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魔幻与现实：“倒闭”车企的尽头是虚拟货币。作者｜张麟编辑｜王博当今中国汽车市场的魔幻在于，如果一家车企倒闭，它可能会在虚拟货币市场获得重生。12月初，社交平台上出现了一个视频，一个亚裔面孔的中年男性，操着一口流利但有口音的英语，兴奋地介绍新能源汽车和数字经济之间的联系，他是Robo.ai的CEO本杰明·翟彬（Benjamin Zhai），而他的身旁是一辆极越汽车。本杰明·翟彬介绍极越汽车，来源：Robo.ai此时距离极越汽车暴雷倒闭已经过去了一年左右的时间，在这一年中，极越汽车曾被传有望完成重组并回归市场，但目前并没有实质性的结果，反而其“汽车机器人”的产品标签引起了虚拟货币公司的兴趣。事实上，“破产-重组无望-被虚拟货币关注”几乎是目前大部分经营不善的新能源汽车公司都会出现的剧情，此前的高合、现在的极越，以及远在大洋彼岸，苦苦支撑的法拉第未来，都经历过这样的产业循环。但在观察到这种产业怪相后，问题也随之而来：这背后有怎样的现实困境？为什么这些经营不善的车企会被币圈盯上？虚拟货币真的会从另一个维度上拯救这些车企吗？1.又是中东资本，又是虚拟货币在不为人知的地方，极越在极力自救重组，但并不顺利。公开资料显示，极越汽车在2025年4月进行了第一次重组尝试，并与3-4家重组方进行了沟通；11月25日，上海集度汽车有限公司（以下用“极越汽车”品牌名代称）发布了关于启动预重整程序的公告。公告称，极越汽车于日前向上海市第三中级人民法院提交预重整申请，该申请已于2025年11月21日获正式受理，并表示启动预重整程序，旨在引入新的战略投资人，盘活现有资产与资源，维护资产价值，并保障用户售后权益。但在12月8日，极越汽车临时管理人却发布了一条公告，表示公司资产存在被非法侵占的情况，通知债权人不要占用、拆解和变卖极越汽车及生产设备。可谓狼狈至极。极越汽车对债权人的通知，来源：极越汽车直到12月

从斯坦福到Meta再到Pokee AI，一个强化学习信仰者在非共识中的长期下注。作者｜苏霍伊编辑｜王博在强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）的世界里，每一个智能体（Agent）都遵循同一条冷静而残酷的准则：在不确定的环境中，最大化长期的期望回报。朱哲清的目标亦如此。过去十年，他几乎把全部精力押在一个重要但并不太讨巧的问题上：如何让机器更聪明地学习。从斯坦福大学博士到Meta AI应用强化学习团队负责人，再到创立Pokee AI，朱哲清的每次选择，都是缓慢而坚定的策略更新——不追逐短期回报，只向着“第一性原理”逼近。这个过程可以概括为四个字：逆势押注。当大模型以预训练和参数规模卷走几乎全部行业注意力时，朱哲清选择继续留在强化学习这条更冷、更慢、也更难被证明正确的路上。这条路并不缺高光时刻：AlphaGo曾让强化学习站上舞台中央；但更多时候，它面对的是长期被忽视的低谷：仿真环境的天花板、真实世界不可承受的试错成本，以及一次次“这条路行不通”的质疑。朱哲清很清楚，强化学习的真正瓶颈，除了算法本身，更在于环境。真实世界太慢、太贵，也太不可控。一次策略试错，可能带来业务指标波动、真实用户流失甚至系统级事故。这也令强化学习长期被困在尴尬的两级：一端是游戏和模拟器这样“过于干净”的世界，另一端则是工业系统中被层层约束、难以探索的局部优化。强化学习不缺方法，缺的是既足够复杂、又允许反复失败的练兵场。它需要足够复杂，包含人类语言、知识、工具调用和长程依赖；同时又很安全，让agent能在里面失败成百上千次而不用付出现实代价。直到InstructGPT出现。这是OpenAI在2022年提出的一种大模型后训练范式，它首次用“人类语言反馈（RLHF）”构造了一个近似真实世界的环境，为强化学习提供了可规模化和验证的奖励机制（Verifiable Reward）。只是让业界

