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华人掌舵Meta AI的格局,已经初步形成了
根据现有消息来看,肖弘将出任Meta副总裁,向COO直接汇报。(该消息尚未得到Meta官方的确认)。 今年Meta的AI战略有很大的转变,组织架构也多次重组。6月我们还只是惊呼,Meta在抢人大战中,怎么超半数都是华裔? 仍有更多华裔加入Meta,甚至有中国职场的消息。昨天(12月30日),多家媒体报道,快手副总裁、基础大模型及推荐模型负责人周国睿将离职,而可能的去向中,有TikTok,也有Meta。 如今看来,不仅华裔在Meta的这场战役中力量突出,而且他们还越来越多地身居高位。 目前Meta的AI架构中,最高位的就是Alexandr Wang,堪称Meta的AI一号位。而另一位清华校友赵晟佳,则成为首席AI科学家,直接向Wang汇报。 在新旧交替之中,在Meta效力多年、担任公司首席科学家的杨立昆选择离开。 华人“掌舵”Meta AI的格局,已经初步形成了。 01 一切还要从收购Scale AI说起。 在走到这一步之前,Meta的AI业务组织架构已经固定多年,也很简单: FAIR是Meta最古老的前沿研究阵地,首席科学家杨立昆长期领导,直接向扎克伯格汇报。开源模型的研究就来自FAIR,这里生发出Meta在这波AI浪潮中曾一度备受好评的Llama模型。 除此之外,是AI产品和应用团队,和基础设施与工程支持团队。 今年6月,Meta以约140亿美元收购Scale AI的49%股份,其联合创始人兼CEO Wang就此加入Meta。Meta还高调宣布成立全新的超级智能实验室(下称MSL),由Wang出任“首席AI官”。 这一步让外界颇为震动。Scale AI是一家数据标注公司,在AI行业处于非常重要的卡位,但并非技术核心领域。 Wang在19岁的时候就从麻省理工辍学创办Scale AI,乘着这两年AI的爆发,成为了最年轻(28岁)的亿万富翁之一。他一头黑发,面容清秀,被评价“非常热情”,在商界交往中往往表现得游刃有余,结果导向,有时甚至让人觉得“无情”。 大家也很困惑,Wang的“首席AI官”和杨立昆这个首席科学家之间究竟孰轻孰重? 后来的一系列重组,逐渐让情况愈发明晰。 经过四次重组,Meta的AI业务架构完全变了样,MSL吞下一切,变成核心,分化出四个部门:TBD实验室,产品与应用研究部,基础设施部,以及FAIR。 其他三个都好理解,TBD相对特殊,甚至这个名字的意思都是“待定”。Wang不仅领导整个MSL,也特别直接领导TBD,负责Meta的大语言模型,包括Llama。 现阶段TBD就像一个特别作战组,最紧要的任务就是开发出闭源大模型与OpenAI等竞争,内部有“牛油果”计划,计划明年推出全新的模型。 这一重组,Wang的地位很清晰,就是Meta的AI一号位。 多家媒体报道,杨立昆需要向Wang汇报工作。其实抛开汇报关系,这其中也有路线的改变,从开源到闭源,而杨立昆一贯公开直言闭源没出路,甚至语言大模型不是通向超人类智能的正途。果然,前不久,杨立昆宣布离开Meta。之后他会自己创业,去研发“世界模型”。 02 杨立昆的离开,是Meta这场重组的一个最好注脚——旧时代过去了,换血刮骨,扎克伯格也在所不惜。已经迭代了数次的Llama是可以靠边的,老部将如果不能适应新节奏也是可以放手的。 焦虑很强烈,动作很大。在重组之外,扎克伯格发动了今年让硅谷震动的一场人才抢夺战。 Meta的劣势非常明显——如今在AI领域它明显有些掉队,内部也还处在震荡中。但是Meta的优势也很明显——有钱,而且舍得用钱。 多家媒体报道Meta全年从OpenAI、谷歌、Apple、Anthropic、xAI等挖角超过50名AI研究人员和工程师。OpenAI是“重灾区”,被挖走了十几人。而这其中,华裔的比例显著得高,有约半数甚至超过半数。 与此同时,“上亿美元年薪”的信息也传开了,尽管Meta后续有辟谣,但也没否认给得确实多。比如庞若鸣(Ruoming Pang),曾在谷歌工作15年,后加入苹果担任基础模型团队负责人,也在这场人才抢夺中跳去了Meta,据说Meta开出的价格高达2亿美元。 战略调整、人才吸纳、组织架构调整,是小扎的三板斧。而在三板斧逐一落下的时候,华裔逐渐占据C位。 赵晟佳(Shengjia Zhao)是目前已知的除了Wang之外,在Meta的AI架构中最高位的华人之一。 这是一位清华校友,后拿到斯坦福大学计算机科学博士,在OpenAI建树颇多。ChatGPT初始团队里就有他,而且他还是GPT-4的核心功臣——在GPT-4发布时,赵晟佳的名字与伊利亚·苏茨克维(Ilya Suzskever)并列为“奠基贡献者”。 他是第一批被Meta从OpenAI挖走的人才之一。有意思的是,在进入Meta已经三周的时候,扎克伯格亲自宣布,赵晟佳出任MSL团队的首席AI科学家。当时配的照片里,扎克伯格、Wang、赵晟佳同框。 当时扎克伯格是这么说的:“Shengjia是新实验室的联合创始人,从第一天起就已担起首席科学家的职责。如今,我们的招聘进展顺利,团队也已初具规模,我们决定正式确立他的领导地位。” 但是媒体报道中,故事是另一番风味。 《金融时报》就爆料,赵晟佳在加入Meta几天后就后悔了,想回OpenAI,甚至一度到了签署回流文件的程度。随后,Meta迅速授予他首席AI科学家头衔,以留住他,扎克伯格还亲自宣布这件事。 扎克伯格的确为了人才豁得出去。