又一家AI大廠迭代了文生圖模型。

日前，阿里通義宣布，其最新生圖模型 Z-Image 正式上架。官方介紹，Z-Image 是一款開源、免費的高效圖像生成基礎模型，參數量為 6B。模型可在 16GB 顯存的消費級顯卡上，生成品質可與頂級商業(yè)模型相媲美的超真實圖像，尤其在中英雙語文本渲染方面效果突出。

此外，全球最突出AI工具正在加速商業(yè)化探索。正值發(fā)布三周年之際，有用戶發(fā)現(xiàn)，ChatGPT 安卓應用 1.2025.329 測試版中出現(xiàn)了與「廣告功能」相關的新代碼，包含「集市內容」、「搜索廣告」和「搜索廣告輪播」等字眼，表明廣告功能即將向公眾推出。

過去一天，國內外AI行業(yè)還有更多熱點可以關注，硅基君帶你一起看看。

大模型

1） 通義新生圖模型Z-Image上架

日前，阿里通義宣布，其最新生圖模型 Z-Image 正式上架。官方介紹，Z-Image 是一款開源、免費的高效圖像生成基礎模型，參數量為 6B。模型可在16GB 顯存的消費級顯卡上，生成品質可與頂級商業(yè)模型相媲美的超真實圖像，尤其在中英雙語文本渲染方面效果突出。

同時，Z-Image 具備對現(xiàn)實世界的廣泛認知，能準確生成著名地標（如埃菲爾鐵塔、故宮）、知名人物及特定文化元素（如春節(jié)窗花、英式電話亭），確保畫面在細節(jié)、比例與語境上符合真實常識。通過提示詞增強器（Prompt Enhancer），Z-Image 還能處理「雞兔同籠」邏輯題、古詩「小橋流水人家」可視化等復雜任務，讓 AI 不只是「畫圖」，而是「理解后創(chuàng)作」。

目前 Z-Image 已上架 GitHub、Hugging Face、ModelScope。值得一提的是，模型在上線后迅速登頂 Hugging Face 趨勢榜雙榜第一，模型發(fā)布首日下載量達 50 萬。

AI應用

1）ChatGPT誕生三周年，被曝將推出廣告

2022 年 12 月 1 日，OpenAI CEO Sam Altman 宣布，旗下 AI 聊天機器人 ChatGPT 正式推出。其在上線 5 天，用戶便突破了百萬。三年過去，ChatGPT 周活躍用戶已突破 7 億，公司估值更是高達 5000 億美元。ChatGPT 至今仍位居蘋果免費應用排行榜首位，并且引爆了一波生成式 AI 產品的浪潮。

ChatGPT 從當初簡單的「對話」式互動,目前每周活躍用戶量約 8 億，開始進行商業(yè)化嘗試。

據 X 平臺用戶 Tibor 發(fā)現(xiàn)，ChatGPT 安卓應用 1.2025.329 測試版中出現(xiàn)了與「廣告功能」相關的新代碼，包含「集市內容」、「搜索廣告」和「搜索廣告輪播」等字眼，表明廣告功能即將向公眾推出。此前 ChatGPT 一直保持完全免費的使用體驗，雖然提供付費高級套餐，但從未向用戶推銷產品或展示廣告。

2）華為 AI 玩具開售即秒罄

華為上周發(fā)布Mate80 系列時推出首款AI情緒陪伴產品「智能憨憨」，定價 399 元，11月28日上午開售后迅速售罄。據悉，華為商城多次補貨仍無法滿足需求，目前處于缺貨狀態(tài)。根據官方介紹，智能憨憨是 AI 情感陪伴機器人毛絨玩具，可以進行語音對話、觸摸互動，擁有專屬日記記憶系統(tǒng)，可以記錄每一天的陪伴與悄悄話。

這款產品由珞博智能與華為聯(lián)合打造，由 珞博智能Fuzozo 團隊負責外觀和人設設計，搭載華為「小藝」大模型實現(xiàn)真人式語音對話。

3）AI 自動洗澡機，售價高達 270 萬元

據悉，以納米氣泡（Fine Bubble）技術聞名的日本 Science 株式會社日前正式宣布，將于 12 月下旬銷售曾在大阪世博會上引發(fā)熱議的「未來人類洗澡機」，并設置體驗區(qū)。據悉，目前該款機器已在日本地區(qū)開售，零售價格達 6000 萬日元（約合人民幣 271 萬人民幣）。

Science 發(fā)言人前倉幸子表示，這款洗澡機的稀缺性正是其魅力所在，公司計劃僅生產 50 臺左右。

據介紹，這款洗澡機應用了 Science 的納米氣泡技術。用戶只需平躺于 2.3 米長的膠囊艙內，機器將自動向艙內注入熱水并釋放數百萬微氣泡進行全身清潔，并在 15 分鐘內完成清洗與烘干流程。沐浴過程中，位于用戶背部的傳感器可實時監(jiān)測健康狀態(tài)，通過 AI 算法調節(jié)水溫并識別情緒狀態(tài)，同時在透明艙蓋投射影像，并播放音樂。

AI基礎設施

1）吳恩達：AI 有沒有泡沫，要看大家怎么用

近期，斯坦福大學計算機科學系副教授吳恩達在個人社交媒體賬號，發(fā)表了自己對于 AI 泡沫這一熱門話題的看法：AI 并非鐵板一塊，而不同領域的泡沫程度各不相同。其列出了以下觀點：

AI 應用層：投資不足。其潛力遠超大多數人的認知。吳恩達預測，未來十年，將會有許多基于新 AI 技術構建的應用尚未建成�！笌缀蹩梢詳嘌�，基于 AI 基礎設施/技術（如 LLM API）構建的應用必須比基礎設施更有價值。」

AI 推理基礎設施：仍需大量投資。吳恩達指出，現(xiàn)階段盡管目前 AI 的滲透率較低，但基礎設施供應商已經難以滿足對處理能力以生成 token 的需求。

AI 模型訓練基礎設施：持謹慎樂觀態(tài)度，但可能存在泡沫。吳恩達坦言，如果 AI 技術棧的一部分（或許是在訓練基礎設施）因過度投資而崩潰，它可能導致對 AI 更廣泛的負面市場情緒，以及盡管該領域整體具有強勁的基本面，但人們對投資 AI 的理性興趣出現(xiàn)非理性外流。

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