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2.18亿元!吉利汽车全资“收编”雷达汽车,并入中国星品牌
5月18日,《每日经济新闻》记者从吉利汽车内部了解到,雷达品牌将并入吉利汽车旗下中国星品牌,隶属其皮卡业务线,目前尚处于整合阶段。 5月15日,吉利汽车在港交所发布公告称,以约2.18亿元人民币全资收购雷达汽车(山东)有限公司(以下简称雷达汽车(山东))、雷达汽车销售有限公司(以下简称雷达汽车销售公司)、Radar Thailand Company Limited(泰国子公司,以下简称Radar Thailand)。 图片来源:吉利汽车公告 其中,浙江吉润(浙江吉润汽车有限公司)、吉利销售(浙江吉利控股集团汽车销售有限公司)分别以1.59亿元、5900万元收购雷达汽车(山东)、雷达汽车销售公司100%股权,吉利旗下CIL(Centurion Industries Limited)、GAIL(Geely Auto International Limited)以49万元收购Radar Thailand全部股本。交易完成后,三家公司正式成为吉利汽车全资附属公司,财务业绩并入上市公司报表。 公开资料显示,雷达汽车(山东)是雷达汽车的运营主体,也是浙江雷达汽车的全资附属公司,而浙江雷达汽车为吉利控股全资持有,该公司拥有雷达皮卡产品的全部核心资产与价值,主要聚焦中高端新能源皮卡的研发与制造。 雷达汽车销售公司同样是浙江雷达汽车的全资附属公司,其主要负责雷达品牌在国内市场的销售体系运营。Radar Thailand则是雷达品牌布局海外市场的重要载体,于2024年7月在泰国成立,由Radar HK及RadarBVI分别持有99%及1%股权,是雷达品牌首个独立运营的海外子公司,核心业务为在泰国及周边东南亚地区开展雷达新能源皮卡的分销业务。 吉利汽车在公告中称,本次收购将新能源皮卡品牌纳入业务体系,有助于扩充并丰富产品矩阵。当前国内皮卡市场增长潜力显著,叠加电动化、智能化技术发展、油价上行及皮卡路权政策放宽,新能源皮卡市场需求持续升温,雷达产品可覆盖商用及个人消费需求。 吉利方面认为,整合雷达品牌能巩固其在皮卡细分市场的地位,优化乘用车业务布局与资源配置,通过协同效应提升运营效率、控制成本,并借助集团海外渠道助力雷达快速拓展国际市场,拉动出口增长。 图片来源:企业供图 当前,国内新能源乘用车市场竞争已进入白热化阶段,轿车、SUV赛道头部品牌格局趋于稳定,增量空间逐步收窄,而新能源皮卡作为兼具工具属性、越野属性与家用属性的细分品类,正迎来政策与市场的双重红利。一方面,多地放宽皮卡进城限制,叠加户外露营、越野自驾等生活方式兴起,新能源皮卡摆脱传统工具车定位,向乘用化、高端化转型;另一方面,商用车新能源化政策持续推进,新能源皮卡成为车企争夺的增量蓝海。 从吉利汽车自身产品布局来看,此前其新能源体系主要覆盖轿车、SUV、MPV,在皮卡这一兼具乘用、商用、越野属性的细分品类上存在明显空白。此次全资收购,吉利汽车直接补齐新能源皮卡品类短板。 “将雷达归入中国星旗下,是一个吉利的大背景下完善豪华、中高端及大众化市场等不同用户对吉利产品多样化的需求,涵盖MPV、SUV、皮卡等多个品类。”吉利汽车相关负责人向记者表示。 业内人士分析认为,此次吉利汽车对雷达的“收编”,战略层面上从“试水孵化”升级为“核心战略品类”,此前雷达更像是吉利控股集团的细分赛道试水项目,资源倾斜、战略优先级均有限,现在上市公司全资收购,意味着新能源皮卡被正式纳入吉利汽车上市公司的核心新能源品类战略。 据了解,雷达汽车自2022年正式发布以来,始终归属吉利控股集团体系孵化,为吉利布局新能源皮卡赛道的核心载体。成立初期,雷达汽车采用集团体外孵化模式,由吉利控股集团及相关关联主体持股,并非吉利汽车(00175.HK)直接全资控股,上市公司仅通过间接方式享有相关权益,品牌经营业绩亦未纳入上市公司财务报表,属于吉利集团层面培育的细分赛道独立运营主体。 吉利汽车披露的数据显示,雷达汽车(山东)2024年实现税前溢利9041.1万元,税后溢利6774.3万元;但到2025年,其税前亏损1152.8万元,税后亏损864.6万元,由盈转亏。 2025年,雷达汽车销售公司实现扭亏为盈,税前、税后利润均达 1232.5万元;Radar Thailand亏损则进一步扩大,税前亏损1418.4万元,税后亏损1069.7万元。
日本车企为何在中国走向大溃败?
这个5月,广汽本田交出的一张成绩单,堪称“灾难级”。 4月销量仅5100辆,同比暴跌72.42%。短短三个月内,两次跌幅超过七成,创下近年月度销量的至暗时刻。 但这并非孤例,而是整个本田在华体系的系统性崩塌。 根据本田中国发布的数据,2026年4月其在华终端销量同比腰斩近五成,前四个月累计销量下滑28%。 历史的回旋镖总是来得猝不及防。你很难想象,就在2020年,这个曾经被捧上神坛的“加价王”,全年销量狂揽162.7万辆,月均销量超13.3万。短短六年,昔日荣光只剩零头。 本田的溃败,不过是掀开了日企在华大溃败遮羞布的一角。从2021年到2025年,日系三强(丰田、本田、日产)的销量曲线呈俯冲式下坠。即便相对稳健的丰田,也被中国车企残酷的价格战压得喘不过气。 这背后的原因是什么? 如果仅仅将日系的集体困境归咎于中国品牌的强势崛起,未免太过武断。更深层次的悲剧在于,日系车是自己关上了大门,在傲慢与偏见中,错失了时代。 当下的中国汽车市场,存量竞争与价格战常态化划出了一条泾渭分明的生死线:当电动化、智能化的国产新能源占据主流心智,曾以燃油经济性和可靠性称霸的日系合资品牌,正在被消费者无情抛弃。 这种抛弃,在“最快倒下”的本田身上体现得淋漓尽致。 剥开产品矩阵的表象,你会发现本田的销量完全依赖那些拥有30年迭代史的老车——CR-V和雅阁。3月份,广汽本田全系仅有雅阁和皓影勉强月销过5000辆,奥德赛刚破千,其余七八款车型月销不足千台。 这并非因为“没出新车”,而是新车根本卖不动。 广汽本田在售车型近10款,轿车、SUV、MPV全布局,燃油、混动、插混、纯电全都有。你光看产品矩阵,会觉得这是一家全面布局的头部车企;但一看销量,才发现这是一家“全线溃败”的边缘厂商。 寒意正透骨地向上传导。上个月,本田宣布关闭广汽本田广州黄埔工厂(2026年6月停产)和东风本田武汉工厂(计划2027年停产)。在华燃油车产能从120万辆被暴力压缩至72万辆,一次性砍掉四成。 考虑到本田已经退出韩国市场,如果中国市场的颓势无法遏制,等待它的将是同样的结局。 再看曾经的核心日产,日子同样凄惨。 2025年,日产中国销量约65.3万辆,较2018年的高点跌去近六成,且已连续七年下滑。财报显示,公司净亏损超2200亿日元。这家昔日的全球燃油车巨头,不得不卖掉总部大楼,通过“关厂、裁员”来断臂求生。 危机之下,日产正在试图自救。 在40周年品牌之夜上,日方高管集体换上牛仔裤,宣告向“年轻化”转身,并喊出冲刺100万辆的目标。然而,2025年全年仅卖出65万辆,一季度累计销量仍未破12万。这个“百万目标”,听起来更像是提振士气的口号,而非理性的商业推演。 唯一正增长的,只有丰田。 2025年,丰田在华销量超178万辆,同比微增0.23%,全球销量更是连续第六年登顶。 但这微增的背后,是基本盘的惨烈置换。丰田在中国的销售主力已从燃油车彻底转向混动车型,一汽丰田和广汽丰田的混动车型占比均逼近或突破50%。 值得一提的是,丰田的新能源身段,也正在被残酷的性价比逻辑压得变形。 以国产雷克萨斯纯电SUV为例,即便全系标配激光雷达和英伟达Thor U芯片,定位百万级旗舰,也难以阻挡品牌在华销量的停滞。2025年雷克萨斯在华销量止步于16.4万辆,2026年一季度更是同比下滑4.3%。 如果说本田在下坠、日产在挣扎、丰田在“带伤坚持”,那么二线日系车企连挣扎的空间都没了。马自达月销长期徘徊在几千台,三菱、铃木、讴歌早已实质性退出,斯巴鲁、英菲尼迪在华几无存在感。整个日系阵营,正在从中腰部快速萎缩。 “现在卖日系车,真的太难了。”北京一家广汽本田4S店的销售经理感叹,即便推出半价促销、0首付购车等史无前例的优惠,店里依然门可罗雀。 当新势力以“软件定义汽车”攻城略地,当本土品牌在电动化、智能化赛道构筑起技术壁垒,日系车直接陷入了“中年危机”。 日系的集体困境,根源在于那个老生常谈却又致命的顽疾——让听不见炮声的人做决定。 从佳能、养乐多关闭中国工厂,到三菱退出、东芝出售电视品牌,再到无印良品长期维持高于日本本土的定价策略,这些曾经叱咤风云的日本品牌几乎犯了同样的错:对中国市场的傲慢与迟钝。 