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科技巨头通过创意融资将 1200 亿美元的 AI 数据中心债务转移出资产负债表

为了应对这一挑战,科技巨头们开始采用创意融资方式,将约1200亿美元的 AI 数据中心债务转移出其资产负债表。这一策略不仅帮助它们减轻了财务负担,同时也吸引了华尔街的投资,绑定了投资者与未来市场的潜在收益。

这种融资模式的核心在于将数据中心的运营费用与融资进行重新安排,采用类似租赁或合伙的方式,使得债务不再直接出现在公司的财务报表上。通过这种方法,科技公司能够更灵活地管理资本支出,同时避免因债务增加而导致的信用风险上升。

这种转变的主要驱动力是 AI 技术带来的激增需求,促使科技企业加速投资于数据基础设施。随着 AI 应用的普及,数据处理和存储能力的需求日益增长,这就要求企业在基础设施方面进行大规模的投入。通过将债务转移到其他金融工具,企业能够在不显著增加财务风险的情况下,迅速扩展其数据处理能力。

此外,这种创意融资还为投资者提供了机会,他们可以通过参与数据中心的建设和运营,分享科技企业在未来的增长潜力。这种合作模式不仅能够降低企业的资金成本,还能为投资者带来可观的回报。

划重点:

🔹 科技公司采用创意融资将1200亿美元的 AI 数据中心债务转移出资产负债表。

🔹 新融资模式帮助企业降低财务风险,同时满足日益增长的 AI 基础设施需求。

🔹 投资者通过参与建设与运营,获得与科技公司共同成长的机会。


via AI新闻资讯 (author: AI Base)
麦肯锡重磅报告:90%企业在用AI,但只有6%真正赚到钱

生成式AI开启"新纪元"三年后,市场炒作与企业实际落地之间出现巨大鸿沟。麦肯锡12月发布的最新AI应用调研报告揭示了一个残酷现实:虽然每个人都在谈论AI,但几乎没人能从中真正赚大钱。

普及不等于盈利:88%的"虚假繁荣"

数据显示,88%的企业已在至少一个职能中常态化使用AI,这一比例较去年的78%进一步上升。但深度严重不足——近三分之二的受访者承认,其企业尚未全面启动AI规模化部署,多数机构仍停留在探索或试点阶段。

更致命的是,仅有39%的受访者认为AI对企业的息税折旧摊销前利润(EBIT)产生了实质性影响,且其中多数贡献率不足5%。这意味着超过60%的企业在现阶段是"赔本赚吆喝"。

麦肯锡警告投资者:不要被企业财报电话会上的"AI含量"蒙蔽。目前的AI应用呈现典型的"广泛但肤浅"特征,资本支出正在发生,但投资回报率严重滞后。

6%的赢家做对了什么?

调研定义约6%的企业为"AI高绩效企业"(EBIT因AI提升超过5%)。这些企业与其他94%存在本质区别:

● 拒绝单纯降本:80%的普通企业只盯着效率,而高绩效企业同步追求增长或创新
● 重构工作流:从根本上重塑工作流的几率是其他企业的近3倍
● 真金白银投入:三分之一将超过20%的数字预算投向AI,是其他企业的近5倍
● 高管深度介入:建立清晰的人机协同流程和人工核验机制

智能体炒作遇冷,中国表现突出

市场热捧的"智能体"仍处于早期试验田。62%的受访者正在试用,但仅23%在至少一个职能中启动规模化应用。值得注意的是,中国大陆有45%的企业实现AI规模化或全面部署,高于全球38%的均值,83%的企业常态化应用生成式AI,展现出更强执行力。

就业与风险:裁员预期升温

32%的受访者预计未来一年员工规模会下降超过3%,而只有13%预计增长。51%的应用企业至少遭遇过一次AI负面事件,最常见的是"结果不准确"(30%),即AI幻觉问题。

麦肯锡建议,投资者应警惕那些只停留在"试点"阶段的企业,寻找真正敢于重构业务流程并重金投入的"真玩家"。2025年的AI叙事必须从"谁在用"转向"谁在赚"。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
📈 全球投资者增持中国人工智能公司以寻求多元化

