Industry News 行业资讯

36氪最新消息显示，沪深两市成交额突破1万亿元，较上一交易日同期减少了近400亿元。与此同时，在科技行业领域内，近期出现了一系列值得关注的现象。 据苏州人工智能协会发布的《理性应用倡议书》指出，当前市场中存在过度炒作AI技术行为，使得社会公众产生不必要的焦虑情绪。为推动人工智能技术健康发展，倡议各方秉持理性和客观态度，避免盲目追捧和夸大其作用。 此外，值得注意的是，在社交媒体平台上出现了针对名为“OpenClaw”的新服务项目：一些二手平台推出上门卸载该类应用的服务。同时，用户在使用过程中发现小红书平台采取措施严厉打击利用AI进行内容托管账号的行为，并强调将坚守社区的真实性和安全性。 在行业动态方面，36氪还报道了另一则重要信息——由知名的人工智能技术公司OpenAI所开发的产品“Claude”正式进军Office办公软件市场。此举被视为对微软等现有办公软件巨头的直接挑战，或将引发新一轮的竞争格局变化。 对于投资者而言，在面对快速发展的科技行业时保持冷静尤为重要。苏州人工智能协会呼吁广大用户和从业者共同维护行业的健康发展环境；同时提醒大家警惕市场上存在的各种炒作现象，以理性态度

在本月三日于旧金山市区举行的摩根士丹利科技、媒体及电信会议上，英伟达首席执行官黄仁勋表示，他的公司在最近对OpenAI和 Anthropic 的投资可能是最后一次。他指出，随着这两家公司预计在今年晚些时候公开上市，投资机会将会关闭。 虽然有时企业会在公司即将公开上市前大量投资以寻求更高的回报，但英伟达并不需要通过向这些公司投入更多的资金来增加其收益。英伟达正在出售为这两家公司的芯片，这足以为其带来利润。至于英伟达自身，在被问及对黄仁勋言论的看法时，一位发言人在TechCrunch的采访中引用了该公司第四季度财报中的内容：所有投资都“非常明确地聚焦于扩大和加深我们的生态系统扩展”。然而，这些解释并没有解决很多问题。 一些其他动态也可能解释这一撤资行为。例如，这些合作关系本身的循环性质引发了关于潜在泡沫的质疑。去年九月，英伟达宣布将向OpenAI投资100亿美元。MIT斯隆教授迈克尔·库索莫诺描述这为“一场平局”，他观察到，“英伟达正在向OpenAI投入100亿美元股票，而OpenAI则表示他们计划购买超过100亿美元的英伟达芯片。”这也可能是投资承诺缩水的原因。 上周五刚刚完

英伟达(NVIDIA)在其最新季度实现了创纪录的利润，其CEO黄仁勋在分析师电话会议上表示，“全球对算子的需求已经完全呈指数级增长。” 数据显示，英伟达最近一个季度的收入达到680亿美元，同比增长73%，其中数据中心业务贡献了620亿美元。公司进一步将数据中心营收分为510亿美元的计算营收（主要为GPU）和110亿美元的网络产品如NVLink。 尽管近期美国政府解除了对华出口限制，英伟达并未在财报中报告来自中国市场的收入。“虽然部分基于中国客户的H200产品获得了美国政府批准，但尚未产生任何收入，并不清楚是否允许进口。”首席财务官柯丽特·克雷斯表示。她还提到，“中国的竞争对手因最近的IPO而取得进展，有可能在未来对全球AI行业构成挑战。” 黄仁勋在电话会议上还提到了英伟达即将完成与OpenAI的合作投资，并称“我们相信合作接近达成”。此外还提及了与其他公司的合作，包括Anthropic、Meta和埃隆·马斯克的xAI。 面对外界对技术公司资本开支持续性的担忧，黄仁勋表示，“在新的AI世界中，计算是收入。没有计算，就无法生成算子。没有算子，也就无法增长营收。”他坚信这些投