回到日系车,产品定义权长期被日方总部死死把持。一个小改款都要报日方审批,深度定制更是天方夜谭。 反观中国市场,迭代周期已缩短至12个月甚至更短。比亚迪一季度能推3款新车,极氪一年能上4款,而本田花三年才憋出一款纯电车,等上市时,对手已经换代两轮了。 这种决策机制的僵化,让日本企业难以觉察自身技术与新技术的代差。 在燃油车时代,本田的i-VTEC、日产的“大沙发”、三菱的四驱系统确实建立了无可撼动的优势。但这种路径依赖,让它们在新能源的十字路口,依然沉浸在混合动力的舒适区,对纯电浪潮视而不见。 更为致命的是,消费者的心智发生了根本性蜕变。 如今购买新能源产品的消费者,已将创新、科技、电动化的心智天然交付给了中国车企。那些在传统4S店里与老款燃油车并排摆放的合资电动车型,在源头上就输掉了心智之争。本田纯电SUV S7上市一年,月销最高仅四百台,2026年2月更是只剩37台,便是最冰冷的注脚。 实际上,日系品牌在中国撤退的,不仅仅是产品,更是渠道和人才。这种终端触角的全维萎缩,将反过来加速销量下滑,形成不可逆的恶性循环。 事实上,若将视线移出中国,日系车的全球表现尚可。2025财年,丰田全球销量创历史新高,混动车型贡献了443.4万辆的销量和丰厚利润。同时,丰田在全固态电池领域也取得了实质性突破,预计2026年开始量产。 但如果不参与中国智能电动车的绞杀,就无法理解下一代汽车的技术演进方向。 为此,日系三强们集体转身,将过去被当成单纯“销售基地”的中国市场,视为下一代汽车的技术观察站和试验场。 今年早些时候,本田社长三部敏宏在访问上海一家零部件供应商后大为震惊:“面对中国同业的竞争,我们毫无胜算。”回国后,他立即推动电动化收缩,砍掉三款纯电车型,涉及资产减值高达约157亿美元。 丰田也将本土化战略推进到“with China, for China”,中国首席工程师扩充至7人,让“更懂中国的人”主导产品开发;日产更是坚定地将全球重点市场缩减为美国、日本和中国,并计划在一年内落地两款全新插混SUV。 然而,这些迟来的转身,或许已难以挽救百年日系车企于水火。 一来,日系车最大的包袱是自己养出来的供应链既得利益者。 不同于其他国家,日本汽车供应链体系极度封闭,车企通过交叉持股将供应商变成了“家族成员”。这种“一荣俱荣”的体系,却在转型期变成了“一损俱损”的枷锁。全面转型电动化和智能化,无异于打断筋骨重组,阻力之大,可想而知。 二来,日系在华的溃败并非一日之寒,而是多年来战略误判、技术代差和战术藐视种下的恶果。 今年2月,霍尔木兹海峡的“瘫痪”状态意外成为了中国新能源车出海的机遇。在第四十七届曼谷国际车展上,中国军团的整体预订量首次超过日系品牌。 不要小看这一信号。五十年前,石油危机将“省油”的丰田、本田送上了全球舞台的中心。现在,同样的历史机遇摆在了中国新能源车企面前。 而站在2026年这个节点,日系车在中国的倒计时钟声,或许正是中国汽车走向世界的冲锋号。
最强三折叠蓄势待发!华为Mate XT2首发麒麟9050 Pro、外观大改
快科技5月18日消息,今年下半年,华为除了将带来Mate 90系列直板旗舰外,还将同步推出新一代三折叠屏手机——华为Mate XT2。 据博主“超维界”透露,华为Mate XT2将搭载今年最新旗舰芯片,型号预计为麒麟9050 Pro。 如果爆料属实,华为Mate XT2将在核心性能上迎来明显升级。 全新麒麟芯片配合鸿蒙系统,有望进一步提升整机流畅度、多任务处理能力以及大屏场景下的综合体验。 作为华为新一代三折叠屏旗舰,Mate XT2也将继续代表目前折叠屏形态中的顶级产品力。 值得一提的是,去年9月,华为发布Mate XTs非凡大师三折叠手机时,华为终端BG董事长余承东在发布会上直接公布了麒麟9020芯片型号。 这也是自2021年以来,华为首次在正式发布会上主动提及麒麟芯片的具体型号。 因此不出意外的话,华为Mate XT2发布时,也有望正式公布新一代麒麟芯片的具体型号。 除了性能升级,该博主还透露,华为Mate XT2在外观设计上也会迎来较大变化,整体会更时尚、更好看。 从产品定位来看,华为三折叠屏此前更偏商务风格,目标用户以高端商务人群为主。 若新机在设计语言上转向更时尚化的表达,也意味着华为可能希望进一步拓宽三折叠屏的受众范围,吸引更多女性用户和年轻高端用户关注。
IPO前的关键试飞!SpaceX周二将首次发射大幅升级后的星舰
财联社5月18日讯(编辑 马兰)SpaceX计划于周二进行一次关键的试飞,发射其星舰巨型火箭的升级版,代号V3。这次发射正值SpaceX上市关键阶段,消息透露预计该公司最早在下月IPO,并可能在本周三公开招股书。 与此同时,SpaceX在与贝索斯的蓝色起源竞争,为NASA的阿尔忒弥斯计划开发星舰,供其在2028年的载人登月任务中使用。目前来看,星舰的研发进度落后于NASA对SpaceX的预期。 该火箭原计划于2023年首飞,但去年的失败延缓了其发展进程。星舰最近一次试飞,也是其第11次试飞,发生在七个月前。自那以后,助推器和火箭上面级都经历了重新设计。 此次飞行将标志着星舰上面级(专业名词,指星舰系统的第二级)和超重型助推器经过大幅升级后的首次发射,SpaceX如今面临着越来越大的压力,其需要证明硬件能够用于NASA的阿尔忒弥斯计划。 不同寻常的延误 阿尔忒弥斯计划要求星舰的上面级与NASA的猎户座飞船在绕地球轨道上进行对接,然后将宇航员送至月球表面。任务结束时,星舰将载着宇航员离开月球,再次与猎户座飞船对接,猎户座飞船随后将宇航员送回地球。 SpaceX对星舰V3进行了多项升级,其中包括在超重型推进器和星舰上都配备了新型猛禽3发动机。两台发动机协同工作后,将能够产生约1800万磅的推力。 此外,SpaceX还增加了星舰推进剂箱的容积,并减少了助推器顶部的“栅格鳍”数量——这些栅格鳍的作用是帮助精确地引导助推器返回地球。 周二的试飞预计将持续约65分钟,如果一切按计划进行,上面级将溅落在印度洋。火箭在最终计划中将被重复利用,由美国得克萨斯州南部的星际基地发射塔上的机械臂负责回收,但SpaceX称,周二的试飞中将不会尝试回收。 佛罗里达理工学院教授Don Platt表示,人们几乎已经习惯了SpaceX在2025年下半年每月进行一次发射的频率,本来预期第三代火箭的首次试飞在2026年初进行。这次延期有些不寻常,SpaceX可能在测试等方面遇到了一些问题。
一年迭代一次!卢伟冰确认新玄戒芯片今年推出:综合实力非常强
快科技5月18日消息,近日卢伟冰在直播中公开表示,目前网上流传的所有有关玄戒新芯片的相关消息,可信度都不高,包括此前传得沸沸扬扬的跳过O2命名,直接定名玄戒O3的说法也并不准确。 今年年初小米就已经对外公布,后续玄戒系列芯片会保持一年迭代一次的稳定更新节奏,不会随意打乱已有的产品规划。 卢伟冰在本次直播中再次确认,今年一定会推出玄戒芯片的迭代版本,这款全新芯片的综合实力非常强,同时小米也准备了一款完成度极高的优秀旗舰产品,专门用来搭载这颗全新玄戒芯片。 他也直白提醒关注小米自研芯片进展的用户,目前网上流传的各类非官方爆料,参考价值很低,大部分都和实际规划存在出入。 此前网络上有大量爆料称,玄戒O1的迭代产品会跳过O2的命名序列,直接叫玄戒O3,继续基于3nm工艺打造,还预测首发这颗芯片的机型,要么是小米MIX Fold 5,要么是时隔5年后回归、延续MIX4产品线定位的小米MIX5。 看样子目前关于玄戒跳过O2的命名,以及首发机型的各类预测,大概率都是不靠谱的猜测。 从当前披露的相关行业信息来看,玄戒O1的升级版依然会基于台积电的3nm工艺打造,内核将采用英国Arm公司新一代的CPU、GPU IP架构,整体算力和能效表现相比上一代产品都会有非常明显的提升。 “玄戒O1是一款3nm的旗舰SOC,能做旗舰SOC的,全球只有4家公司,小米是中国大陆的唯一一家。”雷军曾说道。
三星、海力士背后的中国本土卖铲人,闷声吃下AI最大红利|风眼观察
