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08-10
大事不妙啊
英特尔将发行150亿美元普通股
英特尔美股盘前跌超4%，公司将发行150亿美元普通股。
英特尔将发行150亿美元普通股
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07-12
后面一年绝对国产其他都能到非常不错的地步。国外现在无论是Grok还是Meta都能做到2成成本研发出不错的大模型，开始卷价格了，说明已经进入了新的阶段了。大模型谁有性价比用谁，别的大模型都在降价，智谱今年一直在涨价降量，留给你们时间不多了……
智谱创始人唐杰发布内部信：将开启 Touch High（摸高）计划，“不登顶，就是失败”
“智能涌现”独家获悉，2026年7月11日，智谱创始人唐杰，在智谱发布了主题为《巨浪已来》的内部信。过去半年来，智谱收获了创立以来的高光时刻：市值较半年前上市初期涨了10倍，并在2026年6月，跻身“
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07-03
Meta在Ai圈掉队，现在主打放烟雾弹，然后混水摸鱼
Meta算力过剩疑云背后：扎克伯格说AI进展慢了，AI负责人新模型说已追上GPT-5.5
Meta同一场内部员工大会上出现两个声音：扎克伯格承认AI智能体过去四个月进展慢于预期，AI负责人Alexandr Wang则透露，代号“西瓜”的新模型已在基准测试上追上OpenAI的GPT-5.5，且算力投入比上一代高出一个数量级。Meta算力到底过没过剩？争议还在继续。
Meta算力过剩疑云背后：扎克伯格说AI进展慢了，AI负责人新模型说已追上GPT-5.5
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style=\"text-align: justify;\">如今，AI Coding已经成了AI商业化的最近端。一个典型的案例，是同样靠押注Coding，对OpenAI“弯道超车”的Anthropic。2024年1月，Anthropic的年化收入还只有8700万美金；2026年6月，它的ARR已经突破470亿美元，</p><p style=\"text-align: justify;\">2025年7月发布的旗舰模型GLM-4.5，到2026年6月上线并开源的GLM-5.2，让智谱跻身全球AI Coding第一梯队。开源的GLM-5.2，多个核心指标已经追平甚至超过了Claude Opus 4.8，以及GPT-5.5。</p><p style=\"text-align: justify;\">技术能力，也体现在了营收上。智谱2025年财报显示，截至报告期末（2026年3月），MaaS平台的ARR达到了17亿元，过去一年提升了60倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">而唐杰的内部信，向我们展示了后Coding时代，智谱押注的新命题：</p><ul style=\"list-style-type: none;\"><li><p style=\"text-align: justify;\">长程任务能力（Long Horizon Task）</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">完全自治的智能体系统（Autonomous Agent System）</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">自我进化（Self-Evolving）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">以下是唐杰的内部信内容：</p><p style=\"text-align: justify;\">巨浪已来</p><p style=\"text-align: justify;\">——致每一位智谱人和关心人工智能未来的伙伴</p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><strong>我们是谁：“本质、反直觉、专注”</strong></h2><p style=\"text-align: justify;\">智谱从不是一家追风口的公司。它从一间实验室里长出来，带着这间实验室二十年的方法论。这套方法论可以用三个词概括：本质、反直觉、专注——想得足够深，才敢选得足够反；选得足够反，就必须守得足够久。</p><p style=\"text-align: justify;\">回望来路，我们几乎每一个关键选择都曾经显得“反直觉”。2006年，我们守着一台台式机上的学术搜索系统坐冷板凳，因为我们想清楚了那背后是“挖掘学科演化机理”这件值得用十年回答的事；2021到2022年，当“让机器像人一样思考”被绝大多数人视为登月般的疯狂计划时，我们抽调资源、押注千亿参数，做出了GLM-130B——那是ChatGPT引爆世界整整一年半之前；而在智谱2026年1月8日H股上市的那一天，我们把它当作一个全新的起点，坚定地全面回归基础模型研究，全力冲击下一代模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">别人敲钟，我们归零。这不是姿态，这是信念——既然终点是AGI，那么短期利益或者行业风口，都只是通向终局的沿途风景。</p><p style=\"text-align: justify;\">支撑我们一路走到今天的，是一种极致的专注和至真至纯的理想主义。学术搜索系统从一台台式机做到千万用户，我们用了十年；大模型这条路，我们又做了近十年，并且还会坚定深耕，继续走下去。今天的智谱，是一群愿意追问本质、敢于反直觉，又能专注地把事情做到底的人——这就是智谱核心竞争力的来源。</p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><span><strong>我们如何看待这个时代：智能的上界正在被改写</strong></span></h2><p style=\"text-align: justify;\">如果说过去二十年我们学会了一件事，那就是：真正的商业机会，从来不在产品和模式的微调里，而在智能上界的跃迁中。这是我们对当下AI变革最根本的判断，也是我们最想传递给大家的认知。