36氪
深度研究折叠屏，苹果 15 年在等待什么？
在手机折起来之前，光先经历了漫长的等待
10月29日周四
350 条信号主线：AI大模型、数码
350 条信号主线：AI大模型、数码
在国产算力替代这条厚雪长坡赛道上，登临科技的经营成色较为稳健。
“3天到手3500元，你的脸能赚钱了。” 现如今，从王祖贤、戚薇、吴启华等明星，到网红、模特、素人，越来越多人开始将人脸授权给AI，在AI短剧、AI广告中出演角色。某明星靠人脸授权狂赚百万元的传闻更是引发了诸多讨论。 随着相关需求的增加，国内开始出现 Mirafans镜界、元相新生、映界智能、新爪、元脸查查 等多家以AI人脸交易为核心业务的初创公司；在海外，也跑出了Actorsy（英国）、Vermillio（美国）等相关公司。 但因为未成年人卖脸、人脸数据滥用、霸王条款等行业乱象，这门尚在襁褓中的生意也遭遇了诸多质疑。毕竟，人脸生物信息属于我国法律重点保护的敏感个人信息。不久前，新京报就发文提醒：“小心‘卖脸兼职’把自己卖了。” AI卖脸到底是一门怎样的生意？人脸要不要卖给AI？ 围绕这些问题，新榜编辑部近期对话了Mirafans镜界创始人温雨涵和元相新生创始人郑立鹏。 王祖贤、戚薇“卖脸”背后，一门悄悄成长的肖像授权生意 AI卖脸这门生意的出现，其实是行业痛点推动的结果。 一方面，AI短剧虽然发展迅速，但因为技术限制等诸多因素，同质化人脸已经成为AI短剧最受诟病的槽点之一。AI创作者急需独特且契合故事的人脸。 据新华网报道，AI横屏剧《宝庆码头》曾用时3天采集37位邵阳籍人士的人像信息，构建AI人脸模型库，希望能更好地呈现一百年前邵阳人闯汉口宝庆码头的故事。 主创李杰认为，市面上大量AI短剧的通病是角色面孔趋同，AI痕迹重，而他希望实现“家乡人的故事，家乡人自己演”。 一些屡被吐槽的AI脸 另一方面，今年以来，AI人脸侵权案例已经多次登上多平台热搜。 有素人被迫出演丑角；有明星被恶意生成AI黄色影像；有网红的AI角色爆红，自己却无法从中获益。越来越多人开始呼吁，不希望自己的脸被无偿使用、恶意滥用。 今年9月，国家广播电视总局也召集红果、快手、爱奇艺、中文在线等17家平台举办座谈会，明确了“任何‘融像’‘融声’行为均须取得权利人明确授权”的共识。 在温雨涵看来，随着AI大模型能力的增强，人脸肖像版权合规一定会成为一个需要解决的问题。于是今年4月，她创立Mirafans镜界，希望能做一家AI时代的合规数据服务商和数字资产交易所。 温雨涵是95后，她从上大学时就开始创业，目前在上海拥有一家MCN机构，旗下签约博主约1000个，累计粉丝数超1亿。这也成为她创立Mirafans镜界的底气。 元相新生几乎和Mirafans镜界同期创立。创始人郑立鹏出身腾讯，曾任微信安全风控总监、腾讯云行业方案总经理等岗位，是一位典型的技术型创业者。他希望借AI时代的东风，将元相新生做成一家AI人脸的视觉中国+BOSS直聘。 郑立鹏觉得，与其让大众的脸被AI无偿拿去训练，不如试着让他们能分到AI时代的红利。“AI时代多数人的价值会越来越低，但人脸始终是最底层的价值。如果一个人不断将自己
最近，黄仁勋又把目光投向了数据中心。这一次，他关注的不只是里面放什么芯片，还有一个更基础的问题：如何更快地建好一座数据中心。 老黄给出的办法是：做预制。 整套Vera Rubin AI工厂在合作伙伴的工厂里装进模块化集装箱，线缆、电路、液冷管路全部布设完毕并通过功能验证，运抵现场后接上电力、冷却和网络即可开机。靠着这一招，现场部署从6个月压缩至最短14天。 预制数据中心，其实并非老黄一家琢磨。 华为推出3D数据中心，将空间布局调整与工厂预制结合起来；立讯精密旗下的立讯智算，也展示了集装箱式预制数据中心方案。大家想解决的是同一个问题：让机房建设和设备交付，尽量跟上算力需求的增长。 毕竟，在AI时代，机房如果还按老节奏慢慢盖，确实容易出现一种尴尬：爷爷立项，爸爸施工，孙子开机，顺便给上一代GPU办个怀旧展。等数据中心两年后建出来，黄花菜都凉了，最后只能当作AI的传家宝。 