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AI 原生科技巨头成长史。 图文丨黄俊杰 黄帧昕 $Anthropic(ANT)$ 很大程度决定全球 AI 投资故事能不能继续。 新技术在变得便宜可用之前，需要变得尽可能好。最前沿大模型的能力决定了之后能蒸出多好的便宜模型。 Anthropic 也是 AI 基建的核心驱动者之一，承诺十年采购超过 8000 亿美元算力。再加上 OpenAI 以及中美几个最大互联网公司下的订单，数万亿美元的算力中心正在建设中。 如果大模型公司们不能说服用户支付数倍于基建费的 AI 账单，算力投资将停滞，股市的动荡会更快到来，而这些是当前最大的经济增长动力。 Anthropic 招股书发布，下跌半个月的美股半导体指数 ETF（SOXX）三天涨了近 7%，是投资者对财报数据的态度，但也只是短期情绪。它的主要收入来自编程相关应用，没有数据能推演 AI 多快扩散到其他领域、对手的便宜模型是不是可以替代。 招股书呈现了一个创业公司五年跻身科技巨头的轨迹：在各家按照互联网惯性拼免费服务、抢入口时，控制支出，专心开发更大的模型；直到编程展现出商业应用可能性，再全面投入，一年反超 OpenAI。上半年，它只花了 62 亿美元算力成本，就保持了模型能力全球第一。 Anthropic 最理想的客户就是招股书里披露的自己：5000 多名员工，没什么传统意义上的初级岗位，员工指挥 AI 自动工作。每个月，员工人均领 10 万美元的收入，创造 50 万美元的营收，用掉定价超过 3 万美元的 token。 这也是第一次有公司把灭绝人类写进自己的安全风险。7 个创始人平等持有少量股份，通过一票集体决策就能压过外部干预；同时又设了一个独立机制，监督创始团队。 Google 上市，创始人写股东信，强调自己不做 “普通公司”。22 年后，Anthro

“别人不做，所以我们得做。” 文丨江思远 蓝振忠的气质看上去像一名在读研究生，沉静，说话不疾不徐，他是卡耐基梅隆大学博士，计算机视觉出身，曾是谷歌的大模型专家，做出了 ALBERT。两个多小时的访谈里，他三次共享屏幕给我们看论文，讲到自己的技术判断时，语气从来没有犹豫过。 这种气质可能和他酷爱的一项活动有关。冥想是蓝振忠在谷歌实习时学到的习惯，后来成了每天的固定功课。按照他的说法，冥想几乎随时随地都可以做，也不拘泥时间长短。 做过多年 AI 心理研究，蓝振忠觉得冥想 “对自己来说是最显著有效的放松方案”，因此他向身边的人各种推广，西湖心辰在 2021 年成立时，切入的领域也是 AI 心理。类似晚上睡不着或早晨醒不过来（这两件事恰好形成一种对照）这样的问题，都可以用冥想来解决。对蓝振忠而言，冥想是整理思绪、调节状态的一种方式，也帮助他更聚焦。 在 AI 世界探索也是一样的原理，多年来，蓝振忠的思路始终聚焦在用更本质的范式提升大模型能力上限。西湖心辰的业务逐渐回归到了这个简单的核心：做更聪明、也更快的大模型，服务超过千万的 C 端用户。 不过，蓝振忠的解法和我们所熟知的主流自回归大模型路线不一样，他更看重扩散模型的潜力，在这方面有绝对的信心。 常见的大模型都属于自回归，通俗来说，token 生成是按照顺序排列的，一个 token 一个 token 往外蹦，而扩散模型则可以先给出一个整体的轮廓，再通过一轮轮的迭代补全修正，换言之，它可以并行在多个位置同时生成 token。 扩散模型已经是图像和视频生成的主流路线，最具代表性的是 DiT 架构，即把扩散模型和 Transformer 结合起来，其中的 D 代表的就是扩散（Diffusion），OpenAI 的视频模型 Sora 就是一个应用典型。 蓝振忠认为通用大语言模型——目前 AI 竞赛的圣杯——同样适用这种方式。 2019

