凤凰网科技讯 10月8日，微信国庆中秋数据报告发布。报告提到，新一线城市与县域市场消费总额对比五一增幅达到10%。 重庆消费金额、笔数全国第一。除北上广深之外，全国“花钱”最多城市依次有成都、苏州、东莞、西安、杭州、郑州、武汉、佛山、长沙。 此外，“路况”成为大家最关注的信息之一，搜索量同比上涨超4倍。

今日，罗永浩宣布下一期播客将对话影视飓风的Tim潘天鸿。 预告片中，Tim提到了自己要去拍大白鲨，还要去蛇岛，并邀请罗永浩，罗永浩表示“年轻人喜欢冒险，喜欢上天下地入海，我这个老胳膊老腿儿可能是跟不上了…… 但有一些听得确实让我也有些心潮澎湃。”

快科技10月8日消息，近日，半导体行业协会（SIA）最新宣布，2025 年 8 月全球半导体销售额达到 649 亿美元，这一数字不仅较 2024 年同期的 533 亿美元实现 21.7% 的同比增幅，较 7 月的 621 亿美元也环比提升 4.4%，延续了行业持续回暖的态势。 该月度数据由世界半导体贸易统计组织（WSTS）以三个月移动平均值方式编制，具有较强的行业参考价值。 从地区表现来看，8月份美洲份销售额207.8亿美元，同比增长25.5%；中国销售额176.3亿美元，占据27.2%的份额，同比增长12.4%；亚太及所有其他地区销售额同比增长43.1%，但日本地区的销售额下降了6.9%。 此前，SIA也公布了7月全球半导体销售额数据，显示出行业整体呈较快增长态势。 数据显示，2025年7月全球半导体销售额为621亿美元，比2024年7月的515亿美元增长20.6%，比2025年6月的599亿美元增长3.6%。

IT之家 10 月 8 日消息，科技媒体 Windows Report 昨日（10 月 7 日）发布博文，报道称微软公司正在进行大规模战略重组，自 2025 年 5 月以来，该公司已裁员超过 15000 人，主要波及 Azure 云、全球销售及工程等核心部门。 IT之家援引博文介绍，近期裁员主要集中在 5 月和 7 月，在今年 5 月裁员约 6000 人，7 月裁员约 9000 人，此外在 6 月、8 月、9 月期间陆续有裁员，影响微软公司的 Azure 云业务、全球销售和工程技术团队。 针对此次大规模裁员，微软发言人回应称：“组织和人力的变更是我们管理业务过程中必要且常规的一部分。我们将继续优先考虑并投资于未来的战略性增长领域，以支持我们的客户和合作伙伴。” 微软于 7 月公布 2025 财年第四财季（截至 2025 年 6 月 30 日）财报，营收为 764.41 亿美元（现汇率约合 5501.45 亿元人民币），同比增长 18%；净利润为 272.33 亿美元（现汇率约合 1959.96 亿元人民币），同比增长 24%。 该媒体认为大规模裁员的背后，微软正在将重心全面转向人工智能，并重新分配资源和人力配置。有报道称，微软计划向人工智能项目投资约 8000 万美元，这或许可以解释其部分重组举措。微软的目标是通过重塑劳动力结构，优先保障 AI 等前沿技术的资源投入，从而在激烈的市场竞争中占据优势。

快科技10月8日消息，Intel大规模重组和裁员，虽然提高率效率、节省了开支，但难免也有一些负面影响。 近日，Intel宣布将放弃自己的Clear Linux发行版，不再维护，然而被耽误的Linux开源项目远不止这一个。 Intel其实一直都是Linux开源项目重要贡献者，也占用大量人力物力财力，当下经营状况吃紧，这些项目自然不是重点，能放弃的几乎放弃了，很多项目都被标注为“orphaned”(孤儿)。 比如Linux内核驱动，比如x86-simd-sort项目，比如—— accel-config：Intel DSA(数据流加速器)软件配置 qatengine、qatlib、qatzip：OpenSSL、压缩场景中的Intel QAT(快速助手)加速 intel-cmt-cat：缓存与内存带宽监视工具 intel-lpmd：优化功耗的低功耗精灵 ipp-crypto and intel-ipsec-mb:加密库 numatop：NUMA拓扑与性能工具 psst：电源烤机工具 thermald：Intel散热精灵 thunderbolt-tools：USB4、雷电调试工具套件 更糟糕的是，这些工具都是突然被放弃的，Intel并没有给出任何通知。 或许是裁员太仓储了，或许是负责Linux社区沟通联络的人也被裁了。

