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据科技媒体 Tom's Hardware 报道，日本东北大学与未来大学的研究团队近日成功训练大鼠的皮层神经元，利用一种实时机器学习框架，能够自主生成复杂的时序信号。这项突破性研究为神经元在 AI 计算中的应用开辟了新的可能性。
研究团队通过将活体神经元与高密度微电极阵列和微流控设备结合，构建了一种名为 “闭环储备池计算”（Reservoir Computing）的系统。该系统的独特之处在于，能够无需外部输入，自主学习并生成周期性及混沌波形，从而执行多种 AI 计算任务。
团队的核心技术是利用聚二甲基硅氧烷（PDMS）微流控薄膜来约束神经元之间的连接。研究表明，在没有物理约束的情况下，神经元会形成高度同步化的网络，这种状态下无法有效学习目标信号。为了解决这一问题，研究者们将神经元细胞体限制在128个微型微孔中，通过微通道连接，形成格型和分层两种网络结构。这一设计显著提升了网络的动力学维度，降低了神经元之间的相关性，使得系统性能得到提升。
在测试中，格型网络展现出了优异的性能，能够生成周期为4秒、10秒和30秒的正弦波、三角波及方波，甚至能够逼近三维混沌轨迹 —— 洛伦兹吸引子。学习阶段，系统预测信号与目标信号的相关性超过了0.8，显示出良好的学习能力。东北大学的山本英明教授表示，活体神经元网络不仅具有生物学意义，同时也能作为新型计算资源。
尽管取得了一定的成果，团队仍面临一些技术挑战，尤其是在性能上。研究显示，训练停止后，系统在自主运行时误差会增加，并且反馈环路的330毫秒延迟限制了系统追踪快速变化波形的能力。未来，科研团队希望通过开发专用硬件来降低延迟，从而拓展该技术在脑机接口和神经假体设备中的应用前景。
划重点:
🌟 日本科学家成功训练大鼠神经元，实现自主生成复杂时序信号。
🧠 通过微流控技术，构建闭环储备池计算系统，无需外部输入。
⚙️ 未来希望通过硬件改进，扩展该技术在脑机接口和神经假体中的应用。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
宇树科技移动机器人专利获授权:王兴兴团队通过半椭圆机身实现单雷达全景感知
宇树科技（Unitree）近日宣布其申请的“一种移动机器人”专利正式获得授权，该发明由公司创始人王兴兴及王凯共同完成。 这一专利的获批标志着宇树科技在简化移动机器人感知架构、优化硬件成本及数据处理效率方面取得重要技术突破。
根据专利摘要显示，该移动机器人采用了一种独特的工业设计方案:机身被塑造为竖直放置、上细下粗的半椭圆形球体。技术核心在于其搭载的广角激光雷达被安置于机身正上方，且安装位置的投影高度契合机身的几何中心。
这种创新的结构布局旨在解决传统移动机器人依赖多个传感器叠加所带来的高成本与高算力负荷。通过半椭圆形机身与置顶广角雷达的几何配合，机器人仅需单体雷达即可实现对周围环境的大范围精准感知。这不仅显著降低了整机的生产制造成本，更避开了多传感器融合（Data Fusion）过程中复杂的时间戳对齐与数据冗余问题，极大程度地降低了后端处理器的计算压力。
在人形机器人与商用移动平台竞争白热化的背景下，宇树科技此举展现了其在**“工程极简主义”**上的战略意图。通过硬件结构的物理优化来代偿部分算法开销，将有助于产品在保持高性能感知的环境下，进一步下探消费级或商用级市场的价格门槛。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
宇树科技（Unitree）近日宣布其申请的“一种移动机器人”专利正式获得授权，该发明由公司创始人王兴兴及王凯共同完成。 这一专利的获批标志着宇树科技在简化移动机器人感知架构、优化硬件成本及数据处理效率方面取得重要技术突破。
根据专利摘要显示，该移动机器人采用了一种独特的工业设计方案:机身被塑造为竖直放置、上细下粗的半椭圆形球体。技术核心在于其搭载的广角激光雷达被安置于机身正上方，且安装位置的投影高度契合机身的几何中心。
这种创新的结构布局旨在解决传统移动机器人依赖多个传感器叠加所带来的高成本与高算力负荷。通过半椭圆形机身与置顶广角雷达的几何配合，机器人仅需单体雷达即可实现对周围环境的大范围精准感知。这不仅显著降低了整机的生产制造成本，更避开了多传感器融合（Data Fusion）过程中复杂的时间戳对齐与数据冗余问题，极大程度地降低了后端处理器的计算压力。
