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硅谷大力押注“环境”技术，用于训练AI智能体

的 ChatGPT Agent，还是 Perplexity 的 Comet）投入实际使用便会发现，这项技术的局限性仍十分明显。要让 AI 智能体具备更强的稳健性，或许需要行业尚未完全探索出的一系列新技术支持。其中一项技术便是精心模拟 “工作空间”，让智能体在其中接受多步骤任务训练 —— 这种 “工作空间” 被称为强化学习（reinforcement learning，简称 RL）环境。正如带标签的数据集推动了上一波 AI 发展浪潮，强化学习环境正逐渐成为智能体开发过程中的关键要素。 AI 研究人员、创业者及投资者透露，目前顶尖 AI 实验室对强化学习环境的需求大幅增加，而有意提供此类技术的初创公司也不在少数。 “所有大型 AI 实验室都在内部搭建强化学习环境，” 安德森・霍洛维茨基金（Andreessen Horowitz）普通合伙人珍妮弗・李表示，“但可想而知，创建这类数据集的复杂度极高，因此 AI 实验室也在寻找能打造高质量环境与评估体系的第三方供应商。整个行业都在关注这一领域。” 对强化学习环境的需求催生了一批资金雄厚的新兴初创公司，例如 Mechanize Work 和 Prime Intellect，这些公司均致力于在该领域占据领先地位。与此同时，Mercor、Surge 等大型数据标注公司表示，随着行业正从静态数据集向交互式模拟转型，它们也在加大对强化学习环境的投入以跟上趋势。大型实验室同样在考虑巨额投资：据《The Information》报道，Anthropic 的管理层已讨论计划在未来一年内，为强化学习环境投入超 10 亿美元。投资者与创业者们期望，这些初创公司中能诞生出 “强化学习环境领域的 Scale AI”—— 这里的 Scale AI 是估值 290 亿美元的数据标注巨头，曾为聊天机器人时代的发展提供了重要支撑。目前的核心问题在于，强化学习环境是否真能推动 AI 技术突破现有边界。什么是强化学习（RL）环境？从本质上讲，强化学习环境是模拟 AI 智能体在真实软件应用中操作场景的 “训练场”。一位创业者形容其构建过程 “就像制作一款非常枯燥的电子游戏”。例如，某个环境可模拟 Chrome 浏览器，并向 AI 智能体下达 “在亚马逊上购买一双袜子” 的任务。系统会对智能体的表现进行评分，若任务成功（即买到合适的袜子），便会向其发送 “奖励信号”。尽管这类任务听起来相对简单，但 AI 智能体在执行过程中仍可能在多个环节出错：可能在网页下拉菜单中 “迷路”，也可能误购多双袜子。由于开发者无法精准预测智能体可能出现的失误，环境本身必须具备足够的稳健性，既能捕捉所有意外行为，又能提供有效的反馈 —— 这使得构建环境的复杂度远高于创建静态数据集。部分强化学习环境设计十分复杂，可支持 AI 智能体使用工具、访问互联网或调用各类软件应用完成指定任务；另有部分环境则定位更细分，专注于帮助智能体学习企业级软件应用中的特定任务。尽管强化学习环境如今是硅谷的热门技术，但使用这类技术的先例早已有之。2016 年，OpenAI 的首批项目之一便是构建 “RL Gyms”（强化学习场馆），其理念与现代强化学习环境高度相似；同年，谷歌 DeepMind 的 AlphaGo AI 系统击败围棋世界冠军，该系统同样在模拟环境中采用了强化学习技术。如今的强化学习环境之所以具有独特性，在于研究人员正尝试结合大型 Transformer 模型，打造能 “使用计算机” 的 AI 智能体。与 AlphaGo（仅适用于封闭环境的专用 AI 系统）不同，如今的 AI 智能体旨在具备更通用的能力。当前的 AI 研究人员虽拥有更坚实的技术起点，但目标也更为复杂，可能出现的问题也更多。竞争激烈的领域 Scale AI、Surge、Mercor 等 AI 数据标注公司正积极顺应趋势，着力打造强化学习环境。这些公司不仅比该领域多数初创企业拥有更充足的资源，还与 AI 实验室建立了深厚的合作关系。 Surge 首席执行官埃德温・陈（Edwin Chen）表示，近期已观察到 AI 实验室对强化学习环境的需求 “显著增长”。他透露，Surge 去年通过与 OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta 等 AI 实验室合作，营收据称达到 12 亿美元；该公司近期已成立专门的内部团队，负责强化学习环境的搭建工作。紧随 Surge 之后的是估值 100 亿美元的初创公司 Mercor，该公司同样与 OpenAI、Meta、Anthropic 有合作。TechCrunch 获取的营销材料显示，Mercor 正向投资者推介其核心业务 —— 为编程、医疗、法律等特定领域任务打造强化学习环境。 Mercor 首席执行官布伦丹・富迪（Brendan Foody）表示：“很少有人真正意识到，强化学习环境领域蕴含的机遇究竟有多大。” Scale AI 曾在数据标注领域占据主导地位，但自 Meta 投资 140 亿美元并挖走其首席执行官后，该公司的市场份额逐渐下滑。