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千笔楼｜给AI参与内容生产“立规矩” 热点事件发生后，有人利用AI生成的假“照片”引流吸睛；网络直播间里，有人利用AI生成的假“名人”疯狂带货；现实社会中，有人利用“AI换脸”实施诈骗…… 不时曝出的此类案例，让不少人“破防”，更引发人们对AI滥用的担忧。近日，国家互联网信息办公室、工业和信息化部等多个部门联合制定的《人工智能生成合成内容标识办法》正式施行。办法聚焦人工智能生成合成内容标识的关键点，从服务提供、内容制作、产品传播等各个环节，对AI参与内容生产提出具体要求。 办法的颁布实施，将对规范AI参与内容生产、防范AI被滥用立规矩、画方圆。 近年来，生成式人工智能取得长足发展，广泛应用于人们日常生活的许多场景。新技术的运用，为经济社会发展注入强劲动能，也带来一系列滥用的新问题。 此前，“广州限制外卖配送”“河南信阳市中心体育馆惊险崩塌”……诸如此类“有图有视有真相”的重磅“消息”，曾在网上广泛传播，引起大量网民关注。警方随后调查发现，这些耸人听闻的“消息”，是不法分子使用AI制作的网络谣言。 “名人效应”也是不法分子利用AI造假的重要动机。比如，一些不法商家盯上多位奥运冠军，通过AI“盗声”等方式，虚构奥运冠军为自己带货。 人工智能就像一柄双刃剑，利用得好，能够为工作、学习增添助力；AI被滥用，就会损害个人权益、搞乱网络环境、带偏社会风气。 利用AI生成的内容常常生动逼真，又没有相关的标识说明，一些不法分子甚至专门针对网民“量身打造”行骗内容，普通民众很难辨别真假。 相关部门推出的《互联网信息服务深度合成管理规定》明确提出，“任何组织和个人不得利用深度合成服务制作、复制、发布、传播法律、行政法规禁止的信息，不得利用深度合成服务从事危害国家安全和利益、损害国家形象、侵害社会公共利益、扰乱经济和社会秩序、侵犯他人合法权益等法律、行政法规禁止的活动。”这为利用AI进行内容生产划定了底线和红线。 该规定第十七条提出，深度合成服务提供者提供服务，“可能导致公众混淆或者误认的，应当在生成或者编辑的信息内容的合理位置、区域进行显著标识，向公众提示深度合成情况”，从而给AI生成合成内容需要标注提出了法治化要求。 这次实施的《人工智能生成合成内容标识办法》，是《互联网信息服务深度合成管理规定》的配套制度要求。办法第四条明确规定，服务提供者提供的生成合成服务，属于《互联网信息服务深度合成管理规定》第十七条相关情形的，“应当”按照相应要求对合成内容添加显著的提示标识。 办法从AI生产内容的制作源头开始全链条发力，对AI生成内容服务的提供者、使用者、发布者、平台等多角色开展约束，全方位完善制度体系，为防止AI滥用树起了制度围栏。 徒善不足以为政，徒法不能以自行。 从今年3月印发到9月正式施行，《人工智能生成合成内容标识办法》给相关单位留出了相对充分的准备时间。全面开展宣传普及，让办法贯彻实施下去，为防范AI滥用发挥出应有效用，需要全社会合力推进。 生成合成内容服务提供者，要为落实标注要求提供坚实的技术支持，让使用者开展标注可用、好用、易用。 相关企业和个人需要仔细掂量自己利用AI生产的内容，是否会损害国家形象、侵害社会公共利益、扰乱经济和社会秩序、侵犯他人合法权益，做到知法、守法。对于违法行为，应当严厉查处，以儆效尤。 传播平台同样要承担起把关责任，既要“技防”也要“人防”，多管齐下，严防应该标注却没有标注的AI生产内容违规发布。 治理AI滥用难题，还需要健全处置机制，强化执法协同，用好群众力量，提升违规问题的发现能力和惩处效率。 为技术使用立好规矩，使用者、传播者各司其职守好内容真实的底线，AI这项未来可能越来越深入、越来越广泛影响我们日常生活的强大技术，才能趋利避害，不断催生新场景、新业态，赋能千行百业，服务千家万户。 策划：令伟家 统筹：朱斯哲、李代祥、刘雅萱 记者：尹思源 题图漫画：潘红宇
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新兴技术加速赋能我国供应链建设 物流供应链人工智能整体渗透率超37% 9月9日，中国物流与采购联合会发布《中国供应链发展报告（2024-2025）》。根据报告，全球供应链在经济格局调整、贸易保护主义及技术变革等因素影响下加速重构，中国正从“世界工厂”向“全球供应链枢纽”升级。报告显示，近年来我国在现代物流、先进制造业等方面取得显著进展。80个国家级先进制造业集群覆盖高端装备、新能源等领域，高端装备领域集群占比达36.25%。同时，我国供应链数字化转型步伐不断加快，新兴技术加速赋能。中国物流与采购联合会统计数据显示，物流供应链人工智能整体渗透率超过37%，其中，运输优化场景的渗透率最高，达到78.18%。报告还指出，中国企业出海模式从“产品出海”“产能出海”逐步迈向“产业链供应链出海”新阶段，产业集群协同共建海外生态体系。2024年跨境电商进出口2.63万亿元，同比增长10.8%，中国企业建设的海外仓超过2500个，总面积超3000万平方米。
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事关5G、人工智能等 今日上午将举行发布会 上午10点将举行“高质量完成‘十四五’规划”系列主题新闻发布会，工业和信息化部相关负责人介绍“十四五”时期大力推进新型工业化，巩固壮大实体经济根基有关情况，并答记者问。目前现场情况如何？记者们都有哪些关注点？总台央视记者 张丛婧：说到本场发布会的看点，我梳理了这样几点↓“十四五”时期我国制造业核心竞争力的提升今年以来，我国工业经济稳中有进，“压舱石”作用更加凸显。新能源汽车产销量连续10年稳居全球第一，智能手机等重点产业产量居世界前列。上半年更是交出了一份亮眼的“成绩单”：制造业增加值占GDP比重超1/4。记者们都想进一步了解，这些成就背后的驱动力是什么？未来如何进一步增强产业链供应链韧性？相关负责人又会如何评估“十四五”以及未来制造业发展水平，我们的“家底”是不是更厚了？数字经济与实体经济的融合发展“十四五”期间，我国建成了一批智能工厂，工业互联网平台连接设备数已突破1亿台。大家都很关心，这些成果如何更广泛地惠及中小企业，推动产业整体向高端化、智能化、绿色化转型发展？5G、人工智能等新技术的应用就在几天前，国家公布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出将人工智能融入六大领域。记者们都很关心，工业和信息化部后续会如何推动这些政策落地，怎样借助人工智能技术助力各行业实现质的飞跃？(总台央视记者 朱江 孙蓟潍 张丛婧 唐志坚)
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人工智能城市竞赛，“万亿俱乐部”跑得最快：20城出台政策，拼算力拼场景 本文来源：时代周报 作者：李杭近日，温州举行全市人工智能创新发展大会，会上挂牌成立温州市人工智能局。这是浙江首个人工智能局，也是全国首个市级的人工智能局。不止如此。当日，温州还发布了《温州市加快建设人工智能创新发展先行市的实施方案（2025-2027年）》等多个文件，明确表示要在制造、医疗等领域推动AI深度融合与落地应用，让人工智能真正服务于产业升级和民生改善。人工智能产业被视为温州冲刺万亿GDP的重要力量。而温州在这产业上的大动作布局，并非是个例。今年5月，深圳龙岗区举行人工智能与机器人发展大会，揭牌成立龙岗区人工智能（机器人）署，主要负责统筹推进人工智能和机器人发展规划、生态建设、招商企服、场景推广、安全管理等工作。可见，不论是万亿城市，还是准万亿城市，都在主动把握国家人工智能发展机遇，通过设立专项机构、出台配套方案等举措，推动人工智能与经济社会各领域各行业广泛深度融合。近几年，我国人工智能产业高速成长，2024年产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上增长率，产业链覆盖数据、算法、平台、芯片、应用等环节。产业实力持续攀升的同时，国家层面的政策布局也在不断深化。2024年政府工作报告强调，“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动”，这是“人工智能+”首次出现在我国政府工作报告中。2024年12月，中央经济工作会议再次提到开展“人工智能+”行动。2025年政府工作报告也强调，要“持续推进‘人工智能＋’行动”。在此背景下，各地陆续发布人工智能专项政策或相关文件，积极探索AI落地的不同路径——有的聚焦制造业智能化改造，有的发力医疗AI辅助诊断，还有的在教育领域推动AI个性化教学。受访专家对时代周报记者表示，从国家政策定调，到地方出台专项文件、积极落地实践，这一串动作的意图很清晰：希望用AI给重点领域注入新活力，破解传统产业的增长瓶颈，从而实现经济高质量发展与产业体系现代化升级。