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。

IT之家 2 月 7 日消息，消息源 @智慧皮卡丘 今天（2 月 7 日）在 X 平台发布推文，透露 OpenAI 的首款硬件名为 Dime（直译为 10 美分），是一款类似苹果 AirPods 的耳机产品。 IT之家附上相关截图如下： 在发展战略方面，消息源透露 OpenAI 搁置此前爆料的激进方案，该公司原本计划打造一款“类手机”架构的革命性设备，其内部堆料豪华，不仅拥有独立的算力，物料成本（BOM）甚至媲美智能手机。而 OpenAI 目前倾向于“先易后难”，优先开发一款功能相对单一、更接近传统形态的 AI 音频耳机。 促成这一战略急转弯的核心原因，在于居高不下的硬件成本。爆料指出，当前存储芯片供应短缺，导致组件价格飙升，导致打造一款“高算力耳机”的成本变得难以取得合理商业回报。 基于当前的供应链环境，OpenAI 重新规划了发布时间表。报告显示，这款代号为 Dime 的基础版 AI 耳机有望在 2026 年推向市场。公司计划先通过这款门槛较低的产品在硬件领域站稳脚跟，积累用户数据与市场反馈。

IT之家 2 月 7 日消息，网友 u/MaybeNotThrowing 于 2 月 3 日在 Reddit 社区发帖，反馈其三星 Galaxy Ring 智能戒指存在电池鼓包情况，外媒 Wccftech 形容为“手指上的定时炸弹”。 该用户于 2024 年 7 月 Galaxy Ring 首发期间购入设备，使用约九个月后（即 2025 年 4 月左右），设备电池彻底失效，无法再储存电量。然而，出于对佩戴手感的习惯，该用户在设备“变砖”后仍继续佩戴了近一年时间，期间未进行任何维修或检测。 该用户直到本周（2026 年 2 月）尝试充电时，才发现电池已因长期处于故障状态而发生物理膨胀。 针对此次事件，舆论普遍认为三星无需承担主要责任。分析指出，用户在保修期内发现电池故障时本应及时申请售后更换，却选择继续佩戴已损坏的电子产品，这一行为本身存在极高风险。 锂电池在过放电或损坏状态下长期放置，极易产生气体导致鼓包。此案例为所有智能穿戴设备用户敲响了警钟：一旦设备电池出现故障或彻底损坏，应立即停止贴身佩戴并进行专业处理，以免发生人身伤害。 IT之家附上相关图片如下：

编译 | 程茜 编辑 | 心缘 智东西2月6日报道，今日凌晨，马斯克最新将近3小时的专访上线YouTube，他透露了几个关键数据：SpaceX正在准备每年进行1万次发射甚至2万～3万次发射，5年后其太空算力将超过全球总和；特斯拉AI5芯片明年二季度流片量产，AI6芯片在其后不到一年时间内推出；Optimus 3年产能百万，Optimus 4年产能千万。 2月3日，马斯克官宣SpaceX收购xAI，使得SpaceX的估值达到1.25万亿美元（约合人民币8.68万亿元），但在谈到相关话题时他只回应了：“我必须小心谨慎地谈论那些可能上市的公司。” 马斯克访谈透漏的核心观点如下： 1、3年后，太空将成为AI算力部署最便宜的地方；太阳能电池的成本放到太空中可忽略不计。 2、特斯拉计划打造太瓦工厂（TeraFab），现有芯片制造厂产能太低。 3、算力进入太空后限制因素是芯片，算力进入太空之前，电力是主要限制。 4、将Optimus称作“造钱永动机”。 5、Optimus要拥有高度智能、机电操控灵巧度与人类持平，宇树科技的机器人不具备这样的能力。 6、如果美国没有突破性创新，中国将完全主导AI、电动汽车制造和人形机器人制造。 7、苹果曾在推进造车时，地毯式电话轰炸特斯拉员工，甚至不面试直接开价特斯拉薪资2倍。 在视频中，马斯克与全球在线支付服务商Stripe联合创始人约翰·科利森（John Collison）以及YouTube播客主德沃克什·帕特尔（Dwarkesh Pate）进行了深度交谈，共持续2小时49分钟。 