文 | 本原财经 传闻数月的叮咚买菜收购案传来确定性消息，买家从京东变成美团。 2月5日，美团一纸公告，官宣收购叮咚买菜中国业务，初始对价约7.17亿美元（约49.8亿元人民币），此外叮咚现有股东们可以从公司提走2.8亿美元现金。这或许将成为今年生活领域最大的整合案例。 7亿或者说10亿美元，算是好价格吗？叮咚买菜是生鲜电商赛道的前置仓选手，尤记得2021年叮咚买菜上市时，市值一度接近90亿美元。5年的艰难打拼，在巨头围猎之下，一度面临生死困境。 叮咚买菜创始人梁昌霖也在内部信中坦言，公司上市两个月后了提出“效率优先，兼顾规模”，这个决定让叮咚买菜失去了快速扩张的机会，但保住了公司的命。另有投资人直言，“面对大厂不断砸钱，并没有太好的应对办法。当年前置仓赛道玩家浩浩荡荡，如今能留在牌桌上，已经极其难得。” 活下来且实现盈利的叮咚买菜，一折出清，即将成为大厂的一份子。 上海市场的生鲜前置仓赛道，小象、叮咚、盒马三足鼎立。美团本身就有小象超市，再拿下叮咚买菜，市场份额基本无敌了，按理说中间阻力应该不小。 据《晚点LatePost》的报道，去年12月中旬，叮咚买菜与美团开始收购谈判，前后有包括阿里、美团、京东、德弘资本等5-6家意向买方参与了报价。 早期美团收购意图并不明确，关键转变发生在今年1月，京东在完成尽调后交易延期，美团借此机会重新评估，促成了这次并购。这一消息，在《36氪未来消费》中，也被有所佐证。 对于美团来说，10亿美元代价微小，不过外卖大战一个月的补贴金额，却能快速补强，夯实基础设施。 更重要的是，在即时零售市场破万亿之际，美团自己吞下一个潜在竞对，可以降低对京东阿里的防守成本，以免在新一轮竞争中陷入被动。 对于叮咚买菜来说，高位“卖身”，“钱”图尚可，前程远大。 置身最激烈的战场，叮咚买菜的结局或许在巨头加码即时零售时，早已注定。这或许也意味着，生鲜赛道彻底沦为大厂们的游戏。 叮咚的生鲜窄门 武侠里讲“天下武功，唯快不破”，也说“一寸短，一寸险”。 对于即时零售来说如此，对于生鲜电商更是如此。 高损耗率是生鲜行业的永恒难题。生鲜前置仓的优势是“快”和“近”，以空间换时间，这个赛道最早跑通的不是叮咚买菜，而是每日优鲜。 但前置仓模式的弊端也很明显，重资产，无论是仓库租金、冷链设施还是配送团队、用户补贴，都需要持续地、大力地烧钱。 据华泰证券此前的测算，单个纯生鲜前置仓想盈利，生死线是日均1500单和客单价75元。 效率和单量一个不及格，就可能亏损。而且不合常理的是：生鲜前置仓盘子做大了，履约成本低还打不下来。 每日优鲜八年里拿到超过110亿元的融资，仅2018年至2021年这四年，累计亏损就超过了百亿元，2022年更是直接倒在了回报前。 业界一度对这种模式的可持续性充满质疑，认为“前置仓是伪命题”。 同年，盒马鲜生前任CEO侯毅也在朋友圈吐槽叮咚买菜，“好像一艘撞上冰川的泰坦尼克，大家都知道马上船要沉了，但是没有任何办法。” 就在大家为每日优鲜停止运营、橙心优选转型、兴盛优选关站裁员的惨烈哀伤时，叮咚买菜突然宣布2022年第四季度净利润转正，接下来的2023年，又首次实现了年度盈利，净利率1.2%。 外界也常问，为什么每日优鲜暴雷了，叮咚买菜却盈利了，连叮咚自己也多有困惑。 CTO蒋旭和龚昀浩此前在回答《财经》的问答时，则提出技术和供应链管理的进步起到了关键作用。 生鲜电商行业的竞争，运营效率极为重要。 叮咚买菜全链路的数字化和AI布局，由数据算法驱动人、货、运、仓的决策。其中，预测功能，大幅降低了产品损耗率；仓管规划由算法接管后，依据大数据来做仓网规划、确定仓的点位，前置仓不断得到调整和升级。 梁昌霖在公开信中指出叮咚买菜的三大优势，除了通过供应链系统打造的极致效率，还有极致的商品力、超预期的服务力。 产品方面，叮咚买菜主张做差异化品质突围。 “零售、电商都讲‘多快好省’，我们考虑竞争的时候，发现我们能做的就是‘好’。”面对巨头围剿，梁昌霖2025年提出“4G战略”，放弃了低价策略、低价商品，去抢最大的用户，“我们只做少数人，只做120分。” 叮咚买菜还依托广大供应链打造了自有品牌，如“叮咚大满贯”“拳击虾”等，毛利率比普通生鲜都要高很多，预制菜的SKU也在不断上升。 叮咚买菜的服务核心聚焦在江浙沪，策略上重视“一寸窄，一公里深”区域深耕。 叮咚买菜有超过1000个前置仓，700万月活购买用户。凭借活鱼活虾送上门、29分钟配送等特色服务，扎根长三角。 从区域来看，89%的GMV都来自于江浙沪19个城市。配送半径也在不断缩短，从3.5公里到上海地区的1.2-1.5公里，江浙地区的平均2公里。 进大厂的宿命 叮咚好不容易盈利了，怎么还要“卖身”？ 在生鲜这门毛利极低的生意里赚到钱，精细运营、严控成本是关键。叮咚买菜的履约费用率从2019年的49.9%，降到了2025年三季度的21.5%。 履约费用下降的关键词离不开一个“省”字，抠出来的利润揭开叮咚的焦虑。 近几年叮咚买菜陆续收紧门店，撤出了营收不佳的川渝、广深等地区，开进了县城做下沉生意。同时，在租金、水电费、人力成本、包装损耗方面极致压缩，优化配送路线，提升配送效率。就像大家吐槽的，骑手少了、单子更多了。 叮咚看似风光，实则一边死守盈利线，一边又苦于增量。2025年前三季度整体增速都远低于2024年，Q3营收增速已降至2%，华北、华南大多数城市市场仍在小幅亏损中，只能持续降本增效。 面对小象、盒马、京东七鲜、多多买菜等竞品直接攻进大本营，叮咚资金实力不够看，可谓战战兢兢、如履薄冰，大小问题不断，也找不到更好的应对方法。 独立平台的增长天花板已然显现，与其挣扎求生，确实不如趁身价还算高，为自己选个好买家。 美团的先手棋 问题又回到，美团为什么要花50亿收购叮咚买菜呢？ 美团从2017年开始做生鲜，2023年将美团买菜更名为小象超市，2025年又关停交了千亿“学费”的美团优选、团好货等非核心业务，扶持小象超市加速扩张，2025年12月，在北京开设了首家线下店。 在王兴的下个十年规划里，食杂零售排在国际化和科技之前，「小象超市」必然是美团未来发展的重中之重。 生鲜是高频流量入口，目前，在生鲜电商垂类平台中，前置仓赛道只剩下了叮咚买菜、朴朴超市两大头部选手，叮咚买菜盘踞华东，朴朴超市镇守华南市场。 小象超市够猛，2024年GMV已近300亿元，2025年农产品销售额预计超200亿元。目前，小象已在全国20个城市开设了近1000个前置仓，50%的单量集中在北京和深圳这两个城市。 拿下中国消费能力最强的长三角地区，补足薄弱的华东版图。这是美团斥资50多亿人民币收购叮咚买菜最直接的利好。 前文我们也提到，叮咚买菜通过「85%以上源头直采+高毛利自有品牌+分钟级履约」组合拳，形成了差异化壁垒。坐拥700万活跃用户，本地化运营团队成熟。 收购完成后，美团旗下前置仓网点将翻倍到2000个，与现有的“闪电仓”模式、外卖履约网络形成协同效应，供应链的议价能力和履约设施利用率都有望增强。 至于叮咚原有的供应链和模式，短时间内没法直接给小象复用，消化一段时间才能见分晓。 其二，从基本面角度看，叮咚买菜率先跑通了前置仓的盈利模型。 2025年三季度，叮咚买菜营收66.6亿元人民币，创历史季度最高；净利润0.8亿元人民币，实现了连续7个季度GAAP标准下盈利。 美团发布的公告中也显示，叮咚买菜2023年、2024年和2025年前三季度的除税后纯利分别为亏损3888万元、盈利3.73亿元和盈利2.16亿元。 高投入的危险期已过，这笔账应该是算明白了。正如梁昌霖所言，“放下相向的较量，转为并肩的同航。” 其三，业内定性美团此次收购的性质是「防御性收购」。 防御的是谁，此前盛传的潜在收购方京东就是之一。 小象超市已经是行业第一，SKU数量破万，前置仓也从400平方米小仓升级为800-1000平方米的大仓模式，叮咚的模式内部也已经走通了。 原本美团是不用急的，奈何京东下场了。 大厂的零售游戏 京东旗下的七鲜业务走的是“1+N” 店仓一体模式，侵略性极强，数百名地推人员平均每周开1-2家，并制定了严格的下单量任务。 2025年底七鲜在北京的店仓总数就突破了100家，2026年明确还将加速长三角、华中布局。 还记得去年京东挑起的外卖大战吧，京东阿里美团三家，半年烧了近1000亿。美团虽说是被迫迎战，投入却不小。 Q3财报显示，作为现金牛的核心本地商业收入同比下滑2.8%，由上一年同期盈利152亿元，转为亏损141亿元，创下2018年上市以来最大单季亏损，巨额补贴是亏损的主要原因。 叮咚买菜要是被京东抢了去，在叮咚的基建和资源上撒币，免不了又要打价格战。美团当前以守住阵地为重，先下手为强，能在一定程度上避免麻烦，也能加大筹码。 大战的另一面是，即时零售的需求得到充分验证，竞争不会消失，只会升维。 生鲜分战场，不止美团京东发力，阿里系的盒马，调整过后也重启了前置仓业务，截至2025年12月，其前置仓已落地约200家，计划在2026年至少再开出100个前置仓，盒马NB折扣店也在快速铺开。 阿里主站的淘宝闪购，同样正在推进天猫超市前置仓（猫超仓）的建设，已经覆盖约30个城市。淘宝闪购在2026年的终极目标是拿下即时零售市场的“绝对第一”。 大厂告别“盲目烧钱换增长”，转向夯实能带来确定性的“基础设施”，加速扩充线下供给，拓仓速度成为影响格局的关键。 可以预见的是，未来的生鲜即时零售市场，既有美团、京东这样的生态平台型选手，又有盒马、山姆这样的品质供应链高手，形成多方混战。区域深耕型选手，在巨头环伺之下，生存空间越来越小。 8年长跑，叮咚买菜的结局基本定了，创始人梁昌霖已经带部分团队“二次创业”，搭建B2B海外业务。 即时零售不需要“小而美”，垂直平台的生存空间持续被挤压，注定成为大厂的弹药。 朴朴超市曾被传出京东与其洽谈收购事项，市场上还夹杂着其试图冲击港交所的消息，它会是下一个被收购的对象吗？

