事件概述 - 一张显示“阿里千问全员会”且背景横幅写有“干死豆包”标语的图片在社交网络广泛传播 [1] - 阿里千问官方迅速回应，明确指出该图片为AI生成的虚假内容，并指出图中Logo和工牌错误 [3] - 官方在辟谣时幽默回应“听说我被AI整了”，并调侃图片来源“大家都是干AI的，相煎何太急” [3][5] 公司动态与产品进展 - 阿里巴巴近期成立了“千问C端事业群”，由集团副总裁吴嘉负责，整合了夸克、AI硬件等业务，目标是将千问打造为AI时代的超级APP [5] - 千问APP自11月17日公测上线后发展迅猛，公测仅23天月活用户就突破了3000万 [5] - 公司在辟谣的同时借势进行产品推广，邀请用户“来用千问生图玩起来”，并举办了厨王争霸赛等创意活动 [6] 行业竞争格局 - 阿里巴巴的“千问”与字节跳动的“豆包”是国内AI助手领域的主要竞品 [5] - 此次虚假图片事件折射出当前AI行业竞争激烈 [5] - 生成式AI技术降低了内容创作与“造假”的门槛，在AI应用竞争白热化的当下，此类事件对企业品牌和舆情管理提出了新挑战 [8]

文章核心观点 端侧AI正引领新一轮科技范式跃迁，通过在本地设备上直接运行AI模型，实现低延迟、高能效与隐私保护，成为驱动下一轮智能硬件革命的核心增长引擎[4][8][10] 端侧AI的发展得益于算力架构创新、多模态感知与交互、系统级AI融合三大核心方向的协同演进，推动智能设备从“计算节点”迈向“具备本地推理与自主决策能力”的智能平台[4][17] 随着算力架构升级与模型轻量化落地，端侧AI预计将在2035年后进入大规模普及阶段，其多样化终端形态（如AI PC、AI手机、AI可穿戴、AI智能家居）将深刻重塑智能终端产业格局与生态[4][19][45] 应用生态：多场景融合驱动市场增长 - **AI PC**：集成高性能GPU/NPU，NPU算力达40–50 TOPS，可本地运行Copilot+等生成式应用，预计到2028年出货量从2024年的500万台增至1.79亿台，渗透率从2%提升至64%[5][56] 40 TOPS成为入门标准，其高物料成本（比传统PC高20%–30%）将推高平均售价（ASP），预计PC整体市场规模将从2024年的2200亿美元增至2028年的2600亿美元[52][66][67] - **AI手机**：普遍搭载40–50 TOPS级NPU，支持多模态交互与AI摄影，预计2028年全球出货量将达9.12亿部，市场规模从2024年的1404亿美元增至2028年的5472亿美元[5][79][80] 中国市场快速崛起，2024年出货量预计在4000–5000万部，2025–2028年CAGR有望达50%[83] - **AI可穿戴设备**：以10–20 TOPS运行轻量化模型，覆盖手表、AR/VR眼镜等形态，预计全球市场规模将从2024年的392亿美元增至2030年的1538亿美元[5][93] AI眼镜（如Rokid）成为爆款交互产品，用户日均使用时长可达2小时45分钟[90] - **AI智能家居**：依托5–15 TOPS边缘芯片与本地模型，支持全屋联动，预计全球智能家居市场规模将从2024年的1278亿美元增至2030年的5372亿美元，其中AI智能家居细分市场预计从2024年的153亿美元增至2034年的1041亿美元[5][106] 技术演进与产业规律 - **技术演进周期**：根据历史规律，科技行业重大变革约每15–20年发生一次，伴随新型硬件出货量10倍增长[13] 端侧AI当前处于类似20世纪80年代个人电脑或2007年智能手机的早期发展阶段，预计2035–2040年迎来全面普及高峰期[19] - **核心推动力**：硬件（并行计算架构与低功耗边缘芯片）、软件（生成式AI模型与模型压缩优化）、网络（5G/6G与物联网）的协同创新为端侧AI发展积蓄动能[14] - **全球巨头布局**：苹果、Meta、谷歌、小米等科技巨头正通过算力架构创新、多模态感知与交互、系统级AI融合三大方向加速布局端侧AI生态[17][18] 