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快科技10月30日消息，在深蓝L06预售发布会之后的媒体群访中，深蓝汽车董事长邓承浩谈新能源车安全问题。 邓承浩称，“安全是基本要求，电车如果做不好安全，我个人认为不配做电车。” 我未来对团队的要求是，车辆在极限碰撞下也不自燃；极限碰撞下，电池在损伤的情况下，也不能燃烧。 在谈到隐藏门把手时，其表示：“我们现在也有隐藏式门把手，也在用机械式的门把手。实际上要回归到消费者的需求，过去在电动化转型中，大家可能也受到了一些特斯拉的影响，我们也受到一些特斯拉的影响，另外想跟油车做出差异化，所以电车用了很多隐藏式门把手。” “但是这一轮大家慢慢回归到理性了，油车用户实际上和电车用户需求已经趋同了，过度创新开始回归到一个正常的状态。”

近几年的双11，一年比一年冷。10月原本是预热期，各电商平台看起来冷冷淡，没什么氛围。可以理解，直播间每天都有最低价，双11确实形同鸡肋。 直到最近，太平洋东岸的美国硅谷往电商行业投下一块石头，中国这边的电商行业，才算是有了一些新话题。 9月30日，美国 OpenAI宣布，将与两家电商平台 Etsy 和 Shopify 合作，在 ChatGPT 推出“Instant Checkout”(即时结账)功能。用户通过对话，就可购买电商平台的商品。 OpenAI在官网展示通过ChatGPT购物的流程 中国这边字节旗下的豆包，半个月后宣布：豆包将接入抖音商城。用户在豆包提问，抖音商城的数码、家电、母婴、美妆、家居等品类商品，可会给到购买链接。 除电商平台，抖音的本地生活模块，也提供推荐服务（无法直接下单），实时外卖、团购、电影票，什么都能推荐。当然，正常人不会跑到豆包上点外卖。这操作表演意义更大。 显然，当今世界的互联网创新中心，主要在太平洋两岸的中美两国。两国企业家你追我赶，焦灼竞争，成为行业进步的双引擎——其他地区人民，都在吃这种红利。 这些是题外话。更多人的关心是：本轮电商和AI结合是不是火花创新，会不会带来大机会。以及，中国能不能赢？ 国产AI助手导购，看起来不太灵 看OpenAI 官方介绍，GPT 导购流程是：把小助手当服务员，像点餐那样描述需求，对话框显示商品页，确认后，GPT 再弹出支付页，一切就都搞定，nice! 豆包购物助手的使用，差不多也是这样。我输入一个相对复杂需求（这样做的原因，后面再说）：给父母买礼物。几秒钟后，豆包给到了三个选购建议。 图1：人们使用AI购物助手，一个重要原因是：对要购买的东西茫然不知，才跑去问AI提问（知道要买什么，直接会到平台搜索）。 图2：豆包助手给出了老人机和小度智能屏，这种荒腔走板的搭配，显示出它的智能化还远远不足。 图3：最有价值回答，可能是最后部分“相关推荐”。此类信息全平台都有，由AI助手提供，有“杀鸡用牛刀”之感。 回答里有文字描述、图片，还有来自抖音商城的购买链接，点击就可购买。算是一次相当完整的购物流程。至于推荐的靠谱性，只能说普普通通，整体感觉差强人意。 一个很重要原因是：我写那么长需求，豆包就推这几样？我不太满意，说不上原因在哪，就得补充描述，有点麻烦。 当然我可以把提的需求简化些，但可想而知，它会推出一堆不靠谱东西，不满意了还得再调整。总之，效率实在不高。 豆包助手也有个好处，就是你提出需求，它给完购物链接后，会贴心附上平台内相关的购物视频，类似小红书种草清单。 除此之外，有行业媒体报道，Kimi也发布类似功能。我去下了个需求，发现只有推荐，无法购买。腾讯元宝也上线类似功能，发现除图书以外，绝大多数商品没法购买。 图1：Kimi的商品推荐只有几段文字描述，给的京东链接是其他商品，也没办法点开。这就是纯糊弄，完全不可用。 图2：通过腾讯元宝，还无法正常购买电子产品。 图3：在腾讯元宝买书，可帮助分析需求，并给到购买链接。 阿里拥有国内最强大电商平台，旗下有被广泛使用的“通义千问”。它应该很靠谱吧？试了两次，全都不灵。 第一次试用，通义没给购物链接，还推荐了京东平台；第二次给到的每个链接都是错的。 以上只是简单测试，只为验证，不作拉踩。读者也能感觉出来，大多数不靠谱。过程还有强烈的荒谬——哪个正常人喜欢用这玩意儿在网上买东西？ AI对话产品来带货，没那么简单 AI导购看起来优点显著：AI分析消费者需求，推荐合适商品，搜索即所得，展示即下单。当下国内各个大模型应用做成这样，显然是不及格的。这一局国产AI+电商输了吗？ 整件事让人费解。中国电商行业发达，世界第一；AI大模型和应用领域，也和美国并驾齐驱。两者融合创新，AI大模型只需要理解购物需求，这是很简单的分析。给到购物和支付链接，更不是问题。AI导购面临哪些阻碍呢？ 客观方面的因素。国内电商产品的价格、库存和链接有效期，可谓瞬息万变。大模型获取语料，甄别筛选，再给出推荐，可能是几天以前的，很容易造成购买失败或纠纷。 AI大模型需要对网上信息读取甄别，对商品质量的判别，进而做出推荐。这就很容易受宣传语料影响，更不要说恶意的注水干扰。 主观方面，平台也有抵触动机。电商平台接口多为半封闭状态，核心数据（如价格、库存等）岂能拱手奉送？流量是平台成败关键，倘若AI导购成了，流量入口在其他平台，就是受制于人，还不如关起门来先自己做。 字节和阿里旗下有大模型和电商，腾讯有微信小店，并和京东有合作关系。各大平台都小心翼翼摸索，先做事少说话。像DeepSeek和Kimi这样不依托电商巨头的产品，目前没有AI导购助手，也是可以理解的。 其实还有一些法律风险。比如提供链接算不算广告？如果算的话，就需要做广告标注，大模型还要承担侵权和售后的连带责任。这些都是目前没有解决的。 不过，我所看到的真正阻碍是，消费者不买账。也就是前面所说，“这事儿看起来有点傻”，AI助手导购，真有必要吗？ 中国式电商AI导购 作为电商巨头，阿里对AI导购这件事，肯定是很关注的。只不过，它的AI导购发力点不在“通义千问”，而在淘宝搜索栏旁边的“AI万能搜”。 消费者可以用传统搜索栏找东西，也可以向AI提一堆复杂需求，它推荐一些商品——看似很好的补充。 我用下来的体验是，“AI万能搜”挺流畅，但实际用处不大。提复杂需求，它会推荐几个购物方案，数量少，常常不令人满意。提简单需求，直接在搜索框用关键词搜就好，费那么大劲干吗？ 淘宝传统搜索框和AI万能搜，哪一种更好用？后者看似更精准，但描述需求较繁琐。传统搜索的联想功能能起很好的导购作用。 搜索框的AI导购，京东和拼多多至今都没上线。他们对此并不迫切的原因，很可能是：电商平台本身的搜索展示页，已经进化得太好了。 无论你在淘宝、京东还是拼多多，只需在电商平台搜入简单关键词，点击搜索，顶部就会出现多个导购栏，从价格、产地，店铺到口碑等等，不一而足。 一些你没想到的选项，它也会提供。比如款式材质、使用场景。与其让你凭空归纳需求，不如它让你来做选择题。 同样是购买重阳节礼物，搜索框下的多个筛选栏，以及展开的筛选项，都在给消费者做导购，帮助其下判断。上图为京东的页面。 消费者逛平台，寻求导购帮助，主要原因是：它也不知道要买什么，或者不知道选哪一款。对于想买的东西，他只是隐隐约约有一种感觉，却很难描述出来。 这时你让消费者描述需求，是很困难的。给他一些参考和选项，他就会清晰起来。搜索展示页的各种选项，就是帮助消费者去除不确定性的支点。 这其实也是导购，不是主动介入问答，而是购物扶手——并且由于AI的应用，这种支点和扶手的作用，会更舒服。 消费者填写的个人信息，在平台的使用和购买习惯，以及其他平台数据的授权使用，都会帮助电商平台优化，让每个消费者获得的推荐页面，完全不一样。 即便以最简单的关键词，在搜索框找商品，也会弹出高度个性化的关联词，以及“猜你想找什么”。这些其实都是导购，帮助消费者快速找到想要的商品。 电商行业研究表明，中美两国的电商平台用户，在使用习惯上，有个数据是接近的。点开平台，50-60%直接点搜索栏，查找想要的商品。有需要才上网购物，人性是相通的。 从成交额看，美国电商平台超过七成的交易额，来源于搜索下单。这个数据在国内只有三成左右，大量交易来源于平台推荐，有各种流量位，更有关联推荐。 打一个简单比方，美国消费者逛超市，他们直奔主题，很多人买完就走了。中国消费者也带目的进商店，他们看货和比货的行为更多，而且更容易被琳琅满目的展示所吸引。不知不觉中，还买了别的东西。 中国的电商平台，智能化在提升，一般人在电商平台购物，变得极为简便。不需要工具助手在边上一问一答，消费者也能快速买到心仪商品。这算不算电商和AI深度融合？我认为是算的。此种融合更妙，堪称“润物细无声”。 当然，由OpenAI发起的AI对话导购，这种模式真能成功，那也是好事。以中国企业家的创新敏锐工程师的聪明才智，他们开发出来的产品，一定不会很差。在互联网创新这一块，我们还是要对中国的企业有信心。

