GitHub并入微软Core AI部门 - GitHub宣布不再独立运营，完全融入微软今年一月成立的Core AI部门[1][7] - 微软开发者部门主管Julia Liuson将负责监督GitHub的营收、工程及支持工作，GitHub首席产品官Mario Rodriguez将向微软AI平台副总裁Asha Sharma汇报[7] - 自2018年微软以75亿美元收购GitHub以来，GitHub一直保持独立运营，此次结构调整标志其独立性终结[2][9][26] 管理层变动与历史背景 - GitHub前CEO Thomas Dohmke于2023年8月11日宣布卸任，未任命新CEO，其于2021年接替Nat Friedman担任CEO，Friedman当时离职理由为"回归创业初心"[5][7] - GitHub成立于2008年，由Chris Wanstrath、Tom Preston-Werner和PJ Hyett共同创建，最初在Ruby开发者中流行，后成为全球最大源代码托管平台[18][20][24] - 2018年微软收购时承诺保持GitHub独立性和开放性，并聘请Nat Friedman以维护开发者社区信任[26] AI战略与产品转型 - GitHub Copilot成为核心AI产品，2022年6月向个人用户开放，用户数达2000万，前CEO Thomas称其为"继个人电脑后软件开发领域最伟大进展"[28][31][32] - 微软CEO Satya Nadella宣布开源Copilot，强调AI已成为编程核心部分，GitHub从代码托管平台转型为AI开发工具核心[33][35] - GitHub通过微软与OpenAI合作获得GPT-3早期访问权限，开发Codex模型并推出Copilot，几个月内突破100万用户[28][30] 开发者社区担忧与影响 - 开发者担忧GitHub商业决策将更贴近微软Azure和AI战略，可能增加对微软基础设施依赖并将免费功能付费化[12] - 社区担心微软可能使用平台上传代码训练自有AI模型，并限制API访问公开数据，类似Reddit在AI时代限制API的做法[12][36][38] - GitHub作为全球最大开发者社区，拥有TensorFlow、PyTorch、Docker等主流开源项目，用户迁移成本高，但其开源精神面临挑战[23][42][43] 行业竞争与市场动态 - AI编程助手成为大厂和初创公司竞争焦点，Cursor、Windsurf等产品抢占市场份额，GitHub Copilot面临挑战[32] - 2010年代GitHub获a16z投资1亿美元，被押注为"下一个微软或甲骨文"，现成为微软AI生态关键组成部分[22][35]

公司战略与业务规划 - 埃隆·马斯克宣布新公司"巨硬"（Macrohard）为纯AI软件公司 旨在通过自动化软件开发颠覆价值1.2万亿美元的软件行业 [2] - 公司依托xAI初创公司 基于Grok聊天机器人技术 由Colossus 2超级计算机提供算力支持 [3] - 计划用数百个专业AI代理取代人类开发者 覆盖编码/测试/用户体验设计环节 宣称降低开发成本70%并提升上市速度40% [4] - 整合特斯拉自动驾驶和Neuralink脑机接口的现实数据 与马斯克生态系统形成协同效应 [4] 市场竞争格局 - 直接挑战微软Office套件和Azure AI平台 但微软凭借客户关系与数十年经验建立霸主地位 [4] - 微软已将Grok融入Azure云服务 其Copilot工具用户采用率落后于OpenAI的ChatGPT（周活跃用户7亿） [4] - 马斯克通过诉讼将竞争白热化 抨击微软与OpenAI合作"重利轻义" [4] 行业发展动态 - AI风暴席卷软件世界 但AI在创造力和复杂决策领域存在局限性 [4] - 95%的公司未从AI获利（源自《生成式AI的鸿沟：2025年商业AI状况》报告） [6] - 投资者需平衡AI新贵（xAI/英伟达）与转型AI的传统巨头（微软/Adobe）的投资组合 [6] 运营挑战与制约 - 面临欧盟《人工智能法案》和美国数据隐私法规的合规成本压力 [5] - 采购英伟达GPU存在巨额成本与供应链瓶颈制约扩展能力 [5] - 企业转换成本极高 放弃Office 365或Azure转向新方案难度巨大 [4] 知识产权与法律事务 - xAI于8月1日向美国专利商标局提交"Macrohard"商标注册申请 [2]

