产品发布 - 谷歌提前推出Gemini 2.5 Pro Preview（I/O版），重点提升编码和多模态推理能力 [1] - 新版本在LMArena编程排行榜和WebDev Arena排行榜均位列第一，得分超过Claude 3.7 Sonnet [1][9] - 开发者可通过Google AI Studio和Vertex AI使用Gemini API构建应用 [1][21] 技术能力 - 成为首个横扫文本、视觉和WebDev领域的单一模型 [4][10] - 在WebDev Arena排行榜位列第一，专门衡量构建美观且功能强大Web应用的能力 [12] - 与之前版本相比得分上涨147分 [13] - 在VideoMME视频理解测试中获得84.8%的得分 [19] 应用场景 - 只需手绘草图即可构建"绘图变音频"网页应用 [5] - 通过单句提示词实现游戏开发、对象模拟等功能 [6] - 可从YouTube视频创建交互式学习应用 [18] - 能复刻Windows 95风格视频播放器等复杂UI设计 [21] 市场反馈 - 因用户热情高涨，公司决定提前发布原计划在Google I/O大会推出的版本 [22][23] - 已被Cursor背后公司、Cognition和Replit等采用 [15] - 此前Gemini 2.5 Pro在直播中通关《宝可梦蓝》游戏，打破Claude记录 [24]

转自：量子位 | 公众号 QbitAI 因为大家太过热情， Gemini 2.5提前重磅更新—— 史上最强编码模型 Gemini 2.5 Pro Preview的I/O版。 只需一张手绘的草图，就可以构建一个「绘图变音频」的网页版应用。 其他游戏、对象模拟等等也都可以通过 一句提示 完全搞定。 它在所有LMArena排行榜上均超越Claude位列第一，包括所有文本领域、视觉以及WebDev Arena排行榜。 为此，这也是有史以来单一模型首次横扫文本、视觉和WebDev领域！ | Rank* | Rank | | Arena | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | (UB) | (StyleCtrl) | Model | Score | A 95% CI | A Votes | ৰ Organizatior License | 4 | | 1 | 1 | Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 | 1448 | +7/-12 | 3545 | Google | Proprietary | | ਰ | 1 | ...

全球经济格局调整 - 全球经济呈现"东升西落"趋势 中国成为全球资本新避风港 [1] - 美国关税战引发国际抵制 美债收益率飙升至4.5% 30年期突破5% [2] - 美国联邦债务总额达36.2万亿美元 2025年到期债务占GDP31% [2] 外资对中国市场态度转变 - 外资LP从观望转向行动 通过QFLP等工具深度参与中国市场 [9][10] - 外国投资者持有美债比例从2014年50%降至2024年30% [3] - 施罗德资本募集4支人民币基金 管理资产30亿元 [3] 中国科技企业吸引力 - DeepSeek大模型挑战美国AI主导地位 导致英伟达市值蒸发6000亿美元 [6] - 中国AI/机器人/生物医药企业估值低于美国同行30%以上 [6] - 2025年一季度多家顶级LP启动对中国基金新配置计划 [7] 外资具体投资案例 - 沙特PIF与中国六大金融机构签署500亿美元合作协议 [3] - 蓝海太库(深圳)私募基金首期规模超10亿美元 [4] - 路威凯腾首支人民币基金超额完成20亿元募资 [7] 政策环境优化 - 《2025年稳外资行动方案》取消外商投资性公司境内贷款限制 [7] - 全国超50个地区发布QFLP试点政策 [7] - 开泰银行设立15亿元QFLP基金 [10] 外资投资路径升级 - 汉领资本获上海QFLP试点资质 设立首支S基金 [10] - KKR/博枫等在上海设立私募基金管理公司 [10] - 外资LP从单点试探转向系统布局 参与地方政府产业基金 [11]

