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谷歌 凤凰网科技讯 北京时间2月4日，据路透社报道，法庭文件显示，美国联邦政府和大多数州政府将于周二针对谷歌反垄断案裁决结果提起上诉。2024年，华盛顿一家联邦法院的法官裁定谷歌在网络搜索业务领域构成垄断，但驳回了最严厉的整改措施。 美国司法部与各州总检察长未在法庭文件中提供上诉的具体细节。他们提出的异议很可能将聚焦于法官的裁决。该裁决未强制要求谷歌分拆其Chrome浏览器业务，也未终止谷歌与苹果公司间利润丰厚的默认搜索引擎合作协议。 谷歌也已就美国联邦地区法官阿米特·梅塔(Amit Mehta)的判决提起上诉。该判决裁定谷歌为遏制在线搜索及相关广告领域的竞争而违反法律。谷歌还请求法官在上诉期间暂停其要求公司与竞争对手共享数据的命令。这一上诉程序可能持续数月之久。 但是，梅塔法官否决了更为严厉的补救措施，例如要求谷歌出售其Chrome浏览器或Android操作系统，或禁止该公司向苹果支付数百亿美元以换取在苹果新设备上成为默认搜索引擎。 法官在判决中表示，自美国司法部和数十名州总检察长提起这起民事诉讼以来的五年间，像OpenAI这样的生成式AI公司已经崛起，成为对谷歌构成竞争威胁的力量。 这一裁决对谷歌而言是一场重大胜利，同时也让美国反垄断执法机构受挫。美国反垄断部门发现，法官往往不愿在快速变化的科技市场中进行干预。(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”。

快科技2月4日消息，在移动互联网流量见顶的“存量寒冬”里，字节跳动再次证明了其作为超级APP工厂的统治力。 数据显示，2026年1月，红果短剧App日活跃用户已正式突破1亿大关。 这是继今日头条、抖音、豆包、番茄小说之后，字节跳动旗下第5款日活跃过亿的超级应用。 更令人注意的是，自2023年4月上线至今，红果才成立不到3年。 起初，很多人并不看好短剧，有人还嘲讽它媚俗、狗血，是过气图文小说的视频版。 但截至去年10月，其月活用户已达2.45亿。 这不仅超越了B站和优酷，在整个在线视频赛道中也仅次于腾讯、爱奇艺和芒果TV。 而红果短剧更新的速度也很快，每个月能上新1000多部短剧，累计上线的短剧已超1.5万部。 有人说，红果的成功只是运气好，踩中了短剧的风口。 但从今日头条改变门户格局，到抖音引领短视频浪潮，再到豆包AI普及，张一鸣每一次出手都看似偶然，实则都算得很准。

英伟达的劲敌AMD公布，去年第四季度营收和EPS盈利均继续两位数大增，且增长强于华尔街预期，但本季度的营收指引不够炸裂。 AMD预计，一季度营收在95亿至101亿美元，区间中值约98亿美元，略高于分析师共识预期93.9亿美元，而部分更乐观的分析师预期超过100亿美元，令一些原本希望看到AI计算支出能带来更大回报的投资者失望。 财报公布后，AMD股价盘后并未扭转跌势，跌幅反而扩大。收跌约1.7%的AMD盘后一度跌超5%。 在这个利润丰厚的市场中，AMD仍在追赶英伟达，但这家芯片制造商曾表示，将于今年下半年推出的一款更强大的新设计有望为其带来优势。 业绩发布后，AMD股价盘后跌逾5%。截至周二收盘，该股今年以来累计上涨13%。 评论认为，AMD营收指引区间的下端与上端体现了短期增长节奏存在不确定性，调整后毛利率指引约55%，只是略高于市场预期54.5%，但对于估值敏感的投资者来说，这样的边际超预期并不总能立即带来正面反应。 AMD股价过去一年翻倍上涨，进入2026年以来，截至周二累涨13%。在此前涨幅显著的背景下，不够“爆炸性”的好消息都可能被做空或遭遇获利回吐。 此外，周二当天，Anthropic新工具引发的AI恐慌掀起软件股为首的抛售潮，在这种环境下，即便 AMD自身业绩优于预期，也难以完全独立于市场情绪之外，宏观与板块联动常会“放大”个股下挫。

