2025年下半年，AI泡沫的讨论从边缘话题演变为市场焦点。美股前10大市值的公司，已有8家是AI相关 科技公司，AI集中度远高于互联网泡沫时期。 资本流动更是呈现极端化特征。一方面，科技巨头开启"军备竞赛"，另一方面，机构投资者纷纷获利了 结。一时间，"泡沫论"甚嚣尘上。 他还以自动驾驶举例，因为可以快速从百万人的驾驶习惯中学习，所以会看到很快可以比大部分人开车 更好更安全，以及出现全新的涌现能力，但是这些并不是真正的创造力。 在何小鹏看来，"真正的AGI还需要很多能力，例如从多模态到世界模型（类似我们的知其所以然，或 者类似自动驾驶世界模型的左右互搏学习的升级版），例如持续学习，例如长时序洞见和规划能力等都 还没有完全到来，可能还需要数年时间以及等待部分底层能力的再次提高。" 何小鹏对于AI泡沫等方面的看法，与当前行业的不少分析类似。 瑞银证券报告显示，中国互联网龙头资本支出占收入比例（10%）显著低于美国同业的27%。在应用 端，垂直领域存在较高的服务能力壁垒，头部公司主动将AI功能整合至自有应用中。 12月17日，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏在朋友圈分享了自己在美国出差后的一些感受，谈到对机器 人、AI ...

每经记者｜杨卉 每经编辑｜程鹏 廖丹 今日上午，2025小米"人车家全生态"合作伙伴大会在北京举办，《每日经济新闻》记者现场参会。会上，小米官宣开源并上线Xiaomi MiMo-V2-Flash大模 型。与此同时，记者还注意到，在这次会上，MiMo大模型负责人罗福莉首次公开亮相。这位被业界称为"AI才女"的95后技术专家，介绍了小米大模型的 具体情况，并谈及自己对AI的相关看法。 图片来源：每经记者 杨卉 摄 在活动现场，罗福莉的表现稍显紧张，所介绍内容以技术解读为主。罗福莉提到，研发之初主要围绕三个问题展开：智能体必须有一个高效的沟通语言， 即代码能力和工具调用能力；目前智能体之间的沟通带宽非常低，该如何加速带宽；如何激发后训练的潜能。 据罗福莉介绍，Xiaomi MiMo-V2-Flash是一个非常小的模型，总参数只有309B，激活参数只有15B。"我都不愿意称它是一个非常大的模型。但是它的代 码能力，在我来看它已经进入了全球top 2"。 图片来源：小米"人车家全生态"合作伙伴大会 罗福莉称，Xiaomi MiMo-V2-Flash在大部分评测基准上超过了DeepSeek V3.2 和K2-Thinki ...

官方体验页面信息显示，MiMo-V2-Flash还支持深度思考和联网搜索功能，既能对话聊天，也能在需要实时数据、最新动态或资料核对的场景里派上用 场。 上证报记者刘暄摄 发布会上，罗福莉谈及下一代智能体系统时认为，下一代智能体系统不是一个"语言模拟器"，而是一个真正能够理解世界、并与之共存的"智能体"。 "AI进化的下一个起点一定要有可以跟真实环境产生交互的物理模型。我们本质上要打造的并不是一个程序，而是一个具备物理一致性、时空连贯性的虚 拟宇宙。这本质上代表着AI的能力有本质的跨越，它不仅仅满足于看画面，而是要理解背后的物理规律；不仅仅局限于处理文本，而是要推演整个世界 的运作逻辑。"她说。 Xiaomi MiMo大模型负责人罗福莉12月17日在2025小米人车家全生态合作伙伴大会上迎来入职后首秀。她在发布会上表示，MiMo-V2-Flash围绕极致推理 效率设计了模型结构，通过3层MTP推理加速并行Token验证，实现了2.0至2.6倍的推理速度提升。 上证报记者刘暄摄 据了解，小米12月16日晚间发布了Xiaomi MiMo-V2-Flash开源MoE模型，该模型总参数量达3090亿，活跃参数为150亿 ...