Gemini 2.5 Pro Preview核心升级 - 提前发布史上最强编码模型Gemini 2.5 Pro Preview I/O版，因用户热情高涨[1][15] - 首次实现单一模型在文本、视觉和WebDev三大领域全面领先[4][5] - 编码能力显著提升，WebDev Arena排行榜得分上涨147分[6][7] 技术能力突破 - 支持手绘草图转网页应用开发，实现绘图变音频等创意功能[2] - 通过一句提示词即可完成游戏开发、对象模拟等复杂任务[3] - 视频理解能力达84.8%准确率，可基于YouTube视频生成交互式学习应用[10][11] - 新增听写功能，语音输入直接转换为实际应用[14] 行业应用与生态 - 已被Cursor、Cognition、Replit等开发工具公司采用[7] - 提供Windows 95风格组件等设计复刻能力，简化CSS编码流程[12][13] - 开发者可通过Google AI Studio和Vertex AI接入API[14] 市场表现与竞争格局 - LMArena排行榜全面超越Claude，包揽文本/视觉/WebDev领域第一[4][5] - 具体模型得分：Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06（1448分）、Gemini-2.5-Pro-Exp-03-25（1437分）[5] - 近期以通关《宝可梦蓝》创纪录，展现多模态推理能力[18] 战略意义 - 版本迭代速度加快，反映技术快速进化趋势[15][20] - 行业评价认为谷歌技术实力进入新阶段，头部竞争格局可能改变[21]

之前我就写过Gemini 2.5 pro，是在 聊天记录可视化的文章 里。 全世界，只有Gemini 2.5 pro，能吃下一个每天999+微信群聊天记录的上下文，同时还能给你干出，一个还挺好看的可视化网页。 在Qwen3的跑分中，也印证了，Gemini 2.5 Pro的能力也是真的强。 而我自己在是日常使用中，也几乎是把Gemini 2.5 Pro，变成了我的默认编程模型。 Google也不知道受了什么刺激，最近在AI场上，好像越来越有站起来的意思了。 但是昨晚，Google好死不死的，又把模型更新了一版，把版本号变成了，Genmini 2.5 Pro（I/O版）。 而在后台的模型调用里，命名是Gemini 2.5 Pro Preview 05-06。 现在在Gemini自己的产品官网上，虽然看着还是原来的 2.5 Pro (experimental)，但其实背后的模型已经变成 Gemini 2.5 Pro Preview 05-06了。 有一说一，Google你的命名到底能不能统一一下。 真的好乱。。。 而且，Google是真的感觉等不及了，其实距离他们一年一度的I/O大会，也就不到两周时间了，但是还是选 ...

国产AI芯片行业概况 - 旺盛的AI推理需求支撑国产AI芯片厂商业绩大增，通用市场与专有市场呈现不同发展态势 [1] - 超节点服务器、智算一体机等产品涌现，聚焦解决国产算力效率提升和应用落地难题 [1] - 国产AI芯片市场在智算产业链多方聚力下谋求更大成长空间 [1] 寒武纪业绩表现 - 2024年四季度扭亏为盈，净利润2.72亿元，2024全年营收11.74亿元同比增65.56%，亏损收窄46.69%至4.52亿元 [2] - 2024年一季度营收同比暴增40倍至11.11亿元，净利润扭亏为盈3.55亿元（同比+256.39%） [6][7] - 云端产品线收入占比99%，同比大增1187.78%，境内收入占比99.9% [5][6] - 一季度货币资金减少67%（6.52亿元），应收账款增25.7%（9.73亿元），存货增55%（27.55亿元）预示后续收入转化 [8] - 前五大客户销售占比达94.63%，第一大客户占比79.15%，存在单一大客户风险 [9] 海光信息业绩表现 - 2024年营收91.62亿元同比增52.4%，净利润19.31亿元同比增52.87% [11] - 2024年一季度营收24亿元同比增50.76%，净利润5.06亿元同比增75.33% [11] - 合同负债一季度达32.37亿元，同比增258.47%，显示订单储备充足 [14] - DCU产品采用GPGPU架构降低CUDA迁移难度，DTK软件栈生态完备 [15][16] 专用市场厂商挑战 - 景嘉微2024年营收4.66亿元同比降34.62%，亏损1.65亿元，图形显控产品收入降47.27% [17] - 龙芯中科2024年营收5.04亿元同比微降0.28%，亏损扩大至6.25亿元，工控类芯片收入降44.56% [18][20] - 龙芯自主指令集架构LoongArch生态建设需长期积累，信息化类芯片收入增193.70% [18][19][20] 智算生态发展 - DeepSeek模型适配推动国产AI芯片推理需求，海光DCU可直接运行无需大量适配 [22][23] - 国产AI芯片在推理端商业化加速，训练端与英伟达仍有差距 [23] - 超节点集群架构（如华为CloudMatrix 384）将资源互联带宽提升10倍以上 [26]

