Meta裁人削減投入，或是楊立昆離職創業重要原因。智東西11月20日消息，今早，現年65歲的圖靈獎得主、Meta AI首席科學家、深度學習泰斗楊立昆在領英上宣佈，自己將於年底從Meta離職，計畫創辦一家專注於先進機器智能研究項目（AMI）的初創公司，目標是建構能理解物理世界、具備持久記憶、推理並能規劃複雜動作序列的系統。楊立昆在帖子裡提到，新創企將分析網路資料之外的資訊，以更好地呈現物理世界及其屬性，未來他會進一步介紹新公司。Meta將成為其新創業公司的合作夥伴。▲楊立昆在領英上發佈的原帖他還在帖子下方配上了自己之前和Meta創始人、CEO馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）的合照。▲祖克柏（左）、楊立昆（右）AMI指的是高級機器智能（Advanced Machine Intelligence），這一概念最早由楊立昆提出，他曾解釋說這就是Meta對AGI的內部代號，AMI藍圖聚焦於理解物理世界、具備常識、持久記憶、能夠推理和規劃，且可控且安全的系統。今年11月，Meta已損失兩位頂尖大佬，此前PyTorch之父Soumith Chintala發佈長文宣佈自己將於11月17日正式離開Meta，他在Meta工作11年，領導PyTorch團隊近八年。楊立昆2013年加入Meta並領導基礎人工智慧研究實驗室（FAIR），一直致力於AI的長期研究，如今其將結束在Meta的12年工作生涯。知情人士透露，Meta多年來對FAIR的裁員和其他削減，以及新的AI團隊加入，是楊立昆離職的重要原因。01.在Meta任職12年曾提出AMI才是AI終極目標楊立昆2013年加入Meta並領導基礎人工智慧研究實驗室（FAIR），一直致力於AI的長期研究，其中5年在Meta擔任FAIR創始董事，7年擔任Meta首席AI科學家。他稱，FAIR的建立是其最自豪的非技術成就。楊立昆在帖子中感謝了Meta創始人、CEO馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg），Meta CTO安德魯·博斯沃斯（Andrew Bosworth），Meta首席產品官克里斯·考克斯（Chris Cox）和前Meta CTO對FAIR以及AMI項目的支援。但他沒有提及最近被祖克柏招募、風頭正盛的Meta超級智能團隊負責人汪滔（Alexandr Wang）。2013年前後，Meta和Google等大公司開始大力招募像楊立昆這樣的高級學者，以帶領公司相關團隊開展能為核心業務和產品帶來增益的前沿電腦科學研究。楊立昆與Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）、Geoffrey Hinton（傑佛瑞·辛頓）是2018年ACM圖靈獎的獲得者，以表彰其“使深度神經網路成為計算關鍵組成部分的概念和工程突破”，他們三人經常被合稱為“深度學習之父”。這些進步目前已成為現代計算的基石，並為當前的AI熱潮鋪平了道路。▲深度學習之父但如今，楊立昆在AI開發上的做法逐漸與Meta相悖。Meta和OpenAI等科技公司投入數十億美元開發基礎模型作為推動先進計算發展的一部分。楊立昆的觀點則是，這些現有的大模型雖然強大，但對世界的理解有限 ，研究人員需要新的計算架構來打造在某些任務上與人類相當甚至超越人類的軟體，這種概念被稱為通用人工智慧（AGI）。他認為，AI系統旨在從互動和經驗中學習、進化以更好地完成特定任務或適應新環境。我們不應苦於打造一個什麼都能做的人工智慧，而應專注於開發在特定領域中表現出色和適應能力的系統，從而帶來實際效益並增強人類能力。今年6月，楊立昆曾在巴黎VivaTech 2025大會上提出一項雄心勃勃的路線圖，旨在實現先進機器智能（Advanced Machine Intelligence，AMI），核心是通過一款視訊預測模型V-JEPA V2克服三大核心AI挑戰：理解物理世界、推理和規劃。他提到，V-JEPA是最早能夠真正學習物理世界行為的系統之一。與早期嘗試在像素層面預測視訊幀的方法不同，V-JEPA通過預測視訊內容的抽象表示來學習，這是其進步的關鍵。▲V-JEPA可預測視訊中人物行為因此，他的離職或許與Meta CEO馬克·祖克柏 （Mark Zuckerberg） 試圖從根本上改革該公司的AI營運模式相關。02.Meta裁人削減投入或是楊立昆離職創業重要原因祖克柏的轉變是在Meta發佈Llama 4之後開始的，該模型的性能比Google、OpenAI和Anthropic最先進的產品要差，而其Meta AI聊天機器人也未能獲得消費者青睞。這使得他確定Meta已經落後於競爭對手，因此祖克柏決定放棄楊立昆領導的FAIR的長期研究工作，轉而專注於更快推出模型和AI產品。今年夏天，祖克柏斥資143億美元（折合人民幣約1000億元）聘請了28歲的資料標記初創公司Scale AI的創始人汪滔（Alexandr Wang），並讓他領導Meta組建新的“超級智能”團隊。此外Meta還受收購了Scale AI 49%的股份。▲汪滔（Alexandr Wang）此外，祖克柏還邀請了前GitHub CEO首席執行官納特·佛里曼擔任Meta超級智能實驗室產品團隊負責人，前OpenAI研究員趙晟佳（Shengjia Zhao）擔任Meta超級智能實驗室首席科學家。今年10月，Meta在AI部門裁掉600餘人，其中包括不少曾 協助楊立昆啟動FAIR部門的成員。此外，楊立昆很少與超級智能接觸，知情人士稱，超級智能團隊目前負責Meta Llama AI模型的開發，這些模型最初是在FAIR內部開發的，且這一新團隊不同於此前楊立昆的開源策略，他們更傾向於採取封閉的方式。楊立昆官宣創業的帖子下方，網友對其新創業項目充滿期待，有人稱他正在幫人類大忙、迫不及待想看到下一代AI在理解物理世界方面會有更多進步。03.結語：楊立昆創業牽手Meta，平衡技術路線分歧Meta AI團隊近日來變動不斷，祖克柏親自出馬開天價薪酬從各路大模型頂尖團隊挖人，還裁員為其新超級智能團隊運行鋪路。再加上如今楊立昆這一等級的頂尖大佬離職，讓局勢更添變數。這一系列變動也凸顯出AI產業在技術路線選擇與頂尖人才爭奪方面的深層矛盾。從技術路線的選擇來看，Meta堅持自研基礎模型，楊立昆看好能理解物理世界的世界模型，如今他親自下場創業，並與Meta建立一定合作關係，或許是當下平衡兩條技術路線的有效解法。 (智東西)

