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1 、釘釘換帥！90后技術極客陳宇森接任，Agent成阿里AI B端押注點

2、阿里云Meoo CLI發布，本地AI編程項目可直接部署上線

3、蘋果 CoreAI 端側 AI 架構測試：M4 Mac 上 Qwen3 0.6B 解碼速度是 MLX 的 2.47 倍

4、百萬Token只要幾塊錢，算力價格還在往下降

5、GPT-5.6 最強 AI 模型已在路上，消息稱奧爾特曼預估 OpenAI 明年上市

6、OpenAI與甲骨文合作，OCI客戶可用云額度直接調用OpenAI模型及Codex

7、谷歌推出 DiffusionGemma 文本擴散模型：本地 AI 推理速度提升 4 倍

8、小米 MiMo Code V0.1.0 探索性 AI 編程助手發布并開源：基于 OpenCode 二次開發，采用 MIT 協議

9、AI投資規模仍被低估 2030年Token消耗量或增長24倍

10、半導體產業鏈集體拉升 物理AI概念震蕩下挫

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1、多腦區微創植入式腦機接口技術研發商「中科意象」完成數千萬元天使+輪融資，由礪明創投領投，合肥創新投資、澤羽資本、華倉基金等跟投

中科意象是一家多腦區微創植入式腦機接口技術研發商，專注多腦區微創植入式腦機接口技術研發，致力于提供多腦區微創植入式腦機接口系統解決方案。公司核心產品是柔性腦機接口植入體和多腦區微創植入腦機接口技術系統，突破多模態腦影像與計算機視覺配準的無創植入定位與手術規劃、多頻段混合激光的顱骨微創開孔和柔性電極高精度自動植入等關鍵技術，形成集柔性電極“植入定位-通道構建-精準植入”于一體的微創腦機接口植入系統，結合全植入腦機接口信號采集-處理-傳輸系統，能夠提升新一代高通量極微創植入式腦機接口的應用。

2、小型模塊化核反應堆研發商「蔚藍支點」完成數億元Pre-A輪融資，由光合創投領投，鼎暉投資、北極光創投、祥峰投資、柏睿資本等跟投。

蔚藍支點是一家小型模塊化核反應堆研發商，致力于開發模塊化小型核反應堆，為全球用戶提供可持續、穩定、清潔安全的能源解決方案。公司創新采用“小平臺、大協作”研發模式，協同核工業全產業鏈進行新堆型開發，專注于一體化水冷小型堆的自主研發與產業化。

3、具身智能機器人研發商「LiberAI」完成數億元Pre-A輪融資，由順為資本領投，凱輝基金、元禾原點、慕華科創、紅杉中國、真格基金等跟投。

將閑科技是一家具身智能機器人研發商，專注于?具身智能?與?世界模型?研發。瞄準人類 UMI數據+世界模型的下一代顛覆性新范式，國內唯一跑通UMI硬件-數采-大模型訓練全流程閉環。

4、AI虛擬數字人全鏈路服務提供商「八點八數字」完成1億元股權投資，由泰中合投資領投，寶通科技(300031)、拉爾夫創投、動平衡資本等跟投。

八點八數字是一個AI虛擬數字人全鏈路服務提供商，專注于虛擬人AIGC技術研發與應用，致力于為客戶提供虛擬人全產業鏈技術解決方案。公司擁有數字人領域核心技術發明專利及多項創新成果，構建起“軟件+硬件+部署服務”三位一體產品矩陣，于國內首推數字人AIGC應用開放平臺—XMEN.AI，并推出三款消費級數字人應用：億話—數字人AIGC實時交互平臺、億影—數字人AIGC視頻創作平臺、億展-元宇宙空間AIGC生成平臺。實現數字人實時交互、視頻快速生成，并提供數字人AIGC一站式全鏈路解決方案。公司已推出AI短劇協作平臺AniShort，重點攻堅AI短劇平臺智能體研發，推動整個行業正式邁入智能體協同工業化生產時代。

