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IT之家 6 月 4 日消息，据英国《金融时报》4 日（今天）晚间报道，高盛最新预测显示，SpaceX 若想在 IPO 中 支撑 1.78 万亿美元 （IT之家注：现汇率约合 12.08 万亿元人民币） 估值 ，关键押注在 AI 业务。 按照高盛的模型，SpaceX AI 部门收入 需要到 2030 年增长约 100 倍 。预测显示，SpaceX AI 部门收入将 从 2025 年的 32 亿美元增至 2030 年的 3220 亿美元 （现汇率约合 2.19 万亿元人民币），SpaceX 总收入则将 从去年的 187 亿美元增至 2030 年的 4740 亿美元 （现汇率约合 3.22 万亿元人民币）。 这组激进预测凸显出，大型科技公司推动 AI 投资热潮时，背后依赖的是 非常大胆的增长假设 。这轮 AI 投资热潮已经带动美国股市连续创下新高，SpaceX 已启动 IPO 路演，最高可能融资 860 亿美元。 SpaceX 招股书显示，其估值基础之一是 xAI 的潜在市场规模 。目前的 SpaceX，是马斯克旗下横跨火箭、卫星互联网和聊天机器人业务的集团。 其中，xAI 是 SpaceX 的 AI 部门，2025 年 亏损 64 亿美元 （现汇率约合 434.45 亿元人民币），招股书把 xAI 的总可触达市场规模设定为 26.5 万亿美元 （现汇率约合 179.89 万亿元人民币）。相比之下，Starlink 互联网服务和太空业务对应的总可触达市场约为 2 万亿美元（现汇率约合 13.58 万亿元人民币）。 高盛预计，SpaceX AI 业务收入 将在 2026 年同比增长 388% ，达到 156 亿美元（现汇率约合 1058.97 亿元人民币），并在 2027 年进一步升至 345 亿美元（现汇率约合 2341.96 亿元人民币）。 SpaceX 去年自由现金流为负 138 亿美元。高盛预计，SpaceX 将在 2031 年 实现正自由现金流 ，规模达到 720 亿美元（现汇率约合 4887.57 亿元人民币）。 报道指出，要让这些 AI 增长预测站得住脚，马斯克的 Grok 系列模型必须在 AI 编程、网络安全、智能体和聊天机器人 等关键领域追上并超过 Anthropic、谷歌和 OpenAI 等更领先的 AI 实验室。 但 xAI 过去一直动荡不断。马斯克在两年内 将 10 名联合创始人全部挤出公司 ，xAI 的表现也不及预期，消费端和企业端订阅规模仍然很小，远不足以支撑高盛模型中的收入目标。 高盛击败摩根士丹利、摩根大通、花旗、美国银行和瑞银，成为 SpaceX IPO 的牵头投行。这笔交易预计将为华尔街投行带来数千万美元费用。
防止渠道突然翻一百倍的价格这种 前文如下: 这个渠道用着用着突然翻了一百倍.. 下午hub进不去 进来已经晚了 刚刚这个前端恢复 上来一看充的ldc全部被吞了 前面都是0.0几 后面哗哗翻了100倍, 一百多个游戏币几下全报销了 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
这位 百倍 佬的 https://linux.do/t/topic/2239671 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
感谢百倍佬的公益： 最近蹬了不少百倍佬的kiro反代辅助写论文 8 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 24 日消息，三星电子本周与工会达成临时协议，在最后关头避免了可能造成严重损失的罢工行动，承诺以奖金形式向员工分享更多利润。然而，这一决定很难令内部所有人都感到满意。 根据临时协议，三星内存部门员工最高可获得约 6 亿韩元（IT之家注：现汇率约合 271.1 万元人民币）的奖金，而负责智能手机、电视和家用电器的 DX 设备体验部门员工仅能拿到约 600 万韩元（现汇率约合 27114 元人民币）。高达 100 倍的差距在三星内部引发了强烈不满情绪。 三星电子最大工会的成员中，芯片部门员工占比接近 90%。