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  • 黑暗卧室丝袜时尚大片垂直构图

    黑暗卧室丝袜时尚大片垂直构图

    黑暗卧室丝袜时尚大片垂直构图



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    Dark Bedroom Hosiery Editorial, vertical 9:16.
    
    Create a realistic fashion editorial portrait of an adult female model seated on the bed, not on the bed edge. Grey bedding, white pillows, soft wrinkled sheets, low-saturation cool grey tones, soft window light.
    
    Consistent composition: model placed slightly to the right, body forming a natural diagonal line, legs as the main visual focus, clean bedding space on the left. She looks slightly downward, one hand gently adjusting her hair, the other hand resting naturally. Calm, elegant, unforced pose, no direct eye contact.
    
    All-black styling: black top, black hosiery, black closed-toe heels.
    Hosiery direction: [sheer black / back seam / subtle jacquard / fine vertical rib].
    The hosiery should look realistic: medium-black tone, subtle transparency, smooth texture, soft light reflection, natural stretch and elegant leg shaping.
    
    Shoes must fully cover the toes. Feet and ankles should look natural, elongated and relaxed. Avoid twisted ankles, floating feet, exposed toes or broken shoe structure.
    
    High clarity, realistic skin texture, clear facial features, clear hands, clear hosiery details, clear shoe structure, detailed bedding folds.
    
    Avoid low resolution, blurry subject, plastic skin, distorted hands, twisted feet, messy hosiery pattern, unrealistic body proportions, cartoon or illustration style.

    🇨🇳 中文提示词

    黑暗卧室丝袜社论,垂直 9:16。
    
    创作一张写实的时尚社论肖像,主角是一位坐在床上的成年女性模特,而不是坐在床边。灰色床上用品、白色枕头、柔软有褶皱的床单、低饱和度的冷灰色调、柔和的窗光。
    
    一致的构图:模特稍微靠右放置,身体形成自然的对角线,腿部作为视觉焦点,左侧留出干净的床上用品空间。她微微向下看,一只手轻轻地整理头发,另一只手自然地安放。平静、优雅、不做作的姿势,没有直接的眼神交流。
    
    全黑造型:黑色上衣、黑色丝袜、黑色包头高跟鞋。
    丝袜方向:[透明黑 / 后缝线 / 细微提花 / 细竖条纹]。
    丝袜应看起来逼真:中黑色调、细微的透明度、光滑的质地、柔和的光影反射、自然的拉伸和优雅的腿部塑形。
    
    鞋子必须完全覆盖脚趾。脚和脚踝应看起来自然、修长且放松。避免脚踝扭曲、悬空的脚、裸露的脚趾或损坏的鞋子结构。
    
    高清晰度、逼真的皮肤纹理、清晰的面部特征、清晰的手部、清晰的丝袜细节、清晰的鞋子结构、详细的床上用品褶皱。
    
    避免低分辨率、模糊的主体、塑料感的皮肤、扭曲的手部、扭曲的脚、杂乱的丝袜图案、不切实际的身体比例、卡通或插画风格。
  • 复古丝网印刷足球海报风格

    复古丝网印刷足球海报风格

    复古丝网印刷足球海报风格



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    A vintage-style screen-printed national football poster in a retro propaganda / WPA sports-poster aesthetic. Limited flat color palette of [PALETTE], maximum 5 colors total, with heavy halftone grain and dot-screen texturing throughout. [HUMAN] representing [COUNTRY] poses confidently on a football field in [POSE]. The player wears a [COUNTRY]-inspired vintage uniform with [UNIFORM]. A classic 1970s-style football sits near the lower corner. Behind the player, a simplified stadium with curved roof structures, dotted crowd stands, and minimal field detail frames the scene under [SKY]. Bold uppercase block lettering reads “[COUNTRY]” across the top inside a framed banner. Include [CREST]. The whole composition has thick border framing, strong posterized shading, flat ink shapes, simplified anatomy, thick dark outlines, distressed aged paper texture, worn print edges, retro lithograph poster finish, two-to-five color screen print, propaganda poster composition, grainy vintage print texture, vertical 4:5 format.

