AI创业潮 - AI神话仍在继续，Mistral AI正在进行新一轮10亿美元融资，估值将达到100亿美元（约合人民币700亿元），成立两年估值翻了近50倍 [2] - 公司由三位90后学霸创立，他们从巴黎顶尖学府毕业投身AI大厂后创业，成立一个月就凭借7页PPT融资1亿美元，刷新欧洲种子轮纪录 [2] - 今年初DeepSeek全球爆红，成为Mistral梦寐以求的理想模样，这一轮由90后们带队的AI大战刚刚拉开帷幕 [2] Mistral AI创始团队 - 三位创始人Arthur Mensch、Guillaume Lample、Timothée Lacroix均为90后，拥有巴黎顶尖高校背景和谷歌DeepMind、Meta AI实验室工作经验 [4] - 2023年三位创始人意识到AI革命机遇，回到巴黎创立Mistral AI，意为"法国吹来的强风" [6] - 创始人表示目标是未来10年处于领先地位，法国总统马克龙多次亲自站台称赞其为"新一代欧洲初创企业与美国科技巨头竞争的典范" [6] Mistral AI发展历程 - 2023年9月发布首个开源大模型Mistral 7B，仅73亿参数规模却在多个基准测试优于Llama 2 [6] - 与封闭的OpenAI和Anthropic不同，公司坚持开源策略 [6] - 2024年发布聊天机器人Le Chat和首款推理模型Magistral，试图正面叫阵DeepSeek [7] - 目前发力商业化，与英伟达等巨头合作，年收入有望首次超过1亿美元且最近一年增长数倍 [8] 融资历程 - 成立一个月完成1.13亿美元种子轮融资，创欧洲纪录，估值2.6亿美元 [10] - 2023年底完成4.15亿美元A轮融资，估值20亿美元 [11] - 2024年2月获微软1630万美元投资，6月完成6.4亿美元B轮融资，估值60亿美元 [12] - 目前正洽谈10亿美元融资，估值或达100亿美元 [12] 投资人阵容 - 早期投资人包括光速创投、Index Ventures、德高集团等知名机构及法国富豪 [10] - A轮由a16z领投，Salesforce、法国巴黎银行等参与 [11] - B轮由General Catalyst领投，英伟达、三星、Salesforce等参投 [12] - 最新潜在投资人MGX由阿布扎比主权基金穆巴达拉和G42组建 [12] 行业竞争格局 - AI开源战场竞争激烈，OpenAI时隔六年首次发布最新开源模型 [7] - 腾讯、智谱AI、阿里巴巴、月之暗面等密集推出新一代开源大模型 [7] - Mistral被质疑测试结果回避与最新版通义千问和DeepSeek直接对比 [7] 90后AI创业者崛起 - AI搜索公司Perplexity估值180亿美元，较去年增长近20倍，由三位90后创立 [15] - Genesis AI完成1.05亿美元种子轮融资，创硅谷具身智能行业纪录 [15] - AnySphere估值90亿美元，由四位麻省理工年轻面孔创立 [15] - 国内90后创业者如宇树科技王兴兴、月之暗面杨植麟等崭露头角 [16] - 这批创业者大多拥有世界顶级大学理工科背景，具有全球视野和技术信仰 [16]

中国开源大模型集群式崛起 - 中国开源大模型近期呈现爆发态势，阿里两周内开源6款模型，腾讯、智谱、阶跃星辰等公司密集发布新模型，形成"井喷潮"[1][2] - Hugging Face榜单显示全球前十开源大模型中中国占据九席，包括智谱GLM-45（第一）、阿里通义千问系列（占5席）、腾讯混元等[2] - 行业认为中国AI从"技术追赶"转向"生态主导"，核心优势在于中文语料数据、国产算力底座（如华为昇腾）与场景应用的闭环[3] 中美技术路径分化 - 中国厂商普遍选择开源路线，如阿里千问3在Chatbot Arena排名全球第三，超越Grok4等闭源模型[4] - 美国Meta等公司转向闭源策略，形成"先发者闭源巩固优势，后发者开源破局"的路径分化[4][5] - 中国开源模式通过降低使用门槛加速AI与实体经济融合，盈利方式包括定制化解决方案（智谱）、云服务（阿里）等[5][6] 技术迭代与行业挑战 - 当前模型创新主要基于Transformer架构微调，存在"微调内卷"和同质化问题，缺乏类似Transformer的底层架构突破[7][8] - 模型迭代速度过快导致开发者面临接口频繁变更、密钥管理割裂等问题，如开发者需反复重写调用脚本[1][8] - 行业呼吁建立统一API标准，推动基础算法创新和算力芯片突破，避免低水平重复建设[8] 生态影响与商业价值 - 开源模式打破技术垄断，降低中小企业AI应用成本，加速在智能制造、金融风控等场景落地[6] - 阿里与DeepSeek被称为"开源双子星"，Kimi K2被《自然》杂志评价为"又一个DeepSeek时刻"，显示国际影响力提升[2] - 开源社区飞轮效应显著，头部企业通过开放代码汇聚开发者智慧形成正向循环[3]

