IT之家 4 月 30 日消息，由于任天堂几乎不可能将旗下游戏移植到 PC 平台，长期以来，模拟器一直是玩家在官方主机之外的设备上游玩任天堂游戏的唯一途径。但在过去几年间，任天堂游戏的原生 PC 移植版开始兴起，其中就包括《塞尔达传说：时之笛》和《塞尔达传说：姆吉拉的假面》的移植版本。相较于模拟器版本，这些原生移植版拥有更多进阶功能，例如支持更高分辨率。 最新一款原生 PC 移植作品是初代《任天堂明星大乱斗》。该项目也充分展现了人工智能在这类开发项目中所能达成的惊人成果 —— 这款移植版完全由 AI 生成。 据IT之家了解，这款由樱井政博创作的初代《任天堂明星大乱斗》PC 移植版命名为《BattleShip》。其 GitHub 官方介绍中写道：“本移植版为纯 C/C++ 源码架构；所有任天堂版权所属数据，均会在编译阶段从用户自行提供的游戏 ROM 中提取。若你未拥有任天堂 64 平台《任天堂明星大乱斗》的合法副本，将无法编译和运行本项目。”该移植版需要美版 NTSC-U 1.0 版本 ROM 才可运行。 这个项目的亮点，除了能在 PC 上原生游玩《任天堂明星大乱斗》系列初代作品之外，正如前文所说，其开发全程由 AI 百分百完成。开发者 JRickey 表示：“ 这是一款完全由 AI 生成的现代化移植作品 。整个开发耗时 25 天多，参与开发的仅有我本人，以及 Opus 4.6、Opus 4.7 和 GPT 5.5 大模型。截至 4 月 28 日，开发过程中从未有超过两天的空档期。开发期间，我多次部署 AI 智能体，它们能够自主进行程序构建与测试，而我可以同时处理其他事务。” 开发者启动该项目主要有两个原因：其一，深入学习 C 语言底层开发的实际原理；其二，验证 AI 足以胜任这种规模的开发任务。他表示：“这并不是说我直接把 N64 游戏卡带交给 AI，就能自动生成 PC 移植版。这款移植版依托于多年来众多开发者在逆向反编译、3D 引擎、资源素材提取等方方面面的积淀成果。我想表达的是，市面上有大量这类门槛不高、容易落地的开发需求，只要投入少量时间并借助 AI，就能轻松实现。” 他最后总结道：“我希望用这个项目证明，打造出色创意作品的门槛如今已经变得极低。人类向来都是在站在前人成果的基础上，不断拓展知识与能力边界。智能体编程，正是这一发展理念的全新前沿。我也希望这个项目能启发更多人动手实践、自主创作，并将成果无偿分享给他人。” 颇具讽刺意味的是，这款借助 AI 工具完成的《任天堂明星大乱斗》PC 原生移植作品，就连游戏制作人樱井政博本人也对此理念表示认同。去年，这位传奇游戏制作人曾谈及当下大型游戏行业的发展现状，他认为在传统游戏开发模式难以为继的行业环境下，利用生成式 AI 提升开发效率，能够让游戏行业实现可持续发展。
36氪获悉，AI for Science公司「奥明星程」近日完成超亿元A轮战略融资。本轮投资方包括深创投、复星医药（复健资本）、太平股权、广东中医药大健康基金、杭实集团等多家头部投资机构、产业链龙头企业及多地国资。同时，公司也与包括深圳湾实验室在内的多家国际顶尖科研机构建立了深度成果转化合作机制，形成覆盖技术研发、临床应用及产业生态赋能的全链条布局。 2025年被视作AI4S发展的分水岭。随着通用科研引擎的出现，以及英伟达GTC大会将AI4S与大语言模型、具身智能并列为人工智能三大核心方向，全球资本与技术资源正加速向该领域聚集。然而，当前多数AI在科学探索中仍停留在“结果拟合”层面，在机制理解与问题定义上存在能力断层。 奥明星程的核心目标，就是实现“从结果到机制、从解题到出题”的跃迁。公司创始人兼CEO林子奥认为，奥明星程“并非简单提升模型、智能体精度，而是致力于构建AI科学家能力体系”。 具体而言，公司将聚焦三个层面的突破：第一，让AI从“表征学习”走向“机制建模”，不只预测结果，而是逼近疾病发生发展的内在逻辑；第二，让AI具备“问题定义能力”，不仅回答问题，还能够在复杂系统中识别关键变量，辅助提出更有价值的科学问题；第三，让AI形成“探索式推理能力”，支持从假设生成到路径推演的一体化科研过程。