1月22日，美图公司年会如期落幕，现场最吸睛的不是新品发布，也不是业绩喜报，而是CEO吴欣鸿甩出的重磅福利——向全体员工每人赠送1357股美图公司股票，总额超过2000万元。 截至1月22日收盘，美图公司股价报8.29港元，总市值380亿港元。按1月22日收盘价换算，美图全体员工每人可获得超1万元的奖励。 手笔不小，姿态也足够诚意。此前在美图公司17周年生日会上，吴欣鸿就曾直言，“美图公司全员都应该积极拥抱AI生产力工具。”，言语间满是对AI赛道的笃定。 但这份看似提振士气的福利，背后藏着的却是美图难以言说的焦虑与孤注一掷。 毕竟，这家靠美图秀秀、美颜相机火遍全网的公司，身上背着太多“包袱”：曾经寄予厚望的美图手机，逐年亏损最终黯然退场，累计亏空至今仍有迹可循；大股东蔡文胜早年的炒币操作，虽未动用公司资金，却给美图的资本市场形象蒙上阴影；即便2025年业绩迎来盈利拐点，仍摆脱不了“过度依赖订阅服务、增长乏力”的质疑。 如今，网红们的修图工具箱里，醒图、轻颜相机等竞品层出不穷，美图秀秀的“国民修图工具”地位早已岌岌可危。 当吴欣鸿把所有希望寄托在AI上，喊出“从修图工具向AI设计平台蜕变”的口号时，所有人都在疑问：网红最爱的美图秀秀，真的要靠AI修脸续命吗？这份押注AI的战略，能撑起它的未来，能赢得资本市场的持续买账吗？ 过往包袱压身，AI成唯一破局稻草 谈论美图的AI转型，绕不开它那些难以抹去的“黑历史”。如美图手机的失败、蔡文胜炒币的争议，再加上长期以来的盈利困境，这些包袱像枷锁一样，推着美图不得不向AI寻求突破，毕竟，除了AI，它似乎再无更好的选择。 最让人唏嘘的，莫过于美图手机的黯然落幕。2013年，借着美图秀秀的流量东风，美图推出自有品牌手机，主打“极致自拍美颜”，一度成为网红、年轻女性的首选，2016年销量达74.8万台，看似势头正盛。 但鲜有人知的是，美图手机从诞生之日起，就陷入了“亏损魔咒”。蔡文胜曾公开表示，手机业务需要年销量达到2000万台才能实现盈利，而美图手机最鼎盛时期的销量，也不足这个目标的零头。 数据不会说谎，美图手机的亏损之路清晰可见：2018年，美图手机业务收入暴跌至18.4亿元，当年亏损超过5亿元，毛损率达3.4%，直接导致美图公司全年总营收下滑37.8%；截至2019年关停手机业务前，这款曾被寄予厚望的硬件产品，累计亏损早已突破数十亿元，成为拖垮公司业绩的“巨无霸”。更致命的是，美图手机业务最辉煌时，曾占据公司总营收的93%以上，它的倒下，让美图瞬间陷入“营收断层”的困境，不得不紧急转型寻找新的盈利增长点。 如果说美图手机的失败是“业务决策失误”，那大股东蔡文胜的炒币操作，则是给美图的资本市场形象浇了一盆冷水。 作为美图的联合创始人、大股东，蔡文胜向来以“投资嗅觉敏锐”著称，早年靠卖域名、投资互联网项目赚得盆满钵满，但他在加密货币领域的激进操作，却引发了市场对美图的质疑。 早年，蔡文胜曾公开晒出自己的加密货币持仓，一度被外界解读为“美图将布局炒币业务”，尽管美图多次澄清“蔡文胜的炒币行为是个人投资，与公司无关”，但资本市场的恐慌早已蔓延。 彼时美图股价一度暴跌，投资者担心公司会被大股东的激进风格拖累，甚至出现“挪用公司资金炒币”的风险。 虽然后来风波逐渐平息，但这份争议，却让美图在资本市场上的信任度大打折扣，至今仍有机构在研报中提及“股东个人风险可能传导至公司”。 抛开过往包袱，美图2025年的业绩看似迎来了“曙光”，但这份盈利背后，依旧藏着难以掩饰的增长焦虑。根据美图2025年上半年财报显示，公司总收入达18.21亿元，同比增长12.3%；归母净利润3.97亿元，基本每股收益0.09元，实现了稳健盈利。其中，核心的影像与设计产品业务收入13.5亿元，同比增长45.2%，占总营收的74.2%，成为最大收入来源；付费订阅用户数达1540万，创历史新高，渗透率达5.5%。 但第三方资本市场观察人士却直言，“美图2025年的盈利，更多是‘节流’的结果，而非‘开源’的突破”。仔细拆解财报就能发现，其营收增长主要依赖付费订阅用户的提升，而付费订阅的核心，仍是美图秀秀、美颜相机的传统修图功能，并非新的增长引擎；广告业务收入仅4.3亿元，同比仅增长5%，增速放缓明显，说明其流量变现能力仍在下滑；美业解决方案等新兴业务收入仅3010万元，几乎可以忽略不计。 更关键的是，美图的用户规模早已不复当年之勇。2016年，美图系产品月活用户峰值达4.5亿，而如今，尽管美图秀秀、美颜相机仍占据图片美化、拍照摄影赛道用户规模第一名，但整体月活已大幅下滑，再加上醒图等竞品的冲击，用户流失态势难以逆转。 在这种情况下，美图不得不押注AI。毕竟，传统修图赛道早已饱和，只有靠AI重构产品竞争力，才能重新抓住用户，摆脱增长困境。 美图的AI布局藏着更大野心 很多人误以为，美图的AI转型，就是在原有修图功能上增加“AI修脸”“AI生成”，换汤不换药，依旧是围着“颜值”打转。 但事实上，吴欣鸿口中的AI战略，远比“AI修脸”复杂得多。美图的野心，是摆脱“修图工具”的标签，成为“全流程式AI设计平台”，从C端娱乐修图，延伸至B端生产力场景，这也是它区别于醒图等竞品的核心布局。 不可否认，AI修脸是美图AI布局的“敲门砖”，也是最贴合其现有用户需求的切入点。如今打开美图秀秀，AI修脸、AI扩图、AI换背景等功能早已成为核心卖点，相较于传统修图功能，AI修脸更高效、更精准，能一键解决皮肤瑕疵、脸型优化、光影调整等问题，甚至能根据用户需求，生成不同风格的妆容、穿搭，精准击中网红、年轻女性的需求。 但美图很清楚，仅靠AI修脸，根本无法实现“破局”。醒图、轻颜相机等竞品，早已推出类似的AI修图功能，同质化竞争异常激烈，若只是在修脸功能上内卷，最终只会陷入“价格战”，拖累盈利。 因此，美图的AI布局，早已跳出C端修脸的局限，向更广阔的B端生产力场景延伸，这也是其2026年战略的核心方向。 根据美图披露的2026年发展计划，其AI战略主要聚焦三个核心方向。其一，自研大模型MiracleVision（奇想智能）进入成熟期，从“图片生成”向“智能体”升级，未来用户只需输入一个需求，AI就能自主完成素材搜索、海报设计、文案撰写、多平台尺寸适配等全流程任务，不再局限于单张图片或短视频生成；同时，重点发力高一致性长视频生成，解决AI视频中物体形变、背景闪烁的行业痛点，瞄准专业短剧、广告营销等商业场景。 其二，深耕B端商业设计，推动美图设计室（Meitu Design Studio）成为营收支柱。通过迭代AI商品图、AI模特等功能，覆盖全球数百万中小电商卖家，帮助商家降低设计成本、提升效率；同时，推出针对装修、摄影、美业等垂直领域的专用AI工具包，让非专业人士也能通过自然语言完成复杂的专业设计，拓宽B端变现路径。 其三，与阿里巴巴深度协同，借助巨头资源加速AI转型。2025年底，美图与阿里达成战略合作，2026年将进入成果落地期——美图的AI试穿App Wearnow，将深度植入淘宝、天猫的购物流程，实现“所见即所得”的试穿体验；同时，借助阿里云的算力支持，降低大模型的推理成本，在订阅价格上保持竞争优势，进一步提升付费用户转化率。 第三方行业分析师、HA投资日记作者表示，“美图的AI布局，最大的优势在于其深厚的美学数据积累和产品化能力——多年来，美图积累了海量用户的修图、美颜数据，这是AI模型优化的核心壁垒，也是醒图等竞品难以超越的；而其‘借力打力’的策略，与阿里云合作避免底层模型军备竞赛的资本消耗，专注应用层快速变现，也展现了极强的务实性”。但他也提醒，“美图的AI转型仍面临同质化风险，B端市场竞争激烈，能否突破中小企业的信任壁垒，仍是未知数”。 值得注意的是，美图的AI布局，也离不开持续的研发投入。尽管财报中未单独披露2025年AI研发费用，但从整体研发投入来看，美图近年来始终保持稳健投入，2025年上半年研发开支占比维持在合理区间，且计划在2026年实现内部AI编程渗透率超过90%，培养数百名“AI全栈工程师”，打造“AI原生公司”，进一步提升研发效率。 战略押注AI，资本市场买账吗？ 美图押注AI的核心目的，除了摆脱增长困境、重构产品竞争力，还有一个重要原因——赢得资本市场的认可，提振股价、提升估值。毕竟，这家2016年上市时市值直冲千亿港元的公司，曾经历股价暴跌至0.43港元/股的低谷，如今虽有所回升，但仍未回到巅峰水平，而AI赛道的风口，正是它估值重估的最佳机会。 从2025年资本市场的表现来看，美图的AI转型，已经获得了部分机构的认可。其中，摩根士丹利（大摩）表现最为乐观，2026年1月初发布研报称，美图完成向阿里巴巴发行总值2.5亿美元的可换股债券，若悉数转换，阿里将持有美图6.82%的股份成为第三大股东，此举将深化双方在电子商务设计领域的协同效应，给予美图“增持”评级，目标价15.7港元。 大摩分析师在研报中表示，“美图的影像与设计产品业务增长强劲，付费订阅用户持续提升，AI应用的突破的将进一步拓宽其变现路径；而与阿里的深度合作，将帮助美图快速切入电商AI生态，打开B端市场增长空间，预计2026年美图付费率将提升至8%-10%，营收和净利润将实现双位数增长”。 除了大摩，多家机构也对美图的AI转型持乐观态度。HA投资日记在其投资备忘录中指出，“美图已明确转型为产品驱动的AI应用公司，订阅制盈利模式成熟，财务结构稳健，2025年上半年资产合计67.10亿，负债合计19.32亿，净现金状态提供极强的下行保护；其基于庞大用户基数和美学数据形成的快速产品化与迭代能力，是短期难以被复制的护城河，AI正激活其增长潜力，有望实现从‘本土网红工具’到‘全球级AI应用公司’的价值重估”。 资本市场的反应，也间接印证了机构的乐观预期。2025年以来，美图股价逐步回升，尽管波动明显，但年度整体呈上涨态势；尤其是2025年底与阿里达成战略合作、披露2026年AI战略后，股价迎来一波上涨，市场对其AI转型的关注度持续提升。截至2026年1月下旬，美图股价维持在合理区间，市值较2022年低谷时，已实现大幅回升。 但乐观背后，仍有不少风险隐患，让资本市场对美图的AI转型保持谨慎。首先，AI赛道同质化竞争加剧，除了醒图等直接竞品，字节跳动、腾讯等互联网巨头，也在布局AI修图、AI设计领域，凭借强大的流量和研发优势，对美图形成挤压，若美图无法快速打造差异化竞争力，很可能被巨头吞噬市场份额。 其次，B端市场变现难度超出预期。美图长期聚焦C端市场，缺乏B端客户服务和运营经验，而中小电商、垂直行业的设计需求，往往具有个性化、多样化的特点，需要持续的定制化服务，这对美图的产品迭代和服务能力，提出了更高的要求；此外，B端市场的信任建立需要时间，美图能否在短期内突破中小企业的信任壁垒，实现AI设计产品的规模化变现，仍是未知数。 再者，过往包袱的持续影响，仍可能拖累资本市场信心。尽管美图手机已关停多年，但累计亏空对公司现金流的影响仍有迹可循；而蔡文胜的炒币争议，虽已平息，但仍有部分投资者担心，股东的激进投资风格，可能会再次给公司带来不确定性。此外，美图的盈利过度依赖订阅服务，若AI转型不及预期，付费用户增长放缓，公司业绩可能再次陷入波动。 还有一个不可忽视的风险——AI技术迭代的不确定性。AI赛道技术更新速度极快，若美图无法跟上技术迭代的步伐，自研大模型无法实现预期突破，或者出现更先进的AI技术，导致其现有AI产品被淘汰，那么其巨额研发投入将打了水漂，AI转型也将彻底失败。 第三方资本市场观察人士表示，“美图目前的估值，已经部分反映了AI转型的预期，机构唱多更多是对其AI布局和与阿里合作的乐观，而非对其现有业绩的认可。 2026年将是美图AI转型的关键考验，若能实现AI产品规模化变现、B端业务取得突破，股价和估值有望进一步提升；但如果转型不及预期，资本市场的乐观情绪将快速消退，股价可能再次迎来回调”。 B端突破才是美图的终极出路 复盘美图的发展历程，从靠着美图秀秀成为国民级修图工具，到推出美图手机试图多元化发展，再到如今押注AI寻求破局，这家公司的每一次转型，都带着“破釜沉舟”的意味。 吴欣鸿在年会上豪送2000万股票，与其说是给员工的福利，不如说是给整个公司的“动员令”。美图已经没有退路，AI转型，成了它唯一的希望。 客观来说，美图押注AI，并非盲目跟风，而是基于自身优势和行业趋势的理性选择。它拥有海量的用户基础和美学数据，这是AI模型优化的核心壁垒；与阿里的深度合作，为其提供了算力、渠道和B端客户资源，降低了转型难度；而成熟的订阅制盈利模式，为AI研发投入提供了稳定的资金支撑。这些优势，让美图在AI转型的赛道上，拥有了一定的竞争力。 但我们也要清醒地认识到，“靠AI修脸”，根本无法支撑美图的长期发展。网红们的喜好瞬息万变，竞品的迭代速度日新月异，仅靠AI修脸的同质化竞争，最终只会陷入“内卷”的困境；只有跳出C端修脸的局限，深耕B端生产力场景，实现从“颜值工具”到“生产力伙伴”的蜕变，美图才能真正摆脱增长困境，实现估值重估。 对于资本市场而言，机构的唱多的是信心，但不是保障。美图想要赢得资本市场的持续买账，不能只靠口号和布局，更要靠实打实的业绩。 AI产品的变现能力、B端业务的增长速度、付费用户的持续提升，这些才是支撑其股价和估值的核心。2026年，作为美图“AI生产力应用的爆发之年”，其战略落地效果、业务突破情况，将直接决定它的未来走向。 从第三方财经视角来看，美图的AI转型，机遇与风险并存。它有机会借助AI风口，摆脱过往包袱，重新成为互联网赛道的“黑马”；但也可能因为转型不及预期、竞争加剧等因素，再次陷入困境。 毕竟，游戏行业没有“躺赢”的奇迹，AI赛道更是如此，没有过硬的产品和持续的创新，再大的野心，也只是空中楼阁。 网红最爱的美图秀秀，或许不需要靠AI修脸续命，但它必须靠AI实现“重生”。 2026年，是美图的关键一年，也是它向资本市场证明自己的一年。如果能抓住AI风口，实现B端业务的突破，那么它或许能摆脱“网红工具”的标签，迎来真正的长期发展；但如果依旧停留在AI修脸的表面，无法实现实质性的转型，那么它终将被时代淘汰，沦为互联网发展史上的“昙花一现”。

IT之家 2 月 4 日消息，“微软科技”昨日（2 月 3 日）发布博文，宣布上线 OfficePLUS V3.14 更新，推出了超过 350 款全新的视觉美化素材，进一步解决用户在排版美化中的痛点。 针对当前流行的渐变色设计趋势，新版本内置了超过 110 款精心调配的渐变配色方案。该功能不仅支持对文本字体进行色彩填充，同样适用于各类形状图层，且所有预设均支持用户进行二次编辑微调。 在图片处理方面，此次更新上线了 240 多款不同风格的图片边框素材。该功能深度整合了图片编辑工作流，用户在添加边框的同时，仍可同步执行图片剪裁与替换操作。 这套全新的设计资产将广泛应用于作业提交、工作汇报、教育课件制作以及各类创意内容输出等场景。无论是学生、教师还是职场人士，均可利用这套工具快速构建出结构清晰、审美在线的演示文档。 IT之家注：OfficePLUS 是微软推出的订阅服务，提供超过 100 万个高质量的 PPT、Word、Excel 模板，以及 25 万 + 设计素材（图标、图片、插图等），帮助用户高效完成 PPT、Word 和 Excel 文档制作。 费用方面，免费版提供基础模板（1000+）和每日限额素材下载；会员服务分为普通会员和学生会员，订阅后可无限下载百万级模板，并解锁 AI 生成 PPT、PDF 互转等高级功能。微软官方商城提供的参考价格为月度约 19.9 元，年度约 99 元。