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一次变革，本质不是一次产品创新或商业模式创新，而是技术革命本身抬高了“智能上界”。谁能率先将该上界向上推升一寸，谁就能重新定义千行百业的能力边界。所有聚焦第一性原理的新一代AI企业，争夺的正是这一寸的突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">而智能上界的演进，有一条清晰的路径。人工智能正在完成从感知智能到认知智能的跨越——机器不再只是“看见”和“听见”，而是开始“理解”和“推理”。而下一步，正指向AGI。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们对AGI有一个朴素而苛刻的定义：AGI不是某一个天才的智慧，而是全人类智慧水平的总和。它理应具备创造出“相对论”级别原创知识的能力，这是我们衡量是否真正到达巅峰的唯一标准。通往这个终点的道路上，有几座必须翻越的山峰，它们也正是今天技术浪潮最汹涌的地方：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一座：长程任务能力（Long Horizon Task）</p><p style=\"text-align: justify;\">今天最令人兴奋的突破，是让模型学会完成一个极长的任务——不是即时问答，而是跨越数周、数月乃至数年的规划与执行。例如，一个模型可以不知疲倦地在软件中寻找漏洞，本质上是在学习一名顶级安全专家的思维方式，然后通过机器的耐力把它放大。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二座：完全自治的智能体系统（Autonomous Agent System）</p><p style=\"text-align: justify;\">在长程任务之上，能够自主驱动、协同作业、7×24小时运转的智能体群体将成为新的生产力形态。我们曾提过“一人公司OPC”，但技术的脚步比预想更快——我们正在走向“全自动化公司NPC”。记忆（Memory）、持续学习（Continual Learning）、自我评判（Self-Judge）这三个曾被认为需要范式变革才能解决的难题，现已在技术与应用的双重驱动下逐步消解：长上下文与检索增强生成（RAG）逼近记忆雏形；模型迭代频次的提升本身即在逼近持续学习；前沿模型已显露自我评判的萌芽。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三座：自我进化（Self-Evolving）</p><p style=\"text-align: justify;\">这是最艰难、也最诱人的一座。AI训练AI已经成型——模型自己写代码、自己清洗与合成数据、自己训练自己。这或许会消耗一些算力，却节省了最宝贵的人力与时间。而在大模型时代，速度是最重要的，快速迭代会直接拉开认知的代际差距。当海外头部企业开始筹建百万乃至两百万芯片级别的算力集群，其真正的用途，很可能正是让模型自己训练自己。</p><p style=\"text-align: justify;\">翻过这三座山之后，会发生什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">AI将开始学习什么是“我”，什么是自我认知；再往后，它会触及人类的情感；更远处，是意识本身。从感知到认知，从认知到通用，从通用走向超级智能（ASI）——这条路已经铺开，巨浪已来，且不可逆转。</p><p style=\"text-align: justify;\">这并非我们一家之言。Google DeepMind在《From AGI to ASI》报告中给出了一个冷峻的论断：即便单个模型的能力永远停在人类水平，只要算力还在增长，超级智能可能会被硬生生“挤”出来。他们推演，若全球可运行AGI实例以每年十倍速增长，五年后将达一亿个。这些共享同一底层大脑、思考效率百倍提升且零成本复制经验的智能体，在群体层面即等同于ASI。换言之，从AGI迈向ASI，既需要算法层面的突破，也需要超大算力资源的汇聚。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种不可逆转的趋势将自上而下穿透整个技术栈：当AGI到来，今天的应用或许都要被重构为AI原生，甚至不再需要这些应用；操作系统可能被重写，未来你打开电脑，看到的将是一个“LLM OS”，所有功能按需生成（generate on demand）；再往深处，是对运行了八十年的冯·诺依曼体系的挑战。金融、法律、电商、互联网……没有一个行业会置身事外。很多朋友找到我，说想变革企业、追赶AI的步伐，但真正洞察到“这场不可逆变革已然开启”者，仍属寥寥。</p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><strong>我们全力倾注的方向：“摸高”</strong></h2><p style=\"text-align: justify;\">认清趋势之后，剩下的就是选择。而智谱的选择，一如既往地“反直觉”—— 在行业普遍加速商业变现的当下，我们决定向上突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们将这一战略命名为 “Touch High（摸高）计划”。在人工智能从感知、认知向完全通用智能跨越的历史节点，智谱将以“摸高”的姿态，挑战当前技术的物理与算法极限。未来两年，我们计划战略性投入——不追求短期的应用变现，而是直指AGI的下一个高地。 </p><p style=\"text-align: justify;\">这笔投入将集中在四大核心引擎上：</p><p style=\"text-align: justify;\">其一，长程任务。让AI从“即时问答”走向“宏大工程”，研发新一代记忆架构，使模型贯穿项目全生命周期“边学、边做、边记”，并具备将宏大目标（如“设计一种新型抗癌药物分子”）自主拆解为数千个可执行子任务的顶层能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">其二，自治智能体系统。从“智能助手”走向“数字员工”，构建包含成千上万个不同专业“性格”与“技能”的智能体社会，让它们自主辩论、协作、审查代码、调度资源，实现“自动驾驶”级别的数字生产力。