在爱奇艺举办 2026 年世界大会之前，这个公司上下可能没有人想到，这掀起了一场如此洪水滔天的大起义。

4 月 20 日，爱奇艺通过世界大会展示了一款名为 Nadou Pro 的 AI 影视制作平台，以及一项新计划：超过 100 位艺人已经加入了平台的「艺人数据库」，AI 创作者可以通过这个数据库快速与演员建立合作，调用他们的形象来制作内容。爱奇艺高级副总裁刘文峰在现场表示，这是在搭建一座桥桥梁，让 AI 创作者和演员更快地对接，用更低的成本、更快的速度，实现更丰富的创作。

消息一出，完全炸锅，第一时间跳出来反对的不是别人，正是演员们本人，内娱辟谣最迅速的一次：

粉丝群体的愤怒紧随其后。爱奇艺被嘲讽为下一个「非物质文化遗产」，「AI 艺人」这个词条迅速冲上热搜，热梗也随之而来，矛头对准了 CEO 龚宇：AI 这么厉害，怎么不把你们高管取代了呢？

爱奇艺不得不迅速做出澄清，称市场对「百人名单」存在误读。

龚宇也亲自出来重申，解释自己在发布会时的表达，以及进行一些潦草的公关动作。

但无论如何，这无法遮掩平台对 AI 技术在影视娱乐产业应用，抱有的是怎样一种态度：很简，AI 是平台眼中的「效率工具」，在创作者眼中是对人的替代。当技术能把一个人的脸、声音、表演习惯拆解成数据库里的可调用参数，「确认权」这三个字能提供的安慰其实非常有限。

但爱奇艺的 AI 野心并非孤例。它只是一条正在高速运转的产业链上，最新露出水面的一环。

一条不需要观众喜欢就能赚钱的产业链

2026 年 1 月，中国各平台日均上线 470 部 AI 短剧，单月新增超过 14600 部。到 2 月底，在播 AI 剧目累计达到 12.78 万部。3 月，抖音上 AI 短剧的日均广告投放额突破 7000 万元，历史上首次超过了真人短剧。据短剧自习室测量，仅 2026 年 3 月新上线的 AI 短剧，总量即达 39239 部。

这些数字看起来像是一个行业的黄金时代。但如果你去看另一组数据，画面就完全不同了：在这 12.78 万部剧目中，播放量破亿的不超过 150 部。破亿率 0.117%。

更关键的是观众的态度。2026 年初的受众调查发现，写实类 AI 短剧在所有 AI 内容形态中，消费和付费的意愿排名垫底。AI 制作的剧集类型中，观众更为接受的仅仅只是动漫类，而非真人类。

现在的技术是非常强了，但是在细枝末节出，观众还是能察觉到合成的质感。真的被骗过去的人不会怀疑，反而是这种「接近真实但又没到」的微妙不适感，恰好压制了让人愿意掏钱的情感投入。

如果故事不卖钱，这个行业靠什么活着？

答案是流量套利。这套玩法有一个精准的闭环：低成本制作内容，高强度购买平台广告来获取播放量，从中间的差价里挣钱。生存的关键不是讲好一个故事，而是买量效率。

这套模式之所以能运转，是因为 AI 把制作成本压到了一个前所未有的低点。传统短剧单集成本在十万到数十万元之间，场景复杂的甚至达到百万级。而 AI 短剧《霍去病》的核心算力成本，仅仅 3000 元人民币，它在春节档上线后播放量破 10 亿，登顶红果短剧全站热播榜。

3000 元当然不是真正的「全部成本」，但它揭示了一个结构性变化：当制作的边际成本趋近于零，整条产业链的利润重心就不可避免地从「内容」转移到了「基础设施」。

华西证券的分析师赵琳把这个趋势拆成了三个受益方向：AI 视频工具 SaaS、算力租赁平台、以及掌握 IP 储备和分发渠道的头部平台。中信建投的分析师则从 token 消耗的角度算了一笔账：一部 AI 漫剧每分钟消耗 50 万到数百万 token，一部完整作品需要消耗过亿 token。这意味着，哪怕这部剧没有任何一个观众付费观看，模型公司已经从算力消耗中收到了钱。

为什么是它们？因为 AI 视频工具是每个创作者必须购买的生产资料，日产 470 部意味着持续稳定的订阅收入；算力租赁平台按调用量计费，剧目越多、渲染越多，收入就越高，与内容是否优质无关；头部平台则掌握了流量入口，无论剧目质量如何，制作方都需要向它们购买投放服务才能触达观众。

平台端同样如此。腾讯、字节跳动、百度纷纷推出独立的漫剧 App，竞争的筹码是分账比例和流量扶持政策。中邮证券在研报中写了一句非常值得玩味的话：「供给放量并不必然带来优质内容的同步增长。」但紧接着的结论不是「所以我们需要更好的内容」，而是「所以具备用户入口与投放能力的头部平台将持续强化枢纽地位」。

