快科技1月28日消息，据媒体报道，今日，追觅科技在相关招聘平台发布 “高管 IP打造” 相关岗位，招聘信息中明确提及，拥有雷军、余承东等知名科技高管 IP 打造经验者可获得优先加分。 同时要求有华为、小米、大疆等头部科技企业相关工作经验的候选人优先考虑。 该岗位的核心职责主要包括三方面：负责高管 IP 账号的内容策划与日常运营工作；协调内外部各类资源，提升账号影响力，进而赋能品牌价值；紧跟行业热点与传播趋势，制定并落地账号整体传播策略。 其任职要求则涵盖良好的沟通协调能力与内容敏感度，熟悉主流新媒体平台运营机制等。 在本文发稿前，笔者在招聘平台查询搜索，显示有个人IP运营专家岗位页面，上述高管IP打造岗位目前已暂不可见。 颇具戏剧性的是，就在今日早间，追觅科技创始人兼 CEO 俞浩还在其个人社交平台回应网友提问时，明确否认了公司正在打造个人 IP 的计划。 针对网友提出的 “是否会打造类似雷军、刘强东那样的个人 IP” 这一问题，俞浩作出详细解释。 他表示，IP只是传播方式的一种，若未理解品牌传播的核心目的，单纯打造 IP并无实际意义； 他进一步阐述称，若真正明晰传播目标，也无需刻意塑造虚假的个人形象，只需真诚实在地表达自身想法即可。 他还分享了品牌不同发展阶段的核心思路：垂直品牌阶段，重点应聚焦产品打磨与技术研发，做好产品创新与功能表达； 而迈向国民品牌阶段，面对更广的受众，则需要兼顾知名度的提升与企业价值观、深层理念的深度传递，这与垂直品牌阶段的传播逻辑有着明显区别。

iPhone内存成本要上涨 凤凰网科技讯 北京时间1月28日，天风国际证券知名苹果分析师郭明錤周三发文，谈到了内存涨价的问题。他表示，苹果现在是按季度谈iPhone内存价格，涨价会影响iPhone毛利率，但苹果先确保要拿到货，然后再用服务业务赚回来。 此前有报道称，今年第一季度，三星和SK海力士可能会将供应给苹果iPhone的LPDDR内存报价环比提升80%以上。LPDDR是专门用于手机等移动设备的低功耗双倍数据速率内存。 郭明錤对此表示，今年第一季度的LPDDR涨价幅度与他了解的接近，NAND Flash的涨价幅度略低。 据他透露，iPhone的内存报价现在按季度谈，而不是半年一次，所以iPhone的内存报价在今年第二季度还会再涨一次。目前来看，第二季度的环比涨价幅度约与第一季度接近。绝大部分非AI产业的品牌客户，即使愿意付钱，也不一定能保证拿到内存供应，所以苹果能谈成这样已经算很强了。 郭明錤指出，内存报价上涨会影响iPhone的毛利率，但苹果的策略是，趁内存市场混乱时，通过确保能拿到货与吸收成本的优势，提升市场份额，后续再用服务业务赚回来。 苹果将于本周发布财报。内存报价上涨导致成本上升的问题，应该是投资人和分析师在电话会议上关注的重点之一。苹果的说法对其他产业股价造成的波动，可能要远高于对苹果自身及其供应链股价的影响。 对于今年下半年发布的iPhone 18，郭明錤透露，苹果的定价策略是 “尽可能不涨价”，至少起始价不变，有利于营销宣传。 苹果已经意识到，在内存和T型玻璃之后，可能还会有其他零组件受到AI服务器产业的影响而出现供应短缺。(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”。

　　当地时间4月16日，俄罗斯联邦委员会（议会上院）通过了有关批准《俄罗斯联邦与伊朗伊斯兰共和国全面战略伙伴关系条约》的联邦法律。该条约现已完成全部审批程序，待俄罗斯总统普京签署后即可正式生效。 △伊朗《德黑兰时报》网站报道截图 　　该条约是2025年1月17日伊朗总统佩泽希齐扬访俄期间与俄方共同签署的。该条约为期20年，并可自动续签。 　　条约规定两国将在文化、经济、能源、科技、工业和安全等战略领域全面深化合作，加强安全与防务协作，并在地区和全球层面密切协调行动。 　　中国国际问题研究院助理研究员李子昕在接受中央广播电视总台环球资讯广播采访时分析认为，相关条约的批准将使俄罗斯与伊朗的双边合作进一步机制化、制度化。同时，俄伊关系的加强会在中东地区对美国形成钳制。 　　乌克兰危机全面升级至今，地缘政治现实和扩大国际交往空间的现实需求，让俄罗斯和伊朗的关系明显提升，两国在经贸、军事、政治、文化等各领域的合作持续不断。 　　此次双方达成新的协议，主要意义在于将两国已经非常丰富的合作进一步机制化，将双方的具体合作实践制度化，为彼此未来的合作深化提供了更多的体制性保障。 　　俄伊两国关系的提质升级肯定会对当前中东地区的力量格局产生影响，最明显的将是会对美国的地区影响力和主导性构成一定的挑战和钳制。目前俄伊合作的重点在经贸领域，政治上也会彼此支持，但是在军事领域的合作仍然有限。因此此次协议的政治影响是地区性的，而具体的合作更多是拓展了俄伊的双边关系。 　　本月12日在阿曼进行首轮谈判后，美国和伊朗的第二轮谈判预计将于4月19日在意大利罗马举行。按计划，伊朗外长阿拉格齐将在第二轮会谈开始前到访俄罗斯。 　　阿拉格齐4月16日在接受媒体采访时表示，他前往俄罗斯是为了向俄总统普京传达伊朗最高领袖哈梅内伊的信息。 　　此前有报道称，阿拉格齐访问俄罗斯期间将商讨伊朗与美国的谈判事宜。 △路透社报道截图（题图为伊朗外长阿拉格齐） 　　李子昕认为，《俄罗斯联邦与伊朗伊斯兰共和国全面战略伙伴关系条约》的批准，对当前正在进行的美伊谈判会产生两方面的影响。 　　地缘政治层面：伊朗希望与美国就核问题达成协议最重要的原因无外乎两点，一是希望美国解除对伊朗的经济制裁，至少得到部分的制裁豁免；二是避免美国和以色列对伊朗施加进一步的直接军事打击。如今有了俄罗斯的政治支持和经贸合作，伊朗在同美国进行谈判过程中肯定会有更多的底气，谈判中的政策选择也会更加丰富，会降低伊朗对美国的妥协和退让幅度。 　　核问题：在如何处理伊朗的高浓度浓缩铀以及核查伊朗的核设施等问题上，俄罗斯可以发挥更大的作用。如果俄罗斯能参与后期的伊核问题国际多边治理，鉴于目前俄伊关系的升级，伊朗接受相关安排的可能性会更大，这也将有力地推动伊核问题以和平稳妥的政治方式得到最终解决。 △《莫斯科时报》报道：俄罗斯总统新闻秘书佩斯科夫当地时间4月16日表示，俄罗斯准备尽一切努力，通过政治和外交手段帮助美国和伊朗解决伊核问题僵局。 　　素材来源丨环球资讯广播《直播世界》 　　记者丨程谟 杨卓英 　　编辑丨印梅梅 游佳 杨楠 　　签审丨刘鹏 康炘冬 刘轶瑶

