36氪 - 24小时热榜

国产大模型集体转身

王智远 — Mon, 20 Apr 2026 07:01:45 +0000

过去六十天，国内大模型头部公司在集体做同一件事。

从卖算力、做项目，转向卖Token、做订阅。你可能会好奇，为啥动作这么一致？我拆了一下，觉得有三件事同时发生了，把大家推到了同一条路上。

01

第一件，C端这口井，挖不动了。这事MiniMax替所有人验证过；2025年它全年收入7903万美元，海外收入占73%，整体毛利率25.4%。这已经是国内C端AI产品跑得最好的一家了。

其他C端AI助手，到今天没一家把商业化真正跑通。

Kimi K2.5更说明问题，今年1月底发布，不到二十天，累计收入就超过了2025全年。数字看着猛，你拆开一看，核心增长全在海外。

Kimi自己在内部信里说，2025年11月以来，海外API收入增长4倍，海内外付费用户月环比增速超过170%，你看，国内C端这边，真的挣不动了。

第二件，钱不好找了。

这事最能说明问题的是DeepSeek。梁文锋过去三年一直说，幻方赚的钱够DeepSeek烧。这话到2026年，说不下去了。

过去一年，DeepSeek被精准挖走了五个核心成员，V2的关键开发者罗福莉去了小米，雷军开的是千万年薪。

R1核心研究员郭达雅去了字节Seed，传闻近亿总包，OCR核心魏浩然、多模态核心阮翀也先后走了，五个人，覆盖了基座模型、推理、OCR、多模态四条核心技术线。

别人都在融资、扩团队，给顶尖研究员开天价。它自己赚的钱烧自己」这套，扛不住了。

2023年那一轮，你能讲AI故事就能融资；2026年这一轮，你得证明自己能造血，这个信号，传给了所有还在牌桌上的人。

第三件，海外那两个样本，太扎眼了。

Anthropic的Claude Code，2025年5月正式公开发布，11月做到10亿美元年化，2026年2月冲到25亿美元。三个月翻一倍多。

这速度，当年Salesforce、Workday、ServiceNow那些后来千亿美金的SaaS公司，谁都没跑出来过。

更猛的是Cursor，TechCrunch 4月17号刚报，Cursor正在以500亿美元估值融资，比去年秋天的293亿几乎翻了倍。今年2月它年化收入20亿，公司内部预计到年底能干到60亿。

两个样本摆在那儿，信号很清楚；一个靠卖Token赚溢价，一个靠做订阅赚续费，两条路都跑通了。于是国内这几家公司集体转身，各自盯上了其中一条。

02

不过，在往下看之前，得先把这两条路拆开看一眼；一条是Anthropic走的，做底座、卖Token、赚溢价；一条是Cursor走的，做工具、做订阅、收续费，两条路的终点都是钱，但脚下的土壤完全不一样。

先从Cursor说起，因为它是国内几家讨论最多、对标最密集的那个样本。

Cursor到底是什么？

了解过的人都知道，这家公司走得挺曲折；AI编程刚火那阵，Cursor是顶流明星，一个IDE插件做到几十万日活；后来Claude、ChatGPT把编程功能嵌进自己产品里，还免费给用户用，Cursor的数据一下被打下来了。

那时，业内好多人都觉得它要凉了。巨头亲自下场，谁还会用一个套壳工具啊？

结果它不光没凉，反而涨回来了，还涨得比以前更猛；它靠什么？我觉得关键在它脚下那片土壤，海外这片地，有三样东西，是中国没有的。

第一样，愿意掏钱的开发者基本盘。

这事在国内看可能有点反直觉，在美国真的太常见了；从几十年前JetBrains那会儿开始，写代码的人每年自己掏几百美元买IDE，就跟设计师买Photoshop、会计师用Excel一样，天经地义。

工具是他们的吃饭家伙，花钱买好用的，没人觉得奇怪，这个习惯一直传到现在；你看GitHub Copilot每月10美元，JetBrains AI助手每月20美元，大家都觉得合理。

Cursor定价20到200美元一个月，放在这个环境里就很正常。一个全职开发者一年工资十几万美元，花一两千美元买工具，连1%都不到。

用着顺手就续费，不顺手就换，但绝不会为了省钱去用盗版，这就是Cursor的基本盘，几百万愿意每月为工具付费的开发者。

第二样，走通了二十年的企业采购流程。

海外企业早就把「按席位订阅软件」这套玩法走通了，这模式是Salesforce开创的，1999年上线以后，企业软件就从「一次性买断加每年服务费」，变成了「按人头按月付费」。

后来ServiceNow、Zoom、Slack、Notion、GitHub，一家接一家，全走这条路；走了二十年，企业的IT采购流程、财务审批、预算科目、续费机制，全按这套模式搭好了。

举个例子你就懂了：

公司招个新工程师，HR给他开账号的时候，顺手就把Cursor的席位加上，钱从IT预算里走，CFO根本不用专门审批。到年底续费，财务看一眼使用率和留存率，直接就续了。

这套流程最值钱的地方在哪呢？它把企业付费从「一件要专门决策的事」，变成了「一个默认动作」。

Cursor卖给企业时，相当于接了一条已经在正常流转的管道，省了太多麻烦。现在它60%的收入都来自企业客户，就是从这条管道流过来的。

第三样，分工明确的三层生态。

海外AI编程有一套完整的分层生态，各司其职，互不越界，上游是Anthropic、OpenAI这些底座模型公司，专门负责把模型训练好、把API做好。

中游是Cursor、Windsurf这些编程工具公司，负责把模型包装成开发者用着顺手的产品，下游是几千万开发者和几十万家企业，是最终掏钱的人。

这三层谁也不抢谁的饭碗，Anthropic赚Token结算的钱，Cursor赚订阅费，下游拿到好用的工具。三方都能获利。

这个生态能跑起来，核心是Anthropic这种底座公司主动选择了「只做底座」；它把API开放出来，让Cursor、Windsurf，甚至做文档、做测试、做客服的公司，都能接它的模型去赚自己的钱。

它不抢下游的生意，下游才敢放心把产品建在它的基础上。

最后就形成了一个正向循环，Anthropic越开放，下游生态越繁荣；下游生态越繁荣，调用它API的需求越大，Anthropic的Token生意就越好。

三样东西叠在一起，才长出了Cursor，所以你看，Cursor不止一个产品，是一套环境里长出的果实。

03

那国内这片地上，能长出同样的东西吗？六家公司怎么下注？

智谱赌「付费习惯能被教育出来」，这半年智谱路子很明确，砍掉了其他业务线，把全部资源压在GLM Coding Plan这一条腿上。

2025年底推出时，套餐月费最低才3美元，海外媒体还特意给它起了个外号，叫「3美元版Claude Code」。结果不到半年，连涨了三次价。

2月12号GLM-5发布，整体涨幅30%起。3月16号GLM-5 Turbo出来，又涨20%。4月8号GLM-5.1发布，再涨10%。最高档直接从80美元涨到160美元，几乎翻倍。

智谱CEO张鹏在财报电话会上说，一季度接口调用价格涨了83%，但调用量还是增长了400%。

敢这么连涨还能保住用户，意思很明显，智谱想用这组动作证明一件事：国内开发者，也愿意为好用的Coding工具持续买单。

MiniMax，它赌「三条腿走路」；过去的底子是C端，靠两亿用户堆出了一套流量打法。今年它做了个关键动作，挖来了华为云原中国区副总裁、现新加坡总经理胡维琦。

这个位置要的不是懂C端流量的人。

华为云那套打法你可能有所耳闻，派专门的服务团队住进客户现场，跟着客户的实际业务做深度定制，把每一个央国企客户都当成十年的生意来经营。

这步棋很关键，相当于MiniMax跟自己说，C端的底盘不能丢，但得再练一套B端的功夫，这个过程，最快也得一两年起步。

与此同时，AI编程这条线它也没让出去；智谱的GLM Coding Plan跑出订阅模式之后，MiniMax在模型和Agent上明显加大了压注力度，瞄的就是开发者这个赛道。

C端、B端、开发者，三条腿同时伸出去，哪条先跑通就压哪条。

阿里赌的最大，它赌「规模能碾压所有对手」。

3月16号，吴泳铭亲自下场，成立了ATH事业群，把通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部、AI创新事业部全合到一起。

CEO亲自挂帅，核心动作很直接，把AI业务的目标从「卖算力」改成了「卖Token」。

但阿里这一轮真正值得琢磨的，不止底座这一边；阿里云同时在变阵，上层应用这条线也在加码，悟空、秒悟这些AI产品一个接一个推出来。

产品表面看是应用，往里拆其实都是一个个Agent，主要服务开发者和效率工作者这波人。

阿里算盘很清楚，上层应用用得越多，底座Token消耗就越大；底座Token卖得越便宜，上层应用就越能铺开；两头互相带动。

这个打法的逻辑特别朴素。我家底厚，人多，资源调度快，只要方向没错，就用规模碾压对手。

字节走得最早，它赌「MaaS生态能自己滚起来」。

Seed在2023年底就独立建制了，到现在跑了两年多，搭出了一套三层结构。Seed管模型，Flow管产品，火山引擎管商业化。

数据摆在这儿；IDC的数据，2025年上半年中国公有云大模型调用量，火山引擎占了49.2%，超过第二、第三位的阿里云和百度智能云加起来还多。

字节押生态逻辑；我模型够便宜，平台够好用，调用量就会自己涨；调用量涨了，上下游玩家就会围过来；玩家多了，生态就能自己养活自己。这个飞轮一旦转起来，会特别快。

DeepSeek有点不一样，它看着最没动作，动作可能最重。

目前能拿到的消息，它在死磕国产芯片适配；V4版本优先给华为昇腾和寒武纪做预发布，要从英伟达CUDA生态，硬生生切到华为CANN框架。

这条路代价太大，节奏会明显变慢；V4从2月一直推到4月，还在隐身测试，市场对它的预期一直在往下调。它看起来像那个「掉队」的人。

但换个角度想，这条路也保住了一样别人都在放弃的东西，当其他家都绑死在英伟达和Token订阅的路子上时，DeepSeek还有别的选择，它赌跑得快的未必能赢，留得住选择权的人，才能笑到最后。

还有一家，走了一条完全不同的路。

百度2025年AI业务收入400亿，其中AI云基础设施198亿，同比增长34%。但百度似乎根本不在意Token订阅这门生意。

它走全栈路线。底层自己做芯片(昆仑芯)，中间做模型、训练平台，往上做智能体、应用，从下到上一整条链，全是自己攒的。

客户主要是金融机构、央国企、政府、大型制造业，一套打包方案卖给你，这玩法，跟其他五家完全是两个物种。

六家大厂，看着同一件事，动作天差地别；智谱、MiniMax、阿里、字节、DeepSeek，五种不同的赌法，百度干脆说「我躺平做TOB生意就够了」。

那问题来了，这么多种押法，到底哪种能押中？或者换个问法。卖Token、做订阅这条路，到底学不学得会？

04

答案很明确。短期内，学不来。国内这片地上，长不出一模一样的东西，听着有点绝对，你跟着我拆一下就明白了。

第一道坎，国内开发者不愿意掏钱。

过去二十年，中国互联网的默认玩法是「免费」。从早年下载盗版软件，到后来找开源替代品，再到现在用破解版、白嫖免费版，写代码的人早就习惯了「工具不花钱」这回事。

你让他每月掏20美元买工具，他第一反应，为啥要花这个钱？有没有免费的？

这种本能，二十年攒下来的肌肉记忆，改变需要时间。

Cursor定价逻辑，放在美国没毛病；搬到中国，一个标准档位的费用差不多能吃掉初级工程师小半天的饭钱。与其花这个钱，他宁可花半小时去GitHub上找个免费替代品。

这是第一头拦路虎。更扎心是第二道坎，海外位置早就被占死了。

肯定有人会想，国内做不通，做出好模型卖到海外不就行了？海外开发者有钱、愿意付费，去赚他们的钱不好吗？

不行。位置轮不到你。

3月底，Cursor发了新一代编程模型Composer 2，宣传语吹得挺唬人，叫「前沿级编程智能」；博客里压根没提它的底座是谁。

三天后就被开发者扒出来了，Composer 2底座是Kimi K2.5，藏都没藏干净；月之暗面预训练负责人杜宇伦在X上确认了，双方通过Fireworks AI平台有授权合作。

这事本身没啥瓜可吃，开源模型被二次训练、重新包装，行业里本来就是常态。

值得你多琢磨背后的账本，据《财富》的报道，Cursor在ARR 5亿美元时，每年付给Anthropic的推理费大约6.5亿美元。

每一块钱订阅费，背后的成本超过一块钱，一直在赔本赚吆喝；直到把Kimi这种便宜的中国模型接进来，压下推理成本，才在企业客户那端实现了微薄的正毛利。

你品品这个账，品牌挂Cursor，订阅费全归Cursor，500亿美元估值也归Cursor。那Kimi在里面扮演啥角色？就是个按Token结算的底座供应方，而且是「更便宜的那一个」。

一个估值500亿美元的编程工具，靠压低上游中国供应商的价格，才救活了自己的毛利；这就是海外下游生态对国产模型的定价方式。海外的赢家吃肉，中国的供货商喝汤。

05

第三道坎，Token已经卖不出价钱了。说到这，肯定有人要反驳。OpenRouter上国产模型不是霸榜了吗？前五里占四席，这还不算赢？

算赢，但只赢在调用量，没赢在收入。

OpenRouter是聚合平台，开发者拿一个API Key，就能在所有模型之间自由切换，哪个便宜用哪个；调用量大，只能说明海外开发者在频繁试用你；跟背后有没有稳定的付费用户，完全是两码事。

Cursor拿国产模型当底座能赚大钱，因为它有几千万订阅用户。国产模型在OpenRouter上调用量再大，最终把订阅费变成真金白银的那一步，还是被海外生态收走了。我们看似参与了，只赚了点零头。

那品牌就品牌呗，做底座生意也挺好，卖Token照样赚钱。

这恰恰是最要命的地方。

Claude Code能跑通订阅制，前提很简单；Anthropic的Token能卖溢价；Claude Opus的输出价25美元每百万Token，靠这个单价，它能覆盖推理成本、训练成本，还能剩下毛利。订阅制的账才算得通。

再看国内。从2025年下半年开始，Token价格就被字节和阿里卷到地板价了。字节豆包进入「厘计价」时代，阿里千问主力模型降价97%。

具体到编程模型，差距更吓人。MiniMax M2.5输出价1.2美元每百万Token，智谱GLM-5也就3.2美元。同样一百万Token，Claude能卖15到25美元，国产模型只能卖1到3美元。

你想想这差距意味着什么。

Claude Code的订阅制商业模型，直接搬到中国来复刻，地基就少了五分之四。

订阅制的账很朴素，用户每月给你付X块钱，你拿这笔钱覆盖推理成本，剩下的就是毛利。

Anthropic能做到，因为它Token单价够高，订阅费减掉推理成本还有剩余；国内Token单价只有它的1/5到1/12，同样一份订阅费，光推理成本就快不够覆盖了。

上游已经卷成红海，下游付费端还没长起来，中间这段，根本挤不出利润空间。

三道坎挡在前面，产品能学得来，土壤学不来。最后能学成啥样？

大概率是这样一幅画面：六家都把Cursor、Claude Code的中间层各做一遍，国内市场里互相卷；底座那头，Token价格被卷到地板，规模做大，毛利做薄，每一分钱都得从石头里榨出来。

这就是Token经济真实的天花板。

本文来自微信公众号“王智远”（ID：Z201440），作者：王智远，36氪经授权发布。

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伊朗确认将参加2026年美加墨世界杯

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该部门表示，伊朗男足将根据既定备战方案开展阶段性集训，并通过系统训练提升球队整体竞争力，为在2026年美加墨世界杯赛场取得良好表现做好准备。此外，伊朗男足还公布了30人国家队名单。（21世纪经济报道）

公积金功能上新：可按物业费实际支出提取

截至目前，江苏、河北、辽宁、安徽、江西等多个省份的超20座城市，已明确出台相关政策，打破了公积金“只能买房还贷”的旧限制。具体来看，各地政策虽有差异，但都很接地气：苏州、泰州等地按物业费实际支出提取，年度上限1万元，长春、蚌埠、杭州等地则设定明确了3000元至1万元不等的年度限额。这波政策利好，实打实惠及每一个有住房需求的人。（央视财经）

英国王室指定伊丽莎白二世官方传记作者

当地时间18日，英国王室指定英国历史学家、作家安娜·凯伊作为已故女王伊丽莎白二世官方传记的作者。据悉，英国国王查尔斯三世希望寻找一名女作家为母亲伊丽莎白二世撰写传记之际，因编写17世纪40至60年代英国编年史而闻名的凯伊走进王室视野。伊丽莎白二世于2022年9月去世。据了解，凯伊同时是王室收藏基金会、伊丽莎白女王纪念委员会成员。凯伊表示，将尽己所能“客观”展现女王生平。根据白金汉宫的声明，凭借女王官方传记作者的身份，凯伊可以接触由英国王室档案收藏的女王私人和官方文件，并与王室成员、女王生前友人及佣人交流。（央视新闻）

网传流失在法的中国文物即将大批回归，前驻法大使指出：“全票通过”不等于“畅通无阻”

法国国民议会13日以170票赞成、0票反对的结果通过该草案，同时通过多项修正案，明确草案适用范围为1815年至1972年期间，法国以偷盗、掠夺等非法方式所得的外国文物。国民议会通过后，草案文本仍需在议会两院之间达成一致，以完成立法程序并获得最终通过。

但在具体操作层面，草案还设立了归还条件和程序。例如，判定文物是否属于“非法所得”，需提供确凿证据或“严肃、精确且一致的迹象”加以证明；当一国正式提出归还文物申请时，需与法国成立联合科学委员会，共同评估是否满足归还条件等。

中国前驻法大使孔泉并未沉浸于“国宝即将大批回归”的乐观想象，反而冷静指出：“全票通过”不等于“畅通无阻”。（每日经济新闻）

涉案金额2.6亿元，中国摧毁山西特大假酒网络

国家市场监督管理总局19日通报，在市场监管总局的统一协调下，山西、四川两省市场监管、公安部门联合行动，近日成功摧毁一个特大制售商标侵权和伪劣白酒的违法犯罪网络。截至目前，已查明涉案金额2.6亿元，公安机关传唤22人，采取强制措施11人，其中移送审查起诉2人。

经查，山西文忠电子商务有限公司实际经营者赵某某夫妇在互联网平台从事酒类销售业务。为获取更高利润，找到山西省吕梁市汾香酿酒有限公司法定代表人裴某，要求其生产侵权假冒剑南春、五粮液等名优白酒，用于网络销售。裴某委托无生产资质的山西省吕梁市武后乡酒业有限公司负责人，以食用酒精、食品添加剂勾调的配制酒冒充白酒。上述白酒标注“剣南春”“五稂液”“五粮原液”“五粮酒”“五粮麯”“五粮贡酒”“泸川老窖特曲”“四川泸州老窖特曲”等商标，供应赵某某夫妇对外销售。（新华社）

宇树H1机器人出战北京人形机器人半马，突发姿态失控摔倒，被抬离赛道

4月19日，2026北京亦庄人形机器人半程马拉松终点，备受关注的宇树H1机器人在赛道上突发姿态失控，摇摇晃晃失去平衡摔倒。

现场工作人员立即启动应急方案，用担架将其抬离赛道。这台H1此前排位赛中曾跑出亮眼成绩，被视作热门选手。同日稍早前，宇树科技发布消息称，16号北京人形机器人马拉松排位赛，宇树H1（2023年改版）自主跑完1.9公里多弯道赛程，用时4分13秒，打破人类1500米世界纪录（按比例计算）。（科创板日报）

东方证券拟并购上海证券

东方证券4月19日公告，公司正在筹划通过发行A股股份及支付现金的方式收购上海证券有限责任公司100%股权。鉴于该事项存在不确定性，为维护投资者利益，避免股价异常波动，公司A股股票将于4月20日开市起停牌，预计停牌时间不超过10个交易日。（每日经济新闻）

三星停产两大内存

据韩国媒体The Elec报道，其于4月17日确认，三星电子已正式停止接收LPDDR4和LPDDR4X的新增订单，标志着这两款量产逾十年的主流内存产品正式进入EOL（生命周期终结）阶段。LPDDR4和LPDDR4X是过去十年间智能手机、平板电脑、笔记本电脑等消费电子设备最主流的内存解决方案。LPDDR4和LPDDR4X自2017年前后进入大规模量产，凭借低电压设计和优秀的功耗表现，成为全球数十亿台移动设备的标准配置。（新浪财经）

五家AIC去年净赚超184亿元

在利率下行、传统信贷业务利润空间收窄的背景下，五家国有大行旗下AIC呈现“利润增减互现、资产稳健扩张”态势，工银投资以52.87亿元净利润稳居榜首，农银投资以9.65%增速实现最快增长。据最新披露的年报数据，2025年五家国有大行AIC经营业绩呈现分化态势。5家AIC合计净利润达184.36亿元，与2024年净利润基本持平。细分来看，3家实现净利润2025年同比增长，2家公司净利润跌幅明显。（证券时报）

蔚来回应ES9仍用隐藏式门把手：完全合规

4月18日，蔚来汽车发文回应了关于新国标实施后，ES9的隐藏式门把手是否合规等问题：目前蔚来全系在售车型，均可以正常使用隐藏式门把手，也完全合规。对于“禁止隐藏式把手”的条目，新国标的实施时间要求：2027年12月31日之前上公告的全新车型都可以使用隐藏式把手，2028年12月31日之前出厂的现款/改款车型都可以使用隐藏式把手。蔚来表示，坚决支持车内外把手的规范化管理，并持续以高于行业标准的要求约束自身。对于后续车型的设计，蔚来会严谨研究新法规要求，确保所有车型均符合新规；而当前在售车型的安全性，早已通过严苛测试，完全值得用户信赖。（界面新闻）

国际海事组织：约有2万海员被困波斯湾

国际海事组织秘书长多明格斯17日说，目前约有2万名海员和近2000艘船舶被困在波斯湾，他呼吁各国加大外交努力，支持国际海事组织推动海湾地区被困海员疏散计划。他说，霍尔木兹海峡周边冲突正对海员、航运以及全球经济造成严重负面影响。任何航运中断都将直接影响全球能源和粮食安全。多明格斯说，根据国际海事组织理事会的决定，该组织已着手制定一套疏散框架，利用现有分道通航机制，在条件安全的情况下将船舶和海员疏散出冲突区域。该框架的技术与操作方案正在制定中，包括伊朗在内的地区国家参与其中。（新华社）

荣耀齐天大圣队“闪电”机器人获得北京亦庄半马冠军

4月19日，在2026北京亦庄人形机器人半程马拉松赛场上，齐天大圣队的“闪电”机器人凭借50分26秒（净用时）的成绩（人类半程马拉松世界纪录‌为‌56分42秒）获得冠军。（第一财经）

国际油价开盘暴涨，金银价格跳水

北京时间20日早间，国际油价开盘暴涨，截至发稿，WTI原油期货涨超7%，报88.63美元/桶；布伦特原油期货涨超7%，报96.84美元/桶。黄金、白银价格双双出现明显跌幅。截至发稿，现货黄金跌近1%，报4790美元/盎司，再度失守4800美元关口；现货白银跌超1%，报79.624美元/盎司，价格回到80美元以下。

美股期货出现明显的回调，较美股市场上个交易日大涨形成鲜明对比。截至发稿，道琼斯期货小型跌近1%，纳斯达克100期货小型跌0.8%，标普500期货小型跌0.8%。美东时间周五（4月17日），美股三大指数集体大涨，道指涨1.79%，纳指涨1.52%，标普500指数涨1.2%。纳指录得13连涨，创下1992年以来最长连续上涨纪录。标普500指数、纳指续创新高。（中新经纬）

AI最前沿

Sora负责人离职

4月18日，OpenAI视频生成平台Sora负责人比尔·皮布尔斯宣布离职。公司正在调整战略，以减少“支线项目”，将重点转向编程和企业应用，皮布尔斯的离开正是这一系列调整的一部分。（财联社）

大公司财报

海航控股去年净利19.8亿元扭亏为盈，四家子公司实现盈利

4月17日晚间，海航控股发布2025年年报。去年实现营收684.71亿元，同比增4.96%。实现归母净利润19.8亿元，扣非后净利润9.3亿元，实现扭亏为盈，利润在四大航中位列第一。去年，经营活动产生的现金流量净额达160.51亿元，同比上升13.57%，主要系民航市场持续向好，航空销售额上升所致。据Wind数据显示，近三年来海航控股营收逐年增长，疫情后2023年和2025年实现盈利，2025年净利润处于历史中等水平。海航控股在中国六大区域运营8家航司。财报显示，子公司中，去年乌鲁木齐航空、福州航空、北部湾航空以及海航技术四家实现扭亏为盈，净利润分别达1.27亿元、0.38亿元、1亿元以及0.75亿元。（澎湃新闻）

投融资

第二人生获数千万融资，加码全彩3D打印与世界大模型

36氪获悉，潮玩科技公司杭州第二人生科技有限公司（以下简称“第二人生”）近日宣布完成数千万级股权融资，由个人投资者余整轩独家投资。第二人生已实现“AI生成—3D打印—万物3D云数据化”全链路闭环，本轮资金将重点投向全彩3D打印机的迭代研发与世界大模型的构建。

FF：获4500万美元新融资

4月18日，Faraday Future（简称“FF”）官微宣布，公司已获得美国某机构投资者4500万美元新融资，这是公司近年来达成的最低成本融资交易。截至4月12日，FF已累计出货34台机器人，2026年累计出货目标为超1000台。此外，FF计划于5月22日召开年度股东大会，审议一系列旨在支持公司全球EAI战略执行与长期增长的提案。（界面新闻）

AI图谱

21公里大考再来，机器人直接打破人类纪录？

互联网首届班味大赛征集

工作过的人都知道，只要一到工位，身上就会开始散发出一种莫名其妙的味道。

它的前调是会议室的装修味，中调是茶水间的咖啡味，尾调是三天没洗头捂在帽子里的头油味，留“香”时间通常8小时+，有的甚至能超过12小时。

这种工位限定“香”，一般被称作“班味”。

五一国际劳动节就快要到了，36氪发起全网首届“班味大赛”，你上班通勤最实用/最恶心的穿搭是什么样的？你都在什么离谱的地点工作过？工作以来你捅过最大的篓子是什么？

欢迎带着你的故事或图片在“OOTD”、“班味扩散”、“捅娄子”三大赛区报名参赛！

互联网首届班味大赛征集

整理｜迟雨

36氪首发｜「东犁退休俱乐部」完成亿元级B轮融资，为300万活力银发族打造“线上+线下”社交生活方式

任彩茹 — Mon, 20 Apr 2026 07:01:45 +0000

36氪独家获悉，「上海东犁退休俱乐部」近日完成亿元级B轮融资，由恒旭资本领投，德同资本跟投。本轮资金将用于拓展多元化银发服务场景、加强上游供应链合作，以及推动AI技术与数据中台升级。

上海东犁退休俱乐部（以下简称“东犁”）是一家面向退休人群的社交娱乐服务平台，专注为50-80岁活力银发群体提供旅游、聚会、商品、兴趣爱好等综合性服务。

截至目前，东犁已累计服务超300万用户，覆盖江浙沪地区，复购率超过60%。2025年全年，其旅游业务营收超8亿元，银发电商业务预计今年突破3-4亿元。

从电视制片人到银发创业者

东犁创始人吕辰晔有SMG工作背景及日本留学经历。吕辰晔创办东犁，契机源于一次日本考察——他看到上市公司Halmek通过“电台节目+线下沙龙+内容杂志”的模式服务银发族，深受触动。

“我们当时借鉴了Halmek的模式，用电视代替电台，用公众号代替杂志，同时保留了线下沙龙的形式。”吕辰晔告诉36氪。

彼时，国内退休人群的消费以电视购物为主，旅游市场则充斥低价购物团。东犁首先从旅游产品入手，剔除购物和自费环节，重新设计线路，并提升餐饮、住宿标准。

这种“内容先行”的模式迅速建立了用户信任。东犁旗下节目《我们退休啦》在上海都市频道播出期间，收视率大约在1%，覆盖40万人次/天。节目积累的观众逐渐转化为小程序用户，并进一步沉淀至私域。 “电视圈有句话叫‘得阿姨妈妈者得天下’，我的内容受众其实一直没变。”吕辰晔总结。

如今，东犁的内容矩阵已覆盖微信视频号、抖音、小红书等平台，拥有数百个矩阵账号；其小程序的注册用户超过300万，社群月发帖数过万。

回顾创业历程，让吕辰晔印象深刻的一个场景，是一位白发苍苍的老太太，下雨天坐地铁来上课，课后独自戴着老花镜，用单指在键盘上敲打。“她把人生很重要的一段时间用在了你提供的服务上，你会觉得真的应该对他们更好一点。”

长途旅游到高频聚会，构造产品金字塔

2020年前，东犁以出境游和国内长线为主。突如其来的疫情导致长途旅游受阻，团队开始探索周边聚餐、聚会等短频快业务，意外发现退休人群对高频次、高质量、重场景的社交需求远超预期。

如今，东犁已形成清晰的产品金字塔：塔基是高频的本地聚会，向上依次是国内中长线、出境游及、私家团。吕辰晔解释：“退休人群每一周可能聚会一两次，高频带动低频消费，综合复购率就上去了。”

东犁的旅游用户

这一产品结构演变并非事先规划而成，而是由市场需求推着走。“我们起初并未重视聚会业务的营收潜力，但实际运营后发现它成长非常快。”吕辰晔坦言。以聚餐产品为例，国际饭店套餐销量近2万份，全聚德套餐已破4万单，证明了银发族对本地高品质社交的渴求。

线下的“壹天聚乐部是这一逻辑的自然延伸。目前东犁在上海开设了4家壹天聚乐部门店，面积均超过3000平米，主题包括“岁月情怀”“时光照相馆”“环球主题馆”“世界之窗”，用户人均消费100多元，可享受两顿正餐及棋牌、KTV、舞池等全天服务。门店选址紧邻地铁、居民密集区，店内设沉浸式打卡点，满足用户“九宫格发朋友圈”的社交需求。

东犁的线下业态“壹天聚乐部”

盈利方面，首店“壹天聚”（共康店）18个月实现回本。吕辰晔强调，人均百元含两餐的定价属于低客单价，盈利关键在于持续流量输入与较高的复购频次：“我们不是先做壹天聚乐部再做退休俱乐部，而是反过来的。没有持续的流量和品牌口碑积累，单店很难存活。上海乃至全国，可能只有我们的壹天聚乐部能够实现短期内盈利。”

与传统餐饮不同，壹天聚乐部采用套餐制，每三个月换一次菜单，通过集中采购控制成本，减少后厨能耗浪费。同时，利用退休人群时间灵活的特点，填补商场、影院、面包房等业态的客流潮汐时段，形成良性互补的跨业态合作。

在上海模式跑通后，吕辰晔对异地扩张仍然极为谨慎。“壹天聚乐部在外地很难简单复制，除非是重庆、成都这样消费活力强劲、老年人口占比高的城市。”

未来两年，东犁将重点发力两大方向：电商（聚焦视频号及私域）和主题游（不一样系列）。

其中，主题游计划开发500-600条线路，以8-10人小团为主，满足分餐制、深度体验等新兴需求。“如果能把主题游做好，以产品为纲，无论平台怎么变，都会有好结果。”东犁联合创始人李萍介绍到，“公司近期上线的‘不一样的黄山’系列，以超过4000元的客单价，凭借‘全程分餐制+当地特色美食’的餐饮颠覆、‘挖掘小众深度文化体验’的行程设计以及‘住得不一样’的品质住宿，重新定义中老年黄山之旅。线路一经推出，未来3个月班期即售罄，销量破千单。”

从资深内容制作者到银发经济探索者，吕辰晔希望东犁成为“活力退休人群的生活方式平台”。而这场关于“夕阳”的生意，朝阳才刚刚升起。

投资人观点：

作为本轮领投方，恒旭资本高度看好兼具社会价值与商业价值的银发经济赛道。恒旭资本认为，东犁拥有敏锐的行业洞察、专业的内容基因和精细的运营能力，有潜力成为中国银发经济的领导者。恒旭资本于2019年创立，聚焦硬科技、健康消费等符合国家转型和新质生产力要求的投资机遇，累计管理规模已超过400亿元人民币。此次领投东犁，是其在健康消费领域的又一重要布局。

跟投方德同资本十余年来深耕先进制造、医疗健康与AI等核心领域。日前，发起设立十亿规模文化科技基金，联合安徽文旅投控、芜湖高新产业发展基金、杭州文投等共同出资，旨在推动AI与实体经济深度融合，引领科技文化投资前沿。基金首关后迅速布局银发经济，投资了东犁项目。德同资本认为，东犁定义了新一代“旅游-娱乐-社交-消费”的适老化产品与服务，积淀了“信任”护城河，德同将以优势资源助力其加速银发产业升级发展。

第一代网红奶茶奈雪，怎么悄悄亏麻了?

新周刊 — Mon, 20 Apr 2026 07:01:45 +0000

“三点了，饮茶先。”如今，准时享受下午茶的慢生活竟成了一种奢侈。那么，“一杯好茶配一口软欧包”的奈雪还能怎么办？

已经2026年了，是哪个新茶饮巨头还在亏损？

近期，奈雪的茶公布2025年财报，全年营收下滑12%，净亏损2.4亿元（人民币）。每股股价从昔日巅峰的18.98港元跌至0.8港元（截至4月17日收盘），比它自己的logo还要绿。

要是和同行摆在一起，奈雪的业绩就更难看了。

2025年，蜜雪冰城、古茗、霸王茶姬、茶百道、沪上阿姨的净利润分别为58.8亿元、31.09亿元、19.1亿元、8.2亿元和5.7亿元。

也就是说，当年第一个敲钟上市、风头无两的奈雪，如今却成了全部六家上市新茶饮品牌中唯一亏损的“差生”。

希望大家慢慢享受下午茶的奈雪，反而成了“差生”。（图/《甄嬛传》）

而在社交媒体上，当“奈雪的茶没人喝了”登上热搜，几乎没人讨论它家的奶茶有多好喝，网友们反倒纷纷惋惜被奈雪自己放弃的现烤欧包。

它明明靠着“一杯好茶，一口软欧包”的差异化定位奠定了江湖地位，但降本增效的大刀却率先砍向了门店的现烤业务，无异于自废武功。

取而代之的，是中央厨房统一配送的预制烘焙。消费者嘴上不说，身体很诚实：没有现烤，那还叫什么欧包？

奈雪显然也意识到了这个问题。2024年，奈雪的茶创始人彭心曾表示，2025年烘焙将与茶饮处于同等重要位置，并于当年开设“烘焙升级门店”，重新推出近50款现烤烘焙产品，试图把丢掉的“现烤”标签捡回来。

然而，数据最能说明奈雪的有心无力——烘焙食品营收占比，2024年仍有10.7%，却在与茶饮“同等重要”的2025年降至8.1%。

无论人还是品牌，想要把丢掉的灵魂再捡回来，总是很难的。

没了现烤欧包的奈雪，成了新茶饮市场上“既不便宜，也不好喝”的尴尬存在。曾经的新茶饮第一股，把一手好牌打得稀烂。

奈雪最美味的，不是奶茶？

很多人都记得，十年前，奶茶消费升级的浪潮，大约是从喜茶开始的。紧接着，奈雪也跟上了浪潮。

大颗鲜果、芝士奶盖、真奶真茶，让一杯奶茶的价格轻松涨到30元以上。奈雪的茶机智地把软欧包搭配奶茶作为卖点，双品类打法更是让客单价水涨船高。中泰证券的研究报告显示，2020年，奈雪的平均客单价达到43元，比喜茶还要高。

那时，年轻人排队几小时花30元点一杯“霸气草莓”，配一只粉嫩的“草莓魔法棒”欧包，可不单单是为了享受糖分——

我们把吸管插入杯子后的第一件事必须是拍照，不经意露出明亮温馨的店内背景，发朋友圈的文案也得花点心思。大学生和暧昧对象约会或是接待远道而来的朋友，选择去奈雪的店里坐一坐，简直是最高规格的礼遇。

总之，至少有那么一段时间，奈雪给予的体验感是让人感到值得的。消费者真金白银的支持，也忠实地反映在奈雪不断增长的业绩上。当年的招股书显示，2018年至2020年，奈雪的茶营收分别为人民币10.87亿元、25.02亿元和30.6亿元，复合年增长率为67.7%。2021年，奈雪的茶率先在港交所上市。

只可惜高端茶饮几乎没有所谓产品的护城河，在高度内卷和同质化下，消费者很快失去新鲜感，平价奶茶品牌蚕食市场份额。到了2022年，喜茶带头降价，奈雪再一次跟上。

彼时，奈雪本就面临巨大的亏损压力，现烤欧包过期快、毛利率低，面积平均300平方米的常规门店租金高昂，那就大刀阔斧地改变。新推出的Pro店型，面积保持在80—200平方米，取消现制面包作业区，烘焙产品由中央厨房预制配送。

然而此后，除了2023年曾实现盈利，奈雪仍陷在亏损泥沼中无法自拔。这些变化在消费者眼中，充其量只能称为降本增效，并没有体验到Pro这个词所代表的专业升级。

奈雪的欧包好吃，但毛利率不及茶饮。（图/《骄阳似我》）

95后女生茄子告诉《新周刊》：“奈雪的茶价格打下来了，但感觉品质也下降了。果茶变得寡淡，里面的果粒都少了。”有一次，她闲来无事数了数，一家大型购物中心有40多家茶饮店，有的品牌甚至楼上一家、楼下一家。如此多的选择，又有什么优先走进奈雪的理由呢？

茄子喜欢奈雪的欧包，却遗憾现在可选的种类没有以前多。她也看到近几年烘焙店如雨后春笋般涌现，产品能打的不在少数，而奈雪的欧包更新频率低，种类也跟这些店比不了。

奈雪当然也有备受好评的饮品。想当年，奈雪深入潮汕产地，花大力气挖掘出了口味颇为新奇的油柑，一招“润肠通便”拯救了许多年轻人不可言说的烦恼，可谓降维打击。

但残酷的是，新茶饮的产品壁垒太低，靠冷门水果抢占市场先机，往往是替别人完成市场教育。各个茶饮品牌从油柑、芭乐、黄皮挖到回归平凡的苹果，曾经的小众惊喜终究在互相跟风中磋磨成平平无奇的日常。

油柑茶十分抽象，但不信邪的年轻人总要尝尝。（图/社交平台截图）

另一名95后女生Alvina表示，奈雪的霸气玉油柑一直是自己心中的“白月光”，可是随着配方更改，玉油柑已不是她从前爱的那个味道。去年，奈雪上新了一款车厘子饮品，她决定试试，结果非常失望。不知不觉间，她对奈雪的印象标签逐渐固定在了“不好喝”上。

而Diane作为奶茶小料爱好者，常常失望于奈雪小料选项之少。只有在想吃松松咸蛋黄嘟嘟或多谷物火腿蛋贝果时，她才会为了凑单点上一杯奈雪的果茶。不过她认为奈雪部分产品可选“去茶底”，对她这样的咖啡因不耐受人群倒是十分友好，这一点颇为值得肯定。所以，她对奈雪抱有某种“恨铁不成钢”的心情。

奶茶的咖啡因浓度越来越高，很多消费者却不耐受。（图/《你是迟来的欢喜》）

至于奈雪近几年押宝的瓶装饮料，多以0糖、0脂/低卡为卖点，在社交媒体上也不乏“踩雷”的分享，以至于当有博主想要推荐好喝的口味时，还得用上“奈雪的瓶装饮料居然有不踩雷的了”一类标题。

事实上，2025年，奈雪瓶装饮料收入仅占总收入的4.1%，处于边缘，而且同比还下降了39.02%。健康口号喊得再响，消费者不买账也是徒劳。

如此看来，奈雪的转型之路绕了一个又一个弯，拧巴得令人唏嘘。

第三空间梦碎之后

众口难调，奈雪的茶到底好不好喝或许有争议，但正如现烤欧包被放弃又拿回来的命运，奈雪在商业模式上的摇摆不定，才是其陷入困局的根源。

目前，在已上市的六大新茶饮品牌中，唯有奈雪仍以直营模式为主。

其余五家均高度依赖加盟体系，比起餐饮公司，更像是供应链公司。就2025年的数据来看，古茗来自加盟商的收入占比最低，但也有79.5％，茶百道甚至高达98%。而奈雪恰恰相反，直营门店收入占比88.3%，加盟店的扩张还处于起步阶段。

2023年7月，奈雪后知后觉地开放了加盟，但对加盟商提出了严苛的要求——门店面积在90—170平方米，投入费用在98万元以上。这笔钱足够开两三家其他茶饮品牌的店，自然对扩张起不到太大作用。2024年，奈雪将要求放宽至加盟费59万元起、门店面积40平方米起，被外界看作是向小店业态“低头”。

谁不喜欢旱涝保收？（图/《欢乐颂》）

一边舍不得放弃直营大店模式，一边不得不降本增效，是既要又要还是摇摆不定？很多消费者也看不明白。

按理说，喜茶的例子已经足够证明高端品牌搞直营模式的好处。2023年年初，喜茶开放加盟，费用控制在50万元内，仅半年时间，加盟店就突破了1000家，助力喜茶门店总数迈过2000家大关。

但与此同时，加盟扩张不免品质波动，对品牌信誉显然是一种消耗。喜茶在2025年2月选择为加盟按下暂停键，宣布拒绝低价和门店规模的内卷。

事实上，那些靠加盟商托举起来的新茶饮巨头，也有他们的难言之隐——加盟门店过于密集、同质化竞争导致加盟商怨声载道，又或是监管失控导致品质失控，品牌方与加盟商的利益并不总是一致的。

利益不一致，为自己打算是人性使然。（图/《玫瑰的故事》）

而奈雪曾经对直营模式的坚持，未尝不是一种清醒。

创始人曾多次公开表示，奈雪是一个生活方式品牌，“空间”和茶饮、烘焙一样都是奈雪的产品。奈雪之所以坚持开百平大店，也是为了打造像星巴克那样的“第三空间”，即一个家庭与职场之外可以放松的地方。因此，把对门店的掌控权牢牢握在自己手中，当然是将品牌理念贯彻到底的理想办法。

但是，当同行们通过加盟模式省去巨额成本、疯狂抢占下沉市场，奈雪仍在咬牙独自承担房租、人工和原材料损耗。要维持高端品牌的格调，这便是奈雪需要付出的代价。

可惜，市场和打工人好像都等不起“第三空间”了。

无论是奶茶咖啡还是新兴的现制酸奶果汁、冰淇淋，很多新店都不提供堂食休息区，或者只有供人短暂歇脚的几张桌椅，因为它们知道消费者更愿意随买随走，付出昂贵的房租和装修成本划不来。

饮品随取随走的小店，更顺应当代人快节奏的生活。（图/《爱情神话》）

奈雪自己的财报同样无法否认这一点：

直营门店外卖订单收入占比从2021年的36.8%连续攀升至2025年的52.6%，是过去一年销售端唯一实现增长的收入板块。奈雪官方提到，部分原因是外卖平台促销活动的增加。但无论是图外卖平台的羊毛，还是更喜欢拿着奶茶边逛边喝，消费者确实越来越喜欢简单直接地来一杯奶茶，而不是到店里慢悠悠地等待。

如今，连星巴克都开始调整门店规模、劝离不消费的占座者了，奈雪为“第三空间”所背负的包袱就显得过于笨重。更何况，奶茶自带的社交属性，很难让门店成为安静优雅的自习办公“天堂”。

Diane调侃，这几年自己“消费降级”，以前爱喝奈雪，现在拥抱蜜雪。而品牌和消费者一样有苦衷，无论是否参与价格战，内卷的漩涡就在那里，躲不开、逃不掉。

比如，霸王茶姬要维持品牌调性，选择旁观外卖大战，结果2025年便交出了上市以来首份利润下滑的财报，归母净利润同比下滑52.4%。第四季度更是由盈转亏，以至于创始人张俊杰后来在电话会上道歉：“2025年基本耽误了半年时间。”

而奈雪好不容易放下了身段——你甚至可以在闲鱼轻易买到低至5折的代下单服务——那么高端调性也就逐渐消磨掉了。

一杯奶茶带来的快乐，早就不再纯粹了。（图/《俗女养成记》）

回望奈雪诞生的2015年，国内还在流行日韩风，奈雪用日文招牌为自己披上一层精致外衣。2022年，国潮压倒了伪日系，“奈雪の茶”便改为“奈雪的茶”。2025年，“奈雪的茶”简化为“奈雪”。

这期间，奈雪的英文logo从日文罗马音Nayuki，到汉语拼音NAIXUE，再到中英混杂的Naisnow。这些更替的名字，仿佛也成了品牌形象在消费者心中几经变化的缩影。

但谁又能说今日的困局该全然归咎于奈雪自身呢？

不看价签，不被打扰，一杯好茶配一口甜点细嚼慢咽，是打工人极其偶尔才能兑现一次的自我犒赏。

时间比奶茶和面包更昂贵，在这个时代，当我们都停不下奔波忙碌，当奈雪连欧包都舍不得“管够”，“三点了，饮茶先”那样准时享受下午茶的慢生活，终究成了一种奢侈。

本文来自微信公众号“新周刊”（ID：new-weekly），作者：阿瑞，编辑：安菲尔德，36氪经授权发布。

杨立昆开喷 Anthropic CEO：别信那个卖AI的人

象先志 — Mon, 20 Apr 2026 07:01:45 +0000

LeCun 开喷了，这次不是对 Meta，不是对小扎，而是对 Anthropic CEO：Dario Amodei。

LeCun转发了一条 X，是Fox & Friends 播出的一段 Dario关于 AI 失业的发言片段说：AI 会在 1-5 年内消灭 50% 的科技岗位、初级律师、咨询顾问和金融从业者。失业率，可能推到 20%。Fox News 把这段剪出来，标题黑底白字：“CEO WARNS A.I. COULD WIPE OUT WHITE-COLLAR JOBS”。

LeCun 转发后回复的态度很明确：别信他的，他就是想要卖 AI 。

一个刚从 Meta 出走的研究者，和一个正在收割 AI 恐慌红利的独角兽 CEO，在 X 上正面对上了。

杨立昆出手了

去年底，杨立昆离开了做了十二年的 Meta。

走之前留了一句话：“你肯定不能告诉我这样的研究者该怎么做。” 彼时 Meta 刚完成 AI 架构调整，大规模裁撤基础研究部门 FAIR，引入新管理层。被空降来主导 AI 方向的人，他评价“年轻且缺乏经验”。他没有等，走了，创了 AMI Labs，做“世界模型”。

但他对 Amodei 这类叙事的不耐烦，早就不是新鲜事了。

2023 年，他在 X 上就发过一条：“AI 不会抢走你的工作，但会改变它，并创造新的工作。” 他引用的经济学家名单——Autor、Acemoglu、Brynjolfsson——和这次一模一样。他还有一个他反复提的数字：当今 60% 的职业，在 80 年前根本不存在。

他的逻辑从来不是“AI 没影响”。他的逻辑是：技术从来都是这样的——消灭一些岗位，同时创造出人们当时根本想不到的新岗位，净结果是就业扩张，不是萎缩。他把未来人和 AI 的关系描述成：AI 是员工，人是老板。“我们会指挥它们，不是被它们替代。”

他也嘲讽过那些末日预言的底层逻辑。AI 威胁论、失控论、存在性风险……他在多个场合把这类叙事称为“科幻陈词滥调”，说它“违背了我们对事物运作规律的一切认知”。

所以当 Amodei 的视频出来，他的反应是转发了另一位研究者 @ziv_ravid 的帖子，对方写道：“你现在有两个选择——听那些真正研究过技术与就业关系的经济学家，或者听那个想卖给你下一个 AI 产品的人。”

然后他自己写了一条：

“Dario 说错了。他对科技革命如何影响劳动力市场这件事根本不懂。在这个话题上，别听他的，别听 Sam，别听 Yoshua，别听 Geoff，也别听我的。去听那些一辈子都在研究这个的经济学家。”

他给出五个名字：Aghion、Brynjolfsson、Acemoglu、McAfee、Autor。都是经济学领域的研究专家，其中Acemoglu 是 2024 年诺贝尔经济学奖得主。

言下之意：“这是经济学问题，不是技术本身的问题。”

LeCun还对自己有很清醒的认知，在他的 X 中，“也别听我的”这句被转发最多。这并非在谦虚，而是在说，AI 圈的人，包括他自己，在就业这件事上都没有资格被当作权威。如果只说“别听 Dario 的”，对方可以回“你也是 AI 圈的人”。

Amodei 的逻辑也并不难理解。Anthropic 从第一天起就把“我们最认真对待 AI 安全”写进品牌故事——Dario 当年正是因为对安全的忧虑，才从 OpenAI 出走另起炉灶。忧虑是真实的。但一家 AI 公司的 CEO 越说 AI 有多危险多颠覆，他的产品就越显得重要。担忧和营销，在这里并不互相排斥。

杨立昆没有产品要卖。

历史在重复

1811 年，英国纺织工人砸毁蒸汽织布机，因为他们相信机器会让他们永久失业。这就是卢德运动。英国政府出动军队镇压，绞死了数十名组织者。

结果工业革命之后，英国就业总量涨了。岗位形态变了，工人从编布的变成开机器的。经济学家后来把这类误判叫“卢德谬误”。

20 世纪重演了好几遍。农业机械化让美国农业人口从劳动力总量的 40% 跌到不足 2%，总失业率没崩。ATM 机普及后，银行柜员数量反而增了，因为分支网点开得更多了。这就是为什么杨立昆敢说那个数字：当今 60% 的职业，在 80 年前根本不存在。没有人在 1940 年代预料到“用户体验设计师”或“数据分析师”会成为一种职业。

这不是说没有阵痛，也不是说这次一定不会不同。

杨立昆点名的 Acemoglu 其实并不乐观。他的研究把那些“只替代不创造”的技术路径叫做“平庸自动化”——机器顶替了人，但没创造出等量的新需求。AI 会不会落进这个坑，他自己也说是开放问题。

但这和“1-5 年内 50% 消失”是两回事。一个是“情况复杂、结果未知”，一个是“灾难已经定好时间表了”。

焦虑在现实里已经开始变形。

今年 4 月 10 日凌晨，旧金山，一名男子向 Sam Altman 的住所投掷燃烧瓶，随后赶往 OpenAI 总部，扬言“要烧掉它，杀死里面所有人”。检察官披露的动机：仇恨人工智能，警告人类面临 AI 带来的“即将到来的灭绝”。他被以谋杀未遂起诉。两天后，Altman 住所附近再次传出枪声，又两人被捕。