我們多方獲悉，字節 Seed 大語言模型團隊核心成員喬思遠近期離職，加入 Meta。喬思遠本科畢業於上海交通大學，2021 年從約翰·霍普金斯大學博士畢業後加入 Google，先後在 Google Brain、Google DeepMind 團隊從事 AI 研究工作。2025 年初，Google DeepMind 研究副總裁吳永輝加入字節負責 Seed 團隊，喬思遠一同加入字節。此外，Seed 視覺模型研究團隊核心成員蔣路、田值在今年中離職，其中蔣路加入蘋果。蔣路 2024 年 2 月加入字節，負責視訊生成 AI 研發，此前是 Google VideoPoet 的項目研究負責人；田值則是 2023 年年中加入字節，是 AI 創業公司光年之外的技術骨幹，曾擔任字節頂尖 AI 人才項目 TopSeed 的導師。算上他們三位，今年從 Seed 離職的研究骨幹已經有七位，其他分別是：馮佳時，豆包大模型視覺基礎團隊負責人，原新加坡國立大學教授。2021 年從新加坡國立大學加入字節，曾為張一鳴講解 AI 前沿技術。楊建朝，豆包大模型視覺多模態團隊負責人，2018 年加入字節負責視覺演算法研究，曾在 Adobe、Snap 等公司負責研究工作。喬木，豆包大模型大語言模型團隊負責人，2014 年加入字節，曾擔任搜尋工程部門負責人。孔濤，Seed 具身智能研究方向負責人，2019 年博士畢業後加入字節，從事機器人方向研究。我們瞭解到，這些核心成員離職後的崗位空缺，Seed 團隊還沒有都確定接任者：喬思遠離職後，工作由 AML 負責人項亮暫時接管；馮佳時、楊建朝離職後，工作由多模態互動與世界模型負責人周暢暫時接管；喬木離職後，沈科接手喬木的部分工作，沈科畢業於清華大學，2018 年加入字節；孔濤離職後，具身智能研究團隊多個研究小組負責人直接向李航匯報。2023 年中，字節從 AI Lab、AML、搜尋團隊等部門抽調人手組建 Seed （豆包大模型）團隊，Seed 不屬於字節原有業務體系內任何一個部門，負責人向 CEO 梁汝波匯報。字節已經是十幾萬人的超大公司，有複雜的架構和內部關係。且字節投入大模型研究也較晚，Seed 脫離各營收部門，直接向集團管理層匯報的獨立團隊更容易擺脫部門政治，可以提高研究效率，盡快訓練出行業第一梯隊的大模型。字節高層也回到創業初期狀態，頻繁約見 AI 研究者。今年中從 Seed 離職的蔣路、田值，都是在這個階段加入 Seed。一年多的飽和投入之後，字節在 2024 年 5 月發佈多款大模型，除了豆包大語言模型之外，還有角色扮演、語音識別、語音合成、圖像生成等細分方向模型，隨後又發佈多款視訊生成模型、音樂生成模型等。“我們的模型肯定是第一梯隊，可以對標國內外最好的模型。” 今年初的字節全員會上，還是 Seed 負責人之一的朱文佳說。今年 1 月，字節發起 Seed Edge，設定更寬鬆的考核機制，鼓勵研究者關注智能上限前沿探索的部分，如下一代模型設計、下一代學習範式、下一個 Scaling 方向等。吳永輝負責 Seed 後，原負責人朱文佳的重心調整為研發與體驗更相關的模型應用能力。隨後字節進一步整合公司的 AI 研究力量。字節 AI Lab 攜具身智能、AI for Science、Reponsible AI 研究團隊併入 Seed，向吳永輝匯報。字節依然保持著極高的人才密度。我們瞭解到，Seed 重點關注的每個研究領域，都有多個小組同時發力，探索不同的技術方向。 (晚點LatePost)

據《金融時報》援引知情人士消息，AI圈知名大佬楊立昆已告知同事，再過幾個月他就要離開Meta公司，創辦自己的公司了。楊立昆是圖靈獎得主，也是AI領域的頂尖研究者。他致力於打造自己眼中的下一代AI系統。但是他的離職，也必定會成為Meta公司乃至整個AI行業的一個重要轉折點。2025年11月5日，楊立昆博士在倫敦聖詹姆斯宮出席2025年度伊麗莎白女王工程獎招待會。圖片來源：Yui Mok / Pool—Getty Images楊立昆今年65歲，他於2013年12月加入Facebook，擔任基礎AI研究室（FAIR）創始主任。他從2003年起在紐約大學任教，目前仍擔任該校的銀級教授。楊立昆的學術成就十分傲人。最為人熟知的，就是他在上世紀80年代末研發出了摺積神經網路，特別是他開發的LeNet架構能夠成功識別手寫字體，掀起了一場電腦視覺領域的革命。2019 年，他與傑佛瑞・辛頓、約書亞・本吉奧三人因在深度學習領域的突破性貢獻而被授予圖靈獎。而正是這三人在理論上的奠基，才使深度神經網路成為當代電腦科學的一項核心技術。在電腦科學領域的早期成就楊立昆1960年7月8日出生在法國的蘇瓦西蘇蒙莫朗西。他父親是一名工程師，因而他從小就對電子裝置產生了興趣。後來他考入了巴黎高等電子與電工技術工程師學院（ESIEE Paris），於1983年獲得電氣工程文憑。隨後他在巴黎第六大學攻讀電腦科學博士學位，1987年發表了一篇關於連接學習機制的博士論文，他在論文中提到了一種早期形式的利用反向傳播演算法訓練神經網路的方法。不過在那個時代，搞神經網路還被認為是一個不切實際的任務。博士畢業後，楊立昆在多倫多大學與傑佛瑞・辛頓共事，進行了一年博士後研究，然後於1988年加入了AT&T公司的貝爾實驗室。正是在那裡，他研發出了摺積神經網路——這一突破性技術能讓電腦能夠以模擬人類視覺的方式處理圖像資訊。他的手寫數字識別系統效果顯著，美國國家現金出納機公司（NCR）從90 年代中期開始，將該技術應用於銀行支票讀取機，最高峰時期處理了全美國10%至20%的支票。楊立昆還主持研發了DjVu圖像壓縮技術，該技術讓網際網路檔案館等數位圖書館能夠線上分發掃描文件。之後，他曾在NEC研究所短暫任職，後加入紐約大學。Meta的離職潮目前，Meta公司正在試圖對其AI戰略進行全面調整。今年6月份，Meta向資料標註公司Scale AI投資143億美元，並聘請該公司CEO、28歲的美籍華人汪滔領導該公司新成立的部門“Meta超級智能實驗室”。這次重組對楊立昆本人也有一些影響，他之前要向Meta的首席產品官克里斯・考克斯匯報工作，現在卻要向汪滔匯報工作了。這次結構調整，也反映出了Meta公司內部更深層的戰略分歧。目前，Meta的Llama 4模型未達預期，Meta在AI上整體落後於OpenAI和Google等競爭對手，在此背景下，Meta的老闆馬克・祖克柏傾向於加快部署大語言模型和AI產品，而楊立昆之前曾公開表示，他對大語言模型持懷疑態度，因為他認為大語言模型永遠無法達到人類等級的推理和規劃能力。據《金融時報》報導，楊立昆的創業計畫還初在洽談融資的初期階段。他的新公司主要聚焦於他所謂的“世界模型”——這種模型是通過學習視訊和空間資料，來對環境產生內在理解，而非單純依賴文字資料。他此前經表示，這種系統旨在模擬因果場景並預測結果，但它可能需要十年左右的時間才能成熟。Meta的戰略轉型也並不是一帆風順的。今年早些時候，Meta的多名前員工曾對《財富》透露，由於公司資源向商用AI傾斜，導致長期研究受到忽視，FAIR實驗室現在實際上已處在一種半死不活的狀態。Llama模型原始研究論文的作者有超過一半在論文發表後數月內離開了Meta。今年10月份，Meta裁撤了AI部門的大約600個崗位。因此，儘管楊立昆的離職是一項重大人事變動，但它也突顯了行業內的一個核心分歧——在當下的AI行業中，不同產品的競爭日趨激烈，而究竟那條路才能達到最終所謂的“通用型人工智慧”（AGI），AI研究者在其中又應扮演什麼樣的角色，人們的看法是存在明顯差異的。（財富FORTUNE）

