2025 年半年过去，ToB 软件和 AI 产业的热度没有降温，反而显得更 “现实” 了。
上周，英伟达领着 CoreWeave 冲刺 AI 基础设施，微软边赚钱边裁员稳住利润，OpenAI 拉着甲骨文建 “星际之门”；一级市场上，法律、客服、采购、合规等垂类 AI 项目融资不断，Figma 冲刺 200 亿美元 IPO，云知声终登港交所。
而在产品层面，从华为盘古开源、钉钉推多维模板，到 FileAI 省出 6000 万美金成本、Cursor 推出 200 刀 / 月订阅，大家不再只是 “讲 AI 故事”，而是开始扎扎实实 “把 AI 装进业务流程” 了。
不难发现，行业正在进入一个关键节点：基础设施越来越强，产品能力越来越细，创业公司越来越卷，客户也越来越精明。
技术红利还在，但 “谁能用得起来、谁能跑得通、谁能赚到钱”，才是新的胜负手。
这不是 AI 的泡沫期，而是进入了 “现实主义” 的竞争时代。
01
头部企业动态
英伟达与 CoreWeave 全球首发 Blackwell Ultra 云平台，AI 效能提升 50 倍牛透社 2025 年 7 月 4 日消息，全球人工智能计算领导者英伟达（NVIDIA）与云计算服务商 CoreWeave 达成战略合作，搭载英伟达最新 Blackwell Ultra AI 芯片的系统已在 CoreWeave 平台实现商业化部署。
合作规划包括本年度内启动 Blackwell Ultra 批量交付。该系统集成 72 个 Blackwell Ultra GPU 与 36 颗 Grace CPU，采用液冷散热技术并通过美国本土组装测试，AI 生成效能较前代芯片提升 50 倍。
消息发布当日，CoreWeave 股价上涨 6%，戴尔与英伟达分别上涨约 2% 和近 2%。CoreWeave 自 2025 年初 IPO 以来累计涨幅达 300%，凭借与英伟达的深度协同在 AI 云计算领域占据先发优势。
微软启动新财年架构重组，宣布裁员约 9000 人牛透社 7 月 2 日消息，微软宣布裁减约 9,000 名员工，占其全球员工总数的 3.95%（截至 2024 年 6 月总人数为 228000 人），旨在压缩管理层级、提升运营效率。此次裁员为微软 2026 财年启动次日实施的架构重组措施，系该公司 2023 年以来第四次人员优化。
微软 3 月季度财报显示其营收达 700 亿美元，净利润近 260 亿美元，6 月 26 日股价创 497.45 美元 / 股新高。Wedbush 分析师预测微软有望在 18 个月内成为市值 5 万亿美元企业。
OpenAI 与甲骨文达成战略合作，加速构建星际之门算力基础设施牛透社 7 月 3 日消息，OpenAI 与甲骨文公司达成战略合作，旨在强化「星际之门」项目布局以应对 AI 算力需求激增。
据知情人士透露，OpenAI 将从甲骨文的数据中心租用大量计算能力，预计将使用约 4.5 吉瓦的电力，且合作已纳入甲骨文 300 亿美元超级云合同框架。此次合作基于美国联邦政府 2025 年 1 月发起的「星际之门」基础设施计划（四年总投资将高达 5000 亿美元），主要出资方包括软银集团及阿布扎比 MGX 投资集团。
为了响应 OpenAI 的算力需求，甲骨文计划在美国多个州新建数据中心，拟定的地点包括得州、密歇根州、威斯康星州和怀俄明州。同时，阿比林的数据中心电力容量将从目前的 1.2 吉瓦扩展至约 2 吉瓦。
这一战略让甲骨文的股价上涨了 5%，今年以来累计上涨近 38%，其云业务的增长无疑是推动股价上涨的重要因素。
AI 基础设施的竞争进入了新阶段 —— 更快、更强、更贵。
英伟达和 CoreWeave 抢先首发 Blackwell Ultra 云平台，性能提升 50 倍，硬件堆料拉满，水冷+本土组装，有点 “工业硬科技” 的味道。
对 CoreWeave 来说，这不仅是技术升级，也是商业上的护城河，加上今年以来股价已经涨了 300%，基本确立了其 “英伟达亲儿子” 的市场地位。
