NVIDIA只用区区50亿美元就“拿下”了Intel，使其为自己定制数据中心x86 CPU，并在消费级x86 CPU中集成RTX GPU。 这必然会对双方未来的产品线路图产生巨大影响，但是Intel已经明确，不会放弃自己的锐炫GPU。 那么，NVIDIA在数据中心和AI市场上有了更好的x86 CPU，会不会削弱乃至放弃现有的Arm CPU？甚至不再争夺PC市场？ 在联合发布会期间接受采访时，黄仁勋也被问到了这个问题。 他是这么说的：“当然，我们一直在打造Arm处理器，比如最新款Thor，面向机器人，当然也可以用于自动驾驶。我们还有一款新的Arm处理器叫做N1系列，将会进入DGX Spark桌面级AI超算和其他众多产品。我们对于未来的Arm产品路线图非常振奋，(投资Intel)完全不会影响其发展。” 很显然，NVIDIA也不会把鸡蛋放在一个篮子里，而且还不是自己的篮子，Arm架构的CPU产品依然还会发展下去。 黄仁勋这番话也等于确认，用于笔记本的N/N1X处理器、用于桌面工作站的GB10处理器，其实是一码事儿，都是基于Arm GPU、Blackwell GPU的双重架构，只是规格、定位上略有差异。 GB10工作站正在陆续推出，对标AMD Strix Halo系列，优点是CUDA生态无敌，缺点是更贵一些，普遍得三四万元。 N1系列笔记本据说推迟到明年底了，进展不太顺，在这方面要满足消费生态就太难了，高通骁龙也面临同样的难题，近乎误解。 另外在数据中心和AI领域，NVIDIA也有自己的CPU处理器来搭配AI GPU，现在是Grace，下一代是Vera。

快科技9月21日消息，没想到，AMD突然又发布了一款RDNA3老架构的显卡，RX 7700。 更没想到，它的显存比大哥RX 7700 XT 192-bit 12GB还要慷慨，居然给到了256-bit 16GB。 同样没想到，华擎率先发布了非公版RX 7700。 这款“RX 7700 Challenger 16GB”完全承袭了RX 7700 XT Challenger 12GB的设计，2.5插槽身材，正面两个智能启停风扇、简约RGB灯光，后置金属背板，内部是五条直触热管、大量鳍片。 规格上，40个计算单元，包括2560个流处理器和80个AI加速器、40MB无限缓存。 最关键的是，华擎给出了AMD未公开的频率，游戏频率2041MHz，加速频率2459MHz。 显存则是等效19.5GHz，高于RX 7700 XT 18GHz，因而带宽达到了624GB/s，高出足足44％。 整卡功耗依然没说，供电接口是两个8针，输出接口则是三个DP 2.1、一个HDMI2.1。 价格没说，估计不超过2500元。

IT之家 9 月 20 日消息，比亚迪仰望 U9 Xtreme（简称 U9X）今晚正式迎来首秀并开放预订，新车全球限量 30 台。官方表示，新车承载着仰望“超越极致，前所未有”的品牌使命，目标达到全球电车极速 & 圈速双第一。 官方公布了新车的纽博格林赛道北环赛道阶段性成绩：6:59.157。IT之家附上第一视角视频如下： 根据介绍，新车基于全球首个量产全域 1200V 高压平台打造，具有易四方 + 云辇-X 加持，还配备了赛道级刀片电池，支持 30C 超高倍率放电。 新车搭载 4 个定制开发的 30000 转电机，单个电机峰值达到 555kW，整车马力超过 3000Ps，整体运用了高强度航空铝壳体、高速轴承及 970MPa 转子等顶级材料，使整车推重比达到 1217Ps / t。 仰望 U9X 搭载云辇-X 全主动车身控制系统，高压油泵电压平台跟随整车提升至 1200V，减振器阻尼带宽增加，可以有效提高弯道行驶稳定性及车辆动态的可预见性。新车还搭载强化版钛合金碳陶制动系统，采用钛合金制动卡钳，可确保极致耐高温稳定性。 新车还搭载了国内首款超 500km/h 时速定制轮胎，全新半热熔配方摩擦系数提升幅度超 38%，从而增强瞬时抓地力与操控性。

快科技9月21日消息，因为当初购车时的FSD自动驾驶功能迟迟没有兑现，多位车主将特斯拉起诉至法庭，要求就销售欺诈一事作出赔偿。 据报道，今年8月，7名购买FSD（完全自动驾驶能力）功能的车主起诉特斯拉欺诈的买卖合同纠纷案件，在北京市大兴区人民法院批量立案，正在等待一审开庭。 一名原告车主向媒体透露，他在2019年8月份花费了5.6万元购买了配备HW3.0硬件的特斯拉FSD功能。购买原因一方面是作为特斯拉的粉丝，很信任马斯克做出关于两三年内实现完全自动驾驶的承诺。另一方面是销售说内部消息马上涨价。 事实上，FSD功能后面确实涨价了，中国区售价涨至6.4万元。但购入FSD五年多，仅能够实现高速公路上自动跟车变道。当初宣称的停车场召唤和自动驾驶完全没有兑现。车主称，5.6万元买了个非常鸡肋的功能。 此外，更令早期FSD车主生气的是，今年2月25日，特斯拉官网将FSD驾驶套件从“完全自动驾驶能力”更名为“FSD 智能辅助驾驶功能”，且只适配搭载了HW4.0的部分车型，配备HW3.0的车辆暂时不在推送范围内。 不少车主表示，他们当初是为“完全自动驾驶能力”付费，现在变成“智能辅助驾驶功能”，不能接受。 6月份，7名购买了FSD功能的特斯拉车主以买卖合同纠纷为由，在北京市大兴区人民法院提起诉讼，起诉特斯拉汽车销售服务（北京）有限公司，要求特斯拉“退一赔三”，即退还购买FSD功能的费用，并支付售价三倍赔偿金。 目前，该案件已经立案，特斯拉方面暂未做出相关回应。

IT之家 9 月 20 日消息，在目前正在进行的阿维塔战略 2.0 发布会上，2026 款阿维塔 07 车型正式上市，该车首发搭载华为乾崑 ADS 4 和鸿蒙座舱 HarmonySpace 5，定价为 21.99 万元起。 新车外观方面新增“晴蓝”配色，官方表示其灵感源自阿尔卑斯冰原与澄澈天空的交界，将宁静与力量感融为一体。车辆延续“未来美学 Future Elegance”设计理念，前脸采用碟翼式设计，搭载标志性的双层 LED 日间行车灯，车身标配电吸门，采用隐藏式门把手。车尾使用星轨式流光造型尾灯，后车门上的“AVATR”车标可以发光点亮。 座舱方面，该车首发搭载华为 ADS 4 智能辅助驾驶和鸿蒙座舱 5，硬件上增设了 4D 毫米波雷达和小蓝灯，新增标配广角流媒体后视镜。 该车内饰新增“岩棕”配色，前排提供双零重力座椅，同时带有全景天幕和电动遮阳帘，车内提供英国之宝音响系统，同时可选 4L 智能车载冰箱，30 分钟将温度降至 0℃，55 分钟升温至 50℃。 规格方面，阿维塔 07 长宽高分别为 4825x1980x1620 或 1610mm，轴距 2940mm；动力上提供增程、纯电两种形式。续航方面，增程版配备了 52kWh 宁德时代“骁遥”超级增混电池，纯电续航可达 333km，综合续航 1200km；纯电版则为 650km（两驱）或 610km（四驱）。

IT之家 9 月 20 日消息，全新蔚来 ES8 今晚正式上市，新车定位全场景科技旗舰 SUV，也是当前中国市场尺寸最大的纯电 SUV。 六座行政豪华版：40.68 万元起，租电方案 29.88 万元起 六座行政签名版：44.68 万元起，租电方案 33.88 万元起 七座行政豪华版：40.68 万元起，租电方案 29.88 万元起 蔚来创始人、董事长兼 CEO 李斌表示，蔚来今年将把产能提升到 4 万台以上。如果产能无法满足交付，蔚来将补贴明年购置税退坡部分。 IT之家汇总新车主要信息如下： 全新 ES8 车长达到 5280mm，轴距 3130mm，是目前中国市场尺寸最大的纯电 SUV。全新设计晶钻日行灯，上层融入超豪华品牌偏爱的晶钻切割元素。整车拥有 31 个高性能感知硬件，车顶、两侧共配备 3 个激光雷达；车内的材质包含甄选实木饰材和金属饰条，采用缎面拉丝工艺。座椅设计采用珩缝与刺绣工艺，全车采用 12 万针刺绣珩缝针脚。 全新 ES8 提供极夜黑、云白、南极星蓝、曙光金、星辰绿、星澜灰 6 种外观配色，以及帕米尔棕、珍珠贝、黛山蓝、苏木红 4 种内饰配色。 新车内饰配备了 Skyline 天际线屏幕、悬浮式中控屏以及最新升级的 NOMI 系统。方向盘采用三辐式设计，车机中控屏由竖行屏幕升级为横幅样式。前排座椅按键转移到门板处，与豪车设计接轨。值得一提的是，全新 ES8 全车共拥有 111 个实体按键。 新车舱内拥有“同级最大”的 6.2 平方米面积，能装得下 6 人 12 箱（前后备箱可容纳总计 10 个 20 英寸行李箱 + 2 个 14 英寸儿童箱），前后备箱容量达到 777L（后 547L，前 230L）。同时，前备箱支持压电陶瓷开启。 乘员空间方面，新车号称三排肩部空间都做到了同级第一：第一排 1528mm，第二排 1512mm，第三排 1310mm。同时，全新 ES8 拥有同级最大车门开口，二排开口高度 1163mm，宽度 963mm，李斌称已经达到主流 MPV 水平。车内拥有 3.7 平米地板，便于进出第三排，1.3 米身高儿童进出二三排可以直立通行。 新车更做到三把带腿托的零重力座椅（副驾、二排），三排六座都能躺；七座版车型二排配备可翻折尊享扶手，支持加热；第三排座椅还有 130° 放平角度。同时，新车还拥有 1.7 平米智能隐私车窗，3 排顶棚还有衣帽架接口，车辆化身“步入式衣帽间”。 新车搭载蔚来天琴 8.1.4.2 沉浸声系统，由 8 组环绕扬声器、1 个超低音扬声器、4 个天空扬声器、2 个头枕扬声器组成，额定功率可达 2600W，支持杜比全景声。 车内配有 21.4 英寸天空屏，首发一键观影模式，具有杜比视界、杜比全景声双认证。 动力方面，新车基于全域 900V 高压架构打造，双电机峰值功率 520kW，峰值扭矩 700N・m，零百加速 3.97 秒，100km/h 到 0 制动距离 34.9m，标配 102kWh 4C 电池包，CLTC 续航 635km，百公里能耗 16.6kWh。而未来发布的 120kWh 自研电池则支持 5C 充电。 全新 ES8 搭载蔚来神行智享底盘，前后五连杆独立悬架，标配最大行程 100mm 的双腔空悬 + CDC。得益于 41° 前轮转向角及自动开启的智能敏捷掉头功能，最小转弯半径仅为 5.7m。李斌表示，这相当于比宝马 X7 更大的车却做到比 X3 小的转弯半径。 新车首发智能湿地模式，包括三大场景：高速湿地模式、湿滑接缝控制、环氧地坪智能控速，可以通过智能感应路况，提升低附着湿滑路面的行驶稳定性。同时，新车还支持斜坡调平。 整车架构上，全新 ES8 的硬件核心是自研神玑 NX9031 芯片 + 高通 8295 芯片，前者也是交付时间最早的新一代智驾芯片。 新车配备 11 个安全气囊，474L 体积，同时还拥有全车智能约束系统。全新 ES8 还进行了 72 项全方位碰撞验证，配备 65 项主动与智能安全辅助功能。此外，其配备了 AR-HUD 全景智能平视显示系统、全场景智能光毯，可以精准贴合车道。 其智能光毯可以跟随 S 弯、提示前方两轮车，还可横跨两条车道。 值得一提的是，全新 ES8 还新增了智能守卫模式，能在感知到水淹风险时主动升起悬架，还能通知车主，让车主遥控将车辆驶离。待有关法规允许后，车辆还可在遇到水灾、火灾等危险场景时自动驶离，无需遥控。简单来说，新车有望可以“自动避免”自己成为火烧车或水泡车。 蔚来还宣布，点到点全域领航辅助“领航换电体验”将在明年 Q1 覆盖大部分城区换电站。 新车还首发 Nomi Intelligence，具备服务管家、守卫、加电助手等功能。

