AI早报 | 字节跳动回应：没有做智能驾驶业务的计划；Meta将路易斯安那AI数据中心扩建至5GW，累计投资超500亿美元

先说几个核心判断。字节跳动这次回应很干脆——直接表态没有做智能驾驶业务的计划。据科创板日报7月13日报道，此前有媒体消息称字节跳动正探索进入自动驾驶领域，有意布局无人物流，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，确实有很多早期研究和探索，但没有做智能驾驶业务的计划。这个表态等于划清了边界：AI大模型可以玩，自动驾驶就算了。 另一边，Meta在AI基础设施上的投入是铁了心的。7月13日，Meta宣布将美国路易斯安那州Richland Parish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，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。这还没完，Meta表示将新增超过10亿美元用于当地道路、供水及污水处理等基础设施建设。想想看，一个数据中心项目不仅要建厂房，还得修路和市政管网——这才是真正的"深度绑定"。 台积电那边也有大动作。2纳米工艺已经进入量产阶段，谷歌成了首发的手机芯片客户。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。虽然苹果在芯片更新上一直比较激进，但这次被捷足先登了。这个时间差很关键——谁能抢先拿到2纳米产能，谁就能在性能和功耗上占据先机。 黄仁勋的观点值得反复思考。7月13日据澎湃新闻报道，英伟达CEO黄仁勋在最近一场专访中探讨了智能体与人的区别。他强调，不应该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，和扫地机器人、洗碗机之类的工具没什么两样。这段话一出，对那些喜欢把AI拟人化、赋予情感的营销话术，大概是一记清醒剂。 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，和硬件资源的时分复用，能提升硬件资源利用率，从而降低对芯片制造工艺的依赖。数据很硬：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。这套技术路径，瞄准的是AI芯片老问题的"根儿"。 商汤这次把视觉模型直接开源了。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。这个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——由此都实现了原生统一。开源意味着什么？意味着整个行业都可以拿它做二次开发和落地应用，对视觉AI的普及是实打实的推动。 最后来看产业链的信号。AI需求太猛，连成熟制程都被波及了。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。这背后的逻辑很清楚：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，谁都不能独善其身。