所以，没有讨论一个跟「作品质量」有关。算力平台扮演的是「卖水人」的角色。淘金的人越多，卖水的人越赚钱，至于有没有人真的挖到金子，不影响水的销量。

换言之，整条产业链已经形成了一个不需要观众真正喜欢内容就能运转的闭环。

最先拥抱 AI 的一代人正在最快地离开

模型公司卖算力，平台卖流量，资本卖故事，每个环节都在赚钱，唯独没有人在意作品本身，产业链的上游和中游都在加速。

那终端的观众呢？

来看一下更广泛层面，大众对 AI 的观感。盖洛普今年 4 月发布的最新民调给出了一个令人意外的答案。在美国，Z 世代对 AI 的兴奋度在过去一年内从 36%暴跌至 22%，下降了 14 个百分点。与此同时，这个群体中对 AI 感到「愤怒」的比例从 22%飙升至 31%。

Z 世代是数字原住民，是第一批把 ChatGPT 用在作业里的人，是所有世代中最早拥抱 AI 的群体。所以，这不是中老年人对新技术的本能恐惧，而是最早拥抱 AI 的人，他们正在最快地恨上 AI。

广泛的现象，也是因为有广泛的原因：抽象的技术乐观主义撞上了具体的生存压力。Stanford 2025 年时的研究数据就显示，22 到 25 岁计算机专业毕业生的就业率大幅下降，这些刚好是年轻的应届生。纽约联储的调查发现，年收入低于 5 万美元的工人中只有 15.9%在使用 AI，而年收入超过 20 万的群体使用率高达 66.3%。AI 不是在「赋能所有人」，它在拉大已有的差距。

这也是为什么，在面对爱奇艺 AI 艺人的暴论时，最热切的讨论不是从艺术，而是从就业方向展开的，观众本能的共情这个行业里潜在被代替的劳动者：编剧、摄影、场务、美术、妆造……

对于一个刚走出校门就发现入门级岗位正在消失的 22 岁年轻人来说，和爱奇艺所说的「演员保有确认权」，就跟「AI 将创造更多新岗位」这句话提供的安慰一样，画饼都画不出个像样的。

把所有的饼……哦不，所有的现状，拼在一起看，是 AI 所造成的供给侧狂飙与需求侧冷却，正在同时发生。这不是说某一家具体的公司、某一个具体的产品导致的，而是整条链路的传导都受到了影响。上游的每一个参与者都有充分的经济动机继续加速，而终端的人，无论是创作者还是观众，正在用各自的方式表达同一个意思：

我们不买账。

当内容的生产成本趋近于零，爆款率也趋近于零，观众的兴趣同样趋近于零，「娱乐产业」这四个字还意味着什么？也许它正在变成一种新的基础设施生意，就像修高速公路一样，收费站永远在赚钱，只是路上跑的车越来越少，而车上坐的人越来越无聊。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

苹果智能眼镜曝光：四款镜框、多种配色，还有库克同款

据彭博社记者 Mark Gurman 昨天在 PowerOn 专栏中曝光的信息，苹果正在开发其首款智能眼镜产品，内部代号为 N50，计划于今年底或明年初发布，正式上市时间定于明年。

Gurman 指出，这款眼镜的功能定位与 Meta Ray-Ban 系列相似，主打日常实用场景：拍照录像、接听电话、收听通知、播放音乐，以及通过语音助手实现日常操作，并搭载与 iOS 27 一同推出的 AI Siri。

设计层面，与 Meta 主要依赖依视路提供镜框、Google 和三星借助 Warby Parker 入局不同，苹果计划完全自主设计，以期打造出具有辨识度的「标志性」外观。

苹果计划推出至少四种镜框样式，并提供多种配色选择，目前测试中的方案包括：大尺寸矩形框（风格近似 Ray-Ban Wayfarers）、细长矩形框（与苹果 CEO 库克日常佩戴款式相近）、大号椭圆或圆形框，以及更小巧精致的椭圆或圆形款。

配色方面，苹果正在探索黑色、海洋蓝和浅棕等选项，镜框材质采用高端醋酸纤维，耐用性和质感均优于市面上大多数品牌所用的普通塑料。

摄像头设计同样是苹果的差异化着力点。据悉，苹果正在考虑采用竖向排列的椭圆形镜头配合环绕灯光的设计方案，有别于 Meta 产品上的圆形摄像头。

理想炮轰日系品牌「黑水军」拉踩，东风日产：尊重同行

据澎湃新闻、鞭牛士报道，理想汽车 CEO 李想日前在朋友圈公开发文称，某日系品牌大量雇佣「营销号」对理想产品进行「拉踩」，并海量使用空白账号的「黑水军」捏造虚假信息、攻陷产品评论区，严重影响理想汽车正常经营。

李想直言「这属于反内卷规定中最恶劣的行为」，并表示将通过法律手段维权，同时呼吁相关部门介入整治，「不能让不受管制的海外品牌破坏了汽车行业反内卷的良好成果和市场氛围」。

此番言论矛头直指东风日产。有车圈博主曝光，全网近期出现大量模板化水军通稿，标题统一为《试驾 NX8 和 i6 后，我彻底无语了……》，内容清一色吹捧东风日产 NX8、拉踩理想 i6，话术高度雷同，疑似有组织的恶意营销行为。

