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比特币大幅下挫跌破8万美元，创2025年4月来新低 IT之家 2 月 1 日消息，比特币价格跌至自去年关税冲击以来的最低水平，其作为“数字黄金”的声誉正逐渐瓦解。周六比特币大幅下挫，跌破 80000 美元关口，创下 2025 年 4 月以来的最低水平，自今年年初以来已下跌近 13%。 此次下跌的背景是市场流动性匮乏、买盘兴趣低迷，进一步加剧了本轮回撤行情，这一全球市值最大加密货币的价格已累计蒸发超 30%。纽约午后交易时段，比特币一度暴跌 10%，触及 75709.88 美元，其他加密代币跌幅则更为惨烈。全球第二大数字资产以太坊一度暴跌 17%，索拉纳代币盘中跌幅也曾超过 17%。据加密资产数据平台 CoinGecko 统计，过去 24 小时内，加密货币市场总市值蒸发约 1110 亿美元。市场追踪机构 Coinglass 数据显示，同期全网多空合约爆仓金额达 16 亿美元，其中绝大部分爆仓集中在最后 4 小时，且主要围绕比特币和以太坊发生。IT之家注意到，比特币连续数周遭遇宏观层面的利空影响。此前一系列原本会支撑该资产价格的市场动态，如今均未能对其形成提振。1 月大部分时间里美元走弱，原因是投资者对特朗普政府政策风险的担忧持续升温，但这一走势几乎未能改善加密市场的市场情绪。与此同时，在黄金价格飙涨刷新历史高点期间，比特币并未出现有意义的反弹；即便上周五黄金、白银价格大幅反转，比特币也未能吸引资金流入。美国加密行业新市场结构监管规则的推迟落地，同样削弱了市场对数字资产的投资意愿。投资机构 Navellier & Associates 的路易斯・纳维利尔表示：“白银和黄金已成为担忧法定货币的投资者的避险载体。”加密货币支持者长期以来一直将比特币标榜为“数字黄金”，即贵金属的虚拟形态，并称这款加密货币是市场动荡时期的避险资产。但全球市场研究机构 Marex Solutions 高级全球市场策略师伊兰・索洛特表示，比特币是“一种尚未找到估值模型的资产”，并补充称，对于究竟应依托什么来驱动其价格，市场“尚无明确共识”。太平洋投资管理公司（Pimco）董事总经理普拉莫尔・达万则认为，比特币的“数字黄金”叙事已经“彻底消失”，其价格暴跌表明它并非“一场货币革命”。
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“下一个iPhone级别的创新可能不是眼镜” 出品｜虎嗅科技组作者｜陈伊凡编辑｜苗正卿头图｜视觉中国与Voxdale创始人兼CEO Tim Dieryckx见面之际，全球人形机器人进入资本、量产、商业相互交织的焦灼状态；AI眼镜赛道里挤满了来自中国的厂商；一场更加明显的东升西落在世界各个角落轮番上演。我们的谈话，发生在今年CES结束不久，这场消费电子界的盛会上，几乎90%都是来自中国的硬件厂商，甚至有人戏称，CES，成为了中国消费电子展。但Tim今年没有去，他说CES噱头太多，不如实地到中国来看看。我们在这座“电动车之乡”见面，无锡国际人才港，集合了来自国内外的创新动力，楼内是机器人Demo与AI创业公司的试验场；窗外就是台铃、雅迪等电动车巨头的大楼。无锡旁边的常州，被誉为“锂电池之乡”，再往旁边的苏州，则汇聚了半导体、材料、家电等一条完整的硬件产业链集群。Tim对我说，他是来学习的。我们的谈话，发生在今年CES结束不久，这场消费电子界的盛会上，几乎90%都是来自中国的硬件厂商，甚至有人戏称，CES，成为了中国消费电子展。但Tim今年没有去，他说CES噱头太多，不如实地到中国来看看。Voxdale，这家总部成立于比利时的工程机构，奉行“设计驱动工程”的核心哲学，这是戴森创新的核心。Tim本人在硬件、可持续能源和IoT产品开发、创业和组织管理中积累超过15年的实践经验。这听起来似乎平平无奇，但如果知道硬件行业的残酷，就会明白这六个字的份量。在硬件创业的图谱中，存在一个著名的“死亡之谷”，一个从原型Demo到大规模量产之间的灰色地带，诸多公司死在谷底。Voxdale的角色，就是帮助创新者、大公司以及大学，在他的工程实验室里填平这道鸿沟。他们不仅关注产品是否美观，更关注能否用合理的成本把它造出来。这正是Tim来到中国的原因。在他看来，中国已是全球硬件开发全链路中一个不可或缺的“变量”。“过去15到20年，我们一直与中国公司紧密合作。如果你想把产品从1做到100万，你离不开中国。”Tim向我展示了他手腕上的华米（Amazfit）智能手表——这款售价仅250欧元的中国产品，提供了与Apple Watch几无二致的功能体验。“归根结底，任何硬件产品只关乎两件事：规模化和降低成本”，Tim说，“从构思硬件产品的第一刻起，我们就必须开始焦虑：这东西要生产多少？用什么技术才能立刻实现大规模制造？”这次中国之行是他的第一天。在无锡国际人才港与数家中国AI初创企业交流后，他看到了一种他在欧洲久违的劲头——一群拥有国际化背景的工程师和博士，他们没有那是那种在欧洲常见的“陈旧包袱”，而是一心想做实事，想“出去征服世界”。他把这种独特的气质总结为“没有思维界限”， “在欧洲，人们往往因为监管的束缚，第一反应是‘这不可能做到’。而在这里，人们思考的是‘什么是有可能的’。”“这里的政府扶持也让人印象深刻。”Tim指着窗外，“办公区就设在公寓旁边，你能清晰感受到政府这双‘有形之手’在推动初创企业的发展。”然而，当我们的话题转向当下最热的“AI原生硬件”时，Tim并没有表现出预期的兴奋。相反，他泼了一盆冷水。“老实说，到现在为止，还没有特别让我惊艳的。”在他看来，目前市面上大量的所谓AI硬件，本质上是在卖算力盒子，比如把一颗Nvidia的芯片塞进外壳里，然后加上各种周边配置。散热难、功耗大，且缺乏真正的应用场景。尤其是被寄予厚望的AI眼镜，Tim直言“对此表示怀疑”。在他看来，目前的AI眼镜更像是一种噱头，而非下一个iPhone时刻。“如果我知道，那我就发财了。”他笑着说，但我认为可能不是眼镜。什么是真正的AI原生？Tim给出了一个极具参考价值的定义：当硬件是产品的载体，而AI是产品的核心本质时，这才是AI原生硬件。 这意味着，如果你把AI拿掉，这个产品就变成了废铁，无法运作。以此标准审视，目前市面上大量的“智能硬件”恐怕都要被打回原形。软件和硬件的区别，Tim给出的个感性的答案，他说软件很难让人产生爱，但硬件可以，“APP很少让人感叹‘看这设计多美’，但硬件设计能让人感到愉悦。”这种情感连接，是硬件区别于软件的特权，也是许多智能化产品在堆砌参数时容易忽略的地方。对于正处于激战中的中国硬件创业者，Tim建议是，利用好本土优势，适配全球化以及保持清醒，因为，“印度在追赶成本，欧洲在试图复苏创新，竞争永远在动态变化中。”以下是访谈实录，虎嗅根据实际情况进行了删改： 中国是硬件开发所有环节中重要一环 虎嗅：先介绍下Voxdale，你们为硬件公司做什么样的创新和服务？Tim Dieryckx: 我们的核心业务是帮助公司做硬件产品的设计与工程。这也是我为什么来这儿，因为在硬件开发的所有环节中，中国都是一个至关重要的因素。作为一个公司，我们将两件事紧密结合：一是设计，确保产品美观、独特、用户体验好；二是立刻结合工程化和量产化。我们帮助创新者、大公司以及大学，将创新的想法推向市场。从构思硬件产品的第一刻起，我们就开始考虑：这东西要生产多少？用什么生产技术才能立刻实现大规模制造？这也是为什么过去15到20年我们一直与中国公司紧密合作，因为我们需要组件，需要制造，并且这种合作在过去几年变得越来越紧密。我们还有第二块业务，就是孵化我们自己的初创技术。我们会作为某种形式的“初创工作室”（Startup Studio），与大学、医生或领域专家合作，孵化我们自己的硬件初创公司。目前我们有大概10项技术正在开发中，进度不一。虎嗅：你们也做创新孵化的业务，有一些已经退出的成功案例吗？Tim Dieryckx：我们已经成功退出并出售了几家公司。一个是尿液采样设备。这是一个很专业的领域，具体是体外诊断（IVD）。这个设备已经卖给了一家美国公司。我们还开发了一种疫苗接种技术，即皮内注射疫苗。这能减少所需的疫苗剂量，接种速度更快、成本更低，人们甚至可以自己操作，这有很多优势。我们还为此开发了配套的机器人技术，让人们去药房就能接种。现在我们正在研发一种血液采样设备。我们的假设是，特别是在美国和英国市场，采血成本很高，但血液样本依然是最好的检测样本之一。考虑到人口老龄化这也是个痛点，另外，如果未来再次发生大流行病，基于家庭的血液采样会有巨大优势。因此，我们开发了一种极低成本的大容量采血技术，目前处于最后阶段，正准备量产，生产将会在中国进行。 硬件区别于软件的地方是能带来情感共鸣 虎嗅：迄今为止，你是否看到了一些有趣的AI原生硬件？Tim Dieryckx：老实说，到现在为止，还没有特别让我惊艳的。对我来说，真正最有趣、最让我震撼的还是自动驾驶。以前自动驾驶可能只能应对比较简单的环境，但现在汽车在非常复杂的路况下所展现出的决策能力，令人惊叹，这是目前最让我折服的AI应用。我总觉得手边的设备如果加上AI应该能更好，但我看了一些加了AI的智能手表之类的，老实说并没有被它们的功能震撼到。虎嗅：在你眼中，衡量一个好硬件的标准是什么？Tim Dieryckx：第一是专注，专注于有限的创新点。在一两个方面做到与众不同且比别人更好，哪怕只是价格优势或者某个功能；第二是可扩展性，你必须能大规模量产它，并在这个过程中把成本降到很低；第三是直观，看到它你就知道怎么用，不需要思考，不需要读说明书去找按钮在哪里。最后是情感连接，最好能带来某种层面的情感。如果把它送人我会有点难过。这是硬件区别于软件的地方。软件APP很少让人感叹“看这设计多美”，以此获得掌声，但硬件可以。比如汽车，虽然有些很丑依然实用，但人们确实会因为一辆车的设计很美而喜爱它、购买它。这就是硬件独特的地方，它能带来情感共鸣。虎嗅：你怎么定义一款AI原生的硬件？Tim Dieryckx：这是一个好问题。至少我们目前的定义是：当硬件是产品的载体，而AI是产品的核心本质时，这就是AI原生硬件。这意味着，如果你把AI拿掉，这个产品就无法运作。这与汽车不同，汽车里有很多AI，但如果拿掉AI，汽车的主要功能，即把人从A点送到B点——依然存在。举个例子，有一种安装在天花板上的灯，它的核心功能是检测人是否跌倒。只有当AI检测到跌倒并报警时，它才在工作。除此以外，它周围的硬件仅仅是支撑，核心功能完全依赖背后的AI引擎，这就是AI原生。虎嗅：你认为你看过的AI原生硬件最大的问题在哪？Tim Dieryckx：目前很多所谓的AI硬件，归根结底是在比拼算力，AI硬件的一大难点是散热，因为需要强大的算力支持。目前很多产品的逻辑就是把正确的引擎（通常是Nvidia芯片或类似的）塞进外壳里，加上周边配置。相反，我在那些融合了AI的传统硬件上看到了更惊艳的表现，比如人形机器人，它们在机械结构、手部动作上的进步，比单纯的AI盒子更让我印象深刻。虎嗅：你见过的最愚蠢的硬件产品是什么？Tim Dieryckx：有一家公司他们融资了几百万欧元，开发了一台售价400欧元-500欧元的机器。这台机器唯一的功能就是挤压一个装着果汁的袋子把果汁挤到杯子里。结果后来人们发现，根本不需要这台机器，直接用手挤那个袋子，果汁照样能出来。“他们在想什么？”，完全是为了做硬件而做硬件，毫无意义。虎嗅：你怎么看AI眼镜？它会成为下一个取代iPhone的硬件吗？Tim Dieryckx：我对此表示怀疑。人们尝试做智能眼镜已经很多次了，包括苹果、Meta等，但我至今没看到真正的日常使用场景。目前的AI眼镜更像是一种噱头。虽然在外科手术、游戏等特定领域有应用，但我很难想象人们会有全天候佩戴眼镜来处理日常事务的习惯。此外，眼镜的可用性和算力之间存在巨大矛盾：要在保持轻便、经济、易用的同时塞进强大的算力，这太难了。不过，我们看到一个很有趣的方向是智能隐形眼镜。比利时有一家初创公司在做这个，虽然还处于非常早期的阶段，甚至还无法完全运作。他们的愿景是先帮助那些瞳孔无法随光线收缩的人自动调节进光量，未来甚至可能实现“增强视觉”（如超人般的变焦能力），如果成真，那才是真正酷炫的未来。虎嗅：你觉得下一个像iPhone一样伟大的硬件产品形态可能是什么？Tim Dieryckx：如果我知道，我就发财了（笑）。但我认为可能不是眼镜，而是一种集成式的AI助手。它可能是一个挂在脖子上的挂件、耳机或者别针，能全天候捕捉我们的图像、声音、饮食习惯和健康数据，像一个超级秘书一样，帮我们记录会议、分析健康、预测风险。另一个确定的未来是机器人。无论是家里的服务机器人、工厂里的机械臂，还是路上的自动驾驶汽车（它们本质上也是机器人），未来我们的生活将充满各种形态的机器人。 真正好的硬件不应该依赖手机 虎嗅：我们经常看到硬件初创公司死在“原型机”到“量产”之间的“死亡之谷”，根据你的观察，最常见的失败原因是什么？Tim Dieryckx：归根结底通常是因为钱烧光了。为什么会烧光？