阿里巴巴、字节跳动与腾讯，这三家中国互联网的顶级玩家，在2025年走上不同的AI进化之路。 如果说2024年的AI圈还在比拼谁的模型参数更大，那么2025年的战火已经烧到了最显眼的台面上——甚至变成了一场充满了黑色幽默的"梗图战争"。 今天，一张图片在社交媒体流传：在一场疑似"千问全员大会"上，成百上千身穿蓝色马甲的员工，手中正狠狠地啃食着巨大的白色馒头，背景红幅赫然写 着"干死豆包"。 阿里千问团队迅速辟谣，指出这完全是AI生成的假图，并幽默回应："全是错的，Logo不对，工牌也不对。不过欢迎大家多来玩千问APP的生图功能。" 图片来源于：阿里千问公众号 这张由AI生成的荒诞图片，恰恰是当下中国AI战场焦虑与激进并存的生动隐喻：表面上，这是一个AI玩笑；但剥开这层喧嚣的舆论迷雾，基于高盛最新的 研报与各家近期的战略动作，我们看到了一幅更为复杂的图景。 字节跳动：以"流量"突围 图中，字节跳动的"豆包"成为了主角，这并非空穴来风。在C端应用战场，字节跳动确实展现出了流量优势。 根据最新数据，字节跳动的日均Token使用量已突破50万亿，这一数字远超国内同行。旗下的"豆包"稳居国内AI应用活跃度榜首，而在海外， ...

据Meta人工智能业务的多位现任和前任员工透露，扎克伯格今年花费143亿美元挖来的人工智能新贵 Alexandr Wang与一些公司元老之间发生了意见分歧，双方团队似乎已陷入了一种"水火不容"的对立状 态。 知情人士举例说，考克斯和博斯沃思希望汪滔的团队专注于使用Instagram和Facebook的数据来帮助训练 Meta新的基础AI模型——被称为"前沿"模型——以改善公司的社交媒体动态和广告业务。但负责开发这 款模型的汪滔对此表示反对。知情人士说，汪滔认为，在专注于产品之前，目标应该是赶上OpenAI和 谷歌的AI模型竞争对手。 当马克·扎克伯格今年改造Meta的人工智能业务时，他招募了一位新的领导者——28岁的Scale AI创始人 Alexandr Wang（汪滔） ——来组建一个由OpenAI和谷歌等竞争对手的顶尖研究人员组成的"超级智 能"团队。 这个团队被称为TBD实验室（TBD是英文"待定"的缩写），被安置在Meta硅谷总部中心扎克伯格办公室 旁边的一个孤立的空间里，周围是玻璃板和红杉树。知情人士称，扎克伯格希望将新的人工智能团队与 公司的官僚机构分开，新团队的运作模式更像一家独立的初创公司。 ...

在人工智能应用竞争激烈的2025年末，一匹"黑马"正以加速度闯入更多人视野。 12月10日，阿里巴巴官方信息显示，旗下AI应用"千问"自11月17日全面公测仅23天，月活跃用户数（涵盖 APP、Web、PC全端）已破3000万大关，一举成为全球增长最快的AI应用之一。 有业内观察人士指出，这展示出市场对AI应用的旺盛需求，也体现出AI应用的竞争焦点正从炫技式的"会聊 天"转向务实的"能办事"。 不只是流量狂欢 千问的快速起势是多种因素共同作用的结果，其背后既体现了技术积累的价值，也反映出战略定位在市场竞争 中的关键作用。 首先，底层模型的技术支撑即基于阿里千问（Qwen）大模型的长期积累，为快速发展奠定基础。实际上，自 2023年起，阿里便采取了积极的开源策略，其Qwen系列模型在Hugging Face等全球开发者社区获得了广泛认 可。 截至目前，阿里千问Qwen已开源300多款模型，囊括文本、编程、图像、语音、视频等全模态，覆盖0.5B到 480B等全尺寸，在全球主要模型社区的下载量已经突破6亿，衍生模型突破17万个。 其次，明确的功能场景聚焦加速了其用户增长。千问发布伊始便定位"会聊天、能办事"这一方向 ...

