🤖谷歌CEO皮查伊透露：Gemini有望今年内置于iPhone
谷歌CEO桑达尔·皮查伊在法庭上表示，希望谷歌的AI服务Gemini今年能成为iPhone的内置选项。尽管苹果的Apple Intelligence主要使用自有模型，但已与OpenAI的ChatGPT合作，将其集成到Siri和写作工具中。
(Bloomberg Politics)
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谷歌CEO桑达尔·皮查伊在法庭上表示，希望谷歌的AI服务Gemini今年能成为iPhone的内置选项。尽管苹果的Apple Intelligence主要使用自有模型，但已与OpenAI的ChatGPT合作，将其集成到Siri和写作工具中。
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小米开源首个推理大模型Xiaomi MiMo
今天，小米公司正式宣布开源首个为推理而生的大模型‘Xiaomi MiMo’，联动预训练到后训练，全面提升推理能力。据介绍，该模型以7B参数规模，在数学推理（AIME 24-25）和代码竞赛（LiveCodeBench v5）等公开测评中表现优异，超越了OpenAI公司的闭源模型o1-mini及阿里Qwen2.5-32B等更大规模的开源模型。值得注意的是，MiMo-7B全系列模型均已开源。MiMo来自小米全新成立不久的“小米大模型Core团队”的初步尝试。
—— 小米公司、Hugging Face
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
今天，小米公司正式宣布开源首个为推理而生的大模型‘Xiaomi MiMo’，联动预训练到后训练，全面提升推理能力。据介绍，该模型以7B参数规模，在数学推理（AIME 24-25）和代码竞赛（LiveCodeBench v5）等公开测评中表现优异，超越了OpenAI公司的闭源模型o1-mini及阿里Qwen2.5-32B等更大规模的开源模型。值得注意的是，MiMo-7B全系列模型均已开源。MiMo来自小米全新成立不久的“小米大模型Core团队”的初步尝试。
—— 小米公司、Hugging Face
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英伟达的新工具可根据3D场景创建AI图像
英伟达推出了一款新工具，允许开发者首先在3D中创建图像来生成人工智能图像。这款新工具名为Nvidia AI Blueprint for 3D-guided generative AI，今日起即可下载，适用于配备RTX 4080显卡或更高型号的计算机，通过将 Blender 的 3D 建模软件与 Black Forest Lab 的FLUX.1图像生成器连接起来工作。用户可以使用Blender中的建筑物、植物、动物和车辆等3D对象绘制场景，然后将其用作创建2D图像的参考。用户可以手动调整观看位置或某些对象应放置的位置，与仅使用文本描述相比，这种方法在生成2D图像时可以提供更多细节控制。英伟达表示，其新工具提供了逐步文档、示例资源和预配置的环境。
—— Theverge
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英伟达推出了一款新工具，允许开发者首先在3D中创建图像来生成人工智能图像。这款新工具名为Nvidia AI Blueprint for 3D-guided generative AI，今日起即可下载，适用于配备RTX 4080显卡或更高型号的计算机，通过将 Blender 的 3D 建模软件与 Black Forest Lab 的FLUX.1图像生成器连接起来工作。用户可以使用Blender中的建筑物、植物、动物和车辆等3D对象绘制场景，然后将其用作创建2D图像的参考。用户可以手动调整观看位置或某些对象应放置的位置，与仅使用文本描述相比，这种方法在生成2D图像时可以提供更多细节控制。英伟达表示，其新工具提供了逐步文档、示例资源和预配置的环境。
—— Theverge
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维基百科将使用AI但不会取代人类志愿者
维基百科周三公布了其未来三年的新人工智能战略。维基百科表示将利用人工智能构建 “消除技术障碍” 的新功能，为编辑人员、版主和巡查员提供工具，使他们能够完成所需的工作，而无需担心如何“从技术层面实现这些工作”。这包括创建由人工智能辅助的工作流程，以实现繁琐任务的自动化。AI将用于提高维基百科上信息的可发现性，让编辑人员有更多时间进行人为的考量，而这是在创建、修改和更新维基百科条目时达成共识所必需的。AI还将通过自动化翻译来协助编辑人员并在新志愿者的入职流程中提供帮助。
