#AI企業
•

蘋果修復iPhone 18 Pro面容ID卡死重啟/AMD收購李飛飛世界模型/智界RX上市，余承東：鴻蒙智行「最好開的車」

📱 蘋果推送 iOS 27.0.1，修復 iPhone 18 Pro 面容 ID 卡死 bug 🤖 Manus 發佈 2.0，新增獨立個人智能體應用 Cue 💰 AMD 宣佈以 82 億美元股票收購 World Labs，李飛飛將任首席科學家 ⚡ Anthropic 發佈 Claude Sonnet 5.5，稱生成速度提升逾三成
蘋果修復iPhone 18 Pro面容ID卡死重啟/AMD收購李飛飛世界模型/智界RX上市，余承東：鴻蒙智行「最好開的車」
宏觀#生成式AI#企業併購#自動駕駛
•

美國指責中國AI企業“蒸餾美模型”，自己卻偷偷用上了中國AI模型，被發現後緊急下線

據路透社報導，美國國家檔案館營運的《聯邦公報》官網（Federal Register）被發現部署了基於阿里通義千問Qwen模型的AI搜尋功能，用於幫助使用者搜尋擬議中的聯邦法規。 《聯邦公報》官網是美國聯邦政府的“官方公告欄”，政府新出的法規、行政命令、部門通知都會先登在這上面。 根據路透社查閱的截圖和該網站原始碼的存檔版本，使用千問模型的搜尋工具在16日被下線。目前，美國國家檔案和記錄管理局以及白宮均未公開解釋千問何時被部署、具體如何運行。 然而，就在此前，美國FBI等機構剛剛把矛頭指向包括阿里巴巴在內的中國AI公司，指責其對美開展“工業規模”蒸餾，獲取美前沿模型能力。中方則否認相關指控。
美國指責中國AI企業“蒸餾美模型”，自己卻偷偷用上了中國AI模型，被發現後緊急下線
美股#美國#中國AI企業#中國AI模型
•

暴漲80%！AI企業債逼近5000億美元

據高盛研究部發佈的《AI債務如何重塑信用市場》專題研報，2026年截至8月，全球AI企業債發行量已接近5000億美元，佔全部投資級企業債發行的25%-30%，對實體經濟借貸利率形成長期上升壓力。 這5000億美元，主要由四大部分構成。 1.雲巨頭佔比約40% 據高盛的資料，微軟、Google、亞馬遜、Meta、甲骨文等五家，今年前八個月 廿發債額高達1940億美元，比2025年全年（1080億美元）還要高80%。
暴漲80%！AI企業債逼近5000億美元
科技#高盛#AI企業債#算力融資
•

偉大泡沫中的生存之道

秦老師寫了《偉大的泡沫 || 大視野》，我們繼續探討。這兩年的國內外資本市場，顯然正處於AI大時代之中。國內投資人高喊著“站在光裡，記在芯裡”“All-in AI”的口號踴躍參與，唯恐錯過這場宏大敘事下的“歷史性機遇”。 在這樣的狂熱中，投資界只要稍有質疑，便會被歸為“老登”——這個詞已然成為資本市場對沒有All-in AI的投資人的戲謔，人們認定“老登們”必將因守舊僵化而錯失時代紅利。 與此同時，全球市場的AI賽道同步陷入火熱：代表晶片行業景氣度的費城半導體指數過去一年上漲了近三倍；國內市場中代表“光”（光模組）與“芯”（GPU、儲存晶片）等硬科技的創業板與科創板指數也是節節攀升，其中科創板指數今年上半年漲幅就超過50%，估值更是達到了登峰造極的240倍（東方財富2026年6月底資料）。 投資人大多在市場中忙裡忙外、追漲殺跌，彷彿股票程式碼就是這個時代的財富密碼，能讓人一夜暴富。然而，作為一名在金融圈摸爬滾打三十載的“上古洪荒神登”，我始終認為：投資的本質從來不是比拚誰更懂程式碼，而是比拚誰更能穿透技術的迷霧，看清資本的周期。
偉大泡沫中的生存之道
科技#AI淘金熱#賣鏟人#AI企業
•

路透社：北京計畫允許購買有限數量的輝達H200晶片

2026年7月8日，路透社援引“The Information”的報導，披露出一個消息。 北京計畫允許國內幾家頂尖AI企業，購買有限數量的輝達H200晶片。 兩名直接知情人士說，阿里巴巴、字節跳動和深度求索（DeepSeek）近期已被告知，可能很快會拿到購買部分H200處理器的許可。前提是，這些公司得說明晶片的用途和需要的數量，獲批後才能放行。 輝達H200基於Hopper架構，專做AI訓練和推理。它塞進了141GB的HBM3e記憶體，視訊記憶體頻寬跑到4.8TB/s，整體算一個總處理性能（TPP），數值約15,840。
路透社：北京計畫允許購買有限數量的輝達H200晶片
科技#中國#政府政策#AI企業
•