公司AI技术合作 - 公司前端IPC或后端NVR可接入通义千问、DeepSeek等开源大模型 [2] - 正与广州潜在空间科技合作开发对接火山视觉大模型的产品 [2] - 先期推广AI巡店等应用场景 [2] 子公司业务布局 - 参股子公司浙江安兴宇联机器人开发的智能体主要用于政府部门 [2] - 智能产品涉及AI大模型合作与行业赋能应用 [2]

美国西海岸时间2025年8月5日，OpenAI发布了两款开源大模型——GPT-OSS 120B以及GPT-OSS-20B， 目前这两款模型均可以从Hugging Face平台下载，用户可以对其进行修改定制和商业应用。包括亚马逊 AWS、微软Azure在内的主流云平台也已经开始提供基于这两款模型的服务。这是自从2019年11月以 来，OpenAI第一次发布开源大模型。 历史真是讽刺。OpenAI的名称来源，就是"开放""开源"，这曾被Sam Altman自诩为AI时代的核心精神 和生存之道。可是从2019年初开始，OpenAI就处心积虑地偏离了开源轨道：那年2月，它以"安全问 题"为借口，拒绝公布GPT-2的全部参数权重，只公布了一个7.74亿参数的"部分模型"；直到当年11月， 在GPT-2乏人问津的情况下，它才羞羞答答地公布了全部15亿参数。至于后来大放异彩的GPT-3、GPT- 3.5以及GPT-4系列大模型，则既没有公布过参数权重，也没有公布过技术路线白皮书。 截止昨天，OpenAI成为了当今全球AI大模型基础研发第一集团当中，寥寥几家"没有任何新版开源大模 型"的开发者之一。还有一家是Anthropi ...

开源大模型发布 - OpenAI于2025年8月5日发布两款开源大模型GPT-OSS 120B和GPT-OSS-20B 用户可通过Hugging Face平台下载并修改定制或商业应用 主流云平台包括亚马逊AWS和微软Azure已提供基于这两款模型的服务 这是OpenAI自2019年11月以来首次发布开源大模型[1] 历史背景与行业对比 - OpenAI名称原意为"开放"和"开源" 但自2019年初起偏离开源轨道 2019年2月以安全问题为由拒绝公布GPT-2全部参数权重 仅公布7.74亿参数部分模型 同年11月才公布全部15亿参数 后续GPT-3、GPT-3.5及GPT-4系列均未公布参数权重或技术白皮书[1] - 截至发布时 OpenAI与Anthropic是全球AI大模型基础研发第一集团中仅有的两家未发布新版开源模型的开发者[2] - 竞争对手普遍采用开源策略 谷歌2024年起维持开源Gemma系列与闭源Gemini系列并行 Meta的LLaMA系列是主流开源模型精神源头 法国Mistral首版模型即开源 马斯克Grok成立之初即开源 阿里巴巴Qwen成为衍生版本最多的开源模型之一 DeepSeek依靠开源获得巨大影响力[2] 开源动机与客户价值 - 开源模型支持本地部署 客户数据可完全存储在本地 最大限度保护国家机密和商业机密的数据安全[3] - 客户可基于自身需求对开源模型进行微调 尤其契合医疗、金融等复杂或敏感行业的特定应用场景[4] - 预算有限客户在本地硬件运行大模型可能比购买闭源模型使用权更经济 GPT-OSS-20B甚至可运行于笔记本电脑[5] - 本地部署需客户自行负责信息安全和技术维护 但许多大型行业客户仍偏好开源模型 LLaMA系列在欧美深受大企业欢迎 DeepSeek因开源特性快速覆盖国内政企客户[6] - OpenAI重返开源战场部分受LLaMA、DeepSeek、Qwen及Grok等开源模型刺激 但商业角度决策不可避免 因部分企业及政府部门永远不可能将关键数据上传第三方平台[6] 行业格局变化 - 2025年成为"开源之年" 国内百度与国外OpenAI均发布开源模型 Meta发布最新开源版本 阿里加快开源版本发布速度[7] - 全球主流大模型开发商中仅Anthropic和字节跳动未发布开源版本 字节跳动豆包大模型尚无开源计划 且技术不属于全球第一集团 开源与否对技术进步影响有限[7] 技术细节与性能 - GPT-OSS两个版本训练数据截止2024年6月 训练完成于2024年8月 性能大致与四个月前发布的GPT-4o3及o3 mini可比[8] - GPT-OSS-120B表现优于DeepSeek和Qwen最新版本 但仅证明OpenAI相对竞争对手仍有数月领先优势 未提供新信息[8] - GPT-OSS采用混合专家架构 GPT-OSS 120B每层128个专家 20B每层32个专家 每个路径激活4个最擅长专家[9] - 模型在标准文本基础上训练 思维链架构于后训练阶段实现 与竞争对手一致[10][11] - 后训练阶段采用CoT RL技术 使用外部API及RAG Agents 基本证实外界猜测[12] - OpenAI未在后训练阶段压制大模型幻觉 因会降低CoT透明度 GPT-OSS深度推理模式幻觉率较高[13] - 公布技术路线大部分已被外界猜测或争辩 技术细节如后训练具体手段或带来有限启发[14] 开源局限性 - GPT-OSS仅为"开放权重"模型 非完整开源 公布内容仅包括参数权重、34页技术白皮书及少量选择性信息[14] - 缺失关键复刻环节 包括训练中使用的脚手架模型 语料质量检测 清洗模型 人类价值观对齐Reward模型等[14] - 未公布预训练阶段语料库 Meta曾部分公布LLaMA语料但OpenAI未披露[15] - 训练过程使用的独家工具即便披露名称也无法模仿[16] - 商业公司几乎不可能发布全面开源模型 因开源目的为满足客户需求及培育生态 而非方便抄袭[16] 算力与训练细节 - GPT-OSS基于英伟达H100 GPU训练 120B版本消耗210万H100小时 20B版本消耗35万H100小时[17] - 以30天训练时间推算需2917张H100 以45天推算需1944张 训练数据截止2024年6月且完成于7月底或8月初 训练时间不太可能明显超过45天[17] - 模型未使用最新Blackwell系列GPU 也未使用万卡集群或更大规模集群[17] - GPT-4参数规模达1.37万亿 是GPT-OSS十倍以上 算力需求远超GPT-OSS 宝贵B100/200 GPU可能完全用于GPT-4.5及GPT-5训练[17] - GPT-OSS可能是OpenAI最后几个用Hopper架构GPU训练的模型之一 GPT-4.5后模型可能完全基于Blackwell训练 退役H100将转而承担推理任务[18] - 深度推理模型普及推动推理需求爆发 全球算力仍需增长3-4倍以满足训练及推理需求[18]

