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Anthropic may not secure investment-grade rating after IPO, Blackstone says

Proton's CEO Cancels AI 'Re-Interviews'

Show HN: A working Nintendo in ~1GB of Qwen weights

US tech stocks see sharp falls over AI cost fears

Malware uses LLMs to rank victims by how much they're worth

Anthropic to receive high 'junk' rating from credit agencies following IPO

Why Anthropic's filing crushed tech stocks

AI startup hacks Anthropic, gains access to employee details, internal messages

AI 基建掀起军备竞赛：微软、谷歌、甲骨文等巨头承诺投入超 3 万亿美元

IT之家 10 月 31 日消息，据彭博社今天（31 日）凌晨报道，AI 基础设施建设仍将吸引巨额资金。Alphabet、Meta、微软、亚马逊和甲骨文五大科技巨头承诺，未来数年将在数据中心等领域投入超过 3 万亿美元 （IT之家注：现汇率约合 20.01 万亿元人民币） 。 随着数据中心建设竞赛愈演愈烈，五家公司披露的租赁、建筑、能源及设备采购承诺大幅增长。这些资金有的将在短期内支出，有的则涉及 未来数十年的长期合同 。 谷歌的支出承诺规模最大。根据 Alphabet 提交的监管文件，包括技术设备、能源和租赁在内的合同承诺总额 超过 1 万亿美元 （现汇率约合 6.67 万亿元人民币） ， 接近一年前的八倍 。 Meta 的支出承诺同样大幅攀升，未来支出总额 超过 8,000 亿美元 （现汇率约合 5.34 万亿元人民币） 。其中将近一半用于尚未生效的数据中心租约，最长分 30 年支付。Meta CFO 苏珊 · 李在上周的分析师电话会议上说：“我们预计将继续大举投资，支持核心业务和新兴 AI 项目。” 今年商界的一大争论，是科技企业斥资数千亿美元建设 AI 数据中心， 究竟能否收回投资 。Alphabet 和 Meta 都是全球最赚钱的企业之一，却因投资有望改变行业格局的新业务，出现 自由现金流由正转负 的情况。 不过，五家公司的支出并非全部用于数据中心，披露口径也不完全一致，因此很难直接比较。 例如，Meta 的部分预算用于 Reality Labs 部门的消费级硬件产品，Alphabet 和亚马逊的计划支出则包括内容授权费用。本次统计也没有计入现有租约和债务等其他大额支出。 五家公司未来的租赁付款承诺合计 1.3 万亿美元 （现汇率约合 8.67 万亿元人民币） ，其他采购承诺合计 1.9 万亿美元 （现汇率约合 12.67 万亿元人民币） 。除微软外，数据均取自各家公司最新财报。微软的采购和建设订单数据来自截至 6 月底的年度报告，该公司此后尚未更新这两项数据。

