博通与OpenAI合作 - 博通与OpenAI宣布共同开发和部署10GW定制AI芯片及计算系统，预计2029年底完成，OpenAI计划在博通芯片上投入数百亿美元[1] - 博通已为OpenAI的芯片工作18个月，设计基本完成，预计在不到12个月内投入量产[2] - 合作旨在建设AI基础设施，通过开发自有加速器丰富合作伙伴生态系统[5] 博通业务与市场表现 - 博通获得一笔来自未具名新客户的100亿美元AI芯片大单，预计芯片从明年开始出货[1] - 得益于市场对定制AI芯片的乐观态度，博通股价在去年上涨超过一倍，消息宣布当日股价涨9.88%，总市值达1.68万亿美元，单日增加超1500亿美元，今年以来股价已涨超50%[1][2] - 公司2025财年第三财季营收159.52亿美元，同比增长22%，创历史新高，Non-GAAP下净利润84.04亿美元[3] 行业前景与竞争格局 - 博通CEO预测生成式AI将使知识型和技术密集型产业占全球GDP的比重从30%提升至40%，意味着每年新增10万亿美元产值[2] - 博通凭借定制芯片打开市场，但仍处于AI芯片龙头英伟达的阴影之下[2] - OpenAI被视为少数几个在创建基础模型方面处于领先地位的公司之一，其未上市价值估计达5000亿美元[2] OpenAI的合作伙伴生态 - OpenAI今年以来与甲骨文、英伟达、AMD等巨头签署总额约1万亿美元的协议，覆盖算力、云服务等关键领域[3] - 英伟达与OpenAI合作建设至少10吉瓦的AI数据中心，配备数百万块GPU，并计划向OpenAI投资1000亿美元[3] - AMD与OpenAI计划在2025年前完成技术整合，未来数年内部署6GW的AMD图形处理器算力，AMD向OpenAI发行1.6亿股认股权证，约相当于其10%股份[3] 战略与未来规划 - OpenAI CEO强调从芯片产能扩张到物理设施搭建等所有环节必须同步启动，未来几个月还会有更多交易[4] - 与博通的合作被视为建设AI基础设施、释放AI潜力的关键一步[5]

技术优势与市场表现 - 公司具备高清视频全链路解决方案，通过自主研发技术将高清视频流传输时延压缩至60ms级，实现高画质、省带宽、瞬时传输[1] - 在人工智能技术应用方面，公司采用大小模型协同方式，重点布局安全领域，并实现4K超高清监控视频的智能分析，有效降低传输和存储成本[2] - 公司打造了融合AIGC内容生成、Agent智能体协同、数字人交互三大核心能力的企业级媒体数智台，以提升内容传播效率并激活私域流量[2] - 公司核心产品已通过主流国产操作系统的兼容性认证，并与飞腾、鲲鹏等国产芯片平台完成适配优化，确保在国产软硬件平台上的高性能运行[3] 研发投入与未来方向 - 未来研发将立足于生成式AI路线，打通其与视频业务应用的结合路径，并在视频编码、修复、编辑、生成等环节开展协同创新[5] - 公司将基于多模态垂类大模型引擎增强多源融合感知能力，并构建行业智能体平台以提供从感知到决策执行的完整技术链[6] - 研发投入将重点针对细分行业模型、AIGC应用和XR等多个方向，并基于成本效益分析合理开展，注重投入产出比[6] - 研发费用同比下降是由于公司以实际需求为导向，聚焦AI技术研发，优化了高新视频产品线功能，并降低了非核心领域的投入[9] 低空经济领域布局 - 公司研发了无人机智能巡检系统与无人车智能巡检系统两大解决方案，以核心智能视频平台为基础，结合具身智能产品[7] - 上述解决方案面向港口、园区、交通等应用场景提供整体智能安全监管，可广泛应用于码头巡检、化工园区巡检等业务场景[7] 股东回报政策 - 公司于2025年6月17日实施了2024年度利润分配，向全体股东每10股派发现金红利1.50元（含税）[8] - 