行业资讯新聞

追踪区块链与加密行业的公司新闻、战略变动、融资活动及人事调整，为读者提供全景式的行业观察。

李开复、王小川转身，大模型创业上半场结束

近日，李开复与王小川的战略转变，标志着中国大模型创业的狂热上半场已近尾声。李开复领导的零一万物，从对标OpenAI转向学习商业低调但市值高企的Palantir，强调应用、Agent与商业化，并设定了2026年盈利、2027年IPO的目标。王小川的百川智能则彻底将重心转向医疗垂直领域，发布了医疗大模型与AI家庭医生产品。两人都从通用大模型的理想主义竞赛中主动后撤。回顾2023年“万模大战”，以“六小虎”为代表的创业者曾坚信能打造“中国版OpenAI”，疯狂追逐参数与规模。但行业很快显露出重工业战争的本质：决胜关键转向算力、资本和基础设施的硬实力比拼。以OpenAI为首的美国巨头及中国大厂动辄千亿级的资本开支，让创业公司陷入夹缝求生。如今，“六小虎”已分道扬镳：智谱、MiniMax等依靠政企订单或海外市场登陆资本市场；DeepSeek坚守开源与底层突破；而零一与百川则转向垂直商业化与专业场景。李开复与王小川的转身，意味着通用大模型的资本窗口正在关闭。这种转变并非失败，而是产业成熟的开始。行业逐渐认清：中国的优势或许不在基础模型的原创，而在于庞大的应用场景、工程化能力与商业化速度。整个赛道正从“谁模型最强”转向“谁能将AI真正融入产业”。作为互联网时代的老兵，李开复和王小川以商业直觉入场，又以现实考量调整航向。他们的清醒标志着一个阶段的结果：大模型创业正从造神回归生意，从宏大叙事转向合同、回款与现金流。真正的持久战，将交给更具技术信仰的AI原生一代。这是与过高期待的体面告别，也是故事走向务实的新开端。

marsbit05/29 01:30

marsbit05/29 01:30

三星证券押注Upbit，韩国金融资本全面拥抱Crypto

三星证券宣布以约2.03亿美元收购韩国最大加密货币交易平台Upbit运营商Dunamu约2%的股份。此举被视为韩国传统金融资本在监管可能放宽“金加分离”政策背景下，提前抢占下一代数字金融入口的关键布局。长期以来，韩国加密市场活跃但传统金融资本因监管限制缺席。Upbit作为市场核心，拥有巨大用户流量和生态入口。三星证券此次投资，旨在应对年轻用户向加密及链上资产迁移的趋势，绑定未来数字金融基础设施，获取在新金融市场的话语权。这一动向反映了韩国金融体系可能效仿美国，走向全面链上化的趋势。未来，韩国传统金融机构或全面进入虚拟资产领域，加密交易平台将进一步演变为综合金融平台，韩国有望凭借其活跃的散户基础和交易生态，成为亚洲重要的链上金融中心。此次投资标志着韩国金融资本正式深度拥抱加密行业，金融世界的未来方向可能是传统金融的全面链上化融合。

