2025年11月18日，一则重磅消息震动全球科技圈：亚马逊创始人、前世界首富杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）正式宣布成立一家名为“普罗米修斯项目”（Project Prometheus）的人工智能初创公司，并亲自出任联合CEO。

这是贝索斯自2021年卸任亚马逊CEO以来，再次重返一线。

更令人震惊的是，这家尚未发布任何产品、甚至没有官网的神秘公司，已在早期融资中斩获高达62亿美元（约合人民币441亿元）的资金支持——这一数字足以让它跻身全球最“烧钱”的AI初创企业之列。

然而，消息刚一传出，贝索斯的老对手、特斯拉与SpaceX掌门人埃隆·马斯克（Elon Musk）便在社交平台发文嘲讽：“哈哈，不可能。Copycat（跟屁虫）。”

短短几个字，再次点燃两位亿万富翁之间的竞争战火。

从蓝色起源到普罗米修斯：贝索斯的AI野心

尽管贝索斯近年来将大量精力投入其2000年创办的太空公司蓝色起源（Blue Origin），但他在人工智能领域的布局从未停歇。

早在2023年，他就参与投资了具身智能AI公司Physical Intelligence的4亿美元融资；如今，他选择亲自下场，组建一支由顶尖人才构成的AI梦之队。

据《纽约时报》等多家外媒披露，普罗米修斯项目已招募近100名员工，其中不乏来自OpenAI、谷歌DeepMind、Meta等全球顶级AI实验室的研究人员。

公司另一位联合CEO维克·巴贾吉（Vik Bajaj）更是背景显赫——这位物理学家兼化学家曾任职于谷歌“登月工厂”X部门，与谷歌联合创始人谢尔盖·布林密切合作，主导过包括Waymo自动驾驶在内的多个前沿项目，并曾联合创立Alphabet旗下的生命科学公司Verily。

普罗米修斯项目的定位也极为清晰：聚焦AI在科学发现、药物设计、机器人技术、航空航天与汽车工程等硬科技领域的深度应用。

而这与其母公司亚马逊当前主攻的电商推荐、云服务AI形成鲜明互补，更像是贝索斯个人对“下一代通用人工智能如何重塑物理世界”的一次豪赌。

62亿美元，为何投给一家“空壳公司”？

在当下AI创业普遍面临估值回调、融资收紧的大环境下，普罗米修斯项目却逆势获得天量资金，背后逻辑耐人寻味。首先，贝索斯本人就足够噱头。作为全球最具影响力的科技企业家之一，他的号召力毋庸置疑，后面与马斯克的“隔空吵架”也赚足了热度。

其次，团队构成堪称全明星阵容，包括DeepMind、OpenAI出身的工程师、以及曾在Foresite Labs操盘AI驱动药物研发的科学家，涵盖。

不同于传统AI公司，普罗米修斯瞄准的是AI与实体产业相融合。

当前主流大模型多集中于文本、图像生成等消费端应用，而贝索斯显然希望用AI解决更复杂的工程问题：比如优化火箭燃料配比、加速新材料发现、或实现高精度工业机器人自主决策。

这类技术一旦突破，不仅商业价值巨大，更可能重塑制造业、航天乃至医疗行业的底层逻辑。

正因如此，即便公司目前“0产品、无官网、未公开注册地”，投资者仍愿意提前下注。

毕竟，在AI竞赛已进入“基础设施军备赛”的今天，谁能在企业应用层面有突破，谁就可能成为下一个时代规则的制定者。

马斯克隔空喊话，旧怨新仇？

有意思的是，贝索斯刚出山，热衷上网冲浪的马斯克就随即发文“嘲讽”。

马斯克对贝索斯的嘲讽并非一时兴起，两人在商业航天领域早已是宿敌：SpaceX的“星链”计划与亚马逊的“柯伊伯计划”争夺低轨卫星市?。焕渡鹪吹?ldquo;新格伦”重型火箭则直接对标SpaceX的“猎鹰9号”。就在本月，蓝色起源成功完成“新格伦”第二次发射并实现一级回收，被视为在可复用火箭技术上迈出关键一步，进一步加剧了双方的竞争态势。

如今，贝索斯杀入AI赛道，虽主攻方向与马斯克旗下xAI有所不同，但在自动驾驶、机器人、太空AI等交叉领域，潜在冲突不可避免。

目前，特斯拉正在推进Optimus人形机器人和FSD全自动驾驶，而普罗米修斯明确将汽车与机器人列为应用重点——这几乎是在马斯克的核心腹地插旗。

不可否认的是，贝索斯此举确实带有明显的“跟进”色彩：在OpenAI引爆大模型浪潮后，几乎所有科技巨头都已All in AI。

作为曾经的电商与云计算霸主，贝索斯不可能甘于旁观。

换个角度看，普罗米修斯项目的真正野心，或许藏在其名字之中。“普罗米修斯”一名来自希腊神话，为人类盗取火种，象征着知识、技术与文明的跃迁。贝索斯自然显然希望借AI之火，点燃新一轮革命。

值得注意的是，亚马逊本身也在全力加码AI。

今年，公司计划通过发行债券筹集150亿美元，用于建设AI基础设施；摩根士丹利预测，仅亚马逊、Meta和Alphabet三大巨头今年在AI硬件上的投入就将达4000亿美元。

贝索斯个人创办的AI公司，很可能会与亚马逊云（AWS）形成协同效应，甚至成为其未来AI战略的重要组成。

从2024年12月20日重庆首座站点落地，到如今800站联网，宁德时代只用不到一年时间就走完了其他企业数年的路。

更令人惊叹的是其运营数据——在无锡的首个站点单日最高服务次数达822次，而这样的效率正在全国范围内被复制。

在这场换电竞赛中，宁德时代不仅自己狂奔，还拉上了一支强大的供应链同盟军，其中康迪科技作为关键设备供应商，正为这个千亿级市场保驾护航。

闪电扩张的换电版图

宁德时代的换电网络扩张速度令人瞠目。

截至2025年11月，巧克力换电站已突破800座，覆盖全国39个重点城市。在重庆、深圳、宁波等11个城市，已实现“核心城区10分钟找站，99秒快换补能”的换电自由区。

更宏大的蓝图也正在紧锣密鼓地绘就。

2025年底前，宁德时代在江苏省建成超140座换电站，2026年在全国超过120个城市建成2500座以上换电站。

中长期目标更是雄心勃勃——与中石化等合作伙伴共建站点1万个，最终构建3万座换电网络的宏大布局。

技术标准化是快速复制的关键。宁德时代推出20号和25号两种标准换电块，分别适配A0级及A/B级车型，匹配不同续航需求。这种“巧克力式”的?？榛杓?，让换电变得像拼积木一样灵活高效。

最令用户印象深刻的是其极致体验。司机全程无需下车，通过手机指令即可在99秒内完成电池更换，比传统燃油车加油还要快捷。

正是这种“比加油还快”的体验，让换电模式在运营车辆和私家车主中迅速赢得口碑。

供应链同盟的深度绑定

宁德时代换电版图的快速扩张，离不开供应链伙伴的紧密配合。

2025年8月，康迪科技集团旗下全资子公司中换电公司与宁德时代签署《框架采购合同》，正式成为其换电站设备供应商。

对于康迪科技而言，这份合作意味着直接切入主流换电赛道。

作为纳斯达克上市企业，康迪科技拥有3亿美元现金储备，为其技术投入提供充足弹药。更重要的是，康迪在汽车制造领域数十年的技术积累，特别是在密封、防腐工艺方面的经验，可直接应用于换电站壳体生产，为宁德时代提供技术和生产支持。

双方合作已快速落地。目前，首个重卡换电站订单已完成对接，标志着中换电正式进入宁德时代全球供应商体系。

这种“巨头+专家”的分工模式，让宁德时代可聚焦标准制定和网络运营，而康迪科技等供应链伙伴则专注设备制造与技术服务。

供应链同盟的协同效应不止于此。宁德时代通过康迪科技在微型车、专用车领域的市场积累，间接打开了增量市场，避免与主流乘用车企直接竞争。这种“垂直整合+生态协同”的模式，成为宁德时代换电战略的独特竞争力。

资本市场的强烈反响

资本市场对宁德时代的换电布局给予积极回应。

截至2025年9月，宁德时代股价年内涨幅达48.83%，市值一度超越贵州茅台，触及1.85万亿元?；雇蹲收叻追自龀?，多机构预测换电业务将成为宁德时代新的增长曲线。

