DeepSeek模型的市场影响 - DeepSeek模型在旧金山企业中被广泛使用 包括非AI公司也在本地部署其版本[2][9] - 模型完全免费且训练成本仅为西方模型的一小部分 但性能更优[10] - 硅谷企业将其视为"不能说的秘密" 并用于客服和后台等核心业务[10] 中国AI行业的竞争优势 - 中国学者在顶级AI/ML期刊的高被引论文数量显著上升 而欧美国家增长近乎横盘[12] - 硅谷AI初创公司中拥有大量中国籍员工 使得这些公司骨子里"很中国"[12] - 中国AI公司如DeepSeek在硬件限制下仍取得突破 未来若获得顶尖半导体将更具竞争力[13] AI行业发展趋势与挑战 - AI终将像电一样以近乎零的边际成本普及 长期价值将集中在算力、带宽、存储和能源等基础设施[13] - 当前美欧AI领域存在明显泡沫 未来几年许多富豪将损失惨重[13] - 大型语言模型和Transformer技术存在天花板 边际收益递减现象已经开始显现[15][16] 全球AI公司的表现与文化 - 欧洲AI独角兽Lovable在8个月内达到1亿美元年度经常性收入 速度超过美国公司Cursor[7] - Lovable内部采用"997"工作文化 认为需要比中国人更拼才能赢得竞争[7][15] - 西方初创公司在AI浪潮中获得创纪录的估值、融资额和年度经常性收入[16] 中国公司的出海与文化输出 - DeepSeek、华为和比亚迪在西方年轻人中产生巨大冲击 民调显示35岁以下群体将中国视为未来[19] - 中国AI公司出海氛围比想象中宽松 西方年轻用户通过TikTok等平台对中国形成新认知[19][20] - 中国文化输出拐点已到 Labubu等IP在海外获得认可 软实力成为下一波浪潮[23] 创业者与成功路径 - 统计数据表明第一次创业成功率最高的年龄是42岁 而非少年天才[20] - 更稳妥的创业路径是先进入好公司积累行业经验 再出来单干[20] - Scale AI创始人Alexandr Wang是典型年轻成功案例 公司曾接受Meta 143亿美元投资[7][21]

国芯网[原:中国半导体论坛] 振兴国产半导体产业！ 不拘中国、 放眼世界 ！ 关注 世界半导体论坛 ↓ ↓ ↓ 9月23日消息，OpenAI与英伟达宣布达成具有里程碑意义的战略合作意向书，英伟达将向投资最多1000 亿美元！ 根据双方的合作协议，OpenAI将部署10GW容量的AI数据中心，用于训练下一代模型，配备400万至500 万块英伟达GPU，相当于英伟达2025年全年出货量。同时，英伟达采用分阶段投资模式：首个1GW数 据中心预计2026年下半年上线(基于Vera Rubin平台)，后续按进度追加投资，总额或达千亿美元。 黄仁勋表示："从首台 DGX 超级计算机到 ChatGPT 的突破性成就，英伟达与 OpenAI 已相互成就十 年。此次投资与基础设施合作标志着新的跨越 —— 以 10GW算力为下一代智能时代赋能。" OpenAI CEO Sam Altman表示，合作将"赋能个人和企业创造新AI突破"，并暗示未来几周将发布计算密 集型新产品。 外媒分析称，对OpenAI而言，该协议解决了其从非营利组织转型为盈利性企业后的最大瓶颈——算力 成本。当前，训练GPT-5级模型的电费支出已占其总成本的35 ...

当基础能力持续进步时，创业的关键在于找到新的应用场景和差异化路径。也许是某个高频的行业环节，也许是某种全新的交互方式，也可能是模型与硬件、人与人 的结合。初创公司同样需要在自己的条件下，找到独特而极致的打法。 今天，AI领域迎来一桩惊天动地的消息：Nvidia 宣布将向 OpenAI 投入高达 1000 亿美元 的战略投资，携手打造至少 10 吉瓦（gigawatts）的数据中心基础设施，用于 支撑下一代模型的训练与部署。 这一动作，标志着模型层玩家的AI 战争从算法、产品层面，真正迈入了"基础设施+算力"的硬核较量阶段。 与此同时，另一边的 Elon Musk 正以一种近乎"超现实"的速度布局算力版图：xAI 正在孟菲斯、密西西比等地加速建设 Colossus 系列 AI 集群，目标是在最短时间内实 现数百兆瓦甚至接近吉瓦级别的集群能力。电站、涡轮机、跨州供电 ──这些支撑算力的根基，都在高强度投入中被快速铺设。 模型层大玩家依然在坚定地押注模型，资本、算力、速度也成为顶级玩家已经形成了难以撼动的护城河。 对大量非模型层的AI创业者来说，这无疑都是好消息。 无论是OpenAI的超大规模训练，还是xAI的集群 ...

