#AI佈局
巴菲特買入Google,騰訊阿里調整AI佈局,這裡面藏著什麼訊號?
01這兩天,巴菲特的波克夏公司公佈了三季度的持倉報告,讓很多人吃驚的地方在於,巴菲特這個非常保守,極少買入科技股的價值投資者,竟然大手筆第一次買入了43億美元Google的股票。就在巴菲特買入Google的消息發佈後沒多久,Google就發佈了新一代AI大模型Gemini-3,同步更新了app。有消息說巴菲特是在嘗試了Gemini-3之後,才下定決心買入Google,但不管消息真假,巴菲特已經肯定了AI這個投資賽道。同樣在國內,阿里秘密啟動千問App的研發推廣,騰訊在13號的三季報業績會上,機構投資人也在不斷詢問騰訊的AI戰略調整。可見AI的重要性又一次被提高,它已經是我們經營和投資避不開的重點。作為有著30多年投資經驗的專業投資者,我3次飛赴奧馬哈參加巴菲特股東會,也在騰訊股東會上向小馬哥當面請教騰訊的AI戰略。今天結合我的實戰經驗和調研,從巨頭佈局中,思考AI的下一步發展方向。02在騰訊三季度的業績會上,有機構投資者提問,騰訊在AI資本開支下降了32%,騰訊的AI戰略是不是發生了什麼重大調整?騰訊總裁劉熾平回應得很明確,三季度資本開支從191億降至130億,核心是外部供應鏈限制,也就是GPU的限制,而不是AI戰略收縮。這段話什麼意思呢?很多投資者把“資本開支”和“AI投入”畫等號,其實這是兩個完全不同的核算範疇,看懂區別才能不被短期資料誤導。騰訊在AI上的資本開支,主要花在伺服器、AI晶片採購、資料中心建設這些重資產上,本質是算力基礎設施的硬體投入。而AI的研發支出,就是花在混元大模型迭代、AI應用、雲AI服務這些技術研發上,跟和資本開支要分開核算。像我走訪多家華為供應鏈企業就知道,晶片供應是2B行業的共性難題,騰訊目前受限於晶片供應,出現了“一快一慢”的分化。慢的是資本開支減緩,外部晶片不夠,再建資料中心也沒用,就像微軟一樣有一半晶片放在倉庫裡鋪塵,不如暫時放緩,等供應緩解再補建。快的是研發支出:三季度AI研發投入創新高,元寶植入公眾號視訊號、廣告eCPM增長、遊戲反外掛見效,這都是AI賦能核心業務的直接成果。像我們刷到的每條公眾號、視訊號下面,都可以直接在評論區@元寶,讓它幫忙總結和點評。可以說,騰訊正在把AI能力悄然融入內容消費、協作辦公、生活服務這些我們日常接觸的各類場景中,逐步建構起從資訊檢索到問題解決的完整服務閉環。同時,阿里也在積極佈局C端,上線了“千問”這個阿里最強AI大模型的移動app,跟騰訊的佈局不謀而合。03兩大巨頭在AI上的佈局和調整,也在側面反映了AI戰略的下一步核心方向。我參考政策檔案2015年《網際網路+ 行動指導意見》兩個階段和2025年《人工智慧 + 行動意見》的三階段進行了詳細的對比,大家可以看一下文稿裡的圖。當前AI戰略正處於2024-2027年第一階段的中期,核心任務是“攻堅”,不是盲目燒錢搞技術,而是重點做好三件事,大家可以看一下跟我們企業有沒有相似的地方。1、從技術到場景的匹配:讓AI從實驗室走進企業、工廠、醫院、課堂,解決實際問題。2、建構自主可控生態:突破晶片、演算法框架的卡脖子環節。3、培育AI原生業態:不止是用AI改造舊業務,而是建立全新業務,加速AI的普及和應用。這就能理解為什麼騰訊元寶對標ChatGPT開始植入微信生態,阿里要把“通義”更名為“千問”,抽調上百名工程師秘密研發同名App,這都是要從“技術模型”轉向“全民級C端產品”,跟培育全民級AI產品的產業政策同頻共振,搶佔C端入口,形成類似於電商的阿里/京東/字節/拼多多的多強格局。