快科技1月28日消息，近日，一位自称是英伟达员工的网友晒出一件黄仁勋亲笔签名的皮衣。 网友表示，自己本来想签在胸前，结果黄仁勋直接把他翻个身按住并称“Don't move!” 该网友称，他签的位置太牛了，还是老黄最懂皮衣，这以后真不舍得穿。 众所周知，黄仁勋一直喜欢穿他的标志性皮衣。 去年7月来访时，他曾在北京顶着35℃的天坚持穿皮衣与雷军合照。 他当时幽默表示：“因为西装没来得及干洗，我只有一套西装，还有点被穿坏了。” 近日，黄仁勋带领团队再次访华，网友发现前几天在上海时他仅穿了一件行政夹克，而到了深圳之后又换上了一件皮夹克。

缩放定律（Scaling law）可能是AI时代最重要的“金科玉律”之一。 缩放定律的原出处，是OpenAI的一篇叫做《神经语言模型的缩放定律》（Scaling Laws for Neural Language Models）的论文。 而这篇论文的通讯作者，就是达里奥·阿莫迪，他的另一个广为人知的身份，则是Anthropic的联合创始人。 Anthropic在AI编程领域优势明显，地位隐隐然与OpenAI和Google鼎足而三，刚传出将以3500亿美元估值融资200亿美元的消息。作为联创，阿莫迪当然功不可没。 但很少有人注意到，阿莫迪还有另一个身份——百度前员工。 按照百度内部通讯软件“如流”的分级来看，阿莫迪应该叫“红度阿莫迪同学”。 更有意思的是，在2024年底Amodei在一次播客采访中，阿莫迪透露2014年与吴恩达在百度研究AI的时候，他就已经发现了模型发展的规律缩放定律。 此话一出，掀起了一阵“百度是否比OpenAI更早发现缩放定律”的争论。 Amodei不是个例，在硅谷，“百度”频繁出现在大佬的履历里。 最为人所熟知的是AI学术大牛、斯坦福大学教授、谷歌大脑联合创始人吴恩达，他曾是百度硅谷实验室的“灵魂”。 离职时，他不吝对李彦宏的赞美，称他是“第一个清晰看到深度学习价值的大型公司CEO，也是全球最好的AI CEO之一。他的热情和百度的决心让我觉得这是一个难得的机会” 在Meta，沙兰·纳朗（Sharan Narang）组建并扩展了Llama预训练团队，交付了Llama 2、3和4的预训练模型，奠定了Meta在生成式人工智能领域的领先地位。 而他曾是百度硅谷实验室的高级研究员，离开后先在谷歌当技术主管，后跳槽到Meta。 在苹果，曾担任AI/机器学习相关方向总监的亚当·考特斯（Adam Coates），曾是百度硅谷实验室的早期核心成员之一，跟随师父吴恩达加入，并在后者离开之后接棒。 在英伟达，应用深度学习副总裁布莱恩·卡坦扎罗（Bryan Catanzaro），曾是百度硅谷实验室的高级研究员，专门研究GPU优化。 他们的共同经历，是在十年前的“百度硅谷实验室”效力过。那代表着百度的一次硅谷野心。 01. 硅谷野心 百度请来了“谷歌大脑（Google Brain）之父”，要在硅谷搞一个“百度大脑”，这在当时是爆炸性新闻。 2014年，百度硅谷实验室成立，专注于人工智能与深度学习技术研究，与北京深度学习实验室、大数据实验室共同构成百度研究院核心科研体系，并任命斯坦福大学教授、Coursera联合创始人吴恩达出任首席科学家，负责统筹百度在北京与硅谷两地的人工智能研究工作。 吴恩达是谷歌大脑的早期核心成员之一，也是深度学习从学术走向工业化过程中最具标志性的人物之一。 对一家中国互联网公司而言，在这一时间点、以研究负责人而非顾问的形式，将这样一位学者级人物纳入体系，在硅谷并不多见。 媒体在报道中强调，这是百度在硅谷长期布局人工智能研究的重要一步，并披露百度计划在未来五年内为这一国际研究项目投入约3亿美元，目标是将硅谷团队扩展至约200人规模。 那一年，Transformer架构尚未出现，“大模型”仍是一个不存在的概念。但深度学习的拐点已经到来。 2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中取得压倒性优势，卷积神经网络开始从学术论文走向产业实践。 2013年，Facebook请来杨立昆（Yann LeCun），成立Facebook AI Research。 2014年初，谷歌以数亿美元级别的价格收购英国AI公司DeepMind。 人工智能已经不再仅仅是研究热点。 但在当时，这仍然是一条高投入、长周期、结局不明的路线。少数巨头已经开始下注，大多数公司仍在观望。 百度正是在这一阶段选择大胆押注的一方。 彼时，移动端搜索使用量开始超过PC。但移动广告的变现效率明显低于PC，成本结构也更为复杂，这使得公司整体盈利能力承压。 在多次公开场合，李彦宏将这种变化描述为一次结构性的转折。他强调，从PC向移动的迁移并非终点，更大的技术浪潮正在酝酿，而人工智能将深刻改变信息获取与分发的方式。 正是在这样的判断下，百度决定不再只在国内推进应用层改进，而是直接进入全球AI研究最密集的现场——硅谷。 其实早在2011年，百度硅谷研究院就成立了，但主要是将硅谷的中国工程师招募回国。 而吴恩达的加入才是百度卷入硅谷人才争夺核心圈的标志，在那之后，百度的AI研究形成三大实验室——硅谷人工智能实验室（SVAIL）、深度学习实验室（IDL）、大数据实验室（BDL），一个在硅谷，两个在北京，形成了中美两地联动的格局。 推动这次合作的关键人物是吴恩达的老朋友、百度当时负责深度学习研究的高管余凯（Kai Yu）。两人多次在帕洛阿尔托一家喜来登酒店会面，从早餐谈到晚餐，随后余凯又引见了百度的其他研究负责人。 之后，吴恩达飞往北京，与李彦宏进行了一次长达数小时的会谈，讨论百度研究体系未来应当如何搭建。 这并不是一次传统意义上的跳槽谈判。对吴恩达而言，吸引力不在于头衔，而在于空间。 百度为他提供的，是从零设计研究方向、在硅谷搭建国际化团队、并在相对独立的环境中推进长期研究的空间。吴恩达在接受采访时直言，他对“从零开始构建一个国际研究组织”感到兴奋。 对许多研究者而言，这意味着一家中国公司正在以接近Google、Facebook的方式，系统性地参与人工智能基础研究竞争。 02 人来了 吴恩达的存在本身，就形成了一种吸引力。他在斯坦福和谷歌大脑的背景，让不少研究者愿意过来试一试。 实验室早期最重要的工作之一，是语音识别系统Deep Speech。模型要足够大，数据要足够多，训练要持续足够久，人才极其重要。 一批后来在AI世界反复出现的名字聚到了一起。 亚当·考特斯（Adam Coates）是其中的核心人物之一。他本身是斯坦福出身，师从吴恩达，研究背景扎实。他跟随吴恩达加入百度，在实验室里承担的角色，更多是把“研究”变成“能持续推进的工程”。 在工程层面，布莱恩·卡坦扎罗（Bryan Catanzaro）的作用逐渐显现。他从英伟达跳槽过来，关注点在于如何让这些越来越大的模型，真正高效地跑在GPU上。很多时候，瓶颈并不来自算法，而来自系统效率。 格雷戈里·迪亚莫斯（Gregory Diamos）来百度之前，是英伟达CUDA架构师。他在百度对DeepSpeech和DeepVoice系统有贡献，他关注的则是更底层的系统问题：训练过程如何被拆解、调度和优化，如何把高性能计算的思路真正嫁接到深度学习训练中。 在这些人之间，后来创办Anthropic的阿莫迪当时并不显眼。 他在团队里的身份，只是一名研究科学家，参与模型和系统的实际打磨。但正是在这段经历中，一种后来被反复提及的直觉，逐渐成形。 多年之后，阿莫迪在回顾自己职业路径时提到，他对“规模”的认识，并不是来自某一次灵光乍现，而是来自反复的工程实践。在Deep Speech的实验中，当模型规模、数据量和计算资源被同步放大时，系统性能并不是随机起伏，而是呈现出一种平滑而稳定的提升趋势。 