另一个趣闻是OpenAI首席研究官Mark Chen透露的,他说扎克伯格亲自给想挖人才送汤,似乎还是自己熬制的,也有说是买的米其林三星饭馆煲的汤。 已知Meta现在整体向AI倾斜,而AI业务中MSL又是主体(相当于事业群,下面的四个是事业部),那么MSL的首席AI科学家,其含金量可想而知。据说赵晟佳的办公室前排起长龙,面试其他部门想要进入MSL的员工。 层级上,之前赵晟佳和杨立昆都顶着“科学家”头衔向Wang汇报,是双引擎,如今杨立昆出走,赵晟佳的话语权恐怕还会升高。 03 Manus火的时候,这一切都还没发生。 那是3月份,Manus作为蝴蝶效应的第一代通用AI智能体推出,旨在帮助用户高效完成研究、自动化操作及处理复杂任务。 创始人肖弘和前面提到的几位华人有很大的不同。Wang在美国土生土长,以赵晟佳为代表的一批AI华人人才,大多是在国内求学后奔赴美国深造,而后留在了美国职场。 肖弘是一名90后,毕业于华中科技大学,有连续创业的经历。2022年,肖弘创立蝴蝶效应这家公司,一直瞄准海外市场,此前的AI插件产品Monica去年用户数量突破1000万。 Manus的早期核心研发工作就是在武汉完成的,3月推出后在国内引起很大的关注。但是这之后蝴蝶效应总部从中国迁至新加坡,公司在中国原有120名员工,裁掉了80人左右,其余核心人员一起去新加坡。 现在再回头看,如果不是这个决定,Meta恐怕难以完成对Manus团队的收购。 在Meta剧烈转型、Wang与赵晟佳迎来职业巨大转变的同时,肖弘在争议中前行。除了公司迁移的争议之外,肖弘被问到最多的就是:如何应对巨头挤压?毕竟AI Agent已经成为了巨头的兵家必争之地。 如今的收购也回答了这个问题。 Meta的这场收购的确是个好交易,一方面,Manus团队在新加坡继续营运,产品继续运行。另一方面,Manus会借由Meta广阔的平台膨胀,创业团队的敏捷性和大公司之间的战略协同兼顾。 而肖弘,则迎来了从创业者到硅谷巨头高管的身份转变。 据晚点LatePost,肖弘将出任Meta副总裁。而华尔街日报称,肖弘将直接向Meta的COO 哈维尔·奥利文(Javier Olivan)汇报。 这个安排其实有点出人意料。Manus团队被收购之后,由于Manus本身就是AI Agent,应该是属于AI业务的。而且Wang也在社交媒体上专门发帖热烈欢迎Manus团队的加入,但是肖弘却不向Wang汇报。 须强调的是,目前肖弘在Meta的具体头衔与职能,Meta官方尚未公布。 抛开这些,巨头的AI战场依旧激烈,AI Agent又是各家争抢的下一颗“明珠”,Meta此时收购Manus,是对产品和团队的肯定,也意味着Manus在内部处于较核心的生态卡位。 不管怎样,华人“掌舵”Meta AI的格局,已经初步形成了。
微软AI部门CEO苏莱曼警告:缺乏监管的AI或在数年内脱离人类掌控
IT之家 12 月 31 日消息,当地时间 12 月 29 日,微软 AI 部门 CEO 穆斯塔法・苏莱曼警告称,如果缺乏有效监管,AI 在未来数年内可能发展到人类难以掌控的程度。 苏莱曼在 BBC 第四电台《今日》节目中直言,对 AI 前景感到担忧“既正常也必要”。“如果此刻你一点都不害怕,那说明你并没有真正意识到正在发生什么。” 他认为,随着 AI 系统的持续演进,行业亟需建立更严格的安全边界,因为未来五年的技术进步将呈现“极端的指数级增长”。目前已有不少业内人士不仅预见,甚至渴望一个机器智能全面超越人类的世界,在那个世界里,AI 能够在几乎所有任务上胜过人类。 IT之家从报道中获悉,苏莱曼强调:“这样的系统几乎不可能被控制,我们必须坚持一种以人为核心的超级智能理念,确保 AI 始终服务于人类利益。”同时,他警告称,如果人类无法掌控 AI,AI 就不会站在人类这一边,而是会反过来压制人类。 苏莱曼进一步说,真正的挑战在于,AI 属于典型的“替代劳动力”技术。AI 已经能够使用操作系统、处理表格、发送邮件和拨打电话,具备类似项目经理、战略人员、人力资源和市场岗位的能力,而这些能力本身高度可预测,也高度适合自动化。 他表示,这种工作模式将带来显著的效率提升,因为白领知识工作的执行方式将变得廉价且高度普及。苏莱曼以呼叫中心为例,目前已有此类岗位开始被 AI 取代,而法律助理、初级会计以及通用型项目管理岗位,未来几年内也可能面临同样的命运。
Kimi完成5亿美元新融资,杨植麟:账上有超百亿元人民币
文丨贺乾明 编辑丨程曼祺 《晚点 LatePost》独家获悉,月之暗面(Kimi)近期完成 5 亿美元 C 轮融资,IDG 领投 1.5 亿美元,阿里、腾讯、王慧文等老股东超额认购,投后估值 43 亿美元。 据了解,王慧文已经累计投资月之暗面 7000 万美元。 “他们前后只用了不到两个月,属于超额融资。” 一位接近月之暗面的人士称,一级市场对公司的热情超出预期。 12 月 31 日,月之暗面创始人、CEO 杨植麟发布内部信,公司有超过 100 亿元人民币现金储备。 这一规模已经不输于 IPO 之后的智谱、MiniMax: 截至 2025 年 6 月,智谱有 25.5 亿元现金,IPO 预计融资约 38 亿。 截至 2025 年 9 月,MiniMax 有 73.5 亿元现金,IPO 预计融资 34 亿-38 亿。 上述人士称,这意味着月之暗面 “可以不着急 IPO”。 今年 9 月,月之暗面推出 Agent 功能 OK Computer,可以调用虚拟电脑中的工具,开发网站、分析数据、生成图片音频或制作 PPT 等。 