈年受席殊之邀，担任了《好书》主编，并于1998年6月创办了文化界知名刊物《书评周刊》。 那么频频充当雷军“榜一大哥”的陈年，又是如何与雷军结下深厚兄弟情谊的呢？这段友谊大约要从千禧年前后说起。 1999年初，雷军怀揣梦想创立了卓越网，专注于软件下载领域。次年，在金山春节联欢会上，时任金山总经理的雷军与陈年相遇。2000 年 5 月，卓越网正式转型主卖图书和音像制品。 彼时，由于寻求转型的卓越网亟需懂图书和音像制品的人才，有着《书评周刊》从业背景的陈年便成为了雷军力邀的对象。 自此，陈年成为了雷军卓越网创业过程中一同并肩作战的亲密伙伴。在雷军与陈年的携手努力下，卓越网迅速崛起，成为当时B2C电商领域的佼佼者。 尽管卓越网的业务非常顺利，但由于当时赶上了全球互联网泡沫破灭，融资困难的资金问题导致卓越网最终没能撑下去。 危急关头，在陈年成为卓越执行副总裁的6个月之后，亚马逊于2004年以7500万美元的价格将卓越网收入囊中，这便是亚马逊中国的由来。自此，雷军与陈年联手经营的卓越网改了姓名。 在2022年度演讲中重提这段创业经历时，雷军的话语间透露出些许遗憾，“谁也没想到，仅仅半年多之后，新一轮互联网热潮又来了，B2C 电商迎来了全面崛起的盛世。” 对此，雷军无奈地表示，“卓越网，创办于互联网泡沫破裂之后，倒下于电商全面崛起之前。” 这次经历也给雷军带来了不小的冲击，雷军直言，卖掉卓越网对其而言是一次重创，内心无比痛苦，“情感上，就像失去了自己的孩子一样，那段时间，我努力切割和卓越网的联系，强迫自己不再去卓越网办公室，不再到卓越网买东西，也尽量不见老同事了”。 然而，被亚马逊收入囊中后，前身为卓越网的亚马逊中国最终也沦为平庸。雷军透露，后来自己拜访亚马逊老总贝索斯时，对方跟他说：“对不起，我没照顾好你的卓越”。 而就在卓越网被卖掉的第二年，陈年创办了国内首家专门提供网络游戏增值服务的我有网。但此前与雷军一同创业的经历，却让陈年久久不能忘却。面对媒体时，陈年甚至几次没留神错把“我有网”说成了“卓越网”。 时间转眼来到了2007年10月，陈年带领卓越网的前骨干团队成员，再度开启新的创业项目。这一次，陈年将目标瞄准在了服饰赛道，凡客诚品由此问世。 而雷军与凡客也有不浅的渊源。据悉，品牌英文名VANCL中的VAN意指法语“先锋”，C、L则分别代表着陈年和雷军。在陈年创办凡客之际，雷军义不容辞地选择支持陈年，成为凡客的天使投资人。 基于互联网快时尚品牌的定位和爆火的“凡客体”等精准营销，凡客一度受到不少消费者的喜爱。2008年，凡客的销量从早期每天不足100单一度飞涨到每天近6000单，其中70%的销售来自互联网。 2009年，凡客诚品成为继京东、亚马逊、当当之后的中国第四大B2C电商，以28%的市场份额在自产自销服装B2C电商玩家中排名第一。 到了2010年，凡客的总销售额突破20亿元。创建仅3年时间，凡客一年销售量便多达3000多万件。 雷军流量只能解一时之渴，重回巅峰期难度较大 作为凡客诚品的天使投资人，雷军曾在2011年表示，“凡客的成功至少是99%，除非重大不可饶恕的错误。” 然而，一路高歌猛进的凡客，却在这一年开始降速。而凡客从红极一时到跌下神坛，与陈年当年的失误决策有很大关系。 2011年，在上一年体会到大丰收喜悦的陈年，雄心勃勃地将凡客2011年的销售额目标提升至100亿元。为了达成这一目标，凡客诚品大举扩张品类，产品从主打的衬衫、T恤以及帆布鞋一路狂奔，甚至覆盖到了菜刀和拖把。 然而，事与愿违，凡客不仅没能在2011年实现原定的百亿销售目标，反而陷入了严重的库存积压与财务亏损困境。 此后几年时间，凡客久久未能从困境中走出，资金链断裂、拖欠供应商货款、裁员等负面消息的阴云笼罩在凡客的头顶。 面对凡客的困境，雷军再次展现了深厚的兄弟情谊，携手老股东于2014年为凡客注入了新一轮1亿美元的融资，以期帮助其走出低谷。 不过，这次融资并没能让凡客重新焕发昔日的光彩，凡客仍需在漫长的复苏之路上艰难前行。 2016年，雷军曾在央视《对话》栏目中称，对凡客过去来说，刚开始创业的时候做的非常好，真正的问题是到后来忽略了品质控制，用户要买的不是凡客的广告，最重要的是买一件好的产品。 值得一提的是，对于凡客，雷军也曾有过“疏远”举动。天眼查显示，2022年6月，雷军等三人卸任了凡客诚品（北京）科技有限公司的董事职务。 在此之前，雷军还相继退出了北京励家纬世和北京纬地经天两家公司的董事职务，这两家企业皆为凡客诚品旗下的全资子公司。 雷达财经注意到，近年来雷军在直播间多次提及凡客，的确为凡客带来了一波可观的流量红利。 2024年4月18日雷军提及凡客的直播当天，凡客诚品迅速抓住契机大力营销，不仅在直播间打出“雷军同款”的宣传语，还在直播间放起了雷军的鬼畜歌曲《Are You OK》。 凡客前述举动随即取得了立竿见影的效果，海量消费者冲入凡客诚品直播间抢购“雷军同款”，部分商品甚至直接卖断货。 有数据显示，在4月18日雷军直播之前，凡客诚品官方旗舰店销售额多在1万-2.5万元左右。而在4月18日至25日期间，其单天销售额均已超过50万元，22日、25日的单天销售额更是接近250万元，较一周前增长超300%。 尽管雷军近年来频频以凡客忠实用户的身份出现在公众视野，用实际行动为好友陈年创办的品牌站台，但这依然难以掩盖凡客昔日辉煌不再的现状。 据CB Insights统计，早在2010年，凡客诚品的估值便高达30亿美元，彼时凡客是中国首家进入该独角兽榜单的公司。 2024年4月，面对网友关于凡客估值及历史债务的提问，陈年坦诚相告，凡客诚品此前曾有现金欠款达19亿元，但目前债务早已还清。外加公司库存价值二三十亿，公司现总体估值已接近40亿元。 有网友留言调侃称，借陈年500万元，还他一个凡客诚品。陈年则表示，“你还是把凡客想得太便宜了。你现在给我50亿，我也不会卖凡客诚品。” 雷达财经注意到，目前抖音平台上有诸多名字中带有“凡客”二字的直播带货账号，其中凡客诚品VANCL官方旗舰店的粉丝数达145.3万。 有分析认为，客观来说，雷军慷慨的友情宣传的确为凡客带来了一波显著的流量，但打铁还需自身硬，目前电商格局稳固，凡客通过直播带货，可以获得一定的营收，但想回到巅峰期仍难度很大。