前阵子差评君刷到一个视频。 一只猫打碎花瓶后迅速逃走，主人从房间冲出来，二话不说把账算到了旁边狗头上。 狗一脸委屈，举起爪子嗷嗷叫，仿佛在说：冤枉啊大哥，我没动。 靠，猫坏狗好的经典剧情，差评君当场就看乐了。 但转念一想，这会不会过于巧合了，还正好给人拍下来了？ 直到我看到平台那一条“疑似 AI 创作”的提示，以及评论区那句“我已经不能第一时间分辨出 AI 视频”。 差评君才意识到，这是一个彻头彻尾的 AI 视频。 其实偶尔刷到一两个 AI 视频，不算什么大事。 真正让人细思极恐的是，最近两周，我已经刷到了几十个 AI 视频，而且频率越来越高，真假也更难以分辨。 就说前两天，抖音上有个视频很火。 一个国外高校教授忍无可忍，在课堂上批评学生使用 AI 完成作业。视频被国内一堆蓝 V 转发，并配上黄字封标解读。 评论区的网友们也是一片叫好，纷纷赞扬教授的坚守，还有老师把这段视频转发给了学生。 可真相你可能想不到，这段视频本身—— 就是 AI。 大学教授查不到任何信息，两只手也不自然，黑板上板书都是鬼画符。类似的教授红温主题 AI 视频，在 TikTok 上也有一堆。 图源@全民较真-腾讯新闻 讽不讽刺，魔幻不魔幻？ 再看看下面这个。 一匹失控的马在路上横冲直撞，先是踩碎了汽车玻璃，接着又撞坏了门板。 视频在 TikTok 上斩获了 210 万点赞，3 万条评论，热度爆表。 符合直觉的物理反馈，抖动的镜头，整个画面的真实感几乎让人无法质疑，差评君盯着每一帧都找不出破绽。 直到最后发现作者主页全是类似主题的 AI 视频，我才勉强确认，这 TM 又是 AI 的杰作。 其实差评君不反感 AI 视频。 还记得秦朗暑假作业事件吗？摆拍可以，但你得标注清楚，不能拿摆拍当真事儿来忽悠大众。 同样的道理，差评君并不是反感 AI 视频本身，而是反感那些不主动声明的 AI 视频，以及看到有噱头的事件不去求证转手就当新闻发的媒体。 如果这种 AI 视频欺骗网友的现象持续发生，那么很快： 每当大伙看到一个视频时，第一反应不再是惊讶，而是立即产生条件反射般的怀疑—— 这，不会又是 AI 吧？ 这绝不是什么好兆头。 几十年来，视频凭借其制作门槛的天然壁垒，一直是最可信的媒介形式。图片可以 P，但从头到尾做一个假视频很难。 可 AI 视频出现后的短短两年，这道防线正在土崩瓦解。 眼见为实成了过去式。 你发现没，越来越多的评论区已经不再讨论内容本身了，而是变成大型侦探现场：网友们逐帧分析、寻找 AI 痕迹，集体陷入了“我们已经分辨不出 AI”的恐慌中。 震撼的变成了“真的假的”，可爱的变成了“AI做的吧”，惊奇的变成了“哪个模型生成的”。 当 AI 视频充斥并伪装在社交媒体中，我们就彻底失去了纯粹欣赏内容的权利。每看一个视频，都要先当一回福尔摩斯。 说实话，差评君已经受到影响了。 前几天我在小红书刷到一段搬运视频，英国演员 Simon Pegg 在 instagram 上对 AI 视频深恶痛绝。 他说自己原本特别享受刷小孩和小狗的互动视频，看完心情都能好一天，结果现在这些视频没一个是真的，全是 AI 批量生产的。 Simon 这段话，让我深有共鸣。 以前那些温馨的、巧合的、让人感动的瞬间之所以珍贵，就是因为它们不可复制。这种偶然性本身就是价值的一部分。 但现在呢？ “猫狗互动”“动物救人”“完美时机”，这些东西都能批量生产，要什么场景要什么情绪，都可以交给 AI 按需定制。 当奇迹变成流水线产品，当社交媒体上全都是“巧合”，大众情感自然就会贬值、廉价。 然而，正当差评君准备把这段视频当文章素材、试图找到原始出处时，却遇到了一个问题—— 我在西蒙 instagram 主页上找不到这个视频，Google 搜索也一无所获，我联系了搬运者询问出处，但截至发稿仍未收到回复。 换句话说，现在，我无法确认这段“西蒙怒斥 AI”视频是真是假。 去年的差评君，看到这种视频可能还是会相信一下。 但现在，一个再真实，再毫无破绽的视频，只要没找到最直接、最实锤的证据，我都不敢确定它是真的。 这还不是最可怕的。 最可怕的是，当我们越来越难以分辨 AI 视频，谣言传播将变得前所未有的容易，辟谣也越来越难。 今年 1 月，西藏日喀则发生地震，社交媒体上迅速流传一张震撼人心的照片：一个小男孩被压在废墟下，脸上满是尘土。无数人被这张图片深深触动，转发、评论、祈祷，关心这个孩子是否平安。 直到相关话题冲上热搜，官方辟谣，大家才发现：这是 AI 生成的图，根本没有这个孩子。 那些真挚的担心和情绪，全都喂给了一张假图。 3 月，新疆阿克苏地区发生地震，震后仅仅三小时，就有人用 AI 拼接出“已致3人死亡、65户房屋倒塌”的虚假图片。实际上，这次地震根本没有造成人员伤亡。 这阵子，网上又流行起了用 AI 生成“流浪汉闯入进家”的图片视频去整蛊自己的家人，很多人都上当，甚至还报了警。。。 可想而知，当视频能被 AI 迅速伪造，当 AI 视频越来越真实，谣言的传播力就无法想象，辟谣的难度更会指数级上升。 你可能会说，不是有监管，不是有技术手段可以识别 AI 吗？ 的确，平台和监管部门都在努力——AI 检测技术、强制水印、立法规范，各种措施层出不穷。 但问题是： 识别技术总是慢生成技术一拍，AI 视频水印能被技术手段移除，C2PA 也可以通过外部录屏去掉，境外工具生成的 AI 视频，你在境内也管不了。（C2PA 是一种嵌在图片、视频元数据中的认证标准，用于追溯内容创建，相当于出生证明） 差评君知道，AI 视频本身不是什么洪水猛兽，它确实能带来创作便利和无限创意。 但在拥抱技术红利的同时，我们是否该警醒正在失去一些什么东西？ 内容分析平台 Graphite 曾发布过一项数据，早在 2024 年 11 月，网络上 AI 生成的文章数量就超过了人类撰写的文章。 AI 视频，会不会也快了？ 也许要不了多久，只要一个视频出现，评论区就会呈现出三种截然不同的反应。有人在评论区逐帧分析，有人点赞转发，有人直接说“管它真假，开心就好”。 当这种分化愈加明显时，社会就会出现三种人。 有被动接受者，他们不知道 AI 视频的存在，照常被感动、逗乐，然后点赞，转发给朋友。 也有怀疑者，他们有能力也有精力去验证每个视频的真假； 还有放弃者，知道有假，但累了。每天做信息鉴定太麻烦，索性不管了——反正都是娱乐，真假无所谓。 这让我想起了《黑客帝国》里的经典一幕，墨菲斯递给尼奥两颗药丸： 蓝色药丸，回到美梦中；红色药丸，看清残酷真相。 未来，我们也要面临同样的选择。 蓝色药丸的确很诱人。管它真假，刷到猫狗视频就笑，刷到感人故事就哭，多简单。反正 AI 做的梦也很美好，为什么要戳破它? 可是，当我们为一只不存在的狗感动落泪，当被一个虚构的故事骗取同情，当把情感投入到一堆代码生成的像素里—— 这样的快乐，还是真的吗？

IT之家 10 月 30 日消息，荣耀影像系统专家 @Aaron是个理工男 今日在微博针对 Magic6 和 7 能不能回合一些特性和卖点这一问题进行了统一说明： 追色和胶片在未来 2 到 3 月会陆续回合到 magic6 和 7 全系，同时基础画质类的算法也在评估回落 7 中，请大家拭目以待。 我们的宗旨还是希望这些硬件不绑定的特性能有更多的用户体验到。 荣耀影像系统专家 @Aaron是个理工男 还在评论区回复了部分用户的问题：针对实况能再加强吗，他表示“这一代不行，live 的 hdr 标准组织正在起草方案，现在有些家用了私有协议，但是分享平台和对端都不能支持”；针对 Magic5 系列机型升级后影像算法有没有提升，他回复“5 可能后面再看了，真抱歉”。 据IT之家今日早些时候报道，该荣耀影像系统专家昨日还回复了 Magic7 Pro 手机的人像拍摄能力是否还会有提升这一问题：“很多卖点和画质算法都会回落。”这意味着荣耀 Magic7 Pro 手机后续将升级支持 Magic8 系列的部分卖点功能，同时还将升级画质算法等。