那麼,通過巨頭的動作和政策方向來說,當前AI行業處於牛市的中段,作為專業投資人,我的投資不能盲目跟風,而是要緊扣我經常提到的三個核心關鍵詞。1、周期:AI的牛市周期正類似於十年前的“網際網路+”,現在的調整是上車機會。2、階段:處於牛市中期和AI價值落地的攻堅期,投資要優先考慮“技術落地+場景明確”的標的,避開純概念公司,在財報中要看到AI產生的收入,只有能落地、能賺錢的AI,才是真正有價值的AI。3、分類:作為吃過2B行業虧的投資者,我對晶片、半導體這類賽道一直很敬畏,很多核心資訊如果不通過人脈深入產業調研根本拿不到,比如華為手機晶片的代工方,至今都沒有對外說明,不走訪供應鏈誰也不知道。所以,我只投2C為主或者是2C+2B協同的公司,對純2B的晶片/半導體保持敬畏。目前,我日常工作已經離不開AI ,我每天都會用元寶、千問、豆包解決各種問題,既然這波C端的AI大戰已經悄悄打響。那麼,你目前用得最多的AI是那款?你覺得騰訊的“元寶+微信生態”和阿里的“千問App”,誰能拿下C端的大市場? (單仁行)
陳天橋的AI佈局再下一子,推出最強AI長記憶作業系統 | 巴倫精選
▎長期記憶能力,已是決勝下一代 AI 競爭力的分水嶺。近日,EverMind 團隊宣佈正式發佈其旗艦產品 EverMemOS,這是一款面向人工智慧智能體的世界級長期記憶作業系統,它旨在成為未來智能體的資料基礎設施,為AI賦予持久、連貫、可進化的“靈魂”。在 LoCoMo 和 LongMemEval-S 等最主流的長期記憶評測集上,EverMemOS 表現已顯著超越此前工作,成為新的SOTA。記憶能力: 決勝下一代 AI 的分水嶺受限於 LLMs 固定的上下文窗口,AI 在長時程任務中會頻繁“失憶”。這不僅導致記憶斷裂、事實矛盾,更讓深度個性化和知識一致性成為空談。AI 無法利用歷史互動資料來理解使用者,也無法保留上下文的中間資料,這使其應用價值大打折扣。這不只是一個技術缺陷,更是 AI 走向高級智能的演化桎梏。一個沒有記憶的主體,無法形成長期行為的一致性與主動性,更不可能實現真正的自我迭代。個性化、一致性、主動性——這一切演化的前提,都依賴於一個強大的記憶系統。行業巨頭已經用行動做出了證明。無論是 Claude 還是 ChatGPT,都已將長期記憶作為戰略級功能推出。這標誌著一個清晰的行業風向:記憶,正成為未來 AI 應用的核心競爭力與分水嶺;它也是 AI 從‘工具’走向‘智能體’、從被動響應走向主動演化的關鍵所在。行業並非沒有嘗試。RAG 等傳統方法提供了初步的補償方案,一些新興的記憶系統也開始湧現。然而,這些努力大多是“碎片化”的。市場始終缺乏一個真正可用的、能夠覆蓋全場景的記憶系統——既要滿足一對一陪伴場景,又能夠支援複雜的企業多人協作場景。更重要的是,這個系統必須在精度、速度、易用性和應用適配性上達到高度統一。現實是,這樣的解決方案仍然缺位。因此,為大模型裝上一個高性能、可插拔、易最佳化的“記憶外掛”,依然是困擾眾多應用、亟待滿足的核心剛需。靈感源自人類大腦的記憶機制EverMind 團隊來源於盛大集團(Shanda Group),這一曾引領中國數字創新浪潮的科技和投資集團。他們的靈感來自人類大腦的記憶機制:從感官訊號編碼、海馬體索引到皮層長期儲存,前額葉與海馬體協同完成記憶的形成與提取。這種「類腦」理念,成為 EverMemOS 設計的核心,讓 AI 能夠像人類一樣思考、記憶與成長。這一願景也與盛大創始人陳天橋在腦科學與 AI 融合研究中的長期投入一脈相承,體現出讓人工智慧和人類智能相遇的重要意義。