前段时间，欧洲创投圈出现过一波声势浩大的“学习996”热潮。这波热潮的成型过程、两方争论非常精彩、戏剧张力拉满，我就不展开论述了，有兴趣的朋友可以跳转《外国投资人，开始赞美996》。这里你需要知道的是，这并不是一场普通网友们的狂欢，而是大量明星创业者、顶级投资人基于方法论的认真讨论。 比如欧洲估值最高的独角兽公司Revolut的创始人尼克·斯托伦斯基 (Nik Storonsky)、创投圈顶流播客20VC主理人哈里·斯特宾斯（Harry Stebbings）、今年硅谷业绩最好的风投机构Index Ventures合伙人马丁·米格诺特 (Martin Mignot)，都是毫不掩饰地亮明立场，支持创业者们卷起来。 这其中，哈里·斯特宾斯的话说得最重、最不留情面：“欧洲最大的问题就在这里，如果你口口声声说想要做一家100亿市值的公司，结果朝九晚五、每周五天，那你就是在自欺欺人。” 反方也基本只能从道德方面进行反驳，因为在人工智能主导创投的这几年，欧洲就是一片“失落之地”。Deepseek、ChatGPT、Claude、Manus这些现象级的产品要么出现在美国，要么出现在中国。就连追求非共识的风险投资，也做出了“违背祖宗的决定”，绕着欧洲走：据统计，2023年发生在欧洲市场的人工智能风险投资总规模为80亿美元，远远落后美国市场的680亿美元，也大幅度落后中国市场的150亿美元。 2024年，距离缩小了，然并卵。这一年，欧洲市场的人工智能风险投资规模为110亿美元，同期美国市场拿到了470亿美元。与此同时，在缺乏投资主题的大环境下，风险投资还表现出了高集中度，人工智能赛道拿走了33%，这让本不富裕的欧洲创投圈显得更雪上加霜，全年发生的总风险投资事件十分勉强地超过4000起，下跌到了2015年以来的最低水平。 恶性循环下，就连前欧洲央行行长、意大利前总理马里奥·德拉吉都忍不住在一份报告中丧气地说：“科技本来应该是欧洲的支柱，现在却成为了最薄弱的环节，这绝不是巧合。” 不过最近，欧洲的创投圈或许能稍微扬眉吐气一把了，因为一笔里程碑式的融资事件：近日，AI独角兽Mistral AI完成了C轮融资，融资规模为17亿欧元（约合人民币142亿元），投后估值为117亿欧元（约合人民币978亿元），成为了继OpenAI、Anthropic、Perplexity之后又一家估值超过100亿美元的大模型创业公司——不过这并不是本轮融资的亮点，本轮融资的亮点在于他们的投资方包括DST、A16z、General Catalyst、Index Ventures、Lightspeed、英伟达，还有一个中国人民既熟悉又情感复杂的名字，阿斯麦（ASML）。 （Mistral首页） 光刻机巨头，为啥要投AI？ 根据目前的公开信息，ASML不仅参与了本轮融资，并且还是领投。全部17亿欧元的融资里，ASML一家就掏了13亿欧元（约合人民币108.68亿元），换来了11%的股权。也就是说，整个投资事件大可以描述为欧洲最具代表性的科技巨头，与欧洲人工智能赛道里估值最高、最被人看好的独角兽企业，结成了牢不可破的联盟。 对于欧洲创投圈来说，梦幻联动了属于是。 欧洲科技媒体们也因此调门普遍很高，纷纷给出了相当刺激的评价。例如雅虎的评论员就写到：“此次合作凸显了欧洲正在努力摆脱美国的技术影响……美国总统特朗普对欧盟科技监管日益敌视的态度，引发了关于欧洲大陆是否过度依赖美国科技公司的思考。”法国数字事务和人工智能副部长克拉拉·查帕斯 (Clara Chappaz)则在个人社交媒体上欢呼：“欧洲的科技主权将通过你们而建立”。 但宋丹丹讲话了：这都是情绪。ASML对Mistral AI的投资固然值得纪念，但作为市场经济的萌芽地、老牌资本主义地区的欧洲，不可能不知道“在商言商”的重要性。而“在商言商”就意味着，如果ASML只是基于舆论氛围、政治正确，而非基于自身业务需求，那么这次的投资大概率很难取得一个理想的结果。 所以在冷静下来之后，许多人都开始提出一个问题：ASML为什么要投资Mistral AI？ 按照新闻通稿的说法，ASML和Mistral AI之所以能够敲定合作，是因为双方的愿景相同，都希望能够在工业制造领域挖掘更大的价值。Mistral AI方面表示，他们拿到这108亿之后将主要投入“定制化的去中心化前沿人工智能解决方案”，以解决最复杂的工程和工业问题，力争通过先进的模型、定制化的解决方案和高性能计算基础设施，“赋能企业、公共部门和各行各业，提升竞争优势”。 ASML方面则表示，Mistral在AI上的专业能力，将帮助ASML在整体光刻产品和服务方面的领先能力与各自独特的优势完美结合。总裁兼首席执行官克里斯托夫·富科（Christophe Fouquet）则在个人社交媒体上给出了进一步的解释，说：“Mistral提供的不仅仅是大模型，更重要的是能帮助我们为客户开发更好的工具和解决方案，还可以帮助我们逐步改善自身的运营。” 这似乎是很合理的解释，但经不住细琢磨。 首先，Mistral AI虽然是目前估值最高的大模型独角兽之一，但他们的产品在市场中并不受欢迎——阿姆斯特丹大学近期发布了一份调查报告显示Mistral在整个大模型赛道内的市场份额只有2%，在2025年1月之后快速地Deepseek和OpenAI拉开差距——这意味着Mistral无论是在产品差异上还是使用体验上，都没有拿出具有说服力的表现。 （图源：阿姆斯特丹大学官方substack） 更糟糕的是，Mistral AI目前没太好的办法弥合正在被拉开的差距。正如上文提到的那样，Mistral AI目前的愿景是深耕欧洲发达的工业体系，成为制造业的一环。Mistral AI创始人亚瑟·门驰（Arthur Mensch）2024年5月在接受《时代》杂志采访时也明确提到了这一点，说：“我们的主要方向就是确保我们的技术能够提高生产力，为某些垂直行业和领域带来推理能力，从而带来社会效益。” 但问题在于，不考虑欧洲本土工业的流失，工业自动化这件事也已经发展了很多年，意味着制造业场景的生产流程相当成熟，用户们迭代升级的沉没成本很高，而Mistral AI的拓客难度也相应水涨船高。在这一前提下，目前Mistral AI的营收来源特别单一，由“少数大客户”提供的“价值上亿元、为期三到五年”的大合同。 能否顺利完成、未来的可持续性，都是一个未知数。唯一能确定的是Mistral AI没有太多的余力在AI军备竞赛的前提下，网罗足够的人才和资源。 因此现在越来越多的声音认为，Mistral AI目前的高估值或者就是“政治正确”的产物，一个重要的理由是Mistral AI的联合创始人之一塞德里克·奥（Cedric O），曾经就在马克龙政府中任职，出任法国负责数字事务的国务秘书——这个身份带来的影响力很难被低估。 还有一个例证是Mistral AI本轮融资实际上7月份的时候，就已经启动了。传闻中的投资方包括财大气粗的阿布扎比MGX国家基金，也盛传Mistral AI可能会被苹果收购。但在这些投资传闻里，Mistral AI的估值基本都维持在100亿欧元左右的水平，并且都表示资金将主要投入到聊天机器人Le Chat的商业化推广，以及其大型语言模型的持续开发中——这都与ASML这次投资后的宣传口径有着不小的差异。 另外，ASML近几年来虽然对外投资不少，每年会有20亿欧元的投资预算用于提升研发能力上，但在股权投资上（更别说泡沫浓厚的风口行业投资）的出手并不多。近几年他们投资的Cymer、SMART Photonics，无一例外都身处在半导体产业链上，与其核心半导体设备业务保持一致，尤其专注于先进光刻和光子技术的生产环节。 总之，正如知名的时事评论网站“政治家”(Politico)在报道此次融资时开篇立论的那样：种种因素的存在很难不让人怀疑，这是一场充满政治色彩的商业交易。 齐心协力，弯道超车 但无论如何，有钱总是好事。 ASML对Mistral AI的投资至少证明了“振兴欧洲”并不仅仅是一句口号，17亿欧元也一定程度上能够帮助Mistral AI获得一定的战略空间，保留转型求生的可能性。有媒体就爆料称，这笔交易的完成标志着Mistral将转向工业应用的开发，放弃C端的聊天机器人业务——而从整体数据来看，欧洲的创投圈们似乎也在这件事上普遍形成了共识： 前面提到在人工智能主导的创投时代，欧洲与美国、中国都拉开了不小的差距，越来越难以在人才、算力等资源层面进行平行竞争。于是在压力下，欧洲风险投资者们穷则思变，开始改变策略，转而开始热衷于投资垂直领域的人工智能应用产品。据统计，截至2025年8月底，欧洲人工智能应用领域的风险投资总额达到了58亿美元，拿走了全部AI风险投资中的63.5%。 根据统计机构的调研，投资人们的普遍思路就是大模型太贵、太卷烧不起，相比之下“为特定行业开发人工智能应用的门槛很低，通常需要很少的数据集和人力，从而降低整体成本，还能更快地完成阶段性验证。” 继续细分人工智能垂直应用领域，医疗健康是投资者们最热衷的赛道。截至2025年8月，欧洲市场内关于医疗健康的人工智能应用投资额已达约21亿美元，超过了去年的总交易额，项目遍及加速药物研发、分析医疗数据。其中最大的一笔发生在今年3月，Thrive Capital6亿美元领投了英国药物研发初创公司Isomorphic Labs。今年6月，瑞典的“AI+医疗扫描”研发商Neko Health也拿到了一笔规模为2.6亿美元的投资，投资方为Lightspeed Venture。 在这样的氛围里，ASML对Mistral似乎更适合解读为“欧洲弯道超车”中的一环，这其中肯定有不服气、给老欧人民提提气的因素，但或许也是现阶段Mistral的最优解。以退为进，尽可能地发挥欧洲老工业园区的最后底牌，这也没什么不好的。 值得一提的是，前面提到的那些忧心忡忡的意大利前总理马里奥·德拉吉，也提出了一项建议，希望欧盟能够将“地平线计划”（欧盟支持科学研究与创新的核心资助框架）的预算翻一番，达到2000亿欧元，并关注更具颠覆性的创新，例如人工智能或半导体，提议创建人工智能工厂来训练这类模型，同时增加该领域的资源投入，进而减少对外部市场的依赖。 俗称百年散装的欧洲能够如此自上而下地呼吁“众人划桨开大船”，也确实很难得了。 当然也正如开头提到的那样，欧洲最大的挑战开始信心与时间。因为从数据来看，2008年至2021年间欧洲虽然并不缺乏创造力，一共诞生了147家独角兽企业，但其中40家将总部迁至海外，其中大部分迁至美国——就像当年美国布局了庞大的布雷顿森林体系和马歇尔计划，用战后30年建立起如今的市场秩序，历史惯性，显然也不是一个2000亿资助计划就能轻易扭转的。