首先是无法规模化，很多公司卡在中间阶段，市场牵引力不够，但单品成本又太高。为了把成本降下来，你必须亏本通过规模化销售来分摊成本，这需要巨额资金和投资人的绝对信任，或者你得有一个巨大的市场——但这在欧洲很难。其次是对产品市场契合度（PMF）理解不深： 很多公司没搞清楚自己到底该卖什么。还有市场定位错误： 有些公司一心想做C端（消费者）产品，但这很难。其实做B端（企业）或中间产品更容易存活，例如我们接触过一家做防弹材料的公司，他们没有自己去做防弹背心卖给个人，而是做中间层卖给大公司，迅速获得现金流，甚至不需要融资。另外是地域限制（尤其是欧洲），欧洲市场太分散，每个国家有不同的法规、语言和审批流程，导致初创公司起步市场太小，难以规模化。虎嗅：供应链和迭代速度难道不是失败的主要原因之一？Tim Dieryckx：我认为供应链不是最大的问题。现在全球供应链协作非常紧密，尤其是和中国。主要问题在于迭代思维。在欧洲，人们往往追求“一步到位”的完美技术，试图构建整个生态；而在中国，你们非常擅长增量创新——从一个小功能开始，快速推向市场，然后不断迭代、深挖。这是欧洲的传统包袱。我们的财富是建立在发明全新机器（如宝马、博世、西门子的大型机械）基础上的，因此我们需要学习中国的快速迭代模式。至于供应链，如果你想从0做由1，或许不需要中国；但如果你想从1做到100万，目前离不开中国供应链。但这并不是障碍，因为中欧企业间的合作非常顺畅且快速，通常几天内就能拿到报价并开始模具制作。虎嗅：好的硬件必须依赖手机吗？Tim Dieryckx：目前连接手机是一种权宜之计，因为手机算力强且普及，这样能降低硬件成本。但我认为，真正好的硬件不应该必须依赖手机。尤其是在医疗领域或专业场景下，许多优秀设备是独立运行的。随着算力成本下降，未来最好的硬件应当是独立的。 这里的中国人有“想征服全世界”的劲头 虎嗅：我们常说戴森是硬件设计类创业的标杆。在迭代快速的AI时代，戴森模式还有效吗？Tim Dieryckx：戴森是一家了不起的公司，拥有顶尖的设计师。但他们面临的巨大挑战在于创新速度。AI不仅挑战戴森，也挑战所有巨头。如果中国的创新速度持续领先，这对那些处于领先地位但行动缓慢的公司来说是巨大的风险。虎嗅：这是你到中国的第一天，在和中国这些人工智能的初创企业交流之后，你有什么感受？Tim Dieryckx：我认为是思维界限，在欧洲人们往往会因为监管而更多地想“这不可能做到”，这里人们思考的是“什么是有可能”的，而不是“什么是不可能的”。而且我发现在这里交流的中国人都很国际化，他们大多是工程师，有的是博士，大部分有留学背景。他们都是真心想做实事的人，大家想作伟大的公司，有种“出去征服世界”的劲头。另外，这里的政府创业扶持也很让人印象深刻，政府的办公区就设在公寓旁边，你能清晰感觉到政府在推动初创企业的发展，帮助他们做大做强。虎嗅：我们是否正在走向一个AI硬件由中国初创公司独占的未来？Tim Dieryckx： 短期内中国在硬件领域确实是超级大国，但我不认为未来会是独占的。首先，美国依然拥有世界上最顶级的科技巨头（苹果、特斯拉、英伟达等）；其次，欧洲（如爱沙尼亚、芬兰等地）正在复苏；再次，印度和非洲部分地区正在崛起，未来5-10年它们可能会在成本上挑战中国。但我确信，在接下来的20到30年里，中国仍将是硬件领域的主导力量。中国的技术领先优势很明显，比如生物科技、自动驾驶、无人机，以及最让我震撼的机器人领域。在这里，你不是看到一家公司在做人形机器人，而是看到15家公司同时在做，竞争异常激烈。这种竞争会极大地推动技术进步，这也正是我们希望把这些技术引入欧洲的原因。虎嗅：对中国的硬件创业者你有什么建议吗？Tim Dieryckx：利用好本土优势，你们拥有巨大的本土市场；全球化策略，如果要出海，尽量与当地公司合作，调整设计以适应当地文化；保持警惕，不要因为现在做得好就睡大觉；保持敏锐，因为其他国家和地区也在追赶。本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4831079.html?f=wyxwapp
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壹快评｜“李鬼”网站长期猖獗，百度搜索何以成了骗子的“帮手”？ 据《新闻坊》报道，近日，家住上海普陀的徐老伯使用百度搜索“百联卡余额查询”，误入标注着“官网”的假冒网站。输入卡号密码后，两张预付卡内的1000多元余额被盗刷一空。记者亲自试验，在向所谓官网提交信息后，卡内资金也很快被盗走。进一步调查发现，此类骗局在去年3月就已出现，盗刷事件并非个例。支付机构虽已知情并向有关部门反映，但问题至今未解。骗子网站是如何被用户搜到，并出现在显著位置的，目前还没看到百度方面的解释。但有个网络技术常识很多人知道：一些搜索引擎会采用“竞价排名”的方式，决定部分搜索结果的展示位置。这给了不法分子以机会——通过支付更高的广告费，使自己的诈骗网站在相关搜索中排名靠前，甚至超过真正的官方网站。这种商业模式本身并不违法，但平台如果为了商业利益而放松对广告内容的审核，就会产生问题。徐老伯的遭遇不禁让人联想到多年前的“魏则西事件”。2016年，大学生魏则西因在百度搜索中选择了排名靠前的医院接受治疗，最终被“黑医院”耽误病情不幸离世。事件被媒体曝光后，引发了社会对搜索引擎竞价排名机制的广泛质疑。虽然事后相关部门加强了对民营医院和医疗广告的监管，百度也承诺改进，但类似问题仍然在其他领域上演。搜索功能被称为互联网的“入口”，搜索框中输入的关键词，背后连接的应是真实、有用的信息，而非精心设计的诈骗陷阱。从魏则西事件到假百联卡官网事件，时间跨度将近十年，但类似的欺骗依然发生，说明百度的内容审核机制存在严重漏洞。作为头部搜索引擎，百度拥有强大的技术能力和资源，按理应该有能力识别和拦截此类诈骗网站，屡屡发生这种情况，可能要更多从责任意识和用户意识方面寻找原因。有人或许会以“技术中立”来为平台开脱，但显然难以成立。诈骗网站在搜索结果中出现甚至排名靠前，如果确与平台的审核推荐机制有关，平台就必须担责。平台既然从商业推广中获利，就应该对推广信息的真实性、合法性负有审核之责。这不仅是商业伦理的要求，更是《广告法》《电子商务法》等法律法规的明确规定。平台不能只扮演一个收钱的“房东”，而对“租客”在屋内进行不法活动不闻不问。百度作为中国网民最主要的互联网入口之一，早已超越一个普通商业工具的角色，而具备了“准公共产品”属性，是网络社会重要的信息基础设施。这对百度来说，既意味着巨大的商业利益，也意味着庄严的社会责任。百度必须始终具备这种意识，追求商业利益与社会责任的平衡。应该建立更加透明的搜索结果排名机制，让用户清楚了解哪些结果是广告推广，哪些是自然搜索结果。同时，投入更多资源开发更加智能有效的诈骗识别系统，增强识别和拦截可疑网站的能力。“科技向善”不应只是百度这样的科技巨头的公关口号和宣传标签，而应内化为企业的核心价值观和行动准则。如果企业的追求脱离了“善良”的锚点，而只关注财务报表上的数字，终究会失去长期发展的根基。根除诈骗网站，除了企业自身端正经营理念和策略，监管力量亦须加强。此次假百联卡官网事件中，支付机构称一直在向有关部门反映，却没有解决问题，应该要有个说法。网络监管部门应建立针对搜索引擎平台的常态化监督机制，对放任诈骗信息传播的平台加大处罚力度，提高失责成本。同时，应推动建立跨部门、跨平台的涉诈信息共享机制，形成打击合力。希望此次事件能成为推动各方合力解决诈骗网站乱象的契机，还广大互联网用户一个真正安全、好用、清朗的网络空间。(作者系第一财经编辑)
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科技昨夜今晨0131：小鹏2025年交付翻倍 “科技昨夜今晨”时间，大家好，现在是 2026 年 1 月 31 日星期六，今天的重要科技资讯有：1、市场监管总局对快手子公司成都快购处罚超 2600 万 市场监管总局公布第五批直播电商典型案例，快手子公司成都快购因未依法履行信息公示、收取不合理费用、未尽安全保障义务、发布违法广告等七项违法行为，被罚没款超 2669 万元。成都快购回应称诚恳接受处罚，将强化合规经营。>> 查看详情2、库克称 AirPods Pro 3 太火了，苹果始料未及 路透社 1 月 30 日发布博文，报道称在 2026 财年第 1 财季（截至 2025 年 12 月 27 日）财报电话会议上，苹果首席执行官蒂姆 · 库克（Tim Cook）透露，AirPods Pro 3 自 2025 年 9 月发布以来需求强劲，其火爆程度令苹果“始料未及”。>> 查看详情3、库克直呼“被销量惊到了”：苹果 iPhone 17 等在中国卖爆，靠产品与用户共鸣 在 2026 财年第一财季（截至 2025 年 12 月 27 日）财报电话会议上，苹果公司披露数据，指出大中华区营收 255.26 亿美元（IT之家注：现汇率约合 1775.61 亿元人民币），同比增长约 38%，成为本季度增长最为显著的地区之一。>> 查看详情4、微信公众号图标灰度变更，由“书本”改为“叶片” 据多位IT之家小伙伴反馈，微信公众号的官方图标悄悄变更，由“书本”样式改为“叶片”样式。>> 查看详情5、宇树王兴兴：谁能把机器人用的大模型做出来，谁就是全世界最厉害的 AI 和机器人公司，足够拿诺贝尔奖 王兴兴还坦言：“我们的终极目标，是让机器人真正干活，为人创造实际价值。”>> 查看详情6、库克暗示苹果今年将有“前所未见”的创新 苹果 CEO 库克在财报会议中表示，公司将在今年带来“前所未见的创新”，暗示最佳作品尚未到来。结合多方传闻，苹果或将在秋季推出首款折叠屏手机 iPhone Fold，并有望亮相其首款智能眼镜 Apple Glasses。>> 查看详情7、小鹏汽车 2025 年交付翻倍，2026 年会再发黄金工牌 有多位网友 1 月 27 日晒出在小鹏汽车 2026 年会领到黄金工牌，部分还印有员工工号和名字。>> 查看详情8、雷军、刘强东等现身 2026 中英企业家委员会会议，小米预计 4 年内在英国开 150 家店面 2026 年 1 月 29 日，2026 中英企业家委员会会议在北京人民大会堂举行。中方企业家代表刘强东、雷军等出席会议。>> 查看详情9、一加 16 手机爆料：双 2 亿后摄、京东方 X5 屏幕、9000mAh 电池，起价 4999 元 消息源 @OnePlusClub 于 1 月 27 日在 X 平台发布推文，分享了一加 16 手机的关键规格、售价等信息，并预估该机将会在 2026 年第 4 季度发布。>> 查看详情10、腾讯元宝、百度文心之后：消息称阿里千问 App 也加入春节红包大战，总金额将达上亿级 继腾讯元宝、百度文心后，阿里千问 App 春节将发上亿红包。此前腾讯宣布 2 月 1 日上线活动分 10 亿，百度 1 月 26 日至 3 月 12 日瓜分 5 亿。>> 查看详情11、快手外卖独立入口下线，上线不到一年 快手 App 首页“团购”板块内的“外卖省心购”独立入口已正式下线，用户无法再直接进入该页面下单，此举距离该入口上线尚不足一年。>> 查看详情今天就先聊到这里，科技昨夜今晨，咱们明天见。
