该公司在周二的一篇博客文章中写道，其原因并非源于渴求知识的人类需求不断增长，而是源于想要训练人工智能模型的自动化、数据饥渴的抓取工具。

帖子写道：“我们的基础设施是为了在高关注度事件期间承受来自人类的突然流量激增而建立的，但爬虫机器人产生的流量是前所未有的，并且带来了越来越大的风险和成本。”

维基共享资源是一个可自由访问的图像、视频和音频文件存储库，这些文件可在开放许可下使用或属于公共领域。

深入研究后，维基百科表示，最“昂贵”的流量（即就所消费内容类型而言资源最密集的流量）中，近三分之二（65%）来自机器人。然而，只有 35% 的整体页面浏览量来自这些机器人。根据维基百科的说法，造成这种差异的原因是，经常访问的内容在其缓存中更靠近用户，而其他不经常访问的内容则存储在更远的“核心数据中心”，从那里提供内容的成本更高。这是机器人通常会寻找的内容类型。

“虽然人类读者倾向于关注特定的（通常是相似的）主题，但爬虫机器人倾向于‘批量阅读’大量页面并访问不太受欢迎的页面，”维基百科写道。“这意味着这些类型的请求更有可能被转发到核心数据中心，这使得我们的资源消耗更加昂贵。”

总而言之，维基媒体基金会的网站可靠性团队不得不花费大量时间和资源来阻止爬虫程序，以避免对普通用户造成干扰。而这一切都是在考虑基金会面临的云成本之前。

事实上，这代表了一种快速增长的趋势的一部分，这种趋势正在威胁开放互联网的存在。上个月，软件工程师兼开源倡导者Drew DeVault 抱怨人工智能爬虫忽略了旨在抵御自动流量的“robots.txt”文件。而“务实工程师”Gergely Orosz上周也抱怨说，来自 Meta 等公司的人工智能爬虫增加了他自己项目的带宽需求。

尽管开源基础设施尤其处于风口浪尖，但开发人员正在以“智慧和报复”进行反击。一些科技公司也在尽自己的努力解决这个问题——例如，Cloudflare 最近推出了 AI Labyrinth，它使用人工智能生成的内容来减慢爬虫的速度。

然而，这更像是一场猫捉老鼠的游戏，最终可能迫使许多出版商躲在登录和付费墙的后面——这对当今使用网络的每个人都是有害的。

与去年底的1550万相比，短短数月间增长了近30%，这一数据直观展现出用户对ChatGPT服务的高度认可与强劲需求。用户之所以愿意为此买单，在于ChatGPT功能极为强大，写代码、创作文章、提供健康建议、制定理财规划等事务对它而言皆能轻松胜任，堪称用户工作与生活的得力 “数字助手”。

从营收数据来看，ChatGPT 的盈利能力同样不容小觑。按照订阅情况估算，其目前每月进账至少4.15亿美元，年化营收高达50亿美元。相较于去年年底月营收3.33亿、年化营收40亿的数据，增长率近30% 。

并且，ChatGPT的实际收入或许更为可观。除了基础的每月20美元的ChatGPT Plus订阅套餐外，不少企业级用户还会选择价格高达200美元/月的Pro套餐，为营收增长注入更多动力。

值得关注的是，OpenAI的营收构成并非仅依赖ChatGPT的订阅收入。大量通过API调用OpenAI模型的开发者和平台，同样是重要的收入来源。

此前OpenAI曾预估，今年API业务有望带来约20亿美元的收入，这无疑将进一步增厚其营收规模。倘若OpenAI能够维持当前的增长率水平，那么2025年全年营收冲击127亿美元并非遥不可及，这一数字将大幅超越2024年的40亿美元。

然而，在看似一片向好的发展态势下，也存在隐忧。尽管ChatGPT的用户盘子持续扩张，总用户数增速甚至快于营收增速，但付费率却出现了下滑趋势。

OpenAI 在周一透露，当前其每周活跃用户数量已达5亿，较去年年底的3.5亿增长了43%。但由于免费用户数量的迅猛增长，付费用户比例已从三个月前的5%降至当前的4% 。这一变化或许意味着，在扩大用户基础的同时，如何提升用户付费意愿、优化付费转化路径，成为 OpenAI 亟待解决的重要课题。

另外，OpenAI在周一宣布，将以2600亿美元的投前估值筹备融资400亿美元。当前，OpenAI仍处于亏损状态，因其需要投入巨额资金购买算力，以维持模型运行并服务数量庞大的免费用户。

早在去年10月，OpenAI就曾预计，公司距离实现真正盈利仍需至少五年时间，即到2029年才有望扭亏为盈。在持续投入与盈利预期的双重压力下，此次融资计划对OpenAI后续的技术研发、业务拓展及运营策略调整等方面，都将产生深远影响，也备受行业内外关注。

2025 年，全球在 GenAI 上的支出将达到约 6440 亿美元，比 2024 年增长 76.4%。尽管该技术缺乏实际用途和错误率，但这种支出趋势仍然出现。Gartner 副总裁分析师 John-David Lovelock 表示，尽管人们对该技术的担忧日益增加，但基础模型提供商仍在投资数十亿美元来开发和增强他们的解决方案。

洛夫洛克表示，今年，目标远大的内部项目将面临更严格的审查。首席投资官可能会选择商业化的现成解决方案，而概念验证实验和自主开发的实施应该成为例外。GenAI 的前景最近并不那么雄心勃勃，但这项技术仍将对今年的所有 IT 支出产生重大影响。

专家预计，人工智能技术将成为各种业务运营和消费产品不可或缺的一部分。这种强制整合主要归因于人工智能功能直接嵌入到消费硬件中，服务器、智能手机和个人电脑将吸收预计 GenAI 支出的 80%。

Lovelock 指出，人工智能设备的日益普及正在推动市场增长，预计到 2028 年，这些消费电子产品将占据几乎整个市场。然而，终端消费者似乎对 GenAI 并不那么热衷，因为他们在购买新设备时并没有积极寻求这些“额外”功能。无论如何，制造商继续将人工智能作为大众市场产品的标准嵌入其中，最终迫使消费者采用它。

开发人员采用了一种服务模式，即“即使你不想要我们的产品，你也会使用它。”这听起来就像是微软当年的策略。

然而，这一创纪录的一年掩盖了整个行业的不均衡表现。数据处理部门增长强劲，而其他关键部门如汽车、消费和工业半导体在 2024年却出现了收入下降。这些挣扎凸显了原本蓬勃发展的市场中的薄弱环节。

人工智能和内存成就强劲的2024年

在整个2024年，人工智能对半导体市场的影响一直占据主导地位，推动了创纪录的收入并重塑了行业动态。英伟达成为当之无愧的领导者，凭借其人工智能GPU，过去几年的收入增长强劲，市场份额不断攀升。作为人工智能应用的重要组成部分，HBM的销量也随之激增，大大提高了内存公司的收入。虽然HBM的增长速度超过了其他DRAM领域，但供需平衡的改善也促进了平均销售价格(ASP)的提高和整个内存市场的收入增长。

工业领域面临连续第二年下滑

工业半导体领域的衰退始于2023年，在2024年进一步加深，给专注于这一领域的公司带来了挑战。“从历史上看，工业半导体市场每年增长约6%，然而，在经历了2021年和2022年两年高于平均水平的增长后，2024年半导体市场收入出现了两位数的下滑。” Omdia首席分析师Cliff Leimbach说：“需求减少加上库存调整使2024年成为工业领域困难的一年。在这一领域拥有大量业务的公司的市场份额排名也因此下滑。”

汽车市场停滞不前

虽然汽车半导体市场的表现好于工业领域，但它在2024年也经历了收入下滑。从2020年到2023年，汽车半导体市场的规模几乎翻了一番，远远超过了10%的历史平均年增长率。需求疲软导致2024年出现萎缩，打破了近年来市场稳步上升的轨迹。

英伟达荣登榜首，市场排名发生变化

英伟达在人工智能驱动的GPU领域的主导地位，使其在半导体公司收入排名中跃居首位，超过了2023年排名第一的三星。

强劲的内存市场也重塑了排行榜，三星、SK海力士和美光都跻身收入最大的七家半导体公司之列。与2023年的排名相比，这些公司的排名都至少上升了一位，这标志着与前一年的排名相比发生了重大变化，当时这些公司分布在前十一位。

OpenAI的用户和收入都在飞涨。

美东时间4月1日，据The Information报道，ChatGPT的付费用户数量已突破2000万，较去年底的1550万增长了近30%。用户愿意花钱订阅这个能写代码、写文章、出健康建议、还会帮忙做理财规划的AI。

用户到底给OpenAI带来多少收入？

该媒体指出，按订阅来算，ChatGPT目前每月能进账至少4.15亿美元，年化营收高达50亿。该数据较去年年底的月营收3.33亿、年化营收40亿，增长近30%。

但ChatGPT实际收入可能更高，除最基础订阅如ChatGPT Plus需20刀/月外，不乏企业级用户购买200美元/月的高价Pro套餐。

值得注意的是，除ChatGPT订阅收入外，OpenAI营收还来源于大量通过API调用OpenAI模型的开发者和平台，此前OpenAI曾预计，API业务今年可带来约20亿美元的收入。

若OpenAI维持这一增长率水平，OpenAI2025年全年营收有望冲击127亿美元，远高于2024年的40亿美元。

虽然ChatGPT的用户盘子在变大、总用户数增速快于营收增速，但付费率却下滑。OpenAI周一表示，其目前每周活跃用户数量为5亿，较去年年底的3.5亿增长43%。不过，因为免费用户也在飙涨，付费用户比例从三个月前的5%下降至当前的4%。

另外，OpenAI周一宣布将以2600亿美元的投前估值备融资400亿美元。因为要花很多钱买算力、服务免费用户，虽然OpenAI现在还亏钱，OpenAI去年10月曾预计，公司距离真正盈利，仍需至少五年（到2029年）。

对手来势汹汹，第二梯队竞争白热化

尽管在AI聊天应用这一战场上，OpenAI的ChatGPT无疑曾是王者，但它的对手们正悄悄迎头赶上。

来自Similarweb和Sensor Tower的数据显示，Gemini、Claude、Grok等“AI新星”的产品正迅速瓜分用户注意力。

3月，谷歌Gemini日均访问量达1090万，环比增长7.4%。微软Copilot日均访问量240万，环比增长2.1%；Anthropic的Claude达到330万日均访问量；马斯克旗下xAI的Grok流量环比暴增近800%，追平DeepSeek的1650万日均访问量。

尤其是Grok，凭借马斯克背书和X平台整合优势，成为流量增长最快的黑马。不过，这些与ChatGPT数据相比仍较小，ChatGPT在3月底已有5亿周活跃用户。Similarweb指出，争夺聊天机器人第二名的竞争非常激烈。

移动端（App下载+使用）的表现同样激烈。分析称，AI聊天机器人的App端用户数也在飙升，部分原因是近期AI模型更新得频繁。Sensor Tower数据显示，2月24日当周，Claude发布新模型Claude 3.7 Sonnet后，App端周活跃用户环比暴涨21%。Gemini在推出2.0 Flash模型后，周活跃用户暴增42%。

目前在职的受访者中有66%认为包括人工智能在内的最新数字技术对他们的工作有积极影响；62%认为最新数字技术对经济、生活质量和社会保障福利有积极影响；56%的受访者表示，最新数字技术对社会有积极影响。

与2017年3月相比，认为最新技术对经济（-13个百分点）、社会（-8个百分点）和生活质量（-5个百分点）有积极影响的人有所下降。

年轻受访者、教育水平较高者、经济困难最少者以及目前在职场工作的人最有可能认为这些技术有积极影响。

绝大多数人认为，制定规则以应对风险并最大化数字技术在工作场所的益处非常重要。

82%的受访者表示，保护员工隐私对于应对风险并最大化数字技术（包括人工智能）在工作场所的益处非常重要。

同样，超过七成的受访者认为，让员工及其代表参与新技术的设计和采用（77%）、在使用数字技术处理人力资源决策时加强透明度（75%）、禁止完全自动化的决策过程（74%）以及限制对员工的自动化监控（72%）非常重要。