—— Techcrunch、维基百科
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维基百科周三公布了其未来三年的新人工智能战略。维基百科表示将利用人工智能构建 “消除技术障碍” 的新功能，为编辑人员、版主和巡查员提供工具，使他们能够完成所需的工作，而无需担心如何“从技术层面实现这些工作”。这包括创建由人工智能辅助的工作流程，以实现繁琐任务的自动化。AI将用于提高维基百科上信息的可发现性，让编辑人员有更多时间进行人为的考量，而这是在创建、修改和更新维基百科条目时达成共识所必需的。AI还将通过自动化翻译来协助编辑人员并在新志愿者的入职流程中提供帮助。
—— Techcrunch、维基百科
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Meta收紧雷朋眼镜隐私政策以增强AI训练
Meta 正在对其 Ray-Ban Meta 智能眼镜的隐私政策进行了几项重要调整。在29日向用户发送的电子邮件中，该公司概述了两项关键变化。首先，Meta AI将更频繁地通过智能眼镜“观看”世界。邮件写到：“除非您关闭‘Hey Meta’功能，否则 Meta AI 的摄像头使用功能始终处于启用状态。”其次，Meta 不再允许用户选择不将语音录音存储在云端。该公司表示，虽然无法再禁用语音录音存储，但您可以在设置中随时删除录音。Meta在语音隐私说明中表示，语音转录和存储的音频录音通常会保留长达一年，以帮助改进Meta的产品。这些变化明确：Meta希望通过持续为AI模型提供大量数据以训练并提升其性能。
—— Theverge
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Meta 正在对其 Ray-Ban Meta 智能眼镜的隐私政策进行了几项重要调整。在29日向用户发送的电子邮件中，该公司概述了两项关键变化。首先，Meta AI将更频繁地通过智能眼镜“观看”世界。邮件写到：“除非您关闭‘Hey Meta’功能，否则 Meta AI 的摄像头使用功能始终处于启用状态。”其次，Meta 不再允许用户选择不将语音录音存储在云端。该公司表示，虽然无法再禁用语音录音存储，但您可以在设置中随时删除录音。Meta在语音隐私说明中表示，语音转录和存储的音频录音通常会保留长达一年，以帮助改进Meta的产品。这些变化明确：Meta希望通过持续为AI模型提供大量数据以训练并提升其性能。
—— Theverge
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谷歌或与苹果达成 Gemini AI 合作协议
谷歌即将与苹果达成协议，将Gemini集成到iPhone中。在周三的搜索垄断案审判中，谷歌首席执行官皮查伊确认，公司预计将在今年年中与苹果达成Gemini集成协议，并暗示这项功能将在2025年底前推出。在今天被美国司法部律师问及这些计划时，皮查伊回答说 “正确”。他还表示，他曾与苹果首席执行官库克会面，讨论人工智能发展事宜。皮查伊说：“他(库克)试图了解我们如何发展人工智能技术、我们的路线图，作为其中的一部分，我们也谈到了 Gemini 应用分发。” 他补充说，库克告诉他，今年晚些时候会有更多第三方 AI 模型在 Apple 智能上推出。
—— 彭博社、The Verge
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谷歌即将与苹果达成协议，将Gemini集成到iPhone中。在周三的搜索垄断案审判中，谷歌首席执行官皮查伊确认，公司预计将在今年年中与苹果达成Gemini集成协议，并暗示这项功能将在2025年底前推出。在今天被美国司法部律师问及这些计划时，皮查伊回答说 “正确”。他还表示，他曾与苹果首席执行官库克会面，讨论人工智能发展事宜。皮查伊说：“他(库克)试图了解我们如何发展人工智能技术、我们的路线图，作为其中的一部分，我们也谈到了 Gemini 应用分发。” 他补充说，库克告诉他，今年晚些时候会有更多第三方 AI 模型在 Apple 智能上推出。
—— 彭博社、The Verge
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📈微软股价飙升：AI需求强劲推动云业务增长
