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曝三星已解散HBM團(tuán)隊(duì)！

Sat, 06 Dec 2025 23:46:51 +0800

據(jù)報(bào)道，三星電子已解散HBM專門開發(fā)團(tuán)隊(duì)，其團(tuán)隊(duì)工程師并入更大的DRAM部門。此前，專注于HBM的工程師則在DRAM部門繼續(xù)開發(fā)HBM4和HBM4E。

2024年7月，三星在快速增長的HBM市場被SK海力士趕超，失去第一的位置，因此三星快速組建了獨(dú)立的HBM開發(fā)團(tuán)隊(duì)。

如今短短1年多就解散。不少人認(rèn)為，是因?yàn)槿菍ζ湎乱淮鶫BM技術(shù)已經(jīng)充滿了信心，不需要設(shè)立專門的開發(fā)團(tuán)隊(duì)了。

目前，三星在HBM領(lǐng)域已經(jīng)與全球主要AI 芯片大廠都進(jìn)行了合作，其HBM3E產(chǎn)品已實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)并交付給英偉達(dá)、AMD等客戶，下一代HBM4的訂單也已售罄，并且計(jì)劃采用更先進(jìn)的1c納米制程。

市場研究機(jī)構(gòu) TrendForce 預(yù)測，到 2026 年三星將占據(jù)全球 HBM 市場超過 30% 的份額。

雖然在第二季度三星已經(jīng)跌至第三名，但《韓國經(jīng)濟(jì)日報(bào)》報(bào)導(dǎo)，三星HBM4產(chǎn)品正快速擴(kuò)大市占，并受惠于標(biāo)準(zhǔn)型DRAM價(jià)格年漲幅高達(dá)56%，使得整體存儲(chǔ)部門營收大幅提升。

除了存儲(chǔ)價(jià)格回升外，NAND Flash價(jià)格也回升，有助帶動(dòng)整體毛利結(jié)構(gòu)改善。

在DDRM方面，由于價(jià)格飆升，近期三星半導(dǎo)體部門（DS）對手機(jī)部門（MX）的LPDDR5X內(nèi)存供應(yīng)已從年度定價(jià)改為季度定價(jià)。

此外三星正積極擴(kuò)大1c DRAM（第六代）產(chǎn)能，主要通過在平澤(P4)工廠新建產(chǎn)線和改造華城工廠的生產(chǎn)線。

并且計(jì)劃削減部分HBM3E產(chǎn)能，將資源轉(zhuǎn)向盈利能力更強(qiáng)的1b納米通用DRAM（如DDR5）。

蘋果再次失去一位高管，Liquid Glass 液態(tài)玻璃主導(dǎo)者離職

Fri, 05 Dec 2025 20:41:47 +0800

今年，蘋果在 iOS 26 等一眾系統(tǒng)帶來了 Liquid Glass 液態(tài)玻璃設(shè)計(jì)語言，這也是自 iOS 7 以來跨度最大的一次界面革新。

Liquid Glass 強(qiáng)調(diào)高通透度、柔和光影和更細(xì)膩的動(dòng)態(tài)效果，大膽且現(xiàn)代，頗具視覺沖擊力，但自推出以來一直存在不少爭議。喜歡它的人覺得未來感十足，不喜歡的人可能認(rèn)為形式大于實(shí)用。

不少用戶會(huì)感覺 Liquid Glass 的玻璃化元素會(huì)讓界面的可視性降低，而且系統(tǒng)動(dòng)效雖然精致，但操作反饋比起 iOS 18 時(shí)代會(huì)有些不干脆。

不過客觀而言，iOS 26 確實(shí)還有優(yōu)化空間。就像當(dāng)年 iOS 7 剛推出時(shí)同樣飽受質(zhì)疑，后來幾年蘋果通過持續(xù)迭代逐漸把扁平化風(fēng)格打磨成熟。Liquid Glass 成為新的主流美學(xué)之前，或許也會(huì)經(jīng)理類似的過程。

然而在這之前，沒想到負(fù)責(zé)這一界面風(fēng)格的負(fù)責(zé)人先一步離開了蘋果。

據(jù)彭博社報(bào)道，蘋果用戶界面設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人 Alan Dye 將在今年底離職并加入 Meta，擔(dān)任其新的設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人。

Dye 在蘋果任職近 20 年，是 iOS 7 時(shí)代扁平化設(shè)計(jì)語言的重要參與者。2015 年 Jony Ive 角色調(diào)整后，他正式接手蘋果的 UI 設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé) iOS、iPadOS、macOS、watchOS、visionOS 的界面方向。

最近幾年，無論 Vision Pro 的 UI，還是 iOS 26 的 Liquid Glass 界面設(shè)計(jì)，他都是關(guān)鍵負(fù)責(zé)人之一。

如今，他將在 12 月 31 日正式離開蘋果，帶領(lǐng) Meta 的全新設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，提升頭顯與智能眼鏡等硬件的設(shè)計(jì)體驗(yàn)。

蘋果已確認(rèn)，Dye 的位置將由資深設(shè)計(jì)師 Stephen Lemay 接任。而 Lemay 在蘋果工作超過 25 年，幾乎參與了所有重要系統(tǒng)界面的設(shè)計(jì)演變。

庫克在聲明中表示，Lemay 為蘋果界面的每一次重要變化都立下關(guān)鍵功勞，是團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神的代表。這意味著 Liquid Glass 的后續(xù)方向，很可能在 Lemay 的領(lǐng)導(dǎo)下繼續(xù)推進(jìn)，而不會(huì)說徹底推翻。

事實(shí)上，從 iOS 26.1、即將到來的 iOS 26.2 版本更新內(nèi)容來看，蘋果已經(jīng)通過透明度、提供色調(diào)模式、動(dòng)效細(xì)節(jié)上對 Liquid Glass 進(jìn)一步調(diào)整，而這種界面設(shè)計(jì)的打磨預(yù)計(jì)會(huì)一直持續(xù)下去。

對于蘋果來說，一套新的 UI 絕不是短期嘗試，而是貫穿未來數(shù)年的設(shè)計(jì)（至少核心方向不會(huì)輕易改變）。至于 Liquid Glass 是否有機(jī)會(huì)像當(dāng)年的扁平化那樣，真正融入整個(gè)生態(tài)，很大程度取決于接下來的兩至三年迭代。

摩爾線程高開468%，國產(chǎn) GPU 窗口期之爭開戰(zhàn)

Fri, 05 Dec 2025 20:31:26 +0800

“國產(chǎn)GPU第一股”終于落地科創(chuàng)板。

12月5日，摩爾線程登陸上交所科創(chuàng)板。當(dāng)日開盤上漲468.78%，報(bào)650元，市值超3000億。

在英偉達(dá)和AMD合計(jì)壟斷全球九成以上高端GPU市場的背景下，這家成立僅5年的公司以如此高市值登陸科創(chuàng)板，被多位受訪者視為國產(chǎn)高端算力領(lǐng)域邁出的關(guān)鍵一步。

“這可以算是一個(gè)極具里程碑意義的事件”，長期跟蹤半導(dǎo)體及AI科技領(lǐng)域的A股策略負(fù)責(zé)人程恒祥向記者表示，其意義已超越單一企業(yè)成長，更像中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈在高端算力環(huán)節(jié)突破封鎖的縮影。

國產(chǎn)GPU領(lǐng)域中，摩爾線程、沐曦、壁仞科技、燧原科技被業(yè)內(nèi)視為“國產(chǎn)GPU四小龍”。如今，摩爾線程率先上市，其他幾家都在同步推進(jìn)IPO進(jìn)程。

一名接近“國產(chǎn)GPU四小龍”的業(yè)內(nèi)人士向記者表示，從去年到今年，頭部玩家“走的都是資本化路線尋求突破”，摩爾線程率先登陸資本市場，在抬高賽道關(guān)注度的同時(shí)，也讓上市窗口變得更加緊張。

資本市場情緒升溫的同時(shí)，外界也在審視這家公司的起點(diǎn)與后續(xù)挑戰(zhàn)。

01 閃電過會(huì)，80億押注全功能GPU

回顧摩爾線程的IPO歷程，可稱之為速度極快且高效。

公開信息顯示，摩爾線程的上市申請?jiān)?025年6月30日獲受理，經(jīng)過兩輪問詢后，9月26日順利過會(huì)，同日提交注冊。從受理到過會(huì)，耗時(shí)僅88天。

10月30日，證監(jiān)會(huì)同意其首次公開發(fā)行股票并在科創(chuàng)板上市的注冊申請。

11月24日，摩爾線程股票正式開啟網(wǎng)上申購，股票發(fā)行定價(jià)為每股114.28元，是今年以來A股“最貴”新股，但仍然一股難求。

按發(fā)行7000萬股新股計(jì)算，摩爾線程此次科創(chuàng)板IPO預(yù)計(jì)募資總額為80億元。這一規(guī)模是今年科創(chuàng)板第一大IPO，也是A股第二大IPO。按發(fā)行價(jià)測算，公司上市時(shí)總市值將達(dá)537億元。

12月5日上市當(dāng)天，摩爾線程競價(jià)高開468%，總市值超3000億。

據(jù)招股書披露，摩爾線程計(jì)劃募資80億元人民幣，募集資金將主要用于自主可控的AI訓(xùn)推一體芯片、圖形芯片、AI SoC芯片等研發(fā)項(xiàng)目，以及補(bǔ)充流動(dòng)資金。

從股權(quán)結(jié)構(gòu)看，摩爾線程是一家典型的融資驅(qū)動(dòng)型硬科技公司。根據(jù)公開信息，自成立以來，摩爾線程已經(jīng)完成多輪融資，投資人包括聯(lián)想、騰訊、深創(chuàng)投、紅杉資本、中國移動(dòng)等。

業(yè)務(wù)層面，摩爾線程把自己定位為“全功能GPU公司”。

摩爾線程成立于2020年10月，以自主研發(fā)的全功能GPU為核心，為AI、數(shù)字孿生、科學(xué)計(jì)算等高性能計(jì)算領(lǐng)域提供計(jì)算加速平臺(tái)。目前，摩爾線程已推出四代GPU架構(gòu)，并拓展出覆蓋AI智算、云計(jì)算和個(gè)人智算等應(yīng)用領(lǐng)域的計(jì)算加速產(chǎn)品矩陣。

值得一提的是，摩爾線程自主研發(fā)的MUSA架構(gòu)，率先實(shí)現(xiàn)了在單芯片架構(gòu)上同時(shí)支持AI計(jì)算加速、圖形渲染、物理仿真以及超高清視頻處理所需計(jì)算能力的突破，該架構(gòu)不僅具備良好的靈活性與可擴(kuò)展性，還與國際主流GPU生態(tài)保持兼容，顯著降低了開發(fā)者的遷移成本，推動(dòng)了我國GPU產(chǎn)業(yè)的自主可控進(jìn)程。

AI智算產(chǎn)品已成為摩爾線程收入的主要來源。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)顯示，盡管尚未盈利，摩爾線程的業(yè)務(wù)正處于高速成長期。公開數(shù)據(jù)顯示，2022年至2024年，公司營業(yè)收入分別約為0.4609億元、1.240億元、4.380億元，年均復(fù)合增長率超過200%。

