据郭静的互联网圈观察，日前，微信新增了截图后“转发截图”按钮。实际上相关功能早在一个月前就有媒体透露，但直到最近，我的微信才被覆盖到。 当用户在微信App的任意位置区域，包括微信聊天、朋友圈、微信公众号、视频号、小程序、搜一搜，只要用户使用手机的截图功能后，屏幕右下角都会出现“转发截图”按钮，用户点击后，即可一键转发给微信好友/微信群之中。如果有用户发现自己的微信截图后没有出现该按钮，可能有两个原因： 需要将微信更新到最新的8.0.68版本，iOS和安卓版都是。 微信的灰度测试没有到，需要等待。 从以往微信的多次新功能测试来看，微信为了保证不出现较大的BUG，一般新功能推出后，会逐渐灰度测试，部分用户可能会先被覆盖，而其他的用户需要逐步覆盖，所以，经常会出现一个情况就是，网上传出微信推出一个XXX功能，但用户发现自己就没有。微信的月活跃用户数达14亿多，面对如此庞大的用户规模，如果统一更新的话，一个小BUG可能就会影响非常多的人，因此，微信更习惯的做法就是逐步覆盖。 对产品要求较高的人或者本身对微信用户体验不满意的人，会对微信“转发截图”按钮这类小更新并不满意，在他们眼里，这种是典型的“伪创新”，看似为用户提供了便利，却无法掩盖微信在其他方面的一些弊端，比如，产品臃肿、广告多等。 但如果从产品本身来看，“转发截图”功能背后，更能显示出微信的突出。作为一款月活跃用户数超过14亿的产品，它还能在这些非常细微的用户体验上去做改进和提升。以往，用户想要将截图发给其他微信还需要多点击好几步，但新功能直接省掉了多余的繁琐步骤，让用户直接就能发给其他好友。 看似微小的一步，背后却反映出，微信对产品的重视，以及对用户体验的重视，再加上它的庞大用户规模，就更能看出微信的特点。 第一，它没有像其他产品一样，用户规模上来后，完全不顾用户体验。 第二，没有用“盈利导向”，所有功能都朝着“赚钱”去做，为了赚钱不管不顾。 第三，仍然在一些非常细微的具体功能上去做创新，而目的是让用户使用产品的时候更方便。 如果你再将微信在产品上做出的这些小改进，跟苹果的应用商店App Store中免费总榜前一百名的其他App做对比，就更能看出微信的难能可贵之处。 实际上微信近几年在改善用户体验方面做出了非常多的创新，比如，为了避免用户被微信群的信息骚扰，推出了“群折叠”功能；为了让用户忘记某项重要的信息，推出了“置顶”功能，用户甚至可以将“文件传输助手”置顶，继而让它成为自己的工作/私人记录工具；为了方便用户转发，当用户在转发内容时，系统会优先展示最近的微信/微信好友；为让用户能记得什么时候跟对方加的好友，在朋友资料中新增了共同群聊、添加时间等功能。 微信没有忘记它作为一款“社交工具”的初心，为了让这款工具更方便、好用，它努力了。 不过，微信的另一个问题在于，随着它的用户规模越来越大，它的公共性就愈发强烈，而这种庞大的公共性背后，却也成为一种掣肘。 第一，用户需求各不相同，所以，哪怕只有一小撮人对微信不满，背后都是非常庞大的数字。 第二，很难有较为突出的创新。最近，一篇《五个00后大学生，打算“爆改微信”》的文章爆火，从这篇文章背后，倒是也提供了一个新的思考，即，微信明明可以做得更好，可以做更多的事情，为什么微信没有做？ 第三，少数群体的需求难以满足，比如老年人，对于老年人来说，他们对于微信的需求可能就是聊天沟通，但却在不知不觉中订阅了乱七八糟的微信公众号和微信服务号，很容易就被这些垃圾账号的信息骚扰，而这种信息又在某种程度上影响着老年人的价值观和对一些事情的看法，推送还很频繁。 作为普通用户，如果你去看微信各种各样的功能，只要使用时间够长，背后的槽点真会不少。 当然，有一点微信做得特别好，搞了那么多年，都没有搞开屏广告，作为用户规模如此庞大的产品，如果跟其他App一样，把开屏广告一开，微信的广告收入会增长多少呀？但微信并没有这样做，这一点上，微信真的挺克制。没有对比就没有伤害，就看你跟谁比，亦或者跟自己比。

IT之家 1 月 29 日消息，埃隆 · 马斯克在特斯拉 2025Q4 财报电话会议上表示，芯片产能很可能会成为限制特斯拉未来中期（3~4 年）增长的瓶颈，其从台积电、三星电子、美光等芯片供应商处获得的数据显示外部产能不足以满足需求。 这意味着特斯拉很有必要建设一座自有的 TerraFab 超大型晶圆厂。这座设想中的晶圆厂将整合逻辑制程、存储半导体、先进封装等多个相对独立的环节，实现先进芯片制造全流程集成，有利于特斯拉抵御各类外界风险。 图源：Pixabay 马斯克提到，AI4 (HW 4.0) 已被特斯拉的数据中心用于 AI 训练工作负载，AI5 与 AI6 两代芯片间的间隔将不到 1 年。

1月29日，话题“抖音崩了”登上微博热搜。 网友表示，抖音视频首页显示正常，搜索界面显示网络错误，加载失败，请稍后重试。 截至发稿，抖音方面暂未回复。

IT之家 1 月 29 日消息，LG Display 乐金显示在 CES 2026 上展示了其旨在与高阶 LED LCD 竞争的性价比 OLED SE 电视面板，而在最近更多有关这一产品的信息得到曝光。  OLED SE 面板展示 综合韩媒 hankooki 与外媒 FlatpanelsHD 的报道，OLED SE 没有使用此前在 WOLED 电视中承担抗反射作用的高成本偏光片，以新型抗反射膜取而代之。这有利于提升 OLED SE 的亮度表现（偏光片同样会吸收内部发光），但会影响抗反射效果。 根据 LG Display 提供的数据，2026 款 Tandem WOLED 面板的反射率仅为 0.3%；在 OLED SE 上这一数值则是 4.4%，与典型的 Mini LED LCD 电视面板相当。 此外，OLED SE 峰值亮度 1000nits、色域 95% DCI-P3，刷新率 120Hz，初期包含 48 / 55 / 65 / 77 / 83 英寸五种规格。三星电子将在其电视产品线中应用这一面板，LG 电子的 B6 系列预计也将搭载。

IT之家 1 月 29 日消息，i 茅台平台今日（1 月 29 日）发布声明： 近日，我们注意到有商家通过网络平台公开售卖所谓 i 茅台 App“抢购外挂”等软件，有网友晒出非 i 茅台官方通知的批量成交记录。以上售卖、使用该类软件的行为，对公平的市场秩序造成了不良社会影响，涉嫌违反《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国消费者权益保护法》。消费者使用该类软件存在信息与财产安全风险，请广大消费者注意提升防范意识，切勿轻信以免造成损失。我们已在收集和固化相关证据，并保留采取法律手段追究相关主体责任的权利，以维护市场秩序和消费者合法权益。 自 2022 年 3 月 31 日上线以来，i 茅台已稳定运行近四年，构建形成了多层级、多策略、成熟的风险防控体系，包括机器行为识别、风险设备判断、异常行为拦截、团伙风险防控等。2026 年 1 月 1 日至今，已成功拦截各类异常行为 4.26 亿次，平台商品交易过程不存在单一用户批量非常规消费行为成交，不存在多用户集中批量非常规消费行为成交。我们将持之以恒提升技术水平，不断增强平台的风险防控能力，努力为广大消费者营造公平、有序的消费环境。 感谢大家的关心与支持。 IT之家注：i 茅台是贵州茅台酒股份有限公司官方推出的数字营销平台，提供茅台酒预约申购、在线购买及文化传播服务。

