500kN·m联轴器扭矩刚度疲劳试验系统500kN·m联轴器扭矩刚度疲劳试验系统专为联轴器相关性能测试设计，适用于扭矩限制器预磨、扭矩标定、扭矩变位能力评估以及启动与制动扭矩测定等多类实验。该系统可精确测量扭矩力值与扭转角度之间的变化关系，评估联轴器在极限状态下的刚度特性与连续打滑疲劳表现。系统通过高功率伺服电机驱动联轴器、减速机以及扭矩限制器进行旋转，同时配合角度传感器和动态扭矩传感器，实时输出旋转角度与扭矩数据。所有参数由计算机系统同步采集与处理，实现高效、精准的实验控制。试验系统具备±500kN·m的扭矩容量，支持正反向旋转，速度上限为5转/分钟，扭转角度范围可达0至9999.99°。系统支持扭矩、转角与转速的闭环控制，确保测试精度。HRJ联轴器刚度测试软件可支持12个以上区段的扭矩输入，并具备阶梯加载与卸载功能。系统预留了机械手自动拧紧接口，实现螺栓扭矩数据的自动传输与执行，从而完成定扭矩拧紧操作。系统配备的HRJ-Test测控软件具备全数字闭环控制功能，支持多通道、多功能操作，界面友好且易于操控。软件内置多种标准测试方法，可实时显示包括扭矩-角度、扭矩-时间、角度-时间等多种曲线。试验曲线窗口数量可根据需求自由设定，支持多重曲线框的灵活布局与坐标选择。用户可对任意区域进行局部放大，点击曲线任意点即可查看对应数据，并支持将图像保存为独立文件。系统还支持远程启停控制，并可与多个网络平台实现直连。此外，系统具备过程回放与数据分析功能，支持曲线放大、比较、叠加及自由缩放，满度自动调整功能可提升测试效率。系统亦可应用于传动轴半轴扭矩刚度测试、阀门管材管件的扭转疲劳试验，以及碳纤维复合材料FRP管材的总成扭转强度评估。

称重传感器数值异常波动？掌握这些排查技巧在工业现场，称重传感器输出数据出现跳变是一种常见问题。这种异常波动可能影响测量精度，甚至导致整个系统的误判。以下是一些行之有效的排查和处理方法，可用于快速定位并解决相关问题。环境因素的排查传感器的运行环境是影响其稳定性的关键因素。首先应确保安装环境清洁，避免灰尘、油脂或其他污染物堆积在传感器表面，这些杂质可能干扰传感器的信号采集。此外，传感器应安装在平整、坚固的支撑面上，远离任何可能产生振动的设备，并避免阳光直射或处于温度波动剧烈的环境中。定期校准传感器随着使用时间的增长，传感器内部电子元件可能会发生老化，或者因环境振动而影响精度。因此，建议定期使用专业校准工具对传感器进行标定，确保其输出值与实际载荷保持一致。校准不仅有助于消除误差，还能提升系统整体的测量可靠性。检查电源与信号线连接电源不稳定、接线松动或信号线受到干扰，都是引发数值跳动的常见原因。操作人员应仔细检查电源线是否连接稳固，信号线是否与其他强电线路交叉或靠得太近。必要时，可采用屏蔽电缆或增加隔离措施，以减少外界电磁干扰对传感器信号传输的影响。替换老化或损坏的部件长时间运行的传感器，其内部机械或电子部件可能出现老化现象，从而导致测量值偏移或波动。对于此类情况，应及时更换已损坏或性能下降的元件，包括弹性体、应变片或信号调理电路，以恢复传感器的正常功能。安装减振防护装置在振动较强的生产环境中，建议为传感器加装减振垫、阻尼支架等防护装置，以降低外部振动对测量精度的干扰。此类措施能够显著减少传感器输出的不稳定性，尤其适用于称重系统位于动态平台上的场景。无法解决时的后续处理如果经过上述排查仍无法消除数值跳动，则可能是传感器本体出现故障，如内部电路短路、应变片开裂等问题。此时，建议停止使用该传感器，并联系设备制造商或专业技术人员进行深入检测与维修。排查问题时应采取逐项分析的方法，从环境、电路、机械等多个层面依次检查，以提高故障诊断的效率。

ADAS传感器模块中实现高精度温湿度感知的挑战与策略高级驾驶辅助系统（ADAS）依赖于摄像头、毫米波雷达和激光雷达等核心传感器进行环境感知。然而，这些传感器的性能极易受到环境温度与湿度的影响。温湿度的波动不仅会导致传感精度偏移，还可能缩短设备寿命，甚至引发潜在安全风险。因此，在ADAS传感器模块中引入高精度的温湿度传感系统，已成为构建稳定环境感知能力的关键，同时也是推动自动驾驶技术升级的重要方向。ADAS传感器模块所处的环境极为复杂，车辆在运行过程中需应对从-40℃至125℃的极端温度范围，同时面临雨雪、雾霾和高湿等多样湿度条件。这对温湿度传感器的精度与稳定性提出了严苛要求。温度的快速上升会影响传感器性能，尤其在无主动散热设计的摄像头结构中，热量积聚可能导致图像传感器超出额定温度范围，从而触发ECU功率调整或设备关机。如果温度监测存在误差，可能会造成设备非正常关闭或过载运行，带来不可逆损害。湿度的影响更为隐蔽，但同样关键。湿气侵入可能引发电化学迁移和元件腐蚀，镜头表面的凝露会影响光学信号的反射和吸收，从而干扰ADAS系统的感知与决策能力。因此，设计高效的湿度感知机制，对于确保系统可靠运行具有重要意义。在实现高精度温湿度感知的过程中，首先需要优化传感元件的选型。传统图像传感器中集成的温度传感器精度通常在±6℃左右，难以满足高精度控制需求。因此，应采用独立高精度温度传感器，测量误差控制在±1℃以内，并具备快速响应能力，以及时捕捉温度变化。在湿度传感方面，应优先选用符合ISO 26262标准并通过AEC Q100认证的传感器，例如Sensirion SHT4xA系列。该系列产品采用CMOSens®技术，具备高精度、抗干扰和抗冷凝能力，能够满足严苛的汽车应用环境。此外，还需关注传感器的长期稳定性，优先选择年漂移率低于1%RH的工业级产品，以防止因元件老化导致精度下降。传感元件的布局设计是提升感知精度的关键环节。ADAS模块内部空间有限，元件之间间距较小，容易引发信号串扰和热干扰。因此，需通过合理布局实现干扰隔离。温度传感器应靠近图像传感器、毫米波雷达射频模块等核心发热元件，以准确捕捉其工作温度，同时与散热结构保持适当距离，避免散热影响测量结果。湿度传感器应布置在模块中易受湿气侵入的区域，如接口或密封缝隙附近，并设计独立气室结构，防止高速气流冲刷导致测量失真。此外，还可通过物理隔离和热隔离槽等手段，减少不同传感器之间的相互干扰，特别是避免气体传感器加热器等高温元件对温湿度传感器的影响。软件算法的优化与校准是提升温湿度感知精度的重要补充。由于车辆运行过程中环境变化频繁，静态校准难以满足复杂工况需求，因此需引入动态校准机制，结合车辆运行状态实时调整校准参数，以修正测量误差。针对温度传感器的非线性误差，可使用分段线性拟合算法进行补偿；针对湿度传感器的凝露干扰，可通过内置加热器加热除露并对比加热前后数据，判断传感器工作状态并校正误差。此外，可结合机器学习技术，对长期运行中的温湿度数据趋势进行分析，实现预测性误差补偿，提升系统的稳定性与可靠性。防护设计与系统验证是确保温湿度传感长期稳定工作的关键环节。传统被动密封方式已难以满足现代汽车对环境适应性的要求，因此需采用“主动监测+被动防护”双重策略，通过湿度传感器实时监测湿气侵入情况，一旦接近临界值即启动预警与防护措施。同时，可对传感器模块进行IP65及以上等级的密封处理，并配合疏水涂层与干燥剂，减少湿气渗透。在系统验证阶段，应模拟车辆全生命周期的运行场景，开展高低温循环、湿热老化、振动冲击等可靠性测试，确保温湿度传感器在极端环境下的精度与稳定性，从而为ADAS系统提供可靠数据支撑。精确的温湿度传感技术不仅有助于提升ADAS传感器模块的运行稳定性和使用寿命，同时也在功能安全方面发挥关键作用。随着自动驾驶向更高阶发展，对感知精度的要求将持续提高，温湿度传感技术也将朝向集成化、智能化和高可靠性方向演进。未来，通过MEMS工艺的不断优化以及传感元件与算法的深度融合，温湿度传感器有望与ADAS核心模块实现一体化集成，从而提升系统整体集成度与感知精度，同时降低功耗与制造成本。此外，结合预测性维护技术，可基于温湿度数据趋势评估传感器模块健康状态，提前识别潜在风险，为自动驾驶技术的安全落地提供坚实保障。在ADAS传感器模块中实现高精度温湿度感知，是一项系统性工程。需要从元件选型、布局设计、算法优化到系统验证等多个维度协同推进。构建高精度、高稳定性、高适应性的温湿度传感体系，是提升ADAS系统感知能力与决策可靠性的关键所在。随着汽车智能化进程不断加快，温湿度传感技术将持续演进，为自动驾驶的高效、安全实现提供坚实的技术支撑，推动汽车产业向更加智能与互联的方向发展。