“在AI时代，智能体的开发是今天一个重要的开发范式。”在9月24日举办的2025云栖大会上，阿里云智能集团首席技术官周靖人提到了38次Agent，33次智能体。 毫无疑问，Agent正在成为企业追求效率提升过程中绕不开的路径。在今年5月，普华永道调研了全球300名高管后，发现79%的受访公司已经在某些业务中应用 AI Agent；其中66%表示生产力提升，57%看到了成本下降，55%感受到决策效率加快，54%提升了客户体验。 眼下，Agent平台更是已经成为了互联网大公司的兵家必争之地。海外，LangChain/LangGraph、微软AutoGen、Google ADK纷纷升级，国内，腾讯、华为、百炼在 2025年9月集中推出和升级其Agent智能体平台。 然而，行业热度之下，现实中的落地体验或许还有待考究，比如，近两年涌现的低代码Agent平台，大多依赖“预定义编排”逻辑，适合做简单的问答或流程自动化，但一旦涉及跨系统调用、长链条任务，或需要多轮反思与自主决策时，往往力不从心。更重要的是，企业真正关心的不是“能不能做出一个Agent”，而是“Agent能否稳定运行在业务体系”里，最好还能实现“规模化、商业化”。 在今年的云栖大会上，阿里云给出了答案。阿里云百炼平台，全新发布了ModelStudio-ADK高代码框架，直面企业的这些痛点。它不仅让企业可以高效开发具备自主规划和循环执行能力的Agent，还叠加了七大企业级能力矩阵——涵盖工具调用、记忆存取、动态推理调度、沙箱环境、全链路可观测性，甚至包括由支付宝联合推出的支付通道。 这一选择也让阿里云在竞争中显得更具纵深。友商还在强调“低门槛、快速上手”的同时，百炼正在尝试加入“高代码、强能力”——阿里云百炼是高低代码两条腿同时跑的——这样一来，才为企业打造能够真正落地的生产级Agent。 01 百炼，走向 ASI 的一环 阿里巴巴集团CEO吴泳铭在2025年云栖大会上判断：“通用人工智能（AGI：Artificial General Intelligence）并非AI发展的终点，而是全新的起点。AI不会止步于AGI，它将迈向超越人类，能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI：Artificial Superintelligence）。” Agent就是走向ASI的一环，是能让大模型真正落地产业，释放实际价值的方式之一。 阿里云百炼平台的定位，就与阿里对于AI未来演进的判断密切相关。它是为企业提供真正能长出AI Agent的“土壤”。在这里，开发者可以一次性获得智能体所需的全套能力：从模型调用、框架搭建，到资源调度、合规运维，都被系统化地打包在一起。 在2025云栖大会上，阿里云百炼迎来全面升级。作为阿里AI走向千行百业的关键桥梁，百炼在原有模型服务的基础上，进一步延展至Agent的开发与落地。 支撑这一切的，是阿里自下而上的完整产业链：顶层有通义系列大模型，中间是百炼的企业级开发与运行平台，底层则是算力、存储、数据库等云计算基础设施。这条链路让企业今天的Agent不仅能被快速开发、稳定运行，还能随着技术演进不断迭代，为未来迈向更高阶段的智能打好根基。 基于完整的技术栈，过去一年多时间里，阿里云百炼平台上已有20多万开发者开发了超80万个Agent，而这些丰富的经验已沉淀为一个覆盖框架—模型—组件的完整体系： 在框架层面，阿里云百炼支持双规并行、分阶段上车：低代码ADP让企业能像拼装乐高一样快速验证原型，把想法迅速落到具体场景；高代码的ADK，则开放底层接口，支持复杂业务的深度定制和大规模部署。早期可以用ADP快速试错，找到有效的应用场景；一旦验证有效，就能无缝切换到ADK，支撑深度定制和规模化运行。 在模型层面，百炼持续更新通义千问家族旗舰模型。最新的Qwen3系列具备更强的推理能力，可显著提升Agent的自主规划与决策效果——推理性能提升50%，决策成功率达到90%。同时，百炼平台也开放了200多款业界领先模型的调用接口，从Qwen、Wan到DeepSeek，企业和开发者只需一键即可接入。 而在组件层面，百炼则搭建起七大企业级能力：工具连接的MCP Server、多模数据融合的RAG Server、系统级沙箱Sandbox、智能记忆Memory Server、全链路可观测体系、动态推理调度，以及与支付宝联合推出的Pay Server。 这其中，Pay Server尤为值得关注——它是业内首个面向企业级Agent的专业商业化支付通道，意味着Agent不仅能被开发和运行，还能直接进入商业化阶段。 随着模型能力的不断提升以及Agent应用的爆发，阿里云百炼平台也率先交出了一份亮眼的成绩单，仅过去一年，平台的模型月调用量增长了15倍，承接了千行百业企业和开发者的AI应用开发需求。 02 落到真实业务场景：ModelStudio-ADK “我们希望能够让模型去了解一个复杂的任务，去分解一个任务，去分别执行，能够去规划、能够去决策、能够去不断修正执行过程中间所遇到的各种各样的问题，能够更好地去解决我们业务场景中的实际问题。”在今年的云栖大会上，周靖人谈到了他眼中Agent的未来图景。 阿里云发布全新Agent开发框架ModelStudio-ADK，就是构成这幅图景的一部分——该框架的目标是突破预定义编排方式，帮助企业高效开发具备自主决策、多轮反思和循环执行能力的Agent。 低代码/零代码Agent开发平台，是近两年比较主流的产品，其产生的Agent的执行方式很依赖“预定义编排”，即开发者需要事先定义，在什么情况下调用什么工具、走什么路径，Agent是按照“脚本化”的流程去执行任务。 这种方式的优势是，作为开发者，不需要懂太多代码，也可以通过拖拽几个模块就能上线一个能回答问题、执行固定流程的Agent，开发速度很快。 但这种开发方式，只能在简单、边界清晰的任务里跑跑，一旦进入复杂业务，就会暴露问题：在复杂业务场景里，这样开发出来的Agent无法像人一样“反思”或“临场调整”，只能照本宣科；一个企业往往有几十上百个IT系统：CRM、ERP、支付、风控、供应链，但预定义编排需要提前写清楚所有接口和逻辑，维护成本极高，稍有变动就要推翻重写。 降低了门槛，却也伴生了带来新的天花板：缺乏自主性、跨系统复杂性、稳定性不足、商业化缺口……行业陷入尴尬处境：人人都能造Agent，但少有人能让它真正跑在生产环境里。 这也是为什么阿里云ModelStudio-ADK选择聚焦高代码框架。作为一个专为企业级智能体而生的开发框架，它基于阿里开源的AgentScope打造，核心突破在于：不再依赖传统的“预定义编排”，而是支持开发者用更灵活的方式，让Agent 具备自主决策、多轮反思和循环执行的能力。 据介绍，ModelStudio-ADK可开发深度研究、硬件代理智能体、复杂检索智能体等应用，而且打通了模型调用到部署运行、再到可观测与商业化的完整闭环。 “它通过去定义Agent的各种核心能力和组件，来满足通过代码化的方式，结合模型的能力，来解决在复杂任务调度下的构建逻辑。”阿里云百炼高级产品专家徐志远这样总结。 在开发环节，ADK强调代码化的原生体验，引入自主决策、动态反思和循环执行逻辑，让Agent能够真正应对复杂场景，而不只是执行预设流程。与此配套，平台开放了200多款主流模型的调用接口，既支持云端的一键接入，也兼容企业本地化部署，帮助开发者在“性能与可控”之间自由切换。 围绕业务落地所需的能力，阿里云把工具调用、知识库检索、记忆管理、沙箱运行环境等关键组件打包成标准化服务，开发者通过API就能直接接入。这意味着企业无需重复搭建底层设施，就能快速构建连接业务系统的Agent，并在需要时调用安全隔离的沙箱环境来运行代码或控制设备。 在运行阶段，ADK提供了灵活的部署方式：一行代码即可将Agent部署到云端或本地，同时保证安全隔离和弹性扩缩容。而在运维与优化环节，平台内置了完整的可观测体系，从请求、效果到性能都有实时监测，帮助企业像管理软件工程一样管理Agent的行为和效率。 更重要的是，ADK兼容多种主流协议，支持同步与异步调用，企业可以把多个Agent自由组合成协同系统，探索“多智能体”的应用模式。为了降低学习门槛，阿里云还开源了DeepResearch、Agentic-RAG、Computer Use等示例项目，开发者可以直接体验或二次开发，加快业务试水。 总体来看，这套体系解决了过去Agent开发中“能做Demo但难以规模化落地”的难题：既保证了复杂场景下的灵活性和稳定性，又把企业最关心的可控性、可观测性和商业化能力补齐。 相比之下，低代码平台更像是让开发者搭建流程图，而ModelStudio-ADK赋予他们的是真正的编程语言与执行引擎。这对于需要应对金融风控、医疗决策、供应链调度等复杂场景的企业而言，差别至关重要。 正如周靖人所说，阿里云的希望是“让我们的开发者能够快速在百炼Agent平台上面做智能体的开发。” 目前，阿里云百炼已经基于ADK发布了DeepResearch、Agentic-RAG、Computer Use等一批开箱即用的智能体应用，用户可以在线体验，也能下载源代码进行二次开发。这些实践，正在把“能不能做出来”转变为“能不能稳定跑下去并带来价值”。 03 系统布局，打通全链路 Agent正在经历一条清晰的演进路径：从实验室里的技术试验，走向企业中的大规模生产。过去两年，几乎所有云厂商都在加码Agent赛道，但路径并不相同。 相比更多强调单点能力的友商，阿里云的思路更偏“一体化”。它不是只提供一个模型、不是只推出一个低代码工具、也不是只租一个服务器，而是通过“平台+框架+组件”的系统布局，把企业从开发到部署、从运行到商业化的全链路打通。 百炼的升级就是这个逻辑的集中体现：“模型+组件+应用”的组合，既保证了底层推理和规划能力的持续迭代，又用标准化组件和开箱即用的示例降低了开发门槛。这让Agent能真正成为生产力工具，并规模化落地。 在各行各业，阿里云百炼平台都在发挥价值。网商银行已经在ModelStudio-ADK上开发了一套贷款审核应用。它能够同时处理合同、发票、营业执照等26类凭证，并识别店面门头、餐饮厨房、就餐区、货架商品等400多种细粒度物体，识别准确率超过95%。得益于这一能力，原本需要3小时的人工作业，如今被压缩到5分钟以内完成。这正是高代码框架在复杂场景中价值的体现。 OpenAI CEO Sam Altman 在今年年初曾写下：“We believe that, in 2025,we may see the first AI agents ‘join the workforce’ and materially change the output of companies.”（2025年，我们可能会看到第一批人工智能代理“加入劳动力大军”，并从根本上改变公司的产出。） 在阿里云这样的全栈AI能力服务商帮助下，这正在成为现实。