上游生态：芯片与半导体产业链 - **芯片制造与制程**：先进制程（如3nm）显著提升晶体管密度与能效比，台积电3nm工艺晶体管密度达约2.9亿/平方毫米，较5nm提升30%–50%，功耗降低20%–30%[111] 全球晶圆代工市场预计从2024年的1410亿美元增至2030年的3620亿美元[118] - **架构演进**：随着摩尔定律趋缓，Chiplet架构通过2.5D/3D封装取代传统SoC，实现计算、存储与I/O的灵活集成，兼顾性能与成本[6][121] 全球封装测试市场预计从2024年的440亿美元增至2030年的920亿美元[127] - **处理器市场**：端侧AI处理器市场从2022年的310亿美元增长至2028年的602亿美元[6][132] 端侧设备处理器总市场预计从2024年的1227亿美元增至2029年的1513亿美元，其中PC处理器市场增长最快，预计从566亿美元增至771亿美元[132][133] - **竞争格局**：端侧AI处理器市场高度集中，前七大厂商（高通、英伟达、英特尔、苹果、三星、联发科、华为）合计份额达80%–90%[136] 智能手机处理器市场由高通（38%）、苹果（35%）、联发科（18%）主导；PC处理器市场由英特尔（51%）、英伟达（20%）、AMD（12%）与苹果（12%）主导[137] 端侧AI核心技术维度 - **算力架构**：计算架构从传统冯·诺依曼体系向并行计算演进，GPU、TPU、NPU等采用高度并行架构提升AI处理效率[23] 低功耗边缘AI算力是核心驱动力，通过先进制程、专用加速器及模型压缩技术实现[28] 自研芯片（如苹果Neural Engine、谷歌Tensor）成为科技巨头突破性能瓶颈的共同选择[30] - **模型轻量化与多模态**：通过模型压缩技术（量化、剪枝等）使生成式模型能适配端侧设备，提供实时性、隐私保护与网络独立性优势[34][35] 多模态感知（融合视觉、语音、触觉等）成为核心趋势，使设备从“被动工具”演化为“主动伙伴”[38] - **系统级AI融合**：AI从功能叠加向操作系统底层融合转变，成为智能终端的核心能力与“神经网络”[41][43] 苹果、谷歌、小米等已将系统级AI融合确立为核心战略，构建跨设备的统一AI体验与生态[44]

事件概述 - 网络流传一张关于“阿里千问全员大会”的现场照片 照片显示大量人员在广场上手举豆包 背景标语为“阿里千问全员会”和“干死豆包” [3][14] - 网传截图描述称 会议组织者将所有人拉到广场 每人发一个豆包 要求其举过头顶 边喊“干死豆包”边将豆包掰成两半后吃掉 [7][18] 公司回应 - 阿里巴巴相关人士回应称 网传图片为“假的” 其中涉及的全员大会、现场举豆包等情节均与事实不符 [9][20] 公众分析与质疑 - 多名网友指出该图片疑似由生成式AI生成 并调侃其水印和生成逻辑 [11][22] - 有评论认为 图中人员的穿着风格更像是菜鸟或饿了么的线下晨会场景 而非AI业务相关团队 [12][23]

宏观经济与货币政策 - 美国11月核心CPI同比上涨2.6%，低于预期，创2021年以来新低，通胀放缓趋势确立 [1] - 白宫国家经济委员会主任凯文·哈塞特称CPI数据“好得令人震惊”，并指出工资增速已快于物价上涨，认为美联储拥有很大的降息空间 [3] - 哈塞特认为供给侧改善将长期抑制通胀，为降息创造条件，交易员因此调整押注，市场对2026年更激进宽松路径及明年3月降息的预期显著升温 [5] 市场结构与技术分析 - 标普500在试图冲击关键水位时出现剧烈波动，纳指在逼近50日均线后触发量化基金与高杠杆多头集中减仓，抛压迅速自我强化 [7] - 根据技术监测，标普500处于6700至6900点的“负Gamma”区间，期权做市商的对冲行为会放大波动，尤其在触及6800点心理与技术关口时 [9] - 市场尾盘出现140亿美元的SPY看涨期权成交，对比看跌期权仅2.5亿美元，到期日为12月19日，深度价内期权交易活跃 [9][11] - 