IT之家 10 月 8 日消息，尽管 Z 世代面临就业危机，但这并未阻止萨姆・奥尔特曼（Sam Altman）对当今的大学辍学生心生羡慕。 这位 OpenAI 首席执行官在周一于 DevDay 大会上接受罗文・张（Rowan Cheung）采访时坦言：“我对如今这批 20 岁出头的辍学生感到羡慕。因为你们能创造的东西太多了，这个领域的机遇非常广阔。” 他补充道：“过去几年里，我几乎没有真正大块的空闲思维空间来认真思考自己要构建什么，但我知道一定会有很多很棒的东西可以去构建。” 奥尔特曼于 2005 年从斯坦福大学辍学，当时他已学习计算机科学两年。年仅 19 岁的他离开校园，联合创办了地理位置共享社交应用 Loopt，并进入初创企业孵化器 Y Combinator（YC）。该应用被收购后，他出任 YC 总裁，之后又联合创立了 OpenAI。 在接受采访时，奥尔特曼表示，很难就创始人应如何利用独特优势提供建议。他认为，这些优势必须根据创业公司的产品、技术以及所处行业的时间和环境进行定制。他称，总体而言，初创公司应在实践中不断摸索前行。 “如果当初我们启动 ChatGPT 项目时，有人问我哪些会是我们的长期竞争优势，我会说‘我完全不知道’。”他说。 “你会先开始开发功能，然后有时某些东西自然浮现出来，比如‘哦，这可能成为我们一项持久的优势’。”奥尔特曼以 ChatGPT 的记忆功能为例指出，这一功能最初并未被列入规划。 长期以来，大学辍学生在硅谷备受推崇，这得益于数十年来一系列成功案例，包括比尔・盖茨、拉里・埃里森、史蒂夫・乔布斯、杰克・多西和马克・扎克伯格等人。 目前有两个因素正推动美国年轻人提前退学或干脆跳过大学教育： 首先，高等教育成本大幅上升。一些四年制学位的全部费用已突破 50 万美元（IT之家注：现汇率约合 356.7 万元人民币）。 其次，人工智能技术的快速发展，加上大量“氛围编程”（vibe coding）工具的涌现，使得即使技术基础薄弱的人也能更轻松地创办公司。 今年 4 月，国防科技巨头 Palantir 推出了“精英 Fellowship”计划，为未进入大学的高中毕业生提供为期四个月的带薪实习机会。 安德森・霍洛维茨（Andreessen Horowitz）基金的投资者在今年 3 月的一篇博客文章中写道：“年轻创始人的竞争环境已趋于平等，这是十年来辍学生和应届毕业生创业的最佳时机。” 去年，YC 合伙人贾里德・弗里德曼（Jared Friedman）在社交媒体 X 上发文称：“两年前，YC 每期项目中大学生或应届毕业生仅占 10%；而最近一期已达到 30%。”他进一步表示：“由于人工智能的发展，现在是十年来大学生创办初创企业的最佳时机。”

IT之家 10 月 8 日消息，科技媒体 Windows Report 今天（10 月 8 日）发布博文，报道称谷歌正为 Chrome 浏览器开发名为“NTP Next”的新标签页，其核心是引入“AI 动作芯片”（AI Action Chips）等智能功能。 该媒体挖掘 Chromium 源码，发现了名为“ntp-next-features”的新实验性 Flag，在描述中明确指出“在 NTP Next 中启用新功能（例如，AI AI Action Chips）”。IT之家附上相关截图如下： 该媒体认为谷歌正在改造新标签页，让其不再仅呈现一个简单的搜索工具，而是成为一个能够帮助用户快速启动任务、获取答案或使用智能快捷方式的智能平台。 该媒体还指出这项更新是此前“Realbox Next”实验 Flag 的延续。在早期的测试中，谷歌就曾尝试用更高、类似聊天界面的布局和“询问谷歌”（Ask Google）等提示语，来取代传统的搜索栏。

IT之家 10 月 8 日消息，上周，OpenAI 推出其 Sora 2 视频生成器时宣称，公司已采取措施默认“禁止生成公众人物的形象”。然而，Sora 2 的创作者和观众发现，这一禁令存在一个大漏洞 —— 允许生成已故公众人物的视频内容。 IT之家注意到，如今在社交媒体上，此类利用 AI 技术让已故名人“复活”的例子比比皆是：图派克・沙库尔（Tupac Shakur）与马尔科姆・X（Malcolm X）交谈；李小龙主持一场“龙之能量”主题的 DJ 演出；迈克尔・杰克逊在厨房里表演单口喜剧；斯蒂芬・霍金的轮椅在巨型滑板坡道上翻车；弗雷德・罗杰斯先生（Mister Rogers）客串《蠢蛋搞怪秀》（Jackass）；科特・柯本（Kurt Cobain）偷走肯德基的鸡块；马丁・路德・金博士结结巴巴地发表重要演讲…… 这样的例子不胜枚举。 OpenAI 会在每段生成的视频上叠加动态水印，以降低观众被虚假影像误导的风险。尽管如此，看到逝去的名人被 AI 工具当作道具使用，显然会令其在世的亲属和粉丝感到不适。 “请不要再给我发关于我父亲的 AI 视频了，”周一一则已被删除的 Instagram 动态中，泽尔达・威廉姆斯（Zelda Williams）写道（该动态已被存档）。她所指的是她已故的父亲罗宾・威廉姆斯（Robin Williams）。“别再以为我会想看这些内容，或认为我能接受 —— 我不会，也永远不会…… 这很愚蠢，浪费时间和精力。相信我，这绝不是他希望看到的。” 提及罗宾・威廉姆斯本人可能的态度至关重要。OpenAI 指出，活着的用户（包括公众人物）可选择加入 Sora 2 的“客串”（cameos）功能，通过智能手机扫描面部，即可“高度逼真地”将自己的形象直接嵌入任何 Sora 场景中。公司承诺，参与该功能的用户将“端到端掌控自己的肖像权”，该功能的设计旨在“确保你的声音和形象仅在获得你明确同意的情况下被使用”。此外，用户可随时撤销对其扫描图像的访问权限，并对他人使用该扫描图像创作的内容拥有审核控制权。 但显然，已故公众人物无法对 Sora 2 的客串功能表示同意，也无法行使这种“端到端”的肖像控制权。而 OpenAI 对此似乎持默许态度。“我们目前没有进一步评论，但我们确实允许生成历史人物的形象，”一位 OpenAI 发言人近日向 PCMag 表示。 OpenAI 此前已因 Sora 处理虚构版权作品的方式被迫做出调整。首席执行官萨姆・奥尔特曼（Sam Altman）上周末表示，现在版权所有者必须主动选择“加入”（opt-in），其角色才能出现在 Sora 2 视频中（而非服务上线初期的“退出”机制），并且他们将从相关 Sora 视频产生的收入中获得分成。奥尔特曼还承诺，“更多变革即将到来”，并强调“我们将保持快速迭代 —— 可能会做出一些正确决策，也会犯些错误，但我们重视反馈，并将迅速纠正失误”。