作者 | 丁卯 编辑 | 张帆 封面来源 | 视觉中国 国内AI芯片市场正在经历一场深刻的变革，“去英伟达化”成为热词。 这场变革的核心在于，以阿里巴巴和百度等为代表的中国科技巨头，正积极推动AI芯片的自主研发，试图挑战英伟达在国内AI芯片领域的垄断地位。 9月以来，国产AI芯片捷报频传：阿里巴巴、百度等互联网巨头相继宣布，其核心AI模型的训练将部分采用自研芯片。与此同时，阿里平头哥和华为昇腾的新一代产品性能曝光，性能追赶甚至部分超越了英伟达。 资本市场对此反应积极。除了多家投行上调阿里、百度等国内科技巨头的估值外，华尔街明星基金经理“木头姐”更是四年来首次买入阿里巴巴。股票表现上，自8月底以来，百度和阿里巴巴的港股股价累计涨幅均在50%左右。 图：阿里巴巴和百度港股表现 数据来源：wind，36氪整理 那么，国内AI芯片从外购到自研背后究竟出于何种原因？ 国产芯片加速“去英伟达化” 这场“去英伟达化”运动，背后最直接的动力源于日益紧张的地缘政治，以及由此引发的对AI供应链稳定性和安全性的深层担忧。 今年4月，美国政府一度禁止英伟达向中国销售H20芯片，尽管7月恢复出口，却附加了15%的收入上缴条件。面对美国的限制，中国的反制也接连升级：7月底H20被曝“漏洞后门”遭到约谈，8月中旬一度传出停产消息，而近期的反倾销调查更是将这场风波推向高潮。 图：2025年AI芯片相关动态 数据来源：中原证券，36氪整理 两国博弈的升级，加剧了海外AI芯片的供应链风险。对需要长期稳定投入的AI玩家来说无疑是致命的。出于对风险的考量，越来越多的中国科技巨头意识到芯片自主可控的重要性，由此掀起了一场浩大的“去英伟达化”浪潮。 这场浪潮的演进，给英伟达带来了明显的负面冲击。 今年第一财季，英伟达就因对H20的出口限制计提了约45亿的存货减值。而随着风暴的愈演愈烈，英伟达来自中国大陆的收入持续锐减。财报显示，2026财年第二季度，其来自中国大陆的收入锐减至27.7亿，环比下滑了近50%，占比下滑至6%，同期美国、新加坡和中国台湾地区的收入增速则均有提升。 图：英伟达中国大陆收入及占比 数据来源：wind，36氪整理 与英伟达的困境形成鲜明对比的是，浪潮之下国产定制AI芯片正在快速崛起。 8月21日, DeepSeekV3.1发布，宣布使用FP8架构增强国产芯片适配性。9月16日《新闻联播》意外曝光了阿里平头哥的PPU芯片。其在显存容量和片间带宽上已超越英伟达A800，比肩H20。更关键的是，根据招银国际的数据，得益于国产7nm工艺与2.5D封装，PPU单卡成本较进口H20下降40%。 图：国产AI芯片信息 数据来源：山西证券，36氪整理 在PPU曝光仅两天后，9月18日，华为罕见地公布了昇腾芯片未来三年的详细演进路线。通过支持低精度计算、混合架构、互联带宽和算力翻倍增长，华为正从技术上实现全面追赶。不止于单卡性能，更重要的是，基于自研互联协议“灵衢”和昇腾950系列芯片的Atlas950 SuperPod，可以形成百万级规模的统一算力底座，各项性能超过英伟达下一代NVL144和2027年的NVL576，成为全球最强算力集群。 图：华为昇腾芯片进展 数据来源：长城证券，36氪整理 而产品性能的突破也加速了国内算力基建国产化解决方案的部署。8月底，百度昆仑芯在中国移动集采中拿下三个标包第一，中标规模达到10亿级。 这更像一面镜子，清晰地折射出本土AI芯片厂商正在加速蚕食英伟达的市场份额。IDC数据显示，2024年，英伟达在中国的市占率从85%降至70%，而本土 AI 芯片品牌的出货量超过 82 万张，市场份额显著提升至30%。 图：英伟达中国市占率持续下滑 数据来源：IDC，36氪整理 而Bernstein预测，2025年英伟达在中国AI芯片市场的份额将进一步降低到54%，同期本土厂商份额显著增长，且呈现百花齐放、多元竞争的新格局。 图：国内AI芯片市场格局演变 数据来源：Bernstein，36氪整理 历史的镜像：手机芯片的“通用”到“定制”之路 当前中国AI芯片的定制化浪潮，与过去十余年手机芯片的发展历程极为相似。 在智能手机发展的早期，芯片的主导者是高通、联发科等通用芯片厂商。这些芯片方案的优势是具备高度的兼容性和标准化特性，可以大幅降低手机厂商的研发门槛，使其可以快速布局智能手机业务，抢占市场先机。 然而，随着行业的迭代，通用芯片的弊端也开始显现。 一是，手机芯片长期被高通、联发科等少数企业垄断，导致手机厂商在供应稳定性上长期受制于人，并需要承担高昂的额外费用，对利润造成挤压。以“高通税”为例，苹果每售出一台iPhone就需要交付高通售价5%的专利费，2016年苹果支付的专利费用高达28亿美元，占当年利润的6%。 二是，通用芯片的架构设计无法完全匹配手机厂商的产品迭代规划和定制化需求，导致产品性能提升滞后，且难以形成软硬件一体的协同效应，弱化了用户的使用体验。 三是，核心硬件上的趋同使得手机厂商只能针对摄像头、屏幕等外部环节做“堆料”创新，难以形成真正的差异化壁垒和品牌溢价，阻碍了品牌的高端化进展。 正是基于这些明显的缺陷，以苹果为代表的头部厂商走上了芯片自研之路，推动智能手机芯片从“通用”向“专用”的过渡。 2010年，苹果推出首款自研芯片A4，奠定了此后 iPhone 在智能手机领域的王者地位。A系列芯片采用自研架构和先进制程工艺，并与IOS系统调度逻辑紧密配合，实现了软硬件的全面优化。不仅保证了iPhone硬件性能的持续领先，也形成了基于软硬协同的独特技术生态，让iPhone的使用体验上一骑绝尘，为苹果构筑了难以复制的护城河，成为其长期稳居高端智能手机第一梯队的关键。 在苹果取得成功后，华为也紧随其后开启了自研芯片之路。 2013年，华为通过海思半导体自研麒麟芯片，整合了华为在通信、AI和影像处理方面的核心技术，不仅优化了整体性能也使其在5G时代具备了先发优势。更重要的是，麒麟芯片与鸿蒙系统的深度融合，为华为手机构建了强大的生态护城河，让其彻底摆脱了手机“组装厂”的标签，凭借差异化优势在国内高端市场站稳了脚跟。 而更深远的影响在于，依靠定制化芯片两家公司减少了对外部供应商的依赖，从根本上优化了成本结构。而且以此所形成的“软硬一体”生态优势，也使其品牌溢价持续提升，为其带来了更可观的利润空间。2024年，苹果iPhone业务毛利率接近40%，远高于行业平均毛利率水平。 国产AI芯片的“华为时刻” 当前，中国AI芯片的“去英伟达化”浪潮，正是对手机芯片发展历程的一次深度复刻。 从本质上看，AI芯片的国产化和定制化，既是出于供应链安全性的考量，更是AI从训练转向推理后，行业的必然选择。 随着大模型迭代速度的趋缓，市场需求正从“疯狂堆算力”转向更务实的商业化应用落地。这种背景下，AI的重心也从“训练”转向“推理”。根据英伟达 CEO 在 2026 财年第一财季业绩会时的发言，AI 推理 token 的生成量在过去一年激增了 10 倍。 与训练相比，推理任务对算力需求有所降低，但对成本、功耗和延迟的要求更高。英伟达的通用GPU虽然性能强大，但其成本高、能效低，且存在高延时问题，因此并不能完美匹配推理任务需求，尤其是国内阉割版较高的成本致使其性价比大打折扣。 这种市场需求的变化，直接推动了国内芯片行业的定制化之路。 从适配度上看，与通用 GPU 相比，定制芯片去除了大量冗余功能从而在执行特定任务时，能在功耗、成本和延迟上实现数量级的优化。对于需要大规模、高并发、低延迟的AI 推理任务来说，效率远高于通用 GPU。 图：通用芯片与定制芯片的对比 数据来源：民生证券，36氪整理 而本土芯片设计及供应链的进一步成熟，也为国产芯片性能加速追赶国际水平提供了底气，使得AI算力基建转向国产解决方案成为可能。 正如智能手机时代的苹果和华为，中国的AI玩家已经不再满足于仅仅购买英伟达的通用GPU，而是开始尝试外购+自研两条腿走路。 一方面，在训练领域，依靠国际先进芯片的高性能实现模型迭代，为进一步的自主化保留时间窗口；另一方面，加速自研定制化芯片并积极适配国内外主流大模型，在能效、特定场景优化等方面寻求差异化优势，并通过软硬件的深度协同，优化效率和成本。 这预示着，中国AI产业正从单纯的算力消费者，转变为自主的生态构建者。这不仅是应对外部压力的防御性策略，更是中国科技产业迈向更高价值链的必然选择。

