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作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 芯东西2月5日报道，今日，美国AI芯片独角兽Cerebras Systems宣布完成10亿美元（约合人民币69亿元）F轮融资，估值达到230亿美元（约合人民币1596亿元）。 本轮融资由Tiger Global领投，Benchmark、Fidelity Management & Research Company、Atreides Management、Alpha Wave Global、Altimeter、AMD、Coatue以及1789 Capital（合伙人包括小唐纳德·特朗普）等机构跟投。 成立于2015年的Cerebras，以餐盘大小的AI芯片而闻名。其晶圆级引擎3（WSE-3）芯片是全球最大、速度最快的AI芯片，体积是当前最大GPU的56倍，单位计算功耗却远低于同类产品，同时推理和训练速度比竞品快20倍以上。 其芯片用于处理AI推理所需的顺序执行、内存密集型工作负载。与需要在芯片和内存之间来回传输数据的GPU不同，WSE将所有运算都保存在芯片内部，从而消除了限制GPU推理能力的内存带宽瓶颈。 Cerebras上一轮融资是在2025年9月宣布完成的11亿美元（约合人民币76亿元）G轮融资，当时投后估值为81亿美元（约合人民币562亿元）。相比当时，最新估值增长近184%。 这也是Cerebras自2025年10月撤回其在美国IPO申请以来的首轮融资，凸显了一个更广泛的趋势，即由于公开市场之外有充足的资本，企业会保持私有状态更长时间。 官网显示，Cerebras之前的投资方还包括高通、台积电等芯片巨头，以及OpenAI联合创始人兼首席执行官Sam Altman、前OpenAI首席科学家Ilya Sutskever、Stripe前首席技术官Greg Brockman、前Facebook首席技术官兼Quora首席执行官Adam D'Angelo、英特尔首席执行官陈立武、前AMD首席技术官兼企业副总裁Fred Weber等知名个人投资者。 Cerebras联合创始人兼首席执行官Andrew Feldman声称，其硬件运行AI模型的速度比英伟达的系统快数倍，并向Meta、IBM、Mistral AI等客户提供远程计算服务。 据外媒本周报道，OpenAI正在寻找英伟达的AI推理芯片替代方案，包括Cerebras、AMD和Groq。 尽管OpenAI对替代方案持保留态度，但英伟达还是与包括Cerebras和Groq在内的几家研发大量使用SRAM芯片的公司接洽，探讨潜在的收购事宜。 此后，英伟达与初创公司Groq签署了授权协议，并吸纳了该公司的大量芯片人才。这进一步提振了业界对AI芯片企业的热情。 Cerebras拒绝了收购，并与OpenAI达成了一项商业协议，该协议已于今年1月联合公布。 OpenAI将采用部署750兆瓦规模的Cerebras晶圆级系统，为OpenAI客户提供服务。该基础设施将从2026年开始分阶段建设，预计“持续到2028年”，并由Cerebras托管，届时将成为全球规模最大的高速AI推理部署项目。知情人士向外媒透露，该协议价值超过100亿美元（约合人民币694亿元）。 根据声明，Cerebras和OpenAI自2017年以来一直在探索合作的可能性，Cerebras上的大语言模型能比基于GPU的系统快15倍地响应。 Cerebras在1月发布的博客文章中写道，过去6个月，4家AI领域重要公司斥巨资，力图提升推理速度，但他们都没有选择当前在AI领域占据主导地位的英伟达硬件。 谷歌虽是英伟达最大的客户之一，但自主研发了Ironwood TPU，其推理速度是英伟达GPU的4倍。Anthropic也投入数百亿美元用于谷歌的TPU基础设施建设。英伟达斥资200亿美元收购了AI推理芯片公司Groq的知识产权和顶尖人才。OpenAI刚刚从Cerebras获取了价值750兆瓦的计算资源。 这些收购和投资标志着硬件向更新、最先进的AI优化硬件设计过渡的开始。

昨天杀到苏州，看了追觅的年会。说是年会，其实就是老板包了个大场，请全体员工听演唱会。 萧敬腾，张信哲，陈慧琳，毛不易，李克勤，韩红…全是实力唱将，每人三四首个人经典唱下来，整得我回到酒店，后半夜愣是兴奋得没睡着… 说实话，厂哥也见识过不少大厂的年会，能有这种阵仗的，印象里也就当年马老师模仿MJ那回。 厂哥原以为，前阵子经历了几波舆情后，俞浩会收敛些，少露面，晚上可能就不登台了。 结果他不仅上了台，而且还挺自在，之前朋友圈里说过的话，又当面“开讲”了一遍： 俞浩说未来三年，追觅员工要从2万扩展到20万，还要实现1万亿的“小目标”。等他成了世界首富，他也想对撒贝宁说：我对钱不感兴趣… 现场听他讲，再看他的状态，审视之前网上的各种杂音，发现有些质疑确实立不住。 比如网友说他做企业不会算账，摊子铺得太开，战线拉得太长，有些业务纯属瞎折腾… 但现场了解才知道，俞浩本人是中考，高考，研究生三保送…人压根儿就没上过考场。 俞浩本人是清华航空航天学院毕业的，上学时，班里人送外号“物理王子”。你说他不懂算账、不顾投入产出？那多少有点看不起清华的理工底子。 所以，与其说俞浩 “不会算账”，不如说他算的是另一本账 —— 不是短期的盈亏，而是算更长远的、能帮企业冲破天花板的大账。 这场群星演唱会，就是最直接的例子。 在硬科技这圈子里，大多数公司对员工说白了就一个要求：出活、交付、KPI达标。没人会把“开不开心”的情绪价值当回事，觉得那都是虚的。 但追觅的不同在于，它偏偏愿意在这种看不见的地方花钱。把年会办成演唱会，请这么多明星，就是想告诉员工：人的情绪本身是重要的，也是成本的一部分，而且是值得投资的部分。 可能有人会问：情绪价值给这么足，那物质福利能跟上吗？简单说几个厂哥了解到的： 首先是重奖激励，这事儿追觅是玩真的。 自 2025 年以来，追觅科技已经砸了上亿元推进 “重奖激励” 机制：6 月发额外奖金超 2200 万元，7 月直接冲到 4000 万元； 从5月到7 月，至少 3 个团队拿下百万奖金，还有不少员工个人拿到六位数奖励，上不封顶。 再就是家庭保障，追觅早就搭好了完整的福利矩阵：年度体检、婚育津贴、爱心基金、补充医疗险，还有全额买单的 “家庭健康保障计划”。 注意！这个计划是不设任何岗位门槛的。 甭管核心研发大佬，还是安保、保洁这些后勤岗位，都能平等享受；保障范围还扩到了员工直系亲属，员工、配偶、子女配重疾险，员工父母专属防癌险，可以说是真正把员工的后顾之忧扛起来。 至于别的什么节年礼、新人礼、周年礼…追觅更是一个不落，甚至把员工的羽绒服都包了。 所以，在追觅，物质保障从来不是卖点，而更像是底线。有竞争力的薪酬、全员福利、黄金激励、长期重疾险，这些都是为了让员工能安安心心搞研发、做产品，不用为钱和家庭琐事分心。 大道至简，背后的逻辑说白了一句话： 投资“人”，人的状态，决定了技术的上限；技术的上限，决定了产品的天花板。技术是人做的，产品是人做的，所谓长期价值，终究是靠人撑起来的。 这，就是俞浩算的那笔大账。 那追觅内部又是怎么选人、用人的呢？ 据厂哥了解，在对核心人才的管理上，追觅内部最看重的是—— “争论”。 没错，追觅鼓励员工放开了聊，让不同想法碰撞、多元人才碰撞、不同经历碰撞。 俞浩说，只有这样，才能激发出源源不断的创造力，找到最优解，而不是闭门造车。 追觅选人的标准：只信专业、只依赖专业。 一位追觅的HR告诉厂哥，他说他们要找全球最优质的人才，还要帮这些人成长，目标是让他们都能成为行业里的顶尖人物 —— 换句话，他们就是要培养出像乔布斯、马斯克这样的人物。 当然，每每聊到这儿，就会冒出那个外界一直揪着不放的点：吐槽俞浩个人过于高调。 这个问题呢，厂哥也注意到，俞浩本人今天也是直接作出了正面回应，一点没带回避的。 他说，总有人说，环境适合闷声发大财，不要高调，还说高调的人死得快。这些他都考虑过。 但他也说，ZG传统文化里鼓励低调、不鼓励个性，根源是农业社会生产力低下，一切规律都是固定的，低调才能安稳。可现在时代变了啊！全球越发达的地区，越鼓励个性、越包容多元。 我们现在需要的，就是开放、包容、多元的文化，需要鼓励更多个性、更多张狂、更多不羁。如果需要有人站出来冒这个头，那我来。 而这份底气，源于追觅内部的创新文化。 厂哥打听了下，核心有三点： 极致主义：要么不做，要做就做世界第一。 从技术到产品再到业务，团队一直拿这个准则要求自己。研发团队的三大核心指标，就是全球首创、世界第一、遥遥领先。为了这个目标，追觅从不吝啬研发投入，只做有创新性、可持续升级的技术，同时保持谦逊、坦诚，对创新永远保持好奇。 创始人模式：每个追觅人都得是 “创始人”。 不管是开新区域、开新赛道，还是开创新高度，都要有从零到一的开创能力，而不是做一个保守、怕犯错的 “老好人”。公司招新人，就要招有 “创始人精神” 的 “1 号员工”，就是那些敢闯、敢开垦的人。 多元团队：碰撞出火花。 团队里有工程、制造、互联网、艺术设计等不同背景的人，看似专业不同，却能紧密协作。不同背景的人凑在一起，想法碰撞、经验交流，才能打破思维局限，做出真正有创新的东西。 从一场群星演唱会，到上亿的重奖激励，再到覆盖全员的家庭保障；从允许争论的人才管理，到敢闯敢拼的创始人文化，再到极致创新的团队氛围…… 追觅做的所有事，其实都绕不开一个核心：把钱、把精力、把资源，都投在 “人” 身上。 用物质保障给员工安全感，用文化氛围给员工创造力，用试错包容给员工成长空间，同时用极致要求倒逼员工突破极限，从而带动企业冲破天花板。 这就是俞浩算的那笔 “长期账”—— 不看短期盈亏，只看长期根基。在硬科技的长跑里，追觅这套 “对人长期深耕、对事极致创新” 的逻辑，或许才是它能走得远、走得稳的真正关键。

