AI快讯

2月27日，腾讯混元正式发布新一代快思考模型Turbo S，主打秒级响应与推理成本减半。该模型采用Hybrid-Mamba-Transformer架构，融合Mamba的快速处理与Transformer的全局建模能力，在知识、数学、推理等多项基准测试中表现优异。腾讯混元Turbo S通过架构创新和训练流程优化，实现了首字时延降低44%，推理成本砍半，同时保持高精度。目前，该模型已在腾讯元宝、腾讯云、腾讯广告等业务场景接入，用户可通过腾讯元宝App免费体验。

36氪获悉，千问大模型近日正式升级其实时语音识别大模型Fun-ASR-Realtime。该模型首字延迟控制在百毫秒级别，识别准确率接近离线模型，支持16种方言和30种语言，实现了高效、精准的流式语音识别。此次升级标志着千问在实时语音识别领域的技术突破，有望推动语音交互在更多场景下的应用落地。

野村证券分析师最新报告指出，市场对“算力过剩”的担忧可能过度，存储芯片行业距离下行周期仍有较长距离。目前，由人工智能需求引发的严重短缺正在主导市场，各大芯片厂商优先生产利润更高、需求旺盛的高带宽内存（HBM），导致普通DRAM和NAND供应受限。野村分析师强调，在此背景下，对供应过剩的担忧实属过度。由于半导体产业建设和开发周期较长，韩国芯片巨头近期宣布的项目在数年内可能不会对供应产生实质性影响。

微软近日发布了Phi-3系列小型语言模型，包括Phi-3-mini、Phi-3-small和Phi-3-medium三个版本，参数规模从38亿到140亿不等。其中，Phi-3-mini仅有38亿参数，但在多项基准测试中表现优于GPT-3.5，展现了小模型在特定任务上的强大潜力。该系列模型基于Transformer架构，采用创新的训练方法，包括使用高质量数据和课程学习策略。微软表示，Phi-3模型在代码生成、数学推理和常识理解等方面表现出色，同时大幅降低了计算成本，适合在资源受限的设备上运行。Phi-3系列已在Azure AI模型目录中开放预览，开发者可通过API或本地部署使用。这一发布标志着微软在小型化、高效能AI模型领域的进一步布局，为边缘计算和移动端应用提供了新选择。

7月6日，美团宣布正式开源LongCat-2.0模型，包括全部权重、推理引擎及核心技术文档。该模型在长文本处理能力上实现突破，支持超长上下文窗口，可应用于文档分析、代码生成等场景。同日，华为昇腾、摩尔线程、沐曦股份等国产芯片厂商集体宣布完成对LongCat-2.0的推理适配。此举将加速大模型在国产算力平台上的部署，降低企业应用门槛，推动AI技术自主可控生态发展。

芬兰阿尔托大学参与的国际研究团队利用人工智能技术，成功发现两种新型超导体，为超导材料的筛选与研发开辟了新的技术路径。相关成果已发表于权威期刊，标志着AI在材料科学领域的应用取得重要突破。该团队通过机器学习算法，从大量候选材料中高效筛选出具有超导潜力的结构，最终验证了两种新型超导体的存在。这一方法大幅缩短了传统试错法的研发周期，为寻找室温超导材料提供了全新思路。研究指出，AI驱动的材料发现有望加速超导技术从实验室走向实际应用。

硬氪获悉，开普动能航空技术有限责任公司（以下简称“开普动能”）近期连续完成种子轮及天使轮融资，两轮合计金额达数千万元人民币，由零以资本领投、新鼎资本跟投，唯快资本担任长期财务顾问。随着eVTOL产业进入工程化阶段，航空电驱系统作为核心环节，成本约占整机30-40%，技术壁垒极高。开普动能的创始团队拥有完整的航空电驱技术背景，核心成员来自西门子、罗尔斯-罗伊斯电动航空部门及中国商飞等，平均拥有10余年行业经验，曾参与超过20个电动飞行平台开发，积累1500余架次电动飞行经验。公司重点布局城市空中交通（UAM）方向，计划今年推出第一代技术验证样机，明年第一季度发布1.5代样机，第三季度联合主机厂开展首飞测试。商业化方面，已与国内十余家eVTOL主机厂达成合作意向，并与海外厂商签订战略合作协议。

据知情人士7月6日透露，华为计划在今年秋季发布的Mate90系列中，搭载基于全新“韬（τ）定律”的麒麟芯片。该定律由华为于今年5月提出，旨在通过系统性降低时间常数τ，采用逻辑折叠等技术持续压缩芯片内部信号传播时延，从而提升晶体管密度，推动半导体与电子系统演进。据悉，将于2026年秋季面世的麒麟芯片已率先应用逻辑折叠技术，性能实现大幅提升。这一技术路线标志着华为在半导体自主创新上的重要突破，有望为下一代旗舰机型带来显著性能飞跃。

7月3日，深圳存储模组厂商宏芯宇电子向港交所递交招股书，独家保荐人为中信建投。招股书显示，2026年前四个月，公司净利润达38.41亿元，较上年同期的1.23亿元暴涨3020.8%，整体毛利率从13.8%飙升至62.0%。然而，这家2023年仍亏损1.18亿元、经营现金流净流出10.5亿元的企业，其业绩爆发主要得益于AI驱动下的存储涨价超级周期，而非自身效率提升。宏芯宇采用轻资产模式，从三星、SK海力士等原厂采购NAND Flash和DRAM晶圆，加工后销售。自2025年下半年起，AI服务器需求推动存储原厂转向HBM等高利润产品，导致传统DRAM/NAND供需错配，价格飙升。宏芯宇DRAM产品每GB均价从2025年前四个月的12.24元涨至2026年同期的34.98元，涨幅达1.86倍，推动了毛利率和净利润的暴增。但招股书提示，存储行业具有强周期性，不能保证当前需求增长或价格趋势持续。值得注意的是，公司2026年前四个月经营现金流净额为-26.91亿元，与38.41亿元净利润严重背离，主要因存货增加37.60亿元、预付款及应收款增加44.08亿元，显示出周期上行期囤货的典型特征。若行情逆转，高价库存可能带来减值风险。此外，宏芯宇自研主控芯片收入占比仅0.5%，当前营收仍依赖低毛利的模组业务。

7月6日，珞石机器人结束港股IPO招股，定价38港元/股，对应市值99.46亿港元，合计募资8.75亿港元，五家基石认购31.4%。公司此前曾计划A股上市，后于2025年8月转道港股。招股书显示，2023-2025年，珞石收入分别为2.67亿、3.25亿、5.22亿元，复合增速约39.8%，2025年同比增长60.4%。收入由机器人产品（78.6%）和解决方案（19.2%）构成，其中工业机器人占43.1%、柔性协作机器人占26.5%、具身智能机器人占9.0%，后者两年增长超16倍。但整体毛利率仅21.9%，具身智能因早期成本高，毛利率从30.6%骤降至10.7%。海外毛利率达47.1%，但收入占比仅8.9%。公司连续三年亏损，净亏损分别为1.57亿、1.92亿、1.79亿元，但经调整净亏损从1.01亿元收窄至4167.2万元，亏损率从38%降至8%。经营现金流持续为负，应收账款周转天数达165天，年末现金仅1480万元，但加上理财和定存合计约3.8亿元。公司自2015年起完成10轮融资，早期创始人仅剩一人。