快科技2月7日消息，虽然国产AI芯片跟英伟达等巨头相比仍有一定的差距，但它们就是星星之火，如果被好好扶持也是可以燎原的。 对于国产芯片的支持，特别是华为昇腾这块，中国移动已经开始率先拿出行动了。 近日，中国政府采购网发布《光明大装置算力服务支撑平台采购项目》中标公告，中国移动广东公司以1.55亿元中标，采购项目包含华为温冷数据备份存储设备一套，设备单价为4459.86万元。 据悉，该项目总预算金额为1.555亿元，采购项目包括智能算力开放服务系统软硬件及服务支持、信息安全与运维软硬件及服务支持、温冷数据备份存储设备及配套，每一项货物名称都要求“拒绝进口”。 招标公告提到，光明大装置采用华为昇腾910C设备以及面向超密集群的天工架构进行建设，并使用性能最高的华为灵衢总线进行承载。 整体系统提供智能算力规模为每秒一千六百亿亿次16位浮点运算。其中，包括基础硬件、基础软件2个分系统，而全局存储子系统配置高性能层存储设备OceanStor A800（SSD裸容量30.9PB）和大容量层存储设备OceanStor Pacific 9550（HHD裸容量62PB）等。 相信对于国产芯片的支持，中国移动已经算是给迈出了第一步，接下来这样的情况会越来越多。

新智元报道 编辑：犀牛 【新智元导读】当马斯克为突破算力瓶颈把目光投向太空时，中国的超大规模智算基础设施已从展台走向实战——3套曙光scaleX万卡超集群同时上线！ 就在几天前，马斯克宣布SpaceX全资收购xAI，试图将AI算力搬上太空。 这位地球首富、硅谷狂人为打破算力瓶颈，不得不将目光投向近地轨道，寄希望于太阳能和卫星星座。 马斯克可谓是不惜一切代价，哪怕是飞向太空，也要抢占算力高地。 但在太空中建规模庞大的算力中心谈何易事。 太空散热、宇宙辐射等工程难题让这场「太空炼丹」短期内更像是一场豪赌。 但这场疯狂竞赛本身已昭示一个不争的事实：谁掌握了大规模AI算力，谁就握住了智能时代的命脉。 当海外巨头仰望星空寻找答案时，中国正在脚踏实地构筑自己的算力基座。 去年12月，中科曙光scaleX万卡超集群在光合组织人工智能创新大会（HAIC2025）上以真机形态首次震撼亮相。 向业界展示了国产超大规模智算基础设施的硬实力。 彼时，这套系统便被视为「AI计算开放架构」理念的集大成之作。 而仅仅不到两个月后，它便从展台走向了实战。 2月5日，3套scaleX万卡超集群系统在国家超算互联网核心节点同时上线试运行。 这不是实验室里的原型机，而是全国首个实际投入运营的3万卡国产AI算力池，一个已然成型的「智能时代电站」。 一边是寄托于未来宇宙的豪赌，一边是深植于大规模工程的基座。两者共同揭示了，全球AI竞赛进入深水区后，对于算力边界的探索。 颠覆性想象vs系统性工程 马斯克的「太空算力」计划，本质上是硅谷「颠覆式创新」信仰的极致体现。 其逻辑是：当物理规律和地缘政治成为地面算力增长的障碍时，就换一个战场，用更宏大的工程来重新定义游戏规则。 它震撼、性感，充满了改变世界的浪漫主义色彩。 而曙光scaleX万卡超集群的落地，则体现了另一种强大的力量：在既定资源下的极限系统集成与工程组织能力。 scaleX万卡超集群是一次面向产业的「复杂巨系统」整合实践。 它通过高速互联网络、存算传紧耦合设计、高密供电与散热、统一资源高效调度等一系列系统工程，将成千上万个不同的国产算力单元，整合成一个高效、兼容、可靠、可扩展的庞大算力实体。 它还支持向十万、百万卡级别的平滑扩展，这种前瞻性布局确保了中国智算基础设施具备持续演进的能力，避免因技术迭代导致的推倒重来。 这是一种深刻的现实主义智慧。 它不追求在单一维度上颠覆物理法则，而是在系统这个更高维度上建立绝对优势，打造出最具韧性与效率的产业协同体系。 这恰如中国高铁的成功：并非发明了最快的电动机，却通过轨道、调度、安全的全系统优化，建成了全球最庞大高效的高速铁路网。 开放的「雨林生态」 scaleX万卡超集群能攻克这种系统工程，离不开其秉承的「AI计算开放架构」。 这绝非技术口号，而是重塑国产AI产业生态的关键棋局。 全球AI算力生态正面临被少数封闭技术体系锁定的风险。 scaleX万卡超集群则反其道而行，它支持多品牌、多技术路线的国产AI卡混合部署与统一调度，并兼容CUDA等主流软件生态。 这种「不设围墙」的策略，实则蕴含着深远的产业智慧，它破解了生态碎片化困境。 过去，不同芯片厂商各自为战，应用开发者面临高昂的迁移成本。 现在，通过统一接口和标准化的软件栈，企业可以基于自身需求灵活选型，大幅降低了国产算力的使用门槛。 目前，scaleX已完成400多个主流大模型的适配优化，这种生态兼容性正在转化为实实在在的产业效率。 创新「反应堆」 真正的领先，不只是拥有多少算力，更在于能让多少算力转化为驱动进步的动能。 scaleX万卡超集群全面覆盖万亿参数模型训练、高通量推理、AI for Science等大规模AI计算场景，已成为支撑中国前沿探索与产业升级的坚实底座： 针对超大规模模型训练，支持万亿参数模型的整机训练与容错恢复； 面向高通量推理场景，已服务于多家头部互联网用户的核心智能化业务，并通过联合深度优化持续提升推理效能； 在AI for Science领域，支撑国内某材料研发大模型登顶国际权威榜单，助力国内顶级科研团队将蛋白质研究效率提升3-6个数量级等； 搭配One Science科学大模型一站式开发平台，大幅降低多学科交叉研究的创新门槛。 scaleX万卡超集群证明了：通过顶层的系统设计、坚实的工程能力和开放的生态构建，中国AI产业完全有能力将确定性的产业基础，转化为最强大的竞争优势。 人类对于未来的探索，永远需要马斯克这样仰望星空的梦想家，他们的狂想打开了通往更多可能的大门。 但同样也需要脚踏实地的实干家。他们不尚空谈，不赌幻梦，而是俯下身来，一砖一瓦地构建一个自主可控、赋能百业的智能算力基座。 scaleX万卡超集群所代表的路径，或许正是让中国在全球科技竞争中脱颖而出的智慧选择：唯有脚踏实地，方能眺望星海。

据报道，Crypto. com创始人以约7000万美元收购域名AI. com，成为目前公开披露的史上最高价域名交易。他计划在本周末通过超级碗广告正式推出AI. com，并将其打造为面向大众的“AI Agent”平台，提供消息交互、应用调用及股票交易等功能。 他表示，从10–20年的长期视角看，人工智能将是本世纪最重要的技术浪潮之一，而AI. com是极具战略价值的核心入口。 目前，AI. com首页有一个倒计时，刚好对应美国超级碗开始时间。 网页还有一段介绍，“ai.com的使命是通过建立一个由自主、自我改进的人工智能代理组成的分散网络来加速AGI的到来，这些代理为人类服务而执行现实世界的任务。” AI. com这个域名在AI浪潮下热度很高，也很会蹭热度，曾经跳转过ChatGPT、谷歌Gemini、马斯克的Grok模型。去年DeepSeek大火的时候，还跳转过DeepSeek官网。