</p><p style=\"text-align: justify;\">其三，完全自我训练（Fully Self Training）。在人类高质量数据即将耗尽之际，把算力转化为进化的燃料——建设高质量合成数据工厂，通过AI与AI的博弈对抗（Self-Play）实现知识的“无中生有”，并在安全沙盒内赋予系统重构自身代码的能力，让进化速度挣脱人类工程师的物理限制。</p><p style=\"text-align: justify;\">其四，极致安全治理。这是四大引擎中我最想着重强调的一个。</p><p style=\"text-align: justify;\">能力越强大，安全约束机制也必须越稳固。智谱创立伊始即确立准则：AI必须服务于人类福祉，服务于国家战略。公司摒弃外挂式安全补丁，坚持将人类伦理、社会规范及国家法律法规作为底层公理写入模型价值函数；计划投入百亿级资源攻坚“机械可解释性”，厘清模型决策背后的神经元逻辑，推动黑盒系统向透明可解释系统转变；同时积极参与国际AI治理，防范AI技术被滥用。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种紧迫感并非杞人忧天。当海外最前沿的顶级模型因风险考量而暂缓全面公开发布，其企业负责人公开警示AI的深远影响将深刻重塑全球力量格局时，我们更应清醒：超级智能的实现与超级对齐的研究，必须同步推进。这也是我们在面对颠覆性技术时反复审视的命题——历史一再表明，当一项技术抵达足以改变文明进程的力量量级时，安全就不再是附属品，而是技术得以存续与被允许应用的根本前提。</p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><span><strong>开放生态：智能普惠和安全治理的底层逻辑</strong></span></h2><p style=\"text-align: justify;\">我们始终认为，人工智能作为引领未来的战略性技术，其长远发展离不开开放协同的产业生态。前沿智能的价值不仅在于技术突破本身，更在于它能否广泛赋能千行百业、惠及每一位开发者。我们坚信，真正的安全并非建立在技术封闭与壁垒之上，而是源于阳光下广泛的共建、共享与监督。</p><p style=\"text-align: justify;\">正是基于对技术普惠的深刻认同，智谱给出了自身的战略答卷。近日，我们发布了迄今能力最强的开源模型 GLM-5.2，它支持真正可用的百万（1M）上下文，在长程任务上继续保持领先，面向全量用户开放，并将以最宽松的 MIT 协议正式开源——任何人都可以下载、部署、商用，没有主体界别。这是公司以产品形态表达的坚定态度。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们选择相信另一条路：前沿智能不应只属于少数人，也不应被少数规则随时收回。它应该开放、可用、可构建，并服务于每一位开发者。</p><p style=\"text-align: justify;\">这与“摸高”并不矛盾，反而是一体两面：我们一只手向上摸高，挑战智能的极限；另一只手向下铺路，让最前沿的能力尽可能地开放与普惠。摸到的高度属于全人类，修成的道路也属于每一个人。</p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><span><strong>结语：为什么是现在，为什么是我们</strong></span></h2><p style=\"text-align: justify;\">有人会问：为什么智谱上市后反而还要继续倾注核心资源、向最不确定的方向“摸高”？因为我们相信一个朴素的道理：真正的登顶者，会把山修成路。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们想清楚的那个本质，曾通过“悟道大模型”项目凝聚成几百位科学家的共识，又通过智谱的产业投资和整个生态，变成一代创业者起跳的基石。今天，我们想把这条路修得更高、更宽——高到能保护我们自己、守卫国家安全，高到能让人类有机会探索更多未知，探索宇宙的奥秘；也宽到能让每一位开发者、每一个团队，都走得上来。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AGI时代，这些曾经遥不可及的事，第一次有了实现的可能。这正是我们这一代国人最大的幸运，也是最重的责任。</p><p style=\"text-align: justify;\">巨浪已来，趋势不可逆转。智谱要做那个迎着浪头、向上摸高的人。</p><p style=\"text-align: justify;\">不登顶，就是失败。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一次，我们要摸到的，是属于全人类的那个高度。</p><p style=\"text-align: justify;\">智谱创始人 唐杰</p><p style=\"text-align: justify;\">2026年7月11日</p></body></html>","source":"lsy1762389672944","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3776707><strong>36 氪</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>“智能涌现”独家获悉，2026年7月11日，智谱创始人唐杰，在智谱发布了主题为《巨浪已来》的内部信。过去半年来，智谱收获了创立以来的高光时刻：市值较半年前上市初期涨了10倍，并在2026年6月，跻身“万亿港元俱乐部”——这个数字，是百度市值的近3倍，并且超过了小米。7月8日，首批股票解禁后，智谱依然稳住了股价。这也是当下AI大模型赛道，最性感的故事：押注对的技术方向，换来斐然市场口碑和商业化成绩。...</p>\n\n<a 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Coding已经成了AI商业化的最近端。一个典型的案例，是同样靠押注Coding，对OpenAI“弯道超车”的Anthropic。2024年1月，Anthropic的年化收入还只有8700万美金；2026年6月，它的ARR已经突破470亿美元，2025年7月发布的旗舰模型GLM-4.5，到2026年6月上线并开源的GLM-5.2，让智谱跻身全球AI Coding第一梯队。