基于 OK Computer 和此前内测的深度研究功能,月之暗面启动会员制收费,国内分为每月 49 元、每月 99 元、每月 199 元三档(海外为 19 美元、39 美元和 199 美元),可以使用不同次数的 Agent 等功能。此前有消息称,月之暗面预期,这些功能从上线开始算,一年内能在全球获得 1 亿美元收入。对于这一说法,月之暗面没有回应。 杨植麟在内部信中透露了公司的商业化情况:全球付费用户数月增速 170%。11 月以来,受 K2 Thinking 大模型带动,月之暗面在海外的大模型 API 收入增长 4 倍。内部信中,并未披露月之暗面的具体营收数额和具体用户数量。 “要找到自己的叙事,找到自己真正擅长的事情。”12 月初,月之暗面总裁张予彤说,与资源更多的大公司竞争时,他们会刻意控制业务边界,比如不做生活娱乐方向、不做多模态生成业务等等,“专注大模型层、逻辑层、Agent 层,以及深入研究、PPT、数据分析、网站开发这类偏生产力、偏复杂任务的链路”。 从智谱和 MiniMax 的招股书来看,大模型创业公司最大的支出是持续租算力训练大模型,更好的模型是大模型公司业务和叙事的基础,也是一个很难逃脱的循环。 月之暗面有相对充足的现金储备,但还是需要尽快建立健康的商业模式,让大模型能带来更持续的收入和更高的利润率,这也是持续吸引投资、维持长期公司发展的必要条件。 杨植麟在内部信中称,C 轮融资的资金将会用于更激进地扩增显卡,加速 K3 模型的训练和研发,并公布了 2026 年的重要事项: K3 模型在预训练水平上追平世界前沿模型,借助技术改进、进一步的 Scaling,让其等效 FLOPs 提升至少一个数量级。 让 K3 成为更 “不同” 的模型,垂直整合训练技术和产品 taste,让用户体验到全新的、其他模型不具备的能力。 营收规模实现数量级增长,产品和商业化上聚焦 Agent,不以绝对用户数量为目标,而是追求智能上限,创造更大的生产力价值。 当前月之暗面有 300 人,他们会把部分新资金用于提高 2026 年的激励计划,预计是 2025 年的两倍,并大幅上调期权回购额度。 以下是杨植麟的内部信: 题图来源:Avatar: Fire and Ash - FIN -
具身智能@2025:“人机共生”前夜
作者|Donald 编辑|Ray “最开始我从厂家拿到它时,看上去就跟一般的硬件没啥区别,就是大了点,网上说它能代替我完成一些强度大和危险的工作,有点不信。它四肢折叠,皮肤呢还是比较光滑,摸着也是冰凉。不过让我比较惊讶的是,给他通电完后就像活了一样,但要在场地上走路还是有点踉踉跄跄,用它去完成一些操作和搬运工作,就得靠遥控去挥手、握手、下蹲、转身等几个简单动作。我只能觉得它还属于一个半完人。”在工厂里从事装运工作的小林对机器人是又爱又恨。 有这些期待和吐槽的,并非只有小林一人,这样的情景已然在无数中国工厂、家庭和其他各类场景中上演,构成了一个庞大且正在加速的潮流“剪影”。 2025年,是中国机器人产业发生了巨大变化的一年。 它几乎完成了从纯粹表演、打斗到“工厂工人”的身份蜕变,大量的技术也让其脑袋、身体更加灵活。在资本层面体现为订单爆发式增长、资本密集涌入、企业扎堆冲击上市。 然而高速发展的另一面却是,客户和消费者们不停的在追问,机器人何时能真正落地“干有价值的活”? 慢慢地,机器人技术层面的微小突破,正汇聚成科技产业中不可忽视的浪潮。据群智咨询数据显示,2024年时全球机器人出货规模就约4700万台,2025年乃至未来5年维持20%以上复合增长率,同时预计2029年其营收规模近1280亿美元。 只是,当具身智能成为产业竞争与大众消费的共同选择,这些在过去只出现在科幻电影里的场景,如今正悄然走出屏幕,闯入人类的生活空间。 2026年,我们是否已经做好准备,迎接一个“人机共生”的新时代? 1 从0开始,一场数十年的“马拉松” 机器人产业可以分为2个阶段。第一阶段是从0到1.0阶段的技术发展以及走向应用,第二阶段是迈入人工智能时代的2.0阶段。 产业界内外认为,机器人的进化是一场跨越数十年的漫长积淀,它的未来模样是《普罗米修斯》这部电影里的仿真人大卫的形象。 起跑线则被定格在1950年,那一年,图灵在《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”,如何让机器思考?至此,机器人有了第一颗理论的芽苗和种子。 70年代,人工智能概念开始萌芽,也给机器人“马拉松赛程”增添了助推,90年代,工业机器人开始普及,ABB、发那科等企业奠定行业格局。 直到近几年,机器人产业才真正迎来爆发式增长,成为全球科技竞争的核心赛道,在中国,机器人产业更是驶入“快车道”,2025年前三季度,中国工业机器人产量达59.5万台,服务机器人产量更是突破1350万套,均已超过2024年全年产量。 政策驱动并不是核心要素,真正让机器人开始变惊艳的,是AI的集中爆发,也就是智能感知决策等模型技术,让机器人从只会在演示,迈入以实际应用为导向的新价值层面,并且此番变化融入全产业链。 我们拆解机器人产业链可见,上游的核心零部件(机器臂手、芯片、传感器、减速器)、中游的整机制造、下游的场景应用,已形成完整且成熟的产业生态。 但只有大模型、算力、算法的突破,才能让机器人从机械执行迈向智能感知,20世纪的神经网络开始形成决策感知,大模型赋予机器人越来越多的自然语言交互能力,例如,英伟达Jetson AGX Orin芯片让机器人具备实时数据处理能力,强化学习算法让机器人可自主适应不同场景。 具身智能从前期模块化的AI算法集成,慢慢地转向大模型驱动的统一技术框架,加之多模态感知加持,具身智能更聪慧。