文章核心观点 - 深圳瑞沃微半导体完成数千万元A轮融资 其首创的化学I/O键合技术被首次引入半导体先进封装领域 解决了传统封装高投入、低产出的痛点 在超薄、高散热、高可靠性及异质异构集成方面具有显著优势 [1][2][3] 公司技术与产品 - 公司首创面板级常温、无压、铜-金化学I/O键合技术 能实现更高密度I/O键合、更好散热性能、更高可靠性及超薄型器件和模组产品 [3] - 公司技术平台跨界融合逆向增材等先进制造技术 实现了芯片键合、布线和模组贴装一体化制程 [2] - 公司先进封装技术平台延展性强 已拓展产品品类覆盖半导体分立器件、MEMS、Micro-LED/Mini背光/柔性显示模组等 [3] - 公司技术应用于智能手机、平板电脑、可穿戴设备、数据中心、云计算等领域 [3] 公司背景与融资 - 深圳瑞沃微半导体成立于2021年12月 位于深圳南山区 定位于半导体先进封装技术创新与应用 [2] - 公司近期完成数千万元A轮融资 投资方包括中信建投资本、西湖科创投、南山战新投等知名机构 谦恒资本担任长期财务顾问 [2] - 公司核心团队拥有多年芯片及封装行业从业背景 技术团队来自宁波甬江实验室、深圳第三代半导体研究院、比亚迪微电子、康佳电子等 [3] - 公司已申请专利40余项 [3] 行业与市场 - 中国半导体封装测试市场规模在2024年超3000亿元 传统封装技术仍为行业主流 [2] - 封装是个大体量市场 空间广阔 [4] 投资方观点 - 中信建投资本认为 公司在先进封装领域拥有独特创新技术 在需要超薄、高散热、高可靠性器件封装以及异质异构集成封装方面具有显著优势 符合半导体先进封装发展趋势 [3] - 西湖科创投认为 公司在半导体先进封装领域具备突出的底层工艺创新能力 其首创的化学I/O键合技术在精度、可靠性与成本结构上形成了差异化优势 具备明确的产业化价值 [3] - 南山战新投认为 公司封装技术有特色 在满足客户更小、更轻薄产品需求的同时提升了产品质量 未来有望应用于更高端产品封装领域 生产成本较传统封装技术有较大优势 竞争优势显著 [4]

文章核心观点 - 小红书提出的“种草效果化”是其商业化理念的系统性升级，标志着种草从一种营销手段转变为企业贯穿全链路的经营思路，即以具体的人为尺度，覆盖从人群洞察、产品开发、内容种草到转化成交的全过程 [5][10] - 小红书的价值需要被重新认识，它不只是一个“种草场”，更是一个产品“生长场”和生意的长期“经营场”，能够为企业的全链路经营提供能量支持 [6][14] 效果化是种草的必然趋势 - 小红书的商业化叙事在过去四年持续演变：从“产品种草”成为独立营销门类，到“万物皆可种草”，再到最近两年与“生意”、“经营”紧密关联 [9] - 平台通过一方数据回传、三方数据种草联盟等工具破解种草效果衡量难题，并通过电商、种草直达等不断打通交易链路，使企业能看到直接转化，为“种草效果化”奠定基础 [9] - “种草效果化”的核心是种草成为企业经营的一种思路，它并非简单的“种草+转化”，而是基于用户需求洞察、产品开发、内容种草、口碑发酵到转化成交每个环节都围绕“效果”展开的经营思维 [10] - 以海尔三筒洗衣机为例，基于小红书用户对“分区洗护”的需求洞察推出产品，并通过垂类博主场景体验引发UGC内容种草，改变了传统家电新品模式，是种草作为经营思路的典型样本 [12] - 平台在后链路效果承接上持续加强，包括开环（种草直达）、闭环（市集）、线索、用户增长等，并通过一方数据驱动的智能投放使投资组合更科学、结果更可控 [12] - 一方数据在企业经营中扮演“预判”角色，从过去的事后复盘转变为辅助品牌做理性决策，如调整内容、优化人群 [13] - 种草首次在营销通道打通了企业经营链的上游，能对品牌人群洞察、产品乃至技术研发产生正向驱动作用 [14] 看见具体的人依然是核心 - 小红书实现“种草效果化”的独特资产在于其拥有真实而具体的用户，社区内容以UGC生产方式为主，用户行为主动 [16] - 站内主动搜索占比已达到85%，平台升级为生活兴趣社区后沉淀了超过2500个兴趣标签，增强了人与人之间的连接复利 [16] - “种草效果化”的前提依然是“人”，“人感”已成为营销圈高频词，看见具体的人、理解人的刻度决定了生意增长的厚度 [16][17] - 平台对“人”需求的洞察已从传统的“场景”向前一步到“情景”，除时间、空间等物理维度，更涉及情绪、审美、人物关系等 [18] - 小红书上有1.9亿人群与“洗”相关的生活动线，拆解这些动线能发现新机会，例如浴室成为年轻人放松、自我修复的空间，催生了“会唱歌的花洒”等提供情绪价值的产品 [19] - 平台目前已拆解出95种人类情绪，与消费相关的多为治愈、快乐、掌控感、仪式感等情绪因子 [19] - 从场景到情景的跳级，是基于看见人、理解人、围绕人做经营逻辑的反应，需求随细分人群和维度变化，例如徒步鞋的需求因雪山、城市、草地等具体场景不同而全变 [19][20] - 洞见具体人的真需求，从品类思维转换为情境思维，是所有有效经营的起点，也是“种草效果化”全链路中重要性不断提升的环节 [20] 种草效果化是为了走得更稳更远 - 以具体的人为原点的完整“种草效果化”链路包括：洞察人群需求并完成选品；内容与人群匹配（基于用户生命周期价值做种草投放和度量）；后链路的效果承接（开环、闭环、线索、用增） [22] - 种草已成为企业经营的一种战略选择，经营思路从过去新品上市后集中力量做人群捕获和转化，转变为先慢慢把目标人群“养起来”、“种起来”，让用户对产品要解决的问题产生兴趣和期待，使上线后的交易转化成为自然结果 [23] - 这种变化让企业重新理解成本和资产：真正具备种草力的内容若能持续被平台分发、用户主动分享互动、并被消费后反馈观察，则成为可复用、可循环的资产，是企业增长复利的一种 [24] - 种草思维直接影响企业工作流和局部经营目标，例如品牌意识到消费决策是长时间、复杂的过程（如有用户花60-90天搜索500多次购买电视，扫地机器人决策周期平均45-60天），在用户决策周期早期参与能增加用户感知和决策权重，实现心智增长 [25] - 种草深刻影响企业组织形态，部分企业已长成“种草型组织”，例如有品牌设立专门为提高用户生命周期价值负责的运营部门，通过预算补贴不赚钱但对提高ARPU有价值的产品 [26] - 种草成为企业经营的一种无形“基础设施”，帮助企业回归生意本质，“种草效果化”的目的不是为了走得更快，而是为了帮助品牌走得更稳、更远 [27] - 种草如同推动商业飞轮，初期看似“沉重”，但持续推动产生惯性后，其力量将非常惊人 [27]

汽车行业动态 - 梅赛德斯-奔驰（中国）被供应商指控拖欠AMG项目尾款超过两年，金额达148.2万元，尽管审计已于2023年8月确认应付总额699.4万元，但付款流程被以各种理由推诿 [3] - 2025年6月起施行的新《保障中小企业款项支付条例》要求大型企业应在交付后60日内付款，比亚迪、北汽集团、小米汽车、理想汽车等17家车企已表态响应，但部分供应商反映实际执行中仍存在合同条款未更新、流程漫长等规避现象 [4][5] - 理想汽车第二产品线总裁张骁据传将离职，其负责覆盖30万至40万元售价区间的车型（包括L8、L7和i8），媒体猜测离职可能与i8车型市场表现未达预期有关，该车型上市后曾取消Pro版并最高降价2万元 [18] - 零跑汽车创始人朱江明发布十周年内部信，透露公司2025年销量接近60万辆，并有望实现年度盈利，同时设定2026年年销百万辆的挑战目标 [25] - 岚图汽车董事长卢放评论行业“内卷”，指出许多企业为追求短期利益选择抄袭模仿，导致产品同质化严重和“伪创新”充斥市场，认为摆脱内卷需回归用户需求与原始创新 [33][34] - 华为与广汽联合打造的高端纯电品牌“启境”首款猎装轿跑车曝光，该车搭载华为乾崑智能汽车解决方案，具备L3级自动驾驶能力，定位对标百万元级别车型，预计2026年6月上市 [30][31] - 长城汽车董事长魏建军回应魏牌频繁换帅，称并非公司辞退，而是CEO们自身感到压力巨大，并指出中国汽车行业以往重“销”轻“营”，品牌经营对CEO要求全面 [22][23] - 美国汽车安全监管机构对约179,071辆2022年款特斯拉Model 3展开缺陷调查，原因是担心紧急车门释放装置不易触及或识别，目前特斯拉未予置评 [45] 人工智能与科技 - 字节跳动旗下AI产品“豆包”日均活跃用户数（DAU）据传已突破1亿，内部人士称其市场推广费用是公司历史上所有破亿DAU产品中最低的，其生图与视频生成模型及玩法带动每日自然下载量达百万级 [7] - 豆包大模型的MaaS服务商业化进展大幅超出预期，通过技术优化实现了超高性价比和不错毛利，但其大DAU带来的推理成本也对公司利润构成一定压力 [9] - 字节跳动Seed团队推出新一代形式化数学推理模型Seed Prover 1.5，该模型在IMO 2025前5题上生成可验证证明代码的成绩达到金牌分数线，在Putnam 2025的12题中解决了11题 [29][30] - 英伟达已告知中国客户，计划于2026年2月中旬（农历春节前）交付H200芯片，预计首批发货5000至10000套芯片模组（约4万至8万颗芯片），8卡模组单价为140万元，其算力值约为H20的6.7倍 [36] - 有消息称英伟达CEO黄仁勋计划于2026年1月再次来华拜访，其近年来春节常参加中国区年会 [37] - OpenAI正内部探讨广告方案，研究在用户提出消费相关问题时，让赞助内容在ChatGPT回复中获得更高权重，同时设计多种广告展示原型，并强调广告需保持“克制”以避免破坏用户体验 [40][41][42] - AI Coding创业公司AIGCode完成由博华资本、力合资本领投的连续融资，其产品AutoCoder.cc是一款端到端的Autopilot编程产品，据称用户停留时长或达头部产品两倍，跳出率不足20% [26][27] - 三星被曝已决定取消Galaxy S26 Edge的研发与发布，意味着其放弃“超薄手机”赛道，市场反馈显示消费者不愿为轻薄牺牲续航和影像功能，Galaxy S25 Edge因电池仅3900mAh且无长焦镜头而缺乏竞争力 [39] 消费电子与硬件 - 小米预热小米17 Ultra徕卡版，该版本授权级别更高，将独享徕卡小红标、机械变焦环及独占功能，定位超高端，定价将创新高，其镜头为首个获得徕卡APO认证的手机镜头，支持75-100mm焦段内全2亿像素光学直出 [19][20] - 三星将替代索尼，为iPhone 18供应影像传感器，该传感器采用三层堆叠式设计，将由三星奥斯汀工厂生产，此举打破索尼独家供货格局，也是该部件首次实现美国本土制造 [44] - 部分谷歌Pixel系列手机用户反映出现照片丢失的Bug，拍摄的照片既未存入本地也未备份至云端，手机DCIM文件夹中出现大量大小为0字节、名称含“pending”的异常文件，谷歌尚未回应 [47][48] - 继与字节跳动合作推出AI手机后，中兴通讯相关人士称已收到其他大模型厂商的合作邀约，正推进沟通以构建更开放的AI生态，同时供应链透露双方第二代产品已启动研发，预计2026年底出货 [25][26] 企业战略与资本运作 - 东方甄选确认由新东方集团副总裁、19年老将孙进担任执行总裁，成为俞敏洪敲定的接班人，公司当前市值约为190亿港元，较52周高点已下跌三分之二 [13] - 优必选拟以11.61亿元收购锋龙股份29.99%的股权，每股转让价17.72元，交易完成后优必选将成为控股股东，实际控制人变更为周剑 [22] - 杭州云深处科技（“杭州六小龙”之一）正式启动上市辅导，辅导机构为中信建投证券，公司专注于四足及人形机器人，近期刚完成超5亿元C轮融资 [16][17] - 海尔智家出售印度子公司49%股权予印度巴蒂集团与美国华平投资，交易后海尔智家仍持有49%股权并保持最大单一股东地位，此次交易估值据称已远超公司过去20年在印度累计近3亿美元的投资额 [50] - Shopee宣布自2026年1月1日起，在新加坡、马来西亚等多个站点成功开通的首个新店将享受前三个月免佣金政策，每月免佣订单上限为500单 [12] - 影石Insta360创始人刘靖康回应新品遭网络恶意攻击，称“低调的人在隐秘的角落里捅刀子”，公司此前已悬赏征集黑公关线索，奖励金额从1000元至10万元不等 [9][10] 半导体与供应链 - 日本半导体设备巨头东京威力科创（TEL）因员工涉嫌窃取台积电2nm工艺机密案，导致公司管理层大换血，台北子公司董事长及总裁均将调职，该案主犯已被判刑14年并罚款1.2亿新台币 [46] - 英伟达与SK海力士合作开发面向AI推理的高性能固态硬盘（SSD），目标性能较当前企业级SSD提升最高十倍，达每秒一亿次IOPS，项目处于概念验证阶段，计划2026年底前完成原型设计 [51]

公司创立与融资情况 - 美团前高管张川于2025年5月创立出海物流公司SwiftX [2][3] - SwiftX已获得其老东家美团以及国内头部物流公司和相关产业基金的投资 [2] - 公司筹备已久，早在2024年底就有行业人士咨询其投资事宜 [3] 公司业务与市场定位 - SwiftX目前主要在美国市场提供电商物流末端派送服务 [2] - 公司目标是在美国电商市场打造新一代快递服务 [3] - 公司计划或依靠2025年的黑五购物节提升单量规模，冲击更靠前的行业排名 [7] 团队背景与行业竞争 - 创始人张川拥有顶尖互联网公司高级管理职位经验，曾任职于百度、58同城，并于2017年加入美团负责到店事业群等多项业务 [5] - 公司战略负责人是领先的美元基金合伙人，拥有丰富的全球业务运营经验 [3] - 公司核心团队和战略合作方均来自大型国际物流公司，具备丰富的一线运营经验 [3] - 美国电商快递末端派送领域存在如Ontrac、UniUni、纵腾旗下GOFO等竞争对手，它们通过差异化服务从国际快递巨头手中分得订单 [6] 行业机遇 - 中国跨境电商平台如Shein、Temu、TikTok在全球市场的快速拓展，为末端物流服务商带来了增量订单机会 [6]

