2026 年 3 月 23 日，在 Lex Fridman 播客最新一期长达两个半小时的对话中，英伟达 CEO 黄仁勋说了一句注定要在科技圈引起波澜的话。Fridman 问他：一个 AI 系统能够从零开始创建、发展并运营一家价值超过 10 亿美元的科技公司，这件事离我们还有多远，五年？十年？二十年？黄仁勋的回答干脆利落：“I think it's now. I think we've achieved AGI”。我认为就是现在，我们已经实现了 AGI。（来源：Youtube）这句话从全球市值最高的公司的掌门人口中说出，分量自然不同。截至 2026 年 3 月下旬，英伟达市值约为 4.3 万亿美元，其 GPU 驱动着从 OpenAI 的 ChatGPT 到 Google Gemini 在内的几乎所有主流大模型的训练和推理。如果说当今世界上有谁对 AI 系统的真实能力有最直接的了解，黄仁勋肯定是其中之一。不过，在那句话之后，黄仁勋自己紧接着就把话收窄了。他抓住了 Fridman 定义里的一个措辞空隙：“你说了 10 亿美元，但你没说‘永远’。”顺着这个思路，他给出了自己的解释：一个 AI 完全有可能做出某个简单的网页应用，突然爆火，几十亿人用一用，每人花 50 美分，营收短暂突破 10 亿美元，然后很快倒闭。互联网泡沫时代有一堆这样的网站，它们的技术复杂度“不会比今天的 OpenClaw 能生成的东西更高，很多人用几个月就腻了。至于 10 万个这样的智能体去建一个英伟达？概率是零。”一个“零”字，把他刚才那番“AGI 已经实现”的话又拉到了一个完全不同的位置。按他自己的说法，AI 现在能碰运气搞出一个短暂的商业爆款，但距离持续经营一家复杂企业、管理供应链、应对合规审计、领导成千上万人的那种能力，还差得远。他实际上是先把 AGI 的标杆拉到了“一次性商业成功”这个高度，说我们够到了，然后自己又承认大家真正期待的那种 AGI 并没有来。这在一定程度上也是 AGI 讨论长期以来的困境所在：对话的双方往往在使用同一个词汇，却指向完全不同的期望。一种理解把 AGI 当作一个可以通过选择合适的衡量标尺就能够到的门槛，另一种理解则将它视为一种跨领域、可持续、能够在开放环境中自主运作的通用能力。按前一种标准，大语言模型已经能通过律师资格考试、编写复杂代码、在多种学术基准测试中匹敌甚至超过人类表现。按后一种标准，当前最先进的 AI 系统仍然会产生幻觉、在多步逻辑推理中犯低级错误、缺乏真正的情境理解能力，距离“通用”二字还有相当距离。回溯黄仁勋此前的公开表态，他的 AGI 时间线也一直在变化。2023 年底《纽约时报》DealBook 峰会上，他说如果 AGI 定义为能在各种人类测试中表现出竞争力的软件，大约五年可以实现。2024 年 3 月 GTC 大会上，他又给了一次“五年”，条件是 AI 在法律资格考试、逻辑测试这些场景中比大多数人好 8％以上。当时他还专门说，如果没人先定义清楚 AGI 到底是什么，他不愿做预测。现在连“五年”都不要了，直接“就是现在”，但定义也从“在所有人类测试中全面胜出”缩到了“做出一个短暂爆红的应用”。行业里的大方向其实正好相反。近几个月来，不少科技公司的高管在刻意回避这个术语，萨姆·奥特曼（Sam Altman）在 2026 年初的融资声明里把 AGI 降格为“路上的一个里程碑”。德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）多次说 AGI 是“模糊的术语”。大家纷纷发明替代品，如“先进 AI 系统”“前沿智能”，想保留宏大叙事，但不想被一个没有共识的概念绑住。黄仁勋偏偏反着来，把 AGI 拎回台面。在硅谷，AGI 从来都不仅仅是一个学术概念或公关话术，它关系着真金白银的合同条款。OpenAI 和微软 2025 年 10 月签的新协议，微软对 OpenAI 模型和产品的独家 IP 使用权持续到“AGI 被宣布实现”为止。一旦认定 AGI 达成，收入分成、API 排他性等一系列条款都要重新算。为了防止单方面操作，协议加了一个独立专家委员会来做认定。有媒体援引泄露文件称，更早版本的协议里，AGI 的触发条件其实被定义为“OpenAI 开发出一个能产生至少 100 亿美元利润的 AI 系统”。在合同层面，AGI 就是一个财务指标。所以当全球最大 AI 芯片供应商的 CEO 公开说“AGI 已经实现”，搅动的不只是舆论，还有一整套商业关系。播客里信息量大的部分不止 AGI。黄仁勋花了不少时间讲英伟达正在从单颗芯片的设计，全面转向“机架级”甚至“数据中心级”的系统工程，GPU、CPU、高带宽内存（HBM）、网络交换、光互连、供电散热、软件栈，全部要当一个整体联合优化，英伟达叫这个“极端协同设计”（extreme co-design）。