一周AI丨25位菲尔兹奖得主联名示警；AI短剧带火人脸授权生意；GPT Images 2.5上线；华为发布首个韬定律芯片；燧原科技登陆科创板……

发布时间：2026-09-13来源：世界人工智能大会

要闻列表

AI万象

陶哲轩等25位菲尔兹奖得主联合发出警告：AI公司正在摧毁数学

计算机图形学领军人物童欣加入Meshy，出任首席科学家

AI短剧爆发带火人脸授权生意：普通人卖脸一次100元

大平台动作

AGI时代的第一个生图模型，ChatGPT Images 2.5上线

Meta可能已提前泄露下一代高端超轻薄头显

华为发布首个韬定律芯片麒麟9050Pro，用于三折叠新机

新力量崛起

定价下调，DeepSeek V4.1 Flash模型正式发布

2027年交付！小鹏首位人形机器人自主走下产线

投融资风向

Mistral完成30亿欧元融资，创欧洲科技企业私募融资纪录

燧原科技登陆科创板！两位创始人成亿万富翁

陶哲轩等25位菲尔兹奖得主联合发出警告：AI公司正在摧毁数学

AI万象

当地时间9月11日，陶哲轩、邓煜、彼得·舒尔茨（Peter Scholze）等25位菲尔兹奖得主联合发表声明《人工智能在数学中的严重错位》（A Severe Misalignment of AI in Mathematics），警告AI公司与数学共同体之间的目标错位可能损害数学研究。

陶哲轩当天在个人博客“What's new”发布了声明全文。他介绍，这份声明源于25位菲尔兹奖得主过去一周的讨论。由于认为当前问题具有紧迫性，他们没有等待更长时间进行更广泛的协商，而是决定尽快公开发表声明。

声明承认，过去几个月大语言模型的数学能力显著提升，已能解决多个领域的重要未决问题。但数学家们指出，AI公司以“解决了多少难题”作为模型能力基准，这与数学共同体的追求存在严重错位——重要的未解问题如同数学世界的“地标”与“灯塔”，其价值在于解决过程中产生的新洞见、方法和概念，这些成果还需经报告、讨论和简化，沉淀为教材与工具，往往历时数十年甚至数百年。

声明强调，“解决问题只是实现概念理解和洞察这一首要目标的工具和代理指标”。若以批量生产"真/假"结论衡量进展，被优化的只是指标本身，反而可能摧毁孕育思想的沃土。

声明还指出，一些AI解答被匆忙宣布，缺乏规范的论文写作、新方法提炼和对前人工作的引用，带来成果归属与抄袭问题；即使AI产生正确的新思想，若没有数学家将其整合进知识体系，知识传承链条也会断裂。

更深层的担忧在于人才培养。数学最宝贵的资源是学生与思想，解题训练的真正目的是发展研究能力。若答案可直接获得，人类是否还会经历形成理解、提出新问题的必要训练？

签署者由此将问题扩展至更广泛的智力劳动领域：许多行业的专业训练本为发展理解与提问能力，而AI正直接产出这些工作的结果，造成普遍的目标错位。

声明并不拒绝AI，肯定其加速数学研究的潜力，认为关键在于掌握技术者如何选择。它呼吁数学共同体、AI公司和社会共同面对一个根本问题：当机器越来越擅长给出答案，人类究竟希望从研究中得到什么？当AI改变工作的完成方式时，不应忘记这些工作最初希望实现什么。

新闻拓展：

突发！陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主联合声明：AI公司正在摧毁数学

计算机图形学领军人物童欣加入Meshy，出任首席科学家

AI万象

9月7日，AI 3D生成平台Meshy宣布，计算机图形学与3D视觉领域最具影响力的研究者之一童欣博士正式加入公司，出任首席科学家。

这一任命标志着Meshy的科研发展进入新阶段：研究重点正从单个3D资产，拓展到能够理解、创造并持续运行完整数字世界的系统。Meshy希望让3D成为承载人类创造力的基础媒介——个人创作者可以轻松上手，专业制作团队能够获得足够强大的创作能力，同时以更丰富的表现力催生全新的交互体验。

作为首席科学家，童欣将负责制定Meshy的长期科研战略，带领团队在下一代3D基础模型方向开展研究，推动多模态世界模型与实时交互系统的探索和突破。他还将参与研究团队建设与人才培养，助力研究成果转化为服务全球创作者、开发者和工作室的模型与产品。