微软这边裁员 9000人，看起来冷酷，但背后是成熟大厂的典型动作 —— 高营收、高利润、再来一轮 “提效”。这种 “减员增效” 的逻辑对 AI 投入来说是个利好，说明公司还在加大核心方向的投入。
而 OpenAI 跟甲骨文的合作则揭示了另一个现实：AI 算力真的烧钱，烧电，而且还得靠传统厂商来兜底。
4.5 吉瓦电力、5000 亿美元计划……背后是国家级工程的支持，也是 AI 从 “模型” 走向 “基建” 的又一步。
02
上市
Figma 提交 IPO 申请拟募资 15 亿美元，估值目标 200 亿美元牛透社 7 月 4 日消息，美国云端协作设计软件巨头 Figma 正式向美国证券交易委员会（SEC）递交首次公开募股（IPO）申请，计划以股票代码「FIG」登陆纽约证券交易所，寻求约 200 亿美元的估值目标。
Figma 成立于 2012 年，核心平台为基于浏览器的多角色协同设计工具，截至 2025 年 3 月月活跃用户达 1300 万，超三分之二为非传统设计岗位用户。
财务数据显示，其 2024 年营收 7.49 亿美元（同比增长 48%），2025 年 Q1 净利润 4490 万美元（同比增长 233%），现金储备达 15.4 亿美元，并持有 6,950 万美元比特币现货 ETF 投资。
当前计划通过 IPO 募集 15 亿美元，战略重点包括投入 3 亿美元加码生成式 AI 整合，并加速欧洲及亚洲市场扩展。
AI 语音公司云知声在港交所上市牛透社 2025 年 6 月 30 日消息，北京 AI 语音企业云知声在港交所上市，发行价 205 港元 / 股，开盘后股价波动，截至 10 点 30 分，股价 200.8 港元 / 股，市值 142.47 亿港元（约合人民币 130 亿元）。
云知声成立于 2012 年，曾 5 年 4 次冲击资本市场，此次上市前完成 11 轮融资，京东、360 等为其股东。云知声以 “云–端–芯” 体系为核心，2015 年启动自研芯片，2023 年推出 600 亿参数的山海大模型，三年累计卖出 7300 万颗 AI 芯片，业务覆盖日常生活与医疗场景。
但 2022 至 2024 年，公司营收 22.66 亿元的同时净亏损 12.05 亿元，研发投入占比约 40%。按 2024 年收入计，其为国内第四大 AI 解决方案提供商，在日常生活和医疗 AI 领域分排第三、第四。
上市后，如何平衡高研发投入与盈利，成为其面临的关键挑战。
上述两则上市信息呈现的是 IPO 背后的两种典型路径：一种是 Figma 这种 “财务漂亮、打法清晰、AI 加速”，另一种是云知声这种 “讲故事多年，终于敲钟，但盈利还在远方”。
先看 Figma，可谓是设计圈的当红炸子鸡。7.49 亿美金营收、4490 万净利、15 亿现金在手，还顺手买了快 7000 万美元的比特币 ETF，稳得像个小微软。如今再冲 IPO，估值目标 200 亿美元，特别像 “Adobe 未竟的买卖，资本市场来接棒”。
下一步重点投 AI、打全球市场 —— 节奏合理，方向清晰，属于是 “有产品、有利润、有想象力” 的上市范本。
再看云知声，上市了，但路不轻松。港交所终于敲钟，五年四次闯关，实属不易。但从数据看，过去三年净亏损 12 个亿，虽然芯片卖得多，大模型也有了，研发比重也高，但故事讲了十年，市场对 “硬科技+AI” 的耐心也不是无限的。
上市只是第一步，真正难的是：怎么在不削研发的前提下，讲出一套 “赚钱” 的新逻辑。
Figma 在拼 “上限”，云知声要扛 “下限”。
03
融资 / 并购
Clio 以现金加股票完成 10 亿美元收购 vLex，整合法律数据库与 AI 系统牛透社 2025 年 6 月 30 日消息，法律事务管理软件公司 Clio 宣布以现金加股票的方式，完成对法律数据智能平台 vLex 的十亿美元收购协议。
被收购方 vLex 是拥有 26 年历史的法律科技企业，其核心价值在于为律师行业人工智能模型提供法律文档数据库支持。未来规划包括向 Clio 客户开放基于法律内容数据库的 AI 系统 “文森特”，并推动律所经营系统与法律实务系统的融合。