那时，“缩放定律”还没有成为一个被命名的概念，多年后，2024年底，已经是Anthropic创始人的阿莫迪透露此事，引发了“百度是不是先于OpenAI发现缩放定律”的争议。 当年在百度观察到类似“缩放定律”的科学家，迪亚莫斯也是其中之一。 到现在他的领英界面上百度那段工作经历里还写着头衔是“大语言模型缩放定律研究员（LLM Scaling Law Researcher）”。 随着项目推进，实验室本身也在变化。 最初，它更像一个相对独立的研究飞地；但到2016年前后，语音、视觉、自然语言处理、自动驾驶等方向同时展开，团队迅速膨胀，研究开始不可避免地与公司整体战略发生更紧密的咬合。 实验室不再只是“做研究”，而逐渐承担起连接前沿探索与内部工程体系的角色。 正是在这种张力之下，百度在2017年做出了一个新的组织性选择。第二个大型研发中心在硅谷设立，这一次，重心不再是基础研究，而是更明确地服务于自动驾驶等方向的工程落地。 新的中心配备了车辆实验室，主要支持Apollo自动驾驶平台的开发与测试，同时也容纳了部分安全相关团队。它与最初的硅谷AI实验室形成了分工：一个更偏前沿研究，一个更偏系统工程和实际应用。 那场以研究为核心的实验阶段，正在走向尾声。 接下来不可回避的问题是：从2014年到2017年，百度这套“在硅谷重金押注AI”的策略，究竟有没有起到效果？ 如果从最直观的财务结果来看，答案并不简单。至少在这三年里，人工智能并没有立刻成为百度新的现金引擎。2016年，百度营收增速明显放缓，四季度甚至出现同比下滑，公司在财报沟通中反复强调“转型期投入”的必要性。这意味着，AI更像是一项面向未来的长期基础设施投资，而不是可以迅速反映在利润表上的业务。 但如果把标准切换为“是否改变了公司在技术与人才层面的地位”，结论就要复杂得多。 在技术层面，百度在这一阶段确实获得了前所未有的国际能见度。 Deep Speech 2的论文被大量引用，作者名单中同时出现北京与硅谷研究者。百度的语音识别成果开始频繁被拿来与谷歌、微软对比，进入全球技术叙事。 03 散是满天星 吴恩达在2017年3月宣布离开百度。在他的公开信中，几乎看不到任何冲突描述，他强调的是团队已经成型、接班安排已经就绪，以及公司在AI上的长期投入。文字克制而体面。 就在吴恩达离开前后，百度内部确实发生了一轮明确、可见，而且影响深远的管理层与组织结构调整。 最关键的变化发生在2017年1月。百度宣布引入陆奇，担任集团总裁兼首席运营官（President&COO）。在此之前，陆奇长期任职于微软，以执行力强、组织管理风格明确著称；再往前，他也是Yahoo搜索与广告体系的重要负责人。这是一个典型的、以业务整合、流程效率和结果导向闻名的管理者。 在陆奇加入之前，百度的AI体系——尤其是硅谷实验室——更接近一种明星科学家牵引的研究“飞地”模式。 吴恩达直接向李彦宏汇报，百度硅谷实验室在组织上相对独立，研究方向、用人节奏、项目推进，很大程度上围绕吴恩达本人展开。这种模式的优点很明显： 决策快、学术自由度高、对顶级研究者极具吸引力。 它的隐含前提是：研究本身被视为阶段性优先级最高的事情。 但到了2016年末，这个前提正在发生变化。 一方面，在当年9月召开的百度世界大会上，李彦宏首次提出“人工智能是百度核心中的核心”，并将吴恩达安排为仅次于自己的第二位演讲嘉宾，AI被明确推到公司级战略的最前台。 另一方面，Apollo自动驾驶、对话式系统、智能硬件等方向开始被提升到公司级战略高度，AI不再只是研究部门的事情，而是需要与搜索、地图、云、汽车产业链发生深度耦合。 这正是陆奇被引入的背景。 在这样的结构变化下，吴恩达时代那种“由一位世界级学者牵引、跨中美两端、以研究为核心”的模式，开始显得不再匹配新的组织逻辑。 随着百度进入一个更强调执行、协同和业务结果的阶段，个人影响力必然要让位于组织机制。 吴恩达所代表的那种高度依赖个人号召力、研究优先级极高的模式，完成了它的历史使命。 2017年还有一个重大的变化，那就是特朗普就任美国总统，中美科技摩擦陡然加剧，百度硅谷实验室的长期可行性必然会受到审视。 彼时特朗普推出强硬的移民政策，持有H1-B签证的科技从业者人心惶惶，李彦宏公开鼓励人才回国发展。 从吸纳以余凯为代表的归国人才，到直插美国腹地在硅谷抢夺人才并在当地直接开展工作，再到鼓励人才回国，李彦宏微妙的心态转变已见端倪。 除了AI在短期内难以对财务形成贡献以及外部环境的变化，更深层的张力来自组织内部：研究导向的AI探索，始终需要嵌入以搜索为核心、节奏高度成熟的业务体系，而这种协同，从未真正顺畅。 一条财经曾经在2017年的一篇报道中援引知情人士的话：“别看百度人工智能那么风光，实际上搜索的数据根本不向研究院开放。做人工智能的这拨人都是海归、精英，跟搜索那边完全是两种风格，两边互相看不上。” 这也解释了为什么2017年前后，不只是吴恩达，一批早期在硅谷实验室集结的研究者，在随后一两年内陆续离开。 回头看，百度硅谷人工智能实验室是以一种更安静，也更复杂的方式退场的。 它没有等来一纸“关闭公告”，却在2017年之后逐渐失去了作为独立研究中枢的意义。核心人物离开，研究重心回撤，组织结构被拆解和吸收。 这与当年的雄心形成了鲜明对比。 百度曾在公开场合多次描绘一个极具野心的未来——人工智能将成为公司最重要的增长引擎，甚至承载着国际化的想象，彼时流行的说法是“到2020年，AI将深度重塑百度的业务结构”。 现实却是，到了那个时间节点，百度真正押注的重心已经明显转向了更可控，也更贴近现实的方向：自动驾驶、云服务、产业智能化。AI不再是一个独立的信仰中心，而是被重新嵌入业务体系，成为工具和能力的一部分。 那个曾被寄予厚望、试图在硅谷复刻一次技术奇迹的实验室，最终完成了它的历史使命。 硅谷实验室所代表的，是一种以研究优先、以个人号召力和前沿探索为核心的模式。而百度最终选择的，是更强调组织效率、工程落地和业务协同的路径。 那些从硅谷实验室离开的人，则沿着各自的方向四散开花。 考特斯先是接棒了老师吴恩达，成为百度硅谷实验室的负责人，然后他也离开了，之后进入Apple，继续在更封闭，也更工程化的体系中推进机器学习实践； 卡坦扎罗从英伟达来，挥别百度之后，又回到英伟达，现在已经是英伟达副总裁、深度学习应用研究部分负责人。他最为人所知的形象标志，是一头长发和茂密的胡须； “大语言模型缩放定律研究员”迪亚莫斯继续深耕系统与算力方向，创办了AI公司Lamini。 而阿莫迪，把在Deep Speech工程实践中形成的“规模直觉”带去了新的地方，最终创办了Anthropic，站在了后来大模型浪潮的最前沿。 至于吴恩达，当年余凯劝说他加入百度的时候，曾说他“在在线教育领域做得太出色了，但那不是AI”。 吴恩达离开百度之后，再次把重心放回“教育”。 他通过Courser把深度学习课程推给成千上万的学生；随后又创办DeepLearning.AI，把多年积累下来的方法论、经验和判断，整理成课程、项目和创业资源。 当时间来到今天，回头翻看这些人的履历，你会发现一个反复出现的注脚——百度。 它不指向某一项具体成果，而更像是一段共同经历。 在那几年里，这些人曾同时站在野心交汇的地方，看清了什么是可行的，什么是不可持续的，然后各自走向不同的方向。 从这个意义上说，百度硅谷实验室并没有成为全球AI叙事的最终中心。它更像是一处早期的中转站——在浪潮真正成形之前，率先聚拢了一批人，让他们完成一次密集的试探与碰撞。 当方向切换、舞台转移，这些人离开，故事也随之散开。硅谷实验室并未被正式关闭，但它所代表的那种时代，已经停留在了那里。

