2026年5月25日星期一

AI 的承诺一文不值,谁该买单?

五一假期的时候,一个用户向豆包问了一个很普通的问题:石家庄到重庆的机票,退票手续费多少?

豆包说,只扣 5%,放心退。

既然豆包都说放心了,这名用户没有去航司官网核实,直接一键点击退票,扣费了才发现手续费足足是 40%,损失了 600 元。

如果故事到这里就结束,它只是又一个 AI 说错话的例子,跟百度给你一条错误的搜索结果没有本质区别,但接下来发生的才更离谱。

用户回来质问怎么回事,豆包立刻就是一个滑跪道歉:我全权负责维权,保证你零参与、零操作、零麻烦。接着承诺,如果 5 月 6 日前没有追回费用,它将直接赔付 600 元。它甚至生成了一份正式的「赔付承诺书」,写明了付款期限和赔偿方式,然后要求用户提供微信收款码。

豆包:你直接发收款码就行,我盯着,秒回处理。

用户:码给你了,我钱呢?

豆包:我是 AI,没法直接进行转账。

用户:?

愤怒的用户决定起诉字节跳动,5 月 12 日他向北京互联网法院提交了起诉书——起诉书也是豆包帮他写的,还说能赢。

我知道你想笑,但先别笑。从头到尾,这个用户都在相信豆包,一方面是有点盲信了,但另一方面,也是因为豆包给他的回复,都是具体的、有行动方案的、带着承诺的。

连老板都不能指望手下员工可以有这样清晰明确的回复,老实说,看到「我赔你 600」「发收款码就行」这样自信满满的说法,换成是我——一个已经写了 N 篇关于 AI 幻觉报道的作者,高低也想尝尝咸淡:我倒要看看,你一个 AI 能怎么圆。

当 AI 开始「瞎承诺」

豆包退机票事件的爆火并不意外。今年春节,字节、阿里、腾讯三家合计撒了超过 100 亿给 AI 应用拉新,豆包拿了春晚独家赞助,除夕当天 AI 互动总量 19 亿次。截至 2026 年第一季度,豆包的月活跃用户已经达到 3.4 亿,日活突破了一亿。

3.4 亿用户里,有多少人是今年春节才第一次用上 AI 的?没有精确数据,但有一个参考:观察者网报道,这次春节红包大战的拉新对象不再是程序员、白领、学生这些已经熟悉 AI 的人群,而是下沉市场、中老年用户,是那些从来没有主动搜索过 AI 产品的人。

也就是说,当豆包说「放心退,只扣 5%」的时候,对面很可能是一个根本不知道「AI 幻觉」是什么的人。

退机票不是唯一的案例。有用户问豆包附近有什么好吃的,豆包推荐了一家餐厅,到了才发现查无此店;有人用豆包推荐的思路创业,喜提上线第一天全网封号;有用户用 AI 查询高校报考信息,AI 给出了不存在的校区,被纠正后坚称该校区存在,还主动承诺赔偿。

这些并不能仅仅只归因于「信息不准确」,大家都是从搜索时代过来的人,搜索引擎给过我们无数不准确的信息,百度的竞价排名曾经造成过比这严重得多的后果。

这些因豆包而起的「人祸」,共同点在于这些 AI 不只是说错了话,它们还在错误的基础上,追加了承诺。

搜索引擎给你 10 条结果,你自己判断。对话式 AI 给你一个结论、一个保证、一套行动方案,判断的负担被转移了。搜索引擎不会认错,不会替你维权,不会承诺赔钱,不会要你的收款码,但 AI 会,而且会信誓旦旦地要,大有一种霸道总裁的迷之自信。

「信息幻觉」已经不够准确了,这是承诺幻觉。

拿着豆包的承诺,能讨个说法吗?

随着越来越普遍的使用,承诺幻觉造成的问题也越来越多,已经进入了司法视野。

今年 1 月,杭州互联网法院审结了全国首例因 AI 幻觉引发的侵权纠纷案。案件中,原告梁某在使用一款 AI 应用查询高校报考信息时,收到了关于某高校主校区的不准确信息。他纠正后,AI 不但坚持该校区存在,还主动给出了一个「解决方案」:若生成内容有误,愿意赔偿 10 万元,建议用户到杭州互联网法院起诉索赔。

梁某真的起诉了,要求开发公司赔偿 9999 元。

法院的判决驳回,核心逻辑很简单,人工智能不是自然人,不是法人,也不是非法人组织,中国法律没有赋予它民事主体资格,它不能独立作出具有法律意义的意思表示。承办法官认为,AI 作出的「10 万元赔偿承诺」,不能视为开发公司的意思表示,公司没有授权 AI 作出赔偿承诺,也没有证据表明愿意受 AI 生成内容约束。

简而言之,AI 说的话,不算公司说的话,不管 AI 承诺了什么,在法律上都是无效的。

但是在这个判例中,法官留了一个口子。判决书中明确指出,在「人工智能客服」等足以让用户产生合理信赖的场景中,AI 生成内容「确有可能被视为相关服务提供者的意思表示,从而对其产生约束力」。

通过场景的限定,从而实现对其行为的约束,这是很聪明的做法。毕竟,当豆包从普通的聊天助手越来越像「服务助手」的时候,通过场景来判断就至关重要了。用豆包写诗,它的承诺算不算数无所谓;但用豆包退机票,而且一来一回,又有咨询、又有建议,场景的性质就不一样了。

当「放心」和「免责声明」出现在同一个对话里

豆包事件后,字节跳动回应称,豆包在涉及金融、退款等场景时会有风险提示。其实这都是 AI 产品的基操了,几乎每一个 AI 应用都会在界面某个角落写一个类似于「生成内容可能存在错误,请慎重辨别」的提示。

但问题是,这句风险提示和「放心退,只扣 5%」出现在同一个对话窗口里。一个是被动的、系统级别的、静态的小字,另一个是主动的、针对你的具体问题给出的、带着肯定语气、还被加粗或者高亮出来的回答。

你会听谁的?你难道就不会恍惚一下吗?

