Artificial intelligence is the greatest investment opportunity of our lifetime. The time to invest in groundbreaking AI is now, and this stock is a steal! AI is eating the world—and the machines behind it are ravenous. Each ChatGPT query, each model update, each robotic breakthrough consumes massive amounts of energy. In fact, AI is already pushing global power grids to the brink. Wall Street is pouring hundreds of billions into artificial intelligence—training smarter chatbots, automating industries, and b ...

Artificial intelligence is the greatest investment opportunity of our lifetime. The time to invest in groundbreaking AI is now, and this stock is a steal! AI is eating the world—and the machines behind it are ravenous. Each ChatGPT query, each model update, each robotic breakthrough consumes massive amounts of energy. In fact, AI is already pushing global power grids to the brink. Wall Street is pouring hundreds of billions into artificial intelligence—training smarter chatbots, automating industries, and b ...

今天给大家分享一下AI应用行业最新情况。QuestMobile数据显示，截至最新统计周期（12.08-12.14），AI原生APP活跃用户榜单已经发 生了巨大变化，其中，豆包、DeepSeek、元宝仍位居前三，周活跃分别为1.55亿、8156万、2084万；蚂蚁阿福、千问、豆包爱学位居第 二梯队，周活跃用户量分别为1025万、872万、722万。 变局背后，存在多重内在变化。首先，过去半年多，AI的持续爆发正在以"无声处听风雷"的态势前进，从底层软硬件到模型算法再到落 地应用，都迎来了资本蜂拥，从2025年7月到11月，短短五个月里，产业链完成了186起投融资，金额达到336.7亿元，较上半年增加 20.8%！ 受此影响，体系化和生态化的竞争成为大玩家留在牌桌上的关键：人才抢夺、挖角此起彼伏，模型的竞争从单模态走向多模态以及面向 未来的"全模态"，截止到2025年11月，8个主流厂商合计推出了409个大模型，其中，单模态、多模态和全模态占比分别为61.4%、 36.7%、1.9%。这当中，多模态交互已经逐渐成为主流，"多模态输入"到"单模态输出"占比高达73.3%。 而在体系化和生态化竞争的驱动下，应用落地层 ...

首先是持续扩大的亏损窟窿。尽管MiniMax号称" 已盈利 "，但招股书数据显示，2022年至2025年前三季度，公司累计亏损高达13.2亿美元，2025年前三季 度净亏损更是达到5.12亿美元，超过了此前三年的亏损总和。公司预计2025年全年净亏损还将显著增加，每月现金消耗接近2.8亿美元。这种" 高增长、高 亏损 "的模式难以持续，仅靠现有资金储备无法支撑长期研发投入，上市成为补充弹药的必然选择。更值得警惕的是，公司毛利率虽从2024年的12.2%提 升至2025年前三季度的23.3%，但仍远低于行业平均水平，盈利质量堪忧。 其次是融资环境的变化倒逼。MiniMax四年内完成7轮融资，累计募资15.5亿美元，背后有阿里、腾讯、高瓴等资本巨头加持。但AI行业的融资热潮已逐 渐退去，" 百模大战 "早已演变为少数玩家的持久战，投资者对未盈利AI公司的耐心正在耗尽。此时上市既能为早期投资者提供退出渠道，也能借助资本 市场的背书获取后续发展资金。从估值来看，Pre-B++轮融资后公司估值超42亿美元，若能成功上市，有望进一步推高估值，缓解后续融资压力。 MiniMax的自我定位是" 全球化的通用人工智能（AGI） ...

在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的最佳表现。 本文为IPO早知道原创 作者｜ Stone Jin 微信公众号｜ipozaozhidao 据IPO早知道消息，正在冲刺"全球大模型第一股"的智谱今日发布其新一代旗舰模型GLM-4.7。新 版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同。 具体来讲，GLM-4.7在编程、推理与智能体三个维度实现突破： 更强的编程能力 ：显著提升了模型在多语言编码和在终端智能体中的效果；GLM-4.7现在可以在 Claude Code、TRAE、Kilo Code、Cline和Roo Code等编程框架中实现"先思考、再行动"的机 制，在复杂任务上有更稳定的表现。 前端审美提升 ：GLM-4.7在前端生成质量方面明显进步，能够生成观感更佳的网页、PPT、海报。 更强的工具调用能力 ：GLM-4.7提升了工具调用能力，在BrowseComp网页任务评测中获得67.5 分；在τ²-Bench交互式工具调用评测中实现87.4分的开源SOTA，超过Claude Sonnet 4.5。 推理能力提升 ：显著提升了数学和推理能力，在HLE（"人类最后的考试"）基准测试中获得 ...

