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以下是行业报告相关的文章

2025-11-22
AI狂潮正为英伟达带来巨额财富 AI公司在基础设施上的巨大支出，使英伟达的数据中心业务收入接近500亿美元。这种增长是可持续的，还是又一场科技狂热？本期Equity播客深入探讨了英伟达的惊人财报、AI基础设施支出的循环经济，以及CEO黄仁勋的愿景能否支撑巨额投资。
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2025-11-21
英国宣布在南威尔士建立100亿英镑AI数据中心走廊，目标到2030年规模达1GW 英国政府宣布在南威尔士设立该国第四个“人工智能增长区”，并重点打造一条沿着M4高速公路延伸的AI数据中心走廊。该项目吸引了包括Vantage Data Centers和微软在内的企业参与，总投资规模高达100亿英镑，旨在到2030年建成1GW的AI基础设施规模，并创造至少5000个就业岗位。英国政府将提供500万英镑支持企业导入AI技术，并承诺以1亿欧元成为英国AI硬件初创企业的首批客户，以加速该国在人工智能领域的基础设施建设和技术创新。
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2025-11-21
Sortera利用AI技术将美国废弃铝材问题转化为现金流回收铝材潜力巨大，但分选混合铝屑一直是个难题。初创公司Sortera利用AI模型结合激光、X射线荧光和高速摄像头数据，实现了对不同等级铝材超过95%的准确率分离。这一突破不仅解决了行业痛点，还帮助公司实现了盈利，并计划扩张建厂。
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2025-11-20
保时捷没有取消燃油发动机计划，而是将其视为重要补充尽管电动化趋势不可逆转，保时捷高管明确表示，公司并没有完全放弃燃油发动机的计划。他们认为，纯电动汽车（BEV）在短期内仍面临续航、充电基础设施和成本方面的挑战，燃油发动机将作为重要补充长期存在。保时捷计划在未来十年内逐步提高电动汽车的比例，但保留燃油车的灵活性，以满足全球市场对不同动力系统的多样化需求，尤其是对于高性能和长途驾驶场景。这种务实的路线图平衡了可持续发展目标与当前的客户需求和技术限制。
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2025-11-20
Scania 如何在其全球员工中利用 AI 加速工作全球领先的卡车和客车制造商Scania正在通过向其全球员工推广ChatGPT Enterprise来加速转型。本文深入探讨了Scania如何在其高度技术化的工程组织中实施AI，通过自下而上的驱动力和结构化的团队培训，快速实现生产力、质量和运营流程的提升。
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2025-11-20
联想集团CEO杨元庆：我们并不认为存在人工智能泡沫联想集团CEO杨元庆在公司第二季度财报发布后表示，联想已与核心零部件供应商签署长期供货合同，以应对AI需求飙升导致的芯片价格上涨。他强调，联想正加速向“智能算力服务商”转型，其IDG智能设备业务集团的AI终端设备营收占比已达36%，成为增长引擎。杨元庆明确指出，总体不认为市场存在AI泡沫，未来阶段将是AI技术的普及化，这意味着AI将从高端应用走向大众市场，展现了联想对AI长期发展的坚定信心和积极布局。
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2025-11-20
印度：力争到 2032 年，本土芯片制造水平“将与主要生产国相当” 印度科技部长阿什维尼・瓦伊什瑙近日宣布，印度计划在 2032 年左右，将其本土半导体制造能力提升至与全球主要生产国相当的水平。此举旨在保障 AI、自动驾驶等未来关键技术所需组件的稳定供应。印度政府正以 100 亿美元的基金大力推动半导体项目，吸引了美光科技和塔塔集团等企业参与。瓦伊什瑙透露，三座芯片工厂预计在明年年初实现商业量产，印度希望复制吸引苹果的成功经验，引入更多芯片巨头。通过充足的人才储备和日益壮大的设计生态，印度正逐步在半导体领域迎头赶上。
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2025-11-20
吉利资本领投！星动纪元斩获近10亿A+轮融资：创具身智能单笔投资最高纪录具身智能企业星动纪元近日成功完成近10亿元人民币的A+轮融资，由吉利资本领投，北汽产投战略参与，标志着汽车产业资本对具身智能领域的单笔投资达到了新高度。该公司是全栈派具身智能企业，自研的ERA-42具身大脑已在物流、制造等场景落地。星动纪元已与吉利、顺丰、TCL等头部企业深度合作，海外业务占比达50%，该轮融资将加速其通用机器人模型的迭代与规模化应用部署。
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2025-11-20
斯堪尼亚如何在其全球员工队伍中利用人工智能加速工作瑞典商用车制造商斯堪尼亚（Scania）通过向全球员工部署ChatGPT Enterprise，正在加速其在工程和运营领域的工作转型。本文探讨了斯堪尼亚如何在其技术驱动的组织内部，以去中心化的方式推动AI实验，并建立起团队协作的AI能力，从而实现生产力、质量和运营流程的快速提升。
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2025-11-20
AI真在抢人类饭碗？大公司扎堆将裁员“甩锅”AI 2025年以来，全球范围内的多家大型企业，包括汉莎航空、ING集团和魁匠团等，开始明确将AI技术的普及和应用视为裁员和放缓招聘的直接原因。美国企业今年宣布的AI相关裁员人数已近4.9万人，其中10月激增至3万余人。这引发了关于企业是在借AI名义削减成本，还是AI确实已成为岗位替代主因的广泛讨论。尽管部分裁员如亚马逊的案例表明AI并非唯一因素，但物流、客服等领域的自动化已显著实现“业务量增长与人员增长脱钩”，高盛预测未来三年内AI将导致客户员工规模削减达11%，预示着AI对劳动力市场的结构性...
