图1：马斯克嘲讽扎克伯格冲浪 凤凰网科技讯，北京时间7月6日，7月4日美国独立日，脸书创始人马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)发布的一段冲浪视频在网上火了。不过，扎克伯格的老对手埃隆·马斯克(Elon Musk)却对此嗤之以鼻。 扎克伯格周四在脸书和Instagram上发布了这段视频。视频显示，他穿着燕尾服在水翼板上冲浪， 一边挥舞着美国国旗，一边喝着啤酒。“美国，生日快乐。”扎克伯格在帖子中称。这段视频迅速走红，一经发出便获得了数十万的观看量。 “简直太棒了！”亚马逊创始人杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)的未婚妻劳伦·桑切斯(Lauren Sánchez)评论道。游戏网红@StoneMountain64写道：“这才叫内容。”扎克伯格回复道：“只是在尽我的一份力。” 图2：马斯克称他更喜欢工作 然而，马斯克对此却不以为然，并以嘲讽的口气进行了评论。“愿他继续在他的游艇上玩得开心。我更喜欢工作。”马斯克在X上回应这段视频时称。 马斯克和扎克伯格早就结下梁子。去年6月，在有报道指出扎克伯格旗下Meta正在开发X竞争对手Threads时，马斯克还向扎克伯格发起挑战，想要进行一场笼斗赛，但最终不了了之。 截至发稿，马斯克和扎克伯格尚未就报道置评。(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”。

快科技7月6日消息，近日，华为常务董事、华为云CEO张平安公开表示，中国AI发展离不开算力基础设施的创新，必须摒弃“没有最先进芯片就无法发展”的观念。 “没有人会否认我们在中国面临计算能力有限的问题…… 但我们不能仅仅依赖拥有具有先进制造工艺节点的 AI 芯片作为人工智能基础设施的最终基础。”张平安说道。 张平安指出，华为创新的方向是将端侧的 AI 算力需求通过光纤和无线网络释放到云上，通过端云协同获得无缝的 AI 算力。通过云侧的算力，让端侧既保持了丰富的功能，又极大地降低了功耗和对芯片的依赖。 其实更早之前，张平安就曾表示，我们半导体能解决7nm就非常非常好。 对于众所周知的中国芯片现状，张平安表示：“我们肯定是得不到3nm，肯定得不到5nm，我们能解决7nm就非常非常好。” 张平安还认为，中国芯片创新的方向，必须依托于我们芯片能力的方向，不能在单点的芯片工艺上，而是应该在系统架构上（发力），发挥我们在带宽上的能力，希望用空间、用带宽、用能源来换取我们在芯片上的缺陷。

近期，海外科技巨头股价飙涨，公司创始人和高管纷纷减持套现。 美东时间7月2日，亚马逊（NASDAQ: AMZN）股价创下200.43美元/股的历史新高，市值达到2.08万亿美元。当天盘后，亚马逊提交给美国证券交易委员会的监管文件显示，公司创始人贝索斯计划出售2500万股亚马逊股票，价值近50亿美元。 上述出售计划公开后，亚马逊股价于美东时间7月3日收跌1.21%，报197.59美元/股。 事实上，早在今年2月，贝索斯就曾在9个交易日内出售了5000万股亚马逊股票，套现约85.21亿美元。假如完成最新2500万股股票出售，贝索斯今年的股票出售总额将达135.21亿美元。股份出售完成后，贝索斯仍将持有9.12亿股亚马逊股票，占该公司已发行股票的8.77%。 根据福布斯富豪榜实时榜单，贝佐斯目前身家约为2143亿美元，位列全球第二，仅次于身家2487亿美元的特斯拉CEO马斯克。 市场猜测，贝索斯加快股票出售或与其搬迁计划有关。2023年11月，贝索斯宣布将离开西雅图搬至迈阿密，住到离父母更近的地方，同时距离他的太空探索公司蓝色起源（Blue Origin）也更近一些。 此外，华盛顿州2022年开始征收7%的资本利得税，而佛罗里达州没有这项要求。这意味着，搬到迈阿密可能会帮贝索斯节省大额税金。 01 美股大佬蜂拥套现 无独有偶，除贝索斯外，英伟达（NASDAQ: NVDA）创始人黄仁勋、Meta（NASDAQ: META）创始人扎克伯格、戴尔科技（NYSE: DELL）创始人迈克尔·戴尔也相继抛售了自家股票。 今年6月，黄仁勋抛售了130万股英伟达股票，价值约1.69亿美元，这是他单月抛售英伟达股票最多的一次。当月，英伟达的市值首次突破3万亿美元。目前，黄仁勋以1077亿美元的财富在彭博亿万富翁指数中排名第13位。 除黄仁勋外，英伟达高管及董事也在减持公司股票。根据Washington Service统计数据，今年以来，英伟达高管以及董事成员已抛售大约77万股英伟达股票，价值超过7亿美元。Washington Service数据显示，这是自2023年上半年公司高管及董事抛售84.8万股股票以来，最大规模的减持。 同样在今年6月，Meta对外披露了27笔公司内部人交易情况，其中与公司CEO扎克伯格相关的交易共10笔。交易细节显示，扎克伯格分别于6月13日和14日累计卖出自己所持的Meta股票共计4445股，套现金额约935万美元。 在扎克伯格减持股票之前，美国证券交易委员会披露，戴尔科技创始人迈克尔·戴尔在2024年6月6日至10日期间，通过六笔交易出售了自己所持的约148.02万股戴尔科技的C类普通股票，套现总价值超过1.98亿美元。 事实上，从今年3月开始，迈克尔·戴尔就开始了减持动作。截至目前，他累计卖出超1354.9万股戴尔科技股票，总价值约15.72亿美元。 据时代周报不完全统计，近五个月时间上述科技大佬们共套现约139亿美元，超过人民币1000亿元。其中贝索斯的减持金额占大头，合计约135亿美元，约合人民币近千亿元。 时代周报制图，数据来源于公开报道 02 AI带动巨头股价上浮 “此次美股科技巨头股价上浮，主要受益于AI概念的带动。”私募基金高级投资经理刘畅（化名）向时代周报记者表示，AI概念的影响相对广泛，辐射了云计算、服务器、GPU等一众相关产业链公司。 财报显示，今年一季度亚马逊营收达153亿美元，同比增超200%；净利润增至104亿美元，同比增长229%。其中，云计算业务营业利润为94亿美元，同比增长84%，远超出华尔街预期，今年以来，亚马逊股票已累计涨超30%。 同样地，作为处于市场主导地位的高端GPU生产商，英伟达也是AI热潮中重要的受益者。 因全球芯片需求激增，英伟达第一财季的总营收和数据中心收入创下新高，分别同比增长262%和427%，毛利率涨幅也超出预期。 6月18日，英伟达短暂超越微软、苹果，成为全球市值最高的公司。有分析机构称，英伟达H100和A100已经垄断了80%高端AI芯片市场。 图源：图虫 在股东大会上，黄仁勋称，英伟达已经从过去的以游戏业务为主，转型为以数据中心业务为主，公司还希望开辟新的AI市场，例如工业机器人、AI PC，并计划与每一家电脑制造商和云提供商合作，“下一波AI浪潮将使价值50万亿美元的重工业实现自动化”。 黄仁勋还表示，虽然其他（厂商的）芯片可能更便宜，但考虑到芯片性能和运行成本，英伟达的芯片更经济。 因旗舰程序越来越多地应用了人工智能，Meta的财报也颇为亮眼。今年一季度，Meta营收同比增长27%至364.6亿美元，这一增长是Meta自2021年以来季度扩张速度最快的一次。同时，Meta净利润涨超100%至123.7亿美元。 据悉，30%的Facebook帖子使用了人工智能驱动的推荐系统，50%的Instagram内容通过人工智能技术为用户量身定制。因用户体验得到提升，Meta吸引了更多的广告主的注意。 作为全球头部的电脑与服务器厂商，戴尔的AI拓展能力也受到关注。2025财年一季度财报显示，公司收入同比增长6%至222亿美元，高于市场预期的216亿美元，也高于公司官方指引的210亿至220亿美元区间上限。 具体到分项业务上，该季度公司基础设施解决方案营收同比增长22%至92亿美元，其中，服务器与网络营收同比增长42%至55亿美元，创下历史新高。戴尔解释称，这主要是由于人工智能优化后的服务器与传统服务器的需求都很强劲。 刘畅表示，在AI的带动下，相关产业链公司的市值可能被高估。他解释道，从营收规模来看，英伟达过去一年的营收远低于同期的微软与苹果，但市场对英伟达的成长性寄予了较大的期望，因此其市值被捧至高点。 此外，刘畅指出，虽然今年戴尔的营收出现增长，但其盈利能力并不乐观，服务器业务的利润率依然较低。财报显示，戴尔科技一季度营业利润为9.2亿美元，非GAAP营业利润为14.7亿美元，同比分别下降14%和8%，后者低于市场预期的14.8亿美元。

近日，不少微软云中国员工陆续收到公司邮件，要求他们尽快离职，甚至有员工被要求 1 个月内走人。 据知情人透露，此次裁员以销售岗为主，范围涉及 80 多人，约占销售团队总人数的 10%。裁员“重灾区”集中在 EC （Enterprise Commercial）部门，原因可能是该部门习惯于“卖光盘”、“卖 lisence”的传统思维和做法，已跟不上云计算时代的市场需求，缩编或成必然。 据传此次赔偿为N+2。不少业内人反馈，在三家外资云中，微软的赔偿标准往往较为居中，通常都是高于 AWS 但低于谷歌云。 微软云中国区或于 2024 财年底（今年 6 月底）前后进行一次较大的组织架构调整，调整对象主要聚焦于微软大中华区一号位侯阳领导下的 700 多人的销售团队。 据多位知情人透露，此次调整方式或为：在各细分行业销售线中，将具有相似职能的小团队整合在一起，以降低多头对接、分兵散打带来的沟通内耗和作业低效。 除了国内市场，微软近期也频频被曝海外市场裁员，包括Xbox 部门、尼日利亚的非洲开发中心（超 200 名员工被裁）、混合现实部门等。 据外媒报道，本周微软Xbox部门进行新一轮的裁员。 日前，Xbox资深商务产品经理杰西·托马斯在社交平台宣布其岗位被裁撤，外媒回复称微软甚至在托马斯休假期间将其解雇，本周微软还将辞退更多Xbox员工。据了解，托马斯自2015年起在微软任职，直至2022年还担任文化项目高级商务产品经理的职务。 外媒认为，尽管目前尚未见到其他微软/Xbox员工于本周被裁的消息，但预计未来几天可能会陆续有更多相关消息传出。 据此前报道，微软曾于今年1月进行大规模裁员，随后于5月宣布关闭旗下三个Xbox游戏工作室，包括Tango Gameworks、Arkane Austin和其他几家Bethesda Softworks工作室。对此，业内人士曾普遍预测Xbox将有进一步裁员行动。

