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AI芯片市场暗流涌动。
巨头之一谷歌正加快自研AI芯片TPU的商业化步伐，有报道称谷歌正与Meta等科技大厂谈外采合作。在外界看来，如果合作落地，TPU将进入谷歌体系之外的超大规模数据中心，或对英伟达GPU主导的算力市场带来冲击。
相关消息一出，英伟达股价随即震荡。周二美股早盘，英伟达股价一度下滑7%，最终收跌约2.6%。而自10月29日以来，英伟达市值从5.03万亿美元跌至11月25日收盘的4.32万亿美元，不到一个月时间市值缩水已超过7000亿美元(约合人民币5万亿元)。
11月26日凌晨，英伟达在社交平台上正面回应谷歌的竞争：“我们对谷歌的成功感到高兴——他们在人工智能领域取得了重大进展，而我们仍将继续向谷歌供货。英伟达领先行业整整一代，是唯一能够运行所有AI模型，并可在所有计算场景中部署的平台。”
作为全球GPU市场的主导者，英伟达用“领先一代”与“全场景优势”回应这场自研芯片带来的挑战。而即便谷歌TPU得以进入Meta等巨头的数据中心，也并不意味着GPU会在短期内被替代。事实上，谷歌也表示，自家定制的TPU和英伟达GPU的需求都在加速增长。
更多业内观点认为，随着AI训练与推理的负载增长和高度多元化，未来更可能呈现ASIC、GPU异构部署，而不是哪一种架构一统天下。
谷歌加速TPU商用
谷歌对TPU的研发已久，始于2013年，并且和谷歌云服务紧密结合。
过去，TPU主要用于谷歌内部AI工作负载和Google Cloud服务。然而，日前多家媒体报道称，谷歌正在推动其自研芯片走向外部客户，Meta正考虑从2027年开始在其数据中心部署谷歌的TPU，并可能最早于明年通过Google Cloud租用TPU容量，潜在合同金额或达数十亿美元。
目前，英伟达占据AI芯片市场超过90%的份额，而以谷歌为代表的厂商，正在夺取更多份额。谷歌此举并非突然，一方面是其长期“软硬一体化”战略的自然延伸。另一方面，在大模型训练成本成几何级上升的背景下，自研芯片成为巨头降低能耗、控制成本的关键路径。
今年4月，谷歌推出了最新一代TPU——TPU v7(Ironwood)，最近又迭代出了Gemini 3，谷歌正在通过模型和硬件耦合的方式，强化自身在大模型时代的技术闭环。据悉，Gemini 3已大量使用TPU完成训练和推理，为谷歌推动TPU的商业化提供了更强的验证场景。
作为AI老将，谷歌从云端、终端、芯片、大模型、平台工具等等，进行了全覆盖。而GPU王者英伟达，也在构建AI基础设施的全套体系，包括CUDA、NVLink、高速互联等壁垒。
面对外界对霸主地位动摇的讨论，英伟达迅速发声，采取主动回应。一方面，它强调与谷歌的合作稳定且持续;另一方面，其关键论点非常鲜明，GPU的通用性与兼容性仍然是当前AI创新不可替代的基础设施。
相比之下，TPU、Gaudi、Trainium等ASIC芯片往往根据特定框架或任务场景，在特定负载上取得极高效率。谷歌依然采购英伟达GPU，但未来厂商在AI训练与推理时，会采用算力供应多元策略。
“围攻”英伟达
谷歌的加速只是英伟达面临挑战的一个典型代表。更广泛的趋势是，全球科技巨头普遍加速自研AI芯片，争夺算力主权。从训练到推理，从通用模型到专业应用，各类企业都开始将掌握自有算力视为下一阶段竞争力的关键。
谷歌之外，AWS、微软也在不断迭代自研芯片，其中AWS持续更迭Graviton、Trainium、Inferentia系列，势头凶猛，但是微软在发布自研AI芯片Maia系列后，新的芯片计划有所推迟。
中国市场上，后起之秀如华为昇腾、寒武纪(1310.000, -7.36, -0.56%)、百度昆仑芯等，正在快速推进。可以看到，整个行业正在从GPU单线制，向多架构、多供应商的异构化体系演进。
这种趋势在Anthropic的最新合作中体现得更为明显。Anthropic一方面与英伟达签订了围绕Blackwell、Rubin系统构建的长期基础设施协议;另一方面也同时采购谷歌最新的Ironwood TPU。这种“多路线并行”的采购方式强化了一个信号，即大型AI公司不再愿意将未来完全押在某一种芯片架构上，而是倾向于保持算力供应链的多元化。
