公司投资动态 - 宁德时代参投的福建时代泽远股权投资基金合伙企业（有限合伙）入股上海达卯科技有限公司 [1] - 深圳市绿水长青创业投资合伙企业（有限合伙）同时成为达卯科技新增股东 [1] - 达卯科技注册资本由约1209万人民币增至约1277万人民币 [1] - 达卯科技发生法定代表人及多位高管变更，刘涛卸任法定代表人，由简煜忞接任 [1] 公司基本信息 - 上海达卯科技有限公司成立于2021年3月 [1] - 公司现股东包括上海达卯数维企业管理合伙企业（有限合伙）、宁波市商壹软件有限公司及新增股东等 [1] 公司业务与技术 - 达卯科技致力于利用通用人工智能（AGI）技术构建能源大模型（Energy MaaS）平台和AI虚拟电厂应用 [1] - 公司业务范围包括提供技术咨询、运维服务及能效管理软件 [1]

公司股权与治理结构变更 - 新增宁德时代参投的福建时代泽远股权投资基金合伙企业（有限合伙）及深圳市绿水长青创业投资合伙企业（有限合伙）为股东 [1][1] - 法定代表人由刘涛变更为简煜忞，同时多位高管发生变更 [1][1] - 公司注册资本由约1209万人民币增至约1277万人民币 [1][1] 公司业务与战略定位 - 公司成立于2021年3月，经营范围包括计算机软硬件及辅助设备批发、数据处理服务、物联网技术服务等 [1] - 致力于利用通用人工智能（AGI）技术构建能源大模型（Energy MaaS）平台和AI虚拟电厂应用 [1] - 提供技术咨询、运维服务及能效管理软件 [1] 股东结构 - 现由上海达卯数维企业管理合伙企业（有限合伙）、宁波市商壹软件有限公司及上述新增股东等共同持股 [1]

xAI融资事件与资本结构 - xAI于10月8日获得总额200亿美元融资，其中包含约75亿美元股权融资和最高达125亿美元的债务融资 [2] - 此轮融资中，英伟达进行了20亿美元的股权投资，其CEO黄仁勋对此表示兴奋 [2] - 这是xAI在三个月内的第二轮大额融资，今年7月已完成一轮100亿美元融资，当时公司估值在240亿至260亿美元之间 [2] - 融资通过特殊目的载体进行结构化运作，SPV集中采购英伟达GPU后以五年期租赁形式提供给xAI，用于支撑"Colossus 2"数据中心项目 [3] - 这种以GPU实物资产作为债务担保的模式，为高投入的AI企业提供了降低直接负债压力并确保算力资源稳定的新融资思路 [3] 资源协同与战略部署 - xAI可获取特斯拉积累的海量汽车行驶数据以及X平台的亿万级文本、对话数据，这些差异化数据资源为其模型训练提供了坚实基础 [4] - 此次融资的大部分资金将重点投入到"Colossus 2"数据中心的基础设施建设与后续运营中，旨在将数据优势转化为技术实力 [4] - 公司每月消耗现金约10亿美元，此次融资堪称"及时雨" [2] 英伟达的AI生态战略 - 投资xAI是英伟达在AI产业链布局的重要一步，旨在巩固自身在AI算力生态中的地位 [6] - 英伟达CEO黄仁勋认为行业正处于从CPU计算向GPU驱动的生成式AI计算转变的关键期 [6] - 自今年9月以来，英伟达在AI产业链累计投资规模接近1100亿美元，包括向OpenAI投资1000亿美元、向英特尔投资50亿美元等 [6] - 这些投资均围绕构建"算力生态闭环"展开，以巩固其在AI芯片市场的优势地位 [6] 行业趋势与竞争格局 - AI领域资本热潮显著，今年以来美国科技公司为布局AI业务在公开债券市场累计筹资达1570亿美元，较去年同期增长70% [7] - Meta Platforms签署了多项数十亿美元协议，其中数据中心相关融资计划达290亿美元；甲骨文为AI基础设施建设筹集了380亿美元债务资金 [7] - 开发顶级AI模型所需算力呈指数级增长，构建强大AI基础设施已成为全球科技公司的共同任务，行业竞争进入"资本+算力"双驱时代 [7] - 中小AI企业生存空间受到挤压，部分公司转向医疗AI、工业AI等垂直领域寻求突破，或选择与传统行业合作以换取资金与数据支持 [9] - 行业格局呈现"巨头争霸、中小突围"的态势，构建强大稳固的算力-资本闭环成为掌握竞争主动权的关键 [9][10]