摘要: 别只盯英伟达!澜起科技靠 AI 数据 “过路费” 赚翻,业绩连创新高、毛利率逼近 70%,看似躺赢 AI 基建,实则绑定 DDR5 周期,高估值与行业风险同样不容忽视。 凤凰网科技《风眼观察》出品 作者|路春锋 编辑|董雨晴 在存储狂飙的周期里,一个不直接生产存储芯片,只做CPU与存储芯片桥梁的公司也悄悄站上了“股王”的位置。 5月14日,在新一季财报发布之际,澜起科技港股盘中大涨,单日涨幅一度超过21%,股价突破6000亿港元,直接超越了港股原本的股王中芯国际。 翻开澜起科技2025年的成绩单:全年营业收入54.56亿元,同比增长49.94%;归母净利润22.36亿元,同比增长58.35%-。到了2026年一季度,整体毛利率已飙升至69.8%,其中互连类芯片毛利率更是突破71.5%。 故事的另一面,是澜起科技港股估值较A股溢价67.9%,成为为数不多出现A/H溢价倒挂的科技公司,国际资金正在用真金白银投票。 然而,在股价狂飙的背后,一个问题始终萦绕:这家公司当前超越行业水平的市盈率,究竟是对未来的合理定价,还是一场情绪共振下的估值狂欢? 又一个卖铲子的人 要理解澜起科技为什么值钱,先要理解它到底卖什么。 在AI服务器内部,CPU(中央处理器)与内存之间的数据交换,必须通过一颗叫“内存接口芯片”的器件来完成。这颗芯片的角色,通俗地讲,就是数据的“快递员”——它不负责存储数据,也不负责计算数据,而是确保数据能在处理器和存储器之间以最高速度、最低延迟进行搬运。 随着AI从训练向推理阶段大规模迁移,服务器中CPU的配置比例正在回升,每颗CPU需要配备更多内存模组。而内存接口芯片的市场规模,与内存模组数量直接挂钩。 这意味着,无论三星、SK海力士和美光三大存储巨头如何在HBM市场厮杀——2025年全球HBM市场已达380亿美元,SK海力士以62%的市场份额领跑——只要他们卖出的内存条需要插进服务器,就必须先经过澜起科技的这颗“咽喉芯片。 进入 DDR5 产品世代,澜起科技又提供了内存模组配套芯片。 这让澜起科技毫无疑问也成了新时代的卖铲人。 根据开源证券的研报,澜起科技2025年内存接口芯片品类营收达51.39亿元,同比增长53.43%,以36.8%的全球市占率位居第一。在全球范围内,这一赛道仅剩三家主要玩家:澜起科技、美国的Rambus以及已被收购的IDT。 但在这个逆袭的故事背后,实则有着长达近30年的蛰伏期。 澜起科技的创始人兼CEO杨崇和,今年已经69岁了。他从1994年归国以来,就一直专注于芯片领域。2022年时,杨崇和在一篇自述中写道,有朋友当时和他开玩笑,“你如果当时弄个互联网公司或者开发房地产什么的,早就发财了。我说只能怪我在芯片行业里陷得太深,拔不出来了。” 在归国前,杨崇和在美国国家半导体等公司从事芯片设计研发。彼时,国内的半导体设计领域几乎是荒漠。杨崇和加入上海贝岭,白天开发产品,晚上给工程师上课,还在复旦大学带研究生。他后来被业内称为“芯片设计海归第一人”。 1997年,杨崇和联合创办了新涛科技,这是中国大陆第一家引入硅谷“资本+技术”模式的芯片设计公司。2001年,新涛被美国半导体巨头IDT以8500万美元现金收购,这笔交易被列入当年“中国十大并购案”。 2004年,时年47岁的他离开IDT,与搭档戴光辉共同创立了澜起科技。这一次,他下定决心:“一定要把公司带上市,不再中途卖掉。” 但这个承诺兑现,已是15年后。2019年,澜起科技在A股上市,2026年2月,其又登陆了港股。 而就在这个时候,澜起科技的故事迎来了第二个高潮,因为它突然踩中了新的风口。 不算力,算“运力” AI系统不仅需要算力,还需要“运力”——数据在芯片之间高速传输的能力。澜起科技围绕这一方向,已布局了PCIe Retimer、MRCD/MDB、CKD等多款高性能运力芯片。 以PCIe Retimer芯片为例:一台主流的8卡AI服务器通常需要8至16颗此类芯片。澜起科技在这一品类上的出货量已位列全球第二,2024年占据约10.9%的市场份额。 图|源澜起科技官网 CXL(Compute Express Link)互连技术也值得关注。2022年,澜起科技全球首发CXL MXC芯片,主要用于内存扩展与池化,可有效提升内存容量和带宽。公司最新的CXL 3.1 Type 3标准MXC芯片已开始向三星、AMD等主要客户送样测试。 在AI服务器架构从“训练为主”向“推理为主”切换的关键节点,澜起科技的运力芯片布局,几乎精准卡在了每一处数据瓶颈上。 这直接助推了澜起科技的业绩爆发。 5月14日傍晚,澜起科技就2025年报及2026年一季报情况召开了业绩说明会,其总经理Stephen Tai称,“公司在2025年经营业绩大幅增长,多项财务指标再创历史新高。” 具体来看,2025年营收54.56亿元,同比增49.9%,其中互联类芯片收入51.39亿元,同比增53.4%;归母净利润22.36亿元,同比增58.4%,剔除股份支付费用后的归母净利润为26.47亿元,同比增81%。 时间来到今年一季度,营收14.61亿元,同比增幅19.5%,互联类芯片收入14.17亿,同比增24.4%;归母净利润8.47亿,同比增61.3%,剔除股份支付费用后的归母净利润为9.42亿元,同比增56.7%。 如果只看收入和利润,澜起科技这份财报几乎无可挑剔。无论是2025年全年,还是2026年一季度,公司都实现了收入、利润、核心业务的同步高增长,且连续刷新历史新高。尤其是互连类芯片收入,占比持续提升,已经成为绝对核心支柱。按照Stephen Tai的说法,这几项财务指标均创出了历史新高。 相比规模增长,其盈利能力变化同样剧烈。2025年,公司毛利率达到62.2%,净利率约41%;而到了今年一季度,毛利率进一步抬升至69.8%,净利率则达到58%。在半导体行业,这已经不是优秀,而是接近异常。 图|源自企业一季报 这背后,并不是简单的经营改善,而是结构性因素叠加:一方面,AI服务器需求爆发,带动DDR5销量提升,内存互连芯片的单机价值量也明显上升;另一方面,互连类芯片新产品MRCD/MDB、PCIe Retimer、CKD及CXL MXC芯片的收入也显著攀升。 简单来说,澜起科技的高增长,不单是卖得更多,单颗芯片贡献的价值也随着行业需求旺盛而水涨船高。 高估值下的隐忧 但市场从不会只有一种声音。 开源证券研报给出的盈利预测显示,对应2026年净利润预期35.77亿元,澜起科技当前的PE约为71.86倍。即便对标全球半导体龙头,这一估值水平也难言便宜。 况且狂热的市场行情里,总是风险与收益共存。 DDR5预计将持续迭代六个子代,当前子代迭代周期已缩短至12至18个月。每一次子代切换都意味着新的研发投入和客户认证周期。澜起科技2025年研发费用已达约9.15亿元,同比增长20%。国元证券在研报中明确将“DDR5渗透率不及预期”和“运力芯片进展放缓”列为下行风险。 除此之外,客户集中度与技术路线依赖都让澜起科技面临着风险挑战。目前,澜起科技的核心客户覆盖三星、SK海力士、美光等全球存储巨头,客户结构高度集中。一旦存储行业进入下行周期,或下游客户自研替代方案,公司的议价能力将面临考验。 老练的半导体投资人都非常警惕行业平台期,一旦DDR5渗透率达到一定水平,增长会放缓,客户备货更加谨慎保守,价格竞争开始加剧,原本由“供不应求”带来的高毛利,也会逐步回落。 国金证券很早在研报里也提到过,“产品单一化”“客户集中度较高”“存储与服务器行业下行风险”等。 另外,目前市场上最容易情绪化的地方就是,把AI业务当成利润主体,而不是“预期”。凤凰网科技查阅多篇研报发现,很多机构会把澜起科技的 MRCD、Retimer、CXL、PCIe互联等产品全部贴上“AI基础设施核心受益资产”的标签。方向是没错,但这些新品实际上刚开始进入客户的视线,远没有到利润兑现的程度。 还有一个非常现实的问题,市场给澜起科技的估值,已经带有明显的AI溢价。目前它的估值,已经明显高于很多成熟芯片设计公司。 从传统半导体逻辑看,其估值其实并不便宜。但澜起科技目前仍然高度依赖DDR5渗透、AI服务器扩张、云厂商Capex,以及下一代互连架构演进。可这些变量,没有一个是确定不变的。 杨崇和曾解释过“澜起”这个名字的由来。他引用苏辙的诗句“止为潭渊深,动作涛澜起”,并说:“‘涛’后面接着‘澜’,‘涛澜起’蕴含着澜起科技对新涛的延续之意,更有‘后浪推前浪’的期望。” 从新涛到澜起,从被收购到亲手把公司带上6000亿市值,杨崇和用了22年。2024年,69岁的他年薪突破1300万元,公司583名研发人员平均薪酬超过107万元。 这在国产半导体行业是一个几乎“奢侈”的数字,但放在全球芯片人才争夺的尺度上,或许只是入场券。 值得注意的是,2025年公司股份支付费用高达4.31亿元,剔除该影响后的归母净利润为26.47亿元,较上年度增长80.98%。 这意味着公司正在用股权激励方式留住人才,而一旦股价出现波动,这一机制的有效性或将受到考验。 当下是澜起科技创立以来最辉煌的时刻,但资本市场从来不会为“故事”买单,它只奖励能持续兑现预期的企业。
AI芯片繁荣下的裂痕:三星劳资纠纷四大结局,罢工能否避免?