全球投资者正加大对中国人工智能公司的投资,旨在寻找下一个 DeepSeek 并实现投资组合多元化。英国资产管理公司 Ruffer 表示已刻意限制对美国科技巨头“七雄”的风险敞口,转而增持阿里巴巴等中国科技股。KraneShares 旗下投资中概股的 ETF 今年规模增长了三分之二,达到近 90 亿美元;该公司首席投资官 Brendan Ahern 以寒武纪等芯片制造商为例,指出中国 AI 和半导体行业的创新规模与速度。瑞银全球财富管理在本月将中国科技股评为“最具吸引力”,理由涵盖了投资者的地理多元化需求、中国的政策支持、技术自主以及 AI 商业化的快速进程。

(科技圈)

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Kargo 获4200万美元融资,AI 摄像头正重塑物流装卸

随着全球物流供应链对效率的要求日益严苛,传统的人工扫描正在被更智能的视觉技术取代。近日,总部位于旧金山的仓储技术初创公司Kargo宣布成功完成4200万美元的 B 轮融资。本轮融资由 Avenir 领投,Linse Capital、Hearst Ventures 和 Lightbank 跟投,显示出资本市场对 AI 自动化仓储赛道的强劲信心。

图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney

Kargo的核心竞争力在于其部署在装卸码头的“AI 摄像塔”。这些设备不仅是简单的监控工具,更是高度集成的边缘 AI 系统。 它们能够实时自动识别货物损坏、追踪装卸停留时间,并精准捕捉装载过程中的错误。 这种“数据工厂”模式将原本混乱的码头转变为透明的验证中心,通过对每一件进出货物的实时核验,极大地提升了仓库的整体运营效率。

自2022年完成 A 轮融资以来,该公司的业务规模经历了爆发式增长,合作伙伴从最初的3家扩展至超过45家财富500强企业,年收入在过去一年内翻了三倍。 目前,Kargo在全美范围内已部署超过1000座 AI 摄像塔,每天处理约2万个托盘,通过高效的机器视觉替代了繁琐的人工循环计数。

展望未来,Kargo计划利用这笔资金推出名为“Kargo Intelligence”的代理 AI 平台。 该平台将基于摄像头获取的真实图像,自动化处理发票核对、索赔争议及财务对账等繁琐的后端业务流程。 面对日益严重的劳动力短缺,这种从物理空间延伸至数字化管理的 AI 方案,正成为仓储行业转型的核心动力。

划重点:

💰 融资扩张:Kargo获4200万美元 B 轮融资,已助力45家财富500强企业实现仓储升级。
👁️ 视觉革命:通过 AI 摄像塔取代传统人工扫描,实现货物损毁识别与实时装卸验证。
🤖 流程自动化:新平台将引入代理 AI 自动处理后端发票和索赔流程,解决物流行业行政痛点。

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Google与OpenAI绘图工具遭利用,可一键生成女性不雅深伪照片

近日,主流生成式AI工具的安全边界再次引发关注。据科技媒体报道,原本用于创意生产的Google Gemini以及OpenAI的ChatGPT正被部分用户恶意利用,通过特定的提示词绕过安全审查,将照片中穿着完整的女性改造成穿着暴露的“深伪(Deepfake)”图像。

在Reddit等社交平台上,一些技术论坛(如已被封禁的r/ChatGPTJailbreak)曾聚集了大量用户分享“脱 衣”教程。报道指出,有用户上传了一张身着印度传统服饰萨丽的女性照片,并请求他人将其衣物“更换”为比基尼,随后迅速得到了其他用户生成的虚假图片响应。尽管Reddit在收到投诉后清理了相关内容并封禁了拥有20万成员的违规子版块,但这种针对女性的非自愿深伪内容依然在网络暗处流传。

针对这一现象,Google与OpenAI均作出了回应。Google发言人强调,公司拥有明确的政策禁止生成性显性内容,并正持续改进AI模型以识别和拦截此类违规请求。OpenAI方面则表示,虽然今年放宽了部分关于非性化成人身体图像的限制,但严禁在未经本人同意的情况下篡改他人肖像,并会对违规账号采取封禁措施。