9月23日，在前一天股价“一字板”涨停的背景下，当天立讯精密再度冲击涨停。 据统计，最近一周立讯精密股价最高涨幅超过了29%，市值最高更是暴涨超过了1100亿元。进入九月份以来，立讯精密股价涨幅接近40%。 前有工业富联股价暴涨，后有立讯精密股价狂飙。 果链龙头们，究竟为什么会被市场认可，其股价飙升背后的逻辑是什么？能否支撑立讯精密、工业富联目前的估值？ 实际上，其股价暴涨背后，是和一则重磅合作有关。 此前，《上海证券报》援引了The Information报道，OpenAI与立讯精密签署协议，将共同打造一款消费级设备，这将是OpenAI第一次AI硬件尝试，而立讯精密则会成为这款设备的第一个中国合作商。 示意图 过去很长一段时间，立讯精密对外的标签一直都是“果链巨头”，从财务的角度，今年上半年超过70%的营收都来自苹果这一家公司。和苹果的深度捆绑，让立讯精密从营收10亿元出头的电子消费代工厂，一步步成长为如今年营收超2500亿元的消费电子巨头。 然而，体量快速增长背后，立讯精密严重的“苹果依赖症”也一直被诟病，尤其“果链”企业的遭遇，让市场一度对立讯精密等企业都望而却步。 为了消除企业对大客户的依赖，立讯精密也一直在寻找除消费电子以外的第二增长曲线，例如发力新能源汽车。财报显示，今年上半年立讯精密的汽车互联产品及精密组件实现营收86.58亿元，营收占比为6.95%。 从整体规模来看，新能源汽车板块虽然已经具备一定的规模性，但和消费电子978亿元的营收、78.55%的营收占比相比，汽车互联产品及精密组件业务的体量仍然较小。如今，立讯精密牵手OpenAI共同打造消费级设备，这会否成为立讯精密新的增长曲线？又能否缓解立讯精密的“苹果依赖症”？ “时机”已到 选择大于努力，选择正确的方向永远比埋头苦干更加重要。 回头看立讯精密的发展历程，其之所以能成为如今的消费电子巨头，跟此前两次正确的选择有着密不可分的关系。 立讯精密的创始人王来春，曾在1988年进入深圳海洋精密电脑接插件厂工作，这是富士康在大陆开设的第一家工厂。10年后，王来春在工厂已经做到了课长位置，这也是富士康大陆工厂能达到的最高职位。 但王来春并不满足于此，1999年其从工厂辞职，随后收购香港立讯开始独立创业。 起初，香港立讯的业务以电子连接线、连接器等电子产品为主，老东家富士康老板郭台铭在此时伸来了援手，其将富士康消化不完的订单给了王来春，后来还直接入股了立讯精密。 立讯精密招股说明书显示，郭台铭的弟弟郭台强旗下的富港电子，是立讯精密的第三大股东。现在往回看，接受富士康的帮助并被其入股是立讯精密作出的第一次关键选择，也是正确的选择。有了富士康的帮助，立讯精密快速发展壮大，营收从2007年的3.51亿元飙升至2010年的10.11亿元。 立讯精密 2010年，立讯精密成功登陆深交所。上市后，王来春不再满足于只做富士康完不成的订单，于是其将目光放到了手机巨头苹果身上。 2011年，立讯精密收购了昆山联滔60%的股权，顺利切入苹果供应链，获得了ipad连接线订单；2016年，立讯精密收购苏州美特，切入声学领域，开始为承接苹果AirPods订单做准备。2016年9月，苹果推出新款无线耳机AirPods，由于AirPods对工艺的极高要求，前无线耳机代工厂台湾英业达在良品率上迟迟达不到标准，于是立讯精密抓住了这个机会，在通过把良品率提升到接近100%后，顺利地从英业达手里抢来了AirPods的订单。 对于立讯精密而言，主动切入苹果产业链是其第二次关键选择，而这一选择自然也是正确的。在切入苹果产业链后，随着业务来往越来越紧密，立讯精密承接的订单越来越多，体量相比于承接富士康业务时上了一个大台阶。 从最直观的营收和净利润来看，在2010年还未切入苹果产业链时，立讯精密的营收和净利润分别为10.11亿元和1.158亿元；来到2024年，立讯精密的营收和净利润已经增长至2688亿元和133.7亿元，仅苹果带来的营收就达1901.39亿元。 如今，立讯精密或许将要迎来其发展史上的第三次重要转折点。近期，有消息称，OpenAI与立讯精密签署协议，将共同打造一款消费级设备。根据媒体报道，目前这款设备仍处于原型研发阶段，被设计为口袋大小的便携形态，搭载先进的上下文感知系统，并深度整合ChatGPT背后的大语言模型。这款设备将是OpenAI第一次AI硬件尝试，而立讯精密则会成为这款设备的第一个中国合作商。 从目前全球市场来看，AI的风口已经吹起，和此前不一样的是，AI不再被局限在特定的场景和适用范围，大模型的落地，对算力需求几何倍数的增长，都标志着这个行业已经开始由概念走向成熟。 作为本世纪至今最大的风口之一，如果能抓住这次机会，大概率可以一飞冲天。目前，工业富联市值已经越过了1.2万亿的门槛，立讯精密的市值近期也超过了5000亿元。这是市场的肯定，也是对于其未来预期的认可。搭上AI，未来的增长空间已经打开。 AI的星辰大海 自立讯精密与OpenAI合作的消息传开之后，其便被推到了聚光灯下。 从股价走势来看，资本市场显然对这次合作非常看好，9月23日，在前一天股价“一字板”涨停的背景下，当天立讯精密再度冲击涨停。月内，立讯精密股价更是暴涨近40%，市值一度突破了5000亿元大关。 当然，虽然资本市场对于立讯精密的认可度非常高，但与OpenAI的合作背后实际上不确定因素还是存在的。 从时间线上梳理，OpenAI真正开始布局AI硬件是从今年5月开始。当时，OpenAI以约65亿美元的高价收购了硬件初创io Products。这笔收购不仅为OpenAI这家全球最大的AI独角兽带来了设计能力，更为其补齐了产品化短板。 对于这笔收购，媒体给出的评价是“相当于当年的苹果收购NeXT”，对于OpenAI来说也是同样的逻辑，通过这笔收购，OpenAI从“只做软件”的AI公司转变为“软硬结合”的新物种。 诚然，OpenAI的实力十分强劲，但其布局AI硬件满打满算也不过四个多月的时间，想要在这么短的时间内打造出可以落地的产品难度很大，因此立讯精密与OpenAI的合作其实还只处于“炒预期”的阶段。 示意图 另外，OpenAI主要是基于先进的AI交互技术来设计产品，大概率将会是智能眼镜类型，但其实苹果在这一领域早有布局，例如苹果此前就已经推出了增强现实（AR）和虚拟现实（VR）眼镜，但产品都未能大规模推向市场，可见想要推广AI产品难度很大。 再从立讯精密的角度来看，即便OpenAI推出的新硬件大获成功，作为供应链的立讯精密也必须承受不小的压力。从与苹果的合作来看，想要和互联网巨头合作并不容易，其先决条件是良品率和成本优势，若要一直保持这些优势，公司必然需要大量的资金投入研发。 数据显示，近几年立讯精密的研发投入不断增加，其中2024年的研发费用高达85.56亿元，要知道2024年立讯精密的净利润也才133.7亿元。而在研发之外，立讯精密还需要投入大量的固定资产，比如根据OpenAI的硬件来新建产线等，这意味着立讯精密又要进行大额的资本开支。 当下，在主要为苹果代工生产的情况下，立讯精密财务压力并不算小。以2024年为例，立讯精密的投资活动产生的现金流量净额为-356.6亿元，固定资产和投资性房地产折旧为103.3亿元。另外，2024年立讯精密的资产负债率为62.16%，总负债为1391亿元，流动性负债高达1275亿元，其中仅短期借款一项就高达558.4亿元，而同期立讯精密的货币资金为585.6亿元，货币资金刚好覆盖掉短期借款。 整体来看，立讯精密与OpenAI合作固然是一大利好，但合作还处于起步阶段，尽管未来的AI的星辰大海想象空间无限，但是短期财务压力也不容忽视。此前，立讯精密已准备在港交所上市，如若顺利，那么对于立讯精密而言，眼前的难题都可以迎刃而解。

IT之家 9 月 27 日消息，科技媒体 ZDNet 昨日（9 月 26 日）发布博文，报道称 OpenAI 推出名为 GDPval 的全新 AI 评估基准，旨在衡量前沿模型在真实经济价值任务中的表现，以弥补学术测试与实际应用间的差距。 尽管当前大量 AI 工具涌入市场并承诺提升生产力，但其在企业中的实际应用效果却参差不齐。为解决 AI 模型在学术基准测试与真实世界表现之间的脱节问题，OpenAI 于周四发布了一套名为 GDPval 的全新评估体系，其核心目标是“衡量 AI 在具有经济价值的真实世界任务中的表现”，从而为行业提供一个更贴近实践的评判标准。 GDPval 的设计深度模拟了真实工作场景。它覆盖了对美国 GDP 贡献最高的九大行业中的 44 个职业，共计 1320 项具体任务。这些任务由平均拥有 14 年相关领域经验的专业人士创建，确保了其真实性和复杂性。 IT之家援引博文介绍，与传统依赖文本提示的评测不同，GDPval 要求 AI 模型处理文件、生成幻灯片和格式化文档等多模态交付物，以此更真实地检验模型在实际工作环境中的综合能力。 在首轮测试中，OpenAI 邀请行业专家对多个前沿模型的输出进行盲评，其中包括自家的 GPT-5、GPT-4o，以及 Anthropic 的 Claude Opus 4.1、谷歌的 Gemini 2.5 Pro 等。 评测结果出人意料：Claude Opus 4.1 凭借在文档格式、幻灯片布局等“美学”方面的出色表现，成为综合性能最佳的模型；而备受关注的 GPT-5 则在特定领域知识的“准确性”方面拔得头筹。 该研究还揭示了 AI 模型性能的飞速进步与巨大的成本优势。数据显示，从 2024 年春季发布的 GPT-4o 到预计 2025 年夏季发布的 GPT-5，模型性能提升超过一倍。 更引人注目的是，研究发现前沿模型完成 GDPval 任务的速度比行业专家快约 100 倍，成本也仅为后者的百分之一。 不过，OpenAI 强调，这些数据仅反映了纯粹的模型推理成本，并未包含现实工作中必要的人工监督、迭代和集成步骤。 OpenAI 也坦诚 GDPval 目前存在局限性。作为一个初期版本，该基准主要进行一次性任务评估，尚无法衡量模型处理需要多轮修改的复杂项目或应对充满模糊性的现实工作的能力。 例如，它无法评估模型根据客户反馈修改方案或处理数据异常等动态、交互式的任务。OpenAI 表示，未来的迭代将覆盖更多行业和更难自动化的任务，并会发布部分数据集供研究人员使用。