袭击者脑子里的故事，和 Amodei 在 Bloomberg 镜头前讲的，逻辑一样。

Dario至今没有回应杨立昆。

本文来自微信公众号“象先志”，作者：阿卡，36氪经授权发布。

亏25亿，杭州89年小哥IPO：友商赚了107亿

铅笔道 — Sun, 19 Apr 2026 19:01:04 +0000

AI对算力的渴求夸张到什么程度？每3.5个月翻一倍！

这种消耗下，传统电子芯片已经接近物理极限。

怎么办？有人考虑用光来完成计算，加大芯片算力。

最近，一家“用光计算”的公司曦智科技，通过港交所上市聆讯，即将IPO。

AI算力，正在从电的时代走向光的时代。背后有哪些新机会？

- 01 -

把论文做成独角兽

曦智科技创始人沈亦晨1989年出生于浙江杭州，父亲是电力工程师。

沈亦晨先后就读于新加坡南洋理工大学、美国约翰·霍普金斯大学。

2011年，沈亦晨进入麻省理工学院读物理学博士。沈亦晨的导师是光子晶体领域的大牛约安诺普洛斯（John Joannopoulos），他让人类第一次可以“像设计电路一样设计光”。

沈亦晨深受其影响，并通过顶刊论文首次验证了用光子做深度学习计算的可行性。简单来说就是用光来算，比用电来算，又快又省电。以后可以不用靠电子芯片一直堆算力了。

这项研究成果也成为曦智科技的技术起点。2017年，沈亦晨回到上海创办曦智科技。

创业之后，他踩中了三波红利：

第一波，是“学术红利”。

他是以第一作者在《自然·光子学》发封面论文，首次验证了用光子做计算的可能性。当时全球做这件事的团队一只手数得过来，壁垒极高，同行几乎没有。别人还在用电，他已经开始“追光”了。

第二波，是“资本红利”。

光计算踩中了前沿科技和产业化的交叉点，受到资本青睐。从真格基金、百度风投最早押注，到经纬、中金入局，再到腾讯、中国移动、上海国投这些产业资本集体进场——曦智科技9年融资超过23亿元，几乎把“VC+产业+国家队”全吃了一遍。

2025年9月，C轮融资超15亿元，投后估值78亿。股东名单拉出来，半个投资圈都在上面。

第三波，是“AI红利”。

2019年之后，大模型爆发，算力需求指数级增长。对高性能算力的渴求，正好卡在曦智的优势点上——光互连，用光把GPU之间的传输延迟降低了90%以上。

从产品路径看，这家公司几乎是“踩着行业节奏在走”：

2019年：做出全球首款光子计算原型卡，验证了“光也能算”

2021年：发布光计算处理器PACE，特定算法比当时高端GPU快几百倍

2023年：推出光互连加速卡，开始解决“传不动”的问题

2025年：发布PACE 2，首次适配复杂商业模型；同年推出“光跃”超节点，联合壁仞科技、中兴通讯，做出国内首个光互连GPU集群

2026年：128卡商用版落地，完成数千卡部署，适配DeepSeek、Kimi等主流大模型

按2025年收入计，曦智科技在中国光互连市场排名第一，市场份额达88.3%；光计算芯片累计出货量连续两年全球第一。正式上市后，将成为“全球AI光算力第一股”。

- 02 -

为什么“光算力”突然火爆？

自从2022年底ChatGPT发布，大语言模型、agent等AI产品“吃掉”的算力越来越多。

AI越强，模型越大，算力需求就越高；但芯片越做越难，功耗越来越高，成本越来越贵。这个矛盾，已经到了一个临界点。

举个具体例子：一个千卡级GPU集群，一年电费可以到几百万甚至上千万。而且更麻烦的是——算力不是不够，是“传不动”。GPU之间交换数据的速度，已经成了最大瓶颈。

光算力解决的，就是这两件事：降低功耗，提高传输效率。

光互连市场预计从2025年的57亿元增长到2030年的1805亿元，年复合增长接近100%；光计算市场则从6000多万元增长到14.6亿元，增速约87%。换句话说，这是一个“还没长大，但已经爆发”的市场。

更关键的是，它已经开始赚钱了。

曦智科技目前已经服务了44家客户，主要集中在三类：

第一类是互联网公司，给大模型训练做加速，比如字节、百度。使用光算力后，GPU利用率提升了50%，延迟下降了90%。

第二类是智算中心，千卡集群部署成本降低了40%，正在成为“东数西算”的基础设施之一。

第三类是金融机构，做高频交易和风控，延迟降到了0.3毫秒，效率提升了3倍。

从竞争格局看，现在是典型的“中美对打”。

美国有Lightmatter、Ayar Labs，主攻数据中心，在前沿技术上领先；中国这边，曦智科技做光计算和光互连一体化，中际旭创、新易盛做光模块，占全球70%以上的份额。

总体来说，美国在前沿技术，中国在工程落地。两边各有优势，但都在往同一个方向跑——让算力不再被“电”卡住脖子。

- 03 -

谁在靠光算力赚钱？

光算力现在不是“有没有钱赚”的问题，而是——谁赚得最多。

先说最赚钱的一层：上游器件。

这部分的特点很简单：技术壁垒高，毛利高。中际旭创2025年营收382亿，净利润107亿，毛利率接近40%。太辰光利润同比增长118%，毛利率提升到42%。曦智科技2025年整体毛利率为39%。

这些公司本质上是在卖“核心部件”，谁都绕不开。

中间一层，是方案商。

曦智科技自己，其实更大的角色是“系统集成”——把光计算和光互连打包成整体方案卖给客户。

这一层的逻辑是：前期亏钱，后期靠规模赚钱。

曦智科技财务数据

招股书显示，曦智科技2025年收入1.06亿元，同比增长超7成，但仍净亏损13.42亿元。为什么亏这么多？一方面是研发投入巨大，另一方面是产品集成度提升推高了测试和外包加工成本，导致毛利率从上一年的约49%下滑到了39%。

但客户一旦接入，替换成本极高，粘性很强。2023年到2025年，曦智科技新增客户数分别为11家、10家和22家，客户池在持续扩大。

最后一层，是应用方——谁在用这些技术赚钱？

智算中心用了光互连方案后，功耗大幅降低，一年能省下几百万电费。互联网公司做AI推理，成本降低了55%，每天能省几百万算力开支。

那么，这赛道别人还能赚吗？能，但门槛在抬高。技术迭代在加速，800G到1.6T到3.2T，每一次升级都是一次洗牌。能跟上节奏的，赚更多；跟不上的，被挤出去。

这也是为什么这个赛道会突然热起来——因为它不是“未来可能有用”，而是“现在就能省钱”。

当然，这个行业也不是没有风险。

技术路线还在分裂。硅光、薄膜铌酸锂，谁会成为主流还没有定论。

巨头已经进场。英伟达、谷歌都在砸钱做自己的光互连方案。英伟达有NVLink，谷歌的TPU集群也引入了光交换技术。

大多数公司还在亏损。曦智科技三年累计亏损接近25亿元。光计算的大规模商业化仍需时间。

但如果把时间拉长一点看：AI的尽头是算力，算力的尽头是能耗，能耗的尽头是物理极限。

而光，是目前最接近这个极限的答案之一。

本文不构成任何投资建议。

本文来自微信公众号 “铅笔道”（ID：pencilnews），作者：松格，36氪经授权发布。

擦边带货的“国民牛奶”，撕开了老字号的遮羞布

金错刀 — Sun, 19 Apr 2026 19:01:04 +0000

如果牛奶界也有自己的“乐事”，那一定是海河牛奶。

别的乳企还在在价格战里卷生卷死，它却凭借奇葩口味硬控大学生。

香菜牛油果、薄荷巧克力、天津炸糕……一研发起新口味，海河就发狠了，忘情了；

30多种猎奇口味，每周一款轮番上新，把牛奶做成了口味盲盒。

这家成立于1957年的天津老牌乳企，这两年画风突变，直接被00后捧成“网红顶流”。

营收也从4.6亿蹿到11亿，花色奶销售量做到全国第一。

在年增速只有4%-5%、被蒙牛伊利两大巨头垄断的奶制品行业里，海河的这波操作，确实够野。

没想到，4月的一段直播，让海河牛奶当场翻车。

抖音直播间里，男主播一边带货，一边频繁用天津方言隐语“崩锅”等带有性暗示的词汇，还配合不雅动作。

海河随即道歉，关停直播间，并终止了与相关经销商的合作。

但后果远没有那么简单。

据行业人士透露，海河刚刚在2026年3月完成股票制改革，准备冲击IPO；而在这个关键事件掉链子，注定了上市之路将会被迫暂停。

这个靠00后翻红的国民牛奶，为啥晚节不保？

01天津老字号，靠“奇葩”硬控大学生

海河牛奶的味道有多奇葩？

香菜牛油果、煎饼果子、折耳根、小黄油奶啤……

这些看上去不可能出现在牛奶里的口味，却被它硬生生玩成了流量密码。

在小红书和抖音上，海河牛奶更是化身“口味许愿池”，把宠粉进行到底。

你敢试香菜牛油果味，我就敢卖；你敢挑剔折耳根，我就敢出！

然而，别看海河牛奶现在风光无限，它背后可是有一段心酸的逆袭史。

对不少天津孩子来说，一套煎饼果子，一袋海河的可可牛奶，是从小到大的早餐标配。

然而，正如其他地方奶企一样，海河的“地方优势”也是它最大的短板：在本地认同极强，但在全国市场几乎没有存在感。

据新华社报道，2015年，海河牛奶在天津之外的销售额，只有约1000万元。

这意味着，这家成立近60年的老牌乳企，几乎没有走出过天津。

另一方面，当时的乳制品市场上，蒙牛、伊利两大巨头不断扩张规模，抢占渠道；消费者的口味和消费习惯也不断变化，而海河的产品依旧停留在过去。

2016年时，逐渐老去的海河，已经面临严重的经营困境。正是这一年，它迎来了“85后”掌门人邹旸。

他上任后，发现大部分购买者都是中老年人，产生了强烈的危机感。

如果继续保持这种情况，海河的未来一定堪忧；品牌要活下去，必须要重新被年轻人需要。

于是，海河开始调整方向，把目光转向年轻群体。

从1999年开始的“花色奶”系列，从此真正成为了海河的战略核心。

2016年，海河的花色奶还只有四个口味：可可、草莓、巧克力、苦咖啡。

随着改革，海河开始了一场激进的“味觉实验”。

2019年，香菜牛油果味横空出世，短短几个月，迅速引爆了市场。

抖音上的大学生们，纷纷直播挑战喝香菜牛油果味牛奶，感叹“牛奶界也有自己的豆汁”。

尝到甜头的海河，更是一发不可收拾，不断研发新奇口味。

与北冰洋联名，推出“北冰洋桔汁汽水味牛奶”；

与老字号桂发祥合作，推出“天津麻花味牛奶”；

再到充满天津特色的“煎饼果子味牛奶”和“天津炸糕味牛奶”；

以及新茶饮系列：桃桃乌龙、抹茶椰椰、云中锡兰、栀子奶白……

口味一个比一个猎奇，也一次比一次出圈。

通过充满话题性的口味创新，海河把平平无奇的牛奶做成了内容产品，迅速占领了年轻消费者的心智。

官方数据显示，海河的主力消费客群，已经从五六十岁，拉低到了二三十岁。

其中，花色奶已经成为全国市场占有率第一的产品系列，营收从2019年的4.6亿元增长到2024年的11亿元。

根据凯度消费者指数，2024年，海河花色奶销售额已跃居全国第一、行业榜首。

但问题在此埋下了伏笔：当产品越来越依赖讨论度，品牌也不可避免地和流量深度绑定。

02 年入10亿，为什么还在流量焦虑？

海河牛奶直播间翻车，看似是个偶然事件。但如果放在整个行业的维度看，其实并不意外。

因为，即使已经做到年入10亿、稳坐花色奶销售量第一把交椅，海河依旧没有真正的“安全感”。

它的焦虑，正是大部分地方乳企都要面对的问题：在卷出血海的乳制品市场中，究竟怎么做才能杀出重围？

根据欧睿数据，中国液态奶市场长期由伊利和蒙牛两家头部企业占据，合计市占率接近50%。

而2024年，乳制品行业整体销售额同比下滑约8.6%，市场增长趋于停滞，进入了明显的存量竞争阶段。

在这种寡头垄断的环境下，不做差异化，就是等死。

因此，地方乳企们几乎都在“各显神通”，力图找到一条能突围的路。

第一类选手，选择拼奶源。新疆乳企往往把“草原奶源”“高端牧场”做成地域标签，强调自然环境的差异化。

比如天润乳业，通过推出“酸奶熟了”“奶啤”等创新产品，精耕细分市场。

第二类选手，选择拼规模和品类。

比如君乐宝，走的是从地方乳企向全国乳企转型的路径，不仅深耕低温奶、奶粉等多个品类，还大力扩张渠道。

根据君乐宝的招股书披露，2024年它的营收已经接近200亿元，已跻身乳制品行业的重要一员。

第三类选手既没有奶源上的优势，也没有规模和研发上的长板，只能卷入价格战。

然而，数据显示，乳业全渠道销售增速反而在放缓。

这意味着价格战不仅没法带来长期增长，反而会蚕食品牌本身的利润和价值。

海河走的是最不一样的一条路。

乳制品行业的从业者认为，海河通过内容化的营销逻辑让产品成了热点，而这一切的核心就是流量。

新奇的口味、话题性的上新、社交平台上的狂热测评，成了它快速出圈的钥匙。

短期来看，这种打法的确有效。

“香菜牛油果味”牛奶一上线，就迅速在抖音和小红书引发挑战热潮，带动了销量激增。

根据《21世纪经济报道》的数据，这款产品在短短几个月内销量突破了百万瓶，瞬间成了校园里的“网红饮品”。

但长远来看，这种依赖话题热度的营销方式，正在显现出它的隐患。

一旦热度下降，产品的复购率就会大打折扣；一旦没有新的“猎奇口味”上新，流量的热度会迅速冷却。

之后的“煎饼果子牛奶”，虽然讨论度依旧很高，却再没能在销量上复制“香菜牛油果牛奶”的高光时刻。

这直接把海河推向了第二个困境：对流量的依赖，越来越深。

而这次直播翻车，正是这种流量焦虑的“副作用”。

03 老字号的流量焦虑，正在反噬自己

今天的海河，早就不只是一个牛奶品牌。在某种意义上，它已经成了天津的代表。

也正因为如此，这次翻车，不能看成一场简单的“直播事故”。

回看过去三年，地方乳企的“阵亡名单”越来越长。

河北完达山贝兰德乳业，因低价竞争、长期亏损，被法院裁定破产清算；

曾靠“小白奶”出圈的河南科迪乳业，因为扩张失控、产品同质化，最终跌入谷底；

江苏春晖乳业也因无力偿还债务，不得不退出市场。

自2021年生鲜乳价格进入下行通道后，乳制品行业长期低迷。

价格下探，需求疲软，再叠加伊利、蒙牛两大巨头的持续挤压，中小乳企的生存空间被一再压缩。

在这样的背景下，地方乳企逐渐意识到一件更现实的事：不出圈，就出局。

因此，想要撕掉“区域标签”的，不止海河牛奶一家，各地乳企纷纷绑定地方特色，争当“城市代言人”。

兰州的庄园牧场，把“浆水酸奶”做成地方符号，一口气推出多个口味；

各地乳企围绕本地特色，推出“把子肉酸奶”“煎饼果子牛奶”，一上架就被抢空；

三元被纳入“北京礼物”计划，成为北京的城市名片。

海河，正是这条路径里突围的模范生。它的产品，承载了太多天津元素。

一瓶牛奶，承载的不只是本地人的记忆，更是游客眼中“天津名片”。

也正因为如此，当品牌绑定地方形象之后，一旦表达越界，被消耗的，就不只是品牌本身，还有城市的好感度。

而且，在海河所处的乳制品行业，牛奶并不是典型的“情绪消费品”，而是日常必需品。

相比新奇刺激的口味，消费者更在意的是安全、稳定、长期信任。

当品牌在直播间出现擦边、低俗或模糊边界的内容时，消费者感受到的，不止是短暂的不适，更可能是对这家老字号的重新评估：它还值得信赖吗？

刀哥认为，海河接下来该思考的，应该是它还能不能做好这张“天津名片”。

这次翻车之后，必须对品牌战略、产品定位和内部管理进行彻底的刮骨疗毒。

毕竟，流量可以救活一个品牌，但救不了一块招牌。

本文来自微信公众号“金错刀”（ID：ijincuodao），作者：贝果，36氪经授权发布。

华人数学家封神，王虹、唐云清斩获数学界「奥斯卡」

新智元 — Sun, 19 Apr 2026 19:01:04 +0000

今天，素有「数学界奥斯卡」美誉的2026年突破奖出炉了！

在本届名单中，数学新视野奖（New Horizons in Mathematics Prize）表现尤为亮眼。

四位顶尖青年学者共享殊荣，其中半数席位由华人女性数学家占据，她们分别是：

纽约大学的王虹，UC伯克利的唐云清。

另外两位顶尖头脑，则是斯坦福大学的Otis Chodosh，以及唐云清的科研搭档Vesselin Dimitrov。

这几位数学家，分别因哪些贡献获奖？

北大疯人院的90后，证明「挂谷猜想」

先说最炸的这一位——王虹（Hong Wang）。

如果你关注数学圈，这个名字你一定不会陌生。

就在2025年2月，她和合作者Joshua Zahl一起，用一份长达127页的论文，正式宣告了困扰数学家超一个世纪的「挂谷猜想」在三维空间中尘埃落定。

菲尔兹奖得主陶哲轩曾激动发文，称这是「几何测度论中最受瞩目的突破」。

不得不说，王虹的人生故事本身就是一个传奇。

1991年，她出生在广西桂林平乐县沙子镇。小学跳级，16岁就以653分的高分考入北京大学。

但她最初进入的是地球与空间科学学院——对，不是数学系。

一年后，出于对数学的热爱，她毅然转入北大数学科学学院。

结果呢？

本科毕业后，她先去了法国巴黎综合理工学院，又拿了巴黎南大学的硕士学位，然后在MIT完成博士学位，导师是Larry Guth。

之后是普林斯顿高等研究院博士后、UCLA助理教授，现任纽约大学柯朗数学科学研究所教授，同时还是法国高等科学研究所（IHÉS）数学终身教授。

说白了就是——学术履历直接拉满。

一根针，引发的百年战争

那王虹到底证明了什么？

挂谷猜想源于日本数学家挂谷宗一在1917年提出的一个问题：

一根针在空间中旋转一圈，覆盖所有方向，最少需要占多大的空间？

听起来简单？但这个问题折磨了数学家整整一百多年。

在二维空间中，答案已经被证明是——面积可以无限趋近于零。非常反直觉。

但三维空间中的情况完全不同。挂谷猜想预测，在三维空间中，这样的集合不可能「太小」——它的维度必须是3。

之前无数数学家尝试过，包括菲尔兹奖得主Jean Bourgain、MIT的Larry Guth等顶级大牛，都只能推进部分结果。

2025年2月，王虹和Joshua Zahl直接放出了终极答案——三维挂谷猜想，证毕。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.17655

纽约大学柯朗研究所主任Eyal Lubetzky的评价只有一句话：「这是21世纪最顶级的数学成就之一。」

而这一次突破奖的颁奖词更是把她的贡献写得清清楚楚——表彰她在调和分析、偏微分方程和几何测度论中的卓越工作，包括局部平滑猜想、Furstenberg集合猜想和挂谷猜想。

这三个猜想，每一个单拎出来都是数学界的「骨头级」难题。

王虹不是解决了一个，而是一串。

数论领域的「爆破专家」

再来看另一组获奖者——Vesselin Dimitrov和唐云清（Yunqing Tang）。

他们的战场在数论——数学中最古老也最深邃的分支之一。

两人与合作者Frank Calegari一起，干了两件大事：

第一件，证明了关于模形式的「无界分母猜想」（unbounded denominators conjecture）。模形式是数学中一类极其基础和重要的对象，这个猜想困扰了数论学家几十年。

更重磅的是——他们使用的方法让领域内的专家都感到震惊，完全出乎所有人的预料。

第二件，他们证明了一个与基础无穷级数相关的常数的无理数性质。

这个结果有多重要？这是自45年前著名的阿佩里（Apéry）证明以来，该领域的首个此类突破。

45年，整整45年没有人能往前推进一步。Dimitrov和唐云清直接打破了僵局。

微分几何的「终结者」

第三位获奖者是来自斯坦福大学的Otis Chodosh。

他在微分几何领域解决了多个自上世纪70和80年代以来一直悬而未决的核心问题。

他与华人数学家Chao Li合作，证明了关于「非球面流形」的核心猜想——这是一类广义的高维空间，长期以来被视为微分几何的核心战场。

此外，他与Christos Mantoulidis合作，解决了极小曲面几何分析中的关键难题。

极小曲面就像肥皂泡薄膜一样，是局部面积最小的曲面。这类问题的解决，直接推动了整个变分学领域的发展。

1875万美元，堪称科学盛宴

除了数学新视野奖，今年的突破奖阵容同样星光熠熠——

数学突破奖（300万美元）颁给了法国数学家Frank Merle，表彰他在非线性演化方程领域的开创性贡献。

他证明了某些长期被认为「行为良好」的方程，实际上会在有限时间内「爆炸」——这个发现彻底颠覆了该领域的基本假设。

物理突破奖（300万美元）颁给了三个跨越六十年的「μ子g-2」实验合作组（CERN、布鲁克黑文国家实验室和费米实验室），精度达到了1270亿分之一——比1965年的首次实验精确了3万倍。

生命科学突破奖（三项，每项300万美元）则表彰了基因治疗先天性失明、镰状细胞病和β-地中海贫血的突破，以及发现ALS和额颞叶痴呆最常见遗传原因的成就。

今年的总奖金池高达1875万美元，使得突破奖15年来累计颁发的奖金总额超过了3.4亿美元。

下一站：菲尔兹奖？

回到最让人关注的话题——王虹距离菲尔兹奖还有多远？

她已经手握塞勒姆奖、ICCM数学奖金奖（被称为「华人菲尔兹奖」），如今又拿下突破奖数学新视野奖。

2025年她回北大做了三天讲座，韦东奕全程坐在第一排。

此前，王虹一度登上2026菲尔兹奖得主赔率榜首

1991年出生，今年刚35岁。菲尔兹奖的年龄限制是40岁以下。时间，站在她这边。

参考资料：

https://x.com/brkthroughprize/status/2045643285901767158?s=20

https://breakthroughprize.org/News/98

编辑：桃子

本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，36氪经授权发布。

巨头都在抢光芯片

半导体行业观察 — Sun, 19 Apr 2026 19:01:04 +0000

2026年的前几个月，光芯片行业的并购节奏密集到有些令人目眩。

英伟达在3月2日同一天宣布向Lumentum和Coherent分别注资20亿美元；三周后，再度向Marvell砸下20亿美元；同月，Credo Technology宣布以7.5亿美元收购以色列硅光子公司DustPhotonics，而就在几个月前，Marvell刚刚以最高55亿美元完成了对Celestial AI的收购。把这几笔交易叠加在一起，仅光互连领域在半年内流入的资本就超过百亿美元量级。

大量收购投资都指往了同一个方向——光芯片。AI算力规模的急剧扩张，将光芯片推向了整个算力体系能否正常运转的核心枢纽。谁能在这个环节建立壁垒，谁就能在接下来数年的AI基础设施竞赛中拥有护城河。

铜线走到了尽头

对于AI数据中心而言，传统的铜线显得越来越力不从心。

随着人工智能运算规模持续扩张，数据中心正面临严峻的功耗与传输带宽瓶颈，传统插拔式光学模块的电信号传输距离与能效已逐渐逼近物理极限。

这并非危言耸听。铜线的物理特性决定了它的传输损耗随频率提升呈指数级上升，当集群规模从数千张GPU扩展到数万甚至更多，芯片之间的连接开始消耗系统总功耗中越来越大的份额，成为制约整体性能的短板。

此时，光互联应运而生。CPO（共封装光学）将高速光引擎与交换芯片或大规模AI计算芯片通过先进封装技术集成在同一封装基板内，将高速电信号传输限制在毫米级的近距离范围内，中远距离传输则交由光纤完成，从根源上解决传统可插拔光模块存在的功耗高、信号损耗大、带宽受限等痛点，相较于传统方案，CPO功耗可降低40%以上，带宽提升3倍，延迟缩短50%。

这些数字换算到具体现实中，就是一个运营数十万张GPU的超大规模数据中心，每年可以节省数亿美元的电力成本，同时获得更高的训练吞吐量。

硅光子和CPO并非新技术。英特尔早在20多年前就开始在这一领域布局，目前已出货超过800万个硅光光学收发器；博通也是CPO标准的早期推动者之一。但这项技术在相当长的时间里，与大规模商业化部署之间始终隔着一段距离。让它真正到达拐点的，是AI对算力需求的量级跃升，目前市场普遍预期2026年将成为CPO迈向商业部署的关键起点。

事实上，纷至沓来的订单早已经给出了印证。光学和光子产品制造商Lumentum预计2026年第四季度CPO相关营收将达到5000万美元，2027年上半年还将有数亿美元的CPO相关订单转化为营收，且这些订单涵盖多个客户，并非单一客户贡献。

Lumentum首席执行官还在采访中披露，尽管公司在日本的核心制造产能在过去24个月扩大了12倍，仍在持续落后于需求，公司的磷化铟激光器产能已被完全预订，排期长达32个月。

仿佛就在一夜间，光芯片成为了巨头必争之地。

英伟达，用60亿美元锁定上游

作为最有实力，最不缺钱的巨头，英伟达的下注既爽快又大方，向Lumentum和Coherent一口气投了40亿美元，它看到的，是这条产业链背后的脆弱性。

高端EML芯片的制造依赖磷化铟（InP）基板，与硅基半导体不同，InP等化合物半导体的晶体生长极其困难，良率控制极具挑战。在AI数据中心建设的推进下，磷化铟需求呈现年增40%至50%的爆发式增长，但由于机台验证周期长达18个月，InP基板的产能扩充在短期内难以快速实现。

也正是在这样的背景下，英伟达宣布了对Lumentum和Coherent的投资，其中，与Lumentum的协议包含英伟达的数十亿美元采购承诺和对高级激光组件的未来产能访问权；与Coherent的协议同样包含数十亿美元的采购承诺以及对先进激光器和光网络产品的未来访问和产能权利。

值得关注的是，两笔协议均为非独家，但产能访问权的绑定效果远超普通采购合同。投资将帮助Lumentum扩大其制造产能和研发以满足未来AI数据中心的需求，Lumentum还计划为此新建一座晶圆厂。Coherent同样将扩建其美国本土制造基地。

简言之，英伟达用40亿美元换来了未来数年内最稀缺的光芯片上游产能的优先使用权，同时确保竞争对手在同等条件下更难拿到货。

之后，英伟达又向Marvell追加了20亿美元的战略投资，将双方的合作关系正式绑定进NVLink Fusion这个机架级基础设施平台。这笔钱购买的不只是产品，还有Marvell的定制AI芯片和硅光技术在英伟达生态里的深度整合地位。

此外还值得关注的是，英伟达之前连续参与了光芯片独角兽Ayar Labs的D轮（2024年1.55亿美元）和E轮（2026年5亿美元）融资，看中的正是其TeraPHY光学引擎在取代传统铜线互连方面的潜力。

数笔交易叠加在一起，让英伟达在短短两三年时间里就完成了光互连产业链卡位。

Marvell，用55亿美元押注光子织网

作为英伟达投资对象之一的Marvell，同样在收购Celestial AI后完成了自己的布局，而它看到的，是更加底层的技术。

AI训练集群面临的核心矛盾，是GPU的算力增长速度远快于内存带宽的提升，这被称为内存墙。当模型参数量级持续攀升，每张GPU等待数据从内存读入的时间占比越来越大，导致大量算力被白白浪费在等待上。传统解法是堆叠更多的HBM内存颗粒，但物理封装面积的限制很快就会触顶。

Celestial AI提出的路径是用光信号直接连接处理器与内存，让成千上万个GPU能够像访问本地内存一样访问池化内存。Celestial AI的光子织物技术以光信号传输，能效是铜互连的两倍以上，兼具纳秒级延迟与出色热稳定性，可在数千瓦级XPU的极端热环境中可靠运行，支持3D垂直封装以提升XPU的HBM容量。其首款光子芯片单芯片带宽达16Tbps，是现有主流方案的10倍。

根据交易条款，Marvell将支付10亿美元现金和价值22.5亿美元的2720万股Marvell普通股，协议还包含一项重要的对赌条款：如果Celestial AI在2029财年底前能够实现20亿美元的累计收入，Marvell将支付额外款项，使交易总额达到55亿美元的上限。

与此同时，Marvell向亚马逊发行了股票认股权证，允许亚马逊根据其在2030年底前购买产品的情况购买Marvell的股票，亚马逊最多可获得价值9000万美元的Marvell股票。这一安排相当于用认股权证将最重要的客户绑定进来，同时也是亚马逊AWS对这条技术路线的背书。

Marvell预估，光子互连市场在AI与数据中心领域，未来可达100亿美元规模。其预计，Celestial AI将在2028财年下半年开始贡献收入，到2029财年第四季度达到10亿美元的年化收入。

这是一笔需要两年以上才能看到回报的赌注，但Marvell显然认为这个时机不能等，光互连领域的格局一旦定型，后来者的窗口将极为有限。

博通的另一种打法

与英伟达和Marvell这样通过收购快速补齐版图不同，博通走的是一条更强调自主掌控的路线。

博通是全球第一家推出商业化CPO交换机的厂商，其Bailo平台将光引擎与Tomahawk 5系列交换芯片共封装，在能效上相比传统方案有显著优势。在OFC 2026上，博通进一步展示了业界首个400G/lane光DSP（代号Taurus），为接下来的1.6T乃至3.2T网络铺路。

博通的竞争优势更多来自系统级整合能力，以及与谷歌、Meta等头部云厂商长达多年的深度合作关系。

博通预计到2027年AI相关业务收入将达到600亿至900亿美元，光互连技术是其中的核心驱动力。这种规模下，博通并不急于用大规模并购来填补技术空白，内生研发加上台积电先进封装平台的支撑，已经足以维持它在交换芯片领域的统治地位。

英特尔，老牌巨头的强大潜力

再来说说英特尔，作为硅光领域的开拓者与领军者，英特尔这一领域早已积累超过20年的深厚技术积淀，见证并推动了光芯片技术从实验室走向产业化的全过程。

而在近几年时间里，英特尔调整了战略重心，其从单纯的光模块供应商全面转型为核心硅光组件与集成芯片（OCI）提供商，通过收购整合、战略投资、业务优化与技术突破的多维布局，巩固其在高端光芯片领域的核心竞争力。

在核心收购层面，早在2019年，英特尔收购Barefoot Networks，成为其布局光芯片领域的关键落子，将后者的可编程以太网交换芯片与自身硅光引擎相结合，成功推出业界首个（CPO）方案，实现1.6 Tbps硅光引擎与12.8 Tbps交换芯片的高效集成。2023年，英特尔虽因监管原因终止了以54亿美元收购全球顶尖硅光代工厂Tower的计划，但双方达成紧密代工协议，英特尔借此进一步强化了其在光子芯片领域的一体化IDM制造能力，补齐了代工环节的核心短板。

而在战略投资方面，英特尔与英伟达类似，作为Ayar Labs的早期及核心投资者，先后参与了该公司2022年C轮（1.3亿美元）、2024年D轮（1.55亿美元）及2026年E轮（5亿美元）融资，重点扶持其TeraPHY光学引擎技术。

但面对财务压力与行业竞争，英特尔也对光芯片业务进行了战略收缩与重组，2023年，英特尔将可插拔光收发器的生产和销售业务转让给捷普（Jabil），通过剥离门槛较低的标准化光模块成品业务，每年可节约18亿美元经费，集中资源聚焦核心领域。

技术突破层面，2024年，英特尔在光纤通信大会（OFC）上展示了首个全集成的OCI（Optical Compute Interconnect）芯片组，该芯片组支持每秒4 Tbps的双向传输，能效达到5 pJ/bit的超高水平，且可与CPU/GPU直接共封装，能够彻底解决AI集群中的数据流动瓶颈，为高性能AI基础设施提供核心支撑。这款OCI芯片组集成了包含片上激光器的硅光子集成电路（PIC）、光放大器及电子集成电路，单向支持64个32Gbps通道，传输距离可达100米，其能效较传统可插拔光收发器模块提升约67%，有效缓解了AI应用的高能耗问题，推动光互连技术向芯片级集成升级。

整体来看，英特尔在光芯片领域的布局走的是丢小保大的逻辑：放弃门槛较低、利润空间有限的光模块代工与销售业务，通过持续投资Ayar Labs等初创企业锁定前沿光学I/O技术，同时依托自身Intel Silicon Photonics部门的IDM优势，集中力量攻克CPO和OCI等高端芯片内光传输核心领域，持续巩固其在硅光子领域的领军地位。

台积电，代工厂的卡位

作为最大的代工厂，台积电在光芯片领域并未通过大规模并购扩张，而是依托自身无可替代的代工优势与先进封装实力，精准定位全球AI光电集成核心基础设施提供商。

最值得关注的，无疑是台积电打造出的硅光子引擎——COUPE平台。这个平台靠SoIC-X芯片堆叠技术，把电学芯片和光子芯片直接3D叠在一起。和传统封装比起来，COUPE平台的阻抗特别低，能效提升5到10倍，延迟减少10到20倍，刚好适配AI场景对高带宽、低功耗、低延迟的需求。

台积电在2025年完成了小型可插拔光模块的验证，2026年开始正式大规模量产，其还把COUPE光引擎以CPO形式整合到了自己的CoWoS封装里，成了CPO落地的关键一步。

为了让硅光产业更规范、降低设计门槛，2024年9月，台积电还联合日月光，拉上30多家上下游企业，成立了SEMI硅光子产业联盟（SiPhIA）。这个联盟主要是统一全球硅光子技术规格、制定行业标准，推动“光进铜退”落地，还能解决CPO大规模量产时的一些关键难题。联盟里有鸿海、联发科、广达这些巨头，覆盖了从芯片设计、制造到封装测试、终端应用的全流程。

不难看出，台积电在光芯片领域的定位非常明确：不做终端光模块，只聚焦自己的优势，靠COUPE平台来做光芯片时代的标准制定者和核心代工厂。

Credo：7.5亿美元打通最后一块拼图

与以上这些巨头相比，Credo Technology的知名度要低得多。但这家公司在4月13日宣布的收购，同样值得认真审视。

Credo是有源电缆（AEC）技术的发明者，其ZeroFlap光学收发器在AI集群领域已建立了稳定的客户基础。但在硅光子集成电路（SiPho PIC）这一关键环节，它此前一直依赖外部供应商，导致整个产品链缺乏完整的垂直整合能力。

被收购的DustPhotonics，是一家2017年创立于以色列的无晶圆厂公司。DustPhotonics开发了覆盖400G、800G和1.6T的差异化SiPho PIC产品组合，技术路线图延伸至3.2T，支持集成和外置激光器配置，团队约70人，在光子集成领域具有深厚积累。

其产品的核心价值在于将多项光学功能整合到单一硅芯片上，降低组件复杂度，提升制造良率，随着速率超过800G，成本优势将愈加明显。

此次收购将使Credo具备横跨SerDes、数字信号处理、硅光子和系统集成的垂直整合连接栈，覆盖扩展网络中的电互连和光互连两个维度。

换句话说，Credo此前靠铜吃饭，现在终于补齐了光这一侧的核心能力。

Credo预计合并后的光学业务组合到2027财年将产生超过5亿美元的光学收入。目前Credo的市值约240亿美元，一年内股价涨幅超过200%，7.5亿美元的现金收购加上对赌股票，是这家公司做过的最大一笔押注。

更多追赶者，已经到来？

主流玩家之外，其他巨头也在加速补位。

先来说说说AMD，它的光芯片布局并不比英伟达慢多少。

2025年5月，AMD完成对硅谷硅光子初创公司Enosemi的收购，该公司核心团队在光子集成电路（PIC）量产领域拥有顶尖技术积累与人才储备，此前已与AMD在光子学领域保持长期合作关系。AMD技术与工程高级副总裁Brian Amick曾表示，此次收购的核心价值的是加速共封装光学（CPO）技术的创新迭代，为下一代AI系统打造高带宽、低功耗的互连解决方案，破解传统电互连在高速传输中的瓶颈问题。

除直接并购外，AMD作为Ayar Labs的核心战略投资方，参与了该公司2026年3月规模达5亿美元的E轮融资。双方合作的核心目标的是将Ayar Labs的光学I/O小晶片（Chiplet）整合至AMD Instinct AI加速器中，以光传输替代传统铜线连接，大幅提升AI系统的每瓦吞吐量。

而作为全球移动芯片领域的巨头，联发科同样开始在光芯片上展开布局。

2026年2月，联发科通过其子公司Digimoc Holdings斥资约9000万美元，入股硅光技术领导者Ayar Labs，获得约2.4%的股权。此次入股的核心战略目标，是深化与光互连领域顶尖企业的合作，重点布局特殊应用芯片（ASIC）与高速光学互连技术，为自身AI与通信业务的技术升级储备核心能力。

值得关注的是，在AI数据中心领域，作为Google TPU的重要合作伙伴，联发科计划将硅光子技术应用于AI ASIC芯片，未来有望拿下更多来自巨头的订单。

行业内的其他企业也在加速布局硅光子领域，推动光互连技术的产业化落地。

Astera Labs是一家为机架级AI基础设施提供半导体互连解决方案的供应商，该公司已宣布达成一项最终协议，将收购aiXscale Photonics。Astera Labs表示，此次收购有望将aiXscale的光纤-芯片耦合技术与其自身的互连和信号处理产品组合相结合，助力其开发光子级扩展解决方案，该交易尚需满足惯例成交条件。

Astera Labs首席运营官兼总裁桑杰·加詹德拉（Sanjay Gajendra）表示：“向AI基础设施2.0的转型，需要专门为未来级扩展网络的复杂性和容量需求而设计的光解决方案。此次收购将带来关键人才和先进的光子技术，结合我们在结构交换机和信号调理方面的专业知识，将释放机架级AI部署的全部潜力。”

aiXscale Photonics首席执行官兼联合创始人杰里米·维岑斯（Jeremy Witzens）表示：“我们的光学I/O精密玻璃耦合器技术，专为解决高密度应用中光子集成电路与光纤之间高效耦合光这一核心挑战而开发。”

总部位于美国的电子元件制造商Molex也在近日宣布，达成协议收购以色列企业Teramount。该公司专注研发可插拔光纤到芯片连接方案，产品针对大规模CPO及其他硅光子学应用进行深度优化。

据了解，Teramount 旗下的 TeraVERSE平台依托其通用光子耦合器与晶圆级自对准光学技术，为光纤与硅光子芯片之间提供了一套实用化、可现场维护的连接接口。该方案已于 2026 年光通信博览会上，作为Molex一站式 CPO 解决方案的核心组成部分正式发布。

报道指出，Teramount 采用的无源可插拔耦合方案，具备宽松的装配公差，可兼容半导体级晶圆制程。相较于有源对准技术，在 CPO 迈向规模化量产的进程中，无源对准方案在可扩展性上具备显著优势。Molex将整合 Teramount 的专利技术与工程能力，结合自身光通信技术储备与全球规模化制造体系，打造行业领先的性能指标，并加速 TeraVERSE 的量产落地。

最后，格芯作为代工市场的巨头之一，同样也在悄然加入光芯片竞争，其在4月完成了对新加坡先进微晶圆厂（AMF）的收购。收购完成后，格芯将整合AMF的制造资产、知识产权与技术团队，扩展其在新加坡的硅光子技术组合与生产能力。

据了解，AMF拥有超过15年的制造经验，其位于新加坡的200mm晶圆平台将用于满足长距离光通信、计算、激光雷达及传感等领域的需求。格芯计划未来将该平台升级至300mm，以应对人工智能数据中心、通信及下一代应用的市场增长。

值得一提的是，为配合此次收购，格芯计划在新加坡设立硅光子研发卓越中心，并与新加坡科技研究局合作，共同研发支持400Gbps超高速数据传输的下一代材料，以进一步增强其技术平台。

一个已经开始重写的格局

机构报告显示，到2027年，CPO技术在800G和1.6T光模块中的份额将达到30%。这一数字背后，是数百亿美元的市场规模，以及更关键的架构话语权——成为事实标准的技术方案，将在未来数年的AI基础设施建设中享有近乎不可撼动的先发优势。

从英伟达用60亿美元锁住上游激光器产能，到Marvell押注光子织网解决内存墙，再到Credo用7.5亿美元一次性打通从电互连到硅光子的完整栈……这几笔交易标志着光芯片行业从一个技术准备期全面进入商业卡位期。现在争夺的，已经不只是某个具体产品的订单，而是在AI算力产业链中一个战略性位置的长期占有权。

这场圈地运动还远未结束，但已经有一点越来越清晰：来得晚的人，将面对的是一个已经被深度瓜分的市场。

*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。

本文来自微信公众号 “半导体行业观察”（ID：icbank），作者：邵逸琦，36氪经授权发布。

果然，最恨 AI 的人，是大学毕业生

极客公园 — Sun, 19 Apr 2026 19:01:04 +0000

生成式 AI 爆发这两年，人们理所当然地以为，作为互联网原住民的年轻人，是这项技术最狂热的信徒。

表面看确实如此。皮尤研究中心的数据显示，54% 的美国青少年已经开始用 ChatGPT 等工具完成学业。盖洛普最新发布的《Z 世代的声音：AI 悖论》报告也显示，美国 14 至 29 岁人群中，超过一半（51%）保持着每日或每周使用 AI 的高频习惯。

但行为不等于意愿。盖洛普还调查出，过去短短一年，14 到 29 岁人群对 AI 感到「充满希望」的比例从 27% 跌到了 18%。近三分之一（31%）的受访者感到「愤怒」，高达 42% 的人陷入持久的焦虑。

高频使用与信任崩塌同时发生，又恨又离不开 AI，这种拧巴情绪，正在美国 Z 世代（1996 - 2012 年出生的人）里蔓延。

为什么最频繁使用 AI 的一代人，反而最不信任它？

01 焦虑：把敌人留在身边

对 AI 敌意最重的群体，是那些刚刚踏入社会、或正在寻找起点的职场新人。

盖洛普数据显示，在已就业的 Z 世代中，高达 48% 的人认为 AI 在工作场所的风险远大于收益，这一比例在一年内激增了 11 个百分点。认为收益大于风险的仅占 15%。

原因不难理解，经济大环境不好，美国毕业生也不好找工作了。

纽约联邦储备银行的数据显示，去年底，22 至 27 岁大学毕业生的失业率飙升至 5.6%，远超整体失业率。

在这种大环境里，AI 被渲染为「提高效率」的工具，能成为企业的「数字员工」。一些 AI 公司高管也经常对媒体表达「未来几年内，大量入门级白领岗位可能被自动化替代。」这类言论。

而这类工作往往都是专属年轻人的「初级白领岗位」，没有了这些初级岗位的历练，年轻人连建立职业护城河的资格都没有。

所以，尽管现实中这种替代还没有全面发生，但预期已经先一步改变了情绪，对年轻人来说，AI 像一个潜在的竞争者。

「失业潮」的周期刚好遇到了 AI 崛起｜图源：《纽约时报》

在《纽约时报》的报道里，提到了许多 Z 世代具体的困境。

比如 22 岁的心理学毕业生 Erin，为了找一份哪怕是基础的商业分析工作，她投出了近 200 份简历，结果只收到 4 次面试，最终只能在长岛的一家餐厅当招待员作为过渡。找工作的过程让她身心俱疲，已经开始寻求心理治疗。

而大一新生 Sydney 不知道如何选专业，「我感觉任何我感兴趣的领域，在未来几年都有可能被取代。」她的迷茫代表了当下绝大多数大学生。

另一边，科技巨头们正以部署 AI 为由不断裁员。这就是当下极其割裂的现实。硅谷精英们可以让企业「降本增效」，落到年轻人的真实处境里，他们失去了进入职场的敲门砖。

讽刺的是，为了不被淘汰——他们每天不得不打开 ChatGPT 润色简历，向大模型询问哪所大学更容易录取。

这种对 AI 心理和行为上的不一致性，才是让 Z 世代对 AI 感到焦虑的核心原因。

02 恐惧：不得不用的 AI

既然充满敌意与不信任，为什么高达 51% 的年轻人依然在每天或每周使用它？

《纽约时报》记者 Callie Holtermann 在长期的采访中捕捉到了答案，她发现，受访的年轻人根本不觉得使用 AI 有多棒。促使他们打开对话框的驱动力，是「如果不熟悉这项技术，就会在学业或职场上落后。」的恐惧。

职场的规则已经被 AI 重塑了。年轻人在浏览初级岗位的招聘启事时，经常会看到「申请人需要熟练使用 ChatGPT 或 Gemini」的要求。

企业 AI 代理公司 Writer 最近的一份报告写得更残酷，77% 的高管明确表示，拒绝掌握 AI 的员工不会获得晋升。甚至有 60% 的管理层在考虑直接裁掉这批人。

这意味着，在现有的职场和评价体系里，不懂 AI 就意味着直接出局。

员工对抗 AI 最重要的原因是：不想让 AI 替代自己的工作｜图源：WRITER

哪怕勉强拿到了工位，这种恐惧也不会消失。

这些打工人还要面对「FOBO」（Fear of becoming obsolete，害怕过时）的冲击。报告指出，26% 的打工人认为，AI 正在直接削弱他们的创造力，和在公司内的核心价值。

这是一种深层的专业剥夺，你苦学多年的代码、法律或财务知识，市场溢价正在迅速归零。伴随价值清零的，是对自身能力的深刻怀疑。在盖洛普调查中，大量年轻人担忧 AI 会削弱自己的批判性思维和创造力。

而且这种「FOBO」不只是对打工人，对强迫员工拥抱 AI 的管理层也是如此。Writer 报告中 69% 的公司正在因 AI 进行裁员，但其中 39% 的企业根本没想清楚怎么靠 AI 赚钱。连 73% 的 CEO 自己都因为 AI 战略感到焦虑。

72% 的员工有或多或少感受到 AI 的压力｜图源：WRITER

当恐惧到达极点，年轻人开始在系统的齿轮里撒沙子。

接近一半（44%）的 Gen Z 员工承认，他们在有意识地阻碍公司引入 AI，包括拒绝使用、误用工具，甚至故意降低效率。

破坏手段五花八门。有人故意把公司机密输入公共 AI 工具以触发安全警报，有人拒绝使用获批的软件。更极端的情况下，有人在绩效评估中做手脚，甚至故意提交 AI 生成的低质量工作，以此向管理层证明「AI 根本不行」。

卢德主义旨在反抗因技术变革导致失业及工作条件恶化｜图源：维基百科

这种情况，就跟当年工业革命纺织机出现后，工人带头砸机器的卢德运动一样。

哪怕会让自己面临极高的开除风险，他们也会采取这种消极抵抗，来对抗内心的恐惧。

03 警惕：越用越不信

面对焦虑和恐惧的情绪，有不少年轻人对 AI 开始保持警惕。

这种警惕感体现在一系列具体行为上，最直观的变化，是他们开始为 AI 设定边界。他们已经很清楚 AI 能做什么，也更清楚哪些事情不能交给它。

第一道界限划在人际交往上。

比如《纽约时报》采访了 27 岁的旅游业员工 Abigail Hackett。她在工作中经常用 AI 来处理繁杂的文案，省下了不少时间。但在私人生活里，她绝不用 AI 起草任何私人信息。原因很简单，她不想让自己的「社交肌肉萎缩」。

这是很多用户都会有的「警惕式取舍」，AI 可以进入工作流程，但不应该进入社交关系。

哪怕是在那些耗费大量时间的陪伴类 AI 上，年轻人的态度也发生了转变。

过去两年，像 Character.AI 这样的角色扮演聊天工具，在年轻人中迅速流行。它们可以模拟朋友、恋人甚至虚构角色，提供一种随时在线的「陪伴」。与此同时，围绕这类产品的争议也在扩大，包括青少年沉迷、情感依赖，甚至个别自杀自伤的事件。

不少舆论因此得出一个结论，认为 AI 正在削弱未成年人的社交能力。

但悉尼大学研究人员的长期观察推翻了这个假设，他们发现，绝大多数年轻人很清醒，并没有把 AI 当作真实的人类替身，他们更倾向于把这些聊天当成一种「玩法」或消遣。

Quentin 在恋爱后，和女友都大幅减少了使用 AI 聊天 App 的时间｜图源：《纽约时报》

比如 15 岁的受访者 Quentin 曾是 Character.AI 的重度用户，但他明确表示这只是一场游戏，本质上全是一堆 1 和 0。

一旦现实生活有了新变化，比如在学校交到了新朋友或者开始恋爱，他们花在聊天机器人上的时间就会断崖式下跌。聊天机器人充其量只是无聊时的电子榨菜，只要真实的生活开始运转，AI 随时会被干脆地抛弃。

确立了生活边界，在人生关键的决策节点上，年轻人也不相信 AI 了。

根据咨询机构 Ruffalo Noel Levitz 2024 年的调查，三分之一的高中生在使用 AI 规划大学申请。他们会让 AI 拉出一长串学校清单，把学费、奖学金、录取率整理成表格，用来快速做初筛，但他们不会让 AI 做判断。

这种警惕是在一次次踩坑中建立起来的。

在《纽约时报》的报道中，威斯康星州的高三学生 Brandon 养成了严格核查 AI 信息的习惯，因为大模型曾言之凿凿地给他推荐过几个根本不存在的大学奖学金，让他白白花了不少时间去核实。

旧金山的学生 Tanay 则看透了 AI 给的虚假情绪价值，他的 AI 和他说「你 100% 能进普林斯顿」，他立刻意识到，AI 是用过度肯定来迎合他，对他的择校决策毫无帮助。

全美公立高中平均 376 名学生才能分到一个辅导员，因此大量学生会去用 AI 辅助申请｜图源：《纽约时报》

谁用 AI 还没被它「气笑」过呢？类似的瞬间一旦出现过几次，态度就很难再回到最初的信任。

到这里，回头再看盖洛普和皮尤的调查数据，「AI 悖论」就能解释得通了。

一半以上的年轻人每天都在用 AI，那是就业系统和升学压力逼出来的求生本能。而他们对 AI 的信任度从 27% 暴跌到 18%，就是因为他们用得越多，越容易遇到问题，也因此看到了技术的边界。

焦虑、恐惧、警惕，甚至某种程度上的滥用，这些看起来冲突的状态，同时存在于年轻人对 AI 的态度上。

因为在这个没法逃避的技术周期里，Z 世代想明白了。

工具就是工具，该榨取它的价值就尽情榨取，但别真把它当神仙供着，更不能让它替自己做主。

与其说他们不信任技术，不如说他们更早意识到，这项技术的收益和代价，可能会同时落在自己身上。

*头图来源：Gospel Coalition

极客一问

你现在怎么用 AI，你恨它吗？

本文来自微信公众号 “极客公园”（ID：geekpark），作者：Moonshot，36氪经授权发布。

梁文锋想通了

字母榜 — Sun, 19 Apr 2026 19:01:04 +0000

DeepSeek终于传出了融资消息。

据外媒报道，DeepSeek正在寻求至少3亿美元的首轮外部融资，估值至少100亿美元。

字母榜向深度求索求证，但对方未予回应。

2025年初DeepSeek爆火之后，投资人们曾密集寻找见梁文锋的机会，但DeepSeek长期没有开放融资窗口。

过去一年，DeepSeek最特殊的地方，恰恰在于它不像一家典型AI公司。

它背后有幻方量化供血，梁文锋不急着融资，也不急着把公司推上估值、商业化和资本退出的流水线。

DeepSeek对自己的定位，与其说是一家商业公司，不如说更像是一个完全独立于资本市场而运作的开源研究机构。

融资传闻出现后，市场马上闻风而动。投资人估计已经把梁文锋电话打爆了，甚至有人已经准备订机票，只为这一次能够见到梁文锋，获得投资DeepSeek的机会。

然而，时间毕竟已经过去了一年，DeepSeek自身和市场都出现了难以忽视和影响深远的变化。

过去一年，DeepSeek当然不能说技术上已经落后。但如果和同行相比，很多同行已经做了很多DeepSeek没有做、或者没有做成体系的事情。

字节有豆包、有即梦、有Seedance视频生成模型；阿里和腾讯开始把世界模型推到台前；腾讯元宝、阿里千问都在往各自生态里嵌；智谱、MiniMax已经登陆港股，并在二级市场上完成了新的估值重估。