公开资料显示，童欣于1999年获得清华大学博士学位，同年加入微软亚洲研究院，此后在该机构工作25年，曾领导网络图形组，并担任全球研究合伙人(Partner Research Manager)。职业生涯中，童欣共发表论文190余篇，其中60余篇发表在ACM SIGGRAPH和ACM Transactions on Graphics 上。据Google Scholar统计，截至2026年9月，其研究成果已被引用超过21,000次，H指数达到80。

他的研究覆盖了现代3D智能的多个核心问题。他与合作者在SIGGRAPH 2017发表的O-CNN提出了一种基于八叉树的高效架构，使深度学习能够高效处理高分辨率3D形状。近年来他共同参与的研究还包括结构化3D生成模型TRELLIS、单图几何估计模型MoGe，以及能够对三角网格进行全局光照神经渲染的RenderFormer。过去两年，他带领团队在基于视频的角色表演模型方向进行了一系列探索。

童欣还长期推动图形学研究走向大规模产业应用。他带领团队的研究成果已落地于微软多项产品与平台，包括Xbox游戏开发技术、Windows中的3D打印功能以及Direct3D。

与此同时，Meshy也在将研究拓展到实时交互世界，这一方向正通过Mora项目逐步落地。Mora是Multimodal Open-world Real-time Architecture(多模态开放世界实时架构)的缩写。Mora 1现已在mora.fun开放体验，它将编程智能体、Meshy 的 3D生成技术与实时视频模型结合起来，创造出人们能够进入、互动并重塑的世界。

Mora初步验证了童欣未来将参与引领的重要方向：把空间理解、生成能力与实时交互融合进同一个系统。Meshy方面表示，对这一方向的探索，有望让AI成为源源不断创造快乐和体验的力量。

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图形学宗师童欣加盟Meshy，要做“AI for Fun”的头号玩家

AI短剧爆发带火人脸授权生意：普通人卖脸一次100元

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近日，据报道，AI短剧行业高速增长，催生出人脸授权这一新业态。普通人不用参与实际拍摄，只需提供照片，签署授权协议，就能出让肖像使用权换取报酬，一张普通面孔单次授权价格大约100元。

部分人像交易平台办理授权流程十分便捷，普通人完成资料提交与审核，半小时之内就可以把自己的肖像放到平台等待交易。平台会对收集到的人像素材做技术处理，生成适配各类故事题材的数字形象包。

这类交易大多属于有限授权，并非买断肖像权，合同会对使用周期、投放渠道、播出地区、角色用途、二次加工权限等做出约定。

在定价上，普通素人和专业演员差距明显，素人每部作品授权费用约100元，演员则根据剧集规模、使用范围，报价从五百到数千元不等，平台会在成交之后抽取分成。

有平台上线两个月，就完成百余笔交易，交易总额接近7万元，素材库当中专业从业者占八成，普通民众仅占两成。人脸授权火热，根源在于AI短剧产业巨大的素材缺口。

行业数据显示，今年前五个月AI短剧市场规模突破220亿元，全年有望冲击400亿元，一季度上线的微短剧当中AI短剧占比超95%。AI直接生成的虚拟人脸往往辨识度不足，表情生硬，观感较差；基于真人面部素材生成的数字角色会更加自然真实。

一部短剧往往需要数十位角色，海量的作品产出，让真人面部素材成为刚需。与此同时AI短剧出海势头强劲，海外市场规模快速扩张，也进一步拉动不同人种面孔素材的市场需求。

但可观收益背后也潜藏不容忽视的风险。人脸属于高度敏感的生物信息，部分平台在还未签订协议的阶段，就要求用户提交素颜照片用于定级审核，照片流向缺乏约束。

部分机构采集大量多角度照片、动态视频，一旦数据泄露或者被挪作他用，会给当事人带来长久隐患。

监管也在跟进补齐制度短板。2026年4月发布的《数字虚拟人信息服务管理办法（征求意见稿）》明确，利用自然人面部、声音等敏感信息制作虚拟形象，原则上需要获得当事人单独同意，为行业划定合规底线。

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AI时代，真人脸更值钱了！一位银行职员3天“卖脸”7次，收入2500元！交易平台谈赚钱逻辑：AI脸已审美疲劳，素人脸可能更有机会