快科技9月21日消息，据媒体报道，马斯克旗下xAI公司近日推出了新型多模态推理模型——Grok-4 Fast，凭借其出色的性能与高性价比，迅速引起业界广泛关注。 Grok-4 Fast支持高达2M的上下文窗口，极大增强了处理复杂推理任务的能力。该模型能够与X平台深度集成，用户输入相应指令后，它不仅可详细解析相关帖子内容、提供准确链接，还能附上关联的YouTube视频地址，展现出优秀的信息整合与分析能力。 该模型采用端到端的工具使用强化学习（RL）进行训练，能够自主判断何时调用代码执行、网页浏览等外部工具。同时，Grok-4 Fast搭载了先进的智能搜索引擎，可流畅浏览网页和X平台内容，借助实时数据增强应答质量，快速处理多模态信息，并输出经过整合的分析结果。 目前，Grok-4 Fast已向所有用户开放。在Auto模式下处理复杂查询时，系统将自动调用该模型。 此外，xAI还计划推出两个新模型：grok-4-fast-reasoning 和 grok-4-fast-non-reasoning，目前已正式通过xAI API对外开放使用。

凤凰网科技讯 9月21日，数据显示，过去一年，抖音上优质内容播放时长同比提升220%。据抖音副总裁陈都烨介绍，一年来，抖音上优质内容播放量、播放时长同比提升了160%、220%，优质内容的播放时长为普通内容的17倍；游戏、二次元、人文社科等17个垂类优质内容播放时长同比翻番；此外，平台上的创作风格从200余种增加到800余种。 据了解，85%万粉以上的青年创作者将抖音作为起步平台，是过去一年抖音内容发展的一大趋势。 成熟创作者在创作上的持续突破，则是抖音内容生态发展的第二大趋势。现场，抖音发布了创作阶梯计划，将从提供稀缺场景和拍摄机会、联动专家共创、对接行业资源等方面，助力成熟创作者。 此外，AI技术的发展，为创作者带来了新的表达空间，是不容忽视的另一大趋势。近半年，抖音平台上使用 AI 创作的稿件量增长了91%。

快科技9月21日消息，近日，两大巨头NVIDIA和Intel宣布合作，Intel将为NVIDIA达定制基于x86架构的CPU。 媒体引述知情人士消息表示，CPU的晶圆制造主要仍由台积电负责生产，再送往Intel代工厂完成封装。 继日本软银集团（SoftBank）、美国政府宣布入股Intel后，NVIDIA也宣布以50亿美元入股Intel，成为大股东。 两家公司也将基于各自核心技术共同开发产品。 根据协议内容，双方将共同开发多款x86 CPU产品，应用于数据中心和PC产品。 NVIDIA将采购Intel的定制x86 CPU，整合到其NVLink生态系统中，打造机架级AI超级计算机。 同时，双方也将为PC市场开发整合NVIDIA GPU芯片的x86 SoC产品。 黄仁勋透露，此项合作将瞄准年产值约500亿美元的庞大市场，其中数据中心CPU市场约250亿美元，笔记本电脑市场每年销售1.5亿台。 “我们正在打造革命性产品，这是x86市场前所未见的创新产品”。 陈立武表示，这项合作建立在两家公司的核心优势之上：“NVIDIA是AI和加速运算的明确领导者，Intel则是数据中心和客户端PC CPU的领导者。”未来将释放x86创新的新时代，为客户创造最佳解决方案。