一分鐘快速瀏覽本周熱點◉ 中國完成第一階段6G技術試驗◉多部門協作力推新場景大規模應用◉阿里秘密啟動“千問”項目，全面對標ChatGPT◉公安部將限制汽車百公里加速小於5秒、增加機械釋放功能門把手……◉中國雲巨頭及資料中心停用國外AI晶片：只能國產，首選華為昇騰◉宇樹推出首款輪式人形機器人G1-D◉李彥宏：當AI能力被內化，智能不再是成本而是生產力◉國產GPU新秀！沐曦股份科創板IPO註冊獲批，擬融資39.04億元◉騰訊Q3賺了631億，員工數量已超11.5萬！◉寶馬在華急聘輔助駕駛人才◉輝達黃仁勳直言：低估華為的 AI 實力是“愚蠢的”◉特斯拉：FSD監督版將很快落地韓國◉2024年華為專利許可收入6.3億美元！超27億部5G裝置獲華為專利授權◉Meta首席AI科學家楊立昆擬離職，創辦新AI初創公司！1國內要聞中國完成第一階段6G技術試驗中國已連續四年組織開展6G技術試驗，目前已完成第一階段6G技術試驗，形成超過300項關鍵技術儲備。據悉，中國6G技術試驗分為三個階段：第一階段是關鍵技術試驗階段，明確6G主要技術方向；第二階段是技術方案試驗階段，將面向典型場景及性能指標，研發6G原型樣機；第三階段是系統組網試驗階段，將研發6G預商用裝置，開展6G關鍵產品測試。多部門協作力推新場景大規模應用國家發展改革委副主任李春臨在國新辦舉行的國務院政策例行吹風會上表示，國有企業特別是中央企業要主動開放主業領域場景，吸引民營經濟中小企業和科研院所參與。工業和資訊化部規劃司司長姚珺表示，將加速推動5G+、人工智慧+、機器人+、工業網際網路+、北斗+等重點領域應用場景的培育。2產業風雲阿里秘密啟動“千問”項目，全面對標ChatGPT阿里巴巴已秘密啟動“千問”項目，基於Qwen最強模型打造一款同名個人AI助手——千問APP，全面對標ChatGPT，加入全球AI應用的頂級競賽。阿里核心管理層將其視為“AI時代的未來之戰”，希望借助Qwen的開源技術優勢贏得競爭。這是年初公佈3800億投入AI基礎設施之後，阿里AI戰略的又一重要佈局。此前，阿里重兵一直放在B端AI市場，通過阿里雲向各行各業提供模型API服務。基於Qwen的優秀性能和國際影響力，阿里管理層認為啟動千問C端之戰的時機已經成熟。（科創板日報）公安部將限制汽車百公里加速小於5秒、增加機械釋放功能門把手……近日，公安部組織完成了《機動車運行安全技術條件》國家標準的徵求意見稿（下稱“意見稿”）。意見稿針對機動車運行安全提出了一系列具體要求。在車輛性能方面，規定乘用車每次啟動後應默認處於百公里加速時間不少於5秒的狀態，以限制車輛的過度加速性能，從而降低因加速過快帶來的安全隱患。針對新能源汽車的安全問題，意見稿提出了多項針對性措施。例如，在電池安全方面，意見稿要求純電動汽車和插電式混合動力汽車必須能夠監測動力電池的工作狀態，並在發現電池單體異常時自動進行監測、記錄和預警。一旦電池發生熱失控事件，車輛應通過明顯的聲光訊號提示車內人員。另外，在車輛設計方面，意見稿聚焦近期頻發的汽車門把手鎖死導致的交通事故，要求乘用車應保證每個乘員至少能從兩個不同的車門上下車。汽車每個車門（不包括尾門）應配置具備機械釋放功能的車門內外把手。如果裝備電動式車門內把手，應同時配備機械式車門內把手作為應急裝置，並在機械式解鎖和開啟裝置附近設定醒目的標誌。（三言科技）中國雲巨頭及資料中心停用國外AI晶片：只能國產，首選華為昇騰11月13日消息，美國晶片出口限制正迫使中國人工智慧計算戰略發生明顯轉變。由於NVIDIA晶片短缺，中國的雲服務提供商正轉向國產替代方案，優先考慮華為昇騰系列等國產晶片用於訓練和推理工作負載。據悉，這一影響在中國公共雲和國家資助的資料中心項目中最為明顯，這些項目現在已被正式禁止使用外國人工智慧晶片。與此同時，開發者正在重寫程式碼並重新建構工作負載，以在華為昇騰910B和910C等國產AI晶片上運行。其中，昇騰910C正逐漸成為首選。作為昇騰910B的升級版，910C將兩顆910B晶片封裝在一個晶片中，目前已經量產，成為首款大規模部署於人工智慧領域的國產晶片。中國兩大雲服務提供商阿里巴巴和百度也已開始轉移到自主研發的AI晶片上，基於國產軟硬體運行，無需使用NVIDIA的最新晶片也能推進開發。對於NVIDIA來說，出口限制以及中國市場對其產品的依賴日益減少，已經使其在中國的份額完全喪失。（快科技）宇樹推出首款輪式人形機器人G1-D11月13日消息，宇樹科技在官網上新了一套數采訓練全端解決方案。該方案基於一款全新的輪式人形機器人G1-D，是集資料採集、處理、標註、稽核及資料資產管理的一站式全流程數采平台，還能提供模型分佈式訓練、自訂模型訓練開發與部署，支援主流開源模型框架。據悉，G1-D機器人身高範圍約1260-1680mm，頭部配備高畫質雙目相機，手部配備高畫質相機。G1-D分為通用版和旗艦版，旗艦版可選配移動底盤，移動速度≤1.5m/s。G1-D通用版和旗艦版分別有17和19個整機自由度（不含末端），單臂自由度（不含末端）為7個，單臂最大負載約為3kg。G1-D採用輪式與升降相結合的移動升降設計，垂直作業空間為0-2m，腰關節運動空間為Z±155°、Y -2.5°~+135°。（新浪科技）李彥宏：當AI能力被內化，智能不再是成本而是生產力11月13日，在2025年百度世界大會上，百度創始人李彥宏表示，當前，“我們更關心如何讓AI跟我們要做的每一項任務，都能進行有機的結合，讓AI成為企業發展和個人成長的原生推動力。”李彥宏指出，AI產業結構正在從不健康的“正金字塔”轉變為健康的“倒金字塔”。與底層晶片價值最大的“正金字塔”結構不同，在“倒金字塔”中，模型能產生10倍於晶片的價值，AI應用能創造100倍價值，從而形成健康的AI產業結構。“倒金字塔”結構中，應用層創新不斷。李彥宏表示，我們正跨越一個全新臨界點，從“智能湧現”走向“效果湧現”，智能將成為每個人和企業的增長引擎、每個人的創造力引擎。（極目新聞）國產GPU新秀！沐曦股份科創板IPO註冊獲批，擬融資39.04億元11月13日消息，證監會同意沐曦積體電路（上海）股份有限公司（簡稱“沐曦股份”）首次公開發行股票並在科創板上市的註冊申請。