回过头来看,灵感构成了机器人萌生的基因,技术阶级奠定了一路走来的基石。 于是,人们能在今天的家里、在工厂以及在各个角落看到它们活跃的身影,马拉松赛程跑向了胜利终点,机器人产业终究是来到2.0时代。由于机器人是具身智能产业的核心载体,所以从1.0阶段进化2.0时代,机器人们开始百花齐放。 其姿态主要集中体现在“企业格局多元、应用场景各式各样、资本市场热捧”几个方面,共同勾勒出机器人产业的繁荣图景。 例如,美的集团库卡机器人,持续赢得西班牙、斯洛伐克等欧洲项目,订单金额超5000万欧元;优必选的Walker X人形机器人,具备自主导航、手势交互能力,已应用于机场、展馆等场景;智元机器人的远征A1,凭借精准的抓取能力,成为多个行业的得力“助手”。 于是,在密集产品被广泛投入在市场的大背景下,资本市场的追捧,的确又成了整个行业的第二道风景线。 公开资料显示,在最近的9月累计有超过21起相关融资事件发生,披露融资总额超过100亿元人民币,创下了单月融资历史新高。 当然,所有的产品、技术以及资本故事最终需要落地到场景应用上,场景的拓宽更是机器人进化2.0的核心标志,当下人形机器人与四足机器人各展所长,正渗透到社会经济的多个领域。 例如,今年8月的世界机器人大会期间,有220家国内外企业汇聚北京亦庄,集中展示了1569件产品,进一步彰显了机器人应用场景形态与工具化的多姿多态。 2 机器人,只差一个“大脑” 整个产业看起来花团锦簇,然而一个关键问题开始浮出水面,机器人要真正走进千家万户,到底还差什么? 在消费工业的发展逻辑中,规模化往往依赖于量产能力的突破,只有实现稳定供给与成本下降,大众的认知与付费意愿才会随之提升。然而,机器人至今仍未像智能手机一样普及,价格居高不下,本质上反映的并非单纯的制造难题。 机器人行业目前面临的核心矛盾是产品价格偏高、普及率不足,这主要受限于规模化量产的实现。在当前自动化生产技术已相对成熟的背景下,量产本身并非根本难题,真正制约行业发展的关键在于,缺乏一个专为机器人设计的、能够驱动落地的大模型。 为何机器人必须拥有专属大模型? 核心原因在于,通用大模型与机器人的应用场景存在“天然鸿沟”。目前主流的通用大模型,主要聚焦于自然语言处理、图像识别等领域,擅长“静态交互”,但机器人面临的是“动态场景”,需要实时感知环境变化、快速调整动作、处理突发情况,这要求大模型具备“低延迟、高精准、强适配”的特性。 例如,家庭服务机器人遇到老人突发疾病时,需要在0.1秒内做出反应,联系家属、拨打急救电话,这是通用大模型难以实现的。同理,宇树科技CEO王兴兴曾认为,机器人该去干活了,但AI不够用。 专属大模型的研发,并非易事。目前,全球仅有少数企业涉足机器人专属大模型研发,大部分初创企业因资金不足、技术积累不够,难以突破瓶颈,通俗地理解,现在机器人的灵活度还有点笨拙。 反过来看,机器人是一种介于3C消费电子和汽车之间的中间业态,工程量和复杂度低于汽车,并且电池本身的价值占比不大,汽车的关键技术指标是续航,对机器人用户则不是那么在意续航,更在意智能化。 专属大模型的研发是“决胜未来”的关键,对于整个行业而言,洗牌将推动资源向优质企业集中,加速技术迭代与商业化落地。 当机器人拥有专属大模型,当规模化量产成为现实,当价格走向普惠,机器人将不再是“实验室里的奢侈品”,而是“走进千家万户的伙伴”,真正重构人类的生活空间与产业形态。 3 机器人元年已至 2026年整个机器人产业的趋势,或许是资本的扎堆变现。 机器人赛道之所以融得下诸多玩家,与产业的成熟度有关,在整个产业属于红利期,具备在工业、AI、算法等领域基础能力的厂商,均瞄向了这一蓝海。它们像极了新能源汽车中的新势力,有着鲜明的共同点:技术创新力强、善于攻城略地、企业家有很年轻的特征,还善于向资本讲故事。 2025年本身也是诸多机器人公司的“上市冲刺年”,大家不约而同的需要市场为其投入关注度和钱。公开资料显示,截止2025年底,至少有近30家机器人产业链公司向港交所递交上市申请,如果再考虑A股和美股,这个名单数量还会更多,上市的企业也涉及核心零部件、整机制造到系统集成的全产业链环节。 对于机器人整机制造企业而言,考虑到宇树公司的首店将启幕,应用商店上线,以及可能已经要完成的上市辅导,2026年或许是玩家们,冲刺IPO的更为密集的一年。上市不仅是为了获取持续投入的资金,还需要面向投资人讲出商业化变现能力。这个道理与当下L4级自动上市企业在2025年集中上市的逻辑类似。 回到产品视角,在2025年机器人日渐变得更为聪明的基础上,2026年的机器人尤其是人形机器人的“大脑”和“小脑”将会变得更为成熟。 目前大模型厂家的技术参数迭代速度已经被压缩到几个月,这为具身大模型的真正到来以及海量的数据获取、训练提供支撑,一旦数据壁垒被打破,机器人的训练可以类似前几年人们对自动驾驶的训练一般,形成丰富的数据资源池,从而矫正机器人不够成熟的那些思考决策、判断和行为。 换句话说,2026年的机器人可能会因此而变得更加拟人化,小鹏汽车此前就曾发布过高度仿真的机器人,这也意味着行业是具备技术基础和制造功底的。 再由此放大到整个行业,产业也会演变到标准化发展阶段。 2025年12月26日,工业和信息化部人形机器人与具身智慧标准化技术委员会正式成立,标委会将主要承担人形机器人与具身智慧基础共性、关键技术、部组件、整机与系统、应用、安全等领域行业标准制修订工作。 随着诸多标准的落地,机器人产品日渐走向规范化发展,加上下游落地场景逐步打通,特别是在零售服务、商业展示、工业制造等板块。 2026,是时候重新定义机器人了。