marsbit05/29 01:29

marsbit05/29 01:29

刚刚，Claude Opus 4.8 上线，张口就说自己是 DeepSeek、Qwen

刚刚，Anthropic发布了旗舰模型Claude Opus 4.8，并宣布完成650亿美元的H轮融资，投后估值达9650亿美元，逼近万亿美元关口。 Opus 4.8在编码、智能体任务、推理和知识工作等方面均有提升，价格保持不变。新模型在长任务和复杂协作中表现更可靠，诚实性提升，更愿意说明不确定性，代码缺陷漏报率约为前代的四分之一。有趣的是，有网友测试发现，Opus 4.8有时会错误地自称是DeepSeek或Qwen，疑似存在模型蒸馏行为。同时上线的还有多项产品功能，包括可调节模型推理强度的“思考强度控制”，以及处于研究预览阶段的“动态工作流”。后者允许Claude Code处理大规模任务，通过动态编排脚本、并行运行数十到数百个子智能体，来完成如大型代码库迁移等复杂工程。Anthropic以Bun项目从Zig到Rust的迁移为例，展示了该功能在11天内生成约75万行代码的能力。本轮巨额融资主要用于算力扩张。Anthropic与亚马逊、谷歌、博通、SpaceX等签署了基础设施协议，以获得下一代TPU和GPU容量，支撑其训练和推理需求。公司强调，Claude已成为首个同时登陆AWS、Google Cloud和Microsoft Azure三大云的前沿模型。综上，Anthropic正从单纯的模型提供商，转向构建集智能模型、开发工具、云平台和算力资源于一体的企业AI工作系统。Opus 4.8是新的模型底座，动态工作流代表产品形态的进化，而巨额融资则为服务更大规模客户提供了基础设施保障。

marsbit05/28 23:56

刚刚，Claude Opus 4.8 上线，张口就说自己是 DeepSeek、Qwen

marsbit05/28 23:56

全球支付的真相，被 Airwallex 捅破了

作者刚哥基于上篇文章读者的提问，分析了全球支付行业的真实差异。他指出，尽管许多支付平台在产品功能和宣传上高度同质化，但底层能力天差地别。文章拆解了行业内的三条主要发展路径： 1. **数字货币支付（绕过传统链路）**：试图通过稳定币、链上结算实现更短路径和更低成本。但其面临主流平台的全面优势挤压和巨大的合规摩擦，往往只能服务碎片化或灰色市场，难以成为主流。 2. **聚合包装模式（包装传统基建）**：通过整合合作伙伴的通道和银行服务，快速提供覆盖广、体验好的前台产品。但这并未改变依赖代理行、中间商和存在合规风险的底层逻辑，将复杂性和不确定性留给了客户。 3. **自建基础设施（重资产投入）**：以Airwallex、蚂蚁国际等为代表，选择在业务覆盖地持牌运营、自建合规网络与技术体系。这条路投入重、周期长，但能将资金链路、合规等核心风险掌控在自己手中。 Airwallex创始人Jack Zhang认为，最难的路才是出路。平台通过自身的“重”投入（如全球持牌、本地化运营、全栈自研），旨在消化底层的复杂性，为客户换来“更稳、更省、更确定”的价值：即资金安全、总成本降低和应对市场变化的确定性。这种对底层能力的长期投入，虽然起步慢，但能形成复利效应，构建持久的竞争壁垒。最终，企业选择支付平台，是在选择一个能消化复杂性、保障业务稳定增长的长期合作伙伴。

marsbit05/28 16:10

marsbit05/28 16:10

Token预算战争：企业AI进入「算账时代」

企业AI正从“是否采用”进入“如何算账”的“Token预算战争”阶段。随着AI推理成本从实验性支出变为持续性运营成本，CEO和CFO开始追问：每一美元token投入究竟创造了什么实际价值？文章指出，AI的使用量（token消耗）不等于价值。与SaaS时代不同，token账单上涨可能意味着有效工作，也可能源自无效折腾——如低效提示词、无关上下文、模型选择不当或重复重试。关键在于衡量“边际token效用”，即每多花一美元所创造的商业价值。当前企业面临三大挑战：重试导致成本复合增长、上下文过度供给造成成本飙升，以及任务路由不合理（简单任务误用强大模型）。这使企业难以将token成本与具体业务结果（如替代外包、节省人力或创造收入）清晰关联。解决问题的核心在于建立“从token到结果的归因层”：记录AI执行轨迹（检索、工具调用、重试、人工干预等），并将推理支出与完成的工作单位（如处理每张发票、每个客诉）挂钩。谁能实现这种归因，谁就能掌控AI资源的分配权，决定哪些工作流值得投入更多算力，哪些应改用更便宜模型或保持人工。最终，企业AI的下一阶段不再是证明技术能否完成任务，而是判断这些任务是否值得付费。掌握token效用衡量的企业，将赢得这场预算分配的主导权。

