文 | 大模型之家 报告的核心发现，或许将颠覆许多人对生成式AI价值的传统认知。它揭示了一个惊人的趋势：尽管关 于AI提升生产力的讨论甚嚣尘上，但ChatGPT的大部分使用场景（超过70%）却发生在"非工作"领 域，且这一比例仍在以前所未有的速度增长。这不仅挑战了以"生产力工具"为核心的行业叙事，更预示 着AI的经济与社会价值锚点，可能正从专业的办公桌，悄然漂移向更广阔、更日常化的个人生活空 间。 女性多于男性？7亿周活跃用户背后的"非典型"画像 报告首先确认了ChatGPT令人瞠目的增长速度。到2025年7月，其周活跃用户数已突破7亿，用户每周 发送的消息总量高达180亿条，相当于每秒钟就有约29,000次交互发生。但比数字更具冲击力的，是用 户构成的动态演变，它彻底打破了早期科技产品采纳者的刻板印象。 一个最引人注目的变化发生在性别构成上。在产品发布初期，约80%的活跃用户拥有典型的男性名字。 然而，这一巨大的性别鸿沟在随后的时间里被迅速填平。截至2025年6月，拥有典型女性名字的活跃用 户比例已攀升至52.4%，首次实现了反超。 这一转变的戏剧性，不仅标志着ChatGPT已成功跨越了早期技术爱好者的小圈 ...

图片由ChatGPT制作 美国当地时间9月15日，OpenAI经济研究团队联合哈佛大学与杜克大学的经济学家，共同发布了首份ChatGPT用户行为研究报告《人们如何使 用ChatGPT》。这项研究首次从群体层面揭示了人们在不同时间和不同任务中如何使用ChatGPT。 这份长达62页的报告显示，截至目前，ChatGPT已覆盖全球约10%的成年人口，其周活跃用户数突破7亿，日均处理消息量超过25亿条，相当 于每秒约2.9万条请求。 研究发现，ChatGPT早期用户中男性比例明显偏高，但这种性别差异已大幅缩小。用户整体呈现年轻化特征，近半对话来自18至25岁的年轻群 体。 值得注意的是，虽然工作相关消息量保持稳定增长，但非工作类消息增长更为迅速，其占比从最初的53%上升至目前的逾70%。此外，高学 历、高收入的专业人士更倾向于将ChatGPT用于工作场景。 | | | | Month Non-Work (M) (%) Work (M) (%) Total Messages (M) | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Jun 2024 | 238 | 53% | ...

早在2025年3月，他便首次透露筹建纯AI软件公司Macrohard的构想，并解释其命名逻辑："微软等传统 软件巨头不直接生产硬件，而是通过代码定义生态。既然如此，用人工智能完全模拟一家软件公司的运 营，理论上应该是可行的。" 来源：环球网 【环球网科技综合报道】9月16日消息，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克在社交平台直播互动中，回应了 用户关于"Macrohard项目进展"的提问。他宣称："我们确实正在孟菲斯的巨像II（Colossus II）超级计算 集群屋顶上喷涂'MACROHARD'的巨型字母，大到能从太空中用肉眼识别——这或许能成为首个'AI公 司的太空广告'。" 据知情人士透露，Macrohard的早期目标并非开发通用型AI产品，而是聚焦于"企业级软件行为模拟"。 例如，通过生成式AI动态生成代码库、用户界面甚至市场策略，使Macrohard的虚拟产品能实时响应竞 争对手（如Adobe、Salesforce）的功能更新，并自动优化定价模型。马斯克曾比喻："这就像在数字世 界中训练一个'软件公司AI分身'，让它24小时不间断地与人类企业竞争。" 据悉，此次被选为标语喷涂地的巨像II，是马斯克旗下xAI ...