9月份,陳天橋旗下團隊打造的MiroMind就成為全球頂尖預測大模型,性能領先行業基準,該模型採用記憶驅動機制,專為預測與決策設計。更早之前,MiroMind團隊還公佈了一個高性能、完全開源、開放協作的深度研究項目MiroMind Open Deep Research(Miro ODR),成為開源最強DeepResearch模型之一。今年10月27-28日,他在天橋腦科學研究院在美國舊金山舉辦的首屆天橋腦科學研究院AI驅動科學研討會(Symposium for AI Accelerated Science,AIAS 2025)上系統闡述了包括“長期記憶”在內的發現式智能五種核心能力。他指出,當今的 AI 建立在 “空間結構”範式 之上——這種範式是「瞬時的」「靜態的」,本質上通過規模化參數去擬合世界的“快照”;而人類大腦的 “時間結構”範式 是「連續的」「動態的」,其目的在於管理與預測時間流中的資訊。在這其中,“長期記憶”正是連接時間與智能的關鍵環節。EverMemOS 正是在這一理念的啟發下誕生的 —— 讓 AI 擁有時間的連續性,使其能夠在時間流中記憶、適應與進化。正是在這樣的背景下,EverMind 團隊推出了 EverMemOS,一個在場景覆蓋和技術性能上均實現關鍵突破的記憶系統。在場景覆蓋上: 它是行業首個真正能同時支援 1 對 1 對話與複雜多人協作兩大場景的記憶系統,並已率先被創新的 AI Native 產品 Tanka 採用。在技術性能上: 基於創新的生物‘印跡’(Engram)啟髮式記憶提取與應用技術,EverMemOS 在最主流的長期記憶評測集 LoCoMo 和 LongMemEval-S 上,分別取得了 92.3% 和 82% 的高分,均顯著超越了SOTA(State-of-the-Art)水平,樹立了新的行業標竿。EverMemOS 四層架構設計EverMemOS 受「人腦記憶機制」啟發,創新設計了四層結構,並與大腦關鍵功能區形成類比:代理層(Agentic Layer)—— 負責任務理解、分解與生成,類比「前額葉皮層」在注意力、計畫與執行控制中的作用。記憶層(Memory Layer)—— 管理長期記憶的提取和結構化儲存,對應「大腦皮層網路」的長期鞏固儲存功能。索引層(Index Layer)—— 通過Embedding、鍵值對與知識圖譜實現記憶關聯和高效記憶檢索,類似「海馬體」完成記憶的關聯與快速索引功能。介面層(API/MCP Interface)—— 與企業級應用無縫整合,作為AI的“感官介面”與外界互動。EverMemOS 三大系統特點特點一:從“記憶資料庫”到“記憶處理器” EverMemOS 的首要創新在於,它不僅僅是一個記憶的“資料庫”,更是一個記憶的“應用處理器”。它解決了現有方法“只管找,不管用”的核心痛點,通過其獨特的推理與融合機制,讓記憶能夠即時、主動地影響模型的思考和回應,確保 AI 的每一句話都基於對使用者的長期理解,從而提供真正連貫、個性化的互動體驗。特點二:創新設計“分層記憶提取”與動態組織 EverMemOS 的核心在於其創新的“分層記憶提取”思想。它不再將記憶視為混亂的文字塊,而是將連續的語義塊提取為情景記憶單元,再動態地組織成結構化記憶。這種層次化的記憶組織方式,將相關記憶聯絡起來,解決了純文字相似度檢索難以捕捉隱性上下文的難題,為後續的記憶應用提供了堅實的基礎。特點三:實現業界首個可拓展的模組化記憶框架 在實際應用中,不同場景下的記憶需求差距較大。因此,EverMemOS 創新性地設計了基於使用場景的可拓展記憶框架。