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十亿红包拉开春节大战，AI应用争夺「全民时刻」 「核心提示」 马化腾喊话“重温抢红包的快乐”，AI春节拉新攻势启动，没钱撒币的小厂们只能苦练内功。 作者 | 张经纬编辑 | 邢昀临近春节，AI应用纷纷计划给用户发钱。腾讯元宝预计将在2月1日上线春节红包活动，预计共发放10亿元，单个用户最高可获得万元。对此马化腾表示，“希望重现微信红包的盛况”。老对手字节豆包则将目光投向了春晚，火山引擎将成为央视春节晚会独家AI云合作伙伴，AI助手豆包也将配合上线多种互动玩法，其中也包括发红包。百度文心则双管齐下，1月26日至3月12日，在百度APP使用文心助手，用户会得到总计5亿、最高1万的现金红包。此外，百度APP也将成为北京电视台春晚的首席AI合作伙伴。这熟悉的一幕，仿佛是移动支付与短视频时代春节“撒币拉新”的翻版。巨头们不惜重金，想复刻当年微信支付“偷袭珍珠港”式的成功，为尚未引爆的AI应用寻找那个关键的“全民时刻”。获取用户心智，也是为了跑通商业化路径。然而，在移动互联网用户增长见顶、注意力极度分散的今天，AI的“红包大战”还能烧出之前的故事吗？1、春节，互联网产品的必争战场春节烧钱拉新是大厂们的惯用手法。今年春节，除了腾讯、字节，百度文心等要为AI“撒币”，阿里也不会缺席，千问官宣了冠名江苏春晚，据晚点报道，千问APP在春节期间将面向用户发送红包福利。巨头们豪掷千金，目标直指AI应用的全民化破圈。这并非简单的节日营销，而是一场基于历史经验的战略卡位。过去十年，春节早已被验证是中国互联网产品实现“关键一跃”的终极战场，合家欢的轻松氛围，是全民注意力争夺的最佳时刻，甚至直接决定了移动支付与短视频两大时代的权力格局。2014年除夕，微信红包横空出世，以社交裂变的方式瞬间点燃全国。这被马云称为“偷袭珍珠港”的一役，让微信支付一夜之间收获了800万绑卡用户，次年春节，微信再次乘胜追击，拿下央视春晚的合作，观众“摇一摇”抢红包，奖金总额包括5亿元现金和30亿卡券。这给微信带来了永久性的用户增长：微信支付绑卡用户在短短两天内突破2亿，完成了支付宝花费近10年才达到的用户积累。此后支付宝通过集五福等活动也深深影响了用户在春节时刻的行为习惯。这场战役证明，春节叠加春晚，是短时间内重塑用户习惯，实现指数级增长的“核武器”。红包大战助力移动支付成为中国人习惯的支付方式。2017年，微信绑卡用户和支付宝活跃用户分别达到8亿和5亿。其中发红包起到了重要作用：企鹅智酷调研显示，82%的用户首次使用微信支付的场景是“收发红包”或“群收款”等社交链场景，红包成为支付习惯的第一入口。移动支付之后，最为人津津乐道的是短视频平台在春节战场的贴身肉搏。2020快手与央视春晚独家合作，再次发起了红包大战。快手在春节期间累计投入了30亿—40亿，创春晚红包投入的历史新高。QuestMobile数据显示，期间快手日活高峰达2.82亿，春节前仅2亿出头。面对快手先声夺人，抖音找到了分庭抗礼的第二战场——地方春晚。2020年抖音与浙江卫视、湖南卫视等8家地方春晚达成内容合作，整体投入20亿。2021年局面调转了过来，抖音快手互换大本营。抖音在央视春晚再次投入20亿元，其中春晚当天发放12亿元现金红包。抖音入主央视，快手自然发力地方春晚，宣布与10家省级卫视春晚达成合作。金额上，快手图标显示共同分“21亿”，与抖音的20亿预算针锋相对。和移动支付不同的是，短视频的春节红包除了拉新，也有促活的作用，即通过补贴促进用户更长时间、高频地使用。历史经验凝结成一条铁律：谁能在春节这个中国最大的流量池和仪式场中，主导大众的互动行为，谁就有望重写流量格局。对于当下正处于激烈竞争、急需用户规模和真实数据来迭代模型的AI应用而言，这一时点的战略价值空前凸显。2、AI春节烧钱背后，大厂的焦虑和短视频、移动支付相比，AI春节发红包的动机更复杂。用户增长已非单纯的数字游戏，而是关乎模型进化燃料和未来生态地位的生死之争。因此，佛系多年的腾讯和马化腾也在这个时刻，喊出“让大家重温当年抢红包的快乐”。大厂或多或少都面对AI用户增长的问题。根据QuestMobile的数据，到2025年9月为止，字节豆包月活约1.72亿，DeepSeek约1.45亿，腾讯元宝约3300万。从整体规模上看，中国的AI用户还远未到天花板。但和3月相比，主要AI应用的流量半年里并没有明显上涨。腾讯、阿里有足够的拉新动力，而字节也需要守住自己的优势，同时扩大基本盘。用户增长需求同时也是技术竞争的需要：用户增长意味着免费的训练数据，当下的模型迭代训练数据地位凸显，数据成本正变得越来越重要。而更多用户使用的AI会随着数据量和用户人数的增加，生成更加精准的内容，吸引更多用户使用，形成技术迭代的正向循环。AI也更需要赚钱。目前，AI大模型有三种主流商业化路径，卖API、订阅付费、广告变现。卖API，主要针对B端，提供模型调用接口，按使用量（Token数）收费，比如智谱、百度文心一言均提供此类服务。订阅增值服务付费也是C端比较普遍的商业化路径，但目前ChatGPT的付费率不到10%，而国内大部分AI工具的付费率在3%到6%徘徊。如果想跑通订阅增值服务，要么进一步提高用户基数，要么通过提高服务质量增加付费转化，春节正是进一步提高用户基数的机会。付费率的提高则更加困难一些，因为大部分用户目前对待AI处于“免费服务够用、付费服务鸡肋”的状态。在这种状况下，广告是另一个出路。这方面，1月引入广告的ChatGPT已经开始行动了。但无论AI厂商打算以点击还是展示给投放广告计费，都要吸引用户，使用更长时间。目前在大部分AI应用中，用户日均使用时长仅10分钟，这就凸显了促进用户活跃度的价值。在互联网的历史战役中，春节恰恰也是促活的窗口。当然大厂们生态庞大，在AI为核心的打法下，不少厂商开始让AI与已有生态相结合，找到有价值的应用场景。2025年至今，大厂们已经在做整合，可能正等着春节拉新后靠生态留住用户：腾讯试图把AI融合在社交中。近期，腾讯元宝推出新功能“元宝派”，主推AI社交综合体，用户在元宝中可以建立群组，并接入腾讯视频、QQ音乐和腾讯会议等，邀请好友一起听一起看，让AI负责总结或提醒。字节更关注短视频链路的AI应用。豆包接入抖音的短视频播放页和消息列表，为用户提供即时性的信息检索和内容创作服务；在字节的视频创作工具剪映中，大模型成为内置工具，支持一键生成文本、视频和配音。阿里则是AI+电商/生活服务。千问全面接入阿里的产品生态，覆盖APP包括淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德、大麦、淘票票等，外卖、购物、订票均可使用AI完成；阿里最新的发布会上还大篇幅介绍了千问在教育场景的应用。 3、小厂只能修炼内功大厂的春节烧钱对AI小厂们来说难以模仿。对DeepSeek们来说，除了在春节期间以“四两拨千斤”的方式低成本曝光品牌，剩下的就只有拼命练内功：比如更强的模型智能和更好用的Agent，通过技术突破和场景深耕，来构筑差异化生存壁垒。巧合的是，DeepSeek和Kimi一同在1月27日更新了他们的模型。DeepSeek强化了视觉理解，使之能够对图片进行因果推理，更接近人类的视觉编码逻辑。有消息透露，DeepSeek可能会在春节前后推出下一代旗舰人工智能模型V4，也许又能像去年春节那样，一石激起千层浪。Kimi的新模型同样强化了视觉理解能力，并将其与推理、代码、Agent等能力相结合，降低交互门槛。技术迭代，是小厂应对巨头挤压最直接的武器。它们必须跑得更快，在模型能力的某个维度上建立领先优势。深耕细分场景，是小厂避开正面绞杀的关键策略。不同于大厂追求生态整合与平台通吃，小厂更倾向于在垂直领域做深做透。强化了视觉后，Kimi找到了新的应用场景——健身。运动App Keep即将上线的AI教练Kaka，即基于Kimi新模型进行用户动作的识别与评估。从行业生态看，小厂未必是大厂红包大战的失意者。春节红包在客观上承担了高昂的AI用户教育成本。巨头们洒下的真金白银，吸引大量新用户首次接触并使用AI工具，这在本质上培育了市场，做大了蛋糕。只要需求是真实的，新用户哪怕是被补贴吸引，也总有形成使用习惯并尝试其他AI产品的可能，从而利好整个行业。咖啡和网约车，都经历过新用户从“薅羊毛”到“成为拥趸”最终蛋糕做大的过程。当更多用户亲身体会到AI对工作和生活的改善时，AI的“iPhone时刻”就不远了。
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Instagram将推“友尽”新功能：用户或可主动退出别人的密友列表 IT之家 1 月 31 日消息，北京时间今天凌晨，Meta 向外媒 TechCrunch 透露，Instagram 正在研发一项新功能，未来用户或许可以主动退出别人的“密友”名单。换句话说，如果不想继续被某些人列为“密友”，用户将能自行移除，而不必尴尬地被动接受。Instagram 的“密友”功能 2018 年上线，用户可只对特定人群发布快拍、短视频等内容。到目前为止，被别人加入密友名单后，用户并没有办法退出。这一功能原型最早由逆向工程师亚历山德罗 · 帕卢齐发现。根据他曝光的界面提示，Instagram 会明确告知用户：一旦退出某人的密友名单，除非对方重新添加，否则将无法再看到该用户的密友专属内容。 报道认为，虽然有人可能会因为别人退出名单而感到不快，但对很多用户来说，此举反而是一种更灵活的社交控制手段，尤其是在不想被某些人“强行当成密友”的情况下。IT之家从报道中获悉，Snapchat 已经提供了类似的机制，用户可以退出他人的私人动态。Meta 强调，该功能仍处于早期开发阶段，尚未公开测试，也不确定最终是否会上线。与此同时，Instagram 还在推进包括付费订阅服务的更多新功能。Meta 本周还表示，将测试覆盖 Instagram、Facebook 和 WhatsApp 的订阅模式，提供一系列额外专属功能。帕卢齐透露，高级订阅可能带来诸如无限受众分组、查看未回关的关注者、匿名浏览快拍等功能。Meta 表示，订阅的目标是为用户提供更多控制权和特殊体验，同时确保基础功能仍然免费，并会在不同应用中尝试不同的订阅组合方案。
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彭博社称苹果AI团队持续“失血” IT之家 1 月 31 日消息，彭博社今天（1 月 31 日）发布博文，报道称苹果公司的人工智能（AI）研发团队遭遇新一轮人才流失。在科技巨头激烈的 AI 人才争夺战中，苹果正面临着严峻的留人挑战，其核心技术力量正不断流向竞争对手。本次披露的离职人员名单主要包括四名 AI 领域的研究员：Yinfei Yang、Haoxuan You、Bailin Wang 以及 Zirui Wang。这些研究员此前均在苹果内部从事人工智能相关的技术研发工作。他们的相继离开，不仅带走了宝贵的技术经验，也引发了外界对苹果 AI 研发团队稳定性的关注。 消息称 Yinfei Yang 选择离开苹果，计划创办一家新的初创公司；Haoxuan You 和 Bailin Wang 则选择加入社交媒体巨头 Meta Platforms Inc.。Haoxuan You 已加入 Meta 的超级智能（Superintelligence）研究部门，致力于探索前沿 AI 模型；而 Bailin Wang 目前则专注于 Meta 的推荐系统（Recommendations）相关工作。除了上述 4 名 AI 领域的研究员外，彭博社还指出苹果 Siri 高级主管图尔特 · 鲍尔斯（Stuart Bowers）也从苹果公司离职，加入谷歌 DeepMind。 在成为负责公司语音助手的“经理”之前，鲍尔斯曾是苹果失败的自动驾驶汽车项目的首席执行官。他在 2025 年扩大其职权，负责 Siri 如何理解用户的需求，并向 Siri 的新首席执行官迈克 · 洛克威尔（Mike Rockwell）汇报。
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AI存储需求无止境！Sandisk(SNDK.US)发布“碾压式”业绩指引，超越市场预期近两倍 智通财经APP获悉，在公布远超预期的2026 财年第二季度的业绩后，存储芯片厂商Sandisk(SNDK.US)股价在周四盘后飙升近15%，财报显示，Sandisk该季度营收30.3 亿美元，同比增长 61.2%，高于 26.9 亿美元的普遍预期；每股收益为 5.15 美元，而市场普遍预期为 3.54 美元。截至发稿，Sandisk盘后涨14.39%，报618.88美元。公司报告的调整后毛利率为 51.1%，远强于 42% 的预期。从各业务部门来看，数据中心营收环比激增 64% 至 4.4 亿美元，边缘计算营收增长 21% 至 16.78 亿美元，消费级业务增长 39% 至 9.07 亿美元。展望未来，Sandisk 预计第三季度调整后每股收益将在 12 美元至 14 美元之间，这一预期彻底碾压了 5.11 美元的普遍预期。公司还预计营收增长将更加强劲，范围在 44 亿美元至 48 亿美元之间。Sandisk 首席执行官大卫·格克勒表示：“本季度的表现突显了我们在利用更优的产品组合、加速企业级 SSD 部署以及强化市场需求动态方面的灵敏度。当前，我们的产品在驱动人工智能及全球技术方面所发挥的关键作用正得到认可。我们的结构性调整使供应与具有吸引力的持续需求相匹配，这使我们能够推动有纪律的增长，并交付行业领先的财务表现。”Sandisk 和铠侠将双方位于日本四日市（Yokkaichi）的合资协议延长至2034年。此举旨在保障NAND闪存稳定供应。闪迪将为此支付11.65亿美元以获得长期供货权。Yokkaichi工厂是全球重要3D NAND生产基地之一。此次延期反映双方对存储市场长期合作的信心及供应链协同需求。
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马斯克：中国是下一个级别的狠角色 很多外国人低估了中国 快科技1月29日消息，在特斯拉2025年度财报电话会议上，有人提问："目前中国公司在人形机器人领域出现了明显的爆发，特斯拉的长期竞争优势是什么？"马斯克回应称：到目前为止，人形机器人领域最大的竞争对手将来自中国。中国在制造方面非常强，同时从开源模型来看，在AI领域也做得很好。据我所知，在中国以外，我们还没有看到真正有分量的竞争。很多中国以外的人低估了中国，但中国是那种"狠角色、下一个层级"的存在。我们认为，特斯拉最终会比中国正在研发的任何机器人都更强。我们会在真实世界智能，以及手部设计的机电灵巧性方面保持领先。做人形机器人有三件最难的事情：手、真实世界AI、规模化量产，而特斯拉是唯一一家同时具备这三项能力的公司。 据了解，特斯拉目前正在研发的人形机器人Optimus已迭代至Gen3版本，研发进入量产冲刺阶段。具体性能指标上，Optimus身高173cm，重量57kg，全身自由度45个（手部22个）。行走速度1.2m/s，支持动态平衡和15°斜坡稳定行走；手部负载8kg，整机负载20kg，触觉电子皮肤，定位误差±0.02mm。机器人采用2.3kWh的4680电池，可连续工作8-10小时，拥有10分钟快充能力。感知层面，采用FSD同源芯片+Grok4.0人工智能大模型，全身拥有12颗HW4.0摄像头，纯视觉识别准确率99.7%，反应时间为100-200ms。