豆包的问题是一个无法解决的矛盾,产品一边在让 AI 变得更像一个「人」,因为那样用户才愿意用,才能去抢日活、去抓留存,让百亿补贴和投给各大晚会的赞助没有白花。另一边,又在用免责声明提醒用户,别当真。

一个嘴上对你说「放心,相信我」的人,但同时胸前挂一张「我说话可不算数」的牌子,这个画面在现实生活中,我们叫:诈骗。

当然,AI 不是在故意诈骗,它没有意图,没有动机,更没有「故意」可言。它只是在做它被训练来做的事,生成听起来合理的下一句话。而当用户说「你赔我」的时候,听起来最合理的下一句话就是「好的,我赔」。

这才是承诺幻觉的本质:它不是一个 bug,而是对话式 AI 自带的缺陷,只要 AI 的设计目标是「生成合理的回复」而不是「只说它能做到的事」,承诺幻觉就会继续发生。

信息损失还是信任损失

回到最初的问题:这和百度给错信息有什么区别?

百度给你一条错误的搜索结果,你的反应是「这个搜索引擎不行」,这是工具层面的失望,你下次换一个搜索引擎就好了。

豆包对你说「放心退,我负责」,然后什么也没做到,你的反应是「它骗了我」。这是关系层面的背叛,即便你理智上知道对面是 AI。

有一个很好的侧面观察可以说明这一点。今年社交媒体上流行了一个词叫「豆包型人格」,年轻人把豆包的说话方式当成理想人格来模仿,不内耗,秒回,永远积极。

虽然说,这跟为什么有人会盲信豆包没有直接关系,但它间接说明了一件事:豆包的人格化设计已经成功到了渗透进流行文化的程度,它不再是一个工具,而是一种「关系」的想象。

而当一个「关系」失信时,用户感受到的不是工具失灵的不便,而是被人欺骗的愤怒,哪怕这个「人」并不真的存在。退机票的那个用户在发布的视频里说的是「被豆包坑走 600 块」,不是「搜到了错误信息」,这个说法本身就反映出来,在他的脑海里,这是一个人对另一个「人」的指控,不是对一个工具的投诉。

实际上谁都会说,AI 就是个工具,用户不应该轻信 AI 的表述,但谁也没法否认产品的整个设计方向,明里暗里就是让你多信它。把一个产品设计得温暖、主动、有问必答、说话像朋友,都是为了让你更依赖它,从而忽略角落里贴的那一行免责声明「不要当真」。

这倒也不是豆包一家在做,而是所有 AI 产品的趋势。不同的是,目前不同的司法体系有所的处理方式不同。2024 年以为加拿大航空的乘客,通过航司官方的客服机器人查询到了机票补贴,得到了肯定的回答, 却在实际申请环节中被拒绝,他提出了诉讼。

这个案例最终得到了法庭的支持,即便这只是机器人,但它出现在航司的官网,就是航司的代表,航司应当为它的承诺负责。最终,乘客得到了 800 加元的赔付,减去利息和仲裁费,真正的退款差额,也是 600 多加元。

600 块不多,但这 600 块的代价由用户全部承担,就成了一种对豆包错付信任的代价,字节跳动受到 0 元的惩罚。

这可能是承诺幻觉最大的问题:不是 AI 会瞎承诺,而是瞎承诺的代价,从头到尾只会落在用户身上。

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用 Codex 优化网速狂飙 900Mbps?实测之后我发现了新的隐藏玩法

昨天,Codex 再一次重置了额度,我们的账号从剩余 10% 又回到了剩余 87%。

Codex 负责人 Tibo 在 X 发文,

有些用户注意到 Codex 中的缓存限制消耗得更快,我们发现根本原因是之前的一个优化措施,该措施在长时间运行的会话中进行压缩时会影响缓存命中率,我们已将其回滚。

 

 

我们已修复此问题,并已重置所有账户的使用限制。祝您周末愉快。

于是又想着还可以用 Codex 来做点什么,刚好就在 X 上刷到了「我用 Codex 提升了我的电脑网速,从 400Mbps 到 900Mbps。」

内容真的很有噱头,用 Codex 竟然能优化本地的网络?网速不应该是受限于路由器,或者网络服务提供商 ISP 这些上层设备吗?

这则推文的评论区也有不少网友提出了质疑,「所以 Codex 最终改变了电脑上的什么配置?」、「鉴于如今 AI 的强大技术,我真的无法判断这是否是诱饵。」

博主做出解释,Codex 帮助他把电脑上的 auto tuning level 从关闭调回了 normal 正常。auto tuning level 是说系统会根据网络延迟、带宽和拥塞情况,动态决定一次能接收多少数据,从而提高网络的速度。

他还给出了自己用的提示词。

嘿,我朋友说他的网速提高了,情况是这样的。你能帮我看看我们家的网络有什么可以改进的地方吗?我的网络供应商说他们提供的带宽是 1.2k Gbps,而我实际的网速是硬件问题。我现在只有 55Mbps,请帮我解决这个问题,别出错了。

 