开源的GLM-5.2，多个核心指标已经追平甚至超过了Claude Opus 4.8，以及GPT-5.5。技术能力，也体现在了营收上。智谱2025年财报显示，截至报告期末（2026年3月），MaaS平台的ARR达到了17亿元，过去一年提升了60倍。而唐杰的内部信，向我们展示了后Coding时代，智谱押注的新命题：长程任务能力（Long Horizon Task）完全自治的智能体系统（Autonomous Agent System）自我进化（Self-Evolving）以下是唐杰的内部信内容：巨浪已来——致每一位智谱人和关心人工智能未来的伙伴我们是谁：“本质、反直觉、专注”智谱从不是一家追风口的公司。它从一间实验室里长出来，带着这间实验室二十年的方法论。这套方法论可以用三个词概括：本质、反直觉、专注——想得足够深，才敢选得足够反；选得足够反，就必须守得足够久。回望来路，我们几乎每一个关键选择都曾经显得“反直觉”。2006年，我们守着一台台式机上的学术搜索系统坐冷板凳，因为我们想清楚了那背后是“挖掘学科演化机理”这件值得用十年回答的事；2021到2022年，当“让机器像人一样思考”被绝大多数人视为登月般的疯狂计划时，我们抽调资源、押注千亿参数，做出了GLM-130B——那是ChatGPT引爆世界整整一年半之前；而在智谱2026年1月8日H股上市的那一天，我们把它当作一个全新的起点，坚定地全面回归基础模型研究，全力冲击下一代模型。别人敲钟，我们归零。这不是姿态，这是信念——既然终点是AGI，那么短期利益或者行业风口，都只是通向终局的沿途风景。支撑我们一路走到今天的，是一种极致的专注和至真至纯的理想主义。学术搜索系统从一台台式机做到千万用户，我们用了十年；大模型这条路，我们又做了近十年，并且还会坚定深耕，继续走下去。今天的智谱，是一群愿意追问本质、敢于反直觉，又能专注地把事情做到底的人——这就是智谱核心竞争力的来源。我们如何看待这个时代：智能的上界正在被改写如果说过去二十年我们学会了一件事，那就是：真正的商业机会，从来不在产品和模式的微调里，而在智能上界的跃迁中。这是我们对当下AI变革最根本的判断，也是我们最想传递给大家的认知。这一次变革，本质不是一次产品创新或商业模式创新，而是技术革命本身抬高了“智能上界”。谁能率先将该上界向上推升一寸，谁就能重新定义千行百业的能力边界。所有聚焦第一性原理的新一代AI企业，争夺的正是这一寸的突破。而智能上界的演进，有一条清晰的路径。人工智能正在完成从感知智能到认知智能的跨越——机器不再只是“看见”和“听见”，而是开始“理解”和“推理”。而下一步，正指向AGI。我们对AGI有一个朴素而苛刻的定义：AGI不是某一个天才的智慧，而是全人类智慧水平的总和。它理应具备创造出“相对论”级别原创知识的能力，这是我们衡量是否真正到达巅峰的唯一标准。通往这个终点的道路上，有几座必须翻越的山峰，它们也正是今天技术浪潮最汹涌的地方：第一座：长程任务能力（Long Horizon Task）今天最令人兴奋的突破，是让模型学会完成一个极长的任务——不是即时问答，而是跨越数周、数月乃至数年的规划与执行。例如，一个模型可以不知疲倦地在软件中寻找漏洞，本质上是在学习一名顶级安全专家的思维方式，然后通过机器的耐力把它放大。第二座：完全自治的智能体系统（Autonomous Agent System）在长程任务之上，能够自主驱动、协同作业、7×24小时运转的智能体群体将成为新的生产力形态。我们曾提过“一人公司OPC”，但技术的脚步比预想更快——我们正在走向“全自动化公司NPC”。记忆（Memory）、持续学习（Continual Learning）、自我评判（Self-Judge）这三个曾被认为需要范式变革才能解决的难题，现已在技术与应用的双重驱动下逐步消解：长上下文与检索增强生成（RAG）逼近记忆雏形；模型迭代频次的提升本身即在逼近持续学习；前沿模型已显露自我评判的萌芽。第三座：自我进化（Self-Evolving）这是最艰难、也最诱人的一座。AI训练AI已经成型——模型自己写代码、自己清洗与合成数据、自己训练自己。这或许会消耗一些算力，却节省了最宝贵的人力与时间。而在大模型时代，速度是最重要的，快速迭代会直接拉开认知的代际差距。当海外头部企业开始筹建百万乃至两百万芯片级别的算力集群，其真正的用途，很可能正是让模型自己训练自己。翻过这三座山之后，会发生什么？AI将开始学习什么是“我”，什么是自我认知；再往后，它会触及人类的情感；更远处，是意识本身。从感知到认知，从认知到通用，从通用走向超级智能（ASI）——这条路已经铺开，巨浪已来，且不可逆转。这并非我们一家之言。Google DeepMind在《From AGI to ASI》报告中给出了一个冷峻的论断：即便单个模型的能力永远停在人类水平，只要算力还在增长，超级智能可能会被硬生生“挤”出来。他们推演，若全球可运行AGI实例以每年十倍速增长，五年后将达一亿个。这些共享同一底层大脑、思考效率百倍提升且零成本复制经验的智能体，在群体层面即等同于ASI。换言之，从AGI迈向ASI，既需要算法层面的突破，也需要超大算力资源的汇聚。这种不可逆转的趋势将自上而下穿透整个技术栈：当AGI到来，今天的应用或许都要被重构为AI原生，甚至不再需要这些应用；操作系统可能被重写，未来你打开电脑，看到的将是一个“LLM OS”，所有功能按需生成（generate on demand）；再往深处，是对运行了八十年的冯·诺依曼体系的挑战。金融、法律、电商、互联网……没有一个行业会置身事外。很多朋友找到我，说想变革企业、追赶AI的步伐，但真正洞察到“这场不可逆变革已然开启”者，仍属寥寥。我们全力倾注的方向：“摸高”认清趋势之后，剩下的就是选择。而智谱的选择，一如既往地“反直觉”—— 在行业普遍加速商业变现的当下，我们决定向上突破。我们将这一战略命名为 “Touch High（摸高）计划”。在人工智能从感知、认知向完全通用智能跨越的历史节点，智谱将以“摸高”的姿态，挑战当前技术的物理与算法极限。未来两年，我们计划战略性投入——不追求短期的应用变现，而是直指AGI的下一个高地。 这笔投入将集中在四大核心引擎上：其一，长程任务。让AI从“即时问答”走向“宏大工程”，研发新一代记忆架构，使模型贯穿项目全生命周期“边学、边做、边记”，并具备将宏大目标（如“设计一种新型抗癌药物分子”）自主拆解为数千个可执行子任务的顶层能力。其二，自治智能体系统。从“智能助手”走向“数字员工”，构建包含成千上万个不同专业“性格”与“技能”的智能体社会，让它们自主辩论、协作、审查代码、调度资源，实现“自动驾驶”级别的数字生产力。