马斯克公布 Neuralink 脑机新产品进展：第二款产品“盲视”只待监管批准

IT之家 10 月 31 日消息，马斯克透露，Neuralink 第二款脑机接口设备 Blindsight（盲视）已完成工程研发，接下来只待监管部门放行。这款设备旨在帮助失明者以及从出生起就没有视觉的人 获得视觉能力 。不过，迄今尚无公开披露并得到确认的人体植入试验结果。 马斯克 30 日在 X 上发文称：“从工程研发的角度来说，设备已经准备就绪， 只等监管部门批准 。” 与 Neuralink 此前推出的首款植入设备不同，“盲视”并不是读取大脑活动并将信号传输出去，而是 反过来向大脑输入信息 。设备将摄像头获取的画面转换为信号，传递到大脑视觉皮层， 试图绕过已经受损的眼睛和视神经，让使用者获得视觉信息 。 2024 年 9 月，FDA 授予“盲视”突破性医疗器械认定，以加快审批审查。但这项认定既不代表 FDA 已经确认设备安全有效，也不意味着产品获得上市销售许可。“盲视”目前仍处于临床试验阶段。 马斯克今年 8 月曾透露，若获得监管批准，Neuralink 计划在未来 6 至 12 个月内开展人体植入。截至目前，公司没有公布“盲视”的人体试验结果。 动物试验方面，Neuralink 已开展长期测试，截至 2025 年年中，有一只猴子连续植入该设备已有三年。 除了 Blindsight，马斯克还介绍了 Neuralink 的首款产品 Telepathy（心灵感应）。这款设备可以 让瘫痪患者通过脑信号操控电脑 。“只需通过思考，就能与电脑或其他人进行高速交流。” 马斯克预计，未来几年，“心灵感应”的信息输出能力将 远超人类最快的说话和打字速度 。他还希望 Neuralink 未来能够 将运动和感觉信号传递至四肢 ，让失去行动能力的患者重新使用双手，甚至恢复行走。 IT之家附上两款产品当前的主要信息如下： 项目 主要功能 监管状态 已公开的人体试验情况 Telepathy 通过意念操控电脑及进行交流 仍在临床研究阶段；PRIME 研究于 2024 年 1 月启动人体植入 已展示光标控制及其他数字交互 Blindsight 向大脑视觉皮层输入视觉信息

鸿海董事长刘扬伟：预计未来数年攻下全球 AI 服务器半壁江山

IT之家 10 月 31 日消息，当地时间 30 日。据美国 CNBC 报道，鸿海计划进一步扩大 AI 服务器业务，并加大在美国的生产布局。董事长刘扬伟表示，AI 基础设施市场需求依然强劲，集团希望借此进一步提高市场份额。 刘扬伟在接受采访时透露，公司目前占据全球约 40% 的 AI 服务器市场份额，预计明年有望提高至约 45%，未来数年则 有机会达到 50% 。 长期以来，鸿海以代工组装苹果 iPhone 闻名。近年来，AI 基础设施业务逐渐成为集团的重要增长引擎。 刘扬伟预计，未来三至五年，AI 基础设施业务将 贡献富士康 60% 至 65% 的营收 ，不包括直接在本地硬件上运行人工智能和机器学习算法的端侧 AI 设备。 AI 基础设施订单持续增长，至少未来一年半的产能都已排满。目前订单主要来自 AI 模型开发商和云服务提供商，政府及企业客户尚未全面采用 AI 技术，但整体市场需求依然强劲。 在美国市场，鸿海也准备进一步扩大生产规模。刘扬伟表示，集团计划向供应链上游延伸，以便更好地满足美国市场的需求。 考虑到美国的制造成本较高，鸿海初期将 优先生产 AI 服务器机柜、数据中心设备等利润率较高的产品 。刘扬伟认为，随着美国本土生产规模扩大，制造成本最终也有望随之下降。通过此次扩张，公司希望进一步巩固在 AI 基础设施供应链中的地位，业务布局将从服务器、机柜 延伸至整座数据中心和算力服务 。 不过，刘扬伟也提醒，AI 市场增长并不意味着企业可以不计成本地扩大投资。他强调必须严格控制投资规模，直言“过度投资会毁掉公司”。 随着 AI 业务发展，公司每年在 AI 领域的投入预计会 超过原定的 30 亿至 50 亿美元 （IT之家注：现汇率约合 200.09 亿至 333.48 亿元人民币） ，具体取决于垂直整合的推进程度。 对于大客户削减 AI 支出可能带来的影响，刘扬伟认为，单一客户需求下降，可以通过其他业务领域的增长予以弥补。但如果整个行业的需求都出现下滑，鸿海乃至整个 AI 供应链都将面临更大的挑战。

