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09-24
愿意
一只“电子宠物”，暴露了扎克伯格的AI硬件野心
对Meta而言，Charm承担的是一项具体的商业验证任务：在Muse已积累起一批愿意持续使用、深度定制AI角色的核心用户之后，测试其中是否有足够多的人愿意为AI购买一个专属的实体入口。换言之，Muse已经回答了"有没有人愿意使用个人智能体"，而Charm要回答的下一个问题是"有没有人愿意把个人智能体带在身上"。
一只“电子宠物”，暴露了扎克伯格的AI硬件野心
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09-16
$高通(QCOM)$
努比亚NaviX Ultra（二代豆包AI手机） 芯片：高通 第五代骁龙8至尊版（骁龙8 Elite Gen5） 3nm工艺，自带强大NPU，用来支撑本地端侧AI算力，配合豆包智能体跨App连续任务。
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09-15
这篇文章不错，转发给大家看看
三星电机与高通共同开发有机桥 2.1D 封装技术
ChainCatcher 消息，三星电机与高通正在共同开发用于 2.1D 封装的有机桥技术，相关开发与验证已进行一年以上。有机桥类似英特尔 EMIB 所用硅桥，但采用有机材料并以基板工艺制作，用于连接同一封装内的多颗半导体芯片。三星电机在带凹槽的 FC-BGA 基板中埋入有机桥，连接高通芯片并评估性能与可靠性。高通正考虑将其用于数据中心大型多芯片半导体，并于 2024 年 10 月申请相关专利。三星电机还与多家其他客户并行开发该技术。有机桥目标为 5 至 7 层再布线层，线宽与间距 1.5 至 2 微米、过孔 4 至 5 微米，芯片间图案密度达每毫米 500 至 1000 个。三星电机自行试制评估样品，同时评估外部供应，并与三星电子晶圆代工厂合作进行封装评估。
三星电机与高通共同开发有机桥 2.1D 封装技术
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09-14
这么长，一堆废话，真看不下去[捂脸]
AI这只手Palantir造了二十年
造语言，不太像硅谷公司干的活，Palantir这家公司的 CEO 卡普，学哲学的，读到了博士，论文题目里，有“行话”两个字。Palantir 多做了一件事，把动词造了出来。名字，先立住了，立名这件事，看着虚，其实是给后面二十年的活，先钉了个桩。后来有人翻专利记录，发现这个家族一路续案，到 2025 年，还在授权新版本，一本词典，编了快二十年，第一页，是 2006 年写的，那时，这个词还没几个人认识。
AI这只手Palantir造了二十年
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09-03
$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$
最亮眼的抓手：AI原生并购IT平台。 并购、资产分拆，是企业最复杂的数据工程，几十套财务、人事、供应链系统要对齐，传统方案耗时长、成本极高。平台宣称，交易周期最高缩短50%，一次性成本降低45%。 这个场景非常适合Palantir Foundry的核心能力——多源异构数据融合、数据治理、流程编排。并购平台是一个标杆产品，可以当作敲门砖，后续自然延伸到ERP现代化、供应链、网络安全、客户管理的全套软件订单，由点带面打开商业收入。
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09-02
也就零头不错了
马斯克：AI或推动全球经济增长30%，未来十年人形机器人将达10亿台
特斯拉CEO马斯克通过视频连线在G20央行总裁与财长峰会上表示：“AI可能会使全球经济规模增长20%到30%，粗略估计，这意味着每年大约能增加20万亿至30万亿美元。”马斯克呼吁监管机关应当鼓励、拥抱
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08-28
$迈威尔科技(MRVL)$
这是用跌幅支援了英伟达的涨幅
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08-28
$迈威尔科技(MRVL)$
还好前天跑去pltr了[捂脸] 太凶险了。昨天盘前还有点后悔换过去，但是忍住没追回来，估计开盘就会翻转，但是这么跌是没想到。
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08-19
$SpaceX(SPCX)$
西方世界买spacex股权拿的是太空时代的入场券
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08-18
有大佬抄底被套了
百度第二季度营收313.3亿元人民币，AI业务收入占比过半
百度盘前大跌 5%！第二季度营收313.3亿元人民币，预估315.9亿元人民币。百度公布第二季度业绩：二季度营收313.3亿元人民币，预估315.9亿元人民币。第二季度经调整每ADS利润 7.22元人民币，预估9.75元人民币。第二季度爱奇艺收入62.9亿元人民币，预估64亿元人民币第二季度百度核心AI新业务收入125亿元人民币。第二季度调整后营业利润37.9亿元人民币，预估36.1亿元人民币。第二季度调整后息税折旧及摊销前利润61.5亿元人民币，预估58.1亿元人民币。第二季度月活跃用户6.4亿。第二季度经调整百度一般性业务经营利润38.2亿元人民币。
百度第二季度营收313.3亿元人民币，AI业务收入占比过半
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src=\"https://static.tigerbbs.com/fb429491efb329189d19bd50612b329e\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"556\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"></p><p style=\"text-align: left;\">Muse Charm的发布时机颇具分量。Muse应用自9月8日上线以来，据Sensor Tower统计，约五天内获得73万次下载，随后迅速突破250万次，日活跃用户数据超过ChatGPT上线同期水平，并登上美国iOS免费应用榜榜首。投资者已在定价这一势头——Shopify等Muse合作伙伴股价上涨，而Booking和Intuit等被视为易受冲击的公司则遭到抛售。