行业趋势与市场动态 - DeepSeek AI智能助手在2025年春节前夕同时登顶中美iOS免费应用排行榜第一，因其技术优化、成本压缩及开源模式优势在全球AI大模型圈引发冲击波 [2] - 资本对大模型创业公司态度从技术信仰转向务实落地，金沙江创始合伙人朱啸虎从认为"大模型六小虎最佳命运是被大厂收购"转变为"今年最佳投资主题是China AI" [4] - 2024年12月美国AI数据分析公司Databricks获得100亿美元融资，创当年风险投资纪录，反映数据+AI市场前景广阔 [5] - 2025年预计成为AI+Agent元年，行业AI渗透率将迅速突破临界点，各领域AI应用将类似移动应用般爆发 [2][29] 技术创新与研发突破 - DeepSeek-R1采用MoE+RL（混合专家模型结合强化学习）技术路线，在仅有极少标注数据情况下显著提升模型推理能力，训练成本仅为ChatGPT的1/10-1/20 [6] - DeepSeek预训练Token规模达14.8万亿，验证Scaling Law（规模化法则）在预训练阶段的关键作用 [11] - 中科闻歌自研雅意大模型训练历时6-9个月，算力成本达数千万，最终使其基础模型进入全球主流榜单前十 [24][25] - 未来技术突破方向包括：降维Scaling Law、强化学习创新、端侧算力芯片发展，可能孵化出下一个英伟达级别的企业 [29] 企业战略与商业模式 - 中科闻歌采用"底层大模型+上层行业应用"双轨战略，2024年数亿级收入中超一半与雅意大模型直接相关，80%以上收入受益于其技术支撑 [3][5] - 公司智川X-Agent平台全面接入DeepSeek全系大模型，通过多模型支持帮助客户快速构建AI搜索、翻译、客服等应用，将复杂项目交付周期从6-9个月缩短至3个月 [2][14] - 商业模式核心在于数据与AI结合，认为二者分离如同"拿锤子盲目找钉子"，参考Databricks和Palantir（市值近3000亿美元）的成功案例 [17] - 头部客户续约率近100%，连续签约5年客户占比高，但C端产品仍需等待时机推出 [17] 技术生态与产业影响 - DeepSeek通过开源技术论文、允许R1模型用于数据蒸馏训练，极大促进国内AI生态发展，缩小中美AI技术差距 [6] - 开源与闭源之争将持续存在，闭源模型在前沿探索中投入大量资源，应保护其知识产权成果，逐步开源是行业螺旋上升过程 [7] - 构建自主统一计算框架将推动国内GPU芯片生态建设，需AI开发公司与研发公司共同突破底层硬件优化 [8] - 决策智能化时代到来，需突破动态实时感知、长程规划等能力，错误决策可能带来灾难性后果 [28] 公司发展历程 - 中科闻歌2017年由中科院自动化所科研团队创立，初期专注AI+媒体领域，创始人王磊2018年飞行174次拓展业务 [3] - 2022年ChatGPT问世后果断投入大模型研发，虽面临财务压力但最终提升客户竞争力，2024年收入验证战略正确性 [24][25] - 经历AI 1.0（经典人工智能）、2.0（数据驱动深度学习）、3.0（生成式AI）三个阶段，成为少数跨越三个技术周期的企业 [16] - 早期抓住国家融媒体建设机遇，从县级市场切入，逐步拓展至金融、医疗、能源等领域，形成"技术立得住+业务接地气"的发展路径 [21][22]