融资与估值 - 美国Agent创企Reflection AI正洽谈筹集超10亿美元（折合人民币约71.8亿元）资金，用于开发开源大模型，已筹集到大部分金额 [2] - 今年3月公司获得1.3亿美元（折合人民币约9.3亿元）风险投资，红杉资本、CRV、英伟达风险投资部门NVentures等参投 [3] - 公司最新估值为5.45亿美元（折合人民币约39.1亿元），10亿美元融资完成后的估值尚未明确 [3] 创始团队与背景 - 创始团队由前谷歌DeepMind两位研究科学家约安尼斯·安东诺格洛和米沙·拉斯金于2024年创办 [2] - 安东诺格洛在谷歌DeepMind任职12年，曾参与AlphaGo、AlphaZero、MuZero及谷歌Gemini模型开发 [5] - 拉斯金是前谷歌Gemini核心负责人，领导谷歌强化学习和大型语言模型方向 [7] - 团队成员来自谷歌DeepMind、OpenAI和Anthropic，研究领域涵盖大型语言模型、强化学习和Agent [9] 业务布局与产品 - 公司目标构建超智能自主系统，专注自主编程以推动超级智能发展 [4] - 首款编程Agent Asimov已发布，可读取、编写、测试和部署代码，已从企业获得少量收入 [2] - Asimov可分析企业数据生成代码，已集成至金融服务、科技等领域的工作流程 [11] - 红杉资本称Asimov帮助开发者提升10倍工作效率，开发者青睐度高于Cursor Ask、Cloude Code [12] 开源模型战略 - 公司计划拓展开源AI模型开发，瞄准中国企业需求激增的市场机会 [16] - 开源模型成本更低、灵活性更高，可针对特定业务流程微调 [16] - 目前LMArena榜单前30开源模型无美国开发者产品，多为中国模型如阿里通义、DeepSeek、Kimi K2 [16] - 创始人计划将公司打造为美国领先的开源AI模型提供商 [18] 行业动态 - 开源模型热潮催化美国AI公司加快布局，OpenAI计划今夏发布开源模型 [16] - Meta正招聘人才改进模型，可能转向闭源模型开发 [16] - 模型训练成本高昂，OpenAI预计今年投入超70亿美元，2026年达170亿美元 [19]