奥特曼投下震撼弹：五年后AI将全面超越人类，到2030年诞生的「超级智能」甚至能攻克「量子引力」难题。人类智力的霸权时代，已进入倒计时。 一图看透全球大模型！新智元十周年钜献，2025 ASI前沿趋势报告37页首发 倒计时开始！ 奥特曼把「超级智能」实现的时间线拉到了2030年。 5年后，AI将全面超越人类。 他在接受德国《世界报》采访时表示： 我可以肯定地说，到2030年底之前，如果我们没能开发出能够完成人类自身无法企及任务的超级智能模型，我会感到非常意外。 他还抛出了一个极具争议的新标准： 几年后的某一天，一个名为GPT-8的系统，平静地告诉你，它攻克了量子引力——那个困扰了爱因斯坦之后所有物理学家的终极难题。 它不仅给出了答案，更能向你娓娓道来其思考过程、灵感来源，以及它为何决定研究这个课题。 这能算是AGI吗？ 在和量子计算教父David Deutsch的对谈中，奥特曼抛出这个问题。 David Deutsch也不得不承认，这将成为一个潜在的基准。 假设GPT-8能够解决量子引力问题，它将有资格成为真正的AGI。 自动播放 倒计时开启，AI五年后超越人类 刚刚在柏林领取了声誉卓著的阿克塞尔·斯普林格奖，奥特曼紧接着就投下了一颗震撼弹。 在一次深度专访中，他给出了一个惊人预测：到2030年，人工智能将在所有维度上超越人类。 「超级智能何时会出现？」当被问及这个终极问题时，奥特曼的回答平静却极具颠覆性。 「在很多方面，GPT-5已经比我更聪明了，」他淡然说道，「至少在我看来，它也比许多其他人更聪明。」 奥特曼认为，我们正处在一个奇特的过渡期： AI模型已经能在许多认知任务上超越人类，但在物理世界和常识理解上却仍有短板。 然而，这条进步的曲线将「保持极其陡峭的态势」。 他为我们设定了两个关键的时间节点： 首先，是2026年底。他预计届时会出现的新模型，其能力之强，将让我们今天的人们「大吃一惊」。这暗示着，从GPT-4到GPT-5，再到未来的迭代，其能力跃迁将是非线性的，是指数级的。 而真正的转折点，他定义为「AI能够做出人类无法独立完成的科学发现」的时刻。这才是他眼中「真正称得上是超级智能」的开端。这个时刻何时到来？ 「我敢肯定，」奥特曼斩钉截铁地说，「到这个十年末，也就是2030年前，如果我们还没能拥有那种能力超凡、能完成人类自身无法完成任务的模型，我会感到非常惊讶。」 五年。这就是奥特曼为人类智力霸权时代划定的最后期限。 工作的终结，还是任务的革命？ 如果AI的进化已成定局，那么人类在社会中的角色将何去何从？ 对于「多少工作会被取代」这个老生常谈的问题，奥特曼提供了一个全新的思考框架： 不要思考「工作岗位」，而要思考「任务」。 「我可以轻易地想象一个世界：在不远的将来，当今经济活动中30%到40%的任务都将由AI执行。」他预测道。 这意味着，几乎每个人的工作内容都将发生根本性改变。 一些旧工作会消失，大量新工作会涌现，但更核心的变化在于，我们与AI的协作将成为常态。 这种变革速度将远超历史。 他引用数据说，社会上一半的工作岗位每75年就会更替一次，而AI将把这个周期急剧缩短。 那么，作为一名新晋父亲，他会如何为自己的孩子规划未来？ 「掌握『如何学习』这项元技能，学会适应，学会在巨变中保持韧性，」奥特曼给出了他的答案，「我坚信，人与人之间的连接与互动，依然会是生活的核心。」 在奥特曼看来，洞察他人需求、创造价值、发挥创造力的愿望是无穷无尽的。 就像工业革命时人们看着机器取代体力劳动一样，每一代新人都会利用新工具，创造出上一代人无法想象的未来。 AI无法编码的「关怀」 在AI无所不能的未来，人类是否还有存在的价值？ 奥特曼认为，答案是肯定的，而且这个价值就隐藏在我们最基本的情感之中。 人与人之间的相互关怀、对彼此行为的关注程度，以及人们渴望与他人互动的强烈意愿。我认为在AI的世界里，这些品质将愈发重要。 AI是一个不可思议的工具，但使用工具的「人」——我们的意图、洞察力和同理心，将变得前所未有的珍贵。 像慈爱的父母，而非冷漠的主宰 当然，一个比人类更强大的智能体的存在，也带来了深重的忧虑。 批评者如Eliezer Yudkowsky认为，超级智能与人类的关系，将如同人类与蚂蚁一样，后者的生死取决于前者的一念之间。 对此，奥特曼并不认同。 他引用了联合创始人Ilya Sutskever的一个比喻，他认为这最能表达他的期望： 我希望一个通用人工智能（AGI）对待人类的方式，能像一位慈爱的父母。 的确，AI极其强大，即便没有恶意，也可能产生无法预料的后果。因此，将其与人类价值观「对齐」至关重要。 奥特曼承认：「我们显然犯过一些错误，而且未来我们还会犯更多错误。」 但在他看来，将与人类价值观对齐的工具交到人们手中，让世界去探索它的潜力，本身就是实现使命的最佳路径。 2030年，已经不再遥远。 而我们每个人，都已身处这场伟大变革的序章之中。 算力吞噬一切，万亿美元豪赌基建 与此同时，早已将目光投向了下一个十年的奥特曼，用一场史无前例的资本闪电战，重新定义了AI军备竞赛的规则与风险，为他数万亿美元的宏伟蓝图画上了第一笔。 这历史性的一周，始于一连串震撼性的合作公告： 周一：芯片巨头英伟达登场，承诺投入高达1000亿美元，用数百万颗GPU为OpenAI打造一座前所未有的算力心脏。 周二：OpenAI宣布与甲骨文、软银的合作升级，「星际之门」（Stargate）超级数据中心项目，将扩展为一个跨越多阶段、多地点的4000亿美元宏大工程。 周四：通过与数据分析巨头Databricks的正式整合，OpenAI将触角深入企业市场腹地，开启了商业化推广的全新篇章。 「我们需要17座核电站」 奥特曼的逻辑简单而粗暴：要实现通用人工智能（AGI），就需要指数级增长的基础设施。 而这个「指数级」，也有一个专属于它的物理量——「星际之门」项目需要17吉瓦的电力容量。 这是什么概念？它足以同时点亮1300万户美国家庭的灯火，约等于17座核电站的发电量。 在OpenAI描绘的蓝图中，这一切疯狂的投入都是对永无止境市场需求的必要响应，并且最终必将盈利。 据知情人士透露，公司内部的财务预测显示，到2029年，OpenAI有望实现1250亿美元的年收入。 然而，想要凭空变出17吉瓦的电力容量，绝非易事。 美国现有的电网早已不堪重负 燃气轮机的订单也已排到了2028年 建造一座核电站更是需要至少十年时间 可再生能源项目又时常受困于政治阻力 而这也让奥特曼成为了核能的坚定拥护者。 在他看来，无论是核裂变还是核聚变技术，都应大力发展，这样才能满足AI对高密度能源的渴求。 「我不觉得这有多疯狂」 在德州阿比林，「星际之门」的第一个项目现场，奥特曼指着眼前的建筑工地说道： 我想，每天使用ChatGPT的人根本想象不到背后需要付出什么。这里目前只完成了整个项目规划的10%。而我们计划要建10个这样的基地。 这种在旁人看来近乎疯狂的雄心，在一些投资者眼中却是通往胜利的唯一路径。 「我不觉得这有多疯狂。因为这对于赢得通往通用人工智能的竞赛而言，是生死攸关的一步，」 Menlo Ventures合伙人Deedy Das表示。 他认为，历史已经证明，AI的突破往往不是源于更聪明的算法，而是源于获取海量计算的能力。 「奥特曼的天赋之一就是能够洞察指数级增长的趋势，并为此提前布局，」Das补充道。 可以说，OpenAI本周掷下的，是一场关乎未来的世纪豪赌。 它赌的是技术发展的必然趋势，赌的是市场需求的无限潜力，更赌的是自己撬动整个物理世界来支撑一个数字梦想的非凡能力。 这盘棋局，才刚刚开始。 一个彩蛋 在德国的访谈中，奥特曼还提到了最令人兴奋的启示之一，首次详细阐述了OpenAI在硬件方面的雄心。 在聘请了前苹果设计灵魂人物后，外界对此猜测纷纷。 对此，奥特曼透露：「假以时日，我们将打造一个小型设备系列。」 这并非简单的硬件迭代，而是对人机交互的第三次革命： 第一次是鼠标、键盘和窗口； 第二次是触摸屏； 而第三次，将由AI驱动。 计算机真正能够理解我们的意图，能够思考，这让我们得以重新想象使用计算机的意义。 想象一下，你可以给计算机下达一个复杂的指令，比如一个需要一天、一个月甚至一年才能完成的任务，然后完全放心地让它去处理，只在需要你协助时才来打扰你。 这将彻底改变我们当前不断在应用间切换、被通知打扰的工作模式。 「它们的外观肯定会很棒，」他笑着补充，「但这并非重点。我希望，如果我们做得足够出色，它们将改变使用计算机的意义，改变你的工作方式，以及你的娱乐和生活方式。」

