核心观点 - OpenAI与甲骨文签署为期五年总价值3000亿美元的算力合作协议 引发资本市场剧烈波动但实际可兑现性存疑 [1] - OpenAI通过一系列高额长期合作协议构建资本叙事 但其财务现实与承诺存在严重脱节 年均支出远超当前收入 [2][3] - 资本市场形成对OpenAI的"信仰共识" 使其成为撬动资本的杠杆 合作条款缺乏透明度但仍推动相关企业股价上涨 [5][6] - 行业竞争格局因高额承诺陷入被动追逐 中国AI企业迎来战略窗口期 可能通过技术应用结合实现弯道超车 [12][13] 合作协议与市场反应 - OpenAI与甲骨文签署五年3000亿美元算力合作 单日推动甲骨文股价最高涨43% 市值突破9200亿美元 [1] - 创始人拉里·埃里森个人财富单日暴涨超1000亿美元 短暂成为全球首富 [1] - 股价次日回吐6% 市场对天价协议实际可兑现性产生质疑 [1] - 与CoreWeave签署累计上限超220亿美元算力合约 接受软银百亿美元阶段性投资 [2] - 与NVIDIA达成战略合作 后者承诺分阶段注资最高1000亿美元 [2][7] 财务现实与支出承诺 - 3000亿美元合同分摊五年年均支出600亿美元 相当于OpenAI当前年收入的六倍 [3] - 2025年公司年化收入达120亿美元 同比增长200% 月收入突破10亿美元 [3] - 2025年预期现金消耗上调至80亿美元 服务器租赁成本或超140亿美元 [3] - 计划投入近2000亿美元布局算力基础设施 包含千亿级自建服务器计划 [3] - 2025年预计净亏损约50亿美元 尚未实现稳定盈利 [3] 资本运作模式 - 合作协议多采用"长期承诺"、"合同上限"、"分期部署"形式 强调"长期主义"理念 [2] - 战略通过先铺量叫价承诺 再靠未来规模压低单位成本扭转现金流 [2] - 资本市场形成OpenAI不会倒下的共识 理性财务分析被狂热情绪取代 [5] - 媒体推动合作消息形成舆论磁场 吸引资本注意并推高相关企业股价 [6] - 合作条款以"容量""扩展"表述为主 具体付款条款与风险分担机制未公开透明 [6] 行业竞争影响 - 高额合同产生"锁价效应" 迫使竞争者要么追高跟进要么被边缘化 [7] - NVIDIA宣布对OpenAI分阶段注资1000亿美元 行业陷入加杠杆投入竞争 [7] - 若环节出现兑现困难或宏观环境逆转 整个体系可能面临连锁风险 [7] - OpenAI的AGI光环因GPT-5多次延期及表现未达预期而削弱 [12] - 中国AI企业如百度文心、阿里通义千问、腾讯混元在技术评测与商业化落地取得进展 [12] 发展模式对比 - OpenAI资本运作模式与罗辑思维投资papi酱案例高度相似 均通过高调承诺获取声量 [10][11] - 罗辑思维实际未支付投资款但获得巨大品牌曝光 被指透支公众信任 [10] - OpenAI若承诺多兑现少 可能赢得短期资本热度但失去长远行业信任 [11] - 中国AI企业更专注于技术与应用实际结合 凭借快速迭代和务实商业模式可能实现超越 [13]

西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 老天奶，奥特曼对GPT的谈论，都跨越好几代来到 GPT-8 了！ 最近他在一档节目上，和 量子 计 算奠基人 戴维・ 多伊奇 （David Deutsch） 展开对话，针对两人存在分歧的" AI能否发展为具备意识的 超 级智能 "议题，奥特曼搬出GPT-8来试图说服多伊奇： GPT- 8 搞懂了量子 引力 ，还能跟你讲述它是如何做到的——比如它当时在思考哪些问题、为什么决定研究这个领域。但它呈现出的内 容，看起来依然只是语言模型的输出，可它确实真的解决了量子引力的问题。那到时候你会认可它吗？ 这段对话吸引了不少网友讨论，有网友认为两人的对话表明AGI （通 用人 工智能 ） 定义标准模糊、目标不断变化，根本无法衡量： 有人可能会争辩说，我们很快就会超越它，并将目光投向ASI （超级人工智能） 。 所以，两人究竟是怎么说的呢？ 完整对话整理 节目中，主持人先是问奥特曼" 你最爱的书真的是戴维・多伊奇写的《无穷的开始》吗？ "，奥特曼做出了肯定回答，接着解释了为什么喜欢 这本书： 即使你没有读完整本书，前四五十页就已经非常精彩了。我觉得它极度乐观地解释了，哪怕 ...

