9月24日，在杭州召开的云栖大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭发表主旨演讲，他认为实现通用人工智能AGI已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能ASI。 吴泳铭首次系统阐述了通往ASI的三阶段演进路线： 第一阶段：“智能涌现”，AI通过学习海量人类知识具备泛化智能。 第二阶段：“自主行动”，AI掌握工具使用和编程能力以“辅助人”，这是行业当前所处的阶段。 第三阶段：“自我迭代”，AI通过连接物理世界并实现自学习，最终实现“超越人”。 为实现这一目标，吴泳铭明确了阿里云的战略路径。阿里云作为“全栈人工智能服务商”，将通过两大核心路径实施AI战略：第一，通义千问坚定开源开放路线，致力于打造“AI时代的Android”；其二，构建作为“下一代计算机”的超级AI云，为全球提供智能算力网络。 为支撑这一宏大愿景，吴泳铭表示，阿里巴巴正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。根据远期规划，为了迎接ASI时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。 以下为演讲全文—— 开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的10周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。 当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能AGI不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能ASI的到来铺平道路。 最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几
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反转！百度官宣昆仑芯分拆上市，2026港股再迎AI芯片巨头
文 / 道哥 来源 / 节点AI观 反转来的太快！ 就在一个月前，百度还在澄清昆仑芯分拆上市的新闻，现在就用一纸公告，实锤了昆仑芯要上市的计划。 1月2日，百度在港交所发布公告表示，称旗下子公司昆仑芯已于1月1日透过其联席保荐人以保密形式，向香港联交所提交上市申请表格，申请在主板上市及买卖。 公告表示香港联交所已确认百度可进行建议分拆。昆仑芯上市完成后，仍将是百度的附属公司，但全球发售的规模与结构、百度持股比例的减少幅度等这些细节都没披露。 消息发布后，受此利好刺激，百度集团港股股价拉升9.2%达到143.6元。 在摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技等AI芯片纷纷冲刺IPO的热潮下，百度加速旗下昆仑芯上市的选择也显得顺理成章。 这不仅是迎合资本市场对AI芯片的狂热情绪，更是基于昆仑芯的硬实力。 作为国内最早布局AI芯片领域的企业，昆仑芯至今已经深耕十余年。其前身为百度智能芯片及架构部，于2021年4月完成独立融资，首轮估值约130亿元。截至2025年7月，昆仑芯已经历了D轮融资，投资方包括上河动量资本、山证投资、国新基金下属的高层次人才基金、中移和创等。 从产品来看，昆仑芯与摩尔线程等玩家相似，同样走软硬一体的路线。 其硬件产品矩阵成熟。早在2017年，昆仑芯在Hot Chips上发布自研的、面向通用AI计算的芯片核心架构——昆仑芯XPU。目前，已成功推出两代通用AI计算处理器产品：昆仑芯1代AI芯片、昆仑芯2代AI芯片，及多款基于昆仑芯AI芯片的AI加速卡：K100、K200、 R100、R200系列，RG800以及AI加速器组R480-X8。 软件层面，昆仑芯SDK已实现从底层驱动环境到上层模型转换等全栈的软件工具。 在大模型时代，昆仑芯在2025百度世界大会上，进一步披露了未来产品规划：2026年初将推出针对大规模推理场景优化设计的M10
反转！百度官宣昆仑芯分拆上市，2026港股再迎AI芯片巨头
Meta数十亿美元吞下Manus，打响「Agent变现」第一枪