其三，完全自我训练（Fully Self Training）。在人类高质量数据即将耗尽之际，把算力转化为进化的燃料——建设高质量合成数据工厂，通过AI与AI的博弈对抗（Self-Play）实现知识的“无中生有”，并在安全沙盒内赋予系统重构自身代码的能力，让进化速度挣脱人类工程师的物理限制。其四，极致安全治理。这是四大引擎中我最想着重强调的一个。能力越强大，安全约束机制也必须越稳固。智谱创立伊始即确立准则：AI必须服务于人类福祉，服务于国家战略。公司摒弃外挂式安全补丁，坚持将人类伦理、社会规范及国家法律法规作为底层公理写入模型价值函数；计划投入百亿级资源攻坚“机械可解释性”，厘清模型决策背后的神经元逻辑，推动黑盒系统向透明可解释系统转变；同时积极参与国际AI治理，防范AI技术被滥用。这种紧迫感并非杞人忧天。当海外最前沿的顶级模型因风险考量而暂缓全面公开发布，其企业负责人公开警示AI的深远影响将深刻重塑全球力量格局时，我们更应清醒：超级智能的实现与超级对齐的研究，必须同步推进。这也是我们在面对颠覆性技术时反复审视的命题——历史一再表明，当一项技术抵达足以改变文明进程的力量量级时，安全就不再是附属品，而是技术得以存续与被允许应用的根本前提。开放生态：智能普惠和安全治理的底层逻辑我们始终认为，人工智能作为引领未来的战略性技术，其长远发展离不开开放协同的产业生态。前沿智能的价值不仅在于技术突破本身，更在于它能否广泛赋能千行百业、惠及每一位开发者。我们坚信，真正的安全并非建立在技术封闭与壁垒之上，而是源于阳光下广泛的共建、共享与监督。正是基于对技术普惠的深刻认同，智谱给出了自身的战略答卷。近日，我们发布了迄今能力最强的开源模型 GLM-5.2，它支持真正可用的百万（1M）上下文，在长程任务上继续保持领先，面向全量用户开放，并将以最宽松的 MIT 协议正式开源——任何人都可以下载、部署、商用，没有主体界别。这是公司以产品形态表达的坚定态度。我们选择相信另一条路：前沿智能不应只属于少数人，也不应被少数规则随时收回。它应该开放、可用、可构建，并服务于每一位开发者。这与“摸高”并不矛盾，反而是一体两面：我们一只手向上摸高，挑战智能的极限；另一只手向下铺路，让最前沿的能力尽可能地开放与普惠。摸到的高度属于全人类，修成的道路也属于每一个人。结语：为什么是现在，为什么是我们有人会问：为什么智谱上市后反而还要继续倾注核心资源、向最不确定的方向“摸高”？因为我们相信一个朴素的道理：真正的登顶者，会把山修成路。我们想清楚的那个本质，曾通过“悟道大模型”项目凝聚成几百位科学家的共识，又通过智谱的产业投资和整个生态，变成一代创业者起跳的基石。今天，我们想把这条路修得更高、更宽——高到能保护我们自己、守卫国家安全，高到能让人类有机会探索更多未知，探索宇宙的奥秘；也宽到能让每一位开发者、每一个团队，都走得上来。在AGI时代，这些曾经遥不可及的事，第一次有了实现的可能。这正是我们这一代国人最大的幸运，也是最重的责任。巨浪已来，趋势不可逆转。智谱要做那个迎着浪头、向上摸高的人。不登顶，就是失败。这一次，我们要摸到的，是属于全人类的那个高度。智谱创始人 唐杰2026年7月11日","news_type":1,"symbols_score_info":{"02513":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":376,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":581770787615176,"gmtCreate":1783065399558,"gmtModify":1783068963962,"author":{"id":"4190679804228592","authorId":"4190679804228592","name":"isnail","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4190679804228592","authorIdStr":"4190679804228592"},"themes":[],"title":"","htmlText":"Meta在Ai圈掉队，现在主打放烟雾弹，然后混水摸鱼","listText":"Meta在Ai圈掉队，现在主打放烟雾弹，然后混水摸鱼","text":"Meta在Ai圈掉队，现在主打放烟雾弹，然后混水摸鱼","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/581770787615176","repostId":"2648550156","repostType":2,"repost":{"id":"2648550156","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1783064765,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2648550156?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-07-03 15:46","market":"us","language":"zh","title":"Meta算力过剩疑云背后：扎克伯格说AI进展慢了，AI负责人新模型说已追上GPT-5.5","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2648550156","media":"华尔街见闻","summary":"Meta同一场内部员工大会上出现两个声音：扎克伯格承认AI智能体过去四个月进展慢于预期，AI负责人Alexandr Wang则透露，代号“西瓜”的新模型已在基准测试上追上OpenAI的GPT-5.5，且算力投入比上一代高出一个数量级。Meta算力到底过没过剩？争议还在继续。","content":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta</a>一句“卖算力”的消息持续令AI硬件板块重挫，这两天市场关于Meta“算力过剩”的讨论不绝于耳。</p><p style=\"text-align: left;\">7月3日，Meta一场内部员工大会召开。路透社拿到了CEO扎克伯格的讲话录音，克伯格在周四的内部全员会议上坦承，<strong>公司今年推行的大规模重组“尚未结出果实”，AI智能体技术的发展轨迹在过去至少四个月里“并未如预期般加速”。