博通业绩与AI芯片订单 - 博通2025财年第四季度营收同比增长28.2%，达到180.2亿美元，其中AI芯片销售增长74%，贡献82亿美元营收 [2] - 博通2025财年第四季度净利润同比增长96.99%，达到85.2亿美元 [2] - 博通收到来自Anthropic价值100亿美元的谷歌TPU Ironwood机架订单，本季度Anthropic又追加了110亿美元订单 [2] - 博通在未来18个月内还有价值730亿美元的未完成订单，涉及定制芯片、交换机和其他数据中心组件 [2] - 博通已获得继Anthropic之后的第五家XPU定制芯片客户，该客户在第四季度下了10亿美元订单，并且订单会继续增长 [4] - 博通此前已与OpenAI签订芯片购买协议 [4] 谷歌TPU的市场进展与生态 - 博通是谷歌TPU项目的重要合作伙伴，负责TPU芯片的工程实现工作，而谷歌主要负责TPU的顶层架构设计 [4] - 谷歌与Anthropic宣布了一项全面的云合作，协议估值达数百亿美元，使Anthropic能够访问多达100万张谷歌TPU [5] - 该合作预计将在2026年使超过1吉瓦的AI计算容量上线 [5] - 谷歌最先进的Gemini 3系列模型完全基于TPU进行训练 [5] - 谷歌已经开始将TPU作为服务广泛提供给云客户，甚至考虑向部分客户直接销售TPU [5] - 有消息称Meta和谷歌正在洽谈，从2027年起购买数十亿美元的TPU，直接部署在Meta自家的数据中心 [5] Anthropic的算力战略与行业影响 - Anthropic正采用多云多芯片战略进行算力布局，将AI工作负载分散到谷歌的TPU、AWS的Trainium芯片和英伟达的GPU上 [5] - Anthropic会针对训练、推理或研究等不同工作负载的芯片，对其模型进行调整以适应芯片特点 [5] - Anthropic大举购入TPU，被市场视为谷歌TPU需求强劲的积极信号，华尔街已将谷歌母公司Alphabet股价上涨与TPU需求紧密关联 [5] TPU的技术优势与行业挑战 - 谷歌最新一代TPU Ironwood的能效比为其前代TPU的6倍，达到约29.3 TFLOPS/W [6] - 在相同功耗下，TPU Ironwood的运算能力约为英伟达GB200的两倍 [6] - 电力已成为制约AI数据中心发展的重要瓶颈之一，微软CEO曾披露因电力短缺和物理空间不足，导致大量GPU闲置在库存中 [6]

OpenAI此次也强调了新模型在专业工作中的可用性，称基准测试得分体现了GPT-5.2在制作演示文稿、电子表格等方面的表现优于或与专业人士持平，生 成的电子表格和幻灯片在复杂度和格式呈现上相比前一代有明显提升。不过，用户要使用新的电子表格和演示文稿功能，需要订阅付费套餐。长上下文能 力使新模型能处理报告、合同、研究论文等文件。而在编码任务中，GPT-5.2能更可靠地调试生产环境代码、以更少的人工干预完成修复交付。 OpenAI演示了一些编码方面的案例，例如，只需要一个提示，GPT-5.2就能生成一个海浪模拟器、一个节日贺卡生成器。其中，海浪模拟器可以拉动数 值，改变风速和海浪高度。OpenAI还强调了GPT-5.2 Thinking的幻觉率低于前一代，在一组去标识的查询中，新模型错误回答的频率比GPT-5.1 Thinking减 少了38%。OpenAI称，这意味着在写作、研究、分析和决策中模型犯的错误更少，GPT-5.2 Thinking在图表推理和软件界面理解方面的错误率减少了大约 一半。此外，OpenAI称，GPT-5.2 Pro和GPT-5.2 Thinking还是目前最有助于加快科研进展的模型。 拉 ...

芯东西12月12日报道，今天，博通CEO陈福阳在该公司2025财年第四季度财报电话会议上首次披露："我们（博通）收到了100亿美元（约合人 民币705.6亿元）的订单，将向Anthropic出售最新的（谷歌）TPU Ironwood机架。"陈福阳还透露，本季度，Anthropic又向博通追加了110亿美 元（约合人民币776.2亿元）的订单。 Anthropic正采用多云多芯片战略进行算力布局，其将AI工作负载分散到谷歌的TPU、AWS的Trainium芯片和英伟达的GPU上。面向适用于训 练、推理或研究等不同工作负载的芯片，Anthropic会对其模型进行调整，以适应这这些芯片的特点。 对谷歌而言，Anthropic大举购入TPU，正是其投资者乐见的市场信号。如今华尔街将谷歌母公司Alphabet股价的上涨，与谷歌自研TPU芯片的 需求紧密关联。上个月，谷歌还宣布，其最先进的Gemini 3系列模型完全基于TPU进行训练。 经过十多年的内部开发，谷歌已经开始将TPU作为服务广泛提供给云客户，甚至考虑向部分客户直接销售TPU。此前，The Information爆料， Meta和谷歌正在洽谈，从2027年起购 ...