来源：环球网 【环球网科技综合报道】9月23日消息，据华尔街日报报道，英伟达与OpenAI达成里程碑式战略合作， 双方将联合建设全球规模最大的AI计算基础设施网络，涵盖至少10吉瓦（GW）的AI专用数据中心集 群，部署数百万块英伟达GPU，并配套构建自主可控的清洁能源供应体系。 据称，英伟达承诺为该项目提供至多1000亿美元投资，首阶段系统计划于2026年下半年通过英伟达新一 代Vera Rubin超级计算平台上线。 外媒分析称，对OpenAI而言，该协议解决了其从非营利组织转型为盈利性企业后的最大瓶颈——算力 成本。当前，训练GPT-5级模型的电费支出已占其总成本的35%，而自建数据中心可将长期运营成本降 低70%。此外，专属算力集群将支持OpenAI率先探索AGI（通用人工智能）的物理世界交互能力，例如 通过机器人集群实现全球物流自动化。 根据双方声明，首期Vera Rubin系统将于2026年第三季度在得克萨斯州达拉斯数据中心点亮，初始配置 包含50万块Blackwell Ultra GPU，算力规模相当于当前全球前50大超级计算机总和。英伟达与OpenAI计 划在未来6周内敲定股权分配、技术共享及数据 ...

AI Agent技术定义与核心能力 - AI Agent是指具备环境感知、自主决策与行动执行能力的人工智能系统，其核心能力包括感知能力、规划能力、行动能力和记忆能力[2] - AI Agent与大模型的关系是“数字人”与“数字大脑”的关系，大模型为Agent提供感知与认知能力，而Agent是在大模型基础上整合规划、记忆和工具使用三大关键组件的高级架构[4] - 真正AI Agent的核心判别标准是工具调用能力，能够主动调用外部工具拓展能力边界，实现从“解答问题”到“解决问题”的跨越，而传统AI产品仅具备被动响应能力[6] 全球AI产业格局与价值链布局 - 全球人工智能企业在应用层、基础模型层、云端推理层和加速器硬件层四大环节呈现显著分化，OpenAI在应用层、基础模型层和云端推理层保持领先但硬件依赖外部，谷歌实现四大环节深度全覆盖[8] - 国内百度、华为与国外微软、亚马逊均已达成全链条布局，具备端到端技术落地能力，而DeepSeek等企业在前三环节深度渗透但硬件领域布局相对滞后[8] - 2024年美国AI领域投资规模达1090亿美元，同比增长40%，聚焦底层技术突破，而中国投资规模146亿美元，同比下降14%，资金更集中于头部大模型公司[54] 中美Agent性能对比与技术发展 - 中美Agent性能差距显著缩小，在任务适应力与资源效率上表现相当，国产Agent在强本土化场景中任务准确率显著领先，如DeepSeek-R1中文任务准确率达92% vs Claude 3的94%[10] - 国际产品在泛化能力与迭代成本方面保持优势，尤其在零样本迁移能力上展现更强适应性，如Operator在环境异常时自动重新定位元素成功率高达94%[10] - GPT-5发布提升全球标准，评测得分68.95，国内领先模型Qwen3和DeepSeek-R1分别得分63.59和62.53，显示国内大模型在核心能力上快速追赶[67] 企业级AI Agent市场规模与应用现状 - 2025年中国企业级AI Agent市场规模约为232亿元，2023-2027年复合增长率达120%，预计2027年市场规模将达到655亿元[14][83] - 中国企业级AI Agent应用正处于从“普及级”向“融合级”过渡阶段，头部企业已进入融合级并探索驱动级，而大多数企业仍处于萌芽和普及级[70] - AI Agent应用场景呈现深度分化，智能客服以超70%渗透率成为成熟标杆，数据分析场景达60%渗透率成为第二增长曲线，研发、营销、知识助手场景孕育下一轮爆发点[16][71] 行业应用渗透与采购行为特征 - 智能客服渗透率呈现行业梯度差异：互联网、通信、金融等行业渗透率突破80%构成第一梯队，医疗、教育等行业约60%为第二梯队，工业制造等低频高壁垒行业处于探索期[16][73] - 企业采购AI Agent最关注的六大关键指标依次为：召回准确率、首字延时、数据安全合规、多模态推理能力、跨系统协同水平、长任务收敛度[22] - 头部企业凭借资源与场景优势成为采购主力，重点部署于高价值环节，而中小企业实际采购率不足15%，受限于试错成本与技术门槛[90] 技术演进趋势与产业影响 - AI Agent正推动生产力范式从“AI辅助人类”向“AI自主服务”跃迁，从优化存量价值的劳动效率工具转变为创造增量价值的生产主体，具备目标设定与因果推理能力[27] - AI Agent将重塑互联网流量入口，从“找信息”转向“做任务”，传统搜索引擎价值从流量分发转向直接满足需求，通用入口级Agent竞争将在2025年底拉开帷幕[28][29] - 传统软件AI升级如同“燃油车改电动车”，受制于历史架构限制，而AI原生软件以“需求预判式”数据融合为核心，推动软件从被动工具蜕变为主动业务引擎[12]