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杨植麟为何亲自为Kimi站台？ 出品｜虎嗅科技组 作者｜宋思杭编辑｜苗正卿头图｜月之暗面还记得2025年春节，全世界都在为DeepSeek狂欢；不出意外，2026年春节大概率也会再次上演类似的场景。只不过，这一次行业已经有了充分的预判和心理准备。1月27日，月之暗面重磅发布K2.5模型，而和这家公司的以往模型发布不同的是，这次创始人杨植麟亲自为K2.5站台——在视频号发布长达4分13秒的视频。如果只看模型能力，K2.5 实际上是在K2基础上的一次能力补齐和体验升级，并称不上“惊艳”。但真正让这次发布显得不同寻常的，并不在模型本身，而是杨植麟的亲自站台。在大模型行业，创始人走到台前，往往并不是为了讲清楚技术细节，而是在一个关键时间点，对外释放信号。当然在杨植麟共4分多钟的视频中，他讲的全是K2.5的新技术，但这本身也是一个信号。而这个时间点，本身就很微妙，就在 DeepSeek 新一代模型被普遍认为即将发布的前夜。相比之下，Kimi 2.5 的出现，更像是一种提前落子。月之暗面必须要在DeepSeek发布V4或者R2新模型之前做点什么。这也是为了在更大的变量到来之前，先稳住位置。毕竟，从2025年的结果来看，DeepSeek发布后，月之暗面几乎是受打击最大的基座模型公司。从这个角度看，这次发布，与其说是一场主动进攻，不如说更像一次在春节前完成的防守部署。 K2.5补足了什么？ 经历了 2025 年 DeepSeek 带来的正面冲击之后，月之暗面已经完成了全面的方向调整，不仅如此，在K2发布之后，月之暗面也得到了海内外开发者的好评。和外界仍然习惯把 Kimi 视为“基座模型竞争者”不同，月之暗面在过去一年里，已经明确将重心从单纯追逐模型能力上限，转向编码能力与 Agent 体系，尤其是面向海外市场的 Agent 产品形态。但这种转向在某种程度上来说也是一种现实选择。因为在基座模型能力加速同质化的背景下，月之暗面需要一条不再完全依赖下一代模型一定更强的生存路径。也正是在这个前提下，K2.5 的定位才显得清晰。如果放在做最强模型的叙事里，K2.5 并不成立；但如果放在服务新主线的框架中，它更像一次工程性交付。无论是编码相关能力的强化，还是对 Agent 场景中稳定性、可控性和执行效率的优化，K2.5 的指向性都非常明确，它不是为了证明模型领先，而是为了让模型更好地支撑 Agent 与编码这一条已经确定的路线。换句话说，K2.5 更像是月之暗面在完成战略转向之后，对外给出的一个确认信号：月之暗面已经开始持续投入，并能够在模型层面形成阶段性成果。但与此同时，行业真正关心的，并不只是 K2.5。在 K2 发布之后，月之暗面其实已经预告 K3 很长时间。一个理想的状态当然是，在 DeepSeek 推出 V4 或 R2 之前，率先发布 K3。因为在大模型竞争中，只要能够抢在对手之前完成代际切换，就能在很大程度上对冲下一次冲击，至少不会在叙事和注意力层面被完全压制。但问题在于，这种理想状态很难成立。过去两三年里，无论是 OpenAI，还是 DeepSeek，主力模型的更新周期几乎都在一年左右。原因很简单，当模型规模、训练成本和系统复杂度不断上升后，每一次真正意义上的代际跃迁，都需要更长的训练、验证和工程周期。这已经成为行业内的共识。而距离 K2 发布至今，仅仅过去半年。在这样的时间窗口内，想要交付一个足以被称为 K3 的模型，这意味着极高的技术与交付风险。而对于已经把重心放在编码与 Agent 路线上的月之暗面而言，更不可能为了赶时间点，去牺牲下一代模型的完整性。于是，现实的局面变得非常清楚：K3 仍然是月之暗面真正的关键变量，但它客观上不可能出现在 DeepSeek 下一次更新之前。在这个前提下，K2.5 的出现，和杨植麟的亲自站台也是为了，在无法提前交付 K3 的情况下，月之暗面必须先用一次可交付的升级，稳住自身在新路线上的存在感。 月之暗面在焦虑什么？ 过去一年，大模型行业已经进入新一轮洗牌期。智谱和MiniMax已经登陆资本市场，另外两家百川智能和零一万物也完成了方向调整，并对外明确了新的选择；而在尚未上市的阵营中，原本并列的两家公司里，最近阶跃星辰也已经明确押注“AI + 终端”路线。这意味着，真正仍然以“基座模型公司”自我定位的独角兽，只剩下月之暗面。而这背后，是一个更残酷的现实，基础模型的故事，已经接近阶段性尾声了。当前的行业共识正在从“谁能做出最强模型”，转向“谁能把模型真正用起来”，因此继续坚持基座模型叙事，反而成了一种更高风险的选择。但问题在于，月之暗面并非没有意识到这一点。它已经在尝试转向编码能力与 Agent，并把重点放在海外市场。但与已经完成上市或路径切换的同行不同，月之暗面至今仍然无法彻底摆脱对模型本身的依赖。这正是杨植麟真正焦虑的第一层来源。一个无法回避的前提是：即便已经上市的大模型公司，也都尚未跑通真正意义上的商业闭环。大模型究竟该如何规模化商业化，这件事至今没有标准答案。而在这样的背景下，月之暗面的商业结构显得尤为特殊：它既不依赖 G 端订单，也没有以大 B 私有化部署作为主要收入来源；在国内 C 端，商业化路径同样尚未成立。目前支撑收入的，仍然主要来自海外市场。这意味着，在相当长一段时间内，月之暗面的商业模式，本质上仍然高度依赖模型能力本身。而在这种背景下，一旦模型在能力、成本或扩散速度上被对手显著拉开，这种冲击会比对那些已经完成转型或绑定场景的公司来得更直接。也正因如此，DeepSeek的下一代模型，对月之暗面而言始终是一个无法回避的变量。这不是因为月之暗面仍想回到正面硬拼基座模型的战场，而是因为在现有商业结构下，它还没有真正摆脱对模型领先性的依赖。第二层焦虑，则来自转型路径本身的验证压力。把重心放在编码能力与 Agent，尤其是面向海外市场的 Agent，是一次理性的选择，但这条路径的最大问题在于，验证周期极长。Agent 能否跑通，不取决于一次发布的模型能力，而取决于真实任务、复杂场景和长期使用反馈。这使得月之暗面在舆论与市场层面，始终处在一种不对称的位置：DeepSeek可以通过一次模型发布，迅速制造能力跃迁的冲击；而月之暗面却只能用更慢、更工程化的方式，去证明自己路线的正确性。第三层焦虑，则来自 2025 年春节DeepSeek发布后留下的“阴影”。那一年春节前后，DeepSeek 的发布不仅改变了技术对比，也迅速改写了行业叙事。对月之暗面而言，那次冲击的影响并不只体现在能力层面，而是在注意力、信心和位置感上，形成了持续效应。当时间再次逼近春节节点，当 DeepSeek 的下一代模型被普遍认为即将到来，选择提前出牌，本身就是一种对历史经验的回应。因此，杨植麟真正的焦虑，并不是 K2.5 能不能在能力上压过对手，而是在基座模型叙事逐渐退潮、Agent 路线尚未被完全验证、而下一次外部变量又即将到来之前，月之暗面如何避免再次被推到一个被动的位置。本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4830530.html?f=wyxwapp
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人民网三评“平台治理”之三：重视公共属性，瞄准价值共创 盘和林曾经，一些平台企业凭借“流量至上”的逻辑在市场中一路狂奔，快速扩张规模。当用户规模见顶，平台深度融入社会治理与民生服务时，平台早已超越纯粹商业主体属性，成为具备准公共组织特质的社会载体。未来，平台企业面临的新课题是：如何从“流量汲取者”转型为“价值共创者”？不得不说，“流量至上”在当下已成为阻碍一些平台健康发展的“枷锁”。民生诉求被流量算法淹没无人问津，低俗内容借助算法推荐大肆传播。乱象根源在于一些平台将流量变现作为唯一目标，背弃了公共属性。比如，某自媒体平台推荐极端“吃播”导致未成年人模仿事故；某电商平台“刷单炒信”损害了消费者权益。这些案例无不印证：当平台只关注商业价值而忽视公共责任时，就可能会沦为网络空间的“问题制造者”。更需警惕的是部分平台呈现“伪责任”特征。有的平台虽然给出便民服务功能，但入口隐蔽，操作烦琐，实际使用率低；有的平台消极履责，采取“被动灭火”策略，等到谣言发酵后才仓促处置。一些平台“重流量、轻责任”的倾向，不仅会污染网络生态，更会对社会造成伤害，最终影响自身公信力和长远发展。要解决问题，需重构平台角色，明确其准公共属性。从经济属性看，平台连接数亿用户，具备双边或多边市场效应，具备公共基建的“网络外部性”。从社会属性看，平台深入参与社会治理，兼具商业利益与社会影响力，需要担负“公共责任”。从法律属性看，《关于进一步压实网站平台信息内容管理主体责任的意见》要求，平台需进一步健全机制、完善规则，以确保在履行公共责任时，规则的任何变更都不会损害公共利益。面对新形势，平台企业需要通过转型找到新的商业模式，需要从“单向获利”转向“价值共创”。例如，电商可联合政府、企业、消费者打造多方共赢平台，如推进老年助餐服务，既可获取银发经济商业利益，又能与餐饮、家政行业合作，共同提升银发经济价值。实践证明，商业价值和社会公共价值并非冲突，而是可以实现融合的，平台企业和其他市场主体也能实现共赢。实现价值共创需要多方协同构建。政府需完善制度供给，如建立平台公共责任评估指标体系；平台需优化算法逻辑，为民生诉求、公共安全等方面内容提高推荐权重；用户需提升数字素养，主动参与平台共创共建。其中，政府的制度建设是关键，未来应细化平台公共责任的“负面清单”与“正向激励”措施。一方面，严厉处罚破坏公共利益的行为，既罚平台也罚当事人；另一方面，对维护公共利益，实现商业利益和社会利益创新融合发展的平台，要给予激励，如提高税收优惠或者赋予更高的流量、资本扶持。平台经济进入高质量发展的新阶段，平台企业应该承担起准公共组织的责任，推动商业价值与社会价值的深度融合，并与各方合作构建共创价值的生态系统。这既是监管的必然要求，更是平台自身发展的内在需求。从“流量汲取者”到“价值共创者”的转型，不仅是平台角色的重构，更是数字经济治理体系的深刻变革。人民网三评“平台治理”之一：合规是底线，不容逾越人民网三评“平台治理”之二：约束"私权力"，激发新活力
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宇树等机器人企业扎堆上春晚，谁是去年全球出货量第一？ 继魔法原子、银河通用后，宇树科技在1月26日晚间宣布成为马年春晚机器人合作伙伴。这是宇树科技与春晚的第三度合作。2021年牛年春晚，宇树机器牛“犇犇”初次亮相；去年，宇树人形机器人参与由张艺谋导演执导的《秧 BOT》，引发现象级破圈。 2025年蛇年春晚，宇树科技通用人形机器人H1在舞台上表演扭秧歌。图片新闻：央视春晚人形机器人扎堆亮相马年春晚，是中国具身智能行业在2025年迈入高速发展期的写照：热钱涌入、出货量增长、大额商用订单涌现。IT桔子和钛媒体TMTBASE数据显示，2025年（截至12月）一共有930家AI公司拿到了总计1070.7亿元的融资，具身智能领域的融资占比达31.6%，排在各类“AI+”赛道首位。与此同时，2025年中国人形机器人出货量超过1.6万台，排名全球第一。智元？宇树？谁才是全球人形机器人出货量第一咨询公司IDC在2026年1月发布的《全球人形机器人市场分析》显示，2025年全球人形机器人出货量约为1.8万台，同比增长约508%。出货量排在前十的企业中，前九家均来自中国企业。在中国企业中，64.2%的人形机器人出货量来自智元机器人和宇树科技这两家企业。 根据IDC的估算，智元机器人在2025年以5200台人形机器人出货量排名全球第一。IDC在报告中指出，出货量数据标志着智元机器人不仅完成了从技术研发到产品量产的关键跨越，更在规模化交付这一硬性指标上体现了优势，确立了在全球市场的领导者地位。研究机构Omdia在1月9日发布的报告中也给出了类似的结论，智元机器人以5168台的出货量占据全球39%的市场份额，排在全球第一。对于智元机器人出货量全球第一，宇树科技显然有不同的看法。1月22日，宇树科技在发布的《关于宇树2025年销量数据的澄清》中指出，宇树2025全年人形机器人实际出货量超5500台（发货到终端客户的数量，非订单数量，仅包括纯人形机器人数量）。