    🇨🇳 中文提示词

    一张复古风格的丝网印刷国家足球海报,采用复古宣传画 / WPA 运动海报美学。限制性的 [PALETTE] 平面调色板,总共最多 5 种颜色,贯穿始终的是沉重的半色调纹理和点阵屏幕纹理。代表 [COUNTRY] 的 [HUMAN] 以 [POSE] 自信地站在足球场上。球员穿着受 [COUNTRY] 启发的复古制服,配有 [UNIFORM]。一个经典的 1970 年代风格足球位于下角附近。在球员身后,一个带有弯曲屋顶结构、点状观众席和极简场地细节的简化体育场在 [SKY] 下构成了背景。顶部带框的横幅内印有加粗的大写块状字体 “[COUNTRY]”。包含 [CREST]。整个构图具有厚重的边框框架、强烈的海报化阴影、平面油墨形状、简化的解剖结构、厚重的深色轮廓、破旧的老化纸张纹理、磨损的印刷边缘、复古石版画海报饰面、两到五种颜色的丝网印刷、宣传海报构图、颗粒状复古印刷纹理、垂直 4:5 格式。
  • 少女浴室蓝格纹衬衫自拍提示词

    少女浴室蓝格纹衬衫自拍提示词

    少女浴室蓝格纹衬衫自拍提示词



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    young Japanese girl with long straight black hair and soft wispy bangs, wearing an oversized blue plaid flannel shirt over a black crop top and a black mini skirt. Standing in front of a bathroom mirror, holding a smartphone with a cute character case, taking a casual mirror selfie. One hand gently touching her hair, playful surprised expression, natural youthful charm. Modern minimalist bathroom with neutral-toned tiles, large mirror, soft indoor lighting, clean sink and contemporary interior visible in the background. Captured as a handheld smartphone photo, authentic mirror selfie, iPhone camera quality, natural indoor lighting, realistic skin texture, slight phone-camera softness, casual social media aesthetic, unedited everyday snapshot, realistic reflections, imperfect framing, no professional photography setup, no studio lighting, no cinematic color grading, photorealistic, spontaneous lifestyle moment, high-quality mobile photography, cozy everyday vibe.

    🇨🇳 中文提示词

    留着黑色长直发和柔软稀疏刘海的年轻日本女孩,穿着一件大号蓝色格子法兰绒衬衫,内搭黑色短款上衣和黑色短裙。站在浴室镜子前,拿着一个带有可爱角色手机壳的智能手机,拍一张随意的镜面自拍。一只手轻轻触碰头发,俏皮的惊讶表情,自然的青春魅力。现代极简主义浴室,中性色调瓷砖,大镜子,柔和的室内照明,背景中可见干净的洗脸盆和现代室内装饰。以手持智能手机照片的形式拍摄,真实的镜面自拍,iPhone相机画质,自然的室内光线,逼真的皮肤纹理,轻微的手机摄像头柔和感,随意的社交媒体美学,未经编辑的日常快照,真实的反射,不完美的构图,没有专业的摄影设置,没有摄影棚照明,没有电影色彩分级,照片级真实感,自发的日常瞬间,高质量移动摄影,舒适的日常氛围。
  • 优质单线风格插画设计

    优质单线风格插画设计

    优质单线风格插画设计



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    “Premium monoline illustration of [SUBJECT], uniform line weight, elegant curves, professional iconography aesthetic, highly refined vector execution, extensive negative space, white background.”

    🇨🇳 中文提示词

    [
      主体
    ]的高级单线插画,
    均匀的线条粗细,
    优雅的曲线,
    专业的图标美学,
    高度精细的矢量执行,
    大量的负空间,
    白色背景
  • 清透极简长沙早安图文排版视觉

