梁文锋的减法：DeepSeek不做什么

高通认为传统的 HBM 通过 2.5D 封装，基本上无法绕开台积电昂贵的 CoWoS 工艺，导致成本居高不下。

高通的做法是堆叠 LPDDR，然后在最底层加一层计算 Die（裸片），也叫 HBC 加速器，只在有必要的时候才移动数据。

高通叫板：AI 服务器，不一定非要 HBM 不可

未来几年，VLA 大概率仍是主流，并且已经摸到了部分场景的天花板。

世界模型更像是一个长期的研究方向，还在寻找通往现实世界的楼梯。

两者之间隔着的，不只是算法差距，更是硬件成本、能耗、延迟和工程复杂度。

VLA 没死，世界模型才刚开始交学费

刚完成 25 亿美元融资、又被曝拆除红筹架构、计划年中递表 IPO 的阶跃星辰，被推到一个必须回答的问题面前：

当 AI 终端进入混战，它真正的底牌，到底是什么？

如今，智谱、MiniMax 已经上岸敲钟，阶跃星辰、月之暗面守在 IPO 关口等待起跳，而百川智能和零一万物则退出通用大模型基座的内卷赛道，转向垂直领域与应用层求生。

最新消息：据The Information消息，梁文锋个人出资最高达200亿元人民币，占本轮计划融资总额的40%。
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​整轮融资的目标，最高可达500亿元人民币。
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​太刺激了。

黄仁勋看到了 Token 的量——它是石油，是可以开采、定价、交易的新大宗商品；

Karpathy 看到了 Token 的质——它是妥协，是工程现实与理想的最小公约数；

中国的大模型玩家，或许不会是定义 AI 能力天花板的角色，但很可能是决定 AI 普及速度的角色。

OpenClaw 无论多么智能，最终都要消耗算力（Token）和运行环境（服务器），这本身就是云服务的核心生意。

OpenAI 内部预计到 2030 年前，算力总支出会达到 6000 亿美元。

过去一周，一只「小龙虾」搅动了整个中国互联网。

它的名字叫 OpenClaw，一个开源的 AI 智能体框架。简单来说，它让 AI 不再只是陪你聊天，而是能真正动手干活：操作电脑、发送邮件、管理日程、整理文件。

当我们为国产AI在OpenRouter上的表现而振奋时，也不得不冷静看待：短期内的的流量繁荣、平台本身的用属性限制、以及整个行业尚未解决的商业化难题，都在提醒我们，Token调用量的领先并非终局，一场更深刻、更艰难的价值创造竞赛才刚刚展开。

月之暗面 2025 年全年仅在年底完成一次融资，节奏明显落后。资本市场甚至有机构预测，如果 2026 年 IPO 未果，对赌条款或将触发控股权变更。

面对这些质疑，杨植麟长达半年没有公开发声。