上汽荣威家越 07 明日开启全国交付：首搭豆包座舱助手，限时权益价 11.98 万元起

IT之家 10 月 31 日消息，上汽集团宣布荣威家越 07 将于 11 月 1 日开启全国交付。荣威家越 07 于 10 月 23 日上市，包含四款车型，限时权益价区间 11.98-14.48 万元。 荣威家越 07 长宽高为 4900*1910*1745mm， 轴距 2908mm ，提供龙晶紫、玛瑙灰、宝石蓝、珍溪黑、钻石白、翡翠绿等宝石车色，可选绵云青空、坚果可可、云绒暖灰内饰色，车内还配有 AI 灵光氛围灯、双 15.6 英寸 2.5K 超清大屏。此次新车搭载 AI 极速制冰冷暖两用冰箱，可实现最快十分钟制冰。 IT之家注意到，该车行业 首搭豆包座舱助手 支持拟人化表情、FaceID 账号识别记忆、豆包 App 联动、方言外语，实现一句话联动全车、多人交流不打断等。 该车还将搭载最新 Momenta R7 世界模型与新芯航图 XHEART X7 大模型专用芯片组成的软硬一体方案。可实现单侧余量 20cm 的极窄垂直泊车，适配 300 余种车位。覆盖常规车位及断头路泊车、离车泊入、一键贴边等场景，兼容城市 NOA、高速 NOA 等功能。 规格方面，该车采用增程系统，配备 32.6kWh 和 44.2kWh 两种容量的电池组， 纯电续航分别为 220km 和 320km ，最大综合续航 1480km。

DeepSeek 提出 Super-agent 架构设计：Router 与 Worker 双层架构，探索更自主的 Agent 系统

IT之家 10 月 31 日消息，DeepSeek Harness 官方团队今日发布《Super-agent 设计探索：迈向更自主的 Agent 系统》一文，介绍了其面向工程实践的 Super-agent 架构设计思路。 随着大模型执行单个任务时越来越不需要人的干预，限制生产力进一步提升的因素正逐渐转向人的注意力，Agent 系统需要从被动响应指令的单任务工具，向持续在线、能够并行处理多项任务的自主协作者演进。 DeepSeek 表示，现有主流 Agent 设计仍以单一 Session（会话）为基本单位，不同 Session 之间相互独立。用户并行推进多项工作时，需要手动切换并维护各个 Session 的上下文。 根据 DeepSeek 团队观察，一个人通常只能同时跟进 3 至 5 个活跃 Session。即使通过 CLI、MCP 或外部连接器扩展本地 Agent，也仍可能面临单会话同步阻塞、多任务上下文混乱，以及本地设备离线后任务停止等问题。 他们将这种新型 Agent 形态及其系统架构称为 Super-agent，并归纳出四项基础特征：连续、高效、主动和持久。 首先，连续意味着用户可以在即时通讯、GitHub 评论等不同渠道与同一个 Agent 交互；高效意味着能够并行处理多个复杂任务；主动意味着系统可以持续观察环境事件并自行推进值得处理的事项；持久则要求 Agent 始终在线，并能在长期运行中从异常状态恢复。 DeepSeek 提出的整体架构主要由双层架构、事件驱动、面向人的交互、计算与状态及环境分离、Watchdog 五部分组成。 其中，双层架构将系统划分为 Router 层和 Worker 层：Router 负责承接人类交互、维护全局上下文并分派任务，Worker 则在相互隔离的会话中并发执行具体工作。Worker 不直接向用户回复，而是将状态和结果汇报给 Router，由后者统一对外沟通。