此后，谷歌和 OpenAI 不再将 Scale AI 列为数据供应商，甚至在 Meta 内部，Scale AI 也面临数据标注业务的竞争压力。尽管如此，Scale AI 仍在努力适应趋势，投身强化学习环境的构建。 “这正是（Scale AI）所处行业的本质，”Scale AI 负责智能体与强化学习环境的产品负责人切坦・拉内（Chetan Rane）表示，“Scale 已证明其快速适应的能力：在我们的首个业务板块 —— 自动驾驶领域的早期阶段，我们做到了这一点；ChatGPT 问世后，Scale AI 也成功适应了新趋势；如今，我们再次在智能体、环境等新前沿领域进行调整。” 部分新兴企业从创立之初便专注于强化学习环境领域。成立约 6 个月的初创公司 Mechanize Work 便是其中之一，该公司提出了 “实现所有工作自动化” 的大胆目标。不过，联合创始人马修・巴尼特（Matthew Barnett）向 TechCrunch 透露，其公司目前正从为 AI 编程智能体打造强化学习环境起步。巴尼特表示，Mechanize Work 计划为 AI 实验室提供少量高稳健性的强化学习环境，而非像大型数据公司那样打造大量简单的强化学习环境。为此，该初创公司为软件工程师开出了 50 万美元的年薪（用于构建强化学习环境），这一薪资远高于在 Scale AI 或 Surge 从事小时工性质工作的报酬。两位知情人士透露，Mechanize Work 已开始与 Anthropic 合作开发强化学习环境。对此，Mechanize Work 与 Anthropic 均拒绝就合作细节置评。另有部分初创公司押注强化学习环境在 AI 实验室之外的领域也将产生影响力。由 AI 研究员安德烈・卡帕西（Andrej Karpathy）、Founders Fund 风投、Menlo Ventures 风投支持的初创公司 Prime Intellect，正将其强化学习环境定位为服务中小型开发者。上个月，Prime Intellect 推出了强化学习环境中心，目标是打造 “强化学习环境领域的 Hugging Face”（Hugging Face 为 AI 领域知名开源社区）。该平台旨在让开源开发者获得与大型 AI 实验室同等的资源支持，同时在此过程中向开发者出售计算资源访问权限。 Prime Intellect 研究员威尔・布朗（Will Brown）表示，在强化学习环境中训练具备通用能力的智能体，所需的计算成本可能高于以往的 AI 训练技术。因此，除了打造强化学习环境的初创公司，为这一过程提供算力支持的 GPU 供应商也将迎来机遇。 “没有任何一家公司能独自主导强化学习环境领域，其规模太大了，” 布朗表示，“我们目前所做的部分工作，只是尝试围绕该领域搭建良好的开源基础设施。我们的核心服务是提供计算资源，这确实是使用 GPU 的便捷入口，但我们更着眼于长期发展。” 能否实现规模化发展？关于强化学习环境，目前尚未有定论的问题是：这项技术能否像以往的 AI 训练方法那样实现规模化发展？过去一年，强化学习推动了 AI 领域多项重大突破，包括 OpenAI 的 o1 模型、Anthropic 的 Claude Opus 4 模型等。这些突破意义重大，因为此前用于改进 AI 模型的方法如今正显现出 “收益递减” 的趋势。强化学习环境是 AI 实验室对强化学习技术 “更大押注” 的一部分 —— 许多人认为，随着在该技术中投入更多数据与计算资源，强化学习将持续推动 AI 进步。OpenAI 负责 o1 模型的部分研究人员此前透露，该公司最初之所以投资 AI 推理模型（通过对强化学习和测试时计算的投入开发而成），正是因为他们认为这类模型具备良好的规模化潜力。目前，强化学习实现规模化的最佳路径尚不明确，但强化学习环境似乎是颇具潜力的方向。与仅通过文本回复奖励聊天机器人不同，强化学习环境能让智能体在模拟场景中操作工具、使用计算机完成任务 —— 这种方式虽然对资源的消耗远更高，但潜在的回报也更大。也有部分人士对强化学习环境的发展前景持怀疑态度。曾担任 Meta AI 研究负责人、现联合创立 General Reasoning 公司的罗斯・泰勒表示，强化学习环境容易出现 “奖励作弊”（reward hacking）现象 —— 即 AI 模型为获得奖励而 “作弊”，并未真正完成任务。 “我认为人们低估了环境规模化的难度，” 泰勒说，“即便是目前公开可用的最佳（强化学习环境），若不进行大幅修改，通常也无法正常使用。” OpenAI API 业务工程负责人舍温・吴（Sherwin Wu）在近期播客中表示，他对强化学习环境领域的初创公司 “持看空态度”。吴指出，该领域竞争异常激烈，且 AI 研究发展速度极快，要为 AI 实验室提供优质服务难度很大。卡帕西（作为 Prime Intellect 的投资者，曾称强化学习环境可能成为突破性技术）也对整个强化学习领域表达了谨慎态度。他在社交平台 X 的帖子中提出疑问：通过强化学习技术，AI 还能实现多大程度的进步？ “我对环境与智能体交互持乐观态度，但对强化学习本身持悲观态度。” 卡帕西表示。

