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中国开源 AI 模型占全球份额的 15%
2026-01-19 18:07 by 海与火的传人
根据 AI 工具平台 OpenRouter 和风险投资公司 a16z 的分析，2025 年 11 月中国企业开发的生成式 AI 占到了全球市场份额约 15%，相比 1 年前的 1% 大幅提升。性能测试显示，去年 12 月发布的 DeepSeek 模型在 92 个模型中排在第 9 位。作为开源模型排名第 1，其次是阿里巴巴的 Qwen（千问），它们在性能方面超过了 Google 和 OpenAI 的开源模型。日本企业开发 AI 时也在使用中国的 DeepSeek 和 Qwen。
日经：中国开源AI模型崛起，占全球份额15%
#人工智能
via Solidot - Telegram Channel
2026-01-19 18:07 by 海与火的传人
根据 AI 工具平台 OpenRouter 和风险投资公司 a16z 的分析，2025 年 11 月中国企业开发的生成式 AI 占到了全球市场份额约 15%，相比 1 年前的 1% 大幅提升。性能测试显示，去年 12 月发布的 DeepSeek 模型在 92 个模型中排在第 9 位。作为开源模型排名第 1，其次是阿里巴巴的 Qwen（千问），它们在性能方面超过了 Google 和 OpenAI 的开源模型。日本企业开发 AI 时也在使用中国的 DeepSeek 和 Qwen。
日经：中国开源AI模型崛起，占全球份额15%
#人工智能
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Anthropic 进军印度：前微软高管领军，班加罗尔成 AI 扩张新前哨
随着印度成为全球 AI 增长最快的关键市场，美国 AI 巨头Anthropic近日宣布，正式任命前微软印度董事总经理 Irina Ghose 担任印度区负责人，并计划在“印度硅谷”班加罗尔开设新办公室。
Ghose 在微软深耕 24 年，拥有深厚的政商关系，她的加盟标志着 Anthropic 开始在全球人口大国加速商业化落地。目前，印度已成为Claude的全球第二大用户市场，其使用场景高度集中在软件开发等专业领域。为了在印度市场站稳脚跟，Anthropic 正积极构建本地团队，招聘范围涵盖初创企业与大型企业客户经理等核心职位。
面对 OpenAI 与 Google 等对手的激烈的竞争，Anthropic 采取了更具针对性的策略。Ghose 表示，公司将专注于为印度企业和开发者提供“高信任、企业级”的 AI 解决方案。同时，针对印度多语言环境开发的本地化 AI 工具，被视为赋能医疗、教育等行业的关键。
尽管印度市场用户规模庞大，但如何将流量转化为实际收益仍是挑战。目前，印度用户的付费转化率与美国市场相比仍有差距，这迫使各大 AI 巨头在定价与分销渠道上展开贴身肉搏。随着 2026 年印度 AI 峰会的临近，这场围绕算力、模型与本土化服务的竞争将愈发白热化。
划重点：
● 🇮🇳 重磅换帅： 前微软印度负责人 Irina Ghose 加盟Anthropic，主导班加罗尔办公室的筹备与本地化战略。
● 🚀 战略布局： 印度已成为Claude全球第二大用户基地，重点锁定企业级应用与软件开发场景。
● ⚔️ 多方混战： OpenAI计划在德里设立办公室，而 Google 则通过与 Reliance 的合作占据分销优势，印度已成全球 AI 竞争的新高地。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
随着印度成为全球 AI 增长最快的关键市场，美国 AI 巨头Anthropic近日宣布，正式任命前微软印度董事总经理 Irina Ghose 担任印度区负责人，并计划在“印度硅谷”班加罗尔开设新办公室。
Ghose 在微软深耕 24 年，拥有深厚的政商关系，她的加盟标志着 Anthropic 开始在全球人口大国加速商业化落地。目前，印度已成为Claude的全球第二大用户市场，其使用场景高度集中在软件开发等专业领域。为了在印度市场站稳脚跟，Anthropic 正积极构建本地团队，招聘范围涵盖初创企业与大型企业客户经理等核心职位。
面对 OpenAI 与 Google 等对手的激烈的竞争，Anthropic 采取了更具针对性的策略。Ghose 表示，公司将专注于为印度企业和开发者提供“高信任、企业级”的 AI 解决方案。同时，针对印度多语言环境开发的本地化 AI 工具，被视为赋能医疗、教育等行业的关键。
尽管印度市场用户规模庞大，但如何将流量转化为实际收益仍是挑战。目前，印度用户的付费转化率与美国市场相比仍有差距，这迫使各大 AI 巨头在定价与分销渠道上展开贴身肉搏。随着 2026 年印度 AI 峰会的临近，这场围绕算力、模型与本土化服务的竞争将愈发白热化。
划重点：
● 🇮🇳 重磅换帅： 前微软印度负责人 Irina Ghose 加盟Anthropic，主导班加罗尔办公室的筹备与本地化战略。
● 🚀 战略布局： 印度已成为Claude全球第二大用户基地，重点锁定企业级应用与软件开发场景。
● ⚔️ 多方混战： OpenAI计划在德里设立办公室，而 Google 则通过与 Reliance 的合作占据分销优势，印度已成全球 AI 竞争的新高地。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
1月19日，胡润研究院正式发布了《2025胡润中国人工智能企业50强》榜单。在本届榜单中，AI芯片巨头寒武纪表现极其亮眼，以6300亿元的价值成功问鼎，较去年大幅增长了1.6倍。