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2025-11-20
诺基亚公布全新战略：聚焦AI驱动的网络变革，整合为两大核心业务板块诺基亚在2025年资本市场日上发布了全新战略，明确将抓住AI驱动的网络转型机遇，进入“AI超级周期”。公司宣布将运营架构简化为“网络基础设施”和“移动基础设施”两大核心业务板块，并设定了雄心勃勃的长期财务目标，力争到2028年实现27亿至32亿欧元的运营利润。此次重组旨在提升创新敏捷性和运营效率，巩固诺基亚在关键连接技术领域的领导地位，为股东创造更大价值。
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2025-11-19
处理几乎任何数据科学项目的五步指南数据科学项目成功与否的关键在于结构化的流程，而非仅仅是模型构建。本指南提出了一个实用的五步框架，帮助专业人士避免常见的陷阱，如目标错误或忽略数据质量问题。这五个步骤强调了业务目标定义、深入数据探索、建立有意义的基线、系统化地改进特征工程，以及在生产条件下的严格验证。遵循这一流程，可以确保开发出的AI解决方案不仅在技术指标上出色，更能为业务带来实际价值，是成功交付项目的基石。
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2025-11-19
卢伟冰：小米不主动打价格战小米集团总裁卢伟冰在2025年第三季度财报电话会上明确表示，小米将采取不主动打价格战的策略，而是专注于通过创新来激活用户需求。此次财报显示，小米营收连续第四个季度突破千亿，经调整净利润大增80.9%，智能电动汽车及AI等创新业务首次实现单季盈利。卢伟冰重申了小米做产业贡献者、推动者而非价格战参与者的立场，旨在推动大家电业务达到千亿规模并使空调业务进入市场前二。
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2025-11-19
英国央行：人工智能风险被夸大，未来五年内不会带来系统性威胁英国央行（Bank of England）的分析师们认为，目前对人工智能（AI）可能对金融系统构成的威胁评估可能被夸大了。尽管承认AI在金融领域的快速发展，但报告强调，在未来五年内，AI不太可能产生足以动摇整个金融体系的系统性风险。央行指出，目前的风险主要集中在个别机构的运营效率和模型偏差上，而非全球性的稳定问题。这一评估为监管机构应对AI带来的挑战提供了更审慎的视角。
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2025-11-19
Intuit与OpenAI签署价值超1亿美元多年协议，将旗下应用集成至ChatGPT Intuit已与OpenAI签署一项价值超过1亿美元的多年合同，计划将其TurboTax、Credit Karma、QuickBooks和Mailchimp等金融及税务应用集成到ChatGPT中。此举标志着科技与金融公司在消费者和商业软件中采用大型语言模型的趋势加深，用户将能直接通过ChatGPT完成税务估算、信贷审查等金融任务。Intuit强调，将利用其专业知识和客户数据来确保AI响应的准确性和可靠性。
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2025-11-19
广西：以AI建设智慧城市，探寻东盟味、生态美广西在南宁启动“AI赋能千行百业超级联赛—智慧城市建设创新应用大赛”，旨在通过专业赛道与高校赛道，激发AI在住建领域的应用热情。大赛聚焦“智慧城市·智赋新篇”主题，将推动AI技术与城市治理、民生服务深度融合，并促进成果在东盟国家落地应用，探索具有“东盟味、生态美”的中国式现代化城市新篇章。
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2025-11-18
2025人工智能+大会举办北京聚力探索“AI下一个十年” 2025人工智能+大会在北京成功举行，主题聚焦“AI下一个十年：场景驱动×新质引擎”。本次大会系统性地构建了北京“人工智能+”的协同生态，包括发起成立北京市人工智能协会，以整合产业资源；设立中关村原生引擎公司，加速高校科技成果转化；以及授牌首批“中关村人工智能企业出海服务港”，助力企业“走出去”。这标志着北京正全面发力，巩固其作为“人工智能第一城”的领先地位。
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2025-11-18
Databricks据报洽谈新一轮融资，估值或超1300亿美元数据智能公司Databricks据报正在洽谈新一轮融资，目标估值不低于1300亿美元，较8月份的1000亿美元估值大幅提升。此轮融资将主要用于支持其AI智能体数据库和平台等关键项目，反映了AI领域对数据基础设施的强劲需求。
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北京首批“中关村人工智能企业出海服务港”设立破解企业出海困局北京在2025人工智能+大会上正式揭牌首批“中关村人工智能企业出海服务港”，旨在破解AI企业“走出去”的现实痛点。四个挂牌主体将形成“港站”协同体系，提供从政策咨询、合规培训到海外市场对接、维权等全流程服务保障，助力北京AI企业加速全球化拓展。
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2025-11-18
形成科技泡沫所需的四要素关于AI泡沫的讨论日益高涨，但我们如何评估当前的狂热？本文邀请了《Blood in the Machine》的作者Brian Merchant，深入探讨了历史学家用来识别技术泡沫的四个关键标准：创新不确定性、纯粹的押注投资、新手投资者的参与，以及信念的统一性。了解这些框架，有助于我们理解AI热潮的潜在风险和未来走向。
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