随着2026年一季度进入尾声，公募基金对上市公司的调研轨迹显示，基金经理们仍在积极挖掘半导体、新能源与人工智能等前沿赛道的投资机会。其中，具备核心技术与产业化能力的企业尤为受到青睐。 在这些领域中，英伟达新发布的Nemotron 3引起了广泛关注。这款产品以液冷技术为核心，瞄准AI智能体市场，旨在为数据中心和高性能计算提供更高效、更环保的解决方案。 Nemotron 3的发布标志着行业进入了新的发展阶段。液冷技术作为AI算力关键基础设施，正从技术验证阶段迈向规模商用。这一产业拐点吸引了大量资金的关注，产业链内的多家上市公司迎来了公募基金的密集调研。 英伟达发布的Nemotron 3不仅体现了公司在技术创新方面的不懈努力，更展示了其在推动液冷技术产业化进程中的领先地位。通过优化散热系统、降低能耗并提高计算效率，Nemotron 3有望为未来的AI智能体应用提供强有力的支持。 此外，随着全球对可持续发展的高度重视，采用高效冷却技术的产品将更具市场竞争力。英伟达的这一举措不仅有助于减少数据中心能源消耗和碳排放，还能够为企业客户带来显著的成本节约。 总之，Nemotron

近日，全球领先的GPU和加速计算技术供应商英伟达宣布了一项重要的战略举措——与新兴云服务提供商Nebius达成合作，并向后者投资20亿美元。这一联合声明标志着双方将在人工智能（AI）市场领域展开深度合作。 共同开发超大规模云平台 英伟达表示，此次合作将重点聚焦于开发和部署面向各类企业的下一代超大规模云平台。这些平台旨在为从初创的人工智能原生企业到拥有庞大业务的成熟传统企业提供全面支持。通过整合双方的技术优势与市场洞察力，两家公司计划打造一个既能满足当下需求又能适应未来技术发展趋势的强大生态系统。 据英伟达介绍，其在人工智能计算领域的深厚积累将为此次合作奠定坚实基础。作为全球高性能计算和加速解决方案的领导者之一，英伟达提供了广泛的产品组合和服务，包括但不限于GPU、CPU、网络设备以及软件平台等。这些技术将成为构建先进云基础设施的关键组成部分。 投资金额与未来展望 此次20亿美元的投资总额体现了英伟达对Nebius潜在价值的高度认可及其在AI市场长期发展的信心。这笔资金将主要用于支持Nebius加速其平台功能、服务交付能力和全球扩张计划。 对于Nebius而言，获

三个月前，黄仁勋访问韩国，并与三星会长李在镕一起吃炸鸡。很多人以为这次会面是韩国方面希望黄仁勋向他们出售英伟达的GPU，但事情并没有这么简单。 事实上，黄仁勋此行更重要的目的，是希望李在镕向英伟达供应更多的内存芯片。英伟达的GPU需要一种叫做**高带宽内存（HBM）**的技术，没有它，这些芯片就无法高效运行大型AI模型。 目前全球只有三家公司能够供应先进的DRAM内存，而韩国的三星电子和SK海力士控制着超过70%的市场份额。由于供应紧张，2025年DRAM价格已经上涨了约200%，甚至连苹果和微软这样的科技巨头也开始感到压力。 这也说明，如今的AI产业链已经高度相互依赖。一旦其中任何一家公司出现问题，整个行业都会受到冲击。这是否意味着一场巨大的泡沫正在酝酿，并可能即将破裂？ ssstwitter.com_1772765885334.mp4

继此前的合作伙伴关系后，美国人工智能研究机构OpenAI进一步扩大其在英国的影响力。近期，双方签署了一项新的协议，将ChatGPT带到政府公务员之中。 此外，OpenAI还推出了针对英国市场的数据驻留服务，包括为政府教育部门和企业用户推出的ChatGPT Edu、ChatGPT Enterprise以及API平台。这些举措旨在支持可信且安全的人工智能技术在英国的广泛应用。 🔗 来源：The next chapter for UK sovereign AI (AI 严选)