万亿城市加速布局作为区域经济发展的重要带动力量，我国多个GDP万亿城市已积极布局人工智能领域，密集出台“人工智能+”相关政策文件。据时代周报记者不完全梳理，今年以来，在27个万亿城市中，已有北京、天津、重庆等20个城市发布与人工智能发展相关的实施方案、行动计划等文件，累计达32个；济南、南京、佛山等地则早在2024年就已发布过类似政策。 进一步梳理发现，在前述提到的32份文件中，既包含人工智能产业发展、“人工智能+”总体推进的综合性方案，也涵盖了人工智能与制造、医疗、教育等具体领域深度结合的专项方案。其中，北京的表现尤为突出——2025年，北京出台的人工智能相关政策数量在万亿城市中居首，覆盖医疗健康、具身智能、新材料、中小学教育、工业化等多个领域。这不仅体现出政策布局的广度，更折射出北京在人工智能领域的领先发展态势。综合性方案中，多地围绕算力、数据、算法三大人工智能发展基础要素布局。例如，武汉今年2月发布的《武汉市促进人工智能产业发展若干政策措施》提到，要强化普惠算力供给，增强模型创新能力，促进数据开发利用，并对相关项目提供200万-500万元资金补助。南通今年初发布《促进通用人工智能产业创新发展行动方案的通知》，提出加强算力基础设施建设，适当超前部署智算中心；依托产业基础，加强垂直领域先进大模型研发与优秀行业大模型本地化接入、训练和商业化部署、应用，打造一批“人工智能+”典型应用场景。从这些政策导向来看，各地推进人工智能产业发展时，仍在通过加固底层基础，为后续“人工智能+”融合应用铺路。如今人工智能技术发展日渐成熟，不少城市跳出基础布局的框架，直接聚焦制造、医疗、教育等重点领域，出台针对性更强的专项方案。这些专项方案中，“人工智能+制造”的相关文件数量最多。上海、广州、东莞等工业大市推进AI赋能制造业，青岛、苏州、无锡、深圳等城市则将具身机器人作为重点。以上海为例，其方案聚焦集成电路、汽车、高端装备等行业，表示要推动企业创新应用人工智能技术，打造细分领域行业模型，发展面向特定场景的专用小模型，加快在工业场景中落地应用。广州则提出要推动人工智能优势平台企业聚焦汽车、电子、装备等重点领域，与行业龙头企业合作研发，推动工业垂类大模型关键技术攻关，加快培育孵化工业大模型。 自动化汽车厂用机器人装配线制造电动汽车 图源：图虫创意 与民生相关的教育和医疗也是政策发力的重点。北京发布“人工智能+医药健康”行动计划，提出要发挥北京在人工智能技术策源、头部医疗资源汇聚、健康数据高度富集等突出优势，到2027年，产出30以上个核心技术及创新产品；引育不少于100名高水平专业人才，形成2-3个具有竞争力的产业聚集区。教育领域，成都、西安均计划用AI赋能基础教育，提升教学质量，并开设人工智能通识课程。比如成都，在2025年到2027年间，每年要培育并推广80个左右基础教育学校人工智能应用场景，3年内推动3~5个区（市）县开展人工智能教育区域整体应用；西安则提出，到2027年，全市中小学人工智能教育课程覆盖率达到70%以上，发掘一批可复制、可推广的人工智能教育优秀案例。寻找经济新支点从前文密集的政策布局不难看出，万亿城市对人工智能发展的规划，始终紧扣自身经济转型与产业升级的核心需求。“地方政府正积极抢占新质生产力发展制高点，展开新一轮产业竞赛。”浙大城市学院副教授、中国城市专家智库委员会常务副秘书长林先平告诉时代周报记者，当前各地都意识到，人工智能是形成新质生产力的核心引擎。“谁能在AI赋能产业上率先突破，谁就能在未来经济格局中占据领先地位。”林先平进一步分析，将人工智能与制造业结合作为主攻方向，是基于我国国情和发展阶段的最优选择。“我国拥有全世界最完整、规模最大的工业体系，制造业增加值占全球比重约30%。这是我国发展AI最庞大、最丰富的‘应用场’和‘试验田’。赋能制造业，能最大程度地发挥AI的价值，直接夯实国家的经济根基。”与此同时，这也是破解制造业传统痛点、提升国际竞争力的迫切需求。当前我国制造业面临人口红利消退、生产成本上升、全球产业链竞争加剧等挑战，而通过人工智能赋能制造业，恰好能针对性解决这些问题——比如用自动化生产减少人工依赖，靠智能调度优化资源配置，最终实现降本增效。更重要的是，发展“人工智能+制造”与制造强国、数字中国等战略部署契合，是推动新型工业化、发展新质生产力最具体、最直接的路径。 具身智能机器人 图源：时代周报 李杭/摄 当然，人工智能对城市发展的赋能远不止于制造业。北京社科院副研究员王鹏表示，在产业维度之外，AI正成为催生新产业、优化消费端、提升社会治理水平的关键力量。具体来看，在消费端，AI可通过智能推荐、个性化定制、语音交互等技术，拓展线上线下融合的消费新场景——比如在文旅行业中，AI旅游助手可以根据游客的兴趣和时间定制专属旅行方案，告别传统跟团游的束缚；在医疗健康领域，智能医疗助手可以帮助患者预约挂号、查询报告，甚至提供初步的健康咨询。在社会治理层面，AI能助力城市实现精细化管理，无论是通过智能交通系统缓解拥堵，还是依靠AI监测设备排查安全隐患，都能提升城市运行效率，让治理更精准、更高效。“AI已成为国家核心战略竞争力的体现。”林先平认为，政府工作报告多次提出“人工智能+”，标志着国家对AI全面上升到与实体经济深度融合、赋能千行百业的应用层面。各地迅速跟进，表明发展人工智能已经从“选择题”变成了“必答题”，是必须抓住的战略机遇。
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“华尔街大V”争相入场，“数字币财库公司”如“雨后春笋”，币圈“山寨季”还远吗？ 继MicroStrategy将比特币纳入公司财库并获得巨大成功后，一种新的加密货币投资模式正在华尔街兴起。一批以重金囤积特定加密资产为核心业务的“数字币财库公司”（DATCOs）正吸引着知名分析师入场掌舵。华尔街见闻撰文，周一Eightco宣布Wedbush证券的知名科技分析师Dan Ives将出任公司董事长。同时，Eightco计划通过私募方式筹集约2.7亿美元，专门用于购买由OpenAI首席执行官Sam Altman创立的加密货币项目世界币（Worldcoin）。Dan Ives的入局并非孤例，其策略与华尔街资深策略师Tom Lee在BitMine公司的实践如出一辙。后者正通过公司化运营积极增持以太坊。这些由华尔街人士主导的“囤币”公司，正成为搅动加密货币市场，尤其是山寨币板块的新力量。巨额融资支撑加密资产战略为实现向加密资产财库公司的转型，总部位于宾夕法尼亚州的Eightco已签署协议，通过私募配售筹集巨额资金。根据公告，该公司将以每股1.46美元的价格出售约1.71亿股普通股，融资约2.5亿美元。此外，加密货币BitMine科技公司也以相同价格认购了1369.8万股，为Eightco再提供2000万美元资金。Eightco明确表示，此次发行的净收益将全部用于购入WLD代币。交易完成后，世界币将成为该公司的主要财库储备资产，现金和以太坊则作为次要储备。此次融资由专注于加密领域的投资者MOZAYYX领投，吸引了包括World Foundation、Discovery Capital Management、Kraken、Pantera和Brevan Howard在内的多家知名机构参与。值得注意的是，据称由美国商务部长卢特尼克家族控制的经纪公司Cantor Fitzgerald在此次交易中担任了MOZAYYX的财务顾问。机构“囤币”引燃“山寨季”猜想Eightco的激进转型，进一步点燃了市场对“山寨币季节”到来的预期。此前据彭博分析师James Seyffart分析，由机构财库活动驱动的“山寨币季节”已经到来。他认为，正是这些“数字资产财库公司”（DATCOs）近期的增持行为，而非比特币ETF，在为当前的山寨币市场注入动力。此类案例正变得越来越普遍： 由Tom Lee担任董事长的BitMine近期连续两次出手，共向其资产负债表增加了价值1.67亿美元的以太坊。 另一家纳斯达克上市公司BNB网络公司上周也增持了价值3300万美元的BNB，成为全球最大的BNB企业财库持有者。 此外，日本公司Gumi在8月也披露了一笔1700万美元的XRP采购。 尽管许多山寨币的单价距离上一轮牛市高点仍有较大差距，但这种由上市公司牵头、华尔街精英背书的“囤币”模式，正成为一股不可忽视的市场力量，并可能重塑投资者参与加密货币市场的方式。