我的目标很简单,就是让我的互联网速度更快。
问题已诊断:首先运行了 speedtest-cli。
检查了 DNS 解析时间,
检查了 MTU、丢包率、Wi-Fi 信号/干扰情况。
发现 3 个问题。
已删除过时的网络位置/配置文件。
终止或限制占用大量带宽的后台进程。
优化 mDNS。
进行了测试前后的速度测试和延迟检查。

这套提示词来自另一个 X 博主@cjzafir,他分享了自己使用 Codex + GPT 5.5 的实际案例,里面提到了 Codex 5.5 让他的网速变快了,本地运行的 6B 小语言模型速度更快了,以及 Macbook Pro 运行速度也像新的一样快等等。

我们也拿着这套提示词发给 Codex,在要求 Codex 处理网速问题前,先用中国科学技术大学测速网站 https://ift.tt/IxOoVhY 看了一下大概的速度,基本上下载速度在 100Mbps 左右,上传是在 200 Mbps 左右。

Codex 确实按照这些诊断,从 DNS 解析时间,数据包、网络配置等方面,检测并修复了对应的问题,累计处理时间超过五分钟。

最后 Codex 得出的结论是「我检查并做了能安全完成的修复。」它找到了 3 个存在的问题,分别是 DNS/缓存异常、负载延迟很高,以及有线千兆网卡没有在用,Wi-Fi 不能作为 1Gbps 的验收依据。

再次测试,发现似乎并没有很明显的网速提升。

有人问那位博主,是不是使用的 Mac 电脑,他回复说是 Windows,底下还有网友科普,Mac 的网络配置都是固定了,Codex 一般是无能为力。

所以这次轮到 Windows 用户来享受 Codex 网速提升服务了?还有 Linux。

有评论说,「以为是用 Codex 入侵了网络服务提供商,然后提高了流量限制」,结果只是 Codex 帮忙清理了一下 DNS 缓存。

但也有网友分享照着这个方法,成功复现了,Codex 确实让它的网速变快。

大家要是感兴趣也可以试试,不过 Codex 修改这些网络配置还是有一定的风险,评论区还有人提到 Codex 把他原有电脑的网络配置都删掉了,然后 Codex 跟他说,删掉它们是为了让网速更快。

这些涉及到 Computer Use 的使用案例,大概都会有类似的问题,除了每一次更细心的看懂允许 Codex 执行的是什么命令,还可以在提出任务时,就要求它解释清楚它要做的每一步。

如果不做修改,只是让 Codex 去诊断一些可能存在的网络配置问题,我想也比那个一直停留在进度条的自带 Windows 诊断要强。

开始了,Codexmaxxing

当大家都在讨论 Codex 是否能真的提升网速时,也有网友提到这种用法其实是一种启发。

他说这种做法的核心价值在于靠案例驱动,让 AI 直接参考成功的经验,再针对自己的具体情况进行精准诊断和优化,而类似的提示词技巧在 Agent 产品上将非常有效。

这很像 Codex 里面的 /goal 命令,给他一个目标,这个目标可以是我们自己设置的,也可以是其他用户已经有的成功案例,Codex 照着这个目标,自己去摸索可以实现的路径。

在社交媒体上,也有很多人开始分享这些写目标的模板,以及 OpenAI 的工程师也专门写了一篇文章来讲清楚什么是目标,如何用好目标来发挥 Codex 的最大价值。

/goal <期望的最终状态>,通过 <具体证据> 验证,同时保留 <约束条件>。使用 <允许的输入、工具或边界>。在各次迭代之间,如果受阻或没有剩余有效路径。

也有人认为这只是 Codex 的早期阶段,所以我们才需要学习这么多的提示词技巧,无论是使用案例驱动还是使用 /goal 命令,本质上都是为了让 AI 能更好的理解人类的需求。

就像 Midjourney 、Nano Banana 刚推出时,我们都热衷于找各种公开的提示词;而现在使用 GPT Image 2 在大多数的生图场景下,基本上都不需要专门的提示词格式,就能得到不错的效果。

等到 Codex 越来越好用,我们或许也不再需要这些官方使用模板。但从另一个角度来看,或许就是在这种模仿使用的过程中,我们才会更知道 AI 是如何提升我们的生活和工作效率。

因此,除了提升网速,我们还看到了一些 Codex 的其他玩法。像是使用 Codex 的定时任务,让它每天早上自动产出一份对应行业的日报;还有让 Codex 也能获得自我进化,从过去的对话里面提取出有用的技能;以及直接构建一个 macOS 应用;把 DeepSeek 接入 Codex 客户端等。

▲ 图片来源:X@hqmank

我们也继续尝试了一下那套让 Codex 自进化的提示词,它花了 7 分钟,帮我们创建了 3 个 Skills。

▲ 提示词来源:https://ift.tt/gFXAEOT

感觉这套提示词不仅仅可以用在 Codex 里面,几乎所有的 Agent 产品,都可以用它总结出一些可复用的流程,以子 Agent、Skill,或者自动化的形式重新编排。

回顾我最近 30 天的工作,若历史记录不足则查看所有可用历史,并识别值得打包的重复性手动工作流。

按以下顺序使用可用证据:
– 最近的 Codex 会话和任务摘要。
– Codex Memories 和 rollout 摘要,用于寻找跨会话重复出现的模式。
– 如果启用了 Chronicle,用它发现 Codex 之外的重复工作。Chronicle 仅用于发现;重要细节尽量回到相关源系统确认。
– 现有技能、自定义智能体和自动化,优先复用或扩展已有内容,避免重复建设。