本周五将有超过7.1万亿美元名义价值的期权合约到期，创历史最高纪录，是“四巫日”，这种集中到期通常会放大市场交易量和波动性 [14] - 在0DTE期权占据成交总量六成的当下，这种“末日轮”博弈会干扰资产定价，导致价格短期内严重偏离基本面 [16] 市场表现与资金流向 - 标普500收涨0.8%，终结四连跌，但涨幅几乎全归属于科技七巨头，其余493只成分股表现平平，显示资金向确定性高的权重蓝筹靠拢 [12] - 市场表现呈现极度分化，科技、非必需消费品、必需消费品、通信服务、半导体等行业部分个股录得上涨，而医疗、金融、能源等板块表现不一 [13] 公司动态：Meta Platforms - Meta内部研发代号为“Mango”的新一代视频AI模型与代号为“Avocado”的下一代大语言模型，预计2026年上半年正式亮相 [17] - Meta在AI战略上频繁调整，从OpenAI挖走20多名顶尖研究人员，聘请Scale AI创始人领导新成立的“超级智能实验室” [20] - Meta内部讨论对Avocado模型可能采取专有模式，意味着可能告别长期坚持的开源传统，转向封闭商业策略 [20] - 公司同步开发视频与文本AI模型是一场防御战，旨在应对谷歌、OpenAI的竞争，Avocado重点提升编程能力，Mango直指视频生成 [21] - Meta已启动“世界模型”的早期研发，这是一种通过吸收视觉信息学习环境物理规律的AI技术，是通往具身智能和下一代机器人技术的关键 [21] - Meta在三季度将年度资本支出指引上调至700亿至720亿美元，大部分流向AI基础设施，以支撑其AI战略和“世界模型”的研发 [19][22]

公司融资动态 - OpenAI正在酝酿新一轮规模空前的资本运作，旨在通过高达数百亿乃至一千亿美元的融资，巩固其在人工智能领域的地位并补充高昂的模型训练成本 [1] - 据知情人士透露，OpenAI在与投资者的接触中讨论了约7500亿美元的估值水平，此轮融资规模可能达到数百亿美元，甚至最高可达1000亿美元 [1] - 若以该估值完成融资，将较OpenAI去年10月最近一次股份出售的估值高出约50% [1] - 除此前已从Thrive Capital、软银等投资者处筹集超过600亿美元外，公司已开始为新增融资进行铺垫 [1] - 亚马逊正与OpenAI进行深入接触，洽谈向OpenAI投资至少100亿美元 [1] 战略合作与供应链 - 作为交易的关键一环，OpenAI将同意使用亚马逊自研的Trainium芯片 [2] - OpenAI已宣布在未来七年内斥资380亿美元租用亚马逊Web Services（AWS）的服务器，而亚马逊的拟议投资将直接为该租赁承诺提供资金支持 [2] - 如果交易落地，亚马逊将加入包括英伟达在内的科技巨头行列，成为OpenAI最新一轮的重量级投资者 [2] 行业竞争格局 - 这一系列融资动态凸显了生成式AI领域日益激烈的昂贵军备竞赛 [2] - OpenAI若成功引入亚马逊等战略盟友并实现芯片供应链多元化，意味着其现金储备的大幅扩充 [2] - 这也预示着硅谷巨头间关于算力、独家协议与市场份额的竞争关系正变得更加错综复杂 [2]

公司股价表现与市场关注 - 藤仓公司股价在过去两年中飙升约1400%，创下全球大盘科技股中最强劲的涨幅之一 [1] - 其股价涨幅超过了英伟达等科技巨头 [5] - 近期因市场对AI前景的担忧，股价单日下跌3.4%，报15960日元 [1] 需求驱动因素与市场地位 - 全球新建数据中心对电缆产生难以满足的巨大需求，是股价上涨的核心驱动力 [1] - 公司几乎与所有的超大规模云计算巨头都有合作，客户包括苹果和丰田汽车 [7] - 公司被白宫选中，为其AI基础设施提供价值高达200亿美元的光纤电缆 [6] 产能与供应挑战 - 公司当前产能无法跟上需求，供应能力被确认为一个潜在风险 [1][6] - 首席执行官表示，为满足生成式AI基础设施需求，现有产能将无法满足 [6] - 公司已从几家全球公司锁定了光纤供应，并旨在提高现有工厂生产率以弥补新产能上线前的制造缺口 [6] 资本支出与投资计划 - 为跟上AI相关需求，进一步的资本支出将是“必要的”，公司正在洽谈新一轮投资 [1] - 新的投资计划可能会在5月份发布的中期计划中公布 [1] - 在任何有关美国投资的谈判之前，公司已宣布计划斥资450亿日元（约合2.89亿美元）建设一座新工厂 [6] 财务表现与机构观点 - 公司将其全年营业收入预期上调至1790亿日元，较此前预期增长26% [7] - 约75%的销售额来自海外，日元疲软可能为其收益带来进一步上行空间 [7] - 摩根士丹利三菱日联证券将藤仓的目标价从14000日元上调至21500日元 [7] - 机构观点认为，公司在目前需求预期强劲的市场条件下拥有定价权，能帮助其管理生产计划 [1][6]

核心观点 - OpenAI凭借ChatGPT在高校市场取得显著领先地位 通过提供大幅折扣和利用产品知名度 已向全球高校售出远超百万份许可证 并快速渗透至美国公立大学[1][2] - 高校正从对生成式AI的怀疑和限制转向谨慎接纳与正式采用 将其视为未来劳动力必备技能和提升学习效率的工具 但普及程度和使用模式存在差异[4][6][7] - 科技巨头（OpenAI、微软、谷歌）正积极争夺教育AI市场 通过定价策略、产品捆绑、免费试用和专项营销进行竞争 目前OpenAI在价格和学生偏好上占据优势[2][3][5][8] 市场渗透与销售数据 - OpenAI已向约35所美国公立大学售出超过70万份ChatGPT许可证[1] - 根据20所签约校方数据 学生和教职员工在9月份使用ChatGPT超过1400万次 平均每位用户当月调用176次[1] - 在全球范围内 OpenAI已向高校售出“远超百万”份许可证[1] - 加州州立大学系统（约50万名师生）同意每年向OpenAI支付1500万美元以提供ChatGPT访问权限[3] - 亚利桑那州立大学在11月下旬已有近1万名学生和6400名员工使用了ChatGPT许可证[3] 定价策略与成本优势 - 学校批量购买ChatGPT访问权限 每月为每位用户支付几美元 远低于向少量教育用户收取的每月20美元 更远低于企业用户最高每月60美元的费用[2] - 加州州立大学系统获得的ChatGPT实际价格约为每位用户每月2.50美元 而微软Copilot的报价为每位用户每月30美元[3] - 许多使用Copilot的大学（如佐治亚大学和华盛顿大学）每月为每位用户支付约30美元[3] - 微软最近宣布为学术机构降价 将Copilot高级版价格从每月约30美元降至18美元[5] 高校采用动因与使用情况 - 高校管理人员认为AI是未来劳动力必备工具 没有“退出使用”的选项[4] - 内布拉斯加大学奥马哈分校调查显示 92%受访的教师、图书馆员和学生表示会推荐ChatGPT 大多数人表示它每周能节省1到5小时[6] - 写作、头脑风暴、基础研究、数据分析、教案编写和学生辅导是ChatGPT在校园内的常见用途[1][6] - 使用模式存在差异 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校约有200名教职员工活跃使用 少数“超级用户”贡献大部分使用量 一位政策研究员在9月份调用742次（约每天34次） 而大多数用户全月调用次数不到10次[7] 竞争格局与厂商策略 - OpenAI通过聘请教育销售人员、从Coursera挖走高层主管、开展学生大使计划和免费试用活动来积极推广[5] - 谷歌向所有大学生提供为期一年的Gemini AI助手专业版免费试用 并提供免费基础版 例如迈阿密-戴德县公立学区已向10万名学生推广基础版 并花费15万美元购买400份专业版许可证主要面向教员[8] - 微软凭借其软件在企业中的普遍性推广Copilot 但在教育领域受谷歌竞争等因素影响优势较弱 许多学校仅购买有限数量的Copilot许可证供教职员工使用 学生普及缓慢[8] - 德克萨斯州立大学是微软大客户 每年支付约100万美元 