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苹果内部测试Veritas应用,备战新版Siri抢占AI市场
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苹果在Siri界面内与ChatGPT和
Perplexity
等AI产品竞争。整体而言,Veritas是苹果在内部验证AI能力、优化Siri交互体验和评估多场景应用价值的重要工具。 苹果外部合作与AI战略布局 为了增强新版Siri能力,苹果不仅依赖内部模型开发,还积极寻求外部合作。今年早些时候,苹果曾与OpenAI洽谈技术支持,并与Anthropic就其Claude模型进行深入谈判。近期,苹果加强与谷歌的讨论,计划部署定制版本的Gemini平台。 通过内部开发与外部合作的结合,苹果力图在AI领域缩小与竞争对手的差距,确保新版Siri功能强大且可靠。 库克对AI战略的表态及企业目标 首席执行官蒂姆·库克在近期员工会议中表示,AI是几十年来最大的变革,苹果必须赢,并愿意在该领域进行持续投资。他强调,Siri升级、AI智能家居设备开发、HomePod及Apple TV功能增强以及基于AI的网络搜索都是公司战略布局的重要部分。 苹果计划在明年底推出经过视觉重设计的Siri版本,同时推动AI在智能家居及搜索功能的深度应用,体现了公司对AI长期发展的雄心和决心。 编辑总结 苹果通过Veritas内部应用测试Siri升级,显示其在AI领域的高风险投入与战略布局。内部独立测试、基础模型开发与外部合作的结合,使苹果有望在明年实现Siri功能的重大提升。市场竞争加剧的背景下,这一升级将直接影响苹果在智能手机和AI领域的竞争地位。首席执行官蒂姆·库克明确表达公司必须在AI上取得领先的目标,为苹果在未来市场竞争中提供战略指引。 常见问题解答 问1:Veritas应用的主要目的是什么? 答:Veritas是苹果内部开发的类似ChatGPT的iPhone应用,旨在测试新版Siri功能。通过独立测试环境,员工可以评估Siri在聊天、任务管理和信息搜索等方面的性能,并提供反馈以优化用户体验。 问2:新版Siri为何多次推迟发布? 答:原计划在去年春季推出的Siri升级因工程问题导致功能失败率高达三分之一,被迫推迟。新版Siri需实现屏幕信息操作和自然语音控制,这些功能技术难度高,因此延期至明年三月。 问3:苹果如何通过Veritas提升AI竞争力? 答:Veritas允许测试人员跨主题管理对话、保存历史记录,并从互联网收集信息进行摘要,测试Siri底层系统Linwood。结合内部基础模型和第三方模型,苹果可评估AI功能在实际使用中的表现,从而提升与ChatGPT、
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等竞争产品的竞争力。 问4:苹果与外部公司合作有哪些举措? 答:苹果曾与OpenAI洽谈技术支持,与Anthropic进行Claude模型合作谈判,并加强与谷歌的讨论,计划为新版Siri部署定制Gemini平台。这些合作旨在弥补技术差距,提升Siri功能。 问5:库克对AI发展持何态度? 答:蒂姆·库克认为AI是几十年来最大的变革,强调公司必须在AI领域取得领先。他支持投资Siri升级、AI智能家居设备、HomePod和Apple TV功能优化,以及基于AI的搜索服务,显示苹果对AI长期发展雄心。 来源:今日美股网
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09-28 00:11
Reddit与Google谈判AI内容授权 动态定价或提高论坛收入
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源,包括 Google AI 概览和
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AI 搜索等场景。 Reddit数据对AI的战略价值 Reddit 高管强调,该论坛的数据具有独特优势: 帖子均为真实用户发布,并按照主题精心排序,排名由用户投票决定,而非算法操控。 Reddit 内容在 Google AI 概览及
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AI 搜索中引用率最高,显示其数据对 AI 模型训练及输出具有高度参考价值。 相比其他平台,Reddit 数据可提高 AI 模型的准确性和可靠性,因此应获得更高授权费用。 潜在影响分析 这一谈判可能带来以下影响: 对 Reddit:通过动态定价和内容价值补偿,论坛有望获得更多收入,并激励内容生产者产生高质量帖子。 对用户:部分用户可能对自己的帖子被用于训练 AI 模型产生心理不适感,需要平台在透明度和隐私保护方面做好沟通。 对 AI 公司:获得高质量、真实用户内容将提升模型训练效率和回答准确性,但需要支付与内容价值挂钩的费用。 编辑总结 Reddit 与 Google 的内容授权谈判显示了用户生成内容在 AI 时代的商业价值。Reddit 通过探索动态定价模式,意在更精准地反映内容对 AI 工具的贡献价值,同时推动论坛用户增长。未来,这种模式可能成为内容平台与 AI 公司合作的新趋势,有助于提高收入,同时保持内容生态的健康与多样性。 常见问题解答 问题1:Google目前为使用Reddit内容支付多少费用? 回答:Google 每年向 Reddit 支付 6000 万美元,以获得论坛帖子用于 AI 模型训练的固定授权许可。 问题2:Reddit为什么希望修改授权模式? 回答:主要因为固定价格模式未能体现内容实际价值,同时论坛希望通过授权合作获得更多用户注册和帖子,以增强平台活跃度。 问题3:动态定价模式具体如何实施? 回答:动态定价模式将根据帖子的引用率、内容质量及对 AI 工具生成答案的贡献度来确定费用,适用于 ChatGPT 等联网搜索功能和 AI 引用场景。 问题4:Reddit的数据对 AI 模型有哪些优势? 回答:Reddit 的帖子为真实用户发布,按主题投票排序,内容质量高且引用率高,可提高 AI 模型训练的准确性和可靠性,相比其他平台具有明显优势。 问题5:这一授权谈判对用户和平台未来意味着什么? 回答:Reddit有望通过动态定价提升收入,同时激励高质量内容产出。但部分用户可能对内容被训练 AI 感到不适,平台需平衡收益与用户体验,确保透明度和隐私保护。 来源:今日美股网
