

> 在算力即权力的时代，字节跳动用一笔数百万颗定制芯片的超级订单，不仅为旗下AI智能体构建了坚固的底层防御，更将高通直接拉入了数据中心霸权的牌桌。

## 算力通胀下的务实解法

当前的人工智能赛道正在经历一场恐怖的“算力通胀”。以英伟达为首的高端通用GPU不仅价格高昂，更是受制于地缘政治的出口管制红线。对于字节跳动而言，其核心战略已经从单纯的大模型训练，转移到了“豆包”等AI智能体的海量高频推理落地阶段。

在推理场景中，继续大规模部署英伟达H100或B100无疑是用大炮打蚊子。高并发、低延迟且极其敏感的单Token成本，逼迫大厂必须寻找更务实的解法。此次字节跳动选择向高通采购数百万颗专用集成电路（ASIC）芯片，正是看中了ASIC在特定AI推理任务上极高的能效比与极低的边际成本。这不仅是对冲高昂采购与运维成本的防御手段，更是要在接下来的C端AI应用价格战中，提前囤积足以拖垮对手的廉价算力弹药。

![22.png](https://static.downly.cn/images/a0effcc145bc82a05e0e7fc40389c80d.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 芯片巨头的底座转型

这场交易中同样值得玩味的是高通的战略野心。过去二十年，高通几乎是“智能手机芯片”的代名词，但在数据中心这块利润丰厚的领地却鲜有建树。如今，随着移动终端市场的增长见顶，高通急需在AI基础设施领域撕开一道口子。

接下字节跳动这个超级大单，标志着高通正式跻身AI服务器算力市场的关键玩家行列。高通不仅仅在扮演一个纯粹的硬件供应商角色，更是通过开放其半导体制造链，协助字节将自研芯片设计转化为可量产的物理实体。这种“底层算力支撑”加“联合制造服务”的深度绑定，让高通成功在博通、迈威尔等巨头盘踞的定制芯片市场中钉下了一颗极具威慑力的钉子。

![23.png](https://static.downly.cn/images/01ab840d96a303296a87b677b8a7fea1.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 撬动行业格局的鲶鱼

这笔交易犹如一条投入死水的鲶鱼，不可避免地触动了现有算力生态的奶酪。表面上看，它合规地处于当前贸易管制的算力阈值之内；但从深层商业逻辑剖析，这是中国互联网巨头“去英伟达依赖”最实质性的一步。

构建“训练用通用GPU加推理用ASIC”的混合算力架构，正在成为一线大厂的标准作业程序。需要注意的是，高密度ASIC芯片对数据中心的散热提出了极为严苛的要求，传统的风冷机房将被迫向液冷时代全面升级。这意味着字节跳动与高通的结盟，不仅将在芯片底层切分英伟达的蛋糕，更将引发上游IDC基础设施产业的一轮残酷大洗牌。谁能掌控最低成本的液冷推理集群，谁就能在AI普及时代的王座上笑到最后。

绕开英伟达的高墙 字节跳动与高通百万级ASIC订单的算力阳谋



> 英特尔 CEO 陈立武在思科 AI 峰会上正式宣布 GPU 战略转型，确立了从 CPU 霸主向 AI 算力挑战者的跨越。通过重金组建梦之队并瞄准推理市场，英特尔试图在英伟达垄断的版图中撕开缺口。

## 核心布局 组建工程梦之队

为了确保 GPU 战略的执行力，英特尔正在进行一场高层人才的“换血”与集结。

**凯沃尔克·凯奇奇安** 被委以重任，统筹整个 GPU 项目。这位前 Arm 高管目前担任数据中心事业部执行副总裁，展现了英特尔整合外部血液的决心。

更引人注目的是技术端的引援。曾在高通任职 13 年的工程泰斗 **埃里克·德默斯** 已于今年 1 月正式加盟，出任首席 GPU 架构师。这一人事变动被业界解读为英特尔技术路线修正的关键信号，德默斯在移动端与低功耗高性能架构上的经验，或将为英特尔的 AI 芯片带来差异化优势。