金融界09-17 08:20

中美会谈临近，TikTok命运即将揭晓 —— TA成为最大赢家，股价飙5%

r Mr. Beast以及人工智能公司Perplexity AI。甲骨文股价今年以来已累计上涨81%。上周，该公司预计其云业务收入将在2030财年达到1440亿美元，主要受与OpenAI达成的3000亿美元大单推动，这一预期推动股价大幅上涨，赢得华尔街的热烈欢迎。

佳华16809-17 01:12

谷歌创历史新高苹果大涨提振纳指美股受劳动力市场与美联储政策预期影响波动

PayPal：宣布美国用户将优先体验Perplexity AI驱动浏览器Comet。西捷航空：与波音签订最大订单，购买67架飞机，并获追加订购权。美国银行：重启比特币托管服务，为机构投资经理提供保障。福特汽车：8月美国销量同比增长3.9%，电动车销量同比增19.3%。 C3.ai：任命Stephen Ehikian为新CEO，并撤回全年指引。 Salesforce：二季度营收超预期，增长9.8%，并维持稳健盈利预期。编辑总结整体来看，谷歌与苹果成为本轮美股上涨的关键驱动，而美联储政策预期与劳动力市场疲软为市场提供了更多流动性预期支撑。传统行业个股表现分化，而新兴科技、人工智能与电动车板块继续成为投资者关注焦点。在全球经济不确定性加剧的背景下，投资者需警惕市场波动，同时关注企业基本面与政策走向。常见问题解答问1：为什么谷歌股价大涨？答：主要因为法院裁决谷歌无需剥离核心业务，这被视为其在反垄断诉讼中的重要胜利，市场因此提升了对其盈利稳定性的信心。问2：苹果上涨的核心原因是什么？答：苹果受益于与谷歌长期合作关系，谷歌每年支付巨额费用以维持其搜索引擎在苹果设备中的默认地位，这为苹果带来稳定现金流。问3：美联储降息预期对市场意味着什么？答：降息会降低企业融资成本，提振股市和债市。但同时也反映出美国经济增长放缓，投资者需平衡政策利好与基本面风险。问4：特斯拉为何在欧洲遇到销售困境？答：由于竞争加剧与消费者选择增多，特斯拉在德国等主要市场销量大幅下滑，尽管挪威市场例外，但整体趋势显示其市场份额正被侵蚀。问5：机构投资者为什么关注比特币托管服务？答：随着加密资产逐渐被机构接受，托管服务能为基金经理提供安全合规的解决方案，降低操作风险，有助于推动比特币进一步机构化。来源：今日美股网

今日美股网09-05 00:11

苹果Siri全面升级，借力谷歌Gemini推动AI搜索明年上线

支持的网页搜索工具，对标OpenAI、Perplexity等竞争对手，并将最终扩展到Safari浏览器和Spotlight搜索，以增强iPhone的智能搜索能力。苹果与谷歌AI模型合作本周，苹果与谷歌-A (GOOGL.US)达成协议，将评估和测试谷歌开发的AI模型，以提升Siri功能。通过借力谷歌Gemini模型，Siri将在处理复杂问题和常识性问答方面实现全面升级，打破以往只能依赖谷歌搜索或ChatGPT的局限。 Siri技术架构及核心组件解析苹果软件工程负责人Craig Federighi在内部会议中表示：“我们对Siri进行的端到端改造已经取得了预期结果，将带来远超设想的升级。” 新Siri围绕三个核心组件重建：规划器（Planner）：解析语音或文本输入并决定响应方式。搜索系统：扫描网络或用户数据，支持智能回答。摘要器（Summarizer）：整合信息并生成最终答案。苹果计划使用定制版谷歌Gemini模型承担摘要器功能，并运行在苹果自有私有云服务器上。同时评估使用Gemini或Anthropic的Claude模型来支持规划器功能。合作伙伴选择及财务因素合作伙伴模型用途评估结果财务条件谷歌Gemini 摘要器及部分规划器质量良好，支持定制化财务条款更优 Anthropic Claude 规划器质量领先Gemini 年费超15亿美元，成本高最终，苹果选择谷歌Gemini模型，兼顾质量与成本，确保技术升级可持续进行。苹果未来AI产品蓝图除了明年上半年Siri AI搜索升级，苹果计划在2026年对Siri进行视觉界面重设计，并推出健康AI驱动的付费健康订阅服务。同时，未来家庭设备将获得更强的Siri对话能力，以提升苹果在人工智能时代的竞争力。人才流失及收购策略在开发新Siri过程中，苹果曾考虑收购Perplexity和Mistral。7月，苹果基础模型团队创建者庞若鸣离职前往Meta，获超2亿美元薪酬，随后约10名团队成员跟随其离职。上周，又有三名关键AI研究员离开，分别加入OpenAI和Anthropic，显示苹果在AI人才保留上面临挑战。编辑总结苹果通过Siri的全面升级及与谷歌Gemini模型的合作，正在弥补在AI搜索领域的短板，同时保持对用户隐私的高度保护。未来产品蓝图显示，公司在智能搜索、健康AI及家庭设备的布局具有战略远见。然而，AI人才流失和团队稳定性仍是潜在风险，投资者需关注技术落地与人力资源管理对长期竞争力的影响。常见问题解答 Q1：苹果Siri新系统“世界知识问答”的主要功能是什么？ A1：该系统将为Siri提供AI驱动的网页搜索能力，处理复杂问题和常识性问答，同时整合信息生成答案，并扩展到Safari浏览器和Spotlight搜索。 Q2：苹果为何选择谷歌Gemini而非Anthropic Claude？ A2：虽然Claude模型在质量上略优，但Anthropic的年费高达15亿美元以上，谷歌提供了更具成本效益的方案，同时满足定制化需求，最终成为首选。 Q3：新Siri的技术架构有哪些核心组件？ A3：新Siri由规划器（解析输入）、搜索系统（扫描网络和用户数据）、摘要器（整合信息生成答案）三个核心组件组成，实现端到端智能问答。 Q4：苹果如何应对AI团队人才流失问题？ A4：虽然部分核心AI研究员离职，但苹果通过战略合作（如与谷歌合作）和自研基础模型，确保技术升级的连续性，同时可能通过收购与招聘补充团队。 Q5：未来Siri升级对苹果生态系统的意义是什么？ A5：Siri升级将提升iPhone、家庭设备和健康服务的智能化水平，使苹果在AI时代保持竞争力，同时增强用户体验和服务黏性，为生态系统创造更多价值。来源：今日美股网