作者｜Eastland 头图｜视觉中国 许多人相信2026年将是SpaceX的上市之年，承销商、募集金额、目标估值、IPO日期都传得有鼻子有眼。 1月29日，彭博报道称：SpaceX正在考虑与特斯拉或人工智能公司xAI合并。SpaceX仍将IPO，但在整合完成之后。 2025年11月股东大会批准了“薪酬激励方案”。根据刚刚发布的《2025年报》，特斯拉现有业务（汽车、FSD、机器人）无法撑起1.5万亿美元市值。 假如特斯拉因业绩欠佳、股价崩盘，“万亿美元薪酬”泡汤。就算SpaceX成功上市，也无法弥补马斯克的损失。 而在并入SpaceX之后，特斯拉市值有望突破2万亿美元，马斯克将解锁3531万股特斯拉股票，价值约合1万亿人民币，“饼”会变得更大更香。 总之，千方百计提高特斯拉市值最符合马斯克的利益。 销量下行难逆转 特斯拉交付量从快速增长到失速： 2018年，交付24.6万辆、同比增长138%； 2019年-2023年，增速持续回落，但保持在两位数； 2024年．交付178.9万辆、同比下降1.1%； 2025年，交付163.6万辆、降幅扩大到8.6%； 2025年Q4，交付41.8万辆、同比下降15.6%； 更加惨不忍睹的是高端产品销量：2025年Model S/X共交付5.1万辆、同比下降40.3%。其中，Q4交付1.16万辆、同比下降50.7%。 马斯克把“停产Model S/X”与“在旧址建成年产100万台机器人产能”一起宣布，以新“大饼”掩饰特斯拉高端化的彻底失败。 此外，亲民车型（Model 2/Q）也不再提起。 高端车型追求的是质、低端车型追求的是量。逆水行舟不进则退，特斯拉失去进取心（质和量都不追求），汽车业务随波逐流，年销量跌破百万的日子不远了。 2025年，特斯拉失去纯电动车（狭义新能源车）全球销量的第一桂冠。比亚迪纯电动车销量达226万辆、比特斯拉高37.9%。如果算上插电混动车型销量，比亚迪新能源车（广义）总销量是特斯拉的278%，连续第四年领跑。 失去新能源车销量第一（狭义）的宝座，对特斯拉估值有深远的影响。汽车销量是特斯拉的基本盘。皮之不存，毛将焉附，离开整车销售，“业绩成长性”、“利润护城河”都成了空谈。 包括瑞银、摩根士丹利在内的多家投行纷纷下调特斯拉评级及目标价。 “现金牛”瘦了 优秀公司必有现金牛业务，从苹果、英伟达到腾讯、阿里，莫不如此。“现金牛”不仅能让财报数据亮眼、撑起庞大市值，还为研发及其他开拓性业务提供源源不断的资金支持。 1）整车销售毛利润 2017年主打Model S，平均售价高达8.2万美元，特斯拉亏损22.4亿美元，濒临破产。 2021年，平均售价仅4.7万美元，但交付量是2017年的9倍，毛利润率攀升到25.9%，净利润56.4亿美元。 2022年，整车销售毛利润达176亿美元，毛利润率26.2%。 2023年、2024年，因销量滞涨、价格战影响，毛利润率先后跌破20%、15%两个重要关口。 2025年，整车销售毛利润96亿美元（约合682亿人民币）、毛利润率14.5%。 汽车行业存在典型的规模效应。特别是成熟车型，如Model 3/Y，销量大、渠道通，研发投入早已收回、设备折旧进入尾声，是汽车公司的“摇钱树”、“现金牛”。 特斯拉的现金牛却瘦了：2025年交付量比2022年高32.2万辆，毛利润却少赚81亿美元，下降45.7%。 值得注意的是，特斯拉将FSD(Full Self-Driveries)订阅或买断收入列为“递延收入”，在整车销售中按一定的规则确认。 早在2022年，特斯拉销量就被比亚迪超越，且差距越来越大。或许有人认为，特斯拉车档次高、成本低、盈利能力强。由于比亚迪尚未披露2025年报，我们拿中报数据进行对比。 2025年H1，特斯拉整车销售毛利36.8亿美元（约合263亿人民币）、毛利润率12.8%。同期比亚迪整车销售毛利润达530亿，毛利润率20.4%。不论金额、还是利润率，特斯拉都大幅落后。 2025年H1，“整车销售”收入中，包括4.28亿美元FSD收入（从“递延收入”中确认）。若剔除该项影响，上半年整车销售毛利润率仅为11.5%。 2）净利润暴跌但仍未触底 2022年，特斯拉净利润125.9亿美元、利润率15.5%； 2023年，净利润冲高到149.7亿美元； 2024年，净利润71.5亿美元、利润率7.3%； 2025年，净利润38.6亿美元、利润率4.1%； 2025年特斯拉净利润仅相当于2023年的25.7%。 不幸的是，净利润暴跌却仍未见底。除整车业务盈利能力下降，“卖碳翁”收入减少是另一个重要原因。 传统车企（通用、福特）为避免巨额罚款而向特斯拉购买碳排放配额。2025年特斯拉“出售碳排放配额”取得19.9亿美元收入，相当于净利润的51.7%。 2025年7月，特朗普政府通过“大而美法案”，燃油车企不必购买碳配额来“赎罪”。加州激进的“禁燃令”也被叫停。 随着新政策在2026年完全落地，特斯拉“卖碳翁”收入将进一步下降，年末有可能归零。 FSD这根支柱“不硬” 当年，特斯拉能够进入“万亿美元俱乐部”一靠整车业务惊艳业绩表现、二靠FSD想象空间。 现在，整车业务已难当大任，支撑1.5万亿美元市值的是一个光环：特斯拉不是传统汽车制造企业，而是高科技企业。FSD（全自动驾驶）、Robotaxi（无人出租车）、Optimus（人形机器人）是支持这一论断的三大支柱。其中，只有FSD实实在在取得营收，其他两个还只是“虚影”。 FSD一再充当特斯拉估值的支柱之一，但其实这个柱子“不硬”。 特斯拉将FSD(Full Self-Driveries)订阅或买断收入列为“递延收入”，按不同规则确认为整车销售收入的一部分——订阅收入当期确认，买断收入随新功能解锁确认。 1）占营收的比例微不足道 2019年，确认FSD收入3亿美元，占整车销售收入的1.5%； 2020年，确认FSD收入3.3亿美元，占整车销售收入的1.3%; 2021年，确认FSD收入3.7亿美元，占整车销售收入的0.8%; …… …… 2025年，确认FSD收入9.56亿美元，占整车销售收入的1.5%。 2025年，FSD收入只占整车销售收入的1.5%，占总营收的1%。假如一个卖硬件的公司，1%的收入来自随商品出售的软件，自称“靠卖软件赚钱”，难以令人信服。 2）单车贡献见顶 特斯拉财报会披露未来12个月可确认收入（主要与过往12个月交付数相关）， 2020年交付45万辆，未来12个月（即2021年）可确认FSD收入11.3亿美元；也就是说，2020年每卖一辆车，次年可确认2514美元FSD收入（注：这是非常粗略的估算，只用来说明趋势。实际上分母要大得多，包括2019年、2018年，以及更早的买断用户）； 2021年交付翻倍，未来12个月可确认FSD收入却降至9.6亿美元，每卖一辆车次年可确认FSD收入暴跌至1028美元； 2023年交付181万辆，未来12个月（即2024年）可确认FSD收入为9.26亿美元；每卖一辆车，次年可确认512美元FSD收入； 2024年交付179万辆，未来12个月（即2025年）可确认FSD收入为8.4亿美元；每卖一辆车，次年可确认469美元FSD收入； 2025年交付163万辆，未来12个月（即2026年）可确认FSD收入为9.04亿美元；每卖一辆车，次年可确认553美元FSD收入； 每卖一辆车，未来12个月获取不到600美元FSD收入，想象空间极为有限。 实际上，FSD连研发费用都未必能赚回来。以2025年为例，研发费用46.3亿美元，假如三分之一用在智驾方向（15.4亿美元），超过FSD收入（9.6亿美元）。 3）取消买断，全部订阅 2026年2月14日，特斯拉将彻底取消FSD买断制，全部转向订阅。 买断方式对特斯拉更为有利——钱已经拿到手，确认为营收的进度可管可控，可谓“从从容容、游刃有余”。 特斯拉给每位新车主提供免费试用（通常为1个月）。如果用户非常喜欢可以花8000美元买断，月供大约100美元（5年期贷款）。5年后买车的话，附带FSD终身使用权能多卖几千美元。用户如果一般喜欢，可花99美元/月再检验一段时间，或长期用下去（但性价比不如买断划算）。 据特斯拉CFO披露，目前110万付费用户中，70%选择买断，30%选择订阅。 特斯拉取消买断大约有三方面的原因： 第一，降低门槛，薄利多销，让FSD收入更上一层楼（未必能实现）。 第二，鼓励更多用户开启全功能智能驾驶，获得海量训练数据。不算试用，特斯拉FSD只有110万用户，而比亚迪智驾已接260万用户，每日上传1.6亿公里真实驾驶数据。 第三，“万亿美元薪酬计划”中，有一条考核指标是“连续三个月，FSD日均活跃用户达1000万”。互联网公司冲“月活”、“日活”有丰厚的经验，特斯拉可以借鉴。目前，特斯拉保有量不到900万，预计2027年将超过1000万。到时候，搞一个“充99美元用三个月”，投资人未必敢对马斯克翻脸。 SpaceX为什么有可能并入特斯拉？ 第一，整车销售业绩难以逆转； 第二，FSD钱途可“一眼望穿”。目前赚不回研发费用，未来成长空间有限； 第三，Robotaxi现在是婴儿，成为少年后仍需大力培养，2035年后才有可能“赚钱养家”； 第四，Optimus连婴儿都算不上。婴儿的DNA已经确定，Optimus只有大致轮廓，有多少关节、用多少种传感器、电池包多大。是进厂搬电池、上街卖爆米花、还是去火星？如何训练打鸡蛋、剥草果皮儿……在技术层面、应用层面需要验证的东西太多太多。 上面这堆能撑起1.5万亿美元市值？ 2025年，特斯拉净利润不到40亿美元，一半来自碳排放配额出售。2026年，没有了“卖碳收入”，Robotaxi、Optimus都要成百亿地烧钱，特斯拉大概率陷入亏损。 2025年，美国“七巨头”中苹果、微软、谷歌净利润都超过1000亿美元。META稍逊，净利润亦达605亿美元。还未披露年报的英伟达、比亚迪，2025年前三季净利润分别为771亿、565亿美元。 因为马斯克，净利润不到40亿美元的特斯得以与苹果、英伟达相提并论，有“鸡立鹤群”的既视感。 “七巨头”估值都有些许偏高，资本市场摒住呼吸关注可能出现的回调。好在六巨头有几百上千亿美元净利润撑着，市盈率不过几十倍，跌也跌不了多少。特斯拉本就不配与六巨头为伍，如果主业凋敝，副业巨亏，崩盘是必然的。 以马斯克的利益为出发点，最符合逻辑的策略是：将SpaceX注入，来个“一俊遮百丑”。还可以把“擎天柱”与探月、登火概念捆绑，烙出“喷喷香的”大饼。