公司战略意图 - 马斯克通过Macrohard项目向微软发起公开挑战 回应双方在电动卡车 做空特斯拉和微软投资OpenAI等领域的商业分歧 [3][5] - 该项目作为高效招聘工具 吸引全球顶尖AI工程师参与"用AI重新构建软件形态"的宏大目标 [5] - 战略定位超越产品竞争 旨在改变软件开发模式 瓦解微软现有业务基础 [9][10] 技术路径差异 - 微软Office依赖数万工程师数十年代码编写 核心壁垒在于工程经验积累和生态系统 [5] - Macrohard采用AI Agent集群生成软件 通过数百个专职AI智能体（编码/设计/测试）在模拟环境中协同实现功能 [7][8] - 实现从"人类编写指令"到"AI实现目标"的根本转变 挑战传统软件开发成本结构和生产效率 [8] 垂直整合生态 - 算力层依托Colossus 2超级计算机 由数百万块NVIDIA GPU构成基础设施 [10] - 模型层基于xAI和Grok持续进化的核心智能系统 [10] - 应用层涵盖游戏和Macrohard 形成AI商业化落地的完整闭环 [10] - 构建包含独立算力 模型和应用开发能力的AI时代原生系统 不依赖外部组件 [10]

人工智能行业投资前景 - 人工智能已成为科技行业增长主要驱动力 投资领先人工智能公司是明智策略 [1] - 人工智能仍处于早期发展阶段 顶级科技公司正大力投资该技术 [1] 英伟达(NVDA) - 图形处理器(GPU)是训练人工智能模型和运行推理工作负载的主要芯片 受益于计算需求激增 [3] - 数据中心收入因云提供商和企业竞相建设人工智能基础设施而爆发式增长 [4] - 通过CUDA软件平台和网络资产构建强大生态系统 形成宽阔护城河 [4] - 产品组合持续扩展 在人工智能基础设施领域地位稳固 未来盈利能力强劲 [5] 超微半导体(AMD) - 在GPU市场成为英伟达主要挑战者 在推理市场获得坚实进展 [6] - EPYC服务器CPU在数据中心持续获得份额 CPU服务器市场虽小于GPU但增长迅速 [7] - 无需从英伟达夺取显著份额即可获得成功 推理市场增长将推动未来实质性增长 [7] 微软(MSFT) - 通过投资OpenAI率先拥抱人工智能 将AI工具嵌入Word Excel Teams等生产力套件 [8] - 企业客户加速采用AI助手Copilot 推动收入增长 [8] - Azure云计算部门因企业使用其基础设施和AI服务训练部署模型而获得市场份额 [9] - 资产负债表强劲且现金流稳定 能持续投资AI基础设施满足需求 [9] 字母公司(GOOGL/GOOG) - 谷歌搜索通过AI增强功能受益 AI Overviews月活用户达数十亿 推动搜索查询量增长 [10] - 利用AI超越文本搜索 Google Lens和Circle to Search功能推动视觉搜索同比增长70% [10] - 谷歌云凭借Gemini AI模型获得企业客户青睐 自研定制AI芯片优化性能降低成本 [11] - Waymo机器人出租车业务快速增长 量子计算Willow芯片处于领先地位 [12] Meta平台(META) - 全力投入人工智能 通过AI提升Facebook和Instagram用户参与度 [13] - 改进推荐算法导致用户在其社交媒体网站停留时间延长 [13] - 为广告商推出生成式AI工具 创造广告活动定制和客户精准定位新方式 [13] - 超级智能实验室部门招募顶级AI人才 重组聚焦AI研究 超级智能开发 AI工具部署和数据中心基础设施 [14]