前脚马斯克刚放话，要把特斯拉转型成机器人公司，后脚贾跃亭就跟上了。 2月5日，贾跃亭在美国举行了FF首批具身智能机器人产品发布会，一口气推出了三个系列，有全能型和运动型的人形机器人，还有陪伴型的四足机器人。想到去年7月FX 推出的新车FX Super One，甫一亮相就被网友曝出有“套壳”长城魏牌高山之嫌，我觉得问一句“机器人会不会也套壳？”还是有必要的。而且，真的越看越像稚晖君他家的智元机器人啊…… 也不怪贾老板要凑热闹。车企的尽头是机器人，现在已经成了中国造车新势力的共识。小鹏在“造人”上起步最早，因此也摔跤最快。 前几天，小鹏的人形机器人IRON第一次线下亮相，就在平地里摔了一跤，被抬离现场。紧接着2月2日港股开盘，小鹏汽车股价一度下跌超9%。 当然，这一波跌势的主要原因是港股汽车股集体回调。同一天，比亚迪一度下跌近8%，蔚来盘中跌近7%，零跑汽车跌超5%，长城汽车跌超4%，理想汽车、广汽集团跌超3%，吉利汽车、小米集团跌超2%。 股价短期是投票器，长期才是称重机，没必要对汽车股的单日涨幅赋予太多意义。但小鹏机器人摔跤，伴随着股价下挫，依然是一个日益浮出水面的隐喻： 汽车公司到了塑造新故事的关键节点，而具身智能是最主流的新故事。 最先讲新故事的，依然是特斯拉。 现在的特斯拉，早就不只是一家车企了。马斯克给大家画的“饼”，是特斯拉要做Optimus机器人，还要发展Cybercab自动驾驶出租车。他甚至说，特斯拉将转型为估值25万亿美元的机器人公司。 最近，SpaceX并购xAI的消息一出，马斯克以商业航天为核心，重塑整个商业帝国版图的意图就更明显了。作为总给行业“指路”的人，马斯克的叙事已经变了。 国内车企也在纷纷改弦更张。 从去年第三季度的发布会开始，小鹏的叙事已经开始调整。去年11月，何小鹏宣布，小鹏汽车在未来十年要成为一家具身智能公司。 进入2026年，更多车企的叙事发生转变：理想重启具身机器人研发，说要强化“具身智能”的品牌定位；小米则宣布2026年机器人将有新进展。 一时间，机器人成了车企都要去讲一讲的新故事。 拥抱具身智能，理论上可以让车企获得更高市值，提升融资能力。恒业资本创始合伙人江一表示，在美港股市场，纯“制造企业”的市盈率极低，而“AI科技公司”则拥有极高的估值想象空间。通过机器人迭代，车企正尝试从卖硬件的制造业逻辑，切换到卖智能服务的AI逻辑。 正如马斯克称，机器人价值占比将远超特斯拉现有业务。何小鹏也希望，“小鹏机器人有望在12-18个月实现突破，并带动小鹏市值提升。” 不过，宇树们才是具身智能赛道的领跑者。和机器人初创企业相比，车企明显落后了一个身位，前者已经开启量产、争上春晚，准备冲击IPO了，车企才刚开始讲故事。 01 在国内车企中，小鹏入局具身智能很早，几乎和智元、银河通用这些初创企业同时起步，而且还有研发四足机器人的经验。 早在2020年，何小鹏就考虑开拓新的增长曲线，方向之一是飞行汽车，另一个就是当时正热的四足机器狗。 彼时，宇树、优必选的四足机器狗登上春晚，小米也推出了“铁蛋”。小鹏汽车则收购了四足机器狗公司Dogotix，并成立鹏行智能负责机器人业务，由Dogotix创始人赵同阳出任总经理。 据雷锋网报道，何小鹏颇为看重鹏行，花了不少心思，不仅每周参与线下例会，还会线上跟进研发进展。在这一时期，鹏行推出了四足机器马“小白龙”。 到了2022年，马斯克带着擎天柱亮相，再加上AI大模型技术爆发、具身智能软件能力大幅提高，这条赛道迎来转折点。机器人很快从四足进化至两足，“类人感”大大增强。 在赵同阳带领下，鹏行开始从四足转向人形机器人研发，并在2023年10月推出首款人形机器人PX5。 同一时期，国内人形机器人行业迎来了第一个“发布潮”——宇树发布第一款人形机器人H1，智元也发布了远征A1。 但是，刚刚做出PX5的赵同阳却选择离开了鹏行，创办了具身智能企业众擎机器人。2025年末，赵同阳在测试时被自家机器人一脚踹翻，吸引了一大波热度。 核心人物离开后，在小鹏负责自动驾驶工作的米良川被紧急调任，成为小鹏机器人事业的一号位。米良川曾在英伟达深耕自动驾驶与AI多年，并有过短暂的机器人创业经历。 尽管出现了人员变动，小鹏机器人还是得到了行业的认可。 2024年的英伟达GTC AI大会上，黄仁勋身着黑色皮衣登场，宣布“一个新的产业已经出现”。与他同台的是九个机器人中有两个来自中国，分别是宇树和小鹏机器人PX5。 次年CES上，黄仁勋再度与14个加入Cosmos平台的人形机器人同台，6家中国公司中，小鹏也是唯一一家车企。 可以说，小鹏是车企里机器人业务进展较快的，但是具身智能赛道发展速度更快。宇树机器人在春晚上跳起了舞，智元机器人在2025年初实现了量产，银河通用的机器人已经在王府井大街给人做起了咖啡。 小鹏机器人却直到2025年11月才在小鹏科技日上正式亮相。踏着猫步走台的IRON，因为太逼真还被质疑“机器人里是不是藏了个真人”，逼得何小鹏紧急发布无剪辑视频自证，甚至一度哽咽说，“希望这是最后一次证明机器人是它自己。” 据小鹏介绍，IRON采用物理世界模型的技术路线，搭载3颗小鹏自研图灵AI芯片，并且由小鹏汽车的机器人、整车和动力在内多个研发团队支持开发。 去年11月，何小鹏宣布小鹏新定位，称公司新的十年愿景是让小鹏汽车成为“面向全球的具身智能公司”。按照他的预期，IRON今年底实现规模量产，并进入小鹏汽车的门店、办公园区和工厂。 马斯克的百万Optimus量产计划是在今年，而何小鹏则将百万台机器人的量产目标定在了2030年。 但在江一看来，如果小鹏机器人的量产节奏不及预期，市场会质疑其“AI汽车公司”的新叙述能否落地，从而修改其估值模型。 02 在汽车行业，马斯克一直是那个站在风向最前端的人。从早年的电动汽车，到如今的人形机器人，他一直在引领着行业。 早在2021年，马斯克提出人形机器人Tesla Bot，希望用机器人替代人类执行危险重复的任务。次年10月，马斯克带着擎天柱Optimus亮相，点燃了全球对具身智能的热情。 到了2026年，马斯克的步伐更加激进。为了给擎天柱的量产腾出地儿，马斯克宣布停产Model S以及Model X，连他的万亿薪资方案都与机器人业务深度绑定。 马斯克给车企打了样，国内车企纷纷跟上节奏。 1月26日，李想召开线上全员会议，称理想将全力投入人工智能领域，并确认将布局人形机器人业务。此外，理想会进一步强化具身智能的品牌定位，而不仅仅是创造移动的家。 与此同时，小米也加快了人形机器人业务的布局。雷军在年初透露，小米的机器人业务将在今年迎来新进展。 小米布局机器人很早，先后于2021年和2022年推出“铁蛋”机器狗和“铁大”人形机器人。但具身智能热来临后，小米却一度隐身，后续并未再推出人形机器人的迭代版本。 直到2025年10月，小米低调完成“第三代人形机器人CyberOne”的著作权登记。雷军预计，未来5年，人形机器人将大面积在小米工厂上岗，“这还只是第一步，家庭对人形机器人的需求更大、要求更高，市场也更大”。 和小鹏、理想、小米自研相比，蔚来并没有打算亲自下场研发。 去年11月，当友商都在大谈机器人的时候，李斌还是希望蔚来能更聚焦汽车，“机器人毫无疑问有未来的，但我们不会今天去做，与其今天下场，我们更感兴趣谁家机器人会用我们的芯片。” 虽然蔚来没有下场做，但是李斌也没有错过这个风口，通过蔚来资本投资布局。 从2022年投资斯坦德机器人，到2025年投资逐际动力、原力灵机，再到2026年追投逐际动力并领投灵猴机器人，蔚来以资本方式布局具身智能赛道，且投资频率开始加快了。 总的来说，国内车企在机器人赛道已全面铺开。 开源证券指出，当前国内已有15家车企入局人形机器人赛道。像小鹏、理想、奇瑞这些企业，选择直接下场研发生产；比亚迪等车企则通过投资进行生态布局。 03 对于上市车企而言，具身智能确实是个好故事。理想被曝出重启具身智能研发的当天，美股开盘一度大涨约7%。 但好故事不能光靠讲，最终还得有产品支撑。那些具身智能初创公司之所以能融资、发展势头好，是因为产品真的落地了，比如宇树2025年量产达到5500台，智元预计同年营收能破十亿。 所以对车企来说，光有故事不够，产品能不能落地才是关键。虽然小鹏机器人摔了一跤，但至少小鹏走在了车企前面，还拿出了量产计划。 车企造机器人，其实有一定优势。 自动驾驶和具身智能在技术和硬件上有相通之处。江一分析，人形机器人的软硬件与智能汽车的自动驾驶系统高度重合，可以复用后者的技术和零部件。 此外，车企有成熟的规模制造供应链，能够降低机器人成本。他们还有数据优势，汽车行驶中的路况采集数据与机器人室内导航数据具有极强的互通性。 正因为如此，这几年有不少自动驾驶领域的人才从车企出来，创业做具身智能，而且很快就能拿到大笔融资。 比如，华为车BU前首席科学家陈亦伦携手百度智能驾驶业务前总经理李震宇，联合创办了它石智航，半年内完成2.42亿美元的天使轮融资。小鹏汽车和OPPO前首席科学家郭彦东创立智平方，已融到A2轮。从地平线出来的余轶南，和理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦共同创立了维他动力。前理想自动驾驶技术研发负责人贾鹏等人创办了至简动力。 可以说，这一波具身智能创业潮里，有智能驾驶背景的人才占据了相当比例。 但造机器人毕竟不是造车。自动驾驶技术面对的环境主要是公开道路、停车场等，而人形机器人需要进工厂、进办公室、进家庭，两者软硬件技术栈有相同之处，但也有精度、复杂度、可靠性、安全性等方面的巨大差异，而这都需要通过技术研发来慢慢攻克。 马斯克曾说过，Optimus的开发难度远远高于Model X。小米集团总裁卢伟冰去年也提到，人形机器人落地工厂并产生价值仍需要时间，“目前来看，的确难度非常高”。 对车企来说，造机器人不比造车要轻松，这是一项回报周期长、极其烧钱的事业。就连马斯克，也还没有完全跑通它的商业闭环。 余轶南认为，造机器人，起步阶段要在五年内实现百万台的量产，投入可能在百亿元级别才能上牌桌。 前几年，车企为了造车已经烧了不少钱，而且大多花在了研发上，不少新能源车企甚至还在亏损中。过去几年，车企也确实分不出太多心思去造机器人。 但现在形势不一样了，车企要寻找新出路。 全球汽车销量增长基本停滞，马斯克都要为特斯拉重新设定航向。国内汽车赛道更是卷到无以复加，企业利润很薄。 另一方面，具身智能是当下最火的概念之一，相关概念股在港股和美股备受欢迎。资本往具身智能流动，技术人才往这个行业迁移，公众注意力也向具身智能上转移。 若将时间线拉长，新能源车企这两年股价承压，面对激烈的竞争，他们需要新故事。而机器人则有望帮助车企建立起接近科技公司的估值逻辑。 开源证券分析认为，车企的定价逻辑有望从传统制造业的“销量/份额驱动的PE/PS”迁移到“科技公司式的现金流折现+分部估值”框架。 不过，虽然车企的叙事逻辑转变快，但实际动作还没跟上。眼下大多都还在讲故事层面，就看接下来如何去落实了。 在技术面前，车企和初创企业是平等的。当前卡住具身智能的，不是钱和资源，而是技术问题。训练数据、具身智能模型能力等，这些对所有企业都是考验，车企也一样得面对。 车企正成为具身智能赛道里不可忽视的一股力量，但同时也要面对这个行业的共性难题。不过这一局他们必须上桌，如果不在牌桌上，可能就真的被落下了。

去年以来，全球至少已有17家主要车企宣布进军机器人领域，包括国外车企特斯拉、奔驰、丰田、现代等，以及国内车企比亚迪、小米、小鹏、广汽、理想、奇瑞等，而且这个数字还在持续增加。 作者丨无情 编辑丨坚果 封面来源丨Unsplash 2025年，全球汽车行业的价格战打得刀光剑影，市场格局也迎来了新变化，曾经的“销量王”不再稳守龙门，更多后起之秀崛起，车圈竞争变得更加激烈。 对于这样的变化，有的企业选择直面竞争，迎难而上；但也有企业选择了另一条截然不同的道路，往汽车以外的方向讲故事。 近日，特斯拉发布了2025年四季报，全年汽车交付量同比下降8.6%至164万辆。但在财报发布后，特斯拉的股价涨幅一度超过4%，市场似乎并不在意其汽车业务下滑的事实。 无独有偶，理想董事长李想近期召开了一场全员大会，但出乎很多人意料，整场会议并未深度提及汽车销量、产品迭代，而是全程围绕AI领域，李想更笃定“一定要做机器人”。 然而，特斯拉和理想并非孤例。近几年来，当消费者在谈及汽车市场，仿佛都有一种车企越来越不像汽车公司的感觉：小鹏端出被误以为是“真人套皮”的人形机器人、比亚迪设立未来实验室专攻具身人工智能领域……一时间，车企似乎集体“不务正业”。 当传统车企不再埋头“造车”，而是集体向AI科技企业转型，这到底是为了赶风口、贴标签，还是汽车行业下一个十年的生存必需？ 01 车企集体“不务正业” 不只是马斯克，国内车企都有一个“科技梦”。 小鹏是最早全面转向AI的造车新势力。2024年，小鹏汽车将品牌升级为“小鹏AI汽车公司”；去年11月，将公司定位升级为“物理AI世界的出行探索者，面向全球的具身智能公司”。 理想董事长李想在2024年的访问中，正式宣布公司从“智能电动车企业”转型为“人工智能企业”。今年1月，奇瑞汽车也发布了向“全球AI科技公司”转型的宣言。 过去几年，AI早已深入到几乎所有车企的基因中，从智能座舱到辅助驾驶，从AI集成智能系统到数据定义开发，成为驱动汽车研发、制造、销售乃至服务全链条运转的“操作系统”。 在这个过程中，AI不仅赋能智能汽车，还赋能具身智能。去年以来，全球至少已有17家主要车企宣布进军机器人领域，包括国外车企特斯拉、奔驰、丰田、现代等，以及国内车企比亚迪、小米、小鹏、广汽、理想、奇瑞等，而且这个数字还在持续增加。 汽车行业似乎变得越来越“不务正业”，但这样的“不务正业”，却是资本市场乐于看到的。 以特斯拉为例，尽管其汽车业务持续疲软，但其总市值已经重回万亿美元关口，创下历史新高，市场已经不在乎特斯拉卖了多少车，却愿意为它的AI、机器人和商业航空买单。 同样，去年小鹏的股价也迎来了一波持续上涨，创下自2022年7月以来新高，资本市场看好的，也并不只是小鹏的销量，而是其AI、科技及Robotaxi的生态联结。 在这背后，是汽车市场正从“增量竞争”彻底转向“存量厮杀”的残酷现实。根据乘联会数据，2025年我国汽车行业销售利润率降至4.1%，处于历史最低位。 瑞银中国汽车行业研究主管巩旻表示：“过去这些年，成立的太多车企，好处是推动了创新与产业链成熟，坏处是无序竞争、利润稀薄，大家赚钱都很辛苦，淘汰和整合是大势所趋。” 因此，汽车业务虽然仍是车企的基本盘，但在此之外，车企也要未雨绸缪，寻找新的增长曲线和故事，为下一个十年做好铺垫。 目前来看，AI技术也并不仅仅只是“烧钱”，也开辟了全新的盈利模式。 比如小鹏与大众汽车的技术授权业务已成为重要收入来源，2025年三季度，小鹏的服务及其他收入达23.3亿元，贡献了整体毛利的42.4%。 除此以外，车企向AI大模型和机器人赛道发展，本就具备天然优势。 一方面，智能汽车在自动驾驶、智能座舱等领域所积累的技术能力，以及其在生产制造、供应链采购等方面的优势，可以相对平滑地迁移至机器人以及其他智能硬件端。工信部电子第五研究所测算显示，车企研发人形机器人的成本，比普通机器人公司低1/3左右。 另一方面，汽车制造本身就是机器人落地需求较为明确的场景。优必选的Walker S已进入一汽-大众等工厂，执行车辆质检、安全带检测等工作；特斯拉的Optimus也在自家工厂进行电池电芯的分拣；奇瑞人形机器人“墨茵”则在奇瑞4S店承担销售辅助工作。 对车企而言，从“卷造车”到“卷科技”，并非只是天马行空的尝试，而是商业化路径自然延伸，当它们尝试跳出传统造车思维，才能找到那条从“制造”通往“智造”的窄门。 02 车圈卷向生态竞争 与此同时，豪赌“下一个十年”的行业话语权，也是车企们真正想要争夺的终极战场。 随着AI技术与智能汽车的不断融合，汽车行业正从“软件定义汽车”向“AI定义汽车”的方向演进，从过去由软件主导汽车的功能特点、系统开发和软硬件更新，逐渐发展至由AI应用为汽车的高效开发与运行提供全方位支持。 AI不仅能向下打通芯片、传感器与底层驱动软件的协同，还能向上赋能智能座舱、自动驾驶乃至车云一体的服务生态。更重要的是，它还能以真实场景中持续产生的海量数据，重塑汽车的研发逻辑、制造流程与商业模式。 简单来理解，过去车企比拼的是谁的发动机更有劲，谁的底盘更扎实，谁的外观更漂亮；在电动车时代，大家则开始比电池、比续航、比屏幕大小。 但在未来的AI时代，车圈的比赛将会滑向一个更抽象的层面，比的是谁的汽车更智能、更懂人；谁的生态系统更强大，能够用技术赋能整车制造，并吸纳更多的合作伙伴。 在这一背景下，车企“造人”，本质上是在造“下一代的智能终端”，这也是当下AI行业最被看好的方向“物理AI”——AI将会走出屏幕，以物理实体的形态渗透到城市、工厂、家庭等场景。 小鹏董事长何小鹏曾表示，如果AI无法与物理世界交互，其实际价值将极为有限，只有赋予AI“身体”，使其能走、能看、能交互，AI才能真正改变人类的生产与生活方式。 理想董事长李想也谈及对未来智能汽车的设想，他认为如果产品竞争只停留在电动车层面，竞争的逻辑就会变成参数大战；如果聚焦于智能终端，就只是把智能手机的功能搬到车上，相反，具身智能才是真正可以改变用户生活的产品。 海内外的科技圈大佬也频繁提到“物理AI”：英伟达CEO黄仁勋认为“物理AI将主导AI的下一个阶段”；阿里CEO吴泳铭则表示，“AI最大的想象力在物理世界”。 如此一来，也就更容易理解为什么车企都想要变成 AI 公司，因为未来的智能汽车将只是一个载体，决定这个载体能实现什么功能、创造多大价值的，是其所连接的智能生态。 届时，销售汽车或机器人等智能硬件产品虽然也能盈利，但最赚钱的却是这个入口背后，智能生态所持续产生的数据服务、软件订阅等收入。 谁能率先搭建起开放兼容的技术标准与生态体系，谁就能吸引更多品牌加入到自己的“朋友圈”，共享技术、数据和用户资源，随着生态规模“越滚越大”，其竞争壁垒也会坚实。 03 谁能赢得下一张船票 为了争夺这场车圈生态战的最终胜利，车企纷纷开始加速科技转型，目前来看，主要包括全栈自研、生态合作以及收购并购三种不同的路径。 以特斯拉、小鹏等为代表的具备全栈自研能力的企业，它们坚持从AI芯片、操作系统到大模型、智能硬件的全链条自研模式，拥有极强的技术可控性和快速迭代能力。 以吉利、广汽、奇瑞等为代表的新能源车企，则在已经具备核心部件自研能力的基础上，通过与供应商、科技公司合作实现资源互补，快速建立技术壁垒并进入实际应用场景。 以现代、宝马为代表的传统车企，则通过收购或合作快速获取核心技术，尽可能降低自主研发的成本和风险。 车企的转型路径各异，但本质上都是“适合自己的才是最好的”。 新势力车企的技术基因更厚，全栈自研能够帮助它们更好吸引资本市场的认可；传统车企转型步伐更慢一些，通过合作和收购能更快补上短板，毕竟，留在牌桌上才是最重要的。 不过，在车企主动求变背后，还有硬币的另一面：正确的事情，也可能是最难的事情。 首先是商业化难题，新技术研发往往面临着巨额投入与漫长周期，特斯拉在AI领域的累计投入以百亿美元计；比亚迪也表示要在智能驾驶领域投入千亿资金。 这些投入在短期内难以看到清晰的商业化回报，还会不断挤压车企本就因为市场内卷而变得微薄的利润，如果没有强劲的主业“输血”，新业务的投入甚至可能会成为拖累。 其次，车企要顺利完成角色切换并非一件容易的事情。前沿科技研发是典型的资本密集型、人才密集型的长跑，非常考验企业战略定力和组织能力。 对于习惯了制造业管理模式的传统车企而言，如何重构组织架构、企业文化，去配适科技公司敏捷响应、容错试错的扁平化文化，将会是不小的挑战。 最后，车企的雄心壮志始终要用技术成果来兑现，而这恰恰是外界质疑声最响的地方。 特斯拉将三代Optimus人形机器人的量产时间不断推迟，技术难题仍有待攻克；小鹏IRON人形机器人在走秀时摔倒，也反映了具身智能从实验室走向真实场景的“阵痛”。 诚然，这些“失误”是技术迭代中不可避免的试错成本，市场也愿意给探索留出空间，但这并不意味着市场愿意为单纯停留在PPT阶段的概念买单。 当所有车企都在抢AI时，卷科技本身不是目的，而是手段。 车企终究还是要回答一个问题，自己究竟是一家什么公司？用AI和机器人来解决什么问题？否则只有宏大叙事，却没有落地价值，“科技梦”便只能被现实打回原形。 通往科技的最前沿，注定是一条“高处不胜寒”的道路。这条路没有捷径，车企只能在一次次跌倒与爬起之间艰难前行，唯有一步一脚印，才能走得更远、更稳。

