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预备党员：激进投资者盯上Figma，成科技公司“不愿上市”的最新例证|就在Figma上市首日暴涨、风光无限过去仅十个月后，这家设计软件新贵再次成为市场焦点——这一次，是因为激进投资者的强势介入。Findell Capital Management本周公开致函Figma董事会，要求公司大幅削减成本、精简产品线并审查与AI公司Anthropic的关联治理问题。这一事件被市场视为科技公司“不愿上市”的又一典型案例：一旦暴露在公众视野中，此前在私募市场被掩盖的治理瑕疵与成本结构问题将无处遁形。|Findell Capital在信中提出了三项核心诉求。首先，要求Figma将产品线收缩至Design、Dev Mode、FigJam和Make四大核心产品，停止或整合其他边缘业务。其次，呼吁将研发成本和股权激励支出降至行业可比水平——当前Figma的股权激励支出占营收的27%，而Adobe仅约为8%。第三，就董事会与Anthropic之间的关系发起独立调查，原因是在Anthropic推出与Figma直接竞争的Claude Design产品前三天，其首席产品官刚刚辞去Figma董事职务。|Figma的股价表现印证了激进投资者的担忧。自2025年7月上市首日以115.50美元收盘、市值一度逼近800亿美元后，该股一路下滑，如今已跌至21美元附近，较高点回撤超过80%。这意味着，上市首日追高的散户投资者账面损失惨重，而那些在私募市场以极低成本入股的早期投资者和内部人士，则在IPO后的多次解禁窗口中成功套现。|分析人士指出，Figma的遭遇为当前排队上市的天量AI独角兽提供了一个沉痛的前车之鉴。问题并不在于公开市场“惩罚”了Figma，而在于IPO这个透明的会计环境，暴露了此前被私募资本掩盖的结构性问题。尤其值得关注的是股权激励的成本黑洞——Figma 2025财年股权激励支出高达约13.6亿美元，仅2026年第一季度就达1.69亿美元，直接将当季的GAAP净利润推入1.42亿美元的亏损。|Findell的介入，将Figma从一个“上市失败”的叙事，拉回到了“公司自身成本失控”的现实。接下来，市场将密切关注Figma管理层能否回应激进投资者的诉求，削减股权激励占比、提升运营效率。这一结果，也将成为衡量未来AI巨头们能否平稳完成从私募宠儿到公众公司转型的关键标尺。 (👍701)

无名氏：苹果加码推进端侧人工智能 发力脱离云端运行模式|下月举行的苹果年度开发者大会上，一系列延期已久的iPhone人工智能功能升级将成为重头戏。与此同时，外界预计苹果还将着重亮出其追赶AI赛道的一大潜在优势：依托全球海量苹果设备，直接在终端设备上运行AI模型。|据了解苹果全球开发者大会相关规划的知情人士透露，苹果有望展示其十五年来为iPhone、苹果手表、Mac电脑自研定制芯片的技术积累。这一积淀，将成为其在终端设备本地运行AI模型的核心优势。而目前主流做法，是在搭载高性能AI芯片的大型数据中心中运行AI模型，这类设施建设与运营成本高昂。|受运算复杂度及海量网络信息调取需求所限，苹果设备发出的不少AI指令仍需交由云端处理。例如，根据苹果与谷歌达成的合作协议，新版部分Siri指令将依托谷歌云平台、调用谷歌 Gemini 大模型的授权版本运行。另有知情人士称，苹果近期已许可在该场景下使用英伟达的隐私保护技术，这意味着谷歌云内部分算力需求，苹果将采用英伟达AI芯片承接。|不过，在终端本地运行AI模型，既能降低用户数据泄露风险，也能杜绝广告公司利用个人信息牟利。对于企业客户而言，本地运算还能减少令牌使用量、进而降低成本——令牌是云端AI服务商计费所依据的文本计量单位。对苹果自身来说，将更多AI运算任务下放至终端设备，也得以不必像其他科技巨头那样，在数据中心领域投入巨额资金。|知情人士表示，按照双方合作约定，苹果正利用谷歌完整版Gemini大模型，通过模型蒸馏技术训练可在苹果设备本地运行的轻量化模型。此外，苹果还在物色可协助其完成AI模型轻量化改造、适配终端设备运行的小型企业。有相关策略知情人士透露，总部位于美国马萨诸塞州剑桥市、专注端侧AI技术的初创公司Liquid AI，已进入苹果的收购考察名单。|苹果早在2024年推出苹果智能（Apple Intelligence） 系列AI功能时，就率先宣传过端侧AI在隐私保护上的优势。但此后该板块进展趋于沉寂：新AI功能市场反响平平，新版Siri又再度延期上线，接连出现的问题令苹果处境尴尬。|与此同时，各大科技巨头纷纷斥巨资搭建云端AI算力体系，苹果却基本置身事外。去年，元宇宙平台公司全年资本开支达720亿美元，绝大部分用于数据中心建设；微软资本开支则高达880亿美元。而同期苹果的资本开支仅为127.2亿美元。|苹果在AI领域投入保守的做法，一度遭到投资者与行业评论人士诟病。他们认为，在人工智能成为智能终端核心能力的时代，苹果或将就此掉队。如今整个科技行业的AI投入规模空前，仅微软今年就预计资本开支达到1900亿美元。