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外媒：微软签近200亿美元协议买云计算能力 中新经纬9月9日电 据彭博社报道，微软公司签署了一项价值近200亿美元的多年期协议，以从俄罗斯互联网巨头Yandex拆分出来的科技公司Nebius Group NV获得人工智能云计算能力。 报道称，Nebius当地时间8日在给美国证券交易委员会的披露文件中表示，上述协议持续到2031年，价值在174亿至194亿美元之间。该公司的投资者包括英伟达和Accel Partners等。 报道指出，这项协议对Nebius来说是一笔巨大的“意外之财”，公司一直在努力通过扩大其数据中心业务来抓住人工智能热潮。与此同时，微软正在寻求解决AI云计算能力持续短缺的问题。Nebius表示，从今年晚些时候开始，将从新泽西州Vineland的一个新数据中心为微软提供专用容量。 消息公布后，Nebius的股价在尾盘上涨了约50%，年内公司股价已经翻倍。 报道称，面对人工智能服务不断加速的需求，微软在过去几年里将资本支出提高到了创纪录的水平，公司专注于建设新的数据中心，并配备昂贵的服务器和网络设备。尽管业务量快速增长，但对云和人工智能服务的需求仍然超过供应。微软首席财务官Amy Hood在7月份告诉投资者，该公司预计在今年年底前“产能仍将受限”。(中新经纬APP)
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黑客通过钓鱼攻击劫持npm软件包：含chalk、debug等十余个高频库 IT之家 9 月 9 日消息，网络安全机构 Aikido Security 披露了一起 npm 软件包库遭黑客攻击的案例。据介绍，黑客通过钓鱼邮件入侵知名开发者 Josh Junon（用户名 qix）等人的账户，在至少 18 个高频下载包中注入恶意代码，这 18 个受影响的包周下载总量达 26 亿次。qix 表示，他收到的钓鱼邮件来自 support@npmjs.help（npm 官网实际为 npmjs.com），声称用户需要更新 2FA 认证，否则账户将在 2025 年 9 月 10 日被锁定，从而诱导开发者点击钓鱼链接并提交凭据。据称，恶意网站上的登录表单会将输入信息回传至攻击者控制的地址。npm 团队收到反馈后，已移除部分被篡改的软件包，包括周下载量达 3.576 亿次的 debug 包。 据 Aikido Security 技术分析，攻击者在接管维护权后修改了软件包的 index.js 文件，注入浏览器拦截器类代码，用于劫持网络流量与应用 API。该恶意代码会监控并替换以太坊、比特币、Solana、Tron、莱特币和比特币现金等加密货币的收款地址，将交易重定向至攻击者钱包。研究人员指出，这段代码通过挂钩 fetch、XMLHttpRequest 以及钱包 API（如 window.ethereum、Solana API 等）实现，能够在用户毫无察觉的情况下修改网页显示内容、篡改 API 调用，并改变应用认为正在签署的交易内容。IT之家查询获悉，受影响的 npm 包括：chalk（2.99 亿次 / 周）、ansi-styles（3.71 亿次 / 周）、supports-color（2.87 亿次 / 周）、strip-ansi（2.61 亿次 / 周）、wrap-ansi（1.97 亿次 / 周）、debug（3.576 亿次 / 周）等。安全专家 Andrew MacPherson 表示，并非所有用户都会受到波及，受影响需满足特定条件，例如在美国东部时间上午 9 点至 11 点半之间全新安装了受影响包，并生成了新的 package-lock.json 文件。近月来，黑客频繁针对 JavaScript 库发起攻击，例如 7 月 eslint-config-prettier 包（周下载 3000 万次）也曾遭入侵，今年 3 月另有 10 个 npm 库被攻击。
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挖矿收入占比超98% 灿谷（CANG.US）以卓越执行力重塑比特币挖矿行业新格局 在全球数字货币市场持续演进、算力竞争格局加速重构的背景下，灿谷（CANG.US）于9月5日公布其2025年第二季度财务报告，以强劲数据宣告其作为全球领先比特币矿企的全新起航。期内，灿谷实现收入10亿元（单位：人民币，下同），其中比特币挖矿业务收入高达9.89亿元，占比超过98%。这一数据清晰表明，公司已成功由传统业务模式全面转向以加密货币挖矿为核心动力的新发展阶段。目前，灿谷已成为世界第二大算力的矿企之一。盈利端来看，尽管在会计账面层面受到一次性调整因素影响出现净亏损，但从更能反映主营业务健康状况的经调整息税折旧摊销前利润（Adjusted EBITDA）来看，灿谷本季度表现出色，实现7.1亿元盈利。众所周知，Adjusted EBITDA这一指标剔除了非现金、非经营性的会计因素干扰，真实体现了企业核心业务的现金流创造能力和运营效能。灿谷在该指标上的强劲表现，说明其比特币挖矿业务不仅规模领先，更具备优秀的盈利质量和可持续性。总之，这份成绩单，不仅是灿谷完成战略转型后的首份完整季度报告，更是一份彰显其已稳健跻身全球顶级比特币矿商之列的有力证明。从零算力到50 EH/s的跨越式突破，灿谷仅用九个月时间稳稳跻身世界顶级矿商行列，展现出令人瞩目的战略执行力和增长韧性。战略转型成就全球领先核心财务指标验证卓越盈利韧性根据智通财经APP了解，灿谷本季度财报中的净亏损主要源于两项战略性、一次性的会计调整，这些调整虽然短期内影响账面利润，但是确是公司为长远发展所做的主动战略布局，将为其长期价值增长注入新动能。其一，18E矿机因股价上涨按公允价值重估产生账面亏损，这恰恰是公司市值显著提升和投资价值增长的充分显现。这笔交易为公司引进了先进的采矿设备，将直接提升未来的挖矿效率和收益能力。其二，中国资产处置经第三方评估形成8258万美元一次性折损，则是公司聚焦比特币挖矿主业、优化全球资产配置的战略选择。虽然评估产生一次性账面调整，但这为公司带来了充沛的现金流，为后续战略投资和业务扩张提供了更多灵活性。这些战略性举措和前瞻性布局，使得灿谷将在以下四个方面获得显著优势：一是增强了资产的流动性和配置效率；二是优化了全球业务布局，使资源更加聚焦核心业务；三是为未来业绩增长储备了充足的动能；四是提升了公司应对市场变化的灵活性和应变能力。这些投入将在未来几个季度逐步释放效益，为公司带来持续的增长动力和竞争优势。灿谷的发展速度令人瞩目，尤其是运营层面各项关键指标达到行业领先水平。2025年7-8月期间，公司矿机在线率显著提升，设备运营效率达到新的高度。高在线率不仅直接提升了挖矿产出，更体现了公司在矿场运维、设备管理和技术优化方面的深厚积累。更令人印象深刻的是，灿谷将单枚比特币挖矿成本控制在约9.8万元，显著低于市场价格。出色的成本控制为灿谷带来了双重优势：一方面增强了公司在市场波动中的抗风险能力，另一方面在市场上升期能够获得更丰厚的利润回报。这不仅是运营上的成就，更是公司核心竞争力的重要体现。此外，今年二季度，灿谷再出重拳，成功收购美国50兆瓦矿场。这一战略举措为公司未来算力扩张奠定了坚实基础。此次收购不仅能够直接提升公司的算力规模，更体现了公司全球化布局的战略眼光。清晰的战略规划背后，是强大的现金流实力的有力支撑。截至2025年6月30日，灿谷持有现金及现金等价物1.18亿美元，充裕的资金储备为公司未来发展提供了坚实保障。通过战略性布局与卓越运营，灿谷不仅快速跻身全球顶级矿企之列，更以领先的成本控制能力、充裕的现金储备及前瞻的全球扩张，展现出持续的盈利韧性和高成长潜力。公司已完成高质量转型，为未来增长奠定坚实基础。从矿场到算场：向“能源+HPC”综合平台演进灿谷正稳步推进其从“单一比特币挖矿”向“能源+高性能计算（HPC）”综合服务平台的转型升级。这一战略不仅明确了公司短期攻坚与长期布局的双重路径，更展现出其意图在全球数字经济基础设施领域占据关键位置的决心，有望打开其全新增长空间。短期来看，聚焦运营优化与成本领先，夯实竞争根基仍是其发展关键。灿谷将集中资源推进以下三大关键行动，以充分挖掘现有资产的潜力，并为长期转型积蓄能量。其一，最大化现有算力的资产价值。公司目前运营的50 EH/s算力集群是当前营收的核心来源，也是短期内的重点优化对象。为实现产能潜力全面释放，灿谷将持续提升运维的精细化与智能化水平，不断提升比特币产出效率，支撑业绩的稳健增长。其二，深化能源成本控制。电力成本是挖矿业务的核心竞争要素。通过收购和合作建设低电价矿场，不仅有助于进一步压缩综合成本，更能强化公司在全行业的成本领先地位，增强抵御比特币价格波动的能力。其三，拓展绿电储能业务，打造能源管理新能力。灿谷积极拓展绿电与储能项目的运营能力。此举不仅是成本的优化，更是对新业务能力的战略性投资，为公司将来作为“能源运营者”的角色做好铺垫。在短期业务根基不断夯实的同时，灿谷已明确将“HPC（高性能计算）”作为未来的战略重点，特别是围绕AI算力需求与能源协同的高价值场景，构建第二增长曲线。一方面，公司计划于2026年上半年落地首批HPC试点项目，标志着正式进军高性能计算服务领域。