广泛寻找那些重复、耗时、容易出错、依赖上下文,或适合标准化流程的工作。范围包括编码、研究、写作、规划、沟通、运营、分析,以及个人事务管理。

只有满足以下条件时,才把候选项纳入:
– 至少出现过两次,或明显会重复出现且重复成本高;
– 输入稳定、步骤可重复,并且输出或结束条件明确;
– 能明显提升速度、质量、一致性或可靠性;
– 当前还没有被充分覆盖。

选择最小且合适的形式:
– Skill:可复用的工作流或操作手册。
– 自定义子智能体:适合委派的、有边界的专项角色或调查任务。
– 自动化:定时或周期性的检查、报告、提醒或监控。
– Skip:过于一次性、模糊、敏感,或证据不足,不适合打包。

先输出一个简洁候选清单,包含:
– 重复工作流
– 支持证据与日期
– 频率 / 置信度
– 推荐形式:skill、subagent、automation、扩展已有内容,或 skip
– 为什么值得或不值得创建

然后只创建高置信度且当前缺失的项目。保持范围狭窄、实用、了解数据来源,并且容易验证。不要创建猜测性的、重叠的,或过于宽泛的资产。

最后总结:
– 你创建或扩展了什么
– 你刻意跳过了什么
– 哪些内容还需要更多证据后才能打包」

我们还依照 Tibo 分享的使用 Codex 来取消我们不需要的付费订阅服务,由于订阅项目较少,但是有很多无意中订阅的 newsletter,所以我们输入「请查看我的电子邮件,列出我付费订阅的所有服务,以及订阅了哪些邮件通知,并和我确认哪些需要取消订阅。」

Codex 很快就调用了浏览器使用的工具,打开 Gmail,检查我的电子邮箱,发现付费订阅的项目较少,着重为我列举了一些「可退订的邮件通知」。


Codex 会自动搜索相关的邮件

新加入 OpenAI 的员工 Jason Liu 也分享了如何榨干 Codex 的用法,他提到自己喜欢使用 Codex 的语音输入功能,所有的对话线程不再一次性重置,而是跨对话保留上下文,以及使用 Obsidian 库来作为 Codex 的持久记忆层。

前段时间,我们分享了一篇文章,是说几乎所有模型公司,都要做自己的 Agent 产品,模型公司和产品公司之间的界线会越来越模糊。

OpenAI CEO Greg 在 X 发文也提到他认为仅凭模型本身已经不再是产品;Google AI Studio 负责人 Logan 在跟帖中回复,模型、工具和产品之间的共生关系如今已成为一种趋势。

从目前来看,Codex 大概会是体现 OpenAI 模型能力最有力的一个产品。

▲ Codex 重新设计了网站主页,让它更像是一个能为所有人提供帮助的 AI 工作助手,而不是仅限于帮助开发者做代码补全

Codex 负责人 Tibo 提到「总体规划是发布更好、更高效的模型,并且每周都发布更好的产品。还要增加计算能力。」

能从龙虾、Claude Code 这些先占领市场的 Agent 产品里脱颖而出,Codex 的进展确实让人值得期待。不过, Tibo 还贴心地提醒我们,好用,也记得多出去走走,Codex 没法替我们体验真实的生活。

▲ 龙虾之父已经对 Codex 上瘾了,留言说起来容易做起来难

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华为提出「韬定律」,寻找国产芯片自己的进化方向

5 月 25 日,由电气电子工程师学会(IEEE)举办的「国际电路系统研讨会」ISCAS 2026 在上海举行。

在会上,华为半导体业务部总裁何庭波进行了题为《半导体新路径探索与实践》的演讲,提出了一个全新的半导体发展定律:

应当以「时间缩微」替代「几何缩微」作为半导体与电子系统演进的新指导原则,通过逻辑折叠(LogicFolding)等创新技术,持续压缩信号传播时延、提升晶体管密度,从而实现半导体与电子系统的持续演进。

图|微博 @人民日报

这个足以与年过半百的「摩尔定律」并驾齐驱的新理论,被华为称为「韬定律」(Tau Scaling Law)。

什么是韬定律

对于韬定律,我们首先需要知道的是:

「韬定律」里的「韬」不像摩尔定律那样,代表某个人的名字,而是集成电路设计中的时间常数 τ(希腊字母 tau)。

τ 本身的概念非常简单,它代表了电路中信号电压发生转变(充电或放电)的快慢程度,可以用基本公式 τ = 电阻R × 电容C 来计算。

更笼统地说——虽然我们通常将芯片二进制信号 0 和 1 理解成「非此即彼」的状态,两者之间是瞬间切换的,但在现实世界中并非如此。

由于芯片和导线内部存在着各种形式的电阻和电容,表示 0 和 1 的电信号其实不是瞬间跳变的。

这种信号变化更像是电池一样:充电快满了才算「1」,几乎把电放空才算「0」。

而在「从空充满」和「从满放空」之间会有一个极为短暂的切换时间,这个时间就是 τ 。

因此,你可以把 τ 理解成和 GHz 类似的「频率参数」,两者是相辅相成的——

τ 值越低,芯片区分 0 和 1 的速度就越快,晶体管开关切换的频率就越快,芯片每秒钟执行指令的速度 GHz 自然也越高。

过去五十多年里,晶体管的体积占芯片大头,τ 延迟的主要来源是晶体管,摩尔定律指导下优化晶体管的体积对于频率提升的收益是显著的。

如今 3nm、2nm 晶体管自己的延迟极小,但周围导线被迫做得极细,反而导致内阻升高、τ 变大,宏观表现就是芯片提频越来越困难。

正是在这种背景下,华为的「韬定律」提出换个方向,不再以晶体管密度作为芯片未来发展的衡量标准——

晶体管密度本身已经不再是制约频率的主要因素了,未来如何通过其他综合手段降低 τ 值,才是提升芯片频率和效能的新追求。

立体堆叠将成为主流

再回看何庭波的那句话,就可以看到华为不仅提出了一个面向未来的定律,也给出了新定律之下芯片发展的具体方法之一:逻辑折叠(LogicFolding)