大多数人认为自己在使用最新数字技术方面具备足够的技能。

约七成受访者认为自己在使用最新数字技术（包括人工智能）方面具备足够的技能，能够从数字和在线学习机会中受益（71%，较2017年3月增长14个百分点），并在日常生活中使用这些技术（70%）。

在目前在职且未回答上述问题的受访者中有3/4（75%，较2017年3月下降7个百分点）认为自己具备足够的数字技能来完成工作。

超过七成的非退休且未回答的受访者（72%，较2017年3月增长9个百分点）认为，如果他们未来12个月内找到工作或更换工作，他们具备足够的数字能力来胜任未来的工作。

超过六成的受访者（62%，较2017年3月增长1个百分点）对工作场所使用机器人和人工智能持积极态度，而接近1/3的受访者（32%，较2017年3月增长2个百分点）持消极态度。这些看法因国家而异， 86%的丹麦受访者持积极态度，而葡萄牙或希腊的受访者中持积极态度的比例不到一半（均为48%）。

大多数人同意，机器人和人工智能提高了员工完成任务的速度（73%），人工智能是必要的，因为它可以完成被视为枯燥或重复的工作（66%），并且机器人和人工智能可以用于在工作场所做出准确决策（53%）。

与此同时，66%的人认为，由于机器人和人工智能的使用，消失的工作岗位将多于新增的工作岗位，并且机器人和人工智能会抢走工作。这两个比例自2017年3月以来均有所下降（分别下降8个百分点和6个百分点）。

此外，61%的人认为机器人和人工智能对同事之间的沟通有负面影响。

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一些CEO正在迅速行动，以抓住我们这个时代定义性力量中蕴含的增长和价值创造潜力。他们正在投资生成式人工智能（GenAI），应对气候变化带来的机遇和威胁，并重新设计其运营和商业模式，以新的方式创造价值。许多其他CEO行动缓慢，受限于导致惰性的领导思维和流程。

后者有两个选择：要么加速他们的重塑努力，要么希望通过对现有运营和商业模式进行一些微调，即使人工智能和向低碳经济的转型正在推动整个经济的价值流动，这些模式仍能继续带来成果。

主要发现：

对生成式人工智能（GenAI）的期望仍然很高：1/3的CEO表示，GenAI在过去一年中提高了收入和盈利能力；一半的CEO预计他们对该技术的投资将在未来一年提高利润。信任仍然是采用该技术的一个障碍。

气候行动和可持续性投资正在取得回报：1/3的CEO报告称，过去五年中进行的环保投资已经带来了收入提高。此外，2/3的CEO表示，这些投资要么降低了成本，要么没有显著的成本影响。

行业边界正在模糊：近40%的CEO表示，他们的公司在过去五年开始在新行业中竞争。与去年的调查一致，4/10的CEO认为，如果公司继续沿着当前的道路发展，十年后将不再具有生存能力。

重塑的速度缓慢：平均而言，过去五年只有7%的收入来自公司在此期间增加的独特新业务。重塑的障碍包括决策过程薄弱、资源年复一年重新分配的水平低，以及许多CEO的短期任期预期与强大的长期力量或大趋势之间的不匹配。

时间跨度的紧张关系

CEO们对短期前景持乐观态度，尽管他们担心公司的长期生存能力。近60%的CEO预计未来12个月全球经济增长将加速，高于去年调查中的38%和两年前的18%。CEO们预计在未来一年增加而不是减少员工人数的比例超过2:1（42%vs.17%）。

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人工智能与生产力

生产力增长——单位投入的产出增长——对于提高长期生活水平至关重要。通用技术的进步是提高生产力的关键。尽管人工智能是一种通用技术——即一种普及、随时间改进并催生互补创新的技术——在特定任务中提供显著的生产力改进，并有可能影响每个经济部门，但其对整体生产力的影响仍然微乎其微，可能反映了迄今为止其在经济中的低采用率。鉴于人工智能的广泛适用性和其技术发展的速度，未来十年可能会对生产力产生重大影响。

人工智能与劳动力

尽管人们对人工智能对工作的影响普遍感到担忧，但美国的失业率与历史水平相比非常低；除了因COVID-19大流行导致的失业率激增外，过去几年的失业率一直极低。此外，美国和整个工业化国家的人口和劳动力增长率预计将放缓。在这种结构性强劲的劳动力需求和结构性逆风阻碍劳动力供应增加的背景下，很难预测新人工智能的采用是否会导致总体劳动力需求下降，表现为更少的工作岗位（相对于工作年龄人口）或更可能是现有工作的薪酬降低。此外，工作场所对最新人工智能进步的采用仍处于初期阶段，尽管最近有所改进，但对人工智能影响的测量仍然有限，无法对当前人工智能对劳动力的影响做出明确评估。

人工智能与教育

劳动力教育水平的提高在过去150年中在美国经济增长中发挥了关键作用，尽管过去50年获得高质量教育的机会存在巨大的社会经济差距，这导致了收入不平等的加剧。获得高质量的初等和中等教育以及继续教育机会可能是未来美国经济增长的重要决定因素。

测量

鉴于预测未来短期内人工智能的技术进步及其对各种专业知识和工人需求的影响存在很大的不确定性，必须改进对人工智能技术进步、实际采用及其对劳动力影响的实时观察和跟踪，并与劳动力共享这些信息。

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从全球范围来看，中国独角兽企业数量占比接近30%，规模仅次于美国位居全球第二。根据国际通行的定义，独角兽企业是指成立不超过10年、估值超过10亿美元且拥有核心技术的非上市创新企业。从行业分布来看，这些高价值企业广泛分布在12个重点领域。其中，人工智能、新消费与零售、集成电路三大领域的企业总估值位居前三甲，分别达到4612亿、2039亿和1925亿美元。

值得注意的是，在平均估值方面，人工智能领域以75.61亿美元领跑，电子商务（61.85亿）和新能源智能汽车（54.31亿）紧随其后。目前中国已有18家估值超百亿美元的”超级独角兽”企业。

与此同时，另一类高成长性企业——瞪羚企业正日益受到市场关注。这类企业虽然规模相对较小，但展现出更快的成长速度和更强的创新能力。与独角兽企业不同，瞪羚企业往往已经度过初创期，正通过技术创新和商业模式突破实现超常规发展。

目前，DeepSeek市场份额6.58%，全球排名第三，仅次于ChatGPT和Canva，二者分别占比43.16%和8.27%。

2025年伊始，来自中国的AI大模型DeepSeek凭借其突破性进展迅速走红，各行各业都在积极拥抱DeepSeek。

今年1月27日，Deepseek应用登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费App下载排行榜，在美区下载榜上超越ChatGPT。

QuestMobile数据显示，DeepSeek在1月28日的日活跃用户数首次超越豆包，随后在2月1日突破3000万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。

换句话说，研究表明，孤独的人更有可能寻求与人工智能机器人的情感联系。这在很大程度上说明了人们如何处理人际关系，我们如何越来越依赖技术，以及我们如何将其深深融入我们生活的更多方面，而不仅仅是完成任务。

这也引发了一个问题：我们将来将如何与聊天机器人互动，以及这会对我们产生什么样的影响。

OpenAI 团队开展的一项研究分析了 4076 名参与用户的 400 多万条 ChatGPT 对话，这些用户自愿报告了他们对该服务的感受。

在另一项研究中，麻省理工学院媒体实验室的研究人员让 981 人每天使用 ChatGPT 至少五分钟，持续四周。然后，研究人员对这些参与者进行了调查，询问他们对 ChatGPT 的看法，以及他们自己在现实世界中的孤独感和联系状态、他们参与的社交互动，以及他们是否认为使用人工智能服务存在任何问题。

如果你没有立即意识到这一点：OpenAI 开发并销售 ChatGPT。所以，是的，这是该公司相当有自知之明的举动，它检查自己的产品是否对目标受众产生了负面影响，以及它是否可以学到什么来防止这些影响恶化。

从这两项研究（均尚未经过同行评审）中，研究人员发现，大多数人不会与 ChatGPT 建立深厚的情感联系，即使对于其逼真的高级语音模式（您可以在其中与机器人进行相当自然的来回对话）的一些最频繁的用户来说也是如此。

研究发现，使用 ChatGPT 进行“私人”对话与孤独感之间存在一定的关联。同时，这种使用方式与较低的情感依赖性有关。所以这有点喜忧参半。

正如凯西·牛顿 (Casey Newton) 在其Platformer 新闻通讯中所写，有可能“足够引人注目的聊天机器人会将人们从人际关系中拉出来，可能使他们感到更加孤独，更加依赖他们必须付费才能维持联系的人造伴侣。”

需要进行更深入、更具体的研究，以更清楚地了解人们继续使用此类服务对福祉的影响。但有些人已经利用了人类的兴趣和联系需求，人工智能伴侣提供了一种让你感觉正在建立联系的途径。

这并不是说人工智能聊天机器人在各方面都对我们不利。对于一些人来说，它们可以提供有意义的方法来缓解孤独感，并找到私下表达和反思他们所经历的事情的方法。

然而，这项研究表明，平台需要更负责任地开发机器人，同时要意识到人们在与机器人建立联系时会投入多少精力。与此同时，监管机构需要制定框架，防止企业利用深度参与的用户，并鼓励开发人工智能系统的公司积极优先考虑受众的福祉。

报告期内，公司于2024年9月、12月分别获得两轮总计超过7,000万美元的融资承诺，用于支持FF及FX品牌的战略发展。同时，FX产品开发也取得重大进展；此外，公司股票代码近期更改为“FFAI”，进一步凸显了其对AI技术的聚焦。

FF在2024年财务状况持续改善。继三、四季度连续实现融资现金流入超过经营性现金支出后，公司整体现金流表现积极。叠加全年运营现金消耗同比下降75%，以及各项费用控制成效显著，公司在优化成本结构、聚焦运营重点方面取得实质性进展，为未来规模化发展与财务韧性打下坚实基础。

制造方面，FF加州汉福德工厂在2024年生产周期缩短40%，客户工艺审核（CCA）评分提升50%，通过引入过程质量管控环节，质检频次提升了200%。FF阿联酋工厂的推进亦取得重要进展，标志着FF全球化布局及未来增长迈出关键一步。

据悉，2025年6月FF计划发布FX Super One量产版，Q2启动第二款高性价比SUV研发，定位2-5万美元市场。在技术层面，公司将聚焦AI智能座舱、混增系统及自动驾驶技术，首代AI Agent系统预计年底前部署于FF 91 2.0，并逐步向FX车型渗透。

FF表示，2025年将是FF发展的关键之年，公司将坚持技术创新与财务管理并重的原则，稳步推进长期增长战略，全力争取在AIEV市场中实现突破发展。

但是，还没有足够多的零售领导者完全了解人工智能将如何颠覆和改变他们的业务、营销和团队。

但那些做得好的公司将会大赚一笔。如今，具有前瞻性的零售领导者已经通过人工智能获得了巨大的生产力和绩效提升。由于当今人工智能技术提供的强大功能，他们的公司和职业也在不断发展，变得更加智能、预测性和数据驱动。

事实上，像维多利亚的秘密和Lands ‘ End这样的顶级品牌已经在使用人工智能来做一些事情：显著提高电子邮件的点击率、转化率和每次发送的收入，显著提高零售业务的效率和收入增长，以及高度个性化的面向客户的沟通，在正确的时间显示正确的信息。

简而言之，明白这一点的零售领导者正在通过以正确的方式将正确的人工智能应用于正确的用例，积极地赋予自己超能力。本指南将向您展示如何做到这一点。发现关于营销和零售领导者如何使用人工智能的从未见过的数据，以及具体的用例、工具和建议。

Movable Ink首先要求领导者对他们的人工智能素养进行评估。大多数人（53%）对人工智能有中等程度的了解，这意味着他们知道如何将人工智能用于个性化和优化等任务，但不太熟悉如何执行这些任务。