文 / 道哥 来源 / 节点AI观 2025年的倒数第二天，硅谷投下了一枚“深水炸弹”。 就在几个小时前，Meta正式宣布收购人工智能初创公司Manus。 虽然双方并未在第一时间披露具体的交易金额，但根据硅谷核心创投圈流出的消息，这笔交易的规模被定性为“Meta历史上第三大收购案”，数十亿美元的收购金额，仅次于WhatsApp和2025年早些时候对Scale AI的战略入股。 在AI应用层，Manus并不是“无名之辈”，这家在2025年3月才刚刚发布通用AI代理产品的公司，仅用不到9个月时间，就完成了从“爆红”到“被巨头收编”的华丽转身。 《节点AI观》认为，这不仅是马克·扎克伯格在AI版图上的又一次下注，更是整个AI行业从“大模型军备竞赛”转向“智能体商业落地”的分水岭时刻。 01 Manus 创始人肖弘这一枪，为什么是Manus？ 对于大众而言，Manus可能不如ChatGPT那样家喻户晓，但在科技圈和资本圈，它被视为“以小博大”的教科书级案例。 Manus的核心产品是一个基于云端虚拟机的通用智能体。简单来说，它不像传统的聊天机器人那样只会“动嘴皮子”，它是真的能“动手干活”。 从写代码、分析股票财报、到自动投递简历、甚至规划并预订整个旅行行程，Manus都能在没有人为干预的情况下自主完成。 根据披露的数据，Manus在上线仅仅8个月后，其年度经常性收入（ARR）就突破了1亿美元大关。在SaaS领域，达到这一里程碑通常需要5-10年，而Manus只用了不到一年。 这种极致的产品市场契合度，让华尔街看到了AI Agent直接变现的巨大潜力。 Manus的融资历程也堪称光速。2025年4月，硅谷顶级风投Benchmark领投了其7500万美元的融资，当时估值已达5亿美元。短短半年后，Meta直接进场接盘。 Manus 创始人肖弘 值得玩味的是Manu
Meta数十亿美元吞下Manus，打响「Agent变现」第一枪
阿里吴泳铭最新演讲：AI越强大，人类更强大
阿里吴泳铭最新演讲：AI越强大，人类更强大
最强AI芯片来了！英伟达H200发布，3款"缩水"芯片难以满足中国
图片 文 / 道哥 近日，在2023年的全球超算大会（SC23）上，英伟达发布了其最新的AI芯片——NVIDIA HGX H200（以下简称“H200”）。这款芯片是其前代产品H100的升级版，基于相同的Hopper架构，但在性能和效率上有了显著的提升，堪称目前全球最强AI芯片。 图片 最强AI芯片英伟达H200发布 据悉，H200是首款采用HBM3e GPU（内存，相较此前速率更快、容量更大），进一步加速生成式AI与大语言模型，同时推进用于HPC（高性能计算）工作负载的科学计算，可提供传输速度4.8 TB/秒的141GB显存。 相比前一代的NVIDIA A100，其容量几乎翻了一倍，带宽增加了2.4倍。这种改进使得H200能够更高效地处理大规模的数据集，从而加速生成式AI和大语言模型的训练。 对于HPC（高性能计算）工作负载，H200同样表现出色。其高显存带宽确保了数据的高效访问，与CPU相比，获得结果的时间最多可提升110倍。这使得H200不仅适用于AI大模型的训练，还适用于各种科学计算。 在架构方面，尽管H200与H100基于相同的Hopper架构，但性能有了显著的提升。 根据英伟达的测试，H200在700亿参数的Llama 2大模型上的推理速度比H100快了一倍，推理能耗直接降低了一半。此外，H200在Llama 2和GPT-3.5大模型上的输出速度分别是H100的1.9倍和1.6倍。这些性能提升使得H200成为了AI和HPC应用的理想选择。 图片 除了硬件上的升级，H200还在软件上与H100保持兼容。这意味着H200将继承H100的所有功能，同时提供更强的性能和效率。此外，H200提供了四路和八路H200服务器主板的可选配置，使其可以部署在各种类型的数据中心，包括本地、云、混合云和边缘环境。 根据英伟达的规划，H200预计将于2024年第二季度开始出货。亚马逊云
最强AI芯片来了！英伟达H200发布，3款"缩水"芯片难以满足中国
国产GPU上市潮，沐曦接棒
文 / 道哥 近日，沐曦股份的科创板上市申请，在提交116天后顺利通过审议。这不仅意味着一笔近40亿元人民币的资金即将注入这家在过去三年多累计亏损超32亿元的公司，更标志着中国在全球科技竞赛最前沿领域的一场关键战役正式打响。 一边是沐曦股份高达210亿元的估值、指数级增长的营收和资本市场的热烈追捧；另一边则是持续的亏损额和负经营现金流。 《智百道》认为，沐曦股份的上市背后有三重推力：全球AI对算力近乎贪婪的需求；美国对华高端GPU的出口管制，为本土厂商意外地圈出了一片受保护的“试验田”；以及中国自上而下推动技术自主和供应链安全的坚定决心。 01 从AMD“取经”到本土冠军候选 沐曦的故事始于2020年9月。