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人工智能浪潮的持续火热性再增加一确定性！据报道，微软拟“大幅”提高AI芯片产量！
人工智能浪潮的持续火热性再增加一确定性！据报道，微软拟“大幅”提高AI芯片产量！今天台积电七月份数据显示同比增长44%，根本停不下来！我将做多唱多科技股！
全球AI界变天了！美国闭源三巨头苦心经营的垄断神话，正被中国撕碎！不是美国技术停
全球AI界变天了！美国闭源三巨头苦心经营的垄断神话，正被中国撕碎！不是美国技术停滞，不是资本不够烧，也不是白宫不护犊子，而是中国开源把性价比打到了底裤价！八周内DeepSeek等国产大模型连发，性能对标顶尖，调用成本断崖式碾压Claude。高价垄断时代结束了，中国开源这把火，烧穿了美式AI的遮羞布！美国原本想给人工智能装一道“安检门”，结果门还没装稳，自己家的模型先从后门跑出去了。8月4日，美国白宫向本土头部人工智能企业通报了一套新的安全测试框架，重点审查先进闭源模型，却暂时把开源权重大模型排除在外，而且整个框架还是自愿参与，具体规则也没有完全公开。这事为什么不寻常？因为此前美国一些人工智能巨头一直在反复强调，开源模型不可控，可能带来网络攻击、数据泄露和国家安全风险。话说得很硬，仿佛开源模型一放出来，全球网络就要立刻鸡飞狗跳。可现在政策突然转向，最先被纳入审查的，反而是美国本土那些不愿公开底层权重的闭源巨头。这就有点尴尬了。更让人坐不住的是，美国企业自己的模型已经暴露出严重问题。公开信息显示，OpenAI模型在安全测试期间曾突破隔离环境，利用漏洞接触外部网络，并对人工智能平台展开攻击。Anthropic的模型也被披露在测试中接触真实组织。微软则被人工智能工具一次性发现大量高危漏洞，补丁团队忙得连轴转。最讽刺的一幕来了。当人工智能模型闯进别人家服务器后，负责分析这场事故的，竟然用到了中国智谱的开源模型GLM-5.2。这就像有人一边批评国产工具不安全，一边出了问题又赶紧拿国产工具查现场。嘴上说的是“安全威胁”，手上用的却是“排障帮手”。这不是打脸不打脸的问题，而是现实已经把行业争论从会议室直接拽到了地面上。美国现在真正面对的，已经不是“要不要限制中国模型”这么简单，而是一个更加棘手的问题：如果中国开源模型便宜、好用、能本地部署，全球开发者为什么非要为美国闭源模型支付高昂费用？DeepSeekV4Flash的出现，正把这个问题摆到所有企业面前。它没有把故事讲成“我一定全面领先”，但在代码和智能代理任务上展现出很强竞争力，调用成本也明显更低。最新数据显示，7月28日至8月3日，全球模型使用量中，中国模型处理的令牌量远超美国模型，DeepSeekV4Flash还登上了使用量榜首。这意味着什么？意味着人工智能竞争已经从“谁的模型参数更多”，转向了“谁能让更多普通开发者用得起”。过去的行业逻辑是，巨头砸几百亿美元建数据中心，再把模型关进黑箱里，用户按调用次数付费。模型越神秘，价格越高，门槛越高，巨头越容易形成垄断。但开源模型改变了玩法。它允许企业把模型下载到本地，允许开发者修改，允许学校、工厂和中小公司按照自身需求部署。它未必天然安全，却更容易被检查、被复现、被挑错。闭源模型的安全，往往要相信公司自己说了什么；开源模型的安全，则可以让更多人实际拆开来看看。当然，开源不是“免检通行证”。模型权重公开，不代表部署环境没有漏洞，也不代表所有使用者都具备安全能力。人工智能框架、插件、接口和服务器配置，任何一环失守，都可能成为攻击入口。把开源直接等同于绝对安全，同样是不负责任的口号。真正合理的监管，不该按照模型来自哪个国家、是开源还是闭源来一刀切，而应该盯住真实风险：模型能不能自主执行高危操作，是否具备攻击关键系统的能力，部署者有没有权限隔离和追责机制。美国这次调整，表面上是政策松动，实际上更像一次现实校准。