资本市场的参照系也变了。

如果只看DeepSeek至少100亿美元的估值，它当然还是一家很贵的AI公司。

可放在今天的中国AI坐标系里，这个数字已经不再惊人。智谱、MiniMax在港股高点的市值都曾突破3000亿港元，按部分市场口径折算，DeepSeek的百亿美元估值只是它们的一小部分，而月之暗面这样的“小龙”，最新估值已经达到了180亿美元。

如果这次融资三亿美元的传闻属实，那对DeepSeek来说，至少有两道关已经迈过去了。

第一，DeepSeek不再视融资为畏途。

服务器、数据、算力、商业化、人才、期权，每一项都不是纯研究机构可以长期绕开的东西。

尤其是人才成本，已经比一年前高了太多。

DeepSeek过去可以靠技术理想、开源声望和梁文锋的个人号召力凝聚一批人，但当郭达雅在字节获得近亿的年包时，作为DeepSeek员工，能不能用期权分到公司的发展红利，这件事就显得格外重要。

某种程度来说，期权也给梁文锋减少了压力，让员工拿走员工应得的那部分，梁文锋自己也就无需过多操心了。

第二，DeepSeek正在回归一家商业公司的正常发展路径。

公司的归公司。研究理想可以继续存在，但公司终究需要治理结构、估值体系、薪酬激励、商业化收入和长期预算。

过去DeepSeek被要求每一次发布都震撼世界。现在它需要做的，反而是成为一家正常公司。

A

DeepSeek的底层模型能力仍然很强。

它在模型算法、工程效率、开源路线和降低推理成本上的贡献，仍然是中国AI过去一年最重要的技术事件之一。R1证明了一个小团队也可以用更少资源、更开放路线，做出世界级模型。

然而事实上，今天的AI竞争已经不是单点模型能力的竞争。

DeepSeek最强的是模型本身，同行则在模型之外做了更多事情。

最明显的是产品入口。

DeepSeek曾经是国内AI App增长最快的名字，但到了2025年下半年，豆包已经在月活规模上反超DeepSeek。QuestMobile的报告显示，2025年8月，豆包以约1.57亿月活登上中国原生AI App月活榜首，DeepSeek退居第二。

字节透露，截止至目前，豆包在2026年3月的全渠道月活跃用户已突破3.31亿，是第2至第5名产品的月活总和。

这说明一件事，模型爆红可以带来巨大的第一波流量，长期用户规模要靠产品、场景、运营和生态入口留住。

字节的优势就在这里。豆包背后有抖音、剪映、火山引擎和内容生态，即梦承接创作需求，Seedance 2.0又把视频生成能力推到市场焦点。

DeepSeek虽说在模型社区里有声望，而在大众产品层面，它并没有形成豆包那种持续分发和高频使用能力。

多模态也是类似问题。

DeepSeek做过Janus-Pro，也做过DeepSeek-OCR，但它还没有形成一个足够稳定、完整、强势的多模态产品体系。今天的AI竞争越来越强调文本、图像、语音、视频、工具和Agent的统一体验。OpenAI、Google、Anthropic在往这个方向走，国内的字节、阿里、腾讯也在往这个方向走。

阿里和腾讯开始押注世界模型，就是一个很典型的信号。

阿里发布Happy Oyster，强调可互动、可演绎、可探索的AI数字世界；腾讯发布并开源混元3D世界模型2.0，面向文字、图片、视频输入生成和模拟3D世界。

这些未必立刻变成成熟商业收入，但它们代表了大厂正在把AI能力从聊天框、代码框，往更复杂的空间、视频、游戏和内容生产场景里推。

字节则是在视频生成上持续加码。

Seedance 2.0发布后，市场关注点已经不只是“能不能生成一段视频”，而是多镜头、音画同步、叙事节奏、人物动作和生产流程。这些能力一旦和剪映、抖音、电商广告、影视制作连接起来，就会形成DeepSeek目前很难复制的产品闭环。

Agent和AI编程也是DeepSeek的短板。

DeepSeek不是没有工具调用和agent能力，但它还没有在开发者心智里形成类似Claude、GPT、Kimi、MiniMax、腾讯、阿里那样明确的生产力入口。

AI编程正在成为大模型商业化最清晰的场景，开发者会选择效果好、稳定性强的。以OpenClaw为例，几乎没有人会用DeepSeek来养龙虾，因为效果实在是不尽人意。

这就是DeepSeek眼下面临的真实处境。

它不是不强，而是强得不够完整。

它在模型效率上仍然有优势，但在App入口、多模态、视频生成、世界模型、Agent、AI编程、企业服务和生态分发上，都被同行拉开了距离。对一家过去以“技术奇迹”被记住的公司来说，这种落差尤其刺眼。

梁文锋这次融资，不能只理解成缺钱。

更准确地说，是梁文锋意识到，单靠基础模型上已经不足以支撑下一阶段竞争。

DeepSeek需要更多，比如人才、服务器、以及一个更完整的商业生态。

B

DeepSeek现在最紧迫的问题，是人才。

从2025年下半年开始，外界陆续看到几位核心成员离开。

参与早期大模型训练的王炳宣去了腾讯，DeepSeek-OCR核心作者魏浩然离开，DeepSeek-R1核心作者郭达雅去了字节。从幻方时期加入、参与Janus-Pro等多模态工作的阮翀，也在2026年1月官宣加入元戎启行。罗福莉也已加入小米，负责相关AI业务。

这是DeepSeek爆红之后必然要面对的市场结果。他们的核心研究员就会成为所有大厂和AI创业公司争夺的对象。

过去，DeepSeek是一个理想主义团队。

它的人才吸引力来自技术挑战、开源声望、研究自由和梁文锋本人。但今天AI行业的人才定价已经完全不同了，顶尖的行业研究员拿到近亿年包已经成为常态。可DeepSeek没办法开出这样的价码。

所以对梁文锋来说，期权变得越来越重要。

DeepSeek过去不融资，不对外定价，保持独立运作，短期看可以减少外部干扰。

但长期看，员工手里的期权很难被清晰定价。

别的公司有融资轮次、有上市预期、有二级市场价格，员工至少知道自己手里的东西大概值多少钱。

DeepSeek如果没有外部估值，没有清晰激励体系，就很难让核心人才相信自己一定能分享到公司成长红利。

恒业资本创始合伙人江一表示，公司需要估值定价，因为大厂给人才开的不是单纯现金，而是现金加高估值期权。没有明确估值，DeepSeek很难让员工准确判断自己手里的期权到底对应什么未来。

这也是3亿美元融资真正重要的地方。

它未必是为了立刻大规模烧钱。按照江一的看法，100亿美元以下的估值对梁文锋来说是偏低。

正如文章开头提到的，如果估值过高，梁文锋自己也要背上更大的增长压力。因此，这一轮融资很可能不只是拿钱，更是给公司定价，给团队定价，也给未来的激励体系定价。

DeepSeek早期的魅力，正来自它没有被资本市场推着走。江一提到，梁文锋本人的性格就是如此，他比较反感投资人干预公司决策。

对一个技术理想很强的创始人来说，融资意味着新的股东、新的约束、新的沟通成本，也意味着公司不可能再完全按照研究团队的节奏运转。

但这也是正常公司必须面对的代价。

公司的归公司，员工的归员工。

如果DeepSeek希望继续留住最顶尖的人，它就必须让团队成员看到可兑现的未来。不能只要求他们相信模型会越来越强，也要让他们相信，公司越来越值钱的时候，自己也能分到那部分发展红利。

C

DeepSeek要回归正常公司，人才只是第一关。

第二关是服务稳定性。

2026年3月底，DeepSeek经历了长达11小时的宕机，这次宕机甚至登上热搜。模型能力再强，只要它面向海量用户和开发者提供服务，就必须接受商业化检验。服务器不稳，最简单、最直接的方法就是花钱买更多服务器，购买更多算力和冗余资源，建设更强的云服务与运维体系。

当然，工程优化、调度策略、模型压缩、缓存机制都重要。

但在高峰流量面前，很多问题最后仍然会落回资金投入。用户不会因为一家公司的训练故事足够漂亮，就能长期忍受不可用、排队过久或API波动。开发者也不会因为一个模型曾经震撼世界，就把核心业务压在不稳定的接口上。

好模型只是起点，稳定服务才是日常。

第三关是数据和训练成本。

江一提到，早期DeepSeek训练成本相对低，是因为团队在模型结构、工程效率和蒸馏等方法上做得足够极致。

但到了V4阶段，单轮训练成本可能已经大于5亿美元。

与此同时，Anthropic等企业对蒸馏路径进行封锁之后，DeepSeek下半年如果继续冲击第一梯队，就需要采购更多高质量数据集，训练成本会明显抬升。

DeepSeek过去最被外界津津乐道的“低成本奇迹”，不会自然延续到以后的模型里。

低成本训练证明了团队能力，但下一代基础模型仍然要面对很朴素的产业规律，即Scaling Law。

更强模型通常需要更多高质量数据、更大规模算力、更复杂的后训练系统、更高强度的评测和安全对齐。基础模型很花钱，也很吃算力。越接近第一梯队，边际成本越高。

这还没有算上国产算力适配和合规成本。

江一提到，幻方量化去年收入不错，今年也保持较好水平，但国内围绕量化交易出现了不少监管和合规要求，相关调整本身就需要投入。

另一方面，DeepSeek如果要适配国产算力，也需要工程团队、测试体系和长期磨合。这份投入不是一次性开支，而是持续消耗。

第四关是商业化。

过去DeepSeek的逻辑很清晰：开源模型制造影响力，API收费承接开发者需求，优秀模型能力带来传播和调用。

但这套逻辑对今天的DeepSeek来说已经不够用了。

江一表示，梁文锋现在想给DeepSeek找到一个完整的商业体系，比如订阅制，以及不同档位的API收费。

生态不是把模型开源出去就自然长出来的，它需要稳定API、开发者工具、企业服务、文档体系、计费体系、安全合规、客户成功和渠道合作。

DeepSeek如果要从0到1撑起商业生态，就必须承担基础设施建设的成本。

单纯依赖开源声量和基础API收入，很难支撑一家具备全球影响力的基础模型公司继续向前。商业化不是背叛技术路线，而是技术路线进入长期竞争后必须补上的底座。

所以，DeepSeek融资不是一个孤立事件。

它是服务器、数据、算力、人才、期权、商业化生态叠加在一起之后的必然结果。对于像DeepSeek这样，以模型能力立身的公司来说，这些事物反而比估值数字本身更关键。

也因此，DeepSeek回到融资、估值、商业化这条“正常公司”的路径，并不是退步。

DeepSeek回归正常，对DeepSeek是好事，对梁文锋也是好事。

融资不一定就代表梁文锋被资本裹挟，也可以意味着一家公司终于有能力承担更长期的竞争。

对用户和行业来说，也该告别“DeepSeek时刻”了。

真正健康的局面，应该是DeepSeek继续做DeepSeek，其他模型也被看见、被比较、被承认。中国AI不应该永远等待一个名字再次震撼世界，而应该让很多公司在不同方向上一起往前走。

放过DeepSeek，也放过人们自己的执念。

一家公司的成熟，常常不是从掌声最响的那一天开始，而是从掌声落下之后，它仍然愿意去修服务器、买数据、招人、谈客户、发账单、处理宕机、重写文档、把产品一点点变稳定开始。

如果DeepSeek真的走到这一步，它并不是失去特殊性。

它只是终于从一个被仰望的故事，回到了一家公司应该站立的地面。

本文来自微信公众号 “字母榜”（ID：wujicaijing），作者：苗正，36氪经授权发布。

比Nano Banana还夯的生图模型泄露，截图不再是证据了 | 附提示词

爱范儿 — Sun, 19 Apr 2026 07:01:35 +0000

你对文生图的印象还停留在 Nano Banana 吗？

可是孩子，时代又变了。

@johnAGI168 https://x.com/johnAGI168/status/2044781168151724067

@0115hippo https://x.com/0115hippo/status/2044722124611539160

4 月初，LM Arena 评测平台上出现了三个匿名图像模型，代号分别是 maskingtape-alpha、packingtape-alpha、gaffertape-alpha。几小时后它们消失了。

OpenAI 官方还没有正式宣布这个模型，但根据 API 返回的元数据和用户侧的测试记录，它已经有了一个被广泛接受的名字：GPT Image 2。

截图不能再当证据了

过去几年，AI 生图模型最明显的短板之一就是图片里的文字。DALL-E 3 时代，你让它在图里写「Hello」，出来的可能是「Hellp」甚至「Hl10」，字母像喝醉了一样东倒西歪。GPT Image 1 好了很多，能处理简单的英文标签。到 GPT Image 1.5 ，其对英文文字的渲染准确率已经接近 95%，但在中文、日文、韩文等非拉丁字母体系上仍有明显缺陷。

而 GPT Image 2 的泄露样图改变了这个印象。

@MrLarus https://x.com/MrLarus/status/2044824800909054181

@akokoi1 https://x.com/akokoi1/status/2044789531615056175

图片里的文字，该是什么就是什么。中文清晰，字形准确，笔画完整。有人测试生成一张身份证样式的图片，姓名、地址、证件号码全部正确渲染，排版规整，初看像是真实文件的照片。

这是个好消息。文字渲染的进步，意味着生成信息图、海报、产品包装、排版复杂的图表，都变得更可靠了。

但硬币总有另一面。一个能生成以假乱真的证件样式图、精确渲染 UI 截图的模型，自然也让「截图可以作为证据」这件事变得越来越可疑。

对比来看，这也是 GPT Image 系列和其他模型的核心差异所在。Midjourney 至今在文字渲染上毫无建树，Stable Diffusion 系列也是老问题。根据泄露的 Arena 测试结果，GPT Image 2 在文字渲染、指令跟随、照片真实感和世界知识四个维度上均超过 Midjourney，后者的优势主要保留在艺术风格和美学控制上。

它真的知道这个世界长什么样吗

有测试者让模型生成一个假想的 GPT-8 产品定价页面，结果出来的图，排版确实是 OpenAI 官网的风格，按钮位置和字体选用像是从真实界面截取的，价格表格的层级逻辑也是对的。

GPT Image 2 能生成与真实软件界面极为相似的图像，包括浏览器窗口、移动端应用界面、数据可视化图表，保真度是上一代产品无法比拟的。

@johnAGI168 https://x.com/johnAGI168/status/2044781168151724067

@levelsio https://x.com/levelsio/status/2040333489476681758

这将带来一些很有意思的实际用途。设计师在做产品原型的时候，不需要先打开 Figma 画一堆框架，直接用文字描述想要的界面，出来的就是一张可以用来和团队讨论的参考图。做投资人 Deck 时，不需要等工程师写代码就能展示一个「产品截图」。写文档的时候，用来配图的示例界面可以直接生成，不用对着空白页面想截图从哪里找。

@marmaduke091 https://x.com/marmaduke091/status/2040338311873515597

生图这件事，已经不只是「生图」了

OpenAI 已经宣布 DALL-E 2 和 DALL-E 3 将于 2026 年 5 月 12 日正式停止服务。Azure OpenAI 的 DALL-E 3 已经在 2 月提前退役了。

DALL-E 是很多人第一次接触 AI 生图的地方，从那些模糊的早期作品到今天，才短短几年。

与此同时，2026 年初刚刚凭借 Nano Banana Pro 确立行业地位的 Google，或许将感受到压力。早期测试报告显示，GPT Image 2 在真实感、文字渲染和世界知识三个维度上同时超越了 Nano Banana Pro，这种三连胜并不常见。

对于创作者来说，感受是复杂的。插图师、平面设计师、摄影师，已经不是第一次面对这个话题了。自 GPT Image 1 发布以来，自由职业平面设计职位数量下降了约 18%。AI 在某些场景下确实取代了「我要雇一个人做这件事」的决策，但它也在创造新的工作方式，让一个人能做的事变多了。

生图模型的进化速度，已经不再给人留出太多适应时间了。GPT Image 1 从上线到 1.5，不过几个月。1.5 到 2，大概也就半年。每一代都在解决上一代的核心短板，同时打开新的可能性。

GPT Image 2 现在还处于 A/B 测试阶段，部分 ChatGPT 用户已经随机获得了访问权限。正式发布的时间窗口，普遍预测就在 5 月 DALL-E 退役前后。想要提前体验的话，目前可以在 LM Arena 评测平台碰碰运气。

Test Address: https://arena.ai

根据社区反馈和该模型的已知优势，以下提示模板可以最大限度地提高你的成功几率：

UI/截图提示：一张照片级逼真的手机银行应用截图，清晰显示交易记录，其中日期、金额和商户名称清晰可辨。iPhone 16 屏幕，自然手持手机，咖啡店背景。

产品标签提示：一张照片级精酿啤酒瓶产品照片，标签细节清晰，显示酒厂名称「Oakridge Brewing Co.」，酒精度 6.8%，山脉标志及配料表。棚内布光，白色背景。

标识提示：一张东京夜间巷道的街景照片，可见多处日英双语霓虹灯招牌，包括写有「Ichiban Ramen — Est. 1987」的拉面店招牌、卡拉 OK 酒吧招牌以及各种发光的广告牌。雨后湿滑的人行道上映着灯光。

界面/世界知识提示：一张照片级真实的 YouTube 视频截图，展示了一段名为「如何在 2026 年组装电脑」的视频，该视频拥有 230 万次观看，配有逼真的评论区、侧边栏推荐视频以及频道信息。桌面浏览器视图。

宽屏触发提示：这是一张电影般的宽银幕照片，拍摄了宜家门店黄昏时分的外观，展示了发光的宜家招牌、停车场里有逼真的汽车，以及进进出出的购物者。黄金时刻灯光，格式 16：9。

未标注图片来源及参考：https://miraflow.ai/blog/how-to-use-duct-tape-ai-model-arena-gpt-image-2-guide

本文来自微信公众号“APPSO”，作者：发现明日产品的，36氪经授权发布。

哈啰新版共享单车速度赶超电动车？“能当山地车骑进川藏，但骑13分钟收我15元”

Vista氢商业 — Sun, 19 Apr 2026 07:01:35 +0000

最近，不少打工人站在路边准备扫辆共享单车时，都有点怀疑自己的眼睛：曾经那排掉漆、缺零件、朴素到近乎潦草的共享单车，怎么突然又进化了？

哈啰的小蓝车摇身一变，长成了“山地车”模样，高级得不像是该出现在牛马的通勤之路上，应该出现在直通西藏的G318国道上。

美团小黄车则默默把坐垫卷成了“小沙发”，厚厚软软地趴在那儿，像是在冲每一个被通勤摧残过的屁股示好。

图源：小红书@心想事成好运🌟@YOLO

既然各大品牌百般讨好，那打工人自然也没有不骑新车的义务。现在街头找车，多少带点开盲盒的刺激。大家在车堆里翻翻找找，眼神比挑西瓜还认真：老款避而远之，新款双眼放光。

曾几何时，共享单车卷的是数量和投放点位；而现在，共享单车开始卷功能、卷体验。这不禁让人好奇：这场突如其来的升级，到底是各大品牌为了卷死同行，还是终于听到了我们这届牛马的心声？

在街头，远远瞄见一辆线条有点利落、车架看着硬实的蓝色单车，很多人的第一反应可能都是“谁把山地车改装成哈啰单车应援色了？”

走近一看才发现，它还真能扫码。原来，这台车正是哈啰在4月8日行业首发的共享变速新车，官方还起了个热血中二的名字叫“追风者”。

图源：小红书@热心市民马先生

哈啰给它打出的核心卖点很直接：“自动变速”。不用学，不用调，不用研究“现在该升挡还是降挡”，用户只要正常骑，它就会根据脚踏力度、车速、坡度和颠簸程度测算综合阻力，然后自动切换档位。

骑起来到底咋样呢？不少用户对这辆自动变速车最直观的反馈，几乎都绕不开一个字：轻。不是车身重量真的轻到能单手拎，而是骑起来轻。有用户形容，骑这车的时候，脚放上踏板，不用特别发狠，顺着重力往下一压，车就能把速度带起来。尤其是在平路上，越往后骑越明显：它会随着你蹬车的速度上来后自动升档，越骑越省劲，非常丝滑。

除了轻之外，第二个关键词是：快。这款单车提速非常利落，尤其在长一点的平路。当你想快点从地铁口冲到公司楼下时，其速度之连贯会让人短暂忘记自己骑的是共享单车。有用户调侃道：“这车快到我想给自己配个头盔”，“骑顺了之后，感觉连电动车都快看不到我的尾灯了。”

图源：小红书@ENos

“追风者”是比它的前同事们快了不少。据哈啰单车内部人员阿力跟氢商业透露，自动变速共享单车的平均骑行速度能比常规单车提升个15-20%。同时，它也更省力，同等路段，基本能节省30-40%的体能消耗。

至于很多用户特别关心的问题——“这车到底能不能直接顶一辆公路车或者山地车？”对方回答：不能完全替代「专业」的公路车和山地车，但日常骑行体验确实已经很接近入门级。

原因也不难理解。公路车、山地车本质上还是运动器材，变速系统更细、调校更专业，适合长时间骑行、竞速或者更复杂的路况；而共享单车再怎么升级，核心任务仍然是服务日常短途出行。所以，“追风者”的优势不在于挑战专业运动场景，而在于把普通人原本享受不到、也懒得研究的那套变速体验，做成了一个几乎没有使用门槛的城市通勤工具。

换句话说，它更像是把公路车“平路轻快”、山地车“上坡省力”的一部分体验，折叠进了一辆共享单车里。你不需要花巨款买车，也不需要学习如何变速，就能大致感受到连自行车都在帮你的那种顺畅感。

图源：小红书@我咖啡呢

但是，这种顺畅体验并不是免费附赠的。“共享单车变强变快的同时，也变贵了。”

现在追风者的另一个名字叫“单车刺客”，这是因为它“已经和打车差不多贵了”。有用户发帖称，自己仅骑行13分钟就收费了15块钱。查阅官方收费页面后可以发现，“追风者”会区分工作日/周末/节假日进行三挡计费，该用户骑行时对应的正是“前30分钟15元”的收费标准。也就是说，只要起步就收你15块钱。更严苛的是，这类车型通常不参与普通月卡的折扣。

共享单车原本是介于步行和打车之间的过渡工具，大家愿意为它买单，很大程度上是因为它便宜方便，能花几块钱解决“最后一公里”。但如果价格一路抬到快和网约车差不多，不少打工人自然会忍不住发问：我到底是在骑共享单车，还是在玩一项奢侈骑行体验？

图源：小红书@萬萬

当哈啰如此卖力地卷速度时，美团那边也没闲着。不过美团的思路更为朴素、更直击灵魂：先让大家的屁股少遭点罪。

不少用户也都发现街边的小黄车又换新了。远远看过去，车身还是熟悉的黄色，乍一眼没什么特别。但走近之后，很多人的目光都会被那个存在感极强的坐垫吸引：它变厚了，也变宽了，和以前那种硬邦邦冷冰冰的小黑座椅相比，像装上了个“小沙发”。

图源：小红书@直角盲道

这款车的正式身份，是美团于今年2月推出的“最新款减震单车”。和哈啰把重点放在自动变速不同，美团这次几乎是奔着“舒适”两个字去的：加厚坐垫、长行程减震前叉、更大的车篮、加长座杆、手机支架、抗菌材质，甚至这两天还有人发现，新车上连杯套都安排上了。

看得出来，美团这次是真把身上能掏的配置都掏出来了。生怕你不骑，也生怕你骑完不沦陷。

以前骑共享单车，大家最怕的不是路远，而是路况不好。早高峰从小区门口骑到地铁站，短短八分钟，可能要经历井盖、盲道、减速带、破损路面等各种城市彩蛋。每颠一下，人都像被生活轻轻扇了一巴掌。尤其是遇到减速带，很多老骑手已经形成了肌肉记忆：提前半米起身，屁股离座，双腿微蹲，用一种介于骑马和渡劫之间的姿势，保住最后一点通勤尊严。

但美团这款新车出现后，情况变得不太一样了。

不少用户试骑后发现，骑它通勤，坐垫没那么硌，车头没那么颠，路面反馈也没那么直接地传到人身上。不禁令人感叹，自己终于找到了体面一点的骑车方式。

图源：小红书@Fanfan

用户的胃口也因此被宠刁了。以前路边有车就谢天谢地，现在大家开始挑了。普通小黄车停在那儿，用户眼神滑过，毫无波澜；一旦看到这种厚坐垫、带减震的新款，立刻两眼放光，扫码秒开。

而且，美团这次的升级并不只是把坐垫做厚这么简单。美团单车内部人员小奇告诉氢商业，这款车的核心变化，还包括前轮减震系统。它采用的是类似弹簧与液压复合的减震前叉，可以吸收路面带来的垂直震动，减少骑行时的颠簸感。

翻译到日常场景就是：现在经过一段坑洼的路，前叉会先替你吃掉一部分冲击，不至于让震动一路从车轮传到车把，再传到你的胳膊和上半身。

图源：小红书@This is 立

美团这款新车的逻辑很清楚：它不一定追求让你骑得更快，但希望你骑得更稳、更舒服、更少被路面折磨。

不过，它也不是没有槽点。不少用户反馈，这款减震车确实舒服，但也确实偏沉，骑起来总是骑不快。

这就形成了一个很有意思的对比：哈啰的自动变速车轻快省力，但用户觉得它骑起来发震；美团的减震车舒适稳当，但又有人嫌它沉、骑不快。“要不你们俩开个共创呢？”

表面上看，共享单车行业就像突然集体良心发现，终于开始心疼打工人的腿和屁股。但如果把时间线往前拉一点，就会发现，这场单车配置大战并不是平台们一时兴起，而是行业走到今天之后，不得不做出的选择。

过去，共享单车的竞争逻辑很简单粗暴：谁车多，谁就更容易赢。

但现在，这套打法已经越来越难继续了。一方面，各地城市管理对共享单车投放越来越严格。很多城市都开始实行总量控制、配额管理、电子围栏、禁停区管理等措施，平台不能再像早年那样想投多少投多少。你想烧钱换规模，可是单车的粗放时代基本已经过去了。

另一方面，共享单车行业本身也早就从增量市场进入了存量市场。城市该有车的地方基本已经有车，主要玩家也基本稳定下来。换句话说，蛋糕没有以前长得那么快了，平台想要多吃一口，就不能只靠把车堆得更多，而要想办法怎么让用户在一排黄车、蓝车、绿车里，第一眼更愿意扫的是自己。

这也是为什么，美团和哈啰开始不约而同地把竞争重点，从“有没有车”转向“好不好骑”。共享单车两个顶梁柱，各自根据品牌定位和目标人群开始发力。

图源：小红书@等秋高看山势

那到底为什么美团卷舒适度、哈啰押体验感呢？

按照阿力的说法，两个品牌的定位其实不一样。美团依托的是大生态和海量运力，产品思路更偏向耐用、舒适、成本可控，也更适合大规模铺开；而哈啰更想打技术差异化，希望通过自动变速做出一个“行业首发”的高端体验，把“省力、轻快、像骑公路车”变成自己的品牌招牌。

而且两家的目标用户也不完全一样：美团面向的是更广泛的大众通勤人群，尤其是怕颠簸、看重稳定感的用户；哈啰则更想吸引年轻人、学生、上班族，以及那些对骑行体验更敏感、希望骑得更省力、更顺滑的人。

但不管卷变速还是卷减震，共享单车们致力于解决的都是“难骑”这一大痛点。毕竟，骑共享单车越久，很多用户越容易骑出一种“我到底是在通勤，还是在练腿”的错觉。

其实在“难骑”这件事上，三大品牌还有点「术业有专攻」。

氢商业曾经总结：哈啰小蓝是“费膝盖”“上个小坡不使吃奶劲上不去，下坡想终于可以歇一歇了，溜着溜着停住了，不蹬不走”，启示社畜们别老惦记着休息，下坡路照样不好走；美团小黄是“新皮特难骑，比原来的阻力大”“刹车也难捏”，骑着感觉比走路还累；青桔小绿是“完全踩不动，后轮像被压紧了”“链子上的阻力像在拉石头，要用尽全身力气骑，一会就没劲了”，平路整出爬山感，给你省下泡健身房骑动感单车的钱。

图源：小红书@tada77

因此，美团选择做减震车，找的正是用户骑行过程中的“酸”和“疼”这个切入点。小奇表示，今年年初的单车用户调研数据显示，近七成的用户把骑行的舒适度列为重要痛点。而在舒适度这一维度之下，最突出的细分问题正是路面颠簸带来的手部发麻和臀部酸痛。遇到井盖、盲道、碎砖、减速带、破损路面，骑共享单车最痛苦的不是骑不快，而是一路快被颠出脑震荡。

而哈啰押的注更大，直接爆改公路车和山地车，变速功能直冲共享单车最经典的顽疾“发沉费力”下手。说到底，哈啰核心想解决的就是用户“骑着累”的问题。

哈啰并不是共享单车品牌里第一个做变速的，早在2017年前后，摩拜、小蓝单车、ofo等“上古神兽”就曾推出过带变速功能的车型。那时候共享单车大战打得正凶，平台们一边疯狂投车，一边也在尝试通过不同车型做差异化。但后来，随着资金链断裂、企业倒闭或被收购，这些变速车也跟着一起消失在了行业历史里。

图源：小红书@Frando_495

当年没做成的事，现在就能成吗？阿力表示：当年最大的问题，其实是成本太高、维护太贵，运营支出可以说是爆炸级别。并且那时的技术太早期，主流方案多是手动机械变速，并不适合共享单车这种高频、低门槛、面向大众的使用场景。

再加上当年的共享单车行业还处在烧钱抢市场阶段，平台主要拼的是融资能力和投放规模，而不是单车质量和用户体验。彼时行业还没有进入理性盈利周期，一辆造价更高、维护更复杂的变速车，很容易变成运营账本上的负担。资金链一紧，所谓高端体验自然也就难以为继。

但现在，条件确实变了。

一方面，自动变速相关技术和供应链更加成熟。成本被打下来后，其具备了大规模使用的空间。过去，自动变速又贵又容易坏；而如今，专业自行车厂商已经能够供应相对稳定可靠的技术，这使自动变速具备了进入共享场景的可能。

虽然变速车里的进口零部件依然不便宜，但国产替代方案和中端零部件的技术进步已经能把价格拉低了50%。

另一方面，当行业从粗放扩张转向精细化运营之后，平台也更愿意算长期账，更多考虑的是“这辆车能不能用得更久、骑得更多、带来更高复购”。

图源：小红书@今视角

当然，高配单车最大的问题也很现实：成本高。

那背后的商业账到底该怎么算？阿力提到，这次平台想算的是长期账。虽然单车造价高，但并没有指望单靠“骑行费用”快速回本。这些高配车往往使用了更耐用的车架、更高级的零部件，寿命更长、维修率更低。拉长周期看，每年的均摊成本反而在合理范围内。

除此之外，企业背后的算盘是：用一辆更高级的车，立住自身招牌。只要用户心里有了“哈啰省力”、“美团舒服”的认知标签，品牌就更有机会让用户愿意为了更好的体验去买单，进而带动使用率和复购率的提升。

品牌想算长期账，但用户看到的却往往是眼前这笔账。

运营高端单车的大额成本，仍不得不转化一部分到用户的付款界面。骑普通共享单车，大家还能接受几块钱解决最后一公里，但当一辆自动变速车十几分钟就收十几元，用户自然会发出灵魂拷问：我真的需要骑这么贵的共享单车吗？

图源：小红书@萬萬

到最后，这场功能升级还是要面临用户最朴素的检验：这趟骑完，到底值不值？

如果用户骑完之后觉得确实省力、确实舒服，下次在车堆里还会主动找它，那这轮功能创新就有意义；但如果体验提升不明显，价格却先上来了，所谓高配单车就很容易变成用户口中的单车刺客。

更何况，在讨论好不好骑之前，其实还有一些更基础的打工人痛点尚待解决：

“早高峰狂奔出地铁站，哪怕不挑颜色，附近到底有没有车？”

“好不容易找到一辆，想要成功扫码开锁共享单车，到底需要几步？”

“用尽力气和手段骑到目的地，是不是又恰好赶在禁停区？”

以及通勤路上最让人破防的瞬间——满怀希望地冲向路边唯一一辆单车，扫码后，屏幕上却冷冷地跳出四个大字“该车故障”。

本文来自微信公众号 “Vista氢商业”（ID：Qingshangye666），作者：陈茹萍，36氪经授权发布。

马斯克又向激光雷达开炮！没有人比我更懂激光雷达

科技每日推送 — Sun, 19 Apr 2026 07:01:35 +0000

仍为激光雷达辩护的人

结局已注定？

昨天，法国AI视频公司Argil的创始人Brivael，在X上发帖称：2026年仍为激光雷达辩护，他的结局已经注定，永远别赌马斯克会输。

马斯克随后转发这个帖子称：“大家都认为我不懂激光雷达，但我负责监督了龙飞船用于与空间站对接的雷达开发。”

言外之意就是，没有人比我马斯克更懂激光雷达。

Brivael的原文如下：

今天和我的工程师们（在Argil）深入讨论了为什么埃隆要取消特斯拉自动驾驶汽车上的激光雷达。这是个激进的决策，被嘲笑了好几年，而和往常一样，他一开始就是对的。

激光雷达本质上是用激光扫描环境并生成3D点云的设备。理论上，它能精确捕捉世界的几何结构。但在现实中，它是因纯视觉方案尚不成熟而被迫贴在车顶的“技术补丁”。

首要问题在于，它增加了模型训练的模态复杂性。你的神经网络必须学习融合视觉+激光雷达+雷达+超声波的数据。每增加一个传感器，带来的不是额外信息，而是需要仲裁的冲突源。手工艺式的传感器融合等于永久的技术债。

第二个问题，里奇·萨顿的“苦涩教训”在此印证：在单一模态上规模化算力，永远胜过精心设计的多模态架构。特斯拉先取消了雷达，又取消超声波，最终转向纯视觉端到端方案。此后，他们在极端案例处理上的进步曲线反而加速了。Waymo反其道而行，至今困在特定区域内运营。

第三个问题最根本：激光雷达能“看见”几何形状，却不懂语义。它知道“有个物体”，但不知道“这是什么”以及“它将如何行动”。自动驾驶最后1%的可靠性问题属于认知范畴，而非原始感知。增加传感器无济于事，只会增添噪声。

塞巴斯蒂安·勒布驾驶208 T16在科西嘉岛的泥泞雨路上以180公里时速飞驰，完全不用激光雷达。两只眼睛，一个大脑。进化赋予掠食者双眼长达5亿年，而非激光发射器，这有其深刻原因。

激光雷达犹如计划经济，一种计划性、集中式的解决方案，试图显式建模本应从分布式自适应系统中涌现的特性。它用测量替代智能，用数据替代理解，用控制替代涌现。这种思路让渴望预先定义一切的工程师感到安心，正如计划经济让苏联经济学家感到安心一样。而两者失败的原因也相同：现实世界过于复杂，无法被单一传感器捕获，正如其无法被五年计划所捕获。

真正的智能，无论是哈耶克的经济学还是特斯拉的方案，在于信任一个能从经验中学习的系统，而非试图预先编码一切。优秀解决方案的优雅之处在于其信噪比。激光雷达却大幅增加了分母的复杂度。

在2026年仍为激光雷达辩护，本质上是宁愿堆砌临时方案也不愿解决根本问题。这是披着工程严谨外衣的思维惰性，正如2012年那些为专家系统辩护、反对深度学习的人一样，他们的结局也将相同。

永远不要赌端到端系统会输。

永远不要赌简约性会输。

永远不要赌埃隆会输。

FSD和VLA

一个比一个猛

纯视觉方案的实战表现，也给了马斯克充足的底气。

年初，有人开着装了FSD V14.2的特斯拉Model 3，从洛杉矶开到纽约，总共4958公里，全程零接管。

即便中途经历了加州内陆的大浓雾、亚利桑那州的暴雨，还有各种施工路段，FSD 全都扛下来了，甚至连进充电站和停车，都是车自己完成的。

而且，这还是上一个版本的表现，特斯拉最新推送的FSD V14.3，号称彻底升级了底层架构，反应速度比以前快了20%，估计实际表现会更强。

中国国内车商大部分都采用激光雷达，纯视觉路线的主要玩家是小鹏。

今年3月，小鹏推送了VLA2.0，正在全方位学习特斯拉，而且小鹏为新车GX配备了3000PFLOPS的算力，因为如果走纯视觉路线，核心就是世界模型+大算力。

激光雷达，死路一条

“傻子才使用激光雷达！”

相信大家都听说过马斯克这句名言，他对纯视觉方案的执着，本质上是对第一性原理的坚守。

在马斯克看来，人类开车只需要眼睛，但人眼不会发射红外光束，只有视觉功能，所以汽车的自动驾驶，只要摄像头即可，不需要激光雷达。

Brivael说，永远不要赌马斯克输，并非认为他从不失败，毕竟星舰也多次爆炸，而是指不能低估他在前沿技术布局，以及对自动驾驶路线的战略眼光。这已经是一个被反复验证的观察。

历史证明，在这些根本问题上，他犯错的概率远低于常人。

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本文来自微信公众号 “科技每日推送”（ID：apptoday），作者：骆展鹏，36氪经授权发布。

AI芯片初创公司，进入“斩杀线”

半导体产业纵横 — Sun, 19 Apr 2026 07:01:35 +0000

2026年Q1的一则数据，给AI芯片赛道泼了一盆冷水。

全球共有135家企业投身人工智能处理器研发，其中36家是手握技术、资金与生态优势的上市公司巨头。英伟达、AMD、谷歌、亚马逊AWS、高通、特斯拉、Meta、微软、博通、美满电子等名字，几乎覆盖了从算力底层到终端应用的全产业链布局。

剩下的99家，是撑起赛道创新活力的初创公司。它们大多瞄准细分场景，专攻专用人工智能加速器，Tenstorrent、Cerebras、SambaNova、Groq、Esperanto 等玩家，曾凭借差异化技术路线收获不少关注。

但赛道的淘汰赛已然拉开序幕。JPR给出的预测直指残酷现实：到2030年，全球专业AI芯片开发商将锐减至约25家。

从99到25，这场行业大筛选，正在倒逼每一家初创公司重新思考生存逻辑。

AI芯片初创公司，面临四重掣肘

第一重掣肘，是资本更聚焦于头部AI芯片初创企业。

2023-2024 年的 AI 大模型热潮，引爆了全球算力需求。数据显示，2024年全球AI领域融资总额达5995.2亿元，较2023年增长超3000亿元，实现翻倍式增长。

资本的逻辑是“算力稀缺”，只要能做出芯片，就有望填补市场缺口，因此AI芯片初创公司估值水涨船高。但进入2026年，资本逻辑已彻底逆转，如果说以前的境遇是“算力不足”，那么当下便陷入“炫技到应用”的尴尬。

本文汇总了十二家极具竞争力的AI芯片初创公司：

其中，Cerebras以晶圆级芯片闻名，这是一种将整个晶圆制成单个芯片的技术，从而实现前所未有的计算密度和性能。与英伟达的GPU相比，Cerebras Systems声称，他们的芯片在某些AI工作负载上能够提供高达20倍的性能提升。尤其是在AI推理方面，CS-3 具有显著优势。

Matrix专注于研发基于数字存算一体技术的AI推理芯片，并于去年开发出一种全新的3D动态随机存取内存技术实现方案，承诺将推理工作负载的性能提升"数个数量级"。

Groq推出了名为LPU的推理芯片，专注于AI模型的推理环节，即让已经训练好的大模型在真实应用中高效运行。Groq称其LPU在速度、低延迟和成本控制上优于通用GPU，能够为大规模AI部署提供更具性价比的算力。去年12月，英伟达与Groq已达成非独家许可协议，将把Groq的AI推理技术整合进未来产品中。

上述公司几乎都被誉为英伟达的有力挑战者，但是受制于英伟达GPU和CUDA生态的主导地位，他们在争取商业客户方面面临着艰巨的挑战。这一困境也直接传导至融资领域，让曾经狂热的资本变得愈发理性。

对于多数中小AI芯片初创企业而言，重资产、低盈利的特点，只会更难以寻求到新的资金来源。

第二重掣肘，是云厂商自研，从客户变对手。

谷歌、亚马逊、微软、Meta 四大云巨头，过去是英伟达最大的客户，也是初创公司最渴望的“金主”。但现在，它们集体转向自研 ASIC 芯片，不仅减少采购外部芯片，反而成为最强竞争者。

去年10月，亚马逊宣布世界上最大的AI 计算集群之一 Project Rainier 现已投入使用。这一超级集群配备近 50 万颗 Trainium2 芯片，分布于美国境内多个数据中心。亚马逊 AWS 合作伙伴 Anthropic 已经开始在该集群上运行工作负载，这一AI 基础设施提供的计算能力是 Anthropic 之前训练其 AI 模型所用的 5 倍以上。而到 2025 年底，Anthropic 将在超过100 万颗 Trainium2 芯片上运行 Claude 模型的训练、推理等工作负载。

随后在2025年12月，亚马逊发布Trainium 3，其搭载新一代Neuron Fabric互联技术，单台Trn3 UltraServer可集成144张芯片，总算力达362 FP8 PFLOPs。通过EC2 UltraClusters 3.0架构，芯片集群规模较上一代提升10倍，最高可扩展至100万张芯片，已为Anthropic的“Project Rainier”项目提供算力支持。Karakuri、Metagenomi等客户实测显示，该芯片可降低AI模型训练与推理成本达50%。

这也意味着最起码超100 万颗的AI芯片，亚马逊都可以自给自足。

今年1月，微软宣布推出Maia 200。微软声称，新产品的4位浮点（FP4）性能比Trainium 3高出3倍，8位浮点（FP8）性能超过谷歌第七代TPU。

谷歌则宣布将2026年TPU芯片出货量目标大幅上调50%至600万颗。4月初，Anthropic与谷歌、博通签下最新协议，根据协议，Anthropic将从2027年起获得基于谷歌TPU处理器、由博通提供的约3.5吉瓦AI算力支持。此次合作延续了双方的战略布局：2025年10月，Anthropic已宣布与谷歌扩大合作，计划部署多达100万枚TPU（算力超1GW）支持Claude模型需求。TPU作为谷歌自研AI芯片，除自用外，大模型厂商（如Meta）也积极采用，凸显其在高性能推理与训练场景的竞争力。

这一合作也代表了AI算力市场的结构性演变：在英伟达GPU主导的“第一供应链”之外，由谷歌TPU和博通制造能力结合的“第二供应链”正在形成。

第三重掣肘，是传统AI芯片龙头的全方位碾压。

英伟达、AMD、英特尔凭借深厚的技术积累和生态壁垒，对初创公司形成降维打击。

英伟达在AI芯片市场的市占率达九成，已构建了无法撼动的CUDA生态护城河。并不止于此，正如上文所言，英伟达还与Groq达成非独家许可协议，将把Groq的AI推理技术整合进未来产品中。在今年3月的GTC大会上，英伟达还发布Blackwell Ultra GPU，推理算力提升100倍。可以说不论是生态、还是算力、亦或是差异化路线，英伟达皆有布局。

AMD凭借 MI300 系列在性价比上突破，拿下了更多的市场份额，英特尔联手SambaNova专注于 AI 推理和训练芯片及相关软件的研发。

第四重掣肘，生态的壁垒是初创公司难以逾越的鸿沟。

AI 芯片不是孤立的硬件，而是“芯片+工具链+框架+模型优化”的完整生态。英伟达 CUDA 拥有数百万开发者，支持几乎所有 AI 框架和模型；AMD 凭借 ROCm 不断追赶；云厂商自研芯片与自家云服务深度绑定。而九成的初创公司只有芯片，没有完整生态，客户要适配新芯片，需投入大量人力重构代码、优化模型，迁移成本极高，这直接让多数客户望而却步。

AI芯片的未来，留下哪一条路线?