本次，沐曦股份擬募集資金39.04億元，用於投資“新型高性能通用GPU研發及產業化項目”“新一代人工智慧推理GPU研發及產業化項目”和“面向前沿領域及新興應用場景的高性能GPU技術研發項目”。公開資訊顯示，沐曦股份致力於自主研發全端高性能GPU晶片及計算平台，主要產品包括用於智算推理的曦思N系列GPU、用於訓推一體和通用計算的曦雲C系列GPU，以及正在研發用於圖形渲染的曦彩G系列GPU。截至2025年3月，沐曦股份GPU產品累計銷量超過25000顆，已在多個國家人工智慧公共算力平台、營運商智算平台和商業化智算中心實現規模化應用。業績方面，公司近年來營收大幅增長。2022年至2024年，沐曦股份營業收入分別為42.64萬元、5302.12萬元、7.43億元，公司最近三年營業收入複合增長率為4074.52%。公司2025年上半年的營收已達9.15億元，同比增長404.51%。沐曦股份預計2025年1月至9月的營收，將同比增長437.36%至464.23%。（上海證券報）騰訊Q3賺了631億，員工數量已超11.5萬！11月13日，騰訊公佈了2025年第三季度財報，營收1928.7億元，同比增15%。淨利潤631.3億元，同比增長19%。財報顯示，第三季度：網路遊戲業務總收入為636億元，其中，國際市場遊戲收入同比增長43%，首次突破200億元大關，達到208億元。ToB業務（金融科技及企業服務）表現強勁，同比增長10%達582億元；企業服務收入延續雙位數增長態勢。研發投入同比增長28%達228億元，創單季歷史新高。截至年9月30日，騰訊的員工數量繼續增加，共有115076名員工。而今年Q1是10.9萬名員工，今年Q2是11.12萬名員工。在薪酬方面，2025年第三季度，騰訊集團三個月的總酬金成本高達人民幣324億元。（第一財經）寶馬在華急聘輔助駕駛人才11月12日，媒體從多個管道發現，寶馬正大力招聘輔助駕駛人才，涵蓋ADAS（高級駕駛輔助系統）高級安全專家、高級資料工程師助理經理(ADAS)、巨量資料工程師、AD/ADAS主動安全、泊車功能專家等，不少崗位顯示急聘或熱招。而此前，寶馬宣佈與Momenta合作，聯合開發麵向中國市場的新一代智能駕駛輔助解決方案，知情人士透露，這一方案預計將於明年上車。（藍鯨汽車）輝達黃仁勳直言：低估華為的 AI 實力是“愚蠢的”11 月 12 日消息，外媒日前發佈博文，報告稱在 APAC 2025 問答環節中，輝達首席執行官黃仁勳公開表示，將華為視為 AI 領域“強大的”競爭對手，並警告低估其崛起是“愚蠢的”行為。據該博文介紹，在被問及如何評估華為等中國公司的追趕時，黃仁勳回應稱，華為不僅掌握了 5G 通訊技術，還能製造出色的智慧型手機，其技術積累雄厚，因此在 AI 領域的佈局並不令人意外。他強調：“正因如此，我們非常嚴肅地對待這場競爭。華為迅速追趕崛起，倒逼輝達正以更快的速度前進。”這番話表明，面對華為的挑戰，輝達內部已形成共識，即通過加速自身創新來維持領先地位。華為近期公佈了直至 2027 年的 AI 晶片路線圖，其中包含採用自研高頻寬記憶體（HBM）並實現顯著性能提升的多款產品。更具衝擊力的是，華為計畫推出新一代 Atlas 超級計算叢集（Atlas SuperPods），通過在單個叢集中整合高達 8192 顆昇騰 950 AI 晶片，其目標性能直接對標輝達尚未發佈的 Rubin 架構。特斯拉：FSD監督版將很快落地韓國11月12日，特斯拉官方消息稱，全自動駕駛（FSD）監督版將很快落地韓國。據瞭解，FSD目前仍停留在L2級自動駕駛水平，而馬斯克承諾將在短期內實現至少L4級能力——也就是車輛能獨立完成所有駕駛操作，讓駕駛者徹底脫離控制。此前，馬斯克放出豪言稱，特斯拉“幾乎已經準備好”讓使用FSD功能的車主“能夠邊發簡訊邊開車”，計畫在“一到兩個月內”開放無需人工監督的FSD系統，讓駕駛員能夠完全放手。此外，馬斯克在年度股東大會上表示，特斯拉的FSD在中國僅獲得了“部分批准”。他表示，自己被告知FSD預計將在2026年2月或3月左右在中國獲得全面批准。（鳳凰網科技）2024年華為專利許可收入6.3億美元！超27億部5G裝置獲華為專利授權11月11日消息，在華為公司2025創新和智慧財產權論壇上，華為副總裁、智慧財產權部部長樊志勇透露了2024年華為在技術開放相關的進展，包括專利、標準、論文。其中，2024年專利公開量3.7萬+件，2024年向國內外標準組織貢獻提案數1萬+篇，2024年發佈學術論文數1千+篇。同時他還表示，2024年華為專利許可收入約6.3億美元。截至2024年底，在蜂窩標準領域，已經有超過27億部5G裝置獲得了華為的專利授權；在Wi-Fi領域，超過12億部消費類電子裝置獲得了華為的專利授權。在多媒體領域，超過32億部多媒體裝置已經獲得了華為的視訊編解碼器專利的授權。另外，世界智慧財產權組織（WIPO）公佈的2024年度PCT國際專利申請排名顯示，華為以6600件的申請量排名全球第一，三星（4640件）、高通（3848件）、LG（2083件）和寧德時代（1993件）位居第二到第五名。（快科技）Meta首席AI科學家楊立昆擬離職，創辦新AI初創公司！11月11日消息，據外媒報導，Meta首席人工智慧科學家、圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）計畫離開公司並創辦新的AI初創企業。這位被視為“現代AI奠基人”之一的科學家，已向部分同事透露離職意向，並開始接觸潛在投資人。隨著Meta近期大幅調整AI戰略，楊立昆與CEO馬克·祖克柏開始出現明顯分歧。知情人士稱，祖克柏正在“重構”Meta的AI體系，目標是加快商業落地與產品迭代，以應對來自OpenAI、Google、Anthropic等競爭壓力。今年夏天，Meta以 143億美元 投資並引入Scale AI創始人 Alexandr Wang，將其任命為“超級智能部門”負責人，同時組建 TBD Lab，直接由祖克柏親自挑選核心成員，專注新一代大模型研發。這一組織架構調整，使楊立昆的匯報線從首席產品官 Chris Cox轉為Wang，FAIR的重要性顯著下降。與此同時，Meta最新發佈的 Llama 4 模型表現不及競爭對手，其消費者端的Meta AI助手也未能獲得市場關注。楊立昆長期持有不同觀點。他多次公開表示，大語言模型（LLMs）“有用但有限”，無法真正實現類人推理與規劃。他在FAIR主導的研究方向聚焦“世界模型（World Models）”——通過視訊與空間資料學習來理解物理世界，從而讓AI具備理解與預測能力。知情人士稱，他的新公司將繼續圍繞這一方向展開研究。楊立昆的離開是Meta動盪一年中的又一重磅人事變動。今年5月，AI副總裁 Joelle Pineau離職加入加拿大初創公司 Cohere；上月Meta裁撤AI研究團隊約600人，並新聘ChatGPT聯合作者 Shengjia Zhao 擔任Superintelligence Lab首席科學家。（鞭牛士）(中國資訊化周報)