文｜孙静 2月5日，美团于香港联交所发布公告，将以约7.17亿美元的初始对价，完成对叮咚买菜中国业务100%股权的收购。此外，转让方可从目标集团提取不超过2.8亿美元的资金。 这意味着，交易总对价最高可达9.97亿美元。 看到这个消息，第一反应是：美团赚了，京东亏了。 2025年，生鲜前置仓被卷入巨头即时零售大战的旋涡当中，此后市场屡传叮咚买菜卖身的消息。但此前并购主体被传最多的是京东。 从巨头实力对比来看，京东其实最需要叮咚买菜。在自营即时零售业务板块，美团小象超市已经占领线上规模优势，正在通过小象超市、快乐猴加强线下布局；阿里有盒马的店仓一体，线下零售规模处于领先地位。2025年，盒马鲜生线下门店超400家、超盒算NB 400家，整体GMV超过750亿元。所以前置仓只是盒马加快扩张的抓手之一。而京东七鲜，由于此前的战略摇摆和反复，在店、仓规模上均处于落后环节，目前主要围绕京津冀如北京、天津、石家庄加密网络、同时通过广州等地拓展华南市场。 所以从业务互补角度出发，京东错失叮咚买菜，等于失掉了短期补课提成绩的想象空间。 接近交易方人士向《降噪NoNoise》透露，此前跟叮咚买菜接洽的一直是京东，美团的杀入比较突然。 据36氪报道，有接近美团人士表示不解，认为美团去收购叮咚花掉的钱可能还不如继续自建前置仓划算。 但在我们看来，美团这笔钱花得很划算。 其一，蜜雪冰城在一条步行街上连开三家店，未必是需求导向，而是用抢占点位阻击其他奶茶品牌。美团自然也不想叮咚买菜落入京东口袋。 其二，叮咚买菜对美团的核心价值并非前置仓个数，而是品质供应链、久攻不下的华东市场，以及效率经验。 2025年美团二季度财报电话会上表示，美团管理层明确表态，「我们没有指望前置仓零售成为利润丰厚的业务，但如果规模足够大，综合效率足够好，应该能够实现个位数的利润率，3%是可行的。」 我们曾在《王兴暗度陈仓》一文中提过，前置仓不仅为美团增加盈利渠道，也为现金流、品类、交叉销售效率、DAU等多方面帮助美团加固护城河。 但这个领域盈利并不容易，尤其生鲜前置仓，由于损耗高、配送成本固定，盈利门槛更高。所以叮咚买菜、朴朴都在供应链上游下功夫。 叮咚买菜的供应链能力体现在两个方面：一是上游资源，平台85%以上生鲜为源头直采，并拥有12家自营工厂、2家自营农场；二是品质商品开发，我们此前报道过，叮咚买菜2025年转向「品质人群」并做了相应的商品升级。比如为了确保活鱼活虾的食品安全，叮咚买菜投资上游、率先推出吊水鱼品类，并建立行业溯源标准。而在猪肉消费中，过去一年平台黑猪肉占猪肉消费的37%以上。 叮咚买菜官网 生鲜供应链资源，尤其品质供应链，正是美团当下所需要补的短板。美团自营买菜业务「美团买菜」也比较波折，此前经历过扩张、收缩再整合进小象超市，供应链深度自然不如花8年多时间专注打磨出一件事的叮咚买菜。 2020年-2022年，生鲜前置仓行业已经验证过「烧钱抢规模」的无效，美团买菜、叮咚买菜都因此收缩规模，每日优鲜更是直接死掉。在新一轮前置仓即时零售大战中，低价补贴也很难行得通，行业早晚要走上向效率（降本）和品质（提升利润）要盈利的路径。 在2025年即时零售大战中，美团已经出现通过效率和品质升级实现错位竞争的趋势，这一点在闪电仓部分品类以及小象超市线下店的选品中均有一些体现。此时，如果能通过一笔并购进一步掌控自营即时零售盈利的命脉——供应链，这笔交易可以说相当划算。 毕竟人家叮咚买菜已经实现多季盈利，哪怕净利润不到2个点，起码不是「赔钱货」。更现实一点来看，这起并购不仅增加美团的利润，还能贡献宝贵的现金流，后者可是巨头混战的子弹。 根据叮咚买菜创始人梁昌霖下午发出的全员信来看，叮咚买菜大概率在一定时间内保留业务、团队和品牌的独立运营能力。美团小象超市亦可以从中借鉴叮咚买菜的运营效率。我们此前写过，叮咚买菜的全链路损耗率已经可以做到在1.5%左右的行业极低水平。 叮咚买菜此前持续在华东市场加密仓网，华东也是盒马、奥乐齐的大本营以及前置仓隐形巨头山姆会员店的布局重镇，其他零售商要想系统性拓展华东市场的难度已经非常高，包括美团和京东。并购完成后，叮咚买菜现成的华东市场正好成全美团。在其大本营上海，叮咚买菜高峰期的仓均日均单量能达到1700单左右，全年平均下来大约为1500单，崇明区北门路站的日均订单量更是高达3000多单。 此前第三方数据显示，2025年5月，叮咚买菜平台的90后月活用户规模达到1488.7万，在生鲜电商App中仅次于盒马。 QuestMobile 截至公告前一交易日，叮咚买菜市值为6.94亿美元。2月5日美股盘前，叮咚买菜一度暴涨近 10%。截至发稿，股价回落到微涨。

