最近三天值得读的科技资讯

腾讯 QQ 鸿蒙版 App 获 9.2.50 邀测升级，新增支持账号关联、面对面添加好友等功能

IT之家 7 月 24 日消息，QQ 鸿蒙版 App 今日在华为应用市场开启了 9.2.50 （3258）版本邀测升级（需收到短信通知后点击链接跳转安装），测试时间为 2026/7/24-2026/8/20。 IT之家附 QQ 鸿蒙版 App 本次测试版本新特性如下： 新增支持 QQ 文件闪传发送 新增支持账号关联 新增支持面对面添加好友 新增支持隐藏会话 个人资料卡体验优化 新增群头衔与标识 优化群成员设置 新增设置我的输入状态可见 新增支持设置主题、消息气泡、个性头像 新增支持设置精华、置顶、移帖等更多频道帖子管理能力 相关阅读： 《 腾讯 QQ 鸿蒙版 App 获 9.2.39 邀测升级：新增支持设置主题、消息气泡、个性头像等功能 》 《 腾讯 QQ 鸿蒙版 App 获 9.2.35 邀测升级，新增小程序搜索、频道管理等功能 》

涨价与降价并存：AI视频生成“冰火两重天”

7月以来，AI视频赛道接连爆出重磅 消息 ：快手旗下可灵AI完成近30亿美元首轮独立融资，投后估值冲上180亿美元，创下全球 视频 大模型公司单轮融资纪录，同时明确了2031年前完成IPO的硬性时间表 ； 几乎同一时间，爱诗科技拿下29.8亿元C轮融资，阿里、腾讯、百度等巨头罕见同台布局，让原本就硝烟弥漫的AI视频战场，进入了“高估值、高投入、高竞争”的全新阶段。 资本热潮席卷之下，AI视频赛道正上演一场极致割裂的定价大戏。一边是字节即梦AI价格三连涨，被用户调侃为“即贵”，另一边却是可灵、万兴科技等玩家接连降价，以骨折价争夺市场。 随着AI视频行业的技术窗口期持续缩短，算力成本居高不下，用户需求日趋分层，各大玩家被迫走向分化——要么凭借技术优势溢价锁定高价值用户，要么依靠低价策略抢占市场规模与生态阵地。当价格战触及算力成本红线时，这场竞争的终局，又会在哪里？ 01.字节的“价格分裂”：C端涨价、B端腰斩 Sora关停的第二天，字节旗下即梦AI悄悄拉开涨价大幕。首轮调整直接取消高级会员4折优惠，生成一条15秒视频所需积分从45分暴涨至120分，调价后用户成本直接翻2.6倍。海量创作者投诉涌入后台，官方在12小时内紧急回调4折福利，但积分消耗基准已经抬高。 这仅仅是系列调价的开端。 4月3日，即梦上线Seedance 2.0专属VIP加速插队通道，在原有会员体系之上叠加二次付费，15秒视频生成需消耗210积分，专为不愿排队的重度创作者设置。4月8日，平台推出全面调价方案，会员权益、积分额度双重缩水：原本659元、1899元、5199元三档会员首年5折优惠收紧至6折，月度赠送积分大幅削减——高级会员每月15000积分砍至6160分，标准会员4000分降至2210分，基础会员1080分压缩至725分。 有长期深耕短视频的AI创作者完整测算成本：折扣调整前，15秒视频综合成本约0.65元，多轮调价叠加插队通道后，最高可达5.03元；一条2分钟短视频，成本从5.2元飙升至40.2元，整体涨幅接近8倍。 涨价的核心原因，其实是算力真扛不住。Seedance 2.0全量开放的第一天，排队时间就迅速达到了8-10小时，有的用户甚至要等24小时。视频生成是“永远吃不饱的吞金兽”——生成一条几秒钟的视频，背后消耗的GPU算力够ChatGPT回答上千个复杂问题。算力供给有限，需求无限，涨价几乎是必然。 但即梦在C端“收割”的同时，字节的另一只手却在B端大幅降价。 6月15日，字节跳动火山引擎旗下火山方舟体验中心正式推出Seedance 2.0 Mini视频生成模型。官方公布的数据显示，Seedance 2.0 Mini图生视频单价为0.023元/千tokens，视频生视频单价0.014元/千tokens。以生成720P分辨率视频为例，单秒生成成本仅约0.5元，相较于Seedanc