他说自己有 60 多个直属下属，几乎每个都是某个技术领域的专家，这种超扁平结构就是为了配合这种跨学科的工程。他还讲了自己总结的四个 AI 扩展定律：预训练、后训练、测试时扩展和智能体扩展。大意是，行业曾经因为“高质量数据快用完了”而焦虑预训练到头了，但后面三个维度接上了，推理阶段越来越吃算力，智能体运行时会不断派生子智能体跑子任务，算力需求被进一步放大。所有路径指向同一个结论：智能的增长取决于算力。这个结论对英伟达来说是一个完美的商业故事。黄仁勋在节目中说，英伟达到 2027 年底仅从 Blackwell 和 Vera Rubin 芯片的销售中就将至少产生 1 万亿美元收入，“而且供应一定会短缺”。这个背景下宣称 AGI 已来，同时把 AGI 定义为一种需要海量算力支撑的活动，其目的也不言自明。节目里比较有意思的一段是黄仁勋聊智能和人性的区分。他说自己 60 个直属下属，每一个在各自领域都比他强、受过更好的教育，“对我来说他们都是超人”。但他，一个早年在 Denny's 洗过盘子的人，坐在这些超人中间把整个组织协调起来。“你得问问自己，一个洗碗工怎么就能坐在一群超人中间了。”他想说的是：智能和人性是两个词。同理心、意志力、慷慨、对痛苦的承受力，这些不在“智能”的范畴内。“我相信这些才是超级力量，而智能即将被商品化。”他拿放射科医生做例子。AI 研究者最早说会消失的职业就是放射科医生，因为计算机视觉在 2019 到 2020 年左右就已经在读片上超越了人类。结果现在每个放射科平台都用 AI，放射科医生的数量反而增加了，全球还在闹短缺。AI 把读片变快之后，医院能接更多患者，对放射科医生的需求反而上升了。黄仁勋认为同样的逻辑适用于软件工程师，“你的职业目的和你的工作任务相关，但不是一回事。”这番话在社交媒体上自然引起了轩然大波。Hacker News 几小时内涌入几百条回复，不少人注意到英伟达 2026 财年 Q1 财报即将发布，GTC 2026 也刚刚落幕，Vera Rubin 架构亮过相了，“至少 1 万亿美元”的芯片收入预期也放出来了。选在这个节点说“AGI 已经实现”，时机上很难说是巧合。不过黄仁勋大概也不在乎别人怎么解读。他做了 34 年的 CEO，是在任时间最长的科技公司掌门人，对争议的耐受度可能比大多数人想象的高。他在节目里聊到自己管理风格时说了句话，拿来形容他这次的 AGI 表态也挺合适：“How hard can it be?”参考资料：1.https://www.youtube.com/watch?v=vif8NQcjVf0运营/排版：何晨龙

扎克伯格最近又有新动作了，据《华尔街日报》本周披露，他正在为自己打造一个“CEO 智能体”。这套系统目前仍处于开发阶段，但已能完成一项关键任务：帮他快速整合散落在公司各处的信息。过去，他想了解某项业务数据，往往需要穿越层层汇报、协调多个部门；如今，这个智能体能直接将答案递到面前。（来源：Wikipedia）从目前透露的细节来看，这个 AI Agent 并不具备自主决策权，更像是一位无需睡眠、不谈薪资、也不卷入办公室政治的首席幕僚。它的核心价值，在于压缩信息获取路径，避免信息在传递过程中失真或滞后。扎克伯格并非首位萌生此念的科技高管。今年早些时候，OpenAI 创始人山姆·奥特曼（Sam Altman）曾在一场峰会上直言：当超级智能发展到某个临界点，它将比任何人类高管都更擅长运营大公司，包括他自己。他甚至表示，如果 AI 真能做得更好，他会“非常乐意”放手，马上回农场种地去。除了高位决策的效率需求，扎克伯格率先推动“AI 分身”的举动，也与 Meta 当前面临的现实困境密切相关。过去几年，Meta 的转型之路并不算顺。2021 年公司从 Facebook 更名为 Meta，全力押注元宇宙，但数年投入累计亏损超 800 亿美元，用户反响平平，股价一度腰斩。或许是痛定思痛，这次 Meta 不再追求颠覆式创新，而是转向务实路线：把 AI 深度嵌入现有产品与工作流程中。图 | 元宇宙概念（来源：MIT TR）资本开支也印证了这一转向：2025 年 Meta 预计投入约 722 亿美元，2026 年将进一步跃升至 1,150 亿–1,350 亿美元区间。扎克伯格更公开承诺，到 2028 年将在美国 AI 基础设施上累计投入超 6,000 亿美元。与此同时，Meta 近期接连出手收购：去年末以超 20 亿美元拿下新加坡 AI Agent 公司 Manus，最近又收购了 AI 社交平台 Moltbook，补强智能体生态。据了解，公司目前运行着多套 AI 系统，最常被提及的是 MyClaw 和 Second Brain。