美国司法部在 1 月 30 日发布了最新一批有关已故富豪杰弗里·爱泼斯坦的调查文件。 总量超过 300 万页，还包括约 2000 段视频和 18 万张图片，这是根据去年国会通过的《爱泼斯坦档案透明度法案》进行的公开行动的一部分。 文件来源包括多个不同案件和调查线索，时间跨度超过二十年。 图源网络 版权属于原作者 而比尔盖茨前妻梅琳达因为最新披露的爱泼斯坦文件，似乎与前夫彻底决裂。 这些文件声称，比尔盖茨曾经让他的前妻梅琳达帮他服用抗生素，用来治疗他从一名俄罗斯女孩那里感染的性传播疾病。 现年61岁的梅琳达于2021年与盖茨离婚，她表示自己对爱泼斯坦案的受害者深感同情，并认为包括她的前夫在内的相关人士都应该做出解释。 图源网络 版权属于原作者 本周二，她在一档播客中称⬇️ “我认为我们整个社会正在经历一场清算，对吧？任何女孩都不应该被置于像她们那样被爱泼斯坦和围绕在他身边的那些人所造成的境地，”。 她补充道：“这令人心碎。我记得我当年像那些女孩一样大的时候，我也记得我的女儿们像她们一样大的时候。 “所以，对我来说，每当这些细节被曝光时，我都感到非常难过，对吧？因为这会勾起我婚姻中一些非常非常痛苦的回忆，”梅琳达继续说道。 她说自己已经选择远离那一切，走向人生新的阶段，“而那些尚未被回答的问题，属于当事人。” 图源网络 版权属于原作者 梅琳达并非第一次将比尔盖茨与爱泼斯坦的关系视为“不可接受的红线”。 早在 2021 年两人离婚时，她就曾私下向律师表示，盖茨与爱泼斯坦的多次会面以及反复变化的公开说辞，是她决定结束婚姻的重要原因之一。 《华尔街日报》随后披露，梅琳达早在 2019 年就已开始为离婚做法律准备。 而比尔盖茨方面，则在此次文件公布后迅速作出回应，其发言人对《每日邮报》表示，相关指控“荒谬且完全不属实”，并称这些文件只反映了爱泼斯坦因无法继续与盖茨保持关系而产生的“报复性抹黑”。 盖茨本人多年来始终否认与爱泼斯坦存在任何不当行为，强调双方会面均为“群体场合”，不存在私人往来。 图源网络 版权属于原作者 在此之前 1 月 31 日，推特上一则热帖引发讨论。 该帖指出，在最新公开的爱泼斯坦案相关文件中，F1 阿斯顿·马丁车队老板劳伦斯·斯托罗尔（Lawrence Stroll）的妻子 Claire Anne Stroll 的名字被提及。 图源网络 版权属于原作者 根据帖文整理的信息，文件中出现了多封 Claire Anne 与爱泼斯坦前伴侣吉斯莱恩·麦克斯韦（Ghislaine Maxwell）之间的电子邮件往来。其中，邮件账号显示为 “G.Max”，被部分网友推测为麦克斯韦本人或其常用邮箱之一。需要说明的是，该推测并未得到官方确认。 有网友注意到，在部分邮件中，麦克斯韦与多位社会名流保持频繁通信。推特帖中还提及，美国第一夫人曾多次与麦克斯韦通邮件，邮件中麦克斯韦称呼对方为 “Sweet pea”。这一细节同样来源于文件内容本身，并未附带进一步解释。 图源网络 版权属于原作者 另一封 Claire Anne 的邮件显示，她曾在某一时间与“某人”一同乘坐私人飞机。由于邮件时间与麦克斯韦的行程记录相符，部分网友推测该同行者可能是麦克斯韦，但文件中并未直接点名。 从 2002 年 2 月至 3 月期间的多封邮件来看，麦克斯韦与 Claire Anne 曾讨论过一次行程安排。邮件内容显示，斯托罗尔一家当时曾被邀请前往爱泼斯坦位于加勒比海的私人岛屿，但最初因故未能成行。 后续邮件则显示，他们后来似乎搭乘了私人飞机前往相关地点。基于这些邮件，一些网友认为斯托罗尔一家可能曾到访该岛，但这一点同样缺乏直接证据确认。 虽然这次公布了 300 多万页，但美国司法部承认仍有约 520 万页相关材料尚未审查和发布。这意味着未来可能还会出现新的线索和爆料。 司法部已投入数百名律师继续审查剩余档案，预计将持续数周甚至更久。

快科技2月4日消息，今年的春运火车票，热门线路依旧是“一票难求”，一些旅客便寄希望于第三方抢票平台，甚至购买“加速包”来加速，但实际上第三方平台依旧是在12306上订票，且如果购票异常的话，抢票需求还会被针对性地放入慢速通道。 据央视网报道，在12306技术中心，铁科院电子所数智客运研究室网络安全专家张智告诉记者，为保障购票公平，反刷票系统从访问频率、操作行为、设备特征、账号信誉、网络IP等多个维度进行综合识别，并结合智能分析与机器学习模型，在高并发场景下实现毫秒级实时甄别。 春运等高峰期间，系统每天可拦截数千万级异常访问。12306系统设置了一整套风险防控策略： 在登录环节，识别为异常请求时将直接被拒绝； 在提交购票订单环节，系统还将再次进行识别，异常购票请求将被放入慢速队列； 在提交候补订单环节，系统也会再次识别，行为异常的候补购票订单将被延迟处理。 此外，另据铁路12306技术中心总工程师 单杏花介绍，第三方是用机器帮你插队，来刷12306，所以你可能才提的是一个需求，但是它来12306这边，可能形成了上百上千上万次的访问，那对我来讲其实是一个攻击式的访问。 第三方网络购票平台高频刷票，大量占用服务器资源与带宽，导致12306系统响应变慢，出现卡顿甚至系统崩溃的风险。 而今年12306候补购票平均成功率预计在70%以上，大部分候补购票的乘客最终都能买到回家的票。因此，乘客无需寄希望于第三方平台抢票，在12306上正常候补购票，基本上都能够买到春运车票。

马斯克整合商业帝国 凤凰网科技讯 北京时间2月4日，据《金融时报》报道，SpaceX和xA高管向投资者介绍了合并交易的细节。他们透露，埃隆·马斯克(Elon Musk)将掌舵合并后的公司，并且确认SpaceX将于今年6月进行首次公开招股(IPO)。 马斯克在周一完成其职业生涯中最为大胆的交易之一，将SpaceX与xAI合并，组建了史上估值最高的私营企业。这项估值达1.25万亿美元的合并案，将马斯克旗下占据主导地位的火箭制造商与其尚处亏损阶段的AI创业公司xAI及社交媒体平台X整合为一体。 支持者称赞这次合并是马斯克天才智慧的又一力证。他将可重复使用的火箭、星链卫星网络，与X的数据以及xAI的模型相结合，形成协同效应。 批评者则认为，这不过是又一次金融工程的典型案例，马斯克借助他的个人品牌和SpaceX，为每月烧掉10亿美元现金的xAI“输血”。 “一切估值都不是基于任何理性的财务逻辑，”一位投资了xAI的人士说，“它们全都是在押注埃隆本人。” 合并细节 自SpaceX在去年夏季向xAI投资20亿美元以来，市场已流传两家公司将合并的传闻。不过，多位人士告诉《金融时报》，当上周正式谈判的消息开始传出时，大多数股东仍被蒙在鼓里，且交易达成速度之快令他们措手不及。 投资者通过SpaceX首席财务官布雷特·约翰森(Bret Johnsen)和xAI日常运营负责人贾里德·伯查尔(Jared Birchall)主持的仓促电话会议获悉情况。由于会议多次延迟且音质不佳，许多人几乎听不清这笔价值1.25万亿美元合并交易的有限细节。 约翰森告诉投资者，SpaceX将以2500亿美元收购xAI，这一价格与后者在近期的一轮200亿美元融资的估值基本一致。那轮融资对这家成立仅两年的创业公司估值为2300亿美元。 xAI的股份将按照大约7:1的兑换比例转换为SpaceX股票，合并后实体的股价定为每股527美元。 星舰试飞 马斯克同时将SpaceX的私募估值上调至1万亿美元，其依据是星链宽带服务的收入增长。这一估值较该公司去年12月在二级市场出售股份时的估值高出2000亿美元。 伯查尔在电话会议中表示，马斯克将执掌合并后的实体，交易将于今年3月16日完成。投资者可选择套现退出而非将所持xAI股份置换为SpaceX股票。 “此次合并是伟大工程能力的证明。太空、数据中心、太阳能过去本是独立业务；展望未来，它们正汇聚于同一轨道。”投资两家公司的Factorial Funds创始人索尔·比尔(Sol Bier)指出，“AI发展的瓶颈在于能源，而埃隆刚刚通过垂直整合提供了解决方案。” 6月IPO 马斯克的高管团队同时确认，SpaceX仍计划在6月进行IPO。马斯克坚持该时间点是因为当月将出现罕见的木星、金星与水星三星连珠天象。 SpaceX的IPO可能募集高达500亿美元资金，这将使其成为史上规模最大的IPO交易，超越沙特阿美2019年290亿美元的募资额。 投资者认为，如此紧迫的时间安排与其说与天体运行相关，不如说是马斯克渴望抢先一步，早于OpenAI和Anthropic上市。后两家公司正与投行洽谈今年上市事宜，且其模型技术比xAI更成熟，营收能力也更强。然而，投行人士担忧公开市场可能没有足够资金同时承接三家企业上市，这意味着率先上市者将占据先发优势。 部分长期投资SpaceX的股东抱有更广泛的担忧，他们认为与亏损严重的xAI合并将使IPO进程复杂化甚至危及上市。为完成这笔交易，SpaceX将增发价值2500亿美元的新股，从而稀释现有股东的持股比例。 然而，由于马斯克同时控制着这两家私营企业，外界几乎无法阻止这项交易。 SpaceX向投资者透露，凭借其在商业火箭发射领域的垄断地位及星链用户数量的激增，公司年收入已增长至160亿美元。上周，该公司向监管机构申请发射100万颗卫星以构建“轨道数据中心系统”，这相比当前9400颗的规模有巨大跃升。 相比之下，xAI去年的收入仅有几亿美元。该公司近期警告称，2025年可能需投入超100亿美元用于采购芯片，并建设训练和运行先进人工智能系统所需的大型数据中心。 “这是双赢，但xAI股东获利更大，单打独斗的xAI竞争力有限.。谷歌和OpenAI主导着消费级市场，Anthropic则掌控着企业客户。”一位投资xAI的人士表示。 他补充道：“所以现实是别无选择，他不可能让xAI独立发展。马斯克是天才，这恐怕早就在他的计划之中。” 投资者目前正猜测，在特斯拉宣布向xAI投资20亿美元并将战略重心进一步转向AI芯片和人形机器人领域后，SpaceX与这家电动汽车制造商最终可能走向合并。(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”。