长远来看，这一体系有望延展为面向生命全过程的“医疗AGI”。 为了实现这一目标，奥明星程组建了一支具备学术与产业化背景的团队。公司由三位归国哈佛青年博士科学家联合创立，创始人林子奥拥有哈佛大学计算科学、生物医学双博士学位，是国际癌症基因组学研究计划（TCGA、ICGC、PCAWG等）发起人Gad Getz教授唯一的中国籍博士毕业生。联合创始人赵翰晨、郝晋同样拥有哈佛博士背景，深耕人工智能与新兴生物科技交叉领域。 当前，奥明星程凭借自研AI大模型，已实现低成本获取组学多维信息的技术突破，打造了基于“数据-大模型-智能体”技术生态闭环的生物智能基础设施，并开发了覆盖疾病筛查、新药研发、健康管理及公共卫生等多领域的智能体矩阵。 在首发场景上，公司瞄准了具有明确临床痛点的疾病筛查。以乳腺癌为例，传统超声与钼靶筛查在致密型乳腺中存在漏诊率高（超50%）、依赖医生经验等局限；而现有液体活检（如ctDNA突变、甲基化）在早期人群中的检出率和特异性表现亦不尽如人意。 针对这些问题，奥明星程基于cfDNA片段组学与AI大模型，开发了多款多病种筛查智能体，如乳腺癌筛查智能体：OS-TuFEst-BRCA及配套试剂盒。据公司介绍，该产品仅需一管血，就可同步实现极早期筛查、精准分子分型以及腋窝淋巴结转移的超高灵敏度预测。其在早筛灵敏度上达到92%-95%，对影像漏诊病例识别率达96.2%。 临床效果层面，该产品在淋巴结转移阴性预测上达到97.6%。这意味着该技术有望辅助医生完成临床评估，帮助患者避免不必要的腋窝手术，实现更加精准的“降阶梯”治疗。目前，相关成果已发表于《Nature Communications》，并获得国家科技重大专项等多项支持。 此外，其核心能力（OS-TuFEst®，多病种筛查产品）也获得国家权威机构背书。在国家癌症中心最新牵头发布的《基于液体活检技术的多癌种联合筛查专家共识（2025版）》中，结合多组学数据与AI的分析方法获得“强推荐”；共识还提到，TuFEst®技术在降低实验成本、提高泛癌种检测灵敏度和特异度方面具备一定创新价值。 AI4S与医疗的结合，本质上是数据、模型、临床与产业的系统能力竞争。相比于依赖高成本实验的传统模式，奥明星程基于AI大模型预测多维度信息的策略，大幅压缩了单样本检测与数据获取成本。目前，公司已与国内超50家三甲医院及百余家体检机构展开合作，具有积累高质量、高标准、规模化真实世界数据的临床合作网络基础。 林子奥表示，AI4S本质是“能力引擎”，需要与生态深度耦合。现阶段，奥明星程已与深圳医学科学院、深圳湾实验室、国家癌症中心等建立战略合作，其平台能力正加速向医院、药企、保险等大健康产业链上下游开放，以期实现前沿医疗技术的规模化可及。
启明星辰(002439)4月12日发布业绩预告，预计2026年第一季度归母净利3800万元—5400万元，同比增长2279.31%—3281.13%。报告期内，公司营业收入预计同比增长0.03%至7.52%，成功扭转上年同期下滑态势。前期布局的业务与前置投入，自一季度起逐步转化为实际收入；与中国移动协同效应持续增强，尤其在云安全方向的联合营销举措落地见效。在收入增长的同时，公司通过有效的成本管控与精细化运营，毛利率基本保持稳定，三费明显压降，归母净利润与扣非后归母净利润预计双双实现盈利。
