据悉，阿里千问为开源模型，所有人都可以自主下载，无需授权。根据官方披露，截至目前，千问模型 的全球累计下载量已突破7亿次。 Meta引入阿里千问模型，曾是开源霸主 今年以来，由于Llama 4发布后表现拉胯，Meta与OpenAI、谷歌等竞争对手的差距逐渐拉大，在此背景 下，牛油果项目应运而生。 作为Meta下一代旗舰级AI大模型，"牛油果"大模型被视为Meta在AI军备竞赛中的"救命稻草"，目标性能 直指GPT-5，计划于2026年第一季度发布。 当时就有海外网友恶搞做了张梗图：牛油果的芯是鲸鱼（DeepSeek）。 只不过最终牛油果切开不是DeepSeek，而是千问。 12月10日，据报道，Meta在新一代大模型"牛油果"的研发中，引入了阿里巴巴通义千问模型，来对新模 型进行微调优化。 科技每日推送从阿里云独家获悉，Meta事先没有找阿里索要授权，阿里昨晚也是刚知道。 要知道前两年，Meta的Llama模型在全球开源界是绝对的霸主地位，当时国内很多大模型都会被质疑是 套壳Llama，谁能想到几年过去，中国开源模型崛起，Meta反而成了真·套壳的那个。 并且，Meta彻底违背初心，抛弃开源路线。 牛油果大模 ...

文章核心观点 - 针对市场关于人工智能行业因GPU快速折旧而存在巨大泡沫的担忧，文章提出反驳观点，认为GPU的实际经济使用寿命远长于市场预期，当前云计算厂商的折旧会计处理是合理的 [1][2] GPU折旧会计处理的合理性 - 伯恩斯坦顶级芯片分析师指出，GPU的盈利运行周期约为6年，大多数大型超大规模云计算厂商的折旧会计处理是合理的 [2] - 即便每一代GPU的性价比有显著提升，厂商使用已推出5年的英伟达A100芯片仍能获得可观利润，这意味着5到6年的折旧年限是合理的 [3] GPU的实际使用寿命与经济价值 - 人工智能云计算提供商Lambda的高管表示，GPU的实际使用寿命可延长至7到8年，尽管会计折旧周期通常为6年 [5] - 硬件质保合同通常为期5年，如GPU故障可提供换新服务，从而延长整个GPU集群的使用寿命，早期型号GPU的实际使用年限均远超6年 [5] - 旧款GPU的采购成本更低，综合考量所有成本后，其运行成本往往比新款GPU更具优势 [10] GPU的生命周期迁移与多样化应用 - GPU存在生命周期迁移路径，可从尖端的AI模型训练任务，逐步过渡到要求较低的推理工作负载 [6] - 有数千种不同的高价值AI工作负载可在旧款GPU上顺畅运行，许多已使用多年的GPU仍在积极服役并创造利润 [6] - 免费增值版AI服务可采用在性能较低、价格更便宜的旧硬件上运行的模型进行推理，付费版服务再启用需要新型GPU支持的更强大模型 [7] 开源模型与旧款GPU的协同效应 - 部分AI服务可基于开源模型运行，例如语音转文字服务，这些模型可在旧GPU上运行并创造价值 [8] - 随着越来越多初创企业采用成本更低的开源模型，旧款GPU的使用率可能会进一步提升 [8]

微软AI芯片进展 - 自研AI芯片Braga因设计问题延期至2026年 将推出过渡产品Maia 280 效能或提升30% [1] - 原计划2025年量产Braga芯片 旨在减少对英伟达依赖 延误导致后续Braga-R和Clea芯片同步推迟 [2] - 过渡产品Maia 280在性能功耗比方面有望比英伟达同年产品高出30% [4] - 公司调整战略转向迭代设计路线 以保持与英伟达的竞争力 [10] 英伟达市场地位 - 过去三年英伟达年销售额增长超10倍 未来三年预计年均增长32% [5] - 公司市值迈向4万亿美元 凭借GPU在AI训练芯片领域占据主导地位 [7] - 高管认为客户最终会放弃自研芯片项目 因英伟达技术进步速度极快 [10] 行业竞争格局 - Meta大力投入AI研发 推出Llama系列模型 但性能仍落后于GPT-4o [8] - Meta启动"超级智能团队"计划 通过高薪吸引人才突破技术瓶颈 [10] - 亚马逊等科技公司均在开发自研芯片以减少对英伟达依赖 [7] 微美全息技术布局 - 联合高校成立量子学研究中心 聚焦量子计算和边缘芯片领域 [12] - 战略核心为降低AI应用门槛 布局呈现"技术领先+生态协同+场景落地"特征 [13] - 重点发展智能制造 自动驾驶 智慧城市等场景的规模化应用 [13] OpenAI发展方向 - 公司核心使命为实现通用人工智能(AGI) 强调长期主义文化优势 [14]