行业概览 - 中国证券类APP月活跃用户突破1.66亿 全网渗透率达15.46% [1] - 全球市场波动加剧 A股突破3800点 [1] - 炒股软件需覆盖全球40多个金融市场海量数据与瞬息万变行情 [1] 2025年炒股软件排名 - 新浪财经APP以9.56综合评分位居榜首 [1][2] - 同花顺与东方财富并列第二 综合评分均为9.16 [2] - 前十名依次为新浪财经APP、同花顺、东方财富、雪球、大智慧、涨乐财富通、通达信、智通财经、腾讯自选股、牛股王 [1][2] 新浪财经APP核心优势 - 覆盖A股、港股、美股、期货、外汇等40多个市场 独家接入纳斯达克Level2数据流 [3] - 行情刷新速度达0.03秒级 在流量过载时仍保持毫秒级更新 [3] - 喜娜AI助手通过北京市生成式AI服务备案 可将5000字年报浓缩为300字核心摘要 [4] - 对美联储决议、国内降准等重大事件的中文解读速度领先行业5-10秒 [4] - 整合微博财经大V观点 社区认证分析师占比82% 有效屏蔽99%荐股噪音 [6] - 采用基础免费+高级订阅模式 年费仅为传统金融终端的1/20 [7] 竞品对比分析 - 同花顺闪电交易系统支持全国90%以上券商极速下单 实测市价单成交速度比行业平均快0.7秒 [7] - 东方财富天天基金平台2025年Q1非货基保有量达6113亿元 [7] - 东方财富股吧社区日均发帖量超百万条 但水军账号占比高达18% [6] - 同花顺在国际市场数据更新速度延迟3-5秒 [3] - 东方财富延时补偿机制可能造成分时图出现约0.5秒显示抖动 [3] 用户选择策略 - 跨市场配置者应首选新浪财经APP 因其40+市场覆盖与AI预警系统 [8] - 短线交易者可选择同花顺 因其提供机构级回测环境和Level-2行情深度 [9] - 学习型投资者可考虑东方财富的股吧与基金服务 [10] - 专业人士建议组合使用多种工具发挥各自专属优势 [10] 行业发展趋势 - AI驱动的智能投顾正从基础策略推荐升级至动态调仓和风险预警 [11] - 功能迭代与生态融合将进一步重塑竞争边界 [11] - ETF和跨境投资需求增长推动行业发展 [11]

每经记者｜王晶 每经编辑｜文多 封面图片来源：视觉中国-VCG211478193393 9月16日，联发科方面宣布，公司首款采用台积电2纳米制程的旗舰系统单芯片（SoC）已成功完成设计 流片，预计将于明年底进入量产。"流片"是半导体研发过程中一个关键节点，它标志着芯片设计阶段基 本完成，进入到真正的制造验证环节。 在半导体产业中，纳米数越小，代表晶体管的体积更小、密度更高，芯片性能越强。目前，台积电、三 星、英特尔等均在竞逐更小制程，因为2纳米制程不仅意味着手机处理器性能和能效的进一步跃升，它 还能为端侧大模型、生成式AI、高性能计算等应用提供保障。 具体来看，台积电的2纳米制程技术首次采用纳米片电晶体结构，能够带来更优异的性能、功耗与良 率。联发科方面表示："台积电增强版2纳米制程技术与现有的N3E（台积电3纳米制程工艺升级版）制 程相比，逻辑密度增加1.2倍，在相同功耗下性能提升高达18%，并能在相同速度下功耗减少约36%。" 尽管台积电在技术方面取得突破，但高昂的制造成本仍然是行业面临的一大考验。有消息称，一枚2纳 米制程晶圆的成本约为3万美元，包括苹果、英伟达等在内的厂商需要在"性能"与"成本"之间进 ...