其创始人陈维良，是一位在全球芯片巨头AMD拥有近二十年GPU设计经验的资深专家，他与同样来自AMD的彭莉、杨建共同创立了这家公司。 凭借资深的技术背景，沐曦迅速成为资本的宠儿。自成立以来，吸引了包括红杉中国、经纬创投等风险投资机构，也有国调基金、上海科创基金等“国家队”资本。 在其招股说明书中，沐曦描绘了其颇具“雄心”的蓝图，包括“1+6+X”发展战略，“1”指的是作为算力底座的基础设施市场，包括国家人工智能公共算力平台、运营商智算平台和商业化智算中心。“6”则代表初期重点布局的六大行业——教科研、金融、交通、能源、医疗健康和大文娱，“X”则指向未来可能。 《智百道》认为，该战略优先瞄准受政策影响较大的信创领域，如政府、金融、电信等行业，这是一种利用政策优势来弥补生态不足的务实策略，试图通过建立“根据地”市场，为后续更广泛的市场竞争积蓄力量。 但沐曦股份的招股书却揭示了一幅冰火两重天的财务图景，一边是令人瞩目的增长曲线，另一边是持续的亏损“黑洞”。 营收的爆炸式增长清晰可见，从2022年的不足50万元人民币，飙升至2024年的7.43亿元，并在2025年第一季
国产GPU上市潮，沐曦接棒
面对余承东，小米有点“急了”
文 / 道哥 今天（12月12日），小米公司发言人的一篇微博“小作文”，将小米对余承东的不满直接摆到了明面上。 在微博中，小米方面开篇就指出，“近日，余承东先生无端针对我司「龙骨转轴」技术发布不实言论，请余承东先生遵循“科学与严谨”的基本规则，请勿再抹黑同行、误导公众。” 余承东到底说了什么，惹得小米如此大动肝火，兴师动众？ 要知道，就在今年9月，华为和小米刚刚达成全球专利交叉许可协议，该协议覆盖了包括5G在内的通信技术。当时大家还以为，双方一直陷入的专利纠纷可以告一段落了。 树欲静而风不止。 原来，几天前，2023花粉年会上，余承东曾说，“友商抄袭时称不太尊重我们（华为）的知识产权，拿过去随便编个名字就说自己的。双旋水滴铰链直接变成龙骨铰链。” 虽然余承东没有点名是哪家“友商”，但“龙骨铰链”这个词，分明就是指向了今年8月份小米发布的折叠屏产品小米 MIX Fold 3。这款该款产品配置的龙骨转轴采用碳陶钢材质，内部结构采用三级连杆转轴，包括了14个活动关节和198个转轴零件。 在今天小米的官方微博中，其表示，余承东的相关言论与事实严重不符，“龙骨转轴”是小米集团自研的全新一代折叠转轴，采用“3级杆组、5构件7低副”的机械设计，而经过实际拆解验证华为折叠屏的“双旋水滴铰链”采用的是“2级杆组、3构件4低副”设计方案，据此“余承东先生的言论，完全不符合事实”。 小米方面还表示，小米的龙骨转轴的相关专利申请时间是2020年9月18日，而余承东说的双旋水滴铰链2019年12月13日申请专利，2021年6月18日才公开，这一期间专利处于保密期，不可能出现所谓抄袭，并且两个专利的结构也不相同，而华为首款3级杆组结构铰链在2021年10月29日才申请。 小米之所以如此“火大”，还在于这项铰链技术是折叠屏手机的核心技术，是决定一款折叠屏手机物理开合能力优劣的核心能力。而且，铰链技术的研
面对余承东，小米有点“急了”
中关村论坛年会观察：智源要啃国产推理芯片的硬骨头
文 / 梁添 来源 / 节点AI 算子工程师是AI时代的热门岗位，是AI工程里典型的脏活。 在国产芯片替代的浪潮下，他的日常大概是这样的：同一个算子，在英伟达上跑通了，换到****要重写一遍，再换到寒武纪又是一遍。很简单，芯片不同，优化策略不同。 过去，英伟达一家独大，大家训练阶段都集中在这里，一套CUDA打天下。 但AI行业正在经历一次重心转移，训练出更大的模型不再是唯一锚点，而是能把模型部署到更多真实场景里，让智能体等应用落地。 智源研究院副院长兼总工程师林咏华现场发布众智FlagOS 2.0 这给了能承担推理任务的国产芯片一个机会，但别高兴太早，这导致算子工程师工作量暴增。 想要提高应用铺开的效率，有一个大前提，那就是有人把模型到芯片适配的那层脏活解决掉。 北京智源研究院（以下简称智源）试图做的就是这件事。 3月27日，2026年中关村论坛年会上，智源研究院副院长兼总工程师林咏华现场发布众智FlagOS 2.0。《节点AI》特意采访了林咏华，来试图通俗易懂的帮助大家了解智源发布这层技术栈的本意。 众智FlagOS 2.0解决了什么问题？ FlagOS2.0的核心逻辑不复杂：在大模型和AI芯片之间建一个统一的中间层，让模型不必为每款AI芯片单独适配。 说起来简单，做起来难。 不同芯片的计算架构差异巨大，而AI推理对效率又敏感，这是一个经典的工程难题。 FlagOS 2.0在几个关键环节给出了自己的解法。 在编译器层面，智源提出了一种叫TLE的开发语言，试图让同一套算法描述在不同芯片架构上都能生成高效代码，无需重头写一遍。 值得关注的是，智源还推出算子自动生成平台Cog。 前面说的脏活，Cog的解决方案是用AI代替人来干。覆盖从代码生成、精度验证到性能测试的完整流程。 智源向《节点AI》透露了一个真实数据：同一个算子，Cog的生成速度是Claude
