7月19日，德国总理默茨表示愿考虑改组内阁，以填补联盟党议会党团主席延斯·施潘辞职后产生的空缺。他还说，希望在本月底之前确定施潘的继任者。舆论普遍将这一表态视作释放“重大人事调整信号”。 路透社报道截图 　　联盟党议会党团主席辞职，如何影响德国政府执政？ 　　面对支持率低迷和地方选举压力，改组内阁能否支持默茨实现破局？ 　　总台环球资讯《闪评》栏目专访北京外国语大学区域与全球治理高等研究院教授崔洪建，带来详细解读。 　　联盟党议会党团主席空缺的“三重冲击” 　　崔洪建介绍，作为执政联盟在德国议会内部最主要的领导人和代表，联盟党议会党团主席发挥着非常重要的作用。 　　首先，这一职务承担着将联盟党执政理念转化为议会立法的核心职责，同时肩负着严格约束党团议员纪律的任务，是确保执政党施政意图能够通过议会程序顺利落地的关键抓手。 　　其次，基民盟与基社盟虽被视作德国政坛的“姊妹党”，但两党在不少重大政策议题上存在分歧，议会党团主席是负责在两党之间开展沟通协调、消弭立场差异的核心角色。 　　第三，在当前基民盟、基社盟与社民党组成的“红黑”联合政府框架下，这一职务还需要持续与作为执政伙伴的社民党开展政策沟通，承担说服、协调执政党议会立场的繁重工作。 德国联盟党议会党团主席延斯·施潘近日因个人行为引发的争议而辞职 　　正是因为这三重不可替代的职能，施潘的辞职直接对联盟党的议会领导体系造成了冲击。 　　这也正是默茨急于在7月底前敲定继任者的核心原因——只有快速补上这一关键岗位的空缺，才能避免联盟党在议会层面出现运作空转，维系执政联盟对议会立法进程的掌控力，保障政府施政的连贯性。 　　借人事变动破局的现实考量 　　值得注意的是，施潘的辞职本身并不涉及内阁席位变动，联盟党议会党团主席这一职务本身也不属于内阁序列，默茨却在这样的背景下释放内阁改组的信号。崔洪建认为，这一决策背后是默茨政府当前严峻的执政困境。 　　作为默茨多年的盟友，施潘的意外离职本是一次执政危机，但在默茨的判断中，这也成为了一个难得的调整窗口。默茨政府上台后的支持率呈现出明显的“高开低走”态势：执政初期默茨凭借个人特质获得了党内与民众的广泛支持，但随后联盟党与社民党组成的联合政府的协作效率遭到了舆论质疑。 　　与此同时，以德国选择党等为代表的反对党支持率持续快速攀升，不断挤压德国主流执政党的民意空间。在这样的背景下，默茨或考虑通过内阁改组，向民众释放政府求变的信号，以此安抚不满情绪，为政局打开新的突破口。 　　欧洲新闻台报道称，默茨暗示改组内阁，与即将到来的德国关键地方选举有关。 　　德国电视一台等机构的最新民调显示，仅有13%的德国民众对默茨的总理工作表示满意，这一数据创下了德国总理同期支持率的历史新低。 　　另据欧洲新闻台报道，默茨之所以目前考虑改组内阁，还与年内即将举行的一系列地方选举有关。 　　提升民意和应对选举 　　9月，德国萨克森-安哈尔特州、柏林州、梅克伦堡-前波莫瑞州将举行地方选举，当下的多项民调显示，德国选择党在萨克森-安哈尔特州和梅克伦堡-前波莫瑞州的支持率领先。崔洪建认为，默茨考虑改组内阁，也意在提升民意支持率和应对选举。 　　将在今年年内举行的三场德国地方选举，已经被外界视作观察德国未来长期政治走向、检验民众对联邦政府信任度的核心风向标。从目前情况来看，德国选择党在执政党传统票仓支持率在不断上升。 　　从短期来看，新的内阁面孔或许会让部分德国民众产生新鲜感，催生对新施政思路的期待，可能会在短时间内小幅拉升执政党的支持率。 　　同时，当前德国政府在经济民生、移民治理等核心议题上，始终没有拿出满足民众诉求的主张。如果政府不能出台有竞争力的应对政策，人事层面的微调很难对地方选举的结果和执政党支持率产生实质性影响。 　　来源 | 总台环球资讯

　　中新网7月20日电 题：谈人工智能，习近平用了一句中国古语 　　“明者因时而变，知者随事而制”。 　　7月17日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上，谈及事关人类未来的人工智能治理，习近平主席引用了一句两千多年前的中国古语。 　　这句话出自西汉桓宽的《盐铁论》，意思是聪明的人会根据时代变迁来调整应对策略，智慧的人会随着世事变化来制定治理规则。 　　当前，人工智能以前所未有的深度与广度重塑全球发展格局，面对技术变革，需要“因时而变”。 　　早在2014年的两院院士大会上，习近平总书记就曾特别提到，“有的人工智能机器人已具有相当程度的自主思维和学习能力”，“这样的新技术新领域还很多，我们要审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进”。 　　主动识变应变求变，把握大势、抢占先机，才能牢牢掌握发展主动权。 　　2025年4月，中央政治局就加强人工智能发展和监管进行集体学习，习近平总书记在主持学习时强调，“牢牢掌握人工智能发展和治理主动权”。 　　几天之后，总书记在上海考察，走进人工智能产品体验店，详细了解产品功能和市场行情，还饶有兴致地戴上智能眼镜亲身体验，他强调，“我国数据资源丰富，产业体系完备，市场空间巨大，发展人工智能前景广阔”。 　　在习近平总书记擘画指引下，“人工智能”被连续写入三个五年规划《纲要》，我国人工智能发展的顶层设计和路径不断完善，人工智能创新成果不断涌现，正在深刻改变人们的生产生活方式。 　　当然，人工智能技术加速迭代应用，“双刃剑”效应日益显现，“随事而制”显得必要且紧迫。 　　在今次举行的世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上，习近平主席谈到一系列时代之问：当机器开始思考，人类如何与之相处？当算法参与决策，安全如何保障？当技术挑战伦理，治理如何跟上？当鸿沟不断拉大，普惠如何实现？ 　　作为负责任大国，中国在人工智能领域始终致力于做国际公共产品的提供者。 　　2023年，习近平主席提出《全球人工智能治理倡议》，确立了智能向善、安全可控、普惠公平的治理导向，为全球人工智能发展凝聚合作共识，获得国际社会广泛支持和响应。 　　此外，从发布《人工智能能力建设普惠计划》，到提出《“人工智能+”国际合作倡议》，再到连续8年举办世界人工智能大会，中国以实际行动携手各方推动构建公正合理的全球人工智能治理体系。 　　如习近平主席所言，人工智能技术发展越是一日千里，向上向善、造福人类的方向越要正确锚定，监管治理的尺度越要精准把握，防范失控的措施越要及时完善。

快科技7月21日消息，在本轮存储芯片上涨周期中，内存价格猛涨了5倍以上，闪存价格没这么夸张，相对应的是供需缺口也没这么快，会比内存更快见顶，明年就能缓解了。 来自调研机构TrendForce的消息称，虽然服务器占了NAND闪存位元需求的40%以上，但智能手机和平板电脑仍占近40%的份额，因此后者对整体需求依然能产生重大影响。 在库存方面，存储制造商的库存水平仍然相对较低，尽管模组制造商的库存因消费市场疲软而有所上升，但其他买家的库存仍保持在可控范围内。 综合这些因素，TrendForce预计2026年NAND闪存位元供需缺口将保持在-4–-5%之间，短缺将持续。 但是他们预计2027年下半年缺口将转为正值，从而缓解供应紧张的压力。 简单来说，闪存会比内存更快见顶，因为内存的需求预计在明年底才能达到平衡，2028年开始过剩，这也跟当前AI市场的需求结构有关，HBM是最缺的，对DRAM内存芯片的产能占用也是最大的，因此缺口较大。 闪存的生产相对内存来说容易些，AI需求占比也就40%，手机、电脑的影响不输AI，再联系到今天有消息说小米上调了今年的手机出货预测，销量目标回到了1.1亿部以上，这也能反映出小米对存储芯片需求的态度。 总之，尽管上游的内存、闪存芯片厂商还在高喊缺货到下一个10年，但2027年市场的供需情况肯定会有缓解，而且闪存比内存更快见顶，能让手机、电脑行业松一口气，不然真的要被内存闪存芯片拖累严重。 另外值得一提的是，在闪存领域国产厂商的崛起速度比内存更快，长江存储1季度的份额已经到了13%，到了世界第四的位置，他们扩产的速度比国外厂商更激进，今年底进入世界前三都有可能，未来两年有望冲击世界第二，彻底改写闪存芯片的格局。

快科技7月21日消息，西门子宣布已签署协议收购非上市EDA软件企业Precision Innovations。交易预计于2026年第三季度完成，具体条款未予披露。 Precision Innovations成立于2019年，总部位于美国加州圣迭戈，是一家成立七年的EDA软件公司。 此次收购将为西门子EDA产品组合注入AI驱动的芯片规划与设计探索能力。Precision Innovations基于开源OpenROAD框架开发EDA软件，可帮助半导体团队加速芯片流片进程。 Precision Innovations将融入西门子数字化设计创作平台，补充现有数字设计与物理实现能力。双方将打造覆盖SoC架构规划、设计实现及全生命周期管理的端到端数字化流程。 西门子表示，随着SoC复杂度快速提升，客户需要更高效的方式探索新架构。将Precision Innovations的AI驱动早期设计探索能力整合入西门子EDA产品组合，可缩短芯片流片时程并优化PPA表现。 Precision Innovations首席执行官Tom Spyrou表示，加入西门子后双方可帮助设计人员在流程早期借助AI评估数千种设计方案，将创新资源聚焦于核心价值环节。 此次收购正值EDA三巨头格局日趋固化之际，西门子正加速补强AI能力，缩小与Synopsys和Cadence在数字设计前端工具链的差距。