理想汽车法务部官方账号随即发文，进一步披露调查细节：「相关帖文及评论均为买车二选一的高度同质化内容，发文 IP 地址和时间异常集中，存在明显的组织化痕迹，不符合正常用户自发讨论的特征。」

对此，东风日产汽车销售有限公司新能源品牌总经理王骞通过官方认证账号回应称：「东风日产始终恪守行业规则，倡导良性竞争，尊重每一家为中国汽车产业努力的同行，包括理想汽车。」

另据 IT 之家消息，李想昨日针对理想汽车被黑事件再发朋友圈：

第一次被黑时，有些人劝他要成熟、要自我反省，为什么只黑你不黑别人？第二次被黑时，又有人建议「可以喊疼，但要控制好声音的分贝，要让打人的人舒服」。然后，就会有第三次、第四次和第 N 次。「其实，大家都爱你的成熟和隐忍。」

小红书首届黑客松巅峰赛落幕，00 后包揽大奖、最小参赛者仅 12 岁

小红书日前在上海张江人工智能创新小镇举办首届「黑客松巅峰赛」线下决赛。200 名入围选手经历 48 小时极限开发与路演评选，最终十支团队登上总决赛舞台，角逐硬件、软件赛道奖项及全场大奖。

全场大奖由 22 岁的叶博文及其团队摘得，他们以遥感技术打造了可放入口袋的卡片吉他智能硬件 Pocket Guitar，斩获 20 万元奖金。硬件赛道一等奖归属「脑控轮椅」，软件赛道一等奖则由 AI 发型设计产品「Chic Chic」获得。

本届赛事超过 60% 的入围选手为 00 后，最小的参赛者仅 12 岁。获得「AI 原住民」特别单元奖的团队「Page One」由四位初中生组成，平均年龄仅 13.5 岁，他们在不到 24 小时内完成了一款爆款笔记诊断 AI 智能体系统。

知名投资人、Monolith 创始人曹曦在颁奖现场表示：「去年我们见的很多创业者还是 95、97 后，今年见到的很多都已经是 00 后了。」

在 48 小时内，59 件软硬件作品相继诞生，涵盖具身智能麻将机器人、AI 中式养成系宠物、跨模态气味相机等方向，呈现出新一代创造者对真实需求的敏锐捕捉。

曝特斯拉引入欣旺达动力电池

据 36 氪报道，欣旺达旗下专注动力电池业务的子公司欣旺达动力，已正式进入特斯拉全球供应链，成为其第五家动力电池供应商。相关电池已从欣旺达浙江义乌工厂出货，搭载于特斯拉上海工厂生产的出口车型之上。

此次合作采用了新模式。特斯拉直接向欣旺达采购电芯，模组与 PACK（电池包）则由特斯拉自行制造。这与此前从宁德时代采购完整模组的方式不同，也意味着特斯拉将掌握更多定价权与定制权，以实现对电池成本的深度管控。

知情人士透露，欣旺达为特斯拉供应的动力电芯采用第三代磷酸铁锂材料，支持充电倍率提升至 3C。

目前，欣旺达电池何时搭载于特斯拉国内销售车型尚无定论。有电池行业人士分析，特斯拉对新零部件通常有将近一年的观察期，但不排除其他决策因素介入。

小米汽车：XLA 和其他家的 VLA 的区别在「X」能力

近日，小米汽车发布「小米汽车答网友问」第 234 集。其中提到，XLA 是对行业主流 VLA 技术的扩展，核心差异在于「X」所代表的任意模态能力。

相比业内常见方案，XLA 原生支持更多模态的信息输入——除视频、雷达、导航外，还引入了声音乃至机器人数据，以期更全面地感知复杂交通环境。

在推理机制上，XLA 在潜空间内以机器语言进行高速逻辑推演，无需将思考过程转译为人类语言，官方称此举兼顾了低时延性与可解释性。此外，该系统延续应用了强化学习与世界模型技术，以确保行为安全可控。

蔚来李斌：智能电动时代迭代太快，一款车浪费几个亿是常态

据 IT 之家报道，在智能电动汽车发展高层论坛上，蔚来创始人、董事长李斌表示，智能电动时代的快速产品迭代正在造成大量资源浪费。他指出，一款车型往往在产能爬坡刚完成后便需启动新一轮迭代，「一款车浪费几个亿很正常」。

李斌将这一现象概括为「花无百日红」——新车上市初期订单旺盛，企业随即扩产，但等到产能跟上，市场热度往往已经消退。

他认为，电动汽车产品迭代提速，使得行业供需平衡的难度持续加大，当前整个行业面临的核心压力依然是盈利压力。对此，李斌呼吁推动电芯标准化与芯片统一化，认为这将为行业带来超千亿元的降本机会。