科技投资在“后视镜”的前提下要有“望远镜”和“放大镜”思路。2025年12月3日，中国科技产业智库“甲子光年”成功举办了主题为“轰然成势，万象归一”的2025甲子引力年终盛典。此次大会上，科技产业领域的众多行业领袖、专家学者及顶尖投资人齐聚一堂，共同探讨在新技术浪潮下，中国科技产业如何打破边界，实现从技术爆发到产业落地的融合与进化。其中，银杏谷资本创始人、董事长陈向明结合自身从产业跨界到硬科技投资的经历，分享了其在科技投资领域的长期思考与一线实践。陈向明认为，在当下做科技类投资，底层逻辑已发生根本性转变。投资机构不能再固守“宁可错过，绝不投错”的传统风控思维，而应建立“宁愿承担投错风险，也不愿错过未来”的新范式。他形象地提出，投资决策既要用“后视镜”看财务数据，更要用“望远镜”看技术的未来唯一性，并善用“放大镜”去寻找团队的极致长板，而非盯着短板不放。此外，他还强调了构建投资“生态”的重要性，主张通过系统性地追踪学科发展与科学家谱系，在科技前沿与产业前沿的交汇处寻找确定性，实现从单点捕捉到生态布局的跨越。以下是银杏谷资本创始人、董事长陈向明演讲实录，“甲子光年”整理删改：1.寻找科技的“第一性”我今天分享的主题是关于科技类投资的思考和实践。我来自杭州。银杏谷资本是杭州的一家投资机构，早期是由浙江省五个制造业集团跨界设立的投资平台。那时制造业还很强大，我们就在想，能不能把制造业的资源、企业家精神和战略眼光引入新兴产业，以此促进新兴产业的发展。公司设立以后，新兴产业和科技发展得太快了，所以后半段我们主要做的事情反过来了：是如何把新经济和科技引入传统产业，促进产业升级，为浙江省乃至全国的制造业转型做些探索。所以，我们是一个制造业背景很强的投资平台。我们的投资团队来自于杭州最大的集成电路企业——杭州士兰微电子。核心成员来自士兰微半导体的投资部，拥有半导体基因，对科技有着独到的理解和

理解科技投资从科学、技术到工程、产品的四阶段演进是识别下一代“巨头”的关键。 AI 大时代正改写科技投资底层逻辑，大模型迈入应用深水区，硬科技与 AI 融合催生新机遇，也让科技投资迎来关键拐点。背后藏着怎样的变化？如何探寻其中机会？成为新时代投资人关注的重点。 2025年12月3日中国科技产业智库“甲子光年”举办的“轰然成势，万象归一”2025甲子引力年终盛典中明势创投合伙人焦腾带来的题为《AI 大时代下的科技投资拐点》的主题演讲，他从生产力演进的宏观历史切入，指出每个技术时代都孕育了属于它的巨头，而当前我们正处于智能革命的开端。演讲中，他探讨了AI大时代下科技投资范式的核心转变，并回应了几个重要问题： AI时代，科技投资的底层逻辑发生了何种根本性变化？ 如何识别并把握一个产业从零到一的史诗级投资机会？ 在技术商业化的漫长链条中，投资应聚焦于哪一阶段？ 定义未来AI竞争格局的核心维度是什么，中国身处何种位置？ 以下是明势创投合伙人焦腾的演讲实录，经“甲子光年”编辑，有删改。 谢谢！刚才看到很多新老朋友，我就是刚才台上这几位老兄弟们说的美元和人民币基金的混合体，很荣幸今天和大家分享一些我们在AI大时代下做科技投资的一些思考。 过去2000年我们以全球人均GDP来衡量我们生产力水平的变化，横轴是时间，纵轴是以美元计的全球人均GDP。可以看到从公元0年到1800年，全球生产力水平进展非常缓慢，应该说全球生产力、人类的文明一片灰暗，整个世界处在长期的农耕时代。这一切都从200年前开始发生了变化，过去200年生产力极大的爆发。 拆分来看，从200年前蒸汽机的发明，然后开始火车、汽车、计算机、互联网、手机、移动互联网，到最近的机器人，以及人工智能，可以看到每一次大的拐点。 全球人均GDP到9000美金我们用了1800年，从9000美金到12000美金我们用了200年，这个数字很重要，也

