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今天没有哪家巨头独占头条，钱和人的流向更值得看。DeepSeek 把新模型推到 2 万亿参数，梁文锋说下一站是 8 万亿；马斯克的 AI 员工上线满月，用户数破 40 万，OpenAI 被曝在做同款。企业软件那边开始打价格战，客户的预算正被模型公司直接吃掉。芯片、机房、电力三本账，这几天陆续摊开。

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📈 六、宏观与市场数据

DeepSeek 在训练 2 万亿参数新模型，梁文锋说下一步冲 8 万亿

The Information 报道，DeepSeek 目前正在训练一个约 2 万亿参数的新模型。梁文锋在近期一场投资者会议上说，公司下一步计划把参数推到 8 万亿。一年前，这个数字还只出现在讨论里。 参数（模型内部可调的旋钮数量）变大，直接对应两件事：训练要更多显卡，也要更多电；回答一次问题的开销更高。DeepSeek 之前靠低价和开源攒下开发者口碑，往超大走，就要在便宜和最强之间重新排顺序。 普通用户短期感觉不到变化，手机上用的还是现在这一版。做应用的公司要盯两点：下一代模型是否继续开源，价格表怎么调。这两条决定明年的调用成本。

阿里说全模态模型三年内会来，陆川已经用它拍完明代灾难现场

在云栖大会上，阿里给出的判断是：三年之内会出现一个原生的全模态统一生成模型，文字、图像、视频、声音在同一个模型里处理。同场展示里，导演陆川和团队用 AI 还原了 400 年前一场明代灾难的场景，前后 5 天，没有搭景，也没有等演员档期。 省掉的是前置环节：找景、搭景、约人、定妆。这部分过去按月算钱，现在压到按天算。 做内容的小团队可以先从短片和广告片试起。这类片子预算可控、流程短，跑通一次就知道值不值。

马斯克的 AI 员工上线一个月，用户数破 40 万

彭博报道，SpaceXAI 的 Grok Bot 上线首月用户数突破 40 万。它和普通聊天机器人的区别在于能自己动手：订行程、发邮件、填表，用户给它账号权限，它把流程跑完。 40 万放在消费产品里不算大，放在「替人干活」这类工具里已经是领跑。真正决定留存的是另一件事：它替你做完的事，你敢不敢不复核。出错一次，用户就会把权限收回去。 想用的人先从小事试：订阅续费提醒、比价、整理邮件。别一上来就把支付权限交出去，用两周看看它出错时的表现再决定放多少权。

李飞飞呼吁给 AI 设独立监督机构

彭博报道，World Labs 创始人李飞飞公开呼吁对 AI 建立独立监督。她的立场很直接：管这件事的机构不能既做开发又当裁判，评估要交给外部。 这类表态最近密集出现。政府、学界、公司三方都在抢定规则的位置，差别在谁有最终解释权。 对做海外市场的团队，这些话会落成具体动作：模型评估要不要交给第三方，日志要留多久。现在就把评测流程和留痕做规范，比事后补便宜。