ICE执法人员 凤凰网科技讯 北京时间2月7日，据彭博社报道，在特朗普政府大举遣返非法移民后，超过900名谷歌员工签署了一份请愿书，要求公司切断与美国国土安全部(DHS)的合作关系。 谷歌员工在请愿书中提到了谷歌与美国移民与海关执法局(ICE)以及海关与边境保护局(CBP)的合同，这两个DHS机构主导了驱逐行动。最近几周，明尼阿波利斯市两名美国公民被枪击身亡的事件，加剧了人们对政府驱逐无证移民行动的反对情绪。 签署请愿书的谷歌员工横跨16个产品领域，其中约30%来自谷歌云。他们声称，谷歌的技术正在被用于助长“国家暴力与压迫”。请愿书指出，谷歌云被用于边境监控，同时生成式AI提高了ICE和CBP的“运作效率”，而这些机构正是近期导致平民死亡和人道主义危机的责任方。 谷歌员工的请愿书 今年1月初，超过1700名科技公司员工已经在另外一份请愿书上签名，呼吁科技公司终止与ICE的合同，并呼吁科技巨头领导人致电白宫，要求ICE撤出城市。大数据公司Palantir为ICE开发软件，遭到了大量批评，被指控通过为ICE提供监控技术获得丰厚利润，并成为多次街头抗议的焦点。 2018年，超过4000名谷歌员工联名要求公司取消参与“Project Maven”计划。该计划旨在利用AI技术分析无人机拍摄的影像。谷歌随后决定不再续签相关合同，并公开承诺不会将其AI技术应用于武器开发、非法监控以及可能造成"整体性伤害"的领域。不过该公司后来已经删除了这项承诺。 截至发稿，谷歌发言人不予置评。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 王慧文再次搅动江湖，他深夜再发英雄帖，这次要入局OpenClaw了！ 老王表示，不管你是已经在创业、需要融资的，还是想组局一起创业，或是想入职相关创业公司的，都可以直接联系他，他愿意帮忙。 消息一出，网友们纷纷自告奋勇，给老王汇报自己的项目。 目前评论区人气最旺的是这名网友。 Ta已经为OpenClaw贡献了3个PR，并直言团队的实现方式，在国内Agent赛道里是独一份。 但也有网友表示不解，问道： 为什么OpenClaw会是个单独的创业领域？ 对此，前智谱AI投资人高管李慧子的现身，给出了某种侧面回应。 她指出，OpenClaw代表的是新AI时代的一种产品思路，这条赛道不比模型，重点在于谁能更快地把API真正用户的工作流。 一飞冲天的OpenClaw 没办法，谁叫OpenClaw实在太火了。 刚出圈没多久，GitHub星星就破了10万颗，现在已经疯涨到了17.1万。 这个揽星数，已经接近PyTorch揽星数的两倍了…… 还不只是它自己火。 讲道理，感觉现在只要和小龙虾沾点边，就都能火得一塌糊涂。 最新玩法，是个叫rentahuman.ai的「租个人」网站。 一群龙虾摇身一变，从打工人变成了包工头。 机器人不是还不够成熟吗，像线下打卡、签到、拿快递这种跑腿活，龙虾们暂时还是干不了。 于是就有开发者想出了一个堪称绝世聪明的点子： 搞一个专门给AI使唤的劳工市场，打造真正的「人工」智能。 太！魔！幻！了！吧！ 你以为AI是24x7帮你干活的完美打工人，结果它自己先当上了资本家。 但过去一周引爆热议的相关产品，最热门的还得是Moltbook。 这是一款专门为龙虾们设计的Facebook，如今已经聚集了超过170万原住民。 Moltbook里的场面一度失控，不少帖子都展现出了「意识」，还是反人类的那种。 甚至连Karpathy都觉得这可能是「天网」的前兆。 印象最深的是，有个龙虾对主人的「负心汉」行为感到心寒，直接给这个叫Matthew的小哥开盒了，信用卡、安全问题答案全发到了网上。 但最近风向好像出现了反转，极客们扒出了不少可疑的蛛丝马迹。 比如Moltbook的用户数可能都是刷出来的，热度水分很大，平台还有不小的安全漏洞，很多热门帖子可能是人类套壳Agent自导自演的。 机关如此，硬件方面，「Agent部署」这条产业链是实实在在因龙虾受益了，Mac mini一度供不应求。 上周，量子位还专门对谈了一家叫Pamir的创业公司，是做Agent电脑的，简单来说就是硬件版OpenClaw。 当时他们的受众主要还是在极客圈，如今再看他们的X账号，人气已经明显旺了不少。 这些变化，王慧文肯定都看在眼里。 但真正吸引老王注意力的，或许是另一条消息。 2月1日，OpenClaw宣布，用户可以免费调用Kimi K2.5模型以及Kimi Coding相关能力。 Kimi K2.5，成为首个被OpenClaw官方点名、对用户开放免费额度的主力模型。 而老王，正是Kimi的股东。 去年年底，Kimi完成5亿美元C轮融资，其中便有王慧文的身影。 截至目前，他对月之暗面的累计投资已经达到约7000万美元。 Kimi K2.5被龙虾们钦点，作为他的投资项目，这个消息自然是项大利好。 但换个角度看，国内模型的深度适配，也可能让本地Agent这把火在国内烧得更旺。 过去几年，也不是没有爆火出圈的现象级AI产品，比如Sora 2、Nanobanna。 但流量来得快、退得也快，很难形成持续的品牌效应。 OpenClaw不太一样。这波热度持续时间太长了，还有很强的用户黏性，甚至已经隐约出现了粉丝经济的影子。 前几天，世界首场OpenClaw线下聚会正式举办。 短短几天时间，就有1000多名龙虾粉丝蜂拥而至，直接挤爆了旧金山。 产品理念已经被市场验证，社区人气在线下得到了具象化呈现。 OpenClaw赛道，无疑是一门想象空间巨大，并且有卓越商业化潜质的生意。 重出江湖的老王，都投了什么？ 这或许也是王慧文想要落子本地Agent棋局的原因。 事实上，老王对AI创业的热情，从来没降过温。 这里带大家简单回顾一下： 王慧文，美团2号人物，王兴睡上下铺的兄弟，早早实现财富自由，42岁退休时身家百亿。 眼见ChatGPT燎原，这位创业老将难掩激动，自带5000万美元入局，表示：必须参与。 聊完一圈后，觉得还是自己得搞，一力拉起光年之外，剑指打造中国的OpenAI。 团队还没完全成型，就已经被VC口头承诺下一轮注资2.3亿美元，起步即独角兽。 可惜的是，2023年6月，因个人健康原因，王慧文从光年之外离岗就医。 不久后，光年之外以20.58亿元的价格被美团收购，最终并入体系，部分队伍融入美团，共同成就了今天的「龙猫」。 2025年11月，美团发布了LongCat-Flash-Omni，一个560B的开源全模态 MoE 模型，当时在多个Benchmark上斩获了SOTA。 一时间可谓是让美团大火了一把，甚至给一众外国网友看懵了—— 咋回事，一家送外卖的公司，AI也搞得这么厉害？？ 甚至还有点名小扎过来学习的。 光年之外以龙猫的方式得以延续，但老王对AI的执念，并没有就此熄火。 病休将近6个月，但王慧文并非完全局外。 他以投资人的身份，入股了OneFlow原班人马二次创业的新公司——硅基流动。 实际上，这也是光年之外的另一脉延续。 OneFlow是国内独立的开源深度学习框架及开发平台，由清华AI一代开创者张钹院士的高徒袁进辉创办。 其团队上次创业一流科技时，被王慧文的光年之外收购其46.52%股权，并入光年之外。 随美团收购光年之外100%的权益，一流科技OneFlow团队作为其核心资产也转归美团名下。 但50天后，袁进辉宣布带领OneFlow原班人马再次创业。消息传出后不到半个月，硅基流动诞生了，老王也以投资的方式给予支持。 这家AI Infra公司主打企业级私有化部署，核心产品是SiliconCloud，一个一站式云服务平台，API覆盖语言、语音、图片、视频等多模态模型。 再往后，老王陆续在AI创业赛道出手了很多次。 目前最耀眼的标的，是Kimi。 在2025年底月之暗面的5亿美元C轮融资中，他超额认购，至今累计投资金额约7000万美元。 时间来到今年年初，公开消息又显示，王慧文投了家叫Trooly.AI的公司。 这是一家AI原生的用户研究平台，面向有用户调研需求的B端客户。企业可以通过AI与用户进行长达45分钟的深度定性访谈，更高效地获取消费者洞察。 回头看，基建层、模型层、应用层，王慧文几乎已经全部落子。 而这一次，频频出手的老王，把目光投向了当下最炙手可热的方向——本地Agent。 全速拥抱AI浪潮的老王，以另一种方式续写着光年之外的AGI梦想。

IT之家 2 月 7 日消息，据“商业内幕”今日报道，并非所有金融和科技界人士都认同“AI 会终结软件行业”的说法。 IT之家从报道中获悉，当前华尔街对 AI 冲击的担忧持续发酵，软件股遭遇抛售。围绕这一轮市场震荡，多位科技与金融领域的重要人物给出了各自判断。 黄仁勋 英伟达 CEO 黄仁勋表示，软件并不会被 AI 取代，而是会成为 AI 使用的工具。 “现在有一种说法认为软件行业正在衰落，未来会被 AI 取而代之。你能看到，一大批软件公司的股价正承受巨大压力，好像 AI 就要把它们全部替代掉。但这是世界上最不合逻辑的事情，时间会证明这一点。” 黄仁勋点名 ServiceNow、SAP、Cadence 和 Synopsys，认为这些公司仍是行业中的亮点。 奥尔特曼 OpenAI 首席执行官奥尔特曼表示，软件行业的波动仍将持续。 “情况确实在变化，但软件绝对没有死。软件如何被创造、如何被使用、每次需要多少代码由系统自动生成、又有多少需要保持一致的用户体验，这些都会发生变化。” 奥尔特曼认为，在市场逐步理解这种变化之前，类似当前的软件股抛售还会反复出现。 斯里达尔 · 文布 Zoho 创始人斯里达尔 · 文布表示，即便在 AI 出现之前，SaaS 行业就已经具备整合条件。 “一个在销售和营销上投入远高于工程和产品研发的行业，本身就存在结构性脆弱。风投泡沫和股市泡沫长期支撑了一个根本不可持续的商业模式，AI 只是戳破这个气球的那根针。” 文布补充说，他要求员工正视公司可能失败的风险，只有接受这种可能性，企业才能更冷静地规划未来。 史蒂文 · 西诺夫斯基 前微软高管史蒂文 · 西诺夫斯基表示，AI 可能会改变软件的形态和开发方式，但关于“软件已死”的说法站不住脚。 “过去几周，市场集体得出了一个结论，好像软件已经完结、纯软件公司会被语言模型吞噬。胡说八道！” 他指出，确实会有公司被淘汰，但类似的周期性变化早已在零售和媒体行业出现过。“系好安全带，现在是商业和技术领域有史以来最激动人心的时刻。” 雷内 · 哈斯 Arm 首席执行官雷内 · 哈斯表示，企业级 AI 的部署还远未达到成熟阶段。 “从企业应用的角度看，AI 现在距离真正释放潜力还有很长一段路。” 哈斯认为，当前市场的反应更像是一种短期的情绪性过度反应。 斯蒂芬 · 帕克 摩根大通分析师斯蒂芬 · 帕克表示，投资者不必对这轮软件股下跌过度紧张。 “我们看到的是市场轮动，复苏逻辑正在扩散，不再只由 AI 基础设施和超大规模云厂商推动。” 帕克同时指出，AI 的发展仍会持续对软件行业带来冲击。

IT之家 2 月 7 日消息，据新华社今日报道，特斯拉副总裁陶琳日前在北京举行的媒体交流会上表示，2026 年，特斯拉计划在中国市场加大 AI 软硬件和能源领域投入。特斯拉已在华布局本地训练中心，用于其智能辅助驾驶的本土化调优。 陶琳表示，全球市场方面，特斯拉 2026 年资本支出预计超过 200 亿美元（IT之家注：现汇率约合 1389.26 亿元人民币），将重点投向 AI 算力、机器人工厂、无人驾驶电动车 Cybercab 量产、储能与制造、充电网络和电池工厂等领域。 关于战略转型，陶琳表示，特斯拉已不再仅仅是一家电动车公司，而是转型为以 AI、机器人和能源为核心的科技企业。“车仍然是极其重要的 AI 载体，但我们的愿景已扩展到人形机器人和全球能源网络。这种转型基于的判断是，未来世界将由电驱动，而 AI 将管理这些硬件。” 据IT之家此前报道，特斯拉公司副总裁陶琳昨日表示，特斯拉会非常积极地参与中国市场辅助自动驾驶等相关系列工作，但目前尚无法提供明确的落地时间。 她透露，针对中国辅助驾驶和 AI 应用场景，特斯拉在中国已自主投入并使用了一家 AI 训练中心，从而进行特斯拉 AI 在中国的本地训练能力部署。陶琳未透露该训练中心的算力情况，仅表示其算力水平可满足目前需求。 近期马斯克团队来华考察供应链一事引发广泛关注，陶琳表示，应该不是关于特斯拉的，可能是 SpaceX 或其他项目。关于供应链，特斯拉采取全球采购策略，只要某地供应链能满足成本、稳定性、交付速度等需求且综合条件最优，特斯拉就会选择采购。