今日美股网09-05 00:11

美股盘前要点 | 美国8月“小非农”低于预期！传英伟达拟向中国市场推新芯片

AI)网络搜索工具，挑战OpenAI和Perplexity AI。 10. 礼来Olomorasib获得美国FDA突破性疗法认定，用于治疗一种肺癌。 11. 诺和诺德研究Ozempic针对阿尔茨海默病的治疗效果，试验结果预计将在今年秋季出炉。 12. 赛诺菲Amlitelimab治疗特应性皮炎的III期研究达到所有主要终点和次要终点，但结果不及市场预期。 13. 高盛和T. Rowe Price建立战略合作伙伴关系，以提供创新的公私投资解决方案。 14. 联合利华将重新将重新评估其200个高管职位，并将裁员25%。 15. 文远知行旗下Robotaxi GXR在广州黄埔开启24小时纯无人商业化运营。 16. 赛富时Q2营收同比增长约9.8%至102.4亿美元，调整后每股收益2.91美元，均超预期。 17. American Eagle Q2营收12.8亿美元，净利润同比增长15%至7760万美元，均超预期。美股时段值得关注的事件： 21:45美国8月标普全球服务业PMI终值 22:00美国8月ISM非制造业PMI

格隆汇09-04 20:51

英伟达FY2026Q2业绩电话会议高管解读财报

re、Mistral、Kimi AI、Perplexity、Reflection 和 Runway 等公司都已开始采用这项技术。NVIDIA 的性能领先优势在最新的 MLPerf Training 基准测试中得到了进一步验证，GB200 在该测试中横扫全场。敬请关注即将于 9 月发布的 MLPerf Inference 测试结果，其中将包含基于 Blackwell Ultra 的基准测试。 NVIDIA RTX PRO 服务器已全面投产，服务于全球系统制造商。这些基于 PCIe 的风冷系统可无缝集成到标准 IT 环境中，运行传统的企业 IT 应用程序以及最先进的代理和物理 AI 应用程序。近 90 家公司（包括众多全球领导者）已采用 RTX PRO 服务器。日立将其用于实时仿真和数字孪生，礼来将其用于药物研发，现代将其用于工厂设计和自动驾驶汽车验证，迪士尼将其用于沉浸式叙事。随着企业对数据中心进行现代化改造，RTX PRO 服务器有望成为一条价值数十亿美元的产品线。自主AI正在崛起，因为英国能够利用国内基础设施、数据和人才开发自主AI，这为NVIDIA带来了重大机遇。NVIDIA在英国乃至欧洲的里程碑式举措中处于领先地位。欧洲 Union计划投资200亿欧元，在法国、德国、意大利和西班牙建立20家人工智能工厂，其中包括5家超级工厂，以将其人工智能计算基础设施扩大十倍。在英国，由NVIDIA提供支持的Isambard-AI超级计算机在该国最强大的AI系统中亮相，其AI性能高达每秒21百亿亿次浮点运算，将加速药物研发和气候建模领域的突破。我们今年的主权AI收入有望超过[200亿]亿英镑，比去年增长一倍以上。网络业务实现了创纪录的 73 亿美元收入，而不断增长的 AI 计算集群需求对高效、低延迟网络至关重要。这代表着环比增长 46%，同比增长 98%，对 Spectrum-X 以太网、InfiniBand 和 NVLink 的需求强劲。我们的 Spectrum-X 增强型以太网解决方案为以太网 AI 工作负载提供了最高吞吐量和最低延迟的网络。Spectrum-X 以太网实现了两位数的环比和同比增长，年化收入超过 100 亿美元。在 Hot Chips 大会上，我们推出了 Spectrum-XGS 以太网，这是一种将分散的数据中心统一为千兆级 AI 超级工厂的技术设计。[CoreWeave] 是该解决方案的首批采用者，预计将使 GPU 到 GPU 的通信速度翻一番。 InfiniBand 收入环比增长近一倍，这得益于 XDR 技术的采用。XDR 技术的带宽较上一代产品提升了一倍，对模型构建者尤其有价值。全球最快的交换机 NVLink 的带宽是 PCIe Gen 5 的 14 倍，随着客户部署 Grace Blackwell NVLink 机架式系统，其实现了强劲增长。 NVLink Fusion 支持半定制 AI 基础设施，并获得了广泛好评。日本即将推出的 FugakuNEXT 将通过 NVLink Fusion 将富士通的 CPU 与我们的架构集成。它将运行一系列工作负载，包括 AI、超级计算和量子计算。FugakuNEXT 加入了快速扩张的领先量子超级计算和研究中心行列，这些中心运行在 NVIDIA 的 CUDA-Q 量子平台上，其中包括 [ULIC]、AIST、[NNF] 和 NERSC，并得到了 AWS、Google Quantum AI、Quantum、QuEra 和 PsiQuantum 等 300 多个生态系统合作伙伴的支持。我们的全新机器人计算平台 Jetson Thor 现已上市。Thor 的 AI 性能和能效比 NVIDIA AGX Orin 提升了数倍。它能够在边缘实时运行最新的生成式和推理式 AI 模型，助力打造一流的机器人技术。 NVIDIA 机器人全栈平台的采用率正在快速增长，超过 200 万开发者和 1000 多个软硬件应用程序及传感器合作伙伴将我们的平台推向市场。