5、功能性粉體材料研發生產商「金戈新材」完成2.15億元IPO輪融資。

金戈新材是一家功能性粉體材料研發生產商。公司通過IS09001/IATF16949質量管理體系、知識產權管理體系認證，產品通過SGS認證，符合歐盟的WEEE、RoHS和EUP等技術指令。主要產品包括無鹵阻燃劑、環保導熱劑、導熱吸波劑，適用于有機硅、聚氨酯、環氧、丙烯酸、塑料等各類高分子材料中，終端應用涉及新能源汽車、5G通訊、光伏風電、消費電子、軌道交通、智能制造、醫療設備、軍工設備、建筑裝飾材料等領域。

1、釘釘換帥！90后技術極客陳宇森接任，Agent成阿里AI B端押注點

6月11號消息， 阿里巴巴今日宣布釘釘管理層調整：陳航卸任釘釘CEO，92年技術極客陳宇森接棒。

6月10日，阿里巴巴合伙人委員會在公司內網發布帖文《有情有義有成長，才是阿里文化》，對近日釘釘離職員工長文《置身釘內》引發的討論表達了鮮明的態度。合伙人委員會以嚴厲的措辭批評了釘釘團隊的管理方式，直接指出這“不是阿里文化該有的樣子”。緊接著，阿里集團宣布了對釘釘管理層的調整。

陳宇森生于1992年，是年少成名的技術極客，也是技術型連續創業者，入選福布斯亞洲“30 Under 30”榜單。他曾在國內外頂級計算機賽事中屢獲冠軍，22歲時創辦的網絡安全公司長亭科技被阿里云收購。接任釘釘CEO后，陳宇森成為阿里巴巴最年輕的事業部CEO。

2025年，陳宇森曾在阿里云內部創業，帶領研發了AI Agent產品MuleRun（騾子快跑）。MuleRun專注于打造全球首個Agent Marketplace-MuleRun，阿里巴巴對該團隊進行了早期投資。

該Agent交易市場MuleRun自2025年8月14日啟動內測，在9月16日正式上線。上線10天，平臺吸引超過21萬注冊用戶、近5000名創作者報名入駐。今年，3月16日，個人AI MuleRun（騾子快跑）正式發布。據陳宇森在采訪中透露，MuleRun上線兩個多月，覆蓋了43個國家的付費用戶，每周實際完成的長程任務超過13個，超過43%的月付費用戶每月消費超過200美金。

在2025年云棲大會現場，陳宇森曾在采訪中表示，“并不想做一個萬能的聊天機器人。Agent要能穩定解決具體問題，才有價值。”

“大模型在其中是膠水，而不是主體。”陳宇森解釋。他舉例，某大型自動駕駛廠商用類似架構生成了4000萬行代碼，替代200人年的工作，其核心就是靠SOP流程來保證穩定性。在MuleRun平臺上，Agent往往是解決高頻、重復、標準化的場景，例如客服、視頻標注、餐飲行業的菜品拍攝等。相比依賴對話式交互的通用Agent，這種設計更接近“生產工具”。

而在今年6月的SAP NOW AI TOUR中國峰會上，陳宇森曾以阿里云智能集團副總裁、全球戰略伙伴部總經理、MuleRun 負責人的身份亮相，分享了企業AI從Copilot階段邁向AI Native階段的實踐路徑。他表示，通用大模型缺乏企業業務上下文，而ERP系統缺少AI底座，兩者需要強強結合。MuleRun作為阿里云旗下全球化All-In-One AI Workforce Platform，讓ERP之外的營銷策劃、數據匯總、跨部門協同等場景同樣進入AI Native自主階段，與SAP的AI 智能體（Joule Agents)協同，從核心系統到日常執行實現完整覆蓋。

過去一段時間，阿里相繼成立了Alibaba Token Hub（ATH）、Token Foundry等組織，以小團隊的組織方式孵化AI創新，涌現了Happy Horse、Happy Oyster、MuleRun、Qoder等一系列新產品和應用。

釘釘則在去年3月無招回歸出任CEO后，開啟了全面AI轉型。今年3月，阿里發布全球首個企業級AI原生工作平臺——“悟空”。作為釘釘的首款獨立應用發布，成為阿里在AI to B領域的重要產品。發布前一日，阿里巴巴宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）事業群，悟空事業部為其組成部分之一。