文章核心观点 - 公司凭借高速吹风机这一“技术平替”爆品迅速崛起，但随后在品类拓展中遭遇品控与研发挑战，经历成长阵痛 [3][6][7] - 2025年双十一，公司实现显著增长，销售额达7.1亿元，全系产品销量200万台，同比增长近30%，高速吹风机连续四年领跑，剃须刀新品也取得亮眼成绩 [2] - 公司正通过自建供应链、拓展线下渠道、加速出海等多维度战略，试图突破对单一爆品的依赖，实现从“平替”品牌向综合性科技企业的转型 [4][11][45][46] - 公司在高速增长（2021-2023年GMV增长近30倍）的同时，也面临着供应链精细化管理、线下运营经验、海外市场壁垒以及内部管理体系等多项挑战，其长期发展韧性有待考验 [23][36][42][46] 从爆品依赖到多元拓品的探索 - **起家与爆品成功**：公司于2021年6月以戴森1/5的价格推出高速吹风机，实现销售爆发，2023年出货量达800万台，市占率站稳30%-40% [6] - **品类拓展遇挫**：2023年推出的首款电动牙刷因“打牙”、充电不良等品控问题引发口碑危机；剃须刀研发因创始人追求完美而延迟近一年上市，错失市场先机 [7] - **品控与品类自救**：投入2000万元搭建可靠性实验室，覆盖100多项测试；于2025年12月推出第二代扫振电动牙刷，聚焦可靠性提升；计划在2026年发布包括洗地机在内的至少5个新品类 [8][9][11] - **市场竞争与定位争议**：电动牙刷市场面临飞利浦、欧乐B等成熟品牌的认知固化，以及与Usmile的存量竞争 [12][13]；公司与飞科存在竞争关系，但两者定位不同：公司聚焦中高端（主力价格399-799元），旨在分流戴森用户；飞科主打大众性价比（主力价格约200元），形成错位竞争 [15] 自建工厂的补课与赌注 - **供应链危机驱动**：早期依赖外部供应商导致电动牙刷出现品控问题，促使公司决定自建供应链以掌握主动权 [17] - **超级工厂投产**：2025年8月，占地超20万平方米、员工超4000人的珠海超级工厂投产，实现超80%零部件自产，并掌握稀缺的表面喷涂工艺 [18][20] - **成本与品质效益**：核心部件电子马达自产推动整机BOM成本从2021年的180元降至不足100元，毛利率从40%提升至近60% [22] - **面临的挑战**：供应链体系的精细化管理和“软实力”建设是长期挑战；工厂的自动化与信息化建设仍处探索阶段；超级工厂的长期运营也面临产量要求和盈利压力 [23][24][25] 线下狂奔的机遇与隐忧 - **渠道转型逻辑**：早期过度依赖线上单一品类，抗风险能力弱，布局线下成为必然选择 [28] - **试水与正式启动**：2022-2024年通过进驻沃尔玛、Costco等商超及酒店渠道试水；2025年随着吹风机、电动牙刷、剃须刀三品类成型，正式启动线下零售，并于5月在深圳开设首家门店 [29][30][31] - **线下表现与规划**：线下门店销售结构均衡，牙刷、剃须刀、吹风机销售额占比接近1:1:1，牙刷成为销量最高品类 [31]；截至2025年11月，在深圳已开设10家直营店 [33]；计划2026年拓展至20个城市，两年内开满300家店，后续将开放代理和加盟 [35] - **运营创新与挑战**：门店提供激光雕刻、以旧换新等差异化服务，并推出线下限定产品 [35]；挑战包括深圳外的城市复制成功率未知、商场门店租金高昂盈利难、线下团队经验不足以及线上线下价格协同等问题 [36][37] 迟到的海外野心与现实壁垒 - **出海决心与调整**：2025年柏林IFA展反馈积极，坚定了公司出海决心；此前海外业务处于初步阶段，营收占比有限 [39][40]；2025年聘请前安克高管担任国际总经理，调整出海策略 [41] - **出海策略**：明确“品牌出海+D2C”双轨策略，以欧洲为突破口，计划先对接大经销商，再进入线下KA商超，未来考虑在海外开设线下门店 [41] - **面临的主要壁垒**：海外市场面临飞利浦、欧乐B等品牌的强大认知壁垒，性价比优势难以快速转化 [42]；欧洲渠道建设需满足严苛标准，耗时较长 [42]；存在平台专利风险（如亚马逊可能因专利争议暂停销售）以及产品本地化适配（如欧洲用户手掌大小、美国用户对风嘴的需求）带来的额外成本与时间投入 [43]