新华财经上海10月10日电 OpenAI、英伟达、AMD、甲骨文等科技公司正通过股权、债务及长期算力合 约构筑起庞大的"AI公用事业网络"，成为驱动美股科技股持续上行的重要推手。 在OpenAI的推动下，资金、订单与产能在芯片、云、数据中心及能源企业之间循环流转，共同塑造了 庞大而复杂的AI投资需求。这场透支未来的万亿赌局，会引领下一代技术革命，还是会酿成新一轮资 本泡沫正成为热议的焦点。 10月6日，OpenAI又宣布与AMD达成合作，将在未来数年部署总计6GW（吉瓦）的AMD算力系统。根 据协议，首批1GW设备将于2026年投入使用。AMD已向OpenAI发行最高1.6亿股认股权证，行权条件与 芯片部署进度及股价里程碑挂钩。 无独有偶，10月8日，特斯拉创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下的AI公司xAI获得了200亿美元的融 资，其中包括英伟达投资的20亿美元。 针对密集的合作交易，OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在近期的访谈中回应称，OpenAI的核 心使命是构建功能强大的AI系统，要达成这一目标，需在基础设施建设、产品开发及基础研究等领域 投入大量的资源，而基础设施 ...

投资事件概述 - 2025年10月8日，英伟达对埃隆·马斯克的人工智能公司xAI进行了股权投资 [2] - 英伟达在此轮融资中的投资额为20亿美元（约合143亿元人民币）[2] - xAI在此轮融资中总共筹集了200亿美元 [2] 英伟达的战略动机 - 英伟达的终极目标是成为整个AI世界的基石和发动机，需要顶尖客户和合作伙伴来验证并推动其技术 [2] - 通过投资绑定xAI这一顶级客户，确保其超大规模AI模型（如Grok）对英伟达GPU（如H100、B100）产生稳定且巨大的需求 [2] - 旨在创造标杆式成功案例，如果xAI研发出能与OpenAI、Google抗衡的AI模型，将是对英伟达硬件和软件平台最有力的宣传 [3] - 通过投资绑定前沿AI公司，构建强大的英伟达联盟，以抵御AMD、英特尔以及各大云厂商自研芯片的竞争 [3] - 间接获取宝贵数据，xAI理论上可获得特斯拉的海量真实世界视频数据以及X平台的实时海量文本数据，用于优化英伟达的AI计算平台 [3] - 推动计算边界，马斯克的AI项目（如特斯拉FSD和xAI大模型）是世界上计算需求最密集的项目之一，能为英伟达设计下一代芯片提供无价反馈 [4] - 押注万物AI化，马斯克的商业版图涵盖电动汽车、太空探索、脑机接口等未来将被AI深刻改造的领域，投资本质上是押注一个由AI驱动的未来世界 [4] - 形成协同效应与网络效应，如果特斯拉、Optimus机器人、X平台等都基于英伟达硬件和xAI软件，将形成一个巨大的、相互增强的生态系统 [4] 投资的意义与影响 - 对英伟达而言，这是巩固其AI领域领导地位的战略性一步，获得了顶级客户、宝贵数据、技术验证，并深度嵌入到未来最具潜力的AI应用中 [5] - 对马斯克而言，其获得了世界顶级的算力支持、紧密的技术合作以及强大的盟友，帮助实现宏大的AI愿景 [5] - 该笔投资远不止是金钱交易，而是两家巨头为共同主导即将到来的AGI（通用人工智能）时代而结成的战略同盟 [6]

