AI泡沫快破?AMD用股权换GPU,OpenAI是真赚还是接盘?

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这一年,AI产业热得发烫。从芯片厂到云端巨头,每家都在抢算力、抢电力、抢资源。OpenAI更是这场游戏的中心。最新的焦点,是AMD与OpenAI之间的“股权权证换GPU”交易:OpenAI承诺在未来几年采购AMD的次世代AI芯片,AMD则授予OpenAI最多可兑换约10%股权的认股权证。表面看似双赢,实则是一场精密的金融操作。

AI热潮的虚火

AI基础设施的衡量单位,已经从“芯片数量”变成“几瓦”的电力。芯片更新太快,电力才是稀缺资源。业界现在用“功率”来定义数据中心规模,因为电力投入决定算力产出。分析师估算,建一个1吉瓦级的数据中心可能需要数十亿美元的投资。OpenAI若要实现十几吉瓦部署,那就是数千亿美元的资本工程。

资金来源很清楚——来自资本市场。每当AMD或NVIDIA股价上升,市场其实是在提前兑现未来的增长信心。AMD股价上涨后,OpenAI凭认股权证协议可低成本获得GPU。表面上AMD赢了客户,OpenAI赢了资源,但这些成本最终由投资者买单。。。。 继续阅读

AI巨头的假营收游戏:当科技泡沫变成金钱传球赛,谁来接最后一球?

你有没有发现,这几年每隔几个月,OpenAI、Nvidia、AMD、Amazon这些名字就轮番上新闻?动不动就是几百亿美元的投资、合作、采购,看起来好像全球的钱都被AI吸进去了。但仔细一看,这些钱其实并没有真的“出去”,只是大家在玩一场精致的金钱传球赛。

AI世界的“传球游戏”

要理解这场荒谬的循环,先看最近的戏码。OpenAI宣布要花1000亿美元买AMD的显卡,AMD转身又送回同等金额的股票。接着,OpenAI又说要买2000亿美元的Nvidia芯片,Nvidia也“投资”回1000亿。Oracle再登场,说要拿3000亿合约给OpenAI提供数据中心,结果这笔钱又跑去Nvidia买显卡。钱绕了一圈,回到原点,大家都发财了,至少在账面上。

这种行为在金融界有个名字,叫“Round Tripping”。意思是把同一笔钱在公司间来回倒,制造出虚假的交易额。看似收入暴涨,其实现金流一毛没变。最妙的是,这玩法让每家公司都能发布利好消息、股价上涨、融资更容易。。。。 继续阅读

[新闻简报] Meta砸143亿美元买教训,Scale AI真的不值?

Meta砸了143亿美元投资数据标注公司Scale AI(亚历山大·王 Alexandr Wang创办),结果合作关系才过两个月就开始裂开。人事震荡、质量质疑、竞争对手趁势而起,这场豪赌看起来没那么稳。投资人要看的不是八卦,而是这里头的产业趋势和商业信号。

为什么重要

Meta这笔投资本来是要解决AI研发的速度问题,尤其是在Llama 4表现不佳之后。Zuckerberg希望靠引入顶尖人才和资源来追赶OpenAI、Google。结果现在却出现内部摩擦和外部质疑。这不只是一场人事纠纷,而是提醒我们:钱砸下去不等于问题能解决。

关键点

  • Ruben Mayer(Scale AI前高管)加入Meta两个月就离职,显示组织磨合问题严重。
  • Meta内部团队更青睐竞争对手Mercor和Surge的数据,认为Scale AI的数据质量不够。
  • Scale AI过去靠低价众包,但现在市场需要医生、律师、科学家这种高阶标注人才,模式跟不上。
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星际之门:5000亿赌局背后的AI泡影?

5000亿美金盖数据中心,结果搞成一锅粥?AI时代的超级赌局正在上演,主角们比你想象的还要焦头烂额。

这不是什么影集里的反乌托邦计划,而是美国前总统特朗普主导、号称要打造美国版AI基础设施的大型项目——星际之门(Stargate)。

这案子最初听起来真的很猛:四年内砸5000亿美金,分五阶段在全美建设数据中心,用来支撑美国AI的全国布局。这个规模怎么看都像是科技界的铁路大跃进。主导方包括OpenAI、软银(SoftBank)、甲骨文(Oracle)和中东主权基金MGX,看起来阵容坚强,钱也不少,结果半年过去了,只看到一堆新闻,没看到几根钢筋。

为什么星际之门卡住了?