    清透极简长沙早安图文排版视觉

    清透极简长沙早安图文排版视觉



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    Generate a clear and bright graphic visual around any theme or object. The first glance should establish a memory point through large-scale Chinese theme characters combined with a slender, flowing line: the text uses a tall, thin, relaxed, and airy writing style, with misalignment, interweaving, and breathing space between glyphs. A thin line enters from the edge of the frame, winds around the main title, grazes the subject or environment, and then finishes with a soft loop, as if gently stringing together the text, air, and thematic content. The theme subject remains small and clear, placed in a low or mid-low visual position within an open background. The background carries emotion through real or simulated natural spaces, material spaces, or light and shadow spaces. The foreground may have slightly blurred plants, textures, or theme-derived details to form layers. A strong information-bearing area is set at the bottom, composed of large elegant serif English short phrases, slender handwriting, and small paragraphs of explanatory text to create rhythm. The information layer must be clear but not overwhelm the airy feel above. Colors are extracted from the theme's own materials, scenes, seasons, and emotions, mapped as large areas of high-brightness ventilated base colors, clean subject colors, a small amount of clear accent colors, transparent shadow layers, and high-contrast information text, maintaining a bright, brisk, clear, and clean mood with distinct color steps. Even if the theme requires darker colors, use clear dark areas and glowing edges, avoiding turbidity, staleness, soot, or dirty yellow. The overall completeness is like a fusion of exquisite daily greeting cards and landscape photography, with slight white paper or brushstroke shapes at the edges of the frame acting as a top binding feel. Small seal-style information markers can serve as secondary rhythm points. All text and lines must look carefully arranged, forming a quiet sense of ritual like a soft greeting.
    
    ——————
    Theme: Changsha elements Good Morning greeting, 2026-06-22
    Ratio: 9:10

    🇨🇳 中文提示词

    围绕任意主题对象生成一张清透明亮的图文视觉,第一眼由大尺度中文主题字与一根细长流动线共同建立记忆点:文字采用高瘦、松弛、带留白的书写感排布,字形之间有错位、穿插和呼吸空间,细线从画面边缘进入,绕过主标题、掠过主体或环境,再以柔和回环收束,像把文字、空气和主题内容轻轻串联起来。主题主体保持小而明确,放在开阔背景中的视觉低位或中低位,背景以真实或拟真的自然空间、材质空间、光影空间承载情绪,前景可有轻微虚化的植物、纹理或主题派生细节形成层次,底部设置较强的信息承载区,用大号优雅衬线英文短句、纤细手写体和小段说明文字构成节奏,信息层要清晰但不压过上方的空气感。色彩从主题自身的材质、场景、季节和情绪中提取,映射为大面积高明度通风底色、干净的主体色、少量清晰强调色、透明阴影层和高对比信息文字,保持明亮轻快、清透洁净、色阶分明的情绪;即使主题需要更深色,也使用清澈暗部和发光边缘,避免浑浊、陈旧、烟灰或脏黄。整体完成度像精致日签与风景摄影融合,画面边缘有轻微白色纸片或刷痕形状作为顶部装订感,小圆章式信息标记可作为次级节奏点,所有文字与线条都要像被认真编排过,形成轻声问候般的安静仪式感。
    
    ——————
    主题:长沙元素的早安问候,2026-06-22
    比例:9:10
  • deer-flow:ByteDance 开源超级智能体框架,74K+ Stars 让 AI 处理小时级复杂任务

    deer-flow:ByteDance 开源超级智能体框架,74K+ Stars 让 AI 处理小时级复杂任务

    2026年2月,ByteDance(科技公司)开源了其内部打磨多时的超级智能体框架 deer-flow 2.0,发布当天即登顶 GitHub Trending 榜首,目前已收获 74,000+ Stars。这不仅仅是一个”AI聊天机器人”,而是一个能够处理分钟级到小时级复杂任务的长周期智能体框架——从深度研究、代码编写,到内容创作、幻灯片制作,deer-flow 都能自主规划并执行。

    🦌 项目简介

    deer-flow(鹿流)是 ByteDance 开源的长周期超级智能体框架(Super Agent Harness),由初代 Deep Research 框架完全重构而来。它支持研究、编码、内容创作等复杂任务,通过沙箱隔离、持久化记忆、工具调用、子智能体协作等能力,处理从几分钟到数小时的各类任务。2.0 版本为完全重构版本,架构更清晰、扩展性更强。

    deer-flow GitHub OpenGraph 图片
    deer-flow 2.0 – ByteDance 开源超级智能体框架

    🛠 安装要求和过程

    环境要求

    • Python:3.12+(推荐使用 uv 管理依赖)
    • Node.js:22+(前端界面需要)
    • pnpm:前端包管理工具
    • Docker:推荐部署方式(可选,用于沙箱隔离)
    • 操作系统:macOS / Linux / Windows(WSL2)

    快速安装(3分钟上手)