凤凰网科技讯 5月18日,据彭博社报道,三星电子与其最大工会正在进行谈判,以避免这家全球最大存储芯片制造商发生罢工。如果罢工真的发生,半导体供应链可能会受到严重扰乱。 三星工人集会 该谈判正值三星处于一个微妙时刻。由于市场对AI芯片的需求极为旺盛,该公司近期利润连创新高,但也面临着来自SK海力士和美光科技的激烈竞争。自2025年初以来,三星股价已上涨五倍,推动韩国股市屡创新高。然而,三星员工对未能更多地分享公司成功的成果感到日益沮丧。 无论是三星还是工会,预计都不会在政府出面调解的谈判中成为明显赢家。与许多其他韩国大型财阀不同, 三星长期以来一直是在工会影响力相对有限的环境下运营,因此公司管理层和劳方代表在处理大规模集体谈判方面都相对缺乏经验。这也使得谈判结果更加难以预测。 以下是这场纠纷的四种结局: 1.最后一刻达成妥协 工会领导人要求取消奖金上限,并将营业利润的15%用于员工奖金,同时将这一安排正式写入雇佣合同。三星管理层则提议将营业利润的10%用于奖金发放,并额外提供一笔一次性特别补偿方案,称该方案可能超过行业标准。 双方或许会通过提高奖金方案、或适度改善员工薪酬待遇来避免罢工,但不会完全满足工会的全部诉求。这样一来,劳方代表仍可宣称取得胜利,因为他们争取到了更高的奖金和更大的认可。 2.发生罢工,但影响有限 如果未能达成协议,工人可能会采取轮流停工、集会或一日罢工等方式,以此施加政治和公众压力,但并不会对公司的运营造成重大阻碍。 芯片制造工厂自动化程度很高,并且全天候不间断运行,因此短暂的罢工不太可能导致生产中断。不过,半导体业务占据三星90%以上利润,即便这一关键业务受到轻微干扰,也可能让投资者感到不安。 三星平泽半导体工厂 5月18日,法院针对三星提出的禁令请求作出裁决,限制了工会采取破坏性罢工行动的空间。 法院命令负责关键维护、安保及安全相关工作的三星员工在任何罢工期间必须继续履行职责。同时,法院还禁止工会占据包括半导体生产线、研究设施以及危险化学品储存场所在内的关键生产和运营设施。如果工会及其部分高层人员未能遵守该命令,将面临罚款。 不过,罢工对三星而言仍将是一次重大挫折。 在执行力至关重要的时刻,罢工传递出公司内部存在不满的信号。如果劳资紧张局势持续下去,客户可能会悄然重新评估供应链风险。相比之下,SK海力士因推行利润分享方案,已经赢得了其员工的支持。 3.政府介入 如果三星与工会之间的谈判破裂,并且持续罢工开始扰乱半导体生产,韩国政府可能会动用其劳动法中一项极少使用的工具:紧急仲裁。 一旦罢工开始,且政府认为该争议已严重损害国民经济或扰乱日常生活,劳动部长有权启动这一措施。该措施一旦激活,罢工必须停止30天,以便国家劳动关系委员会有时间制定双方必须遵守的解决方案。 自1969年以来,韩国仅四次启动紧急仲裁机制。 最近一次是在2005年,当时大韩航空的飞行员举行罢工,政府在几天后便介入干预。 韩国总理金民锡已敦促三星劳资双方通过对话解决分歧。同时他也表明,政府可能会动用紧急权力来叫停罢工。 4.长期对峙 分析师认为,尽管可能性较低,但最严重的情景将涉及一场旷日持久的罢工,包括关键半导体工程师、维护人员及生产工人均会参与停工。 尽管三星的芯片制造工厂高度依赖自动化,但仍然需要专业员工来维持生产、监督敏感的制造流程,并支持AI服务器所用高带宽内存等先进芯片的扩产。 对于韩国而言,这场风波的影响可能不止于一家公司。半导体仍是韩国最重要的出口产品之一:2026年前三个月,半导体按金额计算占韩国总出口的36%。这意味着,一旦三星的生产持续受扰,其影响可能会扩散至金融市场乃至更广泛的整体经济。(作者/箫雨) 更多一手新闻,欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道,请微信搜索“凤凰网科技”。
科沃斯VS石头科技:扫地机器人的蛋糕不够分了
五月初,扫地机器人双雄科沃斯和石头科技陆续发布2025年报及2026年一季度报。其中2025全年,石头科技营业收入186.95亿元,同比增长56.51%,但净利润仅录得13.63亿元,同比下降31.03%。 科沃斯2025年全年营收190.40亿元,同比增长15.10%,归母净利润录得17.58亿元,同比增长118.13%(主要是因为基数低)。但一季度归母净利润仅录得4.05亿元,同比下降14.73%,也出现了增收不增利的情况。(财报一图流如下图所示,单位亿元,后文同)。 总结而言: ·科沃斯和石头都出现了增收不增利的情况,原因各有不同,科沃斯在国补的背景下,产品价格体系影响了其国内的表现;而石头科技则是因为多元化的阶段性失利。 ·目前扫地机器人在小家电领域,已经是集中度相对较高的细分赛道了,整体展现成锤型集中的态势,头部玩家集中,尾部玩家即便出清,也不会释放太多市场空间。 ·因为i-robot的出局,海外市场的竞争压力减弱,科沃斯和石头的海外表现都不错,可能会迎来短暂的红利期。 ·目前来看,尽管国补压制了利润表现,但是扫地机器人行业,还是挺依赖国补带动的销量,来减轻营运压力。 具体的财务分析如下。 01 科沃斯卷不动国内,石头玩不转多元 细看科沃斯和石头科技交出的财报,在营收层面都取得了相对稳定的正增长,但是横向来看增速,也都有放缓的趋势。石头科技今年一季度营收的同比增速下滑至23.3%,远低于去年整体增速。科沃斯一季度反超了石头科技,但是整体的波动较大,四季度营收甚至出现了负增长。 利润侧也是如此,过去一年间,科沃斯和石头的利润率表现难言乐观。四季度科沃斯和石头均录得归母净利率低点。一方面是因为国补影响了利润率的上限,另一方面国内小家电市场确实相对竞争压力较大。今年一季度二者均有所回暖,但依旧不及去年同期。 当然,二者面对的问题并非完全相同。科沃斯面对的问题是,其价格带和滚筒的单一产品线,很难应对价格战的竞争,因此国内市场的增速快速下落。2023年,科沃斯大陆市场增速录得负增长,2024年低基数下录得5%增长,2025年情况依旧没有改善,较2024年同期增速仅为8.1%。 连续三年要么个位数增长,要么负增长,即便有国补的加持,科沃斯国内市场的表现依旧较弱,卷不动同行是抑制科沃斯增速放量的主要原因。 而石头科技的问题,主要是多元化布局的阶段性失利。 比较能够反映问题的是,石头去年进入白电行业,洗衣机单品策略的失败。有媒体披露石头科技洗衣机业务裁员70%,据开源证券预测,石头科技洗衣机板块全年亏损约5亿-6亿元、洗地机亏损约2亿元、割草机器人亏损约1亿元,合计拖累净利润约8亿-9亿元,成为拉低利润率的主要原因。 很明显,传统家电对于产品渠道、品牌度的依赖程度,是要远高于新兴小家电,对于资历尚浅的扫地机器人龙头来讲,多元化并没有想象中的那么容易。 当然,无论是国内市场价格战,还是多元化的困局,本身都在反映一个问题:现阶段扫地机器人的增量,不足以支撑两家企业下一阶段的发展目标。 02 市场集中度高,扫地机进入“锤型”竞争期 再来看看费用侧,整体来看2025年,二者的费率趋势相对较稳,表现是要优于2024年同期。但是第四季度,科沃斯销售费用率出现了明显的提升。石头科技的销售费用率稳定在25%左右波动,略低于科沃斯。 虽然费率趋势没有明显增高,但是纵观全行业,白电平均的销售费率为8.9%、黑电为4.4%,即便是费率最高的小家电和厨电,也仅为16.1%及22.1%。毫无疑问扫地机器人行业目前平均销售费率相当之高。 这其中主要的原因有二,其一作为新兴电器品类(相对发展时间较短),扫地机器人行业的销售渠道还是相对依赖电商线上,2025年科沃斯线上渠道占比达到了60%,石头科技虽未披露具体线上销售占比,但其直营渠道的销售占比也有48%,投流的成本相对较高。 其二,目前扫地机器人行业的市场集中度是类“锤型”态势,科沃斯+石头占据了50%以上的份额,第二梯队的云鲸+小米+追觅占据了大约40%的份额,行业CR5接近90%。 图:2025年中国扫地机器人线上市场TOP品牌销量份额,来源:洛图科技 头部企业份额集中,且都是相对资本实力雄厚的大企业。对于头部五家企业而言,各自占有绝对的市场份额,相对牢固。 大多数研报,是以吸尘器在北美市场的渗透率,去类比扫地机器人的市场空间,但是目前来看,扫地机器人渗透率的提升曲线并没有想象中的那么乐观。尾部新进行业的玩家放量缓慢,似乎也能说明这点。 在这种情况下,头部玩家想要直接吃掉其他玩家的市场份额,所付出的代价肯定更高。因此短期来看,扫地机器人双雄能够改善的费率空间并不大。 03 得益于iRobot出清的红利期,海外市场表现不俗 虽然归母利润因为种种原因表现一般,但是扫地机器人双雄的毛利率水平在过去一年间,其实表现不差。去年四季度受到国补影响,科沃斯和石头科技毛利率水平均出现了明显的下滑。 其中科沃斯四季度毛利率为46.9%,环比下降了290bp,石头科技四季度的毛利率也是跌破40%,仅录得39.8%,环比下降了230bp。 不过,今年一季度以来,科沃斯和石头科技的毛利率迅速回暖,科沃斯保持在了50%的基准线左右,石头科技也抬升至43%左右。