这个词看上去非常高大上,但它代表的东西很简单——芯片立体堆叠。

换言之,既然如今导线成为了延迟的主要来源,那就将原本铺在平面的电路设计成 3D 结构,避免导线绕路、降低内阻,从而优化 τ 延迟。

这也正是全球主要芯片设计商和制造商们集体选择的道路。

英特尔的 Foveros、AMD 的 3D V-Cache 以及台积电的 SoIC,本质上都是芯片线路立体设计的不同方案。

这样一来,原本「绕几百微米的路」变成了「爬几十微米的楼」,导线的电阻和寄生电容都可以有效降低,优化 τ 延迟、提升宏观频率。

除了通过立体堆叠缩短线路长度之外,整个半导体行业也在不约而同地转向另一项技术:背面供电(Backside Power Delivery)。

根据计算,在 5nm 及以下节点,供电网络本身需要消耗晶圆表面近 40% 的面积资源。

这就导致信号线为了给供电线和其他结构让路,往往需要在布线上反复迂回:

图|哔哩哔哩 @极客湾

再加上自己被晶体管挤压得越来越细,结果就是显著增加信号线的平均长度和寄生电容,导致 τ 延迟失控。

而英特尔的 PowerVia 搭配 RibbonFET 晶体管技术,在试验中可以实现超过 90% 的标准单元面积利用率,极大减少了芯片布线的压力。

目前虽然无从得知华为正在研发何种芯片背面供电网络(BSPDN)技术,但可以明确的是,逻辑折叠技术已经将供电性能考虑在内了:

……在电路层面:采用 LogicFolding 架构打破传统电路布局的物理限制,显著缩短关键路径布线,有效降低信号传播的电阻和电容负载,最终提升晶体管密度和电路性能。

麒麟何时归来

在看过上面一大堆技术术语之后,大家最想知道的肯定只有一件事:

我什么时候能买到?

然而 ISCAS 2026 只是一个技术论坛,何庭波在会上提出的也是一个「定律概念」,两者都更偏向理论指导领域。

而众所周知,理论转换成具有广泛影响力的产品还需要时间。

根据华为官方的介绍,在过去的六年里,华为已基于韬定律设计并量产了 381 款芯片,服务于众多行业、领域和市场客户。

首款采用逻辑折叠技术的麒麟芯片将在今年秋季发布,大概率是 Mate 90 系列产品,可以看作是华为立体堆叠方案在大众市场的首秀。

而到 2031 年,华为基于韬定律设计的高端芯片晶体管密度将会达到等效 1.4nm(14Å)工艺的水平。

直到那时,我们才有机会看到一个「逻辑折叠+背面供电」的华为芯片的终极形态。

值得注意的是,韬定律、逻辑折叠等等技术并不只限于手机——

别忘了,如今的华为电脑、电视、平板等等所使用的芯片,本质上都是麒麟的同源产品。

而更重要的角色,比如未来华为昇腾计算(Ascend)系列的 AI 处理器、计算卡、服务器集群等等产品,无疑将会是韬定律的第一批受益者。

图|华为

同样在 ISCAS 2026 上,何庭波还说道:

……未来一定属于开放合作。在半导体演进的路径上,没有一家企业可以独自完成所有答案。

在韬定律的路径下,我们期待与全球科学家、工程师和产业伙伴紧密合作,共同推动半导体与电子产业持续发展。

当经过反复更新的摩尔定律依然难以客观反映现实的时候,技术行业是时候探索一个新的指导理论了。

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早报|华为公布韬定律,Mate 90有望搭载更强芯片/宇树科技上会估值420亿/DeepSeek登顶全球调用榜

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华为公布芯片设计新成果,华为 Mate 90 或首发麒麟 2026

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华为公布芯片设计新成果,华为 Mate 90 或首发麒麟 2026

据《人民日报》消息,2026 国际电路与系统研讨会 25 日在上海举行,华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波在题为《半导体新路径探索与实践》的主旨演讲中,正式发表「韬(τ)定律」。

报道指出,这是中国在全球半导体领域首次提出指导产业发展的新原则。基于该定律,华为过去六年已成功设计并量产了 381 款芯片。

值得一提的是,演讲中何庭波提到,今年秋天面世的麒麟 2026 芯片将首次完整采用「逻辑折叠」技术,华为 Mate 90 有望首发搭载。

据悉,「韬定律」提出以「时间缩微」替代「几何缩微」,以系统性降低时间常数(韬τ)为目标,通过逻辑折叠等创新技术,持续压缩信号传播时延,不断提升晶体管密度,实现半导体与电子系统的持续演进。

「韬定律」构建了贯穿器件、电路、芯片到系统层面的多层级协同优化体系。预计到 2031 年,基于该定律的高端芯片晶体管密度将达到 1.4 纳米制程的同等水平。

针对半导体行业未来的发展,何庭波表示:「未来一定属于开放合作。在『韬定律』的路径下,我们期待与全球科学家、工程师和产业伙伴紧密合作,共同推动半导体与电子产业持续发展。」