对于创维这位在家电行业深耕38年的老玩家来说，其将上市公司这个“壳”让给了光伏业务，却带着家电业务彻底离开资本市场，这一“转身”可谓非常坚决，也不免有些让人唏嘘。 作者丨追命 编辑丨坚果 封面来源丨Unsplash 近日，家电行业再掀风波。索尼刚刚宣布“改嫁”TCL，另一中国家电巨头创维也宣布“换档上市”，其将拆分子公司创维光伏，以介绍方式在港交所上市，同时推动集团自身私有化退市。 对此，资本市场似乎并不意外。早在今年1月初，创维宣布基于《公司收购、合并及股份回购守则》停牌时，外界已猜测创维有意拆分光伏业务上市，或推动家电与汽车业务重组。 因此，创维“家电退光伏进”消息公布后，资本市场立马“用脚投票”，创维集团股票在复牌后高开约42%，截至撰稿日，公司股价为7.09港元/股，总市值约133亿港元。 在当下的新能源风口中，将光伏业务拆分上市早已不是新鲜事。但对于创维这位在家电行业深耕38年的老玩家来说，其将上市公司这个“壳”让给了光伏业务，却带着家电业务彻底离开资本市场，这一“转身”可谓非常坚决，也不免有些让人唏嘘。 这位曾经剑指千亿目标的“彩电一哥”，选择换一种方式继续奔跑，只是，这份押在光伏赛道上的赌注，能否让公司真正兑现昔日的雄心？ 1 爱折腾的黄宏生 1956年11月出生的黄宏生，如今已经年近70岁，但即便已经进入“古稀之年”，黄宏生却丝毫没有想要退休的意思。 在不久前的视频中，黄宏生才透露自己去年全年国内的飞行时间达到了324小时，用他自己的话来说，自己可是“折腾的一代”。 回顾黄宏生的创业史，确实充满了“折腾劲”。黄宏生最早的创业经历可以追溯到上世纪80年代，他砸掉了体制内的“铁饭碗”下海经商，最早从事电视遥控器代工生意，但因为供应链管理问题，导致产品严重积压，黄宏生不得不抵押房产还债，几乎一夜回到创业原点。 但黄宏生没有气馁，他凭借之前积累的电子制造经验，将目光投向电视行业，并创立了“创维”品牌。 但创业过程也并非一帆风顺，由于缺乏核心技术，创维电视在海外市场屡屡碰壁，一直到黄宏生主导收购了香港讯科集团后，创维电视才终于打出名堂。 2000年，创维在香港上市，跻身中国彩电巨头之列。在这之后，创维在家电行业越战越勇。 一方面，往上游延伸投资面板供应链，成功构建完整的OLED电视产业链；另一方面，通过收购海外电视品牌进军全球市场，如今，创维的家电业务已覆盖冰洗、空调、厨电等。 不过，“爱折腾”的黄宏生并没有止步于家电业务。 他认为，任何一个点子，任何一个有点苗头的行业，在中国都是过度竞争。如果创维只靠彩电一定“必死无疑”，因此一定要积极进行转型，去建立整个生态。按照他的想法，家电、智能互联网、绿色新能源等跟家电生态有关的业务，都值得去试一试。 2000年后，黄宏生再次大胆创业，先后涉足房地产、新能源汽车、光伏等行业，如今，创维早已是一家涵盖家电、智能系统、新能源、服务业的综合性集团。 2010年，黄宏生通过创维系资本收购了南京金龙客车，创立开沃汽车；2021年，开沃集团和创维集团正式签订商标转让协议，黄宏生推出了消费者更熟悉的“创维汽车”品牌。 在造车的同时，2020年，黄宏生还盯上了光伏赛道。 黄宏生认为，创维拥有数以千万计的家庭用户基础，可以从农村户用分布式光伏切入，不断向上游核心部件延伸拓展，这是其他光伏企业难以企及的能力。截至2024年底，创维光伏在中国分布式光伏电站装机量规模排名中位列前三。 近日，黄宏生在公开演讲中再谈创业，他提到创维内部已在全面推进AI家电，未来目标是让所有家电100%具备AI功能，目前，创维已针对C端开发出了“Happy Life”大模型。 黄宏生曾在采访中表示，希望将创维集团打造成一个生态平台，各个产业共享平台的品牌、资源和经营支持，同时每个产业独立上市，这样的机制才能在全球范围内做大做强。 2021年，黄宏生更放出豪言，称创维未来要拆分10家上市公司，每家公司要做到百亿规模。怀揣着这样的梦想，70岁的黄宏生，依然在继续“折腾”。 2 创维的“腾笼换鸟” 不过，黄宏生想要在资本市场上顺利“摘果子”，也并非易事。 2013年，黄宏生提出将创维旗下的电视业务、机顶盒业务和液晶模组业务分别拆分上市，但最终只有创维数字（机顶盒业务）借壳华润锦华成功上市。 此后，创维每隔一段时间就会对外释放出拆分子公司的信号，但始终未能再“摘果子”。如今，黄宏生似乎放弃了拆分子公司的执念，选择“腾笼换鸟”。 按照公告，创维光伏将以“介绍方式”在港股上市，不发行新股，也不进行公开募股，它的上市完全依赖于创维集团原本持有的股份，将创维光伏“介绍”给市场，投资者就可以进行买卖。 与此同时，创维集团将推进私有化退市。创维也给原股东提供了两种选择：一是按4.03港元/股的价格进行现金回购；二是“一股换一股”，将创维集团的股票换成创维光伏。 对创维集团原股东来说，无论选择哪种方式，其能拿到的回报都比按公告前股价直接卖股票更高。从这一点来看，黄宏生为了推动创维光伏上市，出手也颇为大方。 更重要的是，如果创维集团将创维光伏独立拆分，相当于将最赚钱的业务引擎和最具想象空间的“故事”都带走了，这势必会影响集团股价和股东利益。相较之下，让家电业务私有化退出，把整个上市平台留给光伏业务，显然是一条更符合股东利益的路径。 对创维集团来说，“腾笼换鸟”也是一条更简单、更高效的上市路径，相较于拆分上市，其省去了复杂的资产切割和新股发行程序，也规避了可能引发的监管合规风险。 况且，换个赛道也并非坏事。作为一家年收入超600亿港元的企业，创维集团的市值却常年徘徊在百亿港元左右，如果不能摆脱“传统制造”的标签，其市值也难以实现突破。 因此，与其留下一个“不太值钱”的壳，继续在资本市场的边缘徘徊，倒不如借创维光伏，重讲一个增长故事，也更契合黄宏生一贯“敢破敢立”的个人风格。 事实上，近年创维电视确实面临着很大的挑战，随着消费者互动娱乐习惯的改变，家电行业正以肉眼可见的速度在“走下坡”。 根据洛图科技数据，2025年中国电视市场品牌整机的出货量为3289.5万台，同比下滑8.5%，创下了近16年来的市场新低。 这一趋势也反映在创维集团的财报上。2025年上半年，创维智能家电业务实现收入170亿，同比增长9.4%，但营业利润却从去年的4.68亿元下滑到4.26亿元，同比下降了8.9%。 与此同时，创维电视的市场份额也在持续下滑。在2024年国内电视线上销售量市占率前五名中，创维及其子品牌酷开已被归入“Others”；而在我国电视市场整体出货量排名中，创维电视的整体出货量市占率约为17%，排名第四，但其子品牌“酷开”却没太多的存在感。 消费者对创维电视的投诉也与日俱增。去年，创维被曝出“先涨价后降价”的营销争议，还有不少用户反映电视屏幕有亮点、售后体验差，整体使用感受与品牌昔日口碑相去甚远。 3 新创维仍要闯关 相较之下，创维的光伏业务反而成为集团的新增长引擎，其收入已从2020年时的约1亿元，跃升至2024年的203.34亿元，占集团总收入的1/3。 2025年上半年，创维光伏继续维持高速增长，实现收入137.76亿元，同比增长超50%，约占总营收的38%，远超智能家电业务9.4%的同比增速。 除此以外，创维光伏也成为了创维集团的主要利润来源，按2024年的业绩数据，其利润规模占集团总利润的七成左右。 创维还是那个“创维”，但“芯子”却早已换了。只是，“新故事”能否撑起创维未来的新增长？目前来看，挑战依然不小。 一方面，光伏产业已进入深度洗牌期，行业产能过剩，引发了激烈的价格竞争。根据晶科能源、天合光能、隆基绿能等光伏巨头的业绩预告，它们在2025年均遭遇亏损；部分企业的毛利率在2025年甚至出现负数，利润空间被明显压缩。 创维光伏也面临着同样的挑战，2022年至2025年上半年，创维光伏的净利润分别为3.56亿元、8.65亿元、7.93亿元和5.32亿元，同期创维光伏的收入分别为119.30亿元、232.17亿元、201.46亿元、137.76亿元，跟快速扩张的营收规模相比，其利润增长明显乏力。 由此可见，创维光伏虽凭借渠道优势快速放量，但在高度内卷的光伏市场中，也陷入“增收不增利”的困境。 另一方面，为了尽可能避开国内的红海厮杀，黄宏生明确表示，接下来创维光伏将重点布局海外市场，同时计划进入储能领域，进一步丰富盈利模式。 但在黄宏生的这盘大棋里，无论是海外市场的拓展，还是储能领域的探索，仅靠创维集团2024年不到6亿元的利润，都难以支撑技术和市场的新一轮投入，这也是为什么黄宏生迫不及待“腾笼换鸟”，从市场寻求资本支持的原因。 只是，要从家电领域跨界至光伏领域，其需要的不仅只是一次华丽的转身，还有一场深刻的自我革命，创维光伏能否打好这场硬仗，恐怕还需要黄宏生给出答案。 过去，黄宏生曾不止一次提出过“千亿营收”的梦想，却迟迟未能实现。 如今看来，黄宏生并没有放弃这个“梦想”，但对当下的创维集团而言，“千亿梦”已不再只是一个营收数字，而是如何在时代变局中寻找新的答案。 家电退场了，但黄宏生的“千亿梦”，才刚刚踏上下一段征程。

凤凰网科技讯 1月29日，蚂蚁集团CEO韩歆毅近日发布内部全员信，信中提到，普通人借助“灵光”已经创造了1200万个小应用；“阿福”月活跃用户数已突破3000万，跻身中国AI应用前四名。自推出“碰一下”支付以来，截至2025年12月26日，“碰一下”日支付笔数已突破一个亿，并融入2260个生活场景，手机、眼镜、手表都能碰，未来会继续努力，让支付在AI时代更智能、更便捷。 信中还表示，21岁的蚂蚁，正站在一个承前启后的全新起点。前不久，蚂蚁香港总部刚刚在举行亮灯仪式。此刻，杭州总部新园区正在建设中，即将在2027年落成。一切如茶，一切万象更新。

凤凰网科技讯 1月29日，在北京举办的第二届新质生产力产业实践洞见活动上，华为云凭借其CloudMatrix AI Infra智算云服务，入选“人工智能基础与产业融合”示范案例TOP5。该活动发布了50余个涉及人工智能、先进制造、智能网联汽车等热门领域的新质生产力产业实践示范案例。 华为云副总裁黄瑾在会上表示，人工智能技术正系统性重塑千行万业，实现变革的核心在于将算力基础与行业场景深度结合。他分享了华为云的实践经验，指出AI正从提供“情绪价值”走向创造真实的“业务价值”。 黄瑾介绍，华为云已构建30多个行业大模型，服务于超过500个场景和2600余家企业。例如，在中国石油的油气输送管亚毫米级缺陷识别中效率提升40%；为北铁所实现智能巡检，将人工6小时任务缩短至20分钟；协助宝武钢铁实现高炉铁水温度预测，使温度命中率提升至80%，单座高炉年节省燃料约7800吨。 华为云副总裁 黄瑾 此外，华为云的AI实践也已服务于海外项目，如毛里求斯的珊瑚礁修复辅助系统已完成超3.7万株珊瑚移植和200多个物种鉴定；拉丁美洲首座全自动码头钱凯港通过华为云AI方案实现了40辆无人集卡规模化作业，提升了港口运营自动化水平。 黄瑾强调，算力是人工智能的关键，更是中国人工智能的关键。华为云通过深耕根技术、软硬协同与架构创新，构建AI算力基础设施底座，旨在持续降低AI应用门槛，助力企业将AI技术融入核心场景，解决实际难题。

凤凰网科技讯 1月29日，机器人公司宇树科技宣布开源其视觉-语言-动作（VLA）大模型 UnifoLM-VLA-0。该模型旨在解决传统视觉语言大模型（VLM）在物理交互中的局限，通过针对性的预训练，使之从图文理解能力进化成具备物理常识的“具身大脑”。 据官方介绍，UnifoLM-VLA-0 是 UnifoLM 系列下专门面向通用人形机器人操作的模型。其基于开源的 Qwen2.5-VL-7B 模型构建，使用了覆盖通用与机器人场景的多任务数据集进行持续预训练，以提升模型对几何空间与语义逻辑的对齐能力。 模型的核心突破在于针对操作任务的高要求，深度融合了文本指令与2D/3D空间细节，并构建了全链路动力学预测数据以增强任务泛化性。特别地，宇树在模型架构上集成了动作预测头，并对开源数据集进行了系统化清洗，最终仅利用约340小时的真机数据，结合动作分块预测与动力学约束，实现了对复杂动作序列的统一建模与长时序规划。 评估结果显示，该模型在多个空间理解基准上的能力较基础模型有显著提升，并在“no thinking”模式下可比肩 Gemini-Robotics-ER 1.5。在 LIBERO 仿真基准测试中，其多任务模型也取得了接近最优的性能。 在真机验证环节，UnifoLM-VLA-0 在宇树 G1 人形机器人平台上，仅凭单一策略网络即可高质量完成开闭抽屉、插拔插头、抓取放置等12类复杂的操作任务。官方称，即使在外部扰动条件下，模型也表现出良好的执行鲁棒性与抗干扰能力。 目前，该模型的项目主页与开源代码已在 GitHub 平台公布，供开发者与研究人员获取。