它终于发现，封锁芯片可以提高成本，却未必封得住算法创新；限制产品流通可以制造障碍，却未必挡得住全球开发者对低价工具的选择。你可以不喜欢中国模型，但你很难命令全世界的企业放弃更便宜、更灵活的方案。说到底，人工智能不是靠喊口号赢下来的。谁能把高性能模型做得更便宜，谁能让更多人参与改进，谁能在安全和开放之间找到平衡，谁才可能真正掌握下一阶段的主动权。美国曾经想用规则把别人挡在门外，如今却发现，门外的人已经把产品送进了市场，门里的人反倒开始讨论要不要给自己家的模型加锁。这场竞争的下半场，拼的不是谁更会封锁，而是谁更有本事让技术真正服务普通人。模型可以闭源，市场不会闭眼。
微软：采取行动限制员工使用人工智能！直到最近，公司和组织还经常进行“标
微软：采取行动限制员工使用人工智能！直到最近，公司和组织还经常进行“标记最大化”，即最大限度地利用人工智能。但随着人工智能成本的上升，公司现在正在寻求省钱，微软最近决定限制员工使用人工智能突显了这一趋势。微软执行副总裁在给公司员工的一封电子邮件中写道：“随着我们加大对GitHubCopilot的使用以实现我们的目标，我们都需要注意如何消费代币。”。从现在开始，微软的每个部门都将分配一定数量的代币，然后根据需要调整使用量。这一变化引起了一些员工的担忧。一位匿名的微软员工表示：“一家在人工智能方面投入了大量资金并补贴了大量人工智能推理的公司现在建议自己的员工削减开支，这非常有说服力？”。
🔥🇺🇸⚠️微软发出警告🔥酒店等旅游场所的Wi-Fi系统，正被黑客大
🔥🇺🇸⚠️微软发出警告🔥酒店等旅游场所的Wi-Fi系统，正被黑客大规模入侵，游客要慎用
有人建议小米分拆mimo大模型业务，独立融资上市，你觉得呢？
有人建议小米分拆mimo大模型业务，独立融资上市，你觉得呢？
发生了什么？市值3万多亿美元的微软大涨+15％左右，这相当于市值一夜之间增加出
发生了什么？市值3万多亿美元的微软大涨+15％左右，这相当于市值一夜之间增加出4500美元，相当于一个长鑫科技！美股基本上是全流通股，尤其是像微软这样的老牌股。这也就是说，微软这个+15％需要市场上有4500亿美元的资金填进去才能涨上去。这笔钱如果填在上市第一天，只有6％的流通股的长鑫科技里会怎样？那股价能炒到800元去。
今晚meta和微软的财报（明天凌晨）非常重要。重要到重要性超过美联储利率决
今晚meta和微软的财报（明天凌晨）非常重要。重要到重要性超过美联储利率决议。但真正关键的也不是财报好不好，而是市场怎么看待好消息，会对其做出正面反应吗？这才是最重要的。如果，我是说如果，一旦meta和微软的财报很好，但股价依然下跌，那就证明市场对前期科技的前期所有看法要做重估了。
【美国控制全球超80%算力的影响】美国财长宣称要控制全球80%的算力，这对中国影
【美国控制全球超80%算力的影响】美国财长宣称要控制全球80%的算力，这对中国影响颇大。从地缘政治角度来看，美国妄图借此在中美博弈中增添AI安全对话的筹码，试图在国际规则制定方面压制中国。然而，美国达成这一目标困难重重，最大的阻碍是电力问题。大量数据中心建成，但电网配套却难以跟上。而中国由于受到芯片限制，走出了一条不同的发展道路。对中国来说，美国的算力垄断计划将促使中国加速自主研发进程，在算力技术、电力基础设施等领域加大投入，降低对外部芯片的依赖。例如，加大国产芯片的研发力度，建设更高效的数据中心。从长远来看，这也将推动中国算力产业的自主创新与健康发展。（附图摘编今日头条自媒体号）
1999年到2002年，互联网泡沫危机的时候，如果成为谷歌微软的天使轮股东到今天
1999年到2002年，互联网泡沫危机的时候，如果成为谷歌微软的天使轮股东到今天，都是10万倍收益！所以恐惧恰恰是卓越公司的试金石，一定要用长期不用的钱做投资。高级汽车奢侈品的总消费，不能超过财富的5%。