当算力比数据更贵、商业场景率先闭环、Scaling Law在机器人领域被验证，具身智能的ChatGPT时刻就会到来。 2025年12月3日，“甲⼦光年”在北京万达文华酒店圆满举办“轰然成势，万象归⼀”2025甲子引力年终盛典。 在具⾝智能技术专场圆桌对话中，伯牙智能创始⼈兼CEO刘欣作为主持人，对话原力无限资深研究科学家陈佳玉、极佳科技联合创始⼈兼首席科学家朱政、千寻智能联席⾸席科学家解浚源、星源智联合创始⼈何嘉伟，围绕具⾝智能模型展开深入探讨。 在当下具⾝智能⾯临数据稀缺、模型不成熟、商业化场景待开发的三重挑战下，ChatGPT时刻的定义、技术路线的选择、数据⻜轮的建设成为行业关键议题。从VLA与世界模型的技术分歧，到软硬解耦与⼀脑多型的实践争议，从商业服务、工业、家庭三大场景的落地优先级，到资本热潮下的冷静思考，嘉宾们⽤实战案例揭示了具⾝智能产业的突破路径。 对于未来的产业格局，嘉宾们普遍认为，无论是技术路线选择、场景切入策略还是团队建设模式，唯有具备长期技术积累、明确方向聚焦、构建完整数据闭环，才能真正迎来具⾝智能的ChatGPT时刻。 以下为本场圆桌的文字实录，经“甲子光年”编辑，在不改变原意的基础上略有删改。 1.ChatGPT时刻的定义： 技术突破还是应用爆发？ 刘欣（主持人）：大家下午好，非常荣幸能够作为这一场圆桌的主持。先有请各位嘉宾简单的介绍一下自己所在的公司，以及自己所负责的业务。 伯牙智能创始⼈兼CEO 刘欣 陈佳玉：我是在原力无限机器人担任资深研究科学家的陈佳玉，同时是香港大学数据系统工程系的助理教授。我所负责的内容是robotbrain的开发，具体路线就是VLA和世界模型。 原力无限资深研究科学家 陈佳玉 朱政：我们公司主要从事的是具身大脑以及世界模型的研发。最近推出的两款产品，一款是GigaBrain，是具身VLA的大模型。一

Agent跑起来，Infra先铺路。 作者｜王艺 编辑｜栗子 2025年，Agent很忙。 上半年忙着比谁的模型更聪明，下半年忙着解决一个更现实的问题：怎么让这些聪明的Agent真正“动起来”？ 有些企业满怀期待地引入“数字员工”，希望它们能自动完成数据整理、客户服务、代码编写等重复性工作，然而现实却频频“打脸”：任务执行到一半突然中断，面对突发流量时响应迟缓，算力成本居高不下，甚至因为安全漏洞让企业数据面临风险。 这不是个别现象。据Gartner测算，2028年全球Agent市场规模将达到2850亿美元，届时15%的日常业务决策将由Agent自主完成，33%的企业软件将原生嵌入Agentic AI能力；IDC则指出，2024年中国AI Agent软件市场收入规模首次突破50亿元人民币，预计2028年将跃升至8520亿元人民币，2023~2028年复合年增长率高达72.7%。其中，面向企业端的应用长期占据98%以上份额。 但当这些在Demo中表现惊艳的Agent投入真实的高并发业务环境时，便频频陷入“跑不动、不安全、不兼容”的窘境。 问题的症结在于：传统云计算基础设施与Agent的原生特征之间，存在着代际错配。Agent的高自主性、长会话、突发负载等特点，难以被为传统应用设计的架构所支撑。 于是，行业逐渐形成共识——“Agent跑起来，Infra先铺路。” Agent Infra，这个从技术后台走向幕前的新赛道，正在成为决定AI Agent规模化落地的关键变量。 1.从AI Infra到Agent Infra：一场范式革命 要理解Agent Infra的价值，需要先看清楚AI应用正在经历的范式转变。 传统AI应用追求的是“确定性”——输入相同的数据，输出相同的结果。 但Agent的出现打破了这一切。它具备不确定性、复杂性和自主性。想象你在使用一个传统的数据分析软件。你输入同