2025年上半年，摩爾線程營收已達(dá)7.02億元，超過過去三年?duì)I收總和，但仍處于虧損狀態(tài)，歸母凈利潤-2.71億元，但收入增速明顯加快。

根據(jù)12月3日晚摩爾線程發(fā)布的公告，其預(yù)計(jì)最早可于2027年實(shí)現(xiàn)合并報(bào)表盈利。

與虧損相對應(yīng)的是持續(xù)高強(qiáng)度研發(fā)投入。

招股書披露，其在2022至2024年研發(fā)費(fèi)用分別為11.2億元、13.3億元和13.6億元，三年研發(fā)投入為38.10億元，占最近三年累計(jì)營業(yè)收入的比例約為626.03%。這一投入也印證了公司“全力補(bǔ)齊核心科技短板”的戰(zhàn)略定位。

02 “中國英偉達(dá)”

在業(yè)務(wù)快速擴(kuò)張和高強(qiáng)度研發(fā)投入背后，是這家公司試圖扮演的“中國英偉達(dá)”角色。

摩爾線程創(chuàng)始人、董事長、總經(jīng)理張建中在11月21日的IPO路演中表示，其在國產(chǎn)全功能GPU領(lǐng)域有一定的技術(shù)領(lǐng)先性，有力推動(dòng)我國GPU產(chǎn)業(yè)的自主可控進(jìn)程。

“公司產(chǎn)品在部分性能指標(biāo)上已接近或超過國際先進(jìn)水平?！彼硎?，依托MUSA架構(gòu)，摩爾線程自研并在國內(nèi)率先發(fā)布支持DirectX 12的圖形加速引擎，“打破美國在該領(lǐng)域的壟斷局面”。

此外，張建中還表示，國內(nèi)企業(yè)起步相對較晚，而GPU自主研發(fā)面臨的技術(shù)壁壘極高，實(shí)現(xiàn)真正的自主可控GPU需要全方位技術(shù)積累與長期系統(tǒng)性投入。

在招股書中，摩爾線程共計(jì)提及英偉達(dá)41次，也反映出對標(biāo)這一全球龍頭，是國內(nèi)GPU公司繞不開的參照系。

張建中曾任英偉達(dá)全球副總裁、中國區(qū)總經(jīng)理，任職長達(dá)15年，任期期間將英偉達(dá)GPU中國市場份額從2008年的不到50%提升至2020年約80%。2020年，張建中離開英偉達(dá)創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)立摩爾線程。

不只是張建中，根據(jù)招股書，摩爾線程現(xiàn)有的管理人員和核心技術(shù)人員大多具有英偉達(dá)的背景。

值得一提的是，摩爾線程并非在風(fēng)平浪靜的外部環(huán)境中推進(jìn)上市。

在中美技術(shù)博弈加劇的背景下，摩爾線程于2023年被美國列入“實(shí)體清單”。

對此，公司公開表示強(qiáng)烈抗議，其聲明稱：“摩爾線程自成立以來嚴(yán)格遵守相關(guān)國家和地區(qū)的法律、法規(guī)，始終秉持合法、合規(guī)的企業(yè)文化和管理理念，建立了完善的出口管制合規(guī)管理體系和工作流程指引。公司正在與各方積極溝通，對于該事項(xiàng)的影響正在評估?！?lt;/p>

在12月3日晚發(fā)布的公告中，摩爾線程表示，在被美國列入“實(shí)體清單”及國際貿(mào)易爭端加劇下，其采購美國生產(chǎn)原材料、采購或使用含有美國技術(shù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)和研發(fā)工具等產(chǎn)生一定限制。

目前，摩爾線程已積極調(diào)整供應(yīng)鏈策略以應(yīng)對上述不利影響，但由于集成電路領(lǐng)域?qū)I(yè)化分工程度及技術(shù)門檻較高，公司更換新供應(yīng)商可能會(huì)產(chǎn)生額外成本。

在被列入“實(shí)體清單”的同時(shí)推進(jìn)科創(chuàng)板IPO，一定程度上也強(qiáng)化了其“自主可控”和“硬科技”的市場標(biāo)簽。

“不是摩爾線程，也會(huì)有另外一家GPU相關(guān)企業(yè)走出來，這是時(shí)代發(fā)展的需要?！背毯阆檎f。

03 國產(chǎn)GPU窗口期之爭

摩爾線程之所以備受矚目，不僅因?yàn)樗菄a(chǎn)GPU第一股，也因?yàn)樗硖嶢I算力需求爆發(fā)和國產(chǎn)替代加速的交匯點(diǎn)上。

一方面，AI芯片市場整體在擴(kuò)張。弗若斯特沙利文預(yù)測，中國AI芯片市場規(guī)模將從2024年的1425.37億元，增長到2029年的1.34萬億元，2025年至2029年的年均復(fù)合增長率超五成。

其中，GPU作為AI時(shí)代最關(guān)鍵的算力芯片增長速度最快，其市場份額預(yù)計(jì)將從2024年的69.9%上升至2029年的77.3%。這意味著，2029年中國AI智算GPU市場規(guī)模將達(dá)到1.03萬億元。

另一方面，則是全球AI芯片格局的變化。英偉達(dá)長期占據(jù)寡頭主導(dǎo)地位，市場份額超過八成，AMD等廠商處于追趕位置。在美國對華出口管制收緊之后，既讓中國廠商感受到壓力，也客觀上為本土廠商打開了窗口。

摩爾線程等公司正是在這一進(jìn)程中快速成長起來。

在國產(chǎn)GPU賽道上，摩爾線程、沐曦、壁仞科技、燧原科技被業(yè)內(nèi)稱為“國產(chǎn)GPU四小龍”。如今，摩爾線程率先登陸資本市場，其余三家也在加緊推進(jìn)資本化進(jìn)程。

目前，沐曦的上市申請也于11月13日獲證監(jiān)會(huì)批復(fù)同意。業(yè)內(nèi)預(yù)測，若發(fā)行順利，沐曦有望緊跟摩爾線程，成為第二家登陸A股的國產(chǎn)GPU公司。

壁仞科技方面，市場有消息稱其已向港交所遞交上市申請。針對這一信息，記者向壁仞科技進(jìn)行核實(shí)，對方未予置評。

此外，記者獲得的消息稱，燧原科技目前已重新進(jìn)行上市輔導(dǎo)備案。

如此集中的動(dòng)態(tài)，使得國產(chǎn)GPU賽道在今年年底至明年初進(jìn)入資本市場“高頻曝光期”。

一名接近“國產(chǎn)GPU四小龍”的業(yè)內(nèi)人士向記者表示，從去年到今年，頭部玩家“走的都是資本化路線尋求突破”，早期是卷融資、卷人才，接下來比拼的是誰能更快把國產(chǎn)化能力做扎實(shí)、拿到更多互聯(lián)網(wǎng)大廠的訂單，誰就更有機(jī)會(huì)在激烈競爭中活下來。

一名摩爾線程下游核心合作方的負(fù)責(zé)人向記者表示，其為頭部廠商打造的產(chǎn)品“主要就是為國產(chǎn)GPU生態(tài)來設(shè)計(jì)的”，可按需適配多家國產(chǎn)GPU，在同一平臺(tái)上切換使用沐曦、壁仞、摩爾線程、燧原等不同廠商芯片，這種靈活切換會(huì)成為一大趨勢。

該負(fù)責(zé)人向記者介紹，目前國產(chǎn)GPU在帶寬等方面仍存在一定限制，單卡性能整體比海外產(chǎn)品略低，“但通過整機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和互聯(lián)拓?fù)涞亩ㄖ?，可以把差距盡量縮短?！?lt;/p>

其向記者判斷，未來兩到三年，“國內(nèi)數(shù)據(jù)中心八成以上會(huì)采用國產(chǎn)GPU卡，關(guān)鍵是上游廠商要有能力持續(xù)迭代產(chǎn)品?！?lt;/p>

談及摩爾線程等廠商登陸資本市場，該負(fù)責(zé)人向記者表示，這有助于承擔(dān)單款GPU動(dòng)輒十億元級(jí)別的研發(fā)預(yù)算，“不靠公開市場是很難扛住這類長期投入的”。

在生成式AI大模型訓(xùn)練和推理對算力需求激增的背景下，GPU成為硬通貨。但由于全球高端GPU供給主要掌握在英偉達(dá)等企業(yè)手中，尤其在2023年之后國內(nèi)更是經(jīng)歷卡脖子之痛。由此，發(fā)展自主GPU被提升到戰(zhàn)略高度。

政策層面，近年來，國內(nèi)大力支持半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展。“十五五”規(guī)劃提出，加快高水平科技自立自強(qiáng)，引領(lǐng)發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，并要加強(qiáng)原始創(chuàng)新和關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，推動(dòng)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合。

與此同時(shí)，更多AI芯片和算力企業(yè)上市，也被視為提升市場關(guān)注度的信號(hào)。

瑞銀投資銀行中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)研究主管方錦聰此前在接受記者采訪時(shí)表示，雖然市場中出現(xiàn)新上市公司和資金涌入會(huì)帶來估值波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)，但整體來看，資金用于技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)能建設(shè)能有效促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展。

在一線業(yè)內(nèi)來看，與資本市場熱度相對的，是內(nèi)部的謹(jǐn)慎情緒。

“從外面看都挺熱鬧的，其實(shí)行業(yè)內(nèi)部非常謹(jǐn)慎，比較冷靜，也不敢隨便畫多大的夢想?！鄙鲜鼋咏皣a(chǎn)GPU四小龍”的業(yè)內(nèi)人士向記者表示。

在其看來，摩爾線程率先上市，對行業(yè)來說“肯定是好事”，既抬高了整個(gè)賽道的熱度，也釋放出監(jiān)管層在IPO節(jié)奏上適度傾斜的信號(hào)。

該人士向記者表示，對行業(yè)而言，這也意味著留給頭部玩家的上市窗口期并不寬裕了，“如果相關(guān)公司趕不上這一波上市窗口，后面面臨的壓力會(huì)比較大，幾乎每一年都是生死之年?！?lt;/p>

當(dāng)然，對摩爾線程而言，上市也只是新起點(diǎn)。在競爭日趨激烈的國產(chǎn)GPU賽道上，其他幾家玩家緊追不舍。這家國產(chǎn)GPU第一股能走多遠(yuǎn)，還要由市場來檢驗(yàn)。

Linux 之父替 Windows 說話了！硬件才是藍(lán)屏真正元兇？

Thu, 04 Dec 2025 22:55:25 +0800

Windows和Linux同樣作為桌面操作系統(tǒng)，可以說是有著長期的競爭關(guān)系，但令人意想不到的是，Linux之父Linus Torvalds近日卻為微軟“辯護(hù)”。

在與Linus Tech Tips的Linus Sebastian一起組裝PC時(shí)，Torvalds表示：“我確信，所有關(guān)于Windows不穩(wěn)定和藍(lán)屏的笑話，雖然現(xiàn)在可能不是藍(lán)屏了，其中很大一部分并非真正的軟件錯(cuò)誤，很大一部分原因是硬件不可靠?！?lt;/p>

Torvalds指出，硬件才是導(dǎo)致微軟Windows操作系統(tǒng)藍(lán)屏錯(cuò)誤的主要原因，而非軟件缺陷，他還強(qiáng)調(diào)了在PC中使用ECC內(nèi)存的重要性。