特斯拉启动“TERAFAB”超级芯片制造项目。整理 | 小澍马斯克宣布大计划：将量产AI专用半导体综合外媒报道，美国企业家马斯克宣布将与旗下航天公司SpaceX及人工智能企业xAI联合启动代号为“TERAFAB”的超级芯片制造项目。目标实现每年超过1太瓦（1000吉瓦）的算力产能，其中约80%产能将直接服务于太空任务。据悉，在起步阶段，工厂将专注于量产特斯拉自主研发的自动驾驶芯片“AI5”，其性能目标直指英伟达当前的顶尖产品。紧随其后，生产线将升级以制造面向下一代人形机器人的“AI6”芯片，以及专为航天任务打造的“D3”芯片。分析指出，为实现这一算力目标，单是半导体工厂一项，项目耗资就可能介于200亿至250亿美元之间。（中国新闻网）早8点看商机2026年以来，马斯克动作密集，特斯拉明确将增长重心转向AI与人形机器人领域，并向xAI持续注资，一系列布局背后，是其对核心算力供给的深层焦虑。长期以来，特斯拉芯片供应高度依赖外部巨头，马斯克也直言，仅靠外部采购无法满足日益增长的需求。因而，这场超百亿美元的计划，表面是产能扩张，实则是马斯克通过自动驾驶、机器人与太空业务的垂直整合，摆脱外部依赖并实现成本与能效最优。在高性能AI开发的核心竞技场上，马斯克的终极目标，是实现技术、数据与算力的完全自给自足。未来产业竞争中，算力主权将成为决定企业长期竞争力的核心。深圳电路板大厂，猛投110亿扩产3月中旬，鹏鼎控股公告称，全资子公司庆鼎精密，拟投资110亿元，在江苏淮安建设高端PCB生产基地。这是鹏鼎7个月内在淮安砸下的第二个大项目。2025年8月，其AI芯片配套线路板扩建项目，刚在当地开工，总投资为80亿元。鹏鼎为全球PCB巨头，目前市值超1200亿元，2025年营收约391.5亿元，同比上涨11.4%，净利润微增至37.4亿元。（21世纪商业评论）早8点看商机此次豪掷110亿元投资，鹏鼎瞄准的是AI风口。AI服务器对PCB的技术要求比传统产品高出好几个台阶。其需要的是高阶HDI板，线路密、层数多、速度快。算力需求井喷，高端PCB市场火热。Prismark预计，到2029年，全球服务器/数据存储领域PCB市场规模，将达到189亿美元，年复合增长率达到11.6%。同时，小编发现鹏鼎已是主流AI眼镜供应商；在人形机器人领域，已与头部客户在PCB应用及产品开发方面深度合作，相关电路板产品实现批量供货。如何抓住AI时代带来的红利，今年已成为电子信息供应链企业的关键战略。2026 ITES展会亮点：工业新智大会-深圳国际高端装备先进制造技术峰会随着制造业向高精尖升级，高端装备先进制造技术成为产业升级核心关键。但核心部件卡脖子、工艺精度难突破、柔性智造落地难、产业链协同效率低等难题亟待解决。并且，在制造业与AI＋深度融合发展的过程中，机床&自动化还有哪些新机会？行业内卷严重，怎么差异化破局、提利润？关于机床行业的“现在”和“未来”究竟在哪？看他们怎么说→高端装备先进制造技术创新技术集结！ 牧野：昆山第10,000台放电加工机床正式下线牧野昆山第10,000台放电加工机床下线暨国产首台大型电火花机EDNC122H交付仪式在昆山工厂隆重举行。此次设备交付客户为浙江台州美多模具有限公司，专注于汽车内外饰、家电及高端精密注塑模具的研发设计与制造。EDNC12 2H作为牧野昆山的第10,000台下线设备，由牧野中国研发与生产团队倾力打造的又一力作，精准适配汽车、家电以及高端注塑模具等领域加工工艺需求，是高效精密加工的全新利器。（牧野中国）原子重塑：将发布首款智能12喷嘴3D打印机国内消费级3D打印机公司原子重塑（MOVA AtomForm）将正式推出首款拥有智能12喷嘴的桌面级3D打印机Palette300。据悉，Palette300将内置50余个传感器及4颗AI摄像头，并由MOVA自研芯片统一处理视觉与材料数据。（科创板日报）华虹宏力：首批中国产STM32开启交付意法半导体宣布，中国本地制造的STM32通用微控制器现已开启交付。首批由华虹宏力代工的意法半导体STM32晶圆产品已陆续发货给国内客户。后续STM32H7系列（成熟的高性能通用MCU系列）部分型号已率先开始量产，更多型号计划于2026年底实现量产。（全球半导体观察）博格华纳：驱动系统芜湖新工厂开业投产博格华纳动力驱动系统芜湖工厂正式开业。新工厂将主要为奇瑞配套供应驱动电机。依托博格华纳在扁线电机研发、工艺设计、产线建设等方面的核心能力，打造优异电机产品。（今日电机）东微半导：拟4亿元收购慧能泰53.09%股权东微半导发布公告称，拟以人民币4.08亿元受让深圳慧能泰半导体科技有限公司股东所持有的慧能泰53.0921%股权。慧能泰主要产品方向为智能快充产品线以及数字能源产品线，深耕USB Type-C 生态链和数字能源两大领域。（科创板日报）全球“钴荒”或持续至2030年Darton Commodities指出，自刚果实施出口限制以来，钴基准价格已累计上涨逾160%，氢氧化钴价格更是翻了两番有余。2025年全球精炼钴产量下滑约两成，形成逾8.2万吨的供应缺口。短缺状况将逐年持续至2030年。（华尔街见闻）亚太主导全球半导体封装材料市场多家国际机构发布报告显示，2025年，全球半导体封装材料市场市值增至409.3亿美元，预计2033年将突破1088.3亿美元，2025至2033年复合年增长率达13.0%。亚太地区占据全球半导体封装材料市场63%至65%的份额。（中国化工报）丰田：宣布将投资10亿美元扩建两座工厂产能丰田汽车公司将投资10亿美元用于其位于肯塔基州和印第安纳州的工厂。其中，将向其肯塔基州整车装配厂投资8亿美元，扩大纯电动和混合动力汽车的生产产能；向印第安纳州工厂投资2亿美元，增加Grand Highlander混动版SUV的产能。（证券时报e公司）盛弘股份：Sirius 135K储能逆变器首个泰国项目正式运行深圳市盛弘电气股份有限公司Sirius 135K储能逆变器在泰国的首个工商业储能项目交付并正式投入运行。通过技术迭代，Sirius 135K可广泛适用于多类复杂场景，如高载能工业园区、微网/离网场景、极端环境等。（证券日报）三花智控：2025年净利润40.63亿元，同比增长31.10%三花智控2025年实现营业收入310.12亿元，同比增长10.97%；归属于上市公司股东的净利润40.63亿元，同比增长31.10%；经营活动产生的现金流量净额50.91亿元，同比增长16.58%。（21快讯）泽景股份：正式在港交所鸣锣上市江苏泽景汽车电子股份有限公司正式在港交所鸣锣上市，成为中国第一个车载HUD领域港股上市企业。公司本次H股公开发行1622.65万股，募集资金主要用于车载HUD生产线扩产及自动化升级，加码智能座舱相关核心技术研发等。（FOFWEEKLY） -END- 工创联早8点是工创联旗下内容资讯账号用专业视角，陪你读懂工业新资讯*免责声明：文中所引用的数据、观点和信息均来源于我们认为可靠的公开资料（如知名媒体报道、政府统计数据等）并已标注具体出处。我们不对第三方信息的绝对准确性或完整性提供担保，读者在引用或决策时请自行审慎判断。*投稿与商务合作等事宜，请联系huangyike@iteschina.com*本文未经允许，禁止转载！点击“阅读原文”，查看ITES更多主题展区