![Google_AI_Studio_2026-02-04T03_15_39.176Z.png](https://static.downly.cn/images/01bf8a337021fcdedbfdbaada9df5a0c.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 战略突围 瞄准AI推理与存储瓶颈

面对英伟达超过 80% 的市场份额，陈立武选择了避其锋芒，侧翼突围。

英特尔的新型芯片将重心放在 **AI 推理** 与 **模型训练** 的能效比上。陈立武敏锐地指出，当前 AI 发展的最大拦路虎并非单纯的算力，而是日益严峻的内存墙问题。英特尔计划利用其先进的封装技术（Advanced Packaging），解决 GPU 在高负载下的内存消耗痛点，为客户提供比竞品更具性价比的解决方案。

## 行业预判 存储危机下的生态重构

峰会上，陈立武抛出了一个悲观但冷静的预测 **存储芯片的供应短缺将至少持续至 2028 年**。

这一判断构成了英特尔新战略的基石。在算力受限于存储的时代，能够提供更优内存架构的厂商将获得入场券。英特尔此时入局，意在利用其 18A 工艺节点建立一套完整的代工与产品生态，试图在“后摩尔定律”时代重新定义半导体行业的竞争规则。

英特尔高调进军GPU战场 挖角高通大牛剑指英伟达



> 字节跳动正加速构建以“豆包”大模型为核心的硬件生态。新一代 AI 耳机确定由歌尔股份代工，搭载高通芯片的 AI 眼镜已进入试产阶段，加之手机助手的端侧落地，一个覆盖听觉、视觉与移动终端的“设备级 AI 代理”网络已初见雏形。

## 穿戴设备的隐秘行军

尽管外界对于字节跳动造硬件的猜测从未停歇，但近期供应链传来的确切消息显示，这家互联网巨头已进入实质性落子阶段。新一代豆包 AI 耳机已锁定由声学巨头歌尔股份代工，项目团队正全力推进量产。虽然官方对上市时间保持缄默，表现出对产品成熟度的极度克制，但制造端的动作已无法掩盖其野心。

与此同时，豆包 AI 眼镜的路线图更为清晰。第一代产品计划量产约 10 万台，这一“小步快跑”的策略旨在向极客与开发者群体收集真实反馈。值得关注的是芯片选型的变化：供应链确认该眼镜将采用高通 AR1 专用芯片，而非此前传闻的恒玄方案。这一升级暗示了字节跳动在保证佩戴轻便性的同时，对端侧 AI 算力有着极高的要求。

![Google_AI_Studio_2026-01-15T02_56_44.285Z.png](https://static.downly.cn/images/2cb02d7a79dfbfae4446953424b3f885.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 手机端的“特洛伊木马”

在穿戴设备之外，字节跳动在存量最大的手机市场也撕开了一道口子。“豆包手机助手技术预览版”成功集成至努比亚 M153 工程样机，首批设备的秒罄证明了市场对“原生 AI 手机”的渴望。

这款助手并非简单的聊天机器人，它实现了本地化的语义理解与跨应用的任务调度。这种“设备级 AI 代理”能力，正是大模型落地的终极形态——让 AI 接管繁琐的操作流。

## 下一代交互的长期主义

从耳机（听觉入口）、眼镜（视觉入口）到手机助手（综合入口），字节跳动的硬件逻辑并非单纯卖设备，而是为豆包大模型寻找物理世界的接触点。虽然目前尚未大规模商用，但其在供应链整合、高算力芯片选型以及早期用户测试上的密集动作，清晰地传递出一个信号：字节跳动不急于一时的销量，而是在为下一代人机交互时代，做一场深谋远虑的长期基础设施建设。

字节跳动硬件突围：从耳机到眼镜的 AI 全场景布局



> 导语 今日AI界风起云涌，从腾讯开源企业级文档框架WeKnora，到面壁智能发布堪比“手机GPT-4V”的MiniCPM-V 4.0模型，端侧AI正迎来革命性突破。硬件巨头AMD与高通宣布支持开放模型gpt-oss，为边缘计算注入强心剂。同时，微软将AI游戏教练引入Windows 11，MiniMax的语音模型实现跨语种音色复刻，谷歌的AI编程助手Jules正式上线，而一场AI国际象棋赛更是上演了Grok-4爆冷击败Gemini 2.5 Pro的精彩对决。

