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vivo X300系列两个月销量破百万:Pro版更火
快科技12月21日消息,据行业人士“智慧芯片案内人”披露的数据显示,vivo X300系列上市以来销量已超过100万台。 vivo X300系列涵盖标准版与Pro版两大机型,销量占比分别为 47% 和 53%。 细分到配置层面,标准版中12GB+512GB版本最受消费者青睐,而Pro版的销量主力则是16GB+512GB。 数据同时显示,今年安卓旗舰机型中,Pro版本销量占比相比去年有显著提升。 据了解,vivo X300系列于2025年10月中旬正式上市。作为vivo年度旗舰产品,该系列上市首销期就表现出了强劲的势头,首销当日线上渠道5分钟销售额突破5亿元,线下门店出现部分配置机型售罄现象。 X300系列的市场表现与其核心配置密切相关,在影像系统方面,Pro版配备5000万像素主摄、4800万像素超广角和6400万像素潜望式长焦三摄组合,标准版则采用5000万像素主摄+1300万像素超广角的双摄方案。 在性能方面,vivo X300搭载天玑9500芯片,采用台积电第三代3nm工艺,晶体管密度较上代提升20%,峰值性能下功耗降低42%。该芯片为“1+3+4”全大核架构,超大核主频4.21GHz,Geekbench 6多核跑分超11000分,安兔兔跑分突破400万。 顶配版支持双UFS 4.1架构。配备冰脉流体VC散热系统,覆盖主板85%区域,连续1.5小时运行主流游戏后,机身最高温度未超34℃,帧率稳定且无明显降频。 双节消费热潮将至,元旦与春节的到来或将推动vivo X300系列销量再攀新高。 作为国人拍照需求较旺盛的两大节点,节日期间家庭合影、亲友聚会等拍摄场景会明显增多,而以影像为核心卖点的vivo X300系列,正能精准匹配这一市场需求。
排“第二”的智谱AI,含金量多高?
文 | AIX财经(AIXcaijing),作者 | 金玙璠,编辑 | 魏佳 一纸招股书,揭开了“中国版OpenAI”智谱AI的神秘面纱,也把一个备受关注的话题抛到台前:在中国大模型的牌局中,智谱AI究竟排第几? 12月19日,这家顶着“清华系”光环的明星公司在通过港交所聆讯后,披露了招股书,向“全球大模型第一股”发起最后冲刺。 一时间,所有人的目光都聚焦在这家成立仅6年的年轻公司身上,最受关注的,除了它豪华的股东阵容(美团、阿里、腾讯、小米)和超过240亿元的估值,还有一张颇具话题性的中国大模型厂商“座次图”。 A、B、C、D推测分别为科大讯飞、阿里巴巴、商汤科技、百度 图源 / 智谱AI招股书 智谱AI在招股书中援引了咨询公司弗若斯特沙利文出具的一份榜单:按2024年收入,智谱AI以3.1亿元的收入、6.6%的份额,位列中国大模型厂商第二,仅次于科大讯飞,力压阿里、百度(公司名称根据招股书推断)。按此报告,智谱AI是中国最大的独立大模型厂商。 一时间,“智谱AI,领先字节阿里了?”的讨论四起。 排名背后,另一组数字同样醒目。2024年,智谱AI经调整净亏损达24.7亿元。2025年上半年亏损仍在加剧,营收1.9亿元对应经调整净亏损17.5亿元。 高速扩张与持续亏损并行,几乎是当前大模型公司的共同特征,也折射出这一行业高研发、长周期的普遍挑战。 因此,要看清智谱AI的真实位置,我们或许不能只依赖一份报告中的单一维度排名,而需要回到三个更本质的问题:智谱AI究竟是怎样一家公司?它的财务状况说明了什么?以及,牌桌之上真实的战局究竟如何? 智谱AI,是一家怎样的公司? 要理解智谱AI,首先要了解它的“出身”。 智谱AI的创始班底,几乎全部来自清华大学计算机系的知识工程实验室(KEG)。这个KEG实验室,来头不小。它成立于1996年,是中国从事自然语言处理(NLP)和知识图谱研究的机构之一,在中国AI的江湖里,是一个泰山北斗般的存在。 可以说,当很多大厂刚刚开始摸索AI的时候,KEG已经在这个领域默默耕耘了二十多年。 智谱AI的CEO张鹏,2002年硕士毕业后就加入了KEG实验室,并主导研发了科技情报平台AMiner——这被视为智谱AI的技术雏形。而公司的灵魂人物、首席科学家唐杰教授,更是KEG实验室的核心人物。 这种“科学家组团创业”的配置,最直接的好处就是技术上有先发优势。 当2022年底ChatGPT横空出世,整个行业都在忙着追赶时,智谱AI显得相对从容。我们来看一下这家公司的技术时间线: 2021年,启动GLM框架研发,并于2022年8月推出千亿级大模型GLM-130B,成为国内最早的同类模型之一,发布时间早于ChatGPT。 2023年,推出ChatGLM,成为中国最早的对话式大模型之一,并在开源社区引发巨大反响。 2024年,推出GLM-4系列,性能全面对标GPT-4,并在多项权威基准测试中取得了不错的成绩。 这种快人一步的研发布局,让智谱AI在后来的“百模大战”中,手里多了几张牌。它不仅有能与巨头抗衡的旗舰模型,还搞出了像AutoGLM 2.0这样能自主操作手机的智能体(Agent)。 对于“学院派”出身的智谱AI,如何将学术优势转化为商业优势,一直是外界关注的焦点。一位关注AI投资的从业者李超打了个比方,智谱AI选择的路径,是开一家“模型超市”——也就是所谓的MaaS(Model as a Service,模型即服务)平台。 这个“超市”的生意模式是:把各种模型——从可装入手机的小模型,到千亿参数的基座模型,从处理文本的语言模型,到理解图像视频的多模态模型,乃至能够执行复杂任务的智能体(Agent)——像商品一样摆在货架上,客户需要什么能力,就通过API接口来调用,按需付费。 “超市”要有人气,关键在于引流。