</strong></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>这难道坐实了Meta“算力过剩”？</strong>于是有小作文开始流传称：这就是Meta“卖算力”的背后原因。</p><p style=\"text-align: left;\">然而，在这同一场会议上，Meta超级智能负责人Alexandr Wang却向员工传递了截然相反的乐观信号——<strong>Meta即将推出的新模型代号“Watermelon（西瓜）”已在基准测试上追上OpenAI的旗舰模型GPT-5.5。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">与此同时，行业研究机构普遍呼吁保持冷静。研究机构SemiAnalysis在7月3日的报告中认为，对外租赁算力并不等同于行业拐点或算力过剩，Meta未来的数据中心和算力采购非但不会放缓，反而将进一步加速。</p><p style=\"text-align: left;\">信息纷繁复杂，哪些是杂音，哪些是真正的内幕，市场仍然无从得知。</p><h2 style=\"text-align: left;\">扎克伯格罕见承认：进展比预期慢，重组节奏出现误判</h2><p style=\"text-align: left;\">据路透社听到的一段录音，扎克伯格在7月3日的内部员工大会上罕见地作出了自我批评。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>他说："回过头来看，至少在过去四个月里，AI智能体的发展轨迹并没有按照我们预期的方式加速。"</strong>他补充道，公司对新架构的布局"目前也暂未见成效"。</p><p style=\"text-align: left;\">他所说的"新架构"，指的是Meta今年5月推行的大规模重组——裁减约10%的全球员工，将约7000名员工转岗至AI相关团队。这场重组的前提假设，是AI智能体工具将快速成熟，从而帮助公司提升效率。</p><p style=\"text-align: left;\">扎克伯格说，今年一二月筹划重组时，公司核心管理层"非常担心我们的调整步伐跟不上行业节奏"，当时大家对Anthropic的Claude Code这类工具"超级乐观"。</p><p style=\"text-align: left;\">但现实是，智能体技术的落地速度低于预期。他承认，重组执行得不够"干净利落"，高管们在时间节点上出现了误判。</p><p style=\"text-align: left;\">尽管如此，扎克伯格仍告诉员工，他预计"未来三到六个月内"公司将从AI投资中获得"更显著的回报"。</p><h2 style=\"text-align: left;\">Alexandr Wang：下一代模型已追平GPT-5.5</h2><p style=\"text-align: left;\">据两名知情人士向Business Insider透露，Alexandr Wang在大会上表示，Meta下一代模型——代号"Watermelon"——在AI基准测试上已经追上了OpenAI的旗舰模型GPT-5.5。</p><p style=\"text-align: left;\">他在大会上说："Watermelon是我们继Avocado之后的下一款模型，目前正在训练中。""Watermelon所使用的算力，比Avocado高出了一个数量级。"</p><p style=\"text-align: left;\">这里需要理清几个代号的关系：Avocado是Meta内部对"Muse Spark"的代号——Muse Spark是Meta今年4月发布的一系列模型中的第一款，在基准测试中表现不错，但普遍被认为尚未达到OpenAI或Anthropic的顶级水平。Watermelon则是Avocado之后的下一代。</p><p style=\"text-align: left;\">GPT-5.5是OpenAI今年4月发布的模型。值得注意的是，OpenAI上个月底又推出了更新一代的GPT-5.6，但尚未对外全面开放。也就是说，如果Alexandr Wang的说法属实，Meta追上的是OpenAI的次新旗舰，而非最新旗舰。</p><p style=\"text-align: left;\">Alexandr Wang也在X平台上公开发文，暗示了相关进展：他表示Muse Spark的更新版即将推出，将在编程和智能体能力上有"重大提升"。有用户问到何时能有对标Anthropic Claude Opus水平的编程模型，他回应称"很快"，并称用户会喜欢公司"正在烹饪的东西"。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/284be6d195e5ea82f170921d75ab1bf5\" data-align=\"center\" tg-width=\"1012\" tg-height=\"1200\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">Meta目前的AI战略目标直指OpenAI和Anthropic等行业前沿。值得注意的是，OpenAI在上个月底已推出了更强大的GPT-5.6模型，但由于美国政府的要求，目前尚未公开发布。</p><h2 style=\"text-align: left;\">两个信号，一个背景：算力到底过没过剩？</h2><p style=\"text-align: left;\">这场内部大会发生在一个敏感时间节点。</p><p style=\"text-align: left;\">就在大会前一天，媒体报道Meta正在制定计划，拟推出云基础设施业务，向外部客户出售AI算力和模型访问权限。消息一出，Meta股价单日大涨8.8%，但全球芯片股随即遭遇大面积抛售——市场担忧的是：Meta出售闲置算力，意味着AI芯片需求或已见顶。</p><p style=\"text-align: left;\">扎克伯格随后在大会上承认AI智能体进展慢于预期，相当于部分佐证了"算力利用不足"的悲观解读。Meta股价周四回吐大部分涨幅，收跌4.9%。</p><p style=\"text-align: left;\">费城半导体指数周四跌5.44%，30只成分股全线下跌。