- 详细资料
- 分类：财经要闻
记者今天(16日)了解到，市场监管总局正式批准成立全国卫星互联网系统与服务标准化技术委员会。
近年来，随着低轨卫星星座建设加速推进，卫星互联网在手机直连、应急通信、海洋渔业、交通物流、边远地区通信保障等领域的应用不断拓展，我国卫星互联网产业生态日益活跃、产业能力日益增强。
今年《政府工作报告》提出要“加快发展卫星互联网”。为充分发挥标准化工作在卫星互联网新型基础设施建设中的引领性、基础性作用，促进智能经济健康发展，新成立的全国卫星互联网系统与服务标准化技术委员会将针对目前产业技术发展迅速、商业主体多元涌入的突出特点，广泛凝聚各方力量，促进产业资源共享，加快卫星互联网术语、星座在轨运行评估，以及系统关键产品等急需标准研制，不断健全完善卫星互联网标准体系，积极参与国际标准制定，推动卫星互联网产业高速、规范、健康发展。
(总台央视记者 李晶晶)
- 详细资料
- 分类：财经要闻
新浪科技讯 2月24日下午消息，vivo内部近日发布公告称，公司首席执行官沈炜不再兼任公司总裁;公司执行副总裁胡柏山晋升为公司总裁并仍兼任首席运营官，向公司首席执行官沈炜汇报。
另外，公司高级副总裁程刚、谢小林，调整为向公司总裁胡柏山汇报;公司高级副总裁兼首席财务官罗福泰，仍向沈炜汇报。
资料显示，胡柏山于2000年加入vivo。此次晋升前，他担任vivo执行副总裁、首席运营官兼中央研究院院长。
- 详细资料
- 分类：财经要闻
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%。
- 详细资料
- 分类：财经要闻
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)
- 详细资料
- 分类：财经要闻
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。