在芯片战略层面，蔚来目前正推进车用芯片的「归一化」与「标准化」工作，李斌预计，到明年蔚来车用半导体国产化率将达到 35%~40%。

一汽高管：卖一辆车亏两三万，本土车企不能只顾内卷

据新浪财经报道，在 4 月 11 日至 12 日召开的智能电动汽车发展高层论坛（2026）上，中国一汽战略与合作部副总经理周时莹指出，当前中国本土车企的处境已相当严峻。

「卖一辆车就要亏损两三万块钱」，众多优质零部件企业的经营同样举步维艰。她追问道：「难道我们未来永远只能在国内市场互相厮杀吗？」

在她看来，这一困局的根源在于行业内部的重复建设与资源内耗。她以整车企业纷纷自建芯片公司、算力中心为例，指出这种各自为战的模式效率极低。

如果这样下去，甚至要去搞可控核聚变为算力中心供能，做的事情太多，完全没有必要。

她呼吁整个行业围绕人工智能与汽车的结合，制定统一的标准化接口，推动合理分工：算力公司专注算力服务，高制程电子元器件公司专注核心元器件研发，OS 软件公司专注操作系统开发，整车企业则回归品牌建设、安全保障及动力底盘与智能化的整合本职。

她强调，若行业无法相互扶持、在开放技术架构下让专业公司发挥优势，「长期来看，整个行业很难有好的发展前景」。

PUBG 老板：玩法好就行，AI 画美术没什么问题

据 IGN 报道，PUBG Studios 负责人 Taeseok Jang 近日就生成式 AI 在游戏开发中的应用表达了相对宽容的立场，认为只要游戏玩法足够出色，开发者使用 AI 生成美术资产并无不妥。

今年初，年度热门游戏《红色沙漠》深陷 AI 风波——开发商 Pearl Abyss 被玩家发现游戏内部分画作由 AI 生成，随即发表公开道歉，承认相关资产「被无意间纳入最终版本」，并表示本应提前向玩家披露。

对于「开发者是否应为使用 AI 道歉」这一问题，张泰锡坦言「有些棘手」，并表示自己仍在持续研究和观察行业内的 AI 应用案例。

作为一名玩家，如果游戏玩法足够好，我不在乎他们是否用 AI 来做美术……从开发者或投资者的视角来看，情况或许有所不同。

在阐述 PUBG Studios 自身的 AI 策略时，张泰锡将其定位为一种生产工具：

我们认为它就像我们过去使用的 Maya，目的上并无本质区别。AI 能让我们从重复性工作中解放出来，从而将更多时间和精力投入玩法体验的打磨。

他也坦承，目前团队在新玩法开发中对 AI 的实际应用程度仍相当有限，整体还处于探索阶段。

宇树机器人跑步速度刷新全球纪录，王兴兴：年内将超博尔特

近日，宇树科技发布旗下 H1 人形机器人跑步测试视频，实测峰值奔跑速度达到 10 米/秒，刷新全球人形机器人奔跑速度纪录。词条「宇树机器人百米冲刺 10 米每秒」一度登上微博热搜。

作为参照，人类历史上最快的短跑运动员、牙买加传奇尤塞恩·博尔特保持的百米世界纪录折合峰值速度约为 10.44 米/秒。

官方参数显示，H1 身高 180 厘米，腿长 0.8 米，体重约 62 公斤，常规移动速度为 3.3 米/秒，潜在运动性能标注大于 5 米/秒。

参与本次跑步测试的 H1 经过适赛化改造，去掉了头部与手部。宇树科技将其形容为「用普通人的体质，跑出了世界冠军的速度」。

今年 3 月，宇树科技创始人王兴兴在亚布力论坛上曾预判，到今年年中，全球尤其是中国人形机器人将跑得比人更快，百米冲刺速度可达 10 秒以内，「比博尔特更快一些」。

OPPO Pad Mini 官宣定档 4 月 21 日

OPPO 昨日官宣，OPPO Pad Mini 平板将于 4 月 21 日全球首发。官方海报确认，新品搭载第五代骁龙 8 旗舰芯片，配备 2.5K OLED 明眸柔光屏，并主打超轻薄设计。

此前爆料信息显示，该机屏幕尺寸约为 8.8 英寸，支持 144Hz 高刷，内存规格为 12GB，电池容量达 8000mAh，并支持 eSIM。

MiniMax M2.7 开源，携手多家芯片厂商构建生态

MiniMax M2.7 于昨日正式开源，并在开源首日完成了与英伟达、昇腾 AI、摩尔线程、沐曦、昆仑芯等多家国内外芯片厂商及推理平台的模型接入与推理适配工作。

据悉，该模型是 MiniMax 首个由 AI 深度参与自身迭代的模型，能够自行构建复杂 Agent Harness，并基于 Agent Teams、复杂 Skills、Tool Search 等能力完成高度复杂的生产力任务。

软件与平台生态方面，Together AI、Fireworks、Ollama、vLLM、SGLang、智源众智 FlagOS 及魔搭等国内外开发平台与社区均已在首日完成 M2.7 的接入与适配。