光通信概念、存储概念均大幅走低，Roundhill存储ETF（DRAM）跌7.94%。</p><p style=\"text-align: left;\">对于Meta对外出售算力，市场存在两种解读：乐观派认为这是新变现通道，改善现金流；悲观派认为这说明大模型落地不及预期，Meta在"放弃前沿AI"。</p><p style=\"text-align: left;\">但另一面，王晓峰关于Watermelon追上GPT-5.5的表态，以及Meta持续上调的资本开支预算——从此前预计的1150亿至1350亿美元，上调至1250亿至1450亿美元——又显示Meta并未放弃在前沿模型上的竞争。</p><p style=\"text-align: left;\">目前，Meta和OpenAI均未就相关内容作出回应。</p><h2 style=\"text-align: left;\">高薪揽才、巨额投入，Meta押注全面提速</h2><p style=\"text-align: left;\">这两种截然不同的内部评估，均建立在Meta史无前例的资本与人力投入之上。为了在AI竞赛中取得领先，扎克伯格去年任命Alexandr Wang领导更名后的Meta超级智能实验室，并重金招募了名为TBD的精英AI研究团队。此前有报道称，Meta向顶尖AI人才开出了数亿美元的薪酬。</p><p style=\"text-align: left;\">在组织架构上，Meta在今年5月解雇了约10%的全球员工，并将约7000名员工重新分配到专注于AI的团队。这一举措曾引发员工的抵触情绪，并引发了对内部士气的担忧。</p><p style=\"text-align: left;\">在基础设施方面，Meta的支出规模仍在不断膨胀。公司向投资者表示，由于零部件成本上升和数据中心支出增加，预计今年的相关资本支出将达到1250亿美元至1450亿美元，高于此前1150亿美元至1350亿美元的预测。这也构成了大型科技公司超7000亿美元AI技术总支出的重要组成部分。此外，市场预计到2030年将有50万吨的相关需求上线，推动全球铜需求上升。</p><h2 style=\"text-align: left;\">数据安全审查：监控软件转为自愿使用</h2><p style=\"text-align: left;\">在全员会上，除了AI模型的进展，Meta的内部数据管理也成为焦点。据路透社报道，Meta首席技术官Andrew Bosworth通报了针对一款争议性员工鼠标跟踪软件的安全审查结果。</p><p style=\"text-align: left;\">该软件用于跟踪员工的鼠标移动和数字活动以进行AI训练。上个月，由于发生敏感数据暴露的安全事件，Meta暂停了该项目。Andrew Bosworth在会上确认，审查表明没有任何员工数据被包含在AI训练中。</p><p style=\"text-align: left;\">他同时宣布了政策的转变。当Meta在4月份首次在美国员工的电脑上安装该程序时，员工无法选择退出。但Andrew 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style=\"text-align: left;\">高薪揽才、巨额投入，Meta押注全面提速</h2><p style=\"text-align: left;\">这两种截然不同的内部评估，均建立在Meta史无前例的资本与人力投入之上。为了在AI竞赛中取得领先，扎克伯格去年任命Alexandr Wang领导更名后的Meta超级智能实验室，并重金招募了名为TBD的精英AI研究团队。此前有报道称，Meta向顶尖AI人才开出了数亿美元的薪酬。</p><p style=\"text-align: left;\">在组织架构上，Meta在今年5月解雇了约10%的全球员工，并将约7000名员工重新分配到专注于AI的团队。这一举措曾引发员工的抵触情绪，并引发了对内部士气的担忧。</p><p style=\"text-align: left;\">在基础设施方面，Meta的支出规模仍在不断膨胀。公司向投资者表示，由于零部件成本上升和数据中心支出增加，预计今年的相关资本支出将达到1250亿美元至1450亿美元，高于此前1150亿美元至1350亿美元的预测。这也构成了大型科技公司超7000亿美元AI技术总支出的重要组成部分。此外，市场预计到2030年将有50万吨的相关需求上线，推动全球铜需求上升。</p><h2 style=\"text-align: left;\">数据安全审查：监控软件转为自愿使用</h2><p style=\"text-align: left;\">在全员会上，除了AI模型的进展，Meta的内部数据管理也成为焦点。据路透社报道，Meta首席技术官Andrew Bosworth通报了针对一款争议性员工鼠标跟踪软件的安全审查结果。</p><p style=\"text-align: left;\">该软件用于跟踪员工的鼠标移动和数字活动以进行AI训练。上个月，由于发生敏感数据暴露的安全事件，Meta暂停了该项目。Andrew Bosworth在会上确认，审查表明没有任何员工数据被包含在AI训练中。</p><p style=\"text-align: left;\">他同时宣布了政策的转变。当Meta在4月份首次在美国员工的电脑上安装该程序时，员工无法选择退出。但Andrew Bosworth表示，一旦审查完成并重新启用该程序，将改为“自愿加入”（opt-in）模式。他强调，对于不愿意参与的员工来说，这不再是一个强制性问题。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/810181a67265cdc57324d44a8abe2f1d","relate_stocks":{"SOCL":"社交媒体ETF-Global X","CHAT":"ROUNDHILL GENERATIVE AI & TECHNOLOGY ETF","GPT":"Intelligent alpha atlas ETF","GPT.AU":"GPT GROUP","BK7510":"REITs概念","AAPL":"苹果","BULZ":"MicroSectors FANG & Innovation 3X Leveraged ETN","ARTY":"ISHARES FUTURE AI & TECH ETF","NVDA":"英伟达","AGIX":"通用人工智能 ETF-AGIX","META":"Meta Platforms, Inc.","BK7087":"多样化房地产投资信托v","TSLA":"特斯拉","MAGY":"Roundhill Magnificent Seven Covered Call ETF","MSFT":"微软","AIPO":"Defiance AI and Power Infrastructure ETF","YMAG":"YieldMax Magnificent 7 Fund of Option Income 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Code这类工具\"超级乐观\"。