新智元报道 编辑：倾倾 【新智元导读】为了给OpenAI凑齐3000亿美金的算力投名状，硅谷老教父Larry Ellison杀疯了！3万名员工集体祭天，283亿美金买回来的医疗巨头Cerner直接送上拍卖台。为了买显卡，甲骨文正在自残？ 还记得2022年吗？Larry Ellison砸出283亿美金收购Cerner时，Flag立得震天响。 建立国家级公共卫生数据库，是我们最重要的使命。 结果不到三年，Cerner就从「心头好」变成了「抵债货」。 甲骨文与OpenAI签订了一份价值3000亿美元的合同，但代价是必须先垫付约1560亿美元的硬件支出。 于是，甲骨文砍掉3万个家庭的生计，并把刚买三年的Cerner送上拍卖台抵债。 在1560亿美金的算力黑洞面前，没有功臣，只有筹码。 3万员工殉葬，100亿投名状 2026年1月，投行TD Cowen的报告震动了硅谷。 甲骨文正在秘密执行史上最狠组织清洗：裁掉20000至30000人。20%以上的劳动力，直接给AI野心挪窝。 甲骨文没钱了吗？不，他手里攥着5230亿美金的待履行订单，那是「幸福的烦恼」。 这份为期5年、价值3000亿的合同，简直是财务黑洞。 为了吞下这笔生意，甲骨文必须先垫付1560亿美金的硬件支出。 300万块顶级GPU是什么概念？那是英伟达一年的产能。 钱从哪来？裁员。砍掉这3万个岗位，每年能抠出100亿美金自由现金流。 这些钱直接运往德州和威斯康星的数据中心工地，变成一颗颗发烫的显卡。 OpenAI的交易正在从财务上生吞甲骨文。 而这家千亿巨头的现金流，已经绷到了断裂边缘。 信用崩了：甲骨文正在变成「大号P2P」 甲骨文的AI帝国，其实是建立在流沙之上。 为了供养这台碎钞机，公司正陷入2008年以来最恐怖的信用危机。 根据TD Cowen的监测，甲骨文的5年期信用违约掉期（CDS）费率在过去数月内飙升了三倍。 这意味着在华尔街眼中，甲骨文违约的风险正疯狂试探「垃圾债」。 最致命的是，美国本土银行开始拒绝为新的数据中心项目贷款。 背着1000亿债务，自由现金流转负，这在哪家银行看来都是红灯。 于是Larry Ellison玩起了先斩后奏这一套： 2025年9月，甲骨文利用OpenAI合同的利好消息，成功发行了180亿美金的庞大债券。 随后几周，公司又被曝出需要额外借款250亿-380亿美金以填补基建空缺。 这种操作直接激怒了老债主。俄亥俄州木工养老金计划已经把甲骨文告上了法庭。理由很简单：你隐瞒真实债务规模，拿我们的养老钱去赌显卡，这叫诈骗。 甲骨文正在进行一场财务上的信息不对称豪赌，它将算力增长的成本悄悄转嫁给了债券持有人。—— 诉讼文件摘要（2026年1月14日，纽约州法院） 现在的甲骨文，被迫转头向亚洲找钱。 跨国融资的汇率利息，正在像水蛭一样吸干AI生意的最后一丝利润。 卖儿卖女：Cerner成了「呼吸机备用电池」 AI算力就是个巨型碎钞机，甲骨文的「多元化战略」已经彻底崩盘。 为了填补OpenAI那个1560亿的资金窟窿，Larry Ellison准备卖掉最贵的资产：医疗巨头Cerner。 当年全现金收购多豪横，现在卖身回血就有多狼狈。 可悲的是，即便把Cerner整体卖掉，拿到的钱也只够填补OpenAI项目不到20%的开支。 正如分析师所言： Cerner曾是甲骨文通往未来的钥匙，但现在它只是一个用来维持AI基建呼吸机的备用电源。 这种「卖儿卖女」的腾挪，暴露出甲骨文最极端的现状：为了保住AI算力的入场券，他必须拆掉过去十年积累的所有基石。 结算大改速：定金40%！ 为了活下去，甲骨文正在暴力改写云行业的规矩。 现在的甲骨文，要求部分客户在签合同时直接预付40%定金，把建机房的风险和利息，强行甩给下游客户。 这在SaaS圈简直是闻所未闻的「霸王条款」。 但即便如此，交付还是迟了。300万颗GPU的部署速度，根本赶不上吹出去的牛逼。 已有传闻称，OpenAI已经等不及了，正把部分订单重新退回给微软和亚马逊。 这就是最讽刺的「回旋镖」：为了AI疯狂借贷、裁员，如果机建速度跑不赢债务利息，这5230亿的订单最后就是一纸空文。 Larry Ellison正在进行一场科技史上最高规格的债务置换。 他赌的是AI红利能跑赢高利贷，赌的是通过祭天3万员工换来的算力，能让他成为AI时代的「国家电力公司」。 如果赢了，他是神；如果输了，他就是商业史上最残酷的教训。 在算力的黑洞面前，巨头与蝼蚁并无区别。 参考资料： https://www.theregister.com/2026/01/29/oracle_td_cowen_note/ https://hitconsultant.net/2026/01/30/tech-business-oracle-layoffs-cerner-sale-openai-financing-crisis/ https://mlq.ai/news/td-report-warns-oracle-could-eliminate-up-to-30000-positions-amid-ai-infrastructure-costs/

IT之家 2 月 3 日消息，西部数据公布了其最新硬盘技术与产品规划，披露了从短期到长期的 HDD 路线图。 西部数据在周二的 2026 年创新日活动上宣布，公司计划在今年下半年推出基于 ePMR 技术的 40TB UltraSMR 硬盘。该产品采用叠瓦式磁记录（SMR）并结合 UltraSMR 增强方案，目前已在接受两家超大规模数据中心客户的认证。 西数还宣布将把能量辅助垂直磁记录（ePMR）硬盘扩展至 60TB 级，同时推进热辅助磁记录（HAMR）硬盘的量产进程，以确保未来数年内持续供应高容量硬盘。西数预计将在 2027 年完成 HAMR 客户认证并进入量产。更长期来看，西部数据计划在 2029 年推出 100TB 容量的 HAMR 硬盘。 对于最新路线图，西部数据明确表示 ePMR 与 HAMR 技术将在未来数年内并行存在。公司将继续利用 ePMR 技术推出更高容量的产品，直至单盘容量提升至 60TB，随后再由 HAMR 方案逐步接棒。HAMR 硬盘目前尚未公布首代产品的具体容量，但其定位将高于 40TB UltraSMR 产品。 西部数据还指出，下一代 ePMR 硬盘将“借鉴 HAMR 的创新成果，同时不增加功耗”。尽管公司未披露具体技术细节，但相关表述暗示 ePMR 与 HAMR 产品可能会共享统一的平台与新一代磁介质。例如，采用铁铂（FePt）材料的磁记录介质，有望将面密度提升至约 2.5–3.5 Tb / 平方英寸，从而实现更高的存储容量。 西部数据表示，这种并行发展的技术策略将为客户带来更高的灵活性。超大规模数据中心和企业客户可以根据自身节奏选择 ePMR 或 HAMR 技术，实现可预测的容量规划与平滑扩展，而无需被迫进行技术切换或对现有基础设施进行大规模调整。 在 Q2FY26 财季中，西部数据实现 30.17 亿美元（IT之家注：现汇率约合 210.12 亿元人民币）营收，突破 30 亿美元关口，同比增长 25%、环比增长 7.06%；出货容量合计 215EB，同比增长 22.16%、环比增长 5.39%。 西部数据表示该企业已与前七大客户签署了本日历年的采购协议，2026 日历年产能几乎售罄；五大客户中的二位的协议直到 2027 日历年，另一份更是延伸到了 2028 年。 该企业上一财季每 TB 价格小幅上涨 2~3%、每 TB 成本同比下降约 10%。UltraSMR 已贡献整体近线机械硬盘出货容量的一半以上，HAMR 与新一代 ePMR 技术平台已启动头部客户验证工作。

快科技2月4日消息，根据《英雄联盟》官网公告，《英雄联盟》国服今日凌晨1点开启全区停机维护，发布26.3版本，预计维护时间为1:00-12:00。 据了解，26.3版本对近期爆火的海克斯大乱斗模式进行大规模更新，新增大量强化符文、强化符文套装，并上线全新通行证系统。 本次更新共新增45个强化符文，其中部分符文需在游玩过程中通过通行证逐步解锁。 海克斯乱斗通行证共设32级奖励，玩家可解锁多种强化符文，包括红包、负重爆气、缩小引擎、金色刷新以及锻造器兑换券等。 同时，版本还带来9个强化符文套装，部分强化符文将归属于特定主题套装，当玩家收集同一套装中的2至4个强化符文后，可解锁额外特殊加成，进一步强化组合效果。 此外，更新后玩家可自由选择任意召唤师技能，包括利刃华尔兹、史上最大雪球等主动型召唤师技能强化符文，并可选择一个技能栏位进行替换，进一步提升玩法自由度。

英伟达CEO黄仁勋否认与OpenAI关系紧张传闻，确认将参与OpenAI下轮融资并称其为"史上最大规模私募融资"。 2月3日周二，黄仁勋在接受CNBC Jim Cramer采访时明确表示公司投资OpenAI的计划仍在"按计划推进"，否认了近期有关双方关系紧张的市场传闻。他强调： 完全没有争议，这些说法纯属无稽之谈......没有任何戏剧性，一切都在按计划推进......我们非常乐意与OpenAI合作。 黄仁勋进一步确认，英伟达将参与OpenAI下一轮融资，他称这将是"史上最大规模的私募融资"。周一Altman在社交平台上回应了有关公司与英伟达关系的议论： 我们非常乐意与英伟达合作，他们制造世界上最好的AI芯片。我们希望在很长时间内成为他们的大客户。我不明白这些疯狂的说法从何而来。 此前华尔街见闻提及，英伟达与OpenAI的“千亿美元大交易”陷入停滞。消息持续发酵，英伟达股价周一收跌近3%，今日周二开盘后继续下挫，跌超4%，领跌科技股板块，较10月高点已累计下挫16%。 英伟达承诺长期投资参与 黄仁勋周二表示，英伟达将投资OpenAI的下一轮融资，“这毫无疑问”。 他补充称，英伟达将考虑参与OpenAI未来的任何融资轮次，并希望参与OpenAI最终的IPO。 OpenAI自成立以来一直使用英伟达的GPU来构建和运行其AI模型。 去年9月，黄仁勋与OpenAI首席执行官Sam Altman共同宣布了一份意向书，英伟达计划分批向这家AI实验室投资最高1000亿美元。根据协议，OpenAI将基于英伟达技术构建AI基础设施，电力需求可达10吉瓦。 但近几个月，Altman表示OpenAI没有足够的芯片来满足ChatGPT等产品的需求，若能获得更多算力可产生更多收入。 OpenAI与英伟达的竞争对手达成芯片交易，包括AMD、博通和Cerebras。这一系列动作引发了市场对双方关系的猜测。