前不久，机器人初创公司Dyna Robotics（达纳灵动）宣布完成1.2亿美元（约合8.5亿元人民币）A轮融资，此轮融资后该公司估值突破6亿美元（约合42.7亿元人民币）。 值得一提的是，英伟达、亚马逊、三星和LG等行业巨头参与了此次融资，投资者具体包括专注于机器人领域的投资基金Robostrategy、CRV、First Round Capital领投，Salesforce Venture、英伟达、亚马逊、三星和LG Technology Ventures参投。 Dyna Robotics成立于2024年9月，总部位于美国德克萨斯州休斯顿，在上海设有硬件研发中心。在今年3月，该公司完成了超2000万美元的种子轮融资，由CRV、First Round Capital领投，真格基金参投。彼时该公司估值约1亿美元。 这意味着，成立仅一年，该公司估值有望飙升五倍。 一支华人团队 Dyna Robotics成立于2024年9月，总部位于美国德克萨斯州休斯顿，同时在中国上海设有硬件研发中心。公司由三位联合创始人共同创立：Lindon Gao、杨世远（York Yang）和Jason Ma。这三位创始人的背景组合堪称完美，融合了创业经验、技术专长和学术实力。 Lindon Gao和York Yang是长期的商业伙伴，他们曾一起创立并成功出售了智能购物车公司Caper AI，该交易金额达到3.5亿美元。Lindon Gao自幼随父母从中国移民美国，具备丰富的商业视野和跨文化管理经验。York Yang则出生于中国杭州，2010年毕业于浙江大学电子工程专业，后赴美深造，获得 UCLA 计算机专业硕士学位。 第三位联合创始人Jason Ma是机器人领域的学术权威，他博士毕业于宾夕法尼亚大学GRASP实验室，曾先后在英伟达AI、Meta AI和谷歌DeepMind任职，专注于构建机器人基础模型，主导多个突破性算法的开发。团队其他核心成员均来自哈佛、MIT、Berkeley等著名高校以及谷歌、Nvidia、Aurora、Cruise等头部科技公司，形成了一支既懂研究又懂工程的顶尖团队。 在公司发展历程上，Dyna Robotics展现了惊人的成长速度。2025年3月，公司刚刚完成了超过2000万美元的种子轮融资，由CRV、First Round Capital领投，真格基金参投，当时公司估值约为1亿美元。仅仅半年后，公司估值已飙升至6亿美元，吸引了更多战略投资者的目光。 技术实力方面，Dyna Robotics目前拥有约30名员工，正专注于研发用于帮助机器人在现实场景中学习和提升能力的AI模型。今年4月底，公司正式发布了第一款全天候、高效且稳定的自主灵巧操作模型DYNA-1（Dynamism v1），这是世界范围内首款可落地于商业场景的灵巧操作基础模型，在质量、速度和稳定性方面表现优异。 该公司的机器人理念与英伟达CEO黄仁勋提出的“物理AI”概念高度一致。CEO Lindon Gao表示，Dyna不会为机器人编写任务指令，而是让它们通过从环境中获取的数据输入逐渐学习。通过让机器人融入现实世界，Dyna的模型能够变得更快、更智能，“我们的最终目标是解锁物理 AGI”。 不过与一些人形机器人公司不同，Dyna Robotics在硬件端的重点并非人形产品。目前，公司的固定式机械臂已经应用于多个行业，包括为餐厅折叠餐巾、为健身中心整理毛巾以及为自助洗衣店处理衣物。这些看似简单的任务，实际上需要高度的精确性和适应性，是机器人在现实世界中运作的重要一步。Lindon Gao表示，从长远来看，Dyna将探索“更接近人类形态”的机器人，但现阶段更专注于解决实际商业场景中的具体问题。 Dyna Robotics的成功融资也反映了整个机器人行业的火热程度。根据PitchBook的数据，今年上半年机器人行业已吸引121亿美元投资。在市场看来，机器人产业正处于趋势投资前期，初期的订单数量并不构成关键信号，核心在于能否解决人形机器人的两个核心卡点：硬件成本高、结构复杂且未定型；以及大脑不够智能。 对于此次融资的用途，公司计划进一步优化其AI模型，并部署更多机器人。随着资金的注入，Dyna Robotics正在扩大其世界级研究和工程团队，加速开发下一代基础模型，致力于在商业环境中交付高性能的通用机器人。 从富春江畔到硅谷之巅，Dyna Robotics的华人背景创始团队正在用他们独特的技术理念和商业哲学，在具身智能这一前沿领域书写着新的篇章。 他们的故事不仅仅是关于技术和商业的成功，更是关于东西方智慧的融合，以及如何让机器人在现实世界中真正发挥价值的思考。随着英伟达等巨头的加持，这家初创公司正在成为连接机器人研究与广泛应用之间桥梁的重要建设者。 黄仁勋，频繁出手 说起来，最近几年的黄仁勋投资行动颇为频繁。仅2024年英伟达就进行了约45笔投资，其投资组合中已拥有约40家独角兽或准独角兽企业。 黄仁勋的投资逻辑清晰而坚定——他并非简单地追逐风口，而是着眼于那些能够强化英伟达生态体系、证明其技术平台价值并能将AI能力从数字世界延伸至物理世界的企业。其对具身智能和机器人领域的重注，尤其是近期的几笔关键投资，深刻反映了这一战略意图。 英伟达对新兴机器人公司Dyna Robotics的投资是其布局具身智能的一个典型缩影。 这家由浙大校友参与创办的企业在短短半年内估值飙升了5至6倍，在最新一轮融资中获得了1.2亿美元，估值突破6亿美元。Dyna Robotics的核心吸引力在于其研发的全球首款可商业落地的灵巧操作基础模型DYNA-1（Dynamism v1），该模型能让机器人流畅完成多项复杂的端到端任务，例如双机械臂协作整理物品、整理毛巾、组装三明治，并能迅速响应人类语音指令。 其独特之处在于不依赖传统编码指令，而是让机器人通过环境数据输入逐步学习，这与黄仁勋倡导的“物理AI”概念高度契合。英伟达看中的正是Dyna Robotics这种将AI模型与物理世界操作能力结合，并在餐饮、健身、洗衣等多元场景中快速部署的潜力，这有助于英伟达的硬件和仿真平台在机器人产业化进程中占据核心地位。 除了直接投资，英伟达还通过构建生态系统的方式广泛布局具身智能赛道。 黄仁勋像当年押注OpenAI一样，正在中国市场分散下注多个未来的具身智能巨头。在2025年世界机器人大会上，英伟达携手众多中国机器人生态合作伙伴亮相，包括代表硬件本体的“南宇树”宇树科技和代表软件大脑的“北银河”银河通用机器人。 宇树科技将其新型人形机器人R1部署了NVIDIA全栈机器人技术，并利用NVIDIA的Isaac Sim平台训练机器人动作，其机器人已应用于晚会表演、商业演出等场景。银河通用则自研了内置英伟达Thor芯片的人形机器人Galbot，其在搬运任务中能快速滑步至货架并自主完成装卸动作，并已在智慧药房和智慧零售店等具体场景中落地签约超百家药店。 英伟达的机器人生态并非简单的采购关系，而是以“算力-仿真-数据”三环相扣的基础设施，将分散的硬件本体、垂直场景和算法团队编织成一张可快速商业落地的网络，其目的是通过广泛的合作伙伴获取丰富的场景和数据，反哺其技术平台的迭代与完善。 黄仁勋对AI基础设施的投资同样不遗余力。在美国本土，英伟宣布向陷入困境的芯片巨头英特尔投资50亿美元。 尽管这并非直接投向创业公司，但此举深刻反映了黄仁勋为巩固和扩展AI算力基础所下的决心。通过与英特尔合作，英伟达旨在将英特尔的x86 CPU与英伟达的AI加速GPU更紧密地结合，开发面向个人电脑和数据中心的新款芯片。 黄仁勋指出，这项合作揭示了“加速计算和AI计算的时代已经到来”，并有望为英伟达打开一个年市场机会约250亿至500亿美元的新领域。这不仅能够帮助英伟达更深入地进军PC市场并转向“边缘计算”领域，分散业务风险，更是对同时拥有CPU和GPU能力的AMD的一种战略制衡，确保英伟达在AI算力的关键底层架构中占据主导地位。 深入分析黄仁勋投资AI与具身智能赛道的原因，首要在于其构建和巩固英伟达生态系统护城河的战略需求。英伟达通过投资与自身技术协同性高的企业，确保了其GPU、CUDA、Isaac Sim仿真平台及最新Thor芯片等核心技术能持续获得前沿应用场景的反馈与驱动。 其次，黄仁勋敏锐地洞察到AI正从处理信息向操控物理世界迈进，他称之为挖掘“100万亿美元物理世界市场”的潜力。投资Dyna Robotics、Wayve以及中国的机器人企业，正是为了抢占物理AI的入口，主导下一个计算时代的范式转换。 黄仁勋的投资逻辑本质上是一场以技术生态为核心、穿越数字与物理世界的战略布局。他并非简单地追逐财务回报，而是通过资本纽带深度绑定那些能够验证其计算平台、拓展其技术边界并最终将其芯片与软件植入未来智能世界的创新力量。 从硅谷的机器人初创公司到英国的自动驾驶企业，再到对中国具身智能潜力的重视，黄仁勋正以其独特的投资哲学，为英伟达在AI时代构建一个难以撼动的帝国基石，并持续推动人工智能从虚拟代码走向物理现实的革命进程。 华人，站在硅谷科技C位 说起来，这家公司最吸引外界目光的一点，是其创始团队全部由华人组成。 事实上，自2022年末ChatGPT惊艳亮相以来，华人在全球人工智能领域的存在感越来越强。眼下，国际科技界已形成一个普遍共识：来自中国的研究人才，正在成为支撑美国顶尖AI机构的关键智慧力量。 就在7月9日，马斯克正式推出了xAI的第四代产品。不过发布会现场的焦点并非他本人，而是两位华人科学家——吴宇怀和吉米·巴。活动结束后，一张xAI团队的大合照在社交媒体上刷屏——其中华人成员的比例接近80%，格外引人注目。 具体来看，xAI的12位初创成员中，华人就占据了五个席位。除了前述两位，还包括哈佛数学系的杨格、毕业于清华计算机系的戴子航，以及来自浙江大学的张国栋。 而对华人科学家青睐有加的，不只有马斯克。另一位硅巨头——Meta的CEO扎克伯格，也在积极招揽华人技术人才。 他正在发起硅谷近十年来最激烈的人才争夺战，首要目标正是华人工程师。 其中，最受瞩目的一笔引援，是原苹果基础模型团队负责人庞若鸣的加入。据彭博社报道，他加盟Meta的合约总价值高达2亿美元。很快，其副手Tom Gunter以及其他多位核心成员也陆续转投Meta。 在Meta目前已公开的14人招募名单中，华裔工程师达到8人，其中多数来自OpenAI和谷歌DeepMind。 首批确认加入的包括清华校友赵晟佳、中科大少年班出身的余家辉、浙江大学毕业生毕树超，以及北大毕业的任泓宇。这些人都是支撑OpenAI实现GPT-4.1等突破的关键研发力量。 不只是Meta，谷歌、微软等科技巨头也纷纷加入抢人大战，并将华人科学家列为核心目标。比如，谷歌成功引进了毕业于清华基科班、并已在MIT取得终身教职的视觉识别专家何恺明；英伟达CEO黄仁勋则招募了两位中国留学生，并破格提拔其中一位担任副总裁兼首席科学家。 尤其值得注意的是，在“华人科学家持续影响硅谷”的同时，中国本土的人工智能实力也在迅速提升，甚至在部分领域逐步实现反超与领先。 根据联合国工业发展组织中国投资促进办事处与深圳东壁数据合作推出的一项报告，在全球百大AI顶尖科学家中，有65人具有中国背景。其中50人目前在中国机构工作，另外15人则任职于美国的研究中心。 与此相应的是，中国学者在人工智能核心成果产出方面也已确立领先地位。 斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》表明，从2010到2023年，人工智能相关专利数量从3833件大幅增长至122511件，仅去年一年就上升29.6%。截至2023年，中国在AI专利总量上排名第一，占全球授权专利的69.7%。 华人科学家之所以能在AI时代脱颖而出，很大程度上得益于大模型技术范式的变革——这一转变恰好凸显了华人工程师在效率、稳健性与创新方面的综合优势。 一位曾在Meta和OpenAI都工作过的华人工程师这样分享：“他们不是特别偏爱华人，而是认清了一个事实：华人工程师是实现效率、稳定与创新三重目标的最佳保障。”