它能夠靈活支援多種記憶類型,無論是需要高精度、結構化資訊的工作場景,還是需要共情、理解隱性情感的陪伴場景,EverMemOS 都能智能地提供最優的記憶組織和應用策略,解決了傳統記憶形式單一、無法適應多變需求的難題。目前,EverMind已在github上開放EverMemOS開源版本,供開發者與 AI 團隊部署與試用。Github訪問地址為:https://github.com/EverMind-AI/EverMemOS/。預計在今年晚些時候,團隊將發佈雲服務版本,為企業使用者提供更完善的技術支援、資料持久化與可擴展體驗,有興趣的開發者或企業可以在官網(http://everm.com)留下信箱,將有機會第一時間體驗服務。 (鈦媒體)
股價新高,蘋果挺進4兆美元俱樂部
蘋果股價周二再創新高,股價一度上漲至269.98美元,盤中市值首次突破4兆美元,成為繼輝達與微軟之後,第三家跨入“四兆俱樂部”的全球科技巨頭。自9月9日推出最新一代iPhone系列以來,蘋果股價累計上漲約13%,年內首次由跌轉升。新機的強勁需求提振了市場信心,也緩解了投資者對其在人工智慧競爭中步伐偏慢的擔憂。分析人士認為,這一勢頭或標誌著蘋果在新產品周期中重新奪回增長主動權。iPhone周期回暖,提振業績與估值新一代iPhone的銷售表現成為蘋果股價反彈的核心驅動力。研究機構Counterpoint資料顯示,iPhone17系列在美國與歐洲市場的早期銷量較上一代增長約14%。分析認為,iPhone Air的輕薄設計與續航提升,幫助其在高端智慧型手機市場上穩住優勢。Northlight資產管理公司首席投資官克里斯·扎卡雷利(Chris Zaccarelli)表示,iPhone仍是公司最重要的利潤引擎,“賣出越多的手機,就能讓更多使用者進入其生態系統。”他認為,蘋果通過硬體銷售擴大長期使用者黏性,正是其估值穩固的關鍵所在。券商Evercore ISI預計,強勁的iPhone需求將推動蘋果截至9月季度業績超出市場預期,並對12月當季發佈樂觀展望。今年第二季度,蘋果錄得多年來最強勁的季度表現,主要產品線均實現兩位數增長,營收與盈利均超出分析師預期。公司將在當地時間10月30日盤後公佈最新財報。研究機構普遍認為,本輪產品周期的復甦不僅改善了短期盈利前景,也有助於恢復投資者對蘋果增長潛力的信心。隨著硬體銷售帶動服務業務擴張,其生態體系的商業化能力預計將進一步增強。AI佈局漸次展開,投資者分歧加大分析人士認為,蘋果正通過新產品功能和隱私計算策略逐步修復市場信任,新款iPhone整合的生成式AI功能與更高算力晶片,將為後續軟體生態和裝置間協同奠定基礎。與競爭對手主攻雲端AI不同,蘋果更強調本地化計算與隱私保護,力圖在使用者體驗與資料安全之間取得平衡。多家機構解讀稱,這一“隱性AI戰略”雖進展緩慢,但長期或有助於穩固其封閉式生態體系。與此同時,蘋果仍面臨供應鏈與成本挑戰。市場早前擔憂,美國對亞洲主要製造基地徵收的新關稅或推高生產成本、壓縮利潤空間。多家研究機構認為,蘋果選擇自行承擔部分成本以維持售價穩定,短期內雖影響毛利率,但有助於鞏固高端市場份額與品牌溢價。根據倫敦證券交易所集團(LSEG)彙編的資料,蘋果市盈率為未來12個月預期收益的33.2倍,明顯高於納斯達克100指數的27.4倍。部分投資者擔心估值偏高,但機構普遍認為,公司穩健的現金流和產品周期復甦足以支撐這一水平。與蘋果同日,微軟市值也重新升至4兆美元上方,受益於OpenAI完成期待已久的組織重組。分析人士認為,這一進展提振了整個科技類股的情緒,也為蘋果的上漲創造了外部共振。 (第一財經)
【WWDC2025】蘋果WWDC2025收官,有讓你眼前一亮的更新嗎?