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4fa8473f7952e74cc96f2cab4f31102e\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"769\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">苹果前设计主管操刀，九个月极速成型</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse Charm的诞生，本身就是一段不寻常的硬件研发故事。</p><p style=\"text-align: left;\">据Meta CTO Andrew Bosworth透露，该项目直至今年3月才正式立项，初始需求直白至极："我们想在今年推出一款还不存在的硬件。"Meta原定于2027年推出这款设备，但扎克伯格在看过早期原型后，要求团队将时间表压缩至2026年底。九个月后，Muse Charm出现在了发布台上。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>这款产品出自Meta去年底从苹果挖来的两位核心设计高管——前苹果界面设计主管Alan Dye与Billy Sorrentino。</strong>两人此前主导了iOS界面与Apple Watch交互设计，其离职曾迫使苹果内部设计团队大规模重组。他们加入Meta后，负责组建公司新设计实验室，Muse Charm正是该实验室与Meta超级智能AI团队联合打造的首批成果。</p><p style=\"text-align: left;\">这款设备的内部代号为"Clawmagochi"，名字一半来自上世纪90年代风靡全球的电子宠物Tamagotchi，另一半则源于团队对OpenClaw AI助手的借鉴。Bosworth在媒体采访中坦言，项目推进速度之快令他至今仍感到"有些不可思议"——整个设计与制造过程发生在同一个自然年内。</p><p style=\"text-align: left;\">目前，Muse Charm仍处于相当早期的阶段：外壳最终材质尚未确定，Meta只生产出少量样机，但计划赶在今年12月假日购物季前正式发售。</p><h2 style=\"text-align: left;\">产品形态：一个可握持的AI伴侣</h2><p style=\"text-align: left;\">从硬件规格来看，Muse Charm的设计边界划得相当清晰——它知道自己不是手机。</p><p style=\"text-align: left;\">设备配备一块约2英寸的OLED触摸屏，采用半透明外壳，内部电路板透过机身背部和侧面清晰可见，呈现出扎克伯格所称的"升级版黑客美学"，也带有鲜明的Y2K复古风格。用户可以将其挂在钥匙扣上、用挂绳固定在背包上，或直接套在手腕上携带。</p><p style=\"text-align: left;\">屏幕中央是一个完全可定制的虚拟Muse角色，用户可以为其设置名字、外貌、服装、声音、口音和说话速度。机身右上角的指纹传感器可直接唤醒Muse，省去解锁手机和打开应用的步骤。内置5G调制解调器使其无需依赖Wi-Fi即可访问Muse，并支持音乐、视频播放，配备前后摄像头、麦克风、扬声器及USB-C接口。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fdbd480ddc6db552768e29142f24b10c\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"576\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">当两台Muse Charm相互靠近时，设备能够彼此识别，两个AI虚拟角色也会产生互动——Meta为AI智能体增添了一个实体世界的社交层。</p><p style=\"text-align: left;\">不过，Charm并未与手机完全脱钩。首次设置与数据同步仍须通过iPhone或Android上的Muse应用完成，5G网络资费的收取方式目前也尚未公布。</p><h2 style=\"text-align: left;\">市场前景：Gen Z可能买单，大众化是另一回事</h2><p style=\"text-align: left;\">分析师对Muse Charm的市场潜力持谨慎态度，但不排除其在特定人群中获得牵引力。</p><p style=\"text-align: left;\">IDC总监Jitesh Ubrani指出，Charm面向的是那些不愿佩戴智能眼镜的用户群体，同时唤起了人们对Tamagotchi时代的集体记忆。<strong>"有些人可能还记得Tamagotchi（拓麻歌子），这款产品可能会勾起那种感觉，"他表示，"它甚至可能在本地运行小型语言模型，在这么小的设备里跑AI。"</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e3bda42dced383a6d034a4badac85770\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1024\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"></p><p style=\"text-align: left;\">市场研究机构Smart Analytics Global创始人Linda Sui认为，<strong>Muse Charm对Z世代及更年轻消费者存在一定吸引力</strong>——这一代人倾向于把AI助手视为伴侣或思维伙伴，而非单纯的搜索工具，且正值数码相机、翻盖手机和MP3播放器的复古风潮涌现之际。"AI、时尚与个性化的结合，若定价亲民且易于上手，可能确实对年轻用户有吸引力。"</p><p style=\"text-align: left;\">但Sui同时警告，大众化市场的路径并不清晰："我对它的大众市场潜力持谨慎态度。除非Muse Charm能提供智能手机、手表、耳机或智能眼镜都无法轻易替代的独特功能，否则它更可能只是早期尝鲜者的'可选项'，而非主流产品。"</p><p style=\"text-align: left;\">前车之鉴同样存在。AI硬件初创公司Rabbit Inc的掌上设备Rabbit R1于2024年初发布时同样引发广泛关注，但因AI功能严重过度承诺、实际体验不稳定而最终遭遇失败。</p><h2 style=\"text-align: left;\">Meta的真实盘算：硬件实验，而非孤注一掷</h2><p style=\"text-align: left;\">Bosworth在发布后的采访中对Muse Charm的定位出奇坦率。