摘要： 春晚已成为机器人企业的“必争之地” 凤凰网科技 出品 作者｜董雨晴 随着2026年央视春晚进入最后筹备阶段，又一重磅官方机器人合作伙伴终于揭晓。 凤凰网科技从知情人士处独家获悉，人形机器人创业公司松延动力（Noetix Robotics） 已与总台达成合作，成为2026年春晚的人形机器人合作伙伴。 “这次松延是一个非常创新的形式，跟之前大家看到的都不一样”，前述知情人士告诉凤凰网科技。 至此，今年央视春晚已汇聚宇树科技、松延动力、魔法原子、银河通用等四家机器人企业，创下春晚历史上机器人品牌集中亮相的新纪录。其中，三家机器人公司为首次登陆春晚。 01 清华博士辍学创业，把人形机器人打到万元级别 松延动力成立于2023年9月，创始团队来自清华大学、浙江大学等顶尖高校。98年出生的公司创始人姜哲源，曾考上清华博士，25岁时放弃博士学位全身投入人形机器人研发。 其更为外人熟知的，是2025年人形机器人马拉松上表现亮眼的机器人“小顽童”，以综合的耐力与运动控制能力夺得了亚军。 也是在这次运动会后，松延动力开启了其高速发展期。为了稳交付与生产，公司人员规模在当年底突破至200人以上。 产品方面，在成立的前两年时间里，松延动力专注于仿生人形机器人和全尺寸双足机器人，已推出N系列、E系列、Hobbs系列等产品矩阵。 2025年10月，松延动力发布全球首款售价万元级的高性能人形机器人“Bumi小布米”，用更极致的价格和教育场景向准消费级市场渗透。 02 四大机器人公司将亮相春晚 2026年春晚已成为机器人企业的“必争之地”。此前，总台已陆续官宣三家机器人合作伙伴：1月23日，魔法原子成为“智能机器人战略合作伙伴”；1月25日，银河通用成为“指定具身大模型机器人”。1月26日，宇树科技宣布第三次登上春晚舞台。加上此次松延动力的加入，今年春晚机器人阵容已覆盖从双足人形到轮式具身智能的多条技术路线。 不过，凤凰网科技从知情人士处了解到，“此次登台方式还是值得期待下的，会看到不一样的机器人表现效果。” 此前，总台在春晚彩排中明确将“科技智造”融入舞美呈现与内容创作，目前披露表示，机器人将再度登台，展现科技范与创新火花。 春晚作为全球收视最高的文艺晚会，历来是科技品牌曝光的顶级舞台。优必选、宇树等企业曾因春晚表演获得巨大市场关注。今年多家机器人企业“扎堆”亮相，反映出行业在技术初步成熟后，通过国家级舞台验证产品能力、抢占用户心智。 松延动力此次跻身春晚合作伙伴，不仅意味着其品牌与技术得到主流认可，亦有望借助春晚的亿级曝光，加速其消费级机器人产品的市场普及。与此同时，春晚舞台的比拼也将从单纯的“表演”转向“实用能力”的展示，推动整个行业向更高可靠性、更强场景落地迈进。