但现实是，智能体技术的落地速度低于预期。他承认，重组执行得不够\"干净利落\"，高管们在时间节点上出现了误判。尽管如此，扎克伯格仍告诉员工，他预计\"未来三到六个月内\"公司将从AI投资中获得\"更显著的回报\"。Alexandr Wang：下一代模型已追平GPT-5.5据两名知情人士向Business Insider透露，Alexandr Wang在大会上表示，Meta下一代模型——代号\"Watermelon\"——在AI基准测试上已经追上了OpenAI的旗舰模型GPT-5.5。他在大会上说：\"Watermelon是我们继Avocado之后的下一款模型，目前正在训练中。\"\"Watermelon所使用的算力，比Avocado高出了一个数量级。\"这里需要理清几个代号的关系：Avocado是Meta内部对\"Muse Spark\"的代号——Muse Spark是Meta今年4月发布的一系列模型中的第一款，在基准测试中表现不错，但普遍被认为尚未达到OpenAI或Anthropic的顶级水平。Watermelon则是Avocado之后的下一代。GPT-5.5是OpenAI今年4月发布的模型。值得注意的是，OpenAI上个月底又推出了更新一代的GPT-5.6，但尚未对外全面开放。也就是说，如果Alexandr Wang的说法属实，Meta追上的是OpenAI的次新旗舰，而非最新旗舰。Alexandr Wang也在X平台上公开发文，暗示了相关进展：他表示Muse Spark的更新版即将推出，将在编程和智能体能力上有\"重大提升\"。有用户问到何时能有对标Anthropic Claude Opus水平的编程模型，他回应称\"很快\"，并称用户会喜欢公司\"正在烹饪的东西\"。Meta目前的AI战略目标直指OpenAI和Anthropic等行业前沿。值得注意的是，OpenAI在上个月底已推出了更强大的GPT-5.6模型，但由于美国政府的要求，目前尚未公开发布。两个信号，一个背景：算力到底过没过剩？这场内部大会发生在一个敏感时间节点。就在大会前一天，媒体报道Meta正在制定计划，拟推出云基础设施业务，向外部客户出售AI算力和模型访问权限。消息一出，Meta股价单日大涨8.8%，但全球芯片股随即遭遇大面积抛售——市场担忧的是：Meta出售闲置算力，意味着AI芯片需求或已见顶。扎克伯格随后在大会上承认AI智能体进展慢于预期，相当于部分佐证了\"算力利用不足\"的悲观解读。Meta股价周四回吐大部分涨幅，收跌4.9%。费城半导体指数周四跌5.44%，30只成分股全线下跌。光通信概念、存储概念均大幅走低，Roundhill存储ETF（DRAM）跌7.94%。对于Meta对外出售算力，市场存在两种解读：乐观派认为这是新变现通道，改善现金流；悲观派认为这说明大模型落地不及预期，Meta在\"放弃前沿AI\"。但另一面，王晓峰关于Watermelon追上GPT-5.5的表态，以及Meta持续上调的资本开支预算——从此前预计的1150亿至1350亿美元，上调至1250亿至1450亿美元——又显示Meta并未放弃在前沿模型上的竞争。目前，Meta和OpenAI均未就相关内容作出回应。高薪揽才、巨额投入，Meta押注全面提速这两种截然不同的内部评估，均建立在Meta史无前例的资本与人力投入之上。为了在AI竞赛中取得领先，扎克伯格去年任命Alexandr Wang领导更名后的Meta超级智能实验室，并重金招募了名为TBD的精英AI研究团队。此前有报道称，Meta向顶尖AI人才开出了数亿美元的薪酬。在组织架构上，Meta在今年5月解雇了约10%的全球员工，并将约7000名员工重新分配到专注于AI的团队。这一举措曾引发员工的抵触情绪，并引发了对内部士气的担忧。在基础设施方面，Meta的支出规模仍在不断膨胀。公司向投资者表示，由于零部件成本上升和数据中心支出增加，预计今年的相关资本支出将达到1250亿美元至1450亿美元，高于此前1150亿美元至1350亿美元的预测。这也构成了大型科技公司超7000亿美元AI技术总支出的重要组成部分。此外，市场预计到2030年将有50万吨的相关需求上线，推动全球铜需求上升。数据安全审查：监控软件转为自愿使用在全员会上，除了AI模型的进展，Meta的内部数据管理也成为焦点。据路透社报道，Meta首席技术官Andrew Bosworth通报了针对一款争议性员工鼠标跟踪软件的安全审查结果。该软件用于跟踪员工的鼠标移动和数字活动以进行AI训练。上个月，由于发生敏感数据暴露的安全事件，Meta暂停了该项目。Andrew Bosworth在会上确认，审查表明没有任何员工数据被包含在AI训练中。他同时宣布了政策的转变。当Meta在4月份首次在美国员工的电脑上安装该程序时，员工无法选择退出。但Andrew Bosworth表示，一旦审查完成并重新启用该程序，将改为“自愿加入”（opt-in）模式。他强调，对于不愿意参与的员工来说，这不再是一个强制性问题。","news_type":1,"symbols_score_info":{"MSFT":0.6,"SOCL":1.5,"AGIX":1.5,"MAGY":1.5,"NVDA":0.6,"GOOG":0.6,"META":0.6,"TSLA":0.6,"YMAG":1.5,"AIPO":1.5,"CHAT":1.5,"GPT":1.5,"AAPL":0.6,"GPT.AU":1.5,"BULZ":1.5,"ARTY":1.5}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":981,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"defaultTab":"posts","isTTM":false}