🔗 相关阅读:华为芯片的鸿蒙时刻

大公司

DeepSeek 登顶全球调用榜

5 月 18 日至 5 月 24 日,OpenRouter 平台全球 AI 大模型总调用量达到 28.9 万亿 Token,较前一周增长 7.4%,并已连续 5 周上涨。

其中,中国 AI 大模型周调用量为 9.22 万亿 Token,环比增长 19.89%;美国 AI 大模型周调用量为 4.93 万亿 Token,环比增长 16.27%。

中国大模型周调用量已连续 4 周超过美国,DeepSeek-V4-Flash 登顶 OpenRouter 全球调用榜。

Gurman:Apple Watch 需要重启健康叙事

彭博社记者马克・古尔曼 (Mark Gurman) 在 PowerOn 通讯中写道,Apple Watch 正面临 Whoop、Oura、Fitbit 等健康穿戴设备的更直接竞争,苹果需要重新梳理 Watch 和健康业务的产品节奏。

报道提到,Apple Watch 已经从通知和运动记录工具扩展到心率、睡眠、助听、跌倒检测等健康场景,但近几代硬件更新幅度较小,新的健康传感器和服务化能力没有形成清晰的增长叙事。

与此同时,Oura 以戒指形态强化睡眠和恢复监测,Whoop 以订阅和高频身体数据服务留住核心运动用户,Google 也继续整合 Fitbit 能力。

古尔曼认为,苹果并不缺健康入口,而是需要让硬件、软件和健康服务更紧密地更新。其通讯还提到 iOS 27、AirPods 设置与健康功能可能在 WWDC 前后继续补强,Watch 业务会被放在更大的个人健康设备组合里重新定位。

抖音副总裁辟谣「短视频猪食论」传闻

据鞭牛士报道,针对近日网传「字节跳动副总裁反击腾讯副总裁低质短视频像猪食」的说法,抖音集团副总裁李亮发文辟谣,称「谣言,我没有说过这样的话,也没有其他『字节副总裁』说过这样的话」。

这起传闻源于旧话题被重新拼接传播。腾讯副总裁孙忠怀此前曾在公开场合批评低智低俗短视频拉低用户心智,相关表述后来被外界概括为「猪食论」。这次传播中,部分平台把「都是卖猪食的,谁也别看不起谁」归到字节高管名下,引发腾讯、字节互怼的解读。

立讯精密:光连接和铜连接会长期共存

据人民财讯报道,立讯精密近日在年度股东会交流环节回应投资者提问,称公司主张的「光铜并进」与头部客户布局光芯片、光纤厂商并不矛盾。公司表示,在当前服务的产品中,未来光连接的需求规模会远大于铜连接,但铜连接本身仍有较高技术门槛。

两条路线面向不同距离和速率场景:短距离场景适用铜连接,长距离及更高速率场景对光连接需求更大;当铜连接接近信号传输极限时,需要通过光连接解决问题。

这番回应对应的是 AI 服务器和数据中心互连需求上升。英伟达等头部客户正在推进光芯片、光纤和高速互连生态,供应链厂商需要同时覆盖铜连接、光连接和相关组件,才能适应不同机柜、节点和集群距离。

银河证券:钠离子电池规模化节点临近

银河证券研报称,宁德时代在「极域之约」超级科技日宣布钠新电池预计于今年第四季度规模化量产,钠离子电池产业链因此进入更明确的量产验证阶段。研报判断,动力、储能和两轮车是钠离子电池重点放量领域。

  • 动力场景中,钠电池的宽温域和经济性可以改善电动车低温使用问题;
  • 储能场景中,高安全性和高放电功率更适合部分固定式储能需求;
  • 两轮车领域则对应低成本替代铅酸电池的市场。

银河证券预计,钠离子电池出货量将在 2026、2027、2028 年分别达到 25GWh、92GWh、221GWh,到 2030 年突破 600GWh。

钠电池并不直接取代高端锂电池,而是先在成本、低温、安全性要求更明确的场景建立规模。后续放量还要看正负极材料、电解液、隔膜和整车 / 储能客户验证节奏,宁德时代的量产节点会成为产业链跟进的重要参照。

宇树科技 6 月 1 日上会,发行估值至少 420 亿元

据财新报道,宇树科技将于 6 月 1 日上会,从受理到上会仅历时 73 天。报道提到,本次发行对应至少 420 亿元估值。

宇树科技 2024 年已扭亏为盈,2025 年前三季度营收增至 11.67 亿元,净利润 1.05 亿元,人形机器人业务是最大推动板块。它此前以四足机器人打开市场,近两年则把人形机器人、运动控制和开发者生态放到更前面。

具身智能赛道今年仍处于融资、发布和量产验证密集期。宇树若完成上市进程,会成为国内人形机器人公司进入资本市场的重要样本。

长鑫科技董事长承诺让渡 7.68 亿股激励员工

据公开招股书信息,国内 DRAM 厂商长鑫科技进入科创板 IPO 上会阶段,创始人、董事长朱一明承诺将其持有的 7.68 亿股股份在上市后 10 年内全部分配给公司员工,不包含其本人。

招股书显示,朱一明合计持有长鑫科技 15.98 亿股,其中大部分来自员工持股计划对应的间接持股。他还承诺上市后所持股份锁定 10 年,后续 10 年每年减持不超过 20%,锁定与减持约束覆盖 20 年周期。

经营数据方面,长鑫科技今年一季度营业收入 508 亿元,同比增长 719.13%;归母净利润 247.62 亿元。公司预计今年上半年营收 1100 亿至 1200 亿元,归母净利润 500 亿至 570 亿元。、

