Hicore Daily
Big Tech
2篇Zillow 与 Redfin 就租房列表合作反垄断案与 FTC 达成和解
美国联邦贸易委员会（FTC）与房产平台 Zillow 和 Redfin 宣布达成和解，结束针对两家公司 2025 年“合作”违反反垄断法的指控。FTC 曾指控 Zillow 向 Redfin 付费以整合其租房列表，而 Redfin 则终止自己的广告合同并承诺不在多户型房源列表领域与 Zillow 竞争。和解方案允许 Redfin 继续从 Zillow 整合租房列表，但须重启其已停办的租房列表广告业务。FTC 竞争局局长 Daniel Guarnera 表示，和解比诉讼更快地惠及租房者和物业管理公司。亚利桑那州、康涅狄格州、纽约州、弗吉尼亚州和华盛顿州的州检察长也同意该和解方案。
Robotaxis 在美国多地扩张，监管博弈加剧：纽约叫停、DC 设限、旧金山收紧
随着 Robotaxi 在美国多地上路运营，围绕其监管规则的博弈也在加剧。纽约州州长 Kathy Hochul 在出租车司机、工会和州议员反对后，于今年早些时候撤回了允许纽约市以外地区部署无人驾驶 Robotaxi 的提案。六个月后，该州商业无人驾驶服务仍属非法，合法化努力停滞。在华盛顿特区，工会反对将商业 Robotaxi 合法化的立法，立法者正考虑设定 200 辆车的上限，并征收每英里 15 美分的费用，以资助地铁升级和援助因自动驾驶汽车而失业的工人。七月的一场市议会听证会持续了长达 10 小时。在旧金山，市长 Daniel Lurie 一直支持 Robotaxi，但在 Waymo 车辆在紧急情况和重大活动期间多次扰乱交通后，呼吁加强监管。加州警方也已获授权介入相关事件。
Product
2篇Apple 发布 M5 Ultra 和 M6 芯片：最强自研处理器与 2nm M6，驱动新款 Mac Mini 和 Mac Stu
Apple 于 8 月 25 日发布了两款新处理器 M5 Ultra 和 M6，并同步推出了搭载这些芯片的新款 Mac Mini 和 Mac Studio。M5 Ultra 被 Apple 称为“史上最强芯片”，它融合了两个双 die M5 Max 芯片，形成 Apple 首款四 die 芯片，专为处理繁重 AI 工作负载设计。该芯片配备最高 36 核 CPU 和 80 核 GPU，以及 1.2 TB/s 的统一内存带宽，比 M3 Ultra 提升 50%。M5 Ultra 面向 3D 渲染、视觉特效和运行前沿 AI 模型的专业人士，而 Mac Studio M5 Ultra 版本也吸引业余 AI 开发者。M6 芯片则更面向日常用户，采用 2nm 工艺，配备 12 核 CPU、双 16 核神经引擎，GPU 性能较 M5 提升近 30%，加速设备端大语言模型的提示处理。Apple 强调开发者可通过其工具和框架在本地 Mac 上运行和微调大型 AI 模型，充分利用 CPU、GPU 和神经引擎，并支持 Apple 基础模型、App Intents 等。新款 Mac Mini 已开放预购，售价 899 美元起，将于 9 月 22 日后发货。
Perplexity 与英伟达合作推出 Portable Computer：本地运行 AI 代理，零 token
Perplexity 于 8 月 25 日发布 Portable Computer，这是一款完全在用户自有硬件上运行的代理型 AI 平台，首批支持英伟达 DGX Spark 桌面超算和搭载 RTX GPU 的 Linux 机器。该产品将本地模型、代理框架、推理引擎、工具和应用连接器打包成单一系统，用户无需单独配置本地 AI 栈。本地执行的任务不消耗任何计费点数，默认所有任务从设备启动，如需调用云端前沿模型需先征得用户许可，并显示将离开设备的数据内容。发布时支持 Qwen 3.8 27B 和 Perplexity 后训练的 PPLX 27B 模型，Windows 支持将于九月推出，要求至少 24GB VRAM 的 RTX GPU。英伟达认为本地 AI 已达到实用拐点，该产品为 DGX Spark 提供了杀手级应用场景。
Campaign
1篇SEO与GEO
1篇研究报告
2篇OpenAI Jalapeño 芯片基准测试：推理吞吐量更高，能效优于 Nvidia Blackwell
8 月 25 日，在 Hot Chips 大会上，OpenAI 公布了自研推理芯片 Jalapeño 的更多细节和首批基准测试结果。该芯片由 OpenAI 与博通合作开发，面向大规模 AI 推理场景。在 SemiAnalysis 的 InferenceX 基准测试中，Jalapeño 在每用户 token 数和每千瓦吞吐量上均优于当前最先进的 Nvidia Blackwell 系统。OpenAI 硬件主管 Richard Ho 表示，Jalapeño 能以更低的功耗服务更多 AI 任务，同时响应速度更快，有助于降低服务大量客户的成本并实现低延迟。该芯片采用全栈设计，允许 AI 产品、模型、芯片和内存协同开发，并针对推理过程中的预填充和通信阶段进行了优化，以减少数据移动和延迟。OpenAI 计划于 2026 年底小批量部署 Jalapeño，2027 年将进行更大规模的部署。
OpenAI 自研 Jalapeño 推理芯片性能超越英伟达，每瓦算力提升 1.5-1.9 倍
OpenAI 于 8 月 25 日发布博客文章，公布其自研 AI 芯片 Jalapeño 的性能测试结果。该芯片是与博通合作制造的专用集成电路（ASIC），专为 AI 推理设计，用于运行训练后的模型执行任务或部署智能体。在 OpenAI 硬件副总裁 Richard Ho 的简报会上，他表示 Jalapeño 兼具低延迟和高吞吐量，避免了通常在两者间的权衡。测试中，OpenAI 使用自研基准平台 InferenceX，将 Jalapeño 与当时表现最佳的英伟达 GB200、GB300 超级芯片对比。结果显示，在 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 和 Kimi K2.5 三个模型上，Jalapeño 每瓦完成的工作量是英伟达的 1.5 至 1.9 倍，端到端延迟降低了 1.7 至 3.6 倍。