AI 日报 2026.05.23：黄仁勋喊出 4 万亿美元 AI 基建时代，DeepSeek 700 亿融资加速开源

2026-05-23 by

今天的 AI 圈可以用一句话概括：钱在加速，格局在变。黄仁勋把 AI 基建的年度总开支从”一万亿”上调到”三到四万亿”——不是预测，是他在财报电话会上直接说出来的。与此同时 DeepSeek 700 亿融资在路上，梁文锋说继续开源不急着赚钱；Google I/O 把 AI 代理工具链打了个包；Claude 和 DeepSeek 各自加了一把代码生成的火。还有值得关注的是，18 年老开发者与 GitHub 公开决裂——当一个平台大到影响开发者群体的信任时，事情就开始变得不一样了。

中国这边也有动静：国家发改委明确提了”加快具身智能训练基础设施建设”，讯飞科技同日官宣千亿推理算力专项，BitCPM-CANN 完成华为昇腾全栈训练开源。

1. 黄仁勋：AI 基建年度开支要冲到 4 万亿美元

这是今天最炸的消息。英伟达发布 2027 财年 Q1 财报，营收 816 亿美元，同比增长 85%，净利润 583 亿美元——翻了两倍多。市值 5.7 万亿美元，已超过德国 2026 年 GDP 预测。

但比财报数字更重要的是黄仁勋在财报电话会上说的话：超大规模云厂商的 AI 基建年度开支，将从当前的约 1 万亿美元，增长至 3-4 万亿美元。黄仁勋的原话是”not if, but when”——不是会不会，而是什么时候。

这个数字放在今天看是荒谬的。2023 年 AI 相关硬件开支还不到 1000 亿美元。两三年翻 30-40 倍，就算对黄仁勋来说也算得上激进。但请注意，他在说的是”云厂商”的开支——AWS、Azure、Google Cloud 三家合计从 1 万亿跳到 3-4 万亿。如果这个预测靠谱，英伟达的 GPU 订单簿未来几年根本不用愁。

对开发者来说更直接的问题是：云端算力的成本，会因此下降吗？会，而且是大规模地。采购量每上一个台阶，单位成本就会被压缩一次。这也意味着更多人能负担得起大模型推理。

2. DeepSeek 推进 700 亿元融资，梁文锋承诺坚持开源

IT之家报道，DeepSeek 正在推进一轮 700 亿元人民币的融资。同时，创始人梁文锋明确承诺：坚持开发开源 AI 模型，不追求短期商业化目标。

700 亿人民币大约是 97 亿美元，如果完成，这将成为中国 AI 领域最大的单轮融资之一。值得注意的是，这笔钱的背景是 DeepSeek-R1 和 V3 系列持续引发行业震动，DeepSeek-V4-Pro 也刚宣布永久降价——低成本 + 开源正在成为一种真实的竞争策略。

梁文锋的表态在当下这个时间点值得留意。很多公司做到这个体量都会考虑商业化，DeepSeek 反其道而行，继续押注开源路线。这个选择是否正确，取决于你怎么定义”正确”——如果目标是快速变现，那肯定亏；如果目标是建立生态护城河，那也许正走在正确的路上。

3. 谷歌 I/O 大会发布 AI 代理全套开发工具链

Google 在 I/O 开发者大会宣布，系统性地构建面向 AI 代理的开发与部署工具链。核心更新包括：独立桌面应用 Antigravity 2.0 及其命令行工具正式发布，Google AI Studio 新增 Kotlin 支持可一键开发安卓应用，Agent SDK 正式面世。

这不是一次功能升级，而是一个完整的开发栈宣告——从原型到发布，从桌面到移动端，谷歌想在一个平台里解决 AI 代理开发的整个生命周期。

与此同时，Project Genie 宣布与 Google Maps Street View 合作，可以将真实美国地点转化为交互式世界。这意味着：你看着某条街的街景，AI 就能生成一个可交互的 3D 版本。