理解 “速成车” 需要区分：企业用技术把问题留在实验室，还是任其流向市场。 文丨李安琪 郭瑞婵 赵宇 制图丨赵宇 编辑丨龚方毅 中国汽车市场的新车投放越来越密集。 2025 年自主和合资品牌上市全新车系 145 款，比十年前翻了近一倍。综合我们与多位工程师的交流，如果基于已有的整车平台，国内车企现在一般 18 至 24 个月就能开发出全新车型。 开发周期缩短，并不总是因为每项工作都完成得更快。优秀的同行提供造型和定义，成熟的供应链提供现成的零件和方案，升级的仿真能力压缩验证周期，加班的白领和轮班的蓝领让研发和生产昼夜不停。 讲到为什么加速开发新车，多位业内人士都提到 “竞争”。成熟的供应链让车企更容易做出一款有竞争力的产品，也让这种竞争力更容易被同行追上。一个车型项目投入几亿甚至十几亿元，前 3000 至 5000 台通常不赚钱，如果不能成为爆款，车企就会赔本。既担心新车一上市就过时，又承受不起产品卖不动，车企下一款车只能开发得更快。 新车开发还包括另一项重要工作：发现问题，修改，再验证。越接近量产，修改和重新验证越困难。有的车企因此推迟上市，有的把部分验证和整改留到交付后。 过去两周里，《晚点 LatePost》沿着新车立项、造型、样车试制到量产的过程，梳理了这些环节如何被开发提速的需求所影响。多位工程师告诉我们，他们面对的，不只是紧凑的工作安排，还有缺件的样车、尚未定稿就开工的模具，以及来不及在上市前改完的问题。 一位自主车企工程师说：“就项目管理来说，车是不可能造不出来的……至于这个车到底能不能用，只能说他们觉得能用就能用。” 10 月 10 日，工信部等四部门就加强汽车产品创新设计和研发测试验证公开征求意见，拟要求环境适应性验证不少于一年、包含 “两冬一夏”，可靠性验证试验里程不低于 3 万公里。《意见》提到汽车产品 “迭代更新速度加快”，也出现了 “部分生产企业

一块国产 GPU，只有在模型跑通、业务完成迁移之后，才能真正开始兑现其价值，背后是一笔容易被硬件参数掩盖、却深刻影响厂商盈利能力的 “软件账”。 文丨胡昊 国产 GPU 追赶英伟达，面临两场节奏不同的竞争。 一场在硬件上，从设计、流片到量产，一代芯片往往需要较长周期，如要进一步提高计算能力和显存带宽，通常得等待新产品落地；另一场在软件上，即便芯片不变，持续优化程序和工具，也可能提高它的实际运行效率。 2024 年 6 月英伟达披露，同样使用 512 张 H100 GPU，GPT-3 175B 相关训练基准的性能比一年前提高了 27%，其间 GPU 的型号和数量没有改变，性能提升主要来自计算程序优化，计算与卡间通信更充分地并行，以及芯片内部功率分配的调整。 国产 GPU 也有类似案例。 2025 年 12 月沐曦公布与上海 AI 实验室 DeepLink 团队的合作成果，在 MinerU 文档解析应用中，使用同样的 C500 GPU，Graph 模式相较 Eager 模式的性能提升约 60%，两种模式组织和执行计算的方式不同，硬件型号却没有变化。 这两组特定测试虽然不能代表所有模型的性能表现，但也共同说明，决定 GPU 实际使用价值的，不只是芯片出厂时的硬件性能，还有量产之后持续完善的软件能力。 因此，国产 GPU 面对的是一个不断移动的追赶目标， 一方面，他们需要开发下一代芯片，缩小与英伟达在硬件性能上的差距； 另一方面，他们又要持续用软件优化现有产品，使存量芯片能够支持不断变化的模型和应用。 当然，英伟达也在同时推进这两件事。对沐曦、摩尔线程、寒武纪、燧原等国产 AI 芯片厂商来说，软件由此不仅是技术问题，更是一笔决定投入如何回收的商业账。 成熟的编译器、数学库和开发工具，可以服务不同客户，甚至跨越多代芯片复用。但在软件体系尚未成熟时，每进入一家新客户，厂商都可能要重新