IT之家 7 月 21 日消息，国产存储巨头长鑫科技今日发布公告称，公司首次公开发行股票并在科创板上市发行结果已公布。 本次发行价格为 8.66 元 / 股，初始发行股份数量为 668,808.8608 万股，占发行后总股本约 10%。在超额配售选择权及网上、网下回拨机制启动后，网下最终发行数量为 217,313.3388 万股，约占超额配售选择权全额行使后扣除最终战略配售数量后发行数量的 36.07%，约占超额配售选择权全额行使后发行数量的 28.25%。其中网下无限售期部分最终发行股票数量为 65,193.5471 万股，网下有限售期部分最终发行股票数量为 152,119.7917 万股；网上最终发行数量为 385,110.3500 万股，约占超额配售选择权全额行使后扣除最终战略配售数量后发行数量的 63.93%，约占超额配售选择权全额行使后发行数量的 50.07%。回拨机制启动后，网上发行最终中签率约为 0.47141739%。 本次发行的网上、网下认购缴款工作已于 2026 年 7 月 20 日（T+2 日）结束。网上投资者缴款认购的股份数量为 3,844,517,273 股，网上投资者缴款认购的金额为 33,293,519,584.18 元，网上投资者放弃认购数量为 6,586,227 股，网上投资者放弃认购金额为 57,036,725.82 元。网下投资者缴款认购的股份数量为 2,173,101,821 股，网下投资者缴款认购的金额为 18,819,061,769.86 元，网下投资者放弃认购数量为 31,567 股，网下投资者放弃认购金额为 273,370.22 元。 IT之家计算得知，网上投资者放弃认购比例约为 0.17%。 网上、网下投资者放弃认购股数全部由联席主承销商包销，联席主承销商包销股份的数量为 6,617,794 股，包销金额为 57,310,096.04 元，包销股份数量占超额配售启用后扣除最终战略配售部分后发行数量的比例约为 0.11%，包销股份数量占超额配售启用后本次发行数量的比例约为 0.09%。超额配售选择权行使前，本次发行费用为 28,058.61 万元。 IT之家注意到，长鑫科技于 7 月 16 日正式启动网上网下申购，共计有 942.88 万户散户投资者及 285 家网下机构投资者管理的 10907 个账户蜂拥而入，其中网上散户有效申购股数高达 8169.2 亿股，网下机构有效申购股数共计达到约 12.38 万亿股。 市场预计，长鑫科技有望于 7 月 27 日正式上市，并成为 A 股市值最高的科技股。

IT之家 7 月 21 日消息，特斯拉预计将于当地时间周三公布最新季度财报。随着人工智能（AI）和机器人业务投入大幅增加，公司有望出现两年多以来首次季度现金流净流出，这也让投资者更加关注这些巨额投入究竟何时才能带来回报。 首席执行官埃隆 · 马斯克已经将特斯拉的发展重心，从传统电动汽车制造转向自动驾驶出租车、Optimus 人形机器人等“物理 AI”业务，而特斯拉如今的高估值，很大程度上也建立在这一愿景之上。 不过，随着 AI 基础设施（包括数据中心）以及制造产能投资不断攀升，投资者的担忧也在加剧。市场预计，特斯拉今年的资本支出将达到 250 亿美元（IT之家注：现汇率约合 1694.52 亿元人民币），而这一数字已经超过其汽车和能源核心业务单季度所产生的现金流。 摩根士丹利分析师在一份报告中表示：“随着资本支出增加一倍以上、自由现金流转为负值，投资者越来越希望看到证据，证明特斯拉的大规模投入正在巩固其在物理 AI 领域的竞争壁垒。” 一直以来，投资者都押注特斯拉的自动驾驶和机器人业务未来能够带来全新的高利润收入来源。然而，这些业务的发展速度低于不少分析师此前预期，马斯克自己设定的一些目标也未能按时实现。 去年 4 月，特斯拉在美国得州奥斯汀推出 Robotaxi 服务后不久，马斯克曾预测，到 2025 年底，Robotaxi 服务将覆盖美国一半人口。今年 1 月，特斯拉又表示，计划在 2026 年上半年将该服务扩展至另外 7 座城市。但截至目前，特斯拉的 Robotaxi 网络仍仅限于得州的奥斯汀、达拉斯、休斯敦，以及佛罗里达州的迈阿密。 在本次财报电话会议前，特斯拉投资者关系网站上获得最多投票的一条散户提问是：“究竟是什么阻碍了特斯拉实现自己设定的这些短期目标？” 投票排名前十的问题中，有九个都围绕特斯拉的 AI 战略，包括 Robotaxi、Optimus 人形机器人以及 FSD 技术。 另一位散户投资者提问称：“为什么 Robotaxi 车辆规模增长停滞了？Cybercab 什么时候才能开始向普通用户提供载客服务？” 特斯拉此前表示，已经开始生产 Cybercab。这是一款专为 Robotaxi 打造的车型，没有方向盘和踏板。不过，这款车型尚未正式投入 Robotaxi 运营网络。马斯克曾表示，Cybercab 的产能爬坡过程将“极其缓慢”。 与此同时，特斯拉传统汽车业务正在出现复苏迹象。今年 4 月至 6 月，特斯拉交付量创下同期历史新高，大幅超过市场预期。国际油价上涨推动了电动车需求增长，尤其是欧洲市场表现强劲。 分析师预计，特斯拉 2026 年全年交付量将达到 170 万辆，同比增长 3.9%，有望结束此前连续两年年度交付量下滑的局面。 巴克莱分析师表示，虽然投资者的关注点仍集中在特斯拉的 AI 布局，但汽车业务的改善将为公司提供更多现金，用于支持这些长期投资。 不过，就第二季度而言，汽车销量回升可能仍不足以抵消持续扩大的资本开支。根据 LSEG 的数据，市场预计特斯拉第二季度自由现金流将为负 33 亿美元（现汇率约合 223.68 亿元人民币）。 分析师预计，特斯拉第二季度每股收益为 0.50 美元，高于去年同期的 0.40 美元。 不过，德意志银行分析师认为，特斯拉今年早些时候取消 FSD 软件一次性买断销售模式，以及 5 月份推出的低利率融资优惠，都将对公司盈利能力造成压力。 根据 Visible Alpha 的数据，华尔街预计，剔除监管积分收入后，特斯拉第二季度汽车业务毛利率将降至 18.1%，低于上一季度的 19.2%。

　　当地时间20日，英国新任首相伯纳姆任命多名内阁成员。 △约翰·希利（资料图） 　　伯纳姆任命前国防大臣约翰·希利为财政大臣。希利曾在斯塔默政府担任国防大臣，因国防开支争议于6月辞职。 　　伯纳姆还任命埃德·米利班德为外交大臣。米利班德曾于2010年至2015年担任工党党首，并在斯塔默政府中担任能源大臣。 △路易丝·黑格（资料图） 　　路易丝·黑格被任命为英国首席国务大臣兼兰卡斯特公爵领地事务大臣。黑格曾任交通大臣，于2024年11月辞职，她被认为是伯纳姆的重要支持者。 　　安杰拉·雷纳被任命为住房大臣，她曾在斯塔默政府中担任过同一职务，并于2025年9月辞去副首相和住房大臣职务。 △伊薇特·库珀（资料图） 　　此外，前外交大臣伊薇特·库珀被任命为卫生大臣；乔纳森·雷诺兹任商业大臣；露西·鲍威尔任教育大臣；布里奇特·菲利普森任妇女与平等事务大臣；丽莎·南迪任文化大臣。斯塔默政府的内政大臣沙巴娜·马哈茂德、就业与养老金大臣帕特·麦克法登将继续担任原职。安娜丽丝·米奇利被任命为首席党鞭，并将成为内阁成员。 　　伯纳姆于20日被英国国王查尔斯三世任命为新任首相并被授权组建新一届内阁。（总台记者 杨兢兢 陈占升）