关注后加星: 早上七点钟, 全球AI动态在手中昨日，AI领域发生了多项重要事件和进展，共计约15条汇总如下。AI应用进展和演化1-1. OpenClaw逼出Claude最强反击！GUI操控电脑和真人无差别，网友：这得花多少token？Anthropic公司最新升级Claude的“Computer Use”功能，让AI真正像人类一样操作电脑：它能实时截图识别GUI界面，用鼠标键盘完成点击、拖拽、输入等动作，无需软件改造或API接入——连老旧系统、Photoshop、剪辑软件都能直接操控。目前该功能已向Claude Pro/Max用户开放，支持远程手机派单、定时自动执行，并内置多重安全机制：敏感操作（如删文件、发消息）必先弹窗确认；优先调用已授权工具（如Slack、日历），仅在必要时申请桌面权限；官方还推荐在Docker隔离环境中运行。网友惊叹“和真人用电脑没区别”，但也调侃：“连续跑8小时，得烧掉多少token？”。https://www.qbitai.com/2026/03/391567.html1-2. 字节版龙虾架构火爆GitHub！开源获35k+ Star，内置Skill全家桶，原生适配飞书字节跳动开源的智能体框架 Deer-Flow2（昵称“龙虾”）近期火爆GitHub，上线不久即斩获35.3k Star，登顶趋势榜。它不是单一大模型，而是一个轻量、灵活、开箱即用的超级智能体操作系统：采用“1个主智能体 + 11层中间件链 + 动态子智能体”新架构，告别旧版固定结构，支持按需加载技能（如深度研究、数据分析、漫画生成、网页开发等），显著降低token消耗。内置Tavily、Brave等主流搜索引擎及Jina爬虫，兼容Claude Code、本地/云大模型。安全方面，配备隔离沙箱，每个任务独立运行、文件可读写、Bash可执行。部署极简——Docker一键启动，5分钟跑起来https://www.qbitai.com/2026/03/391361.html项目地址：https://github.com/bytedance/deer-flow 1-3. 科研数据不再碎片化！一张可计算图，连起整个科研世界UIUC团队推出的ResearchArcade，是一个面向科研智能的“统一知识游乐场”——它把散落在arXiv（6.7万篇论文）、OpenReview等平台的碎片化数据，首次整合成一张动态、多模态、可演化的学术图谱。它不是简单堆砌文本，而是精细建模：876万段落、87万张图表、32万张表格、54,467次修改记录，并用图结构连接“谁写了什么、引用了谁、被谁评审、如何修改”。关键突破在于“两步任务范式”：先定位目标节点（如一条审稿意见），再提取其多跳邻域作为输入，让模型真正理解科研的逻辑与脉络。实验证明：小模型经其训练后，在修改生成、反驳写作等任务上逼近大模型；图结构带来最高67%性能提升。https://www.163.com/dy/article/KOPKEFI30511ABV6.html论文链接：https://arxiv.org/pdf/2511.220361-4. 暴瘦30磅险丧命，61岁硅谷极客用AI重读11页病历，揪出罕见血癌60岁硅谷极客Steve Brown在一年内暴瘦13.6公斤（30磅）、反复求医却被误诊为“压力大”或“胃炎”，直到南加州山火焚毁其马里布家园，被迫转至偏远地区就医，才被急诊医生果断确诊为罕见浆细胞癌——一种会快速摧毁心脏与肾脏的恶性血液病。此前10个月的检查数据早已埋下线索，却因科室割裂、医生时间有限而无人串联。绝境中，Steve用自己毕生积累的AI技术，构建医疗智能体“Haley”，仅几分钟便从海量病历中锁定关键盲区，精准建议骨髓活检与游离轻链检测——正是国际指南诊断该病的“金标准”。后续，AI更解析其11页基因报告，匹配出超说明书个体化方案，7个月后核心指标完全恢复正常。https://www.163.com/dy/article/KOPDOKN60511ABV6.html1-5. 龙虾也能养龙虾！UCSD发布AIBuildAI智能体，MLE-Bench榜单第一加州大学圣地亚哥分校团队推出了一款革命性AI开发智能体——AIBuildAI，让普通人也能“零代码”打造专业AI模型。用户只需用自然语言描述任务，系统便自动完成模型设计、编码实现、训练调参、性能评估与迭代优化，全程无需编程。它模拟真实AI团队协作模式，由五大智能体分工配合：管理智能体统筹调度、研究员智能体构思/诊断方案、编码智能体生成可运行流水线、调优器智能体在有限算力下高效调参。在权威基准OpenAI MLE-Bench（含75个真实Kaggle任务，覆盖图像、NLP、时序等多领域）测试中，AIBuildAI以63.1%的获奖率高居榜首，性能媲美资深AI工程师。https://aitntnews.com/newDetail.html?newId=23373项目地址：https://github.com/aibuildai/AI-Build-AIAI大模型算法、赛事和会议2-1. 东方理工团队提出HiDrop：重构MLLM计算路径，压缩90%视觉Token实现2.2倍加速随着图像分辨率和视频长度增加，视觉Token数量远超文本，导致自注意力计算开销激增（复杂度为O(n²)）。传统剪枝方法“一刀切”，忽视了模型各层功能差异。研究发现：浅层仅传递视觉特征（几乎不融合），中层是跨模态融合关键阶段（但仅约10%的视觉Token起决定性作用），深层则专注语义推理（视觉影响已大幅减弱）。据此，HiDrop提出三层协同策略：浅层延迟注入视觉Token、中层用“凹金字塔式剪枝”动态保留关键Token、深层提前退出视觉计算。实验表明：在压缩约90%视觉Token（从2560个减至256个）的情况下，模型仍保持98.3%原始性能，并实现1.72倍训练加速和2.2倍预填充加速。https://view.inews.qq.com/k/20260324A02S2D00论文链接：https://arxiv.org/pdf/2602.23699仓库链接：https://github.com/EIT-NLP/HiDropAI人才和资本动态3-1. 马斯克官宣1万亿瓦芯片计划，红杉合伙人力挺：xAI会赢！马斯克近期宣布自建芯片厂“Terafab”（目标年产1太瓦算力）、打造太空数据中心，并加速推进xAI，引发广泛质疑。但红杉资本合伙人Shaun Maguire却坚定看好：xAI将胜出。他指出，外界误判源于把马斯克当作“政治人物”，而忽略其本质是“技术组织者”——擅长识别技术拐点，并重仓突破瓶颈。虽曾阶段性低估Transformer语言模型路线，但2022年底ChatGPT爆发后，他迅速补上xAI这一关键拼图，构建“视觉+语言+机器人+算力+平台”的全栈AGI闭环。目前，xAI算力已进入快车道，优先级正从“抢算力”转向“强模型+真产品”。https://www.163.com/dy/article/KOPKQ00G0511ABV6.html3-2. 华为云新加坡总经理胡维琦将加入MiniMax，或向贠烨祎汇报MiniMax迎来关键人才升级：原华为云新加坡总经理、拥有近20年华为经验的胡维琦即将加盟，向COO贠烨祎汇报。这位“华为老兵”自2005年入职，历经运营商业务、企业服务到云战略转型，曾主导华为云在金融、互联网等关键行业的落地，并推动其在东南亚以新加坡为支点实现本地化拓展。