Google DeepMind 将开设其首个用于发现新材料的研究实验室，例如用于电池或半导体的材料，这是其将人工智能应用于更多科学领域的推进举措之一。 图片来源： Google DeepMind 该设施将于明年在英国开放，是 Alphabet 旗下 Google 周四宣布的与英国政府广泛合作的核心内容。 根据协议，该公司表示将为英国的科学家、教师和公 职人员定制其多个 AI 模型，包括 Gemini 。 DeepMind—— 该公司位于伦敦的研究部门 —— 将这个实验室描述为其首个 " 自动化 " 设施，这是一个使用机器人技术进行科学实验、最小化人工干预的 场所。该公司没有提供任何财务细节或透露将有多少人在那里工作。 英国合作对于 Google 努力让政府采用其云服务和 Gemini AI 模型来说是一次胜利，在这一领域它与竞争对手微软和 OpenAI 展开竞争。 这也是 DeepMind 计划进一步推进材料科学的标志，材料科学是其主要研究兴趣之一。 包括一些前 DeepMind 工程师创立的几家新初创公司正试图使用先进的 AI 算法来发现新材料，认为这一过程可以大幅降低成本和时间。 DeepMind 表示， ...

行业竞争态势 - OpenAI首席执行官表示，谷歌Gemini 3对公司的影响比原本预计的更小，但当竞争对手的威胁出现时，应专注并迅速应对 [1][7] - 谷歌发布Gemini 3后，在硅谷掀起AI权力的重新分配，对OpenAI的大模型霸主地位构成挑战 [1] - OpenAI为应对谷歌竞争拉响了“红色警报”，以集中资源并明确优先级，公司增加了更多与ChatGPT相关的资源，并预计在明年1月前结束该状态 [7] 产品发布与迭代 - OpenAI于12月11日推出GPT-5.2，包含Instant、Thinking和Pro模式，距离上次更新GPT-5.1仅过去一个月 [1] - 此次发布被视为OpenAI对谷歌挑战的一次反击 [1] - 公司宣布下周还将送出一些“小小的圣诞礼物” [7] 产品性能与基准测试 - GPT-5.2在多项基准测试中分数显著超越前代GPT-5.1 [3] - 在知识型工作任务GDPval测试中，GPT-5.2 Thinking分数为70.9%，明显超过GPT-5.1的38.8% [3] - 在抽象推理ARC-AGI-2基准测试中，GPT-5.2 Thinking分数为52.9%，明显超过GPT-5.1的17.6% [3] - 在软件工程SWE-Bench Pro测试中，GPT-5.2 Thinking分数为55.6%，GPT-5.1为50.8% [3] - 在科学问题GPQA Diamond测试中，GPT-5.2 Thinking分数为92.4%，GPT-5.1为88.1% [3] - 在科学图表类问题CharXiv推理测试中，GPT-5.2 Thinking分数为88.7%，GPT-5.1为80.3% [3] - 在数学竞赛HMMT测试中，GPT-5.2 Thinking分数为99.4%，GPT-5.1为96.3% [3] - OpenAI称GPT-5.2是公司至今最强的模型，在众多基准测试中刷新了行业水平，在GDPval测试涵盖的44个职业知识型工作任务中表现超过行业专家 [3] - GPT-5.2在ARC-AGI-2和GPQA Diamond两项测试中的得分超过了谷歌的Gemini 3 Pro（后者分数分别为31.1%和91.9%）[4] 产品功能与应用 - 相比GPT-5.1着重“情绪价值”，GPT-5.2推出了更多智能上的更新 [3] - 新模型在制作演示文稿、电子表格等方面的表现优于或与专业人士持平，生成的电子表格和幻灯片在复杂度和格式呈现上相比前一代有明显提升 [4] - 新的电子表格和演示文稿功能需要用户订阅付费套餐 [4] - 长上下文能力使新模型能处理报告、合同、研究论文等文件 [4] - 在编码任务中，GPT-5.2能更可靠地调试生产环境代码、以更少的人工干预完成修复交付 [4] - OpenAI演示了GPT-5.2的编码能力，例如仅需一个提示即可生成海浪模拟器和节日贺卡生成器 [5] 模型可靠性与科研 - GPT-5.2 Thinking的幻觉率低于前一代，在一组去标识的查询中，新模型错误回答的频率比GPT-5.1 Thinking减少了38% [5] - 这意味着在写作、研究、分析和决策中模型犯的错误更少 [5] - GPT-5.2 Thinking在图表推理和软件界面理解方面的错误率减少了大约一半 [5] - OpenAI称，GPT-5.2 Pro和GPT-5.2 Thinking是目前最有助于加快科研进展的模型 [5] 产品上市 - GPT-5.2 Instant、Thinking和Pro于周四在ChatGPT中陆续推出，付费套餐用户将能率先体验 [7]