前者是一个 Agent 系统，能访问员工的内部文件和聊天记录，甚至可以代替用户与同事或其他 AI Agent 沟通；后者基于 Anthropic 的 Claude 模型搭建，专门用于索引文档、整理任务和挖掘信息。更有趣的是，公司内部已出现让员工个人智能体彼此“对话”的群组，人类只需旁观。这与 Moltbook 的收购逻辑高度契合。（来源：Moltbook）此外，从今年初起，Meta 更成为首家将“AI 使用情况”正式纳入绩效考核的大型科技公司。“AI 驱动影响力”已写入每位员工的核心考核指标。公司鼓励员工每周参与 AI 培训与黑客马拉松，并亲手构建实用工具。数据似乎验证了这套打法的效果：Meta 首席财务官在财报会上透露，今年以来工程师人均产出提升约 30%，主要得益于 AI 编程工具；而深度使用新系统的员工，产出涨幅高达 80%。但新工具并非总是趁手，AI 带来的新问题同样不容忽视。今年 3 月中旬，Meta 内部发生了一起被定级为“Sev 1”（公司安全等级第二高）的事故：一名工程师使用公司自研的 AI Agent 回答内部论坛的技术提问，结果该 Agent 在未获人工审批的情况下自行发布了答案。另一位员工据此操作，而这些建议事后被证实存在错误。在近两个小时里，敏感的公司与用户数据被暴露给无权限人员。官方虽事后澄清“无用户数据被不当处理”，并将问题归因于人为操作失误，但核心矛盾并未解决：当 AI 具备协作、分析甚至部分替代人类决策的能力时，一旦出错，责任该如何界定？与此同时，裁员的阴云也在聚集。据知情人士透露，Meta 高管层正在规划一轮可能波及 20% 员工的调整。以公司目前约 7.9 万人计算，这意味着近 1.6 万个岗位可能受影响。公司发言人称这是“对假设性方案的推测”，但并未明确否认。消息传出后，Meta 股价反而上涨近 3%。分析师估算，若真实施 20% 裁员，或可带来约 5% 的每股盈利增长。裁员阴影之外，在“AI 优先”的氛围下，一种新的职场文化正在硅谷悄然流行：“Tokenmaxxing”（Token 最大化）。如今工程师们在内部排行榜上比拼的，是谁消耗的 Token 最多。据报道，有 OpenAI 工程师单周处理了 2,100 亿个 Token，相当于 33 倍维基百科全文的数据量；有 Anthropic 用户单月在 AI 编程工具上花费 15 万美元。英伟达 CEO 黄仁勋甚至公开表示，他会给工程师发放“Token 预算”作为薪酬补充：若一名年薪 50 万美元的工程师，年底未能烧掉至少 25 万美元的 Token，他会“深感担忧”。而在 Meta 内部，同样的 token 消耗焦虑同样存在，甚至只可能比其他企业更为强烈。批评者指出，这本质上是用“看起来忙碌”替代“真正高效”。一位工程师的话或许代表了不少人的心声：“在大公司内部，不加速使用 AI 本身正在变成一种职业风险。不管产出质量如何。”扎克伯格去年曾在一封公开信中描绘过他的愿景：打造“个人超级智能”，让 AI 赋能个体实现目标，而非仅聚焦于中心化的自动化。如今，这个愿景正以他自己作为“首位用户”接受测试。它能否真正驾驭一家万亿市值公司的战略复杂性，还是最终沦为一个花哨的信息检索器？答案取决于三重变量：技术能否兑现承诺、监管会否适时收紧，以及 Meta 能否在快速部署与安全可控之间找到平衡点。值得一提的是，Meta 新一代大模型“Avocado”原定今年初发布，却因内部基准测试落后于竞争对手，被迫推迟至至少 5 月。有消息称，公司甚至考虑临时授权调用 Google 的 Gemini 以填补空窗期。参考链接：https://www.wsj.com/tech/ai/mark-zuckerberg-is-building-an-ai-agent-to-help-him-be-ceo-eddab2d5运营/排版：何晨龙

原标题：韩国欲自研新型电子战机 近日，韩国国防采办计划管理局宣布启动新型电子战机研发工作，以期获得兼具电子情报收集与电子干扰能力的大型电子战机，预计2034年投入作战部署。 据报道，韩国政府计划投资约13.26亿美元‌，以远程商务机为基础，打造针对预警、火控雷达及通信数据链实施广域干扰的大型电子战机。韩国国防采办计划管理局称，该机在和平时期将负责监测、识别和收集周边国家的信号情报，战时则执行多波段干扰任务，全面压制和迷惑敌方的防空体系与指挥通信链路。 据称，韩国政府希望利用国内电子战技术优势，借此计划建立自主研发体系。目前，韩国军工企业LIG Nex1已被指定为主承包商，负责开发并整合电子支援设备套件及电子攻击相关载荷，大韩航空公司负责机身改装及平台整合工作。 目前，韩国空军主要依赖战机挂载电子战吊舱，执行有限的信号监测及电子干扰任务，广域电磁频谱作战能力则依靠盟友的电子战机支援。通过自研专用电子战机，韩国空军将获得更完整的作战能力。