当前MiniMax发展迅猛：1月在香港IPO，融资约6亿美元；2025年营收同比增长159%，超70%来自海外；3月发布首份财报，同期推出新一代自主进化型Agent模型M2.7。叠加自研训练工具MaxClaw，公司已构建“技术+生态+落地”闭环。胡维琦的云与出海实战经验，恰为MiniMax全球化冲刺补上关键一环。https://www.leiphone.com/category/industrynews/a6MRb7oWS3HKM9fh.html3-3. 造火箭的辞职去放牛，彼得·蒂尔花20亿美元押注一个AI牛项圈最近，硅谷传奇投资人彼得·蒂尔旗下Founders Fund领投20亿美元融资，估值达20亿美元——对象竟是一家做“AI牛项圈”的新西兰公司Halter。这款太阳能项圈每分钟采集6000个数据点，实时监测奶牛位置、体温、咀嚼、发情周期等，并首创“虚拟围栏”：手机画条线，牛靠近就震动提醒，7–10天学会守界；一键即可远程驱赶整群牛。目前全球60万头牛已佩戴，美国虚拟围栏总长超1.1万英里（绕美一圈），节省实体围栏成本约2.2亿美元，农场主每周省工20–40小时，单牛月费仅5–8美元。有趣的是，创始人22岁从火箭公司辞职回乡“放牛”，把硬科技扎进泥土。https://view.inews.qq.com/k/20260324A02S9H003-4. 要造亚洲最大AI算力集群，印度Yotta最大英伟达GPU运营商，拟40亿美元估值融资同步冲刺IPOYotta Data Services是印度最大的AI算力运营商，正加速冲刺IPO。该公司运营着约10,000颗英伟达H100芯片，并计划在5月前部署数千台更先进的B200 GPU，8月前再新增超20,000颗B300芯片——总计将建成亚洲顶尖的AI加速器集群之一。目前估值约40亿美元，拟在IPO前融资5–6亿美元，后续上市再募同等金额。它已获印度监管机构原则性上市批准，与野村等合作推进承销，并吸引穆巴达拉等主权基金及印度顶级家族办公室参与。Yotta主打“本土主权算力”，定位为亚马逊、Alphabet等国际巨头在印AI基建的本土替代方案——而这两家公司今年在印AI投入均超1000亿美元。https://view.inews.qq.com/k/20260323A02R3W00写在最后欢迎大家关注、分享、转发本公众号，也欢迎直接与小编联系 对接合作～小问卷：公众号打分点评

万得，第一次把专业金融 AI 交给个人用户。在中国金融行业，万得长期以来都意味着一件事：权威、专业、深度的金融信息与分析服务。买方、卖方、资管、私募、量化、投顾、银行、券商、保险、研究机构……过去近三十年，万得总是存在于机构用户的工作台上，服务的是高频、复杂、严肃的专业金融工作。今天，这件事第一次发生了变化。万得 AI 产品面向金融人士的 Wind Alice 个人版，正式推出！Wind Alice 个人版面向的是真正有金融专业工作需求的个人用户 – 你可以是理财师、金融销售人员、投行财务顾问、投资人、家族办公室、咨询顾问、分析师、企业战略与 IR、策略师、财经媒体人等等。这不是普通的新产品上线。这是万得第一次，真正把过去主要服务机构的专业金融 AI 能力，带给更广泛的专业金融个人。如果你是金融工作者，但没有采购完整机构版万得金融终端的需求；如果你每天都在追市场、看公司、做研究、比产品、配置资产、服务客户、汇报工作，但同样需要一个真正专业、真正能做金融工作的 AI 平台；那么今天，你终于有了一个新的选择：Wind Alice。// Wind Alice，到底是什么？ //对很多非万得终端用户来说，Wind Alice 这个名字可能还是第一次听见。那就先记住一句话：Wind Alice，不是一个聊天 AI。它是面向专业金融个人的 AI 原生工作平台。它不是为了陪你泛泛聊天而生。它是为了帮你更快理解市场、梳理行业、看懂公司、分析产品、搭建框架、完成研究、服务客户、推进金融工作而来。无论你是什么角色，你可以把它理解成能够辅助你的：一个理财团队、一个投资团队、一个策略团队、一个研究团队、一个投行团队、一个客户服务团队……被浓缩进了一个 Wind Alice 个人版账号里。// Wind Alice，不只是回答问题，而是在帮你完成金融工作 //为什么很多 AI，一到金融问题就总“差一口气”？因为金融不是一个只靠语言能力就能打穿的领域。你当然可以拿很多通用 AI 去问市场、问公司、问基金、问热点、问赛道。它们会总结、会表达、会组织语言，看上去也常常“像懂了”。但真正做过金融的人都知道：能答，不等于能用。你要的是准一点，它可能说得像模像样，但数据不一定准确；你要的是快一点，它可能能生成一段文字，但未必跟得上市场节奏；你要的是全一点，它可能能拼几段公开信息，但不一定覆盖真正关键的维度；你要的是深一点，它可能会复述内容，但不一定真正懂金融人在意什么；你要的是一份能继续拿去判断、沟通、开会、服务客户的结果，它却常常停在“看起来挺聪明”。金融最怕的，从来不是不会说。而是：说得像真的，但不够准；看起来很快，但不够新；内容不少，但关键点没覆盖；逻辑很满，但最后不能用。Wind Alice 从一开始，就是为了解决这个问题而生的。依托万得长期积累的金融信息底座，它不是简单做一轮自然语言生成，而是可以连接全球市场的大量专业数据、资讯、研究与金融工具，并围绕金融任务去组织分析与执行，调动数百个专业金融 MCP 工具和 Agent。所以，Wind Alice 和很多通用 AI 真正的差别，不是“它也会回答问题”。而是：它能接入实时、专业、全面数据；它能理解金融任务与分析框架；它能围绕任务目标去拆解分析；它能查资料、调工具、做计算、跑流程、验结论、完成 Excel / PPT / Word；它能把一系列的任务串起来，最后把结果真正交到你手里。这，才是专业金融 AI 和普通聊天 AI 之间真正的分水岭。不是更会“说”，而是更会“做”。这就是为什么我们更愿意把 Wind Alice 定义为：AI 原生的金融工作平台。// Wind Alice，为什么能给你配备一支金融团队？ //Wind Alice 不仅有强大的智能内核，有数百个可调用的专业金融 MCP 与 Agent 工具，也有可以反复复用、不断进化的 Skill 技能体系。智能内核、工具联动、技能分身。也就是：AI 负责理解目标与规划路径；MCP / Agent 负责调用专业能力与金融兵器；Skill 则把金融人的方法论、步骤和判断路径，封装成一个可以反复调用的“智能分身”。Wind Alice 像一个真正懂你、能干的 AI 团队：有人帮你查数据，有人帮你拉资料，有人帮你做测算，有人帮你搭框架，有人帮你核来源，有人帮你把结果组织成可交付的东西。// Wind Alice 能为你做些什么？ //下面这些，不是概念，而是 Wind Alice 最有价值的地方。1. 先从能干活的“金融问答“开始说起比如你想研究 Robinhood 这一年到底是“自己跑赢了”，还是整个可比券商/互联网券商板块都在涨。过去，你可能要先找可比公司、判断样本、下载股价、做等权重组合、归一化处理，再单独画图。现在，你只需要把任务交给 Wind Alice。案例：“请挑选 Robinhood 的5家可比上市公司，做一个按等权重分配的可比公司组合股价指数，并与 Robinhood 自身股价表现进行对比展示。”Wind Alice 会自动完成：可比公司筛选、样本解释、指数构建、基期归一、可视化输出，并把结论和图表一起交给你。2. “技能广场”让你拥有十八般武艺，打造无限数字分身如果你是理财顾问，需要为客户快速完成基金筛选与投资建议。