2025 年，小鹏 MONA M03 以 40.6% 的市场占有率，拿下了 A 级纯电轿车市场销量第一。

这个数字很夸张，它已经超过了第二名到第五名的总和。放在竞争最拥挤、价格战也最凶的区间里看，这样的领先幅度，已经不是一句简单的「性价比高」能概括的了。

那么买这辆车的人，到底是谁？

小鹏官方公布的数据显示，小鹏 MONA M03 53% 的车主年龄不超过 30 岁，49% 是女性，50 岁以上用户只占 8%。

这是一群典型的年轻城市用户，他们在意设计，在意科技感，也在意预算花得值不值。

MONA M03 从立项开始，瞄准的就是这样一批人。到了今天刚刚更新的 2026 款车型上，这套精准的「讨好」逻辑依然在延续。

2026 款小鹏 MONA M03 一共有 6 种版本配置，起售价为 11.98 万元，分了 Plus、Max、Ultra 三个版本，从 Max 开始配备图灵 AI 芯片。

从内到外，都是「降维打击」

乍一看，新款小鹏 MONA M03 在外观上的变化并不大，标志性的回旋镖大灯、C 柱风刃，配合黑色饰条营造出的悬浮式车顶，依然是我们熟悉的那套视觉语言。

车身三围也原封不动，依旧是 4785 / 1896 / 1445 mm，轴距 2815 mm，后备厢容积 621 L，并搭载电动掀背尾门，维持了原本已经足够的竞争力。

但小鹏在细节上做了不少调整。

前后保险杠重新做了造型，换上钢琴烤漆风格的运动包围，后保险杠两侧加入导流槽，底部加上了一条贯穿式红色灯带。整车的视觉重心被进一步压低，看起来更贴地，也更有攻击性。

不仅如此，无边框外后视镜直接给成了全系标配，轮圈也一口气掏出 3 款新样式（1 款低风阻、2 款运动版），19 英寸规格配上了米其林轮胎。

类似的变化，还发生在工艺层面。

新车清漆改用巴斯夫 2K 配方，厚度硬拔了 20%，光泽度冲到了 92 以上。

配色除了原先的暗夜黑、星云白、星雨青、星瀚米、星暮紫、微月灰这 6 款经典色，又添了罗兰紫和牛油果绿，全系共 8 种车漆。

MONA M03 此次改款的重点放在了座舱内，

这些年，国产纯电车在 10-15 万这个价位段，最容易翻车的地方就是座舱，往往是材质透着廉价、做工经不起细看、细节处处敷衍。

但小鹏 MONA M03 是个异类。

新款车型内饰提供拂晓紫、晨雾灰、夜幕灰 3 款配色，软包覆盖面积超过 70%。车顶棚换成了更具高级感的仿麂皮绒材质，中控台和门板开关区域喷上了 UV 触感漆，扬声器网罩用上了全金属蚀刻工艺，现款的氛围灯更是升级成了 256 色寰宇光瀑方案，支持 100 档亮度调节。

实用性上的小修小补也能看得出来小鹏很花了一番心思。

前排杯架后移，给前置的双手机托盘腾出了位置，其中一处支持 50 W 无线快充；门板底部做了封闭处理，可以放雨伞；中央扶手下方采用镂空设计，用来扩展储物空间。

舒适性配置上，小鹏这次也加码了不少。

新车前排座椅坐垫加长，标配 14 点按摩功能，覆盖臀部到大腿区域；全景天幕升级为双层镀银 Low-E 材质，紫外线隔绝比例达到 99.97%；遮阳板化妆镜面积比现款扩大 2.7 倍，还支持 3 档色温和亮度调节。

同时新车前挡风升级为隔音玻璃，前排两侧换成双层夹胶玻璃，还新增了 RNC 主动降噪模块。以及最重要的，新款小鹏 MONA M03 加入了热泵空调，冬季暖风工况下电耗可降低 50%，对应冬季续航最多提升 30 km。

动力部分，虽然新车电机规格没变，依旧提供 190 马力（225 N·m）与 218 马力（250 N·m）两种配置，电池组分为 51.8 kWh 、61. 6 kWh和 62.2 kWh 三档，不过供应商悄然从弗迪切换成了亿纬动力。

倒是电驱升级为了小鹏自研混合碳化硅扁线电驱，峰值效率达到 95%，这套电驱配上 X-HP 3.5 智能热管理系统，官方称让新车在老款的基础上又能多跑 20 到 30 km，CLTC 极限续航来到了 640 km 。

底盘部分，新车全系升级为了自适应阻尼减震器，可以根据路面状态实时调节软硬。最小转弯半径 5.3 m，百公里制动距离 35.63 m。

官方还完成了 5 项极端爆胎稳行测试，自适应阻尼和实时扭矩分配里可以协同控制车身偏移，在 170 km/h 的超高速下单前轮爆胎，靠着自适应阻尼和实时扭矩分配的系统救场，车身依然能保持稳定。