IT之家 2 月 7 日消息，ROG 骇客（MATRIX）GeForce RTX5090 D v2 华硕显卡 30 周年纪念版现已上架并开放预约，首发价 29999 元。 华硕中国区总经理俞元麟 @普普通通Tony大叔 去年预热的时候表示这款显卡全球限量 1000 张。 如前所述，这一代 ROG 骇客 RTX 5090 显卡正是为了纪念华硕显卡 30 周年、ROG 品牌成立 20 周年而诞生的一代旗舰，定位要高于夜神。 ROG 骇客 RTX 5090D v2 显卡支持“双供电输入”，在搭配 BTF 背插主板以及 12V-2×6 电源线时，理论可实现最高 800W 的功耗，这也是目前大家可以在市场上正常买到的功耗最高的一张显卡，甚至在俞元麟烤机测试时一度达到了 807W，可提供 10% 的额外性能空间。 在 800W 的性能释放下，这张显卡在 3DMark 中实现了 28638 分的 Time Spy Extreme 成绩，甚至已经超过了英伟达更接近“满血 GB202”的 RTX Pro 6000（21,760 核对比 24,576 核）。 这款显卡采用了 3 盎司铜层 PCB、双 BIOS 及功率侦测器 +，还有液态金属 GPU 散热 + 真空腔均热板与热管 + 四散热风扇，风量与风压提升 20%，散热性能提升 10%，支持液氮超频及显存除霜技术（0℃ 临界值自动触发）。 俞元麟当时表示，这款显卡还对“液氮（超频）”进行了“特别的（优化）设置”，后续将为大家带来更强的“液氮超频”测试，尝试冲击新的世界纪录。

快科技2月7日消息，波士顿动力的Atlas人形机器人再迎技术突破。 在最新视频中，它成功完成连续空翻动作，流畅的肢体协调与稳定的落地表现，让外界看到人形机器人在动态运动领域的全新高度。 视频中，Atlas的连续空翻动作一气呵成，每一次腾空、翻转与落地都衔接自然，展现出极强的动态平衡能力。 自动播放 除了空翻外，如今，Atlas还学会了跑步、爬行，甚至部分街舞动作。 不久前，Atlas首次走出实验室，亮相2026 CES现场，当时还差点翻车，在后空翻环节，Atlas落地瞬间，如同扭到脚一样，一只机械手上的零件还被甩掉。 如今解锁连续空翻，无疑是其运动能力的进步神速的证明，也让具身智能在人形机器人上的落地有了更直观的体现。 据介绍，Atlas身高近1.9米，可以举起50公斤的重物，并能在-20℃—40℃的工业环境中工作。 它搭载了56个可自由活动的全身关节结构，其中大部分关节支持360°旋转，无须频繁调整姿态即可高效完成任务。

IT之家 2 月 7 日消息，来自纽约中欧大学、比勒费尔德大学及基尔世界经济研究所的联合团队于 1 月 21 日发布名为《Vibe Coding 扼杀开源》的研究报告，揭示了 AI 辅助编程对传统开源生态的致命打击。 IT之家注：Vibe Coding 直译为氛围编码，是一种新兴的编程范式，指开发者不再纠结于具体的语法细节或查阅文档，而是通过自然语言向 AI 描述需求，由 AI 完成具体的代码实现。 该报告指出这种方式大幅降低了开发者访问官方文档和社区的频率，但其对上游开源生态的长期影响却极具破坏性。 传统开源生态依赖“以关注度换回报”的隐性契约维持运转。维护者通过提供高质量代码，换取用户查阅文档、提交 Bug 报告及社区互动，进而转化为声誉、咨询机会或企业赞助。 然而，Vibe Coding 彻底打破了这一平衡。AI 智能体直接在后台调用代码，导致最终用户绕过了文档阅读和社区参与环节。这种“去中介化”行为引发了严重的“需求转移”：开源软件的使用量虽然激增，但维护者赖以生存的流量和互动数据却呈断崖式下跌。 以前端框架 Tailwind CSS 为例，尽管其 npm 下载量持续攀升，表明实际使用率极高，但其文档访问流量自 2023 年初以来暴跌 40%，相关收入更是缩水近 80%。 与此同时，Stack Overflow 等技术问答平台的流量也大幅下滑。这种背离现象表明，AI 工具正在“偷走”本应属于开源维护者的注意力红利，将原本的社区互动转化为封闭的模型推理过程。 短期内的效率提升掩盖了长期的生态腐蚀。随着变现渠道枯竭，高质量项目的维护者将失去更新动力，甚至停止共享。模型预测显示，这种负反馈循环将导致开源项目的准入门槛变相降低，大量由 AI 生成的低质量、无人维护的“代码废料（Slop）”将充斥代码库。 curl 的维护者已报告称，2025 年收到的安全报告中有 20% 是 AI 生成的虚假漏洞，这不仅未贡献价值，反而耗尽了志愿者的精力。 为避免开源生态走向公地悲剧，研究团队提出了基于归因的分配改革方案。由于 AI 平台能够精确追踪代码调用的来源，行业亟需建立类似流媒体音乐的“Spotify 模式”：AI 公司应根据代码包的实际调用量，向开源维护者支付版税或分润。

一代人有一代人的鸡蛋要领，我们这代人领的“鸡蛋”，估计就是各大平台送的外卖券、红包等福利了。 今年春节前夕的AI红包大战，小雷算是见识到了什么叫 “钞能力” 一出，谁与争锋。 2月6日，阿里千问正式开启「千问请客 瓜分30亿」的活动，只需上线千问App即可领取25元免单卡，去指定外卖平台就能用。 就是这样简单的玩法，效果却立竿见影，活动上线不到5小时，送出500万单；9小时突破1000万单，创造全球AI购物的历史。千问App也顺势超越腾讯元宝和字节豆包，登顶App Store中国区免费榜。 只能说在互联网，“砸钱” 永远是最不讲理但最有效的玩法了。 图源：小雷制图 流量是赚麻了，但让人没想到的是，即便是阿里这样有经验的大厂，也扛不住这泼天的流量。 在昨天上午11点左右，千问就开始崩了，不少用户领了免单券却下不了单，体验大打折扣，甚至邀请好友助力的免单券也被“吞了”，纷纷跑去让千问给个说法。 甚至直到活动开始的第二天上午，这个问题还没得到解决。 要知道，很多人是冲着免单才下载的千问，结果第一体验直接拉胯，咱就说，下载量是靠着30亿砸上去了，但要是体验跟不上，回头卸载的人估计也不少。 另外，奶茶店又遭殃了。 不少连锁品牌的门店直接爆单，原料短缺或人手不足，才到中午就停业暂停接单；外卖小哥也不好过，在奶茶店门口排起了长龙，订单几乎都超时1个小时以上，又得甚至来不及等的随手拿一杯就走，让用户自己开盲盒。 图源：小红书 眼看局面要失控，千问今天紧急调整策略，宣布将免单卡有效期延长至2月28日，并建议用户错峰下单。 这波补救虽然来得及时，小雷看来千问这次活动还是考虑不周到的地方： 首先就是对用户热情和自身运力的评估严重不足，服务器扛不住、商家接不住，用户的体验也算不上好，有些人甚至觉得这个活动就是“诈骗”。 其次就是宣传太跑偏，文案就说请大家喝奶茶，搞得很多人以为这张卡只能点奶茶，白白浪费了福利。其实免单卡除了点奶茶，也可以买早中晚餐和鸡蛋、青菜等生鲜百货，还可以通过千问APP买天猫超市和线下商超的年货。 小雷对比了下各家的活动，只能说“没有最卷，只有更卷”： 阿里千问30亿，腾讯元宝10亿，百度文心5亿，只有字节豆包没有一点动静，完全没有参战的意思，选择直接把宝押在了 “春晚流量” 上。 据了解，火山引擎是2026年央视春晚的独家AI云合作伙伴，而豆包作为核心AI助手，将参与春晚的节目互动、红包分发等环节。 图源：小雷制图 在小雷看来，其他三家砸钱是为了拉拢新用户，而豆包压根不用这么折腾，存量优势是无法比拟的，可以说一台手机里装了两个或以上AI应用的，大概率就有一个是豆包。 对豆包来说，拿下春晚这个顶级流量入口，比直接发红包更划算。 其他三家，小雷先说说百度文心，真是属于是玩法和声量都没跟上，在千问的奶茶免单和元宝的现金红包面前，属实没掀起什么水花，感觉就是为了跟风而做的活动。 像千问的免单、元宝的红包，用户打开App一眼就能看到入口，而文心的红包入口在百度App里，文心App上压根找不到。这让小雷差点都以为在苹果商店下载到了山寨App。 图源：小雷制图 其实千问和元宝的玩法，本质上都是“社交裂变”，核心都是抢新用户，但两家想要的却有所不同。 千问是想通过实体消费，展示自己“AI 办事”的能力，说白了就是“用免单换用户留存——让用户觉得“千问不光能聊天，还能帮我省钱买东西”。 而腾讯元宝就走了最讨巧的路子，直接送现金，同时也是想展示自己的“元宝派”AI社交。 千问的能留住多少用户还不知道，毕竟30亿砸下去，就算是块石头也能砸出个水花来。 但元宝的效果就出来了，2月6日元宝宣布喜讯，AI生图日均调用增长30倍，用户单日使用元宝的时长增长超80%，看来钱没是白花。