欧洲想保住的汽车工厂，开始依靠中国技术标准。 文丨林见澜 10 月 16 日，一辆零跑 B10 从西班牙萨拉戈萨工厂的总装线驶下。这是零跑第一辆在欧洲本地量产的车。同一座工厂，也曾生产欧宝 Corsa、标致 208 和蓝旗亚 Ypsilon。 在致辞环节，Stellantis 集团合资企业及战略规划负责人西尔维娅·维尔内蒂·布利纳（Silvia Vernetti Blina）说：“电动化不能仅仅是一场技术转型，它同样必须是一场工业转型。欧洲不能仅仅成为未来出行技术的销售市场，而是必须继续成为汽车研发、制造和规模化工业生产的重要基地。” 两年前，由于担心自己变成中国电动车的销售市场，欧盟宣布对产自中国的纯电动车加征反补贴关税。两年后，在零跑的新车下线仪式上，它的欧洲股东 Stellantis 说出了同样的担忧。但这一次，中国车企站在了解决问题的一边。 Stellantis 如此表态，和它自身的处境有关。下线仪式前三天，Stellantis 集团 CEO 安东尼奥·菲洛萨（Antonio Filosa）在巴黎车展期间的一场行业峰会上说：“我们承认，我们有过剩的产能，主要在欧洲，但不只在欧洲……我们不想关闭工厂。” 和零跑 B10 一同落地的，还有零跑自建的电池工厂。它位于 30 公里外的马连，近期落成，从拿到厂房钥匙到第一块量产电池下线，用时 7 个月。 就这样，自 2024 年 7 月第一批车发往欧洲算起，零跑用两年多时间在欧洲完成从卖车到造车的转变。 西班牙萨拉戈萨工厂，零跑 B10 下线仪式现场。 中国车型不愁卖，欧洲工厂缺车造 中国车企的新能源车出口持续增长。乘联会数据显示，今年 9 月中国新能源乘用车出口 55.8 万辆，同比增长 163.5%，约占乘用车出口总量的六成。在新能源企业中，零跑当月出口 27454 辆，排名第七。 欧盟的反补贴税只针对纯电动车，中国

我们试图提供田柯宇事件的更多事实，让很多讨论有据可依。 文丨董慧 陈佳惠 管艺雯 编辑丨管艺雯 2024 年夏天，字节跳动一支视频生成团队经历了几个月无法解释的训练故障，上百名工程师参与排查，最后发现是人为干扰。结果是字节辞退了实习生田柯宇，并在之后起诉他篡改代码、干扰模型训练并造成损失。 两年后，田柯宇获得近 3000 万美元融资，似乎取得了一个短剧式的转折。但他在一档播客中主动重提旧事，说自己当年是出于 “朴素的正义” 的 “以暴制暴”。他的多位前同事随即公开回应，提供了更多细节。沉寂两年的争议再次爆发。 过去几天里，我们访谈了陈守法、葛崇剑、孙培泽等当年参与项目训练和排障的研究人员，以及接近事件处理过程的字节人士；也访谈了接触过田柯宇的投资机构，还有其他 AI 研究员和创业者。我们联系了田柯宇，希望他进一步回应前同事提出的具体指控，他提到由于案件处于二审流程中，且被字节申请了不公开审理，披露细节有法律风险，因此很多细节无法提供。 这些访谈还原了此前少有人讲述的细节：研究团队如何在反复失败中逐渐失去信心，怎样偶然发现异常代码，字节如何处理这场内部冲突，以及事件结束后，那些受到影响的人经历了什么。 AI 的进展长期受益于跨越公司和国界的合作与共享。随着商业价值扩大，年轻研究者也更早地进入了对算力、论文和投资的竞争。 田柯宇事件留下的一个问题是：当公司和投资人挑选最有潜力的人时，除了取得了什么成果，他们有多在意成果是如何取得的？ 中毒排查：“像给身体插满管子，甚至怀疑是太阳黑子的影响” 2024 年 5 月，Goku 文生视频模型项目启动仅一个多月，训练就出现异常：每周中断两三次，Loss（衡量模型预测误差的指标）还会乱飞，正常训练时它应该沿着预期趋势逐步下降。 负责 Goku 训练的，是实习生陈守法。他在这一年 3 月下旬入职字节商业化 GenAI 团队，此前在 Met