当被问及他们在工作中使用人工智能工具的频率时，28%的受访者表示他们每天都使用人工智能工具，46%的受访者表示他们每周使用几次。

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AI产品榜指出，以阿里、腾讯、字节为代表的中国互联网巨头纷纷将战略重心转向AI，他们将重燃战火，争夺AI 时代的超级应用，而阿里夸克凭借MAU优势取得领先身位。

最新消息显示，3月13日，阿里巴巴宣布推出AI旗舰应用——新夸克。

全新夸克基于阿里通义领先的推理及多模态大模型，宣布告别传统搜索，升级为一个All in One的“AI超级框”，满足用户工作、学习、生活的各类AI需求。

夸克用户规模上的领先，很大程度上源于夸克对于产品价值的定位。阿里巴巴集团副总裁吴嘉近日在接受采访时就指出，“夸克的核心定位还是希望成为一个服务广大用户的有用的AI产品。我们的目标始终是成为AI时代体验领先的“超级入口”，让夸克通过‘AI超级框’重构人与信息和任务的交互方式，成为覆盖工作、学习、生活的‘全能助手’。”

知名投资人、金沙江创投董事总经理朱啸虎前不久也在公开场合指出，AI应用将迎来爆发，新的超级应用将不局限于Chat形态，要做成AI超级应用要足够易用、有产品创新。他提到像夸克就提供了一个好思路，通过一个“AI超级框”连接用户与智能体。

此外，AIGCRank最新一期发布的《中国AI应用排行榜》亦显示，在2月份的榜单中，夸克以日活用户3429.8万，连续两个月稳居行业第一。

注：数据仅包含应用(APP)端的数据，不包含网站(web)端的数据。

尽管他仅持有英伟达3%的股份，但英伟达在AI芯片市场的卓越表现，让黄仁勋的财富如火箭般飙升，成为全球财富舞台上的耀眼明星。

与此同时，AI领域也涌现出了新的财富标杆。来自杭州的DeepSeek创始人40岁的梁文锋，与OpenAI的39岁掌门人Sam Altman，分别以330亿元和130亿元人民币的财富首次跻身胡润全球富豪榜。

值得一提的是，梁文锋的财富比Sam Altman的两倍还多。此前，OpenAI对自身非盈利模式进行了大刀阔斧的改革重组。

从十亿美金企业家的财富来源来看，金融服务业以9.8%的占比位居榜首，成为孕育富豪的重要摇篮。紧随其后的是消费品行业，占比8.6%；医疗健康行业占比7.6%；零售和投资行业则各占7.2%。这些行业在全球经济中扮演着重要角色，为富豪们积累了巨额财富。

此外，对于未来中国首富的人选，胡润给出了五位极具竞争力的候选人。

小米集团创始人雷军，若能敏锐捕捉机器人科技浪潮带来的机遇，凭借其在科技领域的深厚积累和创新能力，有望问鼎中国首富宝座。

宁德时代掌门人曾毓群，如果新能源汽车赛道能够持续保持良好的发展态势，凭借其在动力电池领域的领先地位，也将是有力的竞争者。

梁文锋持有DeepSeek超80%的股份，若DeepSeek能够达到OpenAI如今的一万亿估值，他极有可能成为中国首富。

币安创始人赵长鹏，若虚拟货币市场持续活跃，凭借其在加密货币领域的巨大影响力，同样具备角逐中国首富的实力。

寒武纪创始人陈天石，若能持续抓住算力市场的发展机遇，凭借其在AI芯片领域的创新突破，也将是未来中国首富的有力候选人。

这五位候选人各自在不同领域展现出强大的实力和潜力，未来中国首富的归属充满了悬念与期待。

其中生成式AI业务收入达24亿元，同比大幅增长103.1%，连续两年三位数增长，生成式AI收入比例由2023年的34.8%进一步提升至63.7%。

集团毛利为16.2亿元人民币，毛利率为42.9%，亏损净额为43.07亿元人民币，按年缩窄33.7%。

官方表示，日日新大模型的训练与推理成本均达到了业内领先水平，日日新多模态大模型持续位列中国大模型的第一梯队。

商汤科技联合创始人、首席科学家王晓刚今年年初曾透露，商汤下一代与世界模型协同交互的端到端自动驾驶方案将在4月的上海车展发布，此外，日日新大模型6.0也将在今年发布。

去年7月5日，商汤科技发布了“日日新SenseNova 5.5”大模型体系，并发布国内首个所见即所得模型“日日新5o”，交互效果对标GPT-4o。

自从OpenAI推出ChatGPT两年多以来，该公司已经为消费者和企业推出了一系列订阅服务。去年9月，OpenAI表示，公司版ChatGPT的付费用户达到了100万。

在收入飙升的同时，OpenAI也面临着开发尖端人工智能系统所需的芯片、数据中心和人才带来的巨大成本。知情人士说，OpenAI预计在2029年之前不会实现现金流转正，预计届时收入将超过1250亿美元。

报告由三个部分组成。第一部分提供了人工智能在高等教育、劳动力市场、青年和人工智能方面的影响的一般背景。通过对新出现的证据的全面回顾，探讨了高等教育机构（HEIs）在培养人工智能人才、培养学生适应人工智能驱动的劳动力以及围绕人工智能的社会影响制定研究和政策方面应发挥的关键作用。通过人工智能辅助评分、自适应学习系统和自动数据分析等工具，人工智能提供了增强教学、学习、管理和决策的途径。但是，整合人工智能还需要重新审视学术项目，加强技术基础设施，解决围绕隐私和偏见的道德风险，培养人工智能无法轻易复制的批判性思维等独特的人类技能。实现人工智能就绪需要制度变革，如提高教育工作者的技能，制定治理框架，确保公平获取人工智能资源，以及培养创新文化，以负责任地利用人工智能的全部潜力。

报告的第二部分讨论了学生对人工智能的看法、使用和关注的主要发现。研究显示，尽管学生们经常将人工智能工具用于写作、编码和创意项目等学术目的，但在一些地区，互联网成本高、连通性低等障碍仍然存在。此外，学生们认识到人工智能通过个性化反馈和加速技能习得来增强学习的潜力。但是，许多学习者表示担心过度依赖技术可能会扼杀批判性思维。他们对新兴的人工智能职业道路的认识各不相同，但共同点是承认目前的高等教育课程准备不足，这表明需要进行专门的人工智能培训。

第三部分提供了在高等教育中加强人工智能准备和流畅性的思考和建议。为了负责任地利用人工智能的变革潜力，政府必须支持安全、负责任和以人为本的政策，以及公众意识倡议、研究资金和将人工智能纳入教育认证框架。高等教育机构应积极反思教学方法、与不断变化的就业市场相关的课程、行政治理模式和公平的技术获取。

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在硬件制造商中，芯片设备制造商ASML和贝思半导体自1月24日以来，股价分别下跌了25%和20%。为数据中心提供电气设备的法国施耐德电气股价下跌了14%。

与此同时，在人工智能应用企业中，数据集团伦敦证券交易所集团股价下跌了5.5%，而 RELX下跌1.6%。德国商业软件集团SAP股价下跌2.9%。

富达1月份公布的一项对100多名分析师的内部调查显示，近72%的分析师预计人工智能在2025年不会对他们所关注公司的盈利能力产生影响。

接受调查的富达分析师中，有更多人认为人工智能在未来五年会产生积极影响。然而，几位欧洲投资组合经理向路透社表示，他们的投资时间框架要短于五年。

美盛资产管理公司全球主题股票团队首席投资组合经理史蒂夫・雷福德表示：“除非开始看到投资最终产生一些回报，否则市场将对在人工智能领域无节制的投资失去耐心。”

雷福德称，如果采用人工智能的公司在2025年没有太多成果，可能会被市场容忍，因为这一年它们可能在进行beta测试和试验，但到2026年，投资者需要开始看到这些公司的营收受到显著影响。

与人工智能相关股票的估值相对较高。根据伦敦证券交易所集团的数据，斯托克600指数的平均市盈率为17倍，而像SAP这样的人工智能应用企业，市盈率在90倍以上。

瑞银奥康纳对冲基金首席投资官伯尼・阿孔表示，如果一些公司到2025年底仍未取得成果，投资者将开始质疑它们的市盈率。

他说：“在这一年里，管理层总是可以找借口，说别担心，下季度就会有成果……对于一个持续多年的主题来说，情况往往如此。但到了第四季度，如果还没有成果，那么……人们就不会再有耐心了。”

但有什么“下一个大事件”能与人工智能（AI）相媲美吗？

可以说，AI正在席卷全球，承诺改变几乎每个垂直行业。这一趋势的触发因素无疑是AI的新“风味”，生成式AI。像ChatGPT和Claude这样的大型语言工具揭示了AI不仅能够检测模式和学习技能，还能生成原创内容。通过这样做，它们将生成式AI技术推向了主流。

事实上，这种热潮已经达到了一个程度，根据普华永道的全球人工智能研究，预计2030年，AI将为全球经济增加15.7万亿美元。

早在2017年，GSMA就召集了移动运营商和合作伙伴，创建了一个“AI for Impact”倡议。它与私人和公共部门组织合作，利用大数据为社会造福，并确保移动行业负责任地部署AI。

但不可否认的是，过去两年中发生了一些变化。这项技术现在主导了讨论，推动AI芯片设计公司英伟达的市值达到3.3万亿美元，并使最著名的AI初创公司Open AI的估值达到1570亿美元。

在移动通信行业，分析师们一直在忙于计算新一轮AI创新可能带来的影响。例如，麦肯锡认为，未来15到20年内，电信行业广泛使用该技术所带来的收入增长可能达到6800亿美元。

新的AI流程与传统的基于规则和确定性算法不同。真正的AI应该包括从训练数据中学习的显著元素，以便做出决策并执行认知功能。

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犯罪分子还将继续追求阻力最小、可访问性最高的途径——选择最简单的路线，以追求最大的动机：利润。公开可访问的数据存储和滥用合法工具将成为热门目标和技术。

2025年扰乱企业运营和用户安全的顶级问题：

风险评估——评估即将到来的风险

报告提供了Trend Micro对2025年的预测以及专家对其预期风险严重性和范围的评估。严重性指的是成功攻击后的影响程度，而范围指的是可能受成功攻击影响的人数。报告还列出了应警惕这些攻击的行业和群体。

人工智能——AI时代的骗局：深度伪造、恶意数字双胞胎和AI工具泛滥

深度伪造有望成为与AI相关的最大威胁，因为其滥用的潜力巨大。犯罪分子尚未充分发挥其潜力，Trend Micro预测他们将在2025年使用深度伪造进行新的骗局和犯罪计划。通过使用深度伪造，流行或常见的社会骗局将变得更加可信，而基于个人公开帖子训练的大型语言模型（LLM）可以模仿其写作风格、知识和个性。这些AI支持的技术使得冒充行为极具说服力，容易针对毫无戒心的受害者。报告还预测，基于AI的半自动骗局将继续存在。对于企业来说，商业电子邮件泄露（BEC）和“假员工”骗局应是最令人担忧的。绕过KYC（了解你的客户）即服务在地下市场已经流行了几年，其持续存在得益于三个因素：无意中暴露的生物识别数据、泄露和被攻破的个人身份信息以及AI能力的不断增强。这种攻击途径将继续为骗子所用。

在AI目标方面——恶意个人可能会利用AI系统中的漏洞，操纵它们执行有害或未经授权的操作，这些操作基于被冒充者的数字实体，甚至完全新的身份。

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以下是文章主要内容：

2021年的一天，Google网络搜索团队向领导层提出了一项当时听起来很新颖的想法：与其让搜索引擎仅仅提供千篇一律的链接列表，不如让聊天机器人在搜索结果页面迎接访客，直接提供答案。

在Google，这个提议算不上令人震惊，因为该公司CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)多年来一直在谈论围绕着AI重塑Google母公司Alphabet。而且，Google还运营着DeepMind和Google大脑这两个世界上最先进的AI实验室。

难舍的香饽饽

然而，据一位直接参与讨论的前员工称，团队管理层对这一提议颇为不满，因为Google员工很少有人提议对搜索引擎的基本设计进行调整。“这是自我设限。大家不敢去思考这些问题。”这位前员工说。

