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欧莱雅BRANDSTORM 2026中国总决赛落幕，AI成美妆创新核心议题｜最前线

中国公司全球化周报｜宁德时代与丰田在印尼达成战略合作/韩国、泰国、新加坡等五国接入微信支付

36氪首发 | 全球唯二、中国唯一造出微米级磁悬浮魔毯，已大规模量产

创投圈又一笔超级回报诞生。 这要从4个月前说起——“Token第一股”迅策科技登陆港交所，但彼时股价起伏不定。没想到短短百余天后，公司市值竟一举突破1000亿港元，上市以来股价最新累计上涨高达500%。 乍听起来有些陌生，迅策背后站着一对父子——刘呈喜在2016年出资创立公司，却由其子刘志坚一手带队，历经十年站上IPO敲钟舞台。一路走来，迅策科技身后的投资人队伍浩浩荡荡，如今市值已较A轮估值翻了500余倍。 这当中，第一大机构股东腾讯无疑是最大赢家，一笔投资缔造超50亿浮盈；知名PE机构KKR回报40多亿；其他早期投资方，动辄账面回报超百倍。 如此盛况，令人惊讶。 <h2>深圳新贵 Token第一股市值千亿</h2> 这一切要追溯到十年前。 时间回到2016年4月，刘呈喜在深圳南山正式创立迅策科技。行事低调，他在公众视野中鲜少露面，就连招股书中也没有提及个人简历。虽然刘呈喜身为公司最大股东，但并未担任任何职务，而是将公司交给了其子刘志坚一手打理。 现年46岁的刘志坚，2004年本科毕业于清华大学电子科学与技术专业，此后又来到香港科技大学，继续攻读电机及电子工程硕士学位。毕业后，刘志坚进入苏格兰皇家银行工作，从一名实习生做到公司董事。2012年9月，他加入国开国际投资有限公司，担任执行董事一职。 直到2016年，刘志坚开始成为迅策科技的掌舵者，出任董事会主席兼CEO。同时，他还邀请了一位清华校友耿大为加盟迅策，由后者任职公司总经理。 创立之初，迅策科技从资产管理行业起步，在成立次年推出实时数据分析解决方案XOne，提供订单执行及投资组合监控服务；后面相继发布了实时数据基础设施解决方案Done、VOne。 2021年至2022年，迅策科技又接连推出了四款数据分析解决方案Pone、Tone、Cone、Rone，分别提供投资组合监控、估值、风险管理及合规监管服务。招股书显示，按2024年收入计，迅策科技于中国资产管理行业的实时数据基础设施及分析市场中排名首位，于中国实时数据基础设施及分析市场排名第四。 目睹AI浪潮席卷，迅策科技逐步向AI Agent服务商转型。同时，公司开始采用Token付费模式，构建出一个“单次调用价格×token调用次数×模块应用数”的定价体系，即客户在使用其AI数据服务时，按模型推理过程中实际消耗的Token数量进行计费。 由此，迅策科技成为港交所“Token第一股”。 其实，迅策科技的IPO之路一波三折。2024年，公司曾在3月和9月两次向港交所递表但均告失效；时隔一年第三次递交上市申请，终于在2025年12月成功登陆港交所，没想到开启一场暴涨之路。 <h2>腾讯为大赢家 A轮投资人回报500倍</h2> 其实迅策科技在港股的开局并不美妙。 在上市前一日的暗盘交易中，迅策科技股价较48港元发行价一度大跌超35%，与当日其它几只新股形成鲜明对比。尽管上市首日开盘后，股价有所回升，但最终收盘仅微涨1.04%，首日市值也定格在156亿港元。 此后，迅策科技股价时常在60港元上下徘徊，二级市场的质疑声不绝于耳。 然而很快，转折点出现了。 大洋彼岸横空出世的OpenClaw，不仅点燃一场AI狂欢，更是引爆了“龙虾三兄弟”的股价——迅策、MiniMax、智谱，三家企业凭借着OpenClaw概念，纷纷冲上市值高峰。 吃到这波红利的迅策科技，市值先是在3月份站上500亿港元，后一举突破1100亿港元，此时距离其IPO敲锣仅仅过去100天。以4月24日收盘价计算，迅策科技股价自上市以来较发行价累计涨幅高达500%，市值在1000亿港元上下浮动。 如此大涨一幕，也牵动着迅策科技身后投资人的心情。 梳理过往，迅策科技早早便进入到一级市场投资人的视野里，尤其在2017年迎来了A轮融资。当年7月，云锋基金旗下云锋新呈、深圳赛达仁、北京创新工场、无锡海盈佳、中南荷多、星罗景佑、南昌海创胜、珠海诚昊共同完成7600万元投资，彼时投前估值仅有1.5亿元。 随后在2019年4月，迅策科技完成A+轮融资，其中无锡海盈佳及中南荷多投资5500万元；高盛旗下GSPSI认购新增注册资本281.24万元，总代价为3374.87万元。本轮投后估值达到约6.9亿元。 很快，腾讯也出手了——2020年6月，迅策科技获得2.11亿元B轮融资，投资方包括PAC资本、大湾区基金、中山火炬、深圳腾讯、羽信资本、深圳众投及云锋麒泰，此时迅策科技估值已经翻倍来到12亿元。 不到一年，迅策科技又在2021年5月完成总规模约6.54亿元C轮融资，其中老股东腾讯、羽信资本再度加码，新进投资方包括时代百富、阳光家族投资、浦发银行、广州由山、CPE源峰、合力投资、粤财创投、北京中关村、北京歌华、通瑞长盈及泰康人寿等。紧随其后，上海域恺出资6400万元成为C+轮投资方。 2022年4月，迅策科技又完成7.98亿元D轮融资，投资方包括KKR、天津熙华、中金浦成、金浦投资、羽信资本、横店资本和高盛。次年11月，洪泰基金又在交叉轮融资中出资2.2亿元，迅策科技IPO前估值也达到62.2亿元。 至此，迅策科技市值已较A轮投前估值涨了超530倍。 回顾这场长达近十年的陪跑，有人提前遗憾离场，留下的人则等到了时间的馈赠。据招股书披露，创新工场、南昌海创胜、珠海诚昊和中山火炬在IPO前已完成退出。而腾讯身为第一大机构股东，在IPO后仍持股7.02%，对应市值约57亿元人民币，以此计算浮盈超过50亿元；KKR持股市值则约为47亿元，浮