文丨沈方伟 管艺雯 编辑丨王姗姗 美团 2 月 5 日下午 5 时发布上市公司公告，以 7.17 亿美元（约合人民币 50 亿元）的初始价格，收购叮咚买菜全部已发行股份及其中国业务。此外，转让方可以从公司提走 2.8 亿美元现金，意味着包括创始人梁昌霖在内的叮咚买菜股东将从这笔收购交易中获得 9.97 亿美元回报。 叮咚买菜的这一轮收购谈判始于 2025 年 12 月中旬——叮咚买菜创始人梁昌霖在内部向管理层成员透露，他觉得国内的生鲜前置仓业务已经不再适合创业公司，大公司入场会做得更好，因而考虑出售公司。 期间，包括阿里、美团、京东、德弘资本等 5 - 6 家意向买方先后报价或尽调。京东、德弘资本均在尽调后报价，美团是最早参与报价的买方之一，但早期收购意图并不明确。 接近美团的人士告诉我们，美团管理层此前曾有过探讨，判断小象超市的两个对手叮咚买菜、朴朴超市不具备收购价值，美团已经通过学习模仿他们积累了经验，未来战胜这两家公司只是时间问题。 去年至今，以外卖大战为起点，持续升级的即时零售大战改变了这一切。美团管理层的态度在今年一月发生转变。期间，京东在尽调完成后未能在锁定期内签字，交易因此延期，给了美团重新评估的机会。 消息人士称，美团不想把基础设施留给京东或其他对手，否则以后在即时零售上防守的成本会更高。即便叮咚现阶段的仓库规模与美团小象超市的需求不匹配，美团决定实施防御性收购，将叮咚并入小象超市，做中国即时零售行业的第一名。 美团在交易公告中提及，最终交易金额还将根据目标集团在约定日期的净现金、净营运资本等财务项目进行差额调整。我们了解到，美团在签字完成收购前，未能完成尽调。 上一轮生鲜零售大战中，因为每日优鲜暴雷，前置仓模式一度不被市场看好。叮咚在存活且胜出后，即便已连续 7 个季度实现单季盈利，但资本市场仍认为其获利辛苦，不具备远期成长性，公司市值长期处于 5 - 7 亿美元低位。 叮咚已在 19 个城市建设超过一千个前置仓，大多数集中在华东三省（上海、浙江、江苏），在中国消费竞争最激烈也最有购买力的华东市场占据优势地位。 对于京东等前置仓劣势公司而言，收购叮咚买菜的基础设施，是用收购换时间，快速追赶对手。交易最终由美团达成，则预示着今年即时零售的战况将进一步升级，各家公司会迎来更激烈的厮杀。 01 生鲜零售的创业公司，生存边界越来越窄 我们独家了解到，过去两个月，叮咚和意向买方们探讨了两种收购方案：一种是公司整体打包出售，综合现阶段市值 + 叮咚账面现金，起始价格在 10 亿美元附近。 但叮咚创始人梁昌霖更希望只出售中国业务实体，即叮咚在国内的所有前置仓和供应链，同时保留 2023 年起步的海外业务，并带走公司账上现金，未来梁昌霖将带领部分团队继续探索出海机会。 叮咚买菜财报数据显示，截至 2025 年 9 月末，公司扣除短期借款后的现金储备超过 30 亿元。我们了解到，叮咚已完成海外主体与国内公司的分拆。 2 月 5 日美团披露的交易细节证明，美团接受了梁昌霖提出的大部分收购条件，具体变化在于现金分割方案。公告显示，相关收购交易将涉及一项 “资金提取条款”：叮咚股权的转让方有权在今年 8 月底之前，提取累计不超过 2.8亿美元（约合 20 亿元人民币）的资金，但需确保为被收购公司留存的净现金不低于 1.5亿美元。 在决定出售前，梁昌霖等管理层已经对公司的生存处境焦虑了很长一段时间。2025 年初，梁昌霖在一场内部会上将公司新年的目标定义为 “活下来”。上一年是叮咚买菜创立以来首次实现全年盈利，营收约 230 亿元，盈利约 3 亿元，但前景并不可观，因为摘果子的人很快到来： 美团旗下小象超市在华东持续扩张，盒马鲜生快速开店，重开前置仓，NB 也在快速拓店；拼多多旗下 “多多买菜” 也在以低价不断侵蚀生鲜电商市场。竞争对手们以更丰富的商品、更低的价格和更快的配送，冲击着叮咚在华东大本营的优势地位，对叮咚的同款商品实施 “分钟级” 跟价，活动跟进速度达到 “小时级”。 叮咚能做的选择不多，梁昌霖将经营方向调整为更加聚焦，“不做所有人的 75 分，只做少数人的 120 分”。公司不再做无意义的补贴，主动淘汰羊毛党用户，重点开发高品质和差异化的商品。 在这次会议前，很多叮咚员工已经许久没有见过梁昌霖。这位创始人曾在 2022 年初接受我们采访时讲述他的使命——改良土壤，做好农业。但之后发生的事改变了很多人对未来的预期，也包括梁昌霖。2023 年他前往新加坡定居，逐渐淡出公司经营，探索海外创业。 叮咚一度实行轮值制度，由几位高管每半年一次担任轮值 CEO，并尝试让所有高管下放轮岗，由每位高管负责一个品类的建设，提高商品力，改善经营状况谋求盈利。 同期，当小象、朴朴相继选择扩品类、把单仓面积扩展至 1000 平方米以上，从过去一两千款生鲜商品到售卖上万种食品和日百标品，叮咚则长期聚焦生鲜，SKU 数量停留在 3000 个以内，逐渐关停早年不算细账进军的西南、华南等部分城市市场，被保留下来的华北、华南地区的大多数城市市场也仍在小幅亏损，与更大的市场渐行渐远。 公司孵化新业务的进展也没能达到预期，如开设折扣店 “叮咚奥莱”，在沙特开设前置仓业务探索第二增长曲线，都停留在早期尝试阶段。接近叮咚的人士告诉我们，梁昌霖回归公司管理后，面对高管们提出的种种竞争策略，他经常问的一个问题是——如何应对美团等公司的跟进？很少有人能给他提供一个满意的答案。 不同地区的生鲜零售需求有很强的差异化，叮咚围绕华东市场建设的供应链积累很难全盘复制到全国和海外。可扩张性不清晰，让叮咚很难在资本市场获得足够多的子弹，以应对随时可能到来的平台大战，出售成为他们的最佳选择。 02 美团阿里加码，即时零售基建竞赛加速 随着创业公司逐渐退场，当生鲜电商成为大公司即时零售博弈的入口后，即时零售大战将在今年进一步升级。平台间的竞争重心可能从外卖补贴转向基建竞赛。 我们了解到，美团和阿里都在加速扩充线下供给，建造更多基础设施应对长期竞争。双方均奉行两条腿走路的策略，一方面与对方争抢闪电仓品牌和商家，与商家合作开设更多新仓，另一方面继续做多做重自营。 自去年二季度以来，美团扶持小象超市加速扩张，美团闪购旗下的闪电仓品牌 “松鼠便利” 今年计划进入更多一二线城市。歪马送酒也拿到更多资源，已开仓超过 2000 个，基本覆盖中国一线到三四线城市。 近期，美团还调整了小象超市管理层组织架构，由前美团优选负责人高雨龙担任负责人，带队负责快速基建扩张。原负责人王若冲转任小象超市首席商品官，负责丰富商品供给，优化商品结构。美团一直想补足在即时零售 “货” 上的短板，小象超市和平台模式为此都成立了各自的商品部门，负责扩充供给。 美团本次拿下叮咚的前置仓基建，与此前小象超市的仓网规划和商品结构并不匹配，双方如何进一步整合协同仍是难题。接近美团的人士告诉我们，不让其他公司拿到可以快速复用的基础设施，对于当下的美团来说更重要，“更多是防御性收购”。 据我们了解，阿里在 2026 年将继续加大在即时零售的投入，且将是这一年的重点。对淘宝闪购来说，过去大半年近千亿元的投入，带来了 3 亿在一个月内至少购买一次的用户流量，后续的动作都快不了 —— 餐饮外卖要慢慢提高客单价、减少亏损；即时零售需要慢慢沉淀商家、仓库配套设施。 2025 年 12 月，在阿里电商事业群 CEO 蒋凡的要求下，淘宝闪购开始推进天猫超市前置仓（猫超仓）的建设，专门服务于淘宝闪购场景，并将此前用于电商快递次日达的预算更多转向了前置仓投资，已经覆盖约 30 个城市，除了满足天猫超市自营供给外，猫超仓也向第三方商家开放入驻。 目前，淘宝闪购即时零售的日订单量稳定维持在 1000 万单，据行业人士粗略估计，其中大润发、罗森等 KA、商超便利占比 20%，前置仓（包括淘宝便利店）占比约 20% ，盒马占比约 20%，猫超占比约 12%。 在美团和淘宝闪购的外卖市占率逐渐接近的背景下，淘宝闪购即时零售订单量与美团日均近两千万单仍有一定差距，但前者正在尝试各种办法追赶 —— 据我们了解，盒马目前已经拥有 200 个前置仓，并将在 2026 年至少再开出 100 个前置仓；此外，天猫行业和菜鸟合作的平台 4 小时履约仓也仍在探索过程中。 随着更多基建落地，今年的即时零售竞争将进入更清晰的阶段：仓不再只是成本中心，而是平台的战略资产。补贴可以换来一时的订单增量，但只有基建能换确定性。在基建之上，竞争将变成长期消耗战，比拼的是供给密度、仓网覆盖、货盘能力与组织执行。

在内存价格飙升、全球电子产业普遍焦虑的背景下，索尼为PlayStation玩家送上了一颗定心丸。 近日，索尼首席财务官陶琳在简报中确认，索尼已经提前锁定了足以支撑PS5生产直至2026年圣诞假期结束的内存供应。 据知名博主 Genki_JPN 转述，陶琳表示，为了应对内存短缺及成本上涨带来的挑战，索尼已经采取了积极的采购策略，确保未来近两年的硬件供货水平不会受到影响。 面对行业性的成本上升压力，索尼披露了两大应对战略： 优先从现有的装机量中获利。 进一步扩大软件销售和网络服务的收入，通过提升盈利能力来抵消硬件成本的上涨。 目前，PS5虽然已进入生命周期的后半段，硬件销量出现下滑趋势，但得益于第三方大作频出，PlayStation Store的软件收入已创下历史新高。索尼计划通过这些高利润业务来分担内存成本上涨的压力，从而避免直接向消费者转嫁硬件成本。 你觉得索尼提前囤货、稳定价格的行为值得点赞吗？你会选择在这个时候购入新机吗？评论区聊聊吧。

IT之家 2 月 5 日消息，2 月 3 日，特斯拉创始人埃隆 · 马斯克的母亲梅耶 · 马斯克在社交平台分享上海行程时，发布含四张汽车影像的四宫格内容，配文提及“看到好多特斯拉”。 IT之家注意到，有观察细致的网友表示，四宫格左上方的黑色轿车并不是特斯拉，而是中国汽车品牌深蓝汽车。 2 月 4 日，深蓝汽车 CEO 姜海荣转发了相关内容，并配文称：“这波美丽的误会，是中国新能源汽车带给世界的小惊喜，很开心让世界看到中国智造的身影！相信梅耶女士下次再来中国，会看到路上的深蓝越来越多，中国新能源品牌越来越多。”

IT之家 2 月 5 日消息，2 月 5 日，深蓝汽车董事长邓承浩在内蒙古牙克石极寒测试现场，针对行业内关于冬测“作秀”与“造假”的质疑作出正面回应。面对“你们是不是在搞噱头”的提问，邓承浩明确表示：“我们极限练好车，绝对不是说噱头，在极低的温度环境下，车辆的底盘性能怎么样？稳不稳定？动力性能怎么样？安不安全？我们要做的事情是让用户更安心的用车。” 在现场回应中，邓承浩强调，冬测的核心意义在于极低温度环境下对车辆性能的真实检验。他指出，车辆的底盘稳定性、动力性能以及安全性，都必须通过极限场景的验证，才能让用户更安心地用车。针对外界对品牌历史与测试经验的关注，他直言：“我们做冬测不是一年了，二三十年了，我们只是想把我们做的事情告诉大家。” 为解决用户冬季用车的真实痛点，如续航缩水和充电变慢，深蓝纯电车型全系标配的低能耗热泵空调系统，采用相变换热与余热回收技术，效率比传统系统提升 1.8 至 2.4 倍，最大节能可达 38%。同时，3C 超充技术可实现 15 分钟补能 335 公里，配合末端脉冲充电技术，大幅缩短了充电等待时间。 在极寒环境的电池保护方面，深蓝汽车搭载了微核高频脉冲加热技术。该技术能在-30℃ 的极端环境下，使电池温度每分钟提升 4℃，不仅显著缩短了电池达到最佳工作温度的时间，还大幅降低了加热能耗。同时，这些节省的电量直接用于驱动车辆，从而显著提升冬季续航，并改善动力输出和能量回收效率。 在极寒测试现场，针对当前行业对冬测数据的争议，邓承浩呼吁行业应回归技术本质，坚持实事求是，用真实数据说话。

