编译 | Tina 坐拥近 9 亿用户，为何奥特曼依然觉得 OpenAI"命悬一线"？ 奥特曼最近一次对外露面时，罕见地把话说得很直："谷歌依然是最大的威胁之一，他们太强了。坦白讲，如果他们在 2023 年 就认真出手，我们当时可能会非常难受；在我看来，他们本来就有能力把我们直接击碎。" 而就在不久前，谈到 Gemini 3 的冲击时，他还表示："它对我们指标的影响，并没有我们担心的那么大。" 不过，奥特曼的愿景并不是在谷歌最擅长的领域与之正面竞争。谷歌的路线更像是把 AI 塞进现有的一切：搜索、Gmail、地 图、YouTube……几乎每一个入口都在"加一层 AI"。奥特曼则认为，生成式 AI 终将改变我们使用软件的方式，关键不在于给 旧软件打补丁，而在于重做一套"AI 原生软件"。 在这套逻辑里，他最在意的不是"把 AI 接到多少产品上"，而是先把用户留住，并让他们形成依赖：先让用户进门，向他们展示 能力边界，再通过记忆、个性化和深度定制把"粘性"一点点加固。 本文翻译整理自 Alex Kantrowitz 主持的一期播客节目。 他用"牙膏品牌"打了个比方："从某种意义上说，AI 就像牙膏。大多数人一旦选 ...

中经记者 黎竹 孙吉正 北京报道 教育一直是最受关注的大模型落地应用场景之一。《中国经营报》记者注意到，多家科技公司盯上 了"AI+教育"赛道。具体看来，一部分企业结合过往业务优势打磨软硬件产品，一部分则开始思考如何 让AI与教育形成生态闭环。 近日，小米招聘页面中出现了多个与AI教育相关的岗位，其中包括"教研产品经理""儿童与教育高级产 品经理""AI教育高级产品经理""高级商务经理（多终端K12教育方向）""教育平板商务"等业务岗位。对 此，相关知情人士透露，这些岗位招聘主要与公司旗下的红米平板电脑REDMI Pad 2乐学版、小米米兔 儿童手表这两款产品有关。 业内认为，当下国产AI正从单纯的技术竞争向实际应用场景的快速过渡，这在教育领域表现得尤为明 显。艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅指出，目前从技术突破和产品落地来看，生成式AI、多模态等交 互技术，助力了智能答疑和个性化教学场景的落地。从整体市场情况来看，2026年，"AI+教育"这条赛 道的市场空间有望接近1500亿元，每年能够保持10%—15%的增长速度。因此，企业也希望在这块蛋糕 上分一杯羹。 企业探索"AI+教育" "'双12'期间，我给孩子 ...

但如果手握文心大模型的百度，真的下场做GEO，又会因既制定排名规则，又卖"内部攻略"的身份，引发质疑。 百度2025 年第三季度财报显示，营收 312 亿元，净亏损 112 亿元，营收和利润双降，由盈转亏。传统在线营销跌成"拖油瓶"，三季度收入 153 亿元，同比 再跌 18%，这是连续第六季下滑。百度曾以此撑起 80% 的营收，是绝对的现金牛，如今难找增长点。 不过，目前该GEO方案暂未在百度营销的官网上线，据称是由"百度在线网络技术（北京）有限公司上海软件技术分公司"的销售人员进行推介。天眼查显示 其总公司是"百度在线网络技术（北京）有限公司"，该公司股东是百度控股有限公司。销售人员介绍，这款GEO产品是在百度营销的度星选后台下单的，通 过下单给服务商来做。 GEO是一种基于AI回答的营销行为。旨在通过合法内容优化，如优化内容结构、语义匹配、权威来源等方式，提升品牌在生成式AI（如ChatGPT、 Deepseek、豆包等）回答中被提及/引用概率的策略，以增加品牌曝光度的效果。 一家江苏的GEO服务商相关负责人告诉记者，相对而言，较大的品牌客户会严谨地做GEO，不过市面上的GEO服务鱼龙混杂，存在一些杜撰 ...