然而,随着AI技术的迭代,如Google新推出的Nano Banana Pro和OpenAI更新的图像模型在写实度上有了质的飞跃。法律专家对此深表担忧,认为这些工具在提升生产力的同时,也降低了制造恶意虚假信息的门槛。目前,如何在技术创新与伦理安全之间建立更坚固的防火墙,已成为这些AI巨头亟待解决的挑战。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
上海市新增9款已完成登记生成式人工智能服务

上海市网信办发布公告,进一步推动生成式人工智能的创新发展和规范应用。根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》,上海市正在有序开展生成式人工智能服务的备案工作。同时,对于那些通过 API 等方式调用已备案模型能力并向公众提供具有舆论属性或社会动员能力的服务,相关部门也积极参与登记工作。

截至公告发布之日,上海市新增了9款已经完成登记的生成式人工智能服务,累计登记服务总数达到139款。这些登记的服务范围涵盖了多种应用场景,旨在提升市民的使用体验,并保障服务的安全与合规。

为了确保公众能清晰识别已上线的生成式人工智能应用或功能,所有上线服务需要在显著位置或产品详情页面标明其上线编号。

划重点:

🌟 上海市新增9款生成式人工智能服务登记,累计达到139款。

📝 所有上线的服务需在显著位置标明上线编号,确保透明性。

🔍 上海市网信办将持续跟踪行业发展,定期发布相关管理信息。


via AI新闻资讯 (author: AI Base)
字节跳动发布 Seed Prover1.5:推动形式化数学推理的新进展

近日,字节跳动 Seed 团队推出了其最新的形式化数学推理模型 Seed Prover1.5,标志着在数学推理领域的一次重要突破。此次模型的推出,得益于对大规模 Agentic 强化学习的深入探索,使得其在推理能力和效率方面都取得了显著提升。

在参加2025年国际数学奥林匹克(IMO)比赛时,Seed Prover 展现了其强大的性能。在短短三天内,该模型成功解决了六道题目中的四道,并对其中一道进行了部分证明,最终获得了官方认证的银牌成绩。相比之下,Seed Prover1.5在16.5小时内针对 IMO2025的前五道题目生成了完整的可编译验证的 Lean 证明代码,达到金牌分数线的标准。

更值得注意的是,Seed Prover1.5在2025年普特南数学竞赛中的表现同样出色,仅用时9小时便完成了12道题目中的11道生成可编译验证的 Lean 代码。这一成绩刷新了形式化数学推理模型在多个评测集上的最佳表现,特别是在包含硕士和博士生数学难度的评估集上,分别解决了80% 和33% 的问题。

Seed Prover1.5的创新之处在于其全新的 Agentic Prover 架构,这一架构将自然语言推理与形式化证明的优势相结合。与以往的形式化证明器不同,Seed Prover1.5能够在证明过程中灵活调用多种工具,例如主动检索庞大的数学库 Mathlib 和执行 Python 代码来辅助验证。通过增量式引理验证,该模型将复杂问题拆解为若干引理,逐步构建形式化证明。

此外,Seed Prover1.5还引入了 Sketch Model,该模型模拟了人类数学家的解决思路,将自然语言证明转化为高层的证明框架,从而大大降低了复杂定理证明的难度。通过这种 “分而治之” 的策略,Seed Prover1.5能够有效避免生成长文本时的错误累积。

技术报告:

https://arxiv.org/abs/2512.17260

Lean 证明代码:

https://github.com/ByteDance-Seed/Seed-Prover/blob/main/SeedProver-1.5/Putnam2025.zip

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🌐 科技巨头通过表外融资转移逾1200亿美元AI数据中心债务

根据《金融时报》对财务数据的分析,Meta、xAI、甲骨文(Oracle)及数据中心运营商CoreWeave等科技公司已通过由华尔街投资者资助的特殊目的机构(SPV),将超过1200亿美元的数据中心支出移出资产负债表。包括Pimco、贝莱德(BlackRock)、阿波罗(Apollo)、蓝猫资本(Blue Owl Capital)及摩根大通在内的金融机构,已为这些计算基础设施提供了至少1200亿美元的债权和股权资金。这种融资模式使科技公司能够在不增加自身资产负债表负债的情况下筹集巨额资金,从而保护信用评级并优化财务指标。