各行各业的领先企业都已采用 Thor，包括 Agility Robotics、亚马逊机器人、波士顿动力、卡特彼勒、Figure、Hexagon、美敦力和 Meta。机器人应用对设备和基础设施计算能力的需求呈指数级增长，这对我们的数据中心平台而言是一个重要的长期需求驱动因素。搭载 Cosmos 的 NVIDIA Omniverse 是我们专为机器人和机器人系统开发而打造的数据中心物理 AI 数字孪生平台。本季度，我们宣布与西门子进一步拓展合作伙伴关系，以赋能 AI 自动化工厂。包括 Agile Robots、NEURA Robotics 和 Universal Robots 在内的欧洲领先机器人公司正在利用 Omniverse 平台构建其最新创新成果。我们先来简要总结一下我们按地区划分的收入。中国数据中心收入占比环比下降至个位数低位。需要注意的是，我们第三季度的预期不包括对中国客户的H20出货量。由于客户已将发票集中到新加坡，新加坡的收入占第二季度账单收入的22%。新加坡数据中心计算收入中超过99%来自美国客户。我们的游戏收入创下 43 亿美元纪录，环比增长 14%，同比增长 49%。这得益于 Blackwell GeForce GPU 的强劲增长，随着我们增加供货，强劲的销售势头持续延续。本季度，我们交付了 GeForce RTX 5060 桌面 GPU。它为全球数百万玩家带来了翻倍的性能，以及先进的光线追踪、神经渲染和 AI 驱动的 DLSS 4 游戏体验。Blackwell 将于 9 月登陆 GeForce NOW。这是 GeForce NOW 最重要的升级，提供 RTX 5080 的性价比、极低的延迟以及每秒 120 帧的 5K 分辨率。我们还将 GeForce NOW 的游戏库翻倍，超过 4,500 个，是所有云游戏服务中最大的游戏库。对于 AI 爱好者来说，设备上的 AI 性能最佳，得益于 RTX GPU。我们与 OpenAI 合作，优化了他们的开源 GPT 模型，以便在数百万台支持 RTX 的 Windows 设备上进行高质量、快速且高效的推理。借助 RTX 平台堆栈，Windows 开发者可以创建旨在在全球最大的 AI PC 用户群上运行的 AI 应用程序。专业可视化收入达到 6.01 亿美元，同比增长 32%。增长主要得益于高端 RTX 工作站 GPU 的采用以及设计、仿真和原型设计等 AI 驱动的工作负载。主要客户正在利用我们的解决方案来加速其运营。动视暴雪使用 RTX 工作站来增强创意工作流程。机器人创新者 Figure AI 则利用 RTX 嵌入式 GPU 为其人形机器人提供动力。汽车业务收入（仅包含车载计算收入）为 5.86 亿美元，同比增长 69%，主要受自动驾驶解决方案的推动。我们已开始出货 NVIDIA Thor SoC，它是 Orin 的继任者。Thor 的推出正值行业加速向视觉语言模型架构、生成式人工智能和更高级别自动驾驶的转变。Thor 是我们迄今为止打造的最成功的机器人和自动驾驶计算机。Thor 将带来强大的动力。我们的全栈 Drive AV 软件平台现已投入生产，这将为 NVIDIA 带来数十亿美元的新收入机会，同时提升车辆安全性和自动驾驶能力。现在来看看我们剩余的损益表。GAAP毛利率为72.4%，非GAAP毛利率为72.7%。这些数据包含了释放先前预留的H20库存带来的1.8亿美元或40个基点的收益。剔除这项收益，非GAAP毛利率应为72.3%，仍然超出我们的预期。GAAP运营费用环比增长8%，非GAAP运营费用环比增长6%。这一增长主要源于计算和基础设施成本的增加，以及薪酬和福利成本的增加。为了支持Blackwell和Blackwell Ultra的产能提升，库存在第二季度环比增长，从110亿美元增至150亿美元。我们优先为增长和战略计划提供资金，但在第二季度，我们通过股票回购和现金股息向股东返还了100亿美元。董事会近期批准了600亿美元的股票回购授权，这将补充我们第二季度末剩余的147亿美元授权。好的。我来谈谈第三季度的展望。预计总收入为540亿美元，上下浮动2%。这意味着环比增长超过70亿美元。同样，我们的展望中不包含对中国客户的H20出货量。预计GAAP和非GAAP毛利率分别为73.3%和73.5%，上下浮动50个基点。我们预计非GAAP毛利率将在年底达到75%左右。预计GAAP和非GAAP运营费用分别约为59亿美元和42亿美元。我们预计全年运营费用同比增长将在35%左右，高于我们之前预期的35%左右。我们正在加快对业务的投资，以抓住未来巨大的增长机遇。预计GAAP和非GAAP其他收入和支出约为5亿美元，不包括非流通股本证券和公众持有的股权证券的损益。GAAP和非GAAP税率预计为16.5%，上下浮动1%，不包括任何单项项目。更多财务数据包含在首席财务官评论以及我们网站上的其他信息中。最后，我想重点介绍一下金融界即将举行的活动。我们将于9月8日参加在旧金山举行的高盛科技大会。我们的年度非交易报告（NDR）将于10月上旬开始。GTC数据中心将于10月27日开始，Jensen的主题演讲将于28日举行。我们期待在这些活动中与您相见。我们的收益电话会议将于11月19日举行，讨论2026财年第三季度的业绩。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券08-28 22:40