近日，美国的人工智能研究机构OpenAI宣布与英国政府达成战略性合作。双方将携手促进人工智能技术的应用，提升经济活力，并增强公共服务质量，旨在为英国打造一个蓬勃发展的AI生态系统。 通过此次合作，OpenAI和英国政府计划在多个领域共同推进人工智能的发展，包括但不限于技术创新、人才培养以及政策制定等方面。这些努力不仅有助于推动英国在全球科技竞争中的领先地位，也将极大地改善民众的生活体验与服务质量。 🔗 来源：OpenAI and UK Government announce strategic partnership to deliver AI-driven growth (AI 严选)

近日，科技界两大巨头——OpenAI和苹果公司宣布了一项重要的战略合作。双方将共同致力于将OpenAI的明星产品——聊天机器人ChatGPT整合进苹果的各项服务与设备中。 此次合作意味着用户未来在使用苹果的产品或服务时，能够更加便捷地享受到由先进人工智能技术带来的个性化体验。这种融合不仅体现了科技巨头们对人工智能领域的重视，也预示着未来智能交互方式的革新。 ChatGPT作为OpenAI推出的一款大型语言模型应用，以其自然流畅的语言生成能力而受到广泛关注。此次它与苹果生态系统的结合，将有可能带来一系列创新的应用场景，为用户提供更加无缝、智能化的服务体验。 对于苹果而言，此次合作不仅可以增强其产品和服务在智能对话领域的竞争力，还可能开启更多与AI相关的业务可能性。而对于OpenAI来说，则是将其技术成果推广至更广泛的用户群体中，进一步扩大其影响力。 尽管具体的合作细节尚未披露，但可以预见的是，此次合作将推动人工智能技术的普及应用，并有可能引发相关行业的重要变革。 🔗 来源：OpenAI and Apple announce partnership (AI 严选)

上周，The Information 报道称，苹果正在研发一款人工智能（AI）可穿戴设备——一个类似AirTag的吊坠，配有摄像头，可以固定在用户的衬衫上。现在，《商业内幕》（Bloomberg）报道说，开发这种装置及其另外两款配备人工智能技术的产品正在进行加速，因为苹果希望在其他科技巨头竞相推出相似产品时保持竞争力。 除了这款AI吊坠外，该公司还在加快其即将推出的、代号为N50的AI智能眼镜的研发。据称，这些新产品将能够连接到iPhone，并且会集成了苹果公司的虚拟助手Siri作为用户体验的关键组成部分。 《商业内幕》还报道称，苹果正在研发配备新AI功能的AirPods。所有这些产品都将设计成可以与iPhone相连，并且还将包括Siri作为用户界面的重要元素。不过，《商业内幕》指出，智能眼镜被描述为“比AirPods和AI吊坠更高端、功能更多”。 苹果显然面临着竞争压力，因为其他公司——包括Meta（在智能眼镜领域最成功的玩家之一）和Snap（计划今年晚些时候推出其“Specs”产品）——都在研发类似的产品。《商业内幕》报道说，这些新产品的发布时间可能比预期更早。该公司据

36氪获悉，在自动驾驶领域的一个重要里程碑中，百度的“萝卜快跑”项目有望在2026年迎来一个重要变化——首次搭载千线级激光雷达。这一技术上的突破不仅预示着无人驾驶车辆在感知环境方面的显著提升，也为未来的智能出行提供了更多可能性。 与此同时，在资本市场上，2023年的主动权益基金表现值得关注。中金公司对今年该领域的投资前景持谨慎乐观态度。市场层面，新兴产业的不断涌现和行业轮动的加速，为主动管理型基金带来了结构性的超额收益空间；制度层面上，新的监管规则推动了基金管理能力的升级，而平台化的投研体系建设则为这些基金的稳定表现提供了保障。 资金方面，新增资金入市的趋势有望继续，这将缓解此前存量资金赎回带来的压力，并可能形成“业绩-规模”的良性循环。值得注意的是，这一背景下，科技和金融领域的创新与合作显得尤为重要。 此外，随着技术进步和市场需求的增长，智能出行领域也在不断探索新的商业模式和服务方式。例如，“养龙虾”玩法虽然听起来有些独特，但或许能为用户带来全新的互动体验；而微信平台上的“智能体”突破也预示着未来用户体验的可能变革。 总之，在科技与投资的交汇点上，既有技术的革新，也有市场的机遇和挑战

