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。
AI新闻
12月
5日
20 条新闻
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。
09:42
Anthropic CEO：把模型一路做大，就真能到 AGI 吗？
Anthropic CEO Dario Amodei 在《纽约时报》DealBook峰会上表示，通过持续扩大模型规模与算力投入即可实现AGI，而非依赖新的技术突破。他强调了Scaling Law的重要性，并以Claude 4.5为例展示了其在编码、科学推理等领域的显著进步。然而，他也指出经济层面的巨大不确定性，包括数据中心投资的风险管理。Amodei还讨论了AI对社会的影响，特别是对工作方式的重构及对未来就业市场的挑战，提出企业、政策和社会层面应对策略。
09:42
专访Luma AI首席科学家：视频生成模型的游戏规则改变了
Luma AI首席科学家宋佳铭认为，视频生成AI的未来在于提升模型对现实世界的理解与推理能力，而非单纯追求画质与时长。公司正转向多模态大一统模型的研发，以实现更合理的视频处理和自动问题甄别。随着算力支持增强，Luma AI计划利用Project Halo超算集群训练下一代多模态世界模型，进一步服务B端专业用户。
09:17
2025年AWS re:Invent大会所有重大新闻概览
AWS re:Invent 2025 强调了企业级AI应用，特别是可定制化的AI代理。这些代理能够学习并独立工作数天，推动从AI助手到自主执行任务的转变，加速业务价值实现。亚马逊CTO Werner Vogels在闭幕演讲中探讨了AI对未来工作的影响，强调适应与进化的重要性。此外，AWS发布了Graviton5 CPU，提升性能和效率，并推出更多工具帮助企业构建自定义大语言模型（LLM），简化开发流程。
08:39
“兄妹”狂融近20亿，在KTV上班，每天服务25万人次
优地机器人凭借其在室内自主导航、配送及清洁等商用服务领域的创新，成功获得香港上市许可。公司通过自主研发的导航与避障技术，为酒店、KTV等多个场景提供高效解决方案，并采用月租模式降低客户使用门槛。尽管面临成本控制和场景碎片化等挑战，优地机器人仍展示了AI技术在特定商业环境中的巨大潜力。
08:39
瞄准SpaceX后花园：传OpenAI寻求控股火箭企业，太空或成AI算力新战场
OpenAI CEO 山姆·奥特曼正筹划收购或深度合作一家商业火箭公司，旨在通过太空数据中心解决AI算力需求激增问题。此举措受到包括贝索斯、皮查伊在内的多位科技领袖支持，谷歌已与Planet Labs合作，计划2027年发射搭载自研AI芯片的卫星。然而，面对市场竞争加剧及财务压力，OpenAI需平衡短期应对与长期战略布局。
08:39
OpenAI拉响“红色警报”：全力保卫ChatGPT，非核心业务推迟
OpenAI宣布进入‘红色警报’状态，集中资源优化ChatGPT以应对谷歌等竞争对手的压力。公司推迟非核心业务如广告，专注于提升ChatGPT功能体验、响应速度及稳定性，并减少过度拒绝现象。同时，加速推进新一代大语言模型Garlic的研发，旨在重夺技术领先地位。
08:39
另辟蹊径赴欧洲创办新AI公司，杨立昆：硅谷不是AGI的土壤
Meta前首席AI科学家杨立昆计划在欧洲创立新公司，专注于开发超越现有大语言模型的‘世界模型’，旨在构建能理解物理世界、具备持久记忆及复杂推理能力的系统。他批评当前基于文本的AI技术局限，并强调其新方法将开启全新的应用场景。杨立昆的新创企业AMI将与Meta合作但保持独立运营，目标是推动下一代AI革命。
08:38
iOS 26“液态玻璃”缔造者艾伦·戴伊跳槽Meta，AI硬件战争开打？
Meta聘请苹果前设计负责人艾伦·戴伊，旨在利用其在移动与空间计算领域的丰富经验，推动以AI为核心的下一代硬件产品开发。此举彰显了Meta加速布局AI消费硬件市场的战略决心，特别是通过创新人机交互界面提升用户体验。同时，这也反映了科技巨头间在顶尖人才争夺及未来计算平台发展方向上的竞争态势。
08:38
AI 接管手机这事儿，豆包能干成么？
字节跳动与中兴通讯合作推出豆包手机助手，集成大模型及Agent于操作系统中，实现AI深度接管手机，执行复杂任务如购物比价、行程规划等。该模式在市场尚属首例，展示了AI技术在移动端的应用潜力。然而，AI助手调用第三方App数据引发的安全性和合规性问题也凸显了行业标准建立的迫切需求。
08:38
重构“短剧神话”AI漫剧，谁将拿走最大的蛋糕？
AI漫剧作为新兴领域，预计在2026年迎来爆发。得益于AI技术的支持，AI漫剧制作成本显著降低，生产效率大幅提升，单部制作成本降至5-10万元，每月可产20-30部作品。平台资源倾斜与市场需求推动其快速发展，但面临快速饱和及迭代挑战，行业格局或将呈现马太效应。
06:45
Micro1，作为Scale AI的竞争对手，宣称其年度经常性收入已突破1亿美元
Micro1 作为一家快速成长的 AI 公司，专注于为AI实验室招募和管理用于训练数据的人类专家，其年度经常性收入已从年初的700万美元增长至超过1亿美元。该公司与微软等领先AI实验室合作，通过强化学习提升大语言模型性能。Micro1预计，随着非AI原生企业开始构建内部AI代理及机器人预训练需求的增长，人类数据市场将在两年内从当前的10-15亿美元扩大至近100亿美元。
04:22
Anthropic首席执行官就人工智能泡沫言论及竞争对手的风险承担发表看法
Anthropic CEO Dario Amodei 讨论了AI行业的经济风险与泡沫问题，强调技术潜力巨大但需谨慎管理风险。他指出，AI公司面临计算资源投资和数据中心建设的不确定性，过度冒险可能导致财务困境。此外，他还提到AI芯片更新换代可能带来的经济影响。Amodei 表示，尽管 Anthropic 的收入在过去三年内实现了10倍增长，但他对未来持保守态度，认为规划应基于较低的增长预期。