AI价格断崖式下跌，定价策略该如何重塑？
Andreessen 近期有个观点，堪称今年产品经理最该关注的一句话。当你调研美国人如何看AI，所有人都说“完蛋了要失业了”；但看实际行为——全都在用。夫妻吵架了把聊天记录甩给ChatGPT分析另一半心理，报告赶不完了让AI来救火。调研里的焦虑和行动上的拥抱，完全是两个世界。说这番话的是a16z创始人，近期做了一次年中盘点。几个信号对国内做产品的PM非常实用：AI价格在以超预期的速度坠落，能力追赶的时间窗口在缩短，大多数人的定价思维还没跟上趟。坦白讲这个速度比我预想的还猛。Andreessen 表示AI单
马斯克整合xAI与SpaceX，苹果高管跳槽OpenAI
SpaceX已注册SpaceXAI商标，埃隆·马斯克宣布xAI将解散并正式融入SpaceX，以“SpaceXAI”品牌运营。此举标志着马斯克旗下的AI业务将与太空探索业务深度融合，Grok系列模型将成为核心产品。这也符合科技巨头纷纷自研芯片以摆脱对Nvidia依赖的趋势。xAI此前在数据中心燃气轮机和Grok模型方面的大量投入，将直接转化为SpaceX的AI基础设施。 💡 预想展望 SpaceX与AI的融合将打造一个前所未有的“太空+智能”综合体。Grok模型有望被用于优化火箭轨道计算、卫星星座自主管理、
亚马逊AI部门负责人预言：5至7年内将出现首批具有商业价值的量子计算机
亚马逊首席人工智能高管于本周三透露，首批具有商业价值的量子计算机预计将在未来5至7年内问世。 彼得·德桑蒂斯掌管亚马逊新成立的AI模型、芯片及量子计算部门已有数月之久。他指出，届时该技术的发展路径将与半导体性能的提升轨迹极为相近。 德桑蒂斯在接受媒体采访时表示：“我确实认为，在未来5至7年内，我们将看到首批具有商业价值的小型量子计算设备开始出现。” 他进一步说明：“在那之后，我们将见证类似于‘摩尔定律’的增长模式，量子计算机的规模将逐年扩大，并能够处理愈发复杂的难题。”（注：摩尔定律认为，计算机芯片上的晶
亚马逊AI负责人：商业量子计算机有望5-7年面世
核心要点 亚马逊首席人工智能高管本周三披露，全球首台具备商用价值的量子计算机预计将在未来5到7年间诞生。 彼得·德桑蒂斯数月前开始执掌亚马逊新设业务部门，该部门统筹人工智能模型、自主研发芯片及量子计算三大业务线。他指出，量子计算技术的演进轨迹将与半导体性能提升的历史进程颇为相近。 "我确信，在未来5至7年间，我们将率先见证一批可投入商业运营的小型量子计算机问世。"德桑蒂斯在接受采访时称。 "此后，量子计算产业将步入类似摩尔定律的增长轨道：量子设备的计算能力逐年跃升，能够解决的复杂问题也将日益增多。" 摩尔
80年代日本的AI豪赌：一场改变世界的技术骗局
1982年，日本政府抛出了一项宏大的十年规划。在那个个人电脑仅有几十K内存、10兆赫兹处理器、大量使用软盘的年代，日本计划投入5亿美元，用十年时间，打造一款划时代的计算机，实现“会推理、会聊天、会写程序”的人工智能目标。方案公布后，欧美决策者“惊出一身冷汗”：这是要在信息技术领域全面超越美国，夺取全球领导权啊。部分美国激进人士甚至高呼：这不就是“小日本”在计算机领域发动的“珍珠港偷袭”吗？日本之所以如此“狂妄”，也不是毫无根据。七八十年代，日本消费电子和汽车产业已经势如破竹，在全球市场所向披靡。半导体行业
华为韬定律5年内冲击1.4纳米等效性能？美国顶尖学者独家解析
每经记者｜岳楚鹏每经编辑｜金冥羽 兰素英 易启江 过去60多年间，全球半导体产业基本遵循英特尔联合创始人戈登·摩尔提出的"摩尔定律"：集成电路上的晶体管数量大约每18至24个月翻一番。 然而，随着先进制程日益接近物理极限和成本边界，"摩尔定律"的增长空间正在缩减，业界开始探索后摩尔时代的新路径。 在5月25日举行的IEEE国际电路与系统研讨会（ISCAS 2026）上，华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波正式推出"韬（τ）定律"（Tau Scaling Law），旨在突破传统晶体管微缩路线，预计到2031
经济日报解读：华为韬定律何以问世即成焦点
近期，华为芯片业务掌门人何庭波在 IEEE 国际电路与系统研讨会上正式揭晓了韬（τ）定律。这一用“时间缩微”取代“几何缩微”的全新芯片演进理念，瞬间引爆网络舆论。作为中国首度在全球半导体界提出的产业发展新准则，韬定律自诞生起便拥有“顶流”气质，其背后既蕴含着产业变革的急切渴望，也承载着中国科技自主突围的宏大叙事。 欲懂韬定律，须先识摩尔定律。长久以来，全球芯片界恪守“几何缩微”的摩尔定律，即芯片内可集成的晶体管数量约每两年翻倍，性能随之跃升、成本不断走低。数十载光阴，芯片晶体管由微米级演进至纳米级，已逼近
绿电赋能AI算力：远景首创“AI电力系统”