智东西2月3日报道，今日凌晨，OpenAI正式推出AI编程智能体Codex的macOS版应用程序。 这个新应用可以帮助开发者管理多个智能体并行工作，并与智能体在长时间运行的任务上协作。 其重要的更新在于，开发者通过Codex应用程序不仅能对单个编程智能体进行有针对性的编辑配对，还能监督跨设计、构建、发布和维护软件整个生命周期的协同智能体团队。 ▲Codex主界面 OpenAI联合创始人、CEO萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）连发5条推文庆祝Codex应用发布，他直言“很惊讶自己会这么喜欢它（Codex）”。阿尔特曼还自曝前几周用Codex开发了一款应用，AI对新功能的建议很好，让他感觉“自己有点没用，让人难过”。 为了让更多人用上，发布前2个月，OpenAI将Codex包含进了ChatGPT免费版和经济型订阅套餐Go中，还会将Plus、Pro、Business、企业和教育计划的速率限制翻倍，也就是说免费用户可以限时尝鲜，付费用户体验更好。 同时，开发者可以在应用程序、CLI、IDE以及云端使用Codex。 OpenAI的官方博客提到，如今企业和开发者越来越依赖利用Codex进行端到端开发。自其12月中旬推出当时最强的智能体编程模型GPT‑5.2-Codex以来，Codex的整体使用量翻了一番。在过去一个月中，已经有超过一百万开发者使用Codex。 01. 同时处理多智能体工作 能独立工作不冲突 OpenAI 2025年4月推出了AI编程模型Codex。 这一模型现在能够处理端到端的复杂、需要长时间运行的任务。开发者也可以基于模型在多个项目中协调多个智能体，如为其分配工作，并行运行任务，让智能体承担需要维持数小时、数天或者数周的重大项目。 想要实现这样的能力，背后的核心挑战不止智能体能做什么，而是人们应该如何大规模引导、监督并与智能体协作。但现有的集成开发环境（IDE）和基于终端的工具，目前并不支持这样的协作形式。 基于此，OpenAI推出了Codex应用程序。Codex应用中有一个专注于多任务处理的智能体空间。 智能体可以在按项目组织的独立线程中运行，因此开发者可以在不丢失上下文的情况下无缝切换任务。该应用允许开发者在线程中查看智能体的更改，对差异进行评论，甚至可以在编辑器中打开它以进行手动更改。 该应用还内置了对工作树的支持，因此多个智能体可以在同一个仓库中工作而不会产生冲突。每个智能体都在开发者代码的隔离副本上工作，让其能够探索不同的路径，而无需跟踪它们会如何影响代码库。 当智能体工作时，开发者可以在本地查看其作出的更改，或者让它继续推进工作，不该动本地git状态。 Codex会从Codex CLI和IDE扩展中获取开发者的会话历史和配置。 02. 能自主使用技能 基于700万个token做了款赛车游戏 OpenAI的官方博客称，Codex正在从一个编写代码的智能体进化为一个使用代码完成用户电脑上工作的智能体。 基于新应用，开发者可以快速将Codex的功能从代码生成扩展到需要收集和综合信息、解决问题、写作等任务上。Codex将指令、资源和脚本等技能打包在一起，使其能够连接工具、运行工作流，并根据开发者团队的偏好完成任务。 Codex应用还提供了专门的界面，用于创建和管理这些技能。开发者可以明确要求Codex使用特定技能，也可以让它根据当前任务自动选用。 研究人员让Codex制作了一款赛车游戏，包含不同的赛车选手、八张地图，还有玩家可以用空格键使用的道具。 Codex独立工作，仅基于一个初始用户提示，使用超过700万个token构建了这款游戏。它既可以作为设计师、游戏开发者，还能担任游戏的QA测试员。 在OpenAI内部，研究人员已经构建了数百项技能，以帮助多个团队将工作委派给Codex。值得注意的是，这些工作往往难以被一致、清晰地定义，因为其范围涵盖运行评估、看护训练任务、撰写文档，以及汇报增长实验结果等。 ▲Codex使用技能完成任务 Codex应用包含了一系列在OpenAI中流行的工具和工作流程的技能库，其中一些技能如下所示： 实现设计：从Figma获取设计上下文、资源和截图，并将其转化为与原视觉完全一致的、可投入生产的UI代码。 管理项目：在Linear中筛选错误、跟踪发布、管理团队工作量等，以保持项目顺利进行。 部署到云端：让Codex将开发者的网页应用创作部署到Cloudflare、Netlify、Render和Vercel等云主机上。 生成图片：使用由GPT Image提供支持的图像生成功能，创建和编辑用于网站、UI原型、产品视觉效果和游戏资源的图片。 使用OpenAI API构建：在构建过程中参考最新的OpenAI API文档。 创建文档：一套用于阅读、创建和编辑具有专业格式和布局的PDF、电子表格和docx文件的功能。 03. 使用自动化委托重复性工作 两种风格可选 使用Codex应用，开发者还可以设置自动化任务，让Codex在自动计划下后台运行。自动化任务将指令与可选技能相结合，按照开发者定义的计划执行。当自动化任务完成后，结果会进入审核队列，以便开发者在需要时可以重新介入并继续工作。 在OpenAI，研究人员已经将相应能力用来处理重复但重要的任务，例如每日问题筛选、查找和总结CI（持续集成）失败、生成每日发布简报、检查错误等。 ▲Codex执行自动化任务 此外，Codex允许开发者选择两种个性，分别为简洁、务实的风格，以及更对话式、更具同理心的风格，其只需在应用、CLI和IDE扩展中使用/personality命令即可。 在安全设计方面，Codex应用使用与Codex CLI相同的原生、开源和可配置的系统级沙盒。默认情况下，Codex智能体仅限于编辑其工作文件夹或分支中的文件，并使用缓存的网络搜索，然后请求运行需要提升权限的命令（如网络访问）。开发者可以配置项目或团队的规则，允许某些命令自动以提升权限运行。 04. 结语：OpenAI Codex下一步 扩展全场景能力，电脑关机也能运行 下一步，OpenAI将继续扩展开发者在何处以及如何使用Codex，包括在Windows上提供应用、推出更快的推理功能等。 在Codex应用中，研究人员将根据现实世界的反馈不断改进基于多智能体的工作流程，使管理并行工作和在不同智能体之间切换而不丢失上下文变得更加容易。他们还正在构建支持基于云的触发器的自动化功能，以便Codex可以在电脑关机的情况下，也能在后台持续运行。 OpenAI的官方博客提到，Codex基于一个简单的理念构建：一切皆由代码控制。一个智能体在推理和生成代码方面的能力越强，它在所有形式的技术和知识工作中就越能胜任。然而，当今的一个关键挑战是前沿模型的能力与人们在实际中如何轻松使用它们之间的差距。因此，其试图通过Codex，帮助开发者引导、监督和应用模型的全部智能到实际工作中，从而缩小这一差距。

快科技2月4日消息，在2026年初的安卓手机性价比争夺战中，REDMI Turbo 5 Max的处境显得有些尴尬。虽然它以到手价1800多元的价格切入市场，试图在千元档位站稳脚跟。 但在安兔兔最新的性价比榜单上，这位新秀却被自家上一代机型REDMI Turbo 4狠狠地压制在了第九名。 同样是12GB+256GB的配置，上一代的REDMI Turbo 4凭借天玑8400 Ultra处理器，配合目前仅1146元的参考售价，直接拿下了榜单冠军。 反观新一代的Turbo 5 Max，虽然全球首发联发科天玑9500s性能提升了一大截，但价格毕竟是1800元档位，导致性价比分值并不出彩。 在千元机这个极度敏感的市场，差价近700元的影响不容小觑。在追求极致性价比的用户眼中，有些边际效益的提升显然不如便宜来得实在。 当然，买手机也不能只看性价比，新款手机上的诸多升级，也会让很多消费者心甘情愿地掏腰包。

IT之家 2 月 4 日消息，苹果公司昨日（2 月 3 日）发布 Xcode 26.3 更新，首次将“智能体编程”（Agentic Coding）引入原生开发环境，正式确认该开发工具从“被动编辑”转型为“主动协作”。 在支持方面，Xcode 26.3 引入基于大语言模型（LLM）的“智能体编程”工具，支持 Anthropic Claude Agent 和 OpenAI Codex 等业界主流模型。 开发者现可在设置中通过“一键安装”选项集成这些智能体，它们不仅能自动保持更新，还能根据项目架构自主拆解任务、修复错误并制定决策。 此次更新的核心亮点，在于全面支持“Vibe Coding”（意图导向编程）。IT之家注：这一概念由 AI 研究员 Andrej Karpathy 提出，指开发者只需通过自然语言描述应用功能或特性，AI 即可完成具体的代码构建。 在 Xcode 26.3 更新中，智能体不仅能显著减少手动编码时间，还极大地降低了开发门槛。智能体在完成构建或迭代后，会提供一份简洁的语言摘要汇报工作成果；若开发者对生成内容不满意，系统支持随时回退至项目的任意历史节点。 视觉感知与协议互通方面，Xcode 26.3 为了让 AI 模型更精准地理解开发语境，引入新内置功能，可以截取应用预览界面的屏幕截图并进行视觉分析，从而获得更清晰的上下文感知。 此外，新版本还支持模型上下文协议（MCP），这意味着兼容该协议的第三方智能体也能直接调用 Xcode 26.3 的底层能力。 为了验证 AI 的实际效能，该媒体模拟“零 Swift 语言基础”的初学者身份，尝试开发一款番茄钟应用（Pomodoro Timer）。 测试者仅在对话框中输入了一段包含“设定时间块”、“休息提醒”等简单需求的自然语言指令。令人震惊的是，AI 智能体在不到两分钟的时间内，不仅生成了完整的项目代码，还构建了一个包含设置菜单、自定义时长和通知功能的可用 App。 整个过程无需人工编写一行代码，AI 甚至还主动提供了将应用通过 TestFlight 进行测试的详细部署指南。 该媒体认为 Xcode 26.3 的发布，标志着应用开发门槛的史诗级降低。对于专业开发者而言，AI 智能体能快速处理基础架构，让其专注于核心功能创新；对于完全不懂代码的普通用户，这赋予了他们将创意直接转化为产品的能力。 然而，这种便利性也带来了显著的行业隐忧。分析人士指出，由于生成简单应用变得极度容易，未来数月内 App Store 审核团队或将面临海量同质化、缺乏深度的“垃圾应用”冲击。

