Google正在開發一款專為其Gemini AI模型量身定製的新型伺服器晶片，將模型架構直接固化於矽片之中，以大幅提升AI推理效率。Google正研發專為Gemini打造的AI推理晶片“Frozen v2”，將模型架構直接固化進矽片，推理效率預計較現有TPU提升6至10倍。這一設計瞄準AI算力瓶頸，以犧牲部分通用性換取更高性能和更低成本，凸顯AI晶片競爭正從“通用計算”轉向“專用推理”。 一、Google的"模型固化"晶片野心 據科技媒體The Information周一（7月20日）報導，Google正在研發一款代號為"Frozen v2"的新型伺服器晶片，其核心設計思路是將Gemini大模型的底層架構直接固化進晶片硬體。 消息發佈後，Alphabet（GOOGL）股價周一盤中上漲約3%。

可以說，大模型公司為什麼“造芯”、造那一種芯、怎麼造芯，且會帶來什麼樣的影響，是這一波“芯浪潮”之下最普遍的疑問。而中國頂級大模型公司深度求索，拋出了意料之外、情理之中的答案。 Deepseek進軍硬體了。 7月7日，據外媒報導，中國人工智慧初創公司深度求索正在開發AI推理晶片。消息傳出，當天輝達股價盤前下跌約2%。 媒體援引知情人士消息，該項目“始於一年前”，目前仍處於早期階段。深度求索近幾個月加大了晶片設計工程師的招聘力度，但招聘均在私下進行，未在公開平台發佈職位。

當前，生成式 AI 正由技術探索邁向產業深度應用，大模型訓練、微調、推理、部署全流程最佳化，已成為企業實現 AI 高效落地、提升核心競爭力的關鍵支撐。IDC 發佈《大模型訓練推理最佳化部署的最佳實踐》報告，基於行業實踐與技術演進趨勢，系統梳理大模型全生命周期關鍵最佳化技術，並結合產業真實案例，為企業提供系統、可落地的技術指引。 1 生成式 AI 落地提速，市場需求持續攀升 生成式 AI 應用正從網際網路場景向金融、製造、醫療、能源、政府與公共事業等核心行業全面滲透，由單點試點轉向規模化部署。據 IDC 調研與預測： ● 2026 年近半數中國企業部署的生成式 AI 應用場景將達到 10 個以上，AI 智能體成為數位化轉型核心驅動力；

當前，生成式 AI 正由技術探索邁向產業深度應用，大模型訓練、微調、推理、部署全流程最佳化，已成為企業實現 AI 高效落地、提升核心競爭力的關鍵支撐。IDC 發佈《大模型訓練推理最佳化部署的最佳實踐》報告，基於行業實踐與技術演進趨勢，系統梳理大模型全生命周期關鍵最佳化技術，並結合產業真實案例，為企業提供系統、可落地的技術指引。 1 生成式 AI 落地提速，市場需求持續攀升 生成式 AI 應用正從網際網路場景向金融、製造、醫療、能源、政府與公共事業等核心行業全面滲透，由單點試點轉向規模化部署。據 IDC 調研與預測： ● 2026 年近半數中國企業部署的生成式 AI 應用場景將達到 10 個以上，AI 智能體成為數位化轉型核心驅動力；

AI推理浪潮正把存儲器行業推入前所未有的「超級周期」。野村認爲，KV緩存與Agentic AI將推動未來五年存儲需求增長數千倍，而供給僅增5至6倍，長期供不應求格局基本確立。受此驅動，野村大幅上調三星與SK 海力士目標價逾一倍，認爲兩家公司當前約6倍遠期PE嚴重低估，其估值邏輯應逐步向$台積電 (TSM.US)$靠攏，而非繼續被視爲傳統周期股。 AI驅動的存儲器需求正在進入指數級擴張階段，而供給增速遠遠無法跟上。野村證券認爲，這一次的存儲器超級周期與歷史上任何一次都截然不同——結構性供需失衡、長期協議（LTA）鎖定盈利能見度，以及AI自我強化的投資循環，正在從根本上重塑存儲器行業的估值邏輯。 野村於5月15日大幅上調$三星電子 (005930.KR)$和$SK海力士 (000660.KR)$目標價，分別從34萬韓元和234萬韓元提升至59萬韓元和400萬韓元，兩者均維持買入評級，隱含上漲空間均超過118%。 野村認爲，當前兩家公司約6倍的12個月遠期市盈率嚴重低估了其盈利的持續性與穩定性，其風險溢價應向台積電靠攏，而非繼續維持歷史上周期性行業的高折價。

