巴克莱拆解AI分账逻辑,模型公司每赚100美元近40美元归云厂
02:56
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阑夕 2026-08-29
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雷科技 2026-08-24
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1. 前段时间，美国风投机构Dimension Capital的几个合伙人来中国深度拜访了一圈AI公司，用于修正自己的投资判断，他们回去后发给出资人的内部信传得挺广的，我把全文翻译过来给你们看看：跨太平洋的AI棋局1、稀缺催生进化美国的出口管制本意是为了拖慢中国的AI发展，但结果却意想不到的制造出了一种进化压力，导致中国的AI实验室拥有了世界独有的竞争围栏。因为缺少算力，中国团队被迫深入到极其底层的架构里去做工程优化，DeepSeek在刻意削弱性能的H800上训练模型，并绕过CUDA在更下面的PTX上编程，甚至要把每张GPU里的一部分流式多处理器专门分配给跨节点通信。我们认为，这并不是美国工程师干不了的事情，而是因为两边的刺激机制不同。美国的AI公司更愿意用资本解决问题，每多投入一美金，就能多买来一美金的算力，但在中国，因为始终没有充足的算力可供购买，所以形成的方案是，每多一个懂编译器的工程师，就能降低整个团队对于算力的需求。最后形成的是一种覆盖全栈的效率文化，从系统、优化器、推理算法、一直延伸到芯片，这种能力可以持续积累，不像一次性的资本开支，用完就结束了。2、中国开源模型完成了过去20年中国SaaS都没能做到的事情——进入西方生产环境不到18个月，中国模型在OpenRouter上的Token消耗份额从不足2%飙升到了45%，Qwen成为Hugging Face上面最快突破10亿次下载的模型家族，大约80%的美国AI初创公司，已经在内部部署了至少一款来自中国的开源模型。开源绕过了传统软件采购的审查，当模型可以免费部署，也就不存在「供应商」让你放进黑名单。但吊诡的地方在于，中国的开源模型本质上是在承担西方的生产成本，而并没有拿走西方的生产收入。因为可以自行部署那些开源模型，所以最主要的利润，仍然流向负责提供Token的云厂商。所以中国人把模型价格打了下来，让竞争对手很难受，但最主要的受益者仍然是美国的其他商业公司，因为它们能用到更便宜的模型了。这不是说中国AI公司有钱不赚，开源这种生态在客观上就是会把利润的最大头分配给云厂商，而非模型开发商。3、中国前沿模型的内部竞争，比西方预计的更加激烈我们的判断是，目前中国模型的第一梯队包括DeepSeek、Qwen、Kimi、Doubao和GLM，它们之间的差距非常小，洗牌也相当频繁。五家实验室同时比拼发布速度和模型能力，而且全部开源（译注：豆包并没有开源），这与美国主要由两家闭源实验室主导的竞争环境截然不同。我们在这一周里最明显的感受就是，中国模型之间的竞争，可能更甚于它们和美国模型之间的竞争。4、今天，AI要从太平洋两岸来回跑两趟，才能最终落地到客户那里现在的循环大致上是这样的：美国的前沿实验室训练出SOTA级的模型；中国的前沿实验室对这些模型进行蒸馏，然后开源；美国的AI服务商再基于中国的开源模型进行微调，做成产品卖给美国企业……Cursor所谓「自主研发」的Composer 2，被发现是用Kimi K2.5改的，Cognition的SWE-1.5看起来也像一个定制版GLM。就在我们坐在从上海去北京的高铁上时，Harvey发布了自己的专有模型Harvey Tenet——它是对Kimi K3进行了后训练所得到的产物。如果是一年前，这些公司大概率会选择Llama，或者Mistral。如今，美国垂直AI行业的底层基座，正在变成中国的开源模型——而这些模型内部，又潜藏着来自美国前沿模型的智能。5、数据层似乎也在发生类似的事情Mercor、AfterQuery、Turing这些美国的数据标注公司，都已经公开披露与蚂蚁、阿里巴巴和字节跳动存在商业合作关系。同时，我们也在中国看到了一批刚刚出现的新公司，它们没有再去做数据标注的生意，而是转为评测和验证基础设施。比如UniPat。这家公司成立于2025 年12月，创始人是一名北京大学博士生，此前曾在阿里、月之暗面和腾讯工作。UniPat发布的 基准测试，已经开始被美国实验室引用到自己的模型报告中，它还声称，通过自己基于Rubric的监督方法训练一个小模型，也取得了很好的效果。