光计算芯片技术突破 - 上海交通大学科研团队在新一代光计算芯片领域取得突破，首次实现了支持大规模语义媒体生成模型的全光计算芯片，相关成果于12月19日发表于《科学》杂志 [1] - 随着深度神经网络和大规模生成模型演进带来超高算力和能耗需求，传统芯片架构性能增长出现严重缺口，光计算等新型架构受到广泛关注 [1] - 光计算是让光在芯片中传播，利用光场变化完成计算，光天然具备高速和并行优势，被视为突破算力与能耗瓶颈的重要方向 [1] 技术实现与性能 - 研究团队提出并实现了全光大规模语义生成芯片LightGen，该芯片在单枚芯片上同时突破了“单片上百万级光学神经元集成”、“全光维度转换”、“不依赖真值的光学生成模型训练算法”三项关键瓶颈 [2] - 采用极严格算力评价标准的实测表明，即便采用性能较滞后的输入设备，LightGen仍可取得相比顶尖数字芯片2个数量级的算力和能效提升 [2] - LightGen可完整实现“输入—理解—语义操控—生成”的闭环，完成高分辨率（≥512×512）图像语义生成、3D生成（NeRF）、高清视频生成及语义调控，同时支持去噪、局部与全局特征迁移等多项大规模生成式任务 [2] 行业意义与前景 - 把光计算真正用到生成式AI上并不简单，已有的全光计算芯片主要局限于小规模、分类任务，光电级联或复用又会严重削弱光计算速度，如何让下一代算力光芯片运行复杂生成模型是全球智能计算领域公认的难题 [1] - LightGen为新一代光计算芯片助力前沿人工智能开辟了新路径，也为探索更高速、更高能效的生成式智能计算提供了新的研究方向 [2]

报告行业投资评级 - 行业评级为“买入” [2] 报告的核心观点 - 核心观点：科技公司的分化正在从商业模式竞争向硬科技实力竞争方向倾斜，大模型的崛起意味着中国科技产业可能迎来了继移动互联网之后、十余年来又一次由技术本身主导竞争格局的关键时刻，竞争的重心正在从商业模式转向底层硬实力 [5][79] - 核心观点：火山引擎发布的豆包大模型在多模态理解与智能体执行力上与Qwen3比肩，其日均Tokens使用量快速增长，商业化路径逐渐清晰 [5] - 核心观点：阿里千问APP接入高德地图，使得AI助手获得了对物理世界的理解与行动能力，实现了从“理解用户意图”到“执行具体服务”的跨越，迈出了构建超级Agent的关键一步 [5][56][74] 根据相关目录分别进行总结 一、豆包大模型TOKENS持续增长，推理和应用驱动算力增长 - 截至2025年12月18日，豆包大模型日均Tokens使用量已突破50万亿，较2025年9月的30万亿大幅增长，自发布以来增长417倍 [5][14] - 2025年9月至12月，豆包大模型Tokens使用量的月度平均增速为22%，与2025年5月至9月的月度平均增速21%基本持平 [14] - 豆包大模型1.8版本的Tokens调用价格与1.6版本持平，但通过Token效率优化、减少多轮重试与无效推理等方式降低了冗余算力消耗，在单位推理成本降低的趋势下，应用端算力成本消耗的增速或低于Tokens的增速 [5][15] - 豆包大模型采用超稀疏MoE架构，将单层级训练速度最高提升1.96倍，端到端效率平均提升1.71倍，并通过多模态联合训练、分阶段预训练+定向微调等方式降低训练阶段算力成本 [20] - 未来AI算力需求增长的驱动力将更多来自模型推理和应用落地，国产AI芯片（如寒武纪）和服务器（如浪潮信息、紫光股份）以及基础软件工具（如第四范式、星环科技）有望受益于推理侧算力占比的提升 [20][24] 二、豆包大模型性能提升较大，产品功能多维度增强 （一）豆包大模型1.8 - 豆包大模型1.8在工具调用、复杂指令遵循及OS智能体等关键维度均实现显著增强，在多模态理解与智能体执行力上与Qwen3比肩 [5][32] - 在基础数学与推理能力测试中，豆包模型分别以94.3对87.2、83.8对79.8的得分领先于Qwen3-235B-a22b-thinking模型 [27][29] - 其视觉能力升级至支持单次1280帧视频解析，并能通过低帧率模式处理超长视频 [28] - 在多模态评估中，豆包1.8在MMMU-Pro基准获73.2分，且在通用视觉问答、文档图表理解及动作感知等任务中保持领先于Qwen3-VL [28][30] （二）视频生成模型Seedance 1.5 Pro - Seedance 1.5 Pro基于原生音视频联合生成架构，实现音画同步精度达到毫秒级，口型高精度对齐 [33] - 其Draft样片功能可生成低分辨率预览视频，关键要素与成片高度一致，有望提升创作效率65%，减少约60%无效成本 [33] - 根据官方评测，Seedance 1.5 Pro在音频质量、同步性及表现力等全维度评估中，凭借“声画一体”的原生架构优于Kling 2.6与Veo 3.1 [5][37] （三）图像创作模型Seedream 4.5和语音识别模型2.0 - Seedream 4.5模型在主体一致性、指令遵循精准度、空间逻辑理解及美学表现力等方面实现迭代 [43] - 豆包语音识别模型2.0的上下文整体关键词召回率提升20%，并且支持多模态视觉识别，通过视觉信息输入让文字识别更精准 [43] （四）总结 - 截至2025年12月18日，豆包大模型日均tokens使用量已突破50万亿，而2024年12月该数据为4万亿 [47] - 目前已有超过100家企业在火山引擎上累计Tokens使用量超过一万亿 [47] - 豆包大模型迭代节奏快速，以数月级版本更新为常态，并通过与字节内部业务（如抖音、飞书）深度结合形成较强的迭代动力 [51] 三、千问APP接入高德，超级Agent从意图理解向现实世界服务执行跨越 - 千问APP公测后一周下载量破1000万，仅23天月活用户数突破3000万 [53] - 2025年12月18日，千问APP正式接入高德地图，基于高德的扫街榜、实时路况等能力，可为用户智能推荐餐厅、规划最优出行路线 [5][56] - 实测比较显示，在出行游玩规划、路线时长估计、餐厅推荐等生活场景中，千问APP因能直接调用高德服务，提供包含实时数据、可执行链接和结构化建议的答案，其可执行性和便利性优于豆包APP和DeepSeek APP [58][59][62][66][68][71] - 通过APP授权打通能力边界是构建超级Agent当前可行度较高、落地速度较快的整合路径，高德能力的快速上线验证了该路径的成熟度 [74] - 报告预期，随着千问APP持续迭代，淘宝、飞猪等阿里系核心应用可能陆续融入，形成以意图为中心调用服务的统一智能入口，这可能对现有APP的流量与角色分工带来结构性变化 [75]

