四万多就能买桌面AI超算,极摩客要当超算圈的“小米”? 最近这段时间,AI算力市场的风向其实已经变了。很多人还在盯着云端大集群、万卡GPU的军备竞赛,没注意到桌面端正在悄悄撕开一个新的市场缺口。极摩客这次推出EVO-X5 Pro,把能本地离线跑320B大模型的桌面AI超算打到四万多的价位,这到底意味着什么呢? 首先,之前想离线跑几百 B 参数的大模型,动辄需要整套机架式服务器,成本几十万起步,普通中小企业、工作室根本碰不起。极摩客这套产品,核心思路就是把商用级算力压缩进迷你机箱,依托 AMD 锐龙 AI Max+ PRO 495 处理器搭配 192GB 统一共享内存,做到单机承载 320B 模型量化推理。它不是简单把台式机堆硬件,而是抓住本地 AI 最卡脖子的内存瓶颈,用统一内存池方案解决模型加载时容易内存溢出的老问题。这其实就是消费电子行业常用的打法,把高端专业设备降维小型化,降低算力硬件的入门门槛。当然,我们也要客观看待,它能跑的是量化版本大模型,并非原生满精度模型,性能上限和大型机房集群相比,依然存在差距,但对于很多不需要极致精度、优先看重数据本地处理的场景,够用就是最大的竞争力。 其次,极摩客瞄准的市场缺口,不在于替代云端算力,而是抓住数据保密需求催生的私有化算力蓝海。云端 AI 的优势是弹性扩容,缺点也很突出,企业敏感业务数据上传云端,始终存在泄露风险。不少政企、设计工作室、科研小团队,有大量涉密业务数据,根本不能外传到公有云。EVO-X5 Pro 自带硬件加密、带外远程管理,整套 AI 运算全部在设备本地完成,数据不出机箱。同时体积小巧,支持多台堆叠集群部署,从单台桌面工作站,平滑扩展到二十台规模的小型算力集群。这个定位很讨巧,它不跟大型云厂商正面竞争,而是捡云端覆盖不到的细分市场。很多中小企业想搭建私有化 AI,又不想一次性投入巨额资金建设机房,这种小体
米哈游《原神》6周年公益行动开启,游戏的公益玩法该咋看? 9月27日,米哈游旗下开放世界冒险游戏产品《原神》宣布,以“拾音邮局”为主题的《原神》六周年特别公益行动正式开启,《原神》已向中国儿童少年基金会完成捐赠,落地实施“共同成长计划”困境儿童关爱公益项目。项目将在湖南省落地,通过在张家界市的6个试点村及社区打造“拾音邮局”主题儿童关爱服务阵地,定期开展主题活动。 首先,普通公益捐赠大多是企业单向出钱,捐赠方和受益群体之间隔着一层,公众参与感偏弱。而游戏产品自带稳定的用户社群,品牌可以借助 IP 叙事,引导玩家参与到公益项目当中。玩家不再只是旁观者,能够通过信件互动等方式,直接参与对困境儿童的精神陪伴。这种模式,本质是把游戏 IP 的用户资产转化成公益资源,降低公益项目的传播成本,让帮扶不止停留在资金层面。但也要看到,IP 公益有天然短板,一旦活动设计偏向营销,很容易被质疑借公益造势,品牌口碑反而会受损。 其次,从过去很长一段时间,社会对游戏产业的认知大多局限在娱乐消费层面,对它的社会价值认可度有限。头部游戏厂商借助公益项目,相当于拓展自身的价值边界,改变大众对游戏产业的刻板印象。不过这里有个平衡点,公益不能变成产品营销的附属品。如果公益项目只是短期周年活动,项目结束之后没有持续跟进,那帮扶效果很难沉淀下来。可持续的公益,需要企业建立长期运营机制,而不是跟着版本、周年节点做一次性活动。 第三,游戏公益正在成为数字经济时代企业履行社会责任的新范式。《原神》作为一款全球发行的开放世界游戏,其用户群体以年轻一代为主,而此次公益项目聚焦困境儿童,恰好形成了“年轻用户关注弱势群体”的正向价值传导。更重要的是,通过覆盖1000名儿童的精准帮扶,项目避免了“撒胡椒面”式的粗放公益,转而追求“小而美”的深度介入。这种精细化运营思路,与游戏行业本身追求用户体验极致的逻辑一脉相承。
菜鸟布局企业级供应链AI,物流产业将如何被AI改变? 2026云栖大会期间,菜鸟物流科技正式发布企业级供应链AI决策平台。菜鸟物流科技供应链AI事业部总经理黄钟在受访时表示,供应链AI决策的“拐点”已到:“AI应用正从C端内容、代码生成、办公协同等场景不断向产业纵深延伸,供应链是下一个高价值场景。相关方法论在海外已被验证,AI推理成本在下降,中国企业的数字化底盘也具备了应用AI的条件。” 首先,过去市场谈 AI,大多停留在文案、代码这类 C 端或者通用办公应用,产业端的 AI 落地一直进展偏慢。不是技术不行,而是供应链链条长、变量杂,通用大模型很难直接适配行业真实需求。菜鸟的思路,没有单纯堆砌大模型能力,而是用行业小模型搭配通用大模型,把需求、仓储、运输等环节打通做仿真预测,这个方向踩中了产业数字化的痛点。供应链不像互联网内容场景,容错空间很小,任何预测偏差都会直接转化成库存积压或者运力浪费,垂直场景的模型适配,才是产业 AI 能不能跑通的关键。 其次,菜鸟这套供应链 AI 方案落地,会重塑物流行业价值分配逻辑。传统物流服务商更多做仓储、运输这类执行工作,赚的是搬运、仓租的辛苦钱,议价空间有限。而供应链 AI 的核心价值,在于前置决策,提前预判需求波动,优化采购和运力安排。从已经落地的零售、制造、汽车后市场案例来看,AI 不再只是辅助工具,而是参与全链路推演的决策助手。当然这里有个很关键的底线,决策权依旧保留在企业管理者手中。AI 负责推演方案,人来最终拍板,这样既能规避大模型不稳定带来的风险,还能持续收集业务反馈迭代模型,这种人机协同模式,也是产业 AI 落地比较务实的路径。 第三,菜鸟入局供应链 AI 赛道,会带动整个物流科技赛道竞争逻辑切换。菜鸟本身已有多年供应链控制塔积累,加上海外多国家项目落地基础,具备规模化复制的基础。其判断未来两三年业务保持较高增速,背