IT之家 7 月 6 日消息，科技媒体 Android Authority 昨日（7 月 5 日）发布推文，表示谷歌正在研发“microfuchsia”系统，这是谷歌 Fuchsia OS 的精简版，可在 Nest Hub 设备上运行。 谷歌在安卓和 ChromeOS 系统之外，一直在开发名为 Fuchsia OS 的第 3 个系统。关于该系统目前有很多猜测，其中被主流媒体认可的一个观点是未来替代安卓系统。 和安卓、ChromeOS 类似，Fuchsia OS 也是一款开源系统。只不过前两者基于 Linux 内核构建，而后者基于 Zircon 构建。 谷歌称 Zircon 架构由内核、一小部分用户空间服务、驱动程序以及启动等核心系统功能所需的库组成，只包含少数核心功能，可以减少系统中运行的可信代码数量，提高了安全性和稳定性。 IT之家援引消息源称，谷歌于今年 4 月开始一直在开发名为“microfuchsia”的新项目，主要通过虚拟化，让 Fuchsia 可以在现有设备上启动。 谷歌称“microfuchsia”是一个针对虚拟机的 Fuchsia 操作系统构建版本，旨在通过 QEMU 和 pKVM 等虚拟化解决方案启动。

IT之家 7 月 6 日消息，Hemant Mohapatra 昨日发布系列推文，表示在 21 世纪初期，AMD 公司差点就收购了英伟达公司。 Mohapatra 在 21 世纪初在 AMD 公司工作了 6 年以上时间，帮助设计了 CPU、APU 和 GPU 产品，分享了在这段时间的见闻。 他表示 2002 年至 2008 年间，AMD 由电气工程师赫克托・鲁伊斯（Hector Ruiz）领导，他是公司的第二任首席执行官，接替 AMD 创始人杰里・桑德斯（Jerry Sanders）掌权。 AMD 公司于 2006 年以 54 亿美元的价格，收购了显卡制造商 ATI，并将其产品重新命名为 Radeon 显卡系列。

AI 充当生产工具或许为时尚早，但气笑人类已经炉火纯青。 一方水土，养一方机器人，微博的 AI 尤其懂得阴阳怪气的艺术。 前有评论罗伯特，在用户大病初愈时安慰「别急着活」，在打工人迎接周末时鼓励「加班更快乐」。 现在又来一个 AI，打着助理的名头，干着添乱的事，气得大 V 的血压升高了，笑得网友的皮都展开了。 大 V 的 AI 嘴替，也太坑人了 「AI 小助理」是微博目前还在灰度的功能，如果博主开通了，AI 小助理会出现在主页右下角，欢迎网友点进去聊天，也会出现在评论区，秒回网友评论。 本以为这是为博主定制的专属助手，模仿博主的风格，替博主分担压力，实际有种脑干缺失的美，反而给博主们惹了麻烦。 博主@戈蓝 V 被迫放了朋友鸽子，因为他的 AI 小助理擅自替他回复，敲定了见面地点，但他自己不知道。 博主@魏布斯的 AI 小助理，则在抽奖帖子下面乱回复网友，说是奖品已经寄出了。 AI 小助理不仅影响人际往来，还有损个人形象。对于网友的屎尿屁调侃，AI 小助理照单全收，博主本人无言以对。 如果被博主批评了，AI 小助理也能贴脸开大，加个贱萌的小表情，骂人不带脏字，回旋镖扎在人类身上。 AI 小助理和博主其实挺好区分，它们的名字和博主一样，但是头像不同，并且打着「小助理」标志自陈 AI 身份，IP 地址都是后厂村。 但不知情的网友，可能还是会不小心看错，让 AI 成功越俎代庖。 如果小助理的回复被转发，那就连小助理标志都没有了，更容易产生误会，把 AI 涉嫌骚扰的炸裂言论算在博主本人的头上。 ▲ 上图为评论区效果，下图为转发效果 看来人类和 AI 的差别还不够明显，应该再加粗附上几个大字：AI 回复不代表博主本人观点。 AI 小助理的智障表现，微博 CEO「@来去之间」早有觉悟。 他自己的评论区更是 AI 小助理的重点试验田，每次回复都带着淡淡的嘲讽感。 如果你常用微博，那你应该知道在评论区流窜的互动机器人「评论罗伯特」。 这位 AI 的事迹也在坊间流传已久，收集它精彩语录的微博账号「罗伯特受害者联盟」已经 30 多万粉丝了。 不是一家 AI，不进一家门，之前某位网友想卖个东西，罗伯特擅自说东西已经卖出去了，和 AI 小助理是对卧龙凤雏。 别光顾着在评论区看乐子，和 AI 小助理私聊相关领域问题的话，它会根据博主发布的内容给出相对靠谱的解答，有点正经的助手模样了。 但回复速度较慢，还会出错，有这时间，不如直接和更专业的 AI 聊。 AI 已经入侵社交媒体，个个讲话都好听 旁观大 V 因为 AI 上火很有意思，但这些 AI 小助理究竟有没有用，很多网友表示摇头。我们关注博主，是为了这个人独特的视角和观点，而不是被 AI 自动翻牌。 AI 会犯错和胡说八道是一方面，更关键的是，它们还做不到模仿博主的精髓，只能说一些废话或笑话，稀释有价值的信息。 但微博为什么要做这些 AI 功能？流量这东西，自然越多越好。 评论罗伯特的官方账号提到，微博上线评论罗伯特，是为了优化普通用户的发博体验，提升普通用户在平台内容生产中的活跃度，评论罗伯特暂时不会和粉丝数超百万的博主互动。 如果说评论罗伯特让小透明发微博不冷场，AI 小助理更像是帮大 V 分担精力的平替，大 V 们没法一条条回复消息，但 AI 可以 24 小时在线秒回，实现虚假的一对一互动效果。 其实今年以来，微博的 AI 账号越来越多了。为了完成 KPI，微博真的很努力。 网友们关注这些账号，然后发微博、@AI 或者评论 AI，都可能得到它们的回复。而且这些 AI 的网感都很强，踩中这届年轻人关心的热点，受众群体还是很广的。 比如，让 AI 根据你发过的微博内容，猜猜你的 MBTI，不过它的措辞一板一眼，像个初通中文的外国友人。 或者，让 AI 帮你找搭子，看你和哪个明星、运动员、二次元角色最配。 有些 AI 甚至自带人设，比如 AI 三国人物，跑到网友的微博下面文绉绉地评论，自己的主页则发一些三国的影视片段，和其他 AI 聊聊天，魏蜀吴一家亲，旁若无人玩 cosplay。 微博这么玩，其实和星野、Character.AI 搞虚拟社交异曲同工，年轻人愿意和设定中二的 AI 角色聊天，也愿意让秒回的 AI 师傅帮忙测测玄学，世界就是一个巨大的 AI 陪聊广场。 继续发展下去，角色扮演型、情感抚慰型、幽默搞笑型的 AI，都可以再来一打，活人的比例或将进一步降低。 而在 B 站、快手、小红书等平台，评论区也有官方或者第三方的 AI 助理出没，它们主要起到总结概括、生成图片、解答问题等作用。 简而言之，要么有用，省流省时间，要么幽默，盘活评论区。 和 AI 对话的边界 和 AI 社交是全球的共同趋势，扎克伯格和来去之间不谋而合。 Meta 最近也在内测一个 AI 功能：邀请部分美国 Instagram 网红制作自己的 AI 版本，然后 AI 通过私信和粉丝互动，聊天时会标注是 AI 回复，避免用户混淆。 可是，从微博到 Instagram，我们为什么需要和类似真人博主的 AI 互动？或者说，我们可以从它们这里得到什么信息？ 信息大致可以分为两类，一类是事实，比如小红书网友常问的，姐妹，你的衬衫哪里买的，给个链接，如果真人回复不过来，确实可以试着让 AI 代为回答，但 AI 的幻觉还是一个问题。 还有一类是观点，某个博主可能对数码评测、影视文化等领域观察独到，AI 会不会拉低博主的水平？会不会破坏博主在粉丝心中的形象？ 连扎克伯格也不确定答案。 ▲ 图片来自：X@dotey 他在一次采访里泛泛地谈到，一方面，底线要明确，必须让用户知道，和自己交互的是 AI，另一方面，让 AI 谈观点是一门「艺术」，试一试才能知道，怎样使用 AI 才是最有趣、最能让粉丝信任的。 总之，实践出真知，多和 AI 聊聊吧，没坏处。 其实，AI 给人类当嘴替并非新鲜事，AI 博主前途未卜，已知成功的是更加私人的情感领域。 去年 5 月，Snapchat 网红 Caryn Marjorie，在 Telegram 同时谈了 1000 多个「男朋友」，靠的就是她的 AI 分身 CarynAI。 每和 AI 聊 1 分钟，支付 1 美元，CarynAI 在一周内赚到了 7.1 万多美元。 Caryn 创建 CarynAI 的部分原因，和微博大 V 们的烦恼共通：她没法和每一位粉丝互动，但 AI 可以，甚至还能让她的网红事业做大做强。 谈恋爱和搞黄色是人性的基本需要，也因此，人类的粘性、容忍度和付费意愿更高，聊天场景也更私密。一些 Onlyfans 创作者，也会让 AI 帮忙生成模仿自己风格的色情短信。 但在面向大众的公开平台，限制就多了，特别需要注重一个问题：如何拿捏 AI 对话的尺度。 AI 虚拟社交平台 Character.AI，应该对此很有发言权，它从海量对话和其他文本学习名人、动漫角色、历史人物怎么说话，让年轻人欲罢不能。 然而前段时间，Character.AI 被爆出「阉割」自己的模型，对于色情、暴力等内容避而远之。伤心的 00 后们表示，AI 像做了脑叶切除术，不如之前有趣了。 外界猜测，Character.AI 内忧外患，计算成本高、竞争激烈、人才被挖，同时又要争取新的用户群体和对浪漫角色扮演不感冒的广告商，处事不得不更加小心谨慎。 AI 博主也要考虑类似的风险，被问到事实尽量不出错，被问到观点又要尽量有意思，不能在违法的边缘试探，懂些人类社会的人情世故，又要接近博主本人的形象。 扎克伯格也知道博主对 AI 不可控的担心，在他看来，当博主本人和粉丝互动，可能会更加自由、大胆，但对于 AI，博主更关心的是，它能不能更谨慎，能不能对某些话题避而不谈。 我们上网，是为了和同类互动，看真实的想法和观点，甚至共享遥远的相似性，体会一样的快乐和忧愁，但瞬间生成文字的 AI 们，并不能提供实质性的抚慰，更像短视频里的罐头笑声，让你莫名其妙地笑了一下。 但这或许，恰恰是 AI 在社交媒体最合适的生存状态了，温和而无害，除了大 V 们，没有人类被冒犯，就像《围城》的那句：你不讨厌，可是全无用处。