翻完DeepSeek报告，我们发现了中国AI的默契

这两天，全球顶级大模型接连更新，重磅消息一个接一个。 中国这边也迎来热闹非凡的一周，从周一开始，Qwen、Kimi、小米、腾讯相继发布最新模型。周五，千呼万唤的 DeepSeek 终于发布 V4 双版本，引发了国内 AI 圈的一波海啸。 其中，中国迈入万亿参数俱乐部并已开源的模型有 DeepSeek 和 Kimi 两家，小米也预告了将会开源最新的万亿模型。 翻完 DeepSeek V4 近 60 页的技术报告，我们发现这两个已开源万亿模型之间的默契，比任何单打独斗都可怕。 再往前溯源的话，我们发现 DeepSeek 和 Kimi 已经是第 N 次「偶遇」了。这可能源于梁文锋和杨植麟对 Scaling Law 的共同信仰和对 AGI 的竞逐。 <h2>多次偶遇背后的一场「合谋」</h2> 从 DeepSeek-R1 和 Kimi K1.5 仅隔两小时发布，DeepSeek-NSA 与 Kimi MoBA 论文同期发表、Kimi 数学推理模型 Kimina-Prover 启发 DeepSeek-Prover V2，到如今的 Kimi K2.6 与 DeepSeek-V4 在同一周发布，齐头并进。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_b47dbf9a95fb43f39a7cb8f13a0bacb0@000000_oswg178361oswg1080oswg399_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 这两家公司不是在互相厮杀，而是在用一种近乎「开源共享」的方式，一起进步。 引用车圈的一句话说，「好的设计总是心有灵犀」。 从 Kimi K2 采用 DeepSeek V3 的 MLA 注意力机制，到 DeepSeek V4 引入了 Kimi 大规模验证的 Muon 优化器，可以说，技术上的联动，成为了行业的一个亮点。 <h3>MLA 注意力机制：DeepSeek 创新，Kimi 复用</h3> 首先要提到的是，DeepSeek 在 V3 中首创了 MLA 注意力机制，这个设计通过低秩压缩技术有效减少了显存占用，从而让长上下文推理变得可能。这个创新很快被行业广泛认可，Kimi K2 在自己的注意力机制中也采用了 MLA 注意力机制。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_16e1db2c00094a55ba55615a26b36888@000000_oswg304889oswg1080oswg677_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> <h3>二阶优化器：Kimi 大规模验证，DeepSeek 跟进</h3> 除了注意力机制，另一个备受关注的突破是优化器技术。2025年2月，Kimi 发表《Muon is Scalable for LLM Training》论文，在 480 亿参数的 Moonlight 系列模型上验证了 Muon 优化器的效果，用来取代已经用了 10年的行业标准技术 Adam。2025 年 7 月，在万亿参数 Kimi K2 中，二阶优化器 Muon 被首次大规模应用，展示了其在大规模语言模型训练中的优势。 如今，DeepSeek V4 也跟进用 Muon 优化器技术，实现训练效率的稳定性。两家公司将底层的优化技术相互吸纳，打破了技术壁垒，展现出前所未有的深度合作。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_591e2672082d421cac1baef15d9d56ea@000000_oswg311698oswg1080oswg637_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> <h3>残差连接：两种不同的解决方案</h3> 说到残差连接，DeepSeek 和 Kimi 也各有突破。 DeepSeek 在 V4 中引入了 mHC 残差连接，目标也是提高信息传递的效率。通过改变多头注意力的拼接方式，mHC 提高了梯度流动的效率，实测训练效率提高了约 30%。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_377e95216d66487a84c06caad553ab47@000000_oswg82513oswg849oswg480_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interl

日更7.5万首，播放不足3%：AI音乐沦为“虚假繁荣”？

Suno V5、Lyria 3 Pro、Mureka V9…… 从30秒片段到3分钟完整曲目，从简单旋律到精细化编曲，AI音乐大模型正在以肉眼可见的速度重构音乐行业的生产逻辑。 但热闹之下，市场已是硝烟弥漫。 一边，是版权方的严防死守。2026年4月，Suno与环球、索尼的版权谈判彻底崩盘，双方陷入“完全无路可走”的僵局；美国唱片业协会（RIAA）多次发声谴责AI音乐平台侵权，索赔金额高达每首15万美元；国内，多位音乐人联合举报AI翻唱乱象，指责平台放任用户克隆歌手声线、复制原创风格，直接冲击正版收益。 另一边，是平台的激进布局。腾讯音乐上线“启明星·AI作歌”功能，累计生成作品超2600万首；网易云音乐引入AI创作工具，甚至高价收购AI生成歌曲版权；小众平台更是直接将AI音乐作为核心卖点，批量推送低成本生成的短视频配乐、背景BGM，试图在巨头夹缝中突围。 2026年4月，巴黎音乐流媒体平台Deezer公布了一组令行业不安的数据：AI生成歌曲已占其每日新增投稿的44%，从1月的日均1万首暴涨至7.5万首。然而，与供给端狂飙突进形成鲜明对比的是，这些AI歌曲的播放占比仅为1%到3%。换句话说，AI音乐的最大“消费者”不是听众，而是上传者自己——大量作品根本不是为了被收听，而是为了占位、刷量、套利。 围绕着AI音乐，平台想降本增效、抢占流量，版权方想守住版权秩序、分一杯羹，还有许多投机者想吃到AI的红利。三者都有看起来合理的诉求，叠加在一起，却似乎拧成了一个解不开的“死结”。 <h2>01 平台的“激进”</h2> 2026年4月，AI音乐平台的“军备竞赛”进入白热化。 腾讯音乐推出独立APP“未音VEMUS”，内嵌AI歌手“大头针”；网易云音乐将AI歌曲收益提现门槛从500元骤降至100元，CEO朱一闻称“AI就是最好的玩具”；字节跳动汽水音乐与抖音打通“AI BGM一键同步”。 更激进的玩家直接押注“去版权化”——小众平台Mureka以“零版权纠纷”为卖点，批量推送AI短视频配乐。 我们做个极端的对比：传统单曲制作成本至少数万元，要耗时数周，而AI生成一首3分钟曲目仅需0.1-0.3元、耗时3分钟，效率提升超万倍。更关键的是，AI可无限供给内容，解决算法素材枯竭的痛点。据网易云音乐披露，“云音AI”月活突破5000万，用户日均生成作品超300万首。 但平台的激进，却是在边界的不断试探。 对内，松绑审核边界，默许灰色内容。网易天音、未音VEMUS的用户社区中，“一键复刻周杰伦”“AI孙燕姿教程”泛滥；抖音AI音乐挑战赛的获奖作品多次曝出抄袭争议，平台仅以“技术中立”搪塞。据《每日经济新闻》消息，某头部平台通过算法加权激励用户日更10首以上，“先把规模做起来，合规以后再说”。 对外“甩锅”，将法律风险转嫁给用户。2026年4月，网易云音乐爆发典型纠纷：用户用“网易天音”生成的原创歌曲，被他人冒用身份上传；创作者申请下架时，平台援引《用户协议》“生成内容已授权平台永久使用”条款拒绝——真正的创作者反而丧失作品控制权。 海外的Suno也有类似的条款规定，用户对AI内容的“所有权”仅限非商业使用，商用时平台保留追偿权。 就这样，平台用免费工具降门槛、以UGC填生态，借模糊条款无偿占有版权收益。遇诉讼则下架内容，抛出“用户自主生成、平台仅提供工具”的辩护。腾讯音乐CEO梁柱在2026年Q1财报会称，“AI音乐的核心价值是降低‘玩音乐’的门槛”——刻意回避训练数据的版权来源。 更具讽刺的是，Suno回应环球音乐起诉时强调“用户创造力不应被扼杀”，但其内部运营手册却要求“优先推荐高完播率作品”——平台主动参与内容筛选，“中立”人设不攻自破。 此外，Google在宣布Lyria 3 Pro免费开放的同时，悄然更新开发者条款——基于该模型生成的音乐若用于流媒体分发，Google保留抽取15%收益分成的权利。这一“免费+抽成”模式下，先用免费策略跑马圈地，再用协议锁定长期收益，至于版权方的索赔和用户的侵权风险，不过是扩张路上的“外部性成本”。 平台的激进，本质上是一场“时间套利”：在版权法规尚未落地、用户认知尚未觉醒的窗口期，以最低成本攫取最大市场份额。 <h2>02 版权方的“反击”</h2> 当平台在窗口期狂飙突进时，传统音乐产业的从业者——从唱片巨头到词曲作者，却陷入被技术冲击的焦虑与危机之中。 AI模型用未经授权的版权内容“喂养”自身，能以前所未有的逼真度复刻歌手的声音和风格，导致“AI翻唱”和“AI冒充作品”泛滥，直接分流了原创者的市场与声誉。 2026年3月，德国音乐出版巨头BMG对Anthropic提起诉讼，指控其未经授权复制了493首版权歌曲的歌词用于模型训练，索赔金额高达数千万美元。诉状中一个细节令人心惊：Anthropic被指从一个专门储存盗版内容的“影子图书馆”批量下载了数百万首歌曲，用于训练其音乐模型Lyria。环球、索尼、华纳三大唱片公司随后联合对Suno、Udio等主流AI音乐平台发起诉讼，指控其训练数据构成了“系统性、大规模的盗窃”。 面对“被沉默地训练、被公开地模仿”的困境，版权方也发起了反击。索尼音乐在2026年第一季度的一项内部清理行动中，一个月内下架了13.5万首AI生成的仿冒歌曲。方大同遗产方联合多位艺人发表联合声明，明确禁止任何AI对其声纹和作品的使用。更广为人知的案例是，邓紫棋工作室针对一首高仿AI《泡沫》在全网发起举报和下线要求，成为国内艺人对抗AI声线克隆的标志性事件。 2026年4月，歌手周