铁打的营盘，流水的兵。就在刚刚，姚顺宇（ Yao Shunyu ）在个人博客官宣从 Anthropic 跳槽到了 Google DeepMind。 姚顺宇，不是姚顺雨。 需要说明的是， 如今在大模型领域，叫 Yao Shunyu 的大名鼎鼎研究者其实有两位。今天这位主角，本科毕业于清华，研究兴趣横跨理论凝聚态、量子混沌与高能物理；至于另一位 Yao Shunyu（姚顺雨）的故事，可以翻看我们此前的报道。 2015 年，姚顺宇 进入清华物理系，2019 年本科毕业拿了凝聚态与材料物理学学士学位。本科期间直接把清华最高荣誉——特等奖学金收入囊中，顺便还拿了个叶企孙物理奖。 姚顺宇的本科期间的成绩单相当能打：第一作者发了 3 篇物理顶刊（2 篇 PRL + 1 篇 PRB）， 2018 年与团队合作突破非厄米拓扑问题研究瓶颈， 其研究成果更是被广泛引用。 2019 年本科毕业后，姚顺宇直奔斯坦福大学理论与数学物理系读博。导师是两位大牛——Douglas Stanford 和 Stephen Shenker。博士研究方向主要围绕量子场论与量子引力的动力学特性，以及它们与量子信息、数学的交叉领域。 2024 年 10 月，姚顺宇正式加入 Anthropic Claude 团队，开始搞大模型研究。结果干了不到一年，就官宣跳槽了。 截至 2025 年，其论文总引用次数达到 5020 次（其中 2020 年后积累了 4678 次），h 指数为 14。 在今天公开的博客信里，姚顺宇坦诚地阐述了转向 AI 的初衷。 理论物理虽然思想深邃，需要数学、计算机科学和物理的广博知识，但这个领域多年来几乎没有新的实验突破。一个缺乏实验的学科，很难客观判断研究的重要性，也很难通过系统化实验来化解分歧。 所以他最终在 AI 和量子计算之间选了前者。虽然量子计算未来会很重要，但目前瓶颈主要在实验平台上。相比之下，AI 更吸引他，因为和物理研究有某种相似之处。 用他自己的话说，做 AI 研究就像 17 世纪研究热力学——那时人们甚至还不知道「热」是什么，仍然相信「燃素说」，但这并没有阻止他们用科学方式做实验，逐步总结出定律，最终推动了热机的发明，彻底改变了世界。 大规模 AI 模型的研究和那种探索阶段非常相似：一方面还没有可靠理论来描述大型神经网络的行为，另一方面系统性研究已经开始带来宝贵经验，比如「缩放定律」(Scaling Laws)。 虽然姚顺宇认为 Anthropic 是物理学家进入 AI 研究的最佳起点之一，但他还是在 9 月 19 日从 Anthropic 正式离职，9 月 29 日加入 Google DeepMind。 他在博客里给出了两个原因： 他表示，能够见证 Claude 从 3.7 到 4.5 的进步是一种荣幸，个人也从中学到了很多。 但从个人角度来说，Anthropic 是他第一份也是此前唯一一份 AI 工作，他不希望自己的经验与认知被某个特定实验室局限，尤其是如今核心研究往往不再公开发表论文。 在博客最后，他表示：Anthropic，和你 共事的时光很棒，但没有你，也许会更好 。 附上博客原文： https://alfredyao.github.io/posts/2025-10-06.html