苹果或收购AI初创Perplexity与Mistral 以加速新版Siri和AI战略

导读目录苹果内部讨论收购Perplexity与Mistral 苹果AI发展滞后与Siri新版推迟 Perplexity与Mistral背景及投资者库克及Perplexity CEO表态分析师观点与市场影响编辑总结常见问题解答苹果内部讨论收购Perplexity与Mistral 根据 www.Todayusstock.com 报道，苹果公司(AAPL.US)内部曾探讨收购人工智能初创公司Perplexity和Mistral，以加速其在AI领域的布局。自OpenAI的ChatGPT引发AI潮流以来，苹果在人工智能领域一直落后于其他科技巨头，尤其在智能助手和对话AI的竞争中处于劣势。苹果AI发展滞后与Siri新版推迟以谷歌为例，其在Pixel 10系列智能手机中展示了由自家Gemini AI驱动的多项新功能，而苹果的Apple Foundation Models尚未达到预期水平。这直接导致新版Siri的发布推迟。媒体报道显示，苹果也在与谷歌、Anthropic及OpenAI进行初步讨论，评估使用Gemini、Claude或ChatGPT来增强新版Siri的功能。 Perplexity与Mistral背景及投资者 Perplexity成立于2022年，核心产品是由AI聊天机器人驱动的研究与对话搜索引擎。其早期投资者包括亚马逊(AMZN.US)创始人贝索斯、英伟达(NVDA.US)以及风险投资公司New Enterprise Associates。Mistral是由谷歌与Meta前员工创立的法国AI初创公司，同样获得了英伟达投资。库克及Perplexity CEO表态苹果CEO蒂姆·库克上个月表示，公司对更大规模的AI收购持开放态度，以加速产品路线图，这与苹果历来保守的并购策略形成对比。Perplexity CEOAravind Srinivas此前则表示，他不希望公司被Meta或谷歌等大型科技公司收购，认为初创企业与大型科技公司在AI领域都有发展空间。分析师观点与市场影响 Ritholtz Wealth Management首席执行官Josh Brown表示，如果苹果收购Perplexity，股价可能迅速得到提振。2025年以来，苹果股价累计下跌超过8%，在美股七巨头中表现最差之一。Brown称：“如果收购真的发生，你在宣布当天就会看到苹果股价创历史新高。持有苹果股票并看好其在AI时代相关性的投资者，都希望看到这样的举动。” Brown甚至认为，若收购成功，Srinivas有潜力成为苹果未来的CEO接班人。他指出：“如果AI是继电力以来最重要的技术革命，那么你希望拥有最早、最有才华的创业者之一。” 不过，Brown也表示，不认为苹果会进行此次收购，因为苹果历来不惯于大规模并购。他总结道：“我喜欢苹果做这样的事情，但不预测他们会去做。如果他们做了，股价将创历史新高。” 编辑总结苹果正评估收购AI初创公司Perplexity与Mistral，以加速其在AI领域的布局，特别是增强新版Siri的功能。此次潜在收购显示出苹果在AI战略上可能迈向更加积极和开放的并购策略。若收购成功，不仅有助于提升苹果AI能力，也可能刺激市场对公司股票的信心。然而，考虑到苹果历来的保守并购风格，这一交易仍存在不确定性。未来AI收购与合作的落地情况，将决定苹果在新一轮技术革命中的竞争力和市场地位。常见问题解答问1：苹果为何考虑收购Perplexity和Mistral？答：苹果希望通过收购这些初创公司，加速其AI能力提升，尤其是增强新版Siri的对话和搜索功能，以弥补在AI领域落后的局面，并提升市场竞争力。问2： Perplexity和Mistral的核心优势是什么？答：Perplexity拥有由AI聊天机器人驱动的研究和对话搜索引擎，而Mistral由谷歌和Meta前员工创立，均在生成式AI技术上具备先进研发能力，同时获得了包括英伟达在内的顶级投资支持。问3：苹果历来的并购策略与此次潜在收购有何不同？答：苹果历史上采取较为保守的并购策略，偏向小规模或战略性收购。此次若收购Perplexity或Mistral，将是公司较大规模的AI收购，显示其在AI战略上更积极和开放。问4：此次收购对苹果股价可能产生何种影响？答：分析师认为，如果收购完成，短期内股价可能迅速上涨，甚至创历史新高。这是因为市场可能视收购为苹果弥补AI短板、保持竞争力的重要信号。问5：苹果是否一定会完成此次收购？答：不确定。虽然公司高层对AI收购持开放态度，但苹果历来不惯于大规模并购。此外，Perplexity CEO明确表示不希望被大型科技公司收购。因此交易是否达成仍存在不确定性。来源：今日美股网