智谱AI的打法是“开源试用—习惯养成—付费转化”:通过免费的开源模型(如GLM系列),吸引开发者来“试用”,当开发者习惯了智谱AI的工具链,并需要更强大的模型能力时,就有可能付费购买其MaaS平台上的商业服务。 这种模式的好处是轻便、灵活,能快速渗透到各行各业。根据招股书,截至2024年9月,智谱AI的MaaS平台已经吸引了超过270万开发者,辐射全球1.2万家企业客户。 搞清楚了智谱AI的商业模式,我们就能更好地理解它在整个行业中的位置。 在中国的大模型赛道,玩家按照“出身”大致可以分为三类: 第一类是互联网巨头——阿里(通义千问)、百度(文心一言)、字节(豆包)、腾讯(混元)。它们综合实力最强,有资金、有算力、有用户,模型只是其庞大业务版图中的拼图之一。 第二类是AI独角兽——商汤(日日新)、科大讯飞(讯飞星火)。它们在AI领域深耕多年,有特定领域的技术积累和客户基础,模型是其业务的延伸。 第三类则是大模型原生创业公司——智谱AI、月之暗面(Kimi)、零一万物(Yi)、MiniMax等。李超分析,它们all-in大模型,优势在于专注,但劣势也在于此,因为没有多元业务可以“输血”,必须靠大模型本身实现商业闭环。 综上所述,智谱AI是一个有技术积累,又有商业野心的独立选手。接下来,我们看看它的业绩表现如何。 财务数据的AB面 智谱AI的财务状况可以总结为,极具成长性,但也面临巨大投入压力。 好的一面是,收入在增长,模式在优化。 根据招股书,智谱AI的营收增速一直保持在高位,从2022年的0.57亿元增长至2024年的3.12亿元,三年时间增长五倍多,商业化正在加速。 更值得关注是收入结构的变化。它的收入由两部分构成:以2024年为例,其收入的85%来自本地化部署(通常指私有化部署),15%来自云端部署(主要对应其MaaS平台)。 私有化部署,也就是为大企业、大机构提供定制化的大模型解决方案,毛利虽高,但项目周期长、客户数量有限,难以规模化。 MaaS(模型即服务)平台,是智谱提供云端API服务的方式,虽然单位利润不高,但可以服务更多的企业客户,覆盖更大的市场。 随着后者占比的逐渐提高,公司的整体毛利率从2023年的64.6%下降至2025年上半年的50%。这看似不是个好消息,但背后反映的是商业模式的调整:从“高毛利、低规模”向“中等毛利、高规模”转型。 很多成功的SaaS公司都经历过这样的转变:初期通过高端客户获得高毛利,积累资金和口碑,然后逐步推出中端产品和平台产品,扩大市场覆盖面。 但智谱AI“高增长”故事的另一面,是“高投入、高亏损”。 根据招股书,2025年上半年,智谱AI的财务状况如下:营收近2亿,研发开支约16亿,销售费用约2亿,经调整净亏损17亿以上。 这组数据直观地反映出一点:智谱AI的花钱效率有待提高。 以研发投入为例,2025年上半年,同期研发费用与营收的比例是8.4:1,明显高于国际巨头。 据外媒报道,其对标对象OpenAI的这一比例是1.56:1;另一个巨头Anthropic,即便只算AWS的算力支出(不包括Google Cloud的支出和人员成本),这个比例只有1.04:1。 换句话说,智谱AI的研发投入强度,是OpenAI的5倍以上,是Anthropic的8倍以上。这背后,是所有大模型玩家都无法回避的“军备竞赛”:必须持续高额投入,训练更大、更强的模型,购买更多的算力,招揽更顶尖的人才,才能留在牌桌上。 但问题在于,智谱AI作为一家创业公司,体量远小于OpenAI和Anthropic(它们背后分别有微软和亚马逊、谷歌的巨额投资),却要承受同样甚至更高的单位成本。 这恐怕正是其此时上市的关键原因。 根据招股书,截至2025年6月30日,智谱AI账面现金约有25.5亿元。按照2025年上半年的现金消耗速度,若以经营活动现金流出净额(13.3亿元/半年)计算,现金储备可维持约1.9年;若以经调整净亏损(17.5亿元/半年)估算,则可维持约1.5年。 考虑到公司处于快速扩张期,实际的现金消耗速度可能进一步加快,因此尽快完成融资或上市“输血”,对智谱而言至关重要。 尽管其在招股书中强调自身“弹药库充足”,称截至2025年10月31日,现金及现金等价物、短期投资和可动用银行融资合计89.43亿元。但需要注意的是,这89亿里,现金加上可快速变现的“短期投资”,只有28亿,剩下的61亿,是银行给的授信额度。 更值得警惕的是,智谱AI的短期投资在三个月时间里(自2025年6月30日至10月31日),从5.49亿元降至2.29亿元,减少了约3.2亿元 。这或许说明,智谱AI正在动用短期投资以应对现金流压力。 所以,我们看到了一个增长迅猛,但同时也在承受巨大资本消耗压力的智谱。既然“入场成本”这么高,我们该怎么评估智谱的行业座次? 智谱AI,到底排第几? 这取决于我们用什么标准去衡量。 按照其招股书中引用的弗若斯特沙利文数据:2024年中国大语言模型市场规模为53亿元,前五名份额总和为33%;其中,智谱AI以3.1亿元的收入,位列第二,排在了科大讯飞(4.4亿元)之后,阿里(3亿元)、商汤(2.9亿元)、百度(2.2亿元)之前。 根据这份报告的注释,统计口径是大语言模型开发平台的收入。 AI创业者周林分析称,此口径统计的是“能够独立核算的大模型业务收入”,对智谱AI这样的“纯粹派”选手有利,对业务庞杂的“巨头”们相对不利。 智谱的业务都围绕大模型展开,所有收入都能明确归属于大模型业务。但阿里、百度等互联网平台型公司,很多大模型相关的收入因为难以单独核算——比如云服务中集成大模型的收入、解决方案中使用大模型的收入等——大概率被排除在外了。 