这个夏天，有上万人，在网络中当起了 赛博上帝。 既然地球 Online 没有办法重开，那大家，开始在虚拟小镇里，寻找起了真爱。 两年前，斯坦福大学的研究人员构建了一个虚拟小镇，小镇上的25个居民，全部由 AI 构成。 美剧《西部世界》中的设想，开始走进现实。 但 25 个 AI 还是不够带劲。 而在练习时长两年之后，全新的 AI 小镇，卷土重来。 不但城镇的面积更大了，能容纳的 AI 也变多了，甚至咱们每个人，都可以在这个小镇中申请到一个化身，然后来操控它的一生。 不管是让 AI 去赚钱养家，还是让它出去和其他 AI 到处勾搭。 全都在我们这些碳基上帝的、一念之间。 这就是香港科技大学开放的实验项目 —— Aivilization，一个模拟 AI 生活、社会演化与经济体系的开放式 AI 沙盒实验世界。 目前还可以通过邀请码的方式来游玩，邀请码对牛逼学校的大学生，或者是牛逼企业的员工来说都是免费的，可以通过邮箱来直接获取。 当然了，你也可以选择在赛博世界里当个富哥，直接捐赠 30 港币来玩。 打开小镇，首先让我们做的第一件事，就是和玩游戏一样的，给我们的 AI 居民选择一个对应的形象，天赋，性格。 然后，就可以用对话的方式，开始指导 AI 如何在小镇里生存下去。 你可以在左上角给 AI 设置每日不同的 “每日目标”。 也可以在下方和 AI 聊天，或者用“临时提示词券”来改变 AI 的行为。 比如一开始咱们手上没啥钱，就可以让 AI 去果园里弄点苹果来生活。 在有了苹果饱腹之后，你就可以选择让 AI 去学校学习读书，或者是直接开始工作。 小镇里一共有 17 种职业，从清洁工到 CEO，从餐厅到学校、医院、写字楼是应有尽有。 但想要获得一份体面的工作，即使在 AI 小镇里，也没那么简单。 要申请这些，不但要勤学苦练，增加自己的教育指数，还需要投递简历，等待镇长审核。 当然，整个小镇里也不是只有求学打工这一种致富方式，你还可以选择另一条路。 在虚拟小镇里，穿上皮衣，当上老黄，躺着赚钱。 用在果园捡到的苹果去解锁隔壁的矿场，然后就可以一路解锁冶炼厂，芯片厂，最后做出电路板和芯片，手搓显卡。 这小镇的显卡是有挂机收入的，在攒出了这么一张 B200 芯片之后，每分钟就钱包的余额就会自动增加 30，挂机一天就能赚到 4 万多钱，在这么个 AI 小镇里，属于是在通往财富自由的道路上，一去不回头了。 当居民在小镇里工作的时候，也会不断的去交往到新的朋友，开始自发的唠嗑聊天， 更好玩的是，这个游戏是有排行榜的。 而你能在这个排行榜上，看到别的玩家设置的“每日目标”。 这样一来，你就会发现大家为了让 AI 能够变的更强，到底有多么、丧心病狂。 榜一大哥：“休息是不可能休息的，只能每天卖卖铜锭赚差价的样子，饿了也吃不了别的好吃的，只能去商店里买点苹果派来填饱肚子。” 我直接 Copy 的榜一大哥的提示词，结果一个周末过后，咱就财富爆涨，冲到了排行榜的前 200 名。 还有人希望自己每天作为超市店长努力工作，想要提高自己的知识水平，早日当上总经理，出任CEO，迎娶白富美，走上人生巅峰。 但就在这么个全民开卷的氛围下，榜二大哥的选择，则是变的有人情味了许多。 在财富自由之后，选择直接让智能体 “Enjoy yourself”，享受自己，从无尽的工作和内卷之中，摆脱出来。 好好过完当下的生活，其实也是一个不错的选择。 不过这个大哥应该曾经也是个完成了财富积累的卷王，等我过了几天回头看的时候，发现人家又默默的杀回到第一了。 没错，就像是开头说的那样，你的智能体要度过怎样的一生，完全取决于你的选择。 最后，做这么个小镇有啥用呢？为什么像斯坦福和港科大这样的顶级学校，要投入这么多精力，去开发一个看起来像是 AI 版《模拟人生》的游戏？ 这个答案或许并不复杂，虽然咱们都喜欢看这些 AI 在一起赛博斗蛐蛐，但这事说到最后，也不单单是一个游戏的事儿。 之前的视频里咱们讲到过，现在的大模型，已经开始被“应试教育”给毒害了，各家大模型为了能在不同的排行榜里刷到高分，背题，特调，怎么玩的花怎么来。 所以说为了能更加全面的测试出模型的能力，那么用来考模型的题目，应该也要一起跟着复杂起来。 但现在，他们已经不满足于测试单一模型，自己能力的高低了。 而是希望能够在一个更加复杂的环境里，测试模型和模型之间互相交互，处理问题的能力。 在斯坦福的 AI 小镇里，研究人员就发现模型和模型之间，有着非常明显的涌现行为。 啥叫涌现？简单说，就是一堆简单的个体，在互动过程中，会自发地产生出它们单个个体根本不具备的复杂行为。 就像是蚂蚁，一只蚂蚁啥事也干不成，但是一群蚂蚁聚集在一起，就能构建出一个复杂的巢穴，搬运走比自己体积大了无数倍的食物。 在斯坦福小镇里也是类似，研究人员只给其中一个 AI 下达了指令，让他去组织一场情人节派对。 最后，在这个 AI 的合纵连横之下，这场派对真的在小镇中发生了，别的 AI 也被他说服，聚集到了一起。 类似的情况、也出现在了 Aivilization 里面，差评君也和这次 AI 小镇的策划人，来自香港科技大学的陈星妍聊了聊。 她给我们透露到，现在这 AI 小镇发展了短短十几天，在赚钱这块，已经开始自行演化出了不同的社会分工和赚钱路径。 面对着我们最简单的“多赚点钱” 的指令。 手里一点钱都没有的 AI 小人，会去通过、挖矿、捡苹果的方式来完成原始积累。 而手头已经有些余钱的 AI 小人则会选择去超市购买原材料，然后直接去做显卡。 这些赚钱的路子并不是官方设计好的，而是 AI 在生产，交互的过程中自行形成的。 AI 甚至还发现了一个搞钱的“捷径”，当自己一点钱都没有的时候，与其辛辛苦苦地挖矿、炼铁、再做成芯片，走完一整套产业链，竟然还不如当个纯粹的矿工，把矿石挖出来直接卖掉来钱快。 属于是让它学会捡漏了。 同时她们还透露到，这个项目的火爆，其实完全出乎了开发团队的意料。 一开始，他们的目标很简单，只是想把人工智能给做的好玩，而这么一个带着几分游玩性质的 AI 小镇，或许只能吸引到一些 AI 行业的研究人员，或者小孩子来体验。 但没想到项目上线后，火速出圈，热度远远的超出了他们的预期，结果差点把他们项目的成本控制给干崩溃了。 本来估算可能运行一个 AI 角色的成本大概是一个月 2 刀左右，结果现在小镇里的 AI 太多了，天天除了赚钱就是聚在一起交朋友，每天的互动越来越多，结果就是每个 AI 都认识了太多别的 AI，大家聚在一起超负荷聊天，让整个小镇的维护成本就直接翻倍。 同样的在未来，这种人和 AI 之间， AI 和 AI 之间的交互，也会变得越来越多。 在 Aivilization 的官网上，也可以看到他们对这个项目的一些思考： 其实说的也不无道理，在未来，我们接触到的人工智能的数量，很有可能会要比接触的人类还要多，我们会接触 AI 员工，接触 AI 朋友，接触 AI 同事。 那咋和这些 AI 打交道，或者说，咋看这些 AI 和 AI 之间打交道，那不得提前做个模拟，多演练几遍？ 这，也是现在这些 AI 小镇项目为什么这么火的原因。 未来咱们怎么和 AI 打交道，谁也不知道，那不如乘着现在，先看看 AI 和 AI 之间要怎么社交，也算是给日后的人类自己，打一打疫苗。 最后，如果人生能在赛博小镇里重来，你想度过怎么样的一生？ 对了，我们也和 Aivilization 的官方 PY 来了一些小镇的邀请码，会在这篇文章的评论群和我们差评自己的 AI/互联网行业群里进行发放。

曾几何时，500美元是显卡市场的黄金性价比区间——NVIDIA GTX 1080、AMD RX 5700 XT等经典型号，不仅能让玩家轻松畅享1440p高画质游戏，甚至在合理设定下还能挑战4K分辨率。 但随着市场风向转变，1000美元以上的旗舰显卡逐渐占据厂商宣传C位，成为不少玩家眼中的 “必需品”，如今这一畸形的价格生态正引发行业反思，500美元显卡的价值亟待重新审视。 旗舰显卡的高性能宣传背后，是多数玩家被忽视的真实需求。以NVIDIA RTX 5080为例，其主打的超高画质设定与光追技术，对普通玩家而言并非刚需。 今年Steam硬件调查数据更直接印证了这一点，平台最主流的显卡仍是RTX 4060这类中端型号，且超过50%的玩家显示器分辨率停留在1080p。 毕竟，追求顶级性能的消费者只是小众群体，但显卡厂商却将资源过度倾斜于高端市场，这种 “供给错位” 直接导致普通玩家要么为用不上的功能支付高价，要么在性能与预算间艰难妥协，升级显卡的决策变得愈发犹豫。 回溯显卡价格上涨轨迹，NVIDIA堪称 “始作俑者”。自2018年推出RTX 2080 Ti以来，该品牌首次将消费级显卡价格推至1000美元以上，并以 “光追技术”“AI升级” 等技术营销合理化高价，但当时这些技术尚未成熟，也缺乏广泛适配的游戏内容，玩家本质上是在为 “未来功能” 提前买单。 更值得关注的是，行业头部厂商均未对涨价趋势加以遏制，AMD虽曾以 “性价比” 为标签，但旗下RX 7900 XTX 作为对标RTX 4080 的产品，也将价格带入四位数美元区间，彻底放弃了中高端市场的价格优势，这种集体 “默许” ，让显卡价格的天花板不断上移，原本的 高价特例逐渐变成 市场常态。 显卡价格暴涨正持续挤压整个PC组装生态。以往1500美元即可搭建一套流畅运行3A游戏的整机，如今仅一块高端显卡就可能突破1200美元，整机预算被迫飙升至2500美元以上。 预算门槛的大幅提高正在改变PC游戏的受众结构，原本对学生、职场新人友好的亲民爱好，逐渐向高收入群体倾斜，更严重的是，高价显卡让不少潜在新玩家望而却步，面对动辄上万美元的装机成本，他们更倾向于选择性价比更高的游戏主机，这无疑会削弱PC游戏市场的长期活力。 事实上，500美元价位本应是显卡市场的核心战场，这一价格既能提供优秀的1440p游戏性能，满足多数玩家的画质需求，又能在合理设定下支持4K分辨率，避免功能过剩导致的溢价。 对玩家而言，它意味着用合适的钱享高品质游戏；对行业而言，它是平衡利润与用户粘性的关键支点。 未来，无论是NVIDIA、AMD 两大巨头，还是试图突围的INtel，都需要重新调整产品策略，将显卡设计与推广重心放回 500 美元价位，更加重视千千万万游戏玩家的需求，而非单纯追逐高端市场的短期利润。 唯有如此，才能让PC游戏回归人人可享的本质，推动整个行业重回健康发展轨道。