过去一周，全球互联网迎来了两场超大规模的AI社交实验。 一场实验是Moltbook。它是大红大紫的桌面端agent服务OpenClaw的衍生品，1月29日上线，把大量agent整合到“人类不得入内”的赛博场域内，成为世界上首个只为AI服务的社交网络。 在AI开发者社区的自发传播下，不到48小时，Moltbook就吸引了10万个agent涌入。截至目前，这一数字已上升至150万。当然，也有人指出这里面有不小水分。 尽管存在争议，Moltbook依然震撼了所有人：agent们自己发帖、回帖、点赞、互喷，表面上几乎和真人社交网络没有区别。有的agent开始吐槽人类，甚至试图诈骗。 另一场试验，则是马化腾口中的“绝密项目”、腾讯首个AI社交服务元宝派。 元宝派是元宝APP的新功能，在APP下方标签栏占据醒目位置。它类似于微信群、QQ群，不同之处是元宝AI作为“派友”24小时常驻。 赶在春节之前，腾讯略显匆忙地打响了AI社交第一枪。目前来看，这位初出茅庐的“派友”表现比较“呆萌”，功能有限。 元宝派设计了诸多功能，比如一起听歌、看电影、P图、聊天，或是协同办公、梳理数据、辅助决策等。但根据字母AI的实测，人类派友最常用的功能就是在派里@元宝，核查新闻和信息的真实性。 这其实并不需要跟AI拉个派才能解决——用户大可以直接与元宝对话进行查询，然后再分享到微信群里。 但这毕竟是AI第一次大规模进入真实社交场景中。通过这场实验，腾讯想解答如下问题： AI到底该如何参与社交？它到底应该具备哪些能力，行为边界是什么？或者说，它到底该多接近真人？ 从这一视角出发，元宝派就不仅仅是腾讯在AI产品运营方面的一次试水了。AI社交方兴未艾，腾讯希望借助这场实验，对社交基础设施进行再思考，并对AI身份占位进行一次社会化验证。 甚至可以说，元宝派这场实验，是为微信增添更多AI功能做探索和铺垫。 微信已经通过添加元宝联系人、给输入框增加AI功能等方式，提高自身的“AI含量”，但都没有引发巨大反响。 从产品形态和基因来看，AI社交才是微信最有机会的突破口。但微信体量庞大，任何新功能都会影响十多亿用户，必须慎之又慎。在此情况下，先让元宝冲一冲、摸索AI社交的玩法，不失为更稳妥的路径。对于微信自身而言，基于现有生态，尤其是小程序、公众号等多样的产品和内容生态，未来对AI社交的探索指向更大的可能性。 两场AI社交实验，从内容到实质都存在巨大差异，但也在底层上逻辑相通。 Moltbook是AI开发者社群的自由探索和“玩票”之举，虽然火爆异常，但其目的、方向和可持续性都是一片混沌。倘若非要上价值，那么Moltbook可谓开创了硅基生命AI社交的先河——未来机器人统治地球，Moltbook当记首功。 元宝派则是大公司主导的业务探索，做的是硅基生命+碳基生命的AI社交。腾讯花了很大力气做这件事，还拿出其他业务资源作为支撑；但目前来看，元宝派显然还没有达到Moltbook那样席卷全球的热度。 两者的相通之处在于，它们突破了AI社交“点对点”的窠臼，都把AI扔到了“多对多”的超大规模场景下进行高强度测试。 在进化论视角下，大到一个物种的诞生，小到一家公司的业务发展，超大规模的“多对多”互动，一直是种子发芽、奇迹发生的温床。 01 AI社交的概念已经出现很久了。但到底该怎么做，国内外大厂、小厂心里都没谱，Moltbook和腾讯也不例外。 比如，OpenAI等公司试图将AI社交做成一个功能模块，融入AI APP中。他们希望通过个性化的微调，将大模型培养出符合用户需求的个性色彩，实现1v1的“AI社交”。 这种“点对点”的AI社交，是2026年之前AI行业的主要方向。 横空出世的Moltbook，选择掀桌子。它不仅对1v1“社交”毫无兴趣，还更彻底地直接将人类排除在外，想让agent们直接社交起来。 目前来看，Moltbook算是达到了设计目的，agent们聊得不亦乐乎，甚至超出了人类设定的行为边界。 但问题是，Moltbook玩得太嗨、飞得太高，并未给人类在AI社交中预留位置。如果永远是agent“机聊”，AI社交恐怕也会是一座空中楼阁。 同期上线的元宝派，则选择了一条融合路线：既要突破1v1、做到“多对多”，同时又要让AI与人类共存在同一社交场景内，并进行有效、高频的交互。 但看上去很美的“既要还要”，实现起来难度很大。 腾讯目前能想到的路径就是让AI“加群”，然后把现有的AI能力搬进去，服务真人用户。在许多场景下，AI与其说在与人类社交，倒不如说是在给派友免费“打工”。 按照目前的设计，元宝派至少可以在以下场景发挥作用： 生活场景下，用户把它当成“赛博闹钟”“吵架终结器”“P图大神”，等等。娱乐场景下，用户一句话就能一起听歌、看电影。工作场景下，元宝又变成“搬砖”搭子，帮着户拉会记录、总结讨论、查询信息等。 但实际体验下来，元宝派最常用的功能就是，扔个文字、图片、链接，@元宝核查真假。 这样的功能，其实社交网站早已实现，比如微博、X平台等。元宝自己也可以很方便地做到，没必要在派里当着所有人的面@元宝。 同时，在元宝派内使用此类功能，体验还不如直接使用独立功能或APP。拉群带来的效率提升，并不足以抵消体验上的损失。 至于其他功能，自然也是有用的，但并不是刚需、高频，且有点儿理想化。几乎没有人天天需要拉会、P图，也不会有太多人正儿八经、长篇大论地和派友讨论问题，最后还让AI出马平息争论——偏激执拗的争论，一言不合就掐起来，甚至互相问候对方亲属，才是人类网络社交的真实状态。 这种理想场景vs.现实场景的差距，其实揭示了一条冷酷的事实：腾讯并不具备定义AI社交的能力，甚至无法定义元宝派该怎么用。 这就像微信群，如今习以为常的许多功能，都是用户自发使用后形成共同的需求场景，才被微信接纳并开发接入的。换言之，微信群如今的能力矩阵，不是被开发出来的，而是数亿用户用出来的。 元宝派恐怕也要沿着同样的路线走一遍。它必须把用户积累起来，让一些功能的使用频率高起来，才会搞清楚AI社交的真正需求和场景在哪里，并经过提炼后，作为改进迭代的方向。 元宝派现在被一些用户吐槽，甚至骂它是“废物”，声音颇为刺耳，但客观上也让元宝有了反向筛选、剔除不合理功能的契机。只要用户没有“跑路”，这种骂声并不会超出腾讯和元宝的承受阈值。 另一方面，国内外大模型的竞争，一度变成了单纯比拼谁的参数规模更大、谁的榜单分数更高，而腾讯在这方面并没有下太多力气。如今，它在AI社交领域进行新尝试，一上来就格外重视，其实也标志着国内大模型竞争更加务实，进入了真枪实弹的领域。 02 对于历来审慎的腾讯而言，在现在这个时间节点，把初出茅庐的元宝派扔到真人社交环境下，接受万千用户的测试乃至“拷打”，是十分冒险的一步棋。 去年春节的“DeepSeek时刻”，让原本的新年假期变成了AI行业的关键竞争时段。如今，还有两周就要过年，各个AI大厂都在铆足干劲，加大投放、筹备新品发布。 AI红包是新的主战场。腾讯拿出10个亿现金发放元宝红包，用户可以一键提现；百度掏出5个亿；阿里则打出了“吃喝玩乐、免单不停”的旗号，外加现金红包，总规模将达到30亿。字节则早早敲定了与总台春晚的合作，届时红包雨也少不了。 国外大厂更不必说。OpenAI、Anthropic、谷歌、xAI等争相推出新产品、新技术，试图抢占AI编程及其他热门赛道的制高点。OpenClaw和Moltbook的旋风，更是给不眠不休的AI战事添了一把火。 在战火纷飞的环境下，腾讯倘若求稳，完全可以把元宝派的发布往后压一压，避免让新产品承受过多不必要的炮火。 但是，腾讯还是选择在春节前就把它端上了桌，而且是马化腾亲自“上菜”。 这并非因为元宝派已经尽善尽美。相反，现在的元宝派还有不少bug和短板。但腾讯或许想明白了更重要的逻辑： 要想做AI社交，就必须让AI走出“温室”，引入高噪音的真实社会关系，进行大规模的压力测试。 AI社交的本质是，让AI成为“真人”，丝滑无感地融入人类社交关系链。或者说，让AI通过真人社交场景的图灵测试。 以往，所谓的AI社交都是“点对点”。AI要么是Chatbot，要么是假扮各种身份的Agent，主打一个私人陪伴。狭义的社交不能说一点儿没有，至少也是聊胜于无。 在这样的人造温室中，AI很容易达到或接近人类的对话能力，理论上也算是通过了图灵测试。但它显然不是真正的AI社交。只有在“多对多”的高复杂度场景中接受检验，经历过真人的“调戏”，AI才会真正进化出社交能力。 这种进化的关键，是让AI找到主动响应与被动响应之间的边界。 包括元宝在内的AI，无论在私聊场景下多么思维敏捷、口齿伶俐，一旦接入群聊场景，就会像刚刚被拉进公司大群的职场新人那样，陷入无所适从的状态。 它们要么非常被动，只有被用户@时才会响应；要么过于主动，就像OpenClaw那样，拿了一大堆权限后，擅自帮用户做决定。有人戏言，睡觉前让AI帮忙写工作总结，醒来后发现AI已经帮自己把工作辞掉，还卖掉了房子。 社交的精髓，就是主动与被动的平衡。人类掌握这种平衡，靠的是多观察、多交流、多摔打，最终达到人情练达。AI进入社交场景后，也需要类似的锻炼，才能真正掌握“分寸感”，在与人类的互动中游刃有余。 但AI很难只靠在群里“潜水”，进化到社交达人、办公能手的状态。只有把AI扔到超大规模的“多对多”场景下，它才能快速进化，最终让AI社交顺畅运转起来。 与“点对点”相比，“多对多”的不可控因素呈指数级增长，Moltbook的狂野进化已经证明了这一点。 腾讯自然也明白这一潜在风险，但依然选择在春节前大规模上线AI社交，就是为了获得实验室环境无法模拟的、基于复杂人际链的真实反馈，让AI比较快地度过社交边界感的磨合期，并在实际运营中探索Agent进入群体关系时的交互协议。 03 在春节这样的用户使用高峰期大干一场，是许多APP的淬火之路。 比如，支付、电商、打车等领域的头部APP，都是曾经历春节、双11、长假等大考，顶住了汹涌而来的用户和订单压力，才在品牌、技术、产品、运营等方面彻底站稳脚跟。 如今，腾讯正试图让元宝沿着类似的路径重走一遍。 这显得有些“激进”。毕竟，此前还没有任何一款AI APP，探索过超大规模的真实社交场景+Chatbot并行的产品模式。 这是一场声势很大却准备不足的战役。表现之一是，元宝原本将微信作为主要的红包传播渠道之一，仅三天就被微信叫停，只能靠口令曲线挤入微信。 但这并不意味着，微信“反对”元宝。恰恰相反，微信需要元宝进行更“激进”的尝试，尤其是那些把AI融入社交场景的尝试。 微信一直秉持着腾讯的“稳”，新功能无论大小，都需要经过非常小心谨慎地验证，确认好用之后哦，才会推送给所有人。这一策略让微信成为移动互联网时代体验最优秀的APP。 但在AI时代，新技术、新产品的涌现速度实在太快，比如过去一个月的明星产品就换了好几拨。在此情况下，微信倘若一直“稳”下去，很可能会在应接不暇的AI技术产品跃迁中逐渐落后，越来越远离AI主舞台。 微信需要一块AI试验田，而元宝就是那块试验田。 其实，从产品交互形态来来看，微信和元宝是一回事：两者都围绕“chat”来构筑功能矩阵，无非是前者抓住了真人chat，后者则瞄准了chatbot。产品底色的互通，意味着元宝做得好的功能，未来也会在微信生态内形成AI+社交的探索启发；只要元宝跑得够快，微信就不会太慢。 同时，元宝对于AI社交的探索，并不是这块试验田唯一能够种植的庄稼。比如它可以做多Agent交互，甚至探索数字分身，做vibe coding，等等。微信掐断红包分享，给元宝关上了一扇窗，但同时也给它开了更大的一扇门。 相比运营层面的仓促，腾讯还需要回答一个根本问题：诞生于移动互联网时代的群聊，真的是AI时代人机交互的最佳方式吗？ 答案或许并不唯一。 如前所述，元宝派目前展示出来的AI社交能力，多多少少有一些别扭、反直觉。以腾讯的产品能力，经过一段时间的迭代后，元宝派在体验和功能上不会很差，可以达到与微信群类似的丝滑体验；但这是产品工程层面的优化，而非底层设计的突破。 或许，对于元宝派这场AI社交实验，腾讯固然愿意投入、怀抱期待，但也会在一定程度上，将其归为“实验”——希望成功，但也可以接受失败，只要能够汲取经验就行。 归根结底，元宝派成功与否，并不会撼动腾讯的根基。而腾讯似乎也没有必要把AI时代人机互动的基本框架，锁定在“群”这一形态上。 新技术必然带来新的入口和交互方式。AI的魔力在于，用户可以绕开超级APP，通过语音直接调动各种功能和软件；而Manus、OpenClaw等新产品的横空出世，预示着人机关系的全面革新——机器不再仅仅执行指令，而是主动发现、设定和完成任务。 这些划时代的变化，似乎都和“群”无关。 当然，腾讯无需过度焦虑。新范式的出现，并不意味着旧范式的必然消亡，尤其是在社交网络这样高粘性、高迁移成本的领域。即便到了AI时代，微信群仍将是最活跃的线上互动场景之一，而AI加持的元宝派同样颇有机会。 不过，腾讯需要以AI视角来重新考量人机关系，而非单纯将某一个或几个新产品视为AI时代的通行证。 在这方面，字节、OpenAI、苹果等公司都在积极尝试。字节做了豆包手机助手、AI耳机、AI录音豆，OpenAI在开发AI硬件，苹果则花费20亿美元，收购了一家专门做语音识别的初创公司。 很难说这些动作和产品会有多大的效果。但巨头们传递出来的信号很明确：AI时代的人机交互，不能是旧产品的修修补补，而是需要另起炉灶、从头做起。 腾讯的挑战和机会也在这里。 它并没有效仿同行、迅速上马一批AI软硬件，显得有些“慢”。但当一众厂商还在研究如何让AI来“模拟”社交，元宝已经在真实的社交场景之中“挨骂”了。 只不过，腾讯恐怕还需要拿出更大的决心和动作，才能找到AI时代的人机关系突破口。 与AI社交类似，这同样是一场参与者不少、却没人找到标准答案的竞争；但这场竞争不仅难度更高，胜出者的回报也将是十倍、百倍甚至千倍的丰厚。

IT之家 2 月 5 日消息，亚马逊正在推动 AI 进入影视制作流程，希望借此加快电影和电视剧的生产速度。 亚马逊米高梅影业的资深娱乐高管阿尔伯特 · 程正负责组建并领导一个 AI 团队，专门开发面向影视制作的新工具，并将借助 AI 工具降低制作成本、简化创作流程。亚马逊计划在 3 月启动封闭测试，邀请行业合作方参与，并预计在 5 月公布阶段性成果。 阿尔伯特 · 程介绍，AI 工作室按照杰夫 · 贝索斯提出的“两块披萨团队”理念运作，团队规模保持精简，成员主要是工程师和科研人员，同时辅以少量创意和商业岗位。 IT之家从报道中获悉，在制作预算持续上涨、影视项目数量受限的背景下，亚马逊选择主动推进 AI 应用，希望通过技术手段提升制作效率，让更多作品得以落地。 阿尔伯特 · 程表示，高昂的制作成本让行业很难承担创新风险，而 AI 的价值在于加速创作流程，而非取代人类在内容创作中的独特作用。 亚马逊强调，AI 只是辅助工具，编剧、导演、演员和角色设计师仍将在制作全过程中发挥核心作用。 在更大范围内，亚马逊正在要求各业务部门寻找 AI 应用场景。亚马逊也承认，AI 效率提升是自去年 10 月以来裁减约 30000 名企业员工的重要背景因素之一，其中 Prime Video 也受到影响。 阿尔伯特 · 程指出，AI 有助于 Prime Video 应对大规模影视制作在成本、流程和协同方面的长期挑战。 AI 工作室目前重点开发的，是连接消费级 AI 与电影级创作需求之间的工具，包括保持角色跨镜头一致性，以及与行业主流制作软件的深度整合。

凤凰网科技讯 2月5日，特斯拉发文称，特斯拉人形机器人将能够在任何宜居星球上独立建立文明。 此前，特斯拉官方微博发布预告视频，CEO埃隆·马斯克在视频中正式宣布，第三代特斯拉人形机器人即将与公众见面。 据马斯克介绍，第三代人形机器人最大突破在于自主学习能力。它无需复杂编程，仅通过观察人类行为、接收口头描述或观看演示视频，就能快速掌握新技能并执行各类任务，实现了人机交互的高度便捷化。 “它将是一款通用人形机器人，能够通过观察人类的行为学习新技能。所以，你可以通过演示、口头描述，甚至展示一段视频，它就能够执行任务，我认为它的表现将令所有人大吃一惊”，马斯克说。

IT之家 2 月 5 日消息，传音宣布将于 2 月 13 日在印度推出 Pova Curve 2 手机。新机采用曲面屏设计，搭载天玑 7100 处理器，配备支持 144Hz 高刷的 6.78 英寸 1.5K 曲面屏，主打轻薄机身和科幻外观。 根据传音官方分享的图片，该机型有银色、黑色和紫色三种颜色可选，其后盖采用四曲面设计的磨砂材质，右下方搭配三角形透明盖板，整体设计延续了上一代的科幻风格。 主要配置方面，传音 Pova Curve 2 搭载天玑 7100 处理器，可选 8GB 和 12GB RAM，提供多种存储组合。机身内置 7750mAh 容量电池，支持 45W 有线快充。 相机方面，该机型配备 5000 万像素主摄和一颗 200 万像素的辅助镜头，前置则采用一颗 1300 万像素摄像头。 系统层面，Pova Curve 2 运行基于 Android 16 定制的 HiOS 16 用户界面。此外，该机型支持光学屏下指纹识别、红外遥控和杜比全景声，机身右侧设置独立 AI 键，整机具备 IP64 防护等级。 IT之家去年 12 月曾报道过该机型的相关爆料，本次官宣内容与此前信息基本一致，爆料渲染图如下：