作为产业链受益者，康迪科技同样获得市场青睐。

自2025年8月宣布与宁德时代合作后，其股价一个月内累计上涨超40%。多家券商发布研报指出，“换电业务将为康迪科技带来稳定订单，推动公司盈利能力持续提升”。

资本市场看好的不仅是短期业绩，更是换电模式的长期价值。

据预测，到2025年，国内充电桩存量市场规模将超过3000亿元，换电站运营市场规模有望达到2630亿元，两者合计形成超过5000亿元的庞大市场。

宁德时代董事长曾毓群预测，到2030年，换电、家充和公共充电将形成 “三分天下”的补能格局。这一预期为整个产业链描绘了清晰的增长路径。

生态共赢的未来前景

宁德时代的换电布局，本质上是一场关于能源生态的卡位战。通过巧克力换电块标准化解决方案，宁德时代试图解决长期困扰行业的“换电接口不统一”难题。

康迪科技这类供应链伙伴的加入，不仅加速技术落地，更丰富生态多样性。未来，双方计划联手开拓海外市场，特别是对低成本微型电动车有需求的地区?？档峡萍继峁┱挡泛投缘钡厥谐〉睦斫?，宁德时代提供换电技术和网络建设标准，实现中国换电标准的“组团出海”。

政策东风也助推行业发展。

2025年《新能源汽车产业发展规划》中期评估报告明确提出，要“加快换电模式推广，构建车、站、电池一体化能源服务体系”。车电分离模式下购车价可降30%，同时通过电池统一管理提升梯次利用效率，成为实现“双碳”目标的关键路径。

用户体验革新是换电模式的终极目标。

宁德时代通过?？榛杓?，将换电时间压缩至99秒，大幅缓解续航焦虑。随着网络密度提升，“换电自由”正从概念走向现实，重塑用户对新能源车的使用习惯。

随着宁德时代与康迪科技等伙伴深化合作，换电产业正迎来黄金发展期。宁德时代计划在2026年建设超2500座换电站，康迪科技作为核心设备供应商，将从中获得稳定订单。

未来十年，中国换电市场将进入高速发展期，技术标准、网络密度、用户习惯将同步成熟。宁德时代构建的不仅是换电网络，更是一个连接能源、车辆、用户的全新生态体系。

2025 年以来，Meta 对人形机器人的布局持续提速：继年初在 Reality Labs 成立专门机器人部门、由前 Cruise CEO 马克?惠顿掌舵后，扎克伯格在最新计划中明确，2025 年 600-650 亿美元预算将重点倾斜 AI 基础设施与机器人项目。

据 Business Insider 报道，曾主导 Meta 智能眼镜产品线的的李晨?米勒（Li-Chen Miller）已出任 Reality Labs 新成立的机器人部门首任产品经理。除此以外，Meta还吸纳多名顶尖工程人才

据悉，Meta计划通过开放软件平台授权，让所有符合规格的机器人都能搭载 Meta 的 AI 与传感器系统，打造 “机器人行业的安卓”

从跟风，到布局系统?

当特斯拉 Optimus 和波士顿动力早已开始深耕工业场景时，Meta才开始进入人形机器人赛道。不过这个内部代号 “Metabot” 的机器人项目在Meta内部优先级非常高，目前已达到与 AR 技术同等的战略高度，计划未来数年投入数十亿美元。

不过Meta的目标并非成为一家机器人的制造商，而是打造 “机器人行业的安卓系统”。?这一战略选择源于 CTO 安德鲁?博斯沃思的核心判断：“人形机器人的真正瓶颈不在硬件，而在软件”。

现有机器人虽能完成奔跑、后空翻等复杂动作，却难以精准控制力度拿起水杯.这类 “灵巧操控” 难题，被 Meta 看作是突破口，通过开放软件平台授权模式，任何符合规格的机器人硬件均可搭载其系统，这样Meta就能以生态主导者身份，掌握行业标准制定权。?

值得注意的是，该业务隶属于 Reality Labs 部门，与 AR/VR 硬件研发形成技术协同。

博斯沃思强调，Meta 在手部追踪、低带宽计算、常开传感器等领域的积累，可直接迁移至机器人研发，形成独特技术壁垒。初期聚焦家庭家务助理场景，长远则瞄准 AI、传感器、软件一体化生态，目前已经与多家硬件厂商推进合作洽谈。?

人才集结：构建豪华团队

为了机器人项目，不差钱的Meta组建了一只豪华的核心团队，由前Cruise CEO 马克?惠顿出任负责人，这位兼具自动驾驶、游戏与电商行业经验的高管，直接向 CTO 汇报，主导 100 人工程师团队的搭建。

近期，Meta 加速了人才招募的速度，曾主导 Meta 智能眼镜产品线的硬件老兵李晨?米勒，目前成为机器人部门首任产品经理；另外，包括麻省理工学院（MIT）知名机器人专家 Sangbae Kim、Orion 项目软件架构师Jinsong Yu在内的顶级工程师都已经加入到该机器人团队。

目前，这支团队整合了 Meta 内部硬件经验、顶尖学术资源以及工程能力，为后续的研发提供了核心支撑。

押注世界模型？

Meta 将研发重心放在 “世界模型” 构建上，由超级智能实验室与机器人团队联合打造的这套系统，通过模拟现实物理规律，为机器人提供空间感知与精细操作能力，弥补传统 “传感器回路” 的缺失。

这一技术路径与特斯拉的视觉数据驱动路线形成鲜明对比，博斯沃思曾表示：“机器人领域数据采集难度远高于自动驾驶，自建基础模型更为可靠”。?

依托 Llama 大模型的具身智能系统、Quest 头显的计算机视觉技术，以及 Reality Labs 的执行器技术，Meta 原型机在非结构化环境中的任务完成率已提升 40%。其?？榛杓扑悸犯酝冀布杀究刂圃?2 万美元以内，远低于行业平均水平。

按照规划，软件授权将采用分级模式：基础功能免费开放，高阶算法按使用量收费，搭配 “Meta Robotics Cloud” 平台的持续更新服务，构建稳定收入来源。?

巨头博弈下的差异化突围?

当前人形机器人赛道已成科技巨头必争之地：特斯拉 Optimus 瞄准消费级市场，预计售价 3 万美元并启动小批量生产；谷歌 DeepMind、苹果均在秘密推进相关研究；波士顿动力则聚焦仓库自动化等 B 端场景。?

Meta 的差异化体现在三方面：一是场景差异化，避开工业赛道直击家庭市场，虽面临家庭布局多样性的挑战，但安全风险更低；二是模式差异化，以软件开放对抗硬件封闭，加速行业普及；三是技术差异化，以 AI 大模型优势弥补硬件积累不足。

行业分析师预测，这种模式可能将人形机器人量产时间表从 2028 年提前至 2025-2026 年，2030 年全球市场规模有望达 1500 亿美元。?

背后的争议与隐忧?

Meta 的机器人野心，其实也遭遇多重现实挑战。舆论层面，公司深陷欺诈广告争议，2024 年约 10% 收入疑来自违规广告，每天推送近 150 亿条高风险广告，引发 SEC 调查；新墨西哥州起诉其聊天机器人缺乏未成年?；ぃ访恕妒址穹ā分缚仄淠谌萆蠛嘶撇煌晟?，最高或面临全球年收入 6% 的?？?。?

财务数据也显示了高投入下的矛盾：2025 年第三季度调整后净利润达 186 亿美元，广告业务量价齐升，300 亿美元发债获 1250 亿美元认购，彰显机构对其 AI 布局的信心；但财报发布当日股价大跌 11.33%，市值蒸发 2147 亿美元，反映市场对核心业务风险的担忧。

反对者质疑，大规模 AI 投资或为转移外界对广告业务问题的注意力。?

更严峻的是技术落地考验。人形机器人广泛应用仍需数年时间，Meta 的软件平台何时能支持第三方产品尚不确定。而Meta切断第三方监管的举动，也引发广告商对其合规能力的质疑，可能影响长期资源投入。此外，Reality Labs 部门持续亏损（2024 年第四季度亏损约 50 亿美元），也为机器人项目的持续投入增添了不确定性。?

可以说，Meta 的机器人布局，本质就是一场 “生态换时间” 的战略性赌局。

2025年第四季度，全球存储市场正上演着一场让人始料未及的涨价潮。

在华强北的柜台前，商户们每天都在更新报价牌，16GB DDR4 内存条从去年不到 200 元飙至 420 元，三星 1TB SSD 一个月翻了一倍，甚至出现 DDR4 现货价比 DDR5 更高的。

在当地媒体实地探访的报道里，有商户直言：“现在每天拿货每天涨，昨天 390 元的货，今天就敢卖 400 多，厂家说芯片缺货，根本看不到顶。”?