AI圈爆出大瓜！65歲圖靈巨頭LeCun即將離職Meta，與小扎正式決裂。接下來，他將投身「世界模型」開啟創業下半場。圖靈巨頭LeCun真的要跑路了！剛剛，FT獨家爆料，現任Meta首席AI科學家LeCun，決定將在未來幾個月離職。下一步，開啟人生創業的第二階段。消息一出，瞬間引爆全網。此前，坊間傳聞稱，LeCun因不滿內部架構調整想要離職。如今，65歲的圖靈巨頭，終於做出了這個決定。據稱，LeCun將要成立的新公司主要推進「世界模型」，目標直指真正的人類級智能。目前，他正在進行早期的融資洽談。網友盲猜，LeCun離職可能和會見吳恩達有所關聯任職12年，從創辦FAIR實驗室，到拿下圖靈獎，再到篤定的世界模型，LeCun出走對於Meta來說，是一次巨震。或許，小扎的超級智能夢，真的要碎了。有網友表示，這並不意外。另有人調侃道，「要始終向一個孩子匯報工作，LeCun的自尊心怎麼不會受到傷害呢」。不得不說，這事兒來的太突然，但卻早有苗頭。當前，正值Meta對公司AI業務進行大刀闊斧的改革之際，希望開發出更強大的AI，挑戰OpenAI、Google等競爭對手。今年初，Llama 4發佈翻車，且性能遠不及ChatGPT、Gemini等模型。而且，Meta AI聊天機器人推出後，許多人並不買帳。在認定Meta在競爭中落後之後，小扎的戰略重心也隨之改變——從LeCun領軍的FAIR實驗室，轉向更快推出模型和AI產品。先是今年4月，小扎斥資143億美元聘請了28歲Alexandr Wang，去領導全新「超級智能」團隊。在此過程中，他親自組建TBD Lab，開出高達1億美元的薪酬包，從Google、OpenAI搶人。其中包括，ChatGPT的核心研究員Shengjia Zhao，被挖來出任MSL首席科學家。目標很簡單，推動其下一代大語言模型的開發。僅在今年，Meta內部就進行了超4次架構調整和最佳化，並將MSL分立出四大部門，全部由Alexandr Wang掌舵：1. TBD Lab （To Be Determined，待確定，負責探索/先導研究）2. FAIR （Fundamental AI Research，長期前沿研究）3. 產品和應用團隊 （含Meta AI助手等）4. 基礎設施 （訓練與推理的算力、資料與平台）因此，此前向首席產品官Chris Cox匯報的LeCun，現在轉而向Wang匯報。不僅如此，LeCun長期領導的FAIR也逐漸被邊緣化，向比他小30多歲的Wang匯報，包括論文，也需得到審批後才可發表。另一方面，LeCun認為小扎置於其戰略核心的LLM雖然「有用」，但永遠無法像人類一樣進行推理和規劃。在FAIR內部，LeCun也一直專注於開發「世界模型」，但在短期內，是看不到KPI的。而小扎現在要的是，立即就能變現的AI產品。看得出，LeCun所堅持的路線和個人觀點，與Meta的AI願景出現了明顯的分歧。種種因素的疊加，早已成為LeCun離職的導火索。而現在，就是最好的時機。全力押注「世界模型」慶幸的是，LeCun終於可以在「世界模型」上大展身手了。一直以來，他堅信大模型最終沒有出路，永遠學不會真正的推理和規劃，也根本無法通往AGI。LLM不如阿貓阿狗，LeCun已在多種公開場合中多次提出。在他看來，AI的終局就是「世界模型」。前段時間，他在MIT訪談中直言，未來3-5年內，「世界模型」會成為AI架構的主流模型。這話可讓我在矽谷得罪了不少人，包括某些巨頭公司。到那時候，但凡頭腦清醒的人，都不會再用現在這種生成式LLM的路子了。世界模型不僅僅學習語言，還通過視訊和空間資料，來理解物理世界。直白講，它讓AI可以像嬰兒一樣，從觀察中學習世界的規律。不過，LeCun表示，開發出這個架構需要十年的時間才能成熟。即便時間漫長，他終於可以堅定按著目標方向前進了。未來幾個月，LeCun將正式離職Meta，下一步計畫將專注於深化在「世界模型」領域的研究。AI掌舵人出走，這意味著，FAIR實驗室就徹底被邊緣化了。圖靈巨頭，開啟AI革命1960年7月8日出生的Yann LeCun，在法國巴黎的郊區長大。他的姓氏原本是Le Cun，但他發現美國人常對此感到困惑，將Le誤作他的中間名，於是便去掉了中間的空格。他的父親是一名工程師，在LeCun充滿修補創造的童年中，將自己對電子和機械的熱愛傳給了他。青少年時期，LeCun既喜歡在樂隊中演奏，也熱愛科學與工程。後來，他在法國精英工程師學校之一的巴黎高等電子與電工工程師學院（ESIEE Paris）獲得了相當於碩士的學位。在那裡，他專注於微晶片設計與自動化。他從本科時代就開始獨立進行機器學習研究，並將其作為他在索邦大學（當時稱為皮埃爾和瑪麗·居里大學）博士階段的核心工作。LeCun的研究與Geoffrey Hinton獨立做出的發現高度相似。與Hinton一樣，他被當時尚屬非主流的神經網路人工智慧方法所吸引；也與Hinton一樣，他發現可以通過使用後來被稱為「反向傳播」的演算法來有效訓練輸入和輸出節點之間中間層的「隱藏」神經元，從而克服簡單神經網路眾所周知的侷限性。1985年在法國阿爾卑斯山區舉辦的一場研討會，首次讓LeCun與從事相關研究的國際學術界有了直接接觸。正是在那裡，他結識了Hinton的密切合作者Terry Sejnowski。當時，Sejnowski關於反向傳播的研究尚未發表。幾個月後，Hinton到訪巴黎，並主動向LeCun作了自我介紹。再之後，LeCun則受邀參加卡內基梅隆大學的夏季研討會，並在多倫多Hinton新成立的研究小組進行了一年的博士後研究。1988年，博士後研究結束時，LeCun加入了著名的電腦科學研究中心——貝爾實驗室。在貝爾實驗室，LeCun的工作專注於神經網路架構和學習演算法。他影響最為深遠的貢獻是一種名為「摺積神經網路」的新方法。這是他早期成就的延伸，因為摺積網路依賴反向傳播技術來訓練其隱藏層。除了開髮捲積方法，LeCun還率先將其應用於「圖Transformer網路」，用於識別印刷體和手寫文字。這項技術被用於一個廣泛部署的系統，以讀取支票上的手寫數字。他在貝爾實驗室的另一項主要貢獻是開發了「最佳腦損傷」（Optimal Brain Damage）正則化方法。這個名字生動的概念旨在通過移除神經網路中不必要的連接來簡化網路。如果操作得當，這種「腦損傷」可以產生更簡單、更快速的網路，其性能與完整版本相當甚至更優。