被OpenAI盯上的中国公司,要去港股上市了
“OpenAI一直在领跑,所以最直接的方式是先达到他们的水平。”这是智谱CEO张鹏在一次访谈中对团队目标的概括。 如今,这个愿景在资本市场的推动下又接近了一步。近日,在招股书披露数周后,智谱正式启动招股,并确认于2026年1月8日登陆港交所。这家具有清华基因的AI创业公司,或将成为港股开年最大IPO,并率先完成 “全球大模型第一股”的冲线。 公开发售文件显示,智谱本次IPO募资总额预计将达43亿港元,IPO市值预计超511亿港元。这一数字将刷新AI“六小龙”的市值/估值纪录。 要承载“大模型第一股”的皇冠,智谱首先在资本市场上交出了一份足够有说服力的答卷。 招股书显示,智谱2022年至2024年收入分别为5740万元、1.245亿元和3.124亿元,三年复合增长率达到130%;2025年上半年收入进一步增长至1.9亿元。 尽管收入曲线并不代表盈利曲线,但持续增长的营收数字表明,作为一家AI创业公司,智谱已经在大模型能力与可落地的商业化路径之间,找到了相对清晰的结合点。 而在资本市场之外,智谱已经开始被放入更大的国际语境中审视。今年6月,OpenAI在一篇官方文章中,直接“点名”智谱,将其纳入全球“主权AI”竞争的讨论框架。这是智谱第一次被写入OpenAI的官方叙述,也意味着这家中国公司,开始被视作全球AI竞争中的一个具体变量。 能被OpenAI“点名”,自然少不了在技术层面的持续投入。过去三年半,智谱累计研发投入超过40亿元,其中超过70%用于算力采购。2024年,公司研发费用达到21.95亿元,是当年收入的数倍。不过,对于研发驱动的大模型创业公司,这是一种必然战略选择——在技术层面不断投入,以实现模型能力的代际领先。 在AI行业竞争激烈的2025年,智谱之所以被资本市场看好,恰恰是因为它同时满足了两个条件:技术能力已被市场广泛验证、商业模式开始显现规模效应。 从五道口的清华实验室出发,到如今走向港交所的舞台,智谱已然站在全球资本的聚光灯下。 01 “大模型第一股”不仅跑得快, 也跑得稳 智谱能率先成为“大模型第一股”,最直接的原因,是它已经跑出了一条逐渐成熟的商业化路径,在财报上勾勒出一条清晰的收入增长曲线。 从招股书披露的数据看,2022年至2024年,智谱收入从5740万元增长至3.124亿元,三年增长超过五倍。2025年上半年,智谱收入达到1.9亿元,同比增幅显著。持续的营收跨越式增长,在当前中国大模型创业公司中并不常见,也是资本市场最看重的信号。 但资本市场更关心的,从来不只是“增长得快”,而是增长背后的商业逻辑。 自2021年布局MaaS以来,智谱逐步构建起可扩展的云端服务体系,招股书显示,智谱API平台企业与开发者用户数已超过290万,2025年API收入增长超过十倍,短期内有望实现API收入与私有化模型部署收入打平。 随着API调用和token消耗量显著上扬,MaaS正成为GLM系列模型与场景落地之间的一道商业化桥梁,并在形成规模效应后,逐步锚定开发者生态。 从产业需求端看,MaaS正成为企业AI战略的基础设施。IIM信息在今年10月披露的报告显示,超过65%的大型企业计划在未来两年内,将至少30%的AI相关预算投入MaaS解决方案,其中金融、医疗、制造、零售等行业的采纳意愿最为旺盛。 也就是说,MaaS业务已经显露出高留存、强复购与可预测增长特征,智谱的定价锚点将不再只是“模型公司”,而是成为具备经常性收入属性的AI平台型公司。对于资本市场而言,这意味着更高的长期估值弹性。 根据知名咨询公司沙利文的报告,按2024年收入计算,智谱是中国最大的独立大模型厂商,在所有通用大模型公司中排名第二,市场份额约为6.6%。在一个尚未完全定型的赛道里,这样的排名已经充分说明,为何智谱有资格冲击“大模型第一股”。 如果说收入证明“卖得出去”,毛利率则证明“卖得不亏”。招股书显示,智谱2022–2024年毛利率分别为54.6%、64.6%和56.3%,在当前中国大模型创业公司中已属较高水平。这意味着,智谱的模型定价与交付效率已经形成相对稳定的商业化框架。 商业化能力的初步成型,则直接体现在估值上,而根据公开发售文件,以每股116.20港元发行价计算,智谱本次IPO募资总额预计将达43亿港元,IPO市值预计超511亿港元。 如果参照近期在A股上市的两家AI算力“独角兽”——摩尔线程和沐曦,这两家同样估值在百亿级人民币的企业;在上市后市值迅速抬升,并逐步稳定在2500亿—3000亿元区间,显著高于上市前的市场预期。 换言之,511亿港元的市值,只是当下一个相对“保守”的评估结果。作为国内少有的“全面对标OpenAI”的AI创业公司,智谱的路径正显露出一家“基座模型企业”的底色。 需要注意的是,智谱此次披露的招股书财务数据截至 2025 年上半年,尚未覆盖下半年模型迭代与业务变化。今年发布的一些重磅产品,包括 GLM-4.5、4.6 以及近期发布的GLM-4.7,其带来的用户增长与收入贡献,均未体现在当前财务周期中。 在商业模式已被证明可持续,拥有被“长期看好”本钱的前提下,智谱的IPO之路又可以这样理解,这是为下一阶段模型与平台竞争争取更长时间窗口,是对于AGI长期路线的追求,而并非出于短期资金压力。 这份“从从容容”,无疑是智谱能够率先冲线 “大模型第一股”的重要原因。 02 把基模做大做强, 成为最像OpenAI的企业 从真实使用数据看,智谱的MaaS已经形成了庞大的用户规模。