该部门的领导担心，尽管其最新AI技术前景光明，但准确性仍不够。即使它完美运行，用AI回答用户问题也可能会颠覆Google核心业务：将所谓的自然搜索链接与适量定向广告相结合。这个想法至少被暂时搁置了。

Google CEO皮查伊

二十多年来，Google搜索一直主宰着互联网。它是数十亿人访问互联网的主要门户。根据数字营销公司Semrush Holdings的数据，Google每秒处理近20万次查询。在所有网站流量中，大约三分之二来源于搜索引擎。搜索也仍然是Google的核心业务，2024年为其创造了超过1980亿美元的收入，占Alphabet公司年收入的近60%。

尽管这台机器仍在运转，但近年来，网民们对Google的不满声音日益增多。用户抱怨称，Google的搜索结果中充斥着越来越多的广告和利己功能。Google对网络的掌控意味着互联网上很大一部分内容并非主要为人类消费而设计，而是主要为Google自己的网络爬虫服务。那些研究不够充分的列表式文章或汇总的产品评论充斥在搜索结果中，让用户感到沮丧，并从那些在搜索引擎优化方面表现不佳的更有用网站那里抢走了广告收入。科技评论家以及代表联邦政府参与反垄断诉讼的律师一直认为，即便存在这些不足，Google仍能保持主导地位，这证明搜索市场已不再具有竞争性。

ChatGPT抢占先机

接着在2022年，OpenAI的ChatGPT横空出世。这款聊天机器人与Google管理层在2021年拒绝的提议十分相似。就像最早版Google搜索一样，ChatGPT只提供了一个简单的文本输入区域，除此之外几乎没有什么其他功能。它给出的答案不会在真实答案上方显示广告，也不会提供冗长的食谱网站链接。那些网站上充斥着多个自动播放的视频，让人难以专注于制作鹰嘴豆沙拉等食品的步骤。而且尽管它的答案并非总是正确的，但是这种纯粹的新奇感使得用户给予了OpenAI一定的宽容，而这种宽容可能是长期主导搜索世界的Google无法获得的。

ChatGPT的崛起真正让Google感到痛心的地方在于，它建立在Google自己的发明基础之上。OpenAI的聊天机器人使用了一种AI架构，这种架构在Google2017年发布、现在已成为经典的研究论文中已进行了详细阐述。这项突破性技术被称为“转换器”(transformer)，它帮助AI模型聚焦于它们正在分析的最重要信息，而且这项技术免费开放供所有人使用。Google的工程团队将这项技术融入搜索时仅以最安全的方式使用，显示出该公司在将AI突破转化为实质性消费者产品方面的巨大困难。

ChatGPT的月访问量节节攀升

AI对Google本身的影响才刚刚开始显现。它的搜索引擎是有史以来最赚钱的技术之一，在ChatGPT推出超过两年后，几乎没有迹象表明这一局面会发生变化，即便一些分析师预计Google未来几年的搜索收入增长将放缓。去年，Google赚取了超过2000亿美元的毛利润。

尽管如此，Google也在紧急行动。一位前Google员工称，OpenAI发布ChatGPT后，Google重新调配了逾1000名工程师(约占搜索工程团队的20%)，让他们投入到生成式AI的研发工作中去(尽管指令比较模糊)。皮查伊曾表示AI比火或电更重要，他在接受《彭博商业周刊》采访时表示，人类与信息互动的方式即将发生一场彻底的变革。

“我认为，我们现在只满足了人类信息需求的1%，”他表示，“十年或二十年后，这一点就会变得显而易见。而且我认为这一切才刚刚开始，我们低估了它的发展潜力。”因此，这对Google来说是一个关乎存亡的时刻，对整个互联网来说也可能是一个关乎存亡的时刻。

变革开始

其实，在ChatGPT问世前后，Google已决定打破惰性，并把这项任务交给了伊丽莎白·里德(Elizabeth Reid)。里德是Google资深员工，于2021年加入搜索团队，并在2024年3月接管了该部门。

从那时起，她领导Google搜索做出了多年来的一些最大变革，最显著的就是AI概览(AI Overviews)功能，它将搜索结果页面中最显眼的位置让给了AI生成的回复。今年3月，该公司表示将开始试验“AI模式”(AI Mode)。这是其主页上一个专门标签，提供类似于四年前被拒绝的基于聊天的搜索体验。

当ChatGPT上线后，当时在Google工作的一些人描述称，公司内部弥漫着一片恐慌情绪。不过，里德淡化了这一说法。有很多资深Google员工还记得，微软在2009年发布必应搜索引擎时，它曾被认为对Google构成了生死威胁。事实证明并非如此。大多数时候，按部就班就足够了，因此一些人并不倾向于改变现状。

里德承担起了改革Google搜索的重任

然而，里德却准备实施真正的变革。“她非常注重数据，”曾在Google地图项目中与她共事、现就职于Niantic公司的布莱恩·麦克伦登(Brian McClendon)表示，“她不会基于希望做出改变，但如果她确信自己掌握了数据，并且认为另一种方式更好，她会全力以赴地去实现目标。”

里德将她的方法称之为“持续演进”，而非彻底变革。根据《彭博商业周刊》对21位现任及前任搜索业务高管和员工，以及另外二十多位科技和媒体行业人士的采访，她的团队仍在努力确定Google搜索在这一新时代应扮演的角色。

新的职位，使得里德成为了Google仅次于皮查伊以及创始人拉里·佩奇(Larry Page)和谢尔盖·布林(Sergey Brin)的最重要人物之一。

在Google工作的早期阶段，里德曾参与过本地搜索功能的早期开发工作，该功能是一个地图相关特性，能让用户将搜索范围限定在某个地理区域内。负责该项目的布林要求团队在尚未完成理想的技术基础设施建设前发布该功能。这种做法在如今的搜索部门是绝对行不通的。但里德认为，这是正确的决策。“我们提前两个月就了解到了人们真正的需求。”里德称，她认为这个项目给公司上了一课，能够让员工了解“在试图重新定义可能实现的事情时如何进行实验”。

里德一直在努力将这种灵活性带入她的新岗位中。她的团队推出了“搜索实验室”(Search Labs)。在那里，发烧友们可以注册试用尚未发布的功能，这让Google在将生成式AI实验推广给广大用户之前可以提前获取用户反馈。

里德预测，传统Google搜索栏随着时间的推移会变得不那么重要，语音查询将继续增长，Google也在计划扩大视觉搜索的应用范围。Google负责搜索体验的副总裁拉詹·帕特尔(Rajan Patel)演示了家长如何利用Google视觉搜索工具帮助孩子完成作业，或者秘密地在咖啡店拍下一位穿着时髦的陌生人的运动鞋照片以便购买同样的款式.

里德说，搜索栏不会很快消失，但公司正在朝着一个未来迈进。在这个未来中，Google总是会在后台默默运行。“信息的获取方式不断拓展，”她说，“就好像你可以像问朋友一样轻松地向Google提问，只不过这位朋友无所不知，对吧？”

Google近期朝着这一方向又迈出了一步，宣布了“AI 模式”，它允许用户以对话的方式探索主题并提出后续问题。Google搜索产品副总裁罗比·斯坦(Robby Stein)将该功能描述为一种让用户探索那些不适合使用传统关键词搜索复杂问题的方式。Google的内部测试显示，这种查询的长度翻了一番。

这也给Google提供了一个尝试新商业模式的机会。AI模式将首先面向订阅Google高级AI功能的用户推出，这对一直免费的搜索引擎来说是一个微妙但意义重大的转变。

重回正轨

随着AI变得更加愈发重要，Google开始流失员工，他们转投OpenAI、Anthropic和其他发展更快、产品更具创新性的创业公司。但是，据多位知情人士透露，随着里德的领导让搜索部门变得更加充满活力，该部门的士气有所提升。

皮查伊也在财报电话会议上大力宣传公司在降低AI答案交付成本方面的进展。布林也定期现身山景城，并亲自招募了他的长期同事、Google最传奇的工程师之一的诺姆·沙泽尔(Noam Shazeer)重返公司。

“我看到的是焕然一新的活力。这些早期的工程师又聚在一起了，现在他们有了一个明确的目标：他们要追赶某个对手。”Google前杰出工程师阿文德·贾恩(Arvind Jain)表示。

里德认为，Google现在已经步入正轨。“事情的进展总是先慢后快。突然之间，技术、产品、用户体验、理解度、优化等一切要素都融合在一起，然后每个人都离不开它。”她表示，“在这样一个技术能够真正改变人们搜索方式的时刻，能够参与搜索业务的工作真的令人兴奋。”

AI烦恼

与此同时，多家独立网络出版商表示，他们的流量正在下降。他们指出，AI概览功能尤其具有挑战性，因为它直接在Google的搜索结果页面上展示信息。以前，用户需要通过点击跳转到原始网站来获取这些信息。

今年2月，在线教育公司Chegg起诉Alphabet，称AI概览功能在“剽窃”Chegg自己的内容，这给Google敲醒了警钟。Chegg在诉讼中表示，Google的行为“可能会导致公众面临越来越无法辨认的互联网体验，用户再也无法离开Google的围墙花园，只会获得人工合成的、充满错误的答案”。

Google发言人何塞·卡斯塔内达(José Castañeda)回应这起诉讼时表示，Google将“为这些无根据的指控进行辩护”。

全球背景下

GenAI与以往人工智能发展的不同之处在于，它能够扩大人工智能的使用范围，消除专业知识的障碍。GenAI有潜力为经济和生产力的增长做出贡献，通过释放花在低价值任务上的工作时间来从事高附加值的活动，从而创造效率。

情景分析

面对如此快速发展的技术，即使是相对近期的未来也很难预测。为了帮助思考各种可能性，我们有必要考虑基于两个关键不确定性的情景，这两个不确定性将影响GenAI在不久的将来带来的就业增长，即生产力和创新。第一个核心不确定性与对GenAI的信任程度有关，这是指员工和组织对GenAI驱动的工具及其产出的信心，以及员工对雇主、技术提供商和政府的信任。第二个核心不确定性涉及GenAI的适用性和质量是否会在短期内继续提高或保持不变。

来自早期采用者的见解

报告对来自全球各行各业和地区的20多位早期采用者进行了采访，概述了四种近期场景，为深入了解这些场景提供了有用的背景。这些组织追求GenAI部分是出于对生产率提高的信心。他们还认为，GenAI将提高工作质量和员工体验。另一个不同的动机是希望先发制人，防止自己的业务受到潜在的破坏。

最快在其员工中采用GenAI的组织是那些可以被描述为“数据驱动”的组织。他们强调，在将GenAI解决方案推广到组织的其他部门之前，需要在小组中开发和测试GenAI解决方案，以便在更广泛的实施之前识别和解决问题。

行动框架

结合从情景分析中获得的见解和从早期采用者那里吸取的经验教训，报告提出了一个可操作的框架，用于与GenAI一起促进就业增加和劳动力生产率增长。它专注于组织控制范围内的因素，旨在对刚刚开始的GenAI劳动力部署之旅的组织以及那些寻求扩展现有工作的组织都很有用。

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AI研究已经催生了一系列自动推理技术。这些推理技术催生了AI算法和系统，包括SAT、SMT和约束求解器以及概率图模型，所有这些都在关键的现实世界应用中发挥着重要作用。

虽然大型预训练系统（如LLMs）在推理能力方面取得了令人印象深刻的进展，但仍需要更多的研究来保证它们执行的推理的正确性和深度；这种保证对于自主操作的AI代理尤为重要。