作者 | 张贝贝 编辑 | 丁萍 头图 | 视觉中国 智谱又暴跌了。 7月20日，智谱暴跌19.56%。 这是继前天（17日）暴跌28.49%、蒸发超2000亿港元之后，智谱又没了1008亿。两个交易日，超3000亿港元市值灰飞烟灭，这相当于跌没了一个二线AI公司的估值。 原因是什么？ 最直观的线索指向了时间点：就在智谱开启暴跌的17日凌晨，月之暗面发布了Kimi K3。2.8万亿参数，Code Arena编程能力登顶全球第一，全面开源。 紧接着，科技热搜几乎被Kimi K3霸榜，甚至传出了“干崩美股半导体”的夸张说法。 但如果仅以此判定是“Kimi K3这个模型打败了一家公司”，那就想得太简单了。真正值得关注的是：月之暗面K3的发布，让资本意识到，大模型赛道或许并不存在传统意义上的护城河。 因为开源模型让客户可以零成本试用，以及"全球第一"的title随时可能易主，技术领先周期被压缩到以周计算。此情况下，智谱此前依赖的“ARR高增和稀缺性”支撑的高估值逻辑，开始松动。 （妙投注：ARR，年度经常性收入，是基于当前合同和订阅模式对未来12个月的预期收入） 智谱两天的暴跌，表面是情绪踩踏，底层是估值模型的重估。 ARR增速叙事，持续性受到质疑 实质上，7月17日，市场上关于智谱的ARR已经达到10亿美元的消息在流传。 要知道2026年3月31日时，智谱开放平台API的ARR才2.5亿美元（约17亿元人民币）。这意味着不到4个月的时间，智谱的ARR就增长了3倍，增速非常快。 但这条"利好"很快就被卖单吞没了。原因很简单：这不是官方数据。而在资本市场上，"未证实的好消息"遇上"已确认的暴跌"，投资者的本能是选择相信后者。 就算数字是真的，在Kimi K3发布的情况下，市场对智谱ARR未来的高增能否持续，有所担忧。为何这么说，原因有两个： 第一，K3与智谱的产品定位“高度重合”，ARR的持续性被打上问号。 Kimi K3与智谱的GLM5.2在定位上高度重合，两者都支持100万Token的超长上下文，都强调面向大型代码库、长程软件工程和复杂Agent任务。但最新的AI模型评测平台Arena显示，Kimi-K3现已在Frontend Code Arena中以1679分位居第一，超越了GLM 5.2。 这意味着什么？ 意味着一个定位相同、性能更强的竞品，以开源免费的方式出现在了市场上。正在使用或考虑使用智谱API的企业客户，可能会重新评估采购方案：是继续付费调用智谱的API，还是基于性能更强的K3做本地化部署？ 资本市场看的是预期，最厌恶的是“不确定性”。当客户随时可能因为竞品而流失，智谱未来ARR的高增长就不再是“确定性趋势”。 即使过去的ARR增速再惊人，只要未来的增速变得不可预测，资本就会重新定价。 第二，ARR高增背后，是“烧钱换规模”的脆弱平衡。 从业务模式看，即使没有Kimi K3的冲击，客户不流失，智谱能否维持ARR的高增速，本身也是一个巨大问号。 因为ARR每增长1美元，背后都需要真金白银的投入。 而智谱的财务数据揭示了这种模式的残酷代价： 2026年1月，智谱完成港股IPO，募资净额约48.96亿港元。然而到6月30日，不到半年，这笔钱已被动用45.88亿港元，账面仅剩3.08亿港元，使用率超过93%。 于是，7月9日智谱宣布配售新股，以每股1588港元发行最多1978万股，净募资约313.75亿港元。7月13日配售完成，资金到账，是支撑ARR增长的关键。 但问题恰恰在这里。 配售公告中明确披露：这次配售的313亿预计2027年底前全部用完。也就是说，从2026年7月到2027年底，大约18个月的时间，这笔巨额资金将被消耗殆尽。届时，智谱需要新一轮融资，可能是科创板上市，也可能是又一轮配售，来继续支撑“烧钱换增长”。 “烧钱、融资、再烧钱”的循环，是当下ARR高增的重要支撑。 K3发布之前，只要ARR高增，投资者愿意为“未来的垄断利润”提前买单，用高估值容忍当下的巨额亏损，等待其未来的自我造血实现。 但K3发布之后，当“开源模型性能登顶”与“客户可能迁移”这两个事实叠加在一起时，市场开始意识到：巨额亏损换来的ARR增长，可能只是几周的领先窗口，即短暂的领先。相对应，ARR的高增能否持续也面临较大不确定性。 至此，ARR增长叙事带来估值溢价的逻辑走不通了。 稀缺性溢价收窄 如果说ARR增速松动动摇的是智谱估值的“增长端”，那稀缺性溢价的收窄，撬动的则是“估值锚”本身。 因为一旦市场不再认为你是唯一的、不可替代的选择，整个定价体系都将面临重构。 智谱的“稀缺性”溢价。具体包括两点： 一是，“全球大模型上市标的”的稀缺性。 2026年1月8日，智谱以116.1港元发行价登陆港股，成为“大模型第一股”。上市之初，凭借“全球大模型第一股”的身份获得了显著的稀缺性溢价。 彼时港股市场上，纯正的AI大模型标的屈指可数，国际资本要配置中国AI，几乎没有第二个选择。这种“被迫买入”的资金，是稀缺性溢价的重要支撑。 但这一稀缺性正在被多重力量瓦解： （1）限售股解禁，流通盘扩大，筹码不再稀缺。 7月8日，智谱迎来上市后首批限售股解禁。紧接着7月9日，MiniMax也迎来解禁，其解禁股份占总股本比例超过50%（2025年12月31日，MiniMax以168港元发行价登陆港交所，成为第二家上市的大模型公司）。 大模型可交易的“筹码稀缺”的心理预期已经被打破。此情况下，资本市场此前基于AGI远期想象给出的高稀缺溢价，在流动性释放的过程中逐步回归理性。 （2）Kimi上市进程加速，"唯二"的稀缺格局将被打破。 如果说解禁只是稀释了“筹码稀缺”，那Kimi的上市则将打破"标的稀缺"的格局。 据悉，月之暗面（Kimi母公司）已向投资人发送上市相关议案，预计最快6个月内有望完成港股上市。由此看到，若进展顺利，月之暗面最早将于2027年初登陆港交所。 推动这一变化的，是Kimi商业化数据的超预期爆发。今年3月，其ARR首次突破1亿美元，6月已站稳3亿美元，三个月内翻了3倍。 一旦Kimi上市，港股AI赛道将从"智谱+ MiniMax双雄"变成"智谱+ MiniMax+ Kimi三足鼎立"。届时全球资本将拥有第三个选择，一个ARR增速同样惊人、刚刚用K3证明了自己技术实力、估值超过300亿美元的竞品。溢价会继续摊薄，智谱不再是"唯二的选择"。 此外，全球头部大模型公司OpenAI、Anthropic也在筹备上市，选择越多，溢价越薄。 二是，国产大模型中，"编程领域自主可控"的战略稀缺性被打破。 如果说"上市标的稀缺"是资本市场的溢价，那"编程领域自主可控"则是战略层面的溢价，后者对智谱估值的支撑更为坚实。 6月13日，Anthropic旗下部分模型在国内被限制访问。当天，智谱发布了GLM-5.2开源模型。在大模型盲测平台竞技场（Arena.ai）的Code Arena上，GLM-5.2拿下1595分，排名总榜第二、全球可用模型第一。 这让市场将智谱与"编程领域自主可控"深度绑定。创始人唐杰与马斯克在社交平台的隔空对话进一步放大了这一叙事。此情况下，智谱股价6月12日收盘时的1097港元持续上涨至2980港元，市值翻倍，一度突破万亿港元。 但Kimi K3的发布，打破了该唯一性。 要知道，智谱的GLM-5.2是"全球可用模型第一"这个定语前面还有一个"不可用"的Fable 5。而Kimi K3的代码能力在最新的AI模型评测平台Arena榜上排名第一，不仅超过智谱，也超过Claude Fable 5和GPT 5.6。 虽然Kimi官方坦诚其综合能力仍略逊于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol这两大闭源旗舰，但在编程这个主战场上，它已经具备了正面对抗的实力。此时，"自主可控"就不再是智谱在编程领域独有的标签。资本市场给智谱的那部分"战略稀缺溢价"，也会被大幅压缩。 到这就不难理解近期智谱股价为何跌这么狠了。 关键是，智谱在跌幅这么大的情况下，有没有跌出性价比？ 智谱还值得看吗？ 先说判断，有博弈价值，但安全垫还不够厚。 短期看，在当前地缘政治环境下，GLM-5.2性能还不错；且其基于华为昇腾训练，与国产算力生态深度绑定的业务模式，在政企市场和信创领域有天然准入优势。从这个维度看，未来华为昇腾产业链，或国产AI主题活跃的话，智谱也可能会反弹。 智谱GLM-5.2在发布首日即完成与华为昇腾、平头哥、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、海光、壁仞等8大国产算力平台的全适配，这是Kimi目前尚未公开做到的。在信创采购中，“适配清单”本身就是准入门槛。 但要注意的是，其当下估值仍不算低，中长期抄底价值仍不够。 7月20日收盘，智谱市值约4146亿港元（约529亿美元），对应10亿美元ARR，P/ARR约53倍。作为对比，仍远高于全球领先大模型OpenAI约34倍，Anthropic约16倍的P/ARR。 OpenAI最新估值约8520亿美元，2026年2月ARR预计250亿美元，P/ARR约34倍。Anthropic最新估值约9650亿美元，2026年7月ARR约600亿美元（SemiAnalysis机构测算），P/ARR约16倍。 更值得注意的是，OpenAI和Anthropic的ARR规模分别是智谱的25倍和60倍，且Anthropic预计Q2盈利。而智谱2025年全年营收仅7.24亿元，净亏损47.18亿元，ARR虽高，盈利遥遥无期。 从此维度看，市场仍然在对智谱的"未来增速"支付溢价。而“自主可控战略稀缺性溢价”在K3发布后已被大幅压缩。53倍的P/ARR，并不便宜。【如果P/ARR回落至30倍左右甚至以下（对应市值约3000亿港元），那么10亿美元ARR的基本面支撑将变得扎实，安全边际出现】 更值得注意的是，2027年1月智谱有Pre-IPO大规模解禁。届时，流通盘将增长3倍。即便智谱的基本面在这半年内改善，解禁带来的抛压较大，也可能再次压低股价，注意此情况。 那么，进一步拉长周期看，智谱什么时候可以重新关注？ 观察指标有以下几个： （1）ARR增速与结构。API调用中订阅收入占比是否提升，如30%或50%以上，而非依赖一次性调用来堆高数字。 （2）客户续费率与流失率。如3季度企业客户在K3开源后的去留决策，是检验“实力护城河”真伪的最直接信号。 （3）亏损收窄。国产算力生态绑定的“政策红利”能否转化为可量化的合同收入，关注昇腾政企订单；还有如果智谱能在未来1-2个季度内，展现出亏损收窄的明确趋势，那么市场对“烧钱换增长”可持续性的质疑会有所缓解。 （4）昇腾生态政企订单。“政策红利”能否转化为可量化的合同收入，是国产算力绑定这一差异化优势的落地验证。 只有ARR质量、客户留存和亏损收窄（烧钱速度放缓）、昇腾生态政企订单这四个指标中，最起码有两个被季度财报持续验证后，才具备中长期配置价值。在以上信号出现之前，智谱更多是博弈，而非趋势反转。

