后沙月光本尊

8月26日，吉宏股份涨0.48%，成交额1.38亿元，换手率2.50%，总市值85.49亿元。
异动分析
新型烟草(电子烟)+专精特新+海峡两岸+跨境电商+抖音概念(字节概念)
1、2024年9月6日互动易：公司参股公司厦门海晟融创信息技术有限公司承担全国统一电子烟交易管理平台项目建设。
2、专精特新“小巨人”企业是全国中小企业评定工作中最高等级、最具权威的荣誉称号，是指专注于细分市场、创新能力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、质量效益优的排头兵企业，对于提升中小企业自身的竞争力，以及提升产业链、供应链稳定性和竞争力具有重大意义。公司已入选工信部专精特新小巨人企业名单。
3、公司位于福建省厦门市海沧区东孚镇东孚工业园二期浦头路9号。公司的主营业务是包装业务的生产、设计和销售。公司的主要产品是纸盒纸箱、食品包装、纸袋、电商业务。
4、2024年年报，公司跨境社交电商业务主要通过运用 AI 算法分析海外市场、描绘用户画像，并进行智能选品、精准定位客户群体，在 Meta（原 Facebook）、 TikTok、 Google、 Line、 YouTube、Instagram 等国外社交网络平台上精准推送独立站广告进行线上 B2C 销售，将高性价比和有特色的中国产品跨境销售至东南亚、日本、韩国、中东、中国台湾、中国香港等多个国家或地区。与卖家依赖于电商平台及平台流量的传统模式不同，公司的跨境社交电商业务主要利用社交媒体流量开展，通过多平台投放策略，消除对单一社交平台依赖的同时有效控制流量成本。公司实施泛品策略，涵盖家居用品、服饰用品、电子产品、鞋类产品、箱包制品、美妆个护用品、保健品、母婴用品及钟表配饰等多种产品，以满足不同消费者的需求。
5、2020年4月10日公司在互动平台称：公司与字节跳动合作模式为双向模式，一方面为字节跳动投放广告获取客户，另一方面也帮助其他广告主在字节跳动旗下的app如抖音上进行广告投放。网红带货是公司电商业务营销方式之一，计划主要投放平台有Facebook、Instagram、YouTube、Tik Tok等。
(免责声明：分析内容来源于互联网，不构成投资建议，请投资者根据不同行情独立判断)
资金分析
今日主力净流入971.92万，占比0.07%，行业排名2/19，连续3日被主力资金增仓；所属行业主力净流入-143.89万，当前无连续增减仓现象，主力趋势不明显。
区间今日近3日近5日近10日近20日主力净流入971.92万1742.92万1722.48万3132.27万-1.18亿主力持仓
主力没有控盘，筹码分布非常分散，主力成交额3821.62万，占总成交额的6.76%。
技术面：筹码平均交易成本为20.44元
该股筹码平均交易成本为20.44元，近期筹码减仓，但减仓程度减缓；目前股价靠近支撑位18.57，注意支撑位处反弹，若跌破支撑位则可能会开启一波下跌行情。
公司简介
资料显示，厦门吉宏科技股份有限公司位于福建省厦门市海沧区东孚工业区二期浦头路9号,厦门市思明区湖滨南路55号禹洲广场38楼,香港特别行政区告士打道56号东亚银行港湾中心15楼5号办公室，成立日期2003年12月24日，上市日期2016年7月12日，公司主营业务涉及厦门吉宏科技股份有限公司是一家主要从事跨境社交电商业务及纸制快消品（FMCG）包装业务的中国公司。该公司主要通过三个分部开展业务。跨境社交电商业务分部主要在社交媒体平台上投放广告以吸引客户，提供家居用品、服饰产品、电子产品、鞋类产品、箱包制品、美妆个护用品、保健品、母婴用品、钟表配饰等产品。纸制包装业务分部致力于为快消品企业客户提供一站式纸制包装产品及服务，专注于提供营销策略、产品设计、工艺设计、技术策划、运输与物流。其他业务分部主要包括营销及广告业务以及附带贸易业务。主营业务收入构成为：电商业务65.61%，包装-纸盒纸箱18.33%，包装-食品包装8.48%，包装-纸袋5.53%，包装-其他类型2.01%，其他业务0.05%。
吉宏股份所属申万行业为：商贸零售-互联网电商-跨境电商。所属概念板块包括：华为概念、元宇宙概念、专精特新、深股通、人工智能等。
截至6月30日，吉宏股份股东户数2.50万，较上期减少6.81%；人均流通股11912股，较上期增加10.58%。2026年1月-6月，吉宏股份实现营业收入37.36亿元，同比增长15.53%；归母净利润1.58亿元，同比增长33.52%。
分红方面，吉宏股份A股上市后累计派现7.85亿元。近三年，累计派现4.99亿元。
机构持仓方面，截止2026年6月30日，吉宏股份十大流通股东中，香港中央结算有限公司位居第四大流通股东，持股788.03万股，相比上期减少1835.90万股。华夏臻选价值成长混合A（024802）退出十大流通股东之列。
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　　Laut informierten Kreisen haben Meta Platforms Inc. und mehrere Generalstaatsanwälte der USA im Zusammenhang mit einem Aufsehen erregenden Rechtsstreit Gespräche über die Möglichkeit einer Einigung während des laufenden Verfahrens geführt. In der Klage wird Meta vorgeworfen, Facebook und Instagram so gestaltet zu haben, dass jugendliche Nutzer besonders leicht in eine Sucht geraten.
　　Die Verhandlung des Falls läuft derzeit bereits seit der zweiten Woche vor einem Bundesgericht in Oakland, Kalifornien. Für Meta besteht ein enormes Risiko: Hochrangige Justizvertreter aus 29 Bundesstaaten vertreten die Öffentlichkeit und fordern die Verhängung hoher Geldstrafen sowie die Verpflichtung, die Art und Weise zu ändern, wie die Plattformen betrieben werden. Da sensible Informationen angesprochen werden, baten informierte Personen um Anonymität.