中国AI应用发展潜力 - 中国网民规模达11.08亿人，手机网民占比99.7%，移动互联网接入流量达306.6亿GB，为AI应用提供庞大用户基础和数据场景 [13][14] - 智能算力资源加速部署，2024年6月累计达246 EFLOP/s，预计2025年突破300 EFLOP/s，液冷服务器等技术降低算力成本 [16][17] - 移动互联网十年积淀构建成熟商业生态，2025年有望成为中国AI应用落地元年，百度文心一言、阿里通义千问等正从工具向智能体跃迁 [1][12][22] 美国AI发展路径 - 美国AI发展历经多阶段：2012年GPU驱动深度学习起步，2016-2019年云算力大规模部署，2022年ChatGPT推动生成式AI大众化，2024年进入企业级智能体融合期 [1][27][32] - AWS推出Trainium2 UltraCluster单机峰值算力达83 PFLOPS，Microsoft的GitHub Copilot和365 Copilot被7.7万+家企业采用，覆盖1.5亿开发者 [32][34] - 美国实现算力普及和云平台拓展，AI应用通过云平台规模化推广，初期发展速度较快 [34] 教育领域差异 - 中国AI教育侧重应试导向，服务K12阶段，以豆神教育、科大讯飞为代表，提供拍照搜题、智能批改等工具 [2][35][39] - 美国AI教育注重个性化学习，服务高校及终身学习者，以Duolingo、Khan Academy为代表，采用自适应学习系统和互动对话功能 [2][35][44] - 差异源于教育制度、数据政策和商业模式：中国强调标准化考试和短期效果，美国注重个体发展和长期价值 [37] 广告营销领域差异 - 中国以转化为核心，字节跳动、阿里巴巴构建内容-交易闭环 [2] - 美国侧重用户体验与隐私，Google、GumGum注重合规与品牌长期价值 [2] 视频生成领域差异 - 中国走工具化、产业化路线，快手等服务B端降本增效 [2] - 美国侧重创意，Luma Labs等赋能创作者 [2] AI Agent领域差异 - 美国企业广泛应用AI Agent，中国ToB端发展较慢，但金蝶国际、用友网络等企业正加速布局 [2] 中美AI商业化代表企业 - 美国企业SAP商业AI深度融合企业流程，生成式AI副驾Joule驱动企业流程自动化与决策升级 [6] - Salesforce推出Agentforce打造企业级AI代理中枢，加速CRM智能化升级 [6] - Palantir AIP深度融合本体技术，赋能企业构建定制化AI决策中枢，中国对标公司第四范式 [6] - AppLovin创新升级AXON 2.0，建立广告投放智能化引擎，股价两年暴涨逾40倍，中国对标公司易点天下、汇量科技 [6] - Figma云端协作革新设计流程，中国对标公司美图公司和万兴科技 [6] - Netflix多维应用AI赋能内容创作、搜索推荐与广告变现，中国对标公司快手 [6] - Shopify内建AI套件Shopify Magic全面提升商家运营效能，中国对标公司值得买 [6] - Spotify深度融合AI技术驱动个性化体验与全球商业变现，中国对标公司未明确提及 [6] - 多邻国通过游戏化设计与AI功能推动用户和收入增长，中国对标公司豆神教育 [6][9]

能源股普遍上涨,埃克森美孚涨近2%,雪佛龙涨超1%,康菲石油涨逾2%,斯伦贝谢涨超5%,西方石油涨逾2%。 航空股表现强劲,波音涨超2%,美国航空涨逾7%,达美航空涨超6%,西南航空涨逾5%,美联航涨近6%。 鼎锋优配作为一家专注于港股和A股交易的券商,鼎锋优配为投资者提供一站式的投资服务。其交易平台功能强大、操作便捷,能够满足不同投资者的需求 万得美国科技七巨头指数涨2.04%,特斯拉涨超6%,谷歌涨逾3%。中概股普遍上涨,名创优品涨超20%,盛美半导体涨逾19%。 Wind截图 截至收盘,道指涨1.89%报45631.74点,创历史新高,标普500指数涨1.52%报6466.91点,纳指涨1.88%报21496.53点。本周,道指涨1.53%,标普500指数涨0.27%,纳指 跌0.58%。 据美国消费者新闻与商业频道(CNBC)报道,美联储主席鲍威尔在杰克逊霍尔央行年会上表示,"基线前景和不断变化的风险平衡可能需要调整我们的政策立 场。"他补充说,在央行充分就业和稳定价格的双重任务之间"风险平衡似乎正在发生变化"。他引用了税收、贸易和移民政策的"全面变化"。据CME Group的 FedWatch工具显 ...

公司战略调整 - GitHub CEO Thomas于8月11日突然卸任且未任命新CEO [1] - 平台将完全并入微软CoreAI部门并终止独立运营 [1] - 微软通过整合将GitHub纳入其商业战略体系 [1] 行业影响与开发者反应 - 举措引发开发者对平台角色转变的普遍担忧 [1] - 开源协作社区的独立性存疑可能影响开发者生态 [1] - 平台需平衡AI转型（Copilot）与原有开源协作功能 [1] 发展历程与转型 - 平台诞生于旧金山酒吧的开发者协作项目 [1] - 通过Copilot产品实现向AI驱动开发工具的转型 [1] - 微软逐步推进整合过程最终实现全面接管 [1]