本次收购恰逢 Clio 年度经常性收入（ARR）突破 3 亿美元。
Wonderful 完成 3400 万美元种子轮融资，专注非英语市场 AI 客服平台牛透社 7 月 4 日（美东时间）消息，人工智能客服解决方案新创公司 Wonderful Ltd. 宣布完成种子轮融资，融资金额达 3400 万美元，由 Index Ventures 领投，Bessemer Venture Partners 和 Vine Ventures 跟投。
该公司专注于开发非英语市场的 AI 客户支持平台，其软件已服务八家企业客服系统，年化收入运作率突破百万美元。本轮资金将用于平台升级，计划未来 12 个月新增十余种地区语言支持。
英国 AI 合规公司 Zango 获 480 万美元种子轮融资，Nexus 领投布局智能监管赛道牛透社 7 月 1 日消息，伦敦 AI 合规解决方案提供商 Zango Global Inc 宣布完成种子轮融资，融资金额达 480 万美元，由 Nexus Venture Partners 领投，South Park Commons、Notion Capital、No Label Ventures 及 Start Ventures 跟投。
该公司基于大语言模型的 AI Agent 系统可为金融机构提供自主决策、动态适应及智能产出能力，已服务葡萄牙第四大银行 Novo Banco 等客户。本轮资金将用于扩充研发团队、完善 AI 产品矩阵并拓展非银金融服务领域。
Surge Labs 拟融资 10 亿美元布局高精度数据标注，估值达 150 亿美元牛透社 2025 年 7 月 1 日消息，数据标注行业新锐企业 Surge 实验室公司（Surge Labs Inc.）正在寻求高达 10 亿美元的风险投资融资，目标估值达 150 亿美元。
该公司由前谷歌与 Meta 人工智能工程师 Edwin Chen 于 2020 年创立，未接受外部投资已实现年营收超 10 亿美元并持续盈利。其业务模式依托高技能标注团队和强化学习技术，近期因客户担忧数据安全（原 Scale AI 客户转投）获得市场机遇。行业头部客户包括 Anthropic PBC 等机构。
采购软件 Levelpath 完成 5500 万美元 B 轮融资，计划年内收入增长四倍牛透社 美西时间 6 月 30 日消息，采购软件新秀 Levelpath 宣布完成 5500 万美元 B 轮融资，由 Battery Ventures 领投，现有投资者 Benchmark 和 Redpoint 跟投。
Levelpath 由 Scout RFP 联合创始人 Stan Garber 和 Alex Yakubovich 二次创立，其 AI 驱动系统可解析合同非结构化数据并推荐高性价比替代方案，客户包括 Ace Hardware、Amgen 等企业。
2023 年全球采购软件市场规模达 73 亿美元，该领域长期被 Coupa 等传统系统垄断，这笔投资印证了市场对 Levelpath 快速颠覆传统采购赛道的信心。
本轮资金将用于推动公司今年实现收入四倍增长。
人工智能初创企业 CRED 完成 1500 万美元种子轮融资，加速 AI 产品研发牛透社 6 月 30 日消息，人工智能驱动的预测智能平台初创企业 CRED 宣布完成 1500 万美元种子轮融资，由 defy.vc 领投，HOF Capital Management、Alumni Ventures Group 等多家机构跟投。
CRED 成立于 2023 年，其核心平台通过整合企业内部业务系统与实时外部市场数据生成情境化商业洞察，提供预测性 AI 模型支持的智能化建议方案。本轮资金将用于加速产品与 AI 模型研发、拓展市场运营规模及团队和基础设施建设。
ToB 创业如果还在想 AI 该怎么落地，不妨看看这几家公司：把 AI 插进老行业，用在真实业务流里，钱就来了。