GitHub: github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2.7

Hugging Face: huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7

地平线将发布中国首个舱驾融合智能体芯片方案

地平线 HorizonRobotics 在日前的智能电动汽车发展高层论坛（2026）上宣布，将于 4 月 22 日正式发布中国首个舱驾融合 AI 智能体芯片方案星空系列。

星空系列的核心突破在于打破座舱与智驾硬件分离的传统架构，采用单芯片一体化设计，将原本需要两个域控制器、两套独立硬件才能完成的复杂计算整合至一颗芯片。

地平线方面表示，该方案通过共用一套内存、简化线束与散热系统，可为车企实现单车 1500 至 4000 元的硬件成本优化。

在软件架构层面，星空系列将车端 AI 从分散的分布式模型升级为中央集成大模型，以单颗核心算力统管驾驶、座舱、全车控制等全场景。

强脑科技新全新灵巧手上线

昨天，强脑科技正式发布旗下最新灵巧手产品 Revo 3，单手集成 21 个自由度，是目前全球首款支持 20+ 自由度、全掌触觉配视触觉开源生态的灵巧手产品。

• 单手 21 个自由度，是强脑经系统测试后得出的「甜点区间」。接近人手的 27 个自由度，同时避免过度复杂导致控制难度失控与耐久度下降；
• 采用全直驱一体化微型关节，配合自研高密度电机与减速器，将驱控板压入手掌，消除复杂传动链，响应频率达 3 Hz 级高速开合；
• 搭载全掌触觉阵列与指尖视觉传感器，可以亚毫米级精度识别物体轮廓、材质及滑动状态，全掌握力达 70 N；
• 关键部件寿命超过 200 万次循环，支持 7×24 小时连续作业。

强脑计划未来推出 3 至 5 款不同规格的 SKU，覆盖工业级到消费级的差异化需求。

海底捞回应员工自费 500 元买礼物事件

据界面新闻报道，海底捞日前就「海底捞伙伴因顾客投诉被强制自费买礼物事件」发布官方说明。

根据说明，公司已完成内部核查，确认该员工反映的情况「基本属实」。海底捞承诺，将依法对涉事员工进行赔偿，并以当面或其他渠道致以诚挚歉意。

广东烟草专卖局约谈美宜佳，查获「假烟」超 300 万支

据南方+报道，广东省烟草专卖局昨日披露，针对「2026 广东 315 晚会」曝光美宜佳多地门店销售假烟一事，省局已联合有关职能部门展开全面整治。

截至 3 月 31 日，全省各级烟草专卖部门共检查美宜佳连锁便利店 14701 户次，立案查处 566 宗，查获涉案卷烟 306 万支。晚会曝光的 10 家门店均已立案查处。

广东省烟草专卖局对美宜佳总部开展行政约谈，指出其品牌管理缺位、加盟门店管控不力等问题，要求企业立即自查自纠，限期提交书面整改方案。此外，省局还督促美宜佳制定落实「假一赔十」的先行赔付机制。

《穿普拉达的女王 2》上海首映、正片片段曝光

昨日，《穿普拉达的女王 2》在上海举行中国首映礼，原班人马梅丽尔·斯特里普与安妮·海瑟薇共同亮相，分享了拍摄幕后故事。

新片接续前作故事，背景设定在传统出版行业式微的当下，曾经风光无限的时尚杂志《Runway》面临困境，时尚圈格局重新洗牌。安迪晋升为杂志主编，艾米丽则成为奢侈品集团高管，而米兰达需要重新面对与她们之间的关系。

在昨天曝光的正片片段中，安迪慌张解释自己为何出现在《Runway》杂志社，米兰达则面无表情地当场开除另一名员工，让安迪重新加入，随后补上一句：「高兴吗？你刚让康奈尔优等生丢了工作，我相信她是她家族里第一个上大学的人。总之，一起来吧。」

《饥饿游戏：收获日出》发布海报

《饥饿游戏：收获日出》片方发布了首批官方海报，11 月 20 日将在北美公映。

影片为《饥饿游戏》系列前传，故事聚焦第 50 届饥饿游戏——即原著中「第二届世纪极限赛」。与常规赛季不同，本届规则将参赛贡品人数翻倍至 48 人，最终仅有一人能够存活。

影片主角为来自 12 区、年仅 16 岁的黑密斯·阿伯纳西（Haymitch Abernathy），即《饥饿游戏》正传中由伍迪·哈里森饰演的那位酗酒导师的年轻版本。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

Anthropic 发布了它有史以来最强大的模型 Claude Mythos，将不对公众开放——越说越好奇了，这到底是有多强？

不公布的原因是，模型可能「构成前所未有的网络安全风险」（poses unprecedented cybersecurity risks）。历来所有的模型都会在网络安全的赛场上测试它们的能力，迄今为止，只有 Mythos 获得了这样的「高评价」。

最害怕 AI 的公司，正在造最危险的 AI，这件事跟你我有关。

 A 社自己都害怕

在 Mythos 发布之前，Anthropic 就私下向美国政府高官发出警告：Mythos 使得大规模网络攻击在 2026 年变得更加容易实现。

4 月 7 日，Anthropic 的红队安全团队发布了 Mythos Preview 的技术评估报告，这份报告是近年来 AI 安全领域最重磅的技术文档之一，其中让 A 社决定不公开发布的地方在于：