他還表示，尤其是那些超頻的游戲玩家，更容易遇到這些系統(tǒng)錯(cuò)誤，因?yàn)槌l會(huì)使他們的系統(tǒng)變得不穩(wěn)定。

英偉達(dá) 20億美元入股新思科技

Wed, 03 Dec 2025 21:30:22 +0800

當(dāng)?shù)貢r(shí)間12月1日，英偉達(dá)（NVIDIA）宣布與電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）領(lǐng)域龍頭企業(yè)新思科技（Synopsys）擴(kuò)大戰(zhàn)略合作關(guān)系，并以約20億美元認(rèn)購新思普通股，認(rèn)購價(jià)格為每股414.79美元，持股比例約2.6%，成為新思第七大股東。

英偉達(dá)表示，目前，在半導(dǎo)體、航空航天、汽車及工業(yè)等領(lǐng)域的研發(fā)團(tuán)隊(duì)正面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，包括工作流程復(fù)雜度攀升、研發(fā)成本上漲、產(chǎn)品上市時(shí)間壓力增大。

這次合作，則是整合英偉達(dá)在AI與加速計(jì)算領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢，以及新思科技領(lǐng)先市場的工程解決方案，重塑從芯片到系統(tǒng)的整個(gè)設(shè)計(jì)流程。

千芯科技董事長陳巍博士向界面新聞?dòng)浾呓庾x稱，從英偉達(dá)角度看，此次入股和合作的動(dòng)機(jī)之一，是希望在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段更早通過EDA等手段，提升其對先進(jìn)3D架構(gòu)GPU的綜合技術(shù)能力，在芯片定義和架構(gòu)階段提前應(yīng)對B200等先進(jìn)GPU在散熱等方面暴露出的工程問題，從而提升整體設(shè)計(jì)與驗(yàn)證能力。

陳巍向界面新聞?dòng)浾哌M(jìn)一步表示，英偉達(dá)的另一層動(dòng)機(jī)在于，其有意借助新思在EDA市場的話語權(quán)，切入與AI相關(guān)的EDA算力需求，為后續(xù)AI EDA相關(guān)算力市場打基礎(chǔ)。

英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛（Jensen Huang）在當(dāng)晚的新聞發(fā)布會(huì)中稱，“這將開辟前所未有的機(jī)會(huì)?！?lt;/p>

記者從英偉達(dá)獲悉，雙方將利用英偉達(dá)CUDA-X?庫與AI物理技術(shù)進(jìn)一步加速新思科技在芯片設(shè)計(jì)、物理驗(yàn)證、分子模擬、電磁分析、光學(xué)仿真等計(jì)算密集型應(yīng)用。

雙方還計(jì)劃把Synopsys AgentEngineer與英偉達(dá)的智能體AI技術(shù)棧對接，其中包括NIM微服務(wù)、NeMo Agent Toolkit和Nemotron模型，用于為EDA與仿真分析工作流提供一定程度的自主設(shè)計(jì)能力。

在數(shù)字孿生領(lǐng)域，兩家公司將基于英偉達(dá)Omniverse和Cosmos等平臺(tái)，為半導(dǎo)體、汽車、機(jī)器人、能源、工業(yè)、醫(yī)療等行業(yè)構(gòu)建更精細(xì)的虛擬設(shè)計(jì)與測試環(huán)境，并通過云化方式，把這套方案推廣給更多工程團(tuán)隊(duì)。

黃仁勛稱，基于CUDA的GPU加速計(jì)算正在改變設(shè)計(jì)方式，使得從原子到晶體管、從芯片到完整系統(tǒng)的仿真在計(jì)算機(jī)中完成，形成可運(yùn)行的數(shù)字孿生。

他在當(dāng)晚的新聞發(fā)布會(huì)上進(jìn)一步解釋稱，過去十年里，加速計(jì)算在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域已經(jīng)從邊緣（2016年的10%）轉(zhuǎn)為主流，如今約九成物理仿真超算算力已經(jīng)采用GPU加速，他預(yù)期類似的算力結(jié)構(gòu)變化會(huì)延伸到EDA和更廣泛的工程仿真領(lǐng)域。

新思科技總裁兼CEO薩辛·加齊（Sassine Ghazi）指出，下一代智能系統(tǒng)的開發(fā)復(fù)雜度和成本，要求工程工具更深度地融合電子、電磁、結(jié)構(gòu)與熱等多學(xué)科物理，并通過AI能力和算力實(shí)現(xiàn)加速。

他將此次合作總結(jié)為，“把新思的工程軟件與英偉達(dá)的加速計(jì)算和AI技術(shù)結(jié)合，在多個(gè)行業(yè)重新設(shè)計(jì)工程本身，讓研發(fā)團(tuán)隊(duì)在成本可控的前提下更快完成系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)和驗(yàn)證?！?lt;/p>

在EDA領(lǐng)域，新思處于絕對頭部地位。TrendForce今年6月發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2024年，新思、Cadence和西門子EDA在全球EDA市場的份額約為32%、29%和13%，三家合計(jì)占據(jù)約七成以上市場。

Technavio發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2024年至2028年，全球EDA市場規(guī)模將增加約86.9億美元，年均復(fù)合增速達(dá)10.26%。這種增長下，彭博社研究指出，新思、Cadence等龍頭將成為最大受益者。

面對增速較快的EDA市場以及AI應(yīng)用對開發(fā)工具提出的更高要求，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，包括EDA廠商在內(nèi)的各方都在尋求新的技術(shù)路徑。同樣，在摩爾定律接近極限、芯片設(shè)計(jì)難度指數(shù)級(jí)提升的背景下，引入GPU加速和AI算法正成為一大突破方向。

實(shí)際上，Synopsys前期已官宣在其EDA平臺(tái)上引入AI輔助布局布線、自動(dòng)驗(yàn)證等功能，以應(yīng)對設(shè)計(jì)周期縮短和人力成本上升的壓力。這次與英偉達(dá)的合作，則在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步把關(guān)鍵工作負(fù)載遷移到GPU平臺(tái)，將加速計(jì)算的應(yīng)用范圍從AI訓(xùn)練和推理，延伸到更上游的工程設(shè)計(jì)和仿真環(huán)節(jié)。

對于英偉達(dá)而言，此次入股新思是其今年一系列AI相關(guān)資本動(dòng)作的一部分。

公開信息顯示，此前，英偉達(dá)已宣布對OpenAI、Intel等公司進(jìn)行大額投資，并與云廠商、服務(wù)器供應(yīng)商建立深度綁定關(guān)系，引發(fā)市場對其“AI閉環(huán)交易”的討論。

不過，黃仁勛在接受媒體采訪時(shí)多次強(qiáng)調(diào)，與新思的合作是“非排他”安排，是對新思“在英偉達(dá)平臺(tái)上全力投入”的一種承諾，沒有附帶新思必須采購英偉達(dá)GPU的條款。

黃仁勛提到，目前，在工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域GPU的采用仍處在較低水平，大量EDA工具仍運(yùn)行在傳統(tǒng)CPU服務(wù)器上。他預(yù)計(jì)在未來幾年，隨著更多應(yīng)用遷移到加速計(jì)算平臺(tái)，這一領(lǐng)域的算力結(jié)構(gòu)會(huì)出現(xiàn)類似科學(xué)計(jì)算從CPU向GPU遷移的變化。

薩辛·加齊給出了具體的時(shí)間表，到2026年，新思計(jì)劃優(yōu)先將部分關(guān)鍵工作負(fù)載遷移到英偉達(dá)GPU平臺(tái)，并在客戶項(xiàng)目中驗(yàn)證加速效果。

AI 巨頭新結(jié)盟！英偉達(dá) 和微軟將向 Anthropic 注資至多150億美元

Thu, 20 Nov 2025 00:17:18 +0800

科技巨頭又“結(jié)盟”。微軟和英偉達(dá)宣布將向AI（人工智能）初創(chuàng)公司Anthropic注資，總金額最高達(dá)150億美元。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間11月18日，英偉達(dá)、微軟和Anthropic宣布，三家公司已達(dá)成一項(xiàng)價(jià)值數(shù)百億美元的合作協(xié)議。根據(jù)該協(xié)議，英偉達(dá)將向Anthropic投入至多100億美元，微軟則投入至多50億美元。同時(shí)，Anthropic已承諾購買價(jià)值300億美元的Azure云計(jì)算容量，并計(jì)劃額外購買高達(dá)1GW（千兆瓦）的計(jì)算容量。

據(jù)介紹，這是英偉達(dá)和Anthropic首次建立深度技術(shù)合作伙伴關(guān)系。雙方將在設(shè)計(jì)和工程方面展開合作，在優(yōu)化Anthropic產(chǎn)品模型的同時(shí)，優(yōu)化未來的英偉達(dá)架構(gòu)以適應(yīng)Anthropic的工作負(fù)載。Anthropic承諾采用英偉達(dá)的Grace Blackwell和Vera Rubin系統(tǒng)，獲得高達(dá)1GW的計(jì)算容量。

英偉達(dá)CEO黃仁勛表示：“這對于我們來說是夢想成真。我們一直很欣賞Anthropic和公司CEO Dario的工作，這將是我們首次與Anthropic展開深度合作，加速Claude模型的開發(fā)?！?lt;/p>

對于微軟來說，本次合作則是對公司與Anthropic現(xiàn)有合作關(guān)系的擴(kuò)展。微軟AI平臺(tái)Microsoft Foundry的客戶將能夠使用Anthropic的最新Claude模型，使Claude成為唯一一款同時(shí)能在微軟云、谷歌云和亞馬遜AWS這三大全球云平臺(tái)上使用的前沿模型。

微軟CEO薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）表示：“我們將越來越深入地成為彼此的客戶。我們將采用Anthropic的模型，他們將使用我們的基礎(chǔ)設(shè)施，我們將共同開拓市場。”納德拉不忘補(bǔ)充稱，OpenAI“仍然是關(guān)鍵的合作伙伴”。

Anthropic由OpenAI前高管成立于2021年，將自身定位為“安全優(yōu)先”的AI公司，旗下Claude系列大語言模型被視為OpenAI旗下ChatGPT的主要競爭對手之一。今年9月，Anthropic完成了一輪130億美元的融資，公司估值達(dá)到1830億美元。

據(jù)知情人士透露，英偉達(dá)和微軟的最新投資已將Anthropic的估值推高至3500億美元左右，后者下一輪融資的條款仍在敲定中。英偉達(dá)和微軟都承諾將參與Anthropic的下一輪融資。

Anthropic一直是亞馬遜的重要合作伙伴，也并不嚴(yán)重依賴英偉達(dá)芯片。今年10月，Anthropic還宣布與谷歌達(dá)成合作，將部署多達(dá)100萬個(gè)谷歌的TPU芯片以訓(xùn)練旗下AI大模型Claude。此次擴(kuò)展計(jì)劃價(jià)值數(shù)百億美元，預(yù)計(jì)算力容量將于2026年達(dá)到1GW（千兆瓦）級(jí)別。

目前，AI行業(yè)中幾家科技巨頭之間的“內(nèi)部交易”正在變得越來越多。研究機(jī)構(gòu)eMarketer分析師的Jacob Bourne表示：“這些投資反映出，AI行業(yè)正在圍繞少數(shù)幾家關(guān)鍵企業(yè)進(jìn)行整合?！?lt;/p>