AGI时代的第一个生图模型，ChatGPT Images 2.5上线

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当地时间9月8日，OpenAI推出图像生成模型ChatGPT Images 2.5，在生成速度、画面细节、局部编辑稳定性上完成多项核心升级，同步上线手绘草图生成、图片定点修改等交互功能。

相比上一代ChatGPT Images 2.0，新版本最直观的变化是生成时延降低，官方数据显示图像生成延迟最高可减少50%，大幅缩短用户等待图片输出的时间。

除速度优化外，模型在画面细节、光影材质还原能力上得到强化，重点解决旧版本多轮编辑容易出现主体变形、构图崩坏的痛点。当用户对图片进行局部修改指令时，模型可以精准锁定需要调整的区域，保留原图人物主体、产品外形、画面构图与整体风格，大幅降低创作者反复调试提示词的成本。

产品端配套新增多项创作工具，其中Sketch手绘功能是本次更新的亮点，用户不需要具备专业绘画功底，仅勾勒基础构图就能快速把构思转化为成品图。

ChatGPT Images 2.5现已面向所有ChatGPT、ChatGPT Work和Codex用户开放，支持桌面端、移动端和网页端。

此外，GPT-Image-2.5 Sunburst和GPT-Image-2.5 Flare模型已通过API提供。Flare作为通用版本，具有2.5系列速度、画质与编辑能力，适合社交媒体素材、产品原型、大批量图像生成场景；Sunburst主打高精度精细编辑，面向广告大片、商业产品图等专业生产级视觉内容，图像可控性更强，但生成耗时更长。

在AI图像生成赛道，ChatGPT Images 2.5的核心差异化优势在于深度嵌入对话交互链路。当前市场中，Midjourney在艺术质感、电影感画面输出上仍保持优势，但产品缺少原生对话交互与草图输入能力，上手门槛更高；Adobe Firefly依托创意软件生态，在商用版权保障方面更有竞争力，但独立对话创作能力偏弱；谷歌Gemini内置图像模型在品牌一致性控制上仍存在短板。

据OpenAI披露，ChatGPT Images系列模型及对应API每周图像产出总量超过30亿张。

本次图像模型更新，是OpenAI近期密集产品迭代之一。就在9月3日，公司发布旗舰大模型GPT-6 Astra，强化自主计算机操作、复杂推理、编程与科研任务处理能力，支持直接识别屏幕像素并模拟键鼠操作，可直接操作各类软件界面，被视作其推进智能体能力的重要一步。

OpenAI联合创始人兼总裁格雷格・布罗克曼在发布电话会议上表示，“欢迎来到AGI时代”。

9月7日，黄仁勋在社交平台发文称，OpenAI从发布ChatGPT到o1再到Astra只用了4年。“AGI已经到来，恭喜OpenAI团队。”

不过，9月6日，OpenAI首席科学家雅各布・帕乔基（Jakub Pachocki）在官网发布万字长文，称人类已经创造出一套难以完整理解的智能体系，全人类尚未做好应对超级智能快速演进的准备，呼吁全球AI研发主动放缓全速扩张节奏。

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GPT Image2.5悄悄上线，靠提示语提升AI生图可控性的时代要过去了

Meta可能已提前泄露下一代高端超轻薄头显

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9月12日，据VR行业媒体报道，开发者在Meta的Horizon OS固件中发现了代号为“Project Phoenix”的新款头显清晰图像。与目前在售的Quest系列相比，这款设备大幅缩小了头显本体，整体形态更接近一副厚重的眼镜。

这张图片来自Meta今年8月上线的一款免费应用“HorizonOS Prescription Lens”。该应用最初被认为只是一个占位程序，用于测试用户如何为新设备配对处方镜片。在9月的更新中，开发者发现软件包内新增了一组清晰动画，展示用户安装、拆卸处方镜片，以及让头显扫描镜片二维码的过程。

这些图像显示，Phoenix采用轻薄的眼镜式框架，没有Quest系列常见的完整面罩和面部衬垫，而是通过可调节鼻托支撑在用户面部。设备镜腿的侧面及底部布置了多个摄像头或传感器，可能用于环境感知、眼球追踪和手势追踪。