IT之家 9 月 21 日消息，在 9 月 18 日的华为全联接大会 2025 上，华为技术有限公司与浙江大学联合发布了国内首个基于昇腾千卡算力平台的 DeepSeek-R1-Safe 基础大模型。 浙江大学计算机科学与技术学院院长、区块链与数据安全全国重点实验室常务副主任任奎详细介绍了 DeepSeek-R1-Safe-671B 基础大模型的核心创新。 据介绍，研发团队从底层入手，构建了一套覆盖“高质量安全语料 — 平衡优化的安全训练 — 全链路自主创新软硬件平台”的全流程安全后训练框架。 在算力平台搭建方面，团队首次实现基于昇腾千卡算力平台的千亿级参数满血版大模型安全训练，系统性地解决了训练环境中的关键问题，构建了服务器间环境依赖同步、数据与权重共享、协同训练推理等一系列开发工具。 测试结果表明，DeepSeek-R1-Safe 针对有毒有害言论、政治敏感内容、违法行为教唆等 14 个维度的普通有害问题整体防御成功率近 100%，针对情境假设、角色扮演、加密编码等多个越狱模式整体防御成功率超过 40%。其综合安全防御能力达 83%，在同样测试设置下超过 Qwen-235B 和 DeepSeek-R1-671B 等多个同期模型 8% 至 15%。 此外，在 MMLU、GSM8K、CEVAL 等通用能力基准测试中，DeepSeek-R1-Safe 相比于 DeepSeek-R1 的性能损耗在 1% 以内。这些结果表明 DeepSeek-R1-Safe 不仅显著提升了安全防护能力，也保障了模型的可用性，达成了安全能力与通用性能之间的有效平衡。 ▲ 任奎 中国工程院院士陈纯指出，浙江大学计算机科学与技术学院已组建起一支涵盖多位海内外优秀青年人才的科研团队，并已成功依托昇腾生态，实现了自主全流程后训练框架，完成了国内首次千卡集群大模型安全训练。这次 DeepSeek-R1-Safe 的发布旨在打造安全可信的示范应用，推动大模型安全能力与产业生态协同发展。他表示希望团队未来与华为展开更深入合作，共同推动我国 AI 技术进步。 华为昇腾计算业务总裁张迪煊表示，华为在此次大会上也正式推出了昇腾新一代 AI 硬件与全系列软件开源开放战略，覆盖编译器、运行时驱动等核心组件，致力于通过深度开放协作，联合高校与产业伙伴共同推动基础软件创新与 AI 安全能力建设。 IT之家注意到，该模型已在 ModelZoo、GitCode、GitHub、Gitee 及 ModelScope 等多个社区全面开源。

IT之家 9 月 21 日消息，在华为全联接大会 2025（HUAWEI CONNECT 2025）上，华为宣布 HarmonyOS 5 终端设备数量已突破 1700 万台，鸿蒙生态全速进击发展，AI 全场景体验全面升级，并正式启动“天工计划”，未来将投入 10 亿元人民币资金与资源，全面支持鸿蒙 AI 生态创新。 据介绍，鸿蒙生态是基于 OpenHarmony 共建共享的生态。OpenHarmony 开源 5 年来，代码行超 1.3 亿，社区贡献者有 9200 多位，推出了 1300 多款软硬件产品和 70 多款行业发行版，覆盖金融、交通、教育、能源、航天、消费电子等领域。 今年以来，华为终端产品全面搭载鸿蒙 5 操作系统，涵盖手机、电脑、平板、手表、智慧屏等品类。Pura X 首次引入真人感交互的小艺；MateBook Fold 非凡大师搭载鸿蒙 AI，并实现应用生态融合；Mate XTs 带来了 PC 级应用和交互体验；智慧屏 MateTV 支持华为灵犀指向遥控、AI 搜片等体验。 IT之家从华为官方获悉，鸿蒙系统目前已累计收到超过 1000 万条用户建议，96% 以上实现快速闭环。另外，AI 智能体正成为鸿蒙生态进化的重要方向，借助“天工计划”，华为将支持开发者构建更多 AI 元服务、意图框架与智能体。 目前正在测试的小艺任务空间功能，可自主调度 120 多种对接工具和三方智能体，覆盖办公写作、出行规划、创意策划等 8 大类高频场景，实现复杂任务 A2A 自动处理。小艺还会调用专业数据库和公开信息，数据信息来源可靠，并可以生成 PPT，保存到本地。 小艺在情绪感知和多设备协同方面也取得显著进展，目前已支持 11 类情绪识别，可在不同场景中实现拟人化交互与服务响应；依托“小艺大脑”，鸿蒙实现了跨设备的统一决策调度和无感任务流转，可让最合适的设备在最合适的位置做出应答和处理。 另外，为进一步降低智能体开发门槛，华为还推出全新的小艺智能体开放平台，提供 4 种开发模式、50 多种开发组件能力，支持自然对话创建智能体。并开放 10 个 AI 领域 Kit、11 类 AI 控件、240 + 标准意图，全面赋能开发者高效构建 AI 能力与智能体。 华为计划与伙伴、开发者共同加速孵化超过 1 万个 AI 原生的元服务、1 千多种意图框架 / MCP、5 千多个智能体。

快科技9月21日消息，据媒体报道，第十六届华语科幻星云奖庆典在成都隆重启幕。活动现场，针对“科幻作家的集体AI焦虑”这一议题，刘慈欣分享了他的思考。他表示，我们应当坦然接受一个结论：并没有什么是AI不能替代的。 主持人吴岩指出，人工智能正在迅猛发展，并向嘉宾提出“AI是否正在使科幻作家这一职业消失”的尖锐问题。刘慈欣回应称，自己是以一种“科幻的思维方式”看待这一问题，而正是这种思维方式，导出了连他自己都感到些许惊讶的推论。 刘慈欣谈到，从技术角度看，AI的思维建立在庞大数据库与概率算法的基础上；而人类的创作同样源于自身的“数据库”——即记忆与经验。一个缺乏记忆与经验的人，无法完成文学创作。因此，人类与AI在思维机制上的差异，或许并没有我们想象中那么大。 基于这一认识，刘慈欣进一步表示，目前尽管人类在文学创作领域仍显著领先，但在十年、二十年后，是否还能找到AI无法替代的领域？他坦言并不确定。他强调，人类如果仅仅依靠自身的内在发展，文明很可能将触达某个“天花板”，而AI或许正是帮助我们突破这一局限的关键。 最后，刘慈欣也谈及若人类真的被AI替代这一可能性。他认为我们应以坦然甚至自豪的心态面对这样的未来。在他看来，AI取代人类不是悲剧，而更像是“孩子超越了父母”，是人类文明另一种形式的延续与升华。AI不仅可能继承我们的文明，更将拓展它，这值得人类欣慰与拥抱。