他承认，Charm并非Meta AI硬件战略的核心支柱："显然，我们预期更多人会通过智能眼镜和手机来使用Muse。"他将这款产品定性为一次"探索"，一个"经典的v0版本"。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>对Meta而言，Charm承担的是一项具体的商业验证任务：在Muse已积累起一批愿意持续使用、深度定制AI角色的核心用户之后，测试其中是否有足够多的人愿意为AI购买一个专属的实体入口。换言之，Muse已经回答了"有没有人愿意使用个人智能体"，而Charm要回答的下一个问题是"有没有人愿意把个人智能体带在身上"。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">据彭博援引知情人士消息，Muse Charm的定价将与市面上的智能手表处于同一区间，首批产品主要面向Muse核心用户与早期技术爱好者，后续版本将视市场反响而定。</p><p style=\"text-align: left;\">按照Meta的路线图，Charm只是让Muse走出手机屏幕的第一步。扎克伯格在发布会上表示，Muse还将很快覆盖Meta旗下的智能眼镜产品线，让用户在开车、做饭或运动时，通过语音便可交代任务，无需拿起任何屏幕。</p><p style=\"text-align: left;\">这位曾重金押注元宇宙、后又将赌注转向AI的创始人，这一次给出的逻辑是：玩具往往是下一代计算平台最初的伪装。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>一只“电子宠物”，暴露了扎克伯格的AI硬件野心</title>\n<style 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left;\">扎克伯格从口袋里掏出了一台可以挂在钥匙扣上的掌上设备，将自家最热门的AI助手Muse装进了一个2英寸的小屏幕。这款名为Muse Charm的产品，是Meta押注"个人超级智能"赛道之后，向独立AI硬件领域迈出的第一步。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/62147fff5adaa677f83384b7a7969456\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"576\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">在当地时间9月23日的Meta Connect年度大会上，扎克伯格亲自发布了这款设备。Muse Charm配备5G调制解调器，用户无需打开手机即可直接唤醒Muse AI助手。这一设计意图明确——<strong>绕过苹果和谷歌的操作系统生态，为Meta的AI构建一个属于自己的硬件入口。扎克伯格将其定义为不佩戴智能眼镜时与Muse对话"最快的方式"。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fb429491efb329189d19bd50612b329e\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"556\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"></p><p style=\"text-align: left;\">Muse Charm的发布时机颇具分量。Muse应用自9月8日上线以来，据Sensor Tower统计，约五天内获得73万次下载，随后迅速突破250万次，日活跃用户数据超过ChatGPT上线同期水平，并登上美国iOS免费应用榜榜首。投资者已在定价这一势头——Shopify等Muse合作伙伴股价上涨，而Booking和Intuit等被视为易受冲击的公司则遭到抛售。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4fa8473f7952e74cc96f2cab4f31102e\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"769\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">苹果前设计主管操刀，九个月极速成型</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse Charm的诞生，本身就是一段不寻常的硬件研发故事。</p><p style=\"text-align: left;\">据Meta CTO Andrew Bosworth透露，该项目直至今年3月才正式立项，初始需求直白至极："我们想在今年推出一款还不存在的硬件。"Meta原定于2027年推出这款设备，但扎克伯格在看过早期原型后，要求团队将时间表压缩至2026年底。九个月后，Muse Charm出现在了发布台上。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>这款产品出自Meta去年底从苹果挖来的两位核心设计高管——前苹果界面设计主管Alan Dye与Billy Sorrentino。</strong>两人此前主导了iOS界面与Apple Watch交互设计，其离职曾迫使苹果内部设计团队大规模重组。他们加入Meta后，负责组建公司新设计实验室，Muse Charm正是该实验室与Meta超级智能AI团队联合打造的首批成果。</p><p style=\"text-align: left;\">这款设备的内部代号为"Clawmagochi"，名字一半来自上世纪90年代风靡全球的电子宠物Tamagotchi，另一半则源于团队对OpenClaw AI助手的借鉴。Bosworth在媒体采访中坦言，项目推进速度之快令他至今仍感到"有些不可思议"——整个设计与制造过程发生在同一个自然年内。</p><p style=\"text-align: left;\">目前，Muse Charm仍处于相当早期的阶段：外壳最终材质尚未确定，Meta只生产出少量样机，但计划赶在今年12月假日购物季前正式发售。</p><h2 style=\"text-align: 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left;\">IDC总监Jitesh Ubrani指出，Charm面向的是那些不愿佩戴智能眼镜的用户群体，同时唤起了人们对Tamagotchi时代的集体记忆。