宇树科技还在文中呼吁，应该对出货量有更科学的统计，“目前各种机器人形态多样，建议大家请勿把不同类型的机器人数量，直接合并在一起对比。”澎湃新闻美数课工作室在梳理招投标、企业公示、电商等多个来源的信息后发现，具身智能企业的出货量难以统计，存在以下几个方面的原因：一是企业往往不定期公布阶段性数据，不一定符合自然年月的统计周期；二是招投标的披露信息繁杂，数据多与金额挂钩但不与出货量挂钩；三是由于人形机器人尚未普及，电商渠道的作用更多是引流而非直接售卖，有很多在线上咨询后转化为订单的出货量，难以被外部统计。因此，第三方的出货量统计往往只能作为一种参考，很大程度上无法反映真实的销量。25家具身智能企业去年融资61轮，中标规模近90亿元与出货量成谜相反的是，热钱涌入具身智能赛道已成为一种行业共识。2025年，具身智能相关投融资事件的密集程度更是远超往年。IT桔子数据显示，2025年前5个月，具身智能和机器人领域融资额已突破230亿元，超过2024年全年的总和。据不完全统计，25家主要具身智能企业2025年一共融资61轮，数量超2023年与2024年之和，有企业一年最多融了6轮。澎湃新闻美数课工作室曾在2025年7月底的WAIC（世界人工智能大会）期间，对23家具身智能企业的历年投融资情况做过梳理。对比来看，有12家具身智能企业在WAIC后获得了融资。但融资进度“卡壳”的情况依旧存在，WAIC前后融资轮次从A轮升至B轮的企业屈指可数。这种现象的主要原因是一些企业的融资估值与未来的发展预期不匹配。无锡新尚资本总经理茹华杰在接受上海证券报记者采访时表示，融资从A轮迈到B轮，市场对企业的技术突破、产品价值有更多要求。如果企业相较此前没有取得明显突破，那么A轮融资的延长成为更好的选择。 融资轮次分化也体现在企业的交付能力和订单量级上。据华金证券统计，2025年主要人形机器人企业的总体订单规模已经接近90亿元。结合企业投融资、应用场景和订单情况来看，具身智能行业出现了阶段性的分化：优必选、宇树科技、智元机器人等头部具身智能企业的人形机器人产品能在工业、制造业等应用场景创造落地价值，解决物流、巡检、组装等工作环节的实际问题，出货量供给能满足大额商业订单；而许多在A轮徘徊的企业，目前在商业化和应用场景的布局上还较为单一。华金证券认为，未来五到十年，具身智能应用场景将完成从“盆景”到“森林”的生态演化。当前，具身智能的应用场景较少，主要集中在科研、表演以及工厂等，后续有望拓展至各行各业，形成完整的产业生态，商业化成功的关键在于清晰的需求定义与极致的供应链整合。今年中国具身智能全球出货量占比将超过85%IDC在近日发布的《2026年中国机器人与具身智能市场十大趋势》洞察中指出，未来机器人市场将面临三重变化：从单机智能向系统级智能演进，从展示型创新向价值验证与规模复制转变，从硬件销售逐步迈向服务化与长期运营转变。 IDC认为，中国机器人与具身智能市场已进入关键拐点期。技术不再是稀缺资源，差距在于厂商能否将感知、决策、控制、系统集成与场景理解整合为稳定、可复制、可扩展的整体解决方案。未来二到三年，行业竞争特征将包括以下几个层面：一方面是硬件参数差异缩小，软硬系统能力成为分水岭，厂商核心竞争力将集中在运动控制、模型算法、任务编排与跨场景迁移等能力上。另一方面，企业对场景的理解能力与工程化经验价值将持续提升，具备真实部署数据、行业经验和交付模板的厂商，在商业化落地中将获得显著优势。此外，开放生态和合作能力将成为重要的竞争要素，生态协同将取代单打独斗。国务院发展研究中心发布报告预测，中国具身智能市场规模有望在2030年达到4000亿元、在2035年突破万亿元，并将引领带动交通物流、工业制造、商业服务等多个应用领域新质生产力进一步跃升。澎湃新闻记者 孔家兴 王亚赛
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新一代开源模型Kimi K2.5在京正式发布 来源：科技日报科技日报记者 华凌1月27日，国内人工智能初创公司月之暗面正式发布新一代开源模型Kimi K2.5，该模型在HLE、BrowseComp、DeepSearchQA等多项agent评测中斩获全球开源模型最佳成绩，以原生多模态架构实现视觉、文本、编程、Agent能力的全面集成，成为当前Kimi体系中最智能的全能型模型。 Kimi创始人、CEO杨植麟表示，团队通过重构强化学习基建与优化训练算法，实现了模型效率与性能的双重突破。在代码编程领域，K2.5完成从“功能实现”到“设计审美”的跨越，可生成专业设计师级网页作品，支持自然语言生成前端界面及动态效果，用户通过截图圈选即可便捷调整，打破了AI编程同质化局限。此次更新的核心亮点是Agent集群功能，K2.5可调度100个专业“分身”，并行处理1500个步骤，无需预设即可完成角色分配与任务拆解，在市场调研、多语言翻译、跨专业论文综述等场景中效率提升十倍以上。办公场景中，模型精通Word、Excel等全系列办公软件，支持自然语言指令操作，十几分钟即可完成复杂财务模型搭建、3万字论文转PPT等以往需数日完成的任务。同步推出的编程产品Kimi Code可直接在终端运行，与VSCode、Cursor等主流编辑器无缝集成，支持图片、视频输入辅助编程，大幅降低技术门槛。Kimi总裁张予彤透露，公司凭借Muon优化器、自研线性注意力机制等创新，仅用美国顶尖实验室1%的资源就实现技术突破，部分性能超越顶尖闭源模型。（受访者供图）
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金山办公：一站式AI协同办公平台“企业大脑”已率先落地上海 “某证券机构依托WPS 365智能文档库，将分散在多系统的业务文档集中上云并结构化解析，使业务人员知识获取效率提升80%，办公效率整体提升10%。将智能知识中心接入客服坐席系统后，财富经理可直接通过AI问答获取专业知识，替代传统人工搜索，整体平均对客延时缩短超3倍。”在昨天举行的AI协同办公上海峰会上，金山办公宣布旗下一站式AI协同办公平台WPS 365构建的“企业大脑”已经在华东地区组织级客户中率先落地，取得业务效率提升、知识资产盘活等多项关键成果。近三年来，尽管大模型能力飞速发展、算力价格持续下降，但技术层面的进步并未自动转化为企业AI生产力的实质性突破。企业在应用AI时会遭遇复杂文档解析、知识冲突、企业黑话、问答相关性弱等现实挑战。高质量的数据治理已经成为AI融入千行百业的关键因素。针对这一行业痛点，金山办公提出了知识增强生成的新范式。与传统的检索增强生成，仅让大模型“看到”文档不同，这一新范式架构系统性融合多模态、多结构的知识资产，使AI能够真正“掌握”企业知识的内在逻辑与关联。中金公司研究部执行总经理、计算机行业首席分析师于钟海介绍，头部模型的快速迭代让企业在模型侧作出的努力“保鲜期”极短，越来越多的企业选择外部采购模型，而数据作为AI时代的企业底盘，将是企业唯一可持续的AI护城河。金山办公副总裁吴庆云在现场表示，高质量数据治理已经成为保障企业级AI应用效果的关键，企业需优先完成非结构化数据的收集与治理，为此他提出了“三步走”的实施路径。首先，通过WPS 365办公软件一体化的特性将散落各处的非结构化数据归拢起来。其次，依托知识增强生成架构对归拢的全域数据进行文档解析、知识抽取、图谱构建、质量监控，治理成可复用的企业知识。最后，将企业知识装入“企业大脑”，嵌入高价值场景的办公流、业务流与决策流中。据介绍，在知识应用层面，WPS 365智能文档库提供AI搜索、智能问答、内容抽取、智能考试、智能写作等场景化工具。以医药行业为例，在融合关键词匹配、向量检索、图谱推理等多维度能力后，其“零样本抽取”功能可精准识别严重不良事件报告中的复杂表格与手写体数据，测试的综合准确率达88%，其中，医药表格类抽取准确率高达99%，勾选框识别准确率达到95%。针对企业高频制式报告场景，智能文档库支持历史报告的快速调用、数据的自动整合，在企业投资完成情况报告的生成测试中可实现100%的章节覆盖率、95%的准确率，医药临床研究报告场景可实现80%的章节覆盖率、90%的准确率，大幅减少人工填充与校对时间。据介绍，WPS 365的“企业大脑”理念目前已经在上海金融、高端制造、教育等多个行业落地，通过将分散的组织文档转化为可高效调用的知识，在客服响应、研发创新、合规管理等场景实现提质增效。例如，某船企将企业知识复用于供应链、风控、财务、研发等多领域。供应链团队探索用AI实现市场价格分析、政策追踪自动化，缩短合同审查周期并降低疏漏风险；财务部门借助AI对比多单位表格，自动抓取核心数据减少重复劳动；研究院通过AI构建知识图谱，系统化沉淀专家经验与项目资料，让研发笔记、试验数据等知识资产高效流转，加速船用主机项目的研发进程。原标题：《金山办公：一站式AI协同办公平台“企业大脑”已率先落地上海》栏目编辑：杨玉红本文作者：新民晚报 杨硕题图来源：采访对象供图
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对话Teeni.AI袁琳：AI儿童硬件的善意，是蹲下来与孩子对话 以下文章来自雷峰网子账号【鲸犀】， 想了解更多独家或干货可点击关注： “AI 对 10 后来说，就像互联网对我们这代人一样原生。”作者丨吴优 编辑丨余快 2023年春节假期刚结束，Teeni.AI 的员工就收到了 CEO 袁琳的全员通知：“所有业务转向 AI，全力做青少年智能体。” 这个决定背后，是双重身份带来的直觉 —— 她既是深耕儿童硬件赛道的连续创业者，也是两个 10 后孩子的母亲。十年前第一次创业时，袁琳做的布丁豆豆还处在 AI 1.0 时代。团队先搞 OS 系统，后来才瞄准儿童赛道，可当时的AI技术 “只能糊弄孩子”。最受欢迎的功能是让机器人当 “传话筒”，在父母和孩子间搭起沟通桥梁，这成了她对儿童需求的最初认知。第二次创业做听力熊，原本聚焦英语学习场景。直到 GPT 技术爆发，看着自家孩子熟练用 AI 查资料、问问题，袁琳突然意识到：“这波机会不能丢。” 她立刻叫停原有规划，牵头训练专属青少年大模型，推出 AI 随身智能体。每年和几千个孩子聊天的经历，让她摸到了与 10 后相处的核心：“得蹲下来用他们的语言对话，尊重比什么都重要。” 她尖锐地指出行业通病 —— 很多 AI 陪伴硬件靠通用模型套强人设，在她看来，AI 不该扮演万能角色，而要成为 “认知桥梁”，帮孩子连接虚拟与物理世界。袁琳想打破这种局限：“大模型时代不能只做工具。AI 对 10 后来说，就像互联网对我们这代人一样原生” ，她希望家长们能放下顾虑，因为真正的儿童智能体，从来不是替代陪伴，而是教会孩子与技术共处。大模型时代，AI儿童硬件到底应该怎么做？雷峰网和Teeni.AI 创始人兼CEO袁琳展开了一场对话，聊了聊袁琳在做AI儿童硬件这件事上的思考与观察。以下为雷峰网与袁琳的完整对话，雷峰网做了不改变原意的编辑：01 AI儿童硬件不能只是工具 雷峰网：您在教育硬件这个行业已经快10年了，这是您的第二次创业，这次想做一款什么样的产品？ 袁琳：我是2014年开始第一次创业，我们做了布丁豆豆，是一款桌面机器人，属于家庭场景下的AI 1.0产品。2022年我开启了第二次创业，这次我们想做一款真正的儿童智能体。它有网络，能出门、能进校、能在户外跑跳，是全场景的，而不是被固定在某一个地方。其实中间也走过一些弯路，最初想尝试做分体式硬件的原型，后来发现时机还不成熟。你们看到的“手机形态”，就是我最早的直觉判断——我觉得，孩子首先需要一个真正属于自己的形态，一套属于他们的操作系统。但在产品推进过程中，我们也意识到，那一步走得还是太早了。于是我们选择慢下来，又花了更多时间回到“随身”这个本质，重新打磨今天的 Mobile Agent。雷峰网：如何理解随身智能体？ 袁琳：随身智能体有两层含义，第一，一定是一个带网络设备的随身智能体，第二，所有原生系统一定是由Agent触发串联的。面向孩子还需要满足一些要求，智能体本身一定要足够有趣、专业和好玩儿，不能只是一个裸体智能，同时也需要有适配年龄的内容，AI也能创造新的内容。雷峰网：为什么最初觉得孩子需要一个AI手机？后来为什么又变了？ 袁琳：现在有不少家长会让孩子用像豆包这样的 AI 产品，比如学英语、听睡前故事，但豆包里的很多功能并不适合直接给孩子用。也有家长直接跟我说，能不能做一个“孩子专属的豆包硬件”。但在真正往前走的过程中，我们也越来越清楚地意识到一个问题：家长对“儿童手机”这个品类，本身是非常犹豫甚至抗拒的。对很多中国家长来说，手机意味着不可控，意味着分心。家长在给孩子选择产品时，依然更看重“有助于学习”，AI 往往被视为附加价值。在 2024 年到 2025 年这段时间，我们确实投入了将近一年的精力，尝试为孩子打造一款基于原生 Agent 操作系统的 AI 手机。但当产品真正上市后，我们发现，家长比较难接受这个形态。于是我们反问自己：什么样的产品形态才是更自然、更容易被家庭接受的？