12:52
AI眼镜厂商，正在集体拒交“智商税”
AI眼镜市场正处关键转折点，各大厂商如阿里、百度等纷纷入局。技术上，通过多模态处理和大语言模型的集成，AI眼镜在视觉理解、语音识别及实时翻译等方面取得突破；但面临全天候佩戴与全功能体验间物理矛盾的挑战。未来，AI眼镜有望成为继智能手机后的又一重要智能终端，推动人机交互方式革新。
AI新闻
12月
5日
20 条新闻
12:52
3055亿，科创板“国产GPU第一股”诞生，开盘暴涨469%
摩尔线程作为国内GPU龙头在科创板上市，成为2024年最大规模IPO。公司以自主研发的全功能GPU为核心，覆盖AI智算、云计算等领域。其产品在性能上接近国际先进水平，在部分领域实现突破。本次IPO拟募资80亿元，用于新一代自主可控AI训推一体芯片等项目研发，加速推进国产化替代进程。
12:52
刚刚，2026年英伟达奖学金名单公布，华人博士生霸榜占比80%
英伟达研究生奖学金计划宣布2026年度10位博士生获奖者，涵盖加速计算、自主系统、计算机图形学、深度学习等前沿领域。其中8位为华人学者，研究方向包括物理AI问题解决、神经渲染技术、AI安全性保障、通用机器人开发及人机协作等，展示了AI在多模态处理、跨学科融合及实际应用中的最新进展。
12:28
2025年的冬天，上海凭什么被称为“世界具身智能第一战场”？
上海在2025年成为全球具身智能产业的领头羊，通过政策支持、场景开放和算力平权等措施，推动了机器人技术从实验室走向实际应用。重点展示了智元机器人、傅利叶智能等企业在工业和服务领域的突破性进展，以及产业链集聚带来的硬件迭代加速。12月12日的GDPS大赛将全面检验这些成果，标志着中国具身智能产业已建立起完整的生态系统。
12:00
市值3055亿！摩尔线程敲钟，国产通用GPU第一股来了
摩尔线程作为国产通用GPU第一股，成功登陆科创板，市值超3055亿元。公司聚焦AI智算领域，从桌面级产品转向高性能、高毛利的AI计算芯片。募集资金主要用于研发新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片及AISoC芯片。其MUSA架构融合了多种计算能力，推动了国产GPU在AI训练与推理优化方面的突破性进展。
11:49
大模型战火烧到端侧：一场重构产业格局的算力革命
新闻指出，AI产业正从云端算力竞争转向终端设备的变革。OpenAI、字节跳动等企业布局无屏幕AI硬件和AI手机，推动大模型从云端向端侧迁移。通过模型压缩技术如蒸馏法，使得高性能小模型能够部署在AI PC、手机等终端上，形成“云端训练-端侧部署”的新模式。预计至2029年全球端侧AI市场规模将达1.2万亿元，中国凭借政策支持与市场需求优势，将在端侧AI领域迎来爆发式增长。
11:49
估值28亿，奇瑞押注，端侧AI芯片第一股要来了
曦华科技作为端侧AI芯片与解决方案设计公司，专注于智能显示和感控业务，其产品包括AIScaler芯片、STDI芯片及TMCU等，在全球Scaler市场和车规级芯片领域占据领先地位。尽管公司营收快速增长且拥有高研发投入，但尚未实现盈利，毛利率波动较大，面临成本控制挑战。
11:49
下一个千亿级风口：Physical AI在街头重新定义城市服务
酷哇机器人聚焦于环卫场景，通过具身智能技术解决城市清洁难题，展示了AI在实际生产力中的应用价值。其技术架构基于BEV World Model和视觉语言模型，实现环境理解和任务执行的统一处理。目前，酷哇已稳定实现第四阶段物理智能体能力，向第五阶段迈进。这种端到端的世界模型能够预测未来状态并直接解码动作，使机器人具备类似人类的直觉判断力。
11:48
中国智能E-bike品牌Urtopia收购美国老牌E-bike品牌Pedego|最前线
中国智能E-bike品牌Urtopia收购美国老牌E-bike品牌Pedego，计划通过整合双方优势资源，在美国市场推出新一代智慧产品。Urtopia将利用其自研的AI系统和Quark DM 1.2中置电机等技术，结合Pedego深厚的线下渠道，开发包括智能头盔、指环在内的周边产品，并提供AI服务订阅，如运动健康记录、语音控制及防盗功能，形成围绕骑行的生态矩阵。
10:46
摩根大通：DeepSeek V3.2为中国AI市场带来第二波冲击，利好多数相关方
摩根大通称，DeepSeek V3.2发布标志中国AI市场迎第二波“DeepSeek冲击”，意味着以中国国内适中的价格即可获得接近前沿模型的开源推理能力，利好中国AI生态的大多数利益相关者，即云运营商、AI芯片制造商、AI服务器制造商、AI智能体平台和SaaS开发商等。分析师Alex Yao在报告中表示，DeepSeek将模型API降价30%-70%，同时长上下文推理可能节省6-10倍的工作量。受益者包括：阿里巴巴、腾讯、百度、中微公司、北方华创、华勤技术和浪潮信息。（广角观察）