全球CSP厂商资本支出增长 - 2025年海外亚马逊、谷歌、微软、Meta四家厂商合计资本支出预计增至3610亿美元，同比增幅超58% [1] - 2025年国内字节、腾讯、阿里资本支出有望超过3600亿元 [1] AI芯片与算力集群发展 - 英伟达AI芯片架构迭代周期从每4年加速至每两年一次，推动算力集群从64芯片机柜发展到576芯片集群 [2] - 芯片间网络连接速率从400G演进至1.6T，光通信、铜连接及液冷技术显著受益 [2] - 头部AI芯片企业华为、AMD陆续发布自研算力集群超节点项目 [2] CSP云厂自研芯片与架构创新 - 谷歌自研TPU芯片已规划至第七代，TPUV4采用OCS全光交换架构，TPUV6使用1.6T光模块 [3] - AWS自研Trainium芯片规划至第三代，Trainium2集群使用AEC铜缆连接，Trainium3将采用铜背板连接 [3] - Meta自研MTIA芯片并深度设计数据中心架构，为英伟达和AMD芯片设计独有机柜 [3] - 博通、Marvell等厂商积极参与全球CSP云厂数据中心建设 [3] - 国内腾讯、阿里、字节根据自身需求设计数据中心架构，立讯等厂商参与互联方案设计 [3] 光通信与铜连接市场前景 - 2025年全球800G光模块预计达4000万只，1.6T光模块预计超700万只 [4] - 2029年CPO渗透率有望达50%，OCS市场规模超16亿美元 [4] - 2029年PCIe Switch市场规模达50亿美元，DCI市场规模达284亿美元 [4] 智算中心互联技术升级 - 智算中心互联技术正从400G向1.6T跨越式升级，主要使用光通信和铜缆/铜背板连接 [1] - 推荐关注光模块厂商、光器件厂商、铜连接及通信设备厂商 [1]

这不，为了硬刚微软，老马直接成立了一家新公司——巨硬（Macrohard）。 本文来自微信公众号：量子位，作者：金磊 ，头图来自：视觉中国 论搞事情，还得是你马斯克。 就冲这个名字哈，那可真叫一个贴脸开大。 不论是中文还是英文角度，一个"巨"一个"微"，一个"硬"一个"软"，针对得着实有点工整、对仗。 然后再来看看马斯克巨硬公司要干的事： 是一家纯粹的AI软件公司。 原则上，鉴于微软等软件公司本身不生产任何物理硬件，应该有可能完全用AI模拟它们。 这一波啊，老马不仅是在名字上赢麻了，更是令网友直呼： 洞察力够强啊！基本上所有纯软件的东西，理论上你可以用一个经过训练的模型来替代功能性的黑箱，使其完成同样的事情。 | 4 | D | < | 41.0 | 0 | 27 | 5.2 | | / | > | P | > | . | ব | 1 | 2 | 1 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | | | | | | | | | | | ...

公司动态 - 马斯克成立名为巨硬（Macrohard）的新AI软件公司 旨在通过AI模拟替代微软等纯软件公司的核心业务 [6][9][10] - 巨硬公司业务涵盖生成人工智能语音和文本的可下载软件 编写代码及设计运行视频游戏的AI工具 以及图像视频和语言理解系统 [15] - 公司计划通过训练数百个专用AI智能体（如编码 图像生成 需求理解等）在虚拟机中协同工作 模拟人类与软件交互以复刻并优化产品功能 [14] 技术战略 - 巨硬公司将基于xAI的AI能力支持 并利用Colossus 2超级计算机项目（计划采购数百万块英伟达GPU）提供算力支持 [16] - 核心商业模式为用AI黑箱直接替代功能性软件 例如通过AI生成与Microsoft Office功能完全相同的产品 [10][16] 行业竞争 - 马斯克与微软及其投资人比尔·盖茨存在长期商业矛盾 包括盖茨曾持有5亿美元特斯拉空头头寸 以及双方在电动卡车 火星移民等议题上的分歧 [18][19][24] - 在AI领域 微软投资OpenAI而马斯克创立xAI 巨硬公司的成立被视为对微软及其生态的直接竞争 [21][22] 背景事件 - 巨硬（Macrohard）商标已于本月初向美国专利商标局提交申请 上月马斯克曾公开表示正打造多智能体AI软件公司 [13] - 个人层面矛盾公开化 马斯克曾在社交媒体发布比尔·盖茨照片并配文嘲讽 盖茨则评价马斯克"超级刻薄" [25][28]