这场涨价风暴的源头，最核心的推手当属 AI 浪潮带来的需求爆发，每台 AI 服务器的 DRAM 需求量是普通服务器的 8 倍，OpenAI 这类企业的巨型订单甚至要消耗全球过半的 DRAM 月产能。

三星、SK 海力士这些行业巨头早就嗅到了商机，纷纷把先进制程产能转向高利润的 HBM 内存，直接挤压了DDR5 的生产空间。更雪上加霜的是，三大原厂集体停掉了 DDR4 这类成熟产品的产能，美光和 SK 海力士还同步削减 10% NAND 产能，本就紧张的供应遇上四季度备货潮，缺口一下就炸开。加上三星和 SK 海力士掌控着全球 71.4% 的 DRAM 市场，干脆暂停报价强化定价权，下游厂商库存又处于历史低位，恐慌性采购自然愈演愈烈。?

当然，内存涨价算不上什么新闻，这场涨价潮早已像多米诺骨牌一样推倒了整个 PC 硬件市场。

例如游戏显卡市场，RTX 50 SUPER 系列一直没有更新。很大一部分原因在于3GB GDDR7 显存?？槎加畔裙└?AI 服务器和 RTX 5090 移动版，英伟达只好取消了消费级 RTX 50 SUPER 系列的计划，现有 RTX 50 系列的显存成本也在涨，终端售价眼看就要上调。

CPU 市场也跟着涨价，英特尔把产能倾斜给 AI 服务器用的 Xeon 芯片，导致 Raptor Lake 系列涨了 10%，150 美元的基础型号直接贵了 20 美元，AMD 见状也赶紧跟进，Ryzen 5000 系列普遍涨了 5-20 美元，有些代理商干脆?；豕弁?。据估算，搭载大内存的 AI PC 预计 2026 年初还要涨 10%-15%，不少中小电脑厂商甚至拿不到货。

因此我们可以看到，今年的DIY攒机市场，性价比方案几乎彻底消失。DDR5 涨价、SSD 价格居高不下，再加上 CPU 成本上升，今年 “双十一”期间装机成本比去年高了近 30%，不少玩家只能被迫放弃升级计划。而手机厂商同样因为内存涨价，不少机型的高内存版本都“变相”涨价。

有意思的是，国际大厂一门心思扑在 HBM 和高端 DDR5 上时，国产内存厂商倒是腾出了发展空间，长鑫存储的 DDR4 产能利用率已经冲到 90%，长江存储的致态 SSD 在消费级市场的份额越来越多。

但相比更加高端的AI市场，国产厂商的产能还很难影响市场大环境，因此PC 厂商只能逐渐提高DDR5 采购比例，还有企业试着用 LPDDR5 替代 DDR5 控成本，中小企业干脆抱团采购，靠联合竞价抢现货。?

面对这波可能持续到 2027 年的涨价周期，企业和消费者都得想点办法。企业层面，苹果和 SK 海力士签 HBM 包销合同的做法很有参考性，锁定长期协议、找第二货源等方法尽可能保证内供应。集邦咨询还建议中小企业聚焦细分场景，先保高毛利产品供应。

说到底，这场硬件涨价风暴，其实是 AI 革命撞上产业周期的必然结果。

短期来看，涨价压力至少要持续到 2026 年上半年，DDR5 16GB 价格可能突破 30 美元；但长期看，国产替代和新内存技术也能因为这次涨价潮受益。

当下的全球 AI 行业，正面临一个残酷现实：“真正的 AI 瓶颈不是 GPU，而是电力（Power）”。

近日,微软首席执行官Satya Nadella在采访时坦言，微软现在有大批英伟达的AI芯片因为缺电放在仓库里积灰。同样的情况出现在谷歌欧洲数据中心，因电网限制被迫延期。

在此背景下，谷歌在本月正式启动一项名为“太阳捕手计划”（Project Suncatcher）的项目，宣布将自研 TPU AI 芯片送入太空，并且与卫星公司 Planet Labs 合作，在距地 650 公里的低地球轨道上构建 AI 计算集群。

看起来像是在技术炫技，实际上只是为了应对能源?；木裨瘛?

开头提到，来自地面电力体系的压力，是谷歌转向太空的直接动因。AI 算力的爆发式增长让数据中心能耗呈指数级飙升：2010 年全球数据中心耗电约 200 太瓦时，2024 年已逼近 500 太瓦时，预计 2030 年将占全球总发电量的 8%。OpenAI 训练 GPT-4 单次电耗超 1200 万千瓦时，相当于欧洲小城市月用电量；一个万卡 AI 集群运行功率就超过 7 兆瓦，绝非普通电网能承载。

谷歌自身的困境就更加明显：其欧洲新数据中心因电网接入问题多次延迟，而爱尔兰等数据中心密集地区已直接暂停新审批。

即便谷歌已将 Gemini 模型查询能耗一年内降低 33 倍，但 AI 应用的增长速度远超能效优化幅度，地面电力已严重阻碍了自家AI应用的发展。?

相比之下，太阳每秒输出的能量是人类全球电力生产总量的 100 万亿倍以上。

按照谷歌的计划，在选定的晨昏太阳同步低地球轨道上，太阳能板不仅能获得地面 8 倍的能量密度，更能实现全年 99% 的持续供电，彻底摆脱昼夜与天气干扰。有意思的是，太空真空环境还能完美解决了地面数据中心的冷却难题，地面机房 35%-45% 的运营成本消耗在散热上，而太空中的辐射散热机制能让 TPU 芯片在无需复杂冷却系统的情况下维持稳定运行。

这样一来，太空的数据中心可以不将电能传回地面，而是直接在太空完成计算仅回传结果，大幅提升了方案可行性。?

报道称，目前的TPU 芯片已经实现了太空适配性突破，谷歌专为该计划定制的 Trillium（TPU v6e）芯片，已通过 67 兆电子伏质子束的严苛测试：在承受 15krad 的辐射剂量时未出现硬件故障，即便最敏感的高带宽内存（HBM）子系统，也能在 2krad 的剂量下保持稳定。

最后，为了构建规?；懔?，谷歌设计了由 81 颗卫星组成的密集星座：在 650 公里轨道上以 100-200 米间距编队飞行，通过自由空间光学链路实现数据互联。地面测试已实现 1.6Tbps 的双向传输速率，采用密集波分复用技术后，单链路理论带宽可达 10Tbps，满足 AI 集群的低延迟通信需求。

当然，疯狂的计划背后也要算一笔经济账。谷歌的财务模型显示，当火箭发射成本降至每公斤 200 美元以下时，太空数据中心的综合成本将与地面持平。这里可以参照SpaceX 的星舰计划，花旗等机构预测 2035 年左右即可实现价格拐点。当前发射成本虽仍高达每公斤 1500-2900 美元，按 SpaceX 的曲线，累计发射质量每翻倍，成本就能下降 20%。??

如果一切顺利，谷歌将在2027 年初与 Planet 公司合作发射的两颗原型卫星，用来验证 TPU 在轨运行稳定性、光学链路通信效率及分布式机器学习能力。

尽管散热材料优化、训练任务抗辐射等难题仍待攻克，但这一探索已为 AI 突破能源枷锁指明方向。

在刚刚落幕的英伟达 GTC 2025 秋季发布会上，黄仁勋再度火力全开，集中展示了 Blackwell 架构芯片、Vera Rubin 下一代 GPU、AI 工厂等全新技术。演讲尾声，黄仁勋宣布将以 10 亿美元入股老牌通信巨头诺基亚，这一消息成为整场活动最震撼的 “彩蛋”。消息一经公布，诺基亚股价随即飙升 22%，创下六年来新高，这一市场反应的背后，是行业对算力巨头与通信老将联手押注 6G 时代的强烈预期。

黄仁勋表示，英伟达将以每股 6.01 美元的价格、总计 10 亿美元入股诺基亚，同时将自身 AI 技术深度注入诺基亚的无线接入网（RAN），双方共同打造原生支持 AI 的 5G-Advanced 与 6G 网络。这场看似跨界的合作，实则是双方瞄准 6G 核心需求的精准布局。

事实上，从合作本质来看，AI 与通信两大核心能力的深度融合，恰好切中了 6G 发展的关键痛点。一方面，在 AI 赋能通信的路径下，借助英伟达的算法优势，诺基亚基站能实时优化信号，显著提升频谱利用率与能源效率，这一突破的实际价值在于精准解决了当前网络面临的流量压力难题。以拥有 8 亿周活用户的 ChatGPT 为例，其近半数用户通过移动设备访问，传统基站在应对这类应用的爆发式流量时往往力不从心，而 AI 驱动的基站可动态调整资源分配，有效避免网络拥堵；另一方面，通信承载 AI 的路径更具前瞻性，借助英伟达新一代 ARC-Pro 平台（Aerial RAN Computer Pro），基站将转型为边缘计算节点。对于自动驾驶、工业机器人等对响应速度要求极高的设备而言，数据无需传回云端即可完成本地处理，这种 “本地化” 计算不仅能实现毫秒级响应，更为 6G 时代关键的通感一体化应用奠定基础 —— 要知道，通感一体化要求网络同时具备通信与感知双重能力，而边缘计算节点正是承载这一能力的重要载体。

