Business Insider 刚刚爆料，英伟达正在洽谈以超过 130 亿美元收购 Hugging Face。英伟达已经不满足于卖 GPU 了，黄仁勋想把 AI 时代最重要的开发者入口也拿下来 Hugging Face 可以理解成 AI 时代的 GitHub。几百万个模型、数据集都在这里分发，Qwen、DeepSeek、Llama、Nemotron 这一类开放模型，开发者很多时候第一站就是 Hugging Face。对英伟达来说，收购 Hugging Face 可以控制模型从下载，微调 ，推理的入口。以后 Hugging Face 上的模型如果天然优先适配 CUDA，最终这些 workload 还是会回到英伟达的 GPU 上 英伟达刚刚发布的财报也不错。Q2 收入 $962 亿，同比 +106%，数据中心收入 $890 亿，同比 +117%；下季度直接指引 $1,080 亿，而且英伟达罕见地预计 FY28 收入还能增长大约 70%。Jensen 在电话会上说得很直白：“compute is revenue” 英伟达去年底已经想按 70 亿美元估值投 Hugging Face 5 亿美元，当时 Hugging Face 拒绝了，因为不希望某一个大股东影响平台的中立性。现在 Jensen 干脆把价格抬到 130 亿美元以上收购 模型本身越来越便宜，甚至大量开放、免费，但模型越多、Agent 越多、调用越多，需要消耗的算力反而越多。所以英伟达最希望看到的，不是只有 Anthropic, OpenAI 两家垄断大模型，而是众多闭源开源模型一起繁荣

business insider的这篇专题，试图解答一个很重要的问题：都在 AI上花费巨资， 为什么有的公司在扩张，有的却陷入停滞？ 过去这一年多，几乎所有企业都在疯狂为员工采购大模型账号、代码助手和各类 AI 智能体。但效果却天差地别，企业级的“马太效应”开始显现：买 AI 很容易，但要把 AI 真正转化为切实的生产力和商业利润，却很困难。 这可能是由企业的两种截然不同的 AI 引入思维决定的 观察当下企业的 AI 实践，往往会走向两个极端的岔路口： 防守导向（把 AI 当成“成本绞肉机”）：这类企业的核心诉求是“省钱”。他们的逻辑是：“既然有了 AI ，我是不是可以少雇几个人？ 然而，如果没有新的业务增量，省出来的成本尽头就是单纯的裁员或冻结招聘。员工即便用 AI 节省了时间，也多半用来在低效的存量工作里“摸鱼”打转。 增长导向（把 AI 当成“业务放大器”）：这些企业逻辑完全相反：“因为 AI 帮团队释放了 30% 的生产力，我们终于有精力去开拓以前想做但没资源做的新业务了！”这类企业将节省下来的时间迅速“战略再投资”到新产品研发或市场扩张中。业务边界扩大了，对组织规模的需求自然水涨船高。AI 提升效率 ➡️ 业务边界扩张 ➡️ 组织规模扩大，形成了一个良性闭环。 决定胜负的指标：战略清晰度 > 工具获取率 为什么很多企业花大价钱订阅了企业版 AI，却听不到响声？波士顿咨询（BCG）的一项针对万名白领的调查揭示了痛点所在：管理层的缺位。 虽然有高达 74% 的一线员工每周都在使用 AI，但其中 66% 的人表示，公司根本没有指导他们该如何利用 AI 省下来的时间。导致超半数的员工并没有将精力转移到更具战略意义的高附加值工作上。 调查的结论：只要企业有明确的“战略清晰度”（清楚地知道用 AI 去解决什么具体的业务目标），即便员工手中的 AI 工具权限有限，依然有 80% 的人能产出可衡量的商业影响。相反，如果只发高级账号却不给战略指导，这个比例会大幅缩水。 这种思维差异最终反映在了冷冰冰的招聘数据上。根据 Ramp 和 Revelio Labs 对超两万家美国企业的追踪，那些在 AI 上持续且高强度投入（人均月花费约 $34，远超常规的不足 $3）的企业，不仅没有大规模裁员，反而迎来了显著的扩张： 整体员工人数增长超过 10% 初级岗位增长高达 12% 这打破了“AI 一定会直接导致失业”的刻板印象，证明了 AI 的高频应用与业务扩张之间存在着强烈的正相关。 必须承认，这里面存在着一定的“幸存者偏差”。那些能把 AI 用得出神入化、并借此大举扩张的企业，在引入 AI 之前，往往本身就是市面上规模更大、技术底子更好、增速更快的“优等生”。 但逻辑仍然成立：AI 很难让一个原本陷入泥潭、只想靠砍成本苟活的公司“逆天改命”；但对于那些充满战略野心的企业来说，AI 却是最趁手的火箭燃料。 下一阶段的企业竞争，绝不是谁买的 AI token更多，而是“业务重构（Business Re-engineering）”的能力——谁能率先重塑数据流，制定最清晰的 AI 使用规范，谁就能真正吃下这个时代的红利。