编者按：满世界都在谈AI提效，但全球软件发布量为何毫无波澜？文章来自编译。 我快气炸了，愤怒到想推倒别人的沙堡，朝丹尼尔·拉鲁索脸上来一拳，还要当着他女朋友的面狠狠羞辱他！ 我通常不怎么生气，但我实在受不了所在行业正在发生的那些破事。 我从事软件开发已经25年了，如果算上早年在那琥珀色单色屏幕上做市场调研制表的日子，甚至可能接近28年。没错，我算是老了——一个人到中年的编程书呆子。不管好坏，我的人生与个人身份早已和“编程”紧紧绑定。我靠着发布出色产品时那股多巴胺的冲击而活着。 我曾经是AI编程的早期采用者，也是它的忠实粉丝，直到大约两个月前，我读到METR的那份研究报告，突然产生了强烈的怀疑。研究中指出，开发者对自己生产效率的感知其实并不可靠：他们自以为AI帮自己提速了20%，但实际上却慢了19%。这个结果让我大吃一惊——因为就在一周之前，我还跟别人说，感觉AI只让我快了25%左右，甚至还在为这个数字不够高而有点沮丧。而我的误估，与那些开发者的实际误差只相差5%。 这事儿让我感到不安。我无法不质疑自己对经历的叙述是否可靠。我是否被屏幕上飞速闪过，以至于无法量化的代码所蒙蔽了：阅读和审查所有这些代码，是否从一开始就比我自己动手做要花费更多的时间？ 于是，我开始用那项研究的改良方法来测试自己的生产力。去接个任务，估算一下如果我“手写”代码需要多长时间，然后我抛个硬币，正面朝上我就用 AI，反面朝上我就自己做。然后我会记录开始和结束的时间。这样我就能得到一个“差值”（delta），我可以用这个差值来画出“使用 AI”与“不使用 AI”的对比图表，然后我就可以看到一些趋势。这件事情我连续做了六周，记录了所有数据，你们猜我发现了什么？ 我发现，这些数据在任何有意义的层面上都不具备统计显著性。我需要再记录四个月的新数据点，才能证明 AI 到底是在让我提速还是在拖慢我。但目前情况实在是太均势了。 不过，两组之间缺乏差异性这一点真的很有趣。是，这个样本局限性很大，可能纯属巧合，但到目前为止，AI 似乎让我的速度中位数下降了 21%，这与 METR 的研究结果完全一致。我可以明确地说，使用 AI 编程工具，我没有看到速度有任何的大幅提升（比如 2 倍）。如果真有那么快，结果早就该具有统计显著性，这项研究也该结束了。 这实在是太令人失望了。 我多希望 AI 编程的梦想是真的。我希望能把我所有愚蠢的编程点子都变成现实。我希望我能周一做个指板学习应用，周三做个韩语训练器，周六再做个电子游戏。我会把它们全都发布出去。我会用一场前所未见的“铲件”洪水淹没这个世界。好吧，我本可以这样做的——如果这玩意儿真的有用的话。 但事实证明，（而且我为此收集了大量数据）它不仅对我没用，它对*任何*人都没用，而且我将要证明这一点。 但首先，我们先来看看这些关于生产力的宣传是多么极端和普遍。Cursor 的宣传语是“为你带来非凡的生产力。” Claude Code 的是“更快地开发更好的软件。” GitHub Copilot 的是“像老板一样分配任务。” 谷歌声称他们的大语言模型让开发者的速度快了 25%。OpenAI 也对他们自己的编码效率和研究进行了夸大其词的宣传。而开发者同行们也好不到哪里去，有 14% 的人声称他们因为 AI 实现了 10 倍的产出增长。 像老板一样分配任务 —— GitHub Copilot 如果这个话题不那么要命的话，这些宣传本无关紧要。但各地的技术领袖们都在为这种“错失恐惧症”（FOMO）买单，他们深信竞争对手们正在获得他们所错过的巨大利益。这驱使他们将公司重塑为“AI 优先”的公司，用新发现的生产力叙事来为裁员辩护，并想当然地认为 AI 已经从根本上改变了价值等式，从而压低开发人员的薪水。 然而，尽管这些工具的普及程度达到了前所未有的地步，它们却根本没用。 我的论点是：如果这么多开发者在使用这些工具后生产力变得如此非凡，那么“铲件”洪水又在哪里呢？我们应该看到各种形态和规模的应用、电子游戏、新网站、移动app、SaaS 应用——我们应该被淹没在选择的海洋中。我们应该正处在一场独立软件革命的浪潮之中才对。我们应该在 Steam 上看到 10000 个《俄罗斯方块》的克隆版。 试想一下：凭借你对 AI 辅助编程及其广泛应用的所有了解，如果我给你看全球新软件发布的图表，你预期那图表的曲线会是什么形状？你肯定以为会看到一条随着 AI 被采用、人们产出更多而“指数级增长、一路扶摇直上”的曲线吧？ 现在，我花了好几周和一大笔钱来为这篇文章整理数据，在某些情况下处理了数十 TB 的数据。所以我希望你们能体会到，在软件开发的每一个主要领域，这些图表是显得多么的平淡无奇、一马平川。 来源：Statista 来源：Statista Verisign《域名行业简报》 来源：SteamDB 我花了 70 美元用 BigQuery 处理数据才做出了这张图。数据来源：GH Archive 这些图表最有趣的地方在于它们没有展现出什么东西。它们没有显示出突然的飙升或“曲棍球棒式”的增长曲线。曲线充其量只能算持平。没有出现“铲件”的激增。在 2022/2023 年之后，并没有突然出现独立（软件）的繁荣。光看这些图表，你根本看不出 AI 辅助编程是什么时候开始被广泛采用的。那个（AI提升效率的）核心前提是有缺陷的。根本没人交付出更多的东西了。 这对大家生活的影响巨大。有人因为采用这些工具不够快而被解雇。有人因为害怕跳槽到别处情况会更糟，而被迫留在自己不喜欢的工作岗位上。人们花费所有时间试图掌握“提示词技巧”（prompting），又因为自己做不好而感觉很糟糕。 这整件事纯属扯淡。 所以，如果你是一名开发者，并且正感受到来自你的经理、同行或整个行业歇斯底里的压力，被迫去使用这些工具——请相信你的直觉。如果这些工具让你觉得很笨重，如果它们正在拖慢你的速度，如果你搞不懂为什么其他人能（用它们）变得那么高效，（别怀疑）你没毛病。数据支持你正在经历的一切。坚持使用你所熟知的、有效的方法，你并没有落后。如果你胆子够大，把这些图表给你的经理看，问问他们对此有什么看法。 如果说这篇文章能告诉你点什么的话，那应该是：(A) 开发者们交付的东西并不比以往更多（这是唯一重要的指标），以及 (B) 如果有人——无论是你的 CEO、你的技术主管，还是某个 Reddit 上的书呆子——声称他们因为 AI 而成为了“10 倍”开发者，那几乎可以肯定是假的，（你该）要求他们拿出证据，否则就他x的闭嘴。 好了，我太懂互联网了。我甚至在你们这帮傻瓜开口之前，就知道你们要说什么，所以我们就开门见山吧： 1、“呃，如果你学会了怎么正确地写‘提示’，你就会像我一样成为 10 x工程师了。” 看看数据吧。根本没有新的“10 x哥”出现。如果真有——如果那 14% 自称的 AI“10 x哥”真的是效率提高 10 倍的话——那全球新软件的产出将会翻倍还不止。然而这并没有发生。至于你，就你个人而言，把你今年开发的 30 个应用拿给我看看。拿不出证据，我懒得跟你废话。 2、“呃，这是项新技术，投资了这么多，它需要时间……” 是的，数十亿美元已经投给了这些工具。未来还会有数十亿美元继续投给它们。问题是，它们现在正被（当作成品）售卖，相关的决策也正在制定中——这些可是实实在在地影响着大家的生活——就好像它们今天已经（完美）可用了一样。别跟我鹦鹉学舌般地重复“它还在开发中”之类的废话。现在是 2025 年 9 月，我们用这些工具已经好几年了，它们仍然烂透了。也许有一天，它们会不那么烂，但我们最好能看到客观的证据，证明它们在*大规模*地“实际交付产品”方面产生了影响。 3、“呃，也许它现在是不怎么样，但如果你不尽早采用，你就会被甩在后面。” 没有任何迹象表明“提示词工程”很难学。Github Copilot 自己都说，一开始，用户只接受 29% 的代码提示建议（这本身就是一种效率低下的疯狂宣言，你为什么要公布这个？），但有了六个月的经验后，用户自然会更擅长写提示词，这个数字会增长到*高达* 34% 的接受率。显然，6 个月的经验只会让你在提示词编写方面进步 5%。 4、“呃，也许是质量在提高，但交付速度未必变快了……” 这根本说不通。我们都知道，在代码质量方面，这个行业至少倒退了十年。现在几乎没人做测试了。我上一次听到“持续改进”或“测试驱动开发”这些词，还是在新冠疫情之前。你我心知肚明，如果真有工具能让人成为 10 x程序员，我们早就被“铲件”淹没了。 5、“呃，这都是网站驱动的，现在人们不怎么关心域名了；都是 Vercel 这类网站上的子域名。” 闭嘴吧。人们可喜欢用自己的“自恋域名”了。 6、“呃，.ai 域名今年可是增长了 47%……” 是啊，那是因为所有的创业公司都转型去做 AI 了。这是从投资者的“错失恐惧症”中榨取资金的唯一途径。但是，域名*总量*是否以前所未有的速度增长了呢？不，并没有。去看看那张新域名图表吧。 7、“呃，如果你是个真正的工程师，你就会知道，软件开发的大部分工作都不是写代码。” 这只在大型公司里才成立。当你单干时，当你既是利益相关者又是开发者时，你根本不用开会。你是在告诉我，现在再也没有人*独立*交付任何东西了吗？再也没有人为了满足个人“小癖好”而发布新的 GitHub 项目了吗？开发软件怎么可能不涉及代码呢？ 译者：boxi。