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，Blue J公司正在通过结合领域专业知识和检索增强生成技术，对复杂且受监管领域的税务研究进行革新。 Blue J借助GPT-4等AI工具，为全球范围内的专业人士提供快速、准确并附有完整引用的税务答案。目前，这项服务已经在美国、加拿大和英国得到了广泛应用，并获得了广泛的信赖。 🔗 来源：Scaling domain expertise in complex, regulated domains (AI 严选)

在当今数字化时代，智能科技逐渐渗透到日常生活的各个角落。最近，一项创新成果引起了广泛关注——全球首款完全在模拟环境中训练的垃圾信息检测人工智能（AI），并成功部署于实体机器人上。 这项技术突破是由一支研究团队开发完成的，他们使用先进的虚拟环境和仿真技术培育出了这款具有高度智能化与自主学习能力的AI。不同于以往依赖真实数据集进行训练的传统方法，这次的研究成果展示了在复杂而又高成本的真实场景中实现高效、准确的垃圾信息检测的可能性。 通过模拟各种现实世界中的使用情境，该团队成功地让AI学会了识别和过滤出各类无用或有害的信息。更令人惊讶的是，在经过一系列严格的测试后，这款AI的表现甚至超越了某些市场上现有的同类产品。 此次技术的实现不仅意味着我们在智能机器人领域取得了重要进展，更重要的是它为未来更多领域的技术研发提供了新的思路与借鉴。从智能家居到医疗健康，再到工业生产等多个方面，这项技术都有可能带来革命性的变革。 可以预见，在不久的将来，我们或许会在更多的场景中看到这样一种能够自主学习和适应环境变化、有效过滤垃圾信息的机器人伙伴。这无疑将极大地提升人类的生活质量和工作效率。 🔗

西班牙初创公司Multiverse Computing最近发布了其HyperNova 60B AI模型的最新压缩版本，供开发者免费使用。此举旨在解决大型语言模型体积庞大、成本高昂的问题。 Multiverse运用了一种名为CompactifAI的技术，该技术灵感来源于量子计算，并已应用于由OpenAI发布的模型中。最新版本HyperNova 60B 2602压缩后的大小为32GB，仅有原模型的一半左右，同时具备更低的内存使用和延迟。 Multiverse声称其模型在规模减小的情况下仍保持了相当高的性能和准确性。此外，该技术还更好地支持工具调用与代理编程等功能，降低了推理成本。 与其他欧洲AI公司如Mistral AI竞争的同时，Multiverse也表现出相似的发展轨迹：扩展至美国、加拿大等多国市场，并拥有包括Iberdrola和Bosch在内的企业客户。最近，有传言称该公司正在筹集5亿欧元的新一轮融资估值超过15亿欧元。 尽管尚未正式成为独角兽公司，但Multiverse近期的合作和活动显示其在全球AI市场的影响力逐渐增强。此外，它还在西班牙阿拉贡地区政府的支持下开展

36氪近日获悉，德国工业巨头西门子公司计划于今年3月底宣布一系列与中国工业人工智能市场相关的举动。此举预示着，西门子将进一步深耕中国市场，在智能工业领域加大投入。 与此同时，国内AI芯片初创公司神玑科技在技术上的突破也为行业注入了新的活力。近期，神玑创始人李斌透露，其公司正在开发的第二颗芯片成本相比第一代降低了三分之一到一半左右。据称，这颗新芯片的算力相当于三颗当前市场领先的ORIN-X芯片，并且已经顺利流片成功。 值得注意的是，目前已经有部分行业客户开始进行该芯片的前期测试和接触工作，显示出市场对其潜在价值的高度认可。神玑科技正处在量产阶段，未来将在工业自动化、智能制造等领域发挥重要作用。 随着西门子与中国市场的深入合作以及神玑技术的进步，可以预见的是，中国乃至全球的工业智能化进程将再上一个新台阶。这些前沿技术和应用的推广，不仅将推动产业升级和效率提升，也将给相关产业链带来新的发展机遇。 总体来看，西门子与神玑的动作标志着人工智能与传统制造业深度融合的新阶段的到来。未来在政策的支持下，中国工业将在智能化转型方面取得更加显著的成果。 🔗 来源：西门子将于3月底宣布一系列