英伟达的软件护城河 - 英伟达的竞争优势核心在于CUDA生态系统，包括专有编程模型、丰富库和与PyTorch的深度整合 [2][5] - CUDA起源于2007年，通过免费提供和开发者社区建设解决了先有鸡还是先有蛋的问题，最终在2012年因AlexNet训练成功获得认可 [6][7] - CUDA的转换成本极高，开发者需重写代码并失去成熟库和社区支持，PyTorch等框架也依赖CUDA作为后端 [8][10] 华为的三管齐下战略 - 自主研发CANN软件栈和MindSpore框架，试图复制PyTorch+CUDA的全栈体验 [11][12] - 深化PyTorch兼容性，通过torch_npu适配器连接昇腾硬件，但存在版本兼容性和稳定性问题 [11][20][22] - 投入ONNX开放标准优化，实现跨硬件模型部署，允许英伟达训练模型在昇腾芯片上推理 [25][27] 华为软件生态的现状与挑战 - CANN 8.0版本被宣传为重要进展，但开发者反馈其使用困难且缺乏社区支持，昇腾910C推理性能仅为H100的60% [13][17] - 华为模仿英伟达早期策略，派驻工程师协助客户迁移代码，如百度、腾讯等 [16] - 开发者社区活跃度低，知乎用户抱怨文档杂乱且故障排查资源有限，与英伟达的成熟生态差距显著 [13][16][22] 华为与PyTorch的整合进展 - 华为2023年加入PyTorch基金会，通过torch_npu适配器实现昇腾支持，但代码未并入主库导致维护挑战 [19][21] - PyTorch基金会表态支持硬件多样性，华为的理事会席位可能推动其贡献被正式采纳 [23] - 开发者指出昇腾对PyTorch第三方扩展支持不足，部署大规模模型存在兼容性问题 [22] ONNX在华为战略中的角色 - ONNX作为模型"PDF格式"，使英伟达训练模型可导出并在昇腾芯片部署，华为维护专用ONNX Runtime优化内核 [25][26] - 该方案适合中国市场，允许训练依赖英伟达硬件而推理转向华为，但部分PyTorch操作无法完美转换 [27] 长期竞争前景 - 华为需多年构建成熟生态，英伟达CUDA优势积累耗时18年，当前开发者不满可能随社区扩大转化为资源 [29] - 人工智能驱动的软件优化（如AI CUDA工程师技术）可能加速华为性能差距缩小 [18] - 模型部署是近期突破口，如DeepSeek R1案例显示英伟达训练模型可在昇腾运行，但全栈替代仍需时间 [28][29]