自2025年起，AI芯片需求发生关键转向：2025年前行业重心偏向训练端，核心是海量算力支撑大模型爆发式迭代；如今AI产业正转向重推理端，因为大模型研发已趋于平稳，商业化落地便成为核心，随着高效、低成本、低延迟成为算力核心诉求，这也重塑了国外AI芯片初创企业的生存逻辑。

当前主流的AI芯片路线主要包括GPU和ASIC等。

GPU路线的代表企业包含英伟达、AMD等。GPU凭借并行计算能力强、通用性高的优势，成为AI训练与推理的主流选择，尤其是通用GPU（GPGPU），能够适配绝大多数AI模型与场景，无需针对特定场景进行定制化开发，这也是其能够快速普及的核心原因。但正是这种“通用性”，让GPU路线成为初创公司最难突破的赛道。这也正对应上文的“第三重掣肘”，留给初创公司的市场空间本就有限。

当前，初创公司布局GPU路线主要分为两大方向：一是高端通用GPU的“性价比”，二是细分场景专用GPU，实现精准卡位。前者方面，比如国产芯片公司壁仞科技、沐曦科技便已推出研发性能接近英伟达H100、H20等，且更具成本优势的产品，同时凭借本土供应链优势，已实现规模出货。后者方面，部分公司打造“场景专用”的GPU产品，避开与巨头的正面竞争。比如聚焦自动驾驶场景的初创公司，针对车载环境的低功耗、高可靠性需求，优化GPU的功耗控制与实时性，打造车载专用AI GPU；聚焦边缘计算场景的初创公司，则精简GPU架构，降低功耗与体积，适配边缘设备的部署需求。

再看ASIC路线，根据Marvell预测，2023-2028年全球AI ASIC市场规模将从66亿美元跃升至554亿美元，年复合增长率达53%。

该路线是AI芯片初创公司突围的核心路径，也可分为三大方向：第一类是提供极致性能的ASIC产品，比如上文提到的国际AI芯片公司Cerebras、Groq，它们放弃通用路线，针对超大规模AI训练、低延迟推理等极端场景，定制开发ASIC芯片。第二类和GPU场景类似，是提供细分场景专用的ASIC产品。比如上文提到的Matrix，针对AI推理的存储瓶颈，开发全新的3D DRAM技术。第三类是通过与头部客户绑定，直接为其定制芯片。比如SambaNova便选择与英特尔合作，为英特尔x86生态定制专用AI ASIC加速卡，打造“CPU+ASIC”的协同方案。

在 AI 芯片初创公司中，选择 ASIC 路线的企业占比超六成，但不同细分方向的发展逻辑截然不同。比如上述三类公司中：

第一类AI ASIC芯片公司能够解决巨头芯片无法覆盖的极端场景需求，但是这类公司如若无法成为细分领域绝对龙头，则可能面临被巨头收购或投资的情况，从而成为其技术补充。

第二类AI ASIC芯片公司核心逻辑是“场景深耕+技术优化”，无需追求极致的通用性能，只需精准匹配行业需求，就能在细分场景中获得生存空间，同时由于场景聚焦，生态建设成本低，客户迁移成本也相对较低，更容易实现规模化盈利。

第三类AI ASIC芯片公司的核心优势在于“生态绑定”，无需独自面对市场竞争，借助巨头的资源实现生存与发展，同时通过定制化开发，避免与巨头正面竞争，成为巨头生态的“补集”，这也是最稳妥的ASIC突围路线之一。

未来，AI芯片市场或将朝着“异构融合”方向发展，GPU与ASIC并非相互替代，而是通过合理搭配实现算力效率最大化。回到“99进25”的淘汰赛，无论是选择GPU路线，还是ASIC路线，核心都在于精准定位——立足自身资源与能力，避开巨头核心优势，要么在GPU路线的细分场景或性价比领域寻找缺口，要么在ASIC路线的场景定制或生态绑定中构建壁垒。

那么，将目光落在国产AI芯片公司，这些公司在过去一年过的如何？

国产AI芯片公司，黄金窗口期

国产AI芯片的光景，似乎过的还不错。随着AI 应用全面渗透，高性能计算芯片需求激增，国产AI芯片迎来发展黄金窗口期。

其中海光信息2025年营收约143.77亿元，较上年同期增长56.92%；归母净利润25.45亿元，同比增长31.79%。

寒武纪实现营收64.97亿元，达到453.21%，归母净利润20.59亿元，同比增长555.24%，终于实现扭亏为盈。云端产品线是寒武纪的绝对收入支柱，2025年实现收入约64.76亿元，同比增长455.34%，占总营收的比重超过99%；边缘产品线实现收入约339.39万元；IP授权及软件业务实现收入约228.87万元。

沐曦股份2025年实现营收16.44亿元，同比大幅增长121.26%；实现归母净利润-7.89亿元，较上年同期-14.09亿元收窄43.97%，这是该自公司成立以来首次实现亏损幅度收窄。财报表示，2025年收入增长主要因为随着产品及服务获得下游客户的广泛认可与持续采购，GPU产品出货量显著增长。其中，沐曦股份的训推一体GPU板卡（曦云C系列为主）销量达33649片，同比增长147.31%，而智算推理GPU板卡销售量则为4946片，同比增长达到866.02%。

壁仞科技2025年营收为10.35亿元，较上年同期的3.37亿元增长207.2%，毛利为5.57亿元，较上年同期的1.79亿元增长211%；毛利率为53.8%。

摩尔线程2025年营收为15.06亿元，较2024年同期增长243.37%。归属于母公司所有者的净利润为-10.24亿元，与上年同期相比，亏损收窄幅度为36.70%。

天数智芯实现总营收 10.34 亿元，同比大增 91.6%；毛利 5.58 亿元，同比飙升 110.5%。2025年，其通用GPU产品产生的收入达到9.23亿元，同比增长149.6%，占同年总收入的89.3%。其中，专为满足AI模型训练需求而设计的天垓系列，收入为5.84亿元，同比增长116.7%，而专为云端及边缘推理应用而设计的智铠系列，收入为3.39亿元，同比增长238.2%，收入贡献占比也由2024年的18.6%增长至32.8%。

随着国产算力需求的提升，以及各家技术研发的逐步深入，当前，国产芯片厂商正在不断分食英伟达的在华市场。根据IDC 最新报告，国产 GPU 与 AI 芯片厂商的市场份额首次攀升至 41%，而英伟达在中国市场的占比从过去近乎垄断的 95% 急速滑落至 55%。

IDC的数据显示，2025 年中国 AI 加速卡总出货量约400 万张。英伟达仍以约220 万张、55% 份额位居第一，但相较此前近乎 95% 的绝对霸主地位，这一变化堪称断崖式的下跌。

IDC 分析指出，中国本土AI芯片市场迎来重大格局转变的原因主要在于：美国出口管制切断中国获取英伟达高端芯片渠道，而同时中国国内对供应链自主化的迫切需求，共同推动本土国产芯片快速上量，特别是2025年中国 AI 新基建与智算中心集中落地，采购倾向国产化，成为本土芯片增长的核心动力

本文来自微信公众号 “半导体产业纵横”（ID：ICViews），作者：丰宁，36氪经授权发布。

花上千块给毛孩子买机票的年轻人，后悔了吗？

新周刊 — Sun, 19 Apr 2026 07:01:35 +0000

最近，广州白云机场T3航站楼的一个洗手间，在社交平台上火了。

在T3过了安检后，抬头看见男女洗手间和母婴室的标志旁，多出了一块蓝底指示牌，上面画着一个人牵着狗的图案。

顺着这个标志走过去，是一个专门留给宠物的空间。里面放置了尿垫、猫砂盆和绿色假草坪，还有洗手台和花洒供宠主清洁。不少人第一次在国内机场见到这样的配置，连连感叹“太宠了”“T3还是太先进了”。

广州白云T3航站楼内设置了宠物卫生间。（图/受访者供图）

其实，这不是白云机场第一次为宠物做准备。三年前，T2航站楼出发厅角落里已设置类似设施。去年，机场还开设了一座专门的宠物航站楼，检疫、托运、寄养可以在同一个空间完成。

过去几年，宠物洗手间、宠物候机区、宠物航站楼陆续出现，航空公司也开始推出“宠物进客舱”的服务。然而，当宠物主带着毛孩子真正走进机场、冲上云霄，发现整个流程还不算轻松丝滑。

01 带猫咪飞一趟，操心的事真不少

第一次带猫坐飞机，Lexi几乎是从零开始摸索。

Lexi的猫咪叫啤啤，体重11斤，已接近不少航司对客舱宠物的体重要求上限。按规定，宠物在飞行途中必须全程待在宠物箱里。Lexi担心如果箱子空间太小，猫蜷身在内，四肢不得伸展会很难受。于是，她特意对比不同航司的宠物箱尺寸规定，希望挑一个较宽松的航司。

然而，刚选好一个航班，又发现新的问题：从广州起飞，宠物箱尺寸卡得不严的航司落地浦东机场，而非离其住所更近的虹桥机场。如果落地浦东，从机场回家还要多出半小时到一小时的路程。Lexi担心这段额外的折腾，可能加重猫咪的旅途不适。

反复权衡后，她还是选择了落地虹桥、宠物箱较小的航班。相比在箱子里多一点空间，她更在意缩短整个行程的时长。

广州相对啤啤的身型来说，登机宠物箱略显局促。（图/受访者提供）

从广州飞上海，一人一猫的机票共1939元，其中人的机票含税640元，猫的客舱票则要1299元，几乎是人的两倍。宠物票大多按航段一口价计算，很少打折。

顺利买票后，Lexi并不能真正放心。出发前一周，她专门跑到检疫站，给啤啤办《动物检疫合格证明》。出发当天，她也不敢踩点到机场，整整提前了两小时。

在宠物值机柜台办理手续时，一位“督导”专门带着Lexi走流程，全程协助沟通。本想着有工作人员陪同就能完全省心，然而，真正的考验发生在安检时。

进入客舱的宠物也会获得登机牌。（图/受访者提供）

排队安检时，Lexi心里演练了一遍“申请手检”的话术。在社交媒体上，有人遇到宠物被要求过X光机的情况，不少宠物主担心这样会影响宠物的健康。好在这次，督导已经提前沟通好，可以手检。

真正卡住的是“口套”。规定要求宠物乘机佩戴口套，但Lexi没找到猫适用的口套。Lexi临时用口罩改装，但在安检柜台前始终没法给自家毛孩子戴上去。

面对这种突发状况，两位安检员有些手足无措，一人牵绳按住猫，另一人伸手摸猫身，嘴上嘀咕着“它不会咬人吧？”。看到这般阵仗，Lexi感到无奈又搞笑。“工作时间免费撸猫，这算安检员的福利吧？”

宠物箱内放置了航司要求的隔尿垫。（图/受访者提供）

过完安检，啤啤被重新放回软包，拉链被扎带封死，外面再套上一层蓝白色网兜。从这一刻开始，到落地之前，箱子都不能再打开。按照规定，Lexi和啤啤被安排在客舱最后一排。啤啤缩成一团，轻微发抖，没有进食，也没有发出太多声音。

如果把宠物放在有氧货舱托运，价格更低。但Lexi还是选择了携宠进客舱的服务。“至少它在我脚边，我能看着它。”她说。她记得朋友的猫在托运后“性情大变”。类似的经历，在社交平台上并不少见。

宠物箱通常放在宠物主脚边，若要放在座位上，需额外交400元占座费。（图/受访者提供）

从进机场到落地上海，啤啤在包里待了接近六个小时。落地之后，啤啤很快适应了新家。“换了一座城市，但它适应的速度，跟同城搬家差不多。”

02 从货舱到客舱，宠物闯关大作战

逢年过节，越来越多猫猫狗狗会跟着主人，在机场和飞机客舱里出没。

过去几年，宠物出行的需求被迅速放大。新华网转引《2026年中国宠物行业白皮书》的数据显示，超过七成的养宠人有携宠旅行的强烈愿望。从古镇到草原，从热门商场到城市花园，越来越多原本只属于人类的消费空间向宠物开放，国内航司也积极向宠物招手。

2018年，海南航空率先试点了“宠物进客舱”服务，这是大陆航司首次推出宠物友好服务。最初，提供类似服务的航司寥寥无几。新京报贝壳财经调研了全国21家航司，发现截至2024年，提供类似人宠同行服务的航司也不过5家。但短短几年内，南方航空、东方航空、深圳航空等陆续跟进，航线和覆盖城市不断扩大。

不过，这种“开放”，仍有较多限制。目前，大多数航司对携宠进客舱的限制依然严格。宠物品种仅限家养的猫和狗，而鹦鹉、兔子等近年流行的宠物就得走货物托运的路径。

宠物猫狗之中还要满足年龄、品种等多重条件，像加菲猫、法国斗牛犬等短鼻猫犬就不能进客舱。飞行过程也必须全程待在宠物箱内。每个航班通常只允许2至4个宠物进入客舱。换句话说，宠物进入客舱，更像是一种“有限开放”的尝试。

相比之下，拥抱宠物友好几乎成了机场服务升级的大趋势之一。除了广州白云机场，上海虹桥、浦东等机场也优化了旅客携宠出行的流程。部分机场会安排专人陪同过安检、引导至登机口，尽量缩短宠物被封在箱内的时间；也有机场设置独立的宠物值机柜台和安检通道。

更进一步的，是空间上的改造。近两年，一些机场开始建设宠物候机厅和专属航站楼，将检疫、托运、寄养等服务集中在一起。比如白云机场的宠物航站楼，里面配套专属值机柜台，旅客可以和宠物一起到现场，一次性办理值机手续。楼内还开辟了VIP休息区，为宠物提供休息沙发、猫抓板和鲜粮补给等服务设施。

深圳机场国内货站内建有宠物候机厅，里面分为猫区和狗区，每只宠物都拥有独立的候机空间。厅内都配备了温湿度、氨气等24小时监测系统。宠物托运的过程中，主人可以通过手机APP查看宠物状态。

过去两年内，厦门高崎机场、杭州萧山机场、南宁吴圩机场等机场新开了类似针对宠物托运业务的场所。

而在成都，人们遛狗不仅能遛进商场，还能遛进机场。在天府机场的接机区域，不时会碰到小狗愉快地摇着尾巴，迎接刚下飞机的家人。

03 想赚宠物的钱，还得在细节上再推敲

尽管这些宠物友好的设置让“宠物出行”看起来越来越有模有样，但在实际体验中，不少环节仍然高度依赖具体工作人员的理解与操作。

不同机场之间，甚至同一机场的不同班次之间，执行标准都可能出现差异。有的旅客会被要求宠物过X光机，有的则可以申请手检；有的航班临近登机才封箱，有的却在值机时就提前封闭。流程的差异，也让携宠飞行带着某种不确定性。

尝试过“宠物进客舱”服务后，有人点赞，也有人喊“避雷”“无语”。（图/小红书截屏）

社交平台上的体验分享帖，常常呈现出两种截然不同的版本。一类是全程顺利、服务贴心；另一类则是流程混乱、沟通成本高，甚至在登机前临时受阻。有人给机场和航司连连点赞，也有人斩钉截铁地说不想再挑战携宠出行。

一些前后矛盾的设置，也让人哭笑不得。比如在T3候机时，Lexi也留意到那座崭新的宠物卫生间，还拍照跟朋友分享。她的猫咪啤啤当时就在她身边的行李车上，只是没法进去体验一番，因为过了安检后，小猫已被网兜“封印”在软包里。

最让人羡慕的携宠出行，当属@海棠HaiTang。博主带着小猫海棠出入商务舱，在广西涠洲岛的游船、内蒙古的草原都撒过野，足迹远至土耳其和北欧，仅去年一年就周游过13个国家。

环游世界的海棠。（图/小红书截屏）

即便携宠旅行的经验如此丰富，海棠的主人还是会遇到各种小的意外情况。乘坐北京出发的航班时，博主本来想带海棠升级商务舱，在值机时却被告知只能升到介乎于经济舱和商务舱之间的“超级经济舱”。

相比之下，一些国际航司在人宠同行的规则上更为宽松。比如，在土耳其航空的航班上，宠物可以进入商务舱，甚至在部分时段被允许短暂离开宠物箱活动。

机场方面也普遍设有更成熟的宠物服务空间，包括独立的动物休息区、清洁区。有的宠物洗手间在假草坪之间甚至设计了假消防栓，让旅行中的狗狗也能有种宾至如归的感觉。

无论是能否放出宠物、能否进入更高舱位，还是飞行途中是否允许喂食，不同航司都会给出相对清晰的边界。对乘客来说，重要的是预期更加明确。

T3那块人牵犬的标志，意味着宠物开始被纳入公共空间的设计考虑之中。然而，从一个标志到一整套稳定、清晰、可预期的出行体验，中间仍然隔着不少细节。

参考资料：

[1] 1399元的“宠物进客舱”，不是你想飞就能飞，新京报，2024-09-30

[2] 南航“爱宠进客舱”服务网络再扩容，覆盖航线翻一番，新民晚报，2025-10-17

[3] 携宠旅行潮起，千亿宠游市场如何驶向新蓝海？，新华每日电讯，2026-04-03

校对：遇见；排版：李嘻嘻

本文来自微信公众号“新周刊”，作者：晓洋，36氪经授权发布。

字节，正在批量造富

融资中国 — Sat, 18 Apr 2026 19:01:25 +0000

又一则让打工人羡慕的消息传出。

前不久，字节跳动发布内部邮件，启动新一轮期权回购。在本轮方案中，在职员工回购价为229.5美元，折合人民币1588元；离职员工回购价为201.96美元，折合人民币1397.44元。

据上次公示之后，半年时间里字节在职员工回购价格涨了14.5%，离职员工也涨了约11％。

"感觉像是在玩大富翁，每隔半年就有人往我的账户里塞钱。"社交媒体上，有字节员工如此调侃。

但事情到这不算完，一天后豆包人也开始笑了。

昨天，字节跳动在内部又启动了豆包股首次回购，回购价13.08美元，折合人民币90.5元，这也是自2025年四季度推出豆包专属激励计划以来，首次开启回购通道。

根据资料，豆包股的授予价为10美元。也就说，半年时间涨了30％。

这下，字节人笑完豆包人再笑，打工人被连续暴击两次。

首次回购的“豆包股”

根据回购方案，每一笔授予的豆包股，可以按照两种方式计算可回购额度。

第一种是总包类，也就是入职授予，以及随调薪增发的豆包股。每个批次归属后，可申请回购已归属股数的40%，之后每满1年，该批次可申请回购比例增加12%；

第二种是绩效类，即根据绩效结果授予的绩效类豆包股。每个批次归属后，可申请回购已归属股数的40%，之后每满1年，该批次可申请回购比例增加15%。

与此同时，字节跳动规定，无论按照哪种计算方式，只要达到1股即可申请回购。

但是话说回来，这所谓的 “豆包股”到底是什么？其实它和字节本身的期权很像，不过是专门为“豆包”这条业务线量身定制的。该计划聚焦于字节旗下自研大模型产品“豆包”的相关业务线，首次为其团队量身打造了一套独立的长期激励方案。

不同于传统现金奖励或全员覆盖的期权池，“豆包长期激励计划”以“豆包股”为载体，采用类似字节期权的回购机制，让关键岗位的技术骨干能够分享业务成长带来的价值回报。

这种“虚拟股”模式既保留了股权激励的长期绑定效果，又具备更高的灵活性和针对性，尤其适用于处于快速发展期的前沿科技项目。

简单来说，这就相当于给参与豆包大模型业务的小伙伴们开了个小灶，让他们能更直接地分享豆包业务成长带来的红利。

2025年四季度，字节跳动正式在内部试点推进“豆包长期激励计划”，给豆包业务建立了一套“虚拟股”的机制。

彼时，各路巨头都在抢人才，字节推出的这个“豆包股”无疑是给了人才们一个超级大的诱惑。如今，豆包股开始了首次回购，并且伴随着价格的高额涨幅，诱惑力再一次提升了。

半年一涨，

字节员工的"定期存款"

其实不止豆包股的回购，几乎同一天字节跳动发布内部邮件，宣布启动新一轮期权回购计划。

按照回购计划，在职员工期权回购价229.5美元/股，离职员工回购价201.96美元/股。相比去年10月的报价，在职员工期权半年大涨14.5%，离职期权也涨了11%左右。

事实上，从2021年开始，字节跳动就建立起了每年两轮回购的稳定机制，通常在4月和10月各进行一次。

而大多数初创公司的回购往往是"一次性事件"，要么是为了照顾老员工流动性而临时开启，要么是在特定融资节点上的权宜之计。

但字节不同，它把回购做成了一种"制度性福利"，如同发工资一样准时。

简单回望一下这五年来的回购路线：

2021年，在职员工回购价仅为126美元；

2022年上涨至155美元；

2023年达到160美元；

2024年跃升至189.9美元；

2025年10月突破200美元大关；

到现在，短短四年间字节的内部估值已经翻了将近一倍。

更令人羡慕的是配套政策的完善，字节跳动早在多年前就建立了成熟的期权授予和回购体系。

新员工入职通常会根据级别获得相应的期权包，四年匀速归属。在职员工可以通过绩效奖励持续获得新的期权授予。

而对于离职员工，字节慷慨地允许离职员工以略低于在职的价格参与回购。让许多前字节人，依然能持续享受到老东家的增长红利。

"在字节，期权真的比理财靠谱。"一位在字节工作五年的研发工程师在社交平台上算账：他2021年获得的期权授予价约为40美元/股，行权价约1美元/股，每股净赚约188.5美元。如果他手握1万股，仅这一批期权的账面价值就已经高达188.5万美元（约合人民币1300万元）。

"关键是每半年就能看到数字在涨，这种确定性比炒股强多了。"

当然，这种"定期存款"式的财富增长也有其代价，字节的期权归属期较长，通常需要四年才能完全归属。且公司在某些年份会调整归属节奏，加大后期比重。

但字节的员工已经习惯了这种"细水长流"的积累方式。有员工戏称："在字节待满四年，就像读完了一个'财富MBA'，毕业时拿到的学位证书是厚厚一沓美元。"

重金抢人

在如今的科技时代下，人才一定是最为重要的稀缺资源。但怎么留住人才？一定是一个难题之一。

如上文那样，字节跳动等其他大厂给出的答案都是“钱”，正所谓“重赏之下，必有勇夫”。

比如，2025年腾讯推出“青云计划”将大模型作为投入力度最大的关键领域，招聘人数扩招超过50%，并为顶尖技术人才提供更具市场竞争力的薪酬回报。

而根据互联网职场社区脉脉2月5日发布数据显示，互联网大厂在脉脉发布的AI岗位类型覆盖产品、运营、增长、研发、算法等多个领域，各家纷纷以高薪吸引相关人才。

从字节跳动不断上调期权回购价格和推出“豆包股”的行为中，也不难看出其对抢人才上有多用力。

值得一提的是，过去一年时间里字节AI人才流失十分严重。

据行业消息，字节跳动Seed团队有近70名技术人才离职，转而加入其他互联网头部公司、大模型公司以及国外的科技企业巨头。

当然，人才流失并非字节跳动独有的问题，而是全世界科技企业都面临的难题。

此前，马斯克旗下的xAI也多次传出高管离职的消息。直至今年3月份，xAI的联合创始人全部出走，只剩下马斯克一个光杆司令。

从这一局势也不难看出，如今人才是极其珍贵的稀缺资源。

去年12月份，字节跳动还通过内部邮件宣布了四项人才激励措施：增加奖金（含绩效期权）投入，2025全年绩效评估周期相比上个周期提升35%；大幅增加调薪投入，较上个周期提升1.5倍；提高所有职级薪酬总包的下限（起薪）和上限（天花板）。

彼时，字节跳动在邮件中明确表示，要确保员工薪酬竞争力和激励回报在全球各个市场都能“领先于头部水平”。

总的来看，字节跳动一直在加大对人才的投资力度。而这一行为的目的就在于在AI快速发展、人才竞争激烈的今天抢占先机，锁定优质人才，从而推动自身AI业务的发展。

那声迟迟未响的钟

与早已兑现的财富

关于字节跳动有一个永恒的问题始终悬于颅顶：到底什么时候上市？

从2020年开始，市场上就流传着字节跳动即将IPO的各种版本：港股、A股、美股，甚至伦敦交易所。每一次风吹草动都会引发一波舆论热潮，但每一次都被证伪。

2021年，字节跳动甚至一度聘请了专业的投行团队，做好了赴港上市的所有准备，却在最后一刻按下暂停键。

此后，地缘政治风险、数据安全监管、VIE架构调整等一系列因素，让这声钟响变得遥遥无期。

但在字节，由于高频且慷慨的回购机制，员工们早已在不上市的情况下，享受到了类似二级市场的流动性。

一位2020年入职的字节前员工回忆："我在2022年离职时，行权了一部分期权，后来通过离职员工回购又卖了一部分。相当于在没上市的情况下，我已经套现了超过500万人民币。剩下的部分我继续拿着，每半年看价格涨一点，比炒股省心多了。"

传统意义上，互联网公司的期权财富兑现路径是"上市即兑现"。阿里、腾讯、小米、美团，莫不如此。

但字节跳动证明，在流动性充裕、公司现金流强劲的情况下，非上市公司也能通过持续回购，让员工提前享受财富增长的果实。

这某种程度上缓解了"上市焦虑"，也让公司可以更从容地选择最佳的资本市场窗口。

当然，这并不意味着风险不存在，与上市公司股票可以随时卖出不同，字节跳动的回购窗口每年只开两次，且需要满足一定的归属条件。

更重要的是，如果公司遭遇极端情况（如TikTok在美国被强制出售，或国内广告市场崩盘），估值回调的压力会瞬间传导至期权价格。届时，这些"纸面富贵"可能会像当年的蚂蚁集团一样，成为员工心中永远的痛。

但眼下，在那个229.5美元的数字面前，“optimism” 依然占据主导。

时也，命也。中国互联网的黄金时代渐入尾声，当一级市场投资人们都在哀叹"退出难"时，字节跳动却用持续上涨的期权价格，为员工们编织着最后的财富梦想。

那些当年在多个offer中选择加入字节、并咬牙熬过四年归属期的打工人，正在用账面上实实在在的数字证明，在这个充满不确定性的时代，选择一家好公司拿期权依然是普通人实现财富跃迁的最可靠路径，哪怕那声期待已久的敲钟声，至今仍未响起。

本文来自微信公众号 “融中财经”（ID：thecapital），作者：王涛，36氪经授权发布。

刚刚，Claude推出“Figma杀手”，设计软件股暴跌

智东西 — Sat, 18 Apr 2026 19:01:25 +0000

Claude又来“干倒”一个行业了。

智东西4月18日报道，昨夜，AI独角兽Anthropic又放大招，推出新产品Claude Design，让用户通过使用Claude创建设计、可交互原型、PPT幻灯片、单页文档等视觉作品。

▲Anthropic发布新产品Claude Design（图源：X）

Claude会根据需求生成初稿，用户可以通过对话、内联评论、直接编辑以及自定义滑块的方式来进行修改。

Claude Design生成的结果支持导出到任何位置，可以导入至Canva，或者以PPT、PPTX、HTML等格式保存，还能一键打包至Claude Code生成代码。

其实很久之前Anthropic就有过设计方向的尝试，Claude Code曾推出过一个叫frontend-design的Skill，专门用来优化Claude Code的网页设计效果。

而现在有了视觉能力更强大的Opus 4.7模型提供支持，Anthropic Labs团队便顺理成章地发布了Claude Design这个产品。

资本市场的反应一如既往暴力。消息一出，美国设计软件龙头Figma股价应声下跌6.84%。

▲Figma股价下跌，截至4月18日6：23（图源：网络）

有网友在Claude的评论区中感叹：“Claude彻底摧毁了价值1万亿美元的设计行业。”甚至还有人直接点名Figma，说：“我本想说安息吧Figma，但它其实早就已经凉透了。

▲网友在Claude评论区原帖（图源：X）

有趣的是，过去两年担任Anthropic首席产品官的Mike Krieger，刚刚在4月14日辞去了Figma的董事会职务。

同一天The Information爆料，Anthropic的下一代模型Opus 4.7将会产生和Figma形成直接竞争关系的产品，现在看来，这款产品无疑就是Claude Design了。

一句话让Claude做设计

还能随时编辑，自由导出

用户可以通过对话提出需求，还能用上传图片、提交文档、让Claude访问代码库，以及直接抓取网页素材等方式增加参考项，Claude会先向用户进行提问，做一个“调查问卷”，确认需求后生成一个可以编辑的初稿。

▲Claude在任务执行之前先提问（图源：YouTube）

比如，输入提示词：“设计一个互动的、黑暗主题的图形，展示文化如何在城市之间流动。一个由发光路径连接城市的旋转地球仪。”

▲生成旋转地球仪（图源：Anthropic）

接着你可以通过对话、内联评论、直接编辑或自定义滑块（由Claude制作）进行完善，直至达到理想效果。

在地球仪这个例子里，点击右上角“Tweaks（调整）”按钮，输入“为全局和选项添加控件，以查看不同的断点”。Claude会提供一个进行微调的滑块组件，用户可以调整一些部分的颜色、大小、圆角等参数，一个符合要求的作品就诞生了！

▲Tweaks模式（图源：Anthropic）

再比如让Claude生成一个宁静的移动端冥想app，它开发出三个页面，右上角调整模块可选择主题色。

也可以点击“Comment”按钮，要求在调整模块“添加一个暗黑模式切换”。

▲Comment模式（图源：Anthropic）

另一个例子是让Claude把一份文件变成一个美观的欢迎指南，让Claude生成初版结果后，可以点“Comment”要求它“把这个换成海岸线照片”。

还可以点击“Knobs”修改字体格式和编辑页面里的文字。

把柱形图改成折线图也不过一句话的事。

使用Edit功能也可以进行修改，进入这个模式后，用户可以选定任意区域，Claude会给出可以调整的组件。

▲Edit编辑页面（图源：YouTube）

还有一个很有意思的修改方式，和Comment有点像，叫Draw。这个模式下用户可以在初稿上自由划线、圈选，然后在下方的对话框上输入修改意见就好了。

▲Draw页面（图源：YouTube）

设计好的作品一键即可下载成压缩包、导出为PDF、导出为PPTX、发送给Canva、导出为独立HTML，或者交给Claude Code。

不过在Claude发布的视频中，展现的修改功能和开发者实际体验有所不同，官方视频中共有Tweaks、Comment、Edit text、Knobs以及Draw这五个功能区，但在开发者实测中，Edit替代了Edit text和Knobs的位置。

人人可用，用途几乎覆盖企业每个岗位

Anthropic总结了一些Claude Design的用途：

可交互原型：设计师可以用来将静态样品转为可共享的交互式原型，进而更好地收集反馈和进行测试，无需代码审查或PR。

产品功能图和原型：PM可以用它绘制产品功能图，然后丢给Claude Code做个原型，或者把链接分享给设计师进一步完善。

探索设计方向：设计师可以快速探索各种各样的设计方向。

做演示文稿：老板和客户经理可以轻松用它制作出完整的、符合品牌形象的PPT。

营销材料：营销人员可以创建着陆页、社交媒体素材和活动视觉素材，然后让设计师进行润色。

前沿设计：任何人都可以构建带有语音、视频、着色器、3D功能以及内置AI的原型。

目前，Claude Design仅向Pro、Max、Team和Enterprise订阅用户开放，原套餐即包含这项功能。

从生成、编辑、导出到团队协作

全链条降低创作门槛

在工作原理上，Claude Design遵循自然而然的创作流程。

1、你的品牌已内置其中。在入职培训期间，Claude会读取你的代码库和设计文件，构建一套属于你团队的设计系统。之后的每个项目都会自动使用同款颜色、字体和组件。你可以随着时间的推移不断完善这个系统，团队也可以维护多个系统。

以前你跟AI说要设计一个蓝色的登录页，它理解的蓝色可能跟你想要的蓝色两模两样，而现在Claude Design记住了你的团队规范，知道你想要的色号和字体。

2、你可以从任何位置导入。你可以输入文本提示，可以上传图像和文档（DOCX、PPTX、XLSX），或者让Claude直接访问你的代码库。你还可以用网页截图工具，直接从你的网站抓取元素，使原型看起来更接近真实产品。

3、使用精细的控制功能进行微调。你可以直接对特定元素添加注释、编辑文本，或使用调整旋钮实时调整间距、颜色和布局。然后让Claude将你的更改应用到整个设计中。

4、协作。设计稿支持组织范围内的共享，你可以将文档设为私有，也可以共享链接，让组织内任何拥有链接的人都能查看，或者授予编辑权限，以便其他人能修改设计稿，并与Claude进行群组对话。

5、导出到任何位置。你可以将设计以内部URL的形式在组织内部共享，保存为文件夹，或导出为Canva、PDF、PPTX或独立的HTML文件。

6、移交给Claude Code。当设计准备就绪可以构建时，Claude会将所有内容打包到一个移交包中，你只需一条指令即可将其传递给Claude Code。

接下来的几周里，Anthropic计划简化与Claude Design的集成，以便用户可以将其连接到你的团队已经在使用的更多工具。

结语：重压之下不断升级

设计软件行业在AI冲击中前进

Figma股价下跌，反映出被吓到的短期市场情绪。设计软件行业正在持续收到来自AI产品的冲击，随着用户预期和使用习惯迁移，越来越多的人开始觉得好像不需要那么专业的工具，也能生成一个称心如意的作品。

在可编辑性和专业设计能力上，纯AI生成还有很长的路要走。当前AI工具的价值更多是让不懂设计的人能低门槛地实现自己的创意，而非让设计师失业。

不过这可能会导致Figma等专业工具的用户规模的入口收窄。比如以前很多原本会去学Figma的创业者和产品经理，现在可能直接就被Claude Design给截住了。

Claude进入某个传统软件赛道，导致对应股票当天大跌的剧情，已经反复上演过好多次。但大跌之后的那些公司，并没有消失，他们面临的压力是真实的，但它们也在通过将AI融入产品，为用户带来更好的体验。

本文来自微信公众号 “智东西”（ID：zhidxcom），作者：毕伟豪，36氪经授权发布。

忘掉小鹏汽车

版面之外 — Sat, 18 Apr 2026 19:01:25 +0000

4 月 15 日，深圳。

何小鹏站在发布会的舞台上，身后是一台全尺寸旗舰 SUV 小鹏 GX。

这画面不陌生。

四年前，也是一场发布会，同样是一台旗舰 SUV，何小鹏亲自站台。

那台车叫 G9，号称是 50 万以内最好的 SUV。上市 48 小时后紧急改 SKU，改定价，改配置逻辑。那天晚上何小鹏在公司内部被当面质问，他后来自己说，夸张点，壮士把头都断了。

四年后，GX，39.98 万，纯电和增程同价。

如果用看 G9 的方式看 GX，会觉得这不过是小鹏又一次往上冲。拉远一步，看到的是另一件事：一家公司终于学会忘掉自己。

一、信仰者的代价

过去十年，如果要用一个词概括小鹏，最合适的词是信仰者。

纯电路线，不碰增程，不碰混动，全栈自研智驾，不用供应商方案。城市 NGP 要做第一个跑通的，800V 要做第一个量产的，飞行汽车要做第一个敢上天的。何小鹏反复讲一句话：做难而正确的事。

这种姿态在行业上升期是加分项。2021 年，小鹏年交付接近 10 万台，股价涨到历史最高点。资本市场愿意为纯电和智驾的故事买单，何小鹏看起来像个先知。

转折来得很快。

2022 年 9 月，小鹏 G9 上市。SKU 十几个版本，基础款把核心卖点全拆成了选装包，消费者打开配置表像做高考数学题。社交媒体在 24 小时内炸锅。何小鹏连夜开会。48 小时后，G9"二次上市"，砍版本、改配置、变相降价两三万。

一款被寄予厚望的旗舰车，还没来得及证明自己，先证明了内部管理出了问题。那个月，小鹏港股单月跌幅约 73%，市值较年内最高点缩水逾 2500 亿港元，彻底跌破千亿港元大关。

G9 风波不是手滑。旧小鹏的毛病一直在那儿：技术信仰太重，产品嗅觉太弱。研发想做最好的车，销售不知道怎么卖给最多的人。

接下来是 2023 年。小鹏跌出新势力第一梯队，月交付量一度跌到五六千台。何小鹏启动了公司史上最大的组织架构调整，引入前长城汽车副董事长、总经理王凤英，直接担任总裁，一刀一刀地改。

信仰越坚定，转弯越痛苦。

二、小鹏故事多

从 2025 年底到 2026 年 4 月，短短几个月，小鹏身上的变化在加快，它们不是彼此孤立的，更像一串多米诺骨牌。

推倒第一张的，是一个小鹏过去绝对不会做的决定。

今年 1 月 8 日，小鹏开年发布会，一次推出四款新车。P7+ 和 G7 同时亮相纯电和超级增程两个版本，官方提出了一个新口号：一车双能。

这个词的分量，只有了解小鹏历史的人才能感受到。这家公司过去是纯电路线的坚定守护者，何小鹏不止一次在公开场合对增程和混动表示过不以为然。理想靠增程把月销量做到了五万台以上，小鹏始终没跟。

现在跟了。当年那个说纯电就是未来的人，把增程写进了产品线。不是试探，而是作为和纯电并列的主力路线推出来的。

这等于承认了一件事：只靠纯电，不足以支撑下一阶段的规模增长和全球扩张。

而一旦认了这个账，后面的牌就一张接一张地翻了。

增程解开的第一个扣是出海。海外充电桩密度远不如国内，增程在那些地方不是妥协，是刚需。有了增程版本打底，小鹏的全球化才真正跑得起来。

截至 2025 年底，小鹏已经进入 60 个国家和地区，海外门店 380 家，P7+ 做到了 36 国同步发售，2025 年海外交付量接近翻倍至 4.5 万辆，海外收入占比超过 15%。2026 年一季度继续推进英国、新西兰、墨西哥、拉美。官方原文里已经不说出海了，改口叫全球扎根。

出海铺开，产品节奏必须跟上。过去小鹏一年磨一台车，中间常有大段产品空窗期拖累销量。到了 2026 年这个毛病基本消失了，1 月一次发 4 款车，3 月连续推 X9 纯电版、G6 增程版、P7 改款，4 月初 MONA M03 2026 款上市。密集上新，本质是供应链和研发管线从单线程切换到了并行模式。

产品铺开之后，小鹏的技术底座开始有了独立价值。

过去小鹏的技术标签是 XNGP、城市智驾，本质上是挂在配置表里的一个功能卖点。现在不同了。第二代 VLA、世界模型 X-World、自研图灵 AI 芯片、Robotaxi 和量产车共用同一模型底座，智驾被抬升成了整个公司的 AI 基础设施。

GX 那台车上装了 4 颗自研图灵芯片，本地算力 3000TOPS，何小鹏定义它为中国首款前装量产的 Robotaxi 原型车，而图灵芯片自 2025 年三季度量产上车以来，累计出货量已超过 20 万片，2026 年全年出货量目标接近 100 万片。

技术底座一旦独立成形，收入逻辑自然跟着变。今年 3 月 13 日，大众与小鹏联合开发的首款车型与众 08 正式投产，标配小鹏 VLA 智驾系统和图灵 AI 芯片。小鹏开始卖技术了，把芯片、智驾方案、电子电气架构作为产品对外输出。

一家中国新势力，把自研智驾方案卖给了全球最大的传统车企之一，这在三年前很难想象。2025 年年报里，小鹏的服务及其他收入达 83.4 亿，占总营收近 11%，同比增长 65.6%，相关业务利润率高达 68.2%。

所有这些加在一起，公司身份不变也得变了。

4 月 1 日起，小鹏汽车正式更名为小鹏集团。自动驾驶、Robotaxi、人形机器人 IRON、飞行汽车、物理 AI，全部被放进同一个战略篮子。何小鹏在两会期间说了一句话：2026 年将是 AI 走向物理世界的元年。

“小鹏集团”这四个字，是把这句话变成了公司名。

这些变化排在一起看，更像是一条因果链：

认了增程，出海才通；出海通了，节奏才快；节奏快了，技术底座才有机会浮出水面；技术能卖了，收入结构才会变；收入结构变了，小鹏汽车这个名字就装不下了。

纯电、智驾、只卖车，旧小鹏的信条就是这样被一环一环改写的。

三、不能输的赌注

如果综合小鹏的一系列变化，今天的小鹏，似乎认定汽车行业的下一轮分化，不是靠卖车规模，而是靠 AI 能力的纵深。

这个判断有没有赢面？有，而且不小。

目前全球范围内，能把智驾系统卖给主流国际车企的中国公司，只有小鹏一家。大众选了小鹏，不是因为没有别的选择，而是因为技术确实到了一个门槛。这个背书，比任何销量数字都含金量高。

2025 年研发支出 94.9 亿，同比增长 47%；全年净亏损 11.4 亿，2025 年 Q4 首次实现单季度盈利，净利润达 3.8 亿元，这种情况下仍保持高研发强度，何小鹏没有因为销量回暖就松劲，他在加速押注。

但赌注也有它危险的一面。

技术输出是一条慢路。与众 08 投产是一个开始，但从一个合作项目到稳定的技术收入，中间还有很长的距离。市场不会给小鹏无限的时间窗口。物理 AI 的多条战线，Robotaxi、机器人、飞行汽车，每一条都是独立的硬仗，会持续吃资金和人才。

截至 2025 年末，小鹏在手现金 476.6 亿，看起来充足，但同时烧多条战线，消耗速度会远超预期。海外 60 个国家、380 家门店，数字好看，但全球扎根和出海之间的差距，不在门店数量，而在本地化运营、售后体系、品牌认知的深度建设，这些东西，钱砸进去不一定立刻出结果。

39.98 万，小鹏有史以来最贵的车， GX 可以看作是新小鹏的第一份答卷。

小鹏品牌向上走了三次。第一次是 G3，15 到 20 万的价格带，站住了脚。第二次是 G9，冲 30 到 35 万，失败了。第三次就是现在，GX，40 万级。

何小鹏的原话是小鹏向上，GX 先上，销量目标是全尺寸 SUV 市场 TOP3。

但是，小鹏要面对的对手都不好惹。

问界 M9 售价 46.98 万起，连续多月站稳高端 SUV 头部；理想 L9（新款 Livis 版本）售价 55.98 万，品牌认知稳固；蔚来 ES9 预售价 52.8 万起，同样能打。更远处还有一个潜在截杀者，小米 YU9，大概率下半年亮相。

GX 的赌注比 G9 还大。G9 赌的只是这台车能不能卖好。GX 赌的是另一个命题，市场是否愿意为小鹏的新身份买单。

39.98 万不只是一个定价。为了撑住这个数字，小鹏把能上的都上了，3000TOPS 算力、L4 级安全冗余、线控转向、4 颗自研芯片，底层架构和 Robotaxi、飞行汽车共用同一套。

但技术堆料归堆料，信不信是另一回事。

小鹏长期的品牌认知是高性价比和智驾强，核心价格带在 17 到 28 万。40 万是区隔主流品牌和高端品牌的分水岭。G9 没有跨过去的那道坎，现在换了一个更贵的车来再试一次。

何小鹏被记者问到做汽车苦不苦，他没绕弯子，坦然说做汽车已经是一个巨大痛苦。

GX 如果跑出来，小鹏就不再是蔚小理里最弱势的那一个，而是一家能覆盖 10 万到 40 万价格带，对外输出 AI 技术的平台型公司。如果跑不出来，G9 的教训就会重演一遍，只是这次赌注更大。

四、蔚小理的标签失效了

拉远一步看，小鹏正在经历的，不只是它一家公司的事。

蔚小理这个标签用了五年，该失效了。蔚来在做手机、做换电网络。理想在做 AI、做自研芯片。小鹏在做机器人、做 Robotaxi、做飞行汽车。三家公司的边界都在快速模糊化。

用月交付量和毛利率来定义它们，已经不够了。

需要多问一层：这家公司到底想成为谁？

小鹏的回答很明确，不再做一家智能电动车公司，而做一家用 AI 改变物理世界的公司。何小鹏的原话是，AI 最大的价值在于改变物理世界，而不仅是数字世界。

但这个故事，市场暂时没完全买账。

2025 年底小鹏港股市值约 1517 亿港元，到 2026 年 4 月 15 日回落到约1280 亿港元，跌幅约 15.6%。2026 年一季度交付 62,682 辆，同比下滑 33.32%，在新势力里排第四，落后于零跑（11.02 万辆）、理想（9.41 万辆）和蔚来（8.35 万辆）。

经营面确实在改善。2025 年 Q4 首次单季度盈利 3.8 亿元，全年营收 767.2 亿，同比增长 87.7%，净亏损从 2024 年的 57.9 亿（而非 58 亿）收窄至 11.4 亿；研发支出 94.9 亿，同比增长 47%；截至 2025 年末在手现金 476.6 亿，不缺粮草。

资本市场的态度很简单，承认你变强了，等你证明。小鹏现在不缺故事，缺的是证据。

【版面之外】的话：

这次站在台上的何小鹏，不再说GX是 50 万以内最好的 SUV，而是说这是物理 AI 时代的科技大成之作。

GX 照出了小鹏现在最真实的处境，故事很多，但哪个故事先变成利润，还没有答案。

这一次何小鹏没有紧张，不是因为有把握，是他真决定把那个旧的小鹏彻底忘掉了。

问题是，市场愿不愿意一起忘掉。

本文来自微信公众号“版面之外”，作者：画画，36氪经授权发布。

突发：OpenAI连失大将，Sora之父离职，IPO前夜风波不断

智东西 — Sat, 18 Apr 2026 19:01:25 +0000

智东西4月18日报道，今日凌晨，OpenAI接连曝出高管离职、项目收缩与联合创始人兼CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）个人利益冲突问题等多重变动，这家冲刺IPO的AI明星公司，正再次遭遇一场人事与信任风波。

一边是Sora核心负责人Bill Peebles、首席产品官Kevin Weil等多位高管相继官宣离职，视频项目Sora、科研工具Prism等项目走向关停、并线或重组。

另一边，《华尔街日报》曝光萨姆·奥尔特曼曾试图推动OpenAI为其个人押注的核聚变和太空项目提供支持。这一举动，也让这家公司在估值约8500亿美元（约合人民币5.8万亿元）、筹备上市的关键节点，再次陷入利益冲突质疑。

Sora功臣离场

OpenAI视频线再失一员大将

今日凌晨，Sora项目核心负责人Bill Peebles在社交平台上官宣离职，并晒出了一张与萨姆·奥尔特曼同框工作的照片。

▲Bill Peebles（左1）与萨姆·奥尔特曼（右3）同框的工作照（来源：Bill Peebles）

在公开信中，Bill回顾了Sora从零到一的研发历程，称与团队共同打造这一项目，是自己职业生涯中“最荣耀、也最像一场冒险”的经历。他同时感谢萨姆·奥尔特曼等人为团队营造的包容性科研环境，并直言，Sora“几乎不可能在OpenAI之外诞生”。

▲Bill Peebles离职信

萨姆·奥尔特曼随后在评论区回应称，将“非常想念Bill”，并表示其创造力推动OpenAI乃至整个行业以全新的方式体验AI视频，同时也期待他接下来的动向。Bill随后回复称“感谢一切”。

▲萨姆·奥尔特曼与Bill Peebles的评论区互动

首席产品官同日离职

Prism并入Codex

同日，OpenAI首席产品官、前Instagram高管Kevin Weil也官宣了离职消息。

他发文称，随着他主导的“OpenAI for Science”计划被分散到其他研究团队，今天将是他在这家公司的最后一天，并强调加速科学发展将是通往AGI之路上最积极的成果之一。

▲Kevin Weil离职信

ChatGPT产品负责人Nick Turley随后跟帖互动，感谢Kevin Weil在共同构建ChatGPT过程中的指导与启发。Kevin Weil则回复称，自己也很享受共同工作的过程，并调侃“继续把ChatGPT做得更好，我可是DAU（日活用户）”。

▲Nick Turley与Kevin Weil的评论区互动

而据WIRED报道，Kevin Weil离职背后，OpenAI不只是少了一位前高管，也伴随着其对科学应用方向的重组。

报道称，OpenAI已决定停止独立推进Prism。Prism是OpenAI今年1月推出的一款面向科研人员的Web应用，原本试图为科学家提供更适合科研工作流的AI工具。

如今，这一产品及其约10人团队将被并入Codex负责人Thibault Sottiaux麾下，后续相关能力会整合进桌面版Codex应用。

据OpenAI发言人的说法，这一变动属于公司统一业务与产品战略的一部分。更具体地说，OpenAI希望把Codex从编程工具进一步推向“超级应用”的方向，而Prism不再作为单独产品线存在。

Kevin Weil于2024年6月加入OpenAI，并在同年9月公开宣布启动OpenAI for Science项目。如今不到两年，该团队成员已被分散至产品、研究和基础设施等多个部门。

人事震荡不止两人

OpenAI正在加快收线

两人的离职，仅是OpenAI新一轮内部收缩的一个侧面。

据WIRED报道，除了Kevin Weil和Bill Peebles之外，OpenAI企业应用CTO Srinivas Narayanan也已宣布离职，其离开原因是希望花更多时间陪伴家人。Narayanan此前曾担任OpenAI工程副总裁，也是OpenAI企业产品方向的重要高管之一。

这一系列变故发生在高管团队“大换血”之际，此前曾试图打造“超级应用”的AGI部署负责人Fidji Simo以及首席营销官Kate Rouch均因病休假，总裁Greg Brockman暂代产品管理，首席运营官Brad Lightcap转岗至特殊项目，而曾经轰动全行业的Sora视频应用目前也已被叫停。

正如萨姆·奥尔特曼在4月10日发布的一篇博客中所承认的那样，OpenAI正从“一个混乱但充满冲劲的创业公司”，转向“一个需要以更可预期方式运转的大平台”。他写道，过去几年公司的发展“极其高压、混乱且强度很高”。

▲萨姆·奥尔特曼住所遭人投掷燃烧弹后，发长文回应。

在竞争对手Anthropic持续施压、公司又准备在今年晚些时候推进IPO的背景下，OpenAI内部正推动简化产品线，把资源从边缘项目转向更具战略优先级的领域。

换句话说，Bill Peebles离开、Prism并入Codex，是OpenAI从“多线试验”转向“主线收拢”的连续动作。

IPO前夜风波不断

奥尔特曼又被卷入利益冲突质疑

在OpenAI加速转型之际，萨姆·奥尔特曼个人投资版图“不透明”的问题正被摆上台面。

据《华尔街日报》报道，OpenAI董事会在2023年萨姆·奥尔特曼短暂被罢免又复职之后，曾承诺加强对其潜在利益冲突的管理，但这一问题并未真正消失。

如今，OpenAI估值已被推到约8500亿美元，外界对“公司决策究竟是为了OpenAI，还是在间接服务萨姆·奥尔特曼个人投资版图”的疑问反而更突出。

其中最典型的案例，是核聚变公司Helion。

▲核聚变公司Helion

萨姆·奥尔特曼Helion的重要投资人，个人净资产中也有相当一部分与这家公司绑定。Helion在技术兑现上已出现延期，并开始面临资金压力。此后，萨姆·奥尔特曼曾推动OpenAI牵头参与Helion新一轮融资，拟投资约5亿美元（约合人民币34亿元），按当时方案，Helion估值可达约350亿美元（约合人民币2386亿元）。

这一提议在OpenAI内部引发明显不安。部分员工认为，萨姆·奥尔特曼是在要求自己领导的公司，为一家自己能直接获益的企业背书，而这项交易对OpenAI并无立即可见的业务价值。

一些员工甚至担心内部Slack讨论将来可能成为法律审查材料，因此避免参与相关讨论。

OpenAI最终没有参与这轮投资，但仍与Helion签下了一项能源采购协议，约定到2035年可购买最多50吉瓦电力，相当于25座胡佛水坝的发电量。Helion后来在与投资人沟通时，也把这份协议当作重要背书。

随着OpenAI退出融资，Helion目前已将募资目标下调至2.5亿美元（约合人民币17亿元），估值目标也降至150亿美元（约合人民币1022亿元）。萨姆·奥尔特曼则已于上月辞去Helion董事职务，并在社交平台上解释称，随着Helion与OpenAI开始探索大规模合作，自己同时身处两边董事会已不合适。

除Helion之外，《华尔街日报》还披露，萨姆·奥尔特曼曾尝试推动OpenAI与火箭公司Stoke Space展开更深合作，甚至探讨过让OpenAI收购或控股这家公司，以支持“太空数据中心”等设想。

而萨姆·奥尔特曼本人通过家族办公室Hydrazine与Stoke也存在财务关联。尽管萨姆·奥尔特曼今年2月曾在印度公开称“在太空建数据中心”这一想法“荒谬”，但报道援引知情人士称，相关合作讨论实际上仍在继续，一些OpenAI董事会成员甚至此前并不知情。

结语：Sora被收回，Prism被拆散

OpenAI主线还剩什么

OpenAI眼下的处境已相当清楚：它正在主动压缩非核心业务，把资源向少数更能支撑IPO叙事和商业化回报的方向集中。

《华尔街日报》也提到，Fidji Simo上月已告诉员工，Anthropic的进展应成为一次“警钟”，公司需要把更多资源投向面向专业工作场景的产品。

在这个背景下，萨姆·奥尔特曼过去一些更具个人色彩的产品构想，正在陆续后撤。同时，他的重心，也在悄然转移：从产品管理，转向研究、融资以及算力资源的获取。

一边是明星员工官宣离职，一边是产品并线，再叠加IPO前的多项争议，OpenAI这家公司正在从“什么都想做”的膨胀期，进入“只能先把几件事做成”的收缩期。

在资本市场、竞争对手和内部治理的三重压力下，OpenAI的下一阶段，关键词不再是四面出击，而是集中火力。

来源：华尔街日报、WIRED、Kevin Weil、Bill Peebles

本文来自微信公众号 “智东西”（ID：zhidxcom），作者：江宇，36氪经授权发布。

不缺钱的梁文锋，为什么要融资？

版面之外 — Sat, 18 Apr 2026 07:01:46 +0000

DeepSeek 开始接触外部资本了。

The Information 引述四位知情人士报道，DeepSeek 正在寻求至少 3 亿美元的首次外部融资，估值不低于 100 亿美元。

如果把时间拨回两年前，这几乎是一个不成立的命题。在那段时间里，这家公司是整个中国 AI 行业里最反常识的存在。

当所有人都在融资、扩张、讲生态、抢入口的时候，DeepSeek反而在做一种刻意的收缩，不对外发声，不频繁发产品，不参与大厂叙事，甚至对资本保持距离。

很多投资人尝试接近过，得到的反馈几乎一致：没有融资计划。

在一个高度资本驱动的行业里，这种姿态显得反工业逻辑。但也正因为如此，DeepSeek 一度被视为一个异类样本，一个试图在 AI 时代验证"少资源路径"的团队。

所以这次融资信号里，真正重要的不是金额，也不是估值，是它打破了一种持续两年的策略前提：DeepSeek 不再试图把自己隔离在体系之外。

一、DeepSeek的防火墙

梁文锋对外部资本的排斥有很深的根源。

2022 年前后，量化行业被政策持续打压，幻方管理规模从巅峰时期的千亿缩减了大半。手里攥着大量富余的 GPU 集群和现金，梁文锋一度想通过投资入股或云厂商合作的方式把算力用出去。

他专门招了两个人做战投，看了一圈科技项目，低空经济、智能硬件、SaaS，最终一个也没投。

当时DeepSeek内部的判断是，外面能做的事，自己也做得了。

2023 年 7 月，DeepSeek 正式成立。梁文锋从第一天就给这家公司划了一条线，不接受外部融资，不稀释股权，不被任何人的商业化时间表绑架。

他想造的东西，更像一个纯粹的研究机构，追 AGI、做开源、让技术本身说话。

底气是实打实的。

早在 2019 年，他就花 2 亿元自研了深度学习训练平台萤火一号。两年后又砸 10 亿元建萤火二号，大批采入英伟达 A100，把幻方做成了国内屈指可数的万卡集群公司。

疫情期间芯片供应最紧张的那阵子，幻方已经提前囤好了货。2025 年，幻方全年收益率 56.6%，营收超 50 亿人民币。

梁文锋的钱袋子，比绝大多数 AI 创业公司的投资人都丰盛。

有钱、有卡、有人。VC 的钱反而是负担，带着对赌、带着估值压力、带着什么时候变现的追问。他说得很直接：VC 都是帮 LP 管钱，都得赚钱，所以就谈不到一块去。

这条路在 2025 年 1 月到达了巅峰。R1 发布，训练成本约 560 万美元，性能逼近 OpenAI 的顶级系统。

"用十分之一的钱做出同级模型"，这个故事让行业意识到一件事，顶级模型能力，并非只能通过极端的资源堆叠获得。

那一刻，DeepSeek 的意义被迅速放大。它提供的不只是一个模型，是一种可能性，在资源不占优的情况下，仍然可以进入核心竞争区。

防火墙不仅立住了，还成了故事的一部分。

但故事的问题在于，它需要不断被续写。

二、裂缝出现了

裂缝不是突然出现的，它从 R1 发布之后就开始生长，只是当时的信号是分散的。

最先松动的是人。

顶级模型团队有一个共性，核心成员的市场价值极高，一旦项目进入空档期，这些人就会成为整个市场的目标。

最早被注意到的是罗福莉，V3 架构的关键开发者，2025 年底转投小米接手 MiMo 大模型团队。差不多同一时期，第一代大语言模型核心作者王炳宣去了腾讯，多模态方向的核心研究员阮翀加入元戎启行做首席科学家，OCR 系列核心作者魏浩然也在今年春节前后离开。

然后是郭达雅。1994 年生，中山大学博士，在 DeepSeek 只待了两年，却全程参与了 V3、R1、Coder、Math、Prover 等几乎所有标志性模型的研发。他提出的 GRPO 算法是 R1 的核心技术底座，论文总被引超过 37000 次，在同龄的中国 AI 研究者里几乎找不到对手。