摘要： 在周亚辉看来，AI从来不是为了消灭谁，而是让有创造力的人以更低门槛做音乐。 凤凰网科技 出品 作者｜董雨晴 1月28日下午，在昆仑天工Mureka V8音乐大模型发布之际，已经鲜少出现在公众视野的周亚辉现身了。 周亚辉是国内一级市场有名的投资人，投出过映客、小马智行等知名公司，一度被称为“独角兽捕手”。2016年，其在海外拿下了浏览器产品Opera，也由此打开了昆仑万维的海外布局。 正因此，在生成式AI爆火开启的2023年，周亚辉也是第一个下场，专注大模型研究的昆仑天工登场。 此次，在包括凤凰网科技在内的一个小范围沟通会上，周亚辉说，他现在几乎全部精力都在研究AI上，更是已经两年没做投资了。 海外是昆仑万维的主战场，在此昆仑万维先后涉猎AI智能助手、AI音乐、AI社交、AI视频，核心围绕模型+应用展开布局。可以说，无论是其切入的生产力场景，还是如今的音乐场景，都代表着巨大的商业化机会。 Mureka V8的发布就是其中一个机会来临的前夜，“这是我们自发布以来，模型进步最快、跃进最大的一个版本。”周亚辉告诉我们，V8在大量音乐人参与的盲评中已超越海外模型Suno，是“最接近于可以被大规模工业化应用的版本”。 此前，AI音乐模型多停留在“能做demo”的阶段，而V8的突破意味着其能够大规模进入音乐产业，进行专业级制作。 周亚辉坦言，大模型竞赛的下半场，模型突破难度越来越高，每一次性能提升，已经是数据、算法与算力的系统性升级：“本质上还是马斯克说的，更大的算力，更先进的结构，带来更强的AI。” 但这并不意味着上岸，短时间内的Sota只能给参赛者带来短暂的窗口期，周亚辉认为这个时间是半年，但在这半年时间里，昆仑万维需要凭借模型的领先性做好应用的布局，迅速抢占市场。其目标是，在海外打造一个AI版的Spotify。 事实上，随着流媒体的出现，音乐产业在全球已被颠覆多年。但是周亚辉坦言，流媒体虽然干死了唱片业，但却提升了音乐人的收入。 他同样认为AI从来不是为了消灭谁，而是让有创造力的人以更低门槛做音乐。 周亚辉告诉凤凰网科技，2025年，“神曲化”趋势已经走到尽头，“你会发现很多人现在又回过头去听周杰伦、陈奕迅。我们会觉得未来神曲和高品质歌曲会相对平衡”。但他认为，神曲之所以之前被音乐行业诟病正是因为欠缺制作班底，导致整体制作质量不高，但是AI的出现会大大改变这个局面，会全方位的提升这类人群的制作水平。 以下是对话实录，经凤凰网科技编辑发布： “AI音乐的工业化拐点来了,神曲的质量会大幅提升” Q：为什么要在今天这个时候出来。 周亚辉: 两个主题，第一是我们V8这个模型，从2024年1月份发布V1开始，到现在为止，是整个模型跃进最快、最大的一个版本。这个版本在之前大规模的音乐人线下盲评里已经超过了Suno v5。这是我们的模型能力，而且这个版本是最接近于可以被大规模工业化应用的版本。以前版本可能还是只能做UGC，但这个版本可以大规模进入音乐场景应用做PGC。 我们比较明确，我们整个Mureka未来的目标，就是要在海外做AI版的Spotify。我们不会在国内做AI版的Spotify。国内的AI版Spotify，可能最终还是会由QQ音乐、字节汽水音乐，或者网易云音乐他们去发展。我们会集中精力就在海外做一个AI版的Spotify出来。 Q:最新的这个版本在质量评测中已经超越了Suno等竞品，克服了AI音乐结构松散和情感的问题。想问这个痛点是怎么解决的？ 周亚辉:主要是在数据和算法技术上的巨大进步。我们的强化学习在音乐的COT领域，这个版本做了很多模型参数变得更大，模型架构做了升级。用了更大的算力训练。另外，整个技术模块也都进行了技术架构的升级。实际上就是马斯克说的，更大的算力，更先进的结构，就更强的AI。 Q:这个版本可以工业化了吗？ 周亚辉: 对，我们已经完全可以工业化。高晓松今天说的比较好，在旋律制作很多方面都可以工业化。 Q：为什么会关注音乐这条赛道？国内在这条赛道上其实还挺少的。在ToC的方向上，您觉得如果AI音乐创造一个新品类，它ToC端的潜力是什么？ 周亚辉:昆仑天工在AI大模型领域，几乎在每个赛道都加码、下注，持续发力。有音乐大模型、音频大模型、视频大模型、游戏大模型，还有通用的文本大模型。所以也不是专门只选音乐。但在音乐这方面，我们整个团队本来对音乐技术有很深的研究底蕴。我们之前在海外有个全球最大的k歌社区，里面有很多音乐人在里面做各种社交玩法、社交互动，我们也针对那些用户做了很多AI算法的事情，有很多积累，所以水到渠成。 有历史积累，有机缘巧合。因为我们整个对大模型、AGI是all in的。我判断未来1~3年这些领域全都会被AI原生平台产生巨大的颠覆和改变。我觉得现在最先发生的应该是AI音乐和短剧。未来的短剧、漫剧可能全都会用AI做，人可能就是导演，剧本全由AI生成。 2026年年初发布的这一代视频大模型，明显到了拐点，能够很连贯地生成类似于电视剧、短剧这样的内容，能够直接生成15秒、30秒、一分钟的整个剧情。这一步如果实现，生产效率会大幅提高。原来视频大模型都要抽卡，生产效率比较低。但如果能直接生成30秒到一分钟的故事电视剧片段，抽卡概率就大幅提高。原来生成10段视频可能只有一段是你想要的，现在可能两段就有一段是你想要的。 做短剧就会非常快。我觉得在海外已经看到，国内和海外用AI来替代做漫剧和短剧，已经到了一个明显的拐点。第二个明显会爆发的产业就是AI音乐。 像V8这代模型，原来写歌，我自己做过试验。我们生产的歌，我发给周边的十个人。我们V1、V2、V3的时候，发给10个人可能没一个觉得好听的。现在我们做的歌，发给十个人，基本上有五个人觉得挺好听的，还有两个人觉得歌好听但词差一点。 但十个人有七个人觉得好听了，我觉得这就明显到了一个产品能够被C端大规模接受的阶段。那必然会带动应用APP的留存大幅提升，自然会产生AI版的红果和AI版的Spotify。 Q: 尝试过跟真人的作品一起打榜吗？ 周亚辉: 我们现在还没尝试，但之后会很快尝试。我们现在只做了大规模的评测，很多音乐人觉得这首歌会比普通歌要好听。打榜是下一步要解决的问题，是下一步要去尝试的。音乐产业有点特别，如果你只是腰部、尾部，或者头部但不是顶流，可能都火不了。打榜都是为了火的概率。下一步我们要看火的概率多少，我们会去尝试。如果AI火的概率如果能大于5%，那就完胜人类了。人类想写歌，在北京的歌手可能有几万个，能像汪苏泷这样出头的能有几个？没几个。 Q: AI音乐是一个新的品类，它和人类产生的歌，新在哪里？主要是因为创作方式吗？ 周亚辉: 新和旧都是暂时的。现在AI音乐的歌被大家听过的很少，所以大家很容易听出来这是AI音乐做出来的歌。但如果大家都是AI写歌，那这个品类就不复存在了。新和旧都是暂时性的。 Q:那人在里面的核心作用是什么，像高晓松这种艺术家。 周亚辉: 他今天讲的很清楚，还是要思想的表达，情感的表达。你想表达什么？你想表达你的思想、情感、情绪，还表达对一个事情的看法，都可以用AI来表达。我觉得未来音乐会成为一个很主流的表达方式。本来在嘻哈圈里面所有表达方式全是相互之间，然后我diss你，你diss我，这就是整个嘻哈圈主流的表达方式。但我觉得以后写歌会成为一个比较主流的表达方式。写日记、写文章可能是一种表达方式，但写歌也有自己独特的味道。 Q:在和音乐人的合作模式之下，我们如何提高我们跟音乐人之间的互动持续的造血能力，持续的去提升这个市场的整体的营收？ 周亚辉: 我觉得版权是一个正在形成的认知。整个AI领域怎么去定义它？社会层面怎么去定义它？法律层面去定义它，我觉得是一个很高层面东西，现在全世界都没答案的。全世界都在一个互动。我们就跟着这时代走就好了。持续造血是比较容易理解的，就跟短剧最后红果的DAU比三大视频平台还大一样，因为它免费。 如果音乐的供给非常充分，而且分发平台免费的话，那可能听音乐的人不是今天的两三亿人，可能就是十几亿人都听音乐。同时好的供给非常充分之后，我觉得之前是在于好的供给其实是缺乏的。比如我最近每天都很喜欢听马思唯的歌，但马思唯歌就那么几首，新的歌要不就写得太烂，好的就那么两三首翻来覆去，这就是供给的问题。我觉得AI在一定程度上把整个文化创作领域的供给大幅度提高了，不仅是产量，质量也大幅提高，好的供给会无限量地出来。 Q:所以我们在探索一种有利于双方的变现模式？ 周亚辉: 整个历史已经给我们答案。当年流媒体平台出来的时候，大家都说音乐产业完蛋了，唱片没人买了。最后发现音乐公司活得比原来更好、更繁荣，因为用户变得更大了，分成更多了。我觉得到今天AI原生平台时代也一样，最后所有的唱片公司或者音乐人会发现他的获益会变大，不是变少。 Q:流媒体或短视频起来之后，整个音乐产业都在神曲化。但是AI您觉得他会造更多神曲吗？ 周亚辉：我觉得这两个会balance。今天还在讨论这个问题，神曲化到2025年也快到头了。还是有人很愿意听一些经典的，或者听周杰伦、陈奕迅。神曲化比例可能在中国原来占5%，抖音起来到百分之四五十，但我觉得也到头了。未来会比较balance。 还有一点，AI会让草根神曲的质量标准大幅度提升。今天我跟高晓松讲了，做好歌、精致的歌的门槛降低了。用AI来做，神曲可能以前你觉得挺挫、挺不精致，但不知道为什么火。未来你会发现口水歌其实档次都挺高的。 Q: 整体会提升。 周亚辉: 对，整个的质量、标准，所有火的歌的门槛都会大幅提升。我们会让这些有情感但制作技术比较差的人，用AI马上把短板补上，让他的强项很快得到发挥。因为他的强项可能就是能够戳中时代热点、社会热点，或者他有很好的想表达的东西。 Q:那您可能更乐于看到普通人用AI做更多神曲出来，而不是让音乐产业的人用好解决效率问题。 周亚辉: 我觉得都有。今天高老师说那句话是对的，他希望人的思想越多元化越好，人的想法越多元越好，这样你可以看到更多独特的东西。 “技术永远是壁垒,大厂不能干所有事” Q: 如果这个未来发展成一个很有潜力的产业和赛道的话，可能技术不能成为完全的壁垒。 周亚辉:技术永远会成为完全的壁垒，因为我们非常知道技术一步步迭代上来有多难。你会发现美国的这些AI公司，像Anthropic，这公司才成立几年？3年还是4年吧？3500亿美金估值。因为大家觉得他的技术跟随者要赶上他是不容易的，不是变容易，是变难。 Q: 是，OpenAI8300亿美元。 周亚辉: 对，所以如果说后来者容易赶上，就不会给先发这么高的估值。我们做音乐也是这样，我们觉得越往上走难度越大，要想提高一点点都很难。 Q:未来的这个生态，我看到咱们其实是有C端APP，还有AI studio，还有API，其实是ToB、ToC都有的，那未来这个生态是个怎么样的一个情况？ 周亚辉:我觉得studio是给创作者用的，to Creator。假设未来我们整个ToC的APP给用户都是免费听的，就是广告模式，就像红果一样的广告模式，这样用户会非常非常多。创作者他可能用我们工具，他可能给我们付月费，他可以把歌放到我们平台上赚广告分成。当然他也可以在我们平台上赚广告分成，可能就不用给我们交月费了。他本来就可以在我们平台上发布，但他可以引用我们工具发布到其他收费平台去，那他可能就交月费。这就是studio和APP不同的地方，成为整个链条里面三个环节中的重要一个环节。API是因为音乐产业很大，我们做流媒体分发也只是其中一环，还有很多环节也需要音乐，比如商用音乐。刚才我来的时候还有个人说他用我们API，他是做商业音乐的公司，他们用API给客户选歌，做了歌以后让客户选。候选10首歌，其中6首是我们音乐AI做的。 Q:刚才说海外市场是基于我们昆仑原来之前的产业基础来考虑的吗。 周亚辉:因为昆仑对海外市场更熟悉，我们在海外有更多的用户基础，对海外市场怎么做增长有更多的积累。说实话，在国内，你要跟字节、腾讯卷，还是非常不容易的事情。我觉得没必要。在国内跟字节和腾讯卷就相当于在海外去跟谷歌、Meta卷一样。但是在海外你不是跟Meta他们卷，你是跟Spotify卷。国外的大厂，不会像中国大厂一样什么都干。 Q:那国内市场还会后面会考虑吗？ 周亚辉: 我们可能会做合作的模式。也许我们可以跟太合音乐合作，可以跟网易云音乐合作。如果说QQ音乐、TME比较开放一点，我们也可以跟TME合作。 Q:国内像腾讯、字节他们也是有部门墙的，他们其实也不太可能做AI音乐这条路，看起来。 周亚辉:我没对他有太多的研究，我们对海外研究更多点。 Q:前几天看您的投资笔记，基本上提到的都是这几家大厂，表达了比较深刻的观点，但是基本上没有提这种原生的一些所谓的原生AI公司、新的公司，这个是基于什么考虑？ 周亚辉: 你觉得AI原生公司会有机会？我不觉得。首先我认为所有大厂都不一定能抢到这个船票。我觉得现在只有字节明确拿到这个船票。他的AI主APP DAU有没有过亿…我觉得在2026年底之前，他的AI chatbot DAU有没有过3亿吧？我觉得只有字节拿到这个船票。不知道阿里能不能拿到，腾讯…我觉得腾讯能拿到，因为腾讯不是准备春节要发力吗？他可能今年要干3亿DAU。 Q: 您特别早的时候就去了硅谷，从最早的这波AI，我记得您当时就去硅谷调研了。您对硅谷的生态和国内他们两个有什么区别？比如说现在的Agent，硅谷现在的生态是不是特别繁荣？ 周亚辉: 我觉得国内也挺繁荣的。最核心的东西在于美国构建的资本市场，导致这些创业公司的估值在短时间内的巨升，导致他们形成先发优势会非常明显。他们会给创新非常高的资本溢价。这前提是他有个非常强大的资本市场。因为创新有很高的溢价，导致这些大厂，如果他后发去追赶也不见得能够超越。资本市场给创新公司的溢价，即使大厂去打也不一定打得过创业公司。在美国，大厂要想真的跟OpenAI打也不容易，因为OpenAI获得的溢价太高了。 Q: 那您如果投中国的话，您可能选，如果不投super AI native，您觉得哪些可能会？比如说AI医疗。 周亚辉:我觉得医疗挺有意思，但也不好看，我也不懂。我现在比较专注于做大模型技术研发。投资已经很多年不做了，已经有两年不看了。 Q:国内的一些大厂和一些AI六小龙等等，其实之前你也发过笔记，大家比较关注，您觉得接下来这一波大厂的机会，以及这些创业者的机会，他们在哪里？您更看好谁呢？ 周亚辉: 我是觉得大厂主要是穿鞋的，你明白我的意思吗？他怕光脚的，不怕穿鞋的。大厂是穿鞋的，万一不留神鞋没了。对他来说他们意义很重大。大家比较明确的能看到，如果电商平台把这个APP store前端的AI native、AI super APP的位置丢了，那电商平台也守不住，因为以后购物肯定都是在AI平台、AI super APP上去购物。电商平台守不住，所以他这个鞋会不会丢掉？这是一个很大的问题。他市值几万亿人民币的公司，但如果把鞋丢了，可能就不知道掉哪去。所以我觉得大家都不能丢掉这张船票。 我觉得现在这几家，智谱、Kimi、MiniMax、百川我其实都挺佩服的。我认为对他们来说只要坚守就够了，就像英国女皇那句著名的话，keep calm and move on就行了。保持平常心，不断往前走。我觉得这四家我都挺看好的。 Q: OpenAI 8300亿美金再上市，二级市场您觉得还会给它更高的市值吗？ 周亚辉:我觉得会。去年他其实做的不太好，有点浮了，到处吹没兑现的。但最近的5.2版做得很好。他很快的调整，面对Anthropic和Gemini的冲击，最近三个月我感觉防守都不错的，应付得都不错。OpenAI那个代码编程平台也挺好用，所以我觉得他防守都不错。 他现在唯一短板是在多模态原生多模态训练，大模型训练那一块他一直没解决。Meta也没跑通，但我觉得迟早会跑通。因为他原来做多模态的被Meta挖走了，那组就解散了。但他现在又把那些人挖回去了，又在搞多模态，他多模态跑通了，问题不大。