Clio 砸出 10 亿美元收购 vLex，是典型的 “AI 要落地，得先有好数据”。把法律数据库和实务管理系统打通，听上去就像是律师版的 “AI Copilot”，也说明垂类 SaaS 的护城河，越来越建立在 数据+AI 系统化上。
Wonderful 拿下 3400 万美元种子轮，专攻非英语市场的 AI 客服，是典型的 “哪里没人做，就往哪里打”，用 AI 突破语言门槛，商业化速度也不慢。
Zango 走 AI 合规路线，拿 480 万美元听着不多，但踩中了监管这个刚需场景。别看融资少，这种做得细、吃得稳的小产品，往往容易跑出长期价值。
Surge Labs 要融 10 亿美元，估值 150 亿，说白了是 “AI 数据苦活脏活的王者”。靠精细标注团队和强化学习技术站稳高端标注市场，Scale AI 被抢客户也不是没理由。
Levelpath 拿下 5500 万美元，采购软件市场又见新玩家。靠 AI 解析合同、推荐采购替代方案，说不定能把传统系统干一轮 “轻骑兵式” 的改造。
04
产品
华为开源 720 亿参数盘古 Pro MoE 模型及昇腾推理技术组套牛透社 6 月 30 日消息，华为正式宣布开源盘古 70 亿参数的稠密模型、盘古 Pro MoE 720 亿参数的混合专家模型，以及基于升腾的模型推理技术。
此次开源举措，是华为践行升腾生态战略的关键一步，旨在推动大模型技术的研究与创新发展，加速人工智能在各行业的应用并创造价值。
目前，盘古 Pro MoE 72B 模型权重、基础推理代码，以及基于升腾的超大规模 MoE 模型推理代码，均已正式上线开源平台。盘古 7B 相关模型权重与推理代码也将在近期上线。
钉钉多维表发布 100 余项电商场景模板与 20 类 AI 功能牛透社 2025 年 6 月 30 日消息，钉钉多维表发布电商行业高频场景模板体系，该产品具备 AI 店铺评价、智能库存管理等 100 余项核心功能，主要应用于电商企业数字化运营场景。
钉钉多维表已全面免费开放产品功能，深度融合人工智能技术提供 20 类 AI 字段模板，支持图片生成、文件解析等智能化操作，企业用户可一键启用无需开发。
FileAI 发布跨行业 AI 自动化平台 过去一年助客户省 6000 万美元成本牛透社 7 月 2 日消息，初创企业 FileAI（正式注册名为 Bluesheets Pte Ltd.）发布新型自主式人工智能平台，该产品具备跨系统数据整合、非结构化信息解析及多场景自动化能力，主要应用于会计、金融服务、法律、保险等行业的流程自动化。
平台通过建立标准化可验证数据架构，累计为客户创建超 4 亿个 AI 数据模型，节省 320 万工时及 6000 万美元成本。企业数据显示，常规机构 90% 的运营数据存于非结构化文档，FileAI 的确定性行为模型可实现超越人工精度的数据处理。
亮数据发布 AI 数据采集工具套件，年收入破亿服务 2 万企业牛透社美东时间 7 月 2 日消息，数据科技企业亮数据有限公司发布新一代网络数据采集解决方案套件，包含 Deep Lookup（测试版）、Browser.ai 及 Bright Data MCP 三款工具组件，助力企业级 AI 开发。
该套件覆盖销售线索挖掘与 AI 训练数据集成场景，其中 Deep Lookup 支持自然语言交互生成企业信息矩阵，Browser.ai 提供实时电商数据交互接口，Bright Data MCP 整合 Anthropic 开源协议实现标准化系统对接。
亮数据创立于 2014 年，目前服务全球 20000 家机构，年软件收入突破 1 亿美元，平台累计扫描网页量达 2000 亿。
上海交大突破性研究发布 OctoThinker 模型，强化学习适配性提升达 20%牛透社 7 月 3 日消息，上海交通大学研究团队发布具备强化学习适配性的 OctoThinker（八维思考者）模型，其通过 “稳定–衰减” 两阶段中期训练策略显著提升模型性能。
该研究以 Llama 和 Qwen 模型为对象，发现高质量数学语料、问答式数据及中期扩展策略可增强 RL 效能。经 RL 优化的 Qwen2.5 – 3B 模型在 GSM8K 等数学基准测试中提升显著，而 Llama – 3.2 – 3B 改进不足 1%。OctoThinker – Long – 3B 版本在 13 项基准测试中相较原生 Llama 模型实现 10% – 20% 性能提升。