纵观过去两年,实际上无论是科沃斯还是石头科技,虽然在外部受到了竞争者不小的冲击,但是依旧保持了相对稳定的定价基准和毛利率 这其中,核心原因之一,就是二者海外销售都在快速放量。2025年,科沃斯大陆地区以外营收增速达到了24.5%,远超大陆地区增速,而石头科技的海外销售增速更是达到了惊人的63.5%。 双雄同时在海外放量,除了渠道成果外,最大的原因是iRobot让出的市场红利。根据此前交流数据来看,iRobot去年上半年在集中清理非激光类产品的库存,有数据显示iRobot目前的市场份额约为12%,对于石头和科沃斯而言,这部分出清红利,应该还会持续一段时间。 当然,杉川接手后,也不排除iRobot能够维持一个10%左右的市场,毕竟其品牌影响力还在。 04 国补退潮后,营运效率出现下滑 最后再来看一下营运侧扫地机器人双雄的表现。 科沃斯2025年四季度周转天数环比下降了17天,石头科技更是环比下降了33天,可以明显看出国补为二者提供了一个明显的去库存窗口期。但今年一季度,二者的库存压力再次回升,均录得自2024年第三季度以来,最慢的周转率。 现金流的恶化来得更直接。石头科技2026年一季度经营活动现金流净额为-3.94亿元,科沃斯也难言乐观,2026年一季度急转直下,经营活动现金流净额仅1.91亿元,同比大幅下降78.60%。公司的解释非常直白:上年同期收到大额国补款基数较高,且本期采购付现增加。 目前来看,虽然国补压制了科沃斯和石头科技2025年的利润侧表现,但更低廉的价格确实带动了行业整体的周转压力。脱离国补,只会放大小家电行业的问题。 当然,石头和科沃斯的现金压力并不大,现金+短投的余额相对充足。 05 扫地机赛道找不到Easy money,多元化可能是必选命题 所有问题的根源,归结起来就是一句话:扫地机器人这个行业,钱不好赚了。 2025年CSDN家用扫地机器人市场分析报告引用的数据显示,中国扫地机家庭渗透率仅约6%;嘉世咨询2026年的行业简析报告预测渗透率将从4.5%翻倍至9.2%。即便按更乐观口径估算,一线城市渗透率接近28%,但全国层面距离个位数挣扎了几年的尴尬,也侧面说明了增长故事的不好讲。 渗透率爬不动,竞争倒是一点没少。各品牌导航、避障、自动集尘等技术趋于同质化,All in滚筒洗地机的科沃斯,目前来看也没有特别优异的表现。 再看市场估值,两家公司当前的PE约在20-25倍区间,显然是不符合上市后投资人预期的,但如果行业故事只能讲出“微创新”和“降价走量”,20倍的估值,就是小家电行业的合理区间。 扫地机器人的蛋糕不够分,就必须做加法。或许也就不难理解,为何跨界的词眼总是出现在竞争对手的叙事里。(作者:耀华)
逆天改命!华为员工转岗AI大模型岗晒薪资 到账1002415.13元引热议:我爱 华为
快科技5月18日消息,网传的一份年薪百万的职场工资条,让技术改变命运这句喊了很多年的口号,变成了普通人实实在在能触摸到的现实,相关话题很快引发了全网网友的大范围热议。 最近一名华为普通员工在网络上意外走红,他从传统软件开发岗成功转岗到大模型算法岗之后,晒出了年薪破百万的工资条,内容一经发布立刻在网络上掀起了极高的讨论热度。 从这名员工发布的分享内容来看,他最感谢的就是华为公司和任正非,自己出身山沟沟的普通穷孩子,如今能在大城市站稳脚跟,给父母妻儿提供安稳优渥的生活保障,他表示无论外界有多少关于华为的负面言论,自己都会一直在这里干到华为不需要他为止。 他自己也在分享里感慨,十年前刚毕业的时候,家里父母一贫如洗,刚走出校门的他根本不敢想象自己能拿到这么高的收入,字里行间满是对当前状态的满足和对公司的认可。 这一个人的经历,其实正是当下整个AI产业人才红利释放的小小缩影。有公开行业数据显示,截至2025年,人工智能领域的新发岗位量同比增幅已经超过10倍,国内超千家企业都在疯狂争抢核心AI人才,仅头部十家相关企业就一次性释放了1.1万个招聘岗位,这些岗位的平均最低月薪都超过了4.7万元。 华为给大模型算法人才开出的优渥薪资,恰恰是这场全行业人才争夺战的一个典型切片。公开招聘数据也表明,华为旗下大模型算法专家岗位的常规薪资区间就在每月6.5万到9.5万之间,再叠加年度发放的丰厚年终奖,年薪百万根本就不是什么稀罕事。 如今AI加跨界融合已经成了整个互联网职场的主流发展趋势,超过80%的新增技术岗都明确要求求职者具备基础的AI相关应用能力,传统前后端开发岗位的普遍年薪大多在20万左右,而AI相关技术岗位的平均年薪已经超过40万,数倍的薪资差距背后,本质上就是核心技术能力代差带来的价值差异。 主动拥抱正在发生的技术变革,跟着行业趋势完成自身能力的迭代升级,才是普通职场人突破发展瓶颈的核心路径。职场发展本就如逆水行舟不进则退,只有持续更新自己的技能储备,才能在越来越激烈的行业竞争里始终站稳脚跟。
软色情、血腥、LGBT......却产生$6.5亿市场,外AI剧底层逻辑:如何爆火?为何暴死?
文 | DataEye 如果你同时打开海外和国内榜上热播的AI剧,会直观地感受到一种质感上的“落差”。 这不是你的错觉,而是一种真实存在的差距。 对于刚入局者来说,直觉是:海外团队影视工业底子厚、创作审美在线、工具链更先进;而国内的质量不及对方,是产业阶段的问题。 但作为资深从业者的认知是:这些作品很可能是由同一批创作者制作出来的作品,而且大概率用着同样的模型和工具,也许在同一个城市、同一栋写字楼,甚至可能就是同一个团队。在技术平权之下,工具早就不是创作的门槛。 不是因为“海外团队做得更好”。其根本原因是同一批国内创作者,在面对海外市场时会切换到另一套交付标准。 DataEye研究院数据显示,海外AI剧漫剧市场规模预计2026年达到6.5亿美金。 如此大的一个市场,是每一个短剧从业人员都不能轻易忽视的,但不得不说,国内与海外的市场差异是真实存在的。 想要海外掘金,首先就要清楚国内和海外的市场差异。这不是人的差距,而是两个市场在底层结构上对内容提出了完全不同的要求。海外市场并非主动“难为”创作者,而是其市场机制天然设定了更高的品质准入门槛。 海外对内容的高要求,是Netflix和HBO给的 要理解海外为什么要求更高,首先要明白海外观众在用什么眼光审视AI漫剧。 短剧出海的核心用户群,如北美、欧洲、日韩等主流市场的用户,过去十年被Netflix、HBO、Disney+等平台的内容长期教育。他们的视听神经已经习惯了电影级的构图密度、自然光逻辑、以及角色表演的微表情层次。当他们打开一部AI漫剧时,潜意识里会将内容对标《权力的游戏》或者《爱,死亡和机器人》的视觉完成度,而不是第一时间想“看看吧,反正不要钱”。 这种内容消费的基准线差异是致命的。 国内AI漫剧面向的用户群体,很大程度上是从网文、小程序短剧、下沉市场短视频迁移而来,他们的核心诉求是“情绪代偿”和“爽感密度”而不是“观看一部作品”,同时部分低成本短剧的也存在粗制滥造的情况,两者共同导致一大部分观众对视听语言的容忍阈值天然较低。当国内用户看到一个AI角色能完成“邪魅一笑”和“单手壁咚”时,注意力已经沉入其中被剧情钩子带走了。 海外市场对AI漫剧的要求更高,是因为观众的眼睛更“刁”。这不是审美优越感,是内容消费市场长期演进的结果。具有一定付费能力的用户早已经习惯了院线级别的视听语言,AI漫剧想要抢到他们的时间和金钱,就必须至少摸到专业影视的门槛才有机会。 刚性付费机制导致低质内容直接失去变现资格 第二个差异藏在商业变现的模式里。 国内AI仿真人漫剧的主流变现路径是“投流试看+强制付费”或“IAA广告变现”。这种模式下,内容本质上是流量套利工具。平台或承制方的核心目标是降低前端获客成本,提升后端付费转化。所以很多时候在创作过程中只要前几集的“钩子”足够强、一卡反转足够炸,用户即便觉得画面粗糙,也可能在情绪高点完成付费。质感差,最多影响留存,不一定当场杀死转化,这也是部分剧一卡前面很精彩,一卡以后PPT的根本原因。 而海外AI漫剧的主流变现路径是YouTube流量分成、短剧APP内的单集付费、周/月/季/年卡订阅。这些模式的共同特征是内容质量直接决定定价权。 海外用户没有经历过国内小程序短剧的“驯化”,他们的付费决策更理性,退出成本也更低。一部在海外APP上定价0.5美元/集的AI漫剧,必须在第一眼就建立起“值得花钱”的信任感。如果前30秒的质感像“动态PPT”,手指一划就流失了,根本没机会进入付费转化阶段。 更关键的是,海外平台的结算机制在倒逼品质升级。YouTube的CPM(千次展示成本)与完播率和用户互动深度强相关,低质内容即便靠标题党获得点击,也会因完播率惨淡而被算法降权。 海外头部平台采购方在签约时往往设有明确的视觉验收标准,分镜逻辑、角色一致性、场景空间感都是硬性指标,不达标直接拒收。 海外市场要求更高,是因为它的付费机制更刚性。低质内容在海外不是“跑得慢”,而是“跑不动”。国内市场的投流逻辑允许“粗糙但有效”的内容生存,海外市场的订阅和点播逻辑直接把低质内容踢出了变现体系。 海外内容尺度更宽松,“钩子”手段更丰富 第三个结构性差异来自内容题材的边界。 