研究機(jī)構(gòu)D.A. Davidson 的分析師Gil Luria指出，本次合作的重點(diǎn)是“降低整個(gè)AI生態(tài)對OpenAI的依賴”：“微軟已經(jīng)決定不再依賴于單一的前沿模型公司。此前，英偉達(dá)也在一定程度上依賴于OpenAI的成功，而現(xiàn)在它正在助力創(chuàng)造更廣泛的需求?！?lt;/p>

今年11月，OpenAI在完成重組后，與亞馬遜AWS宣布達(dá)成一項(xiàng)總額380億美元的為期多年的戰(zhàn)略合作協(xié)議，未來7年雙方將持續(xù)深化合作，OpenAI將獲得由數(shù)十萬顆由英偉達(dá)GPU組成的亞馬遜云科技算力資源，并具備擴(kuò)展至數(shù)千萬個(gè)CPU的能力。

值得注意的是，近期科技巨頭的巨額交易，已經(jīng)讓市場憂心忡忡，華爾街擔(dān)憂，這些AI產(chǎn)品能否產(chǎn)出足夠多的營收來證明這些高額投資的合理性，幾個(gè)巨頭之間的相互結(jié)盟合作，外媒描述為“利用自身資產(chǎn)負(fù)債表上的資金進(jìn)行投資”，這種高風(fēng)險(xiǎn)的“循環(huán)融資”撐起了眼下的AI熱潮。

18日當(dāng)天，微軟（Nasdaq：MSFT）跌2.70%收于每股493.79美元，總市值3.67萬億美元；英偉達(dá)（Nasdaq：NVDA）跌2.81%收于每股181.36美元，總市值4.41萬億美元，公司即將于當(dāng)?shù)貢r(shí)間11月19日美股盤后發(fā)布財(cái)報(bào)。

一文讀懂谷歌最強(qiáng)大模型 Gemini 3：下半年最大驚喜，谷歌王者回歸

Wed, 19 Nov 2025 23:58:31 +0800

在經(jīng)歷了GPT-5、Grok 4和Claude Sonnet小升級(jí)后，2025年下半年，AI領(lǐng)域陷入了階段性平淡。

直到今天，Gemini 3的發(fā)布徹底打破了平淡。

躍進(jìn)式的得分提升、強(qiáng)大的多模態(tài)理解力、更加多樣化的UI、驚艷的前端能力，這一切都真實(shí)地讓AI向我們預(yù)期的形態(tài)邁出了顯著的一步。

這些可見性遠(yuǎn)比Benchmark上的得分和只能在Coding系統(tǒng)里測出來的區(qū)別明顯。

Gemini 3 不僅僅是一次版本號(hào)的更迭，它是對Scaling Law信仰的暴力重申，也是谷歌第一款真正意義上讓OpenAI黯然失色的模型。

在這次發(fā)布會(huì)上，我們熟悉的谷歌王者歸來。它不滿足于在某個(gè)單一維度領(lǐng)先，而是要在模型能力、開發(fā)者工具、用戶體驗(yàn)、搜索集成、多語言覆蓋等所有戰(zhàn)線上同時(shí)發(fā)力。

這是一個(gè)平臺(tái)級(jí)的野心，用AI重新定義整個(gè)Google生態(tài)的每個(gè)觸點(diǎn)。

01 Benchmark 的躍遷

Benchmark測試在AI圈內(nèi)一直飽受爭議，被戲稱為刷題比賽。前幾個(gè)月頂尖模型之間的分?jǐn)?shù)只差幾個(gè)百分點(diǎn)，你追我趕。

但Gemini 3的出現(xiàn)，把原本膠著的戰(zhàn)爭直接變成了斷層式的碾壓。

先看基礎(chǔ)思考能力。Humanity's Last Exam (HLE)是衡量 AI 能否解決人類頂尖難題的終極試金石。在Gemini 3之前，Gemini 2.5 Pro的得分是21.6%，Claude Sonnet 4.5僅為13.7%。Gemini 3 Pro交出的答卷是37.5%（無工具）和45.8%（帶工具）。

ARC-AGI-2測試，被譽(yù)為 AI 界的圖靈測試，旨在衡量模型處理從未見過的新穎推理任務(wù)的能力，而非死記硬背。

Gemini 3 Pro 拿下了31.1%的分?jǐn)?shù)，而GPT-5.1僅為17.6%，Gemini 2.5 Pro甚至只有 4.9%。這意味著它開始展現(xiàn)出一種接近人類的流體智力，能夠在沒有大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋的領(lǐng)域進(jìn)行抽象推理。

連ARC Prize的創(chuàng)始人Fran?ois Chollet在看到結(jié)果后發(fā)推文說：“我們剛剛驗(yàn)證了Gemini 3 Pro和Deep Think在ARC v2上超過SOTA 2倍以上！這真的很令人印象深刻，說實(shí)話，也有點(diǎn)出乎意料?！?lt;/p>

而且Gemini 3 Pro解決最快的v2任務(wù)只用了772個(gè)token和188秒，幾乎接近人類評審小組的147秒平均速度。

數(shù)學(xué)能力上，Gemini 3引入了一個(gè)新的MathArena Apex競賽級(jí)Benchmark來強(qiáng)調(diào)其超越性。在這項(xiàng)測試?yán)?，Gemini 2.5 Pro的得分只有0.5%，Claude Sonnet 4.5是1.6%，GPT-5.1是1.0%。而Gemini 3 Pro得到了23.4%的成績。

在多模態(tài)領(lǐng)域這個(gè)谷歌的強(qiáng)項(xiàng)上，Gemini 3表現(xiàn)得更為驚人。

MMMU-Pro的81.0%，CharXiv Reasoning的81.4%都超越了對手。而在理解截圖的測試ScreenSpot-Pro的72.7%中，Gemini 3的得分是Claude Sonnet 4.5的兩倍，GPT-5.1的二十倍。這對于構(gòu)建能夠真正理解和操作圖形界面的AI代理至關(guān)重要。

02 編碼能力過去一直是谷歌的弱項(xiàng)，但這次徹底翻盤

雖然在SWE-Bench Verified這個(gè)測試真實(shí)軟件工程能力的benchmark上，Gemini 3的76.2%仍然不敵Claude的77.2%得分。

但在其他核心第三方的測試中，谷歌卻遠(yuǎn)高于對手。在LiveCodeBench上，Gemini 3的分?jǐn)?shù)比第二名Grok 4.1直接高了200多分。

在測試 Agent 工具使用能力的12-bench 中，Gemini 3 Pro拿到了 85.4% 的高分，遠(yuǎn)超Gemini 2.5 Pro的54.9% 。而在更符合終端環(huán)境的Terminal-Bench 2.0中，Gemini 3得到了54.2%，比第二名高出11個(gè)百分點(diǎn)。

這在很大程度上是一種綜合能力的展示。

有了更好的屏幕理解能力和基于多模態(tài)能力衍生的前端審美，Gemini 3在真實(shí)編程環(huán)境下的表現(xiàn)很容易超越對手。

比如，在由開發(fā)者社區(qū)運(yùn)營的實(shí)戰(zhàn)編碼競技場Design Arena中，Gemini 3 Pro在整體排名中位列第一，并在五個(gè)代碼賽區(qū)中的四個(gè)，網(wǎng)站、游戲開發(fā)、3D設(shè)計(jì)和UI組件中都占據(jù)榜首。這是自推出Design Arena以來最大的性能差異。

記憶一直都是一個(gè)很大的模型瓶頸。因此Gemini 3在長上下文能力的提升也值得關(guān)注。

它在MRCR v2 benchmark中28k上下文的平均得分77.0%遠(yuǎn)超競爭對手，1M上下文的逐點(diǎn)得分26.3%。

這說明，Gemini 3不是簡單地“塞入”更多tokens，而是真正理解和利用長文檔中的信息。

根據(jù)Artificial Analysis的分析，Gemini 3在事實(shí)回憶（factual recall）上也有著強(qiáng)大表現(xiàn)。

最后，看一下綜合能力。Vending-Bench 2是一個(gè)測量AI模型在長時(shí)間跨度內(nèi)運(yùn)營業(yè)務(wù)能力的benchmark，模型需要在一年時(shí)間內(nèi)運(yùn)營一個(gè)模擬的自動(dòng)售貨機(jī)業(yè)務(wù)，并以年底的銀行賬戶余額作為評分標(biāo)準(zhǔn)。

這個(gè)測試在今年相當(dāng)火爆，因?yàn)樵贐enchmark逐漸飽和的當(dāng)下，和Agen落地的困難下，各個(gè)公司更看重模型能否在長時(shí)間、多步驟、需要持續(xù)狀態(tài)跟蹤的復(fù)雜任務(wù)中保持性能。而Gemini 3實(shí)現(xiàn)的$5,478.16平均凈值，相比GPT-5.1的$1,473.43和Gemini 2.5 Pro的$573.64提升也是斷崖式領(lǐng)先。

除了Pro版本，Gemini 3也推出了Deep Think模式。這是Google對OpenAI等模型推出的Hard模式的一種回應(yīng)。雖然它的Benchmark水平比Pro更高，但其token花費(fèi)也基本上高了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

Artificial Analysis的最終排名沒有任何懸念：Gemini 3 Pro 以顯著優(yōu)勢位居第一，比GPT-5.1高出3分。

這是Google第一次在其推出的語言模型中，以絕對優(yōu)勢占據(jù)了領(lǐng)袖地位，終結(jié)了OpenAI長久以來的霸榜神話。

但數(shù)字之外，更重要的是實(shí)際使用體驗(yàn)。

一位名叫Tailen的開發(fā)者在提前測試后寫道：“這個(gè)模型在我最難的問題上，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了GPT-5 Pro、Gemini 2.5 Deep Think以及其他所有模型?！彼谐隽薌emini 3建立新SOTA的領(lǐng)域：調(diào)試復(fù)雜的編譯器錯(cuò)誤、在不產(chǎn)生邏輯錯(cuò)誤的情況下重構(gòu)文件、解決困難的λ-演算問題，甚至在ASCII藝術(shù)上都“幾乎還不錯(cuò)了”。

03 前端的黃昏

Gemini 3 在Design Arena的統(tǒng)治性表現(xiàn)不是偶然。開發(fā)者們發(fā)現(xiàn)，Gemini 3不僅能寫出功能正確的代碼，更重要的是，它能夠理解審美。在很多設(shè)計(jì)中，我們都能看到響應(yīng)式設(shè)計(jì)自然流暢，色彩搭配符合現(xiàn)代審美，動(dòng)畫效果恰到好處，無障礙性考慮周全。

這種審美智能的來源部分是訓(xùn)練數(shù)據(jù)。根據(jù)Gemini 3的Model Card披露，Gemini 3的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括大量的圖像、視頻和網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，這說明模型不僅學(xué)會(huì)了如何編碼，還學(xué)會(huì)了什么樣的界面是好看的，布局優(yōu)質(zhì)的。

利用這種前端上的優(yōu)勢，Google 推出了“生成式 UI”（Generative UI）。傳統(tǒng)的對話式AI給你文本回答，高級(jí)一點(diǎn)的給你結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或圖表。但Generative UI意味著AI根據(jù)每個(gè)請求動(dòng)態(tài)生成一個(gè)完全定制的用戶界面。