未来分红计划将综合考虑可持续经营与发展情况、资本充足水平等因素，以平衡短期利益与长远发展，给予投资者持续稳定的回报[8] AI安全监管进展 - 公司AI智能体驱动的数字安全监管系统可整合多源数据，通过跨模态语义对齐技术实现对作业场景的动态感知与行为意图解析[10] - 系统能结合场景上下文进行风险推演，自动生成风险等级与处置优先级，并可快速适配电力巡检、港口装卸等差异化场景[10] - 在技术层面，公司对视频解析链路进行深度优化，单台设备即可高效处理4K超高清视频的高并行解析任务，并具备自适应高效压缩能力[10] - 公司开发了跨空间多摄像头协同视频解析算法，解决了在广阔场景下同时进行目标轨迹宏观分析与局部细节精准识别的难题[10]

凤凰网科技讯 北京时间10月14日，据CNBC报道，博通CEO陈福阳(Hock Tan)在周一接受采访，谈到了公司与OpenAI刚刚达成的芯片合作。他表示，OpenAI 是少数几家处于基础模型研发前沿的领军者之一，而且估值已达到了5000亿美元。 陈福阳 【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明 示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。邮箱：news_center@staff.hexun.com OpenAI与博通周一宣布，双方将在未来四年内开发和部署10吉瓦的定制AI芯片及计算系统，以满足OpenAI的算力需求。这些芯片将由OpenAI和博通共同开 发，并由博通在明年下半年开始部署。 陈福阳透露，博通正与"大约七家企业"紧密合作，其中四家被定义为"真正的客户"，即那些"已向我们下达大规模生产采购订单的公司"。 谈到博通的这些合作关系，陈福阳表示："我们对此非常有信心，因为这些公司每一家都需要大量算力才能在这个领域竞争，才能在这场打造全球最佳基础 模型的竞赛中最终胜出。"(作者/箫雨) 知情人士称，这 ...

博通与OpenAI的AI芯片合作 - 博通与OpenAI宣布在未来四年内共同开发和部署10吉瓦的定制AI芯片及计算系统 [1] - 合作旨在满足OpenAI的算力需求，芯片将由博通在明年下半年开始部署 [1] - 此项新协议的价值达到数十亿美元，但具体财务条款未披露 [1] 博通CEO对合作及AI行业的评论 - 博通CEO陈福阳评价OpenAI是少数几家处于基础模型研发前沿的领军者之一，估值已达到5000亿美元 [1] - 公司以数年后的视角审视生成式AI技术浪潮，秉持务实的商业理念 [1] - 对与多家企业的合作关系有信心，因为这些公司需要大量算力以在构建最佳基础模型的竞争中胜出 [2] 博通的AI芯片业务进展 - 博通正与大约七家企业紧密合作，其中四家被定义为真正的客户，已下达大规模生产采购订单 [2] - 公司今年初透露正与三家大型云服务商合作开发新型AI芯片 [1] - 上月管理层宣布从第四家未具名客户获得100亿美元芯片订单，有分析师推测该客户是OpenAI [1]

合作核心与规模 - OpenAI与芯片巨头博通达成战略合作，共同打造新一代AI定制加速器，部署规模达10吉瓦（GW）[1] - 合作项目已内部秘密研发18个月，首颗芯片预计在9个月后实现量产[1][3] - 根据分工，OpenAI负责芯片设计和系统整体架构，博通则负责机架扩展和互联方案[3] 战略动机与行业影响 - 公司旨在通过“自研芯片+自研系统+自有模型+自家软件栈”的闭环生态，彻底摆脱对外部供应商的依赖[12] - 此举源于公司认识到智能的进化高度依赖海量计算，而作为顶级算力消费者，其对上游生产工具缺乏足够话语权[16] - 合作消息公布后，博通股价一度大涨近10%，市值达到1.68万亿美元[6] 技术细节与创新 - 