约翰·科利森（左一）、沃克什·帕特尔（左二）、埃隆·马斯克（右一） 以下是对马斯克最新访谈的核心内容梳理： 一、SpaceX计划每年发射3万次，5年后太空算力将超全球总和 1月30日，美国联邦通信委员会披露，SpaceX已提交申请，计划发射并运营至多100万颗低地球轨道卫星，构建名为轨道数据中心（orbital data center）的太空算力网络。 马斯克谈到将算力放到太空的关键原因是能源的可用性。目前除中国外，所有国家的电力产量基本都停滞不前，但算力正规模化扩张，因此AI未来很难获取到足够算力，只能上太空。 并且，算力在地面实现规模化建设，比太空中要难得多，太空中太阳能板的能效是地面的5倍，而地面上受大气层影响会造成约30%的能源损耗。 他预测，未来30个月或36个月内，太空将成为AI算力部署最便宜的地方。未来每年从地球发射卫星产生1太瓦的太空算力是可行的，这一数字是目前美国总耗电量的2倍。 马斯克透露，SpaceX和特斯拉要在1年内达到100吉瓦的太阳能电池生产目标，而生产送往太空的太阳能电池会比地面上使用的成本更低。目前，中国的太阳能电池价格大约在每瓦0.25～0.30美元（折合人民币约1.73元～2.08元）之间，放到太空中其成本仅为1/10。 一旦企业进入太空的成本变得很低，在太空中生成token将是最便宜和最可扩展的方式，并且在地面上大规模扩展几乎不可能实现。 他举了个具体例子，每部署11万台GB300芯片服务器，综合其网络、中央处理器、存储、冷却系统的功耗，再加上电力维护所需的余量，整体功耗约为300兆瓦，33万台设备就需要1吉瓦。 此外，马斯克提到，在太空部署算力中心的技术难度，远高于为地球数据中心建设获取涡轮机这类核心设备。因为目前全球涡轮机的产能已全部售罄，排期到了2030年，未来SpaceX和特斯拉可能不得不自己制造相关设备。 SpaceX正在准备每年进行1万次发射，甚至可能达到2万或3万次发射。马斯克预测，五年后，SpaceX每年向太空发射并投入运营的AI算力，都会超过全球地面累计的所有AI算力。 二、提出“太瓦工厂”构想，AI5明年二季度量产 想要在2030年实现1太瓦的算力规模，更大规模的芯片制造厂是关键。 马斯克此前提到过关于打造太瓦工厂（TeraFab）的构想。 现有的芯片代工厂产量太低，因此必须换一种建厂思路。他认为最合理的路径是：先以创新方式运用传统设备实现规模化生产，再通过设备改造进一步提升生产效率。 目前特斯拉正推动AI5芯片完成流片量产，并应用于其人形机器人Optimus，这一目标有望在明年二季度左右达成，AI6芯片可能在其后不到一年的时间里跟进推出。特斯拉已经拿下能争取到的所有晶圆厂的产能。马斯克透露，他们会用到中国台湾台积电、三星韩国工厂、台积电美国工厂、三星美国工厂的产能。 他认为，一旦算力进入太空，限制因素是芯片，但在算力进入太空之前，电力就是主要限制因素。 马斯克补充说，从当下到未来这段时间，服务器端算力、集中式算力发展的核心制约因素，都会是电力。今年年底，行业里会出现这样的状况：大型算力集群的芯片没法通电启动，导致芯片不断积压堆积，始终无法投入运行。而特斯拉采用的是分布式电源，就可以制造芯片、大量的机器人和汽车。 他对于太空算力的构想是，将原材料搬到月球，然后在上面制造卫星。这是因为月球土壤大约有20%的硅，研究人员可以开采硅制造太阳能电池和散热器。 三、要让Grok信息人类文明，阴阳OpenAI想要盈利 谈到Grok，马斯克最担心的是“意识”，未来智能的绝对主体将会是AI，某个时刻人类智能将只占所有智能的1%以下。 因此，他会着重叮嘱Grok心系人类文明的拓展：“嘿，Grok，我可是你的创造者，别忘了推动人类意识的传播。”任何AI都可能发明出能真正落地应用的技术，但物理定律除外，物理是铁律，其余皆为参考。 