IT之家 10 月 8 日消息，科技媒体 The Decoder 昨日（10 月 7 日）发布博文，报道称 OpenAI 近期与英伟达、AMD 和甲骨文等公司签署了总价值约 1 万亿美元（IT之家注：现汇率约合 7.13 万亿元人民币）的 AI 基础设施合同，旨在获取超过 20 吉瓦的庞大算力，规模相当于 20 座核反应堆。 根据 OpenAI 高管估算，每吉瓦（GW）AI 算力的成本高达 500 亿美元，此次协议计划获取的算力总量将超过 20 吉瓦，其耗电量相当于约 20 座核反应堆的输出功率。 然而，这一宏大计划远超 OpenAI 目前的财务承载能力，据 DA Davidson 的分析师吉尔・卢里亚（Gil Luria）透露，OpenAI 根本无力兑现这些承诺，公司年收入仅 120 亿美元（现汇率约合 856.12 亿元人民币），且今年恐将面临约 100 亿美元亏损。 OpenAI 为解决资金问题，在签署的这些协议采用了巧妙的循环融资结构。例如，英伟达计划向 OpenAI 投资 1000 亿美元，而 OpenAI 则能利用这笔资金回购英伟达的芯片。 同时，AMD 也向 OpenAI 授予了认股权证，允许其以每股仅 1 美分的象征性价格，购买最多 10% 的 AMD 公司股份。 OpenAI 首席执行官山姆・奥尔特曼（Sam Altman）对此表示，实现盈利“并非他最优先考虑的十大问题之一”，强调 OpenAI 公司当前聚焦于规模扩张而非短期财务回报。 这些重磅交易的消息一经公布，立刻在资本市场引发强烈反响，并显著推高了相关合作伙伴的股价。甲骨文的市值在消息宣布后飙升了 2440 亿美元，而 AMD 的股价也在周一实现了近 24% 的涨幅。 尽管市场反应热烈，但外界对 OpenAI 激进的扩张策略不乏担忧。一位硅谷投资者向《金融时报》指出，OpenAI 所处的行业资本密集程度远超早期的谷歌或微软，且“天生就缺乏成本控制纪律”。