這徹底改變了人機(jī)交互的范式，也成了用戶直觀感受躍遷最明顯的點(diǎn)。

發(fā)布會(huì)上，谷歌給出的范例是“RNA 聚合酶是如何工作的？”。 Gemini 3生成一個(gè)直觀的、可點(diǎn)擊的交互式工具。

之所以叫定制，是因?yàn)槟Ｐ涂梢愿鶕?jù)用戶意圖、使用場景、目標(biāo)受眾改變其設(shè)計(jì)。為5歲孩子解釋微生物和為成年人講解微生物，Gemini 3知道這需要完全不同的界面設(shè)計(jì)、交互模式和內(nèi)容深度。它能推斷出對孩子需要大的按鈕、鮮艷的色彩、簡單的語言和游戲化元素，而對成人則需要更多信息密度、專業(yè)術(shù)語和深度解釋。

這正是新一代AI最應(yīng)該具有的能力，超越對話，成為一個(gè)多信息的嵌合體。

在多輪對話中，Gemini 3能夠理解你的審美偏好、編碼風(fēng)格，甚至是你沒有明說的設(shè)計(jì)原則。如果你傾向于極簡主義，幾次交互后，Gemini就會(huì)自動(dòng)在后續(xù)生成中減少裝飾性元素。如果你喜歡豐富的動(dòng)畫，它會(huì)逐漸增加交互效果的復(fù)雜度。

這一能力，基本上已經(jīng)被網(wǎng)絡(luò)測試員玩出花來了，各種各樣的前端UI、3D展示 Gemini都能做的有模有樣。

在這樣的能力之下，前端的角色正在逐步被模型吞沒。

04 新一代的模型即Agent

在2025年，一個(gè)重要的趨勢就是模型即Agent。通過越來越強(qiáng)的工具調(diào)用能力和模型規(guī)劃能力，基礎(chǔ)模型變得越來越像Agent。

GPT-5的發(fā)布會(huì)上，OpenAI就推出了AgentKit，讓開發(fā)者用一種工作流方式開發(fā)Agent，成為新一代的AI內(nèi)App。

但在今天之前，幾乎沒有任何一家基礎(chǔ)模型公司在to C的產(chǎn)品中添加通用Agent能力。因?yàn)檫@對于模型的考驗(yàn)相當(dāng)大，它需要真的進(jìn)化成能夠理解任務(wù)、制定計(jì)劃、使用工具、反思改進(jìn)的Agent。

Gemini 3首先完成了這一躍，成了第一個(gè)在模型界面融合通用Agent能力的產(chǎn)品。

這種自信并非毫無根據(jù)。根據(jù)Model Card，它被訓(xùn)練使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠利用多步驟推理、問題解決和定理證明數(shù)據(jù)。這種能力的技術(shù)基礎(chǔ)部分來自于改進(jìn)的函數(shù)調(diào)用（function calling）能力。根據(jù)發(fā)布資料，Gemini 3的工具使用能力相比2.5 Pro提升了30%。這不僅意味著它能更準(zhǔn)確地選擇正確的工具，更重要的是，它能理解何時(shí)需要組合多個(gè)工具來完成復(fù)雜任務(wù)。

有用戶讓Gemini 3幫助學(xué)習(xí)一門新語言。傳統(tǒng)AI會(huì)提供學(xué)習(xí)計(jì)劃和資源鏈接。但Gemini 3生成了一套完整的交互式學(xué)習(xí)系統(tǒng)：詞匯卡片帶有間隔重復(fù)算法，語法練習(xí)帶有即時(shí)反饋，發(fā)音練習(xí)集成了語音識(shí)別，進(jìn)度追蹤可視化。

它還整合了Google龐大的生態(tài)系統(tǒng)，新的“My Stuff”文件夾設(shè)計(jì)讓用戶更容易找到模型創(chuàng)建的圖片、視頻和報(bào)告，并且應(yīng)用內(nèi)現(xiàn)在可訪問超過500 億條商品列表。

05 Scaling Law的延續(xù)

在2025年，關(guān)于Scaling Law是否撞墻的爭論已經(jīng)持續(xù)了一年多。懷疑論者指出，訓(xùn)練成本的指數(shù)增長、數(shù)據(jù)的逐漸枯竭、回報(bào)的邊際遞減。

但Gemini 3表示——“我不認(rèn)”。

Oriol Vinyals，Google DeepMind的VP of Research、Deep Learning Lead和Gemini項(xiàng)目的聯(lián)合負(fù)責(zé)人，在Gemini 3發(fā)布后發(fā)推文說：“Gemini 3的秘密？簡單：改進(jìn)預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練。后訓(xùn)練仍然是一片完全的綠地。算法上還有大量進(jìn)步和改進(jìn)的空間”。他特別強(qiáng)調(diào)：“與流行看法相反，即‘?dāng)U規(guī)模已終結(jié)’——團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了巨大躍升。2.5到3.0之間的差距是我們見過的最大之一?？床坏饺魏翁旎ò?！”

具體Gemini 3有什么秘密武器，這個(gè)當(dāng)下還是未知數(shù)。Model Card只透露了Gemini 3 Pro采用sparse mixture-of-experts (稀疏MoE)架構(gòu)。這說明Gemini 3 并非Gemini 2.5的微調(diào)，而是個(gè)全新的架構(gòu)。在今年四月，谷歌頒布新政，DeepMind核心論文禁發(fā)6個(gè)月，這使得草灰蛇線去發(fā)現(xiàn)模型背后的進(jìn)步變得更困難。

不過從產(chǎn)品和少量論文證據(jù)上，我們還是能看到谷歌的著力點(diǎn)。在Veo 3和Genie 3的發(fā)布中，我們能看到谷歌發(fā)現(xiàn)了多模態(tài)的能力的進(jìn)步。在Agent領(lǐng)域，谷歌AI Co-scientist 、SIMA 2 都說明他們在研究新的Agent自動(dòng)化強(qiáng)化方法。而谷歌剛剛在Nature發(fā)布的持續(xù)學(xué)習(xí)論文DiscoRL，和自進(jìn)化的Agent Alpha Evolve則在一定程度上驗(yàn)證了Gemini Agent這種自適應(yīng)能力的發(fā)展。

當(dāng)把這些都組合起來時(shí)，其能力閉環(huán)就顯示出來了。

ScreenSpot-Pro的高分確保了Agent的規(guī)劃能力建立在可靠的觀察之上，從而有效降低因誤解環(huán)境而導(dǎo)致的執(zhí)行錯(cuò)誤。而通用Agentic控制回路，利用這種感知能力進(jìn)行可靠的規(guī)劃和執(zhí)行。再加上RL突破（DiscoRL）確保了訓(xùn)練過程的效率和可擴(kuò)展性，谷歌能夠快速迭代和優(yōu)化Agent的策略。

這種對從算法（DiscoRL）到感知（MM）再到執(zhí)行（Agent）的整個(gè)AI開發(fā)管線的優(yōu)化，創(chuàng)造了一個(gè)性能乘數(shù)，超越了僅優(yōu)化單個(gè)組件的競爭對手所能達(dá)到的效果。

不過，這種Scaling Law也有一些局限性。Fran?ois Chollet在觀察ARC-AGI結(jié)果時(shí)注意到一個(gè)矛盾：“Gemini 3 Pro在v2上得分約一半，但在更簡單的v1上仍然會(huì)犯明顯錯(cuò)誤?！倍褿emini 3 Pro 能用 2000 個(gè)推理 token 解決的問題，Deep Think 模式可能消耗 30 萬個(gè) token 仍告失敗。因此他認(rèn)為AI推理系統(tǒng)的流體智能提升是不均勻的，“似乎集中在那些推理模型具有良好基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋且該領(lǐng)域存在可驗(yàn)證反饋信號(hào)的領(lǐng)域?！?lt;/p>

另外，Gemini 3還開啟了一個(gè)新的性能-成本比邏輯。在API上，Gemini 3 Pro的定價(jià)并不親民，每百萬輸入/輸出Token的價(jià)格高達(dá)$2/$12 ，是目前運(yùn)行成本最高的模型之一。但考慮到它在token效率上卻相對更高，比起其他如Kimi K2的模型，它在相同任務(wù)上用的tokens更少。這使得其實(shí)際使用成本的增加只有12%左右。

如果考慮到它能夠一次性正確完成任務(wù)，它的總體成本可能反而更低。

06 王者歸來

Gemini 3 Pro的發(fā)布，是Google向世界宣告王者歸來的時(shí)刻。它沒有玩弄文字游戲，沒有發(fā)布虛無縹緲的Demo，而是直接把一堆讓競爭對手窒息的數(shù)據(jù)和立即可用的產(chǎn)品甩在了桌面上。

它證明了前端開發(fā)可以被重新定義，Agent可以與UI融為一體，而最重要的是，它證明了通往AGI的道路上，Scaling Law依然是那座指引方向的燈塔。

如果要問谷歌這次帶來的體驗(yàn)，到底憑什么說算是一種躍遷？沃頓商學(xué)院的教授Ethan Mollick體驗(yàn)完Gemini 3后的總結(jié)說得很恰當(dāng)，“三年前，我們還為機(jī)器能寫一首關(guān)于水獺的詩而驚嘆。不到一千天后，我正在與一個(gè)為自己構(gòu)建了研究環(huán)境的代理就統(tǒng)計(jì)方法展開辯論。聊天機(jī)器人的時(shí)代正在向數(shù)字同事的時(shí)代轉(zhuǎn)變。需要非常明確的是，Gemini 3并不完美，它仍然需要一個(gè)能夠引導(dǎo)和審查它的管理者。但它表明human in the loop的角色正從‘修復(fù) AI 錯(cuò)誤的人’演變?yōu)椤笓] AI 工作的人’。這可能是自ChatGPT發(fā)布以來最大的變化?！?lt;/p>

看完各種演示后，我也是如此感覺。這是一個(gè)讓我真正安心、能夠幫我做除了回答問題之外事情的AI。

當(dāng)然，對于Sam Altman來講，這無疑是一個(gè)不眠之夜的開始。

第一批人形機(jī)器人，已經(jīng)開始倒閉了？

Sat, 15 Nov 2025 23:20:21 +0800

人形機(jī)器人被視作“下一個(gè)萬億終端”，但2025年的賽道先傳來倒閉聲：硅谷明星K-Scale Labs燒光融資后黯然關(guān)門，100多臺(tái)預(yù)購訂單被迫退款。

融資窗口收緊、供應(yīng)鏈缺位，讓機(jī)器人“量產(chǎn)元年”看上去更像“生死元年”。

技術(shù)端，關(guān)節(jié)能耗、感知誤差與數(shù)據(jù)荒形成隱形天花板；成本端，40萬元BOM是馬斯克2萬美元目標(biāo)的整整兩倍；場景端，工業(yè)產(chǎn)線狹窄、家庭付費(fèi)意愿不足，ROI算不過來。資本市場開始區(qū)分PPT與現(xiàn)金流，誰能先突破性價(jià)比閾值，誰才有資格談“iPhone時(shí)刻”。