京津冀人工智能协同发展 - 京津冀地区举办“人工智能+”应用场景供需对接活动，旨在深入推进京津冀协同发展战略，促进人工智能新场景大规模应用 [1] - 活动由北京科技创新促进中心、河北省科技成果转化促进中心、唐山市科学技术局联合主办，旨在发挥唐山场景优势和北京研发优势 [1] - 该活动是唐山市“唐山场景 走进京津”系列品牌活动之一，旨在搭建京津冀场景创新合作桥梁，推动三地优势资源深度融合、互补互促 [2] 活动内容与成果 - 活动现场，唐山市科学技术局发布了《唐山市“人工智能+”创新应用场景清单》，涵盖钢铁冶金、机器人、安全应急等领域的22项应用场景 [1] - 博雅工道（北京）机器人科技有限公司、北京福生泉创科技有限公司等6家技术单位与唐山场景业主单位初步达成合作意向 [1] - 长城战略咨询副总经理黄波、北京物联网智能技术应用协会副会长颜阳分别围绕“以应用场景引领人工智能发展”和“AI Agent：开启机器经济新质生产力时代”作主题分享 [1] 未来发展规划 - 唐山市将继续按照“为场景找技术、为技术找场景”的工作路径，依托唐山市场景创新促进中心，加快培育和开放场景 [2] - 目标是为京津乃至全国新技术新产品规模化商业化应用提供验证平台，全面建设“京津冀场景创新之城” [2]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 Yann LeCun表示，如果计算机科学专业的学生不明智地利用时间，他们可能会发现他们的学位毫无 意义。 "如果你是一名计算机科学专业的学生，并且只修读了典型计算机科学课程所需的最低数学课程，你 可能会发现自己无法适应重大的技术变革，"LeCun 在给 Business Insider 的电子邮件中写道。 在纽约大学教授计算机科学的 LeCun 在最近的一次播客节目中表示，他经常开玩笑说自己是"一个反 对学习计算机科学的计算机科学教授"，因为他一直在推动学生将时间投入到其他领域。 "我的建议不是不要选择计算机科学作为专业，而是尽可能多地学习基础课程（例如数学、物理或电 子工程课程），而不是学习当下流行的技术课程，"他告诉《商业内幕》。 工程学还能让学生接触到控制理论和信号处理等概念，LeCun 表示这些概念"对人工智能等领域非常 有用"。 LeCun表示，这一切并不是说应该抛弃基础编程。即兴编程固然不错，但它不能替代基础知识。 Meta公司前首席人工智能科学家表示，他的建议是学生"学习那些能够长期受益的知识"。但根据计 算机科学专业的不同，并非所有这些技能都能通 ...

AI 创业最怕的，不是技术落后，而是把"噪音"当信号。 什么是噪音？ 2025 年 12 月 19 日，旧金山。 硅谷创业社区 South Park Commons 的一场对话中，微软 CTO Kevin Scott 聊职业拐点、与 OpenAI 合 作、AI 时代更值钱的问题为什么总被忽视。整场对话 56 分钟，话题从创业试错，一路聊到开源与闭 源。 他最关键的一句话是： 第二，今天的创业者面对什么样的环境。 第三， ChatGPT 为什么成功。 第四， 如何识别被忽视的真实信号。 第一节｜放弃有趣的技术，选择值得做的事 Kevin Scott 原本想当一名大学教授。博士期间他研究动态二进制翻译，技术含量极高，但他后来放弃 了。 原因很简单：这事除了我，几乎没人在意。 看起来像积极信号，但对你做的东西没有价值，而且没有关系的信息。 媒体热度、投资人兴趣、技术 热词，这些信号容易获取、容易量化，但可能正在把你引向错误的方向。 这篇文章讲四件事： 第一， Kevin 如何学会识别正确的信号。 他说：我花了大量时间研究这些优化方法，能提升系统几个百分点性能。写论文、被引用、继续写论 文……然后呢？ 在学术界，这就 ...

当所有人都在盯着GPT-5会不会成为超级AI时，DeepMind泼了一盆冷水：别看那边了，真正的AGI可能正在你眼皮底下悄悄「拼凑」出来——通过成百上 千个普通AI Agent的协作。更可怕的是，我们对此几乎毫无准备。 2025年12月18日，Google DeepMind在arXiv发布了一篇重磅论文《Distributional AGI Safety》。这篇论文提出了一个颠覆性观点：我们可能一直在为错误 的敌人做准备。 从RLHF（人类反馈强化学习）到Constitutional AI (Anthropic的宪法AI)，从机械可解释性到价值对齐，几乎所有AI安全研究都在假设：AGI会是一个单一 的、无比强大的超级模型——就像某个科技巨头开发的GPT-10，智商碾压人类。 但DeepMind说：你们可能看错方向了。 AGI或许不会以「超级大脑」的形式出现，而是通过多个「次级AI」的协作，像拼图一样组合而成。论文将这种形式称为「Patchwork AGI」（拼凑型 AGI）。 这不是科幻设想。论文指出，实现这一场景的技术基础已经就绪：AI Agent正在快速部署（Claude Computer Use、GPT ...

OpenAI的财务与增长分析 - 公司计算利润率高达70%，表面数据耀眼[1] - 付费用户增速从42%骤降至13%，显示增长乏力隐忧[1] - 高利润率的光环下，需要持续证明成长性，类似股市中的成长股[12] 量化投资策略与市场行为 - 在跟踪的50只牛股中，83%呈现“横盘数十天，上涨两三天”的特征[1] - 用量化系统测算，2023年牛市中传统“捂股”策略收益约58%，而基于交易行为识别的动态调整策略收益达121%[1] - 投资反人性之处在于，越是看似危险的时刻，往往越是机会[8] - 区分“现象”与“本质”至关重要，例如股价下跌是现象，机构是否离场是本质[13] 机构行为识别与交易信号 - 股票调整末尾出现明显的“机构震仓”信号，是机构清洗浮筹的手段[5] - 关键区别在于调整是否伴随机构库存活跃，当机构库存消失时是真正的风险信号[5][7] - 辨别真假风险可关注三个量化指标：机构资金是否持续活跃、震仓现象后的量能变化、市场情绪与资金流向的背离[10] - 操作案例显示，在“空头回补+机构库存”组合信号出现后，某新能源股随后两个月上涨了140%[9] 投资原则与数据分析框架 - 建立“数据护城河”和独特的认知工具对投资者至关重要[11] - 总结三个原则：不迷信任何单一指标、用多维度数据交叉验证、永远保留20%现金应对突变[13] - 数据不会让投资者每次都正确，但能减少致命错误[11] - 投资的终极竞争力在于如何解读信息，而非知道多少信息[12]