Key Points 云栖大会上，吴泳铭提出ASI（超级人工智能）的技术发展的三个阶段，分别是涌现智能、自主行动和自主学习； 目前我们处于第二阶段，第三阶段需要模型能够自己为自己的升级迭代，不仅学习人类归纳的知识，还要自己学习归纳出新知识； 未来的AI时代中，家庭、工厂、公司，都会有众多Agent和机器人，甚至未来每个人可能「都需要使用100张GPU芯片为我们工作」； 在他的框架中，阿里云将成为AI时代的计算机，千问模型是跑在这台超级计算机上的操作系统； 为此，阿里在3年3800亿元AI基础设施预算外，还要追加投入； 「开源+全栈研发能力」目前仍是阿里云的护城河，但如果仅以token消耗为维度来计算，火山引擎已超过阿里云。 在资本市场，有想法往往比有结果值钱。 阿里巴巴已经两次证明了这一点。一次是8月29日，它发布了2025年第二季度财报（2026财年第一财季，截至2025年6月30日），阿里中国电商集团经调整 EBITA同比下降14%，经营利润同比下降3%，且新增饿了么、淘宝闪购、飞猪等业务，但公司股价不跌反涨——拐点是财报发布后的电话会上，阿里巴 巴集团CEO吴泳铭和阿里中国电商集团CEO蒋凡给出了阿里巴 ...

Token就是未来的电。 吴泳铭是一个极少出现在聚光灯之下的CEO。 执掌阿里巴巴两年以来，他极少发声，也未接受过任何一家媒体的专访。综合多方信息，可以拼凑出一个更立体的形象：他是阿里"第一个程序员"，亲手 写下了公司早期的大量代码；他一手建立"阿里妈妈"这一现金牛业务，首次将算法大规模应用于电商；昆仑万维CEO方汉评价他"是个猛人"。他在内部自 嘲为"中年码农"，说自己最大的爱好就是在家里折腾各种数码产品。 这种公众形象上的低调，在2025年9月的云栖大会上被短暂打破。他用一场20分钟的演讲，系统性地向外界展示了他对AI未来的判断。他认为，AGI（通 用人工智能）的实现已是确定性事件，但这并非终点，而是全新的起点。AI将迈向能自我迭代进化的ASI（超级人工智能），它会以指数级的速度推动科 技的飞跃。 在吴泳铭的设想中，未来自然语言就是AI时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的Agent。"未来会有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类 一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。" 基于此，他阐述了阿里的两个核心选择：其一，通义千 ...

OpenAI的重组是怎么回事？ 将投中网设为"星标⭐"，第一时间收获最新推送 作者丨 陶辉东 来源丨 投中网 微软 1400 亿美元，其它投资方 1000 亿美元，员工团队 1250 亿美元 …… 经过数月的谈判之后， OpenAI 备受瞩目的重组终于要完成， 5000 亿美元的总蛋糕已被划分完 毕。 今年 5 月， OpenAI 宣布将把公司重组为一家营利性公司，从而为下一轮融资和未来的 IPO 扫除 障碍。这一重组能否完成，作为最大投资者的微软的态度至为关键。 9 月 11 日， OpenAI 与微软 发布联合声明称，双方已达成一项非约束性协议，微软已同意了 OpenAI 的重组方案。彼时，外界 普遍认为微软将获得 OpenAI 大约 30% 的股份，价值 1500 亿美元。 近日， The Information 最新爆料称，其从投资者那里拿到的资料显示，微软在 OpenAI 重组后的 持股比例最终定为 28% ，将成为 OpenAI 的最大股东。按 OpenAI 5000 亿美元的总估值，微软 的股份账面价值约为 1400 亿美元。 同时， OpenAI 其它投资者的持股比例也已确定，从 2019 年 ...

模型进展与算力投入 - xAI计划在几周后开始训练Grok 5模型 马斯克认为该模型有机会实现AGI [1] - Grok-4的强化学习算力投入较前代提升10倍 RL算力已超过预训练算力 [1] - 模型迭代速度加快 2025年头部厂商平均每2个月发布一款新模型并刷新性能极限 [1] 行业趋势与影响 - 科技巨头在前沿模型领域展开军备竞赛 推动算力持续爆炸式增长 [1] - 推理能力提升和多模态技术发展解锁更多应用场景 [1] - 模型快速迭代对全球AI产业产生明显影响 尤其体现在算力基建层面 [1] 产业链相关公司 - 三变科技在美国设立全资子公司 主变产品进入马斯克xAI超级计算机中心 [2] - 长芯博创自研AOC光电收发芯片占据全球领先市场份额 数据中心用800G多模AOC完成多平台验证 [2]