• 虎嗅梳理了 AI 行业眼下最抢手的几类岗位，共性是给 AI 打下手 — 这类岗位的活都很具体：把模型的输出拿去核对，把散在各处的数据理成能用的表格，盯着流程别在中间断掉。做这些的人拿的钱不低，但简历上攒的经验偏向运营。想进场的人分开算两笔账：眼下工资涨得快不快，三年后这套技能换公司还认不认。另一条线索是招聘地点：这类岗位集中在大厂和外包公司，两边的薪资差距不小。另一条线索是招聘地点：这类岗位集中在大厂和外包公司，两边的薪资差距不小。
• OpenAI 版「不下班的 AI 同事」代码已经曝光。这类产品拼的不是模型强弱，是把任务跑完的完整度：能登进网站、能填表、付款前会先问你一句。国内做办公软件的公司盯着这块，是因为用户一旦习惯让 AI 代办流程，原来的软件界面就退成后台。跟得慢的，会被挤到工具层。工具型产品一旦能替人跑通整条流程，用户换回手动操作的意愿就很低。
• 企业软件的合同通常一年一签，今年续约最容易出现的场面是客户说：模型公司那边已经覆盖了这个功能，你先降价。对采购方，这是几年里少见的议价窗口，把两份报价并排比对，往往能拿到折扣，或者多送几个席位。这类降价通常不会写进新闻稿，只在续约合同里体现。对软件公司来说，降价保住的是续约率，短期利润率会被压掉一截。
• 学院不布置作业，等于把筛选放到合作公司那边：谁被看上谁就上岸。这种模式国内也能参照，大厂自己办训练营再直招，省掉海投和笔试。对求职者，值得留意的是这类渠道进去的人，多半签项目合同，不是正式编制。课程内容以产品实践为主，学术训练不是重点。
• Base44 上线了能接电话的 AI — 替你接电话最容易出问题的地方在承诺：对方问能不能便宜点，AI 顺口答应下来，收尾的还是你。用它之前先把规则写清楚，比如只记录不承诺，涉及金额一律转到你手机上。设好边界再用，省事不至于添乱。同类工具今年出现的频率在加快，接电话只是其中一项。
• 法国的语音识别公司 Gladia 被本土云厂商 OVH 收下，继续独立运营 — 欧洲客户的顾虑很实际：医疗录音、政务通话这类数据，监管不允许随便出境。语音识别如果能跑在本土机房，合规这一关就好过。国内做语音产品的团队如果在看欧洲市场，可以留意 OVH 这类本地云的接口和报价，早一步比价不吃亏。医疗和客服场景对识别准确率的要求，高于日常转写。
• 北约创新基金投的钱不多，值钱的是背书。拿到它的公司通常会被拉进成员国的小范围试用名单，后面的订单比融资额大得多。做防务和无人系统的团队能看出海门槛：技术之外，还卡在供应链审查和本地合作伙伴这两道。欧洲防务采购的审批周期长，拿到试点资格往往要等上一两年。基金的投资轮通常跟成员国的试点项目绑在一起，钱到得慢，订单来得早。
• 看 AI 基建热到什么程度，招股书比发布会可靠：里面有机房签约量、客户集中度，还有未来几年的电力和土地成本。7.2 亿美元的募资规模不算大，但这类公司排队上市本身就说明，资本愿意为机房资产付钱。这类公司的客户集中度高，前几大客户的占比是招股书里最该翻的一页。
• 期货的作用是让买卖双方提前锁价。显卡如果有了标准合约，租机器的公司和出租机房的一方能提前把价格定死，成本也好算。这套方案目前在美国商品期货交易委员会那里停住了，卡点在显卡不是标准商品：型号一年一换，合约里的交割标准很难写清。只要显卡租赁有了公开报价，买方的成本预算就能提前一年定下来。
• 英国前财相奥斯本开火 — 英国多地出现反对建数据中心的抗议，理由集中在电和水：机房耗电量大，冷却要用水，住在附近的居民担心电价和生活受影响。奥斯本认为这些反对拖慢了投资。这类矛盾国内同样会遇到，选址谈判里电力和水的条件，往往比地价更难谈。对要落地的地方政府，机房带来的税收和就业是谈判里唯一的筹码。
• 有研究提出让硬件直接承担判断 — 这条路线省掉的是数据搬运：摄像头、机械臂上直接做判断，延迟更低，也不算依赖网络。难点在灵活性，硬件做好之后要改算法就得重新走一遍生产。做机器人和车载设备的团队可以留意这个方向，但先要算清迭代一次的成本。
• The Information 追问 — 文章把原因归到落地环节：模型能力上去了，企业内部的流程、数据和权限没跟上，项目停在试点。这个判断对国内同样成立，上系统的钱好批，改流程的钱难批。做企业服务的团队，先看客户有没有专人负责改流程，再谈交付周期。