华为AI战略聚焦 - 公司研究聚焦未来3-5年，重点探索大模型、大数据、大算力在工农业和科技产业的应用[1] - 具体应用场景包括高炉炼铁优化燃料矿石配比控制，提高高炉效率1%[1][6]；地下500-700米无人挖煤实现瓦斯爆炸预测；露天矿山无人化运行数百辆重型矿车[1][6]；港口无人装卸作业如天津港和秘鲁钱凯港[6] - 医疗领域应用包括瑞金医院病理大模型辅助诊断和中山医科大学眼科模型远程诊断[7]；自动驾驶模型和手机对话模型解决生产与消费实际问题[8] 中美AI发展路径差异 - 美国探索通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI），关注人类本质和社会未来[2] - 中国研究解决实际问题如城市安全、公共教育卫生进步、矿山生产无人化，创造更多价值[2] - 中国实现煤炭工人穿着西装打领带上班，展现矿山、高海拔工场生产无人化的具象化场景[2] 算力与网络基础设施 - 未来算力将出现过剩，模型开发者无需担心算力限制[2] - 模型应用训练和推理由行业应用工程师负责，实现千行百业商业化[2] - 人工智能价值实现依赖先进网络，CT（无线电、光通信、核心网）是当前最重要领域，没有网络的算力是信息孤岛[2][39] 人工智能对就业与教育影响 - 无人化富余员工通过再教育工程解决，如实行学券制补贴下岗人员[2][25] - 职业教育从初中生分流转向大学生化，提高全民族专业素养水平[25] - AI辅助编程已释放30%软件工程师工作量，未来可能达到60%-70%，但无人化进展需保持社会结构稳定[25] 产学研合作与人才培养 - 学校探索"0-1"基础研究，企业将理论转化为工业现实，二者属性不同不能混淆[11] - 公司22岁员工提出全球领先气象模型，俄罗斯22岁女孩发明新余数算法，展现年轻人才原创能力[12] - 教育模式从物理集中转向逻辑分散，网络教学使边远地区获得世界名校课程资源[9] 国际化合作与技术应用 - 公司与ICPC合作加强国际交流，俄罗斯连续多年获得ICPC冠军，理论研究领先[31][32] - 印度尼西亚重点发展AI应用领先而非技术突破，如港口自动化和船舶自动化[33] - 白俄罗斯在热工理论领先，AI重在应用而非发明，应用AI可强大国家产业[34] 前沿技术布局 - 量子计算是国家和人类命题，公司可能购买量子计算机但不主导研究[36] - 核聚变成功将改变能源革命，但当前仍需投资电力系统建设[36] - 德国工业4.0是AI应用早期范例，公司未来3-5年研究相当于工业4.0水平[39] 全球化人才战略 - 美国土壤适合人才成长，全球人才赴美创造科技文明有益世界进步[40] - 中国需要更加开放，吸收人才和文明成果，通过"新质生产力"提升发展质量[42] - 公司通过"黄大年茶思屋"网络平台实现全球化科技交流，数学和理论无国界[42]

人工智能发展路径与中美差异 - 中美在人工智能的追求方向不同 美国探索通用人工智能AGI和超级人工智能ASI 旨在解决人是什么、人类社会的未来等根本性问题 而中国的研究重点在于解决如何做事、创造更多价值、解决发展问题等具体应用[1][23] - 公司着眼于未来3-5年 聚焦大模型、大数据、大算力在工农业和科技产业上的实际应用 例如通过大模型优化高炉炼铁效率1% 提高洗煤精度0.1% 以及实现矿山、港口等场景的无人化作业[6] - 人工智能在产业上的贡献预计将占98% 而发明AI的IT公司对人类的贡献仅占2% 因此应用AI是强大一个国家的关键[33] 人工智能对生产效率与就业的影响 - 人工智能辅助计算机软件编程已释放约30%的软件工程师工作量 未来可能达到60-70%[2][25] - 生产无人化将提升总产出 例如一个工厂有人的生产是100 无人时生产可达120 国家总财富因此增加[2][24] - 面对无人化可能导致的岗位精简 需要发展再教育工程 例如实行学券制 对富余人员进行职业再教育 将其转化为国家需要的人才[1][24] 公司技术研发与产业应用聚焦 - 公司定位为技术公司而非科学公司 内部职务分类中的“科学家”是专称代号 公司核心是应用科学技术解决实际问题[26] - 研究聚焦于解决生产与消费中的实际问题 