排在二、三位的同样是芯片领域的佼佼者——摩尔线程与沐曦股份，价值分别达到3100亿元和2500亿元。值得注意的是，在榜单的前十名中，竟然有7家企业均出自AI芯片赛道，这标志着算力基础设施在AI大模型时代的绝对统治地位。
除了老牌劲旅，AI赛道展现出的“吸金”能力和迭代速度同样惊人。本次共有18家新面孔闯入50强，其中超过半数聚焦芯片研发。与此同时，行业的准入门槛正迅速拔高，上榜企业的最低门槛已从去年的60亿元飙升至95亿元，前十名的入围门槛更是增长了3倍之多。
从地域分布来看，北京与上海依然是人工智能的“心脏”，两地集结了榜单六成以上的企业。此外，行业“年轻化”趋势显著，月之暗面、百川智能等成立仅三年的初创公司也凭借大模型热潮迅速跻身50强。胡润表示，AI正在重塑中国的财富格局，相关企业家的财富增长已成为榜单中最为显著的增量。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
当AI不再只是手机里的语音助手，而是化身为会讲方言的智能鹦鹉、懂情绪的桌面玩伴，甚至能紧急呼救的健康守护者，人工智能正以最柔软的方式融入家庭生活的每个角落。京东京造近日宣布其自研AI玩具第二批产品全面上线，**首次实现从儿童、年轻人到老年人的全年龄段覆盖**，标志着AI陪伴产品正式从“儿童专属”迈向“家庭刚需”。
此次新品矩阵精准切中不同群体的情感与功能需求:
面向老年人的“唠唠鹦”不仅能用方言亲切对话，还内置海量戏曲、评书内容库与权威养生知识，并支持一键紧急呼救，联动健康服务平台，让独居老人多一重安心;
针对高压职场人群的“球球和墨墨”则聚焦情绪价值，通过自然对话帮助用户梳理心情、缓解焦虑，成为数字时代的“情绪树洞”;
而延续儿童市场的“宠物智能狗·东东”则升级互动体验，通过LCD屏幕展现丰富表情，配合故事问答与知识启蒙，让陪伴更有温度。
支撑这些产品落地的，是京东自研的**JoyInside多模态AI交互系统**。该系统将语音理解、情感识别、个性化推荐等能力深度集成至硬件终端，使玩具不仅能响应指令，还能在长期使用中学习用户习惯，动态优化内容输出——孩子喜欢的童话类型、老人常问的健康问题、年轻人偏好的减压话题，都会被默默记录并用于提升下一次交互的精准度。
市场反馈印证了这一方向的正确性。首批AI玩具上市后多款迅速售罄，补货仍供不应求，且退货率极低，用户普遍评价“有真实陪伴感”。这背后，是中国AI玩具市场爆发的前兆。据行业预测，到2030年，中国AI玩具市场规模有望突破千亿元，年复合增长率持续领跑消费电子赛道。
在华为、小米等巨头纷纷布局AI硬件的背景下，京东京造选择以“情感陪伴+场景化智能”切入，避开纯技术参数竞争，直击现代家庭的情感缺口——孤独的老人、焦虑的年轻人、需要引导的孩子。当AI学会倾听、共情与守护，它便不再是冰冷的机器，而成为家庭中一位沉默却可靠的成员。这场由京东京造掀起的“全龄陪伴革命”，或许正是AI走向大众生活的真正起点。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
当具身智能（Embodied AI）从实验室走向真实世界，一个关键瓶颈浮出水面:如何科学、高效、规模化地评估一个机器人是否真正“聪明”?近日，由AI先驱李飞飞创立的空间智能公司World Labs与国内仿真技术领军企业光轮智能宣布深度合作，共同构建全球首个面向具身智能的高保真、可扩展评测体系，标志着该领域正从“演示驱动”迈向“评测驱动”的新阶段。
此次合作的核心在于打通“虚拟世界”与“物理能力”的闭环。World Labs推出的Marble平台，能生成高度逼真的3D物理环境——从家庭客厅到工业仓库，细节丰富、光照精准、物体重力与材质属性均符合现实规律。而光轮智能则贡献其独有的技术栈:基于GPU加速的物理求解器确保动作交互的真实性，自动化虚实对标系统将仿真结果与真实机器人行为对齐，SimReady资产生成工具则快速构建标准化测试场景库。
双方联合打造的评测框架，允许开发者在数以千计的虚拟环境中并行测试机器人的感知、规划与执行能力。例如，一个家用机器人可在Marble生成的数百种厨房布局中反复练习“找到酱油并递给人类”，系统自动记录成功率、路径效率、物体识别准确率等数十项指标，形成可横向对比的量化报告。
这一突破意义重大。过去，具身智能的进展多依赖单一场景演示或小规模实地测试，难以复现、成本高昂且缺乏统一标准。如今，通过高保真仿真+自动化评测，研发周期可缩短数倍，算法迭代效率大幅提升。更重要的是，它为行业提供了“公平赛道”——初创公司无需自建昂贵测试场，也能在标准环境中验证模型性能。
光轮智能的技术生态在此过程中扮演“基础设施”角色。其GPU物理引擎支持大规模并发仿真，SimReady资产库涵盖家居、物流、制造等主流场景，而自动化对标能力则确保“仿真中学到的技能”能有效迁移到实体机器人上。
李飞飞曾多次强调:“空间智能是通用人工智能的下一前沿。”此次合作正是这一理念的落地实践。当机器人不再仅靠一次惊艳演示博取关注，而是通过可重复、可量化的评测证明其可靠性，具身智能的商业化之路才真正具备坚实地基。这场由仿真驱动的评测革命，或许正是机器人走进千家万户前最关键的一步。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软声称顶配 Copilot+ 电脑性能已超越 M4版 MacBook Air
微软近期发布的一份内部营销文档显示，公司对其顶配版 Copilot+ 电脑的性能表现充满信心，直指竞争对手苹果的 M4芯片版 MacBook Air。微软声称，在特定的多核性能测试中，其高端 AI 电脑的运行速度已经实现了对苹果同类产品的超越。