1996年，在電腦行業未能立足的AT&T公司，將貝爾實驗室的大部分業務及其電信硬體業務分拆成立了一家新公司——朗訊科技。LeCun留在了AT&T，負責一個專注於圖像處理研究的實驗室小組。在那裡，他的主要成就是DjVu圖像壓縮技術。2003年，LeCun離開工業界，前往紐約大學庫朗數學科學研究所擔任電腦科學教授。在紐約大學，LeCun負責計算與生物學習實驗室，繼續他在機器學習演算法和電腦視覺應用方面的工作。他至今仍在紐約大學任教，儘管隨著聲譽日隆，他又增添了幾個新頭銜和額外職位。到2010年代初，各大科技公司競相部署基於神經網路的機器學習系統。與其他頂尖研究人員一樣，LeCun也受到了科技巨頭的青睞。2013年12月，他加入Facebook並建立了FAIR（Facebook AI Research），同時，他也還兼顧在紐約大學的工作。2018年，他卸任主任一職，轉任Facebook首席人工智慧科學家，專注於戰略規劃和科學領導力。同年，他與Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio，共同獲得了圖靈獎。時至今日，LeCun一直保持著對動手創造的熱愛，他的愛好包括製造飛機、電子樂器和機器人。或許，這也是他在65歲時，毅然決定下海創業的動力之一。 (新智元)

人心散了。1. 特斯拉Model Y、Cybertruck和Model 3負責人相繼離職震動矽谷，特斯拉兩員核心大將同一天跑了。先是特斯拉Cybertruck 項目負責人Siddhant Awasthi官宣離任，這位負責人還兼任Model 3項目負責人。沒過24小時，特斯拉Model Y 項目負責人 Emmanuel Lamacchia 也“跟團”了，宣佈離職。圖源：微博圖源：微博圖源：微博Model Y、Model 3以及Cybertruck這三個特斯拉汽車的核心業務，一夜之間失去了“靈魂人物”。這兩位負責人均已在特斯拉任職超過8年，算是一步一步穩紮穩打爬上來的。過去5年裡，特斯拉高層領導崗位幾乎沒有從外部招聘過重要人才，幾乎完全是從內部培養提拔。時間點上很微妙。幾天前，馬斯克的兆薪酬計畫通過，他開心壞了。馬斯克爭取來的這份兆薪酬方案，與其說是對過去工作的獎勵，不如說是對未來特斯拉轉型的賭注。圖源：微博馬斯克明確表示，公司正處於“將 AI 帶入現實世界的關鍵拐點”，未來的核心是自動駕駛和機器人技術。而在未來，Optimus人形機器人可能佔特斯拉市值的80%。今年三季度財報電話會議上，馬斯克幾乎未提及汽車業務，而是將全部重心放在Robotaxi、人形機器人 Optimus 和 AI 晶片上，也是一種態度指向。也就是說，在馬斯克的計畫裡，特斯拉的重心即將轉向AI和機器人。在這種背景下，傳統汽車項目的負責人地位變得尷尬。資源、職責、業務範圍等重新分配後，一切都將是個未知數，不如趁著特斯拉的轉型期，重新思考自身職業規劃。除此之外，項目負責人離職的原因，或許還和市場表現未達到預期有關。特斯拉為Cybertruck規劃的年產能是25萬輛，但遺憾的是，每年的銷量連2.5萬輛都沒達到。截至2025年9月，Cybertruck全球累計交付僅4.6萬輛，今年二季度交付約4300輛，同比下降50.8%。2025年第三季度，Cybertruck在美國註冊量同比暴跌約63%，僅約5400輛。與此同時，大規模召回事件接踵而至。今年3月，超過4.6萬輛Cybertruck因外部飾板可能在行駛中脫落被召回；10月，又有近6200輛Cybertruck因越野燈條鬆動被召回。庫存不斷積壓，特斯拉不得不打折換銷量，目前已為Cybertruck提供了高達3000至10000美元不等的折扣。圖源：X總之，這個曾被寄予厚望的車型，遭受了來自現實的重大打擊。正值多事之秋的Cybertruck，又迎來了項目負責人的離職，在競爭日益激烈的電動皮卡市場，Cybertruck的命運更添一層不確定性。值得一提的是，近1年來，特斯拉一直在流失核心管理人員，包括Model S及Model X項目負責人。2024年10月初，特斯拉前Model S和Model X項目經理David Zhang在LinkedIn上宣佈，自己已離開特斯拉。今年4月，特斯拉負責動力總成和電氣工程的高級副總裁德魯·巴格利諾（Drew Baglino）和超級充電站高級主管麗貝卡·蒂努奇（Rebecca Tinucci）也相繼離職。甚至非汽車業務也未能倖免。Optimus人形機器人團隊的工程負責人米蘭·科瓦奇於2025年6月離職。特斯拉定製的超級電腦項目Dojo也在2025年8月被正式關閉，其負責人彼得·班農也隨之離職。據統計，2025年以來已有十餘名特斯拉高管相繼離職，掀開了一場真正意義上的“高管離職潮”。甚至有人調侃：特斯拉都快要成為行業人才的“搖籃”。不過，憑藉在特斯拉積累的經驗，以及老東家這個業內“過硬”的職業背景，離職高管未來的就業高度，想必也不會太差。2. 兆豪賭，馬斯克能否笑到最後？11月6日，特斯拉股東以超過75%的贊成票批准了CEO埃隆·馬斯克為期十年、價值高達1兆美元的薪酬方案。本質上，兆美元薪酬方案並非實際工資，而是一份長達十年的“對賭協議”。未來十年內，馬斯克不會獲得任何固定薪水或現金獎金，所謂的兆薪酬取決於他能否帶領特斯拉實現一系列目標，包括：將特斯拉市值從目前的約1.5兆美元提升至8.5兆美元，增長超過5倍。這個數字比目前全球市值最高的輝達（約5兆美元）還要高出3.5兆美元。以及四大營運目標：累計交付2000萬輛汽車、部署100萬台Optimus人形機器人、實現100萬輛全自動駕駛“機器計程車”商業應用以及獲得1000萬FSD訂閱使用者。圖源：東方財富網拿下了史上最高薪酬的馬斯克，也同樣背上了嚴苛的KPI，尤其是走下坡路的特斯拉，更顯任務艱巨。首先是業績上的節節敗退。據乘聯分會資料，特斯拉中國10月零售銷量僅為26,006輛，創下2022年11月以來新低。數字較去年同期的40,485輛下降35.76%，環比9月的71,525輛驟降63.64%。圖源：乘聯分會昔日的電車之王，已經被包括小米和蔚來在內的14家競爭對手超越。另外，10月新能源車國內零售滲透率57.2%，特斯拉在這一細分市場的份額從9月的5.5%下降至10月的2%。智能駕駛大勢所趨下，特斯拉FSD系統在國內落地受阻，讓特斯拉在這場新能源汽車的角逐中，更添幾分無奈。歐洲市場，特斯拉的處境同樣不容樂觀。2025年9月，其在歐洲的新車註冊量同比下降10.5%，前九個月累計下降28.5%。在歐盟範圍內，其市場份額已降至1.4%。當然，並非全無好消息，美國本土市場的銷量在第三季度一度強勁增長。但這種增長並非來自真實的新增需求，而是典型的政策透支：不少消費者趕在聯邦電動汽車稅收抵免到期前提前購車，出現了三季度的短暫繁榮，但可能會導致接下來的四季度的需求下降。其次，利潤控制上，特斯拉的壓力也不小。上月公佈的財報顯示，特斯拉三季度雖然總收入同比增長12%，達到281億美元的歷史新高，但淨利潤同比下降37%，從去年同期的22億美元降至14億美元。並且，這已是特斯拉連續第四個季度利潤下滑。換句話說，賣得越多，特斯拉賺得越少了。在此背景下，迎來多位核心人物的離職，或許一場屬於特斯拉的“新陳代謝”正在開啟。而對於馬斯克而言，目前首要關鍵的是向外界證明，特斯拉有能力平穩度過這場人事變動期，並且其宏偉的AI願景具備可靠的人才梯隊作為支撐。 (網際網路頭條)