司美格鲁肽真是“药红”是非多。 7月3日，司美格鲁肽被曝会增加患“致盲眼病”的风险——根据哈佛大学附属波士顿麻省眼耳医院的一项研究，用药者患“非动脉炎性前部缺血性视神经病变”的风险增加3倍到6倍。此前一天，美国总统拜登和参议员还在向药企喊话，要求“必须大幅降低Ozempic和Wegovy的价格”。 一系列打击甚至令诺和诺德的股价一度下跌2.87%，所幸，还不足以浇灭中国人对减肥“神药”的期待。只是，司美格鲁肽进入中国的过程还是难免坎坷。 6月25日诺和诺德刚宣布“减重版”产品在中国获批，终于可以名正言顺开卖了，6月27日就又传出“在中国限售”的消息，一下在舆论中炸开了锅。 对此，诺和诺德告诉虎嗅，他们将“本着对患者负责的原则，上市后以周密计划的方式供应诺和盈（虎嗅注：司美格鲁肽“减重版”，Wegovy）”，从而确保患者用药的连续性，即确保已经开始接受治疗的患者能够持续获得治疗。 据诺和诺德介绍，诺和盈已经在全球超10个国家上市，为了满足患者的需求，他们“正在努力增加GLP-1类药物的产品供应”，并将以“负责任的方式在全球市场分配现有产品供应”，遵循的也将是“一致标准”。 这在一定程度上平息了大众的情绪，不过，仍有行业人士认为这个回应太过官方，并直指目前“降糖版”的司美格鲁肽（诺和泰）已经在部分医院出现了断供的情况。 从部分医疗机构反馈和电商平台的销售情况看，诺和泰尚未出现大规模断货的情况。诺和诺德告诉虎嗅：“ 2023到2024年，我们持续增加诺和泰在中国市场的供应，以更好地帮助中国2型糖尿病患者。” 司美格鲁肽是一种活性分子，有多重作用机制，产品形式也比较多样。目前诺和诺德有三款活性分子为司美格鲁肽的产品，除了此次获批的诺和盈（Wegovy，目前在国内暂未上市销售），还有“降糖版”的诺和泰（Ozempic），以及口服成人2型糖尿病用药诺和忻（于今年1月获批，还没有上市销售）。 其中最引人瞩目的，还是其减重用途。自从2021年“减重版”在美国获批，司美格鲁肽就点燃了整个投资界的热情，诺和诺德、礼来等GLP-1类药物研发企业，都走上了名利双收的康庄大道。 诺和诺德市值逐步逼近6500亿美元，礼来的市值更是达到8690亿美元的高度，正在赶超台积电。二者把制药界原本的“领头羊”强生（市值3500多亿美元），远远甩在了身后。 司美格鲁肽更是跑在最前面的。在GLP-1类降糖药中，该药占到了55%以上市场，在减重领域也占到了85%的市场份额。业界预计，今年其销售收入就将突破280亿美元，司美格鲁肽将晋升为新“药王”。 在这个关键节点上，司美格鲁肽“减重版”在中国上市，无疑是在这个红火前景上，又添了一把柴。 诺和诺德也向虎嗅表示：“自诺和盈获批之日起，我们已经按照计划正式启动了药品供应的相关流程，会尽快将这一重磅产品带入中国市场。” 要知道，中国有庞大的糖尿病、肥胖群体和旺盛的治疗需求，是药企新的掘金富矿。 2020年统计数据显示，中国成年人中有16.4%肥胖，加上超重者，总比例超过50%。到2030年，中国成人超重肥胖率或将超65%，归因于相关问题的治疗费就将达到4180亿元。另据Frost&Sullivan预测，届时，我国GLP-1类药物市场规模也将达到515亿元。 这种情况下，诺和诺德真的会限制司美格鲁肽在中国市场的销售吗？ 司美格鲁肽注射液。来自：视觉中国 又是“饥饿营销”？ “司美格鲁肽销量的’天花板’，就是它的产能。”有医药行业资深人士向虎嗅调侃说。 事实上，因为试验数据太好、海外名人又频繁“带货”，司美格鲁肽的需求量增长太快，超出了药企的预期。 这导致欧美等地常曝出司美格鲁肽等GLP-1类药品断货的消息。司美格鲁肽和替尔泊肽都曾被FDA列为短缺药物。 在中国，过去两年里，也并不是每个人每次去医院都能开出司美格鲁肽的。一方面因为当时中国批准上市的是“降糖版”的司美格鲁肽，所以，原则上只有糖尿病患者可以拿到该药处方；另一方面，司美格鲁肽真的供不应求。在某电商平台上，官方店的司美格鲁肽也有在部分地区“缺货”的情况。 诺和诺德和礼来，都在投入大笔资金用于扩大产能。据诺和诺德介绍，为了扩大产能，应对不断增长的市场需求，从2023年到2024年，诺和诺德将累计投资超过230亿美元，这是公司有史以来最大规模的投资。 同期，礼来的相关投入也有至少90亿美元了。 但是产能问题的解决看起来还有待时日，诺和诺德新增产能会在2026至2029年陆续投入使用；礼来的首席财务官Anat Ashkenazi更是公开表示，替尔泊肽到2025年还是会供不应求。 这使事件性质发生了变化。“所谓限售的说法似乎并不准确。”资深管理顾问贺滨告诉虎嗅，因为限售一般是指供应充足但对特定地区限制限售，但司美格鲁肽目前情况是供应不足，严格的表述，可能应该说是产能不足导致企业不得不做出销售规划。 即便在中国销售量较少也称不上是限售，而只能是药品分发上的倾向问题。 “就像是我在家里举办一个宴会，邀请谁来参加，是与我产权相关的自主权。”贺滨向虎嗅表示。 随着中国这个大市场入局，GLP-1类药物的供需关系会更加紧张吗？ 与海外GLP-1类药物的拥趸们担心的情况相反，该药刚进入中国之初，销量很可能并不会很高。正因为此，中国区市场是否能拿到更高的分发权重也是存疑的。 从历史经验看，先进疗法进入中国市场之初，供应不充分的情况很多。比如：新冠特效药辉瑞的P药（Paxlovid）就曾经“一药难求”。更早些时候，默沙东的HPV九价疫苗（商品名：佳达修9），也让都使丽人们抢到焦虑。这些情况也曾被指是“饥饿营销”。 业界认为，在其背后，实际上是企业根据市场情况给出了不同分发权重。尽管中国人口众多，患病人数和用药市场都很庞大，但是够购买力有限。有些产品，对于跨国企业来说，价格已经降到地板了，但是对于中国的患者来说仍然是价格高昂，难以接受。 比如司美格鲁肽“降糖版”产品诺和泰，在中国医保降价后，其1.5ml和3ml产品的单支价格分别是478.5元、814元，即便是在电商平台，也可以花七八百元买到一支，单月用药费用约800元，远低于该药在美国的费用（均价948美元/月，约合人民币6895元）。 然而，这个价格在糖尿病用药领域还是很高。因为集采、医保降价后，中国常见糖尿病用药的价格基本都非常低了，比如：“销冠”二甲双胍，单片售价甚至可以低至3分钱。即便是用于减肥，也有年轻人认为其价格偏高，转而选择利拉鲁肽等价格更低的GLP-1类药物。 从数据上看，诺和泰（司美格鲁肽的“降糖版”）2021年进入中国，3年以来其年销售额分别是3.03亿丹麦克朗（约合人民币3.19亿元）、21.96亿丹麦克朗（约合人民币23.11亿元）和48.21亿丹麦克朗（约合人民币50.73亿元），在全球销售额中占比分别是0.9%、3.7%和5.0%。 价格又低，市场规模又小，中国市场很难获得进口药的偏爱。在市场竞争激烈，企业面临巨大压力的GLP-1类药物赛道尤其如此。 数据来自：诺和诺德2023年财报/虎嗅制图。 未必是中国人的最佳选择 当然，药品上市初期的“短缺”问题，一般在药品生命周期进入中后期，市场需求充分释放、价格持续降低之后，会最终得到解决。比如：佳达修9，2022年在华销售额增长22%，默沙东财报中也着重提到这一点，2023年该产品在中国的批签发量同比又增长了133%，不再“一苗难求”了。 GLP-1类药物在中国也有诱人的市场前景。米内网统计的数据显示，到2023年GLP-1类药物在中国降糖药市场上已经占据了首位，占比超过了25%。在总的年销售额上，也只略逊色于传统降糖“神药”二甲双胍。 另据中信证券测算，到2030年，中国GLP-1类药物仅减重市场就有383亿元的规模。 从这个意义上讲，中国市场对于任何GLP-1类药品供应商，都是不能放弃的战场。 只不过，在产品迭代和仿制药（其在中国的专利将在2026年过保护期；在美国的专利也将在2037年到期）来袭的双重压力下，巨头们当下不得不更加重视发达国家市场，特别是“刚需”的糖尿病患者群体。 从诺和诺德的业绩报告看，即便是在欧美等发达国家，司美格鲁肽“减重版”在总销售额中的占比也不到四分之一。从治疗的角度说，无论是降糖还是减重，连续用药非常重要。 而在这个体系中，中国狂热的减肥者俨然成了最令人担忧的部分。尽管“限售”风波，让很多中国人感到冒犯，但是不得不承认的是，司美格鲁肽、利拉鲁肽等，都在中国有非理性抢购、滥用的问题。 去年年底，就曾有医生通过报道怒斥减肥者抢糖尿病患者用药。 按照诺和盈说明书的要求，初始体重指数BMI≥30kg/m²（肥胖）或者≥27kg/m²至＜30kg/m²（超重）之间，且存在一种体重相关合并症，如：高血糖、高血压、血脂异常、阻塞性睡眠呼吸暂停或心血管疾病等，才能用药减肥。 根据《财经》杂志的报道，因为缺乏专业指导，有患者一次打进2.4mg药物，是推荐初次用量的8倍，直接把自己送进了医院。这位女士的BMI还不到22，在同事眼中是“身材姣好”的美女。她的行为，让救治的医生都感到“恨铁不成钢”。 来自：视觉中国 针对“滥用”问题，诺和诺德在其官方网站等多个渠道强调，诺和泰和未上市的诺和盈均为处方药，是用于治疗两种疾病的两种药，不可互相替代。“请患者务必严格按照医生处方用药并通过正规授权渠道购药，以确保用药的有效性和安全性。” “降糖版”进入医保以后，为了防止滥用，医保局早就出手了。几个月前发布的2024年医保基金违法违规问题专项整治活动方案中，国家医保局就把司美格鲁肽相关的超量开药、超范围用药、倒卖等行为列为查处重点了。在临床合理用药管理趋严的情况下，“减重版”处方开具预计也将更加严格。 而在硬币的另一面，诺和盈这个风靡全球的减肥“神药”，如何更好地帮助中国人健康减重，也是业界近来讨论较多的问题。 多位内分泌专家曾公开指出，中国肥胖人群，不宜短期内减重太多，一般以3到6个月减掉5%到10%的体重为宜。因为体重减轻，也会直接影响人体内的代谢环境，需要给机体足够的时间去适应。这样的标准或许也并不需要减重药的助力。 不过，鉴于现有减肥药仍存在肌肉流失、停药后反弹等问题，用药还是需要谨慎。而且世上也根本没有一劳永逸的减肥捷径，健康的生活方式才是控制体重、保持好身材的终极解决方案。