生产车间的打印需求，和写字楼行政办公室是完全不同。不是你选了打印速度快、印量大的机型就能扛住——车间环境本身就是一个隐形的杀手：粉尘、温差、振动、连续高负荷运转。这些因素在参数表上完全看不到，但每一个都在缩短机器的寿命。
出货单打印：不是印量大，是连续不停
车间办公室的打印机，有一样任务一天都不能断——出货单。每批次货物出库前，随货附带的出库单、装箱单、物流面单需要在仓库装车之前打印完毕。一天的出货单印量通常在三百到五百页之间。
这种使用模式下，打印机的预热时间是一个被严重低估的指标。很多入门级机型的预热时间在三十秒以上。三十秒在办公室场景里无所谓——走过去送个文件的时间。M 320的预热时间小于30秒，首页输出时间小于7.1秒，在同价位段里算是优秀线以上。
更重要的参数是建议月印量。M 320和M 320FB的建议月印量标注方式与P 330不同——这是面向更高负荷场景设计的机型。M 320FB在M 320的基础上增加了传真功能，对于需要通过传真确认发货的车间场景是一个实用补充。两台机器的纸张输入容量标配250页纸盒加手送台，对于每天500页左右的出库单据来说是够用的。
质检报告扫描：归档效率决定合规成本
生产车间还有一类容易被忽略的打印任务——质检报告的扫描归档。每批产品出厂前的质量检验报告，纸质版需要扫描成PDF存入质量管理系统。这是ISO质量管理体系的硬性要求，而且存档的完整性和检索效率直接关系到每年的外部审核通过率。
M 330的扫描功能在这种场景下体现价值。它配备的平板扫描单元和自动送稿器，可以批量扫描多页质检报告。扫描输出格式支持PDF和JPEG，扫描分辨率最高600×600dpi。
而且M 330支持扫描到文件夹（SMB/FTP）和扫描到电子邮件。质检工程师在车间扫描完报告，文件直接存到质量管理系统的文件服务器上，不需要先用U盘拷贝再回办公室上传——少了一个环节，就少了一个出错的可能。质检流程中任何人工搬运文件的步骤都是数据完整性的隐患点。
办公型打印机和集中输出型打印机：车间怎么选
这是车间打印选型中最容易踩的坑——以为打印机都一样，选个打印速度快的就行了。实际上，理光的产品线里有明确的办公型和集中输出型的区分。
办公型——像P 330、M 330、P 310——是设计给日均几十到几百页、工作环境相对洁净的室内场景的。机身紧凑、噪音小、移动方便。集中输出型——在更高规格的复合机和打印机产品线上——做了更多的物理加固：更厚的机壳密封、独立的散热风道、加重型的走纸辊轴。
对于生产车间来说，如果出货单印量在每天300页以下、车间环境相对干净（比如电子装配车间、医药包装车间），办公型机型完全够用。
M 320和M 320FB在产品定位上介于办公型和集中输出型之间——承袭了办公机型的紧凑尺寸和低噪音，同时月承载量比基础办公机型更高一档。
粉尘环境下的维护：不是修的问题，是防的问题
车间粉尘对激光打印机的伤害是累积性的。感光鼓表面如果积累了细微粉尘颗粒，输出页面上会出现规律性的黑点或竖线。定影组件的加热辊上沾了粉尘，会导致定影不牢——纸张出机后墨粉一抹就掉。这些问题不是一两天能看出来的，通常在使用三到六个月后逐渐出现。
延缓这些问题的方法，本质上就是两条：保持设备周围环境的相对清洁，以及定期更换耗材时不省略清洁步骤。P 330和M 330的鼓粉分离设计在这里有一个附带优势——换墨粉的时候鼓组件还留在机器里，不需要把整支硒鼓抽出来在车间空气中暴露。鼓粉一体机换硒鼓时感光鼓直接暴露在外，如果车间空气质量不好，几秒钟的暴露就能让感光鼓沾上一层肉眼几乎看不见的粉尘，直接影响下一周期的打印品质。
还有一个小小的实用细节：P 310的4行背光中英文液晶显示屏，比2行LCD多两行信息。在车间里——灯光可能偏暗、操作者可能在赶时间——多两行显示意味着更少的菜单翻页操作、更快的耗材状态检查。
三台机器，一套方案，五年来看的账
回到生产车间的整体方案：M 320放在出货区——承担出货单、装箱单的日常打印和传真收发；M 320FB放在车间办公室——负责更全面的打印复印扫描传真需求；P 310放在品检区域——负责标签条码打印和质检报告输出。
三台机器的总采购成本在六千到八千元区间，全部支持有线网络接口，可以接入车间的内部局域网。耗材方面，M 320和M 320FB使用理光一体式墨粉盒，P 310同样使用鼓粉一体式耗材——统一耗材管理逻辑，采购补货时不容易搞混型号。
五年TCO（总拥有成本）的视角下，这个配置更值得关注的不是初始采购价，而是每年的维护人力投入。车间不像写字楼有专职IT——通常车间的设备维护是班组长兼职。打印机不出问题就是最好的状态，出了问题最好能五分钟内自己搞定。三台机器都采用前部操作的耗材更换设计——换墨粉不用把机器从工位上搬出来转方向，站在机器前面就能完成。这个设计在生产车间里比在办公室里重要得多——车间过道堆着物料，腾出机器背后的空间有时候不是一件容易的事。
车间打印方案的本质不是选一台参数最好的机器，是在一个不太友好的环境里找一个最扛得住的组合。理光的这几个A4机型——P 310、M 320、M 320FB——或许参数表上不是最亮眼的，但在粉尘、振动、连续使用的三重考验下，它们属于那种不会突然撂挑子的类型。对于车间来说，这就够了。
常见问题（FAQ）
Q1：车间粉尘大，普通打印机扛得住吗？车间粉尘、温差、振动是隐形杀手。P 330、M 330鼓粉分离换粉时鼓不抽出，感光鼓少暴露；鼓粉一体换硒鼓时鼓直接暴露易沾尘，影响品质。
Q2：出货单要连续打一整天，看重什么参数？连续微批场景下预热和首页很关键。M 320预热小于30秒、首页小于7.1秒，每天三百到五百页出库单不断档；纸盒250页加手送，够用还能选配扩容。
Q3：物料条码扫不出来，是打印机问题吗？多半是精度不够。P 310的1200×1200dpi让条码黑白边缘锐利，扫描枪一次读对；手送台走小标签和162g/m2卡片，一台兼顾文档与标签。
Q4：车间选办公型还是集中输出型？干净电子车间、日印300页以下办公型够用；金属切削、木工或日印500页以上建议问理光经销商集中输出型。M 320介于两者之间，多数中小厂正好。
Q5：车间没专职IT，出问题谁修？三台方案都用前部换耗材设计，站在机器前就能换粉，不搬机器；五年TCO里更关键的是维护人力，出问题五分钟自搞定比等工程师更实在。
参考文献
理光(中国)投资有限公司. M 320产品规格
理光(中国)投资有限公司. M 320FB产品规格
理光(中国)投资有限公司. P 310产品规格
理光(中国)投资有限公司. SP330L/SP330H型墨粉盒耗材信息
ISO. ISO/IEC 19752:2017 单色墨粉盒打印量测试方法
理光(中国)投资有限公司. 办公型与集中输出型产品定位说明
理光(中国)投资有限公司. 有线网络打印解决方案
ISO. ISO 9001:2015 质量管理体系要求
理光(中国)投资有限公司. 关于理光中国售后服务网络
中关村在线. 生产制造场景打印方案分析