微软公布了超出预期的季度财报，受益于人工智能相关服务的强劲需求，其云部门销售额实现显著增长。截至3月底的季度，微软收入同比增长13%至701亿美元，净利润增长18%至258亿美元，均超过了S&P Visible Alpha调查的平均预期。Azure云部门收入同比增长20%至424亿美元。微软股价在纽约盘后交易中上涨6%，市值增加约1760亿美元。微软本季度资本支出为214亿美元，高于去年同期的140亿美元，并计划在本财年投资约800亿美元建设新的数据中心基础设施。此外，微软总裁Brad Smith承诺每年在欧洲数据中心投入“数百亿美元”。尽管如此，微软对OpenAI的130亿美元投资及其合作关系的变化，以及OpenAI宣布与Oracle和软银合作在美国建设至少1000亿美元的AI基础设施项目，引发了对其发展步伐的质疑。微软近期否认了有关人工智能需求放缓的报道，并表示正在调整早期阶段的项目。
(FT)
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微软公布了超出预期的季度财报，受益于人工智能相关服务的强劲需求，其云部门销售额实现显著增长。截至3月底的季度，微软收入同比增长13%至701亿美元，净利润增长18%至258亿美元，均超过了S&P Visible Alpha调查的平均预期。Azure云部门收入同比增长20%至424亿美元。微软股价在纽约盘后交易中上涨6%，市值增加约1760亿美元。微软本季度资本支出为214亿美元，高于去年同期的140亿美元，并计划在本财年投资约800亿美元建设新的数据中心基础设施。此外，微软总裁Brad Smith承诺每年在欧洲数据中心投入“数百亿美元”。尽管如此，微软对OpenAI的130亿美元投资及其合作关系的变化，以及OpenAI宣布与Oracle和软银合作在美国建设至少1000亿美元的AI基础设施项目，引发了对其发展步伐的质疑。微软近期否认了有关人工智能需求放缓的报道，并表示正在调整早期阶段的项目。
(FT)
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英伟达CEO敦促特朗普改变AI芯片出口规则
英伟达CEO黄仁勋周三表示，他希望特朗普政府改变美国向其他国家出口人工智能技术的规定，以便美国企业能够更好地利用未来的机遇。黄仁勋表示：“我们需要加速美国AI技术在全球的扩散。政府的政策和鼓励措施确实需要支持这一点。”拜登政府已经制定了一项关于AI扩散的额外政策，即根据三个资格等级限制向世界各国销售AI技术。黄仁勋说：“我不确定新的扩散规则会是什么，但无论最终如何制定，都必须认识到自上一版扩散规则出台以来，世界已经发生了根本性变化。”他还警告称，中国正在成长为技术领域的强大竞争对手，并特别提到了华为，这家中国电信巨头已扩展到设计自己的AI芯片。
—— 彭博社
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英伟达CEO黄仁勋周三表示，他希望特朗普政府改变美国向其他国家出口人工智能技术的规定，以便美国企业能够更好地利用未来的机遇。黄仁勋表示：“我们需要加速美国AI技术在全球的扩散。政府的政策和鼓励措施确实需要支持这一点。”拜登政府已经制定了一项关于AI扩散的额外政策，即根据三个资格等级限制向世界各国销售AI技术。黄仁勋说：“我不确定新的扩散规则会是什么，但无论最终如何制定，都必须认识到自上一版扩散规则出台以来，世界已经发生了根本性变化。”他还警告称，中国正在成长为技术领域的强大竞争对手，并特别提到了华为，这家中国电信巨头已扩展到设计自己的AI芯片。
—— 彭博社
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🤖 中国AI策略或重塑全球估值：腾讯模式挑战马斯克垂直整合
中国科技巨头腾讯正通过将AI直接整合到微信等超级App中，重塑AI估值模式。与马斯克垂直整合的AI帝国模式不同，腾讯的策略更注重成本效益和整合速度。马斯克希望通过X和xAI的合并，打造估值超过1200亿美元的“超级App”，但X的广告收入下降，xAI的Grok模型也在企业级应用上落后于OpenAI和Anthropic。X的广告销售额预计今年将达到22.6亿美元，公司估值可能接近150亿美元。xAI的年收入预计超过1亿美元，估值可能略高于20亿美元。中国的AI估值倍数更低，腾讯的AI策略预示着整个AI行业将面临重新定价。
(FT)
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中国科技巨头腾讯正通过将AI直接整合到微信等超级App中，重塑AI估值模式。与马斯克垂直整合的AI帝国模式不同，腾讯的策略更注重成本效益和整合速度。马斯克希望通过X和xAI的合并，打造估值超过1200亿美元的“超级App”，但X的广告收入下降，xAI的Grok模型也在企业级应用上落后于OpenAI和Anthropic。X的广告销售额预计今年将达到22.6亿美元，公司估值可能接近150亿美元。xAI的年收入预计超过1亿美元，估值可能略高于20亿美元。中国的AI估值倍数更低，腾讯的AI策略预示着整个AI行业将面临重新定价。