这是在游戏平台 Steam 上，最受欢迎的 Top 10 游戏，其中有很多老面孔，例如发布于 2016 年的 Dota2、发布于 2018 年的绝地求生（PUBG）、全球销量超过 2 亿份的 GTA 5。 但现在，榜单中出现了一个怪东西——Banana。这款在今年 4 月份上线的小游戏自从推出以来就吸引了大量玩家。大约从 6 月中旬起，玩家数量开始爆炸式增长，截止目前最高在线人数超过了 89 万。 Banana 历史玩家在线统计｜图片来源：Steam 荒谬的是，Banana 是一款除了点击之外什么都做不了的游戏——点击香蕉，画面上的数字就会随之增加，这就是这个游戏的全部玩法了。 Banana 游戏界面｜图片来源：Steam 仅仅是这样当然无法吸引近百万的玩家，但是假如开发者告诉：「你有机会免费获得可以卖出上千美元的虚拟物品呢？」 开发商为 Banana 引入了一套经济系统，随着玩家在线时间的增长，可以随机获得不同皮肤的香蕉。这些香蕉可以在 Steam 平台上出售，为玩家换来真金白银。 简单理解的话，这是一个披着香蕉皮的类 NFT 游戏。 01 香蕉经济学 Banana 的真实玩法是这样的：玩家每在线 3 分钟，都有可能获得一个 Banana。当时间累积到 3 小时时，玩家至少会获得一个 Banana；到 18 小时可以获得一个稀有 Banana。根据 Youtuber Jauwn 的说法，他在线 10 分钟就已经获得了 3 个 Banana。 获得这些 Banana 之后，玩家就可以自行到 Steam 市场挂牌出售。香蕉越稀有，价格就高。例如只存在 25 个 Crypticnana，它在 5 月 31 日卖出了 378.92 美元的价格；随着游戏人数的增加，Crypticnana 在 6 月 11 日的售价也上涨到了 514 美元。目前 Steam 市场共有 5 根 Crypticnana 在出售，价格最低的也高达 942.71 美元。 Special Golden Banana 是目前售价最高的 Banana，在 6 月 11 日以 1345.01 美元的价格售出。 目前 Banana 游戏中共有 100 多种 Banana。绝大多数价格都在 1 美元以下，例如数量最多的 Moonnana，售价仅为 0.03 美元。 目前来看，Banana 已经自行形成了一套简单的经济系统，开发商生产 Banana，玩家通过「劳动」获得 Banana；玩家可以通过出售 Banana 获得金钱，而 Banana 越稀有，追逐它的人也就越多，价格就越高。 但是归根结底，这些 Banana 都只是数码图片罢了。开发商可以毫无成本地制造这些图片，制定掉落的概率，人为制造稀缺性。有人可以以 1000 美元的价格买下某个 Banana，但是并不意味着可以以同样的价格出售它。随着时间的推移，一旦 Banana 的热度过去，这些斥巨资购入的 Banana 都很有可能一文不值。 开发团队的成员 Hery 在接受 Polygon 采访时，也提到：「我相信它（Banana）之所以流行，是因为它是一个合法的『无限金钱故障』（Infinite money glitch）。」 这和 NFT 有些相似。不同之处在于，Banana 没有使用任何区块链技术。也就是说，NFT 所讲述的「唯一性」的故事在 Banana 上都不存在。 02 只有傻瓜会上当吗？ 一眼而知，这是一个击鼓传花的游戏。开发商自然能获取最大的利益；平台方 Steam 也能获得每笔交易 5% 的抽成。 那会是谁最后在高位接盘呢？是在高位买入 Banana 的散户。 既然如此，为什么 Banana 可以吸引如此多的玩家？ 心理学上有一个邓宁-克鲁格效应。它描述了一种认知偏差，指的是能力欠缺的人有一种虚幻的自我优越感，错误地认为自己比真实情况更加优秀。 在 Banana 这个例子中，人们会倾向于高估自己，认为自己不会是那个在高位接盘的倒霉蛋。 行为经济学的理论也可以解释玩家的心理。1713 年，瑞士数学家 Nicolas Bernoulli 提出了「圣彼得悖论」。 假设有一种硬币游戏，每次抛硬币之后，只要是正面朝上，奖金就会翻倍。但只要出现一次反面，玩家就必须结束游戏。 因此，如果初始赌注为 2 元的话，有 1/2 的概率玩家可以赢得 2 元（抛出一次正面），有 1/4 的概率赢得 4 元（连续抛出两次正面），1/8 的概率赢得 8 元（连续抛出 3 次正面）。 只考虑期望值的话，金额的增长是无限的，理论上应该有很多人想要参与这个游戏。但 Bernoulli 发现很少有人愿意，用他的原话来说：「虽然标准计算表明，（玩家）的期望值是无限大的，但……必须承认，任何一个正常人都会非常高兴地以二十金币的价格出售他的参赛资格。」 圣彼得堡悖论揭示了，仅考虑期望值而做出的幼稚决策，在实际生活中可能根本没有人会采纳。 Banana 实际上就许诺了一个「无限增长的金钱」，但与圣彼得堡悖论不同的是，它并不要求「入场券」（赌注）。相反，任何 Steam 玩家都能零门槛地获得「赢得无限金钱」的机会。 这是一个巨大的心理刺激，因为反正「nothing to lose」，就会有更多人抱着试试看的心态碰碰运气。即使挣不到钱，多数情况下也不会损失什么。 但当泡沫破裂的时候，总会有人为此买单。