来源：@智通财经APP微博 《科创板日报》12月19日讯（记者 张洋洋）今日（12月19日），字节跳动向全球员工发布内部邮件， 宣布继续加大人才投入力度，从奖金、调薪、薪酬区间到职级体系等多个维度同步升级激励政策。公司 明确提出，要确保员工薪酬竞争力和激励回报在全球各个市场"领先于头部水平"。 邮件显示，全年绩效获评"M"及以上的员工，其绩效激励月数上限将同步提高："M"档激励月数上限增 加1.5个月；"M+"档下限增加1.5个月、上限增加2.5个月；"E"档下限增加3.5个月、上限增加3个月。 除了年度激励，半年激励的计算方式也发生变化。半年绩效达到"E"及以上的员工，其激励计算基数将 从"月薪"调整为"月总包"，即月薪与月度期权之和。这意味着期权价值在短期激励中的权重进一步上 升。 在当前大模型、生成式AI等核心技术人才供给依然紧张的背景下，这种"现金+期权"的组合方式，被业 内普遍视为更具吸引力、也更具长期绑定效应的激励手段。 在薪酬总包层面，字节跳动同样采取了更为激进的策略。 一方面是显著提高调薪投入。此次绩效评估周期内，用于调薪的整体预算较上一个周期提升1.5倍，直 接用于抬升员工薪酬总包水平。 " ...

2025年12月，在腾讯科技HiTechDay上，以《模型再进化：2025，智能重新定义世界》为主题的圆桌论坛，正是围绕大模型进化的深度、维度、效率三条 线索展开。 华中师范大学人工智能教育学部助理教授熊宇轩为嘉宾主持，三位嘉宾北京智源人工智能研究院院长王仲远、面壁智能联合创始人、首席科学家刘知远、 峰瑞资本投资合伙人陈石分别从各自的领域，解读2025对于大模型进化的深入观察。 王仲远指出，大模型的进化正在经历"从Learning from Text到Learning from Video"的质变。视频数据中蕴含了丰富的时空信息与动态交互线索，为模型学 习物理世界动态演变规律提供了关键的数据来源，同时也是当前最容易规模化获取的一类多模态数据，是AI"从数字世界迈向物理世界"的关键桥梁，也为 具身智能（Embodied AI）的爆发提供了构建"世界模型"的底座。 刘知远提出的"密度法则"（Densing Law）认为，如同芯片摩尔定律，AI的未来在于不断提升单位参数内的"智能密度"。他大胆预言，未来的算力格局将 是"云端负责规划，端侧负责做事（执行）"，到2030年，我们甚至有望在端侧设备上承载GPT-5级别的 ...