此次換帥，阿里選擇了在AI Agent領域深耕已久的陳宇森，顯然釘釘仍將作為阿里AI戰略的B端主陣地，繼續推進AI轉型升級。在AI重塑企業協作的浪潮中，這位92年出生的極客能否帶領釘釘走出一條不同于傳統辦公軟件的新路，值得關注。（科創板日報）

2、阿里云Meoo CLI發布，本地AI編程項目可直接部署上線

6月11日消息，阿里云Meoo（秒悟）推出開源命令行工具Meoo CLI。安裝后，Claude Code、Codex、Cursor等本地AI編程助手可通過該工具調用云端能力，完成數據庫接入、用戶登錄、文件存儲及項目發布，將本地項目推進到線上可用狀態。（廣角觀察）

3、蘋果 CoreAI 端側 AI 架構測試：M4 Mac 上 Qwen3 0.6B 解碼速度是 MLX 的 2.47 倍

6月11日消息，科技媒體 Wccftech 昨日（6 月 10 日）發布博文，報道稱在 2026 年全球開發者大會（WWDC）上，蘋果推出 CoreAI 引擎，接替 2017 年推出的 CoreML 框架，主打端側大模型推理。

CoreML 框架已服役 9 年，主要面向圖像分類等小型靜態任務；而最新接棒的 CoreAI 主要面向端側本地推理和邊緣 AI 場景，重點優化設備端大語言模型推理，重點支持更靈活的模型格式和更大的模型內存占用。

而 MLX 是蘋果生態中的一個機器學習框架，更偏向研究、訓練和微調任務，常被開發者拿來測試和部署本地大模型。

從首批基準來看，蘋果 CoreAI 呈現“小模型強、大模型接近持平”特征。在 M4 Mac 上運行 Qwen3 0.6B 模型后，CoreAI 解碼速度約為 MLX 的 2.47 倍。在 iPhone 17 Pro 上，這一優勢約為 1.6 倍。解碼速度指大語言模型生成文本時，每秒能輸出多少個 token，常寫作 tok／s。這個指標越高，模型回復通常越快，用戶等待時間越短。

在模型規模提升至 80 億參數（Qwen3 8B，M4 Max）后，CoreAI 比 MLX 快 5%，兩者解碼性能幾乎持平，意味著 CoreAI 的性能優勢隨模型規模增大而收窄。

在持續負載方面，測試顯示，iPhone 17 Pro 的 GPU 在長時間運行后會較快觸發溫控降頻，這會削弱 GPU 路線的持續吞吐。CoreML 配合蘋果神經引擎（ANE，Apple Neural Engine）的組合在性能保持率方面實現反超。

橫向對比其他廠商方案，針對特定模型深度優化的引擎依然更容易勝出。比如，谷歌的 LiteRT-LM 運行 Gemma 時，在

iPhone 17 Pro 上達到每秒 55.4 tokens，并且 RAM 占用僅 641 MB；作為對照，蘋果 MLX 的內存占用為 2900 MB，是前者的 4.5 倍。（IT之家）

4、百萬Token只要幾塊錢，算力價格還在往下降

6月11日消息， 在大模型與各類AI應用加速迭代擴張的當下，頭部企業憑借雄厚資本紛紛布局規模化算力集群，而眾多中小AI創業主體自建算力設施，不僅前期投入大，還易造成算力資源的浪費。針對這一行業痛點，普惠化、可共享的算力超市在不少地方應運而生，讓中小AI企業能夠按需靈活取用算力資源。在一家算力超市了解到，他們目前提供兩種類型產品，一種是針對算力的產品，一種是針對大模型Token的產品，兩種產品采用不同的計費模式。負責人介紹：“算力租賃的產品，一張卡一小時是一種計費方式。第二種是包年包月，就是按Token計費，根據不同的模型，一般都是以百萬Token為單位，百萬Token大概是幾塊錢。按照現在的趨勢來看，價格還在往下降。”據悉，這個算力超市的算力來自多個渠道，用戶選好產品，超市負責匹配、調度和交付。此外，這家算力超市的負責人表示，目前他們服務的用戶80%都是中小企業，覆蓋了教科文、電商、人工智能、機器人、具身智能等多個傳統和新興行業。 (央視財經)