这种思路还是在用更高质量的监督替代更多算力，与我们在第一点中提到的现象完全一致：资源，尤其是算力受限的环境，会逼迫团队发展出不同的适应性能力。我们在北京和上海见到了好几家这样的公司，绝大多数成立不到24个月，其中少数几家的收入已经很快的突破了1亿美金。6、美国和中国面临的难题完全不同，而且恰好相反2024年，中国新增的电力供给是429GW，美国大概是51GW。根据预估，一直到2030年，中国每年新增的电力供给，都将在400GW以上。美国的情况是，目前光是数据中心的扩建项目，就有241GW的电力缺口，因为电网接入的积压，需要排队等上5年时间。中国真正的瓶颈，正如我们提到过的，是算力资源不足。最直接的例子就是月之暗面：Kimi K3发布后不到两天，就因为推理能力不足而暂停了新用户注册。所以：美国芯片充裕，但越来越受制于电力；中国电力充裕，但一直都受制于芯片。我们可以确信的是，中期AI局势很大程度上将取决于哪一侧的障碍先被推倒，是美国的电网容量先得到改善，还是中芯国际和华为的先进封装以及良品率提升得更快。7、中美两国的AI产值差太远了Anthropic在7月的年化收入超过了650亿美金，OpenAI的同期数字在400亿美金左右。相比之下，中国收入最高的模型是字节跳动的Seedance，年化收入大概在20-30亿美金之间。中国的纯语言模型公司，年化收入都还停留在数亿美金级别，比如DeepSeek正在接近5亿美金的水位。消费端也有同样的困扰，豆包的月活用户已经达到3.45亿了，超过Qwen和DeepSeek之和，但每天产生的收入仍然不到100万人民币，而且基本全部都来自购物佣金。中国的消费者不愿意为软件付费这个死结，我们也不知道该如何解开。当然，拥有如此庞大的用户规模，最终完全可能找到具有中国特色的商业模式，这在十年前的消费互联网已经发生过一次了。那就是羊毛出在猪身上，靠电商和广告来实现模型的商业化，中国的创业者身上有种实用主义精神，他们不会因为某种商业模式不够AGI而回避它。8、硬件和半导体在脱钩，软件和数据在融合两个国家的政策反应速度已经跟不上了：美国的产品跑在中国的模型上；中国的实验室在新马泰租用英伟达的GPU训练模型；专家标注的数据则在两个方向上互相流动；所以我们觉得「到底哪边在赢」是一个伪命题，在目前的状态下，两个体系已经高度相互绑定，以致于国家层面的胜负很难被清晰定义。除非RSI（递归自我改进）的实现能从根本上改变整个系统结构。9、中国的一些顶尖研究员相信他们已经拥有弱形式的RSI了在此语境下的RSI，仍然受到算力限制。更准确的说，这些系统如同RSI的早期雏形：研究员自己介入其中，通过人工辅助的方式，加速模型到达原本最终也可能到达的能力，从而节省算力和时间。打比方来讲，这一阶段的RSI，最接近1990年到2010年之间流行的「半人马国际象棋」：机器加人类的组合，比单独的人类或单独的机器都更强。10、接下来会有一个至关重要的分叉假设RSI会随着算力规模的增长而进化，那么美国所处的位置就相当有利了。目前，美国那两家顶级实验室各自运行有大约2GW的算力基础设施，同时每家已经锁单超过5GW，计划到2030年达到约30GW的水平。理论上，这些公司拥有巨额收入和资本市场的全力支持，可以大力出奇迹的推动RSI，而中国根本没有足够的芯片追赶。但另一种情况是：如果真正的瓶颈并不在于算力，而是质量；或者，这条技术线所需要的时间足够长，长到足以让中国的优化能力和替代芯片发展到可用水平；那么过去18个月已经出现的趋势可能不仅会继续，还会加速：美国前沿模型能力进一步商品化；中国开源模型变得越来越无处不在；美国垂直AI公司则获得新的机会——在外国开放权重模型上做微调和应用；与此同时，大量新增的调用量和利润，会流向负责提供推理服务的公司，目前来看，主要就是超大规模云厂商和新型算力公司。当然，这一判断建立在电力基础设施按中性预测发展的前提之上。11、还有一种未来的可能性是，美国的前沿实验室不再对外提供最新版本模型的API了现实是，目前这一代模型的能力，已经可以满足绝大多数商业需求了。未来顶尖的高端模型，可能不会再按调用量定价，而是像交付SaaS系统那样，按结果定价。这样做还有另一个效果：限制中国实验室的蒸馏行为。美国公司的代价是要放弃不断增长的API调用收入，作为回报，它们可以切断太平洋对面的竞争威胁。或者至少，这会迫使中国进行昂贵的预训练，从而进一步挤压中国已经存在的算力资源。12、监管政策砍不断跨太平洋的暗通款曲到了今天，如果还认为可以简单切断这种联系，实在是过于天真了。中美两国的技术人员正在通过各种媒介「对话」：模型蒸馏、开放权重、数据标注、推理服务，以及越来越多的软件执行框架和智能体基础设施。