西湖大学成立世界模型研究中心，致力于突破核心瓶颈

IT之家 10 月 31 日消息，10 月 31 日，西湖世界模型研究中心在西湖大学云谷校区成立。这是西湖大学面向物理智能领域设立的校级交叉科研平台。 该中心由西湖大学工学院博士生导师、助理教授，人工智能企业 KMind 联合创始人兼首席科学家于开丞担任主任，由西湖大学人工智能讲席教授、人工智能系系主任金耀初担任首席科学家，并有多位 PI （首席研究员）共同承担各方向研究任务。 IT之家从官方介绍获悉，中心面向人工智能从语言认知走向物理交互的发展方向，聚焦世界模型与物理智能， 致力于突破智能系统理解物理规律、预测环境变化和开展交互决策的核心瓶颈 ，打造具有国际引领性的物理智能学术高地与创新引擎。 中心以世界模型为核心研究方向，探索感知、认知、预测与行动相结合的智能体系，推动人工智能在真实环境中形成理解世界、推演未来与自主行动的能力。依托西湖大学的科研基础与交叉学科优势，中心将汇聚多领域研究力量，促进基础理论、关键技术与应用探索协同发展，研发能够理解物理规律、预测行动后果并在真实反馈中持续学习的通用世界模型，支撑我国在新一代人工智能领域的自主创新与前沿布局。

存储芯片短缺加剧之际，OpenAI 奥尔特曼赴韩与约 50 名三星高管会面

IT之家 10 月 31 日消息，据彭博社报道，全球存储芯片供应短缺问题日益严重之际，今天（31 日）下午，OpenAI CEO 萨姆 · 奥尔特曼在韩国与三星集团高层会面，双方计划进一步加强在存储芯片供应和 AI 基础设施建设方面的合作。 据三星发布的声明，奥尔特曼此次在龙仁市与三星旗下电子、金融和生物科技业务的 约 50 名高管 举行了会谈。双方讨论了未来十年 AI 对产业格局、企业决策方式和商业发展的影响。 多种存储产品供应不足，正在给全球电子行业带来压力，芯片价格也随之大幅上涨。数据中心建设需求持续增长，各大运营商对存储芯片的争夺进一步加剧。AI 基础设施领域的五家头部企业计划在 未来几年投入超过 3 万亿美元 （IT之家注：现汇率约合 20.01 万亿元人民币） ，而存储芯片支出约占数据中心 总支出的三分之一 。 报道指出，韩国在先进存储芯片制造领域处于领先地位，AI 技术在当地企业和消费者中的普及也在加快。自去年以来，英伟达 CEO 黄仁勋和 AMD CEO 苏姿丰 分别两度访韩 ，以加强供应链合作。多位科技行业高管此前警告，芯片制造产能难以满足持续增长的市场需求。 此次会面也是双方此前合作计划的延续。按照已公布的合作安排，三星将向 OpenAI 的“星际之门”基础设施项目供应存储芯片，双方还将 共建 AI 数据中心 ，合作范围包括海上浮动式数据中心。与此同时，三星也在加快 AI 技术在自身业务中的应用，覆盖研发、制造、营销和企业运营等环节。