来源：环球网 【环球网科技综合报道】12月12日消息，当地时间周四，OpenAI正式推出最新AI大模型 GPT-5.2，此举 被视为对谷歌 Gemini 3 模型的针对性回应。OpenAI CEO 山姆・奥特曼（Sam Altman）当日在接受 CNBC 采访时表示，谷歌 Gemini 3 对公司业绩指标的实际影响低于初期预期，公司计划于明年 1 月结 束此前为应对竞争而启动的 "红色警报" 状态。 本次发布的 GPT-5.2 模型分为三个版本，以满足不同场景需求：即时版聚焦文本生成与信息查询功能， 主打高效响应速度；思考版在编码、规划等结构化工作中表现突出；专业版则针对复杂难题提供高精度 解决方案，全方位提升用户使用体验。（纯钧） 据悉，此前面对谷歌 Gemini 3 带来的市场竞争压力，OpenAI 内部启动 "红色警报" 机制，集中核心资 源对 ChatGPT 进行优化升级。奥特曼表示，面对行业竞争威胁，企业需保持专注并快速响应，这一机 制为技术迭代提供了重要保障。 ...

为解决现有评测难以体现真实世界多步骤研究复杂性的问题，谷歌同步开放DeepSearchQA数据集与工 具。该基准涵盖17个领域、900个"因果链"任务，每个任务的每一步均依赖前序分析，要求智能体生成 详尽答案集，以此精准衡量其研究精度与检索全面性。此外，DeepSearchQA还可作为"思考时间"效益 的诊断工具，谷歌内部测试显示，增加智能体的搜索与推理步骤可显著提升其任务表现，这一方向将在 未来版本中持续探索。目前，开发者可访问该数据集、排行榜与Colab示例，并查阅相关技术报告。 在实际应用场景中，Gemini Deep Research已在多个对精度和上下文理解要求较高的行业展现出显著价 值。在金融服务领域，企业借助该智能体自动化完成尽职调查中的早期信息收集工作，整合市场信号、 竞争格局与合规风险等关键信息，大幅提升研究效率；在生物技术领域，Axiom Bio利用其处理药物毒 性预测相关的文献分析，获得了更高的研究深度与颗粒度，有效加速了药物开发流程；在市场研究等领 域，该智能体也凭借其强大的信息整合能力助力企业提升决策科学性。 通过此次推出的Interactions API，开发者可调用Gemini ...

This tech stock checks many of the important boxes that Buffett and his managers often look for.After leading Berkshire Hathaway (BRK.A +0.99%)(BRK.B +1.10%) for 60 years, Warren Buffett is stepping down as CEO at the end of this year at the age of 95. During that span, Berkshire Hathaway has become the poster child for conglomerate holding companies and has been a routine market-beating stock for its investors.Leading up to Buffett's departure, Berkshire has been making moves, primarily on the selling side ...