/* 默认白昼模式：深灰字 */ .aibing-content { font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Microsoft YaHei", sans-serif; line-height: 1.8; font-size: 16px; color: #1f1f1f; /* 默认深色 */ } .aibing-content h2 { margin: 30px 0 15px; font-weight: 700; border-left: 4px solid #007bff; padding-left: 10px; color: inherit; /* 跟随父级 */ } .aibing-content a { colo

在当今科技飞速发展的时代，视频生成模型以其独特的魅力成为了研究热点。本文深入探讨了大规模训练生成模型于视频数据的技术路径，并揭示了这种技术对未来构建通用物理世界模拟器的潜在价值。 一、背景与挑战 随着人工智能技术的进步，视频生成模型正逐渐成为连接现实与虚拟世界的桥梁。然而，如何高效地训练这些大规模的生成模型，并使其能够适应不同长度、分辨率及宽高比的视频数据，仍然是一个巨大的挑战。 二、新技术解析 在本次研究中，我们采用了联合训练文本条件扩散模型的方法，在视频和图像数据上进行大规模训练。这些数据涵盖了不同长度、分辨率及宽高比的多样性。 特别地，我们的技术框架引入了一种基于时空补丁的变压器架构，该架构能够处理视频与图像的潜在代码。 三、成果展示 我们开发了名为Sora的最大规模模型，它能够生成一分钟高质量的视频。这标志着我们在构建通用物理世界模拟器方面取得了重要进展。 我们的研究结果表明，扩大视频生成模型的规模可能是未来实现通用物理世界模拟的关键路径。 四、展望与意义 通过本次研究，我们不仅为视频生成技术的发展贡献了新的解决方案，也为构建更加真实且高

最近，一项由科研团队进行的创新性研究为人工智能领域带来了新的突破。他们成功地通过一种名为Video PreTraining（视频预训练，简称VPT）的方法，让神经网络学会了如何玩《我的世界》（Minecraft）。这项研究表明，借助大规模未标注数据集和少量标记合同数据，结合精心调优，AI可以完成需要熟练玩家耗费20多分钟才能完成的任务。 研究人员通过一个包含大量人类在《我的世界》中游戏录像的海量非标视频数据集对神经网络进行了预训练。然后，在微调过程中，这个模型学会了制作钻石工具这一任务。通常情况下，这需要熟练的人类玩家耗费超过20分钟（即24,000个操作步骤）才能完成。 更令人印象深刻的是，研究人员并未专门为AI设定复杂的游戏控制界面。相反，他们让模型使用了人类自然的交互方式——键盘输入和鼠标移动。这种设计使得该模型具有极高的通用性，并且是通向能够使用计算机的一般型智能代理的一大步。 这项研究不仅展示了视频预训练在训练AI用于复杂任务方面的潜力，还强调了如何更有效地利用大规模未标记数据来加速学习过程的重要性。通过这种方式，未来的AI系统可能会更加接近于人类的自然交互方式，

在当前人工智能飞速发展的时代，解码生成（Decoder-Based Generative Models）作为生成对抗网络和变分自编码器等领域的关键技术，正逐渐成为研究热点。本文将基于On the quantitative analysis of decoder-based generative models一文，对这类模型进行深度剖析。 1. 解码生成模型的定义与分类 解码生成模型是一种通过学习从潜在空间到观察空间的映射来生成数据的技术。这类模型通常包括编码器和解码器两大部分，其中解码器负责将潜在向量转换为真实样本。 2. 解码生成模型的关键技术 潜在空间：潜在空间的结构与维度直接影响着模型生成数据的质量。深入研究不同潜在空间的设计，可以提升生成模型的表现力。 解码器设计：优秀的解码器设计能够有效提高生成样本的真实性和多样性。文中介绍了几种常见的解码器架构及其优缺点。 损失函数选择：合理的损失函数能够更好地指导模型学习，包括像素级损失、对抗损失等，均在文中进行了详细探讨。 正则化技术：为了防止过拟合和提高生成样本的一致性，研究者们提出了多种正则化方法，如数据增广