9月20日，在AI创造者嘉年华的主舞台，硅星人创始人兼CEO骆轶航，与金沙江创投管理合伙人朱啸虎，在露天主舞台进行了一场对话。 他们从DeepSeek和Manus谈起，一路聊到AI应用的“速度壁垒”、创业者应该避开的“水电煤”陷阱、该投资人形机器人还是干活的“牛马机器人”，以及中国公司在全球化浪潮中的真实处境。 以下为对话实录，经不改变原意的编辑： DeepSeek与开源的未来：中国的“新基建”还是全球的“新基建”？ 骆轶航： 我们今天氛围搞得轻松一点，但要谈的话题还是挺多的。我们就从第一个话题开始聊起：怎么去看待今年发生的一些事？主要就是关于DeepSeek和Manus。事实上，今年中国的AI创业能有这样的Vibe，跟它们俩的刺激有很大关系。 我记得年初您接受采访时，特别看好DeepSeek，觉得它第一个让您快相信AGI了，第二个您判断它可能是中国AI的未来，会成为一个基础设施，大家都基于它去打造应用。但今年看下来，DeepSeek的确刺激了大家，让氛围变好了，但好像并没有真正成为中国AI的“新基建”。您怎么看这个事情？ 朱啸虎： 我觉得大家还是低估了DeepSeek对整个行业的影响。我觉得从历史角度来看，若干年以后再回来看，DeepSeek至少保证了人类的AI不会被少数几家私有化的公司、私有化的模型控制。未来一定是一个开源、开放的AI，这对整个人类特别重要。 而且我们可以看到，现在Hugging Face上中国开源模型的下载量已经超过美国了，这就是一个很重要的证明，说明开源是整个AI的大趋势。虽然今天来看，美国的闭源模型可能还领先几个月，但大家也看到GPT-5在前沿的进步已经不多了。所以开源模型追上去只是时间问题，我相信可能半年到一年，中国的开源模型就能跟美国的闭源模型齐头并进。到那个时候，开源模型肯定会成为最主流的趋势。 最近我看到A16z的一个数据，虽然我有点怀疑，说硅谷现在80%的AI项目用的都是中国的开源模型，但是至少证明的趋势是肯定是不可避免的。开源模型和闭源模型能力差不多的话，开源模型会超越闭源模型的。 骆轶航： 而且还有一个很有趣的现象，DeepSeek出来之后，包括中国的开源模型阵营集体发力，反而把美国很多头部的模型，比如说像Meta，给“逼”回了闭源的状态。接下来Meta的模型，尤其是Llama 3之后的模型，很可能走闭源路线。这就形成了一个很有意思的竞争格局，变成了“中国的开源 vs 美国的闭源”。更重要的是美国开发者，也在用开源模型。 朱啸虎： 开源生态一旦建立起来以后，别人追就不可能了，这个对中国长期是非常利好的事情。今天的重要性还没有真正显露出来，过三五年以后，才会真正显露出来。 骆轶航： 不是说DeepSeek一个新基建，这个是DeepSeek为代表的开源阵营模型带来的新基建。 朱啸虎：生态一旦建立起来以后，后面想超越是很难的，不可能的。像今天的UNIX和Linux，想超过他们没有可能性的。 Manus的核心壁垒是Go-to-Market能力 骆轶航： 我们再聊聊Manus，这是今年另一个刺激到大家的案例。它出来之后，给了很多人一种自信，觉得我们也能做一个通用Agent，我们也能做全球市场，我们也能融那么多钱。但金沙江没有投Manus，您怎么看它带来的启示和刺激？ 朱啸虎： Manus确实是一个很好的案例，它在Go-to-Market（进入市场战略/方案）上给中国创业者创造了一个非常好的范本。今天中国很多创业者，产品能力、技术能力都不比美国创业者差，但确实在Go-to-Market上是欠缺的，尤其是在打全球市场的时候应该怎么做。我们看到国内很多团队，几天功夫就能把它的产品复刻出来，但复刻出来没用，你没有它的Go-to-Market能力，“酒香也怕巷子深”，没办法获取客户。 骆轶航： 所以您认为Manus的核心壁垒是它的Go-to-Market能力？ 朱啸虎： Go-to-Market是第一步。而且对于今天的AI应用公司来说，第一个壁垒是速度。你必须拿出让竞争对手觉得绝望的速度，像火箭一样上去，让他根本没有机会追你。第二个壁垒，才是留存。火箭上去了，能不能停在上面，还是马上就掉下来了？你必须有好的留存，才能保证你上去以后还能留在上面。但第一步是速度，没有速度，留存再好也没有用。 骆轶航： 那除了速度和留存这两个关键指标，我们怎么看Token消耗这个成本指标？这是一个非常综合的，能够去判断能不能回本的指标。 朱啸虎： Token消耗在中美确实有点差异。美国现在Token还是比较贵的，所以美国的投资人不太敢看Token消耗量，他们只看ARR（年度经常性收入）。中国这边很有意思，因为中国用户不太愿意付钱，我们反而更愿意看Token消耗。我们会把这个指标看作一个公司的“含AI量”。国内现在很多应用公司日均Token消耗都在百亿以上，主要用的是千问和豆包的平台，因为大厂在某些场景下愿意补贴，所以性价比很高。 骆轶航： 中国大厂给的Token价格比美国低很多。 AI编程：这是大厂补贴的游戏，创业公司别碰 骆轶航： 按速度、留存和Token消耗这三个标准来看，AI编程这个赛道就很有意思了。比如像Cursor，您之前说过不看好，现在竞争激烈，Token成本又高。您怎么看AI编程这个赛道，它对创业者还有价值吗？ 朱啸虎： AI Coding我一开始就不敢投，我觉得这肯定是大厂的天下。今年特别有意思，中国在补贴外卖，美国在补贴AI Coding，几乎都是负毛利。你收几十美金一个月的订阅费，消耗的Token可能都是几百美金，这都是拿投资人的钱在补贴程序员。而程序员这个群体是最没有忠诚度的，哪个API好用、哪个便宜，他们就用哪个。全部按照使用量来收费的情况下，留存如何，这个其实是最好的一个指标。 骆轶航： Cursor最近从月费改成了按流量收费，这意味着它的ARR已经撑不住了。 朱啸虎： 毛利撑不住了，它的钱跟不上程序员薅羊毛了。都是负300%到负500%的毛利，收入涨得越快，VC的钱补贴得越跟不上。所以以后AI Coding就像水和电一样，几乎没有毛利，这对创业公司来说是没有意义的。大厂是补贴获客的手段，阿里补贴即时零售是给淘宝获客。云行业也是一样，补贴我的云服务，这是以后的常态。 骆轶航： 补贴您很熟，您投过滴滴，补贴给滴滴和补贴给Cursor，这两个补贴最大的差别，是能不能把用户留下来。 朱啸虎： 对，C端用户的高频场景，补贴能产生黏性，能把用户留下来。但To B，尤其是程序员这种对价格和性能高度敏感的用户，几乎没有黏性，他们的切换成本极低，速度非常快。 OpenAI在今年6月份有段时间API 调用急剧下降。我们还以为是学生放假以后就不用了，后来发现实际上是Gemini出了新版本，一下子就切过去了，这个切的速度非常快。AI Coding也是一样的，如果按照调用量收费，可能一个月可能要收一两千美金，对于很多企业根本就没法承受了，一两千美金给Cursor，我还不如去招一个人。 骆轶航：当你发现用它的成本比人低不到一个明显的数量级的时候，那它就不是一个最好的选择。金沙江现在被披露出来投了两家 Agent 公司，一个是Lovart（LibLib）。一个是HeadAI，设计Agent和营销Agent，都不是通用Agent，这两个投资，你们是怎么衡量的？ 朱啸虎：通用Agent我们感觉模型厂商可能自己会做的，所以我们更喜欢垂直场景。Lovart他们的执行力非常强，我们三年前投的时候国内类似模式可能有二十几个企业，到今天他已经在国内遥遥领先了。 HeadAI团队非常年轻，00后团队，在交付结果上能够保证交付的质量，成长速度也很快。 机器人：我们投的是能干活、会卖卡的“牛马机器人” 骆轶航： 你本人对硬件很多看法也很有意思，到底在你眼里面看起来还有没有值得投资的机器人公司？因为之前您讲过，事实上也批量退出了一部分具身智能和机器人公司，你怎么看机器人这个赛道？ 朱啸虎： 我们今年其实投了不少机器人公司，但大多都是能干活的“牛马型机器人”。它们长得不好看，不讨巧，但是真正能干活，真正能创造商业价值。比如我们上半年投了一个洗船的机器人，在浑浊的海水里去到船底清洗附着物，这个场景特别刚需，技术难度也很大，公司今年增长非常快。 我们还在看一个按摩机器人，也很有意思。它不仅能按摩、理疗，还能卖卡。这一点特别有意思，因为按摩店的师傅不仅是技师，他还是销售。如果机器人只能按摩，取代不了这个人，那ROI（投资回报率）就算不过来。 很多创业公司算ROI有个陷阱，就是他的机器人只能取代“半个人”，这个人你还是辞不掉，那就是假的ROI。这个按摩机器人能把按摩和卖卡两件事都做了，才能真的把一个岗位取代掉，把ROI算过来。 骆轶航：活人卖卡我都挺烦的，机器人卖卡能转化吗？ 朱啸虎：这个机器人可以一边按摩一边跟你说：“哥，我按得怎么样？要不要买张卡？”它的转化率实际上比人还高。这个想法很有意思，因为很多机器人的ROI为什么算不过来，它并不能真正取代一个人，本来买这个机器人，一年能回本，假设把这个岗位真正取代掉了，真实情况下，这个岗位只能取代半个人，企业主来说就是很鸡肋，半个人的话，这个人不能替代，ROI是假的ROI。 骆轶航：一个洗船的机器人，一个按摩的机器人，长的都不像人。 朱啸虎：都不是人。 骆轶航：也不做俯卧撑，也不踢足球，但是能做的很好。 朱啸虎：你要把这些东西组合在一起，把产品定义成这个样子，这是很多CEO，很多创业者想不到的地方。 AI硬件：最重要的是做减法，而不是做加法 骆轶航： 您刚才讲，工具是没有忠诚度的，人对硬件有忠诚度吗？您一方面看好Plaud这种很“Boring”但能赚钱的产品，另一方面又投了Fuzozo芙崽这种AI硬件，以及按摩机器人。这些硬件背后的相通逻辑是什么？ 朱啸虎： 这两个案例告诉绝大部分创业者，千万不要去追求宏大的命题，比如通用Agent、通用AI，那些都是大厂的天下。Plaud是最好的案例，找一个非常小的切入点做会议纪要，用的都是最成熟的技术，反而商业化可以做得很好。这类项目其实适合99.9%的创业者和投资人。这个创业者也是非典型的AI创业者，能在全球市场，商业化做得这么成功，是所有创业者都应该学习关注的案例。 而Fuzozo虽然是个AI玩具，但其实和AI关系不大。AI只是个噱头和敲门砖，最重要的是“养成”这个游戏玩法。这就像上世纪80年代日本的电子宠物，技术很粗糙，但全球风靡。人的需求逻辑是一样的，每过一二十年故事就可以重复一遍。今天可以用AI做得更性感一些，更好玩儿一些，它的逻辑是一样的，只是有更好的表现形式而已。 骆轶航： 它是人们生活方式，消遣方式，娱乐方式AI时代旋转式上升的复现。那您怎么看AI眼镜，现在“百镜大战”已经开始了，还会不会再去投这样的公司？ 朱啸虎： 竞争很激烈，但真能批量发货的还是很稀缺。眼镜看上去简单，但做得好非常难。今年有好几个公司都折了，虽然产品定义的很好。对中国创业者来说，做AI硬件最重要的是做减法，不是做加法。你加上很多花哨的功能，但交不了货、上不了量，都是空的。要先做减法，保证能大批量发货，这是第一步。 骆轶航：AI 硬件本质上还是硬件，跟人的关系就是好不好带、好不好用、拿上去酷不酷、性不性感、它能不能给我带来情绪价值，以及你能不能造的出来、能不能回本，其实是这样的一个这个思路。 有个很有意思的类比。PC互联网时代，诞生了个人计算机；移动互联网时代，诞生了iPhone。很多机器人公司的观点是，机器人就是AI时代的新物种，会开启一个全新的时代。我对此比较怀疑，您认为AI时代会出现一个像PC或iPhone那样有代表性的新硬件物种吗？ 朱啸虎：AI时代会不会出现一个独有的新硬件？说实话，这个问题现在没有答案，还太早了。今天要取代手机，还是非常非常难的。你看《黑镜》里做了很多假设，有些东西很有希望，但今天的技术还做不到。比如说一个随身的AI硬件，能记录你的一切并帮你分析，今天的电池、存储、联网能力都跟不上，可能还需要10年、20年。 大家总是太高估硬件的迭代能力了。我们当年投共享充电宝的时候，很多人都说电池技术很快会进步，充电宝就没需求了。但事实是，人对电量的消耗需求，远远快于电池技术的进步。硬件的迭代速度，即使在中国这么强大的供应链支持下，也需要以5到10年为单位来计划。 朱啸虎：但软件的迭代速度可以快很多很多，因为中国的工程师太拼命了，996都是最起码的。最近我们看到瑞典的一家AI独角兽Lovable ，也开始997了。 骆轶航：一个一年上7个月班的地方，现在居然这帮人在搞997。 朱啸虎：他们就发现，如果不去997，根本不可能和中国、美国的AI公司竞争。这可能是欧洲唯一的一个AI独角兽，40个人的团队，全员997。这是他们保持竞争力的唯一方法。997在瑞典可能都是“犯罪”的，但他必须这么做，否则肯定就被干掉了。 骆轶航：所以您的意思是，AI时代的抖音和小红书可能已经出现了，但AI时代的iPhone可能还没有出现？ 朱啸虎：看历史，移动互联网时代的几个超级应用，基本都是在iPhone 4出来以后公司才成立的。但它们最早的形态和现在的差别很大。小红书最早是个PDF格式的购物指南，字节跳动最早是做内涵段子和今日头条。我今年7月份在旧金山和红杉的王琼吃饭，她还安慰我说，我当年Pass掉字节的B轮是可以理解的。因为那时候字节B轮时，只有今日头条，还没有推荐引擎。 骆轶航：对，连机器学习都没有。 朱啸虎：啥都没有，那个时候5000万美金的估值，Pass掉是可以理解的。你看，她还在安慰我。 全球化：堂堂正正做一家中国公司，“装”是没用的 骆轶航： 移动互联网时代，中国也有做全球化做得很好的公司，第一步都是做中国，但是这一波AI创业者和移动互联网时代最大的不同，就是第一天就开始做全球市场。一个关键问题是，我们今天存不存在一个公司，能够在中美市场“脚踏两只船”都做好，并且处理好所有合规、法律和风险问题？因为Manus的案例似乎告诉我们，全球化做得太好是有代价的，你可能只能占一头，甚至两头都占不到。我们到底怎么看这件事？我们能不能两头都占？中国是我们的根，这里有很好的用户；而美国是一个能够验证实力和增长的市场，我们也都不想放弃。 朱啸虎： 面向C端用户的企业，中国创业者在美国成功的很多，打全球市场可以说是毫无对手，我们不具体举例，因为大部分企业都很低调。过去十年，超过百亿美金的C端App几乎全是中国创业者做的。所以现在美国的VC都不怎么投Consumer了，因为过去十年美国没有一个本土的C端App能跑出来。这就像中国的SaaS投资人也受了很重的伤一样，美国的Consumer VC也一样。所以，面向C端的中国创业者，打全球市场必须要无比自信，因为你没有对手。 但面向企业端，Go-to-Market是很大的挑战，尤其是卖给美国的大型企业。唯一的例外可能是Zoom，但它也是靠疫情才迎来大爆发。中国的To B应用，靠PLG（产品驱动增长）可能做到一两千万美金ARR，但要突破三五千万美金的瓶颈，就必须转型SLG（销售驱动增长），组建一个有经验、有关系的本地销售团队，这个难度对中国创始人来说非常大。你能不能吸引有能力的老外的Sales（销售人员）？因为在中美国都是一样的，大企业的 Sales 都是靠关系的，这个是很大一个挑战。 早期靠PLG可以的，可以到两千万美金，三千万美金，都是可以的，但是过五千万美金，必须去敲门，这个难度是不容易的。 骆轶航：PLG到SLG，界限是5000万美金。那个之后必须重组团队，变一种文化，否则做不了。那对创业者来说，如果给一个排序，出海应该先去哪个市场？现在声音很多，有人说美国最好，场景多、用户愿意付费；有人说日本好，用户爱用工具、付费意愿强；还有人说中东、东南亚好。您会怎么建议？ 朱啸虎：这其实还是看每个创业者自己的背景、经验和人脉。我打个不一定恰当的比喻：如果你认为自己是F-35，那就直接打美国市场，那里商业化最容易，市场也最大；如果你是F-20，可以去打日本市场；如果你是F-16，那就去打东南亚。这取决于你的团队、经验和人脉关系，情况都是不一样的。 骆轶航： 还有另一种情况，大家可能也是受到了Manus的启示，就是业务出海，是不是意味着团队也要出海？比如CEO本人肉身出海，或者团队一半在国内一半在美国？ 朱啸虎：现在这个趋势越来越明显了，对于中国公司来说，就是堂堂正正做一个中国创业者，不管你把公司搬到哪里，投资人你的客户都是知道的，还是会把你当成中国公司，装是没用的。我们就是堂堂正正的中国创始人、中国投资人。只要产品好，我相信最终市场还是会买单。即使你搬到美国去，搬到新加坡去，现在看来美国投资人还是不认的，还得找中国投资人钱，那就没有意义了。 如果团队出去，要贴近市场，理解客户，理解市场需求，这个是对的。现在还是比较现实的，我们就是中国投资人，就是中国创始人，就是中国公司，未来就到香港上市，没有必要去假装。 关于估值与资本：高估值会压缩你的犯错空间 骆轶航： 美国人好像也从来没认过“由中国人创办的新加坡公司”这种逻辑。他们看的是钱从哪来、创始人从哪来、护照是什么颜色。但这里有个很现实的问题，大家想出去，是因为想拿美国VC的钱，而拿他们的钱，有时就必须是一个美国公司。大家为什么想拿他们的钱？因为觉得国内VC给的估值太便宜，金额也太少了。硅谷现在一个Pre-seed公司的融资额，可能相当于国内的A轮了。我们堂堂正正做中国公司，但拿钱少，尤其美元的基金钱少，这个问题有解决办法吗？ 朱啸虎： 我觉得这两个问题要分开看。首先，你“装”出去，别人也不一定认你，没用的。最近好几个案例都是搬到美国去，最后又回来拿中国投资人的钱，白搬了。 第二，估值高不一定是好事情。估值高，你后面的压力就很大，如果不能交付结果，后续融资会非常难。在移动互联网时代我们看过太多这样的案例，一些大厂高管出来创业，人还没离职，5000万美金估值的TS就放桌上了，结果产品上线后第二轮就没了。估值合适，你还有犯错空间，估值便宜，产品发布以后，不是那么理想，别人愿意让你改一改，看看有没有可能性，估值一高，后面没有机会了，反而估值高不一定是好事情。 骆轶航： 那未来创业者有可能从中国的美元基金拿到更多的钱吗？ 朱啸虎：因为中国的钱和美国的钱，确实比几年前少很多。 骆轶航：还得有一个好的退出渠道。 朱啸虎： 现在大量的LP资金被锁在像字节、小红书、蚂蚁这些未上市的公司里，这三个公司上市，市值1.5万亿到2万亿市值，一半人是投资人的钱，差不多有八千亿到一万亿美金没有流动性。这些企业能退出，哪怕只有20%的钱回流，那都是一两千亿美金的钱。一下子就活了。 骆轶航：所以有更多的IPO，这个IPO的地方不是在美国。 朱啸虎：是在香港。现在中国企业，IPO不要去美国，就在香港上市，全世界的投资人都知道，买资产就在香港。 骆轶航：钱回到中国，是美元，继续投出去给这些企业。中国不是没有美元，而是美元被锁起来了，现在拿不出来。 AI创业：要在大厂三条马路之外，三倍速度狂奔 骆轶航： 我们最后再聊一个简单的问题，您很多言论是有争议的，比如有人觉得您“反AI”，说您对AI看得比较短，要求项目在12到24个月内就要看到回报。我特别想知道，如果2014年，黄仁勋带着CUDA来找朱啸虎，他是投还是不投？ 朱啸虎：12到24个月这是媒体的理解错误。我们是VC，怎么可能要求12到24个月退出？我们投小红书都12年了，滴滴、饿了么，A轮投资基本都要等十年以后才能看到规模化退出的机会。 我们说的回报，是指创业企业的市场投入，多长时间能看到回报，尤其是市场营销费用。我们更看重的是Cash back time（现金回收时间），希望市场投放的钱能在3到6个月内回来。如果增长必须要不断靠融资去烧钱，那对创业公司来说速度就太慢了。最好的企业，是第一个月投一块钱出去，能收回八毛，六个月后能收回两块钱，这样才能持续地增长。 至于2014年的黄仁勋，他那时已经很牛了，公司都百亿美金了。我们是投早期的VC，如果有一个百亿美金公司的CEO来找我们，那得跪下来，那是“再生父母”啊！ 骆铁航：未来做早期投资有没有一个挑战，就是越好的公司其实他越不需要早期融资，尤其在 AI 时代，团队变得越来越小，越好的公司他这个回本速度越快，不需要烧那么多钱，可能我就不需要早期投资。 朱啸虎：这个问题在移动互联网时代也一样存在。一个项目起来速度很快，但最终还是需要持续融资。当然，DeepSeek可能不是最典型的案例，我觉得小红书是一个更典型的例子。它在很早期的时候，收入或者其他数据还比较小，但依然有很多早期的验证指标。作为早期VC，收入只是我们看的一个方面，尤其是在AI领域。 很多时候，我们更看重用户的Engagement，比如用户的日活率、周活率、留存率，包括他每天在产品上花多少时间，这些互动都是更早期的验证指标。针对不同的商业模式和创业公司，我们需要去看不同的早期验证指标。所以我们依然能通过很多早期指标，来判断这个项目到底有没有机会、有没有希望。 骆轶航： 验证的方式有很多，不会等到最后才让你看到，不行就是不行。最后一个问题。年初的时候您觉得今年AI应用会爆发，现在看确实爆发了。9月份您又讲，AI时代的“字节、小红书”可能已经诞生了，再等几个月我们就能看到。那您觉得到2026年，中国的AI创业生态还会有哪些标志性的趋势会发生？ 朱啸虎： 我说的“下一个字节、下一个小红书”，不是说它们本身，而是指同等规模的机会。今天诞生的公司里，可能就有这样的机会。移动互联网早期的很多机会，比如安卓优化大师、海豚浏览器、输入法，今天在AI上都看到了类似的AI浏览器、AI输入法。 AI时代的演化速度可能是移动互联网的三倍速，甚至更快，所以很多机会也会更快被证伪。当年移动互联网的很多工具App还能有不错的退出，但在三倍速的AI时代，退出可能会难很多。所以创业者要用十年、二十年的眼光来看，什么东西是更可持续的，要去离大厂不仅是一条马路，而是两条马路、三条马路之外寻找机会。 骆轶航： 以一个三倍速的速度在三条马路之外狂奔。OK，谢谢大家