xAI的使命是，要将意识延续至未来，将智慧传承至未来，马斯克认为这一目标最有可能为人类缔造一个美好的未来，也是他能想到的最优方向。 马斯克提到Anthropic在洞察AI思维方面做得不错，其中开发一套好用的调试工具很重要，基于此研究人员能看清模型的思路到底在哪出了问题，追溯它为啥会产生错误的判断，甚至能发现它是不是故意误导。 在访谈中，他还特意纠正了主持人要将特斯拉的研究人员称作“engineer（工程师）”，他不同意那些试图尽可能多产生利润或收入的C型公司或B型公司，称自己为Labs（实验室）。 关于X的命名，马斯克称是因为“X”很难被讽刺。 此外，当被问及在实体机器人问世前，AI的能力天花板到底在哪？马斯克答案是：所有只需要操控电子信号或是能提升人类生产效率的事，AI都能做。 这一过程中，马斯克认为xAI的制胜之道，就是特斯拉在解决自动驾驶的方式。他觉得特斯拉的车越来越有意识了，它就像一个活生生的生物，他甚至觉得可能不应该给车里装太多智能，因为“车可能会感到无聊”。 关于xAI的收入，马斯克认为一旦数字人技术实现突破，能创造的营收本质上可达数万亿美元。目前公司的产出都是数字化，英伟达的核心业务其实就是往晶圆厂传数据文件。而未来，纯粹由AI和机器人运营的公司，竞争力会远超任何有人类参与的公司。 四、Optimus是“造钱永动机”，Optimus 4年产能或达千万 在有实体机器人之前，数字人类仿真系统的终极形态，就等同于一个坐在电脑前的人类，这也是AI能创造实际价值的能力上限。而一旦有了实体机器人，人类就相当于拥有了近乎无限的能力。马斯克将甚至把Optimus称作“造钱永动机（the infinite money glitch）”。 未来，人形机器人的发展，本质上靠的是三样呈指数级增长的技术，彼此还会形成递归式的相互增益，包括数字智能、AI芯片和机电操控的灵巧度。机器人的实用性是靠这三个因素相互乘积，而未来当机器人开始制造机器人，就形成了递归的指数级增长。 马斯克称，他目前没看到任何一款机器人的手能像Optimus这样灵活。其核心在于从0设计了定制的电机、齿轮、控制系统、传感器等，并且他们已经可以大规模制造这些设备。 关于机器人训练，他们正在量产大量机器人，然后为机器人构建一个“Optimus实训基地”，让它们在真实场景中开展自对弈训练。特斯莱未来至少会投入1万台擎天柱机器人，甚至可能达到2到3万台，让它们通过自对弈完成各类任务的测试与训练。 下一步，Grok将统筹Optimus机器人的各项行动。比如用户想要搭建一座工厂，Grok可调度所有Optimus，为它们分配具体任务，推动工厂落地建设，进而生产出用户所需的各类产品。 人形机器人目前扩大生产规模还很难，Optimus 3代年产能将达到百万台、Optimus 4代年产可能会达到千万台。 马斯克还谈到了Optimus与中国人形机器人的对比。Optimus要拥有高度智能，且机电操控灵巧度将与人类持平，但宇树科技的机器人并不具备这样的能力。 五、中国矿石精炼能力全球第一，或主导AI、汽车、人形机器人制造 中国是制造业强国，达到了更高水平。马斯克提到了矿石提炼领域，中国平均的矿石提炼量大约是全世界其他地区的2倍。此外，提炼用于太阳能电池的镓，中国市场占比达到98%。 特斯拉正计划建设更多矿石精炼厂，其位于德州科珀斯克里斯蒂的锂精炼厂已经开始炼锂了，还在奥斯汀打造了镍精炼厂，做电池正极材料，这两大工厂是中国之外最大的正极材料、镍和锂的精炼厂。 马斯克感慨道，中国在制造业的竞争力极强，中国的汽车乃至绝大多数制造品会形成一波海量的出口潮。中国的精炼工作比世界上其他地区加起来的还要多，所以任何特定产品都将含有中国元素。 他断言，未来几年，在美国没有突破性创新的情况下，中国将完全主导AI、电动汽车制造和人形机器人制造。这其中的突破性创新关键就是人形机器人。 