作者/吴琼 报道/投资界PEdaily 唏嘘一幕。 近日，知名AI创业公司Yupp宣布：将停止服务，于4月15日正式关闭。要知道，这距离Yupp产品上线才不到一年时间。 曾经，Yupp的故事颇具前景：瞄准AI模型评测赛道——通过免费模型服务吸引用户评测，再将测评数据卖给模型厂商。犹记得2024年，公司拿下3300万美元（约合2.2亿元）的豪华种子轮，身后聚集a16z合伙人、Google首席科学家、Twitter联合创始人等超45位天使投资人。 只是，Yupp却以极为荒诞的方式失败：投资人的钱还没花完，AI技术的演进就让其市场不复存在。而这一切，就发生在短短几个月之间。 拿下豪华种子轮，一家明星AI公司宣布倒闭 从成立到关门，Yupp只存活了22个月。 故事始于一支精英团队；创始人兼CEO Pankaj Gupta职业生涯遍布Twitter、Google，Coinbase等硅谷最顶尖的科技公司，且此前就有成功创业经验；联合创始人兼AI负责人Gilad Mishne曾是GoogleX的机器学习负责人；首席科学家Jimmy Lin是麻省理工学院博士、滑铁卢大学教授。 早在2010年，三人于Twitter相识，共同构建和优化大规模推荐与搜索系统，成为此后共同创业的契机。 直至2024年6月，他们共同成立Yupp。创业的理由很简单：彼时AI竞争激烈，全球涌现的大模型层出不穷，Yupp最初的设想是帮助用户比较和选择最佳模型，以应对AI可能带来的幻觉问题。 而另一边，大模型表现不仅取决于算力与算法表现，同样依赖人类反馈，AI企业往往基于这些反馈数据来优化、改进模型。他们正是从这两边需求中找到机会，创建一家AI模型评估平台。2025年6月，Yupp正式上线。 说起来，Yupp的商业逻辑很简单：用户在平台输入问题后，平台将从数百个AI模型池中抽取两个，并展示两份答案，用户可以反馈哪些模型更好并给出理由；完成反馈后，平台会随机给予用户一定数量的积分，相应积分可用于继续调用AI模型，还可以兑换成现金。 这里聚集了市面上最炙手可热的大模型，从ChatGPT、Claude，到Gemini、DeepSeek，还有Grok、Llama……超500种模型，任意选择，全部免费。 对用户来说，只需要在一个平台上就能体验多种模型，不仅免费还能收获一些零花钱，于是Yupp迅速走红。官方显示，目前Yupp已经吸引超过130万用户注册。 精英团队加上风头正劲的大模型赛道，投资人迅速集结。成立不久，Yupp就完成由a16z合伙人Chris Dixon领投的种子轮融资，金额高达3300万美元（约合人民币2亿元）。即便放眼硅谷，这样的大额种子轮也并不多见。 更为豪华的还有跟投阵营——谷歌首席科学家Jeff Dean、Twitter联合创始人Biz Stone、Pinterest联合创始人Evan Sharp、Perplexity首席执行官Aravind Srinivas、Cred首席执行官Kunal Shah、斯坦福大学的四位教授（Dan Boneh、Chris Re、Nick McKeown、Balaji Prabhakar）……超45位天使投资人，几乎聚集了AI圈最权威的面孔。 “Yupp的设计将人类的判断转化为一种可再生经济资源。随着新的交互不断涌现，数据会‘过期’，从而形成一个良性循环：更多的使用带来更及时的评估；更及时的评估催生出更优秀的模型；更优秀的模型吸引更多用户。”对于这笔投资，彼时a16z言语之中充满期待。 但这一切在几个月后戛然而止：Pankaj Gupta和Gilad Mishne共同在社交平台宣布：停止Yupp的服务。如今再点开Yupp官网，基于文本、图像、编码等多个分类，赫然躺着多个大模型排行榜。只是，它们再也不会更新。 谁杀死了它？ “我们的产品与市场契合度不够高”，Yupp告别博客中写到。 很难想象，一家AI创业公司最后却因AI发展太快而倒闭。在Pankaj Gupta的描述中，“仅在过去一年时间内，AI模型的能力格局发生了巨大变���，而且还将继续快速变化。未来不仅仅是模型，而是Agent系统。” 2025年Yupp上线时，AI行业的主流交互方式还是Chatbot——用户输入提示词，模型返回文本。这一模式下，“哪个模型回答得更好”确实有其市场。但AI的进化速度显然超过他们的预期。 短短几个月，行业风向发生巨大变化，Agent成为行业主题。正如年初爆火的“龙虾”OpenClaw，用户不再只是获取信息，而是需要事情被完成。相对应的，底层模型需要连接数百种工具和子系统，最终协同完成任务。 