10:46
英伟达+Palantir，打造数据中心“连锁反应”
Palantir、英伟达与CenterPoint Energy合作开发名为“连锁反应”的软件平台，旨在加速AI数据中心建设，解决许可审批、供应链及施工等复杂问题。该平台利用AI工具优化供应链物流，提升项目协同效率，尤其在处理非结构化数据（如电子邮件中的潜在延误信号）方面展现优势。此合作体现了AI在大型基础设施项目中的应用潜力及其对提高算力效率和成本控制的重要作用。
10:46
大摩：62%中国企业或在三年内采用人形机器人
摩根士丹利调查显示，62%的中国企业有意在未来三年内采用人形机器人，但当前技术成熟度低，仅23%的企业对现有产品满意。主要挑战在于操作灵活性、功能性和成本控制，需低于20万元人民币才能大规模推广。尽管如此，长期看好的趋势明显，预计未来5至10年内将有高达28%的工作岗位被机器人取代。政府补贴、IPO等有望推动行业发展，零部件企业如汇川技术等将首先受益。
10:45
降低AI销售增长目标？微软辟谣
微软下调部分AI产品销售增长目标引发股价下跌，反映了市场对AI商业应用速度低于预期的担忧。尽管微软强调总销售目标未降低，但投资者情绪仍受挫。OpenAI等公司也调整业务重点，集中解决现有问题。这表明AI技术在企业级应用中面临实际挑战，短期内难以实现快速盈利。
10:45
谷歌下注“氛围编程”
谷歌云与AI编程初创公司Replit建立多年合作伙伴关系，旨在通过AI辅助编程技术（氛围编程）加速软件开发流程，使非专业开发者也能轻松构建应用和网站。此合作将促进更多谷歌AI模型的使用，并为企业用户提供支持。随着AI编程工具的发展，Replit年化收入显著增长至1.5亿美元，体现了AI编程领域的巨大潜力和发展势头。
10:45
连肝36小时不睡，00后天才工程师，瘫坐特斯拉靠FSD保命
xAI工程师Parsa Tajik在感恩节后连续工作36小时，展示了公司内高强度、快速迭代的工作文化。尽管这种工作方式引发了外界对健康和安全的担忧，但xAI凭借其快速的研发节奏，在成立仅几个月后即发布了Grok-1模型，并迅速获得高额估值。这体现了AI领域对于速度与创新的追求，同时也反映了当前行业面临的挑战，包括如何平衡效率与员工福祉。
10:45
Nature重磅：智能的尽头是算力，谷歌大佬承认「预测下一个词即智能」
Nature最新文章揭示，AI智能的增长并非依赖于芯片速度的提升，而是通过结构重组和更多单元接入同一协作网络实现。这表明智能的核心在于预测与协作，而非单一加速。过去十年，大模型的进步源于算力的并行扩展及多节点协作，而非单个芯片性能的增强。这种’由规模触发的智能’展示了AI发展的新路径，预示着未来智能将更加依赖于分布式计算和协同工作，形成一种技术共生关系。
09:43
NEXTDC与OpenAI签署谅解备忘录，共同开发主权人工智能基础设施
澳大利亚数据中心运营商NEXTDC与OpenAI达成谅解备忘录，将建立主权人工智能基础设施合作伙伴关系，双方将在悉尼东溪区NEXTDC S7园区共同规划、开发并运营下一代超大规模人工智能园区及大型GPU超级集群。（广角观察）
09:43
谷歌杀入AI编码大战，与Replit达成多年合作
谷歌云宣布与人工智能（AI）编码初创公司Replit达成一项为期多年的合作协议。根据协议，Replit将扩大对谷歌云服务的使用，在其平台集成更多的谷歌AI模型，并为企业客户提供AI编码解决方案支持。谷歌将继续充当Replit的主要云服务供应商。
此次合作正值AI编码工具市场竞争趋于白热化。Anthropic本周二宣布其产品Claude Code的年化运营收入在11月达到了10亿美元大关，而编码初创公司Cursor在11月的融资中估值达到293亿美元，同时宣布年化收入达到10亿美元。Replit今年9月宣布，完成了一轮2.5亿美元的融资，估值较2023年的前一轮融资时几乎翻了两倍，增至30亿美元。当时该司称，年化收入在不到一年内从280万美元增长至1.5亿美元。（广角观察）
09:43
AI 训练师的一天：把模糊需求变成准确数据的幕后故事
本文深入介绍了AI训练师这一关键角色，他们将模糊的业务需求转化为清晰规则，并产出高质量数据，确保模型训练的有效性。通过5W2H方法论，AI训练师能够细化需求、制定明确标注规则并进行预培训和试标以保证数据一致性与质量。此外，文章还强调了复盘对于提升未来项目效率的重要性，展示了AI训练师如何在模型背后扮演着‘秩序维护者’的角色。
09:42
黄仁勋警告，寒武纪辟谣：禁令下的巨头退场与追赶者狂奔
黄仁勋警告美国限制英伟达芯片对华出口将导致中国本土企业如寒武纪崛起。寒武纪计划在2026年大幅提升AI芯片产量，目标填补英伟达退出后的市场空白。尽管面临产能、良率及供应链挑战，寒武纪受益于地缘政治变化，业绩显著增长，但其未来发展仍需克服客户依赖、产品结构单一与生态构建等难题。