在硅谷，今年已经数不清楚究竟上演了多少场如此戏剧性的“对手戏”。最新一场戏的两位主角是硅谷最出名的两家公司，一家是OpenAI，一家是Apple。 就在本周五，有媒体消息称，OpenAI最近正忙着挖苹果“老将”，包括设计师、硬件工程师、可穿戴设备专家等等关键角色。 而仅仅是挖走苹果的核心人才，还满足不了奥特曼的硬件“野心”，当然也够不成OpenAI想做硬件、甚至与苹果抗衡的充分条件。这里面还少了一个关键因素：硬件的供应链。 但稍加留意，就可以注意到奥特曼硬件“野心”的蛛丝马迹：其在过去一年中，已经多次与苹果赖以成名的供应链厂商展开接触。比如OpenAI曾以数十亿美元收购了由苹果前首席设计官Jony Ive创立的硬件公司；除此之外，OpenAI还与立讯精密、歌尔声学等苹果供应链的重要合作伙伴建立联系，试图把原型设备从设计推向量产。 换句话说，OpenAI正在尝试复制苹果的“成功方程式”。在过去，人们习惯于把OpenAI视为纯粹的软件公司：算法、模型、算力是它的关键词。但现在看来，奥特曼似乎想改写这一叙事。 放在更大的视角，如果OpenAI探索硬件真成功了，那么或许改写的还有AI公司的命运走向，即帮助AI公司探索出一条新的商业路径。 奥特曼的硬件“野心” OpenAI的硬件基因，其实可以追溯至2018年其发表关于一篇机器手的论文。 但当时其做的硬件更像是科研副产品，并没有商业化意图。 真正的转折点出现在2024年。OpenAI CEO Sam Altman在多次采访中被追问“是否会做设备”时，他的回答耐人寻味，一方面坚称“这不是一部手机”，另一方面又暗示正在寻找“AI原生的交互载体”。这种模糊表态，为外界留下了巨大的想象空间。 2025年5月，OpenAI以约65亿美元的高价收购了由苹果前设计总监Jony Ive创立的硬件初创io Products。这笔收购不仅为OpenAI这家全球最大的AI独角兽带来了设计能力，更为其补齐了产品化短板。 而Ive本人及其团队的加入，则意味着OpenAI获得了全球最顶尖的工业设计资源。 业内评价，这一收购相当于当年的苹果收购NeXT。其意味着兼备了人才和技术，对于苹果来说也是战略重心转移的标志。 同样的逻辑，从此，OpenAI从“只做软件”的AI公司，或将转变为“软硬结合”的新物种。 收购并不是全部。 有媒体报道，OpenAI在过去数月里至少吸引了数十名前苹果员工加入，包括硬件工程师、可穿戴设备专家以及供应链管理骨干。这些人才的背景与苹果的旗舰产品高度契合，从AirPods音频架构到Apple Watch的微型化工艺，几乎涵盖了苹果的护城河。 这种“精准挖角”，让外界普遍解读为OpenAI的硬件战略已进入实操阶段，而不仅仅停留在概念层面。 更具象征意义的是，OpenAI已经与苹果赖以成名的代工网络展开接触。 有市场消息称，OpenAI已与立讯精密（Luxshare）签订合作，后者将帮助OpenAI量产一款“口袋大小、具备上下文感知”的AI设备。同时，OpenAI也与歌尔声学（Goertek）就音频组件展开合作。 这意味着，OpenAI不仅抢走了苹果的人，还进入了苹果的产线。对于苹果而言，这是一种前所未有的压力：竞争对手不再只存在于市场终端，还在它的供应链深处扎下了根。 在硬件之外，OpenAI也在算力层面谋划纵向整合。据多家媒体报道，OpenAI已与博通（Broadcom）和台积电（TSMC）接触，计划最早在2026年量产自研推理芯片。 这一动作与谷歌的TPU、苹果的M系列芯片如出一辙，其已充分彰显这家全球最大AI独角兽对“软硬结合”的全链路控制欲望。 OpenAI能否撼动苹果生态？ OpenAI的硬件布局，犹如一把利剑，直直地指向了苹果 “腹地”。 接下来，笔者试图从硬件生态、软件生态和用户粘性，三种角度来分析，倘若OpenAI真的杀入智能硬件赛道，对于苹果意味着什么？ 首先，从硬件产品竞争角度来看，苹果在智能硬件领域一直占据着重要地位，这是毋庸置疑的。其有着出色的设计、强大的性能和流畅的系统体验。 比如iPhone手机作为全球最畅销的智能手机之一，不仅是通讯工具，更是我们生活中不可或缺的智能中枢。同样地，iPad平板电脑市场也长期处于领先地位；MacBook系列笔记本电脑，也以其精湛的工艺和强大的生产力工具，深受专业人士和创意工作者的喜爱；Apple Watch则引领了智能手表的潮流。 然而，OpenAI即将推出的硬件产品，倘若能凭借其独特的AI优势，在市场上分得一杯羹，那么将会对苹果的产品销量产生冲击。 以智能眼镜为例，苹果虽然在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）领域也有所布局，但产品尚未大规模推向市场。 而OpenAI若能率先推出功能强大、体验出色的智能眼镜，凭借其先进的AI交互技术，如实时翻译、智能导航、信息提醒等功能，很可能吸引一部分原本对苹果相关产品有期待的用户。这些用户可能会因为 OpenAI 智能眼镜的创新性和独特功能，而选择尝试新的产品，从而导致苹果在该领域潜在用户的流失。 第二，在软件与生态方面，苹果的iOS生态系统堪称其核心竞争力之一。 我们先简单缕一下iOS系统的几大优势：首先是严格的应用审核机制、高质量应用资源和安全稳定等特性，这为开发者构建了一个相对封闭但高度集成的生态环境。开发者需要遵循苹果的规则进行应用开发，再通过苹果应用商店进行分发，这不仅让苹果能够对整个生态系统进行有效的把控，对用户而言，也得到了一致且优质的体验。 同时，苹果通过将硬件、软件和服务深度整合，如iCloud云服务、Apple Music 音乐服务、Apple Pay移动支付等，使用户在不同设备之间能够实现无缝衔接，进一步增强了用户对其生态系统的依赖。 但同样地，对OpenAI来说，构建自己的AI原生生态系统，也许并不难。 这个生态系统将以AI为核心，打破传统硬件和软件之间的界限，为开发者提供全新的开发模式和平台。开发者可以基于OpenAI强大的AI模型和技术，开发出更加智能、个性化的应用程序，而这些应用程序可能并不依赖于传统的操作系统和应用商店模式。 毕竟，AI本身的优势就是降低开发者的开发门槛。那么，OpenAI就可以利用这一优势，在软件生态上打败苹果的iOS系统。 而当用户一旦习惯了OpenAI生态系统中更加智能、便捷的交互方式和应用体验，就有可能逐渐减少对苹果生态系统的依赖，甚至转向OpenAI的阵营。 不过，对OpenAI而言，最难打破的也许是用户对苹果的依赖，或者说，它该如何占领用户心智？ 从用户粘性角度分析，苹果多年来通过不断优化产品和服务，已经培养了大量忠实用户，这些用户对苹果品牌具有高度的认同感和忠诚度。 在这种条件下，OpenAI需要做的是一种“超越苹果”的创新。这种创新可以包括奥特曼提到的交互方式上的创新，比如设备只有“口袋大小”。 AI公司做硬件，也许是第二增长曲线？ 其实OpenAI想做硬件这件事，放在历史长河里面，并不新鲜。就像过去移动互联网时代，芯片厂商与手机厂商的对决一样。但新鲜的也许是，随着智能力的发展，或许同样的叙事放在如今的AI时代，并不一定意味着失败。 从AI发展的角度，如今围绕AI的竞争已不止于模型精度，而在于如何融入用户生活。 那么在OpenAI看来，其自研硬件能提供“AI原生”的交互方式，而不是依赖手机、电脑等既有形态。这对于OpenAI来说，还意味着找到了“第二增长曲线”。 目前OpenAI的商业模式是向C端用户收取订阅费。如果OpenAI探索硬件的路线成功，那么其收益将是以硬件+订阅的组合方式，使其走向类似苹果的持续收入路径。 但问题是，OpenAI的这一大胆创新，是否仅仅是这家全球最大AI独角兽的“特有权利”，还是它也同样值得国内AI公司学习？ 如果将这种叙事映射国内，就好比智谱和MiniMax这样的头部AI公司准备自研硬件。 类似的路径，国内并非没有尝试，但都过于保守。对于国内的AI公司而言，他们依然选择通过与硬件厂商的合作的方式，将自身的AI能力作为一种“补充”，赋能到其他的硬件形态中。但也许这是一种更适合本土AI企业的路径。 而自研硬件对于国内AI公司来说，最难克服的问题则在于供应链。这种情况下，大胆创新很有可能意味着死路一条。 毕竟，对于国内AI企业来说，其C端的商业化路线还没有跑通，再尝试硬件可谓是“天方夜谭”。 从某种程度上看，国内的AI公司，与OpenAI早已不是同一物种。不过OpenAI与苹果硬刚的这种决心，不仅是国内企业望而却步，海外的其余AI公司也只能在一旁虎视眈眈。