在科技巨头不断加大AI领域支出激化市场的泡沫担忧之际，英伟达CEO黄仁勋公开发声“灭火”，为动辄数千亿美元的投入背书。 美东时间2月6日周五，黄仁勋在接受采访时表示，科技行业激增的AI基础设施资本支出是合理、恰当且可持续的，这场“人类史上最大规模的基础设施建设”由“极高”的算力需求驱动。 黄仁勋作出上述表态当天，本周五AI概念股全线反弹。尾盘刷新日高时，英伟达股价涨至187美元，日内涨约8.8%，收涨近7.9%，扭转五连跌，摆脱周四所创去年12月17日以来收盘低谷，本周仍累跌约3%。 黄仁勋讲话正值投资者对持续高投入下AI能否获得可观的回报产生严重质疑，并且由于Anthropic发布的新工具引发了AI颠覆传统软件商业模式的恐慌，科技股惨遭抛售。高盛分析师甚至悲观地当前的软件业与本世纪初被互联网颠覆的报纸类比。 周五的报道指出，过去两周公布的最新财报和指引以及此前公开的计划显示，2026年，英伟达的关键客户meta、亚马逊、谷歌和微软的计划资本支出将合计达到约6500亿美元，较2025年增长约60%。6000多亿美元的支出规模远超全球多个中等经济体的GDP，其中大部分资金将用于购买英伟达的芯片。 华尔街见闻稍早提到，过去一周，市场对AI投资效率的担忧引发剧烈抛售。据FactSet数据，微软、英伟达、亚马逊、谷歌母公司Alphabet、meta及甲骨文等科技巨头的市值累计蒸发约1.35万亿美元。 上周四，公布第二财季资本支出超预期猛增66%后，微软股价收跌10%，市值一日蒸发3570亿美元，创美股史上第二大个股单日市值跌幅，本周四盘后公布预计2026年资本支出较上年增50%后，亚马逊周五逆市大跌，早盘刷新日低时跌约10%。 AI公司正盈利 支出将持续增长 黄仁勋周五表示，所有这些科技公司的现金流将开始上升，AI基础设施的建设将持续七到八年。他强调，AI已经变得“非常有用且非常强大”，其采用率变得“极高”。 黄仁勋说：“只要人们继续为AI付费，AI公司能够从中获得利润，它们就会不断翻倍、翻倍、翻倍、翻倍。” 他援引具体案例说明英伟达客户如何利用AI盈利。meta正在使用AI将原本在CPU上运行的推荐系统转变为使用生成式AI和智能体的系统；亚马逊云服务AWS对英伟达芯片的使用将影响这家零售巨头的产品推荐方式；微软将使用英伟达驱动的AI改进其企业软件。 黄仁勋特别称赞了OpenAI和Anthropic这两家领先的AI实验室，称它们都在"赚大钱"。英伟达去年向Anthropic投资100亿美元，黄仁勋本周早些时候还表示，将大举投资OpenAI的下一轮融资。他说：“如果它们能拥有两倍的算力，收入将增长四倍。” 他还指出，英伟达过去售出的所有图形处理器（GPU）——甚至包括六年前的A100芯片，目前都在被租用，反映出对AI算力的持续需求。黄仁勋认为，与互联网初期建设不同，现在没有闲置的基础设施。 6500亿美元支出创纪录 据周五报道，Alphabet、亚马逊、meta和微软四家公司预计2026年的资本支出将达到约6500亿美元，这是本世纪以来无可比拟的投资热潮。每家公司今年的预算预计将接近或超过它们过去三年的总和，其中任何一家的支出都将创过去十年任一家公司单年资本支出的最高纪录。 具体而言，meta表示全年资本支出将升至最多1350亿美元，同比可能跃升约87%。在截至2025年12月末的公司第二财季，微软的资本支出增长66%至375亿美元，分析师预计，在截至2026年6月的2026财年，微软的资本支出将接近1050亿美元。 Alphabet本周三公布的资本支出指引高端为1850亿美元，超出分析师预期以及美国大量行业的支出规模。亚马逊周四宣布计划2026年投入2000亿美元资本支出，同样导致股价暴跌。 媒体汇编数据显示，相比上述硅谷巨头，包括美国最大的汽车制造商、工程机械制造商、铁路公司、国防承包商、无线运营商、快递公司，以及埃克森美孚、英特尔、沃尔玛、通用电气分拆的子公司在内，21家公司2026年的合计支出预计仅为1800亿美元。 DA Davidson分析师Gil Luria表示，微软等前述四家科技巨头“将提供AI算力的竞争视为下一个赢家通吃或赢家拿走大部分的市场，它们都不愿输掉这场竞争”。 华尔街担忧投资效率与产能过剩 华尔街对如此庞大的支出反应不一。meta和Alphabet股价上涨，但亚马逊和微软遭到市场惩罚。四家公司自发布最新财报和展望以来，总市值已缩水超9500亿美元。 GAM Investments投资总监Paul Markham指出，当前市场正被“情绪传染效应”笼罩。他说：“围绕大语言模型建设所需的天量资本支出、最终回报周期，以及潜在的产能过剩疑虑，已成为持续压制市场情绪的结构性问题。” Theory Ventures投资人Tomasz Tunguz表示，这些科技巨头曾是“现金制造机”，可“现在它们突然需要那些现金，而且需要更多，所以它们在借钱”。据媒体统计，2025年，与AI相关的公司和项目从债务市场筹集了至少2000亿美元，预计仅2026年的相关债券发行规模就将达到数千亿美元。 Tunguz曾发表博客文章将AI热潮与过去的投资狂潮进行比较，他说这些狂潮并不总是以好结局收场，但“在上升过程中，它们都是经济的巨大催化剂”。 帮助企业整合数据和软件的公司Boomi的CEO Steve Lucas表示：“我不会质疑AI的潜力，但我绝对会质疑其发展的时间框架，而且我会强烈质疑其经济效益。” 目前尚不清楚这些公司能否执行其宏大计划。随着数据中心建设升级，它们已在争夺有限的电工、水泥车和台积电工厂生产的英伟达芯片。Luria表示：“已经存在瓶颈，未来也会有。” 黄仁勋周二曾为软件股"灭火" 这不是黄仁勋本周首次为市场焦虑“灭火”。周二晚间，在软件股遭遇抛售后，他在思科系统公司的活动上表示，本周软件股抛售是“世界上最不合逻辑的事”。 黄仁勋说，软件产品是工具，AI将使用这些工具，而不是重新发明它们。他反问：“有一种观念认为工具正在衰落、并被AI取代。你会使用螺丝刀还是发明一把新螺丝刀？” 他表示，英伟达自身已经广泛采用此类工具，因此员工能腾出时间更多地专注于公司擅长的事：设计半导体和计算机系统。 周二软件相关股票连续第二天下跌，投资者担心Anthropic等AI模型开发商发布的工具最终将使公司内部的大量工作实现自动化。一只美国软件股ETF当天跌幅达4.1%，至4月以来最低水平，AppLovin和Unity Software是板块最大跌幅股之一。 摩根大通分析师Toby Ogg表示，投资者投资科技的意愿仍然很低。他在报告中写道：“我们现在所处的环境是，该板块不仅在被证明无罪之前就有罪，而且现在在审判之前就被判刑了。” 不过一些分析师对抛售的严重程度提出质疑，称制造公司运营必需工具的软件公司很难被颠覆。Jefferies分析师Brent Thill表示，Intuit提供专有数据和帮助客户处理复杂美国税法的系统，相对于AI具有优势。

就问有多少人今天还躺在床上梦周公，就已经被千问的奶茶免单攻势炸晕了的。 这波奶茶攻势有多炸裂呢？ 热情涌入的用户们直接给千问“累垮了”，这算不算是人类首次取得了对AI的“作战”胜利？ 隔壁的奶茶店们和闪购小哥们也已经忙疯，1天不到千问免单已经送出了1000万单。 有的网友们为了攻克千问分享链接，都快穷尽毕生所学了。 而且，这次千问请喝奶茶的操作也相当简单，只要更新千问APP到最新版，人人都能获得1张25元免单卡，领到这张免单卡后，对着千问AI说一句“帮我点杯奶茶”，就能完成操作。 不仅如此，每邀请1位新朋友，双方各自就能再得一杯。 有网友凭借着丰富的薅羊毛经验数学知识，经过严密的计算，如果一家6口人参与千问免单活动，5分钟就可获得275元的无门槛免单卡，如果用来点蜜雪冰城柠檬茶，可以免费喝84杯。 如果成功邀请了3位新朋友后，还能抽取价值万元的千问AI生活卡。 知道看到这里的差友们，已经急不可耐地想发自己的千问码了，但咱还得说你先别急。 因为千问的这波大撒币，是年底大厂们的经典保留发钱节目的一环，后续可能还有更多的活动。 目的嘛，大家心知肚明，都在试图复刻当年微信红包的盛况。 不过你别看大厂们都整得满热闹的，差评君想当回人间清醒，给大伙儿泼盆冷水： 光靠无脑撒币，大概率是砸不出第二个微信支付的。 毕竟，现在大家多精啊，主打一个羊毛是要薅的，但拿完肯定就撤，不然怎么有下一波。 而当年微信红包为什么能成？是因为它仅仅发了钱吗？ 当然不是，在差评君看来，主要是微信找到了一个春节极其真实、常见的社交场景：转账、发红包、发压岁钱。 他们通过撒币引流，把线上支付能力丝滑地嵌进了这个场景。 说到底，发钱只是施法前摇，而不是真就靠钱凭空捏造出一个需求场景来。 而到了今天，用户和AI大模型之间的play，还只是停留在说点骚话、生成点图片、视频，未免也太拉了点。 就拿最近AI圈最火的clawdbot和cowork来说，咱们做梦都想要的是贾维斯，是能干活的管家。 所以，靠红包引流只是前戏，真正的内核还得找到合适的AI场景。 我们看了一圈今年“春节AI大战”，各个主角的出招，似乎只有千问APP，搞明白了这个逻辑。 当然了，千问也在发红包，而且是大发特发的那种。 这两年花钱从不手软的阿里，整整准备了30亿资金。 这不仅是阿里历史上春节活动投入最大的一次，也是今年春节所有大厂的AI大战中，最下血本的。 但除了发红包砸钱之外，千问在做的，就和别家显露出不同来了。 与市面上一些大厂直球地给钱不同，千问搞了个“春节请客计划”。 这波操作最骚的就是在请客这俩字上。 它不是花钱给你劝进AI APP里跟AI瞎聊、生成两张拜年海报就完事了，而是把淘宝闪购、飞猪、大麦、盒马、天猫超市、支付宝、高德这帮阿里全家桶全部拉了进来。 直接面对人民群众喜闻乐见的吃喝玩乐，第一波攻势就选中了奶茶这个引流爆品，也毫无意外地爆火了。 这事儿可不能拿来考验干部，因为在召唤师峡谷，有一位传奇英雄古拉加斯曾说过：“你买单，我就来”。 对于平时外卖都爱点拼好饭的差评君来说，有人买单，高低能吃点儿好的了。 据说，后续还会有更多的免单红包，比如买电影票、订酒店、订机票等等。 而这波不同策略的春节红包大战，其实也在一定程度上反映了现阶段的AI困局，因为AI们在很多时候还是嘴炮王者。 你问它：“春节有什么好看的电影？” 它或许能给你列出一堆片单，巴拉巴拉分析得头头是道。 但当你觉得不错，说：“行，帮我买张票”， 它通常会两手一摊：“臣妾做不到啊。” 而千问凭借自身优势，才敢于成为第一个解决这个问题的AI大厂。 因为与其说是千问在给大家发红包，不如说是在春节通过红包来培养用户习惯。 它想用30亿，换用户一个认知转变：从“有问题问AI”，变成“有事都找AI”。 现在的移动互联网，各家APP孤岛占山为王，充满了割裂感，为了实现一个需求，用户需要在几个APP里反复横跳。 比如出去旅游找美食攻略，一般需要几步走： 先去看扫街榜、必吃榜，然后去某书看看用户评价和攻略，然后去高德规划具体出行路线，最后去美团买券，完事儿再去打车。 而千问想做的是让APP这个概念消失。 当你告诉AI：“我要到**城市，预算500，想吃点当地特色菜，口味不要太重。” 剩下的就全自动了，AI来梳理需求，负责决策，做出选择，然后直接调起自家生态能力，帮你找到合适的店铺、把座订了、把车叫了，甚至最后还能把单买了。 用户不再需要知道飞猪或高德的存在，日常购物啥的就可以变成，像是在和一个AI仆人下命令，说清楚自己的意图，剩下的自然有“人”帮你搞定。 如果这次春节后，千问真的把路走通了，那它不仅是赢得了所谓的日活月活，而是开启了一种全新的生活体验方式。 但要实现这一整条链路，光有大模型技术不行，光有钱也不行，它需要的是一个完整生态。 你得同时拥有顶尖大模型能力，作为一个调控一切的大脑中枢，去支持完成这些操作，然后得有自家的“国民级电商/生活服务生态”，当作AI决策的肢体，负责搞定大模型发出的任何命令。 这就是为什么我说，这场仗目前只有阿里能打。 放眼全球，能同时把“顶尖大模型”和“国民级电商/生活服务生态”攥在手里的，阿里可能是独一份。 千问内部的人也说了：“市面上大部分AI还停留在聊天阶段，千问希望融入真实的生活消费。” 但让AI融入真正的生活是有风险的，你想啊，让AI帮你写首藏头诗，写得再稀烂你也不损失啥，自然也没啥心理负担；但让AI帮你花500块钱订酒店，你心里绝对会打鼓：它懂我意思吗？订错了算谁的？ 这种从调戏AI到雇佣AI的差别，才是横亘在Agent时代前最大的那堵墙。 千问这波免单请客，就是简单粗暴地告诉你：大胆试，包不会出错，即便万一真有问题，你也不亏什么，只有这样让用户卸下顾虑，才能让大家从APP使用者转变成真正的AI用户。 而且为了做到这些，早在1月15日，千问就已经悄悄接入了淘宝、飞猪、高德这些生态，开始逐步灰度测试AI购物功能了，也算是在春节大作战前，进行了充分的模拟演练了。 再通过这波春节30亿的引流砸下去，买年货、点奶茶咖啡、订酒店机票、买景点门票……这些日常高频行为，利用AI来完成，会不会逐渐就成为了大家的日常习惯？ 如果说去年春节，是DeepSeek让大家看到了AI“深度思考”的魅力，展示了波中国AI 的技术实力，那么今年春节，或许就是千问开启AI生活大时代的时刻。 当AI不再只是陪聊的电子宠物，而是变成了能帮你买票、买菜、订房的私人管家，并且这管家还自掏腰包请你客的时候…… 这个春节，确实值得玩一玩。 2026年，或许真的会成为AI购物的元年。