亏本卖车不是段子，过度内卷终将反噬。作者｜张麟编辑｜王博“汽车生产销售领域存在价格标示不规范、价格欺诈、价格串通、非理性竞争等行为，严重扰乱了市场秩序，侵害了消费者和经营者的合法权益，不利于汽车行业高质量发展。”这话不是来自消费者，而是来自国家市场监督管理总局（以下简称“市场监管总局”）。2025年12月12日，市场监管总局发布了《汽车行业价格行为合规指南（征求意见稿）》（以下简称《合规指南》），其中的一些条款迅速引发了行业关注。汽车生产企业除了依法降价处理积压商品外，以排挤竞争对手或者独占市场为目的实施下列价格行为，存在重大法律风险：（一）整车、零部件出厂价格低于其生产成本；（二）采用高规格、高等级充当低规格、低等级等手段变相降低价格，使实际出厂价格低于其生产成本；（三）通过采取折扣、补贴等价格优惠手段，使实际出厂价格低于其生产成本；（四）进行非对等物资串换，使实际出厂价格低于其生产成本；（五）通过以物抵债，使实际出厂价格低于其生产成本；（六）采取多发货少开票或不开票方法，使实际出厂价格低于其生产成本；（七）通过多给数量等方式，变相降低价格，使实际出厂价格低于其生产成本；（八）在招标投标中，采用压低标价等方式使实际出厂价格低于其生产成本；（九）采用其它方式，使实际出厂价格低于其生产成本。在这份《合规指南》中，监管部门甚至详细列举了多种“亏本卖车”的具体形式：通过补贴、折扣，使实际出厂价低于成本；以高规格充低规格、以物抵债、非对等串换，乃至“多发货、少开票”等方式，变相压低真实成交价格。这相当于从制度层面确认了一件在舆论场长期被当作“段子”的事情——真的有车企在亏本卖车，而且方式并不单一。这让不少消费者感到意外，甚至连业内人士也颇感错愕。“这在商业逻辑上很难理解，哪有人长期做亏本生意？”一位车企经销商股东对“甲子光年”直言。但根据“甲子光年”的调查，“亏本卖车”并非极端个案

在崇礼，向新而立。如果把创业比作滑雪，最难的部分往往不是俯冲的速度，而是在地形变化时保持平衡的姿态。当大模型的光环回归常识，当硬核AI开始肉搏实战，当资本的牌桌重新洗牌——我们发现，单纯的“新”已经不够了。在这个周期，创业者不仅要看见趋势，更要学会如何在不确定的浪潮里立得住、走得远。这种对于“平衡”与“立场”的追求，与崇礼的冰雪精神不谋而合。崇礼，因冰雪而被世界铭记。这片土地天然承载着极限运动的探索精神——勇气、平衡，以及在极端环境中寻找最优路径的智慧。自2018年起，崇礼论坛便在这里点燃创新的火种，从院士专家的巅峰论道到前沿科技的深度探讨，它已成为中国科技产业的一张重要名片。2026年1月23日-25日，崇礼论坛再度启幕。本次论坛由崇礼区人民政府指导，太舞滑雪小镇、甲子光年、破圈文化主办。这一次，它被赋予了更深刻的角色：一个面向青年创业群体的“长期对话场”。 在这场关于未来的新年相聚中，我们将主题定为：向新而立。什么是“向新而立”？这首先是一种关于选择的自觉。它意味着不再被动地随波逐流，而是主动面向未来；不盲目追逐那些转瞬即逝的“新名词”，而是用定力去理解底层逻辑中的“新变量”。这也是一种关于立场的姿态。在不断被推向前方的时代里，青年创业者不仅要敢于“上场”，更要找到那个能让自己“站稳”的锚点，立在真实问题之上也立在真实创造之上。在这个“长期对话场”里，我们决定把一群最“不安分”的年轻人带到带到崇礼的冰雪之中：这里有最硬核的“AI 8分钟”： 不念PPT，不讲客套话，只说你在解决什么真问题；这里有最坦诚的“氪金牌桌”： 投资人不端着，创业者不画饼，聊聊钱到底该往哪去；这里有最酷的“万物实验场”： AI不再是代码，它是艺术、是运动，是你可以穿戴在身上的未来。2026年的开场，我们不需要标准答案。我们需要的是一群同样在路上、同样“不安分