所有师生可访问Copilot基础版 11月前后一个月内约有6.9万台独立设备在校内连接Copilot 但文件显示ChatGPT使用率是Copilot的两倍 谷歌Gemini使用率也略高于Copilot[9] 行业背景与政府支持 - 科技行业长期向学生推销低价软硬件以培养终身客户 例如苹果的教育优惠和谷歌的Chromebook[2] - 联邦政府提供激励 特朗普政府宣布的新联邦高等教育拨款重点包括5000万美元资金池 用于支持扩大AI访问权限并利用该技术增强教学的计划[5] - 部分学校和人士对AI教育效果持谨慎研究态度 例如奈飞董事长向鲍登学院捐赠5000万美元用于研究AI对教与学的影响[6]

文章核心观点 - OpenAI通过向高校提供大幅折扣的ChatGPT许可证，在美国大学校园市场取得了显著的领先地位，其用户使用量激增，而竞争对手微软和谷歌的AI工具普及速度相对较慢 [1][2][6][7][13][15] 市场渗透与销售数据 - OpenAI已向约35所公立大学售出超过70万份ChatGPT许可证 [1] - 在全球范围内，OpenAI已向高校售出“远超百万”份许可证 [1] - 根据20所与OpenAI签约的学校数据，学生和教职员工在9月份的使用次数超过1400万次，平均每位用户当月调用176次 [1] - 亚利桑那州立大学在11月下旬已有近1万名学生和6400名员工使用了ChatGPT许可证 [6] - 内布拉斯加大学奥马哈分校在9月约有800名活跃用户，一项调查显示92%的受访者会向他人推荐该工具 [9] 定价策略与合同价值 - 愿意批量购买的学校每月为每位用户支付几美元，相比向少量教育用户收取的每月20美元有巨大节省，企业用户费用最高可达每月60美元 [2] - 加州州立大学系统同意每年向OpenAI支付1500万美元，为其约50万名师生提供访问权限，每位用户每月实际成本约为2.50美元 [6] - 根据查阅的文件，许多使用微软Copilot的大学每月为每位用户支付约30美元，微软最近宣布将高级版价格从约30美元降至18美元 [6][8] - 迈阿密-戴德县公立学区花费15万美元购买了400份谷歌专业版AI许可证 [13] - 德克萨斯州立大学每年支付给微软约100万美元 [13] 主要客户与采用案例 - 加州州立大学系统因价格最低且学生最熟悉而选择ChatGPT [6] - 亚利桑那州立大学、加州州立大学系统、佐治亚大学、华盛顿大学、内布拉斯加大学奥马哈分校、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、德克萨斯州立大学等多所主要大学已采用AI工具 [1][6][9][10][13] - 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校约有200名教职员工活跃使用ChatGPT，少数“超级用户”贡献了大部分使用量，例如一位政策研究员在9月份调用了742次 [10] - 德克萨斯州立大学所有师生可通过捆绑服务访问微软Copilot基础版，在11月前后一个月内约有6.9万台独立设备在校内Wi-Fi下连接 [13] 竞争格局与市场策略 - 科技行业长期向学生推销低价软硬件以培养终身客户，OpenAI在AI领域采用了类似策略 [2] - 微软的Copilot通常与现有软件捆绑销售，但在教育领域普及速度较慢，且教职员工使用比例高于学生 [1][13] - 谷歌向所有大学生提供为期一年的Gemini AI助手专业版免费试用，并提供免费基础版 [13] - 在德克萨斯州立大学，即使没有正式合同，ChatGPT的使用率是Copilot的两倍，谷歌Gemini的使用率也略高于Copilot [14] - OpenAI聘请了专注于教育的销售人员，并从Coursera挖走高层主管，还通过“学生大使”和免费试用期进行推广 [7][8] 大学态度与采用驱动因素 - 大学已从对AI持怀疑态度转变为最大的机构客户之一，许多学校正寻求制定AI使用基本规则 [7] - 采用驱动因素包括：帮助学生就业准备、担心落后于技术潮流、AI能节省时间（内布拉斯加大学调查显示大多数用户每周节省1到5小时） [7][9] - 联邦政府提供激励，特朗普政府宣布了5000万美元的资金池，用于支持扩大AI访问权限的计划 [8] - 一些学校保持警惕并研究AI对教育的潜在影响，例如鲍登学院获得了5000万美元捐赠用于相关研究 [9]

