> 硅谷算力霸主正从通用硬件商向深度定制架构商转型 通过整合前沿语言处理技术 新一代定制处理器将重塑AI模型实时响应的效率极限

## 推理性能实现底层跨越

此次硬件巨头并未选择单打独斗 而是引入了极具侵略性的外部技术基因 新系统将整合由硅谷初创企业Groq设计的极速芯片 该技术在处理大模型推理速度上曾多次刷新行业纪录 不同于以往侧重于训练的传统系列 这款新平台专门针对模型实时响应用户请求的推理计算过程进行底层重构 官方计划于下个月的开发者大会上正式揭开这款新硬件平台的神秘面纱

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## 算力护城河的防御与反击

对于硬件提供商而言 这是一场及时且关键的防御战 核心客户已同意成为该处理器的首批及最大买家之一 在过去数月间 顶尖AI企业一直在积极寻找芯片的替代方案 并于近期涉足其他初创公司的硬件生态 通过提供定制化与高效率的硬件解决方案 算力霸主成功将核心大客户从自研芯片的边缘拉回自身的生态体系内

## 商业落地进入效率比拼周期

此次策略调整释放了一个明确信号 当模型规模达到万亿参数后 单纯堆砌算力已不再是唯一解 推理效率将成为通用人工智能商业化落地的生死线 通过引入尖端技术并针对大客户定制 硬件巨头正试图在群雄并起的市场中通过定制化服务建立起更加坚固的竞争壁垒

英伟达重构算力边界 联手外部独角兽定制专属推理架构

> 苹果终于不再固步自封。通过引入谷歌 Gemini 的云端能力，Siri 将迎来史上最彻底的智能化改造。这不仅是两大科技巨头的罕见结盟，更标志着苹果试图通过外部合作与内部重构双管齐下，以此扭转其在 AI 时代的被动局面。

## 巨头结盟 2月迎来首战

苹果的人工智能战略正在经历一场里程碑式的转折。据彭博社资深记者 Mark Gurman 披露，备受瞩目的苹果与谷歌 AI 合作即将落地 基于谷歌 Gemini 架构的新版 Siri 计划于 2 月下半月正式推向市场。

此次更新被视为苹果兑现 2024 年 WWDC 承诺的关键一步。尽管苹果一向强调自研技术，但在生成式 AI 迭代速度极快的当下，选择与谷歌结盟显然是更务实的战略选择。

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## Siri 的三大核心进化

新版 Siri 的发布，旨在彻底改变用户对这一语音助手“不够智能”的刻板印象。核心进化体现在三个维度

* **深度语境感知** Siri 将首次获得系统级的屏幕感知能力，能够访问用户个人数据及当前屏幕内容，从而执行跨应用的复杂指令。
* **交互能力飞跃** 依托 Gemini 强大的语言模型能力，Siri 的对话体验将向 ChatGPT 等先进竞品看齐，具备更自然的上下文理解与多轮对话能力。
* **底层架构变革** 为了支撑庞大的算力需求，该版本的云端处理将直接运行在谷歌的基础设施之上，这是苹果服务生态的一次重大开放。

## 从内部动荡到战略定型

苹果 AI 战略的调整并非一帆风顺。此前，公司内部对外界关于其 AI 落后的批评反应激烈，高管迈克·洛克威尔甚至曾公开对负面报道表示不屑。然而，随着 AI 主管约翰·詹南德雷亚的离职以及与谷歌合作的最终敲定，苹果显然已经放弃了“闭门造车”的路线。

Mark Gurman 强调，2 月的更新仅仅是序幕。苹果正蓄势待发，准备在 6 月的全球开发者大会（WWDC）上展示更具颠覆性的 AI 整合方案，届时 iOS 系统或将迎来真正的“AI 原生”时刻。

苹果联手谷歌 Gemini重塑Siri智能体验

# 每日AI资讯1010：AI巨头动态频出，人形机器人与微型模型引领技术新浪潮

> 导语 本期AI资讯看点纷呈：台积电在AI需求的推动下业绩斐然；ChatGPT用户规模再创新高；谷歌与Figma的合作将Gemini AI融入设计流程；三星推出的微型模型在推理能力上实现惊人突破；Lyft与Figure AI分别在自动驾驶和人形机器人领域迈出重要步伐；同时，AI领域的投融资与市场竞争也日趋白热化。