前段时间，华为在 Mate XTs 的国内发布会上，终于公布了自己手机所用的麒麟芯片型号。 当余承东说出“我们搭载的是麒麟 9020 芯片”的时候，弹幕上几乎全是“卧槽”。 毕竟，华为上一次具体的提自家手机芯片，还是2021年介绍 Mate X2 的麒麟 9000 的时候。 华为没法在官网上公布麒麟芯片，固然有自己的难处。但这也让托尼发现了一个问题，以前咱们大家都默认了，厂商们在官网页面必须注明自己产品的信息。 但实际上，厂商是可以不写的吗？ 为此，托尼特意去翻了翻相关资料。结果发现，目前并没啥关法律规定，厂商们必须在官网列出哪些参数。这也就是说，手机厂商完全可以不在官网把参数写全。 欸？那除了华为这种特殊情况外，会不会有其他厂商利用这个漏洞在参数页上做文章？ 在对比了各家的官网的信息后，托尼发现这玩意儿还真是有点说法在的。 根据托尼查到的资料，一般像手机最基础的规格参数，厂商们是不敢含糊过去的。 具体来说，像是手机的外观尺寸、显示参数这类基础参数，几乎是必放的，即便有些手机的屏幕参数比较惨淡，但也没有厂商敢去糊弄这些东西。 另外，像网络频段、支持的运营商类型、蓝牙协议和卫星定位信息，这类通讯相关的参数，厂商们也不会随意隐瞒。 除此之外呢，对于像素、光圈之类的信息，它们也都会老老实实提供给咱们。 简单来说就是，绝大多数的厂商们在一些最基本的参数上，还是比较诚实地给出了对应的数据。 这一方面是因为这些数据实在是过于基础，不往上放属实是有点说不过去；而另一方面，像拍照像素、存储大小之类这种参数，对大众来说是比较容易想到的，也不太好隐瞒。 而在这些地方之外，可就是这些厂商们搞小动作的高发地了，各家在这些地方的表述经常会有些模棱两可，甚至是直接闭口不提的。 比如前些年网上讨论很多的USB接口性能，当时就有小伙伴发现，很多售价四五千的旗舰机，USB接口依然只能支持USB2.0的协议，引起了很大的一波讨论，那时候几乎天天都能看到有老哥在网上声讨厂商。 时至今日，虽然不少厂商已经在自己旗舰机上标配USB3.0以上的接口了，但仍旧有部分厂商还坚定的停留在USB2.0。 在这种 USB2.0 的产品参数页上，它们对于接口性能的介绍，也只是用一句 “ Type-C ” 简单带过。 顺带给大伙提醒一下，即便你的手机支持 USB3.0 以上的协议，手机盒内厂商附赠的数据线也不一定支持对应的高速传输协议。 并且，大部分手机的参数页都不会注明这方面的信息，要想知道自己数据线是否支持，只能自己上手试一试。 少数厂商会标注附赠的数据线是否支持高速传输协议 而在指纹识别方面，尽管这两年厂商们都在宣传，自家旗舰机上的超声波指纹（主要优点是不会有光斑晃眼）。 但当自家其他机型使用的是短焦指纹时，便只会默默地在参数页面写上支持指纹识别功能。 至于说各家旗舰机主要发力的影像方面，猫腻就更多了。 就拿视频录制来说，有些厂商虽然会告诉咱手机支持 4K60 帧的拍摄，但它不会告诉咱这个状态下是否支持变焦，在打开防抖模式下能不能拍 4K 60帧 。 甚至有些厂商会直接写一个最高支持 8K 了事，连具体的帧率也不会告诉咱们。（不是哥们儿，你这也太简洁了吧。 并且，这些摄像头的传感器具体是哪家的，大部分厂商也不会告诉咱们。 即便是有些厂商写了这玩意儿，也只是选择性地告诉用户，对于表现参数一般的传感器型号直接就给省略掉了。。 而对于手机的盖板或是边框用料方面，大部分厂商直接就一点也不提了，如果想要具体了解，似乎只能线下去实际上手体验一下摸摸看了。 另外还有像苹果之类的厂商，连电池容量这类参数也不会往上放。 你要是不跑个测试，压根不知道这玩意儿电池容量究竟有多大，在它们官网，只会告诉你这块这台手机视频播放可以用多少个小时。 另外，哥们儿连内存大小也是从来都不告诉大家的。比如今年的 iPhone 17，如果没有人测试的话，压根没人知道果子依旧在6000块钱的手机上用 8G 的内存。 而像咱们开头提到的，华为会在手机参数页删去芯片型号的行为，也不是它的独创。 咱们的另一家国际大厂，三星就也是如此，虽然在官网的概览上，注明了使用的是骁龙 8 Elite，但是在它的官网参数页面上，一直都没有芯片型号的具体展示。只会标注上主频和核数。（ 话说标注八核这个行为，是不是有点文艺复兴。。。 类似的还有很多，比如像厂商们推出的各种护眼功能，大家都很喜欢在参数页强调自己屏幕是护眼的，但很少有厂商会把具体的参数写出来，只是给咱们一个护眼的概念。 没有强制的数据说明，就会让消费者弄不清到底是什么水平。稀里糊涂买产品。 托尼在对比各家手机参数的时候，还发现了一个有意思的小现象。那就是越便宜的手机，厂商越会再说上面写很多可有可无的软件功能，来丰富自己的参数详情页面。 比如有些入门机的影像方面，厂商们发现自己确实没啥说的，但又觉得只写那寥寥几个数据有点难看，所以就连支持录像、滤镜、美颜这种功能都开始往里写了。。 总得来说，虽然这些厂商的参数详情页信息密度都很高。让人看起来感觉非常详细，但也确实是有很多地方是模糊不清的。 除了那些最基本的参数之外，像是在这种用户一时半会感知不到或是比较细节的地方，厂商们会选择性的往上放数据；尤其是在不占优势的情况下，厂商都会选择模糊处理或者是直接不提。 这个时候，咱们即便是详细地看了参数页，也不太容易察觉到某个参数没有写，除非是特意来查询某个数据的。 就像咱们开头所说，手机参数页这方面还真没啥强制法律标准，各家往上写啥，纯看心情。 那作为消费者的我们还能保护自己吗？ 当然可以，事实上，尽管没有相关法律约束厂商在参数页该放哪些数据，但消费者权益保护法也对厂商的宣传做了规定，要求他们不得对参数和功能进行隐瞒和欺骗。 也就是说，尽管厂商可以不在官网放出全部参数，但是假如消费者通过客服等渠道问起的时候，厂商就必须做出答复，否则就犯法了。 最近这俩月，正是各家新机发售的高峰期。可能不少差友们也要打算换新手机了。 托尼这边也建议各位小伙伴在了解手机的时候，多对比看一看厂商在参数页有哪些是没有写的。 尤其是 USB 接口性能、指纹识别、支持的录像规格之类，这种厂商们经常会糊弄过去的点；如果有遇到写的模糊或是没写的，一定要去问客服。 因为消费者权益保护法规定，他们 —— 必须做出回答。

快科技10月31日消息，华为年度旗舰Mate 80系列将在下个月正式发布，共有Mate 80、Mate 80 Pro、Mate 80 Pro+和Mate 80 RS非凡大师四款机型。 ID设计已经明确，华为Mate 80系列工程机后摄Deco采用居中大圆设计，保持华为Mate家族最具辨识度的设计语言。 镜头左上侧预计为条形双色温闪光灯，右上侧是对称条形传感器，中轴下有一颗多光谱镜头。 博主超维界今天曝光了Mate 80全系的配色和存储组合，具体如下： Mate 80：曜石黑、雪域白、云杉绿 12GB+256GB、12GB+512GB、12GB+1TB Mate 80 Pro：曜石黑、雪域白、晨曦金 12GB+256GB、12GB+512GB、12GB+1TB、16GB+512GB、16GB+1TB Mate 80 Pro+：极光青、极昼金、极夜黑、极地银 16GB+512GB、16GB+1TB、24GB+1TB、24GB+2TB Mate 80 RS：玄黑、皓白、槿紫 16GB+512GB、16GB+1TB、24GB+1TB、24GB+2TB 配置方面，华为Mate 80系列预计将首发麒麟9030，通过架构优化实现性能提升，并出厂搭载全新鸿蒙OS 6系统，性能、流畅度将进一步提升。 此前，HarmonyOS官方开发文档还透露，华为Mate80全系支持3D人脸。 值得注意的是，华为Mate 80 RS作为最高端的直板旗舰，将采用6.9英寸左右的双层OLED屏幕，具有更高亮度、更低功耗、屏幕寿命更长等优势。