截至2025年11月,智谱平台的日均token消耗量已达到4.2万亿,并在全球模型调用平台OpenRouter上长期位居全球前十、中国前三。 在模型层面,智谱已构建起一套较为完整的“全栈模型矩阵”。目前,其主要产品线涵盖通用语言模型GLM系列及多模态、视频生成、语音模型、推理等模型,形成在包括文本、推理、语音、图像、视频、代码等在内的全面模型能力。这些围绕“通用智能”不断扩展的能力组合,构成了智谱在技术层面的核心优势。 以编码能力为例,截至2025年9月,在全球公认、由百万用户参与的编程能力评测平台CodeArena上,GLM-4.6的编程能力与OpenAI、Anthropic的模型并列全球第一,这是国内大模型首次在此类指标上达到如此高度。 这一结果并非孤立存在。GLM-4.5/4.6在OpenRouter平台上的真实调用量长期保持高位,其付费流量收入显著高于其他国产模型。稳定、可控,能够进入真实工程环境的模型能力,无疑是支撑智谱快速扩展的核心竞争力。 再往前一步,是智能体(Agent)能力的构建。智谱在今年推出AutoGLM被定位为从“对话”走向“执行”的智能体模型,可以模拟用户在应用和网页中的操作行为,将大模型的价值从“回答问题”进一步推向“完成任务”。 近日,智谱宣布将AutoGLM开源,开源项目在社区获得了超过10,000颗星(GitHubStar)的关注度,成为2025年继DeepSeek-R1之后,第二个实现这一增长速度的开源大模型项目,其Agent能力在开发者社区获得了快速验证。 此外,AutoGLM不仅具备传统语言推理能力,还可以在GUI(图形界面)层面理解并执行操作,为未来硬件层面的复杂应用场景,打开了新的想象空间。 在模型能力持续扩展的基础上,智谱近期发布了GLM-4.7。在全球知名的权威大模型评测榜单“AA智能指数”中,GLM-4.7以68分综合成绩荣登开源模型与国产模型双料榜首。在全球百万用户参与盲测的权威编码评估系统Code Arena中,GLM-4.7位列开源第一、国产第一,超过GPT-5.2。 作为新一代旗舰模型,GLM-4.7进一步强化了推理、编码与多模态之间的协同能力。目前,GLM-4.7已能够独立完成高交互小游戏的开发,包括《植物大战僵尸》《水果忍者》等案例,体现出完善的任务拆解、流程规划与端到端执行能力。 这意味着,GLM系列模型开始具备可直接纳入设计与内容生产流程的能力。GLM系列“精而全”的模型矩阵,也让智谱成为了可能是国内和OpenAI最像的AI独角兽。 从GLM-4.5到4.7,智谱今年以来的模型技术路线,正在“可用性”上不断向前推进。对照OpenAI近两年的产品策略:通过 Plugins、Agents、企业定制 GPT、Operator 等产品,把生成能力嵌入实际工作流与自动化任务中,这与智谱的产品路径不谋而合。 在部分AI“小龙”已经阶段性放弃基模训练的今天,智谱的“实用研究型”底色更加难得可贵。这种能力、产品与平台相互拉动的闭环,使智谱在国内大模型公司中,成为少数开始呈现出OpenAI式组织与商业结构的样本。 03 不仅是“第一股”, 还是大模型出海“国家队” 想要对标OpenAI,那就不能仅限于国内市场跑赢对手,还要进一步拓宽产品的应用场景,在全球化竞争中站稳脚跟。 据了解,在部分场景中,GLM模型已开始嵌入业务的关键流程。例如,在金融领域用于智能投顾与风控辅助,在生物医药中参与蛋白质结构相关建模,在气象领域支持智能预测与分析。 这些应用表明,智谱的模型能力正在从“工具型应用”,逐步走向更深层的生产与决策支持基础设施。根据招股书,智谱模型已支持约8000万台终端设备,覆盖智能手机、PC与智能汽车等场景。 而在AI产业全球化竞争的版图中,作为中国模型出海的“国家队”,智谱直接和OpenAI打了个照面。 公开信息显示,由智谱牵头,来自东盟及“一带一路”沿线的多个国家共同发起了“自主大模型国际共建联盟”,旨在帮助相关国家构建国家级AI基础设施。目前,主权大模型已在多个国家落地运行,实现我国大模型技术出海的“零突破”。 在全球AI竞争日益上升为国家战略议题的背景下,智谱的这一路径具备较强的稀缺性,这也解释了为何OpenAI会在报告中“点名”智谱。 与此同时,这也为智谱吸引了众多知名机构的背书。目前,智谱已囊括了一支由北京核心国资、头部保险资金、大型公募基金、明星私募基金和产业投资人构成的全明星基石投资阵容。 对一家中国大模型公司而言,被OpenAI在官方语境中提及,本身已属罕见。来自全球头部竞争对手的关注,意味着智谱所面对的比较坐标,已不再局限于国内同行,而是开始被放入全球基座模型厂商的评估体系中。 与此同时,智谱也在商业层面验证了,大模型并非只能“出海试水”,而是具备在海外市场实现持续变现的可能性。 随着Windsurf、Cerebras、Vercel等海外公司相继官宣接入GLM系列模型或相关能力,智谱的海外路径逐渐呈现出清晰的“双轮驱动”结构:一端是面向国家与公共部门的AI基础设施与主权模型项目,另一端则是面向全球开发者的订阅制产品与API调用。 更值得期待的是行业大环境的“顺风”。根据沙利文预测:2024年中国大语言模型市场规模53亿元,预计2030年增长至1011亿元,2024–2030年复合增长率63.5%;其中企业级市场预计2030年达904亿元。 这意味着,市场正从早期的“试点期”迈入真正的“规模期”。对基座模型公司而言,这是十分重要的决定性阶段,企业客户开始将AI视为基础能力,模型能力才有望持续转化为稳定而可放大的商业回报。 