以下为全文： 12月17日，小鹏汽车董事长何小鹏在朋友圈发文谈到了机器人和AI泡沫的话题。他指出，人形机器人 将来会是巨头的竞争，而不同的专用机器人则会有大量不同领域的选手，且会有非常多的成功机会。他 认为，当前没有AI泡沫，未来AI的市场有着巨大机遇。 这次在美国，和差不多近三十位AI领域的外部和内部朋友聊天。一些感受： 关于美国的新创业和机器人 感觉美国在AI，生物，金融方面的创业多。而AI方面的创业，从硅谷看，在SaaS和物理AI机器人领域 特别多，估值也特别高，我这次聊了其中一半都是做机器人创业的朋友，非常集中。中国的机器人公司 很多是从关节和控制入手，而美国的机器人公司很多是从模型入手。我认为人形机器人将来会是巨头的 竞争，而不同的专用机器人则会有大量不同领域的选手，且会有非常多的成功机会。 关于物理AI 维特根斯坦曾经说过，"语言即世界"。语言是知识的总结，信息的传递，但某种程度也束缚了对世界的 想象。很多事情靠语言很难想象和学习，例如小朋友如何学习行走，如何学习游泳，主要都必须依靠对 世界的观察，模仿和强化。所以，大家都在期望从语言大模型，走向多模态甚至世界模型。我认为未来 3年，最有可能有大突 ...

12月17日，小鹏汽车董事长何小鹏在朋友圈发文谈到了机器人和AI泡沫的话题。他指出，人形机器人 将来会是巨头的竞争，而不同的专用机器人则会有大量不同领域的选手，且会有非常多的成功机会。他 认为，当前没有AI泡沫，未来AI的市场有着巨大机遇。 以下为全文： 关于美国的新创业和机器人 感觉美国在AI，生物，金融方面的创业多。而AI方面的创业，从硅谷看，在SaaS和物理AI机器人领域 特别多，估值也特别高，我这次聊了其中一半都是做机器人创业的朋友，非常集中。中国的机器人公司 很多是从关节和控制入手，而美国的机器人公司很多是从模型入手。我认为人形机器人将来会是巨头的 竞争，而不同的专用机器人则会有大量不同领域的选手，且会有非常多的成功机会。 关于物理AI 维特根斯坦曾经说过，"语言即世界"。语言是知识的总结，信息的传递，但某种程度也束缚了对世界的 想象。很多事情靠语言很难想象和学习，例如小朋友如何学习行走，如何学习游泳，主要都必须依靠对 世界的观察，模仿和强化。所以，大家都在期望从语言大模型，走向多模态甚至世界模型。我认为未来 3年，最有可能有大突破的不一定是在数字世界（可以很明显看到OpenAI虽然核心在说AGI， ...

罗福莉加入小米后的首次公开演讲，来了！ 智东西12月17日北京现场报道，刚刚，小米举办了年度"人车家全生态"合作伙伴大会，现场人头攒动座无虚席，展区不少展台都已被围观人群 挤满，讨论热度颇高。 ·相比生物演化的稳固根基，AI的发展是"空中楼阁"； ·AI进化的下个起点，一定是有一个能跟物理世界交互的模型； 小米创始人兼CEO雷军此次并未来到现场，小米集团合伙人、集团总裁卢伟冰率先登台演讲，今天第三位演讲的是当前备受关注的原 DeepSeek核心成员、被业内称为"天才少女"的罗福莉，她现在的职位是小米MiMo大模型负责人。 罗福莉在演讲过程中虽然稍显紧张，但她抛出的海量金句却句句令人印象深刻： ·AI正以非线性的方式重演人类大脑6亿年的进化史； ·语言是人类思维和物理世界在符号空间的"投影"； ·下一代智能体系统不是一个"语言模拟器"，而是一个真正理解我们世界、并与之共存的"智能体"； ·算力和数据也并非最终的护城河，真正的护城河，是科学的研究文化与方法，是将未知问题结合模型优化转化为可用产品的能力； ·开源的价值本质上是一种分布式的技术加速主义； ·开源是实现AGI的普惠化，是确保所有人类的智慧共同进化的唯一 ...

从市场影响来看，MiMo-V2-Flash的入局可能搅动现有开源AI模型的竞争格局。其官方公布的每百万输入token 0.1美元、输出token 0.3美元的极低 成本，结合高达150 tokens/秒的推理速度，为开发者和企业提供了极具吸引力的选择，或将加速高性能AI技术在更广泛场景的应用和普及，尤其 是对其庞大的"手机 x AIoT"生态系统形成强大赋能。 11个小时前，小米深夜"突袭式"发布并开源了其最新的专家混合架构（MoE）大语言模型MiMo-V2-Flash。该模型总参数量达3090亿，活跃参数为 150亿，采用对开发者友好的MIT开源协议，基础版权重也已经在Hugging Face上发布。 小米MiMo团队负责人罗福莉（Fuli Luo）在社交平台上明确表示："MiMo-V2-Flash已经上线。这只是我们AGI路线图上的第二步。"这一表态凸 显了小米在AI领域的长远规划和技术雄心。 性能媲美DeepSeek-V3.2，并且"极具性价比" MiMo-V2-Flash在多个权威基准测试中展现了强大的实力，其性能表现足以和部分顶尖的开源及闭源模型同台竞技。 根据小米官方公布的数据，在衡量编程能力的S ...