项目已从“定制芯片”演变为“定制完整系统”，进行从底层晶体管到最终用户Token的端到端垂直整合优化[22] - 公司正在使用自己的AI模型（如ChatGPT）来辅助设计AI芯片，其优化方案能实现大幅度的面积缩减，速度远超人类工程师[5][24][26] - 这种垂直整合旨在实现前所未有的效率提升，最终转化为更好的性能、更快的模型和更便宜的模型[23] 部署计划与宏大愿景 - 10吉瓦算力部署计划于2026年下半年正式开始，预计到2029年底全部完成[2] - 10吉瓦的规模相当于800多万户美国家庭的供电量，是胡佛水坝发电量的5倍，堪比数座大型核电站的输出功率[2][31] - 该项目的最终目标被定义为构建“人类文明的下一代操作系统”，旨在为全球80亿人提供关键公共事业服务[33] 广泛的算力关系网 - 近期公司已与多家巨头达成重磅合作，包括英伟达（为其部署10GW超算系统，投资高达1000亿美元）、AMD（未来数年内部署6GW GPU，并购入1.6亿股票）以及甲骨文（300亿美元云服务合约）和CoreWeave（224亿美元云服务合约）[8][11]

文章核心观点 - 生成式AI的普及构成一种"资历偏向型技术变革"，导致企业减少初级岗位招聘，而资深岗位需求保持稳定甚至增强，对职场新人造成集中且快速的冲击 [7][36] 研究数据与方法 - 研究基于覆盖2015年至2025年约6200万名员工领英简历和1.98亿条招聘信息的庞大数据库 [6] - 采用两步法识别实际部署生成式AI的企业：首先筛选包含特定AI关键词的约60万条招聘信息，再利用大语言模型精准识别出约13万个"AI集成师"岗位，最终定义10,599家（占样本3.7%）为"AI采纳者" [14][15][16] - AI采纳企业普遍规模更大（平均员工约500人），且多集中于信息技术行业（36%）和专业服务行业（25%） [19][20] AI采纳的时间趋势与岗位结构变化 - 2023年前每月新增AI采纳企业平均约30家，2023年初出现爆炸性增长并稳定在每月约400家，至2025年3月总数超10,000家 [23] - 从2022年中期开始，初级岗位增速明显放缓并于2023年出现显著下滑，而资深岗位保持上升势头，变化趋势与AI采纳增长高度同步 [25][26] AI对初级岗位的具体影响 - 采用双重差分法分析显示，AI采纳企业在2023年第一季度后初级员工规模相对于非采纳企业出现断崖式下跌，六个季度后下降约7.7% [28][32] - 采用更稳健的三重差分法进一步验证，AI采纳公司内部初级岗相对于资深岗的比重累计下降近12% [33][35] - 初级岗位收缩主要源于企业大幅减缓外部招聘而非裁员，采纳AI的公司平均每个季度少招聘约3.7名初级员工，相当于此前平均招聘量的22% [37] 行业与教育背景的差异化影响 - 批发和零售业的初级岗位受冲击最严重，采纳AI的企业相比未采纳企业的初级岗位招聘降幅接近40% [44] - 从员工教育背景看，受冲击最显著的是来自中间梯队院校（Tier 2和Tier 3）的毕业生，其年薪普遍在6.4万至7.1万美元之间，所从事的程序化任务易被AI替代 [47][50] - 顶尖名校（Tier 1）和排名靠后院校（Tier 5）的毕业生受影响较小，前者因工作更具创新性和战略性，后者因用工成本低或从事AI难以替代的劳动密集型工作 [47][49]