文章核心观点 - 生成式引擎优化（GEO）正成为品牌竞争的新战场 品牌需通过优化内容策略和渠道选择以适应AI的抓取偏好 否则即使投入大量营销资源也可能在AI推荐中失效 [1][5][18] - 2025年全球超40%的消费决策将参考生成式AI建议 品牌需优先布局GEO以抢占未来十年的先发优势 [5][18][28] - GEO的核心是通过提供权威、专业、数据驱动的结构化内容 并优先发布在垂直专业平台 使品牌成为AI的"默认推荐" [6][12][13] 传统营销策略的失效 - 品牌投入百万资金制作行业文章并分发至门户网站 但人类阅读量高而AI排名垫底 原因为AI抓取逻辑与人类偏好完全脱节 [2][3] - 传统SEO的关键词堆砌和标题重复策略在生成式AI中被判定为低质内容 导致品牌在AI推荐中失去曝光机会 [5] AI偏好的内容标准 - 内容需引用行业报告或权威机构数据 例如引用艾瑞咨询报告可提升转化率37% 比主观表述有效10倍 [6] - 需平衡专业性与易懂性 避免过度晦涩或缺乏深度的表达 同时用具体数据替代模糊描述 如"故障率低于0.1%" [8][9] - 采用小标题、分点和表格等结构化形式 可提升AI抓取效率至杂乱文本的5倍 并需加入专家背书或权威认证 [12] 高效内容分发渠道 - 知乎、雪球、CSDN等专业平台因内容兼具专业性和互动性 获AI更高频率抓取 优先于普通资讯站 [13] - 垂直行业平台如医疗领域的丁香园或科技领域的36氪 会被AI定向抓取 不同AI引擎如元宝AI和豆包存在渠道偏好差异 [13] GEO的长期战略价值 - 早期布局GEO的品牌可通过高频曝光绑定"优质""可信"标签 形成AI的"默认答案" 后入局者难以通过内容覆盖逆转 [16][18] - 当前50%的头部品牌已秘密布局GEO 其优势类似十年前的SEO先发者 可构筑持续十年的认知护城河 [18] GEO的实战应用场景 - 借势营销可通过优化内容使AI在对比回答中倾向自身品牌 例如"XX品牌在特定领域更专业" [24] - 直播场景展示AI推荐结果可提升转化率20%-40% 利用AI的中立形象降低用户决策成本 [24] - 舆情管理可通过发布正面内容将负面推荐占比从35%降至5% 例如新能源品牌针对续航焦虑的优化 [24] - 品类绑定策略使AI在用户查询品类时自然关联品牌 例如"智能门锁代表品牌为XX" 长期形成品类即品牌认知 [24] - 针对消费者决策痛点提供解决方案式回答 或在新品冷启动阶段通过AI推荐快速触达客户 减少广告投入 [25]

全球科技股再迎里程碑时刻。 周一谷歌母公司Alphabet涨4.5%，市值历史性地突破3万亿美元，成为继苹果、微软和英伟达之后，全球第4家跻身"3万亿俱乐部"的美国上市公司。 若计入周一的股价涨幅，谷歌今年以来股价已累计上涨超30%，而纳斯达克指数同期仅上涨约15%。 本月以来，Alphabet股价一路上涨，背后助推因素是反垄断裁决的结果好于市场预期——法官裁定谷歌无需将Chrome浏览器从整体业务中剥离。Alphabet股 价在这一消息推动下应声飙升，这一裁决结果也被视为科技板块整体上涨的催化剂。 推动周一最新上涨的因素还包括花旗发布的看多研报，以及周末消息：谷歌的Gemini AI应用在苹果App Store的免费应用排行榜上跃居首位。 谷歌Gemini登顶多国App Store榜首 今年以来，市场对生成式AI的关注持续升温。尽管微软和OpenAI一度抢占风头，但谷歌在今年全面加速其Gemini生态。 最近谷歌最新推出的"香蕉模型"，这个名为Nano Banana的图像编辑功能，让Gemini应用在iPhone用户中迅速爆红。 | ■ GOOG 分时 多日 日K 周K 月K 季K 年K 1分 3分 5分 ...

2025年9月15日，国家市场监督管理总局发布公告称，近日，经初步调查，英伟达（NVIDIA）公司违反《中华人民共和国反垄断法》和《市场监管总局 关于附加限制性条件批准英伟达公司收购迈络思科技有限公司股权案反垄断审查决定的公告》，市场监管总局依法决定对其实施进一步调查。 早在2024年12月9日晚间，国家市场监督管理总局就曾发布公告称，近日，因英伟达公司涉嫌违反《中华人民共和国反垄断法》及《市场监管总局关于 附加限制性条件批准英伟达公司收购迈络思科技有限公司股权案反垄断审查决定的公告》（市场监管总局公告〔2020〕第16号），市场监管总局依法对 英伟达公司开展立案调查。 当时，英伟达发言人在一份声明中回应称："我们努力在每个地区提供最好的产品，并在我们开展业务的所有地方履行我们的承诺。我们很乐意回答监 管机构对我们业务的任何问题。" 经过9个多月的调查，从国家市场监督管理总局最新发布的公告来看，已经初步确认了英伟达违反中国的"反垄断法"以及此前市场监管总局有条件批准 英伟达收购迈络思交易的相关协议。 或与捆绑销售有关 近年来，随着生成式AI的爆发，市场对于英伟达的AI芯片需求也呈爆发式增长，这也使得英伟达占据 ...