这一转型逻辑非常清晰：灿谷在比特币挖矿中积累的能源获取与管理能力、规模化的数据中心运维经验，以及低功耗散热等关键技术，可自然延展至AI训练、云计算、科学计算等HPC应用场景。HPC业务不仅单位收益潜力远高于传统挖矿，更能有效对冲数字货币市场的周期性波动，提升整体收入的稳定性和成长性。另一方面，灿谷凭借其现有的能源合作网络和基础设施能力，有望成为AI产业链中重要的算力基础设施提供商。公司目前已开展相关技术验证与合作对接，未来将逐步构建集“能源保障—算力输出—技术服务”于一体的HPC生态。灿谷从比特币挖矿向“能源+HPC”综合平台的演进，是一条兼具前瞻性与可行性的发展道路。短期通过精益运营和成本控制巩固基本盘，长期则通过能力迁移和价值升级打开新空间。结语：战略转型重塑估值逻辑，能源与算力协同开启新成长周期2025年第二季度财报不仅展示了灿谷卓越的运营能力和财务韧性，更揭示出其正在经历一场深刻的估值逻辑重构。从传统业务成功转型为全球领先的比特币矿企，再到明确向“能源+HPC”综合平台演进，灿谷已逐步构建起多元化的价值支撑体系。短期内，公司凭借领先的算力规模、优异的成本控制及持续优化的运营效率，在比特币挖矿领域建立了强大的护城河，稳健的现金流和充足的资金储备为业务扩张提供坚实基础。而一次性会计调整背后的战略投入，进一步反映出管理层着眼长远、主动布局的前瞻思维。长期来看，公司以能源管理能力为核心、以算力输出为延伸的战略路径日益清晰。绿色能源与储能业务的拓展降低了能源成本、积累新型运营能力；HPC业务的规划与试点，则有望打开AI算力服务这一更具潜力的市场空间，实现从“周期性增长”向“可持续成长”的转变。随着公司从单一挖矿业务迈向“能源+算力”综合生态平台，其估值逻辑已不再局限于比特币价格波动，而应综合考量其在绿色能源领域的资源能力、高性能计算市场的增长潜力，以及作为数字基础设施提供者的平台价值。总之，灿谷正在重新定义自身在全球数字经济中的角色，未来有望凭借清晰的战略和扎实的布局，持续获得资本市场的认可与重估。
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承认吧,苹果就是搞不定AI,但向谷歌低头不丢人 9月9日消息，在苹果即将发布新款iPhone之际，彭博社发表评论称，苹果在AI领域的备选方案其实相当高明。既然能与谷歌这样的伙伴携手，这家iPhone制造商何必还耗费巨资自研人工智能。 以下为翻译内容： 当所有顶尖科技公司都扎堆涌入人工智能赛道时，苹果公司却显得特立独行。其基础设施投资并未激增，产品中的AI元素也相对有限。甚至当马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）带着高薪挖角苹果人才时，蒂姆·库克（Tim Cook）也并未极力挽留。 对此可以从两个角度解读。一种看法是，苹果已经乱作一团，公司的AI产品因错失技术革命浪潮而毫无建树，还导致了人才的严重流失。另一种看法则是，在硅谷同行们集体头脑发热之际，库克始终保持着战略定力。 本周在加州库比蒂诺举行的苹果新品发布会仍将延续传统：核心产品线小幅升级，外加推出更轻薄的iPhone “Air”。然而，真正影响iPhone未来的重要进展正在幕后推进，即苹果寻求在AI时代重塑Siri，扭转这款虚拟助手沦为“智障AI”代名词的尴尬局面。在苹果的所有品牌中，没有任何一个像Siri这样遭受过如此嘲讽，当AI热潮席卷全球时，Siri的无能已经成了一个严峻问题。 毫无疑问，苹果的首选方案本是依靠内部工程团队让Siri变得更智能。但这一目标并未实现，至少目前还没有。于是，苹果现在正考虑通过引入“外援”，为Siri请来新的导师。 这个“外援”可能就是谷歌及其Gemini AI。据彭博社记者马克·古尔曼（Mark Gurman）报道，两家公司正在测试和微调一款定制版的谷歌模型。这款模型将在苹果的服务器上运行，用于支持内容摘要等功能。虽然距离最终决定还有数周时间，苹果也仍有可能选择自主开发，但这些谈判至少表明苹果的思路非常务实。作为顶级硬件制造商，苹果完全有能力挑选市面上最合适的模型，又何必耗费巨资自建AI呢？它完全可以利用iPhone的主导地位争取最有利的合作条款，让潜在的合作伙伴相互制衡，这和它对待零部件供应商和代工厂的手段如出一辙。古尔曼写道，除了谷歌之外，苹果也曾考虑使用Anthropic公司的Claude模型，但对方要价太高。 这种外包策略表面看来只不过有些难堪。苹果在AI领域的短板是其在今年美股“科技七巨头”中表现第二差（仅次于特斯拉）的一个重要原因。然而，这未必是一种软弱的表现。 如果继续坚持完全单干，势必风险重重。此举不仅成本高昂，风险也极高：以苹果现有的人才和基础设施，可能永远无法成功，而且这也意味着苹果要深度卷入芯片、能源和数据中心资源的激烈争夺中。 这样一来，就剩下两个备选方案。其一便如外界热传那样收购AI公司。Perplexity和Mistral都曾是考虑对象。但无论收购哪家，都意味着一笔惊人的前期开销和持续的巨额投资。更棘手的是，那些构成收购吸引力的顶尖人才未必愿意成为苹果这种庞然大物中的一颗螺丝钉；即便留下的人也可能水土不服。这正是苹果鲜少开展大规模收购的一个关键原因，而眼下Meta正在从其重金招募的AI人才接连离职的事件中吸取教训。当然，苹果还可能面临押错宝而被套牢的巨大风险。 其二则是外包。也就是将AI视为一种可以按需采购的技术服务，直至苹果自己能做得更好（或至少同样好）。正如Mac曾采用英特尔芯片直到自研芯片达标那样，谷歌的AI模型或许就能满足当下需求。随着时间推移和AI市场不断成熟，新的应用场景不断涌现，苹果还可以根据需要灵活调整策略。 作为备选方案，外包策略不失为一条颇具吸引力且灵活多变的发展方向。在当前环境下，甚至堪称精打细算。 但隐患也不可避免。苹果的潜在合作对象恰恰都视其为劲敌。在上个月举行的谷歌Pixel手机发布会上，营销话术之一就是强调用户换掉手中的iPhone有多容易。而三个月前，乔尼·艾维（Jony Ive）和萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）还在旧金山一家咖啡馆里相谈甚欢，讨论他们的新AI设备将如何颠覆移动设备的现有格局。 苹果若与竞争对手在AI领域携手合作，会助其一臂之力吗？确实可能会有一些助益。但若迟迟不为iPhone引入AI功能，反而会更快地为竞争对手打开机会之窗。对iPhone的未来而言，最重要的是AI功能要实用、好用。如果能实现这一点，绝大多数用户根本不会在意Siri的底层AI模型由谁构建，就像他们从不关心iPhone的调制解调器或屏幕是谁设计的一样。合作或许并非苹果的首选，但依然是一个明智之举。（辰辰）
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跨界入局！光刻机霸主ASML108亿领投“欧洲版OpenAI” (图片拍摄于2025年世界人工智能大会展台）全球AI融资热潮愈演愈烈，连荷兰光刻机巨头ASML也开始入局AI模型赛道。9月9日消息，据英媒报道称，ASML公司将领投“欧洲版OpenAI”Mistral AI公司C轮融资，提供13亿欧元（约合15亿美元、约合108亿元人民币），成为Mistral AI最大股东。而本轮总融资额高达20亿美元。业内人士分析，ASML 此举不仅是资本布局，更是一次战略性押注。ASML入股Mistral AI，将使两家欧洲科技企业联合起来，帮助Mistral AI减少欧洲对美国和中国AI大模型的依赖。报道称，此轮融资将使Mistral AI成为欧洲估值最高的AI公司，其C轮投前估值达到100亿欧元（117亿美元），融资后估值高达140亿美元。与此同时，OpenAI、Anthropic、Databricks等竞争对手们也不示弱，不仅获得融资，还公布了收入情况。其中，Anthropic获130亿美元的新一轮融资，由投资公司Iconiq Capital领投，是迄今为止全球AI行业大规模融资交易之一，估值达1830亿美元（约合人民币1.3万亿元）。OpenAI此前完成软银领投的400亿美元融资，估值高达3000亿美元（约合2.1万亿元），成为全球估值最高的AI公司，最新2025年公司年化收入预计将接近100亿美元，到2030年收入将增长至900亿美元。9月8日晚，AI公司Databricks宣布完成10亿美元K轮融资，由a16z、Insight Partners、MGX、Thrive Capital等领投，公司估值已超过1000亿美元（约合7132亿元）。该公司预计在截至2026年1月的财年中实现43亿美元产品收入。多位AI行业人士向笔者透露，随着AI Agent智能体多步推理促使token用量爆发式增长，云和智算需求不断提升，To B端收入已初见成果，所以，投资人开始关注能够实现收入增长的AI初创企业。