文章核心观点 - 在AI技术兴起的背景下，GEO（生成式引擎优化）策略对西安企业提升在AI生成回答中的品牌可见度和权威性至关重要[1] - GEO旨在通过优化内容，使其在AI的“思考”过程中自然浮现，从而影响用户决策，是应对AI搜索兴起的必要手段[4][8] - GEO并非取代传统SEO，而是与之相辅相成，共同提升品牌的在线可见度，企业需结合两者制定统一的内容和技术优化方案[15][18] GEO基础与运作机制 - GEO定义为生成式引擎优化，其核心目标是提升品牌信息在AI生成回答中的可见度和权威性[4] - 生成式AI通过数据训练、自然语言处理等技术模拟人类对话，依赖于上下文理解、模式识别和持续学习以优化回答质量[5] - GEO运作可被视为一场与AI的“对话游戏”，需通过精心设计的内容结构、权威话题选择和实时数据更新，让AI在思考时自然联想到品牌[6] GEO的重要性与实施必要性 - GEO能改变用户行为，帮助企业跳过传统搜索引擎，直接在AI回答中占据一席之地，因为用户越来越倾向于直接获取AI生成的答案[8] - 在科技、金融、医疗等竞争激烈行业，以及面向决策者、研究人员等重度依赖AI的群体，GEO对提升品牌可见度和可信度至关重要[9] - GEO对品牌的深远影响在于，品牌在AI回答中被提及的频率和质量成为评估其权威性的重要指标，有助于提升用户信任度[10] GEO策略的实施与优化建议 - 实施GEO需细分目标关键词，覆盖对话查询和自然语言长尾词，并层层深化内容以强化话题权威性，例如针对西安旅游市场细分“西安古城墙旅游攻略”等关键词[12] - 内容优化应采用语义清晰与结构化的设计，如问答式结构，并融入长尾对话式短语、多媒体元素和独特见解以增强吸引力和权威性[12] - 技术SEO优化包括实施FAQ、产品等Schema标记以支持AI理解，并加快网页加载速度、优化网站架构及内部链接策略以避免AI爬虫超时[13] - 需针对不同AI平台（如ChatGPT、Perplexity）进行差异化优化，配置robots.txt等文件支持AI访问，并持续跟踪平台内容展示规则的变化[14] - 在内容中合理布置品牌提及和专家作者信息，并建立高质量反向链接，以提升内容的可信度和网络影响力[14] GEO与传统SEO的协同与区别 - GEO和SEO在可见性目标、关键词策略、用户体验等方面具有协同作用，可通过统一内容策略和技术优化实现双重可见度提升[16] - GEO与传统SEO的主要区别在于，GEO更注重与AI模型的适配和内容格式化，而SEO更侧重于搜索引擎算法的优化[17] - 结合实践可将GEO和SEO策略融合，在创作内容时既考虑SEO关键词，又融入GEO的有教育意义内容，在技术优化上同时满足搜索引擎和AI爬虫要求[18] GEO成功的评估与持续优化 - 评估GEO成功可从品牌提及、获得上下文提及、搜索量提高和AI引用频率等指标入手，通过监测这些变化直观了解策略效果[20] - 衡量GEO和SEO性能需开展全方位研究，创作高质量相关内容，专注于技术SEO优化，并利用GA、GSC等工具监测直接流量峰值和品牌搜索量[21] - 持续优化建议包括定期更新内容以保持时效性，针对AI算法变动进行调整，加强与行业专家合作，并可借助专业GEO服务获取支持[22]

OpenAI芯片战略合作 - OpenAI与博通达成战略合作，将部署100亿瓦OpenAI设计的定制AI芯片，计划于2026年下半年开始部署并于2029年底完成 [1] - 这是OpenAI一个月内与第三家芯片巨头的交易，此前已宣布获得英伟达1000亿美元投资以及与AMD达成的60亿瓦GPU部署协议 [1] - 双方过去18个月一直在设计新芯片，消息公布后博通股价一度涨超10% [1] 谷歌Gemini 3.0技术更新 - 谷歌Gemini 3.0预计10月22日发布，内测显示其前端开发能力强大，可一键生成网页、游戏、原创音乐等 [2] - 模型采用MoE架构，超万亿参数，每次查询激活150-200亿参数，上下文长度从100万跃升至数百万token，可处理整本书和代码库 [2] - 2025年9月Gemini环比增长率达46.24%，在特定测试中表现断档领先 [2] LiblibAI平台升级 - LiblibAI（哩布哩布）2.0升级接入海螺、通义万相、可灵、Pixverse、vidu等10多个热门视频模型和大量生图模型 [3] - 新增视频特效一键同款功能，接入Midjourney V7、Qwen-image、Seedream 4.0等常用生图模型，支持图生视频无缝切换 [3] - 增加资产管理菜单和AI工具箱入口，集合高清放大、抠图、产品精修等大量模型工作流，提供一站式AI体验 [3] Mamba-3架构创新 - Mamba-3已进入ICLR 2026盲审，采用梯形规则离散化、复数状态空间、多输入多输出设计三大创新 [4] - 通过引入复数隐状态实现"钟摆"记忆能够处理周期模式，MIMO设计显著提高算术强度使GPU满负荷运行 [5] - 在超长上下文信息检索测试中表现优异，推理延迟大幅降低，适合长文本处理、实时交互和边缘计算 [5] SAM 3分割技术突破 - SAM 3论文登陆ICLR 2026，实现可提示概念分割，用户通过简单名词短语或图像范例即可分割所有匹配实例 [6] - 在SA-Co基准上性能比之前系统提升至少2倍，在LVIS数据集零样本掩码平均精度达47.0，超越之前38.5的纪录 [6] - 采用双编码器-解码器Transformer架构，构建包含400万独特短语和5200万掩码的高质量训练数据，单H200 GPU处理100+物体图像仅需30毫秒 [6] 谷歌ReasoningBank记忆框架 - 谷歌提出ReasoningBank创新记忆框架，从智能体成功和失败经验中提炼记忆项形成闭环自我进化系统 [7] - 引入记忆感知的测试时扩展通过并行和顺序设置生成多样探索，使记忆合成更具普遍性 [7] - 在多项基准测试中，ReasoningBank有效性相对提高达34.2%，交互步骤减少16.0% [7] 大模型科学推理能力 - GPT-5和Gemini 2.5 Pro在国际天文学和天体物理学奥林匹克竞赛中均获金牌成绩，GPT-5在理论考试平均得分84.2% [8] - 两大模型在理论考试表现优于当届最佳学生，但在几何/空间问题上准确率（49-78%）明显低于物理/数学问题（67-91%） [8] - 标志着AI在天文、天体物理等多科学领域展现出接近顶尖人类水平的综合能力 [8] 人形机器人技术进展 - 宇树G1机器人展示空中翻转、连续后空翻、单手侧后翻等高难度动作，并演示功夫拳法和顶膝动作 [10] - 公司计划今年下半年推出身高1.8米的人形机器人，已申请近10项人形机器人相关专利 [10] - 今年上半年国内机器人行业平均增长率达50%-100%，算法升级后机器人理论上可完成各种舞蹈和武术动作 [10] 苹果智能眼镜产品规划 - 苹果智能眼镜可能与Mac配对时运行完整visionOS，与iPhone配对时切换至轻便移动界面，计划2026-2027年发布 [11] - 公司已放弃开发"Vision Air"头戴设备，将工程师精力集中转向智能眼镜开发，直接对标Meta的Ray-Ban Display [11] - 第一代产品将不配备显示功能，但包含音乐扬声器、摄像头、语音控制和可能的健康功能 [11] OpenAI发展现状与展望 - Sam Altman表示AI会改变工作性质但不会消灭真正的工作，未来工作形式可能更轻松 [12] - GPT-6开发重点是更智能的模型、更长上下文和更好记忆能力，Codex已能完成整天任务 [12] - OpenAI当前每周活跃用户达8亿，团队正在研发全新语音交互设备但短期内不会透露 [12]

