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OpenAI启动5000亿美元“星际之门”计划，德州首个AI数据中心投运 OpenAI携手甲骨文在得克萨斯州启动了5000亿美元“星际之门”项目的首个数据中心。9月23日，OpenAI、甲骨文以及为该项目提供资金支持的软银宣布，将在美国德克萨斯州、新墨西哥州、俄亥俄州以及中西部一个未披露地点新增五个“星际之门”项目站点。此举将使该计划的总规模在未来三年内达到近7吉瓦的电力容量和超过4000亿美元的投资，其中包括OpenAI与甲骨文之间已有的3000亿美元协议。据报道，位于德克萨斯州阿比林的旗舰站点已经投入运营。该站点配备了甲骨文的云基础设施和英伟达的芯片机架，是OpenAI庞大算力版图中的第一块实体拼图。OpenAI首席财务官Sarah Friar表示： 德州阿比林园区最终有望扩展至超过1吉瓦的容量，足以为约75万个美国家庭供电。 史无前例的建设规模应对算力短缺星际之门项目的首个数据中心选址德州阿比林，目前一栋建筑已投入运营，另一栋即将完工。Friar强调，项目建设的规模是为了满足OpenAI模型运营所需的算力需求。她表示： 我们看到的是大规模的算力紧缺，没有足够的算力来完成AI能够做到的所有事情。 Friar进一步指出，当前进行的建设是为了确保2026年能够上线算力，届时将采用英伟达下一代Vera Rubin芯片。她表示： 人类历史上从未有人以如此快的速度建造数据中心。 据报道，“星际之门”未来将成为OpenAI所有基础设施项目的代号。通过与CoreWeave及其他合作伙伴的共同努力，这些公司表示，其有望在2025年底前完成10吉瓦总容量的承诺，进度已领先于原定计划。复杂的融资结构支撑这一庞大建设计划的是一个复杂的资金网络。Sarah Friar解释称，虽然甲骨文等公司正在帮助建设提供资金，但OpenAI最终将以运营费用的形式为这些算力付费。Friar透露，OpenAI今年的营收预计将达到130亿美元，公司计划利用自身的现金流和债务融资来支付建设费用。面对质疑，Friar以互联网发展的历史作为类比，认为技术繁荣时期需要大胆的基础设施押注。她表示： 当互联网刚起步时，人们总觉得我们过度建设了，建得太多了，但看看我们今天所处的位置吧。 此外华尔街见闻提及，英伟达通过股权投资来启动该项目，但随着其GPU的部署，英伟达也将为其提供的所有芯片获得报酬。这种融资模式也引发了外界对于其“循环融资”的质疑，即供应商（如英伟达）直接投资于项目，而项目本身又是为了购买该供应商的产品。政治与经济影响“星际之门”项目不仅是商业布局，也带有显著的政治和经济色彩。OpenAI和甲骨文最早于今年1月在白宫与美国总统特朗普共同公布了此项目。Friar称特朗普为“这个AI时代的总统”，并指出华盛顿在将该技术定位为经济引擎和国家安全优先事项方面所扮演的角色。从经济影响来看，甲骨文表示，该项目每天将雇用超过6000名建筑工人，并提供近1700个长期工作岗位。此外在周二发布的一份关于其基础设施计划的文件中，OpenAI写道，其数据中心的建设有助于通过新技术重塑美国电网，并帮助美国发挥全球影响力。这表明，OpenAI的愿景已超越技术本身，意图在全球地缘政治和经济格局中扮演更重要的角色。
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DeepSeek成了硅谷最大的“不能说的秘密” 出品｜虎嗅科技组作者｜陈伊凡编辑｜苗正卿头图｜Web Summit提供在旧金山，正在运行着一个中国模型，“这可能是硅谷最大的‘不能说的秘密’。”与帕迪·科斯格雷夫（Paddy Cosgrave）刚见面，他就一面展示着他上一秒在DeepSeek上询问的问题一面解释，那些压根不做AI的公司，全在跑DeepSeek的本地化版本。“既然有它，谁还愿意掏钱去用OpenAI或Anthropic？” 帕迪·科斯格雷夫 帕迪·科斯格雷夫是Web Summit（全球网络峰会）的CEO兼创始人，Web Summit是欧洲最大的科技峰会，也是全球最大规模科技活动之一，至今已经创办了第16年，见证了多次科技浪潮的涌动。如今，这个全球科技峰会已汇聚了超过100万名与会者，特斯拉创始人兼CEO马斯克、OpenAI创始人山姆·奥尔特曼、著名物理学家斯蒂芬·霍金、加拿大前总理特鲁多、美国前副总统戈尔、黑石集团联合创始人苏世民、美国最大风险基金之一凯鹏华盈的合伙人Mood Rowghani等都曾是这个峰会的演讲者。 Web Summit现场 我们在张江科学城对面的希尔顿酒店简短会面，他刚在浦江创新论坛上发表了演讲。帕迪·科斯格雷夫的中国行密集而紧凑，上周他在北京、广州、深圳，这周飞到上海，接下去还有杭州的行程——他恨不得把中国最具创新动力的城市都跑个遍。在许多场合，帕迪·科斯格雷夫都称AI的科技竞赛中国将超过美国，这不仅取决于核心期刊的高引数据，还包括了硅谷大量公司中华人员工的数量。“即便在美国，新冒头的AI初创骨子里也‘很中国’。”帕迪·科斯格雷夫说。谈话发生之时，全球的风险投资和资本疯狂向AI涌入，在这个领域创造出一个又一个十亿、甚至百亿的独角兽，在短时间内实现了千万甚至上亿的年经常性收入，这在过去难以想象。“这是AI时代的红利。”许多投资人如是说，只要产品出来就有人用，就能产生收入。我们聊起Lovable——这家欧洲增长最快的AI独角兽，在8个月的时间里达到了1亿美金的年经常性收入（ARR），这个速度甚至超过了美国的变成独角兽Cursor，这一次的WebSummit，Lovable的联合创始人Anton Osika也将作为演讲者之一。帕迪·科斯格雷夫说，即便如Lovable这样的欧洲公司，内部的文化是“997”——“他们认定，想跑赢中国人就得比中国人更拼。”除了AI，帕迪·科斯格雷夫说，中国的下一波浪潮肯定是软实力。他兴奋地展示了在深圳看到的一家文创店，那是一家制作中国传统香薰的品牌。这趟来中国，帕迪·科斯格雷夫还有另一个任务——买Labubu，他前不久与Scale AI的创始人Alexandr Wang聊天，这家数据标注公司在前不久接受了美国科技巨头Meta143亿美元的投资，Alexandr Wang也加入了Meta。在与Wang的聊天中，帕迪·科斯格雷夫说，他们除了聊各自的生活，Alex告诉他自己收集了多少个Labubu的盲盒。“我可不能空着手回爱尔兰。”帕迪·科斯格雷夫说。“去中国看看吧，那里正在突破几乎每一项技术的边界。”在浦江论坛的演讲上，帕迪·科斯格雷夫说。 “DeepSeek刚出来那会，几乎整个旧金山（企业）都在用它” 虎嗅：生成式AI发展至今，最令你印象深刻的中国AI公司是什么？为什么？帕迪·科斯格雷夫：DeepSeek，它完全免费，你知道吗？他们居然真的用它训练出了模型，而且成本仅为西方模型的一小部分。性能更优，价格更低，简直令人惊叹。没错，它在各个层面都震撼了西方的根基。哇，这到底是什么？Deep Seek刚出来那会儿，到整个2月份、3月份，几乎整个旧金山（的企业）都在用它。甚至那些压根不做AI的公司，全在跑DeepSeek的本地化版本。既然有它，谁还愿意掏钱去用OpenAI或Anthropic？这可能是硅谷最大的“不能说的秘密”。他们悄悄在本地部署了一份，神不知鬼不觉——客服、后台，全跑在DeepSeek上。既然成本低到尘埃里，又何必再去给别家送钱？虎嗅：你也每天会用吗？我以为你会常用ChatGPT或者Claude。帕迪·科斯格雷夫：我认为DeepSeek更胜一筹，我宁愿用DeepSeek，至少给我一丝“不那么透明”的安全感。虎嗅：你之前说过，中国在这场AI竞争中会胜出，这个判断基于什么？帕迪·科斯格雷夫：我记得早在2017年左右，彭博做采访，问我觉得哪家美国AI公司能最终胜出——那会儿压根没几家像样的。我答：AI领域胜出的公司，取决于几家尚未诞生的中国公司。对方一脸“怎么可能”。理由很简单。翻开顶级AI/ML期刊的引用榜，中国学者的高被引论文一路陡升，欧美却近乎横盘。科研是产业化的先行指标；谁在今天产出最多顶尖研究，明天就最可能把成果变成商业化的创新案例。如今看来，剧本正按页码走。即便在美国，新冒头的AI初创骨子里也“很中国”——打开硅谷公司的人才花名册，最常见的那一栏国籍，写的并不是American，而是中国。AI终将像电一样，以近乎零的边际成本普及。真正稳赚的是提供“电网”的公司——算力、带宽、存储、能源。模型再惊艳，本质只是一只数学筛子：把数据倒进去，靠统计规律漏出推断。数学公式没有国籍，也注册不了专利；只要算力管够，任何团队都能复现、压缩、蒸馏，把别人的“秘方”还原成自己的“家常菜”。于是越往后，模型拼的是规模、价格、服务，壁垒会越来越低。世界各地总会有公司赚到一些钱，但我认为长期来看，能值几百亿（美元）、几千亿（美元）的公司不会太多。美欧在AI领域存在明显的泡沫，未来几年，许多富豪将损失惨重。美国对华实施的芯片及相关组件出口管制，甚至强制全球供应商跟进，使得大批中国初创企业在与西方AI公司竞争时，如同单手应战。即便如此，像DeepSeek这样的中国企业仍绕过可获硬件的限制，取得令人瞩目的突破——类似例子还有不少。一旦中国初创企业能够充分获得全球顶尖的半导体、最好的GPU，局面将更加精彩；而这一天很快就会到来，因为这些芯片未来也将在中国本土制造。 “想跑赢中国人就得比中国人更拼” 虎嗅：你接触了许多创业公司，欧洲的公司、美国的公司和中国的初创公司，它们之间有什么不同？这一场AI浪潮欧洲也跑出了非常不错的公司，比如Lovable。帕迪·科斯格雷夫：Lovable内部的文化是“997”——他们认定，想跑赢中国人就得比中国人更拼。于是干脆997，我估计中国团队下一步会升级到“998”，凭空再挤出一天来。若说差异，其实谈不上：大家都在最前沿猛冲。不过最近几个月，无论中西，都开始意识到LLM和Transformer的天花板。西方学界早有人预警，比如NYU那位把AI公司卖给Uber的教授，四年前，在Web Summit，乔姆斯基（虎嗅注：语言学家诺姆·乔姆斯基）断言“堆算力、堆GPU、堆数据”的边际收益必将递减。当时没人听，还嫌他唱衰。结果上周《纽约时报》上他直接撰文放话：“老子早说对了。”中国估计也会经历类似心路历程：一开始进步神速，大家半年等一款新模型，以为离AGI又近一步，结果改进只是“还不错”，谈不上“石破天惊”。所以，即便中国AI公司更可能最终称雄，我也不认为我们离所谓的通用人工智能更近了多少——眼下不过是些有趣的应用，距离AGI仍是原地踏步。虎嗅：从2009年创办Web Summit至今，你经历了移动互联网的科技浪潮、AlphaGo激起的创新，这些过去的科技浪潮和这一次的AI浪潮是否有一些不同？具体在哪里？帕迪·科斯格雷夫：首先是速度与资金规模史无前例。西方初创公司拿到的估值、融资额、ARR（年度经常性收入）都创下纪录。1亿美元、2亿美元、8亿美元——因为采用速度太快，能力看起来太震撼。但就在这几天，OpenAI公布的新数据却显示：企业端的日活似乎在下滑，个人对ChatGPT的使用仍在攀升。最初企业一窝蜂“必须上AI”，现在开始摸到这一代工具的边界。所以，我虽然看好个人订阅继续增长，但企业支出能否持续被打上问号。内部落地的大模型应用，远没有想象中那么完美。人类对有限性与终局命运一向着迷，科幻里机器超越并取代人类的末日叙事反复出现。自行车比人跑得快，拖拉机早已替代农田人力——每轮技术革命都有人惊呼“机器要统治世界”，几乎成了一种“宗教式”焦虑。只是这一次，浪头确实高得多。 “（中国AI公司）先走出去，气氛远比你想象的宽松“ 虎嗅：中国很多AI公司都在出海，你对他们有什么建议？帕迪·科斯格雷夫：可别忘了——美国初创去欧洲，会先把欧洲当成“另一个星球”；欧洲公司登陆美国，也照样觉得处处不一样。