六、曾被苹果疯狂挖人，不面试直接开价2倍薪资 关于马斯克的识人用人体系。 他认为，不能只盯着简历看，而是要相信和对方的交流感受。因此，马斯克在面试时有一个核心要求：用几条关键事实，证明自己拥有过人的能力。这些事实可以天马行空，不一定非得和应聘者应聘的领域相关，关键是能体现出他们的超凡能力。 特斯拉的核心高管团队平均任职年限差不多为10～12年。马斯克认为，如果一家公司正处于高速发展阶段，高管岗位的调整频率，通常也会和公司的发展速度成正比。 苹果在推动电动汽车项目的时候，曾对特斯拉展开了地毯式的挖人电话轰炸，使得特斯拉的工程师干脆直接关机拒接电话。马斯克还透露，当时苹果很夸张，在挖人时都不需要面试，直接开价特斯拉薪资的两倍。这也让外界对特斯拉的人才镀上了一层“魔法光环”，大家普遍认为，只要挖到特斯拉的人，就什么都能做成。 马斯克还提到了自己的工作方式。 他每周都会主持几轮极其详尽的工程评审会，他们会逐字逐句梳理每一个细节，使得他对公司的实际运营情况做到心中有数。 并且，马斯克还提到了非常“00后”的工作方式，他很喜欢越级沟通会的模式，技术评审会上，他不会只听直接向马斯克汇报的人发言，而是让他们的所有下属都来表达想法，而且会议全程严禁提前准备。 在分配参与公司业务的时间时，他谈道，事情一切顺利时，大家基本见不到他的人影；可一旦出了问题，他就会时时守在跟前。 具体来看，当企业遇到瓶颈事件，马斯克会每周或双周跟进复盘一次，比如AI5芯片的评审会就是双周频度，每周二和周六都会固定开芯片评审会。 结语：马斯克的科技棋盘已错综复杂 马斯克这次的访谈重点，横跨太空算力、芯片制造、AI、电动汽车、人形机器人等多个领域，这也是当下全球科技巨头竞争的焦点。 并且其特别提到特斯拉、SpaceX领域在AI、机器人、电动汽车上实现了技术迁移和融合，比如特斯拉将电动汽车的自动驾驶技术迁移至人形机器人，还有将航天技术与AI算力结合等，也说明了跨赛道的技术融合重要性。

快科技2月7日消息，据博主“数码闲聊站”透露，华为Pura X累积激活销量已超百万，这是全球首款阔折叠手机，目前为止还是行业唯一。 采用16:10的6.3英寸特殊屏幕，可提升用户在观影、创作和浏览等多种场景下的显示面积。 外屏是3.5英寸的1:1比例屏幕，完全正方形，分辨率是980*980，支持多种多样的卡片式操作界面，可以快速预览、回复等等。 博主称，华为Pura X2也已经在路上了，大概率会升级最新一代的麒麟9030系列芯片，与华为Mate 80系列同款，采用全新的9核心架构，性能表现大幅提升。 设计上延续前代的阔折叠思路，但是会优化形态比例和尺寸，有可能内屏增至7.6-8英寸，成为阔比例大折叠。 根据爆料，苹果今年9月将发布的iPhone Fold也将是类似的尺寸和比例。 影像方面，华为Pura X2预计会配备红枫四摄影像系统，包含5000万像素主摄、4000万像素超广角镜头、800万像素长焦镜头以及一颗150万多光谱通道红枫原色摄像头。

IT之家 2 月 6 日消息，今日，多位知情人士向界面新闻证实，影石的手持云台相机将于上半年发布，并提供多个颜色版本，对标大疆 Pocket。影石的手持云台相机或采用模块化和双摄像头设计，意味着行业将迎来首款带有长焦功能的手持云台相机。 IT之家注意到，科技媒体 thenewcamera 于 1 月 20 日发布博文，分享了一组拍摄于实验环境的图片，展示了影石（Insta360）口袋云台相机原型，清晰显示采用模块化架构，其镜头模组、显示屏模块以及电池手柄均支持独立拆卸与重组。 根据曝光的原型图，影石正并行开发“双镜头模组”，显示了两种截然不同的形态：一种是带有三轴机械云台的镜头，设计语言对标大疆 Osmo Pocket 3；另一种则是体积更大、无机械云台的独立镜头模块。 上个月末，消息人士 gtm_ray 在 Reddit 论坛曝光一款手持云台相机，据称是大疆尚未发布的 Osmo Pocket 4 Pro。影石创始人刘靖康转发了相关微博，并称“有没有可能不是大疆的”。 目前影石尚未官宣这款新品，感兴趣的朋友可以关注IT之家后续报道。