例如高炉炼铁优化、无人矿山、港口无人装卸、远程医疗诊断（如通过5G网络传输超声波数据诊断肝包虫）以及乘用车自动驾驶模型等[6][7][9][10] - 在通信技术领域 当前最重要的是CT（通信技术） 包括无线电、光通信、核心网、数据通信等 因为先进网络是AI实现价值、避免信息孤岛的基础[38] 人才培养、教育模式与青年发展 - 教育模式正从物理性集中式向逻辑性分散式转变 网络教学使边远地区学生也能接受世界名校课程 有利于全社会进步[8] - 教育的目的在于探索未来 企业的目的在于创造商业价值 两者属性不同 大学从事“0-1”的研究创新 企业则将理论转化为工业现实[11][13] - 鼓励青年敢于走在时代潮流最前面 选择适合自己的职业努力进取 不必过分看重短期指标或成功与否 在不成功的道路上也能积累巨大财富[17][18] - 公司曾招聘三千多名边远地区本科毕业生 经过三年培养授予专科认证 使其成为芯片生产和精密制造领域需要的高等教育“工人”[15] 全球化合作、开放与人才观 - 公司渴望全球化 认为自力更生是被逼无奈 享受站在巨人肩膀上更有利于发展 美国创造的科技文明对世界有益 中国大多数公司仍可使用美国的技术促进产业进步[39][40] - 公司通过“黄大年茶思屋”等全球化科技网络平台与全球研究者交流 数学与理论没有国界 这种开放与合作是纽带[41] - 在计算机等非重体力劳动的脑力劳动领域 女性与男性没有本质区别 应鼓励更多女性参与创造性工作[27][28] - 肯定俄罗斯、法国、罗马尼亚、白俄罗斯等国家在数学、物理、热工理论等基础科学领域的领先地位和贡献 并在此基础上开展合作[30][31][33] 对前沿技术与未来趋势的看法 - 认为未来将是算力过剩的时代 而非算力不足 当前探索建立数百数千个大模型是正确的 模型的社会应用应由行业应用工程师负责[25] - 量子科学迟早会突破 量子计算机一定会实现 并在特定计算上带来巨大优势 但公司自身不承担量子研究 未来可能购买量子计算机[34][35] - 远程网络办公的潮流不会改变 它加速了知识扩散 有助于亚非拉边远地区天才的崛起 但物理性面对面交流仍然需要 只是机会相对较少[36][37] - 机器人领域在中国发展迅速 有百万青年参与 大量创业公司涌现 预计三五年后中国在该领域会有较大进步[16]

中美人工智能发展路径差异 - 美国探索通用人工智能AGI和超级人工智能ASI，旨在解决“人是什么”及人类社会的未来等根本性问题，这需要一个认识过程 [1][23] - 中国研究重点在于如何利用人工智能做事，以创造更多价值并解决发展问题，例如城市安全、公共卫生及工业无人化 [1][23] - 人工智能在中国正推动具体场景的具像化应用，目标是让煤炭工人等可以“打着领带、穿着西装、戴着戒指上班” [1][23] 人工智能在工业与生产中的应用 - 华为公司研究聚焦未来3-5年，探索大模型、大数据、大算力在工农业和科技产业的应用 [6][48] - 在高炉炼铁中，通过大模型优化控制，可将效率提高**1%** [6][48] - 中国已实现地下**500米-700米**或更深的无人化“挖煤”，通过实时视频数据保障矿工安全并预测事故 [6][48] - 在洗煤环节，大模型可将精选精度提高**0.1%** [6][48] - 露天矿山、港口装卸（如天津港、秘鲁钱凯港）已实现完全无人化作业，涉及数百辆重型矿车和挖掘机 [6][48] 人工智能在医疗健康领域的应用 - 瑞金医院的病理大模型已大规模投入使用，辅助医生进行切片分析诊断 [7][49] - 中山医科大学的眼科模型支持通过手机或专用仪器拍照进行远程诊断，帮助提升边远地区医疗水平 [7][49] 人工智能对就业的影响与再教育 - 人工智能导致生产无人化，可能使部分人员失去工作，但从国家层面看，总财富会增加，例如工厂无人生产时产出从**100**提升至**120** [2][24][44] - 需要发展再教育工程应对岗位精简，例如实行“学券制”，为下岗人员提供补贴，并将空置的学校、工厂转为职业学校进行职业再教育 [1][24][43] - 随着大模型和智能体技术应用，AI辅助编程已释放约**30%**的软件工程师工作量，未来可能达到**60-70%** [2][25][44] 教育模式的转变与人才培养 - 