    # 1. 克隆仓库
    git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
    cd deer-flow
    
    # 2. 运行交互式配置向导(2分钟完成,生成 config.yaml 和 .env)
    make setup
    
    # 3. 安装依赖(本地开发模式)
    make install
    
    # 4. 启动本地服务
    make dev
    # 访问地址:http://localhost:2026
    

    配置向导会引导你设置 LLM 提供商(支持 OpenAI / DeepSeek / MiniMax / Qwen / 本地 vLLM 等)、网页搜索提供商(Tavily / Brave / Exa 等),无需手动编辑配置文件。配置完成后可随时运行 make doctor 验证配置是否正确。

    Docker 部署(推荐生产环境)

    # 开发模式(支持热重载)
    make docker-init    # 仅首次或沙箱镜像更新时运行
    make docker-start   # 启动服务
    
    # 生产模式
    make up             # 构建镜像并启动所有生产服务
    make down            # 停止并删除容器
    

    🎯 核心功能

    • 🧠 子智能体调度:主智能体可按需创建子智能体,每个子智能体拥有独立上下文、工具和终止条件;子智能体支持并行执行,执行结果结构化返回,主智能体最终汇总输出。长任务可拆分为多个子步骤,支持分钟到小时级别的复杂任务处理。
    • 📦 沙箱与文件系统隔离:每个任务拥有独立执行环境,支持文件读写、编辑、图像查看;支持多种沙箱模式:本地执行、Docker 隔离容器执行、Kubernetes Pod 执行。沙箱内文件路径 /mnt/user-data/ 下包含 uploads/(用户上传文件)、workspace/(智能体工作目录)、outputs/(最终交付物)。
    • 🧩 技能与工具扩展:内置研究、报告生成、幻灯片制作、网页生成、图像/视频生成等开箱即用技能;支持自定义技能、MCP 服务器扩展、Python 函数自定义工具;技能按需加载,避免上下文窗口过度占用;支持通过 /skill-name 前缀手动激活单轮技能。
    • 💾 长期记忆:跨会话持久化存储用户偏好、技术栈、常用工作流等信息;自动跳过重复记忆条目,避免记忆无限膨胀;记忆本地存储,用户完全可控。让智能体”记得”你之前的项目背景和编码习惯。
    • 🔌 IM 渠道集成:支持接入 Telegram、Slack、飞书、企业微信、钉钉、微信等 IM 渠道,无需公网 IP 即可接收任务。在聊天工具中直接使用 /new/status/models/memory 等命令管理对话和智能体。
    • 📊 可观测性:内置 LangSmith、Langfuse 可观测性集成,支持全链路 LLM 调用、智能体运行、工具执行追踪。生产和调试时都能清晰了解智能体的决策过程。

    💡 典型使用场景

    场景一:深度研究报告自动生成

    输入”研究 Transformer 架构的演进历程,输出一份 5000 字的技术报告,包含关键论文引用和架构对比图”,deer-flow 会自动规划研究步骤:搜索相关资料 → 阅读并提取关键信息 → 对比不同架构差异 → 生成结构化报告 → 输出为 PDF/Markdown。整个过程无需人工干预,耗时约 10-30 分钟。

    场景二:代码项目从零搭建

    输入”帮我搭建一个基于 FastAPI + Redis 的短链接服务,包含单元测试和 Docker 部署配置”,deer-flow 会创建子智能体分别处理:API 路由设计、Redis 缓存逻辑、测试用例编写、Dockerfile 生成。最终在 outputs/ 目录下产出完整项目代码,可直接运行。

    场景三:内容创作与多语言本地化

    deer-flow 内置内容创作技能,支持文章撰写、幻灯片制作、网页生成。结合 IM 渠道集成,可以将已有视频/文章自动翻译为多种语言并生成配音版本,实现内容的多语言分发。适合自媒体运营者和内容创作者使用。

    🌟 推荐理由

    deer-flow 2.0 是目前开源超级智能体框架中最接近”生产可用”的项目之一。与 LangChain、CrewAI 等框架相比,deer-flow 的最大特点是长周期任务处理能力——通过子智能体调度和上下文管理,它可以处理耗时数小时的复杂任务而不超出上下文窗口。这是很多同类框架做不到的。

    几个让我印象深刻的细节:

  • 上下文工程做得很到位:子智能体上下文隔离 + 自动摘要已完成子任务 + 中间结果卸载到文件系统,这套组合拳让长任务不 OOM。如果你用过其他框架处理长任务,就知道这个有多重要。
  • 沙箱设计务实:支持本地 / Docker / K8s 三种沙箱模式,开发时可以用本地模式快速迭代,生产时切到 Docker 隔离。不用一上来就搞复杂的 K8s 部署。
  • ByteDance 背书:这不是个人业余项目,是 ByteDance 内部打磨后开源的框架,2.0 版本完全重构,代码质量和文档都相当不错。74K+ stars 和 GitHub Trending 第一也证明了社区认可度。
  • IM 渠道集成很实用:无需公网 IP 就能通过飞书/企微接收任务,对国内用户非常友好。想象一下在企业微信群里 @ 一下你的 AI 智能体,它就去后台帮你跑一个深度研究任务,完成后通知你——这个体验很丝滑。

当然也有一些注意事项:项目默认设计为本地可信环境部署,不可信环境需要额外配置认证网关;生产环境扩容需要通过提升单 worker 资源配置或拆分数据库、沙箱到独立节点实现,不能直接增加 worker 数量。部署前建议仔细阅读安全文档。

📦 下载地址

  • GitHubhttps://github.com/bytedance/deer-flow(74K+ Stars,2.3K+ Commits)
  • 官方网站https://deerflow.tech(在线体验 + 完整文档)
  • 文档中心https://deerflow.tech/docs(支持英文、中文、日文、法文、俄文)
  • 在线体验https://deerflow.tech/playground(无需安装,直接试用)
  • License:MIT License(商业友好,可自由修改和分发)
  • 支持的 LLM:OpenAI / DeepSeek / MiniMax / Qwen / 本地 vLLM / 豆包 Doubao(推荐 Seed-2.0-Code)等
  • 如果你正在寻找一个能处理复杂长任务的 AI 智能体框架,或者想了解 ByteDance 级别的工程团队是如何设计超级智能体的,deer-flow 绝对值得深入研究。74K+ 社区星标不会骗你。

  • 做人形机器人的Agility要上市了,估值25亿美元

    做人形机器人的Agility要上市了,估值25亿美元

    做人形机器人的Agility Robotics昨天宣布,将通过SPAC方式上市,估值约25亿美元。合并对象是Churchill Capital Corp XI,这笔交易预计募资超过6.2亿美元,其中约2亿美元来自新老机构投资者的认购。

    Agility2015年从俄勒冈州立大学分拆出来,最出名的产品是双足机器人Digit。目前Digit已经在9家客户现场投入实际使用,包括舍弗勒(Schaeffler)、GXO、加拿大丰田工厂、拉美电商Mercado Libre。该公司背后站着亚马逊、英伟达、软银Vision Fund 2、DCVC等重磅投资方。

    “人形机器人即将成为提升生产力、供应链韧性和美国技术领导力的关键驱动力。”Agility CEO Peggy Johnson在声明中说,”Agility已经在客户环境中部署了可执行商业任务的人形机器人,帮助企业应对劳动力短缺、提升效率,并将AI驱动的自动化安全地整合到运营中。”

    这次上市募资的用途很明确:扩大下一代Digit v5的产能、交付现有订单、拓展新老客户。Agility透露,新机型已经拿到超过3亿美元的多年度订单,还有30多个潜在客户在评估大规模部署方案。

    Agility Robotics的Digit人形机器人
    Digit人形机器人正在仓库中执行搬运任务(来源:TechCrunch)

    人形机器人是不是一门好生意,这个问题在2026年已经有了不同的答案。前几年大家还在争论”人形机器人到底能干什么实际工作”,现在Agility、Figure、Boston Dynamics都在推商业部署,客户也真的在掏钱。劳动力短缺在制造业和物流业是真实痛点,人形机器人如果能稳定干活,ROI是可以算过来的。

    25亿美元的估值贵不贵?对比一下:Figure AI此前融资估值也曾达到26亿美元左右,但Agility这边已经有实际商业部署和收入,故事讲起来更扎实一些。SPAC上市虽然比传统IPO快,但合并后股价表现参差不齐,投资人会盯着Digit能不能真正规模化交付。