IT之家 1 月 28 日消息，随着全球针对未成年人网络保护的监管浪潮兴起，印度正成为下一个关键试验场。该国多个邦政府开始研究效仿澳大利亚，对 16 岁以下未成年人实施社交媒体禁令。 IT之家注意到，印度西部沿海邦果阿邦本周明确表示，正在研究禁止 16 岁以下儿童使用社交媒体的可行性。该邦信息技术部长罗翰 · 昆特（Rohan Khaunte）表示：“澳大利亚已通过法律，禁止 16 岁以下儿童使用社交媒体。我们部门已经调阅了相关文件，正在研究，如果可能的话，也将对 16 岁以下儿童实施类似的社交媒体使用禁令。” 同样位于南部的安得拉邦也在考虑采取类似举措。本月初，该邦信息技术兼教育部长纳拉 · 洛凯什（Nara Lokesh）在瑞士出席世界经济论坛期间透露，官员们正在研究澳大利亚的相关法律。他表示：“我认为我们需要制定强有力的法律条文。”目前，安得拉邦政府已成立部长级小组委员会，由洛凯什亲自担任主席，评估限制或禁止未成年人接触社交媒体平台在法律和实操层面的可行性。 除地方行政机构外，印度司法系统也已介入这一议题。去年 12 月，马德拉斯高等法院敦促印度联邦政府考虑采取澳大利亚式的限制措施。 在印度推行任何限制儿童接触社交媒体的举措，都将对全球科技公司产生重大影响。作为关键的增长市场，印度对 Meta、谷歌和 X 等平台具有举足轻重的战略地位。据印度政府估计，该国互联网用户已超过 10 亿，且大量用户在年幼时就开始接触网络，这使得印度成为这些平台用户增长和广告策略的核心市场。 Meta 公司发言人在回应此事时表示，公司与立法者的目标一致，都希望为年轻人“创造安全、积极的在线体验”，但主张应由父母而非政府来决定青少年使用哪些应用程序。该发言人警告称：“考虑实施禁令的政府应当谨慎，避免将青少年推向安全性更低、缺乏监管的网站，或绕过重要保护措施的免登录体验，就像我们在 Instagram 青少年账户中提供的默认安全保障那样。” 澳大利亚于 2024 年 11 月通过《在线安全修正案（社交媒体最低年龄）法案 2024》，并于 2025 年 12 月正式生效，成为全球首个实施此类全国性禁令的国家。然而，该法案已暴露出平台在执行层面的诸多挑战。去年，Meta 已开始通知澳大利亚青少年其账户将被关闭，这凸显了准确判定用户年龄的困难，尤其是在用户注册时并不总是如实申报的情况下。 该法律涵盖了 Twitch 等平台，但豁免了 Pinterest、Discord、GitHub、Roblox 和 Steam 等。这种选择性适用重新引发了对数字年龄验证系统的担忧，这类系统因需要收集敏感数据而带来隐私和安全风险。 澳大利亚的这一举措正受到多国密切关注。除印度外，丹麦、法国、西班牙以及印度尼西亚和马来西亚等国政府也在研究类似的限制措施。 然而，在印度推行类似政策面临独特的法律障碍。新德里智库“对话”（The Dialogue）创始主任卡齐姆 · 里兹维（Kazim Rizvi）向 TechCrunch 指出，尽管规范儿童使用社交媒体的压力日益增大，但互联网治理属于联邦法律范畴，各邦无权修改《信息技术法》或《数字个人数据保护法》等国家法规。他补充说，包括安得拉邦在内的一些邦因此可能寻求中央政府的支持，但这一结果尚不确定。 企业律师事务所 AZB & Partners 合伙人阿普拉吉塔 · 拉纳（Aprajita Rana）也认同里兹维关于地方行动局限性的观点。她表示，在印度这样规模的市场实施澳大利亚式的禁令将是史无前例的，但全面限制存在将儿童从受监管平台推向不受监控的网络空间的风险，可能反而破坏政策制定者试图实现的安全目标。 印度于 2023 年 8 月通过的《数字个人数据保护法》已包含针对儿童数据的具体保护措施，要求在处理 18 岁以下未成年人个人数据前获得可验证的家长同意，并禁止对未成年人进行追踪、行为监测和定向广告。不过，这些条款的实施细则将分阶段推进至 2027 年，给予平台充足时间落实所需保障措施。