<strong>"有些人可能还记得Tamagotchi（拓麻歌子），这款产品可能会勾起那种感觉，"他表示，"它甚至可能在本地运行小型语言模型，在这么小的设备里跑AI。"</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e3bda42dced383a6d034a4badac85770\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1024\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"></p><p style=\"text-align: left;\">市场研究机构Smart Analytics Global创始人Linda Sui认为，<strong>Muse Charm对Z世代及更年轻消费者存在一定吸引力</strong>——这一代人倾向于把AI助手视为伴侣或思维伙伴，而非单纯的搜索工具，且正值数码相机、翻盖手机和MP3播放器的复古风潮涌现之际。"AI、时尚与个性化的结合，若定价亲民且易于上手，可能确实对年轻用户有吸引力。"</p><p style=\"text-align: left;\">但Sui同时警告，大众化市场的路径并不清晰："我对它的大众市场潜力持谨慎态度。除非Muse Charm能提供智能手机、手表、耳机或智能眼镜都无法轻易替代的独特功能，否则它更可能只是早期尝鲜者的'可选项'，而非主流产品。"</p><p style=\"text-align: left;\">前车之鉴同样存在。AI硬件初创公司Rabbit Inc的掌上设备Rabbit R1于2024年初发布时同样引发广泛关注，但因AI功能严重过度承诺、实际体验不稳定而最终遭遇失败。</p><h2 style=\"text-align: left;\">Meta的真实盘算：硬件实验，而非孤注一掷</h2><p style=\"text-align: left;\">Bosworth在发布后的采访中对Muse 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Tower统计，约五天内获得73万次下载，随后迅速突破250万次，日活跃用户数据超过ChatGPT上线同期水平，并登上美国iOS免费应用榜榜首。投资者已在定价这一势头——Shopify等Muse合作伙伴股价上涨，而Booking和Intuit等被视为易受冲击的公司则遭到抛售。苹果前设计主管操刀，九个月极速成型Muse Charm的诞生，本身就是一段不寻常的硬件研发故事。据Meta CTO Andrew Bosworth透露，该项目直至今年3月才正式立项，初始需求直白至极：\"我们想在今年推出一款还不存在的硬件。\"Meta原定于2027年推出这款设备，但扎克伯格在看过早期原型后，要求团队将时间表压缩至2026年底。九个月后，Muse Charm出现在了发布台上。这款产品出自Meta去年底从苹果挖来的两位核心设计高管——前苹果界面设计主管Alan Dye与Billy Sorrentino。两人此前主导了iOS界面与Apple Watch交互设计，其离职曾迫使苹果内部设计团队大规模重组。他们加入Meta后，负责组建公司新设计实验室，Muse Charm正是该实验室与Meta超级智能AI团队联合打造的首批成果。这款设备的内部代号为\"Clawmagochi\"，名字一半来自上世纪90年代风靡全球的电子宠物Tamagotchi，另一半则源于团队对OpenClaw AI助手的借鉴。Bosworth在媒体采访中坦言，项目推进速度之快令他至今仍感到\"有些不可思议\"——整个设计与制造过程发生在同一个自然年内。目前，Muse Charm仍处于相当早期的阶段：外壳最终材质尚未确定，Meta只生产出少量样机，但计划赶在今年12月假日购物季前正式发售。产品形态：一个可握持的AI伴侣从硬件规格来看，Muse Charm的设计边界划得相当清晰——它知道自己不是手机。设备配备一块约2英寸的OLED触摸屏，采用半透明外壳，内部电路板透过机身背部和侧面清晰可见，呈现出扎克伯格所称的\"升级版黑客美学\"，也带有鲜明的Y2K复古风格。用户可以将其挂在钥匙扣上、用挂绳固定在背包上，或直接套在手腕上携带。屏幕中央是一个完全可定制的虚拟Muse角色，用户可以为其设置名字、外貌、服装、声音、口音和说话速度。机身右上角的指纹传感器可直接唤醒Muse，省去解锁手机和打开应用的步骤。内置5G调制解调器使其无需依赖Wi-Fi即可访问Muse，并支持音乐、视频播放，配备前后摄像头、麦克风、扬声器及USB-C接口。当两台Muse Charm相互靠近时，设备能够彼此识别，两个AI虚拟角色也会产生互动——Meta为AI智能体增添了一个实体世界的社交层。不过，Charm并未与手机完全脱钩。首次设置与数据同步仍须通过iPhone或Android上的Muse应用完成，5G网络资费的收取方式目前也尚未公布。市场前景：Gen Z可能买单，大众化是另一回事分析师对Muse Charm的市场潜力持谨慎态度，但不排除其在特定人群中获得牵引力。IDC总监Jitesh Ubrani指出，Charm面向的是那些不愿佩戴智能眼镜的用户群体，同时唤起了人们对Tamagotchi时代的集体记忆。\"有些人可能还记得Tamagotchi（拓麻歌子），这款产品可能会勾起那种感觉，\"他表示，\"它甚至可能在本地运行小型语言模型，在这么小的设备里跑AI。\"市场研究机构Smart Analytics Global创始人Linda Sui认为，Muse Charm对Z世代及更年轻消费者存在一定吸引力——这一代人倾向于把AI助手视为伴侣或思维伙伴，而非单纯的搜索工具，且正值数码相机、翻盖手机和MP3播放器的复古风潮涌现之际。\"AI、时尚与个性化的结合，若定价亲民且易于上手，可能确实对年轻用户有吸引力。\"但Sui同时警告，大众化市场的路径并不清晰：\"我对它的大众市场潜力持谨慎态度。除非Muse Charm能提供智能手机、手表、耳机或智能眼镜都无法轻易替代的独特功能，否则它更可能只是早期尝鲜者的'可选项'，而非主流产品。\"前车之鉴同样存在。AI硬件初创公司Rabbit Inc的掌上设备Rabbit 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Charm的定价将与市面上的智能手表处于同一区间，首批产品主要面向Muse核心用户与早期技术爱好者，后续版本将视市场反响而定。按照Meta的路线图，Charm只是让Muse走出手机屏幕的第一步。扎克伯格在发布会上表示，Muse还将很快覆盖Meta旗下的智能眼镜产品线，让用户在开车、做饭或运动时，通过语音便可交代任务，无需拿起任何屏幕。这位曾重金押注元宇宙、后又将赌注转向AI的创始人，这一次给出的逻辑是：玩具往往是下一代计算平台最初的伪装。