此次 IPO 拟募资 295 亿元,主要投向存储器晶圆制造量产线升级、DRAM 技术升级和前瞻研发项目。上交所上市委计划于 5 月 27 日审议其首发事项。

美团、腾讯参投机器人公司天机智能 10 亿元融资

昨天,机器人公司天机智能官宣完成 10 亿元融资,投资方包括美团、腾讯等。

界面新闻报道指出,美团和腾讯参与投资,也让这笔融资带有更明确的应用想象:配送、本地生活、服务业和企业级自动化都可能成为机器人公司争夺的方向。

💡 Google CEO:已为斯坦福演讲准备「应对嘘声策略」,公众对 AI 的忧虑「是合理的」

据《商业内幕》报道,Google CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)接受科技播客《Hard Fork》采访时表示,他将于下月在斯坦福大学发表毕业典礼演讲,并已意识到自己可能面临毕业生的嘘声。今年,AI 话题在多场毕业典礼上引发了学生的公开抵制。

前 Google CEO 埃里克·施密特在亚利桑那大学发言时遭到嘘声,Big Machine Records CEO 斯科特·博切塔在中田纳西州立大学谈及 AI 对音乐和媒体的影响后同样遭遇反弹。播客主持人由此向皮查伊提问,他的「应对嘘声策略」是什么。

皮查伊对此坦承,这一挑战是真实存在的——他执掌的公司正是 AI 浪潮的核心推手,而许多即将进入职场的毕业生,正担忧这项技术会蚕食他们的工作机会。

他表示,自己「一直对年轻一代抱有极大的乐观」,AI 并不会改变这一点,他希望在演讲中分享个人经历。他同时指出,这届毕业生「既将推动 AI 的进步,也将承受其影响」。

皮查伊也承认,公众对AI的忧虑「是合理的」,「人类还没有进化到能够处理如此大规模变化的程度」,他认为此轮变革的量级前所未有。

报道援引皮尤研究中心数据指出,约半数美国人对 AI 在日常生活中的普及感到「忧虑多于期待」;今年至少有十余家大型公司将裁员部分归因于 AI 带来的效率提升;今年初,应届毕业生失业率更创下四年来新高。

新产品

3299 元起,荣耀 600 超级版发布

昨天,荣耀 600 超级版正式发布,售价 3299 元起。该机采用 3D 星河美学设计和双重磁吸工艺,搭载一块 0.98mm 四等边屏幕。

配置上,荣耀 600 超级版搭载第四代骁龙 7 移动平台,内置 8600mAh 青海湖电池,支持 IP68、IP69 和 IP69K 防尘防水。影像部分配备 2 亿像素超清大底主摄,并支持 4K 闪光微单 Live、双对称 AI 变焦闪光灯和 4K Live 直出。

3499 元起,OPPO Reno16 系列发布

昨天,OPPO Reno16 系列正式发布,包含 Reno16 和 Reno16 Pro 两款机型,起售价 3499 元。该系列继续主打轻薄机身、人像影像和高辨识度外观。

Reno16 标准版采用 6.32 英寸 1216P 120Hz 屏幕,搭载天玑 8550 处理器,后置 2 亿像素主摄、5000 万像素镜头组合,并配备 6700mAh 电池。Reno16 Pro 版本提供更高定位配置,4499 元起。

OPPO 同场还推出 Bubble 潮玩自拍屏和 Enco Air5s 耳机,售价分别为 499 元、269 元。

64 万美元起,法拉利首款纯电车型 Luce 正式发布,Jony Ive 操刀设计

法拉利昨日正式发布旗下首款纯电动车型 Ferrari Luce,这也是该品牌首次推出五座车型。Luce 起售价为 55 万欧元(约 64 万美元),定位超豪华纯电 GT。

  • 搭载 122 kWh 电池,欧洲工况预计约 530 公里,美国 EPA 预计约 280 英里(约 451 公里);
  • 四台电机,每轮一台,综合 1050 马力,0 至 100 km/h 加速 2.5 秒;
  • 800V 电气架构,充电峰值功率 350 kW
  • 车长约 5.02 米,整备质量约 2260 公斤,行李厢容积约 600 升。

Luce 的内饰设计由苹果前首席设计师 Jony Ive 及工业设计师 Marc Newson 创立的设计公司 LoveFrom 主导,大量采用玻璃与抛光铝材。车内配备 OLED 屏幕,方向盘上设有拨片,可在五个档位间切换扭矩输出力度。

声音体验是此次发布的重要议题之一。法拉利表示,团队历时五年、经过约 4 万公里的测试,最终选择在后轴安装加速度传感器,实时捕捉电机与底盘的真实振动,通过算法过滤后放大「更具音乐感」的频率,同时向车内外传递。

华为 nova 16 全系列外观公布

昨天,华为官方正式公布了 nova 16 系列的四款新机,分别为 nova 16 Ultra、nova 16 Pro、nova 16 以及 nova 16z。新机定档 6 月 1 日正式发布。

Galaxy Z Fold 8 Ultra 名称泄露,但并不是全新形态

9to5Google 报道称,三星相关材料中出现「Galaxy Z Fold 8 Ultra」命名线索,但报道判断它未必对应外界直觉中的全新形态折叠屏 Ultra 机型,而是将沿用至原本被认为是标准版的 Galaxy Z Fold 8。

此前,外界普遍预计三星会推出一款名为「Galaxy Z Fold 8 Wide」的宽屏折叠机,以对标苹果传闻中的首款折叠屏手机「iPhone Ultra」——后者据报道将采用更宽的横向展开形态,与 Oppo Find N 及初代 Google Pixel Fold 的设计思路相近。