在人形机器人与商用移动平台竞争白热化的背景下，宇树科技此举展现了其在**“工程极简主义”**上的战略意图。通过硬件结构的物理优化来代偿部分算法开销，将有助于产品在保持高性能感知的环境下，进一步下探消费级或商用级市场的价格门槛。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
《纽约客》杂志近日发表了一篇关于OpenAI首席执行官山姆·奥特曼的长篇调查报道，揭露了这家科技巨头内部曾讨论过一项极具争议的“疯狂”战略计划，其戏剧性堪比《使命召唤》系列游戏的剧情。
报道称，当OpenAI前政策顾问佩奇·海德利向管理层提交关于“防止全球AI军备竞赛”的方案时，OpenAI总裁格雷格·布罗克曼提出了一个完全相反的思路——利用OpenAI的突破性人工智能技术，在国际舞台上制造恐慌，从而挑拨世界大国相互竞争。
该计划的核心构想是：通过制造地缘政治紧张局势，让各大国出于“害怕落后”的心理，竞相为OpenAI提供资金支持。曾担任OpenAI政策总监的杰克·克拉克（现为竞争对手Anthropic政策负责人）将这一概念形容为“囚徒困境”，即通过市场条件的设计，使得“不资助我们”对各国政府而言变成一种“不安全的选择”。
报道指出，OpenAI内部员工对管理层的这一野心持极为负面的态度。一名初级研究员在回忆相关会议时表示，他当时认为这个计划“完全是疯了，彻头彻尾的疯狂”。
据《纽约客》援引内部文件称，这一激进的地缘政治商业计划确实受到OpenAI高层欢迎，但最终因多名员工威胁辞职而被放弃。
对于报道中的内容，OpenAI官方予以否认，称相关指控“荒谬可笑”。公司表示，从未认真对待过此类方案。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：3DMGame)
首个单日破万亿！阿里千问 3.6 Plus 登顶 OpenRouter 全球大模型调用榜
大模型 API 调用平台OpenRouter公布了最新周榜单。阿里 Qwen3.6-Plus 凭借极高的开发者活跃度，成功位列全球大模型周调用量第一，并已连续4天霸榜日榜。
关键突破:单日调用量步入“万亿”时代
此次登顶不仅是排名上的跨越，更是调用量级的质变:
里程碑纪录: Qwen3.6-Plus成为OpenRouter平台上首个单日调用量突破 1万亿 Token 的模型。
统治力表现: 在竞争激烈的全球模型库中，千问系列展现了极强的生态粘性，成为全球开发者首选的底层基座之一。
行业背景:国产大模型的“出海”爆发
在OpenRouter这一国际主流 API 分发平台上，以阿里千问为代表的中国大模型正通过高性价比和快速的技术迭代，迅速瓦解原有的市场格局。单日万亿 Token 的消耗量，意味着其在自动驾驶、智能 Agent 及大规模内容生产等高频应用场景中已实现深度渗透。
资本与生态:算力热潮下的价值重估
就在阿里大模型霸榜的同时，资本市场也给出了热烈反馈:
市场热度:4月7日当天，沪深两市成交额突破1万亿元，显示出资金对科技及 AI 算力板块的高度关注。
赛道分化: 相比之下，Anthropic旗下的 Mythos 模型近期被指因算力消耗过大而面临研发困境，而主打物理 AI 的 红熊 AI 则顺势完成了2.1亿元融资。
结语:AI 应用的“中国时刻”
从技术跟跑到调用量全球第一，以阿里千问为代表的国产力量正在定义全球 AI 商业化的新节奏。随着 Token 成本的持续下探和调用规模的指数级增长，一个由中国模型驱动的全球 AI 应用生态正加速成型。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
大模型 API 调用平台OpenRouter公布了最新周榜单。阿里 Qwen3.6-Plus 凭借极高的开发者活跃度，成功位列全球大模型周调用量第一，并已连续4天霸榜日榜。
关键突破:单日调用量步入“万亿”时代
此次登顶不仅是排名上的跨越，更是调用量级的质变:
里程碑纪录: Qwen3.6-Plus成为OpenRouter平台上首个单日调用量突破 1万亿 Token 的模型。
统治力表现: 在竞争激烈的全球模型库中，千问系列展现了极强的生态粘性，成为全球开发者首选的底层基座之一。
行业背景:国产大模型的“出海”爆发
在OpenRouter这一国际主流 API 分发平台上，以阿里千问为代表的中国大模型正通过高性价比和快速的技术迭代，迅速瓦解原有的市场格局。单日万亿 Token 的消耗量，意味着其在自动驾驶、智能 Agent 及大规模内容生产等高频应用场景中已实现深度渗透。