微軟砸25億養6000人，不是做AI，是教人用AI

昨天出了一條被大多數人忽略的重磅消息：微軟砸了25億美元，組了一支6000人的隊伍。 不是去做晶片，不是去訓練更大的模型，而是把這6000個工程師、顧問、銷售，直接"塞"進客戶的辦公樓。 更讓人意外的是，就在微軟官宣的前兩天，亞馬遜剛砸了10億美元干同樣的事。再往前翻，OpenAI和Anthropic今年也各自組建了駐場團隊。 四家全球最大的AI公司，在兩個月內，不約而同做了一件事：不再只賣模型，而是派人幫你用模型。
微軟砸25億養6000人，不是做AI，是教人用AI
美股#微軟#AI#企業經營
•

梁文鋒冒著自己淪為二流大模型的風險，給整個中國 AI 企業探路了

V4 出來這天，DeepSeek 沒開發佈會。只發了一份技術報告。封面上印了兩行字：輝達 GPU，華為昇騰 NPU。注意這兩行字的順序。這是中國大模型公司第一次，把輝達和華為放在同一張技術報告的封面上。更狠的是後面那一句：模型 1.6 兆參數，100 萬 token 上下文，全端跑通昇騰。也就是說，這個兆參數的大模型，可以徹底不依賴輝達。先看一組資料，事情就清楚了去年 5 月，DeepSeek R1 橫空出世，矽谷開會研究中國人怎麼做到的。一年過去，國際同行進度是這樣的：OpenAI GPT-5 已經迭代到 5.4。 Anthropic Claude 4.7 出了。 Gemini 3.1 Pro 上線了。DeepSeek 這邊呢？V3.2 原地不動。整整 5 個月沒出新模型。同期業內 11 家頭部公司平均每 2.8 天發一次迭代。第三方榜單上，V3.2 綜合成績跌到全球第 16，程式碼生成第 17。外面已經在傳一個判斷：DeepSeek 淪為二流了。這就是題面。但誰也沒想到，沉默 5 個月不是技術不行。是梁文鋒自己關了門，幹一件比追榜單更難的事。把 1.6 兆參數的大模型，從輝達 CUDA 整套搬到華為昇騰 CANN。這件事到底有多難得講一點背景，不繞。你今天用的所有大模型，幾乎都跑在輝達 GPU 上。CUDA 是輝達自家的開發語言，2007 年到現在，全球幾乎所有 AI 工程師都是在 CUDA 生態里長大的。所有快、所有省、所有穩定的訣竅，都沉澱在這套工具鏈裡。華為昇騰也是 AI 晶片，但它用自己的語言，叫 CANN。讓一個兆參數模型在輝達上跑通，已經夠難。讓同一個兆參數模型同時在昇騰上跑通，性能不能差太多，相當於讓一個寫慣了漢語的作家，臨時學德語，再把《紅樓夢》翻譯重寫一遍，還要讓德國讀者覺得好看。DeepSeek 把這件事做了。技術細節不難懂：V4 用了 FP4 精度。這個精度，恰好是華為今年 3 月新發佈的昇騰 950PR 原生支援的。MoE 專家權重、稀疏注意力索引器，全部按昇騰的硬體特性設計。整個工程總共重寫了 40 萬行算子，全端架構重做，精度對齊誤差控制在 0.5% 以內。翻譯成大白話：DeepSeek 直接給昇騰量身定做了一個兆參數模型。代價是 484 天沒出新版本。這 484 天裡，GPT、Gemini、Claude 在輝達上各自把版本號往前推了好幾代。DeepSeek 主動把自己最鋒利的那把刀放下，去打磨另一把還沒開刃的刀。一道反商業直覺的題這就有意思了。按所有商學院的邏輯，企業要先保自己。R1 那波之後，DeepSeek 的局面其實非常硬：第一，全端跑在輝達上，CUDA 用了多少年，所有最佳化都是熟手。第二，量化基金幻方做爹，2025 年收益率 56.6%，一年抽五十億現金不缺錢。第三，技術口碑天花板，融資排隊的人能從知春路排到中關村。最聰明的選擇，是接著按輝達這條路猛衝。把模型做到全球第一，把品牌做到頂。R2 踩 OpenAI，V4 跨過 Gemini，整個 2026 年的中國 AI 故事可以由 DeepSeek 一個人寫。梁文鋒偏偏沒這麼做。他選的是反過來。先做生態，再保自己。為什麼？因為他看到一個誰都不願意承認的真相。中國 AI 整個行業都在賭一件事：什麼時候，國產晶片能跑兆參數大模型。這個賭局，誰都不敢押。兆參數模型一旦在國產晶片上跑掛，損失的是幾億美元算力帳單加半年研發周期。沒有那家公司的 CFO 敢簽這個字。阿里不簽，字節不簽，騰訊不簽。DeepSeek 簽了。簽字那個人是梁文鋒。註冊資本從 10 萬元變成 510 萬元，他個人持股從 1% 漲到 34%。把身家全壓上去，讓 V4 同時跑通昇騰和輝達。跑通的那一刻，整個遊戲的規則變了。一夜之間，盟友全跟上來了V4 發佈當天，8 家國產 AI 晶片公司同時宣佈完成適配。華為昇騰 950 超節點、寒武紀、海光、燧原、摩爾線程，一個不少。