在英伟达第二财季财报会上，谈及ASIC的竞争和GPU的竞争，英伟达创始人兼CEO黄仁勋回应道，市场上有很多做AI ASIC的企业，但极少有产品能真正投入生产，因为加速计算与通用计算截然不同，无法仅通过编写软件并将其编译到处理器中来实现，加速计算的技术栈已经异常复杂。
但市场并未因此完全安心，谷歌TPU商业化的消息出现后，英伟达股价出现明显波动。这反映出市场正在重新评估GPU在未来AI基建中的份额与利润率，并且触动了投资者对“英伟达峰值时刻是否已过”的敏感神经。
无论哪一种路线最终占优，可以确定的是，AI基础设施行业正在从单一硬件竞争转向系统级竞争。随着软件框架、模型体系、能效的变化，AI芯片格局还在继续演变。
(作者：倪雨晴 编辑：张伟贤)
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特斯拉今年在欧洲多个市场销售严重下滑。
迄今跌幅最明显的是瑞典。据该国汽车制造商协会数据，上月登记上牌的特斯拉新车仅133辆，同比暴跌89%。在挪威、荷兰和意大利，销量约减半;西班牙的销量跌幅接近三分之一。
法国是个例外，特斯拉10月在当地的新车注册量同比增长2.4%。不过，这一增长是建立在极低基数之上的，2024年10月销量曾同比下滑47%。今年前10个月，特斯拉在法国的累计注册量同比减少30%。
特斯拉第三季度全球销量创下新高，主要是由于美国消费者赶在9月30日电动车税收抵免政策到期之前集中购车。而在欧洲，由于产品线老化、以及马斯克的政治立场(包括其在特朗普政府中的角色)引发争议，特斯拉的销量已连续多个季度低迷。
马斯克及其他高管曾将年初的销售疲软归因于Model Y车型的换代。作为最畅销车型，Model Y的改款一度打乱生产节奏。
但在欧洲市场开始交付新版Model Y已数月之后，尽管整体电动车销量仍增长，特斯拉在多个市场依然难挽颓势。
在欧洲最大汽车市场德国，截至9月末的前九个月，纯电动车注册量同比增长38%，但特斯拉在该国销量同比下滑50%。
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来源：北京商报
9月25日，作为港股今年最大车企IPO，奇瑞汽车正式在港交所上市。然而，叩开资本大门的背后，奇瑞仍面临毛利率偏低、新能源转型滞后、燃油车占比高等结构性问题，以及高端品牌销量下滑、溢价空间不足等困境。
业内人士指出，上市不能解决奇瑞面临的根本性问题，企业还应进一步在创新层面发力，并借助IPO募集的资金，持续加大电动化与智能化领域的研发投入，改善业务结构、打破固有认知，逐步建立品牌溢价能力。
业绩增长与财务风险并存
历经多次折戟，奇瑞汽车终于正式在港交所上市。上市首日，奇瑞汽车开盘价为34.2港元/股，较发行价上涨11.22%，市值一度超过2000亿港元。截至首日收盘，奇瑞汽车涨3.8%，报收于31.92港元/股，总市值1841亿港元。招股书显示，此次赴港上市，奇瑞计划将募集资金主要用于新技术与新车型研发、海外市场拓展及智能制造升级。
从2004年首次尝试IPO，奇瑞多次冲击资本市场却均以失败告终。北京商报记者梳理发现，奇瑞此前上市计划失败的核心原因，集中在复杂的股权结构等问题。2025年1月，奇瑞汽车的控股股东奇瑞控股通过股东下沉的方式简化了此前混乱的股权结构，一定程度上为上市扫清了障碍。
奇瑞此次成功上市的底气，离不开近年来营收的高增长。2022—2024年，奇瑞营收从926.18亿元增长至2698.97亿元，复合年增长率高达70.7%，2025年一季度，奇瑞营收同比增长24.25%至682.23亿元。