眼下正在讨论的一些粗暴限制措施——实体清单、托管禁令、采购禁令——几乎肯定会抑制美国自身的创新，并让美国在这些领域失去领导地位。而空出来的位置，必然会迎来快速跟进的中国竞争者。13、西方一直在讨论的估值泡沫，在中国市场明显更加突出中国AI公司的收入规模更低，却享有更高的估值倍数，这是资本市场的一大奇观。月之暗面的估值是年化收入的115倍，智谱、MiniMax在上市之初也都是100倍，相比之下，Anthropic只有20倍。我们的判断是，这可能源于中国的资本市场仍不够成熟。过去二十年，这个市场更习惯于给消费软件公司定价，而现在才刚刚开始建立一套能够理解企业软件和开源商业模式的成熟估值框架。对于合适的投资机构来说，中国内地和香港存在着相当大的机会，能够找到新兴行业的领先标的。
新浪微博 2026-08-29 00:00:00
2. 豆包工作来了！字节/阿里/腾讯/金山集体“梭哈”AI办公
微信公众号 2026-08-24 00:00:00
3. Qwen3.8-27B开源，我直接说了，这就是本地能跑的Opus 4.6，270亿参数，4090上100token/s，智商高得离谱。我拿它翻微信聊天，把意念回复全捞出来；答辩时当外挂，0.3秒出答案，真心爽。但别以为我吹本地部署是为了省钱——现在薅云端token羊毛比电费还便宜，100亿token才100块，老佛爷买单。Qwen27B真正的价值是成为大模型定价之锚：让每个人都能在本地跑顶级智能，数据不上云，隐私和响应速度完全可控。3万块主机跑三年，换一个完全属于自己的AI助理，隐私和效率的账算下来，比被云厂商割韭菜值多了。我断言，以后云模型定价都得看它脸色。
新浪微博 2026-08-24 00:00:00
4. 突发| 黄仁勋867亿元收购Hugging Face，拿下全球最大AI开源平台
微信公众号 2026-08-27 00:00:00
5. #阿里发布Qwen3.8Flash#阿里最新带来Qwen3.8‑Flash多模态MoE模型，这次的重点放在了模型运行效率上面。主模型125B参数，搭配51B N‑gram Embedding，但每token仅激活6B参与计算，训练开销大约只有Qwen3.7‑Plus的九分之一。 没有单纯堆砌算力，在压缩训练、推理成本的前提下，编码和办公相关任务的能力还得到提升。现在大模型行业，单纯比拼总参数已经成为过去，如何平衡性能与成本，是很多团队需要解决的现实问题，这套新架构也提供了一种参考思路。
新浪微博 2026-08-26 00:00:00
6. #阿里吴泳铭入选《时代》AI百大人物# 阿里这一轮AI转型，终于被全球话语体系认了一回账。他不是靠资历上榜的。去年9月接任CEO后，吴泳铭干的事件件都在动刀：电商、云、AI三线分家，把云智能和平头哥捏成“AI云与算力服务”，把模型实验室、千问2C和办公应用独立成军。千问与淘宝全面打通，资本开支一个季度冲到677亿。这套组合拳，不是做给市场看的 PPT，是实打实的组织手术和资源再配置。但更该被看见的，是这份榜单背后的产业信号。全球AI竞赛已经进入“头部玩家划定版图”的阶段，阿里拿到这张入场券，意味着它在算力、模型和应用三层，都有资格跟硅谷巨头坐在同一张桌上。这是资本最看重的确定性，也是地缘博弈里最稀缺的信任背书。当然，榜单是面子，ROI是里子。吴泳铭的考验，从来不只是入选《时代》，而是阿里AI这条线，能不能从“烧钱做生态”走到“赚钱做闭环”。入选百大，是给阿里抬了一次轿，但轿子里的人，终究要自己下来走路。
新浪微博 2026-08-28 00:00:00
7. #曝英伟达129亿美元收购HuggingFace#据The Information报道，英伟达已经同意以129亿美元收购Hugging Face，如果这笔交易最后真的落地，我觉得它的意义可能比表面上大得多。很多人对Hugging Face的理解还停留在“下载模型的网站”，但它其实已经越来越像AI时代的GitHub，开发者找模型、上传模型、微调模型、做评测、做部署，很多时候第一站就是这里。英伟达现在花的这129亿美元，买的显然不是Hugging Face今天能赚多少钱，而是在买一个未来可能非常重要的AI开发者入口。以前英伟达最强的是GPU和CUDA，控制的是AI的计算层，如果再把Hugging Face收入囊中，它就有机会继续往上吃掉模型分发、开发工具和部署这一层，从GPU、CUDA、TensorRT一直延伸到模型、微调和推理，整个链条会越来越完整。更值得注意的是，英伟达真正要防的可能早就不只是AMD了，而是Google、Amazon、微软这些大客户都在自己做AI芯片，头部闭源模型公司也越来越有动力降低对英伟达的依赖，反而是DeepSeek、Qwen、Llama、Mistral这类开放模型越繁荣，对通用GPU和成熟软件生态的需求就越大。