安谋科技推出新一代高性能计算芯片安全解决方案。作者｜刘杨楠编辑｜栗子安全是分等级的——这是安全领域长期形成的基本共识，即安全技术在追求更高的安全强度同时，还须与具体场景、成本、风险边界精确匹配。底层的安全IP也不例外。尤其在智能驾驶、AI 服务器、具身智能等高性能计算场景中，安全IP的定义早已不再局限于“数据是否加密”。密钥是否会被窃取、系统能否抵御物理攻击、在极端条件下是否仍具备确定性和可靠性，正在成为新的安全门槛。在端侧AI的规模化、高可靠性部署中，这些要求正构成其必须跨越的安全维度。但安全 IP 与 GPU、CPU 等不断突破性能上限的“进攻型”技术不同，安全更像防守体系，其价值不在于创造多少新增算力，而在于为系统“兜住下限”。如何在一个追求极致稳定的领域，持续应对快速变化、且日益碎片化的市场需求？12月24日，安谋科技（中国）有限公司（以下简称“安谋科技”）推出新一代SPU IP——“山海” S30FP/S30P，给出了面向高性能计算芯片的全栈安全解决方案。1.“山海”S30FP/S30P如何构建一栈式安全防护？在高性能计算场景中，安全需求不仅要保证信息的机密性，还需要对密钥本身有更强的安全保护措施，并具备多样化攻击抵御能力，同时保障系统的高稳定性和高可靠性。为此，“山海”S30FP/S30P从硬件IP层、软件中间件到云端服务，构建起覆盖芯片底层至应用层的一栈式安全防护体系。“山海” S30FP/S30P拥有五大核心亮点：抗物理攻击强，支持高等级信息安全认证：拥有完善的硬件/软件抗物理攻击能力，有效抵御SPA/DPA以及故障注入的攻击，支持客户芯片实现CC EAL4+、国密二级等高等级安全认证。功能安全认证强：“山海”S30FP算法引擎通过ISO26262 Compliant功能安全ASIL D产品认证，通过配置支持

重新定义问题、评估真实价值、重构产业生态。今年4月，时任OpenAI研究员姚顺雨写了一篇博客《The Second Half  下半场》，他认为：“AI的下半场将把重点从解决问题转向定义问题。在这个新时代，评估将比训练更重要。”12月17日，腾讯升级大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部，全面强化其大模型的研发体系与核心能力。姚顺雨出任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家，同时兼任AI Infra部、大语言模型部负责人。一场新的竞赛开始了。这一年，AI技术正从“规模竞赛”转向“价值定义”。AI下半场的关键不在于模型有多大，而在于能否通过评估、Agent与应用场景构建，创造新问题、新工作流和新产业生态。AI似乎已经走进了下半场，但是关于下半场本身还有很多问题等待厘清。在12月3日举办的“轰然成势，万象归一”2025甲子引力年终盛典的巅峰对话环节，甲子光年创始人&CEO张一甲与面壁智能联合创始人&CEO李大海、云知声创始人&CEO黄伟、昆仑万维董事长兼CEO方汉、它石智航创始人兼CEO陈亦伦一起聊了聊《当AI走进Second Half》。在这场关于“AI下半场”的讨论中有三个关键词：重新定义问题、评估真实价值、重构产业生态。而这些来自AI产业一线的佼佼者将会做出怎样的回答？以下为本场巅峰对话的文字实录，经“甲子光年”编辑，在不改变原意的基础上略有删改。1.什么是“AI下半场”张一甲：今天我们一起聊聊“AI下半场”，首先请四位嘉宾介绍一下自己和所在公司。李大海：大家好，我是李大海，面壁智能是一家具有清华背景，且专注于推动端侧大模型研发及产业应用的公司。自 2022 年 8 月成立以来，面壁智能已逐步形成“理论-模型-工具-应用”的全链路技术生态闭环与产业向心力。围绕“密度法则”（Densing Law）的科学化