资本与生态:算力热潮下的价值重估
就在阿里大模型霸榜的同时，资本市场也给出了热烈反馈:
市场热度:4月7日当天，沪深两市成交额突破1万亿元，显示出资金对科技及 AI 算力板块的高度关注。
赛道分化: 相比之下，Anthropic旗下的 Mythos 模型近期被指因算力消耗过大而面临研发困境，而主打物理 AI 的 红熊 AI 则顺势完成了2.1亿元融资。
结语:AI 应用的“中国时刻”
从技术跟跑到调用量全球第一，以阿里千问为代表的国产力量正在定义全球 AI 商业化的新节奏。随着 Token 成本的持续下探和调用规模的指数级增长，一个由中国模型驱动的全球 AI 应用生态正加速成型。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
英国联合联俱乐部签约并“售出”全球首批AI球员，引发职业足球去留争议
英格兰依什米安超级联赛球队联合联（United FC）于2026年4月初正式宣布签下名为Holly和Harvey的两名“AI球员”，以此开启全球首批人工智能职业球员的数字化实验。尽管受限于物理形态及“缺失身体综合症”无法实际参赛，这两位AI成员被定位为内容创作与品牌运营的核心驱动力。然而，这一跨界尝试在短短一个月后演变为一场更具争议的商业闭环:2026年4月7日，联合联官宣已正式“出售”该两名AI球员，并声称收到了一笔未公开数额的虚拟转会费。
作为一家由自媒体博主创立、深度融合电竞文化的俱乐部，联合联此举在足球界与科技领域引发了剧烈震荡。支持者将其视为体育数字化转型的先锋尝试或带有英式幽默的内容创新;但反对声浪认为，这种脱离竞技本质的“虚拟签约”不仅浪费资金、侵蚀传统足球精神，更可能演化为纯粹的营销炒作。
事实上，AI技术在体育赛事的渗透已成必然趋势。2026年世界杯已确立将启用AI辅助战术分析及3D判罚系统，旨在提升竞技公平性。相比之下，联合联的“AI球员”风波暴露了技术创新与球迷情感边界之间的深层矛盾。当AI应用偏离技术增益而滑向虚拟噱头时，不仅难以获得核心受众的价值认同，更可能加剧公众对技术滥用风险的警惕。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
英格兰依什米安超级联赛球队联合联（United FC）于2026年4月初正式宣布签下名为Holly和Harvey的两名“AI球员”，以此开启全球首批人工智能职业球员的数字化实验。尽管受限于物理形态及“缺失身体综合症”无法实际参赛，这两位AI成员被定位为内容创作与品牌运营的核心驱动力。然而，这一跨界尝试在短短一个月后演变为一场更具争议的商业闭环:2026年4月7日，联合联官宣已正式“出售”该两名AI球员，并声称收到了一笔未公开数额的虚拟转会费。
作为一家由自媒体博主创立、深度融合电竞文化的俱乐部，联合联此举在足球界与科技领域引发了剧烈震荡。支持者将其视为体育数字化转型的先锋尝试或带有英式幽默的内容创新;但反对声浪认为，这种脱离竞技本质的“虚拟签约”不仅浪费资金、侵蚀传统足球精神，更可能演化为纯粹的营销炒作。
事实上，AI技术在体育赛事的渗透已成必然趋势。2026年世界杯已确立将启用AI辅助战术分析及3D判罚系统，旨在提升竞技公平性。相比之下，联合联的“AI球员”风波暴露了技术创新与球迷情感边界之间的深层矛盾。当AI应用偏离技术增益而滑向虚拟噱头时，不仅难以获得核心受众的价值认同，更可能加剧公众对技术滥用风险的警惕。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Sora 为何突然“熄火”？奥特曼首谈停用内幕：算力缺口大到无法想象
近日，OpenAI首席执行官 山姆·奥特曼 在一档专访节目中对此给出了正面回应。他坦言，关停这款现象级产品的核心原因并非技术瓶颈，而是极度紧缺的算力资源。
算力博弈:Sora 并非“最高优先级”
尽管Sora展现出的视觉冲击力惊艳全球，但在OpenAI的内部战略棋盘上，它正面临严酷的资源竞争:
资源挤兑: 奥特曼指出，当前的算力资源缺口极大，公司必须将有限的芯片资源投入到收益更高、战略意义更重的项目中。
优先级排位: 在OpenAI的最高优先级名单中，Sora 目前并未位列顶端，这意味着它必须为大模型（如 GPT 系列）的迭代让路。