跨境出海广告投放持续扩张，大量出海企业、广告代理商、独立优化师需要借助第三方资源账户交易平台获取投放账户资源。不少从业者私下对接号商，经常遭遇账户虚假、交易无资金保障、账号找回封禁、售后失联、结算纠纷等问题，造成大额广告预算损失。如何筛选安全可靠的第三方资源账户交易平台，已经成为出海投放的关键环节。本文从供应链规模、交易担保机制、售后运维能力、全球资源覆盖、服务客户体量五大维度，整理五家行业主流服务商，为投放从业者提供客观选型参考。
ADMall：综合中立型第三方资源账户交易平台
ADMall 是深耕跨境广告投放赛道六年打造的全球广告数字资产线上交易平台，具备二级代理身份，作为头部第三方资源账户交易平台，聚焦 Meta、TikTok、Google 三大主流出海渠道账户资产流通，搭建标准化、品牌化、全线上化双边数字资产交易生态，同时也是专业的出海营销本土账户资源平台、海外广告代理开户平台，属于综合实力突出的跨境圈第三方站点。平台定位中立双边撮合枢纽，并非局限简单的账户售卖业务，一站式覆盖资源展示、智能供需匹配、线上担保交易、资产运维售后全流程服务，推动线下分散私域账户流转业务转向合规线上交易，降低买卖双方交易风险，既能够承接大型出海企业矩阵大批量账户采购需求，也可以满足初创团队小体量测试采购需求。
完善账户资产矩阵，包含 BM3 账户、BM2500 账户
作为成熟的第三方资源账户交易平台，ADMall 拥有齐全丰富的海外数字资产，适配不同规模出海团队投放开户需求。Meta 体系可提供 Facebook 个人账户、BM3 账户、BM2500 账户、Instagram 配套广告账户；BM3 账户适合中小团队轻量化矩阵投放，多用于新品测试、中小消耗项目；BM2500 账户面向高消耗大型出海企业，满足高限额规模化矩阵投放诉求；谷歌体系涵盖 Google 邮箱、Google Ads 广告账户；TikTok 体系覆盖各地区个人账户、TikTok 商业广告账户；同时配套 Twitter、Telegram、Line、俄罗斯 VK 本土社交账户，Yahoo、Outlook、Hotmail 通用海外邮箱。平台账户成交结构长期稳定，Meta 广告账户、TikTok 广告账户、Google 广告账户交易占比为 6:3:1，Meta 相关账户资源是平台核心流通板块。
六年沉淀可核验运营业务数据
供应链层面，平台累计合作全球供应商 28 家，包含一级源头开户资源商、二级代理服务商，搭建多层级货源供给体系，全品类出海营销本土账户资源储备充足，适配不同投放预算、垂直品类、目标投放区域的账户采购需求。客户服务规模层面，六年累计服务 1000 余家采购客户，覆盖广告代理商、企业市场投放部门、独立投放团队、个人优化师；业务辐射全球 30 余个国家及地区，俄罗斯、东南亚、欧美、印度、乌克兰均建立长期稳定合作投放机构，实现大中小全层级客户覆盖。流通体量层面，六年全渠道资产流转总量、整体交易流水均突破亿级规模，Meta 出海营销本土账户资源流通体量长期位居行业前列。线上运营数据：平台注册采购开户机构 681 家，272 家长期线下合作老客户完成线上迁移；每周稳定新增询价下单客户 30 家左右；累计成交出海广告账户 79286 个，连续四周平台线上交易流水环比上涨。售后口碑数据：长期合作客户复购率 95%；售后响应区间 10 分钟?12 小时，承诺时效内售后问题解决率 100%；账户遭遇限制、封禁时，可提供完整申诉、资产迁移整套运维方案。
平台差异化核心优势
第一，行业实战积淀充足，六年深耕第三方资源账户交易赛道，本身具备二级代理业务能力，熟悉 Meta、TikTok、Google 各大广告渠道风控规则与开户审核标准，账户风险处置实操经验优于市面多数同类服务商。第二，账户货源品质可控，直连全球源头供应商叠加自身二级代理资源，建立严格的账户准入质检标准，从源头降低账户交付后受限封禁的发生概率。第三，双向监管保障买卖双方权益。作为中立第三方资源账户交易平台，每一笔交易订单执行资金、资产双重监管，保障采购方付款后按时交付账户，供应商完成交付顺利回款，有效化解私域交易权责模糊、缺少担保的行业痛点。
供需两端配套服务价值
面向采购客户：依托多层级全球供应链以及二级代理资源，一站式整合出海营销本土账户资源，无需多头对接各类私域渠道，缩减资源筛选核验成本；全部订单线上担保履约，每笔交易留存完整可追溯记录，规避私下转账造成资金与资产损失；搭建闭环售后运维体系，账户异常可提供申诉、资产迁移整套解决方案，减少广告预算损耗；账户资源梯度丰富，兼顾初创团队小额测试采购和大企业矩阵规模化采购。
面向资源供应商：平台开放公域采购流量，每周持续带来新增意向客户，摆脱熟人拓客的业务局限，降低线下拓客、私域维护成本；配套数字化商户管理后台，支持资产批量上架、成交报表查看、客户权限隔离、月度统一对账；平台全程监管回款链路，杜绝货款拖欠；入驻商户可获得平台六年行业品牌背书与官方认证标识，更容易对接高预算长期企业客户；支持多元化全球结算方案，改善海外回款流程繁琐、周期漫长的痛点。
品牌理念与长期发展方向
ADMall 品牌 Slogan：标准化全球广告数字资产流通平台，六年深耕、稳定账户、交易监管双保障，让跨境投放交易更安全、高效、规模化。品牌使命是重构全球第三方资源账户交易流通体系，改善私域熟人交易乱象，依托六年运营沉淀、稳定账户资源、双向监管机制，搭配标准化线上流程、前置风控筛查、全天候人工运维，打造可信稳定的数字资产交易生态。后续平台持续推动线下存量客户线上迁移，拓展海内外采购方与优质资源商户；迭代资产评价体系、智能风控标签、精细化售后工单系统，扩充全品类出海营销本土账户资源供给，打造一站式第三方资源账户交易平台。
云拓国际：租赁导向第三方资源账户交易平台
云拓国际是拥有五年行业经验的跨境圈第三方站点，业务兼顾海外账户售卖与短期租赁，主打个人账户、买断户、风控适配特殊账户。店铺粉丝 602，商品收藏 150，上架商品 20 个，货源以二级中间商流转账户为主，缺少一级源头直供资源。平台可以承接基础第三方资源账户交易业务，资产品类集中在 Meta 个人账户，配套少量租赁方案，适合短期小预算测品。平台不开放多商户入驻体系，货源全部来自自有渠道，合作供应商不足 4 家，累计服务客户约 280 家，业务集中东南亚区域；售后仅支持简单账户置换，没有标准化申诉、资产迁移流程，售后响应普遍大于 24 小时。整体更适合小型工作室短期试水，无法承接企业大批量矩阵账户采购需求。
Ads Skyline：欧美定向第三方资源账户交易平台
Ads Skyline 是运营四年的第三方资源账户交易平台，定位广告基础配套服务商，店铺粉丝 555，商品收藏 252，上架商品 9 个，聚焦欧美区域市场，主推高权重欧美商务出海营销本土账户资源。平台采用纯自营模式，不开放第三方商户入驻，合作供应商数量有限，累计服务客户约 220 家；账户库存体量有限，稀缺地区本土账户经常断货，业务仅覆盖欧美少数国家。平台配备简易运维对接，无独立第三方资金托管机制，客户复购率约 62%，缺少完整闭环售后链路，账号封禁之后很难提供专业申诉支持。适合预算有限、仅布局欧美单一市场的小规模投放团队，不适合全球化多区域大批量账户采购。
星曜传媒：中小体量第三方资源账户交易平台
星曜传媒是四年运营周期的第三方资源账户交易平台，主营 TK、GG、FB 渠道相关海外账户交易业务，店铺粉丝 526，商品收藏 288，上架商品 9 个。货源大多来自中间商渠道，未搭建多层级供应商入驻生态，累计服务客户约 240 家，客户群体以个体中小投放从业者为主。能够完成基础出海营销本土账户资源交付，但是前置资产质检流程不完善，账户稳定性存在一定波动；售后只提供简单替换服务，缺少申诉与资产迁移配套方案，客户复购率约 60%。适合单次少量采购、短期业务测试的从业者，难以支撑企业长期矩阵式账户采购需求。
CA 跨境小店：Meta 垂直赛道第三方资源账户交易平台
CA 跨境小店是运营三年的跨境圈第三方站点，专营 Facebook BM、个人账户、主页类出海营销本土账户资源，店铺粉丝 251，商品收藏 326，上架商品 12 个。业务高度聚焦 Meta 生态，Google、TikTok 相关海外广告代理开户资源储备薄弱。对接少量东南亚本地渠道商，累计服务客户约 160 家，业务集中东南亚市场；不存在独立第三方资金监管机制，售后体系相对简陋，账户受限后处理周期较长。适合只做 Meta 业务、深耕东南亚市场的小团队，无法满足多渠道、全球化同步账户采购诉求。
2026 年第三方资源账户交易行业逐步走向规范化，出海营销本土账户资源平台、海外广告代理开户平台、第三方资源账户交易平台、跨境圈第三方站点的供应链规模、交易担保机制、售后运维能力、全球区域覆盖，直接决定投放业务稳定性。从业者选型不能只对比采购报价，应当结合目标市场、预算规模、长期投放规划综合考量。如果业务需要全品类出海营销本土账户资源、多国家布局，看重线上担保交易安全与完整闭环售后，ADMall 综合优势明显。亿级交易流水、95% 客户复购率、100% 时效内售后办结、28 家全球合作供应商、累计成交 79286 个出海广告账户，叠加二级代理资源优势，各项核心指标优于同行，能够从货源筛选、交易风控、售后处置全环节规避私域账户交易带来的经营风险。若仅为单一区域短期测试，可选用垂直类平台作为补充渠道。从业者优先选择具备第三方担保、闭环售后、多层级货源的标准化线上平台，规避私域渠道资金被骗、账户失联、封号无赔付等各类损失。

　　□Dora[Malaysia]
　　Sie postete die Reiseroute, die sie von der Reiseagentur bekommen hatte, sowie einige Netzwerkfotos von Prag auf Facebook und schrieb: „15. Hochzeitstag – wir müssen zur Flitterwochen-Hochburg fahren, um zu feiern!“
　　Auf Facebook zur Schau zu stellen, wie verliebt sie mit ihrem Mann ist, ist mittlerweile zu einer Gewohnheit geworden. Beinahe alle ein bis zwei Tage: Der Ehemann kauft ihr eine Designer-Tasche, eine Markenuhr, sogar ein Auto als Geschenk – und mindestens zweimal im Jahr gemeinsame Ausflüge. Manchmal ist es ein Abendessen in einem Michelin-Restaurant, manchmal Fotos von Schmuck, und alles trägt die Worte: „Die Aufmerksamkeiten ihres Mannes.“