阿里、字節、百度，都在自己的雲上線了 V4。更扎眼的是後面這條消息：阿里、字節、騰訊已經向華為下單數十萬顆昇騰 950PR。中國 AI 圈很少出現這個畫面。平時大家是競爭對手，互相挖人，互相壓價。這一次罕見地朝同一個方向使勁。為什麼？因為 DeepSeek 把那塊最難搬的石頭，自己一個人搬開了。兆參數模型在昇騰上跑通這件事，相當於一份公開的合格證。證書一出，所有國產晶片廠商都可以走同一條技術路徑去適配。所有雲廠商都敢把國產算力推給客戶，因為有 V4 這個標竿站在那裡。輝達 CEO 黃仁勳去年說過一句話，被反覆引用：中國如果讓 DeepSeek 這種公司用上華為昇騰，那就是輝達的災難。他沒想到這一天來得這麼快。這才是梁文鋒真正干的事。他要的不是榜單第一名的模型。要的是能讓國產晶片跑得動的最強模型。沖榜單，是為自己。把行業抬起來，是給中國 AI 整體趟雷。代價是真的但代價不是嘴上說說。第一個代價，人才。V3 模型最重要的貢獻者羅福莉，去了小米。 核心研究員郭達雅，去了字節。 多模態核心阮翀、第一代大語言模型核心王炳宣，去了騰訊。每一個名字，背後都是幾百萬年薪和股權。DeepSeek 給不出市場最高的價。第二個代價，市場。阿里通義千問把 V3 階段 DeepSeek 佔的那部分使用者場景，慢慢做了回去。豆包靠字節的流量入口，把日活拉到第一。Kimi 在長上下文這條賽道，已經走在 DeepSeek 前面。DeepSeek 月活從 1.38 億漲到 1.60 億，看起來還在增長，但增長曲線明顯平了。第三個代價，原則。去年梁文鋒斬釘截鐵說過：DeepSeek 暫時不融資。2026 年 4 月 20 日，DeepSeek 被曝尋求百億美元估值，至少 3 億美元戰略融資。阿里、騰訊都在溝通名單。永不融資這條鐵律，在 V4 出來前一周，破了。底層原因不複雜。R1 當年訓練成本是 587 萬美元，V4 單輪訓練成本飆到約 5 億美元。漲了快 100 倍。昇騰這條路要燒的錢，比輝達多得多。晶片產能不夠，工程師要重新培訓，工具鏈要從頭建。幻方那點錢，撐不住一個兆模型時代的全產業鏈投入。梁文鋒低頭了。低頭的姿勢，是為了把整個國產 AI 算力產業鏈拽起來。圈內的新評價V4 發佈後，圈內最準的一句評價是這樣的：V4-Pro 比 GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 落後 3 到 6 個月。3 到 6 個月，聽起來不長。在 AI 這個行業，足夠把一家公司從第一梯隊拉到第二梯隊。落後是梁文鋒自己選的。V4 是不是 DeepSeek 最強的模型？不是。V4 是不是 2026 年中國 AI 公司最重要的一次發佈？我傾向於是。因為它做的事情，是把整個國產 AI 生態抬起一截，不是把自家排名再往上挪一格。第一梯隊的位置可以再爭。算力的底子如果沒打牢，爭到也站不住。跟普通人有什麼關係繞了這麼大一圈，跟普通人有什麼關係？第一件，AI 應用價格還會接著掉。V4 把 API 壓到每百萬 token 0.3 美元。這個價格一出來，國內所有大模型都得跟著降。意味著你以後用的所有 AI 工具，寫文件、做翻譯、改程式碼、生成圖片，成本都要再低一檔。最直接的體感，是各種 AI 會員包月降價。第二件，國產晶片產業鏈開始轉起來了。華為昇騰、寒武紀、海光，這些名字以前主要是 A 股投資者關心。現在是真有大模型在用，訂單是看得見的。這條產業鏈上下游幾百家公司，包括伺服器、記憶體、散熱、電源，都跟著進入新一輪訂單周期。第三件，AI 這件事不再被一根線綁住。過去三年，業內一直擔心一件事：如果美國把輝達完全斷供，中國 AI 是不是要原地停擺。V4 跑通昇騰這件事，把這個最壞假設的機率往下打了一截。還談不上徹底安全，但至少有了第二條腿。第四件，離你的工作更近了一步。價格便宜的大模型，意味著越來越多公司開始把 AI 接入業務流程。客服、文案、設計、初級程式設計、報表分析，這些崗位被替代的速度只會更快。這不是好消息，但是該提前知道的事。一句話收束梁文鋒這次的選擇，可能讓 DeepSeek 在未來一年裡看起來不那麼耀眼。模型評測榜單上的名次會往下掉，融資估值會被國際同行甩開，明星光環會被分給其他公司。這都是真實的代價。但如果兩年後回頭看，會發現 2026 年 4 月這周，是中國 AI 從「跟在輝達後面跑」切換到「能靠自己跑」的一個分水嶺。切這一刀的人，是梁文鋒。你覺得他這步棋，賭對了嗎？ (有知識青年)
梁文鋒冒著自己淪為二流大模型的風險，給整個中國 AI 企業探路了
科技#梁文鋒#DeepSeek#中國 AI 企業
•