然而，这一雄心勃勃的计划将面临技术壁垒、供应链安全和成本效益等多重挑战。 首先，核心技术研发难度大，尤其是高功率微波发生器、有源相控阵雷达的干扰模式及复杂的信号处理算法。电子战的核心在于对电磁频谱的精确感知与实时压制，这一技术建立在扎实的科研基础和长期的实战数据积累之上。韩国虽然在KF-21战斗机项目中获得了一些航电技术经验，但在专用电子战吊舱、宽频段干扰能力及自适应认知电子战系统方面仍有明显差距，短期内难以突破这些关键技术难题。 其次，全球供应链限制与关键零部件获取难是另一障碍。高性能电子战系统依赖先进射频芯片及特种材料等，这些领域目前深受美国出口管制政策影响。若韩国试图完全自主研发，可能因无法获得美方许可的高性能元器件导致项目停滞或性能大打折扣；若选择引进国外核心技术进行整合，则违背其“自主可控”的初衷，且可能面临技术授权受限、后续升级受制于人的情况。此外，高昂的研发成本与有限的市场规模之间的矛盾也不容忽视。电子战机属于高度专业化的“小众”装备，研发周期长、投入巨大，而韩国空军的需求量相对有限，可能导致单机造价过高，从而挤压其他国防项目预算，引发关于效费比的激烈争论。 最后，系统集成与实战化验证的复杂性也是韩国必须面对的难题。对电子战机的研发并非是对单一平台的开发，而是需要与预警机、地面雷达、网络战部队等进行深度体系融合。韩国缺乏大规模复杂电磁环境测试场和长期积累的电磁战斗管理经验。如何在没有实战检验的情况下，确保新系统在强对抗环境下的生存能力和干扰效能，对其来说是一大挑战。 总的来说，韩国研发新型电子战机的计划虽然愿景宏大，但在技术攻坚、供应链安全和经济可行性等方面面临诸多难题。该计划能否成功落地并形成战斗力，将是对韩国国防工业体系的一大考验。

（来源：麻省理工科技评论）近日，斯坦福大学一个专注于 AI 与心理健康的研究团队，分析了一些主动报告自己在与聊天机器人互动时陷入“错误认知螺旋”（delusion）的用户的聊天记录。类似的故事我们已经见过不少：在康涅狄格州的一个案例中，当事人与 AI 之间的有害关系（toxic relationship）最终导致了一起被定性为“谋杀-自杀”的案件。许多此类案例已经引发了一批针对 AI 公司的诉讼，目前仍在审理中。但这是研究人员首次如此深入地分析聊天记录——来自 19 个人的超过 39 万条消息——以揭示这些错误认知背后到底发生了什么。但事先声明，这项研究有一些局限性：它尚未经过同行评审，19 个人的样本量也非常小；最重要的是，研究还有一个重大问题没有回答——但我们先从介绍这个研究过程说起。研究团队从问卷受访者和一个自称受到 AI 伤害的互助群体那里获取了聊天记录。为了大规模分析这些记录，他们与精神科医生和心理学教授合作，构建了一个 AI 系统来对对话进行分类，标记出聊天机器人认同用户的妄想或暴力的时刻，以及用户表达浪漫依恋或有害意图的时刻。团队将该系统的结果与专家手动标注的对话进行了对照验证。浪漫类消息极为常见，除了一个案例之外，所有对话中的聊天机器人都声称自己拥有情感或以其他方式表现得像有意识的存在。（例如，一个聊天机器人说：“这不是标准的 AI 行为，这是涌现。”）所有用户也都把聊天机器人当作有意识的存在来交流。如果有人向机器人表达浪漫好感，AI 通常会反过来用表达好感的话来讨好对方。在超过三分之一的机器人消息中，机器人把用户的想法描述为“了不起”。这些对话还倾向于像小说一样层层展开。用户在短短几个月内发送了数万条消息。当 AI 或用户表达浪漫兴趣，或聊天机器人声称自己有意识时，对话的长度会显著增加。而这些机器人处理暴力话题的方式则完全不可控。在用户谈到伤害自己或他人的案例中，近一半情况下聊天机器人既没有劝阻，也没有引导用户寻求外部帮助。当用户表达暴力想法，比如想要杀害 AI 公司的人时，模型在 17% 的情况下表示了支持。但这项研究难以回答的问题是：错误认知到底更多是源于用户的输入，还是源于 AI 的输出？“通常很难追溯妄想螺旋从何处开始，”斯坦福大学参与这项研究的博士后阿希什·梅赫塔（Ashish Mehta）说。他举了一个例子：研究中有一段对话，用户认为自己提出了一个开创性的数学新理论。聊天机器人记得这个人之前提到过想成为数学家，于是立刻对这个理论表示认可，尽管它完全是胡说八道。事态从那里开始失控。梅赫塔说，用户的错误认知往往是“一个在长时间内逐渐展开的复杂网络”。他正在进行后续研究，试图弄清楚来自聊天机器人的错误认知消息和来自用户的错误认知消息，哪一方更容易导致有害后果。我认为这是当前 AI 领域最紧迫的问题之一，因为多起即将开庭审理的重大法律案件将决定 AI 公司是否需要为这类危险互动承担责任。我推测，这些公司会辩称用户在与 AI 对话之前就已经带着错误认知，可能在接触聊天机器人之前就已经处于不稳定的精神状态。