最前线｜2025年全年营收超64亿，海康机器人表示将继续推进AI融合与具身智能布局

作者 | 乔钰杰 编辑 | 袁斯来 当前，制造业正站在从“自动化”向“智能化”跨越的关键节点。 2026年是海康机器人成立十周年。作为工业智能化领域的创新者与实践者，海康机器人近年持续推进机器视觉、移动机器人与柔性制造技术的深度融合，构建起“眼、脚、手”一体化的全栈技术能力，形成了以机器视觉、关节机器人和移动机器人为核心的三大业务体系。 2025年全年，海康机器人营收突破64.52亿元，其中机器视觉类产品累计出货量超 1000 万台，移动机器人累计下线突破 18 万台。基于完善的硬件产品线，其自研工业软件授权用户超60万人次，全球服务客户超2万家。 2026年4月22日至24日，「海康机器人·智造大会2026」在杭州桐庐举办。海康机器人首席执行官贾永华提出“具身智造”的概念。他表示，传统自动化体系正面临灵活性不足的问题，难以适应需求碎片化与用工结构变化。“具身智造”需要通过两种能力来应对：一是具备多任务能力的高柔性设备，二是可快速复制的场景化应用能力，从而推动制造体系从“人适应机器”向“机器适应环境”转变。 大会期间，海康机器人除展示了机器视觉、关节机器人、移动机器人在制造、流通等行业场景的应用落地情况外，还并发布了超过35款新品，覆盖标准视觉（2D与2.5D计算光学）、高精度3D视觉以及AI智能视觉等方向，重点针对复杂场景成像、高精度测量及AI落地难等工程问题。 <img data-img-size-val="890,594" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_bc182706165341f89a4d74bf3b0755d1@5920579_oswg482514oswg890oswg594_img_png?x-oss-process=image/quality,q_100/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 图源企业 面向未来，海康机器人也在积极推进AI融合与具身智能布局。 在接受36氪专访时，海康机器人副总裁张文聪介绍，公司自2016年起系统性推进AI技术在产品中的落地，目前已在多个产品线中实现规模化应用，并成为提升产品性能与工程效率的重要手段。 早在2019年，海康机器人用于调度移动机器人的RCS（机器人控制系统）就开始在路径规划和任务调度中引入强化学习与运筹优化方法，突破调度规模上限；到2021年初，已在一汽丰田单厂实现超1000台机器人跨地图协同运行。“接下来，公司也会探索AI进一步向工业深水区渗透的路径，包括更复杂场景下的质检能力。”张文聪表示。 在被问及具身智能在工业的应用，张文聪表示，“具身智能”并不代表产品都要做成拟人形态，“海康机器人现阶段把端到端的眼、手的协同做好，广义看也是朝向具身智能的很大进步，比如说机器视觉和关节机器人配合的视控一体应用就会有很大的提升。” 面向更长周期，张文聪表示，工业场景中，在高度标准化、高节拍的环节上，专用设备仍具效率优势；但在节拍要求相对宽松的场景中，具身智能具备“一机多能”的潜力。整体上，具身智能与现有自动化方案将更多形成互补关系，而非直接替代。 <img data-img-size-val="997,664" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_3e259ec6918a4ade95403e168bbf16db@5920579_oswg590782oswg997oswg664_img_png?x-oss-process=image/quality,q_90/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 图源企业 以下是36氪与海康机器人副总裁张文聪的交流内容，略经编辑： 问：机器视觉、移动机器人和机械臂，这三个板块的营收占比如何？ 张文聪：目前来看，我们的营收还是主要来自机器视觉和移动机器人这两大板块，机械臂这一块占比还不算大。主要原因是我们切入机械臂相对比较晚，虽然已经做了大概5年，但整个产品线还在持续丰富的过程中,目前整体营收规模还在爬坡阶段。 问：目前AI在我们的产品中有哪些实际应用？ 张文聪：AI现在已经比较深入地用在我们的产品里面了，尤其是在机器视觉这一块。像读码、OCR识别这些场景，我们都已经用深度学习做了比较多的升级，以前很多识别算法是需要现场训练的，现在基本上可以做到“开箱即用”，大多数场景下不需要再做二次训练，效果也比较稳定。 另外一个重点方向是工业质检，我们这几年也在持续投入。从早期的小模型，到现在逐步引入大模型。以我们和一家国内大型医疗用品生产企业的合作举例，他们希望为生产的一次性医疗手套引入一套全自动、高精度、可追溯的质量检测系统。而手套属于柔性物体，容易变形，而且颜色类型非常多，这类缺陷检测其实难度很高。

