每年10亿美元！谷歌大模型注入Siri，马斯克跳脚，OpenAI成最大输家
2026-01-17作者 | 小小 编辑 | 王凤枝 出品 | 科技 Siri的灵魂，将由注入。 1月13日凌晨，与谷歌已联合官宣签署多年期协议，正式确认将Gemini模型全面植入iPhone。据彭博社等权威信源透露，这笔交易的隐形价码高达每年约10亿美元。 这一纸合约瞬间引爆了硅谷：谷歌股价应声上涨，市值冲破4万亿美元；气急败坏地炮轰这是“垄断噩梦”；而曾经的“绯闻对象”OpenAI，则尴尬地沦为了这场豪门联姻的背景板。 在华尔街精明的算盘里，这10亿美元买的不是技术，而是时间。 当自研速度追不上AI浪潮的呼啸
国产大模型新年动作频频：智谱联手华为开源新模型 MiniMax开源评测集
2026-01-17AI产业的迭代可谓日新月异，2026年甫一开始，国产开源大模型就进入了“上新潮”。 1月14日，澎湃新闻记者获悉，最近上市的AI独角兽智谱（02513.HK）联合华为开源新一代图像生成模型GLM-Image，模型基于昇腾Atlas 800T A2设备和昇思MindSpore AI框架完成从数据到训练的全流程，是首个在国产芯片上完成全程训练的SOTA多模态模型。 据智谱方面介绍，GLM-Image 采用自主创新的“自回归+扩散解码器”混合架构，实现图像生成与语言模型的联合，是智谱面向以Nano
【风口研报】大模型迎商业价值落地元年 AI应用或成为行情核心主线
2026-01-171月12日，A股三大指数继续强势表现，沪指日线17连阳再创逾十年新高。沪深京三市成交额达到36450亿，较上一交易日大幅放量近5000亿，创A股历史最大成交量。 行业板块呈现普涨态势，软件开发、互联网服务、文化传媒、航天航空、游戏、通信设备、计算机设备、教育、船舶制造板块涨幅居前，保险板块逆市走弱。 清华大学基础模型北京市重点实验室发起AGI-Next前沿峰会，引发业界关注。会议认为，大模型竞争已从“Chat”转向“Agent”阶段，重心从榜单分数位移至真实环境的复杂任务执行。行业预判2026
凤凰彩票官网app 江苏：加快大模型在辅助驾驶与自动驾驶系统中的研发部署
2026-01-17{jz:field.toptypename/} 江苏省政府发布关于印发江苏省“人工智能＋”行动方案的通知。方案指出，加快推进自动驾驶行业应用。加快大模型在辅助驾驶与自动驾驶系统中的研发部署，构建全流程数据驱动的算法体系，推动适配高阶自动驾驶的智能座舱研发。探索建设自动驾驶空间智能与世界模型创新平台。推进智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，建设智能化路侧基础设施，在限定区域内实现全线交通设施联网识别和自动驾驶模式运行。
智谱、月之暗面、腾讯、阿里......这些耳熟能详的科技圈大厂、独角兽，聚在一起都聊了些什么？ 1月10日，在清华大学基础模型北京市重点实验室主办的AGI-Next前沿峰会上，AI圈“顶流”们：清华大学教授、智谱创始人唐杰、月之暗面（Kimi）创始人&CEO杨植麟、阿里通义千问技术负责人林俊旸、腾讯“CEO/总裁办公室”首席AI科学家姚顺雨等罕见同台亮相，等围绕中国AI的全球竞争力等话题，展开一场深度对话。 据了解，这可谓是近年来AI圈的“顶流天团”，既有上市独角兽，也有头部大厂等，场面火爆，
凤凰彩票app下载 【风口研报】初创大模型公司相继推进IPO 商业变现将加速闭环
2026-01-171月9日，A股三大指数延续上攻步伐。截止收盘，沪指涨0.92%，收报4120.43点；深证成指涨1.15%，收报14120.15点；创业板指涨0.77%，收报3327.81点。沪深京三市成交额突破三万亿。 行业板块多数收涨，互联网服务、文化传媒、小金属、贵金属、游戏、航天航空、软件开发、医疗服务、采掘行业涨幅居前，保险板块跌幅居前。 初创大模型公司MiniMax以每股165港元的定价上限正式挂牌上市，开盘后其股价迅速拉升。开源证券表示，智谱、Minimax等初创大模型公司相继推进IPO，或借资
凤凰彩票app 大模型双雄港股对决：智谱与MiniMax的路径分野与上市答卷
2026-01-172026年初的港股市场，被AI大模型赛道的密集上市点燃。 1月8日，智谱率先敲钟，截至首日收盘，智谱股价报131.5港元，总市值578.9亿港元。次日，智谱继续加大涨幅，收盘报158.6港币，市值近700亿港元。同日，MiniMax上市，最终收盘大涨109.09%，股价报345港元，市值攀升至1067亿港元，尽显爆发力。 作为国内头部大模型企业，在上市表现、财务结构、商业逻辑与技术路线上，两家公司呈现出鲜明的差异化路径，折射出行业从“技术叙事”向“价值兑现”转型的关键命题。其中，智谱MaaS
庄闲和游戏 DeepSeek开源大模型记忆模块！梁文锋署名新论文，下一代稀疏模型提前剧透
2026-01-17DeepSeek 节前开始蓄力！ 最新论文直接给 Transformer 加上"条件记忆"（Conditional Memory），补上了原生缺乏的知识查找机制。 结论中明写道：我们将条件记忆视为下一代稀疏模型不可或缺的建模原语。 还是梁文锋署名，并与北京大学王选所赵东岩、张辉帅团队合作。 论文中不仅提出了条件记忆这个全新范式，并给出了具体实现方案 Engram 模块，实验中让 27B 参数碾压同规模纯 MoE 模型，甚至变相提升了大模型的推理能力： 让原来 Transformer 要用 6
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