国内AI仿真人漫剧面临日益收紧的内容监管。 红果短剧总编辑乐力在长沙举行的2026短剧产业大会的演讲中表示:平台自4月7日启动针对低质量AI漫剧的专项治理行动以来,已经下架了超万部AI短剧,并且在5月9日组织了线上平台审核规则宣讲会进一步加强内容治理和规则宣贯,展现出了平台对于AI短剧内容政策的持续缩紧及长期治理的决心。 擦边、软色情、暴力、血腥及LGBT等相关内容,在国内明确属于红线区域,即使短暂上线也很快会因审核而下架。 创作者为了加强内容的吸引力则不得不把“钩子”高度集中在“情绪爽感”上:离婚闪婚、逆袭重生、复仇打脸、身份揭露等。这种单一化的钩子策略,导致国内AI漫剧在剧本层面就陷入了高度同质化的内卷。当所有作品都在用同一套“爽点公式”抢用户时,早已经看腻了剧情的套路,以致视觉质感的粗糙会被无限放大。 而海外市场则有着完全不同的内容操作空间。 大部分擦边、软色情及LGBT题材在海外平台可以正常上线,并且是一种“政治正确”,甚至已经成为海外短剧赛道的重要组成品类。 这意味着海外AI漫剧的创作者拥有更多元的“下钩子”手段:可以用暧昧张力留住用户,可以用多元情感关系建立身份认同,可以用更大胆的戏剧冲突制造话题。当内容本身具备更强的原始吸引力时,制作方也更有动力在视觉上匹配这种吸引力,AI的出现解决了这类内容实拍的最后一道阻碍。 更关键的是,这种尺度差异改变了创作者的资源分配逻辑。 国内团队把大量精力花在“如何在不触碰红线的前提下制造冲突”,剧本被阉割后,只能靠更快的节奏和更密的反转来弥补;海外内容本身的视觉刺激和原始吸引力已经确保了用户不会在前30秒流失,内容和制作团队可以把更多的精力投入到"如何优化画面和镜头语言让内容看起来更像一部真正的电影"之上。 海外市场要求更高,不仅体现在视觉品质上,还体现在内容吸引力的复合维度上。海外AI漫剧是“高品质加强钩子”的双重加持,而国内AI漫剧是“低品质加单一钩子”的双重受限。这种差距是两个市场在内容尺度和边界上的不同而导致作品最终形态的重塑。 多元化竞争VS.闭环生态 第四个结构性差异在于竞争环境。 国内AI仿真人漫剧市场本质上是一个闭环生态。 内容在相对有限的平台流转,用户群体、审美偏好、分发算法都是高度内循环的。部分创作者花同样的时间研究平台的流量密码,可能会比花费同样时间打磨作品的创作者更容易获得更高收益。国内短剧的竞争激烈,但竞争维度不仅仅是内容,还有很多其他因素。 而海外AI漫剧市场是一个全球化的竞技场。 一部作品要同时面对不同国家市场的观众检验,甚至有时还需要同时满足同一国家的不同人群的偏好。这意味每部作品都必须在视觉语言、叙事节奏、价值观底色上具备跨文化最大公约数品质。部分在国内市场上可以算得上是“流量密码”的题材,放到全球市场会因为文化隔阂和审美落差而直接失效。 全球化竞争还意味着创作者在跟全球内容抢注意力。 海外用户打开TikTok或YouTube时,面对的是好莱坞预告片、日本动画、韩国网剧及欧洲独立短片的同台竞争。AI漫剧如果做不到至少“看起来像一部正经的影视内容”,根本挤不进用户的注意力关注清单。 海外市场对于内容的高要求,是因为它容不下闭环生态里的路径依赖。国内有机会“以量取胜”,但海外必须在全球化竞争中用高品质换取同台竞争的机会。 内容质量是市场选择的结果 以上的结构性差异叠加起来,国内和海外AI短剧的市场区别就非常清晰了。 海外用户的内容基准线更高,所以低质内容无法通过“爽感”蒙混过关;海外的付费机制更刚性,所以低质内容直接失去变现资格;海外的内容尺度更宽松,所以创作者可以用多元钩子配合高品质视觉,形成复合吸引力;海外的全球化竞争更残酷,所以路径依赖的内容没有生存空间。 同一批国内创作者,在面对这些市场信号和规则的时候,自然会把镜头切换打磨得更顺滑,把光影调试得更合理,把角色表情训练得更细腻。这不是他们“突然觉醒”,而是海外市场的用户需求在倒逼创作拿出高质量的内容。 反过来,国内市场的信号同样清晰:用户容忍度高,变现方式灵活,内容尺度受限,闭环生态允许路径依赖。创作者在这里拿到的指令是“快快快”,不是“精细美”。交付标准的降低,不是能力问题,而是面对市场而做出的最具性价比的理性选择。 市场结构进化推动内容精品化 海内外AI漫剧的质量落差,本质上是一个市场结构问题。 海外不是“难为”创作者,而是其用户教育水平、付费机制、内容尺度、竞争环境、平台政策共同构成了一套"品质准入系统",低质内容在这里没有容身之地。 国内也不是“更差”,而是市场目前处于"效率优先"阶段所带来市场必然反馈,当品质提升缺乏直接的经济回报时,必然发展速度变缓。 当我们讨论“如何提升国内AI漫剧质量”时,答案不应该只指向创作者“要有匠心”。更关键的问题在于:何时国内市场的变现中心能从从“数量优先”转向“质量优先”?国内平台何时能够建立一套刚性的品质验收标准?用户对于内容判定的基准线能否在市场的培育之下长期提升? 不难想象,当国内市场的风向开始向内容质量和精品内容进行倾斜时,国内的创作者会立刻拿出他们在海外已经验证过的能力和技巧高强度产出海量优质内容。毕竟,他们已经在市场上证明了自己完全能够满足更高的内容标准,现在欠缺的,只是一个契机罢了。
美国制裁逼出一个Tier 0.5!华为汽车年收入450亿:传统供应商地位不保
快科技5月18日消息,据报道,受美国制裁影响,华为加速布局汽车业务,以Tier 0.5模式切入产业链,2025财年汽车零部件及软件业务收入达450亿元,同比增长72%,对传统一级供应商体系形成冲击。 在日前举行的北京国际车展上,华为以鸿蒙智行(HIMA)为核心集中展示了其汽车业务布局。展台覆盖问界、智界、享界等五个品牌,展出车型超过15辆,其中享界S9T旅行车起售价31.98万元。 2025年,鸿蒙智行全年销量达58万辆,同比增长32%。在整体增长放缓的中国汽车市场中,这一增速表现突出。 鸿蒙智行的运营模式区别于传统车企合作。以与北汽集团的合作为例,北汽主要提供生产工厂,华为则承担商品策划、整车设计、品质管理、车载系统、电子控制、车身设计及底盘调校,并负责销售环节。 目前华为汽车业务沿三大支柱展开:一是类似电装、博世的零部件供应;二是提供自动驾驶等系统、车辆标注"Huawei Inside"的合作模式;三是鸿蒙智行模式。 美国AlixPartners公司董事总经理安德鲁·伯格鲍姆对此评价称,华为已超越传统一级供应商(Tier 1)的角色,被称为"Tier 0.5",其带来的产业连锁影响已无法忽视。 比如,自2023年起负责鸿蒙智行旗下面向家庭的畅销品牌“AITO(问界)”的赛力斯集团。年报显示,赛力斯2022财年销量不足27万辆,亏损38亿元;2025财年销量突破51万辆,实现盈利59亿元,其中超过80%的销量来自问界品牌。
美国AI机器人挑战分拣包裹:直播10小时最终输给人类
快科技5月18日消息,近日,美国AI机器人公司Figure AI发起了一场长达10小时的“人机对决”竞赛,结果有些出人意料。 比赛项目很简单,就是由一名人类工人与该公司的人形机器人比拼,看谁在规定时间内能分拣更多包裹。 参赛双方为1名实习生和1个人形机器人团队(3台机器人轮换),比赛中双方需要扫描包裹上的条形码,并将其朝下放置在传送带上。 人类享受加州法定30分钟用餐休息+2个10分钟带薪休息时间,而机器人则无间断自主工作,最终以完成正确分拣的包裹总数为胜负标准。 官方介绍称该机器人使用自研 Helix-02 端侧神经网络系统,此前已展示可连续工作47-57小时的能力,处理超过33000个包裹无故障,平均速度接近人类(约2.6-3秒/件)。 比赛开始前,有人预测机器人势必会获胜,毕竟人类需要休息,而且会疲劳,随着时间推移,后续工作效率和正确率势必会大打折扣。 然而比赛结束时,人类正确分拣了12926个包裹的(平均每2.79秒1个),机器人则为12757个(平均每2.83秒1个),以微弱劣势败北。 Figure AI创始人兼CEO Brett Adcock 表示:“机器人虽未赢,但表现远超预期,这是人形机器人商业化的重要里程碑。” 值得一提的是,此前在直播中,Figure AI还因为一些反常动作遭遇质疑: 有观众指出机器人抓取、转身时存在0.5秒左右滞后,符合人类的操控逻辑,而非AI即时决策;直播中还出现机器人突然抬手“摸头”、无故停顿等异常动作,被认为是远程操作员调整AR眼镜视角或操作失误的痕迹。 最终比赛结果 【本文结束】如需转载请务必注明出处:快科技 责任编辑:落木
马斯克花100亿想清楚一件事,不做coding agent就是等死
