仅用两年时间，一个从实验室孕育的AI编程神器Cursor，年度经常性收入破10亿美元，冲刺300亿美元估值。新一轮23亿美元融资中，谷歌、英伟达重金押注。四名MIT本科辍学生，如今已是妥妥的亿万富翁。
曾在英伟达身上错过2500亿美金的孙正义，如今再次用脚投票，他赌的是：AI的未来，不在于制造铲子的英伟达，而在于定义金矿的OpenAI。
Kimi K2 Thinking训练真的只花了460万美元？杨植麟亲自带队，月之暗面创始团队出面回应了。这不是官方数据。训练成本很难计算，因为其中很大一部分用于研究和实验。他们还透露训练使用了配备Infiniband的英伟达H800，GPU数量也比巨头的少，但充分利用了每一张卡。
英伟达在聚光灯下狂飙，谷歌却在幕后悄悄造出自己的AI基建帝国系统。当别人还在抢GPU时，它早已自给自足、闭环生长——闷声干大事，从未如此谷歌。
11 月初，英伟达 CEO 黄仁勋在接受《金融时报》采访时称中国将在 AI 竞赛中击败美国，其中一个原因在于中国的能源成本更低。而在做出这样的直白表态之后，黄仁勋又在另一份简短声明中做了补充说明，他说中国在 AI 技术领域只落后美国一点点，并指出对于美国而言保持领先地位至关重要。
今天，OpenAI将英特尔首席AI官招入麾下，专攻算力基础设施建设，华人CEO救火亲自接管英特尔AI部门。与英伟达的仗还没打赢，自家后院就起了火。
2024年，加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念，短短一年多时间，迅速从实验室概念成长为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用，预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。
3年时间，年收入达2.8亿美元，估值40亿美元。这是AI推理赛道跑出的最快独角兽。2025年10月28日，Fireworks AI宣布完成2.54亿美元C轮融资，由Lightspeed、Index Ventures和Evantic领投，英伟达、AMD、红杉资本、Databricks等跟投。创始人乔琳是PyTorch框架的核心创建者、复旦大学计算机系校友。
OmniVinci是英伟达推出的全模态大模型，能精准解析视频和音频，尤其擅长视觉和听觉信号的时序对齐。它以90亿参数规模，性能超越同级别甚至更高级别模型，训练数据效率是对手的6倍，大幅降低成本。在视频内容理解、语音转录、机器人导航等场景中，OmniVinci能提供高效支持，展现出卓越的多模态应用能力。
你是否想过，未来的 AI 将会是什么样子？