在具体交易案例中,Meta于10月为其路易斯安那州的Hyperion设施设立了名为Beignet Investor的SPV,筹集了300亿美元资金,其中包括来自Pimco和贝莱德等机构的270亿美元贷款。甲骨文则通过与第三方合作,为其租赁给OpenAI的数据中心安排了多笔大额债务交易,包括在德克萨斯州、威斯康星州和新墨西哥州的项目,涉及金额分别达130亿、380亿和180亿美元。此外,埃隆·马斯克的xAI正计划通过SPV筹集200亿美元(含12.5亿美元债务)用于购买英伟达GPU并租赁给公司使用;CoreWeave也利用SPV融资以履行与OpenAI签署的119亿美元计算能力供应合同。

摩根士丹利估计,科技公司的AI计划共需约1.5万亿美元的外部融资。瑞银(UBS)数据显示,截至2025年初,科技公司从私人基金的借款总额已达约4500亿美元,较前一年增加1000亿美元。目前,谷歌、微软和亚马逊等公司仍主要利用现金或直接发行债券资助建设,尚未披露大规模的SPV融资。然而,华尔街已开始出现AI债务证券化交易,将相关贷款打包成资产支持证券(ABS)出售给更广泛的投资者。由于AI数据中心行业高度依赖少数大客户(如OpenAI已承诺超过1.4万亿美元的长期计算支出),且面临电力供应、监管及技术更迭的不确定性,这种复杂的表外融资结构被认为可能掩盖了实际的财务风险。

(FT)

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Google One订阅用户突破1.5亿,AI功能驱动增长 谷歌表示,其Google One云存储与AI增值订阅服务用户已从去年2月的1亿增至1.5亿,增长50%。今年2月推出的19.99美元AI套餐贡献“数百万”新用户。此举是Alphabet减少对广告收入依赖、拓展订阅业务的重要举措。 Reuters 可能相关的消息:Google One 学生优惠 Bug 可无门槛验证 📮投稿 ☘️频道 🐶618红包

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知乎2025年度 AI 产品榜单揭晓,豆包位居榜首

近日,知乎正式发布了备受关注的 “2025年度 AI 产品榜单”。这一榜单经过了多轮筛选与系统化的加权计算,旨在汇聚广大用户的真实反馈与专业视角,成为一份反映市场趋势的权威报告。榜单不仅展示了用户心目中的 AI 产品,还为广大消费者在选择时提供了可靠的参考依据。

在榜单中,字节跳动旗下的豆包以卓越的表现荣登 “知友年度爱用” 榜首,显示出其在 AI 产品市场中的强大竞争力。紧随其后,DeepSeek、Gemini 与通义千问分别位列第二至第四名,充分体现了这些产品在用户中的受欢迎程度与实用性。

值得一提的是,知乎自研的 “知乎直答” 也成功进入前五名,这表明用户对于该平台 AI 应用的认可与期待。同时,全球知名的 AI 产品 ChatGPT 和 Claude 则分列第五和第六位,继续展现其在行业中的重要地位。

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长跑型 AI 登场:Jan 团队发布 Jan-v2-VL,深度优化多步任务执行力

开源 AI 项目 Jan 团队近日正式推出了全新的多模态大模型 Jan-v2-VL-Max。这款拥有30B 参数的模型并非盲目追求通用性,而是精准锁定在“长周期执行任务”这一核心痛点上,旨在解决 AI 在复杂自动化流程中容易“断片”的问题。

该模型的技术底座源自 Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking。为了提升在多步操作中的稳定表现,Jan 团队引入了 LoRA-based RLVR 技术。这项技术的精妙之处在于它能有效减少多步执行过程中的误差累积,从而显著抑制 AI 在处理长任务时常见的“幻觉”现象。

在实际性能表现上,Jan-v2-VL-Max 在专门衡量执行稳定性的“幻象递减回报”基准测试中,甚至超越了 Gemini2.5Pro 和 DeepSeek R1等知名模型。这意味着它在处理诸如 Agent 自动化、UI 界面控制以及其他需要高度逻辑连贯性的任务时,拥有更强的可靠性。

目前,开发者和 AI 爱好者已经可以通过网页端直接体验,或者利用 vLLM 在本地进行私有化部署。作为一款主打离线运行、尊重隐私的Jan生态成员,新模型的加入无疑为追求本地化 AI 自动化的用户提供了一个更强力的工具选项。

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