如果一个AI系统避免输出虚假陈述，那么它就是事实性的。基于神经网络的大型语言模型的AI系统的事实性改进可以说是当今AI研究中最大的行业。

可信度扩展了信任标准，包括人类可理解性、鲁棒性和人类价值观的融入。缺乏可信度一直是AI系统在关键应用中部署的障碍。

提高AI系统事实性和可信度的方法包括微调、检索增强生成、机器输出的验证以及用简单易懂的模型替换复杂模型。

多代理系统已经从基于规则的自主性演变为协作AI，强调协作、谈判和伦理对齐。

由LLMs驱动的代理AI的兴起为灵活决策带来了新的机会，但也带来了效率和复杂性方面的挑战。

将协作AI与生成模型集成需要在多代理环境中平衡适应性、透明性和计算可行性。

AI系统引入了独特的评估挑战，远远超出了标准软件验证和验证方法的范围。

需要新的见解和方法来评估AI系统，以提供可信、大规模部署的保证。

AI的快速发展使得伦理和安全风险更加紧迫和相互关联，而我们目前缺乏技术和监管机制来解决这些问题。

新兴威胁需要立即关注，新AI技术的伦理影响也是如此。伦理和安全挑战需要跨学科合作、持续监督和更明确的AI开发责任。

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学生对AI的使用在过去一年中激增，几乎所有学生（92%）现在以某种形式使用AI，高于2024年的66%；约88%的学生在评估中使用过GenAI，高于2024年的53%。GenAI的主要用途是解释概念、总结文章和提出研究想法，但相当一部分学生（18%）直接将AI生成的文本包含在他们的作业中。

当被问及为什么使用AI时，学生最常认为它节省了时间并提高了工作质量。阻碍他们使用AI的主要因素是被指控学术不端行为的风险以及担心得到错误或有偏见的结果。女性比男性更担心这些因素，而男性在整个调查中对AI表现出更多的热情，富裕学生和STEM学生也是如此。与2024年发现的数字鸿沟比似乎扩大了。

机构在保护评估完整性方面保持了良好的记录，80%的学生同意他们的机构有明确的AI政策，76%的学生表示他们的学校会发现评估工作中AI的使用——这两项数据都比2024年有所增加。尽管绝大多数学生认为具备良好的AI技能至关重要，但只有36%的学生表示他们的机构提供了支持来培养这些技能。希望提供AI工具的学生数量与目前提供AI工具的学生数量之间的差距扩大了。教职员工的AI素养有所提高，42%的学生认为教职员工“装备良好”可以帮助他们使用AI，而2024年仅为18%。

调查发现不到一半的学生（45%）在学校期间使用过AI，更多的学生同意AI生成的内容在他们的学科中会获得好成绩（40%），而不同意的学生占34%。但他们对由AI评估的考试可能性持冷淡态度：34%的学生会付出更多努力，29%的学生会减少努力，27%的学生努力不会改变。

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2024年，个人人工智能使用量显著增长。截至年底，34.9%的员工使用ChatGPT。与2023年12月的19.1%相比，这是一个相当大的进步。这意味着在过去的一年里，劳动力中生成式人工智能的采用几乎翻了一番。

不仅越来越多的人使用ChatGPT，而且他们在上面花费的时间也越来越多。与2023年相比，2024年员工在ChatGPT上花费的时间增长了37.2%。当包括其他流行的AI工具时，可以观察到花在AI工具上的时间增长了50%。

人工智能在工作场所的日益普及：以四个主要经济体为例

DeskTime的研究更仔细地观察了四个主要经济体（印度、墨西哥、西班牙和美国）的ChatGPT采用情况。

尽管每个国家的员工AI使用率都实现了两位数的增长，但墨西哥和印度的进步最大，分别增长了19.93%和19.26%。与此同时，美国的采用速度较慢，仅增长了11.19%。

印度在ChatGPT的采用方面也脱颖而出，成为全球的明显领导者，超过一半的员工在办公室工作中使用AI，覆盖了该国90%以上的办公室。

使用ChatGPT的员工数量翻倍具有重要意义，因为它标志着AI生命周期进入了一个新阶段，AI不再是由早期采用者使用的新技术，而是一种稳步渗透到多种工作流程中的成熟工具。不断增长的采用率表明，全球范围内有1/3的人已经找到了通过AI提升职业表现的方法。

研究人员测试了包括 ChatGPT、Perplexity、Gemini 和 Grok 在内的八款生成式 AI 聊天机器人，要求它们识别来自200篇最新新闻文章的摘录。结果显示，超过60% 的回答都是错误的，这些聊天机器人经常捏造标题、不引用文章或引用未经授权的内容。即使它们能正确指出发布者，链接也常常指向失效的 URL、转载版本或与内容无关的页面。

令人失望的是，这些聊天机器人很少表达不确定性，反而以不当的自信提供错误的答案。例如，ChatGPT 在200个查询中提供了134条错误信息，但仅在15次中表示过怀疑。即便是付费版的 Perplexity Pro 和 Grok3，其表现也不尽如人意，错误答案的数量更高，尽管它们的价格分别为每月20美元和40美元。

在内容引用方面，多个聊天机器人未能遵循出版商的限制尝试，五款聊天机器人甚至忽视了机器人排除协议这一被广泛接受的标准。Perplexity 就曾在出版商限制其爬虫的情况下，正确引用国家地理的文章。与此同时，ChatGPT 通过未授权的 Yahoo 新闻重新引用了收费墙内容的 USA Today 文章。

此外，很多聊天机器人将用户引导至 AOL 或 Yahoo 等平台的转载文章，而非原始来源，甚至在已经与 AI 公司达成授权协议的情况下。例如，Perplexity Pro 引用了德克萨斯论坛的转载版本，却未能给出应有的署名。而 Grok3和 Gemini 则常常发明 URL，Grok3的200个回答中有154个链接至错误页面。

这一研究突显了新闻机构面临的日益严重危机。越来越多的美国人将 AI 工具作为信息来源，但与 Google 不同，聊天机器人不会将流量引向网站，反而会在没有链接回去的情况下总结内容，从而使出版商失去广告收入。新闻媒体联盟的丹妮尔・科菲警告称，如果没有对爬虫的控制，出版商将无法有效 “变现有价值的内容，或支付记者的薪水”。

研究小组在联系 OpenAI 和微软后，他们虽然对自己的做法进行了辩护，但并未回应具体的研究发现。OpenAI 表示，它 “尊重出版商的偏好”，并帮助用户 “发现优质内容”，而微软则声称其遵循 “robots.txt” 协议。研究人员强调，错误的引用做法是系统性的问题，而非个别工具的现象。他们呼吁 AI 公司改善透明度、准确性以及对出版商权益的尊重。

自  AIbase基地

超过77%的亚太地区组织认为数字基础设施至关重要，推动采用带有AIOps的现代云架构，以优化基础设施、应用程序、网络和成本。GenAI和传统人工智能的兴起正在加速这一转变，为生产力和创新商业模式创造新的机会。

预计2028年，超过90%的新开发应用程序将支持多云，利用平台交付的功能来推动创新。随着企业采用平台即服务（PaaS），他们的目标是为开发人员提供高效的工具来构建和部署应用程序，从而在多云生态系统中提高灵活性和适应性。

IDC亚太区云服务和软件研究总监Daphne Chung表示：“2025年的人工智能支点将从根本上重塑亚太地区企业如何进行云和数字化转型。利用多云架构，注入人工智能和平台功能的组织将获得更快创新的灵活性，适应市场需求，并提供无与伦比的客户体验。这种转变对于在多云、数据驱动的世界中蓬勃发展至关重要。”

这意味着将人工智能真正整合到业务运营的各个方面，以推动增长并保持竞争力。随着亚太地区的企业为人工智能支点做准备，IDC公布的其他10个亚太地区云预测如下：

Air-Gapped Clouds：预计2026年，作为其自主云战略的一部分，35%的组织将寻找提供自主控制的网络基础设施提供商。‌Air-gapped clouds‌是指那些在物理上与互联网完全隔离的云计算环境。这种设计的主要目的是确保数据的绝对安全和防止外部威胁侵入。

专业云：预计2026年，60%的组织将利用专业的加速云计算服务来最大限度地提高部署速度，并优化其人工智能和其他加速应用程序的扩展。

云安全的人工智能：预计2026年，40%的多云环境将利用生成式人工智能来简化安全和身份访问管理，将人工工作量减少50%。

这从全球新能源汽车两大巨头——比亚迪和特斯拉的表现可见一斑。

反映在资本市场上，2025年以来比亚迪股价涨幅超27%，市值重返“万亿人民币俱乐部”。与之相比，特斯拉股价同期跌幅近30%，市值跌破万亿美元。

与此同时，比亚迪近日宣布完成435.1亿港元的H股配售，成为过去十年全球汽车行业最大的股权再融资项目，吸引了全球知名长线投资机构、主权基金以及中东战略投资人等，全球资本的争先压注。

从市场替代效应看，比亚迪2024年全球销量达427万辆，汽车品牌全球销量排名第四，全球汽车品牌销量单月榜多次位列第二。与之相对，特斯拉2024年全球销量为178.92万辆，同比下降1.1%，这也是自2015年以来首次出现年度销量下滑。

而随着加大海外市场投入、加速出口，比亚迪在欧洲多国正实现对特斯拉的销量反超。彭博社统计数据显示，2025年1月，比亚迪在英国、西班牙和葡萄牙的月销量分别同比增长551%、734%和207%，反超特斯拉当月销量。同期，特斯拉在这三国的销量下滑8%、76%和29%。

在特斯拉传统优势市场，比亚迪攻势未减。当月，在德国市场比亚迪销量增长69%，特斯拉销量下滑60%；在比利时市场，比亚迪销量增长89%，特斯拉销量下跌45%。

亮眼销量背后，是比亚迪大手笔的研发投入和长期技术创新。公开资料显示，目前比亚迪累计研发投入超1600亿元。在浙商证券看来，目前比亚迪已具备比亚迪汽车(王朝网和海洋网)、腾势汽车、方程豹汽车和仰望汽车四大品牌，车型覆盖轿车、SUV、皮卡等，价格段覆盖数万元至百万元级，覆盖场景包括城市、越野、跑车等，是全球覆盖面最全的新能源车企。

聚焦智驾，国海证券认为比亚迪具备三方面优势。其一，拥有全球最大的研发工程师团队，总数超11万人，智驾方面就有5000多人。其二，拥有440万搭载L2级以上的存量车辆，具备中国最大的车运数据库。其三，拥有规模化量产能力，依托全球最大新能源汽车生产制造体系，智驾规模放量助力降本。

《财经》新媒体注意到，2025年开年以来，比亚迪加速智能化布局，“全民智驾+二代电池+出海+高端化”业务提速。一方面继续推进DM5.0技术的全面切换，推出新一代刀片电池，部分纯电车续航里程有望破1000公里，超充能力、安全性等将提升。另一方面，宣布旗下全系车型将实现高阶智驾全覆盖，打破智驾系统仅用于高端车型的惯例，加速高阶智驾的全民普及。同时，联合大疆推出智能车载无人机系统，推动中国科技不断创新。

在这轮以AI重构中国科技股估值的背后，以比亚迪为代表的中国科技“七姐妹”，正展现出中国企业强大的科技实力和国际影响力。其中，比亚迪的崛起不仅是企业层面的成功，更是中国从“制造大国”迈向“科技强国”的缩影。推动新一轮全球科技革新，其未来能否持续领跑，取决于能否在技术创新与全球化策略中找到平衡，而这也将深刻影响全球新能源汽车乃至科技产业的格局。