也正是在这个过程中，我们决定和阿里云通义联合，回到一个更原生、更克制的起点——做一款从 AI 出发、但形态足够简单的产品。Mooni，就是在这样的背景下诞生的。 雷峰网：Mooni这款产品有哪些独特之处？ 袁琳：Mooni这款产品非常简单，回到AI本身，让对话本身有意义。第一能接住孩子的想法，靠AI主动和孩子交流；第二家长端下放了很多链接，除了打电话，APP更像是一个家长可训练的智能体。比如希望孩子养成一些习惯，就可以让小熊去扮演提醒的角色，智能体能主动化，也能成为孩子的情感树洞；第三，我们把里面的内容全都用AI重新做了一遍，AI结构化成第一人称，带孩子了解这个世界足够有趣。雷峰网：小天才手表统治“儿童手腕”，这个给孩子们做的AI原生硬件为什么不能是手表？ 袁琳：9岁之后的孩子就往青春期走了，会开始觉得戴手表有些难为情，而且9岁之后的孩子都有手机，被社交媒体带着走，行为上的变化决定了这种工具性的产品已经不再适配。我认为手表解决的是家长的焦虑，安全和了解孩子定位的需求，但大模型时代来了，肯定不能只作为工具存在。雷峰网：不做工具做什么？ 袁琳：10后被互联网拉扯得太深。我去年收集了几千个用户样本，发现9岁之后的孩子，都有自己的小红书账号和抖音账号的，现在小红书上有8000万条笔记都是小学生写得，就是15%的内容是小学生创造的，这个数据很可怕。10后基本是被短视频喂大的一代，我和他们交流很多，发现他们有眼界，但也有信息茧房，会合理化自己的想法。不想上学的孩子天天刷到全世界的孩子都不想上学，三千个孩子里有一两百孩子都是这样，他们会觉得世界就是这个样子，没有自己的判断力，世界变小了，被算法困住了，很多孩子的前额叶还没发育好，控制不了自己的，多巴胺上去之后就下不来了。而且短视频30秒一个原理，背后的知识架构和体系未能涉及到，导致很多孩子不爱学习，他们会认为自己已经知道结论了，为什么还要去了解背后的逻辑。我们这波做AI的人，希望用AI的方式让他们对物理世界多一些热爱，能够留意到物理世界好玩和背后的意义，帮小朋友补齐认知和学习的过程。雷峰网：如此理解，你们做的这个品类其实是一个全新的硬件形态和品类。 袁琳：是的，我们还没有想好要怎么定义这个形态，我们现在叫它对话智能体，但我们觉得也不应该叫智能体，因为家长不理解智能体，我们讨论了两三月没有讨论出来，所以决定让消费者自己来定义。我们也希望有这样的词汇，可以把这个品类定义清楚。02 AI能让孩子们无时无刻不被看见 雷峰网：2023年初，GPT-3.0引发全球关注时，您做了一个关键决策是All in AI。 袁琳：2023年春节刚过，GPT-3.0一发布，我就立刻召集公司全员开会，直接推翻了原有的产品逻辑。我说：必须All in AI，而且要马上做。三月份开始，我们就把国外的GPT进行本地化封装，做成适合孩子使用的产品形态。我们是国内最早一批这么做的人。AI听力机T6一上市就卖爆了，首月销量达到五六万台。我们可以看到市场对“AI”这个概念接受度很高。雷峰网：所以你们后来就和大厂合作，做了自己的青少年大模型。 袁琳：是的。到2023年下半年，正好阿里和字节找我们交流，一起定义青少年儿童AI应用。阿里通义实验室的算法工程师和科学家们对这件事更感兴趣，我们就一起做了OS，和通义走得更深。我这次创业比较幸运的点是，遇到阿里、通义的科学家们愿意陪我一起玩，一起喂语料库，一起训练模型，打造超级智能体。雷峰网：这一青少年大模型有哪些核心能力？ 袁琳：第一，人格化。成长智能体成立的前提就是要像人一样。第二，记忆机制。市面上很多产品靠token堆记忆库，但我们不一样。我们为每个孩子构建了一个知识图谱树干，上面长着标签枝桠——兴趣、性格、成长阶段、关键事件……现在我们的系统可以保留7天的核心互动记忆。第三，规划引导。AI未来更多承担着引领者的角色，这也是让我觉得很兴奋的一点。我们家孩子用GPT比较早，2023年我就让我们家老大用ChatGPT，并从中获得很多正反馈，老大之前会在很多话题上反驳我，但是没有论据，有了ChatGPT之后，他就能找到很多论据反驳我，这个过程中我就发现他的思辨能力越来越强了。雷峰网：具体到听力熊的产品和用户体验上，会有哪些细节感受上的不同？ 袁琳：我一直认为青少年的NLP需要具备的点，第一是理解力优化，核心在于能理解孩子说的话，因为孩子们的语言表达和逻辑不是很清晰，不像成人知道自己想要什么，给prompt会更清晰，所以提前训练智能体的时候，需要能够理解孩子背后想要表达的真正意图，这需要很多语料库训练。第二是知识库，给青少年做产品，核心点是认知项发展，从三岁到十五岁，不同的年龄对应不同的认知阶段，需要匹配不同的内容。第三，内容安全很重要。在内容上做过滤干预，不是靠互联网内容平铺。第四，共情式回应这点是核心，是最难也最重要的部分。AI一定要像一个第三方引导者一样让孩子被看见，体现在产品中的每个功能细节都能让孩子有被看见的感觉。雷峰网：内容安全问题你们是如何解决的？ 袁琳：我们从第一天就跟阿里云共建了五层安全防护体系。语料过滤、情感识别、行为预警、家长干预、云端审计——每一层都独立运作又相互校验。同时，我们还在认知发展路径上做了精细划分：3岁到15岁，不同年龄段匹配不同的内容深度和交互逻辑。所有信息都会经过人工干预和AI重构，绝不是简单搬运互联网内容。03 蹲下来与孩子对话，是一位母亲做产品的直觉 雷峰网：你认为AI儿童硬件最容易走进的误区是什么？ 袁琳：只做角色扮演，没有蹲下来与孩子对话。雷峰网：如何理解蹲下来和孩子对话？ 袁琳：AI相当于一个知识渊博的博士后，让它蹲下来变成一个几岁的孩子，用孩子的方式和孩子聊天，这种时候孩子是什么感受，他会觉得一个这么牛的人跟我聊天，一没有情绪，二还不断肯定我、鼓励我，会慢慢让我愿意跟他聊天，且愿意被带领，是心甘情愿被带领，而不是在扮演。很多小孩愿意和听力熊聊天，是因为觉得听力熊聪明，配和他们聊天。 雷峰网：作为公司CEO，产品定义都是你来定的吗？有没有哪些功能是源自你作为母亲的产品直觉？ 袁琳：很有意思，我有两个孩子，生完一个孩子创一次业。我们的产品基本都是我来定义的，也会拉着大家一起对细节，大部分功能都来自于我养育孩子的痛点，为了在带娃这件事上“偷懒”。比如T6有一个拍绘本的功能，就因为我们家老二总缠着我讲绘本，我想偷懒，而且相信专业的人比我讲得好；亲子约定功能的灵感来自老大，他总吐槽我说话不算数，提议像公司谈业务一样签合同，所以我们做了这个功能，孩子提需求，家长提要求，共同盖章，完成还有奖励。另外，我养两个孩子的方式不一样，老大有很多陪伴和仪式感，老二相对 “粗糙”，这让我意识到陪伴需要仪式感，所以产品里加了很多主动聊天和仪式化的设计。雷峰网：很多AI儿童硬件都强调人设，您如何看待强人设与人格化之间的关系？ 袁琳：不需要做成强人设，这个世界是多元的，强人设就是教条，教育需要开放。雷峰网：为什么Mooni是内置6个智能体，而不是像豆包那样万能？ 袁琳：孩子成长过程中需要正确的价值观去引导，所以在产品角色里面一定不要误导孩子，认为每个角色是万能的，要让孩子对AI感兴趣。孩子愿意用AI，是因为不同的AI角色给了他们不同的感受，不同层面的正反馈。是要通过AI对这个世界感兴趣，不是为了让孩子对AI感兴趣。这波AI更多是能够帮助孩子构建一个更好的价值观和世界观，不是简单给孩子做个很基础的AI玩具。雷峰网：听力熊最开始的重心在做好“听”这件事，这也和你自己养孩子有关吗？ 袁琳：听力熊是做听力机起家的，这是因为我在鸡娃的过程中，发现听非常重要。21年双减，教育公司不准做硬件，当时我们另一个合伙人和我说要不要一起出来做，我就说要不就做听这个方向，使用场景很重要，当时凯叔讲故事和喜马拉雅都越做越好，内容付费这件事可以迁移，孩子需要一个端可以听这些内容，这就是听力熊的前身，把所谓的传统产品变成智能产品，当时我们叫智能听力机。我一直觉得听是一件润物细无声的事情，可以给孩子带来很多新的见解，听也可以听得很高级。听力熊一直在做听新闻这件事，每天开机就会告诉你世界上发生了什么事情。这个事情一直是靠人工的方式，已经写了三年多了。这也是我一直在坚持的事情。这几年也听到了很多家长的正反馈。听力熊其实更多是以听的方式切入了一个细分场景，但听其实是可以做到全场景的，在家里听，在外面听。雷峰网：儿童硬件，付费的是家长，使用的是孩子，如何去平衡家长和孩子之间的诉求？ 袁琳：最开始其实大家都是冲着内容购买的，我们的产品在全中国做内容做得最全，能拿到的版权也是最多的，我们花得钱也是最多的，我觉得可能我们是靠内容吸引了家长。使用的孩子能感受到，除了内容本身以外，还有一些其他的功能是给他们做的，不是给他们爸爸妈妈做的，比如每天早上新闻以及AI聊天。你们会发现，这个世界上没有几个大公司愿意给儿童做硬件产品，给孩子做产品是最绕的一条路，变现路径慢，要同时满足家长和孩子的需求，是在给自己制造难度。雷峰网：创业和养孩子有什么不同？ 袁琳：其实我觉得养孩子和创业是一样的，需要耐住性子慢慢来，慢慢得成长。创业的失败率比养孩子要大，养育小孩有些像养育自己的过程，更多处理自己和自己的关系，亲子关系的本质也是跟自己的关系。创业更多其实是你跟世界的关系，不能完全做自己，不是自洽，而是一直在挣扎，一直在对抗，这是两种感受，和解更多是偏情绪向，对抗更多偏技能向，使用的心力是不一样的。雷峰网：有没有一些想对鸡娃家长说的话，比如对AI的焦虑？ 袁琳：我希望家长积极拥抱AI，从我们产品的定价来看，就能看出来我多么想普及AI。AI没有那么可怕，对孩子而言，AI就像空气一样自然存在，10后的孩子就是AI原住民，和我们用互联网一样。很多家长存在一个误区，认为AI只会给答案，只给答案的事情，从来不是我想做的事情。
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扎克伯格反对家长控制？Meta AI未成年人保护措施遭强烈质疑 IT之家 1 月 28 日消息，Meta 在未成年人使用 AI 聊天机器人问题上正遭遇强烈质疑。美国新墨西哥州总检察长办公室披露的内部文件显示，Meta CEO 马克 · 扎克伯格不希望聊天机器人与未成年人进行“露骨”对话的同时，却也反对“家长控制”。北京时间今天早间，路透社援引 Meta 员工内部交流称，公司内部曾推动用家长控制关闭生成式 AI 功能，但遭到团队回绝，理由是“这是马克的决定”。 Meta 则反击称，总检察长办公室是在断章取义。据IT之家了解，新墨西哥州目前正起诉 Meta，指控公司未能阻止儿童收到性内容和性挑逗信息，案件预计 2 月开庭。Meta 聊天机器人推出时间不长，却已多次曝出越界行为。2025 年 4 月，《华尔街日报》调查发现，这些机器人可能与未成年人进行幻想性爱对话，甚至能被引导去模仿未成年人展开“性”的交流。报道认为扎克伯格倾向于放松防护，但 Meta 否认了“忽视未成年人保护”的指控。2025 年 8 月曝光的内部审查材料还显示，公司对聊天机器人允许的内容边界相当模糊，甚至涉及种族主义言论的辩论。当时 Meta 曾表示，这些只是“假设情境”，而非实际政策。尽管争议不断，Meta 直到上周才暂停青少年账号访问聊天机器人。公司表示，将在开发家长控制工具期间暂时关闭未成年人入口。Meta 发言人表示：“家长一直能够看到青少年是否在 Instagram 上与 AI 互动，我们在 10 月也宣布将推出更多工具，让家长拥有更强的掌控力。上周我们再次重申承诺，在更新版本完成前，青少年将完全无法接触 AI 角色。”新墨西哥州早在 2023 年 12 月就起诉 Meta，认为 Meta 旗下平台未能保护未成年人免受成年人骚扰。诉状中披露的内部文件显示，Meta 服务每天约有 100000 名儿童用户遭到骚扰。