就算在欧洲内部，不同的欧盟国家也绝非“一个市场”：文化、法律、监管条条框框各不相同，瑞士这种非欧盟国家更是微妙。所以，对中国公司我有啥建议？——先走出去，别的再说。DeepSeek、华为、比亚迪在西方年轻人心里掀起的冲击是实打实的。民调里看得清楚：35岁以下越来越多把“中国”当成未来。年轻人本来就是新技术的首批用户，如今又赶上对华免签，成群结队飞成都、飞深圳，夜里掏出手机一拍，评论区全在问“这是哪座城市？”——“成都。”——“成都在哪儿？”这种现场冲击力，比任何公关稿都管用。DJI就是例子，西方根本拿不出能打的无人机，大家默认“除了大疆还能买谁？”20岁的大学生刷的是TikTok里的重庆夜景，他们心里的中国完全是另一版本。所以，中国公司只管出海，气氛远比你想象的宽松。三月初我们在旧金山做活动，一票明星初创的CEO几乎人手一份本地化DeepSeek——开源模型拖下来，客服、后台全跑通了。既好用又免费，干嘛还去给OpenAI交租？虎嗅：这波AI浪潮中，跑出了许多年轻创业者，甚至辍学开公司，你怎么看？帕迪·科斯格雷夫：说实话，我不吃“少年天才”这套叙事。统计数据告诉我们：第一次创业成功率最高的年龄是42岁——正好是我现在的年纪。媒体喜欢19岁高校辍学、一夜估值十亿美元的爽剧，观众也爱看，但平均值不会说谎。更稳妥的路径是：先钻进一家好公司，把行业摸透，把自己练成靠谱的领导，再出来单干——成功率反而高得多。虎嗅：你见过一些年轻创业者吗？和他们聊过吗？帕迪·科斯格雷夫：Alexandr Wang，Scale AI的创始人，Alex就是典型——曾经最年轻的白手起家亿万富翁。虎嗅：你们聊了什么话题？帕迪·科斯格雷夫：我们聊了他收集了多少个Labubu的盲盒。虎嗅：今年webSummit你最想邀请谁？帕迪·科斯格雷夫：Labubu（泡泡玛特）的创始人。中国的下一波大浪潮肯定是软实力：电影、动漫、玩具、文化。你看日本就知道，日本最初先出口技术，70年代后开始猛抓设计，把设计做成国家名片。我家八岁娃听说我要去中国，第一句就是：“太好了，记得带个Labubu回来！”——他才八岁啊！我问他还有别的中国牌子吗？他想了半天：“没了，就要Labubu。”这说明什么？中国的文化出口拐点已经到了。我前阵子在深圳随手拍了一家店，他们做香水，那盒子精致得我怀疑人生——这工艺、这美感，放全球都是顶流，他们怎么做到的？文化这东西是“软”的，但一旦形成潮流，比硬件还猛。Labubu不是第一个，也不会是最后一个，后面会跟出一整批中国IP，年轻人会觉得“中国太酷了”，主动想飞过去看看——当年日本就是这样圈粉的。本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4783777.html?f=wyxwapp
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阿里深夜炸场：首个端到端全模态 AI 模型 Qwen3-Omni 发布开源 IT之家 9 月 23 日消息，又是熟悉的深夜，阿里云今日发布并开源了全新的 Qwen3-Omni、Qwen3-TTS，以及对标谷歌 Nano Banana 图像编辑工具的 Qwen-Image-Edit-2509。Qwen3-Omni 是业界首个原生端到端全模态 AI 模型，能够处理文本、图像、音频和视频多种类型的输入，并可通过文本与自然语音实时流式输出结果，解决了长期以来多模态模型需要在不同能力之间进行权衡取舍的难题。 Qwen3-Omni 是原生端到端的多语言全模态基础模型，其核心特性主要包括： 跨模态最先进表现：通过早期以文本为核心的预训练和混合多模态训练，模型具备原生多模态能力。在实现强大音频与音视频性能的同时，单模态的文本与图像效果保持不降。在 36 项音频 / 视频基准测试中，22 项达到了最新水平，其中 32 项在开源范围内处于领先；在自动语音识别（ASR）、音频理解与语音对话方面表现可与 Gemini 2.5 Pro 相当。 多语言：支持 119 种文本语言、19 种语音输入语言以及 10 种语音输出语言。 语音输入语言：英语、中文、韩语、日语、德语、俄语、意大利语、法语、西班牙语、葡萄牙语、马来语、荷兰语、印尼语、土耳其语、越南语、粤语、阿拉伯语、乌尔都语。 语音输出语言：英语、中文、法语、德语、俄语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、日语、韩语。 创新架构：基于 MoE（专家混合）的“思考者–表达者”设计，并结合 AuT 预训练以获得强大的通用表征能力，同时采用多码本设计以将延迟降至最低。 实时音频 / 视频交互：低延迟流式交互，支持自然的轮流对话和即时的文本或语音响应。 灵活控制：可通过系统提示词自定义行为，实现细粒度控制与轻松适配。 精细音频描述： Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner 已开源，这是一个通用型、细节丰富、低幻觉率的音频描述模型，填补了开源社区在该领域的空白。 IT之家附官方地址： GitHub：https://github.com/QwenLM/Qwen3-Omni 抱抱脸：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-omni-68d100a86cd0906843ceccbe 魔塔：https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Omni-867aef131e7d4f Demo：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-Omni-Demo TTS 即文本转语音，阿里云此次发布的 TTS 支持 17 种音色选择，每一种音色均支持 10 种语言。其中不仅包含多国语言，有：普通话、英语、法语、德语、俄语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、日语、韩语；还支持了更多中国方言：闽南语、吴语、粤语、四川话、北京话、南京话、天津话和陕西话。 此外，Qwen3-TTS-Flash 在多项评估基准上均取得了 SoTA 的表现，超越 SeedTTS、MiniMax、GPT-4o-Audio-Preview、Elevenlabs，特别是在语音稳定性和音色相似度。延迟对比Qwen3-TTS-FlashQwen-TTS并发数双卡 12 并发双卡 6 并发首包延迟（单并发）97ms200ms首包延迟（满并发）420ms733ms首包大小（满并发且越大越好）320ms190msRTF（单并发）0.300.43RTF（满并发）0.510.72 官方地址： Demo：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS-Demo 博客：https://qwen.ai/blog?id=b4264e11fb80b5e37350790121baf0a0f10daf82&;amp;amp;amp;amp;amp;from=research.latest-advancements-list Qwen-Image-Edit-2509 是 Qwen-Image 月度迭代升级版本，和字节前几天发布的即梦 4.0 图像模型一样主要是一致性上巨大提升。与 8 月份发布的 Qwen-Image-Edit 相比，Qwen-Image-Edit-2509 的主要改进包括： 多图像编辑支持：对于多图像输入，Qwen-Image-Edit-2509 基于 Qwen-Image-Edit 架构，并通过图像拼接进一步训练，以实现多图像编辑。它支持各种组合，如“人 + 人”、“人 + 产品”和“人 + 场景”。目前在 1 到 3 张输入图像时表现最佳。 增强的单图像一致性：对于单图像输入，Qwen-Image-Edit-2509 显著提高了编辑的一致性，特别是在以下方面： 改进的人像编辑一致性：更好地保留面部身份，支持各种肖像风格和姿势变换； 改进的产品编辑一致性：更好地保留产品身份，支持产品海报编辑； 改进的文字编辑一致性：除了修改文字内容外，还支持编辑文字字体、颜色和材质； 原生支持 ControlNet：包括深度图、边缘图、关键点图等。 官方地址： 博客：https://qwen.ai/blog?id=7a90090115ee193ce6a7f619522771dd9696dd93&;amp;amp;amp;amp;from=research.latest-advancements-list 魔塔：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-Edit-2509 抱抱脸：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit-2509 GitHub：https://github.com/QwenLM/Qwen-Image 另外，Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-FP8 和 Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-FP8 也已经开源： 抱抱脸：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d 魔塔：https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a
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外媒：反垄断案又启，美国计划拆分谷歌数字广告业务 中新经纬9月23日电 据美联社23日报道，在转移了美国司法部对其在线搜索非法垄断的攻击后，谷歌正面临另一次拆分其互联网帝国的尝试，审判重点是其在数字广告中的滥用策略。 周一在美国弗吉尼亚州亚历山大市联邦法院开庭的审判围绕美国地区法官莱昂妮·布林克马 (Leonie Brinkema) 宣布谷歌部分数字广告技术为非法垄断的有害行为展开。法官发现，谷歌一直在从事扼杀竞争的行为，损害依赖该系统获得收入的在线出版商。 报道称，谷歌和美国司法部将在接下来的两周内出庭，在“补救”审判中提供证据，最终布林克马将就如何恢复公平的市场条件做出裁决。 报道提到，“补救措施的目的是采取必要措施来恢复竞争，”朱莉娅·塔弗·伍德 (Julia Tarver Wood) 在周一美国司法部反垄断部门的开场白中说。伍德声称，谷歌正在以一种与自由市场竞争背道而驰的方式操纵市场。伍德说：“作弊的手段隐藏在计算机代码和算法中。” 报道显示，谷歌的律师Karen Dunn反驳说，政府提出的补救措施是鲁莽和激进的，政府正试图将谷歌完全排除在竞争之外。无论法官如何裁决，谷歌都表示将对早些时候将广告网络标记为垄断的决定提出上诉。 报道提到，该案于2023年提起，威胁到谷歌在过去17年中为推动其占主导地位的数字广告业务而建立的复杂网络。数字广告销售不仅占谷歌服务部门为其母公司Alphabet Inc.创造的3050亿美元收入的大部分，也是数千个网站赖以生存的命脉。 报道称，如果美国司法部获胜，布林克马将命令谷歌出售其部分广告技术，谷歌律师警告说，这一提议将“给消费者和互联网生态系统带来破坏和损害”。美国司法部则辩称，拆分将是削弱多年来一直扼杀竞争和创新的垄断的最有效、最快捷的方法。谷歌认为，已经对其“广告管理器”系统进行了足够的更改，包括提供更多的选项和定价选项，以解决布林克马在其垄断裁决中指出的问题。 报道还提到，围绕谷歌广告技术的法律纠纷反映了该公司最近经历的另一场摊牌，此前另一位联邦法官谴责其占主导地位的搜索引擎是非法垄断，并于今年早些时候举行了补救听证会，以考虑如何制止不当行为。该案中，美国司法部还提议进行严厉打击，要求谷歌出售其流行的Chrome浏览器，但美国地区法官阿米特·梅塔在本月早些时候发布的一项决定中决定，在人工智能技术重塑搜索市场的情况下，需要进行不那么剧烈的改组。尽管谷歌并不完全同意Mehta的决定，但这一裁决帮助Alphabet的股价创下新高。自梅塔做出决定以来，Alphabet股价上涨了20%，使其成为第四家市值达到3万亿美元的上市公司。Alphabet股价周一下跌约1%，收于252.53美元。(中新经纬APP)