同一晚，两份财报，两种情绪。 Meta财报一出，股价在盘后一路拉升。 几乎与此同时，微软却在下跌。 账面数字并没有那么悬殊，真正拉开差距的，是市场对“未来”的态度。 01 扎克伯格真给大家钓成翘嘴了 Meta这次的财报是真的猛。 2025财年第四财季，Meta： · 营收598.93亿美元，同比增幅达到24%，显著高于华尔街预期。 · 净利润227.68亿美元，同比增长6%。 · 稀释后每股收益8.88美元，同比增长11%。 其中营收大头依然由广告业务贡献，第四季度Meta广告营收581.37亿美元，占总营收的97%。其他业务收入虽少，但同比增长54%。 从运营角度来看，Meta应用家族日活跃用户（DAP）平均值为35.8亿人，同比增长7%。 第四季度应用家族上的广告展现量分别同比增长18%，每条广告的平均价格分别同比增长6%；2025年这两个增幅分别为全年12%、9%。 Meta向来把广告业务的积极变化归功于AI的加持，因为有AI的帮助，广告的量与价格双双向好。 2025年全年，Meta总营收为2009.66亿美元，较2024年的1645.01亿美元增长22%；净利润为604.58亿美元，较2024年的623.60亿美元下降3%。 不过，自从AI行业坐上火箭之后，几家巨头财报发布后的市场反应，向来不完全取决于业绩好坏，投资者更关心的总是：接下来呢？ Meta这两年始终萦绕在头顶的质疑是其夸张的支出，为了AI，扎克伯格是豁出去了。 如果只看数字的话，这一点并没有改变。 Meta这次又进一步提高了支出预估，2026年资本支出将介于1150亿美元至1350亿美元之间。 Meta过去半年积极进行AI业务的架构重组，建立了超级智能实验室。 在财报电话会议上，扎克伯格表示，公司计划在未来几个月内发布最新的AI模型。 “我们将展示我们目前的快速发展势头，”他说道，并表示Meta希望通过其AI研发工作“拓展前沿领域”。 扎克伯格展示的场面是：万事俱备，我们马上就要哐哐出货了！ 而市场选择了相信，或者说，选择赌一把Meta这次真的能支棱起来。 在财报会议进行的同时，Meta的股价盘后上涨一度超过10%。 02 微软不再凶猛？ 与Meta形成鲜明对比的，是微软。 对微软而言，所有人的目光都将聚焦在其Azure云计算业务上，该业务正受到开发和运行人工智能服务的企业的强劲需求。 在截至9月份的第一财季中，微软表示，Azure服务的需求“显著”超过了其产能。预计该部门第二季度的收入增幅将有所上升。 实际上，最新公布的第二财季显示，Azure云业务营收增长38%，较上一季度略有放缓。微软的营收增长也有放缓，从上一季度的18%降至17%。 投资者还密切关注微软旗下Copilot品牌产品的增长迹象，该产品是微软向办公人员销售人工智能软件工具的主要渠道。 随着Anthropic在本月初发布了新的AI工具Claude Cowork并获得好评，股东们越来越担心微软的相关业务会被“截胡”。 在美股盘后交易中，微软股价一度下跌超8%。 微软是这波AI浪潮中最早“押宝”成功、高调入场搅动风云的巨头。其大举投资OpenAI，与OpenAI高度绑定。去年7月，微软的市值一度突破4万亿美元。 但入局早也有入局早的烦恼——入局早，就意味着验收早。在Meta还在反复折腾找路径的时候，投资者早就翘首以盼，微软看起来坚定、稳固、胸有成竹的AI投入到底何时给营收做出对等的贡献。 而当这种贡献迟迟未到，或者不足够的时候，市场的耐心也在被挑战。 对于Azure增速放缓，微软在财报会议上也着重为自己辩护。 CFO艾米·胡德（Amy Hood）称：“如果我把一季度和二季度刚上线的GPU全部由Azure支配，我们的KPI（增速）早就超过40%了。” 胡德表示，微软现在面临的问题不是说Azure云服务卖不动，恰恰相反，是需求太过旺盛，而供应不足了。微软的算力不仅要给Azure，还要给Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot等AI产品，分配起来不容易。 她甚至透露，目前微软的巨额支出里，大头都给了GPU/CPU，可见目前的算力资源有多紧张。 此外，微软CEO纳德拉直接在财报会议上反驳了外界的传闻，外界猜测，微软的AI工具在竞对的冲击下使用率下降了。 纳德拉却透露，Microsoft 365 Copilot的日活增长了10倍，付费比例同比增长了160%，付费用户达到了1500万。 03 未来，未来，还是未来 尽管ChatGPT今年就要四岁了，但巨头普遍强调现在我们还在AI产业发展的“早期”。 对未来，巨头也普遍高呼乐观。 扎克伯格已经非常明确地将AI智能眼镜视为下一代核心计算终端，并把这一转折点类比为智能手机取代功能机的历史时刻。 接下来，Meta要完成的关键一跃，是把以广告为中心的商业模式，逐步重构为围绕“个人超级智能”的全新营收体系。 而微软给出的未来图景，则明显更偏“工程”和“系统”。 在纳德拉的叙述里，AI不是一个单点爆款，而是一整套被嵌入操作系统、办公软件、开发工具和云基础设施中的能力升级。Copilot不需要一次性证明自己能赚多少钱，只要它能持续提高Microsoft 365、GitHub、Azure的黏性和ARPU，商业化就会自然展开。 问题在于，市场对“未来”的耐心，并不是均匀分配的。 Meta目前仍处在“可以被允许烧钱”的阶段：广告基本盘稳固、现金流充沛，AI更像是在赌下一代入口； 而微软已经站在“必须交卷”的位置上——它是最早押注、投入最深、叙事最完整的一家公司，自然也最先被要求给出可量化的回报。 于是同样一句“我们还在早期”，落在两家公司身上，含义并不相同。 说到底，问题不在AI行不行，而在时间站在谁那边。 Meta还有讲故事的空间，微软却已经站在该把故事算成账的时候了。

IT之家 1 月 29 日消息，去年微软与华硕合作推出了首款 Xbox 品牌掌机 ——ASUS ROG Xbox Ally 及其高配版本 ROG Xbox Ally X，这两款设备本质上是搭载 Windows 系统的便携式 PC，配备了一系列额外软件功能以优化游戏体验。然而，其终究还是那个熟悉的 Windows，时不时就会给用户添堵，这次是 Windows Defender 及其 Smart App Control（智能应用控制）功能给用户带来了麻烦。 据 Reddit 用户反馈，他们无法运行华硕 Armory Crate 应用 —— 这是掌机系统中至关重要的组件，用于管理各项系统功能、调整设置、切换性能模式等。据悉，Windows Defender 无法验证该应用的发布者身份，因而阻止其启动。更为棘手的是，用户还声称无法对 Armory Crate 进行更新或卸载操作。 据IT之家了解，Smart App Control 是一项安全功能，旨在阻止不受信任的应用程序运行。当系统无法确认程序来源可靠时，便会拦截所有启动尝试。该功能的问题在于其采用“零信任”机制，一旦禁用，便无法再次启用，因为系统会被视为“已遭入侵”，微软无法验证其是否“干净”、所有运行软件是否符合安全标准。 因此，受影响的用户面临艰难抉择：要么等待微软修复这个 Smart App Control，要么彻底关闭该功能，而若想重新启用该功能，唯一的办法是重置整个 Windows 系统。 目前尚不清楚该问题的波及范围。若用户决定关闭 Smart App Control，可前往“Windows 安全中心 > 应用和浏览器控制 > Smart App Control 设置”选择关闭。除非急需修改 Armory Crate 中的某项设置，否则最稳妥的做法或许是等待微软修复。