如果换个更全面的统计方式,排名会如何? IDC的报告显示,2024年中国大模型平台主要厂商市场份额(统计口径与弗若斯特沙利文报告类似,都是狭义的“平台”市场)的排名是:百度智能云(第一)、阿里云(第二)、商汤科技(第三)、智谱AI(第四)。 Omdia的报告则从综合能力评估的角度,将阿里云评为“领导者”,称其在战略执行和能力两个维度位居第一。 如果我们看一些公开披露的中标数据,更能感受到体量上的差距。根据媒体报道,2024年全年,仅公开可查的大模型中标项目总金额就达到了25.2亿元,其中科大讯飞中标金额5.4亿元,百度智能云中标金额3.4亿元。 这些数字,都超过了弗若斯特沙利文报告中的统计。这也从侧面印证了,巨头们的大模型相关收入,有很大一部分来自于解决方案、私有化部署、云服务集成等“非平台”业务。 所以,我们可以得出一个初步结论:如果只看“大模型开发平台”这个细分赛道,智谱AI排在第二的位置是合理的;但放到整个大模型市场的大盘子里看,它的收入体量就没那么靠前了。 这份招股书,让外界看到了智谱AI的实力与焦虑。它有技术,有生态,有一套看起来可行的商业模式,但也面临着巨额亏损、现金流压力和激烈的市场竞争——短期来看,智谱AI每赚1块钱,就要亏掉9块钱。 不过,这也恰恰反映了大模型赛道的残酷:谁能在技术上保持领先,谁能构建起最强大的生态,谁就能拿走市场的大部分份额。从这个角度看,智谱是用今天的亏损,换取明天在牌桌上的席位。今天的收入排名,不能定义一家公司的未来,如何尽快将技术优势转化为可持续的商业闭环,才是智谱AI真正需要向市场证明的。
油电共存、小车称王、比亚迪退守,2025 卖得最好的 20 辆车,和你想的不一样
如果要为 2025 年的车市选一个关键词,那么「重塑」或许最为贴切。 新能源渗透率已越过高速增长拐点,市场进入结构性调整阶段,不再是所有玩家都能分一杯羹的增量时代,而是优胜劣汰的存量竞争。无论车企宣传多么天花乱坠,最终都要靠销量兑现。 董车会统计了 2023 年、2024 年及 2025 年前 11 个月销量超过 18 万辆的车型,发现三年间榜单变动剧烈,有品牌快速崛起,也有曾经的头部选手掉出前列。这背后,是产品力、定价策略、渠道效率乃至组织反应速度的全面比拼。 ▲ 2025 年 1-11 月各车型销量排名 而这场重塑中最引人注目的信号,莫过于来到榜首位置的,不是特斯拉也不是比亚迪,而是一辆强势崛起的小车。 失去榜首的比亚迪 过去两年,国内新能源汽车销量榜首之争主要在特斯拉 Model Y 与比亚迪秦 PLUS 之间展开。Model Y 凭借其全球统一的产品力与品牌号召力,稳居第一梯队——2023 年售出 45.6 万辆,2024 年进一步提升至 48 万辆;而比亚迪则以「车海战术」全面出击,旗下秦、宋、元、海豚、海鸥等多款车型齐头并进,在 2024 年巅峰时期一举包揽销量 Top 10 中的五个席位,几乎占据半壁江山。 然而,进入 2025 年,格局骤变。吉利星愿以 44.6 万辆的成绩空降榜首,星越 L 与博越 L 也稳居榜单前列。作为老牌自主车企,吉利在经历转型阵痛后,凭借高性价比的小型与紧凑型产品成功反攻,一举打破了比亚迪此前近乎垄断的市场地位。 曾长期称霸该细分市场的海鸥与海豚,在 2023–2024 年合计贡献了可观销量,但到了 2025 年,二者双双失守。 海鸥销量跌至 34.1 万辆,排名滑落至第五;海豚更是一路下滑至第 32 位。与此同时,吉利星愿以更大空间、更精致的设计以及更具竞争力的配置,在同价位区间精准狙击了这两款比亚迪「走量利器」。 ▲ 比亚迪海鸥 雪上加霜的是,曾经的旗舰轿车汉,也悄然消失在销量榜单之中。 2024 年尚能卖出 22.8 万辆的汉,2025 年销量几近腰斩,仅录得 13.7 万辆。面对小米 SU7(27.2 万辆)、特斯拉 Model 3(19.3 万辆)以及极氪、领克等新老对手的围剿,老款「汉」的产品力已显疲态;而改款后的新车型,无论在设计语言还是核心体验上,都未能赢得市场广泛认可,销量表现可谓惨淡。 海鸥 但也有好消息。 秦 L(第 8 名,27.8 万辆)和海豹 06(第 14 名,23 万辆)这两款更新的车型成功完成了迭代,稳固住了其在 10-15 万级轿车市场的基本盘。 ▲比亚迪海豹 06 DM—i 旗下高端品牌腾势 D9 和方程豹钛 7 也表现出了不错的爆款潜力。 明年的比亚迪,如何在前后夹击的态势下稳住份额,相当值得期待。 吉利,成功渡劫 在一众合资品牌及传统自主品牌(如长城、长安、上汽)被比亚迪打得节节败退之际,吉利出手了。 此前两年,吉利在新能源销量榜上表现平平。然而到了 2025 年,局面彻底改写,吉利不仅一举夺得年度销冠,其星越 L 与博越 L 更强势稳居榜单前列,彰显出在紧凑型 SUV 领域的全面统治力。 ▲ 销冠星愿 吉利已成为目前唯一一家在燃油车与新能源两大赛道均跑赢行业大盘的传统车企。 尽管在新能源转型上起步较晚,且早期一度犹豫不决,但吉利的转身不可谓不坚决。早在 2015 年,吉利便提出「蓝色行动」战略,雄心勃勃地设下到 2020 年实现新能源车型销量占比达 90% 的目标。 然而到 2020 年之时,吉利实际的新能源车销量占比却只有 5.2%。 真正促使吉利下定决心的,是比亚迪与理想等新势力在混动与增程赛道上的爆发式成功。自此,吉利果断修订原战略,推出升级版「蓝色吉利行动计划」,全面押注节能技术(涵盖燃油、混动、增程)与智能纯电双线并进。 之后比亚迪的每个爆款吉利几乎都做了对标,银河 L6 对标秦 PLUS DM-i,银河 E8 对标汉 EV,银河 E5 对标元家族,星舰 7 则瞄准了宋 Pro DM-i,星愿则对标海豚和海豹两款小车。 ▲ 吉利银河 E8 产品矩阵上如此,技术竞争上同样如此。 