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Gemini 集成 GitHub，代码问答更便捷
Google Gemini 将推出 GitHub 应用扩展，继 Spotify 和 WhatsApp 后又一第三方集成。开发者可在 Gemini 中连接代码库。
用户可让 Gemini 理解代码结构、回答特定函数问题、提供代码优化建议以及协助调试程序错误，提升开发效率。
通过网页版导入仓库（限一个，有大小限制），私有库需账户关联。该集成无法获取 commit 历史或写入代码。
9to5Google
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Google Gemini 将推出 GitHub 应用扩展，继 Spotify 和 WhatsApp 后又一第三方集成。开发者可在 Gemini 中连接代码库。
用户可让 Gemini 理解代码结构、回答特定函数问题、提供代码优化建议以及协助调试程序错误，提升开发效率。
通过网页版导入仓库（限一个，有大小限制），私有库需账户关联。该集成无法获取 commit 历史或写入代码。
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DeepSeek“五一礼包”来了 新开源模型数学推理能力大提升
DeepSeek-Prover-V2-7B：基于上一代V1.5模型，支持最长32K上下文输入；DeepSeek-Prover-V2-671B：在DeepSeek-V3-Base基础上训练，推理性能最强。*核心贡献者 †在 DeepSeek-AI 实习期间完成的工作，扫描文末二维码，进社群获取完整报告据官方论文披露，DeepSeek-Prover-V2的训练核心是“递归+强化学习”的组合：即先由DeepSeek-V3拆解复杂定理，生成一系列子目标和推理思路；再通过GRPO算法，从多种候选方案中自动学习如何选出最优解。模型特别引入了两种互补的“解题风格”：快速模式（non-CoT）：专注于速度，像是一位熟练工匠，直接生成精炼的Lean代码答案，不展示思考过程，适合处理大量题目。逻辑模式（CoT）：更像一个耐心的数学老师，会详细列出每一步推理过程，确保逻辑清晰、思路透明。训练过程分为两阶段，在第一阶段，研究人员主要训练快速模式，采用“专家迭代”方法：模型先尝试解决难题，成功的答案再作为新数据反哺模型，不断打磨自己的能力。待快速模式趋于稳定后，研究人员进入第二阶段，开始训练更复杂的逻辑推理能力。他们将DeepSeek-V3的数学知识迁移到新模型中，并结合形式化数据，引入“冷启动”机制，构建起更复杂的推理路径。为了进一步提升推理能力，研究人员引入了GRPO的强化学习算法，不同于传统的 PPO，它直接在多个候选答案中比较优劣，引导模型自主学会选择最优解。具体做法是：每次输入一个定理，系统会生成32个不同的证明方案，然后只保留被 Lean 验证系统判定为“正确”的答案（奖励1分，否则0分），这样模型就能在高质量反馈中不断进化。在开发出性能强大的671B模型后，DeepSeek研究团队又尝试把这些能力“蒸馏”到更小的7B模型中，而整个过程就像是师傅教徒弟:先用大模型生成解题过程，再教会小模型理解并复现；同时将小模型输入长度扩展至与大模型一致，并经历相同的强化训练。这样，即便在资源有限的设备上，用户也能使用小体积模型获得接近大模型的数学推理能力，并根据需求选择快速或详细解题风格。整个体系中，DeepSeek-V3负责拆解复杂定理，生成自然语言的推理草图，同步转译为 Lean 语言表示的一系列子目标，并生成“思路链”作为中间引导。7B模型再一步步完成子证明，最终拼接成完整推理。这种“模糊思考 + 精确证明”的训练机制，有效提升了小模型的数学理解深度。在最终性能评估中，DeepSeek-Prover-V2-671B在MiniF2F测试中实现了88.9%的通过率，成功解出PutnamBench数据集中的49道难题。与此同时，DeepSeek还同步推出了一个全新的数学形式化数据集ProverBench，共包含325道问题题目。涵盖：AIME 竞赛题（15 题）数论、代数、线性代数、微积分、实分析等多个方向这一数据集不仅包含真实的高中竞赛题目，还涵盖从基础代数、实变分析到概率论等多个本科阶段知识点，能够系统评估模型在不同数学领域的推理能力。