據消息人士稱，Meta首席人工智慧（AI）科學家楊立昆（Yann LeCun）計畫離職，並創辦自己的公司。受此消息影響，Meta美股盤前跌超1%。據知情人士透露，楊立昆已告知同事，他將在未來幾個月內離開Meta。據悉，楊立昆目前正與潛在投資者進行早期談判，為其初創公司籌集資金。楊立昆離職發生在Meta首席執行官祖克柏重新調整AI戰略之際。為了與OpenAI和Google等競爭對手在AI領域抗衡，祖克柏正將重點從Meta基礎AI研究實驗室（FAIR）長期研究方向轉向更快速地推出AI模型與產品。作為圖靈獎得主，楊立昆被視為現代AI奠基者之一，他從2013年開始一直領導FAIR。今年夏天，Meta向AI初創公司Scale AI投資了143億美元，並聘用了Scale AI首席執行官汪滔（Alexandr Wang）和GitHub前首席執行官納特·佛里曼共同領導新成立的AI部門“超級智能實驗室”（Superintelligence Labs）。在更廣泛的AI佈局中，祖克柏還親自挑選了一個名為“TBD Lab”的精英小組，專注於下一代大型語言模型的研發，並以最高可達1億美元的薪酬從OpenAI、Google等競爭對手處挖角頂級人才。隨著組織架構調整，楊立昆現在改為向汪滔匯報工作，此前他直接向首席產品官Chris Cox匯報。祖克柏的轉向部分是因Meta此前推出的Llama 4模型表現不佳，該模型的性能遜於Google、OpenAI和Anthropic的最新產品，而Meta推出的AI聊天機器人也未能獲得使用者青睞。據悉，楊立昆與祖克柏在AI發展方向上愈發分歧明顯。楊立昆長期以來一直認為，祖克柏視為戰略核心的大型語言模型（LLMs）雖然“實用”，卻永遠無法實現人類式的推理規劃能力。在FAIR內部楊立昆專注於開發一種全新一代AI系統，希望由此推動具有人類級智能的機器誕生，即所謂的“世界模型”（world models）。這種系統旨在通過視訊和空間資料學習來理解物理世界，而非僅依賴語言。楊立昆曾表示，這種架構的成熟可能需要十年時間。據知情人士透露，楊立昆的下一個創業項目將繼續圍繞“世界模型”的研究展開。楊立昆的離職是Meta又一高層變動。今年5月，Meta人工智慧研究副總裁Joelle Pineau離職，隨後加入加拿大AI初創公司Cohere。上月，Meta還在AI研究部門裁員約600人。此外，祖克柏不惜以超高薪水引入AI領域人才，引發公司老員工的不滿。與此同時，資本市場也開始質疑Meta在AI領域的巨額投入。上月公佈的財報顯示，Meta明年AI支出可能超過1000億美元。這導致Meta自那以來股價大跌近15%。 (財聯社AI daily)

所募集資金的40%將用於提升研發能力。智東西10月28日報導，剛剛，北京企業級AI解決方案供應商滴普科技在港交所上市。本次募股滴普科技的發售價為每股26.66港元（約合人民幣24.41元），擬募資金額為6.098億港元（約合人民幣5.58億元）。滴普科技獲得了7569.83倍的超額認購，成為港股主機板歷史上的“超購王”。開盤後，截至發稿，滴普科技股價上漲116.62%，港股股價為每股57.75港元（約合人民幣52.87元），市值為188.63億港元（約合人民幣172.68億元）。▲滴普科技港股股價變動（圖源：雪球）滴普科技成立於2018年，註冊地位於北京。其創始人趙傑輝曾是華為的核心技術專家，也曾在阿里雲擔任資深技術專家與企業事業部總經理等多個職務。聯合創始人楊磊曾在華為長期任職，擔任高級產品經理、高級工程師等職務。在成立早期，滴普科技的主要業務是當時熱門的“資料中台”類產品，擁有FastData企業級資料智能解決方案。這一平台可幫助企業治理結構化、非結構化和半結構化等多格式資料，建構高品質知識庫，實現更快、更準確的資料訪問。2023年末，滴普科技推出了FastAGI企業級AI解決方案，基於自研大模型平台為企業提供智能決策與自動化營運的AI解決方案，如AI賦能的資料與知識檢索能力、人員精細化營運等。2025年上半年，FastAGI企業級AI解決方案佔其營收的比重已經超過半數，達到55.3%。值得一提的是，滴普科技的FastAGI企業級AI解決方案業務與港股上市公司第四範式的主營業務類似，均提供面向企業級市場的智能決策解決方案。招股書中，滴普科技稱，企業級AI應用解決方案市場規模龐大，2024年滴普科技的市場份額為0.6%。同期，在佔據總市場規模15%的企業級大模型AI應用細分市場中，滴普科技的收入排名第五，市場份額為4.2%，這一數字預計將在2025年進一步增長到4.4%。滴普科技的客戶主要分佈於消費零售、製造、醫療、交通等領域。其官網顯示，滴普科技的知名客戶包括中國石油、中國石化、深藍汽車、上汽通用五菱、蜜雪冰城、喜之郎、瀘溪河、瀘州老窖等企業和品牌。值得注意的是，滴普科技此次上市遵循的上市規則是港股適用於特專科技公司的第18C章。該章程主要針對的是處於初創期或成長期的硬科技企業。滴普科技計畫將募集資金的40%用於提升研發能力、30%用於擴大銷售網路、15%用於海外業務擴張，剩餘的5%將用於潛在的投資和併購機會。01. 3年半虧損超27億元 主要營收來源轉向企業級AI知名行研機構弗若斯特沙利文的資料顯示，中國企業級AI應用市場格局分散，參與者超200家，前五名份額合計超30%，頭部企業年收入均超10億元。2024年滴普科技在整體市場中份額為0.6%。滴普科技希望通過提供一站式企業級大模型解決方案，整合模型開發、資料平台和算力最佳化服務，幫助客戶將大模型真正落地到業務場景中，實現降本增效。2022年-2025年上半年，滴普科技的年/期內營收分別為1.00億元、1.29億元、2.43億元、1.32億元，2023年和2024年較上年同期分別增長28.4%和88.3%，2025年上半年較2024年同期增長118.4%。