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豪掷7100亿！英伟达联手OpenAI打造超级AI数据中心，美国或将诞生万亿算力帝国 OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman，英伟达CEO黄仁勋，OpenAI CEO奥尔特曼英伟达千亿AI投资再度引起行业关注。9月23日消息，英伟达（NVIDIA，NASDAQ:NVDA）和OpenAI今晨宣布达成合作，为OpenAI的下一代AI基础架构部署至少10吉瓦的英伟达系统，用于训练和运行其下一代模型，从而实现超级AI部署。同时，英伟达计划在新系统部署期间向OpenAI投资高达1000亿美元（约合人民币7100亿元），第一阶段预计将于2026年下半年上线。根据协议，OpenAI还将与英伟达合作，成为其 AI 工厂增长计划的首选战略计算和网络合作伙伴。而且，OpenAI和英伟达将携手优化OpenAI模型和基础架构软件以及英伟达硬件和软件的路线图。据悉，英伟达和OpenAI将在未来几周内敲定新一轮战略合作的细节。“这是一个巨大的项目，”英伟达CEO黄仁勋周一对CNBC表示，10吉瓦相当于400万至500万张图形处理器（GPU）卡，约等于英伟达今年的出货总量，是去年的两倍。OpenAI联合创始人兼CEO奥尔特曼（Sam Altman）表示：“一切始于计算。计算基础设施将成为未来经济的基础，我们将利用与英伟达合作构建的基础设施，创造新的AI突破，并大规模赋能个人和企业。”受此消息影响，9月22日美股，英伟达股价一度涨超4%。截至美股收盘，英伟达收涨逾3.9%，创下历史新高，总市值达4.46万亿美元。 同时，该消息也刺激整个美股上涨。周一，费城半导体指数收涨将近1.6%；标普500指数收涨29.39点，涨幅0.44%，报6693.75点，今年第28次创下新高；道琼斯工业平均指数收涨66.27点，涨幅0.14%，报46381.54点，继续创收盘历史新高。获超万亿支持，OpenAI走向“算力帝国” 这项1000亿美元的投资合作将分阶段实施。根据新协议，一旦双方就OpenAI收购英伟达系统达成最终协议，英伟达将首先投资100亿美元。同时，第一阶段数据中心的能耗为1吉瓦，将于2026年下半年部署，投资将以当时的估值为准。后续资金则会随着GPU部署使用量的提升逐渐向OpenAI支付，确保投资与实际建设进度同步。而这一美国智能算力中心将采用英伟达最新的Vera Rubin平台，用于训练和运行OpenAI的下一代模型，最终目标是加速实现“超级智能”。今年8月，黄仁勋在财报电话会议上告诉投资者，建设1吉瓦容量的数据中心的成本在500亿至600亿美元之间，其中约350亿美元用于购买英伟达芯片和系统。以此计算，10吉瓦能给英伟达带来3000亿-4000亿美元的收入。 事实上，在此之前，OpenAI短短一周内还拿下甲骨文、微软、博通等超过万亿元的投资合作。 9月10日，甲骨文股价单日暴涨36%，创下32年来最大单日涨幅，主要由于OpenAI和甲骨文签署的一项5年3000亿美元（约合人民币2.1万亿元）的“天价”云服务合同。 9月11日，微软与OpenAI悄然签署了一份非约束性谅解备忘录，为后者的公司重组开绿灯，同时重申了二者的云服务“独占”模式的结束，也意味着微软将持续推进OpenAI应对昂贵的算力成本。 据报道，OpenAI还与博通合作自研ASIC芯片项目，预计将于明年投产，届时将提供模型推理层面应用。 加上此次英伟达1000亿美元的投资，OpenAI正在走向万亿“算力帝国”。早在2022年ChatGPT横空出世后，微软迅速跟进，在2023年将算力和现金的总投资追加至130亿美元。微软为OpenAI提供了强大的算力支持，OpenAI在AI技术上突飞猛进，而OpenAI又被微软纳入各项云服务产品中，可以直接调用。如今，ChatGPT每周大约有7亿人使用，其运行和开发需要极为庞大的算力。而在昨天，奥尔特曼透露，未来几周将推出一些新的“算力密集型”产品。英伟达投资之前，OpenAI在最近的第二轮融资中被软银、微软等多家机构投资百亿美元，公司估值高达5000亿美元。另据The Information报道 ，OpenAI预计2029将耗资1150亿美元，这一数字比该公司之前的估计高出约800亿美元。这一增长中，对自有数据中心服务器芯片和设施的投资将是其现金消耗的主要原因。奥尔特曼表示，英伟达和微软成为“被动”投资者和该公司“最重要的合作伙伴”。“在接下来的几个月里，你应该对我们抱有很大的期望，”奥尔特曼表示，“OpenAI必须做好三件事：我们必须进行出色的AI研究，我们必须制造出人们想要使用的产品，我们必须弄清楚如何应对这一前所未有的基础设施挑战。”黄仁勋表示，英伟达的投资是“对已宣布和签约的所有事项的补充”。“从第一台DGX超级计算机到ChatGPT的突破，英伟达和 OpenAI 十年来一直相互推动。此次投资和基础设施合作标志着我们迈出了新的一步——部署10吉瓦电力，为下一个智能时代提供动力。”黄仁勋称。对此，伯恩斯坦分析师Stacy Rasgon表示，“一方面，这有助于OpenAI实现计算基础设施方面的一些宏伟目标，也有助于英伟达确保这些目标得以实现。另一方面，过去人们就曾提出过‘循环’（circular）问题，而此次投资将进一步加剧这种担忧。”但Requisite Capital Management执行合伙人Bryn Talkington认为，这笔交易意味着，英伟达向OpenAI投资了1000亿美元，OpenAI随后又把这笔钱返还给了英伟达。“我觉得这对黄仁勋来说非常有利。”“这笔交易可能会改变英伟达和OpenAI的发展， OpenAI在软件方面的领先地位巩固英伟达在芯片领域的垄断地位。这可能会使英伟达在芯片领域的竞争对手或OpenAI在模型领域的竞争对手更难扩大规模，”Doyle, Barlow & Mazard 律师事务所的反垄断律师Andre Barlow表示。据报道，OpenAI在2030年的研发投入（主要是算力成本）将接近总收入的50%，有望成为美国科技行业算力投入、研发投入最高的公司。DeepSeek V3.1模型采用国产算力，中美加速AI算力竞争 此次OpenAI、英伟达的投资合作，恰逢DeepSeek-V3.1-Terminus 版本发布数小时之后。9月22日，DeepSeek宣布线上模型完成升级，当前版本号DeepSeek-V3.1-Terminus，包含思考模型和非思考模式两个版本，上下文长度均为128k，用户可以在线体验。据介绍，此次更新在保持模型原有能力的基础上，针对用户反馈的问题进行了改进。其中，deepseek-chat、deepseek-reasoner分别对应DeepSeek-V3.1-Terminus的非思考、思考模式。同时，3.1版本进一步优化了Code Agent与Search Agent的表现，非思考模型输出长度默认4K，最大8K，思考模型输出长度默认32K，最大64K。使用价格方面，DeepSeek-V3.1-Terminus模型百万tokens输入（缓存命中）0.5 元，缓存未命中则为4元，百万tokens输出价格达12元。而与此同时，9月19日，华为全联接大会2025期间，华为技术有限公司与浙江大学联合发布了国内首个基于升腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型。据浙江大学计算机科学与技术学院院长、区块链与数据安全全国重点实验室常务副主任任奎介绍，在算力平台搭建方面，团队首次实现基于昇腾千卡算力平台的千亿级参数满血版大模型安全训练，系统性地解决了训练环境中的关键问题，构建了服务器间环境依赖同步、数据与权重共享、协同训练推理等一系列开发工具。目前，模型已在多个社区全面开源。任奎表示，测试结果表明，在MMLU、GSM8K、CEVAL等通用能力基准测试中，DeepSeek-R1-Safe相比于DeepSeek-R1的性能损耗在1%以内。更早之前，DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文，登上国际顶级期刊《Nature》（自然）杂志封面。文中指出， DeepSeek R1训练成本仅约29.4万美元（约合208万元）。目前几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白“终于被DeepSeek打破”。评审该论文的Hugging Face机器学习工程师Lewis Tunstall表示，R1是首个经历同行评审的大型语言模型，这是一个非常值得欢迎的先例；俄亥俄州立大学人工智能研究员Huan Sun表示，DeepSeek自发布以来几乎影响了所有在大语言模型中使用强化学习的研究。事实上，随着DeepSeek热潮，引发中美AI算力争夺，而中国AI算力需求正以年均300%的惊人速度增长。IDC与浪潮日前发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》提出，DeepSeek通过其先进的算法优化和高效的模型性能，激发了新的应用场景的需求，显著拉动了数据中心、端侧及边缘计算的应用发展。全球计算联盟（GCC）秘书处CTO苗福友预测，未来两三年，国内AIDC建设将以每年40%以上的增速逐年增长，随后慢慢趋于平缓，预计到2030年前后，年增长率或可降至10%左右。据国家数据局报告显示，截至2024年底，中国算力总规模达280EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），其中智能算力规模达90EFLOPS，占比32%。这相当于把全球80亿人同时变成超算，每秒每个人要完成超过3千万次计算，技术实力惊人。有机构预测，2025年中国智能算力规模预计增长超40%。国家数据局局长刘烈宏表示，中国算力排在全球第二，仅次于美国。目前，中国在用算力中心机架总规模超过830万标准机架，算力总规模达246EFLOPS（EFLOPS是指每秒进行百亿亿次浮点运算），位居世界前列；全国算力中心平均电能利用效率降至1.47，创建国家绿色数据中心246个；工业、教育、医疗、能源等多个领域算力应用超过1.3万个。不过，另据Epoch AI的分析，美国拥有全球四分之三的AI超级计算机算力，而全球其实只有12％的国家和地区拥有AI算力。因此，随着AI算力基础设施产业发展，全球对于包括GPU在内的AI算力需求不断增加。摩尔线程创始人兼CEO张建中近期表示，今天市场大概有超过700万张GPU计算卡的需求，来支撑每天输出的生成式AI和Agentic AI技术能力。而未来5年，AI算力需求仍将保持100倍增长。但以每一片晶圆大概产出20-30片有效算力计算，中国还有300万张GPU卡的产能缺口，产能还不太可能满足。张建中认为，从中短期来看，国内算力市场面临智能算力的短缺。据悉，截至2024年11月，全球已投运的智算中心项目近150个，在建和规划建设的智算中心近100个，但据浪潮人工智能研究院测算，中国智算中心平均算力利用率仅为30%。中信建投研报称，华为最新公布一系列即将上市和规划中的新品，如昇腾950PR/昇腾950DT、昇腾960和昇腾970三个系列产品，分别将于2026年第一季度和2026年第四季度，以及2027年第四季度、2028年第四季度上市，同时，华为发布Atlas 950超节点，支持8192张基于Ascend 950DT的昇腾卡，柜间采用全光互联，总算力大幅度提升，上市时间是2026年第四季度。因此，预计9月—10月我们将可能看到国内AI算力需求回暖，此外对于国内云服务厂商也建议重视。“我们可以想象一下，今天中国所有的晶圆制造工厂加在一起的产能都不到需求量的1/10。所以，如果国产GPU要发展，对于半导体生产制造来讲，我鼓励也呼吁整个产业界尽快转向先进技术，尽快让自己的工厂和所有的产品能够具备生产及评估的能力。”张建中提到，当前国产GPU芯片的制造端困境主要有三方面——国际高端芯片禁运、高端HBM存储限售、先进工艺制程限制。据SEMI统计，预计到2030年，在AI、物联网、机器人等技术助推下，全球芯片产业规模将超过1万亿美元。其中，中国AI芯片市场规模可能超过1.3万亿元，届时中国AI产业及相关行业价值高达10万亿元人民币。（本文首发于钛媒体App，作者｜林志佳，编辑｜盖虹达）