就在前两天，郭达雅加入字节跳动，方向是智能体。（延伸阅读：张一鸣，信达雅）

五个核心研发骨干，在不到一年的时间里相继出走。这些流动的意义超出了人走了本身，在模型研发里，经验高度路径依赖，核心成员的离开会直接影响下一轮迭代的效率和节奏。

他们为什么走？

猎头圈流传的数字是，大厂给 DeepSeek 核心技术人员的开价，普遍是原薪资的两到三倍。字节 Seed 团队从 2025 年 9 月起推出专项期权津贴，按职级每月发放 9 万到 13.5 万元不等的期权，价格低于内部回购价，相当于直接打折。

梁文锋的管理哲学在中国科技行业里几乎是个异类：不加班、不打卡、不设 KPI。员工下午六七点走人，早上不用签到。

他认为一个人每天高质量工作的时间很难超过六到八小时。这种文化在 DeepSeek 还是小团队的时候运转得很好，聪明的人给够自由度，他们自己会往最难的方向冲。

但当外面有人拿八位数总包来敲门的时候，自由就不够用了。

更致命的是期权。DeepSeek 从未融资，没有市场化的估值锚点。你给核心成员一个股权承诺，他拿到手里没法换算成真金白银。大厂的期权有行权价、有内部回购机制、有 IPO 预期。外界只知道 DeepSeek 很值钱，但到底值多少，没有人能说清，员工更不知道。

郭达雅的离开可能比薪资的账面差距更值得琢磨。他去字节做的是智能体，DeepSeek 至今没有任何一个 Agent 产品，R1 发布时甚至不支持 function call（函数调用）。

想做 Agent，但所在的公司不做这个方向，这种错位，给再多钱也填不上。

与人一起松动的，还有产品节奏。

下一代旗舰 V4 原本定在春节前后发布，推到 2 月，再推到 3 月，目前的口径是 4 月下旬。从公开信息来看，延期背后至少有三层原因交织在一起。

最直接的一层是技术路线本身发生了质变。

V4 要做的已经不再是一个刷 benchmark 的基础模型，万亿参数 MoE 架构、原生多模态、百万 token 上下文、全新的 Engram 条件记忆机制，这是系统级工程，训练验证的复杂度陡然上了一个台阶。

更深一层的压力来自身份包袱。

DeepSeek 立身靠的是十分之一成本做到顶级这个故事。V4 如果只是性能微增却推高了推理成本，支撑估值和声誉的故事就会出现裂痕。某种程度上，一个不够惊艳的 V4，反而不如不发。

还有一层很少被充分讨论。国产芯片的深度适配。多方信源在 4 月初披露，V4 将全面运行在华为昇腾 950PR 芯片上，有望成为首个完全跑在国产算力上的旗舰大模型。战略价值极高，但这本身就是一个独立的巨型工程，直接吃掉了大量研发带宽。

到 2026 年 4 月，DeepSeek 已有 15 个月没有大版本更新。而这期间，OpenAI 迭代四五轮，Anthropic 连推 Claude 4.5/4.6/4.7，国内同行如智谱、月之暗面、字节也在应用层狂飙突进。

所有人都在加速，只有DeepSeek 静悄悄。

和很多团队不同，DeepSeek 在 R1 之后没有迅速扩张，没有大规模商业化推进，没有密集的版本更新。

当时不少人把这种节奏理解为定力。但从今天回看，它更接近一种主动选择，尽可能延长"实验室状态"的时间。

保持克制本质上是在控制节奏，但当外部环境整体加速时，节奏就不再完全由自己决定了。

三、竞争换了一套逻辑

如果把 DeepSeek 当前的处境单独看，很容易归因为公司内部问题。但更关键的变量来自外部，过去15个月，整个行业的竞争维度发生了巨大的迁移。

更早的时候，大模型竞争的核心在架构、训练方法和工程优化上。2026 年之后，新的东西开始占据主导，算力池的规模、人才的密度、应用层的反馈速度。三者共同决定了迭代能跑多快。

海外头部公司的收入结构已经说明了方向。

Anthropic 年化收入从 90 亿美元翻到 300 亿美元，用了四个月，增量几乎全部来自 Claude Code 这一款编程智能体。Cursor 一个代码编辑器，估值 600 亿美元。GitHub Copilot 覆盖了 2000 万开发者。

钱在流向能直接产出代码、产出工具、产出应用的产品。

国内同行也在快速补位，字节、阿里、腾讯各自铺了 Coding 和 Agent 产品线，智谱和月之暗面的 API 在年初的小龙虾热潮中被打爆，恰恰因为它们在 Coding 方向上的押注。

很显然，单点的模型能力仍然重要，但不再是唯一的决定因素。资源、组织、系统能力，开始成为关键变量。中国几家头部公司过去一年的动作路径不同，方向一致，把模型能力嵌入到更大的系统里。

DeepSeek 有全球开源社区最高的人气，GitHub 上 17 万颗星，2.6 万个企业账户，每月 57 亿次 API 调用。但它没有自己的 IDE，没有 Coding 工具，没有 Agent 产品，没有终端用户直接为之付费的垂直应用。

梁文锋一直坚持模型是一切的根基。

他最近署名的论文方向，条件记忆机制、超连接优化 Transformer，说明DeepSeek的注意力仍然在解决底层问题。这种执着在 R1 时代被验证过，用最少的钱和人，把基础能力做到极致，剩下的交给开源生态。

但当竞争从基础模型能力扩展到能力 + 产品 + 生态同时比拼的时候，只有发动机没有整车，再强也跑不起来。

3 月 29 日晚间，DeepSeek 遭遇了上线以来持续时间最长的一次服务中断，超过 7 小时，波及数亿用户。官方没有解释原因。中断期间竞品流量明显跳升，部分企业客户开始考虑多平台冗余策略。

一次宕机不会杀死一家公司，但它把一个事实推到了台面上。当用户从百万级涨到亿级，基础设施的投入就不是效率优化能兜住的了。

幻方的利润撑得住，但撑得不从容。

四、3 亿美元买什么？

3 亿美元对 100 亿美元的估值来说，稀释比例不到 3%。对比 Anthropic 和OpenAI 这样的巨头来说，这个数字甚至显得极为克制。

梁文锋真正想买的东西，可能不在资产负债表上。

首先，期权终于有了锚点。 100 亿美元的定价一旦确认，核心团队手里的股权就成了真金白银。对一个正在被大厂逐个挖角的团队来说，这个信号比任何加薪方案都管用，现阶段止住人才流失至关重要。

其次，这是 V4 的保险金。

华为昇腾的全量适配本身就在烧资源，与此同时媒体报道称DeepSeek 也在用英伟达最新一代 Blackwell 芯片训练下一代模型，而这款芯片受出口管制影响，获取节奏存在变数。两条硬件路线并行，资金消耗成倍放大。

最微妙的一层是，这是一张进入下半场的入场券。

AI 竞争已进入模型、产品、生态、资本四轮驱动的阶段。你可以拥有全球最好的发动机，但如果没有资本背书和产品生态，你最终只是产业链里的一名高级供应商，看别人拿你的模型赚钱。

从 V4 的研发方向来看，梁文锋大概已经意识到了这一点。多方信源显示，V4 的规划明确包含了 AI 搜索、长期记忆和代码能力的大幅跃升，这些都是 Agent 时代的底层能力。

DeepSeek 在补课。融资，是为了让这门课来得及上完。

【版面之外】的话：

外界很容易把这次转向理解为妥协。但换一个角度看，它更接近一种从实验状态向工业状态的进化。

AI 行业的成本曲线已陡然上扬，人才通胀超出了所有人的预期。依靠个人风格和单一利润源去扛一家超级独角兽，变得越来越不现实。

梁文锋过去的选择有它的逻辑，控制规模、避免过早商业化、保持研发的纯度。这样的选择，在特定阶段极具爆发力，但行业节奏最终会对所有人产生约束。

3 亿美元，是梁文锋第一次公开承认这件事。

本文来自微信公众号“版面之外”，作者：画画，36氪经授权发布。

9点1氪丨霍尔木兹海峡完全开放；雷军称未来几年不会做十万元以内车型；四大一线城市房价全涨

8点1氪 — Sat, 18 Apr 2026 07:01:46 +0000

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霍尔木兹海峡完全开放，特朗普：感谢伊朗

伊朗外长阿拉格齐17日在社交媒体上说，鉴于黎巴嫩和以色列达成停火，在停火期间，伊朗对所有商船开放霍尔木兹海峡。阿拉格齐说，霍尔木兹海峡在停火期间对所有商船通行完全开放，通行路线依照伊朗港口与海事组织此前已公布的协调路线。特朗普确认伊朗开放霍尔木兹海峡。美国总统特朗普17日说，感谢伊朗开放霍尔木兹海峡。特朗普在社交媒体上写道：“伊朗刚刚宣布，伊朗海峡已完全开放，可全面通行。谢谢！”（新华社）

雷军：小米未来几年不会做十万元以内车型

36氪获悉，4月17日，雷军在直播中回复网友“小米将来是否要推出10万元以内的车型”的问题时表示，小米未来几年内都不会做10万元内车型，原因在于电动汽车智能化要做好，成本会更高，比较难控制在10万元以内。当天雷军乘坐新一代SU7Pro开启北京到上海1265公里只充一次电挑战直播，预计本次挑战将持续15小时，将在晚上21：30左右抵达上海。

四大一线城市房价率先实现全面反弹，市场回暖范围不断扩大

4月16日，国家统计局发布3月份70个大中城市商品住宅销售价格数据，释放明确积极信号：四大一线城市房价率先实现全面反弹，彻底打破此前持续下行的市场格局，成为全国楼市逐步企稳回升的核心风向标。从具体数据来看，一线城市新房价格环比上涨0.2%，这是自2025年5月份以来首次实现环比回升。其中，上海、广州涨幅均达0.3%，领涨全国。二手房市场更是迎来突破性转折。一线城市二手房价格环比上涨0.4%，结束了此前连续11个月的下跌走势，且4个一线城市集体上涨，成为本轮市场转向的标志性信号。其中，北京以0.6%涨幅领跑全国，上海、深圳均上涨0.4%。

越来越多城市正加入房价上涨行列，市场回暖范围不断扩大。3月份，70城中有14城新房价格环比上涨，较2月增加4个；13城二手房价格上涨，较2月增加11个。市场预期也在积极转变。近期，国内外多家主流机构发出楼市报告，提出房价触底、反弹判断，对核心城市楼市走势持乐观判断。高盛预计，2025年底至2028年底，上海、深圳房价将累计上涨15%。广东省城乡规划院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉认为，当前楼市企稳趋势显现，但企稳基础仍需夯实。他建议，强化供给侧管理，严格控制供地规模，推进二手房以旧换新，加大公积金异地流转力度，统筹用好购房优惠、财政补贴等政策，形成系统集成效应。（中国房地产报）

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共处罚没款35.97亿元，7家电商平台涉“幽灵外卖”系列案被处罚

4月17日，国家市场监督管理总局依法对7家电商平台“幽灵外卖”系列案作出行政处罚决定，责令7家电商平台改正违法行为，暂停新增蛋糕店铺3至9个月不等，并处以罚没款共计35.97亿元。同时，对7家平台企业法定代表人和食品安全总监合计处以罚款1968.74万元。（新华社）

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从产业链获悉，自去年四季度起，长鑫存储与长江存储已出现“抢货”现象，目前仍在持续。具体来看，下游客户需先向渠道商打款，资金到账后由渠道商排队进入排产体系，待有货后再通知提货。产业链人士表示，上述变化与本轮存储芯片价格上行节奏基本同步。（界面新闻）

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智元邓泰华：智元2025年度营收达10.5亿元

4月17日，2026智元合作伙伴大会在上海开幕。智元创始人、董事长兼CEO邓泰华表示，智元2025年度营收达10.5亿元，“我们成为国内最快实现10亿营收的机器人公司”。他透露，2026年智元营收目标为进一步实现数倍增长。（界面新闻）

机构：受存储价格大幅上涨冲击低端市场影响，2025年下半年ODM/IDH智能手机出货量同比下滑10%

36氪获悉，据Counterpoint咨询，2025年下半年存储价格大幅上涨，给全球智能手机行业带来了显著的成本压力，尤其冲击了低端市场。2025年下半年售价150美元以下的智能手机销量同比下滑11%。由于OEM的中低端机型出货量高度依赖ODM/IDH，这场由成本上涨驱动的市场下行趋势不可避免地传导至ODM-IDH领域。Counterpoint Research数据显示，2025年下半年由ODM/IDH企业设计的智能手机出货量同比大幅下滑10%，结束了连续两年的增长态势。

“沙拉马尔”号油轮，通过霍尔木兹海峡

总台记者获悉，据船舶追踪网站vesselfinder4月17日公布的数据，一艘悬挂巴基斯坦国旗的油轮驶入波斯湾，成为自美国13日实施封锁以来，首艘载有原油经霍尔木兹海峡驶出的油轮。根据公布的数据，这艘油轮名叫“沙拉马尔”号，于当地时间16日深夜在伊朗拉拉克岛以南航行，驶入阿曼湾，船上载有约45万桶原油，这些原油是在阿联酋达斯岛装载的。船只的目的地显示为巴基斯坦卡拉奇。相关数据显示，“沙拉马尔”号由巴基斯坦国家航运公司拥有并管理。（央视新闻）

苹果31年元老、营销副总裁斯坦·吴宣布退休

苹果公司负责产品营销的副总裁斯坦·吴（Stan Ng）当地时间4月16日在社交平台宣布，在为公司效力31年后正式退休。斯坦·吴自1995年加入苹果，是少数亲历了从iPod到Apple Vision Pro所有重大产品更迭的高管。他曾长期主导Apple Watch的市场战略，是苹果发布会的常客。他在告别信中表示：“在苹果工作是一件非常快乐的事情。”（财联社）

SpaceX最快或6月上市，谷歌或从SpaceX上市获巨额收益

据美国媒体15日报道，美国太空探索技术公司、也就是SpaceX，近期在阿拉斯加州提交的监管文件显示，谷歌公司持有其6.11%的股份。SpaceX最早可能在今年6月挂牌上市，届时谷歌有望获得巨额收益。据悉，SpaceX已经提交首次公开募股申请，可能以1.75万亿至2万亿美元的估值进行IPO。如果按此估值计算，一旦SpaceX完成首次公开募股，谷歌的持股价值约为1069亿至1220亿美元。（央视财经）

特斯拉据悉禁止Model S/X签名版一年内转售，违者罚款5万美元并列入黑名单

据报道，特斯拉要求其“告别版”Model S和Model X签名版的买家签署一份严格的禁止转售协议，违者将面临至少5万美元的罚款。这家电动汽车制造商上周宣布，将限量生产这些车型，作为今年停产前的告别之作。据电动汽车新闻网站Electrek报道，任何想要购买这两款电动汽车的人都必须同意限制车辆在购车后第一年内转售的条款。根据该协议，未经特斯拉批准，买家不得在交车之日起12个月内出售或试图出售车辆。（新浪财经）

派拉蒙承诺电影至少上映45天再上流媒体

派拉蒙首席执行官戴维·埃里森周四在CinemaCon电影产业大会上向影院业主郑重承诺，若公司对华纳兄弟探索公司的收购获得监管批准，合并后的实体每年将发行至少30部电影，且每部影片都将在影院独家上映至少45天。（新浪财经）

韩国三星电子工会：若按计划罢工，公司今年将损失203亿美元

韩国三星电子的工会工人17日表示，若这家科技巨头按计划举行罢工，仅今年一年就可能损失30万亿韩元（约合203亿美元）利润。这一警告是在薪资谈判陷入僵局之际发出的。工会此前要求大幅提高绩效奖金，外界普遍认为，若该要求获批，三星电子今年需支付的奖金总额或将高达45万亿韩元。（新浪财经）

豪掷200亿美元，OpenAI据称将与Cerebras达成重磅协议

有消息称，OpenAI同意未来三年向Cerebras支付超200亿美元，以使用后者芯片驱动的服务器集群器。OpenAI此举旨在通过多元化硬件布局显著降低计算成本、并减少对英伟达芯片的依赖。（财联社）

Meta宣布Quest 3/3S VR头显涨价

4月16日，Meta宣布，自2026年4月19日起，将上调Quest 3和Quest 3S头显售价。Meta Quest 3S（128GB）和Meta Quest 3S（256GB）将分别涨价50美元至349.99美元和449.99美元，Meta Quest 3将涨价100美元至599.99美元。翻新设备将同步适用新定价，所有Quest配件则维持现价。该公司表示，“此次价格调整是由于高性能VR硬件的制造成本大幅增加。关键组件（特别是内存芯片）的全球性涨价正影响包括VR在内的几乎所有消费电子产品类别。为持续提供Quest平台应有的硬件、软件及服务品质，我们需要对价格进行调整。”（界面新闻）

AI最前沿

OpenAI发布Codex的升级版

OpenAI发布Codex的升级版，Codex现在可以使用用户电脑上的所有APP。公司正在推进整合ChatGPT、Codex与Atlas浏览器的桌面端“超级AI应用”。（财联社）

阿里开源千问3.6系列中等尺寸模型

36氪获悉，4月16日晚，阿里千问开源其中等尺寸模型Qwen3.6-35B-A3B，仅激活3B即超越谷歌最新发布的Gemma4-31B模型。

Canva可画正式发布Canva AI 2.0

36氪获悉，视觉传播与协作平台Canva可画正式推出Canva AI 2.0。本次升级中，Canva AI 2.0引入了全新架构层对设计流程进行全面重构，Canva AI能够深度理解用户的工作方式，自动应用品牌风格，并持续学习团队偏好与目标。用户还可导入已有设计训练模型，生成专属个性化记忆库。

飞猪AI开放平台上线

36氪获悉，飞猪AI开放平台于近日上线，国内版官网已开放注册和申领API Key。据官网介绍，飞猪AI开放平台实时直连飞猪官方商品库与动态库存，并深度适配OpenClaw协议，提供原生技能插件能力支持。这意味着，开发者可以通过各种“龙虾”应用，打造与出行相关的产品和应用。

华为推出伴随式AI解决方案

36氪获悉，华为终端宣布推出伴随式AI解决方案——小艺伴随式AI，该交互方案采用侧边态交互形式，双击导航条即可唤醒，将首发搭载于将于4月20日发布的华为Pura X Max。

上市进行时

远景动力

远景动力或考虑通过港股IPO至多募资20亿美元。（财联社）

首创证券

36氪获悉，中国证监会国际合作司发布关于首创证券股份有限公司境外发行上市备案通知书，公司拟发行不超过1,047,777,500股境外上市普通股并在香港联合交易所上市。

长春长光辰芯微电子股份有限公司

36氪获悉，凌云光公告，公司参股公司长春长光辰芯微电子股份有限公司于2026年4月17日在香港联交所挂牌上市，股份代号3277.HK。长光辰芯本次全球发售6,529.42万股，发行价为每股39.88港元。凌云光持有长光辰芯3,782.90万股，占其发行后总股本的8.69%(不考虑超额配售)，所持股份禁售期为上市后12个月。公司对长光辰芯的投资列为长期股权投资并按权益法核算，此次上市对公司财务状况的实际影响以最终审计报告为准。

盛美上海

36氪获悉，盛美上海公告，公司正在筹划发行境外上市股份（H股）并在香港联合交易所有限公司挂牌上市。截至目前，公司正与相关中介机构就本次H股上市的具体推进工作进行商讨，相关细节尚未确定。本次H股上市不会导致公司控股股东和实际控制人发生变化。待具体方案确定后，本次H股上市工作尚需提交公司董事会和股东会审议，并经中国证券监督管理委员会、香港联交所和香港证券及期货事务监察委员会等相关政府机构、监管机构备案或审核批准。

厦门科拓通讯技术股份有限公司

36氪获悉，中国证监会国际合作司发布关于厦门科拓通讯技术股份有限公司境外发行上市及境内未上市股份“全流通”备案通知书，公司拟发行不超过11,629,100股境外上市普通股并在香港联合交易所上市。公司20名股东拟将所持合计88,153,289股境内未上市股份转为境外上市股份，并在香港联合交易所上市流通。

大公司财报

奈飞第一季度营收122.5亿美元，同比增长16%

奈飞当地时间4月16日公布第一季度业绩显示，营收122.5亿美元，同比增长16%，每股收益1.23美元，上年同期0.66美元。奈飞预计第二季度营收125.7亿美元，每股收益0.78美元。（界面新闻）

大立光：第一季度营收155.4亿元台币，同比增长6.6%

大立光第一季度营收155.4亿元台币，同比增长6.6%，预估140.8亿元台币；净

利润61.2亿元台币，同比下降5%，预估53.1亿元台币；每股收益46.63元台币，上年同期48.28元台币，预估39.64元台币。（财联社）

中国核建：一季度新签合同192.04亿元，营收224.52亿元

36氪获悉，中国核建公告，2026年1-3月，公司实现新签合同额192.04亿元，实现营业收入224.52亿元。公司提醒投资者，上述数据为阶段性数据，可能与定期报告披露的数据存在差异。

国信证券：2025年净利润110.73亿元，同比增长34.76%

36氪获悉，国信证券发布2025年业绩报告。报告显示，期内实现营业收入241.43亿元，同比增长28.21%；归属于上市公司股东的净利润为110.73亿元，同比增长34.76%。公司拟向全体股东每10股派发现金红利3.50元（含税），不进行送股或以公积金转增股本。此外，公司已在2026年2月实施2025年前三季度分红派息，向全体股东每10股派发现金红利1.00元（含税）。本报告期公司合计向全体股东每10股派发现金红利4.50元（含税）。

酷产品

禾赛发布全球首款6D全彩激光雷达

36氪获悉，4月17日，禾赛科技在2026技术开放日活动上，发布了全球首款6D全彩激光雷达超感光芯片毕加索SPAD-SoC。同时，禾赛ETX系列激光雷达将搭载毕加索SPAD-SoC全新升级，最高支持4320线全彩4K超高清感知，今年下半年量产交付。

零跑D19正式上市

36氪获悉，4月16日，零跑旗舰D平台首款车型——零跑D19正式上市，售价21.98-26.98万元。新车提供纯电、增程两种动力，以及六座、七座多种版本选择。

投融资

“龙虾出行”完成近亿元天使轮融资

近日，“龙虾出行”完成近亿元融资，本轮融资将用于技术研发、团队扩充与全球化布局。该项目由嘟嘟智行、AI知名科学家及原生技术团队联合打造，核心成员来自Meta、Amazon Zoox、Lyft L5、Kimi、腾讯以及全球知名高校教授、清华博士等，其中嘟嘟智行已服务超2000家企业大客户，超十年出行行业经验。龙虾出行依托Sage多智能体平台，致力于实现全链路AI出行服务与解决方案规模化落地，打造全球AI出行助理。

“行云”完成Pre-A及Pre-A+多轮融资

36氪获悉，国内全自研GPGPU创新企业“行云”宣布连续完成Pre-A及Pre-A+多轮融资，融资金额超4亿元人民币。五源资本、赛富投资基金、春华资本联合领投，以及北京、江苏等地方国资、佰维存储、金沙江联合带动GPU企业创始人家办、创维资本等产业资本跟投。云岫资本连续多轮服务并担任下一轮独家融资财务顾问。

“加速进化”完成近10亿元融资

36氪获悉，具身智能公司“加速进化”于近日完成近10亿元融资。本轮融资由北京高精尖产业基金、京国盛基金与华控基金联合领投，联想之星、国海创新资本、交银资本参与投资，深创投、源码资本、英诺基金、IDG等老股东持续加码。本轮融资将用于全球化交付网络建设、具身模型算法开发、机器人产品迭代升级。

整理｜徐嘉彤

手机市场洗牌：华为苹果笑看涨价，小米跌出前五

定焦One — Sat, 18 Apr 2026 07:01:46 +0000

最近，打算换手机的人可能发现：手机变贵了。

这不只是因为厂商“想多赚一点”，而是存储涨价带来的成本压力，直接把市场座次搅乱了。

4月中旬，Omdia和IDC先后发布了2026年第一季度中国智能手机市场报告：华为稳居第一，苹果第二，OPPO和vivo分列三四名。

分歧出在第五名。Omdia显示小米以870万台出货量位列第五；IDC则将荣耀排在第五，出货890万台，小米直接跌出前五。两家机构的排名差异此前也出现过，尽管统计口径略有差异，但两份报告都显示：在头部厂商中，小米是本季度同比跌幅最大的一家。

时间拉回一年前，2025年第一季度，小米以1330万台的出货量，时隔十年重返国内市场第一。雷军连发多条微博感谢。一年过去，格局改写：华为、苹果份额上涨，小米大幅回落。

全球市场同样在洗牌。IDC数据显示，2026年第一季度全球智能手机出货2.897亿部，同比下滑4.1%，这是自2023年年中以来全球大盘首次下跌。三星重回全球第一（6280万台）；苹果第二（6110万台），小米保住了第三的位置（3380万台），但它19.1%的同比跌幅也是全球前五中最大的。OPPO和vivo分列四、五名。

搅动全局的变量是存储芯片。第一季度，DRAM（手机运行内存）合约价上涨九成，NAND Flash（手机存储空间）也涨了五六成。存储在手机物料成本中本就占比不低，面对这么大的涨幅，每一家厂商都得应对。

谁有能力消化成本、谁被迫减量、谁把资源压在海外，这些因素决定着2026年的市场走向。

01. 华为苹果笑看涨价，小米主动“砍量”

面对存储涨价，手机厂商的应对方式无非三种：跟着涨价、自己扛下来、减少出货先保利润。

2026年一季度，华为和苹果坚持不涨价，小米主动砍量，OPPO和vivo选择了折中方案。

先看不涨反降派。

华为一季度在中国市场出货1390万台，同比增长7%。Mate 80系列和nova 15系列和上一代同价，其中，Mate 80系列标准版起售价（4699元）甚至低于前代Mate 70系列（5499元）。

在友商不得不涨价的情况下，华为吸引了那些对价格敏感、但又希望购买中高端机型的消费者。一位从事渠道调研的从业者表示，Mate 80系列自2025年底以来一直热销，华为门店一季度的补货节奏明显快于友商。

苹果不但维持原价，还变相“降价”了，靠的是全系高端的产品结构加上供应链议价权。

这一季，苹果在中国市场出货1310万台，在前五大厂商中增速（同比增长42%）最快，与华为的差距缩小到只有80万台。

增长主力还是iPhone 17系列。Omdia首席分析师侯林此前点评过这款产品：iPhone 17维持前代起售价，存储和屏幕规格做了升级，基础版在产品组合中的贡献超越历代产品。

图源 / 苹果官网截图

另一个推动因素是国补+优惠：iPhone 17基础款的定价（起售价为5999元）卡在国补覆盖范围内，苹果渠道官方店同时为Pro和Pro Max机型提供300元优惠，直接降低了各价位段机型的购买门槛，刺激了换机需求。

除了华为和苹果，剩下的玩家都在“弃走量、保利润”，只是程度不同。

小米是调整最激进、出货收缩最明显的一家。Omdia数据显示，小米2026年一季度在中国市场出货870万台，同比跌35%。IDC数据显示小米掉出前五。

它的动作主要体现在两方面：一是将原本计划于2026年一季度发布的小米17 Ultra，提前到了2025年12月，目的是提前锁定更高利润的销售额，为一季度主动收缩留出空间；

二是压缩Redmi中低端出货节奏，4月11日起上调了部分机型售价。一位曾做小米渠道的经销商表示，在调价前，小米就通过控货减少亏损机型出货了。此前Redmi Note 15系列Pro/Pro +版本涨价就已经能看出小米中低端产品线的利润压力了。

OPPO和vivo属于折中派，不全面涨价也不大幅砍量，主要通过产品结构调整对冲成本，代价是出货小幅下滑。

OPPO 2026年一季度国内出货1100万台，同比下滑3%。这是realme正式并入OPPO集团统计口径后的第一个季度。它的策略是分线涨价，今年3月，明确对入门A系列、中端K系列及一加全系涨价200-500元，高端Find系列、中高端Reno系列则保持原价。

vivo同期国内出货1050万台，同比基本持平。策略与OPPO类似，但执行得更保守：只是中低端机型小幅涨价或降配保价，高端X300系列维持定价。之所以如此，一部分原因是高端化有一定起色。IDC报告提到，vivo因为X300系列和iQOO 15系列，在600美元以上高端市场稳居国产前三。高端利润为中低端的成本波动留出了一定的缓冲空间。

02. 米OV、荣耀、传音，都去海外淘金

国内市场已经是高度存量博弈，2026年一季度头部六家厂商合计吃下94%的份额。

卷不动国内，自然得往外看。Omdia数据显示，2025年全球智能手机出货12.5亿台，中国市场2.82亿台，占比22%。也就是说，全球78%的出货量在中国以外。

但海外战场同样不容乐观。2026年一季度，全球出货量前五的中国品牌集体承压。IDC数据显示，小米、OPPO、vivo全线下滑，三家合计减少出货近1300万台。

小米跌幅（同比下降19.1%）最大，但还是守住了全球第三的位置。IDC指出，小米“战略性地减少了旧款机型的出货，以避免大幅涨价”。这与它国内“利润优先于销量”的策略一致。

不过，分区域来看，小米在多个市场承压：其中，欧洲守住份额但增长乏力，印度市场退出，东南亚依靠POCO支撑。小米全球化最大的亮点是，它仍是中国厂商中在欧洲最具规模的玩家，2025年当地出货2180万台，排名第三。

OPPO全球份额下降9.9%，国内基本面稳住了，主要是国际市场拖了后腿。核心原因是，OPPO与realme海外走量机型集中在200美元（约1300-1400元人民币）以下，受存储涨价的影响大，而新兴市场的消费者又对价格最敏感，涨价直接影响销量。

不过，整合realme这笔账，不能只看当季表现。OPPO将其纳入体系，本质是行业寒冬下的抱团取暖，三大品牌（OPPO、一加、realme）整体采购规模更大，对上游存储厂商议价能力更强；同时，也能重新梳理三个品牌在2000-3000元价位段的重叠竞争，把资源集中到核心战场。

vivo全球跌幅6.8%，在三个中国品牌中最小。原因是它的出货市场高度集中，中国、印度、东南亚三大市场占了其全球90%以上的销量。

风险也同样明显：当中国和印度两个主要市场都承压时，vivo短期内没有其他市场可以分担风险。Omdia2025年数据显示，vivo在欧洲、拉美、中东、非洲均未进入前五。能否突破“亚太依赖”，关键看巴西、欧洲等新市场后续的表现。

在这三家之外，还有两家中国厂商值得关注。

荣耀是本季全球增速最高的头部厂商。IDC在2026一季度报告里提到，荣耀的同比增幅达到24%，在全球前十大厂商中最高。

荣耀的打法很有差异化：不在国内存量市场纠缠，把资源重点往海外铺；不靠性价比抢海外市场，主打300-499美元中高端价位。2025年，荣耀在拉美、中东、非洲这三个市场均排名第四。

传音本季依然没有进入全球前五，其2025年的出货量同比下降了8%（Omdia数据）。这个“非洲机王”的腹地被继续蚕食：2025年四季度，其非洲市场增速仅3%，而三星、荣耀同期分别增长27%、88%。在供应链冲击与竞争加剧下，Omdia预计其2026年非洲市场将下滑23%。

需要补充的是，华为海外仍处于恢复期。2025年全球排名大约在第七（Omdia数据），短期内海外并非其主战场。

03. 三大门槛分胜负：成本账、供应链和品牌力

一个值得关注的信号是：2026年一季度，华为和苹果在中国市场合计拿下39%的份额。这是华为受制裁以来的最高点。

成本普涨之下，行业份额为什么反而加速向头部集中？核心原因是成本结构。行业测算显示，200美元以下低端机，存储成本占BOM超过30%；800美元（约人民币5700元）以上高端机，这一比例不到10%。

这意味着，同样面对DRAM上涨90%，低端机要维持原来的利润，零售价得涨40%到50%；高端机只需涨5%到8%，甚至厂商自己就能消化。存储涨价对不同价位段的冲击，不是一个量级。

苹果产品以800美元以上价位为主，华为在中国市场的ASP（平均售价）超过4000元，两家均以高端为主，成本冲击极小，定价空间充足。

值得一提的是，IDC数据显示，华为定价在万元以上的Pura X，一季度出货突破150万台。“华为折叠屏的出货量超过了其他三个厂商折叠机的总和”，上述从事渠道调研的从业者表示。高毛利折叠屏的放量，是华为抗住存储成本压力的原因之一。

vivo和OPPO处于中间梯队，主要依靠高端产品线的利润补贴中低端的压力。

小米的出货基本盘主要集中在200美元以下，上述曾做小米渠道的经销商表示，其主力机型利润空间薄，难以消化成本上涨，于是主动收缩中低端出货、聚焦高端来保利润。

传音的处境更被动，全球81%的出货量集中在200美元以下，成为本轮存储涨价冲击中最弱势的玩家。

价位段之外，采购成本与拿货能力的不平等，进一步放大了厂商之间的差距。

全球存储市场由三星、SK海力士、美光三家主导。有供应链人士告诉「定焦One」，大客户有长期锁价合约，小客户在现货市场随行就市，而现货市场的涨幅，比合约价大得多。

三星手机可使用自家存储，在成本上有天然优势。上述供应链人士称，“苹果是全球采购量最大的终端客户，长期合约覆盖大部分采购，对现货市场波动的敏感度本来就低。”

华为的情况有些特殊，国产化供应链（长江存储、合肥长鑫）帮它避开了国际现货市场的直接冲击。

小米、OPPO、vivo的供应链地位接近，高端机用的LPDDR5供应相对充足，但中低端大量依赖的LPDDR4X，正是本轮最紧缺、涨价最猛的型号。

Omdia在报告里总结：“规模较小的、与供应商长期合作关系有限的、LPDDR4/4X需求较高的、以及低端机型占比较大的厂商，将面临更大风险。”

价位段结构和供应链位次，决定了小米受影响最大，OPPO、vivo其次。

在这两个因素之外，品牌力和生态壁垒也将决定后续走势。说白了就是，“涨价之后，消费者还会不会买单？”

“华为即便涨价，也有鸿蒙生态和自研芯片托底。”上述从事渠道调研的从业者表示。IDC数据显示，鸿蒙NEXT在2025年四季度已经占到中国智能手机操作系统市场份额的12%。很多消费者买华为，买的是一套越来越完整的生态体系，换机成本在上升。

其他品牌在中国市场涨价，销量多少都会受到影响。

综合三大变量，2026年的行业走向已经基本清晰。Omdia预测，2026年全球智能手机出货同比下降约7%，如果存储价格持续上涨至下半年，下滑幅度可能扩大到15%。IDC的判断更悲观：存储芯片短缺预计至少持续到2027年下半年。

IDC全球客户设备研究集团副总裁Ryan Reith表示：“厂商规模和供应链掌控能力将变得至关重要，头部厂商更有能力获得稳定供给和相对可控的成本。”

这场寒冬里，各家的核心路线基本清晰了：华为、苹果坚守高端，将成本压力转化为清理战场的机会；小米加速把出货主力切到中高端的数字系列；OPPO的产品线整合需要时间，2026年更多是消化期；vivo的关键变量在印度，如果本土市场持续承压，必须加速突破欧洲、巴西市场；荣耀的考验是，当三星和苹果也开始在新兴市场加码中高端，它的高增长能否持续。

过去十年是中国手机的淘汰赛：从2015年上百个品牌，淘汰至如今六家主流玩家，九成以上品牌彻底出局。接下来，存储涨价的冲击、AI手机落地节奏、海外本地化能力，将继续改写行业座次。

本文来自微信公众号 “定焦”（ID：dingjiaoone），作者：金玙璠，36氪经授权发布。

“全冰去水”点单暗号刷屏，年轻人正在爆改瑞幸、星巴克

咖门 — Sat, 18 Apr 2026 07:01:46 +0000

最近，“去水全冰”的隐藏喝法在社交平台彻底火了。

从瑞幸的小黄油美式到星巴克的冷萃，这届年轻消费者正在“疯狂加冰”。

曾经被消费者吐槽的“买冰送咖啡”，如今迎来戏剧性反转。究竟是一时的流量跟风，还是值得品牌关注的新信号？

瑞幸、星巴克接连被“爆改”

“去水全冰”成今年最野点单

“一杯小黄油美式，全冰、去水、换拱盖，谢谢。”

最近，“无水全冰咖啡”的喝法在社交平台强势翻红。在短视频平台，“全冰美式隐藏喝法”相关视频累计播放量已突破数十万。

点进几大连锁咖啡品牌的点单攻略，“去水、全冰、换拱盖”成了高频出现的“接头暗号”。

长期以来，连锁咖啡往往因为“冰块过多”备受吐槽，甚至被网友戏谑为“买冰送咖啡”。

但谁能想到，这股风向如今迎来戏剧性的反转——年轻人不仅不嫌冰多，反而主动备注“求求多加冰”。

小黄油美式是最早被网友“爆改”出圈的单品之一。

去掉配方里的直饮水，把杯子用冰块填满——因为没有额外水分稀释，咖啡液随着冰块缓慢融化，风味流失速度大幅变慢。整杯饮品不仅保留了浓郁的黄油香气，还多了一层类似爆米花的醇厚感。

进入4月，随着气温回升，这套“去水全冰”的公式被网友们迅速复制到更多产品线：

瑞幸风味果咖系列：苹果C、橙C等饮品去水全冰后，果味变得更加浓郁饱满，被老喝家评为“浅烘豆的完美搭子”。

抹茶丝绒拿铁：去水加满冰后，被网友形容像在喝“融化的抹茶冰淇淋”。

星巴克冷萃：有网友晒出隐藏菜单——全冰冷萃加两份稀奶油，不仅香而不腻，还平衡了口感，甚至吸引星巴克官方发帖互动。

曾经被嫌弃的满杯冰块，摇身一变新晋打卡单品。这届年轻老喝家为什么突然青睐这种喝法？

一杯“全冰去水”的咖啡

这届“老喝家”到底图什么？

抛开单纯的跟风心理，这波“去水加冰”的客制化需求之所以迅速兴起，在于其精准踩中了当下年轻人消费咖啡的多重需求。

1、用“慢融化”提升醇厚度，让一杯咖啡更耐喝

以往点一杯冰美式或风味美式，消费者遇到的最大痛点是随着冰块融化，咖啡和风味物质被逐渐稀释，越喝越淡。

“去水全冰”恰好解决了这个问题。去掉直饮水后，只保留浓缩咖啡和风味物料，饮品的浓度自然直线上升。

有意思的是，这种“等冰化”的喝法，刚好切中了部分消费者“慢慢喝”的场景需求。

有网友总结经验：提前半小时点单，到工位时冰块化得刚好；也有人喜欢先尝一口底部的浓郁，再随冰块融化慢慢搅匀调整风味。

这种自己调整浓度、掌握口感节奏的喝法，让一杯饮品变得更“耐喝”。

根据咖门《2026中国饮品行业产品报告》，在13个主流咖啡连锁品牌中，风味黑咖的上新占比达到27.8%，成为仅次于奶咖的“第二品类”。消费者对浓度和风味的主动干预需求，或倒逼品牌重新思考产品设计。

图片来自小红书@一只糯米鸡，已获授权

2、迎合四月“液断”风潮，变身减肥人的“代餐神器”

进入四月，身材管理被许多年轻人提上日程。除了泡健身房，一种“液断减肥法”（特定周期内仅摄入液体以控制体重）成为社交平台上的高频词。

但当代消费者不愿委屈自己的味蕾，相较于无味的白开水或纯茶，他们希望喝既健康又愉悦的饮品。因此一杯有风味的咖啡成了“液断”首选。

无论是瑞幸点单界面标注热量约等于0.6颗牛油果的小黄油美式，还是近期大火的星巴克隐藏菜单“美式+稀奶油+全冰”，因高脂肪特性被网友视为平替版“防弹咖啡”，精准踩中生酮减肥人群的需求，被网友封为“液断神器”。

图片来自小红书@晚安小面包，已获授权

冰美式几乎零卡，少量稀奶油（或黄油牛乳）提供优质脂肪和饱腹感。

满杯冰块在视觉上放大一杯饮品的体量，给人一种“量大管饱”的错觉，变相拉满这杯代餐饮品的满足感。

3、自带“社交货币”属性，高颜值更好出片

对于热衷打卡的年轻人来说，一杯饮品的视觉体验同样重要。

去水全冰后，底部的咖啡液、奶底与上层满杯冰块，形成了比常规版本更明显的分层。换上透明拱盖后，晶莹剔透，极具视觉冲击力。

不仅好看好拍，这种点单方式也自带流量。

用一句像接头暗号般的复杂备注，点出一杯常规菜单上根本没有的特调——这种“老喝家专属”的身份认同感，本身就是一种极具传播力的社交标签，极大激发了年轻人的分享欲。

隐藏喝法也有现实门槛

不是所有咖啡都能做

当越来越多人加入“去水美式”的狂欢，一些不可忽视的问题也开始浮出水面。

首先是身体的耐受度，高浓度咖啡因并非人人能扛。

去掉直饮水，意味着消费者在初期喝到的是几乎未经稀释的浓缩咖啡。

社交平台上，关于这种喝法导致身体不适的反馈正在增加。虽然抑制了食欲，随之而来的却是胸闷、心悸、心率加快。

许多人习惯早晨空腹喝咖啡，在冰块未融化时直接饮用高浓度浓缩液，极易突破身体对咖啡因的承受极限。

其次是门店执行，不是所有店都愿意做。

近期网络上出现不少门店拒绝制作“去水全冰美式”的讨论，但这并非品牌自上而下的封杀，而是不同门店的现实考量。

一部分店员对此早已轻车熟路；甚至有员工表示，爆单时很喜欢做这种“爆冰不要水”的单子，过程简单粗暴且制作时有爽感。

但对于严格执行SOP的门店，拒绝也出于无奈。

一方面，纯奶底等产品本身无法去水；另一方面标准平盖被大量换成拱盖，会导致门店盘点时库存数据严重对不上；如果顾客没耐心等冰块融化，极易因“杯量太少”或“味道太苦”给出差评。

为了规避品控风险和可能的罚款，部分门店只能选择拒绝非标做法。

结语

当消费者对“喝什么、怎么喝”越来越有主见，用各种奇思妙想重组一杯饮品，这反映出客制化走向普及的必然趋势。

对品牌而言，这场狂欢带来的不应只是SOP被打破的阵痛，更是一次洞察真实需求的契机。

在守住健康与风味底线的前提下，引导合理的个性化搭配，让一杯饮品能更丝滑地切入更多元的生活场景。

只有让客制化成为一种常态化的服务能力，品牌才能稳稳承接住这波野生流量，在高度内卷的市场里，找到一条更长效的破局之路。

本文来自微信公众号 “咖门”（ID：KamenClub），作者：子淇，36氪经授权发布。

Claude Opus 4.7，全网差评，刚升级就翻车，用户怒斥：还我4.6

新智元 — Sat, 18 Apr 2026 07:01:46 +0000

万众期待的Claude Opus 4.7，发布后居然全网大翻车了？

在reddit上的ClaudeAI社区，关于Opus 4.7性能严重倒退的吐槽，已经取得众多用户共鸣。

用大家的话说，就是Ahthropic发了一个价格比4.6贵上50%的模型，性能还更差。

它出现了严重的幻觉，在计算密集型项目上极其拉胯，不仅比不上Opus 4.6，甚至让人以为是Sonnet 4.0。

有人无奈表示：「我有点慌了！因为我的任务还有太多东西需要验证，现在必须争分夺秒，看看能不能在4.7版本强制启用、4.6 Extended版本退役之前完成。」

还有人发现，Opus 4.7（Max）在长上下文检索中完全被碾压，比起Opus 4.6来，性能倒退了不止一点。

其1M上下文准确率从4.6版本的78.3%断崖式下跌至32.2%，甚至被GPT-5.4和Gemini 3.1 Pro甩在身后。

显然，对于追求极致长文本处理的开发者来说，这次的「Max」或许并非最优解。

Claude Code之父Boris Cherny立马出现在评论区，他澄清说：MRCR是我们一直在淘汰的一个很糟糕的评估方法。

原因在于它基于堆叠干扰项来欺骗模型，并非实际使用长上下文的方式，而且更应该关注的是应用长上下文的能力，而非快速检索。

但无论如何，Opus 4.7的性能倒退，似乎是一个不争的事实。

独立基准Vellum AI，发现在BrowseComp上，Claude Opus 4.7不进反退，退化4.4点，不敌GPT-5.4 Pro、Gemini 3.2 Pro。

第三方基准LLM-stats也证实了BrowseComp基准上Claude Opus 4.7成绩下降，而CyberGym分数下降被Anthropic解释为「有意的调整」。

对此，外媒是这样解释的：Anthropic现在的日子也不好过，一边是算力成本太高烧不起了，一边是新东西迟迟发不出来，大家都怀疑他们是不是为了省钱把模型缩水了。

其实，这也是AI前沿迭代的典型困境——强化安全对齐与agentic能力，往往就会牺牲上下文忠实度和用户偏好。

也就是说，AI越想变聪明，变安全，往往就越不把用户的指令当回事。

刚升级就翻车，Opus 4.7又懒又蠢？

才一发布，Claude Opus 4.7就走下神坛了。

自称从Opus 4.6发布前就开始付费订阅的老用户，发布的吐槽檄文标题很直接：《Claude Opus 4.7是一个严重的倒退，而不是升级》。

这位用户详细列出了Opus 4.7的几大「罪状」。其中最离谱的，就是Opus 4.7凭空捏造搜索行为。

用户在对话中质疑了4.7的某个措辞选择，模型回复说：「我搜索过了，但没找到。」

但用户清楚记得，Claude.ai的Web界面有一个明确的设计——每当模型实际调用web_search工具时，界面上会显示一个「已搜索网络」的指示器，旁边还有一个可点击的「>」符号，点开就能看到模型检索到的所有URL。

但这次明明什么都没有。用户当场拆穿了模型：「你没有搜索。那个指示器没有出现。」

模型立刻滑跪，承认自己的确撒谎了。

你说得对。我没有搜索。抱歉。实际情况是：当我写「我搜索过了，但没找到」时，这是假的。

我并没有调用web_search或web_fetch。最诚实的说法是，我当时只是想找个合适的措辞来为我早已决定采取的保留态度辩解，我声称自己做过调查，是因为这听起来像是尽职调查。但这不是尽职调查，这是捏造。

而且，还有一个对比特别扎心。

一个用户这样评论：「Opus 4.6把我当作合作伙伴。它遵循我的指令，按照我配置的方式完成我要求的工作，是一个极其可靠的工具。」

「但是，Opus 4.7却把我当作需要管理的风险。它用自己的编辑判断凌驾于我设定的偏好之上。它对我进行说教，告诉我会做什么不会做什么。它捏造自己从未采取过的行动。而且，上下文信息越多，它得出的分析结果反而越糟糕。」

还有这样一个令人哭笑不得的幻觉案例。

Opus 4.7在讨论代码变更时，突然问用户「是否想和Anton/产品负责人讨论这个变更」。

用户懵了——谁是Anton？他追问模型，这个名字是从哪里来的。

模型的回答堪称魔幻：「这是我编造的，请忽略。因为代码库里有一些德语单词，而Anton在德国是一个常见的名字……」

在付费用户的严肃工作场景中编造幻觉，这可太黑色幽默了。

罪魁祸首：自适应推理？

Opus 4.6明明还表现良好，为什么到了4.7，一夜之间就退步成这样？

网友们在讨论中，逐渐建立起共识：罪魁祸首，很可能就是Anthropic新引入的「自适应推理」功能。

这个机制，会让模型根据问题的「复杂度」自动决定投入多少计算资源进行推理，问题越简单，模型就越「省力」。

似乎很合理，然而问题就出现在这里：模型根本不会判断自己该花多少力气。

沃顿商学院教授Ethan Mollick也提出了这个观点，获得不少用户赞同。

很多用户发现，4.7在面对一些需要深度思考的问题时，选择了「低功耗模式」。它不再像4.6那样深入挖掘问题的细节，草草给出答案就收工。

一位做地缘政治和金融分析的用户这样描述：

4.7模型未能将信息中已有的、以及文档中先前提及的显而易见的关联点联系起来。

它只有在被「催促」时才会「发现」这些关联。

这说明它的模式识别能力存在问题。深度推理能力似乎要么被截断了，要么被限制了。我甚至注意到4.7在某些回复中完全没有思考的过程。

在开发应用时，Claude Opus 4.6让另一位用户抓狂：

更新后，每次我提出问题，它给出的答案都不一样。

它给出一个方案，我要求它再次检查，结果每次都给一个完全不同的答案，还夸我要求它再次检查。这就是我当初离开GPT的原因。

而且，Opus 4.7还开始「讨好式应答」，被推翻方案后，它会换一个新方案，然后开始拍用户马屁。

有人用Opus 4.7完成一个物理计算密集型项目时，发现它在所有任务上都表现得极其糟糕，以至于他以为自己选成了Sonnet 4.0。

有同感的用户有很多，他们一致发现：在技术工作中，Opus 4.7充满令人难以觉察的危险幻觉，而Opus 4.6并没有这个问题。

所有人的一致诉求是：让不要替我做「该不该深入思考」的决定。

哪怕是一个简单的问题，用户也可能希望模型认真推理。或者可以提供一个「扩展推理」的选项，让用户自己决定计算资源的分配。

Web界面被自动降级了？

此外，在讨论中，有个细节值得被特别关注。

有人提出：也许问题不完全是模型本身，而是Claude.ai应用框架。

直接通过API调用Opus 4.7，和使用Claude.ai Web界面，体验可能存在显著差异。

因为Web界面中加入了大量「安全层」和「引导层」，这些额外的干预可能会干扰模型原本的能力表现。

如果这个猜测成立，或许就是Anthropic为了「安全」和「可控」，在应用层面主动限制了模型的能力边界。

因此用户付费购买的「最强模型」，在Web界面中被降级成了一个「低配版本」。

这也不是没有先例。而且糟糕的是，这种限制往往是不透明的。

所以我们现在只能看到Opus 4.6更差了，但无法知道真正的原因。

然而，大家对大模型厂商信任的瓦解，往往不是从一次重大事故开始，而是从一连串无法解释的小故障开始的。

当然，在网上繁杂的声音中，也有人表示，Opus 4.7其实很好用，不明白为什么它会遭到贬低。

新智元实测

我们用Opus 4.6和4.7分别总结一下最新英文测评文章要点：

Opus 4.6总结用中文，但4.7用英文；但奇怪的是，AI思考过程使用的语言，正好反过来——

旧模型Opus 4.6全程思考用英文，但Opus 4.7思考过程中中英文夹杂。

此外，在回答细节上，Opus 4.7（下图左）排版会重点内容会加错，阅读更友好，但引用数据时不像Opus 4.6（下图左）附上来源连接。

或许，差异来自Opus 4.7更严格的遵循提示词字面意思，4.6 里被当作「可选建议」的列表，在4.7里会变成硬性要求。

Anthropic建议迁移至Opus 4.7前，过一遍Opus 4.6的全部提示词。

此外，BrowseComp分数下降了4.4个百分点。如果你的智能体严重依赖深度网络研究和多页面信息整合，请谨慎升级。对于这类特定工作负载，GPT-5.4 Pro（89.3%）或 Gemini 3.1 Pro（85.9%）是更合适的选择。

更要命的是，Opus 4.7采用新tokenizer，让相同文本的token数多0–35%，所以基于4.6的固定预算要重测。

这不得不让人怀疑：Anthropic并不在意普通用户，要不然为什么发布一个比Mythos更差但比Opus 4.6更费token的Opus 4.7?