1. OpenAI 的两大宿敌 Anthropic 和马斯克,放下心中成见之后终于在月初结盟了。 在此之前,Anthropic 和马斯克的关系并不融洽:今年 2 月,马斯克还在自己的 X 账号指责 A 社「woke」「邪恶」「反人类」(misanthropic),说这家公司「仇视文明」。 事后来看,这次攻击并非马斯克清新脱俗的性格使然,而是 Anthropic 所做的某些事情触碰到他的神经,事出有因。 在此之前,xAI 内部使用 Cursor 工作,但是今年年初员工发现,Claude 模型突然在 xAI 的 Cursor 公司账号里不能使用了。 当时还在 xAI 上班的联合创始人吴宇怀,在全员信里是这么说的:「Anthropic 更新了政策,要求 Cursor 不得向其主要竞争对手提供 Claude 模型调用能力。」 后来,xAI 整个联创团队都散伙了,实体也跟 SpaceX 合并,成为「SpaceXAI」。但当时,吴宇怀在信中写了一句话,颇为有趣: 「这是坏消息也是好消息。我们的生产力会被影响,但这也敦促我们开发自己的编码产品和模型。」 为什么当时 xAI 的高层认为,开发自己的编码产品是关键? 后来发生的事情,大家都知道了。xAI 的联创团队悉数跑路,马斯克一气之下对 Cursor 使用了钞能力必杀: 上个月底,SpaceX 和 Cursor 共同宣布,将在编程和知识类工作 AI 模型的训练上,展开前所未有的战略合作;并且,SpaceX 还获得了以 600 亿美元收购 Cursor 的权利,或向后者支付 100 亿美元合作费用。 注意编程这个关键定语,后面还会 call back. 2. 最近,我看了一条 Cursor 早期投资人、Anthropic 大喷子、T3 创始人 Theo Browne 的视频。 本来点进去是看他喷 A 社和 SpaceX 怎么蝇营狗苟,结果没想到,却看到了关于 SpaceX + Cursor 合作的,一个既另类却又极度合理的分析: 不说 600 亿的收购,就只说 100 亿的合作费——Theo 在视频里表示,自己认为「哪怕只是交换到 Cursor 的用户数据,这 100 亿也值回票价了。」 所以是什么数据?如果你也去看 Theo 这条视频,他会讲得非常清楚。但为了节约时间,我们在这里简单概括一下: 我们和 AI 的对话是一来一回的,你提出问题/需求,他给你解答;coding agent 同理,只不过返回的是代码。 一次高质量的对话,整个过程,包括用户提示、模型思考、agent 规划、输出代码、验证——所有这些东西合起来,可以称为一个完整的 Agentic Loop——就成为了高价值的训练数据,再喂给模型去进行强化学习,就能进一步提高模型在实战场景下的表现水准。 Cursor 有的,SpaceX 想要的,就是这些数据。 可这些数据从哪里来呢? 答案很简单:作为模型厂商,这种高质量数据的最直接来源,只能是你自己开发的 coding agent 产品——也即 Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex、Kimi 的 Kimi Code。 现在你应该明白了,为什么被 Anthropic「封号」之后,吴宇怀会在全员信里提出开发 xAI 自己的 coding 产品和模型这件事了。这件事 xAI 在当时已经看清楚了: 没有自己的编码产品,就没有高质量的强化学习数据;没有高质量的数据,就训练不出真正实战能力强的 coding 模型。 虽然有点暴论,但现在我们可以点题了:模型厂商想做出来真正能打的编程模型,做自己的 coding agent 产品是唯一的路径。 3. 大语言模型像个水晶球,用全网的语料训练出来,似乎能够解答万物,但并不代表它在所有问题上都能给出高质量的答案。 用 GitHub 上数以亿计的代码条目训练,当然也能训练出 coding 模型。这是「学习结果」的逻辑,也是没问题的。毕竟编码任务的结果是可以验证的:代码能不能运行,测试能否通过,结果摆在那里。 但是,通往结果的过程,是一个设计多步骤决策、错误纠正、意图对齐的复杂链条。每一次用户的接受、拒绝、补全、撤销、追问、甚至当模型好几次都搞不定或者完全搞错时的辱骂——都是这一链条上的过程信号。 强化学习有两种监督方式,一种叫做结果监督,只看最后是否跑通。但是结果监督会催生「奖励黑客」的现象:模型为了能跑通可能写出冗余、脆弱、带逻辑漏洞的代码,但因为测试过了,模型以为自己学对了。 而另一种叫做过程监督,对推理路径上的每一步进行打分。上述这些过程信号,只有在 coding agent 运行环境里才能诞生。GitHub 仓库里只有结果,哪怕是去看单独的提交历史,看 PR,都找不到有效的过程信号。 在缺乏有效、自主可获得的过程信号的时候,一些模型厂商会采用「蒸馏」的方式,这个事情大家应该已经知道了。 蒸馏的逻辑很简单,给同样的输入,老师模型输出什么,学生模型就学着输出什么。但是通过蒸馏,即便可以获取到思维链,得到的仍然更像是结果,而非被蒸馏的老师模型内部的概率分布。 一旦学生在推理中偏离了老师的轨迹,哪怕一个 token 不符合,都有可能发生偏离。 这背后是强化学习的基础限制:策略梯度定理要求,优化样本最好由当前正在优化的模型自己去产生。这种数据叫做 on-policy 数据。而通过蒸馏别家模型,在别人的产品里产生的数据,来训练自己模型,都属于 off-policy 数据。模型当然可以从中学到东西,但学不到老师模型内部的概率分布信息。 而像 Cursor 这样自己就是 coding agent 产品的公司,掌握着最真实、有效、高质量的训练数据。Cursor 产品本身,就是 coding 模型在实战环境中的最佳训练场。 我们可以通过 Cursor 年初的「翻车」,来证明这个逻辑。 4. APPSO 读者应该记得,年初 Cursor 发布了 Composer 2,号称「下一代专用编程模型」,技术报道写的相对保守,自报家门是新模型,也没有提供具体的模型底座信息。 结果很快,网友就在公开代码片段里发现了 Kimi 的模型 ID,截图传遍了开发者社群,逼得 Cursor 副总裁 Lee Robinson 出面澄清:「Composer 2 确实是从开源底座出发的。最终模型大约只有 1/4 的算力来自底座,剩下 3/4 是我们自己训出来的。」几小时后,Cursor 联创 Aman Sanger 也跟着发了一条道歉:「一开始没提 Kimi 底座是个失误。」 五天后,Cursor 放出了完整的 Composer 2 技术报告,显示底座的确是 Kimi K2.5,授权方则是 Firworks AI,大致流程是在 K2.5 上做训练,再继续做大规模强化学习(RL)。 但关键之处在于,Composer 2 的 RL 是运行在真实的 Cursor 会话当中,使用与生产部署完全相同的工具和 harness。 Cursor 将这套流程叫做「实时强化学习」(real-time RL),也即将模型的 checkpoint 直接部署到 Cursor 生产环境中,观察用户的响应,收集数据,聚合成奖励信号,最快可以每 5 个小时迭代一次模型版本,然后继续部署到 Cursor 里,循环往复。 最极致的案例是 Cursor 的自动化代码补全功能 Tab,每天处理超过 4 亿次请求,每当用户输入字符、移动光标时,模型都会预测下一步动作,如果预测置信度高,则显示建议,用户按下 tab 即接受自动补全。 该功能采用的是在线强化学习,在行业内极具特色。Cursor 可以以极高的频率(最快可达每一个半小时到两小时)更新 Tab 的模型能力给用户,直接在产品内收集 on-policy 数据进行训练。 这种高频、接近实时的反馈回路,让 Tab 可以学习到极其微妙的用户意图。Cursor 方面透露,这种方法让 Tab 建议的拒绝率降低 21%,接受率提高了 28%。 回到 Composer 模型本身。在事情搞清楚了之后,一些 Kimi 员工也删掉了之前吐槽的的推文,Kimi 官方账号发表了祝贺。 一家估值 600 亿美元(基于马斯克给的数字),不做自己的模型基座的 coding agent 应用层公司,仍然可以通过产品自身的数据飞轮,RL 出超越基座模型的专有编程模型。 所以预期说 Cursor 翻了车,不如说这反而是 coding agent 产品重要性的绝佳例证。 Cursor 在另一篇关于实时 RL 的文章里写到:「(训练编程模型)最大的困难在于建模用户。Composer 的生产环境里不只有执行命令的计算机,还有监督和指导它的人。模拟计算机容易,模拟使用它的人却很难。」 这句话,现正在逐渐成为了在编程模型方面走在前沿的模型厂商之间的共识。如果你去看 benchmark 榜单和用户普遍评价,会发现哪些头部的厂商都在发力做自己的 coding agent/编程产品。区别只在于谁离用户更近。 我们以 SWE-bench、LLM-Stats 等相对权威的榜单为例,Claude、GPT、Gemini、Kimi 等模型基本霸榜前十,清一色都是有自己开发 coding agent 产品(包括 CLI、IDE、集成 coding agent 的桌面客户端)的模型厂商。 在部分榜单上会出现少数反例,如 Meta (Muse Spark)、Minimax、DeepSeek 等,没有开发自己的 coding agent。 不过你会发现,这些反例模型,在更加接近真实场景、避免污染的更权威 benchmark 上就很难上榜了。