核心战略：系统性工程与全产业链同步推进 - 公司核心使命是构建功能强大的人工智能系统并以惠及人类的模式部署，这需要在基础设施、产品开发和基础研究领域投入海量资源[4] - 公司在七个月内完成三项关键动作：发布GPT-5（幻觉率降至1.3%）、推出视频生成应用Sora并开放API预览版、与英伟达/AMD/三星/甲骨文等企业启动大规模AI基础设施建设项目[1] - 公司战略是一场“公司级豪赌”，旨在通过同步推进芯片、数据中心、能源、算力、制造和供应链等关键环节，让技术与市场并行成长[2][3] 基础设施：算力时代的巨额投资与生态构建 - 公司计划在基础设施领域进行巨额投资（据《金融时报》估算约达1万亿美元），并通过长期合作和资金支持帮助合作伙伴扩产以满足算力需求[3][11] - 公司认为AI需求呈爆炸式增长，构建足够规模的基础设施体系是一项严酷考验，所有环节从电子元器件到电力系统都必须同时推进[6][10] - 公司面临芯片供应挑战，指出英伟达与AMD均依赖相同的上游供应链（如台积电），并强烈希望台积电进一步加大产能投资以缓解全球芯片短缺压力[10] 产品定位：ChatGPT作为统一入口与生态共赢 - 公司希望ChatGPT成为用户的主要使用入口，并与其他服务实现深度集成，同时大力发展API业务让用户通过OpenAI身份安全登录第三方服务[5] - 公司早期插件机制尝试未达预期，但GPTs工具在企业内部协作或个人工作流程优化场景中获得极高使用量，新应用集成机制旨在实现更大突破[21] - 在产品集成上坚持生态共赢原则，例如在Zillow合作中避免完全接管用户界面，而是引导用户至合作伙伴的原生应用以维持直接透明的连接[22] 商业模式：变现路径探索与信任构建 - 公司相信有机会开发出对用户具有显著净价值且能强化用户关系的产品形态，例如探索创新性广告机制，但目前尚未形成最终确定的广告方案框架[26] - 即时结账功能表现极为出色，其设计既提升了用户体验的便捷性也为商家带来更高转化效率，但公司强调必须避免任何形式的操纵行为以维持用户信任[23][24] - 联盟营销被视为一个在战略层面清晰可行的低风险切入点，它无需担心与自有广告业务产生冲突[27][28] 创新能力：爆款产品打造与人类创造力激发 - Sora的成功源于其内在吸引力（用户觉得“有趣且新颖”从而主动分享），而非单纯依赖品牌光环，公司认为拥有一支顶尖人才队伍是实现可复制成功的最佳保障[29][31] - 公司观察到全球范围内存在大量未被满足的创造力表达需求，便捷工具能帮助用户将抽象想法快速转化为高质量成果，这精准契合人类深层的心理需求[33] - 对于Sora的算力成本，公司指出许多使用场景属于娱乐性质（如制作表情包），这类低价值高频率交互无法通过广告完全覆盖成本，用户将不可避免需要为内容生成付费[32] 版权与政策：行业健康发展的平衡术 - 在版权议题上，公司主张与创作者社区紧密协作共同设计收益补偿与权益保护方案，再由立法者制定普遍适用的规则，并必须充分考虑初创企业的成本承受能力[35][38] - 公司担忧版权立法过程过度复杂导致高昂法律合规成本仅能由少数行业巨头承担，进而固化行业壁垒，这对整个AI生态将是巨大损失[36][37] 领导力与执行：长期主义与多维度平衡 - 公司在平衡用户需求、API业务和研究突破时采取多层策略：以长期战略愿景为导向投资看似“无实际用途”的项目、倾听用户反馈、重视开发者社区意见、并坚守独立的战略判断[39][40] - 公司对正在推进的技术愿景及其变革潜力持有100%的坚定信念，但承认具体执行落地效果仍需时间检验[41]

ChatGPT操作系统化战略 - ChatGPT周活跃用户数已达8亿，目标是从AI工具演变为集成第三方应用程序的操作系统[1] - 负责人Nick Turley以网页浏览器为灵感，认为ChatGPT将改变人机交互方式，成为类似浏览器的核心工作平台[1][9] - 公司正开发浏览器产品并与苹果前首席设计师Jony Ive合作硬件设备，构建消费者生态系统[2] 商业化路径与合作伙伴 - 通过集成Expedia、DoorDash、Uber等应用将ChatGPT转化为电商平台，OpenAI可从交易中分成[4] - 第三方开发者可直接触达8亿周活跃用户，应用内嵌于主体验而非独立商店，支持互动式功能开发[4][8] - 公司不排除允许企业付费获得优先展示位，但需平衡商业化与用户体验[4][16] 技术演进与生态建设 - 当前ChatGPT被类比为"命令行时代"，未来将支持写作、编程、服务对接等垂直应用[6] - 平台可能催生类似Uber的颠覆性应用，开发者可基于8亿用户基础构建可行业务[7][8] - 采用分区内存技术实现精细化数据权限管理，用户可控制健康、音乐等不同场景的数据共享[13] 产品定位与使命协同 - ChatGPT从研究成果商业化工具转变为普及通用人工智能（AGI）的载体[11][12] - 产品覆盖生产力、娱乐、社交等领域，通过账号体系连接多场景应用[10] - 89岁老人自学编程、自闭症儿童社交训练等案例体现平台对大众的实际价值[12]

