字节跳动否认智能驾驶计划，Meta扩建AI数据中心投资超500亿

先说几个核心判断。字节跳动此次回应十分明确——直接宣布没有涉足智能驾驶业务的计划。据科创板日报7月13日报道，此前有媒体声称字节跳动正在探索进入自动驾驶领域，意图布局无人物流，相关业务隶属于字节旗下的火山引擎汽车行业线。字节的回应是：他们在AI大模型前沿探索领域，包括物理AI，确实进行了大量早期研究与探索，但并未制定智能驾驶业务的规划。这一表态清晰划清了界限：AI大模型可以深入研究，但自动驾驶暂时不在考虑范围内。 另一边，Meta在AI基础设施上的投入决心坚定不移。7月13日，Meta宣布将位于美国路易斯安那州Richland Parish的数据中心扩建至5GW算力规模，累计投资提高至超过500亿美元，相比2024年公布的逾100亿美元投资计划新增约400亿美元，成为全球规模最大的AI基础设施项目之一。不仅如此，Meta还表示将追加超过10亿美元用于当地道路、供水及污水处理等基础设施建设。试想一下，一个数据中心项目不仅要建设厂房，还需修建道路和市政管网——这才是真正的“深度绑定”。 台积电也有重大进展。2纳米工艺已进入量产阶段，谷歌成为首个手机芯片客户。据7月13日报道，谷歌新机将于8月中旬推出，比苹果早了一个月。尽管苹果在芯片更新上一直较为激进，但这次被捷足先登。这一时间差至关重要——谁能抢先获得2纳米产能，谁就能在性能和功耗方面占据领先优势。 黄仁勋的观点值得反复品味。7月13日据澎湃新闻报道，英伟达CEO黄仁勋在最近一次专访中探讨了智能体与人类的区别。他强调，不应过度赋予智能体人性化特征，它们没有意识，本质上只是工具和软件，与扫地机器人、洗碗机等工具并无二致。这番话一出，对那些热衷于将AI拟人化、赋予情感的营销话术，无疑是一记清醒剂。 还有一条消息值得关注。7月13日，界面新闻获悉，东方算芯正式发布了全球首颗大算力3D芯片DF1000。这颗芯片的技术亮点在于——软件定义近存计算。DF1000依托全国产供应链打造，核心之一是软件定义芯片技术。通过任务处理的空间并行，以及硬件资源的时分复用，能够提升硬件资源利用率，从而降低对芯片制造工艺的依赖。数据十分硬核：DF1000可实现520TFLOPS@BF16算力。针对传统AI芯片面临的“存储墙”难题，它采用3D混合键合技术，通过晶圆级堆叠扩展显存容量，高密度IO设计带来了6.4TB/S的访存带宽及900GB/S的Scale-up互联带宽。这一技术路径，直击AI芯片老问题的“根源”。 商汤这次将视觉模型直接开源。7月13日，商汤正式发布并全面开源日日新SenseNova-Vision理解生成统一视觉大模型。该模型的核心变革在于：让视觉成为通用基础模型的原生能力，彻底融入大模型体系。所有经典视觉任务——目标检测、图像分割、深度预测、3D重建——由此均实现了原生统一。开源意味着什么？意味着整个行业都可以基于它进行二次开发和落地应用，对视觉AI的普及是实实在在的推动。 最后来看产业链的信号。AI需求过于强劲，连成熟制程也受到波及。7月13日报道显示，台积电先进制程接单爆满，持续调高3纳米等先进制程报价的同时，涨价潮蔓延至成熟制程。多家IC设计业者透露，陆续收到台积电通知，拟调高成熟制程价格。至于调涨幅度，各厂商和各产品线不一，待第四季度敲定，预计明年1月生效。这背后的逻辑十分清晰：AI芯片的强劲需求从高端制程溢出到成熟制程，整个半导体产业链都在被迫承受涨价压力。从晶圆代工到设计公司，谁都无法独善其身。