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“老登”应用，霸榜AI 定焦One（dingjiaoone）原创作者 | 王璐编辑 | 魏佳AI应用的争夺战，打到哪儿了？如果把整个AI行业想象成一座金矿：基础设施层（芯片、算力）相当于“卖铲子”，提供挖矿的基础工具；模型层（大模型研发）好比“卖地图”，告诉大家哪里有金子；而应用层是直接“下场淘金”，把金子变现。近两年AI应用的使用者越来越多，QuestMobile数据显示，截止到2025年8月，移动端AI应用用户规模达6.45亿，PC端达2.04亿。其中原生APP亿级应用的平均环比增速1.3%。何为“AI原生应用”？可以理解为它从设计之初就将AI作为核心驱动力，底层架构、运行逻辑、交互方式和商业模式都围绕AI能力进行创新，豆包、DeepSeek、ChatGPT、Perplexity等都属于这类，正因为其足够纯粹，也被认为是最能检验市场对AI接受度的产品类型之一。然而，我们对比多份榜单后发现，和国外创业公司不断孵化出头部AI原生应用不同，国内的榜单上靠前的产品大多来自大厂，有些还是老应用“加AI”的升级版，比如阿里的夸克、百度的文库等，真正由创业公司打造并冲进主流视野的原生AI应用并不多。看似热闹的AI应用赛道，实际上依然是大厂主导的游戏。为什么会出现这种情况？创业公司做AI应用，还有前景吗？ AI应用爆发，仍是巨头游戏 近两年，全球AI应用迎来爆发式增长，虽然目前没有明确统计数据，但从业者预估，全球AI应用数量已达数十万级别，它们大体可划分为TOB（面向企业）与TOC（面向大众）两大阵营。为了更好的观察AI应用的长线发展趋势，我们选取了2025年上半年国内AI应用的热度榜单作为参照（数据来源：Xsignal)。榜单前二十名的应用可分为三类：大厂原生应用（12个）、大厂老应用+AI（1个）、创业公司原生应用（7个），仅有约三分之一出自创业公司。前三名分别为豆包、DeepSeek和夸克，而进入前十名的创业公司原生应用，除了DeepSeek之外，仅有聊天辅助应用Lovekey键盘。一位投资人甚至指出，严格来说，DeepSeek也并非真正意义上的创业公司，它依托母公司幻方量化的资源与团队支持。这意味着，榜单上厮杀出来的创业公司比例还要更低。 为了进一步验证这一趋势，我们还选取了硅谷著名VC机构a16z发布的全球Top100AI应用榜单进行对比。需要说明的是，其统计的是iOS和Google Play的数据，因缺少Android市场的部分应用，所以和国内榜单上的AI应用排名有所区别，比如国内榜单排名靠前的腾讯元宝、360旗下的纳米AI搜索均没有上榜，与此同时，一些“大厂老产品＋AI”类应用出现在榜单前十中，比如美图在2008年推出的美图秀秀、字节在2020年推出的醒图。但无论是国内还是全球榜单，结果都显示：前三名没有变，大厂应用仍是主角。 澎湃发布的2025年全球百大值得关注的AI APP榜单也进一步印证了这一点。上榜的主要是硅谷科技巨头和国内互联网大厂产品，其中字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度四家企业的自有AI APP总数占比近四分之一，字节跳动以12款自有AI APP的数量位居榜首。综合这些榜单进一步分析，大厂在AI应用中的领先优势，一方面得益于类型优势。当前AI应用的热度分化明显，聊天机器人以绝对优势领跑，几乎所有国内大厂都在这一赛道押下重注，比如字节的豆包、腾讯的元宝、阿里的通义、百度的文小言。而大模型六小龙只有部分公司推出了聊天机器人产品。一位从业者解释，聊天机器人的通用属性让其能吸引大量用户，但也需要投入大量算力、数据标注和算法优化成本，这是部分创业公司没有做聊天机器人的重要原因之一。不过，换到其他类型，大厂AI应用的表现也整体好于创业公司。比如在虚拟角色、视频生成领域，字节的猫箱、快手的可灵的表现都领先于创业公司的同类应用，即便MiniMax的虚拟角色应用星野也表现不错，但也排在大厂之后。另一方面，一些AI新贵实则是“老将翻红”，大厂靠着AI让老牌应用再度起飞。比如阿里的夸克，百度的百度网盘、百度文库等，它们原本就拥有庞大的用户基数，如今套上AI的“新马甲”，又圈了一波热度。夸克升级为“AI超级框”后，强调AI对话、深度搜索及AI工具集成，覆盖写作、PPT生成、解题等场景，受到学生和职场人群的欢迎；百度网盘作为云存储工具，加入AI后具备一键将图片归类、生成字幕等功能，提高了使用者的效率；百度文库则是打工人最常用的工作工具之一，其2024年的营收比WPS还高，今年5月其“智能PPT”访问量一度拿下全球第一。 创业公司做AI应用，为什么后劲不足？ 其实，AI应用的格局，并不是从一开始就被大厂“垄断”的。在早期，创业公司的原生应用表现并不输大厂，“AI六小虎”凭借快速迭代和灵活打法，一度气势逼人。Kimi就曾在声量上盖过文心一言、豆包、腾讯元宝等大厂同类产品。但如今，赛道已经走到分水岭。多位业内人士认为，大厂逐渐占据主导，源自三方面主要原因：技术迭代、商业模式和生态入口。从事Agent应用算法方向研究的资深人士赵江杰解释，开发一个AI应用大致涉及三方面：算法侧、前端（交互界面）和后端（集成环境）。其中最重要的是算法侧能力的搭建，也就是大模型能力。现在，大模型的能力正在经历第三次迭代。ChatGPT的诞生代表着大模型进入1.0阶段（通用对话）；紧接着，通过与强化学习结合的后训练强推理模型是2.0阶段，以OpenAI的o1为起点，DeepSeek的出圈是标志性事件；今年随着Agent的爆发，大模型进入3.0阶段，以Agent能力作为模型重点突破的方向，在LLM+强化学习路线的基础上，继续扩展模型推理能力，使其具备更强的泛化性和通用性，以在现实场景的更多任务中推进Agent的落地。赵江杰表示，各家大模型在1.0阶段的能力几乎没有任何差异，在2.0阶段OpenAI和DeepSeek分别在闭源和开源领域占据先发优势，但后面各家大模型厂商也陆续赶上，而目前3.0阶段还在发展初期，面临RL大规模训练工程化挑战、长程规划以及可验证训练环境构建等问题，但像OpenAI的gpt-5，Google(deepmind)的Gemini deepthink已经开始展现出极强的推理能力，陆续在IMO、IOI等高难度数学国际竞赛上取得金牌，接近人类顶级水平。这也就意味着，在面临用户的常规任务时，各大模型都能很好的完成用户需求，只有复杂任务才会出现不同。在大模型能力差不多的前提下，场景挖掘与高质量数据，直接决定了AI应用的上限，而国内TOC场景的核心数据，集中在互联网大厂手中。随着用户复杂任务需求的增加，创业公司在此时逐渐失速。同时，未跑通的商业模式，也放大了创业公司的压力。赵江杰表示，AI应用的成本可分为前期人员开发、中期营销推广、后续运营维护，以及用户使用时消耗的算力。其中，API调用是最大的支出，虽然大模型厂商都在卷价格，但要支持海量用户请求，这仍是一笔高昂的费用。但目前TOC市场用户的付费意愿普遍低迷。“纵观国内平台型企业，从爱优腾（广告+会员）、抖音（广告）、淘宝（竞价排名）到美团（商家推广费），广告与流量变现仍是主流商业模式。让用户为AI应用直接付费，至今仍是一大难题。”一位AI行业资深投资人直言，目前国内消费者为AI TO C应用付费的路径，几乎走不通。 图源 / pexels 而OpenAI、Anthropic、Perplexity等创业公司能打造多款头部原生AI应用，与其C端用户对AI服务的付费接受度较高密切相关。OpenAI曾表示，ChatGPT今年预计能实现近100亿美元营收。相比之下，大厂可以将AI应用视为整体AI战略的一部分，短期内不必过于在意盈利。生态入口，则是大厂的另一张王牌。潞晨科技创始人尤洋表示，大厂本身具有品牌优势和庞大的流量池，比如字节的短视频、腾讯的社交和游戏、阿里的电商，天然具备海量分发渠道。短期内，它们也可以不考虑投入产出比，通过大量推流获取免费用户。更关键的是，大厂的非AI原生应用并不是“从零开始”，本来已经积累了一批用户，只需在原有产品基础上进行“AI升级”，就能在既有产品上收获用户，甚至凭借头部流量入口迅速登顶。比如，打出AI概念后，2024年12月，百度文库AI的MAU达9400万，同比增长216%，环比增长83%。而创业公司的原生应用要跑出来，全靠“冷启动”。比如Kimi曾靠投放短暂出圈，但缺乏长期留存手段，最终难以维持。去年，Kimi与豆包、文小言并称“AI原生三强”，AppGrowing数据显示，Kimi去年10月单月投放金额为2.2亿，整个Q4达到了5.3亿。但今年Q1，Kimi下载量环比下滑3.9%，月均下载量833.8万，一方面与DeepSeek的出现有关，另一方面也与投放力度下降相关，其Q1投放量仅1.5亿。尤洋直言：“可能大厂某一个产品单月的广告营销费用，比很多初创公司的融资总额还高。”在这样的现实下，创业公司的AI原生应用想要突围，难度可想而知。 AI应用市场，创业公司还有机会吗？ 即便AI应用迎来爆发式增长，格局也趋于稳定，但从整体来看，它的用户规模和变现潜力仍处于早期阶段。Sensor Tower发布的《2025年AI应用市场洞察报告》显示，今年上半年，全球生成式AI应用（AI助手+AI内容生成器）下载量达到17亿次，环比增长67%；应用内购买（IAP）收入接近19亿美元，同比增长100%+；用户累计使用时长156亿小时，相当于每天8600万小时，总会话次数4260亿次，人均约50次。这些数据表明，AI应用的用户粘性和付费意愿均在显著提升，整个市场远未到天花板。同时，技术门槛的降低也给了创业公司更多机会。从业者阿明介绍，在大模型的加持下，一个小型开发团队甚至个人开发者，在短短几天内就能开发出功能完整的AI应用。赵江杰也提到，今年以Cursor、Claude Code、Codex为代表的AI Coding产品发展非常快，受益于模型Coding能力和Agent能力的提升，现在的AI Coding产品的能力基本覆盖了全栈开发，通过prompt输入实现一句话编程(vibe coding)，完成中等难度复杂度以下的整体项目搭建，这可以让AI应用的开发周期大大缩短，可能一两天就能做出demo。在这样的背景之下，创业公司想要从中分一杯羹并非没有机会。赵江杰认为，创业公司决策链条短、行动迅速，能更专注地打磨单一产品，对市场变化和用户反馈的响应速度远超大厂。这种特性使创业公司更易避开与大厂的正面交锋，转而深耕垂直领域的细分场景。尤洋回溯AI浪潮前的整体应用的发展历程，觉得即便大厂占据了做AI应用的先天优势，创业公司也还有空间。“许多如今知名的大厂应用，最初也是作为初创产品厮杀出来的。比如PC时代，微软垄断操作系统，但诞生了Adobe、Autodesk等垂直软件巨头；移动时代，苹果、谷歌垄断手机系统，但诞生了无数细分领域的应用和如今的大厂：字节、腾讯、阿里、Meta等”。他认为，AI时代的生态会分层：基础层比如预训练前沿底座大模型、建设超大规模算力集群是少数厂商的游戏，应用层则由大厂和数千家创业公司瓜分。 图源 / pexels 当然，并不是所有的AI应用都有生存空间。他认为创业公司在做AI应用时，可以考虑是否同时满足以下三点：首先，场景高频刚需。比如教育学习、信息检索、内容创作都属于用户高频使用的场景，问答类的Perplexity、视频类的Sora都属于这一类。而一些泛AI类应用，可能同质化严重，用户新鲜感过后便选择离开。其次，用户的投入产出要合适。目前一些办公协作类AI应用比较有竞争力，能在短时间内显著提升用户的工作效率，甚至获得收益。比如智能生成PPT的工具AiPPT.cn排名靠前，证明了只要能真正帮用户解决问题，用户就愿意长期使用。最后，技术成熟度必须与场景容错度匹配。内容生成、编程等领域天然适配AI的创作能力，用户需求量也大，对AI幻觉也有一定的容忍度，比起医疗、自动驾驶等“强制正确性场景”更适合创业公司做出快速落地产品。总体而言，AI应用赛道目前仍处于早期探索阶段，大厂凭借体量、生态和资源占据核心阵地，但创业公司可依靠技术锐度和垂直领域的深度创新，寻找突围。*题图来源于pexels。