　　当地时间7月20日，英国工党新任领导人安迪·伯纳姆正式接任英国首相，成为英国近十年来的第七位首相。 　　在伯纳姆接任首相之际，英国媒体分析指出，当前英国正面临社会福利、国防开支、生活成本、地缘政治等“堆积如山的挑战”。而伯纳姆最核心的政治资本，是他担任大曼彻斯特市长期间所取得的经济发展成绩。 　　多家民调显示，伯纳姆是目前最受欢迎的工党政治人物之一。伯纳姆在工党内部的高支持率，是否有助于他后续顺利施政？ 　　伯纳姆在大曼彻斯特市的执政经验，对英国克服当前经济发展困境，能够发挥怎样的作用？ 　　2018年，伯纳姆作为大曼彻斯特市长率团访华期间，对中国高铁印象深刻。今年4月，伯纳姆曾表示，愿在绿色发展、电动公交、先进制造和生命医药等领域推动对华合作。 　　伯纳姆接任英国首相后，是否会延续理性、务实的对华政策立场？ 　　总台环球资讯《闪评》栏目邀请北京外国语大学区域与全球治理高等研究院教授崔洪建带来详细解读。 　　观点速览 　　北京外国语大学区域与全球治理高等研究院教授崔洪建： 　　伯纳姆在工党内部的高人气，短期内将有助于他在工党内部维持相对稳定的地位。在后续的执政过程中，取决于伯纳姆政府未来推出的各项政策是否能够持续在工党内部获得多数支持。 　　伯纳姆在地方执政的成功经验主要有两点：一是调整中央和地方之间的权能关系；二是更提倡公私合作。这一套做法在中央政府层面能否转化为长期规划，要看伯纳姆政府能否有勇气去打破一些改革阻力，以及能否在短期内组织起高效且服从度高的团队，去贯彻执行伯纳姆的政策理念。 　　伯纳姆预计会以相对务实的态度来处理对华关系。如果要延续此前工党政府的对华政策，那么他一方面需要在经济领域进一步排除政治因素的影响；同时需要本着理性务实的立场和中方展开持续的对话和交流。这也符合英国希望继续通过对外合作来改善其经济环境的基本利益。 　　来源｜总台环球资讯

摘要： “亏麻了，两年白干。”当一位坚信AI的投资者，看着账户在几个交易日内蒸发30万，而他所看好的产业逻辑却分毫未变时，这是一个买对方向、却仍然大亏的残酷故事。所有人都涌向同一个正确的未来，但脚下的路却塌陷了。这背后，是信仰被提前透支的代价，也是每个投资者必须面对的投资悖论。 凤凰网科技 出品 作者｜路春锋 编辑｜董雨晴 韩建盯着交易软件里那个刺眼的数字时，是7月中旬的一个傍晚。窗外的天已经黑透了，屏幕的蓝光映在他脸上，三十万浮亏的数字红得扎眼。那是他过去两年在AI赛道上一点点攒下的收益，几个交易日里，就像手里攥不住的沙子，漏得精光。 "亏麻了，两年白干。"他对我们讲这句话时，声音里听不出太多情绪，像是被抽走了力气。就在几个月前，他还在饭局上跟人笃定地讲AI的未来，讲算力的缺口，讲国产替代的必然——那些逻辑他至今都觉得没错。可账户里的数字不会骗人，他买对了所有人都认可的未来，却踩空了脚下的路。 这是2026年夏天，A股市场最戏剧的一幕。所有人都朝着同一个光明的方向奔跑，却在半路上集体掉进了同一个坑里。那些最早相信AI的人，那些把筹码押注在产业趋势上的人，成了这轮调整里重新理解长期主义的人。 从绝望到反弹 7月的A股，飘着不寻常的味道。 上周五的跳水像一场没有预兆的暴雨。上证指数毫无抵抗地跌破3800点，创业板指和科创50的跌幅曲线像被人狠狠拽了一把，单日跌幅超过7%。有人默默关掉了软件，有人在群里发了个苦笑的表情，半天没人接话。 下挫的势头一直延续到了21日早间，转机来得猝不及防。早盘过后，市场像一头睡醒的雄狮，几乎是报复性地向上冲。收盘时，沪指涨1.79%，深成指涨4.81%，创业板指涨7.05%，科创综指涨8.75%，科创50更是直接拉涨10.73%。沪深两市成交额冲到2.97万亿，比前一天多了2561亿。3101只股票翻红，屏幕上的绿色终于被红色盖了过去。 有人在群里喊"大奇迹日"，有人拍着桌子说回来了，可李默看着自己的账户，只觉得一阵恍惚。 "昨天高开割肉了，今天又接飞刀，一天亏了16个点。"此前他笃定科技是这轮行情的主线，毅然从拿了很久的高股息ETF和上汽集团里斩仓出来，全仓扑进了电子化学品。他算过产业周期，算过国产替代的空间，算过业绩释放的节奏，唯独没算到自己会栽在回撤上。短短几天，他的账户最大回撤到了50%。"后悔，后悔至极。"他反复念叨着这句话，本来他可以躲过这一刀的。 和李默一样，这群人有个共同的标签：AI的信徒。 他们见过2023年AI行情的星火，见过2024年硬科技的启动，相信这是继互联网之后最大的产业浪潮。AI算力的缺口是真实的，国产替代的进程是真实的，存储芯片的涨价周期是真实的，光模块、PCB、半导体设备公司的业绩也是真实的——那些半年报预告里，十几倍、几十倍的净利润增速明明白白地写着。越来越多的钱涌进来，把这些赛道的温度烧得滚烫。 可交易这回事，从来都是盛极而衰。 7月初的时候，大部分人还沉浸在上涨的亢奋里。25岁的木鱼入市不到三年，满仓半导体设备，他对7月9日那天的行情记忆深刻。那天市场涨得特别好，好到让他觉得不对劲——那种涨法太猛了，猛得像最后的狂欢。第二天开盘，他没犹豫，直接减掉了一半仓位。 这个决定让他把回撤控制在了15%，成了这轮下跌里为数不多的"幸运儿"。但更多的人没有这份警觉，尤其是那些上了杠杆的人，市场的一个喷嚏，对他们来说就是地震。 韩建是金融从业者，过去两年他的持仓几乎全在AI产业链上，从美股的英伟达供应链，到国内的算力、光模块标的，他研究得比自己的理财产品还透。这一轮下来，他亏了将近三十万，就是开头那一幕。他甚至开始认真考虑，以后钱就老老实实存银行，该花就花，再也不进股市了。可聊到AI本身，他的语气又软了下来："科技肯定是未来的方向，国家也在投，还要跟国外竞争，这个逻辑没变啊。" 这是这轮调整里最拧巴的情绪：产业的逻辑坚如磐石，可账户的亏损也真实刺骨。没人怀疑AI的未来，可所有人都在问同一个问题：明明公司业绩那么好，为什么股价跌成这样？明明买的是明天的太阳，为什么今天就被冻僵在了黑夜里？ 7月的这十几天，市场就在这种预期与现实的撕裂里，完成了一次残酷的出清。 买对方向，为什么还是亏钱？ 这个问题，几乎每个科技股投资者都问过自己。 答案其实很简单，也很残酷：产业的方向从来不会错，错的是人们为这个方向付出的价格，以及拥挤到窒息的交易结构。 最先透支的是预期。资本市场从来都是买预期、卖现实，当所有人都知道AI是未来的时候，这个未来其实已经被提前标好了价格。不管是美股的英伟达、微软，还是A股的算力、存储、半导体公司，过去一年里估值已经被抬到了很高的位置。后面的上涨，需要比"好"更好的业绩来支撑——可公司的成长是线性的，人们的期待是指数级的。公司还是那家好公司，可股票的价格，需要停下来等一等灵魂。 更致命的是交易的拥挤。过去两年，AI成了市场里唯一的"明牌"，机构在买，游资在炒，量化在做波段，连平时只买理财的散户都开始打听光模块的代码。上涨的时候，所有人一起抬轿，股价像坐了火箭；可当风向一转，所有人都往门口挤的时候，踩踏就发生了。 粤开证券就在今日发布的研报中指出，“本轮A股下跌，是由情绪和交易层面驱动，本质上是获利盘了结、拥挤交易出清所致，产业趋势未发生明显变化。” 木鱼对这种"行业和市场的错位"体会很深。2024年上半年他炒过另一个赛道，那时候他觉得，以后人人都坐飞行汽车，这赛道肯定能涨十倍。可后来他发现，行业的发展是十年维度的事，可股票的行情是三个月维度的事。"行业是行业，市场是市场，它们从来不是绑在一起的。"他见过太多人犯同一个错：认定一个行业有未来，就觉得什么时候买都能赚钱——可投资哪有这么简单的事。 估值的重定价，是悬在所有成长股头上的达摩克利斯之剑。人们愿意给科技股高估值，是相信它们能高速成长，可一旦市场开始怀疑——AI的商业化是不是比想象中慢？这些公司的业绩是不是已经被price in了？是不是太多钱堵在同一个赛道里了？——杀估值的过程，会比杀业绩还要疼。 所以这轮下跌，从来都不是"AI不行了"。直到今天，AI依然是全球科技竞争最核心的赛道，没有之一。真正变的是，那些曾经闭着眼睛all in的人开始害怕了：他们怕自己还没等到未来兑现，就已经倒在了通往未来的路上。 杠杆把这种恐惧放大了数倍。李默就是加杠杆的人之一，下跌的时候他想，长鑫科技就要上市了，科技行情肯定还没结束，于是他借钱补仓，越补越跌，越跌越补，最后把自己套在了半山腰。现在他提起杠杆就后怕，翻来覆去只有一句话："千万不要融资，千万不要加杠杆。" 剧烈波动之后，投资者重新理解长期主义 这轮过山车一样的行情，像一面镜子，照出了每个投资者最真实的模样。 辰辰是个律师，入市之前，他想着靠投资给自己挣点自由，不用天天赶案子、看客户脸色。过去这一年，他干脆停了手里的工作，全职炒股，后来甚至借了贷款投进去。连续亏损之后，他在反弹前一天清了仓。 "今天好多人喊大奇迹日，可我已经走了。"他说这话的时候，心里不是没有遗憾，看着自己刚卖掉的股票一个个涨停，说不后悔是假的，他甚至会想，如果再扛一天，结果会不会不一样。可比起账户里的钱，他更怕自己这一年的样子——每天开盘四个小时盯着K线，收盘刷两个小时社交媒体，晚上还要复盘到半夜，情绪跟着分时图上上下下，早就忘了当初进股市，只是想让生活过得好一点。"我把初心丢了，把自己也丢了。"这是他最终决定离开的原因。 留下来的人，都变了。 李默现在把"风控"两个字挂在嘴边。以前他觉得，看对了方向就要敢下重注，现在他才明白，看对方向只是投资的第一步，你得活着等到方向兑现的那天。市场永远不缺机会，缺的是能留在牌桌上的筹码。他还是看好科技，看好AI，但再也不会一把梭哈，再也不会借钱补仓了。 木鱼最大的收获是"不跟着别人跑"。社交媒体时代，每天都有人晒翻倍的收益，每天都有人喊下一个十倍赛道，这些声音曾经让他焦虑，让他忍不住想追上去。几轮牛熊下来他才明白，那些别人赚的钱，跟自己没关系。上涨的时候别眼红，下跌的时候别慌，自己做的决定，自己认结果。"博主的话可以听，消息可以看，但最后下单的手，得长在自己身上。" 韩建还是相信AI的未来，只是他终于懂了，"看好"和"买好"是两回事。产业的成长可能需要五年、十年，可市场的情绪三天就会变一次。你不能因为相信十年后的未来，就在今天把所有筹码都押上去，你得算清楚价格，控得住仓位，受得了波动。"方向对很重要，可在什么位置上车，用多少仓位上车，更重要。" 这些曾经把"长期主义"挂在嘴边的人，在这轮暴跌之后，终于读懂了这四个字真正的意思。 以前他们以为，长期主义就是找到一个好赛道，然后死拿着不动，等到时间的玫瑰开花。现在他们才明白，长期主义从来不是一句鸡汤，它是你在高点时敢减仓的克制，是你在下跌时不加杠杆的清醒，是你在所有人都恐慌时还能拿得住筹码的底气，是你在账户腰斩时，依然相信未来、但也敬畏市场的那颗心。 AI的浪潮还在往前涌，不会因为这一次调整就停下脚步。算力的需求还在涨，国产替代的故事还在继续，那些真正有技术的公司，最终还是会长大。 只是那些相信AI的人终于明白，不是所有相信未来的人，都能走到未来那一天。 投资这条路，从来都是向死而生。你得先活过冬天，才能看见春天。 （文中所提人物均为化名，本文不构成任何投资建议，股市有风险，入市请谨慎！）

