看群核科技的创业经历还挺传奇，三位创始人均毕业于顶尖高校（浙大、清华、伊利诺伊大学），曾在英伟达、谷歌、微软等企业任职，精通计算机图形学、并行计算、GPU编程等领域。黄晓煌深度参与英伟达CUDA研发，朱皓擅长底层图形算法，陈航具备全栈开发能力。这样一个即使今天看起来都是最顶级豪华配的创业团队，创业方向应该是更高级的图形图像、高性能计算之类。但一开始选择了家装O2O看上去并不是高壁垒的领域、背后还是有很多故事的。 群核科技成立之初，就是一家“拿着锤子找钉子”的公司，黄晓煌手握着当时最先进的云端GPU物理渲染仿真技术回国创业，到处找应用场景。十五年前、很多投资人可能都没听过GPU，群核是靠讲一个线上虚拟家居社区（类似 Houzz，这家公司当年估值达到了 40 亿美金）才融到钱。又摸索一翻，最后是在钱多的要死的地产行业找到了客户，推出了空间设计软件酷家乐。 从家装O2O到设计师SaaS，群核的这些产品不仅让公司赚到钱，活下来。还通过家居、建筑、工业等场景让群核科技积累了大量实际场景应用的3D空间高质量数据。从18年开始，群核又开始回归最早创业的初心。 2018年，群核科技就和帝国理工、南加州大学一起共同发布了全球最大的室内场景认知深度学习数据集，包含了 1.3 亿空间数据。2015年12月，群核又联合浙江大学开源了 SAGE-3D 数据集。这是业内首个基于 3D 高斯 VLE（视觉语言导航）的具身学习数据集。 高质量数据+算法+自建大规模 GPU集群的威力逐渐显现。 2025 年，群核科技发布了业内首个 3D 场景生成的空间大模型，包含空间语言模型SpatialLM和空间生成模型SpatialGen。这是全球第一个真正专注于“空间智能”的行业大模型，将AI从“文本语言”向“空间语言”进化。 自此开始引领空间智能。 2023年，群核科技把整个战略重心转向了空间智能。 黄晓煌说：“过去公司以为增长核心是产品，但现在越来越意识到， 真正决定上限的是产品下面那层算法和模型能力。" 如果这个判断成立，群核未来卖的就不只是一个设计软件，而是一种可被反复调用的空间理解与生成能力。收费方式也会从按席位、按订阅收费，变成按token、按调用量收费。 现在回看群核的创业路径，是一种与主流创业逻辑完全相反的路径。 大多数人是先看到市场需求（钉子），再去打造对应的工具（锤子）。 而黄晓煌恰恰相反： 他先花了14年时间，把一把"GPU实时渲染+3D空间数据"的锤子磨得无比锋利， 然后在不同的时代，用这同一把锤子去敲不同的钉子。 从家装O2O到设计师SaaS， 再到AI研究和空间智能， 群核科技四次转身，锤子从未更换，钉子却换了四颗。 他把这套方法，形象地称为"拿着锤子找钉子"。业务场景在变、但是内核越来越坚实。 早上港股开盘，20左右追了一些群核。个人角度，市场大概率会给这样的继续想象力的的公司买单。

【戰事衝擊】英國財政大臣李韻晴將會見幾大銀行高層 據報，英國財政大臣李韻晴（Rachel Reeves，圖）將於週三與英國幾家最大銀行的高層舉行會議。據了解，巴克萊銀行、匯豐控股、勞埃德銀行集團、國民西敏寺銀行集團和Santander UK的高層已受邀參加此次與李韻晴的會議。

【業務關閉】施羅德將結束在華公募基金業務 涉及約70名員工 由於難以在競爭異常激烈的中國資管行業實現增長，施羅德集團將關閉在中國全資擁有的公募基金業務。這家英國公司的中國公募基金業務部門約有70名員工，其中部分人已開始離職。

币圈目前唯一赚钱路径就是做舔狗舔币安舔cz舔一姐，就真有钱了，毕竟cz也在舔懂王. 为了钱丧失人格独立，王子如的活我干不来. 币安好当然有好，坏当然有坏， 币安现在相当于币圈唯一能赚到大钱的cex交易所了. 但要去靠舔整天都是好好好买周边舔狗文化meme…. 搞的币圈现在整个氛围如此，真是受不来. 全球各种大类资产都在暴涨，英伟达都206了，也不需要大家舔谁，保持人格独立还能赚到钱不是更心安理得. 还是喜欢前些年那种真有技术有创新的叙事大家一起集火炒龙一，或者真有故事真有梗的meme.

10、供应链 / 规模化优势 vs GPU 瓶颈
当前供应链核心紧缺环节为内存、HBM、CoWoS，我方均无需使用；台积电3纳米产能也极度紧缺，我方采用5纳米工艺。台积电是Cerebras投资方，可满足我方产能增长需求，包括2025年底提出的2026年大幅扩产需求，以保障OpenAI合作履约。硬件制造受物理光速极限限制，制造、运输需遵循物理规律。我方将成硬件行业史上最快实现10亿、20亿、50亿、100亿美元营收的企业，有望创造行业增速纪录，但产能扩张仍受供应链周期制约，预计未来几年制造能力年增幅约10倍，该增速为行业上限。

11. 台积电产能 / 前端分配
我方已获得2026、2027年充足产能分配，未来若调整产能需求，台积电将积极配合。台积电战略层面注重客户多元化，不愿将产能集中于少数大客户，避免生态单一化，这一战略让我方充分受益。去年我方未进入台积电前150大客户，今年将跻身前15名，产能保障充足。高速增长过程中，虽给供应链及合作伙伴带来压力，但供应商均积极响应，我方对供应链的响应速度十分认可，发展过程中或有波折，但整体产能保障无忧。

12. Groq / LPU 竞争
市场表现已明确竞争格局：Groq2025年营收约5000万美元，毛利率为负；我方营收约5亿美元，毛利率40%左右，速度比Groq快12倍。LPU虽采用SRAM架构，部分设计思路与我方一致，但芯片面积仅800平方毫米，承载中等模型需数千颗芯片，超大模型需芯片数量更多，片外通信次数极多，效率低下，速度提升存在根本性瓶颈，即便被英伟达收购，该短板也无法解决。

13. 解耦推理 / 超大规模云服务商 vs 新型云服务商
专业化布局存在市场机会，可通过专业化实现速度提升，需在专业化、速度与灵活性之间权衡。行业热议解耦方案，但目前尚无企业实现规模化落地。解耦方案可提升吞吐量、降低token成本，但需为预填充、解码阶段分配不同算力，若工作负载或流量特性变化，算力配比失衡会导致算力闲置，闲置算力成本极高。AWS等超大规模云服务商优势显著，可合作搭建解耦方案，流量变化时可依托庞大算力集群分流；新型云厂商劣势明显，多部署单一功能、单一客户的专用算力，无冗余集群分流低效流量。长期来看，行业将形成解耦与非解耦并存的异构算力集

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