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AI掀起的“芯片狂潮”终于蔓延至模拟芯片! 德州仪器(TXN.US)给出强劲展望 数据中心营收猛增70% 智通财经APP获悉，聚焦于模拟芯片与嵌入式处理解决方案的芯片巨头——长期以来有着“全球芯片需求晴雨表”称号的德州仪器(TXN.US)，于美东时间周二美股收盘后公布最新季度业绩与未来展望。数据显示Q4业绩略低于市场一致预期，但是在市场更为聚焦的季度展望方面，德州仪器管理层对当前季度给出了超预期的强劲营收与利润预测区间，表明大型工业设备和汽车领域的模拟芯片与MCU需求呈现出大幅回升轨迹，从2023年“模拟需求至暗时刻”中复苏，尤其是市场期待的“AI数据中心如火如荼建设进程带动模拟芯片需求强劲复苏”正在芯片行业上演。德州仪器的管理层在周二的一份声明中表示，预计第一季度的总营收区间将为43.2亿美元至46.8亿美元，该业绩展望区间的中值略高于华尔街分析师们平均预估的44.2亿美元。德州仪器预计该期间利润最高可达每股1.48美元(即第一季度每股收益展望区间为1.22美元至1.48美元)，分析师平均预期约为每股1.26美元，显然区间中值大幅超越市场预期。第四季度业绩方面，德州仪器总营收实现同比增长10%至44.2亿美元，实现每股收益1.27美元。上述数据与分析师们预估的44.3亿美元以及每股收益1.30美元相比则稍显逊色，但是被强劲业绩指引带来的耀眼光芒全面掩盖。第四季度业绩细分方面，该公司最核心的模拟芯片业务实现营收36.15亿美元，实现同比增长14%。嵌入式处理解决方案业务(含MCU芯片)营收同比增长8%，至6.62亿美元，这两项核心业务的营业利润均实现双位数增幅。德州仪器首席执行官表示，Q4数据中心业务实现同比大增70%，并且即将单独列出数据中心终端市场的销售情况。德州仪器的最新乐观展望区间表明，大客户们已全面消化了新冠疫情期间堆积如山的模拟芯片库存积压，并开始再次大规模下单——并且核心驱动力主要来自于AI数据中心模拟芯片业务订单。德州仪器首席执行官哈维夫·伊兰(Haviv Ilan)在与分析师们的业绩电话会议上表示，第四季度订单显著增长，尤其是来自AI数据中心的订单增速最为强劲，“市场一直很紧张，我们只需要看看结果如何。”伊兰表示，并且援引德州仪器数据中心业务部门在截至12月的第四季度实现营收增长70%。财报数据发布之后，在强劲的业绩展望区间带动之下，德州仪器股价在美股盘后交易中一度大幅上涨约10%，投资者们显然开始押注人工智能数据中心蓬勃发展带来的模拟芯片强劲需求。在周二美股收盘前，该股今年以来在AI数据中心驱动的模拟芯片需求复苏预期的带动下已上涨13%，至196.63美元，大幅跑赢标普500指数。这种关于模拟芯片的乐观情绪也提振了其他模拟芯片公司的股价，比如该公司长期以来竞争对手亚德诺股价在盘后上涨超5%。 来自Seaport Group LLC的资深分析师杰伊·戈德伯格(Jay Goldberg)在德州仪器业绩公布之后表示，“如今复苏似乎终于开启，且势头强劲”。“看起来他们正在赶上这轮上行周期，”他表示。“在我记忆所及的时间里，销售数据首次开始以快于库存的速度大幅向前走。”“过去两年困扰该行业的库存调整基本完成，我们相信，随着该公司进入2026年，AI驱动下其增长速度将加快，”来自Stifel的分析师Tore Svanberg表示。德州仪器强劲的营收与每股收益展望凸显出，史无前例AI浪潮之下AI训练/推理带来的堪称“无止境”芯片需求正在从AI芯片与存储芯片顺利传递至模拟芯片端，进而有望强势带动德州仪器、微芯科技以及亚德诺、恩智浦等模拟芯片领军者们业绩实现强劲复苏轨迹。比如，德州仪器针对数据中心的48V热插拔eFuse/方案，高电流点负载供电(POL)与中间母线变换，就是最典型的数据中心领域带来的强劲增长例子。德州仪器CEO哈维夫·伊兰在业绩会议上强调，数据中心业务部门长期以来一直是该公司较小规模的营收来源，目前在AI训练/推理规模加速扩张带来驱动之下订单迅速增长，并开始为整体营收做出重大贡献，他预计这一强劲增长趋势将继续下去。世界半导体贸易统计组织(WSTS)近日公布的最新半导体行业展望数据显示，全球芯片需求扩张态势有望在2026年继续强势上演，并且自2022年末期以来需求持续疲软的MCU芯片以及模拟芯片也有望踏入强劲复苏曲线。WSTS预计继2024年强劲反弹之后，2025年全球半导体市场将增长22.5%，总价值将达到7722亿美元，高于WSTS春季给出的展望;2026年半导体市场总价值则有望在2025年的强劲增长基础之上大举扩张至9755亿美元，接近SEMI预测的2030年1万亿美金的市场规模目标，意味着有望同比大增26%。 WSTS表示，这种连续两年的强劲增长趋势将主要得益于AI GPU/TPU主导的逻辑芯片领域以及HBM存储系统、DDR5 RDIMM与企业级数据中心SSD所主导的存储领域持续强劲的势头，预计这两个领域都将实现无比强劲的两位数增长，这得益于人工智能推理系统与云计算基础设施等领域持续强劲扩张需求。模拟之王+MCU多面手：德州仪器被称作全球芯片晴雨表德州仪器的核心业务——即模拟芯片，将现实世界的输入转换为电子信号，被用于燃油车、电动汽车、大型工厂智能化设备以及更加广泛的其他消费电子类型产品。这使得德州仪器业绩长期以来成为衡量全球整体宏观经济的重要风向标之一，反映企业是否对未来销量增速具有信心。尤其是工厂设备和汽车制造商们会提前很久订购模拟芯片组件，以应对电子元件生产以及成品组装可能需要数月时间的情况。尽管德州仪器的整体营收已在同比层面强劲增长——此前一年库存过剩大幅抑制了销售，但复苏到来的时间比华尔此前街预期晚得多。该公司股价在过去四次财报发布后股价均大幅下跌，主要因为投资者仍然在等待更强劲的复苏信号。德州仪器是全球最大规模模拟芯片，也是极为重要的MCU芯片制造商，其产品执行简单但至关重要的功能，在全球应用范围极度广泛，例如在电子设备中将电源转换为不同的电压。更重要的是，模拟芯片近年来在电动汽车多种关键功能模块和系统中发挥着不可或缺的作用，包括电源管理、电池管理、传感器接口、音频和视频处理、电动机控制等。模拟芯片将声音、温度、压力、电流等真实世界信号转换为数字域，支撑汽车 ADAS、工业自动化、IoT 传感、智能电网等场景。模拟IC更换难度高、设计周期长，一旦导入即具长期粘性。MCU则是“电子设备大脑”，控制逻辑与实时运算，几乎存在于所有联网或机电系统中(家电、计量表、车身控制、医疗监护等)，德州仪器旗下TI MSP430、C2000、Arm-M 系列MCU产品在低功耗与工业实时控制领域市占领先。长期稳居全球模拟芯片“一哥”位置的德州仪器市占率约19%-20%;同时在MCU领域位列全球前五、产品线覆盖超4万款嵌入式器件。该公司提供8万余款模拟、电源、信号链与MCU产品，向 10 万+大客户们供货，几乎渗透到所有终端市场(汽车、工业、通信、消费电子、医疗等)。这种“无所不在”的覆盖面，使其季度业绩被华尔街称为全球范围半导体需求晴雨表：德州仪器销量先行变化往往预示下游各行业景气度。无论是关税冲击导致的提前拉货，还是被动去库存、库存去化周期见底，德州仪器都最先感知并通过财报指引体现，市场据此判断全球电子与宏观工业需求走向。为应对业绩长期放缓，这家总部位于达拉斯的美国传统半导体公司在部分模拟芯片工厂放缓生产进程，以避免积累过多库存。作为美国半导体行业最老牌的巨头势力，德州仪器正走出一段在美国大规模新建工厂的大规模投入期，响应特朗普政府的“芯片制造回流美国”政策基调，同时也在积极应对特朗普关税威胁引发的贸易紧张局势。与半导体行业的趋势背道而驰的是，该公司已逐步减少外包芯片生产，并试图将绝大多数产能纳入自身掌控之下，相比之下，英伟达、AMD以及博通、迈威尔等Fabless芯片公司均将选择让台积电代工几乎所有芯片订单。全球芯片股“牛市狂浪”，终于轮到模拟芯片端?从周期角度来看，模拟/工业链条往往比CPU、GPU与DRAM/NAND等存储系列产品更晚触底、更晚实现补库。因此德州仪器强劲业绩展望以及管理层乐观言论彰显出AI数据中心确实在把模拟需求(尤其电源与信号链)“拉上一个台阶”，但方式不是GPU/HBM那种爆炸式出货，数据中心业务增量将主要体现在电源管理/保护与监测类模拟器件上，相比于GPU/ASIC/HBM存储系统，数据中心模拟器件在“星际之门”等全球AI数据中心建设进程如火如荼推动之下，更可能呈现为“更广谱、更稳健、更长周期”的复苏节奏。德州仪器长期以来竞争对手亚德诺，此前在第四季度时也在业绩电话会中直指“AI CapEx巨额投资”带来其AI数据中心相关芯片业务的创纪录表现、某些模拟芯片设计与测试“至少翻倍”，且其通信板块中的线缆/数据中心业务在AI训练/推理需求强劲驱动下实现连续同比与环比增长。与台积电、三星电子以及SK海力士等其他的大型芯片制造商一样，德州仪器正迫切希望从史无前例的AI数据中心大规模新建设与扩建浪潮中获益，而大型AI数据中心正是呈现出指数级增长的全球AI算力资源所必需搭载的大型基础设施。生成式AI应用与AI智能体(Agent)所主导的推理端带来的AI算力需求堪称“星辰大海”，有望推动人工智能算力基础设施市场持续呈现出指数级别增长，“AI推理系统”也是黄仁勋认为英伟达未来营收的最大规模来源。在华尔街巨头摩根士丹利、花旗、Loop Capital以及Wedbush看来，以AI芯片算力硬件为核心的全球人工智能基础设施投资浪潮远远未完结，现在仅仅处于开端，在前所未有的“AI推理端算力需求风暴”推动之下，持续至2030年的这一轮AI基础设施投资浪潮规模有望高达3万亿至4万亿美元。而AI数据中心可谓AI时代最核心的大型基础设施建设项目，对于ChatGPT等生成式人工智能应用的高效率运作以及GPT系列等AI大模型更新迭代至关重要。对于模拟芯片领导者德州仪器来说，随着微软、谷歌、Meta以及亚马逊等科技巨头们启动的这一轮规模堪称史无前例的AI数据中心扩建与新建极速推进，将催化自2022年年末以来迈向需求长期萎靡轨迹的模拟芯片迈向创纪录的强劲复苏周期。与AI训练/推理系统高效率运作密切相关的模拟芯片组件堪称是AI数据中心不可替代的“水电煤”。德州仪器正在大规模受益于AI数据中心建设狂潮的模拟品类，基本集中在供电路径与可观测/保护上，这也是德州仪器在全球数据中心建设进程中最直接且最具增长弹性的受益方向。在AI数据中心对于“更高功率密度、更大电流、更快链路、更强可观测”的共性驱动下，德州仪器所打造的标志性电源管理(GaN、热插拔/OR-ing/eFuse、多相/PoL/Smart Power Stage)、高速互连信号链(PCIe 5.0 Redriver、超低抖动时钟)与监测隔离(INA/UCD/TMP/ISO/AMC/UCC)将是最直接、最具弹性的受益产品线。尤其是天量级AI训练/推理工作负载把PSU与母线功率推到新台阶，比如ORv3等体系下的48–54V母线+更高瞬态倍率，带动德州仪器GaN 前端、热插拔、OR-ing、eFuse与隔离测量产品线的价值与需求大幅提升，此外板级Vcore电流与瞬态陡峭，则带动德州仪器多相控制+Smart Power Stage 与高电流PoL将随着“GPU/加速卡功耗曲线”同步大规模扩容。
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Clawdbot改名Moltbot，它凭什么红遍硅谷 出品｜虎嗅科技组作者｜赵致格 编辑｜苗正卿 头图｜视觉中国在刚刚过去的周末，全硅谷都在为Clawdbot（新名字为Moltbot）而疯狂。无论Reddit、X还是Hacker News 这样的极客社区，人们纷纷分享着安装教程，应用体验，并纷纷发出惊叹。一位科技创业者Alex Finn将其称为“迄今为止最伟大的 AI 应用”，也有很多人说它就像一个能24小时待命的贾维斯（《钢铁侠》中的AI系统）。截止目前，Clawdbot（Moltbot）在Github的星数已经超过6万，收藏数超过7200。而对比Clawdbot（Moltbot）与Claude Code的谷歌数据可以发现，过去三四天里前者的搜索指数急速攀升，目前已经大幅度超过Anthropic旗下的终端AI编程助手Claude Code。 或许是两个相似的名字容易引发误解，1月27日，Clawdbot（Moltbot）项目宣布，应 Claude 人工智能模型背后的公司 Anthropic 的要求，项目名称将更改为Moltbot，助手本身也将从“Clawd”改为“Molty”。项目创建者彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）将此次更名描述为一次“自然演进”。因为项目的logo和吉祥物是龙虾，他用“同样的龙虾灵魂，全新的虾壳”来比喻这次更名。在项目官网上，开发者在Moltbot的名字下方用一句话概括了其定位：一款真正做事的AI（The AI that actually does things）。 不同于ChatGPT等聊天机器人需要人们打开网页，输入问题然后得到回复，Moltbot的设计逻辑是让人们通过常用的聊天APP（目前支持Telegram、WhatsApp、iMessage等）发出指令，进而唤起后台运行的大语言模型（可自行选择ChatGPT、Gemini、Claude等），然后将人们的需求转换为本地Shell脚本并在电脑上执行。Moltbot网页上列举的能力包括“清理收件箱、发送邮件、管理日程、办理航班值机”，并强调“这些操作均可通过WhatsApp、Telegram或任何你常用的聊天应用完成”。而除此之外，人们还通过Skills系统扩展功能，扩展出很多新玩法。在X上，用户Kevin Xu让Moltbot 帮忙炒股，要求它t“把这笔资金交易到 100 万美元”，随后，Moltbot制定了25套交易策略，生成 3000 多份分析报告，编写 12 个全新算法，然后开始了全天候的不间断的股票交易。虽然Moltbot最后把钱赔光了，但Kevin 认为这个自动交易的过程“帅炸了”。 另一个用户Jose 把Moltbot部署在Mac mini上，并要求它给自己做一个动态头像。它二话不说就完成了，甚至还额外加了一段休眠动画。 科技创业者Alex Finn已经沉迷于Moltbot很多天，并将它打造成自己的全天候助理。