从背面图像看，一根线缆从左侧镜腿末端伸出，连接外置计算模块。也就是说，Meta可能将处理器、电池及散热系统从头显本体中移出，以降低佩戴重量。

Phoenix虽然看上去像眼镜，但与Meta此前展示的Orion光学透视AR眼镜属于不同的技术路线。它本质上仍是一款采用不透明显示屏、通过外部摄像头呈现现实世界的混合现实头显。

Meta Connect 2026将于9月23日至24日举行。公司公布的议程中包含一场名为“无控制器交互实用指南”的专题活动，进一步引发外界对Phoenix即将亮相的猜测。不过，这项议程本身并不能证明Meta一定会在大会上正式发布新设备。

若Meta选择在两周后正式公布这款超轻薄MR头显，意味着该产品的上市时间将稍早于预期。

去年12月曝光的Meta内部备忘录显示，公司将Phoenix项目的上市时间从2026年下半年推迟至2027年上半年，希望留出更多时间完善产品细节。

进入2026年后，Phoenix开始频繁出现在Meta的软件和固件中。

今年2月，开发者在一款眼球追踪引导程序中发现了Phoenix的矢量轮廓和低分辨率图片；7月更新的软件包中，又出现带有“PHX”标签的模糊渲染图。

随后，Meta的软件代码中还出现了用于Phoenix平台的硬件配置、眼球及面部追踪参数，以及为处方镜片提供选配和校准的零售页面。部分页面最初使用“Loma”名称，后来又被替换为“Pegasus”，不排除后者是Meta考虑过的正式产品名。

新闻拓展：

倒计时28天，Meta憋了两年的“秘密武器”终于要亮相了？

华为发布首个韬定律芯片麒麟9050Pro，用于三折叠新机

大平台动作

9月7日，华为正式发布了全新旗舰芯片麒麟9050 Pro，这是首款采用逻辑折叠技术的高性能芯片，由三折叠Mate XT 2首发搭载。

今年5月，华为提出了指导半导体产业发展的新原则，即韬（τ）定律。从技术原理来看，韬定律逻辑折叠技术通过缩短芯片信号传输路径、优化单元工作架构，有效降低了单位算力和单位晶体管的功耗，芯片单点能效较上代产品大幅优化，成功缓解了传统芯片“制程越小、漏电发热越高”的痛点，实现了单颗计算单元的低功耗运行。

但性能升级的核心逻辑是算力规模化扩容，这也是散热需求升级的核心根源。麒麟9050Pro依托3D堆叠架构，大幅扩充芯片计算单元数量，CPU、GPU、NPU核心模块全面升级，晶体管密度大幅提升，整机综合性能较上一代显著提升。在端侧AI大模型、高清影像处理、高帧率游戏、多任务并行等高频场景下，芯片会持续开启高负载并行运算，将最终呈现出单位功耗下降、整体功耗与热密度双重上升的特征。也就是说韬定律芯片呈现“单单元低功耗、整体高热密度”的独特属性，彻底打破了传统能效与散热的对应关系，让AI手机散热升级从行业可选配置变为刚需配置。

与此同时，3D立体堆叠的芯片结构带来了全新散热难题。传统平面芯片热量横向扩散、散热路径清晰，而韬定律折叠芯片采用垂直堆叠设计，内层热量极易堆积，形成局部高热区，热量传导阻力远大于传统平面芯片。常规石墨散热、普通VC均热板难以快速疏导堆叠结构产生的集中热量，倒逼手机散热系统进行全方位改变。

在配置方面，麒麟9050 Pro的CPU部分采用灵犀架构，单核峰值性能提升24%，多核算力性能提升52%，能够更加精准地匹配不同使用需求。

GPU部分则采用马良GPU，支持硬件级光线实时追踪，整体渲染性能较上代提升142%，同时提升了高负载复杂图形操作的处理效率。

这颗芯片预计还将应用到接下来登场的Mate 90系列上。

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华为时隔六年再发布高性能芯片，麒麟9050 Pro带Mate XT 2“展翼高飞”

定价下调，DeepSeek V4.1 Flash模型正式发布

新力量崛起

9月10日， DeepSeek官方宣布：正式发布DeepSeek V4.1 Flash模型。官方称该模型是全新模型结构系列中的最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力。经多方测试，V4.1 Flash在性能、费用、速度、总用时等各项指标上已全面超越V4 Pro。新模型结构的设计初衷是：能力上限更高、推理速度更快、吞吐更大、可扩展到更大参数模型。