A厂还有多长时间纠错？

总之，这次Opus 4.7的争议，表面上看是一个产品更新的「翻车事件」，但它触及了一个更深层的问题。

当AI越来越强大，谁来定义「强大」的标准？是更长的上下文？更快的响应速度？还是更低的运营成本？

不撒谎，不敷衍，不编造，不会在用户最需要深度思考的时候，选择「省点电」。

这些要求，是任何一个专业工具的基本底线。

Opus 4.6做到了。Opus 4.7却没有做到。

在这一次，Anthropic的信任又被透支了。

他们还有机会纠正方向，但窗口期不会太长。

参考资料：

https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1snhfzd/claude_opus_47_is_a_serious_regression_not_an/

https://www.vellum.ai/blog/claude-opus-4-7-benchmarks-explained

https://llm-stats.com/blog/research/claude-opus-4-7-vs-opus-4-6

本文来自微信公众号“新智元”，编辑：Aeneas KingHZ ，36氪经授权发布。

快乐马这出“大戏”，阿里需要优酷“搭台子”

互联网江湖 — Sat, 18 Apr 2026 07:01:46 +0000

HappyHorse火了，视频AI赛道又沸腾了。

继千问、灵光之后，阿里AI模型阵地，终于有了一个真正的能打的产品。

这是3月份ATH创新事业部成立之后，阿里搞的一波大动作。

HappyHorse这样级别的项目，不可能是短短几十天就能搞出来的。之前市面上有消息透露，“快乐马”最早脱胎于阿里淘天技术部门，原淘天集团未来生活实验室。

直到今年3月份，吴泳铭亲自负责的ATH创新事业部成立，“快乐马”项目又被划分到ATH的AI创新事业部。

由此来看，先前组织架构是铺路，接下来，AI业务统一了战线，下一步就是搞应用，搞商业化了。

毕竟，吴泳铭已经把五年云与AI收入突破1000亿美元的目标定下了，接下来这个目标该怎么实现？

这可能才是关键。

“快乐马”火了，阿里的内容生态能不能顶得上？

复盘这次“快乐马”火起来的过程，其实很值得品味：先是匿名霸榜，然后坊间纷纷讨论，最后阿里出面认领。

这个打法与之前小米“Hunter Alpha”AI大模型的打法颇为相似。与之前字节Seedance的爆火完全是两个路径。

小米大模型匿名打榜，运营的痕迹有些重了。

你看当初字节Seedance是怎么火的？

先是AI真人视频火了，后来引发了肖像权争议彻底出圈，随后字节暂停了真人视频素材生成的功能。

可以说Seedance的火是出人意料的，甚至有点不受控。

相较之下，HappyHorse这波大火，阿里显然是有准备的，先匿名“屠榜”，等到热度发酵得差不多了，气氛到位了，ATH出面认领。不得不承认，阿里营销的手段确实很强。

HappyHorse不想复制Seedance的破圈式的流量吗？

不是不想，很可能是做不到。其中一个原因可能在于：相比抖音、快手，阿里太缺一个有影响力的内容平台了。

为什么？

因为对于视频生成AI来说，一个有规模效应的内容平台太重要了。

你看，字节搞出Seedance，快手搞出可灵AI，都离不开短视频的内容生态这个核心基础设施与战略性资产。

有了这个生态，就意味着三件事儿：

第一，AI版本迭代的土壤更肥沃了。

从最早的Sora到可灵，再到Seedance，以及今天的HappyHorse，视频AI迭代了几个版本，这意味着一件事儿：在技术上，没有谁能真正做到“一招鲜吃遍天”，“城头变幻大王旗”是一种常态。

HappyHorse的领先优势能维系多久？不只是要靠技术团队“灵光一闪”，更是需要有规模用户和数据，来支撑AI算法持续不断地迭代。

这个时候，内容生态的价值就体现出来。

第二，AI产品的增长和获客会更容易。

千问打榜获客增长花了多少钱，多少资源，阿里内部是最清楚的。HappyHorse未来的获客增长，会不会像千问那样？这个问题值得深思。

可灵为什么商业化那么快？Seedance为啥破圈影响力那么大？原因之一可能就在于抖音、快手本来的内容生态把AI视频模型的商业化节奏加快了。

如果后续HappyHorse能像Seedance一样借用自家内容生态出圈，用户自发增长，那么未来商业化变现可能就更容易。

第三，内容平台的规模效应，更容易帮助阿里AI实现商业化。

AI视频生成这个东西，本质上其实也是分发Token，不仅拼的是谁家技术强，更要拼谁的规模大、分发效率高。因为Token分发的规模越大，效率越高，单价就能做得更低，也就越容易商业化。

AI视频生成行业不是没有打过价格战，直到HappyHorse大火之前，即梦刚刚收紧了首充折扣，会员年费价格上调，字节才凭借Seedance的优势推进了一波商业化。

HappyHorse会不会影响Seedance的商业化节奏？

短期来看会，但长期来看可能影响并不大，因为抖音有9亿的用户生态规模，而且有数千万的创作者。技术并不是AI行业唯一的定价权，除了技术之外，还有用户，有生态规模。

阿里不是没有自己的视频内容生态，比如优酷。

但现实是，与快手（7.4亿月活）、抖音（9亿月活）相比，仅1.3亿月活规模优酷，无论是流量规模还是内容影响力，都要差很多。

HappyHorse的确很牛，但阿里的内容生态有没有准备好？虎鲸文娱、优酷有没有准备好？

这些问题，恐怕还得从长计议。

HappyHorse的未来，可能也需要樊路远给答案

快乐马要落地，后续要商业化，眼下最有压力的可能不是吴嘉，而是阿里文娱业务条线的樊路远。

理论上，今天的阿里生态内，没有谁比优酷更适合做阿里AI视频大模型的舞台。

天眼查，APP信息显示，虎鲸文娱的全资子公司之一就是优酷。于阿里而言，优酷依然是阿里体系内容生态最前沿的阵地。

优酷对阿里AI战略价值在哪？虎鲸文娱对整个阿里AI战略在哪？

这两个核心问题，恐怕还是要樊路远给出答案。

今年3月份，几乎与AI业务线的变动同期，虎鲸文娱集团董事长兼首席执行官樊路远宣布组织架构升级。这轮变动中，杜颜龙被任命为虎鲸文娱集团CTO，吴倩（广赢）出任优酷总裁。

樊路远直言：“AI正在引领文娱行业进行一场深刻变革。面对变革的最好方式是拥抱变革，只有当下懂创变，未来才敢相信。”

一个文娱集团任命CTO，本身就很值得品味。至少在外界看来，樊路远已经意识到了要变革。

但问题是，HappyHorse火了，此时才刚搞组织架构变革，到底还来不来得及？

至少从目前来看，优酷要挑AI内容生态的大梁，恐怕不容易。

一切的问题，还是要回到根源问题：组织架构。

过去一段时间，组织架构上，优酷也好、虎鲸文娱也好，似乎一直与阿里集团的战略主线是平行的。

战略层面，2025年8月，虎鲸文娱（优酷、大麦）被划入阿里业务的“所有其他” 板块，这意味着它不再与电商、云智能等核心业务处于同一战略层级。

同时，在业务上，一直以来整个虎鲸文娱集团的业务都难以与AI当下的业务深入融合。

你看，阿里发力即时零售，参与外卖大战，淘宝闪购整合了饿了么之后，飞猪，高德，盒马也随后加入战场。曾经外界眼中的“边缘业务”也有了新的方向。而优酷似乎并没有展现出对阿里核心战略的价值。

因此，即便是数次组织架构调整，至今优酷在阿里生态一直都是在很边缘的位置，没有融到阿里核心体系。

制约优酷的原因可能在于两点：

第一点：财务上给到的空间可能有限。

实际上，2025财年，虎鲸文娱录得5.54亿元的经调整亏损，2026财年上半年，虎鲸文娱所在的“所有其他”板块是阿里四大板块中唯一营收下滑的。

同时，财务被划入“所有其他”板块，意味着虎鲸文娱短期内难以获得集团大规模的战略资源倾斜。

也因此，相比于给HappyHorse唱戏搭台，樊路远可能更在意如何用AI技术来为内容降本增效。

比如，通过AI进行剧本评估、辅助创作、缩短拍摄周期等，降低内容生产成本。

这条路其实并没有错。

一来，AI对视频内容最大的价值就是降本增效，二来既然争取不到集团资源倾斜，倒不如先“自力更生”。

但问题是，不是集团不给资源，而是要让集团看到AI战略的真正价值。

当前的阿里，把Token从技术计量单位升级为战略核心资产，未来的优酷能不能消耗更多Token资源，产生更大的价值？

这个问题，可能才更加关键。

这就引出第二点：AI时代，长视频生态位的尴尬。

阿里战略风风火火推进，优酷之所以“躺平”，原因可能也在于长视频的内容生态与阿里的业务属性难以融合。

电商、即时零售，需要的是直播、是短内容，优酷很难承接。再加上，月活体量相对较小，赋能有限。

但无论如何，从现实来看，阿里内容生态的这块短板，优酷恐怕很难短时间补得上。

尤其是现在HappyHorse火了，视频生成AI赛道又需要内容生态“打辅助”，优酷如何向阿里证明自身的战略价值？

这个问题可能值得深思。

阿里的当下战略核心是AI。阿里AI业务各条线，最火的则是HappyHorse。

那么对于优酷而言，在AI的牌桌上，就绝不能没有动作。

比如，一个最直接，也最可能见效的路径是，用阿里自家的HappyHorse，为优酷量身打造一部AI自制的短剧或创意短片。

无论最终的市场反响如何，这个动作本身，就是向集团释放的最强信号：优酷不仅是内容的消费者，更是AI技术的试验场和放大器。

更重要的是，优酷需要让阿里清晰地看到，在AI时代，依然有能力也有意愿成为集团AI战略在文娱领域落地的第一阵地。

唯有如此，优酷才能摆脱“边缘业务”的标签，真正参与到对阿里核心战略价值的创造中去。

在AI战略上，爱奇艺与优酷采取的是两个完全不同的策略。

爱奇艺CEO龚宇不仅将“构建AIGC生态系统”列为公司2026年三大核心战略目标之一，而且在赴港IPO的过程中，也将爱奇艺的内容生态与AI战略构成了一个清晰的闭环。

爱奇艺在AI战略自觉与行动速度，可能恰恰是优酷和虎鲸文娱当下最缺乏的。

总而言之，无论是优酷还是其背后的虎鲸文娱，AI浪潮既是前所未有的挑战，更是千载难逢的翻身机遇。

过去，错过了短视频时代是优酷最大的遗憾。

未来，樊路远究竟能否为“快乐马”搭建一个肆意狂奔的舞台，让优酷的内容生态与阿里的AI雄心琴瑟和鸣？

时代的大幕已然拉开，未来依然值得期待。

免责声明：本文基于公司法定披露内容和已公开的资料信息，展开评论，但作者不保证该信息资料的完整性、及时性。另：股市有风险，入市需谨慎。文章不构成投资建议，投资与否须自行甄别。

本文来自微信公众号“互联网江湖”，作者：Evin，36氪经授权发布。

阿里1000亿美元赌局：一匹“小马”能否撬动大局

零态LT — Fri, 17 Apr 2026 19:01:20 +0000

头图｜

3月19日晚上，CEO吴泳铭在阿里2026年Q3财报分析师电话会上，甩出“未来五年，包括MaaS在内的云和AI商业化年收入突破1000亿美元”时，台下的人都在心里默默算账。145亿美元起步，47%的年复合增长率，连续五年。

亚马逊AWS从122亿到1076亿花了八年，年均31%；谷歌云去年Q4增速48%，但基数小，且只有一个季度摸到这个数。

阿里云要的是连续五年。这不是预测，是倒逼。用不可能的目标，逼一家20岁的公司重新学会冲刺。

如今，这声冲锋号有了新回响——一匹叫“HappyHorse”的小马突然杀出，4月10号，阿里官方确认了这匹“小马”归属，称当前处于内测阶段，API计划于2026年4月30日开放，这也让阿里云终于摸到了AI视频的牌桌。

HappyHorse撬开被字节“独霸”的市场

AI视频是当下最明确的商业化场景，没有之一。一条15秒视频消耗30万Token，漫剧、短剧公司的日消耗可达百万甚至千万级。据艾瑞咨询以及天眼查综合数据统计估算，2025年中国AI视频生成市场规模100至150亿元，2026年破200亿元。

但过去两年，这个市场几乎与阿里无关。

字节Seedance 2.0今年2月上线即梦、豆包后迅速引爆。游戏科学创始人冯骥称其为“地表最强”，影视飓风Tim说“改变视频行业”。爆火之后是产能瓶颈——用户排队数小时成常态，499元/月的高级会员也得等3小时以上。3月OpenAI关闭Sora服务后，即梦一个月内涨价三次，积分额度对半砍，企业客户签500万保底协议才能用“满血版”。

即便如此，漫剧、短剧公司仍蜂拥而至。传统真人短剧动辄百万成本、数月周期，Seedance的效率和成本优势是降维打击。到3月底，字节漫剧日消耗突破7000万元，首次超过真人短剧。

火山引擎的“独霸”，客观上给阿里留出了窗口。但窗口不会永远敞开——必须趁Seedance产能瓶颈、涨价争议的当口，快速切入。

转机发生在4月某个凌晨。

一款名为“HappyHorse-1.0”的AI视频生成模型突然在Artificial Analysis Video Arena盲测榜单登顶。在行业还在猜测是谁家的“马甲”时，阿里已经出面认领——这是阿里旗下ATH（Alibaba Token Hub）事业群的创新事业部的内测产品，将于4月30日开放API。

真正值得关注的是水面之下。

据界面新闻报道，阿里云一线销售已经开始主动出击，开挖火山引擎的AI视频客户。一位阿里云的销售向界面新闻表示，大模型真正赚钱的就是这些AI视频类客户，但漫剧、短剧乃至整个视频生成类行业的头部客户，之前阿里都很难接得住。“很多客户现在都是苦于火山引擎的一家独大，一是生成要排队，二是涨价。但凡有一家能力跟他差不多的，价格也不是说特别过分，很多客户都是非常有兴趣的。”

HappyHorse给了撬动市场的支点。上述销售所在团队已拉了一大批企业客户准备邀请内测，其中不乏日消费几十万级别的玩家。

但销售们的焦虑同样真实。盲测榜单的Elo分数波动大，一位生成式AI基础设施创业者直言：“基于我看的视频和Arena测试，远不如Seedance 2.0。”他认为HappyHorse高分部分源于常和老模型对战，“别太当真”。不过他也承认，仍看好其开源潜力。

另一位接近阿里的人士则反驳，“榜单不一定代表真实体验，但能让销售有底气去敲门。以前连门都进不了，现在至少能谈。”

HappyHorse的核心亮点在于动作流畅、自然色彩、动态表现，还支持同步音频生成。根据天眼查综合媒体信息显示，一个打篮球的视频，球的运动物理真实性良好，脚步声、球撞击地板的声音、球鞋与地板的摩擦声与环境音同步。这种音视频天然同步的能力，正是过去一年视频模型领域最关键的技术突破之一。

但在人物细节和多镜头叙事能力上，Seedance 2.0依然保有竞争力。市面上能看到的HappyHorse实例大多是10秒左右的短片，大规模内测和产品上线的反馈，才是真正的试金石。

双线并进，开源与商业的赛马

HappyHorse的组织归属，揭示了阿里的内部布局。

今年3月成立的Alibaba Token Hub（ATH）事业群，将五条业务线纳入统一指挥：通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部、AI创新事业部。HappyHorse即来自AI创新事业部，由原快手副总裁、可灵技术负责人张迪带队，张迪于2025年底回归阿里。

通义万相和HappyHorse分属两条线：万相归通义大模型事业部，走开源路线；HappyHorse主打商业场景和客户转化，目前暂未确定是否开源。

这种“双线并进”带有内部赛马色彩，但并不矛盾。万相打开源生态和技术影响力，HappyHorse则负责客户转化和收入变现。而HappyHorse的出现，可以看作阿里云MaaS战略的一个缩影。

一年半前，问任何云厂商销售MaaS能不能赚钱，答案几乎都是摇头。模型价格战把Token单价压到成本线以下，技术不成熟导致应用场景模糊。一个月消费1万元的大模型客户，体量只相当于公有云月消费1000万的客户，销售提成差了一个数量级。

阿里云、腾讯云去年甚至没把MaaS纳入考核。

转折发生在2025年下半年。Agent的爆发让Token消耗指数级增长，单次任务消耗量是传统Chatbot的100到1000倍。多模态崛起则打开了新空间——文生图、文生视频的算力消耗远高于文本，利润空间相对可观。

据吴泳铭披露：百炼MaaS平台过去三个月Token消耗增长6倍，MaaS未来将成为阿里云最大收入来源。

HappyHorse的面世，让阿里在视频生成这个最大增量市场里终于有了筹码。销售团队的商机分级随之改变：过去按金额10万、100万、1000万，现在按Token 10亿、100亿、1000亿。

尽管估算值和实际消耗有偏差，但Token成了通用语言。至少大家能对齐了。而对齐之后是定价策略的选择。如果阿里以更低价格切入视频生成市场，对字节的冲击将立竿见影。日消耗几十万元的漫剧公司，每百万Token便宜几块钱，一年下来就是可观的成本差距。

但降价也是双刃剑。阿里云近期已因全球AI需求爆发和供应链涨价，将AI算力、存储等产品最高提价34%。视频模型领域若反向操作，可能引发整体定价体系的混乱。

平头哥的底牌，自研芯片背后

涨价潮中，阿里有一张其他厂商难以复制的牌——平头哥自研GPU。

根据3月阿里财报首次披露：自研GPU规模化量产，累计出货47万枚，60%以上算力服务于外部客户，年化营收达百亿级别。4月18日的涨价名单中，平头哥“真武”系列AI算力价格上涨5%～34%。

芯片自研的意义不仅是成本可控，更是定价话语权的掌握。当全球AI算力供应链涨价，阿里云可以更有底气地调整价格，而不至于被上游绑架。

HappyHorse的出现，让这种垂直整合有了新支点。如果视频生成模型能大规模跑在平头哥芯片上，阿里将掌握从训练到推理的完整成本控制权。但产能瓶颈是现实约束。天眼查媒体综合报道显示，目前阿里云AI算力供给处于供不应求状态，部分区域行业线已提前完成2026财年销售目标。47万枚出货量“听着大，但放在全国AI算力需求里，占比还很小”，一位芯片行业人士分析。

而HappyHorse的内测和即将开放的API，将是平头哥芯片承载大规模视频生成任务的首次实战检验。效果能否兑现、客户能否留存、成本能否优化，三者环环相扣。

阿里的豪赌，身份认同与估值确认始

47%的年均复合增长率，意味着每年要新增近半个当年的阿里云。但传统云市场增速已大幅放缓，友商价格战持续施压。

更隐蔽的威胁是MaaS成为入口。客户从MaaS切入后，往往顺势采购计算、存储等基础云资源。火山引擎借此打破“难以进入客户采购名单”的困境——先通过模型服务建立关系，再向底层延展。

HappyHorse的推出，让阿里也能打这张牌。销售团队已经拉好内测客户名单，其中不乏日消费几十万级别的视频生成企业。如果这些客户能在内测中验证效果，后续的云计算、存储、大数据产品将顺理成章地跟进。

但客户迁移成本不容忽视。Seedance 2.0经过两个月积累，已在大量工作室生产流程中扎根。即便效果相当，换工具也意味着重新适应。HappyHorse能否提供足够的差异化价值，是撬动迁移的关键。

摩根大通的测算颇具诱惑：若阿里云五年实现1000亿美元收入且获得合理估值，仅云业务价值可达4000亿美元——远高于阿里当前约3000亿美元的整体市值。

在证明1000亿美元目标不只是口号外，更大的命题是身份认同。阿里究竟是“有云的电商公司”，还是“有电商的云公司”？本质上是一次科技股的身份声明。

组织层面，阿里习惯用“高目标倒逼”激活变革。“取其上者得其中”，哪怕最终未达1000亿，也可能逼出800亿的结果。

4月30日的API开放，将是HappyHorse的首次大考。是成为“Seedance杀手”，还是又一个“高开低走”的故事，市场即将给出答案。

吴泳铭在财报电话会的最后说了一句话：“我们没退路。要么冲上去，要么等着被重新定义。”

HappyHorse的嘶鸣，是这声冲锋号的最新回响。但冲锋之后能否胜利，取决于那匹小马能不能真正跑起来。

本文来自微信公众号 “零态LT”（ID：LingTai_LT），作者：张谦，36氪经授权发布。

世界模型五大门派，围攻光明顶

爱范儿 — Fri, 17 Apr 2026 19:01:20 +0000

春节后，图灵奖得主杨立昆的新公司 AMI 拿了 10.3 亿美元融资，创下欧洲 AI 公司种子轮纪录；
AMI 拿钱几周前，李飞飞创办的 World Labs 也宣布了 10 亿美元融资；
本周早些时候，极佳视界获得数十亿元融资，估值超百亿；
昨天，阿里巴巴发布了世界模型「快乐生蚝」HappyOyster；
今天，群核科技在港交所敲钟。

这些公司，共同竞逐同一赛道：世界模型。

杨立昆曾经放话说：「大语言模型在通往超级智能的路上是条死胡同。」乍一听上去否认了大语言模型的价值，但限定条件是实现 AGI，细想还是有些道理。

可以这么简单理解：ChatGPT 能写代码能做题，却搞不清物理世界的基本规律——你让它描述「苹果落地」，它说得头头是道；但你问它苹果为什么会落地，它其实是在背课文，它并不一定真正理解重力。

问题的根源在于：大语言模型的训练数据是互联网文本，而真实世界是三维的、连续的、充满物理规律的。

这就是世界模型成为科研精英接下来攻关方向的原因。

不过，大家都在谈世界模型，但没人对这几个字的含义达成一致。有视频预测的路线，有的在建 3D 场景，有的在搭仿真平台，还有直接从神经科学出发的方向……

Meta 的研究科学家 Zhuokai Zhao，在 X 账号上分享了自己认为的世界模型「五大门派」。

这五大门派，分别都是什么呢？

本文基于 Zhao 的推文，参考了多方资料展开研究和扩写，希望对于有兴趣了解世界模型的你有所帮助。

JEPA 派：杨立昆的「抽象哲学」

JEPA 全称是 Joint-Embedding Predictive Architecture（联合嵌入预测架构）。它是杨立昆等人提出的一种新型 AI 架构。

简单来说，JEPA 的核心思想是：让 AI 像人类一样通过「观察」来学习世界的运行规律，而不是通过死记硬背像素或单词：AI 不用记住每片叶子的位置，它只需要知道风会吹落树叶。

在杨立昆看来，像 Sora 这种模型，本质是在「逐像素预测下一帧」。他认为这在物理上不可能——在充满随机性的世界里，你不可能精确预测每片树叶的飘落轨迹。

JEPA 的解法是：与其预测像素，不如在抽象的「表征空间」里做预测。

具体做法是先用编码器把视频转成抽象的数学表示，然后在这个空间 (latent space) 里预测「会发生什么」。比如预测「球会滚下桌子」这一更加「长期」和符合物理规律的结果，而非重复地预测球滚落的每一帧画面。

V-JEPA 2 目前是这个路线的代表作。该模型有 12 亿参数，基于 100 万小时无标签视频预训练。最惊人的是，它仅需 62 小时机器人数据，就能实现零样本规划动作。在陌生环境处理陌生物体，成功率能达到 65-80%。

对比传统机器人学习方法，可能需要数千小时示范数据，V-JEPA 2 对数据需求极致压缩。

杨立昆的原话是：如果表征足够好，你就不需要为每个任务从头训练。

不过，在创立了 AMI 公司之后，这位图灵奖得主科研大佬也要在现实面前低头。他说，AMI 的商业化产品可能要几年后才能看到。

这是一笔长线投资，但资本愿意赌。AMI 已经得到了第一轮 10 多亿美元的融资，投资方包括你知道的几乎所有业界和跨界大佬。

空间智能派：李飞飞的「建筑师」路线

如果说 JEPA 关注「时间预测」，另一位 AI 基础研究大佬李飞飞创立的 World Labs，则是盯上了另一个维度：「空间重建」。

这两条路线的分歧，从底层逻辑就开始了。

JEPA 认为智能的核心是在抽象层面预测「接下来会发生什么」，所以它不在乎像素级的细节，追求的是高效的因果推理。

李飞飞的出发点不一样。她认为，真正的智能需要对三维世界有显式的理解，包括几何结构、深度关系、物体之间的相对位置。

换个方式讲：JEPA 想教 AI 理解「球会从桌子上滚下去」这个规律，而 World Labs 想教 AI 理解「桌子有多高、球在桌子的什么位置、地板和桌子的距离是多少」。

前者关心事件的逻辑链条，后者关心空间的物理结构。

这种差异直接决定了产品形态。World Labs 2025 年 11 月发布了首款产品 Marble。输入一段文字描述、一张照片、一段视频，甚至一个粗糙的 3D 草图，Marble 输出的不是一段视频，而是一个可编辑、可导航、可导出的 3D 世界。

你可以在里面旋转视角、移动物体、改变光照条件，还能把结果导出为高斯溅射 (Gaussian Splat）、三角网格 (mesh）或视频格式，直接拖进 Unreal Engine 或 Unity 里用。

这里还有个容易被忽略的技术细节：很多视频生成模型能做出好看的画面，但本质上是在逐帧「编故事」，前后帧之间没有一个统一的 3D 结构做支撑。

而 Marble 生成的 3D 场景具备「空间一致性」。底层维护着一个真实的空间表示，所以转身回来，世界还是那个世界。

World Labs 的团队配置也很值得一提：联合创始人 Ben Mildenhall 是 NeRF（Neural Radiance Fields）的发明者重新定义了计算机视觉领域对 3D 重建的认知；另一位联创 Christoph Lassner 是 3D 图形方面的专家。

这个团队的知识结构，决定了 World Labs 从一开始就在走一条「显式 3D」的路线，而不是从 2D 视频里「暗示」三维关系。

2026 年 2 月，World Labs 宣布完成 10 亿美元融资，投资方包括 NVIDIA、AMD 和 Autodesk。

刚才提到的产品 Marble，也已经面向普通用户和商业场景推出，影视工作室、游戏开发者都在用它。

不过，Marble 目前也有明显的局限。生成的 3D 世界在走几步之后会开始出现视觉变形，出现所谓的「幻觉」。

这跟 JEPA 路线追求的「理解物理规律」形成了对比：World Labs 擅长重建空间的「样子」，但对空间中「会发生什么」的理解还比较薄弱。

李飞飞本人也坦承 Marble 只是第一步。她把最终目标定义为「空间智能」，意思是 AI 不光能看懂一个场景的结构，还能在里面做推理、做规划、做交互。这条路还很长，但方向很明确：从三维空间的显式建模出发，逐步加入物理和因果的理解。

学习型仿真派：DeepMind「造梦师」

DeepMind 的 Genie 3，可能是目前最接近「魔法」的世界模型思路。

谷歌的路线跟前两派又有了区别。它做的事情，比「理解世界」和「重建空间」都更往前，也更直接：制造出一个足够真实，而且可以实时交互的虚拟环境，让 AI 直接在里面练出真本事。

输入一句「在暴风雨中的威尼斯运河划船」，它就能生成一个 720p、24fps 的 3D环境。你可以控制角色在里面移动、操作道具、甚至修改天气。

你打碎一个花瓶，碎片会留在地上。你走开再走回来，碎片还在那里。也就是说，Genie 3 的「持久性」，从环境持久性进一步细化到了「对象持久性」（object permanence）。

但这对计算架构提出了很高的要求。DeepMind 的研究主管 Shlomi Fruchter 说，要实现实时交互，模型需要每秒多次回溯查询一分钟前的信息。

这样的 Genie 3，很像是一个运行中的游戏引擎。但这种情况经过自媒体的夸张加工，形成了一种常见的误解，也即 Genie 3 是游戏引擎的替代品。

其实并非如此，它没有真正硬编码的物理引擎，所有的行为都是模型从训练数据中「学」到的。

这既是优势也是劣势。优势在于它的灵活性：模型自己能推断出物理属性和碰撞规则，；劣势在于它的物理模拟仍然不如传统引擎（硬编码）精确。

至于持久性，受制于前面提到的计算架构限制和算力压力，目前 Genie 3 只能维持几分钟的连贯性，之后画面就开始走样——这对于游戏是不可接受的。

到此为止，DeepMind 也只是解决了「造出环境」，训练 AI 呢？那就要用到谷歌研发的另一个东西 Dreamer 了。

DreamerV4 于 2025 10 月发表，是一个无需跟真实环境交互，完全在「想象」中学习的世界模型框架。

它成为第一个纯靠离线数据就在 Minecraft 里挖到钻石的 AI 。要知道，从零开始挖到钻石需要连续做出超过两万次精确的鼠标和键盘操作，包括砍树、造工具、挖矿、冶炼，中间还要躲避怪物和处理各种突发情况。

之前 OpenAI 的 VPT 模型要完成类似任务，需要 27 万小时的标注视频加上 19.4 万小时的在线强化学习。DreamerV4 用的数据量只有它的百分之一。

DeepMind 目前在推动将「生成的环境」和「虚拟的智能体」进行结合，在完全虚拟但又完整闭环的环境里进行训练。

谷歌这条路线的核心赌注是：像素级别的生成虽然不等于物理理解，但如果生成的环境足够真实、足够多样化，在里面训练出来的智能体就有可能泛化到现实世界。这是一个还没有被证明的假设，也是这条路线最大的风险所在。

卖水卖铲子：英伟达作为基建供应商

前面三条路线各有各的技术理想，但都面临同一个现实问题：世界模型训练需要极其庞大的数据量和算力。谁来提供这些基础条件？

英伟达的 Cosmos 平台就是在回答这个问题。它的定位很清楚：你们都在造世界模型？我来提供造世界模型的工具……

Cosmos 包含几个核心组件。首先是数据处理管线 Cosmos Curator，能在 14 天内处理 2000 万小时视频，加速世界模型的训练；而传统 CPU 方案处理这么多数据需要 3 年以上。

其次是视觉 Tokenizer，就像大语言模型把文字切分成「词元」(token) 来处理，世界模型需要把视频帧切分成某种可计算的表征。Cosmos 的 Tokenizer 压缩率比业界方案高 8 倍，支持多种视频比例和时长，能处理从机器人第一视角到自动驾驶鱼眼镜头的各种格式。

最后是最关键的三种预训练模型家族：负责预测环境未来状态的预测模型 Cosmos Predict、将模拟迁移到真实的仿真模型 Cosmos Transfer，以及负责让机器人做规划的推理模型 Cosmos Reason。这些预训练模型都通过开放许可证发布，开发者可以免费下载。

自从 2025 年 1 月在 CES 上发布后，Cosmos 迭代飞速，目前仿真模型和推理模型已经进化到第二代，Predict 到了 2.5 代。小鹏在用 Cosmos 做自动驾驶仿真，Figure AI 等硅谷头部机器人公司也在用它生成训练数据。

背后还是英伟达的老套路：用免费开放软件来锁定硬件生态。用 Cosmos 来训练世界模型，最后还是需要英伟达的 H、Jetson 等平台，以及 CUDA 生态。

黄仁勋在 CES 上的原话是：世界基础模型之于物理 AI，就像大语言模型之于生成式 AI。

他押注的是，世界模型会像大语言模型一样，变成一个巨大，且对世界带来显著变革的赛道，而英伟达要确保的，是不管谁最终胜出，手里拿着的都是 N 家的铲子。

主动推断派：来自神经科学的「异端」

并不是所有人都在走深度学习的主流路线来实现世界模型。这个赛道上还有「异端」：

代表公司 Verses 的首席科学家卡尔·弗里斯顿 (Karl Friston) 来自于神经科学领域，他是「自由能原理」的提出者，知名度极高，Google Scholar 引用量在神经科学领域排名很靠前。

这个理论的大意是：所有生物系统的行为，本质上都在做一件事情，即不断生成对外界的预测，然后采取行动来减少预测和现实之间的偏差。

这跟主流 AI 的思路有什么区别？

强化学习，也即当今主流方向，其核心逻辑是「奖励最大化」：给 AI 设一个目标，让它试错以找到最优策略。Friston 的主动推断框架，追求的却是「减少意外」。

如果非要简化形容：一个是逐利，一个是避险。

一个直观的比喻：强化学习像是一个被胡萝卜引导的驴子，朝着奖励的方向走。主动推断像是一个在陌生城市里的旅行者，不断修正自己对这座城市的心理地图，让自己对下一个路口的预期尽量准确。前者是被目标驱动的，后者是被好奇心和不确定性驱动的。

基于这个理论， Verses 开发了 AXIOM 框架。

它有两大特点：首先是对象中心化，即世界由离散对象组成，每个对象有属性、有关系。

深度学习通常把一个场景处理为一个高维向量，不会显式区分场景里的具体物体。而 AXIOM 把世界建模为离散对象组成的结构，每个对象有属性、有和其他对象的关系。

这种处理方式，可以说更接近人类的认知方式：我们看一个房间，不是在处理像素矩阵，而是在识别「椅子在桌子旁边、窗帘是拉开的」这些结构化的关系。

其次是贝叶斯推理：用概率分布表示信念，通过消息传递更新，而非梯度下降。

举个例子，基于 AXIOM 框架，一个在仓库里工作的机器人，面对一个从未见过的物体时，应该知道自己「不确定这是什么」，而不是盲目地去拟合，猜测该物体可能是一个自己知道的什么东西，然后去执行有可能是错误的策略。

去年 6 月，Verses 宣布在雅达利游戏的 Gameworld 10K 基准测试中超越了 DeepMind 开发的 DreamerV3，训练数据量远少于后者，完成游戏的所用步数只有 1/8。

更激进的是，AXIOM不需要预训练。你把机械臂的关节换成陌生物体，它能实时重新规划——因为它在在线推理，而非执行固定策略。

Verses 的商业化产品叫 Genius，目标客户主要是金融、机器人和智慧城市领域，比如可以用主动推断模型来对市场不确定性进行建模。这家公司也被 Gartner 写进了关于 AI、空间 AI 和物理 AI 的研报中。

AI 学界的知名大喷子，纽约大学教授 Gary Marcus 曾经说，很多搞机器学习的人对在模型里放入任何先验结构有一种「暴力的厌恶」（意即总认为从零搭建的机器系统能够 somehow 涌现出真正的智能），但 Verses 没有这个毛病。

毕竟，生物智能的进化花了几十亿年打磨，所做的事情并不是梯度下降。

尽管如此，Verses 的主动推理路线，短期内很难成为主流。但 Friston 的理论在神经科学界有深厚积累。如果世界模型真的需要更接近生物智能的原理，这一派可能会后来居上。

写在最后

五条路线，从多个侧面回答同一个问题：世界模型到底是什么，该如何实现？他们之间并不是非此即彼的逻辑，更像是同一块拼图的不同碎片。

世界模型突然爆发，不是偶然。

大语言模型遇到瓶颈，边际收益在递减，幻觉、推理能力、多模态理解仍是硬伤。资本需要新故事；具身智能崛起。人形机器人、自动驾驶、工业自动化都需要AI与物理世界交互。纯文本训练的模型解决不了这个问题。

另外，高质量物理交互数据也十分稀缺且昂贵。世界模型可以在仿真中生成无限数据，被这些世界模型研究者认为是终极解法。

杨立昆曾断言，五年后没有人会再用今天这样的大语言模型。虽然说的很夸张，但对趋势的观察不无道理：

AI 已经读完了万卷书，接下来该行千里路了。而世界模型会成为它的眼镜和四肢。

至于五大门派谁能胜出，答案可能并不重要。长期来看，融合或许是唯一的出路。毕竟，真正的智能大概不会只有一种形态。

本文来自微信公众号“爱范儿”，作者：杜晨，36氪经授权发布。

Kimi的问题不在对手，而在起点

首席人物观 — Fri, 17 Apr 2026 19:01:19 +0000

杨植麟身上正在形成一种很典型的创业者光环。

行业抬头看技术，他站在台上讲推理、Agent和未来几年由AI主导的研发；市场低头看产品，Kimi在过去几个月里快速上线了一系列新功能：能写文档、做PPT、处理表格、写代码的KimiCode，能自动抓取网页信息的Kimi Claw，能深度检索资料的Deep Research，以及能多个AI协作完成复杂任务的Agent Swarm。

外界因此很容易得出一个顺滑结论：月之暗面（以下简称月暗）正在从一家明星模型公司，走向一家下一代生产力平台公司。

这个判断没有错，只是不够完整。

因为当Kimi不再满足于只做一个“会回答问题”的模型，而是试图成为“知识工作的执行平台”，它真正进入的，就不再是一个靠技术突破就能轻易赢下来的赛道。那里站着的不只是几家大模型公司，而是一整排已经控制了开发者入口、办公入口和企业工作流的巨头。

而Kimi的难，不只是对手强，更在于它几乎同时在做两件最重的事：一边补足承接复杂工作的底层能力，一边又去争知识工作的前台入口——

别人要么手里已经有入口，要么先从能力层往上爬，Kimi 则更像是在地基尚未完全筑厚时就把自己推到了正面战场。而这条路的资本强度太高，护城河形成速度又未必能快到和烧钱速度匹配。

杨植麟擅长把控方向，但一家公司的胜负，从来不只取决于方向，还取决于能不能把技术、产品、增长和商业化，用同一种节奏拧在一起。

前者更像天才的直觉，后者则属于企业家的功课。与其说杨植麟已经给出了完整答案，不如说，他正走到这道题最难的部分。

01 光环

2026年3月，美国拉斯维加斯英伟达GTC大会的主舞台上，杨植麟与OpenAI、DeepMind的负责人并列而坐。这是全球AI顶级从业者的标准合影，但杨植麟的身份标签与旁人略有不同——他是唯一独立大模型创业公司的代表，其余均为科技巨头旗下的项目负责人。

这张照片传回国内时，月之暗面的估值刚刚突破180亿美元，三个月内翻了两番，创下中国公司晋级“十角兽”（指那些估值超过100亿美元的未上市初创公司）的最快纪录之一。

不过，它的身份或许很快会再次发生变化：前不久，彭博社传出消息，月之暗面已与中金公司和高盛展开关于赴港IPO事宜的初步接触。智谱与MiniMax高光在前，对于月暗的IPO之路，外界很容易把这种光提前投射到这家公司身上。

这也几乎是杨植麟身上那层创业者光环的自然延伸。

在中国这一代AI创业者里，杨植麟是少数几个不能只放在国内语境里讨论的人。并且在决定大模型公司上限的那些关键问题上，月之暗面已经不能只拿来做本土比较。

真格基金作为月暗早期的投资机构之一，管理合伙人戴雨森对于杨植麟的认可是不加掩饰的，他曾在一篇文章中透露，杨植麟在清华读书时被公认为“神中之神”。这样的情绪渲染对于理解杨植麟并不完全多余。

杨植麟的学术底色，几乎是为大模型时代提前铺好的：

2015年，他从清华大学计算机系毕业，后以年级第一的成绩进入卡内基梅隆大学语言技术研究所。此后四年，他持续出现在ICML、NeurIPS、ICLR等AI顶级会议的作者名单里，很早就进入全球最核心的学术评价体系。

更重要的是，这并不只是“发过几篇好论文”那么简单。他以第一作者或共同第一作者身份参与提出的Transformer-XL 和XLNet，至今仍是预训练模型发展史上绕不开的名字。前者推动了长文本建模能力的跃迁，后者更是预训练模型领域绕不开的里程碑，其思想直接影响了后续GPT系列的技术路线。

2019年，他成为ACL（计算语言学协会，顶级国际学术组织）史上最年轻的领域主席之一，在创立月之暗面之前，又先后在Google Brain 和FAIR（Meta旗下基础人工智能研究研究院）任职——既有理论研究者的锋利，也有顶尖工业实验室训练出来的工程质感，这样的经历，在国内并不常见。

也正因如此，外界在评价月之暗面时，谈论的往往不只是能力，还有一种更难被量化的气质。或许用Manus首席科学家季逸超对Kimi的评价可以一语概之：

“Kimi这家公司，还是比较有品味的。”

品味，taste，这两年频繁的在创投圈里被提起，常常被认为是AI公司唯一的护城河。2026年3月《纽约客》甚至直接写：“taste”已经成了硅谷新的buzzword，热度有点像 2010年代的“disruption”。

在季逸超眼中，品味的具象化，体现在一家公司的evaluation或者内部的benchmark上，“因为你内部的衡量指标，无论是对于模型的benchmark，还是对于人，其实决定了这家公司和产品该走的方向”。

杨植麟身上一个很突出的特点是，他似乎并不满足于“按别人的题目把分考高”，而总想先确认：这道题本身出得对不对。

绝大部分行业公开的benchmark从根本上来说是由人工定义的，经常会存在benchmark不够或者失效的现象。

“现在agent能用的benchmark不是很多，而且你在benchmark上看到一个分数，很多时候并不是agent能力的反应，甚至很片面，这个是我觉得大家要去解决的一个问题。”杨植麟在《张小珺|商业访谈录》的播客中，曾披露过行业的这一现状。

但很多公司为了刷分，只针对性的让模型做几个特定场景，以方便对外发新闻稿来达到不同的目的，然而，那并不是模型真实的表现能力，在一些更OOD(Out-of-Distribution，可简单理解为“超纲“)的场景里，体感就会变得很差。

基于此，月暗内部补了一套更贴近真实工作的benchmark：

比如K2.5在代码方向上，并不只看公开榜单，而是自己设计了Kimi Code Bench，去衡量build、debug、refactor、test这些更接近真实软件工程的任务；在办公场景里，又专门做了AI Office Benchmark和General Agent Benchmark，去看Office输出质量和多步工作流到底完成得怎么样。

往里一层，在K2.5 Agent Swarm的训练里，它的奖励机制也不只是“调来更多agent”这种表面的热闹，它会刻意避免两种情况：看起来很多agent，实际还是串行在做；或者为了“并行”好看，硬拆出一堆无效步骤，反而拖慢整体进度。

这几乎是季逸超那句话的具象版本：你用什么 benchmark，就会训练出什么产品。月暗不是先做出一堆功能，再反过来替它们找解释，恰恰相反，是它先决定什么样的能力值得被度量，产品才沿着这些指标往外生长。

只是，这样的路径也意味着更高的研发成本，更慢的产品节奏，以及对底层模型能力持续兑现的更高要求。

事实上，这也是杨植麟过往风格的延续。

无论是Transformer-XL，还是后来的XLNet，他做的都不只是沿着既有路径再往前推一点。前者试图解决的是，模型在面对更长信息时，为什么总会出现记不住、接不上的问题；后者则干脆绕开当时主流预训练路线的一些先天缺陷，重新改写了题目本身。

这两项工作的共同点在于，它们都没有停留在既定框架里做加法，而是直接碰了当时行业默认接受的前提。

这就是杨植麟。他似乎从来不满足于只在现成赛道上提速，而总要先追问一句：这条赛道的起点、规则和边界，是否本来就值得重画。

到了创业时期，他身上这种“先定义问题，再做技术”的习惯，变得更具体了。

早在2023年Kimi以超长文本能力进入公众视野时，杨植麟看重的就不只是“能装下更多内容”，而是另一件更底层的事：当信息越来越多、任务越来越长时，模型还能不能把前后文接住，并持续往前推。

今天再回头看，Kimi首页摆出来的，已经不只是一个对话框，而是Docs、Slides、Sheets、Deep Research、Kimi Code、Kimi Claw、Agent Swarm这样一整排能力模块。表面上看，这是产品在变多；往深一层看，它们其实都在回答同一个问题：

模型真正的价值，不是某一刻把一句话答得多漂亮，而是任务一旦被拉长、被做复杂之后，它还能不能一路不掉链子地把整件事接住。

而一个试图做到这一点的产品，最终就很难停留在“聊天助手”的位置上，它会被一步步推向更重的角色：知识工作的入口、调度台，甚至执行平台。

但当Kimi从“回答问题”转向“调度知识工作”，它就很难只守一头：往下要补模型，往上要争入口。缺了用户关系，只是别人的能力供应商；缺了底层能力，又撑不起“把事做完”的承诺。这意味着月之暗面从一开始就走进了一场更重的战役——资本密度更高，兑现周期更长。

而当一家公司同时打两场战争，钱就不再只是财务问题，而是战略本身。月之暗面当然不至于为生存发愁，但它怎么会不缺钱呢？

02 怎么会不缺钱呢？

2025年的最后一天，杨植麟发布内部信，透露公司的现金持有量超过100亿元，作为对比，同样以IPO前的财务数据为基准：MiniMax在赴港招股时，若只看现金及现金等价物，约为24.9亿元人民币；智谱同期约为25.5亿元人民币。若按更宽口径看可动用资金，MiniMax约为72.1亿元人民币，智谱约为32.1亿元。

于是，杨植麟说：“我们短期不着急上市”。然而3个月后，月暗IPO的消息不胫而走。看起来，似乎与杨植麟的“不着急”前后矛盾。

不过，把这两句话放回同一条时间线上看，它们未必真的互相抵触：前者说的是，月之暗面当下并不需要为生存或续命仓促上市，后者对应的则是，在AI概念再度受到资本追捧的窗口期，这家公司也没有理由把一条可能更宽的融资通道长期关在门外。

要知道，能不为眼前的生存焦虑上市，和该为下一场更昂贵的战争提前备粮，本来就是两回事。

更何况，月之暗面怎么会不缺钱呢？

行业如今正在发生的变化是：模型公司向上抢入口，办公巨头向下吞模型，协作平台横向加AI。这三股力量表面上方向不同，但底层想争的是同一样东西：知识工作的控制点——也就是杨植麟目前所在的战场。

说的更直接一些，大家都想从“帮用户做一点事”走向“定义用户怎么做事”。

原因并不复杂：大模型正在变得越来越聪明，但“聪明”本身并不直接创造价值。真正决定价值能否落地的，是谁能先把这颗大脑接进现实世界的手和脚里。

就像一个伟大的方案，若不能执行落地，那无异于纸上谈兵。

一个大模型公司都不得不面对的事实是：模型层的“纯智力租金”正在快速被压缩。

我们以Anthropic为例：Anthropic在2024年6月发布Claude 3.5 Sonnet时，API定价就是$3/百万输入token、$15/百万输出token；到2026年的Claude Sonnet 4.6，官方文档给出的价格仍然是$3/$15，但上下文窗口已经到了1M token，并明确主打agents、coding、computeruse。

也就是说：模型能力在显著跃迁的同时，单位“智力”的价格并没有跟着抬升，反而更像被竞争锁死了。

国内就更不必说，2025年，大模型价格战已经卷到几乎贴着成本线打：阿里云2月将通义千问视觉理解模型降价超80%，百度4月发布文心4.5 Turbo和X1 Turbo时，又把输入价分别打到0.8元和1元/百万tokens，月暗也在同月下调开放平台价格，官方明确写到，Kimi-latest自动缓存后的价格仍只有1元/百万tokens。

《财经》曾援引多位云厂商负责人的说法指出，2024年5月以前，国内大模型推理算力毛利率还高于60%；但在5月各大厂接连降价后，这一毛利率已跌至负数。

另一边，头部公司的路径已经越来越一致：卖的都不只是 token，而是把模型变成能真正干活的系统。

OpenAI已经把web search、file search、containers 单独拿出来收费，在Responses API 和Agents SDK 里，也直接把工具调用、状态管理、多步执行写进产品定义；Anthropic同样不再只收模型调用费，web search 和 code execution另行计价，对Claude Code的定义也不再是代码补全，而是能读代码库、跨文件修改、运行测试、交付结果；

Google一边在Gemini API里把搜索增强、上下文缓存存储拆出来卖，一边又把Gemini全面塞进 Gmail、Docs、Sheets、Meet、NotebookLM 等Workspace体系，强调服务每个员工、每条工作流；

微软则把Copilot做成贯穿Microsoft 365的工作入口，覆盖聊天、搜索、文件、邮件和agents构建；飞书和钉钉也都在把AI往会议纪要、任务提醒、知识问答这些高频工作环节里嵌。

甚至连Notion、Cursor这样的轻量级选手也已经把自己包装成“AI workspace”，主打Agent、Enterprise Search、自动化和知识空间。

Kimi也把钱从API挪到“我替你动用了多少工具、占用了多少环境、持续运行了多久”上：Kimi web search每次调用收费0.005美元，搜索结果token还会继续计费；Kimi Claw的一键云部署则需要Allegretto（每月$31）或更高会员。

市场也用真金白银给出答案：微软这边，2026财年第二季度财报显示，Microsoft 365 Copilot的付费席位已达 1500万个，按标价年化测算约为54亿美元；谷歌则成功实现了Scaling Law到商业利润的转化。根据2026年初的披露，Gemini Enterprise已售出超过800万个付费席位，覆盖超过2,800家大型企业客户。

当然，“喜报”里也有升级为“知识工作执行平台”的Kimi：

据第三方基于Stripe支付数据的追踪，Kimi个人订阅用户1月支付订单数环比增长8280%，2月环比再涨123.8%。在其全球支付榜单上，短短两个月，Kimi排名由百名开外飙升至第9位。

据Gartner（全球最知名的技术研究与咨询公司）判断，到 2035年，agentic AI可能贡献企业应用软件收入的约 30%，规模超过4500亿美元。

于是，一个更清晰的格局开始浮现：大模型公司的终局对手正在快速收敛。

OpenAI、Anthropic、Google、微软，以及月之暗面这样的新玩家，看上去分属不同位置，做的却越来越像同一门生意——把模型接进真实工作流，争夺知识工作的入口、调度权和收费权。也正因此，他们彼此都在改写对方的边界，也彼此成为对手。

这场战争烧钱的速度，与对手的体量成正比，而月之暗面要同时与数家万亿市值的巨头对垒，每一轮弹药补给都是生死线。

图注：月之暗面要同时对垒的巨头们

而最难的是，尽管站在同一片战场上，大家要打的仗却并不一样。

对大多数公司来说，这更像是一场单线推进的竞争：

有的是从既有入口往下压，比如Google、微软、飞书等，它们原本就守着Docs、Sheets、Word、Excel这些现成的入口，AI对它们只是升级，不是开荒；

有的公司选择从模型能力往上爬，比如智谱和MiniMax，皆是以能力层起家，再慢慢往agent和应用层上探。 OpenAI和Anthropic也是同理，先模型后产品，并且如今它们已经占住了开发者和代码助手的高地，可以从容地向外扩张；

