谷歌：Q2营收1198亿美元（+24%），云业务暴涨82%至248亿美元，在手未履约订单5140亿美元首破5000亿大关。但Q2资本开支449亿美元，导致自由现金流录得-59亿美元，为数十年来首次转负。谷歌同步将全年资本开支指引从1800-1900亿美元上调至1950-2050亿美元，并预告2027年将继续”大幅”增长。

特斯拉：Q2营收282亿美元（+26%），但运营利润仅3.98亿美元（-57%），营业利润率跌至1.4%。资本开支58亿美元（+142%），自由现金流-11亿美元，为两年多来首次转负。德州Cortex 1/2算力基地扩建、Optimus产线改造和奥斯汀自研半导体工厂持续吞噬现金。

编者评： 谷歌和特斯拉同日现金流转负不是巧合——AI军备竞赛的”烧钱”终于从PPT进入了财报。谷歌年资本开支逼近2000亿美元（相当于一个中等国家的年度财政预算），而云业务82%的增速虽亮眼，仍不足以在短期内覆盖算力投入。特斯拉的处境更为微妙：FSD和Optimus的商业化还在”两三年后”，但现金已先行失血。市场用脚投票——“相信未来”的耐心正在被”活在当下”的算力账单消磨。这一幕也让人想到梁文锋同日流出的”十个月回本”定价法则：当硅谷在烧2000亿美元，DeepSeek在算”服务器十个月回本就够了”。

梁文锋4小时闭门会实录流出：DeepSeek的”克制”哲学与AGI阶梯

7月23日，DeepSeek创始人梁文锋今年5月与投资人的近4小时闭门交流会3.4万字实录在业内全面曝光。每日经济新闻和第一财经先后发布了核心要点整理。经参与投资的机构核实，内容真实可信。

十大核心主题摘要：

“克制”是核心战略：“越克制，越有可能做成AGI。AI这个事情太大了，想独占利益一定会被历史抛弃。”
开源没有商业冲突：未来最强模型大概率继续开源，开源和商业付费之间没有冲突。
十个月回本定价法则：买一批服务器回来，约10个月收回设备成本，就是”合理利润”——不是最大化利润。
AGI是阶梯不是突变：去年是CoT（思维链），今年是Agent，下一步是持续学习，之后模型自我迭代，终点是具身智能。
算力是唯一差距：“我们和美国的唯一差距就是资源。“未来将自建大型集群。
国产芯片一年内生态完全没问题：英伟达CUDA护城河正在被AI和新技术快速瓦解，“一年之内，用事实扭转认知”。
商业化时间点”很遥远”：过去三年任何时候谈商业化和产品线”都是浪费时间”。
组织靠愿景不靠KPI：管理大公司真正依靠的不是规章制度，而是愿景。
不成为下一个字节或腾讯：不是以商业利益最大化为目标。
团队稳定性是AGI的充分条件：“只要团队稳定，我一定能做成AGI。就这么简单。”

DeepSeek此次首轮外部融资约510亿元，估值区间3250-3509亿元。梁文锋本人出资约200亿元为最大单一出资方，腾讯约100亿元。

编者评： 这份实录是2026年迄今为止最重要的AI创业者自述文献。梁文锋用”克制”二字构建了一套与硅谷截然相反的商业哲学——在谷歌豪掷2000亿美元年资本开支的同一天，DeepSeek的创始人说”十个月回本就够了”。这种反差不仅是中美AI路线的分化，更是”资本密集”vs”效率密集”两套范式的公开对撞。值得注意的是，他预判的”Agent→持续学习→具身智能”AGI阶梯与宇树王兴兴同日发言恰好形成呼应。唯一需要追问的是：当DeepSeek估值已到3500亿，“克制”还能克制多久？

AMD向Anthropic投资50亿美元+2GW芯片订单：循环交易改写AI芯片格局

7月22日，AMD与Anthropic联合宣布战略合作：Anthropic将部署最高2吉瓦（GW） 的AMD Instinct MI450系列GPU（Helios机架方案），首吉瓦于2027年上半年开始交付；AMD将向Anthropic进行最高50亿美元的战略股权投资。

这是AI行业”循环交易”（circular deal）模式的最新案例——芯片商投资AI公司，AI公司再将资金用于购买该芯片商的硬件。此前，英伟达正在洽谈向OpenAI投资300亿美元。

交易细节：

MI455X GPU + EPYC “Venice” CPU + Pensando网络 + ROCm软件全栈方案
Claude将用于优化AMD Instinct GPU工作负载并加速ROCm开发
AMD将全面采用Claude用于工程和产品开发
Anthropic目前已在运行MI355X GPU，此次为大规模扩容