部分技术从业者反而开始担忧行业盲目堆砌云端算力，也因此对苹果相对审慎的布局思路改观。|奥斯汀AI初创企业webAI首席执行官戴维·斯托特表示：“我认为当下的数据中心投资热潮存在误区。AI技术正朝着轻量化方向发展，数据中心不会彻底消失，但绝大多数运算任务终将转移至边缘终端。苹果在这一点上押对了方向。”|如今越来越多AI开发者选择依托苹果硬件创业，斯托特便是其中一员。webAI主要面向企业开发专属端侧AI应用，例如为航空领域打造运维工具：基于波音梦想客机发动机全套维修手册训练AI模型，协助工作人员开展发动机检修。|这类模型可直接在iPad或Mac上离线运行，无需联网。苹果设备也受到技术爱好者青睐，不少人用它运行开源工具OpenClaw，该工具可打造能自主操控电脑的AI智能体。|阿雷特研究公司科技分析师理查德·克莱默在近期致投资者的研报中估算，全球苹果终端芯片所汇聚的算力规模，相当于一套价值500亿美元的算力资源，而这套算力完全由全球用户共同承载。|马克·苏曼曾担任苹果高级工程项目经理，2024年离职前负责公司内部AI系统研发。他表示，数十亿台苹果设备整合在一起，本身就是一股强大的AI算力。|现任初创企业Maple联合创始人的苏曼说道：“苹果有能力搭建全球规模最大的边缘计算AI体系，只是时间问题，他们迟早会释放这部分潜力。”Maple主要为用户提供可加密访问云端AI模型的服务。|当然，苹果的AI战略无法完全依靠端侧模型落地。谷歌完整版Gemini模型拥有数万亿参数（参数数量是衡量AI模型复杂度的重要指标），对算力要求极高。知情人士称，即便苹果自有服务器架构私有云计算（Private Cloud Compute） 采用与Mac同款自研芯片，也难以承载完整版Gemini。|多名苹果前工程师认为，新版Siri的部分功能，苹果仍需借助谷歌云基础设施运行。即便如此，苹果仍在探索兼顾云端AI服务与高阶隐私保护的方案。据双方合作知情人士透露，苹果近期许可在谷歌云内调用英伟达机密计算系统，处理部分基于Gemini大模型的复杂运算，正是这类尝试之一。|机密计算是英伟达显卡搭载的一项安全技术，可在数据与AI模型运算过程中全程加密。启用该功能后，云端AI指令的处理速度会略有下降，但能帮助苹果兑现用户隐私保护承诺。|苹果最初推出苹果智能功能时曾表态：未在终端本地处理的AI指令，将全部交由搭载苹果自研芯片的私有云计算系统处理。如今这一安排出现调整，不过相关人士称，苹果大概率仍会保留“私有云计算”这一品牌名称。 (👍786)

抬杠运动员：英伟达斥资数十亿美元布局新兴技术，有望重塑人工智能行业|光子技术依靠光信号传输数据。这项新兴技术相较传统电信号传输方案效率更高。电传数据能耗偏高，如今这一问题愈发制约人工智能技术的大规模应用。|自 3 月初起，英伟达先后向鲁门腾、科锐光电、迈威尔科技三家光子技术企业合计注资 20 亿美元；向康宁投资 5 亿美元，联合研发高端光互联解决方案；同时参与光学初创企业艾尔实验室总额 5 亿美元的 E 轮融资。|福雷斯特高级分析师阿尔文・阮在接受美国消费者新闻与商业频道采访时表示：“借助光子技术，英伟达得以扩大人工智能基础设施规模，同时规避继续使用铜缆电信号带来的高昂能耗成本。”|“通过投资光子技术企业，英伟达能够保障该领域技术持续迭代，避免因固守铜缆电传方案，最终在扩容能力与性能表现上触及发展天花板。”|在人工智能基础设施中，光子技术可利用光信号，在图形处理器、内存、网络芯片、服务器及数据中心之间传输数据，不再单纯依赖铜缆电信号。|晨星高级股票分析师布莱恩・科莱洛表示，铜缆凭借成本低、稳定性强，目前仍是主流连接方案，但光子技术终将在人工智能基础设施领域占据主导地位。|他指出：“英伟达下一代机柜级人工智能解决方案，需要越来越多的光互联技术。全新模型与不断增长的使用量，令数据带宽呈指数级增长，光互联是必然选择。”|这家芯片巨头已将部分光子技术融入自有网络产品，推出相关工具，可实现跨区域数百万块图形处理器的互联，同时大幅降低能耗与运营成本。|英伟达首席执行官黄仁勋在 3 月全球人工智能技术大会上谈及公司用于连接人工智能算力中心与图形处理器集群的以太网平台时称：“放眼产业链上游，我们正稳步扩大硅光技术的应用规模。” 他还透露，公司已开始在芯片互联技术中集成光子方案。|受行业利好推动，光子概念个股年内涨幅可观：鲁门腾今年以来股价上涨 134%，科锐光电涨幅达 96%，迈威尔科技 2026 年股价上涨 122%，康宁涨幅为 111%。|超威半导体不仅和英伟达一同参与艾尔实验室融资，还在 2025 年收购初创企业伊诺半导体，并对泰拉芒特、天域人工智能等公司进行股权投资。今年 4 月，谷歌与微软旗下风投机构联合向光学企业 nEye 注资 8000 万美元，完成其 C 轮融资。|“光电共封装组件结构复杂，光学元件与硅基芯片的对位精度要求极高，容错率极低。一旦封装环节出现问题，产品基本无法返工修复，良率难以提升。” 他补充道，“行业转型已经开启，但目前仍处于早期阶段，预计 2028 年之后才会迎来大规模普及。” (👍480)