" 唯有智能，才能让机器人活过来。 " 作者丨高景辉 编辑丨马晓宁 "这也太难了吧。"比赛之前，主办方采访正在备赛的选手，几乎每一个人都叫苦连天。 就连比赛的讲解员、香港中文大学窦琪教授，比赛直播一开场也给大家打了一剂预防针： "这场比赛的四 个赛题，瞄准的都是具身智能领域难以攻克的难题。" 难，就难在考题都太 真实 了。 别的机器人赛跑都在公路上，这场比赛机器人直接去越野了，而且场地还是在香港中文大学岭南校区的一 个小径上。这里路面狭窄，左右只有一米，而且山间小道，路面湿滑，极影响机器人与地面之间的摩擦 力，还有坡度不定带来的平衡问题，以及树叶遮挡带来的光线变化等等，不管是双足机器人还是四足机器 人，如果它们能开口的话，肯定会直接说，我不走了。 垃圾分拣 题目 里面，机器人面对的 三 个物体， 香蕉模型的难点是柔软难抓取，塑料瓶的难点是透明不 容易识别，纸盒的难点是不受力易形变，哪一个都不是省油的灯。 至于另一边的浇花 题目 ，不仅要浇在白色的花上才得分，而且机器人的手拿水壶远没有人类那么方便， 一开始就被教授们认为是最难的 题 目。还有吊桥 题 目，一不小心就会陷入桥板缝隙中，动弹不得。 这么难的 题目 ...

文章核心观点 文章基于并行科技副总裁赵鸿冰在GAIR 2025大会上的演讲及后续访谈，阐述了当前算力市场的多业态发展、从用户视角构建算力服务体系的必要性，并重点介绍了并行科技通过“厂网结合”模式构建算力网络、实现全国范围资源高效调度与商业化的实践与思考 [2][3][4] 算力市场业态与用户需求 - 当前算力市场呈现多场景、多业态爆发式增长，已形成四大核心业态：算力租赁（基础形态，交付“裸金属”资源）、算力服务（按需提供，匹配业务场景）、算力运营（复杂调度平台管理）、算力网络（更高维度，跨平台整体调度）[3][24] - 从用户视角出发，核心诉求归结为三点：可用（稳定供应）、好用（高效性能）、降本（高性价比），所有产品平台均围绕这三大需求设计 [22][23] - 根据计算精度和场景，算力市场可分为四类：尖端超算（如“天河”，需十万/百万核级，FP64精度）、通用超算（万核以下，高校科研）、业务超算（企业仿真）、智算（GPU加速，FP16/FP8/FP4精度，增长最快）[18][19] 并行科技的商业模式与运营实践 - 公司采用“厂网结合”特色经营模式：“厂”指重资产布局（如自建万卡集群），“网”指轻资产扩张，连接国内47个智算中心与15个超算中心，总计62个算力节点 [4][27] - 其算力网络可调度资源总量超过200万CPU核心、5万多张GPU卡，服务用户规模突破16万，商业化输出累计超过200亿核时、近2亿卡时 [4][27] - 公司已打造成熟的算力资源接入标准体系，根据规模、调度能力等维度对资源分级，实现快速接入与网络化输出 [7] - 商业模式以清晰的价值分层驱动利益分配，产业链分为前端市场销售、产品平台层、售后服务层、底层重资产投资与IDC托管，合作伙伴可根据自身优势匹配对应价值环节 [8] 技术能力与资源选型 - 基于18年行业经验与数据积累，公司构建了算力性能预测模型，在小规模场景下预测误差控制在2%以内，中大规模场景误差为个位数，有效支撑用户资源选型决策 [4][35] - 资源选型核心原则是“没有绝对最优的算力资源，只有最适配的选择”，例如在具身智能场景实测中，H200的性价比可能优于性能领先的B200 [4][32] - 在大规模推理场景中，消费级显卡5090因其高性价比成为多数客户的首选 [4][36] - 针对异构算力虚拟化损耗问题，容器技术是主流解决方案，可实现近乎零损耗；对于有极致性能需求的客户，可直接采用裸金属或高性能集群 [9][10] 行业趋势与未来展望 - 人工智能是全球竞争制高点，算力规模年复合增长率达到52.3%，头部科技企业的FOMO情绪及对发展窗口期的担忧推动了适度超前的算力基建投入 [5][6] - 推理需求正成为下一波算力增长核心引擎，OpenAI 2025年预估营收达130亿美元是推理业务规模化发展的直接体现，行业正朝此方向迈进 [11] - 推理成为主流后，算力产业核心诉求将变化：除可靠性外，更需要大规模弹性资源调度能力和更精细的资源匹配能力（如针对DeepSeek推理P阶段与D阶段的不同特征） [12] - 超节点（如英伟达NVL72、华为384超节点）本质是小型化超级计算机，通过高密度集成与高速互联降低通信开销，其发展需要软硬协同，具备超算技术积累的企业更具优势 [13][14][15] - 国产芯片（如华为昇腾910B）在部分适配场景中性能可与A100比肩，且具备价格优势，能提供更高性价比选择 [40] 公司市场地位与客户布局 - 公司在算力服务企业中商业化输出总量位居第一 [27] - 核心客群覆盖国内前四五百所头部高校（如清华大学、复旦大学）、中科院旗下数百家研究所，以及美的、三一重工、比亚迪、小鹏汇天、智谱等知名企业 [43][45]