结果显示，在15道AIME竞赛题中，DeepSeek-Prover-V2成功解出其中6道，而 DeepSeek-V3使用多数投票方式（majority voting）则解决了8道。按照官方的说法，这组对比凸显出一个重要趋势：大型语言模型在“非正式数学推理”和“正式数学推理”之间的表现差距正在明显缩小。非正式数学推理：指模型像人类一样用自然语言思考、理解并解答数学题，比如我们日常说“这道题怎么算？”的方式。它更灵活、不需要严格的逻辑形式。正式数学推理：指模型能用像Lean这样的形式语言，写出符合数学逻辑、可被验证器检验的严谨证明。它像数学论文中的证明，强调每一步推理都必须严格准确。换句话说，过去模型更像是“会算但不会写出严谨证明”。而现在，在模型结构和训练策略不断演进下，语言模型也逐步学会了写出规范、可验证的数学证明。此外，DeepSeek 宣布新模型的使用将遵循其公开许可证。https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2/blob/main/LICENSE-MODEL目前，Prover-V2系列已可通过Hugging Face平台免费下载，并支持Transformers接口部署。Novita AI是首批上线Prover-V2-671B推理服务的第三方提供商，我们也借此测试了一些问题。经典的“一根 5.5 米长的竹竿可以通过高 4 米宽 3 米的门吗？”很遗憾，结果它没答对。对于这道抽象代数，它的回答不仅正确，还能从基本定义出发，解释了什么是群同态、Z₁₂和Z₄的含义，以及同态的运算规则，显然，这对于初学者很友好。从论文所透露的方向来看，DeepSeek-Prover-V2给出的不仅是数学答案，更指明了语言模型下一阶段的可能路径。如果说过去我们关心的是大模型“能说什么”，那么在Prover-V2身上，我们得需要关注它“能证明什么”。数学只是切入口，推理才是DeepSeek这次真正下注的方向。从生成内容迈向生成结构化逻辑，这条路线不够性感，也不容易讲故事，却可能最早触碰通用人工智能的底层结构。毕竟，AI可以不懂人情世故，但它必须学会推理，因为任何知识系统的边界，归根结底都是逻辑能否闭环、以及推理能否成立。 ...
PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1496604.htm
手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1496604.htm
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DeepSeek-Prover-V2-7B：基于上一代V1.5模型，支持最长32K上下文输入；DeepSeek-Prover-V2-671B：在DeepSeek-V3-Base基础上训练，推理性能最强。*核心贡献者 †在 DeepSeek-AI 实习期间完成的工作，扫描文末二维码，进社群获取完整报告据官方论文披露，DeepSeek-Prover-V2的训练核心是“递归+强化学习”的组合：即先由DeepSeek-V3拆解复杂定理，生成一系列子目标和推理思路；再通过GRPO算法，从多种候选方案中自动学习如何选出最优解。模型特别引入了两种互补的“解题风格”：快速模式（non-CoT）：专注于速度，像是一位熟练工匠，直接生成精炼的Lean代码答案，不展示思考过程，适合处理大量题目。逻辑模式（CoT）：更像一个耐心的数学老师，会详细列出每一步推理过程，确保逻辑清晰、思路透明。训练过程分为两阶段，在第一阶段，研究人员主要训练快速模式，采用“专家迭代”方法：模型先尝试解决难题，成功的答案再作为新数据反哺模型，不断打磨自己的能力。待快速模式趋于稳定后，研究人员进入第二阶段，开始训练更复杂的逻辑推理能力。他们将DeepSeek-V3的数学知识迁移到新模型中，并结合形式化数据，引入“冷启动”机制，构建起更复杂的推理路径。为了进一步提升推理能力，研究人员引入了GRPO的强化学习算法，不同于传统的 PPO，它直接在多个候选答案中比较优劣，引导模型自主学会选择最优解。具体做法是：每次输入一个定理，系统会生成32个不同的证明方案，然后只保留被 Lean 验证系统判定为“正确”的答案（奖励1分，否则0分），这样模型就能在高质量反馈中不断进化。在开发出性能强大的671B模型后，DeepSeek研究团队又尝试把这些能力“蒸馏”到更小的7B模型中，而整个过程就像是师傅教徒弟:先用大模型生成解题过程，再教会小模型理解并复现；同时将小模型输入长度扩展至与大模型一致，并经历相同的强化训练。这样，即便在资源有限的设备上，用户也能使用小体积模型获得接近大模型的数学推理能力，并根据需求选择快速或详细解题风格。