英伟达的战略布局 - 英伟达向OpenAI投资1000亿美元，该笔投资将随着每吉瓦算力设施的建成逐步到位，而每一吉瓦意味着约40-50万台GPU的部署规模 [3] - 该投资规模相当于英伟达全年的芯片出货量，是去年的两倍 [3] - 这种合作模式形成商业闭环，英伟达锁定了OpenAI的长期订单，双方将联合优化软硬件路线图，形成深度绑定的技术壁垒 [5] - 英伟达即将推出的Vera Rubin平台，单机架可提供8艾FLOPS的AI算力，是上一代产品的7.5倍，其Rubin CPX GPU专为长上下文推理设计，预计2026年下半年投入使用 [5] - 英伟达还斥资50亿美元入股英特尔，旨在整合x86架构CPU优势，弥补自身在通用计算领域的短板，构建更完整的生态系统以应对AMD和云厂商自研芯片的挑战 [6] 甲骨文的云基建扩张 - 甲骨文与OpenAI签订始于2027年的五年期3000亿美元云服务合同，使公司的剩余履约义务激增至4550亿美元 [7] - 甲骨文提供从数据中心建设到云平台运营的全栈服务，与英伟达形成差异化互补 [7] - 甲骨文参与“星际之门”项目，负责得克萨斯州阿比林地区的八座数据中心建设，预计2026年底全部完工 [9] - 公司计划将云基础设施收入从180亿美元飙升至1440亿美元，但2025财年自由现金流为负3.94亿美元，增长预期高度依赖大客户业务扩张 [9] OpenAI的算力网络策略 - OpenAI采用“多供应商制衡”策略，同时与英伟达、甲骨文、微软等多方建立深度合作，以确保算力安全并获得更大谈判筹码 [12] - 与英伟达的1000亿美元合作确保芯片供应，甲骨文的3000亿美元合同提供云基础设施支持，与微软的非约束性备忘录维持战略灵活性 [12] - OpenAI通过独特的非营利母公司架构坚守对AGI的控制权，确保所有安全相关决策以“造福全人类”为准则 [12] - 预测到2029年前公司将消耗1150亿美元现金，仅2030年租赁服务器的支出就将达到1000亿美元，其用户规模持续增长为商业化提供基础 [13] AI基建的行业影响与挑战 - 预测到本十年末全球AI基础设施支出将达到3-4万亿美元 [14] - 2024年全球数据中心耗电量达415太瓦时，占全球电力消耗的1.5%，到2030年将飙升至945太瓦时，超过日本当前全年用电量 [16] - OpenAI的10吉瓦项目电力需求足以供应数百万户家庭，未来5年可再生能源发电量预计将因此激增84% [16] - 美国占据全球数据中心用电量的45%，其数据中心用电增量将占全国总需求增长的近50%，AI基础设施已成为国家安全议题 [17] - 基础设施门槛大幅提高可能导致行业资源进一步向OpenAI、Meta等巨头集中，传统科技公司面临洗牌 [17]