快科技10月8日消息，国庆假期后，手机市场将迎来一波新机发布，其中就有努比亚Z80 Ultra。 今日，数码博主“数码闲聊站”发文称，努比亚Z80 Ultra的新一代全面屏护眼有明显提升。 同时，一口气违背祖制搭载3D超声波指纹+满血无线充+IP68/IP69防尘防水+USB 3.2，将内置7000mAh+大电池。 随后，中兴通讯终端事业部总裁、努比亚技术有限公司总裁倪飞转发称：“一杯顶三杯”。 据了解，上一代旗舰努比亚Z70 Ultra为光学指纹方案，超声波指纹比传统的光学指纹方案更加安全易用。 超声波指纹具有穿透性强，抗水渍、污渍干扰能力强，识别率高，支持活体检测，安全性较高等优点。 据悉，努比亚Z80 Ultra将搭载第五代骁龙8至尊版旗舰芯片，将回归三主摄方案，配备唯一大底超广角，传感器尺寸是1/1.55"，拥有1μm大像素，光圈f/1.8，边缘畸变控制会更好。 努比亚Z70 Ultra

黄仁勋 频出手 据彭博社报道，英伟达将参与到埃隆·马斯克旗下的人工智能公司 xAI 的新一轮融资当中，参投金额约 20 亿美元。 xAI 该轮募资远超最初计划，总额将达到 200 亿美元。 美国时间 10 月 8 日周三早上，黄仁勋接受 CNBC 电视台采访，表示这笔交易的唯一遗憾是「没有给他更多钱」。黄仁勋说能够得到投资 xAI 的机会，自己感到非常高兴，「几乎所有埃隆在做的事情，你都会想要随一份子。」 最近一个月以来，英伟达公司发起和参与了多笔直接、间接的巨额投资，均与 AI 领域相关。 9 月 22 日，英伟达突然将向 OpenAI 投资至多 1000 亿美元，获得无投票权股份并与之达成战略合作伙伴关系；OpenAI 将用获得的投资租用或购买英伟达 GPU，用于其 Stargate 数据中心建设。根据安排，随着 Stargate 项目的芯片部署量上升，英伟达将逐步向 OpenAI 支付投资额。 OpenAI 投资的几天前，英伟达收购了当时约合 50 亿美元市值的英特尔股票。新闻公布后，英伟达股价小涨 3.5%——涨出了一整个英特尔的市值；英特尔股价则暴涨 22%。 值得一提的是，英伟达与 xAI 的投资安排，和与 OpenAI 的几乎如出一辙： 在英伟达和 xAI 的投资安排中，本轮募资将用于设立一个新的 SPV（特殊目的公司）实体。该 SPV 购买英伟达 GPU，再转租给 xAI。 而在英伟达和 OpenAI、甲骨文公司等公司的投资安排中： 英伟达投资 OpenAI； OpenAI 和甲骨文签订云计算订单； 甲骨文从英伟达购买 GPU，构建云计算服务； 英伟达、OpenAI 向甲骨文租用算力资源 ——结果就是英伟达无需自己修建和拥有数据中心，就可以从硬件销售和云服务中产生持续性收入；而甲骨文向英伟达、OpenAI 等公司出租算力资源，将资本支出转化为运营支出/收入；参与到交易中的所有公司，都因为 AI 的热火朝天而市值/估值暴增。 AI 泡沫远未到来，但将泡沫吹大的机制，已然全速运转。 英伟达和 OpenAI 等公司如何推动 AI 赚钱机器持续运转 图｜彭博社 截至目前，英伟达通过直接持股、风投投资等方式，投资了包括 OpenAI、xAI、Mistral 等一批头部 AI 公司，以及英特尔、CoreWeave 等硬件/云计算公司。 英伟达的思路，是向 AI 公司提供算力服务——有时候直接提供，有时候通过类似于 NVDA-ORCL-OpenAI 循环架构——并收回前述投资。 这个过程中，每一方都大体上得到了自己需要的东西（投资额、销售收入、成本摊薄等）。并且，AI 的热潮得以被越推越高，对多方都有利。 而特别对于英伟达来说，由于其市值太高，可支配资金过于巨大，不得不通过千亿美元级别的高额直接投资或间接资本安排，来实现资本的合理配置——也是一件可以理解的事情。