中关村论坛年会观察：智源要啃国产推理芯片的硬骨头
小米财报背后：汽车刚越盈亏线，AI又成下一场豪赌
文 / 梁添 来源 / 节点AI 3月19日，小米新款SU7正式上市，仅仅35分钟锁单1.5万台，这个成绩实属不俗，可惜的是，仅仅一周时间，小米市值就跌了千亿港元。 热闹与冷遇并存，端倪藏在财报里。 2025年全年，总收入4573亿元，同比增长25%；经调整净利润392亿元，同比增加43.8%，汽车业务，收入首次突破千亿，且实现了9亿元的全年经营收益。 不过，第四季度的节奏有所变化。 单季收入1169亿元，同比增长仅7.3%，增速较前三季度明显放缓；经调整净利润63亿元，同比下降约24%。 从资本市场的角度看，小米财报或许不乐观，这是跌千亿的原因所在——汽车业务刚刚跨过了利润线，未来仍需要重投入；手机老业务面临国补退潮，与存储成本上涨的压力；小米努力描述未来的增长叙事——在电话会议上，小米未来三年将为ai业务投入600亿。 但在节点财经看来，不如说，在技术革命交替阶段，小米正处在一个多线并行的关键阶段，老牌科技巨头都在为AI投入，小米也不例外。这条路的想象力有多大，财报里已经能看到一些线索。 一年卖了41万辆车，每辆赚6100元 2025年，小米汽车交付41万辆，远超年初30万辆的目标。 这个速度放在时下汽车行业实属不俗。 对比2024年高达62亿元的经调整净亏损，2025年全年，小米智能电动汽车及AI等创新业务（以下简称"汽车及创新业务"）营收1061亿元，首次实现全年经营收益转正，录得9亿元。其中，Q4单季收入372亿元，经营收益11亿元，已连续两个季度盈利。扣除16亿股权激励后，实际经营利润约25亿——真实盈利能力比报表数字更强。 粗算一下，汽车及创新业务成本率约77.7%，累计销售41.1万辆，每辆车毛利约6.3万元，但经营利润只有约6081元。中间的差额，被研发、销售和行政费用吃掉了。2025年该板块经营开支249亿元，同比增长87.7%。
小米财报背后：汽车刚越盈亏线，AI又成下一场豪赌
ATH+悟空，阿里打响Token争夺战
文 / 杨雪健 来源 / 节点AI 两天之内，阿里巴巴连续扔出两颗“重磅炸弹”。 3月16日和17日，阿里巴巴接连放出两个消息：先是宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，紧接着又发布了企业级AI平台"悟空"。 ATH 事业群=阿里AI业务“全家桶”？ 3月16日，阿里CEO吴泳铭发出全员信，宣布成立ATH事业群，自己亲自带队。ATH事业群的成立，就意味着阿里原来分散在各个业务线、板块的AI技术团队，包括通义实验室、千问、钉钉的AI团队等等，全部统一到一个体系之中。 吴泳铭在内部信里说得直白，“当下正处于AGI爆发前夜。大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑，而这些AI Agent将由模型产生的Token支撑运行。”（注：Token指大模型处理信息的计量单位） 对于成立ATH事业群的核心目标，吴泳铭也在内部信中表示，即创造 Token、输送 Token、应用Token。 换句话说，互联网将从拼流量转向拼Token。阿里则希望通过ATH这个“全家桶”，将内部有关AI的算力、模型、应用都统一起来，实现内部协同。吴泳铭亲自管理ATH事业群，也充分说明公司层面已经将AI业务提升到业务主线的地位。 此次ATH事业群成立，距离阿里巴巴千问大模型项目负责人林俊旸及多名技术骨干离职，仅仅过去2周。彼时就有报道称林俊旸的离职与阿里的组织架构调整有关，其负责的大模型团队面临拆分。随后，吴泳铭在阿里内部作出回应，称已批准林俊旸辞职，通义实验室由阿里云CTO周靖人负责。 如果说3月初的离职风波一度让阿里巴巴的AI业务陷入舆论漩涡，那么随着新事业群的火速成立，阿里已经成功将外界关注的焦点重新拉回到了业务层面。 在ATH事业群中，设立了多个事业部，包括通义实验室（负责基础模型研发），MaaS业务线负责构建模型服务平台和技术体系，AI创
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