最近硅谷又出了大瓜。 就在前两周，硅谷AI明星公司Thinking Machines Lab（简称“TML”）一周内“痛失”几位核心成员——他们都回了“老东家”OpenAI。 图注：OpenAI应用CEO Fidji Simo发帖“开香槟”欢迎Zoph和另外两位成员回归OpenAI 一边是OpenAI迎来老将归巢，另一边是TML创业未半，联创没了一半（算上去年被Meta挖墙脚的Andrew Tulloch）。要知道，TML成立之初阵容堪称豪华—— 由原OpenAI的CTO Mira Murati牵头另起炉灶成立，团队2/3成员都来自OpenAI，在没有任何产品的情况下，就完成了20亿美元天价种子轮融资，投后估值达120亿美元，在去年11月更是以500亿美元的估值寻求新一轮融资。 然而，成立近一年，除了发布首款产品Thinker——用于帮开发者/研究人员微调语言模型，TML再无别的成果面世。这家被称作“刷脸融资”的硅谷明星公司，如今遭遇联创接连出走，投资者估计心里要犯嘀咕—— 这不会是硅谷又一家爆雷的AI明星创业公司吧？ 现在下判断还为时过早。明星创业者的光环尚在，Murati也迅速做出了人事调整——宣布 Soumith Chintala出任新 CTO。Chintala原是Meta的老成员，在去年11月加入TML。 但是，当核心成员分崩离析，这家靠“刷脸融资”的AI明星公司想要维持120亿美元甚至冲击500亿美元的估值，显然困难重重。 这也是AI创业公司普遍面临的困局——一方面，即使有天价融资支持，像TML这样的创业公司虽能够为核心人才提供高额股权激励，但仍然难与Meta、DeepMind、OpenAI等成熟机构竞争。 另一方面，知情人士指出，TML早期在运营和产品方向上曾存在一定不清晰，令部分员工感到困惑和挫败。事实上，TML并不是硅谷第一家拥有顶级人才背景、极高融资起点，但面临商业化迷茫和人才流失的Neo-labs。 前一个失败的案例，由DeepMind创始人之一Mustafa Suleyman创立的Inflection在2023年成立，不到一年，微软就以支付“授权费”的形式变相收购了其核心团队，Suleyman带着核心科学家集体跳槽微软，留下Inflection前景扑簌迷离。 也许正如行业人士与媒体说的，TML这出闹剧折射的是硅谷蓬勃发展的AI泡沫——估值过高，数十亿美元投入一个小团队，做出巨大的承诺，却缺乏制衡机制。也有人把这一切归结为“整合期”的到来：在AI创业的早期热潮过后，人才正在回流向那些有资源、有产品、有收入的成熟玩家。 01 回流风暴 据《华尔街日报》透露，当地时间1月14日，Murati在一场会上宣布解雇联合创始人兼首席技术官Barret Zoph的职务，理由是“不道德行为”。随后多家媒体进一步揭露，这是因为Zoph与下属有办公室恋情。 《连线》杂志从知情人士知悉，去年夏天，Murati 曾主动找到 Zoph，就这段关系进行沟通。多位消息人士表示，在那次谈话之后的数月里，两位联合创始人的工作关系逐渐破裂，Zoph也开始与竞争对手接触，探讨其他职业机会。不过，这一说法并未得到Zoph或OpenAI的证实。 相反，Zoph在给《华尔街日报》的一份声明中说，TML是在得知他将离开公司后才终止了与其的雇佣关系。TML从未向他指出任何业绩原因或任何不道德行为，“任何与此相反的说法都是虚假和诽谤之词”。 OpenAI应用CEO Fidji Simo则“力挺”Zoph，对媒体表示否认了Murati指控的“不道德原因”，称是Zoph考虑离职在先，被通知解雇在后。值得注意的是，媒体报道提到，与Zoph有恋爱关系的同事也离开TML，回到了OpenAI。 如果说解雇Zoph是“偶发事件”，那么后面发生的事堪称戏剧。就在当天，另一位联合创始人 Luke Metz 和创始团队成员Sam Schoenholz一起离职。巧的是，这三位都回归了OpenAI。 就在Murati发帖称“已与Zoph分道扬镳”一小时后，Simo热烈欢迎这三位老将回归。“我们为此筹备了数周，非常激动他们能加入团队。”显然，这场“出走”蓄谋已久，双方的秘密洽谈已经进行了一段时间。 Murati也不是没有准备，在那篇与Zoph“分道扬镳”贴里，她早已安排好人替Zoph的位置。Soumith Chintala出任新CTO。Chintala两个月前才从Meta跳槽过来，本来是负责技术研究，长期专注于大模型训练系统、研究基础设施和深度学习框架设计，在 AI 基础设施领域很有名，如今被提拔成了领导。 “出走大戏”到这还没完。当地时间1月15日，《The Information》披露至少又有两位TML的员工提出离职意向，分别是研究员Lia Guy和工程师Ian O’Connell。其中，Guy将加入OpenAI。 一周内，至少五位成员离开TML，这里面四位都即将加入OpenAI。 02 高估之下的“产品荒” 到这里，“不道德行为”已经无法解释这场“抓马”。 更有可能的是，几位联创和研究员早已与Murati在技术路线发生分歧。据《华尔街日报》，在Zoph被解雇前两天，他已Metz和Schoenholz对Murati进行“逼宫”。那是周一早上，Murati原本以为这是与Zoph的一对一谈话，结果仨人告诉她，他们不同意公司的发展方向，并正考虑离职。 据知情人士透露，Zoph等人已经对TML的发展方向不满了几个月，他们提议，拥有技术决策最终决定权的Murati将该权力授予Zoph，包括让公司最高级别高管之一向Zoph而不是Murati汇报。 Murati则回应，Zoph已经是CTO，并质问他为何在过去几个月没有好好工作——根据《华尔街日报》看到的一条内部信息，Murati在向TML员工谈及Zoph的离职时表示，其在业绩、信任和行为方面存在诸多问题。 也就是说，在Murati眼里，Zoph发展办公室恋爱、过去几个月效率低，还忙着找下家。而在Zoph等人来看，他们对公司现状不满已久。 那么Zoph等人不满的是什么？ 首先来看公司成立的使命和愿景。TML在2025年2月成立，定位构建通用、更可定制、更易理解的AI系统，希望让AI能适应人类多种需求，并让研究社区与开发者更容易使用最前沿的模型能力。换言之，公司目标不是做一个好用的AI工具，而是定义下一代通用模型的能力边界。 去年6月，TML就完成了20亿美元的种子轮投资，由a16z领投，英伟达、Accel、ServiceNow、CISCO、AMD、Jane Street等各领域知名机构纷纷跟投，以有史以来最大规模的种子轮融资刷新了AI圈的融资纪录。 到了去年11月，TML尝试以超过500亿美元的估值寻求更多融资。但是成立以来，公司只发布了一个产品——Thinker，旨在帮助人工智能研究人员和开发人员更轻松地微调开源的LLM模型，微调是指对通用人工智能模型进行优化，使其在特定领域的任务中表现出色。 与明星阵容和高强融资形成鲜明对比，这个产品发布后受到不少争议。比如，业界有观点认为，随着底座模型越来越聪明，fine-tuning的必要性正在降低。顶级团队做基于开源的微调模型，有“雷声大雨点小”之意。 此外，TML发表了多篇关于优化 LLM 模型训练方法的研究论文和博客文章。此前，首席科学家John Schulman在接受Cursor播客采访时表示，公司计划在2026年发布自主研发的模型。不过，该公司并未透露何时才能推出广泛可用的模型或开始盈利。 再看Zoph的背景，他曾担任 OpenAI 研究副总裁，还在谷歌担任研究科学家长达六年，是深度学习与架构搜索方向的重要研究者之一。在OpenAI工作的几年，他负责了从GPT-3.5到GPT-4的关键跨越，包括领导了Post-training团队，专门负责模型与人类价值观的对齐。 媒体报道猜测，Zoph等人不满公司发展现状。值得注意的是，重返OpenAI后，Zoph、Metz和 Schoenholz将直接向负责公司产品工作的 Simo 汇报。这一线索可能暗示，三位离职员工更有兴趣开发产品，并开展比他们在TML时更多的应用型人工智能研究。 03 AI创业如何“去神化” 在无产品、无营收的背景下，TML仅凭创始团队的顶级背书与资源链接，便撬动了 120 亿美元的天价估值。然而，这也意味着，初创公司的核心资产即人才。一旦人才流失，不仅是组织能力的透支，更可能是其估值逻辑的根本性动摇。” 当顶级人才发现初创公司难以支撑昂贵的算力开销和内部斗争后，可能会加速回流至谷歌、微软、OpenAI等拥有无限资源的巨头。《财富》杂志报道指出，一位与TML员工保持联系的前OpenAI研究员表示，员工离职“更多是出于金钱原因”，有些人离开是因为“OpenAI提供了令人难以置信的优厚待遇”。 这位前研究员甚至暗示，Simo看到了通过挖走优秀员工来削弱TML融资能力的机会。毕竟，风险投资家通常不喜欢看到创始团队成员跳槽。虽然目前TML的业务尚未受到实质性影响，但据《The Information》报道，投资者们对此感到不安。目前这些投资方包括Andreessen Horowitz、Accel和Nvidia。 相比TML的动荡，其他从 OpenAI出走的核心成员创立的公司显得更为稳定。 最成功的莫过于Claude背后公司Anthropic。Anthropic由前OpenAI员工于2021年创立，他们的使命是构建更加重视安全性，并探索如何能让人工智能与人类的价值对齐。与TML不一样的是，Anthropic的定位从一开始就较清晰，定位为“基础设施层”，通过与 Amazon (AWS)和Google Cloud的深度绑定，将Claude模型嵌入到了全球数万家企业的核心工作流中。 目前Anthropic已发展成为全球估值第二高的AI初创公司，正在进行新一轮超过250亿美元的融资，投后估值预计达到3500亿美元。 与TML类似“刷脸融资”的可能就是SSI (Safe Superintelligence)了。SSI由OpenAI 联合创始人及前首席科学家Ilya Sutskever、前苹果AI项目负责人Daniel Gross及前OpenAI研究员 Daniel Levy 共同创立，以“实现安全的超级智能”为唯一目标，致力于开发安全、强大的通用人工智能（AGI）系统。 跟TML一样，成立初期还没产品的时候，仅有10人的SSI就获得了巨额估值，其估值逻辑完全基于Ilya在AI界的“教父”地位。目前为止，SSI仍未公布任何模型或技术细节，公司的策略是在安全超级智能实现之前，绝不推出商业产品。不过，目前它已赢得了约30亿美元的融资，估值超过320亿美元。 TML走的路子显然无法参考“技术信仰派”SSI。至于TML是否会成为下一个“爆雷”的AI明星公司？现在下结论仍为时尚早。它仍拥有顶级的人才储备、雄厚的资金支持，以及一位在行业内声望极高的创始人。 但可以确定的是，AI创业正在进入一个更残酷的阶段：光有愿景和履历，已经不足以支撑天价估值。初创公司不仅要面对高昂的算力成本，还要在谷歌、微软、OpenAI等巨头的生态夹击下寻找生存的缝隙。 对TML而言，真正的考验或许并不来自OpenAI的“挖墙脚”，而在于它能否在资本耐心耗尽之前，证明自己不仅是一家“刷脸融资”的实验室，而是一家能持续产出价值的公司。 参考： Two More AI Staffers Depart Murati’s Thinking Machines https://www.theinformation.com/briefings/two-ai-staffers-depart-muratis-thinking-machines Wave of defections from former OpenAI CTO Mira Murati’s $12 billion start up Thinking Machines shows cutthroat struggle for AI talent https://fortune.com/2026/01/16/mira-murati-thinking-machines-staff-defections-openai-zoph-metz-schoenholz/ Thinking Machines Cofounder’s Office Relationship Preceded His Termination https://www.wired.com/story/thinking-machines-lab cofounder-office-relationship-firing-openai/ The A.I. Start-Up Soap Opera Riveting Silicon Valley https://www.nytimes.com/2026/01/22/technology/thinking-machines-ai-startup-openai.html

IT之家 1 月 29 日消息，据彭博社报道，DeepSeek 正通过招聘多语言 AI 搜索引擎开发人才、加大对智能体技术的投入，进一步拓展其 AI 产品矩阵，与 OpenAI 及 Alphabet 展开更激烈的竞争。 据该公司本月发布的多则招聘信息显示，DeepSeek 正在招募专业人才，以打造一个能够支持多种语言的人工智能搜索引擎。该搜索功能将具备多模态特性，能够同时处理文本、图像及音频等多种形式的输入，满足用户多样化的信息检索需求。 与此同时，DeepSeek 在招聘信息中还详细阐述了对训练数据、评估系统以及专用平台的需求，旨在支持智能体（agents）的开发，智能体即能够在极少人工干预下自主运行的 AI 工具。该公司在招聘信息中还表示，预计未来将部署大量长期运行的智能体系统。 DeepSeek 于去年 1 月发布的 R1 模型曾在全球 AI 产业引发震动，该模型性能比肩美国顶尖企业的旗舰产品，而据称研发成本仅为后者的一小部分。时隔一年，业界对其下一代模型充满期待。 IT之家注意到，去年 12 月底，DeepSeek 发表了一篇关于 AI 开发效率优化方法的论文。此前，该公司发布类似技术论文往往预示着重要模型的问世。不过，这家向来低调的创业公司对其下一款产品透露的信息极为有限，仅在其 GitHub 公开账号上隐约提及“model1”字样。 这些新发布的职位招聘（总共超过 12 个）为外界观察 DeepSeek 的战略走向提供了最新线索。值得注意的是，包括 OpenAI 在内的其他 AI 开发商也在积极投资 AI 搜索与智能体技术，目标都是突破传统聊天机器人的局限，为用户提供能处理日常事务的实用服务。 招聘信息中，DeepSeek 多次强调其打造通用人工智能（AGI）的雄心，这与全球顶尖 AI 企业的使命不谋而合。AGI 指能够在诸多任务上媲美甚至超越人类能力的更高级别 AI 形态。 例如，在一则全栈开发工程师的招聘广告中，DeepSeek 明确要求候选人对“通用人工智能的技术路径与发展”保持持久的好奇心。

IT之家 1 月 29 日消息，日本工业电子与工厂自动化巨头三菱电机株式会社宣布，将向建筑科技初创公司 Akari Inc.投资 50 亿日元（IT之家注：现汇率约合 2.27 亿元人民币），双方将在机器人实时动作校准技术领域展开深度合作，使机器人能够根据不同情境动态调整动作、掌握多项任务，向全面自动化迈出关键一步。 此次投资折射出日本制造业整体面临的紧迫挑战。随着人口持续萎缩，劳动力短缺压力日益加剧，日本制造商正加速拥抱机器人与人工智能技术。除三菱电机外，日本本土已聚集机器人控制器及操作系统设计公司 Mujin Inc.，以及发那科（Fanuc Corp.）、安川电机（Yaskawa Electric Corp.）、川崎重工（Kawasaki Heavy Industries Ltd.）等全球顶尖工厂机器人制造商。软银集团亦于近期宣布以 54 亿美元收购瑞士 ABB 集团机器人业务，各方均在积极布局“AI+ 机器人”融合赛道。 彭博行业研究（Bloomberg Intelligence）分析师 Shirley Wong 与 Breanne Dougherty 指出，日本正进行战略性产业调整，将 AI 集成机器人技术作为制造业与国防领域的优先发展方向，以直接应对严峻的劳动力短缺问题。政策资金亦向造船等关键行业的 AI 驱动机器人项目倾斜。在“实体 AI”（Physical AI）落地实施与国防开支提升至 GDP 2% 的双重驱动下，此类政策为日本巩固区域自动化领导地位提供了支撑。 资本市场对此反应积极。2024 至 2025 年间，日本国防制造商股票持续多年上涨，川崎重工累计涨幅领先。2025 年机器人板块加速上扬，发那科与安川电机股价较 2024 年提升 49 个百分点，显示出市场焦点正从 AI 概念炒作转向实际应用落地。 Akari 成立于 2021 年，脱胎于东京大学研究成果，目前已向长谷工公司（Haseko Corp.）、户田建设（Toda Corp.）等建筑企业提供 AI 服务。

Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪这两天执笔了一篇2万字的长文，他写到“人类即将获得几乎难以想象的力量，而我们的社会、政治和技术体系是否具备驾驭这种力量的成熟度，目前还非常不明朗。” 阿莫迪认为，最多再过几年，AI会在几乎所有方面都将优于人类，而且这是无可避免的。 与此同时他和联合创始人做出了一个在硅谷几乎前所未有的承诺，他们将捐出80%的个人财富用于慈善事业，Anthropic的员工也承诺捐出公司股份。 无巧不成书，刚刚做出慈善承诺的阿莫迪，就受到了来自OpenAI的产品组合拳。 放在以往，这并不会引起Anthropic多么大的反应。但现如今不同，此时此刻，正是Anthropic和OpenAI的融资竞赛。 两家全球最顶尖的AI公司同时发起融资，额度均为上百亿美元，且这笔融资对于Anthropic来说，还是他们上市前最后一笔融资，不能由得半点马虎。 Anthropic唯一的选择就是接招，要么加速融资，要么加速产品迭代。 然而OpenAI这次的攻势并非大范围火力覆盖，而是对Anthropic最核心的业务发起精准打击，以至于留给Anthropic证明自己的时间窗口正在急剧收窄。 01 OpenAI系列产品发布 2026年1月27日，OpenAI正式推出了Prism，这是一个由GPT-5.2驱动的AI原生科研工作空间。 Prism是一个深度整合了LaTeX编辑、文献检索、公式管理、协作评审于一体的云端科研平台。 它的核心价值在于将科研写作过程中原本碎片化的工具链整合到单一工作流中，让GPT-5.2能够在完整的论文上下文中工作，理解公式、引用、图表以及整体结构之间的关联关系。 写过理工科论文的一定体会过，过去你需要先在word里写，然后要切换到Overleaf编LaTeX 公式，再打开Zotero管理参考文献，接下来要花好几个小时画图表。 而现在，Prism一个平台就可以搞定上述所有流程，还引入ChatGPT，通过AI来获取信息。 Prism建立在OpenAI收购云端LaTeX平台Crixet的基础之上。 通过将Crixet成熟的技术与GPT-5.2的推理能力深度融合，Prism实现了多项突破性功能。 不只是这样，它还能直接从arXiv等学术平台检索相关文献，并根据论文语境自动生成参考文献列表。更重要的是，它支持无限数量的项目和协作者，完全免费向所有ChatGPT个人账户用户开放。 OpenAI科学副总裁凯文·威尔（Kevin Weil）在发布会上做出了一个大胆的预言：“我认为2026年之于AI与科学，将如同2025年之于AI与软件工程。” 科研和AI编程是OpenAI今年的大方向。 说到AI编程，目前OpenAI正处于Codex发布月，会在1月24日到2月24日期间持续发布Codex相关产品。 其实从2025年下半年开始，OpenAI就一直在持续强化其开发者工具生态。Codex已经从最初的独立API演变为一个完整的开发者平台，包括Codex CLI命令行工具、Codex Web云端自主编码代理以及IDE集成插件。 根据OpenAI的官方消息，Codex的使用量自2025年8月以来，日均消息量增长10倍，每周处理数万亿个token。 与此同时，OpenAI内部工程师使用Codex的占比，也从7月的50%升到了100%，每周合并PR数量增加70%、 相当于绝大多数用Codex编写的代码，都通过了质量验证，并且这些代码都实际应用到了产品开发之中。 OpenAI还通过开放API的方式，让Codex模型能够集成到Cursor、Windsurf、Factory和GitHub等主流开发工具中，形成了一个相对完整的生态系统。 OpenAI正在从“大而全”的通用AI工具，向垂直领域的深度整合转型。 Codex针对软件开发者，Prism针对科研人员，OpenAI的战略意图十分明确，要垂直化抢占高价值和专业用户市场。 这种转变并非偶然，而是基于对市场需求的深刻洞察。通用型聊天机器人虽然用户基数庞大，但用户粘性和付费意愿相对较低。 相比之下，专业领域的用户对工具的依赖度更高，付费能力也更强，更容易形成稳定的商业模式。 从产品发布的节奏来看，OpenAI显然经过了精心策划。Prism的推出时机选择在1月底，正值学术界新学期开始，许多科研项目进入启动阶段。 Codex发布月横跨整个2月，恰好覆盖了企业年度预算确定和Q1技术采购决策高峰期。 更值得关注的是，OpenAI在推出这些垂直化产品时，并没有采取高价策略。 这种策略的目的很明确，先通过免费或低价快速占领市场，培养用户习惯，然后再通过企业版和高级功能实现商业化。 02 瞄准Anthropic，贴身肉搏 当我们把视角拉远就会发现，OpenAI推出Prism和强化Codex生态，其战略矛头直指Anthropic最核心的竞争优势，深度智力工作场景。 长期以来，AI圈内存在一种默认共识，ChatGPT适合大众日常使用和闲聊，Claude更适合写代码、读论文和做科研。 Anthropic凭借更严谨的逻辑推理以及“少废话”的风格，牢牢占据了科研人员、程序员和深度内容创作者的心智。 许多开发者在社区分享使用心得时，都会提到Claude在处理复杂任务时的表现更加稳定，输出的内容更加精准，不会像ChatGPT那样经常出现“谄媚”或“过度发挥”的情况。 Anthropic曾在去年10月推出“Claude for Life Sciences”，这是一个专门为医疗、科研领域优化模型。 1月12日，Anthropic又为这条产品线带来了多项更新，深度集成了Medidata、ClinicalTrials.gov、OpenTargets等平台，能够自动化临床试验操作和监管提交流程。 多家制药公司和研究机构已经开始使用Claude来加速药物研发流程，从文献综述到实验方案设计，再到监管文件准备，Claude都能提供实质性的帮助。 因此，Prism几乎是贴身肉搏，OpenAI就差明着布告说自己是冲着Anthropic去的。 OpenAI不希望在“AI for Science”这个未来最重要的增长点上输给Anthropic。 科研领域的市场规模虽然不如消费级应用，但其战略价值不容小觑。 掌握了科研工具的话语权，就意味着能够影响知识生产的方式，进而影响整个社会的创新能力。 更重要的是，科研用户往往是技术的早期采用者和意见领袖，他们的选择会对其他用户群体产生示范效应。 Anthropic之前的杀手锏是Artifacts功能，它把AI从“一问一答”的聊天机器人变成了能实时生成代码、预览文档、管理上下文的“生产力伙伴”。 用户可以在对话过程中直接看到代码运行结果，可以实时修改和调试，整个工作流程变得非常流畅。 这种体验上的优势，让Claude在开发者群体中建立了良好的口碑。OpenAI虽然推出了Canvas作为回应，但并未完全改变局面。 但这次不一样，Prism集成了科研写作、数据分析和推理协作，直接拆解了Anthropic在长程任务上的优势。以及接下来一个月内数款Codex产品。 OpenAI想用这些产品，向高价值用户传递这么一个信息“Claude能做的我们ChatGPT能做，Claude做不了的我们ChatGPT也能做。” 这种全方位的竞争姿态，给Anthropic带来了巨大的压力。过去，Anthropic可以专注于做好自己擅长的事情，在细分领域建立优势。但现在，OpenAI开始在每个细分领域都推出针对性的产品，Anthropic的生存空间被不断压缩。 OpenAI入局，让这场战争从“对话框”升级到了“工作流”。 过去的竞争主要集中在模型能力上，谁的回答更准确、更流畅、更符合用户期望。现在的竞争则转向了产品化能力，谁能把AI更好地嵌入到用户的实际工作流程中，谁就能赢得市场。 这种转变对Anthropic来说是个挑战，因为OpenAI在产品化和生态建设方面有更多的资源和经验。 在“严谨性”这个Anthropic引以为傲的领域，OpenAI也在发起挑战。 Anthropic一直标榜“HHH”原则，即Helpful、Honest、Harmless，在安全性及减少幻觉方面口碑较好，这对科研用户至关重要。 没有人愿意在论文中引用一个AI编造的文献，也没有人愿意基于AI生成的错误代码进行开发。 但OpenAI试图在“严谨性”上反超Claude，至少从Prism上来看是这样的。这等于是在攻击Anthropic“最安全、最可信”的品牌形象。 此外，OpenAI很可能会开始跟Anthropic打价格战。 Anthropic目前一个非常大的痛点就是太贵了。Claude Code成本非常高，重度用户一天单哪怕是最高级的订阅也经常出现达到上限的情况，因此被迫需要开多个账号才能满足日常需求。 03 融资数额突破历史 资本市场正在见证AI领域有史以来最激烈的融资竞赛。 2026年1月，Anthropic将其最新一轮融资目标从100亿美元大幅提高至200亿美元，融资后估值预计达到3500亿美元。这个估值相比2025年9月的1830亿美元，在短短四个月内几乎翻倍。 这轮融资由新加坡主权财富基金GIC和CoatueManagement领投，红杉资本、微软、英伟达等豪华阵容参与。 红杉资本同时也是OpenAI的投资方，这种“脚踏两只船”的投资策略，在硅谷并不罕见，但也反映出资本对AI赛道的谨慎态度，不愿意把鸡蛋放在一个篮子里。 虽然Anthropic融得数额大，但是他们的生存压力同样也挺大的。 该公司2026年的营收目标从150亿美元上调至180亿美元，对比2025年的47亿美元营收，增长近四倍。2027年更是预期营收约550亿美元，这个增长速度在整个科技行业都算是疯狂的。 然而，Anthropic将盈利时间从2027年推迟至2028年，比预期晚了一年。这意味着公司在未来两年内仍然需要持续烧钱，资金主要用于Claude5模型训练和全球算力基础设施扩建，这些都是烧钱的无底洞。 随着模型规模的扩大和训练数据的增加，所需的算力呈指数级增长，这就导致训练大型语言模型的成本正在快速上升。 Anthropic之前曾表示，要在美国投入500亿美元建设数据中心，这个数字听起来惊人，但在当前的AI竞赛中，这可能只是起步价。 数据中心的建设不仅需要巨额资金，还需要大量的电力供应和冷却系统，这些基础设施的建设周期往往需要数年时间。 在这个过程中，Anthropic要一直保持足够的资金支撑，否则就可能面临资金链断裂的风险。 实际上OpenAI这边的融资规模更加惊人。 1月28日传出消息，软银正在向OpenAI追加300亿美元投资，而且这还只是阶段性目标，长期只会投入更多。 在此之前，软银曾在2025年12月投了OpenAI410亿美元。 但是这笔融资对于目前的OpenAI来说还远远不够，他们正在寻求总计高达1000亿美元的融资，估值可能达到8300亿美元。 亚马逊和英伟达也在参与这轮融资的讨论。 这个融资规模如果成功，将创下科技行业的历史纪录。 之所以Anthropic和OpenAI都在扩大融资，其原因很简单，两家公司都希望能在2026或者2027年上市。 本来一帆风顺的Anthropic，突然和OpenAI开始碰撞，那么将会大大阻碍其融资乃至上市的进度，因为这会直接降低其市场份额和预期收入。 投资者在评估一家公司的价值时，不仅看其当前的表现，更看其未来的增长潜力。 如果市场认为Anthropic在与OpenAI的竞争中处于下风，其估值就会受到影响。这种影响不仅体现在融资估值上，更会影响到未来的IPO定价。 Anthropic已经聘请知名律所WilsonSonsini启动IPO准备工作，并与多家投资银行进行初步沟通，最快可能在2026年下半年上市。 WilsonSonsini是硅谷最负盛名的律所之一，曾经协助谷歌和LinkedIn等科技巨头完成上市。 摆在Anthropic前只有两条路。 第一条路是在OpenAI占领这些垂直市场之前完成上市，锁定估值，否则可能面临估值大幅缩水的风险。 上市能够为公司带来大量资金，也能为早期投资者提供退出渠道。但上市也意味着公司将面临更严格的监管和信息披露要求，每个季度的财务表现都会受到市场的审视。 第二条路是通过产品正面击败OpenAI。 这条路更加艰难，但如果成功，回报也更大。 Anthropic需要在产品功能、用户体验、生态建设等多个方面全面超越OpenAI，才能在竞争中占据优势。 这需要大量的研发投入和时间，但时间恰恰是Anthropic最缺乏的资源。在快速变化的AI市场中，每一天的延迟都可能意味着市场份额的流失。 从融资节奏来看，Anthropic正在加速。从2024年3月的35亿美元融资，到9月的130亿美元融资，再到现在的200亿美元融资目标，融资规模在不断扩大，融资间隔在不断缩短。 这种加速度反映出公司对资金的迫切需求，也反映出市场对AI赛道的持续看好。 但融资只是手段，不是目的。最终决定胜负的，还是产品和技术。无论融到多少钱，如果产品无法满足用户需求，市场份额就会流失。 在当前的AI竞赛中，技术迭代速度极快，今天的领先优势可能明天就会被超越。Anthropic和OpenAI都明白这个道理。 这场竞赛的结果，也将在很大程度上决定AI行业未来的格局。

