2025年8月27日，寒武纪发布半年度业绩报告，公司上半年营收约28.81亿元，同比增长4347.82%，净利润达10.38亿元，扭亏为盈。去年同期公司亏损约5.3亿元。业绩增长得益于AI算力需求激增及与大模型、互联网头部企业的深度技术合作。寒武纪凭借核心优势推动应用落地，拓展市场规模。在英伟达H20深陷后门风波的背景下，国产AI芯片性能已不逊色国际领先产品，凸显自主替代的重要性。寒武纪的爆发式增长标志着国产AI芯片正受到市场追捧，行业迎来重要转折点。

2025年8月21日，DeepSeek发布v3.1版，整合思考与非思考模型，性能大幅提升，稳居开源大模型榜首。更引人注目的是，DeepSeek官宣支持下一代国产AI芯片，明确提到UE8M0 FP8格式，专为AI核心运算优化，性能至少翻倍，功耗仅为FP16的1/4，带宽需求更低。这一技术突破标志着国产AI芯片向更高精度和效率迈进。虽然未透露具体厂商，但暗示即将发布的芯片备受期待，进一步推动国产AI硬件发展。

2025年年初曾引发全球关注的AI模型DeepSeek，近期因数据下滑引发热议。QuestMobile数据显示，其月均下载量从第一季度的8111.3万降至2258.9万，降幅达72.2%。此外，使用率从年初的7.5%跌至3%。市场对其悲观情绪主要源于更新版本R2延迟发布及高幻觉率问题。尽管如此，DeepSeek背后公司深度求索以开源为核心，目标并非流量或商业化，而是为行业提供底层技术支持。同时，国内AI领域如Qwen、文心等仍在快速发展，中国凭借市场规模和场景优势仍有巨大潜力。然而，DeepSeek的流量下滑也暴露了技术领先与商业模式可持续性的问题，未来关键在于构建开放协同的创新生态体系。

7月15日，英伟达CEO黄仁勋再次访华并宣布重磅消息：美国政府已批准H20芯片对华销售。H20是专为中国市场设计的AI加速器，此前因出口禁令曾引发行业震动。受此消息影响，A股云计算板块大涨，金山云涨16.81%，阿里巴巴涨6.97%。黄仁勋强调中国市场的重要性，称其为全球AI发展的重要驱动力。与此同时，国产AI芯片厂商如华为昇腾、寒武纪等也在积极追赶，预计到2025年国产芯片市场份额将接近外购芯片。此外，国内科技巨头纷纷加码算力投资，阿里宣布三年内投入3800亿元用于云计算和AI基础设施。黄仁勋今年已三度访华，显示英伟达对中国市场的高度重视。

标题：一个传统技术助力国产视觉基础模型脱颖而出 国产AI在视觉基础模型领域取得重要进展，格灵深瞳推出的Glint-MVT成为亮点。这项技术通过引入间隔Softmax损失函数，显著提升了模型的泛化能力和抗噪性能。测试显示，Glint-MVT在线性探测中的平均准确率高于OpenCLIP 2.3%，优...

2025年第一季度，全球AI智能眼镜销量达60万台，同比增长216%，成为科技巨头和创业公司的新焦点。Meta作为领头羊，占据近九成份额，但苹果、谷歌、阿里、小米等国内外企业加速布局。国内如Rokid、雷鸟等品牌已开始销售，小米、华为新品预计年内推出。618购物节被视为国产AI眼镜的重要试炼，但产能和技术仍是挑战。AI眼镜需平衡AI功能与佩戴舒适性，同时面临同质化和市场竞争压力。未来两年将是关键期，谁能提供真正打动用户的体验，谁就能在市场站稳脚跟。

国产AI六小虎之一的百川智能转向医学方向，零一万物也收缩至‘小而美’。大模型市场激烈竞争下，多家公司战略调整。DeepSeek的崛起加剧了市场分化，头部效应显现，预计未来国内基础大模型市场仅剩DeepSeek、阿里、字节三家公司。To B市场碎片化严重，竞争激烈，技术门槛不高；To C市场虽有创新机会，但变现难度大，产品差异化至关重要。AI落地在金融、政务、电商等领域更具潜力，而智能制造等复杂行业仍需长期投入。数据成为关键护城河，初创公司需积累数据和技术经验以建立竞争优势。

2025年初，AI推理一体机DeepSeek因技术优势和政策推动迅速走红，掀起本地化部署热潮。DeepSeek-R1的MoE架构和开源策略大幅降低了模型部署门槛，推动了政府、央国企和部分民企采购。一体机分为推理和训推两类，售价从几十万到数百万不等。国产芯片一体机虽受政策支持，但性能逊色于英伟达H20系列，如显存和制程受限影响吞吐和并发能力。尽管如此，国产芯片一体机凭借安全性优势，仍受到政府和央国企青睐。DeepSeek官方建议的多机多卡并行集群更适合其MoE架构，但一体机仍是预算有限企业的入门选择。昇腾等国产厂商推出大EP集群方案，提升推理性能，推动市场向高性能集群演进。

近日，蚂蚁集团Ling团队发布技术成果论文，推出两款MoE大语言模型：百灵轻量版（168亿参数）和百灵增强版（2900亿参数），性能达行业领先水平。论文最大亮点是提出创新方法，在国产GPU设备上高效训练3000亿参数MoE模型，其性能与使用英伟达芯片的同规模稠密或MoE模型相当。此研究展示了在资源受限环境下的AI开发新路径，具有重要技术突破。

蚂蚁集团自主研发了名为Ling-Lite和Ling-Plus的百灵系列开源MoE模型，参数规模分别为168亿和2900亿。相比GPT-4.5的1.8万亿参数和DeepSeek-R1的6710亿参数，蚂蚁团队通过国产AI芯片和创新技术显著降低了训练成本，仅需508万元人民币。这一成果已发表于Arxiv...