10 月 15 日，宝马新世代车型迈出国产关键一步。 文丨林见澜 去年 2 月，在德国兰茨胡特的圆桌交流中，宝马集团时任生产董事聂科维博士解释了第六代动力电池为什么采用大圆柱电芯，随后把话题转向电池包：“电芯只是起点。” 当时，我们追问了宝马与宁德时代、亿纬锂能的合作细节，想弄清楚：电芯由供应商制造，宝马自己需要掌握什么？聂科维博士谈到：宝马在产品开发和自主研发上投入巨大，从早期就深入研究电芯，在动力总成、电池性能、以及背后的控制系统等方面拥有卓越的整合能力。这些因素共同定义了驾驶性能本身，而这正是宝马的核心所在。 一年多后，10 月 15 日，聂科维博士履职董事长之后首次来到中国，见证第六代动力电池在宝马沈阳动力总成工厂正式量产，供给国产新世代车型。而随着这条产线正式运转，宝马筹备多年的新世代，开始在它最大的单一市场进入收获与检验阶段。 兰茨胡特圆桌：为什么选择大圆柱电芯 宝马选择大圆柱电芯，是为了同时满足一组需求：电池能够快速输出能量，也要便于冷却，控制体积，并在长期使用中保持稳定。对于运动型驾驶，需要兼顾动力输出与散热。 在今年的电池下线仪式上，宝马中国区研发高压电池与充电副总裁饶洸在短片中说，第六代电池回到原点重新开发，团队从 20 多个方案里选定了大圆柱。 在这个方案中，宝马改变了电池的集成方式。第六代电池省去模组，将电芯直接集成到电池包；电池包还承担部分车身结构功能。中间结构减少之后，电芯怎样固定、热量如何散去、电池如何与车身连接，都需要重新设计。 据了解，宝马一直强调供应商的专业知识与制造能力占有明确位置，但坚持决定性的关键部件，宝马要理解它，甚至做出来，确保安全和质量的全程可控。 沈阳：把无模组设计搬上产线 大圆柱电芯先带来散热问题。电芯直径变大后，中心到外壳的导热距离变长。新世代平台又采用 800 V 架构，峰值充电功率达 400 kW。为了导出快充和连

按上一届的经验准备，却赶上了另一种行情。 文丨王子伊 编辑丨赵磊 大模型公司曾给尚未做出工业成果的年轻人开出百万年薪。他们快速建立起团队，想尽办法找到那些聪明、有潜力的人。字节一度先把人抢过来，再给他找位置。但现在，情况正在改变。 今年秋招，一位 2027 届博士生带着六篇顶刊论文、两段头部大厂的模型实习经历，申请了二十多家公司的人才计划。他只考虑这些面向顶尖毕业生的岗位。上一届他的同学，有人拿到腾讯的高薪岗位，有人拿到了阿里的人才计划。在他看来，其中一些人的论文和实习经历还不如自己。 他原本预计能拿到十二三家的机会。但到了 10 月下旬，手里有五六个意向，薪资大多还没确定，腾讯、阿里的求职结果都不如预期。在面一家大厂时，前两轮面试已经通过，他本以为有希望，但没等来第三轮，流程就结束了。“我觉得这个应该能拿下，结果三面都不给。” 高薪抢人的故事仍在发生。一位 AI 公司招聘负责人观察到，今年最受欢迎的学生，报价仍可能高于去年，但供他们选择的机会变少了，“以前，只要你聪明、能力强，就能有无数的机会。现在没那么多试错空间了。” 另一些有论文、有大厂实习经历的年轻人，则发现自己连获得面试都更难。刚入职几个月的一位研究员，最近推荐了几名候选人，多数没有进入面试，其余还在等待。他曾经看好的一位候选人，有知名模型公司的实习经历，也有不错的论文和技术博客，推荐后一个月，流程仍未推进。 猎头和招聘负责人反复提到一个变化：目前，各家模型团队逐渐配齐，招人开始看具体缺口。公司会问一个候选人做过什么，独立解决过什么问题，能给现有团队补充哪种能力。即使已有基模经验，跳到另一支核心团队也变得更难。“基座算法团队的门越收越窄。” 年轻研究员争取的，还有工资之外的东西。获得算力、参与核心项目，在真实的训练中积累下一次被选择的资本，比某次实习更重要。但这道门收紧后，他们面临一个问题：如果第一个机会都没有

