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苹果与百度，这听起来像是一对奇妙的组合，但这次的合作却让人有点摸不着头脑。为了在中国市场上为iPhone添加AI功能，苹果和百度正在适配百度的文心大模型，却遭遇了不少“拦路虎”。在中国这个竞争激烈的智能手机市场，这场跨国合作值得我们深入一探。
中国是全球最大的智能手机市场，拥有巨大的消费潜力，但竞争也异常激烈。华为的强势回归和其在AI功能上的投入，让苹果在中国市场的日子越来越不好过。如果苹果无法在AI领域有所突破，它在中国的市场份额可能会进一步缩水。
OpenAI 又放大招了，这次是强化学习微调（Reinforcement Fine-Tuning，RFT）。简单来说，你可以把 AI 模型调教成你自己的贴身专家，比如法律助理、医疗顾问，甚至炒股神器。这个功能是 O1 系列最新的定制化技术预览版，明年才会正式开放，但别急，今天我们先看看它到底能干啥。
定制化 AI 模型不是新鲜事，但强化学习微调把这个玩法直接拉到新高度。不再是简单地模仿输入，而是教 AI 学会推理，举一反三。这意味着什么？少量数据就能让模型变聪明，适配复杂任务，甚至在专业领域超越人类。
BBVA这家西班牙银行最近玩得挺大，直接买了3000个ChatGPT企业版许可证，半年内就搞出近3000个专属GPT，号称效率提升一大截。这事乍听起来像是一场科技圈的烟火秀，炫酷但虚无，不过深入一看，还是有不少干货值得琢磨。
AI的企业应用从来不是单纯为了“炫技”，而是要给业务带来实际价值。BBVA作为全球知名的金融机构，他们的实践为金融行业提供了一份宝贵的试验报告。这不仅关乎效率提升，更是一次对未来银行模式的探索：AI能否真正融入企业复杂生态系统？
最近，有消息传出苹果正在开发一个更智能的 Siri，代号 LLM Siri，目的是挑战 ChatGPT 等对话式 AI。说实话，Siri 的用户体验这些年来一直不太给力。苹果终于要对它“动手术”了，而这个手术可不是小修小补，而是大改款，甚至可能会重塑个人语音助手的定义。
语音助手行业早已饱和，但也有点“滞涨”。Siri 的发展缓慢让不少人放弃使用，转投第三方工具。如今，随着大语言模型（LLM）的突破，苹果再不跟上潮流，就真的会掉队。试想一下，如果你的 Siri 不再是只会回答天气的“机器人”，而是可以参与深度对话的“智囊团”，这是不是一个全新的市场可能？
最近在试用了几周苹果新推出的AI功能后，我开始怀疑，这玩意儿真的是为了方便用户，还是为了方便苹果的营销团队？广告里一个比一个蠢的角色，靠苹果AI掩盖自己的懒惰和无能，最后还能洋洋得意地自称天才。如果这就是苹果对用户的“精准画像”，那真是给咱们的智商狠狠挖了个坑。
我们先聊聊这些功能到底干了啥。比如，你能用它总结朋友的消息，重写邮件，甚至在Safari里概括网页内容。听起来好像挺炫，但实际体验完全不是那么回事。总结功能经常理解错重点，翻出来一堆机械化的句子，根本没有“智能”可言。重写邮件虽然可以换个语气，但改完之后看上去就像一封冷冰冰的公文，这种“个性修剪”，感觉在葬送真诚。
有一回我试着用邮件总结功能，想让它把某个项目的要点捋出来，结果AI非但没帮我省时间，反而让我花了更多时间去纠正它的误解。总结就总结吧，还给我隐藏了原文，不得不点开来对比。拜托，效率呢？
从 Elon Musk 诉讼中泄露的邮件看，OpenAI 这家公司从诞生起就不缺戏剧性。邮件内容揭示，创始团队早在2017年对领导层决策能力和动机充满质疑。到底是“拯救人类”的梦想家还是野心勃勃的权力斗士？让我们一探究竟。