Mythos Preview 能找到每一个主流操作系统和每一个主流浏览器中的「零日漏洞」级别的 bug，并自主编写攻击代码。

在网络安全领域，「零日」指的是开发者发现这个漏洞后，修复它的时间是 0 天——在被发现的那一刻，它已经可以被利用了，防御方没有任何准备时间。

在之前的推送中我们也提到，Mythos 找到了 OpenBSD 中存在 27 年的 TCP 协议漏洞、FFmpeg 中存在 16 年的视频解码器漏洞、FreeBSD 内核中存在 17 年的远程代码执行漏洞（CVE-2026-4747）、一个未披露名称的生产级云计算 VMM 的内存损坏漏洞，以及多个主流浏览器的沙箱逃逸漏洞。这些 bug 都已经存在十年甚至二十年之久，之前从未被任何人或工具发现。

为什么这些 bug 能藏这么久？显然不是因为它们太简单而被忽略，是因为太复杂：需要跨多个维度的推理，加上精确的触发条件。

目前安全行业最主要的自动化工具是 fuzzer（模糊测试器），给程序喂大量的随机输入，看它会不会崩溃。Fuzzer 擅长发现「输入 X 导致崩溃」这种简单关系。

Fuzzer 不会「推理」，它只会盲测。比如 OpenBSD 的安全漏洞，需要理解两个看似无关的条件组合在一起才会爆炸；FFmpeg 那个 bug 需要构造一个精确命中特定数值的视频文件，正常使用或者随机测试，可能永远不会撞上。

但人呢？人总会推理吧？但人类审计员需要考虑规模问题。这些项目都有几百万行代码，人眼不可能逐行检查每一个文件。而且存在一种心理盲区：当一段代码已经安全运行了 27 年，任谁都会想当然地认为「应该有人查过了」。

Mythos 的质变在于它第一次同时具备了两种能力，推理和针对性实验。传统工具是「盲测」：随机输入，观察结果。人类审计是「推理」：读代码，推理漏洞，验证。

Mythos 把两者合二为一，它读懂代码的语义，提出「这里可能有漏洞」的假设，然后自己启动程序、加调试逻辑、运行实验来验证或推翻假设，循环往复。

Anthropic 强调，这些能力不是专门训练的结果，而是模型在代码、推理和自主性方面的通用改进的副产品——它们是「涌现」的。让模型更擅长修复漏洞的同时，也让它更擅长利用漏洞。上一代模型 Opus 4.6 在自主漏洞利用方面的成功率接近 0%。Mythos Preview 在同一个测试中，成功率从 2 次跳到了 181 次，都不是阶梯式提高，是平地起高楼。

Anthropic 的首席科学家 Jared Kaplan 对《纽约时报》说，他希望让更多人意识到这项技术的能力，因为这意味着模型不只是有找到漏洞、发现问题的能力，也有利用问题的能力，自动把漏洞变成可用的武器。

另一位安全研究者 Logan Graham 提出了一个更尖锐的问题：全球有大量关键基础设施运行在老旧代码上，它们过去的安全性主要依赖一个前提——攻击它们需要大量人力，「如果这个安全范式本身不再成立呢？」

你依赖的系统，正在失去保护

网络安全是个有点高大上的词，实际上，它和每个上网人的日常息息相关。

最典型的是 FFmpeg，这个开源的视频处理库，负责视频的解码、编码和转换。YouTube、Netflix、Bilibili、微信视频号、VLC 播放器，几乎所有需要播放或处理视频的软件都直接或间接依赖它。你每天在手机上看视频的时候，FFmpeg 的代码很可能正在你的设备上运行。

这样基础的设施，代码里藏着一个 16 年的漏洞，16 年来都没有人发现，想来问题也是不大了——直到 Mythos 出现。

Mythos 在这些系统中找到的漏洞，曾经没有造成问题，只是因为找到这些 bug 需要大量的人类专家时间——现在，这个阻碍不存在了。

《纽约时报》4 月 6 日的报道描绘了更广泛的图景：AI 正在从根本上改变网络安全的攻防格局。黑客使用 AI 加速攻击，防御方也只能用更多的 AI 来回应，人类安全专家正在被挤出攻防第一线。

第二天，TIME 报道了 Google 和量子计算初创 Oratomic 的最新研究，AI 辅助下的量子计算机破解互联网加密协议的时间可能比预期提前数年。Oratomic 的研究团队使用 AI 工具优化算法，将构建危险量子计算机所需的量子比特数减少了 100 倍。联合创始人 Dolev Bluvstein 说：「我们用了 AI 来加速这项研发，毫无疑问。」