行业热点:GPT-6传闻与 Mythos 的挑战
在 Sora 暂时退场的同时，AI 圈的另一场博弈正在升级:
GPT-6猜想: 市场传闻OpenAI正在全力冲刺 GPT-6的研发，这或许正是奥特曼口中“最高优先级”的真实指向。
对手动态: 相比之下，竞争对手Anthropic旗下的 Mythos 模型近期被曝出研发受阻，惊人的算力消耗被指几乎要“烧垮”公司，侧面印证了奥特曼对算力困境的担忧。
资本风向:物理 AI 与算力板块的分化
算力紧缺不仅困扰着模型商，也深刻影响着资本市场:
新赛道崛起: 在纯软件模型因算力受限时，切入物理世界的 红熊 AI 逆势完成了2.1亿元 A 轮融资，反映出资本正转向能更高效利用现有资源的垂直赛道。
主力资金调仓:4月7日早间，二级市场主力资金正从通信板块撤出，转而加仓基础化工、电子、电力设备等基建板块。寒武纪、中油资本 分别获净流入29.79亿元和17.85亿元。
结语:昂贵的“想象力”
Sora 的暂时关停是 AI 产业步入“算力通胀”时代的缩影。当算力成为比黄金更珍贵的硬通货，即便是强如OpenAI，也不得不学会在极致的紧缺中做减法。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，OpenAI首席执行官 山姆·奥特曼 在一档专访节目中对此给出了正面回应。他坦言，关停这款现象级产品的核心原因并非技术瓶颈，而是极度紧缺的算力资源。
算力博弈:Sora 并非“最高优先级”
尽管Sora展现出的视觉冲击力惊艳全球，但在OpenAI的内部战略棋盘上，它正面临严酷的资源竞争:
资源挤兑: 奥特曼指出，当前的算力资源缺口极大，公司必须将有限的芯片资源投入到收益更高、战略意义更重的项目中。
优先级排位: 在OpenAI的最高优先级名单中，Sora 目前并未位列顶端，这意味着它必须为大模型（如 GPT 系列）的迭代让路。
行业热点:GPT-6传闻与 Mythos 的挑战
在 Sora 暂时退场的同时，AI 圈的另一场博弈正在升级:
GPT-6猜想: 市场传闻OpenAI正在全力冲刺 GPT-6的研发，这或许正是奥特曼口中“最高优先级”的真实指向。
对手动态: 相比之下，竞争对手Anthropic旗下的 Mythos 模型近期被曝出研发受阻，惊人的算力消耗被指几乎要“烧垮”公司，侧面印证了奥特曼对算力困境的担忧。
资本风向:物理 AI 与算力板块的分化
算力紧缺不仅困扰着模型商，也深刻影响着资本市场:
新赛道崛起: 在纯软件模型因算力受限时，切入物理世界的 红熊 AI 逆势完成了2.1亿元 A 轮融资，反映出资本正转向能更高效利用现有资源的垂直赛道。
主力资金调仓:4月7日早间，二级市场主力资金正从通信板块撤出，转而加仓基础化工、电子、电力设备等基建板块。寒武纪、中油资本 分别获净流入29.79亿元和17.85亿元。
结语:昂贵的“想象力”
Sora 的暂时关停是 AI 产业步入“算力通胀”时代的缩影。当算力成为比黄金更珍贵的硬通货，即便是强如OpenAI，也不得不学会在极致的紧缺中做减法。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
报道称Mistral AI CEO 与三星高层会晤，探讨半导体合作前景
据韩国媒体报道，Mistral AI 的联合创始人兼首席执行官 Arthur Mensch 于近日韩国访问期间，与三星电子副董事长兼首席执行官全永铉等高层进行了会晤。据韩媒《朝鲜日报》报道，此次会晤专注于 AI 半导体存储芯片的供应链及技术合作计划。
Mistral AI 作为一家具有代表性的欧洲人工智能企业，正在积极寻求稳定的芯片供应，以满足其对大量 XPU 算力芯片的需求。三星电子在半导体行业中，尤其是在高带宽内存（HBM）等内存产品的制造方面占据重要地位。通过与三星电子的直接沟通，Mistral AI 有望在芯片供应方面获得更有利的条件。
同时，有消息称，半导体设备制造商 ASML 也对 Mistral 的人工智能技术产生了兴趣。如果三星与 Mistral 能够在这一领域达成合作，将有助于提升双方的运营效率，进一步推动技术创新。