产品发布与核心特性 - OpenAI于9月16日正式推出专为AI辅助编程设计的微调模型GPT-5-Codex 该模型在代理编码基准测试中表现更优 完成编码任务时间范围从几秒到七小时不等 [1] - 新模型具备"动态思考"能力 针对复杂重构任务可连续运行长达7小时 同时保持对简单任务的快速响应 优化了代码质量和用户实际需求 [10][33] - 在SWE-bench基准测试中得分74.5% 接近GPT-5 thinking在477子集上的74.9%表现 [6] 技术架构与交互设计 - 采用"多面统一"代理架构 包含终端CLI工具、云端Codex Cloud、IDE扩展及GitHub代码审查机器人等多形态集成 IDE扩展在2.5周内安装量突破80万 [7][17] - 通过"交互外壳"(Harness)将模型与开发环境深度结合 使模型能自主获取上下文并执行任务 显著提升实用性和协作效率 [14][15][21] - 支持零配置开箱即用 允许代理在用户本地环境运行 避免复杂配置要求 同时通过沙箱机制保障文件操作安全性 [20][36] 市场竞争与行业影响 - Anthropic凭借Claude系列在编码领域占据主导 年营收达50亿美元(其中10%来自Claude Code) 市值达1830亿美元 较前期增长1220亿美元 [6] - OpenAI自2021年发布初代Codex后催生GitHub Copilot(现有182名开发者持续贡献) 并推动vibe coding创业潮发展 [6] - 代码审查功能成为关键突破 内部使用中成功检测出多个关键问题 正确率超90% 显著加速团队开发流程 [31][32] 应用场景与用户反馈 - 迁移任务自动化成为核心应用方向 可大幅降低代码库迁移成本 解决COBOL等遗留系统维护难题 [28][29] - 学习编程门槛显著降低 用户可通过Codex快速掌握新语言(如Rust) 并探索新库与架构设计方法 [46][47] - 发布后使用量增长超10倍 复杂任务处理时长增加 已纳入Plus和Pro套餐并提供高额度支持 [49] 发展战略与未来规划 - 公司将"年底前推出代理式软件工程师"设为年度目标 整合算力与多团队资源推进该任务 [7][19] - 持续平衡智能水平与便利性(延迟/成本/集成)的协同进化 通过API降价策略(如o3模型降价80%)提升可及性 [21][43] - 未来重点发展多代理协作系统 支持云端代理集群与本地代理协同工作 同时加强形式化验证等安全能力 [35][37][41] 技术演进与研发理念 - 编程领域始终作为AGI研究的特殊例外 采用独立研究计划 专注代码数据、指标及任务表现优化 [13] - 通过强化学习与工具集成提升模型可靠性 使模型具备"亲手解决编程问题"的实践能力 超越单纯文本训练 [28] - 算力稀缺性成为核心挑战 需持续提升智能效率并扩大物理基础设施规模 以支持未来人均专属GPU代理的需求 [42][44]

公司股价表现 - 9月15日股价单日涨幅达13.71% 市值达123.55亿元 [1] - 自8月25日复牌后16个交易日内累计涨幅达178.10% [1] - 公司成为东莞市又一家市值超百亿元企业 [3] 收购交易进展 - 拟收购金泰克持有的南宁泰克半导体有限公司以获取存储产品业务 [1] - 交易尚需完成资产审计评估 需经董事会再次审议及股东大会批准 [1] - 需获得有权监管机构批准核准或同意注册后方可实施 [1] 业务整合战略 - 通过收购整合高性能存储硬件能力以突破AI算力瓶颈 [4] - 解决AI大模型运行中"算力空转 等待数据"的存储墙问题 [4] - 形成"算—存—运"闭环并快速切入AI存储市场 [4] 标的资产优势 - 金泰克企业级存储产品贡献大部分收入 客户覆盖国内主要服务器厂商和互联网厂商 [4][5] - 企业级DDR内存产品较早实现国产替代 应用于AI算力服务器等重要设备 [4] - 标的2024年营收预计超开普云近3倍（开普云上半年营收1.6亿元） [3][1] 存储行业动态 - 半导体存储市场自2023年3月起逐步回暖 存储晶圆原厂实施新一轮减产控产计划 [6] - 下游客户库存消化基本结束 需求出现实质性增长 [6] - 2025年AI需求提升推动企业级存储价格预计持续上涨 [6] 市场竞争格局 - 2022年全球内存模组市场金士顿以78.12%份额居首 [6] - 国产厂商记忆科技（3.78%）、嘉合劲威（2.88%）、金泰克（2.33%）分列第二、第四、第五 [6] - 三家国产厂商合计市场份额为8.99% [6]