4. Gemini Omni 发布

Gemini Omni 正式发布，创意作品已在 X 平台大量涌现。这个模型在生成质量上比起前代有明显提升，特别是在多模态理解和生成一致性方面。作为 Google 的旗舰模型家族，Omni 发布的速度本身就说明了一件事——Google 在模型迭代上的节奏在加快。

与此同时，X 平台发布体验的负面反馈也在增多——很多用户反映帖子发布后的可见性问题。有人建议用 ChatGPT 插件来替代发布，这个替代路径的可行性正在被更多人认真对待。

5. AlphaProof Nexus：形式化验证驱动 AI 数学证明

Google DeepMind 推出了 AlphaProof Nexus——将大语言模型与 Lean 形式化验证工具结合。具体来说，LLM 在生成数学证明的过程中，不断读取 Lean 编译器的错误信息并自我修正，遇到难题还可以调用更强的工具辅助解决。

这个机制的核心在于：数学证明是一个需要严格形式的任务，光靠”说得通”不够，必须每一步都正确。让 AI 在形式化环境中通过不断试错来学习，比让它在一个没有反馈的环境里”硬猜”效率高得多。这是把强化学习与形式化验证结合的一个很有意思的尝试。

6. Claude 自动模式支持 Pro 计划与 Sonnet 4.6 / Opus 4.7

Claude 的自动模式迎来两项更新：现在 Pro 计划也可以用了，并且支持 Sonnet 4.6 和 Opus 4.7。自动模式是通过按 Shift+Tab 让 Claude 自主完成更长的任务流，之前的限制是只在 Max 计划可用。

加上 Claude Code v2.1.149 同步更新，新增 `/usage` 命令的使用量分类显示、`/diff` 详情视图支持键盘滚动——对重度 Claude Code 用户来说，这些都是实际可感知的体验改善。

7. DeepSeek-V4-Pro 永久降价

DeepSeek 官方宣布将 V4-Pro 的定价”优惠永久化”——之前可能是限时促销，现在变成了常规价格。按官方说法，现在用 DeepSeek-V4-Pro 构建，成本更低，开发者可以把更多预算放在创新上而不是推理费上。

这个动作的逻辑很清楚：扩大采用面，让更多开发者和企业愿意把 DeepSeek 作为默认选项。低价 + 开源 + 效果好，这套组合在 AI 模型市场里杀伤力不小。

8. 首个华为昇腾 910B 全栈训练开源大模型 BitCPM-CANN 发布

ModelBest、清华大学与 OpenBMB 社区联合发布了 BitCPM-CANN——全球首个完全基于华为昇腾 910B NPU 全栈训练的开源 1.58 比特三元大模型。

核心创新：采用仅含三种权重状态的极低比特量化技术，模型内存占用相比 BF16 大幅降低，同时保持推理精度。这个意义在于，它证明了一条路：**在中国国产芯片上，用开源方式，训练出有竞争力的模型**。

在国内 AI 算力受限的大背景下，这个方向的价值不只是技术展示，更是在探索一条真正能走通的本土路径。

9. 国家发改委：加快具身智能训练基础设施建设

国家发改委在 5 月 22 日新闻发布会上明确表示，将加快具身智能训练基础设施建设，让人形机器人不仅能上赛场，还能”进工厂、进商场、进家庭”。

同期讯飞科技也宣布投资千亿专项用于 AI 推理算力建设。两个信号加在一起：中国对具身智能和算力基础设施的政策支持力度在显著加大。

半程马拉松的数据也印证了这一点——参赛队伍从 20 余支增至百余支，完赛队伍从 6 支增至 40 余支。具身智能的产业化速度确实在加快。

10. 速览

动态	要点
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Perplexity 开源 Bumblebee	供应链安全扫描器，扫描高风险软件包和 AI 工具配置
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文本退化：生产环境故障	Hugging Face 指出当前 LLM 普遍存在的重复/不连贯问题
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今日观察

今天三条主线：

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