▲滴普科技2022年-2025年上半年營收及增長、淨利潤和研發費用變化（智東西製圖）報告期內，滴普科技年/期內虧損分別為6.55億元、5.03億元、12.55億元和3.08億元，2025年上半年淨虧損額較去年同期縮小了51.4%。2022年-2025年上半年，滴普科技的研發開支分別為0.94億元、0.82億元、0.81億元和0.58億元，分別佔當年/期營收的93.7%、63.8%、33.5%和44.1%。滴普科技主要從銷售FastData企業級資料智能解決方案及FastAGI企業級AI解決方案獲得營收。2022年-2025年上半年，FastData企業級資料智能解決方案分別貢獻了該公司當年/期100%、94.9%、62.8%和44.7%的營收，而FastAGI企業級AI解決方案分別貢獻了該公司當年/期0%、5.1%、37.2%和55.3%的營收。這也意味著，滴普科技目前的主要營收來源，已經從FastData企業級資料智能解決方案轉變為FastAGI企業級AI解決方案。2022年至2025年上半年，滴普科技FastData企業級資料智能解決方案的毛利率分別為29.4%、41.6%、53.6%及54.8%；其FastAGI企業級人工智慧解決方案的毛利率分別為空缺（未開展此項業務）、12.8%、49.1%及55.2%。綜合來看，滴普科技整體的毛利率快速提升，同期毛利率分別為29.4%、40.1%、51.9%及55.0%。港股上市公司第四範式在業務和客戶類型上與滴普科技有不少相似之處。2024年，第四範式的毛利率為42.67%，低於滴普科技的51.9%。不過，第四範式的營收為52.61億元，是滴普科技的21倍多。02. 擁有兩大技術基礎設施 研發團隊規模大幅縮水滴普科技目前擁有以FastData Foil資料融合平台與Deepexi企業級大模型平台為核心的技術基礎設施，支援AI應用的規模化商業部署。FastData Foil資料融合平台結合資料湖與資料倉儲的優勢，形成“湖倉一體”架構，實現結構化、非結構化與半結構化資料的統一治理與高速處理。該平台打破資料孤島，為大模型訓練與微調提供高品質、分詞化的資料基礎，並助力企業建構知識庫、降低開發成本、提升決策效率。Deepexi企業級大模型平台整合公共知識、行業資料與主流開源模型，運用監督微調（SFT）與強化學習進行訓練與最佳化。該平台具備跨領域知識檢索與推理決策能力，支援多系統接入與資訊安全，成為通用的營運決策模型。基於上述基礎設施，滴普科技推出FastData企業級資料智能解決方案與FastAGI企業級人工智慧解決方案。FastData協助企業高效治理多模態資料，為AI應用提供準備；FastAGI則提供一站式Agentic AI應用，涵蓋消費零售、製造、醫療等多行業場景，助力企業最佳化決策、提升營運效率與生產力。截至2025年6月30日，滴普科技的研發團隊擁有147名成員，佔員工總數比例約為40.5%。其研發團隊從2022年底的238人大幅減少，主要原因是FastData團隊的調整。滴普科技已註冊專利總數為43項，這些專利主要集中於資料治理、分散式運算、即時資料處理及AI模型管理等領域。除已註冊專利外，滴普科技尚有41項專利正在申請中。03. 長安汽車為大客戶 現場部署服務是重大採購項2022年-2025年上半年，滴普科技對前五大客戶的銷售額分別為0.44億元、0.59億元、0.74億元和0.42億元，佔總營收的比重分別為43.3%、45.6%、30.5%、31.7%，客戶集中度整體呈現下降趨勢。滴普科技並未披露前五大客戶的具體名稱，不過根據招股書中披露的資訊和公開資料可以推測，2022年-2024年連續3年出現在滴普科技前五大客戶清單上的客戶A為長安汽車，滴普科技為其數字行銷和其策劃研發系統提供FastData解決方案。2022年-2025年上半年，滴普科技從前五大供應商的採購額分別為0.20億元、0.15億元、0.57億元和0.33億元，佔總採購額的比例分別為43.3%、33.7%、41.9%、37.9%，主要採購項包括現場部署服務、資料標註、解決方案測試、軟硬體和雲資源。04. 高瓴、五源、IDG是股東 創始人曾任阿里雲高管在首次公開發售前，滴普科技一共完成了10輪融資與1次股權轉讓，在2022年完成B2輪融資後，其估值為9.35億美元。其股權結構如下：滴普科技的股東陣容豪華，包括高瓴資本（通過珠海智科持股約6.61%）、五源資本（持股5.9%）、IDG資本（通過Pleasure Focus持股4.83%）、上海人工智慧產業投資基金（持股1.41%）、招商局（持股0.96%）等。趙傑輝是滴普科技的創始人、董事會主席、執行董事兼首席執行官，也是公司的實際控制人和控股股東，在滴普科技負責整體戰略規劃、業務發展及管理。緊隨全球發售完成後，趙傑輝將有權行使滴普科技32.10%的投票權。這一投票權中包括趙傑輝直接持有股份對應的15.14%投票權、通過一致行動協議控制楊磊持有3.59%投票權、通過其控制的公司持有的13.37%投票權。趙傑輝、楊磊、滴普華創、滴普華贏及滴普慧創共同構成公司的控股股東集團。趙傑輝於2001年6月畢業於天津大學，主修電氣工程及其自動化專業，並於2004年6月獲得天津大學電力系統及其自動化專業碩士學位。他在資訊技術行業擁有超過20年的經驗，曾於2004年3月至2015年5月在華為技術有限公司擔任核心技術專家及核心路由器相關領域的團隊負責人，還曾於2015年5月至2018年9月就職於阿里巴巴集團，期間歷任阿里雲端運算有限公司資深技術專家、企業事業部總經理等多個職位。楊磊是滴普科技的聯合創始人、執行董事兼產品及解決方案團隊總裁，負責該公司產品與解決方案的研發、設計及商業化落地。他曾於2004年12月至2012年12月在華為技術有限公司擔任高級產品經理及高級工程師，並於2016年5月至2018年1月在北京維擎科技有限公司擔任創始人兼首席執行官。楊磊擁有西南林學院（現稱西南林業大學）的車輛工程（汽車運用工程）學士學位，並於2023年8月在中歐國際工商學院獲得工商管理碩士學位。2022年-2025年上半年，滴普科技向五名最高薪酬人士支付的袍金、薪金、津貼、酌情花紅等薪酬項的總額分別約為1360萬元、7120萬元、580萬元及人民幣1.06億元。同期，五名最高薪酬僱員中，分別包括4名、4名、4名及5名董事。05. 結語：企業級AI市場競爭激烈 滴普科技要靠什麼殺出重圍？在當前的企業級AI市場擁有諸多參與者，除了滴普科技、第四範式等解決方案提供商外，還有眾多科技巨頭和AI大模型獨角獸企業，後兩者在技術、生態或管道覆蓋等方面擁有一定優勢。滴普科技希望借此次IPO籌集的資金，進一步加強其研發團隊，尤其是在AI演算法、AI基礎設施等方面的人才儲備，並建設算力平台。未來，滴普科技能否憑藉這些舉措實現業績增長，仍有待觀察。 (智東西)