我们先从组织架构讲起。这不是一家公司单干,而是一个新的合资公司。OpenAI负责技术运营,软银负责投钱,Oracle负责施工,MGX出点钱当财务投资人。每个人都有自己那一套盘算,合作起来自然各怀鬼胎。

最关键的问题是:谁说了算?

OpenAI想赶快用到运算资源,Oracle干脆绕过合资结构,直接签了一个三年900亿美元的云端服务大单,软银被晾在一边。而孙正义当初喊出要投1000亿美元,其实连钱都没凑齐,还得一边融资一边推动项目。。。。 继续阅读

Waymo磨了10年,特斯拉3个月就干爆?自动驾驶真的要来了吗?

如果你曾经把Waymo当成自动驾驶的天花板,那你可能低估了Elon Musk(马斯克)这个人的“狠劲”。最近美国知名科技博主 MKBHD(马库斯·布朗利,Marques Brownlee)亲自试乘了特斯拉最新版本的Robotaxi,结果他不但没找到什么硬伤,甚至还略带嘴硬地说,“好像也没啥特别的嘛,就像个很矮的司机在开车。”啥意思?意思就是这玩意太像人开车了,以至于你都忘了它不是人。

这听起来或许像嘲讽,但换个角度想,如果Robotaxi真的让人忘记自己是乘坐一台机器,那不正是它最大的胜利?

马斯克又一次“诈唬成功”?

熟悉他的人都知道,马斯克最喜欢说一些听起来像是科幻的事。最早FSD(完全自动驾驶)只是画饼,如今FSD已经迭代到第14版,不但开始实测,马斯克还拍胸脯说今年就能实现“无监管员”上路。

这不是说着玩的。他们在奥斯汀和加州已经悄悄上线了Robotaxi服务,还是用现成的Model Y,不是那种像Waymo一样“脑袋上顶锅盖”的怪车。从2024年6月开始邀请封闭测试用户,到9月预计公开,三个月内完成从封测到小规模公测,特斯拉这进度比Waymo快不止一倍。。。。 继续阅读

苹果 AI 怎么搞成这样?人才全跑光,还敢说自己领先!

科技圈最近有个八卦,传得跟芯片产线一样热:苹果内部开发大型语言模型(LLM)失败,搞到团队核心出走、项目烂尾、士气溃散。听起来很夸张,但等我一点点讲完,你可能也会点头说一句:嗯,熟悉的剧本。

先从一个名字开始:庞若明(Ruoming Pang)。这位大神原本在 DeepMind 担任高层,后来被苹果挖角回来负责 AI 模型开发。以苹果一贯的风格,能砸钱挖来这种人物,绝对不是只为了让 Siri 多讲几句天气预报。

但问题是,苹果并不是 Google。或者说,它太是苹果了,封闭、保守、讲究控制一切。庞若明刚进组,就撞上 Craig Federighi,那位每次发表会压轴登场、白发飘飘的软体工程头头。

Craig 的坚持很明确:模型不能开源、不能外泄。他最怕的不是被别人抄作业,而是怕一旦开放,用户发现 iPhone 为了省电、为了安全,把模型砍得七零八落。于是团队开发节奏被锁死,连使用第三方 API 补功能都被否决,理由是会伤害苹果封闭生态系统的形象。。。。 继续阅读

特斯拉 x 三星:165 亿美元的 AI 芯片大赌注

特斯拉跟三星(Samsung)突然牵手签下 165 亿美元的 AI 芯片大单,不只是科技圈的爆炸新闻,也让吃瓜群众的下巴掉了一地。重点是,这事没铺陈、没预热,连圈内人都一脸问号,Elon Musk 就直接来个「确认属实」。喔对,这位常年睡工厂地板的狠角色还说:「我会亲自走线」。这不只是签个合约,是要在德州后院搞一场未来革命。

交易内幕:下一代 AI 芯片布局

三星将在德州奥斯汀为特斯拉生产下一代 AI6 芯片,地点离 Giga Texas 工厂几乎就是「转角遇到爱」。AI4 是三星做的,AI5 是台积电(TSMC)包办的,AI6 又回到三星手上。这布局像极了多空双押的赌徒策略:防止断货又能压价谈条件。

马斯克说这个 165 亿美元的金额只是个开始,后续可能上看 300 亿美元。三星愿意这样押宝,不外乎是因为晶圆代工被台积电压了几年,能跟特斯拉搭上线,是摆脱困境的机会。毕竟现在市场谁能跟马斯克硬碰硬还真没几个。

自驾车只是前菜,机器人是主菜

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2025 Robotaxi大乱斗:没有司机的战争谁会赢?