智驾，毫无疑问是小鹏的灵魂，也是这次 M03 最锋利的一把刀。

从 Max 版开始，新车就搭载小鹏自研图灵 AI 芯片，算力达到 750 TOPS，替代原先的双颗英伟达 Orin-X。

在小鹏原有的产品体系里，图灵芯片此前是更高价位车型才有的配置。如今把它下放到 MONA M03，等于把小鹏现阶段最顶级的智驾算力平台，放进了一台 A 级轿车里卖。今年下半年，它还将获得第二代 VLA 的蒸馏版升级。

这套坚持不配激光雷达的纯视觉方案，支持全国高速、城市及快速路 NOA，还有「车位到车位 2.0」，可以从出发地地库自动泊出、过闸机、行驶到目的地园区，再泊入收藏车位，形成完整的自主驾驶链路。

从小鹏官方的实测视频来看，不论是避让神出鬼没的自行车和电摩，还是在拥挤混乱的批发市场里穿梭，系统都果断得毫不迟疑。

在十几万的价格段，这种智驾能力几乎是降维打击。

配合智驾的，是升级后的座舱大脑，新车搭载联发科 MT8676 芯片，15.6 英寸中控屏分辨率升级至 2.5 K，运行天玑 AIOS 6.0 系统，支持全域超感车道级导航。

销量，是把双刃剑

再说回开篇提到的那个 40.6%。

这个份额的形成，显然不是单纯靠低价冲出来的，真论拼刺刀，这个价位从来不缺狠角色。

MONA M03 的成功，本质上是「产品定义」的胜利，它敏锐地圈出了一批特征极度清晰的买家，然后把有限的成本，精准且粗暴地砸在他们最敏感的痛点上。

颜值、内饰质感、储物空间、静谧性、音质、智驾、冬季续航……这些点单独看都是细枝末节，但缝合在一起，就成了一个无法拒绝的购买理由。

但这套凌厉的打法，也给小鹏自己埋下了一个结构性的隐患。

当消费者花十几万，就能享受到小鹏现阶段最顶级的智驾芯片和近乎全套的功能覆盖时，未来 P 系、G 系、X 系在智驾上的差异化护城河，无疑会被极度压缩。

等这种认知在大众层面固化后，用户很容易产生一个很直接的疑问：既然这台车已经给到了这么多，我为什么还要多花十几万去买一台更贵的小鹏？

坦白说，这并不是 MONA M03 的错。这是所有在下沉市场狂飙突进的品牌，迟早要撞上的一堵墙。

破局的解法通常有两个：要么在昂贵的高端车上，建立起智驾之外的绝对壁垒，用更惊艳的设计语言、更炸裂的三电上限、更奢华的材质，让「贵」变得理所当然；要么，就是在智驾功能上强行划出三六九等，让旗舰产品在体验上永远领先半个身位。

MONA M03 的份额越高，这个问题就会来得越快，MONA M03 卖得越疯狂，市场份额占得越大，这个问题就会倒逼得越紧。

它就像一把双刃剑，一边在拓宽着小鹏的疆土基本盘，一边也在无形中，悄悄抬高了品牌下一步向上的门槛。

小鹏目前给出的答案是 GX，一辆定位超过 9 系的旗舰 SUV 。

而它的成败，才是真正决定了小鹏能否重回高端市场。

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有多少会议的录像，你从来没有回看过？

我想有些人的答案是：几乎全部。

录制文件躺在云端，没有索引，没有摘要，于是我们宁可在手机备忘录里潦草记几行字，也不去动那个文件夹。时间一长，会议录像的意义，就只剩下一种：防止对方事后翻脸说「我没说过这句话」。

作为腾讯会议的深度用户，我用它录过选题会、采访，也录过早八课、小组讨论。录制于我而言，从来只是个存档动作。因为我总要花 3 倍于会议时长的时间，去整理笔记、提炼重点、定位关键信息。稍有不慎就会遗漏核心点，主打一个「摸鱼一时爽，整理火葬场」。