2024年，人工智能风险投资创下历史新高。以人工智能为核心的公司获得了1100亿美元的投资。人工智能投资同比增长62%。

2023年至2024年，人工智能风险投资增长了62%。其他科技行业的投资同比下降了12%。

2024年，前九大融资轮次中有7次是由人工智能公司完成的。

人工智能目前占全球风险投资的1/3，是两年前的两倍多。

美国对人工智能的关注度甚至高于全球平均水平；2024年，美国风险投资中有42%由人工智能初创公司筹集。

在欧洲，25%的风险投资由人工智能初创公司筹集，而世界其他地区的比例为18%。

区域分布

2024年，美国初创公司获得了全球人工智能风险投资的74%。

中国是2024年人工智能投资第二多的国家，其次是英国和法国。

欧洲总共获得了128亿美元，占全球人工智能风险投资的12%。

美国在人工智能风险投资方面的获得金额是其他国家的10倍以上。

2024年人工智能风险投资分布

美国：808亿美元

欧洲：128亿美元

中国：76亿美元

英国：43亿美元

法国：27亿美元

加拿大：23亿美元

德国：21亿美元

阿联酋：17亿美元

全球企业研发

全球企业研发现在由“七大巨头”和其他美国科技公司主导，这些公司大多由风险投资支持，并高度专注于人工智能。

生成式人工智能

生成式人工智能是人工智能投资增长的最大动力。生成式人工智能的平均融资规模实现了前所未有的增长，超越了传统人工智能和其他科技行业。

区域对比

美国在生成式人工智能行业的融资额是其他国家的16倍以上。

英国是欧洲的领先国家，其次是法国和德国。

欧洲的深度分析

2024年，每个主要国家都转向人工智能，其中法国领先（主要得益于Mistral公司），英国和德国也走在了欧洲的前列。

2024年，英国和法国在欧洲的人工智能投资中占据主导地位。

过去两年中，欧洲在应用层的人工智能风险投资占比最高。

人工智能专家分布

欧洲的软件工程师中，人工智能专家的人均密度比美国高30%，几乎是中国的三倍。

伦敦的人工智能工程师数量是欧洲其他城市的近四倍。

都柏林的人工智能工程师密度最高，其次是苏黎世。
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Canalys分析师Kieren Jessop表示：“2024年末，具备AI功能的PC在商业部署方面继续保持势头，厂商推出了面向企业的计划和产品。英特尔在高端市场占据主导地位，搭载Lunar Lake的设备符合Copilot+ PC的要求，但成本高于其主要x86竞争对手AMD，后者则横跨高端和中端市场。高通也在类似地分化其产品线，计划将X系列处理器引入600美元价位的笔记本。苹果旧款Mac的价格也有所下降，这有助于推动其商业市场份额，尤其是在新兴市场。”

Jessop补充说：“随着Windows 10支持终止的截止日期临近，它正成为合作伙伴中的主要更新催化剂。”

根据1月份对渠道合作伙伴的调查，1/3的人认为Windows 10支持终止是客户在2025年决定更新的主要动力。许多合作伙伴预计，他们客户的更新将在2025年下半年进行。美国即将到来的贸易政策变化可能会扰乱占全球PC出货量约1/3的市场，并可能阻碍即将到来的商业更新周期，抑制本已疲软的消费者前景。截至目前，特朗普政府对所有中国进口商品征收了10%的关税，而中国是向美国出口笔记本的主要来源地。

DeepSeek已经表明，模型和基础设施已经在迅速商品化。

大多数价值创造将发生在应用程序和数据层。世界应该准备好迎接新一代应用程序的出现。

电子商务的未来是代理的。

新的人工智能应用有助于增强市场网络效应。人工智能通过更多的上市、更高的交易转化率和更多的重复购买来帮助推动流动性。

在人工智能时代，只有最大的平台才能拥有获胜所需的（数据）规模。

下一个前沿领域：人工智能将为我们做出自主采购决策。

任何应用程序的真正价值都在于它的数据和元数据——这是人工智能潜力的根基。

生态系统可以解锁一组独特的、大规模的、相互关联的数据，为人工智能创新做好准备。

为了在这个人工智能时代蓬勃发展，公司必须相应地调整他们的技术堆栈。

市场状况

2024年按资金和年增长率划分的顶级市场地区：

美国116亿美元，同比增长2%。

印度60亿美元，同比增长61%。

欧洲55亿美元，同比下降43%。

亚洲其他地区22亿美元，同比下降75%

中东/非洲12亿美元，同比下降44%。

中国11亿美元，同比下降29%。

拉丁美洲9.569亿美元，同比增长21%。

平均市场跌幅为37%。

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半导体行业在2024年表现强劲，预计将实现两位数（19%）的增长，全年销售额将达到6270亿美元。但这比早先预测的6110亿美元要好。

2025年可能会更好，预计销售额将达到6970亿美元，创下历史新高，并有望实现到2030年芯片销售额达到1万亿美元的普遍目标。在2025年至2030年期间，该行业将以7.5%的复合年增长率增长。假设该行业继续以这一速度增长，2040年该行业的规模将达到2万亿美元。

股市通常是行业表现的领先指标：截至2024年12月中旬，全球十大芯片公司的总市值为6.5万亿美元，比2023年12月中旬的3.4万亿美元增长了93%，比2022年11月中旬的1.9万亿美元增长了235%。值得注意的是，过去两年的“平均”芯片股表现一直是“两个市场的故事”：参与生成式人工智能芯片市场的公司表现优于平均水平，而没有涉足该市场的公司表现不佳。

推动行业销售的一个因素是对通用人工智能芯片的需求：包括CPU、GPU、数据中心通信芯片、内存、电源芯片等。德勤的2024年TMT预测，这些新一代人工智能芯片的总价值将“超过”500亿美元，这是一个过于保守的预测，因为2024年市场价值可能超过1250亿美元，占当年芯片总销售额的20%以上。预计2025年，人工智能芯片的价值将超过1500亿美元。

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更频繁使用的用户表示节省了更多的时间，这表明应用这项技术需要一段学习时间。在前一周每天都使用生成式人工智能的员工中，34%的人说这为他们节省了四个小时或更多的时间，而在那一周只使用一天的人中，有12%的人这样认为。

圣路易斯联储的亚历山大•比克(Alexander Bick)、范德比尔特大学的亚当•布兰丁(Adam Blandin)和哈佛大学的戴维•戴明(David Deming)发现，如果一个人使用人工智能，每周工作40小时，通常会节省2.2小时。当非人工智能用户加入到混合中时，由于生成人工智能，所有调查参与者节省的总时间为总时间的1.4%。

研究表明，节省时间与某些职业高度相关。信息服务工作者使用生成式人工智能的工作时间最多(14%)，节省的时间最多(2.6%)。报告显示，休闲、住宿和其他服务使用生成式 人工智能的工作时间比例最低(2.3%)，节省的时间最低(0.6%)。

随着美国人口老龄化和对联邦预算赤字的担忧日益加剧，生产率增长被视为推动实际工资增长、企业利润和政府税收的关键。不过，报告称，人工智能的广泛使用是最近才出现的现象，它对整体生产率提高的最终影响仍不确定。

OpenAI 的捐赠计划基准测试结果。图片来源：OpenAI

尽管 GPT-4.5 的说服力有所增强，但 OpenAI 表示，在这一特定基准类别中，该模型并未达到其”高”风险内部阈值。 该公司承诺，在实施”足够的安全干预措施”将风险降至”中等”之前，不会发布达到高风险阈值的模型。

Open AI 的密码欺骗基准测试结果。图片来源：OpenAI

人们确实担心 人工智能会助长虚假或误导性信息的传播，从而动摇人心，达到恶意目的。 去年，政治相关的深度伪造像野火一样在全球蔓延，而且人工智能正越来越多地被用于针对消费者和企业实施社交工程攻击。

在 GPT-4.5 的白皮书和本周早些时候发布的文件中，OpenAI 指出，它正在修改其探测模型在现实世界中说服风险的方法，例如大规模发布误导信息。

数据中心部门是英伟达迄今为止最大的收入来源，销售额为356亿美元。这超过了341亿美元的平均预期。与游戏相关的销售——曾经是英伟达的核心业务——达到了25亿美元，分析师平均预期为30.2亿美元。汽车业务收入为5.7亿美元。

尽管该公司第四财季的销售额超过了分析师的预期，但这是自2023年2月以来的最小预期差。与此同时，根据汇编的数据，该公司盈利的涨幅是自2022年11月以来最小的。英伟达的利润率增长也显示出放缓的迹象。Q4毛利率为73%，上一季度为74.6%，去年同期为76%。

在过去五年中，英伟达的季度收入只有一次低于分析师的预期。最近几个季度，该公司的业绩超出预期10%以上，为其业绩设定了很高的标准。仅其数据中心部门目前的收入就超过了其竞争对手英特尔(INTC.US)和AMD(AMD.US)的收入总和。

英伟达在全球 人工智能军备竞赛中发挥了核心作用，已成为全球最有价值的公司之一。很少有一家公司的收益报告如此受到华尔街的密切关注，被视为整个市场成败的关键时刻。

英伟达的重要性源于两个主要因素：其庞大的估值(意味着其股价可能对整个市场产生重大影响，包括蓝筹股道琼斯工业平均指数)，以及它在人工智能领域的作用(该领域在美国整体经济增长中发挥了重要作用)。

在财报发布之前，Wedbush Securities董事总经理兼高级股票研究分析师Dan Ives表示，对于寻求“衡量人工智能革命的需求轨迹”的全球市场来说，这将是一个“重要的日子”。

英伟达的收益被广泛视为经济的晴雨表，过去两年的经济增长在很大程度上是由对人工智能和数据中心容量建设的投资推动的。更广泛地说，美国经济正显示出放缓的迹象，人们对消费者的实力以及与特朗普征收关税计划相关的更高通胀前景提出质疑。

业绩指引

尽管如此，该公司对其备受期待的 AI芯片Blackwell系列产品表示乐观，这有助于安抚投资者。该公司在第四季度从Blackwell获得了110亿美元的收入，英伟达称这是其历史上“最快的产品增长”。该公司首席执行官黄仁勋在一份声明中表示：“对Blackwell的需求惊人。”

这一前景出现在人工智能行业不稳定的时期。由于担心数据中心运营商将放缓支出，英伟达的股价今年有所下跌。中国AI初创公司DeepSeek也引发了人们对算力高投入的担忧，这可能会减少对英伟达强大的 人工智能芯片的需求。

在这样的背景下，英伟达表示增长仍然强劲——即使它没有实现已成为其标志的井喷式增长。英伟达在声明中说，第一财季的销售额预计将达到430亿美元左右;分析师此前的平均预估为423亿美元，有些甚至高达480亿美元。

毛利率指引略低于预期，因为该公司的Blackwell芯片的增长对英伟达的利润构成了压力。根据LSEG编制的数据，英伟达预计第一季度毛利率将降至71%，低于华尔街预测的72.2%。英伟达首席财务官克雷斯(Colette Kress)表示，随着英伟达提高Blackwell芯片的产量，该公司将降低成本，提高利润率，并表示将在本财年晚些时候恢复到70%左右的水平。

英伟达的股价今年下跌了2.2%，而在2023年和2024年，英伟达的股价出现了惊人的上涨，成为全球市值最高的芯片制造商。

英伟达一直是人工智能支出大幅飙升的最大受益者，过去两年的营收规模翻了一番。许多大型科技公司正在向数据中心硬件投入数百亿美元，而英伟达是创建和运行人工智能软件的处理器的主要销售商。

一路走来，英伟达及其首席执行官已经成为人工智能革命的代名词，也是人工智能革命进展的最大领头羊。在过去两年的大部分时间里，黄仁勋作为人工智能技术的传播者在世界各地穿梭，他认为人工智能技术仍处于整个经济传播的早期阶段。

英伟达以销售图形处理器而闻名，但发现这项技术也可以应用于 人工智能。它的芯片在训练过程中帮助软件模型学习识别和响应现实世界的输入。英伟达的组件也用于系统中，然后运行软件，这一阶段被称为推理，并为ChatGPT等服务提供动力。

在财报发布之前，分析师曾对英伟达最大业务——数据中心客户服务——的近期增长表示担忧。最大的问题是，供应限制和向Blackwell的转变是否会减缓增长。新技术更加复杂，给制造带来了挑战。

与此同时，DeepSeek近期发布了一个强大的人工智能模型，该公司表示，创建该模型所需的投入成本要少得多，这加剧了人们的担忧。这一消息导致人工智能相关股票普遍遭到抛售。英伟达在一天的交易中就蒸发了5890亿美元的市值，创下了市场记录。

但微软(MSFT.US)等英伟达的主要客户维持了他们的资本支出计划，这表明人工智能支出将保持强劲增长。与此同时，周一报道称，由于对DeepSeek低成本人工智能模型的需求激增，中国企业正在增加英伟达H20人工智能芯片的订单。