在具体的性能对比中，微软引用了2025年6月至9月间的内部基准测试数据。结果显示，在 Cinebench2024多核测试环节，顶配版 Copilot+ 电脑不仅优于 M4版 MacBook Air，其速度更达到了五年前旧款 Windows 设备的五倍。微软认为，这标志着 Windows 生态在硬件性能与 AI 算力融合上取得了重大突破。
针对 AI 任务的处理能力，微软指出 Copilot+ 电脑相比早期 Windows11AI 机型有显著提升。这主要归功于硬件规格的跨越:新一代设备的神经网络处理单元（NPU）算力已从早期的15TOPs 提升至约40TOPs，处理 AI 相关任务的速度快了3.7倍。此外，电池续航也成为重点宣传的特性，微软称该系列设备在网页浏览和本地视频播放下的续航时间分别可达19小时和27小时。
除了内部核心的升级，微软还强调了专属 Copilot 按键在提升用户生产力方面的核心地位。该按键配合 NPU 的算力支撑，能够帮助学生快速总结文章、协助职场人士起草邮件以及为普通用户管理行程。不过，目前微软尚未公开完整的测试环境与具体配置细节，部分行业分析认为，这种对比虽然展示了技术进步，但仍需更多透明的数据支撑。
划重点:
● 🚀 性能对标: 微软称顶配 Copilot+ 电脑在多核基准测试中超越了搭载 M4芯片的 MacBook Air，且比五年前的旧款 PC 快五倍。
● 🔋 超长续航: 新一代设备主打高效能比，官方宣称本地视频播放续航最高可达27小时，显著提升了移动办公体验。
● 🧠 AI 算力突破: 通过将 NPU 算力提升至40TOPs，新机型在 AI 任务处理速度上比旧款 AI 电脑提升了近4倍。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软近期发布的一份内部营销文档显示，公司对其顶配版 Copilot+ 电脑的性能表现充满信心，直指竞争对手苹果的 M4芯片版 MacBook Air。微软声称，在特定的多核性能测试中，其高端 AI 电脑的运行速度已经实现了对苹果同类产品的超越。
在具体的性能对比中，微软引用了2025年6月至9月间的内部基准测试数据。结果显示，在 Cinebench2024多核测试环节，顶配版 Copilot+ 电脑不仅优于 M4版 MacBook Air，其速度更达到了五年前旧款 Windows 设备的五倍。微软认为，这标志着 Windows 生态在硬件性能与 AI 算力融合上取得了重大突破。
针对 AI 任务的处理能力，微软指出 Copilot+ 电脑相比早期 Windows11AI 机型有显著提升。这主要归功于硬件规格的跨越:新一代设备的神经网络处理单元（NPU）算力已从早期的15TOPs 提升至约40TOPs，处理 AI 相关任务的速度快了3.7倍。此外，电池续航也成为重点宣传的特性，微软称该系列设备在网页浏览和本地视频播放下的续航时间分别可达19小时和27小时。
除了内部核心的升级，微软还强调了专属 Copilot 按键在提升用户生产力方面的核心地位。该按键配合 NPU 的算力支撑，能够帮助学生快速总结文章、协助职场人士起草邮件以及为普通用户管理行程。不过，目前微软尚未公开完整的测试环境与具体配置细节，部分行业分析认为，这种对比虽然展示了技术进步，但仍需更多透明的数据支撑。
划重点:
● 🚀 性能对标: 微软称顶配 Copilot+ 电脑在多核基准测试中超越了搭载 M4芯片的 MacBook Air，且比五年前的旧款 PC 快五倍。
● 🔋 超长续航: 新一代设备主打高效能比，官方宣称本地视频播放续航最高可达27小时，显著提升了移动办公体验。
● 🧠 AI 算力突破: 通过将 NPU 算力提升至40TOPs，新机型在 AI 任务处理速度上比旧款 AI 电脑提升了近4倍。
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韩国生成式 AI 月订阅额破 800 亿韩元，规模超越 Netflix 跃居全球第二
韩国经济 Aicel 发布报告显示，2025 年 12 月韩国主流生成式 AI 服务订阅金额达 803 亿韩元，较 2024 年 1 月增长逾 23 倍，已超越 Netflix 在韩月均收入。其中 ChatGPT 占据 71.5% 的市场份额，Gemini 与 Claude 分列其后。数据显示，韩国生成式 AI 付费用户增速位居全球 30 国之首，付费规模仅次于美国。目前该市场年化收入已达 9636 亿韩元，预计年内将超越 Coupang 会员订阅收入。
韩国经济
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韩国经济 Aicel 发布报告显示，2025 年 12 月韩国主流生成式 AI 服务订阅金额达 803 亿韩元，较 2024 年 1 月增长逾 23 倍，已超越 Netflix 在韩月均收入。其中 ChatGPT 占据 71.5% 的市场份额，Gemini 与 Claude 分列其后。数据显示，韩国生成式 AI 付费用户增速位居全球 30 国之首，付费规模仅次于美国。目前该市场年化收入已达 9636 亿韩元，预计年内将超越 Coupang 会员订阅收入。
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📈 韩国生成式 AI 月订阅额破 800 亿韩元，规模跃居全球第二
Aicel 发布报告显示，2025 年 12 月韩国主流生成式 AI 服务订阅金额达 803 亿韩元，较 2024 年 1 月增长逾 23 倍，规模已超越 Netflix 在韩月均收入。韩国生成式 AI 付费用户增速位居全球 30 国之首，付费规模仅次于美国，位列全球第二。市场份额方面，ChatGPT 以 71.5% 占据主导地位，Gemini 与 Claude 分列其后。目前该市场年化收入已达 9636 亿韩元，预计年内将超越 Coupang 会员订阅收入。