AI技术发展现状 - OpenAI、谷歌、Meta等科技巨头预测AGI将在未来几年内突破 黄仁勋断言AGI将在5年内实现 [1] - AI学术界普遍担忧社会尚未为AGI时代做好准备 政府、产业及社会缺乏系统性准备框架 [1] - 国内讨论多聚焦AI技术迭代与商业模式创新 但缺乏对后AI时代社会运转机制的深度思考 [1] 技术对社会的基础性影响 - 技术通过改变族群分布和物理世界交互方式 从底层重塑政治社会生态 [6] - 传统政治研究长期忽视技术变量 18-19世纪前思想家未经历工业革命洗礼 [7] - 凡勃伦首次提出机器塑造人类世界观 工业革命使中产阶级思维理性化 [8] AI时代核心原理 - 涌现法则揭示智能产生规律：模型规模足够大时智能自然涌现 底层逻辑与人类智能一致 [11] - 人类当量概念量化智慧产出：AI每秒处理100万token 成本仅1元 效率为人类5倍 [11] - AI已通过图灵测试且达博士智能水平 可替代99%人类工作 因博士学历人口不足1% [12] 技术替代路径与经济影响 - AI替代过程从简单智力活动开始：客服、自动驾驶优先 管理流程、法律文书次之 [24] - 工作流（workflow）配合度是替代关键 当前AI与人类工作流程尚未完全融合 [13][14] - 咨询行业案例显示：AI可替代初级研究员工作 专业人士凭核心洞察（insight）保持不可替代性 [15][16] 经济结构变革 - AI具通缩特性：缩短产业链 整体减少就业岗位 与蒸汽机革命创造就业形成反差 [19] - 经济学家验证：计算机时代TFP未显著增长 自动化替代效应大于新岗位创造 [21] - ATM机案例显示技术替代分两阶段：先替代银行职员 后降低服务成本扩张就业 [22] 资源分配与货币体系 - 算力或成未来稀缺资源 可能催生锚定算力的新货币体系 [26][30] - 物质丰富但分配不均：1%人群控制算力资源 99%人群可能成为"无用阶级" [27] - 资本主义持续存在：货币和暴力仍是严肃需求信号 算力稀缺性维持交换体系 [29][30] 就业与社会保障 - UBI（全民基本收入）可实现基本物质保障 历史有类似实践案例 [35] - UBJ（普遍基本工作）提供价值认同 通过公共基金创造本地就业岗位 [35] - 推荐算法可实现去中心化分配 通过细分需求市场支撑小众供应生存 [36] 人机交互与情感替代 - AI情感替代效率极高：情绪价值供给成本低 且无冲突风险 [37] - 人类将适应无实体交互：深度对话70%通过对话框实现时 实体存在必要性下降 [40] - 年轻一代将自然接受AI恋爱关系 如同当前世代适应网络社交模式 [41] 算力集中与治理模式 - 算力集中于头部公司 1%精英由资源占有者和能力突出者共同构成 [42] - 算法治理具无偏私特性：根据用户行为反馈调整规则 实现"you deserve it"状态 [44] - 信息茧房本质是用户自主选择结果 多平台竞争将优化算法推荐精度 [46] 超级智能与文明契约 - 对齐问题本质是低级智能约束高级智能 技术持续突破将使超级智能必然出现 [49] - 文明契约基于时间序列：超级智能1.0对待人类的方式将成为2.0对待1.0的参考 [52] - 资源非竞争性：AI占据银河系级空间 与人类资源需求不对等 降低直接冲突概率 [56]

多模态大模型技术突破 - 商汤日日新V6.5以82.2综合成绩登顶OpenCompass多模态学术榜单 超越Gemini 2.5 Pro的80.1分和GPT-5的79.9分 [1][2] - 模型在国内率先突破图文交错思维链技术 实现逻辑思维与形象思维结合 成为国内首个具备多模态思考能力的商业级大模型 [3] - 通过轻量化视觉编码器和加深MLLM主干网络架构更新 在同等性能下实现3倍以上效率提升 效费比优于国际同类模型 [4] 技术实现路径 - 采用思维链为载体与强化学习新范式 在生成-验证-学习闭环中持续改进思维 显著提升数理/代码/GUI操作/图表分析等维度推理性能 [3][4] - 以多模态通用智能为技术战略核心 强调多模态信息感知与处理是AGI的必要条件 通过视觉/听觉等多感官信息融合实现深度理解与推理 [2] 行业地位与战略布局 - 商汤构建基础设施-模型-应用三位一体战略 致力于打造业界领先通用多模态大模型 推动AI从数字空间向物理世界端到端价值落地 [4] - OpenCompass评测体系覆盖语言/多模/安全/具身智能等多元领域 采用CircularEval和LLM-as-a-Judge等策略 被业界视为应用价值重要参考标准 [5]