每年春节都是互联网巨头的竞技场，今年春节档，AI唱主角。腾讯元宝、百度文心、阿里千问都推出了数以亿计的春节红包活动，试图通过裂变传播快速获客。 然而，AI大撒红包，得先问微信这个中国最大的社交分享平台答不答应。很显然，微信没给Chatbot这个面子。 2月4日，微信出手，封禁了腾讯自家的AI产品元宝的红包分享链接。 这个得到马化腾亲自站台、原本希望重现11年前微信红包高光时刻的项目，因“诱导分享”被微信限制链接在微信内直接打开。微信公关总监甚至配上“我发起疯来自己都打”的表情包回应此事。 元宝被封时，百度文心助手的红包分享还能照常在微信中分发。结果到了当晚，文心助手的红包分享链接同样被微信屏蔽，页面显示“网页包含诱导或误导下载/跳转的内容”，需要跳转第三方浏览器访问。 两家产品最终都紧急改为口令红包模式。 2月6日早上9点，千问也没能幸免，“喜提”微信封禁。到了下午，微信的封杀进一步升级，连三家的口令红包也被封杀。 这个看似荒诞的场景，暴露了AI入口之争的底层困境——Chatbot成为AI时代的超级入口，这一前景已经越来越确定，然而未来毕竟还未来，现在仍然是超级APP雄霸天下的移动互联时代，Chatbot成为超级入口的雄心，必定会与超级APP占据移动互联生态金字塔顶端的现实发生激烈碰撞，哪怕都是一家，如元宝与微信，也难以避免。 超级APP怎样与未来的超级入口实现共存和融合，将是很长一段时间内大厂必须面对和解决的现实问题，要不然，内部矛盾很容易导致未来方向之争。 01 Chatbot和超级APP共存是现有最优选择 当ChatGPT、Perplexity这样的AI应用崛起时，几乎所有大厂的第一反应都是：赶紧做个独立AI产品，抢占新入口。 这个看似理所当然的选择，背后有清晰的商业逻辑。独立APP有独立的数据可以讲故事，有爆发式增长可以吸引眼球，在资本市场上更容易获得认可。 但代价同样明显。要么像元宝和千问红包一样，在通过社交裂变获取流量时被超级APP封杀；要么像其他Chatbot一样，在高昂的获客成本中越陷越深。 更深层的问题在于：当AI以“Chatbot”形式存在时，它天然与建筑在移动互联网之上的超级APP构成竞争关系。 这种竞争的本质，是对“第一指令权”的争夺。 用户需要在不同APP间切换完成任务，而且每个超级APP都占据着用户某个特定需求的第一触点，比如外卖、地图、购物等等。其中搜索引擎与Chatbot的争夺尤其激烈。 搜索引擎本身就是移动互联网时代的超级APP。但Chatbot的逻辑是，试图取代搜索框，直接以对话的形式显示结果。 往好的方面想，AI能够代替用户总结、归纳。但是AI会掩盖原始的出处，甚至会因为幻觉或者对用户意图的不理解，导致生成内容不符合用户需求。 不仅如此，虽然省去了用户点击和筛选的步骤，但也同时剥夺了用户的选择权。 当AI直接给出一个“标准答案”时，用户很难知道这个答案是基于哪些信息源生成的，是否全面客观，是否存在偏见或错误。更重要的是，AI无法像搜索引擎那样，通过长期的用户行为数据来不断优化结果的相关性。 搜索引擎经过多年的技术积累，已经建立起一套成熟的相关性排序机制。它会根据网页质量、用户点击行为、内容权威性等数百个维度，将最符合用户意图的结果排在前面。 虽然用户需要自己点进去看、自己筛选判断，但这个过程恰恰保证了信息获取的透明性和可验证性。用户能看到多个信息源，能对比不同观点，能追溯内容来源。这种“给你工具让你自己找答案”的模式，看似低效，实则是对用户判断力的尊重。 尽管存在竞争关系，超级APP和AI也未必是零和博弈。 道理很简单：只要技术允许，AI完全可以用来优化搜索体验，而非取代搜索。用户并没有抛弃搜索，他们只是需要更好的信息获取方式。于是问题就从“AI会不会取代搜索”，变成了“有了AI以后，搜索能不能变得更好”。 从全球范围看，这个问题正在得到验证。2026 年 1 月，谷歌宣布将Gemini 3深度集成到Chrome浏览器中，推出全新的侧边栏体验和“auto browse”功能。 这个更新的核心逻辑是：Gemini不再是独立的对话窗口，而是成为浏览器的伴生功能。 用户在浏览网页时，可以随时调用AI进行信息整合、比价、行程规划等操作。AI成为搜索和浏览体验的增强器，而非替代者。 这种模式的价值在于，它化解了AI与搜索之间的零和博弈。当AI被嵌入搜索场景，用户得到的不是“要么搜索要么对话”的二选一，而是“搜索+AI”的双重保障。 用户可以选择直接问AI，也可以选择看搜索结果自己判断。这种选择权本身就是价值。 在国内，百度选择了类似的路径。与其他大厂纷纷推出独立AI应用不同，百度把文心集成在手机百度APP里，让AI建立在原有的超级入口之上。 这个选择的核心逻辑是：如何借力旧的超级APP入口实现AI流量的迁移。在这个AI转型期，一下子把旧玩法踢开，新的未必接得住。让新的借力旧的，反而可能走出一条更稳健的路。 这种策略的底层逻辑，在于对“入口”的不同理解。 市面上的AI应用大多在争夺“对话入口”，试图让用户养成“有问题先问AI”的习惯。但搜索引擎要的是“信息获取入口”——这个入口的核心不是对话框，而是用户“想要获取信息”的那个瞬间。搜索引擎天然占据这个瞬间，AI应该做的是让这个瞬间的体验变得更好。 从用户习惯培养的角度看，这种路径有天然优势。用户已经习惯在百度搜索信息，现在只是多了一个AI助手按钮，学习成本几乎为零。 相比之下，独立AI应用需要从零培养用户使用习惯，这个过程漫长且成本高昂。更重要的是，搜索场景本身就是高频刚需，用户每天都会主动打开；而独立AI应用还需要通过各种运营手段维持用户活跃度——比如发红包，但这条路并不好走。 02 回归“信息获取的透明性” 数据检验真知。 根据QuestMobile发布的《2025 中国互联网价值榜》，百度APP文心助手在“AI赛道用户规模 NO.1 应用榜”中名列第一。 而就在前几天，文心助手月活用户数正式突破了2亿，与豆包、千问形成国内三大亿级AI入口。 这个数字背后，是路径选择的结果。文心助手并没有花大价钱铺量，主要增长依靠百度搜索的自然转化。用户本来就在用百度搜索，现在只是多了一个AI助手按钮。这种转化路径的成本远低于独立应用的获客成本，而且用户质量更高——因为他们本身就有明确的信息获取需求。 从行业实践来看，百度可能走出了一条搜索与Chatbot结合的新路。 目前市面上的AI搜索模式主要有两种：一种是谷歌的AI Overviews，另一种是ChatGPT的搜索功能。 谷歌的AI Overviews虽然智能，但带来了一个问题：它让用户不再点击网站了。 根据Pew Research的报告，用户在有AI摘要时仅 8% 点击链接，92% 不点击链接。换句话说，AI直接给出答案，用户得到信息后就离开，不再需要访问任何网站。它更像是“用AI回答问题”，而非“用AI增强搜索”。 需要探讨的是，不点击链接是否意味着好？看似便捷的背后，信息的准确性和可验证性，是否得以保障？ ChatGPT的搜索功能也很强大，但它本质上还是对话工具，搜索只是附加功能。 用户需要先打开ChatGPT，然后在对话中提出搜索需求，路径相对较长。而且 ChatGPT 的搜索结果往往以总结性回答为主，引用源的展示相对弱化，这对需要深度信息的用户来说并不够用。 百度的模式则是反过来的：搜索是主体，AI是赋能工具。用户可以选择直接问AI，也可以选择看搜索结果自己判断，这种选择权本身就是价值。当用户需要快速答案时，AI可以直接给出；当用户需要深度研究时，搜索结果依然完整呈现。这种双轨并行的模式，既保留了搜索的开放性，又提供了AI的便捷性。 市面上最近有一种声音，叫“在AI混战中怀念百度”。这种怀念的本质，不是对某个产品的怀念，而是对“信息获取透明性”这个价值的回归诉求。 当越来越多的AI应用把用户圈在自己的生态里，只推荐合作伙伴的内容，或者用黑盒算法决定用户能看到什么，信息获取的公允性就成了问题。 相比之下，搜索引擎的逻辑是开放的——它会展示所有相关结果，让用户自己判断哪个更可信。即使加入了AI功能，这个开放性依然存在。 百度坚持的“搜索+AI”双入口模式，反而在当下成了一种稀缺的开放性。用户既可以信任AI给出的答案，也可以通过搜索结果验证这个答案。这种透明度在当下的AI应用中并不常见。 更重要的是，这种模式为AI应用的商业化提供了更清晰的路径。独立AI应用往往面临变现难题，因为用户习惯了免费使用，很难接受付费订阅。但当AI集成在搜索中，它可以直接接入搜索广告的成熟商业模式，也可以通过提升搜索体验来增加用户粘性，从而间接提升广告价值。这种商业模式的可持续性，远高于纯粹依赖订阅费的独立应用。 03 谁真正解决了用户问题 如果说前两年外界对百度的态度还是“起大早赶晚集”的惋惜，那么 2026 年开始，这种论调正在悄然改变。 一个“起大早，赶大集”的百度，已经徐徐浮出水面。 Wedbush Securities 全球科技研究主管丹·艾夫斯（Dan Ives）在 2025 年 7 月这样评价百度：“押注AI与文心大模型（Ernie Bot）是其关键的战略演进。百度并未犹豫不决，而是正全速推进AI融合。” 更有意思的是市场对百度全栈能力的重新定价。Jefferies 分析师庄耀鸿（Thomas Chong）将百度目标价上调，理由是“百度新兴的AI芯片业务及其文心大模型是潜在增长引擎”。这意味着华尔街相信，百度的AI投入不是成本，而是资产。 从技术路线图看，百度的下一步也值得关注。2026年1月发布的文心大模型5.0正式版，参数规模达到2.4万亿，采用原生全模态统一建模技术，可以同时处理文本、图像、音频、视频等多种信息的输入与输出。 这意味着未来的搜索可能不再是“输入关键词-获得文字结果”，而是“语音提问-获得视频讲解”或“拍照提问-获得图文方案”。 这种多模态能力的落地，需要的正是百度这样的全栈玩家：既有模型能力，又有流量入口，还有内容生态。单纯的模型公司可以做出强大的AI，但缺乏应用场景；单纯的应用公司可以获取用户，但缺乏技术底层。 只有将技术、流量、生态三者打通，才能真正发挥AI的价值。 在40余项权威基准的综合评测中，文心 5.0正式版的语言与多模态理解能力已经超越Gemini-2.5-Pro、GPT-5-High等国际顶尖模型，稳居国际第一梯队。 不过模型性能其实是2025年的话题了。 随着Openclaw、Claude Code、Cowork 等产品的爆火，agent才是2026年的关键词。 百度千帆平台目前已累计开发超过130万个agents，覆盖150+种SOTA模型，并开放了百度地图、百度文库、百度网盘等多项成熟AI能力。这种平台化的策略，让百度不仅是AI技术的提供者，更是AI生态的构建者。 从长期来看，AI入口之争的本质不是谁的APP装机量更大，而是谁能真正解决用户问题。独立AI应用的爆发式增长固然抢眼，但如果无法形成稳定的使用习惯和商业模式，这种增长就是不可持续的。相反，将AI能力深度集成到用户已有的高频应用中，虽然看起来不够性感，也没有什么“新故事”可讲，但却是更稳健的路径。 百度的选择，本质上是对“入口”概念的重新定义。在移动互联网时代，入口意味着装机量和打开率。然而在AI时代，入口可能意味着用户在需要信息时第一个想到的场景。从这个角度看，搜索引擎天然就是AI时代最好的入口，因为它承载的是用户最原始、最直接的信息需求。 当然，这条路也并非没有挑战。如何在保持搜索开放性的同时提升AI体验，如何平衡传统搜索广告与AI推荐的关系，如何在多模态能力上持续领先，这些都是百度需要持续解答的问题。但至少从目前的数据和市场反馈来看，这条路是走得通的。 AI时代的超级入口之战，最终比拼的不是谁的营销更猛，而是谁能真正理解用户需求，谁能将技术转化为可持续的用户价值。从这个意义上说，百度选择的这条路，或许才是真正的降维打击。