交易概述 - 软银集团以53.75亿美元收购ABB的机器人业务单元，ABB因此放弃了原定于2026年第二季度将该业务独立上市的计划[1][4] - 该交易预计将于2026年中后期完成，尚需获得监管批准并满足惯例成交条件[4] - 交易完成后，ABB的业务将减少为三大事业部，机器人业务自2025年第四季度起将被列为非持续经营项目[7] ABB机器人业务状况 - ABB机器人业务是全球装机量最大的工业机器人供货商，属于工业机器人“四大家族”之一[4] - 2024年，该业务销售收入为23亿美元，约占ABB集团总收入的7%，其运营息税折旧及摊销前利润率为12.1%[4] - ABB最初决定分拆机器人业务是因其与集团其他业务线整合度低，分拆旨在使业务规划治理更聚焦，并优化研发投资和外部合作[4] 市场背景与ABB战略转向 - 全球工业机器人市场在经历多年高速增长后增速有所放缓[5] - 在中国市场，越疆、埃斯顿、节卡等本土厂商市场份额逐步攀升，对跨国机器人企业形成挤压[5] - 出售机器人业务后，ABB将业务重心转向电气化和自动化，原机械自动化业务单元将并入过程自动化事业部[7] 软银的战略意图与AI布局 - 此次收购反映了软银集团对“物理AI”和超级人工智能未来的押注，是其AI生态链布局的一部分[12][13] - 软银规划布局AI芯片、AI机器人、AI数据中心、能源四大维度的生态链，旗下已拥有芯片设计公司Arm和Ampere Computing[13] - 软银在机器人领域有多次投资经历，包括2012年收购Aldebaran推出Pepper机器人，2017年收购波士顿动力，以及2024年领投人形机器人公司Skild AI[10][12] 行业趋势 - 此次交易体现了AI产业强者恒强、竞争加剧的态势[1] - 随着特斯拉发布通用机器人计划及大语言模型的出现，机器人领域在2021年后重新吸引了资本目光[12]

