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大型科技公司得给AI开支找个理由，投资者都在抛售股票了

随着AI基础设施建设投入持续膨胀，大型科技公司的资本支出正遭遇投资者质疑。市场信号显示，若不能清晰证明这些巨额投资能转化为收入和利润，财报季的股价抛售可能只是开始。

小米发布了机器人基础模型 Xiaomi-Robotics-1，通过“无实体预训练+少量真机微调”的混合策略，首次在机器人领域验证了类似大语言模型的规模法则——数据与模型参数越大，真实操控的成功率越高。

摩根士丹利2026年上半年在股权和债务资本市场获得23亿美元费用收入，较2025年同期的14亿美元增长约64%，主要驱动力来自为AI基础设施项目提供融资服务。这一数据直接反映出全球资本正在大规模涌入AI算力建设。

散户正在从传统的“七巨头”科技股转向押注AI硬件与芯片产业链，SK海力士、迈威尔科技等受益于AI算力需求的股票成为新宠，而苹果、微软等五只曾经的明星股今年已跑输大盘。

剑桥AI初创公司CuspAI完成4.5亿美元B轮融资，由Kleiner Perkins和NEA领投，并同步成立产业联盟，旨在用AI加速芯片制造、电池等领域的材料发现。这笔巨额融资表明，资本市场正将AI材料科学视为继大模型和图像生成之后的下一个高价值落地赛道。

Zuntria 于今日在 Product Hunt 上线，定位为一款“AI 成功操作系统”，旨在将用户的生活、商业与目标管理自动化整合到一个引擎中。它并非简单的任务管理工具，而是试图以 AI 驱动的结构化系统替代分散的规划和执行流程。

Hacker News 社区围绕“机器人是否应该用来叠衣服”展开激烈辩论，核心争论在于：消费级机器人是否又一次陷入了“承诺过高、交付不足”的循环，而真正的价值应该放在危险环境作业和增强人类体能上。

在2026年WAIC上，九章云极DataCanvas发布了一套“AI规模化生产体系”，核心包括“AI工厂”和智算云3.0，并推出了统一算力计量单位DCU。其核心目标是从“拼参数”转向“比成本”，解决算力贵、利用率低、开发无标准等问题，已实现某头部模型厂商成本降低82.1%。

《DevData 2026 研发效能基准报告》发布，覆盖 200+ 家企业与数万名开发者。报告揭示：AI 带来的效率提升并非普惠，工程基础扎实的团队才能充分受益；三年间全行业代码生产率中位值上升 34%，需求交付周期缩短一半，但质量与效率分化正在加剧。

2025年7月18日，GMI Cloud与InfoQ及火山引擎、快手、商汤科技等十余家企业联合发布《中国AI产业核心要素出海发展白皮书》，首次以算力、Token、出海三要素为框架，系统梳理中国AI企业全球化面临的算力溢价、Token通胀与合规壁垒，并提供协同出海的行动指南。