把智谱放进OpenAI的镜像里,它的独特地位也愈发清晰,两家公司都在争夺下一轮全球基础设施的入口。智谱的未来不仅仅是一家大模型公司,而是作为大模型出海“国家队”,成为国家级数字基础设施的建设者。 这也解释智谱作为“大模型第一股”的重要性,在行业尚未定型、窗口仍然敞开的阶段,这家AI独角兽已经进入到全球AI产业格局的讨论中。 “大模型需要的起点,有时候不一定是选一条“聪明的”路,而可能是一条最笨、也最扎实的路:从零开始,搭建大模型数据、训练、模型。” 就在最近,智谱首席科学家唐杰在个人微博上,回忆起和智谱一路走来的心路历程。面对外界的聚光灯,他写道:“当一个光环照过来时,真正的挑战才刚开始。AI的世界里,没有永远的领先者,只有不断的奔跑者。” 而这句话,也恰好落在当下的时间点上。 这家曾经被OpenAI“点名”的中国公司,如今已经来到了“全球大模型第一股”的门前,只待叩动资本市场的第一声回响。
宝马首款纯电轿跑SUV,新世代iX4实车谍照曝光
IT之家 1 月 5 日消息,今天上午,外媒 BMW Blog 公布了一组宝马全新纯电动轿跑 SUV iX4 的伪装测试车现身德国道路的实车图,进一步印证 X4 系列即将全面告别燃油车型。 作为首款基于“新世代”平台打造的运动型轿跑 SUV,iX4 将成为宝马纯电产品线中的重要一步。新车内部代号 NA7,也是宝马历史上首款纯电动跨界轿跑。 车身被厚重伪装覆盖,展现出鲜明的轿跑轮廓。相比上一代 X4,新车姿态更低、更具攻击性,外扩翼子板强化了贴地感。车头设计延续了 iX3 的家族特征,但从 B 柱开始,整车造型出现明显变化。 车顶线条向后快速下压,车窗面积随之收缩,进一步突出轿跑风格。车尾设计上,尾门扰流板内嵌横向开口,与宝马以往的布置方式不同。测试车还展示了全新的双色轮圈设计,齐平式门把手则延续自 iX3。 座舱风格预计将与 iX3 保持高度一致,彻底告别传统 X4 的内饰思路。iDrive 旋钮和大量实体按键被移除,中控核心是一块 17.9 英寸触控屏,整体强调极简与数字化。 在 iDrive X 系统支持下,iX4 将引入名为 Panoramic Vision 的前风挡投射显示,包含三块固定信息区域和六个可自定义显示模块,整体交互逻辑与 iX3 看齐。 IT之家从报道中获悉,按照目前信息,宝马计划在 2026 年夏季左右正式发布 iX4,并有望于同年 11 月在匈牙利德布勒森新工厂启动量产。
相机工业百年产量不敌一家手机厂!OPPO已累计交付55亿颗摄像头
快科技12月31日消息,OPPO副总裁吴恒刚在中央电视台的节目中表示,截至目前,OPPO为全球用户累计交付摄像头总量已超55亿颗,这个数字超过了相机工业百年历史产量的总和。 2016年,OPPO在算法领域首创像素四合一技术,开启移动影像技术升级之路。2017年,OPPO又首创出了潜望长焦技术,如今已成为旗舰手机标配。 从Find X6到X9系列,OPPO先后推出大底潜望、双潜望、倒置潜望及哈苏2亿超清长焦技术,同步实现计算光影、丹霞色彩还原等算法突破,持续引领手机人像拍摄体验升级。 2025年4月2日,OPPO在江西婺源发布全新移动影像技术品牌“LUMO凝光影像”,提出“环境人像”全新主张,通过整合光学硬件与计算摄影,精准解决复杂光照下人像拍摄痛点,还原真实光影与色彩。 该技术品牌包含超光感计算光学系统、超感知数字成像引擎和全链路原彩ProXDR三大核心组件,首次实现画面不同区域的精准色温计算,终结了摄影行业百年来的“人景割裂”困境。 LUMO凝光影像自研算法凭借突破性创新,获得OPPO 2025年度科技引领金奖,成为五年以来首个获得该奖项的创新技术,独享百万奖金激励。 目前,OPPO已累计投入数百亿元用于影像技术研发,组建超1000人专项研发团队,全球专利申请量达11.7万件,位列中国企业专利创新前十,是唯一上榜的智能手机企业。
Instagram短视频板块Reels年化收入达500亿美元,成Meta最大增长引擎
IT之家 1 月 5 日消息,当地时间 1 月 1 日,据《华尔街日报》报道,在不断试错和算法优化后,Reels 已经成长为 Meta 最具增长潜力的业务。对于曾多年追赶 TikTok 的 Meta 来说,下一步考验在于,Instagram 能否把短视频优势复制到电视等更大屏幕上。 Reels 诞生之初,是 Meta 应对 TikTok 冲击的权宜之计。五年过去,Reels 已成为公司核心营收来源之一,创收体量被认为可与可口可乐或耐克相当,并开始迈向电视端。 报道提到,扎克伯格在 Meta 于 2025 年 10 月举办的财报电话会上透露,Instagram 和 Facebook 上的 Reels 年化收入规模已超过 500 亿美元(IT之家注:现汇率约合 3496.7 亿元人民币)。相比之下,YouTube 今年的广告收入预计约为 460 亿美元,而 eMarketer 对 TikTok 的同期收入预测约为 170 亿美元。 扎克伯格将增长归功于 AI 驱动的推荐系统,并强调视频表现尤为突出。数据显示,Instagram 用户观看视频的时间同比增长 30%。 不过,Reels 并非一路顺风。Meta 内部研究曾显示,Instagram 在算法层面难以与 TikTok 抗衡。Reels 在 2020 年推出后表现平平,到 2022 年,其使用时长仅为 TikTok 的十分之一。 Instagram 产品副总裁 Tessa Lyons 指出,关键转折在于重新定义平台定位。Instagram 原本是照片分享社区,而短视频发现对内容排序提出了全新要求,意味着算法思路的彻底转变。 