5、GPT-5.6 最強 AI 模型已在路上，消息稱奧爾特曼預估 OpenAI 明年上市

6月11 日消 息 ， 科技媒體 The Information 今天（6 月 11 日）發布博文，披露了一份薩姆 · 奧爾特曼（Sam Altman）本周發布的致員工內部郵件，他預估 OpenAI 公司將在“明年內”上市，但具體時間表仍具有靈活性。

OpenAI 公司于 6 月 8 日宣布已向美國證券交易委員會秘密提交首次公開募股申請，推動 AI 企業進軍公開股票市場。

奧爾特曼表示一些因素可能會加快或延后上市進程，并表示現在提交上市申請可以讓公司在需要時更早地推進上市。

盡管外界猜測 OpenAI 和競爭對手 Anthropic 可能會以接近 1 萬億美元的估值上市，但據報道，奧爾特曼在對員工發表講話時語氣更為謹慎。

他表示，公司技術發展的速度可能會影響其何時進行首次公開募股（IPO）。奧爾特曼特別指出，遞歸自我改進（RSI）的可能性不容忽視，在這種情況下，AI 系統將能夠創建新的 AI 系統。奧爾特曼表示：“RSI 的潛在起飛速度越快，推遲 IPO 就越有利。”

奧爾特曼承認，OpenAI 不斷增長的基礎設施和計算需求可能會推動公司加快 IPO 進程。據 The Information 報道，OpenAI 正在洽談租賃位于俄亥俄州聯邦土地上的一座擬建的 10 吉瓦數據中心園區，該項目可能需要英偉達的大量資金支持。

據內部消息透露，OpenAI 正準備推出一款代號為 5.6 的全新人工智能模型。首席科學家 Jakub Pachocki 據稱告訴員工，該模型將比公司目前的旗艦系統 GPT-5.5 有“顯著的改進”。（IT之家）

6、OpenAI與甲骨文合作，OCI客戶可用云額度直接調用OpenAI模型及Codex

6 月11 日消 息，OpenAI與甲骨文當地時間6月10日宣布合作，甲骨文云基礎設施（OCI）客戶將可在數周內通過現有甲骨文云承諾額度（UCM積分）訪問OpenAI前沿模型及Codex，無需新增獨立采購流程。（廣角觀察）

7、谷歌推出 DiffusionGemma 文本擴散模型：本地 AI 推理速度提升 4 倍

6 月11日 消息，谷歌今天（6 月 11 日）發布公告，宣布推出 DiffusionGemma，是基于文本擴散機制的開放 AI 模型，相比較自回歸模型在本地推理速度上提升了 4 倍。

自回歸模型（Autoregressive Model）是當前主流的大語言模型架構（如 GPT、Gemini），按照從左到右的順序逐個生成 Tokens。該架構在云端批處理場景下效率較高，但在本地推理時受限于內存帶寬，存在計算資源浪費問題。

而擴散模型（Diffusion Model）通過從噪聲中逐步去噪的方式生成輸出。與自回歸模型逐個生成 token 不同，擴散模型并行處理所有 token，逐步優化整體輸出質量，在本地低帶寬計算環境下具有顯著的推理速度優勢。

開源方面，該模型能力與其他 Gemma 4 模型相當，但推理效率顯著更高。該模型采用 Apache 2.0 許可證開源，用戶可從 Hugging Face 下載模型權重。

質量方面，模型還支持迭代優化，能在生成過程中主動糾正錯誤，輸出更加穩定一致。采樣速度達到 1479 tokens / 秒，開銷僅 0.84 秒，生成效率顯著提升。

性能方面，代碼生成上，LiveCodeBench 達 30.9%，BigCodeBench 達 45.4%，HumanEval 達 89.6%，與 Gemini 2.0 Flash-Lite 互有勝負。

數學能力表現亮眼，AIME 2025 取得 23.3%，超越對比模型的 20.0%，展現出擴散架構在推理任務上的潛力。

不過模型在部分基準上仍存短板。科學推理 GPQA Diamond 僅 40.4%，明顯低于對比模型的 56.5%；推理能力 BIG-Bench Extra Hard 為 15.0%，同樣落后于 21.0%。