01 数据中心，花钱大户 AI基础设施到底有多热，可以先看两个指标：花钱，用电。 国际能源署在2026年的报告中指出，五家科技公司的资本开支在2025年超过4000亿美元，预计2026年还要增长75%。用电量也在同步增长。IEA统计，2025年全球数据中心用电需求增长17%，其中面向AI的数据中心增长50%；其更新后的基准预测是，全球数据中心用电量将从2025年的485太瓦时，上升到2030年的约950太瓦时。 国内这边，工信部披露，截至2026年9月底，我国智能算力规模达到2592 EFLOPS，同比增长146%。而这些数字，最终都要靠具体的设备和机房上去实现。 芯片需要服务器，服务器需要网络和存储，还要吃电、散热。到了高密度AI系统这里，供电、液冷、设备重量、安装空间和维护通道，都需要一起设计。英伟达在DSX POD技术说明中，也将计算、网络、电力、液冷和运输结构列为需要协同处理的工程环节。 这意味着，算力扩张带来的不只是“多盖几间机房”。设备的集成程度提高了，配套系统也需要跟着调整。 与此同时，计算设备本身的组织方式正在变化。面对大模型训练和推理中的通信需求，厂商开始通过更紧密的高速互联，将更多加速器组织成协同工作的系统，超节点成为其中的重要方向。 而超节点怎么设计，会直接影响机房怎么配套、怎么安装，以及多久才能交付。 02 形态各异的超节点，给机房出了新题 数据中心的需求下，服务器跟不上了，行业里全都在看超节点。 当前，厂商所说的超节点，并不对应完全一致的物理尺寸。它可以集中在一座机柜里，也可以跨越多座机柜。例如，新华三有单柜32卡或64卡的产品，华为公布的Atlas 950最大配置则覆盖160个机柜。 看超节点不能只盯着“多少卡”。至少要分清三个数字：单个机柜装多少卡，一个超节点连接多少卡，以及整个集群总共有多少卡。这三个数字，分别关系到部署密度、紧密互联的规模和整体建设规模。 首先来
AI圈再次变天了！ Artificial Analysis刚更新了Intelligence Index，正式推出v5版，Claude Opus 5.5一举登顶，将OpenAI的GPT-6 Astra挤下神坛。 但没高兴多久，Gemini 4 Carbon发布，超越 Claude Opus 5.5夺魁！ 但代号「Obsidian 3」的神秘模型意外浮出水面，而所有的线索都指向同一个名字：Anthropic尚未发布的 Fable 5.5 。 险胜GPT-6！Opus 5.5的冠军不到一夜 AI榜单洗牌了。 Artificial Analysis发布了最新的 Intelligence Index v5 榜单。这是目前业内含金量最高、最难啃的测试之一。 结果出人意料，但又在情理之中。 Anthropic的 Claude Opus 5.5 以58分险胜，斩获第一。 OpenAI的 GPT-6 Astra 以57分，屈居第二。 戏剧性的是，谷歌随之发布了 Gemini 4 Carbon，得分 AA 综合得分为59。 一分之差，AI 王座一夜之间两度易主。 但在编程智能体指数上，Anthropic仍以62 分领跑。 为什么说这次Anthropic登顶编程智能体指数榜含金量极高？因为测试规则变了，变得极其苛刻。 私有数据权重飙升至60%。 过去的AI测试，大家都在刷榜。模型把公开的GitHub代码库背得滚瓜烂熟，分数自然高。 这次不行了。官方直接把私有数据集的权重拉到了60%。 没有公开资料，没有历史作业。模型必须当场思考，当场解题。 靠「死记硬背」混日子的时代，结束了。 免疫学教授Derya Unutmaz评论称，新版本更合理，此前开源模型存在针对公开基准的过度优（benchmaxxing），与OpenAI、Anthropic及Gemini前沿模型的能力差距被清晰拉开。 不过，这并不意味着两者差距扩大了，而是衡量方式变化了。 引入高难度科研工作流。 新增了代码与科研工作流等地狱级挑战。 这不再是写个贪吃蛇代码那么简单，而是要求AI像真实的程序员和研究员一样，处理复杂的工程逻辑。 