马斯克披露Terafab芯片工厂计划，拟为特斯拉与SpaceX提供自研算力

埃隆·马斯克近日在德克萨斯州奥斯汀举行的一场活动中，正式披露了旗下SpaceX与特斯拉在半导体制造领域的深度合作蓝图。据彭博社报道，马斯克计划在特斯拉奥斯汀总部及“超级工厂”附近兴建一座名为“Terafab”的专用芯片制造中心。此举旨在通过垂直整合供应链，彻底解决现有半导体产能无法满足其在人工智能与机器人技术领域爆发式需求的核心矛盾。

马斯克在活动现场直言，目前半导体厂商的生产速度已成为其技术演进的瓶颈，“要么建造Terafab，要么就面临芯片短缺”，因此自主制造已成必然选择。根据披露的技术愿景，Terafab的目标是生产能够支持每年地球端100至200吉瓦、以及太空端1太瓦计算能力的超高性能芯片。这一宏大目标不仅涵盖了特斯拉FSD及Optimus机器人的本地算力需求，更预示了SpaceX在星际通信与深空计算领域的战略布局。

尽管该计划展示了马斯克跨行业整合的雄心，但其并未给出明确的建设时间表。考虑到马斯克缺乏半导体制造的专业背景，且此前存在多次过度承诺交付周期的记录，行业分析人士对Terafab的落地效率仍持谨慎态度。然而，若该项目成功实施，将标志着马斯克生态系统从应用层、模型层进一步下沉至底层的物理算力层，在全球AI底层硬件竞争中占据关键身位。

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Cursor发布Composer2模型，承认底层基于Moonshot AI开源底座Kimi

本周，拥有高估值的美国AI编程初创公司Cursor正式推出新一代模型Composer2，官方宣称其具备“前沿级编码智能”。然而，该模型发布后不久即陷入舆论风暴。社交平台X用户Fynn通过代码取证指出，Composer2的底层疑似为Moonshot AI（月之暗面）近期发布的开源模型Kimi k2.5，并质疑Cursor在未重命名模型ID的情况下直接加装了强化学习功能。

针对质疑，Cursor开发者教育副总裁Lee Robinson迅速作出回应，承认Composer2确实基于开源项目开发，但他强调最终模型的计算量仅有约四分之一来自开源底座，其余部分均源自Cursor的自主训练，这使得Composer2在基准测试中的表现与原生Kimi模型存在显著差异。随后，Moonshot AI官方证实了这一商业授权合作，并表示其Kimi-k2.5模型通过Cursor的持续预训练与高算力强化学习得到了有效整合，符合开放模型生态的许可条款。

尽管Cursor联合创始人Aman Sanger最终承认未在首发公告中提及Kimi底座属于“疏忽”，但这起事件再次引发了硅谷对“技术纯洁性”与全球供应链协同的讨论。在全球AI军备竞赛升温的背景下，顶尖美国初创公司选择中国高性能开源底座进行二次开发，既体现了开源生态跨国流动的技术逻辑，也凸显了科技公司在品牌叙事与供应链透明度之间的微妙平衡。

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价格仅为海外模型十分之一！MiniMax M2.5 连夺五周全球调用量冠军

国产大模型正凭借极致的性价比，在全球算力市场上演一场“降维打击”。

据最新报道，国产大模型 MiniMax M2.5 已连续五周稳居全球大模型调用量榜首。这一成绩不仅刷新了国产模型在国际舞台上的活跃纪录，更揭示了中国 AI 产业在全球竞争中的核心杀手锏：在同等能力水平下，国产模型的价格与海外竞品相比竟有十几倍的巨大差距。

这种让对手汗颜的性价比优势，主要源于两大战略护城河：

底层架构创新：让 Token 更“值钱”

MiniMax 研发人员指出，通过底层架构的根本性创新，模型推理成本得到了大幅压降。简单来说，由于算法效率的提升，模型能够用更少的 Token 消耗完成同样的复杂任务，从技术层面直接稀释了用户的算力成本。

能源与基建红利：筑起算力防线

除了技术端的优化，中国在算力基础设施上的能源优势同样不可忽视。业内数据显示，电费在算力成本中的占比高达 70% 至 80%。对于拥有百万张显卡并行运算规模的 AI 集群而言，中国稳定的能源供应和相对低廉的工业电价，为 AI 产业提供了一道极具竞争力的“成本防火墙”。

从“算力消耗”到“智力产出”，以 MiniMax 为代表的国产大模型正通过技术迭代与成本控制的双重挤压，快速收割全球市场份额。当 AI 竞争进入下半场，这种“高智商、低价格”的模式，或许将彻底改写全球大模型商业化的游戏规则。