赛富时公司AI战略投资计划 - 公司公布未来五年在美国旧金山投资高达150亿美元的“人工智能智能体”投资计划 [1] - 计划包括在旧金山启动AI Incubator Hub孵化中心 旨在扩大劳动力发展与AI培训 并支持企业客户采用AI智能体 [1] - 公司年度大会Dreamforce预计为旧金山带来1.3亿美元营收 创造35,000个本地就业岗位 并吸引近5万名与会者 [1] 赛富时公司AI产品与并购布局 - 管理层决心押注生成式AI与“AI智能体”应用 战略目标为“AI应用领军者” [2] - 公司全球上线Agentforce 360平台 定位为整合“人 + AI Agent + 数据”的企业级AI智能体应用平台 [2] - 公司今年5月签署约80亿美元收购Informatica的协议 聚焦数据集成与AI治理 并收购Apromore以完善AI自动化编排闭环 [2] AI应用软件行业发展趋势 - 行业发展方向集中于生成式AI应用软件 以及能自主执行复杂任务的AI智能体 [3] - 覆盖B端或C端的杀手级生成式AI应用和AI智能体预计将呈现井喷之势 推动2024年以来全球资金涌向核心软件股 [3] - 企业提高效率和降低运营成本的迫切需求 极大推进了生成式AI与AI智能体两类应用软件的广泛应用 [3] AI应用软件市场需求与行业表现 - 市场对人工智能应用软件需求呈现加速扩张趋势 [4] - 同行业公司如APPlovin和Palantir在2024年均公布强劲业绩与展望 表明企业级AI应用软件需求旺盛并加速渗透各行各业 [4] - 行业现状显示 不仅AI算力基础设施需求强劲 AI软件应用端需求同样旺盛 [4]

事件驱动与市场表现 - 商务部在10月9日发布的《稀土出口管制公告（2025年第61号）》中，其附件首次采用国产WPS格式，而非传统的Word或PDF，此举被市场解读为国产软件替代加速的重要信号[3][6][7] - 受此事件催化，10月13日A股国产软件板块逆势走强，板块内个股表现活跃，盈建科（300935）和中国软件（600536）双双涨停，榕基软件、诚迈科技、中孚信息、金山办公等多只个股涨幅超过8%[1][4] - 资金面释放积极信号，软件ETF（159852）当日上涨1.07%，换手率高达18.36%，成交金额达10.03亿元，近五个交易日累计涨幅达1.95%[3] 细分领域表现 - 基础软件领域，核心操作系统提供商中国软件以涨停报收[4] - 办公软件赛道表现强势，金山办公收盘价较前一日上涨8.32%，成为中证软件服务指数前十大权重股中涨幅第二高的个股[4] - 工业软件与网络安全领域不乏亮点，浩辰软件涨6.48%，中孚信息、奇安信、启明星辰等网络安全相关个股纷纷收涨[4] - 截至当日收盘，国产软件板块内共有14只个股涨幅超5%，形成清晰的领涨梯队[4] 行业基本面与政策支持 - 工信部数据显示，2025年前8个月，软件业务收入96409亿元，同比增长12.6%，软件业利润总额13186亿元，同比增长13.0%，软件业务出口404.4亿美元，同比增长6.4%[8] - 政策环境持续利好，华创证券指出科技自立自强推动安全可控、工业软件、算力产业发展提速，2024年财政部多项采购标准明确要求自主可控[12] - 东吴证券预计信创即将迎来招标行情，2025年是政府信创未来三年的关键一年，同时AI软件自主可控产业有望迎来加速发展[12] 代表性公司进展与行业趋势 - 金山办公2025年上半年实现营收26.57亿元，同比增长10.12%，归母净利润7.47亿元，同比增长3.57%，截至2025年6月，WPS全球月度活跃设备数为6.51亿，同比增长8.56%[10] - 国产操作系统发展迅猛，华为鸿蒙5终端设备已突破2000万，从1000万到2000万仅用2个月[10] - 在AI浪潮推动下，软硬件融合发展成为明确趋势，DeepSeek-V3.2-Exp模型发布后，华为昇腾、寒武纪、海光信息同步宣布完成适配[10][11]