资本市场制度变革与生态重塑 - 资本市场政策已升级为系统性供给，资源正加速向科技创新领域集聚 [1] - 证券公司角色转变，从融资通道成为连接技术、产业与资本的关键枢纽 [1] 服务科技创新的逻辑转变 - 证券行业服务科技创新的逻辑正从“辅助支持”转向“系统赋能” [1] - 多层次资本市场改革从板块扩容深化至功能优化，政策支持体系从单点突破走向系统构建 [1] - 科创板、创业板、北交所优化发行上市条件，为未盈利及前沿科技企业提供更包容的上市环境 [1] - “科技十六条”、“科创板八条”、“并购六条”等政策构建了覆盖科技企业全生命周期的政策框架 [1] 债券市场对科技创新的支持 - 债券市场成为服务科技创新的重要支撑 [2] - 2024年证券公司承销科创债539只，合计承销规模达6136.9亿元，同比增速超60% [2] - 科创债为企业提供长期稳定的债券融资支持，与股权融资形成互补 [2] 中长期资金入市的影响 - 保险资金、养老金等中长期资金加大科技股配置，所持A股流通市值明显增长 [2] - 资金性质从短线博弈转向长线配置，优化投资者结构和投资生态 [2] - 为科技企业提供稳定资金支持，促进其长期发展和资本市场稳定运行 [2] A股上市公司结构转变 - A股上市公司结构正从由金融、地产、传统制造业主导，转向由科技创新、先进制造和绿色产业等新质生产力驱动 [2] - 这种结构性转变是资本市场服务国家战略的直接体现 [2] 中信建投证券的核心战略与业务重构 - 公司将“服务高水平科技自立自强”确立为核心战略之一，并围绕此进行了全面的业务重构与组织变革 [2] - 投行业务把“功能性”放在首位，构建“投行+投资+投研”服务模式，打造企业全生命周期金融服务价值链 [3] - 服务模式覆盖股权融资、债权融资、并购重组、资产证券化、REITs等传统与创新领域 [3] 专业化分工与全产品服务能力 - 公司设置TMT、工业与先进制造、化工与材料、医疗健康等行业组及成长企业融资部，加强对专精特新企业的服务力度 [3] - 加强全产品服务能力，统筹股、债、并购等各产品线，服务科创企业不同阶段的发展需求 [3] 直接投资领域的布局 - 公司构建了完善的产品矩阵，系统布局各阶段私募股权投资基金产品体系 [3] - 产品矩阵涵盖直投基金、母基金、S基金、并购基金及专项基金 [3] - 中信建投资本已累计设立基金100只，备案规模超过1000亿元，累计投资423个项目，金额210亿元，覆盖近40个行业 [3] - 其中，投资专精特新企业165家（国家级48家），投资金额近70亿元 [3] 证券公司的未来角色与发展方向 - 证券公司在建设科技强国中扮演多重角色：早期通过PE/VC投资初创企业，中期提供IPO服务，后期支持企业技术迭代与规模扩张 [4] - 公司将继续深化“投行+投资+投研”的协同模式 [4] - 公司将积极拥抱生成式AI、区块链等前沿科技，打造智能化的金融服务体系 [4]

谷歌与Meta合作挑战英伟达CUDA生态 - 谷歌推进代号"TorchTPU"战略行动，旨在让PyTorch框架能在其TPU芯片上流畅运行，以消除开发者的迁移门槛，并考虑将部分软件开源 [1] - 谷歌与Meta商讨合作协议，Meta有望获得更多TPU使用权，Meta通过推动软件适配TPU来降低推理成本并减少对英伟达的依赖 [1] - 华尔街分析师认为CUDA是英伟达最坚固的护城河，而谷歌过去依赖内部Jax框架的做法拉大了与外部客户实际使用习惯的鸿沟 [1] OpenAI推出ChatGPT应用商店并寻求融资 - ChatGPT应用商店正式上线，按精选、生活方式、工作效率等分类列出Adobe