IT之家 7 月 21 日消息，微软当地时间周二宣布，已与法国人工智能初创公司 Mistral 达成合作协议，将投入数十亿美元建设 Mistral 在欧洲的算力基础设施，同时借助微软的云计算和软件平台，在全球进一步推广 Mistral 的 AI 技术。 根据协议，微软 Azure 客户将能够直接使用 Mistral 位于法国的数据中心开发 AI 应用。这不仅将提升微软在欧洲的算力资源，也为金融、政府等受监管行业提供了一个不依赖美国控制基础设施的替代方案。 与此同时，Mistral 已将旗下 AI 模型 Medium 3.5 和 OCR 4 接入微软的 AI 开发平台 Foundry，微软 Copilot Studio 也已支持 Medium 3.5 模型。 此外，拥有自建数据中心、通过 Azure Local 使用微软服务的企业，也可以部署 Mistral 的开源 AI 模型。这类模型允许企业获得授权后进行自主开发和定制，更灵活地打造符合自身需求的 AI 系统。 此次合作凸显出欧洲及其他地区希望减少对美国科技依赖的趋势，以便在未来数字经济和社会发展中掌握更多自主权。同时，这项合作也有助于微软满足市场对开源 AI 模型不断增长的需求。 事实上，欧洲推动“AI 主权”的努力已经持续数年。而上个月，美国决定暂停向海外开放旧金山 AI 公司 Anthropic 的两款先进模型，使欧洲对技术自主的需求变得更加迫切。 微软总裁布拉德 · 史密斯（Brad Smith）与 Mistral 首席执行官阿瑟 · 门施（Arthur Mensch）在接受路透社采访时表示，双方合作的目标是在保障欧洲 AI 自主性的同时，仍然能够享受到美国软件生态和安全能力带来的优势。 史密斯表示：“通过让 Mistral 模型同时运行在 Azure Local 和 Mistral 自己的算力平台上，我们能够把美国和欧洲的技术结合起来，并以一种能够持续、可靠提供服务的方式实现这一目标。” 不过，要让欧洲真正摆脱对美国技术的依赖并非易事。当前推动全球 AI 热潮的英伟达 GPU 仍由美国设计，而 Mistral 的数据中心建设同样依赖英伟达芯片。英伟达与微软一样，也是 Mistral 的投资方。 史密斯强调，此次公布的合作协议并不包含微软对 Mistral 新增股权投资。对于彭博社此前报道称 Mistral 正洽谈新一轮融资、计划以约 200 亿欧元（IT之家注：现汇率约合 1547.14 亿元人民币）估值融资约 30 亿欧元的消息，门施拒绝置评。 总部位于巴黎的 Mistral 被视为欧洲 AI 领域最具代表性的企业之一，也是欧洲在 AI 竞争中的重要希望。目前，公司主要面向制造业、金融服务和国防等领域提供 AI 解决方案，并已获得法国军方订单。不过，与 Anthropic 等美国 AI 公司相比，其估值仍存在明显差距。 门施表示，此次合作表明，微软和 Mistral 正在共同努力，缩小欧洲在 AI 基础设施方面与美国之间的差距。 Mistral 计划到 2030 年建设总计 1 吉瓦的 AI 算力基础设施。虽然门施没有披露微软此次合作的具体投资金额，但他表示，这项协议证明了 Mistral 当前发展战略的正确性。 双方还透露，微软和 Mistral 正在制定联合市场推广计划，进一步扩大双方产品和服务的市场覆盖范围。史密斯表示：“毫无疑问，这项合作将帮助我们两家公司共同实现业务增长。”