长久以来，人们普遍认为AI与能源的关系是单向的：AI代表了前沿的智能技术，而能源则是AI运作的基础物资，两者虽有关联却相对独立。然而，随着人工智能产业的迅猛崛起，这种旧有的认知已显得陈旧。在5月26日国家能源局举办的全国“人工智能+”能源现场推进会上，远景科技集团董事长张雷的一番话彻底打破了固有观念：“能源绝非AI的终点，而是AI演进的过程；能源不仅是AI的基石，更是其血液与根本；电力系统不应仅是人工智能的辅助系统，而理应成为其核心工程。”也就是说，当下我们所见到的AI对话、模型训练及智能计算，其底层皆是
华为女掌门何庭波：381款芯片重构半导体新法则
自1965年提出的摩尔定律，正逐渐面临失效的挑战。 英伟达CEO黄仁勋、台积电创始人张忠谋、OpenAI创始人阿尔特(13.210, -0.51, -3.72%)曼等人，都曾公开质疑摩尔定律的可持续性。如今，这一阵营中加入了一位华为女性高管的身影。 5月25日，华为半导体业务部总裁何庭波透露，基于过去六年研发381款芯片的实践经验，她提出了一项全新理论——韬（τ）定律。 该消息引发市场强烈反响，A股半导体板块当日全线上涨。华虹公司(236.680, -12.97, -5.20%)、中芯国际(139.910
华为芯片暗战：徐直军亲述"何式定律"六年突围内幕
在这段历程中，时间扮演着最为关键的角色。 华为总裁办同步发出内部邮件，指出公司早在多年前就已预判风险，在研发和业务连续性领域提前部署了大量资源，确保即便面对极端局面也能维持正常运营。 邮件中有这样一句——“真相终将水落石出，风雨之后必然迎来晴天。” 然而彼时，华为的信心或许并未如表面那般坚定。尽管任正非曾公开宣称华为在5G和核心网领域完全可以摆脱美国技术依赖，但包括徐直军在内的少数核心决策者心知肚明，备胎计划的底气实际上系于台积电的代工能力，当时华为高达九成的芯片交由台积电生产，这才是真正的要害所在。 2
AI 编程与芯片周刊 | 2026 年 5 月第 8 期
AI 编程与芯片周刊 | 2026 年 5 月第 8 期过去一周，半导体界接连发生两起看似独立、实则紧密关联的事件：一方面，英伟达 Q1 财报再破纪录——营收达 816 亿美元，数据中心业务 752 亿，同比增长 92%，黄仁勋宣布下半年将量产 Vera Rubin，继续沿着“更小制程、更强算力”的传统摩尔定律路径加速；另一方面，华为海思总裁何庭波在上海 IEEE 国际电路与系统研讨会上提出了一个全新概念——“τ（韬）缩放定律”，并明确表示“摩尔定律已不再是海思的遵循准则”，同时承诺 2026 年冬季将带
央视聚焦：远景发布“AI电力系统”引领能源革命
5月26日，国家能源局在深圳举办全国“人工智能+”能源现场推进会。国家能源局党组书记、局长王宏志出席会议并发表讲话。远景科技集团董事长张雷受邀作交流发言，同台发言的还包括中国石油、国家电网、国家能源集团、阿里云、腾讯。张雷在发言中指出，远景正致力于打造AI电力系统——即能源系统与智能系统深度融合的人工智能基础设施。他认为，能源不仅是AI的基石，更是其肌体。电力系统正演变为人工智能的主体工程，唯有解决智能生产全链路的能量管理难题，才能为这场新的工业革命提供源源不断的动力。“正如当年的瓦特，在人工智能时代，每
科技巨头给AI降温与"时间革命"的新逻辑
昨天，两条看似毫无关联的消息引发关注。其一，微软、Uber等科技企业开始主动限制内部AI应用；其二，华为发布了一个新概念——"韬定律"。表面看，一在说AI费用高涨，一在说芯片突破物理瓶颈。但两者实则指向同一趋势：人类正从"无限制扩张"的幻觉中清醒，重新面对物理世界的真实约束。过去两年，AI领域弥漫着一种乐观情绪。似乎只要模型足够大、算力足够强、Token足够便宜，人类即将迎来"数字劳动力自由"的时代。科技公司纷纷鼓励员工拥抱AI：微软开放Claude Code，Uber推行AI使用排名，Meta统计Tok
摩尔定律遇瓶颈：华为“韬定律”破局，重塑半导体半世纪演进逻辑
IT 之家 5 月 26 日讯，在昨日召开的 2026 国际电路与系统研讨会上，华为董事兼半导体业务部总裁何庭波发表主旨演讲，首度揭示了半导体领域的全新演进法则——“韬（τ）定律”。依托该定律指引，华为在过去六年间已成功完成 381 款芯片的设计与量产。据预测，至 2031 年，基于此定律打造的高端芯片，其晶体管密度将媲美 1.4 纳米制程芯片的精密水准。IT 之家观察到，《科技日报》今日刊发专文，邀请相关专家深入剖析了“韬定律”的内涵及其对半导体产业格局的深远意义。
华为突破性提出τ定律 何庭波深度阐释创新理念
快科技5月26日消息，近日，华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波在访谈中深入剖析了华为发布“韬（τ）定律”的初衷与考量。 何庭波指出"为何我们此时要提出韬定律？摩尔定律自05年起便逐渐显现颓势，基本上再发展十年，就会触及严峻的物理极限壁垒。" 她透露华为率先遭遇这一瓶颈，而自己在2020年才深刻意识到该问题。在她眼中，摩尔定律的核心并非简单的尺寸缩小，而是追求更高效、更丰富的功能实现。 长期以来，空间维度的微缩带来了时间维度的加速，即更迅速地达成更多功能目标。 针对此，何庭波阐述道，"既然在尺寸微缩方面面