Photoshop、Canva、Figma等应用，用户可通过"@应用名"的方式触发使用 [2] - 开发者可在OpenAI开发者平台提交应用审核发布，OpenAI提供了包括最佳实践指南、开源示例应用、UI库和测试阶段Apps SDK在内的完整资源体系 [2] - OpenAI计划以约7500亿美元估值筹集新一轮资金，最高可能达1000亿美元，试图在AI时代复刻苹果App Store的商业模式 [2] Google发布高速低成本模型Gemini 3 Flash - Google发布Gemini 3 Flash模型，在Humanity's Last Exam基准测试中得分为33.7%，其性能介于Gemini 3 Pro的37.5%和GPT-5.2的34.5%之间 [3] - 该模型延续Flash系列极致原生速度，性能超越Gemini 2.5 Pro的同时速度提升3倍，定价为输入每百万token 0.50美元、输出每百万token 3美元 [3] - Gemini 3 Flash已成为Gemini应用和搜索AI模式的默认模型，响应速度基本在1秒以内，并通过Google AI Studio、Vertex AI等渠道全球开放 [3] 字节跳动发布通用Agent模型Seed1.8 - 字节跳动发布通用Agent模型Seed1.8，集成了搜索、代码与GUI Agent能力，支持三种思考模式可根据任务复杂度自动调整处理方式 [4] - 在GUI Agent评测中超越Seed1.5-VL，在电脑、网页、移动端三类环境中展现多步任务可靠性，BrowseComp-en基准测试得分67.6 [4] - 该模型在ZeroBench评测中获得11.0最高分，在VideoMME长视频理解评测中得87.8分，并加入了"VideoCut"视频工具调用能力 [4] 阶跃星辰升级并开放GUI Agent模型 - 阶跃星辰Step-GUI云端模型全量上新，支持200+任务场景、手机PC汽车多端可用，最短10分钟即可部署一台"AI手机" [5] - 该模型具备更长推理步骤、更强语义理解和泛化能力，当用户指令模糊不足以支撑任务执行时会自主提问 [6] - 公司开放了GUI-MCP协议以实现端云协同，其API限时免费开放，技术报告全公开，并发起"星际探索官"召集令邀请用户创作和二次开发 [6] xAI发布Grok Voice Agent API - xAI正式发布Grok Voice Agent API，首次将Grok的实时语音能力以API形式向开发者开放，主要面向语音优先的应用场景 [7] - API内置Sal、Rex、Eve、Leo等多种声音，支持Mika、Valentin等陪伴型人格，开发者可精细化控制系统指令和行为参数 [7] - 采用流式音频设计支持实时语音识别与合成，可在对话中开启搜索能力实时查询公开网页或X平台数据，显著降低交互延迟 [7] 苹果产品路线图曝光：转向AI眼镜 - MacRumors曝光苹果未来2年产品路线图共39款产品，折叠iPhone将于2026年9月发布采用书页式设计，iPhone 18则推迟至2027年 [8] - 苹果已全面暂停AR/VR头显项目，转而专注AI智能眼镜开发，预计2027年或2026年底推出，停售4年多的iMac Pro或将于2026年回归并搭载M5 Max芯片 [8] - 苹果计划在2027年推出20周年纪念版iPhone，采用前后壳体弯曲包裹设备边缘的设计，前置摄像头移至屏下，成为没有显示屏开孔的iPhone [8] a16z报告观点：AI泡沫尚未发生 - a16z合伙人认为当前AI领域并非泡沫，因为泡沫尚未破裂，企业若停止开发更大模型仅靠现有模型运营，按当前利润率很快就能实现盈利 [9] - 报告认为纯软件奇点很难实现，要推进研发必须进行更多实验，目前实验算力投入规模与最终发布模型训练运行投入相当甚至更多 [9] - 预测到2030年AI可能推动GDP增长几个百分点，若实现能完成任何远程工作的AGI，30%的GDP增长是合理下限，但结果要么是疯狂增长要么彻底崩溃 [9]