## AI需求引爆芯片市场 台积电Q3营收同比猛增30%

受人工智能应用需求的强劲驱动，全球芯片制造巨头台积电在2025年第三季度实现了创纪录的业绩。其营收高达9899.2亿新台币，同比增长30%，显著超出市场预期。这一增长主要归功于来自英伟达、苹果等行业领军客户的大量订单，凸显了AI技术发展对半导体产业的巨大推动作用。

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## 用户增长神话延续 ChatGPT周活跃用户突破8亿

在近期的年度开发者大会上，OpenAI宣布其旗舰产品ChatGPT的周活跃用户数量已突破8亿大关。与去年同期相比，这一数字实现了700%的惊人增长，再次刷新了AI应用的用户增长纪录。这不仅巩固了ChatGPT在大型语言模型领域的领先地位，也预示着AI技术正以前所未有的速度融入大众的日常生活。

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## 设计工具迎来AI革命 Figma集成谷歌Gemini模型

知名设计协作平台Figma宣布与谷歌达成合作，将强大的Gemini AI技术，包括Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.0和Imagen 4等多个模型，全面集成到其平台中。此次合作旨在赋能设计师，只需通过简单的文本提示，即可调用AI完成复杂的图像编辑与内容生成任务，从而极大提升设计工作的效率与创造力。

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## 小模型蕴含大能量 三星700万参数TRM模型推理能力惊艳业界

三星公司发布了一款仅有700万参数的微型递归模型（TRM），颠覆了“模型越大越强”的传统认知。在数独和ARC-AGI等高难度推理任务中，TRM的表现甚至超越了Gemini 2.5 Pro等参数量远大于它的顶尖大型模型。其成功的关键在于采用了独特的递归校正循环机制，实现了高效且精准的结构化推理。

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## 从实验室到现实 Figure AI发布第三代人形机器人

机器人初创公司Figure AI推出了其第三代人形机器人Figure03，标志着该领域取得了重大进展。得益于其自研的“视觉-语言-动作”模型Helix，Figure03能够完全自主地在家庭和商业环境中执行洗衣、爬楼梯、清洁等多种复杂任务，不再依赖远程人工操控。这预示着通用人形机器人正加速从研发阶段迈向大规模商业化应用。

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## 智能出行新篇章 Lyft计划2027年部署数百辆机器人出租车

尽管近期股价有所下调，但网约车巨头Lyft依然坚定地推进其在自动驾驶领域的战略布局。公司宣布，计划在2027年正式部署数百辆由TensorAI技术驱动的机器人出租车。此举旨在推动智能交通系统的发展，重塑未来城市出行模式，也体现了出行平台在激烈技术竞争中的转型决心。

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## AI办公战火升级 谷歌云Gemini Enterprise正面挑战微软与OpenAI

为了在日益激烈的AI办公市场中占据有利地位，谷歌云正式推出了名为Gemini Enterprise的AI办公平台。该平台旨在通过一系列自动化工具，为普通员工赋能，帮助他们简化繁琐的工作流程，从而显著提升工作效率。Gemini Enterprise的发布，被视为谷歌直接挑战微软和OpenAI在该领域霸主地位的重要举措。

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## 开源AI新星崛起 Reflection AI获20亿美元融资挑战巨头

成立仅一年的AI初创公司Reflection AI正迅速成为开源AI领域的焦点。该公司由前谷歌DeepMind研究员创立，致力于开发强大的开源AI模型，以挑战OpenAI等封闭模型的垄断地位，并与中国的DeepSeek等公司展开竞争。凭借其宏大的愿景，Reflection AI已成功完成20亿美元的新一轮融资，公司估值在七个月内飙升15倍，达到80亿美元。

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每日AI资讯1010：AI巨头动态频出，人形机器人与微型模型引领技术新浪潮