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ARTY":1.5,"METW":0.6,"METG":0.6,"FBX":0.6,"CHAT":1.5,"FBYY":0.6,"AIPO":1.5,"META":2,"FBY":0.6,"METQ":0.6,"METU":0.6,"METD":0.6,"FBL":0.6,"QTOC":1.5,"AGIX":1.5,"VTHR":1.5}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":295,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":608393876992608,"gmtCreate":1789553502544,"gmtModify":1789553505148,"author":{"id":"3546249304196282","authorId":"3546249304196282","name":"火火兔爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1914631c23e50a7645217a36cc9d9598","crmLevel":9,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3546249304196282","idStr":"3546249304196282"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">$高通(QCOM)$ </a> 努比亚NaviX Ultra（二代豆包AI手机） 芯片：高通 第五代骁龙8至尊版（骁龙8 Elite Gen5） 3nm工艺，自带强大NPU，用来支撑本地端侧AI算力，配合豆包智能体跨App连续任务。","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">$高通(QCOM)$ </a> 努比亚NaviX Ultra（二代豆包AI手机） 芯片：高通 第五代骁龙8至尊版（骁龙8 Elite Gen5） 3nm工艺，自带强大NPU，用来支撑本地端侧AI算力，配合豆包智能体跨App连续任务。","text":"$高通(QCOM)$ 努比亚NaviX Ultra（二代豆包AI手机） 芯片：高通 第五代骁龙8至尊版（骁龙8 Elite Gen5） 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叫“某某股份”，在仓库系统叫“某某集团”。</p><p>系统们各叫各的，一到汇总就露馅，数对不上。更日常的是开会，市场部说的“客户”和财务部说的“客户”，不是一回事。</p><p>两边都有报表，两边都没错，会开完，事推不动。</p><p><strong>企业里真实存在的东西，人看得见，软件看不见，软件里只有表和字段，各看各的，这就是它要解的题。</strong></p><p>他们的解法，是给企业世界造一门语言。</p><p>只有三种词。名词，是对象，客户、订单、井位、飞机，现实里有的就登记；介词，是链接；动词，是动作。</p><p><strong>抽象吧？索性，就叫它名词、介词、动词吧。</strong></p><p>造语言，不太像硅谷公司干的活，Palantir这家公司的 CEO 卡普，学哲学的，读到了博士，论文题目里，有“行话”两个字。</p><p>先看名词，也就是对象。</p><p><strong>打开软件，一张一张的表，一百行数据。本体把这一百行，变成一百个客户，每个客户带着自己的订单和设备。</strong></p><p>这一步看着平，其实是翻译。计算机按行列存数据，人的脑子不是，人看世界，看的是东西，和东西的关系。两边对不上，写代码的人给这个错位起了个名字，叫阻抗失配。</p><p><strong>本体要把这错位填上，让软件按人看世界的方式，把世界重新登记一遍。</strong></p><p>接着是介词，链接。</p><p>光有名词，世界还是散的，客户和订单什么关系？零件装在哪架飞机上？出了事顺哪条线查？都说不清。链接管的，就是这个，谁属于谁，谁依赖谁。</p><p><strong>这一层建好，企业就成了一张能走的图，查一个零件，能顺着走到飞机、走到供应商、走到昨天那条警报。</strong></p><p>名词和介词，让世界看得见。<strong>真正的分水岭，在最后一种词，动词。</strong></p><p>给企业建模的活儿，很多人干过，知识图谱、指标体系、语义层，做法不同，终点相似，把世界摆出来，给人看。</p><p>图谱能告诉你，某个客户连着某家公司，公司又连着董事。然后呢？没有然后，查询到此为止，它们到名词为止。</p><p>Palantir 多做了一件事，把动词造了出来。</p><p><strong>一个“给司机派单”，可以被定义，被触发，被追责。动作落地，牵动一串东西，仓库收货，动的是库存、凭证和第二天的排产。</strong></p><p>这句话的分量，换个说法就清楚了：你没法在度量层里建模“给司机派单”。官方文档里还有更直接的一句：</p><p><strong>本体不是语义层，它不满足于让报表对得上，还要把活干成。</strong></p><p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2026_38/ACFC7D5511904BF0AE66B44779F1B9685B5BBA89_size700_w1080_h608.png\"/></p><p><strong>上一代最雄心勃勃的尝试，是语义网，想把全世界的知识装进一个模型，让机器推理。</strong></p><p>做了十几年，没推动，最贵的失败是 IBM 的 Watson，攻过医疗，攻过金融，都没站住，复盘有个共识，那些世界，只能看，不能动。</p><p><strong>还有一层教训，知识是灌进去的，跟医生怎么干活，对不上。</strong></p><p>动词落地有代价的，在模型上点一下，现实里就有一辆车出发，一张订单变更，一条产线降载，动手的人，要认账。</p><p><strong>这也是很多方案停在“看”的原因，想让它动手，先得答一串问题，谁有资格动？动错了算谁的？答不上来，动词就落不了地。</strong></p><p>所以，动词落地之前，规矩先立好了。</p><p>动作带权限，谁能做？在什么条件下能做？每一次动手，也都记着账，谁点的、几点点的，日后查得到。</p><p>还有一条最关键的，它给“人”留了位置，美国克利夫兰医学中心用它调度全院床位，系统的输出是建议，拍板权在人手里，人确认，才执行。