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英伟达洽谈投资Perplexity，企业估值或超300亿美元
据知情人士透露，英伟达正洽谈对 AI 初创企业 Perplexity 进行股权投资，本轮融资完成后这家 AI 公司估值或将超过 300 亿美元。 知情人士称，本轮融资规模达数十亿美元，相比该公司一年前上一轮融资，估值增幅将超过 50%。两家企业的业务合作持续深化；得益于 AI 智能体产品Perplexity Computer（面向职场用户、可自动化电脑操作），Perplexity 年化营收从年初不足 2.5 亿美元攀升至 7.5 亿美元以上，上述信息来自两名了解交易内情的人士。 两名熟悉谈判的消息人士表示，作为芯片巨头布局自研 AI 模型与配套软件的一环，英伟达早先方案是斥资数十亿美元，获得 Perplexity 部分技术授权，同时雇佣该公司部分员工。目前尚不清楚谈判为何转向传统股权投资模式。 多年以来，英伟达扮演着 AI 初创行业 “中央银行” 角色，向数十家采购、租用其明星 AI 芯片的企业投入巨额资金。英伟达此前已经对 Perplexity 完成多笔投资。英伟达首席执行官黄仁勋在采访中表示，自己日常就把 Perplexity 作为常用对话机器人。 英伟达已经投入数百亿美元，围绕芯片、网络、数据中心企业开展投资与合作，以此巩固自身在 AI 硬件领域的统治地位。而近期，它开始通过技术授权、团队收购初创公司，补强自家 Nemotron 大模型及其他产品矩阵。 上周，英伟达一笔 60 亿美元交易引发行业热议：交易对象是成立三年、多次转型业务方向的初创企业 Poolside。英伟达计划收购 Poolside 超过 100 名员工，其中包含刚刚发布开源权重大模型 Laguna 的研发团队。除此之外，英伟达还将向 Poolside 投资 10 亿美元，交易前估值 120 亿美元。 一名知悉内部沟通的人士透露，英伟达向 Nemotron 团队表示，收购 Poolside 旨在加快、优化 Nemotron 系列模型的研发；但这批新员工具体如何并入组织架构尚未敲定。 在这一轮 AI 浪潮早期，Perplexity 就是风险资本追捧的明星公司。早在 ChatGPT 接入网页搜索功能之前，Perplexity 就已经推出 AI 搜索引擎。后续它持续拓展产品线，推出 Perplexity Computer，对标 OpenAI、Anthropic 新品以及 OpenClaw 这类开源工具。 英伟达也自主开发了一款类似 OpenClaw 的免费工具，面向 AI 应用开发者开放。 今年 3 月，Perplexity 加入英伟达的Nemotron 联盟，该联盟旨在协助英伟达迭代开源大模型。知情人士称，两家公司代表每周开展多轮会晤，在软硬件层面协同研发。过去一年，英伟达大力推进 Nemotron 开源模型项目，Nemotron 联盟正是该战略的组成部分。 尽管 Nemotron 系列开源模型会和英伟达大量现有客户形成竞争，但英伟达认为这一步必不可少，以此对冲中国开发者开源大模型带来的竞争压力。英伟达认为，向应用开发者提供西方阵营的开源大模型，会进一步拉动对英伟达硬件的需求。 大力布局开源大模型，也让英伟达自身成为自家芯片的超级大客户；未来数年，英伟达计划投入数百亿美元，通过 Lambda、亚马逊以及其他英伟达芯片采购厂商租用英伟达服务器算力。 若本次交易落地，Perplexity 将获得更充足资金缓冲，为未来几年潜在 IPO 上市铺路。首席执行官阿拉温德・斯里尼瓦斯在接受 采访时，表示公司考虑将 2028 年作为上市时间窗口。 除搜索引擎、Perplexity Computer 之外，Perplexity 也对外售卖第三方开源与闭源大模型调用接口，现已跻身头部 AI 初创企业行列。熟悉该公司经营情况的人士称，其毛利率维持在 60% 的原有水平（该公司毛利率此前曾引发行业讨论）。 这家成立四年的企业并不从零训练自研大模型；其业务逻辑是根据任务类型，智能调度选择最合适的外部大模型来处理 AI 请求。Perplexity 计划采用英伟达 Vera 中央处理器运行 AI 智能体查询任务；该公司此前也已经和 CoreWeave 签署芯片采购协议，CoreWeave 是英伟达重点加持的上市云服务器厂商。 迄今为止，Perplexity 累计融资超过 17 亿美元，投资方包括英伟达、新企业联合（NEA）、阿克塞尔合伙（Accel）、软银等机构。
品花时录：一年十二月，跟着花信风重新学会看花
「品花时录」这个名字本身就带着旧时文人的气息：把花当作需要按时令去「品」的对象，而不是随手买来装点房间的消耗品。它以一年四季为骨架，把不同时段的代表性花木一一记录下来，从花期、习性写到与之相配的器物、光线与心境。读它的第一感受不是「学到了多少植物知识」，而是被提醒：花有它自己的时间表，人的欣赏也应当跟着慢下来。在习惯了即时获取的当下，这种「等一等」的姿态本身就构成了一种反差。
它的编排大致遵循自然节律：春以梅、杏、桃、李开篇，夏取荷、榴、栀子，秋重桂、菊、芙蓉，冬则水仙、山茶、蜡梅收尾。这个顺序暗合传统的「二十四番花信风」，即从小寒到谷雨，每一候对应一种花，把抽象的气候变化落实成看得见、闻得到的信号。品花时录在沿用这条线索的同时，也补充了南北方物候差异的说明：同是三月，岭南的木棉已经落尽，江南的玉兰才刚开到最好；同一株花，在庭院与阳台上的表现也各不相同。这些具体的对照，让「时令」不再是一个空泛的词。
讲花而不止于花。书中谈赏花，往往会牵出器物与空间：瓶花宜用何器，几案该置何位，窗光在什么时辰最合适，供水几日一换。这些内容与明代袁宏道《瓶史》、张谦德《瓶花谱》一路的文人传统相通：花要「养」、要「使」、要「相」，讲的是搭配与分寸，而非单纯的品种罗列。品花时录把这些经验做了通俗化的转述，普通读者不必懂专门术语，也能照着调整自家的花器与摆放位置，把一束寻常的花插出几分余地。
更值得一说的是它的态度。它不鼓励追新逐奇，也不鼓吹名贵品种，反而反复提到野趣：墙角的二月兰、路边的一年蓬、田埂上的婆婆纳，只要时候对了，一样可以入瓶。这种取向让「品花」重新成为一种日常的、成本不高的审美练习：一年十二个月，每个月都有一件小事可做，去看、去闻、去记，顺手写下几行观察。对习惯了屏幕与效率的读者来说，品花时录提供的不是知识增量，而是一种把时间重新切分成花期的可能。
如果把它当作一本植物图鉴来读，或许会失望；它更像是给日常留出的一小段停顿。合上书之后，真正留下来的往往不是某个花名，而是一个习惯：走过小区花坛时，抬头看一眼今天开到了哪一步。
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