微软量子计算突破 - 微软发布全球首款拓扑量子芯片Majorana 1，采用半导体砷化铟和超导体铝材料，基于全新"拓扑"物质状态构建[3][4] - 该芯片历时近20年研发，目标在2030年前上市并实现百万量子比特规模，被视为量子计算的"晶体管时刻"[3][15][16] - 技术突破在于验证了马约拉纳零能模在新物相中的存在，使量子信息可被可靠隐藏和测量[15][16] 量子计算战略布局 - 微软采用软硬件分离策略，同时与中性原子、离子阱团队合作开发多种量子计算机类型[17] - 计划2027-2029年推出容错量子计算机，预计可容纳百万物理量子比特和数千逻辑量子比特[17] - 量子计算将专注于化学物理、生物学等非数据密集型但需探索指数级状态空间的领域[17][18] AI与量子计算协同 - AI可作为"模拟器的模拟器"，量子计算则作为"自然模拟器"，两者结合可生成合成数据训练更优模型[18] - 量子计算不会取代经典计算，但能增强高性能计算能力，尤其在材料科学等领域的模拟应用[17][18] AI市场格局判断 - 超大规模云服务（如Azure）和模型层将共存，但AI市场不会形成赢者通吃格局，企业客户会要求多供应商并存[7][8] - 开源模型将制约闭源垄断，政府监管也将介入防止私营公司主导AI领域[7] 计算基础设施需求 - AI工作负载（如ChatGPT）推动计算需求指数级增长，训练和推理阶段均需大规模计算集群[6][9] - 全球分布式计算集群成为刚需，需就近部署存储与计算资源以突破"光速限制"[9] AGI经济影响标准 - AGI实现的真正标志是全球经济增长率达到10%（当前发达国家平均2%），而非技术基准炒作[10][20] - 若实现10%增长，全球年新增价值将达10万亿美元（基于100万亿美元全球经济规模）[10] 智能成本与普及 - 遵循"杰文斯悖论"，智能成本下降将刺激需求弹性，尤其在发展中国家医疗等领域的应用[14] - 智能需同时提升能力并降低成本，类似云计算通过弹性付费模式扩展市场的历史路径[14] 技术投资方法论 - 公司选择进入TAM（潜在市场总量）大且能容纳多个赢家的赛道，避免押注赢者通吃领域[8] - 研发需平衡短期需求与长期相关性，保持对失败的高容忍度以探索未来技术[23] 认知劳动演变 - 当前认知劳动可能被自动化，但会催生更高层次的认知任务，形成动态平衡而非完全替代[23][24] - AI工具应作为人类认知增强器，例如开发具备长期记忆的会议协调代理提升决策效率[25] 材料科学革命愿景 - 量子计算+AI有望加速新材料研发，目标在25年内实现传统需250年完成的工业革命级突破[25]

印奇认为，"AI+车"或是"AI+"第一个落地的核心应用场景。 本文为IPO早知道原创 作者｜Stone Jin 微信公众号｜ipozaozhidao 据IPO早知道消息，在日前举行的2025阶跃星辰生态开放日上，旷视科技创始人印奇携"千里科技董 事长"这一新身份出席，这也是2月18日"力帆科技"正式更名为"千里科技"后、印奇首次在公开场合 亮相。 据 印奇 透露，今年是他A I创业 的 第14年 。值得一提的是， 印奇 在本次活动上强调—— 一个产 业的发展方向和节奏，有可能节奏比方向更重要 。 "刚刚开始创业时，就有一个机器人模型在门口。在大模型的驱动下，我自己认为最大的应用，也几 乎是大家的共识，偏具身类的终端载体姑且叫他机器人。"印奇补充道，"大家经历了这十几年，有 一波一波AI创业者，技术一直在往前发展，商业化、商业模型也有很多变化。 我自己感觉，需要在 技术成熟的最后， 自己 总结 为 3年冲刺期， 要 同时找到一个最核心的载体 。 这波大模型时代， 有可能是AI创业者最幸福的时代。技术上最让人兴奋的是AGI，载体上可能 就 是车。根据我的判 断，车是通向具身智能的必要路径。 " 在印奇看来，到今 ...