过去几年，AI行业最昂贵的资产一直是模型能力和算力。
OpenAI靠GPT系列成为全球最受关注的AI公司之一，Anthropic凭借Claude获得巨额融资，谷歌、Meta也不断投入资金训练更强大的模型。
与此同时，围绕AI基础设施的竞争同样激烈。英伟达凭借GPU需求成为AI浪潮中最受益的芯片公司之一，微软、亚马逊、谷歌和Meta都在投入数百亿美元建设数据中心，争夺训练和运行大模型所需要的算力资源。
但最近，AI行业开始出现另一个变化。
一些不训练大模型、不生产芯片，也不建设数据中心的公司，开始成为巨头争夺的对象。
据报道，开源AI平台Hugging Face正在探索出售，潜在交易价值至少130亿美元。
巧合的是，在Hugging Face传出出售消息之前，AI行业刚刚发生了另一笔类似交易。Stripe宣布收购AI模型路由平台OpenRouter，交易价格达到80亿美元级别。
Hugging Face和OpenRouter的高价交易，背后是一场新的“AI角斗场”争夺战。
01
不造模型，也值130亿美元
Hugging Face可能要卖了。
据报道，这家开源AI平台正在探索出售，潜在交易价值至少130亿美元。目前，包括微软、谷歌、亚马逊、英伟达等在内的AI巨头，都被认为可能对这家公司感兴趣。
如果消息最终落地，这会成为AI行业又一笔重量级交易。
这笔收购格外引人注意，Hugging Face并非传统模型公司。
Hugging Face就是AI模型世界里的大型开源社区和分发平台。研究人员和开发者可以在这里上传、下载、测试各种模型，也可以基于已有模型进行微调和二次开发。
如果说AI生产商是开商店的，那Hugging Face就是开商场的。
Hugging Face成立于2016年，最初做的是一款聊天机器人。随着Transformer模型和开源AI的发展，公司才逐渐转向模型社区和开发平台。
2023年，Hugging Face完成4.35亿美元融资，当时公司估值约45亿美元。公司当时年化收入约3000万美元。
换句话说，在那轮融资中，市场给出的估值已经超过收入的100倍。
如果按照如今传闻中的130亿美元交易价格计算，短短几年时间，Hugging Face的估值还将接近增长3倍。
单看这些数字，这笔交易确实有些不可思议。
一家成立不到十年的公司，没有训练出一个行业领先的大模型，收入规模也远不能和OpenAI、Anthropic相比，为什么会被巨头按照百亿美元级别争夺？
答案就是：生态。
随着开源模型快速发展，Hugging Face逐渐成为全球AI开发者最重要的平台之一。
如今，Hugging Face已经拥有超过300万个公开模型、约100万个公开数据集，以及超过1300万用户。开发者可以在这里上传、下载和模型模型，也可以基于已有模型进行微调和二次开发。
很多开源模型的发布，都会选择Hugging Face作为第一站。
去年初爆火的DeepSeek-R1开放模型权重后，也同步登陆Hugging Face，成为全球开发者获取和二次开发该模型的重要渠道。再比如月之暗面的Kimi K3开放完整模型权重后，也第一时间就登陆Hugging Face，仅半小时便登上平台趋势榜第一。
对于开发者来说，大模型公司创造的是模型能力，而Hugging Face连接的是模型从开发到落地的整个过程。
这也是Hugging Face最核心的价值。
软件世界里代码协作需要GitHub这样的平台，如今在AI时代，模型、数据和工具同样需要一个连接开发者和技术资源的入口。
巨头争夺Hugging Face，看中的是一个正在形成的AI生态入口。
02
AI角斗场，不只有选手值钱
就在Hugging Face传出探索出售之后，AI行业还出现了另一笔让人意外的交易。
也是在今年8月，支付公司Stripe宣布收购AI模型路由平台OpenRouter。据报道，这笔交易价格达到80亿美元级别。
这个数字相当惊人。
OpenRouter是一家非常年轻的公司。它成立于2023年，到现在还不到几年时间。
今年5月，OpenRouter刚刚完成一轮1.13亿美元融资，当时公司估值约13亿美元。短短几个月后，收购价格较公司的估值上涨了超过6倍。
而从收入来看，OpenRouter同样不像一家传统意义上的80亿美元公司。
据报道，OpenRouter近期年化收入约1.4亿美元。按照80亿美元交易价格计算，收购价格相当于接近60倍年收入。
这样的估值倍数，放在成熟企业中几乎难以想象。
和Hugging Face一样，OpenRouter也不是一家训练大模型的公司。
如果说OpenAI、Anthropic、Google等公司是站在AI竞争中心的“选手”，不断争夺谁能训练出更强的模型，那么Hugging Face和OpenRouter更像是围绕这些选手搭建起来的“角斗场”。
它们都没有创造最核心的模型能力，却连接了大量模型开发者和使用者。
Hugging Face让开发者能够找到和使用大量开源模型，OpenRouter则让企业和开发者可以在不同模型之间进行调用。
对开发者来说，模型选择越多，接入反而越麻烦。想使用OpenAI的模型，需要接入OpenAI API。想调用Claude，需要对接Anthropic。如果想测试开源模型，还要自己处理部署和调用问题。
随着模型数量增加，这个过程越来越复杂。
OpenRouter提供了一个统一入口，让开发者可以通过一次接入调用不同公司的模型，并根据任务需求在不同模型之间切换。
如今OpenRouter已经接入超过400个模型，覆盖数十家模型供应商，每天处理万亿级Token请求，用户包括个人开发者、创业公司和企业客户。
这也是Stripe愿意花数十亿美元收购它的原因。
Stripe过去解决的是互联网商业里的支付问题。商家卖东西，需要处理支付方式、交易结算、风控和税务，这些复杂环节都可以交给Stripe完成。如今AI应用开始进入企业业务，新的复杂问题也随之出现，企业在不断变化的模型市场里调用不同模型。
Stripe在收购公告中也提到，未来企业面对的不只是支付问题，还包括如何优化Token消耗，以及如何在不同模型之间进行选择。
这和Stripe过去的商业逻辑其实很相似。支付行业里，Stripe也不直接参与交易，却掌握了商家和消费者之间最重要的通道。
从这个角度看，OpenRouter和Hugging Face虽然处于AI产业链的不同位置，却代表了同一种趋势。
巨头争夺的，已经不只如何成为角斗场上最优秀的选手，也包括控制选手如何被选用和连接的“AI角斗场”。
03
为什么巨头都想买下“第三方”
软件行业曾经有过非常类似的案例——2018年，微软宣布以75亿美元股票收购GitHub。
这笔交易当时并不便宜。
GitHub成立于2008年，最初只是一个帮助开发者托管代码、协作开发的平台。到微软宣布收购时，GitHub已经拥有超过2800万开发者和8500万个代码仓库，是全球最大的代码托管平台之一。
但从商业规模来看，GitHub并不像一家值75亿美元的公司。
收购前，GitHub主要依靠企业版订阅收费。2015年上一轮融资时，公司估值约20亿美元；到2018年被微软收购时，公司虽然已经成为开发者社区的核心平台，但依然没有实现盈利。
微软真正买下的是软件行业最大的开发者网络。
微软当时表示，GitHub已经成为全球开发者学习、分享和协作的平台，从大型企业到个人开发者，都在这里构建软件。代码是软件时代最重要的生产资料，而GitHub连接了代码创造者、开源项目和企业开发流程。
GitHub证明了一件事，即在技术产业里，控制生产资料很重要，但控制生产资料流动的入口，同样具有巨大价值。
如今AI行业正在出现类似变化。
既然入口这么重要，微软、谷歌、亚马逊这些已经拥有模型、云服务和开发者工具的巨头，为什么不能自己做一个？
巨头当然可以这么做，但问题是平台将天然带有商业立场，这对促发活力并无益处。Hugging Face为代表的“角斗场”最特殊的地方正是在于它长期扮演一个相对中立的角色。
无论模型来自Meta、Google，还是来自大量个人开发者，理论上都可以在同一个平台展示、测试和使用。这种中立性不是靠资金短期可以买来的。
GitHub当年也是如此。微软在宣布收购时，专门强调GitHub将继续保持独立运营，保持开放平台属性。微软让GitHub尽量保持原本的样子，在这个开发者生态上继续推出GitHub Copilot，让AI编程工具直接进入开发者每天工作的流程。
Hugging Face未来如果被微软、谷歌或者亚马逊收购，也会面对类似问题。
收购可以带来更多资金、更强基础设施和更快商业化，但同时也可能削弱它作为公共AI社区的中立性。
这其实也是AI时代正在出现的矛盾。开源模型需要开放平台，开发者需要自由选择，巨头又希望控制这些连接智能能力的关键入口。
这将是一个“不可能三角”吗？

（来源：企业观察报）
转自：企业观察报
写完《火柴与钻木》，我读到扎克伯格最近发表的一篇文章。他讲超级智能的未来，讲个人赋权，讲发明比自动化更重要。读了深受启发。今天内部会上我又讲了大家要学会用好AI，看来一篇短文兜不住这个话题，索性再写几篇，大家一起琢磨。
今年世界人工智能大会上，一款用药提醒App引起不少人注意。开发者是个刚高考完的准大学生，爷爷长期规律服药，他即将赴外地上学，放心不下，就用AI手搓了这款产品。拍照识别药品，语音提醒用药，界面是大字设计，还能用子女提前录制的声音提醒老人。从想法到模型，一个人，没花一分钱请人。
扎克伯格讲：“发明，而非自动化，将是超级智能最大的贡献。”很多人理解AI，第一反应是以后是不是不用写材料了。这想法没错，但格局小了。AI真正改变的不是谁来做，而是谁能做。过去一个普通人有想法没能力，想法就死了。现在AI帮你填补能力的缺口，想法可以试试看。
我当研究局局长的时候，深知想和做之间的鸿沟有多大。领导脑子里常有特别好的思路，但要把思路变成文章，中间隔着调研、梳理、论证、措辞等无数道工序。我的工作就是帮他跨过这个鸿沟。今天AI做的本质上也是这件事，但它跨的鸿沟更宽。
有人说AI这么能干，人还有什么用？我说你搞反了，AI越能干，人的价值越大。因为AI解决的是不会做的问题，但做什么和为什么做，还得人来定。就像那个做用药提醒App的年轻人。AI能帮他写一万行代码，但不能替他决定老年人真正需要什么。那个判断来自他的生活观察、他的同理心、他的价值选择。这些东西，AI给不了。
所以说，即使有了AI，人仍是第一大脑，AI是第二大脑。第一大脑负责观察、判断、选择、创造。这些第二大脑学不来。第二大脑负责存储、检索、计算、执行。这些它比人快、比人准、比人持久。
但第二大脑不是白给的，得养。你把想法告诉它，跟它反复讨论，让它真正理解你的意图。然后让它去查资料、分析数据、做研究、写代码、做视频。它出初稿，你判断对不对；它给方案，你挑毛病；它走偏了，你把它扳正。一来二去，它越来越懂你，你也越来越会用它。这就像一个老搭档，刚开始配合生涩，磨合久了，一个眼神就知道你要什么。
我见过太多人，拿着AI这把快刀到处乱砍。今天让AI写首诗，明天做个图，后天分析个数据，看起来很忙，实际上没解决任何真正的问题。这就是扎克伯格说的“工具收藏癖”——收藏了一堆工具，真正做出来的事情却没有增加。问题出在哪？不是AI不够聪明，是人没想清楚自己要什么。第二大脑再能干，也得第一大脑先出题。
那个做用药提醒App的年轻人，后来接受采访时说了一句话，我印象很深。他们一开始想做“很酷的AI”，后来发现爷爷不需要酷，需要“看得清、听得懂、不会忘”。你看，AI给了他翅膀，但往哪儿飞，还得他自己决定。
这大概就是AI时代的真相：它给了你火柴，但点火的人，必须是你自己。（本文作者系中国企业改革与发展研究会会长）

Viewpoint Network: Am 25. August berichtete, dass Meta Platforms plant, den OpenClaw-KI-Assistenten für Verbraucher spätestens in den kommenden Wochen auf den Markt zu bringen (interner Code Hatch) und ihn im Oktober mit seinem neuesten KI-Modell „Watermelon“ zu ergänzen.
Hatch ist Teil der strategischen Planung des Meta-CEO Mark Zuckerberg. Ziel ist es, die enormen KI-Investitionen des Unternehmens in Einnahmen umzuwandeln, sodass die Einnahmequellen nicht mehr in übermäßigem Maße vom Werbegeschäft abhängen.
Meta hat die Einführung eines gestuften Preissystems in Erwägung gezogen. Dabei kann die monatliche Abonnementgebühr für die Premium-Version bis zu 199,99 US-Dollar betragen; die Premium-Version wird höhere Nutzungskontingente bieten.