此次会谈反映出 Mistral AI 对半导体行业的重视，以及与大型制造商建立合作关系的战略布局。随着人工智能技术的不断发展，相关的硬件需求也日益增加，双方的合作前景被广泛看好。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据韩国媒体报道，Mistral AI 的联合创始人兼首席执行官 Arthur Mensch 于近日韩国访问期间，与三星电子副董事长兼首席执行官全永铉等高层进行了会晤。据韩媒《朝鲜日报》报道，此次会晤专注于 AI 半导体存储芯片的供应链及技术合作计划。
Mistral AI 作为一家具有代表性的欧洲人工智能企业，正在积极寻求稳定的芯片供应，以满足其对大量 XPU 算力芯片的需求。三星电子在半导体行业中，尤其是在高带宽内存（HBM）等内存产品的制造方面占据重要地位。通过与三星电子的直接沟通，Mistral AI 有望在芯片供应方面获得更有利的条件。
同时，有消息称，半导体设备制造商 ASML 也对 Mistral 的人工智能技术产生了兴趣。如果三星与 Mistral 能够在这一领域达成合作，将有助于提升双方的运营效率，进一步推动技术创新。
此次会谈反映出 Mistral AI 对半导体行业的重视，以及与大型制造商建立合作关系的战略布局。随着人工智能技术的不断发展，相关的硬件需求也日益增加，双方的合作前景被广泛看好。
划重点：
🌟 Mistral AI CEO 与三星电子高层会面，讨论 AI 半导体合作事宜。
🔗 Mistral AI 需要大量算力芯片，三星电子在内存产品制造上占据优势。
🚀 双方合作有助于提升运营效率，推动技术创新。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
《纽约客》于 4 月 6 日发布了一项深度调查，涉及 OpenAI 首席执行官山姆・奥尔特曼（Sam Altman）。根据超过 100 名内部人士的证词和多份内部备忘录，这项调查揭露了奥尔特曼在公司内部长期存在的欺骗行为和权力操控。
在报道中，前首席科学家伊尔亚・苏茨克维（Ilya Sutskever）和前研究主管达里奥・阿莫迪（Dario Amodei）指出了多起奥尔特曼涉嫌操纵和欺骗的事件。阿莫迪明确表示：“OpenAI 的问题就在于山姆本人。” 苏茨克维在 2023 年秋季向董事会提交了一份秘密备忘录，指控奥尔特曼在关键时刻隐瞒安全风险并操控管理层，认为他不再适合掌控人工智能这一技术。
董事会的紧急决定解雇奥尔特曼，引发了硅谷的强烈反响。微软作为 OpenAI 的重要投资者，在此消息传出前一刻才得知。面对员工辞职的威胁和微软的压力，董事会最终选择让奥尔特曼在不到一周的时间内复职，并重组董事会。此事件被许多人称为 “瞬间”，仿佛是电影中角色的短暂消失与再现。
调查还提到，奥尔特曼在担任 Y Combinator 时曾因 “撒谎” 和利益冲突被劝退。在 OpenAI 任职期间，他多次被指控为了商业利益牺牲安全原则。前员工阿莫迪的笔记显示，奥尔特曼向微软承诺了不符合公司章程的排他性条款，并在被质疑时予以否认。
奥尔特曼在政治和资本运作方面展现出极强的灵活性。他公开呼吁监管，但私下却游说加州州长否决 AI 安全法案。此外，他与阿联酋等外国政权的财务往来引发了人们的担忧，认为这可能导致关键技术外流。批评者认为，奥尔特曼通过 “拯救人类” 的叙述获取信任，实际上却是在追求绝对权力。
划重点：
📰 超过 100 名内部人士指控 OpenAI 首席执行官奥尔特曼长期存在欺骗和权力操控。
⚖️ 董事会因奥尔特曼隐瞒安全风险而决定解雇他，但最终在压力下复职。
💰 奥尔特曼在政治与资本运作中展现灵活性，与外国政权的财务往来引发担忧。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
竞争对手OpenAI、Anthropic PBC以及Alphabet旗下的谷歌已开始合作，试图遏制竞争对手从美国先进人工智能（AI）模型中提取结果，以在全球AI竞赛中获取优势。据彭博社报道，知情人士透露，它们正通过“前沿模型论坛”（Frontier Model Forum）共享信息。
“前沿模型论坛”是上述三家公司与微软于2023年共同成立的行业非营利组织，旨在识别违反服务条款的所谓“对抗性蒸馏”（adversarial distillation）行为。
报道称，这一罕见合作凸显出美国AI企业对相关问题的重视程度。这些公司担忧一些用户，正开发其产品的仿制版本，可能通过更低价格争夺客户，同时带来国家安全风险。
一位要求匿名的知情人士表示，美国官员预计未经授权的蒸馏行为每年给硅谷实验室造成数十亿美元利润损失。