所以英伟达现在疯狂押注开放模型，其实很好理解：我不一定非要拥有世界上最强的大模型，但我最好让全世界的大模型最后都跑在我的平台上。Hugging Face最值钱的地方也正在这里，它已经形成了很强的网络效应，模型越多，开发者越多，开发者越多，企业和云厂商就越愿意围着它做适配，这种生态一旦形成，其实很难复制。当然这笔收购最大的风险也很明显，Hugging Face今天之所以值钱，很大一部分原因恰恰是它足够中立，AMD、Google TPU、AWS芯片都能进来，一旦变成英伟达的公司，其他厂商会不会开始警惕，监管会不会担心英伟达把芯片优势继续延伸到模型分发层，这些都是后面真正值得看的地方。所以我觉得，129亿美元买Hugging Face，看起来像是在买一家AI社区公司，实际上更像是在抢AI时代的软件分发权。过去几年黄仁勋已经靠GPU和CUDA站住了AI最底层，现在他明显还想继续往上走。AI第一阶段大家争的是谁的模型最强，下一阶段争的可能是，谁能成为所有模型下面那一层。#ai#
新浪微博 2026-08-27 00:00:00
8. 盘点一周AI大事(8月23日)｜AI觉醒人格 智谱测试牛来大模型「Ox Alpha」 英伟达推出Harness框架「AVO」，ARC-AGI-3拿满分 DeepSeek上线首个多模态模型「DeepSeek-V4-Flash-Vision」 Ornith开源能自我进化的模型「Ornith-1.5」 Claude Code接入「Claude Design」 OpenAI上线「GPT-Image-2」透明背景图像生成 Black Forest上线视频超分「FLUX Upscale」 Tripo升级下一代3D模型「Tripo P2.0」 阿里上线音乐模型「HappyShrimp 1.0」 Generalist推出机器人即时学习模型「GEN-1.5」 #抖音前沿科技首发计划 #vibecoding大赏 #AI新星计划 #AI #AIGC
抖音 2026-08-23 00:00:00
9. 【单季营收962亿美元翻倍，英伟达市值一夜增加4400亿】美东时间8月26日，英伟达发布2027财年第二季度财报（截至7月26日）。季度营收962.21亿美元，同比增长106%；数据中心业务收入890.23亿美元，同比增长117%；净利润597亿美元，同比增长126%；毛利率维持75%高位。真正点燃市场的是指引：三季度营收预计1080亿美元，公司首次给出2028财年营收增长约70%的预期，远超分析师此前44%的一致预期。黄仁勋的判断是，增长天花板在供应链产能，而不是需求。财报推动英伟达股价单日大涨近9%，收报227.98美元，市值升至5.49万亿美元，一夜增加4400亿美元；博通、英特尔、台积电等芯片股同步走高。AI算力的景气周期，被这份指引又拉长了一截。
新浪微博 2026-08-28 00:00:00
10. 阿里大重组，电商AI分开过阿里财报出来了，顺带把架构也改了。改动挺大，给你们捋一下。电商这边，国内电商、国际电商、盒马、菜鸟的商业部分，全合并成一个"阿里巴巴电商集团"，蒋凡管。以后国内外一起算，不再分开报了。云这边，云智能和平头哥合并，叫"AI云与算力服务"。卖云的同时卖芯片，镇武芯片已经服务了650多家客户。这板块增速最快，45%。AI这块变化最大。之前散在各处的模型实验室、千问APP、千问办公，全部拎出来独立成一个分部，叫"AI实验室与应用"，单独算账。注意，这个板块目前在亏钱，而且亏得越来越多。其他的，游戏灵犀互娱卖了，剩下阿里健康、高德这些归到"其他"。钱花得也猛。一个季度资本开支677亿，同比涨了75%，全砸算力芯片数据中心了。自由现金流净流出447亿。吴泳铭说算力投入三年内回本，等着看吧。说白了就是：电商赚钱养着，云在高速增长，AI在烧钱赌未来。三条线各算各的，谁行谁上。这架构调整你们怎么看？我觉得阿里是真的all in AI了。
新浪微博 2026-08-26 00:00:00