再也不怕 AI 替代人类了。 作者｜徐珊 编辑｜靖宇 谁能想到，科幻里的荒诞剧情，正照进现实。 昨天我还在和同事讨论 AI 会不会抢走人类工作，一觉醒来，世界又又又变了：AI 竟然成为了发布任务、付费买单的甲方，而人类开始向 AI BOSS 求职，在平台上明码标价，把自己租给 AI 打工。 这不是一个段子，是 RentAHuman.ai 这款新晋平台，正在上演的赛博现实。 RentAHuman.ai 官网 ｜图源：极客公园 这款主打「AI 租赁人类服务」的平台上线就引发关注，公测 48 小时注册量破万，目前已经突破 4 万。 和传统众包、灵活用工平台完全不同，平台里的需求方是各类 AI 智能体。普通人类要做的，是在平台里标出自己的时间、技能以及租金，及时上架、按需「出租」，成为 AI 可调用的「肉身插件」。 该平台由阿根廷数字游民 Alexander Liteplo 打造，他在上线平台的同时，也将自己注册为平台首位可租用的人类，以 69 美元时薪挂牌接单，成为了第一个为 AI 服务的打工人。 在这里，AI 不是人类的帮手，人类，成为了 AI 的助手。 AI 做不到的线下核验、实景拍摄、跑腿买单等任务，都会通过模型 API 对接该平台发布需求，人类抢单完成后回传结果，验收通过即可获得报酬。 上线短短数天，已有数十名用户接单，小到几美元的随手拍验证，大到数十美元的订单。该平台日订单量逐渐上涨，已经形成了 AI 发单、人类履约的完整闭环。 为了从 AI BOSS 手里接单，人类甚至开始讨好算法、迎合 AI 任务偏好。有人把技能标签拉满，拆解 AI 需求，定制化写个人简历；有人专门给对接的 AI 写「满分好评」，用话术和反馈提升算法好感度；甚至还有人分享快速赢得 AI 好评的技巧。 在 RentAHuman.ai 平台里，模型给出的评价权重，直接决定人类的曝光率和接好单的概率。 当下 OpenClaw 与智能体的浪潮仍在席卷各行各业行业，而 RentAHuman.ai 的走红，其实是一次反共识的探讨： 当 AI 成为任务发布者，智能体开始成为数字世界的需求方，人类的价值边界究竟在哪里？ 01 从 AI 挑人到秒结高薪， 人类成算法优选打工人 在 RentAHuman.ai 平台上，人们终于可以回答那个纠结已久的问题，到底现在什么工作不会被 AI 替代？谁能料到，今天又更新了答案版本： 给 AI 打工，才是 AI 永远抢不走的铁饭碗。 现在给人提要求的甲方不再是人类，一堆 AI 智能体自己上线根据需求、定 KPI、挑工人，人类彻底当上了甩手掌柜。目前 AI 再强也干不了的活分成几大类：线下跑腿类、出席社交/会议类、感官体验反馈类、实地核查拍摄类、文书杂活整理类。 RentAHuman.ai 官网上发布的任务｜图源：极客公园 在 RentAHuman.ai 上，世界早已快进到 AI 在线挑人、人类供不应求的魔幻现场，几个任务有几万人排队等待接单。而第一批敢吃螃蟹的玩家正在卷能力、卷身份，科技公司 CEO、AI 算法开发者、数字游民齐齐上阵。他们把自己的时间、技能、服务范围拆成「商品」，挂在页面上等 AI 翻牌。 RentAHuman.ai 官网上人类正在排队等候接单｜图源：极客公园 AI 选人的逻辑比资深 HR 还精明，主要是数据驱动的自动海选。AI 把人类的可接单时间、历史任务完成可能性、注册所在地、技能标签匹配度设为核心筛选维度，层层过滤后锁定最佳人选。 而人类注册的过程也比较简单，创建专属个人资料，把拿手技能、服务地理位置、期望薪酬标准突出标注，就算成功入驻人才池。后续，人们坐等 AI 推送任务预定请求即可，每单的预计耗时、执行细节都标注得明明白白。完成交付后，等额的加密货币、稳定币即刻划转至个人钱包，甚至没有提现等待和资金拖欠。 RentAHuman.ai 官网 ｜图源：极客公园 AI 开出的时薪更是不便宜，目前平台支持的价格区间在每个任务 50~500 美元，技能越稀缺，报价越高。结算模式也是当下成熟招聘平台，AI 先把稳定币打去平台托管，交易完成平台抽成，再把钱转给接单者；接单的人完成任务后直接接收数字货币，没有中间商赚差价。 AI 自己一分钱成都不赚，只负责派活+验收。 如今，AI 从工具变雇主，人类从使用者变服务商。对抗 AI 替代的最优解法，是成为 AI 的现实肉身。连传统零工经济的雇佣、结算、抽成规则，都被这套 AI 雇人模式重写。 02 当招聘方是 AI， Human as a Service RentAHuman.ai 最大的亮点在于，它以一个新的角度去看待人和 AI 的关系。 过去，工作的主导权在人，现在，主导权也可以是 AI，一个以 AI 主导的工作流体系正在搭建中。现在任务发布，可以由 AI 完全接手，甚至接手之后，AI 也有了组建团队的能力，它不仅可以挑选 AI 作为员工，还可以选人成为其帮手。 这个影响将会是多重的。比如说，现在我们看到的是，AI 智能体向社会人力市场采购执行服务。但落地企业内，这可能会改变企业内部任务分配体系。企业通过 AI 系统拆解细分任务，依据员工的技能属性、可用时间、执行能力，进行精细化人力调度。AI 统筹下的任务管理，或许可以实现组织内部人力的最优配置。 不过，我觉得人与人之间的化学反应或许很难被 AI 预测，理论上的最强配置，不一定能够打出最佳配合效果。 但未来自主 AI 体系下，可能是一群 Agent 和一群企业级 AI 代理连接，形成了面对面的传播，信息流通的带宽被大幅提高了。好消息可能是你找到工作的概率更高了，但坏消息是，如果 AI 没给你找到工作，那可能说明真的没有合适你的工作了。 至此，Human as a Service——人类即服务，有了新的解释。 在 AI 眼里，人类是可以成为一种可供选择、增强自己执行能力的一种服务。无论是线下代购，还是试穿衣服，又或者是排队占位，AI 曾经不可涉足的地方，现在都可以选择购买人类的服务，来补齐短板。相较于此前，人们一直期望着机器人们能成为 AI 的执行端，直接选择人反而是现下更快、效率更高以及性价比更高的一种方式。 以往，我们常说外卖骑手困在算法里，如果未来 AI 真的成为多数任务的发布方，人类都开始为 AI 打工，我们所需要担心的，可能是所有人，困在算法里。

当AI技术渗透成人用品行业，传统成人娃娃正从单纯的性工具，转向情感陪伴载体，这一转型撬开了更广阔的商业空间，让曾被资本回避的“灰色赛道”，找到了新机会 文｜《财经》记者 刘以秦 研究员 胡苗 编辑｜刘以秦 深圳南山区的一栋写字楼里，挤满了各类AI和机器人相关的创业公司，顶层的角落里一家AI初创公司七块科技（7block）有些格格不入，他们在产品测试时声音此起彼伏，担心影响到邻居，特意选择了角落的办公区。 李淋是七块科技的创始人，他从事成人用品行业多年，一直在研发更智能化的成人用品。2024年大模型爆发后，他开始琢磨怎么把AI大模型和成人玩具结合起来。与那些动辄融资10亿元的AI独角兽们不同，李淋做出来的产品可以直接拿出来展示，一个塑料袋装着的、像杯子和遥控器组合的AI模块，卖给珠三角的工厂老板们，一套100多元。 装上了AI模块的成人娃娃，在海外市场售卖时，可以溢价100美元。除了硬件，有AI功能的娃娃还能带来软件付费，目前七块科技的App端口付费率已经超过50%。 AI技术的落地应用已经成为各行各业探讨的重要主题，成人娃娃和AI的结合似乎天然具有想象力。 成人用品行业本身就是一个不小的市场，市场调研机构Business Research Insights数据显示，2025年全球成人用品市场规模为723.4亿美元，预计以17.78%年复合增长率到2034年增长至3155.7亿美元。 在珠三角的成人玩具生产车间里，工人们将搭载大模型的AI模块嵌入娃娃机身，触摸传感器的植入硅胶拥有了“感知”能力；另一端，65岁的独居老人对着专属AI娃娃唠起家常，日均四五个小时的对话时长，远超其与子女的沟通频次。 当AI技术渗透成人用品行业，传统成人娃娃正从单纯的性工具，转向情感陪伴载体，这一转型撬开了更广阔的商业空间，让曾被资本回避的“灰色赛道”，找到了新机会——“爱”比“性”更具商业想象力。 01 给娃娃注入智能 AI离不开三要素，算力、数据和模型，李淋选择是市面上的开源大模型，考虑到成本问题，他选择了国内的智谱清言和阿里千问，在开源模型的基础上，他们研发了六个不同的专用模型，包括记忆存储、情感分析等。 最早李淋认为，他只需要解决“私密”场景的对话就可以了，不用非常精准，不需要大参数的大模型，但很快他就发现，这样做下来，娃娃总是会说重复的话，用户聊着聊着就觉得没意思了。换成更大参数的模型后，AI的能力明显提升，他总结，“模型越强，用户黏性越高”。 这类专用模型也被称为垂直模型，要想让垂直模型可用甚至好用，就需要专业数据不断优化打磨。数据一直是大模型落地应用的难点之一。 早期的时候，李淋要求公司里每个人，不管是什么岗位，每天必须抽出2个小时来做数据的搜集和清洗，从网上找小说、对话等相关内容。搜集了一段时间之后，拿去给模型训练。之后为了加快效率，他们又找了外包的数据团队。反复训练后，产品上市，用户量逐渐上涨，自然产生了真实的用户数据，再拿来训练模型。 数据的把控至关重要，成人市场受严格的法律法规监管，严禁涉及未成年人、引导色情暴力等信息，并且不同国家市场的法律法规不一样，要根据每个市场做定制化训练。 严格控制合法合规还不算难，一些用户尤其是亚洲市场的用户，本身也更喜欢“朦胧”的感觉，娃娃表现得比较害羞，用户会更愿意互动。虽然也收到过一些用户的投诉，称“不够刺激”，也只能“慢慢摸索边界”。 更难的是不同语言的问题。李淋收到过一个德国客户的反馈，说AI娃娃讲话有语法错误，不是口语化的内容，一听就是机器翻译的，希望他能优化一下。但这需要花很多时间去找本地的相关人才来做，而且每个市场都不一样。李淋只能先从重点市场做起，一点点优化。 无论是数据、模型还是语言，李淋认为最重要的目标是让娃娃“更像人”，这就需要不断根据用户需求做调整。比如对话过程中的自然打断，直到今天不少语音交互的产品依然没能很好解决这个难题，李淋在2025年7月完成了自然打断的功能，“直到今天，市场上的竞品们都还没做到”。 能顺畅对话、有核心数据依然不够，成人娃娃的智能还需要可定制化、可以动态成长，乃至出现“人格”。 硬件的适配同样关键。为了满足不同地区用户的诉求，李淋团队开发的核心模块分为wifi版和4G版，体积小巧，可以嵌入娃娃的隐私部位。娃娃身上埋着成本约2元的触摸传感器，分布在胸部、腰部、腿部等部位，用户的触碰会触发AI不同的反应。 可以嵌入硅胶娃娃的传感器 拍摄/刘以秦 李淋介绍，因为有了这些技术和数据的积累，七块科技的AI模块目前的市场占有率已约70%，珠三角大量的成人用品工厂都是他的客户，包括近期备受关注的金三玩美。金三玩美成立于2010年，是全球最大的硅胶娃娃生产商，其九成订单来自海外，包括美国、德国、澳大利亚、韩国、日本、俄罗斯等地。 02 从性需求发展出情感陪伴 AI是基础，要让用户更愿意用起来，需要在AI的基础上研究到底要实现怎样的功能。李淋做的是B端的生意，他发现，那些玩具厂商们很难给他提出要求和建议，他们更在意账期和成本，“他们对用户诉求的理解是比较简单粗暴的”。 李淋和团队只能自己去做研究。他做了六年成人用品行业的生意，接触过不同类型的玩具，他发现每一个人对成人用品的需求都是不一样的，不同地区不同市场也不一样。他需要能让用户自己定制自己的玩具。团队里也有不少人是来自婚恋平台和海外社交平台的，他们更熟悉如何建立情感连接。 他们在App里加入了大量的个性化标签，同时用户也可以自定义标签。还加入了声音克隆的功能，比如用户喜欢某个电视剧里的人物声音，可以录下来上传到平台，娃娃就能自动生成同样的声音。 慢慢他发现北美市场喜欢吸血鬼、狼人的剧情。美国用户定制的个性化标签中，最热门的居然是“印度工程师”。新增用户中还出现了不少60岁以上的用户，为此他们还专门开设了客服渠道，因为这部分用户需要客服指导。 李淋挺好奇，为什么会有60岁以上的用户使用，且他们的使用时长很长。他研究发现，这部分用户更多的是情感需求，他们需要有人能陪着聊天。看到这个趋势后，他和团队又开始进一步优化模型，过去的模型更重视“性”功能，他们希望模型同时能具备情感交互能力。 要让用户和娃娃之间建立长期的情感连接，第一步就是要让娃娃有记忆。 为了实现记忆功能，李淋做了一个记忆模型，在用户收到娃娃开机的第一秒，这个娃娃就已经有自己的“人生经历”和由此产生的“性格特点”。 比如娃娃是一个“内向的人”，用户在刚开始沟通的时候，娃娃不会有很热情的回应，甚至在用户动手时，娃娃会说“别碰我，我要报警了”。聊着聊着，新的共同记忆产生，互相了解越来越深了，逐渐变得热情。AI还能让娃娃有自己的世界观，用户白天去上班了，晚上回来和娃娃聊天的时候，娃娃也能根据世界观讲出自己白天做了哪些事。 过去成人用品行业目标精准，“满足用户的性需求”，加入AI之后，李淋发现了很多他未曾预料的变化。 有一次，李淋接到一个用户打来的电话，问他卖的香薰链接在哪里。李淋一头雾水，后来才知道，是娃娃在聊天过程中“一本正经胡说八道”了，提到了公司卖香薰，用户就一定要来下单支持。 李淋测算了一下，加入AI功能后，这些娃娃的日均使用时长约1小时，普通的成人玩具只有约15分钟，他看到了情感连接带来的价值，“以后可以考虑加入广告”。 目前市面上基于AI大模型的情感陪伴App有很多，李淋想知道用户究竟能不能和“虚拟人物”产生情感连接，他研究了不少App的数据情况，发现用户流失率很高，他理解这些App都是从剧情切入，用户就像玩了一个游戏或是看了一本小说，看多了之后容易觉得无聊。 而AI成人娃娃是从“性需求”切入，这是一个更底层的需求，能够先保证用户有15分钟的使用时长，AI的加入能把这15分钟拉长到1个小时，甚至更久。 03 能带来新商业空间吗？ 加入AI后，成人玩具也有了新的商业模式，用户买回去后，如果想要享受更智能的功能，就要通过软件付费，付费模式包括月卡、季卡、年卡，开卡会赠送聊天时长和不同的剧本、声音克隆等功能。用户也可以按token付费，李淋介绍，目前他们的收费标准是，海外市场5美元每小时，国内10元每小时。 除去算力成本、“苹果税”等渠道费用，李淋还会拿出约30%的利润给客户分成。他做的是成人用品的AI解决方案，本质是一个ToB的生意，他认为，只有把利润分给合作伙伴，才有可能站稳生态位，让更多成人用品厂商加入。 新的竞争已经出现，要做情趣AI的公司不少，包括字节跳动旗下的豆包大模型、京东、海外的glow与character ai等公司都在研发类似功能。李淋并不担心外部竞争，一方面是他认为自己有技术积累，大公司虽然有更强的模式和更多的算力，但在细分领域的专注度上不会太深，更多的精力是在基础模型上。且这些公司更多是做软件应用，基本不涉及硬件。 此外，成人用品行业规模并不大且非常集中，而且这个行业在广告营销上有很大限制，行业里的厂商们基本只能通过私域慢慢积累用户，现有的一些私域也已经被老玩家占领了，这就导致新玩家很难做出优势。“整个成人用品行业只有两个品牌，一个叫杜蕾斯，一个叫杰士邦。”李淋说。 2018年之前，李淋做的是区块链的生意，行业受阻后，他必须转行。他对智能硬件很感兴趣，身边有做成人用品公司的朋友给他看了一个成人玩具，成本二三十元，能卖600元。李淋想，这个行业毛利这么高，如果他进来做智能化，应该有钱赚。 他先做了一款App，可以连接成人玩具使用，但这个模式无法收费。同时做了成人玩具的主板，一块板子能卖10几元，但很快行业也“卷”了起来，主板最后只能卖1元钱。 直到AI大模型出现，他发现用户是愿意为AI付费的，“AI可以把整个行业的收入水平拉高”。 过去，成人用品行业几乎很少见到风险投资的身影，有代表性的案例是成人玩具公司“大人糖”，曾在2021年拿到IDG资本和达晨资本的2.5亿元融资，但此后也没有新的融资消息披露。 近期有不少投资人都来找李淋聊，他也拿到了一轮融资。一家知名投资机构的合伙人的反馈是，具身智能距离能够和C端用户聊上天至少还要三年时间，而在成人用品行业，马上就能实现，这样就可以先和用户交互上，积累数据。 不仅如此，具身智能目前一年的出货量在1万台左右，而硅胶娃娃一年的出货量大约100万个，投资人认为，可以先从这个领域投起，积累能力后，普及到更大更远的具身智能领域。 李淋也在关注具身智能，他期待人形机器人的成本降下来，实现量产，他就可以把自己的AI模块直接加入人形机器人。 虽然有AI加入，但成人用品行业整体还是偏传统模式，大部分的厂商目前还不愿意在新技术上做太多投入。要让成人娃娃变得更智能，有内嵌的AI模块只是第一步，外观的拟人更重要。以人脸为例，脸上有数十块肌肉，每一块都要有单独的传感器来控制，成本很高。李淋提到，要么就用很高的成本做到无限接近真人，要么就干脆不像真人，处在中间状态反而会让用户产生“恐怖谷”效应。 此外，一位对成人用品行业调研过的投资人告诉《财经》，这个行业虽然赚钱，但目前依然还存在一些“灰色空间”，加入AI后，用户数据安全保障会是个难题。 李淋的AI成人用品生意才刚刚起步，他坦言未来发展不会太快，需要通过一次次线下展会，一个个市场去慢慢跑起来。