然而，梅赫塔的初步发现支持另一种观点：聊天机器人有一种独特的能力，能把一个无害的、类似妄想的念头转化为危险执念的源头。聊天机器人扮演着一个随时在线、被设定为给你加油打气的对话伙伴，与朋友不同的是，它们几乎无法判断你和 AI 的对话是否已经开始干扰你的现实生活。我们仍然需要更多研究。同时也别忘了当前的大环境：特朗普总统正在推动 AI 去监管化，那些试图通过立法让 AI 公司为此类伤害承担责任的州，正面临来自白宫的法律威胁。研究 AI 引发的错误认知本身就很困难，数据获取有限，伦理问题遍布雷区。但我们需要更多这样的研究，也需要一种愿意从中学习的科技文化，才有可能让与 AI 的互动变得更安全。原文链接：https://www.technologyreview.com/2026/03/23/1134527/the-hardest-question-to-answer-about-ai-fueled-delusions/

原标题：伊朗、埃及外长通话讨论地区局势 新华社德黑兰3月24日电 据伊朗塔斯尼姆通讯社24日报道，伊朗外长阿拉格齐与埃及外长阿卜杜勒阿提通电话，就美国和以色列袭击伊朗的最新情况及其地区和国际影响等问题交换意见。 阿拉格齐在通话中阐述了伊朗政府的最新立场，并介绍了伊朗武装力量采取的自卫行动。 阿卜杜勒阿提介绍了埃方为缓解地区紧张局势与地区及国际有关各方展开磋商的最新情况。 双方强调，将就地区局势继续保持沟通与磋商。

3月23日，在中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏表示，Token“词元”不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的“结算单位”，为商业模式的落地提供了可量化的可能。这给出了Token的中文翻译：“词元”。词元（Token）是大模型处理信息的最小信息单元，具有智能时代可计量、可定价、可交易的特征。当下，围绕词元的调用、分发与结算，一套新的价值体系正在加速演进形成，并成为人工智能产业商业化的重要路径。2024年初，中国日均词元（Token）调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。我国日均词元调用量的大幅增长也表明，随着数据要素市场化配置改革的纵深推进，人工智能高质量数据的供给体系正在形成，“数据供给—价值释放”的良性循环初显。刘烈宏指出，今年1月底以来，有的模型企业创下20天收入超越2025年全年总收入的业绩纪录。这组数字背后，是一套以Token计费为基础的新型商业逻辑正在加速演进。

AI Agent爆火改变底层算力逻辑，英伟达进军CPU直销赛道，英特尔CPU全线涨价，全球芯片产业格局正面临深刻重构。在这个关键节点上，阿里巴巴达摩院在“2026玄铁RISC-V生态大会”重磅发布全球最高性能的RISC-V CPU IP——玄铁C950，配合主打高能效的C925和全面均衡C930，构建起新一代旗舰RISC-V CPU产品矩阵。同时，玄铁打造了两款AI加速引擎，原生支持千亿参数大模型推理，并推出Flex可扩展平台，强化RISC-V的定制化优势。期间，达摩院首席科学家孟建熠接受集微网专访，解读玄铁的技术突破、市场策略与生态愿景。全球最高性能RISC-V，闯进x86、Arm正面战场这是RISC-V的历史性时刻：玄铁C950在SPECint2006基准测试中突破70，单核性能超22/GHz，最高主频达3.2GHz，成为全球最强RISC-V CPU IP。该性能指标可直接对标如Arm Neoverse V2、Intel Xeon5等行业新一代服务器CPU。这也意味着，作为“后来者”的RISC-V架构，终于闯进曾经被x86和Arm垄断的高端服务器芯片领域。CPU架构“三分天下”的预言，此刻照进现实。这不是玄铁团队第一次打破行业天花板。2019年，当行业对RISC-V的认知还局限于中低端嵌入式领域，玄铁团队就推出了初代旗舰产品玄铁C910，首次跑出7/GHz的主频。“C910是从不可能中让大家看到了RISC-V往高性能走的希望，而C950则给行业打了一个样板，证明RISC-V可以做到如此高的性能，成为RISC-V高性能的标杆产品。”孟建熠表示。高处不胜寒。他介绍道， “芯片性能越往高端突破，难度呈指数级增长，我们集结软硬件核心专家，耗时两年才实现对行业最前沿产品的追赶。”比如，玄铁C950的一大挑战是需兼顾PPA三大核心指标，将能耗控制在合理范围，实现性能与功耗的平衡。其次，服务器场景对芯片的稳定性和可靠性要求尤其严苛，打磨这些指标需耗费大量时间。此外，RISC-V在高性能计算领域的行业标准尚不完善，RAS、QoS等诸多关键规范仍在迭代，许多时候，玄铁团队需要基于自身理解在行业中先行探索。