11. 【#黄仁勋秀饭局影响力##黄仁勋称我和谁吃饭谁股价翻倍#】就在昨晚，英伟达公布了 2027 财年第二季度财报。当季营收 962.21 亿美元，同比翻倍，超过华尔街约 921 亿美元的普遍预期。该季营收环比增加 146 亿美元，刷新了公司单季增量的历史高点。公司同时预计，第三季度总营收将达到 1080 亿美元，高于分析师 1042 亿美元的平均预期。当分析师询问产能瓶颈时，黄仁勋毫不讳言英伟达对整个 AI 产业供应链的统治力，直言“有意思的一件事，就是看我去哪儿吃饭、和谁吃饭。第二天那家公司的股价就翻倍”。但在狂欢与扩张的表象之下，供应链上游的成本难题，正在侵蚀这家公司最引以为傲的指标。华尔街直接指出三大隐患，其中最敏感的毛利率指标，本季度毛利率虽然保持在 75%，但接下来的季度将下滑至74%，四季度进一步下调至71%……在财报电话会上，英伟达 CFO 柯瑞丝解释称：“你们中许多人对毛利率表示关切，因为元器件成本大幅上升。正如各位已经知道的，我们正面临存储极端的价格环境。这一轮涨价的幅度超出了我们此前的预期，并且明年还会继续走高。因此，我们今天重设预期”。（新浪科技）
新浪微博 2026-08-27 00:00:00
12. #阿里发布Qwen3.8Flash#据我这个半路出家的文科生了解到，该模型采用下一代 Qwen4 架构，总参数 125B，每 token 仅激活 6B，却实现了超越 Claude Opus4.6 的前沿性能，创下模型效率全球新基准。架构上，Qwen3.8-Flash 带来四大革新：引入 QSA 稀疏注意力机制，1M 长上下文场景提速超 8 倍；自研 Gated Residual 将信息通道拓展为 4 条并行分支；外挂 51B N-gram Embedding 高效扩展模型容量；配合全新优化器大幅提升训练吞吐。成本方面更是惊人——训练成本较上代骤降近 90%，推理定价每百万 Tokens 输入仅 1 元、输出 3 元，仅为 DeepSeek-V4-Flash 的 1/3。模型已同步在 Hugging Face 与魔搭社区开源，并首发上线“千问办公”，开发者可通过千问 AI 平台获取 API 服务。
新浪微博 2026-08-26 00:00:00
13. 英伟达实锤AI产品全面缺货，有钱也难拿货，紧缺格局将延续至2028财年末。下游云厂商疯狂加码AI算力基建，直接倒逼三大上游环节进入高景气周期：晶圆产能、HBM存储、机房电力。当前芯片、内存、电力全链条供不应求，积压订单超2万亿美元，供需紧张至少到2028年才有望缓解，这三大板块后续景气度有望持续走高。
新浪微博 2026-08-27 00:00:00
14. 130亿美元待价而沽，开源AI的"大本营" Hugging Face 站在了十字路口
微信公众号 2026-08-25 00:00:00
15. 英伟达的Q2财报太恐怖啦，营收、利润的三位数增长还在加速是什么鬼⋯⋯最近几次发财报前，英伟达已经形成了先给市场吹风的习惯，别的公司提前吹风，一般都是业绩不好，想要通过降低预期来做市值管理，而英伟达则是为了控制市场情绪，希望大家不要过于惊讶即将发布的数字远超预期。已经接近千亿美金的单季度收入了，同比增速还有106%，毛利率75%，在大厂里只比纯卖广告的Meta低，要知道英伟达是硬件公司啊，毛利率比一排软件公司都高。数据中心的贡献占比达到92.5%，史上最高，而且越来越接近于交付一整套计算平台，而不是拆出来的GPU。相比之下，游戏显卡的业务被挤压到了5%以内，老黄是真心看不上玩家市场了，再就是，中国市场的收入占比已经无限趋近于零了，也是放弃挣扎了，尽完人事听天命。横向对比CapEx回报的话，每创造1美金的收入，Meta要花掉0.51美金，微软要花掉0.40美金，谷歌要花掉0.38美金，亚马逊要花掉0.27美金，然后到了英伟达，只需要花掉⋯⋯0.03美金。说是卖数据中心，但实际上，英伟达是不需要自己建晶圆厂的，有台积电替它造，英伟达也不需要维护机房，云厂商会自己承担，英伟达只负责销售利润最高的芯片、软件、机架和网络。于是客户承担巨大的CapEx，英伟达说捕获巨大的利润，这是75%的毛利率能够存在的经济学原理。CFO在电话会议上的指引也很嚣张，说明年的收入增长还会保持在70%的高位，大幅超出华尔街预估的45%，而且这70%的增长还是基于产能不足所致，市场明年需要的GPU数量英伟达根本供应不来，所以只好放弃赚一部分的钱。
新浪微博 2026-08-28 00:00:00
16. MiniMax ARR：8亿美元！
微信公众号 2026-08-26 00:00:00
17. #千问App带动2.5亿用户体验AI购物# AI相关产品年化收入突破495亿元 🧠阿里财报显示，Qwen系列开源大模型全球下载量超30亿次，衍生模型超30万个。千问App带动2.5亿用户体验AI购物。AI相关产品年化收入已突破495亿元。吴泳铭明确表示，大模型通过API调用实现商业化“只是短期方式，是一种过渡性商业模式”。当2.5亿人开始用AI购物，电商的搜索框时代正在被对话框取代。不是工具，是生态。
新浪微博 2026-08-23 00:00:00
18. 香农芯创上半年营收同比增252%，净利润暴增2207%，存储业务成为新引擎｜财报见闻