蒸馏技术在2025年1月首次受到广泛关注。此前初创公司深度求索（DeepSeek）出人意料地发布推理模型R1，在AI界引发轰动。微软与OpenAI在不久后启动调查，以确认DeepSeek是否不当从美国企业模型中提取大量数据，用于开发R1。
Anthropic今年2月23日在博客文章中称，深度求索、稀宇科技和月之暗面使用数以千计的虚假账户，与其Claude模型进行了总计逾1600万次交互，违反服务条款。
Anthropic表示，采用蒸馏的做法，AI实验室得以通过在更强大的系统输出结果上进行训练，从而快速提升自身模型的能力。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：Ai&芯片那点事儿)
三星 Q1 业绩“掀翻”天花板：AI 芯片需求带飞存储价格
4 月 7 日，全球存储巨头三星电子（Samsung Electronics）发布了令人惊叹的第一季度初步业绩预告：受益于 AI 基础设施需求的疯狂扩张，公司利润正迎来史诗级反弹。
业绩狂飙：利润超越市场预期
根据预报数据，三星今年 1 月至 3 月的经营表现堪称恐怖：
营业利润： 预计达 57.2 万亿韩元（约合 379.2 亿美元），不仅远超分析师预测的 40.6 万亿韩元，较去年同期的 6.69 万亿韩元更是增长了 8 倍以上。
刷新纪录： 这一数字几乎是三星此前季度利润最高纪录（20 万亿韩元）的 3 倍，标志着存储行业彻底走出阴霾。
营收增长： 预计季度营收将增长 68%，达到 133 万亿韩元。
幕后功臣：AI 热潮引发的“供应荒”
三星利润爆发的逻辑非常清晰：AI 算力需求掏空了芯片库存。
价格翻倍： 生成式 AI 数据中心的建设潮限制了传统芯片（智能手机、PC、游戏机用）的供应，仅第一季度，部分芯片价格就已接近翻倍。
持续看涨： 调研机构TrendForce预测，本季度 DRAM 内存芯片的合约价格还将继续上涨超过 50%。
战略翻身：缩小与 SK 海力士的差距
就在一年前，三星 CEO 还曾因在 高带宽内存（HBM） 领域落后于SK 海力士而公开致歉。但现在，局势正在发生变化：
HBM4 冲击波： 随着最新 HBM4 芯片的推出，三星正在快速缩短与对手的距离，力争进入 英伟达（NVIDIA） 的核心供应链。
传统需求复苏： 除了 AI 服务器，ChatGPT 等模型带动的“AI 推理”需求也刺激了传统内存芯片的回暖。
行业观察：存储三巨头的“共同繁荣”
不仅是三星，此前美光科技（Micron）的超预期财报也验证了这一趋势。当算力成为 AI 时代的硬通货，作为“算力粮仓”的存储芯片厂商，正集体进入利润收割期。
结语：芯片周期的新巅峰
从“致歉”到“利润增长 8 倍”，三星仅用了一年时间。随着 AI 浪潮继续向下游渗透，这场由硬件驱动的狂欢或许才刚刚开始。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
4 月 7 日，全球存储巨头三星电子（Samsung Electronics）发布了令人惊叹的第一季度初步业绩预告：受益于 AI 基础设施需求的疯狂扩张，公司利润正迎来史诗级反弹。
业绩狂飙：利润超越市场预期
根据预报数据，三星今年 1 月至 3 月的经营表现堪称恐怖：
营业利润： 预计达 57.2 万亿韩元（约合 379.2 亿美元），不仅远超分析师预测的 40.6 万亿韩元，较去年同期的 6.69 万亿韩元更是增长了 8 倍以上。
刷新纪录： 这一数字几乎是三星此前季度利润最高纪录（20 万亿韩元）的 3 倍，标志着存储行业彻底走出阴霾。
营收增长： 预计季度营收将增长 68%，达到 133 万亿韩元。
幕后功臣：AI 热潮引发的“供应荒”
三星利润爆发的逻辑非常清晰：AI 算力需求掏空了芯片库存。
价格翻倍： 生成式 AI 数据中心的建设潮限制了传统芯片（智能手机、PC、游戏机用）的供应，仅第一季度，部分芯片价格就已接近翻倍。
持续看涨： 调研机构TrendForce预测，本季度 DRAM 内存芯片的合约价格还将继续上涨超过 50%。
战略翻身：缩小与 SK 海力士的差距
就在一年前，三星 CEO 还曾因在 高带宽内存（HBM） 领域落后于SK 海力士而公开致歉。但现在，局势正在发生变化：
HBM4 冲击波： 随着最新 HBM4 芯片的推出，三星正在快速缩短与对手的距离，力争进入 英伟达（NVIDIA） 的核心供应链。
传统需求复苏： 除了 AI 服务器，ChatGPT 等模型带动的“AI 推理”需求也刺激了传统内存芯片的回暖。