还没到达顶峰，Yupp就落入用户、客户双双流失的境地。 一方面，Yupp吸引用户的方式简单粗暴——免费且有利可图。但当头部模型的回答质量差距缩小，用户通过Yupp进行多模型比较的需求自然下降。 另一方面，虽然人类反馈数据对AI模型的后训练至关重要，但是Yupp提供的仅仅是普通消费者在免费使用时随手点击的偏好。而模型厂商的主流选择是，与Scale AI、Mercor等头部玩家合作，用PhD级别的专家提供高质量的强化学习反馈。Yupp与对手们提供的数据质量，显然不在一个量级。 尤其当下，对AI的评判标准变为“哪个Agent能帮我更好地完成任务”，相反，对于Chatbot层面的模型评估就显得没那么重要了。但对于Agent的评估，并非过去简单对比两段文字就能完成，而是需要在真实工作场景中验证，已经不再是普通用户所能实现的。 如此，Yupp终究难以生存下去。 那场豪华种子轮，意外成了Yupp最后的高光时刻。唏嘘的是，Yupp甚至没来得及用完融资的钱。“剩余资金将返还给我们的投资人”，Pankaj Gupta写到。一段创业故事就此结束。 AI洗牌潮，99%创业项目将消亡 “人间一年，AI一天”，大家如此形容当下AI演进速度。 自ChatGPT横空出世以来，全球掀起一场AI创业浪潮。AI为许多行业带来全新的想象空间，也带来过往难以想象的创业机会。中国信通院数据显示，截至2025年9月，全球人工智能企业达到37664家。未来几年，这一数据仍将以指数级上升。 这也带来了AI时代最魔幻一幕。 一边，AI正以前所未有的速度，催生新一批高估值公司。2025年全年诞生的新晋独角兽中，有六成是AI独角兽。许多公司从成立到成为百亿估值独角兽，不过短短一两年时间，这在过往互联网时代是难以想象的。 但另一边，AI技术爆发式迭代，从文本生成到图像、视频创作，从被动问答到主动执行任务的智能体系统，行业每隔数月就迎来一次范式革新。高压之下，许多AI初创公司从高光登场到黯然落幕的周期也被极度压缩。 稍不注意，就被AI快车抛下了。 最近轰动的当属Sora，这是OpenAI推出的文生视频模型Sora。2024年初，Sora以一段长视频引爆全网，就连马斯克也发出一句意味深长的感慨：“人类愿赌服输”。但两年过去，等来的却是一纸关停信号。 仅仅存活25个月，Sora“猝死”的理由很残酷。据美国《福布斯》杂志估算，Sora项目每年的运行成本高达50多亿美元，单月算力成本突破千万美元级别；但自上线以来，Sora应用程序内的总收入仅约210万美元，高昂的运维成本与微薄的收入之间形成鲜明对比。 一边是种子选手黯然退场，一边是新技术仍在以近乎疯狂的速度迭代突破。新旧交替之间，只留下无尽唏嘘。AI赛道的残酷正在于此：竞争白热化到甚至来不及为倒下的玩家驻足默哀，下一轮技术浪潮便已汹涌而至。 第一批AI项目开始倒闭了。早些时候，曾被看作是欧洲AI行业希望之星的Robin AI，被挂上了破产网站。究其原因，虽其瞄准的“AI+法律”行业颇具前景，但Robin AI里的功能，完全可以通过Claude等完成；缓慢的技术迭代速度更是成为原罪，使其逐渐与竞争对手拉开差距。最后，Robin AI被资本集体抛弃了。 想起几个月前，硅谷一篇名为《99%的AI初创公司将在2026年消亡》的文章刷屏。作者Srinivas Rao直言：“当下的AI繁荣，不过是互联网泡沫的翻版。” 他以2000年互联网浪潮为例，当时互联网被认为会改变世界，后来证明确实如此。电子商务、搜索引擎、社交媒体、在线服务，都在之后二十多年里迅速发展。当时同样涌现互联网创业潮，但很多企业在技术真正成熟之前，就因为资金、商业模式、竞争等种种问题被淘汰。 这样一幕也会在AI重演。“企业的发展轨迹与技术的发展轨迹有着天壤之别”，桥水基金创始人瑞·达利欧此前判断，“这类周期的常态是，技术会一直向前，但初期绝大多数企业都会倒闭，只有极少数能够存活。” 保持敬畏，且行且珍惜。 本文来自微信公众号 “投资界” ，作者：吴琼，36氪经授权发布。