每日精选 · 一手源优先 · 看见 AI 浪潮的真实方向
2026 / 08 / 24 · 周一
8/24 阿里巴巴宣布 800 亿港元(约 102 亿美元)新股配售定价:每股 112.70 港元、共 7.1 亿股,净额约 797 亿港元,100% 投向全栈 AI 能力(算力基础设施、大模型、AI 商业化)。这是阿里 2019 年港股上市以来首次新股配售,启动后不到一小时即获超额认购,认购方以中东、欧洲、亚洲主权基金为主,中金、汇丰、摩根士丹利、瑞银承销,预计 8/26 完成。财报显示 AI 相关产品 ARR 已破 495 亿元(约 73 亿美元)、下季度预计达 100 亿美元;上季资本开支 677 亿元(同比 +75%),自由现金流净流出 447 亿元。CEO 吴泳铭称按当前 AI 产品毛利,资本开支 3 年内回本、可缩短至 2.5 年。
8/23 Business Insider 援引知情人士,AI 模型平台 Hugging Face 正探索出售,潜在估值 130 亿美元或更高(约 876.6 亿元人民币),已委托一家银行评估买家兴趣,尚未达成交易。其 2023 年由 Salesforce、谷歌、英伟达领投的融资估值为 45 亿美元,不到两年估值跳涨近三倍。此前 Stripe 已同意约 80 亿美元收购 OpenRouter,分析认为投资者愿为 AI 生态「核心枢纽」支付高溢价,即便这些平台本身并不开发前沿模型。
8/22 彭博社援引知情人士,英伟达已通知部分大客户,因存储芯片价格飙升,搭载其 AI 芯片的服务器将在多数情况下涨价超 15%,明年年初出货的系统生效,涉及 Vera Rubin 与 Grace Blackwell 平台。摩根士丹利估算,Vera Rubin VR200 NVL72 机架对超大规模客户售价约 780 万美元,其中存储成本已占约 200 万美元,较上一代 GB300 飙升 435%。英伟达毛利率约 75%,仍被迫向三星、SK 海力士、美光让步,并已与后两家签署新的多年期 HBM/DRAM 供应协议。
8/23 00:00 起 DeepSeek 优化峰谷计费:周六、周日全天不再区分峰谷,统一按低谷价计费。以旗舰 V4-Pro 为例,高峰输出 27 元/百万 tokens,低谷输出 13.5 元,缓存命中输入低至 0.15 元。这距离 8/17 V4 全系涨价仅一周——当时 V4-Pro 高峰输出由 6 元升至 27 元(+350%)、缓存命中输入由 0.025 元升至 0.3 元(+1100%)。中银、国盛证券解读为国产大模型从「低价获客」转向「价值定价」。
8/22 YC S22 明星项目 Instant 宣布整个团队加入 OpenAI(创始人 Joe Averbukh、Stepan Parunashvili 等 4 人),其云托管服务将运行至 2027/8/31。Instant 被称为「AI 时代的 Firebase」,为 Agent 提供数据库、权限、实时同步、离线缓存等后端基础设施,GitHub 约 10,400★,累计服务超 1.7 万开发者、构建超 40 万个应用、处理约 25 亿笔交易。2024 年 340 万美元种子轮曾获 YC、SV Angel、Paul Graham、Greg Brockman、Jeff Dean 押注。官方未披露交易金额。
8/20 旧金山法律科技公司 Harvey 发布首个内部模型 Harvey Tenet,基于月之暗面的开放权重模型 Kimi K3 后训练(与 Fireworks AI 合作),在复杂、长周期法律 Agent 任务上表现优于底层模型及美国前沿系统,包括 Fable 5 与 GPT-5.6 Sol;官方称训练使其 LAB 全通过率提升 82%、LAB Contracts 提升 22%。训练用约 150 块英伟达 B300 GPU、耗时两个月。Harvey 曾获 OpenAI、红杉、a16z 投资,今年 3 月估值 110 亿美元,此前主业是定制 Anthropic/OpenAI 闭源模型。
8/23 第二届世界人形机器人运动会 400 米大型组决赛,北京人形机器人创新中心的天工 Ultra 以 38.15 秒夺冠,超过人类男子 400 米世界纪录 43.03 秒(范尼凯克 2016 年里约创造、已保持十年)近 5 秒。此前开幕式百米预赛它跑出 9.39 秒(超博尔特 9.58 秒)、原地跳高 2.8843 米(超人类 2.45 米)。本届来自 16 国 666 支队伍、2056 台机器人参赛,赛制取消人工遥控、全程自主运行。相比去年该项目冠军成绩 1 分 28.03 秒,今年提升超 49 秒。
Frontier · GitHub & arXiv 周边
last30days-skill 是一个 AI Agent skill,让编码 Agent 能跨 Reddit、X、YouTube、Hacker News、Polymarket 等多个平台研究任意话题,并合成结构化摘要,弥补大模型「知识截止」的盲区。当前约 59,104★,作者 mvanhorn 还开发了 cli-printing-press(4,528★)、printing-press-library 等工具链。
taste-skill 是一个给 AI 编码 Agent 注入「设计品味」的 skill,专门阻止 AI 生成 boring、generic 的「slop」界面,通过 VARIANCE(变化)、MOTION(动效)、DENSITY(密度)三个旋钮控制输出风格。当前约 79,717★,作者 Leonxlnx 还开发了 unlazy(1,735★,反懒惰 skill)、agentic-ai-prompt-research(2,514★)等。
FreeToken 由伯克利/MIT 背景的 FlashML 团队推出(arXiv:2608.16157),目标是在消费级显卡上跑满血 Mixture-of-Experts 大模型:通过 token 级稀疏激活与显存调度,让 Qwen3.6-35B 这类 35B 级 MoE 在 8GB 显存的 GPU 上达到约 39.3 tok/s。当前 GitHub 约 3,491★,配套 flashlib(567★)提供高效算子。