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## “手机上的GPT-4V”诞生 MiniCPM-V 4.0开源挑战端侧极限

面壁智能（OpenBMB）团队与魔搭ModelScope社区联手，正式开源了新一代多模态大模型MiniCPM-V 4.0。该模型以其仅4.1B的参数量，在图像、多图乃至视频理解等多个权威评测中展现出卓越性能，甚至超越了GPT-4.1-mini等更大规模的模型，被誉为“手机上的GPT-4V”。特别值得一提的是，MiniCPM-V 4.0针对iPhone 16 Pro Max等移动设备进行了深度优化，实现了极快的响应速度和良好的发热控制，让用户在手机上也能流畅体验强大的多模态AI功能。此次开源还配套提供了详尽的部署工具与教程，极大地推动了端侧多模态AI的应用与普及。

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## 腾讯亮出企业级AI利器 开源文档理解框架WeKnora

腾讯正式开源了其专为复杂异构文档设计的智能问答框架——WeKnora（维娜拉）。该框架提供了一套从文档处理、知识建模、语义检索到推理生成的完整流水线。它基于强大的大语言模型，并融合了多模态预处理、向量索引等先进技术。WeKnora支持模块化的RAG（检索增强生成）设计，允许用户轻松切换主流模型并进行私有化部署，为企业知识管理、科研文献分析等场景提供了高效、易用的解决方案，并配备了便捷的Web界面及微信生态部署能力。

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## 硬件巨头拥抱开放AI AMD与高通支持gpt-oss模型

AI的运行不再仅限于云端，AMD与高通两大硬件巨头宣布，旗下硬件将全面支持OpenAI的gpt-oss系列开放推理模型，标志着边缘AI计算迈出了关键一步。AMD的锐龙AI Max+ 395处理器成为首款支持gpt-oss-120b模型的消费级AI PC处理器，展示了在终端设备上运行百亿级模型的强大能力。与此同时，高通骁龙平台也能高效运行gpt-oss-20b模型，展现出色的推理性能。这一合作预示着未来的智能设备将拥有更强的本地AI处理能力，AI应用场景将变得更加灵活和普及。

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## AI声音魔术师 MiniMax Speech 2.5实现跨语言音色复刻

MiniMax公司推出了其新一代语音生成模型Speech 2.5，在多语言处理和音色模拟方面取得了重大突破。该模型支持多达40种语言，最引人注目的是其强大的跨语言音色复刻能力，能够保留说话人的口音细节，即便切换语种也能保持音色的一致性。相较于前代产品，Speech 2.5在发音准确度、自然度和性价比上均有显著提升，为内容创作、在线教育、智能客服等领域带来了前所未有的效率与创新机遇。

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## 你的专属游戏教练 微软Xbox Copilot登陆Windows 11

微软正将强大的AI助手Xbox Copilot深度集成至Windows 11的游戏栏中，旨在为PC玩家打造一位全天候的智能游戏伙伴。这位“AI教练”能够理解玩家的游戏进程和Xbox活动，提供高度个性化的帮助。无论是需要游戏攻略、战术策略，还是通过游戏截图提问，Copilot都能给出精准解答。它还支持语音交互，让玩家无需中断游戏即可获得帮助。目前该功能已向Insiders成员开放英文预览版，未来将逐步推广。

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## AI棋坛大爆冷 Grok-4横扫Gemini 2.5 Pro晋级决赛

在由谷歌DeepMind与Kaggle联合举办的首届AI国际象棋对抗赛半决赛中，上演了惊人的一幕。来自xAI的Grok-4模型出人意料地以4:0的绝对优势横扫了赛前被广泛看好的谷歌Gemini 2.5 Pro。另一场半决赛中，OpenAI的O3则稳定发挥，以4:0击败同门师弟O4-mini。这场爆冷大胜让Grok-4一战成名，它将与O3在决赛中争夺首届AI国际象棋赛的冠军宝座。