6月10日凌晨,蘋果2025年度全球開發者大會(WWDC2025)正式開啟,推出iOS 26、macOS 16、watchOS 13等作業系統及服務的重大更新,其中全新設計語言“液態玻璃”(Liquid Glass)成為視覺焦點,引發業界關注。然而,關於這場發佈會,多位分析師也表現了“失望”。設計革新:“Liquid Glass”重塑視覺體驗蘋果此次大會的重頭戲之一,莫過於全新設計語言——“Liquid Glass(液態玻璃)”的發佈。這一設計靈感源自Vision Pro的空間互動介面,採用半透明材質,結合折射與反射特性,為蘋果裝置帶來了前所未有的視覺震撼。“Liquid Glass”不僅讓圖示、控制項等元素隨裝置傾斜呈現出迷人的光澤變化,更通過鎖屏時鐘數字的動態伸縮、3D壁紙與音樂專輯封面的空間化呈現,營造出一種沉浸式的互動體驗。尤為引人注目的是,“Liquid Glass”設計語言支援全透明模式,系統介面可完全透明化,所有圖示懸浮於內容之上,這一創新設計極大地強化了內容聚焦,使使用者在瀏覽資訊時能夠更加專注於核心內容,減少干擾。此外,圓角適配特性讓控制項形態全面適配圓角螢幕,無論是iPhone、iPad還是Mac,使用者都能感受到更加柔和的視覺過渡與更自然的操作反饋。蘋果表示,“Liquid Glass”設計語言將同步應用於iOS 26、macOS Tahoe 26、watchOS 26等全平台系統,形成統一跨平台視覺風格,進一步強化蘋果生態的連貫性與一致性。這一舉措不僅提升了使用者體驗,也為開發者提供了更加統一的設計規範,有助於推動蘋果生態系統的整體繁榮。全平台作業系統更名“26版”,“半成品”引爭議在作業系統層面,蘋果做出了一個大膽而富有前瞻性的決定——將iOS、iPadOS、macOS、watchOS、tvOS及visionOS的版本號統一調整為“26版”,以年份標識系統迭代周期。這一變化不僅簡化了使用者認知,更重要的是,它強化了蘋果跨平台生態的一致性,使得不同裝置間的資料同步、應用相容變得更加無縫。以iOS 26為例,該系統不僅繼承了“Liquid Glass”設計語言的精髓,還在電池管理、隱私保護等方面進行了重大升級。新增的電池使用分析工具讓使用者能夠直觀查看個人使用習慣對電池壽命的影響,並獲取各應用程式的即時耗電資料,從而更加精準地管理裝置續航。同時,iOS 26還推出了智能電池最佳化建議功能,根據使用者習慣自動生成省電方案,如後台應用刷新限制或螢幕亮度調節建議,進一步提升了裝置的使用效率。不過,也有市場消息稱,此次蘋果發佈的iOS 26是“半成品”,有兩項與日曆和健康有關的重要功能沒有發佈。彭博社記者馬克·古爾曼爆料稱,蘋果原計畫在iOS 26中推出的兩項AI功能因開發複雜度超預期,將推遲至2026年隨iOS 27上線。其中,日曆應用將整合Apple Intelligence,實現自動會議排期、學習使用者日程偏好及多人協同調度,大幅最佳化時間管理效率;健康應用則新增“AI健康教練”,可基於使用者健康資料提供個性化飲食、運動建議及即時動作指導,並預警潛在健康風險。跳票原因在於AI技術與蘋果生態的深度整合難度,如時區相容性、資料隱私保護及演算法精準性等挑戰。受此影響,iOS 26僅保留日曆與健康應用的基礎更新,完整AI功能需待iPhone 16系列或更新機型升級至iOS 27後方可體驗。