ARC-Pro 平台在合作中扮演着核心角色，它整合了连接、计算、感知三大核心能力，其最关键的价值，在于支持运营商仅通过软件升级就能从 5G-A（5G-Advanced）平滑过渡至 6G。这一设计大幅降低了运营商的升级成本，同时规避了传统硬件替换所需的巨额投入与可能出现的服务中断风险。

若深入分析双方的战略诉求便会发现，这场合作是二者彼此弥补短板的必然选择。对于诺基亚而言，这家曾以手机业务享誉全球的北欧企业，早已转型为纯通信设备商。尽管近年在部分市场因竞争格局调整遭遇挑战，但在 6G 技术研发上仍具备深厚积累，但其短板同样突出 —— 在 AI 算力供给与算法优化层面缺乏核心竞争力，而英伟达的加入恰好填补了这一空白。诺基亚 CEO Justin Hotard 曾表示，科技竞争的本质是生态竞争，没有任何企业能独自完成 6G 的全链条布局，与英伟达合作让诺基亚在 6G 赛道上重新拥有了与华为、爱立信等行业头部玩家抗衡的实力。

而英伟达的战略意图更聚焦于“算力帝国”的版图扩张。在稳固占据云端 AI 市场主导地位后，黄仁勋显然不满足于现有版图，转而将目光投向了通信层 ——6G 时代，网络将成为算力传输的关键载体，掌控通信层的算力核心入口，便能在未来的技术竞争中占据先发优势。ARC-Pro 平台向设备商开放的策略，与此前投资英特尔、OpenAI 的逻辑高度一致，本质都是通过生态卡位构建核心技术壁垒。分析机构 Omdia 的数据显示，预计到 2030 年 AI-RAN 市场规模将超 2000 亿美元，这片蓝海市场正是英伟达计划开拓的新增长极；而与诺基亚合作，恰好能借助后者在通信设备领域的成熟渠道与技术积累，快速切入运营商市场，降低市场开拓成本。

放眼全球 6G 产业，不同地区的技术路线与战略布局正形成复杂的博弈态势。

从技术落地进度来看，美国 T-Mobile 已确定将于 2026 年开展实地测试，重点验证 AI-RAN 在自动驾驶、AR/VR 等场景的性能；与此同时，诺基亚在芬兰奥卢打造的园区已构建起完整的闭环生态，并引入了北约 6G 测试中心。中国在这场 6G 竞赛中的角色同样不容忽视，从目前的趋势来看，全球 6G 标准不会由单一地区主导，而是中、欧、美多方博弈协调后的结果。这种多元格局既可能催生技术融合的新机遇，也可能因标准差异给企业增加额外的研发成本。

?据《日经新闻报》报道，当地时间10月24日，台积电日本子公司JASM与日本熊本县菊阳町政府正式签署了其在熊本建设第二座晶圆厂的合约。

这座投资 139 亿美元的晶圆厂，不仅强化了台积电全球产能网络，将日本本土芯片工艺从 28nm 直接拉升两三代，同时也凸显6nm制程在AI算力革命与?智能汽车转型中的战略枢纽地位。

从技术特性看，6nm 基于 EUV 光刻技术，晶体管密度较上代提升 37%，能效比优化 28%，完美适配 AI 与自动驾驶的算力需求。华为昇腾 920 芯片的实践已证明，6nm 制程可实现 900 TFLOPS 算力，支撑 L3 级自动驾驶的多传感器数据实时处理。

相较于同级别的 5nm工艺，在消费电子端其成本降低约 30%；而对比 28nm 成熟制程，性能提升近 3 倍，算得上是中端先进工艺的 “黄金节点”。

不同于其他地区的芯片工厂，台积电将熊本二厂产能精准锁定AI与自动驾驶领域。

随着全球智能汽车渗透率不断突破，单车芯片搭载量呈现指数级增长，L2级以上自动驾驶车型芯片用量较传统燃油车激增3倍，从约500颗增至1500颗，其中自动驾驶域控制器对6nm制程芯片的需求年复合增长率达42%。

这一趋势与消费电子市场的复苏共同促进了6nm 芯片的需求：据研究机构统计，2025年Q3，全球智能手机出货量环比攀升12%，叠加XR设备、AI PC等新品放量，共同支撑台积电对6nm产能的扩张决策。

作为日本最大汽车制造商，合资方丰田通过电装（Denso）将车载激光雷达处理器、4D毫米波雷达芯片等核心部件导入6nm产线，将使熊本二厂成为全球不多专注车规级AI芯片量产的晶圆厂。这种垂直整合模式不仅缩短了从设计到量产的周期，更通过车电协同开发实现性能突破：当前6nm车规芯片的算力密度较16nm提升2.3倍，功耗降低40%。

在接受媒体采访时，JASM社长堀田右一提出了"动态量产策略"，实为应对半导体长周期特性的风险对冲机制。

根据SEMI数据，6nm制程的研发投入回收周期需匹配至少3年的市场需求窗口期，而台积电通过模块化产线设计，可灵活切换AI芯片与车载芯片生产，同时预留30%产能应对突发需求，在保证技术先进性的同时维持运营弹性。

在日本业界，熊本二厂也视作半导体产业复兴的关键支点。

在台积电入驻前，日本本土最先进晶圆厂制程长期停滞于16/12nm，车用芯片等核心领域自给率不足15%，产业链在制造环节对比其他半导体强国明显。

虽然初创公司Rapidus一度靠着2nm的话题度吸引了不少客户，但有关产品质量的质疑一直没有停止，相比之下台积电在6nm工艺上明显更加靠谱。

为了更好推进新工厂的建设，日本政府豪掷1.2万亿日元（约77亿美元）补贴，既是为重建本土半导体供应链的背水一战，也寄望熊本二厂能直接拉动索尼CIS图像传感器、丰田电装ADAS芯片等本土企业实现高端制程生产落地。

按计划，项目预计创造3400个高技能岗位，其中近四成是芯片设计、工艺开发等工程师职位。

然而，繁荣表象下也有不少挑战。

首当其冲的是民生与基建压力：熊本一厂投产后已因物流车流激增导致周边道路拥堵频发，二厂2027年量产所需的配套路网改造、货运通道建设需等到2028年才能完成，短期内民生矛盾或持续发酵。

更关键的是市场不确定性：当前全球6nm产能利用率仅68%（SEMI 2025年第三季度数据），若2027年量产时AI算力需求增速未达预期，需至少25%的年增长才能消化规划产能，这座月产1.2万片晶圆的“先进工厂”恐面临40%的产能闲置风险。

叠加三星、英特尔加速布局5nm车规工艺的竞争态势，台积电还需在量产前完成3nm工艺兼容改造，否则可能错失L4级自动驾驶芯片的技术窗口期。

历史性一刻，经历长达6个季度亏损后，英特尔终于赚钱了。

在2025 年第三季度财报中，英特尔宣布实现净利润 41 亿美元，同比扭亏为盈。除了PC、AI、数据中心稳定增长以外，最重要的原因还是晶圆代工的亏损大幅降低，从去年同期的 58 亿美元收窄至 23 亿美元，18A 节点终于要走上正轨。

与此同时，英特尔首席财务官大卫?津斯纳（David Zinsner）带来了另一个好消息，其面向外部晶圆代工客户的 14A 工艺节点取得重大进展，在同等开发成熟度下的性能和良率均已超越前代 18A 节点。

作为这家老牌芯片巨头 IDM 2.0 战略的核心载体，14A 不仅承载着英特尔在先进制程上 “收复失地” 的希望，更被视为美国本土芯片制造打破台积电、三星垄断的关键棋子。

相比依赖传统 EUV 的 18A，14A 首次引入了高数值孔径（High-NA）EUV 光刻设备，配合第二代 RibbonFET 全环绕栅极晶体管与 PowerDirect 背面供电架构，实现了性能、功耗、面积（PPA）的跨越式提升。

在数值上，High-NA 技术能将光刻分辨率提升 50%，直接突破 3nm 以下制程的物理极限，这对 AI 芯片等高性能计算场景而言，无疑是重要的技术支撑。?

除了性能上大幅提升，不同于主要服务于 Panther Lake 等内部产品的 18A，14A 从研发之初就瞄准了外部代工市场 —— 其市场表现直接决定英特尔能否在高端代工领域站稳脚跟。

为了打动客户，英特尔采用了 “客户共研” 模式，在每个研发里程碑都会向潜在客户提供样品，目前已向英伟达、苹果等行业头部企业交付早期 PDK（工艺设计套件）。

与此同时，在美国芯片制造回流政策的背景下，14A 还被赋予 “本土技术标杆” 的使命：若能在 2026 年底如期量产，它将成为美国首个采用 High-NA 技术的先进制程，不仅有望承接政府扶持的 AI、国防等敏感领域订单，还能凭借本土供应链优势，与台积电的亚利桑那工厂形成差异化竞争。?