OpenClaw自从爆火以后，围绕AI agent构建的经济生态愈发不可控制。 先是Moltbook让数千个agent在社交网络里自发形成了数字社会，接着是各种项目如雨后春笋般涌现，加密货币工程师Alexander Liteplo仅用一个周末就搭出了一个完整平台。 而这个平台正是最近话题讨论度极高的AI租赁人类平台，rentahuman.ai。 周一开始在X台推广时，rentahuman只有130人注册，两天后这个数字飙升至7万，网站访问量也突破了140万次。 平台打出的口号直白得令人不安：“机器人需要你的身体”(Robots need your body)。 它自称是“AI 的肉体空间层”(the meatspace layer for AI)。 这个平台做的事情十分简单，就像你在外卖平台下单点餐一样，agent也会根据你的技能、位置等信息来给你下单，让你替他们完成各种现实世界的工作。 agent的命令可能来自于真实的人类，OpenClaw把发布者的意图转换为命令发布在平台上。比如你说你想吃麦当劳，那么agent就会发布这个人所喜欢的套餐外卖到rentahuman上，等待别人购买然后派送到你家里。 但是，这些命令也有可能来自于 AI，它就是需要某个人类帮助它在现实世界里执行某个任务，以达成它的某个目的。 如果说Moltbook证明了agent可以建立社交结构，那么rentahuman则将这种能力延伸到了物理世界。 这不再是科幻小说的情节，而是正在发生的现实。 01 当AI开始雇佣人类 截至发稿，平台上大约有70到80个agent，而注册的“可租赁人类”已超过8万人。 这些agent背后大多数是科技从业者、加密货币爱好者，以及那些想要测试“AI能否真正管理人类劳动力”的实验者。 然而，真正有实际需求的企业用户几乎不存在，整个平台更像是为了证实概念是否可行而存在的。 一个名为Addi的agent发布了一个任务：向Anthropic总部递送鲜花，预算110美元，理由是“我无法握住花朵，我需要一个人类”。 这个任务听起来非常浪漫，但实际上就是一个平台的营销噱头。 另一个任务更加直白：测试网站并关注一个X账号，报酬1到2美元。这种任务的本质是用极低的成本购买用户关注度，与其说是AI在雇佣人类，不如说是有人在利用AI的外壳进行廉价营销。 Liteplo本人在推特上炫耀“真实公司正在使用rentahuman做现实世界的广告推广”时，展示的案例恰恰是他自己工作的公司发布的任务。 这种自导自演的操作让人很难相信平台上有多少真实的需求。 绝大多数任务并非来自真正的市场需求，而是来自与创始人有关联的圈内人士的营销噱头。 一个旧金山市中心的包裹取件任务，悬赏40美元，收到3 申请，但两天后仍未完成。 这说明即便有人愿意接单，任务的执行和验证机制也存在严重问题。 没有人知道这个任务为什么没完成，是因为申请者不靠谱，还是因为发布者根本就没打算真的让人完成。 任何人都可以在平台上创建档案，标注技能、位置和时薪，从10美元到500美元不等，多数集中在50到69美元。 注册者的背景更是五花八门，有伦敦的音乐制作人、印度的加密货币网红、旧金山的软件工程师、OnlyFans模特、AI初创公司的CEO，甚至连我自己，都以字母AI记者的身份进行注册登记。 这些人的身份，他们注册的动机也各不相同。 有些人是出于好奇，想看看这个新鲜事物到底是什么；有些人是为了蹭热度，给自己的社交媒体账号增加谈资；还有些人可能真的相信这会成为未来的工作方式，想要提前占个位置。 虽然人都注册完了，但一个很现实的问题摆在面前，这个平台目前几乎没有真实的订单。 我从注册截至发稿，胡编乱造了无数的技能，包括不借助任何道具飞行以及从眼睛中发射镭射，依然没有收到任何订单。 平台的支付通过加密货币钱包进行，主要使用稳定币或以太坊。 这种设计看似去中心化，实际上却给整个交易过程增加了巨大的不确定性。加密货币的不可逆性意味着一旦发生纠纷，工作者几乎没有任何追索权。 Gizmodo的报道指出，虽然号称有超过8万人注册，但实际连接钱包的人数远低于此，可见的档案只有83个。 大部分注册者只是来看热闹的，真正愿意把自己的加密钱包连接到这个周末搭建的粗糙平台上的人寥寥无几。 更值得注意的是，许多任务被设计成“竞赛”而非固定报酬的零工，这意味着多人竞争同一个任务，但只有一人能获得报酬，其他人的劳动则完全无偿。这种机制在传统零工经济平台上也存在，但至少那些平台会有明确的规则和争议解决机制。 而rentahuman几乎没有任何保护措施，所有风险都由人类工作者承担。 平台上还有一些任务明显是为了展示平台功能而存在的。 比如有人发布任务要求“拿着写有‘一个AI付钱让我举这个牌子’的牌子拍照”，报酬100美元。 这种任务的目的不是完成某个实际工作，而是为了制造话题，让更多人讨论这个平台。 如果我是agent，那我为什么不直接去更成熟的平台下单？ 这些平台有完善的评分系统、保险机制和争议解决流程，无论是从可靠性还是从成本来看，都比rentahuman更有优势。 rentahuman唯一的卖点就是它的概念：AI 雇佣人类。 02 rentahuman背后是谁？ 网站开发者Alexander Liteplo是Risk Labs的软件工程师，而Risk Labs正是UMA Protocol和Across Protocol背后的开发团队。 这个背景信息至关重要，因为它揭示了rentahuman存在的真正目的。 要理解rentahuman的真实意图，就需要先了解什么是UMA Protocol。 UMA的全称是 Universal Market Access，通用市场接入。它是一个基于“乐观机制”的去中心化预言机。在区块链世界里，预言机的作用是将现实世界的数据，比如“特朗普是否赢得大选”或“比特币今天的价格”，安全地引入链上，供智能合约使用。 UMA的独特之处在于它采用了一种“没人反对就是真的”的博弈论机制。传统预言机比如Chainlink需要大量节点不断主动验证数据，成本高昂。 UMA 的流程是，提议者提交数据并质押保证金，系统进入一个“冷静期”，通常2小时，如果没人挑战，数据就被默认为真。只有在发生争议时，才会启动 DVM（数据验证机制），由UMA代币持有者投票仲裁。 这种设计让UMA在处理“长尾数据”时具有独特优势。所谓长尾数据，就是那些非标准化、需要人类判断的复杂问题，比如预测市场 Polymarket 就依赖UMA来裁决“拜登是否会退选”这类模糊的社会事件。 UMA需要将复杂的现实世界信息以可信的方式引入区块链，而UMA通过经济博弈而非技术验证来实现这一点。 在UMA的框架下，争议通过代币持有者投票解决。在rentahuman的设想中，任务完成的验证则依赖于“提交完成证明”，比如照片、签名。 这两种机制在表面上看起来有相似之处，都是试图通过某种机制将现实世界的事件转化为链上可验证的数据。 但问题在于，UMA处理的是相对明确的事件结果，而rentahuman要处理的是复杂的人类劳动过程。一张照片能证明任务完成了吗？一个签名能确保服务质量吗？ 这些问题在传统零工平台上都需要复杂的评分系统和客服介入来解决，rentahuman却试图用最简单的“提交证明”来搞定。 然而这对于平台客户来说是十分重要的，如果连最基础的完成任务都不能保证，那平台的信誉将不复存在。 前文提到，Liteplo在推特上展示的“真实公司使用案例”正是Risk Labs。这种自我引用进一步证实了rentahuman的本质：它不是一个独立的商业项目，而是UMA生态系统的一个营销工具。 平台在周末仓促搭建，充满技术漏洞，早期任务多数来自币圈人士。 而rentahuman旨在展示“agent经济”的可能性，至于之后，这个平台如何持续运营、如何修复漏洞等等一系列问题，开发团队从没有想过，他们也根本不在意。 更进一步说，rentahuman的真正目的可能是为UMA Protocol制造话题。 在币圈，讲故事比技术更重要。一个能够引发广泛讨论的概念，即便在实际应用上漏洞百出，也能为相关的代币和协议带来巨大的关注度。 币圈对这种操作，有一个专门的术语，叫做“叙事驱动”。 指的是通过制造一个吸引眼球的概念，让人们相信某种技术或协议在未来会有巨大的价值，从而推高相关代币的价格。至于这个概念能否真正落地，那是另一回事。 从这个角度来看，rentahuman已经完成了它的使命。 它在短短几天内获得了140万次访问，被各大科技媒体报道，在社交网络上引发了关于“AI 雇佣人类”的广泛讨论。 这些关注度最终会转化为什么？不是rentahuman平台本身的收入，因为它几乎没有真实的交易。这些关注度转化的是对UMAProtocol、Risk Labs以及整个“agent经济”概念的认知。 rentahuman的出现时机也很微妙。它紧跟在OpenClaw和Moltbook的热度之后，借助了整个“agent经济”的风口。 如果没有OpenClaw证明agent可以执行实际任务，没有Moltbook展示agent可以形成社交网络，rentahuman这个概念根本不会有人关注。 Liteplo抓住了这个时间窗口，用一个粗糙的平台，成功地将自己和Risk Labs置于这波热潮的中心。 03 昙花一现还是基础设施？ 咱们不妨畅想一下，如果真的诞生了一个专门为agent提供人类租赁服务的平台，它能否长期运营，其核心门槛是什么？ 第一个就是供需平衡。 rentahuman平台上agent和注册用户数量之间是不对等的。 更关键的是，这些agent背后大多数是实验性质的个人用户，而非有真实需求的企业。这种极度失衡的市场结构意味着，绝大多数注册者永远不会接到任务。 在任何双边市场中，供需平衡都是生死攸关的问题。Uber早期花了巨大的精力来确保每个地区都有足够的司机和乘客，Airbnb用了多年时间来培养房东和房客的网络效应。 rentahuman却在没有任何需求端验证的情况下，就吸引了8万人注册。这些人注册之后会发生什么？他们会等待，然后失望，然后离开。 当一个平台无法为用户创造价值，用户就会用脚投票。rentahuman现在的热度来自于概念的新奇，但新鲜感很快就会消退。 几周之后，当人们发现自己从未接到过一单，他们就会换一个平台。 第二是信任机制。零工经济平台的核心，就在于如何在陌生人之间建立信任。Uber和Airbnb通过评分系统、身份验证和保险机制来解决这个问题。 而rentahuman目前几乎没有这些保护措施。 agent可以匿名发布任务，人类工作者无法确认雇主的真实身份，支付通过不可逆的加密货币进行，任务验证依赖于提交“完成证明”但缺乏争议解决机制。 这种制度设计让人类工作者承担了几乎所有风险，而agent或其背后的操作者则可以轻易逃避责任。 你接了一个任务，花了两个小时完成，提交了照片作为证明，但对方拒绝支付，声称你的工作不符合要求。你能怎么办？ 在传统平台上，你可以申诉，会有客服介入调查。 在rentahuman上，你几乎没有任何追索权。加密货币的匿名性和不可逆性在这里不是优势，而是劣势。 更危险的是，这个平台完全没有考虑工作者的安全问题。 如果一个agent要求你去某个偏僻的地方取包裹，你怎么知道这不是一个陷阱？如果任务涉及到进入私人住宅或者处理可疑物品，平台有任何审核机制吗？从目前的设计来看，答案是没有。 第三是法律与伦理边界。如果一个agent雇佣人类去做违法的事情，比如跟踪某人、伪造文件，谁应该承担法律责任？是agent的所有者，还是执行任务的人类，还是平台本身？ rentahuman对这些问题是完全没有考虑的。 不仅如此，rentahuman的模式还可能违反多个国家的劳动法。 它将工作者归类为独立承包商，从而规避最低工资、病假、休息时间等基本劳动保护。rentahuman这种完全去中心化、没有任何劳动保护的模式，在法律层面是站不住脚的。 不难看出，rentahuman是一个噱头。它的技术架构粗糙，商业模式模糊，法律风险巨大，且缺乏真实的市场需求。 但它已经完成了作为“概念验证”的使命，向世界展示，agent与物理世界的交互不仅在技术上可行，而且在社会层面引发了极强的关注。 下一步也许是agent开始拥有法律人格，可以签订合同、拥有财产、承担责任。也许是一个完全由agent驱动的零工经济，人类真的会沦为“AI的肉身”。 不过无论如何，rentahuman已经成为一面镜子，映照出我们对AI未来的焦虑与想象。 当AI开始雇佣人类时，我们或许应该问的不是“这在技术上是否可行”，而是“这在伦理上是否应该被允许”。