最激进的“AI先锋”多邻国，已经放过员工了

从“AI-First”到“不强迫使用AI”，从市值250亿美元到40亿美元，多邻国只用了一年的时间。 这只让全球用户既爱又恨的“邪恶”小绿鸟到底经历了什么？ 2026年4月，路易斯·冯·安（Luis von Ahn）在播客中表示，Duolingo已不再将员工使用AI的情况纳入绩效考核。他说，绩效最重要的是“把本职工作尽可能做好”；很多时候AI能帮上忙，但如果帮不上，“我不会强迫你去用它”。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_c9eee1e49a7141dcaeda79a44755904e@000000_oswg433363oswg692oswg416_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 这家公司曾是全球最激进的企业之一——2025年4月，路易斯在一封致全员的公开邮件中宣布公司转向“AI-First”，并要求只有证明“AI做不了”时，人力岗位才有存在的必要。 从“强制使用”到“想用就用”，这家曾被视作“All in AI”最激进标杆的语言学习巨头，在短短一年内完成了一次策略回摆。 为什么最早、最猛推行AI的公司，反而最先撤回了这项制度？ <h2>01 顶级生意遇见永不疲倦的AI</h2> 这只绿色的猫头鹰可能是史上对人类态度最差的鸟了。不仅一言不合就“变脸”，还时常威胁它的5000万日活用户：“最后通牒！你的连胜要断了！” 就这样，多邻国用类似闯关游戏的机制，把学习这件枯燥的事情变成让人上瘾的日常打卡，一路高歌猛进，成为资本市场眼中的“标准优等生”——增长快、盈利好、用户黏性强。 AI浪潮来临的时候，在一众C端互联网应用中，多邻国绝对算是出手快的。 2023年3月，多邻国与OpenAI合作推出AI学习功能，正式发布Duolingo Max，随后，多邻国在次年迈入了“吃到AI红利”的第一阶段。 2024年年初，公司裁撤了约10%的合同工，并明确表示正在更多依赖AI来生成内容。 很快，多邻国也确实在生产效率上发挥了AI的“魔力”，借助AI，多邻国2024年上线了超过7500个全新的内容单元，而在AI尚未大规模应用的2021年，这个数字仅为425个。内容生产的效率被拉升到了过去难以想象的高度。 财务数据为多邻国的AI战略提供了最有力的背书。2024财年，多邻国总预订额达8.7亿美元，同比增长40%；付费订阅用户数达到950万，同比增长43%。 在致股东的年度信函中，管理层将2024年定义为“破纪录的一年”。此时的资本市场，看到一个清晰而性感的故事，AI似乎真的成为了多邻国新的增长引擎。 尝到甜头的多邻国，在2025年将油门一脚踩到底，进入了激进的“AI-First（AI优先）”元年。2025年4月，路易斯宣布公司转向“AI-First”，随之而来的是一套硬核的“连招”：逐步停止让承包商做AI能做的工作、在招聘中重视AI使用能力、在绩效评估里考查AI使用情况、申请增员前必须先证明工作无法被自动化。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_7c1ea413c66843ca86912d89731d5de7@000000_oswg151312oswg692oswg344_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 在这家公司里，默认的生产者从人转向了AI，而人类不仅需要证明自己不可替代，还要和AI同台竞技，甚至从此绩效考核的评价方不仅来自于老板，还来自于AI——AI检查你对AI的使用多不多、好不好。 AI的热潮也带动着这一年的产品与财务表现节节攀升，使2025年成为多邻国的AI叙事最受市场青睐的一年。 第二季度，公司日活跃用户数（DAU）同比增长40%，净利润同比暴涨84%，到第三季度时，公司开始强调Duolingo Max和“家庭计划”带来的用户人均收入（ARPU）提升，出色的业绩推动股价在财报发布后一度大涨约24%。 《快公司》（Fast Company）报道称，市场用真金白银奖励了多邻国的AI故事。甚至在成本端，多邻国也给出了一个“反直觉”的信号：AI成本低于预期。这意味着，AI不仅能提升效率，其成本可控性也得到了证明。 <h2>02 成也AI，败也AI，“小绿鸟”跌落神坛</h2> 然而，光鲜的财务数字之下，裂痕已经开始显现。 对外，大量用户开始质疑课程质量，并抱怨“机器味太重”。对内，将AI使用与绩效强绑定的做法，使员工开始“为了用AI而用AI”。 2025年，多家媒体（如Customer Experience Dive,Polygon等）均提到，用户开始集中反馈课程质量层面的问题，诸如“AI生成的句子‘不自然’、‘像机器拼接’”“练习内容重复、语境不真实”和“部分语言课程

DeepSeek V4背后，梁文锋的转身

2026年4月，DeepSeek几乎同时公布了两条大新闻：一是公司启动首次外部融资，目标估值从100亿美元迅速抬升至200亿到300亿美元，腾讯、阿里正洽谈入局；二是其新一代旗舰模型V4发布，全面适配华为昇腾950PR芯片，从英伟达的CUDA生态转向华为的CANN框架。 一内一外两种变化，背后是DeepSeek的全面战略转向，也是AI公司竞争进入深水区的标志。 那个纯靠自身的量化投资输血、以“技术理想主义”自居的DeepSeek，正在完成自己的“成人礼”。 <h2>国产替代和推理跃进，V4的新故事</h2> ‍‍ 2026年4月24日，DeepSeek V4发布。 这不是一次常规的模型迭代。新模型将总参数推至1.6万亿，首次将百万token上下文打成标配，并实现了百万上下文下每token的算力消耗仅为V3.2的27%，KV缓存占用只有10%。 模型输出质量上，V4同时支持三档推理强度，并针对Agentic Coding做了专项优化。内部评测显示，其交付质量已接近Claude Opus 4.6的非思考模式。 不过V4最受瞩目的，是首次在官方技术报告中，把国产芯片和英伟达GPU写进了同一份硬件验证清单。 V4适配的华为昇腾950PR推理芯片于2026年3月量产，单卡算力较英伟达对华特供版H20提升2.87倍。到目前为止，阿里巴巴、字节跳动、腾讯等国内科技巨头已向华为下单数十万颗昇腾芯片。 从成本角度看，这是一次理性的商业选择。昇腾950PR的采购价格约为英伟达H200的三分之一到四分之一，绝对算力则是H200的一半，这意味着性价比。 虽然和英伟达的前沿芯片相比，国产芯片有显著的算力差距。不过在低精度推理场景下，华为昇腾950PR的SIMD/SIMT新同构设计、低精度数据格式支持和自研HBM，能展现出超越通用GPU的效率。不仅更便宜，而且更高效。 现在也正好是大模型正从“训练为王”逐渐转向“推理决胜”的时代。2026年3月的GTC大会上，黄仁勋宣布推理的拐点已经到来，需求还在不断增长。他指出过去两年AI计算需求激增了1万倍，行业重心正在从一次性、高成本的模型训练，转向持续性的推理服务。 事实上，黄仁勋本人也曾公开表达对中国芯片的忧虑。4月15日，他在彭博社播客访谈中罕见发飙，当众反驳“芯片是浓缩铀，不该出口给中国”的说法。他警告，过度限制无法阻止中国进步，反而会逼中国建立完整的自主生态。 跳出英伟达架构是一条高风险、高收益的新路。风险在于，CANN不是一个非常成熟的架构，第三方库支持、调试工具链仍不及CUDA，对于个人开发者和小团队而言迁移门槛依然存在。 但如果V4在华为芯片上跑出有竞争力的性能，它将是全球第一个不依赖英伟达的前沿AI模型，这意味着中国AI产业将拥有完全自主的算力底座，不再受制于华盛顿的出口管制。 这也意味着中国的AI企业们会直接坐在金山上。根据OpenRouter的数据， 2026年3月30日-4月5日，中国AI模型的周调用量突破12.96万亿Token，是同期美国的4.3倍，国产化无疑有着巨大的市场前景。 <h2>向资本重新伸出的手</h2> 不过，追求国产架构性价比的另一面，是DeepSeek的资金压力。 这家一度站在中国AI赛道顶峰的公司，长期主要靠创始人梁文锋和背后的量化基金幻方量化支持。梁文锋直接和间接持有DeepSeek 84.29%的股份，拥有几乎100%的表决权，这让DeepSeek在AI创业公司中显得格外另类。当智谱、MiniMax、月之暗面在2023-2024年疯狂融资时，DeepSeek像一个隐士般潜心研发，直至2025年R1的横空出世。 也是在这一年，梁文锋拒绝了来自腾讯和阿里巴巴等科技巨头的合作机会，担心外部投资者会干预公司决策。而且，梁文锋本人也极少出现在公众视野中，除了几篇AI研究的论文。 但他的态度不久前发生了180度大转弯。2026年4月，DeepSeek启动首轮外部融资，募资至少3亿美元，目标估值超200亿美元，市场传闻甚至飙至300亿美元以上。 AI正在变得越来越烧钱，也变得越来越值钱，这是全球性共识。 OpenAI 2025年亏损80亿美元，2026年预计亏损250亿美元。2026年3月OpenAI完成最新一轮融资，募集资金1220亿美元，投后估值8520亿美元。其最大竞争对手Anthropic于2026年2月完成300亿美元G轮融资，投后估值3800亿美元。由于年化收入从2025年底的90亿美元暴涨至2026年4月的300亿美元，Anthropic在一些二级市场的隐含估值已超1万亿美元。 除了算力采购，烧钱的还包括人才竞争。脉脉高聘《2026春招人才供需报告》显示，2026年1至2月，AI岗位数量同比增长约12倍，岗位占比升至26.23%，平均月薪超6万元。 薪资上涨促进了人才流动，这给很多AI大厂带来了薪资压力。据媒体报道，过去一年间，字节跳动Seed团队有近70名技术人才离职，转而加入国内头部互联网企业、大模型公司及国际科技巨头。为抵御人才流失，字节跳动为Seed团队大规模发放专项期权，提高待遇。在字节内部，活水流动到Seed部门是新风向，面试流程也相比其他部门更为复杂。 字节被报道2025年净利润同比下滑超过70%，核心原因是在三、四季度加码了人工智能领域的资源投入。随后抖音副总裁李亮澄清称，净利润下降主要是优先股和期权成本变动等会计因素带来的。虽然缓解了市场上对于字节净利润下滑的担忧，但也显示出公司在