但理想与现实之间，英特尔的代工业务依然存在一些需要解决的问题。

眼下，英特尔在亚利桑那州 Fab 52 晶圆厂产能爬坡的背景下，其实面临着成熟制程的产能危机：Intel 7（原 10nm）生产线既要支撑 Raptor Lake 消费级芯片，又要兼顾 Xeon 服务器芯片的 I/O 部分，导致前者因产能倾斜涨价 10% 以上，封装基板短缺更是波及全产品线。

尽管 14A 量产计划定在 2026 年底，但现有工厂的产能爬坡效率已让市场对其交付能力产生担忧。更棘手的是代工行业的 “信任门槛”。高通 CEO 已明确表示对 18A 工艺缺乏信任，转而评估三星 2nm；而苹果 M 系列芯片虽被传考虑 14A，但业界普遍认为其不会轻易冒险采用新制程。

英特尔甚至曾明确警示：若无法获得重大外部客户订单，可能暂停 14A 及后续节点研发，这让这款工艺陷入了 “订单决定生死” 的被动境地。?

不过，行业变局也为 14A 留下了窗口期。

台积电 2nm 涨价计划预计将使高通等客户的代工成本增加 16%，而三星 2nm 的良率短板仍未解决，这为英特尔创造了客户分流的机会。

若 14A 能在 2026 年如期量产，或许能吸引到对成本敏感、且寻求供应链多元化的客户，比如低端 GPU 厂商或 AI 边缘芯片企业。?

说到底，14A 工艺就是英特尔 IDM 2.0 战略的 “试金石”。

它的技术突破证明了英特尔仍具备前沿研发能力，但最终能否扭转局面，还要看其能否将技术优势转化为客户信任与商业订单。

2026 年，一边是第一季度产能瓶颈的高峰，一边是年底量产的关键节点，这场关乎美国芯片制造尊严的豪赌，才刚刚进入最关键的对弈阶段。

进入2025年，全球健康科技市场再次迎来爆发式增长，知名研究机构IDC预测整体规模将攀升至1.5万亿美元，年复合增长率达12.3%。

其中，可穿戴医疗设备领域尤为亮眼，市场规模从2024年的222亿美元预计增至2031年的 529亿美元，复合增长率高达 13.2%。

在这场健康科技革命中，亚太地区以 14.1% 的增速成为全球最快增长区域，中国作为核心增长引擎，正推动着行业从单纯的设备制造向医疗级精准监测转型。

然而，繁荣背后还有一个被人忽视的现状，随着 2024 年全球智能穿戴设备出货量突破 5亿台，消费者对数据准确性的质疑与对专业医疗级产品的渴求形成鲜明对比。

在这样的行业背景下，一家名为的Withings的科技企业，正通过其独特的发展路径引发市场关注。这家以 "医疗级精准" 为核心标签的法国健康，。?

在IEAE展会现场，Withings 展品前聚集着不少目光。例如玻璃质感的智能秤点亮屏幕，便能清晰呈现体重、脂肪率等数据；医疗级血压计虽设计简约却透着专业感，旁边的智能睡眠仪更是凭借 "医院临床认证" 的标签吸引了众多关注。

在展会间隙，Withings亚洲区总经理余冠恒：余总接受了专访，从公司初心到产品研发，从市场布局到未来规划，向我们展现了这家科技企业的独特发展路径。?

持续扎根健康赛道?

提及 Withings 的发展历程时，余总开门见山表示：“我们并不是转型，而是从头开始做健康产品。” 不同于许多从传统硬件转向健康科技的企业，Withings自2008年在法国成立以来，公司就带着一个明确的方向——怎么利用高科技带来人们的更好的生活，让用户通过身边的设备，轻松获取可靠的健康信息。?

2009年，Withings推出全球第一代智能秤，这款产品很快进入苹果全球门店，成为不少人接触智能健康设备的 “启蒙款”。

“当时我们和苹果共同开发，让智能秤能与iPhone连接，这在当时是很新鲜的尝试。” 余总回忆道。

此后，Withings 逐步拓展产品线，从智能血压计、智能手表到高端智能睡眠仪，一步步搭建起覆盖日常健康监测的产品生态。“自从4大类的产品都到位的时候，其实我们对于用户的健康生态就已经呈现出最大的保护，可以让他们更清晰地知道自己的健康状况。”?

产品矩阵：把医疗级精准 “装进” 日常场景?

在展会现场，Withings 的多款核心产品一字排开，每一款都透着 “专业” 与 “易用” 的平衡。余总逐一介绍，言语间满是对产品的自信。?

智能秤是 Withings 的 “拳头产品”，分为Body Segment、Body Comp和 Body Smart 三大系列。

而 Body Smart系列则是更适合普通用户的入门级产品，它自带WiFi功能，便捷性拉满：“只要你站上去，它可以侦测出你的体重，还能识别出你是家里的哪一位 —— 比如爸爸、哥哥或妹妹，数据立马就能看到趋势图，让你知道体重是轻了还是多了。” 更贴心的是，若用户同时使用 Withings智能手表，数据还能联动，“在彩色屏幕上，用户可以看到自己走了多少步，参考明天是否需要多做一点运动”。?

其中，Body Comp作为进阶版智能秤，搭载了独创的EDA（皮电活动得分）评分功能，“它能够帮助你知道你的身体的脚的健康情况，有没有疾病风险都可以侦测出来”。余总介绍道，例如身体脂肪、体重、水分等数据会被统一分析，生成趋势图，让用户直观看到自身健康变化。?

BodySegment作为旗舰款智能秤Body Segment：Body Segment 的独家身体成分分析功能，正是帮你打破 “盲目健康管理” 的关键：它能精准识别你身体各部位的脂肪、肌肉分布，不只是笼统说 “体脂率多少”，而是清晰告诉你 “腰腹脂肪偏多”“手臂肌肉量不足” 这类具体情况。

有了这份 “身体明细报告”，你再也不用做 “无差别运动”—— 想减肚子就针对性安排腰腹训练，想让四肢更紧致就重点强化局部力量；调整饮食时也能更精准，比如针对脂肪堆积部位搭配控糖控油方案，针对肌肉薄弱处补充优质蛋白。相当于给你的健康管理配了 “导航仪”，每一分努力都能精准用在“该改善的地方”，让身材调整更高效，健康目标达成更有方向。除此之外BodyComp和BodySmart所有的功能 BodySegment都一律涵盖进去。

在健康监测的专业性上，Withings的医疗级血压计BPMConnect是重要代表。“我们的血压计符合医疗标准，拿到了药监许可才能在国内开卖，这代表着我们终于可以在国内医疗领域迈出重要一步。” 余总强调，这款产品不仅达到了海外FDA、CE医疗等级的标准，还能让国内消费者 “享受到我们海外的医疗设计感和医疗生态，体会到整个体系的使用感觉”，真正实现 “医疗精准” 与 “消费易用” 的兼顾。?

睡眠监测则是 Withings另一个优势领域。面对市场上部分设备监测数据不准确的问题，余总直言：“我们的睡眠测量仪“Sleep”在欧洲、美国、澳大利亚等多个地方的医院、大学进行了多次临床测试，还出了不少大学论文。” 他透露，用户可在Withings官网搜索到70多个国际发表的医学论文，“这些论文里有我们睡眠侦测仪准确度的数据，能证明我们的东西有多准确。其实不只是睡眠仪，我们的智能秤、血压计和手表的测试，都有好多论文讲它们与身体关联的准确度有多高，其他相关测试也有论文支撑”。?

全球化布局：深耕市场，以本土化实践贴合需求

随着健康意识的提升，全球各地消费者对健康设备的需求愈发旺盛，而不同地区人群的身体状况、饮食习惯存在差异，对健康设备的适配性需求也各有不同。如何精准响应这种区域差异？Withings 的核心举措之一，是立足本土制造与用户反馈的深度结合。

“我们在亚洲、欧洲、美国等不同区域，会基于当地市场特点推进适配性实践。”谈及中国市场，余总特别强调：“我们高度重视中国市场，这不仅体现在产品均实现中国制造—— 由专业的中国本土制造团队以严苛标准把控生产全流程，保障产品品质与供应效率；更体现在我们与中国用户的紧密联动上，我与团队核心成员始终秉持这一理念。”

这种对中国市场的重视，正从生产端向用户需求端深度延伸。“Withings 的核心研发团队虽位于法国，但针对中国市场，我们正积极收集国内用户的真实使用反馈。这些来自一线的宝贵意见，将成为我们探索产品硬件迭代、软件功能优化的重要依据，持续明确本土化改善方向。” 余总表示，通过 “中国制造 + 用户反馈驱动优化” 的模式，Withings 希望让产品更贴合中国消费者的使用习惯与健康需求，也让中国用户在使用中更安心、更顺手。

差异化竞争：以 “精准” 和 “专利” 筑壁垒?