Indian govt orders GitHub to block Bitchat

长安汽车上半年量利双降，战略调整能否扭转短期颓势？

当前长安汽车主动舍弃低效规模、推进品牌整合与出海布局，开启“利润换空间”的深度转型，这场战略调整正进入价值兑现的关键阶段

赛马结束，大厂各寻Agent主心骨

“之前（智能体）最大风险是押错方向，现在是重复建设。”一位接近AI行业人士向「市象」表示：“资金和算力太大了，赛马也不可能是长久之计。” 过去，国内大厂面对龙虾热潮大干快上，将一批换壳龙虾抛入市场。 如今，面对满地“龙虾壳”，大厂准备收网。 7 月 2 日，阿里巴巴宣布 融合 QoderWork 、悟空 与 MuleRun ，升级为全新产品千问办公， 由钉钉 CEO 陈宇森统管。 7月20日，腾讯将QClaw产品中心的相关业务和团队，调整至WorkBuddy所属的云产品六部。 这两场变动，也成了龙虾潮的收尾。 大厂办公智能体矩阵，是在OpenClaw火箭上升后的恐慌应激反应。今年3月，OpenClaw火速登顶GitHub历史星标榜后，腾讯Qclaw、字节火山ArkClaw、阿里JVS Claw迅速跟上。短时间内，基于OpenClaw封装或兼容的套壳龙虾被批量产出。 仓促上线的代价是，一家公司内各产品功能高度重叠，均集中在白领办公场景，只是入口和流量不同。比如MuleRun从阿里云切入，QoderWork从桌面端切入，悟空从钉钉协同切入。 在腾讯，WorkBuddy和Qclaw一个是腾讯云做的，一个是腾讯电脑管家做的，用户自己都难以分清。 在字节，内部做了至少四款智能体——飞书妙搭OpenClaw、火山引擎ArkClaw、扣子OpenClaw、Trae Work，多个团队分别对OpenClaw产品化改装。 多产品线赛马，优点是想法多，创意多，缺点是资源太分散，只适合防守，打不了大仗。 OpenClaw曾用三天迭代三个版本，以一个退休程序员的周末项目击穿了大厂防线。 腾讯 WorkBuddy 与 Qclaw 的整合，阿里整合千问办公，本质上都带有止损意味。 而在7月初，一个更具象征意义的行业事件同步发生。字节豆包、阿里通义千问、腾讯元宝等主流大模型应用，几乎在同一时间全面下线了智能体广场与自定义智能体创建入口。 大厂在 AI 应用层从铺开摊子急剧转向收拢拳头，已形成行业共识。 钉钉的悟空时代落幕 “腾讯云的WorkBuddy爆发，侧面证明了火山引擎负责人肖默的问题，年初看到了龙虾就把所有精力和资源投入到龙虾里，Trae work比友商推迟了几个月出来，市场基本被WorkBuddy占领了，入口没了以后，机会就越来越少了。” 这一表述来自字节员工。 结论十分明确，大厂将分散的智能体产品整合到工作台，抢占未来的核心入口已成趋势。 千问办公的整合也类似。表面上是三款Agent产品的合并，背后是3月以来ATH事业群的整合延续。同时，钉钉也在借千问办公，重新定义自己。 从时间线上看，3月16日，阿里ATH事业群的整合，通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部五大实体合为一体，仅24小时后，阿里发布AI原生工作平台悟空，流量入口+智能体工作平台的打法

Orcas filmed ramming sunfish so hard it explodes in cloud of scraps

Show HN: Uploads.sh – the missing upload command for coding agents (open-source)