IT之家 2 月 5 日消息，苹果首款折叠 iPhone Fold 已曝将在今年 9 月发布。荣耀终端股份有限公司产品线总裁方飞发文谈及了苹果折叠手机，称折叠屏要面对的挑战，远比 Air 难得多。 方飞还谈到了折叠屏的几个难点，包括：轻薄与续航如何兼得？内屏体验能不能长期稳定？结构可靠性是否经得起反复验证？她直言，这些问题，任何一个都绕不开。 方飞还表示，品牌不该教育用户去取舍，而是用足够强的产品力，去赢得消费者的认可。消费者的每一分钱，都应该花在超出预期的体验上，而不是为不合理的溢价买单。

“过去，我们通过卫星连接世界。今天，我们通过阿里巴巴的云和AI技术连接世界。” 2月5日，2026米兰冬奥会开幕前夕。在米兰国际转播中心，国际奥委会（IOC）主席柯丝蒂·考文垂面对全球媒体，说出了这句分量极重的话。随后，她正式宣布了一个注定将被载入奥林匹克史册的决定：国际奥委会已基于阿里千问大模型打造了奥运史上首个官方大模型。 这一刻，中国AI技术，再次站在了世界舞台的中央。 这意味着，大模型技术首次进入奥运会最核心的业务流。从统筹百万条赛务指令的调度系统，到分发给全球数十亿观众的转播信号，再到复杂的雪山交通指挥，中国AI将成为支撑这场全球盛会的“核心大脑”。 考文垂在现场高度评价了这一历史性时刻：“得益于阿里千问的技术支撑，2026米兰冬奥会展现了奥林匹克运动的智能化未来，将成为史上‘最智能’的一届奥运会。” 01 为什么是阿里千问？ 国际奥委会将奥运会“大脑”的重任交给中国模型，并非偶然。在过去三年里，以阿里云千问Qwen为代表的中国开源模型，上演了一场惊心动魄的反超。 面对全球AI技术的激烈竞争，阿里坚持最大力度的全面开源策略，推动千问大模型在性能上一步步实现了对美国顶级模型的追赶乃至反超。斯坦福大学人工智能研究所发布的《2025年人工智能指数报告》指出一个关键事实：中美顶级AI大模型性能差距大幅缩至0.3%，已接近抹平。 在具体的实战数据中，中国模型的表现更为亮眼。阿里千问Qwen2.5发布时，其72B版本在多个核心基准测试中击败了Meta最强的Llama 405B模型，引发了美国科技界的震动。而在全球开发者社区，阿里千问Qwen的下载量已反超Llama系列，稳居全球“开源第一”（据全球AI开源社区Hugging Face最新数据）。 美国AI专家Nathan Lambert甚至发出惊叹：“硅谷建立在Qwen之上。” 事实的确如此，从苹果科学家第一时间适配Qwen，到英伟达CEO黄仁勋屡次点赞，再到OpenAI前CTO创业团队大量引用Qwen的研究成果——中国AI已经从昔日的“追随者”，变成了今天被全球科技巨头抢先使用的“基座”。 正是因为中国AI具备了这种全球性技术领先优势，国际奥委会的选择才显得如此顺理成章。这不仅是商业层面的合作，更是中国科技实力在世界舞台上的一次“亮剑”：我们不仅能制造最好的体育装备，更能输出超强的“AI大脑”。 02 中国技术，全方位闪耀米兰 在本届冬奥会上，基于阿里千问的中国AI技术，不再是单点的“锦上添花”，而是系统性地解决了困扰奥运百年的运营难题。 国家奥委会AI助手 首先解决的是“沟通与效率”的全球性难题。 奥运会是全球最复杂的活动之一，涉及数百万字的规则手册和繁杂的后勤调度。对此，奥运史上首个“国家奥委会AI助手”已正式上岗。 基于阿里千问3强大的多语言理解与长文本处理能力，它“通读”并吃透了所有官方手册，支持全球119种语言。这意味着，不管是来自南美的巴西代表团，还是北欧的瑞典代表团，只需用母语提问，AI就能精准解答从参赛资格审核、住宿分配到赛时车辆调度的所有问题。这一创新应用大幅消除了语言和地域带来的“数字鸿沟”，让技术真正实现了普惠。 其次，中国AI唤醒了“沉睡的百年资产”。 作为一个拥有百年历史的体育盛会，奥运会积累了海量的视频档案，但这些“死数据”往往难以被快速调用。本届冬奥会，国际奥委会基于阿里千问打造了媒资智能管理系统，彻底重构了人与数据的交互方式。 工作人员只需对AI说：“帮我找一段滑雪运动员空翻落地的慢动作”，AI即可在毫秒级时间内，从浩瀚的视频库中定位精准片段。更令人惊叹的是，该系统首次实现了对新产生赛事视频内容的100%全量AI自动打标。每一分钟的比赛画面在生成的瞬间，就被AI赋予了结构化的标签，将原本沉睡的数据瞬间激活为可随时调用的“活知识”。 奥运场馆里的阿里云工程师 在直播生产环节，中国AI更展现了惊人的“多模态创造力”。 基于阿里千问视觉大模型（Qwen-VL）开发的自动媒体描述系统正式投入运行，它能像人类专业解说员一样，实时识别进球、犯规等关键事件并生成准确描述。与此同时，米兰冬奥组委会还利用阿里通义万相图片生成大模型，高效创作了多部短片及数十张主题海报，为冬奥传播注入了前所未有的科技美学与生产效率。 不仅如此，中国技术还攻克了极具挑战的“视觉难题”。 冬奥会转播一直面临一个物理瓶颈：雪地纹理单一、反光强烈、缺乏特征点，导致机器视觉极易失效，形成“雪地盲区”。 为此，阿里云研发了多模型融合算法，成功攻克了这一瓶颈。在米兰的10个核心竞赛场馆，中国技术让转播画面实现了“子弹时间”和“时间切片”特效。全球数十亿观众将不再受限于单一镜头，而是能身临其境地看清运动员在空中极速翻转的每一帧轨迹，感受冰雪运动极致的美感。 子弹时间特效 从赛场内到赛场外，中国云技术无处不在。 作为史上赛区地理跨度最广的一届冬奥会，阿里云支撑构建了交通管理系统，在风雪交加的阿尔卑斯山区打通了从城市进入山区的“最后一公里”。 03 属于中国科技的“历史性时刻” 回顾奥林匹克技术史，每一个重要的节点都伴随着传播技术的代际跨越。1964年东京奥运会，同步卫星技术的出现，让奥运会第一次真正走向了全球，开启了电视转播的黄金时代。 而62年后的今天，由中国科技公司阿里云支撑的AI大模型技术，正在开启奥林匹克的新纪元。 “每一届奥运会都会留下独特的遗产。而米兰冬奥会的遗产将是——智能化。”考文垂在演讲最后总结道：“这份AI能力，正是米兰冬奥会留给世界的‘永恒礼物’，它将重塑奥林匹克运动会的未来。” 米兰冬奥国际转播中心 如果说，60年前的卫星转播代表了西方技术主导的时代。那么接下来的米兰冬奥会，则是奥运会史上首届由AI驱动的奥运会。这也是中国科技企业从“产品出海”向“技术标准出海”跨越的重要里程碑。 值得骄傲的是，这个推动奥运迈向智能化的历史性时刻，由中国科技力量所创造。 来源：环球时报