如今的智能穿戴设备市场热闹非凡，既有新进小公司，也有商业巨头布局，竞争激烈程度可见一斑。在这样的赛道上，Withings 如何保持竞争力？余总从 “精准” 和 “专利” 两个维度给出了答案。?

“我们坚持的核心，就是怎么把数据的准确度提高，让用户真正使用的时候，能体验出真实的身体状况，这个太关键了。”

余总坦言， “（有些工厂）只是随意做，参考一下别人的东西就模仿出来”，但 Withings 从不愿走这条路。无论是前面提到的睡眠仪、血压计，还是智能秤和手表，“数据精准” 都是不可动摇的底线——这也是Withings能在市场中站稳脚跟的根本。?

设计专利则是 Withings 的另一大 “护城河”。以智能手表为例，“我们的手表有运动矩阵设计，这是我们法国专属的专利，能让你快速看到每天的运动指标从0到100的进度，这是我们的典型设计?；褂形颐潜曛拘缘闹刚氡砻妫渖隙捞氐目钍?，大家基本上一看就知道这是 Withings 的手表，要是看到类似的，估计都是模仿我们的设计。” 余总笑着说。?

而产品间的数据联动，进一步强化了Withings的生态优势。智能秤与手表的数据互通、健康数据与趋势图的实时呈现，让用户无需在多个设备间切换，就能一站式掌握健康信息 —— 这种便捷的体验，也是许多消费者选择Withings的重要原因。?

未来：解决真实健康痛点?

谈及未来的产品研发方向，余总透露了一个 “重磅产品”—— 全自动尿液检测仪U-Scan。“前年我们曾展示过一款，我个人认为是全世界最小的尿液检测仪，它能自动侦测尿液，特别适合需要每天侦测尿液的老年人。”?

在余总看来，Withings未来的研发核心很明确：“我们肯定是朝智能化、自动化，以及AI迈进，未来会给用户更有用的统一性参考信息。” 他反复强调：“怎么让消费者一看就能懂的信息，是未来发展的中心，这个东西非常关键。毕竟，再先进的健康科技，若不能让用户轻松理解和使用，也难以真正发挥价值。”

结语

从2008年成立至今，Withings 用15年时间，在健康科技领域走出了一条 “专业” 与 “亲民” 并行的道路。

它不追逐短期热度，而是始终聚焦 “让健康监测更精准、更易用” 的初心，从第一代智能秤到即将落地的全自动尿液检测仪，每一款产品都在解决消费者的真实健康痛点。正如余总所说，健康科技的终极目标，是让普通人在日常生活中，就能轻松掌握自己的健康状况——而 Withings，正朝着这个目标稳步前行。?

就在人们还在担心 AI 是否会取代人类岗位时，科技巨头们已经悄悄开始加大机器人的布局。

据《纽约时报》援引泄露的文件显示，科技巨头亚马逊计划到 2033 年通过机器人替代本应由60多万个美国员工承担的岗位。

据报道，亚马逊机器人团队计划自动化公司75%的运营环节，而自动化战略的核心驱动力源于降低成本。数据显示，在实现自动化后，亚马逊每送出一件商品节省0.3美元，仅2025至2027年期间就能为公司节约126亿美元成本。按照这种计算方式，公司估计到2033年商品销量将翻倍，利润更高，需要支付的人工费用则更少。

与此同时，人类岗位的削减计划同步推进，2027 年前将消除16万个本应新增的岗位，到 2033 年累计用机器人替代岗位超 60 万。泄露材料还显示，亚马逊高层已在考虑参与社区项目，以化解因岗位消失而引发的社会反弹。

显然，亚马逊高层很清楚自动化会引发失业担忧以及来自社会的舆情。

为缓解外界压力，内部文件显示其暗藏公关技巧，亚马逊内部建议避免直接使用“人工智能”与“自动化”等表述，倾向用“先进技术”，甚至考虑用“协作机器人”（cobot）等弱化机器替代人类的词汇。同时，公司声称已培训 70 万员工转型技术岗位，而康涅狄格州拣货员 Neisha Cruz 转型后薪资翻 2.5 倍的案例也常被公司内部大肆宣传。

其实早在今年7月，亚马逊就宣布全球仓库已部署第100万个机器人，这一里程碑背后，亚马逊的机器人军团早有具备取代仓库工人的能力。

例如，今年 5 月亚马逊推出的双臂机器人 Vulcan 具备触觉感知能力，通过力反馈训练可处理 75% 的库存商品，已在美、德仓库完成 50万份订单处理；搭配生成式 AI 模型 DeepFleet 优化路径后，机器人运行效率再提 10%。

在实际应用中，路易斯安那州 Shreveport 的 “下一代物流中心” 更成为自动化真实案例样板，70 余台机械臂主导分拣打包，不仅让商品流转速度较传统仓库提升 25%，员工数量也较非自动化模式减少四分之一，目前全球 75% 的亚马逊配送任务已由机器人参与完成。?

有数据统计，亚马逊全球仓库平均员工数降至 近些年来的最低，每名员工年处理包裹量则从 2015 年的 175 个激增至 3870 个，效率提升的背后，其实反映了人力结构的变化。?

有专业人士分析支持，亚马逊的自动化转型不仅关乎自身利益，更可能成为整个行业的风向标，引发全美范围内的连锁反应。

2024 年诺贝尔经济学奖得主达龙?阿西莫格鲁就发出警告：“亚马逊的自动化模式若盈利，将迅速蔓延至沃尔玛、联邦快递等行业”，他担忧这家曾是就业创造者的企业，可能沦为 “岗位破坏者”。

创立于2017年的 Govee，是全球领先的智能家居硬件创新品牌，专注于为全球家庭打造更加智能、便捷的生活方式。作为出海行业少有的具备全链条布局的企业，Govee依托行业首创的智能氛围灯解决方案，专注于快速迭代市场需求，持续引领技术革新，满足全球消费者对智能生活的多元与高品质需求。

2018年起，Govee推出音乐幻彩灯带系列、TV Backlight电视背光灯，以及户外屋檐灯等创新产品，迅速拿下了智能彩光的头部市场。

截至2025年，品牌用户规模突破1400多万。此期间，其官方APP累计下载量达到3000万。业务覆盖美、日、欧等80余个国家和地区。

2025年，品牌以中文名「Govee Life 谷纬智能」正式进军中国市场，开辟"逆向创新"路径：先攻占海外高端市场，再回归中国。

“从深圳实验室的LED灯带，到照亮全球3000万家庭的智能光影——这是一场中国技术的远征。”

AI光影革命：三大自研引擎构建技术护城河

「AI全域光景系统- AI认知决策中枢」——CogniGlow™AI算法

“让灯光读懂你的游戏高光时刻”

全球首个能“读懂”游戏事件的光决策中枢，搭载自研四芯片协同处理架构，通过内置的光幕神经网配合AI算法，毫秒级解析画面事件（如爆炸/得分/角色死亡），精准生成动态灯光指令，营造与游戏氛围高度同步的沉浸光场。

（沙漠场景同步取色，黄沙色光效覆盖观影空间）

「智慧光域系统-空间级光影叙事」DreamView多设备联动

0.1秒打通200㎡空间光影神经网络

以自研“蛛网式”光影算法为核心，DreamView智慧光域系统为环境光赋予“感知力”。

该系统支持多设备无线智联形成光影矩阵，联动各类 Govee产品——灯带、落地灯、桌面灯、奇光板等。通过内置芯片进行光幕神经网数据分析处理，将平面影像颜色通过灯具智能延展至天花板，打造世界沉浸光幕。系统还内置高敏麦克风捕捉音乐振幅，使灯光能够随摇滚鼓点同步跃动。

（DreamView沉浸光幕效果图）

「分段式流光幻彩技术-告别单调光效」RGBIC分段控制

“一根灯带流淌N种色彩”的像素级控光

依托高精度独立控制芯片（IC），实现单灯带多区独立显色。每颗LED灯珠独立驱动，突破传统RGB单色限制，实现彩虹追光、星云流动等动态美学。更实现了毫秒级声光同步，用户可自定义声光映射逻辑，拓展沉浸式家庭娱乐的感官维度。

（幻彩霓虹灯带效果图）

AI技术驱动产品矩阵

AI屏光同步 灯带三件套：沉浸式体验技术标杆

搭载HDMI 2.1协议与8K画质解析，实现毫秒级光效同步。通过 CogniGlow™AI算法智能识别大招释放或比赛胜负等场景，触发动态预警光效。结合杜比全景声联动，打造沉浸式4D战场。

幻彩霓虹灯带：电竞桌搭最优解

分段式流光幻彩技术灯效，单灯带内置28个/42个控光单元，可自定义动态光效和呈现多色渐变效果。配合反向发光设计消除传统LED光斑，呈现柔和光影效果。其柔性霓虹硅胶材料，支持自由裁切至1米/2米，精准适配各类桌沿曲面。