9月22日，英伟达和OpenAI联合发布战略合作消息。根据双方发布的官方联合声明，英伟达 （NVIDIA）与OpenAI已签署一项战略合作意向书（Letter of Intent）。该意向书明确了合作的核心框 架： OpenAI计划在未来数年内，分阶段部署总规模不低于10吉瓦（GW）的英伟达AI计算系统，这将涉及数 百万颗下一代GPU。作为合作的一部分，英伟达将根据算力基础设施的上线进度，向OpenAI提供总额 最高可达1000亿美元的资金支持。双方强调，目前协议仍处于意向阶段，关于投资的具体形式、股权结 构以及详细的交付时间表仍在进一步磋商中。 英伟达创始人兼CEO黄仁勋在随后的采访中表示："这次合作标志着一个新时代的开始，英伟达的角色 正在从一个领先的芯片供应商，转变为AI基础设施的共建者。我们不仅仅是提供硬件，而是将与 OpenAI的团队深度协作，共同优化未来的模型与硬件架构，确保从芯片、系统到软件堆栈的每一个环 节都能发挥极致性能。"他补充道，这笔投资旨在加速通用人工智能（AGI）的实现，通过构建前所未 有的算力平台，为整个AI生态的突破性进展提供动力。 OpenAI CEO Sam Altman则从 ...

Transformer架构的诞生与影响 - 2017年论文《Attention Is All You Need》提出彻底抛弃循环神经网络，仅使用注意力机制处理语言，其提出的Transformer架构重塑了人工智能版图[2] - 该论文在Google Scholar上的引用次数高达197,159次，成为大模型理论的奠基性文章，开启了人工智能新纪元[2][17] - Transformer架构以其无与伦比的并行计算能力和对长距离依赖的出色捕捉，迅速成为自然语言处理领域的全新范式，并辐射到计算机视觉、语音识别等AI子领域[17] 核心人物Lukasz Kaiser的学术背景 - Lukasz Kaiser拥有波兰弗罗茨瓦夫大学计算机科学与数学双硕士学位，并在德国亚琛工业大学获得博士学位，专攻"自动结构上的逻辑与博弈"这一艰深领域[7] - 2009年其博士论文荣获E.W. Beth dissertation prize，这是全球逻辑、语言和信息领域的最高学术荣誉之一，证明其在纯粹理论科学领域达到世界顶尖水平[8] - 博士毕业后受聘于巴黎狄德罗大学LIAFA实验室，成为法国国家科学研究中心终身研究员，拥有稳定的学术职位和完全的研究自由[9] 从学术界到工业界的转型 - 2013年Kaiser辞去法国终身研究员职位加入谷歌大脑，这一决定源于对"重复"的厌倦和对"变革"的极度渴望，从"证明"转向"构建"的冲动[10][11] - 当时自然语言处理领域被循环神经网络统治，但RNN存在长距离依赖问题和串行处理缺陷，与GPU和TPU的并行架构不匹配[12][14] - Kaiser团队最初将注意力机制作为RNN的增强补丁，但最终提出完全基于注意力的新模型构想，彻底推翻了RNN的统治地位[14][15] Transformer八子的分化与Kaiser的选择 - Transformer八位作者中七位已踏上创业之路，成为AI产业浪潮中的商业巨擘，如Aidan Gomez创立Cohere、Noam Shazeer创立Character.ai等[4][24] - Lukasz Kaiser是八子中唯一未创业的科学家，于2021年离开工作八年的谷歌，加入以AGI为最终使命的OpenAI，继续坚守技术研究最前线[4][24][25] - 在OpenAI期间，Kaiser深度参与并主导了GPT-4、GPT-5以及代号为"o1"和"o3"的推理模型等核心研发工作[4][27] 通用人工智能的探索历程 - 2017年Kaiser参与发表论文《One Model To Learn Them All》，提出MultiModel单一模型同时处理八个不同任务，是AGI追求的第一次公开实践[20][22] - 该研究证明统一深度学习架构有潜力联合学习跨领域知识，尽管单项任务表现未超越专业模型，但为通用智能探索开辟了新方向[22] - Kaiser认为AI下一阶段关键在于教会模型"思考"，通过生成更多中间步骤进行深度推理，而不仅仅是直接输出答案[29] 行业技术发展趋势 - AI发展经历了从2014年"证明可行性"到2017年"架构创新"，再到2019年"自监督预训练"以及2021年"规模定律"，最终到2023年"数据质量与RLHF"的进化路径[27] - 未来计算力将从大规模预训练转向在少量高质量数据上进行海量推理计算，预示着AI即将迎来又一次范式转移[29] - 多模态融合、模型规模持续提升以及AI能力通过API和云服务形式普及，已成为行业明确的发展方向[31]