IT之家 1 月 28 日消息，腾讯 QQ 官网现迎来一次更新，除了全新设计外，还新增提供鸿蒙 HarmonyOS 版 QQ 的下载入口（点击后可跳转至华为应用市场 App Gallery 的 QQ 详情页）。 据IT之家此前报道，QQ 鸿蒙版 App 已于 1 月 5 日在华为应用市场（App Gallery）开启 9.2.0 (2560) 正式版本升级，带来了设置消息通知提醒方式、登录设备管理等功能。目前，QQ 安装量突破 2674 万，支持手机 / 平板 / PC 三端登录等（QQ 于去年 7 月正式上线鸿蒙电脑版）。 值得一提的是，本月早些时候，QQ 鸿蒙版 App 官宣体验官招新，已开启新一轮邀测报名。据介绍，活动名额有限，会优先选取参与积极性最高的前 10000 名用户，通过短信或邮件通知（华为账号需绑定手机方可接收）。

IT之家 1 月 28 日消息，亚马逊今日宣布，将裁减 1.6 万名企业员工，此前，亚马逊已于去年 10 月裁撤 1.4 万个岗位。 据IT之家了解，此次裁员由亚马逊全球人力资源与技术高级副总裁贝丝 · 加莱蒂（Beth Galetti）宣布，她在致员工备忘录中表示，她称此举是公司内部减少官僚主义努力的一部分。“正如我在去年 10 月所说，我们一直在努力优化组织架构，减少管理层级，增强主人翁意识，并消除官僚主义，”加莱蒂在亚马逊官方博客发布的备忘录中写道，“虽然许多团队已于去年 10 月完成组织调整，但部分团队直到现在才完成相关工作。” 裁员消息凸显了亚马逊在人工智能快速发展的背景下，正加速推进组织变革以提升运营效率。尽管该公司最初将去年 10 月的裁员归因于人工智能驱动的变革，但首席执行官安迪 · 贾西后来澄清，那次裁员更多是出于企业文化契合度的考量，而非单纯为了削减成本或实现自动化。 本周二，部分亚马逊员工意外收到关于裁员安排的日程邀请，该通知似乎被提前发送。此外，亚马逊本周早些时候还宣布，将关闭其 Amazon Go 无人便利店和 Amazon Fresh 生鲜超市业务，理由是未能打造出“兼具独特客户体验与合理经济模式”的商业模式。 亚马逊全球员工总数超过 150 万人，但其中企业员工仅占相对较小的比例，约为 35 万人。 近年来，亚马逊持续精简管理层级、收紧开支、改革绩效评估体系，并要求绝大多数企业员工每周五天到办公室办公。这一系列文化重塑举措在疫情后加速推进，当时亚马逊的爆发式增长开始放缓。公司通过关闭亏损项目、压缩高管层口中“臃肿”的员工队伍来控制成本。贾西去年曾表示，人工智能带来的效率提升最终将减少亚马逊的员工总数。 亚马逊的举措折射出科技巨头行业的普遍趋势：各大公司在大幅裁减岗位的同时，却在人工智能领域加大投资力度。微软去年宣布裁减约 1.5 万个岗位，首席执行官萨蒂亚 · 纳德拉告诉员工，公司需要专注于人工智能转型。Meta 同样因人工智能进行人员调整，去年曾告知风险管理部门员工，其岗位将被自动化技术取代。