很多人說：儲存見頂了。 但我研究後發現—— 儲存，根本不是一個東西。 AI時代的儲存分四層，每一層的供需邏輯完全不同。

什麼才是車企願意深度合作、使用者日常高頻使用的座艙AI？4月24日，2026 北京車展正式拉開大幕。經過多年新能源汽車賽道的飛速發展，整車外觀、三電動力、硬體配置的內卷早已漸漸降溫，智能座艙AI成為本屆車展最熱鬧、最核心的必爭賽道。曾有不少從業者向雷峰網坦言，“車展上，你到處可以見到各式各樣的‘龍蝦’。”以“龍蝦”為代表的新一代Agent開始進入車內，代表著AI從“功能控制”轉向“情感陪伴”與“主動服務”。熱鬧之餘，一個最樸素、最本質的問題一直擺在整個行業面前：什麼才是車企願意深度合作、使用者日常高頻使用的座艙AI？PART 1 座艙AI賽道的困局座艙AI並不是一個新概念，至少在大模型問世之前，座艙的互動感和體驗感還遠遠不夠。大模型到來後，讓座艙AI上了一個台階並走出兩條不同的發展路線：通用大模型跨界上車、部分車企自研模型。首先，通用大模型跨界玩家，底層AI功底十分紮實。依託海量網際網路資料訓練，它們在日常聊天、知識問答、長文字理解、多輪對話上能力出眾，雲端算力、語義理解基礎十分強大，能快速搭建起車機基礎語音互動，介面呼叫方便，上線速度快。但問題也很明顯：通用能力很強，可偏偏缺少汽車專屬的行業功底。這類模型日常處理網際網路資訊得心應手，訓練資料大多是百科、資訊、生活常識，對於汽車內部複雜的整車邏輯、細微的車控細節、車內專屬場景、行車過程中的各類專屬需求，瞭解得並不深入。很多用車裡的細碎需求就能直接暴露短板，比如大家日常高頻用到的空調出風口調節、出風角度、座椅精細調節、氛圍燈分區控制等等。使用者隨口說一句 “別讓空調風直吹臉”“只開腳部出風口，關掉側面風口”，很多通用大模型上車方案都沒法精準聽懂，更沒法精準控制硬體。而另一邊是車企自研座艙模型。車企深耕汽車行業多年，整車製造、底盤調校、車身底層權限、車輛全周期資料都是自家優勢，汽車內部所有硬體邏輯、車控協議、功能細節，所有關於車的“know how”，都是沉澱多年的經驗。但想要從零搭建頂級大模型底座難度極高、投入巨大、周期漫長，模型更新速度遠遠趕不上網際網路 AI 的迭代節奏。而且自研模型大多隻適配自家車型，體系相對封閉，想要拓展外部生態、跨車型通用適配，難度不小。簡單總結就是：通用大模型缺車載深度，車企自研缺AI底層上限。行業需要兼有頂級AI底座，又能吃透汽車場景、打通全域智能、能大規模裝車落地的第三條路線。PART 2 如何打造一個可用、好用的座艙AI?2023年左右，業界在探索大模型上車時，火山引擎做的最核心的一件事就是用function call去替換傳統的“意圖分域  + 多 Agent”的語音助手架構。火山引擎副總裁楊立偉火山引擎副總裁楊立偉表示，“在‘車’這麼一個封閉場景裡，有諸多的AI應用彼此獨立，沒有反思、沒有總結、任務不能連貫，手機端和車端不能互聯，是非常不好的體驗。AI，一定要是One Brain（一個大腦聯動整車）的AI。”當時，火山引擎的這一想法十分激進。很多同行直言，“讓一個模型去呼叫1000個外部工具基本做不到。”但這種死磕的做法，也讓火山積累了很多經驗。