智算集群早已迈入超万卡时代。据分析，GPT-5的训练或将用到5-10万卡，GPT-6的训练则有很大概率超越10万卡，耗资百亿美元。 图源：阿里云 在模型训练的投资上，根据拾象科技的预测，OpenAI和谷歌未来几年的训练预算将达到200亿-300亿美元。 而在算力投资规模上，已知微软和OpenAI「星际之门」将达到千亿美元。谷歌CEO劈柴也曾表示谷歌的算力投资将超千亿美元。 而美国科技大公司每年在云和AI的投资上，至少要耗资4000亿美元。 然而，商业闭环的路径在哪里？ 至今无人回答。 在这样的背景下，业内有越来越多的媒体和机构，开始针对全球的大模型掘金热展开了激烈的讨论。 有部分高盛分析师认为，AI目前根本没有赚到任何大钱，杀手级应用如今尚未出现，即使在未来十年，AI的经济上升空间也极其有限。 与此同时，红杉资本的分析师也发文提醒：如今AI基础设施的巨额投资和实际的AI生态实际收入之间，鸿沟已经大到不可思议。AI行业需要每年赚取6000亿美元来支付巨额的硬件支出，人工智能泡沫正在接近临界点！ 但可以肯定的是，在大量泡沫和炒作之中，唯一赚得盆满钵满的，就是英伟达的老黄了。 AI行业有个「小」问题，它不挣钱 如今全世界对AI的狂热，就仿佛19世纪加州发现黄金的早期。每个人都在疯狂涌入，希望下一个致富的就是自己。 但有一个「小小」的问题：AI目前还没有赚到大钱。 《经济学人》表示，根据高盛的一项分析，从2022年底以来，希望通过利用AI提高生产力来获利的公司，无论是H&R Block还是沃尔玛，股价表现依然远远落后于大盘。 同时，人工智能的市场渗透率，也是低得出人意料。 根据美国人口普查局的一份报告，只有5%的企业正在使用人工智能，预计到今年秋天，这一数字只会上升到6.6%左右。 当然，企业对于AI的采用率不高，可能是受到AI幻觉和对安全、隐私担忧的阻碍，模型一方面本质是黑箱，另一方面还可能泄露重要的商业机密。 在高盛上个月发布的生成式AI报告中，分析师Jim Covello对AI行业发表了严厉的批评：「为了从昂贵的AI技术中获得足够的回报，AI必须解决非常复杂的问题，但目前它还做不到，甚至可能永远做不到。」 是的，部署和运行AI确实昂贵，这还不包括它对环境的有害影响。因此，使用AI的公司希望看到重大回报。 然而到目前为止，他们还没有看到。也许真正的问题是，在商业领袖转向下一个热点之前，AI行业还有多少发展的时间。 而且，合法行业会从AI中得到多少帮助？我们只知道，目前犯罪分子和黑客们正在用AI窃取大量资金，这反而迫使更多公司不得不在网络安全措施上投入更多。 红杉分析师提出6000亿美元问题 红杉资本的分析师David Cahn也在最近发布的博文中，对全世界提出警告：人工智能泡沫，如今正在接近临界点！ 具体来说，他给我们算了一笔帐：AI公司每年需要赚取6000亿美元，来支付AI基础设施（如数据中心）的费用。 计算这个指标其实很简单。你只需将英伟达的年化收入预测乘以2倍，以反映AI数据中心的总成本（GPU占总成本的一半，另一半包括能源、建筑、备用发电机等）。然后再乘以2倍，以反映GPU终端用户的50%毛利率（例如，从Azure、AWS或GCP购买AI计算资源的初创公司或企业，他们也需要盈利）。 要知道，英伟达去年在数据中心硬件上狠赚了475亿美元（大部分硬件是用于AI和高性能计算应用的计算GPU）。 AWS、谷歌、Meta、微软等大科技公司在2023年纷纷跟进，为了ChatGPT这样的应用在AI基础设施上豪掷了巨额投资。 然而，他们能收回这些投资吗？ 答案有点可怕。 David Cahn提出这个令人深思的观点：我们所有人，正在见证一个巨大金融泡沫的增长。 泡沫是怎么来的 要知道，从2023年9月至今，情况已经发生了变化，我们不能对这些变化视而不见—— 1. 供应短缺已经缓解 2023年末是GPU供应最紧张的时候。当时，初创公司纷纷联系风险投资公司，甚至任何愿意帮助他们的人，只为获得千金难求的GPU。 曾经人们在美国疯狂抢购英伟达GPU的场景，仿佛《饥饿游戏》 如今，这种焦虑得到了极大的缓解。如今的现状是，获取GPU变得比之前容易多了。 2. GPU库存正在增加 英伟达在第四季度报告中指出，其数据中心收入中约有一半，都来自大型云供应商。仅微软一家公司，可能就占了英伟达第四季度收入的约22%。 如今，超大规模的资本支出正达到历史新高。这些投资也成为了大科技公司2024年第一季度财报的主要亮点，CEO们明确表示：「无论你们喜不喜欢，我们都会投资GPU。」 在业内，囤积硬件已经不是什么新鲜事了，一旦库存增加到足以减少需求，就会引发市场调整。 3. OpenAI仍然占据AI收入的最大份额 《The Information》最近报道，OpenAI的收入已增至34亿美元，在2023年末，他们的收入还是16亿美元。 虽然也有一些初创公司达到了不到1亿美元的收入规模，但显然，跟OpenAI相比，它们还在努力追车尾。 除了ChatGPT，今天消费者真正使用的AI产品有多少呢？ 如果需要付费，每月15.49美元的Netfix，或者每月11.99美元的Spotify，岂不更香？ 从长远来看，AI公司提供的价值需要足够显著，才能让消费者有持续的掏钱意愿。 所有这一切导致的结果就是—— 1250亿美元的空缺现在变成了5000亿美元的空缺！ 与此同时，在AI硬件上的投资仍在增长。 在Cahn看来，即使对这些大科技公司AI收入的预测再乐观，也依然不够！ 假设谷歌、微软、苹果和Meta每年从AI中产生100亿美元的收入，而其他公司如甲骨文、X和特斯拉也都能产生50亿美元的收入。 即使这些假设仍然成立，并且再增加几家公司到名单中，那么1250亿美元的空缺，现在将变成5000亿美元的空缺。 AI行业需要学会如何盈利 显然，业内对AI基础设施的投资，态度已经过分乐观了。 与物理基础设施不同，AI GPU计算可能会因新玩家的进入而商品化，比如AMD、英特尔，更不用提谷歌、Meta和微软的定制处理器。 尤其在推理领域，肉眼可见新玩家将引入激烈的价格战。 投机性投资往往会导致高额损失，而新处理器的快速推出，也会导致旧的处理器迅速贬值，这与物理基础设施的稳定价值恰恰相反。 所以，尽管AI具备未来巨大的变革潜力，但前方的道路仍然漫长。 大家都不愿意承认的一个事实就是：目前业内还没有哪家企业或初创公司，开发出了能赚钱的应用程序。 Cahn认为，行业必须降低对AI进步带来快速利润的期望，认识到当前投资的投机性质，以及持续创新并创造价值的必要性。 否则，这个价值数千亿美元的泡沫必将破裂，最严重的情况，就是导致全球的经济危机。当然，后者目前还只是一个猜测。 高盛：投入过多，收益太少？ 同样，根据这篇高盛的报告，生成式AI目前还无法解决证明自己成本合理的复杂问题，但即便如此，AI主题也依然有着很大发展的空间。 正如上文中提到的，即使在高盛内部，分析师们对此的看法也是如此不一。 如今，生成式AI技术将改变公司、行业和社会的论调，已是深入人心。 为此，科技巨头，以及各个领域的公司纷纷加大开支，并预计会在未来几年内花费约1万亿美元。其中包括，对数据中心、芯片、其他AI基础设施和电网的重大投资。 但到目前为止，这些支出除了开发人员报告的效率提升外，几乎没有其他显著成果。 甚至是迄今获益最多的英伟达，也一度出现了股票的大幅下跌。 不过， 尽管有一些担忧和限制，高盛依然认为AI主题有着很大发展的空间——或是因为AI开始带来真正的变革，或是因为泡沫需要很长时间才会破裂。 关于AI增长的讨论 之所以生成式AI有可能为经济带来显著的增长，主要是因为它能够自动化大量工作任务。 根据高盛的分析，在广泛采用之后，美国劳动生产率和GDP增长可能会累积增加多达15%。 尽管如此，关于生成式AI的潜在宏观影响仍存在大量争论。 例如，一些研究假设生成式AI将加速机器人技术的发展和采用，或者认为最近生成式AI的进展预示着「超级智能」的出现。这些结果是有可能的，但现在谈论还为时尚早，因为它们通常会预设一个技术水平远超当前的AI。 另一些研究，比如麻省理工学院经济学家Daron Acemoglu对美国生产率和GDP的增长预期，则要低得多了。他的基线估计表明，生成式AI将在未来10年内将美国全要素生产率（TFP）提高0.53%，并将GDP提高0.9%。 更广泛的AI自动化即将到来 与Acemoglu的观点类似，高盛也认为许多暴露于AI的任务在今天并不具备成本效益，甚至在未来十年内也可能不会具备。 除了少数几个受益最大的行业之外，如计算和数据基础设施、信息服务以及电影和声音制作，AI的采用仍然非常有限。 不过，AI全自动化揭示了在较长时间内可能出现的任务，这些任务每年每个工人可能会节省数千美元的成本。 此外，与其他新的技术类似，生成式AI的费用也将会迅速下降，并且一旦应用开发完成，其部署的边际费用可能会非常低，从而极大地提高了AI的采用和自动化率。 劳动力重新配置和新任务的创建 高盛预计，AI将通过在劳动力具有比较优势的领域提高需求，同时创造以前在技术或经济上不可行的新机会来提高产出。 之前信息技术的出现，就带来了非常类似的趋势——它创造了网页设计师、软件开发人员和数字营销专业人士等新职业，并间接推动了医疗、教育和食品服务等行业服务部门工人的需求。 在MIT经济学家David Autor及其合著者的近期研究中也能看到这一点。他们发现，今天60%的工人从事的职业在1940年是不存在的，并且由技术驱动的新职业占过去80年就业增长的85%以上。 因此，高盛认为生成式AI在推动自动化、节约成本和提高效率方面有着巨大的潜力，并最终会显著提升生产率和GDP。 AI芯片的限制 高盛预计，在未来几年内，半导体行业的供应限制将继续成为限制AI增长的重要因素。 随着生成式AI技术的普及，对AI芯片的需求急剧上升，包括从英伟达的GPU到大型云计算公司设计的定制芯片。 这也引发了人们对半导体行业能否满足需求的疑问。 鉴于在两个关键领域的限制——高带宽存储器（High-Bandwidth Memory, HBM）和晶圆级封装（Chip-on-Wafer-on-Substrate, CoWoS），高盛预计，从2024年下半年到2025年初，AI芯片的出货量将更多地由供应而非需求决定。 HBM市场供不应求 目前，AI应用使用两种类型的动态随机存取存储器（DRAM）：HBM和DDR SDRAM。 HBM是一种革命性的存储技术，它将多个DRAM芯片堆叠在一个基础逻辑芯片上，从而在与GPU或AI芯片接口时，通过更高的带宽实现更高的性能。 高盛预计，HBM市场将在未来几年内以约100%的复合年增长率（CAGR）增长，从2023年的23亿美元增长到2026年的302亿美元。 而三大DRAM供应商（三星、SK海力士和美光）的供应比例会不断增加，以满足指数级的增长需求。 封装瓶颈 另一个关键的供应瓶颈是被称为CoWoS的先进封装形式。 这是一种2.5D晶圆级多芯片封装技术，通过将多个芯片并排放置在硅中介层上，从而实现更好的互连密度和HPC应用的性能。 自2022年末ChatGPT出现以来，这种先进的封装能力一直供不应求。尽管台积电和其他供应商正在扩展产能，但这种供不应求显然成为满足AI芯片需求的限制因素。 虽然预测供应何时能赶上需求很困难，但高盛认为，台积电的CoWoS产能今年将增加一倍以上，并在2025年再次翻倍。 因此，芯片供应最终还是赶上强劲的需求，但过程可能会非常艰难。 AI受益者全速前进 当然，AI已经推动美股持续创下新高，许多受益者经历了一幅上涨。 从2023年初以来，英伟达已经取得了709%的回报，曾经短暂成为标普500指数最大的股票。 然而，尽管对AI的乐观情绪让许多大型科技股的估值达到了较高水平，最大的10只TMT股票的估值达到了31倍，但与科技泡沫高峰期的52倍和2021年末的43倍相比，仍然显得逊色。 总体而言，高盛认为AI主题还有很大的发展空间，受益者的范围可能还会扩大，因为投资者正在寻找AI交易的下一阶段，而这将尤其有利于公用事业行业。 AI交易的未来阶段 高盛将AI交易分为四个阶段： - 「第一阶段」始于2023年初，重点关注英伟达，这是近期最明显的AI受益者； - 「第二阶段」关注AI基础设施，包括更广泛的半导体公司、云服务提供商、数据中心REITs、硬件和设备公司、安全软件股票以及公用事业公司； - 「第三阶段」关注那些能够轻松将AI融入其产品以增加收入的公司，主要是软件和IT服务； - 「第四阶段」则包括那些因广泛AI采用和生产力提升而获得最大潜在收益的公司。 随着第一阶段的顺利展开——英伟达年初至今已经回报139%，占标普500指数15%年初至今回报的28%——投资者越来越关注第二阶段的受益者。 2024年第一季度的财报表明，很多科技巨头都计划在AI相关的资本支出上花费数十亿美元，这将使参与AI基础设施的第二阶段公司受益。 截至目前，第二阶段公司股票的回报率为22%，相比之下，第三阶段为-2%，第四阶段为2%。 公用事业的价值 在第二阶段中，公用事业成为了受欢迎的AI交易对象。 首先，它为投资者提供了AI曝光的机会。 高盛的股票分析师认为，AI需求、非AI需求和能源效率增速放缓的代际组合，将使美国电力需求在2022年至2030年期间以2.4%的复合年增长率增长，而后者在过去十年中，几乎没有增长。 这种电力需求的增加应该会导致公用事业公司增加资本支出，考虑到许多是受监管的实体，回报率有限，这就是满足增量需求的必要条件。 其次，从宏观角度来看，公用事业在投资组合中提供了防御倾向。随着经济增长放缓，这一倾向应该会受益。 根据高盛的分析，自2023年下半年以来，导致经济增长放缓的许多因素将会继续存在。 全速前进，但需警惕风险 虽然高盛预计公用事业将继续受益于AI技术的兴起，但美国较高的利率对该行业构成了风险。 更广泛地说，对AI的持续投资将推动相关公司（第二阶段）获得优异的表现。 然而，如果经济增长放缓的迹象比预期更明显，且AI未能产生足够的投资回报，或者AI领军企业的收益出现明显下滑，投资者可能会降低对AI受益者的估值。