为追赶 TikTok,Instagram 不再仅依赖关注关系,而是引入基于观看时长和兴趣判断的推荐逻辑。Meta 为此构建了更复杂的 AI 系统,以高速解析用户互动信号。同时,公司通过补贴创作者推动原创内容生产,进一步提升推荐模型的准确度。 随着算法成熟,Reels 的增长开始显现。Sensor Tower 数据显示,Instagram 用户每天平均花 27 分钟观看 Reels,高于 YouTube Shorts 的 21 分钟,但仍落后于 TikTok 主信息流的 44 分钟。 Meta 认为,真正的增长空间在于电视端。公司已在美国通过亚马逊 Fire TV 测试电视版 Instagram。Lyons 表示,许多用户早已通过投屏在电视上观看 Reels,官方应用只是顺应这一趋势。 这一布局让 Instagram 正面挑战长期占据电视端优势的 YouTube。当前,YouTube 的电视端观看量已超过移动端,Instagram 希望实现类似转变。 与此同时,Instagram 也在调整互动方式。Blend 功能可让好友共享算法生成的视频流,新上线的控制选项则让用户主动引导推荐方向。Lyons 表示,这些个性化体验未来也将延伸至电视端,使多人观看场景下的内容选择更加自然。
Wi-Fi 8时代来了!联发科推出Wi-Fi 8芯片平台Filogic 8000系列
快科技1月5日消息,联发科在CES 2026上推出新一代Wi-Fi 8芯片平台——Filogic 8000系列。这次联发科不仅率先开创Wi-Fi 8生态体系,更进一步展现了其持续推动无线通信技术发展的实力。 该Wi-Fi 8解决方案将为各类产品带来高可靠性的连接能力,广泛应用于宽带网关、企业级AP、以及各类终端设备,如手机、笔记本电脑、电视、流媒体设备、平板、物联网设备等,并赋能各类AI产品与应用。 随着联网设备数量不断增多,无线网络环境变得愈发拥挤且容易产生相互干扰,从而导致连接不稳定、响应迟缓等问题。为确保流畅无缝的网络运作,稳定的Wi-Fi性能至关重要,Wi-Fi 8就是为满足此类需求而设计。 尤其在高负载场景下,如大量采用AI技术的应用场景,Wi-Fi 8能够提供强韧的连接能力和超低延迟的响应速度。此外,用户还可享受更高带宽、更佳能效以及大幅优化的连接品质,从而获得卓越的使用体验。 Wi-Fi 8为满足当前数字化与AI驱动的场景需求而设计,其创新涵盖以下四个核心领域: 1、无线AP相互协作: 协调波束成形(Coordinated Beamforming,Co-BF)、协调空间复用(Coordinated Spatial Reuse,Co-SR)、多AP排程(Multi-AP Scheduling,MAP)等技术,使无线AP能够相互协作,有效降低干扰并提升整体传输效率。 2、频谱效率提升与共存: 动态子频道操作(Dynamic Subband Operation,DSO)、非主信道访问(Non-Primary Channel Access,NPCA)、设备内共存(In-Device Coexistence,IDC)等技术,是设备即使在网络拥挤环境下也能有效分配频谱资源。 3、覆盖率及覆盖范围: 增强长距离(Enhanced Long Range,ELR)、分布式频谱资源单位(Distributed-Tone Resource Unit,dRU)等技术,通过提升上行性能并降低延迟,显著提升AI应用性能,并通过无缝漫游机制,让网络边缘区域的设备也能享受稳定连接。 4、延迟与可靠度优化: 更智能的传输速率调整与聚合PPDU(Aggregated PPDU,APPDU)等技术,对XR、在线游戏、工业自动化等高度重视实时性的应用领域提供稳定、低延迟的性能表现。 上述技术进步的综合,使Wi-Fi 8成为可规模化、强健且面向未来需求的平台,将推动高密度高性能的无线网络得以普及。 Wi-Fi联盟总裁兼首席执行官Kevin Robinson表示:Wi-Fi联盟成员始终领航产业创新,MediaTek率先推出的Wi-Fi 8解决方案,正是展现产业强大发展动能的优秀范例。 Wi-Fi 8将开启高性能通信的新时代,不仅支持更复杂的应用场景与沉浸式体验,更具备高可靠性的多千兆位传输能力。MediaTek的投入,将确保Wi-Fi 8技术可靠、稳定,并充分满足全球生态系统的需求。 MediaTek副总经理暨智能连接事业部总经理许皓钧表示:MediaTek率先推动Wi-Fi 8技术在包括网关及终端设备等多应用领域的落地。通过在CES的展示,我们不仅展现了推动下一代无线技术的承诺,也进一步巩固了我们在当今Wi-Fi时代的领航地位。 MediaTek在CES 2026展出的Wi-Fi 8解决方案,充分证明了其将下一代Wi-Fi技术推向市场的领航地位。随着AI与低延迟应用场景日益增多,市场对高可靠性连接的需求也达到了新的高峰。 MediaTek Filogic 8000系列为网关及终端设备提供强大动能,领航新时代,并延续了自Wi-Fi 7时代以来引领业界的步伐。MediaTek每年出货超过20亿台联网设备,并与德国电信、Airties、SoftAtHome、合勤科技等合作伙伴紧密协作,持续为未来智能设备提供稳定可靠的无线连接体验。 官方表示,Filogic 8000系列产品将聚焦于搭载Wi-Fi 8技术的高端与旗舰设备,首款芯片预计将于今年交付。

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