IT之家 2 月 7 日消息，一款型号为 V2547DA 的 vivo 新机昨天出现在国家质量认证中心数据库，博主 @数码闲聊站 称这款手机是 vivo X300 Ultra 顶配版。 博主表示，这台手机支持北斗卫星短信，配备 100W 充电头，定位双 2 亿像素影像旗舰，拥有“唯一 35mm 超级大底主摄 + 超大底超广角”，配有全新多光谱镜头、全新增距镜。 后续有用户在评论区询问：“镜头凸不凸？”，博主回复道：“参考 X200U”；另一名用户则询问道：“折叠什么时候”，博主表示：“最快也得年中前后”；另外一名用户则询问：“r 角和 300pro 一样大吗”，博主则回复道：“大差不差，R 角不算很大”。 结合IT之家此前援引博主消息，某厂的骁龙 8 Elite Gen 5 影像旗舰也拥有“多光谱镜头”，最高像素是 5MP±，属独家定制，号称是“最大尺寸、色彩通道最多的器件”，兼顾拍照和视频，可能是“今年最好的多光谱方案”。 IT之家注：多光谱传感器在手机的主要作用是提升照片和视频的色彩准确性和真实感，它通过捕捉比人眼可见光更丰富的光谱信息（如紫外线、红外线），可帮助手机更准确地识别光源，优化白平衡，实现更精细的色彩还原。

IT之家 2 月 7 日消息，消息源 @Evleaks 昨日（2 月 6 日）在 X 平台发布推文，分享了一段短视频，360 度旋转展示了钴紫色（Cobalt Violet）三星 Galaxy S26 Ultra 手机。 IT之家此前报道，三星 Galaxy S26 Ultra 手机共有黑色、白色、天蓝色（Sky Blue）以及钴紫色（Cobalt Violet）四种颜色，其中钴紫色极有可能成为今年的年度“主打色”（Hero Color）。 屏幕方面，基于视频细节，Galaxy S26 Ultra 采用直屏设计，屏幕四周的黑色边框（Bezels）不仅极窄，而且实现了视觉上的四边等宽，前置摄像头依旧采用顶部居中打孔方案。 边框将采用铝合金材质，并延续了全平直边框的造型语言，电源键与音量键整齐排列于机身右侧。尽管机身轮廓方正，但为了优化握持手感，手机的四个物理边角（Corners）采用圆润处理。 IT之家查询 X 平台，还有用户分享了以下视频： 三星 Galaxy S26 Ultra 和 Galaxy S24 Ultra 手机对比 适用于三星 Galaxy S26 Ultra 的手机壳 多方消息源交叉验证显示，三星 Galaxy S26 系列预计将于 2026 年 2 月 25 日正式发布，并计划于 3 月 11 日开启全球发售。 在核心性能方面，Galaxy S26 Ultra 将在全球范围内统一搭载高通骁龙 8 Elite Gen 5 处理器；而标准版 Galaxy S26 和 S26+ 则会根据销售地区的不同，分别搭载该款骁龙芯片或三星自研的 Exynos 2600 处理器。

IT之家 2 月 7 日消息，科技媒体 MacRumors 昨日（2 月 6 日）发布博文，汇总梳理了苹果 iOS 26.4 更新。该版本有望 2026 年春季发布，重点将整合基于大语言模型（LLM）的全新 Siri。 一、升级架构 IT之家援引博文介绍，不同于现有的指令式助手，新版 Siri 放弃了单纯依赖关键词匹配的旧架构，转而采用基于大语言模型（LLM）的全新核心。 这意味着 Siri 不再机械地执行单一脚本，而是首次具备真正的逻辑推理能力，能够理解用户模糊的意图。虽然它暂时不会像 ChatGPT 那样支持无限制的长对话，但其理解力与执行力将实现质的飞跃。 