过往最耗时繁重的工作：筛产品池、看收益回撤、比波动和夏普、看规模、看持仓、看基金经理，再把它组织成一份客户能听懂的建议– 这些通通交给财富管理相关技能！你只需输入客户需求，Wind Alice 为你呈现一份专业详实的基金配置建议。案例：“我是平衡型投资者，有50万，想中期投资，偏好科技行业，请帮我筛选基金并给出配置建议。”其他更多 Wind Alice 官方和社区技能，适合各种金融角色，等你来解锁尝试！3. 它能像一个研究助手一样，快速帮你看懂一家公司当你突然要判断一家公司值不值得跟、为什么涨、为什么跌、财报到底好还是不好时，真正难的不是“找一段简介”，而是把投资逻辑、财务情况、催化剂、估值、风险真正理顺。案例：“帮我分析 xx 公司的投资价值，重点看核心逻辑、财务趋势、催化剂、估值和风险。”4. 它能接手“深度研究”这种真正复杂的课题复杂研究，从来不是你问一步它答一步，而是一整个项目：当你给出一个研究目标之后，它会确定研究边界、拆分分析维度、分派任务、并行推进多个 Agent、补资料、做验证，最终交付一份结构完整、逻辑清晰、可继续讨论和决策的研究底稿。仅需一杯咖啡的功夫，Wind Alice 既可调用一支 AI 团队，为你完成10-50页的深度研究报告。案例：“深度调研人工智能芯片行业的竞争格局，梳理英伟达、AMD、Intel 等主要厂商的技术路线与市场份额变化趋势。”5. 它还是你的 PPT 汇报小助手比如你要快速做一份关于新能源汽车行业的投资路演材料，用于向投资人汇报。过去，这通常意味着查销量、梳理行业逻辑、对比公司、搭结构、写页面、做图表、统一版式，最后再反复修改成一套能拿出去讲的 PPT。现在，你只需要把任务交给 Wind Alice。案例：“帮我获取一下今年新能源汽车的销量和商业投资计划，对比多家新能源车企的发展前景，生成一份投资研究 PPT，浅色背景，12页，主要针对投资人。”它会自动完成信息梳理、研究框架搭建、内容生成、图表组织、PPT 排版，最终直接交付一份附带权威数据、可下载、可修改编辑的 PPT。你惊呼：“能填数，又可编辑的 PPT，真是太香了！“// 如何注册体验？ //今天，万得正式发布 Wind Alice 个人版。注册体验请登录：https://alice.wind.com.cn/关于很多人已经在期待的与微信 ClawBot 的连接，我们将等微信官方推出针对最新版 OpenClaw 的插件接口后，正式入驻微信。敬请期待。// 最后，只说一句 //不是每个 AI 都能做金融。而今天，万得第一次把真正能做金融工作的专业 AI，交给个人。过去，它仅属于机构席位；今天，它开始服务更广泛的专业金融个人。Wind Alice，不只是一个 AI。Wind Alice，是你面向未来的智能金融工作平台。Wind用户在金融终端输入Alice Chat （ACHAT）千亿参数AI模型，精通复杂金融概念 20年数据积累，分析能力媲美专家 手机电脑实时联动，随时随地高效响应为您开启智能化工作新体验点“阅读原文”，申请Wind金融终端

据央视新闻，当地时间3月24日，记者获悉，美国政府通过巴基斯坦向伊朗提出一份包含15项条件的结束冲突方案，涵盖核计划、导弹能力及地区问题。据称，美方主要要求包括：伊朗解除现有核能力、承诺不发展核武器、禁止在本土进行铀浓缩、移交约60%高丰度浓缩铀库存、拆除纳坦兹、伊斯法罕及福尔多等核设施，并允许国际原子能机构（IAEA）全面核查等。同时，美方还要求伊朗停止支持地区盟友武装，禁止对其提供资金、指挥及武器支持，并限制弹道导弹的规模与射程，仅用于防御用途，同时确保霍尔木兹海峡保持开放。作为交换条件，伊朗可能获得全面解除国际制裁、美国支持其发展民用核项目，以及取消“快速恢复制裁”机制。据了解，美方正考虑推动为期一个月的停火，以便就上述条款展开进一步谈判。该方案由包括贾里德·库什纳和史蒂夫·威特科夫在内的特朗普顾问推动。另据以色列方面24日消息称，美国有意提出为期一个月的停火方案，以便与伊朗讨论一份包含15个要点、旨在结束战争的协议。同日，受中东局势影响，国际油价盘中波动，最低触及每桶87.88美元。微信编辑 | 七三

*仅作示意用3月17日，FDA公布了一份3月12日向位于印度达曼的Patcos Cosmetics Pvt.Ltd.（以下简称 Patcos）发出的警告信。该信函披露了 FDA 检查员在2025年7月14日至18日的现场检查中发现的严重质量缺陷。这封警告信的特别之处在于，FDA罕见地刊载了多张展示该工厂恶劣生产环境的照片，以此作为违规行为的直观证据。照片显示生产设施卫生条件不堪入目FDA 指出，Patcos 生产的非处方药（OTC）产品在不卫生的条件下制备、包装或储存。警告信中公布的第一张照片显示了建筑外部环境。检查员观察到，在该工厂进行灌装、包装和生产操作的一楼区域，外部存在废弃管道等大量的堆积物。这些区域紧邻带有窗栅栏的窗户开口，无法有效防止外部环境的污染。*图1第二张照片展示了生产车间的破损窗户。FDA 指出，该生产设施缺乏与外部环境的充分隔离屏障。破损的窗户直接暴露在开放式生产线旁，导致生产操作无法避免外部环境影响。*图2。大片可能涉及商业秘密的区域被隐去第三组照片重点记录了生产区域内的洗手池。检查员发现，企业将生产区域内的洗手池作为清洗生产设备的水源。照片显示，这些洗手池本身处于极度不卫生的状态，池内堆放了塑料瓶、金属零件和各类杂物，池壁和周围墙面存在明显的污垢、水渍和损坏。*图3。部分区域被隐去。此外，检查还发现了严重的漏水损坏。一楼地板覆盖着泥土残留物，天花板和墙壁因漏水出现褐色变色，在成品储存区域的天花板上甚至观察到绿色霉菌样残留物。FDA 强调，尽管该工厂目前可能未向美国市场供应相关产品，但其生产线此前曾用于生产供应美国市场的药品，且目前仍继续供应其他市场。先展示设施卫生问题，然后详述CGMP的系统性失败在照片给人以深刻印象之后，FDA继续详述多个系统性缺陷：未能维持建筑处于良好的维修状态。记录显示，该工厂在2017年的检查中就曾被指出设施破损及遭受洪灾损坏，但本次检查发现相关问题并未得到有效整改，违规行为具有持续性。未能对药品的每种成分进行至少一项鉴别验证检验。企业长期未能对二甘醇（DEG）或乙二醇（EG）污染的高风险成分进行检测。Patcos 沿用了《印度药典》（Indian Pharmacopoeia, IP）规范，但该规范未要求进行 DEG/EG的杂质或鉴别检验。此外，企业委托的第三方实验室所使用的分析方法未经确认或验证。DEG/EG污染导致的药害事件直到如今仍屡见不鲜，耸人听闻，尤其是源自印度产劣质儿童止咳糖浆的案例。见识林相关报道。未能验证其水系统能够持续生产出符合预期质量标准的水。检查员发现水系统存在严重设计缺陷，包括使用球阀、带有大量接头的软管、管道坡度不足、使用螺纹接头和生料带等。此外，企业承认未对 OTC 药品的生产工艺进行验证。检查发现，2023年12月至2024年1月检测的8批药品中，活性成分含量表现为超强效（Super Potent），范围在110%至120%之间。质量部门（Quality Unit, QU）未能有效履行其监督职责。违规行为包括蓄意篡改原始实验室数据以掩盖超标（OOS）结果、批生产记录不完整、缺乏书面的稳定性试验程序等。罕见举动背后的FDA监管导向更值得关注据Endpoints报道，当被问及“今后是否将在警告信内公开更多照片”时，美国卫生部（HHS）发言人表示不对具体的执法和合规策略发表评论。但此事可能不是特例。长期以来，FDA 警告信多以抽象的法律条文和技术术语描述违规事实。此次通过引入照片等视觉证据，FDA 实际上打破了监管机构与公众及行业间的信息壁垒，将原本隐蔽在厂房内部的低级卫生缺陷转化为全球范围内的公众负面舆论。从法律效力角度看，FDA的警告信本身只是一种“非正式”的“劝告性”函件（这一点在近日遭到企业挑战），其监管效果是通过“公之于众”来实现和放大的。未来如果FDA开始披露更直观、更便于传播的照片，可能大幅提升企业的违规成本，使得企业面临的不仅是经济和法律制裁，品牌信誉也丧失殆尽。这些照片也可为FDA局长Marty Makary的扩大海外药厂突击检查政策提供舆论支持。他曾称提前三周通知的海外预约检查是个“笑话”（a joke）。识林®版权所有，未经许可不得转载点击绑定/注册识林，获取最新全球监管动态【关于识林-常见问题与解答】