大模型行业动态 - 中国大模型能力获得认可，行业进入新篇章 [2][5] - DeepSeek推动中国AI生态良性变化，改变科研评价标准 [33][34] - 大模型发展进入L2阶段，对L1产品形成降维打击 [38][39] - 模型公司融资趋缓，资金开始流向应用层 [52][56][58] Manus成功经验 - 实现全球化营销和海外融资突破 [13][14] - 通过PLG方式实现快速增长，吸引硅谷投资 [15] - 团队具备快速调整产品方向的能力 [16] - 真格基金连续投资四次，看重创始人战略定力 [17][18][20] DeepSeek行业影响 - 降低大模型使用成本，促进小模型发展 [36] - 普及推理能力，提供宝贵训练数据 [37] - 推动AI商业化，降低客户教育成本 [37] - 证明L2对L1产品的降维打击 [38] 创业投资策略 - 应用层投资逻辑回归产品、用户需求和商业模式 [55][59] - 垂直领域机会多于通用领域 [97][98][106] - 早期创业者应关注小而美的闭环验证 [94][95] - ARR指标争议大，更应关注用户行为质量 [93][96] AI硬件与玩具 - Plaud Note年收入7000万美元，缺乏竞争对手 [76][81][83] - AI玩具应避免过度依赖"可爱"属性 [127] - 玩具开口说话可能破坏想象空间 [130][136] - 创造独特IP和玩法比单纯智能化更重要 [137][138] 技术发展趋势 - 视频生成技术处于早期采用阶段 [70] - AI基础设施比云计算时代更复杂 [70] - 多模态模型变化快于语言模型 [63][64] - 工具链设计需要预留技术突破冗余度 [64][65]

全球资本格局调整 - 全球经济呈现"东升西落"趋势，中国成为全球资本避风港新选择 [5] - 美国关税战引发国际抵制，美债收益率飙升至4.5%（10年期）和5%（30年期），美元资产信用风险凸显 [7][8] - 外国投资者持有美债比例从2014年50%降至2024年30%，中国持续减持美债 [8] 外资LP对中国市场的重新评估 - 中国科技企业如DeepSeek在AI领域突破，导致英伟达市值单日蒸发6000亿美元 [11] - 中国优质科技企业估值低于美国同行30%以上，形成技术-估值双重剪刀差 [11][12] - 2025年一季度多家欧美顶级LP恢复或启动对中国基金的新配置计划 [12] 外资LP在中国的本土化布局 - 施罗德资本已募集4支人民币基金，管理资产30亿元人民币 [9] - 沙特PIF与中国金融机构签署500亿美元合作协议，并在深圳设立10亿美元私募基金 [9][17] - 汉领资本、KKR等外资机构通过QFLP试点设立本地基金，如开泰银行设立15亿元QFLP基金 [16][17] 政策环境优化 - 《2025年稳外资行动方案》取消外商投资性公司境内贷款限制，优化并购规则 [12] - QFLP试点全国推广，超50个地区发布政策支持外资灵活参与股权投资 [13] - 路威凯腾首支人民币基金超额募资20亿元，显示外资GP对人民币市场的重视 [13] 外资LP投资策略进化 - 外资LP从观望转向系统布局，参与地方政府产业基金和科技园区项目 [17] - 沙特主权基金通过新能源、医疗健康等领域投资实现与中国产业升级深度融合 [17] - 外资GP加速募集人民币基金，如汉领资本2025年3月完成嘉兴基金备案 [16][17] 中国资本市场角色转变 - 中国从"世界工厂"转向"世界创新者"，硬科技企业全球竞争力吸引外资 [20] - 人民币资产在全球配置中的权重参数被调高，成为三重红利（资产、创新、政策）交汇点 [14] - 东南亚、中东、欧洲长期资本频繁来华调研，形成"中国创新，全球市场"新范式 [9][20]

One of the core assumptions that underpins the artificial intelligence (AI) boom is that each new generation of AI model will require ever-increasing computational horsepower to train and run. DeepSeek, the Chinese AI company that managed to put out an AI model that performed well using a fraction of the computational resources of top-tier AI models, raised some serious questions about the future of the AI industry. There are some other signs, as well, that more computing power may not be the answer. OpenAI ...