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智元斩获业内首张人形机器人数据集CR认证，编号“001” 记者从智元机器人了解到，该公司成功通过CR-3-06:2025《人形机器人数据集CR产品认证实施规则》，拿下业内首张人形机器人数据集产品CR认证证书，编号“001”，成为国内首批依据T/SAIAS 024—2025、T/SAIAS 025—2025、T/SAIAS 026—2025、T/SAIAS 027—2025系列团体标准获得认证的企业。这标志着我国在人形机器人数据集标准化、质量评价与产业应用领域迈出关键步伐。 本次认证体系全面评估了人形机器人数据集建设的四大核心要素：分类与编码规范、数据标注标准、统一数据集格式要求以及全面质量评价准则。该认证不仅涵盖了数据集构建的全生命周期管理，更从源头确保了数据的规范性、一致性与可用性，是对企业数据治理能力、标准化水平及工程实践能力的综合检验。通过系统性评估，认证有效推动了人形机器人数据在采集、处理、管理及使用各环节的标准化进程，为行业数据生态的健康发展奠定了坚实基础。智元机器人AgiBot World数据集作为全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的真机数据集，构建了具身智能领域的“数据基准库”。该数据集在规模与质量方面实现双重突破：长程数据规模较谷歌Open X-Embodiment数据集高出10倍，从抓取、推拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫乃至内存条安装、餐具分拣等复杂长程任务，80%的任务时长集中在60-150秒，覆盖从基础操作到复杂长程任务的多组原子技能组合；场景覆盖面扩大100倍，数据质量从实验室级跃升至工业级标准。在场景与任务覆盖上，AgiBot World数据集实现了全维度拓展。依托智元自建的3000多平方米数据采集工厂与应用实验基地，数据集复刻了家居、餐饮、工业、商超和办公五大核心场景，包含数百种真实子场景与3000多种真实物品。通过多场景的高度还原与任务设计，AgiBot World 为机器人研发和测试构建了实现具身智能的必要条件。
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场景驱动成绿色技术产业化“关键一跃”，多个绿色低碳应用场景接连发布 当下，场景驱动已成绿色技术产业化“关键一跃”，在昨天举行的浦江绿色低碳创新论坛上，多项创新绿色技术转移转化路径与合作计划发布，覆盖人工智能工具、国际项目、应用场景等，为上海建设全球绿色科技创新枢纽汇聚智慧和活力。世界知识产权组织（WIPO）中国办事处主任刘华表示，今年WIPO首次将日风险资本交易量纳入世界百强创新集群考核指标，上海在这一指标上名列第二，仅次于圣何塞-旧金山城市群，展现出上海活跃的创新市场和广阔的创新空间。WIPO数据显示，目前几乎每三项专利中就有一项与可持续发展目标相关。当下绿色技术与城市的科技创新息息相关。WIPO GREEN是联合国最大的绿色技术平台，现已收储来自140多个国家的逾13万项技术，拥有150个全球合作伙伴，并在十多个国家成功落地加速项目。上海科学技术交流中心绿色技术发展处处长席芙蓉介绍，上海去年应邀加入WIPO GREEN城市加速项目，切实解决了中心城区电动市政车辆移动充电、缓流河道稳态治理、近郊农业大棚土壤盐渍化修复、集装箱育苗工厂补光节能等多个现实问题，为上海绿色可持续发展提供有力技术支撑。此次论坛上，“自动驾驶移动充电机器人”“节能补光技术赋能植物工厂”“生物基材料修复盐碱化土地”三个已落地项目，作为WIPO GREEN城市加速项目上海典型案例正式发布。“自动驾驶移动充电机器人”即由纵目科技开发的“闪电宝”移动能源机器人。这款达到L4级智能驾驶水平的“会走路的充电桩”不依赖固定电源，可提供60千瓦移动快充能力，最多可服务24个停车位。它还可与FlashHub智能双模充电桩组合部署，在无需大规模布线的前提下，实现“移动+固定”的一体化充电。目前，“闪电宝”已在全国投入500余台。“节能补光技术赋能植物工厂”首创大角度旋转式LED补光灯，补光角度扩大到120°，设计多路可控电路满足不同生长周期的光照需求，补光面积增长到0.5亩/盏。团队研发的首个中草药生长数据库与中草药吸收光谱数据库，覆盖10多种高价值中草药，为其全生命生长周期提供精准指导。该技术已在云南、海南建成共3万亩示范基地，实现亩均增收万元。“生物基材料修复盐碱化土地”去年初在新疆喀什地区打造的两个示范基地展现出一片绿色生机：原本有机质含量为零、无法生长任何农作物的戈壁滩上，已经种上了玉米、苜蓿、高粱、西瓜、甜瓜和节水抗旱稻等作物。去年底，这一治沙扩田的中国方案在阿联酋阿布扎比成功复制推广。今年，这一技术还将在非洲大显身手。席芙蓉表示，2026年WIPO GREEN加速项目（上海）将进一步升级，除拓宽应用场景、深化技术对接外，更将推出“绿色技术IP加速营”，聚焦绿色低碳赛道探索高价值专利组合、协助企业制定绿色知识产权战略规划，为绿色技术创新价值实现与企业竞争力提升保驾护航。 近年来上海围绕深远海风电、新型储能等七大领域布局15个绿色低碳转型重点应用场景，启用绿色技术银行、绿色低碳概念验证中心等平台，落地全国首套兼容燃煤+燃机烟气的CCUS示范装置、首个规模化商业运行的绿色甲醇一体化示范项目等标杆项目，未来将进一步拓展应用场景推进绿色低碳技术集成创新、强化金融赋能加快成果落地、链接全球网络加强智慧共享。吉利汽车以及立讯精密也分别分享了各自的绿色低碳规划及应用场景，其中吉利汽车集团俞绍华以“携手供应商伙伴打造绿色供应链应用场景”为题，介绍了吉利汽车低碳转型的系统路径，以“2025年单车全生命周期碳排放减少25%以上、2045年实现碳中和”为核心目标，从设计、制造、供应链、使用端多维度发力，构建全链条绿色供应链生态，并发布了性价比高的能源替代、节能降碳技术、CCUS技术、固碳技术等绿色技术需求。立讯精密发布“可持续发展路线图”，围绕环境、社会和治理三大维度构建战略体系，明确“节能减排、可再生能源为主、碳抵消为辅”的碳中和策略，提出“不晚于2050年实现自身运营及价值链碳中和”目标，并发布了电气化改造、可再生燃气、碳汇方面的技术需求。论坛还集中发布了绿色技术的AI助手“小绿”、绿色伙伴计划及链主企业绿色低碳应用场景，更有来自丹麦、哈萨克斯坦等国的国际嘉宾与国内行业领军者分享城市绿色低碳转型创新经验，全方位破解绿色技术从实验室走向市场的关键难题。
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新质观察｜“人工智能思维”到底应该是什么？ 前不久，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，鼓励和支持全民积极学习人工智能新知识、新技术。再一次掀起了全社会关注人工智能的热潮。越来越多的产业部门开启了新一轮推动人工智能（AI）落地的专项行动，几乎所有领域都在更加积极地探索如何运用人工智能转化为生产力。眼下又正值新学年的开学季，北京、天津、山东、西安、杭州等多地也纷纷推动将AI“从娃娃抓起”，在一年级教学中便纳入AI课程。一时间，从政府部门、到企业员工、到学生家长，社会方方面面都在以前所未有的热度聊AI、讲AI。 李晶昀 AI图对此我深有体会的。就最近两个月，我更加频繁地收到各类关于AI的问询，从怎么利用AI降本增效，到怎么将AI融入教育，问题不一而足。但几乎每一次，话题最终都会落到一个：“钱老师，那你说大模型用哪家的好，是推荐用DeepSeek，还是豆包？”我想，这里显然是存在误区的。可以类比在互联网刚普及时，很多人本能地以为发邮件就是“触网”的全部了一样。差不多要到大约十年前，互联网借由移动互联的形式，实现在我国真正普及的时候，很多人才猛然发现原来互联网可以做那么多事情，那些数十年前就被预言的定律、猜想竟然是那么地精准。惊诧之余，孕育出了一个风行一时的概念“互联网思维”。我想，既然我们已经站在了智能时代的门口，AI已经脱离了专属的科技背景和产业背景，开始走向每个人的个人生活。那我们不妨认真谈一谈：面向社会大众的人工智能思维，到底是什么，以及不是什么。一、人工智能思维应该是什么在回答这个问题前，不妨把镜头先拉远一些。让我们回想一下，今天日常生活中那些“习以为常”又“理所当然”的事情。譬如去超市，我们自然而然会算账；规划出行，会下意识估算时间与距离；工作上遇到不那么容易说清楚的事情，会仔细写一封邮件等等。细究起来，这些能力都并不是与生俱来的。而是建立在“数字思维”和“文字思维”的潜移默化之上。拥有这些能力，并不是说人人都要目标成为数学家或作家，而是人人都能将数字和文字转化为我们认知世界的基本工具。就算不从事相关专业，依然能用它们处理生活和工作的纷繁事务。同理，智能时代，“人工智能思维”也应是一种基础的、普适的思维方式——这并不是指人人都能“手搓”一个AI算法，而是要求我们具备一种如臂使指运用智能工具的意识和能力。就像我们自己不需要会装电脑、更不需要会造手机，但我们一样能知道什么时候需要电脑和手机为我们干些什么，以及不能干些什么。二、人工智能思维不应是什么现在让我们回到刚开始的问题——直接问用哪一款大模型，学习钻研和AI（其实是大模型）互动的方法（例如提示词prompt），它的误区到底在哪里。难道这不是使用智能工具的意识和能力吗？其实这并不尽然。我想这里至少有三个层面的问题。首先，是原理层面的误区。人工智能领域开天辟地的达特茅斯会议，举办距今已近70年。在这70年里AI已经成为了一个巨大的科学技术门类。就拿近10年来说，AI的发展就经历了机器视觉、语音交互、大数据、深度学习、大语言模型等热点的轮替。大语言模型真正成为公众热点，不过短短两三年时间。眼下，具身智能、脑机接口、类脑智能都还在蓄势待发。未来的奇点在哪里，下一个谁，还会以什么样的形式带来更大的惊喜，还是不是语言交互的形式，这些都很难预料。因此，如果把“AI思维”等同于“大模型思维”，那显然是“只见树木，不见森林”。好比是把浏览器等同于互联网，既过于片面，也略为短视。其次，是在工具层面的问题。我们当然需要承认，大语言模型已经成为当下最具颠覆意义的生产力工具。