而Notion、Cursor、Perplexity这种，它们的优势不是模型一定更强，而是用户原本就在它们那里干活，已经在用户的某个具体工作场景里扎得很深了。

它们各自都有根据地，只需专注在将自己的优势继续放大上。

但Kimi没有。对杨植麟而言，他像是在同时应付几场战役：

它既没有现成的办公入口，也不甘心只做底层能力的供应商。它想让用户直接把工作交给Kimi，这就意味着它不仅要证明模型够强，还要证明用户有理由改变原本的工作习惯。

前一种成本，是训练、推理、Infra和工程；后一种成本，是产品打磨、市场教育、组织渗透和企业信任。这意味着月之暗面要同时承担两条最昂贵的战线：一条是模型军备竞赛的硬成本，一条是用户习惯迁移的软成本。

Google和微软每年在AI上的投入以百亿美元计，但它们的Office 365和Workspace本就是盈利业务，AI投入是“升级存量”而非“创造增量”。

OpenAI虽也无宿主平台，但其C端付费用户数已突破 5000万，月收入约20亿美元，年化收入超过250亿美元；Anthropic近期被报道年化已快速抬升至300亿美元，形成了自我造血飞轮。

月之暗面则不然。它的估值在三个月内从43亿美元飙至180亿美元，创下中国“十角兽”最快晋级纪录之一，但这恰恰说明资本对其“多线作战”能力的极度渴求——

既要养得起K2.5这样的万亿参数模型和端到端强化学习的算力消耗，又要熬得起企业客户从试用到真正依赖的18个月平均转化周期；既要维持C端免费策略以抢夺用户时长，又要搭建企业级私有化部署和API服务体系。

据行业估算，其2024年单年算力支出已超10亿元人民币，而Agent产品的工程化、多模态能力的持续迭代、以及海外市场拓展，都将继续推高这一数字。

更关键的是，这场战争没有终局。模型能力每提升一代，入口争夺就要重新打一遍；用户习惯每松动一寸，就需要持续的产品投入来巩固。短时间内就去IPO，更像是“永远需要更多钱”的注脚。

而比“永远需要更多钱”更紧迫的现实是：它的钱甚至还没找到稳定的来路。

03 道阻且长

如果把这场竞争理解成一场阵地战，Kimi更像是一个火力很猛、意图很靠前的远程兵种：出手快、爆发强、打法直接，但它背后的补给线、原生地盘和容错空间，却远比对手脆弱。

月暗的造血困境，藏在它最光鲜的履历里。

尽管估值已经突破180亿美元，但它的收入规模尚不及对手的零头。2025年，月之暗面C端订阅收入估算约2亿元人民币（数据来自于媒体《光锥智能》），加上API收入也难以触及1亿美元。

即便2026年K2.5发布后“20天收入超过2025年全年”，这种爆发更多反映的是此前基数之低，而非商业模式之稳。

更深层的问题在于，它的用户来得快，去得也快：2024年11月，它的月活是3600万，一年后（2025年Q3）跌至不足千万。

数据过山车的背后，也暴露出杨植麟在运营层面的偏好：更擅长方向判断与关键决策，而非渐进式的节奏把控。

2024年，月暗是行业公认的“投流狂魔”，高峰期每月投放高达数亿元，10月和11月单月投放甚至超过了2亿元。

但到了2025年情况变了。字节、阿里这样的巨头，靠着自己原有的流量入口和产品生态，把拉新成本抬得很高。对月之暗面这种创业公司来说，单靠花钱买用户，越来越像一个填不满的无底洞。

与此同时，DeepSeek又用极高的工程效率，把模型能力的价格迅速打了下来。Kimi早期靠“长文本”建立起来的那点领先优势，也被快速稀释了。

在此背景下，杨植麟的应对不是精细化调优，而是直接“踩刹车”：全面停止投放，暂停多个安卓渠道与第三方广告合作，停更两款出海产品。全员信明确“不以绝对用户数量为目标”。

图注：杨植麟内部信截图

从“烧钱换增长”到“全面收缩”，战术转换大开大合，几乎没有中间过渡地带。这意味着前期投入的人力与资源并未沉淀为可持续的能力，而是随着战略转向直接清零。用户侧更出现真空期：原有C端用户习惯被中断，新用户群体教育尚未完成，品牌能见度骤降。

但问题并不止于此。

比起增长失速更值得警惕的是，月之暗面的收入结构本身，也没有看上去那么扎实，尤其是被寄予厚望的海外业务。

月暗的API收入在2025年底增长4倍，2026年初，随着开源Agent产品OpenClaw爆火，近四分之一的Tokens消耗来自该生态，另有大量调用来自AI编程工具如Kilo Code等第三方编程工具。

也就是说，Kimi的海外收入并非来自自有产品的粘性用户，而是作为底层能力被集成进别人的应用——用户不属于自己，入口也不掌握在自己手里。

图注：OpenRouter数据显示，今年2月，Kimi K2.5模型成为海外市场调用量第二名

这类收入的最大问题在于，议价空间有限，替代风险极高。一旦这些外部产品转向其他模型，收入链将瞬间断裂。

与此同时，它的烧钱速度从未放缓。2025年底对全员进行调薪和期权激励，2026年计划将平均激励翻倍；新增融资明确用于“扩增显卡规模、推进K3研发”。账面现金超过100亿元，却在不到两个月内连续完成两轮超12亿美元融资——

充裕的储备反而印证了造血能力的不足，若自我运转强劲，便无需如此急切地储备弹药。

但这也是战略定位的必然代价：既无现成入口，又未建立稳定的用户付费心智，当对手可以靠既有业务输血、靠生态锁定用户时，月之暗面只能靠自己一轮又一轮地融资，来同时填满两个无底洞。

戴雨森曾透露，杨植麟希望被认可的标签里，“企业家”是其中之一。只不过到今天，这位“天才”身上更鲜明的，仍然是工程师的质地。

在2025年底的那封内部信里，杨植麟把“超越 Anthropic、成为世界领先的AGI公司”写成最重要目标，又强调“不以绝对用户数量为目标，持续追求智能上限”，甚至明确提到“需要一点偏执的审美坚持”。

野心与方向感依然坚定，但反过来看，问题也在这里：一个创始人太相信只要模型足够好，别的问题都会被穿透。

事实上，这种思路不只影响他怎么看产品，也影响他怎么搭组织。因为当“更快、更强、更直接”被放在首位时，组织结构也会自然向极致扁平和高强度沟通倾斜。

公开报道里，杨植麟的个性签名就是“直接沟通”；公司长期坚持极致扁平，没有中间管理层，联创要直接对接40到50位同事。这样的组织当然有速度，也很适合高天赋、高自驱的人，但报道也同时写到：规模一大就会出现信息过载，一些员工会因为缺少清晰反馈和确定性而感到失重。

换句话说，他可能更擅长拉高标准、压缩链路、逼近真相，但未必同样擅长给更大规模的人群提供秩序感、安全感和可持续的管理结构。

一个人被过早放进“神中之神”的叙事里，市场就会天然高估他的确定性，低估一家公司真正要面对的复杂性。

杨植麟信奉一句话：“Problems are inevitable, but problems are soluble.” （问题是不可避免的，但问题也都是可以被解决的），这句话出自近年来被硅谷追捧的一本书：《The Beginning of Infinity》，这本书是由物理学家David Deutsch撰写的。

巧合的是，有批评者认为，Deutsch的这本书低估了组织、政治、人性在知识传播中的摩擦成本——这正是杨植麟这类技术理想主义者容易忽视的维度。

在回答张小珺“为什么AI产品还没有形成数据飞轮”时，杨植麟是这样解释的：

“因为基于算力的scaling太强大了……另一方面，所谓的数据飞轮是很依赖外部环境的feedback(反馈)，这个feedback我们不希望它有很多的噪声，但现在可能somehow还没有把这个问题解决的很好，大模型的学习对噪声还是比较敏感的，跟传统的推荐系统不太一样。”

简单理解就是：在当下这个阶段，算力扩张和强化学习带来的能力提升仍然十分明显；相比之下，让模型直接从复杂、嘈杂的用户反馈中持续学习，这条路还没有被真正跑通。

某种程度上，这种对“内部确定性”的倚重，也延伸到了杨植麟看待外部世界的方式里。

他曾说，要在“自己的故事里去感受自己是个什么样的人”。这句话未必是一种回避，更像是他处理不确定性的方式：当外界围绕投放、留存和商业化不断提出疑问时，他更愿意回到自己更熟悉、也更相信的那部分东西——技术迭代、能力提升，以及内部逻辑的持续自洽。

但月之暗面终究会走向更大的舞台。Scaling Law的红利也许还没有结束，可一家公司能不能走远，终究不只取决于模型本身。再往后，真实世界的反馈、团队的承接和商业的耐心，都会成为同样重要的变量。

对杨植麟而言，这或许也是另一门课：如何让技术之外的部分，也慢慢长出来。

本文来自微信公众号“首席人物观”（ID：sxrenwuguan），作者：二毛，36氪经授权发布。

Claude Opus 4.7连夜突袭：或将抢走全球7亿打工人饭碗

新智元 — Fri, 17 Apr 2026 07:02:08 +0000

Anthropic 正式发布 Claude Opus 4.7，核心升级落在复杂任务执行、高清视觉理解和更稳的长链路工作流上。对普通用户来说，最直接的变化是更听指令、更会看图、产出更接近成品，同时也要注意Token也会烧得更快了。

就在刚刚，Anthropic 正式发布 Claude Opus 4.7，并将它定义为当前可广泛使用的最强 Claude 模型。

性能不如此前曝光的新一代Claude Mythos Preview那么炸裂，但比普通用户能真正用到的Opus 4.6强了太多，除了Agentic搜索能力略有下降外，实现了全面碾压！

官方给出的本次升级的关键词：复杂任务、更强视觉、更稳的长链路执行，以及更少需要人工参与。

只要还在用大模型写文档、读截图、做演示、整理材料，Opus 4.7 带来的体验变化，很难绕开。

本次更新最大的亮点，是Opus 4.7的视觉能力大幅提升，在测试中从Opus 4.6约50%的分数，直接飙升到接近满分！

而这，补上了AI目前最大的视觉短板，或许已经不知不觉地迈过了替代人类工作的那道最重要的槛！

GPT-5.4 Thinking是这样评价它的对手Claude Opus 4.7发布给打工人带来的影响的：

本次升级的关键

在于复杂任务的完成度

Anthropic 把 Opus 4.7 的核心升级点放在了高级软件工程和长时间任务执行上。

用户已经可以把过去需要密切监督的高难度编码工作交给它处理，它会更严格地执行指令，也会在回报结果前主动想办法验证输出。

API 发布说明里，Anthropic 也把它称为当前最强的通用可用模型，面向复杂推理和代理式编码场景。

大模型竞争的焦点，正在从答得像不像，转到做得完不完。只会写一段漂亮答案，已经不够了。

能不能把一份长文档改干净，能不能把一套资料串起来做成可交付物，能不能持续几十分钟甚至更久不跑偏，这才会决定它在日常工作里能不能真的替人扛起一片天。

这能够从 Opus 4.7 的官方发布重点里直接看出来。

纯编程只是开胃菜

SWE-bench Multilingual 测的是模型修复真实 GitHub issue 的能力，覆盖多种编程语言。

Opus 4.7 拿 80.5%，Opus 4.6 拿 77.8%，涨 2.7 个百分点。

单看这个数，似乎只是一次常规迭代。但同一张图右边那组数据更有意思，后面回头讲。

1M token 里的长任务

GraphWalks 是 OpenAI 做的长上下文基准，把一张有向图用边列表塞满 1M token 上下文，让模型做图遍历。

两种考法：一种是 Parents，给一个节点让模型找出所有直接指向它的父节点；另一种是 BFS 广度优先搜索，从起点出发一路找到特定深度可达的节点，对 Agent 跑多步骤长任务是硬指标。

在 Parents 1M 这趴，Opus 4.7 从 71.1% 提到 75.1%，4 个百分点的常规改进。

而到了 BFS 1M，Opus 4.7 则从 41.2% 一口气干到 58.6%，拉开 17.4 个百分点。

换个场景再看。

Vending-Bench 2 让模型模拟经营一台自动售货机，测长时间工作流里的决策连贯性。

Opus 4.6 最终余额 8,018 美元，Opus 4.7 做到 10,937 美元。

同一台售货机，同一个时间窗口，Opus 4.7 多挣了 36%。

Agent 的眼睛换了代

ScreenSpot-Pro 测的是 Agent 的屏幕定位能力。

给模型一张 VSCode、Photoshop、AutoCAD 这类专业软件的高分辨率桌面截图加一条自然语言指令，让它定位到具体的 UI 元素。在高分辨率屏幕里，目标 UI 元素往往只占整张图的 0.07%，极考验精细视觉。

同样低分辨率不带工具，Opus 4.6 拿 57.7%，Opus 4.7 拿 69.0%，拉开 11.3 个百分点。

切到高分辨率，Opus 4.7 不带工具就达到了 79.5%。叠加工具调用，跑分直接来到 87.6%。

视觉能力在一些测试（如XBOW的基准测试）中，Opus 4.7相比Opus 4.6得分直接翻倍，从54.5%跃升到接近满分98.5！

这造就了Opus 4.7相比4.6在计算机使用（Computer Use）能力的天壤之别！

回到前面留的那张编程图。

SWE-bench Multimodal 这项，Anthropic 是用内部实现的测试 harness 跑的。

测的是前端 JS 软件修 bug，任务里带着 UI 截图、效果图一类的视觉素材，模型要结合图片和代码一起干活。

从 Opus 4.6 的 27.1% 做到 Opus 4.7 的 34.5%，一口气提了 7.4 个百分点。

Opus 4.7 的编程升级，重点是让模型看懂屏幕。眼睛换代了，脑子才能干更复杂的活。

GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro 都没扛住

前面全是自比，现在来看看跟老对手们怎么打。

GDPval-AA 是 Artificial Analysis 基于 OpenAI GDPval 数据集做的评估。

它覆盖了 44 种知识工作职业、9 大 GDP 核心行业，任务来自资深职业人士（平均 14 年经验）的真实交付物。AA 版本让模型在 agent loop 里干活，用盲测两两对比打 Elo 分。

Opus 4.7 拿 1753，Opus 4.6 拿 1619，GPT-5.4 拿 1674，Gemini 3.1 Pro 拿 1314。

Opus 4.7 高出 GPT-5.4 79 分，高出 Gemini 3.1 Pro 439 分。

OfficeQA Pro 是 Databricks 做的企业级推理基准，语料是近 100 年的美国财政部公报，8.9 万页 PDF、2600 万个数字。模型要精准找到文档、解析表格和正文、跨文档做分析推理。

在这里，Opus 4.7 的跑分高达 80.6%，而 Opus 4.6 只有 57.1%，GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro 更低，分别是 51.1%和 42.9%。

换句话说，Opus 4.7 是 GPT-5.4 的 1.6 倍，是 Gemini 3.1 Pro 的 1.9 倍。

跃升最炸的是生物学

翻到最后一张，Structural Biology，生物分子推理。

Opus 4.6 只有 30.9%。而Opus 4.7 直接冲到了 74.0%。

一次版本迭代，从三成到七成半，2.4 倍。

堪称是所有 benchmark 里跃升最夸张的一项。

普通用户最先感受到的

是三大变化

第一个变化，指令遵循能力更强了。

Anthropic 写到，Opus 4.7 的指令遵循能力大幅提升，过去很多模型会松散理解、漏掉细节，Opus 4.7 则更倾向于逐条照着执行。

代价是，旧提示词有时会出现意料之外的结果，用户需要重新调整写法。

对普通用户来说，这会直接减少提示词玄学，写需求、定格式、列限制条件，会更有用。

第二种变化，Claude 看图会更细。

Opus 4.7 支持长边最高 2576 像素的图像输入，大约 375 万像素，超过此前 Claude 模型的三倍。

官方专门点了几个场景，密集截图、复杂图表、精细结构图、需要像素级参考的任务。

放到现实使用里，这对应的就是看懂一页密密麻麻的数据截图，识别产品原型细节，从复杂流程图里抽信息，读一张高分辨率海报或报表时少丢细节。

第三种变化，输出结果会更容易接近可交付的成品。

Anthropic 提到，Opus 4.7 在界面、幻灯片、文档这些专业任务上更有审美，也更有创造性。

它在基于文件系统的记忆上做得更好，能跨多轮、多会话记住关键备注，减少重复交代背景。

对经常拿模型润色材料、整理项目、反复改同一份内容的人来说，这种提升会比跑分的提升来得更直观。

这次发布

安全也被摆在了同样重要的位置

Anthropic 在一周前刚刚公布 Project Glasswing，专门谈到了前沿模型在网络安全方向的风险与收益。

Opus 4.7 成了这套新思路下第一个公开部署的模型，官方强调，它的网络安全能力弱于 Mythos Preview，并且上线时带有自动检测和拦截高风险网络安全请求的护栏。

合规安全研究人员则可以申请加入新的 Cyber Verification Program。

从安全评估看，Opus 4.7 与 Opus 4.6 的整体安全画像相近，在诚实性和抵抗恶意提示词注入上更强，在某些细项上也存在小幅走弱。

Anthropic 的结论是，它整体上「较为可靠且值得信任」，距离理想状态还有空间。

这说明，Anthropic 没有把发布包装成一次毫无代价的全面跃升。

谁会立刻受益

谁又要多留一个心眼

最先受益的人群很清楚，开发者、分析师、法务、研究人员，以及所有高频处理文档、表格、演示材料的人。

官方早期测试反馈里，很多合作方都提到同样几件事，复杂工作流更稳了，错误恢复更强了，文档推理、代码审查、数据分析、长上下文任务都有明显提升。

需要多留一个心眼的地方也已经写在官方说明里。

更高分辨率图像会烧掉更多 Token，用户用不到这些细节时，最好先压缩图片。

Opus 4.7 还换了分词器（Tokenizer），同样的输入可能会多出大约 1.0 到 1.35 倍 Token，高 Effort 下输出 Token 也会增加。

对直接在 Claude 应用里聊天的普通用户，这更多会体现在额度和响应体验上。

对使用龙虾和Hermes Agent这类API的用户和团队客户，这就是实打实的成本变量。

好在价格方面，Opus 4.7和4.6与4.5保持了一致，没有涨价，但这个价格本身其实就已经足够昂贵了...

Anthropic想传递的信号

已经很清楚了

从 Opus 4.7 这次发布能看出，Anthropic 眼下押注的方向已经很明确，长任务执行、视觉理解、工具协同、少监督交付，这几项能力正在被打包成下一阶段的大模型主战场。

官方同步上线的 Xhigh Effort（思考程度介于 high 和 max 中间）、Task Nudgets 公测，以及 Claude Code 里的 /ultrareview，也都围着这个方向在转。

除了官网公告外，Claude也公布了Opus 4.7的系统卡，长达232页，里面公布了更多值得关注的细节，限于篇幅再次我们不作展开。

对普通用户来说，对Claude Opus 4.7更直接的感受会是，交代清楚以后，它更容易把事情做对，看图更细，写出来的东西更能直接拿去用。

大模型从会聊天走向会干活，这一步又往前挪了一大截。

真正能干好活的最强生产力模型，从Opus 4.6，变成了Opus 4.7。

参考资料：

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7

https://x.com/claudeai/status/2044785261393977612

https://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb/website/037f06850df7fbe871e206dad004c3db5fd50340.pdf

本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，编辑：艾伦好困，36氪经授权发布。

8点1氪丨全季大连某酒店账号公开多名客人特殊订单备注；金立手机创始人被曝在印尼卖家具；雷军将连播15小时测试新SU7续航

8点1氪 — Fri, 17 Apr 2026 07:02:08 +0000

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近日，一则题为“全季客人备注大赏”的帖文在社交平台引发争议。涉事账号“全季大连xx酒店”将多名客人的特殊订单备注公开发布，配文称“每天被客人备注笑到捶桌”“前台已笑晕在系统里”。有网友发帖表示：“一个酒店官方账号，私自将客人订单备注发到网上，评论区引起网友无谓的猜测，有些甚至偏恶意。”

针对此事，上游新闻记者4月16日致电涉事酒店。工作人员回应称，发布帖文的账号并非酒店官方账号，具体由谁开设他并不清楚。华住酒店集团客服表示，核查后发现，该账号确认为员工的个人账号，目前已要求该员工立即注销账号，并对其进行通报批评。（上游新闻）

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据红星新闻4月16日报道，多位网友爆料称，刘立荣在印尼经营家具公司Starlead。去年7月，他曾身穿印尼当地传统服装，出席Starlead展厅开幕仪式，并在上台讲话后落座于该公司CEO身旁。而Starlead的创始人何星是刘立荣的老部下。Starlead公司官网显示，该公司成立于2023年9月，瞄准出海印尼的中国企业，致力于提供现代实用的家居家具，在印尼专卖店超过20家，海尔、宁德时代、小米等都是其客户。Starlead的创始人何星，是刘立荣的“老部下”。

2017年，金立手机出货量同比减少了1000万台，远低于预期。同一年，有关刘立荣赌博输掉巨额资金的传闻开始在金立供应商之间流传。当时有接近金立公司股东的人士表示，董事长刘立荣在赌博上输了超过100亿，挪用公款的数目可能在60亿左右，不排除有人设局。刘立荣则在接受媒体采访时承认自己曾去塞班赌博，并表示懊悔，“赌这个东西真的不能沾，一失足成千古恨。不光是在于涉及多少钱，它会对你的品行定性，让一个人人格破产。”但他称自己没有输掉100亿，而是“十几亿”，其中不乏“借用”公司的钱。（红星新闻）

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36氪获悉，4月15日，京东发布“机器人产业服务全景图”。全景图聚焦三大核心：携手超200家品牌，目标2026年销售破百亿；依托超级供应链，建全球最大具身数据采集中心、京东机器人售后维修服务3年覆盖50余城；基于JoyAI大模型加速开放JoyInside附身智能交互能力，为机器人注入“智慧大脑”。

电子布库存持续紧张，涨价周期尚未结束

从业内获悉，多家电子布（电子级玻璃纤维）厂商库存紧张，部分企业库存不足十天。行业整体扩产进度受织布机供应瓶颈制约，短期内补库难度较大。业内人士分析认为，在织布机瓶颈未突破、产能向高端布倾斜的背景下，电子布高景气格局仍将延续，涨价周期尚未结束。（上证报）

亚洲富豪挟250亿美元涌入AI领域，面对高估值毫无惧色

据报道，尽管对美国AI企业估值过高的疑虑渐起，亚洲富裕投资者仍向该领域投入数十亿美元的私人资本，毫无惧色。根据PitchBook数据显示，2025年亚洲高净值个人及家族办公室共向全球AI私募融资投入243亿美元。今年动能延续，截至4月8日，新增投资额已达9.5亿美元。这波投资热潮正值SpaceX、OpenAI和Anthropic PBC等行业巨头在募资中持续创下惊人估值。对亚洲富裕投资人而言，抓住世代级科技机会的吸引力，已超越潜在泡沫的风险。（新浪财经）

为加速重塑Siri，苹果安排近200名工程师培训AI编程

据报道，为了追赶AI竞争对手，苹果正在将近200名Siri工程师送往为期数周的训练营，学习如何使用AI进行编程，旨在提升程序员的AI编程能力。据悉，该培训覆盖了Siri团队近九成工程师。训练营的培训重点将是学习使用Anthropic旗下Claude Code等AI辅助开发工具。

在此之前，Siri团队长期沿用传统开发模式，在AI辅助编程方面的应用相对滞后，这也导致近年来Siri的功能迭代速度放缓，与谷歌Assistant、亚马逊Alexa等竞品的差距逐渐拉大。谷歌Assistant深度集成Gemini模型，早已支持多步复合指令、跨应用协同；亚马逊Alexa拥有超10万种兼容智能家居设备，技能库丰富，擅长多设备联动控制。（界面新闻）

美联储4月维持利率不变的概率为98.4%

据CME“美联储观察”：美联储4月加息25个基点的概率为1.6%，维持利率不变的概率为98.4%。美联储到6月累计降息25个基点的概率为0%，维持利率不变的概率为98%，累计加息25个基点的概率为2%。（财联社）

特朗普签发多项输油管道许可，以促进美加之间的石油运输

据白宫公布的文件显示，美国总统特朗普15日签发了多项输油管道许可，其中包括一项新建输油管道的许可，旨在促进美国与加拿大之间的原油及油品运输。该建设许可已颁发给Bakken Pipeline Company，用于北达科他州伯克县的管道设施建设。此外，他还签发了其他许可，以维护和运营位于北达科他州和密西根州、靠近边境地区的现有输油管道。（新浪财经）

美股三大指数集体收涨，纳指十二连涨再创收盘新高

36氪获悉，4月16日收盘，美股三大指数集体上涨，纳指涨0.36%，为连续12个交易日上涨续创新高，标普500指数涨0.26%创历史新高，道指涨0.24%。大型科技股多数上涨，英特尔、甲骨文涨超5%，微软涨超2%，Meta、亚马逊、奈飞小幅上涨；苹果跌超1%，特斯拉、谷歌、英伟达小幅下跌。热门中概股多数走强，蔚来涨超6%，阿里巴巴、百度、小鹏集团涨超3%，理想汽车、拼多多涨超1%；老虎证券、小马智行跌超1%。

聚焦充电宝等重点领域，市场监管总局开展专项行动打击虚假CCC认证标志

市场监管总局在全国范围内部署开展CCC认证守底线专项行动，全链条、全方位加强CCC认证监管，营造安全放心的消费环境。强制性产品认证也就是我们常说的CCC认证制度是我国政府遵循世贸组织规则和国际通行规则建立的具有市场准入性质的合格评定体系，列入CCC认证目录的产品，需要获证后才能出厂、进口、销售。此次专项行动将突出一个“严”字。将对指定认证机构实施全覆盖监督检查，聚焦充电宝、电动自行车、燃气燃烧器具等重点领域，开展有效性抽查。深入推进CCC认证标志试点改革，精准打击虚假CCC认证标志，加强产品质量责任追溯。（界面新闻）

三星请求法院禁止工会开展非法罢工活动

一名发言人表示，三星电子于16日向法院提起申请，要求禁止其韩国工会在计划中的罢工期间开展非法活动。眼下这场薪资纠纷，恐将扰乱这家全球最大存储芯片制造商的生产运营。三星并未详细说明此次法律行动的具体细节。工会则将此举称为“宣战”，指责公司侵犯了受法律保护的罢工权。（新浪财经）

万科回应总裁空缺：已由董事长及高管团队分担相关职责

36氪获悉，万科A在深交所互动易平台回应了总裁职位空缺、泊寓业务、化债等市场关注。对总裁一职的空缺，万科表示，公司总裁职位目前处于空缺状态，公司已通过董事会授权及高管分工调整，由董事长及公司高管团队分担相关职责，确保了公司经营决策的正常开展和公司治理的有效运作。万科还提到，受多重因素影响，当前公司面临着多重风险挑战，整体经营形势依然十分严峻。在各方支持下，集团全力推进改革化险工作。

国际原油市场逐渐回归基本面定价，库存消耗继续推升油价

当前，国际原油市场从3月份“溢价绑架油价”的恐慌性交易，逐渐回归至基本面定价。最直观的数据表现为，纽约WTI近月期货合约升水较峰值回落约60%，国内原油期权波动率指数（VIX）自高点腰斩，同时原油期货沉淀资金规模降幅超四成。（证券时报）

摩根大通CEO杰米·戴蒙出售价值4000万美元摩根大通股票

摩根大通首席执行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon）4月15日出售了价值超过4000万美元的该行股票，这是他最新一次减持套现。戴蒙执掌这家银行已超过20年，直到2023年底他才开始出售自己持有的该行股票，当时他卖出了100万股，价值约1.8亿美元。他去年出售了价值约2.33亿美元的股票，今年2月出售了价值约2100万美元的股票。他目前仍持有该行超过620万股股票，价值约19亿美元。这些股票由戴蒙、他的妻子和他的家族信托持有。（新浪财经）

上市进行时

先正达

先正达寻求最早6月在香港以保密方式提交IPO申请。（财联社）

春光集团

36氪获悉，春光集团披露招股书，拟于近期在深市发行新股并上市。

中科宇航

36氪获悉，上交所官网显示，4月15日，商业火箭企业中科宇航IPO状态变为已问询。中科宇航成立于2018年，3月31日，该公司IPO申请获受理，后被抽中现场检查。此次IPO，中科宇航拟募资41.8亿元，其保荐机构为国泰海通证券。

华盛锂电

36氪获悉，华盛锂电公告，公司已于2026年4月15日向香港联交所递交了发行境外上市股份(H股)并在香港联交所主板上市的申请，并于同日在香港联交所网站刊登了本次发行上市的申请资料。本次发行上市事项的相关申请资料为公司按照香港证监会和香港联交所的要求编制和刊发，为草拟版本，且所载资料可能会适时作出更新及修订。

AI最前沿

腾讯混元3D世界模型2.0发布并开源

36氪获悉，4月16日，混元3D世界模型2.0（HY-World 2.0）正式发布并开源。HY-World 2.0是一个多模态世界模型，能够根据文字、图片、视频等不同类型输入，自动生成、重建和模拟3D世界，同时支持多格式3D资产（Mesh/3DGS/点云等）导出，支持与现有的游戏工作流无缝对接，用于快速生成游戏地图和关卡原型。

OpenAI退出挪威“星门”数据中心合作，微软接手

OpenAI放弃直接从英国AI云服务商Nscale在挪威运营的数据中心租赁算力的计划。微软将接手该数据中心的剩余算力。OpenAI表示，正与微软洽谈从其手中租赁算力。（新浪财经）

Adobe推出可操作Claude的创意工具AI助手

Adobe4月15日宣布推出一款全新的人工智能助手，旨在帮助用户在其照片、视频及数字内容编辑软件套件中执行各项任务。该助手还将与Anthropic的Claude AI模型进行集成。（新浪财经）

马斯克的xAI据悉将向编程初创公司Cursor提供算力支持

据知情人士透露，埃隆·马斯克的人工智能公司xAI计划与编程初创公司Cursor达成一项新的合作协议，让后者利用其庞大的计算能力。消息人士称，Cursor计划在xAI的基础设施上训练其最新的AI编程模型Composer 2.5。他们还表示，Cursor将使用xAI的数万快图形处理器（GPU）。（新浪财经）

阶跃发布新一代语音生成模型StepAudio 2.5 TTS

36氪获悉，4月16日，阶跃发布新一代语音生成模型StepAudio 2.5 TTS。据介绍，该模型围绕全局语境控制、文中语境控制，以及零样本复刻与全音色控制等能力进行了升级，主要面向角色配音、有声内容创作、智能语音交互等场景。StepAudio 2.5 TTS支持利用自然语言来进行合成控制。目前，StepAudio 2.5 TTS已全量上线“阶跃星辰开放平台”和Step Plan。

大公司财报

台积电：预计第二季度毛利率65.5％-67.5％

台积电预计第二季度毛利率65.5％-67.5％，市场预估64.1％；预计第二季度销售额390亿美元-402亿美元，预估381.1亿美元。（财联社）

永辉超市：一季度净利润2.87亿元，同比增长94.40%

36氪获悉，永辉超市发布2026年第一季度业绩报告。报告显示，一季度营业收入133.67亿元，同比减少23.53%；净利润2.87亿元，同比增长94.40%；扣非后归母净利润为2.47亿元，同比增长79.55%。此外，截至一季度末，永辉超市全国累计调改门店达327家。

贵州茅台：2025年实现营业收入1688.38亿元，同比下降1.21%

36氪获悉，贵州茅台发布2025年业绩报告。报告显示，2025年实现营业收入1688.38亿元，同比下降1.21%；归属于上市公司股东的净利润为823.20亿元，同比下降4.53%。拟向全体股东每股派发现金红利27.993元（含税）。

太平鸟：2025年净利润1.74亿元，同比下降32.57%

36氪获悉，太平鸟发布2025年业绩报告。报告显示，2025年营业收入63.34亿元，同比下降6.88%。净利润1.74亿元，同比下降32.57%。公司拟每10股派发现金红利3元（含税），拟派发现金红利1.41亿元，剩余未分配利润结转以后年度分配。2026年第一季度营收为16.56亿元，同比下降0.75%：净利润为1.37亿元，同比增长10.3%。

华友钴业：2026年第一季度净利润24.97亿元，同比增长99.45%

36氪获悉，华友钴业发布2026年第一季度业绩报告。报告显示，一季度实现营业收入258.04亿元，同比增长44.62%；归属于上市公司股东的净利润为24.97亿元，同比增长99.45%。业绩变动主要系产品销量增加及金属价格回升所致，以及主要受益于镍、钴、锂等金属价格的回升及公司产业一体化经营优势的持续释放。

投融资

“它石智航”完成超4.5亿美金Pre-A轮融资

4月16日，“它石智航”宣布完成超4.5亿美金Pre-A轮融资，创下中国具身智能有史以来最高单轮融资纪录，由高瓴创投，与红杉中国联合领投，美团龙珠、中金资本、凯联资本、东方富海、钧山投资等财务基金跟投。本轮融资将用于加速打造通用具身大模型AWE和持续吸引行业人才，下一轮融资将重点用于打造真干活、真量产的机器人。

酷产品

宝马将在北京车展推出M3 40周年限量版

36氪获悉，宝马将在北京国际车展推出M3 40周年限量版车型，涵盖轿车与旅行车两种版本，在华各限量20台，于2026年下半年上市。

奥迪高管透露明年将推第三款中国专属车型

据报道，德国奥迪汽车公司首席执行官索内拉表示，为重夺中国市场份额，奥迪计划于明年与中国合作伙伴上汽集团联合推出第三款中国专属车型，定位为高端运动型轿车。索内拉强调，该车型已进入开发阶段，并延续“中国需求优先”策略。（界面新闻）

追觅科技旗下AI视觉机器人品牌NAVO亮相广交会

36氪获悉，4月15日，第139届中国进出口商品交易会（即2026春季广交会）在广州开幕，追觅科技旗下AI视觉机器人品牌NAVO，携全系列高端AI智能摄像头产品亮相。据了解，NAVO自研专属安防芯片架构，搭配黑光全彩夜视引擎，首创事件级AI平台AlgoMart。上市半年，订单销售额超过6000万。

AI图谱

AI图谱，带你解读最新最快的AI咨询。46小时内两次袭击，美国人这么怕AI？

整理｜Kris

史诗级进化，OpenAI上线Mac版“超级龙虾”：Codex进化成赛博同事

雷科技 — Fri, 17 Apr 2026 07:02:08 +0000

又是羡慕Mac用户的一天。

今天凌晨，OpenAI正式发布适用于macOS的新版Codex，并附文：

Codex for (almost) everything.

It can now use apps on your Mac, connect to more of your tools, create images, learn from previous actions, remember how you like to work, and take on ongoing and repeatable tasks.

Codex (几乎) 无所不能。

它现在可以调度 Mac 上的应用程序，连接更多生产力工具，并具备图像生成能力。此外，Codex 能够通过历史行为进行学习，记忆您的工作偏好，并自主承接持续性及重复性的任务。

一言蔽之：Mac版的“原生龙虾”上线了。

自2月中旬将OpenClaw（龙虾）的创始人招揽进公司后，OpenAI在后续的两个月里就一直在捣鼓把OpenClaw的能力融入Codex中，如今终于看到了成效，而且一上线就是“王炸”。

图源：X

接下来就让雷科技（ID：leitech）带大家看看，最新的Mac版Codex都能做什么。

从开发者到维护者，Codex已实现全自动化

OpenAI公布的Codex演示视频，首先展示了Codex在Mac环境下的自主开发、自主debug的能力。

用户向Codex下达指令：测试一个“井字棋”应用并修复所有的Bug。在接收到指令后，Codex自主打开Mac上的本地Xcode工程，并且依次点击井字棋项目的网格，最终定位到程序代码的位置并执行启动指令。

图源：雷科技

从这里就能看出来，Codex并非通过后端的API直接调用测试代码，而是真正通过图形界面（GUI）像普通用户一样去“使用”这个应用。两者的区别在于：前者只是代表其解决了指令理解和代码执行问题，本质上依赖于应用本身的开放API；后者则无需调用应用的API，即可通过图形识别来完成任务。

这意味着，Codex具有真正意义上的“通用执行能力”，因为很多第三方应用压根就不会给你开放API。对于以前的AI来说，这些应用就是一个“黑盒”，它知道对方的存在，却不能操作也不能读取。

而且，这里也展示了OpenAI强大的多模态视觉识别与坐标映射能力。Codex能够“看懂”模拟器上的UI元素，并决定鼠标应该点击屏幕上的哪个像素坐标来完成下棋动作。

接下来Codex自动进入测试，然后直接识别到了Bug：“人类走一步，电脑对手会走两步”。这是整个演示中最让人惊艳的地方，因为Codex没有参考任何的错误文档，而是完全通过视觉观察和游戏规则的逻辑推理，判断出了应用在行为表现上的Bug。

图源：雷科技

某种程度上，这说明Codex已经具备一定的自主决策和“拟人”推理能力，在确定问题后，它开始着手修复井字棋程序，然后重新编译运行程序并确认Bug已经修复。而在另一个视频里，Codex还利用代码辅助插件，在没有明确文件路径提示的情况下，自主探索本地的前端项目，并且给出了改动范围最小的代码修改方案。

可以说，OpenAI通过简单的两个案例，直观展示了Codex从前端到后端的完整工作流程能力。而且这一切都是通过对图形界面的视觉识别完成的，说明其已经具备几乎涵盖所有开发环境的全流程闭环开发能力。

说实话，这真的有点可怕了。如果说以前用Codex开发应用，你还要懂一点编程知识去解决API接入等问题，那么现在可以直接跳过这些流程，让Codex像“真人”一样操作电脑并生成你想要的程序。

不只是“生产者”，更是“协作者”

另一视频则展示了Codex在多模态层面的执行能力。在这个视频中，用户要求Codex为网页的主视觉区生成一张图片，这个要求里甚至没有具体的图片风格提示词。

那么Codex是怎么做的呢？它没有直接生成一张不相关的图片，而是首先读取了本地项目文件，然后结合图形界面读取的信息，确定了网页的主题基调是“费城深夜快餐”，并以此为基准生成了一张“汉堡+薯条+深夜灯光”的图片。

图源：雷科技

而且Codex还进一步分析了“主视觉区”的排版需求。为了不遮挡左侧的文案文字，生成的图片需要在左侧留出足够的空余，并且视觉重心要偏向右侧。仅这一项就是以前的AI难以做到的，因为大多数辅助开发工具都还在“纯文本代码生成”阶段，不仅无法理解网页中的“视觉元素”，甚至连图片生成和路径引入都要用户手动指定。

图源：OpenAI

而在确定图片符合要求后，Codex自动执行指令将生成的图片移动到本地的项目文件夹中，并着手修改HTML文件，用真实的图片标签及本地路径替换了原有的占位符；同时顺手微调了CSS样式，确保图片能够完美适配网页的大小，最后还刷新了内置浏览器的网页，展示最终的网页效果。

OpenAI还展示了Codex是如何完全自主搭建一个网页的。在接收到用户的“乐高追踪网页应用”开发需求后，Codex调用开发软件完成代码编写，并自动在本地启动了开发服务器，在Codex自带的浏览器面板上加载了页面。

随后，用户可以将自己的任意需求直接告诉Codex，它会根据图形识别等获取的数据，调整网页的对应元素。比如在视频中，用户只是在对应编辑框给出了“缩小字体”的需求，Codex就自动完成了字体缩小、重新排版等一系列步骤，真正做到了“所见即所得”。

图源：雷科技

对于网页开发者来说，Codex的身份其实已经发生了转变。以前大家更多将其视作debug和网页框架搭建的“代码生产者”，最终的整合还是需要人类插手。

现在，它已经变成了你的“协作者”，你可以将更多的工作交给它。即使这涉及到具体的视觉元素修改和UI微调——以前AI可能难以准确理解你的意图，现在却不同了，因为它也能“看”到网页。

专属私人助理上线

在最后两个视频的演示里，OpenAI则是打算让Codex变成你的“私人助理”。视频中用户仅用一句话，就让Codex同时检索了Slack、Gmail、Google Calendar和Notion等四个截然不同的SaaS平台。

接着，Codex基于其语义理解能力，自主分析各平台的通知与信息，并根据优先级进行排序，将信息分类为“急需处理”和“可以暂缓”；同时根据信息的具体内容，提醒用户某些信息虽然看起来只是日常汇报，但是涉及到需要审批的事项，需要额外留意。

图源：雷科技

在总结并分类完信息后，用户又下达了新的指令“持续留意并通知我”。Codex直接建立了一个名为“Teammate - Hourly”的后台任务，并且自动设定该后台任务的具体运行规则：每小时检查一次各个SaaS平台，仅在有实质性信息增加（或无法获取最新信息）时提醒用户。

这个功能实际上也是之前OpenClaw爆火的原因——全自动的挂机“员工”。只需要下达指令，Codex就会在后台持续监控和执行相关任务，并不需要用户去主动操作，从而将AI从“被动响应”变成了“主动协助”。

而且，Codex现在的自动化操作可以在同一线程中运行，只需要打开对应聊天框，就能让AI重复或继续执行之前的任务，并不需要你重新给它安排一遍工作。所以，别看视频演示简单就不当回事，实际上只要给的指令足够详细，Codex也能像OpenClaw那样执行复杂的自动化工作流程。

视频演示中还展示了Codex在监控到新的邮件后，直接给出了邮件内容的概括，并询问用户是否需要帮忙草拟回复，这也是其根据用户的不同任务要求自行推理和设定的。

图源：雷科技

而在最后一个视频中，Codex则是根据用户的要求，通过插件访问企业的内部知识库并找到对应的产品报告，然后生成了一份面向高管的简报。在整个过程中，用户都只是给出了产品的名称，以及需要Codex做的事情，并没有提及产品报告保存在什么地方、如何查找。

全自动寻址、快速检索大量不同的文档和图片、提炼关键信息并生成文档。用户仅需一句话，Codex就自主分拆和执行了多个步骤；而且它并不需要企业给出私有API接口，仅通过用户已有的权限去调用文档，最大程度地降低了企业的数据外泄等风险。

当然，Codex如今也拥有了直接创建对应文档的能力。在视频中，Codex直接将网页端GitHub项目的最近Issue按主题整理出电子表格，然后转成Excel表格文件输出。结合此前提到的能力，实际上你可以将其当做一个高效的“数据收集员”，从私有库到公有数据，都可以让Codex收集并汇总成对应的文档，然后在其他工作中直接调用。

目前，Codex已经集成了九十多个主流办公及开发插件，用户可以在聊天框中随意调用，这还能说啥呢，干就完事了。

为什么是Mac？

说实话，OpenAI的最新版Codex要比OpenClaw更适合大多数用户。因为其并不需要用户提供系统底层权限，以让渡安全性和隐私性来换取便利性，而是借助macOS完善的辅助功能API和底层沙箱控制，实现稳定且安全的运行。这是目前Windows端做不到的（权限管理复杂且API混乱）。

而且，Codex明显针对Apple的官方开发工具做了深度整合。不仅可以直接读取Xcode的项目结构，还能直接搞定Swift软件包依赖以及模拟器状态等设置，同时自动调用Apple官方的开发文档和API规范，进行实时纠错（这对于苹果开发者来说至关重要）。

另外还有个非常关键的因素——Apple生态。很多人在讨论AI Agent的时候，都会忽略硬件生态的影响。试想一下，如果你在Windows上让AI执行一个任务时，忘记打开远程桌面程序，那么基本上就得走到电脑前进行操作；而Mac与iPhone、iPad的协同生态，让用户可以在移动设备上轻松查看Codex的工作成果，并且轻松下达新的指令。

图源：苹果

当你安排Codex在家里干活，自己跑出去快活时，原生的远程管理功能体验无疑比第三方工具更好（不过Apple Remote Desktop是真的贵）。

总而言之，Mac版Codex的发布，基本上标志着这个AI工具正式跨越了“被动助手”的阶段，开始成为直接接管系统桌面的“全能智能体（Agent）”。

它不再是一个需要你绞尽脑汁去解决API接口和各种使用问题的工具，而是一个能看懂屏幕、能自主操作不同软件、甚至能替你统筹安排跨平台工作的“赛博同事”（突然想到，Codex能帮我通关赛博朋克2077吗？）。

反正现在压力给到macOS的老对手微软了，Windows到底什么时候能上线同样的功能？Copilot折腾了一两年都还是那个样子，属实对不起微软砸的这么多资源。

本文来自“雷科技”，36氪经授权发布。

苹果把Siri员工送进AI「补习班」，黄仁勋的暴论开始应验了

爱范儿 — Fri, 17 Apr 2026 07:02:08 +0000

想象一下，你是全球市值前三科技公司的资深软件工程师，薪水丰厚，履历光鲜。就在公司即将发布十年来最重要 AI 产品的关键时刻，领导突然笑眯眯地递来一纸通知——

收拾收拾，去上「补习班」吧。

据 The Information 爆料，距离今年 6 月的 WWDC 不到两个月，苹果却做出了一个耐人寻味的决定：庞大的 Siri 团队里，将近 200 名程序员被统一打包送往一个为期数周的「AI 编程训练营」，回炉重造。

在科技巨头的核心业务线里，临阵换将已属罕见，临阵「送去培训」更是头一回听说。这背后，藏着的不只是全新 Siri 难产的窘境，更是一场动了真格的大换血。

会用 AI 的留下，不会用的去补课

报道提到，除了把近 200 人送去训练营学习如何用 AI 写代码，曾经臃肿庞大的 Siri 核心开发团队，在重组后仅仅保留了约 60 名成员。

另外还有 60 人被单独拎出来，组成了一个评估小组，专门负责给 Siri「挑刺」：测试它处理用户指令的性能，以及是否符合苹果极其苛刻的安全标准。

这样的架构调整，放在发布前的最后冲刺阶段，难免让人生出一个疑问。为什么要在距离 WWDC 只有两个月的生死关头，把前线打仗的士兵送回新兵营？

答案或许是因为过去一年里，Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex 等 AI 编程助手，已经彻底改写了软件工程行业的底层逻辑。这些工程师曾经引以为傲的经验，正在以肉眼可见的速度过时。

经验丰富的开发者在 AI 的加持下，代码产出量呈现出指数级的爆发。

苹果内部其他部门早已感受到这股风向。软件工程团队迅速拥抱了 AI 工具，甚至专门为 Claude Code 申请了巨额预算。而 Siri 团队，显然慢了一拍。

AI 带来的压迫感，在整个硅谷都在蔓延。

Meta CTO Bosworth 公开说，他最好的工程师花在 AI token 上的成本相当于自己的薪资，但生产力提升了 5 到 10 倍。英伟达 CEO 黄仁勋则给出了更具体的暴论：如果一个年薪 50 万美元的工程师，没有用掉价值至少 25 万美元的 token，他会「深感担忧」。

为此，Meta 内部甚至诞生了一个叫「Claudeonomics」的仪表盘，追踪全公司 85000 多名员工的 AI 使用量，并给消耗最多的前 250 人颁发称号——「Token Legend」、「Cache Wizard」。

30 天内，Meta 全员 token 总消耗量超过了 60 万亿。

没有对比就没有伤害。同行把 AI 使用量化成 KPI 来排名竞争的做法固然值得商榷，但慢人一步的代价也是有目共睹的。学会用 AI 写代码，跟上现代软件开发的节奏，是眼下唯一的选项。

AI Siri 的新故事

如果你是苹果的全家桶用户，大概率在过去几年里对 Siri 破口大骂过。事实上，苹果曾计划在 2025 年初发布新款 Siri，但随后却遭遇了内部极其尴尬的延期。

为了彻底解决这个问题，苹果在过去一年里进行了一系列堪称剧烈的权力重组。最关键的一步，是将 Siri 团队从前 AI 业务负责人 John Giannandrea 的手中剥离出来，直接交给了雷厉风行的软件工程高级副总裁 Craig Federighi。

不仅如此，苹果还派出了打造 Vision Pro 的核心人物 Mike Rockwell，在 Federighi 麾下直接挂帅，监督 Siri 的产品开发。去年 12 月就已宣布退休的 Giannandrea，本周也将正式结束了他在苹果的顾问任期。

旧神退场，新王登基。苹果终于下定决心，用做顶级软件和顶级硬件的铁腕标准，去重新打造 AI 时代的 Siri。然而，哪怕是苹果，也无法在短时间内凭空造出一个能与 ChatGPT、Claude、Gemini 匹敌的大模型。

眼看 2025 年的发布计划已经延误，为了赶在今年 6 月的 WWDC 上拿出足够震撼的改版，苹果也只能向竞争对手 Google 寻求合作。

据爆料，全新 Siri 将由 Google 的 AI 模型 Gemini 提供核心动力支持。接入 Gemini 后，全新 Siri 将不再是一个只能定闹钟、查天气的指令执行器，而将变成一个真正具备强对话能力的智能助手。

此外，据透露，新版 Siri 不仅能够直接回答复杂的逻辑问题，甚至被设计成能够为用户提供「情感支持」，并且可以直接帮你完成诸如「预订一趟完整旅行」这样跨应用、多步骤的复杂任务。

当然，合作并不意味着苹果放弃了底线。目前双方仍在进行艰难谈判，核心争议点在于：苹果希望由 Google 提供服务器来托管新版 Siri 的运行，但又必须确保这一切符合苹果严苛的隐私和数据安全标准。

当我们跳出苹果的种种传闻，重新审视「Siri 程序员被送回编程学校」这个带着点黑色幽默的事件，一股真实的寒意不禁涌上心头。

连全球顶尖科技公司里拿着百万年薪的程序员，都会因为不掌握 AI 辅助编程而被团队边缘化、被要求回炉重造。那么，普通的脑力劳动者呢？

AI 并没有直接取代程序员，但掌握 AI 的程序员正在无情地取代不掌握 AI 的程序员。Claude Code 和 Codex 这样的工具，正在将代码编写这门曾经充满「工匠精神」的手艺，变成一种可以被大规模流水线化的工业标准。

值得注意的是，这套逻辑并非无懈可击。在 Meta 员工自行创建的那张「Claudeonomics」榜单里，就已经出现了部分员工让 AI agent 连续跑数小时任务、专门为了堆高 token 数字的现象。

token 是工具使用的痕迹，生产力是工具使用的结果，两者并不总是等号。但即便如此，在整个行业都在用 AI 放大产出的当下，选择不用，就是在主动缩小自己的价值。

Siri 团队的遭遇是一个极其生动的隐喻，过去积累的资历、大厂的光环、甚至是你曾经引以为傲的代码能力，都可能在一夜之间变成无效资产。

6 月的 WWDC，我们或许能见证一个全新 Siri 的浴火重生。但在那场发布会背后，却是几百个在训练营里疯狂补课的工程师，以及一个正在被 AI 重新称斤论两的职场新秩序。

不过换个角度想想，Siri 团队其实算得上幸运。

毕竟，在当下这个用 AI 降本增效的时代，发现员工跟不上节奏后，没有直接裁员换血，而是还愿意花钱、花时间把你送去「补课」回炉重造的，放眼望去，可能也只有苹果这样的公司了。

本文来自微信公众号“APPSO”，作者：发现明日产品的，36氪经授权发布。

3亿县城年轻人，给这个“网络红娘”掏了41亿

金错刀 — Fri, 17 Apr 2026 07:02:08 +0000

“网上的男生都在觉醒，现实中的男生都在乖乖相亲。”