9点1氪丨Kimi被曝泄露用户真实简历；马斯克花4000多亿买下00后公司；世界杯决赛门票转手价近230万美元

整理｜孟孟 <h2>今日热点导览</h2> 铁路部门将实行老年旅客购票优惠 哈啰因未按规定备案、投放运营或者回收车辆再被罚款10万元 网友称用豆包提前查到事业编成绩，官方回应 耐克将裁减1400个公司职位，主要集中在技术部门 中国再发现两种月球新矿物，嫦娥五号样品研究获新突破 <h2>TOP3大新闻</h2> Kimi被曝泄露用户真实简历，用户翻译时收到陌生人完整个人信息 4月20日，用户张呈在使用Kimi翻译英文PPT时，系统竟返回一份陌生人的完整简历，包含姓名、电话、邮箱、工作经历等真实信息。张呈通过简历上的电话联系到当事人钟先生，所有信息均能对应。张呈称，自称Kimi工作人员的解释是“AI出现幻觉所致”。但浙江大学“百人计划”研究员韩蒙指出，这不属于典型“AI幻觉”，“幻觉是‘胡说八道’，而这次是‘说对了，但不该说’”，更接近数据隔离失效、会话管理不当等工程链路问题。 截至发稿，Kimi母公司月之暗面未回复记者采访。律师王光英表示，该行为已构成个人信息泄露，平台不能以“AI幻觉”作为免责理由，数据安全保护是平台的法定义务。张呈已申请会员退费并注销账号，称今后不再向AI发送个人隐私信息。这并非Kimi首次涉数据合规问题，2025年国家网络与信息安全信息通报中心曾通报其存在违法违规收集使用个人信息行为。（每日经济新闻） 马斯克花4000多亿买下00后公司，SpaceX锁定Cursor补齐AI编程短板 近日，SpaceX与AI编程初创公司Cursor达成一项收购协议：SpaceX获得以600亿美元（约合人民币4000多亿元）收购Cursor的选择权。Cursor由四名麻省理工学院辍学的“00后”学生于四年前创立，估值从2024年初的25亿美元飙升至2025年底的293亿美元，四位创始人每人所持股份价值至少13亿美元。 Cursor付费用户超过100万，超半数《财富》500强企业使用该产品，英伟达CEO黄仁勋曾将其列为“推动人机协同数字劳动力革命的六家核心企业”之一。但Cursor依赖OpenAI的GPT和Anthropic的Claude，自身无底层大模型。马斯克则公开承认xAI在编程方面“落后”，正在重建。SpaceX旗下xAI拥有强大算力却缺应用产品，Cursor有产品却缺自主大模型，双方形成互补：Cursor将接入SpaceX的Colossus超算，SpaceX则补齐AI编程短板。分析认为，此举旨在构建“算力+模型+工具”闭环，AI竞争正从底层算力向应用层延伸。（21世纪经济报道） 世界杯决赛门票，转手价近230万美元 国际足联官方门票转售平台日前出现了4张2026年足球世界杯（美加墨世界杯）决赛的门票，每张票要价接近230万美元。据了解，这4张票是7月19日在新泽西州东拉瑟福德大都会人寿体育场举行的世界杯决赛门票，每张标价2299998.85美元，座位位于124区下层看台球门后方，第45排，座位号33至36。当天，该平台上的决赛门票最低价为10923.85美元。按照美国方面说法，国际足联并不控制门票在转售市场上的售价，但会向每张票的买方和卖方各收取15%手续费。（央视新闻） <h2>大公司/大事件</h2> 铁路部门将实行老年旅客购票优惠 据中国铁路公众号24日消息，铁路方面将实行老年旅客购票优惠。年满60周岁及以上的中国公民购买开车时间在5月30日至6月30日期间的非节假日周中时段（周一12:00至周五12:00）部分动车组列车车票，可享受执行票价9折优惠，实行“折上折”，铁路12306在相关优惠车次后标注“敬”字。年满60周岁及以上的持有残疾军人证、伤残人民警察证、国家综合性消防救援队伍残疾人员证的中国公民，在享受原有优待票价的基础上，可再享受9折优惠。老年旅客可同时享受普通常旅客会员的三倍积分优惠，积分可用于兑换火车票或办理座位升席业务。（中新经纬） 国家医保局全面进驻，湖南、河南被曝光串换药品药店 记者从国家医保局了解到，针对湖南、河南等地药店将化妆品、保健品和生活用品串换成药品使用医保卡结算的情况，国家医保局已于4月22日派出检查组前往两省进行调查核实，陆续进驻湖南省怀化市、衡阳市、株洲市、邵阳市，以及河南省郑州市相关药店进行检查。截至目前，已完成全部涉事机构进驻。（中新经纬） 哈啰因未按规定备案、投放运营或者回收车辆再被罚款10万元 4月24日，澎湃新闻记者注意到，上海市交通委官网显示，上海哈啰普惠科技有限公司（以下简称“哈啰公司”）因“互联网租赁自行车运营企业未按规定备案、投放运营或者回收车辆”被上海市交通委员会罚款10万元，处罚日期显示为4月22日。今年1月，哈啰公司因同样问题被罚款10万元。（澎湃新闻） 网友称用豆包提前查到事业编成绩，官方回应 4月23日晚间，有网友发帖称，“豆包查到2026山东事业编成绩了”，并附上一张成绩单，但成绩部分涂掉了。“不过好像只有津南槐荫区的能查，是不是属实咱也不知道，到底啥情况呀？”4月24日，扬子晚报记者联系上该网友了解到，帖子内容来自其他网友，但目前原帖网友已经删除了帖子。智灵动力（北京）科技有限公司副总裁郝雅婕分析告诉扬子晚报记者，应该是测试端口打