据 InsiderPH 报道，币安已与菲律宾本地公司 BlockShoals Technologies 合作推进菲律宾市场布局。BlockShoals 表示，其已根据菲律宾 SEC 加密资产服务商规则注册为 Crypto Asset Intermediary，并将作为币安在当地的服务提供商。双方称，相关合作此前已与菲律宾 SEC 进行了超过两年的监管沟通，并于 2025 年 11 月获得进入监管沙盒的原则性批准。

据 Business Insider 援引知情人士报道，Google 内部在测试新模型 Carbon，有员工说编码能力“感觉像 Opus 5.5” Carbon 部署在 Google 内部的 AI 编程工具 Jetski 上。报道说，Google 9 月 30 日发布的 Gemini 4 Argon 用的是另一个内部版本 Barium-B，Carbon 是在它之后训练出来的新版本。Carbon 会作为 Argon 的升级推出，还是单独作为新模型发布，目前还不清楚。 Opus 5.5 是这次的参照对象，因为编程是 Gemini 目前的短板。Bloomberg 此前报道，有 Google 员工反映 Argon 跑分好看，真拿来写代码却不如预期。在第三方编程测试 Terminal Bench 4 上，Argon 得分 57%，低于 Anthropic 的 Claude Sonnet 5.5（64%）、Claude Opus 5.5（60%）和 OpenAI 的 GPT-6 Astra（59%）。Google 9 月还放开了内部限制，允许全体工程师用 Claude 写代码。 如果 Carbon 真能做到 Opus 5.5 的水平，用 Gemini 写代码的开发者会直接受益。不过“感觉像”只是一位匿名员工的主观评价，Carbon 没有公开跑分，也没有发布时间，Google 拒绝评论内部路线图。眼下外界能用的只有 Argon，而且它也只开放给了部分网络安全合作伙伴，付费 API 用户和 Google AI Ultra 订阅用户还要再等。

据 Business Insider，DogeOS 于 9 月 30 日开放公共测试网，为 Dogecoin 提供兼容 EVM 的应用开发环境，开发者可在主网上线前测试金融、游戏和商业类应用。目前已有 Barkswap、Superposition Finance、Derps、Split Markets、USDoge、Snag、Anoncoin、Starbase、Doge Escape、PlaysOut 和 DogeFundMe 等项目参与，覆盖流动性、借贷、永续合约、期权、稳定币、预测市场、Launchpad、游戏及消费者应用。

据 Business Insider 报道，美国联邦政府此前通过刑事资产没收程序取得前 FTX 高管 Caroline Ellison 和 Nishad Singh 持有的 Anthropic 股份，并于 2025 年由 US Marshals Service 出售给 Anthropic 现有投资者。两人最初分别以约 1000 万美元和 4000 万美元参与 Anthropic 2022 年融资，但具体出售时间、买家和成交价格均未公开；截至今年 6 月，相关出售所得也尚未出现在 FTX 破产财产收到的资金中。

据 Crowdfund Insider 报道，德国政府正考虑支持德国央行行长 Joachim Nagel 竞逐下一任欧洲央行行长，以应对 Christine Lagarde 可能提前离任的情况。德国财长 Lars Klingbeil 据悉支持推进 Nagel 的候选资格，但总理 Friedrich Merz 尚未公开表态。Nagel 长期对比特币持批评立场，曾将其称为“数字郁金香”，并反对将 BTC 纳入官方储备。