2024 年 5 月,比亚迪发布第五代 DM-i 技术,以 46.06% 的量产发动机热效率刷新纪录;仅半年后,吉利便在银河星舰 7 上搭载全新 EM-i 雷神混动系统,以 46.5% 的热效率反超对手,重夺技术制高点。 今年 2 月,比亚迪宣布旗下 21 款车型全部搭载「天神之眼」辅助驾驶系统,仅在 1 个月之后,吉利就宣布银河系列的后续车型都将搭载「千里浩瀚」不同层级的辅助驾驶方案。 吉利的策略简单而高效,配置多一点、设计好一点、价格再低一点,期望用用极致的性价比与快速迭代能力,逐个击破比亚迪的主力车型。 星愿登顶销冠,或许只是吉利全面反攻的序章。 消失的埃安 对比三年的销量,有一个品牌的变化非常明显:广汽埃安。 2023 年,埃安尚处在高光时刻。AION Y 以 23.5 万辆的成绩位列第 12 名,AION S 也以 22 万辆紧随其后(第 15 名),两款车型共同撑起了品牌在主流市场的存在感。然而到了 2024 和 2025 年,这两款曾经的主力车型却彻底从销量榜上消失,再无踪影。 除了车型老化的问题外,背后更多折射出来的是 10-15 万级纯电市场的逻辑变了。2023 年,该细分市场仍由大量 B 端需求(尤其是网约车)托底;而进入 2024–2025 年后,随着比亚迪、吉利银河等兼具设计感、智能化与家庭属性的新车型密集入场,那些缺乏 C 端吸引力、仅具「工具属性」的纯电动车迅速被边缘化。 数据印证了这一趋势。据乘联会统计,2023 年全国用于出租及网约车的新车销量达 85 万辆,其中埃安贡献约 22 万辆,占其全年总销量的 45%,也占当年网约车新增总量的近四分之一。然而,随着网约车市场快速饱和,B 端订单锐减,埃安失去了最重要的销量支柱,市场表现随之急转直下。 ▲ 2025 年 11 月埃安各车型销量 面对困局,埃安曾试图通过向上突破来寻找出路。他们推出了高端品牌「昊铂」,陆续布局了昊铂 GT、SSR、HT 等车型。 但高端品牌的建设本就依赖长期技术积累、用户信任与体系化运营,而彼时的埃安显然准备不足。结果,昊铂系列多数月份销量仅百辆上下,市场反响平平,不仅未能打开新局面,反而分散了本应用于主品牌的资源,导致埃安在 15 万元左右的核心价位段产品力停滞不前,尤其在智能化配置上明显落后于竞品。 所幸,埃安在今年终于意识到战略偏差。随着昊铂品牌正式独立运营,埃安得以重新聚焦主品牌,将研发、产品、渠道与营销资源全面回调。业内消息显示,公司内部已启动一轮深度调整,从组织架构到产品定义,从技术路线到用户运营,均在进行系统性「换血」。 最近几款新车的产品力都很能打,如 9 月份推出的埃安 RT 就以 9.98 万元起的亲民价格提供了十分越级的体验。市场反馈也比以往热烈了不少。 但究竟效果如何,只能明年再看了。 燃油车最后的堡垒 我们一直以来通常认为燃油车在溃败,表面上看,电动化浪潮席卷一切,但细看销量数据,会发现一个反直觉的现象,2023 年,两款车型全年销量分别约为 19 万辆和 18.9 万辆;而到了 2025 年前 11 个月,帕萨特已售出 23.8 万辆,迈腾也达到 20.2 万辆。是榜单上极少数还能维持 20 万+年销量的合资 B 级车。 ▲ 上汽大众帕萨特近一年销量走势 数据来源:车主之家 大众精准捕捉到了那些对新技术持谨慎态度、更看重可靠性与使用确定性的「保守派」用户。 面对价格战与电动化的双重压力,上汽大众和一汽-大众选择了一条务实路径——大幅降价、配置拉满、强化信任。 帕萨特部分车型终端售价已下探至 13 万元区间,IQ.Drive 智驾系统、自动泊车、全景影像等以往只属于高配车型的配置,也开始下放到中低配车型上。 整个合资阵营虽在新能源冲击下整体承压,却并未全面崩盘,而是退守到自己最擅长的细分市场。 日系的轩逸、RAV4 荣放和凯美瑞的销量确实较巅峰时期有所下滑,但依然稳居各自细分榜单前列。 这些车型的共同点在于,它们早已完成产品心智的沉淀,即便在智能化和加速性能上落后于新势力,它们在油耗、保值率、维修便利性和长期使用成本上的优势,依然对三四线城市用户家庭第二辆车等特定群体构成强大吸引力。尤其是在充电基础设施尚未完全覆盖的区域,燃油车仍是无可替代的实用工具。 ▲一汽丰田 RAV4 市场的真相或许比「电替代油」的简单叙事复杂得多。未来几年,中国汽车市场大概率不会走向单一技术路线的垄断,而是进入一个油电长期共存、各取所需的多元阶段——电动化是方向,但燃油车仍有活路。 特斯拉 Model Y,铁杆盘稳固,但已到天花板 回顾特斯拉 Model Y 在中国市场近三年的销量,始终在 45 万至 48 万辆的区间内震荡。即便面对问界 M7、理想 L6 L7、小米 YU7 等强劲新势力车型的轮番冲击,甚至在价格战愈演愈烈的背景下,Model Y 的销量曲线依然异常平直——既未大幅下滑,也未显著上扬。 Model Y 在中国似乎已经形成一个高度稳定的「铁杆用户群」。这部分消费者对品牌高度认同,对产品性能、智能化体验或特斯拉生态有强烈偏好,其购买决策几乎不受外部竞争或短期促销影响。无论市场如何喧嚣,他们始终是 Model Y 最可靠的销量基石。 ▲特斯拉 Model Y 近一年销量走势 数据来源:车主之家 然而,这种稳定性或许也说明 Model Y 的增长已经到达了天花板。 自 2021 年国产以来,Model Y 在核心设计、三电系统和智能座舱架构多年未有颠覆性更新。尽管特斯拉通过软件迭代和推出特供车型来维持竞争力,但增量空间极其有限。 正因如此即便 Model Y 本身并未「变弱」,它也在 2025 年让出了年度销冠的位置。取而代之的是星愿这类主打高性价比、精准切入大众市场的车型。 Model Y 的销量波动,或许也是中国新能源产品不断演进的缩影。特斯拉已经完成了「鲶鱼」的历史使命,若无下一代产品或重大技术突破,Model Y 很可能长期徘徊在 45–50 万辆/年的「稳态区间」,成为一座坚固但不再扩张的孤岛。 ▲ 特斯拉 Model YL 座舱内部 绕不开的小米 SU7 小米 SU7 和特斯拉 Model Y 是销量榜前十中唯二的平均售价在 20 万元以上高端车型。 曾经中国家庭用户的首选永远是 SUV,在 SU7 出现之前,纯电轿车被认为是一个上限不高的细分市场。 如蔚来 ET5、小鹏 P7 等车型都曾在细分市场都遇到了「月销 1 万」的的隐形墙,但小米 SU7 把年销量做到了 27 万辆,月均 2 万以上,证明了纯电轿车可以不仅是「代步工具」,更可以成为像 iPhone 一样的「科技时尚单品」。 另一个有象征意义的数据是,小米 SU7 今年的总销量超越了特斯拉 Model 3(19.3 万辆)。 Model 3 上市多年,虽然经历了改款,但在中国消费者眼中,它已经越来越像一个「标准化的纯电车」。它很强,但缺乏新鲜感和情绪价值。 而小米 SU7 在 Model 3 建立的「极简+操控」的基础上,做了两件 Model 3 做不到的事——「互联互通」和「配置堆料」。 中国消费者虽然认可特斯拉的品牌,但如果能用同样甚至更低的价格,买到更大的空间、更好的内饰、更本土化的智能生态,他们会毫不犹豫地倒戈。 小米 SU7 实际上是吃掉了 Model 3 增长停滞后的溢出份额,并抢夺了那些原本还在犹豫是否购买特斯拉的摇摆用户。 过去年轻人的第一台「体面车」通常是 34C,而现在,在马力变得廉价之后,开一辆「科技属性」更强的小米,比开一辆丐版「宝马 3 系似乎更能代表」现代生活方式。 问界,突破 BBA 的护城河 如果把榜单往后再翻几页,我们还能看到另一个有意思的现象。 在 40 万元以上,且年销能超过 10 万辆的高端豪华车市场,能和 BBA 掰手腕的国产品牌,依旧只有问界。 如果单看 SUV 车型,问界 M8 以 13.3 万辆的成绩超越了奥迪 Q5L 的 11.9 万辆,是过去一年卖得最好的豪华 SUV。 要理解问界的上位,首先要理解 BBA 等传统豪车护城河的消解。 在燃油车时代,BBA 的溢价逻辑是可感知的物理豪华感,V6/V8 发动机的轰鸣、毫秒级换挡的变速箱,底盘调教的厚重感,这些都是极高门槛的技术壁垒。 消费者为此买单,买的是这一套复杂的机械艺术品,以及随之而来的社会地位。那时候的「豪华」,是静态的展示,无论你开不开它,那个立在车头的 Logo 和车内的真皮实木都在彰显价值。 然而,电动化时代带来了一场残酷的「机械平权」。电机轻易地让 20 几万的车型拥有了过去百万级豪车的加速体验;空气悬架和 CDC 减震器的供应链下放,让底盘质感的差异被无限缩小。 当原本的稀缺资源变得廉价,传统豪车就出现了「价值真空」。 这正是问界切入的时刻,它没有在旧赛道上过多纠缠,而是通过智能化,建立了一套新的价值坐标系。 在旧时代,车是冷冰冰的工具,人必须去适应车,而在问界构建的体系里,车更像是一个有感知能力的智能终端。 鸿蒙座舱让车机像手机一样省心顺手,不需要你去适应机器,而乾崑智驾把安全从「耐撞」升维成了「避险」,能在关键时刻帮你踩停、替你挡灾,这种实实在在的「保命」能力,才是科技时代最高级的溢价。 系统能力之争 如果把这些品牌和车型放在一张更大的时间轴上看,会发现一个越来越清晰的事实:中国汽车市场已经从「技术路线之争」,进入了「系统能力之争」。 过去几年,电动化是唯一的主线,谁能更快「上电」,谁就能拿到红利。但当新能源渗透率越过拐点,技术不再是稀缺品,真正拉开差距的,开始变成三件事:对用户的理解深度、产品迭代的速度,以及组织执行的确定性。 比亚迪今年的转变是最好的例子。 比亚迪的下滑很大程度上在于它太早成功,也太早暴露了边界。当所有对手都学会用更低的价格、更精细的定位、更快的反应去拆解它的优势时,比亚迪需要重新回答一个问题:除了性价比,它还能用什么继续扩大用户池? 他们花了一整年找到的答案是「用户价值」。 他们为多款车型都增加了配置更高,价格更低的车型。升级点都集中在用户最关注的续航和舒适性的部分,像联动底盘、动力、座舱三大系统的定眩智能防晕车功能、与生态伙伴共同定制的宠物座椅和安全座椅配件都能让用户感知更强,用车舒适度更高。 简单点说就是尝试将技术转化为用户实实在在的体验。 市场营销学中有个经典的 4P 理论。 产品(Product)、价格(Price)、营销(Promotion)、渠道(Place)是四个决定销量的关键要素。 今天的中国车市,奖励的就是两点以上的长期稳定输出。 能把产品和价格同时做到极致的,才能吃下最大规模;能把产品和营销高度耦合的,才能制造现象级爆款;而三点、四点同时成立的玩家,才有资格谈「长期统治」。 未来几年,中国汽车市场不会有单一赢家,但一定会不断淘汰那些,只靠运气和红利活着的玩家。
小米 SU7 和小米手机一样,都要涨价了
近日小米总裁卢伟冰在新品爆料直播中坦言,由于内存成本大幅上涨凶猛,即将于下周发布的小米 17 Ultra,「一定会涨价」。 巧合的是,不只是卢伟冰这摊生意,在雷军管的比较多的小米汽车那边,核心产品 SU7 似乎也要涨价了。 作为小米汽车的开山之作,SU7 在 2025 年交出了一份沉甸甸的答卷:累计销量突破 25 万台,稳居 20 万以上纯电轿车市场第一梯队,在大多数月份都压过特斯拉 Model 3 一头。 但在进入第四季度后,这款曾经的「流量之王」开始显露疲态。刚刚过去的 11 月,SU7 销量从巅峰期的月销 2.9 万台回落至 1.25 万台。 制图:芝能汽车 这背后固然有自家新车型 YU7 分流的影响,但更核心的症结在于——站在 2025 年底回望,这款两年前发布的产品,在产品定义上已然有点落后于时代, 前不久,知名汽车博主韩路爆料,小米 SU7 换代车型将于 2026 年二季度上市。