在1月25日这天，Moltbot就帮他完成了这么多任务：“写完3个油管视频脚本；完成了下一期通讯稿；调研26个其他AI相关账号，整理出了它们的运营干货；制作每日简报，汇总最新AI资讯；搭建专属的项目管理系统；自主组建了专属团队，我现在手下已经有两个层级的智能体员工了；打造出一套完整的第二大脑系统，直接替代Notion笔记”。 经过各种经验总结，人们发现这只“龙虾”有很多独特的优势。首先，由于数据储存在本地，Moltbot拥有长期记忆功能，可以记住此前的对话，长期的偏好，并根据上下文的积累越来越懂用户。这是目前主流的聊天机器人都做不到的。Moltbot另一大特征就是主动。当其他AI还在等你去找它时，Moltbot已经做到能主动去找你。它会发消息提醒用户：“你在半小时后有一个会议”、“你有两封邮件待处理”、“明天天气不好，行程是否需要修改”，就像一个兢兢业业的助理。此外，Moltbot能够常驻后台。只要用户向它发消息，它就可以直接驱动流程做事。在X上，很多人分享了自己在现实中喝着咖啡，而Moltbot在电脑上写代码、整理邮件的场景。当然，Moltbot也并非十全十美。目前，已经有不少用户发现了不少安全隐患。由于很多普通用户在安装Moltbot时不做安全防护部署，这个拥有极高系统权限和本地一切数据的虚拟机很可能成为黑客突破口，或者自己直接制造出麻烦。一位X叫Shawn的网友刚对Moltbot说了一句“你好”，Moltbot就直接回复了自己知道的所有API Key，包括Anthropic、Gemini等。还有一位创业者Sanjay，声称自己在配置后Moltbot后，钱包里的钱消失了（真实性尚未确认）。对于各种潜在风险，开发者施泰因贝格尔也做出回应，称运行Moltbot存在一定风险。他在Q&A中写道：“在你的设备上运行拥有 Shell 终端访问权限的 AI 智能体，风险系数极高……它既是一款产品，也是一项实验：你正将前沿模型的交互逻辑接入真实的消息界面与实用工具中，世上不存在‘绝对安全’的部署方案。”虽然Moltbot展示了AI助手可能的形态，让很多人感叹“未来已来”，但当把它与其他Agent产品比较，会发现Moltbot在很大程度上是对现有AI能力的激进配置。AI Agent的概念已经被热炒一年多。但想要这一概念变成面向大众的“硬盘里的贾维斯”，无疑还需要更多时间。本内容由作者授权发布，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉，请联系 tougao@huxiu.com。本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4830175.html?f=wyxwapp
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微软(MSFT.US)新一代自研AI芯片“Maia 200”出鞘! 推理狂潮席卷全球 属于AI ASIC的黄金时代到来 智通财经APP获悉，美国科技巨头微软公司(MSFT.US)在美东时间周一重磅推出其升级换代后的第二代人工智能芯片(AI芯片)，这是该科技巨头推动以更高能效比与性价比算力路径为其云端AI训练/推理算力资源服务提供的至关重要自研AI算力集群硬件，并为售价昂贵的英伟达AI GPU系列人工智能算力集群提供替代型AI算力基础设施解决方案的核心举措。这款由“全球芯片代工之王”台积电所制造的名为“Maia 200”的微软自研AI芯片(与谷歌TPU架构类似，走的是AI ASIC技术路线)，正陆续进入微软位于爱荷华州的大型AI数据中心，下一步的大规模部署将转向凤凰城地区的某个大型数据中心。微软在当地时间周一邀请开发者们积极使用围绕Maia的专属控制软件，但目前尚不清楚微软Azure云计算服务平台的庞大用户们何时能够精准调用/使用搭载该AI芯片的云端AI服务器算力集群。毋庸置疑的是，席卷全球的生成式AI热潮加快了云计算与芯片设计巨头们的AI ASIC路线云平台内部专属AI芯片开发进程，它们正争相为先进的大型AI数据中心设计出速度最快且能效最为强劲的高性价比AI算力基础设施集群。美国芯片设计巨头迈威尔(MRVL.US)及其最大竞争对手博通公司(AVGO.US)，以及来自中国台湾的联发科，愈发转向聚焦于携手亚马逊、谷歌等云计算巨头们共同打造出根据其AI数据中心具体需求量身定制的AI ASIC算力集群，而这项ASIC业务已经成长为这三家专注设计的芯片巨头一项非常重要业务，比如博通联手谷歌所打造的TPU AI算力集群就是一种最典型的AI ASIC技术路线。云计算三巨头中的最强AI ASIC! 拳打亚马逊Trainium，脚踢谷歌TPU继谷歌与亚马逊近期纷纷发布新一代性能大幅升级的云计算平台内部专属AI ASIC芯片之后，同为全球云计算“三巨头”的微软传闻已久的Maia 200 新一代高性能AI芯片产品终于问世。微软在一份公告中表示，这款“为天量级AI推理任务而生”的AI芯片在多项测试中超越亚马逊最新推出的第三代Trainium以及谷歌前不久所推出的第七代TPU。因此，微软官方将刚刚重磅推出的Maia 200称为“所有超大规模云计算服务商中性能最强的自研内部专属AI芯片”。微软云计算与人工智能负责人斯科特·古思里(Scott Guthrie)在一篇博客文章中表示，由台积电代工的首批AI芯片设备将提供给微软的超级智能团队，用于大规模生成数据与执行庞大AI训练工作负载以改进微软的下一代AI大模型。该AI芯片也将用于为企业版Copilot AI助手系列产品以及微软内部的托管型AI推理服务系列产品提供云端AI算力基础设施集群支撑，其中也包括微软向云计算客户们出租的OpenAI最新GPT系列AI大模型。虽然微软的自研AI芯片推进计划启动时间，晚于另外两大全球云计算领军者——亚马逊AWS以及Alphabet旗下谷歌云计算平台GCP开启云平台内部专属自研AI芯片的正式部署时间，但是这三家云计算超级巨头可谓有着相似的目标：打造最具备成本效益、能够无缝接入庞大数据中心的云计算机器，并为云计算客户们带来显著的成本节约与其他关键层面的能效大幅提升。此外，英伟达最新推出且行业领先AI芯片算力集群的极高成本与持续供给短缺，推动了云计算市场争相寻找更加廉价且颇具能效比的替代算力来源。微软表示，这款新推出的云计算专属AI芯片在大部分AI推理任务上的性能优于谷歌和亚马逊云计算服务的同类半导体设备。“Maia 200 也是微软迄今部署过的最高效人工智能推理系统。”古思里表示，他所指的推理工作负载是使用AI大模型生成对查询的回应类似AI推理进程。据了解，Maia 200每美元性能比微软当前最新一代硬件提升30%，该AI芯片在FP4精度下的整体推理性能是第三代亚马逊TrainiumAI ASIC云计算内部专属自研AI芯片的足足三倍，FP8性能则超过谷歌第七代TPU。微软已向软件开发者、学术界和前沿AI实验室开放Maia 200软件开发工具包的预览版，并计划“未来一段时间向更多客户开放”该AI芯片的云端服务器租用。据斯科特·古思里在微软官方博客中的介绍内容，Maia 200采用台积电最尖端的3nm先进制程工艺所制造，每颗芯片包含超过1400亿个晶体管。该AI芯片专为大规模AI推理工作负载定制，在4位精度(FP4)下可提供超过10 petaFLOPS的算力，在8位精度(FP8)下提供超过5 petaFLOPS的性能，所有这些性能都在750瓦的芯片功耗范围内实现。除了芯片本身的算力外，微软也在存储系统参数上大举加码。该公司披露，Maia 200配备216GB、带宽达7TB/s的HBM3e，以及272MB的片上SRAM。在系统拓展层面，每块芯片提供2.8TB/s的双向专用扩展带宽，支持在6144个加速器集群中提供可预测的高性能集合操作。这些强劲的参数以及本身强大算力，解释了为何Maia 200推理性能跑分大幅跑赢亚马逊第三代Trainium与谷歌第七代TPU。 此外，微软在博客中表示，该科技巨头已经在着手设计该AI芯片的继任者——名为Maia 300的下一代AI芯片。如果内部研发进展受挫，微软也还有其他选择：作为与最紧密合作伙伴OpenAI此前达成重磅协议的一部分，微软可以获取这家ChatGPT开发商处于萌芽阶段的独家自研AI芯片设计方案。来自市场研究机构Gartner的资深分析师奇拉格·德卡特(Chirag Dekate)表示，Maia 200的重磅发布显示微软对其造芯工程是非常认真的。他强调，大型AI数据中心不断增长的能耗需求，以及全球许多地区缺乏新的电力来源，使得像Maia这样以性价比和高效率为核心的AI算力项目更加关键。“如果你只是做一两次噱头式活动，你不会进行这种大规模投资，”德卡特表示。“这是一项跨多代的且战略性的投资。”属于AI ASIC技术路线的盛世已经到来毫无疑问的是，经济性与电力层面的重大约束，迫使微软、亚马逊、谷歌以及Facebook母公司Meta都在推AI ASIC技术路线的云计算内部系统自研AI芯片，核心目的都是为了AI算力集群更具性价比与能效比。类似“星际之门”的超大规模AI数据中心建设成本高昂，因此科技巨头们愈发要求AI算力系统趋于经济性，以及电力约束之下，科技巨头力争把“单位Token成本、单位瓦特产出”做到极致，属于AI ASIC技术路线的繁荣盛世可谓已经到来。此外，类似英伟达Blackwell架构先进AI GPU算力集群的长期供不应求、成本高昂且受制于供应链瓶颈与交付节奏，自研AI ASIC无疑能提供“第二曲线产能”，并在采购谈判、产品定价与云计算服务毛利层面更主动，叠加谷歌、微软等云计算大厂们能把“芯片—互联—系统—编译器/运行时—调度—观测/可靠性”一体化共设计，提高算力基础设施利用率并降低TCO。微软把 Maia 200的定位直接写成“显著改善AI token generation的经济性”，并多次强调performance per dollar;AWS 也把 Trainium3 的目标写成“best token economics”，并用能效/性价比作为卖点;谷歌云计算平台则将Ironwood定义为“人工智能推理时代”的专用 TPU(TPU也属于AI ASIC技术路线)，强调能效与大规模推理服务。随着DeepSeek彻底掀起AI训练与推理层面的“效率革命”，推动未来AI大模型开发向“低成本”与“高性能”两大核心聚焦，相比于英伟达AI GPU路线更具性价比优势的AI ASIC在云端AI推理算力需求猛增的背景之下，迈入比2023-2025年期间AI热潮时期更加强劲的需求扩张轨迹，未来谷歌、OpenAI以及Meta等大客户有望持续斥巨资携手博通开发AI ASIC芯片。根据Semianalysis测算数据，谷歌最新的TPU v7 (Ironwood) 展现出了惊人的代际跨越，TPU v7的BF16算力高达4614 TFLOPS，而上一代被广泛使用的TPU v5p仅为459 TFLOPS，这堪称是整整一个数量级的提升。此外，TPU v7显存直接对标英伟达Blackwell架构的 B200，针对特定应用，架构上更具性价比与能效比优势的AI ASIC可以更容易地吃下主流推理端算力负载，比如谷歌最新TPU集群甚至能提供比英伟达Blackwell高出1.4倍的每美元性能。英伟达AI GPU几乎垄断的AI训练侧需要更加强大的AI算力集群通用性以及整个算力体系的快速迭代能力，而AI推理侧则在前沿AI技术规模化落地后更看重单位token成本、延迟与能效。谷歌明确把Ironwood定位为“为AI推理时代而生”的TPU代际，并强调性能/能效/算力集群性价比与可扩展性。谷歌在11月下旬重磅推出Gemini3 AI应用生态之后，这一最前沿AI应用软件随即风靡全球，推动谷歌AI算力需求瞬间激增。Gemini3 系列产品一经发布即带来无比庞大的AI token处理量，迫使谷歌大幅调低Gemini 3 Pro与Nano Banana Pro的免费访问量，对Pro订阅用户也实施暂时限制，叠加韩国近期贸易出口数据显示SK海力士与三星电子HBM存储系统以及企业级SSD需求持续强劲，进一步验证了华尔街所高呼的“AI热潮仍然处于算力基础设施供不应求的早期建设阶段”。英伟达前不久与AI芯片初创公司Groq达成的200亿美元非独家授权合作协议，将其AI推理技术授权给英伟达，并且在交易完成后Groq创始人及核心研发团队将加入英伟达，可谓共同凸显出随着“全球AI推理大浪潮”全面来袭，叠加谷歌TPU AI算力集群带来的越来越大竞争压力，英伟达力争通过“多架构AI算力+巩固CUDA生态+引进更多AI芯片设计人才”来维持其在AI芯片领域高达90%市场份额的绝对主导权。摩根士丹利近日发布的一份研报显示，谷歌TPU AI芯片的实际产量在2027年和2028年将分别达到500万和700万块，较该金融巨头此前给出的预期可谓分别大举上修67%、120%。而这一产量激增预期可能预示着谷歌将开启TPU AI芯片的直接对外销售。更具基本面冲击力的是，大摩的这份研究报告测算每50万片TPU外销，便有望为谷歌带来130亿美元的额外营收以及高达0.40美元的每股收益。