短短一周，OpenAI拿下三大成果。 9月10日，甲骨文股价单日暴涨36%，创下32年来最大单日涨幅。这正是由OpenAI 和甲骨文签署的一项5年3000 亿美元的"天 价"云服务合同影响而来。 9月11日，微软与OpenAI悄然签署了一份"非约束性谅解备忘录"，为后者的公司重组开绿灯，同时重申了二者的云服务"独占"模 式的结束。 两件事的背后，实则是同一场算力博弈的不同侧面——没有和微软之间松绑云服务独占，就无从谈起和甲骨文之间的合作。没 有一番拉扯后让微软放行"重组"，OpenAI就无法获得未来融资的自由度，也就无法解决"3000亿美元从哪里来"的问题。 而在另一个角落，OpenAI的自研芯片时间线也终于确认。《金融时报》、路透社等多家媒体报道，OpenAI与博通合作的自研芯 片将于明年投产，届时将供内部使用。 在前ChatGPT时代，OpenAI的崛起少不了两大支援力量。 一个是英伟达，在将近10年前，黄仁勋亲自将一台超算送到OpenAI总部，成为一段佳话。ChatGPT背后模型的训练，离不开英 伟达芯片的支持。 另一个是微软，其是OpenAI商业转型中引入的最大"金主"，在早期就已经投资上百亿美元。没 ...

大会基本信息 - 知乎于9月20日在杭州举办首届TechClub新知科技大会 主题为"AI之下 科技重构" 聚焦AI技术演进和科技重构等话题 [1] - 大会汇聚学界专家 企业高管 AI开发者和知乎答主 围绕人机协同等议题展开深度思辨 [1] 专项赛启动 - 中国人工智能学会与知乎联合启动2025第三届全国人工智能应用场景创新挑战赛通用人工智能专项赛 [1] - 专项赛旨在挖掘AI开发实战人才和优秀项目 推动通用人工智能在垂直领域深度落地和广泛应用 [1] 赛事组织架构 - CICAS大赛由中国人工智能学会主办 今年共举办13场专项赛 [3] - 通用人工智能专项赛以场景创新为牵引 发挥"以赛助研 以赛促评 以赛带教 以赛定标 以赛引才 以赛育产 以赛办展"的创新驱动作用 [3] - 中国人工智能学会副秘书长余有成与知乎COO张荣乐共同参与专项赛启动仪式 [3] 赛事安排 - 采用"开放场景"竞赛模式 面向全国公开征集不少于120个通用人工智能场景应用创新项目 [3] - 赛事从9月持续至11月 通过网络选拔 重点推荐 行业晋级 路演比拼 赛奖嘉年华等环节展开 [3] - 设置特 一 二 三等奖四个等级 特等奖和一等奖项目将晋级2025 CICAS全国总决赛 [3] 赛题设计 - 聚焦"实现绿色健康智能生活的通用人工智能应用"赛道 [3] - 设置五个子题：弱势群体关怀 职场效率提升 教育学习辅导 健康智能家电生态 家庭助理智能体 [3] - 赛题设计既覆盖最受关注的AI应用场景 也体现人文关怀 [3] 平台合作意义 - 知乎COO表示此次合作不仅是比赛 更是借助双方平台连接科技从业者 高校师生和科技爱好者 [4] - 旨在促进人工智能领域创新链 人才链和产业链深度融合 为实体经济数字化和智能化发展搭建桥梁 [4] 报名信息 - 报名时间为2025年9月10日24:00至10月31日24:00 [4] - 符合条件的个人开发者 高校或企业团队可通过CICAS官网或专项赛报名网站参与 [4]