雷军的心结可以解开一些了吧？ 图源：雷军微博 10月28日，小米武汉智能家电工厂正式投产，一期项目产能主要给空调产品。这是继北京昌平的小米手机智能工厂、北京亦庄的小米汽车超级工厂之后，小米自建的第三座大型智能工厂。 根据公开信息了解，小米智能家电武汉工厂占地50万平方米，拥有六大核心空调分厂及实验楼、成品物流库等配套，做到了生产、信息、设备全数字化和智能化。该工厂一期投入25亿元，创下了336天投产的惊人速度，规划峰值年产能可达700万套。 小米空调的“口水战” 作为小米首个自建智能家电工厂，也是雷军以产业投资反哺家乡建设之作，他与小米总裁卢伟冰在当天都到了现场，共同见证投产仪式，其重视程度可见一斑。 卢伟冰在讲话时强调，小米在武汉已形成“设计、研发、生产、验证”的完整产业闭环，落地了研发中心、实验中心和制造中心，武汉是小米“家”生态的大本营。未来小米智能家电工厂将成为小米大家电的核心制造枢纽，也将打造成为智能制造的标杆智能工厂。 雷军虽然没有发言，但脸上的表情是放松的。 活动结束后，他在微博上表示，小米在智能制造领域又往前迈了一大步。小米智能家电工厂每6.5秒就能下线一台高端空调，关键部件可以实现100%AI视觉质检，“小米澎湃智能制造平台”实现了对制造设备的智能控制，无论是效率，还是质量，都达到了行业头部水准。 图源：雷军微博 这意味着，小米“人车家全生态”战略又补上了一块拼图，在大型自建智能工厂上完成闭环。 事实上，在这座智能工厂投产之前，小米空调产品曾陷入一轮口水战。今年8月，一场关于“小米空调线上销量超越格力”的争议在社交平台爆发。小米总裁卢伟冰、小米公关部总经理王化、格力市场总监朱磊先后下场，就“到底谁领先”吵了数个来回，王化还写了首打油诗“调侃”。 这表面看是统计口径差异引发的“番位之争”，实则是小米作为空调行业最大变量，冲击原有市场格局引发的震荡。2025年第二季度，小米空调出货量突破540万台，连续三个季度增速超50%。在奥维云网的数据中，小米以10%的份额排在第四位。 今年9月，小米空调推出“10年免费包修”服务。朱磊再次“追击”称，“十年免费包修是承诺，十年不用修才是实力”，并表示格力在2021年就提出了“10年免费包修”，产品已经30年市场验证。 双方口水战背后，是小米代工模式被行业和市场投下“不信任票”的现实。 2018年，小米以米家互联网空调切入市场时，采用代工模式完成初步布局。这是小米起家也是最擅长的打法，但也被诟病为“是个贴牌厂，没有核心技术”。 格力电器董事长董明珠就曾公开质问：“你的技术是什么？” 今年5月，有消费者发现小米空调外包装标注制造商为“北京小米电子产品有限公司”，但内部标牌却显示生产商为四川长虹空调有限公司，有网友调侃“直接买长虹更划算”。 在此情形下，这座自建家电智能工厂对雷军和小米的重要性，便不言而喻。 雷军、卢伟冰的表态里，“闭环”、“AI质检”、“智能制造”、“标杆工厂”、“头部水准”等关键词，都在对外强化一个全新的认知：小米不再只是出标准、做贴牌，已经真正掌握从零件到成品的全产品链路。 图源：雷军第六次个人年度演讲海报 这也反映出小米近几年来一个核心的转型逻辑：从代工模式（组装厂）走向硬核自造（智造）。用雷军的话说就是：大规模投入底层核心技术，从“互联网公司”走向硬核科技公司。 雷军的心结和小米的自证 某种程度上，外界对“小米是组装厂”的质疑，是雷军的一个心结。在空调等大家电产品成为新增长引擎之前，小米就因手机的商业模式被贴上“组装厂”的标签。 这个说法的来源并不复杂：小米手机早期用的是高通芯片、三星屏幕、索尼摄像头，组装则交给代工厂。产品走性价比路线，价格便宜，外界也就形成“没技术”、“只会整合”、“只会营销”的印象。 对此，雷军很委屈。他在今年，也是其第六次个人年度演讲中大倒苦水，表示，很多人对小米并不真正了解，存在不少固有的偏见。网上常有一些言论让人气愤，比如“小米就是组装厂”、“没什么技术”、“只会营销，走不远”等等。 雷军说，这些声音，一度让他陷入严重的内耗。 他和小米管理层也在不同场合多次公开喊话，正面回击称“小米不是组装厂”。比如，去年雷军个人年度演讲返场直播，他就指出，包括苹果在内的许多竞争对手都采用代工模式，小米也是这样。但他不明白为何有人将小米称作组装厂。 他甚至质疑道：大家真的以为小米手机只是简单地拿现成的零件组装后就发布吗？ 该场直播前半个月，小米昌平手机工厂竣工并投入使用，该工厂投资达24亿元，建筑面积为81000平方米，年产能可达1000万台旗舰手机。 雷军当时强调，这座工厂的自动化程度极高，其最大的亮点在于绝大部分设备都是自主研发的。 今年10月17日，卢伟冰做客人民网《交锋》栏目，他再度回应了“小米没技术含量、都是组装、靠营销”等质疑。 他称，科技消费品的本质还是科技和产品，产品是根本，营销只是一个放大器。如果产品不好，营销再强也不可能卖得出去。 对于“组装厂”的说法，卢伟冰回应，代工是一种先进的产业分工，小米也会对代工厂进行管理，去年小米还开设了两家自己的工厂。 站在雷军和小米的角度，必然要撕掉“小米是组装厂”的标签。 一方面，这个标签直接威胁到小米冲击高端化，甚至触及了小米最根本的身份焦虑、战略转型和长期生存逻辑。就智能手机而言，消费者认可苹果、三星、华为在高端市场的站位，关键是其掌握芯片、系统、生态以及核心技术的底层能力，赢得市场的技术信任感，而不单纯靠硬件堆砌，跑分。 如果小米一直被看做是“拼手机”模式，就是一个产品卖不动、利润薄、品牌难冲高的生死问题。 另外一方面，这关乎到雷军的个人尊严和小米公司的历史站位。雷军是中国科技圈少有的“连续创业者”，小米，包括小米汽车是他的最后一次创业，他也一直想证明，中国公司也能做出世界级的技术产品。 小米早期是靠“1999元”、“为发烧而生”的性价比模式成功，但他也十分清楚，没有核心技术的企业，就像盖在沙滩上的房子，看着漂亮，一阵大风就可能塌。 同时，在投资者眼里，“组装厂”和“科技公司”是两个完全不同的物种。小米如果被定性为前者，就永远拿不到像苹果、英伟达那样的估值。 雷军多次强调“小米是硬核科技公司”，就是在向市场和用户讲述一个新故事：小米不是代工厂，不是渠道商，不是互联网公司，更不是组装厂，而是紧跟时代节奏、拥有底层创新能力的硬科技企业。 显然，自建工厂和自研芯片、造车一样，都是是雷军和小米撕掉“组装厂”标签的必然之举。 目前，这种重投入的回应方式，在雷军看来，是有效的。他举了个例子，前些年网络上黑小米是组装厂的人特别多，但去年小米手机智能工厂和汽车智能工厂投产之后，黑小米组装厂的人就几乎没了。 参考资料： 财天COVER，《卢伟冰放话5年进前二，小米空调凭啥？》 雷军个人年度演讲、微博等

黄仁勋 凤凰网科技讯 北京时间10月31日，据彭博社报道，英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)周五对记者表示，他仍希望能将英伟达Blackwell系列芯片出售给中国客户，即便目前没有这样做的计划。 当被问及英伟达是否打算向中国销售Blackwell系列AI加速器时，黄仁勋表示：“我不知道。希望有一天可以。” 黄仁勋补充说，他与中国贸促会会长任鸿斌会面时，没有讨论芯片销售问题。 目前，黄仁勋正在韩国参加亚太经济合作组织工商领导人峰会。英伟达在周五宣布，已与韩国科技部、三星电子、现代汽车集团和SK集团达成协议，供应超过26万块Blackwell系列加速芯片，以帮助启动韩国的AI项目。英伟达并未披露这些交易的财务条款。(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”。

凤凰网科技讯 10月31日，理想汽车就MEGA 2024款车辆起火事件发文称，由于事故车辆需要用户、消防及相关机构共同完成勘验与检测，这一过程必须遵循严格的程序，耗时较长。安全始终摆在理想汽车的首位，已主动向国家市场监督管理总局备案召回计划，对事故车同批次所有的理想MEGA 2024款车辆进行安全检测与更换维修。 对此，理想汽车CEO李想发文称，这次召回是主动召回。事故调查需要时间，有时候一两个月都出不来。我们已经发现了导致事故的隐患，面对万分之一的风险我们不能等。事故可能是万分之一，但是生命只有一次，是百分之百。 2025年10月23日晚，上海发生了一起理想MEGA 2024款车辆起火事件。根据理想汽车官方公告，通过展开内部调查与分析，并对云端预警系统记录和专项验证数据进行了复核。结果显示，与事故车同批次的理想MEGA 2024款车辆中，由于该批次冷却液防腐性能不足，特定条件下会导致冷却回路中动力电池和前电机控制器的冷却铝板腐蚀渗漏，导致车辆出现故障灯点亮、动力受限及无法上电的情形，极端情况下会造成动力电池热失控，存在安全隐患。

IT之家 10 月 31 日消息，亚马逊本周宣布裁员 14000 人，背后的原因既不是为了节省开支，也不是为了押注 AI，而是出于“文化”考量。 据《商业内幕》今日报道，亚马逊 CEO 安迪・贾西在当地时间周四的季度财报会上首次谈及裁员，他表示：“几天前的那项决定并非基于财务压力，也不是受 AI 影响 —— 至少现在还不是。真正的原因在于企业文化。” 贾西近年来一直致力于重塑亚马逊的企业文化，他希望通过提高绩效要求、强化管理纪律、削减内部官僚主义来使公司更高效。据悉，本周的裁员是亚马逊自 2022 年底裁撤 27000 人以来最大的一次人事调整。 贾西指出，过去几年亚马逊的高速扩张带来了层级过多的问题，导致决策效率下降。他强调，在 AI 加速变革的背景下，公司比以往任何时候都更需要精简架构、快速行动。 他补充说：“有时候，人们可能没察觉，组织层级太多会削弱那些真正干活员工的主人翁精神，从而拖慢整体步伐。” 亚马逊并非孤例。谷歌和微软等其他科技巨头同样在推动管理“扁平化”，希望摆脱官僚结构，让团队行动更迅速。 此外，亚马逊透露，上季度的裁员预计花费约 18 亿美元（IT之家注：现汇率约合 127.86 亿元人民币）的遣散费用。公司此前曾称，本周的裁员是一项主动决策，因为 AI 正在让企业“以前所未有的速度推进创新”。