行业观察：存储三巨头的“共同繁荣”
不仅是三星，此前美光科技（Micron）的超预期财报也验证了这一趋势。当算力成为 AI 时代的硬通货，作为“算力粮仓”的存储芯片厂商，正集体进入利润收割期。
结语：芯片周期的新巅峰
从“致歉”到“利润增长 8 倍”，三星仅用了一年时间。随着 AI 浪潮继续向下游渗透，这场由硬件驱动的狂欢或许才刚刚开始。
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中国 AI 算力“大爆发”！周调用量突破 12 万亿，阿里、小米稳居全球第一梯队
在全球 AI 竞速中，中国大模型正凭借极致的性能与生态优势，跑出惊人的“中国速度”。
根据OpenRouter最新数据测算，上周（3月30日至4月5日），中国 AI 大模型展现了统治级的活跃度:周调用量飙升至 12.96万亿 Token，环比增长高达 31.48%。相比之下，美国同期周调用量仅为3.03万亿 Token，环比增长仅0.76%，双方在应用规模上的差距正在持续扩大。
榜单前六全是中国制造，阿里、小米领跑
在全球大模型调用量排行榜中，国产模型实现了“大满贯”，直接包揽了前六名席位:
阿里千问傲视群雄: 阿里巴巴旗下的 Qwen3.6Plus （free） 以4.6万亿 Token 的周调用量登顶全球榜首;其预览版 Qwen3.6Plus Preview 亦位列第三。
小米 MiMo 表现稳健: 小米集团推出的 MiMo-V2-Pro 牢牢占据第二席位。
第一梯队集体爆发: 阶跃星辰 Step3.5Flash、MiniMax M2.7 以及 DeepSeek V3.2 等国产模型紧随其后，共同构筑了全球 AI 模型的第一梯队。
科普:Token 为何成为 AI 世界的“数字石油”?
在 AI 领域，Token（词元） 是衡量模型思考与生成能力的最小计费单位。
形象比喻:1个汉字约等于0.7至1.3个 Token。一段1000字的文章，大约会消耗1300个 Token。
商业意义: 随着调用量的激增，AI 生产能力正像石油一样被商品化、计量化和交易化。
行业观察:高性价比构筑定价壁垒
中泰证券分析指出，国产 AI 大模型正凭借能源与算力成本的双重优势，构建起极具竞争力的“高性价比 Token”定价壁垒。随着 AI Agent（智能体）和多模态应用需求的攀升，拥有自主大模型能力及广泛应用场景的企业，将迎来显著的投资机会。
投资风向:把握“大规模+低成本”优势
对于投资者而言，港股上市的国产大模型巨头表现尤为出色。
生态护城河: 阿里巴巴、小米集团、腾讯控股及百度集团不仅拥有海量用户壁垒和应用入口，更在技术与生态整合上具备领先优势。
算力自主: 阿里旗下的 平头哥 和百度旗下的 昆仑芯 提供了独立的半导体支撑，使其在算力紧缺的市场环境中具备更强的抗风险能力。
结语:从“追随”到“引领”
连续五周超越美国的调用量数据证明，中国 AI 已经完成了从技术验证到大规模产业落地的质变。在这场 Token 的盛宴中，中国力量正成为定义全球 AI 商业秩序的关键因子。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在全球 AI 竞速中，中国大模型正凭借极致的性能与生态优势，跑出惊人的“中国速度”。
根据OpenRouter最新数据测算，上周（3月30日至4月5日），中国 AI 大模型展现了统治级的活跃度:周调用量飙升至 12.96万亿 Token，环比增长高达 31.48%。相比之下，美国同期周调用量仅为3.03万亿 Token，环比增长仅0.76%，双方在应用规模上的差距正在持续扩大。
榜单前六全是中国制造，阿里、小米领跑
在全球大模型调用量排行榜中，国产模型实现了“大满贯”，直接包揽了前六名席位:
阿里千问傲视群雄: 阿里巴巴旗下的 Qwen3.6Plus （free） 以4.6万亿 Token 的周调用量登顶全球榜首;其预览版 Qwen3.6Plus Preview 亦位列第三。
小米 MiMo 表现稳健: 小米集团推出的 MiMo-V2-Pro 牢牢占据第二席位。
第一梯队集体爆发: 阶跃星辰 Step3.5Flash、MiniMax M2.7 以及 DeepSeek V3.2 等国产模型紧随其后，共同构筑了全球 AI 模型的第一梯队。
科普:Token 为何成为 AI 世界的“数字石油”?