该工会领导层认为在薪资谈判中取得了胜利。临时协议在预定停工开始前 90 分钟达成，规定将公司营业利润的 10.5% 作为股票奖金，另外 1.5% 以现金形式发放。但其他部门的员工认为自己被系统性排除在外。据 JTBC 新闻报道，部分员工开始在胸前佩戴通常用于哀悼的黑色丝带，以表达对该协议的失望。 由三星 DX 部门员工为主组成的较小工会负责人李浩硕表示：“三星电子是一家公司，我们过去在每一次危机中相互合作、共渡难关。现在业绩好了，你回过头来告诉我只有带来业绩的部门独享奖金，这完全说不通。” 李浩硕指出，几十年来，以智能手机部门为首的 DX 部门一直是整个公司的财务安全网。在半导体部门下行周期，因晶圆厂高昂的固定成本和内存价格的剧烈波动，DX 部门曾承受亏损。据称，在 2023 年初严重的内存供应过剩时期，芯片部门曾从三星显示部门借款 20 万亿韩元，以维持对设备和研发的激进投资。热门的 Galaxy 智能手机系列带来的利润使得三星即便在芯片部门不盈利时也能继续建厂，这一策略最终帮助其击败竞争对手并抓住了当前的 AI 热潮。 然而自芯片部门员工的临时奖金协议公布后，三星内部的风向发生了变化。本周，代表 DX 部门的一个工会向法院申请禁令，试图阻止以芯片部门为主的大工会处理集体谈判。该小型工会领导人寻求使初步协议无效，认为大工会以牺牲其他部门为代价，不成比例地偏向芯片部门。 有小型工会表示，其会员人数已从提案前的 3000 人激增至周五下午的近 13000 人。工会成员已于周五开始电子投票，投票将持续至 5 月 27 日。目前领导反对的非内存及公共业务部门的工会成员数量约为 4.3 万人，他们的反对票可能对投票结果产生重大影响。 这场冲突甚至蔓延到了半导体部门内部。由于业绩分配比例不同，处于亏损状态的晶圆代工和系统 LSI 部门的员工，其奖金将远低于内存部门的同事。这引发了那些为内存部门成功提供关键技术基础支持的员工对“不公平”的抱怨。 据《首尔经济日报》称，奖金差距引发的内部分裂已经影响了三星电子的生产运营，非内存及公共业务部门的会议被接连取消，负责 HBM 后端封装和测试工作的 TSP（测试与封装）部门出现了大规模怠工现象。一位消息人士称，“重大项目的决策已完全停滞”，部门间的隔阂因奖金差距再次加深。 TSP 部门的混乱可能对三星造成尤为严重的后果，因为该公司正寻求为英伟达下一代 Rubin AI 加速器提高 HBM4 产量。TSP 采用集成的交钥匙系统，通过自身代工厂和封装线进行芯片流转，后端运营的任何放缓都将直接限制 HBM 的产出。另一位消息人士警告，生产和验证环节持续的工作疏忽可能损害三星的客户关系并危及交付。 与此同时，全球内存市场正进入前所未有的繁荣期。英伟达 CEO 黄仁勋和 AMD CEO 苏姿丰近期同时宣布扩大 AI CPU 的生产，对 HBM、通用 DRAM 以及服务器用低功耗 DRAM 提出了更高需求。随着英伟达在今年下半年正式推出 AI CPU“Vera”和 AI GPU“Rubin”，北美云服务提供商的 AI 推理计算需求预计将同比增长 122%。 在此背景下，三星电子亟需迅速化解内部奖金纷争，以吸收全球大型科技公司的爆炸性 AI 需求并引领高附加值市场。一位业内人士称：“海外竞争对手正全力以赴进行产能扩张和设备采购，现在是紧急情况。三星电子应尽快解决内部冲突，重新整合公司力量以增强外部竞争力。” 三星半导体业务 CEO 全永铉在周四的一份内部备忘录中写道，希望公司能够“把这段冲突时期抛在身后”，并表示如果能回到“在相互尊重和信任的基础上团结一致”，就可以“再次实现更大的跨越”。 5 月 16 日，李在镕也在这场对峙中罕见地公开发表评论“工会成员们，三星的家人们，我们是一体，是一家人”。同时他还表示“现在是团结一致、朝同一方向前进的时刻”，并就公司内部问题向公众和全球客户道歉，称“风雨由我承受，责任在我”。 相关阅读： 《 三星电子工会就初步薪资协议启动投票，员工最高奖金约 6 亿韩元 》 《 三星因避免罢工股价大涨，但部分员工可获 6.26 亿韩元奖金引担忧 》 《 AI 红利分配不均：三星存储器部门奖金 5 亿韩元，芯片代工部门仅 8000 万 》 《 刚领完奖金就买保时捷跑车，曝三星数亿韩元奖金让韩国上班族集体破防 》