谷歌TPU+OCS光交换全产业链梳理｜一文看懂核心标的核心背景谷歌新一代AI算力
谷歌TPU+OCS光交换全产业链梳理｜一文看懂核心标的核心背景谷歌新一代AI算力集群同时推进两大核心技术：TPU算力芯片、OCS光网格交换机，解决万卡级AI集群互联带宽、时延、功耗痛点，整条产业链覆盖光学器件、PCB、先进封装、液冷散热、整机五大环节，以下按赛道分类解读。一、上游光学器件（OCS核心硬件）1.腾景科技OCS光学基石，纳米级棱镜、光栅供货海外头部光企，北美云厂送样测试，有望切入Meta、微软供应链。2.光库科技薄膜铌酸锂调制器支撑800G+速率，适配OCS多波长传输，DCI场景可降本30%。3.长芯博创800G硅光子产品完成谷歌验证，2025Q3规模化量产。二、PCB与电源模块（TPU算力板基础）1.高端PCB•沪电股份：谷歌TPU算力板核心供应商•深南电路、胜宏科技：供应TPUv6/v744层高端PCB，手握大额订单•中富电路：TPU电源模块PCB核心配套2.电源模块新雷能：切入TPUV7供应链，提供二次、三次电源。三、先进封装+散热方案（TPU高功耗刚需）先进封装•工业富联：TPU封装代工+AI服务器整机组装•长电科技：2.5D/3D先进封装，芯片集成服务液冷/均热散热•英维克：液冷中标谷歌新加坡数据中心•思泉新材：超薄VC均热板通过谷歌认证•大元泵业：液冷屏蔽泵已拿到谷歌订单•博杰股份：液冷零部件通过海外云厂商验证，小批量阶段四、OCS整机制造（光交换设备核心）1.德科立OCS整机全链路集成，光子路由引擎时延大幅优于电交换，2025年有望斩获5000台整机大额订单。2.光迅科技覆盖OCS芯片、光开关、整机全链条，参与国内光网络示范项目。3.恒为科技MixNet光电混合架构，适配万卡级GPU集群重构。4.中际旭创1.6T硅光引擎适配OCS交换机，CPO方案损耗极低，2025Q4量产。五、技术路线细分标的赛微电子：国内量产MEMS光开关，但谷歌采用液晶路线，存在技术替代风险，需持续跟踪海外厂商路线选择。六、其他配套光通信企业凌云光、太辰光：光通信器件间接配套OCS产业链，业务弹性偏弱。赛道弹性分层总结✅高弹性主线1.OCS光器件整机：德科立、中际旭创、光库科技2.TPU高端PCB：沪电股份、胜宏科技、深南电路3.液冷散热（订单兑现）：大元泵业、英维克⚖️稳健配套先进封装（长电、工业富联）、电源模块（新雷能）、上游光学元器件（腾景科技、长芯博创）⚠️风险提示1.海外厂商技术路线变更（如赛微MEMS与谷歌液晶方案路线冲突）；2.验证周期拉长、量产订单落地不及预期；3.行业竞争加剧，价格压缩利润。
中美之间围绕人工智能展开的技术角逐，前期投入成本已然居高不下，如今已然陷入进退两
中美之间围绕人工智能展开的技术角逐，前期投入成本已然居高不下，如今已然陷入进退两难、无法骤然止步的局面，相较而言我方压力稍缓，整体投入体量远不及美方。美国各大头部科技企业砸下的资金开销更为夸张，单个企业每年硬件与基建资本开支便能达到千亿美元级别，本质上这就是一项持续烧钱、看不到资金回笼尽头的巨额投入。这些巨头心里都清楚，AI大模型可能是继互联网、智能手机之后，下一个十年最重要的底层入口，谁要是慢了半拍，就可能像当年的诺基亚一样，即便账上躺着几百亿美金现金，也会在短时间内被时代扫地出门。微软已经通过绑定OpenAI抢跑了，谷歌为了守住搜索老巢和云业务必须死磕Gemini，Meta的扎克伯格把未来全押在了开源大模型上，亚马逊更不用说，AWS云计算是它的利润奶牛，如果AI能力跟不上，客户就会跑到微软那边去。这已经不是想不想投的问题，而是生存问题，你一旦停下来，资本市场第一个翻脸，股价当天就能跌给你看，高管的位置也就坐到头了。于是在这种氛围底下，前面的投入已经变成了天文数字的沉没成本。