而第二件事則是，火山引擎開始引入環境變數，知道這些工具在不同的狀態下應該如何用。到了2024年，火山引擎做的主要工作是基於端狀態的車控。例如，窗戶有縫隙或者座椅加熱時，車內的溫度應該如何調整，這裡面就涉及到很多與車廠、車型配置的“know-how”。楊立偉表示，“想讓模型很好的使用所有原子能力，就要給模型比較清晰的定義，讓模型能真正理解它。識別訊號燈顏色、控制空調風速大小，這些能力都需要一起和車廠共同碰撞和共創。”基於海量真實車載場景資料、行車資料、車控指令、車內互動場景，火山引擎對模型做了專門的汽車專項訓練和端側輕量化最佳化。小到空調出風口風向、座椅細微調節、車內各類精細功能控制，大到行車場景、道路環境、駕乘習慣，全部做了深度適配打磨，具備了聯動智駕功能的能力，幫助駕駛Agent更好地理解使用者需求和環境變化。經過數年的打磨，4月24日，北京車展開幕首日，火山引擎發佈基於Agentic AI架構的新一代汽車AI解決方案，將對話推理引擎、目標驅動引擎、學習成長引擎三大引擎融入統一的“汽車大腦”，通過一個AI大腦深度聯動整車，打通車控、智駕、導航、座艙等關鍵功能域，實現“感知 - 推理 - 執行 - 記憶 - 學習”一體化閉環。我們可以設想一個場景：在傳統的座艙AI裡，我們說“後排的孩子是不是睡了”，車機助手會回答“睡了”，沒有後續動作，顯得非常機械。但是，在“基於目標的持續任務”能力加持下，火山引擎的座艙AI助手會做這麼幾件事：首先，AI助手會識別孩子的狀態，如果睡著了，會自主降低空調風速、關閉車窗、調節燈光並放低座椅角度，這就涉及到一些跨域打通的事情，真正像人一樣去做事，把複雜、多步驟、跨場景的事情從頭到尾幫你辦完。其次，如果孩子睡醒了哭鬧，AI助手會根據後排孩子的狀態，選用合適的方式進行陪伴：唱歌、放他最喜歡的動畫片、講故事、做遊戲，想媽媽了模仿媽媽的口吻安撫他。考慮到使用者駕駛狀態，火山引擎的座艙AI助手還會通過生成式UI渲染寶寶的可視化狀態，讓使用者一眼明白。最後，在學習成長引擎的支援下，AI助手會記住並且能在“哄娃”這一個任務執行的過程中沉澱經驗，形成可復用的技能。等到下一次出現“孩子睡覺”和“睡醒哭鬧”的場景時，還會持續記住並保持照顧寶寶的目標。在三大引擎的支撐下，火山引擎的座艙AI更像是一個有智商、有感情、有持續學習能力的“類人”體。值得注意的是，本次車展的“含蝦量”很高，各種座艙AI公司和晶片公司都推出自己的專屬龍蝦。在這股潮流下，火山引擎如何將AI能力輸送給行業？楊立偉表示，火山引擎將以Agentic AI技術為核心提供多元化的合作方案，主要包括AI座艙套件方案、豆包座艙助手方案兩大解決方案。前者可以根據車企需求靈活輸出能力：既可以輸出豆包大模型底層能力，也可以無縫對接整車功能呼叫與全品類知識，還可以輸出火山引擎的互動、工具、生態類的Agent。這就有點類似於樂高積木，大家可以根據需求搭建自己的智能體。後者則是完整的產品級交付，以統一的汽車“大腦”深入聯動整車能力，並與手機豆包APP互聯互通、能力共同進化，年內將有合作車型量產落地。在一些業內人士看來，火山引擎的兩種模式具備更大的“開放性”——頭部車企可以做深度聯合定製，打通全系統能力；中小車企可以輕量化快速接入，低成本完成智能化升級，無需複雜二次開發。楊立偉表示，“兩種方案聚焦做好產品體驗，暫不考慮商業模式與複製問題，而且還會投入高密度的人才持續打磨。”目前，100%主流車企都已攜手火山引擎佈局 AI 創新，能力不侷限於座艙，更是覆蓋座艙、智駕、整車研發、品牌行銷、使用者服務、企業數位化全流程，全方位幫車企做智能化升級。