DeepSeek V4.1 Flash为552B参数的MoE模型，采用了全新的Causal-Encoder-Decoder结构，输入和输出不对称，输入激活只有8B，输出激活16B，成本显著低于已知的同尺寸模型。同时，V4.1 Flash还采用了新的预训练方式、经过了更大规模的强化学习后训练，在基准测试中，成功超越了包括DeepSeek V4 Pro在内的一众旗舰模型的智能水平。

新一代模型大幅减少了KV Cache缓存的大小，与上一代模型相比，对HBM的需求减少到1/4，对 SSD的需求减少到1/8。在Agent使用场景中，缓存命中的费用往往占比较高，对KV Cache的压缩大幅降低了Agent类任务的使用成本。

DeepSeek V4.1 Flash已同步上线DeepSeek API，原生支持多模态，将模型名称更改为deepseek-flash即可调用最新的V4.1 Flash模型。旧版本模型V4 Flash与V4 Flash Vision Exp现已下线，出于兼容考虑，模型名deepseek-v4-flash、deepseek-v4-flash-vision-exp将被暂时路由到V4.1 Flash。

同时，经多方测试，DeepSeek V4.1 Flash在性能、费用、速度、总用时等各项指标上已全面超越V4 Pro。基于此，官方计划有序下线V4 Pro模型。北京时间2026年9月14日12:00起，至未来V4.1 Pro上线之前，用户访问deepseek-v4-pro的请求将全部路由至V4.1 Flash，并按V4.1 Flash单价计费。

目前，腾讯（WorkBuddy、CodeBuddy）和OpenCode作为官方合作伙伴，已全量接入DeepSeek V4.1 Flash。

定价方面，得益于模型架构的创新，DeepSeek V4.1 Flash能够以更低成本服务更多用户，官方相应下调了该模型定价。同时，为更合理调配资源，该模型仍采用峰谷定价，闲时价格为高峰时段价格的一半，以鼓励用户根据实际使用情况调整任务时间。新价格于2026年9月10日12:00起生效。

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刚刚，DeepSeek 新模型突然上线，Flash 的模型，Pro 的野心

2027年交付！小鹏首位人形机器人自主走下产线

新力量崛起

9月8日，小鹏集团官宣，小鹏机器人完成关键跨越，小鹏机器人生产线正式启用，全球首位高阶通用人形机器人完成自动化总装并自主走下产线。

这条产线属于全球首条面向高阶通用人形机器人的自动化产线，由小鹏自主设计开发。

产线借鉴汽车行业成熟的制造质量体系，适配人形机器人精密装配需求，搭建高精度、高柔性的智能制造体系，核心工序自动化率超过80%，为人形机器人大规模量产、快速扩产打下硬件基础。

这款代号IRON的人形机器人，是小鹏物理AI战略的核心落地载体，定位高阶通用人形机器人，目标打造下一代通用人形机器人平台，适配多元现实场景，实现现实环境下的自我迭代优化。

硬件本体层面，机器人拥有行业领先的拟人体态造型，采用首创全包覆柔性晶格结构。整机全身拥有76个自由度，单单手部就具备21个自由度，运动表现处于行业靠前水平。

智能算力方面，整机搭载3颗图灵AI芯片，有效算力可达2250 TOPS。小鹏物理AI大模型实现端侧部署，无需远程操控，机器人就可以独立处理复杂任务。

小鹏集团董事长何小鹏表示，高阶通用人形机器人自动化生产属于从零到一的探索。未来机器人将优先承接危险、重复性工作，凭借全泛化能力落地各类真实场景，逐步走进日常生活，成为人类的生活伙伴。

此外，小鹏人形机器人将在今年底迈入规模量产阶段，2027年实现正式上市交付，推动高阶通用人形机器人加快落地，助力该品类在全球市场实现规模化应用与商业化落地。

新闻拓展：

IRON走下产线，小鹏把汽车能力装进机器人智能体

Mistral完成30亿欧元融资，创欧洲科技企业私募融资纪录

投融资风向

9月8日，法国人工智能公司Mistral宣布完成30亿欧元D轮融资，投后估值超过210亿欧元。本轮由三星电子领投，资金将用于模型研发、算力与基础设施扩张，以及国际业务拓展。Mistral表示，这是欧洲科技公司迄今完成的最大一笔股权融资。