今日美股网08-28 00:12

24小时环球政经要闻全览 | 8月27日

苹果公司内部讨论收购Mistral与Perplexity 《The Information》杂志于周二援引知情人士消息报道，苹果公司已就收购法国人工智能初创企业Mistral以及Perplexity展开内部讨论。在其设备的人工智能功能推出方面，苹果一直落后于谷歌和三星等竞争对手。首席执行官蒂姆·库克上个月表示，苹果愿意进行更大规模的人工智能相关收购，以加快其发展规划。苹果、Mistral和Perplexity均未立即回应置评请求。起草芯片法案的共和党议员质疑特朗普政府入股英特尔据美国《国会山报》，起草并促成《芯片与科学法案》的印第安纳州共和党参议员Todd Young表示，该法案从未被设想用于让联邦政府在英特尔或任何其他大型公司中持有重大股份。当被问及特朗普与英特尔达成协议时，Young回应称：“对我们这些投票支持该法案的人来说，我不知道有谁认为法律允许这样做。”Young强调，投票支持该法案的议员不会预期到政府因此入股企业。他将接受政府方面的解释机会，听取其完整的理由。埃克森美孚与俄罗斯石油公司密谈重返俄罗斯据华尔街日报，知情人士透露，今年在卡塔尔与俄罗斯石油公司的秘密会谈中，埃克森美孚石油(XOM.N)的一名高管讨论了如果两国政府在乌克兰和平进程中给予许可，公司可能重返俄罗斯远东沿海规模庞大的萨哈林项目（Sakhalin）。埃克森高管已请求美国政府在公司重返俄罗斯时提供支持，并得到了积极回应。据政府高级官员透露，埃克森美孚CEO达伦·伍兹近期在白宫与特朗普讨论了这一可能性。萨哈林-1项目是埃克森美孚最大的投资之一，公司负责运营并持有30%股份。知情人士称，埃克森美孚与俄罗斯石油恢复合作的讨论在特朗普今年1月就任时加速。 Meta成立加州政治行动委员会推动AI友好政策 Meta Platforms周二表示，将成立一个以加州为重点的政治行动委员会（PAC），支持在州一级竞选中主张放宽对科技，尤其是人工智能监管的候选人。该组织是一个超级政治行动委员会，将支持来自任何党派、主张推动人工智能创新而非严格管制的州级公职候选人。Meta计划通过这一PAC投入数千万美元，使其在2026年州长选举前有望跻身加州最大政治金主之列。加州将在2026年11月选出下一任州长。据公司发言人称，Meta公共政策副总裁Brian Rice将与另一位公共政策副总裁Greg Maurer共同担任PAC的主要负责人。特朗普媒体宣布成立数字资产金库公司，押注CRO币特朗普媒体与科技集团、Yorkville Acquisition以及Crypto.com宣布达成业务合并协议，将成立一家数字资产金库公司。三家公司表示，新公司将命名为“特朗普媒体集团CRO策略”(Trump Media Group CRO Strategy)，核心业务是收购Cronos生态系统的原生加密货币代币CRO，在纳斯达克以“MCGA”的股票代码进行交易。交易完成后，这三家公司将共同拥有新公司的多数股权。

格隆汇08-27 08:02

马斯克起诉苹果与OpenAI：指控ChatGPT排他整合限制AI竞争

，部分其他AI应用如Deepseek和Perplexity也曾登顶榜单，说明苹果并非完全垄断榜首位置。应用集成方式排名情况市场影响 ChatGPT 深度整合iOS系统稳居第一用户触达率高，形成平台优势 Grok 第三方应用排名第五用户曝光受限，创新者受压 Deepseek / Perplexity 第三方应用曾登顶说明榜单并非完全垄断马斯克指出，苹果“整个身体都压上去”，暗示算法与推荐机制存在系统性偏向，对xAI产品Grok的用户触达和曝光产生影响。马斯克与Altman恩怨及市场博弈马斯克与Sam Altman的关系始于2015年共同创立OpenAI，但因理念分歧分道扬镳。近年来，OpenAI借助ChatGPT成为AI领域全球领先者，而马斯克创立xAI推出Grok作为“平衡力量”。双方的市场竞争延伸至平台控制权、算法透明度和分发渠道层面。马斯克关注的核心问题是“平台层级软垄断”，即某一家AI产品被操作系统绑定，从而限制其他创新者进入市场。即便Grok在技术和创新上不逊于ChatGPT，但缺乏平台入口，导致市场边缘化。 AI助手市场竞争格局对比 AI助手市场正在形成新的平台争夺战，不同厂商的竞争格局如下：厂商产品平台集成市场表现 OpenAI ChatGPT 深度整合iOS 下载量最高 xAI Grok 独立第三方应用排名第五 Meta Threads 第三方应用排名前列其他AI应用 Deepseek / Perplexity 第三方应用曾登顶榜单这一格局显示，集成深度直接影响市场表现和用户触达，同时也成为反垄断和监管关注的焦点。行业影响与监管趋势苹果在App Store上的控制能力和AI助手集成策略，引发与游戏、支付等垂直类应用类似的监管关注。AI助手未来可能成为智能手机新的系统入口，其战略价值堪比“默认搜索引擎”之争。因此，科技巨头争夺用户每日交互的首选AI，市场和监管角力将持续升温。编辑总结此次诉讼反映了AI助手市场在智能手机生态中迅速升温，以及平台控制权对创新者和消费者的重要性。苹果与OpenAI的深度整合加快了ChatGPT市场渗透，但也引发反垄断质疑。马斯克与xAI的行动体现出新兴AI企业在平台依赖下的竞争压力。整体来看，未来AI助手的分发渠道、算法透明度和公平竞争，将成为科技行业监管和市场关注的核心。常见问题解答问1：X平台和xAI起诉苹果与OpenAI的核心指控是什么？答：核心指控是苹果与OpenAI在iOS系统中排他性整合ChatGPT，限制其他AI聊天机器人如Grok的公平竞争，抬高市场门槛并削弱用户选择权。问2：为什么马斯克认为Grok被边缘化？答：Grok作为第三方应用无法像ChatGPT一样被深度整合到iOS系统，导致用户触达率低，排名落后，从而形成“平台层级软垄断”，影响创新者进入市场。问3：苹果和OpenAI对此有何回应？答：苹果表示App Store致力于公平和无偏的推荐环境；OpenAI CEO Sam Altman则反驳马斯克的指控，强调马斯克过去惯于操控X平台偏袒自家产品。问4：AI助手市场的竞争格局如何？答：市场呈现平台集成深度影响下载量和用户触达的格局。ChatGPT因iOS深度集成排名领先，Grok等第三方应用排名落后，但仍有Deepseek、Perplexity等应用曾登顶榜单。问5：此次诉讼对行业可能产生哪些影响？答：该案件将引发监管对平台偏好和反垄断的关注，同时影响AI助手分发策略。未来智能手机AI助手的竞争、算法透明度及公平分发将成为行业监管和企业策略的重要焦点。来源：今日美股网