從資料來看，搭載豆包大模型的智能汽車已經突破 700 萬台，覆蓋超 50 個汽車品牌、145 款量產車型，豆包大模型智能車搭載量穩居行業第一，跨品牌適配能力經過大量市場驗證。更關鍵的是真的有人用、高頻在用，豆包大模型日均完成超3000萬次座艙互動和服務閉環。本屆車展期間，梅賽德斯-奔馳純電GLC、上汽奧迪E7X、上汽大眾 ID. ERA 9X、奇瑞星途EX7、一汽紅旗HS6 PHEV、別克至境E7、榮威家越等多款搭載豆包大模型的重磅新車亮相，帶來全新的智能體驗。PART 3 座艙AI行業終將回歸“實用”本質2026年，座艙AI將會是“去魅之年”，從演示泡沫走向實用落地。有調研顯示，智能座艙在購車決策中僅排第9位，這並不表示使用者不重視座艙，而是上一個時代的座艙不夠智能、不夠好用。但隨著汽車智能化程度越來越高，智能座艙的關注度持續升高。擺在我們眼前的一個現實問題：什麼才是車企和使用者真正想要的座艙AI？答案其實很簡單——座艙AI一定要是一個更聰明、更鮮活、更普適的“出行助手”。作為首次登陸北京車展整車館的獨立參展方，火山引擎從以往幕後技術賦能，走到台前完整展示全端能力。站在整個行業視角來看，本屆北京車展也是座艙AI賽道的分水嶺和新的起點。座艙AI終將不再是整車錦上添花的附加功能，慢慢變成汽車與生俱來的核心能力。回望智能汽車產業的迭代之路，從傳統燃油車的“三大件”到新能源時代的智能化升級，行業的核心競爭力早已完成迭代躍遷。如今，一個清晰的行業共識正在形成：智能車的“新三大件”，已然定格為寧德的電池、華為的智駕、火山引擎的智能座艙，三者共同構築起智能汽車的核心競爭力底座，形成了“能量供給-安全駕駛-智能互動”的閉環。未來，隨著“新三大件”成為行業標配，智能汽車將真正擺脫參數內卷，步入“體驗為王”的全新階段。直擊「2026北京車展」車展，是當下全球汽車工業最激烈的競速場。在這裡，不僅僅是新車的更迭，更是智駕晶片、液態電池、大模型上車等前沿技術的秀場。它是技術信徒的朝聖地，也是未來出行方式的預演地。2026北京車展，雷峰網《新智駕》將以專業的視角、及時的訊息，為你拆解每一次技術脈動。20+ 頂級車企動態（華為、小米、比亞迪、蔚來、小鵬、理想...)，1個專題深度搞定。 (新智駕)

一覺醒來，身邊的人都在養龍蝦？僅僅不到一周，OpenClaw在中文網際網路世界快速吸引了一波關注，前有上門安裝龍蝦爆賺幾十萬，公司樓下大排長龍，接著大廠們相繼發力推出競品，各省市甚至親自下場送補貼。股市情緒稍微好轉，AI鏈相關產業徹底漲瘋了，雲服務、算力租賃類股連續強勢。港股MiniMax漲超20%，市值再創新高，智譜漲超10%，剛推出WorkBuddy的騰訊因為訪問量太大，算力一下子承受不住還要緊急擴容，盤中一度漲超7%...OpenClaw，難道要複製一把去年DeepSeek？01 全線反彈戲劇性反轉主導了隔夜市場和今天的反彈行情，總結一句話就是：美國總統川普暗示戰事或將結束，這番表態迅速壓制了市場對中東衝突的恐慌預期。油價跌了，納指、歐洲股指全線反彈。亞太更誇張，早盤日經強勁拉升超3%，韓國KOSPI指數飆漲逾6%。期指因盤中漲幅突破5%而觸發熔斷。A股市場也順勢迎來集體高開，風險偏好有所回升。類股方面，光纖、PCB等AI科技成長股集體大漲，早前因避險情緒高漲的石油天然氣與能源裝置類股，則隨著油價回落而集體走弱。與此同時因為OpenClaw走紅，推動算力租賃、雲端運算類股繼續走強，優刻得漲超10%，科華資料、寧波建工漲停，網宿科技、順網科技、青雲科技、金開新能、彩訊股份跟漲。消息面上，今天OpenClaw生態又迎來重磅產品。大模型公司智譜發佈AutoClaw，中文暱稱「澳龍」，直接把OpenClaw打包成一鍵安裝的桌面應用。