AI佈局蓄勢待發,Siri遺憾缺席儘管分析師對蘋果在WWDC2025上的AI表現表示了一定程度的失望,認為其缺乏足以與Google、OpenAI等競爭對手形成差異化的“殺手級”功能,但蘋果在AI領域的佈局依然值得關注。蘋果首次將Foundation Models框架納入開發工具套件,這一舉措為開發者提供了強大的AI能力支援,允許他們通過三行程式碼呼叫裝置端AI能力,建構隱私友好、離線可用的應用。Xcode 26整合的大語言模型(如ChatGPT)更是為開發者帶來了前所未有的便利,全面支援程式碼生成、偵錯與設計輔助,極大地提高了開發效率。然而,備受期待的AI版Siri卻未能在此次大會上亮相,蘋果發言人表示,Siri的升級需要更多時間打磨,以達到高品質標準,並承諾將在明年分享更多進展。車鑰匙功能再升級,智能出行新體驗在智能出行領域,蘋果車鑰匙功能再次擴容,新增紅旗、小鵬等13個汽車品牌,支援品牌總數超過20個。使用者可通過iPhone或Apple Watch實現車輛解鎖、上鎖及啟動等操作,替代傳統物理鑰匙。這一功能的擴展不僅提升了使用者的出行便利性,也進一步推動了移動裝置與智能汽車的生態融合。蘋果車鑰匙功能依託NFC(近場通訊)或UWB(超寬頻)技術,實現了車輛的無鑰匙進入和引擎啟動。使用者只需將iPhone或Apple Watch靠近車輛,即可完成解鎖、上鎖等操作,同時支援權限共享,主使用者可設定其他使用者的駕駛限制。這一創新不僅提升了使用者體驗,也為智能汽車的發展提供了新的思路。電池管理升級,續航體驗再提升值得注意的是,在電池管理方面,iOS 26系統進行了重大更新。新增的可視化圖表與詳細報告讓使用者能夠直觀查看個人使用習慣對電池壽命的影響,並獲取各應用程式的即時耗電資料。使用者可按時間段篩選應用耗電排名,識別高耗電程序並調整使用策略。此外,系統還推出了智能電池最佳化建議功能,根據使用者習慣自動生成省電方案,如後台應用刷新限制或螢幕亮度調節建議。這一升級不僅解決了使用者長期以來因無法精準定位耗電元兇而困擾的問題,還通過資料透明化與工具智能化,顯著提升了裝置續航體驗,適應了經常外出或需要長時間使用裝置的使用者要求。 (環球Tech)
豪橫不光靠本錢!沙烏地阿拉伯首家AI國企出手不凡
最近,沙烏地阿拉伯一家剛剛成立的公司成了媒體焦點。2025年5月14日,在美國總統唐納德·川普對沙烏地阿拉伯進行國事訪問的前夕,沙烏地阿拉伯宣佈成立首家國有人工智慧公司Humain,由沙烏地阿拉伯王儲穆罕默德·本·薩勒曼親自擔任董事會主席,前樂天集團及Aramco Digital高管塔雷克·阿明(Tareq Amin)出任首席執行官。這家由沙烏地阿拉伯主權財富基金(PIF)全資控股的企業,標誌著沙烏地阿拉伯在“2030願景”框架下推動經濟多元化的關鍵一步,也為全球AI產業格局注入了新變數。國家戰略的頂層設計:從石油到算力的能源革命沙烏地阿拉伯的AI佈局並非豪橫故事那麼簡單。作為全球最大石油出口國,沙烏地阿拉伯長期面臨經濟結構單一的風險。2016年啟動的“2030願景”明確提出,要將沙烏地阿拉伯轉型為“全球投資強國”和“阿拉伯與伊斯蘭世界的心臟”,而人工智慧被視為實現這一目標的核心引擎。Humain的成立正是這一戰略的具象化。根據規劃,公司將在AI全價值鏈開展營運,涵蓋自主技術研發、行業應用推廣、資料中心最佳化三大核心領域。