作者 | 程茜 编辑 | 云鹏 智东西1月29日报道，今日下午，清华系AI Infra明星创企清程极智发布一站式大模型服务测评与API调用平台AI Ping。该平台目前覆盖了500多个主流大模型及30多个大模型服务商。 这一平台可以为开发者的两大核心需求提供支持：一是通过7×24小时专业的持续评测，为开发者提供可验证的大模型性能榜单；二是借助统一API接口、智能路由调度等功能，帮助需通过云端调用大模型的开发者缩快速选定高性价比模型、大模型API服务商等。 清程极智联合创始人、产品副总裁师天麾透露，在可用性方面，AI Ping的服务路由功能可以将API服务调用成功率提升到99.99%以上，在性价比方面，开发者使用服务路由功能，相比于直接调用模型，API的平均成本可以降低37%、延迟降低超20%、吞吐量提升超90%。 AI Ping已经于2025年9月9日开启公测，今天正式发布，师天麾称，公测至今，该平台累计注册了数万名用户，承载了单日500亿token的消耗与请求量。 未来，AI Ping的升级重点将围绕接入更多模型和服务商、更全面的评测体系和更丰富的评测指标、更强稳定性和高性价比的智能路由展开。 一、7×24小时不间断测评，智能路由使调用成本降低37% AI Ping有三大核心优势，其接入了30多家大模型服务商和500多个大模型；并且会对大模型API服务进行7×24小时的不间断测试；智能路由能力会根据用户需求提供高性价比大模型。 其中，师天麾谈道，AI Ping的评测有以下几个特点，他们的评测会从真实用户视角出发，进行端到端评测；模型会在同模型、同输入、同时段进行对比；通过动态输入设计，规避缓存的干扰；7×24小时的多地域分布式监测；评测结果还会与厂商的后台数据进行交叉验证。 AI Ping平台上会展示大模型的延迟吞吐等基本性能，以及多个热门模型在7天内的指标。如下图所示，其中纵轴是延迟、横轴是吞吐。开发者可以根据这样的图表，快速选择低延迟、高吞吐的大模型。 在每个模型的详情页面下，其还会汇总各个服务商七天内的评测指标。对于用户关心的大模型服务指标，AI Ping会对上下文长度、最大输入输出长度进行汇总，并对模型厂商提供的指标进行测试验证。 AI Ping也会为开发者提供筛选、排序功能。开发者可以根据关键词筛选、按照一定顺序排序等，快速找到符合自己需求的大模型。 师天麾提到，为了让用户更方便、快捷选择模型，AI Ping还提供了智能路由功能。 智能路由的第一个阶段是模型路由。他补充说，假设这样一个场景，A模型便宜但只能回答80%的问题、B模型贵但能回答95%的问题。模型路由就可以将这两个模型混合成一个模型，提供价格适中、准确率更高的模型。 研究人员在AI Ping上选择了当前较热门的几个模型进行了实验，其中的成本优先、均衡模式、效果优先三个路由模型证明，模型路由的纵坐标性能高于任何一个单一模型，且成本并不是非常高。 第二个阶段是选择大模型API服务商，也就是服务路由。 AI Ping可以帮助用户把每一条请求发送给当前满足用户需求、性价比高的大模型API服务商。开发者可以在AI Ping里描述自己的请求，如延迟在3秒以内等，网页上就会自动弹出符合这些需求的服务商。 师天麾透露，在可用性方面，AI Ping的服务路由功能可以将API服务调用成功率提升到99.99%以上，在性价比方面，开发者使用服务路由功能，相比于直接调用模型，API的平均成本可以降低37%、延迟降低超20%、吞吐量提升超90%。 二、AI应用开发平终极目标：用户提需求就能自动匹配 大模型API的服务形式对开发者和应用AI的企业有不少优势。 师天麾谈道，其中有低门槛、低使用成本，可扩展性强，开箱即用，免费的安全部署等增值服务四大优势。 基于此，开发者既可以低成本部署模型，也可以避免自己部署模型带来的安全风险。 国际市研机构IDC的数据显示，2025年上半年，国内大模型API服务呈现爆发式增长态势，同比增长421.2%。 大模型API服务在国内发展迅猛背后有两大关键原因。首先在供给侧，中国拥有最繁荣的开源模型生态，且国产AI算力增长飞速，其次在需求侧，企业希望大模型服务能够做到低成本、低门槛。 但在真正的AI应用开发过程中，想要选择合适的大模型以及大模型API服务并不容易。 师天麾称，AI应用开发大致可以分为分析问题、设计工作流、选择大模型、选择大模型API服务商、输出结果、优化效果几个环节。但企业和开发者在选择大模型、选择大模型API服务时有较多痛点。 首先在模型层面，模型更新迭代速度快，开发者需要在多家平台反复切换模型、互相对比、验证效果，还要考虑模型定价、上下文窗口长度、使用场景等的影响。 其次，大模型API服务商即使提供相同模型，但服务性能的差距也会很大。再加上需求侧企业的关注点各不相同，需要和大模型服务商的产品相匹配。 因此，在师天麾看来，未来开发者需要一个统一的平台，用户可以在此之上查看、使用模型，以数据评测驱动为企业提供科学的标准，最后基于评测数据提供进一步服务。 这样的平台比较理想的终极目标就是，用户发送请求，平台可以直接匹配最适合的模型服务商。 三、清程极智已围绕大模型训练、推理、应用全栈布局 清程极智作为AI Infra创企，目前已经围绕大模型训练、大模型推理、大模型应用推出了不同的产品。 八卦炉解决的是大模型训练与微调的场景需求。 此前，由于国内大模型研究机构受限于海外先进算力难获取、国内算力软件生态相对不够完善，清程极智构建了智能计算软件栈八卦炉，围绕跨体系架构的算子适配、集群通信、负载均衡等进行了优化。 清程极智创始人、CEO汤雄超透露，该产品已经在多个重大项目中落地，支撑大模型的大规模集群训练需求。 在大模型推理层面，清程极智推出了大模型推理引擎赤兔。汤雄超称，目前只需要一台国产智算服务器就可以部署DeepSeek超大参数量的模型。 去年年底，该公司进一步发布了针对大规模集群进行特定深度优化的版本，支持了包括华为CM384超节点等多种集成环境。 该推理引擎已经在金融、能源安全等领域落地，满足企业在华为昇腾、海光、沐曦、英伟达等多种算力平台上部署高性价比大模型的需求。 此次AI Ping平台，是清程极智围绕大模型规模化应用落地、AI智能体爆发的行业背景推出的。 汤雄超认为，在大模型应用场景中，最关键的AI Infra需求是智能路由，基于此，海量应用可以找到最好、最快、最稳定、最便宜的大模型服务。 结语：一站式搞定大模型选型与调用，普惠中小开发者 从大模型应用生态视角看，清程极智AI Ping的出现，或有望破解大模型服务碎片化、选型难、成本高、稳定性差的行业痛点，进一步加速大模型从技术到商业落地的全链路效率。 其采用一站式评测+智能路由的方式，开发者无需自行测试、对比多家服务商，可快速锁定高性价比模型，直接降低大模型应用的试错与研发成本。这将进一步普惠中小开发者与创业团队，其无需自建算力、精通底层Infra，就能通过API调用低成本使用顶级大模型能力。

凤凰网科技讯 1月29日，Redmi正式推出并开售大屏长续航学习平板Redmi Pad 2 Pro，售价 1799 元起。 该平板搭载12.1英寸2.5K超清护眼屏，采用16:10黄金比例，支持120Hz刷新率与600nits峰值亮度，配备全亮度DC调光、硬件级低蓝光与节律护眼2.0技术，纳米柔光屏设计带来类纸书写质感。 性能方面，该机搭载台积电 4nm 工艺的第四代骁龙 7s 移动平台，辅以杜比全景声四扬声器与金属一体化机身，提供深灰色、紫色、银色三种配色。 续航是其核心亮点，内置 12000mAh 大容量电池，官方宣称超长待机可达 69 天，支持 33W 有线充电与 27W 有线反充，可充当应急充电宝。系统层面预装小米澎湃 OS 3.0，支持无线投屏、妙享桌面与苹果生态互联，并提供 PC 级浏览器、WPS 等专业应用，新增 5・3 系列教辅资源，覆盖全学段学习需求。 价格与开售信息 Wi-Fi 版（现已开售） 8GB+128GB：原价 1799 元，国补后 1529.15 元 8GB+256GB：原价 1999 元，国补后 1699.15 元 12GB+256GB 柔光版：原价 2499 元，国补后 2124.15 元 5G 版（3 月下旬开售） 8GB+256GB：售价 2599 元，支持 5G 全网通及中国联通 eSIM 同步上架的配件包括： Redmi 灵感触控笔：支持 4096 级压感与 11 小时连续书写，首销价 249 元。 Redmi Pad 2 Pro 键盘式双面保护壳：配备 PC 级大键帽与快捷组合键，首销价 229 元。