下載、連按兩下、登錄，1分鐘搞定，直接終結原來大排長龍，甚至花高價養龍蝦的局面。OpenClaw的火爆也傳導至A股公司，目前萬興科技、優刻得-W、順網科技、中科創達、拓維資訊、瑞芯微等公司紛紛公開披露有關OpenClaw的業務動態。在OpenClaw的身上，散戶們彷彿看到了去年DeepSeek的影子。02 OpenClaw 蝴蝶效應OpenClaw（曾用名 Clawdbot、Moltbot）是一款開源AI智能體，因圖示為紅色龍蝦而得名“龍蝦”。（tbbbk）與對話式的大模型產品截然不同，它是一款開源、本地優先的AI Agent框架，通過整合多管道通訊能力與大語言模型，支援在雲端和本地部署。很多人體驗龍蝦的目的，就是為了建構一款自動化的AI個人助手，把需要的權限開放給他，他就能全權接管幫你幹活，符合絕大多數人心目中未來AGI的樣子。發佈僅四個多月，OpenClaw便創造了最快登頂GitHub星標榜的歷史——以超過24.8萬的GitHub星標數，超越Linux成為GitHub平台上最受歡迎的開放原始碼專案。可以說，這是一款具備殺手級應用潛質的產品。Agent框架的實現，讓大模型徹底跳出聊天窗口，擁有自動化執行的能力。和前兩年我們還得在大模型對話窗口上傳檔案和提示詞完全不是一個層次，現在它自己就可以呼叫需要的任何檔案。因為支援在本地儲存配置資料和互動歷史，從而擁有較持久的記憶能力，想要嘗鮮的網友都想要在本地部署，一度把蘋果家的Mac Mini搶斷貨了。這，還只是OpenClaw蝴蝶效應掀起的一點漣漪。但真正讓OpenClaw在中國爆火的，是中國從“Token出海”（算力-電力），大廠親自下場部署、各省市真金白銀政策支援，一周內一系列動態疊加引發了海嘯般的轟動。首先，政策跟進速度快得難以置信。3月7日，深圳龍崗區發佈專項措施，稱為“龍蝦十條”，鼓勵提供免費OpenClaw部署服務，會選出一些應用項目進行獎勵補貼，還將於3月14日下午舉辦“千人龍蝦大會”。大會由龍崗區聯合Kimi共同打造，除Kimi工程師團隊為使用者免費安裝OpenClaw，並行放Kimi Claw免費體驗資格外，Kimi還將上線API龍蝦專屬優惠，提供最高40%的充值返券補貼，助力企業部署龍蝦應用。深圳龍崗之後，無錫、寧波、合肥、常州等市紛紛跟進，也推出了類似的“養龍蝦”政策，鼓勵企業和個人開發者部署。其次，面對這一超級流量入口，網際網路大廠展開了激烈的入口爭奪戰。騰訊雲通過輕量應用伺服器Lighthouse推出5分鐘一鍵部署範本，甚至線上下“擺攤”獲客，引發使用者排隊安裝，據悉雲上“養蝦人”規模迅速突破10萬並持續上升。阿里雲、移動雲、天翼雲、京東雲、火山引擎、百度智能雲在內的中國雲廠商紛紛接入。賦能雲業務顯然未能滿足大廠的目標，它們都能在自己的生態內搭建類似的Agent工具，在模型服務上進行延伸。僅一周，騰訊、字節、阿里、小米火速宣佈推出各自的"小龍蝦"產品。有大模型和算力加持的騰訊WorkBuddy繫結了企業微信，同時無縫接入QQ、飛書、釘釘等工具，中國版可以切換Hunyuan、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax等大模型。這意味著，那怕你在外通勤，只需掏出手機發條語音，它就能在你的辦公電腦上自動查資料、寫推文，直接交付可驗收的結果。據說，WorkBuddy上線訪問量遠超預期，導致核心服務瞬時壓力過大，公司致歉已緊急擴容10倍。但要說最有參與感的，還是現在的大模型公司。首先在OpenClaw的帶動下，中國國產模型呼叫量在全球平台OpenRouter上交替登頂。