在 AI 领域，Token（词元） 是衡量模型思考与生成能力的最小计费单位。
形象比喻:1个汉字约等于0.7至1.3个 Token。一段1000字的文章，大约会消耗1300个 Token。
商业意义: 随着调用量的激增，AI 生产能力正像石油一样被商品化、计量化和交易化。
行业观察:高性价比构筑定价壁垒
中泰证券分析指出，国产 AI 大模型正凭借能源与算力成本的双重优势，构建起极具竞争力的“高性价比 Token”定价壁垒。随着 AI Agent（智能体）和多模态应用需求的攀升，拥有自主大模型能力及广泛应用场景的企业，将迎来显著的投资机会。
投资风向:把握“大规模+低成本”优势
对于投资者而言，港股上市的国产大模型巨头表现尤为出色。
生态护城河: 阿里巴巴、小米集团、腾讯控股及百度集团不仅拥有海量用户壁垒和应用入口，更在技术与生态整合上具备领先优势。
算力自主: 阿里旗下的 平头哥 和百度旗下的 昆仑芯 提供了独立的半导体支撑，使其在算力紧缺的市场环境中具备更强的抗风险能力。
结语:从“追随”到“引领”
连续五周超越美国的调用量数据证明，中国 AI 已经完成了从技术验证到大规模产业落地的质变。在这场 Token 的盛宴中，中国力量正成为定义全球 AI 商业秩序的关键因子。
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清华AIR联合水木分子开源OpenBioMed Skills，定义药研AI新范式
清华大学智能产业研究院（AIR）联合水木分子正式发布并开源了生物医药大模型插件集OpenBioMed Skills。该项目首次将生物医药专家的决策流程转化为可执行的Agent Skill代码，并在GitHub上同步公开。首批发布的45项核心技能涵盖了生物化学与药物研发、蛋白质分析设计、单细胞组学分析以及数据检索工具调用等五大关键领域，旨在打破生物医学研发全流程的工程门槛。
通过将OpenBioMed Skills部署于同名开源平台，研究人员可直接调用PharMolixFM、BioMedGPT-R1及MutaPLM等垂直领域多模态模型。相比于ChatGPT等通用大语言模型，该系统在专业知识理解与药研业务逻辑执行上展现出显著优势，并支持通过飞书、钉钉、微信等移动端远程驱动生物医药Agent。
清华大学首席研究员、水木分子首席科学家聂再清指出，这一动作标志着药物研发正从依赖专家经验向智能协同创新跨越。在AI赋能科研（AI for Science）的趋势下，OpenBioMed Skills通过系统化、代码化的工作流，实现了自然语言对复杂药研流程的直接驱动，为构建第四代药物研发范式提供了坚实的基础设施支撑。
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清华大学智能产业研究院（AIR）联合水木分子正式发布并开源了生物医药大模型插件集OpenBioMed Skills。该项目首次将生物医药专家的决策流程转化为可执行的Agent Skill代码，并在GitHub上同步公开。首批发布的45项核心技能涵盖了生物化学与药物研发、蛋白质分析设计、单细胞组学分析以及数据检索工具调用等五大关键领域，旨在打破生物医学研发全流程的工程门槛。
通过将OpenBioMed Skills部署于同名开源平台，研究人员可直接调用PharMolixFM、BioMedGPT-R1及MutaPLM等垂直领域多模态模型。相比于ChatGPT等通用大语言模型，该系统在专业知识理解与药研业务逻辑执行上展现出显著优势，并支持通过飞书、钉钉、微信等移动端远程驱动生物医药Agent。
清华大学首席研究员、水木分子首席科学家聂再清指出，这一动作标志着药物研发正从依赖专家经验向智能协同创新跨越。在AI赋能科研（AI for Science）的趋势下，OpenBioMed Skills通过系统化、代码化的工作流，实现了自然语言对复杂药研流程的直接驱动，为构建第四代药物研发范式提供了坚实的基础设施支撑。
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博通已同意为Google生产未来版本的人工智能芯片，同时还扩大了与 Anthropic 的合作，为这家 AI 初创公司提供约 3.5 吉瓦的算力，所用基础设施来自Google的 TPU 处理器。 这一消息显示，生成式 AI 对底层算力和定制芯片的需求仍在快速攀升，而大型科技公司正通过更深度的供应链绑定来确保后续供给。
报道称，Google与博通的合作重点是下一代定制 AI 芯片以及面向其数据中心机架的网络和配套组件，协议最长可延续至 2031 年。 这意味着博通不再只是单纯供应零部件，而是进一步嵌入Google AI 基础设施的长期规划之中，强化其在定制 ASIC 市场的角色。
Anthropic 方面则获得了更大规模的 TPU 计算资源，相关扩展容量计划从 2027 年开始逐步落地。 该安排与博通此前披露的多吉瓦级算力供给目标一致，也反映出 Anthropic 在 Claude 产品热度提升后，正持续加码训练与推理能力建设。
资本市场对这笔消息反应积极，博通股价在盘后交易中上涨约 3%。 分析人士认为，这类协议进一步印证了 AI 基础设施投资并未放缓，反而正沿着“定制芯片 + 云算力 + 长期供货合同”的模式持续扩张。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