亚马逊微软Meta都来贺喜。作者 | ZeR0编辑 | 漠影属实没想到，卡着全世界移动芯片脖子的Arm，突然发布了自研CPU！芯东西3月24日旧金山现场报道，刚刚，3500亿颗芯片背后的半导体IP巨头Arm，推出首款由Arm自主设计的数据中心CPU——Arm AGI CPU。▲Arm CEO Rene Haas展示AGI CPU芯片这是Arm发展35年来，首次推出对外销售的自研芯片，也是Arm全新数据中心芯片产品线的首款产品，标志着Arm正式进军数据中心芯片领域，将其高能效架构规模化引入AI基础设施。Arm AGI CPU专为AI智能体基础设施打造，采用台积电3nm制程工艺、双Chiplet设计，单颗CPU集成136个Arm Neoverse V3高性能核心，配备2MB L2缓存，支持3.7GHz主频，提供每核心6GB/s内存带宽，内存时延低于100ns，采用96通道PCIe Gen 6接口，支持CXL 3协议，TDP达300W。Arm将其称作“全球最高能效的智能体CPU”，围绕性能、规模、能效三个原则来设计。英伟达创始人兼CEO黄仁勋的巨脸出现在大屏幕上，祝贺Arm发布第一款数据中心芯片。Arm AGI CPU的单核、系统级芯片、刀片式服务器及机架各层级均实现行业领先的性能表现。通过更多可用线程与更高单线程处理能力相互叠加，该芯片可实现单机架性能达到x86平台的2倍以上，每1GW的AI数据中心算力资本支出节省高达100亿美元。它支持高密度1U服务器机箱的风冷部署方案，单机架可支持多达8160个计算核心；也支持液冷系统，单机架可实现超过45000个核心的部署规模。Arm CEO Rene Haas分享说，按其估算，自人类诞生以来，大约共有1170亿人生活在这个星球上。而Arm芯片累计出货量已超过3500亿颗，足足是有史以来人类总数的3倍，是所有非Arm架构CPU累计出货量总和的7倍，平均每个全球家庭拥有160颗Arm芯片。现在，Arm的核心业务包括三大块：IP授权、CSS（计算子系统）方案，以及自主设计的芯片产品。Arm AGI CPU现已开放订购，已交到客户手中，正在由客户评估，计划在年底前实现量产。Arm与永擎电子、联想、广达电脑、Supermicro等头部OEM厂商及ODM厂商展开合作，早期系统现已推出，永擎电子、联想及Supermicro已开放商用系统订购，更广泛的商用部署预计将于今年下半年落地。▲联想HR650A V3 2U机架服务器，配备两颗Arm AGI CPUArm还披露了后续产品规划，AGI CPU与Arm Neoverse CSS产品路线图将并行推进，计划2027年发布Arm AGI CPU 2和CSS V4，未来发布Arm AGI CPU 3和CSS V5，确保所有Arm数据中心客户在平台架构与软件兼容性方面实现协同发展。在会后媒体问答环节，Rene Haas谈道，研发AGI CPU只是Arm商业模式的自然延伸，市场需求严重未被满足，中国可能是非常好的市场。另据Arm云AI事业部执行副总裁Mohamed Awad分享，Arm也在认真研究NVLink等互连技术，已宣布将在未来版本的CSS中支持NVLink。01 .采用简化架构，没有多线程，摆脱x86 CPU的额外开销与复杂性Rene Haas谈道，智能体的爆炸式增长催生更大的CPU需求。智能体本质上是一个工作流，大量工作涉及调度，这正是CPU所擅长的工作，是加速器做不了的。打个比方，加速器负责生成token，就像推一辆翻斗车，需要有人去搬运土，CPU就是搬运这些土的设备。根据Arm的估算，数据中心对每GW功耗提供的CPU算力需求将增长至当前的4倍以上，在相同功耗范围内，以前需要3000万CPU核心，现在需要塞入约4倍的1.2亿个CPU核心。功耗是宝贵的，所需资本也是宝贵的。试图将如此多的额外CPU塞进一个已经被加速器和执行核心工作的CPU塞得满满当当的数据中心，是一道难题。对此，Arm打造了其首款对外销售的自研芯片——Arm AGI CPU。为什么要做这件事？Rene Haas谈道，随着智能体AI走向主流，所有支撑其运转的工作都依赖CPU，这颗CPU必须天生就具备在电池供电下运行的基因。x86架构背负着执行开销和对遗留功能的支持负担，选择了聚焦于模块化、支持大量不同市场和小众用例。而Arm专注于提升能效、降低延迟。Arm AGI CPU从零开始设计，围绕三个原则：性能、规模、能效。（1）性能高IPC（每周期指令数）一直是Arm的强项。传统CPU有时会试图通过提高主频、进入Boost模式来在这一维度上竞争，但提高主频，功耗也随之上升，这些Boost模式无法长期持续，也无法在整颗芯片上持续。而AGI CPU能提供全时间、可持续的满血性能。（2）规模Arm在核心数量上实现线性扩展，内存和IO子系统经过专门设计，与核心高度匹配。一些传统架构采用多线程。多线程的实质是向同一个核心丢两个任务，但IO和带宽并不会因此翻倍，只是把瓶颈转移到了别处，而且CPU还必须承担管理这种来回切换的负担，导致性能下降，最终导致进程饥饿。Arm反复观察到，数据中心运营商不得不超额配置数据中心30%甚至更多，来应对这种非线性扩展的问题。Arm以无需这样做为傲。▲AGI CPU与x86 CPU运行同一任务的表现对比（3）能效Arm对能效有着近乎偏执的专注。AGI CPU是专为目标场景打造的，没有任何遗留架构的包袱，不浪费任何一个周期，不存在搁浅的算力，不浪费任何一瓦的功耗。在实测中，AGI CPU可提供持续性能，没有因超出功耗预算而导致的性能降频，没有内存或IO争用。上图中，左边的AGI CPU和中间的x86 CPU柱形均在SMT（同步多线程）禁用的情况下测得，仅对比了单线程核心表现。一个常见说法是，多线程能改善性能，带来更好的可扩展性。但如果开启多线程，结果如图中第三个柱形所示，性能下降、现实中每机架大量线程闲置、能效略有提升但不足以改变整体的算法取舍。Mohamed Awad解释说，如果对内存带宽的需求很低，SMT是合理的，因为可以共享带宽，当一个线程在等待时，可将CPU资源让给另一个线程。但在智能体AI场景中，有大量线程需要同时支撑，有昂贵的加速器和昂贵的基础设施在等待，最不希望发生的事情就是分割I/O带宽或内存带宽，而是希望将那些I/O和内存带宽精确地专用给对应的进程。“我们认为，这个最优值约为每秒4~6GB的带宽分配给每个核心，这正是我们的设计目标。在这类场景下，不实现SMT是更合适的选择，因此我们目前没有采用SMT的计划。”他谈道。02 .详解AGI CPU规格：3nm、136核、3.7GHz主频从运行频率到内存及I/O架构，Arm AGI CPU每一处设计都经过专门优化，在高密度机架部署场景下，支持大规模并行、高性能的智能体AI工作负载。AGI CPU采用台积电3nm制程工艺，基于标准Arm Neoverse V3计算子系统，单颗CPU集成136个Arm Neoverse V3高性能核心，配备2MB L2缓存，支持高达3.7GHz的主频。该芯片提供每核心6GB/s内存带宽。