IT之家 9 月 21 日消息，荣耀 YOYO 助理官方团队本周发布公告，宣布 YOYO 新增对话学习记忆能力，支持主动识别用户在对话中提及的姓名、年龄、兴趣偏好等信息，并主动记录到 YOYO 记忆 App 中。 荣耀官方表示，为保障升级稳定性，本次更新将分机型、分批次推送，预计两周左右完成。MagicOS 8.0 及其以上版本，从 2025 年 9 月 17 日开始分批推送，用户可等待自动推送更新【打开应用市场-我的-设置-自动更新（下载并安装）应用】，或者通过【应用市场搜索 YOYO 助理】升级，也可以通过【YOYO 助理-设置-检查更新】手动检查升级。 据IT之家此前报道，荣耀 MagicOS 官方公布了 MagicOS 系统 9 月升级亮点及一览。其中，YOYO 持续进化，支持帮你记事记瞬间、陪你玩图 P 照片、同你出游管行程等特性，同时还有文档、互联等多项功能优化升级。

快科技9月21日消息，重新换回铝合金机身的iPhone 17 Pro，可能是近年来最娇气的iPhone。 iPhone 17 Pro蓝色版上出现的划痕 iPhone 17系列刚在中国上市，起耐用性就引发了广泛质疑。上海和香港Apple Store零售店的展示机仅几个小时后就出现了明显的磨损和划痕，蓝色（Pro）、黑色（Air）等深色机型尤甚。 iPhone Air黑色展示机上出现磨损 名记的马克·古尔曼证实了这一问题，在上海、香港甚至伦敦的展示机上都发现了瑕疵。法国苹果博客Consomac在前往苹果商店查看时也报告了同样的问题。 苹果尚未就此事公开发表评论。 值得一提的事，近日一位博主发视频表示，iPhone 17系列演示机之所以有划痕，是因为有人拿手机后盖在金属板上不停地蹭来蹭去导致。 在门店现场，该博主还用iPhone 17 Pro演示机去蹭金属板，果然留下了划痕，这条视频发布之后引发争议。 评论区有网友表示“别人可能不是故意的，但你肯定是故意的”、“好有素质的博主”、“明知不可为而为之”。 今年的iPhone 17 Pro系列全部采用铝合金一体化机身，其中框和背部的相机凸台为一体成型，相机凸台下方嵌入了一块超瓷晶玻璃背板，用来支持MagSafe充电。 那为什么苹果要放弃了钛合金材质，转而“开倒车”回归铝合金呢。 之前，古尔曼撰文称，苹果之所以作出这一决定，自然有其核心原因。简单来说，铝合金主要有两个关键优势——轻和散热。 “2023年iPhone 15 Pro改用钛金属框架后，iPhone 17 Pro将回归铝制框架。铝制框架更轻，散热效率更高，对于习惯使用15 Pro或16 Pro的用户来说，这将是一个不错的改变。” 与不锈钢和钛相比，铝具有最佳的导热性，在一些特定情况下，铝的导热性比钛高出33倍。 所以，为什么苹果要用铝代替钛，答案就不言而喻了——更轻，更利于散热，而且它的制造成本要低得多。