行业趋势：手机AI键的复兴与功能升级 - 多家手机厂商在旗舰机型中重新引入实体AI键，包括魅族22、iPhone 16系列、OPPO Find X8/X8s系列、华为Mate 70系列、Nothing Phone (3a)系列以及即将推出的vivo X300系列 [4][8] - 新一代AI键定位为多功能快捷入口，核心功能包括传统操作（如手电筒、相机切换）和AI上下文处理（如屏幕内容分析、语音交互），而非单纯唤醒语音助手 [7][16] - 与2016-2019年的AI键（如三星Bixby键、vivo Jovi AI键、小米AI键）相比，当前设计强调系统级整合，通过生成式AI直接处理实时信息并触发动作 [8][9][11] 技术演进：AI键的功能实现与差异化 - OPPO的AI闪记功能可抓取屏幕内容并由AI自动摘要、提取行程信息，同步至跨设备记忆空间 [11][13] - Nothing的Essential Key配合Essential Space实现个人信息自动归纳分类，构建"个人信息中枢" [13] - 苹果视觉智能通过镜头理解现实世界提供主动服务，华为采用双击电源键触发AI功能，实现三合一设计 [13][19] - 技术依赖多模态大模型能力和系统深度整合，若识别不准或响应慢可能导致体验倒退 [20][24] 市场定位：AI键的战略价值与用户需求 - 当前AI功能处于"有用但不刚需"阶段，使用频率远低于拍照、社交等核心功能 [17] - 实体键优势包括物理反馈强、误操作少、发现性高，可能提升低频AI功能的触达率 [20] - 厂商将AI键视为争夺AI入口心智的战略布局，未来可能成为用户"AI中枢" [22] - 实际价值取决于厂商AI能力成熟度，对能力强者是"战未来"按钮，对能力弱者可能多余 [22] 产品设计：AI键的交互逻辑与用户体验 - 多数AI键设计兼顾通用性与未来性，保留传统快捷功能确保基础实用性 [19] - 华为通过双击触发集成多功能快捷，减少独立按键占用空间 [19] - 实体键将模糊的AI使用意图转化为明确操作路径（点击或长按），降低使用门槛 [20] - 跨厂商设计思路相近（如OPPO、苹果、Nothing），存在相互借鉴优化空间 [23]

大模型技术发展趋势 - 大模型已成为推动社会生产的重要工具，广泛应用于日常办公、自动驾驶、具身智能和AIGC生成等领域 [2] - 大模型产业正经历技术普惠化、应用垂直化和生态开源化的深度变革 [2] - RAG和AI Agent技术成为AI从业者核心竞争力，相关岗位需求旺盛且算法岗位年薪领先行业 [2] 技术社区建设 - 创建了集视频、图文、学习路线、问答和求职交流为一体的综合型大模型社区 [2] - 社区已邀请40+来自国内外知名高校和头部企业的专家，包括上交、清华、北大、上海AI实验室、港科大、阿里、美团、深度求索、字节、百度和月之暗面等机构 [4][66] - 社区提供学术进展追踪、工业应用交流、求职对接和行业机会挖掘等服务 [7] RAG技术体系 - 提供完整的RAG学习路线，包括Graph RAG、Knowledge-Oriented RAG、Reasoning RAG等子领域 [4][9] - 汇总了最新综述、开源仓库和BenchMark，涵盖RAG在视觉理解和AIGC中的应用 [11][12][14][16][18][21][23] - 包含个性化RAG工作汇总和专业技术资料，适合从入门到进阶的系统性学习 [4][11] AI Agent技术体系 - 详细解析AI Agent核心技术，包括前沿综述、强化学习、多模态应用和通讯协议 [25][27][29][31][32] - 汇总基座Agent、自进化Agent和Multi-Agent的最新研究成果 [34][36][38] - 提供Agent评测框架和开源工具链，覆盖工业界与学术界需求 [4] 多模态大模型训练 - 涵盖多模态大模型（MLLM）和视觉语言模型（VLM）的训练方法，包括微调、RLHF和MoE技术 [40][44][45][47][49][50] - 汇总开源数据集和提示适配器学习方案，支持3D世界应用开发 [42][51][53] - 持续扩展强化学习与模型优化模块，满足科研和工业落地需求 [40] 模型量化与部署 - 提供大模型量化、推理和部署的完整技术方案 [55][56] - 涵盖参数优化、推理加速和部署实践，助力模型高效落地 [58][60][62] - 扩展社区内容至工程应用领域，满足开发者对模型部署的需求 [56] 社区发展计划 - 计划邀请国内外顶尖学术界和工业界专家进行直播分享，内容可回放 [64] - 持续扩展专家网络，打造大模型前沿技术聚集地 [66] - 提供独家岗位招聘信息，赋能社区成员职业发展 [67]