网络教育正推动教育模式从“物理性集中”向“逻辑性分散”转变，使边远地区学生也能学习世界名校课程 [8][50] - 教育的目的是探索人类未来（“0-1”创新），企业的目的是创造商业价值，两者属性应区分 [11][53] - 高等教育需要培养不同类型人才，包括从事精密制造的“工人”（华为曾招聘**三千多名**边远地区本科毕业生培养为芯片生产工人）以及从事前沿探索的科研人员 [15][56] - 中国青年创业氛围浓厚，在机器人等领域有**百万青年**参与，大量创新公司涌现，预计三五年后中国将有较大进步 [16][57] 华为对技术、人才与合作的看法 - 华为定位为技术公司而非科学公司，专注于应用科学技术，将理论创新转化为工业现实 [11][26][53] - 公司认为未来将是算力过剩的时代，当前最重要的是CT（通信技术），因为先进的网络是AI实现价值的基础 [25][38] - 华为与全球学术界（如ICPC）合作是为了建立沟通纽带和认知世界的窗口，而非单纯争夺人才 [29][40] - 公司尊重全球人才与技术，在不同国家设有合作机构，例如在俄罗斯因其强大的数学与理论科学基础而设有规模化发展 [30] - 华为支持全球化与开放，认为吸收世界文明有利于共同创造价值，并致力于提升产品质量以赢得国际市场 [39][41] 人工智能在其他行业与国家的应用前景 - 对于印尼等国家，人工智能发展的重点应是“应用领先”，例如在船舶自动化、港口自动化及农业无人化领域 [31] - 人工智能在产业上的贡献价值巨大，预计将占**98%**，而IT公司对人类的贡献约占**2%** [33] - 以中国钢铁和煤炭产量为例，洗煤精度提高**0.1%**（乘以**40亿吨**）及高炉效率提高**1%**（中国钢产量**10亿吨**）能产生巨大经济效益 [33] - 在交通领域，中国正在试验**450公里**时速高铁的**5G-R**无线调度系统，未来需管理**30-40万公里**的干线轨道网络，这是人工智能与数学结合的复杂应用场景 [19][20][61][62] 对青年人才的建议与展望 - 鼓励青年顺应时代潮流，敢于走在最前面，选择适合自己的道路努力进取，不必过分看重短期成功或他人选择 [17][59] - 在科研中面临质疑是正常的，许多重大科学突破初期都曾受质疑，需要敢于迎接挑战和大胆创新 [18][60] - 青年应关注将学术方向“具像化”，解决实际复杂问题，例如中国庞大的铁路运输网络调度就急需尖端的数学解决方案 [20][21][61][62][63]

财务业绩表现 - 集团整体营收达2478亿元，剔除高鑫零售和银泰后同比增长15%，超出市场预期[3] - 云业务收入同比增长34%，达到398亿元，外部商业化收入同比增长29%[8] - 中国电商集团收入同比增长16%[3] - 阿里云经调整EBITA同比增长35%，达36亿元，较上个季度26%的增速大幅提升[8] - 财报发布后，阿里美股盘前涨超3%[4] AI战略布局 - 公司首次明确AI to B和AI to C两大战略方向：在AI to B领域做世界领先的全栈AI服务商；在AI to C领域打造面向C端用户的AI超级原生应用[4] - 通义千问坚定开源开放路线，致力于打造"AI时代的Android"，同时构建作为"下一代计算机"的超级AI云[9] - 旗舰模型Qwen3-Max性能超过GPT5、Claude Opus 4等国际竞争者，跻身全球前三[9] - AI服务器上架速度跟不上客户订单增长，不排除进一步增投可能[5] AI基础设施投入 - 公司积极推进三年3800亿元的AI基础设施建设计划[10] - 过去一年在AI+云基础设施的资本开支达1200亿元，在国内互联网大厂属于头部梯队[8] - 瑞银测算阿里云未来或以每年新增1-2吉瓦速度扩张数据中心容量，可能转化为每年1000亿至2000亿元增量资本投入[11] - 大摩测算从2026年到2032年，阿里云每年新增容量将超过3吉瓦，与2025年整个中国市场3-4吉瓦的新增容量相当[11] AI to C业务进展 - 千问App公测一周下载量超过1000万，成为史上增长极快的AI应用之一[14] - 千问App战略目标是打造未来的"AI生活入口"，成为"会聊天能办事"的个人AI助手[14] - 