Show HN: X402vps – Docker containers for AI agents, paid per hour with USDC

格科微：收到国际知名手机品牌订单，供应 0.64 微米 5000 万像素图像传感器

IT之家 7 月 24 日消息，格科微今日发布公告称，公司于近日收到国际知名手机品牌客户订单，为其供应 0.64 微米规格 5000 万像素图像传感器产品，首批订单金额约合人民币 5700 万元。 公告称，本次公司供应的 0.64 微米规格 5000 万像素图像传感器产品，基于 GalaxyCell®2.0 工艺平台开发，在实现高解析力、高动态、低噪声成像的同时， 以 1/2.8" 的光学规格 ，灵活适配主摄、超广角、长焦及前摄等各类手机镜头。该产品通过国际手机品牌针对高端产品的严格技术要求与采购标准获得订单，是国产 CMOS 图像传感器产品的重要突破。 今年以来，格科微 5000 万像素图像传感器出货量持续提升，推动公司高像素产品收入持续增长，在手机 CIS 业务营收占比进一步提升。截至 2026 年 7 月 24 日， 公司 5000 万像素图像传感器产品已实现累计出货超 1.2 亿颗 ，其中包含 0.61 微米、0.64 微米、0.7 微米、0.8 微米、1.0 微米等多个规格，被广泛应用于多个品牌客户海量机型的前后主摄。 IT之家注意到，格科微去年 12 月推出两款全新规格的单芯片 5000 万像素图像传感器 GC50F0 与 GC50D1。GC50F0 是 全球首颗采用 0.64μm 小像素 的单芯片图像传感器，广泛适配各类手机应用。GC50D1 则采用 0.8μm 像素规格，主要运用于 主摄、超广角和长焦应用 。 基于 GalaxyCell ® 2.0 工艺平台，GC50F0 显著优化读出噪声（Read Noise）和随机电报信号噪声（RTS Noise）等关键性能指标，相较同规格产品， 噪声水平降低约 50% 。 GC50F0 支持四合一像素合并（4C binning），将相邻 4 个像素合并为 1.28μm 大像素，输出 1250 万像素图像，进一步提升像素感光度，显著增强暗态成像细节、减少噪点。 此外，产品支持 4K 60fps 高帧率录制 ，并配合相位检测自动对焦，使视频流畅清晰、对焦精准，GC50F0 集成了 DAG HDR 单帧高动态范围技术。

马斯克：AI可能灭绝人类，像一枚20%概率会爆炸的火箭，但我还是会坐上去

马斯克：AI五年超人类，呼吁巨头互审保安全

力挺中国AI模型，黄仁勋70分钟访谈回应AI争议：优秀开源模型应该被使用、英伟达的成功可能复现、AI消灭一半岗位是胡说八道

“AI 泡沫总有一天会到来，但绝不是今天。”

剑桥科技：拟出资8亿元参设基金

36氪获悉，剑桥科技公告，公司于7月24日签订了《嘉兴沪江光电产业基金合伙企业（有限合伙）之合伙协议》，公司拟作为有限合伙人以自有资金8亿元参与投资嘉兴沪江光电产业基金合伙企业（有限合伙）（简称“合伙基金”），占比99.9988%。合伙基金主要投资于集成电路、人工智能等先进制造、信息技术类新兴行业的未上市企业股权（重点聚焦光器件、芯片及核心IC领域企业）。