今年以来通信ETF（515880）在A股表现优异，在AI发展叙事的助力下，截至写稿，年内涨幅超110%，居全市场ETF涨幅第一。 消息面，海外云厂商在AI领域的资本开支及指引仍保持乐观，Oracle的财报资本开支远超彭博一致预期，并大幅上修FY2026的资本开支。算力板块受催化， 光模块占比超50%的通信ETF（515880）涨超2%。 海外云厂商资本开支乐观，可持续关注AI主线 海外云厂商在AI领域的资本开支及指引仍保持乐观，我们有理由相信明年的资本开支增长仍将得以延续。我们最新一次从科技巨头处听到资本开支的消息 是上周Oracle的财报，其120.3亿美元的资本开支远超彭博一致预期（82.5亿美元），并大幅上修FY2026的资本开支至500亿美元。 在这一基准情形（资本开支延续增长）下，看好通信ETF（515880）等深度参与海外算力产业链的A股相关标的（它们大都处于供应链的上游），该产品的 光模块含量超过54%，服务器含量超过19%，叠加光纤、铜连接等成分，核心环节成分占比超过80%。 此外，我们继续长期看好国产替代的广阔前景。一方面，尽管近期美国批准NVIDIA H200及同级AMD MI、Intel ...

作为一个从小就非常敏感，容易大喜大悲的人，林宋琪在成长中逐渐意识到这种对情绪的敏感其实是一种可以称之为“锐感力”的宝贵天赋，在AI时代反而拥有特别的意义。 林宋琪是⼀位连续创业者、AI创业先锋，Tanka AI CEO，曾任TikTok全球商业化战略总监和Facebook集团战略经理。她北京⼤学+⾹港⼤学⾦融经济学本科毕业，却裸辞摩根⼤通，选择了互联⽹和科技领域，在Facebook从销售做到集团战略经理，后加⼊字节任战略总监，之后开始AI领域创业。4年AI圈创业经验 + 8年互联⽹经验，⾹港/⼤陆/新加坡/硅⾕多地⼯作经历，喜欢不停挑战，不停蜕变。凭借对AGI浪潮的敏锐直觉和丰富的跨国实战经验，她持续探索着在⼈⼯智能时代，技术创新与⼈类价值的全新结合点。 This talk was given at a TEDx event using the TED conference format but independently organized by a local community. Learn more at https://www.ted.com/tedx ...

Core Viewpoint - LeCun criticizes the obsession with large language models (LLMs) in Silicon Valley, asserting that this approach is a dead end and will not lead to artificial general intelligence (AGI) [1][3][26] Group 1: Critique of Current AI Approaches - LeCun argues that the current trend of stacking LLMs and relying on extensive synthetic data is misguided and ineffective for achieving true intelligence [1][3][26] - He emphasizes that the real challenge in AI is not achieving human-like intelligence but rather understanding basic intelligence, as demonstrated by simple creatures like cats and children [3][12] - The focus on LLMs is seen as a dangerous "herd mentality" in the industry, with major companies like OpenAI, Google, and Meta all pursuing similar strategies [26][30] Group 2: Introduction of World Models - LeCun is advocating for a different approach called "world models," which involves making predictions in an abstract representation space rather than relying solely on pixel-level outputs [3][14] - He believes that world models can effectively handle high-dimensional, continuous, and noisy data, which LLMs struggle with [14][12] - The concept of world models is tied to the idea of planning, where the system predicts the outcomes of actions to optimize task completion [14][12] Group 3: Future Directions and Company Formation - LeCun plans to establish a new company, Advanced Machine Intelligence (AMI), focusing on world models and maintaining an open research tradition [4][5][30] - AMI aims to not only conduct research but also develop practical products related to world models and planning [9][30] - The company will be global, with headquarters in Paris and offices in other locations, including New York [30] Group 4: Perspectives on AGI and AI Development Timeline - LeCun dismisses the concept of AGI as meaningless, arguing that human intelligence is highly specialized and cannot be replicated in a single model [31][36] - He predicts that significant advancements in AI could occur within 5-10 years, potentially achieving intelligence levels comparable to dogs, but acknowledges that unforeseen obstacles may extend this timeline [31][33] Group 5: Advice for Future AI Professionals - LeCun advises against pursuing computer science as a primary focus, suggesting instead to study subjects with long-lasting relevance, such as mathematics, engineering, and physics [45][46] - He emphasizes the importance of learning how to learn and adapting to rapid technological changes in the AI field [45][46]