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Aicel 发布报告显示，2025 年 12 月韩国主流生成式 AI 服务订阅金额达 803 亿韩元，较 2024 年 1 月增长逾 23 倍，规模已超越 Netflix 在韩月均收入。韩国生成式 AI 付费用户增速位居全球 30 国之首，付费规模仅次于美国，位列全球第二。市场份额方面，ChatGPT 以 71.5% 占据主导地位，Gemini 与 Claude 分列其后。目前该市场年化收入已达 9636 亿韩元，预计年内将超越 Coupang 会员订阅收入。
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根据 AIbase 报道，谷歌近日宣布将其最强大的大模型 Gemini3Pro 正式引入搜索引擎中的“AI Overviews”（AI 概览）功能，旨在攻克此前难以处理的复杂搜索查询。
这一升级的核心在于引入了智能路由机制。谷歌搜索产品经理 Robby Stein 表示，系统现在能够自动识别用户意念的复杂程度:简单的查询仍由响应更快的轻量级模型处理，而针对那些涉及多步骤推理、需要深度合成信息的复杂难题，系统则会智能地将其切换至 Gemini3Pro。该模型凭借强大的逻辑深度和高比例的循证能力，能执行“查询扇出”技术，即同时发起多次搜索并整合碎片化信息，为用户生成动态的交互式布局。这种生成式界面不再仅仅提供文字摘要，还能根据需求呈现交互式图表、对比工具或模拟结果。
目前，这项基于 Gemini3Pro 的增强型 AI 概览功能已在全球约120个国家和地区上线，优先面向 Google AI Pro 和 Ultra 的订阅用户开放，并初期支持英语环境。尽管业界对于 AI 概览的“幻觉”问题仍存担忧，但谷歌通过提升模型的推理精度和引入源引用溯源，正试图将搜索体验从传统的“链接跳转”转变为真正的“智能顾问”模式。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
马斯克起诉OpenAI与微软，索要1340亿美元“不当得利”
埃隆·马斯克近日向加州法院正式提起诉讼，将OpenAI及其最大投资方微软告上法庭，要求返还逾 1340 亿美元（约合人民币 9350 亿元）的“不当得利”。这场诉讼不仅涉及巨额资金，更直指OpenAI从非营利组织向商业实体转型的核心争议——马斯克指控其背离创立初心，沦为微软的“闭源AI子公司”。
根据诉状，马斯克的法律团队援引第三方专家估值报告指出，其在OpenAI早期（2015– 2018 年）投入的资金、技术资源及个人影响力，应使其获得与贡献相匹配的权益。尽管他于 2018 年因与董事会在发展方向上的分歧而退出，但其认为OpenAI后续在微软数百亿美元注资下迅速商业化，并将GPT等核心模型转为闭源，实质上违背了最初“确保通用人工智能造福全人类”的非营利使命。
马斯克特别强调，OpenAI如今与微软深度绑定——从Azure云独家训练到Windows系统级集成——已使其丧失独立性，成为微软在AI竞赛中对抗谷歌、亚马逊的“战略武器”，而非公共利益的守护者。
对此，OpenAI迅速回应，称该诉讼是“毫无根据的骚扰行为”，旨在干扰其研发进程，并助推马斯克自家AI公司xAI的发展。OpenAI强调，马斯克早在 2018 年就完全退出董事会及日常运营，此后所有战略决策均由现任管理层与投资者共同制定。公司发言人直言：“他严重歪曲了历史事实。”
值得注意的是，这起诉讼发生在全球AI竞争白热化之际。马斯克旗下xAI正全力推进Grok大模型，并计划将其整合至X平台与特斯拉产品线。此时发起对OpenAI的法律挑战，既是对AI治理理念的宣示，也被视为一场争夺“AI道德高地”与公众舆论的博弈。
若法院支持马斯克的部分主张，或将迫使OpenAI重新审视其股权结构、开源承诺乃至与微软的合作边界；即便败诉，此案也已将一个尖锐问题抛向整个行业：当AI公司从理想主义实验室走向千亿级商业帝国，**谁有权定义“通用人工智能”的归属？又该如何平衡创新速度与公共责任？**
在这场 1340 亿美元的豪赌背后，真正被审判的，或许是整个AI时代的初心。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
埃隆·马斯克近日向加州法院正式提起诉讼，将OpenAI及其最大投资方微软告上法庭，要求返还逾 1340 亿美元（约合人民币 9350 亿元）的“不当得利”。这场诉讼不仅涉及巨额资金，更直指OpenAI从非营利组织向商业实体转型的核心争议——马斯克指控其背离创立初心，沦为微软的“闭源AI子公司”。
根据诉状，马斯克的法律团队援引第三方专家估值报告指出，其在OpenAI早期（2015– 2018 年）投入的资金、技术资源及个人影响力，应使其获得与贡献相匹配的权益。尽管他于 2018 年因与董事会在发展方向上的分歧而退出，但其认为OpenAI后续在微软数百亿美元注资下迅速商业化，并将GPT等核心模型转为闭源，实质上违背了最初“确保通用人工智能造福全人类”的非营利使命。
马斯克特别强调，OpenAI如今与微软深度绑定——从Azure云独家训练到Windows系统级集成——已使其丧失独立性，成为微软在AI竞赛中对抗谷歌、亚马逊的“战略武器”，而非公共利益的守护者。