    合并后的公司股票将在北美某交易所挂牌,代码AGLT,具体哪家交易所还未公布。SPAC合并预计在2026年晚些时候完成。


    一句话总结:人形机器人从实验室走向仓库 floor,Agility拿下了赛道里的一个重要里程碑——不是因为估值多高,而是它证明了一件事:人形机器人真的能赚钱。

    📎 原文来源:Agility Robotics plans to go public via SPAC in a $2.5B deal | TechCrunch
  • OpenAI拿出第一块自研芯片,但它不想和你聊参数

    终于不再只靠英伟达,OpenAI拿出第一块自研芯片

    OpenAI昨天(6月24日)正式发布了首款自研AI芯片”Jalapeño”,这是一块与博通(Broadcom)合作开发的ASIC专用集成电路,专门用来跑AI推理任务——也就是处理你发给ChatGPT的那些请求。

    距离OpenAI官宣与博通合作造芯片,刚好过去了九个月。背后的算盘其实很清楚:减少对英伟达GPU的依赖。现在AI芯片紧缺,各家都在想办法摆脱”英伟达税”,微软、Meta、亚马逊也都在这条路上跑了,只是性能暂时还追不上英伟达。

    博通CEO Hock Tan在接受路透社采访时说,Jalapeño的性能可以对标英伟达的Blackwell芯片和谷歌的TPU。

    这里得解释一下,Jalapeño是一块ASIC芯片,意思就是它为特定任务而生——AI推理。推理和训练是两回事:训练是让模型”学东西”,需要吞掉海量数据;推理是用训练好的模型去回答用户问题、跑Codex这种智能体。推理芯片的要求和训练芯片不太一样,OpenAI选择从这个场景切入,算是一步稳棋。

    OpenAI把这块芯片称为”多代计算平台的第一步”,预计2026年底之前部署上线。官方说法挺克制:”虽然还在测最终性能,但早期测试显示Jalapeño的每瓦性能会比当前最先进的芯片明显更好。”

    OpenAI自研芯片Jalapeño
    OpenAI首款自研AI芯片Jalapeño,专为推理任务设计(配图为OpenAI办公室)

    这件事的意义不止于”OpenAI有了自己的芯片”。它折射出的是整个AI行业对算力的焦虑:大家都想摆脱对单一供应商的依赖,都在自研芯片这条路上加码。问题是,英伟达的护城河不只是芯片本身,还有CUDA生态——这块Jalapeño到底能不能在实际 workload 中打过Blackwell,还得等真正部署之后才能见分晓。

    有意思的是芯片名字Jalapeño(哈雷佩尼奥辣椒)。OpenAI内部给项目起食物名字不是第一次了,之前GPT系列的内部代号也用过料理-Related命名。这种做法让一家AI巨头看起来没那么”钢铁直男”,虽然本质上这还是一场算力争夺战。


    顺带一提:如果你在关注AI基础设施这条线,这块芯片值得记住——它不一定会颠覆英伟达,但会让OpenAI在和云服务商谈判时多一张牌。推理成本如果能压下来,ChatGPT的定价逻辑可能也会跟着变。

    📎 原文来源:OpenAI reveals its first AI processor: Jalapeño | The Verge
  • 高通39亿美元拿下Modular,要把英伟达的CUDA护城河挖开





    高通39亿美元拿下Modular,要把英伟达的CUDA护城河挖开


    高通39亿美元拿下Modular,要把英伟达的CUDA护城河挖开

    AI竞争打到这个份上,光有芯片已经不够了。高通今天宣布以约39亿美元的全股票交易收购AI软件创业公司Modular,目标很明确:打破英伟达CUDA软件生态的垄断,给开发者一个”写一次、到处跑”的替代方案。


    39亿美元买了什么

    Modular这家公司做的事情,用一句话概括就是:让AI模型可以不挑芯片地跑。它的软件平台能把开发者写的AI代码,自动适配到英伟达GPU、AMD芯片以及其他各种处理器上,不用为每一种硬件单独重写一遍。

    这对开发者来说是个大痛点。现在如果你想把AI模型从英伟达的GPU迁移到AMD的芯片上,或者放到边缘设备里去跑,往往要重写不少底层代码,调优、调试,没个几周搞不定。Modular的卖点就是消除这个摩擦——写一次,到处跑。

    高通CEO Cristiano Amon说:”这次收购不仅对高通,对整个AI行业都是个关键时刻。随着智能体AI在数据中心和边缘环境里铺开,行业正在走向分散化、多厂商的架构,这需要更开放、更现代的软件基础。”