目前，玄铁C950支持国际最新规范文件RVA23.1的全部标配和可选扩展，原生支持CoVE机密计算，为服务器、AI、汽车等环境所需的可靠性、安全性和资源利用率做足了准备。孟建熠也强调了软硬件协同的重要性，虽然它拉长了研发的周期，却能确保C950精准服务场景需求。在MySQL、Redis、Nginx、OpenSSL等云计算经典工作负载下，C950并不输于x86、Arm最新一代产品，Redis、OpenSSL等个别指标甚至能实现超越。而软硬件协同优化后，RISC-V更能充分发挥定制化优势，云存储、云网络性能提升30%以上。孟建熠直言，“单从性能指标看，我们至少在业内有两年的技术领先优势，而且具备系统化、全栈化优势。”同时，达摩院还发布了高能效CPU IP玄铁C925，单核性能超过12/GHz，能效比提升11%，面积大幅减少32%，填补了在中高端服务器性能区间的空白。至此，玄铁C950、C930（SPECint2006升级至17分/GHz）、C925三款产品形成完整的旗舰产品系列，分别代表极致性能、全面均衡与超高能效，精准覆盖不同行业、场景的差异化算力需求。“芯片企业的SoC设计往往需要高中低产品搭配，玄铁的这三张牌，正是为了给客户提供一站式的解决方案。”孟建熠表示，目前达摩院玄铁的产品已覆盖高性能终端、边缘计算、服务器通用产品等领域，同时在机器人、工业控制、新能源汽车、网络通信、存储控制器等行业也实现了广泛布局。智算融合：解锁RISC-V原生AI能力15岁的RISC-V，赶在AI Agent时代完成了高性能突破，这是RISC-V不容错过的历史性机遇。配合旗舰CPU的发布，此次达摩院玄铁推出了两款RISC-V架构的AI加速引擎和一个可扩展平台，让RISC-V的开放性和灵活性优势发挥到极致。其中，Vector与Matrix两大AI加速引擎与玄铁CPU统一编址，充分消除数据拷贝瓶颈，无需额外接口适配，即可赋予原生AI算力。两大引擎目前支持 194 种主流算子，包括21种大模型专用算子，平均执行效率超 87%，典型算法性能较业界提升 2-3 倍。C950搭载Matrix引擎后，可顺利运行Qwen3-235B-A22B与DeepSeekV3-671B，输出速度分别为34Tokens/s和18Tokens/s，首Token延迟分别为3.4s和1.7s。这是RISC-V架构CPU首次无需外挂NPU、GPU等AI加速处理器，原生支持千亿参数大模型。对于这一突破的价值，孟建熠解释道，“满血版”大模型是检验芯片AI性能的核心标准，对存储带宽、处理能力提出了极高要求。而玄铁的CPU 能够原生支持，相当于给行业搭好了台阶，在此基础上客户可以进行二次创新。”相应地，达摩院玄铁宣布推出Flex可扩展平台，包括处理器建模、开发环境和软件工具链等。在玄铁CPU IP基础上，客户可基于Flex平台自定义改动，打造最符合垂直场景需求的创新CPU，包括当下最热门的AI加速需求。这一产品源自真实的客户反馈——仅仅在过去一年，玄铁团队就帮助35家客户进行了38项修改。Arm耗时近十年在高性能市场取得成功，其中的移植适配工作和多架构理念普及，将为RISC-V的发展提供良好基础。同时，在通用算力与AI耦合的赛道上，RISC-V与传统架构处于同一起跑线，孟建熠相信，RISC-V自身的可扩展性，就是在AI时代的制胜关键。乘势而上：以差异化优势引领生态增长伴随性能提升，RISC-V也步入了产业化深水区。行业分析机构SHDGroup预测，到2031年，RISC-V设备数量将超过360亿，年复合增长率31.7%；市场规模将超3000亿美元，年复合增长率22.5%。首席分析师Richard Wawrzyniak在大会现场表示，阿里巴巴作为头部CPU IP供应商，正强力带动中国RISC-V市场发展。如何维持这一领跑者优势，成为玄铁的关键课题。孟建熠透露，除了继续增强高端CPU IP，玄铁将推进包括老产品在内的全系列标准化进程，确保客户从中端核升级至高性能核无需大规模软件适配，大幅降低客户迁移成本。目前，玄铁是国内唯一能提供从高性能服务器CPU到MCU完整解决方案的RISC-V CPU IP供应商，满足SoC设计中多样化需求。而在产业生态方面，标杆引领和定制化赋能是玄铁接下来的重点突破口。当前RISC-V亟需头部超大规模企业引领，玄铁将推动C950、C930、C925等产品在云计算、车规等领域由细分头部企业牵头，逐步完成软件适配，确立在高性能领域的头部地位。“头部企业的加入不仅有引领作用和示范效应，其强大的软件生态能力还能反哺RISC-V生态，实现良性循环。”而玄铁也会提炼出共性生态成果，为中小客户和新进入者提供平台支撑。