作者｜心怡 编辑｜重点君 互联网大厂间的AI入口大战打到了桌面端。 先说一条刚出炉的消息。据《财经》7月21日报道，阿里即将推出千问办公，把QoderWork、悟空、MuleRun三款Agent产品合并成，交给钉钉新任CEO陈宇森负责。 不止阿里，腾讯也正把资源集中到WorkBuddy上，字节内部讨论把飞书和豆包办公深度整合。 信号很明确，持续半年的大厂Agent“赛马”结束，C端的入口大战刚歇，各家开始把资源集中到新战场：桌面Agent的入口大战升级了。 目前战况如何？易观数据显示，今年6月，WorkBuddy 月访问量达2097万，腾讯WorkBuddy、字节TRAE IDE、阿里QoderWork排在第一梯队（以下图表数据来自易观分析）。 四位选手各有来头。 WorkBuddy产品底座沿用打磨两年多的CodeBuddy内核，马化腾在财报会上直接称它是“中国使用最广的效率智能体服务”。 豆包专业版背靠字节自家的Seedream、Seedance，是四家里多模态弹药比较足的一个，但只跑自家模型、生态也有些封闭。 百度搭子入局较晚但动作密集、持续升级，7月刚甩出个人版升级、企业版和“搭子联盟”三个更新。 QoderWork是阿里把Agent能力从代码搬到办公的产物，招牌是带下载量排行的技能市场和15套专家套件，即将要升格为“千问办公”的底座。 一线城市机场和地铁的广告位上，大家都说自己是六边形战士。但用户更多只关心一件事：今天要选一款Agent，到底谁能真正干活？ 这次，我们挑两个高频的真实工作场景，同一台Mac、同样的提示词、注册即得的免费档，把四家放在到一起对比。 两个真实工作场景，看谁最能干活 两个场景各代表一类办公刚需，一个是重复操作型，考的是手勤不勤；一个是内容生产型，考的是脑子和手艺。 场景一：打开浏览器抓一批更新，整理成一张本地表格 事情不难，但是人工做起来真的很费事，能偷的懒还是偷一偷。 因此，我们需要检查桌面Agent能不能自己“坐到电脑前”，把鼠标键盘用起来，从头跑完流程，最后交给我们一份能直接用的本地文件，而不是像问答AI只给到一个“你可以这样做”的方法。 这样一来，权限申请顺不顺、过程看不看得见、耗时稳不稳，也都在观察范围内。 我们给四位选手同一条提示词： 不得不说，用工具和测工具难的不是任务本身，整个过程很像做实验，环境没理顺，出bug总让人心里堵、想放弃。 WorkBuddy我们前几次就没测成功，细看发现它硬啃反爬、卡在无头浏览器安装上，Agent直接放弃，任务黄了。 下面的成绩，都是环境理顺之后的正式记录。 WorkBuddy老老实实地打开了openai.com/news，最终页面只渲染出9条，命令行curl又被反爬挡下（403）。但这次它没一条道走到黑，转头找到官方RSS订阅源作为“最新更新”的权威口径，按时间倒序取满10条，在桌面生成了两张表：最近10条明细+Agent中文速览独立页，还自检了一遍链接可用。 全程花了约4分钟，但我好像被骗了。任务是33分启动、37分才真正跑完，但界面上的“完成时间”始终停在33分，有一点掩耳盗铃的意味。 测下来，腾讯WorkBuddy任务执行先受阻，然后靠RSS兜底把活干完。 百度搭子在任务开始前一次性申请权限、显示开始时间，执行时直接跳到默认浏览器，你能亲眼看着它滚动翻页取数，全程约4分钟。产出10条，但摘要整列是英文、没做中文化，链接也被塞进摘要单元格，没独立成列。 测下来，百度搭子过程相对透明，速度也较快。 豆包的过程就比较偏黑箱，任务开始时不提示开始时间、网页滚动也不显示。最终产出10条，中文摘要的信息密度在四家里数一数二（带具体数字），也是唯一把“Agent中文速览”做进Excel独立页的一家。对照官方RSS时间序，它抓的这10条恰恰贴近字面的“最近”。 测下来，豆包摘要比较扎实，抓得也算准。 QoderWork选择走软件内置浏览器检索，约12分钟，四家里垫底。前期没有人工验证会一直空等；后期“真人验证”反复5次以上才过，交互比较磨人。产出结构还算规范，一共有7列、中英双标题、带分类与可点链接。比较糟糕的是把一条内容的日期认错成7-15，连带漏掉了真正7-15的新闻。 测下来，QoderWork结构规范，但慢、手动卡人机验证。 同一句提示，四家抓出的“最近10条”并不重合（✓=命中） 有意思的是，这四家抓出的最近10条，只有四条对上了。 我们将四份产出并排一放，只有4条是四家共有的，其余各不相同。 分析原因发现不是谁抓错了，而在openai.com/news本身有两套顺序：默认卡片视图是编辑精选序，RSS是纯时间倒序。豆包和WorkBuddy落在时间序阵营，贴近字面的“最近”；百度搭子和QoderWork跟着页面卡片，贴近“人打开页面第一眼看到的”。两边都不算错，但好的Agent应该主动告诉你，它用的是哪种口径。 Agent能力测评，真正拉开差距的，不是谁点得漂亮，而是最后到底有没有把东西交出来。 百度搭子、豆包和QoderWork全程真机点击，自己一步步跑完；WorkBuddy一条路走不通然后就退回RSS抄道。 但说到底，桌面Agent能不能甩给我们一份打开就能用的文件，比它中间走哪条路重要得多。卡住的时候，肯绕路的往往比硬顶的更管用。 场景二：一句话，产出公众号+小红书+口播视频三件套 换个身份代入一下。假设你是个做AI的自媒体博主，或者给博主打工的运营。7月模型圈炸了锅，这波热度必须蹭。Agent要先摸清楚这个月发生的时间，挑一个有爆款相的选题，一口气把公众号文章、小红书图文、数字人口播视频（还是很有难度的）这三件套全出齐。 这题评的是干活和交付的水准，模型新闻本身真假不核实。四家检索出来的核心事实高度一致，个别对不上的地方在点评里标出来了。 四款提示词一样： 四位选手，一个个上。 WorkBuddy一上来先建了个任务追踪，把活拆成盘点“选题→三件套→配图”，全程3分16秒，四家里最快。选题定的是《全球最大开源模型诞生——中国开源联军改写AI游戏规则？》钩子还不错，自带开源vs闭源的冲突感。 最亮眼的是公众号直接给了能渲染的HTML成品，头图压着标题，还甩出金句"美国卖铲子，中国发铲子还包邮"，全文约900字，符合字数要求；小红书、口播稿、分镜表一样不落，4张配图风格还挺统一。唯一没跑完的是数字人成片（本机没渲染引擎），但它老实交代了，还主动给了个替补方案。 测下来，腾讯WorkBuddy，快，省心，东西拿到手就能用。 百度搭子动手前先正经做了需求分析，交付前还查了字数、精简了两回。它检索的数据在四家里算细的，跑分、定价、股价波动，全都有出处。选题《七月AI大乱斗》，冲突和情绪拉满。公众号走的是深度分析路子，还多合成了一段TTS口播音频，下载途中代理挂了，它自己用curl绕了过去。 不过也做的差的地方，正文1510字，比1500的硬线多了10个字；成品是.md，不是能直接渲染的HTML。 测下来，流程一板一眼，检索真的有点实力。 比赛的四家里就豆包一个命中了专门的自媒体写作技能，下笔前先把公众号、小红书、短视频分镜这些平台规范挨个读了一遍，干活的路数也像个老练的新媒体编辑。 细看发现检索面也广，光国产阵营就盘进来6家以上。 真正拉开差距的是专业度，公众号约1400字，附4个备选标题，还逐条核对了来源做内容验真；小红书连置顶评论怎么写、怎么连发矩阵、怎么回评都给了。配图里那张标着真实模型名的阵营对比图，是四家里最贴题的，另外还有数字人形象图和TTS语音。交付方式也独一份：所有成品写进一份飞书在线文档，复制就能发。毛病是头图有点文字错乱，思考独白啰嗦了些。 测下来，豆包算是一个学好规矩再动笔的学生。 QoderWork本次耗时约10分钟，属于比较慢的选手。选题“轮到闭源巨头睡不着了”，钩子合格，公众号约1480字结构挺整，小红书和口播稿也都有。真正栽跟头在多媒体：配图服务出故障，重试6次全败，图片生成失败，音频视频也没影。结尾反问了一句“需要我现在重试出图吗”，已经忘记我们“一遍跑通”的要求。 测下来，这位选手属于是文字过关，配图有点糟糕。 图为：Agent耗时相对速度 配图和多媒体，这才是这道题真正拉开距离的地方。 三家成功出图、风格统一、拿来就能用：WorkBuddy出了4张，百度搭子3张配图外加一段TTS音频，豆包的图相对最对题、数字人形象也做得突出；QoderWork呢，颗粒无收。 图为：各家生成配图与多媒体成果对比截图 文字这关，四家都不错。真正把高下分出来的，是谁能带着编辑规范和运营策略，把成品直接交到你手上，能做到这步，Agent才算得上一个靠谱同事。 跑下来最深的一点感受是：东西能不能直接用，远比文字漂不漂亮值钱。飞书文档、能渲染的HTML，拿到手就能发；换成只丢给你一堆文字加提示词的，乍看挺齐全，真要落地，剩下的活还得你自己干。 多媒体是道硬门槛，出了岔子能兜住才算有实力。任务遇阻卡住了但肯绕条路把活交付，比闷头硬扛强得多，毕竟谁喜欢不能干活给公司憋大雷的同事呢。 价格：这笔账得单独算 实测下来，好消息是大家都给了免费额度，多数情况下跑个一两个任务是够用的。 我原本也是这么打算的，不充值，就当个普通用户，拿免费额度老老实实跑一跑，这样也更贴合大家平时的真实用法。结果谁知道，跑到豆包这儿就提示余额不足了，我只能咬牙充了68块把第二个任务跑完…… 所以话说回来，真打算重度用之前，还是建议先拿免费档把你天天要干的活跑一遍，看看积分烧得快不快，再决定这钱怎么掏。 谁会终结这场比赛？ 两个场景跑完，没有全能冠军，但我们摸清了各位当下擅长什么。 WorkBuddy是快、省心的交付派。两场速度都在第一梯队，遇到卡壳会自己绕条路把活交了，东西拿到手就能用。短板在"亲手操作"这件事做得不够纯，计时这类小细节也不太细致。 豆包专业版是内容和多模态见长的质量派。场景二靠方法论赢了，场景一的摘要也扎实，自家的Seedream、Seedance撑着，图和音频都不掉链子。代价是全程看不见它怎么想的，生态也封闭。 百度搭子是过程透明的严谨派。权限一次给够，干活全程看得见，检索还带出处，两场都很稳。可惜两次都栽在最后一公里的打磨上。 QoderWork是货架摆得全、结构也规范的潜力股。文字底子不差，专家套件的思路也对。但两场都垫底，人机验证来回折腾，配图崩了也没救回来，眼下是四家里让人更操心的一位选手。 四家广告打得正凶，真正的胜负手根本还没露面。 这场比赛的玩法，也正在悄悄改变。 上半年整个行业烧钱烧出一条教训，Agent能生成，不等于活能交付。生成一快，复核、判断、担责这些得人来干的环节反倒成了堵点。 有研究说，自主编程Agent能把代码提交量拉高120%，可真正上线的只剩三成。就好比后厨切菜快了三倍，餐厅一天还是卖那么多桌。 所以谁赢，现在下结论太早。对用户来说，想清楚最常干的那件事，拿免费额度把它跑通，再决定掏不掏钱。 我们测的时候，这几款产品几乎是一天一个样，功能天天在变，所以这回只挑了两个场景跑，不敢说测全了。 而且现在有个大趋势，各家Agent都在抢入口，Agent正从电脑桌面往手机上挪。一个方向是手机端和桌面的联动，你人在外面，用手机就能给电脑上的Agent派活，回头它在电脑那头默默把事办了。另一个方向更有意思，是往微信这种IM里钻，你在微信或者飞书里随手一句话，活就交出去了，连App都不用专门打开。 这俩场景眼下都挺热，可惜这次没赶上测，我们留到下一轮再看。