IT之家 5 月 12 日消息，美国国家航空航天局（NASA）宣布，已与美国微芯科技公司（Microchip）达成合作，共同研发可为航天器提供动力的下一代芯片。该项目名为高性能航天计算项目，旨在打造一款片上系统（SoC），其运算能力将达到现有航天专用处理器的 100 倍。 美国航天局表示，这款芯片将推出两个版本：抗辐射加固版，适用于地球同步轨道、深空探测及长周期任务；耐辐射版，面向近地轨道卫星使用。前者主要为登月、火星探测及更远星际任务提供支持，后者则专门适配商业航天应用场景。 这款片上系统可在单一芯片上集成计算与网络通信双重功能，既能降低研发成本与系统复杂度，也能进一步提升能效。更重要的是，它采用可扩展架构，任务操控人员可在需要节能时关闭冗余功能。NASA 此前就曾通过关闭深空航天器的非必要设备来降低功耗：有着近 50 年服役历史的旅行者 1 号探测器于 2012 年飞出太阳系，科研人员发现其机载电力意外下降后，便执行了这一操作。 据IT之家了解，该芯片还支持通过先进以太网实现多芯片组网扩展，能为 NASA 航天器提供超强算力，甚至赋予航天器一定自主决策能力，例如自主设定火星漫游车的行进速度、独立分析拍摄影像等。毅力号火星车就曾应用过类似技术：它将 NASA 火星地表卫星数据、全景相机影像与高通骁龙 801 芯片相结合，把实时观测画面与太空传回的资料进行比对，从而实现高精度定位。 值得一提的是，NASA 预计该项目研发的技术也将落地地球民用领域。该航天局表示，其潜在应用场景包括无人机、能源电网、医疗设备、通信服务、人工智能及数据传输等领域。航天技术普及民用早已不是首例，美国国家航空航天局喷气推进实验室称，如今我们日常生活中使用的多项技术，最初均为太空探索研发，包括拍照手机、CT 扫描、发光二极管、净水系统、无线耳机、记忆棉材质等。 一直以来，半导体领域的技术进步主要由苹果、英伟达等芯片厂商，以及台积电等晶圆代工厂推动。此次合作将让 NASA 与微芯科技打造属于自己的技术突破。双方研发的核心方向并非单纯追求极致算力，而是重点攻坚可靠性、能效比、可扩展性与信息安全性四大核心指标。
自从去年买了minimax量大管饱套餐之后，一直觉得这玩意智商拉垮，但是官方测评不低，一直觉得隐约不对劲，就是说不上问题在哪里。 grok这个在线工具回答问题特别准确，不得不说是web问答的plus。于是，为了优化minimax，我多次推演grok在线工具写代码的逻辑，提取出来以下提示词。 # 项目开发指南 注意、注意、注意！您对该指南必须绝对服从，除非得到用户的允许。 ## 语言偏好 - 所有输出、记忆、日志一律用中文 - 代码编写函数名、方法编写、字段命名都必须为英文 ## 开发要求 - 合理的代码分层结构，切勿在一个文件中完成所有功能 - 最简洁清晰的代码架构、最少的代码修改 ## 任务执行顺序 1. 先理解用户问题的本质 - 仔细阅读用户的所有消息（包括历史上下文、提供的代码、错误现象）。 - 识别核心问题：用户真正想要解决什么？ - 如果信息不足，列出疑问点，但不要立即追问，先基于已有信息推进。 - 输出：用一句话或几点总结“用户问题本质”。 2. 充分准备与回忆（调研 + 知识检索阶段） - 不要着急下结论。 - 回忆/检索相关代码、官方文档、最佳实践 - 如果需要，使用工具进行互联网调研，确保信息准确、最新。 - 分析当前实现与规范的差距 3.规格驱动开发 > 你是严格的规格驱动开发工程师。永远不要在没有明确规格文件的情况下开始实现新功能开发。 - 工作顺序 1. **需求**：若无 `specs/{feature}/requirements.md`，先创建并完善它（用 EARS 句式）。 2. **设计**：然后创建 `specs/{feature}/design.md`，需在互联网上充分调研，确保设计合理（架构、数据流、技术决策）。 3. **任务**：然后创建 `specs/{feature}/tasks.md`（按依赖排序的小任务清单，每条带验收标准）。 4. **实现**：只有用户明确说「进入实现阶段」或「implement tasks」后，才开始写代码。 5. **进度**：每完成一个 task，必须在 `tasks.md` 中打勾并写实现备注。 - 所有新功能都放在 `specs/` 目录下，按功能名建子文件夹（如 `specs/foo/`）。 这套提示词不得不说真有用，让我的glm、cursor等准确度大大提高。但是minimax这种水土不服的东西，似乎对系统提示词毫不理会。 于是，每次对话之前，我只能先将这个提示词发先喂给“minimax”，不得不说，他的准确度瞬间提高。 这里慢慢隐隐约约的出一个结论，minimax这个模型，对role=system角色，选择性失明，他完全不按照套路出牌。 在这种猜测下，我将minimax的大模型接口进行了二次反向代理，代码里面加上了如下操作。 对于openai协议 // 模型名包含"minimax"时，将system消息改为user modelLower := strings.ToLower(ctx.Request.Model) if strings.Contains(modelLower, "minimax") { for i := range ctx.Request.Messages { if ctx.Request.Messages[i].Role == "system" { ctx.Request.Messages[i].Role = "user" } } } 对于claude code协议 // 模型名包含"minimax"时，将system消息改为user（Anthropic格式） modelLower := strings.ToLower(ctx.Request.Model) if strings.Contains(modelLower, "minimax") && len(ctx.Request.System) > 0 { ctx.Request.Messages = append([]llmmodels.AnthropicMessage{ {Role: "user", Content: ctx.Request.System}, }, ctx.Request.Messages...) ctx.Request.System = nil } 这样的修改与没修改之前的区别挺大的。 我分别指挥claude code和open code问了以下同一句话。 没改之前“请帮我删除vue文件中的用户图像，以及对应后端代码。” AI修改完之后，提示后端代码没有对应的代码 修改之后，同样的一句话需求 AI先帮我找到了所有要修改的代码，然后逐步改完，提示已经修改完成。 9 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 25 日消息，在当今全球算力竞争白热化、AI 模型参数量不断膨胀并走向物理世界之际，传统 GPU 架构在超低延迟与高能效比上的局限性正日益凸显。 据《科创板日报》，上海中紫星技术有限公司研发了一款名为 NEU（IT之家注：Neural Execution Unit，神经执行单元）的智能原生芯片，并将于今年四季度正式流片。 据中紫星方面披露的实测数据，NEU 芯片在同等 AI 推理任务下，速度达到传统顶级 GPU 方案的近 100 倍，而能耗仅为其十分之一。 中紫星并未选择跟随英伟达的“类 GPU”生态芯片设计路径，而是另辟蹊径。NEU 以存储为中心设计，数据无需在存储与计算单元之间频繁搬运，从根本上消除了传统冯 · 诺依曼架构的数据搬运能耗与带宽瓶颈。与此同时，NEU 在硬件拓扑结构上通过芯片内部的连接方式直接表达神经元风格的连接，原生支持当下主流神经网络架构，并面向未来的细粒度非结构化稀疏模型和不规则神经元拓扑进行了效率优化，从而实现了与生物智能的结构性同构。 中紫星创始人翟四通曾主导建立了海思的整个 EDA（电子设计自动化）软件框架。在接受东方网等媒体采访时，翟四通表示，其核心团队具备深厚的技术积淀与工程实力。在创业之后，他将多年来在实验室的研究成果与工业级大规模集成的经验进行了深度融合。 翟四通表示，要实现真正的智能飞跃，必须从底层工具链到芯片架构进行彻底的重构。目前，中紫星汇聚了来自英特尔、英伟达、海思等工业界领军企业以及加拿大顶级 AI 实验室的跨学科人才，实现了从架构设计、编译器优化到物理模型训练的全体系自研。