对Anthropic而言，这是继5月租用SpaceX Colossus 1（22万张英伟达GPU/300MW）、与Meta洽谈百亿美元算力租赁后的又一次算力扩容，目标是确保总计5GW新增容量。

编者评： AMD-Anthropic联盟 vs 英伟达-OpenAI联盟——AI芯片从一家独大正式进入”双阵营”时代。但”循环交易”模式的可持续性值得审视：芯片商用投资锁定客户，AI公司用融资购买芯片，本质上是同一笔钱在生态内闭环流转。当谷歌和特斯拉同一天现金流转负时，这笔50亿美元投资究竟是Anthropic的算力保险，还是AMD的营收保底？Lisa Su在赌——如果Anthropic跑出来，AMD就有了对抗英伟达CUDA生态的旗舰案例。但如果赌输了呢？答案可能已经在谷歌那份-59亿美元自由现金流的财报里了。

黄仁勋Axios专访”单挑”华盛顿：中国开源AI”应该被使用”

7月22日，英伟达CEO黄仁勋在得州Wistron工厂开幕期间接受Axios独家专访，就中国开源AI模型发表了与华盛顿主流意见截然相反的立场。

核心观点：

“中国模型很优秀，应该被使用”：美国企业”绝对应该”可以自由运行中国模型
“零可能”：中国把美国公司挤出市场？“概率为零”
开源更安全：“如果全世界只有一个模型、一个攻击点、一个失败来源，世界会更脆弱”
批评Anthropic限制Mythos：Mythos”应该作为服务开放”，“限制Anthropic不符合美国利益”——尽管英伟达本身已是Mythos的Glasswing合作伙伴（约200家机构）
华尔街两次误判：“市场第一次误解了DeepSeek的影响，这次又误解了Kimi”

这一立场与同日财长Bessent的强硬表态形成尖锐对立——Bessent称正在调查中国模型是否”窃取美国IP”，可能在”数天或数周内”实施制裁，白宫甚至在讨论要求美企披露是否使用中国模型。

背景：Kimi K3自7月16日发布以来，费城半导体指数一周暴跌12.5%，为15个月来最差表现；中国AI股同样遭重创——智谱港股一度跌30%。

编者评： 黄仁勋的立场不能简单归结为”屁股决定脑袋”（英伟达中国年收入曾近200亿美元），但他提出的”开源更安全”论点确实触及了一个真实悖论：如果华盛顿成功封禁中国开源模型，世界AI生态会走向一个更安全的”单模型寡头”格局，还是更脆弱的”单点故障”系统？他的批评对象Anthropic恰好是同一天宣布与AMD达成50亿美元合作的那家公司——所以本质上，这是一场芯片商（英伟达/AMD）+ AI公司（OpenAI/Anthropic）双线交叉站位的全面战争。

微软被曝测试Kimi K3接入Copilot：年省6亿美元的中国模型”换芯”计划

7月22日，The Information报道称微软正在内部测试月之暗面Kimi K3大模型，评估将部分Copilot推理请求从OpenAI和Anthropic模型迁移至Kimi K3的可行性。内部估算显示，如果完成切换，每年最多可节省6亿美元云基础设施成本。

关键事实：

Kimi K3在代码生成、逻辑推理等任务中表现”有竞争力”，且推理成本显著低于GPT-4系列和Claude系列
微软预计未来两个月完成初步技术验证
但面临三重挑战：(1) Copilot架构深度绑定OpenAI API，迁移需重构提示词工程和错误处理；(2) Kimi K3在复杂推理、多轮对话和企业级安全性方面的达标情况仍需大规模A/B测试；(3) 白宫可能出台行政令限制美企使用中国模型，并探讨将相关AI实验室列入实体清单

分析人士认为，即使微软最终采用Kimi K3，也仅限于非核心、低敏感度的推理负载（代码补全、基础问答等），占比不超过Copilot总量的20%。微软CEO纳德拉近期在内部多次强调”成本效率”和”供应商多样性”。

编者评： 这是继黄仁勋”应该使用中国模型”之后的第二个关键信号——全球最大的企业级AI应用（Copilot）的东家正在认真考虑”换芯”。6亿美元不是小数字，相当于微软智能云部门Q3净利润的约15%，但对微软而言真正的驱动力可能不只是省钱：在对OpenAI投资超过130亿美元后，用Kimi K3做”替代性威胁”也是一种微妙的价格谈判筹码。而月之暗面若能拿下Copilot部分订单，将成为中国AI公司出海的里程碑——前提是白宫不在未来两个月内关上大门。