号称全球首创：香港公司 Arrowmax 推出 AI 电动螺丝刀 S1，能用摄像头识别螺丝类型

IT之家 10 月 31 日消息，据外媒 TechSpot 今天（31 日）晚间报道，香港工具品牌 Arrowmax 在 Kickstarter 推出了一款 号称全球首创 的 AI 电动螺丝刀 S1，众筹项目启动后不到 24 小时便达成目标。产品起售价 80 美元 （IT之家注：现汇率约合 533.6 元人民币） ，预计 2027 年 4 月开始发货。 S1 希望借助 AI 简化螺丝刀的使用流程， 从识别螺丝、挑选批头到调节扭矩 ，都能交由系统辅助完成。 S1 的机身尾部装有一根接触探针，使用时只需将探针抵住螺丝头，就能让摄像头与螺丝保持合适的拍摄距离，再由 高清摄像头拍下螺丝头的图像 。 拍摄完成后，AI 模型会识别螺丝的尺寸和形状。Arrowmax 称，模型使用了 数万张真实场景照片 进行训练，所有训练样本均由自家工程团队采集，没有使用外部训练数据。 用户还可以 通过配套手机应用查看摄像头画面，并调节扭矩、档位等参数 。螺丝刀通过 本地连接 与手机通信，不需要联网即可使用。 识别出螺丝后，系统会在配套智能收纳盒中 点亮对应批头的存放位置 ，同时自动调整螺丝刀的扭矩。用户不必再逐个尝试批头，也能降低因批头不匹配或扭矩过大而拧坏螺丝的风险。 S1 配有一块 OLED 屏幕，用于显示 剩余电量、扭矩设置和旋转方向 。其内置 600mAh 锂聚合物电池，续航时间约 90 分钟，按扭矩设置不同， 最多可拧动约 900 颗螺丝 。扭矩调节范围为 1 至 10kgf·cm。机身尾部设有 USB-C 充电接口，充满电约需 70 分钟。 S1 单机售价 80 美元起，附带智能收纳盒和 52 枚批头的套装早鸟价为 129 美元 （现汇率约合 860.4 元人民币） 起。众筹于 10 月 20 日上线，仅用 24 小时就完成了筹资目标，目前筹款金额已超过目标十倍。 其他配件还包括 18 美元 （现汇率约合 120.1 元人民币） 的直角转接头、每套 24 美元 （现汇率约合 160.1 元人民币） 的两套批头转换套装，以及 40 美元 （现汇率约合 266.8 元人民币） 的迷你台钳。

奥特曼：PC上装内存太浪费，最好留给AI数据中心

「从全球资源配置的角度来看，让每个人把紧缺的 DRAM 囤在自己电脑里大部分时间闲置，是『相当糟糕』（quite terrible）的安排，内存应该集中到云端数据中心去。」 话都说到这份上了。 本周四在接受 YouTube 频道 Cheeky Pint 的采访时，OpenAI CEO 山姆・奥特曼（Sam Altman）全程喝着啤酒，气氛轻松地聊了聊 AI 大模型的本地推理，以及由此延伸出的家用电脑内存不足的问题，不经意间爆典了。 我们知道，目前全球 AI 浪潮引发的内存涨价，已经让 PC 和手机的价格暴涨了一圈，个人消费者早已难以承受。与此同时，各家内存大厂的产能扩张还要等一阵子。就在前沿 AI 公司吃下内存大头的同时，他们却已经开始讨论起个人电脑中的内存是否得到充分利用。 奥特曼提到一个假设，即人们能够在自己的电脑上运行本地人工智能，这些电脑可能是他们已经拥有的，也可能是因为 AI 大模型技术兴起，他们想要组装的。他认为这是一个糟糕的想法。 「 从全球资源分配的角度来看，让每个人都把全球有限的 DRAM 内存闲置在自己的电脑里，而使用率只有 5%，这其实非常糟糕， 」奥特曼说道。「如果你想在这种资源供应极其紧张的环境下工作，那么在云端就应该尽可能提高资源利用率。但不知为何，很多人的直觉却恰恰相反。」 如今，OpenAI 的主要业务基于在大规模数据中心运行的闭源模型，他为自家商业模式的辩护引发了 AI 社区的一片争论。 这也引发了不少人的担忧：未来我们可能更难拥有自己的硬件或软件，只能考虑去租用云端的智能体和计算机。 虽然普通 PC、手机和 AI 加速卡使用的内存并不相同，但它们的生产会竞争部分上游晶圆产能。奥特曼讨论的是全球 DRAM 的资源配置，要说到谁有资格决定内存产能用在哪里，大多数时候自然是下更大订单的那个用户。 奥特曼的部分观点基于数据中心建设不会放缓的假设。此外他还假设，全天候用于 AI 数据中心的内存比用于电子表格、网页浏览、游戏，甚至偶尔用于本地 AI 的内存更有价值。 其实这次的访谈很长，奥特曼聊的还包括这两周引爆全球恐慌的 PHP 漏洞、训练模型的沙箱化以及 AI 在数学领域的研究。 看看他主要说了些什么： AI 正在引爆漏洞潮 有关 PHP 超级巨大的漏洞，奥特曼的判断是：大模型发现漏洞的能力持续快速提升，而互联网上的代码面极其庞大，当人们开始系统性地用 AI ���描所有代码，「我们会发现自己身处一个严重漏洞远超预期的世界」。他认为光打补丁不够，必须重构架构，路由器、操作系统、应用层都需要为「漏洞会越来越智能」的世界重新设计。两年前「重写整个技术栈」还像疯话，现在已出现要做全新 stack 的创业公司。 他罕见地做了行业自我批评：「我不认为我们很好地向人们解释了，为什么这项技术所有潜在的下行风险是值得的。」他说 AI 行业的叙事是