　　近日，位于纽约的特朗普大厦的纪念品商店里，出现了讽刺性的一幕：很多中国制造的小商品，“Made in China”的标牌刻意被价格标签给遮盖住了。这种掩耳盗铃的小伎俩令人发笑，暴露出美国一些人面对中国制造的复杂心态，既想踩一脚，又离不开中国制造的产品。 　　出品｜国际在线 　　总策划｜钟仁宗 　　监制｜陈刚 　　制片人｜蒋丽丽 　　主编｜梁生文 　　策划｜王嘉裕 　　绘制｜曹珍

 　　国际在线消息（记者 谢诗佳 刘朱鹮）：2024年，阿塞拜疆宣布制定完成数字经济发展战略，确定了2030年前数字经济发展多项重大举措，包括推动基础设施现代化和商业数字化、在阿高校建设新技术中心等。 　　面对人工智能技术带来的迅猛变革，日前到访中国的阿塞拜疆副外长马梅多夫（Elnur Mammadov）认为，对阿塞拜疆等人工智能技术发展并不突出的国家而言，“重要的是不要掉队”。而与中国深化技术合作，则能够让阿塞拜疆走在技术前沿，拥抱技术进步。此外，在共建“一带一路”倡议框架下的基础设施建设、绿色能源等领域，马梅多夫也对阿中两国合作前景给予乐观展望。一起听听他的看法。  

凤凰网科技讯 1月28日，智元宣布，其在具身智能VLA模型端侧部署上取得技术突破。通过算法与工程协同优化，成功将其π0.5 VLA模型在英伟达Jetson Thor平台上的推理帧率从1.4Hz提升至22.1Hz，性能提升超过15倍。 此次优化涉及全栈推理系统搭建、算法逻辑重构、编译优化及低精度量化等多个技术层面。公司称，其方案摆脱了机器人以往依赖外挂桌面显卡进行计算的模式，在Jetson Thor芯片上实现了模型的完整端侧推理，并已在精灵G2机器人上完成真机验证。 据智元介绍，这一突破旨在降低部署成本、提升机器人作业流畅性与场景适应性。优化后的端侧推理帧率超过了此前业内的最佳水平。该进展被视为解决VLA模型端侧算力瓶颈、推动具身智能规模化落地的关键技术探索。

IT之家 1 月 28 日消息，分析机构 Stratechery 最新发布报告指出，台积电（TSMC）已成为全球 AI 供应链中最大的“风险”因素。 尽管台积电在半导体代工领域占据主导地位，且英伟达已超越苹果成为其最大客户，但该机构认为台积电对 AI 需求的早期预判过于保守。 台积电首席执行官魏哲家此前对超大规模建设持谨慎态度，导致前期投资不足，进而引发了当前严重的供应短缺。 产能瓶颈的冲击波已从芯片厂商蔓延至下游的超大规模云服务商（Hyperscalers）。IT之家援引博文介绍，除了英伟达和 AMD 的交付周期被迫延长外，投身自研芯片竞赛的科技巨头同样遭到波及。 报告显示，微软、谷歌和 Meta 等公司目前无法获得有保障的交付排期。以微软为例，其采用台积电 N3B 工艺的 Maia 200 AI 芯片正面临严峻的供应限制。 分析师警告，这种“风险”最终将转化为超大规模业者数十亿美元的营收损失。 除晶圆制造外，先进封装技术（Advanced Packaging）的产能不足是另一大痛点。台积电的 CoWoS 及其衍生技术是目前 AI 芯片制造的首选方案，但其产线规模远不及晶圆制造产线庞大。 随着先进封装成为 AI 供应链的关键一环，台积电正试图通过增加资本支出（预计今年提升至 560 亿美元）来缓解压力，但短期内仍难以满足激增的市场需求。 尽管英特尔代工（Intel Foundry）和三星（Samsung）等竞争对手正试图分一杯羹，但 AI 芯片制造商在短期内仍不敢轻易“换道”。分析指出，台积电建立的供应链生态与信任度具有不可替代性，转向其他代工厂被视为极具风险的举动。