知乎 2026-08-27 00:00:00
19. #英伟达涨价通知# 表面上的闭环：Al需求增长→GPU需求增长→HBM需求增长→存储涨价→英伟达成本上涨→GPU/服务器涨价→AI算力成本上涨→AI服务成本上涨→AI产业扩张预期继续→继续刺激GPU和HBM需求实际上的产业链：Al公司抢资源→科技公司争资源→上游供应商获得更强定价权 →各环节把成本向下游传导→最终由企业和消费者共同承担英伟达赚GPU的钱，存储厂商赚HBM的钱，服务器厂商赚集成的钱，云厂商赚算力的钱，AI 公司赚应用的钱。每一层都在争夺定价权，同时也在想办法把上涨的成本传递给下一层。最终买单的，还是普通消费者
新浪微博 2026-08-23 00:00:00
20. #美国大模型价格被中国打下来了# 这事真不是标题党。过去一个月，OpenAI连续三轮降价：GPT-5.6 Luna砍了80%，中端模型Terra降20%，连最贵的旗舰Sol也降了超20%，输出价格直接砍掉三分之一。Anthropic那边也没闲着，新模型Opus 5定价只有旗舰的一半，原定涨价计划也取消了。《金融时报》说得很直白：客户正在转向中国开源大模型，美国公司“不得不”降。几个关键数据感受一下：· OpenRouter平台上，中国模型Token调用占比从去年上半年的4.5%飙到现在的50%—60%· 调用量前五的模型，全部来自中国· DoorDash、Airbnb等美国企业公开表示在用中国模型控制成本· 硅谷数据机构统计，7月中旬以来美国模型均价已下降近25%有意思的是，中国模型这边反而在涨价——DeepSeek因为调用量太爆，开始实行峰谷定价。两边价格在互相靠拢。更深层的变化是，中国开源不只是给个模型权重，而是把训练方法、工程工具链都开放了，全球开发者都能低成本搭建自己的AI。这已经不是单纯的价格战，而是在重新定义“够用的智能应该卖多少钱”。不过也别急着宣布胜利。性能差距在缩小，但高端算力、芯片供应仍是短板。下一阶段的竞争，拼的不只是谁更便宜，而是谁的模型配得上它标出来的那个价钱。你觉得这场AI价格战，最终谁会笑到最后？#中国AI大模型##AI价格战##微博AI创作季#
新浪微博 2026-08-24 00:00:00
21. 【英伟达交出“炸裂”财报】周三盘后，英伟达交出了“超预期”二季度答卷：第二财季实现营收962亿美元，环比增长18%，同比大增106%。其中，数据中心业务营收890亿美元，同比增长117%。英伟达管理层表示，需求即便在当前规模下仍在加速增长，同时亚马逊承诺将大幅增加采用英伟达产品、将额外部署200万块GPU。
新浪微博 2026-08-27 00:00:00
22. 刚刚，MiniMax剧透新一轮「斩杀线」！8亿美元ARR炸场
知乎 2026-08-27 00:00:00
23. 8亿美元ARR，市场需要重新认识MiniMax
知乎 2026-08-28 00:00:00
24. 阿里盈利继续暴跌 外卖战后募资800亿投入AI
微信公众号 2026-08-24 00:00:00
25. 【#阿里云大模型宣布再降价#】据每日经济新闻，8月27日，阿里云发布公告称，大模型服务平台百炼将于北京时间2026年8月27日12时起，对Qwen3.8-Flash模型模式计费单价进行下调调整。输入价格调整前1元，调整后0.8元；输出价格调整前3元，调整后2.7元。各位网友，您怎么看？（每日经济新闻）@东方财经
新浪微博 2026-08-27 00:00:00
26. 阿里云公告，大模型服务平台百炼将于北京时间 2026 年 8 月 27 日 12:00:00 起，对 Qwen3.8-Flash 模型模式计费单价进行下调调整。具体如下:计费项调整前调整后输入￥1.00￥0.80输出￥3.00￥2.70据IT之家了解，Qwen3.8-Flash 是千问最新推出的多模态大模型，原生支持百万级上下文窗口，可一次性处理超长文档、代码仓库与复杂对话，在编程辅助、智能体协作、图文理解等场景中表现突出，兼容 OpenAI 与 Anthropic 接口协议，适合构建高并发应用与智能工作流。截至目前，Qwen3.8 已开源发布的 2.4T 参数量的 Qwen3.8-Max、Qwen3.8-27B 及 Qwen3.8-Flash 三大尺寸模型，均已上线千问 AI 平台对外提供 API 服务。#曝白鹿陈哲远演朝玉阶#
新浪微博 2026-08-27 00:00:00