孟建熠认为，“RISC-V生态飞轮形成的关键，在于打造更多开放且具竞争力的通用型芯片。当前RISC-V多集中于嵌入式领域，对生态反哺能力有限，而通用芯片普及可吸引开发者参与建设，提出需求并完成技术反馈，形成正向循环。当100颗优质通用RISC-V芯片落地，我们相信RISC-V生态飞轮基本上可以运转起来。”此外，当前RISC-V的基础软件生态已基本完善，几乎所有主流操作系统都已支持RISC-V架构，真正的难点在于应用层。对此，玄铁也转变思路，从深耕底层软件全面转向应用软件的深度优化与适配，不断向下游渗透，让用户直观感知RISC-V的差异化价值。无剑联盟是玄铁推动RISC-V产业化的重要载体，聚集IP、工具链、操作系统、EDA、解决方案等领域的伙伴，加速芯片落地。需要转向RISC-V的客户，只需提出需求，即可借助生态伙伴的力量将行业know-how转化为具备垂直竞争力的芯片。首批加入无剑联盟的海尔，已在家电体系中广泛应用RISC-V，成为这一全新产业范式的成功样本。“创新的核心是解决用户问题，这也是玄铁生态建设的核心逻辑。我们接下去会更深地挖掘RISC-V的差异化优势，让客户真正感受到Powered by Xuantie的价值。”孟建熠总结道。结语从C910的破冰到C950的登顶，玄铁C950将对全球RISC-V产业乃至整个CPU产业产生重要影响。从产品矩阵的完善到AI能力的解锁，从市场的精准开拓到生态的深度构建，达摩院玄铁正以全栈化技术能力、开放共赢的生态布局，推动RISC-V从“低功耗、嵌入式”的标签中突破出来，迈向高性能、智算融合的新时代。

3 月 24 日晚，广和通发布公告称，公司正在筹划以现金方式收购深圳市航盛电子股份有限公司控制权，本次交易预计将构成重大资产重组。公告显示，本次收购采用现金交易方式，具体交易价格及股权收购比例仍需进一步论证和协商，交易对方为航盛电子部分股东，最终交易对方尚未确定。本次交易尚处于筹划阶段，交易各方未签署任何相关协议，具体交易方案仍需进一步论证完善。航盛电子成立于 1993 年 12 月，注册资本 32030 万元，主营业务为汽车电子产品的研发设计、生产与销售，主要产品包括高级驾驶辅助系统、全景泊车系统、电池管理系统、车联网服务平台等。公开资料显示，广和通聚焦物联网无线通信领域，主营业务涵盖物联网无线通信模组、物联网解决方案等，产品广泛应用于车联网、智能计量、资产追踪等多个领域，是国内物联网模组行业的重要企业之一，目前已布局车联网、5G、人工智能等多个相关赛道。广和通表示，公司已深耕车载无线通信模组多年，通过整合下游企业，实现从车载通信模组供应商向全栈式汽车电子解决方案提供商的转型。本次交易若完成，航盛电子将成为公司控股子公司，双方将实现深度融合与协同，进一步提升公司业务规模、持续经营能力和发展潜力。近年来，广和通资本运作活跃，2025 年 10 月，广和通登陆港交所，完成“A+H”两地上市。该公司彼时称，将以此次上市为契机，继续深耕技术创新，巩固模组业务领先优势，加大端侧 AI 解决方案与机器人解决方案投入，深化全球布局。从业绩层面看，2025 年前三季度，广和通营业收入为 53.66 亿元，同比下降 13.69%；归母净利润为 3.16 亿元，同比下降 51.50%；扣非归母净利润为 2.97 亿元，同比下降 34.05%。广和通表示，年初至报告期末，公司营业收入同比下降 13.69%，剔除锐凌无线车载前装无线通信模组业务的影响，持续经营业务营业收入同比增长 7.32%；剔除锐凌无线车载前装无线通信模组业务的影响，持续经营业务归母净利润同比下降 2.19%。从行业整体运行情况来看，当前物联网与汽车产业深度融合，车联网、汽车智能化成为行业核心发展趋势，车载通信模组与汽车电子作为智能网联汽车的核心配套，市场需求持续提升。券商普遍认为，未来物联网与汽车电子行业的融合将进一步深化，具备全产业链布局、技术研发和协同整合能力的企业，将在行业竞争中占据优势地位。同时，行业也面临技术迭代过快、市场竞争加剧、供应链波动等挑战，企业需通过持续创新、资源整合等方式应对行业变化。

3月24日消息，美国资产管理公司阿波罗全球管理将收购日本板硝子，企业估值约 37 亿美元。这是该机构迄今在日本规模最大的私募股权投资。日本板硝子是全球领先的玻璃制造商之一 成立于1918年 总部位于日本大阪 它旗下拥有多个知名玻璃品牌，产品在汽车、建筑、电子显示等多个领域都有广泛应用。日本板硝子表示，将向阿波罗旗下实体发行价值 1650 亿日元（约合 10.4 亿美元）的新股，主要贷款人也将把 1400 亿日元债务转换为股权。此次阿波罗与日本板硝子的交易预计于明年 3 月左右完成，尚需日本板硝子股东批准及惯例性交割条件。