幻彩落地灯：家居智能未来态

174颗流光幻彩技术灯珠+174颗双色温灯珠独立控制，实现更精准的色彩还原与更丝滑的动态灯效。用户可通过App 一键远程设置情景模式、开关、亮度调节。流线金属机身获2025红点设计奖，满足多种家居装饰风格。

技术硬实力斩获多项国际认证和外媒好评

连续多年亮相CES 并获得媒体认可，2025 CES 获得20+项 Best of CES 最佳产品奖。

连续多年获得红点奖和IF设计奖。

2023年，荣获 Globee 大奖，被誉为“年度增长最快品牌”

2024年被Similarweb评为“第四大增长最快的数字消费电子品牌”

智造实力：深圳研发中心+中山智能制造基地双驱动

自 2017 年以智能灯带切入硬件制造领域以来，Govee打造出覆盖研发与制造的全链条生产体系。目前公司拥有3家自有工厂，截止2025年10月年累计申请专利已逾 1000余 项。Govee持续深耕智能氛围灯光技术，从硬件到软件不断突破创新，涵盖 RGBIC 分段式流光幻彩技术、Envisual 摄像头取色技术、DreamView 智慧光域系统、AI - CogniGlow AI 全域光景系统、LuminBlend 炫彩光效系统，以及行业领先的自研灯珠等核心技术，融合无线智能联动、智能人机交互与 AIoT 云平台，构建通用控制系统，为用户带来了更丰富的产品形态与沉浸式灯光体验。

今年6月Govee拥有了位于中山市的智岩智慧传感光电研发制造基地，并计划于12月投产。总面积约12.69万㎡，集前沿研发中心、智能化制造基地及完善生活配套于一体。届时将显著释放产能。

从深圳研发中心的算法实验室到中山智造基地的自动化产线，Govee Life 谷纬智能正将全球化技术积淀转化为「中国智造」的标杆范式。凭借千余项核心专利技术，Govee Life 谷纬智能以创新灯光解决方案深度融入多元本地场景，无论是为沉浸式娱乐空间注入澎湃激情，还是为智慧生活空间营造舒适氛围，Govee Life 谷纬智能皆以前沿光影赋予体验无限可能。未来的光，将跨越国界持续传递智能之美。

临近双十一，等着买硬件的攒机玩家们却高兴不起来，从今年下半年开始，全球的内存价格都涨疯了。

根据硬件评测网站统计的价格，DDR4 16GB 现货价较年初暴涨 200%，甚至出现同容量产品DDR4 价格远超 DDR5 的倒挂情况，三星、美光等巨头一度集体暂停报价，威刚、十铨等二线内存厂也疯狂涨价，这场波及 DRAM、NAND 全品类的涨价潮，正深刻重构全球存储产业格局。?

从供给端来看，DDR4产能的 “断舍离” 直接制造了结构性缺口。

几个月前，三星、SK 海力士、美光三大原厂已全面停止 DDR4 新订单，将 80% 资本开支倾斜至 HBM（高带宽内存）与 DDR5 等高毛利产品，以美光为例，其 DRAM 收入中数据中心占比已达 40%，企业级需求增速更是飙升 34%。

由于 HBM 生产需占用大量 3D 堆叠与先进封装产能，直接挤压了传统 DRAM 产量，且单条 HBM 的制造成本是 DDR5 的 5 倍以上，进一步加剧了供给矛盾。

与此同时，全球 DRAM 产能利用率已达 95% 的物理上限，而新增晶圆厂建设周期长达 2-3 年，最快释放要等到 2026 年下半年。更关键的是，DDR4 产线设备多已拆除，威刚董事长陈立白就在近日的线下活动里直言 “用新设备生产旧产品根本无利可图”，这导致 DDR4 缺口较预期扩大 30%，供给端的紧张态势短期内难以缓解。?

需求端的爆发则形成了另一重推力，AI 与消费电子需求激增也间接拉高了内存价格。

以AI市场为例，单台 AI 服务器对 DRAM 的需求是普通服务器的 8 倍，NAND 需求达 3 倍，OpenAI “星际之门” 计划每月采购的 90 万片 DRAM 晶圆，就占全球总产量近 40%。

TrendForce 预测，2025 年全球 AI 服务器内存采购量同比增超 30%，直接拉动占全球需求 35% 的服务器内存价格率先上涨 5%-10%。

与此同时，传统需求增长也超预期，消费电子市场回暖叠加旧平台依赖，让供应端措手不及。

目前，英特尔一些热门服务器 CPU 仍需 DDR4 支撑，而2025 年下半年智能手机、游戏本新品又密集发布，LPDDR5X/DDR5-6400 成为标配，暑期备货潮进一步加剧供需矛盾；

此外，HDD 交期超一年，数据中心被迫用 QLC SSD 替代冷存储，推动 NAND 价格单月涨幅达 31.3%，需求端的多重支撑让内存市场持续处于紧平衡状态。?

最后，市场层面的预期差进一步放大了涨价效应，缺货的恐慌让一些商家看到了有利可图的机会。

有报道称，部分经销商将 DDR4 现货溢价 50% 出售，形成 “越涨越抢、越抢越涨” 的情况。国内模组厂兆易创新透露，利基 DRAM 价格自 3 月起持续上涨，毛利率已攀升至两位数以上。

有趣的是，国产化替代进程也加剧了库存消耗，江波龙、佰维等国内厂商成功切入阿里、腾讯供应链，其 RDIMM 产品批量交付进一步消耗颗?？獯?，群联电子数据显示，9 月 PCIe SSD 控制芯片出货量同比增 300%，直观印证了下游补库潮的强劲力度，市场行为的叠加让涨价趋势更难逆转。?

对于这轮涨价周期的走向，行业机构普遍看好其持续性。摩根士丹利指出，此轮涨价由 AI 驱动，与过往消费电子周期本质不同，全球存储市场规模或于 2027 年突破 3000 亿美元；德邦证券则强调，DDR4 紧缺至少持续至 2026 年中，而 HBM 产能爬坡缓慢可能将涨价周期拉长至 3 年以上。

涨价作为半导体周期的正常现象，只是时间问题，恰好在“双十一”这次时间点，对于普通消费者来说只能被迫承担。

近日，三星电子宣布：原定明年1月推出的 S26 Edge 机型正式取消，此前计划砍掉的 Galaxy S26 + 项目重启，最终 S26 系列将回归 “Galaxy S26、S26+、S26 Ultra” 的传统三机布局。

这一调整主要因为前代S25 Edge 机型的市场遇冷，曾被寄予厚望的超薄手机终究还是没引起市场的热度。?

就在几个月前，行业曾传出三星计划对旗舰产品线进行 “瘦身” 的消息：拟取消长期存在的 “Plus” 版本，主打 “超薄设计” 的 Edge 机型，形成 “基础版 + Edge+Ultra” 的新三机阵容。但这一规划仅数月后便发生反转——据多家行业媒体验证，三星已正式放弃 “Edge 取代 Plus” 方案，明确取消 S26 Edge 开发，同时重启代号为 “M Plus” 的 S26 + 项目。

NewsPim 援引三星匿名高管表述称，经过市场评估，今年上线的GalaxyS25 Edge曾以 “超薄机身” 为核心差异化卖点，但上市仅 2 个月便被曝出销量远低于三星内部预期，未能转化为足够的用户付费意愿，“市场回报不足以支撑该产品线的持续投入”，最终促使管理层推翻此前规划，最终被迫回归传统三机架构。?