公司战略与定位 - 百川智能聚焦医疗领域，认为医疗是大模型皇冠上的明珠，而非垂直场景，因医疗需求不会被超级模型覆盖[7][19] - 公司提出"造医生等价于AGI"，将医生职业复杂度作为AGI标尺，计划2025年实现AI医生助理覆盖海淀居民[7][9][61] - 采取"水涨船高"策略而非"沿途下蛋"，医疗场景天花板高，模型能力提升会持续增强应用价值[19] 技术路线与产品进展 - 发布首个全场景推理大模型Baichuan-M1-preview，具备复杂病症诊断能力，案例显示其诊断水平达市一级医院之上[6][12] - 医疗模型采用强化学习技术，2024年7月后明确医疗增强方向，计划2025年Q1推出超级医生模型并落地北京儿童医院[11][24][62] - 坚持语言是智能主轴的观点，认为多模态主要用于交互增强而非智力提升，技术重点在AI使用工具和制造工具的能力[69][75] 商业化与落地规划 - 已与北京儿童医院、海淀卫健委等机构合作，推出"一大四小"产品矩阵，涵盖居家至医院多场景[61][62] - 商业模式设计包含G端(政府)、H端(医院)和C端三层，AI辅助诊断已进入国家医保局服务项目立项指南[63] - 中国年就诊84亿人次，百度日健康搜索请求超5000万人，公司认为医疗具备超级应用潜力[48][49] 行业竞争与差异化 - 避开通用模型红海竞争，选择医疗赛道定位"在大厂射程之外"，观察到百度腾讯等减少医疗投入[53][8] - 累计融资超50亿元但未大规模烧钱，被部分投资人评价为"最稳的大模型独角兽之一"[5][27] - 开源14B医疗增强模型促进产学研合作，医疗评测得分超过72B版本，可用消费级GPU部署[34] 创始人理念与长期愿景 - 创始人王小川从2000年基因测序研究起持续关注生命科学，提出"把生命变数学"的技术理想[5][39][30] - 认为AI将推动从科学时代到智能时代的范式迁移，医疗数据未来可支持生命科学研究突破[45][38] - 长期目标是实现"生物自由"，通过AI医生解决医疗资源不可能三角，并推动新医学科研范式[87][100]

跨境电商政策调整 - 特朗普暂时撤销对中国低货值商品免税禁令，允许包裹关税豁免直至新系统建立[1] - 新政导致美国海关清关拥堵，Temu、Shein等平台被迫涨价或下架部分商品[1] - 物流服务商云途、燕文取消报关手续费与预收保证金[1] OpenAI融资与估值 - 软银拟400亿美元投资OpenAI，投后估值达3000亿美元，较去年1570亿美元增长91%[2] - 部分资金用于"星际之门"项目，总投资额或达5000亿美元[2] 汽车行业召回事件 - 1月15家车企召回353.7万辆车，创单月新高[3] - 本田召回136.7万辆涉及HR-V等车型，特斯拉召回33.6万辆因后视摄像头故障[3] - 小米、方程豹、通用五菱分别召回3.1万/6843/1116辆车[3] AI技术发展动态 - OpenAI CEO称GPT-5将超越人类智力水平[4][5] - 东风、上汽智己等四家车企宣布接入DeepSeek模型[10] 企业资本运作 - Shein拟伦敦IPO估值下调至500亿美元，较2023年融资估值缩水25%[7] - 雷诺寻求出售所持日产36%股份，富士康为潜在买家[9] 零售与消费行业 - 百果园2024年预计亏损3.5-4亿元，关店965家至5116家，加盟店单店营收下降14%[8] - Coach四季度收入增长10%至17亿美元，新增客户中超半数为年轻群体[13] 房地产政策 - 重庆取消执行7年的住房限售政策，核心区域房价同比下跌20%[11] 科技与社交媒体 - TikTok为美国用户提供Android安装包下载，特朗普或推动主权财富基金收购[6] 服饰行业业绩 - 加拿大鹅四季度营收下降2.2%至6.08亿加元，下调年度利润预期[12]

字节跳动AGI研究布局 - 公司设立代号"Seed Edge"的AGI前沿研究项目，拟定5大长期研究方向[2] - 研究方向包括下一代推理、感知、软硬一体模型设计、下一代范式及Scaling方向[6][10] - 项目以虚拟项目组形式运行，探索不确定性强的课题[7] - 创始人张一鸣深度参与AI研究，亲自研读论文并与顶尖学者交流[4] - 新加坡团队协助技术研究规划，包括前国立大学教授冯佳时[4] 技术研发成果 - 豆包1.5 Pro模型实现7倍性能杠杆，激活参数量仅为稠密模型1/7[8] - 自主数据生产体系不使用其他模型数据，确保独立性[8] - 豆包App日活突破千万级，成为中国最大大模型应用[8] - 2024年发布100+AI论文，NeurIPS入选近50篇[8][11] - SuperClass论文提出节省50%显存、响应提速20%的视觉预训练方法[11] 人才战略 - 组建Seed团队聚集高水平研究员，来源包括顶尖院校毕业生和行业专家[13][14][20] - 启动Top Seed计划招募30名应届博士[14] - 实施宽松考核机制：延长考核周期，突破后补偿历史绩效[15] - 中国AI领域人才密度最高，吸引MiniMax等公司核心人才[13] 行业定位与战略 - 从工程能力优势转向原创式创新，探索智能边界[3] - 目标不仅是跟进领先模型，更要做下一代突破[8] - 大公司具备投入前沿技术创新的资源优势[21] - 学习调整研发节奏，容忍长期不确定性[22] - 研究深度广度超出外界认知，论文数量接近Google(120篇)、微软(100篇)水平[9][11] 技术争议与验证 - 提出与OpenAI相反的结论：视频生成模型无法提炼物理规则[11] - 获得图灵奖得主杨立昆对研究成果的正面评价[11] - 在CLIP替代方案等基础问题上取得突破[11]

