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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 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。

ChatGPT Business 开始把员工分档了 ChatGPT Business 新增 Premium Seat 普通 Seat 还是 $20～25/月，Premium 直接涨到 $100～125/月，但给 5 倍额度，而且没有五小时 Usage Limit 已经开放 waitlist 感兴趣的可以加入试试

Bloomberg Businessweek 刚对 Gate 创办人韩林做了一次深度 Q&A，信息量很大。 最近 @Gate_zh 也是成长很快！ 杰哥也深度阅读📖分析了一波 2026年这个时间点很有意思——加密市场遇冷，但传统资产、预测市场如日方中。交易所们都在找出路。 Gate 的选择是：品牌升级 + 合规先行 + 跨界扩张🤙🤙🤙 1/ 打开美国市场——重资拿牌照 Gate 花了多年时间、投入高昂法务成本，在 35 个州拿到货币传输许可证，合规覆盖 46 个美国司法管辖区。 韩林的解释很直接：美国占全球股市约 50% 市值，是「无法忽视的必争之地」。 但更深层的逻辑是——建立护城河！ 如果找当地合作方进场，初期成本低，但合作方抽成会随交易量无限增加，而且 Gate 永远建不起自己的护城河。 2/ 预测市场：数据亮眼 卓有成效 Gate 是首个接入 Polymarket 的交易所，合作渠道里已经做到第一。 韩林对预测市场的判断很清晰：用户是真金白银投入的，预测结果比传统调研机构更准确，有真实的市场和社会价值。 而且不忘初心！合规态度很保守：严格 KYC、封锁不合规地区。 3/ Pre-IPO / RWA：潜力大，但问题也多！但是市场大！ Pre-IPO 产品能降低普通用户参与未上市企业投资的门槛，潜力大。 但韩林也坦诚讲了问题：合规挑战大 标的不多，集中在 OpenAI 等少数龙头 现在大多数「代币化股票」只是权益映射，不是真实股票，没有对应的股票权益！杰哥作为Gate的老用户在上次的SpaceX打新中也是拿到了自己❤️心仪的份额！ 韩总的判断是：未来传统券商有望在合规条件下，直接把真实股票份额转移给链上用户。 4/ 加密支付： Gate U卡也问世了！ 杰哥体验了一波！日常生活非常好用！区块链支付比 SWIFT 快、成本极低，跨境电商和 B2B 业务开始采用。 关键是：这个趋势完全独立于加密市场的投机行情，是真实的实体应用。 熊市里，这种「不靠投机、靠实用」的方向，反而更稳。 Gate 这波转型是从纯加密交易所，往传统资产 + 预测市场 + 支付的方向跨。 韩林的思路很清晰：合规是门槛，全栈能力是护城河，实体应用是长期价值！ 📎 原文：彭博商业周刊/中文版 @BloombergBBW #Gate# #Bloomberg# #Crypto#

据 Business Insider 报道，Sam Altman 联合创立的生物识别项目 Worldcoin 的开发商 Tools for Humanity，去年曾聘请两家律师事务所对公司内部的财务不当指控及在泰国的贿赂官员指控展开调查。调查重点包括：公司高层审批了高达六七位数的款项支付给一家外国公司以推高 Worldcoin 代币价格（可能违反 SEC 规则）；公司在泰国的业务开展与一名涉及跨国网络诈骗的南非商人的关联公司有关。此外，该公司还面临来自公司内部人员关于滥用公司资金及员工不当分类等问题的内部审查。