领先的内存带宽使每个机架能支持更多高效执行的线程。相比之下，x86 CPU在持续高负载下会因核心争抢资源而导致性能下降。Arm将整个系统设计为低延迟架构，使内存访问延迟低于100纳秒。为此，AGI CPU采用了双Chiplet设计，每个Chiplet将所有内存和IO直接集成其上，无需担忧复杂的NUMA域和跨硅片的多次跳转。在互联方面，Arm AGI CPU采用96通道PCIe Gen 6接口，支持CXL 3协议，可连接任意加速器，同时支持内存扩展等功能。其TDP（热设计功耗）为300W，每线程独立核心，可在持续负载下提供确定性性能，避免降频与线程闲置。03 .支持风冷和液冷，单机架性能达x86系统的2倍以上为加速产品采用，Arm推出Arm AGI CPU1OU双节点参考服务器。该服务器采用符合OCP（开放计算项目，Open Compute Project）的DC-MHS标准规格设计。Arm的参考服务器采用1OU双节点设计，每台刀片服务器中集成2颗CPU芯片，并配备独立内存与I/O，共计272个核心。AGI CPU支持高密度1U服务器机箱的风冷部署方案。下图是一个标准OCP风冷机架。这些刀片服务器可在标准风冷36kW机架中满配部署，30台双节点1OU刀片服务器可提供总计8160个核心。在该配置下，Arm AGI CPU可实现单机架性能达到最新x86系统的2倍以上。此外，Arm与Supermicro合作推出200kW液冷设计方案，可容纳336颗Arm AGI CPU，提供超过45000个核心。Arm计划向OCP社区贡献该参考服务器设计方案及配套固件，并进一步提供包括系统架构规范、调试框架及适用于所有Arm架构系统的诊断与验证工具等资源。这些贡献将惠及整个生态系统，对所有基于Arm的平台均有裨益。更多细节将在即将举办的OCP EMEA峰会上公布。04 .与Meta联合开发，还有多家首发合作伙伴Meta、OpenAI高管均来到Arm Everywhere大会现场并登台分享。Meta作为Arm AGI CPU的早期合作伙伴与客户，参与该CPU的联合开发，旨在为Meta全系应用优化GW级规模基础设施，并与Meta自研MTIA推理加速器协同运行，从而在大规模AI系统中实现更高效的编排与调度。“这场联姻，我个人认为是双赢的，非常令人振奋，看到从单纯的IP授权提供商，走向真正参与构建生产级、生产就绪产品的行列，”Meta基础设施负责人Santosh Janardhan谈道，“我认为最甜蜜的事情需要一些时间，而我们现在就要到了。”他说Meta和Arm谈合作，核心理由是想在每瓦内放入更多的核心，但不想在性能上有任何妥协。现在每天有约35亿人使用Meta的产品。每一次交互、每一篇帖子、每一个信息流、每一通电话，都建立在Meta后端构建的基础设施之上，即定制数据中心、定制硬件和定制芯片。大约两年半前，Meta先做了市场调研，看看是否有哪款CPU能满足规格要求，结果要么满足了性能、功耗不满足，要么满足了功耗、性能不达标。而Arm提供的可扩展性，让Meta能够注入更多算力，做到了优化每瓦性能、每千兆瓦性能、优化Meta全平台性能。双方承诺将围绕Arm AGI CPU的多代芯片产品展开长期深度合作。其他首发合作伙伴包括Cerebras、Cloudflare、F5、OpenAI、Positron、Rebellions、SAP及SK电讯。这些客户将在智能体CPU核心应用场景中部署Arm AGI CPU，覆盖加速器管理、控制平面处理、云与企业级API、任务与应用托管等领域。在大会展区，SK电信旗下Rebellions展示了使用Arm AGI CPU作为头节点，在同一台服务器中有一批加速器的实例。Arm展示了强大的“朋友圈”。超大规模计算服务商、云计算、芯片、内存、网络、软件、系统设计与制造等领域的50余家行业龙头企业，均对Arm计算平台向芯片领域拓展表示支持。英伟达、谷歌、微软、亚马逊云科技、博通、Marvell、美光、微软、三星、SK海力士、台积电等企业的高管一通猛夸，认为Arm AGI CPU是整个生态系统发展的重要里程碑，将带来新一代定制化计算能力，进一步释放Arm生态系统的潜力，让更多客户能够便捷地获取Arm的计算能力，为所有基于Arm构建智能未来的合作伙伴创造新的重大机遇。“我们很自豪能与Arm共同构建这个开放、可扩展、高能效的AI未来。加速计算并没有让CPU变得无关紧要，它让CPU成为不可或缺的合作伙伴。Arm架构已经成为我们所有平台的基础。”黄仁勋说，“Arm的适应性和可定制性，真正使我们能够将Arm整合至所有平台之中。”05 .结语：云端AI业务有望成Arm最大支柱，未来剑指1万亿美元市场“全球没有任何一家公司的生态系统，能像我们这样从边缘端到云端贯通服务。”Rene Haas说。他预测，云端AI业务可能在几年内成为Arm最大的业务。如今数以万计的公司在云端运行其软件于Arm之上，依托已向全球数据中心交付的超过12.5亿个Arm Neoverse核心。这一增长仍在加速。三十多年来，产业界基于Arm计算平台持续创新，在数千亿台设备上实现了可扩展、高能效的计算能力。整个生态系统正寻求大规模部署Arm技术的方案。“今天标志着Arm计算平台迈入全新发展阶段，也成为公司发展的重要里程碑。”Rene Haas谈道，AI从根本上重塑了计算的构建与部署，智能体计算正加速这一变革，随着Arm AGI CPU芯片推出，Arm将助力智能体AI基础设施实现全球规模化部署。在审视智能体AI发展、CPU需求增长、高能效CPU为数据中心带来的价值后，Arm预判这在未来将代表约1000亿美元的TAM。“将我们在所有市场上积累的成果，从边缘到云端，从毫瓦到千兆瓦，我们有机会在一个1万亿美元量级的市场中大展身手。”Rene Haas说。

去年 9 月底，Sora 2 上线的第一天，OpenAI CEO Sam Altman（山姆·奥特曼）就把自己的 cameo 权限向所有人开放。很快，他被做成各种荒诞 AI 表情包在社交媒体疯传。网友玩得不亦乐乎，社交媒体上「AI 视频元年」的口号铺天盖地。七个月后，他亲手签了 Sora 的死亡通知书。网友还是懂玩梗据《华尔街日报》报道。奥特曼在内部信中宣布：Sora 视频平台将全面停运。不只是那个消费端 app，开发者 API、ChatGPT 里的视频生成功能，统统砍掉。干净利落，不留余地。就在刚刚，Sora 官方也在 X 平台上发文告别：我们将与 Sora 应用说再见。对于所有使用 Sora 创作、分享并围绕它建立社区的大家：谢谢你们。你们用 Sora 创作的内容意义重大，我们知道这个消息令人失望。我们很快将分享更多信息，包括应用和 API 的时间表，以及保存你们作品的细节。– Sora 团队这大概是 AI 行业过去一年里，最戏剧性的情节。一个 AI 视频模型杀手的速生速死回到去年 9 月，Sora 的发布可以说是 OpenAI 最高调的一次产品秀。它不是一个简单的视频生成工具。OpenAI 给它设计了社交 feed 流，用户可以用 AI 生成视频、发布、互相观看。本质上，这是一个 AI 原生的短视频社区。奥特曼本人亲自下场玩梗，鼓励用户把他剪进各种流行文化的名场面里。排场拉满了，市场反响也是真实的。Sora 上线不到五天，下载量就突破了 100 万，一度冲上苹果 App Store 榜首。开局阶段，用 Sora 生成《海绵宝宝》《皮卡丘》等知名 IP 视频的创作者们引发了一阵狂欢。但问题从一开始就埋下了。据《华尔街日报》报道，Sora 上线时，OpenAI 内部就有员工对这个项目消耗的算力规模感到「惊讶」，因为彼时完全没有明确的用户需求验证，公司却已往里砸了大量计算资源。