Humain首個標誌性項目——AI工廠——計畫在五年內部署500兆瓦算力,相當於50萬個家庭的年用電量,首期將配備1.8萬顆輝達GB300 Grace Blackwell晶片,成為全球最大的主權AI訓練基地之一。這一佈局背後是沙烏地阿拉伯獨特的能源優勢。憑藉全球最低的可再生能源成本(約0.015美元/千瓦時),沙烏地阿拉伯正將傳統能源稟賦轉化為AI時代的“算力優勢”。輝達CEO黃仁勳直言:“沙烏地阿拉伯找到了用能源‘煉’AI的路徑。”全球資源整合:建構從晶片到雲的閉環生態Humain的野心遠超區域市場,其目標是打造一個完全依賴美國技術的全球AI基礎設施閉環。截至目前,公司已與多家國際科技巨頭達成超百億美元合作:晶片領域輝達供應1.8萬顆GB300晶片,AMD投資100億美元建設跨大西洋AI走廊,Groq獲得15億美元支援擴展晶片產能;雲服務AWS投資53億美元建設本地資料中心,Salesforce注資5億美元支援AI應用開發;網路基建Cisco加入合作,提供可擴展的AI就緒型基礎設施及50萬人才培訓計畫。這種“美國技術+沙烏地阿拉伯資金”的模式,本質上是將中東的能源資本與矽谷的技術創新深度繫結。例如,Humain與輝達合作的AI工廠不僅部署晶片,還引入Omniverse平台,為製造業、物流業提供數字孿生解決方案,推動沙烏地阿拉伯邁向工業4.0。本土化突圍:阿拉伯語大模型與人才戰略在全球化佈局的同時,Humain高度重視本土化創新。公司正在研發全球領先的阿拉伯語多模態大語言模型ALLaM,預計2026年推出千億參數版本,覆蓋伊斯蘭文化典籍和石油工業知識庫,打破英語模型的壟斷。這一模型不僅服務於區域語言需求,更被視為提升沙烏地阿拉伯文化軟實力的關鍵抓手。人才培養同樣是核心議題。Humain聯合AWS、輝達等企業,計畫在五年內為10萬名沙烏地阿拉伯公民提供AI培訓,包括生成式AI認證課程,並特別強調女性參與——目前沙烏地阿拉伯科技領域女性從業者佔比已達36%。此外,公司從Aramco Digital、SDAIA等國有項目抽調技術骨幹,並與KAUST大學合作成立AI研究院,建構“產學研”一體化體系。挑戰與爭議:技術依賴、倫理風險與地緣博弈儘管Humain的戰略藍圖雄心勃勃,但其發展仍面臨多重挑戰:技術依賴困境沙烏地阿拉伯AI基礎設施高度依賴美國晶片和雲服務,一旦遭遇出口限制或地緣政治衝突,可能面臨供應鏈中斷風險。例如,美國曾要求輝達限制向中東出口先進晶片,間接影響中沙合作項目。倫理與監管空白沙烏地阿拉伯尚未出台系統性的AI倫理框架,資料隱私保護機制也處於完善階段。如何平衡技術創新與社會風險,將是Humain必須解決的問題。區域競爭壓力鄰國阿聯已推出1000億美元國家AI基金,並投資OpenAI等機構。沙烏地阿拉伯需在技術突破和應用場景上形成差異化優勢,避免陷入同質化競爭。全球影響:重構AI產業權力版圖Humain的成立標誌著AI競爭進入“主權國家主導”的新階段。沙烏地阿拉伯通過將AI基礎設施上升為國家戰略,試圖在全球產業鏈中從“資源提供者”轉型為“規則制定者”。這種模式可能被其他能源富集國家效仿,重塑全球AI產業的權力版圖。對中國而言,沙烏地阿拉伯的AI佈局既是機遇也是挑戰。儘管中沙在AI領域已有合作,但美國的技術封鎖可能限制合作深度。如何在“技術自主”與“國際合作”間找到平衡,將是中國企業需要面對的課題。 (元透社)