算力概念的演进与重新定义 - “算力”是中国创造的概念，其本质是在可接受的资源与时间内完成计算任务的能力 [7][8] - 有观点提出用“Computility”一词替代“Computing Power”，以强调算力应像水电一样成为基础设施 [7] - 在传统算力基础上，衍生出“训力”（快速训练大模型）和“推力”（基于大模型快速推理）等新概念 [9][10] - 算力体系的演进可能催生多模态生成能力，例如未来或将小说直接“演”成电视剧 [10] 算力需求增长与异构计算的必然性 - 生成式AI对算力的需求持续快速增长，其增速远超制程工艺带来的性能提升 [12] - 仅靠CPU已无法满足需求，CPU主频与架构在过去二十多年未发生本质变化 [16] - 行业必然选择CPU+XPU（如GPGPU）的异构计算架构，以在通用性、性能、能耗和成本间寻求平衡 [16] XPU的本质与软件生态的核心地位 - XPU属于保守型硬件结构，仅提供计算资源，性能能否发挥取决于软件、编译器与程序员 [18][19] - 算力芯片的核心问题并非硬件架构，而是应用生态，生态包括操作系统、编译器、应用软件等所有软件的总和 [20][24] - 真正产生生产力的是应用软件而非芯片本身，成熟的软件体系对释放硬件性能至关重要 [24] - 硬件峰值性能只是指标，真实应用软件通常仅能发挥整机20%～30%的效率，优化空间巨大 [38] CPU生态格局：x86、Arm与RISC-V的挑战 - x86生态经过四五十年发展，拥有极高的市场占有率和生态惯性 [24] - 根据Gartner数据，基于x86软件的销售收入达3000多亿美元，而其年研发费用约600亿美元，远超全球服务器市场约800亿美元的总收入 [24] - Arm架构在服务器领域屡战屡败，其成功需要两个条件：掌握全栈技术的大公司弃用x86，以及端云融合促进应用迁移 [27] - RISC-V面临商业化困难，例如行业顶级人物Jim Keller创办的Tenstorrent公司已开始裁员，其芯片面临“不知卖给谁”的困境 [29] - RISC-V目前仅在软件简单的嵌入式场景（如存储控制器）应用较好，一旦进入计算领域则面临软硬件生态不成熟的多重问题 [29] - RISC-V在多核CPU所需的片上互联网络等硬件生态上尚不成熟，可能仍需依赖Arm的解决方案 [29] CUDA生态的壁垒与国产化必要性 - 硬件指令的直接支持对性能和能效始终有价值，Intel不断加入新指令即是例证 [32] - 兼容CUDA的API接口从技术角度看并不难，但复制其背后的完整软件生态（包括算力库、函数库、开发工具等）则极其困难 [32] - 国家层面已意识到生态建设的重要性，正在推动打造自主算力生态，以避免长期受制于人 [33] 芯片成功的核心：软件生态与差异化价值 - 在半导体发展放慢、中国面临制程限制的背景下，需通过跨学科交叉在系统、软件和算法层面寻求性能突破 [35] - 通过软件、编译和系统层面的优化，完全有可能在峰值性能较低的芯片上获得不错的应用效果 [44] - 实现AIGC生成影视内容等愿景，不仅需要GPGPU的计算能力，也需要GPU基础的图形渲染能力 [44] - 系统与平台厂商自研芯片能否成功，关键在于能否为产品和服务提供足够大的增值，以及能否掌控全栈软件体系 [44] - 苹果基于Arm自研芯片的成功，关键在于通过自研高性能芯片与自有软件体系结合，打造领先体验并实现产品高溢价 [45] - 架构创新不一定需要新指令系统，在现有指令体系（如RISC-V）下完全可以进行创新 [45] - 平台或系统厂商自研芯片必须有清晰的、能为系统或服务带来显著增值的差异化，否则使用成熟商用芯片是更理性的选择 [46] RISC-V的未来潜力与行业愿景 - RISC-V具备一定的包容性，有机会融合CPU、GPU和AI处理器的特性 [1] - 行业希望将RISC-V作为统一的指令系统方向，让各类处理器尽量统一到同一架构平台，以减少重复投入 [46] - 未来计算架构可能从当前的CPU+XPU异构体系，回归到以CPU为中心的新一体化架构 [47] - RISC-V有机会吸收开源体系的力量，逐步突破CUDA的生态壁垒 [47]