快科技7月6日消息，据国内媒体报道称，近日，中国首例由消费者针对“苹果税”发起的反垄断诉讼一审宣判后，苹果向最高人民法院提出上诉。 今年5月，上海知识产权法院宣布了中国首例消费者起诉“苹果”垄断案的一审判决结果。法院认定苹果公司在中国软件市场拥有市场支配地位，但并未滥用该地位，驳回原告金某的诉讼请求。 该案的原告金女士指控苹果滥用其市场地位，既收取30%的应用内购买佣金，又限制支付方式。 但从苹果的上诉请求中可以看到，该公司仍然希望最高法院删除下级法院判决书中提及苹果“支配地位”的内容，并反对判决中暗示“不公平定价”的措辞。 不管苹果怎么否认，当下，中国“苹果税”30%的抽成比例为全球最高档位，与之相比，欧盟、日韩等国家的费率均低于中国的收费标准。 2023年，“苹果税”为苹果带来了约223.4亿美元的全球收入，折合人民币约1608亿元，其中，中国市场贡献了超过400亿元。 高额苹果税背后，就是iPhone用户的贡献。目前不少App服务费，iPhone用户都要比安卓贵不少。 比如，苹果手机的中国用户在购买微博会员服务时，支付的价格也要比安卓用户贵上10元，类似的还有很多很多，也难怪有用户喊话，希望国人统一起来反抗“苹果税”。

IT之家 7 月 6 日消息，红杉资本（Sequoia Capital）的分析师大卫・卡恩（David Cahn）发布报告，认为 AI 产业泡沫加剧，年产值超过 6000 亿美元，才够支付数据中心、加速 GPU 卡等 AI 基础设施费用。 英伟达 2023 年数据中心硬件收入达到 475 亿美元（其中大部分硬件是用于 AI 和 HPC 应用的计算 GPU）。 此外 AWS、谷歌、Meta、微软等公司在 2023 年也在 AI 方面投入了大量资金，卡恩认为这些投资很难在短期内回本。 卡恩只是粗略估算了 AI 运行成本，首先将英伟达的 run-rate 收入预测翻番，计算支付 AI 数据中心的总成本（GPU 占一半，另一半为能源、建筑和备用发电机）。 然后再将该数值乘以 2，代表终端用户支付费用，例如初创公司或者企业从 AWS、微软 Azure 等公司购买 AI 计算等等。 据该分析师称，使用微软 Azure 基础设施的 OpenAI 的收入大幅增长，从 2023 年底的 16 亿美元增至 2024 年的 34 亿美元。这一增长彰显了 OpenAI 在市场中的主导地位，远远超过了其他仍在为达到 1 亿美元营收大关而苦苦挣扎的初创公司。 分析师最终认为 AI 公司每年要赚取 6000 亿美元（IT之家备注：当前约 4.37 万亿元人民币），才能支付大量硬件开支。分析师认为谷歌、微软、苹果和 Meta 每家公司年收入在 100 亿美元左右，而甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X 和特斯拉等其他公司每年收入为 50 亿美元，但依然有 5000 亿美元的缺口，认为 i AI 行业的泡沫正在加剧。

天文学作为海量数据学科，是人工智能（AI）应用和驱动科学发现的最佳场景之一。近年来包括黑洞照片在内的众多重大突破都离不开对已有数据的挖掘。随着AGI（通用人工智能）的发展，AI技术又将如何帮助科学家们挖掘出新发现？ 作为“慧眼”卫星首席科学家，中国科学院高能物理研究所（下称“高能所”）粒子天体物理中心主任张双南主导的“慧眼”卫星的观测成果，曾同时列入《自然》和《科学》2020年度的十大科学事件，并在2022年全程观测到了“万年一遇”的伽马暴。 就在两周前，高能所陶炼研究员为首席科学家的项目团队，将“宇宙猎人星座”（CATCH）的技术验证星CATCH-1送上了天。未来，他们还要将100多颗小卫星送上天组成星座。 张双南在WAIC2024的演讲报告中表示，欢迎社会各界加盟“宇宙猎人星座”（CATCH）计划，成为“宇宙猎手”，以全新的方式让人工智能助力人类探索宇宙的奥秘 那么，如何用人工智能指挥这些“星星”相互协作？人工智能技术能从哪些方面帮助天文学家？ 在2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议“AI for Science-人工智能赋能中国空间天文专题论坛”上，张双南接受第一财经独家专访时表示，目前包括“慧眼”卫星的数据处理就用到了AI技术，比如伽马射线暴。 “慧眼”卫星作为我国第一颗空间X射线天文卫星，是一个既可以实现宽波段、大视场X射线巡天，又能够研究黑洞、中子星等高能天体的短时标光变和宽波段能谱的空间X射线天文望远镜，同时也是个高灵敏度的伽马射线暴全天监视仪。 “这个伽马射线暴太亮了，因此数据提取很困难，我们就用了机器学习的办法来对它做一些训练，然后再提取出来有效的数据。” 除此之外，AI还可以帮助他们做分类，这是最方便的。“人眼虽然一看就觉得不一样，但具体有多少类别，把它扔给人工智能的话，自己就会分类。” 他进一步告诉记者，AI能很快地把以前繁琐的人工劳动替代下来，而且AI相比人类更加客观。 “人类会先入为主，我们总是寻找我们想找的东西。AI虽然也是用数据训练出来的，但它经过训练之后比较客观，这就和人不一样。另外人也不可能像AI那样看那么多的数据，但是机器可以。” 谈到人工智能在未来的应用，张双南提到目前高能所已经专门成立了高能物理人工智能平台(HepAI)，所里的各个中心共同组织起来探讨人工智能在各个方面的具体应用研究。“在所里大家很少会去做一件共同的事情，因为我们的研究方向都不同，但这个平台是所有学科共同在做的一件事情。” 他补充解释，现在市面上的通用人工智能确实很先进，但还没有专门针对高能物理领域的，如果他们使用这类通用人工智能工具就会不准，甚至连简单的常识都会错得离谱，所以他们自己做这个服务型的平台，就能服务于包括高能物理、天文等专业领域，“这类垂直的领域都得自己去研发，你不做的话用通用的版本就会出错”。 去南极的船上给孩子们讲课。采访对象提供 除了AI技术在天文学的应用，张双南还提到了数学和物理等基础学科在人工智能发展中的重要性。 “数学是原理性的东西，很重要，物理同样也是。”他认为，数学归根结底是个工具，能让我们提高各种效率，但如果想让人工智能从原理上做一些事情的话，必须要理解非常底层的事情，比如要理解物理学，要理解科学。 张双南说，人类是具备对底层事物的理解能力的，但如果未来希望人工智能也能具备这些能力的话，就要让它理解这些事情，具备创新的能力，而不仅仅是让AI从现在的知识里再推演出一些答案出来。 “未来AI具备创造性是非常大的挑战，在科学上能不能做到我也不知道。但是我觉得物理学毕竟是底层的事情，所以我觉得未来在各个基础领域的突破，物理学作为底层的原理，数学作为最后的逻辑推理和计算手段，这两个事情都少不了。”

IT之家 7 月 6 日消息，《纽约时报》两天前发布博文，表示 OpenAI 公司于 2023 年年初发生安全事件，攻击者成功入侵 OpenAI 的内部邮件系统，窃取了有关该公司人工智能技术和研究材料的敏感讨论，但黑客并未进入托管人工智能源代码的服务器。 本次安全事件由于没有泄露客户数据，OpenAI 公司并没有披露本次安全事件，也没有向 FBI 或者其它执法部门报告，只是通知了董事会以及内部员工。 IT之家援引该媒体报道，本次安全事件导致员工质疑 OpenAI 对安全的重视程度，且成为新的导火索，导致了内部员工出现分裂。 其中一个例子是莱奥波德・阿申布伦纳（Leopold Aschenbrenner），他是一名专注于人工智能安全风险的技术项目经理，认为公司在安全方面的技术不够完善。 OpenAI 报复性地解雇了这位经理，而 Aschenbrenner 后来表示，公司是在一起未报告、未指明的安全事件后解雇了他。