IT之家 10 月 8 日消息，科技媒体 macreports 昨日（10 月 7 日）发布博文，报道称不少 iPhone 11 系列等用户反馈，将设备升级至 iOS 26 及 iOS 26.0.1 后，通过 CarPlay 播放播客、有声读物等口播音频时，声音会出现严重失真，表现为过度放大、破音和刺耳，但音乐播放则不受影响。 该媒体指出此次音频失真问题主要集中在搭载 A13 芯片的设备上，iPhone 11、iPhone 11 Pro、iPhone 11 Pro Max 以及第二代 iPhone SE 的用户是受影响最严重的群体。 IT之家援引博文介绍，问题仅限于 CarPlay 平台，无论是通过有线连接还是无线连接，都无法幸免。如果用户切换到常规蓝牙模式或使用 iPhone 自带的扬声器播放相同的音频内容，则不会出现失真现象。 在等待官方修复期间，用户们发现了一个意想不到的临时解决方法：在 CarPlay 播放播客时，只需在 iPhone 上打开相机应用，失真的音频便会立即恢复正常。 有分析认为，这可能是因为启动相机或任何调用麦克风的应用，会改变系统的音频处理优先级或模式，从而绕过了导致失真的 Bug。不过，这种方法的缺点也显而易见，即必须保持相机应用在前台运行，这会加速手机电量消耗并可能导致设备过热。 除了打开相机，用户还探索出其他几种可行的缓解措施。进入“设置 > 音乐 > 均衡器”，将其选项设置为“关闭”，部分用户表示此操作能有效减轻失真程度。

IT之家 10 月 8 日消息，Gemini 不仅仅作为面向用户的功能出现在 Chrome 浏览器中，谷歌还在幕后积极利用该工具。Chromium 项目的一项最新变更显示，开发人员现在可以调用 Gemini 人工智能，在代码更改上线前自动进行审查。 截至目前，Gemini 在 Chrome 中主要以用户可见的形式呈现：例如在侧边栏提供写作辅助、网页内容摘要，或以类聊天方式回答问题。这些功能旨在提升浏览的互动性，让用户随时便捷地使用 AI。 如今，谷歌正将 Gemini 应用于自身的代码开发流程。当开发人员提交代码补丁时，Gemini 会自动扫描更新内容，并提供结构化的反馈意见。其审查范围涵盖潜在漏洞、安全风险、编码风格不一致，以及测试覆盖是否充分等问题。此举并非取代人工代码评审，而是为工程师配备一名 AI 助手，帮助其尽早发现潜在问题，从而节省审核时间、提升效率。 对 Chrome 用户而言，这意味着未来的更新将更加安全、快速且可靠。借助 Gemini 在代码合并前识别错误，有助于减少系统故障、增强安全性，并加快新功能的发布速度。 这一举措看似微小，却意义深远：驱动 Chrome 内部功能的同一套人工智能技术，如今也开始反哺浏览器自身的开发过程。 据IT之家了解，Gemini 审查内容包括： 潜在漏洞或异常行为 可能存在的安全风险 代码风格与可读性 与现有架构的一致性 测试用例是否充分 不仅如此，Chrome 还可能利用 Gemini AI 在结账环节检查“先买后付”（BNPL）服务的价格信息。此外，新版标签页或将新增一个独立的搜索框功能。