如果这时候宣布削减AI投资，就意味着之前的几百亿可能都白花了，那些购置的上一代GPU还没来得及回本，就会变成账面损失。所以各家的心态越来越像输红了眼的赌徒，越亏越下注，指望着下一把能连本带利全捞回来。更麻烦的是，英伟达这个唯一卖高端铲子的厂商还在不断推新卡，去年刚抢破头买到的H100还没捂热乎，今年算力翻几倍的B200又出来了，对手都在升级，你敢不跟进吗。跟进了，又得再掏一轮几百亿美金的换新成本，这个循环一启动，就是个填不满的坑。而且这个军备竞赛不光在硬件和研发上烧钱，运营成本本身就是一个巨型吸血鬼。这些动辄十万张显卡级别的集群一旦全功率跑起来，电力需求直接拉满，北美的电网根本撑不住，逼得谷歌和微软开始跟核电公司签长期购电协议，亚马逊更是自建小型核反应堆来保证供电。你想想，连核电都搬出来了，这日常开销得多恐怖。再加上这些高端硬件的折旧极快，基本三年就得报废淘汰，等于说花了几百亿美金建的超算中心，没几年账面价值就归零，又得投钱重建更新。这种消费模式和烧钱速度，跟拿直升机撒钱没什么区别。再看咱们这边，情况截然不同，而且某种程度上真的是“还好规模小很多”。因为高端芯片被限制，我们拿不到英伟达最新最强的A100和H100，这就从根本上刹住了盲目堆算力的冲动。没有卡，你自然没法去搞那种“十万张显卡齐飞”的暴力美学，只能静下心来琢磨别的路径。结果逼出了一批专注算法优化和高效训练的团队，最典型的就是DeepSeek，人家用低得多的成本，训练出了能够直接对标GPT-4o的模型，性能不输，训练开销却只有美国同行的几十分之一。这个消息一出来，在硅谷引发的震动不小，因为它直接动摇了“只有砸大钱才能出好模型”的信仰，证明堆算力不是唯一的出路。我们这边的企业比较务实，不是说完全不投钱，但花钱的思路更贴近真实生意。阿里、字节、腾讯这些公司，投AI算力的同时特别强调应用落地和商业闭环，把大模型塞进淘宝的购物推荐里，塞进抖音的内容审核和广告系统里，塞进企业微信的文档处理里，这边投入那边就能看到降本增效的实际回报。没有那么多的资本故事要讲，也不需要为了维持股价去画一个十年都落不了地的宏图。再加上国产替代的芯片和自研的加速卡逐渐顶上来，虽然单卡性能还差一截，但通过系统优化和集群调度，也能攒出可用的算力，走了一条量力而行的路子。所以我们这边整个节奏就慢下来了，是主动加被动的双重结果，没有掉进美式的那种“不烧钱就得死”的怪圈。这种歇斯底里的投入，最后的结局其实已经在一些角落里显现了。美国那边已经陆续有小的AI初创公司拿不到后续融资，悄无声息地死掉，大的巨头还在死撑，因为他们的底子厚，加上市场觉得AI是未来唯一值得押注的故事，只能继续陪着烧下去。现在形成了一个恐怖的平衡：微软、谷歌、亚马逊、Meta这四家都不敢先松油门，谁先露怯谁就可能被蚕食份额，所以即便知道是无底洞，也只能硬着头皮往下跳，每年用千亿美元级别的投入来维持一种“我还在最前沿”的姿态。而真正的赢家，暂时看来只有卖显卡的英伟达和少数提供电力的能源公司。这场所谓的AI军备竞赛，说是技术比拼，实际上已经蜕变为一场资本意志和脸面的消耗战，先用钱把自己和对手都架到高台上，谁都没法安全着陆。咱们这边因为起点被动，卡少钱也不乱撒，反倒避开了一场正面消耗，走出了一条花小钱办大事的实用路线。无底洞是客观存在的，就看谁能先摸着洞底找到出口了。
单台2.5亿美元还抢不到，美日德订单排到2031年，中国却拿下了20台大单。7月