微信鸿蒙版 App 获 8.0.19.44 正式版升级

IT之家 7 月 24 日消息，今晚，微信鸿蒙版 App 获 8.0.19.44 正式版升级，官方公告依然为“ 修复了一些已知问题 ”。 IT之家注意到，该版本昨晚已经上架尝鲜，没有抢到的朋友可以升级体验。截至IT之家发稿，微信鸿蒙版 App 安装次数约 6782 万次。 IT之家整理微信鸿蒙版 App 的 8.0.19 版本的更新内容如下： 微信相机录制视频时支持切换前后摄像头； 通过朋友验证时新增添加电话选项； 收藏的聊天记录支持转存为笔记； 通过群聊添加群成员时支持快捷使用对方昵称和群昵称进行备注； 设置状态支持选择不超过 15 秒的视频或 GIF 动图作为背景； 灰度朋友圈发送之后删除支持重新编辑功能； 灰度发现-视频号-搜索-搜索结果新增视频分类； 灰度设置-消息通知新增提示音和铃声； 灰度聊天界面发送实况照片； 灰度朋友圈图片和视频点开查看界面长按支持收藏功能； 灰度搜索-网络搜索-搜索指定内容-表情功能； 灰度搜索页面新增语音搜索“按住说出你的问题”按钮、AI 搜索入口、带图搜索和附件搜索； 灰度设置-通用-翻译新增自动翻译聊天中收到的消息开关； 灰度微信 AI 助手“小微”（测试版）； 听一听设置新增 AI 写歌模型选择，该功能需用户此前灰度到音乐状态功能； 听一听创建新歌单新增选择公开 / 话题类型； 视频号支持推荐给好友； 视频号评论区不包含话题的评论长按新增投诉选项； 聊天界面双击文字消息支持放大显示； 聊天中的井号内容支持跳转到搜一搜； 表情管理新增整套表情添加记录； 微信内容转发给朋友时新增转发到企业微信； 微信游戏界面重构，游戏战报 / 周报卡片支持显示； 好友 / 企业微信联系人名片支持显示性别； 元宝由联系人态变更为 AI，相关功能由联系人态变更至微信功能态，支持鸿蒙端开启与元宝聊天； 朋友圈分享内容支持显示公众号 / 服务号 / 视频号 / 第三方应用来源； 朋友圈支持好友状态显示和主页朋友状态显示； 公众号信息流-看一看界面改为卡片式展示； 他人分享的笔记收藏后支持转存为笔记； 系统分享到微信时新增分享到朋友圈；

新晋菲尔兹奖得主雅各布宣布加入OpenAI

新晋菲尔兹奖得主之一雅各布·齐默曼在费城接受了数学界的最高荣誉后，立即宣布他将加入OpenAI，专注于人工智能安全领域。在获奖后的新闻发布会上被问及未来的计划时，齐默曼直言不讳地说：“我认为世界正在发生变化。我们所熟知的数学职业，我认为它不会再以现在的形式存在了。”他同时宣布将加入OpenAI。（财联社）

50万的Vertu AI手机，连贵都贵得不纯粹了

Vertu（纬图）做了二十多年奢侈手机，现在也开始靠 AI 讲新品了。 今年 5 月，Vertu 发布了一款大折叠 AlphaFold，起售价 3.97 万元，最高售价接近 50 万元。 这种价格放在 Vertu 身上并不意外，奇怪的是它给新机挂上的两个名号： 「AI 时代的总裁机」和「全球首款 Hermes 智能体手机」。 点开 Vertu 官网，先出现的内容和以前不太一样。 Vertu 花了很大篇幅介绍 AlphaFold 的 Hermes 智能体，告诉总裁们这台手机可以调节系统设置、分析报表、安排行程，还能连接企业 ERP。 小牛皮、鳄鱼皮、18K 金和钻石依然都有提供，这次却没成为主要的宣传卖点。 Vertu AlphaFold 和三星 Galaxy Z Fold 7｜图自 TechCrunch 以前大家认识 Vertu，看的就是它用了什么材料，提供什么定制服务，那枚红宝石按键还能直接联系 24 小时真人管家。 但如今的 AlphaFold 却跟大家聊自己能用 AI 干什么，听起来更像是一家 AI 硬件厂商在介绍 PPT 产品。 一台卖到 50 万元的 Vertu 手机，在努力证明自己能干活。 太怪了。 图自 Android Police Vertu，功能机时代的富豪机 不少人认识 Vertu，都是从它贵得离谱的售价开始。 1998 年，时任诺基亚首席设计师的 Frank Nuovo 有了一个想法： 手机也可以像腕表和珠宝一样，被做成奢侈品。 Frank Nuovo 四年后，Vertu Signature 正式在巴黎亮相。按照机身材质不同，这款手机售价 6000 欧元起，黄金、铂金等版本最高达到 2.4 万欧元。 这个价格哪怕放到今天，也已经足够买一辆代步小车。 贵归贵，早期的 Vertu 确实花了不少心思。贵金属机身外面包裹皮革，屏幕盖着蓝宝石水晶，每台手机都由英国工匠手工组装。 设计团队当时想做的产品很接近高级腕表： 手机功能可以不突出，材料和工艺必须经得起近距离观看。 同年上线的真人私人管家，又给 Vertu 增加了一项普通手机无法提供的服务。 用户按下机身上的专属按键，电话另一头便有真人管家接待，帮助预约餐厅、寻找演出门票或者安排出行。购买手机只是开始，这些增值服务还需要继续付费。 当时的手机市场刚好容得下这种产品。功能机之间的体验差距有限，厂商能做的主要是调整外观、材料和按键设计。 而 Vertu 的售价、珍稀材质和私人服务， 恰好把追求「人无我有」的客户与大众市场隔开。 奢侈手机的空缺就这样被填上了。 到 2012 年诺基亚出售 Vertu 前后，这个品牌已经进入全球 60 多个国家，年营收被估算在 2 亿至 3 亿欧元之间。截至 2015 年，Vertu 累计卖出约 45 万台手机。 数量放在大众手机市场里不算什么，对一个动辄卖到上万欧