美國投資人投AI企業，先看團隊裡有多少華人

對於中美關係的走向，我說過一個觀點，就是沒有一任美國總統願意看見美國在自己任內成為第二大經濟體，所以中美之間的博弈不可避免，而這場博弈最關鍵的勝負手就是人工智慧。那麼今天中美在AI領域處在怎樣的局面？不久前，《紐約時報》發文指出，“雖然很多政客將中國描繪成阻礙美國人工智慧發展的敵人，但美國眾多突破性研究的背後其實都由中國人才推動。”它舉例稱，今年6月，Meta公佈了超級智能實驗室的成員名單，11個核心研究人員中，有7人來自中國。美國智庫Macro Polo做過一項統計，在美任職的頂級AI人才中，畢業於中國大學的人數最多。2019年為27%，2022年增加到38%，超過從美國畢業的37%。再分享一個我自己的見聞。今年年初，我到“杭州六小龍”之一的強腦科技調研，它的創始人韓璧丞講了一段話，我覺得特別有意思。韓璧丞說，他去哈佛讀博士，那裡有很多全球做神經科學最厲害的教授，但他發現，很多美國人真的五點下班就背包走了。但中國人不同，如果到半夜十一二點，研究中心有六七盞燈還亮著，上去走一圈，會發現全是中國人在幹活。所以最後很多厲害的科研都是華人做的，甚至一些美國投資人在投企業時，他會看團隊裡有多少華人。近年來，隨著美國對華遏制政策的收緊，一些AI人才選擇回到中國。Digital Science的報告指出，美國已經開始出現中國AI人才淨流出的趨勢。所以今天出現了一個有趣的分流景象——原來在美國研究AI的中國人分成了兩波，一波回國成了AI創業和研發的重要力量；另一波留在美國，仍然在一些最頂尖的實驗室承擔核心工作。透過這種景象，我有幾點感受：一是中國的頂尖AI人才，已經不是在“追隨”，而是正在自己創造行業的最前沿；二是雖然受到政策阻撓，但中美在AI領域深度交織，難以切割；三是矽谷不再是全球AI人才的“終點站”，而可能是一個“補給站”，中國AI人才在此積累的經驗、人脈等，最終可能被帶回中國，推進本土AI的發展。兩周後的12月28日，我將在廈門辦一場“AI閃耀中國”的大秀。屆時我會分享更多我在過去一年調研中捕捉到的AI發展真實圖景，以及我對當前AI人才、技術與產業現狀的思考。同時呢，今天中國AI產業界眾多的軟硬體成果都會在現場集中呈現，歡迎你預約直播，也期待你來到現場。 (吳曉波頻道)
理財#美國#投資人#AI企業