    交易结构是全股票,高通会向Modular的股东发行约1920万股高通股票。按高通最近的收盘价计算,这笔交易价值大约39.2亿美元。双方预期在2026年下半年完成交割。

    矛头直指CUDA

    英伟达在AI硬件市场的统治地位,很大程度上不是靠芯片性能单独建立的,而是靠CUDA——这个软件平台把几百万开发者锁在了英伟达的生态系统里。你用CUDA写了代码,想换到其他芯片上去跑?重写吧。

    这就是英伟达真正的护城河。高通买下Modular,就是要给开发者一个认真的替代选项。Modular的软件不绑定任何特定厂商的芯片,英伟达的GPU能用,AMD的也能用,高通自己的芯片当然更能用。对客户来说,这意味着更少的锁定、更多的选择、更好的议价能力。

    Qualcomm Modular AI software acquisition
    高通收购Modular,布局AI软件栈(图源:TechStartups)

    Amon在声明里说了一句话,值得琢磨:”未来属于对开发者友好、水平化的平台,能在多样化的计算环境中运行,让客户在选择AI部署方式和地点时有真正的选择权。”这话翻译过来就是:英伟达的模式是垂直的、封闭的,我们要做的模式是水平的、开放的。

    高通的两步棋

    这笔收购对高通来说有两个战略意义。第一个是数据中心市场。高通一直在试图在这个被英伟达主宰的市场里分一杯羹,它已经说过要在2026年底之前开始出货面向数据中心的AI芯片。有了Modular的软件,高通的硬件套餐对开发者和企业客户来说就更有吸引力了。

    第二个是推理市场。训练模型抢头条,但推理才是大多数公司真正长期烧钱的地方——模型训练完之后,部署到产品里、响应真实用户请求,这一步要持续跑、大规模跑,算力账单每个月都在那儿。Modular的软件能让推理部署更高效,帮客户节省成本,这对高通来说是一个重要的卖点。

    高通的主力收入现在还是手机芯片,这一点短时间内不会变。但这家公司很明显在加速多元化,从PC、边缘设备、汽车系统,现在又打到数据中心基础设施。AI给了它一个重新定位的机会:从一个移动芯片供应商,转型成一个AI基础设施的全面玩家。

    还不止Modular

    有意思的是,高通的收购胃口可能还不止于此。据The Information报道,高通还在跟AI芯片创业公司Tenstorrent谈收购,报价在80亿到100亿美元之间。如果这笔交易也成了,高通在AI硬件+软件的全栈布局就会更加完整。

    当然,这些都是大数字。39亿美元收Modular,再加可能的最高100亿美元收Tenstorrent,加起来就是140亿美元的规模。但放在AI基础设施这个赛道里看,这些钱可能是必须的门票。谷歌、微软、亚马逊、Meta、OpenAI,全在往自己的全栈能力里砸钱,高通如果不跟上,窗口期可能不会等它。

    对开发者来说,这些巨头打架不一定是坏事。竞争越激烈,选择就越多,被单一厂商锁定的风险就越小。Modular加入高通之后,能不能真的动摇CUDA的地位,现在下结论还太早。但这至少是一个认真的尝试,而AI行业现在正好需要这样的尝试。

    📎 原文来源:Qualcomm acquires AI startup Modular in $4 billion deal to challenge Nvidia’s CUDA dominance | TechStartups
    📎 补充说明:Qualcomm to acquire AI startup Modular in $3.9 billion deal | Reuters


  • OpenAI拿出第一块芯片,起名Jalapeño





    OpenAI拿出第一块芯片,起名Jalapeño


    OpenAI拿出第一块芯片,起名Jalapeño

    ChatGPT背后的公司不再满足于只做模型和应用,它们要自己做芯片了。OpenAI今天跟Broadcom一起发布了第一块专属AI推理芯片,名字叫Jalapeño(jalapeño,墨西哥辣椒)。从宣布合作到芯片出炉,只用了9个月。


    9个月干完别人几年的活

    OpenAI在今天(6月24日)的官方公告里说,Jalapeño是专门给大型语言模型推理设计的加速器芯片。推理(inference)指的是模型已经训练好之后,拿来响应真实用户请求的过程——你在ChatGPT里打字,后端模型跑起来给你答案,这一步就是推理。