换句话说，这是一个老板觉得该做的产品，而用户真正的持续需求，始终没有被验证。数字不会说谎，上线后，这种担忧也逐渐变成了事实。硅谷风投机构 a16z 合伙人 Olivia Moore 在社交媒体上晒出一张 SensorTower 的监测截图：Sora APP 的 30 天用户留存率仅为 1%，60 天留存率直接归零。奥特曼自己后来也承认，大量用户主要用 Sora 制作趣味表情包分享给好友。这种一次性的娱乐行为，天然缺乏复购动力，也几乎没有变现路径。产品本身的体验也在加速流失。实测数据显示，Sora 生成的视频中，真正达到可发布水准的仅占 5% 到 10%，用户平均需要生成十条视频，才可能得到一条满意的结果。加上单次渲染动辄数分钟，一个勉强可用的成片往往要耗掉大半小时。这种「靠运气」的创作体验，对内容创作者来说是致命的。版权问题，则从另一个方向压缩了用户的创作空间。上线初期，生成知名 IP 视频的能力是 Sora 最大的吸引力，但版权方的强烈反对很快迫使 OpenAI 将授权规则从默认可用改为需明确授权，并大幅加强了内容限制。新鲜感退潮之后，留下来的创作空间已所剩无几。社区功能同样乏善可陈。推荐算法单一，优质内容得不到曝光；用户只能点赞，没有评论和收藏；视频播放过程中无法暂停；搜索体验混乱。正如Olivia Moore 所分析的：「纯 AI 生成内容的社区，效果劣于人机混合内容的形态。」Sora 产出的优质内容，最终大多流向了短视频平台，它只是一个创作工具，从来没有成为一个独立的社交产品。一个烧钱的无底洞留存问题之外，更直接压垮 Sora 的，是它的运营成本。据外媒估算，每日约 1500 万美元的运营开销（年化约 55 亿美元）、单段 10 秒视频 1.3 美元起步的生成成本、复杂场景下高达 33 美元的单次费用，这些数字让 Sora 的商业模式从一开始就站在悬崖边上。Sora 负责人 Bill Peebles 甚至公开承认，当前的运营模式「完全不可持续」，团队 GPU 资源已经不堪重负。为了控制成本，OpenAI 被迫将免费用户的每日生成额度从 30 个削减至 6 个。但这个决定本身是一把双刃剑，进一步削弱了普通用户的参与意愿，加速了留存的崩塌。与此同时，Google Gemini、Meta，以及国内的可灵、即梦等竞品相继推出视频生成功能，加速了用户的分流。当 60 天留存率趋近于零的数据摆上桌面，停运就只是时间问题了。只是，如果说 Sora 的故事里有什么最让人唏嘘的细节，那一定是迪士尼的那 10 亿美元。去年 12 月，迪士尼宣布向 OpenAI 投资 10 亿美元，并签署了一份为期三年的授权协议。超过 200 个迪士尼角色将被引入 Sora，用户可以和卢克·天行者一起挥光剑，把自己塞进《玩具总动员》的世界里。这本该是 AI 与内容产业最具标志性的联姻。但这笔交易从未完成交割。据知情人士透露，Disney 方面实际上从未完成这笔投资，合同始终停在纸面上。OpenAI 宣布退出视频业务，直接宣告了这笔合作的终结。迪士尼发言人表示：「随着新兴 AI 领域的快速发展，我们尊重 OpenAI 退出视频生成业务、将重心转向其他方向的决定。我们珍视双方团队之间富有成效的合作，也将继续探索以负责任的方式拥抱新技术。」从高调官宣到体面分手，前后不过三个月。10 亿美元级别的战略合作，说散就散。这不仅是 Sora 的失败，更折射出当前 AI 行业现实之残酷。战略收缩，Sora 或许只是开始公平地说，Sora 被砍，不完全是因为产品本身的失败。更根本的原因是，OpenAI 正在经历一场彻底的战略收缩。就在同一天，OpenAI 还宣布叫停了去年推出的「即时结账」购物功能。Sora 同样也是整体「瘦身」的一部分。这背后有一条清晰的财务逻辑：OpenAI 估值已高达 7300 亿美元，IPO 预期最快落在今年第四季度。要向资本市场讲好故事，就必须收紧支出、聚焦变现。哪怕是过去那种「大规模自建数据中心」的豪赌思路，也已悄然转向，OpenAI 正回归云计算采购方的定位，而非押注自己下场造基础设施。组织层面的变化同样意味深长。奥特曼在同一封内部信中宣布，他将卸下对安全和安全保障团队的直接管辖。安全研究团队划归首席研究官 Mark Chen 领导的研究组织，安保团队则并入联合创始人兼总裁 Greg Brockman 主导的「规模化」部门。奥特曼本人将把精力集中在融资、供应链和「以前所未有的规模建设数据中心」上。与此同时，Fidji Simo 的产品部门被正式更名为「AGI 部署」（AGI Deployment）。更值得一提的是，据 The Information 报道，奥特曼还在内部信中透露了另一个重磅消息：代号「Spud」的下一代主力模型已完成预训练阶段，预计「几周内」就将正式亮相。他对这个模型寄予厚望，称团队相信它「真正能够加速经济发展」，并感叹「事情推进之快，超出了我们很多人的预期」。如此看来，释放给 Spud 的算力，很有可能正是来自 Sora 腾出的那部分资源。奥特曼给出的新方向很明确：聚焦生产力工具，全力押注企业和开发者市场。就在上周，OpenAI 宣布将 ChatGPT 桌面端、编程工具 Codex 和浏览器整合为一个「超级应用」，希望用一个统一的产品对齐所有员工的方向。应用业务负责人 Fidji Simo 在本月的全员会上更是如此说道：员工不能再被「支线任务」（side quests）分心。她强调，公司现在要积极地向高生产力使用场景转型，核心是保持专注、极致执行。现在，Sora 就是那个被判定为「支线」的东西。当 Anthropic 正在企业和编程市场上快速蚕食 OpenAI 的份额。在 Agentic AI（能在用户电脑上自主执行任务的 AI 系统）这个下一爆发点的赛道上，OpenAI 只能不再分散兵力。不过，Sora 团队不是被裁，而是被转向了更长远的方向。Sora 负责人 Bill Peebles 在宣布消息后随即发出一条内部 Slack：「为这支小而极其出色的 Sora 产品团队所完成的一切感到无比自豪；这个 app 给世界带来了很多欢乐，也让我们在这个规模下磨砺了 Sora 的基础设施。」他同时宣布，Sora 研究团队的下一个目标，是构建「通过模拟任意环境来深度理解世界的系统」，也就是世界模型（World Model），最终指向「自动化物理经济」。奥特曼在内部信中的表述与之呼应：Sora 研究团队将「优先推进长期世界模拟研究，尤其是与机器人相关的方向」。简言之，从砍掉 Sora，到合并超级应用，再到聚焦 Agentic AI。OpenAI 的这一轮动作，本质上是在做减法。这和过去两年 AI 行业的主旋律截然相反。2024 到 2025 年，几乎每家 AI 公司都在疯狂扩张产品线：做聊天的去做机器人呢，做文本的去做图片，做图片的去做视频，做视频的去做硬件。大家都怕错过下一个风口，于是什么都想试。OpenAI 自己就是这种「全面开花」策略的典型代表。奥特曼曾公开表示希望公司「大胆思考产品路线图」，甚至还公布了所谓 AI 硬件设备的计划。但现在，现实给了所有人一记耳光。当 Anthropic 用 Claude 在企业市场稳扎稳打，当 IPO 的时间表越来越近，OpenAI 终于意识到：在 AI 这场马拉松里，跑得快不如跑得对。Sora 的故事，与其说是一个产品的失败，更像是一个时代的拐点。而那些还在追逐下一个 wow moment 的公司，或许该认真想想：你现在旗下的产品里，什么是主线任务，什么是支线任务？我们正在招募伙伴? 简历投递邮箱hr@ifanr.com✉️ 邮件标题「姓名+岗位名称」（请随简历附上项目/作品或相关链接）更多岗位信息请点击这里?