文章核心观点 - 美国总统特朗普签署行政令，旨在限制各州监管人工智能的能力，并建立一个负担最小的国家级AI政策框架，以维持和提升美国在全球AI领域的主导地位 [1] - 该行政令被视为对科技公司的重大利好，有助于降低其合规成本并推动AI热潮，可能提振英伟达、谷歌、戴尔科技等AI相关股票 [9] 行政令核心内容与目标 - 行政令旨在通过“负担最小的国家级AI政策框架”维持美国AI领导地位，阻止企业需从50个州分别获得审批的局面 [1] - 指示司法部长在30天内成立“AI诉讼特别工作组”，专门挑战与政府轻监管愿景冲突的州级AI法律 [1] - 要求商务部长识别并要求AI模型改变其真实输出的州法律条款，呼应防止“觉醒AI”的努力，相关州可能需承诺不执行这些法规才能获得联邦资金 [1] - 指示白宫AI主管等就一项旨在优先适用或取代各州AI监管的联邦法律提出建议，但不影响儿童安全、数据中心等未确立联邦标准领域的州法律 [2] - 特朗普强调企业不应被迫获得50个州的分别批准，称美国必须只有“一套规则手册”以保持领先 [2] 行政令出台背景与政治博弈 - 行政令出现在国会11月下旬未能通过类似政策之后，此前众议院共和党人试图在《国防授权法案》中加入联邦立法优先条款但遭反对被删 [2] - 多年来共和党推动联邦AI立法优先权，因科罗拉多、加州、纽约等民主党主政州签署法案限制科技公司，该主张在过去18个月内加速推进 [6] - 今年初夏，官员曾推动在大型法案中加入“冻结各州AI法规十年”的条款，但因反对者电话攻势及白宫立场模糊而未通过 [6] - 加州9月底签署AI法案后，特朗普敦促国会禁止各州制定规则，但因民主党及众多共和党人反对而受挫 [7] - 11月英伟达CEO黄仁勋在白宫会议上向特朗普指出，各州纷杂的立法威胁美国技术发展并可能导致输掉AI竞赛 [7] 支持与反对声音 - 支持方认为各州不同方向的监管创造混乱的拼凑体系，需要单一联邦标准，且宪法制定者意图将州际商业留给联邦监管 [2][3] - 与特朗普关系密切的科技界人士如黄仁勋、白宫AI主管萨克斯、风投家马克·安德森均坚决主张避免各州出台不同法规 [6] - 反对者批评该行政令试图阻止所有有意义的AI监管，并对国会能否以全国性标准取代州法律不抱希望 [3] - 批评者包括跨党派AI倡导组织负责人、前国会议员布拉德·卡森，称这是试图推动“不得人心、缺乏智慧”的政策，并预测其很快会在法院被阻止 [3] - 政治光谱两端的政客均持怀疑态度，共和党参议员乔什·霍利认为这是向科技公司输送利益，民主党参议员埃德·马基称这是“送给亿万富翁CEO的提前圣诞礼物” [5] 特朗普政府AI政策版图 - 2025年1月特朗普签署行政令废除了拜登政府大部分AI安全监管政策，宣布要“消除美国AI领导地位的障碍” [7] - 2025年7月白宫发布长达25页的《美国AI行动计划》，提出近百项联邦行动建议，核心思路是放松监管、加大基础设施投资 [7] - 2025年9月特朗普签署了专门针对儿童癌症AI应用的行政令 [7] - 2025年10月特朗普签署行政令正式启动“创世纪计划”，誓言10年内将美国科研创新的生产力和影响力翻倍，白宫将其与曼哈顿计划、阿波罗计划相提并论 [8] - “创世纪计划”在《国家人工智能倡议法案》推行的国家人工智能研究资源试点基础上运作，汇集了国防部、NASA、国立卫生研究院、OpenAI、谷歌、Palantir等公私力量 [8] - 根据部署，60天内会明确包含至少20项国家重要科学与技术挑战的详细清单，英伟达、戴尔科技或将深度参与，重组后的美国能源部担纲执行 [9] 对行业与市场的影响 - 行政令旨在建立统一联邦监管框架，将直接影响科技企业在AI领域的合规成本和扩张速度 [9] - 若相关政策顺利实施，有助于进一步推动AI热潮，并在一定程度上打消市场对AI泡沫破裂的担忧 [9] - 这对包括英伟达、谷歌、戴尔科技在内的一众AI相关股票无疑都将是利好消息 [9] - 上月AI泡沫论甚嚣尘上之际，英伟达的第三季度财报、众多华尔街大行驳斥AI泡沫论以及谷歌Gemini 3的推出，让担忧有所降温 [9]

以下文章来源于晚点科技 ，作者晚点团队 晚点科技 . 见证奇点来临 "2023 年初，有巨头说全世界只会有几个大模型，这就像 1943 年，IBM 董事长曾说全球不需要超过 5 台主机。" 文 丨 程曼祺 今年 11 月，清华大学、开源组织 OpenBMB 与面壁智能的联合研究登上《自然·机器学习》封面—— Densing Laws of LLMS（《大模型的密度法则》：每 3.5 个月，模型的能力密度翻一倍。 此图描述了 2023 年 4 月之后，主要开源模型的能力密度的变化。能力密度是衡量单位参数 / 算力下，模型 能力的指标。目前版本的密度法则总结了预训练大语言模型的密度变化，o1、R1 等后训练强化学习对能力 密度的提升尚未体现在指标里。 ChatGPT 出现之后（图中 2023 年 1 月的时间线），能力密度上升的斜率变陡。 过去几年，大模型演进的明线是 "规模法则"（Scaling Law）带来的能力跃迁。大模型在编程、生 图、设计等能力上，达到甚至超越了人类水平。另一方面，模型性能竞赛也带来巨大的资源消耗，连 OpenAI 也因资源不足出现分歧。 密度法则，就是关注如何用更少计算和数据资源，更高 ...