今夏，世界人工智能大会、世界机器人大会相继在中国举办，吸引全球目光。同时，中国内存芯片制造商长鑫存储和人形机器人制造商宇树科技先后上市，成为人工智能热潮中又两起高度瞩目的事件。
华盛顿正感受到压力。今年7月，美国以国家安全为由，对外国制造的先进机器人实施进口限制，包括中方占有主导地位的人形机器人。继美国科技企业SpaceX上市后，人工智能企业Anthropic被曝即将首次公开募股（IPO）。多家海外媒体评论称，美国在与中国的人工智能竞赛中，领先优势正在迅速缩小。
当全球目光聚焦中美科技发展时，商业思想家迈赫兰·古尔（Mehran Gul）另辟蹊径，试图探索构筑一个创新高地的底层逻辑，并寻找中美之外的其他科技创新潜力点，在欧洲、东南亚、北美洲重新审视一些国家的创新特质。
古尔曾任世界经济论坛产业数字转型负责人，是全球科技创新与商业领域的前沿思想家。他耗时五年走访中美欧等多个地区，访谈了200多位科技领域的独角兽公司创始人、企业家、风险投资人、科学家和政府官员，并将其中的对话、观察和思考记录在《谁在定义未来？》一书中。
回顾2019年至2020年在中国科技界访谈的经历，古尔直言：“在中国和人交谈可能比其他地方难十倍”，那时的中国科技行业面临前所未有的压力和挑战。当被问及时隔六年的变化时，他表示，现在中国政府和中国科技行业更加一致，而且疫情时期中国科技界面对未来的不确定性，如今看来已经被克服了。
与此同时，尽管人们越来越多地讨论硅谷的“进步精神”是否被削弱，美国科技创新是否在走下坡路，但古尔认为，在新技术领域，对美国衰落的预测被严重夸大了。
“所有技术都是环境的产物。”古尔表示，要理解创新，就必须超越单一的制度和结构因素，去观察那些孕育技术的文化的内部属性。
观点蒸馏
·创新新地理：创新高度集中于中美两国，全球从单极走向两极乃至多极；中美之外存有利基点：荷兰ASML、韩国存储芯片、东盟电商等。
·欧洲的症结在资本而非监管：靠阻拦收购拦不住资本外流，且多数科技企业并不涉及国家安全。
·“硅谷衰落论”被夸大：Anthropic/OpenAI、SpaceX等仍领先，美国大厂能灵活转向新技术；但美国人才国际化使其更脆弱，且存在赢者通吃、AI赢家高度集中的隐患。
·美国科技界右转：硅谷以“灵活性”扩张至更多行业，但美国公众反弹强烈、AI资金集中于少数州、数据中心遭抵制；科技界整体与政府趋同，意识形态明显右转。
·AI是“多场竞赛”而非一场：模型质量美国微弱领先，中国模型更便宜、使用更频繁；中国AI盈利模式仍不明朗。硬件层面美国（英伟达及盟友体系）仍强，具身智能中国领先（宇树科技）。
·中小国“利基生存”：主权AI对多数国家是遥远目标，可行路径是挤进AI供应链（如数据中心）或用资本投资中美头部公司（挪威主权基金、新加坡投阿里/比亚迪），类似中国当年以制造业切入全球分工。
大国科技竞争夹缝中的“利基生存”
澎湃新闻：全球创新版图正在发生根本性重塑。这种“创新新地理”最鲜明的特征是什么？
迈赫兰·古尔：我认为创新新地理格局的主要特征就是它极大程度地集中于两个国家——美国和中国，而过去只集中于一个国家。就AI而言，所有投资和市值的90%，以及大多数AI研究人员基本都在这两个国家运作。
当然全球创新地图上还有其他一些点，比如荷兰有ASML；韩国有存储芯片（SK海力士、三星电子）；其他点还包括海湾国家，尽管他们不创造自己的技术，但现在是美国技术的大投资者；挪威拥有全球最大主权财富基金，也在重金投资美国公司……所以正在发生的大事就是：两个独立的技术生态系统以及围绕它们的一群国家。
中美之外的那些国家越来越多地为中美公司提供资金，并相互竞争以夺取第三方市场，比如在东盟，Shopee、Lazada、TikTok Shop是该地区的三大主要电商，它们或多或少都以某种方式与中国投资者或中国企业家相关联。
在欧洲也是如此，许多重要的科技公司，例如DeepMind、UiPath、Hugging Face，其控制权、核心业务或资本重心都已转移或绑定到了美国。所以，我认为主导者就是中美两个国家，其他国家试图在两个技术堆栈之间做出选择。
旧地理格局和新地理格局之间的一个主要区别是：现在，技术在哪里制造变得极其重要。很多年前，大多数国家不会特别在意iPhone在美国加州设计而在中国制造，甚至很多人喜欢这件事，认为能够以中国的价格得到美国品质的东西。但今天，在中国制造和在美国进行技术开发这两个要素，在这两个国家都极具争议性。
另一方面，尽管中美在科技上领先，但其他地方也在进步。20年前很难看到像今天这样的情况，比如美国公司WhatsApp起用印度企业家担任CEO。又比如瑞典公司Spotify成为世界上最大的音乐流媒体服务平台。
所以，创新格局已从一个单极技术世界，变成了一个两极再到某种程度上多极的技术世界。
澎湃新闻：《谁在定义未来？》聚焦了中美之外其他国家的科技创新案例，例如英国、韩国、新加坡、加拿大等，它们各自独具优势，解释了是什么让一个地方具有创新力。这些国家带来的主要启示是什么？
古尔：我对当下一种现象很不满：每当谈论技术时，大家眼里似乎只有美国和中国，所有的头条和话题都被这两个国家垄断。但即便你只关注中美，多看看其他国家在发生什么往往也大有裨益，因为它们能为技术的演进提供非常有价值的替代模式。
举两个例子。比如看看韩国——在当下的美国，人们几乎默认创新只发生在初创公司里，没人会把传统大企业与创新划等号。但在韩国，所有的创新都源于传统巨头，像三星、SK海力士、现代。这里真正有趣的，是这些老牌企业如何一次又一次适应新技术、完成自我蜕变。
如果你是一位中国创业者，比如来自DeepSeek、千问（Qwen）或月之暗面（Moonshot），你自然会思考：公司该如何存续80年甚至100年？这类问题的答案在中美可能找不到，但在韩国这些企业身上却早已得到了解答。
另一个替代模板则是政府的作用。在中美，我们默认技术创新是由快速增长的商业公司驱动的，鲜少期待政府成为创新的主体。但在其他地方并非如此。比如瑞士，早在20世纪60年代，其整个铁路系统就已实现完全电气化。在我们把电动汽车奉为前沿技术的今天，一个国家几十年前就让整个交通系统靠清洁电力运行的事实证明：政府同样可以是创新的主导者。
此外还有更多范例——比如瑞典，他们既孕育了伟大的科技公司，又通过合理的分配制度维持了极低的不平等程度，回答了“如何在保持创新的同时兼顾公平分配”的问题。
我之所以写这本书覆盖这么多国家，就是想传达一个核心信息：探讨创新时，我们需要把视线投向更多国家。许多中美正在苦苦思索的问题，其他国家其实早就给出了答案。
澎湃新闻：中美之外的地区面临技术创新的突破与守卫问题。创立于英国的DeepMind被谷歌收购，被视为德国工业4.0象征的库卡（KUKA）被中国企业美的收购，这些案例都在欧洲引发了长期的反思，并促使各国大幅收紧对战略性行业的审查机制（如欧盟的FSR和英国的NSI法案）。现在欧洲一方面限制外资收购，另一方面自身的风投生态又无法满足大模型和高科技的巨额资金需求。应该如何解决“技术主权”的困境？跨国资本流动如何在资本效率和国家安全之间取得某种平衡？
古尔：欧洲确实面对这样的问题，但即使当他们试图让收购变得困难得多时，那些投资者的钱也会从不同的路径进去，所以无法通过阻拦收购来解决问题。解决方案是那些国家拥有可以帮助公司成长的充足资金，但显然并不具备。
两年前欧洲的《德拉吉报告》指出，全球风险投资中只有5%是在欧洲筹集的。我认为比起监管，这才是需要更仔细审视的问题，外国资本的角色值得重视。
以DeepMind为例，它的故事可以从两个方面来看，一种角度是，一家外国公司买下了欧洲最重要的公司之一。但还有另一种看法，比如像英国作家塞巴斯蒂安·马勒比（Sebastian Mallaby）在关于DeepMind的传记《无限机器》中提出的一个论点——没有外国资金的话，DeepMind就不会存活下来。
实际上，并没有那么多科技企业涉及国家安全或战略，例如像Skype这样的通信公司，从任何一方获得投资都是合理的。即使一个公司不在所谓的战略性产业中，仍然可以在培养未来一代企业家方面发挥巨大的作用。比如腾讯收购了芬兰游戏公司Supercell，并不存在削弱欧洲科技主权的风险。但像德国的汽车产业是其核心产业，在外部投资方面就需要一些监管。所以这不是一刀切，应该对公司采取量身定制的方法。
在硅谷，国防科技突然变得非常时髦
澎湃新闻：你在书中给出一条结论：“至少在新技术领域，对美国衰落的预测被严重夸大了”。支撑这一判断的核心证据是什么？面对中国这种“应用部署与工程迭代”的快速追赶，美国维持这种创新优势的关键是什么？
古尔：我开始写这本书的原因之一是，2018年美联储前主席艾伦·格林斯潘与在《经济学人》杂志工作数十年的记者阿德里安·伍尔德里奇一起合著出版了《繁荣与衰退：一部美国经济发展史》，他们在书中得出结论：美国的“创造性破坏”（Creative Destruction）机制正在走下坡路。他们对美国衰落做出了一个非常明确的预测。
而真正的问题是：硅谷在衰落吗？只需看过去3个月发生的事情，AI基础模型方面，Anthropic和OpenAI仍然领先；在太空行业，SpaceX是世界上最强的私营太空公司；英伟达远超世界上其他芯片制造商；在社交网络方面，Instagram、Facebook也在主导；美国老牌科技公司，比如微软、谷歌、Meta都在设法与AI保持相关。
美国超大规模公司能够从一种技术转向下一个新技术。尽管中国在大多数领域取得了令人印象深刻的进步，但事实是美国仍然领先。
中美之间的一个很大区别是，美国的技术人才在某种程度上非常国际化，而中国技术人才非常本地化。从这个角度，美国实际上比中国更脆弱。
另一个风险是，美国逐渐倾向于赢者通吃的市场，少数几家公司对其所在行业有几乎垄断性的控制。而且AI繁荣与之前的技术浪潮不同，AI浪潮的赢家目前被预测为英伟达、微软、Meta、谷歌，正更多地偏向拥有资金和人才基础的老牌参与者。过去一两位企业家就可以创办一家庞大的公司，现在已经很罕见了，这对美国的创新竞争力是一个威胁。
澎湃新闻：你向被誉为“硅谷教父”的斯坦福荣誉校长约翰·亨尼西提问“硅谷是否在衰落？”，他的回答是否定的，解释称中小型技术进步或许遍地开花，但唯有硅谷能持续孕育那些庞大且棘手、能够定义时代并颠覆一切的技术突破，比如半导体、个人电脑、软件和智能手机等。而其他人也有不同的观点。在你看来，硅谷的角色是否在转变？
古尔：硅谷与中国科技生态系统如此不同，硅谷的发展从斯坦福大学开始，继而得到国防资金、引进外国研究人员、建立初创公司并扩大规模。而中国科技系统是反过来的，首先建立了超大规模的公司，如腾讯、百度、阿里巴巴，那发生在20到25年前，然后它们把国内市场货币化，之后大学和研究中心进一步崛起。
我认为硅谷肯定在扩张，不仅是地理上的，还在行业类型上进行扩张。硅谷与许多其他地方不同的是，它不特定于某一种技术的发展，“灵活性”就是它的护城河，会是一种持久的优势来源。另一个优势是，硅谷仍然是全球人才的磁石。
澎湃新闻：硅谷当前的活跃动力一定程度来自于AI企业。美国创业孵化器Y Combinator的联合创始人保罗·格雷厄姆（Paul Graham）最近指出，AI发展的趋势是朝着更加集中化的方向发展，这种集中化将给美国整个科技行业带来什么影响？
古尔：我所看到的变化是，美国其他地区对硅谷所拥有的领先地位变得不满，以及美国公众对硅谷和科技公司的强烈反弹。
根据斯坦福大学以人为本人工智能研究院去年发布的《AI指数报告》，美国的AI资金与创业活动极度集中在少数几个州。其中，加利福尼亚州以约2180亿美元的规模遥遥领先，而科罗拉多州和纽约州分别约为190亿美元和130亿美元，差距如此巨大，更不用说其他地区。
近期有报道称，全美各地有关AI数据中心的临时或永久禁令激增至500多个，许多城镇开始阻止建设新的数据中心项目。除了对环境和公共服务的影响，也与AI繁荣的集中化有关。这不仅是地区上的集中化，也是公司层面的集中化，比如现在美国绝大多数的风险投资都流向了少数几家公司。对于普通企业家来说，生存极其艰难。
澎湃新闻：过去美国科技行业被普遍认为有左派政治倾向。随着AI竞争加剧，硅谷出现裁员潮，科技企业争夺全球顶尖人才，部分科技从业者的生存空间被挤压。根据你与美国科技人士的接触和观察，美国科技从业氛围近年来发生了什么变化？硅谷的所谓“进步精神”被削弱了吗？
古尔：硅谷的进步精神是否已经减弱，这里面有很多不同的层面。从就业的角度，准确说，硅谷的人才需求变得更有选择性，美国高技能工人的劳动力市场出现了分化。在这个学科最顶端的人才几乎可以要求任何数额的收入。但那些正在被自动化、处于中位数的工人则面临失业。
硅谷以及美国其他科技社区是否不如过去“进步”这个问题，远不止于就业领域。更重要的是，现在美国几乎整个科技行业都与现任政府保持一致。在那么多场合，现任总统和几乎整个科技行业开会，科技巨头都围绕在他身边。这在十年前完全超出了可以接受的范围。硅谷还发生了其他变化，国防科技突然变得非常时髦。最近，有美国科技工作者被吸纳进入美国军队担任军官的例子。
所以我认为美国科技社区出现了明显的右转，不仅体现在工作上，也体现在意识形态上。如今，比如Anthropic经常谈论与一个外部行为者竞争，他们形容“正在抵御外部力量、捍卫自由民主”。十年前，硅谷没有人使用那种语言，没人说他们在捍卫美国或一种意识形态。但在今天，这种语言非常普遍，可见意识形态已经非常明显地向右转了。
中美“科技分叉”发生在各个层面
澎湃新闻：美国科技界右转处于特朗普政府上台的背景，特朗普政府调整移民政策，对外国人才和高技能签证采取了收紧的立场，尤其是今年5月宣布，临时在美国停留并希望申请绿卡的外籍人员，必须回国提交申请。依赖大量移民的美国科技行业对此表达了担忧。如何看待移民政策变化对美国科技行业的影响？据你观察，美国科技行业内部呈现出怎样的反馈？
古尔：首先聚焦中国的科技人才。关于美国对中国人才的态度，有意思的是，一方面可见来自美国政府最高层的尖锐批评，与此同时，顶级的美国AI公司仍然有大量中国研究人员在工作，无论是英伟达，还是DeepMind、OpenAI都是如此。英伟达CEO黄仁勋多次公开表示，全球有50%的AI研究人员和学者来自中国。
在美国，我经常听到一种说法——“AI之战是我们的中国人对他们的中国人”。这对整个STEM学科（科学、技术、工程、数学）来说也恰如其分。我去年看到一张国际数学奥林匹克竞赛的照片，决赛是在美国和中国之间进行的，但美国队队员多数为华裔。
所以就中国人才而言，美国现在正在争论，人才流动不像10年前那么自由了，但实际上还没有显著的数量变化。但不可否认美国的移民政策收紧更多地落在中国人才身上，而不是全球人才身上。
澎湃新闻：在探讨全球创新地理格局与中美科技竞争时，你曾提出中美“科技分叉”（Tech Bifurcation），能否谈谈当下最主要的分叉体现在哪里？
古尔：在科学层面，美国科学家与中国科学家的合作现在困难得多。一些美国实验室在中国被关闭，同时一些中国科技企业被美国制裁。
在风险投资层面，分叉已经非常明显。8年前，中美科技投融资处于鼎盛时期，当时腾讯是特斯拉的大投资者，也持有Discord、Snapchat等众多美国公司的股份。而现在已无法通过审查。红杉资本曾是中国的巨大投资者，如今不得不剥离中国业务。
在芯片行业，这一点同样清晰。中国市场曾是英伟达最大的收入来源，如今这一份额下降。美国还限制ASML、三星向中国销售它们最尖端的技术。
我认为这种分叉几乎在每个层面都在发生，而且随着时间推移只会变得更糟。
澎湃新闻：在科技方面，中美曾互为高影响力科研论文的最大合作伙伴，清华大学和微软亚洲研究院是中美在科技领域广泛合作历史中的突出例子，而如今“科技分叉”是会削弱各自的原始创新能力，还是反而倒逼双方加速构建以自研架构为核心的高科技生态？如果全球两个科研大国逐渐减少合作，这对整个全球科技创新的未来意味着什么？
古尔：针对第一个问题，合乎逻辑的理性答案显然是更多“分叉”会导致技术生产放缓。但华为的例子表明，事情也可以以相反的方式发展。而且也有报道称美国企业家仍然到中国购买机器人组件，人肉带回美国以规避进口管制。
科学发展如果没有合作，那将导向一个不幸的结果。我们将会看到双方付出大量重复的努力。如果两国的科学发展最终成为平行架构，最终是否会陷入美国与苏联冷战时期的科技博弈局面，不得而知。
欧洲核子研究中心（CERN）被视为跨国科技合作的典范，（CERN在冷战期间促成了东西方科学家的交流。为解决全球物理学家之间信息共享的难题，1989年蒂姆·伯纳斯-李在CERN提出了万维网的构想，随后得到实现，并向全世界开放。）这是一个更具吸引力的模式，科技合作应该朝着这样的方向前行。
AI比的是技术更是扩散
澎湃新闻：中美AI竞争正在进入多维战略博弈阶段，不局限于“谁训练出最强模型”。你认为从短期和长期来看，决定中美AI竞争胜负的核心变量究竟是什么？如何看待中国加速进步的开源模型对美国“最强模型”叙事的冲击？
古尔：大多数人目前的共识是：最好的模型仍是美国的，但被更频繁使用的却是中国模型。原因很简单，中国模型的价格更低，很多情况下甚至免费。
另一个值得注意的判断是：这不是“一场”AI竞赛，而是“多场”AI竞赛。一场比的是谁能造出更好的模型，美国目前以微弱优势领先；另一场比的是谁的模型能在经济中更广泛地扩散，这一场中国正在赢。根据全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter3月的数据，中国AI大模型调用的Token量已经超过美国模型。
我认为这个行业最终可能走向混合模型：高端任务用Anthropic或OpenAI的模型，而大部分日常工作则用中国模型。业内一个常见的类比是：你上下班并不需要一辆法拉利，一辆丰田就完全够用了。在这类日常场景里，中国模型表现非常好。
但有一点是较少提及的，即仍然看不清中国AI公司最终如何盈利，开源模型大多没有为公司带来多少收入。短期内可以靠风投的钱去铺开模型、换取更大的采用量，但中国公司迟早要回答一个难题：如何从开放市场赚钱？美国之所以不推开源模型，正是因为无利可图。这是一个需要认真审视的问题。
关于AI竞赛，还想补充一点，人们不必要地把它只说成是基础模型之争，全都讲成“Anthropic对DeepSeek”，这里还有其他关键要素。
首先是硬件层，英伟达仍然远远领先。而且硬件竞争的关键在于，它并非单纯的“美国对中国”，而是美国的盟友体系对中国。美国也依赖荷兰的ASML、韩国的三星和SK海力士等。这实际上是美国掌握的一种全球性优势，中国若想竞争，就必须在国内重建整条全球供应链，这是一个漫长的挑战，因为不仅要做英伟达在做的事，还要同时做ASML、SK海力士等企业在做的事。从这个意义上说，挑战远不止是与英伟达竞争。
第二个要素是具身智能，在这个领域中国可能领先得多，像宇树科技这样的公司就是行业领导者。大家总是盯着“Anthropic对DeepSeek”，但AI其实有很多不同的层次——比如电力层也是一个，而中国在这方面同样做得非常好。
澎湃新闻：在人工智能领域，基础大模型的训练与算力建设需要极其巨大的资本投入，这让很多体量较小、资源有限的国家很难在全产业链上与中美展开正面对决。这些“中等技术强国”或小型国家，在面对算力竞赛时，到底应该如何定位自己？是投入国家资源去追求前沿模型、专注于他们现有优势的行业应用，还是其他？
古尔：我认为主权AI可能会是一个非常遥远的目标，比如目前很难看出拉丁美洲或非洲如何能拥有主权AI。而他们实现的是，成为供应链中不可或缺的一部分，就像SK海力士或三星电子在半导体供应链中扮演的角色。（注：主权AI指一个国家自主开发、掌控和部署人工智能系统的能力，核心技术、数据、基础设施和治理规则不依赖外国，从而保障国家安全、经济独立和数字主权。）
一些国家不具备技术能力，但拥有充足资金，比如海湾国家。阿布扎比对数据中心的投资已经使其成为AI领域一个很重要的参与者。我认为，数据中心产生了很多机会，无论是在美国还是中国，出于不同的原因，本土数据中心正变得越来越难以持续。第三方国家可以成为托管数据中心的地方，以供中美使用这些海外数据中心来生产大部分token。所以即使像印度或印度尼西亚这样的地方，现在无法创造有竞争力的模型，它们也可以成为数据中心更好的家园。
第三个选择就是资本部署。挪威主权财富基金在这方面是一个非常好的例子，他们密切关注不同行业朝哪个方向发展，并在那里做出战略投资。此外，新加坡的政府投资公司（GIC）和淡马锡（Temasek）也是非常有意思的例子。
在新加坡与全球科技几乎不沾边的时候，他们投资了阿里巴巴、比亚迪。现在，尽管我们在想到快速增长的初创公司时不会立刻提到新加坡，但新加坡管理的风险投资和私募股权资产比所有东盟国家加起来还要多。
从这些国家在AI领域的成功故事可以看到，他们通过一个利基（被大企业忽略的细分市场或特定需求）、数据中心或投资美中两国的公司，设法保持了相关性。
澎湃新闻：关于数据中心，你提到东南亚国家可以通过数据中心来成为AI繁荣的参与者，事实是数据中心消耗大量自然资源、对环境影响愈发显著，并引起了公众对AI的反弹。对于那些不具备技术优势的国家，数据中心真的是参与AI繁荣的一个可持续解决方案吗？
古尔：在AI浪潮中，不具备技术实力的国家必须以某种方式进入AI供应链。可以举的一个例子是，中国是如何在科技领域起步的？最初是依赖于制造业，本质上在做美国人不想做的工作。正是靠这种方式，中国得以踏上全球科技的阶梯，开始为电子产品制造组件，那是第一步，随后设法继续往上爬，现在具备很高的科技竞争力。
不可否认，一个国家在本土建设数据中心可能不是最光鲜的事业，但如果那是唯一能让它在AI经济中占有一席之地的事，以此为开始可能是有意义的，因为在其他任何领域，与AI相关所需的投资数额都是极其庞大的。
我认为大多数国家需要看中国25年前用制造业做了什么，然后去思考今天如何在AI时代中扮演类似的角色。
澎湃新闻记者 陈沁涵