研究揭示不同基础模型在强化学习中的性能差异源于预训练机制与中期训练策略差异，为百亿参数级小模型的 RL 能力探索提供新范式。OctoThinker 系列已具备与 Qwen2.5 – 3B 模型媲美的复杂数学推理能力。
Lovart AI 发布本土化 AI 设计工具 “星流 Agent”，实测效率提升 530%牛透社 7 月 3 日消息，Lovart AI发布人工智能设计工具 “星流 Agent”，该产品具备平面、视频及 3D 全链路创作能力，并针对中文使用场景进行深度优化，主要应用于电商平台、品牌营销及个人创作者领域。
星流 Agent 实现中文字体全流程智能适配（覆盖 20+ 字体库），基础版定价 49 元/高级版 99 元，较海外版性价比提升 70%+，语义理解准确率达 92.3%。
某 MCN 机构实测显示日常素材产出速度提升 530%，开发方 GitHub 开源计划已吸引全球 127 位开发者提交优化提案。
Wonder Dynamics 发布 AI 视觉特效平台 Autodesk Flow Studio，降低影视制作门槛牛透社 7 月 3 日消息，欧特克（Autodesk）旗下公司 Wonder Dynamics 发布 AI 平台 Autodesk Flow Studio（原 Wonder Studio），该产品通过云端工具自动化处理复杂流程，降低高端视觉特效制作门槛。
Wonder Dynamics 由视觉特效专家尼古拉·托多罗维奇与泰伊·谢里丹联合创立，专注于创意型 AI 技术研发，其技术理念为 “赋能而非替代创作者”，并于被欧特克收购后在影视特效领域持续拓展应用。
谷歌全球发布 Veo3 视频生成模型 覆盖 159 个市场每日 3 次配额牛透社 7 月 4 日消息，谷歌发布新一代视频生成模型 Veo3，该产品具备基于文本生成最长 8 秒短视频、图像转视频技术（预计 2026 年 Q2 上线）等功能，主要应用于社交媒体内容创作、电商视觉呈现及数字艺术领域。
Veo3 依托生成式人工智能技术，已面向 159 个国家和地区的 Gemini 平台开放，订阅 AI Pro 计划的付费用户可享每日 3 段视频生成配额。谷歌工程副总裁 Josh Woodward 表示，该技术旨在降低创作门槛，释放用户创意潜能。
Step-Audio 团队开源端到端语音大模型 Step-Audio-AQAA牛透社 7 月 4 日消息，Step-Audio 团队开源全新端到端语音大模型 Step-Audio-AQAA，该模型打破传统局限，能直接依据原始音频输入，生成自然流畅语音。
其架构由三大核心模块构成：双码本音频标记器精准提取语音的语言结构与情感信息；1300 亿参数的 Step-Omni 多模态骨干 LLM，高效处理标记、深入理解语义；U-Net 架构神经声码器则负责合成高质量语音波形。
Step-Audio-AQAA 的开源，为研究者提供强大工具，也为智能语音应用开拓广阔前景，助力人机音频交互实现质的飞跃。
富士康推出首个自主研发 AI 大模型 FoxBrain，专注繁体中文优化牛透社 2025 年 7 月 2 日消息，鸿海精密工业股份有限公司（富士康）发布 AI 推理大模型 FoxBrain，该产品具备数据分析、数学推理和代码生成功能，基于 Meta 公司 Llama3.1 框架开发，采用 120 台 NVIDIA H100 GPU 集群进行一个月强化训练，并针对繁体中文语料深度优化，主要应用于智能决策支持、效率提升及新产品研发等领域。
Meta 联合 Alignerr 开发主动式 AI 聊天机器人，预计 2025 年营收达 30 亿美元牛透社 7 月 4 日消息，Meta 与 Alignerr 达成战略合作，旨在共同开发具备主动会话发起能力的聊天机器人系统。