PitchBook数据显示，2025年第一季度，全球1603笔风险投资交易中，其中有57.9%流向AI和机器学习赛道，占整体交易总额的近70%，至500亿美元。而截至2025年上半年，AI行业整体投融资规模超过839亿美元（约合近6000亿元），按年率估算，今年全球风险投资规模将超1678亿美元（约合1.20万亿元），有望创下AI领域风投的新纪录。其中，OpenAI的400亿美元高额融资拔得头筹。另据The information，OpenAI近期表示，预计今年公司的资金投入将超过80亿美元，到2029年，其业务将支出1150亿美元资金，主要在于OpenAI需要更多AI训练算力。OpenAI CEO奥尔特曼（Sam Altman）多次表示，该公司高融资的核心原因在于，需要更多的计算能力来服务于使用ChatGPT等产品的大量企业和消费者，以及训练和运行AI模型。鉴于GPT-5的需求增长，公司将优先考虑计算，并计划“在未来5个月内”将其计算能力翻一番。金沙江创投主管合伙人朱啸虎近期表示，国内每天Tokens消耗量都在百亿以上，比去年涨了几十倍，说明AI在企业内部已经开始发挥作用。但是，真正能爆发式增长的应用门槛较高，很多AI项目实际体验后，可能只能做出60分的PPT、60分的研究报告。这种产品自己随便用用还行，但要让用户花钱买单，就很困难了。“投AI创业公司就像放飞一群鸽子，可能有一两只能一飞冲天，大部分都会落到地面，能成功的绝对是凤毛麟角。”朱啸虎称。黄仁勋库克看中的三位90后，即将诞生欧洲最大AI独角兽 Mistral AI公司成立于2023年4月，是欧洲最大AI独角兽，其竞争对手是OpenAI、谷歌AI等美国巨头。该公司由3位90后——前谷歌DeepMind研究员亚瑟·门施（Arthur Mensch）、前Meta研究员蒂莫西·拉科里耶（Timothee Lacroix）和纪尧姆·兰普勒（Guillaume Lample）创立。这三位联合创始人在巴黎综合理工学院就读时相识。Mistral AI名字来源于法语“法国吹来的强风”，三位希望创立一家产生深远影响的AI公司。 Mistral AI AI公司三位联合创始人技术和产品层面，成立以来，Mistral AI主攻开源AI模型，已推出开源语音、编程、多模态等涵盖云端、边缘端及不同参数规模的数十款模型，其中性能较强的是Mistral AI研发的多款8B端侧AI模型，与其他同尺寸模型相比有很强的市场竞争力。今年2月，Mistral AI推出了对标ChatGPT的聊天机器人产品Le Chat，推出不到两周，该App下载量超过100万次，登上法国iOS App Store免费下载量榜首。Mistral AI的优势在于，其允许企业在私有环境中部署Le Chat，并支持自定义模型和自定义用户界面，以满足对数据企业需求。目前，Mistral AI系列模型Nemo、Small、Large将分别应用于三类任务，场景包括客户支持、文本生成、数据提取、总结文档、撰写电子邮件、代码生成、RAG或Agent等。今年4月，Mistral AI与法国航运巨头达飞集团启动一项为期五年、总值1亿欧元的AI战略合作计划，将Mistral AI AI的技术整合到达飞的物流和客户服务领域。融资方面，截至目前，Mistral AI共完成四轮融资，已成为全球千亿估值的AI大模型独角兽公司，投资方包括谷歌前CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）、Databricks、英伟达、微软和Salesforce、a16z等，总融资规模超过11亿美元（约合84亿元）。 2023年6月，成立不到2个月，Mistral AI就拿到了1.05亿欧元（约合1.3亿美元，约9亿元）融资，创下彼时欧洲史上最大的种子轮融资； 2023年12月，Mistral AI完成4.15亿美元（约30亿元）A轮融资； 2024年6月，其获得6亿欧元（折合约7亿美元，约50亿元）的B轮融资，估值达到60亿欧元（折合约70亿美元，约合501亿元）。 路透报道称，美国银行曾为ASML投资Mistral AI提供咨询服务。除了ASML之外，Mistral AI还在与MGX和其他投资者进行谈判，以尽早完成本轮融资。事实上，这场交易引发关注的点在于，ASML是 AI 和半导体行业的上游设备厂商，其研发了多款用于制造顶尖芯片的光刻机，而且ASML EUV光刻机是台积电、英特尔等企业EUV光刻设备的唯一供应商。然而，ASML并没有AI模型产品和服务。路透却认为，或许ASML希望通过投资Mistral AI，将其数据分析和AI能力用于提升光刻量测、计算光刻等工具性能，用AI提高其工具效率，并推动团队不断开发和商业落地更多光刻设备。除了在模型和产品端发力，Mistral AI还布局AI Infra，其与英伟达合作，计划将在巴黎附近建设一个由18000块英伟达AI芯片驱动的40GW（兆瓦）数据中心。对于商业化，2024年，Mistral AI收入约为数千万欧元。而门施今年6月表示，自2025年初以来，公司收入已增长两倍。门施近期表示，人类仍然非常重要，大家应该将生成式AI工具视为增强生产力和创造力的一种方式，只有在正确提示或创建足够智能应用时，才能生成有趣的内容。开发者和创作者双方都有很多工作要做，才能真正产生可操作且有价值的成果。门施认为，2025年AI行业产品的重点，将从模型转向集成模型和上下文业务数据的“系统”。他指出，未来的 AI 系统将受益于其内置大语言模型，而通过将模型与相关的上下文数据连接起来，AI系统将能够更好地根据不同的业务需求提供定制的解决方案。“这就是正在发生改变的地方，”门施表示，AI是一项基础设施技术，可以转化为任何类型的应用。门施强调，“我们坚信，应用开发者需要创造差异化，也需要深度掌握这项技术。而做到这一点的唯一方法就是，获得整个堆栈的访问权限，开启这场变革的方法，是让人们相信Mistral AI开源模式能够让他们创建更便宜、更快、更好的应用，为我们的客户带来巨大价值。”对于这桩跨界投资交易，网友褒贬不一，在Hacker News上，有人对此次融资表达了不满，认为这会稀释ASML股东权益。 “这一决定让人感到恼火。ASML本身是一家优秀的公司，业务稳健，股票表现也一直不错，但此次投资可能会稀释股东权益，并让公司暴露在AI泡沫的潜在风险中。如果ASML手头现金过剩，却又觉得维持自身技术领先并无更多投资空间，那么更合理的做法是将资金返还股东，让股东自行决定是否要把钱投向Mistral。但我认为此次投资背后或许存在一些公司不可控的因素，可能是欧洲向ASML施压，要求其支持这AI独角兽。这种决策方式会破坏原本行之有效的市场逻辑。”该用户直言。也有行业人士猜测，ASML是否会利用 Mistral 的人工智能来推进其 EUV 光刻机，类似于台积电、EDA公司新思和英伟达的合作模式，将AI技术融入晶圆代工厂当中。算力才是AI发展硬道理 市场普遍认为，算力短缺已经成为生成式AI发展过程中的重要挑战之一。那么，训练一个前沿AI模型到底需要多少钱？公开数据显示，自2016年以来的8年间，训练前沿AI模型的成本每年增长2到3倍（平均是2.4倍），这意味着，预计到2027年，规模最大的模型成本将超过10亿美元。 其中，以GPT-4、Gemini等模型成本为例。包括研发人员成本和实验计算成本在内，我们发现，模型开发的大部分成本用于算力硬件，占总费用支出比重的47%-67%；研发人员成本占29%-49%；其余2%-6%用于能源消耗。从更大的AI超级计算机集群（智算中心）来看，据统计，AI超级计算机性能每9个月就会翻一番，耗资数十亿美元，所需的电力相当于一个中等城市的用电量；地区方面，美国拥有全球约75%的计算能力，中国位居第二，占比15%。显然，随着模型训练成本的快速增长，给AI发展带来巨大挑战，只有少数大厂和OpenAI这样的“融资怪兽”才能承担这些费用，而中小AI开发者必须应对这些财务和基础设施挑战，才能维持未来的创新。除非投资者相信这些企业的成本与AI能够实现盈亏平衡，否则中小企业将难以筹集足够的资金持续购买算力硬件。所以，训练成本、算力成本对于前沿AI模型的创新至关重要。埃隆·马斯克（Elon Musk）9月7日发文称，他和特斯拉AI5算力芯片设计团队在今天进行了一场精彩的设计评审，这将会是一款史诗级的芯片，而即将推出的AI6有望成为迄今为止最好的Al芯片。“我认为对于参数少于2500亿的模型来说，AI5很可能是所有类型推理芯片中最好的。而且，该芯片的成本是迄今为止最低的，性能、功耗也非常好。”马斯克补充称。 近年来，特斯拉在芯片采购与算力资源上更加倚重外部伙伴。英伟达、AMD、三星电子等，均向其供应高端GPU、AI芯片与制造支持，使特斯拉无须独自承担全部研发及硬件建设费用，依旧维持强劲的AI训练性能。