2025年,机器人计程车(Robotaxi)已经不只是科技展上的炫技产品,而是你在首尔、广州、甚至亚特兰大街头真能搭上的交通工具。以前大家都在讨论电动车是未来,现在连司机都快被优化掉了,科技演进的速度根本是挂Turbo在跑。如果你还以为Robotaxi只是特斯拉(Tesla)的玩具,那你真的要重新理解这个产业了——现在连百度、Waymo,甚至阿布扎比政府都已经杀进这个战场了。

美国 vs 中国:Robotaxi 双雄争霸

讲Robotaxi,不提中国和美国简直说不过去。这两个科技强国一出手就知道有没有,不只是资本砸得猛,布局城市也铺得毫不手软。

美国这边的头号玩家是Waymo(前身是Google的自动驾驶项目,后来独立)。目前它的Robotaxi服务已经覆盖凤凰城、旧金山、洛杉矶、奥斯汀和亚特兰大。今年他们还计划扩展到圣地亚哥、拉斯维加斯、迈阿密,甚至东京——这操作直接挑战日系车的大本营。Waymo的车队规模已达1500辆左右,采用的是LiDAR、雷达和摄像头的组合系统,安全性与感知能力都很到位。。。。 继续阅读

特斯拉Robotaxi正式赚钱,曾经唱衰的专家们现在都安静了

2025年第二季的特斯拉财报一出,科技圈立马炸锅。重点不在于营收数字,而是那行小小却意义非凡的字眼:Robotaxi 收入首次入账。你没看错,那家被专家酸说“没有LiDAR就别想自动驾驶”的公司,悄悄把无人车开上路,还正式开始赚钱了。这下可好,那些年口沫横飞的质疑,现在一个个变得鸦雀无声。

那些年专家说过的话,现在回头看有点尴尬

自从特斯拉坚持只用摄像头搭配AI模型搞自动驾驶(camera-only approach),技术圈几乎一面倒唱衰。你随便翻开几年前的技术论坛或行业会议,LiDAR就是“必须”的共识。不用LiDAR?你是想拿乘客的命赌未来吗?

像加州大学柏克莱分校(UC Berkeley)的一位交通科技教授就曾说过,没用LiDAR的系统根本无法应对复杂环境。而美国前政府顾问Missy Cummings,更是直白表示,特斯拉的车“永远不可能实现全自动驾驶”,原因很简单:他们不用LiDAR。巧的是,她还坐在一家LiDAR公司的董事会,年薪几乎可以直接买辆Model。。。 继续阅读

高速ADAS实测:36款车硬刚野猪与事故卡车,哪些真能救命?

你有没有想过这样的画面:完美开着NOA(Navigation on Autopilot)跑在高速路上。不用担心前面有车,也不烦旁边是不是突然来辆火锅食材配送车,简直像是坐在云端。结果不到一个小时,ADAS来了个突袭,把前面的车直接干爆。

这不是幻想,是一场真实高速公路封路测试中发生的事。这场测试彻底揭开了“智能辅助驾驶”ADAS系统(Advanced Driver Assistance Systems)最致命的弱点。

为什么要从“假装”回到“现实”?

我们以前经常看到车厂发的炫技影片,不管是静态假车、障碍物、彩色锥桶,只要能绕几圈、识别几个字,就自封“自动驾驶先锋”。

但真正的挑战,是把这些车放上真实高速。这次干脆把15公里高速公路直接封闭。真车真卡车,真事故模型,真结局。

而这场测试最重要的是:你愿不愿意把自己的命,交给一个连工地告示牌都认不出的AI?

全员集合:36款车型真实演练

这次登场的共36款车,涵盖自主品牌、合资车系、高端车型,从AITO、AVATR、Li。。。 继续阅读