    这块芯片是ASIC,全称Application-Specific Integrated Circuit,说白了就是为特定任务定制的电路,不像通用CPU那样什么都能跑但什么都不精。Jalapeño从零开始就是为LLM推理优化的,内存搬运、计算单元、网络连接,全部围绕同一个目标:让ChatGPT的回答更快、更便宜、更稳。

    OpenAI总裁Greg Brockman说:”世界正在走向算力驱动的经济。Jalapeño是我们长期全栈基础设施战略的一部分,目标是让算力变得更充裕,AI更快、更可靠、更便宜。”

    最让人意外的是速度。从初始设计到制造tape-out(芯片设计定稿、送厂生产),Jalapeño只用了9个月。OpenAI说这是高性能半导体行业有史以来最快的ASIC开发周期。他们用了自己的AI模型来加速设计和优化流程——换句话说,AI帮人类把造AI芯片的速度提上去了。

    性能能对标英伟达吗

    Broadcom CEO Hock Tan在接受路透社采访时直接放话:Jalapeño的性能跟英伟达Blackwell芯片和谷歌TPU(张量处理单元)在一个水平上。当然,”在水平上”这个说法留了余地,毕竟Blackwell是目前市面上最强的AI训练/推理芯片之一。

    OpenAI自己在公告里措辞更谨慎一些:早期测试显示Jalapeño的每瓦性能会大幅优于当前最先进的水平,但具体数据要等几个月后的技术报告。眼下工程样品已经在实验室里跑起了生产目标频率下的ML工作负载,包括GPT-5.3-Codex-Spark。

    OpenAI Jalapeño AI推理芯片
    OpenAI首款AI推理芯片Jalapeño(图源:OpenAI官方)

    这块芯片的设计思路值得说一下。它不是把现有AI加速器修修改改拿来用,而是从空白画布开始,完全围绕LLM推理的需求重新设计。具体来说,它减少了数据在芯片内部搬来搬去的开销(数据搬运是AI芯片最大的功耗和延迟来源之一),并且在计算、内存、网络之间做了精细的平衡,让实际利用率更接近理论峰值。

    为什么要自己造芯片

    答案很简单:英伟达的GPU不够用,而且贵。OpenAI每年在算力上的开支是笔天文数字,随着用户量增长和模型变大,这笔账单只会越来越厚。自己造芯片,长期来看能把成本压下来,也能按照自己的节奏和需求迭代,不用完全看英伟达的脸色。

    这条路上OpenAI不是独一家。微软、Meta、亚马逊都已经在自研AI芯片了,谷歌的TPU更是跑了快十年。差别在于,OpenAI的芯片从第一天就是围绕着它自己对未来模型路线图的理解来设计的——它知道自己下一步要做什么模型,知道这些模型在推理的时候会怎么跑,所以可以直接在芯片架构层面做优化。

    这就是OpenAI说的”全栈优势”:不只是做模型,不只是做产品,而是把芯片架构、内核、内存系统、网络、调度、部署和产品体验全部捏在自己手里。每一层都可以为同一个目标优化:让模型更快、更可靠、更便宜。

    今年年底开始部署

    OpenAI说Jalapeño是”多代计算平台的第一步”,计划2026年底之前开始部署,和微软等数据中心合作伙伴一起,在千兆瓦级别的数据中心里跑起来。Broadcom负责芯片实现和网络技术,Celestica负责主板、机架和系统整合。

    对于普通用户来说,这块芯片的影响不会直接看到——你不会在笔记本电脑里装上Jalapeño。但它会让ChatGPT的响应更快,让Codex能跑更长的任务而不超时,让API的价格继续往下走。OpenAI的算盘是:更好的基础设施→更高的效率→更好的模型→更好的产品→更多用户→更多收入→再投到下一代基础设施里。这个飞轮转起来,智能就会变得越来越便宜,越来越普及。

    Jalapeño只是开始。OpenAI和Broadcom已经在一起规划下一代、下下一代的芯片了。AI算力这场军备竞赛,现在从模型层打到了芯片层,而OpenAI刚刚亲手把棋子放上了棋盘。

    📎 原文来源:OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip | OpenAI
    📎 补充说明:OpenAI reveals its first AI processor: Jalapeño | The Verge