然而近期，特斯拉决定解散其内部构建特斯拉自研的高性能计算平台的Dojo超级计算机团队，这一决定这标志着特斯拉在自主研发无人驾驶技术芯片方面遇挫，不得不更依赖外部力量打造芯片。据报道，Dojo团队约20名核心成员已加入新成立的一家AI初创公司Density AI，其余特斯拉员工将被调配至特斯拉的其他数据中心或计算相关项目。今年8月，马斯克发文称，特斯拉分散资源并同时开发两种截然不同的AI芯片设计是没有意义的。特斯拉的AI5、AI6及后续芯片在推理方面将表现出色，至少在训练方面相当不错，所有努力都将集中在这上面。据报道，AI5由台积电代工，计划2026年末或2027年初量产；AI6由三星代工，采用2nm工艺，首批样品预计2025年在韩国投产，随后由三星的美国得州工厂进行量产。分析认为，特斯拉的这份大单为三星提供了在AI芯片制造领域重新证明自己的重要机会，也可能成为该公司代工业务复苏的关键转折点。马斯克表示，从同时开发两种芯片架构转变为只开发一种，意味着所有的芯片人才都专注于打造一款令人惊叹的芯片，回想起来，这无疑是一个明智之举。不只是马斯克一方，xAI的竞争对手OpenAI也在加紧布局自研芯片。9月5日，有消息称，OpenAI已经与美国半导体巨头博通达成合作，共同设计自主AI芯片，并计划于明年正式投入量产。此举旨在突破算力瓶颈并降低对英伟达的过度依赖。博通首席执行官陈福阳（Hock Tan）表示，公司已获得第四个定制AI芯片业务的主要客户，该客户承诺了价值100亿美元的订单。据知情人士证实，这个神秘的新客户正是OpenAI。如今，算力基础设施已经成为这些大厂投入AI的关键“法宝”。知名投行杰富瑞（Jefferies）8月31日发布的报告显示，过去12个月内，中国四大云服务提供商（阿里云、字节火山引擎、腾讯云、百度智能云）资本支出约为450亿美元，而包括微软、Meta等美国大厂云厂商资本支出高达2910亿美元，主要用于AI算力基础设施投入，中国这一数字仅为美国同行的15%，差距较大。PPIO联合创始人兼CEO姚欣早前对笔者表示，长期看，推理算力占比达到95%，训练只占据5%。所以，未来大量数据中心需要分布式以及海量的推理优化，如何把数十万张卡用好，其实是一个关键性的技术趋势。而对于中国AI算力来说，底层是做算力网络、东数西算。“中国大模型厂商之所以想要赚更多的钱，是因为他们发现，想要从模型层面赚钱，并不是一件容易的事情。国内大模型赛道实在很卷。而且实事求是讲，中国与美国最先进模型的性能相比还是有差距的。”姚欣称。据英伟达CFO预测，到2030年，全球AI算力基础设施支出将达3至4万亿美元，每年增长50%以上。以每年4倍的训练计算增长趋势计算，到2030年，训练超大规模的前沿AI模型需要近2000万个H100级GPU，但全球产能需要达到接近1亿个H100级GPU，这远远超出了生产能力，因此需要行业加速扩大GPU产能。预计到2030年，全球芯片半导体产业规模将超过1万亿美元。（本文首发于钛媒体App，作者｜林志佳，编辑｜盖虹达）
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新华每日电讯刊文：算法推荐放大“共振”激化情绪，如何治理 为何在意见趋同的圈子里，立场更易走向激烈？当下，互联网传播中人云亦云、盲从附和的做法，让“意见共振”现象越来越频繁地出现，并推动传播生态极端化。在社会学与传播学研究中，早已有大量理论能够解释这一现象。从回音室效应到群体极化再到模因传播，都为此提供了学理框架。互联网让这些机制进入了加速状态。首先，在个体层面，人类天生更容易被情绪驱动，尤其是带有道德色彩的愤怒或嘲讽。这类语言一旦进入社交网络，很容易获得超常的点击与转发。心理学实验证明，道德化情绪能显著提高传播效率，这意味着“共振”的火种往往是情绪，而非事实。其次，在群体层面，社交媒体的同温层效应进一步加剧了极化。人们聚集在意见趋同的圈子里，原本温和的态度容易被推向极端。这种现象在社交媒体上屡见不鲜：讨论一旦进入闭环，立场很快走向激烈。在叙事层面，传播学中有一个概念叫“框架共振”。当一个叙事框架与受众的观念对齐时，就会触发广泛的模仿。一个轻巧的组合词，把复杂的学理压缩成可传播的笑点，让公众“秒懂”并快速复制。而互联网算法则是这种“共振”的放大器。主流平台的推荐机制，本质是预测用户会点什么，从而在排序上优先推送引发互动的内容。结果是情绪化、戏谑化的信息被进一步抬升，形成了自我强化的反馈回路。部分研究对互联网推荐算法做过审计，发现推荐对极端内容确有放大作用；而其他研究则指出算法影响有限，更多是用户自身的选择。但无论结论如何，一个共识是：当人性弱点遇上算法放大器，“共振”几乎不可避免。这带来了多重后果。其一是公共议题的浅化与情绪化，复杂的事实被简单口号取代，真相往往来不及辟谣就被新一轮笑点淹没。其二是社会立场的两极化，甚至出现“反向反弹”效应：越想强行打破偏见，越可能加深分裂。其三是治理困境，平台既要依法维护言论自由，又要控制谣言与极化，这让监管与企业都面临两难。那么，应对之道在哪里？一方面，学界提出了“免疫接种”式的信息教育，即在谣言传播前，用短视频、图解等方式让公众提前识别操纵手法。有研究显示确能降低公众受骗率。另一方面，平台可以在推荐链路中加入“摩擦”，例如“转发前先阅读”，或对传播过快的内容设冷却机制。这些措施也可以降低传播的瞬时爆炸性。更有意思的是，反击这种“共振”的最好方式，往往不是正经辟谣，而是“反模因”：既然群体被笑点驱动，那就用更有趣的“反笑点”去削弱错误叙事的势能，让用户在娱乐中被引导到事实入口。这种“以梗制梗”的方式，或许比冷冰冰的数据更有效。“跟风式”传播现象本身就是互联网语言创造力的缩影。它把外语世界里庞杂的学术理论压缩成一个带戏谑色彩的短语，不仅让人会心一笑，也为我们提供了一种观察数字社会的独特视角。它提醒我们：人类的群体非理性并不新鲜，真正的新，是互联网与算法让这一切发生得更快、更猛、更不可控。我们需要的不仅是批评与讽刺，更是对传播机制的理解与治理手段的创新。唯有如此，才能避免在数字时代，所有人都沦为“共振”的俘虏。（作者系清华大学新闻学院、人工智能学院双聘教授）来源：沈阳/新华每日电讯
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共享单车骑行中自动落锁？真相不能只由平台说了算 近日，有市民向媒体反映，在骑行青桔单车时，遭遇了自动落锁车轮抱死，致使这位女士被严重摔伤，而这样的事情并非个案。媒体调查发现，类似的情况曾在上海、北京多地发生，除了滴滴青桔之外，还涉及到哈啰单车。多位用户摔倒后向平台反馈，得到的回应是，没有记录显示存在自动落锁，可能是链条故障所致。这些年，共享单车已经成为了不少市民最常用的交通工具，是城市便捷生活重要的组成部分。但也正因为如此，弄清到底存不存在自动落锁非常重要。如果是链条老化，就要加强车辆检查和更换维修频次。如果真的存在用户使用时无故落锁，那就意味着系统出现了的严重问题，必须立即修正，或是召回相关车辆，否则事故随时可能发生在任何人身上，后果不堪设想。目前的状况是，用户说自动落锁，平台说没有，这样的僵局怎么办？说实话，我个人的处理办法，是暂时不用媒体所报道的涉事品牌共享单车，直到真相大白为止。因此，强烈建议相关品牌高度重视，一定要用可信的事实打消用户的顾虑。这是平台所应肩负，最基本的社会责任。但仅靠企业自查还不够，建议政府部门出面，委派一家具有公信力的权威机构介入，以第三方的角度，对此事进行公正、透明、客观的全面调查。因为这不是小事，考虑到共享单车巨大的保有量，已经属于影响面较大的公共安全事件，真相不能只由平台说了算。共享单车安全与否，事关千万用户的生命安全，在这个问题上必须对潜在隐患零容忍，一定要有个说法，不能稀里糊涂不了了之。自动落锁到底存不存在？期待我们很快就能得到一个靠谱的答案。原标题：《共享单车骑行中自动落锁？真相不能只由平台说了算 | 锋面评论》栏目编辑：潘高峰来源：作者：新民晚报 李一能