一年暴涨100倍，AI最被低估的生意爆发了

AI数据，可能是这轮AI浪潮中最被低估的生意之一。 不久前，Menlo Ventures合伙人Deedy在X上发布了一张AI训练数据公司全景图。 图中一共收录了28家创业公司，合计年收入约85亿美元，总估值接近1000亿美元。仅从收入规模看，训练数据可能已经成为继AI算力和大模型之后，AI产业第三大的细分赛道。 更值得关注的是，它仍在高速增长。 2025年9月，Mercor的年化收入约为5亿美元；2026年2月突破10亿美元；到6月，已经超过20亿美元。九个月时间，收入增长了三倍，规模变成原来的四倍。 Handshake的增长更夸张。 它原本是一家经营了12年的大学生招聘平台，直到2025年初才切入AI训练数据业务。刚起步时，这项业务的年化收入只有500万—1000万美元；2026年1月，已经增长至5.5亿美元；到4月，第三方机构Sacra估算，其年化毛收入已经接近11亿美元。 也就是说，一年时间Handshake的收入翻了整整100倍！ 更重要的是，这还是一个高度集中的赛道。Scale AI、Surge AI、Mercor和Handshake四家公司，拿走了全行业超过四分之三的收入。 短短一年时间，AI训练数据不仅长出了一个近百亿美元的市场，还迅速诞生了数家十亿美元收入规模的公司。 那么，AI数据公司为什么会在今年突然爆发？今天，硅基君就来聊聊这门被长期低估的生意。 为什么数据公司开始集体印钞？ 之所以数据公司赚钱越来越多，一个很重要的原因是， 数据在模型训练中的角色变了，从一次性投入的原材料，转变为持续消耗的燃料 。 在大模型发展的早期，数据采购是项目制的。实验室在训练开始前备好数据集，跑完一轮训练，下一次采购要等到下一代模型立项，中间往往隔着一年半载。这决定了数据公司的收入是脉冲式的——有订单时忙一阵，交付完就进入空窗。 模型迭代节奏的加快，改变了这个模式。 2022年底ChatGPT上线，四个月后，OpenAI发布GPT-4。此后，GPT-4到GPT-4o间隔了13个月。到了2026年，GPT-5.4在3月推出，GPT-5.5在4月跟进，间隔只剩一个月。 Anthropic的节奏更快。5月底发布Opus 4.8后，仅过了11天，又在6月9日推出旗舰模型Claude Fable 5。 迭代越快，实验室发现的能力缺口就越多，对"新增的、针对性的、高价值数据"的需求也就越频繁。 数据采购从一年几次的项目，变成了随时发起的日常动作。供给端随之调整，Scale AI 的交付模式已经从按月打包，升级为 API 按需交付——客户发起标注任务，最快一小时就能拿到生产级的标签数据。 需求频次在上升，单位需求的数据体量也在同步膨胀，因为模型要学的任务变复杂了 。 代码智能体是最直观的例子。早期模型练代码，学习范围相当有限：行业基准 SWE-bench Verified