Cloudflare 的安全研究员 Bas Westerbaan 的评估更是直接，「几乎世界上每一个系统都会变得对量子攻击者脆弱。」

发现问题，就会负责到底吗？

Anthropic 是硅谷最常举起「负责任 AI」大旗的公司之一，创始人从 OpenAI 离职，理由就是担心 AI 安全。A 社每年发布大量安全研究，而与此同时，也是 A 社，制造了一个对网络安全最有杀伤力的武器。

负责任披露和威胁示警之间，只有一层薄薄的边界。顺着 Mythos 的发布，Anthropic 也牵头成立了 Project Glasswing，先把这个工具给到防御方（关键基础设施和开源项目），让他们在类似能力的模型广泛可用之前修复最重要的漏洞。

这是最反直觉的部分：发现这些问题的公司，恰恰是一直在警告这些问题的公司。Anthropic 没有在假装一切安全。它在大声说：我们造了一个危险的东西，我们知道它危险，我们正在尽力让防御方先行一步。但他们也知道，其他公司的类似模型很快就会跟上。通过公开展示危险性，Anthropic 同时实现了两个目标：它建立了自己作为安全权威的地位，也向潜在客户证明了 Mythos 的能力上限。「这个模型强大到连我们自己都害怕」，这句话既是警告，也是广告。

而与此同时，你的浏览器、你使用的云服务、你的视频平台、你的加密通信——这些系统的安全范式正在被重新定义。它们所披着的安全罩，正在变得越来越脆弱。过去它们「安全」是因为攻击者需要大量的人力和时间来发现和利用漏洞，现在一个模型几小时就能完成同样的工作。

AI 安全已经不是一个行业话题。你的浏览器、你的密码、你对 AI 助手的信任——这些都在这场变革的射程之内。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

打开手机的订阅管理页面，我数了一下：过去十二个月里，我为各种 AI 应用付过费的数量是七个。目前还在续费的，两个。真正每天都在用的，一个。

难道只有我一个人买了不用吗？肯定不是。最近应用内订阅数据平台 RevenueCat 发布了一份基于 11.5 万款应用、160 亿美元收入的年度报告（《State of Subscription Apps 2026》），里面的数据很明显：不止我一个，所以 AI 应用的生意，不好做。

Demo 的那三十秒

回想每一次订阅 AI 应用的瞬间，我脑子里浮现的都是同一个画面：一段惊艳丝滑的 demo。

比如生图 App 的展示，无论什么照片，它都能一键改换背景、画风、滤镜，堪称全自动化 Photoshop。我试了一下免费版，确实很不错，然后就弹出了订阅的页面。

又比如说智能转写，举起手机说一段话，几秒钟后出来的版本，就是整理过的干净明晰的文字版，但同时跳出来的，还有免费试用的上限。

至于积分制的工具，更加是要掰着手指头用，到最后只能是，买吧买吧，买。

不买能咋办，试用的体验也太好了。RevenueCat 的数据证实，AI 应用的试用转付费率比非 AI 应用高 52%。AI 产品天生就更容易让你掏钱， 它的演示效果太即时了：你给它一个输入，它立刻给你一个看起来很厉害的输出。

这种「即时验证」是传统工具型 App 做不到的，你不可能试用一个笔记 App 或者记账工具三十秒，就觉得它改变了你的生活，但 AI 可以。

这也是为什么图像类的应用，现在普遍被 AI 加持，管你用得多不多，AI 对图像调改后带来的效果，是最立等可见的。

而我们愿意为这种「哇噻」时刻掏钱，所以 AI 应用的用户在第一个月的实际终身价值（RLTV）中位数是 18.92 美元，非 AI 应用只有 13.59 美元——高出 39%。

这并不是说我们被骗了，AI 的 demo 效应就是这么强，55% 的 3 天试用期取消发生在第 0 天。用户争夺战的成败取决于第一次使用体验，这迫使开发者必须尽快创造这种「哇噻」的时刻。

但是，没人喜欢三天试用这么短的窗口期，数据也显示，17 天以上的试用期转化率比短试用期高出 70%。尽管如此，应用程序仍在不断缩短试用期 。目前近一半的应用程序使用 4 天或更短的试用期。

快速惊艳，快速决策，这不失为一种策略，毕竟试用的越久，越容易让你发现「真相」。

第二个月的沉默

真相是，「被说服」和「真的需要」之间，隔着的距离比想象要大。

作为日常跟文字打交道的人，我发现自己对视频剪辑没那么大的需求，我只在第一周用了两次，第二周用了一次，第三周想起来又用了一次。别说我并没有那么多 vlog 要剪要拍，就是平时掏出手机来，都想不起来要拍视频。

至于有 AI 加持的日程管理工具——嗯，它确实能智能安排事务，但是前提是我能记住打开它，往里填东西，但我根本记不住……

「不够用」不是因为产品不好，而是因为我当初订阅时想象的使用场景，和我真实的生活之间，始终有距离。这个距离在 demo 的三十秒里是看不到的，只有在付完钱之后的第二个月、第三个月才会慢慢浮现。