整个体系中，DeepSeek-V3负责拆解复杂定理，生成自然语言的推理草图，同步转译为 Lean 语言表示的一系列子目标，并生成“思路链”作为中间引导。7B模型再一步步完成子证明，最终拼接成完整推理。这种“模糊思考 + 精确证明”的训练机制，有效提升了小模型的数学理解深度。在最终性能评估中，DeepSeek-Prover-V2-671B在MiniF2F测试中实现了88.9%的通过率，成功解出PutnamBench数据集中的49道难题。与此同时，DeepSeek还同步推出了一个全新的数学形式化数据集ProverBench，共包含325道问题题目。涵盖：AIME 竞赛题（15 题）数论、代数、线性代数、微积分、实分析等多个方向这一数据集不仅包含真实的高中竞赛题目，还涵盖从基础代数、实变分析到概率论等多个本科阶段知识点，能够系统评估模型在不同数学领域的推理能力。结果显示，在15道AIME竞赛题中，DeepSeek-Prover-V2成功解出其中6道，而 DeepSeek-V3使用多数投票方式（majority voting）则解决了8道。按照官方的说法，这组对比凸显出一个重要趋势：大型语言模型在“非正式数学推理”和“正式数学推理”之间的表现差距正在明显缩小。非正式数学推理：指模型像人类一样用自然语言思考、理解并解答数学题，比如我们日常说“这道题怎么算？”的方式。它更灵活、不需要严格的逻辑形式。正式数学推理：指模型能用像Lean这样的形式语言，写出符合数学逻辑、可被验证器检验的严谨证明。它像数学论文中的证明，强调每一步推理都必须严格准确。换句话说，过去模型更像是“会算但不会写出严谨证明”。而现在，在模型结构和训练策略不断演进下，语言模型也逐步学会了写出规范、可验证的数学证明。此外，DeepSeek 宣布新模型的使用将遵循其公开许可证。https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2/blob/main/LICENSE-MODEL目前，Prover-V2系列已可通过Hugging Face平台免费下载，并支持Transformers接口部署。Novita AI是首批上线Prover-V2-671B推理服务的第三方提供商，我们也借此测试了一些问题。经典的“一根 5.5 米长的竹竿可以通过高 4 米宽 3 米的门吗？”很遗憾，结果它没答对。对于这道抽象代数，它的回答不仅正确，还能从基本定义出发，解释了什么是群同态、Z₁₂和Z₄的含义，以及同态的运算规则，显然，这对于初学者很友好。从论文所透露的方向来看，DeepSeek-Prover-V2给出的不仅是数学答案，更指明了语言模型下一阶段的可能路径。如果说过去我们关心的是大模型“能说什么”，那么在Prover-V2身上，我们得需要关注它“能证明什么”。数学只是切入口，推理才是DeepSeek这次真正下注的方向。从生成内容迈向生成结构化逻辑，这条路线不够性感，也不容易讲故事，却可能最早触碰通用人工智能的底层结构。毕竟，AI可以不懂人情世故，但它必须学会推理，因为任何知识系统的边界，归根结底都是逻辑能否闭环、以及推理能否成立。 ...
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黄仁勋警告称中国在 AI 领域“并不落后”
英伟达CEO黄仁勋周三表示，中国在人工智能领域“并不落后”，华为是“全球最强大的科技公司之一”。黄仁勋在华盛顿特区举行的一场科技会议上对记者表示，中国目前可能“稍稍落后”于美国，但差距很小。“我们非常接近。请记住，这是一场漫长的、永无止境的竞赛。”黄仁勋称。特朗普政府本月限制了未经许可向中国出口英伟达的 H20 芯片。据报道，被列入美国贸易黑名单的华为公司正在为中国客户研发自己的人工智能芯片。黄仁勋说：“他们在计算和网络技术领域表现非常出色，这些都是推动人工智能发展的必备能力。他们在过去几年里取得了巨大进步。”
—— CNBC
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英伟达CEO黄仁勋周三表示，中国在人工智能领域“并不落后”，华为是“全球最强大的科技公司之一”。黄仁勋在华盛顿特区举行的一场科技会议上对记者表示，中国目前可能“稍稍落后”于美国，但差距很小。“我们非常接近。请记住，这是一场漫长的、永无止境的竞赛。”黄仁勋称。特朗普政府本月限制了未经许可向中国出口英伟达的 H20 芯片。据报道，被列入美国贸易黑名单的华为公司正在为中国客户研发自己的人工智能芯片。黄仁勋说：“他们在计算和网络技术领域表现非常出色，这些都是推动人工智能发展的必备能力。他们在过去几年里取得了巨大进步。”
—— CNBC
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