微软大规模自愿离职补偿计划引员工担忧，高管澄清“并非要裁 6 万人”

IT之家 10 月 31 日消息，微软本周推出的大规模员工自愿离职补偿计划震惊业界，也引发外界质疑：微软为什么会考虑让这么多人离职？ 微软内部同样议论纷纷：公司难道想减少 6 万名员工？AI 会取代这些岗位吗？接下来是不是还要裁员？ 《商业内幕》近日采访了多名匿名微软内部人士，希望弄清这项计划背后的真实情况。从目前掌握的信息来看，微软似乎只是因为 离职补偿计划覆盖范围太广，无意间引发了员工恐慌 ，迫使管理层急忙出面安抚。 微软 CFO 艾米 · 胡德在内部备忘录中解释，推出计划是为了“让有意离职的员工能够自主决定如何离开公司”，预计只有“极少数员工”会接受。 微软随后进一步明确，预计最终接受补偿离职的员工 最多 3000 人 ，占符合条件员工总数的 5% 或更少。 今年早些时候，微软曾根据员工的年龄和工龄 推出自愿退休补偿计划 ，当时约三分之一的员工选择接受。但微软不久后又进行了一轮裁员，部分拒绝退休补偿的员工最终仍被解雇。 IT之家从报道中获悉，本周规模更大的自愿离职补偿计划出台后，也有人担心微软接下来会继续裁员。微软对此回应称：“未来的用人安排仍将取决于业务需求和优先事项。” 不过，多名接受采访的微软高管认为， 外界误解了本次计划的用意 。这些高管只能介绍自己负责的团队，也没有明确排除后续裁员的可能，并强调本次计划与此前的自愿退休补偿有几处重要区别。 其中一名要求匿名的高管说：“ 微软并不打算减少 6 万名员工。我们也不是要用 AI 取代所有人 。”他进一步披露，微软推出新计划，或是为了回应部分员工的不满，因为他们此前没有资格申请退休补偿。 此前的退休补偿计划有一个特点： 员工离职后，微软不会再招人接替 ，而是直接取消相应岗位。本周推出的计划则不同。部分员工离职后， 公司仍会招聘新人填补空缺 。 新计划之所以覆盖如此多的员工，部分原因在于一些部门负责人认为，与其逐一筛选符合条件的团队和员工， 不如直接让整个部门参与，操作起来更简单 。一名微软高管解释：“让整个大型部门都参与进来更容易。”