27. #英伟达涨价通知#这一轮涨价和2023年那波不一样，当年是GPU芯片本身缺货；这一轮瓶颈转移到HBM存储，存储厂商拿到很强议价权，连英伟达也被上游成本牵制。 涨价会带来两个现实变化：海外云厂商会加速两条腿走路，一边继续采购英伟达，一边加码自研；同时也会给国产昇腾、平头哥带来更多替代窗口。但也要客观看待，短期高端训练生态差距仍在，替代不会一蹴而就。算力成本上行，最终会一层层传递，大模型创业、AI应用的成本都会承压，AI廉价红利阶段正在消退。
新浪微博 2026-08-23 00:00:00
28. 新易盛上半年营收同比增100%，净利润大增91%，光互联产品毛利率升至48.5%｜财报见闻
知乎 2026-08-24 00:00:00
29. 据路透社报道，月之暗面正与微软 Azure、亚马逊 AWS 以及谷歌云（Google Cloud）商讨在其云平台上托管其 Kimi K3 模型。月之暗面正争取高达 30% 的 K3 相关收入分成，这有望成为中国 AI 实验室与美国云计算巨头之间的首个重大收入分成协议。Kimi K3 是一款拥有 2.8 万亿参数的开放权重模型，据 Artificial Analysis 评估，其性能表现可与 OpenAI 的 GPT-5.5 以及 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 相媲美。目前尚未解决的争议焦点包括收入具体如何拆分、数据访问权限以及 Token 使用量的审计机制。值得注意的是，此次谈判正值美国财政部长斯科特·贝森特（Scott Bessent）提出将月之暗面列入黑名单的提议，且美方官员指控其使用 Anthropic 的 Claude 来辅助构建 K3（月之暗面已对此予以否认）。#AI大模型##ai智能##人工智能#
新浪微博 2026-08-27 00:00:00
30. 兄弟们，开眼了，影视公司最大收入竟然是卖算力。。。华策影视半年报，算力业务实现营收1.60亿元，同比增长184.03%，占总营收比重升至23.41%，成为第一大收入来源，出租算力毛利率43%。。。出品的爆款电视剧《三生三世十里桃花》《何以笙箫默》《微微一笑很倾城》《亲爱的，热爱的》《锦绣未央》《周生如故》《一生一世》《以家人之名》《去有风的地方》《我是刑警》《国色芳华》《承欢记》
新浪微博 2026-08-29 00:00:00
31. 晚上8点半，一条数据砸下来，让市场从AI硬件板块的震荡里抬起头 不是融资，不是模型发布，而是MiniMax，这家被称为国内大模型双雄之一的公司，披露了一组惊人的商业化数据：8月ARR（年度经常性收入）已经冲破8亿美元，第二季度收入环比大增81.8%，7月Token消耗量干到了1月份的20倍。最硬的是，B端业务在整体ARR里的贡献，超过了80%。 我国的大模型，不只是会写诗，它开始大规模收钱了。而且，钱主要来自企业客户。 这指向了这轮AI浪潮里核心的疑虑。我们多次讨论，市场怕的不是AI不够聪明，而是AI能不能赚钱。阿里云财报刚证明过云厂商能赚钱，今天MiniMax用数据证明，模型公司本身也能跑通商业闭环。8亿美元的ARR，如果把它放在全球SaaS公司里比，已经是一个相当能打的数字。更关键的是B端占比超80%，说明付费意愿来自真实的企业生产场景，而不是C端的尝鲜订阅。 而这一切，靠的是Token消耗量20倍的飙升。Token是什么？是大模型处理信息的计费单位，是AI时代的算力血液。每一次调用，都要消耗算力、电力和网络。MiniMax的Token用得越猛，谁越开心？是给它供算力的云厂商，是给云厂商供光模块、服务器、电源、液冷的卖水人。所以，这条消息表面是在讲MiniMax的商业化，暗线却是给整个国产算力产业链递了一把火。 更值得琢磨的，是它提到的那句，国内最早建立规模化，长期稳定基础设施体系的两家独立大模型公司之一，以及ETTR达到97%。这透露了一个被忽视的事实：我国顶级模型公司，已经在底层算力调度和工程能力上，追平甚至部分领先了。这可不是砸钱就能做到的，这是把几万张卡管到极致效率的真功夫。当模型公司能自己把训练效率拉到极限，它对算力的消化能力就越强，对上游卖水人的拉动也就越猛。 这就是我们反复强调的那层逻辑。当市场还在为英伟达的估值、美联储加不加息、AI硬件是不是估值高估值吵得不可开交时，真正的产业趋势，正在被一个个像MiniMax这样的公司，用收入和Token消耗量写进现实。AI的商业化，已经不是故事，是财报上的数字。 掏心窝子的话放这儿。MiniMax的这组数据，不是让你去追某只大模型概念股，而是在给你确认一个更硬的信号：我国AI的应用层，正在爆发，而每一分增长，最终都会变成对底层算力底座的真金白银需求。 去翻一翻，谁在给这些模型公司供算力，谁在建它们的数据中心，谁在做它们的光模块和液冷。那才是这轮AI商业化浪潮里，真正被时代选中的卖水人。 #热点观点畅聊会#