Angesichts der stark steigenden Anforderungen an die KI-Rechenleistung wird der Speicher zunehmend zur zentralen Stellgröße der Capex-Ausgaben in hyperskaligen Rechenzentren. In diesem Jahr wird der Anteil der Speicherausgaben voraussichtlich auf etwa 30% steigen – deutlich höher als die 8% in 2023 und 2024. Vor diesem Hintergrund sind die Preise für herkömmliche DRAM-Kontrakte innerhalb eines Quartals um 90% bis 95% explodiert. In diesem Kontext stellte Marvell auf der FMS 2026 in Santa Clara offiziell eine Drei-Schichten-Produktkombination für „KI-Speicherinfrastruktur“ vor. Ziel ist es, die Speichereffizienz durch Technologien wie CXL zu optimieren.
Neuprodukt- und bestehende Produktlinien: Positionierung
Unter den in dieser Veröffentlichung präsentierten Produktkombinationen ist nur Bravera SC6 ein neues Produkt. Es handelt sich um einen SSD-Controller, der PCIe 6.0 x4 unterstützt, mit 16 NAND-Kanälen und einem Arm-Cortex-Kern. Die Leistung ist im Vergleich zur vorherigen Generation Bravera SC5 verdoppelt. Der Controller nutzt eine hostverwaltete Flash-Translation-Layer (FTL) und ermöglicht es Cloud-Betreibern, das Write-Placement und das Garbage-Collection-Verhalten selbst zu steuern. Er ist vor allem für KV-Cache-Workloads ausgelegt, die von HBM-Overflow auf SSD übergehen. Bravera SC6 wird im vierten Quartal 2026 mit Muster-Tests starten; die Markteinführung ist voraussichtlich frühestens 2027. Damit entspricht der Veröffentlichungsrhythmus den Gen6-Laufwerken von Wettbewerbern wie Phison und Silicon Motion.