在 AI 技术飞速发展的今天，领导层的分歧和内耗可能决定一家公司能否走得更远。对于 OpenAI 这样一家以“造福人类”为目标的组织而言，内部信任危机不仅会拖慢发展步伐，还可能导致其使命的严重偏离。
如果说摩尔定律曾经是科技界的神话，那么今天这个神话差不多该收摊了。NVIDIA 的黄仁勋老哥直接给我们上了一课：别指望硬件无脑升级能一直吃香喝辣，未来的世界属于“加速计算”。简单来说，就是用更聪明的方式搞事情，而不是指望 CPU 硬刚就能搞定一切。今天我们就来聊聊，为什么黄仁勋要告诉你丢掉幻想，认清现实。
摩尔定律让科技公司爽了几十年，但 CPU 的性能增长已经到头了。想当年，我们只要等硬件升级，软件都不用改，性能就能飞起。可现在情况变了，靠硬件堆叠已经撑不住今天的需求。
NVIDIA 做的事情很简单：既然硬件升级玩不动了，那就换个打法，用加速计算让效率飙升。这不是硬件独角戏，而是软硬结合的双人舞。举个例子，NVIDIA 的 CUDA 架构在多个行业横扫千军，从图像处理到半导体制造再到量子计算，简直像开了外挂一样。
还记得以前学编程的日子吗？手写代码一步步调试，像极了修手表。但现在不一样了，AI。。。 继续阅读
有些股票，天生就是市场的宠儿，比如英伟达。最近财报季又来了，身为英伟达长期股东，我每次财报前的心情就像坐云霄飞车，一边期待一边害怕。不是怕股价跌，是怕财报出来的那些数字，看得人尴尬癌都要发作。
更惨的是，这次财报前，风向看起来没那么友好，机会上涨，风险也不小。到底怎么回事？今天咱们来拆解一下，顺便聊聊财报前后的几种可能走势。
咱们散户看财报，多是跟着感觉走，但大资金往往早有动作。根据大数据网站的追踪，最近五天内，机构在暗池里狂卖英伟达股票，卖了90亿，买的只有28亿。卖出量直接碾压买入量，这是什么信号？很简单，机构普遍变得保守，不像前几个季度那样信心爆棚了。
再看期权市场，最近看跌的权利金稍微高于看涨的，这里说的看跌可不只是买Put，还包括卖Call。这说明市场虽然不至于对财报完全悲观，但也没有乐观到认为英伟达还能随便交出超预期的大礼包。换句话说，这次财报得小心点，别高估市场的期待值。。。。 继续阅读
OpenAI 的最新大模型「Orion」，听说卡在瓶颈上了？虽然大家都知道 AI 技术在突飞猛进，但这个瓶颈似乎像是一盆冷水，泼在了未来 AI 发展的火热赛道上。前方高能警告：扩展定律（scaling laws）可能要撑不住了。
当今 AI 行业竞争激烈，OpenAI 一直是引领行业的先锋。如果 Orion 确实遇到了极限，背后的问题不仅仅是技术上的瓶颈，成本也在逐渐加大。这对未来 AI 发展的经济可行性提出了严峻的质疑，也可能预示着 AI 增速的减缓，甚至可能会影响行业整体的节奏。
每次一到财报季，市场就像小孩子的糖果店，股价上下波动不断。特别是当AMD和Nvidia这两家AI领域的劲敌同台较量，投资人都瞪大眼睛，想要找出究竟谁会赢得这场AI战争的头筹。这次，AMD的财报数据确实还不错，数据中心收入同比增长了122%，放在任何公司身上，这都是个相当值得庆祝的成就。
但是，和Nvidia一比，画风有点不一样。Nvidia的数据中心收入高达263亿美元，不仅是AMD的七倍，还让人觉得AMD这波追赶之旅还有很长的路要走。来，我们细细看这场你追我赶的AI竞赛背后的秘密。
AI不仅仅是个技术名词，它是未来10年内可能主导各行各业的核心驱动力。谁能在这个领域站稳脚跟，就能掌控未来的关键市场。Nvidia在AI市场上如鱼得水，几乎每年一款新架构，从Hopper到最新的Blackwell，一次次刷新AI加速器的性能标准。
而反观AMD，虽然在数据中心领域的增速不错，但在市场份额、客户基础等方面，仍然处于劣势。如果它不能有效缩小这个差距，未来很可能只是Nvidia的影子而已。。。。 继续阅读