亚马逊AGI部门裁员：边裁边投2000亿美元的AI战略悖论

7月22日，路透社率先报道亚马逊正在对AGI（通用人工智能）部门进行新一轮裁员。受影响岗位集中在模型定制和模型后训练领域，涉及AGI数据服务副总裁Adeeb Shanaa和AGI信息副总裁Vishal Sharma管理的团队。亚马逊未披露具体裁员人数。

这是亚马逊更大规模瘦身计划的延续：2026年1月裁员1.6万人，自2025年10月以来累计裁员超3万人。在AI组织层面，AGI负责人Rohit Prasad于2025年底离职，AGI实验室主管David Luan于2026年2月离职，德桑蒂斯接手后坦言亚马逊大模型”在高难度前沿算力任务上仍存在短板”。

然而同时，亚马逊全年资本开支预计2000亿美元（较2025年+53%），正计划发行数百亿美元债券支撑AI基础设施建设。公司核心自研大模型Nova尚在追赶GPT-5.6和Claude Fable 5的途中。

编者评： “一边裁AI团队、一边砸2000亿美元”——这组矛盾的信号揭示了AI投入的结构性困境：资本可以买算力，但买不到技术突破的效率。亚马逊裁掉模型定制和后训练岗，意味着它在”自研大模型全栈追赶”这条路上选择了收缩，将资源集中在更可能商业化的AI应用层面。这不是放弃AI，而是承认不是所有AI投入的边际回报都是正的。当谷歌砸出-59亿美元自由现金流时，亚马逊选择先止血再看路——或许这才是更理性的”军备竞赛”姿势。

宇树王兴兴：具身智能”ChatGPT时刻”最快两三年内到来

7月22日，宇树科技创始人兼CEO王兴兴在西安举行的2026世界互联网大会数字丝路发展论坛上发表演讲，提出具身智能的”ChatGPT时刻”有望最快两三年内到来。

关键信息：

对”ChatGPT时刻”的定义：机器人能在80%陌生场景中，通过语音或文字指令顺利完成80%任务
H1人形机器人奔跑速度已达10m/s，有望在最近几个月超越博尔特（人类百米纪录9.58秒）
宇树已成为全球四足机器人和人形机器人出货量最多的公司，G1是全球销量最高的人形机器人
已发布全球首个人形机器人应用程序商店和首款量产版载人变形机甲GD01
认为具身智能”很可能已经没有底层技术问题了，剩下的主要是工程问题，但工作量巨大”

编者评： 王兴兴的发言是今日唯一一个”非AI大模型”但同样重磅的声音。具身智能的”两三年”时间线恰好与梁文锋同日流出的AGI阶梯的终点（Agent→持续学习→具身智能）形成闭环——两个中国AI创业者，一个在语言模型赛道做AGI阶梯推演，一个在物理世界赛道做落地时间表预判。值得注意的是，王兴兴说”本质上已无底层技术问题”时底气十足，但宇树的估值和商业化进程相比DeepSeek仍显低调——具身智能的ChatGPT时刻到来之前，它还需要证明自己能跨越”出货量冠军→盈利冠军”的鸿沟。

编者按

本期声浪的核心叙事可以用一句话概括：AI军备竞赛的”反噬”首次在财报层面显现。

谷歌和特斯拉同日现金流转负并非意外——它是一面镜子，照出了持续近两年的AI疯狂投资后，资本市场耐心的极限在哪里。谷歌砸下449亿美元季度资本开支，换了82%的云增速，却依然不足以让现金流回正——这场军备竞赛的”回本周期”正在被拉长到市场难以忍受的程度。

而在天平的另一端，梁文锋3.4万字闭门会实录的流出堪称”适时”：当硅谷在烧2000亿美元时，一个中国AI创业者说”十个月回本就够了”。这不再只是中美AI路线之争，更是”资本密集型AI”与”效率密集型AI”两种哲学的对撞。

与之呼应的，是黄仁勋在Axios公开”叫板”华盛顿、AMD以50亿美元锚定Anthropic构建”反英伟达联盟”、微软用Kimi K3向OpenAI发出降本信号——所有动作都在指向同一个方向：AI产业正从”堆算力做加法”的第一阶段，进入”算成本做减法”的第二阶段。

而亚马逊边裁AGI团队边砸2000亿美元、宇树王兴兴说具身智能”两三年”——一个在收缩、一个在扩张，则提醒我们：这场军备竞赛的终点可能不是某一个模型或某一项技术的胜利，而是谁能用最低的边际成本抵达AGI。