文章核心观点 - 蔚来智能驾驶负责人任少卿认为，实现高级别自动驾驶和通用人工智能（AGI）的正确路径是构建以视频为核心的“世界模型”，并结合强化学习，而非当前行业主流的以语言模型为基础的端到端或VLA方案 [6][7][9][10] - 公司选择了一条技术更复杂、投入更高的路线，包括高算力平台（如4颗Orin芯片）、多传感器配置以及全新架构，旨在建立对物理世界时空认知的底层能力，短期内可能显得进展较慢，但长期看上限更高 [7][23][25][57] - 蔚来已建立起包括三层数据系统、三代首发平台和“4×100米接力”研发体系在内的核心能力，其工程能力和数据体系被认为是行业领先的，并已通过端到端AEB等技术验证了实际效果，如事故损失下降25% [34][36][42][44][45][54][63] 技术路径：世界模型与强化学习 - **对主流方案的批判**：端到端是智能驾驶发展阶段的产物，本质是“填坑”，将过去拆分的模块重新拼接；VLA本质是语言模型的模态扩展，根在语言上，但语言带宽低，无法承载现实世界的连续复杂性 [9][13][14][16] - **世界模型的定义与优势**：以视频为核心，直接学习时空和物理规律，建立高带宽的时空认知能力；与语言模型并行，前者解决“概念认知”，后者解决“时空认知”，两者融合才能实现AGI [10][11][13][27] - **强化学习的关键作用**：模仿学习只能解决短时序问题，强化学习能将系统从“5秒记忆的金鱼”进化为能处理长时序（30秒、60秒）规划的智能体，并能“清洗”海量但嘈杂的真实驾驶数据，提升模型能力 [7][28][29][31][32] - **与友商技术对比**：理想和小鹏的基座模型以语言模型为训练底座；华为的WA模型本质也是世界模型，只是表述不同；特斯拉是否构建世界模型尚不确定 [17] 研发与工程体系 - **数据系统**：建立三层数据系统——数据闭环系统（DLB）用于自动筛选数据；伴生系统用于大规模AB测试，每周测试里程达几千万公里；风险评估控制系统用于自动化分析每日数百万次接管数据 [36][42] - **工程能力**：三代智驾平台均实现全球首个芯片量产（Mobileye EyeQ4、英伟达Orin、自研神玑），团队仅大几十人，通过统一软件栈（仅保留CUDA底层，上层自研）支撑多平台，工程能力被锻炼得特别强 [54][55][56] - **研发组织“4×100米接力”**：第一棒预研团队专注将不确定性转化为确定性方案；第二棒量产团队负责将预研成果高质量交付；第三棒平台复制团队将功能适配到不同芯片平台；第四棒车型复制团队将方案快速部署到不同车型 [47][48][51][52][53] 产品化进展与目标 - **已实现成果**：2024年5月推送世界模型架构OTA更新；2023年底推出端到端AEB，经保险公司数据验证，事故损失下降25%；2025年5月在地库实现语言指令找出口功能，为国内首发 [22][40][44][45][63] - **近期规划**：计划在2024年底至2025年Q1推出Open-set开放集指令交互功能，使用户能通过自然语言与车辆自由交互，而非仅限于有限指令集，此举被认为将领先行业 [18][19][22] - **安全目标**：将主动安全置于最高优先级，下一个版本的目标是将事故损失降低50% [40][64][65] 战略选择与行业定位 - **硬件策略**：高算力平台（如4颗Orin）提供安全冗余、承载更多新功能且迭代更早；低算力平台（如乐道用1颗Orin）通过功能蒸馏和压缩实现主流体验，但最新功能会滞后 [45][46][50] - **发展节奏**：选择统一高速与城区方案的架构，虽初期开发量大、显得慢，但长期架构更干净、扩展性更好；跨大洲（中国和欧洲）同步量产也对研发和供应链构成极限压力 [25][39][43] - **核心优势**：底层平台、数据和工程能力经过三代架构锤炼；当前处于新架构（世界模型）初期，重点是将新架构潜力释放60%-80%；方向明确指向AGI，在更大技术语境下没有争议 [25][56][57][72]

超级人工智能（ASI）发展路径 - 通往超级人工智能的路径划分为三个关键阶段：第一阶段为智能涌现的“学习人”阶段，大模型已发展出泛化智能、通用对话及初步多步推理能力 [1] - 第二阶段为自主行动的“辅助人”阶段，是当前AI发展的关键阶段，核心特征是AI能在人类目标设定下拆解复杂任务、使用与制作工具，自主完成数字与物理世界的交互 [2] - 第三阶段为自我迭代的“超越人”阶段，是AI发展的关键跃迁，需满足连接物理世界全量原始数据及实现自主学习两大核心要素，最终实现自我迭代与超越人类智能 [2] AI基础设施投资规模 - 国内某大型科技公司已启动为期三年、总规模达3800亿元的AI基建计划，并计划持续追加投入 [2] - 该公司计划到2032年，其云全球数据中心的能耗规模将较2022年提升十倍，反映出云算力投入将呈指数级增长 [2] - 2024年全球人工智能IT总投资规模为3159亿美元，预计到2029年将增至12619亿美元，五年复合增长率为31.9% [2] 人工智能市场潜力与影响 - 人工智能正成为最具决定性的科技力量，其变革深度远超历史技术革命，ASI将指数级放大人类智力杠杆 [4] - 未来每个家庭、工厂、企业均有望配备众多智能体与机器人提供24小时服务，从根本上重塑生产效率 [4] - 截至2033年，全球人工智能市场规模预计将从2023年的1890亿美元飙升至4.8万亿美元，十年内增幅达到25倍 [4] - 人工智能在全球前沿科技中的份额比重将从目前的7%上升至29%，并成为该领域的主导力量 [4]