近日，猎豹移动CEO傅盛在社交平台透露：美国某AI巨头全面汉化：外国员工想合群，必须先学Chinese。 视频中，傅盛表示自己听到了特别有意思的一件事：Meta 花高价（传说中1亿美元）从OpenAI 签下了技术牛人余佳辉做AI后，引发了一些员工吐槽。 其中，有老外反映说现在在Meta做AI，如果不会中文，融不进核心团队，因为现在Meta很多核心人员除了开会的时候用英语，然后他们聊天全用中文。 据他表示，还有老外写邮件吐槽自己根本听不懂他们在说什么，因为自己不会说中文，老外感觉在AI项目里被排斥在外。 此外，傅盛还谈到了自己的一个感受和体会，口罩前来硅谷自己还需要请英文老师，但现在不需要了，现在来硅谷讲AI，基本上都是华人。 视频结尾，傅盛最后还补充道：几乎都是。 实际上，据媒体报道，这一现象并非Meta独有，现在的硅谷，xAI、OpenAI、Google DeepMind等公司的AI团队中，华人科学家的比例正迅速攀升。 根据美国芝加哥保尔森基金会（Paulson Institute）下属智库MacroPolo在2024年发布的一份报告，2019年，美国顶级AI人才中，有27%来自中国大学；到2022年，这一比例上升至38%，超过了来自美国大学的37%。 过去两年，这一比例还在上升。今年3月19日，黄仁勋在接受媒体采访中谈到了他的一个观察：“全球50%的AI研究人员来自中国，这是迄今为止最大的单一群体，没有接近的第二名。因此，很自然地，中国在AI研究方面将会做出巨大贡献。事实上，美国每个AI实验室都活跃着华人研究者身影，无一例外。”

IT之家 10 月 31 日消息，热门图像编辑工具 Affinity 今日正式发布全新版本，不过没有使用常规命名 Affinity 3，而是直接叫全新 Affinity。 为了加强与 Adobe 的竞争，Canva 于去年 3 月宣布收购 Affinity 创意套件，当时 Canva 承诺要保留其强大功能，同时拓展更多可能性。如今，全新的 Affinity 应运而生：一款专业级创意应用，将矢量、照片和布局工具整合在一个平台上，而且完全免费。 全新 Affinity 应用将矢量、照片和布局工具整合在一个空间中，而无需打开多个工具。 此外，更新后的应用引入了全新的个性化级别，提供完全可定制的工作室内容。创意工作者可以混合搭配矢量、像素和布局工具，构建符合其独特流程的工作空间。 对于所有拥有 Canva 高级账户的用户，Canva AI 工具现在已直接包含在 Affinity 中，包括生成填充、扩展与编辑以及移除背景等。 Canva 官方表示，Canva AI 功能的设计以隐私和控制为出发点，确保用户在 Affinity 中的创意作品保持安全，不会被用于训练 AI 功能。 全新 Affinity 告别了之前的买断和订阅，现在完全永久免费，面向所有人开放。IT之家注意到，官方称没有任何附加条件，没有简化版本，也没有隐藏的条款。 全新 Affinity 今天即可在 Mac 和 Windows 上使用，iPad 版本即将推出。Canva 社区成员可以使用现有账户激活 Affinity，新用户可以创建一个免费的 Canva 账户直接下载。

快科技10月31日消息，据媒体报道，GitHub近日发布《Octoverse 2025》报告并预测，到2030年，印度将超越美国，成为全球开发者数量最多的国家。目前美国仍以2800万名开发者领先，但印度正以更快速度增长。 报告指出，到2030年，印度预计将新增超过3560万名开发者，总数突破5750万，超过美国预计的5470万。GitHub分析认为，印度及亚太地区的高速增长，主要得益于政府推动的技术培训计划以及AI驱动的本地语言开发工具的普及。 在全球开发者数量排名中，巴西预计将在2030年前从当前的690万增长至1960万，位列第三；中国开发者数量预计将达到1770万。 这一全球增长浪潮的核心驱动力无疑是人工智能。生成式AI正在重塑开发者的工作方式与技术方向。 GitHub数据显示，Type在2025年8月超越Python，成为最受欢迎的编程语言。过去一年中，使用Type的贡献者增长66%，突破100万人；Python以85万次贡献位居第二，Java以42.7万次排名第三。 报告分析指出，历经十年演进，开发者正全面转向类型化Java，这标志着现代开发新标准的形成。Type语言的普及，一方面得益于默认采用该语言的主流框架，另一方面也源于AI辅助开发对严格类型系统的依赖——这类语言能使AI生成的代码在生产环境中更加稳定可靠。 GitHub也提到，不同统计体系可能呈现不同结果，例如Tiobe指数目前仍将Python列为第一。 随着AI技术的深入应用，AI相关代码库数量在两年内翻倍，目前已超过430万个。GitHub表示，80%的新用户在其注册第一周内就启用了Copilot，这表明AI开发工具已不再是资深程序员的专属，而是成为新手入门的标准配置。 GitHub进一步指出，AI应用正逐步从“概念验证”迈向“规模化落地”。目前已有113万个公共代码库依赖生成式AI SDK，同比增长178%。 研究团队发现，采用智能体技术的项目通常更为成熟、规模更大，显示出生成式AI正从实验性工具转变为主流生产力。生成式AI相关项目仍是GitHub上最受欢迎的类别，其新建代码库获得星标的速度，甚至超过传统项目过去十年的积累。 报告还提到，MCP（Model Context Protocol）的迅速崛起，标志着开发者社区正形成统一的互操作标准；同时，ollama与ragflow等项目的流行，则代表了本地推理与AI增强工作流的普及趋势。 GitHub总结称，2025年的主题并非“AI取代开发者”，而是“开发者如何在AI时代持续进化——他们编排智能体、塑造语言、推动整个技术生态向前发展”。

三星电子会长李在镕出席英伟达在韩国举办的25周年纪念活动时，出现了搞笑一幕。 他在现场发言时发现，台下观众大部分都是在用iPhone拍照或录像。 他笑着调侃称：“现场为什么这么多苹果手机呢？” 此外，据报道称，英伟达CEO黄仁勋昨日也现身韩国，并出席亚太经合组织（APEC）首席执行官峰会，而此次为黄仁勋时隔15年访韩。 抵达韩国后，黄仁勋还被媒体拍到，与李在镕、郑义宣（现代汽车集团会长）在首尔一家名为“Kkanbu Chicken”的炸鸡店会晤。 画面中三人边吃炸鸡、边喝啤酒，气氛融洽。

凤凰网科技讯 10月31日，OpenAI CEO山姆・奥特曼在X平台表示，GPT-6将更名为 GPT-6-7。目前，奥特曼没有给出更名的原因。 据“极客公园”报道，山姆・奥特曼近日在一场90分钟的直播里，分享了GPT-6的新进展。 他表示，现阶段，OpenAI花了很多精力在解决系统集成、接口或知识产权的问题上，并展示出一些成果。基础模型上，GPT-5是增强了模型预测能力，在这些应用能力提升后，很多变化会在五年甚至两年内发生。 因此，当GPT-6出来时候，很难说这会是一个像是GPT-3到 GPT-5的突破，还是说会是某些特定方面的升级，这可能需要OpenAI去内部规划，建立规则，增加投入，以及制定具体计划。从目前来看，GPT-6可能是下一个出现重大升级的场景。

IT之家 10 月 31 日消息，谷歌昨日（10 月 30 日）发布博文，携手 YouGov 在美国、印度和巴西调查超过 5000 名用户，发现安卓用户收到的诈骗短信比苹果 iOS 用户少 58%，表明安卓系统在诈骗防护能力上正大幅领先 iPhone。 谷歌报告称全球移动端诈骗形势日益严峻。据全球反诈骗联盟统计，过去一年，移动端诈骗给全球受害者造成的损失超过 4000 亿美元（IT之家注：现汇率约合 2.85 万亿元人民币）。 数据显示，安卓用户报告称，在接受调查前的一周内没有收到任何诈骗短信的用户数量比 iOS 用户高出 58%。同时，iOS 用户报告每周收到三条或更多诈骗短信的可能性则比安卓用户高 65%。在设备防护效果的评价上，安卓用户的满意度也显著更高。 报告进一步强调了谷歌自家 Pixel 设备在安全性上的优势。与 iPhone 用户相比，Pixel 用户报告称未收到任何诈骗短信的可能性高出 96%。 反之，iPhone 用户表示收到“大量诈骗信息”的可能性比 Pixel 用户高 136%，并且认为其设备“完全无法有效阻止移动欺诈”的可能性也高出 150%。这些数据似乎表明，安卓生态，特别是 Pixel 设备，在为用户过滤骚扰信息方面更为有效。 谷歌还委托了 Counterpoint Research 和 Leviathan Security Group 等独立实体，对其 AI 驱动的反诈骗保护功能进行评估。 研究机构 Counterpoint Research 的一份报告指出，安卓设备可在九个关键安全层面上提供基于 AI 的防护，而 iPhone 仅覆盖了其中两个。 另一家安全公司 Leviathan Security Group 的评估结果更为直接，将 Pixel 10 Pro 列为默认诈骗防护能力最强的设备，领先于其他安卓旗舰机型和 iPhone 17 Pro。 不过谷歌的这项研究的方法论也引发了一些关键质疑。首先，这项研究依赖于用户的回忆和主观感受，而非对短信收件箱的客观数据分析，其准确性可能受到用户记忆偏差或误解的影响。 其次，报告未提供关键的样本构成信息，即受访者中 iPhone 和安卓用户的具体数量及地区分布。这可能导致结果偏差，例如，在美国市场 iPhone 更受欢迎，其庞大的用户基数自然可能成为诈骗分子的首要目标，从而推高了报告的诈骗短信数量。