> 科学探索的未来图景正因人工智能而变得愈发清晰。在周一举行的公司 Build 2025 大会上，科技巨头微软 throw a spotlight on its ambition to revolutionize scientific discovery, 正式揭开了其全新平台 Microsoft Discovery 的神秘面纱。这款平台旨在 harnessing the power of agent AI，全面加速和 transformar 科学研究的过程，预示着科学发现将迎来一个由AI驱动的崭新纪元。

## Microsoft Discovery 亮相Build 2025

在备受瞩目的年度开发者大会 Build 2025 上，重点介绍了 Microsoft Discovery 平台。这款平台被微软定位为一项 strategically important initiative，其核心目标是利用前沿的代理AI技术，显著提升科学研究的效率和能力。

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微软表示，Microsoft Discovery 平台具备“可扩展性”（scalable），这意味着它能够适应不同规模和复杂度的科研项目需求。更引人注目的是，该平台被设计用于“端到端”（end-to-end）处理某些与科学相关的工作负载。这表明 Microsoft Discovery 不仅仅是一个数据分析工具，更是一个能够覆盖从实验设计、数据收集、处理分析到结果解读、甚至论文撰写等科研流程多个环节的 comprehensive solution。

## 代理AI赋能 变革科学发现流程

Microsoft Discovery 的关键在于其对“代理AI”（agent AI）的运用。传统的AI模型往往专注于特定任务，而代理AI则更具自主性和协同性，能够像智能助手一样理解并执行复杂的指令，甚至与其他AI或工具进行交互，以完成更为宏大的目标。

在科学发现领域，代理AI可以扮演多种角色 它可以自动检索和分析海量的学术文献，发现不同研究之间的关联性；可以 design and optimize experimental protocols，减少人工试错；可以运行复杂的模拟和计算，探索新的理论模型；甚至可以 based on 实验结果自动调整研究方向。

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例如，在药物研发领域，代理AI可以分析大量的生物数据，预测潜在的药物靶点，设计合成路线，并模拟药物与靶点的相互作用，从而大大加速药物筛选和优化的过程。在材料科学领域，代理AI可以探索全新的材料结构，预测其物理化学性质，并指导实验合成。

微软认为，通过利用代理AI的自主性和端到端处理能力，Microsoft Discovery 将能够显著缩短科学发现的周期，降低研究成本，并 enabling 科学家 tackling 以前因复杂性过高而难以解决的问题。

## 构建开放可扩展的科研生态

Microsoft Discovery 不仅是一个技术平台，微软还希望围绕它构建一个开放、可扩展的科研生态系统。这意味着该平台可能不仅仅对微软内部的研究开放，未来也 likely 会向外部科研机构和科学家开放。

通过开放平台和API，科学家可以将自己的数据和模型集成到 Microsoft Discovery 中，利用平台的计算能力和AI能力加速自己的研究。微软也可能提供针对特定科学领域的专业模块和工具，满足不同学科的需求。



这种开放模式有助于促进全球科学界的合作与创新，打破信息壁垒，加速知识的传播和共享。通过汇聚全球智慧，Microsoft Discovery 有潜力成为推动科学进步的重要引擎。

## 挑战与未来愿景

Microsoft Discovery 的发布标志着微软在AI应用于科学发现领域的雄心迈出了重要一步。然而，将这样一个宏大的平台 fully realize 并使其 widespread application，仍然面临一些挑战。

首先，需要 further develop 和 refine 代理AI的能力，使其更能理解和处理科学研究中固有的不确定性和复杂性。其次，数据的标准化和共享仍然是关键问题，需要建立更为完善的数据基础设施和合作机制。此外，确保AI在科学研究中的应用符合伦理规范和安全标准也至关重要。



尽管如此，Microsoft Discovery 的愿景令人振奋。微软希望通过这个平台，让AI成为科学家的强大助手，让他们能够将更多精力投入到创造性的思考和实验设计中，而将繁琐的数据处理和计算工作交给AI完成。如果这一愿景得以实现，我们将 witnessing a significant acceleration in the pace of scientific discovery，为人类社会的发展带来 profound impact。Microsoft Discovery 的推出，无疑是开启AI驱动科学发现新纪元的关键一步。

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