计划将地图、外卖、订票、办公、学习、购物、健康等各类生活场景接入千问App[14] - 千问App国际版将于近期发布，直接与ChatGPT争夺全球用户[15] 淘宝闪购业务表现 - 淘宝闪购上线100多天日均单量稳定在8000万单上下，与长期占据行业第一的美团基本持平[18] - 10月以来淘宝闪购的UE较7、8月份减半，订单结构不断优化，物流规模效应突显[20] - 闪购拉动淘宝App活跃消费者大涨，流量转化为广告和CMR提升[19] - 天猫双11期间淘宝App实现消费者同比双位数增长，约3500个天猫品牌将其线下门店接入即时零售[19] 业务协同效应 - 食品、健康和超市等电商品类与闪购有明显协同效应，盒马、猫超的闪购订单环比8月上涨30%[19] - 淘宝闪购通过"88VIP"、淘宝大会员体系产生业务协同，实现1+1大于2效应[22] - 闪购帮助淘宝积累生活场景和消费新数据，对提升大模型准确率和优化运营效率有较大帮助[22] - 高德扫街榜推出一个月用户破4亿，10月获得7000万DAU，渗透线下高利润的到店领域[27] 公司战略方向 - 公司发起史上最激进的自我革命，押注AI和大消费平台的未来[24] - 三大关键战役包括：投入AI+云基建、投入闪购打造大消费平台、全力入军AI to C[24] - 计划投入规模超4300亿元，在中国民营企业中属于前所未有的投资规模[24] - AI战略已渗透到业务和组织各个脉络，给员工设定AI相关OKR指标，并推出激励措施鼓励员工拥抱AI[26]

文章核心观点 - 阿里推出千问APP，以闪电之势公测并计划推出国际版，全面对标ChatGPT [2][5] - 千问APP的核心优势在于其强大的“办事”能力，能完成从回答到交付的闭环，超越ChatGPT的纯文本生成 [6][7] - 千问APP的成功得益于阿里深厚的“慢功夫”，包括强大的开源模型基座Qwen和公司长期坚定的AI投入 [14][15][20] - 通过免费模式、开源策略和高效的资本投入，千问APP对硅谷的闭源付费模式构成了“降维打击” [10][16][21] AI To C 突袭策略 - 千问APP快速上架国内应用商店，国际版也即将在全球多国上线，采取闪电战进军海外市场 [5][6] - 开发团队规模仅百人左右，采用“以快打快”的敏捷模式，而非堆人堆时间的高举高打战术 [10] - 产品定位为个人AI助手，不仅具备语义理解和聊天能力，更擅长解决专业问题和实际生活需求 [6] - 未来将整合阿里生态内的地图、外卖、订票、办公、购物等场景，成为阿里全栈AI的超级入口 [9][10] 产品能力与竞争优势 - 在交付能力上超越ChatGPT，例如能同时生成年终总结报告和配套PPT，或通过拍照识图直接提供淘宝购买链接 [7] - 背靠阿里丰富的商业生态，能无缝连接各项服务，缩短用户消费链路，形成对OpenAI商业生态“真空”地带的打击 [7][9][10] - 目前免费使用，旨在快速积累用户势能，与OpenAI收取“Token费”的商业模式形成对比 [10] 技术基座与长期投入 - 千问APP依托开源大模型Qwen，该模型家族已开源300+款模型，全球下载量累计突破6亿，衍生模型超17万个 [15][16] - Qwen模型在HuggingFace等权威榜单中表现卓越，全球前十模型中有7个来自通义，并获得硅谷巨头如亚马逊、苹果的应用 [16][17] - 公司宣布未来三年将投入超过3800亿元建设云和AI硬件基建，展现了长期投入的决心 [20] - 相较于美国预计到2027年投入7000亿美元建设数据中心，中国同期预计投入780亿美元，显示出更高的资本投入效率 [21] 行业影响与战略意义 - 公司高层在致股东信和云栖大会上明确以AI驱动“用户为先”战略，并提出了向AGI乃至ASI演进的三个阶段规划 [11] - 千问APP选择打磨推理、理解和执行能力，开辟“AI生产力工具”赛道，着眼于解决用户最实际的问题 [12] - 美国媒体和立法者对千问的警惕和指控，从侧面反映了其模式对硅谷科技巨头的冲击和挑战 [21][23]