从“极致”到“平衡”， 拼多多下一个十年的新课题。 采写／郭晓 编辑 ／万天南 最近十年，拼多多和字节跳动，是中国最为成功的两个公司。 从一包1.99元的乐事薯片拼购开始，拼多多用十年时间，将自己做到了中国TOP3电商平台，全球第五大零售企业，而取得同样的GMV，全球商超一哥沃尔玛用了70余年。 更令人惊叹的是这家年度营收接近4千亿元的公司，员工总数不到2.4万人，合计人效比超过1666万元/人，比谷歌还高出300万/人。 拼多多为什么如此“神奇”？它取得这些成就的秘密都是什么？下一个新十年，拼多多如何完成从“极致”到“平衡”的过渡？ 一 高聚焦 “外卖大战”、“即时零售”、“AI”，近乎是2025年中国最热的三大风口。它们之所以火热，不仅有万亿市场的宏大叙事支持，更有巨头近距离贴身肉搏的刺激。 然而，拼多多却显得“格外另类”。它几乎“无视”了上述热门概念，反倒像刺猬一样蜷缩起来专注于“电商生态”。 二季度电话会议上，当分析师问及其他电商玩家加大即时零售投入对拼多多的影响时，公司联席CEO赵佳臻如此回复到，“我们目前应对竞争的想法是把一个个具体的商家帮扶案例做好”。 不提宏大叙事、也不盲目追风、甚至主动给市场降温、公开预警公司风险和挑战等，“我们不认为这个季度的利润可以持续，未来的波动依然会比较大”。 这些主动自砍一刀的另类行为，也是拼多多“低调”、“聚焦”、“长期主义”的外在表象。 在畅销书《基业长青》中，作者总结出那些经久不衰的公司均遵循了“刺猬理念”，即“像刺猬一样，将复杂的挑战简化成一个简单而核心的理念，并持之以恒地遵循它。” 对于拼多多而言，这个简单而核心的理念就是高度聚焦于“低价电商”这样一标签上。 当友商在消费升级和下沉市场之间几度摇摆时，拼多多只聚焦在“低价”这么一件事上。发起百亿补贴活动，吸引五环内的白领为了实惠的苹果产品蜂拥而至；削减中间环节，让源头直供终端；严控自己的员工规模，保持令同行望而生畏的人效比。 拼多多低价的大众心智，至今没有对手可以撼动。靠着低价这一核心战略，拼多多用十年时间，积累了9亿用户，做到近2000亿美金市值。 二 事必成 高度聚焦核心战略，集中优势资源出手，这也让拼多多保持了极高的“命中率”，几乎出手必成。 从2015年业之间，严格来说，拼多多只做过三个大项目——分别是拼多多、社区团购多多买菜、以及跨境电商TEMU，无一例外，都做到了头部位置。 高盛研报披露，拼多多主站的年度活跃买家数接近9亿，GMV（年度总交易额）预计2025年将达到5.5万亿元，是第二大综合电商平台。 拼多多也是“人类商业史上第一家用10时间将GMV做到5万亿规模的零售公司”，而它的前辈沃尔玛用了70年，亚马逊则用了25年。 多多买菜自2020年8月份成立以来，一直是头部社区团购玩家之一。今年6月美团优选收缩后，多多买菜更是成了行业仅存的硕果。 要知道，美团已经是效率怪兽了，多多买菜在效率上，却让美团优选也甘拜下风。 据悉，截至二季度，多多买菜已覆盖全国70%的行政村，构成了一个广泛的农产品上行网络。另据晚点报道，自美团优选退出后，多多买菜在北京、上海等一线城市试点“自建前置仓 + 第三方配送”的即时配送服务。 此举预示着，随着竞争对手的退出，多多买菜不仅扩大了原有下沉市场的优势，还通过拓展服务模式的方式提升高线城市的渗透率。 多多跨境TEMU今年以来虽然挫折不断，但其全球第二的排名丝毫未动。据“similarweb”统计数据，今年9月，TEMU的网站访问量仅次于亚马逊。 不仅如此，TEMU还成功完成了战略转型。 其一，其将美国市场的“全托管”模式多数切换为“半托管”模式。模式切换后，关税将基于商户的商品成本而非零售价征收，有效地将关税对最终售价的影响从54%降低至13-18%的水平。 其二，在稳住美国市场的同时，TEMU还加速向欧洲和拉美等非美国市场扩张。其中欧盟的用户占比目前已经超过美国，拉美则成了月活增长最快的市场。 TEMU被称为“拼多多的海外版本”，其杀手锏依然是“低价”。比如同样一款手机壳，TEMU的售价仅为美元，亚马逊的售价则为12.99美元，TEMU较后者便宜了近90%。这样的低价例子不胜枚举。 瑞银分析师总结道：“Temu的低价优势并不仅仅依赖于平台补贴，而是建立在可持续的效率提升之上”。比如在产品采购环节，TEMU通过内部竞价机制筛选出成本最低的商家，并剔除中间商环节。 而这正是拼多多主站成功的经验复制。可以看出，不论是多多买菜、还是TEMU，“低价”、“高效”、“简单”始终是贯穿其中的密码。 而这一切的前提是以“用户为中心”。 三 宠用户 “飞轮理念”被视为亚马逊成功的核心方法论。贝佐斯曾公开谈到：丰富的选择、便利和低价，强大的技术能力和数据化运营是驱动亚马逊飞轮加速的三大支柱。 这三大支柱的“中心”就是客户体验。换言之，亚马逊增加货物的丰富性，提升购物的便捷性以及增强平台的技术能力等，最终是为了提升客户体验。 而在拼多多，“用户第一”的经营理念被推到了另一个极端。 2024年“618”，“被拼多多客服宠到”的话题一度登上社交平台热搜。该话题下，许多用户分享了自己被“拼多多官方客服宠到”的案例。 比如一位用户分享到“自己在拼多多买了一个某品牌的路由器，由于产品容易宕机申请换货，但店家却换不退。自己无奈寻找拼多多官方客户介入，经过一周的斡旋，自己接受了直接换货，平台赔付200元无现金红包的方案，这比直接退货更划算的方案”。 另一位用户分享到“自己买了一件内衣，带污渍要求退货，被商家说是我弄脏的，协商无果。最后找到拼多多客服，一个下午就解决了，不仅效率高还态度谦和”。 据悉，为提升用户的购物体验，拼多多除了在上述售后环节下足功夫之外，还针对售前、售中做了许多服务优化。 比如拼多多主站将售前阶段的店铺5分钟内回复率不能低于70%，提升到了3分钟回复率不低于80%。在售中环节，其将新疆、西藏等边远地区升级为“包邮区”，并将绝大部分品类从支持72小时发货，升级至支持48小时发货。 这些服务优化弥补了拼多多在物流时效上的短板，明显提升了客户的购物体验。 而“宠用户”的策略也在多多买菜与TEMU上得到了延续。 比如针对上班族没时间的痛点，多多买菜今年在部分高线城市推出“送货上门”服务。 而在TEMU上购物，海外用户也能享受到“仅退款”优待，不过前置条件是商品质量问题以及退货运费高于商品价值等。 四 卷商家 “卷商家”，成了“宠用户”的副产品。 2023年3月25日，刚上线的拼多多自营店“多多福利社”很快被爆单，不过多数订单很快遭到 “仅退款”处理 ，同时还伴有恶意差评和对客服的辱骂。 几天后，拼多多的许多“百亿补贴”品牌商家也遭遇类似攻击，许多商家为避免被“集中恶意下单”被迫关店歇业。这就是著名的“拼多多炸店事件”。 “炸店事件”的始作俑者是拼多多于2021年推出的“仅退款”政策。该政策要求“平台允许消费者在不退货的情况下获得退款”，本来旨在优化消费者的购物体验，后来却演变成部分“羊毛党”白嫖拼多多商家的裂缝。 一位拼多多商家称：曾有一位消费者在自己拼多多商铺里购买一双约500元的鞋子，购买后仅仅因为“有些打脚”选择仅退款，拼多多客服竟然同意了该诉求，导致自己损失很大。如果批量出现这些仅退款订单，自己的生意就没法做了”。 而除了羊毛党对拼多多商家的“合理”白嫖之外。拼多多对商家的高频罚款也是酿成“炸店”恶果的另一大元凶。 据悉，拼多多对商家的罚款细则分门别类，且十分细致。比如：商品未在48小时内发货，或上传单号后24小时无揽收记录；再比如售后环节中，商家未在48小时内处理退款申请；还有商家为套取平台补贴的虚假交易行为，拼多多更是处以“10倍”重罚。 这些罚款条例多数是合理的，是拼多多治理平台生态与提升用户体验的必要措施。不过，一些过于保护消费者权益的罚款条例，比如针对“商家消极回应用户仅退款”的处罚，引发了商家的普遍不满。 至今，在黑猫投诉上，商家对拼多多“随意罚款”的投诉数量始终位于其投诉类型的前列。 “仅退款”在拼多多起势之后，随后蔓延至全行业，成为商家的集体噩梦。 直到今年年初，市场监管总局定调，认为平台“仅退款”规则严重挤压商家生存空间、助长低质低价竞争风气，随后约谈主要电商平台。 到了今年 4 月，仅退款正式告别电商行业。拼多多、淘宝、抖音、快手、京东等多个电商平台宣布全面取消 " 仅退款 “。 作为电商生态的重要两边，用户体验固然重要，但不能因此透支平台与商家的关系，过度牺牲商家的利益。 五 显失衡 10月13日，苹果公司CEO蒂姆·库克现身Apple Store官方抖音直播间，这一消息引爆社交媒体。 其实，苹果对于拼多多的战略价值，是远高于库克站台的抖音的。 在拼多多百补频道里，苹果系列始终是标杆产品。苹果帮助拼多多立起了百补的大旗，也帮助拼多多顺利挺进了五环内。 今年9月，苹果秋季新品同步上线拼多多百补频道，最高直降1000元。不过上述优惠并不易抢，且部分用户抢单后遭遇砍单，平台解释称是“缺货”所致。 缺货背后，苹果对于拼多多始终敬而远之——苹果官方旗舰店已经陆续入驻了天猫、抖音，但并没有入驻拼多多。 而除了苹果之外，耐克、华为、三星、小米、优衣库、大疆等全球知名的消费品牌，均未在拼多多开品牌官方自营旗舰店，多采取“品牌授权”的方式曲径通幽。 一位不愿具名的品牌电商负责人告诉《财经故事荟》：大牌直接入驻拼多多的风险仍然高于收益。一方面，大牌入驻拼多多会面临品牌价值被拼多多“低价标签”稀释的问题。另一方面，拼多多的低价体系会扰乱大牌在其他正价渠道的价格体系，得不偿失。 此外，该人士补充道，拼多多“重商品轻店铺”的经营思路也与大牌重视粉丝积累，用户复购的逻辑大相径庭。 一位拼多多平台的头部水果商家，曾在多个水果品类拿下拼多多的Top3位置，但其开了4年的老店，粉丝数仅有区区8000多人。 也是因为老粉丝数量有限价值有限，所以他每上一个新品类，都会重开一个新店铺。 “在拼多多主要是卖产品，而不是运营店铺”。这位商家告诉《财经故事荟》，“第一不容易积攒起粉丝，第二不容易积累起品牌”。 大部分商家，难以在拼多多建立起自己的主阵地，一切要跟着平台指挥棒走，这也是内卷的特征之一。 同样复制拼多多模式的TEMU，在海外市场也遭遇了强监管风险。 比如，10月份，TEMU因涉嫌干预卖家定价、滥用市场支配地位等遭到德国联邦卡特尔局的调查。若查实，TEMU面临着最高可处全球年营业额10%的罚款。 显然，在完成了早期的“野蛮拓荒”后，TEMU也该兼顾“增长与合规”的时候了。 拼多多过去十年，打造了一个增长神话，但新的十年，它也需要大幅调整，从伴随着“失衡”的极致，走向“平衡”的共赢，从一条河流丰沛为一片海洋，让多元生态都能在此各行其道。