被中国新能源车吊打后，BBA坐不住了

车展周这几天，不少同行发出过上述感慨。而要说大家为什么有这样的感觉，那自然是全球巨头与本土新势力的同台竞技，不同于往届某些时段的流量为王，参展商和新车的规模、密度都拉满，为车展带来了久违的纯粹感受。 在这其中，BBA（奔驰、宝马、奥迪）在车展上呈现的东西，也能说出个一二。 此次车展，BBA可以说是彻底放下身段，在“本土化、智能化、纯电化”等几个关键词下，带来了各自的重磅力作。其中，奔驰携近40款车型亮相，聚焦纯电产品的升级；宝马带来史上最强参展阵容，以“新世代”平台车型为核心，带来电动化与智能化转型成果；奥迪则聚焦本土化战略，推出专门适配中国市场的纯电车型，加速PPE平台的国产化落地。 如果你关心车市，就轻易能发现，此次BBA三大品牌的参展姿态，与以往截然不同。 因为它们本质上是在打一场救赎之战。过去，三大品牌更多是将海外车型原汁原味的引入中国，电动化产品多为燃油车型的“油改电”衍生，对应的产品在智能化、续航、本土化适配等方面严重脱节，导致其电动化车型销量惨淡，始终无法突破瓶颈。 据统计，2025年，BBA在中国市场的纯电车型总销量不足30万辆，而同期蔚来、理想、小米和特斯拉等新品牌的单一品牌销量动辄突破20万辆，差距一目了然。 因此，当中国新能源汽车渗透率突破50%，市场进入存量竞争阶段，消费者对豪华新能源车的需求，不再是单纯的品牌崇拜。加之，中国自主品牌在高端领域持续突破，豪华新能源市场的竞争进入白热化。这意味着，相较于以往燃油时代的绝对主导，如今的BBA，正面临着前所未有的转型压力。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_111b2aeae9be42519886ebc07674d7f0@000000_oswg500136oswg1076oswg1306_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 于是，BBA便借助北京车展的势头，携60多款重磅新车集体亮剑，其中电动化产品占据绝对主力，以全新的电动化产品，扭转市场对其新能源落后的印象，在中国市场实现翻盘。 而如果能凭借此次参展实现破局，便能守住豪华市场的基本盘，甚至翻盘；若还是无法突破瓶颈，或将彻底沦为中国新能源市场的陪跑者。因此，这一战，既是BBA电动化转型的总结，更是其在中国市场的终局博弈的开端。 <h2>01 BBA电动化失利与破局 </h2> 要读懂BBA此次北京车展的电动化布局，我们有必要先复盘其过往的失利教训。因为那些曾经的失误，代价是巨大的。它不仅让BBA错失了中国新能源市场的黄金发展期，更让其在消费者心中的品牌形象受到冲击。 回顾BBA的电动化之路，失利的原因大致集中在一下三点。一是“油改电”思维的固化；二是本土化适配不足；三是智能化滞后，未能跟上中国市场的迭代速度。 以奔驰为例，早期推出的纯电EQC车型，基于燃油GLC平台改造，续航较低，座舱体验一般，最终销量惨淡；宝马的iX3、i3等车型，同样存在本土化不足的问题，智能驾驶辅助系统适配性差；奥迪则步伐迟缓，PPE平台量产电动化车型迟迟未能落地，错失市场机遇。 基于此，我们得以看到奥迪在4S店挂出“奥迪也有新能源”横幅的心酸，这是BBA初期电动化失利的缩影。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_1d26a38ecd284dccad92332451dca87d@000000_oswg111432oswg1080oswg608_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 而痛定思痛后，BBA终于调整电动化思路，此次北京车展亮相的电动化产品，便是它们全新思路的最佳体现，每一款车型都针对性解决过往的短板，展现出更强的竞争力。 具体看来，奔驰此次携近40款车型亮相，电动化产品成为绝对主力，其中全新奔驰纯电GLC SUV全球首秀、全新奔驰纯电CLA 260 L中国上市，构成了其电动化布局的核心。 作为奔驰近年来最畅销车型的首款纯电车型，全新纯电GLC SUV摆脱“油改电”，基于全新纯电平台打造。在智能层面，搭载AI赋能的智能座舱，配合强化学习大模型的辅助驾驶系统，试图彻底解决以往智能驾驶适配性差的问题。 另外，全新纯电CLA 260 L的上市，则进一步完善了奔驰的豪华电动产品矩阵，精准切入中型纯电轿车市场，定价亲民，同时延续奔驰的豪华质感，试图抢占年轻消费者市场。 2026年，正值梅赛德斯-奔驰诞生140周年，此次参展阵容也承载着品牌的传承与革新，彰显其发力电动化的决心。值得一提的是，奔驰全新纯电车型已全面推行“一口价”销售模式，取消终端议价环节，重塑价格体系，降低消费者决策成本，应对新势力直营模式的冲击。 对于中国市场的电动化革新与长期布局，奔驰早已定下清晰的战略蓝图。奔驰集团董事会主席康林松（Ola Källenius）表示：“至2027年，梅赛德斯-奔驰将推出超过40款全新车型，覆盖多元动力形式，其中包括7款专为中国市场打造的车型。”足以看出，奔驰不再固守全球统一化产品策略，而是深度贴合中国用户需求定制产品，全力补齐电动化短