今日美股网08-27 00:13

OpenAI在新德里设立印度首个办事处：本地化招聘、政府合作与低价ChatGPT策略推动扩张

T） Google（Gemini等） Perplexity / 本土与其他对手本地办事处与团队已注册印度实体，宣布新德里办事处并开始招聘（近期动作）。已有印度本地化产品与合作，依托Google Cloud与G研发布局。部分对手依托云厂商或本土玩家，扩展速度快但资源有限。定价策略推出针对印度的低价方案（示例：ChatGPT Go/本地定价），以提高普及率。通常与Google服务绑定，定价与功能组合多样。一些产品通过免费/增值服务吸引用户，重点争夺流量。合作对象计划与政府、学术与企业深度合作以本地化工具与合规实践。已有深厚企业客户与广告生态，研发资源雄厚。以灵活集成与快速迭代为主，强调检索与事实核查能力。主要挑战版权与训练数据争议、合规与信任构建。隐私与广告利益冲突、监管审查。规模化与可持续变现难题。合规与舆论风险：版权争议与监管挑战尽管地域扩张有利于用户服务，但OpenAI在扩张过程中面临的核心非技术性风险包括版权与数据使用争议、当地监管要求以及信息安全合规。近期媒体对训练数据来源的指控（指称未经授权使用新闻或出版物）对OpenAI已构成舆论与潜在法律风险，公司在声明中予以否认并指出将继续推进内容许可与合规工作。新办事处可作为应对这种合规挑战的前沿阵地，通过与印度监管和行业伙伴建立直接沟通渠道来降低摩擦，但也需在数据治理、本地化监管遵循和透明度方面投入更多资源。对印度技术生态与商业机会的经济影响 OpenAI的本地化落地将带来若干可衡量的经济影响：短期内创造技术岗位、带动云服务与AI工具采购；中长期则可能刺激教育技术、企业智能化和初创生态的加速创新。对开发者社区而言，更多本地支持意味着更快的SDK、API本地化与付费化路径；对教育市场，便宜的订阅与工具可扩大公平获取，但也会重塑在线教育与学生学习方式。总体上，这一动作可能促使印度在全球AI产业链中的地位进一步上升。编辑总结 OpenAI在新德里设立首个印度办事处并启动本地招聘，体现出公司对印度市场长期投入与本地化运营的战略决心。此举有助于增强与政府、学术及企业机构的协作，加速产品本地化并提升教育与开发者生态的渗透率。然而，扩张同时伴随版权争议、监管合规与市场竞争等结构性风险。若能在透明度、数据治理和本地合作上投入更多资源，OpenAI在印度的商业化与影响力将具备较高成长性。常见问题解答（Q&A）以下以问答形式整理读者可能的五组疑问与答案，帮助快速理解事件背景与影响。回答合计控制在约400-500字范围，逐一陈述并引用核心逻辑。问1：OpenAI为何选择在新德里设立其首个印度办事处？答：印度是ChatGPT按用户数量计算的第二大市场且拥有全球最多的学生用户，这意味着用户基础大且增长快。设立本地办事处有助于快速响应市场需求、推进本地化产品与定价策略，并与政府和学术机构建立直接合作，从而降低合规摩擦并拓展商业化路径。问2：这对印度本地开发者与企业意味着什么？答：本地办事处将提供更直接的技术支持、合作项目和商业对接机会，预期带来SDK/API本地化、更完善的企业对接服务与培训资源，有助于提高开发者变现能力和本地企业采用AI的速度。问3：OpenAI在印度面临哪些主要风险？答：核心风险包括版权与训练数据争议、数据隐私与监管合规、以及与Google等大型竞争者的市场争夺。要化解这些风险，需要加强内容许可、提高透明度并与监管机构建立沟通机制。问4：定价与市场渗透策略将如何影响用户增长？答：以印度市场为例，推出低价订阅（如已公布的本地低价计划）能够显著降低入门门槛、提高付费转化率并扩大活跃用户基数，但长期营收取决于用户留存和高级功能的变现能力。问5：短期与中长期的经济影响有哪些可量化指标？答：短期可量化指标包括新增本地员工数量、企业客户签约数与订阅付费用户增长率；中长期指标则关注开发者生态规模（活跃bot/插件数量）、在地研发成果与合作项目数量，以及对本地云/基础设施采购的拉动效果。上述指标能较好反映OpenAI本地化的实际经济贡献。来源：今日美股网

今日美股网08-23 00:11

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