在这样的高压测试下，Opus 5.5 扛住了。它证明了Anthropic在复杂逻辑推理和真实场景落地上的恐怖实力。 数据暴雷！隐藏模型 Obsidian 3 究竟是谁？ Opus 5.5 登顶，只是前菜。 真正的硬核大瓜，藏在另一家机构的数据库里。 昨天，知名AI测试机构 Cognition 发布了其私有编程基准的最新版本： FrontierCode 2.0 。 这是一个极其变态的测试：包含132项真实开源代码库中的任务。 评分标准简单粗暴：代码提交后，项目的维护者是否愿意合并（Merge）你的更改。 只要有一项阻断性检查未通过，直接计0分，没有任何同情分。为了防止数据污染，任务全程保密。 而且A
这项在山野里生长起来的运动，究竟是怎么走到这一步的。 第十届莫干山跑山赛期间，11名选手因被“关门”，没有有效成绩，也无法领取完赛物资，选择了集体报警。 不仅如此，在上周的云丘山越野赛启动熔断后，也有选手因为等待接驳车时间过长而选择报警。 在越野跑市场日渐热闹的当下，争端事件也开始层出不穷：而这两次因报警而引发的对越野跑的舆情透露出一个不得不引起重视的现象： 参加比赛的越野选手，只要认为组委会有无法满足自己诉求时，就用这种极端的方式来倒逼赛事组委会。 报警从来不是唯一的维权通道——申诉、沟通、投诉都在，但他们偏偏选了最能制造声量的那一种。当“报警”从维权手段滑向施压筹码，我们或许该停下来想一想：这项在山野里生长起来的运动，究竟是怎么走到这一步的。 报警，正在成为一种“武器” 越野赛有明确的竞赛规定： 选手必须经过全部计时点，并在关门时间内完成比赛，成绩才有效；被关门选手没有正式成绩，也不能领取完赛奖品。 但很多参加越野比赛的选手会认为，我交付了报名费，就意味着我理应享有完赛奖品、奖牌等该有的物资。 尤其是当下随着越野市场的热闹，中国很多越野比赛卷的是“服务”，如参赛包、补给食物、完赛奖品等。 这也让一直“被厚待”的选手们会认为：这些都是我理应得到的。背后的潜台词是：只要我花了钱、我来了、我跑了，赛事就必须“交付”我想要的结果——成绩、物资、体验，缺一不可。一旦哪一点没满足，组织者就是“违约”，值得被施压。 报警，恰恰是把个人不满瞬间公共化、把组织者架到火上烤的高效手段；配上一则情绪饱满的短视频，“闹大”就成了成本最低、声量最高的策略。当“闹大”成为策略，理性沟通的空间就被一点点挤掉。 市场膨胀下的身份错位 越野跑这几年从小众走向热闹，参赛人数、赛事数量、商业赞助都在往上走。市场变大的另一面，是参与者结构的改变：越来越多带着“消费心态”的新人涌入。 动辄上千元的报名费，被他们理解为“购买一项高端服务”，把赛事理解为“主办方该对我负责到底的产品”。社交媒体上，“打卡式参赛”“完赛即度假”的内容，进一步把越野跑包装成一种生活方式消费品。 但越野跑从来不是普通的消费场景。它发生在山野之间，天然伴随天气、地形、体力耗尽等不可控风险；关门、熔断，正是行业在近年几起安全事故之后，被强制写进规则的“安全底线”，而不是服务瑕疵。当一群把赛事当旅游产品的人，撞上一套以“保命”为优先的规则，错位就发生了——你觉得被亏待了，但其实，规则从来没有偏见。 不妨对比路跑马拉松。城市全马同样有关门、同样有补给，却极少出现“被关门就会报警”的场面。差别就在于：城市赛道可控、规则透明、参与者对“关门即无成绩”有普遍共识，大家非常清楚，跑马有关门时间的限制，如果被关门，就意味着没有奖牌，没有完赛物资等现实；而越野跑的参赛者里，相当比例是近年才进场、对山野规则尚无体感的新人。新人、高预期、模糊边界