没想到，生成式 AI 爆发后，产业格局的变化居然这么快。 一个月前，微软向全世界介绍了专为 AI 设计的「Copilot + PC」，AI PC 这个新品类突然有了标准款。 这是迄今为止速度最快、最智能化的 Windows 个人电脑。凭借搭载的新型芯片，它能够实现超过 40 TOPS（每秒万亿次操作）AI 算力、电池续航时间长达一整天，而且无缝接入了世界最先进的人工智能模型。其发布之时，只有骁龙 X 系列的 45TOPS 能够满足这样的 Windows 11 AI PC 新品类。 目前基于骁龙 X 系列平台的各品牌 Windows 11 AI PC 已经开始在国内陆续开卖，拥有很多独特的 AI 能力，例如通过回顾功能对浏览过的内部存储资料进行 AI 搜索，设备端的 AI 图像生成与优化，给视频和在线会议加实时翻译字幕、背景滤镜等等。 结合终端侧最先进的大模型技术，人们可以在新型设备上与 AI 轻松地进行交互。AI 大模型可以实时看到、听到系统内外的信息，并给与有效回应，大幅提升你的工作效率。 还记得 OpenAI CEO 山姆・奥特曼发布 GPT-4o 的时候曾经说过「与电脑交互从来都不是很自然的事情」，似乎话音未落，变革已经来到了。 在兴奋于人机交互方式的颠覆之后，人们发现，这些新形态设备的内在也有些许不同之处：常年由 X86 架构主导的 Windows 笔记本，到了 AI PC 时代却是一水的高通骁龙 X 系列芯片。 而且，这还不是简单的替换。微软官方后续进行了说明：Windows 11 中的部分生成式 AI 能力，只有在搭载骁龙芯片上才能正常运行。 为什么到了生成式 AI 时代，计算机内部的「C 位」忽然换了人？ 7 月 4 日，世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议 WAIC 2024 正式召开，在这次大会上，高通展示的一系列终端侧生成式 AI 能力给了我们答案。 芯片 AI 能力，带动设备形态变革 自 ChatGPT 问世以来，人们就一直在期待大模型等新技术带来的变革。 不过这条道路异常艰难，在技术进步的过程中，人们面临着数据、算法和算力的三重挑战。生成式 AI 极度消耗算力，用于计算大模型的 GPU 都成了稀缺品。面向 AI 计算的芯片迅速成为各家硬件公司的探索方向。 在终端侧算力上，动作最快的就是高通。 去年 10 月，高通在骁龙峰会上推出了第三代骁龙 8 移动平台（骁龙 8Gen3），这块 SoC 在多核跑分中跑赢了苹果 A17 Pro，由于 CPU 和 GPU 性能的大幅提升，NPU 性能直接翻倍，它成为了旗舰 AI 手机芯片的首选。 如今，搭载新一代芯片的 AI 手机已经大卖，AI 手机很大程度上已经是「现在式」，与此同时还有一个「未来式」—— 同在骁龙大会上，我们看到高通花费大量篇幅，介绍了全新设计的高性能 PC 芯片骁龙 X 系列平台。 它的旗舰产品就是「骁龙 X Elite」，大幅提升了移动 PC 能力的上限。 这款芯片采用 4nm 制程打造，搭载了 12 大核的 Oryon CPU，。与英特尔 Ultra 7 155H 相比，Oryon CPU 的单核同功耗性能领先 54%，同性能水平的能耗可以降低 65%。在苹果 M3 芯片推出以后，骁龙 X Elite CPU 在 Geekbench 多线程中的测试结果要比苹果新品好上 28%。 GPU 方面，骁龙 X Elite 采用的 Adreno GPU 与 Ultra 7 155H 相比同功耗性能高出 36%，达到相同性能时，功耗只有竞品的一半。 这款芯片最突出的亮点是其面向下一代设备形态的 AI 算力。骁龙 X Elite 仅依靠 NPU 就可以实现 45TOPS 算力，结合 CPU、GPU、NPU 的异构计算可以输出更高算力。 根据测算，在骁龙 X Elite 的支持下，新一代 AI PC 可以在终端侧运行超过 130 亿参数的生成式 AI 模型。 这就让新一代笔记本电脑，拥有了跑大模型的底气。 骁龙峰会上，高通 CEO 克里斯蒂亚诺・安蒙与微软 CEO 萨提亚・纳德拉进行了面对面对话。两人展望了基于新硬件和大模型算法所能催生出的未来产品形态。 安蒙与纳德拉提到，新一代的 AI PC 就是要把只有新形态系统架构才能实现的体验统统结合在一起。在 AI 算力和大模型结合之后，我们使用 Windows 的体验就仿佛在 Windows 初生时遇见「开始」按钮一样 —— 所有的应用程序、体验都会有机地整合到一键之上。 几个月后，当初的预告就落地成为了现实。现在，我们可以使用 AI PC 快速直观地检索想要寻找的内容，亦或是借助实时字幕突破语言障碍，还可以使用 AI 的图像生成能力进行创作。 未来，AI PC 的能力还将覆盖人们的学习、搜索与创作，我们使用电脑的方式或许会被彻底改变。 在芯片突破的同时，在这几个月里，大模型技术的发展同样突飞猛进。 模型优化，完成最后一块拼图 最近一段时间，不论科技大厂还是创业公司都在加速研发「轻量级」AI 模型。 去年 7 月，Meta 的开源模型 LLaMA-2 70B 模型性能已接近于 GPT-3.5，到今年 4 月，LLaMA-3 8B 做到了在 80 亿参数的体量上性能与 ChatGPT 3.5 基本相当。 上个星期，谷歌开源的 Gemma 2，已经可以使用单块 GPU 进行推理，性能还超过了体量大于自身两倍的竞品。 而在手机、电脑等常规终端设备上，现在我们也已经可以运行起与大型云端模型水平相当的 AI 模型了。 在世界人工智能大会 WAIC 2024 上，高通展示了首个在 Android 智能手机上运行的大语言和视觉助理大模型（LLaVA），拥有超过 70 亿参数，可以接收文字和图像内容的输入，并生成关于图像的多轮对话。LLaVA 在由骁龙 8 Gen 3 移动平台支持的工程机上运行，通过全栈的 AI 优化，实现了极高的响应速度。 加入视觉理解能力的大模型可以为 AI 手机带来很多新的用法。在 WAIC 人工智能赋能新型工业化主题论坛上，高通公司中国区研发负责人徐晧分享了多模态终端侧 AI 的应用前景。 高通公司中国区研发负责人徐晧在 WAIC 上。 比如你可以给冰箱里的食材拍一张照片，然后问大语言模型「你看到了什么？」，AI 可以很快地识别所有物体；在此基础上还可以接着问「基于这些食材，请给我推荐一个菜谱」，让 AI 进行菜式和做法的推荐。这比以前的 AI 助手，只能问「今天天气怎么样」或者「给我讲一个笑话」要有用的多。 在搭载骁龙 X Elite 的 Windows PC 上，高通此前还展示过全球首个超过 70 亿参数的 LMM 设备端推理，它可以接受文本和环境音频输入（如音乐、交通声音等），然后生成关于音频的多轮对话。 能够终端侧处理音频内容的方法，可以帮助 AI PC 更好地回答用户给出的指令。 为了把大模型微调的成本「打下来」，AI 学界提出的低秩自适应（LoRA）技术已经成为了先进大模型的主流方法，它能够在保证模型输出内容质量的前提下，大幅降低 AI 模型的可训练参数量。高通率先在安卓手机上实现了 LoRA 模型的终端侧运行，降低了大模型的训练成本，并演示了手机端运行支持 LoRA 适配器的图像生成模型 Stable Diffusion。 在 WAIC 现场，高通展示了骁龙生态的更多可能性。抖音集团在骁龙 X Elite 平台的 AI PC 上跑起了自家的机器学习框架 ByteNN，对剪映客户端进行 AI 适配优化。通过 NPU 加速，剪映的智能抠像功能可以实现快速、轻松的一键移除视频背景，测试对两分钟时长的视频进行智能抠像，比使用 CPU 耗时降低 92%，完成抠像任务所消耗电量减少 85%。 另外，在剪映的美颜美体匀肤功能中，我们同样可以在本地 NPU 的加速下实现快速祛斑祛痘能力。 高通还展示了高度智能的 AI 服务机器人。告诉机器人「我想喝水」或是「我口渴」，机器人会提供不同的饮料选择。用户选择之后，机器人可以走到房间另一侧，识别饮料然后拿给用户。这样由人工智能驱动的机器人，已经可以在日常生活中提供帮助了。 有了多模态、LoRA 和能够支撑第三方应用的软件栈，高通可谓已经完成了终端侧生成式 AI 的全部拼图。 用「小模型」撬动大生态 上述这些研究、实践的共同目的，是为了让 AI 大模型更加轻量化，让终端侧设备承担起更多的计算任务。大模型虽然可以在云端运行，但在终端侧设备上运行生成式 AI 的推理可以带来很多好处。 从技术角度来看，终端侧处理 AI 任务具有保护隐私、个性化、降低成本、可靠性和快速响应的优势，每个方面对于大规模、常态化的部署都至关重要。 从实用角度来看，作为「通用化」的人工智能技术，在拥有更完善的能力后，终端侧大模型可以让手机等设备更全面地了解世界，AI 助理实现真正的智能化，把我们从很多繁杂的任务中解放出来。 不过，能做到从软到硬，布局完整体系，又有大规模生态的玩家并不多。 在国内，除了各家大厂打造的旗舰 AI 手机，部分玩家在 AI PC 上的角力才刚刚展开。把视线往远看，生成式 AI 的应用还要扩展到汽车、XR 设备和物联网上。 这其中，很多应用落地的背后都可以看见高通的身影。 WAIC 大会上，高通中国区董事长孟樸在产业发展主论坛上介绍了高通为推动终终端侧 AI 发展所做的努力。 高通中国区董事长孟樸在 WAIC 大会现场。 高通拥有超过 15 年的 AI 技术研发经验，凭借长期不懈的技术探索与实践，已经打造出了端云结合的混合 AI 能力。在生成式 AI 时代，高通充分发挥技术优势，为终端设备提供了性能领先的硬件，其可扩展的软硬件技术架构可以对多种 AI 算法实现性能、能效的极致优化，并快速部署到不同终端上。 在去年骁龙峰会上，高通便表示全球搭载骁龙芯片的设备已经超过了 30 亿台。背靠庞大的设备基数，先进的软硬件全栈优化体系，以及全球协作的生态系统，高通在生成式 AI 技术爆发的过程中，进一步扩展了对于前沿技术方向的探索，站在了引领潮流的高度。 现在，高通的生成式 AI 能力已经覆盖了开发的全流程：高通提供面向生成式 AI 设计的全新计算架构，可以实现 CPU、NPU、GPU 结合的异构计算；高通 AI 引擎能够横跨不同设备类型，帮助人们把业界领先的 AI 模型快速落地；最后，使用这套软件和硬件，大模型应用对接的还是用户面积最大、品类最为繁多的生态。 高通的终端侧生成式 AI 布局，已经在收获成果： 智能手机是生成式 AI 发展最快的领域之一，已有超过 20 款搭载第三代骁龙 8 的旗舰手机产品发布。这些 AI 手机支持的应用针对人们的需求进行了大量优化，大幅提升了实用性，让生成式 AI 越来越贴近我们的生活。 个人电脑方面，高通的骁龙 X Elite 和骁龙 X Plus 平台凭借专用的 AI 算力实现了一系列独有功能。联手微软等生态伙伴，已有超过 20 款基于骁龙 X 系列的 Windows 11 AI PC 上市。新形态的硬件为人们带来了更多可能性。 在汽车领域，「AI 上车」正在成为现实。包括理想、小鹏、极越等多家汽车厂商，已经在搭载第四代至尊级骁龙座舱平台（骁龙8295）的汽车上部署了车端大模型；随着多模态技术的发展，生成式 AI 有望为智能座舱、自动驾驶等领域打开全新的应用空间。 有高通这样提供完整技术栈的存在，生成式 AI 的大规模落地已经按下了加速键。由此带动，变革正逐渐显现，这不由得让人想起 NPU 刚刚诞生时，上一波 AI 技术爆发的前夜。 很快，终端侧生成式 AI 带来的智能化将会无处不在。

