1月28日市场动态
纽约股市三大股指涨跌不一，道琼斯工业平均指数上涨0.65%，标准普尔500指数下跌1.46%，纳斯达克综合指数下跌3.07%。
其中，英伟达股价暴跌近17%，单日市值蒸发5890亿美元，创下美股史上最大单日市值蒸发记录。
苹果公司股价上涨3.25%，截至收盘市值为3.5万亿美元，再次成为全球市值最高的上市公司。
DeepSeek AI模型引发担忧
近期，来自中国的AI大模型DeepSeek推出了一款新模型。该模型成本极低，却能达到与OpenAI o1相当的性能，这让市场开始担忧科技AI巨头的估值问题。
具体而言，DeepSeek新模型的性能与OpenAI o1不相上下，但成本却不到后者的零头。
DeepSeek排名第一
1月27日，DeepSeek在苹果App Store美国区免费应用下载榜上超越ChatGPT，排名第一。在中国区排行榜上，DeepSeek同样登顶。
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这是《窄播Weekly》的第66期，本期我们关注的商业动态是:Google最新的AI图像生成模型Nano Banana，可能会给AI图像领域带来一场应用大爆炸。 去年这个时候，我想把照片中人物手里拿的玩具火车换成玩具飞机，还需要给玩具火车做出精细标记，找到干净的玩具飞机图片，告诉AI将其替换成另一张图里的飞机。我花费一个小时，多番尝试下来，飞机会变形，人物的手会消失，最后的�
今天，在WAVE SUMMIT深度学习开发者大会2025上，百度文心大模型X1.1正式发布，在事实性、指令遵循、智能体等能力上均提升显著。 百度王海峰介绍，文心大模型X1是基于文心大模型4.5训练而来的深度思考模型，升级后的X1.1主要采用了迭代式混合强化学习训练框架。 一方面通过混合强化学习，同时提升通用任务和智能体任务的效果；另一方面通过自蒸馏数据的迭代式生产及训练
今天下午，DeepSeek发布了《关于AI生成合成内容标识的公告》。 公告中称，Deepseek始终高度重视AI的安全问题，已在平台内对AI生成合成内容添加标识，并明确提醒用户相关内容由AI生成。 此举为贯彻落实《人工智能生成合成内容标识办法》（2025年9月1日起施行）及《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》等国家标准的相关要求，防止AI生成内容可能引发的公众混淆、�
此前，NVIDIA官方公开了与联发科共同开发的GB10超级芯片的详细信息，这一合作成果随即引发了市场的广泛猜测。有观点认为，鉴于双方在芯片技术上的深度整合，NVIDIA可能会进一步采取行动，通过收购联发科来强化自身在芯片领域的地位。 据了解，GB10芯片是联发科与NVIDIA技术合作的结晶。其中，联发科负责CPU与内存的设计工作，而NVIDIA则贡献了其GPU技术的最新成果。通过这�
马斯克终止Dojo超级计算机项目，耗资超十亿美元后转向斥资数十亿购买英伟达AI芯片。特斯拉计划到2025年底将H100芯片数量从3.5万增至8.5万块。英伟达凭借强大训练芯片性能占据市场主导，并正为中国市场开发基于Blackwell架构的新型AI芯片B30A和RTX6000D。全球AI推理芯片市场正经历爆发式增长，预计2023至2030年复合增长率超35%。微美全息等科技公司加大AI算力投入，推动边缘计算与A
DeepSeek V3.1于2025年8月21日发布并开源，腾讯地图率先完成接入。新版AI助手“AI叮当”在三大核心能力显著提升：思考效率更高，响应更快；上下文理解更强，支持多轮连贯对话；智能体调用更精准，尤其在中文网页理解和跨领域搜索方面表现突出。依托升级，AI叮当可提供个性化行程规划、周边推荐及景点知识问答等智能出行服务，让导航升级为全程智能生活陪伴。
英伟达发布机器人AI芯片，黄仁勋称AI下一波浪潮将是机器人。上海发布AI+制造方案，推动3000家企业智能化。人形机器人市场前景广阔，预计2030年产量达23万台。微美全息等企业积极布局，在工业与家庭场景加速落地。机器人技术从"炫技"走向实用，正重塑产业结构和生活方式。
AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态。DeepSeek V3.1发布，大幅增强长文档分析和代码理解能力；企业微信5.0集成智能搜索、总结和机器人功能；快手Klear-Reasoner模型数学推理准确率超90%；谷歌Docs新增AI语音朗读功能；Firecrawl完成1450万美元融资并推出V2版本API；Meta上线AI语音翻译功能；微软Excel集成Copilot实现一键数据分析；Claude桌面客户端推动AI编程可视化；苹果Xcode将原生集成Cl
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
大模型选择能力已成为AI时代企业核心竞争力。文章提出“能力-成本-场景”三维评估框架，强调需超越单一指标崇拜，基于客观数据和实际需求进行理性选择。通过Qwen2-Plus与DeepSeek-V3的对比分析，展示不同模型在特定场景下的差异化优势。建议企业建立科学选型流程，采用专业工具进行多维度评估，通过三阶段验证策略确保决策既数据驱动又经实践检验。最终目标是选择最适合业务场景的模型，而非盲目追求流行模型。