凤凰网科技讯 9月27日，第四届全球数字贸易博览会25日在杭州启幕，多家顶尖数字科技企业汇聚一堂。展会期间，本土企业德适生物（DIAGENS）发布了其自主研发的医学影像通用大模型iMedImage，据称是目前全球参数规模最大的同类模型，并因此从300多个参评项目中脱颖而出，荣获本届数贸会的先锋奖（DT奖）。 德适生物有关负责人在首发首秀舞台发布“iMedImage的医学影像通用大模型” 德适生物在现场展示了这款大模型的强大能力。据介绍，iMedImage大模型基于8000万级别的医疗数据完成预训练，其技术特点在于广泛的适用性，能够支持CT、MRI、染色体等19种不同的医学影像模态，覆盖了超过九成的临床应用场景。现场演示中，该模型平台实现了从数据导入到专病模型生成的一站式自动化流程，大幅降低了技术门槛。与传统专科模型开发相比，利用iMedImage™构建一个新的专病模型，仅需数百例影像数据和数天训练时间，可使研发成本降低超过90%。 德适生物有关产品负责人为现场观众演示 除了发布AI大模型，德适生物还在展会现场展示了另一项核心技术成果——“全自动无人值守细胞实验流水线”。该设备能够将传统需要数周的细胞分析流程缩短至7天以内，准确率达到99.86%。凭借其高效与精准，该流水线的核心模块已被评为国际首台（套）装备。 市场数据表明，德适生物在特定细分领域已取得领先地位。2024年，该公司在中国染色体核型分析市场的占有率达到30.6%，位居行业第一，打破了过去由卡尔蔡司、徕卡等国际品牌长期主导的市场格局。 签约现场 展会期间，德适生物还宣布与武桐树、浪潮集团、中兴通讯签署战略合作协议，旨在共同加速AI技术在医学影像领域的科研转化与产业落地。

IT之家 9 月 27 日消息，科技媒体 The Verge 今天（9 月 27 日）发布博文，报道称 Meta 公司首席技术官安德鲁・博斯沃思（Andrew Bosworth）于近期首次深入披露，公司已将研发人形机器人（内部代号“Metabot”）提升至与 AR 同等重要的战略高度，这意味着未来将投入数十亿美元。 IT之家援引博文介绍，在首席执行官马克・扎克伯格（Mark Zuckerberg）的指示下，Meta 公司今年早些时候已成立一个专门的研究团队，专门攻克人形机器人的核心技术难题，标志着 Meta 正式入局这一前沿科技赛道。 博斯沃思强调，与行业普遍认知不同，Meta 认为人形机器人发展的真正瓶颈并非硬件，而在于软件。他以拿起水杯为例解释，现有机器人可以完成行走、奔跑甚至后空翻等动作。 然而，在执行拿起水杯这类需要精细力度的“灵巧操控”任务时，机器人极易因无法精确感知和控制力量而压碎杯子或打翻液体，解决这一软件难题是 Meta 当前的首要任务。 为实现这一目标，Meta 计划采取类似谷歌安卓的开放平台策略，公司并不追求成为主要的硬件制造商，而是希望开发一套强大的软件系统，并将其授权给其他机器人生产商。 博斯沃思表示，任何符合特定规格的机器人硬件，都可以搭载 Meta 的软件平台。这一模式旨在通过开放合作快速推动整个机器人行业生态的发展，让 Meta 成为行业标准制定者。 图源：Andrew Bosworth 的 Facebook 在技术路径上，Meta 新成立的超级智能 AI 实验室将与机器人团队紧密合作，共同构建一个能够模拟现实世界物理规律的“世界模型”。该模型旨在为机器人提供空间感知和精细操作的能力，弥补现有机器人“传感器回路”的缺失。 同时，博斯沃思对特斯拉通过视觉数据驱动机器人的方式提出疑问，认为机器人领域的数据采集难度远高于自动驾驶，这也是 Meta 选择自建基础模型的原因。 在人才方面，为确保项目成功，Meta 已招揽了一支星光熠熠的技术团队。该团队由自动驾驶公司 Cruise 的前 CEO 马克・惠顿领导，并成功吸引了被誉为“当今最伟大机器人专家”的 MIT 教授金相培（Sangbae Kim）加盟。 此外，多位在 Meta 工作超过十年的资深工程师也已加入该项目，共同构成了推动 Meta 人形机器人战略前进的核心力量。

IT之家 9 月 27 日消息，消息源 Billbil-kun 昨日（9 月 26 日）在 Dealabs 上发布博文，曝料称索尼将于 9 月 30 日在欧洲市场推出改良款 PlayStation 5 Pro（下文简称 PS5 Pro）游戏主机，产品型号为“CFI-7121”。新款主机将沿用经典的外观设计，并保留原有的 2TB 存储容量。 外观方面，IT之家援引博文介绍，新款 PS5 Pro 游戏主机沿用现有设计。在硬件配置方面，与有所缩水的 PS5 Slim 不同，新款 PS5 Pro 在核心存储容量上并未妥协，消费者可以预期其将继续配备 2TB 的存储空间。 更重要的是，消息强调这款新机型将带来一些性能上的改进。不过，这些改进具体体现在哪些方面仍是一个未知数，可能涉及处理器性能、图形处理能力、散热效率等。

IT之家 9 月 27 日消息，科技媒体 liliputing 昨日（9 月 26 日）发布博文，报道称精英电脑（ECS）在其官网更新产品线，正式上架了 Liva Z11 Plus 迷你主机页面，揭晓了其完整的硬件规格。这款迷你主机机身紧凑，尺寸为 114.4 x 114.4 x 54.5 毫米，适合空间有限的办公或家庭环境。 性能方面，Liva Z11 Plus 提供了强大的处理器选项。用户可在英特尔 Meteor Lake 架构的酷睿 Ultra 5 125H、Ultra 7 155H，以及下一代 Arrow Lake 架构的酷睿 Ultra 5 225H 和 Ultra 7 255H 之间进行选择。 IT之家援引博文介绍，机身内置两个 SODIMM 内存插槽，Arrow Lake 型号最高支持 96GB 的 DDR5-6400 内存，而 Meteor Lake 型号则最高支持 96GB 的 DDR5-5600 内存。 在存储配置上，该主机通过一个 M.2 2280 和一个 M.2 2242 插槽，支持安装两块 PCIe 4.0 x4 高速固态硬盘。 此外，机内还预留了一个 M.2 2230 接口，用于安装无线网卡，确保网络连接的灵活性。这种双硬盘加独立无线网卡的配置，在同类迷你主机中极具竞争力。 接口配置是 Liva Z11 Plus 的另一大亮点。它配备了两个传输速率高达 40Gbps 的 USB4 Type-C 接口、一个 20Gbps 的 USB 3.2 Gen 2x2 Type-C 接口，以及多个 Type-A 接口。 视频输出方面，它提供两个 HDMI 接口，支持双 4K 显示。网络方面则同时配备了 2.5Gb 和千兆双有线网口。值得注意的是，该机并未设置 3.5mm 音频接口，用户需通过 USB 或 HDMI 端口外接音频设备。 IT之家暂未发现该迷你主机售价和发售时间信息。

IT之家 9 月 27 日消息，Meta 宣布推出 Vibes 短视频平台，该平台最大的特点就是其中所有内容都是 AI 生成的，目前已在北美、澳大利亚、新西兰、英国及部分欧洲市场上线。 据介绍，与其让现有的短视频平台充斥 AI 生成内容，Meta 更倾向于为 AI 提供一项独立舞台，Vibe 平台因此而生，用户可以在相应平台应用中使用文字描述生成视频，并发布在站内供他人欣赏取用。用户还可以将他人的短视频进行混合（Mix），再加入自己的创意和风格，生成新视频。 Meta 表示，当前 Meta 旗下 AI 已支持语音聊天、图像生成、AI 眼镜内容互联等各种特性。而 Vibes 的推出将进一步扩展 Meta 的人工智能功能边界。