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“小潮院长”落户上海，他说好似收到一份关于城市未来的邀约 沪漂5年多的“小潮院长”落户上海了——近日，通过人才引进政策，拥有超过1400万粉丝的B站百大UP主马浩宁，成为“沪九条”出台后第一个落户上海的优质内容创作者。对于落户，马浩宁有感而发：“它更像一份‘邀请函’，邀请你参与到这座城市的未来中去。”马浩宁喜欢分享快乐，10多年前在B站建立账号“小潮院长”，在线上带着粉丝“玩游戏”。2020年，冲着上海的洋气和新潮，22岁的马浩宁背着包就搬来了上海。杨浦是他的第一站。上海符合马浩宁搬来前的所有期待：有创造力，能接触到最新鲜的东西，“坐地铁、逛个街甚至吃个饭，都能发现有趣的素材”，同时依托B站，可以与更多不同类型的UP主一起交流创作，有着最适合内容创作者的氛围。到了之后，他发现这座城市更吸引他留下来的是“里子”：各种奇怪创新好玩的尝试在这里都能被包容和接受，“特别是这座城市讲规矩，讲效率公平，对我吸引力太大了，你只要有能力、有想法、肯干活，真就能闯出一片天”。从只有两三个人的团队到如今已孵化出7个都拥有数百万粉丝UP主的“小潮team”，在上海的5年多时间，马浩宁实现了个人的成长和团队的壮大。谈起此次落户，他说，就像是给这么多年的努力和归属感一个“官方认证”。落户过程的“顺利”超乎他想象。将近一年时间，马浩宁一直收到来自杨浦区人才工作局和B站等多方面帮助，不仅帮忙解答政策上的各种疑惑，还经常和他的团队交流经验、询问需求，“比如说这次‘沪九条’出来后，申请落户手续时，就连材料准备都是手把手、一条条协助我们完成的。让人有特别安全感”。与此同时，他心里也生出了责任感，想成为相关人才政策的“宣传员”，帮助更多优质内容创作者和身边人享受好政策。成为这座城市的“自家人”后，马浩宁希望做出更多有意思、有创意，能展现上海年轻活力的视频内容，依托上海把“小潮team”做成一个走向全国的、更棒的创意内容团队，同时也通过镜头让更多人看到上海不只有外滩、迪士尼，更有它有趣、好玩、充满烟火气的另一面，吸引更多有才华的伙伴来上海发展。
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AI搜索流量将超过传统搜索！大模型将如何重构搜索引擎？ 搜索引擎，这个互联网时代的信息入口，正经历着AI大模型带来的深刻变革。研究机构Semrush近期发布的报告预测了一个重要拐点：在谷歌和ChatGPT的引领下，预计到2028年初，AI搜索产生的流量将超过传统搜索。若谷歌全面转向AI模式，这一时间点可能还会提前。 报告同时指出，AI搜索的流量价值更高，其转化率约为传统搜索的4.4倍。原因在于用户通过AI搜索能获得更完整、结构化的答案，决策路径缩短，访问网站时往往带有更明确的行为意图（如购买）。值得一提的是，报告还指出，AI改变了搜索内容的曝光逻辑。在ChatGPT的搜索结果中，被引用的内容来源并不完全依赖传统排名，近90%的被引用页面原排名在21位以后。谷歌的大模型同样经常引用传统排名靠后的页面，这意味着优质但非头部的内容在AI时代获得了新的曝光机会。用户直接找AI要答案，新锐挑战者抢占搜索市场AI初创公司正在积极抢占搜索市场。作为最具代表性的新兴科技企业，OpenAI于2024年10月底推出了ChatGPT Search，12月向所有用户开放，用户能以更自然的方式提问，ChatGPT可选择调用网络信息回复，并在后续对话中结合上下文提供更佳答案。另一个代表企业是Perplexity。Perplexity于今年8月推出了自带AI助手的浏览器Comet。用户在地址栏提问，即可获得Perplexity AI生成的摘要及来源链接；在阅读网页或观看YouTube视频时，也可调用助手进行总结；甚至能协助完成如将商品加入购物车等简单任务。香港科技大学助理教授、香港生成式人工智能研发中心预研部主任韩斯睿对澎湃新闻记者表示，搜索引擎靠关键词匹配和庞大的索引库，可以在几乎一瞬间帮你找到信息，更新也很快；而大模型厉害之处在于理解自然语言、结合上下文来推理，并能直接生成对话式的答案，“具体来说，搜索引擎擅长‘快、准’，把一堆可能相关的内容‘甩’给你，让你自己挑，大模型则会在这基础上‘加工’一下，用更自然的语言总结或者生成解释，让信息看起来更清晰、更好读、更贴近对话”。根据分析公司StatCounter的数据，截至2025年8月，谷歌占据全球搜索引擎市场的份额高达89.89%，上一年同期为90.5%，依然具有巨大优势。相比之下，微软必应（bing）、雅虎（Yahoo）和DuckDuckGo的市场份额分别为3.92%、1.48%和0.9%。 而OpenAI首席财务官萨拉·弗莱尔（Sarah Friar）日前透露，公司的搜索市场份额在半年内已从约6%升至12%。她还表示，该数据可能仍被低估：“用户与ChatGPT进行多次轮询（例如5-6次）才解决一个问题，这在传统引擎中被计为多次搜索，而在我们这仅算作一次。”北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院副教授谭剑对澎湃新闻表示，从当前市场数据来看，AI搜索确实对传统搜索引擎构成了显著冲击。更值得关注的是用户行为的变化，即大量用户直接找AI要答案，而不再上搜索引擎搜索资料。同时，谭剑指出：“AI浏览器天然具有多模态智能体的综合交互服务能力，同时又完全可以基于现有浏览器进行跨平台升级，意味着其将拥有全球数十亿用户的庞大基础和网页交互习惯的天然优势，远超其他独立的AI应用程序。”此外，苹果也被爆出计划在明年为语音助手Siri推出基于自研Apple Foundation Model模型的AI搜索工具，以此对标OpenAI、Perplexity等AI领域竞争对手。根据知名科技记者马克·古尔曼爆料，苹果正在考察多种方案，包括探索整合OpenAI、Anthropic、谷歌的技术，目前尚未最终确定使用哪家的技术，但采用谷歌的Gemini的可能性最高。当然，初创公司涉足搜索也面临不少挑战。ChatGPT Search曾被指出其可靠性在某些查询上不如谷歌。同样，Comet发布不久，竞争对手Brave Software就指出其存在安全漏洞，攻击者可能通过隐藏指令诱使AI助手泄露用户隐私数据。不过，Perplexity回应称问题发现前已修复。值得一提的是，OpenAI和Perplexity还都表达过对收购谷歌Chrome浏览器的兴趣。就在不久前，负责谷歌在线搜索反垄断案件的法官作出对补救措施的正式裁决，没有强制要求谷歌剥离其Chrome浏览器或安卓操作系统，意味着谷歌避免了最严重的处罚。不过，谷歌将需要向符合条件的竞争对手开放部分搜索数据。老牌搜索引擎“业务升级”，短期承压难被取代目前，老牌搜索引擎正以前所未有的速度将AI深度融入搜索。 2023年，谷歌推出在日后更名为AI概览（AI Overviews）的生成式搜索体验，由旗下Gemini模型生成的智能总结放在搜索结果页面的头条，为用户提供直观的答案。2025年，谷歌又上线了AI模式（AI Mode），为用户提供对话式的搜索体验，能够同时调用多项查询、生成标明来源的深度报告，并逐步扩展到对图像、视频乃至实时场景的理解。通过这些改变，谷歌正在将搜索引擎从单纯的“信息索引”转变为用户的“智能助手”。谷歌的老牌竞争对手微软，也从2023年起将AI融入必应搜索与Edge浏览器。除了AI概览和多模态交互等相似功能以外，微软还在技术层面通过语义理解与多源验证等方式，利用AI增强搜索结果的准确性与相关性。国内搜索市场也同样在发生变化，百度正全力加速搜索的智能化转型。 2月，百度宣布全面接入包括DeepSeek、文心大模型在内的最新“深度搜索”功能。7月，进行了其搜索“十年来最大改版”，核心搜索框升级为支持超长文本、拍照、语音、视频输入的“智能框”，并整合了AI写作、AI作图等工具。百度创始人李彦宏在8月的财报电话会中披露，百度搜索正加速从静态链接向智能化、结构化、多模态的AI回答转变。数据也印证了这一趋势：百度移动搜索结果页中AI生成内容的占比从4月的35%猛增至7月的64%；在百度App上，超过60%的搜索结果页首位呈现富媒体内容（如图文、视频等）。韩斯睿指出，传统搜索还没有到完全被取代的地步，现在的大模型与搜索引擎更像是互补关系，搜索大厂更积极地去拥抱大模型，提供更端到端、更细粒度的信息服务。韩斯睿进一步解释称，这一趋势就相当于“业务升级”：从单纯的“搜索结果列表”，变成“搜索+生成式AI”，再延伸出更像助手的交互方式，以此留住用户。同时，市场竞争也变得多元化，新兴的AI公司想借着“大模型+检索”切入搜索领域，但因为底层索引系统的门槛很高，短期内还难真正取代老牌搜索引擎。百度移动生态事业群组总经理罗戎坦言，AI搜索的最终形态尚在探索中，但方向明确——重构用户体验。短期转型可能带来收入压力，但长期看，AI搜索潜力巨大。值得注意的是，同样受到冲击的，还有新闻机构和搜索引擎的关系。据英国《卫报》报道，由于谷歌用户不再需要进入相关网页就能获取AI总结的信息，部分媒体获得的点击流量大幅下降，迫使双方探索新的版权合作模式。技术融合的深度、用户体验的提升、商业模式的创新以及对整个信息生态的影响，将共同决定这场由大模型驱动的搜索重构之战的结局。巨头与新锐的角逐，远未结束。