以 DeepSeek 为例,它在 SWE-bench bash only 上分数是 70%,排名第九,在 SWE-bench Pro 上分数却掉到了 15% 左右。 OpenRouter 的真实流量数据可以解释这种反差:该平台 2025 年报告显示,Claude token 消费 80% 以上用于编程和技术任务,而 DeepSeek token 消费主要集中于闲聊和角色扮演。 没有自家 coding 产品的厂商,在一些 coding 任务 benchmark 上能挤进头部,但在更难的真实工程 benchmark 上,在用户用 token 消费投票的真实流量中,都会原形毕露。 不仅是 Cursor,Anthropic 在 2025 年 11 月发的一篇论文里,也明确透露自己在做一模一样的事情:「我们在 Anthropic 自家的真实生产编程环境上做训练。」也即 Anthropic 把自己员工使用 Claude Code 的交互数据,反哺给 Claude 模型用来训练。 5. 在 AI 的演进历程中,生产要素的定义发生了深刻的位移。传统三大核心要素——算力、研究、训练数据,虽然在总量上持续增长,但在结构上已经出现了严重的失衡。 今天的各大 AI 巨头显著提高了在算力上的资本支出 (CapEx),让算力基建成为了当前舆论的主旋律。但实际上,特别是在编程范畴内,随着 GitHub 仓库、StackOverflow 等互联网公开代码数据被基模厂商「竭泽而渔」式地利用,模型在代码生成与逻辑推理上的边界开始逐渐显现。 这也是为什么,行业共识正在逐渐转向一个冉冉升起的新战略高地:对于任何希望掌握顶级代码能力的模型厂商而言,建立自有的 coding agent 产品早已不再是可选的商业路线,而是确保底层模型可以持续进化的核心生命线。 正如前面 APPSO 论证的那样,单纯学习公开数据等于只学习成功者的结局,却无法了解成功的路径,这绝对不是正确的成功学应该有的样子。在真实的编程环境中,知道发生了什么错误、怎样发生的、如何正确地理解和高效地实践需求等等——了解正确过程的价值,远超于得到正确结果本身。 只有拥有自己的编码产品,模型厂商才能获取高质量的「过程监督」信号,从而在编码/推理能力的下一阶段竞争中,确保自己仍有技术护城河—— 否则就不得不像 SpaceXAI 那样,花钱去跟 coding agent 产品公司去合作。然而并不是所有模型厂商都跟马斯克一样有钱,以及 2026 年开始的巨头势力划分、结盟与领地的争斗会变得更加激烈,当一家缺乏自主 coding 产品的模型厂商终于回过味来的时候,恐怕已经没有足够的合作伙伴可以挑选,合作的价格也将水涨船高。 美国模型巨头的情况大家普遍比较熟悉了,在此不赘述。APPSO 也注意到,国内的主流模型厂商和 AI 巨头当中,绝大部分都已经在 coding agent 产品上有所布局。 国内巨头公司主要以原生 AI IDE 或 IDE 插件的思路在做:字节跳动去年很早就布局了 TRAE、阿里巴巴的 Qoder、腾讯的 CodeBuddy、百度的文心快码 Comate 等。 AI 小龙公司中,月之暗面是最早开发独立 coding agent 产品的公司,主要以 CLI 界面的 Kimi Code 为主——不过 Kimi 此前有透露过,在原生编程产品这件事上,CLI 不会是终局。 另一种实现思路是模型厂商自行提供 API 服务、Coding Plan。这样,不论用户使用何种 AI 开发环境,模型厂商都可以通过服务器端的 API 记录来获取最大程度接近于原生 coding 产品的过程数据。 但这也只是接近,并非完全相同。核心在于,服务器端 API 的请求-响应日志,与深度继承的产品交互轨迹相比仍有很大差距。 自建产品的厂商(例如 Cursor、Claude 桌面端、Codex)拥有最直接的显式反馈信号,而 API 侧是相对模糊的隐式推断。简单来说,API 侧能看到用户请求和响应,但用户最后是否采纳了这段代码、代码能否跑通、引发了什么样的 bug,API 侧对此是一无所知的。他们无法了解到用户最终行为这一关键的标签,从而无法实现最高质量的强化学习。 形而上来讲,语言即世界,代码即方案。代码可以表达这个世界上绝大多数的任务,代码也会成为头部的放大器,让最顶尖的人才放大数倍的生产力。 只有最顶尖的 coding 模型才配得上最顶尖的人才。如果领先的模型厂商不重视 coding,势必将会掉出第一梯队。 当然,事实上每家模型厂商都不会不重视 coding——而是说,在新的范式下,哪些没有自主可控的原生 coding agent 产品,极有可能逐渐落后于有产品的厂商。 就在前几天,MiniMax 也发布了桌面客户端产品的重大更新:带有全新多 agent 编排架构的 Mavis 功能,并且也让客户端显著改善了对 coding 任务的支持。 此前 MiniMax 只是推出了桌面端,但没有加入原生 coding 和 agent 功能。 紧接着,在 5 月 15 日,阿里巴巴正式发布了 Qoder 1.0——这个产品从 IDE 的形态正式升级为一个完整的 Agent 产品(阿里的官方叫法是智能体自主开发工作台)。 与此同时,xAI 的 Grok Build CLI,也终于正式推出了。 没错,就是 xAI 年初被 Anthropic 和 Cursor 封号之后,他们自己捣鼓出来的那个 coding agent. 这不,又多了好几个现成的案例。 看来,大家都认为 Cursor、Codex 和 Claude 桌面端走在正确的道路上。 6. 把话题从 coding 扩展到 agent 本身,情况也是一样的。 编码任务的轨迹数据,在公开语料中确实还是能找到一些的(比如 GitHub 的提交记录/PR,尽管质量并不高)。但是 agent 任务的轨迹数据,包括并不限于移动和点击鼠标、操控触屏、填写输入框等,却无法在公开语料中找到。 所以我们会看到,即使在 agent 操作的最小实现路径——浏览器插件上,即便是这么个看起来一点都不高端的东西,几乎每家模型厂商都会做自己的。 OpenAI 早在 2025 年 1 月就做了 Operator——与其说它是一个「AI 自动操作浏览器」的产品,不如说本质上就是一个大规模的数据收集装置。每一位试用 Operator 的用户,都在免费为 OpenAI 提供 on-policy 数据。 后续 OpenAI 还衍生出 ChatGPT Agent 以及新版 Codex 桌面端;Anthropic 也是同理;最近 Kimi 不声不响地也做了一个叫做 WebBridge 的项目,其实就是一个浏览器插件。 即便是在过去两年里动作最克制的中国模型巨头深度求索,也在最近开始展露出对 Agent 的兴趣。 CEO 梁文锋此前接受采访时曾经提到这样的观点:数学和代码是AGI天然的试验场,有点像围棋,是一个封闭的、可验证的系统,有可能通过自我学习就能实现很高的智能。 这句话的潜台词,是 DeepSeek 一直把 coding、Agent 当研究试验场,而非商业化方向。 但是在今年 3 月,DeepSeek 一次性放出了十几个 Agent 相关岗位,包括首次出现的模型策略产品经理(Agent 方向)等。当时的 JD 职责涵盖「主导 Agent 评测体系以及训练数据方案的设计」,要求中包括「深度使用 Claude Code、Manus」等产品。 APPSO 注意到,近期深度求索发布了 Agent 产品经理、Harness 产品经理等职位招聘信息——很显然,DeepSeek 要做独立、原生的 Coding/Agent 产品了。 此前资料显示,DeepSeek V3.2 的训练过程中引入了近两千个合成的 Agent 训练环境和八万多条复杂指令。但是看起来,靠合成的训练数据只能带 DeepSeek 走到这里了,剩下的是合成不出来的部分:真实用户在真实环境里的真实成功和失败,必须靠自家的 agent 产品才能拿到。 DeepSeek 以一种极度克制的方式做了三年模型以及模型产品(直到上个月才终于在官网加入了多模态能力)。但是在今天来看,在编码类任务上,DeepSeek 拿 SOTA 越来越难了,即便此前拿到也会在不久后被超越。 当助理依靠研究的路径支撑不住飞轮的时候,DeepSeek 终于行动了。 7. 最后,我们回到开篇的故事。 根据 The Information 报道援引知情人士报道,在接受马斯克 600 亿收购/100 亿美元合作的同时,Cursor 表示不会与 xAI 合作开发新的模型,而是仍将聚焦于优化自己的 Composer 模型。 这意味着,即便被马斯克买通甚至收购,Cursor 仍然要保留自己数据飞轮的主体性。 数据归属的本身,是最关键的隐藏博弈点。 当所有顶级模型厂商都做了自己的产品,所有顶级产品也都开始训练自己的模型,「模型公司」和「产品公司」的本就不太清楚的界限,似乎越来越不存在了…… 这场博弈也才刚刚开始。

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