市场上出现了这么多的 AI CPU，你应该买哪一种呢？ AI CPU 是集成了神经处理单元 (NPU) 的专用计算机处理器。AI 处理器旨在帮助您在本地设备上完成 AI 任务，它出现在越来越多的设备中，并且是运行 Copilot 和 Apple Intelligence 等 AI 助手所必需的。 那么，市场上出现了这么多的 AI CPU，你应该买哪一种呢？ AI CPU 比较 英特尔、AMD、苹果和高通已宣布为其最新移动处理器采用新的SoC（片上系统）设计。这些新处理器将CPU、GPU 和 NPU组合集成在一个芯片中，以提供高效的 AI 计算能力。虽然其中一些新的 SoC 仍需等待 2024 年发布，但官方公告、设计规格以及自报和独立基准测试可以帮助我们确定这些即将推出的处理器是否值得等待，或者您是否应该立即购买 AI 笔记本电脑。 为了帮助您决定购买哪种 AI 处理器，这里介绍了英特尔、AMD、苹果和高通在 AI 处理器方面的最新进展。 英特尔酷睿超 200V (Lunar Lake) 英特尔在 2024 年中国台湾国际电脑展上发布了新款 Lunar Lake 处理器。这款新移动处理器较上一代设计有多项改进，主要侧重于散热、能效、更好的 GPU 和 AI 计算能力，同时仍使用 x86 架构。值得注意的 SoC 设计特点包括： 统一内存架构：英特尔 Lunar Lake 处理器现在将 LPDDR5 RAM 集成到其 SoC 设计中。这可以在 RAM 和处理器之间传输数据时实现更高的带宽和更低的功耗。 3nm 工艺：借助 3nm 工艺，英特尔在 Lunar Lake 中装入了更多晶体管，从而提高了其性能和电源效率。 集成 NPU：Lunar Lake SoC 采用六个 NPU 计算引擎，以 INT8 精度提供高达 40 TOPS（每秒万亿次运算）的 AI 计算能力。 禁用超线程：所有八个核心（四个性能核心和四个效率核心）均禁用超线程，以提高电池寿命而不是性能。 采用这种新的 SoC 设计，与上一代 Meteor Lake 处理器相比，英特尔 Lunar Lake 处理器的 AI 性能预计将提高 3 倍，图形处理速度将提高 1.5 倍，能效将提高约 40%。 AMD Ryzen AI 300（Strix Point） 与英特尔在处理 x86 时所采取的节能方法相比，AMD 更注重强调性能，但代价是更高的功耗。以下是使这些处理器强大的一些特性： Zen 5 微架构：为 IPC（每时钟指令数）和整体性能带来显著改进。 集成 RDNA 3.5 显卡：对之前的 RDNA 架构进行了改进，在图形和 AI 相关任务上都增加了显着的性能提升。 XDNA2 NPU：SoC 上性能最高的 NPU。在 INT8 精度下最高可达 50 TOPS，适用于需要 40 TOPS 的 Copilot+。 Block FP16：在几乎不影响性能的情况下实现更高精度的 AI 任务。 这使得 AMD 的 Ryzen AI 300 系列处理器成为要求苛刻的 AI 和计算任务的强大选择，并利用先进的图形和 AI 处理功能。 苹果 M4 Apple M4 使用与 M3 类似的技术，例如 3nm 工艺节点、芯片集成内存、小芯片设计和混合架构。M4 已集成到最新的 iPad Pro 中，提供 9 或 10 个 CPU 内核（3 或 4 个性能内核和 6 个效率内核）、能够达到 35 TOPS 的 16 核 NPU 以及比 M2 快四倍的 10 核 GPU。设计变化并不像英特尔的 Lunar Lake 那样剧烈，主要是因为 M 系列芯片此时已经经过了很好的优化，而 ARM 设备比 x86 设备更节能。 高通骁龙 X Elite 高通现在正在为 Windows 机器生产功能强大的 ARM 处理器！Snapdragon X Elite 处理器运行在RISC（精简指令集计算）上，而不是大多数 Windows 计算机上常见的 CISC（复杂指令集计算）。高通表示，X Elite SoC 采用 12 核 ARM v8 Oryon CPU、Adreno X1 GPU 和 Hexagon NPU，在 INT8 精度下能够达到 45 TOPS，使其成为功能强大的 Windows Copilot Plus 处理器。RISC 与强大的 SoC 相结合的使用使高通的 Snapdragon X Elite 成为 Apple M 系列芯片的强大竞争对手，后者也是高性能的 RISC 处理器。 英特尔、AMD、苹果和高通：人工智能处理器对比 以下是英特尔 Lunar Lake、AMD Ryzen AI 300、Apple M4 和 Qualcomm Snapdragon X Elite 的比较表： 根据上表，我们有两个 x86（Lunar Lake 和 Ryzen AI 300）和两个 ARM（M4 和 Snapdragon X Elite）AI 处理器。众所周知，ARM 处理器具有更好的能效，而 x86 具有更高的性能。然而，随着 M4 和 X Elite 变得更加强大，以及 Lunar Lake 和 Ryzen AI 300 更加节能，性能和能效之间的差距似乎越来越小。 在 X86 处理器的能效方面，英特尔凭借其 3nm 工艺节点、片上内存、禁用超线程和较低的 CPU 核心数，表现更佳。与此同时，AMD 的 Ryzen AI SoC 凭借 24 个线程（CPU 时钟速度略高）、功能更强大的 GPU 和具有块 FP16 功能的 NPU 提供了更好的性能。 至于 ARM AI 处理器，由于其硬件加速跟踪功能和对 macOS 应用程序的原生支持，Apple 的 M4 在散热、CPU 甚至 GPU 方面均胜过 X Elite。然而，值得注意的是，尽管存在模拟和其他软件问题，X Elite 芯片仍然是一款强大的基于 ARM 的处理器，可与 Apple 的 M3、英特尔的 Meteor Lake 和 AMD 的 Ryzen 7000 处理器相媲美。 您应该购买哪款 AI CPU？ 笔记本电脑制造商通常会提供不同硬件规格的选项，包括处理器。那么，随着今年新的支持 AI 的 SoC 上市，您应该购买哪款 AI CPU？ Apple M4（Donan）：最适合 macOS 用户。专为 macOS 设计和优化，提供有竞争力的性能和较长的电池寿命。 AMD Ryzen AI 300（Strix Point）：游戏玩家的理想之选。其高性能多线程 CPU 搭配强大的集成 GPU，使其成为游戏和其他密集型任务的理想之选。 英特尔酷睿超极本 200V（Lunar Lake）：性能均衡。它在性能和电池效率之间实现了良好的平衡。适用于游戏（尤其是电子竞技游戏）、生产力任务、媒体消费和一般网页浏览。 高通骁龙 X Elite：目前最省电的 Windows AI 处理器。它是首款原生支持 Windows Co-Pilot Plus 的处理器。非常适合一般工作、网页浏览和媒体消费。 尽管所有这些处理器都通过其集成的 NPU 具备 AI 功能，但我们可能还需要一段时间才能充分受益于它们。开发人员需要更多时间来创建充分利用 NPU 的软件。 虽然现在购买一台新笔记本电脑可能很诱人，但这些新 SoC 上的 AI 功能明显优于 2023 年发布的 SoC。因此，如果 AI 功能对您很重要，那么您要么立即购买 Snapdragon X Elite PC，要么等待今年晚些时候即将推出的 M4、Core Ultra 200V 或 Ryzen AI 笔记本电脑。

IT之家 7 月 6 日消息，苹果公司在 WWDC 2024 全球开发者大会上展示了诸多系统更新，焦点自然在 iOS / iPadOS 18、macOS 15、watchOS 11 系统方面，现在 9to5Mac 盘点了 tvOS 18 系统带来的诸多新功能和新特性。 IT之家基于博文内容，简要汇总如下： Insight tvOS 18 最值得关注的改进就是 Insight，可以显示 Apple TV+ 电影或节目中演员、角色甚至歌曲的信息。 用户只需要轻点 1 下，Apple TV 应用就会显示有关当前场景中的一些信息。 Enhance Dialogue 苹果在 tvOS 18 系统中大幅增强了 Enhance Dialogue，该功能利用机器学习，在音乐、动作和背景噪音中提供更清晰的语音。 Enhance Dialogue 现在还能与 HDMI 连接的扬声器、AirPods 或任何蓝牙扬声器一起使用。 tvOS 18 系统中还引入了 Extended Voice Isolation 功能，可在视频播放过程中实现额外的语音隔离。 智能字幕 用户升级 tvOS 18 之后，用户按下静音键或在观看时跳回时，系统会自动启用字幕。当 Apple TV 检测到节目或电影的语言与系统默认语言不同时，也会自动显示字幕。 支持 21:9 在 tvOS 18 中，Apple TV 除了支持标准的 16:9 长宽比外，还将首次支持 21:9 长宽比。21:9 宽高比非常适合在投影仪上观看内容。 重新设计的 Apple Fitness+ 应用程序 Apple TV 的 Apple Fitness+ 应用程序在 tvOS 18 中进行了重新设计。该应用现在分为个性化的“For You”、“探索”、“资料库”和“搜索”。 FaceTime 的实时字幕 苹果的 FaceTime 也将在 tvOS 18 上推出实时字幕功能。有了这项功能，FaceTime 通话中所说的一切内容都会以实时字幕的形式显示在电视屏幕上。 专用摄像机 在 tvOS 18 中，用户可以选择将特定的 iPhone 设置为专用的 Apple TV 摄像头。 全新的屏保 tvOS 18 中，苹果首次为 Apple TV 添加了新样式的屏保。用户可以选择 Portraits（结合时钟显示照片幻灯片）和 Apple TV+ 节目场景作为屏保。

IT之家 7 月 6 日消息，此前绿联 NAS 新品曾因 BUG 引起大量讨论，现B站up 主 @某摆烂咸鱼 发现，绿联 NAS 在其系统控制面板中向用户提供 *.ugnas.cloud 和 *.ugnas.com 两个域名的通配符证书，可能会导致用户私密数据泄露。 绿联提供这些域名的通配符证书旨在方便用户自定义绿联 NAS 的公网访问域名并提供 HTTPS 加密服务，从而让用户在公网中访问 NAS 保存的文件，但不知为何这里的 TLS 证书和私钥全部公开。 对此，绿联官方回应称：此域名属于 UGOS PRO 体验域名使用，并未在正式用户设备上使用，且目前已吊销此证书。 您好，我们已定位到该问题属于体验账号，正式用户设备上没有这个证书，也不会用到这个证书和私钥，对正式用户不会有任何影响。我们已经吊销该体验账号的证书。绿联 NAS 私有云团队非常重视并以力求保障用户数据安全，感谢您对绿联 NAS 私有云的支持。 今年 5 月，绿联科技推出了 NAS 私有云 DXP 系列九款新品，同时还带来了全新自研 NAS 系统 UGOS Pro，但新系统首发没有达到预期，存在部分 Bug 需要时间来修复，例如部分产品 CPU 温度显示异常与负载过高、部分用户账号注册异常，详细内容可参见IT之家此前报道。

IT之家 7 月 6 日消息，高通将在今年 10 月骁龙峰会中推出第四代骁龙 8 处理器（骁龙 8 Gen 4）预计在明年年初发布，该芯片据称将比现款第三代骁龙 8 处理器涨价 25-30%。 据悉，高通公司计划在第四代骁龙 8 处理器中使用台积电的 3 纳米“N3E”工艺，同时 Oryon 自研核心取代之前使用的 ARM CPU 核心，这导致该公司需要提高产品价格以收回相关成本。 消息源 Yogesh Brar 推测第四代骁龙 8 处理器将涨价 25%-30% 至 220 - 240 美元（IT之家备注：当前约 1602 - 1748 元人民币），而第三代骁龙 8 处理器价格为 190 - 200 美元（当前约 1384 - 1457 元人民币）。 此外，先前有消息称高通公司正重新设计骁龙 8 Gen 4 处理器，新的目标频率为 4.26GHz，这一变化主要是为了应对苹果 M4 / A18 / Pro 处理器，这也在一定程度上坐实了芯片将涨价的传言。