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09-23 00:10
谷歌Chrome深度集成Gemini大模型 提升AI浏览器竞争力
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浏览器的AI能力,以应对OpenAI和
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等新兴AI初创公司的竞争压力。Gemini能够根据用户请求解释访问网页内容、整合多个标签页信息,并恢复用户此前关闭的网站,从而提升信息获取效率。 谷歌平台与设备业务高级副总裁Rick Osterloh表示:“我们正在升级Chrome浏览器,让用户能够以前所未见的方式充分利用互联网。而我们在实现这一点的同时,依然保持了Chrome广受用户喜爱的速度、简洁与安全。” Gemini与谷歌应用的深度融合 Gemini不仅在Chrome浏览器中实现网页内容理解功能,还与谷歌的核心应用实现了更深层次的整合,包括日历、YouTube和地图等服务,用户无需跳转页面即可直接访问相关功能。这种无缝整合大幅提升了用户体验,使浏览器不仅是信息入口,更成为操作中心。 功能 传统使用方式 Gemini集成后的使用方式 日历 打开Google Calendar网页或App 在Chrome中直接管理日程 YouTube 跳转YouTube网页或App 在浏览器内查看和操作视频内容 地图 访问Google Maps网页或App 直接在Chrome中查询导航和位置 Gemini的代理功能及企业应用前景 谷歌宣布推出新型“代理式AI”功能,使用户能够创建定制化AI服务来完成特定任务。例如,用户可要求Gemini代理预约理发或订购食品杂货。这些功能源自内部“Mariner计划”,在谷歌员工中测试反响良好。 此外,谷歌产品副总裁Mike Torres透露,在未来几周,这些功能将扩展至Google Workspace企业用户群体,并提供“企业级数据保护”,满足企业在隐私与数据安全上的严格要求。 浏览器与生成式AI竞争格局分析 在生成式AI快速发展的背景下,浏览器成为科技巨头争夺的关键战场。长期以来,谷歌与苹果几乎掌控了大部分互联网分发渠道,美国司法部曾以反垄断为由要求谷歌剥离Chrome。然而,美国法官裁定谷歌可以保留Chrome,主要因为生成式AI的出现显著改变了竞争格局。 与此同时,竞争对手也在积极布局浏览器AI: 公司 产品/功能 用户群体 OpenAI Operator智能代理,可在浏览器执行搜索、生成文本、编写代码等 部分订阅用户,计划开发基于Chromium的浏览器 Anthropic 基于浏览器的AI代理,由Claude大模型驱动 测试及部分用户
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Comet任务浏览器 付费订阅用户 编辑总结 谷歌通过将自研大模型Gemini深度集成至Chrome浏览器,并实现与核心应用及代理式任务功能的无缝结合,展示了其在AI浏览器领域的战略布局。与竞争对手OpenAI、Anthropic和
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相比,谷歌在用户覆盖、企业级应用及浏览器生态整合方面具有明显优势。生成式AI的发展正在重塑浏览器竞争格局,同时对用户体验和企业数据保护提出更高要求,未来行业竞争将更加激烈。 常见问题解答 问1:Gemini在Chrome中能实现哪些新功能? 答:Gemini可解释网页内容、整合多个标签页信息、恢复关闭网站,并与谷歌日历、YouTube、地图等应用无缝整合。此外,用户可使用其代理功能完成预约或订购任务。 问2:哪些人物对Gemini功能进行了说明? 答:谷歌高级副总裁Rick Osterloh强调Chrome升级提升用户上网体验,同时保持速度和安全;产品副总裁Mike Torres提到未来几周将扩展至Google Workspace企业用户,提供数据保护。 问3:Gemini代理功能有何特点? 答:代理功能可让用户创建定制化AI服务执行特定任务,如预约、订购等。这一功能原属于内部Mariner计划,用户可通过Chrome直接调用,提升日常操作效率。 问4:谷歌与竞争对手的浏览器策略有何不同? 答:谷歌通过Gemini整合核心应用和代理任务功能,占据用户覆盖和企业级安全优势;OpenAI、Anthropic、
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也推出各自浏览器AI方案,但在整合深度和企业级功能方面尚处发展阶段。 问5:生成式AI对浏览器行业竞争的影响是什么? 答:生成式AI改变了浏览器的价值定位,从单纯信息入口转向智能任务执行中心。它推动了功能深度整合、用户体验优化和数据保护升级,促使科技巨头重新布局浏览器生态和AI服务。 来源:今日美股网
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09-20 00:11
24小时环球政经要闻全览 | 9月19日
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操作。 谷歌此举旨在应对OpenAI、