IT之家 9 月 27 日消息，GoPro 于 9 月 23 日推出了 MAX 2 旗舰运动相机，支持真 8K 全景拍摄。目前该产品国行已上架京东，商品页显示定价为 3998 元，将于 10 月 11 日首销。 据介绍，MAX 2 的最大亮点莫过于其原生 8K 全景拍摄能力，通过双镜头 360° 全景相机模式，MAX 2 能够呈现 3500 万像素的画质，带来真正的 8K 分辨率 360° 视频，有效分辨率比其他运动相机高出 21%。前置或后置镜头均可拍摄 4K 60 帧 180° 超广视角视频，其他运动相机视角范围仅 170°。 MAX 2 还新增了可替换式镜头设计，用户可以在户外手动更换镜头，无需工具，即换即拍。 MAX 2 支持高画质高帧率，升级 5.6K60+8K30 格式，拍摄超清晰、更流畅；支持 3 倍慢动作，4K 100 帧，实现 360 视频中高达 3 倍慢动作；支持拍摄 2900 万像素的高质量 360° 照片，后期再选取角度构图。 MAX 2 支持 10-Bit 色深，能够记录 10.7 亿种色彩。配合 GP-Log 模式 300Mbps 比特率，为用户提供更大、更专业的后期调色空间。 MAX 2 提供了三种安装方式，包括兼容快拆式磁吸底座、内置折叠快拆扣以及 1/4-20 螺纹接口，可搭配标准相机配件使用。 MAX 2 配备了升级的 6 颗麦克风，能够捕捉 360° 立体声。用户可以通过连接 Apple AirPods、蓝牙耳机或无线麦克风进行旁白录制，甚至远程下达语音指令。不仅具有先进的降风噪能力还能在相机进水后迅速排水，以保证声音清晰。 MAX 2 能够以 2900 万像素超高分辨率的 360° 照片捕捉房屋内的细节，只需几分钟即可完成房屋的虚拟导览创建。 MAX 2 配备了 1960mAh 的 Enduro 电池，超大容量确保远离续航焦虑，即使在低温环境下也能正常拍摄。 MAX 2 支持 360°8K 夜景模式、360°8K 延时摄影、360° 移动延时摄影、360° 定时拍摄、第一视角 + 自拍模式自由切换、MAX HYPERSMOOTH + 地平线锁定超强防抖，还支持 5 米防水、时间码同步、内置 GPS 功能、MotionFrame 模式、第一人称视角模式、AI 智能追踪技术、CameraFx 特效、先拍摄再构图。 MAX 2 还推出了全新配件系列，包括 1 米碳纤维杆、80cm 漂浮式延长杆、带锁 1/4-20 安装卡扣、碳纤维延长套装、MAX2 USB 传输转口等。

IT之家 9 月 27 日消息，小米 17 / Pro / Pro Max 手机于今天 10 点首销，定价为 4499 元起，据小米手机官方微博，系列机型（全系）开售 5 分钟，刷新 2025 年国产手机全价位段新机系列“首销全天销量、销额纪录”。 官方表示，相应首销数据来源于小米数据中心及行业第三方数据报告，销售为支付口径。销售新纪录指 2025 年国产新机系列首销销量、销售额第一。统计 2025 年 1 月 1 日至 9 月 27 日之间发布的国产智能手机产品系列，上市后 24 小时内销量、销售额数据。统计时间截止 2025 年 9 月 27 日 10:05:00，数据来自第三方调研机构。 ▲ IT之家开箱：小米 17 Pro

IT之家 9 月 27 日消息，消息源 @achour_hm 昨日（9 月 26 日）在 X 平台发布图文，分享了 One UI 8.5 系统泄露版细节，表明三星将为 Galaxy S26 系列等手机引入多项专业级相机工具。 IT之家援引博文介绍新功能主要包括两方面： 一是在系统自带的视频编辑器中集成支持 LUT（色彩查找表）的，大幅简化 Log 格式视频的调色流程； 二是在原生相机应用中加入了 3D 拍摄功能，用户无需额外应用即可录制空间视频。 三星已在 Galaxy S25 系列开始引入 Log 视频拍摄功能，并将其下放至 Galaxy S24 Ultra。 在 LUT 支持方面，Log 视频画面色彩通常情况下偏灰，为后期调色提供更大空间，而 LUT 则如同照片滤镜，是一系列能快速改变 Log 视频风格的色彩预设。 泄露的视频显示，系统内置了包括标准、大片、惊悚和浪漫喜剧等多种 LUT 风格，这将大幅简化专业视频的后期制作流程。 另一项重大升级是原生相机应用将直接支持 3D 视频与照片的拍摄，此前实现该功能通常需要借助第三方应用。开发者在 One UI 8.5 的相机应用代码中发现了关于“3D 拍摄”和名为“APV（高级专业视频）”新格式的引用。 代码同时暗示该功能存在一定限制，例如可能仅支持主摄像头，且在光线不足时会发出警告。新增的 APV 格式视频，未来或可在相册应用中直接转换为通用的 HEVC 格式。

作者 | 陈骏达 编辑 | 云鹏 智东西9月27日报道，近日，月之暗面正在小规模灰度测试Kimi的Agent模式“OK Computer”。OK Computer的目标是通过更多轮次推理、更多工具调用、更多token消耗，带来更多智能，月之暗面将其定义为一款“全栈助理”。 在OK Computer模式下，Kimi将拥有自己的虚拟电脑，可以连续工作几十分钟，一步一步自主完成需求调研、规划、分析、设计、开发等环节。 OK Computer工作界面，左侧为聊天框，右侧为虚拟电脑（图源：智东西） 与传统依赖人工预设工作流的方式不同，OK Computer背后是月之暗面的原生Agent模型Kimi K2，能应对更多任务场景和突发情况。 借助端到端强化学习技术，Kimi K2掌握了文件系统、浏览器、终端、代码、图片生成、音频生成等20多种工具的使用方式，拥有完成复杂任务所需的内在知识。 官方Demo中，OK Computer能够直接交付功能模块丰富的多页面网站、移动端友好的Web应用以及可编辑的高品质演示文稿等产出物，也能够把几十万行的Excel 数据进行可视化、交互式呈现。 目前，过去两年曾经给予Kimi打赏鼓励的用户，将优先获得OK Computer的体验席位，这部分用户打开网页版Kimi即可收到邀请。 月之暗面称，Agent模式下单个任务的token消耗量可达常规对话模式的几十倍，OK Computer会根据服务器负载情况逐步扩大灰度测试范围。智东西也对OK Computer的表现进行了体验。 一、一手体验海量数据分析能力，把英伟达投资策略捋清了 获得OK Computer模式体验机会的用户，在Kimi首页输入框的左下角能找到OK Computer模式的切换按钮，点击后即可使用。 官方提供了OK Computer模式下的一些模板提示词，如果想体验其能力，又不愿意撰写复杂提示词，可以直接选用这些模板。 智东西从中选择了一项数据可视化任务，要求Kimi从雅虎财经获取英伟达过去两年的股价和财报数据，并分析股价的暴涨是否主要发生在财报发布前后、比较估值（市盈率P/E）与标普500科技板块的平均值。 此外，Kimi还需模拟在每次财报发布前一周买入，发布后一周卖出的交易策略，长期来看是否盈利。 设计风格方面，提示词要求Kimi采用低饱和度的英伟达品牌色，保持布局简洁和谐，仅使用纯色（无渐变），并通过优雅图标提升清晰度。 收到任务后，Kimi会在右侧呈现它在虚拟电脑中进行的各类操作。在开始任务之前，它一般会撰写待办事项，对任务流程进行全面规划，然后再正式执行。 开启OK Computer模式后，Kimi会列出其进行的每一步操作，包括使用数据源、使用文件、使用iPython、使用部署工具等等。分析完成后，它还用简洁的语言给出了关键发现，并将分析图表和结论做成了一个完整的网站，耗时5分钟左右。 可以看到，Kimi给出的网页完成度较高，数据可视化清晰，跳转逻辑正确，还提供了JSON格式的分析数据。 智东西核验了页面中部分关键数据的正确性，如英伟达市值、股价等等。在我们的抽查范围内，数据基本无误，不过英伟达的市盈率与雅虎财经上显示的数据有出入。 这一任务考察的能力类型众多，OK Computer模式下的Kimi需要从指定来源抓取正确数据和对应时间，理解提示词中谈到的各种金融术语，还需要利用Python进行数据分析，并将结果按照风格要求可视化。如果是人工完成，可能需要耗费数小时。 我们将官方提示词中的企业从英伟达改为AMD，切换了比较的基准，Kimi同样能给出类似质量的分析结果，这在某种程度上也印证了其能力不是完全靠“背题”实现的。 不过，OK Computer并不是市面上唯一一款具备类似能力的Agent，我们也将这一任务交给了Manus。 可以看到，Manus的执行风格更偏向直接上手做，收到任务后直接就开始查询财经数据的API了。Manus最终交付了一份MarkDown文档，以及四张数据图表。 Manus的报告内容更为宏观，在具体数据的呈现上比OK Computer更少，报告长度也更短，任务耗时比OK Computer长。数据可视化方面，其图表的美观程度和OK Computer相比还有一定差距。 二、擅长PPT、多功能网站开发，多位网友给出好评 月之暗面介绍，OK Computer已掌握的工具集包括列待办事项、写Python代码、操作终端、浏览网页、文字搜索、图片搜索、图片生成、音频生成、接入专业财经数据源、网站部署等。 在该公司的内部测试中，OK Computer目前擅长的任务类型，包括多功能网站原型开发、海量数据分析与可视化、高品质演示PPT制作等。 x平台上的一名科技博主分享，他用OK Computer打造了一个功能完备的星座网站。这个网站可以帮助用户了解每个星座的特征，还可以比较两个星座之间是否匹配。其设计风格也与网站的主题较为匹配。 OK Computer生成的星座网站（图源：Gadgetify） 还有网友分享，自己用OK Computer打造了一个文档比较网站，可以看到这一网站设计简洁美观，这位网友反馈完成率还不错。 官方Demo中，借助OK Computer，Kimi还打造了一份对电影《2001太空漫游》视觉元素的深度解析PPT，要求仅使用电影原图与影视和学术深度解析文章。 Kimi会先设定计划，搜索电影原图素材和关键场景的图片，搜索电影深度解释和学术研究资料，经过深度研究和素材资料收集，然后才开始按照视觉规范制作PPT。 最终，Kimi可以交付一份演示文稿，既可以在线分享，也可以下载到本地。 结语：从问答机器到全栈开发，大模型竞逐Agent能力 月之暗面称，未来他们会为OK Computer模式带来更丰富的工具选项和自定义工具能力，也支持连接更多外部应用，让Kimi可以完成更多类型的任务。 这也顺应了行业内的一大趋势：通用大模型正从知识问答阶段、生产力工具阶段迈向通用Agent阶段。未来，谁能率先在工具生态整合、长时任务执行、可靠性和合规性上建立优势，谁就可能在新一轮竞争中占据先机。