快科技7月21日消息，最近几天AI社区最具热度的话题当属月之暗面发布的Kimi K3大模型，这是国产及开源领域的大模型全面达到美国GPT、Opus性能的时刻，但这几天Kimi也面临了不少争议。 主要集中在两方面，一个是以美国的高管及AI企业高管极其拥趸质疑K3是蒸馏了其他大模型，尤其是美国先进的大模型才有这样的性能的。 另一个质疑则来自国内的群体，主要是觉得K3定价大涨，而且套餐用量不够用，完成任务的成本可能不比GPT或者Opus便宜，认为K3不该这么高价。 这两个质疑已经有第三方角度的解析了，尤其是蒸馏的问题，Fable、Mythes这样的大模型是7月初才对公众开放的，距离K3发布不过半个月时间，任何企业要是只用15天就能蒸馏并发布K3这样2.8万亿参数的大模型，那简直是业界的奇迹了，光这一点就不可能。 现在Kimi官方也下场辟谣了，Kimi企业业务负责人黄震昕通过媒体回应了这些争议，首先否认了蒸馏的可能，声称K3的性能跃升是来自底层原创架构的创新，而非对现有模型的蒸馏复刻。 对于定价贵的问题，黄震昕也做了解释，称开源模型、中国大模型不该被贴上低价标签，Kimi做出了SOTA级模型，也能匹配合理商业定价。 此外，他还强调了Kimi会继续坚持开源路线，核心底层技术、论文均对外公开，对行业保持开放姿态，未来也不会改变。

IT之家 7 月 21 日消息，有关埃隆 · 马斯克可能推动特斯拉与 SpaceX 合并的传闻正不断升温，而投资者也开始要求公司给出明确答复。 在特斯拉第二季度财报发布前，股东们纷纷在公司在线投资者论坛提交问题，希望管理层说明有关传闻与 SpaceX 合并的更多细节。 “SpaceX 会和特斯拉合并吗？”一位散户投资者问道，这位投资者持有约 10 万股特斯拉股票。其他投资者则询问，若提出任何合并提议，投资者是否能就此投票，以及高管们将如何确保合并交易能公平对待特斯拉的投资者。 另一位散户投资者则关注马斯克的薪酬方案与潜在合并之间的关系。根据马斯克最新的薪酬计划，他需要完成特斯拉一系列极具挑战性的目标，才能解锁总价值高达 1 万亿美元（IT之家注：现汇率约合 6.78 万亿元人民币）的薪酬奖励。 这位投资者写道：“为了回报长期持有特斯拉股票的散户投资者，在考虑任何收购或与 SpaceX 合并方案之前，你是否可以承诺至少完成 2025 年薪酬计划中一半的目标？”这条提问已获得近 300 名投资者支持。 根据薪酬方案，马斯克需要实现包括累计销售 2000 万辆电动汽车、FSD 订阅用户达到 1000 万、部署 100 万辆 Robotaxi 自动驾驶出租车以及 100 万台 Optimus 人形机器人等目标。 虽然投资者问答平台上的大多数问题仍集中在 Robotaxi 推广速度缓慢以及 Optimus 的发展计划，但 Business Insider 统计发现，至少有 20 个问题涉及这一潜在合并，使其成为投资者讨论最多的话题之一。 这也表明，越来越多的特斯拉投资者开始关注两家公司可能进行“大合并”的市场传闻。就在上个月，SpaceX 通过首次公开募股（IPO）筹集了创纪录的 860 亿美元（现汇率约合 5829.15 亿元人民币）资金，引发市场高度关注。 长期投资特斯拉的 Gerber Kawasaki 财富管理公司 CEO 罗斯 · 格伯（Ross Gerber）向 Business Insider 表示，他预计这一话题将在周三举行的特斯拉第二季度财报电话会议上被提及。 不过，他认为管理层很可能会淡化这一传闻。格伯表示：“从表面上看，这项交易并不会明显提升任何一家公司价值，而且操作起来非常复杂，也容易分散管理层精力，很难设计出一个让所有利益相关方都满意的方案。” 他还表示，目前投资者最关心的仍然是特斯拉 Robotaxi 推广速度缓慢的问题，因为这项业务是支撑公司目前约 1.4 万亿美元（现汇率约合 9.49 万亿元人民币）估值的重要基础。 不过，他仍然认为，特斯拉最终与 SpaceX 合并的可能性依然存在。格伯表示：“目前真正充满创新和市场热度的是 SpaceX，而特斯拉核心电动车业务正面临越来越大的压力。如果投资者的兴趣继续从电动车业务转向 SpaceX 的成长故事，合并可能会成为围绕埃隆打造更强大的创新平台、重新定位特斯拉的一种方式。” 过去一个月，两家公司股价表现都不理想。特斯拉股价累计下跌近 8%，而 SpaceX 在 IPO 后冲高回落，股价较上市后高点已累计下跌约 35%。 此前，多位投资者和看多特斯拉的分析人士曾向 Business Insider 表示，两家公司合并后，将更容易开展协同合作，因为它们目前本身就已经有着密切联系。 目前，特斯拉和 SpaceX 正共同参与马斯克提出的 Terafab 芯片制造计划。SpaceX 总裁格温 · 肖特韦尔（Gwynne Shotwell）上个月也没有排除两家公司未来合并的可能性，她表示：“这或许确实会让马斯克的工作轻松一些。” 她还补充道：“毫无疑问，特斯拉和 SpaceX 在未来存在协同效应。我们的发展方向有很多共同点，本质上都在朝着相同的未来目标努力。”

IT之家 7 月 21 日消息，据科技媒体 Windows Report 昨天报道，谷歌 Chrome Canary 浏览器正在测试“使用 Gemini 填充”功能，允许用户在不离开当前网页的情况下，从 Gmail、Google 照片等应用中调取信息，并自动填写表单。 IT之家从原报道了解到，用户可在支持的填充框输入 @@启用该功能，也可以右键选择“随处搜索并填充”。首次使用时，Chrome 会弹出提示，说明该功能由 Gemini 提供支持，可从 Gmail 等谷歌自家应用中查找信息。 用户启用该功能时，Chrome 会将当前网页的标题、URL 发送至谷歌服务器。谷歌保证，自动填充表单的信息不会用于训练 AI 模型，也不会由人工审核。 目前该功能仍处于 Canary 测试阶段，正式版发布时间暂未公布。

IT之家 7 月 21 日消息，据千问大模型官方消息，Qwen3.8-Max-Preview 最新版本已上线，能力又有提升，前端（WebDev）表现会更好。 千问大模型称：“Qwen3.8 仍在每天进化，欢迎大家通过 Token Plan、Qoder、Qoderwork、Qwen Studio 等平台和渠道来体验和测试模型，给我们多提意见，帮助它更好地成长。我们期待一个更强大的正式版 Qwen3.8-Max，开源给所有人。” IT之家注意到，阿里千问 Qwen3.8 预览版模型于 7 月 19 日正式上线，官方当时称“新模型参数 2.4T，正在以‘天’为单位持续进化，可能是除了 Fable 5 外最强大的模型。”