模型能力与用户规模关系 - 更好的模型可以导向更好的应用，但更好的应用和更多用户并不会导向更好的模型 [5] - 字节跳动发布 Doubao-1.5-pro 模型技术报告，提到通过用户数据飞轮持续提升模型实际使用体验 [5] - 行业误区认为更好的智能水平依赖更多用户，但实际并非如此 [7] MiniMax 公司概况 - MiniMax 的 AI 社区产品 Talkie 最新月活用户数已超 Character.ai，成为同类产品全球第一 [6] - 中国 AI 社区产品 "星野" 用户数、使用时长和留存率均为第一，高于字节旗下同类产品 [6] - 视频生成平台海螺 AI 是全球访问量最高的视频生成网站 [6] 技术驱动与开源策略 - MiniMax 开源新模型系列以加速技术迭代和加强技术品牌 [7] - 明确公司为技术驱动，追求模型能力上限提升而非依赖用户规模 [7] - 模型架构改进：将传统 Transformer 的非线性注意机制改为线性注意力机制，提升 long-context 处理能力 [29] Agent 与多模态发展 - Agent 需在专业领域达到专业人士水平，处理复杂任务 [25] - 多模态能力在 OpenAI AGI 路线图中占据重要位置 [39] - AI 编程助手 Cursor 的成功并非基于特定方向模型 [41] 市场竞争与公司定位 - 大模型竞争与移动互联网逻辑不同，更多人意识到这一差异 [01:11:19] - 未考虑被字节收购，公司目标非出售而是技术突破 [01:12:29] - 大厂投入和竞争激烈程度在预料之中 [01:16:28] 团队管理与 CEO 反思 - 公司需要两种人才：技术能力强和认知能力突出 [01:23:24] - CEO 决策关键在于组织有共同标准，而非个人决策 [01:26:56] - 去年反思最多的问题是认知能力提升速度不足 [01:32:08] 产品与用户洞察 - Talkie 和星野的领先优势源于更懂用户需求 [01:06:48] - 海螺文本的失利因未坚持技术驱动策略 [01:04:44] - 市场可同时容纳模型和应用公司，无需非此即彼 [01:01:38]

文丨程曼祺 ▲扫描上图二维码可收听《晚点聊 LateTalk》第 98 期节目。欢迎在小宇宙、喜马拉雅、苹果 Podcast 等渠道关注、收听我们。 《晚点聊 LateTalk》是《晚点 LatePost》 推出的播客节目。"最一手的商业、科技访谈，最真实的从业者思考。" 不再追求 AGI，他第一个讲了出来。 上周初开始，市场陆续出现有关零一万物的新调整传闻，关键词包括："放弃预训练，资金链紧张、被阿里收购……" 传 闻出现的第二天，我们在零一万物办公地，中关村鼎好大厦，采访了李开复。 他解释了实际发生的变化：零一万物已经和阿里云成立了 "产业大模型联合实验室"，零一万物的大部分训练和 AI Infra 团队会加入这个实验室，成为阿里的员工，侧重超大模型研发等。零一自己接下来会聚焦做更快、更便宜、更小，更能 支持普惠应用的模型，同时自己做应用。 在李开复的描述里，超大模型和更快、更便宜、更小的模型的关系类似于 "老师和学生"，超大模型可以通过标注结果和 生成更多合成数据的方式帮更小的模型提升性能。 去年 5 月，我们也访谈过一次李开复，当时的话题是从中国 "最年长的 AI 大模型创业者" 开始的，在 2023 ...