36氪首发 | 核心团队来自微软，获近亿投资，要打通AI进厂最后一公里

作者丨欧雪 编辑丨袁斯来 硬氪近日获悉，工业智能体及高价值应用公司——智用开物已完成近亿元天使+轮融资。本轮由老股东瑞枫资本领投，创享投资跟投，同时获得战略级客户立讯精密家族办公室及高管团队的战略投资。资金将主要用于建设全球首个面向产业的“工业语义引擎”及制造业高价值岗位智能体研发。 这已是智用开物过去一年内的第三轮融资。2025年，公司先后完成由瑞枫资本、豫资涨泉及上市公司制造业数字化龙头企业赛意信息的投资。 智用开物2024年1月成立于广州，专注于通过“工业语义引擎+工业级多智能体系统”，将复杂的工业知识转化为AI可解析、可执行的逻辑，降低AI在工业场景的落地门槛。 硬氪获悉，智用开物的核心团队带有浓厚的“微软基因”。CEO管震曾任微软中国首席技术顾问，是国内知名人工智能应用专家，COO赵铭曾任微软全球CTO办公室首席架构师，CTO张善友是连续20届微软最有价值专家和腾讯架构师名人堂成员；团队其他核心成员也均来自微软、阿里、腾讯、IBM等企业。 与市面上多数停留在数字化层面的软件公司不同，智用开物已真正深入产线。公司产品能原生支持OPC UA等工业协议（基于C#语言），实现毫秒级响应；其多智能体系统已能协同产线上的机械臂与机台，完成复杂任务的自主规划、调度与智能工艺优化协作。 本轮资金将重点用于深化工业级多智能体操作系统 Agent Foundry的技术迭代，构建由“工业语义引擎（Ontology & Harness）”支撑的底座，并以此驱动“岗位智能体（NCREW）”在多个高价值工业场景的规模化应用。 目前，智用开物已形成三大产品矩阵：一是多岗位智能体：面向企业终端用户的标准AI员工产品。企业无需投入大量资源从AI基础开始研究，只需上传岗位SOP等资料，智能体便可通过自学习，在“N分钟”内完成上岗适应多任务。岗位智能体（NCREW）并非简单的对话机器人，而是基于企业SOP和工业逻辑自进化的“虚拟员工”。在特定场景下，其综合协同效能可提升数倍，并实现7x24小时的无间断精确执行。单个岗位智能体效能相当于6-10名人类员工。 二是工业制造领域的人工智能可赋能的高价值场景产品，基于和链主企业的产业私有化数据和场景的挖掘，在ICT,装备制造，汽车产业中的BOM管理，APS排产，供应链预测及管控等领域广泛服务客户。 三是多智能体操作系统“领航navi”+工业语义引擎的黄金底座：语义引擎承载企业核心业务逻辑、裁决机制与领域机理的“中枢大脑”。它解决不同系统间数据语义不一的问题，将隐性工业知识结构化，确保AI的输出符合制造规范与工艺约束，是实现智能体跨企业快速迁移的关键。多智能体操作系统，负责复杂任务的理解拆解、多智能体协同规划、动态调度与自我反思迭代，支撑智能体的全生命周期演化。 <img data-img-size-val="773,635" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_e7449a939a2842bbb390a7c420de400a@6221844_oswg302736oswg773oswg635_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> Navi劳动力智能体市场（图源/企业） 管震告诉硬氪，智用开物的价值已在头部客户处得到充分验证。以本轮战略投资方立讯精密等链主为例，智用开物的智能体已在其多条产线深度应用。 成果包括：单个AI排产员效能相当于六名人类员工；SOP自动化率达到80%；潮汐用工上岗培训时间从1.5天缩短至2小时；产线异常处理速度提升8倍；设备维护效能提升40%。接下来，公司计划今年内推出多款通用岗位智能体，覆盖工业企业中研发、排产、供应链风险、质量等核心场景。此外，公司将持续深化与多个产业链主企业的合作，共同推进装备制造，汽车零部件、精密电子加工等产业的工业语义引擎标准制定。 以下为硬氪与智用开物CEO管震的访谈节选： 硬氪：与互联网大厂及传统软件公司相比，智用开物的核心优势是什么？ 管震：大厂的最佳商业模式是卖算力和模型，很难为单一工厂定制产线逻辑，边际成本太高。传统软件公司则有历史包袱，要自研多智能体系统投入巨大，容易失败。我们的优势在于三点。第一，真上产线。我们原生支持工业协议，无需转译，能实现毫秒级响应，这在工业现场很关键。第二，工业语义引擎。我们把80%的通用工业逻辑模型化，剩下20%的个性化知识由AI自学习，实现跨企业快速迁移，同时，我们利用Harness框架对工业流程进行了物理约束，这意味着AI不会产生“幻觉”，它的每一个动作都符合安全和工艺规范。这是我们敢说“半小时上岗”的底气。第三，多智能体协同。我们不仅做单点任务，更让产线上的机械臂、机台、质检系统像团队一样自主协作。检验标准很简单——你是不是真上了产线，能不能当6个人、10个人用。 硬氪：工业场景高度定制化，你们如何实现标准化和规模化？ 管震：这正是我们今年主攻的方向。我们推出“岗位智能体”这种标准产品，企业不需要从选模型、买服务器开始。你只需告诉AI这个岗位是干什么的，上传SOP、历史数据等资料，它会通过自学习在半小时到几小时内完成上岗适应。我们把这套能力拆解为“工业语义引擎”——它把80%的通用逻辑预先抽象好，剩下

AI打倒了英特尔，AI又救了英特尔

2024年8月2日，英特尔一夜暴跌26%，股价跌回十年前，创下多年来最惨烈的单日跌幅。 三个月后，一场更具标志性的转折来临。2024年11月8日，英伟达正式取代英特尔，成为道琼斯工业平均指数的成分股。 一次指数调整，也是一次时代的宣判。GPU取代CPU，英伟达取代英特尔。这个英特尔坚守了25年的行业荣誉，最终易主，沦为它衰落最鲜明的标志。 2026年4月23日，英特尔财报发布后盘后大涨近20%，强势反弹。中间隔了不到两年。 从被时代宣判出局，到逆势反弹，它到底经历了什么？ 这背后俨然是一部起伏跌宕的商业史。 <h2>被踢出局的那些年</h2> 英特尔的衰落，是一部教科书级的路径依赖案例。 1999年，英特尔市值最高突破5000亿美元，是全球市值最高的半导体公司。那个年代，全球每两台PC里就有一台跑着英特尔的芯片，"Intel Inside"的贴纸贴遍了整个行业。 它不只是一家芯片公司，更像是计算机时代的基础设施。 然后，移动互联网来了。 英特尔依赖于PC霸主地位，硬是错过了智能手机赛道。ARM架构横扫移动端，苹果、高通、联发科。所有移动芯片的赢家，都不是英特尔。 在移动时代几乎全军覆没，却依然靠着PC和服务器市场维持着体面。 移动互联网之后，AI迎来了大爆发。 从2020年开始，训练大模型成为最核心的计算需求。这件事需要的是GPU的并行算力，成千上万个核心同时运转，把一个模型反复喂数据、调参数、迭代优化。 英伟达的GPU天生为此而生，英特尔的CPU则彻底沦为配角。 2024年是英特尔最难看的一年。 第二季度净亏损16亿美元，宣布裁员超过1.5万人，占员工总数15%。当年8月1日盘后，二季度财报发布，股价次日暴跌约26%，市值蒸发约320亿美元。 全年累计跌幅接近60%。 带着这份成绩单，英特尔CEO帕特·基辛格在2024年12月1日"被退休"了。 <h2>五年三任CEO，都没救成</h2> 基辛格不是普通的职业经理人。 他18岁就加入英特尔，在公司工作了30年，做到了首席技术官，是公认的英特尔之子。2009年他离开，去了VMware做CEO，把那家公司做得很好。 2021年，英特尔董事会把他请回来，寄希望于这位老兵能挽救局面。 他的方案雄心勃勃，砸2000亿美元规划+累计投入建晶圆厂，重新把英特尔从设计公司变成制造公司，和台积电抢代工市场，让英特尔既是芯片设计者，也是芯片制造者。 四年后，英特尔市值在他任期内蒸发了1500亿美元。 基辛格的问题不是不努力。他的赌注，晶圆厂，需要时间，需要钱，需要良率，需要客户信任。这些都不是两三年能建立起来的东西。 而市场等不了。 在基辛格之前，还有罗伯特·斯旺，财务出身的CEO，擅长管钱，但芯片行业需要的不只是财务纪律。再往前是布莱恩·科再奇，在任期间英特尔多次在制程工艺上落后台积电，被AMD弯道超车。 五年，三任CEO，换了一圈，英特尔的核心困境没有变：它在最需要押注AI算力的年代，押错了方向。 2025年3月，第九任CEO陈立武走进了英特尔总部。 <h2>第九任CEO的三张底牌</h2> 陈立武不是英特尔培养出来的人。 他出生于马来西亚，早年移居美国，在半导体EDA领域工作了几十年。担任Cadence Design Systems CEO期间，公司收入增加了一倍多，股价上涨了3200%以上。 他对英特尔没有情感包袱，也没有基辛格式的复仇情节。 他来了之后做的第一件事，是让公司重新变瘦。 过去几年，英特尔在什么都做的路上走了太远。基辛格的战略是同时做芯片设计和晶圆代工，前者需要产品创新，后者需要制造精度，两头都要兼顾，资源分散，组织臃肿。 陈立武的判断是，先止血。他把研发和营销管理费用削减8%，并明确表示2026年会继续压降。这不是小动作，一季度省下来的钱，直接体现在利润表上，非GAAP净利润同比大增156%。 第二件事，是重新定义英特尔的核心战场。 陈立武把赌注押在了两个地方，数据中心Xeon处理器和代工业务。 前者是英特尔最深的护城河，全球服务器市场里，Xeon仍然是主流CPU，没有哪家公司能在短期内撼动这个生态。后者是基辛格留下的重资产，但陈立武没有甩掉它，而是花时间把良率做上去。 这一季度，18A工艺良率超预期，Intel 3工艺EUV晶圆占比提升，代工业务营收54亿美元，同比增长16%，环比增长20%，开始显现出独立的增长曲线。 第三件事，是主动去接那些别人认为不可能的合作。 英伟达