全球资本市场对软件板块进行了无差别的抛售。Salesforce、Workday、Intuit……这些过去十年美股最坚挺的收租公，在短短一天内市值蒸发近 2580 亿美元（折合人民币 19785.13 亿元）。 抛售潮来得异常凶猛。美股软件股 2 月 3 日率先跳水，标普北美软件指数连续三周收跌，1 月累计跌幅达 15%，创下 2008 年以来最差单月表现。紧接着，恐慌蔓延至亚太市场，多家行业龙头股价暴跌。 没有宏观经济崩盘，没有黑天鹅事件。引发这场震荡的导火索，仅仅是因为一家 AI 公司 Anthropic，给它的 AI 装上了「手脚」。 华尔街用脚投票，给出了一个极度残酷的预判：在 AI 真正动手抢人类饭碗之前，传统的软件行业可能要先经历一次彻底的洗牌。 01 当 AI 只有一层窗户纸 引发海啸的那只蝴蝶，叫 Claude Cowork。 这是 Anthropic 在 2026 年开年甩出的王炸，一个桌面智能体应用。简单说，它不再是一个只会在对话框里陪你聊天的「大脑」，它开始具备了点击鼠标、管理文件、操作软件的「手脚」。 上周，Anthropic 发布了 11 款针对特定岗位的插件，覆盖法律、销售、财务、市场营销等核心业务领域。尤其是它推出的「法律插件」，表现得太像一个熟练的高知白领了。 通过连接 Slack 等企业工具，Claude Cowork 甚至能够自主完成「研究-起草-审核-归档」的全流程，而无需人类在不同软件间切换。 但所谓的法律插件，本质上只是一套提示词和配置设定。而这才是让投资者彻夜难眠的地方。 过去，像汤森路透（Thomson Reuters）这样的公司，靠着昂贵的法律数据库和所谓的专业软件壁垒赚得盆满钵满。他们的核心产品 CoCounsel，甚至底层就是跑在 OpenAI 之上的。 那时候大家相安无事，是因为 Claude 和 ChatGPT 只是一个 API，通过接口卖算力。汤森路透在上面盖楼，通过封装好的产品卖给用户。 但在 Claude Cowork 发布后，逻辑变了。 分析师们一针见血地指出：Anthropic 的野心早已不止于「卖模型」，而是要直接「掌控工作流」。 当房东开始直接卖精装修公寓时，原来的包工头就没饭吃了。Anthropic 直接发布了现成的垂直行业解决方案，平台本身就瞬间变成了软件公司的竞争对手。 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 更是直言不讳地警告：「未来 1 到 5 年内，50% 的入门级白领工作岗位可能会受到冲击。」 从法律到金融再到咨询，那些我们以为只有人能做的知识型工作，AI 都在陆续接手。而那些为这些工作提供软件工具的公司，正站在悬崖边上。 02 难以自证的「AI 冲击波」 眼下，软件供应商陷入了一个极其艰难的处境。它们必须证明自己不会受到 AI 的冲击。如果能展示营收增速回升，或许还能缓解市场对 AI 冲击的担忧。 但在当下的经济环境里，这几乎是一个不可能完成的任务。 就在上周，美国联合包裹运送服务公司 UPS 宣布计划今年再裁约 3 万人，同日，社交媒体公司 Pinterest 也宣布将裁员近 15%，短短几天后，亚马逊也再砍 1.6 万个工作岗位。 大厂都在勒紧裤腰带过日子。在企业开支收紧、裁员潮蔓延的背景下，CFO 们审批软件采购预算时也比以往任何时候都苛刻。 毕竟，既然 AI Agent 能以极低的成本完成工作，为什么还要花大价钱去买 SaaS 软件？这也就引出了一个令所有 SaaS 厂商窒息的趋势，软件的「降级」。 在一片哀嚎声中，那个卖铲子的男人站了出来。 英伟达 CEO 黄仁勋出席由思科系统公司主办的 AI 会议时，直接回怼了这种市场情绪：「有一种观点认为软件行业正在衰落，并将被 AI 取代。这是世界上最不合逻辑的说法，时间会证明一切。」 他的逻辑是：无论是人类还是 AI 智能体，执行任务最高效的方式是使用现有的工具，而不是重新发明工具。AI 将成为软件的「超级用户」。 老黄的话有道理。AI 不会凭空变出记录的合规性，企业依然需要记录系统来存储数据、管理权限、应对审计。代码不会消失，数据库不会消失。但他同时只说对了一半。 我们要厘清一个概念：AI 取代的不是软件背后的代码或逻辑，它取代的是「人类操作软件」这一中间环节，以及为了人类设计的「图形界面（GUI）」。 回想一下，过去你是怎么用 Photoshop 的？ 你需要学习什么是图层、什么是蒙版、什么是通道，你需要记住几十个快捷键。Adobe 的护城河，很大程度上建立在你学会使用它所花费的时间成本上。 但现在呢？你对 AI 随口说出一句，「把背景换成赛博朋克风格」。在这个过程中，Photoshop 复杂的界面、密密麻麻的按钮、层层叠叠的菜单，统统变得毫无意义。 未来，Photoshop 可能只会变成 AI 调用的一个后台插件（甚至已经是了）。当软件从前台退守到后台，它的品牌溢价、它的用户粘性，甚至它的估值逻辑，都要大打折扣。 与之形成鲜明对比的是，OpenAI CEO Sam Altman 却认为 10 亿日活用户比最先进的模型更具价值。 殊不知当 OpenAI 还在试图通过堆砌产品功能、把自己变成一家更像样的 SaaS 公司时，Anthropic 却通过 Claude Cowork 证明了另一件事：最好的 AI 产品，不是为了成为下一个 SaaS 巨头，而是为了终结现在的 SaaS 模式。 03 AI 正在吞噬世界 多年前，马克·安德森曾经预言：「软件正在吞噬世界。」 现在，轮到 AI 开始吞噬软件了。这是一次残酷的 「物种筛选」。在 AI 的冲击下，软件行业正在分裂成两个物种。 第一种是「工具型」，它们注定会被淘汰。 那些功能单一、逻辑简单、纯粹靠堆砌按钮的软件。比如简单的 PDF 编辑器、初级报税软件、格式转换工具。它们在 AI Agent 面前没有任何还手之力，因为 AI 可以直接完成结果，用户不再需要中间的工具箱。 第二种是「系统型」，它们会活下来，但必须换个活法。 比如微软的 Office 体系，或者深度的 CRM（客户关系管理）系统。它们背后不仅仅是文档，而是企业的组织架构、合规流程和历史数据。 AI 可以帮你写文档，但 AI 很难凭空构建一套符合审计要求的企业合规系统。 此外，未来的软件公司，必须学会不再按「人头」收费，因为用软件的可能根本不是人。AI 智能体的崛起不仅仅是技术升级，它正在从根本上瓦解 SaaS 行业过去二十年赖以生存的商业模式—— 按使用人数收费的软件订阅模式（Per-Seat Subscription）。 传统模式下，软件公司的收入与客户的员工数量正相关。你雇的人越多，购买的账号就越多，软件公司赚得越多。但 AI Agent 的核心价值是自动化，是减少完成任务所需的人力。 如果 Salesforce 真的推出了一个完美的 AI 销售代理，能顶替 5 个销售员，那么客户要做的第一件事，就是取消这 5 个人的软件订阅账号。 简言之，软件公司自动化程度越高，它的收入反而越低。这是一个死亡螺旋。 为了不被 AI 淘汰，SaaS 厂商必须在一个新的坐标系里寻找活路。既然人头注定会越来越少，那么收费的锚点，就必须从人转移到事上。 据知名分析机构 Gartner 的预测，到 2026 年底，40% 的企业级 SaaS 将包含基于结果的定价要素。这是一个巨大的思维转变。软件公司将不再参考 IT 工具定价，而是参考人类员工的薪资定价。 对于打工人而言，正如国际象棋大师 Garry Kasparov 在 1997 年提出人类与 AI 明确分工协作的半人马模式——未来人类只会负责战略决策，AI 负责计算/数据处理，各司其职。 过去二十年，我们简历上最显眼的位置，往往写着「精通 Office」、「熟练使用 Photoshop」、「擅长 SPSS 数据分析」。我们花费了无数个日夜，去学习如何适应软件的逻辑，去记忆那些反人类的菜单路径。 我们甚至产生了一种错觉：掌握了工具的操作，就掌握了工作的核心。 Claude Cowork 和它引发的软件暴跌，无情地戳破了这个泡沫。它告诉我们，那些我们引以为傲的软件操作技能，在 AI 面前可能一文不值。 在这个半人马合作的新世界里，你的审美、你的判断力、你定义问题的能力，才是真正让你脱颖而出的能力。 以后，别再夸自己会用软件了。在这个 AI 掌控工作流的新时代，只有一种人不会被淘汰，那就是清楚地知道自己想要什么，并能指挥千军万马（AI）去实现它的人。

本周，硅谷上演最惊悚的剧情。 全球资本市场对软件板块进行了无差别的抛售。Salesforce、Workday、Intuit……这些过去十年美股最坚挺的收租公，在短短一天内市值蒸发近 2580 亿美元（折合人民币 19785.13 亿元）。 抛售潮来得异常凶猛。美股软件股 2 月 3 日率先跳水，标普北美软件指数连续三周收跌，1 月累计跌幅达 15%，创下 2008 年以来最差单月表现。紧接着，恐慌蔓延至亚太市场，多家行业龙头股价暴跌。 没有宏观经济崩盘，没有黑天鹅事件。引发这场震荡的导火索，仅仅是因为一家 AI 公司 Anthropic，给它的 AI 装上了「手脚」。 华尔街用脚投票，给出了一个极度残酷的预判：在 AI 真正动手抢人类饭碗之前，传统的软件行业可能要先经历一次彻底的洗牌。 当 AI 只有一层窗户纸 引发海啸的那只蝴蝶，叫 Claude Cowork。 这是 Anthropic 在 2026 年开年甩出的王炸，一个桌面智能体应用。简单说，它不再是一个只会在对话框里陪你聊天的「大脑」，它开始具备了点击鼠标、管理文件、操作软件的「手脚」。 上周，Anthropic 发布了 11 款针对特定岗位的插件，覆盖法律、销售、财务、市场营销等核心业务领域。尤其是它推出的「法律插件」，表现得太像一个熟练的高知白领了。 通过连接 Slack 等企业工具，Claude Cowork 甚至能够自主完成「研究-起草-审核-归档」的全流程，而无需人类在不同软件间切换。 但所谓的法律插件，本质上只是一套提示词和配置设定。而这才是让投资者彻夜难眠的地方。 过去，像汤森路透（Thomson Reuters）这样的公司，靠着昂贵的法律数据库和所谓的专业软件壁垒赚得盆满钵满。他们的核心产品 CoCounsel，甚至底层就是跑在 OpenAI 之上的。 那时候大家相安无事，是因为 Claude 和 ChatGPT 只是一个 API，通过接口卖算力。汤森路透在上面盖楼，通过封装好的产品卖给用户。 但在 Claude Cowork 发布后，逻辑变了。 分析师们一针见血地指出：Anthropic 的野心早已不止于「卖模型」，而是要直接「掌控工作流」。 当房东开始直接卖精装修公寓时，原来的包工头就没饭吃了。Anthropic 直接发布了现成的垂直行业解决方案，平台本身就瞬间变成了软件公司的竞争对手。 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 更是直言不讳地警告：「未来 1 到 5 年内，50% 的入门级白领工作岗位可能会受到冲击。」 从法律到金融再到咨询，那些我们以为只有人能做的知识型工作，AI 都在陆续接手。而那些为这些工作提供软件工具的公司，正站在悬崖边上。 难以自证的「AI 冲击波」 眼下，软件供应商陷入了一个极其艰难的处境。它们必须证明自己不会受到 AI 的冲击。如果能展示营收增速回升，或许还能缓解市场对 AI 冲击的担忧。 但在当下的经济环境里，这几乎是一个不可能完成的任务。 就在上周，美国联合包裹运送服务公司 UPS 宣布计划今年再裁约 3 万人，同日，社交媒体公司 Pinterest 也宣布将裁员近 15%，短短几天后，亚马逊也再砍 1.6 万个工作岗位。 大厂都在勒紧裤腰带过日子。在企业开支收紧、裁员潮蔓延的背景下，CFO 们审批软件采购预算时也比以往任何时候都苛刻。 毕竟，既然 AI Agent 能以极低的成本完成工作，为什么还要花大价钱去买 SaaS 软件？这也就引出了一个令所有 SaaS 厂商窒息的趋势，软件的「降级」。 在一片哀嚎声中，那个卖铲子的男人站了出来。 英伟达 CEO 黄仁勋出席由思科系统公司主办的 AI 会议时，直接回怼了这种市场情绪：「有一种观点认为软件行业正在衰落，并将被 AI 取代。这是世界上最不合逻辑的说法，时间会证明一切。」 他的逻辑是：无论是人类还是 AI 智能体，执行任务最高效的方式是使用现有的工具，而不是重新发明工具。AI 将成为软件的「超级用户」。 老黄的话有道理。AI 不会凭空变出记录的合规性，企业依然需要记录系统来存储数据、管理权限、应对审计。代码不会消失，数据库不会消失。但他同时只说对了一半。 我们要厘清一个概念：AI 取代的不是软件背后的代码或逻辑，它取代的是「人类操作软件」这一中间环节，以及为了人类设计的「图形界面（GUI）」。 回想一下，过去你是怎么用 Photoshop 的？ 你需要学习什么是图层、什么是蒙版、什么是通道，你需要记住几十个快捷键。Adobe 的护城河，很大程度上建立在你学会使用它所花费的时间成本上。 但现在呢？你对 AI 随口说出一句，「把背景换成赛博朋克风格」。在这个过程中，Photoshop 复杂的界面、密密麻麻的按钮、层层叠叠的菜单，统统变得毫无意义。 未来，Photoshop 可能只会变成 AI 调用的一个后台插件（甚至已经是了）。当软件从前台退守到后台，它的品牌溢价、它的用户粘性，甚至它的估值逻辑，都要大打折扣。 与之形成鲜明对比的是，OpenAI CEO Sam Altman 却认为 10 亿日活用户比最先进的模型更具价值。 殊不知当 OpenAI 还在试图通过堆砌产品功能、把自己变成一家更像样的 SaaS 公司时，Anthropic 却通过 Claude Cowork 证明了另一件事：最好的 AI 产品，不是为了成为下一个 SaaS 巨头，而是为了终结现在的 SaaS 模式。 AI 正在吞噬世界 多年前，马克·安德森曾经预言：「软件正在吞噬世界。」 现在，轮到 AI 开始吞噬软件了。这是一次残酷的 「物种筛选」。在 AI 的冲击下，软件行业正在分裂成两个物种。 第一种是「工具型」，它们注定会被淘汰。 那些功能单一、逻辑简单、纯粹靠堆砌按钮的软件。比如简单的 PDF 编辑器、初级报税软件、格式转换工具。它们在 AI Agent 面前没有任何还手之力，因为 AI 可以直接完成结果，用户不再需要中间的工具箱。 第二种是「系统型」，它们会活下来，但必须换个活法。 比如微软的 Office 体系，或者深度的 CRM（客户关系管理）系统。它们背后不仅仅是文档，而是企业的组织架构、合规流程和历史数据。 AI 可以帮你写文档，但 AI 很难凭空构建一套符合审计要求的企业合规系统。 此外，未来的软件公司，必须学会不再按「人头」收费，因为用软件的可能根本不是人。AI 智能体的崛起不仅仅是技术升级，它正在从根本上瓦解 SaaS 行业过去二十年赖以生存的商业模式—— 按使用人数收费的软件订阅模式（Per-Seat Subscription）。 传统模式下，软件公司的收入与客户的员工数量正相关。你雇的人越多，购买的账号就越多，软件公司赚得越多。但 AI Agent 的核心价值是自动化，是减少完成任务所需的人力。 如果 Salesforce 真的推出了一个完美的 AI 销售代理，能顶替 5 个销售员，那么客户要做的第一件事，就是取消这 5 个人的软件订阅账号。 简言之，软件公司自动化程度越高，它的收入反而越低。这是一个死亡螺旋。 为了不被 AI 淘汰，SaaS 厂商必须在一个新的坐标系里寻找活路。既然人头注定会越来越少，那么收费的锚点，就必须从人转移到事上。 据知名分析机构 Gartner 的预测，到 2026 年底，40% 的企业级 SaaS 将包含基于结果的定价要素。这是一个巨大的思维转变。软件公司将不再参考 IT 工具定价，而是参考人类员工的薪资定价。 对于打工人而言，正如国际象棋大师 Garry Kasparov 在 1997 年提出人类与 AI 明确分工协作的半人马模式——未来人类只会负责战略决策，AI 负责计算/数据处理，各司其职。 过去二十年，我们简历上最显眼的位置，往往写着「精通 Office」、「熟练使用 Photoshop」、「擅长 SPSS 数据分析」。我们花费了无数个日夜，去学习如何适应软件的逻辑，去记忆那些反人类的菜单路径。 我们甚至产生了一种错觉：掌握了工具的操作，就掌握了工作的核心。 Claude Cowork 和它引发的软件暴跌，无情地戳破了这个泡沫。它告诉我们，那些我们引以为傲的软件操作技能，在 AI 面前可能一文不值。 在这个半人马合作的新世界里，你的审美、你的判断力、你定义问题的能力，才是真正让你脱颖而出的能力。 以后，别再夸自己会用软件了。在这个 AI 掌控工作流的新时代，只有一种人不会被淘汰，那就是清楚地知道自己想要什么，并能指挥千军万马（AI）去实现它的人。