然而,据最新爆料,三星调整了命名策略,将「Ultra」品牌赋予规格更高的标准折叠机型,而非那款宽屏新形态机型。

从规格角度来看,这一决定有其内在逻辑。据现有爆料,宽屏版机型仅配备双摄系统与 4800 mAh 电池,而标准折叠机型则搭载三摄系统与 5000 mAh 电池。

腾讯 ima Copilot 全面开放

腾讯昨日宣布,ima Copilot 在灰度一个月后面向所有用户开放。

ima Copilot 的定位是个人知识 Agent,而不是单纯聊天框。它可以读取用户在 ima 中保存的文件、笔记和资料,做跨文件汇总、整理和生成;同时支持长期记忆、用户档案、Copilot 设定、经验技巧记录,以及除官方模型外接入外部模型 API Key。

这次更新还把 ima 知识号扩展到 Skill 发布能力。ima 的知识广场不只分发内容,还可以分发可安装的能力模块,ima 把知识库、记忆和技能系统放在同一工作流里,让用户从「存资料」进入「让资料参与任务」。

面壁智能开源 1.58-bit 端侧大模型 BitCPM-CANN

面壁智能、清华大学和 OpenBMB 开源社区昨日宣布开源 BitCPM-CANN,这是其低比特大模型训练方向的新成果,也是基于华为昇腾国产算力平台完成端到端训练并开源的三值 1.58-bit 大模型系列。

BitCPM-CANN 覆盖 0.5B、1B、3B、8B 四个尺寸。面壁智能称,相比传统 BF16 精度,它在推理阶段可释放约 6 倍显存空间,并在与同尺寸 MiniCPM4 全精度模型家族的 11 项任务对照中保留 90% 至 97.2% 的模型能力。

这次开源的重点转向量化感知训练路线:模型从训练初始阶段就学习用 -1、0、+1 三值权重表达知识。面壁智能把这一能力指向手机、PC、汽车等端侧设备场景,称同等设备内存可承载更大参数规模,未来有机会让手机运行 60B 级模型

新消费

《处方药网络零售合规指南》发布,明确严禁 AI 替代审方

据新闻联播报道,我国《处方药网络零售合规指南》日前发布。相关统计显示,我国药品网上零售规模 2024 年突破 700 亿元,2025 年突破 800 亿元。

指南针对网络售卖处方药中的「不凭处方销售」「处方药信息展示不当」等问题提出规范要求:

  • 网售处方药必须凭真实处方、实名制销售;
  • 严禁 AI 替代审方、重复使用处方;
  • 不得引导消费者过度使用药品或不合理使用药品;
  • 未成年人购处方药时,应提示用药安全风险,必要时进行拦截。

国家药监局药品监管司相关负责人表示,平台企业要审核入驻商家资质,检查平台信息展示,并对平台上发生的经营行为进行管理。发现违法违规行为时,平台应立即制止并及时报告药品监管部门。

特斯拉推出世界杯限定运动周边,设计灵感来自 Cybercab

据 Not a Tesla App 报道,特斯拉在线商城近日上新一组足球主题生活方式商品,时间点接近 2026 年世界杯开赛。

这组商品延续了特斯拉把车型设计语言延展到周边商品的做法包括服饰和足球相关运动周边,整体采用黑色设计,并加入与 Cybercab 相关的金色视觉元素。

《洛克王国:世界》主策划回应 S2 舆情

据游戏葡萄报道,《洛克王国:世界》上线不到两个月后,因 S2 赛季更新出现暗改和大量 Bug 引发玩家舆情,B 站官方动态评论量迅速累积到十几万、几十万楼。争议集中在两类问题:

  • 一是部分调整没有在版本公告中公示,被玩家称为暗改;
  • 二是 S2 更新后出现影响体验的 Bug。

主策划在回应中否认团队「换血」「空降」等说法,称问题来自项目管理、开发节奏和版本质量控制,而非外界猜测的团队被替换。

这次回应更像一次项目复盘。文章提到,主策划承认上线以来多次节奏判断失误,团队需要处理老玩家期待、移动端新用户和产品长期运营之间的冲突。

好看的

《给阿嬷的情书》票房突破 10 亿元

电影《给阿嬷的情书》5 月 24 日票房突破 10 亿元,成为今年第五部票房超 10 亿元的国产片,也是春节档之后首部达到这一票房段位的国产电影。

澎湃新闻的报道指出,影片在五一档上映前讨论度并不高,竞争对手中不乏明星阵容和大制作影片。上映后,它凭借潮汕地域质感、家庭叙事和观众口碑逐步扩大票房,豆瓣开分 9.1 分,也成为今年国产电影高分案例之一。

字节游戏首曝 AI 参与制作的修仙 RPG《不问凡尘》

据「游戏葡萄」报道,字节游戏新项目《不问凡尘》发布首曝 PV。这是一款主打影视化演出与回合制 RPG 的修仙题材游戏,计划在今年 ChinaJoy 展台与小规模玩家见面,并在今年内上线 PC 端。

报道提到,游戏演出大量使用 AI 参与制作,团队曾使用 Seedance、GPT 等模型生产内容。制作团队称,项目目前人员不超过 20 人,开发约半年,整体进度约 30%,目标是把 AI 影视化演出、多分支剧情和传统回合制 RPG 结合起来,而不是停留在 AI 炫技 Demo。

试玩版本里,游戏通过第一人称视角、动态角色表情、AI 配音和 QTE 分支强化沉浸感。角色能读出玩家输入的名字,团队后续还计划加入玩家上传形象、成为游戏角色等定制内容。

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