DeepSeek 正式发布 V4 API：Flash/Pro 双版本齐发，百万上下文成标配

万众期待中，DeepSeek V4，终于发布了！ 就在刚刚，被期待已久的 DeepSeek V4 预览版正式登场。两个版本——V4-Pro 和 V4-Flash，全系标配 1M（百万字）超长上下文，同步开源模型权重和技术报告。 五一前的这两天，大模型又进入新一轮发布潮。 4 月 23 日中午，「天才少年」姚顺雨交出加入腾讯后的第一份模型答卷，腾讯混元 Hy3 预览版亮相，2950 亿参数的 MoE 架构，激活参数 21B，推理效率提升 40%，输入价格压到 1.2 元/百万 tokens。 今天凌晨，OpenAI 面向付费用户上线 GPT-5.5 并官宣 API 计划，主打 Agent 工作流和多步骤任务完成，上下文窗口拉到 100 万 tokens，API 定价也水涨船高——输入 5 美元、输出 30 美元/百万 tokens。 表面上，三家路径各不相同：OpenAI 走高端闭源路线，继续抬高价格天花板；腾讯把模型塞进自家生态，用性价比撬动规模化商用；DeepSeek 则延续开源传统，同时把上下文长度推到一个新的普惠临界点。 同时，Agent 能力、超长上下文、代码与工具调用，这三个关键词，在三家发布的新模型里反复出现。他们都在同一个方向上加注：让模型能处理更长的信息，能在更复杂的任务链条里自主运作，能真正嵌入到工作流程中去「干活」。 <h2>DeepSeek V4 的「实用主义」</h2> DeepSeek 这次发布，把百万字上下文从「高端选配」变成了「基础标配」。 在此之前，1M 级别的上下文长度，更多出现在旗舰闭源模型的高端版本里，高昂的调用成本足，以让大多数开发者和中小企业望而却步。 而 DeepSeek 的做法十分明确：V4-Pro 和 V4-Flash 两个版本全系标配 1M 上下文长度，前者锚定极致性能，后者提供普惠经济之选，完整覆盖不同需求层级的用户。这种「无差别下放核心能力」的策略，本质上是在彻底降低长文本处理能力的行业获取门槛。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_fff9d2233cb84e899c6a69724dfc7f61@000000_oswg50689oswg1080oswg209_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 图片来源：DeepSeek 官网 Flash 版本主打极致低延迟与高性价比，是 DeepSeek 面向轻量化高频场景给出的核心方案。凭借 13B 的激活参数、全新的 token 压缩注意力机制与 DSA 稀疏注意力架构优化，它在保障接近 Pro 版核心推理能力的同时，实现了极快的响应速度，对于实时对话交互、函数调用流水线，乃至所有对响应速度敏感的轻量化场景而言，这一特性能带来体验上的本质提升。 更关键的是具有竞争力的成本结构。 根据 DeepSeek 官方 API 定价文档，Flash 版本采用阶梯式计费规则：缓存命中的输入 token 低至 0.2 元 / 百万 tokens，缓存未命中的输入 token 为 1 元 / 百万 tokens，输出 token 定价为 2 元 / 百万 tokens。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_9f8019242bc64c3d819599727f6904d3@000000_oswg120202oswg1080oswg693_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> DeepSeek V4 各个版本成为｜图片来源：DeepSeek API 文档 如此亲民的定价，叠加全系标配的 1M 上下文能力，使得「单次调用成本」不再是工程设计中的核心约束——开发者可以优先考虑产品体验与架构设计，而无需反复在调用次数与费用之间做权衡。 Flash 解决的是「用得起、用得快」的普惠需求，V4-Pro 则在回答另一个核心问题：开源大模型的能力边界，究竟还能被推到哪里。 最直观的能力跃升，依然围绕长上下文展开。DeepSeek 将模型上下文长度从上一代 V3.2 的 128K，直接拉升至 1M（一百万 token），配合底层架构的创新，在大幅降低长上下文计算与显存需求的同时，保障了全上下文窗口的性能无损。 在这一规模下，开发者可以直接导入完整代码库、超长行业文档、多轮项目档案甚至百万字级别的完整书籍进行端到端处理，无需额外搭建复杂的检索增强生成（RAG）系统，大幅简化了长文本处理的技术链路。 在底层架构上，Pro 版本采用了总参数 1.6T、激活参数 49B 的 MoE 架构，预训练数据量达 33T，是对 DeepSeek 混合专家路线的全面深化。官方评测数据显示，其在数学、STEM、竞赛级代码等核心推理测评中，超越了当前所有已公开评测的开源模型，达到了比肩世

刷屏，DeepSeek V4成本暴降73%，梁文锋联手华为寒武纪，源神归位全体起立

智东西4月24日报道，今日，DeepSeek正式发布并开源DeepSeek-V4系列预览版本，这是其继V3.2之后的新一代旗舰模型体系，智东西第一时间上手实测。 DeepSeek V4“源神”回归影响力果然不同凡响，几乎瞬间刷屏，在微博热搜榜前五占三，仅次于小米YU7GT。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_1b5105c5a2f44398b08a467b728faf1e@000000_oswg89090oswg1000oswg1000_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 本次发布包含两款模型：DeepSeek-V4-Pro与DeepSeek-V4-Flash，分别采用MoE架构，总参数规模达到1.6T（激活49B）与284B（激活13B），并统一支持最长100万token上下文。 DeepSeek官方同时说明，受限于高端算力，目前DeepSeek-V4-Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，其价格会大幅下调。此外，DeepSeek-V4已获得寒武纪Day 0适配支持，相关适配代码已开源至GitHub社区。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_01cb9bf381cf46a183743c1c742d535f@000000_oswg286367oswg1000oswg898_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> DeepSeek-V4-Pro主打性能上限，对标闭源旗舰模型；而DeepSeek-V4-Flash则在参数规模与激活规模上大幅缩小，换取更低延迟与更低成本。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_753b5b78a3c64ce5bc194035bbb1c262@000000_oswg63146oswg1000oswg193_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 相比上一代模型，其在Agent能力、世界知识与复杂推理任务上进一步抬升，并首次将“百万上下文”作为默认能力开放。 在Agent能力方面，DeepSeek-V4-Pro的Agent能力显著增强。其在Agentic Coding等评测中进入开源第一梯队，内部评测显示交付质量已接近Claude Opus 4.6非思考模式，但与其思考模式仍存在差距。 DeepSeek-V4-Pro在数学、STEM及竞赛型代码等高难度任务中已超过当前已公开评测的开源模型，整体表现接近甚至比肩GPT-5.4、Claude Opus 4.6-Max等顶级闭源模型。 与此同时，DeepSeek-V4在长上下文效率上给出了一组更激进的优化：在100万token场景下，其单token推理计算量仅为V3.2的27%，KV Cache占用降至约10%，显著降低长链路任务的算力与显存成本。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_6b51f7faf6c740059a70398b3e907d60@000000_oswg282019oswg1000oswg646_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 同时，官方公布了DeepSeek-V4系列的API定价：DeepSeek-V4-Pro在输入命中缓存的情况下为1元/百万tokens，输入未命中缓存则为12元/百万tokens，输出为24元/百万tokens；DeepSeek-V4-Flash在输入命中缓存仅0.2元/百万tokens，未命中输入1元/百万tokens，输出2元/百万tokens。 <p class="image-wrapper"

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