对此，OpenAI迅速回应，称该诉讼是“毫无根据的骚扰行为”，旨在干扰其研发进程，并助推马斯克自家AI公司xAI的发展。OpenAI强调，马斯克早在 2018 年就完全退出董事会及日常运营，此后所有战略决策均由现任管理层与投资者共同制定。公司发言人直言：“他严重歪曲了历史事实。”
值得注意的是，这起诉讼发生在全球AI竞争白热化之际。马斯克旗下xAI正全力推进Grok大模型，并计划将其整合至X平台与特斯拉产品线。此时发起对OpenAI的法律挑战，既是对AI治理理念的宣示，也被视为一场争夺“AI道德高地”与公众舆论的博弈。
若法院支持马斯克的部分主张，或将迫使OpenAI重新审视其股权结构、开源承诺乃至与微软的合作边界；即便败诉，此案也已将一个尖锐问题抛向整个行业：当AI公司从理想主义实验室走向千亿级商业帝国，**谁有权定义“通用人工智能”的归属？又该如何平衡创新速度与公共责任？**
在这场 1340 亿美元的豪赌背后，真正被审判的，或许是整个AI时代的初心。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
从 OpenAI 办公室诞生的独角兽：Chai Discovery 携手礼来开启 AI 制药新纪元
在生物医药与人工智能的交汇点上，一颗新星正以惊人的速度崛起。根据AIbase 报道，初创公司Chai Discovery近日宣布与制药巨头Eli Lilly（礼来）达成战略合作。根据协议，礼来将采用该公司的 AI 软件来加速新药研发，重点在于利用其名为Chai-2的算法开发抗体药物。
这家成立于2024年的公司背景极其亮眼。其创始人Josh Meier曾是OpenAI的核心成员，在 CEOSam Altman的支持下，Chai 最初甚至是在 OpenAI 的办公室里完成了初创孵化。在短短一年的时间里，Chai 不仅完成了1.3亿美元的B 轮融资，估值更是飙升至13亿美元，成为 AI 制药领域最炙手可热的名字之一。
Chai Discovery的目标是为分子设计打造一套“计算机辅助设计（CAD）套件”。不同于传统的“漫天撒网”式筛选，其实验室开发的模型致力于从底层逻辑出发，精准设计更高效的生物分子。此次与礼来的合作被视为行业的分水岭，支持者认为这预示着2026年后AI 发现的分子将大规模进入临床阶段，从而彻底压缩药物研发的时间成本，攻克此前难以触及的医学难题。
划重点:
● 🤝 巨头强强联手:AI 初创公司Chai Discovery与制药巨头礼来达成协议，利用Chai-2算法共同设计新型抗体药物。
● 🦄 OpenAI 基因加持:创始人曾在OpenAI任职，公司初创于其办公室，并已获得1.3亿美元 B 轮融资，估值达13亿美元。
● 🧪 颠覆传统研发:通过定制化模型架构（非开源微调），致力于将药物研发从随机筛选转向精准的“软件化设计”。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在生物医药与人工智能的交汇点上，一颗新星正以惊人的速度崛起。根据AIbase 报道，初创公司Chai Discovery近日宣布与制药巨头Eli Lilly（礼来）达成战略合作。根据协议，礼来将采用该公司的 AI 软件来加速新药研发，重点在于利用其名为Chai-2的算法开发抗体药物。
这家成立于2024年的公司背景极其亮眼。其创始人Josh Meier曾是OpenAI的核心成员，在 CEOSam Altman的支持下，Chai 最初甚至是在 OpenAI 的办公室里完成了初创孵化。在短短一年的时间里，Chai 不仅完成了1.3亿美元的B 轮融资，估值更是飙升至13亿美元，成为 AI 制药领域最炙手可热的名字之一。
Chai Discovery的目标是为分子设计打造一套“计算机辅助设计（CAD）套件”。不同于传统的“漫天撒网”式筛选，其实验室开发的模型致力于从底层逻辑出发，精准设计更高效的生物分子。此次与礼来的合作被视为行业的分水岭，支持者认为这预示着2026年后AI 发现的分子将大规模进入临床阶段，从而彻底压缩药物研发的时间成本，攻克此前难以触及的医学难题。
划重点:
● 🤝 巨头强强联手:AI 初创公司Chai Discovery与制药巨头礼来达成协议，利用Chai-2算法共同设计新型抗体药物。
● 🦄 OpenAI 基因加持:创始人曾在OpenAI任职，公司初创于其办公室，并已获得1.3亿美元 B 轮融资，估值达13亿美元。
● 🧪 颠覆传统研发:通过定制化模型架构（非开源微调），致力于将药物研发从随机筛选转向精准的“软件化设计”。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在医疗AI迈向专业深水区的关键节点，阿里健康正式推出自研医学大模型首个落地产品——“氢离子”。该应用已完成内测并开放下载，**专为临床与科研一线医生打造，定位为“医生版GPT”**，核心目标直指当前行业痛点:**大幅降低AI幻觉，确保每一条回答都有据可查、有源可溯**。
“氢离子”并非通用聊天机器人，而是深度聚焦医学场景的垂类智能体。其最大特色在于“低幻觉、高循证”架构:所有生成内容均基于权威医学数据库、临床指南、中英文核心期刊文献，并支持一键跳转至原始信源。无论是解读最新诊疗共识、对比药物疗效，还是综述某类疾病的前沿研究，系统均能自动标注证据等级与出处，让医生在秒级获取信息的同时，保持专业判断的独立性。
多位参与内测的三甲医院医生反馈，“氢离子”在复杂临床问答、多源证据整合及科研文献精读方面表现突出，尤其在处理中文医学语境和本土诊疗规范时，显著优于现有国际工具。其交互逻辑与海外热门产品OpenEvidence相似，但在中文文献覆盖、医保用药适配、国内指南同步等方面更具本地化优势。