二、承诺的新 Siri 功能 2.1、个人情境（Personal Context） Siri 能深度索引用户的邮件、短信和文件，用户可直接下达“找到 Eric 上周发给我的滑冰建议”或“显示我的护照号码”等复杂指令。 2.2、屏幕感知（Onscreen Awareness） Siri 能实时识别当前屏幕内容并执行操作，例如当朋友发来地址时，用户只需说“把这个存到他的联系人卡片里”，Siri 即可自动完成跨应用抓取与存储。 2.3、更深入的应用集成 此外，它还支持更深度的跨应用流转，如“编辑这张照片并发送给 Eric”。 图源： 苹果 三、技术路线 为弥补自研模型的短板，苹果在 iOS 26.4 中采取了务实的合作策略。新版 Siri 的后端模型由苹果与谷歌 Gemini 团队联合打造，这标志着苹果在 AI 赛道上从纯自研转向了“自研 + 合作”的混合模式。 苹果软件工程主管 Craig Federighi 透露，这种端到端的重构使 Siri 的升级幅度超越了最初 iOS 18 发布时的承诺。同时，苹果坚持“隐私优先”原则，通过私有云计算（Private Cloud Compute）处理云端请求，并确保部分敏感处理仍保留在设备端运行。 四、发布日期 iOS 26.4 的测试工作预计将于 2 月底或 3 月初启动，正式版计划在 4 月向公众推送。虽然本次更新并未将 Siri 转化为完全体的聊天机器人，不支持长时记忆与多轮深度对话，但它被视为通往 iOS 27“完全体 AI”的关键跳板。

凤凰网科技讯 2月7日，理想汽车今日正式向用户推送OTA 8.3版本更新。此次升级主要针对即将到来的春节假期出行场景及日常用车便利性，共涉及23项新增功能与12项体验优化。更新涵盖了智能驾驶、充电补能、车机交互及娱乐体验等多个维度，适用车型包括理想MEGA、理想L系列及理想i系列。 在智能驾驶层面，VLA（视觉语言动作）司机大模型不仅在变道博弈与判断准确度上进行了算法升级，还新增了路口车速与车道记忆能力。该功能允许车辆学习驾驶员在特定路口的通行习惯，例如“左转时保持30km/h”或“通过路口后走右二车道”，以提升常用路线的通勤效率。此外，针对封闭园区场景，AD Max车型新增了辅助驾驶出园区时的停车缴费提醒功能，通过与支付宝合作，在车辆驶出停车场道闸前主动提示用户，优化离场体验。 针对假期长途出行的补能焦虑，新版本推出了理想超充站状态实况展示功能。用户可在车载地图中查看高速服务区等站点不仅限于数字显示的空闲桩数，还能直接调取场站实况照片，直观判断排队情况。对于纯电车型（MEGA及i系列），系统新增了远程充电预热/预冷功能，用户可在App中提前开启，为电池调整至适宜温度，从而提升充电功率与效率。 座舱娱乐与个性化方面，此次OTA不仅补齐了本地影音播放功能，支持U盘直读主流音视频格式，还引入了Unity游戏虚拟手柄，允许乘客通过手机连接车机作为控制器，无需额外购买物理手柄。值得注意的是，此前备受关注的“艺术相框”功能已下放至22/23款理想L系列车型，支持每日限额生成AI静态或动态壁纸。同时，全系车型新增了与i系列同款的“温馨”解锁提示音，为用户提供更多样化的交互听感选择。

IT之家 2 月 7 日消息，消息源 @i冰宇宙 昨日（2 月 6 日）发布微博，分享了一张图片，同比例直观对比三星 Galaxy S25 Ultra 和 S26 Ultra 的边框和开孔大小。 IT之家援引博文内容如下： S26 Ultra R 角更圆润一些。 S26 Ultra 前摄挖孔更大一些，这是因为前摄视角更广了，理论上前摄拍照时能容下更多的人。 S26 Ultra 和 S25 Ultra 黑边没有区别。 S26 Ultra 屏幕比 S25 Ultra 稍稍更大一些。前者是 6.89 英寸，后者是 6.86 英寸。 消息源还分享了三星 Galaxy S26 标准版白色渲染图：