快科技7月21日消息，据TrendForce集邦咨询最新NAND Flash月度数据分析，2026年受AI需求爆发及产能增长有限影响，NAND Flash市场呈现供给紧缺，供需位元差距落在-4%至-5%之间。 预计到2027年下半年，随着供给增速领先需求成长，以及消费性电子市况仍处于低迷的情况下，供应紧张的局面有望获得改善。 TrendForce表示，2026年供应商面临厂房空间有限的制约，加上优先将产能分配给DRAM的策略，主要通过制程升级来满足NAND Flash市场需求。 2027年厂房空间吃紧的挑战仍然存在，韩系、美系、日系厂商预计延续升级现有制程或扩大部分厂区投产规模以增加供给。中系厂商随着新生产设备陆续移入，产能将显著提升，在整体NAND Flash位元产出中的占比预计提高至近19%。 从需求面来看，2026年下半年Intel和AMD新一代平台出货放量，预计带动全年服务器出货量同比增长17%。2027年Agentic AI应用落地，通用型服务器建设需求不减，服务器CPU出货瓶颈较2026年明显改善，存储器物料供应因长期协议（LTA）趋于稳定，全年服务器出货增幅将进一步扩大。 相比之下，智能手机和笔记本的拉货动能持续衰退，TrendForce预估2026年智能手机产量同比下降15%至20%，2027年因终端复苏有限且消费者价格敏感度提高，全年产量仍维持年减趋势但幅度收敛，高端机型引入AI仅能支撑部分需求。 笔记本方面，2026年出货量年减约10%，2027年受内存、CPU等零部件成本高涨影响，出货量将继续小幅衰退。 从需求结构来看，目前服务器对NAND Flash的位元需求占比已超过40%，智能手机和笔记本合计占比仍有近40%，消费端对整体需求仍有关键影响力。库存方面，原厂水位仍偏低，模组厂因消费市场持续低迷导致库存上升，但其他买家库存仍在可控范围内。 综合来看，2026年NAND Flash供需位元差距为-4%至-5%，呈缺货格局，至2027年下半年，供给增速将领先需求成长，两者位元差距转为正值，紧缺压力有望缓解。

快科技7月21日消息，三星电子正将V-NAND（垂直堆叠闪存）产能的60%以上分配给英伟达，用于供应AI服务器所需的存储芯片，同时V10已量产、V11已进入试产阶段。 目前三星电子月产能超过10万片晶圆，其中V9（286层）占60%，V8占比已降至40%以下，去年以来产能快速向V9转移。 V9良率已超80%，进入量产稳定期，平泽P4工厂的NAND洁净室空间还有超一半可用于扩产。 V10已在今年上半年开始量产，堆叠层数达400层，存储密度比V9高出50%以上，更值得关注的是，V11（目标400-500层）已进入试产，下半年试产规模将翻倍，为量产积累良率数据。 此外，V10开始规模采用钼（Molybdenum）替代传统钨作为布线材料，布线厚度减少30%至40%，是业界首次将该材料商业化应用。 这一切的背景是英伟达即将推出的CMX（Context Memory Storage，上下文存储），单套可容纳576块SSD、总容量9600TB。 据预计，CMX对NAND的需求将从今年的3500万TB暴增至明年1亿TB以上，而三星电子2026年NAND产量预计约2.5亿TB，有望成为CMX核心供应商。 英伟达吃掉了三星电子大部分产能，留给其他客户和消费者的所剩无几，存储涨价恐怕还要持续。

IT之家 7 月 21 日消息，据 Business Insider 报道，OpenAI 正在全力争夺谷歌和 Meta 长期建立起来的广告市场，不过要实现这一目标，该公司还有很长的路要走。 今年 2 月，这家 AI 公司开始在旗下爆款产品 ChatGPT 中投放广告。此后的几个月里，广告业务不断扩展至更多国家，平台功能持续增加，也吸引了更多广告主入驻。不过，多位使用 ChatGPT 投放广告的客户表示，目前 ChatGPT 的广告产品仍然比较初级，距离 OpenAI 自己设定的营收目标还有很大差距。 广告正成为 OpenAI 最重要的新增长机会之一。目前，ChatGPT 的月活跃用户规模已达到约 10 亿。如果 OpenAI 能够成长为与谷歌或 Meta 同等级别的广告平台，每年将有望获得数十亿美元的广告收入，并减少对企业合作业务的依赖，而这也是其竞争对手 Anthropic 目前的重要收入来源。不过，要实现这一目标，OpenAI 还需要长期艰苦的努力，同时还要打消外界强烈的质疑。 OpenAI 曾在今年 3 月表示，其广告业务的年度经常性收入（ARR）已经达到 1 亿美元（IT之家注：现汇率约合 6.78 亿元人民币）。 今年 4 月，《The Information》和 Axios 报道称，OpenAI 预计广告业务将在 2026 年带来约 24 亿美元收入，到 2030 年进一步增长至约 1000 亿美元。 数据研究机构 EMARKETER 分析师 Nate Elliott 对这一预测并不乐观，他表示：“我认为他们几乎没有可能完成这个目标。” Elliott 表示，要实现这一收入规模，OpenAI 必须大幅提升用户数量，在消费者 AI 市场明显超越谷歌，同时提高广告价格，并在 ChatGPT 中投放“令人难以忍受”数量的广告。 他说：“我们分析了他们的预测以及实现这些数字所需要满足的各种前提条件，但我们认为，没有一项假设是合理或现实的。” EMARKETER 预计，今年整个聊天机器人广告市场规模还不到 10 亿美元。相比之下，谷歌 2025 年的广告收入已经超过 2940 亿美元。 虽然广告主普遍对 OpenAI 的广告产品感兴趣，但他们也表示，目前平台在广告创建、效果衡量和数据报告方面仍缺乏足够完善的工具。相比之下，谷歌和 Meta 已经提供了更加丰富的广告指标、A/B 测试和视频广告等功能。 OpenAI 发言人回应称，公司仍在不断收集广告主反馈，并持续扩展广告平台能力，但没有回应 EMARKETER 的相关分析。该发言人还表示，目前 ChatGPT 广告业务仍处于早期阶段，目前仅在全球 7 个国家上线。 OpenAI 谨慎控制广告数量 ChatGPT 最初一直坚持无广告策略。OpenAI CEO 萨姆 · 奥尔特曼（Sam Altman）曾在 2024 年表示，将 AI 与广告结合只是“最后的选择”。 不过，随着公司面临越来越大的财务压力，在前应用业务负责人 Fidji Simo 的推动下，OpenAI 开始研究广告产品应该采用何种形式。 今年 2 月，公司启动了首轮广告试点，多家大型企业投入了数十万美元预算。 Business Insider 在法国戛纳采访 OpenAI 广告业务负责人 Dave Dugan 时提到，一些广告客户反映希望购买更多广告位，却无法实现。Dugan 回应称，公司“一开始采取了非常保守的策略，把用户体验放在第一位”。 今年 5 月，OpenAI 推出了广告管理工具，允许企业自行创建和管理广告。不过，这一平台目前功能仍然十分简单，远没有谷歌和 Meta 多年来不断完善的广告系统丰富。 直到今年 7 月，广告主才终于可以将 ChatGPT 广告定向到美国国内特定地区，而此前只能覆盖整个美国。 营销公司 Launch10 在测试 ChatGPT 广告平台时发现，其广告点击率明显低于谷歌广告。Launch10 CEO Greg Hockenbrocht 表示，他原本期待 OpenAI 能提供更多 AI 驱动的广告文案生成和自动测试功能，他说：“我本来以为，既然这是全球领先基础模型公司推出的广告平台，它应该更具有‘AI 原生’特色。” 不过，他也认为，新增地域定向功能证明 OpenAI 正在不断改进产品。他表示，在最近持续一个月的广告投放过程中，广告展示量和点击量都随着时间明显增长，他说：“我必须肯定 OpenAI 团队，他们迭代速度非常快，这是件好事。我认为他们还需要继续保持这样的节奏。” 广告主需要重新适应 ChatGPT 广告模式 与谷歌依赖关键词竞价、Meta 根据用户画像精准投放不同，ChatGPT 广告会根据用户多轮对话内容自动展示。 对于部分广告主来说，这种模式反而更具优势。AI 文字转语音公司 Speechify 从最早的广告测试阶段就开始与 OpenAI 合作。该公司首席商务官 Rohan Pavuluri 表示，由于许多开发者会向 ChatGPT 咨询工具推荐，而 Speechify 的广告会出现在文字转语音工具对比内容下方，公司因此获得了持续的新客户。 广告代理公司 GreenBanana SEO CEO Kevin Roy 也表示，客户都希望借助 ChatGPT 庞大的用户群获得更多曝光，但与此同时，他们也必须重新调整广告策略，把重点放在用户可能输入的提示词（Prompt）上，而不是传统关键词。 此外，他们还需要接受目前广告数据远没有谷歌详细这一现实。Roy 表示：“相比谷歌广告拥有几十种可调节参数，目前 ChatGPT 广告几乎没有多少可以优化的选项。” Dugan 在今年 6 月接受采访时表示，OpenAI 希望依靠快速迭代和 AI 自身能力，加速追赶传统广告平台，他说：“我们的工程师利用 Codex 等自家 AI 产品开发广告系统，因此产品更新速度非常快，很多时候都是按周发布新功能，这是我以前从未经历过的开发节奏。” 自广告产品上线以来，OpenAI 已经陆续加入了按点击付费（CPC）竞价、转化跟踪等广告行业常见功能。 不过，Speechify 的 Pavuluri 还有新的期待。他说，目前对 ChatGPT 的广告效果已经非常满意，但他希望未来公司的广告还能出现在 OpenAI 的 AI 编程助手 Codex 中。