OpenAI动态 - OpenAI未来几个月将发布大量新东西，包括新模型、新产品和新性能等 [2] - GPT-5即将发布，但外媒报道其未取得技术突破，面临数据瓶颈和技术难题 [3][5] - 疑似GPT-5开源版本gpt-oss-120b（1200亿参数）在社区短暂出现后被删除 [6] - OpenAI被Anthropic切断API访问权限，因违反服务条款使用Claude进行竞争性比较 [7][8][9] - ChatGPT付费企业用户数量从6月的300万增长至超过500万 [37] 行业竞争与人才流动 - Meta以超高薪酬挖角AI人才，向12名TML员工提供最高10亿美元报价但遭拒 [18][19] - 苹果一个月内被Meta挖走4位AI研究员，包括关键研究员和团队负责人 [20] - 微软与OpenAI就未来技术使用权进行深入谈判，确保长期合作 [17] - OpenAI多名核心研究者被Meta挖走，导致内部组织架构混乱 [5] 公司财报与业务 - 微软第四财季收入764亿美元（+18%），净利润272亿美元（+24%），Azure收入同比增长34% [16][17] - Meta计划2025年资本支出660-720亿美元，2026年将继续大幅增加AI基础设施投入 [19] - 海康威视披露海康机器人IPO进程，称其收入和利润在行业中领先 [15] 技术创新与产品发布 - 智谱发布GLM-4.5模型，采用MoE架构，总参数量3550亿，API调用价格低至0.8元/百万tokens [30] - 阶跃星辰开源Step 3模型，总参数量321B，在多项评测中领先 [32] - 字节跳动Seed团队发布扩散语言模型Diffusion Preview，代码推理速度达2146 tokens/s [29] - 小米AI眼镜将推出支付宝扫码支付功能，搭载高通骁龙AR1芯片 [25][27][28] 行业数据与趋势 - 中国大模型应用个人用户注册总数超过31亿，API调用用户总数超过1.59亿 [24] - 开源成为大模型厂商证明能力的方式，近期多个厂商发布开源模型 [32] - 浙江大学发布"悟空"类脑计算机，支持超20亿个脉冲神经元 [33]

行业观点 - 传媒行业明线为AI应用起势 暗线为内容输出带来的文化自信[1] - 看好今年成为中国开源大模型的爆发及应用格局重塑之年[1] - 电影行业在重点单片驱动下景气度向上 受《南京照相馆》等单片驱动大盘边际改善明显[1] - 后续仍有大单片待映 看好大盘持续性[1] - AI短剧等进展较快[1] ETF表现 - 影视ETF（516620）上涨1%[1] - 跟踪中证影视指数（930781）[1] - 指数从A股市场选取涉及影视内容制作、发行、放映及相关服务的上市公司证券作为样本[1] - 成分股覆盖影视全产业链 具有较强的行业代表性[1]

传媒行业投资机会 - 行业明线为AI应用起势，暗线为内容输出带来的文化自信，看好今年成为中国开源大模型的爆发及应用格局重塑之年 [1] - 影视院线方面，重点单片驱动下景气度向上，受《南京照相馆》等单片驱动，大盘边际改善明显，看好大盘持续性 [1] - AI短剧等进展较快，暑期档总票房已突破49亿元，连续9天单日票房过亿，市场热度显著回升 [1] - 游戏板块再次提示关注回调后的布局机会，Q3 AI产业较多催化，有望受益于配置资金 [1] 中证影视指数概况 - 影视ETF（516620）跟踪的是中证影视指数（930781），该指数从A股市场中选取涉及影视内容制作、发行及放映等相关业务的上市公司证券作为指数样本 [1] - 中证影视指数覆盖了影视行业的上下游产业链，具有较高的行业代表性和市场影响力，旨在捕捉中国影视娱乐市场的增长潜力和波动情况 [1]

行业观点 - 传媒行业明线为AI应用起势 暗线为内容输出带来的文化自信 看好今年成为中国开源大模型的爆发及应用格局重塑之年[1] - 行业发展分为三步：第一步为公有云价值重塑+产业重回增长 第二步为有平台有用户有场景但缺少大模型能力赋能的企业 第三步为C端场景不断落地[1] - 游戏行业回调后存在布局机会 投流费用抵税问题对上市公司实际经营影响非常有限 Q3 AI产业较多催化 有望受益于配资资金[1] 指数产品 - 游戏ETF（516010）跟踪动漫游戏指数（930901） 该指数从沪深市场选取涉及动漫制作、游戏开发、发行运营及周边产品等业务的上市公司证券作为指数样本[1] - 指数聚焦动漫游戏行业的高成长性和创新性特征 涵盖从内容创作到衍生品开发的全产业链环节[1] - 无股票账户投资者可关注国泰中证动漫游戏ETF联接A（012728）和国泰中证动漫游戏ETF联接C（012729）[1]