Third Bridge分析师Lucas Keh表示：“尽管DeepSeek取得了突破，但英伟达在超大规模(hyperscaler)方面的势头似乎仍在继续。”超大规模是指大型云计算公司。

eMarketer分析师Jacob Bourne表示：“尽管市场对DeepSeek的高效模型和早期Blackwell部署面临的挑战感到不安，但英伟达的业绩再次证明，它将继续引领 人工智能领域。竞争对手正在取得进展，但前沿模型需要英伟达提供的先进计算资源。”

英伟达CEO黄仁勋表示：“对Blackwell芯片的需求令人惊叹，因为推理AI又增加了一条扩展规律——增加训练时的算力会让模型更智能，而增加深度思考时投入的算力则会让答案更智能。我们已成功实现Blackwell AI超级计算机的大规模生产，在其上市的第一个季度就实现了数十亿美元的销售额。随着代理AI和物理AI为下一波 AI革命奠定基础，AI正以光速发展，将改变最大的一些行业。”

英伟达2025财年第四财季业绩概要。来源：英伟达财报

26日当天，英伟达（Nasdaq：NVDA）股价收于每股131.28美元，涨3.67%，总市值3.22万亿美元。盘后公布财报后，英伟达盘后股价出现剧烈波动，一度下跌2%，在财报电话会开始后转涨，但随后又走低。截止发稿，公司股价小幅下跌。

值得注意的是，在第四财季，公司毛利率达到73.0%，同比下降3.0%，环比下降1.6%。英伟达方面表示，毛利率下降的原因是数据中心的新产品更复杂、更昂贵，而该业务是公司迄今为止最大的收入来源。在Blackwell全面投入生产后，毛利率将有望在2026财年晚些时候提升至75%左右。

Blackwell Ultra将于今年下半年按计划上市

分业务来看，英伟达最受关注的数据中心业务成绩又一次创下历史新高。英伟达第四财季数据中心业务营收为356亿美元，高于市场预期的336.5亿美元，与上年同期相比增长93%，环比增长16%。

英伟达CFO科莱特·克雷斯（Colette Kress）表示，最新AI芯片Blackwell的销量“超出预期”，在第四财季带来了110亿美元的收入，是公司有史以来增长速度最快的产品，其生产正在“全速进行”：“大型云服务提供商引领了Blackwell芯片的销售，它们约占我们数据中心收入的50%。”

克雷斯强调：“（ AI模型）后训练和模型定制的规模非常庞大，在测试时间扩展和OpenAI的o3、DeepSeek R1和 Grok 3等新推理模型的推动下，可能会需要更大数量级的计算加速。”

黄仁勋补充道，预计Blackwell产品线“将在各方面取得令人难以置信的成绩”：“我们必须继续扩大规模，因为需求量相当大，客户都急切地想要得到Blackwell系统。”公司方面认为，随着供应增加和限制缓解，预计将在第一季度实现强劲的环比增长。

不过，克雷斯指出，公司在中国的数据中心收入“远低于预期”，产品出货量将“大致保持在当前比例”，而美国数据中心业务的收入在Blackwell芯片的推动下表现得最为强劲。此外，未来关税的影响仍然是一个未知数。

黄仁勋也在电话会上表示，预计中国业务在本财季的营收占比与第四财季和之前大致相同，“约为出口管制实施前的一半”。他补充称，最好将AI芯片视为“在每个国家无处不在”的软件，“每个学生都会使用AI作为导师”。

对于公司AI芯片的路线图，黄仁勋坦言，从上一代Hopper架构转到Blackwell架构是一个“非常具有挑战性的转变”，公司在Blackwell的早期生产过程中遇到了“小问题”，“可能浪费了几个月的时间”，但英伟达以“光速”恢复，预计向Blackwell Ultra的转变将会更加顺利，其将于今年下半年上市。

在其他业务方面，作为英伟达的“老本行”，游戏与 AI PC（ 人工智能个人电脑）业务第三财季营收达到了25亿美元，与上年同期相比下降22%。此外，专业可视化业务营收为5.11亿美元，与上年同期相比增长10%，与上一财季相比增长5%。汽车与机器人业务营收为5.70亿美元，与上年同期相比增长103%，与上一财季相比增长27%。

黄仁勋称赞DeepSeek-R1“点燃了全球的热情”

此前，1月20日，中国AI初创公司深度求索（DeepSeek）的推出高性价比且高性能的开源大模型DeepSeek-R1，随后在国际市场上引发轰动，导致英伟达市值在从1月24日起的短短三天内蒸发6000亿美元。

在财报后电话会上的最后总结中，黄仁勋称DeepSeek-R1“点燃了全球的热情”，推理模型将推动芯片业务发展：“推理模型会消耗100倍的算力，而未来的推理模型会消耗更多的算力。Deepseek-R1点燃了全球的热情，这是一个极好的创新。更重要的是，它开源了一个世界级的推理AI模型，几乎每一个AI开发者都在应用R1。”

在近日播出的一档采访节目中，黄仁勋称DeepSeek的开源推理模型R1“令人兴奋不已”，而市场对于R1的反应中存在一些误解，R1的发布本质上利好AI市场，能够加速AI被采用，也就意味着市场仍然需要计算资源。

目前，市场正密切关注大型科技公司是否会继续在 AI基础设施建设方面投入巨资，以及投资是否能带来相应的回报。根据微软、谷歌、亚马逊和Meta的报告，四家巨头在2024年的资本支出总额为2460亿美元，同比飙升63%，2025年的资本支出总额可能会超过3200亿美元。

根据摩根士丹利分析师在今年2月发布的预测，微软将占2025年英伟达最新AI芯片Blackwell营收总额的近35%，谷歌占32.2%，甲骨文占7.4%，亚马逊占6.2%。

在电话会上，面对英伟达的业务是否会受到亚马逊、微软和谷歌等公司自研定制芯片威胁的问题，黄仁勋表示：“即使芯片被设计出来了，并不意味着它就能被部署。”

Factset的数据显示，财报发布前，68名分析师中有62名给予英伟达“买入”或“跑赢大盘”评级，其余6人则给予“持有”评级。分析师们给英伟达的平均目标价为175.39美元。

许多学生表示，他们使用生成式 AI 的主要原因是可以节省时间（51%）和提高工作质量(50%)。然而，约18% 的学生承认直接在作业中包含 AI 生成的文本。尽管如此，部分学生仍对学术不端的风险感到担忧，有人表示虽然享受与  AI 合作的便利，但也害怕被发现。

调查还显示，富裕背景的学生和 STEM 专业的学生更积极地使用 AI 工具。此外，尽管80% 的学生认为学校在学术诚信方面的政策 “清晰”，但只有36% 的学生接受过大学提供的 AI 技能培训。许多学生感到，学校在这一问题上的指引信息不明确。

帝国理工学院的计算机 科学家托马斯・兰卡斯博士表示，当前不使用生成式 AI 的学生已成为一个微小的少数群体。他强调，在未来职场中，能够熟练运用 AI 将成为一种竞争优势。

大学机构的发言人表示，为了培养未来的人才，大学必须让学生适应 AI 主导的世界，同时也要关注快速发展的技术带来的挑战。调查结果表明，大学和学生都在关注 AI 工具在考试和评估中可能带来的风险。

81%的受访者是非AI用户

这项调查在去年10月份进行，受访者包括5273名美国在职成年人。结果表明，尽管科技行业围绕着ChatGPT、Copilot和Gemini等AI工具进行了大肆炒作，但科技巨头们仍需做一些说服工作，以确保它们的大规模投资能够获得回报。

调查显示，对于AI的长期影响，52%的受访者表示担忧大于希望。32%的人认为，AI将导致他们长期就业机会减少。聊天机器人被认为有助于加快工作进度，而非提高工作质量。

图片来源：theinformation

你不必远行就能找到 人工智能初创公司获得高估值的例子，因为一些正在进行的机器人交易和由 OpenAI 校友创办的初创公司已经显示出这一点。但这些例子掩盖了投资者对人工智能初创公司估值方式的变化。

基础模型的最大开发者，如 OpenAI 和 Anthropic，基于其年化收入的估值，现在比一年前便宜。这是公司随着时间的推移而变老、其收入追赶投资者的高预期时的典型现象。较不寻常的是，一些 AI 初创公司在收入上升的同时仍保持高倍数。

专注于为消费者和企业开发应用程序的初创公司，与一年前相比，仍然保持相对较高的收入倍数。对于一些初创公司，例如 AI 搜索引擎 Perplexity 和生成式 AI 工具制造商 Writer，倍数甚至有所上升。

投资者表示，他们愿意如此高估 AI 应用的价值，因为其收入增长远快于前十年的软件应用。这些投资者表示，企业在 AI 上的支出增加，因为他们发现这些软件可以提高员工的生产力并降低成本。

“人工智能公司正在经历前所未有的巨大增长。这就是为什么人们预测这些增长率并以此为基础进行估值的原因，”Sapphire Ventures 的总裁兼合伙人 Jai Das 说道，该公司已投资于商业搜索聊天机器人 Glean 和 Perplexity。

例如，Perplexity 在 1 月份的年度经常性收入超过了 8000 万美元——这是其未来 12 个月订阅的价值，来自一位对其财务状况有直接了解的人士。这比 11 月份的 5000 万美元的速度高出 60%，当时它以 85 亿美元的估值筹集资金，导致惊人的收入倍数为 170。去年 3 月，它的收入倍数约为 63。

这家成立三年的公司销售基于 人工智能的搜索引擎订阅，并已扩展到广告等其他业务，并通过应用程序编程接口为开发者提供模型访问。

很难全面了解  AI 初创公司的估值，因为这些公司的财务数据受到严格保护。但从《信息》对过去六个月筹集资金的十多家 AI 初创公司的报道中收集到的数据，可以让人感受到投资者如何评估它们。

为了保持一致性，《信息》使用了投资前的估值，尽管风险投资家通常也会考虑这些投资后的估值，或包括新资本的估值。

在人工智能应用中，投资者给予年轻初创公司最高的倍数，这些公司针对某个行业的客户——比如医疗或法律。投资者表示，通过在敏感的专有数据上训练模型，使其专门针对这些行业，可能会为这些初创公司带来竞争优势。

例如，Abridge 是一家成立六年的初创公司，利用 AI 转录医生与患者的对话，联合创始人兼首席执行官 Shiv Rao 表示，该公司调整其他公司的 AI 模型，以识别医学术语，并根据讨论的医疗问题在患者与医生的对话中指出重要细节。

去年秋天，投资者通过将 Abridge 的估值定为 25 亿美元——是其 5000 万美元年经常性收入的 50 倍——来奖励这些努力，投资额为 2.5 亿美元。

并非所有 AI 应用的收入倍数都高于之前的轮次。

例如，三岁大的法律 AI 初创公司 Harvey 在今年早些时候获得了 27 亿美元的估值，投资前的估值约为其在 12 月达到的 5000 万美元年经常性收入的 54 倍。就在一年前，投资者将该初创公司的估值定为 6.35 亿美元，或当时年经常性收入的 64 倍。

去年秋天，Glean 在投资前以 43 亿美元的估值筹集资金，相当于当时 1 亿美元年经常性收入的 43 倍。当它在 2023 年底以 20 亿美元的估值筹集资金时，投资者将其估值为 3000 万美元年经常性收入的 67 倍。

与此同时，随着收入激增，最大的 人工智能公司的收入倍数也下降了。Anthropic 正在完成一轮融资，预计这家聊天机器人 Claude 的制造商在投资前的估值为 580 亿美元。

根据一位了解其财务状况的人士，这相当于其年化收入 10 亿美元的约 58 倍。就在一年前，这家位于旧金山的公司估值约为其年化收入 1 亿美元的 150 倍。

Open AI 的收入倍数也有所下降，但幅度较小。其最新的融资将其估值定为 2600 亿美元，投资前的估值为其预计年化收入 60 亿美元的 43 倍。一年前，一项将其估值为 860 亿美元的二次发行相当于其年化收入的 54 倍。