“龍蝦”幹活的底層邏輯還是在燒token。而OpenClaw對token的巨額消耗也放大了中國國產模型能力、成本的綜合優勢，帶動中國國產大模型在海外市場的規模化呼叫。除了前面的智譜，MINIMAX也推出了MaxClaw，Kimi推出了KimiClaw，都是主打一個快速部署，以OpenClaw生態接入的先發優勢推動模型的呼叫與使用。03 DeepSeek時刻重演？Token消耗的誇張程度，令到模型公司的算力資源都一度承壓，被市場寄予拉動算力需求的預期，A股算力租賃類股連漲兩日。其中，“Token出海”的敘事引來很大關注。我們在《賽道牛股頻出，下一個千億龍頭是它？》提到過，中國AI模型呼叫量的異軍突起，背後不僅僅是簡單的模型競爭力在贏，背後必須依託龐大且低成本的國家能源基礎設施，向全球AI社區進行著價值輸出。未來決定AI 商業可行性的，並非模型越大越好，而是看推理電效——每一瓦時電力能產出多少推理結果。政策給出了新的解題思路，2026年政府工作報告首提“算電協同”，明確“實施超大規模智算叢集、算電協同等新基建工程”，成為新型基礎設施建設的重要方向。其核心邏輯是通過算力最佳化電力調度、通過電力保障算力需求，實現兩者深度融合。據機構測算，千兆級全球日均token用量對中國電量和電力或有10%等級彈性，對綠證價格、容量電價甚至電量電價的拉動顯著。低估值的綠電，有望充分受益於AIDC清潔能耗需求；根據測算，中國2026-2030年綠電需求增厚4%-33%，利多本就折價的綠證價格。因此，電力類股持續發酵，韶能股份、銀星能源、協鑫能科、國南電瑞、中國西電等表現都很強勢。話又說回來，對於普通使用者來說，養龍蝦可能不會太花電費，但給龍蝦喂token是要花上不少錢的，這是很明顯感受得到的。Token的爆發式增長背後是實打實的算力需求。輝達CEO黃仁勳指出，智能體僅需一系列提示詞，就能執行原本需要大量時間和專業知識的任務，這導致token消耗量激增了約1000倍，直接製造了一個“算力真空”。這個預判基礎建立在，通常情況下，問答類Chatbot每輪對話僅消耗數百Token，但是OpenClaw則需要持續在後台執行任務，包括資訊檢索、文件生成、程式碼編寫、偵錯與最佳化等等，每一步都伴隨著大量的Token消耗。有使用者反映，搜尋資訊、寫一篇2000字文件可燒掉700萬Token；運行一個簡單爬蟲測試竟耗費2900萬Token；單日燒掉5000萬Token的案例屢見不鮮。龍蝦對飼料的需求太大了，模型廠推出的這些定價策略，包月服務也給了優惠，每月提供數萬次的api請求服務看似海量，實際幾天之內就能見底。這一幕的推演，跟2025年年初的DeepSeek如出一轍。便宜的推理成本，雲廠商搶著部署，算力租賃的生意越做越火。但是，OpenClaw並非毫無缺陷，我們現在看到的算力需求暫時是被放大的。迭代至今不到四個月，OpenClaw在Token消耗與實際產出之間的效率比仍有巨大最佳化空間。但我們只是看到了它的成功案例，可能忽視掉絕大多數不成熟的使用體驗，譬如任務執行過程中可能莫名中斷；記憶功能不穩定，有時會“忘記”之前的偏好。更嚴重的，OpenClaw的安全防護機制遠沒有跟上能力擴張的步伐，海外科技大廠已相繼在內部封禁OpenClaw。許多人應該都在猶豫要不要養龍蝦，借OpenClaw的創始人Peter Steinberger的話來說：“如果你不懂命令列，這個項目對你來說風險太大。”總的來說，隨著OpenClaw生態的進一步完善，算力需求的量級躍遷從長期來看很有可能會實現，但短期我們看到的是一個夾雜著許多噪音，過分“神話”的新概念，切勿因FOMO管不住錢包，包括股市。 (格隆匯APP)