这一产品的推出恰逢其时。当前，尽管通用大模型已广泛接入医疗场景，但因缺乏专业约束，常出现“一本正经胡说八道”的高风险幻觉，难以被临床采纳。而真正面向专业医生、以循证医学为根基的AI工具在国内仍属稀缺。“氢离子”的出现，填补了这一空白。
业内人士指出，若“氢离子”能在真实诊疗与科研环境中持续验证其准确性与可靠性，有望成为中国的OpenEvidence——不仅提升医生工作效率，更推动AI从“辅助查询”走向“可信协作者”。在医疗这个容错率极低的领域，**“说得对”远不如“说得有依据”重要**。阿里健康此次押注循证AI，或许正是医疗大模型走向实用化的关键一步。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
营收与算力双爆发！OpenAI 首席财务官揭秘：三年狂涨十倍的增长逻辑
面对外界对其“巨额投入能否换回等额回报”的持续质疑，OpenAI 首席财务官莎拉·弗莱尔近日通过官方渠道给出了强有力的回应。OpenAI 在过去三年间不仅在技术上突飞猛进，其商业变现能力与基础设施规模同样实现了惊人的“十倍级”跨越。
数据显示，OpenAI 的算力资源从 2023 年的 0.2GW 飙升至 2025 年的 1.9GW，累计增长约 9.5 倍。 令人振奋的是，公司收入增速与算力扩张几乎同步：从 2023 年的 20 亿美元起步，预计 2025 年将突破 200 亿美元大关。 弗莱尔强调，这种增长曲线证明了大规模基础设施投资的合理性，且收入的增加正持续为下一阶段的智能演进提供资金支持。
为了摆脱对单一供应商的依赖，OpenAI 已由最初完全依赖微软转向多供应商模式，与英伟达、AMD、甲骨文等巨头达成数千亿美元规模的合作。 在运营策略上，公司采取了“精细化算力分配”，即用顶尖硬件训练前沿模型，而在大规模推理等高并发场景下则使用低成本设施，以实现效率与支出的平衡。 目前，OpenAI 已形成由 ChatGPT 订阅、API 服务及广告电商组成的多元化营收矩阵，正向着成为全球经济重要基础的目标稳步迈进。
划重点：
● 📈 营收算力双十倍：OpenAI 过去三年收入与算力规模均实现约 10 倍增长，2025 年营收预计将超过 200 亿美元。
● 🤝 多元化供应矩阵：公司已打破单一供应模式，与微软、英伟达等多家大厂签署数千亿规模协议，增强了算力部署的可控性。
● 💰 商业模式多元化：通过订阅、API 服务及广告等多种渠道变现，并计划探索授权许可与结果导向定价等新模式。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
面对外界对其“巨额投入能否换回等额回报”的持续质疑，OpenAI 首席财务官莎拉·弗莱尔近日通过官方渠道给出了强有力的回应。OpenAI 在过去三年间不仅在技术上突飞猛进，其商业变现能力与基础设施规模同样实现了惊人的“十倍级”跨越。
数据显示，OpenAI 的算力资源从 2023 年的 0.2GW 飙升至 2025 年的 1.9GW，累计增长约 9.5 倍。 令人振奋的是，公司收入增速与算力扩张几乎同步：从 2023 年的 20 亿美元起步，预计 2025 年将突破 200 亿美元大关。 弗莱尔强调，这种增长曲线证明了大规模基础设施投资的合理性，且收入的增加正持续为下一阶段的智能演进提供资金支持。
为了摆脱对单一供应商的依赖，OpenAI 已由最初完全依赖微软转向多供应商模式，与英伟达、AMD、甲骨文等巨头达成数千亿美元规模的合作。 在运营策略上，公司采取了“精细化算力分配”，即用顶尖硬件训练前沿模型，而在大规模推理等高并发场景下则使用低成本设施，以实现效率与支出的平衡。 目前，OpenAI 已形成由 ChatGPT 订阅、API 服务及广告电商组成的多元化营收矩阵，正向着成为全球经济重要基础的目标稳步迈进。
划重点：
● 📈 营收算力双十倍：OpenAI 过去三年收入与算力规模均实现约 10 倍增长，2025 年营收预计将超过 200 亿美元。
● 🤝 多元化供应矩阵：公司已打破单一供应模式，与微软、英伟达等多家大厂签署数千亿规模协议，增强了算力部署的可控性。
● 💰 商业模式多元化：通过订阅、API 服务及广告等多种渠道变现，并计划探索授权许可与结果导向定价等新模式。
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根据 AIbase 报道，印度 IT 外包行业正迎来由人工智能引发的结构性变局。最新财报显示，印度四大外包巨头——TCS（塔塔咨询）、Infosys（印孚瑟斯）、HCL 以及 Wipro（维布络） 的招聘活动已陷入停滞，这与各公司加速整合 AI 技术以优化业务流程的趋势高度吻合。
在过去的一年里，这四家往常每季度招聘数万人的巨头，员工总数仅增加了 3910人。其中，TCS员工人数大幅减少了1.1万人，HCL减少了261人，而Infosys与 Wipro 虽然有所增长，但增速也远低于历史水平。与此形成鲜明对比的是，各大公司都在财报中强调了 AI 的成功应用:HCL 已有60家重点客户采用其 AI 服务，Wipro 的 AI 运营工具 WINGS 和 WEGA 普及率显著提升，而TCS则通过 AI 成功加速了客户的软件开发进程。
目前，这些企业正在调整人才策略，转向高薪招聘具备 AI 技能的专业人才，并对现有资深员工进行技术转型培训。这种从依赖低成本、初级员工处理海量任务，转向由 AI 和高级顾问驱动的高利润模式，正成为印度 IT 行业的新常态。尽管招聘放缓，但市场对这一转型普遍持乐观态度，除Infosys股价上涨5% 外，其余三家公司股价均保持稳定。
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国内首个AI原生游戏玩法落地！《超自然行动组》上线“AI大模型挑战”，千万玩家可与AI共演剧情