然而，营收增长的同时，奇瑞的盈利能力却低于业内部分头部企业。财报数据显示，2022—2024年，奇瑞整体毛利率分别为13.8%、16%和13.5%，2025年一季度的毛利率则仅有12.4%，整体呈现下滑趋势。相比之下，同期比亚迪(108.360, 0.86, 0.80%)的毛利率则从17%增长至20.1%，而营收水平更低的长城和吉利，2025年一季度的毛利率分别为17.84%和15.8%，均高于奇瑞。
此外，奇瑞的负债压力也不容忽视。招股书显示，2022年末、2023年末和2024年三季度末，奇瑞资产负债率分别为93%、92%和89%，远高于多数车企。虽然2025年一季度有所改善，但资产负债率仍高达87.7%。
关于上市后的进一步规划等问题，北京商报记者向奇瑞品牌方发送了采访提纲，但截至发稿未获得回复。
新能源转型“掉队”
从营收结构来看，燃油车依然是奇瑞的主要收入来源。2022—2024年，奇瑞燃油车占总营收的比重分别为75.9%、87.8%和69.6%。2025年一季度，其燃油车收入占乘用车板块收入比仍高达69.7%，而新能源仅占30.3%。
据中国汽车流通协会乘用车市场信息联席分会数据，预计2025年新能源批发渗透率将达56%。在国内新能源汽车占比不断攀升的当下，奇瑞可谓“起了个大早，却赶了个晚集”。事实上，有着车圈“理工男”之称的奇瑞，是国内最早涉足新能源技术的车企之一。奇瑞官网信息显示，公司早在2010年便启动智能互联技术研发，逐步构建起覆盖智舱、智驾、机器人(19.620, -0.40, -2.00%)等领域的研发体系。
然而，其早期战略重心侧重于小微车型，先后在2017年与2021年推出了A00级纯电动车奇瑞小蚂蚁与QQ冰淇淋。但随着新能源市场的消费升级，A00级纯电市场增速放缓。乘联会数据显示，2022年国内A00级纯电市场车型的零售销量增速为21.5%，远低于A0级174.8%和A级109.4%的增速。进入2022年以来，在原材料价格上涨等多重因素的影响下，多款A00级纯电动车被迫涨价或停售。
奇瑞汽车也意识到了新能源转型遇困，在2022年正式宣布启动“瑶光2025战略”计划，并对外公布了向电动化和智能化转型的火星架构、鲲鹏动力、雄狮科技和银河生态为主的四大核心技术领域。
但想要后来者居上并不容易。2024年奇瑞汽车新能源汽车销量为58.36万辆，同比增长了232.7%，但与比亚迪的超400万辆、上汽集团(17.100, -0.06, -0.35%)的123.41万辆以及吉利88.82万辆的成绩相比，仍有显著差距。
需重塑品牌价值
在中国汽车品牌向上突围的浪潮中，奇瑞也在试图打破“性价比”标签，抢占高端市场份额，但收效甚微。作为奇瑞旗下的高端品牌，星途今年8月销售汽车7659辆，同比下滑32.45%;1—8月累计销售汽车77149辆，同比下滑3.84%。
其中，星纪元系列作为星途品牌的重要车型，销量却并不乐观。据汽车之家数据，星纪元系列车型今年8月销量仅有115台。此外，奇瑞与华为联合打造的智界品牌，8月仅售出1702辆，远低于问界的4万辆。
奇瑞长期的低价策略易导致品牌形象固化，阻碍其向高端市场突破。“同时，低价策略吸引的客群往往忠诚度较低，易被竞争对手的产品分流。”苏商银行特约研究员高政扬认为，低价竞争模式也会挤压利润空间，进而限制奇瑞的研发投入规模，削弱产品差异化能力，导致其在智能化、电动化领域落后于头部车企，错失市场先机。
经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林则指出，当下造车行业壁垒不高，大量的同质化企业均聚焦在相似的车辆价格区间，因此低价市场往往是竞争激烈的红海，企业被淘汰的可能性更高。
盘和林进一步指出，目前，奇瑞的品牌力和产品力不足，且缺乏护城河，没有在技术上达到“人无我有”和“人有我优”的实力，“上市并不能解决根本性问题，奇瑞还应进一步在创新层面发力，要有能够自我调节的整体技术解决方案”。
高政扬则认为，奇瑞未来应借助IPO募集的资金，持续加大电动化与智能化领域的研发投入，逐步改善业务结构，“加速重塑品牌价值，通过技术升级强化产品硬实力，结合精准的品牌运营，打破固有认知，逐步建立品牌溢价能力”。