</p><p><strong>行业里那句半开玩笑的话，高管敢为 AI 的建议买单？不敢为 AI 的执行签字？这套设计，就是让它反过来。</strong></p><p>不急着替人做决定，反而让它敢被用在最怕出事的地方。医院、工厂、五角大楼，错一次，代价按人命算，或者按亿算，它在这里站住了。</p><p>......</p><p><strong>这门语言一点点长出来的，内容一点一点往里面填，到今天还在填。</strong></p><p>给你讲一个故事：</p><p>2006 年，这家公司才三岁，离第一份正式产品，还有两年，一份专利申请先递上去了，标题里写着一个词：dynamic ontology，动态本体。</p><p>名字，先立住了，立名这件事，看着虚，其实是给后面二十年的活，先钉了个桩。</p><p>嗯，这份专利，到底写的什么？<strong>用大白话说，它想让企业的数据模型活一点，过去的企业软件，表结构是钉死的，业务一变，模型就得推倒重来。</strong></p><p>这份专利说：我们要换个活法，对象、属性、关系，随时能加，随时能改，不伤筋动骨。</p><p><strong>那时，行业的惯例是反过来的，模型要一次设计好，动一下都是大工程，它偏要反着来，业务长出什么，系统跟着长什么。</strong></p><p>发明人一栏，三个名字，Gettings、Jain、McGrew，打头的那个，是这家公司的联合创始人，这份申请，后来成了这家公司所有产品的地基。</p><p>后来有人翻专利记录，发现这个家族一路续案，到 2025 年，还在授权新版本，一本词典，编了快二十年，第一页，是 2006 年写的，那时，这个词还没几个人认识。</p><p>但词立住了，没人用，也就是一页纸，怎么办？<strong>要解决这个问题，肯定要去一线、去战场，对不对？</strong></p><p>2010 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五百万个零件，四个国家、八个工厂、几百个团队各管一段，工程师先把飞机、零件、工位、班组一个个登记进词典，让这些团队第一次说上了同一种话。</p><p><strong>后来的事，造飞机的速度，提了三成还多，也进了医院，有套系统先内部跑了整整一年，跑顺了，才对外宣布。</strong></p><p>先跑起来，再宣布，这是他们的脾气，也是这本词典的脾气。</p><p><strong>到今天，这本词典也没编完，有一阵子，它被叫作语义层，后来官方的说法改了几轮，最近一版，叫“人机团队的决策中枢”。</strong></p><p>去年，他们还给词典添了个新版本，能装进手机，能让无人机和机器人带着走。</p><p>今年 9 月，它又和英伟达牵了手，把这门语言用进 AI 供应链，决策和结果，都记回词典，变成下一轮的养料。</p><p><strong>词典越编越厚，写词条的人也换了好几茬，它只进不出，没有出版的那天。</strong></p><p>它如今铺进了五十多个行业，而真正让全世界盯上这门语言的，是 2023 年，那一年之后，它突然成了硬通货。</p><p>......</p><p><strong>为啥呢？因为有了 AI。然后呢？大家发现，这东西聊什么都行，一让它干活，就卡壳，问题出在哪？</strong></p><p>卡在它不懂业务里的黑话，也不懂流程里那些从来没被写下来的规矩。</p><p>嗯，跟模型聪不聪明，关系不大，它认识“客户”这两个字，不认识你的客户，它读过上亿份文档，没看过你今天仓库里那张入库单。</p><p><strong>有人把真实企业的数据库丢给最好的模型，上千列的表，上百行的问题，它干对多少？三成。剩下七成，它敢写，你敢用吗？</strong></p><p>还有些更隐蔽的，就算它答得对，它也只是把答案放在那儿，接下来照做，还得靠人抄一遍，它就停在“说”上，到不了“做”。</p><p>所以，光有脑子不够，AI 缺一只手，一只放在它的脑子和你的系统中间的手，这只手得知道，你公司里有什么，谁和谁连着，点一下，会发生什么。</p><p>举个例子：</p><p>你说，把这批货先调给缺货的门店。这句话，人听完，知道去哪个系统、找哪张单、找谁批。</p><p><strong>AI 听完，愣住了，它不知道“这批货”是哪个对象？“缺货”拿什么算？“调”又是哪个动作。</strong></p><p>硬干会怎样，它只能给你一段话，你还得自己把话，翻译成系统里的操作，翻译到一半，错就来了。翻译不了，它就动不了手。</p><p>这门语言干的就是这个，卡普有句话，意思是：</p><p><strong>现在真正赚钱的生意有两块，一块是算力，一块是他嘴里的“应用层”。</strong></p><p>这个应用层做的事，翻译过来就三句，把大模型变得安全，有用，精确。这套东西，他带人编了小半辈子。</p><p><strong>它就是企业世界的“智能中枢”（Intelligent Hub）。</strong></p><p>有意思的是，这么想的不止他一家。</p><p>2023 年之后，全行业都醒过来了，微软上了自己的操作本体，Snowflake、Databricks 也在抢着做语义层，这个事，从“一家的独门”，变成了“行业的标准动作”。从独门到标准动作，说明什么？这条路，大家认了。</p><p><strong>过去这一年，赛道动静肉眼可见，有的把语义层塞进数据仓库，有的捆进办公套件，还有的干脆请咨询公司，一家一家客户去装。热闹是真热闹。</strong></p><p>你再去细看，读得懂世界的多，写得动系统的少，卡普前阵子在电视上说，这个东西，现在所有人都在抄。</p><p>实际上，往深了想，这可能不只是一家公司的事。</p><p>每家公司都有自己的“语言问题”，往前翻翻，文章开头那三个名字，同一个客户三个叫法，这画面，你身边大概率也能对上号。</p><p>这些词乱着的时候，机器没法干活，人也一样，开起会来，一半时间扯的是这个。</p><p><strong>老板说的“降本”，和采购说的“降本”，是两套动作；产线说的“故障”，和售后说的“故障”，是两种等级。</strong></p><p>这样的词，每个公司都有几百个，散在每个人脑子里，谁也没正式定义过。</p><p>过去几年，不少公司试过另一条路，先开几个月的会，把全公司的数据口径统一了，再谈下一步；结果呢？<strong>会开完了，口径还是没统一。为啥？口径背后是利益，谁都不愿意先松手。</strong></p><p>而你看这门语言是怎么长出来的，边干活，边编词，不是开会开出来的。</p><p>怎么编？没有开学典礼，也没有结业考试，今天这单生意对“大客户”有分歧，就地定一个；明天那条产线对“故障”不服，再定一个。</p><p>词条跟着生意长，长着长着，全公司的话，就对上了。</p><p><strong>也有人说，这东西维护起来太重。说得对，今天的词条，答不了明天的问题。