01 人形機(jī)器人，開始倒閉

K-Scale Labs，這家成立僅一年的類人機(jī)器人初創(chuàng)公司正在關(guān)閉。

該消息來自《The Information》看到的由CEO Ben Bolte發(fā)給投資者的一封郵件。

“公司目前剩余runway很有限，現(xiàn)金儲(chǔ)備大約為40萬美元?！彼卩]件中寫道。Bolte表示，他原本預(yù)計(jì)很容易再融資1000萬到1500萬美元繼續(xù)推動(dòng)公司發(fā)展，但融資嘗試失敗了。

該公司今年2月曾以5000萬美元估值完成約400萬美元的種子輪融資，領(lǐng)投方為風(fēng)投機(jī)構(gòu)Fellows Fund。今年4月，投資人Nat Friedman和Daniel Gross也向公司追加了25萬美元投資。

K-Scale開發(fā)了一款能夠雙腳行走、并使用開源軟件的類人機(jī)器人。來自O(shè)penAI、Nvidia和Amazon等科技巨頭的員工曾到訪公司位于斯坦福大學(xué)附近的一處房屋，用于參觀其機(jī)器人研發(fā)現(xiàn)場。

K-Scale擁有大約10名員工，但隨著資金耗盡，許多核心員工在過去數(shù)月已經(jīng)離職。

Bolte在郵件中寫道，他曾與類人機(jī)器人公司1X Technologies的CEO Bernt B?rnich探討被收購的可能性，但B?rnich“明確表示他只考慮收購K-Scale的少數(shù)幾名團(tuán)隊(duì)成員，而不會(huì)收購公司的其他資產(chǎn)。”

Bolte還稱，他與另一家機(jī)器人公司The Bot Co.也進(jìn)行過類似討論。1X發(fā)言人對此拒絕置評，The Bot Co.未回應(yīng)置評請求。

Bolt同時(shí)在K-Scale的Discord社群中發(fā)布了說明，稱所有預(yù)購的機(jī)器人將無法交付，公司會(huì)退還訂金。

根據(jù)一位前員工的說法，公司已經(jīng)制造了10臺(tái)原型機(jī)，并獲得了超過100臺(tái)機(jī)器人的訂單。

Bolte表示，OpenAI的機(jī)器人業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人Caitlin Kalinowski曾預(yù)購過其中一臺(tái)。每臺(tái)機(jī)器人的售價(jià)約為1.5萬美元，公司累計(jì)獲得了超過200萬美元的訂單。

K-Scale Labs是一家成立于2024年、總部位于硅谷帕洛阿爾托的類人機(jī)器人初創(chuàng)公司，由Benjamin Bolte等人創(chuàng)立，目標(biāo)是以“開源、低成本、可被開發(fā)者使用”為核心理念，打造面向研究者和開發(fā)者的通用類人機(jī)器人平臺(tái)。

公司嘗試從硬件到軟件全棧自研，既設(shè)計(jì)機(jī)器人本體、關(guān)節(jié)與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，也公開控制與仿真軟件，希望通過“仿真→真實(shí)（sim-to-real）”訓(xùn)練路徑加速機(jī)器人學(xué)習(xí)能力落地。

其代表產(chǎn)品是一款可雙足行走、售價(jià)約1.5萬美元的全尺寸humanoid，曾引來來自O(shè)penAI、Nvidia、Amazon等公司的工程師上門參觀，并吸引到Fellows Fund、Nat Friedman、Daniel Gross等知名投資人的種子輪投資，估值一度達(dá)到5000萬美元。

然而，由于類人機(jī)器人硬件研發(fā)與量產(chǎn)本身對資本、供應(yīng)鏈與工程人力的要求極高，公司在僅有約10人的情況下很難同時(shí)推進(jìn)開發(fā)、迭代與規(guī)?；桓?，融資進(jìn)展不及預(yù)期，現(xiàn)金消耗迅速。

盡管曾嘗試尋求1X Technologies等潛在收購方，但對方更傾向于直接吸納少量技術(shù)成員而非整體接盤。

隨著核心人員陸續(xù)離開、現(xiàn)金儲(chǔ)備縮至約40萬美元，公司最終宣布關(guān)閉，并承諾退還預(yù)訂用戶的機(jī)器人訂金。

這使K-Scale成為類人機(jī)器人賽道中一個(gè)典型的“技術(shù)有潛力、理念有吸引力，但在資金與工程體系尚未成熟前過早沖向量產(chǎn)”的失敗范例。

02 被量產(chǎn)難住的機(jī)器人

機(jī)器人產(chǎn)業(yè)正站在“量產(chǎn)元年”的門檻上，卻像被卡在最后一公里的快遞——看得見終點(diǎn)，卻遲遲送不到用戶手中。

2025年全球人形機(jī)器人訂單量首次突破萬臺(tái)，資本市場歡呼“奇點(diǎn)已至”，但產(chǎn)業(yè)鏈上下游卻用財(cái)報(bào)和良率數(shù)據(jù)給這股熱情潑了一盆冰水：特斯拉Optimus把年度產(chǎn)能從5萬臺(tái)下調(diào)，資本與技術(shù)之間出現(xiàn)了一條“量產(chǎn)鴻溝”，它的深度由三件事決定：技術(shù)是否夠用、成本是否夠低、供應(yīng)鏈?zhǔn)欠駢蚍€(wěn)。

在實(shí)驗(yàn)室里，機(jī)器人可以后空翻、泡咖啡、寫毛筆字，但一旦進(jìn)入產(chǎn)線，三大“隱形天花板”便暴露無遺。

首先是關(guān)節(jié)模組的能耗悖論。

人形機(jī)器人動(dòng)輒30—40個(gè)自由度，每個(gè)關(guān)節(jié)都需要輸出大扭矩，卻只能用低能效比的旋轉(zhuǎn)電機(jī)+減速器方案。

業(yè)內(nèi)測算，一臺(tái)50kg負(fù)載的機(jī)器人連續(xù)工作4小時(shí)，能耗高達(dá)2.3kWh，相當(dāng)于一輛微型電動(dòng)車跑20公里，而電池系統(tǒng)能量密度仍停留在250—300Wh/kg，無法突破“續(xù)航—重量—成本”的不可能三角。

其次是感知精度的“厘米級(jí)”誤差。

工業(yè)場景要求重復(fù)定位精度≤0.02mm，但主流RGB-D相機(jī)在動(dòng)態(tài)遮擋下的感知誤差>5cm，六維力傳感器分辨率僅0.1N，只有工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的十分之一，導(dǎo)致機(jī)器人在精密裝配環(huán)節(jié)“一抓就偏、一插就歪”。

最后是算法泛化性的“數(shù)據(jù)荒”。

真實(shí)場景數(shù)據(jù)采集成本約50萬元/萬小時(shí)，虛擬仿真數(shù)據(jù)復(fù)用率卻<30%，每臺(tái)新場景機(jī)器人仍需12—18個(gè)月重新訓(xùn)練，比工業(yè)機(jī)器人多出一倍時(shí)間，直接推高了小批量試產(chǎn)的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

馬斯克曾斷言：“只有把成本壓到2—3萬美元，人形機(jī)器人才會(huì)迎來iPhone時(shí)刻?！钡?025年行業(yè)平均BOM（物料清單）成本仍高達(dá)40萬元人民幣，是目標(biāo)價(jià)位的兩倍，其中**執(zhí)行系統(tǒng)占55%**。

核心零部件依賴進(jìn)口是“罪魁禍?zhǔn)住薄?lt;/p>

行星滾柱絲杠、諧波減速器、六維力傳感器三大件占關(guān)節(jié)成本70%，全球70%市場份額被日本哈默納科、德國ATI壟斷，進(jìn)口單價(jià)萬元級(jí)，替代產(chǎn)品雖便宜三分之二，壽命與精度卻差一半，下游廠商不敢貿(mào)然切換。

非標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)進(jìn)一步放大成本。機(jī)器人關(guān)節(jié)、傳感器接口缺乏統(tǒng)一協(xié)議，每家都要開定制模具，單套費(fèi)用>50萬元，裝配時(shí)間比標(biāo)準(zhǔn)件長3倍；超精密加工依賴進(jìn)口慢走絲機(jī)床，良率僅60%，比工業(yè)機(jī)器人低30個(gè)百分點(diǎn)，等于每生產(chǎn)100臺(tái)就有40臺(tái)要返工，隱性成本直線上升。

機(jī)器人產(chǎn)業(yè)尚未形成類似新能源汽車的Tier 1—Tier 3金字塔供應(yīng)鏈，而是呈“倒三角”：頂層需求剛起量，底層百余家中小工廠分散在長三角、珠三角，各自生產(chǎn)齒輪、電機(jī)、減速器，缺少年產(chǎn)十萬級(jí)的大化工場。

關(guān)鍵部件產(chǎn)能全球占比上，中國行星滾柱絲杠、諧波減速器合計(jì)僅19%，日本占60%，且擴(kuò)產(chǎn)周期長達(dá)24—36個(gè)月，與需求爆發(fā)期錯(cuò)配。

以2028年全球人形機(jī)器人需求10萬臺(tái)/年倒推，僅減速器一項(xiàng)就存在8萬臺(tái)的缺口，等于現(xiàn)有產(chǎn)能翻倍才能滿足。

原材料方面，輕量化用的碳纖維國內(nèi)自給率30%，高端鋪絲機(jī)被日、德實(shí)施出口管制；鈦合金粉末90%依賴進(jìn)口，價(jià)格隨航空航天需求波動(dòng)，導(dǎo)致機(jī)身減重方案遲遲降不了本。

即便解決技術(shù)與成本，機(jī)器人仍要面對“用得起”與“用得值”的終極拷問。

工業(yè)場景里，機(jī)械臂已覆蓋90%標(biāo)準(zhǔn)化工藝，人形機(jī)器人只在飛機(jī)檢修、戶外救援等狹窄空間才有“多自由度+移動(dòng)”優(yōu)勢，但全球年需求<1萬臺(tái)，無法支撐10萬臺(tái)級(jí)產(chǎn)線開滿產(chǎn)能。

家庭場景更尷尬。掃地機(jī)器人、智能音箱已以5000元、2000元價(jià)格錨定了用戶心智，人形機(jī)器人若售價(jià)>20萬元，卻只能完成擦桌子、取快遞等“癢點(diǎn)”功能，付費(fèi)意愿僅10%—15%，遠(yuǎn)低于智能音箱的40%。

ROI（投資回報(bào)率）過低讓首批客戶猶豫。以3C工廠為例，一臺(tái)人形機(jī)器人替代兩名工人，年節(jié)省人力成本14萬元，但設(shè)備折舊+維護(hù)費(fèi)高達(dá)18萬元/年，等于“省的錢還不夠修機(jī)器”，投資回收期>5年，遠(yuǎn)高于工業(yè)機(jī)械臂的1.5年。

當(dāng)機(jī)器人從工廠走向客廳，數(shù)據(jù)隱私、事故責(zé)任、社會(huì)接受度成為新的“隱藏關(guān)卡”。

視覺、語音傳感器24小時(shí)采集環(huán)境數(shù)據(jù)，卻缺乏統(tǒng)一脫敏標(biāo)準(zhǔn)；一旦泄露，企業(yè)面臨《個(gè)人信息保護(hù)法》最高5000萬元罰款，但目前行業(yè)尚無本地化存儲(chǔ)與匿名化處理的成熟方案。