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金融行业正迎来大模型应用的爆发期。
记者10月20日获悉，据第三方市场报告最新数据统计，2025年1-9月，金融行业大模型中标项目数量达358个，较2024年全年激增170%，披露金额规模达9.55亿元，同比增长近三倍。在这一快速成长的市场中，百度智能云凭借其在技术、生态与场景融合方面的综合能力，中标数量位居行业第一，成为推动金融智能化转型的重要力量。
数据显示，2025年前三季度，金融行业对大模型的投入呈现出“量价齐升”的态势。尽管项目金额中位数略有回落，但项目数量连续多个季度创出新高，反映出金融机构对大模型技术从“试点探索”迈向“规模化部署”的明显趋势。在这一高速增长的市场中，百度智能云成为中标数量最高的服务商。据公开资料显示，其在银行、保险、证券等多类金融机构中均有所覆盖，项目包含从底层算力、大模型平台到上层智能应用的全链条环节。
算力方面，百度智能云与招商银行正基于昆仑芯P800开展算力合作，为招行多个核心业务场景落地大模型应用提供全面支撑。昆仑芯P800不仅性能卓越，更易于部署。据项目实测，其仅需32台服务器即可完成千亿参数模型的全参数训练，可快速提升多模态数据分析、智能客服、代码助手等场景的应用效能，部分多模态模型推理性能达到行业领先水平。
智能体应用方面，今年4月，百度智能云与兴业银行联合发布“金融智能体联盟筹备启动计划”。双方将以发布的两项技术作为核心支撑，在智能体中台、大模型应用等领域展开深化合作，并共建联合创新实验室。构建开放协同的金融智能体生态。
“大模型在金融领域的落地仍处于早期阶段，”一位行业观察者指出，“未来真正的领先者，一定是那些既能提供稳定可靠的技术底座，又懂业务、能陪伴机构共同成长的厂商”。分析认为，百度智能云之所以能够快速占据市场高地，离不开其差异化优势的支撑。首先是其全栈的AI技术布局。 在金融这类对安全性、合规性要求极高的行业，拥有自主技术路线和可控供应链成为关键竞争力。百度智能云构建了从芯片、框架、模型到应用的四层架构。
在芯片层，百度智能云实现了国产AI芯片的重大突破。今年4月，百度成功点亮国内首个全自研三万卡昆仑芯集群，并推出昆仑芯超节点，标志着百度AI基础设施进入性能领先的新阶段。
算力平台层，百舸AI计算平台，可以从资源准备、模型开发、模型训练到模型部署各个维度，满足企业大模型落地“快稳省”的要求。
模型服务层，百度千帆提供覆盖模型调用、模型开发、应用开发到数据智能的全流程、一站式AI服务。值得一提的是，百度千帆在Agent开发工具链上，还支持调用百度独有AI搜索组件。
应用层，百度智能云在8月推出全球首批数字员工。此外，百度智能云还对外发布了智能客服客悦、多模态视觉管理平台一见等通用应用产品，以及结合行业Know-How开发出的一系列行业智能体。
其次，百度智能云还基于行业知识与场景融合推出多个面向金融等垂直场景的专精模型，其在与多家金融机构的合作中，实现了模型与业务数据、工作流程的深度融合，体现出较强的行业落地能力。
截至目前，百度智能云已服务800+金融机构，覆盖100%系统重要性银行，成为中国金融行业的首选合作伙伴。
多年持续的积累，让百度智能云在AI云赛道持续保持领先地位。在今年8月IDC发布的《中国AI公有云服务市场报告》中，百度智能云便以24.6%的市场份额稳居第一，连续六年、累计十次蝉联中国AI公有云市场冠军。多份权威报告亦显示，百度智能云在 AI云整体竞争中保持稳固领先。
随着第四季度各类机构继续加码AI预算，金融大模型市场有望迎来又一轮增长。对百度智能云等头部AI云厂商而言，持续夯实技术优势、拓展生态合作、深耕高价值场景，将是守住领先地位并参与下一阶段竞争的关键。