这下知道OpenAI为啥要转型公共利益公司了…… 眼尖的网友发现，OpenAI上季度居然亏了115亿美元！ 重点是，这可不是哪家媒体的小道消息啊，而是OpenAI的最大金主——微软自己亲手捅出来的。 咋回事啊，难不成小弟最近忙着给苹果做应用，真给老板整急眼了？？ 来，一起看看，这到底是怎么一出。 微软因小弟血亏31亿 咱就是说，微软在这波AI浪潮里真是赚得盆满钵满。 2025年第三季度，微软净利润高达277亿美元，同比涨了12个百分点。 不过，都赚了这么多，微软居然还有点「不开心」。 大概意思是，明明这季度利润还能一路高歌猛进闯过300亿大槛的，都怪有个小弟拖了后腿！ 本年度的净利润和EPS受到来自OpenAI投资亏损的负面影响，分别减少了31亿美元和每股0.41美元。 诶，等等——OpenAI前段时间不是还号称上市估值能到一万亿美元吗。 照理说，微软手上的那份股权可值不少钱啊，怎么就亏了？ 其实，这笔账不是这么算的。 在财报的第9页中，微软给出了官方解释： 该项投资采用权益法进行会计核算，我们在OpenAI的收益或亏损中所占的份额，将计入财报中的「其他收入（支出）净额」项目中予以反映。 这句话很关键，特别是「权益法」这三个字传递了很多信息。 它意味着，微软不能像炒股票那样——看着市场估值涨跌就改账面价格（那种叫「按市价计价法」）。 所以，即便OpenAI上市后真的冲到了1万亿美元，微软也不能往自家资产表里平添几百亿。 相反，在权益法的模式下，微软的财报OpenAI的实际经营表现直接挂钩。 具体来说，每到季度结算，微软首先要看OpenAI这一季度到底赚了或亏了多少钱； 然后按它持股比例，把那部分利润或亏损直接记进自己财报的「其他收入/支出」项； 也就是说， OpenAI的业绩好坏，会直接影响微软的净利润。 用公式表达可能更加直观—— 这种会计处理方式其实很常见，通常用于持股比例较大但不具控股权的投资关系。 好了，弄懂这套逻辑后，事情就变得有趣了。 有眼尖的网友发现，照微软的这套「权益法」算法，居然能倒推出OpenAI上季度的真实财务状况。 已知：微软因为OpenAI的投资亏损，财报上少了31亿美元； 又知：根据本周OpenAI组织架构调整披露，微软目前持股比例为27%。 最后再做一道简单的小学算术题，就能发现一个惊天秘密—— OpenAI上季度净亏损115亿美元！ 亏这么多还IPO？ 得知这个大瓜，许多本来还在期待OpenAI上市的网友都破防了： 他们亏了110亿美元，却想在IPO时告诉我们公司市值超过1万亿美元，哈哈…… 甚至有网友怀疑，OpenAI不会是想最后捞一把钱就走吧？ OpenAI必须尽快上市，因为早期投资者想套现离场，他们很清这个泡沫快要破了。 咳咳，其实吧，OpenAI并不是真的亏。 是的，账上可能确实是少了一百多亿美元，但并不能说明他们的业务有什么问题，只能说这是如今整个AI产业都面临的「囚徒困境」。 事实上，OpenAI所有发布的AI模型在其生命周期中应该都是盈利的。 据Information透露，OpenAI今年前七个月的收入大约翻了一番，ARR达到120亿美元。 这意味着， OpenAI光靠订阅费和API，每个月就能赚差不多10亿美元。 即便模型烧钱得要命，连这样都cover不掉训练、算力、人力成本，那也不至于凭空冒出来一个115亿美元的窟窿。 有网友指出，这笔钱大概率不是单纯的经营成本，估计全部是研发支出。 OpenA财务异常的原因在于他们在不断地训练更多模型。 之所以会这样，是因为OpenAI必须确保自家模型永远是行业的SOTA。 否则的话，一旦被开源模型追上，免费模式的海水就会顷刻淹没其以品牌认知为基石的商业帝国。 不只是OpenAI，像谷歌、Anthropic、xAI这些做基础模型的大厂，都被卷进了一场看不见硝烟的「冷战」。 基础模型这个环节没有所谓的用户粘性，一旦出现替代品，用户立马会抛弃你。 因此，它们只能不断砸钱做研发，用算力和时间去维持领先，这是典型的「囚徒困境」。 所以说，虽然开源模型表面上没抢走封闭厂商的蛋糕，但却用外部性的方式，给这些厂商的成本结构施加了巨大的压力。 不过要严谨点说，其实OpenAI现在的账面「亏损」，并不等于它真的在亏钱。 研发投入确实像个无底洞，但从经济学角度看，如果收入能覆盖「其正在研发的模型摊销后的研发支出+日常运营成本」，那OpenAI就不算在亏。 毕竟，研发的钱和算力的钱都已经花出去了，设备也都在运转。 只要OpenAI还能靠订阅和API把可变成本赚回来，这家公司就有继续往前走的理由。 这有点像一家找银行借钱买船做生意的航运公司： 只要每趟运费能付得起船员工资和燃料费，哪怕还没把买船的钱赚回来，生意也能继续做。 而且，只要船不沉、单子不断，总有一天能把贷款都补回来，未来还能继续与银行合作，买更多船扩张业务。 那你说，银行会急着催他们变卖资产把钱还回来吗？ 同样的道理，微软现在并不在乎OpenAI赚不赚钱，它真正关心的是——自己的Copilot永远能接入行业最强的模型。 为了这张王牌，微软必须持续给OpenAI输血，确保它始终握有最顶尖的算力和研发资源。 简单说这两家的关系是：微软在为OpenAI的研发和计算买单，OpenAI负责造模型，最后微软再拿着模型去打企业级市场。 所以，虽然「小弟」上季度让老大哥账面亏了31亿美元，但与其说是坏账，不如说是微软主动开的战略补贴。 退一步讲，就算真是「捅了篓子」，考虑到微软上季度净赚277亿美元，亏掉区区31个小目标也不过是毛毛雨。 更何况，OpenAI花出去的大笔算力开支，最终又要流回微软的Azure云里。 根据最新的合作协议，OpenAI已承诺在未来追加购买价值2500亿美元的Azure云服务。 综上所述，微软的这笔「亏损」并不能说明OpenAI有问题，反而说明——在这个规模的AI研发中，基础设施层面的补贴已经成为必需。 正如一位网友所说，AI游戏的规则早就变了：从「谁能造出最好的模型」，变成了「谁能在烧钱的同时活得更久」。 鹬蚌相争，老黄得利 有趣的是，当投资者还在为「OpenAI到底是不是泡沫」吵得面红耳赤时，另一边，英伟达的市值已经轻松闯过五万亿美元大关。 可以说，如今的局面就是——OpenAI亏得越狠，老黄的日子越滋润。 要是有人去问黄仁勋怎么看OpenAI上季度亏了115亿美元，老黄大概会在心里「嘿嘿」两声： 管它是不是泡沫呢，就算是泡沫，我也能把它炼成金子。 参考链接： [1]https://www.theregister.com/2025/10/29/microsoft_earnings_q1_26_openai_loss/ [2]https://x.com/kimmonismus/status/1983947076112412674 [3]https://news.ycombinator.com/item?id=45757953 [4]https://microsoft.gcs-web.com/node/34236/html