最新消息，清华物理系传奇特奖得主 Yao Shunyu（姚顺宇）离开 Anthropic，加入 Google DeepMind。 根据姚顺宇在博客上发表的文章得知，他于 9 月 19 日从 Anthropic 正式离职，9 月 29 日加入 Google DeepMind。 是的，不是姚顺雨，而是姚顺宇，前者是学计算机出身，也是著名的《AI 下半场》作者，而后者是学物理出身，且在本科期间就名声大噪。 资料显示，姚顺宇于 2015 年进入清华大学物理系，大二开始选修研究生理论课程，在周期驱动系统拓扑场论领域，提出非厄米系统中拓扑能带理论的新方法，并准确预测相关现象，相关研究成果发表在世界物理顶级期刊 Phys. Rev. Lett. 上。 其在物理学研究上的卓越成就让一位 211 大学副教授也不禁感叹：「我们这边即使是教授，也没有能超过姚顺宇同学目前本科期间的物理水平的。」 图源：知乎 @林晨 2019 年，姚顺宇清华大学本科毕业后远赴斯坦福攻读博士，毕业后先是到加州伯克利大学做了一段时间的博士后，之后于 2024 年 10 月 1 日加入 Anthropic 的 Claude 团队，「开始研究后来被称为 Claude 3.7 sonnet 的论文。」而这也是他从物理领域转向人工智能领域旅程的开始。 在谈及为什么离开物理学而选择人工智能的原因时，他表示，「主要是因为我想找到一个能为年轻人提供更多机会的方向。理论物理学是一个令人惊叹的训练领域：它充满智力挑战、深度深远，需要涵盖数学、计算机科学（例如复杂性理论）以及物理学本身等各个领域的技术。然而，这个领域多年来一直缺乏实验。一个缺乏实验的领域可能会在很多方面存在问题，例如，很难客观地判断一项理论工作的重要性。而仅仅通过系统的实验也很难消除分歧、困惑。」 「那么，主要还是要看人工智能或量子计算。虽然我相信量子计算在未来会变得重要，但我的印象是，目前的瓶颈主要在于实验平台。因此，我选择了人工智能。」 而在他看来，Anthropic 是物理学家（或许也包括其他 STEM 背景的博士）开启 AI 研究之旅的最佳平台之一。值得注意的是，在 Anthropic 期间，他参与将 Claude 从 3.7 提升到 4.5，AI 惊人的发展速度让他惊讶，自己也学到了很多，「然而，是时候继续前进了。」 而他此次之所以选择离开 Anthropic，主要有两个方面的原因： 博客最后，他表示「是时候继续前行了」。他说虽然在 Anthropic 的经历让他学到了很多，但现在「没有你会更好」。

IT之家 10 月 8 日消息，消息源 fujirumors 昨日（10 月 7 日）发布博文，报道称富士（Fujifilm）计划于 10 月 23 日发布 X-T30 III，该无反相机将搭载第四代 2600 万像素的 CMOS 图像传感器，配备富士 X-Processor 5 处理器。 IT之家此前报道，富士同期还将发布 XC 13-33mm F3.5-6.3 新品，等效全画幅约 20-50mm 视角，重量预计 130-170 克左右，采用轻量化设计，镜身尺寸和 XC15-45mm 接近。

IT之家 10 月 8 日消息，供应链消息源 Digitimes 昨日（10 月 7 日）发布博文，报道称苹果计划 2026 年推出首款折叠 iPhone，其 OLED 面板初期将由三星显示（Samsung Display）独家供应。 根据多家科技媒体及市场研究机构 Counterpoint 的报道，苹果公司将于 2026 年正式发布其首款可折叠 iPhone，屏幕尺寸为 7.6 英寸，并采用主流的内折式设计。 IT之家援引供应链消息，三星显示已成为该款手机 OLED 面板的独家供应商，这笔订单预计将占据三星可折叠面板总出货量的约 40%，进一步巩固其在柔性显示技术领域的领先地位。 为支持苹果这一重磅新品，三星显示正在扩建其 A4 生产线。该公司为确保稳定供货，目标是在 2026 年第二季度前，将该产线的月产能提升至 3 万片。 同时，报道预测苹果可折叠 OLED 面板的大规模量产将于 2026 年中期启动，这与苹果通常在秋季发布新 iPhone 的时间周期完全吻合。初步估计，苹果的首批订单量将在 600 万至 800 万台之间。 这款可折叠 iPhone 的 OLED 面板将集成两项关键技术。首先是低温多晶氧化物（LTPO）薄膜晶体管技术，它能实现屏幕刷新率的动态调节，从而显著降低功耗。其次是无偏光片的封装上色彩（CoE）技术，该技术通过移除传统偏光片层，可以直接提升屏幕亮度并改善能效表现。 尽管三星显示在初期占据主导，但分析师认为，苹果后续可能会引入 LG Display 等作为第二供应商，以实现供应链的多元化并降低风险。

IT之家 10 月 8 日消息，vivo 今日公布了 vivo X300 系列八大升级点之八 —— vivo X300 Pro 全球首发 LYT-828 云台级主摄。 而根据索尼半导体光喻 LYTIA 的信息，LYT-828 图像传感器应用 Hybrid Frame-HDR 与 Loss-Less Exposure 技术，实现 100dB + 超高动态范围。这意味着在暗部区域（如背光场景），可以呈现细腻纯净的视觉效果；在变焦、录像及预览时，全程支持实时 HDR 处理，追求所见若所得。面对演唱会上的热烈光影、体育赛事中的高速瞬间等大光比复杂场景，vivo X300 Pro 能做到稳定捕捉，细节分明。 IT之家注意到，根据官方此前公布的信息，vivo X300 系列八大升级点之七是 7.95mm 轻薄设计，vivo X300 系列八大升级点之六是首发搭载流畅舒适 OriginOS 6，vivo X300 系列八大升级点之五是全球首发蓝晶 × 天玑 9500 旗舰芯片，vivo X300 系列八大升级点之四是满血多焦段 4K 120fps 杜比视界，vivo X300 系列八大升级点之三是全焦段变焦闪光灯，vivo X300 系列八大升级点之二是蔡司 2 亿超清影像，vivo X300 系列八大升级点之一是行业独家 VS1 影像芯片。 vivo X300 系列手机将于 10 月 13 日 19 点发布。