AIVA ME7 是 AI 定义汽车的一次新尝试。 文丨沈行 过去两年，大模型迅速进入汽车。最初，用户最容易感受到的变化是聊天、搜索和生成内容，随后理想、荣威等品牌开始借助大模型理解自然语言，让用户不必说出准确指令和操作步骤，也能调节空调、座椅和其他车内功能。AI 的角色从只回答问题，走向理解需求、规划步骤并采取行动。 AIVA 试图沿着这条路径，进一步连接车内与车外的生活。围绕首款量产车 AIVA ME7，它提出 “2＋22” 的产品理念：AIVA ME7 承接用户每天约两小时的车内生活，随身终端 Loop 连接车外时间，Agent 则在不同设备之间延续用户的身份、记忆和需求。按照这一理念，汽车不再是一个等待指令的孤立终端，而是 AI 持续理解和服务用户的执行空间。 这正是 “AI 上车” 与 “AI 定义汽车” 的分野所在。前者让一辆已经成形的车变得更聪明，后者则要求车企在产品定义之初，就考虑 AI 需要感知什么、记住什么、获得哪些权限，以及如何把理解转化为行动。 AI 带来的变化也会超出汽车本身。例如用户是否愿意持续授权、Agent 如何减少误判、车企怎样承担长期服务成本，都会影响这套产品能走多远。AIVA 正试图从一开始走出一套验证逻辑，AI 能否从一项加分功能，变成消费者选择一辆车的理由。 “2+22”，让 AI 持续认识同一个人 在巴黎的一场设计沙龙上，AIVA 总裁、产品经理李博走到 ME7 车前，向它打招呼，车头的 “眼睛” 随之眨动。这双被称为 “灵动光眸” 的眼睛，是 AIVA ME7 外观中最容易被记住的部分。它位于传统汽车大灯所在的位置，承担对外表达和交互的功能，照明灯则布置在下方。 AIVA ME7 整车接近 5 米长、轴距超过 3 米，体态舒展。四个饱满的水滴形轮包与侧面连续的曲面相接，光影随表面起伏而变化。车尾上下叠置的轮廓借鉴了鲸尾的形态，

宁德时代加速建立换电生态。 文丨曾兴 编辑丨龚方毅 《晚点 Auto》独家获悉，引望与 $宁德时代(03750)$ 、时代电服合作正推进首批车型的开发，涉及五款新车，计划 2027 年上市。 我们就上述信息向引望方面求证，对方转述了三方战略合作协议的核心内容，即合作的动机和目标，但并未对上述信息置评。另据《财联社》今日报道，首款采用巧克力换电的车型为奕境品牌产品。奕境是东风与**合作的品牌。 10 月 19 日，引望与宁德时代及其子公司时代电服已公布合作协议，将推动**乾昆智驾与巧克力换电网络协同，打通车辆、换电站与云端的数据及服务，目标是实现从判断补能需求、寻站、入库到换电、驶离的自动化流程。 引望成立于 2024 年，承接**原智能汽车解决方案业务，向车企提供智能驾驶、智能座舱、车控等系统及部件。今年 4 月，引望 CEO 靳玉志曾说，**乾昆已与 25 个汽车品牌达成合作，50 多款合作车型落地或上市。 宁德时代正在通过技术合作、股权投资等方式扩大换电业务规模。我们此前曾报道，赛豆科技旗下 AIVA 品牌首款量产车 AIVA ME7 将采用换电模式，宁德时代提供电池技术及充换电体系支持，具体方案还在规划中。 今年 6 月，宁德时代董事长曾毓群在接受媒体采访时说，宁德时代用换电来应对电池行业的价格竞争，“我们现在联合了很多厂家，我们说你的电池就我来负责，我的电池优质，我不断地租给你，你也放心，消费者也放心，以此来证明我自己的价值。” 换电让宁德时代从一次性出售电池，转向持续收取电池租金和补能服务费。电池销售受新车需求和车企采购节奏影响，换电则有机会在车辆使用周期内持续产生收入，延长价值链。但要形成稳定现金流，前提是有足够多的车辆使用这套网络，覆盖建站、电池储备和运营成本。 收购已有的换电