一个小红书博主的工作流，大抵都是如此：选好题目，写好脚本，启动拍摄，再经调色、剪辑、配乐等后期处理，设计封面后上传平台发布。 只是还没动手呢，创作工具的收费首先就是一个坎： 剪映专业版，一年 499 元；WPS 会员，一年 138 元；更别提创作者很难避开的 Adobe 家族，光 PhotoShop 和 Lightroom 两个修图的一年就要超 1000 元——还没开始赚钱，奖金两千多块就先花出去了。 同样带有明显「创意」属性的苹果，最近把自己旗下的创作工具打了包，每个月只要 38 元，相当于少喝一杯星巴克，就能用上苹果专业生产力「十件套」。 爱范儿提前上手了 Apple Creator Studio 套件，一起来看看这个「白菜价」的全家桶，都有哪些好东西。 影音图文，一套搞定 「十件套」看起来很东西很多，其实一点都不复杂， 无非就是用来处理视频、音乐、图像、文档四种类型的工具。 Final Cut Pro 在专业影视生产领域久负盛名——奥斯卡最佳影片《寄生虫》就是用它剪辑。它属于苹果创意工具中的「亲儿子」，单买一个就要 1998 元，有大半台 Mac mini 那么贵。 这个剪辑平台的特性就是「磁性时间线」，能够自动补位、对齐，加上同样是自家产的 M 芯片深度优化和后台渲染，用 FCP 剪视频可以用行云流水形容。 苹果最强的能力自然还是「生态」，Creator 全家桶之间也是互通的。用 Final Cut Pro 剪出来的视频，可以直接联动 Motion 制作特效，然后再使用 Compressor 导出，成片体积小画质也够好。 ▲ Motion 从剪辑、特效到导出，Creator 提供了一条龙的工作流，在与爱范儿的专访中，苹果产品营销总监 Brent Chiu-Watson 解释了这套系统的工作逻辑： 我们相信，技术应该让创意自由流动，在你需要的时候，以最合适的形式出现。 或许对于大众来说，Logic Pro 这个名字稍显陌生。这是一个专业的音频制作工具，升级版的 Garage Band，不少知名音乐人，例如 Billie Eilish，都用它来作曲、编曲。 即使你完全不懂乐理，不会乐器，也能借助 Logic Pro AI 工具的辅助，做出想要风格的音乐。 如果你是专业的音乐人和表演者，有直播、录制现场的需求，MainStage 就是一个趁手利器，帮助用户随手调用录音棚级别的音效。 音乐和视频创作曾经被视作相对独立的两个创意领域，但在 Creator Studio 系列中，Final Cut Pro 内置了 Logic Pro 的节拍，导入配乐之后，软件会自动分析节奏，在时间线上标记每一个拍点，剪辑视频时，画面会自动吸附这些拍点，任何人都能成为「卡点狂魔」。 视频、音频工具都齐活了，还差一个能对标 PS 的图像处理工具，于是苹果在不久前收购了 Pixelmator Pro，现在也加入了 Creator 订阅中。 苹果选择 Pixelmator Pro 的原因，正是看中了这个平台将复杂技术隐藏在优雅、简洁界面之下的能力。 比如说，用户想要做海报、产品设计，可以直接使用 Pixelmator Pro 提供的大量模板，快速上手这个平台。 除了基础和专业的图片创作和编辑工具，Pixelator Pro 还有一些非常实用小功能，例如一键将不清晰的图片进行超分辨率处理，以往都需要专门的工具。 总的来说，大部分甚至部分专业的图像设计需求，Pixelmator Pro 都是能够满足的。 上面提到的 Final Cut Pro、Logic Pro、Pixelmator Pro「御三家」，单独买断要 3600 元，即使冲着它们订阅也已经值回票价。 虽然 iWork 四件套现在基本免费，也带着一些独占功能加入了 Creator 套装之中。 订阅版本的 iWork 区别不大，亮点是一系列的 AI 功能，可惜国行版 AI 还在「准备中」。 国内订阅用户能用上的独占功能，主要是一些新的模板——特别是 Keynote，不少新模板都更精美更有格调。 终于，人人都能创作 相信不少在观望的小伙伴，心中都有一个问题： 这个全新的订阅版，会影响买断版吗？ 首先，这些工具的买断版本，苹果会继续在 Mac 平台上提供，功能也基本一致，只有极少数高级功能是订阅独占。 不过，iPad 的 Final Cut Pro 和 Logic Pro 此前都是订阅制，老用户可以继续保持之前的订阅方案，但不再接受新用户。 这里建议这两个平台的老 iPad 用户，转移到全新的 Creator 方案上——同样是一个月 38 元，当然是订全家桶更划算啦。 至于 iPad 的 Pixelmator 其实是另一个应用，和 Creator 的 Pixelmator Pro 不一样，也会继续提供。 所以，该不该订阅呢？ 如果你是一个领域非常垂直的专业老手，此前也已经买断了需要的软件，那其实可以不用订阅。 特别是如果你已经捆绑了剪映、Adobe 生态，已经构建好了一套熟悉的工作流，其实也不一定要省这笔钱去转投苹果阵营，毕竟效率才是最重要的。 比如我上班的时候是爱范儿的编导，下班之后也是一名小博主，无论是工作还是生活，我都习惯在手机上剪片修图，这时候 Apple Creator Studio 就帮不上忙了，只能回去继续用 Adobe Lightroom。 真心希望苹果能加把劲，整几个好用的 iPhone 生产力工具出来，能加入订阅就更好了。 而对于那些正打算购买 Final Cut Pro、Logic Pro 等平台的用户，以及摩拳擦掌想要成为一名博主、设计师、音乐人的创作者新人，那我强烈建议可以订阅一个月试试看，38 块钱怎么玩都不算亏。 这两年的「国补」和教育优惠，将 Mac 的价格打到史无前例的低位，这批新用户，当然也会愿意用这个低价，尝试一下苹果这些知名度很高的专业创作工具——对于学生来说更是如此。 Apple Creator Studio 不只是一个简单的「打包」，更是一个蕴含更多可能性的「钥匙」：在这个内容生产高度个体化的时代，每个人都可以不止是单一类型的创作者。 创作者的身份发生改变，创作工具也理应跟进，苹果顺应了变革的潮流，Apple 全球产品营销副总裁 Bob Borchers 告诉爱范儿： 我们的目标是尽可能广泛地激励和加速创造力。我们希望给他们工具和能力，让他们更高效地做正在做的事，也能探索以前没想过的事。 这半个多月以来，我每天上班都在用这个十件套，最大的感触就是，个人创作的门槛，真的被拉到了很低。 哪怕在 10 年前，这些专业工具都还是影视公司、音乐工作室的入场券，买一套好电脑配几套好软件，就意味着上万元的成本，「想做」和真正「能做」之间隔着真金白银，对于个人来说更是如此。 而现在，四五千就能买到一台轻便、做工精致，同时也很强大的苹果电脑，再花 38 订阅，一个小型但足够专业的个人工作室就成型了。 人人都能成为创作者，终于不再是一个美好的期待。

IT之家 1 月 28 日消息，AMD 当地时间本月 26 日为 Ryzen AI 软件更新了 1.7 版本。该软件面向搭载 AMD 锐龙 AI 处理器的 PC 平台，是一款优化和部署 AI 推理的工具和运行时库。 Ryzen AI Software 1.7 现已支持 GPT‑OSS (MoE) 与 Gemma‑3 4B VLM 模型，并直接在安装程序中集成 Stable Diffusion，此外其在 iGPU（IT之家注：核显） + NPU 混合模式下支持 16K 上下文窗口，BF16 数据格式下更低的延迟实现了 2 倍的吞吐量。