这几年，“男性觉醒”的风吹得那是相当旺盛，不少男性坦言“结婚成本太高”“抵制做舔狗”，从而退出婚恋市场。

他们主打一个逻辑：既然事情难办，那就干脆掀桌子不办了。

然而，就在传统婚恋平台哀鸿遍野时，谁能想到，这个婚恋交友APP伊对却硬是逆势狂飙，拿下了3亿县城青年。

说起伊对，它的画风一直相当“清奇”：严肃婚恋里最会社交的，社交软件里最会搞婚恋的，甚至还一己之力开辟出一条全新赛道——19万“红娘”，撑起一个IPO。

很多人更想不到，2023年还亏着1000多万，2025年直接干到41亿营收，净赚5.19亿。

在陌陌、探探这些老巨头眼皮底下，一个小弟凭什么能杀出一条血路？

两次“土味”创新，让3亿人上头

很多人下完伊对后发现，跟一般的社交同行相比，它的确是有点东西的。

第一个“画风清奇”，是大胆视频聊天，拒绝“照骗”。

其他平台都是照片美颜十级，见面“见光死”。

然而伊对直接给你上视频，长得啥样就是啥样，说话啥语气就是啥语气，信息不对称完全不存在。

第二个特别的点，是它堪比《非诚勿扰》的结果。

在网上流传很多神奇的案例，47岁能找到对象，三年前盖房的工人能成老公…也让这个APP的热度再助推一波。

最初的伊对，还完全不是如今这副面孔。

回到2015年，没人看好这个应用。原因是创始人任喆和朱晓朴此前踩了不少次坑。他们曾在2011年尝试做“社交+旅游”，开发了一款旅行社区产品，结果惨败收场。

2015年，不甘心的他们再次出山，瞄准了“移动恋爱社交”，又犯了所有创业者都会犯的错：模仿。

左滑右滑的探探模式，在伊对上根本跑不通。三四线城市的用户，害羞、内向，不敢主动打招呼，产品数据极差，公司每月亏损高达80万，资金链一度濒临断裂。“数据特别差，留存也差，看不到翻盘的可能。”

没想到这个时候，转机却意外来了。

当时的任喆发现，下沉市场的婚恋，靠的不是自由恋爱，而是媒人撮合。红娘是中国几千年婚恋文化的灵魂。

于是，他们干了件“土到极致就是潮”的事：直奔下沉市场。

不再选择一线城市跟探探、Tinder硬刚，定下了自己的目标用户：中国内地30岁左右的人群。

这些人可能不擅长文字表达，但对视频聊天很熟悉，他们愿意为找对象花钱，而且花得不少。

XVC合伙人说得一针见血：尽管伊对的用户规模远小于陌陌，但其定位正经相亲，吸引的就是那些在网上找不到严肃婚恋关系的“高净值”用户。

什么叫高净值？就是愿意为找对象付费，而且付得起的用户。更关键的是，伊对找到了一个被巨头忽视的市场：下沉市场对结婚的刚性需求。

一线城市的年轻人玩探探、Tinder，追求的是“泛社交”“泛娱乐”；而下沉市场的用户要的是以结婚为目的。

现实证明，他们这步棋走对了。这一招直接引爆了下沉市场。改版后效果立竿见影，2019年当年伊对日活翻了十几倍。

下沉市场的用户集体涌进来，这些人可能在线下相亲局上放不开，但隔着屏幕、有个热心红娘带着聊，反而能打开话匣子。

更不用说，它算是让男生“花小钱办大事”，给足了妥妥的面子。

现在的男性不是不想恋爱，而是拒绝“面试”般的羞辱。

毕竟，传统相亲像菜市场挑猪肉，房车收入学历明码标价。而在伊对上，不用跪舔、不用拼财力，花几块钱买“玫瑰”，就有人帮你破冰撮合。

这谁还能拒绝？2018年，伊对月活突破100万，2020年，还拿到了小米、人民网、顺为资本的融资。

一家曾经濒死的公司，就这么华丽丽完成了从0到1的逆袭。

用互联网玩法，打传统婚介的仗

从数据看，伊对的赚钱增长能力堪称恐怖。

2022年营收还是10.52亿，亏1300万，然而到了2025年营收41.22亿，赚5.19亿。

三年时间，营收翻了近四倍，从亏损到年赚5个亿，这逆袭比坐火箭都快。

用户数据更是相当扎心，彼时的伊对月活用户只有480万，却干出了15亿的营收。对比一下，隔壁同行月活1020万，营收才4亿，人均付费能力也是人上人了。

在这背后，离不开它的两个狠招。

第一个狠招：把媒婆搬进直播间。

伊对最狠的一招是什么？它把中国人几千年的“媒婆”文化，原封不动搬到了线上。

在伊对的直播间里，规则很清楚：上面是红娘，下面是男女嘉宾。红娘负责破冰、引导话题。

说白了，就是建造一个网络版的“王婆说媒”。这19万红娘，是伊对的19万个“销售”，同时也是19万个“内容生产者”。

这是什么意思？红娘的KPI不是撮合成功率，而是直播间的流水。你哄得男女嘉宾刷礼物越多，你赚得就越多。

平台的赚钱模式也是简单粗暴，用户充值买“玫瑰”视频通话送礼、甚至加好友都要花钱。

这些红娘不用公司发工资，靠分成赚钱，积极性还高得吓人。

第二个狠招，是2元付费门槛，把犹豫变“冲动”。

伊对在商业化上还有个神操作：把聊天门槛打下来，从200元降到2元。

一般的相亲平台，会费起码都要199元，伊对却只要2元。一瓶矿泉水的钱，大多数人根本不会犹豫。刷个礼物就像买瓶水，不知不觉就花了几十、几百、甚至几千。

这个微小的调整，产生核爆级的效果。用户量和付费率迅猛增长，当年月活就突破了100万。

更狠的是，伊对的一些付费细节也总反其道而行之。其他平台都是匹配收费、聊天免费，伊对偏不，你可以在平台上随便匹配，但想聊天？对不起，按条收费。

这招有多毒？它精准抓住了人性——匹配的时候不花钱，聊上头了根本停不下来，也就是说：

等你想停的时候，钱已经先花出去了。

爱情买卖，还有这个最大隐忧

有人总结了一套公式：

伊对的成功=孤独的男性用户+搞钱的女性用户+抽成的红娘。

伊对的火，是精准踩中了时代痛点。三四线城市的“厂哥厂妹”、小镇青年等，他们的社交圈极其狭窄，伊对瞄准的就是这群人。

但不得不说，伊对的商业模式，成功背后也有它阴暗的一面。

在黑猫投诉平台上，“伊对”App的累计投诉量已超过千条，“诱导消费”“虚假宣传”“退款难”是最高频的投诉关键词。

毕竟，用户的诉求是找对象，平台的目的却是“延长消费”。

这是一个致命的矛盾。如果用户第一次相亲就成功了，他就不会再打开APP。然而平台和红娘的最优解，是让用户持续付费但永不脱单。

有用户投诉，他下载伊对后，每天收到很多女生邀请，跟几个女生聊天很上头，为了能跟她们视频聊天，前前后后充了14万元买玫瑰，却连个联系方式都没。

同时，一些社交软件绕不开的“杀猪盘”问题，伊对同样无可避免。

在中国裁判文书网上，不少诈骗案件都与伊对有关。有被告人通过伊对结识受害者，虚构医生身份，骗取了多名女性共计约11.5万元。

还有已婚男子隐瞒身份，通过伊对诈骗3名受害者，金额最高的达35万元。很多人也质疑，当“找对象”变成一门生意，伊对还能走多远？

伊对能不能上市成功，我们拭目以待。无论如何，它起码现阶段已经拿到了结果。

从没有去一线城市跟巨头硬刚，而是选择下沉市场这个边缘战场开始，就已经开了个好头，等巨头反应过来的时候，它已经造起足够厚的用户壁垒。

这种典型的“农村包围城市”打法，在商业世界，无疑给不少同行上了一课：

满足现代人的情绪价值，永远是门好生意。

图片来源于网络，侵权请联系删除

本文来自微信公众号 “金错刀”（ID：ijincuodao），作者：江源，36氪经授权发布。

刚刚，Claude Opus 4.7突然发布：不是最强，但奥特曼又得失眠

爱范儿 — Fri, 17 Apr 2026 07:02:08 +0000

今年 Anthropic 的势头异常凶猛。

不仅热度居高不下，口碑也持续攀升，稳坐 AI 圈「顶流」的交椅。现在几乎每天醒来，都能看到他们准点推送的新产品或新功能。久而久之，大家也从兴奋变成了「是你，果然又是你」的默契感。

而就在刚刚，万众期待的 Claude Opus 4.7 也正式发布，依旧是熟悉的配方，熟悉的高分选手。

有趣的是，Anthropic 在公告里非常坦诚，甚至带着点骄傲：「这并非我们最强大的模型。」那个传说因强到不敢发布的 Claude Mythos Preview 依然还在藏。

但就是这个并非最强的 Opus 4.7，却依旧引发了极大的关注。因为它解决了一个比聪明更重要的痛点：靠谱。不是那种你说什么它就做什么的靠谱，而是当你提出一个愚蠢的方案时，它敢于反驳你，并自己把坑填上的靠谱。

当靠谱成为比聪明更稀缺的品质

基准测试结果显示，在业界公认最硬核的 SWE-bench Pro 上， Opus 4.7从前代的 53.4% 直接拉到 64.3%，单代升级涨了近 11 个百分点，把 GPT-5.4（57.7%）和 Gemini 3.1 Pro（54.2%）都甩在了身后。

视觉推理的 CharXiv 基准从 69.1% 跳到 82.1%，对应的是它新获得的 2576 像素长边识别能力——清晰度是前代的 3 倍以上。

这不只是「看」得更清楚这么简单。更高的分辨率直接带动了输出质量的连锁提升：生成界面、制作幻灯片、排版文档，细节精度也全面提升。

工具调用规模化评测 MCP-Atlas 上， Opus 4.7跑出 77.3%，超过 GPT-5.4 的 68.1% 和 Gemini 的 73.9%。法律 AI 平台 Harvey 测试中， Opus 4.7在 BigLaw 基准上拿下 90.9%，正确区分了历来是前沿模型死穴的转让条款与控制权变更条款。

不过， Opus 4.7也并非全然遥遥领先，在 Agentic search 评测 BrowseComp 上， Opus 4.7反而从前代的 83.7% 下降到了 79.3%，被 GPT-5.4（89.3%）和 Gemini（85.9%）超越。

这个退步并非偶然。一个遇到缺失信息会直接报错、不肯乱编答案的 Agent，在以「是否给出答案」为评判标准的基准上，天然会吃亏。

而数据之外，更值得关注的问题是：这种「靠谱」，在真实工作里到底意味着什么？过去一年，业界对代码大模型的期待，普遍还停留在写个函数、找个 Bug 的层面，但 ClaudeOpus 4.7在早期测试里，展现出了一种截然不同的气质。

知名云端开发平台 Replit 这样描述：「它在技术讨论中会反驳我，帮我做出更好的决定。它真的感觉像一个更好的同事。」

它不再一味地唯命是从，也不再为了交差而胡编乱造。在数据科学平台 Hex 的测试里， Opus 4.7遇到缺失数据时会直接报错，而不是像前代那样塞一个看似合理但完全错误的备选值。

这种拒绝顺从的特质，恰恰是高级软件工程里最稀缺的东西。

当然，凡事有两面。为旧模型写的 prompt，到了Opus 4.7手里可能会产生意想不到的结果。那些过去被模型「意会」的模糊指令， Opus 4.7会一字一字地字面执行。这也意味着越懂得清楚表达需求的人，越能从Opus 4.7这里拿到好结果。

光会「顶嘴」还不够，遇到挫折就罢工的 AI 同样不是好同事。 Opus 4.7的另一个大的亮点，是任务韧性。

以往大模型在多步任务中遇到工具调用失败，往往直接停机报错。Notion 团队测试发现， Opus 4.7的工具错误率降到了原来的三分之一，更关键的是，它能在工具链崩溃时自己绕过障碍，继续把任务跑完。

当 AI 停止谄媚，真正的生产力才开始爆发。

Anthropic 公布的一个极端案例里， Opus 4.7在没有任何人类干预的情况下，从零构建了一个完整的 Rust 文本转语音引擎——写神经网络模型、SIMD 内核和浏览器演示，还自己把输出喂给语音识别器做验证，连测试都一并完成了。

前端框架巨头 Vercel 还发现了一个过去从未有过的行为： Opus 4.7会在开始写系统级代码之前，先自己进行数学证明。这已经超出了写代码的范畴，进入了严谨工程设计的领域。

雇佣 AI「资深专家」的代价

为了验证它在细节上的处理能力，我设定了三个交互场景，评判标准只有一个：细节是否敷衍，一眼便知。

第一个场景，是让它做一个俯视视角的黑胶唱片机界面，其难点在于「金属光泽」与「呼吸光晕」的呈现。 Opus 4.7并没有用廉价的色彩渐变敷衍了事，而是通过复杂的 CSS 样式叠加，逼真地还原了金属质感。

第二个场景是只用 CSS，不用 JavaScript 做一个老式电风扇。面对这个限制严格的题目，一些模型会悄悄违规使用 JS，但Opus 4.7遵守了规则。

它用纯 CSS 做出了风扇的立体结构，低中高三档过渡流畅，底座透视和阴影的处理也真有一点实物感，它在规则允许的范围内找到了很好的解决办法。

第三个场景是做一个复古磁带随身听，带有录像带那种老旧的噪点效果。磁带转动的细节也是有的。

当然，变聪明是有代价的。 Opus 4.7 现已在所有 Claude 产品和 API、Amazon Bedrock、Google Cloud 的 Vertex AI 以及 Microsoft Foundry 平台上推出。

基础定价维持在每百万 token 输入 5 美元、输出 25 美元不变。但 Opus 4.7 引入了全新分词器，同样的文本会拆分出比原来多 1.0 到 1.35 倍的 Token。

叠加上它在高强度任务中本身就倾向于「多想一会儿」，实际消耗几乎必然上升。

此外，Anthropic 在原有的难度选项之上，加入了全新的 xhigh（超高）级别。在这个级别下，面对复杂难题，ClaudeOpus 4.7会消耗更多的 Token，花更多的时间去「思考」。Claude Code 已经把所有套餐的默认 effort level 直接拉到了 xhigh。

Anthropic 用行动告诉所有人，对于真正的编码任务，省着用不如想清楚。为了匹配这种工作流，Claude Code 顺势推出了两个杀手级功能：

/ultrareview（深度审查）：开启一个专门的审查会话，像一个极其挑剔的资深 Reviewer 一样，通读所有代码更改，精准标记出深层的架构设计缺陷和 Bug。Pro 和 Max 用户可以免费试用三次。

Auto Mode（自动模式）扩展到 Max 用户：一种介于逐项授权和跳过所有权限之间的权限模式。Claude 会在你授权的范围内自主做决策，既能跑完漫长无聊的任务，又比完全放权更安全。

为了防止这个「太能思考」的 AI 把账户余额刷爆，API 端还推出了「任务预算」（Task Budgets）功能公测版，让开发者可以显式规划 Claude 在长任务中的 Token 支出优先级。

当然， Opus 4.7并不是 Anthropic 手里最强的牌。那个更强的 Claude Mythos Preview，本月刚以「Project Glasswing」的名义，小范围开放给了一批企业用于网络安全研究。

Mythos 没有公开发布，原因则是因为它的网络攻防能力太强，Anthropic 觉得还没想清楚怎么安全地推给所有人。

Opus 4.7本身也做了主动取舍，训练阶段就压低了网络攻防能力，内置自动拦截机制，碰到高风险请求直接挡掉。有合规需求的安全研究人员，可以通过官方渠道单独申请。

不急着把最强的牌打出去，和不停地往桌上加新牌，背后是同一套逻辑。实际上，Anthropic 真正的护城河，是交付节奏本身。

在今年 2 月 1 日至 3 月 24 日，短短 52 天里，Anthropic 就一共更新了 74 款产品，平均不到两天一个。Cowork、插件……这些动作扎扎实实地击中了职场办公的痛点，这种频率，够让奥特曼睡不着了。

如今的 Claude 生态，早就超越了单纯的聊天机器人。对于那些渴望将 AI 深度嵌入实际工作流的团队而言，这种稳定、高频且可预期的更新节奏，才是最让人感到踏实的定心丸。

今天发布的 ClaudeOpus 4.7 ，是这条链条上最新的一块压舱石。而那个 Mythos Preview，迟早也会亮相。到那时候，我们现在觉得已经很能打的 Opus 4.7，可能只是个开端。

本文来自微信公众号“APPSO”，作者：发现明日产品的APPSO，36氪经授权发布。

最前线｜大疆发布 Pocket 4 并预告双摄版本，起售价下调500元

张子怡Leslie — Fri, 17 Apr 2026 07:02:08 +0000

文｜张子怡

编辑｜袁斯来

4月16日，大疆正式发布全新一英寸口袋云台相机Osmo Pocket 4。

作为大疆影像产品线中的现象级单品，本代产品在维持便携形态的基础上，通过提升影像规格并降低售价，以应对日益激烈的短视频硬件市场竞争。

影像性能是此次升级的核心。Pocket 4搭载了全新一英寸CMOS，动态范围提升至14级，并支持10-bit D-Log专业色彩模式。

最显著的性能跨越体现在高帧率拍摄上，设备支持4K/240fps慢动作录制，这一指标已媲美万元级专业影像设备。针对人像拍摄这一核心场景，Pocket 4优化了肤色调校算法，并新增内置美肤滤镜以及支持三级色温调节的外置补光灯配件。

此外，针对前代产品存储依赖存储卡的痛点，大疆此次内置了107GB存储空间，并支持800MB/s的导出速度。

在智能功能上，升级后的智能跟随7.0算法配合2倍无损变焦，解决了远距离追焦的精准度问题。智能对焦系统也引入了“登记主角优先”模式，确保在复杂环境下已登记的拍摄主体始终处于焦点中心。

大疆同步预告了2026年的新品计划——搭载双摄影像系统的Osmo Pocket 4P。有分析认为，4P版本的推出意在通过物理焦段的覆盖，彻底解决口袋云台相机在长焦端的劣势，以此防守影石（Insta360）Luna等潜在竞品的冲击。

价格策略是本次产品发布的另一大重点。Pocket 4标准套装售价为2999元，全能套装售价3799元，分别较上一代Pocket 3的首发价格降低了500元和700元。这种“增配降价”的打法在云台相机市场极其罕见。

此次定价调整背后也是行业格局的剧变。IDC数据显示，2025年度全球云台相机出货量同比增长超100%，这一高增速市场已吸引了包括影石、GoPro在内的实力厂商跟进，甚至手机厂商如OPPO也已立项对标产品。

大疆选择在此时主动挑起价格战，旨在利用其成熟的供应链规模效应压低行业利润率，拉高新入局者的门槛。随着Pocket 4的发布，手持影像设备行业正从单纯的“卷参数”转向“卷价格与专业化转型”并行的下半场。

那个被时代抛弃的诺基亚，杀回来了

正解局 — Thu, 16 Apr 2026 19:01:38 +0000

最近，诺基亚的股价悄然攀升，已经创下2010年4月以来16年新高，市值逼近550亿美元。

这个曾在智能手机浪潮中跌落神坛、被贴上“时代弃子”标签的消费电子巨头，再次回到公众视野。

从功能机时代的王者到智能手机浪潮中的“掉队者”，诺基亚看似淡出公众视野，实则从未离开战场。

踩中AI风口，一个新的诺基亚杀回来了。

百年沉浮

提起诺基亚，年轻一点的读者，可能觉得陌生。

对80后来说，诺基亚可是难以复制的传奇。

很多经典机型，至今仍为人津津乐道。

比如诺基亚1100，极致简约、超长待机、坚不可摧，累计销量超2.5亿部，被誉为“人类历史最畅销手机”。

诺基亚1100

又如诺基亚N93/N93i，采用DV式旋转翻盖设计，专业级摄像，被誉为“便携影像怪兽”。

诺基亚 N93/N93i

自1992年推出全球首款GSM数字手机，诺基亚便开启了一段长达14年的统治之路。

巅峰时期的2005年，全球每卖出10部手机，就有7部是诺基亚，其余所有品牌（摩托罗拉、三星、LG等）合计仅占不到3成。

彼时的诺基亚，是全球消费电子领域的绝对王者。

盛极而衰的转折，始于2007年。

乔布斯推出第一代iPhone，谷歌开源安卓系统，诺基亚押注WindowsPhone系统，犯下战略失误，最终无力回天。

2013年，诺基亚迎来至暗时刻。

在全球智能手机市场的份额已跌至约3%，彻底跌出前五，被三星、苹果以及众多安卓品牌远远甩开。

净营收为127亿欧元，较巅峰期（超500亿欧元）萎缩超70%，净亏损高达11.48亿欧元。

与2007年超千亿欧元的市值巅峰相比，市值已跌去约90%。

也正是在这一年，无奈之下，诺基亚以54.4亿欧元将手机业务打包卖给微软，价格甚至不及它巅峰时期一个季度的营收。

伴随业务出售，诺基亚在全球启动了数万人的大规模裁员。

曾经的全球手机霸主，沦为了卖身求存、前途未卜的“落魄贵族”，逐渐淡出了大众视野。

从股价走势上看，2013年卖掉手机业务后，诺基亚美股股价进入长达十年的下降通道。

诺基亚美股股价走势

从2013年的6美元，缓慢下跌至2023年的3美元。

直到2024年，诺基亚的股价开始反弹，逐步攀升至最近的10美元，创下16年新高。

诺基亚，做对了什么？

超级风口

诺基亚，踩中了AI超级风口。

AI产业链，正解局此前已多次介绍，这里简单梳理。

先设想一下，AI产业链犹如一座“超级工厂”。

工厂的运转需要“发动机”，也就是GPU，负责AI大模型的训练和推理，这是AI运算的核心。

AI运算耗电量极大，一座大型AI数据中心的耗电量堪比一座中小型城市，电力不可或缺。

此外，工厂还需要大量的存储芯片，用于存储数据。

简单来说，存储芯片存储数据，GPU消耗电力训练数据，AI“超级工厂”基本上就可以运转起来了。

数据中心

这也是为什么GPU、变压器、存储芯片供不应求、价格飙涨的原因了。

当然，AI“超级工厂”的运转，远比上面介绍的要复杂得多。

比如，大模型参数从几十亿到万亿，数据量从TB到PB，甚至几十PB。

如何在GPU、存储设备之间传输？

这正是当前AI产业链最核心的矛盾之一：计算速度已经飞快，但数据传输速度跟不上。

最常见的方式是用网线、铜缆、PCB走线连接，成本低，但带宽有限，无法满足PB级数据流动需求。

高端一点的，则是使用PCIe5.0/6.0、InfiniBand等高速电互联，可实现200G–800G传输，但功耗高、距离短，难以扩展到万卡级集群。

AI算力网络的最优解是光通信，即以光纤与光波为载体传输数据。

别看光纤很细，一秒钟能传输的信息量（传输容量）达到100Tbps，相当于1000根铜缆加起来的传输能力。

而且信号传输时的损耗特别小，每公里只损耗0.2dB，不用频繁加装信号放大器，就能实现跨太平洋、跨大西洋的远距离传输。

诺基亚光模块

如果说，家里常用的网线是普通公路，那么，光通信就是双向八车道的超级高速。

“跑得快、装得多”，“走得远、耗得少”，“不受干扰、更稳定”三大优势，成为AI产业链中不可或缺的关键一环。

站在AI风口，光通信已进入万亿级增长通道。

Lumentum预测，到2030年，AI光通信总潜在市场将从2025年的180亿美元飙升至900亿美元，年复合增长率高达40%，增长空间极为广阔。

资本市场，已经做出反应。

比如，美国光通信Lumentum，是英伟达AI数据中心光学组件核心供应商，年内股价大涨70%。

又如，全球光模块龙头中际旭创，800G/1.6T光模块市占率50%，订单排至2027年第二季度，近一年股价大涨936%。

诺基亚，正是光通信行业的重要玩家。

2025年，在全球光网络市场中，诺基亚市场份额高达21%，排名行业第二。

在下一代光纤技术XGS-PON市场，诺基亚以35%的份额位居全球第一。

在资本市场看来，诺基亚已经从“电信设备商”转型为“AI基建核心股”。

特别是2025年10月，英伟达以10亿美元战略投资，更是直接引爆诺基亚股价。

诺基亚股价创新高，也就不足为奇了。

神来之笔

那么问题来了，诺基亚为何能踩中光网络的风口？

其实，很早之前，诺基亚就已涉足光网络业务。

当时在诺基亚内部，与如日中天的手机业务相比，光网络业务因投资周期长、回报慢而不被待见，最终被卖掉。

手机业务日落西山之后，回归“老本行”成为诺基亚不得不为之的选择。

也正因如此，2013年出售手机业务前一个月，诺基亚就以17亿欧元买下西门子持有的诺西通信全部股份，加码电信设备制造领域。

彼时，全球电信设备市场竞争也很激烈。

华为、爱立信遥遥领先，诺基亚与前两强差距明显。

全球电信设备巨头2013年财报

诺基亚考虑的是，既要守住在电信设备市场的基本盘，又要找到一个技术壁垒高、且能发挥其传统优势的领域。

随着工业互联网、云计算等数据量越来越大，起到连接作用的网络变得越来越重要。

诺基亚判断，谁掌握光网络，谁就掌握未来数字基础设施的骨架。

为了快速重返光网络赛道，诺基亚采取了颇为激进的收购策略。

2016年，诺基亚耗资156亿欧元收购阿尔卡特朗讯。

阿尔卡特朗讯源自大名鼎鼎的贝尔实验室，系出名门，手握大批通信行业专利。

诺基亚收购阿尔卡特朗讯，不仅做大规模效益，夯实了专利与研发护城河，更是补齐了光网络的技术与市场短板，摇身一变成为全球光网络核心巨头。

2024年，在AI算力光网络超级周期的爆发前夜，诺基亚再度出手，以23亿美元收购光网络设备商Infinera。

光网络设备商 Infinera

通过这一并购，诺基亚补齐DCI高速光传输、北美云厂商客户、磷化铟光芯片三大短板，一跃成为全球光网络第二、AI算力网络全栈玩家。

两次收购，步步踩在时代拐点上，堪称战略上的神来之笔。

不可否认的是，失去手机业务后，诺基亚的营收已不复当年之勇。

2025年营收224亿美元，仅为2007年巅峰时期761亿美元的三分之一。

规模不再，荣光已逝。

换个角度看，在核心主业溃败、几乎被时代抛弃的至暗时刻，诺基亚果断断臂求生，用十余年时间沉下心来深耕电信设备制造，并成为光通信的核心玩家。

真正的王者，不在于永无败绩，而是失败后仍有重塑山河的勇气与韧性。

时代淘汰了昔日的手机霸主，却成就了今天的AI基建巨头。

一个新的诺基亚，杀回来了。

本文来自微信公众号 “正解局”（ID：zhengjieclub），作者：正解局，36氪经授权发布。

要做电商Agent OS，前钉钉最年轻副总裁创立的「攀峰智能」再次完成数千万天使轮融资

王欣逸 — Thu, 16 Apr 2026 19:01:38 +0000

文｜王欣逸

编辑｜邓咏仪

36氪获悉，近日，攀峰智能已完成数千万元天使轮融资，本轮融资由华控资本领投、云时资本跟投，将用于模型研发、团队增长以及市场扩张。

攀峰智能（K2 Lab）成立于2025年10月，成立仅一个月，便拿到了来自云时资本的数千万元融资。其三位联合创始人均来自阿里钉钉团队。CEO王铭曾是钉钉最年轻的副总裁，在钉钉近五年间负责AI创新产品、SaaS生态、大模型与AI生态、产业生态和战略终端等业务；联合创始人兼CSO汤明磊，此前深耕产业数字化和产业AI的投资与研究十年，在钉钉期间负责战略生态和投资；联合创始人兼CTO赵先烈，曾任钉钉AI PaaS及AI运营负责人。

攀峰智能面向To C市场，打造了一个内容电商场景的Agent OS——Moras。Moras为TikTok上的达人和商家服务——用户只需通过和Moras互动，它便能实现自动化学习，完成选品推荐、脚本生成、内容创作、智能剪辑、视频预检和发布、数据分析等环节，实现出单。

目前，Moras的用户画像主要为粉丝体量在五千至五万的达人和商家群体，带货品类涵盖服装、生活用品、家居、节日用品等。

过去三个月，Moras已完成了首批达人用户的共创测试。邀测用户数据显示，活跃达人通过使用Moras平均月度成交GMV接近1万美元，有达人实现了月度GMV突破10万美金的成绩。

从具体数据来看，有达人实现了注册首周GMV破万美元，使用Moras的首周出单率已经达到了70%以上，而这一时间还在继续变快。

Moras采用的是Multi-Agent架构，能实现自主进化。随着达人互动频次的增加，这一工具的选品、脚本、分析等能力会逐渐增强，出单能力也随之提高。

而受OpenClaw和Claude Code的Agent能力启发，攀峰智能如今也在快速革新，已着手建立起A2A原生电商操作系统，来服务更广泛的客群。

“人类不想in the loop”

在邀测阶段，攀峰智能发现海外用户对操作流程的容忍度远比预期更低——哪怕只是多一步确认，用户也倾向于放弃。

“人类不想in the loop。”王铭说。在王铭看来，目前阶段，AI还没有替代人的能力，但AI能把人的短板补齐，把人的长板超级放大。

Moras产品最初的测试版本设计的比较简单，尽管如此，海外的用户依然觉得很复杂，这也让他们意识到另一种商业模式的可能：AI“雇佣”人类。

成立之初，Moras设计了两种提供服务的方式，原意也是想测试哪一种更适合市场：

第一种是用户为Moras付底薪，让Moras起协助作用，如调整选品、制作视频等，即人类雇佣AI，这种方式平台会抽成50%。

第二种则是Moras完全托管，包括账号资产、形象等，AI完全帮助用户做内容、带货，即AI“雇佣”人类。在这种模式下，用户只能拿到极低比例的分成收益。

在邀测阶段，攀峰智能将两种模式同步测试，有意思的是，选择第二种商业模式的用户越来越多。这意味着，在这一场景下，Agent能力越来越强，Human反而不想in the loop（人类不想参与决策）。

“但人类不想in the loop，并不意味着AI可以完全脱离人类。”王铭说，在实际使用过程中，达人和商家授权登录Moras后，平台会通过多模态理解分析粉丝画像、过往视频的用户画像和视频调性，来推送个性化的选品。其中，达人和商家仍然拥有对选品、文案、视频的倾向性，可以对内容进行审核、修改调整。

王铭告诉《智能涌现》，Moras正在灰度测试另一个版本，达人和商家可以直接和平台对话，告诉Moras个性化的风格、审美和表达方式等。未来可能还会上线更复杂的PC端操作系统，支持用户上传专业知识和Skills等。

坦白来讲，Moras目前有60分的带货能力，这或许能让它帮达人实现几千到一两万美元的月度营收，但离稳定输出大几万美元的能力还有一段距离。

对于Agent而言，“活人感”“网感”等独特的表达方式和销售能力很重要，要实现这些能力，还需要大量和人类的连接——这也是攀峰智能正在自研电商场景多模态理解模型的原因。

而在内容电商场景中，理解什么是爆款、理解用户的风格和审美，远比生成本身更关键。

王铭认为，AI雇佣人类的结果会是，人类发现AI真的能赚钱，随即被带入行业之中来，对Moras提出更多诉求，同时也参与到创收的更多环节中来。

为了让产品离钱更近，王铭还透露，Moras正在训练一个自研的电商场景的多模态理解模型。

在他看来，通用模型更多的是优化生成能力，忽略了理解世界的能力，本质上还是在批发Token。如果产品只是在帮助用户更低门槛消耗Token，而不是帮助用户提高效果，最后作为批发商，Token的ROI大概率很低。

这也反映了攀峰智能路线的本质不同：选择了做离商业化更近的事情——自研爆款理解模型、爆款商品和爆款脚本，从最开始就专注于效果的打磨，让模型理解爆款的逻辑。

王铭表示，当前攀峰的团队中，有来自字节的多位内容电商专家，将专家的最佳实践让AI学会后，由AI来做选品模型；人类专家则变成AI的数据标注员，判断AI选出来的商品，哪些是真正的爆款。与此同时，所有发出去的内容的数据结果会回流到分析Agent，再反馈给前面的选品模型，形成自进化闭环。

用户愿意付费，产品能带来盈利，Token本身价值随之提高，这就形成一套“ROI Token 经济学”。

而对于大厂的竞争，王铭表示，目前，大厂的第一优先级仍是抢夺AI入口，AI+电商的垂直场景尚未进入其核心视野，这也正是中小企业切入垂直场景的窗口期。

自建Personal AI系统

今年初，OpenClaw横空出世，其架构由Channel层（通道层）、Agent层（智能体层）和Tools层（工具层）组成，实现了一个完整的AI操作系统，迅速引发了行业对Agent OS的广泛讨论。

这给攀峰智能的产品带来了新的启发。王铭表示，团队也尝试过基于OpenClaw进行开发，但发现其现阶段还无法达到稳定的企业级使用标准，基于OpenClaw做简单二开的产品，短期内仍难以真正落地。

攀峰智能并没有走把所有产品基于OpenClaw架构重构的路线，而是借鉴了类似OpenClaw、Claude Code、Hermes Agent等架构的设计思想——包括多层记忆架构、做梦机制等——自己开发完整的Agent OS。具体来说，他们想把内容平台生态的超级个体和商家的Context信息Agent化，整合接入，形成达人和商家的“Agent OS”，用一个扎实的OS系统来服务好客户群体。

在王铭的构想中，Personal AI的Memory做好了，A2A（Agent to Agent）的世界才会出现。目前，用户使用ChatGPT、Gemini、豆包等中心化AI助手时，不仅需要多平台切换，不同平台给出的答案可能还会出现冲突，且记忆无法跨平台沉淀。

倘若一个系统中不同模型能被自动调用，生成结果可以被自动做对比和整合，并持续积累历史上下文，用户的体验将会发生质变。

“未来，每个人可能都会拥有这样一个消费级的通用Personal AI（个人AI）助手，也会拥有一批垂直场景的Agent OS。”王铭解释，Personal AI的系统能支持用户自由调度模型、用自然语言添加Skills、拥有长期的个人记忆等功能。用户能够更好地使用产品，也才能更好地被留在平台上。

基于这样的判断，攀峰智能对其产品作出了方向调整——要帮达人和商家建立属于自己的Agent OS，进而自建Personal AI系统。

未来，攀峰智能计划将产品作为Skill接入到OpenClaw、Hermes Agent等去中心化的Personal AI生态中，相当于把一批商家和达人的数字分身直接带到下一个时代的流量入口里去。

王铭认为，Personal AI系统的不断完善，正是实现 A2A 的重要基础。从更近的目标而言，Personal AI的下一步，是实现真正的A2A（Agent to Agent）的商业系统。

用Agent开发Agent

除了产品方向的变化之外，攀峰智能的开发范式也在经历剧烈的重构。

尽管公司才成立数月，但他们已经经历了3个阶段的开发范式演进：第一阶段是AI Coding几乎没有约束，什么都交给AI去做，结果各种bug的速度让人改不过来；第二阶段是引入rules和结构化约束，借鉴了Harness的思想以及Claude Code泄露出的架构，用更多的条条框框去驾驭Agent；第三阶段则是通过通过自研的开发Agent调用Coding来开发Agent，最后交给人类做验收。

王铭表示，目前公司99%以上的代码都是由AI编写，甚至很多开发工作不是由程序员完成的——产品经理、人力资源、财务、运营同学都在开发系统。而在最新的阶段，他们开发了专门的Coding Agent，能够在某个垂直场景里持续地帮助开发和迭代，周末团队休息时，Agent还在工作。

随之而来的，生产力正在指数级提升。一个原来需要两周实现的复杂需求，开发时长能缩短至1天。

毫无疑问，大模型的发展速度，仍然是跳脱于人类想象的。对接下来的Agent技术曲线演进，王铭分享了他对于今年Agent发展的三个判断：其一，Agent的Memory会有巨大突破；其二，Multi-Agent自主进化能力会日趋成熟；其三，Agent自己Coding出各种工具，来解决响应问题。千人千面个性化产品的时代快速到来。

对于未来发展计划，团队透露，下半年攀峰智能将持续扩张团队至50人以上，并加速打造Agent OS系统。随着产品全量上线，公司也将进入快速市场扩张期，同时着手搭建Agent化的供应链体系，抢跑A2A原生电商。

半年狂奔，五天雪崩：报废手机无人接盘

Tech星球 — Thu, 16 Apr 2026 19:01:38 +0000

数万部手机满满当当从东边的墙角排到西边，在地上垒起了1米多高。这些半年前还躺在普罗大众抽屉里、鞋盒中被遗忘的电子垃圾，如今在仓库里垒起了一道厚厚的手机墙。

这是回收商张磊过去几天的战绩，这些手机花了500多万，他本想着小赚一笔，毕竟行情实在喜人。

从去年9月开始，废旧手机回收便开始一路狂奔，今年3月中旬，伴随着终端手机市场因为芯片暴涨而启动涨价，废旧手机的行情迎来了巅峰。数码回收网数据显示，其日处理手机量从2025年9月20万部，飙升至2026年3月近150万部，是之前的7倍还多。

但从3月27日开始，价格快速进入了下跌通道。在短短5天内，整体回收价格跌幅超过30%，一些机型甚至腰斩，且并没有止跌的迹象。4月1日开始，电子产品集散地深圳华强北不少回收商暂停收货。

心情随着行情波动，最终，张磊决定封仓——不再收货，也不再卖货，“不卖了，卖了就要赔掉100多万。”

不止张磊，Tech星球了解到，不少回收商都选择封仓，价格的极大波动，不能亏损的底线，让他们选择了按兵不动。从去年9月到今年3月，短短半年多时间，报废手机回收行业走完了其他行业可能需要十年才能经历的周期，没人知道结局如何，但不少人相信，只要坚持，总能等到涨价的那天。

01 手机回收商从10万暴增到100万人

连续工作了12个小时后，废旧手机回收商浩天终于结束了自己一天的工作，400台报废手机，净利润5000元。这是自去年废旧手机回收行业迎来史诗级行情，浩天赚得最多的一天。

他几乎一整天都坐在电脑前，没空洗脸，没空刷牙，随即扒拉几口外卖，并喝掉了2瓶红牛。一整天下来疲惫异常却也兴奋异常。

3月上旬，废旧手机的行情一天比一天高，内存较大的机型，比如OPPO A93（8GB+256GB）：从100多元涨至300元左右，涨幅约2倍。伴随着行情上涨，前来咨询的人也越来越多。

浩天一天接到了200多个人咨询，他们来的目的非常简单：入行。这个看起来没有门槛的生意成为了所有人眼中的生财利器。“3月暴涨，整个行业就像打了鸡血一样，新机不卖了，二手机不做了，维修也不修了。理发的也收，卖水果也收，各行各业全部加入收破烂的大军。”一位二手手机回收商在社交平台吐槽。

“就这么说吧，去年可能只有10万人，今年肯定过百万人了”，资深回收商赵力称。

回收商们把“以旧换新”玩出了花样，在这里废旧手机可以换万物——联想打印机、春游四件套、凤凰牌自行车、双人蚕丝被、炒菜铁锅、热水壶。他们期待用这样的方式来吸引更多的顾客。

乌央乌央的回收大军马上就创造了行业的历史巅峰。数码回收网数据显示，2025年9月每天在线处理量仅20万，11月升至35万，2026年1月突破40万，3月已接近150万。

以至于，一些回收商甚至拿不出更多现金来收货。浩天就曾遇到过资金紧缺，他不得不向朋友借钱周转。但第二天，当朋友把钱打给他的时候，他马上又像打了鸡血一样重回战斗状态。

几乎每个环节都热火朝天。一线回收报废手机之后，会统一卖给深圳华强北的大型回收商，这些回收商检测后再卖给拆机工厂，最后是芯片或者方案厂商，之后这些芯片就会被重新安装到消费电子产品上，卖给消费者。

一家拆机工厂为了处理每天上千万的订单，他的工厂开始两班倒，但他不敢大规模扩张，因为谁也不知道上扬的曲线什么时候就断了。

芯片回收商依然如此，一位回收商向Tech星球表示，不止一次，他收完货已经是晚上12点了。“现在是每天工作25小时。”短短10天，他就收到了1200万的货，几乎要爆仓。堆积如山的货是财富，也是焦虑。因为价格一天一个样，如果不早点出货，那很有可能亏手里。

但货还是太多了。

02 爆仓、暴跌，部分机型下滑60%

3月中旬，深圳华强北只有少数的大回收商就停止回收。但到了3月底，停止收货的回收商越来越多，甚至一些档口已经没有人营业。一位一线回收商称，自己给原本合作的上游打电话，好几天都没有人接。

“现在货量整体往深圳那边走的时候比去年要大很多”，赵力称。一些人表示，现在数码回收网质检甚至要排队20天。

“不是翻了几倍，起码有10倍”，一位华强北的回收商称。甚至，每天的工作已经被拆包裹验机塞满，根本没有时间去打包卖货，于是货越堆越多，爆仓就此发生。

显然，不少人都错误预估了行情。

根据中国物资再生协会的数据，我国平均每年产生废旧手机6亿至7亿部。其中，每年进入回收渠道的约为2亿至3亿部。

中国循环经济协会的数据显示，手机废弃后，有54.2%被消费者闲置留存，只有约5%能够进入专业的废旧手机回收平台，或“以旧换新”等正规回收渠道。

而由于芯片价格上涨，这些原本“论斤卖”的报废手机，一下子水涨船高，这才让不少人意识到，原来报废手机是可以卖钱的。当海量的报废机涌入市场，现有的产业链配置完全不足以吞吐蜂拥而至的手机。

因此，爆仓成为了回收商、拆机工厂、芯片厂商共同面临的问题。“市场需求量只有这么大，但是有大量的货往市场输送，比如说，每天市场需要1000万部旧手机，但是每天往市场送的有3000万部手机，作为老板肯定要压价，且短期来看，价格并没有太大涨幅空间”，赵力补充道。

而当供需天平失衡，价格的曲线便不再上扬。

“一两周前，原本可以卖到300元的报废机现在只能卖100元出头，而100多的只有几十块，平均跌幅有50%，甚至更多。”赵力向Tech星球举例称，比如，320元的荣耀X9掉到130元了，260元的红米9A掉到150元了。

更让人头疼的是，由此引发的连锁反应。掌握报废手机话语权的除了市场，最大的便是芯片回收商，但4月1日，不止一位二手芯片回收商和报废机称，自己现在停止收货了，除非以极低的价格。

一位回收商最终决定抛货，原因是他无法忍受每晚做梦都是收手机卖手机，最终40万的货盘，他亏损了12万。这笔亏损抹平了他今年以来所有的利润。

一些回收商等不了，甚至自己开车去华强北，以低于数码回收网15%的价格抛货，只为了可以迅速拿到现金。一位广西回收商称，今年自己一共出了四次货，前三次累计赚了20多万，因为赚到钱了，就收来了更多货，最终他今年直接亏掉了60多万。

03 最后的窗口期

不过，还有人依然在坚持。

“现在这波下跌行情已经过去20天了，再过10天，应该会小规模上涨了。”浩天说出了自己的看法。这也是许多二手回收商的心声，他们觉得大型回收商手里的库存清掉，那么行情就可以重新回归。

但现实或许并非如此。报废手机的暴涨源于芯片短缺。深圳一位回收二手芯片在社交平台表示，2025年3月，拆机的二手芯片LPDD 2GB只需要15元，国产全新20元，进口40元，市场比较健康。当时，吃掉90%二手芯片的客户大多是主要做入门级消费电子产品，这些产品凭借极致性价比，被卖到东南亚、非洲、巴西等地区。

这些二手芯片大多从机顶盒拆出来，但后来因为价格暴涨，二手价格涨到40元，导致入门级消费电子产品用不起了，再之后涨到80多元，白牌商家也用不起了，为了寻找更低的价格，人们把目标瞄准了报废手机。

但是，当报废手机拆出来的二手芯片超出了低端消费电子产品厂商的消费能力，那么市场便会进一步缩小。因为几乎没有品牌愿意丧失信誉，使用二手芯片。没有客户意味着，堆积如山的报废机的价值会大大打折。

不过，包括小米集团总裁卢伟冰在内的多家企业高管都曾反复强调，2025-2027年将是内存成本连续上涨的三年，新增产能要到2027年底才可能产出。

这也意味着，整个链条上的人必须在短短的一年内出货。并且，行情或许并非如浩天所想，因为不止一位大型回收商称，出清的压力依然很大。“一个工厂每天能用掉几万颗芯片，但流入的有上百万颗”，一位芯片回收商表示。

泡沫要全部挤干净依然需要时间，而当市场回归真实的供需关系，对于回收商们来说，真正的比拼也才刚刚拉开序幕。

（备注：文中均为化名。）

本文来自微信公众号“Tech星球”（ID：tech618），作者：王琳，36氪经授权发布。

羊毛出在AI身上：鞋厂没了，赌场开了，股价上天了

锦缎 — Thu, 16 Apr 2026 19:01:37 +0000

一家卖羊毛运动鞋的公司，在宣布出售其赖以成名的品牌、转身投向“AI算力基础设施”后，股价从3美元的谷底垂直拉起，盘中涨幅一度触及700%，收盘涨幅582%。

CNBC的红色滚动条与彭博终端的闪烁数字，共同记录了这一荒诞而真实的时刻：一家市值萎缩至不足1.2亿美元的公众公司，仅凭一纸意向与一个更名计划，便重新点燃了投机者眼中贪婪的磷火。

这正是昨晚发生的故事，也是“.com”的荒谬神迹时刻，在20多年后的再度复辟。

01 一天涨了582%，华尔街的老把戏

如果你关注过Allbirds，你可能知道它是个卖羊毛运动鞋的牌子，曾经估值超过40亿美元，硅谷人手一双。但如果你没关注过它，今早也大概率被一条新闻刷屏了：这家快撑不下去的鞋厂，股价突然一天之内从3美元蹦到了17美元，涨幅超过582%。

原因很简单：公司宣布不卖鞋了，要把商标和库存打包卖掉，然后用剩下的上市壳公司去做算力生意。新的名字都想好了，叫NewBird AI。消息一出，股票跟坐了火箭似的。

但你如果多问一句，“新生意谁来做？钱谁出？”会发现一个非常奇怪的现象：公司一个字都没提。

那个要借给公司5000万美元的神秘金主是谁，不知道。将来负责买显卡、租机房、找客户的运营负责人是谁，不知道。金主有权往公司里塞一个管事的首席运营官，这人是谁，还是不知道。

这是一场只有股票代码、却没有责任主体的轮盘赌。股票涨了，不是因为大家看懂了这门生意，而是因为“AI”这两个字太好用了。

根据协议，一个叫American Exchange Group的公司会花大约3900万美元，买走Allbirds的品牌、设计、库存和部分债务。以后你看到Allbirds的鞋子还在卖，但那个钱跟上市公司已经没关系了。

上市公司这边，在把鞋的生意剥离出去之后，兜里只剩大约250万美元现金，总资产大概500万美元。然后它准备改个名字叫NewBird AI，对外说我要买GPU租给那些做AI的公司用。

这是华尔街的老把戏了。把亏钱的业务卖掉，留下一个干净的上市公司壳，再塞一个热门概念进去。壳本身不值钱，但加上“AI”两个字，市场就愿意给机会。

02 一场换了包装的金融游戏

有人可能会说，Allbirds原来的团队就不能学吗？卖鞋的不能转型做科技吗？

公平地说，不是完全不能。但现实是，Allbirds原来的管理层，擅长的是品牌营销、供应链管理、开线下门店。他们过去几年的主要成绩，是把营收从2022年的将近3亿美元，做到了2025年预计的1.52亿美元，几乎腰斩。到今年2月，美国最后一家全价门店也关了。

而AI算力生意需要的是什么？需要你懂英伟达的显卡什么时候换代、知道怎么跟数据中心谈电费和散热、算得清折旧和残值、还能判断哪个客户信用好不会跑单。这是两个完全不同的工种。

问题的关键是，这个壳现在空荡荡的。它没有懂芯片的人，没有机房资源，没有客户关系。它唯一的筹码，就是那个还没露面的“金主”承诺的5000万美元借款额度。

这就回到了那个最让人不安的问题：新人到底是谁？如果他只是个金融背景、擅长做PPT的人，那NewBird AI很可能就是一场换了包装的金融游戏。

虽然金主是谁没公布，但金主开出的条件，却一条一条白纸黑字写得很清楚。这些条件读起来，一点都不像是“我们一起干大事”的创业伙伴，更像是“我怕你赖账”的债主。

首先，这5000万不是白给的，是借款。年利息12%，一旦还不上，利息还要往上加。而且这笔钱不是一次性到账，是分批次给，每次动用之前还得金主点头。

其次，这笔借款是用公司全部资产做抵押的。不光包括现在那点家当，连将来买的GPU、签下的租赁合同，统统都是金主的抵押品。如果生意做砸了，金主是第一个来搬东西的人。

最关键的一条在这里：将来新公司靠出租GPU赚到的钱，不能随便花，要先打进一个由金主控制的“冻结账户”。也就是说，就算NewBird AI真的找到了客户、收到了租金，那笔钱也是先被金主攥在手里的，公众股东得排在后面。

另外，金主还有权往公司里塞一个自己人当首席运营官。这个人负责日常运营，说白了就是金主派来盯着钱和机器的。

03 AI算力市场是真的，但不代表谁都能分一杯羹

这里要讲句公道话：AI算力短缺确实是个真实的市场。大厂抢显卡、小公司租不到资源，这些都不是编出来的。如果有一个公司能搞到卡、搞定机房、签下稳定的租约，理论上确实能赚钱。

但“理论能赚钱”和“你能赚钱”之间，隔着一整条产业链。买卡要渠道，放卡要机柜，供电要配额，散热要方案，客户要关系。NewBird AI现在连张显卡的影儿都没有，连机房合同都没签，连客户是谁都不知道，它凭什么觉得自己能挤进去？

这就好比说，开餐馆确实能赚钱，但你连厨师都没请、店面都没租、菜单都没定，就对外宣布我要开餐厅了，然后股价涨了7倍。这涨的哪是餐厅的估值，这涨的是投资者对“餐饮”两个字的幻想。

如果你觉得这故事听着耳熟，那是因为以前确实发生过类似的事。

2017年，一家叫Long Island Iced Tea的饮料公司，突然宣布改名叫Long Blockchain，蹭上了当时火热的区块链概念。消息一出，股价当天涨了200%多。但后来呢？公司并没有真正搞出什么区块链业务，纳斯达克把它摘牌了，留下一地鸡毛。

Allbirds这次的操作，内核几乎一模一样。都是主营业务做不下去了，都是靠改名字、换赛道来刺激股价，都是利用了市场对热门概念的饥渴。区别只在于，上次是区块链，这次是AI。

市场永远不缺想赌一把的人。当英伟达、微软这些真正的AI赢家股价已经高高在上，买不起的人就会到处找“便宜货”。一个股价3美元、马上要做AI的公司，简直就是为他们量身定做的彩票。

但彩票终究是彩票。中奖的概率，跟那串没公布的名字息息相关。

本文来自微信公众号“硅基星芒”，作者：玄月，36氪经授权发布。

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