虽然目前它仍有幻觉、偏见、滞后等技术性局限尚待解决，但大家都见证了在这短短一两年内，大模型生成文字、图片、影片，甚至程序代码的能力越来越叹为观止，而且还在以超越想象的速度不断提升。然而，是不是我们有了计算器之后，数学可以不从识数、加减法学起，就直接从“按按钮”开始了呢？答案显然是否定的。工具再强大，也无法代替人自身的思维训练。正所谓“有道无术，术尚可求；有术无道，止于术”。我想这句话，便精妙地诠释了其中的关系。只追逐“术”，最多只能成为一个熟练的AI用户，但我们对智能时代的追求应该不仅限于此。第三个问题，在人机交互伦理层面的错位。通俗来说，就是“到底是人在用AI，还是AI在指使、规训人”。我们用AI是因为AI能够帮助我们，然而当陷于“大模型世界”中，把所有文本交给大模型，所有图像都交给大模型，所有决策都交给大模型，在失去这些表达权、审美权、决策权之后，我们自己将何去何从？还是用先前提过的例子，我们学习古诗词，是因为看到日出时，会想到“日出江花红胜火”；看到红叶时，能咏出“霜叶红于二月花”。这些内容和联想丰富了我们的人生体验。如果这些句子只是在诗词库中，那么对我们的意义又在哪里呢？但显然，对于这些深层的追问，大模型和提示词都不会给出答案，甚至反而会南辕北辙。而这，恰恰正是我们需要培育真正“人工智能思维”的根本原因。三、提升人工智能意识，我们可以做些什么？AI最为革命性的特质，在于它是人类文明诞生以来首个能够递归式自我改进的技术。在此之前，蒸汽机提升了生产力，但它不会自己变得更高效；电力驱动了工业化，但它无法自己优化能耗。而AI则可以通过学习不断优化自身。目标决定路径，特质确定思维。正是因为这种特质，为我们提供了构建面向AI思维的方法关键：不在于记忆命令、背诵提示词，或是学习编程语言，而是去积极理解AI是如何学习和工作的——有答案时如何学（监督学习），没答案时如何学（无监督学习），又如何通过试错调整着学（强化学习），并使之能够在工作、学习、生活中灵活运用这些机制，将它们像文字、数字、互联网一样融入内化成为我们应对世界的基本能力。这或许才是真正能够打开智能时代之门的关键所在。四、结语：把握时代的入口思维记得十年前“互联网思维”风靡各行各业之时。一度“互联网+”被视为万能解药，似乎任何行业只要“+互联网”就能焕发新生。十年过去，“互联网”一词甚至已然淡出了人们的日常话语。转而成为一项根植于这个网络时代社会的基础设施，让我们得以习以为常地在线办事、手机挂号、扫码支付、随时检索。然而，互联网、包括移动互联网的发明时间，远远早于十年前。可见，真正起到决定性作用的并不是“互联网”这项技术本身，而是我们如何接纳它、使用它，并将它的思维方式和基本逻辑纳入我们的工作、学习、生活之中。今天，我们又站到“人工智能”新时代的大门口。虽然技术仍在快速地演进变化，但不论它如何发展，我们都是最终的理解者、运用者、驾驭者。因此，是我们自己需要主动培养提升我们的思维，而不是寄希望于AI能够“包办”，甚至让其反向定义我们。（作者钱学胜为智能系统博士，复旦大学智慧城市研究中心高级研究员，《科学画报》编委会人工智能专委会副主任委员）来源：钱学胜
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英伟达最大手笔投资承诺：豪掷千亿美元助OpenAI打造10GW数据中心 IT之家 9 月 23 日消息，英伟达和 OpenAI 今日发布声明，宣布将展开一项具有里程碑意义的战略合作伙伴关系。双方将在未来几周内敲定该战略合作的具体细节。 根据协议，OpenAI 将利用英伟达硬件打造和部署至少 10GW 的 AI 数据中心，使用数百万块英伟达 GPU 训练并部署 OpenAI 的下一代 AI 模型，推动通用人工智能（AGI）的发展。首阶段预计在 2026 年下半年上线，基于英伟达 Rubin 平台。 为了支持这一战略合作关系，英伟达承诺会随着每 GW 的部署逐步向 OpenAI 投资最高 1000 亿美元（IT之家注：现汇率约合 7115.72 亿元人民币）。这也是英伟达迄今为止做出的最大手笔投资承诺。英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋表示：“在过去十年里，从第一台 DGX 超级计算机到 ChatGPT 的突破，英伟达和 OpenAI 一直相互推动。这次投资与基础设施合作标志着新的飞跃 —— 我们将部署 10 吉瓦算力，驱动下一个智能时代。” 黄仁勋解释称，10GW 的容量相当于 400 万至 500 万块 GPU。这等于英伟达今年全年的总出货量，“是去年的两倍”“这是一个巨大的项目”。 黄仁勋此前在财报电话会议上说，建设 1GW 数据中心容量的成本在 500~600 亿美元（现汇率约合 3557.86 ~ 4269.43 亿元人民币）之间，其中约 350 亿美元用于采购英伟达芯片和系统。按此计算，10GW 项目的总投资规模将达到数千亿美元。 OpenAI 联合创始人兼首席执行官萨姆・奥尔特曼（Sam Altman）强调：“一切都始于算力。算力基础设施将成为未来经济的核心。我们将借助与英伟达共建的体系，不仅推动新的 AI 突破，还将在大规模上赋能个人和企业。”OpenAI 联合创始人兼总裁格雷格・布罗克曼（Greg Brockman）补充道：“自 OpenAI 创立之初，我们就与英伟达紧密合作。我们利用其平台打造了每天被数亿人使用的 AI 系统。我们很高兴能够与英伟达部署 10 吉瓦算力，推动智能前沿并扩大这项技术的普惠价值。” 根据合作内容，OpenAI 将选择英伟达作为其战略级计算与网络合作伙伴，双方将共同优化路线图，涵盖 OpenAI 的模型与基础设施软件，以及英伟达的硬件与软件。这一战略合作也将补充 OpenAI 与微软、甲骨文、软银及 Stargate 合作伙伴等现有广泛合作，共同建设全球最先进的 AI 基础设施。值得一提的是，萨姆・奥尔特曼周日还表示，OpenAI 将在未来几周推出一些新的计算密集型产品，由于相关成本较高，部分功能初期仅向 Pro 订阅用户开放。
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苹果图乐园将添新引擎：接入更多模型，打造 AI 生图“聚合器” IT之家 9 月 23 日消息，科技媒体 9to5Mac 今天（9 月 23 日）发布博文，报道称在 macOS Tahoe 26.1、iPadOS 26.1 和 iOS 26.1 首个 Beta 开发者测试版中，通过挖掘代码发现苹果将为图乐园（Image Playground）引入了新的框架支持，加入“估算延迟”和提供商标识等功能，为接入更多第三方模型铺路。IT之家注：图乐园（Image Playground）是苹果推出的 AI 图片生成应用，可通过文字提示生成插画。在 macOS Tahoe 26.1、iPadOS 26.1 和 iOS 26.1 首个 Beta 开发者测试版中，苹果更新了图乐园的底层框架。这款应用原本仅依托苹果自研模型生成插画，随后在今年引入 OpenAI 的 ChatGPT，提供更多图像风格和直接模型调用。而在最新测试版代码中，苹果为图乐园新增“估算延迟”（estimated latency）指标和提供商标志，用于评估不同模型的性能。目前苹果尚未公布具体的新增模型，但该媒体认为谷歌 Gemini 2.5 Flash Image（又称 Nano Banana）是热门候选。该模型因逼真还原人物特征的能力而走红，并推动谷歌 Gemini 应用在多个国家登顶 App Store。在未来版本中，用户或将体验更高质量、更丰富风格的 AI 图片生成。
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1000亿美元！英伟达宣布投资OpenAI 9月23日消息，周一，芯片巨头英伟达与人工智能公司OpenAI联合宣布达成一项里程碑式的合作。根据协议，英伟达计划向OpenAI投资高达1000亿美元，共同建设超大规模的人工智能数据中心。这一合作旨在为OpenAI下一代模型的训练与运行提供强大的算力支持，也标志着全球AI基础设施竞赛进入了新的阶段。 千亿美元打造10吉瓦算力集群 根据双方签署的意向书，此次合作的核心目标是为OpenAI部署总容量至少为10吉瓦的英伟达计算系统。这一电力规模相当于四座胡佛水坝的发电总量，足以满足超过800万户美国家庭的用电需求。 英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋坦言，这是一个“史无前例、庞大且复杂的工程项目”。他在接受采访时表示：“这是第一个10吉瓦项目，听起来当然像是一项巨大的工程。但毫无疑问，AI对各行各业的变革性影响毋庸置疑。” 这项合作将采用分阶段的实施策略。根据目前的安排，待双方在未来数周内敲定最终采购协议后，英伟达将先行投入100亿美元作为首期投资。硬件交付计划于2026年底启动，而第一阶段的中期目标是，在2026年下半年，利用英伟达尚未正式发布的下一代“Vera Rubin”平台，完成首批1吉瓦算力的上线部署。 据悉，Vera Rubin平台的性能预计将达到当前Grace Blackwell平台的两倍以上，后者搭载的GB300组合芯片已被业界公认为目前最强大的AI芯片。 根据黄仁勋8月在财报电话会上的披露，建设1吉瓦的数据中心需投入500亿到600亿美元，其中约350亿美元用于采购英伟达的芯片系统。以此为基准进行推算，整个10吉瓦项目的总投资规模可能将超过5000亿美元。 为了对冲此次巨额投资可能面临的风险，双方设计了渐进式的投资机制：英伟达将根据每吉瓦容量的实际部署情况分批注资，以确保OpenAI能够维持其当前的增长速度，从而保障投资回报。 在资金运作上，这笔交易采用了在AI领域颇为常见但又引发关注的“循环”安排。协议生效后，英伟达将开始认购OpenAI的无投票权股份，而OpenAI则可以使用这笔注资，反过来向英伟达采购其赖以生存的先进芯片。这种模式使得英伟达能够巧妙地将其庞大的资产负债表上的现金储备，直接转化为财报上的新收入，形成一个看似完美的商业闭环。 强强联合：战略共赢与行业重塑 对处于人工智能浪潮核心的英伟达和OpenAI而言，此次合作远超普通的商业交易，是一次深度的战略协同。这种强强联合将为双方带来多重战略价值。 对英伟达而言，此次合作具有三重意义：首先，通过股权投资全球最具影响力的AI公司，既能获得财务回报，更锁定了长期稳定的高端芯片采购需求。正如Requisite资本管理公司执行合伙人布林·托金顿（Bryn Talkington）所指出的那样，这构成了一个“完美闭环”：英伟-达向OpenAI投入巨资，而OpenAI又将这笔资金回流至英伟达购买产品。 其次，这次合作将进一步巩固英伟达在AI基础设施竞赛中的绝对领先地位。通过将最顶尖的硬件能力与最前沿的软件创新紧密结合，英伟达正在构筑一道让竞争对手难以逾越的护城河。 最后，合作消息公布后，资本市场迅速给出了积极反馈，英伟达股价应声上涨近4%，市值攀升至近4.5万亿美元，进一步巩固了其全球市值的龙头地位。 对OpenAI来说，此项合作有效解决了其发展的关键瓶颈。一方面，千亿美元级的资金支持确保了先进芯片的稳定供应，为模型迭代提供了算力保障。另一方面，作为非上市公司，与产业龙头深度绑定将显著提升其信用评级，降低融资成本。这种协同效应为其推进“星际之门”等超大规模项目创造了有利条件。 OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）在公告中指出：“万物始于算力。计算基础设施将成为未来经济的基石，我们将借助与英伟达共建的设施，既创造AI新突破，又实现技术的大规模普惠。” 行业巨震：竞争格局的深度变革 英伟达与OpenAI的“超级联盟”，或将深刻重塑整个科技行业的生态格局。 