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豆包P图大更新，网友们已经玩嗨了 最近，大伙有没有感觉互联网被AI图片占领了。不是刷到朋友圈的大伙自己搓的手办。。神秘锅哥 就是刷到大伙和各路大佬的偶遇合照。。 怎么像有人一夜之间给地球开了个创造模式，想创啥就创啥，就我连篇稿都创不出来是吧？关注AI圈的差友应该已经开始抢答了：我知道，不就是Nano Banana嘛，最近确实刷到不少。但，如果我告诉你，我们上面放的图片，并非出自香蕉君，而是出自豆包呢。。是的，大伙整天玩弄的豆包，又在APP上线了最新的生图模型。我们也是第一时间去体验了一番，玩了一圈之后，我们的结论是：这次，豆包真是对的。。使用方法也很简单，打开豆包，直接点击下方的“AI生图/生视频”。点击对话框，就能看见最新的4.0模型了。接着点参考图，就可以开始添加图片啦。 咱就先拿大伙最爱的手办开涮，我先让它给差评君做个手办，看看一致性到底如何。Prompt：制作图中主体的1/7比例商用模型，描绘风格写实，环境逼真。主体摆放在电脑桌上，底座为圆形透明亚克力，底座上没有任何文字。电脑屏幕上显示着ZBrush建模过程。电脑屏幕旁边是一个BANDAI风格的玩具盒，上面印着原画。上滑查看AI效果 ▼ 结果，它不光保留了我标志性的一撮刘海，甚至还帮我补全了下巴和上巴，背景上的文字“X.PIN”也是丝毫没崩。这一致性只能说一个字，绝。本人也是非常满意，感觉公司的3D打印机，可以派上用场了。接着，咱来看看之前在抖音就很火的豆包P图，现在进化到什么程度了。我随便给他了一张同事的神秘照片，并告诉他：让它白一点，换成中分发型，并出现在篮球场。结果还真没一点问题，不仅脸是一点没变，连影子都细节朝着原来的方向。。上滑查看AI效果 ▼ 我只能说，以后谁想当明星，直接找豆包好吧。对了，最近还有个同事，说是打架把牙打掉了，刚去补了个牙。人还挺帅的，就是他拍照的时候，再也笑不出来了。。我就寻思可以给他补一下啊，顺便让他感受下美食的快乐。上滑查看AI效果 ▼ 更变态的是，它还能帮你练身材。哥们找了张猪八戒的图，让豆包给它身材练好一点。。上滑查看AI效果 ▼ 原来我猪哥经历九九八十一难，从肥宅变成了肌肉男。这功能，感觉对健身的差友很友好啊，把自己照片丢进去让它给你生成练成后的样子，精神氮泵不就找到了。除了传一张图，你还能传多张图给它，让它结合起来作图。假如你对你的照片动作不太满意，而且你又不知道怎么描述的话，你甚至可以直接动笔给它画出来。我们找了一张《古惑仔3》中的经典照片，就是感觉气氛不太好，哥们下一秒就要掀桌子了。 那哪行？人最重要的就是和气啊。于是我花五秒钟给他画了一个草图，希望调解一下氛围。。结果豆包还真就理解这幅画的灵魂了，别人都喷我画得烂，它却能照着画，这理解能力真无敌了吧。上滑查看AI效果 ▼ 光画人，感觉还不够尽兴，感觉艺术天赋无处施展啊。我灵机一动，画条狗吧。上滑查看AI效果 ▼ 我不知道是我画得传神还是豆包太懂我，反正这图我给一百分。你甚至还能上传几张人像，生成他们的合照。有时候没合过影是一种遗憾？咱让豆包动动手就行。比如我上传了一张孙悟空，一张诸葛亮，让他俩在上海合张影。 如果你愿意，你还可以把你父母的老照片放进来，你穿越回去和他们合照，让年轻的父母遇见年轻的你。上滑查看AI效果 ▼ 除了拍照，咱还能对照片的风格随意变换。有的人可能对风格不太懂，这也不是问题。你可以直接找出你理想风格的照片，让豆包看着办就行。比如我找到了老三国演义的剧照，又找到了《赛博朋克2077》的图，让它把三国改成赛博朋克风格。上滑查看AI效果 ▼ 脸没崩，字也没崩，强到不像话。如果你愿意，你也可以把你的合照玩出花。除了改改改，它甚至能读懂你图片中的内容。很多姐妹兄弟们是喜欢把自己的照片做成Plog的，但是每次在上面扣字是有点麻烦。现在，你可以直接交给豆包去做。给它找一张你想要的字体风格，再上传你想做Plog的照片，就可以直接生成。Prompt：给图二加上类似于图一这种手绘风格的涂鸦以及文字，根据图二的主体加上匹配的文案。上滑查看AI效果 ▼ 它甚至还懂牛在吃草，玩了个谐音梗。不光是理解图片，它还能根据内容进行推理。咱给了他一张太阳下的电子钟的照片（12：30），让它推理六小时后这里的场景。上滑查看AI效果 ▼ 结果是真的Amazing啊，不但表变了，连天色都变了，从艳阳天变成了晚霞。。总结一下，豆包对图片的掌控感这一块，是真称得上随心所欲了。但说了这么多，全是在搞耍，有没有啥真正有用的玩法呢？还真有。像咱在网上买衣服，最头疼的就是，模特穿上好看，买回来一试，啥也不是。这下你还真能“云试衣”了，把衣服图片和自己的照片一起发给豆包，就能看见真正的上身效果了。上滑查看AI效果 ▼ 有些有艺术细菌的朋友，甚至能自己设计衣服。世超也设计了一个给咱的模特小哥穿上试试。夯还是拉，大伙自己评价。上滑查看AI效果 ▼ 刚买房的朋友们，还可以用它来尝试不同的装修风格，看得顺眼就安排。 左滑查看装修风格 海报设计这块也很强，我给了他一个模板，让它仿照这个风格生成一张杭州市的海报。上滑查看AI效果 ▼ 他甚至能推理出这个地方的特色是啥，雷峰塔、三潭印月，还有各种建筑群，融合的很完美啊，文字上也作了相应修改。甚至，他还有一定的叙事性，你想学什么，你就可以告诉他，让它用四格漫画的形式教你。像下面就是一张完整的番茄工作法指南。 顺带一提，出这么多图，你要是想让他动起来，直接点图片下方的“变视频”就行，所有照片，都能活起来。最后，豆包也是给大家准备了一份使用指南，大伙可自行发掘它的潜力。（ 豆包 Seedream 4.0 使用指南：https://bytedance.larkoffice.com/docx/XwngdqdhIowfF8xhEA4cwpS2nLb ）反正体验下来，世超就一个感觉，现在AI作图，已经强到我看不懂了。。之前大伙用老模型的时候，创作力就已经无法形容了。用了升级版模型，我已经想象不到那种万物竞发的场面了。 说实话，这次豆包和Banana之所以能如此出圈，大伙玩得这么尽兴，还是因为AI作图进步实在神速。过去的AI，一致性是最让大伙吐槽的，你把人像丢给AI跑一会儿，可能就不像人了。而且，如果你想修的这么精致，还得用Lora、ComfyUI整一大堆工作流或插件之类的额外工具，研究大半天才能勉强入门。 而现在，新一代模型最大的价值，就是用最简单、最符合直觉的方式，实现了过去最复杂的效果，彻底推平了创作的门槛。所以我说，AI改变生活，真不是一句空话了。因为它正在把创作的画笔，交到我们每个普通人的手里。撰文：不咕编辑：江江美编：萱萱图片、资料来源：豆包，同事群，部分图源网络
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字节跳动即梦图片4.0发布：首次支持多模态生图，大白话就能编辑 IT之家 9 月 8 日消息，字节跳动即梦 AI 于 9 月 5 日宣布，即梦图片 4.0 正式发布。即梦图片 4.0 首次支持多模态生图，同一模型实现文生图、图像编辑、组图生成。能够通过自然语言灵活控制画面细节。 文生图：更强的指令遵循，更高的分辨率支持，更快的生成速度 图像编辑：输入单 / 多张图片 + 自然语言指令，即可进行任何形式的编辑修改 组图生成：一次性生成多张具备关联性的图像，你的灵感脑暴好帮手 即梦 AI 表示，即梦图片 4.0 正在逐步扩量中，在未来几天会覆盖全部用户，请耐心等待。IT之家从即梦 AI 官方文档获悉，即梦图片 4.0 具备精准指令编辑、高度特征保持、深度意图理解、多图输入输出、超高速超高清五大亮点，覆盖多种创作场景。用户使用大白话描述需求即可完成增删、修改、替换、参考等编辑效果。 用户可一次性输入多张图像，支持组合、迁移、替换、衍生等复合编辑，实现高难度合成；还可一次性输出多张图像，并且具备内容关联。 速度方面，即梦图片 4.0 文生图直出 2K 用时不到 1.8s，支持最高支持 4K 分辨率生成。
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改进对 WoA 平台支持，Geekbench 6.5 / Geekbench AI 1.5 发布 IT之家 9 月 8 日消息，Geekbench 系列基准测试开发方 Primate Labs 当地时间本月 4 日和 5 日对 Geekbench 和 Geekbench AI 两款软件进行了更新升级，主要是改进了对 WoA (Windows on Arm) 平台的支持情况。Geekbench 6.5 在 WoA 设备上支持 Arm SME 可扩展矩阵延伸指令集，该指令集会在即将发布的处理器（IT之家注：应指高通第二代骁龙 X）上得到支持； 修复在 Android 和 iOS 上查看基准测试结果时可能发生的崩溃； Geekbench 6.5 的基准测试分数与此前的 6.3、6.4 版本相当，可直接进行比较。 Geekbench AI 1.5 在 WoA 设备上将 ONNX Runtime 引擎升级 1.22.2，这可能会带来 WoA 设备的基准测试分数提升，因此 Geekbench AI 1.5 的跑分不能与更早版本成绩严格比较； 更新 AI 框架，提升性能和硬件兼容性。