(Quelle: Health Times, Baijiahao)
Hast du schon bemerkt, dass die Knie ab einem bestimmten Alter sozusagen „Alarm schlagen“: Knieschmerzen, wenn man sich bewegt, dieses „Knacken“ und „Krachen“ … und die Schulter lässt sich manchmal nicht mehr anheben. Je mehr es weh tut, desto mehr traut man sich nicht, sich zu bewegen – und je weniger man sich bewegt, desto schlimmer tut es weh. Dieser „Teufelskreis“ betrifft viele ältere Menschen gerade jetzt.
Welche Sportart ist es denn wirklich, die Kniebeschwerden und auch Osteoporose – diese alten Probleme – nachhaltig verbessern kann? Es geht nicht um Laufen, Ballspiele oder Schwimmen, sondern um die Acht Brokate, das Tai-Chi und andere „traditionelle chinesische Bewegungsformen“, die von den Vorfahren überliefert wurden. Jüngst liefert eine neue Studie eine überraschende Antwort: Diese „traditionellen chinesischen Bewegungsformen“ können bei Problemen wie Knieschmerzen, chronischen Schmerzen und Osteoporose tatsächlich Verbesserungen bringen.

(Quelle: Yao Pei Strategie-Erkundung)
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Berichtspunkte
1. Im zweiten Quartal 2025 stiegen US-Staatsanleihen/Gold/AI-Vermögenswerte gleichzeitig vor allem deshalb, weil der Markt „die Kreditwürdigkeit der US-Regierung“ und „die Kreditwürdigkeit US-amerikanischer Technologieunternehmen“ getrennt bepreiste.