新车不仅配置大幅升级,售价预计也将上调约 2 万元。 如果爆料属实,换代后的 SU7 起售价或将从 21.59 万元提升至 23.59 万元左右,高配版本则突破 30 万元区间。 小米 SU7 目前售价 虽然接近 10% 的涨幅在业内并不多见,但涨价未必意味着销量的崩盘,消费者是否买单,取决于「升级的诚意」是否足以覆盖「价格的涨幅」。 一个近在眼前的成功案例是问界 M7。今年 9 月,换代 M7 选择涨价 3 万元,却依然凭借足够有力的升级,在 57 天内交付超 3 万台,这证明了只要产品力够硬,市场依然愿意为高价值买单。 2024 年 3 月 SU7 上市时,凭借外观设计与生态互联,它是 20 万级轿车市场最具竞争力的车型。但在极氪、小鹏等竞品已将 800V 高压平台下放到 20 万以内价位的当下,SU7 标准版和 Pro 版仍沿用的 400V 架构,已然成为了参数层面的硬伤,直接劝退了部分看重充电效率与能耗的消费者。 此外,入门款缺失激光雷达、不支持高阶城市 NOA 的差异化配置,也让 SU7 在日益内卷的智驾赛道上略显被动。 因此,根据供应链传出的消息,2026 款小米 SU7 的升级核心在于「补短板」与「超规格」。 首先是高压平台的全面普及。新车预计全系标配 800V高压架构,入门版车型也将具备 5C 级别的超充能力,彻底抹平与竞品在补能效率上的差距。 其次,各种智能化硬件也将全系标配。换代车型将不再对辅助驾驶能力进行高低配区分,而是全系标配激光雷达,并将智驾芯片升级为英伟达 Thor,算力远超现款 Orin-X,以便在高中低配车型上统一提供小米 HAD 高阶辅助驾驶能力。 在三电与底盘系统方面,换代 SU7 将引入 SU7 Ultra 同款的麒麟二代电池,新增电磁可调减振器,Max 版本升级为双腔闭式空悬。 小米 YU7 上搭载的英伟达 Thor 芯片 换代 SU7 若真如传闻所言实现全系激光雷达、全系 800V 高压平台和全系高算力智驾芯片,那么实际上相当于砍掉了目前的标准版,入门车型的硬件规格将直接对标当前的 Pro 版,产品序列实质上从「Pro 级」起步。 换代小米 SU7 谍照 除了产品自身升级带来的成本增加,外部供应链环境的变化也是促使价格上调的重要推手。 2025 下半年,沉寂已久的锂电原材料市场迎来结构性上涨。六氟磷酸锂价格两月翻倍,钴酸锂涨幅超 150%,电池级碳酸锂再度逼近 10 万元/吨关口。对于尚未形成如特斯拉、比亚迪般垂直整合规模的小米而言,原材料波动对利润率的冲击更为直接。 在成本红线抬高、低价竞争空间被压缩的背景下,通过配置升级支撑更高的 ASP(单车均价),或许是小米维持经营健康的唯一解法。 这可能也预示着 2026 年汽车行业的一个新趋势,在原材料成本上行周期内,车企将逐渐告别单纯的「以价换量」,转而寻求通过提升单车价值。 除常规换代外,小米也在扩展 SU7 产品线。近期曝光的长轴距版 SU7 L,轴距和车长均有所增加,旨在改善后排空间,切入对乘坐舒适性要求更高的细分市场。 结合即将推出的 YU9(家庭 SUV)、YU7 GT(性能 SUV)等新车型,小米正尝试通过多产品线覆盖家庭、性能与豪华三大场景。 在这种布局下,SU7 的定位也将发生微妙变化,它不再需要独自背负所有销量重担,而是可以更纯粹地聚焦于追求操控与科技尝鲜的年轻群体。 小米 SU7 L 渲染图,图片来源:@SugarDesign 当下的外部环境并不乐观。 乘联会数据显示,2025 年 12 月前两周,全国乘用车日均零售同比分别下滑 32% 和 17%,购置税优惠政策退坡叠加消费观望情绪,乘用车市场承压明显。 小米近期缩短交付周期、开放现车选配等动作,也被部分经销商解读为应对需求放缓的防御性举措。 从行业节奏看,21 个月推出换代车型,在传统车企中尚属中期改款范畴,但在当前中国新能源市场,多数品牌一年一迭代甚至半年一升级,小米已然显得有些保守。 在政策红利消退、竞品围剿、成本高企的三重压力下,小米必须利用这次换代来证明,在 20 万级的纯电轿车市场, SU7 仍然是最优选。 文|芥末
车型确定了!定速巡航、刹车失灵司机:退车退款 赔5万
快科技12月21日消息,近日,马先生从兰州南上高速,准备回临夏康乐老家,途中发现115公里的定速巡航出现故障,刹车失灵,无法减速,只能沿着兰海高速向四川方向行驶。 车辆在移动中,高速交警和路政部门启动应急预案展开紧急救助,失控小车大约行驶了490公里,油料耗尽,最终在交警和路政的“护航编队”下化险为夷。 目前这件事最新进展是,马先正在兰州购车的4S店协商,要求退款退车,并赔偿5万元的精神损失。 “昨天谈到了深夜九十点,厂家后来同意赔偿4.5万元,目前谈得差不多了,但协议还没有签。”马先生说道。 按照负责处理此事的厂方代表的说法,该品牌车辆全系销售了100多万辆,马先生的这款车销售了20多万辆,都从来没有出现过定速巡航故障刹车失灵的问题,公司总部十分重视此事,技术人员已经赶到了4S店,但故障车辆被马先生贴上了封条不允许动,所以目前还无法检测问题出在了哪里。退车退款并赔偿2万元,已经是他的领导最大的权限。 此外,马先生希望有官方或第三方权威机构介入,调查故障原因,毕竟是人命关天的重大安全问题,还有那么多的其他车主,“我不能个人拿了赔偿就算了!” 至于大家关心的车型,眼尖的网友根据车身线条、尾部标识等细节,很快锁定涉事车辆疑似为一汽奔腾B70,多位业内人士也佐证了这一判断 —— 这款十万级家轿的定速巡航拨杆位于方向盘左侧,按操作说明,轻踩刹车、拉手刹或挂入N挡均可取消巡航功能。 针对这场事情,有一些网友质疑可能是马先生自导自演,但不少持反对意见的网友则认为,谁会拿自己的生命开玩笑呢,对此你怎么看呢?