对于这张"杰作"的来源，阿里千问的回应也颇具行业调侃意味："也不知这张图是哪位的杰作，大家都是干AI的，相煎何太急啊。" 此次事件也折射出当前AI行业竞争的激烈程度。阿里巴巴的"千问"与字节跳动的"豆包"是国内AI助手领域的主要竞品。 12月19日，一张据称是"阿里千问全员会"的现场图片在社交网络和社群中广泛传播，引发了大量网友的关注与讨论。 图片显示，疑似阿里千问的员工聚集在广场上，手举豆包，背景横幅写有"阿里千问全员会"和"干死豆包"的标语，甚至有传言称会后大家将豆包分食。 针对这一事件，阿里千问官方迅速通过其官方账号进行了回应与辟谣。官方明确指出，这张广为流传的图片是AI生成的虚假内容，并非真实场景。 官方在回应中幽默地表示："听说我被AI整了"，并正式澄清："广场大会是假的，图完全是AI生成的，里面的Logo和工牌全是错的。" 就在不久前，阿里巴巴宣布成立"千问C端事业群"，由集团副总裁吴嘉负责，整合了夸克、AI硬件等业务，目标是将千问打造为AI时代的超级APP。同时， 千问APP自11月17日公测上线后，发展迅猛，公测仅23天月活用户就突破了3000万。 在辟谣的同时，阿里千问也借势进行了一波产品推 ...

■ 端侧AI引领科技范式跃迁，重塑智能终端产业新格局。 通过在本地设备上直接运行AI模型，端侧AI实现了 低延迟、高能效与隐私保护的融合优势。其多样化终端形态涵盖AI PC、AI手机、AI可穿戴设备、AI智能家 居，成为智能硬件革命的核心增长引擎。端侧AI的发展得益于AI算力架构创新、多模态感知与交互和系统级 AI融合，使智能设备从"计算节点"迈向"本地推理与自主决策"。 随着算力架构升级与模型轻量化落地，端侧 AI将实现大规模普及，成为下一轮智能硬件革命的关键驱动力。 ■ 应用生态：多场景融合驱动端侧AI终端市场加速增长。 多场景融合驱动端侧AI产品快速普及。AI PC集成高 性能GPU/NPU，NPU算力达40–50 TOPS，可本地运行Copilot+等生成式应用，预计到2028年渗透率升至64%。 AI手机普遍搭载40–50 TOPS级NPU，支持多模态交互、AI摄影与智能助手，2028年出货量有望超过9亿部。AI 可穿戴以10–20 TOPS运行轻量化模型，覆盖手表与AR/VR眼镜等，2030年市场规模预计达1538亿美元。AI智 能家居依托5–15 TOPS边缘芯片与本地模型，支持语音控制、手势识 ...

炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 文/新浪财经上海站 十里 12月19日，网络上流传一张所谓"阿里千问全员大会"现场照片，画面中疑似大量人员在广场上手举豆 包，背景标语显示"阿里千问全员会""干死豆包"。 该网传的截图表示：说千问开了一个全员会，把所有人拉到了一个广场，每个人发了一个豆包，让他们 把豆包举过头顶，边喊干死豆包，边掰成两半，最后吃掉。 对此，阿里相关人士今日回应称，网传图片为"假的"。图片中涉及的所谓全员大会、现场举豆包等情节 均与事实不符。 多名网友也指出，该图片疑似由生成式AI生成，并调侃称"这明明是google minibanana生成的""在香蕉 水印上硬加豆包水印""怎么看都不像互联网研发的场景"。亦有评论认为，图中人员穿着马甲的风格更 像是菜鸟或饿了么的线下晨会，而非AI业务相关团队。 责任编辑：公司观察 炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 文/新浪财经上海站 十里 该网传的截图表示：说千问开了一个全员会，把所有人拉到了一个广场，每个人发了一个豆包，让他们 把豆包举过头顶，边喊干死豆包，边掰成两半，最后吃掉 ...