本文翻译自：theinformation

人工智能部署不断增长，下一代人工智能是未来的关键优先事项

71%的组织在某种程度上在其财务运营中使用人工智能。目前，41%的企业正在适度或大规模地使用人工智能，预计在未来三年内，这一比例将上升到83%。

自第一波研究以来的短短六个月，人工智能的传播已经可见一斑。2024年4月，在最初的10个国家中，40%的组织在中等或很大程度上在其财务运营中使用传统的人工智能，这一比例已增加到45%。

生成式人工智能的使用也在增长。不打算使用新一代人工智能的公司比例从6%下降到现在的1%。新一代人工智能已成为未来的关键焦点和首要任务，95%的领导者和39%的其他人希望在未来三年内有选择地或广泛地在财务报告中采用人工智能。

全球采用

研究还强调了人工智能在世界各国被利用和积极探索的程度，尽管存在很大差异。美国、德国和日本的公司在人工智能应用方面遥遥领先，但意大利和西班牙等其他主要经济体却落后了。同样的二分法在新兴市场也很明显，中国和印度在人工智能应用方面领先，而沙特阿拉伯和非洲国家则远远落后。

从行业和部门来看，自第一波研究以来，随着组织加大努力，情况趋于平衡——大多数行业的领导者比例相似，尽管金融服务领先（29%），而医疗保健落后（16%）。收入规模较大的公司往往更先进。

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多模式人工智能重塑行业，重新定义技术协作。

在客户服务、教育和娱乐领域的早期部署有望提高生产力，并为投资该技术的公司提高20%的运营效率。

代理人工智能在小众用例中取得进展，而更广泛的实施滞后。

尽管只有不到25%的大型组织会尝试广泛部署，但在路线优化和资源分配方面，人工智能将实现15-30%的效率提升。

使能技术使量子变得实用。

不断增加的政府支出和不断增长的企业兴趣将加速现实世界的量子传感器试点。

机器人离开实验室，进入我们生活的一年。

全球机器人市场接近741亿美元，机器人和无人机的部署将会加强。

语音用户界面的演变增强了我们的工作、生活和学习方式。

语音助手将变得更加具有上下文感知能力，能够在没有明确命令的情况下预测用户需求。

数字身份和人工智能治理的融合将重新定义信任和安全。

随着数字身份市场的扩大，越来越多的生物识别和去中心化身份解决方案的采用将加速安全身份验证。

数据集成工具推动企业采用人工智能。

人工智能增强的数据集成平台将减少30%的人工任务，促进更智能的决策，并推动公司将盈利能力提高20%。

日益增长的空间需求威胁公私合作和军民两用资金。

商业卫星部署将加速，超过以往的年度记录，并加强对交通管理、碎片清除和增强轨道安全的需求

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根据这份报告，实现人工智能主导流程完全现代化的公司数量几乎翻了一番，从2023年的9%增加到2024年的16%。与同行相比，这些组织在扩展生成式人工智能用例方面实现了2.5倍的收入增长，2.4倍的生产力提高和3.3倍的成功提升。

调查结果还评估称，这些“准备好重新创造”的公司正在更快地发展，并正在放大生成式人工智能对整个企业的影响。在数字核心的支持下，这些企业已经在IT（75%）、营销（64%）、客户服务（59%）、财务（58%）、研发（34%）和其他核心职能中开发了生成式人工智能用例。

虽然研究表明，一些公司已经达到了运营成熟度的最高水平，但64%的公司仍在努力改变他们的运营方式。

对人的高度依赖往往被忽视：82%的公司在运营成熟的早期阶段没有实施人才重塑战略，没有计划满足劳动力需求，也没有获得新的人才或培训，让员工为生成式人工智能主导的工作流程做好准备。

该报告强调了企业领导者应该采取的四项关键行动，以提高其运营成熟度：

实施集中的数据治理和以领域为中心的数据现代化方法。

采用人才优先的重塑战略。

确保业务和技术团队共同进行创新。

采用领先的流程来推动业务成果。

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科技正日益影响着国家的繁荣和主权。人工智能（AI）等颠覆性技术的发展，加上地缘政治事件，正在创造新的竞争舞台，其核心是对创新、生产和采用先进技术的投资。

2015年至2022年间，欧洲大公司每年投资7000亿欧元，即人均3000欧元，低于美国同行，特别是在技术领域，因为欧洲公司的投资资本回报率（ROIC）落后美国4个百分点。在被认为对全球经济未来至关重要的14项技术中，欧洲目前仅在4项技术上与美国和中国展开了有效竞争。

这些差距造成了对欧洲的战略依赖，预计2040年，由于放弃的国内生产总值（GDP）贡献，每年将有2至4万亿欧元的资金缺口，这一数额超过了欧洲大陆目前净零、国防和医疗保健所需的年度资金总和。

在欧洲制定提高经济和技术竞争力的路线之际，各方正在就推动变革所需的各种杠杆达成共识。

报告旨在开始将想法转化为行动的旅程，重点关注影响，包括速度和规模。它提出了一个战略框架，说明如何发挥作用以及如何取胜；一份旨在启动势头的私营部门灯塔举措清单；10个公共部门“大项目”，旨在释放欧洲的竞争力和企业家精神，与6个促进创新和投资的优先领域相一致。

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波士顿咨询集团（BCG）的人工智能雷达全球调查连续第二年捕捉到了企业高管对人工智能的看法。调查结果显示，在实现人工智能的全部潜力方面，既有乐观情绪，也面临重大挑战。最新的报告调查了19个市场和12个行业的1803名C级高管。

领先企业如何保持领先地位

领先公司将80%以上的人工智能投资用于重塑核心功能和发明新产品，而其他公司将56%的人工智能投资用于规模较小、以生产力为重点的项目。领导者还设定了明确的目标，并跟踪最高和最低限度的影响。60%的受访公司未能定义和监控与人工智能价值创造相关的任何财务KPI。

自主代理：全球人工智能转型的关键考虑因素

代理是自主的人工智能系统，通过使用工具、分析数据和跨系统工作来实现目标，而人工输入最少。尽管仍处于部署的早期阶段，但67%的高管正在考虑将自主代理作为其人工智能转型的一部分，他们对各个地区的代理持一致的乐观态度。

只有7%的高管预计人工智能自动化将导致员工总数减少

68%的高管希望保持目前的员工规模，专注于提高生产力和提高现有人才的技能，以满足人工智能的需求。与此形成鲜明对比的是，只有不到1/3的公司提高了1/4员工的技能——与去年相比有所改善，但仍远未达到所需的水平。

与此同时，17%的高管预计人工智能将通过引入新角色来取代多余的角色，从而重塑员工队伍。8%的人预计人工智能将推动员工人数的增长，只有7%的人预计人工智能自动化会减少员工人数。

应对风险

高管们认为，数据隐私和安全（66%）、对人工智能决策缺乏控制或理解（48%）、监管挑战和合规性（44%）是需要应对的三大人工智能风险。网络安全是一个关键问题，76%的高管承认他们的人工智能网络安全措施需要进一步改进。

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获得人才已成为影响外包决策的头号驱动因素。组织正在使用多种途径来保护功能、服务和技能。这些途径包括内包、外包、全球内部中心（GIC）、数字化劳动力，以及最近的人工智能外包——所有这些途径通常都是脱节的。这种复杂性需要一种编排的采购方法：我们正处于多维采购的时代。

由人工智能（AI）支持的员工和自动化机器人组成的数字劳动力已经成为一种独特的人才模式：20%的受访组织已经制定了“数字劳动力”战略来管理这些数字员工。此外，外包服务中数字劳动力的整合是一个关键的关注领域，被称为人工智能外包。在接受调查的高管中有83%预计第三方供应商将把人工智能功能作为他们提供服务的一部分。

尽管人们对人工智能外包抱有很高的期望，但实际收益仍然有限。不到一半的组织报告了生产力的提高，只有25%的组织看到了供应商服务成本的降低。

随着组织重新平衡其人才生态系统，内包和GIC正在激增

虽然内包和GIC并不新鲜，但在过去两年，它们重新出现并加速发展，成为组织广泛使用的战略，以重新平衡其人才生态系统并增强服务交付。70%的受访组织在过去五年中选择性地将之前外包的部分工作内包，主要是为了加强内部能力，提高服务质量，重新获得控制权，并消除供应商加价。

外包交付模式不断成熟，越来越强调基于价值的关系

尽管内包增加，但40%的受访者预计第三方外包的投资将增加，只有20%的受访者计划减少。外包后台功能的速度仍然很高，但随着外包关系的成熟，组织更加强调从前台和核心能力中提取价值。一半的调查对象在销售、营销和研发能力方面使用外包服务。基于结果的交付模式已被越来越多地采用，高管们报告了积极的满意度反应，并计划增加投资。据调查，67%的高管如今采用基于结果的服务，延续了从传统的员工扩充转向结果驱动方法的趋势。

对于面向未来的组织来说，掌握人才招聘的复杂性是必不可少的

组织在人才采购方面面临的一些最大挑战包括跟踪价值实现、管理组织变革和集成服务——所有这些都与他们内部治理和管理能力的成熟度有关。

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Gartner杰出副总裁分析师John-David Lovelock表示：“虽然首席信息官的预算在增加，但很大一部分只是在他们的经常性支出中抵消价格上涨。这意味着，2025年名义支出与实际IT支出将出现倾斜，价格上涨将吸收部分或全部预算增长。所有主要类别的价格都高于预期，这促使首席信息官推迟并降低了他们的真实预算预期。”

GenAI将影响IT支出，但不会集中在GenAI本身

预计2025年，包括数据中心系统、设备和软件在内的细分市场将实现两位数的增长，这主要是由于生成式人工智能（GenAI）硬件的升级。这些升级后的分支市场即使有了新的硬件，也不会在功能上脱颖而出。

Lovelock 补充说：“GenAI正在滑向幻灭的低谷，这反映了首席信息官对GenAI的期望下降，而不是他们在这项技术上的支出。例如，新的人工智能PC还没有使用硬件的‘必备’应用程序。虽然消费者和企业都将购买支持人工智能的个人电脑、平板电脑和手机，但这些购买不会受到GenAI功能的过度影响。”

预计2025年，人工智能优化服务器的支出将轻松翻倍，达到2020亿美元。

Lovelock表示：“预计2025年，IT服务公司和超大规模企业将占到IT支出的70%以上。到2028年，超大规模企业将运营价值1万亿美元的人工智能优化服务器，但不会在其传统商业模式或IaaS市场中运营。超大规模企业正在转向寡头垄断的人工智能模型市场。”

自 中文业界资讯站

研究表明，财务领导者认为人工智能对于提高准确性、减少手动任务和满足合规标准至关重要，在节约成本、运营效率和员工满意度方面具有实实在在的好处。特别是，会计应付账款（AP）和财务规划与分析（FP&A）已被确定为人工智能驱动的投资回报率的主要领域，在运营方面有了重大改进。

但是，尽管许多财务领导者认识到人工智能的价值，但实际障碍，包括变革管理技能、资本约束和劳动力整合问题是常见的障碍。

人工智能的成功需要有针对性的、渐进的实施、合作伙伴关系和明确的ROI测量，以建立对未来投资的信心。通过对全球400位高级财务领导者的调查，报告概述了克服这些挑战并释放人工智能全部ROI潜力的战略。

人工智能带来成本节约和效率提升：许多首席财务官报告称，人工智能提高了成本效率，AP和FP&A显示出最直接的人工智能潜力。

变革管理和技能差距是常见的障碍：40%的财务主管提到了变革管理方面的挑战，33%的人担心资金可用性，这减缓了人工智能的采用。

早期的成功提升了对更广泛实施的信心：在AP等高影响力领域的成功试点有助于为扩大的人工智能计划建立动力和支持。

员工参与对成功至关重要：尽早吸引员工并关注人工智能在减少重复性任务方面的作用，可以提高员工的支持度和满意度。

渐进式实施和合作伙伴关系推动长期投资回报率：与人工智能专家的战略合作伙伴关系和渐进式变化为长期财务和运营收益创造了可持续的途径。

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