摘要： 就在中国AI在全球市场以 “高性价比”快速俘获人心之时，海外科技大厂正深陷算力焦虑。 凤凰网科技 出品 作者｜王佩薇 编辑｜董雨晴 “我们很大程度上依赖阿里巴巴的Qwen模型。它非常好，速度也很快，而且很便宜。”近期，爱彼迎（Airbnb）联合创始人兼CEO Brian Chesky的一番公开表态在全球AI圈掀起波澜。 值得一提的是，Brian Chesky与OpenAI CEO奥特曼私交甚好，但在自家产品的技术选型上却没有念及“私情”——“我们也会用OpenAI的最新模型，但在实际生产中通常不会大量使用，因为有更快、更经济的模型可供选择”。 这场选择背后，中国AI模型悄悄改写全球市场规则。 开源与便宜，中国模型的杀手锏 中国大模型的圈粉早已不是个案。 曾将Facebook用户从4500万做到7亿的硅谷传奇投资人查马斯・帕里哈皮蒂亚在播客节目中一度直言，已将核心业务负载从美国AI模型转向中国的Kimi K2模型，理由简单直接：“K2的性能够强，而且比OpenAI和Anthropic便宜太多” ；国外初创公司GlueAI创始人Evan Owen也表示，他们团队同样频繁使用Kimi K2。 《机器之心》近期在统计Thinking Machines Lab所发的新研究博客时统计，TML在该篇博客中共计点名“Qwen”38次之多，称其研究受到了 Qwen 团队研究的启发。 海外研究团队与企业用脚投票中国AI，背后是开源策略与性价比的双重胜利。 同样以阿里为例，最新Qwen3系列支持混合推理模式，思考与非思考可无缝切换，在代码、数学、Agent任务方面表现均可圈可点，且多数开源。 公开数据显示，截至2025年8月，阿里通义已开源200余个模型，全球下载量超3亿次，千问系列衍生模型突破10万个，远超 Meta的Llama系列，更一跃成为全球最大的开源模型家族。 这种开源传统与高性价比方案最初源自于DeepSeek，但很快就在中国大模型公司间普及开来。MiniMax本周发布的全新模型M2，在智能代理任务上接近GPT-5水平，但却主打限时免费策略，目前已登顶HuggingFace Trending榜单。 据《经济学人》今年8月报道，Andreessen Horowitz 合伙人爆料称，在硅谷路演的AI初创公司中，有80%可能在使用中国开源模型，而三年前，OpenAI 还在垄断市场话语权。 企业们算的是实打实的经济账，在美国之外的地方更如是。塞浦路斯的AI工具平台Latenode，其联合创始人Oleg Zankov算了笔直观的账：“DeepSeek整体质量相同，但价格便宜17倍，这使其在智利和巴西等资金和计算能力不那么充裕的地区特别有吸引力。” 海外企业接二连三地“倒戈”已经从个案转变为趋势。从金融领域来看，汇丰银行、渣打银行等国际金融机构已开始内部测试DeepSeek模型，全球最大石油公司沙特阿美更是将DeepSeek系统直接部署在其数据中心；即便是科技领域，连亚马逊AWS、微软和谷歌这些美国云服务巨头，也在向客户提供DeepSeek服务。 大佬们的思考通常更加敏锐，英伟达CEO黄仁勋在几日前的GTC大会再谈中美AI竞争时，同时点名了千问与DeepSeek，其表示，“Qwen是世界级的语言模型，DeepSeek在推理架构上的突破是革命性的。” 两种路线，两种结果 就在中国 AI在全球市场以 “高性价比”快速俘获人心之时，海外科技大厂正深陷算力焦虑。 微软的裁员风暴来得集中且猛烈，继今年5月裁员6000人后，紧接着又宣布削减9000个岗位，此次调整为两年来最大规模。微软发言人表示，此次裁员涉及不同部门、地区以及各个经验层级的员工。 从战略逻辑来看，微软裁员并非简单的人员优化，而是有着明确的战略指向——在人工智能竞争日益激烈的当下，算力成为决定企业竞争力的关键因素，微软作为全球云计算巨头，其 Azure云服务需要强大的算力支撑，从而满足客户在AI训练、推理等方面的需求。 然而现实是，高端AI芯片价格高昂，一枚英伟达H100芯片售价可达数万美元，在营收增长放缓下，裁员成平衡成本与算力需求的必选项。 全球电子商务巨头亚马逊的处境同样不容乐观，10月28日其官方宣布计划裁减约1.4万名公司职员，其裁员规模和力度丝毫不逊于微软。亚马逊人力体验与技术高级副总裁贝丝·加莱蒂当日致信员工说，人工智能是自互联网诞生以来最具变革性的技术，使企业能够以前所未有的速度创新。此次裁员旨在通过将资源重新分配到优先领域，让公司“更加强大”。 在AI领域，算力的地位堪比“石油”，是推动技术发展和商业应用的核心资源之一。目前全球高端AI芯片市场主要由英伟达垄断，芯片供应紧张且价格昂贵，进一步加剧了海外大厂的算力焦虑。 在硬币另一面，算力堆叠与资本游戏，造就了新的单体巨无霸。 北京时间10月29日晚，美股三大指数集体高开，英伟达股价开盘上涨3.2%，市值首次站上5万亿美元，成为史上第一家市值跨越这一里程碑的上市公司。市值从4万亿美元跨越5万亿美元，英伟达仅用时113天。 据市场消息，OpenAI正在筹备上市，最快于2026年提交IPO申请，或将成为人类资本史上最大一次融资事件。OpenAI对算力呈现出更为可怕的需求，每赚1美元，就要花费2.25美元，这让其与英伟达、AMD等昂贵算力基建高度绑定。 最新消息显示，OpenAI 开始向重度用户出售 Sora 生成式 AI 视频工具的额外使用积分。负责 Sora 项目的比尔・皮布尔斯在 X 平台上公布了该调整，他表示，随着用户增长，公司终将不得不缩减免费次数，“否则 GPU 资源将无法支撑”。 过去两年时间，全球AI格局悄然重塑。正如黄仁勋所言，“赢得开发者平台才能赢得AI”，中国模型以 “性能逼近顶尖、成本大幅降低、生态全面开放” 的组合拳，正在终结少数巨头的垄断时代，推动全球AI产业进入 “多元竞争、价值导向” 的新阶段。 需要说明的是，中国AI并非只有价格战。 DeepSeek发布的全新多模态模型DeepSeek-OCR，提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法，过去一段时间内持续在技术社区引发讨论。 有从业者认为其本质上是模拟人脑的遗忘机制。还有技术类专业认为，该模型的核心构件视觉encoder的高效解码，为光计算和量子计算在LLM领域的引入提供了明确的技术路径。 10月31日午间，Kimi在新的技术研究报告中，提出了一种新的混合线性注意力架构 ——Kimi Linear。其特性是极大改善运营效率，被评价为一个能将KV缓存减少75%同时将吞吐量提升6倍的即插即用替代方案。 Kimi 的研究员熊狸在 X 上表示，“我很荣幸在过去一年中见证了这项伟大的工作，线性注意力在表达能力上具有巨大潜力，但在处理长上下文时存在较高的风险”。 黄仁勋在提及中美AI竞争时曾表达，“全球50%的AI研究人员是中国人。我们必须继续保持开放。AI竞争不是单一维度的，它包括能源、芯片、基础设施、模型与应用等层次。特别是，我们需要更多工程师、管道工、技工来建设AI工厂。这些都是高薪、体面的工作。美国不仅要发明AI，更要率先普及AI”。 实际上，黄仁勋表示，美国仍有可能输掉AI竞争。 要知道历史上不止一次出现过类似的故事，最终的赢家并非手握最多资本的玩家，这场不仅限于单一技术的比拼，已在开放生态与精细化服务方面展开较量。