公司战略与产品发布 - 公司于11月17日正式官宣“千问”项目并上线千问APP公测版，全力进军“AI to C”市场，全面对标ChatGPT [2] - 公司计划在未来几个月内为千问APP逐步增加智能体AI功能以支持淘宝等平台的购物功能，并最终通过海外版本向全球扩张 [2] - 公司将千问APP定位为“会聊天能办事的AI个人助理”，瞄准“生产力工具”赛道，旨在将AI能力转化为具体问题解决方案 [4] - 公司计划将地图、外卖、订票等生态服务逐步接入千问APP，试图打造统一的AI服务入口，实现技术优势向消费者市场延伸 [5] - 千问APP已在中国各大应用商店上架，提供网页端和PC版，未来还将上线面向全球的国际版 [5] 技术基础与竞争优势 - 千问APP基于公司自研的全球性能第一的开源模型Qwen3打造，该模型已免费开放 [2][7] - 公司自2023年起坚持全面开源策略，已形成包含300多款模型的“千问家族”，覆盖从0.5B到480B的全尺寸参数规模 [7] - Qwen模型在全球范围内被亚马逊、苹果、英伟达等科技巨头采用，在中国企业级市场占有率稳居第一 [7] - 公司拥有“全栈式”AI战略布局，构建从底层算力到上层应用的完整生态，以“用户为先，AI驱动”为战略 [9] 生态整合与未来愿景 - 公司旨在通过千问APP整合淘宝、高德、钉钉等生态内分散的AI能力，形成聚合效应，创造“1+1>2”的协同价值 [9][10] - 公司高层将实现AGI视为起点，终极目标是发展出能解决气候、能源等重大科学难题的ASI，千问APP是通往ASI的关键入口 [9] - 2025年“双11”购物节已成为公司AI应用的大检阅，千问模型已在淘宝、飞猪、钉钉等生态内全面渗透 [9] - 千问APP的推出为公司打开了AI to C的全新想象空间，有望强化整个生态的用户粘性和活跃度 [10]

Meta AI战略重组 - 首席人工智能科学家Yann LeCun计划离职并创办自己的初创公司 [3] - AI研究副总裁Joelle Pineau已于五月离职并加入加拿大AI初创公司Cohere [3] - 公司上个月解雇了约600名AI研究部门员工以削减成本和提升效率 [3] 软银投资组合调整 - 清仓英伟达股票换取58.3亿美元资金 [4] - 减持部分T-Mobile股权换来91.7亿美元 [4] - 计划在12月向OpenAI额外投资225亿美元 [4] - 4月至9月期间投资收益达3.92万亿日元 其中源自OpenAI估值上升部分为2.15万亿日元（约992亿元人民币） [4] 苹果供应链动态 - 因销量未达预期 决定推迟下一代iPhone Air发布 [7] - 已将iPhone Air 2开发项目从2026年秋季发布日程中移除 [7] - 富士康已拆除大部分生产线 预计本月底前完全停产 [8] - 立讯精密已于10月底结束生产 [8] - 或将在2027年春季重新设计iPhone Air [9] 抖音平台治理 - 针对利用低价茅台进行虚假宣传的商家和达人发起专项行动 [6] - 官方声明否认存在"卖茅台低于市场价将被罚"的价格管控新规 [6] 西贝门店调整 - 近期深圳、汕头、义乌等地门店闭店属于正常经营调整 [21][22] - 12月31日前将陆续开业8家新门店 [24] - 对闭店储值会员提供无条件退还剩余储值本金或全国通用选择 [24] 星巴克运营变化 - 与博裕投资达成战略合作后 门店开始播放千禧年歌曲 [29] - 每天下午1-3点、5-7点播放限定歌单 活动将于11月17日结束 [29] 丰巢快递柜技术问题 - 双十一高峰期网络异常导致小屏幕柜机赞赏功能跳过按钮位置不匹配 [28] - 已将所有小屏幕柜机的赞赏功能关闭并向用户退还费用 [28] 人工智能行业展望 - 黄仁勋透露中国AI团队规模近100万人 为硅谷（2万人）的50倍 [39] - 华为昇腾910C芯片性能达NVIDIA H100的88%-92% 月产能20万片 [40] - 预测到2027年中国AI算力将超过世界其他地区总和 [40] - 吴泳铭提出AI发展三阶段：智能涌现、通用人工智能、超级人工智能 [41] - 阿里通义千问开源模型下载量已超6亿次 [41] 重要行业会议 - 2025世界动力电池大会将于11月12日至13日在四川宜宾举行 主题为"新视野·新生态·新机遇" [35] - 上海证券交易所国际投资者大会将于11月12日至13日举行 主题为"价值引领 开放赋能" [36]