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“我们一年不做30笔投资”：Vijay Pande谈在a16z管理40亿美元后转向小规模押注
Vijay Pande——去年离开a16z约40亿美元的生物技术业务，创办了规模小得多、以AI为先的VZVC——谈论了为什么生物学终于从“发现”科学转向“工程”科学，为什么临床试验仍然极其昂贵，以及为什么他认为开放、共享的数据集（而非封闭的数据集）才能真正让AI改变医学。
Z.AI销售未达预期，中国AI价格战拖累业绩
Z.AI公司的营收未达预期，凸显了其在向近前沿人工智能模型发货以及在中国拥挤的市场中与DeepSeek和月之暗面等竞争对手抗衡所面临的挑战。 截至6月份的六个月营收增至9.54亿元人民币（合1.42亿美元），低于分析师平均预期的13.5亿元人民币。同期亏损收窄至20.7亿元人民币。 Z.ai处于中国开放权重AI发展的前沿，旨在与资金更充裕、计算资源丰富的硅谷竞争对手直接竞争。周一的业绩引发了对将技
独家 | Andreessen Horowitz推出‘机器时代’基金以应对AI供应瓶颈
Andreessen Horowitz，曾投资SpaceX和Anduril，筹集了11亿美元用于‘机器时代’基金，投资于芯片、机器人和其他硬件，因为AI基础设施瓶颈加剧。
谷歌云与埃森哲达成新协议，将培训多达1000名前沿部署工程师，帮助客户从AI中获得更多价值
新团队将由1000名前沿部署工程师组成。
巨头的AI账本（二）：阿里和腾讯谁能先看到AI回报？
同样重金投入AI，阿里希望把算力和模型卖出去，腾讯则更想用AI改造原有业务。两家公司花的是同一种钱，算的却不是同一本账。 【编者按】 两三年前，资本市场还在担心科技巨头错过AI。到了今天，数以千亿计的资金已经变成数据中心里的芯片、服务器和机房，这些钱花得值不值，又要多久才能赚回来？ 最新一季财报让这笔账变得越来越具体。资本开支快速增长，自由现金流开始承压，随后而来的还有折旧和投资回报问题。我们由此
中国Z.ai注入50亿美元现金后将收入目标提高25%
中国人工智能开发商Z.ai将年终经常性收入（ARR）展望上调25%至30亿美元，该公司表示其新的50亿美元资金帮助清除了目前的计算能力瓶颈。 根据《南华早报》看到的一份文字记录，在周三的投资者电话会议上披露了更新后的ARR预测，高于之前估计的约24亿美元。 修订后的指引是在Z.ai（又名知普AI）宣布通过配股和可转换债券出售筹集50亿美元的几天后发布的。该公司将利用这笔资金扩大其计算能力，以支持新
深圳如何赢得‘AI for science’竞赛
人工智能的下一个重大竞争领域是科学。问形成假设、运行模拟、设计实验、操作设备、收集结果并从中学习。 美国已明确这一转变。美国能源部的‘创世纪任务’旨在将17个国家实验室整合为一个综合发现平台，以期在十年内将美国研究和创新的生产力与影响力翻倍。今年，该计划宣布与日本建立合作伙伴关系，进一步印证了‘AI for science’正成为基础设施和网络，而不仅仅是另一种模型。 中国也在朝同一方向前进，但越
人工智能建设正成为美国历史上最大的经济赌注
人工智能建设有望成为美国历史上最大的经济投资，其规模将超过其他大型基础设施项目（如铁路、公路系统和互联网基础设施）的投入。 数据中心建设的支出超过了运河、铁路和电网建设的总和，这不仅创造了就业机会和股市财富，但也加剧了通货膨胀，并对住房市场产生了压力。
埃森哲与谷歌合作，派遣1000名工程师现场帮助客户应用人工智能
埃森哲已与谷歌云合作，投资其技术咨询专长，并将AI智能体带给客户。
中国少女零编程技能，3天靠AI学习应用赚2600美元
中国一名13岁女孩仅用三天时间，就通过她开发的一款人工智能（AI）产品赚取了1.8万元人民币（约合2600美元），该产品旨在帮助家长监督孩子的学习习惯。 据《上海晨报》报道，上海初中二年级学生朱书涵没有编程背景，去年才开始使用AI。 在8月21日至23日于杭州举行的全国AI产品营销大赛中，书涵凭借其AI生成应用在三天内的收入，从50多名参赛者中脱颖而出，获得三等奖，奖金5000元。 比赛没有技术评
顶尖风投a16z：顶尖人才涌向AI基建，基础设施设计将“推倒重来”
需求以千倍速扩张，而芯片、内存、电力、数据中心的供给最快也要三到五年才能跟上——顶尖风投a16z认为，在需求呈现指数级增长、核心组件订单已排至数年后的背景下，传统的计算堆栈已被推至物理极限，一场围绕AI时代的基础设施重构正在全面开启。 近日，硅谷顶级风险投资机构a16z（Andreessen Horowitz）正式宣布推出"机器时代基金"（Machine Age Fund），专注投资AI基础设施领
指挥人工智能机器人团队正成为一种新的工作技能——却没有老板的薪水
你当初选择这一职业，是因为你想教书、编程、写作、创作或设计。但由于人工智能的出现——以及使用它的巨大压力——你现在花在打磨技艺上的时间变少了，反而花在管理那些本该由你亲自完成工作的技术上的时间变多了。对许多专业人士而言，这意味着要监管“智能体”：这些工具旨在自主执行任务，但在实践中，却需要员工来设定预期、分配任务、评估表现、要求修改，并在出错时进行干预。其他人则在管理源源不断的人工智能生成工作，审