中国信通院牵头，多媒体数据编织国际标准在国际电信联盟成功立项

IT之家 7 月 24 日消息，中国信通院今日发文称，国际电信联盟第 21 研究组（ITU-T SG21）于 2026 年 7 月 6-17 日在瑞士日内瓦召开全体会议，来自中国、美国、德国、日本、韩国、巴西、瑞士、加拿大、英国等国家和国际组织的百余名代表参加了会议。会议期间，由中国信息通信研究院牵头提出的国际标准项目 ITU-T F.DF-RefFram "Requirements and reference framework for data fabric system in multimedia"（《多媒体数据编织系统要求与参考框架》）正式立项。 IT之家注意到，随着数字经济与人工智能加速发展，数据资源呈现来源多样化、模态多样化、存储分布化和应用智能化等特征。文本、图像、音频、视频、三维内容、网络遥测数据、业务交互数据以及人工智能训练和推理数据广泛分布于本地系统、云平台、边缘节点、内容平台和合作伙伴环境中。传统以集中汇聚为主的数据管理方式， 在跨系统数据发现、异构数据集成、语义统一、访问控制、数据治理和智能供数 等方面面临新的挑战。 数据编织 （Data Fabric）作为“逻辑统一、物理分布”的新型数据管理架构，具有分布式、自动化和智能化的特征。其能够在数据不必全部集中迁移的情况下， 实现对多源异构数据的统一发现、理解、访问、集成、治理和服务化供给 。该标准拟系统规定多媒体数据编织系统的总体定位、基本概念、参与角色、功能要求、参考框架、功能组件及关键业务流程。 该标准的立项有助于推动国际产业界形成对数据编织系统的统一认识， 降低不同数据源、平台和服务之间的集成复杂度 ，提升 多模态数据 发现、访问、治理和供给效率。该标准将重点解决分布式数据发现、连接、语义管理、服务编排和治理控制等共性技术架构问题，为数据开发利用和人工智能高质量数据供给提供标准化支撑。同时，该标准的立项标志着中国信通院在数据领域标准化研究方面取得积极进展，进一步推动我国数据领域标准化研究在国际上的走深向实。

警惕，长鑫科技会成为下一个“中石油”吗？

最近A股上演极端分化行情：一边存储、算力赛道连续踩踏跌停，监管火速出手维稳救市，本周市场回归平稳震荡格局；另一边国产存储龙头长鑫科技即将于7月27日登陆A股，全网吵翻，有人喊4万亿长牛龙头，有人直接抛出“新一代中石油”“科技版中石油”的警示。 很多散户被两种极端声音裹挟，要么盲目看多一把梭哈，要么恐慌割肉彻底逃离科技赛道。 警惕！长鑫科技会成为下一个“中石油”吗？今天掌柜的抛开情绪噪音，从救市本质、存储周期、真假泡沫、AI长周期四层逻辑，理性看待本轮救市和长鑫上市，以避免投资者踩坑。 一、救市本质：救的是流动性，不是投机解套 前段时间存储、半导体板块出现极端行情，有个股7个交易日6次跌停，甚至有融资盘平仓，场内流动性瞬间枯竭，恐慌踩踏快速扩散，拖累全市场情绪走低。监管及时出手维稳，央企、上市公司大股东、公募基金同步披露增持计划，出台流动性配套政策稳住盘面。 救市之后，部分科技股继续回调，于是有人会疑问“说好的救市呢？哪里去了？” 但掌柜的必须给所有散户泼一盆冷水：本轮救市，只为化解短期踩踏风险，绝不是托举高位泡沫，更不会为套牢盘回本。监管维稳的核心目标，是修复市场交易流动性，杜绝无序踩踏平仓引发系统性风险，而非给前期追高的投机资金抬轿。 前期存储板块从2024年9月启动行情至本月初，板块整体涨幅超320%，江波龙区间暴涨11倍，德明利涨幅高达21倍，不少科技个股估值透支未来业绩预期，因为高增长和炸裂利润难以持续。 股价反映的永远是预期，不是当下的炸裂的财报。哪怕江波龙、佰维存储半年报利润几十倍暴增，这种超高盈利市场也在提前计价。资金博弈的核心，是明年、后年存储价格能否持续维持高位。 这也是大跌发生的核心根源：AI带来的短期供需缺口催生股价泡沫，高估值下一点点预期的破坏松动，就会引发杠杆资金集中出逃，形成踩踏。救市只能止住短期无底线杀跌，但改变不了部分科技细分板块预期过高、行业自带强周期的底层现实。 这也警醒着投资者，没有一直上涨的股市，也没有只涨不跌的板块和个股。哪怕是在AI科技革命的大背景下，短期的泡沫、剧烈的波动甚至踩踏的爆仓，一样会有。 二、三大预警：长鑫上市光环与周期现实 作为国内唯一DRAM一体化龙头，长鑫头顶无数光环：国产存储国家队、AI算力核心底层资产、A股年内最大IPO，市场两极分化的预期直接撕裂投资者认知。 一派乐观观点认为，AI算力需求永久紧缺，存储会彻底摆脱传统周期束缚，长鑫对标美光，甚至有预期上市后有望冲击4万亿的惊人市值；另一派直接拿2007年中石油类比，警示周期顶峰上市，极易上演“上市即巅峰”的悲剧。 两种观点都只看到一面，我们客观拆解行业底层矛盾： 1、存储有周期性，暴利难持续 DRAM、NAND标准化程度极高，价格完全由供需库存决定，行业自带3-4年完整周期：需求回暖涨价→厂商疯狂扩产→2-3年后产能集中释放→供给过剩价格暴跌