全球首富马斯克预言：2029 年太空 AI 算力将远超地面算力

IT之家 10 月 31 日消息，全球首富埃隆 · 马斯克（Elon Musk）今天（10 月 31 日）在 X 平台发布推文， 预言 2029 年部署到近地轨道的 AI 与云计算处理能力，将远远超过地面算力。 IT之家附上相关截图如下： 马斯克预言到 2028 年，轨道算力（太空计算能力）每月新增部署量将超过地面算力，而到 2029 年“远超”地面算力。这里的“轨道算力”指部署在卫星或太空数据中心里的 AI / GPU 等计算能力，其潜在优势包括太空太阳能供电、散热条件以及可大规模发射部署。 随着 AI 训练与推理需求激增，地面数据中心正面临电力短缺、电网扩容缓慢、土地与水资源紧张，以及社区反对等多重约束。支持者认为，将服务器、GPU 和存储设备送入近地轨道，可利用太空中更强、更持续的太阳光照，摆脱对地面电网的依赖。 在合适的太阳同步轨道上，卫星几乎可全天候接收阳光，从而为高耗能 AI 芯片提供稳定电力。行业研究指出，太空中的太阳辐照强度可达约每平方米 1361 瓦，且不受昼夜和天气影响。 这一赛道已不再只有马斯克。谷歌的“Suncatcher”项目已于 10 月将首颗试验航天器送入轨道，探索在太空运行机器学习算力的可行性；贝索斯支持的蓝色起源也向美国联邦通信委员会提交了名为“Project Sunrise”的方案，计划部署最多 5.16 万颗数据中心卫星。 SpaceX 的野心更为庞大。该公司已申请建设一个最多由 100 万颗卫星组成的轨道数据中心星座，运行高度介于 500 至 2000 公里，并计划与星链网络协同传输数据。

OpenAI 奥尔特曼谈内存短缺：全球 DRAM 应优先供给数据中心，闲置在玩家 PC 里是浪费

IT之家 10 月 31 日消息，OpenAI CEO 萨姆・奥尔特曼昨日在接受 YouTube 播客节目 Cheeky Pint 采访时论证了降低计算成本的必要性。 他表示，在 DRAM 存储芯片供应紧张的情况下，将内存集中部署在数据中心并提高利用率，才能够更有效地利用有限的资源。 奥尔特曼在节目中谈到了 AI 行业面临的全球算力供应问题，并以个人电脑运行本地 AI 模型为例，解释了自己的观点。 随着开源模型的发展，部分用户希望直接在个人电脑上运行 AI 模型，以减少对云端服务的依赖。奥尔特曼则认为，在内存供应受限的情况下，将更多资源集中到利用率更高的数据中心，可能更有利于满足整体算力需求。IT之家翻译如下： 我认为，供应链的运作方式其实非常不直观。举个例子，很多人倾向于本地化 AI 推理，他们想当然地认为问题现在已经解决了，因为我们有了开源模型，可以运行在自己的电脑上，因此就不用把所有数据放在数据中心了。 但从全球资源分配的角度来看，如果每个人都在自己的电脑里占用大量有限的 DRAM，而这些内存可能只有 5% 的时间在被使用，这实际上非常糟糕。如果要应对这种供应严重受限的局面，就应该让云端的资源得到最大程度的利用，但大多数人的直觉却恰恰相反。 但是，他这套逻辑存在明显误区。绝大多数人买电脑并不仅仅是为了在本地跑 AI 推理，无论是运行游戏、专业软件、多任务处理还是操作系统本身都需要占用系统内存。因此，PC 用户购买内存的目的与云端 AI 服务商采购内存并不完全相同，两者对 DRAM 的需求也不能简单地视为可以相互替代。 业界层面，三星电子预计，受 AI 基础设施建设推动，存储芯片供应紧张的情况可能持续至 2028 年。这也导致游戏硬件市场也出现了价格上涨和供货紧张的情况。 在三星电子 2026 年第三季度业绩电话会议上，公司方面表示，AI 基础设施建设竞争加剧以及个人 AI 智能体的普及，预计将继续推动内存需求增长。由于新增产能短期内难以显著提高内存供应量，供应紧张状况预计仍将持续至 2028 年。这意味着，消费电子产品面临的内存成本压力短期内仍难以缓解。