段永平牵头OPPO、vivo重组造车传闻 - 网络传言称段永平将带领OPPO、vivo参与众泰汽车重组，爆料称此事自2025年10月启动并进入实质运作阶段[4] - 众泰汽车新一届董事会6名非独立董事中，3人有奇瑞背景，部分董事与步步高系有关联，引发奇瑞与步步高系联手重组的猜测[4] - 众泰汽车官方回应称，截至目前公司与奇瑞及步步高没有合作，段永平本人也在社交平台否认“重出江湖”和造车计划[5] 大疆被美国列入受控清单 - 美国联邦通信委员会将所有非美国制造的无人机列入“受管制清单”，禁止批准新款型号在美进口或销售[7] - 中国外交部表示坚决反对美方泛化国家安全概念和无理打压中国企业[5] - 大疆创新发布声明，对此决定表达遗憾，称其违背公平竞争原则，并将评估所有可行途径维护权益[6] 快手直播遭网络攻击 - 快手应用直播功能于2025年12月22日22:00左右遭到网络攻击，导致平台出现海量违规内容直播间[7] - 公司启动应急预案，直播功能已逐步恢复，其他服务未受影响，并已就此事报警[7] - 12月23日港股开盘后，快手股价一度跌近6%，午间收盘跌3.60%，市值较前一日蒸发约103.68亿港元[8] 字节跳动AI相关动态 - 字节跳动旗下火山引擎将成为2026年央视春晚独家AI云合作伙伴，豆包智能助手也将配合推出AI互动玩法[10] - 豆包DAU已超过5000万，是中国市场用户体量最大的AI助手，但其在11月大陆市场原生AI产品投放素材量占比仅11%，约为腾讯元宝和千问的三分之一[10] - 据外媒报道，字节跳动初步计划2026年在AI领域投入1600亿元，其中约850亿元用于采购AI处理器[19] - 若英伟达H200芯片销售获批准，字节跳动有意大量订购，计划先测试采购2万台，单价约2万美元[20] 京东法国仓库被盗 - 京东位于法国巴黎地区的仓储遭遇盗抢，超过5万台3C数码设备被盗，价值约3700万欧元[11] - 京东回应称仓库已恢复正常运营，相关“重大损失数据”与实际情况有较大出入[11] - 调查显示窃贼为高度组织化的专业犯罪团伙，熟悉仓库布局与安保系统[12] 华与华兄弟筹划出售读客文化控股权 - 读客文化控股股东及实际控制人华楠、华杉正在筹划公司控制权变更，公司股票已停牌[13] - 此次筹划恰逢二人因西贝“预制菜风波”与罗永浩爆发持续争端之际，相关录音尚未公开[14] - 今年以来，华楠和华杉通过一致行动人已多次减持公司股份，累计套现金额超过1.37亿元[14] 闻泰科技与荷兰政府争端 - 闻泰科技董事长杨沐指责荷兰政府针对安世半导体的行动违反中荷投资保护协定，是“有预谋、无正当性干预”[16] - 杨沐否认“向中国不当转移技术”的说法，并要求恢复闻泰科技对安世半导体的控制权，称争端已导致全球芯片供应受冲击[16] 长城汽车魏牌频繁换帅 - 长城汽车魏牌在成立9年、累计销量约60万辆期间，更换了8次CEO[17] - 长城汽车董事长魏建军回应称，并非公司辞退，而是CEO们自己感到压力特别大[17] - 魏建军表示，经营好魏牌对于长城非常重要，高端化的决心没有动摇过[18] 吉利与极氪合并管理层调整 - 吉利汽车与极氪合并完成后，相关管理层调整已完成，已按新人事安排工作[20] - 李东辉担任吉利控股集团副董事长，安聪慧任集团CEO，淦家阅担任合并后的吉利汽车集团CEO[21] 智能驾驶行业动态 - 长城哈弗将采用Momenta的智驾方案，新车预计明年初上市，辅助驾驶能力定位L2+级别[21] - Momenta的量产方案将全面转向一段式端到端，采用R6飞轮大模型[22] - 小米汽车端到端负责人表示，公司已预研市面上所有智驾路线，包括WA、VA等[29] - 小米HAD增强版引入了世界模型+强化学习，使模型具备开放世界的知识性和复杂场景因果推断能力[30] 苹果AI团队重组与产品计划 - 苹果近期深度重组其AI团队，为2026年战略重启做部署，原AI负责人职责调整为开发“苹果基础模型”[34] - 苹果计划在2026年初的系统更新中对Apple Intelligence进行重大升级，核心是基于大语言模型重构的全新Siri[36] - 苹果预计将公布更多第三方模型合作伙伴，允许在“私有云计算”环境中集成外部模型[36] 比亚迪与特斯拉欧洲市场表现 - 比亚迪11月在欧盟市场新车注册量达16,158辆，较去年同期增长235%[37] - 特斯拉11月在欧盟市场新车注册量同比下降超过34%，至12,130辆[38] - 今年1至11月，比亚迪在欧洲销量同比增长276%，而特斯拉同期销量下降了28%[37] 亚马逊Zoox召回自动驾驶汽车 - 亚马逊旗下自动驾驶公司Zoox将召回332辆机器人出租车，原因是车辆软件错误可能导致其越过黄中线[38] - Zoox表示已通过软件更新解决问题，该问题未导致任何碰撞事故[38] iPhone 18系列计划 - 从iPhone 18系列开始，苹果计划采用一年两次发布新品的节奏，Pro系列预计2026年秋季发布，基础款预计2027年春季上市[40] - iPhone 18 Pro系列将首发采用台积电2nm GAA工艺的A20系列芯片，预计2026年第一季度试产[40][41] 芯片进出口与采购动态 - 阿里巴巴正考虑向AMD下单订购40000-50000颗MI308 AI芯片，该芯片单价约为1.2万美元[27] - 英伟达已通知中国客户，计划于2026年2月中旬前开始出货H200芯片，预计出货量相当于4万至8万颗H200 AI芯片[44] - 高通CEO表示，智能手机计算架构的重大变革预计将在2026年正式公布成果[45] 微软计划用Rust与AI替换代码 - 微软资深工程师提出目标，在2030年前用Rust语言和AI辅助相结合的方式，替换公司内部“每一行”C和C++代码[46] - 微软已构建代码处理基础设施，可部署AI智能体对大规模现有代码进行修改和处理[47]

文章核心观点 - 大语言模型在解决复杂科学问题上存在根本性局限，其受限于“语言的边界”，难以理解高维度、跨模态的科学数据，在覆盖100多个学科的高难度HLE测试中，最优模型准确率仅为25.4% [3][4][19] - 为突破此局限，需要发展新一代的科学基础模型，其核心在于将光谱、化学结构、基因序列、地震波等多元科学数据统一Token化并映射到高维空间，从而实现对科学世界的客观认知与推理 [4][24][26] - 之江实验室研发的“021”科学基础模型是这一方向的实践，该模型旨在统一处理跨学科科学数据，具备科学知识问答、分子结构生成与编辑、基因到疾病精准诊断等能力，以推动科学研究范式的变革 [4][5][30][34][36] 大语言模型在科学领域的应用与局限 - 大语言模型已在多个学科研究中展现潜力，例如被用于解决微分几何难题和黑洞扰动理论计算，显著提升了研究效率 [15][16] - 然而，其本质是低维的离散符号系统，受限于“语言的边界”，无法真正理解包含时间、空间和能量等高维特性的科学数据，如分子、基因、地震波、光谱等 [4][19][23] - 在覆盖100多个学科的高难度HLE测试中，表现最优的大语言模型准确率仅为25.4%，表明其在科学知识与推理方面尚未达到人类认知水平 [4][19] 科学基础模型的核心原理与构建 - 科学基础模型与大语言模型的核心差异在于数据维度：前者以跨学科、多类型的科学数据作为Token化基础，而后者仅以文本数据为基础 [4][25][26] - 构建科学基础模型的首要挑战是实现“OneTokenizer”，即将光谱、化学结构、蛋白质、DNA、地震波等异构科学数据结构化，统一映射到一个高维空间中 [4][26][28] - 数据Token化并对齐后，能够建立不同类型科学数据之间的关联，从而实现跨学科的全链路科学解析与发现 [5][28][30] 之江实验室“021”科学基础模型 - “021”模型是之江实验室研发的科学基础模型，旨在对科学世界形成客观认知，并具备迅速、精准、高泛化性的科学知识问答能力 [5][30] - 该模型覆盖数学、物理、化学、计算机等19个重要学科，涉及174个领域的科学知识，但其训练所用的科学数据Token规模仅约为互联网语料的1% [34] - 模型具备多项应用能力，包括：通过对话进行分子结构的生成与编辑，替代耗时数月的高通量实验；实现从基因组学到临床医学的全链路基因突变分析与疾病精准诊断 [34][36] - 该模型支持全球204种语言，旨在让更多人享受其服务 [36] 行业趋势与生态建设 - “AI+科学”已成为全球重要战略，例如美国启动了被称为“AI曼哈顿计划”的“创世纪计划”，动员了17个国家实验室和4万名科学家 [9] - OpenAI等领先机构也积极布局，启动了“OpenAI for Science”倡议，旨在打造由人工智能驱动、加速科学发现的平台 [16] - 构建科学基础模型需要深度跨学科合作，之江实验室通过设立“种子班”、“科学家工作坊”以及与国内外专家的协同创新，汇聚AI科学家与领域科学家共同攻坚 [36][37] - 实验室通过开放研究平台“zero2x”开放其数据与模型，并设立奖金池和科研支持方案，以全球征集科学问题的方式，推动AI在科学领域的极限探索 [37][38]