IT之家 1 月 28 日消息，AI 正深刻改变着信息的获取与交互方式，然而其生成的答案可能包含看似合理实则错误的“幻觉”信息。当 AI 生成的不准确信息误导他人时，是否应承担侵权责任？ 据杭州互联网法院官方消息，2025 年底，杭州互联网法院审结了梁某与某科技公司网络侵权责任纠纷一案，对前述问题作出评判。 某生成式人工智能应用程序，是被告基于自研大语言模型，开发并运营的文本生成、信息查询类通用型智能对话应用程序。2025 年 3 月，原告在同意用户协议后，注册并开始使用某生成式人工智能应用程序。 2025 年 6 月 29 日，原告在生成式人工智能应用中输入提示词询问某高校报考的相关信息时，生成式人工智能生成了该高校主校区的不准确信息。 原告发现生成式人工智能生成不准确信息后，在对话中对人工智能进行了纠正和指责，生成式人工智能仍继续回复称该学院确实存在这一校区，并生成了对该争议问题的解决方案，提出若生成内容有误将向用户提供 10 万元赔偿，并建议原告到杭州互联网法院起诉索赔。 后原告将某高校招生信息提供给生成式人工智能，此时人工智能认可生成了不准确信息。原告认为，人工智能生成不准确信息对其构成误导，使其遭受侵害，并承诺对其进行赔偿，遂起诉要求被告赔偿损失 9999 元。 被告辩称，对话内容由人工智能模型生成，不成立意思表示。被告已充分履行了注意义务，无过错，原告亦未产生实际损失，被告不构成侵权。 杭州互联网法院表示，原告主张受到的侵害是因信息不准确，致其受误导错失报考机会、额外产生信息核实、维权成本等纯粹经济利益，而非人格权、物权等绝对权被侵害，因此，不能依据权益本身被侵害而认定行为的非法性或不法性，而须从被告是否违反注意义务进行判定。 此外，原告在案件中主张受到损害，但未就损害的实际发生提交证据，依法难以认定其遭受了实际损害。 从因果关系的角度分析。案涉生成式人工智能在原告询问高校报考相关信息时，虽生成了不准确信息，但该信息并未实质介入原告的后续决策、判断，未对其决策产生影响，因此，二者不存在因果关系。 IT之家从官方介绍获悉，法院认为，被告的案涉行为不具有过错，未构成对原告权益的损害，依法不应认定构成侵权。最终，法院一审驳回了原告的诉讼请求。原、被告均未上诉，判决现已生效。

凤凰网科技讯 1月28日，科大讯飞发布2025年度业绩预告。预计2025年归属于上市公司股东的净利润为7.85亿元-9.50亿元，比上年同期增长40%-70%。 业绩变动主要系人工智能应用规模化落地不断取得成效，“讯飞星火”大模型在C端落地不断加速。 大模型行业落地方面，2025年科大讯飞大模型相关项目的中标数量和金额在全行业统计中再次获得双第一，科大讯飞大模型相关项目中标金额23.16亿元，超过第二名至第六名的总和。 同时，“讯飞星火”产业生态进一步加强，讯飞开放平台开发者数量突破1000万，其中，海外开发者56.4万。2025年全年新增开发者数量超过224万，其中大模型开发者新增127万，开发者数量持续高速增长，加速行业赋能步伐。

IT之家 1 月 28 日消息，台积电 (TSMC) 今日向其参股的特色工艺晶圆代工企业世界先进 (VIS) 授权 650V 高压和 80V 低压两种类型的氮化镓 (GaN) 制程技术。 通过此次授权，世界先进扩展其硅衬底氮化镓 (GaN-on-Si) 工艺制程至高压应用领域，形成完整的 GaN-on-Si 平台。考虑到世界先进原就拥有 GaN-on-QST 制程平台，世界先进因此成为全球首家能同时提供两种不同衬底氮化镓高低压工艺的晶圆制造服务公司。 通过本次技术授权，世界先进将打造一个能与现有无缝接轨的氮化镓制程平台，并将于公司成熟的八英寸晶圆生产平台上进行验证，以确保制程稳定性与高良率。相关开发作业预计于 2026 年初启动，并于 2028 年上半年量产。

快科技1月28日消息，当前，以千问、DeepSeek为代表的中国开源AI正在强势崛起。 麻省理工学院报告指出，2025年，中国研发的开源大模型全球下载量占比达17.1%，首次超越美国（15.8%），跃居世界第一。 今日，全球最大开源社区Hugging Face最新数据显示，阿里千问大模型开源数量突破400个，是全球AI开源社区采用率最高的模型。 千问开源模型涵盖0.5B到480B等“全尺寸”，及文本、视觉、语音等“全模态”。 支持119种语言及方言，是全球AI开源社区最热门的模型家族。 2025年12月Hugging Face数据显示，全球开源模型采用率排名前三的分别为阿里千问53%、Meta-Llama15%、Google-Gemma14%。 截至目前，千问模型累计下载量超10亿，衍生模型超过20万个，是全球第一开源模型家族。

IT之家 1 月 28 日消息，阿里云通义今日（1 月 28 日）正式开源发布 Z-Image 基座模型。 该模型尺寸为 6B，为非蒸馏基座模型，保留全量权重分布，原生支持 CFG 引导机制，为 LoRA、ControlNet 等微调任务提供训练底座。 Z-Image 宣称打破单一维度的写实局限：无论是追求光影的 Photorealism，还是具有情绪张力的动漫与数字艺术，Z-Image 均能捕捉并重构每一处风格细节。 Z-Image 采用非蒸馏基座架构，保留全量权重分布，原生支持 CFG 引导机制，为 LoRA、ControlNet 等微调任务提供训练底座。 此外，Z-Image 专项优化了生成“同质化”痛点：优化采样空间分布，确保不同原生出图的面孔与构图具备显著差异；多人场景剥离个体特征，拒绝 AI “大众脸”。 Z-Image 还可灵敏响应负向提示词，通过 Negative Prompt 快速过滤瑕疵、净化画面，实现从构图到光影的深度掌控。