</strong></p><p>重，是它的成本，也是它的门槛，想要它，就得准备好一直养它，养得起，它是你的地基，养不起，它就是一堆过期词条。</p><p>所以，本体论这道题，每个组织迟早都要交卷，答案，得在干活里找。<strong>过去十年，企业在打通数据，接下来要被打通的，是 AI 干得成事的语言。</strong></p><p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" 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卡普，学哲学的，读到了博士，论文题目里，有“行话”两个字。先看名词，也就是对象。打开软件，一张一张的表，一百行数据。本体把这一百行，变成一百个客户，每个客户带着自己的订单和设备。这一步看着平，其实是翻译。计算机按行列存数据，人的脑子不是，人看世界，看的是东西，和东西的关系。两边对不上，写代码的人给这个错位起了个名字，叫阻抗失配。本体要把这错位填上，让软件按人看世界的方式，把世界重新登记一遍。接着是介词，链接。光有名词，世界还是散的，客户和订单什么关系？零件装在哪架飞机上？出了事顺哪条线查？都说不清。链接管的，就是这个，谁属于谁，谁依赖谁。这一层建好，企业就成了一张能走的图，查一个零件，能顺着走到飞机、走到供应商、走到昨天那条警报。名词和介词，让世界看得见。真正的分水岭，在最后一种词，动词。给企业建模的活儿，很多人干过，知识图谱、指标体系、语义层，做法不同，终点相似，把世界摆出来，给人看。图谱能告诉你，某个客户连着某家公司，公司又连着董事。然后呢？没有然后，查询到此为止，它们到名词为止。Palantir 多做了一件事，把动词造了出来。一个“给司机派单”，可以被定义，被触发，被追责。动作落地，牵动一串东西，仓库收货，动的是库存、凭证和第二天的排产。这句话的分量，换个说法就清楚了：你没法在度量层里建模“给司机派单”。官方文档里还有更直接的一句：本体不是语义层，它不满足于让报表对得上，还要把活干成。上一代最雄心勃勃的尝试，是语义网，想把全世界的知识装进一个模型，让机器推理。做了十几年，没推动，最贵的失败是 IBM 的 Watson，攻过医疗，攻过金融，都没站住，复盘有个共识，那些世界，只能看，不能动。还有一层教训，知识是灌进去的，跟医生怎么干活，对不上。动词落地有代价的，在模型上点一下，现实里就有一辆车出发，一张订单变更，一条产线降载，动手的人，要认账。这也是很多方案停在“看”的原因，想让它动手，先得答一串问题，谁有资格动？动错了算谁的？答不上来，动词就落不了地。所以，动词落地之前，规矩先立好了。动作带权限，谁能做？在什么条件下能做？每一次动手，也都记着账，谁点的、几点点的，日后查得到。还有一条最关键的，它给“人”留了位置，美国克利夫兰医学中心用它调度全院床位，系统的输出是建议，拍板权在人手里，人确认，才执行。行业里那句半开玩笑的话，高管敢为 AI 的建议买单？不敢为 AI 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年，一队工程师被派进了一间保密机房。你可以把它理解成这家公司早期最硬的一场考试，他们干什么呢？给情报分析师演示这套东西。原定两周，他们连干了十四天，每天十九个小时，白天对着分析师改功能，晚上把反馈发回总部，机房里不许开免提。带队的小伙叫桑卡尔，把电话用橡皮筋绑在头上，一只手敲代码，一只耳朵听现场反馈，另一只耳朵听总部指令。两周后，分析师说，有用，桑卡尔打电话回总部，说的是，这行不通，太累了，撑不住；电话那头，卡普笑得停不下来，说，不行？那还能怎么行？好了，别急，故事才开头。同年，另一队人到了伊拉克的巴拉德空军基地。他们的作息跟着巡逻队走，士兵白天出任务，揣着装好这套软件的野战笔记本，晚上回来交反馈，士兵睡觉，工程师写代码。第二天再出任务，手里的东西又好用了一点。刚到的时候，营里有人嘀咕，这帮小子谁啊，凭什么给他们找床？两周以后，说法变了，说，这些人是金子。一位将军后来回忆，说这帮人让我们第一次把网络画了出来，人、钱、武器、毒品，在网络上怎么流，看得清清楚楚。填进去的到底是什么？先是人。谁在哪儿活动？和谁通过话。然后是物，车、武器、钱；再然后是事，什么时间？什么地点？发生了什么？词条不高级，管用就行。你别说，词条就是这么一块一块填出来的。又过了几年，词典跟着他们出了战场，进了工厂。图卢兹，空客的总部，一架 A350 五百万个零件，四个国家、八个工厂、几百个团队各管一段，工程师先把飞机、零件、工位、班组一个个登记进词典，让这些团队第一次说上了同一种话。后来的事，造飞机的速度，提了三成还多，也进了医院，有套系统先内部跑了整整一年，跑顺了，才对外宣布。先跑起来，再宣布，这是他们的脾气，也是这本词典的脾气。到今天，这本词典也没编完，有一阵子，它被叫作语义层，后来官方的说法改了几轮，最近一版，叫“人机团队的决策中枢”。去年，他们还给词典添了个新版本，能装进手机，能让无人机和机器人带着走。今年 9 月，它又和英伟达牵了手，把这门语言用进 AI 供应链，决策和结果，都记回词典，变成下一轮的养料。词典越编越厚，写词条的人也换了好几茬，它只进不出，没有出版的那天。它如今铺进了五十多个行业，而真正让全世界盯上这门语言的，是 2023 年，那一年之后，它突然成了硬通货。......为啥呢？因为有了 AI。然后呢？大家发现，这东西聊什么都行，一让它干活，就卡壳，问题出在哪？卡在它不懂业务里的黑话，也不懂流程里那些从来没被写下来的规矩。嗯，跟模型聪不聪明，关系不大，它认识“客户”这两个字，不认识你的客户，它读过上亿份文档，没看过你今天仓库里那张入库单。有人把真实企业的数据库丢给最好的模型，上千列的表，上百行的问题，它干对多少？三成。剩下七成，它敢写，你敢用吗？还有些更隐蔽的，就算它答得对，它也只是把答案放在那儿，接下来照做，还得靠人抄一遍，它就停在“说”上，到不了“做”。所以，光有脑子不够，AI 缺一只手，一只放在它的脑子和你的系统中间的手，这只手得知道，你公司里有什么，谁和谁连着，点一下，会发生什么。举个例子：你说，把这批货先调给缺货的门店。这句话，人听完，知道去哪个系统、找哪张单、找谁批。AI 听完，愣住了，它不知道“这批货”是哪个对象？“缺货”拿什么算？“调”又是哪个动作。硬干会怎样，它只能给你一段话，你还得自己把话，翻译成系统里的操作，翻译到一半，错就来了。翻译不了，它就动不了手。这门语言干的就是这个，卡普有句话，意思是：现在真正赚钱的生意有两块，一块是算力，一块是他嘴里的“应用层”。这个应用层做的事，翻译过来就三句，把大模型变得安全，有用，精确。这套东西，他带人编了小半辈子。它就是企业世界的“智能中枢”（Intelligent Hub）。有意思的是，这么想的不止他一家。2023 年之后，全行业都醒过来了，微软上了自己的操作本体，Snowflake、Databricks 也在抢着做语义层，这个事，从“一家的独门”，变成了“行业的标准动作”。