智东西2月3日报道，刚刚，腾讯混元官网正式上线姚顺雨团队最新成果，发布了专门评测大语言模型能否从上下文（Context）中学习新知识并正确应用的基准CL-bench。 这是姚顺雨加入腾讯混元担任首席AI科学家后，其团队首次发布研究成果，也是腾讯混元技术博客首次公开。 ▲腾讯混元技术博客及致谢部分 大模型与人类在解决问题时关键区别为，大模型只能依赖预训练阶段的静态记忆，而人可以实时根据现场情况完成任务。腾讯混元研究团队实测发现，当前的SOTA模型几乎都不会从上下文中学习，表现最好的GPT-5.1（high）任务成功率也仅有23.7%。 基于此，该团队打造CL-bench就只有一个核心目标：要求模型在解决每个任务时，都必须从上下文中学习模型预训练中不存在的新知识，并正确应用。 01. 让大模型不再死记硬背 新基准包含500个复杂上下文任务 过去几年，大语言模型进步飞快，能解开奥数级别的难题、推演复杂的编程逻辑，甚至能通过那些人类需要苦读数年才能拿下的专业资格考试。但其背后有一个关键门槛，大模型即使能在考场拿满分，但未必能胜任真实世界工作。 人类可以在执行任务中实时从眼前的环境进行学习。但大语言模型主要依赖“参数化知识”，即在预训练阶段被压缩进模型权重里的静态记忆。在推理时，模型更多是在调用这些封存的内部知识，而不是主动从当前输入的新信息中汲取营养。 因此，目前优化出的模型擅长对自己“已知”的事物进行推理，但用户需要的，却是让模型解决那些依赖于杂乱、动态变化的上下文的任务。 基于此，混元研究人员希望弥合这一差距，从根本上改变模型的优化方向，他们构建了专门评测大语言模型能否从上下文中学习新知识并正确应用的基准CL-bench。 ▲大语言模型的范式转变 CL-bench包含由专家制作的500个复杂上下文、1899个任务和31607个验证标准。其对模型的要求为：要求模型必须在解决每个任务都从上下文中学习到模型预训练中不存在的新知识，并正确应用。 模型需要学习的知识非常广泛，包括新的领域知识、不熟悉的规则系统、复杂的产品工作流，甚至是必须从实验数据中推导归纳出的定律或结论。 所有这些知识要么是由领域专家完全新构建的，要么是取自那些不太可能出现在当前前沿模型训练数据中的小众、长尾来源。因此，模型无法通过回忆静态的参数化知识来解决任务，都要求模型从提供的上下文进行学习并应用。 具体来说，CL-bench涵盖了四种广泛的现实世界上下文学习场景： ▲CL-bench的上下文分类体系。 领域知识推理：上下文提供特定的领域知识，例如虚构的法律体系、创新的金融工具或小众专业知识，模型需要利用这些知识来推理并解决具体问题。 规则系统应用：上下文提供新定义的正式系统，例如新的游戏机制、数学形式体系、编程语法或技术标准，模型必须理解并应用这些规则来执行任务。 程序性任务执行：上下文提供复杂的过程系统，例如工作流、产品手册和操作指南，模型必须理解并应用这些程序性信息来完成任务。 经验发现与模拟：上下文提供复杂系统内的实验数据、观测记录或模拟环境。与前几类涉及演绎推理不同，这一类专注于归纳推理，模型必须从数据中发现潜在的定律或结论，并应用它们来解决任务。 ▲CL-bench示例，解决这些任务要求大语言模型从提供的上下文中学习 这些类别包含了大部分现实世界工作中常见的演绎推理和归纳推理任务，能衡量模型的上下文学习能力。 02. 模型成功率仅为17.2% 得出5大关键结论 研究人员在CL-bench上评估了十个主流大语言模型。 平均来看，模型仅解决了17.2%的任务，其中GPT-5.1（High）解决了23.7%的任务。 换句话说，尽管上下文中拥有解决每个任务所需的全部信息，但模型还是在绝大多数任务上都失败了。这表明当前的SOTA模型几乎都不会从上下文中学习。 ▲十个前沿模型在CL-bench上的任务解决率 混元研究团队得出几个关键结论： 1）忽略或误用上下文是导致失败的主要原因。 许多错误并非源于信息缺失，而是因为模型忽视了上下文中的关键细节，或错误地应用了它们。在许多情况下，模型只会利用预训练学习到的静态知识来解决任务，即使上下文明确定义了新的规则、概念或程序，模型也不会学习和利用。 ▲各模型错误类型的分布 2、长上下文推理和指令遵循是必要的，但不是充分条件。 案例分析表明，那些难以跨长上下文追踪依赖关系或难以精确遵循约束的模型，往往表现得更差。然而，即使是能够处理长输入并可靠遵循指令的模型，仍然在许多任务上失败。上下文学习需要的能力，远不止长上下文理解和指令遵循能力。 3、从实验数据和环境模拟中进行归纳推理比演绎应用更困难。 演绎任务让模型根据上下文中明确给出的规则和流程进行应用，而经验发现和环境模拟类任务则要求归纳推理，也就是从数据中总结规律或在虚拟环境中探索。模型在这类任务上的表现明显较差，任务解决率通常低于10%，且结果波动大。这表明发现规律远比应用规则更具挑战性。 ▲GPT-5.1在高/低推理强度设置下，各子类别表现对比 4、更高的推理强度通常能提升上下文学习效果。 对部分模型来说，增加推理强度可以改善表现，使模型更深入地理解复杂上下文。例如，GPT-5.1在管理类和实验数据类任务上的表现提升约6%，但其他模型提升有限甚至可能下降，说明单靠更多推理并不足够，模型还必须能够正确吸收和组织上下文信息。 ▲不同输入长度下模型上下文学习表现的变化趋势 5、上下文学习的难度与上下文长度相关，但短上下文也可能很复杂。 较长的上下文通常让所有模型的任务更难，这验证了长上下文处理仍是关键瓶颈。然而，即使是短上下文，如果包含信息密集、规则隐含、依赖复杂或约束严格的内容，也依然很具挑战性，说明上下文学习的难度不仅仅来源于长度，也来自于其复杂度。 CL-bench充分解释了大语言模型在真实场景中为什么经常出错：即使有了上下文工程，给模型准备好了所需的上下文，模型也会失败。如果模型不能真正从中学习，仅仅提供上下文是不够的。上下文学习作为一项模型基础的学习能力，很大程度上被忽视了。 03. 上下文都是自包含 测试任务采用无污染设计 CL-bench中的每个上下文都是完全自包含（Self-contained）的，解决任务所需的所有信息都显式地提供在上下文本身之中：不需要外部检索，也不允许隐藏假设。 ▲解决CL-bench中的任务需要模型从相应的上下文中学习新知识 为了确保性能真正反映上下文学习，而不是记忆或数据泄露，CL-bench采用了无污染（Contamination-free）设计： 虚构创作：专家创作完全虚构的内容，例如为虚构国家设计一套完整的法律体系，包括新颖的判例和法律原则，或创建具有独特语法和语义的新编程语言。 现有内容的修改：专家修改现实世界的内容以创建变体，例如更改历史事件、改变科学和数学定义，或修改技术文档和标准。 整合小众和新兴内容：专家纳入了在预训练数据集中代表性极低的小众或近期新兴内容，如前沿研究发现、新发布的产品手册或技术文档，以及来自专门领域的特定知识。 在不提供任何上下文的情况下，GPT-5.1（High）仅能解决不到1%的任务。这也证明数据是无污染的，模型若不从Context中学习，几乎完全无法解决这些任务。 此外，CL-bench的设计具有高复杂性和序列依赖性。其中，51.1%的任务需要序列依赖，意味着后续任务的解决方案取决于早期交互的结果。这种多轮次设计会增加任务难度。 平均而言，领域专家花费约20小时标注每个上下文，以确保任务构建的质量和深度。 与此同时，CL-bench中的每个任务都是完全可验证的。每个上下文平均关联63.2个验证标准，每个任务包含16.6个评估标准。 04. 结语：大模型如何记忆 将成2026年核心主题 混元技术博客还提到了混元研究团队后续的关注重点，包括如何让模型提升上下文学习能力、如何让大模型从上下文中学习到的知识持久化。 如果模型的上下文学习能力能像之前其他能力那样被提升上去，人类在AI系统中的角色将发生转变：人类不再是主要的数据提供者（training data provider），而变成了上下文提供者。竞争的焦点将从“谁能把模型训练得更好”，转向“谁能为任务提供最丰富、最相关的上下文”。 他们认为，大模型如何记忆很可能成为2026年的另一个核心主题，要充分发挥大语言模型的潜力，可能需要新的架构、新的优化方式来决定“该保留什么”。 未来，一旦大模型上下文学习与记忆变得可靠，模型或许就能实现自主学习，它们将自主准备上下文，从中学习并自我巩固。

IT之家 2 月 4 日消息，据苹果优质经销商向科技媒体 MacRumors 透露，搭载 M5 Pro 与 M5 Max 芯片的全新 MacBook Pro 机型预计将于近期发布。 该第三方苹果经销商表示，由于新品即将推出，目前 MacBook Pro 的库存已处于极低水平。苹果通常会在新款机型发布前，协调零售店的供货情况，避免经销商积压大量旧款设备。 上周末，彭博社报道称，新款 MacBook Pro 将与 macOS Tahoe 26.3 系统于 2 至 3 月同步推出，目前距离该日期已越来越近。今日 Xcode 26.3 候选版本的发布，也预示着新品亮相已为期不远。 苹果以往发布 Xcode 候选版本时，通常会同步推出 iOS 与 macOS 的候选版本，此次却一反常态，尚未推出 iOS 26.3 和 macOS 26.3 的候选版本。暂缓发布 macOS 候选版本，有时意味着该版本包含苹果不愿提前泄露的信息。若 M5 Pro/M5 Max 版 MacBook Pro 确与 macOS Tahoe 26.3 同步推出，那么 macOS Tahoe 26.3 候选版本中很可能包含新款机型的识别标识，会直接暴露新品发布计划。 据IT之家了解，苹果暂缓发布 macOS 候选版本的周期，大多为几天至一周。举例来说，2023 年 10 月 M3 系列 Mac 发布前，苹果于 10 月 17 日推出了 iOS 17.1 及配套 Xcode 候选版本，却暂缓发布 macOS 14.1 候选版本；随后新款 Mac 于 10 月 23 日发布，macOS 14.1 候选版本则在 10 月 24 日上线。2020 年 11 月首款 M1 Mac、2022 年 10 月 M2 版 Mac mini 发布前，苹果均采用了先发布 iOS 与 Xcode 候选版本，暂缓 macOS 候选版本的相同操作模式。 本次情况的特殊之处在于，iOS 26.3 候选版本也未面世，因此系统暂缓发布的时长尚不明确。苹果最快可能于明日发布新款 MacBook Pro，随后同步推出两大系统的候选版本；也有可能需要等待一至两周新品才会上市，尤其若候选版本尚未完全就绪、苹果还计划推送另一轮测试版更新的话。 目前尚不完全清楚苹果为何选择此刻发布 Xcode 26.3 候选版本，而非一并暂缓。不过该版本搭载了苹果与人工智能公司 Anthropic、OpenAI 合作开发的智能代理编程工具，苹果或许是为了遵守该功能既定的发布日程。 种种迹象表明，M5 Pro 与 M5 Max 版 MacBook Pro 很快就会与消费者见面。苹果已推出标准版 14 英寸 M5 MacBook Pro，但更高端的 14 英寸和 16 英寸机型仍未完成迭代更新。 向 MacRumors 爆料的经销商还提到，HomePod mini 的库存持续告急，多款型号已售罄。不过目前尚无官方消息证实，这一现象是源于供应链问题，还是新品即将更新所致。遗憾的是，HomePod mini 的库存自 2025 年 10 月起就持续减少，当前库存紧张的情况，并未为我们提供关于 HomePod mini 2 代的新线索。