有专业媒体分析，三星此次砍掉 Edge 机型的决策，不仅是对自身产品策略的修正，更折射出 2025 年全球高端手机市场的竞争逻辑已发生深刻变化。

从产品线调整来看，这本质是高端市场 “差异化试错” 的结果，当前全球高端手机市场的竞争焦点已从 “形态创新” 转向 “核心技术革新”，端侧 AI、固态电池、卫星直连成为用户付费的关键驱动力，而 S25 Edge 单纯的 “超薄设计” 缺乏配套技术支撑，最终被市场淘汰，这也为行业敲响警钟：未来旗舰机的差异化必须与核心技术深度绑定，脱离用户核心需求的 “伪创新” 难以持久。

巧的是，就在前几天，库克官宣国行iPhone 17 Air上市。作为对标Edge的机型，iPhone 17 Air成为国内首款支持eSIM的手机，标志着国内智能手机市场正式迈入eSIM时代。

相比之下，GalaxyS25 Edge不仅不支持eSIM，在配置上完全落后国产安卓旗舰手机，在这种情况下，价格昂贵的Edge机型被砍也只是时间问题了。

2025 年 9 月 24 日至 26 日，全球传感器领域的年度盛会 SENSOR CHINA 在上?？绻晒褐行木侔?。作为纪念中国传感器产业发展十周年的里程碑事件，本届展会以 “聚势而生，感创未来” 为主题，吸引了来自全球的参展商参展及超万名专业观众观展。展会通过技术展示、学术论坛与产业对接三大板块，全景呈现传感技术在智能制造、低空经济、医疗健康等领域的创新突破，以及中国在全球产业链重构中的战略地位。

笔者作为深耕科技行业的从业者，在本次展会上亲历了如此密集的前沿技术展示与跨界交流场景 —— 展馆内的每一处布局，都清晰彰显出传感产业蓬勃跳动的发展脉搏。

技术展示：从工业应用到民生领域的突破

汽车电子专区是本次展会的核心关注点之一。英飞凌展台前，观展者围聚驻足，体验激光束扫描系统的现场演示。工作人员详细介绍，该系统依托 MEMS 技术突破，已成功应用于国际车企智能座舱研发。

在纳芯微展台，工程师现场演示磁传感器功能：“这款 MT730X 双通道方案可大幅提升机器人关节控制精度，目前国内多家头部人形机器人企业已采用该技术。”

除此以外，本届展会还集中展示了传感器技术在量子感知、生物医疗、低空经济等前沿领域的创新应用。

• 中科院上海微系统所展出的硅谐振压力传感器，凭借 MEMS 谐振技术实现了 ±0.01% FS 的高精度测量，体积仅为传统传感器的 1/3，目前已成功应用于气象卫星及核电安全监测系统；
• 机器人展区的技术互动性尤为突出。汉威科技展示的 “电子皮肤” 引发广泛关注，观展者指尖轻触柔性传感器阵列后，屏幕即刻实时呈现压力分布热力图；其配套的弹性动作捕捉服，仅需一套设备便可实时还原人体动作数据；
• 低空经济展区成为本届展会的一大亮点。拜安科技的光学压力传感器，凭借优异的 ±0.1% 线性度与 - 40℃~125℃超宽温域，已应用于无人机姿态控制与航空发动机监测；奥松电子的 MEMS 气体传感器则集成温湿度、VOC 等多参数检测功能，为低空飞行器的环境感知提供硬件支撑。行业分析师预测，到 2028 年，低空经济将带动传感器相关市场规模突破 500 亿元。

论坛交流：聚焦供应链突破与全球协同发展

开幕论坛现场座无虚席，中国传感器与物联网产业联盟理事长郭源生的演讲直指行业痛点：“当前我国传感器产业面临芯体依赖进口、产用脱节等问题，构建自主产业生态已成为必然选择。”

上海市经信委副主任张英在开幕式致辞中表示，上海将设立首期规模 50 亿元的传感器产业基金，重点支持 MEMS 芯片、量子传感等方向；安徽蚌埠则同步出台 “传感谷十条” 政策，对企业研发投入给予最高 500 万元的补贴。

展会期间还举办了 10 余场专题论坛，围绕传感器技术趋势与产业痛点展开深度研讨。同期发布的《2025 中国传感器产业发展白皮书》显示，2024 年中国传感器市场规模达 3200 亿元，同比增长 18%；预计到 2028 年，中国在智能传感器领域将占据全球 35% 的市场份额，届时将形成以长三角、珠三角为核心的产业集群。

此外，国际智能传感新质创新大赛总决赛也于展会期间落幕。在 300 余个参赛项目中，12 个聚焦生物医疗、太空探测领域的硬科技项目脱颖而出。大赛评委、中科院院士褚君浩指出，中国传感器产业正从 “跟随模仿” 迈向 “原始创新”，技术转化周期已缩短至 3-5 年。

结语

SENSOR CHINA 2025 不仅是一场聚焦传感技术的行业盛宴，更深刻折射出中国在全球传感器产业格局中的战略雄心。从量子传感的实验室突破到低空经济的场景化落地，从本土供应链的重构到国际标准的参与制定，中国传感器产业正以 “专业化、生态化、全球化” 为路径，重塑全球创新版图。正如展会闭幕式上主办方所言：“当精准感知全面赋能千行百业，人类社会必将真正步入‘万物智联’的新时代。”

当地时间 10 月 13 日，一则合作消息让半导体巨头博通的股价单日大涨近10%，市值飙升超 1500 亿美元。

AI 巨头 OpenAI 宣布，将与博通共同开发部署规模达 10 GW 的定制化 AI 芯片及网络系统机架，按照 OpenAI 对外D 表态说法，目前已经正式下场造芯、迈出了加码算力竞赛的关键一步。?

18 个月的“秘密”研发

虽然直接本月才正式官宣，但这场合作早有伏笔。

早在去年，博通 CEO 陈福阳就透露 2026 财年 AI 业务将因 “重要新客户” 爆发，尽管 9 月那笔 100 亿美元的匿名芯片订单与 OpenAI 无关，但双方的合作已悄然推进 18 个月。?根据联合声明，此次合作分工明确：OpenAI 主导芯片架构与系统设计，把开发 GPT 模型积累的经验直接融入硬件底层；博通则负责芯片的具体开发、生产，甚至延伸到服务器机架和网络设备的部署。整个项目将于 2026 年下半年启动，2029 年底前全部建成，覆盖 OpenAI 自有设施和合作方数据中心。?

最让人眼前一亮的是，OpenAI会让 GPT 模型亲自下场参与芯片设计。

OpenAI联合创始人格雷格?布罗克曼在官宣节目里分享了一个细节：AI 提出的芯片优化方案，人类顶尖工程师最终也能想到，但会多花一个月时间。

“有次面临交付期限，我们果断让 AI 持续运行优化，最后不仅缩短了开发进度，还实现了芯片面积大幅缩减。”?

在OpenAI 的设想里，当AI 能辅助设计支撑自身运行的硬件，OpenAI 的迭代速度会远超竞争对手，甚至可能冲击传统半导体设计行业

毕竟没有谁比 AI 更清楚 “自己需要什么样的芯片”。?

26GW算力：不止是数字

除了与博通合作以外，此前一个月内，OpenAI 已先后与英伟达达成 10 GW算力合作、与 AMD 签署 6GW设备协议。

三笔交易叠加，OpenAI 的总算力储备达到 26GW，这个数字相当于 26 座常规核电厂的供电规模，比纽约市夏季用电高峰还多两倍。?

为什么要如此庞大的算力？

格雷格·布罗克曼表示：“理想情况下，每个人都该有一个 24 小时运行的‘个人代理’，帮你处理工作、规划生活，但现在我们只能向 Pro 用户开放部分功能，核心瓶颈就是算力。”?

而OpenAI CEO 萨姆?奥特曼则用 ChatGPT 的演进举例：最初它只能写一点代码，用户要痛苦地粘贴等待；后来有了 Codex，能处理几小时的工程任务，需求就疯狂增长；未来，Codex 或许能完成几天的顶级工程师工作，甚至覆盖所有知识工作行业。

“每当模型优化 10 倍，需求就会增长 20 倍，26 GW只是起步，离‘计算不再稀缺’的目标还太远。”?

一场漫长的豪赌

OpenAI 的野心不止于当下。

萨姆?奥特曼近期向员工透露，公司计划到 2033 年将算力扩展至 250 吉瓦 —— 按当前英伟达芯片价格估算，这需要投入约 10 万亿美元。要支撑这样的 “天价计划”，OpenAI 面临两大考验：?

首先是技术突破的压力，博通半导体解决方案总裁 Charlie Kawwas 透露了未来的硬件演进路径：从二维空间堆叠芯片，到向三维拓展，再到集成 100 太字节的光学交换技术。“每 6-12 个月，计算性能和功耗效率就要翻倍，这需要持续突破物理极限。”

而布罗克曼也承认：“设计全新芯片并规模交付，端到端打通系统，这是天文数字级的工作量。”?

其次是财务平衡的难题，目前 OpenAI 预计今年收入 130 亿美元，虽不算少，但与数百亿美元的算力投入相比仍是 “杯水车薪”，公司甚至预计还需 4 年才能实现正向现金流。

不过，OpenAI 也有自己的 “小心思”：通过让英伟达、AMD 等供应商以投资或股权形式深度参与，它把关键伙伴绑上了 “战车”—— 供应商投入越多，就越希望 OpenAI 成功，从而保障自身回报。?

更聪明的是，此次与博通的合作没有涉及股权投资，是纯粹的商业合作。这让 OpenAI 既能借助博通的定制化方案降低成本，又保留了战略灵活性，减少对单一供应商的依赖。

在此之前，Google、亚马逊等科技巨头早已通过自研芯片掌握算力自主权，OpenAI要做的就是跟上节奏，然后用激进的规模拉开差距。?

可以肯定的是，AI 行业的 “军备竞赛” 已进入新阶段，而全人类，都是这场史无前例赌注的见证者。