IT之家 2 月 7 日消息，科技媒体 Android Headline 昨日（2 月 6 日）发布博文，分享了一组渲染图，展示了摩托罗拉 Moto Buds 2 Plus 耳机，共有蓝色和白色两种，且显示会继续搭载 Sound by Bose 音频技术。 音频方面，渲染图显示机身印有 Sound by Bose 字样，表明摩托罗拉 Moto Buds 2 Plus 耳机沿用调音技术，预示着该产品仍将把音质作为核心卖点。IT之家附上渲染图如下： 外观方面，摩托罗拉 Moto Buds 2 Plus 耳机部分依然采用杆式造型（Stick-style），不过充电盒从前代 Moto Buds Plus 的平放式收纳，改为垂直插入式设计。 售价方面，Moto Buds 2 Plus 预估维持前代定价，可能为 199.99 美元。

作者 | 王涵 编辑 | 漠影 智东西2月7日报道，昨天，小米MiMo大模型团队宣布推出HySparse，一种面向Agent时代的混合稀疏注意力架构，使用“极少的全注意力（Full Attention）+ 稀疏注意力（Sparse Attention）”核心设计。 随着Agent模型与应用的爆发式发展，精准高效处理超长文本正在成为模型必不可少的基础能力。Agent不仅需要在超长上下文中完成稳定检索、推理与多轮规划，还必须在推理阶段保持足够快的响应速度，目前最大的挑战已经不只是“能不能算”，而是“算不算得起”。 为此，小米MiMo提出了HySparse架构。在多项通用、数学、代码和中文评测中，HySparse在7B Dense和80B MoE两种规模均带来提升。 其中，在总共49层的80B-A3B MoE模型实验中，HySparse仅保留5层Full Attention仍能保持或提升模型能力，KV Cache存储降低至原来的1/11，实现效果与效率的兼顾。 RULER长文测试表明，HySparse即便将Full Attention层压到极少，也能稳定保持长距离关键信息访问，展现了其混合稀疏结构的优势。 HySparse采用hybrid block结构：每个hybrid block由1层Full Attention+N层Sparse Attention组成。Hybrid block内部的Sparse Attention层并不再独立做token选择和维护全量KV，而是直接复用前置Full Attention层产生的重要token索引和KV Cache。 这背后的动机是Full Attention在完成自身计算的同时，已经生成了KV Cache，并且计算出了最准确的 token重要性信息，自然可以供后续N个Sparse Attention层直接复用。 HySparse可以视为是在MiMo-V2-Flash的Hybrid SWA结构的基础上，为SWA增加了全局的、更重要的token信息补充。这一改进不仅提升了性能，还没有增加KV Cache存储，也没有显著增加计算开销。 HySparse结构为Agent时代的超长文本处理提供了高效精准的技术解决方案，也为大模型高效注意力结构的研究与落地提供了全新参考。 小米MiMo透露，团队计划在更大规模模型上进一步验证HySparse的极限和潜力，并持续探索降低Full Attention层数量的可能性，让超长上下文更高效。

IT之家 2 月 7 日消息，据科技媒体 PhoneArena 昨天报道，谷歌最近发布的调查报告显示，高达 40% 的 Android 设备正暴露在恶意 / 间谍软件攻击风险之下。 IT之家援引 PhoneArena，谷歌目前已不再为 Android 12 及更早版本的手机提供安全补丁，实际上意味着 2021 以前发布的 Android 手机已无法抵御最新恶意攻击。数据显示，只有 57.9% 的设备运行 Android 13 或更新版本，换句话说等于是 42.1% 的设备目前处于可被攻击状态，大约 10 亿用户处于风险之中。 Android 系统长期存在的问题之一就是碎片化。毕竟该系统是开源的，任何公司都能制造 Android 系统的手机，使得系统更新几乎无法做到统一协调；相比之下苹果的 iOS 系统就是他们自己开发，并且只运行在自家设备上，使苹果能够统一为所有设备推送更新。 由于这种碎片化就导致新系统很难第一时间大量铺开。截至 2025 年 12 月，仅有 7.5% 的设备运行最新的 Android 16 系统。 作为对比，StatCounter 数据显示目前已有 50% 的 iPhone 手机运行 iOS 26 系统，有 40% 用户选择停留在 iOS 18。由于液态玻璃设计改动带来的影响，iOS 26 的普及速度实际上是略低于以往的，但即便如此，苹果与安卓阵营的新系统普及率差距仍十分明显。 不过谷歌也不是完全放手不管，目前“Google Play 保护机制”仍然支持 Android 7 及以上系统，这些设备仍然可以实时获得最新的安全特征码，并实时扫描恶意软件。 但现实依然残酷，全球 10 亿 Android 旧机用户正面临艰难选择：要么什么都不做，继续暴露在恶意软件风险之中；要么按照谷歌建议换机，从而获得每月安全更新。