AI 热潮降温？消息称 OpenAI 最新融资目标缩水 100 亿美元，降幅 33%

IT之家 10 月 31 日消息，金融时报（FT）今天（10 月 31 日）发布博文，报道称 ChatGPT 开发商 OpenAI 已下调最新一轮融资目标，将原先的 300 亿美元 （IT之家注：现汇率约合 2,000.87 亿元人民币） 目标下调约 100 亿美元 （现汇率约合 666.96 亿元人民币） ， 目前正寻求以约 1.25 万亿美元 （现汇率约合 8.34 万亿元人民币） 估值融资约 200 亿美元 （现汇率约合 1,333.91 亿元人民币） 。 报道指出该公司曾计划以 1.4 万亿美元 （现汇率约合 9.34 万亿元人民币） 估值融资 300 亿美元 （现汇率约合 2,000.87 亿元人民币） ，并将此轮募资定位为投资者在明年 IPO 前入股的“最后机会”。 不过伴随着科技股大幅回调、市场对 AI 巨额资本开支日益担忧，以科技股为主的纳斯达克 100 指数本周五下跌 3.5%，投资者开始重新审视 AI 基础设施投入的回报周期与可持续性。 知情人士称，OpenAI 为投资者设定了周五前作出出资承诺的期限，但由于部分投资人下调认购额度，首轮交割金额可能低于 200 亿美元 （现汇率约合 1,333.91 亿元人民币） 。 阿联酋国家支持科技基金 MGX 牵头的投资财团预计将成为最大出资方；作为交易的一部分，OpenAI 还可选择租赁阿联酋新建算力。红杉资本、Founders Fund、Coatue、Andreessen Horowitz 及软银等机构也计划参与。 OpenAI 的融资节奏还受到竞争对手 Anthropic 影响。后者预计下月上市，估值可能达到 1.5 万亿美元 （现汇率约合 10 万亿元人民币） 或更高，正在吸引大量投资者资金和市场关注。 尽管融资目标收缩，OpenAI 的资本需求依然庞大。该公司今年 3 月已筹集 1,220 亿美元 （现汇率约合 8,136.87 亿元人民币） ，但计划将数倍于此的资金投入模型训练与运行所需算力。

OpenCode 启动 Cheepseek 第四阶段：10 美元订阅享 100 美元 DeepSeek V4.1 Flash 额度

IT之家 10 月 31 日消息，AI 编程工具 OpenCode 今天（10 月 31 日）在 X 平台发布推文，宣布启动 Operation Cheepseek 第四阶段， 订阅用户可使用价值 100 美元 （现汇率约合 667 元人民币） 的 DeepSeek V4.1 Flash 模型额度。 IT之家注：Operation Cheepseek 是 OpenCode 推出的低成本高额度模型使用计划，由“cheap（便宜）”和“DeepSeek”组合而来，主要是为订阅用户提供远超订阅价格的 DeepSeek V4.1 Flash 调用额度。 该计划主要面向每月 10 美元 （现汇率约合 66.7 元人民币） 的 OpenCode Go 订阅用户，让他们能以低价获得 DeepSeek V4.1 Flash 的大额模型用量： 第一阶段：提高 DeepSeek V4.1 Flash 用量，额度价值为 30 美元 （现汇率约合 200.1 元人民币） 第二阶段：将原本限时提升的额度转为永久有效，额度价值为 60 美元 （现汇率约合 400.2 元人民币） 第三阶段：配合 OpenCode 达成 10 万 GitHub Stars 庆祝，取消峰谷限制，额度价值为 80 美元 （现汇率约合 533.6 元人民币） 第四阶段：再次提高订阅内模型用量，形成“10 美元 （现汇率约合 66.7 元人民币） 订阅、100 美元 （现汇率约合 667 元人民币） 模型额度”的杠杆，额度价值为 100 美元 （现汇率约合 667 元人民币） DeepSeek V4.1 Flash 是 DeepSeek 于 9 月发布的原生多模态混合专家模型，总参数量为 552B，支持文本与图像输入、函数调用、智能体工作流，以及最高约 100 万 token 的上下文窗口。其输入侧每 token 激活约 8B 参数、输出侧约 16B 参数，因此面向长上下文和智能体式任务时具有较低推理成本。