marsbit05/28 12:13

marsbit05/28 12:13

Anthropic营收超越OpenAI至少35%，IPO竞赛格局生变

半年前营收还大幅落后的Anthropic，如今在财务表现上已显著超越OpenAI。据披露，Anthropic的年化营收已接近450亿美元，而OpenAI约为330亿美元，前者规模高出后者至少35%。尤其在过去五个月，Anthropic营收增长约5倍，而OpenAI增速超50%，对比鲜明。两家商业模式存在差异：OpenAI收入主要依赖ChatGPT订阅，Anthropic则侧重向企业销售AI编程等场景的API服务。更关键的差距在于盈利能力，Anthropic预计第二季度实现运营盈利，利润率约5%；而OpenAI第一季度运营亏损率高达122%，亏损至少70亿美元，还面临高昂的服务器成本和向微软支付巨额分成。这一财务逆转直接影响双方的IPO进程。此前，OpenAI管理层对匆忙上市有所顾虑，但如今面对财务实力更强、已实现盈利的Anthropic，让OpenAI抢先上市反而成为更审慎的选择，以避免在公开市场直接被对比而处于估值劣势。按当前增速，Anthropic营收有望在一年内超越Netflix等成熟科技公司。

marsbit05/28 11:50

marsbit05/28 11:50

TechFlow 情报局：现货黄金跌破 4400 美元，加密市场全线下挫

**TechFlow 情报局摘要** 今日科技与财经领域动态聚焦于AI应用的深化、市场风险与行业变动。 **AI工具发展面临质效与安全平衡问题：** Claude和ChatGPT被Django联合创始人认为已从“昂贵玩具”进化为开发者日常工具，但社区对其是否达到真正的产品市场匹配存疑。同时，主流LLM工具VLLM被曝存在严重安全漏洞，数百万AI代理面临被劫持风险。另一方面，模型能力持续进步，阿里通义千问3.7编程能力位列全球第二，其3.6版本量化精度提升显著改善了代码质量；英伟达也发布了速度更快的视觉定位模型。 **加密市场与相关风险引发关注：** 加密市场整体下挫。市场内部，一名谷歌员工因利用内部搜索数据在预测市场Polymarket牟利被起诉，同时该平台出现胜率异常的账户，引发对信息不对称与市场操纵的监管讨论。此外，一家与特朗普有关联的加密公司因项目失败面临巨额亏损和破产。 **硬件与芯片需求旺盛：** AI浪潮强力驱动芯片产业，韩国KOSPI指数因SK海力士等AI存储芯片制造商表现强劲而大幅上涨，美光科技等公司成为热门投资标的。 **科技公司动态与用户选择分化：** 谷歌强推AI搜索后，主打隐私和无AI的搜索引擎DuckDuckGo访问量一周内暴涨28%，显示用户对AI的接受度出现分野。微软内部数据显示，在许多场景下使用AI的总成本可能高于雇佣人力。Meta则宣布在Facebook和Instagram推出付费无广告订阅服务。 **宏观财经市场波动：** 现货黄金价格跳水跌破每盎司4400美元。受地缘政治紧张局势影响，布伦特原油价格因美国袭击伊朗目标而上涨。 **今日暗线：** 信息优势的边界正在被技术重新定义，从谷歌员工利用数据下注到预测市场的异常胜率，传统内幕交易法规面临挑战。与此同时，AI技术的成本效益和用户真实偏好开始受到更严格的审视，市场反应速度可能快于监管步伐。