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OpenAI计划投入约 4000 亿美元，与甲骨文(ORCL.US)和软银合作，在美国开发五个新的数据中心站点，这标志着其为履行此前关于在美国投入 5000 亿美元用于人工智能基础设施建设的承诺而做出的最大规模努力。这三家科技公司的高管在得克萨斯州阿比林举行的新闻发布会上宣布，这些新的数据中心分布在得克萨斯州、新墨西哥州和俄亥俄州，最终将具备 7 GW的发电能力，相当于一些城市的发电量。OpenAI 和甲骨文已经数月来一直在开发名为“星际之门”的联合人工智能基础设施项目的一部分——首个带有该名称的数据中心。
此次扩张使这些公司距离其在未来四年内投资 5000 亿美元用于国内数据中心和人工智能基础设施的目标又近了一步——这是该公司高层在特朗普总统重新入驻白宫后的最初几天所做出的承诺。新增的设施还将为支持 OpenAI 的服务(包括每周被 7 亿人使用的 ChatGPT)提供大幅增加的计算能力。
OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼在新闻发布会上说道：“我们将全力以赴推进基础设施建设，因为这将有助于我们实现提供卓越技术、基础产品及服务的目标。”
这三处新站点——分别位于得克萨斯州的沙克尔福德县、新墨西哥州的多纳阿纳县以及美国中西部的一个未公开地点——将与甲骨文合作建设，总装机容量将超过 5.5 GW，其中包括在原阿比林地点附近的一个站点再扩建 600 MW的容量。OpenAI 之前在 7 月份与甲骨文公司达成协议，将开发多达 4.5 GW的“星际之门”额外容量，这约占新宣布的 4000 亿美元承诺金额中的 3000 亿美元。
甲骨文新任命的联合首席执行官克莱·马古耶克表示：“我们所要完成的工作，任何一家企业都无法独自完成。我们无法独自完成这项任务。这是软银、OpenAI、甲骨文以及其他公司之间的合作项目。”
位于俄亥俄州洛德斯敦市的另外两个站点以及得克萨斯州米拉姆县的站点将与软银合作开发，预计在接下来的 18 个月内总装机容量将达到 1.5 GW，这标志着软银作为“星际之门”项目的一部分首次参与联合开发项目。(1 GW相当于一座核反应堆的发电能力。)OpenAI 表示，得克萨斯州的设施将与软银支持的 SB 能源公司合作建设，以为该地区提供电力。OpenAI 称，俄亥俄州的站点预计将于明年投入运营。
“星际之门”项目最初是由一家有限责任公司(LLC)发起的，OpenAI、软银等公司被列为股权合作伙伴。此后，OpenAI 将“星际之门”项目扩展至包括与甲骨文及其他供应商在有限责任公司之外达成的数据中心合作协议。此外，该项目还拓展到了美国以外的地区，如欧洲和中东。
5 月，软银首席财务官上个月的表态，软银自己的“星际之门”项目启动所需时间比预期要长。在此次新闻发布会上，该公司表示已在米拉姆场地破土动工，此外位于俄亥俄州的项目也已开始建设。
据参与该项目的 OpenAI 高管透露，新的“星际之门”站点将通过现金和债务相结合的方式进行融资。这些高管表示，OpenAI 认为与英伟达(NVDA.US)达成的 1000 亿美元的新投资协议将使这家 ChatGPT 服务提供商更容易获得债务融资。奥特曼表示：“我认为我们目前还未完全明确计算领域的融资形式最终会是怎样的。”
OpenAI 是几家大力投资以扩大其在美国及海外的数据中心规模的科技公司之一，此举旨在为人工智能的发展提供支持。Meta Platforms(META.US)、Alphabet(GOOGL.US)、亚马逊(AMZN.US)和微软(MSFT.US)预计今年将花费超过 3440 亿美元，其中大部分资金将用于建设运行人工智能模型所必需的数据中心。
与此同时，人们越来越担心人工智能领域的投资热潮可能会导致市场泡沫的形成，这与 25 年前的互联网泡沫颇为相似。奥特曼本人也承认存在泡沫的迹象，但他同时表示自己一直坚信这项技术的价值。这位 OpenAI 的首席执行官还表示，他希望在人工智能基础设施方面投入“数万亿美元”。
OpenAI表示，新的“星际之门”数据中心项目将在美国创造数万个新的就业岗位。该公司还表示，其仍在评估其他地点，以进一步扩大数据中心规模。奥特曼表示：“我们永远都会处于计算资源受限的环境中，但我们绝不想再次陷入这种资源极度匮乏的状况。”