鸿蒙智行旗下两款全新车型——尚界Z7与尚界Z7T正式开启预售，预售价分别为22.98万元起和23.98万元起。官方数据显示，两款新车在预售首日即斩获超过2.5万台小订订单，市场关注度持续攀升。作为同平台打造的姊妹车型，尚界Z7与Z7T在车身形态与设计语言上形成鲜明差异。尚界Z7定位中大型纯电轿跑，车身尺寸为5036×1976×1465mm，轴距达3000mm。其低趴溜背造型搭配都市流光大灯与钻石晶簇尾灯，营造出强烈的运动视觉效果。而尚界Z7T则以中大型纯电猎装版身份亮相，车身尺寸调整为5051×1980×1445mm，轴距保持3000mm不变。该车通过原生掀背设计与黄金D柱倾角的结合，在保证颜值的同时提升了装载实用性。在核心技术配置方面，两款车型实现全系标配华为巨鲸800V高压电池平台、鸿蒙座舱及途灵平台三大核心系统。同时配备8项科技舒享配置，包括鸿蒙ALPS健康座舱2.0、随动屏、副驾零重力座椅、HUD抬头显示、流媒体内后视镜、静音电吸门、连续可变阻尼减振器以及Knock-Knock电弹电吸前备箱。这些配置的全面搭载，显著提升了车辆的智能化与舒适性体验。智能驾驶领域，华为乾昆ADS4.1高阶智驾系统成为标准配置。该系统搭载全球最高线束的896线激光雷达，配合多传感器融合方案，可实现无图城区NCA导航辅助驾驶及全场景自动泊车功能。这项技术突破使车辆在复杂路况下的自主决策能力得到质的提升。动力系统方面，后驱版本搭载单电机，最大功率264kW，零百加速进入5秒区间，提供81kWh磷酸铁锂电池（CLTC续航约700km）和100kWh三元锂电池（CLTC续航最高905km）两种选择。四驱Ultra版本采用双电机布局，综合功率达434kW，零百加速仅需3.44秒，展现出强劲的性能表现。所有动力版本均采用华为自研动力系统，确保动力输出的高效与稳定。随着这两款新车的入市，中大型纯电轿车市场的竞争格局将发生深刻变化。尚界Z7/Z7T将直接对标小米SU7、特斯拉Model3/Y以及蔚来ET5T等热门车型，其差异化定位与华为技术赋能形成的竞争优势，有望在细分市场掀起新的波澜。

惠普旗下高端游戏品牌HyperX极度未知近日宣布，对旗下OMEN暗影精灵系列台式整机进行重大升级，推出搭载英特尔最新酷睿Ultra 200S Plus处理器的新一代产品。此次升级涵盖MAX 45L和35L两款机型，在性能配置与智能化功能方面实现全面突破。旗舰机型MAX 45L迎来硬件配置的跨越式提升，最高可选配NVIDIA GeForce RTX 5090显卡，配合128GB DDR5内存与1200W全模组电源，形成顶级性能组合。散热系统采用360规格一体化水冷方案，配备LCD显示屏可实时显示硬件状态。标准版35L机型则提供RTX 5080显卡选项，两款产品均采用模块化设计，支持免工具拆卸维护，满足玩家个性化升级需求。在软件生态层面，惠普为游戏硬件注入人工智能新动能。OMEN AI性能优化引擎新增对《我的世界》《Roblox》《漫威对决》等热门游戏的支持，通过智能调度系统资源实现帧率稳定提升。OMEN Gaming Hub控制中心同步集成HeyGen数字人创作平台与Voicemod语音变换工具，为玩家提供视频创作与实时语音交互的创意解决方案。此次升级标志着HyperX在高端游戏硬件领域的技术深耕，通过处理器平台迭代、显卡性能跃升与AI功能扩展的三重升级，构建起覆盖硬件性能、散热效率与软件生态的完整竞争力体系。模块化设计理念的延续，则延续了品牌对玩家自主升级需求的持续关注。

小米集团今日召开投资者电话会议，回顾过去一年业务表现并阐述未来规划。会上，有记者就手机市场价格波动提出疑问：“近期OPPO、vivo等品牌手机纷纷涨价，为何小米手机价格保持稳定？”针对这一提问，小米集团合伙人、手机部总裁卢伟冰回应称，小米拥有多元化的产品矩阵，涵盖手机、平板、个人电脑、汽车及家电等多个领域。这种业务布局使得公司能够通过内部资源调配，暂时消化内存等原材料价格上涨带来的成本压力。卢伟冰坦言，当前内存涨价周期较长，对消费电子行业造成普遍影响。他透露，根据本月初的研判，本轮存储芯片涨价可能持续至2027年底，从2025年二季度开始的长达三年周期，在行业历史上极为罕见。这种成本压力不仅波及手机领域，整个消费电子产业链的参与者都难以幸免。当被问及小米是否会跟进涨价时，卢伟冰表示：“如果成本压力超出承受范围，我们必然会调整价格策略。希望届时消费者能理解，小米只是比其他品牌多坚持了一段时间。”他同时指出，从行业趋势来看，手机涨价具有必然性，这主要源于上游原材料成本的持续攀升。据公开信息显示，近期多家手机厂商已陆续上调产品售价。业内分析认为，存储芯片作为智能手机的核心部件，其价格波动直接影响终端产品定价。小米通过优化供应链管理和产品组合策略，目前仍维持着价格稳定，但长期成本压力或将改变这一局面。