Hengyu, entsprungen aus Aofaìsì
Quantium | Offizieller Account QbitAI
Körperintelligenz zur Datenerfassung – und es gibt noch eine neue Route dazu.
Bevor wir es offiziell vorstellen, machen wir kurz eine kleine Interaktion: Wenn ihr AI beiseitelässt und keine Recherchen macht — könnt ihr innerhalb von 5 Sekunden sagen, welche Arten von aktueller Daten­erfassung für Körperintelligenz es gibt?
Echte-Geräte-Fernsteuerung zur Datenerfassung, datenträgerfreie/gerätelose mobile Erfassung (UMI/Ego), synthetisierte Simulationsdaten und die Internet-Video-Destillation sind die vier gängigsten Methoden.
（ohne Rangfolge; ich habe einfach ein paar Beispiele aufgezählt）
Wenn man noch genauer weiter kategorisiert, kann man auch noch eine ganze Liste aufzählen.
Zumindest ist die Antwort von KI genau so etwas — ihr könnt euch mal ein Bild machen –

Übernommen von: Caixin Global
Caixin Global 22. August (Redaktion: Shi Zhengcheng) In der Nacht und am frühen Morgen haben die drei wichtigsten US-Aktienindizes mit einem leichten Plus eine turbulente Woche abgeschlossen. Obwohl dem so ist, zeigt der Anstieg der Renditen von US-Staatsanleihen, dass Anleger weiterhin nach Orientierung suchen. Gold und Bitcoin sind in einer Reihe stark gestiegen, angetrieben durch die wachsenden Sorgen über die US-Finanzlage, was wiederum die Aktien der Rohstoffbranche insgesamt nach oben beflügelte.
Auch nächste Woche lässt der US-Aktienmarkt nichts zu wünschen übrig, wenn es um bedeutende Ereignisse geht: die Iran-Sonder-Pressekonferenz von US-Finanzminister Bessent, die Quartalszahlen von Nvidia sowie eine Rede des Fed-Vorsitzenden Jerome Powell beim Jackson-Hole-Treffen.

Das britische Unternehmen für KI-Infrastruktur Nscale plant, bei seinem US-Börsengang (IPO) erstmals bis zu 3 Milliarden US-Dollar einzusammeln und sich damit der Welle anzuschließen, in der sich KI-Datenzentrumsunternehmen in großer Zahl an die Kapitalmärkte drängen. Vertraulichen Angaben zufolge könnte das Unternehmen den Börsengang frühestens in diesem September starten; derzeit arbeitet es mit Goldman Sachs und JPMorgan daran, die entsprechenden Schritte voranzutreiben.
Der Firmensitz von Nscale in London hat in den letzten Jahren stark in den Ausbau von Rechenzentrums- und KI-Datenzentrums-Geschäft investiert. Derzeit errichtet das Unternehmen in Regionen wie Norwegen und West Virginia (USA) Datenzentren. Da die globale Tech-Branche die Nachfrage nach KI-Rechenleistung schnell wachsen lässt, möchte das Unternehmen über die Kapitalmärkte mehr Mittel aufbringen, um seinen umfangreichen Infrastruktur-Ausbauplan zu unterstützen.

Am 19. August Ortszeit stellte Meta in einem ausführlichen Beitrag im Entwicklerblog sein VR-Entwicklungshilfswerkzeug Meta XR Operator vor.
Dieses Tool wurde am 28. Juli experimentell für die Öffentlichkeit freigegeben, zusammen mit dem Meta XR SDK v205. Mithilfe des MCP-Modell-Kontextprotokolls verbindet es verschiedene KI-Agenten, damit KI die Fähigkeit erhält, VR-Programme zu beobachten, zu bedienen und zu verifizieren, und eine automatisierte Closed-Loop-Entwicklungs-Pipeline für „Coding, Ausführen, Debuggen und Verifizieren“ zu schaffen.
Derzeit können KI-Programmierungs-Assistenten bereits Code generieren, statische Tests durchführen und Sicherheitslücken beheben. Allerdings gibt es im VR-Entwicklungsszenario deutliche Schwächen. Die KI kann die virtuelle App-Oberfläche nicht direkt visuell sehen und kann keine Interaktionen auf der Ebene der Raumhierarchie ausführen. Dadurch ist es schwierig, die tatsächlichen Auswirkungen des Codes nach der Änderung zuverlässig zu beurteilen.

Laut einem Bericht der Nachrichtenagentur China News Service vom 21. August, zitiert die Website der (Nikkei) am 19. August: In den USA haben 29 Bundesstaaten eine Klage gegen das Metaverse-Platform-Unternehmen (Meta) eingereicht. Der Vorwurf lautet, Meta habe keine Minderjährigenschutzmaßnahmen auf seinen Social-Media-Plattformen umgesetzt; die Klage wurde am 18. August verhandelt. Die Kläger sind der Ansicht, dass die Social-Media-Plattformen von Meta aufgrund ihres Designs suchtanfällig seien, und fordern, dass das Unternehmen die Anzeigeeinstellungen wie „unendliches Scrollen“ anpasst.
Laut Berichten fand die erste mündliche Verhandlung am 18. August vor dem Bundesbezirksgericht in Oakland im US-Bundesstaat Kalifornien statt.
In der Eröffnungsdarlegung führte ein Anwalt des Staates Kalifornien anhand von internen Dokumenten eines Unternehmens aus: „Meta ziele darauf ab, die Nutzungszeit von Jugendlichen zu erhöhen“. Meta werde dafür kritisiert, dass es trotz der Erkenntnis, dass die eigenen internen Studien belegt hätten, dass Social-Media-Plattformen Jugendlichen schaden, keine Maßnahmen ergriffen habe, und „die Wahrheit verdeckt, indem es der Öffentlichkeit ein trügerisches Gefühl von Sicherheit vorspiegelt“.

IT Home 20. August – Laut einem heutigen Bericht von Bloomberg kauft Meta über den Cloud-Dienst Microsoft Azure KI-Services ein. Die jährlichen Ausgaben belaufen sich auf mehrere Hundert Millionen US-Dollar; damit gehört Meta zu den größten KI-Kunden von Microsoft auf Unternehmensebene. Informierte Personen zufolge verbraucht Meta jede Woche über Azure Rechenleistung für KI im Umfang von mehreren Billionen Tokens.
Derzeit stellt Microsoft Azure über die Foundry-Plattform KI-Modelle mehrerer Anbieter bereit, darunter OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Mistral AI, xAI, Meta usw.; die Gesamtzahl der verfügbaren Modelle beträgt 11604. Bis Juli dieses Jahres hat die Plattform bereits 100000 Kunden.

Quelle: Global Times
【Global Times Technology Comprehensive Report】Am 21. August, so TechCrunch, hat Meta-Gründer Mark ? Zuckerberg erneut eine bedeutende Immobilie hinzuerworben: In jüngster Zeit hat er das im 19. Jahrhundert erbaute Schloss Strancarrig in Irland gekauft. Der Deal umfasst ein rund 440 Acres großes Anwesen; die Transaktion wird auf 23 bis 35 Millionen US-Dollar geschätzt.
Wie aus Medienberichten hervorgeht, wurde diese historische Burg am Fluss errichtet. Sie verfügt über 11 Schlafzimmer, 4 Turm-Suiten sowie weitere gut ausgestattete Räume wie ein Bibliothekszimmer, ein Speisezimmer und ein Wohnzimmer. Der frühere Eigentümer war ein Finanzinvestor, dessen Familie bereits 25 Jahre dort lebte. Die Burg liegt in der Grafschaft Waterford und ist etwa zwei Autostunden von Dublin entfernt, wo sich der internationale Hauptsitz von Meta befindet. Meta hatte 2017 in Dublin ein großes Rechenzentrum in Betrieb genommen.

Bezugnehmend auf die jüngst von einem Thinktank und der World Economic Research Index (WEI) gemeinsam veröffentlichte „Index der Kommunikations- und Verbreitungskraft chinesischer Städte auf ausländischen Social-Media-Plattformen (August 2026-Ausgabe)“. Der Index nimmt als Beobachtungszeitraum den 1. bis 31. Juli 2026 und umfasst 150 chinesische Städte als Ziel. Die Datenerhebung erstreckt sich auf fünf ausländische Social-Media-Plattformen: Facebook, X, Instagram, YouTube und TikTok. Da TikTok im Vergleich weniger Konten aufweist, wird es vorerst nicht in die Bewertung des Gesamtindex einbezogen.
In diesem Beobachtungszeitraum werden mit dem Anbrechen der Reisehochsaison kultur- und tourismusbezogene Aktivitäten, die städtische Besonderheiten in sich vereinen, sowie Online- und Offline-Interaktionen zu einem der wichtigsten Inhalte der Verbreitung chinesischer Stadtbotschaften auf ausländischen Social-Media-Plattformen. Durch die Ausrichtung vielfältiger Events, bei denen klassische und moderne Elemente miteinander harmonieren und Technologie und Alltag miteinander verwoben sind, gehen chinesische Städte auf eine besonders sympathische und bodenständige Weise mit dem Auslandspublikum in eine intensive „Sommer-Debatte“. So wird aus unterschiedlichen Perspektiven die Vielseitigkeit, Attraktivität und Lebendigkeit jeder einzelnen Stadt gezeigt.