本文将介绍如何通过Codex App Server嵌入Codex代理。Codex App Server是一款双向的JSON-RPC API，它能够驱动流式进度、工具使用、审批和差异分析等功能。 🔗 来源：Unlocking the Codex harness: how we built the App Server (AI 严选)

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）技术已经广泛应用于各个领域。从自动驾驶汽车到金融欺诈检测系统，再到智能医疗诊断工具，AI正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，在这个快速发展的背后，一个潜在的安全威胁正悄然浮现——对抗性攻击。 最近的一篇研究论文揭示了对抗性攻击对神经网络策略所带来的严重挑战。这项研究强调了在实际应用中需要更加重视AI系统的安全性问题。所谓的对抗性攻击是指通过精心设计的、几乎不可察觉的小幅度扰动，使机器学习模型做出错误预测的一种恶意行为。 具体来说，在自动驾驶系统中，研究人员能够通过微调图像中的某些像素值或颜色信息，使得原本被正确识别为行人的人工智能模型误判成其他物体。这样的一次小改动就可能造成严重的交通事故。在金融领域，攻击者可以通过制造看似正常但却经过精心设计的交易请求来欺骗风险控制系统，从而绕过安全检测。 对抗性攻击不仅威胁着公共安全和个人隐私保护，还对依赖于AI技术的企业带来了巨大的商业风险。因此，开发更加稳健和抗干扰的人工智能模型变得至关重要。这需要从多个层面着手：一方面，研究人员应该加强对算法本身的改进研究；另一方面，则需要在实际部

/* 默认白昼模式：深灰字 */ .aibing-content { font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Microsoft YaHei", sans-serif; line-height: 1.8; font-size: 16px; color: #1f1f1f; /* 默认深色 */ } .aibing-content h2 { margin: 30px 0 15px; font-weight: 700; border-left: 4px solid #007bff; padding-left: 10px; color: inherit; /* 跟随父级 */ } .aibing-content a { colo

近期，加州大学系统内的计算机科学（CS）专业学生人数出现了自互联网泡沫破裂以来的首次下降。根据《旧金山纪事报》的报道，整体而言，UC系统的CS专业报名人数较去年下降了6%，2024年则下降了3%。而同期全美高校的整体入学人数却上涨了2%。 值得注意的是，唯一例外的是加州大学圣地亚哥分校——该校区今年新增了一个专门的人工智能（AI）专业，成为了UC系统中唯一增加CS相关专业的学校。 这并不仅仅是一时的现象。相反，《麻省理工科技评论》去年七月报道指出，中国高校正大力推广人工智能教育，将人工智能视为必不可少的基础设施。据统计，近60%的中国学生和教职员工每天多次使用AI工具；一些顶尖学府如清华大学甚至专门成立了跨学科的人工智能学院。 在中国，掌握人工智能技术已成为必需，而美国大学则正在努力追赶这一趋势。在过去两年中，多所高校推出了与AI相关的专项课程。例如麻省理工学院的“人工智能决策”专业已跃升为该校第二大专业；同时，佛罗里达南大学在秋季学期招收了超过3000名学生进入新设的人工智能和网络安全学院。 然而，并非所有学校都一帆风顺。北卡罗来纳大学夏洛特分校校长李·罗伯茨在接受采访时描述了不同态

/* 默认白昼模式：深灰字 */ .aibing-content { font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Microsoft YaHei", sans-serif; line-height: 1.8; font-size: 16px; color: #1f1f1f; /* 默认深色 */ } .aibing-content h2 { margin: 30px 0 15px; font-weight: 700; border-left: 4px solid #007bff; padding-left: 10px; color: inherit; /* 跟随父级 */ } .aibing-content a { colo