字节背后的AI算力基建公司，要去IPO了。 近日，总部位于新加坡的数据中心运营商DayOne Data Centers（DODC）正式向美国SEC递交F-1招股书，计划登陆纳斯达克。 根据彭博社披露，公司最初计划最高融资50亿美元、目标估值约200亿美元（约合1332亿元）。 不过，这一次闯关，恰逢AI算力赛道IPO窗口正在快速收窄。 近期，全球算力基建赛道IPO环境集体遇冷。 英伟达投资的Nscale赴美IPO，目标估值被机构从300亿美元压至160–190亿美元；澳大利亚AI基建企业Firmus启动IPO询价仅48小时便宣告撤单；黑石旗下数据中心运营商AirTrunk，也推迟了原计划在新加坡进行的REIT上市，原本计划募集约15亿美元。 就连DayOne也在递表的2周后，就有消息传出公司正考虑将募资规模缩减至25亿至30亿美元，不排除推迟上市的可能。 诸此种种，也让DayOne的IPO征途似乎有了新的变量。 半年营收5.12亿美元，字节撑起七成生意 DayOne的故事，源自万国数据海外IDC业务GDS International。 2022年，万国数据搭建独立平台DigitalLand Holdings，将中国香港、新加坡、马来西亚柔佛州、印尼巴淡岛海外数据中心资产剥离出来独立运营。 随后，DayOne就踩中了这一轮AI基建狂热的全程。 2024年，公司先完成约5.87亿美元A轮融资，随后B轮加码至12亿美元，软银愿景基金、Citadel创始人Ken Griffin、Coatue、Baupost等机构入场，A、B两轮合计融资约19亿美元。 B轮交割后，万国数据持股从52.7%稀释至35.6%，不再并表。 2025年1月1日，GDS International正式更名为DayOne，开启了“单飞”；同年再获得来自 Brookfield 及一家主权基金的最高10亿欧元夹层融资额度，用于芬兰园区和全球扩张。 今年1月，DayOne完成超20亿美元C轮融资，投后估值94亿美元，较B轮37亿美元投后估值翻倍；万国数据同期向DayOne出售价值3.85亿美元股份，据万国数据公告，借此收回约95%投资本金。 C轮后万国数据持股进一步降至约27.8%，IPO前再稀释至19.4%。 截至本次递表前，DayOne累计股权加债权融资已超过64亿美元。 根据招股书，DayOne主营业务为在海外市场投资、建设并运营大型数据中心，向客户提供托管型算力基础设施服务，提供机房、电力、机柜配套，承接客户的服务器托管与算力部署需求。 过去2年，伴随着大型科技企业加快海外业务部署，DayOne的盘子也越做越大。 2025年全年，DayOne营收4.84亿美元；2026上半年，DayOne 实现营收5.12 亿美元，同比暴涨 238%，半年营收已超过2025全年。 来源：DayOne招股书 而
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作者 NikZaal · 400 分 · 142 评论，未提供正文摘要。
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作者 csmantle · 491 分 · 104 评论，未提供正文摘要。
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作者 ilamont · 53 分 · 100 评论，未提供正文摘要。
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作者 sashk · 183 分 · 89 评论，未提供正文摘要。
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作者 Aboutplants · 322 分 · 178 评论，未提供正文摘要。
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作者 nsagent · 54 分 · 74 评论，未提供正文摘要。
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by etothet · 581 points · 985 comments · https://www.apple.com/newsroom/2026/10/apple-unveils-groundb...