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等对手的竞争。后者近期推出AI浏览器或代理工具,试图分流用户流量。 微软豪掷73亿美元打造全球最强AI数据中心 当地时间9月18日,微软宣布在威斯康星州投资73亿美元建设两座AI数据中心,部署数十万块英伟达BlackwellGB200GPU,性能达现有超算10倍。 尽管微软宣称“全球最强”,但OpenAI与甲骨文合作的“星际之门”项目、Vantage的1.4吉瓦数据中心(250亿美元)等计划已构成直接威胁。此次投资被视为微软对冲OpenAI独立风险、巩固AI基础设施优势的关键一步。 软银宣布愿景基金裁员20% 日本投资巨头软银集团于2025年9月19日确认,将在全球范围内裁减愿景基金约20%员工,。此次裁员为2022年以来第三轮,特殊之处在于发生在愿景基金刚录得季度7268亿日元投资收益(近四年最佳)之后。公司明确将资源转向孙正义的AI布局,包括拟投5000亿美元的星门项目。这与软银6月出售T-Mobile股份套现48亿美元加码AI的动作形成战略呼应,凸显其从广泛创投向聚焦人工智能的转型。 现代汽车加码在美产能应对关税利润率短期承压 9月18日,现代汽车宣布应对美国关税政策。受美国对韩25%汽车关税影响,现代将2025年营业利润率目标从7%-8%下调至6%-7%,Q2已因关税损失42.48亿元。但公司预计2027年利润率回升至7%-8%,2030年达8%-9%。 然而,佐治亚州合资电池厂因317名韩国技术工人遭遣返延期投产,叠加56.8万辆Palisade车型召回,给扩产计划蒙上阴影。
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格隆汇
09-19 09:01
硅谷大力押注“环境”技术,用于训练AI智能体
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的 ChatGPT Agent,还是
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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。
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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%
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r Mr. Beast以及人工智能公司
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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。
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佳华168
09-17 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
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PayPal:宣布美国用户将优先体验
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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
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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
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支持的网页搜索工具,对标OpenAI、
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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
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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
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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
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AI)网络搜索工具,挑战OpenAI和
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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
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格隆汇
09-04 20:51
英伟达FY2026Q2业绩电话会议高管解读财报
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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)
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老虎证券
08-28 22:40
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