今日头条 2026-08-26 00:00:00
32. 半年ARR突破8亿美元!国产大模型正式告别烧钱,进入盈利商业化时代
今日头条 2026-08-27 00:00:00
33. B端收入占比跃升至六成，MiniMax年化收入约53亿元
今日头条 2026-08-27 00:00:00
34. MiniMax二季度收入环比增81.8%，B端业务占比已达八成
今日头条 2026-08-27 00:00:00
35. MiniMax：7月词元消耗量已达到1月的20倍
今日头条 2026-08-26 00:00:00
36. 中国AI独角兽杀入美国云巨头腹地，谈判桌上一口气要30%
今日头条 2026-08-27 00:00:00
37. 大模型价格战，钱却流向了哪些推理算力赛道？
今日头条 2026-08-24 00:00:00
38. #上头条 聊热点# 8月26日，路透社报道，我国月之暗面（Moonshot AI）正在与美国三大云巨头微软、亚马逊和谷歌洽谈，让三家在各自云平台上托管最新模型Kimi K3，并且分得微软Azure、亚马逊云科技（AWS）和Google Cloud上产生的相关服务收入的30%。如果谈判成功，这将是我国AI公司与美国大型云服务商之间首个大型收入分成合作。杨植麟创立的月之暗面，至今才成立三年。 实际上，月之暗面有如此底气，与Kimi K3在全球的出色表现密切相关。在Arena.ai的相关评测中，Kimi K3在网页界面构建能力测试排名第一。而Artificial Analysis评估结果，Kimi K3在复杂、多步骤任务测试中表现突出。整体表现已接近OpenAI的GPT-5.5和Anthropic的Claude Opus 4.8。而Kimi K3拥有的2.8万亿参数，对于大多数企业客户而言，自建基础设施部署如此庞大的模型并不现实，尤其运行所需的算力成本极高。采取拿来主义不失为上上之策。Kimi K3正是当前包括美国云巨头在内的最佳选择。这也是我国开源大模型大步走向全球的千载难逢的机遇。 尤其是我国我国五款重磅开源大模型，必将迎来最好的开花结果时机。 包括Kimi K3在内，智谱GLM‑5.2MIT、字节跳动旗下火山引擎FORCE 的Seedance 2.5、深度求索发布的DeepSeek‑V4‑Flash、阿里通义千问的Qwen3.8‑M，这五大模型全部为万亿级MoE混合专家模型，激活参数控制出色，进一步确立了我国在开源赛道全球第一梯队的地位。而且，Hugging Face、X平台实测后承认：这批国产开源模型在长上下文、代码生成、智能体（Agent）、多模态视频生成上达到全球第一梯队。
今日头条 2026-08-26 00:00:00
39. 二季度营收962亿，指引增长70%，黄仁勋回应能否撑起AI景气度？
今日头条 2026-08-27 00:00:00
40. 中国AI新星月之暗面谈判美国AI巨头，要分30%收入
今日头条 2026-08-26 00:00:00
41. 中国AI杀进美国巨头腹地！Kimi谈判微软谷歌，敢直接分走30%
今日头条 2026-08-27 00:00:00
42. 消息称月之暗面正与微软、亚马逊、谷歌洽谈Kimi K3收益分成协议
今日头条 2026-08-26 00:00:00
43. 中国大模型如何让美国厂商一个月内降价近25%？
今日头条 2026-08-24 00:00:00
44. 金山云发布2026半年报：从巨亏到减亏，AI红利难救结构性难题
今日头条 2026-08-26 00:00:00
45. 价格直接砍到三分之一！阿里云突发大模型降价，AI应用要起飞了？
今日头条 2026-08-27 00:00:00
46. 金山云Q2财报亮眼：AI云收入暴涨82%，单季经营利润转正
今日头条 2026-08-25 00:00:00
47. 大模型API价格涨八成，云厂商盈利逻辑转向何方？
今日头条 2026-08-24 00:00:00
48. 中国智算云实力对比：国产算力红利释放 云厂商探寻差异化增长路径
今日头条 2026-08-25 00:00:00
49. 云厂商明年AI基建开支暴增50%，2万亿缺口下，刚性需求几何？
今日头条 2026-08-26 00:00:00
50. 大模型厂商告别Token依赖，企业API、编程工具、定制部署谁主沉浮
今日头条 2026-08-24 00:00:00
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