合作规划包括通过 AI Studio 开放平台允许用户构建专属聊天机器人，基于 14 天交互记忆实施智能触达，当用户在两周内完成至少五次有效会话时将触发主动互动。
Meta 核心业务覆盖社交媒体与生成式 AI 技术，其 AI 产品矩阵预计 2025 年实现 20 至 30 亿美元营收规模。
腾讯元宝升级核心搜索功能，图片视频即刻呈现，信息获取更直观牛透社 7 月 4 日消息，腾讯元宝宣布升级核心搜索功能，推出 “一句话能搜的更多了” 特性。升级后，用户开启 “联网搜索”，只需简单一句提问，元宝便能智能匹配并呈现图片和视频号内容，且该功能适用于任意模型，无论是否开启深度思考模式均可使用。
此前，元宝已能满足天气查询、股价查询、地点查找等日常需求。此次升级，使其智能搜索能力更进一步，无论是学习新技能，还是解决生活小难题，都能通过整合文字、图片和视频号，为用户提供更丰富直观的 “手把手” 教学体验。
Anthropic 发布 Claude Code Hooks 功能，实现 AI 编程与规则自动化融合牛透社 7 月 3 日消息，Anthropic 旗下的 Claude Code 发布新增 Hooks 功能，旨在为开发者带来更精细控制与高效开发体验。
Hooks 是一种用户自定义 shell 命令机制，可在 Claude Code 的代理循环不同阶段自动执行特定操作，弥补大型语言模型在复杂任务中的不可预测性，提升工作流可控性与稳定性。
该功能支持在 PreToolUse（调用工具前）、PostToolUse（工具调用成功后）、Notification（发出通知时）等关键阶段触发用户定义命令。开发者可借此无缝集成自定义脚本或外部工具，如自动格式化代码、记录日志、控制权限及实现反馈自动化等。
配置 Hooks 功能很直观，在交互式 REPL 中运行 / hooks 命令，选择触发事件、定义匹配条件并指定 shell 命令即可，配置会存储在相应设置文件中方便团队共享。
社交媒体上，开发者对 Hooks 功能反响积极，认为它将 AI 驱动编码与规则自动化完美结合，有望推动 AI 在软件开发中的广泛应用。
Cursor 实现 AI 编程 Agent 全平台覆盖，推出 200美元/月 Ultra 订阅方案牛透社 2025 年 6 月 30 日消息，代码编辑器 Cursor 发布 AI 编程 Agent 全平台覆盖升级，实现网页端与移动端无缝衔接。该产品支持跨设备任务指派、多智能体并行执行及 Slack 深度集成，开发者可直接通过浏览器或移动端管理代码审查与拉取请求。
关键升级包括推出 200 美元 / 月 Ultra 订阅方案（提供 20 倍 Pro 版调用额度），并将 Pro 方案调整为 “无限次调用+速率限制” 模式。Cursor 依托与多家企业的战略合作架构，致力于打造全平台协同的 AI 辅助编码终极解决方案。
AI 跑到现在，更开源、更落地、更本地化，也更实用了。
华为开源盘古 Pro MoE 和昇腾推理技术，算是为国产大模型生态继续添砖加瓦。开源不是 “摆姿态”，而是实打实推动技术普及，也是在芯片、框架、模型 “三位一体” 上打组合拳。
钉钉多维表推出电商行业模板和 AI 功能，走的是 “轻量化场景渗透” 路线，让中小电商也能用上类 ERP+AI 的能力，重点在于 “免费” “一键启用”，接地气。
FileAI、亮数据、Lovart AI、OctoThinker、Step-Audio、FoxBrain 等产品则是典型的垂类突破：不追通用大模型的风，而是走专业场景深耕，语音、视觉、设计、数据采集、数学推理等全面开花。说白了，AI 越来越像 “专用工具包”，而不是一个万能助手。
Anthropic 的 Claude Code Hooks 和 Cursor 的全平台 Agent 也告诉我们：开发者的 AI 体验进入 “自动化+多端协同” 阶段，下一步可能就是 “AI 操作系统” 雏形的争夺战。
AI 产品不再拼参数，而是拼谁更能 “用起来”，谁能 “接到业务流里”。从 “能不能用” 转向 “怎么用得爽”，才是下半场的主线。