• 投资人古拉蒂说 — 他的理由是支出结构：钱绝大部分去了模型和显卡，安全团队的预算排在后面。等事故出现再补，代价高得多。对采购方，可以在合同里写明漏洞响应时间；对做产品的团队，把安全测试和功能开发排进同一张时间表更实际。
• 东风日产新 N7 纯电轿车上市，限时价 10.99 万元起，最高配可选装激光雷达 — 十万出头的车给激光雷达选装，说明这套感知硬件已经进入普及价格带。买车的人要分清两件事：车上有这个传感器，不等于辅助驾驶功能就给全了，软件功能往往绑在更高配的版本上。签合同前把配置表逐项对一遍，比听销售讲有用。这个价位的车，销量榜比参数表更能说明它值不值。
• 航天公司 AstroForge 把下一艘飞船的控制权交给 AI — 把控制权交给 AI，前提是通信延迟大到人工干预没意义。真正要写清楚的规则是异常情况怎么办：遇到无法判断的故障，是原地保持还是自行返航。这类项目短期不产生民用价值，但会把自动决策的边界往前推一步。深空任务的通信窗口有限，飞船自己判断得对不对，直接决定任务救不救得回来。
• 演出订票这门生意吃的是信息差和库存周转。场馆的空档时段过去靠销售挨个打电话，平台想把它做成能自动匹配的池子。5200 万美元够它铺开几个城市，接下来看它能不能把场馆那一端真的拉上来。票务的毛利来自服务和加价能力，规模上去之后才谈得上。
• Wired 一位作者给自己几位同事做了 AI 克隆体，把他们的写作习惯喂给模型 — 给自己的同事造 AI 克隆，听着像玩笑，实际暴露了办公室里的一个真问题：大量沟通只是把信息转一遍，不需要人真到场。这篇文章的翻车点在于，克隆体替他表了态，本人却不知情。想省事的人，先把授权范围划清楚。克隆体带来的麻烦多半不是技术问题，而是谁替谁表态的问题。
• 数据中心资产接连上市，说明这轮 AI 建设已经走到需要向股票市场融资的阶段。对二级市场投资者，看点不在股价涨多少，而在机房的上架率和客户名单：算得清电费和折旧的公司，才撑得住估值。数据中心的估值看签约时长和续约价格，不是机柜数量。
• 一篇讲无人打车乘坐体验的稿子，列的都是实用细节：上车前确认定位点，无人车常停在不能停的位置；中途要绕路或取消，走 App 里的流程，别自己开车门；遇到剐蹭先拍照再联系客服。真出事时责任怎么划，各家平台条款不一样，第一次坐之前值得翻一遍。各地开放的路段不同，出发前看一眼路线覆盖范围能省不少事。
• 让 AI 给理财建议这件事，文章指出的是责任空白：它给出的建议不算投资顾问业务，没有牌照，也不受对应监管，说错了没有赔付路径。拿它当参考可以，把它的结论当决策的人，等于自己承担全部后果。涉及金额的动作，还是找有牌照的人过一遍。
• 免费版能剪辑和导出，AI 相关功能单独付费。手机剪片的好处是素材不用在设备之间倒来倒去，拍完就能改。要留意导出分辨率和水印这两个限制，开工前先拿一条片子试通，确认免费版够不够用，别剪到一半才发现导不出来。
• 微软这轮调整把游戏业务的组织收拢，旗下多家工作室划归动视管理，后续《光环》系列交给动视开发。对玩家，短期看的是新作会不会延期；对从业者，工作室划归之后，预算和人事通常跟着变。
• 被 Meta 签约的这家回收创业公司，做的是把混合塑料直接分解成化工原料，不必先按种类分拣。园区和数据中心的包装废料是它的原料来源之一。签约方通常以长期采购或投资的方式参与，效果要看第一座厂的实际产能。
• 亚美尼亚想接美国 AI 基建的订单。报道提到它靠电力和土地成本吸引机房项目，位置也方便接欧洲和中东的线路。这类国家的机会在于承接训练和数据存储的边角需求，难点是人才和网络带宽。看机房出海的人，可以把它放进选址备选清单。

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今日盘面速览（自产行情，全球 24 小时（美股 9/22（周二）收盘 + A股 9/22（周二）收盘））

七巨头里只有英伟达和特斯拉收红，Meta、微软和亚马逊都小幅收绿。真正涨得稳的是 Palantir，防务和政府订单的故事一直在给它加分。当晚特斯拉和英伟达同步收红，硬件和整车这两条线继续拿钱。

分化还是那个样子：做光模块和服务器组装的三只收绿，国产芯片和办公软件收红。云栖大会讲了一整天全模态和 AI 助手，A 股愿意付钱的是芯片和软件，不是机柜。

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