責(zé)任界定同樣模糊。機(jī)器人在家庭碰撞老人、在工廠誤操作損壞設(shè)備，算法開發(fā)者、整機(jī)廠商、終端用戶誰擔(dān)責(zé)？法律空白讓保險(xiǎn)公司不敢出保單，企業(yè)只能自留風(fēng)險(xiǎn)，相當(dāng)于每臺(tái)設(shè)備增加2%—3%的“保費(fèi)等價(jià)成本”。

“恐怖谷效應(yīng)”進(jìn)一步拉低購買意愿。調(diào)查顯示，60%用戶對表情僵硬、動(dòng)作機(jī)械的人形機(jī)器人產(chǎn)生心理抵觸，企業(yè)不得不投入額外研發(fā)資源做“擬人化”皮膚、柔性關(guān)節(jié)，卻再次推高成本。

03 機(jī)器人的未來

把機(jī)器人做成人形，最初像是科幻小說留下的包袱，卻在工程和商業(yè)世界里變成一條必須走到頭的路。兩條胳膊兩條腿的造型看似多余，實(shí)則是一張可以無限復(fù)用的“通用接口”。

人類用萬年時(shí)間把周遭環(huán)境修建成適合自己身體尺寸的樣子，門把手高一米、樓梯臺(tái)階十五厘米、流水線高九十厘米，所有這些沉默的標(biāo)準(zhǔn)都在等人形來對接。

如果換成四足或者履帶，先得花大錢把廠房、廚房、商場全部改造，這筆賬算下來，遠(yuǎn)不如直接復(fù)制一個(gè)人形外殼來得劃算。

更關(guān)鍵的是，人形提供了最高密度的“自由度性價(jià)比”。三十幾個(gè)關(guān)節(jié)就能覆蓋人類百分之九十的動(dòng)作，拿螺絲刀、按電梯、開冰箱門都在同一套坐標(biāo)系里完成，機(jī)械臂再靈巧也得換夾具，人形只要換手部末端，十分鐘內(nèi)從擰螺絲切到端咖啡，產(chǎn)線切換成本趨近于零。

這讓“一款機(jī)型打天下”的商業(yè)模式第一次有了可行性，也是資本愿意忍受當(dāng)下四十萬成本的最大理由——規(guī)模上來后，每多賣一萬臺(tái)，研發(fā)費(fèi)就被多稀釋一次，邊際成本曲線比任何非標(biāo)自動(dòng)化設(shè)備都陡峭。人形還是“交互入口”的最優(yōu)解。

心理學(xué)上有個(gè)“恐怖谷”，但更有“移情峰”，當(dāng)機(jī)器外形足夠像人又保留恰到好處的機(jī)器感，用戶會(huì)在潛意識(shí)里把它當(dāng)成社會(huì)成員，愿意開口說話、分享情緒，甚至托付老人小孩。

酒店前臺(tái)、醫(yī)院導(dǎo)診、展廳講解這些崗位賣的不只是動(dòng)作，更是溫度，一張笑臉、一個(gè)揮手就能把客戶留存率提升十個(gè)百分點(diǎn)，換成圓盤底盤加升降柱就徹底失去魔力。

反過來，數(shù)據(jù)也證明人形能把客單價(jià)撐?。和瑯舆f送一杯咖啡，履帶底盤只能收兩元服務(wù)費(fèi)，人形可以掛出“咖啡師”牌子收五元，用戶還愿意拍照發(fā)朋友圈，流量價(jià)值再返還給品牌，ROI模型立刻好看得多。

場景方面，最先跑通的一定是“夜班補(bǔ)位”和“有毒工序”。新能源汽車電池車間要二十四小時(shí)恒溫恒濕，人類夜班效率低、事故率高，人形機(jī)器人不需要照明，也不會(huì)吸入化學(xué)蒸汽，兩年就能回本。

商場擦玻璃、加油站值班、燒烤店翻臺(tái)，這些崗位招人難、流動(dòng)大，人形機(jī)器人不用交五險(xiǎn)一金，也不會(huì)中暑，每天十六小時(shí)兩班倒，老板把省下的工資拿去還設(shè)備貸，賬算得明明白白。家庭場景看似遙遠(yuǎn)，卻可能后來者居上。

貴州山區(qū)用機(jī)器人背茶青，一趟四十公斤，兩小時(shí)走六公里，把鮮葉下山時(shí)間從傍晚提前到中午，賣價(jià)每斤多收五元；東北滑雪場租給人形“跟拍攝影師”，時(shí)速六十公里滑下山，自動(dòng)追拍并實(shí)時(shí)剪輯，游客愿為三十秒短視頻付九十九元，節(jié)假日一臺(tái)機(jī)器日流水三千元，三個(gè)月回本。

甚至連殯葬業(yè)都在詢價(jià)，人形機(jī)器人穿黑西裝、捧骨灰盒，步伐穩(wěn)重、表情肅穆，比雇人更可控，也免去了“忌諱”心理帶來的招工難。

所有場景的共同點(diǎn)是“人機(jī)接口無需改造”，人形只要學(xué)會(huì)動(dòng)作就能上崗，這才是它不可替代的底層邏輯。當(dāng)成本曲線再下移一次，十萬關(guān)卡被擊穿，這些散點(diǎn)需求就會(huì)連成一片...

人形機(jī)器人不再只是“長得像人”，而是真正變成社會(huì)的“通用勞動(dòng)力”，把人類從重復(fù)、危險(xiǎn)、不體面的工作中解放出來，去從事更創(chuàng)造、更溫暖、更有趣的事。到那一天，人形不再是科幻包袱，而是商業(yè)世界最理所當(dāng)然的形狀。

蘋果與騰訊就15%抽成達(dá)成協(xié)議？最新回應(yīng)

Fri, 14 Nov 2025 15:53:18 +0800

蘋果將對符合條件小程序內(nèi)交易的數(shù)字商品和服務(wù)抽取15%傭金。

11月14日，蘋果正式推出“小程序合作伙伴計(jì)劃”，其中提到，符合條件的小程序應(yīng)用開發(fā)者，可在其小程序內(nèi)交易中享受85%的收益分成。

這意味著，蘋果終于與騰訊就微信小程序（包括微信游戲）內(nèi)購15%的手續(xù)費(fèi)達(dá)成了一致，蘋果將進(jìn)一步切入正在增長的小游戲等市場，打開新的收入來源，同時(shí)也將推動(dòng)各類小程序的商業(yè)化。

蘋果方面表示，“小程序合作伙伴計(jì)劃”一方面為用戶優(yōu)化使用體驗(yàn)，另一方面希望助力托管小程序和小程序游戲的開發(fā)者，在蘋果商店（App Store）生態(tài)中拓展業(yè)務(wù)邊界。

具體來看，該計(jì)劃專為托管特定小程序包括小程序游戲的開發(fā)者設(shè)計(jì)，這類產(chǎn)品基于HTML5、JavaScript等Web技術(shù)構(gòu)建，通過大型原生應(yīng)用完成分發(fā)。參與計(jì)劃的小程序需支持蘋果商店的指定技術(shù)，包括“聲明年齡范圍API”“高級(jí)商務(wù) API”“蘋果內(nèi)購系統(tǒng)”以及“消費(fèi)API”。

其中，蘋果內(nèi)購系統(tǒng)將提供熟悉且可靠的交易方式，用戶可便捷查詢購買記錄，查看、修改或取消訂閱，還能獲取客戶支持（例如申請退款）。

消費(fèi)API的作用是，當(dāng)用戶申請退款時(shí)，向蘋果提交該用戶的內(nèi)購相關(guān)信息。這一信息也將為退款申請流程的優(yōu)化提供參考依據(jù)。

蘋果方面介紹，符合條件的小程序應(yīng)用開發(fā)者，可在其小程序內(nèi)交易中享受85%的收益分成。需要指出的是，無論開發(fā)者規(guī)模大小，只要符合“小程序合作伙伴計(jì)劃”的條件，都可以享受15%傭金這一便利條件。

也就是說，國內(nèi)主流的微信、支付寶、抖音等應(yīng)用程序內(nèi)的小程序，若符合相關(guān)技術(shù)要求，傭金比率均為15%。

對于“符合條件的小程序內(nèi)交易”，蘋果方面也給出了詳細(xì)解釋：是指在一個(gè)符合條件的小程序內(nèi)交易的數(shù)字商品和服務(wù)，包括消耗性商品、非消耗性商品、自動(dòng)續(xù)費(fèi)訂閱和非續(xù)費(fèi)訂閱。這些購買要通過高級(jí)商務(wù)API實(shí)現(xiàn)。

其中，消耗性商品包括了貨幣、生命值或物品等，是在小程序中購買并立即使用的。

在用戶發(fā)生“應(yīng)用內(nèi)購買”時(shí)，蘋果公司將收取交易傭金。當(dāng)下，蘋果對大多數(shù)應(yīng)用開發(fā)者收取30%的標(biāo)準(zhǔn)抽成，針對部分符合條件的小型企業(yè)，抽成比例則降至15%。此外，訂閱服務(wù)傭金從第二年起也降至15%。

自2017年起，蘋果商店就已支持小程序與小程序游戲——這類產(chǎn)品基于Web技術(shù)構(gòu)建，具備自包含體驗(yàn)，可在原生宿主頁面內(nèi)直接提供服務(wù)。

2024年，有報(bào)道稱騰訊與蘋果就小程序內(nèi)交易產(chǎn)生爭議。開發(fā)者能夠利用類似的漏洞繞過蘋果生態(tài)，將用戶引流至外部支付系統(tǒng)，逃避蘋果通常收取的30%抽傭費(fèi)用。

彼時(shí)，蘋果被曝要求騰訊、字節(jié)跳動(dòng)配合封堵微信、抖音中違反審核指南的支付漏洞。利用相關(guān)漏洞，開發(fā)者能夠繞過蘋果生態(tài)，將用戶引流至外部支付系統(tǒng)，逃避蘋果30%的抽傭。

Meta“宮斗”大戲驚天駭浪！90后上位，AI教父楊立昆負(fù)“氣”出走！

Thu, 13 Nov 2025 21:49:46 +0800

該來的，還是來了。

Meta首席AI科學(xué)家、圖靈獎(jiǎng)得主楊立昆（Yann LeCun）被曝正計(jì)劃離職創(chuàng)業(yè)。消息一出，科技圈瞬間引爆。

這位卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父，這位被尊稱為“AI教父”的頂尖學(xué)者，竟在Meta豪擲千億美金猛攻AI的緊要關(guān)頭選擇離開。更令人震驚的是，這不僅僅是一次普通的人事變動(dòng)，而是一場醞釀已久的“理念決裂”，一場關(guān)乎AI未來走向的“靈魂之戰(zhàn)”。

大語言模型究竟是通往超級(jí)智能的捷徑，還是一條注定走不通的“死路”？

AI的未來應(yīng)該建立在更多的文本數(shù)據(jù)上，還是應(yīng)該讓機(jī)器真正理解物理世界？

這些問題，如今隨著楊立昆的出走，被赤裸裸地?cái)[在了整個(gè)行業(yè)面前。

01 權(quán)力更迭：當(dāng)“AI教父”被迫向“90后”匯報(bào)