RevenueCat 的报告数据精准地描绘了这条下滑曲线。AI 应用的月度 12 个月留存率只有 6.1%，非 AI 应用是 9.5%。

看起来差距只有 3.4 个百分点，但如果换一个说法：在订阅满一年时，每 10 个 AI 应用的月订阅用户里，只有不到 1 个还在付费。

这条曲线的陡峭程度，和开头那个惊艳的转化率形成了一个几乎讽刺的对比：进来得有多快，走得就有多快。

年付陷阱

来多几次之后，我就学乖了：能月付的，绝不年付。

年付的逻辑我太熟了：月付每月 12 美元，年付一次性付 79 美元，相当于每月只要 6.5 美元，省了将近一半。如果是在沉浸在体验完 demo 的兴奋感里，那就更上头了——当然选年付啊，少一半是多大的便宜。

但 AI 应用的年度留存率数据很现实：21.1%。将近五分之四的年付用户，在续费节点来临之前就已经不用了。非 AI 应用的这个数字是 30.7%——也不高，但至少比 AI 应用好了将近十个百分点。

更具说服力的数字是取消速度：AI 应用的年订阅取消速度比非 AI 应用快 30%。

如果你是我，你也会在某一天早上收到 App Store 的续费提醒，然后想：「等一下，我还有这个玩意儿呢？」然后你打开手机搜索，发现那个 App 的图标已经都被移出主屏幕了，收在某个文件夹里。

好嘛，这个续费通知倒是提醒我了：反手就是一个取消。

有趣的是，AI 应用的订阅结构本身就透露了这种不确定性。AI 应用中 59.8%的订阅选择了月付方案，而非 AI 应用只有 26.2%。也许不是所有人都像我一样冲动地选了年付，大多数人其实在用脚投票：我对这个东西能用多久？不知道，自己也心里没底，所以先月付看看。

原来我不是一个人，而且比我更斤斤计较的人有的是。RevenueCat 的数据显示，AI 应用的退款率中位数是 4.2%，非 AI 应用是 3.5%。而且 AI 应用的退款率上限达到了 15.6%（非 AI 是 12.5%）。

报告原文的措辞很值得注意：这意味着「已实现收入中存在更大的波动性，以及用户价值、体验和长期质量上更深层的问题」。

不久前 flowith 就出现过用户集体声讨要求退款和补偿的情况。相比于取消订阅，退款更能表示一种激烈姿态。

这不是「试了一下觉得不适合我」的轻描淡写，是用户付完钱之后真的觉得不值，是「我要把钱要回来」的程度。

要知道，退款其实是一个心理门槛很高的行为。大多数人（比如我）面对一笔几十块钱的订阅，本能反应是算了算了，就当少喝几杯奶茶了。

能驱动一个人去翻 ToS、找退款入口、写退款理由的，是一种混合了失望和恼怒的情绪：我不仅不用这个东西了，而且我后悔花过这个钱。

我在为什么付费？

诚实的说，这显然不是 AI 产品的失败，而是我和 AI 工具之间正在进行的一场「关系磨合」，就是比较周折。

回看这一年的订阅记录，我发现一个规律：我留下来的那一个 App，不是 demo 最酷的那个，也不是功能最多的那个，而是真正嵌入了我某个具体工作流的那个。它做的事情很杂，但它确实每天都在帮我省十分钟。

而那些被我退订的，有一个共同特征：它们试图说服我，我需要一种我其实并不需要的新能力。

这就是 AI 订阅的核心悖论：AI 的演示效果越惊艳，越容易让我们为「可能性」付费，而不是为「真实需求」付费。那个「哇，它居然能做到这个」的瞬间，和「我每天真的需要它做这个」之间，差着整整一个使用习惯的距离。

RevenueCat 的报告覆盖了 11.5 万款 App、超过十亿笔交易。在这个巨大的样本里，AI 应用反复上演着同一个故事：漂亮地把用户吸引进来，然后留不住。52%的试用转化优势，换来的是 30%更快的取消速度和 21.1%的年留存。

同时，用户每个月花钱的席位，可能就是在反复变化的。模型的能力在不断变化，随时会吞吃掉一些应用瞄准的某些小而精场景，也可能挤掉竞对。从 ChatGPT 到 Gemini 到 Claude，光是通用型 AI 我就换过三次，御三家谁的模型大进步了，钱就去哪里，但我肯定是不需要同时订阅两个同类型产品的。

不过，我注意到另一个数字：目前，所有订阅类应用中有 27.1%是 AI 应用，一年前这个比例更低。这意味着越来越多的产品正在加入这个赛道，也意味着我们作为用户，可能会在很长一段时间里继续重复这个循环——被说服、订阅、冷却、退出、再被下一个 AI 应用击中，反反复复。

也许总有一天，每个人都会像我一样，在手机里稳定地留下一两个真正有用的 AI 工具，然后对剩下的那些「可能性」免疫。而在此之前，我们还会继续为那三十秒的 demo 买单。

下次再有一个 AI App 弹出年付页面的时候，我会试着问自己一个问题：我是在为它每天能帮我做的事付费，还是在为刚才那三十秒的惊艳付费？

如果答案是后者——选月付吧，可能多付个几块钱，但至少能快速止损。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。