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## 谷歌AI编程助手Jules正式亮相 可自主修复和更新代码

谷歌宣布其AI编码助手Jules已结束beta测试，正式上线。Jules是一款基于强大的Gemini 2.5 Pro模型的异步编程代理工具，它能够深度集成于GitHub。开发者可以将代码库克隆到Google Cloud虚拟机中，然后授权Jules自主执行任务，例如修复bug或更新代码。这种基于代理的工作模式允许Jules在后台独立完成复杂的编码工作，从而让开发者能够解放出来，专注于更具创造性的任务。

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每日AI资讯0807：端侧AI革命打响，“手机上的GPT-4V”与硬件巨头入局



> 蛋白质聚集是许多神经退行性疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病）和癌症等疾病的关键致病因素。理解蛋白质如何聚集、预测其聚集行为，对于疾病的诊断、治疗和新药研发至关重要。近日，一项发表在Science子刊《Science Advances》上的研究取得了重大突破，研究人员通过构建一个包含超过10万条聚集数据的庞大数据库（BIST），并利用这些数据训练AI模型，成功地量化和预测了蛋白质的聚集行为，为蛋白质聚集研究带来了新的曙光。



## 蛋白质聚集：健康与疾病的“双刃剑”

蛋白质是生命活动的基本执行者，其正确折叠和功能发挥对维持生命至关重要。然而，在某些条件下，蛋白质会错误折叠并相互聚集，形成淀粉样纤维或无定形聚集体。这种异常的蛋白质聚集不仅会丧失正常功能，还可能对细胞产生毒性，是导致多种严重疾病的重要原因。另一方面，在某些生理过程中，蛋白质聚集也具有重要功能，例如在细胞应激反应中形成应激颗粒。因此，理解和控制蛋白质聚集是生物医学研究的重点之一。



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## 传统研究方法的局限

过去，研究蛋白质聚集主要依赖于实验方法，如体外聚集实验、细胞模型和动物模型。这些方法虽然能够提供重要的信息，但也存在一些局限性：实验周期长、成本高、通量低，难以大规模地研究不同蛋白质的聚集行为以及各种因素对聚集的影响。此外，由于蛋白质聚集过程的复杂性，纯粹的实验方法难以全面捕捉其动态变化和内在规律。



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## BIST数据库：量化聚集行为的基石

为了克服传统方法的局限，研究人员构建了一个名为BIST（Biophysical Investigation of Sequence and Thermodynamics）的庞大数据库。这个数据库汇集了超过10万条不同蛋白质序列在不同条件下的聚集数据，包括聚集速率、聚集程度等定量信息。这些数据来源于大规模的实验测量，为利用机器学习方法研究蛋白质聚集提供了坚实的基础。BIST数据库的构建本身就是一项重要的贡献，它为蛋白质聚集研究提供了宝贵的资源。



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## AI赋能：精准预测蛋白质聚集

利用BIST数据库的丰富数据，研究人员训练了先进的AI模型，使其能够学习蛋白质序列与聚集行为之间的复杂关系。通过对大量数据的分析，AI模型能够识别出影响蛋白质聚集的关键序列特征、物理化学性质以及环境因素。更重要的是，训练好的AI模型能够以前所未有的精度预测未知蛋白质的聚集倾向和聚集动力学。这使得科学家能够快速筛选具有特定聚集行为的蛋白质，为疾病研究和药物设计提供重要线索。



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## 开启蛋白质聚集研究新篇章

这项研究成果为蛋白质聚集研究带来了革命性的影响。通过大规模的定量数据和强大的AI预测能力，科学家们能够更深入地理解蛋白质聚集的机制，探索不同蛋白质的聚集差异，并预测药物分子对蛋白质聚集的影响。这不仅有助于我们更好地理解神经退行性疾病等蛋白质聚集相关疾病的病理过程，也为开发靶向蛋白质聚集的新型疗法提供了新的策略和工具。未来，结合高通量实验和AI预测，蛋白质聚集研究将迈入一个全新的时代。






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