当AI不再只是后台的NPC脚本生成器，而是成为玩家实时互动、共同推进剧情的“智能搭档”，游戏的边界正在被彻底重构。巨人网络旗下热门产品《超自然行动组》近日正式上线“AI大模型挑战”玩法，**首次在国内大DAU（日活跃用户）游戏中实现AI大模型与核心玩法的深度融合，并面向全体玩家全量开放**——这标志着AI原生游戏从概念走向规模化落地。
在这一全新模式中，AI大模型深度嵌入任务系统与剧情引擎。玩家面对的不再是预设分支的固定对话树，而是一个能理解上下文、动态生成回应、甚至根据玩家行为调整策略的智能对手或协作者。例如，在调查一桩超自然案件时，AI控制的角色会基于玩家提问方式、过往选择和现场线索，实时编织逻辑自洽的新剧情线，每次交互都可能导向不同结局。
更关键的是，该玩法并非孤立实验，而是直接集成于《超自然行动组》主流程中，依托其庞大的用户基础实现真实场景验证。据内部数据，上线首周已有数百万玩家参与AI挑战，系统日均处理超千万次动态推理请求，展现出极强的工程稳定性与用户体验一致性。
此举打破了以往AI在游戏中仅用于内容生成（如文本、地图）或客服辅助的局限，真正让大模型成为“玩法的一部分”。巨人网络表示，其自研AI引擎支持低延迟响应与高并发调度，确保在移动端也能流畅运行复杂推理，同时通过本地缓存与云端协同降低流量消耗。
行业观察人士指出，《超自然行动组》的尝试具有里程碑意义：它证明了AI大模型可在高并发、低容忍延迟的游戏环境中稳定运行，并为玩家提供不可预测但逻辑合理的沉浸体验。随着算力成本下降与模型轻量化推进，此类“AI原生玩法”有望从超自然题材扩展至RPG、模拟经营甚至竞技类游戏。
当每个玩家都能拥有一个独一无二的AI故事共创者，游戏将不再是开发者单向输出的剧本，而成为人与智能体共同书写的动态叙事空间——《超自然行动组》迈出的这一步，或许正是下一代互动娱乐的起点。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
当AI不再只是后台的NPC脚本生成器，而是成为玩家实时互动、共同推进剧情的“智能搭档”，游戏的边界正在被彻底重构。巨人网络旗下热门产品《超自然行动组》近日正式上线“AI大模型挑战”玩法，**首次在国内大DAU（日活跃用户）游戏中实现AI大模型与核心玩法的深度融合，并面向全体玩家全量开放**——这标志着AI原生游戏从概念走向规模化落地。
在这一全新模式中，AI大模型深度嵌入任务系统与剧情引擎。玩家面对的不再是预设分支的固定对话树，而是一个能理解上下文、动态生成回应、甚至根据玩家行为调整策略的智能对手或协作者。例如，在调查一桩超自然案件时，AI控制的角色会基于玩家提问方式、过往选择和现场线索，实时编织逻辑自洽的新剧情线，每次交互都可能导向不同结局。
更关键的是，该玩法并非孤立实验，而是直接集成于《超自然行动组》主流程中，依托其庞大的用户基础实现真实场景验证。据内部数据，上线首周已有数百万玩家参与AI挑战，系统日均处理超千万次动态推理请求，展现出极强的工程稳定性与用户体验一致性。
此举打破了以往AI在游戏中仅用于内容生成（如文本、地图）或客服辅助的局限，真正让大模型成为“玩法的一部分”。巨人网络表示，其自研AI引擎支持低延迟响应与高并发调度，确保在移动端也能流畅运行复杂推理，同时通过本地缓存与云端协同降低流量消耗。
行业观察人士指出，《超自然行动组》的尝试具有里程碑意义：它证明了AI大模型可在高并发、低容忍延迟的游戏环境中稳定运行，并为玩家提供不可预测但逻辑合理的沉浸体验。随着算力成本下降与模型轻量化推进，此类“AI原生玩法”有望从超自然题材扩展至RPG、模拟经营甚至竞技类游戏。
当每个玩家都能拥有一个独一无二的AI故事共创者，游戏将不再是开发者单向输出的剧本，而成为人与智能体共同书写的动态叙事空间——《超自然行动组》迈出的这一步，或许正是下一代互动娱乐的起点。
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MiniMax再落一子！全资设立广州稀宇极智，加速AI硬件与机器人商业化布局
大模型公司正悄然从“纯软件”向“软硬一体”战略转型。近日，广州稀宇极智科技有限公司正式成立，注册资本 7000 万元人民币，法定代表人为史新红，经营范围明确指向智能机器人销售、人工智能硬件销售、AI应用软件开发及行业系统集成服务——这标志着国内头部大模型企业MiniMax正通过实体子公司，加速切入AI硬件与具身智能赛道。
股权穿透显示，该公司由MiniMax关联主体上海稀宇极智科技有限公司100%全资控股，属于其在华南地区的重要战略布局。此举不仅强化了MiniMax在人工智能产业链的纵深能力，也与其此前港股上市后强调的“技术落地与场景闭环”战略高度契合。
当前，随着大模型技术趋于成熟，单纯依赖API调用或SaaS服务已难以构建长期壁垒。包括阿里、字节、腾讯在内的科技巨头纷纷押注AI终端设备，而MiniMax此次设立硬件销售与系统集成公司，或意在为其大模型能力寻找物理载体——无论是智能服务机器人、行业专用AI终端，还是面向B端的嵌入式解决方案，均可能成为其商业化新路径。
值得注意的是，MiniMax近期虽在资本市场表现亮眼（港股上市首日涨幅超109%），但其C端产品付费转化率偏低的问题仍受关注。通过布局硬件与系统集成，公司有望打开高毛利的政企市场，提升整体营收结构的稳定性。
广州作为粤港澳大湾区人工智能与智能制造重镇，拥有完善的电子制造生态与丰富应用场景。MiniMax在此设立全资子公司，既可就近对接供应链资源，又能快速响应华南区域客户对AI+行业解决方案的需求。