速度方面，英偉達在官方博文中指出，該模型的擴散設計，能充分發揮英偉達 GPU 的 Tensor Core 并行計算能力。

在單塊 H100 GPU 上，DiffusionGemma 達到每秒 1000 個 token 的生成速度；在 DGX Spark 上為每秒 150 個 token；在 DGX Station 上可達每秒 2000 個 token，約為同等條件下自回歸模型的 4 倍。（IT之家）

1、小米 MiMo Code V0.1.0 探索性 AI 編程助手發布并開源：基于 OpenCode 二次開發，采用 MIT 協議

6月11日消息，小米 MiMo 官方今日凌晨正式發布并開源 MiMo Code V0.1.0 —— 一款運行在終端里的探索性 AI 編程助手。

據介紹，MiMo Code 基于開源項目 OpenCode 二次開發，發布并開源，采用 MIT 協議。它還內置限時免費多模態模型 MiMo-V2.5，同時支持接入 DeepSeek、Kimi 和 GLM 等主流模型，以及第三方 Token Plan，滿足不同開發者的需求。

MiMo Code 內置獨創持久記憶系統，用項目記憶、會話檢查點、任務進度三重機制，解決長會話“越用越忘”的難題。即使上百輪的長程會話，也能保持輸出質量、不丟關鍵信息。小米官方表示，其背后采用的是一套新思路：讓主 agent 專心干活，記錄完全外包—— 由獨立 subagent 自動保存狀態，窗口快滿時重建一份干凈簡報，主 agent 接著干而非從零開始。

MiMo Code 為 MiMo 系列模型量身打造了一套專屬 Harness 系統，讓模型的能力與框架深度配合；再配合 Compose 模式，可實現 1+1＞2 的協同效果。使用時，只需按 Tab 鍵切換到 Compose 模式，給它一個簡單的想法，它就能自動完成設計、規劃、編碼、測試、審查的全流程，最終交付一套工業級的成品。

MiMo Code 內置有一個獨特的 /dream 命令。每 7 天自動觸發，由獨立 Agent 讀取歷史會話和現有記憶文件，執行合并、去重、驗證路徑有效性和壓縮，將分散的記憶收斂為一份緊湊的當前狀態，并更新全局記憶。到了下次使用，它會在合適的時機自動調用這些記憶。這意味著 MiMo Code 不會每次都從零開始，而是帶著對項目的理解持續成長。

MiMo Code 還內置了語音輸入與控制功能（采用 MiMo-V2.5-ASR 語音識別能力），支持口頭修改寫錯的指令，也可以直接發出“發送”“執行”這類操作命令 —— 從輸入到操控，全程不用碰鍵盤。（IT之家）

2、AI投資規模仍被低估 2030年Token消耗量或增長24倍

6月11日消息，高盛報告稱，超大規模數據中心運營商在AI領域的支出可能遠超市場預期。高盛分析師估計，到2027年，超大規模數據中心運營商的資本支出可能達到約1.1萬億美元，在樂觀情況下，支出可能會攀升至1.4萬億美元，而華爾街的預期約為9200億美元。該行預測，到2030年Token消耗量將增長24倍，這主要得益于企業代理的興起。而Token消耗量越大，需要的計算能力就越多，這反過來又會刺激對數據中心、芯片、網絡設備和電力基礎設施的需求。(科創板日報)

3、半導體產業鏈集體拉升 物理AI概念震蕩下挫

6月11日消息 ， 今日，科創50指數收漲0.62%。盤面上，半導體板塊普漲，炬光科技、歐萊新材、和林微納、耐科裝備20CM漲停。光刻膠、電子氣體概念集體拉升，興福電子、華特氣體20CM漲停，中船特氣漲超19%，廣鋼氣體漲超12%，金宏氣體漲超11%。下跌方面，物理AI概念震蕩下挫，索辰科技跌超15%，綠的諧波跌超13%，中望軟件跌超10%，云從科技跌超8%。個股表現上，ST南新20CM跌停。 （科創板日報）

善戰者，求之于勢，不責于人。

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