当 OpenAI 不再技惊全场，这是技术扩散的开始。 文丨贺乾明 张家豪 王与桐 李梓楠 制图丨 黄帧昕 编辑丨程曼祺 贺乾明 2024 年的开始，解决了 OpenAI 政变的山姆·阿尔特曼和天才科学家伊利亚·苏茨克维重修于好，发布视频生成模型 Sora，重演 ChatGPT 上线时的震撼。 在中国，阿里巴巴从年初起连续投资月之暗面、MiniMax 等大模型公司近 15 亿美元，为 AI 创业公司送去新的弹药。 不久后，月之暗面创始人杨植麟在一次行业活动上被围着要签名——这是中国创投领域许多年未见的光景。 图片、文字到视频，技术突破在 ChatGPT 发布的第三年开了个好头。行业关注点从模型、应用到商业化，要建立一套 AI 时代的商业模式；创业公司不断融资，向大公司发起冲击，誓要颠覆互联网平台，解锁阶层跃升的新机会。 然而到了年底，大部分乐观期望已经落空。 OpenAI 的 Sora 延期 10 个月才发布，实际效果不如年初的演示，和同行的视频生成模型同样不再令人惊喜。同时让 ChatGPT 变成现实的最关键人物——OpenAI 前首席科学家伊利亚·苏茨克维、CTO 米拉·穆拉蒂、技术奠基者阿列克· 拉德福德 ...

技术进展 - OpenAI训练GPT-5遇阻，已投入20个月和至少10亿美元算力成本，但性能提升未达预期，两次从头训练均未突破博士生水平目标[4] - 数据短缺迫使OpenAI采用人工生成数据（工程师/科学家每日5000字）和模型生成数据（o1模型）补充，但规模仍远低于GPT-4的10万亿字训练量[5] - o3模型在CodeForces编程竞赛得分比o1提升44%，数学测试EpochAI解决25.2%问题（其他模型<2%），但AGI评测得分因数据预训练存在争议[7][9] - 强化学习重要性提升，OpenAI推出RFT微调方法，LangChain报告显示人类反馈强化学习应用增长18倍[5][9] - 世界模型取得突破：DeepMind的Genie 2生成可交互虚拟场景，李飞飞团队实现AI图片转3D场景，CMU/英伟达开源机器人模拟系统Genesis[14] 行业竞争 - Google Gemini 2.0 Flash系列模型抢占Chatbot Arena前三，OpenAI首次失去榜首地位[18][21] - 中国开源模型崛起：DeepSeek-V3以578万美元训练成本逼近GPT-4o性能，Qwen2.5-plus超越Meta Llama 3.1[23][26] - 芯片领域博通市值破万亿美元，2024年AI收入增长220%至122亿美元，为Google/Meta等提供自研芯片方案[29] - 英伟达推出B300 GPU适配o系列模型，算力/显存提升50%，xAI计划将H100算力中心从10万张扩展至100万张[33][34] 应用与商业化 - OpenAI推出12项ChatGPT升级：订阅费最高2000美元/月，集成Sora视频生成、电话交互、生产力工具插件等功能[36] - Agent成为新趋势，Google Gemini 2.0专为Agent优化，YC预测其市场规模将比SaaS大10倍[12][13] - 大模型嵌入传统行业：Salesforce招聘2000人推广AI Agent，微软Phi-4模型（140亿参数）性能超越更大模型[38][12] - AI硬件进展：Meta计划为Ray-Ban眼镜增加屏幕，OpenAI重组机器人团队，中国预计2025年出现"百镜大战"[40] 投融资动态 - 21家AI公司获超5000万美元融资：中国智谱AI获30亿元（估值200亿元），阶跃星辰聚焦多模态模型，Liquid AI开发新型神经网络架构[42][43] - 基础设施领域Databricks融资86亿美元（估值620亿美元），Tenstorrent获7亿美元开发RISC-V架构AI芯片[44] - 应用层公司多成立于ChatGPT前：Zest AI（金融风控）、Tractian（工业设备监测）、Speak（语言学习）等获大额融资[46][47][48] 科学价值 - 大模型"幻觉"被科学家重新定义：加速抗生素研发（MIT）、生成全新蛋白质（诺奖得主Baker实验室获100项专利）[50][51]