據(jù)知情人士透露，楊立昆的離開，并非一時(shí)沖動(dòng)，而是一場早有預(yù)兆的“靜默革命”。

一切始于扎克伯格的“焦慮”。面對其最新一代Llama模型表現(xiàn)不及預(yù)期、Meta AI聊天機(jī)器人反響平平的現(xiàn)實(shí)，以及來自O(shè)penAI和谷歌的強(qiáng)勢競爭，這位一向沉穩(wěn)的CEO也開始坐立不安。

他的回應(yīng)簡單而直接：頻繁調(diào)整AI部門架構(gòu)、成立神秘的TBD實(shí)驗(yàn)室、開出令人咋舌的億元薪酬包瘋狂挖角…… 當(dāng)“快速商業(yè)化”成為唯一目標(biāo)時(shí)，長期基礎(chǔ)研究就成為了第一個(gè)犧牲品。

而壓垮駱駝的最后一根稻草，或許正是那場引發(fā)業(yè)內(nèi)嘩然的“權(quán)力洗牌”。

今年夏天，扎克伯格斥資143億美元招攬Scale AI及其創(chuàng)始人、年僅28歲的汪滔（Alexandr Wang），并由他統(tǒng)領(lǐng)新成立的“Meta超智能實(shí)驗(yàn)室”。一夜之間，原本向首席產(chǎn)品官匯報(bào)的楊立昆，被劃歸這位年輕后輩麾下。

這一人事變動(dòng)，被外界普遍解讀為公司“重產(chǎn)品、輕研究”戰(zhàn)略急轉(zhuǎn)彎的明確信號(hào)。對于習(xí)慣于長期探索、追求學(xué)術(shù)自由的楊立昆而言，這種快速變動(dòng)的環(huán)境和匯報(bào)關(guān)系的調(diào)整，無疑是難以接受的。

02 “一場歷史性失誤”：來自“外場”的評論

楊立昆計(jì)劃離職的消息一出，社交媒體和分析師圈立刻炸開了鍋，許多評論都將矛頭直指Meta近期的戰(zhàn)略失誤和內(nèi)部動(dòng)蕩。

分析師Jukan調(diào)侃道：“楊立昆真要離開Meta了？哈哈，我一點(diǎn)都不意外。試想，堂堂AI教父，最后得向一個(gè)年輕那么多的小老板匯報(bào)，這誰受得了？換我我也走！”

Hyperbolic Labs聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO Yuchen Jin也點(diǎn)評稱：“這一結(jié)果在扎克伯格斥資150億美元收購?fù)籼系墓?，并讓楊立昆向其匯報(bào)工作時(shí)，便已埋下伏筆?！?lt;/p>

網(wǎng)友Chubby寫道：“楊立昆的離開并不令人感到意外。此前，他在公司內(nèi)部的資源持續(xù)被削減，核心職權(quán)也遭調(diào)整，此舉實(shí)則已預(yù)示了如今的結(jié)局?！?lt;/p>

網(wǎng)友a(bǔ)rian ghashghai更是直言：“這是Meta的歷史性失誤！我相當(dāng)肯定，那些剝奪科研權(quán)力的愚蠢重組加速了楊立昆等人離開的決定。”

投資評論員Oguz O. | Capitalist評論稱：“楊立昆的離去，對Meta的看空意義遠(yuǎn)超資本開支增加等財(cái)務(wù)因素。作為現(xiàn)代AI的奠基人之一……失去他，是Meta難以估量的巨大損失?！?lt;/p>

03 理念決裂：LLM是“死路”，世界模型才是未來？

楊立昆的離職，更深層的原因在于他與扎克伯格在AI發(fā)展“路線圖”上的根本性分歧。

扎克伯格當(dāng)前正全力押注大語言模型，并為此投入巨資。而楊立昆長期以來一直公開質(zhì)疑這一發(fā)展路徑，他認(rèn)為，盡管這類模型“具有一定實(shí)用價(jià)值”，但永遠(yuǎn)無法實(shí)現(xiàn)人類水平的推理和規(guī)劃能力，這讓他與扎克伯格的AI愿景愈發(fā)顯得格格不入。

在今年9月的哈佛演講中，楊立昆更是直言不諱：“我們永遠(yuǎn)無法僅通過文本訓(xùn)練達(dá)到人類水平的AI，盡管某些硅谷CEO說得天花亂墜，但那根本不會(huì)發(fā)生。”

他甚至在今年2月的一次訪談中預(yù)言，“當(dāng)前的生成式AI范式并非終極答案，未來3到5年內(nèi)需要新的范式”，認(rèn)為行業(yè)正走在不可持續(xù)的道路上。

楊立昆心中的答案，是“世界模型”（World Models）。它不讓AI只學(xué)文本，而是通過視頻和空間數(shù)據(jù)，去學(xué)習(xí)世界運(yùn)作的內(nèi)部模型，形成對環(huán)境的內(nèi)部理解，從而真正理解物理世界的因果與邏輯。這條路更慢、更難，卻可能通向真正的通用人工智能。

楊立昆曾坦言，這種系統(tǒng)可能還需要十年時(shí)間才能完全成型。據(jù)知情人士透露，他的創(chuàng)業(yè)計(jì)劃正是要繼續(xù)聚焦并推進(jìn)他在“世界模型”領(lǐng)域的研究。

楊立昆并非孤軍奮戰(zhàn)。斯坦福大學(xué)的李飛飛已為其初創(chuàng)公司W(wǎng)orld Labs籌集了約2.3億美元，同樣致力于賦予AI“空間智能”；谷歌DeepMind以及英偉達(dá)也都在積極布局這一領(lǐng)域。楊立昆的入局，預(yù)示著AI界圍繞“文本至上”與“物理智能”的技術(shù)路線之爭，將進(jìn)入白熱化階段。

04 AI宗師”養(yǎng)成記：從LeNet到圖靈獎(jiǎng)

現(xiàn)年65歲的楊立昆，其學(xué)術(shù)履歷堪稱輝煌。

楊立昆1960年7月8日出生于法國蒙莫朗西附近，在工程師父親的鼓勵(lì)下從小對電子設(shè)備著迷。這份早期好奇心引領(lǐng)他進(jìn)入巴黎ESIEE工程學(xué)院，于1983年獲電氣工程文憑，隨后在巴黎第六大學(xué)攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，他于1987年完成了關(guān)于連接主義學(xué)習(xí)模型的博士論文，提出了訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的早期形式。

當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還被學(xué)界視為“異端”時(shí)，他毅然投身其中，先于杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）探索反向傳播算法。在貝爾實(shí)驗(yàn)室，他開發(fā)出能讓計(jì)算機(jī)以模仿人類視覺方式處理視覺信息的突破性技術(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），特別是成功識(shí)別手寫數(shù)字并徹底改變計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的LeNet架構(gòu)。其手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)效果顯著，NCR從20世紀(jì)90年代中期開始將其部署于銀行支票讀取機(jī)，一度處理全美10%-20%的支票。楊立昆還主導(dǎo)開發(fā)了DjVu圖像壓縮技術(shù)，助力互聯(lián)網(wǎng)檔案館等數(shù)字圖書館在線分發(fā)掃描文檔。

2013年12月，楊立昆加入Facebook（后更名為Meta），擔(dān)任基礎(chǔ)AI研究實(shí)驗(yàn)室（FAIR）的創(chuàng)始主任，并至今仍擔(dān)任紐約大學(xué)教授。 2019年，他與辛頓、約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）共同獲得圖靈獎(jiǎng)，以表彰他們的突破性工作使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為現(xiàn)代計(jì)算的關(guān)鍵組成部分。

05 Meta困局：千億美金為何留不住“最強(qiáng)大腦”？

楊立昆的離開，是Meta AI部門一年來數(shù)次“地震級(jí)”動(dòng)蕩的縮影。

這一年，Meta的AI部門架構(gòu)經(jīng)歷了數(shù)次令人眼花亂墜的重組，而扎克伯格的頻繁變陣，暴露了其戰(zhàn)略上的深度焦慮。

這種持續(xù)動(dòng)蕩是對接連內(nèi)部危機(jī)的直接反應(yīng)：Llama研究論文過半作者在論文發(fā)表數(shù)月內(nèi)離職，Meta AI研究副總裁喬爾·皮諾（Joelle Pineau）離職加入加拿大AI初創(chuàng)公司Cohere。10月份，Meta更是在AI研究部門裁員約600人，以期降低成本、提升產(chǎn)品推出速度。而扎克伯格的頻繁變陣，暴露了戰(zhàn)略上的深度焦慮。

為快速補(bǔ)強(qiáng)，Meta開啟“鈔能力”模式，不惜以數(shù)億美元高薪（甚至九位數(shù)薪酬包）從競爭對手處挖角頂尖人才，例如今年7月聘請了OpenAI的ChatGPT聯(lián)合創(chuàng)始人趙晟佳為Meta超級(jí)智能實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家。

然而，這種激進(jìn)的“收購或挖角”策略并未帶來穩(wěn)定，甚至引起了一些公司元老的不滿。有多名離職員工透露，隨著公司優(yōu)先考慮商業(yè)化導(dǎo)向的AI團(tuán)隊(duì)，F(xiàn)AIR正經(jīng)歷“緩慢死亡”。包括Meta AI研究副總裁喬爾·皮諾（Joelle Pineau）在內(nèi)的多位核心人才相繼離職。今年10月份，Meta更是在AI研究部門裁員約600人。

這促使Meta的戰(zhàn)略發(fā)生轉(zhuǎn)向，不再單純依賴內(nèi)部模型，而是采取了與AI圖像公司Midjourney合作的“全方位策略”，正如汪滔所闡釋：“為確保Meta能為用戶提供最佳產(chǎn)品，我們需要采取無所不包的方法?！?lt;/p>

對Meta而言，失去其最負(fù)盛名的AI大腦，對其能否引領(lǐng)下一波AI創(chuàng)新浪潮提出了嚴(yán)峻質(zhì)疑。楊立昆的地位無可替代，他不僅是高管，更是整個(gè)AI領(lǐng)域的“智力支柱”。他的離開將使Meta更難吸引那些渴望學(xué)術(shù)自由與穩(wěn)定長期愿景的頂尖研究人才，而這些特質(zhì)正是Meta一直難以維持的。

華爾街也對此高度關(guān)注，投資者要求扎克伯格證明其在“成為AI領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者”過程中投入的數(shù)百億美元能夠帶來實(shí)質(zhì)回報(bào)。在今年10月下旬，扎克伯格暗示明年AI支出可能超過1000億美元后，Meta股價(jià)應(yīng)聲暴跌12.6%，市值蒸發(fā)近2400億美元。

06 未來之戰(zhàn)：世界模型能否重塑AI格局？

楊立昆的創(chuàng)業(yè)，注定是一場孤獨(dú)而遠(yuǎn)大的征程。他選擇的“世界模型”，不追求短期的性能刷榜，而是要重構(gòu)AI理解世界的底層邏輯。這條路可能需要十年，但他義無反顧。

而對Meta來說，失去楊立昆不僅是人才的流失，更是其在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域靈魂的剝離。當(dāng)算力成為新貨幣，什么才是留住天才的最終答案？這或許是扎克伯格需要思考的問題。

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