从独门到标准动作，说明什么？这条路，大家认了。过去这一年，赛道动静肉眼可见，有的把语义层塞进数据仓库，有的捆进办公套件，还有的干脆请咨询公司，一家一家客户去装。热闹是真热闹。你再去细看，读得懂世界的多，写得动系统的少，卡普前阵子在电视上说，这个东西，现在所有人都在抄。实际上，往深了想，这可能不只是一家公司的事。每家公司都有自己的“语言问题”，往前翻翻，文章开头那三个名字，同一个客户三个叫法，这画面，你身边大概率也能对上号。这些词乱着的时候，机器没法干活，人也一样，开起会来，一半时间扯的是这个。老板说的“降本”，和采购说的“降本”，是两套动作；产线说的“故障”，和售后说的“故障”，是两种等级。这样的词，每个公司都有几百个，散在每个人脑子里，谁也没正式定义过。过去几年，不少公司试过另一条路，先开几个月的会，把全公司的数据口径统一了，再谈下一步；结果呢？会开完了，口径还是没统一。为啥？口径背后是利益，谁都不愿意先松手。而你看这门语言是怎么长出来的，边干活，边编词，不是开会开出来的。怎么编？没有开学典礼，也没有结业考试，今天这单生意对“大客户”有分歧，就地定一个；明天那条产线对“故障”不服，再定一个。词条跟着生意长，长着长着，全公司的话，就对上了。也有人说，这东西维护起来太重。说得对，今天的词条，答不了明天的问题。重，是它的成本，也是它的门槛，想要它，就得准备好一直养它，养得起，它是你的地基，养不起，它就是一堆过期词条。所以，本体论这道题，每个组织迟早都要交卷，答案，得在干活里找。过去十年，企业在打通数据，接下来要被打通的，是 AI 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Foundry的核心能力——多源异构数据融合、数据治理、流程编排。并购平台是一个标杆产品，可以当作敲门砖，后续自然延伸到ERP现代化、供应链、网络安全、客户管理的全套软件订单，由点带面打开商业收入。","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/PLTR\">$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$ </a> 最亮眼的抓手：AI原生并购IT平台。 并购、资产分拆，是企业最复杂的数据工程，几十套财务、人事、供应链系统要对齐，传统方案耗时长、成本极高。平台宣称，交易周期最高缩短50%，一次性成本降低45%。 这个场景非常适合Palantir Foundry的核心能力——多源异构数据融合、数据治理、流程编排。并购平台是一个标杆产品，可以当作敲门砖，后续自然延伸到ERP现代化、供应链、网络安全、客户管理的全套软件订单，由点带面打开商业收入。","text":"$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$ 最亮眼的抓手：AI原生并购IT平台。 并购、资产分拆，是企业最复杂的数据工程，几十套财务、人事、供应链系统要对齐，传统方案耗时长、成本极高。平台宣称，交易周期最高缩短50%，一次性成本降低45%。 这个场景非常适合Palantir 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class=\"title\">\n百度第二季度营收313.3亿元人民币，AI业务收入占比过半\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2026-08-18 17:02</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">百度公布第二季度业绩：</p><ul><li><p style=\"text-align: left;\">二季度营收313.3亿元人民币，预估315.9亿元人民币。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">第二季度经调整每ADS利润 7.22元人民币，预估9.75元人民币。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">第二季度爱奇艺收入62.9亿元人民币，预估64亿元人民币</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">第二季度百度核心AI新业务收入125亿元人民币。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">百度一般性业务收入252亿元，其中AI业务收入占比50%，已连续两季占比过半。</p></li><li><p style=\"text-align: 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7.22元人民币，预估9.75元人民币。第二季度爱奇艺收入62.9亿元人民币，预估64亿元人民币第二季度百度核心AI新业务收入125亿元人民币。百度一般性业务收入252亿元，其中AI业务收入占比50%，已连续两季占比过半。二季度百度AI云基础设施收入73亿元，同比增长50%，其中GPU云同比增长283%，已连续四个季度实现三位数增长；AI应用收入25亿元，同比增长3%；AI原生营销服务收入26亿元。第二季度调整后营业利润37.9亿元人民币，预估36.1亿元人民币。第二季度调整后息税折旧及摊销前利润61.5亿元人民币，预估58.1亿元人民币。第二季度月活跃用户6.4亿。第二季度经调整百度一般性业务经营利润38.2亿元人民币。百度联合创始人兼首席执行官李彦宏表示：\"随着AI新业务已经稳固确立为百度的核心业务，我们正进一步夯实基础，为下一阶段由AI驱动的增长做好准备。本季度，智能云基础设施保持强劲势头，GPU云业务增长在已处于高基数的基础上进一步加速。我们的AI应用产品组合亦持续蓬勃发展。尽管我们的在线营销业务仍面临压力，但核心AI新业务的增长势头，进一步印证了百度从一家以互联网为核心的公司转型为一家以AI为先的公司。\"百度首席财务官何海健表示：“展望未来，我们将坚定不移地持续投入AI， 将其作为驱动百度长期增长的核心动力。”消息公布后，百度盘前跌 5%。","news_type":1,"symbols_score_info":{"KBDU":0.6,"BIDU":2,"09888":2,"BIDG":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1531,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"defaultTab":"posts","isTTM":false}