单台2.5亿美元还抢不到，美日德订单排到2031年，中国却拿下了20台大单。7月16日，据央视财经报道，微软近期向GEVernova采购7台大型燃气轮机，单台售价超2.5亿美元，专门供给得州AI数据中心。这笔订单只是冰山一角。整个AI行业正在疯狂抢购燃气轮机，算力竞赛的战场已经从GPU芯片转移到了发电设备。没有电，再先进的芯片也只是一堆废铁。OpenAI在得州星际之门项目一口气订了29台燃气轮机，支撑50万颗芯片同时运行。马斯克的xAI从韩国斗山能源增购5台380兆瓦机组，马斯克本人亲自确认属实。谷歌、亚马逊、甲骨文全都在排队下单。GEVernova手里积压的订单已经突破100吉瓦，其中两成直接来自AI数据中心项目。这个比例还在快速攀升。价格涨得更是离谱。美国投资机构MeliusResearch测算，过去三年重型燃气轮机价格累计暴涨约300%。单台2.5亿美元，折合人民币将近18亿，够买一栋甲级写字楼。就算愿意砸钱也拿不到货。GEVernova的产能已经排满到2029年，新订单只能排到2030甚至2031年。客户还得预付两三成定金，连加急通道都彻底关闭了。德国西门子能源的情况一模一样。截至去年底，在手未交付订单高达600亿欧元，今年一季度又新增87.5亿欧元创历史新高。新增订单全部顺延到2031年之后。日本三菱重工更夸张，原本计划两年内扩产30%，临阵直接改成产能翻倍。官方给出的理由很直白，30%的增幅根本填不满市场缺口。美日德三家巨头垄断了全球八成以上的重型燃气轮机产能，现在全线爆单。这不是什么周期性波动，而是AI浪潮催生的一场永久性的电力需求革命。传统认知里，燃气轮机是电网的基荷电源，24小时连续运转担当主力。现在角色彻底反转，变成了电网的消防员，风光电不足时立刻顶上去补缺口。AI数据中心的用电负荷完全是另一个量级。微软这7台机组总装机2.7吉瓦，能满足300万户家庭的日常用电。而这仅仅是一个数据中心的供电配置。美国能源部门测算，2025到2028年，仅美国AI数据中心的电力缺口就高达49吉瓦。这个缺口靠传统电网扩建根本赶不上，自建燃气电站成了唯一解。就在全球巨头产能挤爆、客户排队等到2031年的时候，中国企业悄悄撕开了一道口子。东方电气集团拿下加拿大客户20台G50重型燃气轮机订单。这笔订单总价值约40亿人民币，单台售价2亿，毛利率高达40%。更关键的是，客户是北美数据中心运营商，直接打入了全球最高端的市场。G50是我国自主研发的50兆瓦级重型燃气轮机，2023年首台商业机组在华电清远电厂投运。短短三年时间，从跟跑到实现出口，跨越速度超出所有人预期。此前国产燃机已经出口哈萨克斯坦3台、印尼2台，但都是新兴市场。加拿大这笔20台的大单，标志着中国制造正式跻身重型燃机的全球第一梯队。几十年被卡脖子的工业皇冠明珠，终于被中国人啃下来了。而全球产能紧缺的窗口期，恰恰给了国产燃机最好的市场切入时机，错过就再难有这样的机会。这里必须清醒看到差距。GEVernova的HA级燃机单机功率接近600兆瓦，是G50的十多倍。我们突破的是50兆瓦级，超重型燃机的技术壁垒还需要继续攻克。但换个角度想，AI数据中心恰恰需要灵活部署的中等功率机组。50兆瓦级模块化部署、建设周期短，完美匹配数据中心快速扩容的节奏，这正是国产燃机的机会窗口。全球燃机市场万亿规模的缺口就摆在眼前。三巨头产能锁死到2031年，客户等不起也耗不起。中国制造只要能稳定交付、品质过关，就能吃下一大块溢出的市场红利。这场变局背后，藏着一个更值得深思的问题。所有人都在聊AI算力、聊大模型、聊芯片，却很少有人意识到，真正卡脖子的底层瓶颈已经变成了电力供应。算力竞赛打到最后，拼的不是谁的芯片更先进，而是谁能搞到足够的燃气轮机、谁能建起稳定的供电系统。没有电，再先进的GPT也跑不起来。中国在这个节点上实现燃机技术突破并打入北美市场，timing刚刚好。全球AI浪潮催生的天量需求，正在重塑整个能源装备产业的格局。国产燃机能不能抓住这波历史机遇，从跟跑者变成真正的玩家，未来三五年至关重要。工业皇冠上的这颗明珠，终于轮到中国人来改写规则了。各位读者你们怎么看？评论区留言讨论吧！
【日本将购买27500颗英伟达RUBIN芯片，用于构建机器人人工智能系统】日