以AI之名,亚马逊、微软等美巨头今年已裁员超5万人
美国企业打着AI的旗号裁员 凤凰网科技讯 北京时间12月22日,据CNBC报道,裁员已成为美国2025年劳动力市场的显著特征,多家大型企业因AI技术的应用宣布了数千人裁员。 咨询公司Challenger, Gray & Christmas的数据显示,今年美国近5.5万裁员由AI导致。截至2025年,全美裁员总数已达117万人,创下自2020年新冠疫情时期裁员220万人以来的最高水平。今年10月,美国雇主宣布裁员15.3万人,11月裁员超7.1万人,其中11月超6000个岗位流失源于AI技术的应用。 在通胀压力加剧、关税推高成本、企业纷纷寻求削减开支的背景下,AI已成为一个颇具吸引力的短期解决方案。麻省理工学院11月发布的一项研究显示,AI已经能够胜任美国劳动力市场11.7%的工作,并可在金融、医疗以及其他专业服务领域节省高达1.2万亿美元的工资成本。 今年10月,亚马逊宣布了其历史上规模最大的一轮裁员,削减了1.4万个公司岗位,以便将资源投入到包括AI在内的重点项目中。截至2025年,微软累计裁员约1.5万人,最近一次裁员在今年7月,涉及9000个岗位。 微软CEO纳德拉 IBM在今年11月宣布全球裁员1%,可能影响近3000名员工。IBM CEO阿尔文德·克里希纳(Arvind Krishna)今年5月在接受《华尔街日报》采访时表示,AI聊天机器人已经接管了几百名人力资源员工的工作。 软件巨头Salesforce CEO马克·贝尼奥夫(Marc Benioff)在今年9月证实,该公司已借助AI技术削减了4000个客户服务岗位。 AI是借口? 然而,并非所有人都认为AI是裁员潮背后的真实动因。牛津互联网研究院人工智能与就业研究助理教授法比安·斯特凡尼(Fabian Stephany)此前在接受CNBC采访时指出,这或许只是企业的借口。 斯特凡尼分析称,许多在疫情期间业绩表现良好的公司曾“严重过度招聘”,而近期的裁员或许只是一次“市场出清”。 “从某种程度上说,企业现在裁撤的正是那些缺乏可持续长期发展潜力的岗位。与其承认两三年前的误判,他们更倾向于寻找替罪羊,于是便归咎于AI技术。”斯特凡尼表示。(作者/箫雨) 更多一手新闻,欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道,请微信搜索“凤凰网科技”。
谷歌CEO“劈柴”亲自下场分芯片!930亿美元填不饱“算力饥荒”
新智元报道 编辑:元宇 【新智元导读】当算力成为AI时代的「新石油」,一年930亿美元的资本投入仍拯救不了谷歌的「算力饥荒」,各部门为抢夺芯片争执不下。为此,谷歌专门成立了一个协调算力分配的高管委员会。有时这个问题甚至要由谷歌CEO劈柴(Sundar Pichai)或者Alphabet董事会最终拍板解决。 谷歌算力「闹饥荒」,连CEO「劈柴」也不得不亲自下场分芯片了! 在外界眼中,谷歌是一个富可敌国、资源无限的巨无霸。 它拥有搜索、Chrome、Gmail等数款月活用户超过20亿的超级产品,每一个都是印钞机。 此外,为了保持在AI时代的领先地位,谷歌今年计划投入的资本支出更是达到了910亿至930亿美元。 即便如此,在谷歌内部,仍弥漫着一种「算力饥荒」的焦虑。 今年早些时候,谷歌的一众核心高管被紧急召集,讨论一个在部分员工眼中已经「生死攸关」的问题: 公司的芯片已经不够分了,该怎么协调? 由于算力告急,各大产品线的负责人为争夺有限资源陷入了激烈的拉锯战。 于是,一个全新的高管委员会被组建起来,决定公司有限的算力资源该如何分配: · 是优先供给谷歌云去赚取真金白银? · 是输送给搜索业务稳固江山? · 还是砸向谷歌DeepMind,去赌一个AI的未来? 为分芯片,大佬们「打起来了」 算力短缺在谷歌内部引发了不小的紧张气氛,各大产品线负责人为了有限的算力争执不下。 据一位知情人士透露,新成立高管委员会的目的就是为了简化决策流程,在不同部门之间做到「一碗水端平」。 这些「不同部门」主要包括谷歌云、搜索等产品部门以及专注AI研究的DeepMind。 看一下这个「算力分配委员会」的名单,就能掂量出这场博弈的份量,名列其中的全都是谷歌权力版图中的大佬: 有谷歌Cloud CEO Thomas Kurian,他手握增长引擎。 谷歌Cloud CEO Thomas Kurian DeepMind掌门人Demis Hassabis,肩负着谷歌的AGI信仰。 DeepMind创始人、CEO Demis Hassabis DeepMind CTO兼谷歌首席AI架构师Koray Kavukcuoglu,掌控技术底座。 DeepMind CTO兼谷歌首席AI架构师Koray Kavukcuoglu 知识与信息部门高级副总裁Nick Fox,他负责谷歌搜索、广告、地理(包括谷歌Maps)等核心产品,守护着公司主要的现金牛业务。 知识与信息部门负责人Nick Fox 有谷歌高级副总裁James Manyika,他负责研究、技术与社会事务。 James Manyika Alphabet CFO Anat Ashkenazi 还有掌管钱袋子的Anat Ashkenazi,她是Alphabet CFO 。 显而易见,这是一次顶层的权力重构。 