海外媒体巨头如何应对AI潮？“打不过”就加入

上月中旬，路透社任命Jane Barrett为路透社产品负责人，在此之前，Jane已担任快2年的AI战略负责人。内部人士评价：“在她的领导下，路透社积极拥抱人工智能：将AI融入内部工作流程，也推动AI改善用户体验。” 这一人事调整再次提醒，即便在媒体，AI也早已不再是独立创新项目，像路透社这样的海外媒体正在加快将AI融入其核心业务之中。 提到AI在新闻行业的应用，很多人想到的是，它能辅助记者收集资料、校对内容、翻译稿件，甚至直接生成新闻稿。但事实上，AI应用早已不限于新闻生产环节。从编辑部工作流程到新闻产品创新，再到新闻分发方式，AI正在重塑新闻行业的运行模式。 在这一背景下，本期全媒派聚焦AI时代新闻行业的变革，从海外主流媒体的实践出发，通过案例介绍AI在创作、产品与分发这三大维度有哪些值得关注的行业影响。 新闻创作：海外头部媒体的新尝试 我们将目光转向另一家媒体巨头，虽然《纽约时报》在向读者介绍其AI产品使用方式时明确强调：“我们不会使用AI撰写新闻报道，所有发布内容均由记者负责”，并指出，AI在新闻生产中的应用必须经过人工审核，但这种谨慎并未影响该报在AI领域的尝试。 公开资料显示，AI在《纽约时报》编辑部中的具体应用至少已包括： 1.分析数据，支持报道 利用机器学习模型处理海量数据，为调查报道提供支持。例如，在一项对于战争冲突事件的调查报道中，记者利用AI工具扫描卫星图像，识别弹坑，再由记者进行人工核实。 2.辅助撰写标题和摘要 编辑可使用AI工具生成新闻标题和文章摘要的初稿。不过，所有内容都必须经过人工审核，以确保符合内部AI使用规范。 3.辅助生成译文和音频版本 目前，大多数新闻内容都可以通过自动语音技术转为音频，而西班牙语版本文章则借助AI翻译模型生成。所有内容在发布前均需经过编辑团队校对，从而进一步扩大新闻触达范围。 在图片与视频使用方面，《纽约时报》强调：不会利用AI篡改照片或视频，也不会生成用于冒充真实新闻现场的图片。如果刊发AI生成图片，则会明确说明使用原因与生成方式，并对图片进行AI标识。 无独有偶，BBC新闻的新闻AI负责人Olle Zachrison在去年11月接受采访时，介绍了BBC内部的AI应用情况。 BBC已将AI用于大规模转录、内容标签生成、多语言翻译等新闻生产环节，以提升内容生产效率，其中AI辅助翻译已成为其成熟的应用场景。 但BBC始终强调，人工审核具备不可替代性，以确保新闻内容符合公共媒体的编辑标准。 从《纽约时报》和BBC的实践可以看出，AI在数据处理和信息整理方面具有明显优势。《金融时报》数据编辑Martin Stabe则指出，AI的一个重要潜力在于，它能够帮助数据新闻记者大规模检索和筛选文档信息。但要真正释放这一能力，新闻媒体不能停留在对既有报道的总结与再加工，而需要建立更系统的数据能力体系。 他认为，尽管数据