首先，这一合作向世界释放出一个明确信号：未来AI领域的竞争已不再局限于模型算法的单点突破，而是演变为覆盖数据中心、能源保障与供应链管理的系统性、资本密集型竞赛。此举势必在全球范围内掀起新一轮大规模AI数据中心建设热潮。 科技领袖如马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）、埃隆·马斯克（Elon Musk）等人也持相同观点，他们认为，巨额资金的投入与强大的算力支撑，将把人工智能模型推向一个全新的“超智能”时代。 其次，两家巨头的深度合作也引发了竞争对手的普遍忧虑。他们担心这种强强联合将改变行业的经济激励结构，从而削弱市场竞争。反垄断律师安德烈·巴洛（Andre Barlow）指出，该合作可能将英伟达在芯片领域的垄断优势与OpenAI在软件方面的领先地位捆绑在一起，进而显著增加AMD等芯片厂商，以及Cohere、Mistral、Perplexity、CoreWeave和Scale AI等其他AI模型开发商的竞争压力。 再次，从更深层次来看，这项合作是对人工智能持续进化、最终实现超越人类智能的一场豪赌。它预见了一个AI产品普及率急剧上升的未来，届时社会结构将因对计算能力的深度依赖而发生根本性转变。正如奥特曼所言：“这个‘超级大脑’所创造出的成果将会超乎想象，甚至可能超出我们目前的理解范围。” 然而，这一乐观愿景并非没有争议。部分持怀疑态度的人士认为，AI模型的发展可能已触及瓶颈。事实上，过去一年中，不少顶尖AI公司即便投入巨额资金，仍难以实现模型性能的显著提升。 例如，Meta在今年早些时候推迟了其旗舰AI模型的发布。面对技术挑战，扎克伯格不惜重金组建了一支价值数十亿美元的AI团队，从多家公司招募顶尖研发人才。而OpenAI发布的GPT-5模型，尽管最初被宣传为具备“博士级专家”能力，却引发了用户的广泛争议，甚至促使部分投资者重新审视他们对AI热潮的基本判断。 市场声音：狂热与观望并存 对于此次重磅合作，市场与分析师呈现出了复杂而多元的反应。 投资者用真金白银表达了对英伟达与OpenAI合作前景的看好，英伟达股价的飙升便是最直接的证明。此前，甲骨文与OpenAI达成的3000亿美元合作协议，曾推动甲骨文的市值增长约三分之一，逼近1万亿美元大关。这些案例共同表明，OpenAI已被投资者视为本轮人工智能热潮中不可或缺的核心力量。 分析师普遍认为，此举对英伟达具有积极意义，既有助于OpenAI实现其宏大的算力目标，也确保了英伟达能够深度参与这一进程。然而，他们也指出了潜在的风险与值得关注的问题。 首先便是对资金循环模式的讨论。伯恩斯坦分析师斯泰西·拉斯贡（Stacy Rasgon）等市场观察人士对此类合作安排表示关注，质疑其产生的销售额在多大程度上反映了真实的市场需求，而非仅是资本在少数巨头之间的内部循环。 其次则是对AI发展前景的审慎态度。尽管英伟达和OpenAI的高层均宣称这仅是全球AI建设的开端，但AI技术实际落地的时间表与用户采纳速度仍存在较大不确定性。奥特曼本人上月也曾公开表示，投资者对AI的热情“过度高涨”，并预测部分初创公司及投资者将“面临失败”。 尽管存在争议与不确定性，英伟-达与OpenAI的此次合作无疑已在全球AI发展史上留下了浓重的一笔。这不仅是一项商业协议，更是对未来世界形态的一次大胆构想与实践。随着合作细节在未来几周内最终敲定，全球目光将聚焦于这对“软硬结合”的超级联盟，看它们如何引领人类社会步入一个由超大规模计算驱动的新智能时代。 此外，这场豪赌的背后逻辑也值得深思。构建大规模GPU集群（常被称为“AI工厂”）的竞赛已全面拉开帷幕，英伟达在这一领域无疑占据领先地位。凭借GPU销售激增所带来的充沛现金流，这家芯片巨头正积极寻找能够持续产生回报、维持其业务良性循环的投资机会。在这种背景下，还有什么比投资于自家的大客户更好的选择呢？ 与此同时，无论在用户规模还是财务表现方面，OpenAI的增长速度均远超AI领域绝大多数竞争对手。截至2025年中期，其年化收入已飙升至100亿至130亿美元，较2024年的37亿美元实现了跨越式增长。（小小）
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一切始于算力！英伟达将投资OpenAI千亿美元，两家联手建10GW数据中心 为了更大算力，奥特曼和黄仁勋再度联手。当地时间9月22日，OpenAI宣布与英伟达签署意向书并达成战略合作，OpenAI将能够使用英伟达系统（意味着数百万台GPU）构建和部署至少10GW（千兆瓦）的AI数据中心，用于训练和运行下一代模型。据介绍，OpenAI将成为英伟达AI工厂增长计划的首选算力和网络战略合作伙伴，确保英伟达系统总是能够面向OpenAI模型和基础架构软件实现最先、最好的优化效果。不仅如此，英伟达还计划逐步向OpenAI投资1000亿美元。根据分阶段投资计划，当部署第一个GW算力时，英伟达将投资10%。英伟达对OpenAI的股权投资并不赋予其控制权，OpenAI的非营利性母公司将保留多数治理控制权。OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）表示：“一切都始于算力，算力基础设施将成为未来经济的基础。”英伟达创始人兼CEO黄仁勋表示，从第一台DGX超级计算机到ChatGPT的突破，英伟达和OpenAI已经互相推动、共同发展了十年，此次投资和基础设施合作伙伴关系标志着下一次飞跃，推动下一个智能时代。据介绍，第一个GW算力目标将在2026年下半年使用英伟达Vera Rubin平台投入运营。英伟达和OpenAI将在未来几周确定此次战略合作新阶段的细节。 4月，黄仁勋向OpenAI交付了全球首台DGX H200。目前，每周约有7亿人在使用ChatGPT，奥特曼近期也多次表示，OpenAI需要更大规模的GPU来扩展业务，算力的短缺导致有更好的模型却没法提供。据外媒报道，得益于ChatGPT的强劲增长，OpenAI大幅上调了到2029年的预期现金消耗至1150亿美元，较先前预期的500亿美元激增了800亿美元。为控制激增的成本，OpenAI寻求开发自有数据中心服务器芯片及设施来支持其技术。7月，OpenAI深化与甲骨文公司的合作，基于“星际之门”计划新增功耗4.5GW的数据中心，结合德州阿比林市在建的首个“星际之门”基地，将使OpenAI开发中的AI数据中心总容量突破5GW，可支持超200万枚芯片运行。此处值得一提的是，在此前公布的一季度财报中，甲骨文预测其收入将在未来三年内翻一番。其剩余履约义务（RPO，已签订合同但尚未确认的收入）在三个月内增长了超过两倍，达到4550亿美元，同时还有数十亿美元的交易正在洽谈中。9月，OpenAI被曝计划与美国半导体公司博通合作，于明年生产其首款人工智能芯片，并且OpenAI计划内部使用该芯片而非向客户销售。同时，据知情人士透露，OpenAI还计划在印度建设功耗超过1GW的人工智能数据中心，并与潜在合作伙伴进行了初期洽谈，预计本月晚些时候访印的奥特曼或在行程中披露更多细节。OpenAI还同时在AI硬件领域发力。据外媒报道，“果链”公司立讯精密已获得至少一款OpenAI设备的组装合同。此外，OpenAI还与深度参与AirPods等苹果产品的歌尔股份接洽，希望为其未来产品供应扬声器模块等组件。OpenAI曾在今年1月向美国专利商标局提交了新的商标申请，涉及人形机器人、XR、智能手表、可穿戴设备等硬件设备。此前，OpenAI还宣布以65亿美元的价格收购苹果前设计总监乔尼·艾维（Jony Ive）的AI硬件公司，并为公司建立一个专注于开发AI驱动设备的部门。据知情人士透露，OpenAI计划的产品包括类似无显示屏智能音箱，以及眼镜、数字录音笔和可穿戴胸针等产品，首批设备或将在2026年末或2027年初发布。
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花生大模型：AI识黑马 营销破圈高转化 茉莉数科集团“CES内容营销体系”+AI赋能应用系统蓝图。林敏（Monica）茉莉数科集团创始人兼CEO 在中国品牌全球化进入新阶段的当下，人工智能正成为企业营销变革的核心驱动力。茉莉数科集团（下称“茉莉数科”）创始人兼CEO林敏（Monica），作为粤港澳大湾区杰出青年企业家，正带领团队通过自研AI工具矩阵，为品牌提供从社交媒体整合营销到内容电商转化的全链路解决方案，助力宝洁、欧莱雅、安踏等国内外知名品牌实现智能升级。“在网络零售这个快速发展的市场中，AI技术正在成为决定胜负的关键因素。”Monica深刻意识到这一新趋势，并率先开启了AI技术投入和战略转型。 灵积引擎构建“内容银行”，让爆款更加科学“在营销场景下，AI到底赋予了它哪些高效的驱动和增长？我们认为，这种变革主要体现在四大核心领域：洞察与成效、组织与流程、内容与创意、媒体与传播。”基于这一判断，茉莉数科构建了覆盖三大营销场景的自研AI产品体系：面向社媒整合营销的“红数据”平台、专注于内容管理中台的“灵积引擎”，以及直播电商管理系统“豹播”。这三款产品共同形成了“以内容为原点、成交为终点"的完整营销闭环。AI如何为品牌创造真实价值，最直观的就是用数据“说话”。在直播电商领域，茉莉数科为某全球大型家电品牌打造了规模化直播管理中台。该品牌在抖音平台拥有约300个直播间，未来计划扩展至1000+。“豹播系统通过数据聚合、业务流程打通、多岗位智能排班和五大资产智能留存四大场景，帮助客户实现了管理效率与营销效果的双重提升”，Monica介绍道。在社交媒体营销方面，“红数据”平台展现出独特价值。该平台收录的达人数量超过平台官方百倍，并能通过AI识别黑马潜力达人。Monica分享了一个成功案例：“我们为某国际奶粉品牌找到了一批具有母婴属性但标签为运动健身类的达人，实现了资源与内容双破圈，显著提升了销售转化ROI。”内容创作环节同样因AI而变革。茉莉数科服务的某世界知名麦片品牌拥有超百万条内容素材，通过“灵积引擎”构建的“内容银行”，这些素材被高效复用和二次创作，最终打造出超百条爆款视频，推动该品牌短视频年度销售业绩提升7倍。 智能营销1+3+X智能营销体系升级2025年3月，茉莉数科集团自研的“花生大模型”通过国家算法备案，并于4月通过大模型备案。花生大模型作为行业垂直AI模型，比通用大模型更聚焦于内容电商整合营销领域的真实业务场景。茉莉数科打造集合多AI Agent的MIT（My intelligent Team）平台实现企业数智化运营体系升级，可以在不改变企业原有主流程的基础上，通过在业务全流程的关键节点全面接入AI工具，围绕策略制定、资源精选、执行提优、运营提效等核心业务节点，正逐步形成多AI Agent能力矩阵。“与此同时，我们针对原有成熟的大数据应用系统进行AI升级，围绕‘社媒、内容电商和内容资产’三大领域自研了三大智能中台，分别是红数据媒介运营中台、LegoMind智能内容中台和豹播直播电商运营中台，它们对应融合了媒介智能+KOX运营、内容创作与管理，以及直播电商运营的场景。”Monica介绍道。未来，茉莉数科集团将为品牌客户提供MIT AI Agent平台，三大内容电商中台、和多AI Agent的1+3+X的整合智能营销服务。 出海范式AI技术成网络零售市场胜负关键随着2023年我国网络零售市场总额达15.42万亿，社交电商与直播电商市场规模总和已超过8.3万展的市场中，AI技术正在成为决定胜负的关键因素。放眼东南亚内容电商快速的发展，茉莉数科近年来积极在新加坡、马来西亚等国家布局业务。“东南亚市场的快速增长得益于中国优秀的供应链基础”，Monica分析道，“智能科技类产品正成为出海东南亚市场的主力军。”作为广州本土企业，Monica深切体会到这座千年商都的独特优势。“广州拥有务实的文化和丰富的商贸底蕴，在东南亚市场，许多领先的电商品牌都来自广州。”相比其他城市，广州在数字创意产业方面兼具优势与挑战。“广州的优势在于扎实的产业基础和丰富的商贸经验，而在创意人才聚集方面还有提升空间。但我们相信，在这样的营商环境下，广州能够孕育出更多引领未来商业的优秀企业。”Monica说道。未来几年，茉莉数科希望打造出海渠道和模式的新范式，既帮助中国品牌走向海外，也助力国际优质品牌进入中国。“我们将继续深化AI技术在跨境营销中的应用，为全球品牌提供更智能的营销解决方案。”Monica表示，“茉莉数科将继续深化AI技术在营销领域的应用，通过智能化的工具和服务，帮助品牌在激烈的市场竞争中获得先机。我们相信，在AI的驱动下，营销行业将迎来更加高效和精准的新时代。” π谈琶洲在广州政府全方位的支持下，海珠琶洲形成了良好的产业集 群，为大湾区的优秀人才和商贸基础提供了理想的发展环境。采写：南都·琶洲π记者 钟丽婷图片：受访者提供