参与共同领投的还有由EQT管理的Scaleup Europe Fund，以及现有投资者PSG Equity。ASML、英伟达等老股东继续参与本轮融资。

获得新资金后，Mistral计划扩大前沿模型研究，并增加模型训练所需的算力。公司同时推进基础设施建设和商业扩张，目前业务覆盖20个国家，为超过125家全球企业提供服务，客户包括空中客车、ASML和汇丰。

企业对数据和系统的控制权，是Mistral争取客户的主要方向之一。公司将开放权重模型与算力、部署产品结合，支持客户定制模型，并在自身环境中管理数据、运行和审计系统。

此次三星领投之前，Mistral上一轮融资由半导体设备制造商ASML领投。

2025年9月，ASML宣布向Mistral的C轮融资投入13亿欧元，按当时完全稀释后的股本计算，获得约11%的股份。双方同时签订长期合作协议，计划探索在ASML的产品、研发和运营中使用人工智能模型。

这项合作有具体的工业目标：ASML希望借助人工智能提高光刻系统性能，并帮助客户缩短产品上市时间。双方也提出开展联合研究的可能性，但这些目标仍属于合作计划，不能直接视为已经实现的成果。

ASML还通过投资获得Mistral战略委员会的一个席位，由首席财务官Roger Dassen担任，就公司未来战略和技术决策提供建议。随着三星加入领投方，Mistral的投资者阵容进一步延伸至大型电子与半导体产业企业。

尽管此次融资规模创欧洲纪录，凸显Mistral作为欧洲人工智能领域最大希望的地位，但其规模也反映出与全球竞争对手的差距。总部位于硅谷的Anthropic今年以来已融资约1000亿美元，其首次公开募股前估值最高可达2万亿美元。受限于资金规模，Mistral将人工智能开发集中于更窄的“前沿”能力领域，而非在超大规模模型上正面竞争，同时向企业用户拓展云计算服务。

新闻拓展：

234亿！“欧洲版OpenAI”融资了

燧原科技登陆科创板！两位创始人成亿万富翁

投融资风向

9月11日，“国产GPU四小龙”之一的燧原科技正式在上交所科创板上市，首日大涨，推动该公司两位创始人赵立东、张亚林成为亿万富翁。

赵立东和张亚林在创立燧原科技之前曾任职于AMD。赵立东在硅谷工作了二十年，并曾担任紫光集团副总裁，而张亚林则在AMD上海研发中心一路晋升，负责其核心芯片开发工作。

从一开始，两位联合创始人就试图避免与英伟达的通用图形处理器直接竞争。与其他中国企业不同，他们选择开发一种不同类型的芯片，旨在脱离英伟达的生态系统运行。

当前，燧原科技已自主研发迭代4代架构、推出5款云端AI芯片，构建了从AI芯片、加速卡及模组，到智算系统及集群，再到AI计算及编程软件平台的完整产品体系。

随着燧原上市，加上此前已上市的摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技和天数智芯，“国产GPU四小龙”已全部齐聚资本市场。

燧原科技的上市，进一步补强了科创板算力芯片板块在DSA领域专用架构的细分赛道。

在技术路线上，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技和天数智芯等均为GPGPU架构。燧原科技没有选择兼容CUDA的通用GPGPU路线，而是从成立之初便押注面向AI计算优化的DSA路线。目前包括谷歌TPU、亚马逊Trainium、华为昇腾以及寒武纪等在内的产品，均属于DSA架构的AI芯片。

DSA能够把更多芯片面积和晶体管资源用于AI专用加速单元，提高特定计算领域的效率，同时还具备支持大规模算力集群能力。“东数西算”甘肃庆阳节点的算力中心，搭载了燧原科技S60，已建成国内首个万卡国产算力推理集群。科创板算力板块拥有通用GPU与自主DSA两条技术路线，不再是单一赛道竞争，形成覆盖训练、推理、集群交付的完整产业样本。

与此同时，科创板算力芯片板块已形成清晰梯队格局，并且总市值和业务体量随商业化落地持续扩容，成为科创板硬科技板块权重支柱。。

新闻拓展：

燧原的命，攥在腾讯手里

信息来源：WAIC综合整理

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