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超越美国！中国 AI 调用量领跑全球：算力产业链开启“全链通胀”模式

中国大模型正在以惊人的速度重塑全球 AI 的消费版图。

根据全球最大 AI 模型 API 聚合平台 OpenRouter 最新发布的数据显示，截至 3 月 15 日，中国 AI 大模型的周调用量达到了惊人的 4.69 万亿 Token。这不仅是国产大模型连续第二周在调用量上超越美国，更实现了全球前三名被中国模型包揽的壮举。

Token 消耗爆炸：从问答到 Agent 的质变

这种指数级的增长，核心动力源于 OpenClaw 等 AI Agent（智能体）应用的爆发。与传统的单次问答不同，Agent 具备自主执行任务的链式反应特性：

● 消耗强度： 传统对话可能仅消耗数千 Token，而一个复杂的 Agent 任务链动辄达到数十万甚至百万级别。
● 增长预测： 摩根大通预测，中国 AI 推理 Token 的消耗量将从 2025 年的 10 千万亿，飙升至 2030 年的 3900 千万亿，五年间增长约 370 倍。

算力产业链：进入“全链通胀”周期

随着调用量的狂飙，国产算力全链条正迎来景气度的高速外溢。国金证券 预判，2026 年算力产业链将进入“全链通胀”周期，行业热度将从核心芯片端，全面蔓延至 AIDC、云服务、配套电力设备及服务器等各个环节。

云厂商的商业逻辑也随之发生剧变：从单纯的“算力租赁商”转变为 “Agent 数字员工的工位提供商”。通过一键部署和价格补贴，巨头们正试图在应用入口阶段就掌控下一代 AI 的分发权。

领跑企业：国产算力的安全与出海

在这一波算力红利中，头部企业已率先完成布局：

● 青云科技： 旗下的 AI 算力云服务“基石智算”已完成 Clawdbot 应用升级，通过专属密钥体系构建起安全屏障，解决了企业级应用最核心的安全痛点。
● 优刻得： 作为行业内首家实现云端部署 Openclaw 镜像的厂商，已在美国、新加坡、日本等多个海外节点上线服务，开启了国产 AI 算力的全球化收割模式。

当中国模型在调用量上完成对美国的“反超”，国产算力产业链正迎来量价齐升的金算时代。在这场 Token 驱动的竞赛中，谁能提供更稳、更安全、更具性价比的“数字工位”，谁就将握住未来五年 AI 商业化的命门。

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知识界最后的反击？大英百科全书状告 OpenAI：AI 模型被指“搭便车”

当最古老的知识权威遇上最激进的 AI 巨头，一场足以重塑行业规则的版权大战在曼哈顿联邦法院拉开帷幕。

近日，大英百科全书公司（Encyclopaedia Britannica）及其子公司 梅里亚姆—韦伯斯特（Merriam-Webster）正式起诉 OpenAI。这场诉讼的核心直指生成式 AI 的“原罪”：未经授权使用近 10 万篇高质量百科文章训练模型，究竟是技术创新的“合理使用”，还是对人类知识遗产的“系统性侵权”？

输入端之争：是“转换性使用”还是“搭便车”？

在诉状中，大英百科全书 痛斥 ChatGPT 是在“搭便车”。他们认为，百科条目是经过严格编撰的原创版权产品，具有极高的商业价值。而 OpenAI 辩称其训练基于公开数据，符合“合理使用”原则，属于推动创新的转换性行为。

输出端实锤：AI 会“背诵”原文吗？

诉讼中最具杀伤力的证据在于“记忆化”复现。大英百科全书 提交的对比显示，在特定提示下，ChatGPT 产生的内容与原作“逐字相同或高度近似”。这意味着 AI 不仅仅是在学习知识，更是在未付费的情况下直接向用户分发受版权保护的原文，甚至通过生成摘要“蚕食”了原平台的网络流量。

品牌危机：当 AI 的“幻觉”挂上权威的名号

除了版权，本次诉讼还罕见地涉及了商标与署名权。大英百科全书 指控 OpenAI 在 AI 产生的错误信息中不当引用其品牌。对于拥有 250 多年历史的权威机构而言，AI 的“一本正经胡说八道”如果冠以其名，损害的将是其赖以生存的知识公信力。

行业风向标：来源秩序的保卫战

目前，大英百科全书 已要求法院下令停止侵权并索赔。业内专家分析，本案可能与 纽约时报 诉 OpenAI 案合并审理。

随着 Perplexity AI 等初创公司也纷纷陷入类似纠纷，传统知识机构正在集体向 AI 时代的“伸手党”行为宣战。这场判决的结果，将决定未来 AI 发展的成本底线，以及在算力狂飙的时代，人类原创知识的高地是否还能获得应有的尊严。

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