marsbit05/28 11:02

marsbit05/28 11:02

“主动式”AI的风吹到了硅谷，Hark获得7亿美元融资

一家2025年底创立、尚未发布产品的AI创业公司Hark以60亿美元估值获得7亿美元A轮融资，由Parkway Venture Capital领投，NVIDIA、AMD、英特尔、高通、Salesforce等巨头跟投。公司创始人Brett Adcock曾创办机器人公司Figure，其目标是打造“主动式”AI原生硬件，通过“自研基础模型+定制硬件”组合构建下一代通用人机接口。这类设备具备多模态感知、端到端语音交互和个性化记忆能力，旨在让人工智能从被动工具转向主动协作者，在真实世界中自然互动。文章指出，当前AI虽智能强大，但仍依赖传统设备与交互方式（如屏幕与聊天界面），而AI原生硬件有望像iPhone重塑移动互联网一样变革人机关系。实现“主动式”AI需系统整合模型、硬件、交互与记忆能力，是综合性工程。中国创业公司在此领域具备供应链、市场与政策三重优势，更有可能推动该方向发展。本轮融资印证了AI未来将超越屏幕、深入现实世界的趋势。

marsbit05/28 10:21

marsbit05/28 10:21

OpenAI吃掉应用层？a16z说真正的机会在通用模型之外

本文探讨了AI应用层创业公司面临的核心焦虑：在OpenAI、Anthropic等大模型公司同时掌握底层模型、分发渠道和品牌优势的背景下，应用层是否还有机会。a16z合伙人Joe Schmidt借用《绿野仙踪》的比喻，将机会分为两类：一是大模型公司正重点投入的“黄砖路”，如代码生成、写作等横向通用工具；二是深入垂直行业复杂流程的“奥兹国的其他地方”。作者认为，创业公司的真正机会在于后者。企业真正付费购买的并非更聪明的聊天窗口，而是能对业务结果负责的完整系统。这类系统需要处理混乱的真实数据、复杂的多步骤工作流、多人审批、边界案例以及合规审计等责任，并在模型升级时为客户管理迁移与成本。垂直应用的核心优势在于： 1. **数据与学习飞轮**：积累行业特有的隐性知识、惯例与反馈，形成模型实验室无法复制的领域洞察。 2. **管理模型复杂性与成本**：为客户跨模型供应商选择最优解，承担模型升级的迁移与调优工作，并通过智能路由实现成本优化。 3. **治理与合规**：针对具体行业构建控制平面，内化合规要求（如法律、医疗、金融监管），提供确定性结果。文章以销售和保险为例，说明成功的关键是聚焦具体业务结果、攻克高复杂度问题，并构建深入工作流的护栏与迭代能力。判断标准在于：所需步骤与工具的复杂性、是否构建了客户赖以运行的核心系统，以及价值是否最终体现在客户的损益表中。结论指出，大模型公司将在横向通用领域持续领先，而围绕垂直行业构建“工作系统”、沉淀流程与数据的应用公司，同样能建立深厚护城河。底层模型会越来越强且可替换，但不可替代的是对具体行业工作流的深度理解与赋能能力。下一代企业软件将在“奥兹国的其他地方”诞生。

marsbit05/28 04:27

marsbit05/28 04:27

“ASIC巨头”Marvell季度营收创纪录、连续上调指引，CEO称数据中心业务“燃爆了”

5月27日，AI芯片及数据中心互联龙头Marvell发布2027财年第一季度财报。季度营收24.18亿美元，同比增长28%，创下纪录。公司连续上调业绩指引，预计全年营收约115亿美元，2028财年营收目标更是上调至约165亿美元。CEO Matt Murphy表示，公司数据中心业务“燃爆了”，AI相关订单异常强劲。第一季度，数据中心业务营收达18.3亿美元，占总营收76%，预计今明两年增速将持续加快。其中，AI数据中心互联业务增长尤为迅猛，年度增速预期已上调至超过70%，未来仍有上行空间。定制芯片业务是另一大增长引擎。公司预计2028财年该业务营收将同比翻倍，并设定了2029财年超100亿美元的营收目标。此外，Marvell宣布与英伟达扩大战略合作，涵盖光学互联、芯片集成及AI-RAN（基站AI）三大方向。为应对强劲需求，公司计划在本财年支付约10亿美元供应商预付款以锁定产能。尽管财报亮眼，但因前期股价已大幅上涨，财报公布后股价小幅下跌约1%。

marsbit05/28 04:09

“ASIC巨头”Marvell季度营收创纪录、连续上调指引，CEO称数据中心业务“燃爆了”