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知行交通大模型：打破传统交通“数据孤岛” 佳都科技知行交通大模型全场景交通管理展示。王凯佳都科技首席AI科学家，佳都科技中央研究院院长，负责佳都知行交通大模型、交通佳鸿操作系统研发工作 近日，佳都科技首席AI科学家王凯接受南都·琶洲π专访，系统阐释了佳都在大模型时代的AI战略布局、技术突破与落地实践。在大模型技术席卷全球的浪潮中，垂直行业如何真正将其转化为生产力，成为关键命题。作为深耕“AI+交通”领域多年的领军企业，佳都科技正通过自主研发的“知行交通大模型”，推动交通系统从“智能”迈向“智慧”，并将其深度应用于广州第十五届全运会等重大场景，展现出大模型在复杂城市治理中的巨大潜力。 “专业大脑”已推出智慧交通模型大幅提升高峰期通行效率对计算机科学与技术的热爱，驱动王凯在行业前沿不断深耕。作为清华—加州理工联合培养博士，王凯以第一作者身份在A类国际期刊及顶级学术会议上发表论文十余篇。在博士毕业前，他已受邀前往十多个国家和地区进行学术报告与科研交流，活跃在科技创新的最前沿。“智慧交通不仅要知道‘正在发生什么’，更要预测‘将会发生什么’，并主动做出决策。”王凯指出，“智能交通”侧重于感知与自动响应，如信号灯调节、异常事件识别等；而“智慧交通”则强调预测、决策与自我优化能力。为实现这一目标，佳都科技推出了交通行业的“知行大模型”。它不是对通用大模型的简单增强，而是深度融合佳都20余年的交通行业数据与知识沉淀的“专业大脑”。这一大模型具备多模态理解能力，可处理文本、图像、视频等多类数据，实现对交通业务的深度理解、推理与总结，从而在智能客服、运营管控、运维管理等场景中发挥核心作用。对普通市民而言，智慧交通的提升是具体可感的。比如通过扫码、刷脸快速进出地铁站，闸机常开门模式大幅提升高峰期通行效率；智能客服：大模型驱动的客服系统可处理大部分票务咨询，减少排队等待；车驾管服务：如广州交警上线的“车管业务指南电子书”，市民可随时查询业务流程、办理要求，实现“一查便知、一站办理”。“更重要的是，大模型正在打破传统交通中数据孤岛的困境。当地铁、公交、道路交通数据、舆情数据实现联动分析，系统能基于实时客流、天气、事件等信息动态优化交通组织与运力调度，从而减少拥堵，提升整体出行体验。”王凯说道。 适配场景广州近50个试点路口信号灯全天候自适应调节面对大模型带来的技术革命，佳都科技迅速调整AI战略，提出“大模型+操作系统”双引擎发展路径。一方面，佳都持续迭代“知行交通大模型”，目前已从V1.0演进至V2.0，在车站客服、设备运维、视频分析、客流预测等场景广泛应用，并从技术验证阶段进入规模落地阶段。另一方面，2025年5月，佳都发布基于开源鸿蒙的交通行业操作系统——“交通佳鸿”，将大模型能力下沉至设备与平台底层，依托开源生态，打造更高效、更开放的3.0版本交通大模型基础设施。“行业大模型必须与行业系统深度融合，从‘用模型’走向‘做生态’。”王凯说，佳都遇到的挑战不仅来自模型本身，更来自如何将其适配到千差万别的实际场景中。如，基于预训练的视觉大模型底座，可显著降低研发新算法对数据量的依赖：“传统算法需1万个样本进行训练，而我们基于大模型底座仅需400个样本即可完成定制，算法迭代周期从1个月缩短到3天，准确率可达95%。”此外，通过对国产算力的优化和算法效率的提升，佳都提供灵活的边缘部署与云边协同方案，可根据客户实际算力与成本约束“量体裁衣”，在端侧实现大模型的高效推理与AI应用的实时响应。王凯提到信控智能体、运维智能体等已落地的大模型应用案例。信控智能体以交通信号控制平台为基础载体，借助AI技术构建“路口-路段-区域”三级智慧交通管控体系，通过全天候自适应调节，让信号灯更具“聪明”，有效提升道路通行效能。“当前，广州市五个主城区近50个试点路口已实现信控智能体24小时自适应控制，AI赋能下的交通治理成效显著：珠江新城重点区域拥堵指数高峰期平均下降约6.5%，为城市核心区域交通缓堵提供了技术范本。” 创新成果参与广州数字交通指挥系统建设备战十五运会交通管理“大考”9月8日，2025国际机场博览会暨第十届中国机场服务大会正式开幕。此次活动上，佳都科技展示了各项创新成果落地，包括IDPS城市交通大脑、数字路口解决方案等。这些成果与智慧空轨形成“互补、共通、联动”，既能为机场周边、陆侧交通疏导、数字化及智能化建设提供解决方案，也为未来赋能智慧机场整体化发展提供了可复制、通用的基础样本。面对即将到来的第十五届全运会，佳都科技承建了广州数字交通指挥系统的建设。该系统接入28类交通数据资源，融合AI大模型、大数据、三维实景、AR等技术，构建“全域感知–智能研判–精准管控–高效处置”闭环能力。该系统不仅服务于全运会，更将为广州城市交通管理提供长效助力，推动交通治理效能持续提升。王凯说，佳都科技的目标始终是让技术真正服务于人。“大模型不是炫技的工具，而是推动交通系统实现从‘感知反应’到‘预测决策’的关键跃迁。我们希望通过大模型与操作系统的结合，打造一个更高效、更开放、更智能的交通生态。” π谈琶洲做大模型是一个“扎堆”的事情，就像北京做大模型要去海淀区。如今的琶洲也逐渐形成了产业聚集的氛围，这里既有活力四射的互联网企业，也具备交流与合作的天然优势。采写：南都·琶洲π记者 钟丽婷图片：受访者提供
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人工智能大模型在琶洲百花齐放 人工智能技术发展的成果，正以大模型的形式对外展示着魅力。在一些广为人知的通用大模型面世之后，越来越多的垂类大模型正在悄然生长，小而美。 当我们深入到大模型行业前沿观察时，会明显感受到，垂类大模型正如雨后春笋般涌现出来。在部分领域，它们已经实现了数据积累、技术落地和商业变现。这实际上在预示着我们今后的生活将向何种方向演进。 广州海珠拥有国内首个人工智能大模型应用示范区。2024年3月，广州市出台《广州市支持海珠区建设人工智能大模型应用示范区实施方案》，全力推动海珠区打造国内领先的人工智能大模型应用示范区。随后，一系列围绕着大模型发展的政务服务和产业政策相继落地，培育壮大了本地大模型企业，也吸引了不少外地企业进驻。 真金白银的产业奖补和贴近企业业务需要的备案服务，让来到海珠的大模型企业感受到实实在在的支持，也让更多的大模型企业观察到海珠发展大模型产业的信心决心。 这些努力换来了积极的发展成效，琶洲的大模型正百花齐放。最新数据显示，截至今年9月初，海珠全区已培育大模型备案项目27个，居全省首位；算法备案项148个，居全市首位；落地行业大模型项目169个。短短一年多的时间，海珠区的大模型产业已经初具规模，成为了产业高地。大模型企业用脚投票，选择了海珠琶洲，也展示着海珠琶洲的实力和潜力。 本期《琶洲π》专访了在海珠琶洲已经完成备案的人工智能大模型的相关负责人，邀请他们揭秘大模型背后的技术原理，带你走进人工智能技术的最新应用场景。我们将他们的人物故事和大模型的产品结合起来，讲给你听。 从这些文字中，你将感受到那些充满热情和勇气的创业者和研发者，在如此充满未知和希望的时刻，是如何站上时代风口，又是如何思考的。 用AI理解和制作商业视频；消化课堂内容，给出提升教学效果建议；配合视频监控，实现24小时安全巡检；引导同学进行好作文的创作……这些AI大模型，有的掌握独家数据库，有的抓住细分应用场景，先人一步地将技术转化为先进生产力。 π
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Qwen重磅发布：首个端到端全模态AI模型Qwen3-Omni登场 阿里杀疯了，Qwen团队刚刚接连发布了两款重要模型：Qwen3-Omni，业界首个原生端到端全模态AI模型；以及Qwen-Image-Edit-2509，对标谷歌nano banana 图像编辑工具，根据预告，明天还有“大的”要发布Qwen3-Omni：真正的一体化AI Qwen3-Omni的问世，旨在解决长期以来多模态模型需要在不同能力之间进行权衡取舍的难题。它是一款真正意义上的全能选手，在同一个模型中无缝统一了文本、图像、音频和视频的处理能力 web端体验： https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-omni-flash 抱抱脸上这个体验demo，可以直接去这里体验https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-Omni-Demo 核心亮点：性能卓越：在36项音频及音视频基准测试中，Qwen3-Omni在其中22项上达到了业界顶尖水平（SOTA） 全球化的语言能力：模型能力覆盖广泛，支持119种语言的文本处理、19种语言的语音输入以及10种语言的语音输出极致高效：延迟仅为211毫秒，并能轻松理解长达30分钟的音频内容高度可控：支持通过系统提示词（System Prompts）进行完全自定义，满足个性化需求功能强大：内置工具调用（Tool Calling）功能，可与其他应用和服务轻松集成。开源字幕模型：同时开源了一个低幻觉的Captioner（字幕生成）模型，为音视频内容处理提供了可靠工具开源为了推动技术发展和应用创新，Qwen团队已开源了 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct、 Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner等多个版本，旨在赋能全球开发者，探索从指令遵循到创意任务等多样化的应用场景https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen-Image-Edit-2509 这是Qwen-Image升级版本，和字节前几天发布的即梦4.0图像模型一样主要是一致性上巨大提升多图编辑，无缝融合，现在，可以将“人物+产品”或“人物+场景”等多张图片拖入编辑，保持一致性同时进行推理 单图编辑，高度一致：人脸保真：无论变换姿势、滤镜还是风格，人物的面部特征始终保持一致产品保真：在广告、海报等应用中，产品能维持其核心特征，确保品牌识别度文字编辑：支持对图像中的文字进行全面修改，包括内容、字体、颜色，甚至材质纹理内置ControlNet，精准控制 深度、边缘、关键点……Qwen-Image-Edit-2509内置了强大的ControlNet功能，让用户可以即插即用，实现对图像生成的精准控制 qwen的发布博客里有详细清晰的示例，大家可以去看看： https://qwen.ai/blog?id=7a90090115ee193ce6a7f619522771dd9696dd93&from=research.latest-advancements-list