据两位知情人士透露,这个小组在做决定时,试图建立一套理性的评估模型。 他们会权衡:Cloud业务能带来多少收入?谷歌的产品端能实现多少增长? 虽然这些预测往往并不准确。 但核心矛盾在于算力的需求,已经远远超过了供应的极限。给了一方,就意味着另一方的业务可能停摆。 因此,小组在做决定时会权衡各种因素,做出艰难的取舍。 有时,他们甚至不得不将难题上交,由CEO Pichai,甚至Alphabet董事会来最终拍板。 谷歌CEO「劈柴」(Sundar Pichai) 这背后,涉及谷歌三大核心命脉的平衡。 第一条命脉,是未来。 谷歌必须开发出最顶尖的AI模型。这些模型需要吞噬巨量的算力来持续迭代。 在如今各家实验室新模型「你追我赶」的胶着战况下,慢一步,就可能意味着掉队。 第二条命脉,是增长。 谷歌Cloud是公司主要的增长引擎,它需要海量算力来服务客户并维持扩张,这是华尔街最看重的故事之一。 第三条命脉,是生存。 谷歌必须留足算力,支撑其庞大的产品矩阵。其中有7款产品(包括搜索、Chrome和Gmail)的月活用户都超过了20亿。 依附于这些产品的广告业务占据了公司收入的大头,是支撑整个帝国运转的基石。 对此,谷歌发言人在一份声明中表示: 我们有一个严格且持续的流程,以确保算力资源被分配给最重要的优先事项,既要平衡当前的客户和用户需求,也要兼顾推动研究和创新的长期投资。 930亿美金填不饱「算力饥荒」 为了填满巨大的算力「黑洞」,谷歌像其他科技巨头一样,在芯片和服务器的资本支出(Capex)上开启了「激进模式」。 Pichai在最近的财报电话会上表示,Alphabet预计今年的资本支出将在910亿到930亿美元之间,几乎是2024年的两倍。 但挑战在于,即便砸下近千亿美金,也无法立竿见影地变出算力。 建数据中心和造芯片的周期很长,谷歌当下的算力困境,实际上是在为前几年的决策买单。 2023年,谷歌的资本支出仅为320亿美元,这个投入在AI爆发的前夜显得有些保守,正是这种滞后效应,导致了如今的被动。 算力紧张的问题在科技公司内部其实存在多年了,但随着这两年AI需求的爆发,矛盾愈发尖锐。 几乎所有主流云厂商都喊着算力不够,无法满足客户需求。 Alphabet的CFO Ashkenazi在10月份的财报电话会上坦承: 虽然我们一直在全力增加产能,加快服务器部署和数据中心建设……但我们预计,第四季度和2026年,供需依然会很紧张。 也就是说,这种紧日子的状态,可能还要持续两年。 在新的委员会成立之前,负责分配的是一个名为「机器学习战略与分配」(MLSA)的机构。 那是一个规模庞大、包含了谷歌各个产品线领导的组织,因此往往也很难达成共识。 新小组的成立,正是为了打破这种低效的共识机制,让权力更集中,决策更果断。 同时,也为外界提供了一个观察谷歌内部权力流向的窗口:究竟是哪个部门在谷歌内部的话语权最重。 Ashkenazi在今年春天的摩根士丹利会议上透露:2025年,谷歌预计会将约一半的算力分配给Cloud业务。 Cloud业务似乎暂时占据了上风。 但知情人士指出,谷歌的算力规划是一个动态过程。 哪怕切分方案已定,随着新产品的发布和市场的反馈,需求随时会波动。 明年,谷歌算力分配的变量依然巨大,比如: AI研究取得了重大突破,或者签下了一个云服务大单,又或者是OpenAI又搞出了什么大动作,逼得谷歌再次拉响「红色警报」。 即便芯片到手,也不意味着万事大吉。 在谷歌复杂的供应链中,任何一个环节的延误,都可能导致部署计划的推迟,迫使谷歌再次调整计划。 值得庆幸的是,谷歌拥有TPU(张量处理单元)这一杀手锏,这种自研芯片可以用于训练自家的AI模型。 随着TPU性能的提升,这意味着谷歌可以用更少的芯片跑出更好的AI模型。 但这只能在一定程度上缓解「算力饥荒」,并非终极的解决之道。 执行层的「算力生存法则」 如果说高层考虑的是整个战略棋局,着眼的更多是长期问题。 执行层才是真实的生存战场,他们在乎的更多是眼下的问题。 这就导致算力分配的指令到了执行层就会呈现出另一番景象: 谁能给谷歌赚最多的钱,谁就优先。 战略优先变成了赚钱优先。 具体到了部门内部,情况又会有所不同。 以谷歌DeepMind为例,规则显得更加复杂和微妙。 算力分配权主要掌握在Kavukcuoglu及其麾下的副总裁手中。 按规定,研究人员应专注单一项目,并据此获得算力配额。 但在资源匮乏的现实下,「上有政策,下有对策」成了心照不宣的秘密。 知情人士称,那些明星级的独立贡献者(IC),往往享有某种「特权」: 他们能同时挂名多个项目。这意味着他们手中握有多个算力池,可以灵活调配,左右逢源。 而对于普通研究员来说,当算力耗尽、项目未完时,他们必须学会一套独特的「生存法则」。 比如,彼此之间「互借」算力—— 或者是许诺「礼尚往来」:「这次你帮我,下次我资源富裕了还你」。 又或者是基于劳动的交换:「我帮你修复几个棘手的Bug,你借我一点卡时跑个模型。」 930亿美金的宏大投入,到了基层员工层面就变成了每个人对算力的精打细算。 最核心的生产资料算力,成了一种要靠人情、关系、私下交换来流通的「硬通货」。 在当前全球性AI军备竞赛下,即使是像谷歌这样的巨头,有时也不得不面对「算力饥荒」的焦虑与匮乏。

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