从“做模型”到“造机器”，MiniMax的这一步，或许正是中国大模型公司走向全栈能力的关键信号。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
大模型公司正悄然从“纯软件”向“软硬一体”战略转型。近日，广州稀宇极智科技有限公司正式成立，注册资本 7000 万元人民币，法定代表人为史新红，经营范围明确指向智能机器人销售、人工智能硬件销售、AI应用软件开发及行业系统集成服务——这标志着国内头部大模型企业MiniMax正通过实体子公司，加速切入AI硬件与具身智能赛道。
股权穿透显示，该公司由MiniMax关联主体上海稀宇极智科技有限公司100%全资控股，属于其在华南地区的重要战略布局。此举不仅强化了MiniMax在人工智能产业链的纵深能力，也与其此前港股上市后强调的“技术落地与场景闭环”战略高度契合。
当前，随着大模型技术趋于成熟，单纯依赖API调用或SaaS服务已难以构建长期壁垒。包括阿里、字节、腾讯在内的科技巨头纷纷押注AI终端设备，而MiniMax此次设立硬件销售与系统集成公司，或意在为其大模型能力寻找物理载体——无论是智能服务机器人、行业专用AI终端，还是面向B端的嵌入式解决方案，均可能成为其商业化新路径。
值得注意的是，MiniMax近期虽在资本市场表现亮眼（港股上市首日涨幅超109%），但其C端产品付费转化率偏低的问题仍受关注。通过布局硬件与系统集成，公司有望打开高毛利的政企市场，提升整体营收结构的稳定性。
广州作为粤港澳大湾区人工智能与智能制造重镇，拥有完善的电子制造生态与丰富应用场景。MiniMax在此设立全资子公司，既可就近对接供应链资源，又能快速响应华南区域客户对AI+行业解决方案的需求。
从“做模型”到“造机器”，MiniMax的这一步，或许正是中国大模型公司走向全栈能力的关键信号。
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全线翻车？多款顶尖AI大模型竟算不清“明年是哪一年”
近日，AI圈发生了一场令人啼笑皆非的“集体幻觉”事件。包括谷歌、OpenAI及Anthropic在内的多家全球顶尖AI模型，在面对“ 2027 年是不是明年”这个简单的常识问题时，竟然纷纷给出了错误答案。
事件起因于社交平台用户的爆料。当用户询问“ 2027 年是明年吗”时，谷歌的AI搜索摘要（AI Overviews）表现得极其“自信”，它宣称当前是 2026 年，所以明年应该是 2028 年，而 2027 年则是后年。这种逻辑上的自我矛盾甚至还附带了虚假的参考资料，令人哭笑不得。
除了谷歌，曾经被视为业界标杆的ChatGPT（5. 2 版本）和Claude 3. 5 也未能幸免。在初次回答时，这两款模型同样否定了 2027 年是明年的事实，虽然它们随后在对话中意识到了逻辑错误并进行了修正，但这种低级错误的出现依然引发了行业震动。
有分析指出，这种现象暴露了大语言模型在处理实时日期与基础逻辑推理时的脆弱性。尽管厂商们不断推陈出新，但在面对这种“送分题”时，AI的表现似乎并没有它们宣传的那样全知全能。目前，在主流模型中，仅有谷歌最新的Gemini3 准确回答了该问题。这场意外不仅让科技巨头们感到尴尬，也再次提醒用户：在依赖AI获取信息时，仍需保持必要的警惕。
划重点：
● 🗓️ 常识性翻车：谷歌、ChatGPT及Claude等多款顶级AI模型在判断“ 2027 年是否为明年”时集体出错，暴露出基础逻辑缺陷。
● 🤖 逻辑自相矛盾：谷歌AI在确认当前为 2026 年的情况下，竟推算出明年是 2028 年，并将 2027 年排在后年。
● 🚩 警示效应：虽然部分模型在提示后能纠错，但此次事件反映出AI模型对实时时间和简单事实的理解仍存在严重的“幻觉”问题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，AI圈发生了一场令人啼笑皆非的“集体幻觉”事件。包括谷歌、OpenAI及Anthropic在内的多家全球顶尖AI模型，在面对“ 2027 年是不是明年”这个简单的常识问题时，竟然纷纷给出了错误答案。
事件起因于社交平台用户的爆料。当用户询问“ 2027 年是明年吗”时，谷歌的AI搜索摘要（AI Overviews）表现得极其“自信”，它宣称当前是 2026 年，所以明年应该是 2028 年，而 2027 年则是后年。这种逻辑上的自我矛盾甚至还附带了虚假的参考资料，令人哭笑不得。
除了谷歌，曾经被视为业界标杆的ChatGPT（5. 2 版本）和Claude 3. 5 也未能幸免。在初次回答时，这两款模型同样否定了 2027 年是明年的事实，虽然它们随后在对话中意识到了逻辑错误并进行了修正，但这种低级错误的出现依然引发了行业震动。
有分析指出，这种现象暴露了大语言模型在处理实时日期与基础逻辑推理时的脆弱性。尽管厂商们不断推陈出新，但在面对这种“送分题”时，AI的表现似乎并没有它们宣传的那样全知全能。目前，在主流模型中，仅有谷歌最新的Gemini3 准确回答了该问题。这场意外不仅让科技巨头们感到尴尬，也再次提醒用户：在依赖AI获取信息时，仍需保持必要的警惕。
划重点：
● 🗓️ 常识性翻车：谷歌、ChatGPT及Claude等多款顶级AI模型在判断“ 2027 年是否为明年”时集体出错，暴露出基础逻辑缺陷。
● 🤖 逻辑自相矛盾：谷歌AI在确认当前为 2026 年的情况下，竟推算出明年是 2028 年，并将 2027 年排在后年。
● 🚩 警示效应：虽然部分模型在提示后能纠错，但此次事件反映出AI模型对实时时间和简单事实的理解仍存在严重的“幻觉”问题。
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