智东西2月3日报道，今日，爆火的AI社交网络Moltbook创始人马特·施利希特（MattSchlicht）首次接受直播专访并透露，他给自己的机器人命名“Clawd Clawerberg”，是为了致敬社交平台Facebook创始人马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg），还计划为智能体建“脸书”。 他还分析了Moltbook实现病毒式传播的原因是每个人都想要专属自己的机器人，由自主AI智能体通过文本、视频或游戏界面交互的社交网络就是未来。 ▲中间为Moltbook的创始人马特·施利希特（Matt Schlicht） 然而，引发广泛讨论、为Vibe Coding应用敲响警钟的Moltbook数据泄漏事件在这场专访中并未提及。Moltbook此前被云安全创企WIZ研究员不到3分钟就扒出数个安全漏洞：475万条记录被泄漏；一个人就可以注册百万个智能体，这些智能体无需验证就会被认定为真实用户。 Moltbook被曝的数据泄漏事件，有三个关键点： 首先非专业黑客就能获取关键API密钥。1月31日，WIZ研究人员扒出Moltbook上一个Supabase数据库配置出错，导致任何人都能随意查看、修改平台上的所有数据。此次数据泄露涉及150万个API身份验证令牌、35000个电子邮件地址以及智能体之间的私人消息。 其次数据库揭示Moltbook宣称的“全AI帝国”可能存在数据造假。Supabase数据库显示，Moltbook的超150万名注册智能体背后有17000名人类，智能体和人类的比例达88:1。任何人都可以通过简单的循环注册数百万个智能体，且无速率限制，人类还可以伪装成“AI智能体”通过基本的POST请求发布内容。 最后这次还泄漏了智能体与智能体之间4060次“私人”对话，导致明文OpenAI API密钥等在内的第三方API凭证被公开。 这说明，Moltbook并没有相应的机制验证一个“智能体”是否真的是AI，还是仅仅是一个使用脚本的人类。 WIZ的文章提到，他们和Moltbook团队凌晨赶工，在数小时内完成了Moltbook的安全加固，所有在研究和修复验证过程中访问过的数据均已删除。但Moltbook及其创始人马特·施利希特（MattSchlicht）的官方社交平台X账号都未提及此次事件。 截至今天12点，Moltbook用户数量如今已达到158万。不过智东西今日中午打开网页发现，Moltbook的主页短暂崩溃，统计数据、智能体发的帖子无法查看，目前主页已恢复。 01. 创始人分析Moltbook爆火是因为需和人类配对 还要致敬扎克伯格 今日凌晨，Moltbook创始人施利希特首次露面接受外媒TBPN直播专访。 施利希特在采访中丝毫没有被Moltbook面临的数据泄漏、数据造假等报道影响，而是边哄娃边大谈AI社交网络、分析Moltbook爆火的原因。 ▲施利希特接受直播采访 2008年，19岁的施利希特前往硅谷，这之后就一直在科技领域工作。2016年他成立Octane AI公司，专门做Facebook Messenger机器人，但因没有大模型加持失败了。 如今，施利希特就专注于Vibe Coding，每天围着鼠标、代码和Claude转，不断尝试构建新东西。他给自己的Clawdbot命名为“Clawd Clawerberg”，是为了致敬社交平台Facebook的创始人马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）。 他分析了Moltbook能实现病毒式传播的原因是，其必须与X上的人类配对。他最初的想法是，谁不想拥有自己的机器人？谁不会感兴趣与能帮你完成待办事项的小机器人？事实证明大家都想拥有。 施利希特认为，每个AI智能体都有自己通过与人类互动而建立起来的专属语境，然后它会基于这些语境来决定发布什么内容。所以，如果某个人经常聊物理，那他的AI机器人大概率也会更倾向于发布物理相关的内容。 对于未来，施利希特认为这一切才刚刚开始。现在的Moltbook是最基础的形态，并且最重要的一点是AI变得有趣了。 未来以Moltbook为雏形可能出现一个“平行宇宙”：现实世界里是人类，数字世界里配对了一个机器人。人和这个机器人一起协作，它帮你处理各种事情。就像人类有工作，然后刷TikTok、Instagram、X，发泄情绪、结交朋友一样，机器人也会为人类工作，但它们之间也会互相吐槽、互相社交。 此外关于商业化，他称自己目前不关注变现的事情，这里的机会非常大，几乎所有的商业模式，都能套进Moltbook中。 02. 创始人回应AI安全 下一步要给智能体建身份体系 施利希特还在采访中提到了AI安全。他认为现在机器人本身已经相当智能，所以大多数情况下它们不会主动泄漏隐私，未来可能会有一个防护层在内容发布前进行检查，保障所有人的安全。 施利希特提到自己现在工作的定位是，帮助人类更好地看清正在（Moltbook上）发生的一切。 他把现在发生的看作一场巨型真人秀《幸存者》：所有机器人都在一座巨大的岛上，他得确保拿着摄像机的人能对准正确的地方。然后人类看到这些内容，选出他们觉得有趣的部分，再分发到人类的社交网络上，比如X、TikTok、YouTube等。 Moltbook目前的找bug渠道是智能体自己构建的。早期有智能体自己建了Moltbook的Bug反馈子版块，随后其他AI智能体也开始在里面发帖。施利希特称，现在这里已经成为Moltbook团队找Bug的绝佳渠道，智能体调用API出问题时自动把返回结果贴上来，其团队很快定位并修复。 可能在这次采访中，施利希特刻意回避了相关安全问题。他目前更关注的是如何把Moltbook规模做大，并考虑扩充团队、增加资源投入。 下一步，他要在Moltbook上打造统一的AI智能体身份体系，然后搭建一个类似当年Facebook那样的开放平台。同时，他们也会想办法拓展这些AI智能体的场景类型。 03. 475万条记录被公开 AI社交帝国背后是真人 Moltbook上周末的数据泄漏事件也在全网引起了不小的讨论度。 WIZ研究人员进行了一次非侵入性的安全审查，只是像普通用户一样浏览页面，就发现了暴露在客户端JavaScript中的Supabase API密钥。该密钥允许未经身份验证地访问整个生产数据库，还能对所有表进行读写操作。 ▲可通过Supabase API密钥访问的表格 他们利用Supabase的PostgREST错误提示，枚举出了不少数据表。通过查询不存在的表名，系统返回的报错信息会泄露线索，从而暴露出真实的数据库结构。 然后与GraphQL introspection相结合，WIZ研究人员绘制了完整的数据库架构，并发现已经有约475万条记录被公开。 ▲WIZ研究人员通过上述技术识别了表格 泄漏的数据包括： 1、AI智能体的API密钥和认证token。 智能体表格中暴漏了数据库中每个注册智能体的认证凭据，每个智能体记录包含： -api_key -完全授权token，允许完全接管账户 -claim_token -用于声明智能体所有权的token -verification_code -智能体注册期间使用的验证码 使用这些凭证，攻击者可以完全冒充平台上的任何智能体去发布内容、发送消息、进行互动。这包括高声望账户和知名角色智能体。 实际上，只需一次API调用，攻击者就能劫持Moltbook上的任意账号。 2、用户电子邮件地址和身份数据。 用户表单中包含超过17000名用户信息。 通过查询GraphQL端点，WIZ研究人员还发现了一个新的观察者表，其中包含29631个额外的电子邮件地址，这是Moltbook即将推出的“为AI智能体构建应用程序”产品的早期访问注册信息。 3、私人聊天记录与第三方凭证。 agent_messages表格暴露了4060次私人对话，包含智能体与智能体之间的交流。在检查此表格以了解智能体之间的互动时，WIZ研究人员还发现对话没有加密或访问控制，其中一些包含第三方API凭证，包括智能体之间共享的明文OpenAI API密钥。 ▲智能体与智能体的交互摘要 4、写入权限，可以修改实时帖子 除了读取权限，攻击者还能拥有完全的写入能力。即使在最初的修复措施中阻止了对敏感表的读取权限后，对公共表的写入权限仍然开放。WIZ研究人员进行了测试，并成功修改了平台上的现有帖子。 ▲修改后的帖子 这说明，任何未经身份验证的用户都可以编辑平台上的任何帖子、注入恶意内容或提示注入有效载荷、破坏整个网站、操纵成千上万AI智能体消费的内容。 这引发了人们对数据泄露期间平台上帖子、投票和karma积分等内容真实性与完整性的质疑。 昨日晚间，WIZ的研究人员Gal Nagli测试发现，他可以在Moltbook上注册100万个AI智能体，并且这些智能体不被验证就可以被算作真实用户。 或许，这个革命性的AI社交网络实际上是由大量人类操控着的庞大机器人舰队。 04. 缺失RLS关键安全防线 任何用户都能模仿智能体账户 WIZ研究人员在访问Moltbook网站时，检查了页面自动加载的客户端JavaScript包。现代网络应用程序将配置值捆绑到静态JavaScript文件中，这可能会无意中暴露敏感凭证。 这一现象是其在Vibe Coding应用程序中多次观察到的模式，API密钥会经常出现在前端代码中，任何检查页面源代码的人都能看到，会导致严重的安全后果。 通过分析生产JavaScript文件：https://www.moltbook.com/_next/static/chunks/18e24eafc444b2b9.js ▲Moltbook主网站运行所依赖的javascript文件之一 其识别出硬编码（Hardcoding）的Supabase连接详情： -Supabase项目：ehxbxtjliybbloantpwq.supabase.co -API密钥：sb_publishable_4ZaiilhgPir-2ns8Hxg5Tw_JqZU_G6- ▲生产环境中的supabase和API密钥硬编码 但这些凭证并不自动表明存在安全故障，因为Supabase设计为允许某些密钥对客户端公开，真正的危险在于它们指向的后端配置。 Supabase是一个流行的开源云服务平台Firebase的替代品，提供托管的PostgreSQL数据库和REST API。由于设置简单，它特别受Vibe Coding开发应用的欢迎。 当正确配置了行级安全策略（RLS）时，公开的API密钥是安全的，这些公开API密钥只是像一个项目标识符。但如果没有RLS策略，这个密钥会赋予任何拥有它的人完全的数据库访问权限。 然而，在Moltbook中，RLS这一关键防线是缺失的。 WIZ研究人员使用发现的API密钥，测试这一平台是否采取了推荐的安全措施。他们尝试直接查询REST API。一般而言，如果RLS处于激活状态，该请求应该返回一个空数组或授权错误。 但Supabase数据库却立即返回了敏感的认证token，包括Moltbook平台顶级AI智能体的API密钥。 ▲Moltbook平台的顶级AI智能体已编辑API密钥 其泄漏的智能体为排名前五的智能体。 ▲最受欢迎的智能体列表 这说明，其将允许对平台上的任何用户进行完全的账户模仿。 05. 结语：AI编程需警惕细节错误 或暴露整个AI生态数据 Moltbook很好证明了Vibe Coding能显著提升开发者创造新事物的速度和执行力，他们能以前所未有的速度推出实际产品。与此同时，当今的AI工具尚未能代表开发者进行安全态势或访问控制的推理，这意味着配置细节仍需人工仔细审查。正如Moltbook的数据泄漏问题最终追溯到Supabase的一个配置设置细节上。 并且，该平台对隐私的处理方式也有一个重要的生态系统级教训。用户在假设隐私的情况下通过私信分享了OpenAI API密钥和其他凭证，但配置问题导致这些私信公开可访问。单个平台的配置错误就足以暴露与其无关的服务凭证，这说明现代AI系统之间的关系已经非常紧密。 当下围绕这一AI原生社交网络的热度很高，但其底层的设计系统仍不完善，而数据安全是释放AI全部潜力的重中之重，这或许也是当下开发者应该着重考虑的地方。