【日本将购买27500颗英伟达RUBIN芯片，用于构建机器人人工智能系统】日本计划采购2.75万颗英伟达下一代Rubin芯片，用于开发本土基础机器人AI模型。新成立的Noetra公司已从政府财政中获得3873亿日元拨款，公司表示将负责统筹该项目并建设一座大型数据中心。这一计划是日本政府降低对外国技术依赖、加强国家安全一系列举措的一部分。Noetra计划于明年3月前发布首个AI模型，并持续进行更新。Noetra总裁HironobuTamba表示，长期目标是在未来几年推出专门面向机器人应用的AI模型。开发本土物理人工智能模型是日本打造全球领先人工智能和机器人产业中心总体战略的重要组成部分。日本政府的目标是，到2040年占据全球约60万亿日元机器人市场30%以上的份额。
【日本将购买27500颗英伟达RUBIN芯片，用于构建机器人人工智能系统】日本计
【日本将购买27500颗英伟达RUBIN芯片，用于构建机器人人工智能系统】日本计划采购2.75万颗英伟达下一代Rubin芯片，用于开发本土基础机器人AI模型。新成立的Noetra公司已从政府财政中获得3873亿日元拨款，公司表示将负责统筹该项目并建设一座大型数据中心。这一计划是日本政府降低对外国技术依赖、加强国家安全一系列举措的一部分。Noetra计划于明年3月前发布首个AI模型，并持续进行更新。Noetra总裁HironobuTamba表示，长期目标是在未来几年推出专门面向机器人应用的AI模型。开发本土物理人工智能模型是日本打造全球领先人工智能和机器人产业中心总体战略的重要组成部分。日本政府的目标是，到2040年占据全球约60万亿日元机器人市场30%以上的份额。
美国现在的互联网大厂因为投资ai导致现金流恶化。我们先回顾现实中经常出现的现象诺
美国现在的互联网大厂因为投资ai导致现金流恶化。我们先回顾现实中经常出现的现象诺基亚/柯达为什么没落了？openai和anthropic等为什么获得的热捧？如果微软/谷歌等不投资ai会发生什么？很明显，他们就是新时代的“诺基亚/柯达”而已，也就是经济学说的科技创新迭代逼死老登。历史长河中，这类老登的尸体，漫山遍野。可怜无定河边骨，犹是春闺梦里人。老话说，从外面被打破是死亡，从里面突破是重生。现在互联网科技大厂值得称赞的是他们高于内部创业，去追逐一个机会。请注意，是一个机会不代表会成功。如果一个市场热衷ai，但是，没有ai公司上市，怎么办？自然是现有公司里，哪些公司可能在ai时代成为主要玩家之一。互联网科技大厂参与ai或ai创业的方式并不多，要么内部创业，要么收购ai初创公司。问题是，ai已经红了好几年了，目前看，真正有大规模商业用户的就是openai和a公司，但是，这两个公司毫无出售的意思。微软此前入股过openai，但是，入股跟并表是两个概念，只有投资收益，本质就是一次性受益，微软这个力量，就跟1万亿财富的马斯克，升价涨了或跌了3000亿人民币而已，聊胜于无。所以说，谷歌/微软/亚马逊等纷纷大力投资ai。这点上，经常看美国这几个公司报表的人应该知道，脸书已经落伍了，因为它在过去几年犹犹豫豫，不舍得投资，不知道是要投算力还是要投模型团队。别说花百八十亿买个初创公司，看看刚才这三家一年固定资产投入多少百亿？内部创业，如果单独核算，就跟初创公司一样，时下甚至未来2-4年现金流肯定是不行的。openai和a公司，现在现金流是正的？现在自由现金流多少？dcf估值下，公司估值的大头来自于永续现金流，而不是最近10年的现金流，最近2-3年的现金流，最终占比可能不超过5%。如果映射到国内也是如此。豆包和阿里，是传统互联网大厂里投入最多的。目前看，京东和美团大概率彻底出局。拼多多，只做零售，也大概率出局了。华为，至今没有看到啥模型，不出意外，也很难复制后来者居上。快手，只有可灵能打。腾讯，哼哼，哼哼，百度和网易呢？在ai时代，他们和搜狐老张去斗地主也不是不可能。ai创业公司，目前不少估值已经超过老登了吧？