腾讯会议这次「智能录制」的升级动静不小。变的不仅是准确率，还包括整个框架。它引入了多模板机制，不同类型的会议，AI 会用不同的方式帮你整理。

看到「AI 帮你整理会议内容」，可能你和我的第一反应是：又来。这种功能见得太多了。生成出来的东西，要么是逐字稿套了个排版，要么是把你说的话复读一遍加了个标题。

但这次可能真的不一样，我拿了几种完全不同的会议来试，工作周会、大学课堂、客户拜访，看看它到底能整出什么花来。

体验入口：

第一步：在会议中开启「云录制」，会议结束后录制文件将自动保存进入你的「录制」文件中。

第二步：进入腾讯会议客户端/APP，点击「录制」（APP 请从「我」-「录制」），在全部文件中，选择任何一场会议，进入后即可查看该功能。

不同的会，终于有了不同的整理方式

我先拿了一场最常见的周会开刀。

这会会一般信息密度不高但杂乱，我过去通常的处理方式是：打开录制文件，拖着进度条找到关键段落，然后打开备忘录开始手动敲：谁说了什么、结论是什么、谁负责跟进。

这次我什么都没做，会后直接打开录制文件，选择「智能总结」模板。

在这场周会的录制里，AI 把内容切成了大约 6 个段落，排期讨论、预算确认、人员安排，每一段标题都对得上我的记忆。单是这一个功能，就帮我省下了至少一半的整理时间。

对于大多数日常工作会，这个通用模板已经够用了。但腾讯会议这次真正让我觉得有意思的，是接下来这件事。

因为不同类型的会议，对「重要信息」的定义完全不一样。

一节课的核心是知识点和考试重点，一场客户拜访的核心是预算、决策链和痛点，一次项目启动会的核心是里程碑和责任人。让一套 AI 模板包打天下，就像让同一个实习生既写课堂笔记又写销售报告。能用，但不专业。

腾讯会议这次一口气推出了 5 个场景化模板，我拿大学生最刚需的「学霸助手」先测了一场早八课。

周三早八，文学翻译鉴赏课，老师用英文开场，PPT 切换的速度比我意识清醒的速度快一倍。

和往常一样，进入会议我顺手点了云录制，然后把脑子调到了省电模式。

下课后，我先点开了逐字稿，中英夹杂，密密麻麻。「so」和「就是说」交替出现。

我在屏幕前坐了三秒，头开始疼，算了，直接看「学霸助手」模板整理的纪要。

整齐的语段就这样萌萌地看着我。

我在复盘时发现一个有趣的细节：老师在讲「Memory, like olives, is an acquired taste.」这句话如何翻译时，用了相当长的篇幅分析「acquired」，AI 纪要把这段内容压缩成了要点，而不是一堆原话的堆砌。

最让我觉得贴心的是，组队人数、抽签规则、评分占比等重要细节都无一遗漏。

但 AI 的输出不是终点。我还可以随时在要点下面加一段自己的理解，操作就像在一篇文档里插入注释一样自然。 我的思考、我的补充、我的疑问，都能和课程内容牢牢绑定在一起，随着学习过程不断丰富，最终变成完全属于我的学习资产。

对中小企业来说，多模板可能更值钱

除了学霸助手，腾讯会议还准备了汇报总结、项目启动纪要、客户拜访纪要（MEDDICC）和客户分析（BANT）四套模板。

我有个做 ToB 销售的朋友，团队六个人，没有 CRM 系统，客户信息全靠微信收藏和脑子。每次见完客户回来，主管问一句「对方预算多少？谁拍板？」他就开始翻手机备忘录上潦草的三行字，剩下的全凭印象。

他不是不知道 BANT、MEDDICC 这些专业销售框架好用。客户预算、决策人、需求、时间线，哪条漏了都可能跟错单。但六个人的小团队，哪有精力每次见完客户还坐下来花半小时填表？

行业里有个数据说，用对了销售资格认定框架，成交率能提高 67%。道理大家都懂，卡就卡在执行上。

这次我帮他试了一下 MEDDICC 模板。操作很简单：客户拜访时开着腾讯会议的云录制，聊完之后切到 MEDDICC 模板，AI 直接把聊天里提到的预算范围、谁是最终决策人、客户痛点、竞品情况这些信息，按框架归好了类。

他看完说了句：「我以前花半小时填的东西，它开完会就填好了。」

BANT 模板也是同样的逻辑，预算、决策权、需求紧迫度、时间线四个维度自动归位。对他这种小团队来说，这招属于「轻资产、重方法」。

买不起几十万的 CRM，请不起咨询公司做销售培训，但开个腾讯会议、选对模板，AI 就能帮你把客户信息按专业框架整好。说白了，方法论本身不贵，贵的是执行成本。现在执行成本被 AI 干掉了。

会议能被追问，元宝是我的私人秘书

如果说智能纪要解决的是「会后整理」，那「问元宝」解决的是更深一层的问题：会议内容能不能被追问。

我们或许都经历过，在五六个人的工作会议中，大家都在说话，你很难在实时对话中同时追踪每个人的立场演变，注意力往往被最强势的那个声音带走了。

现在你直接点击逐字稿里参会者的昵称，就可以让元宝总结 ta 的全场观点。分人总结之后，这五六个人分别说了什么、各自强调了什么、在哪个问题上有过保留意见，全部清晰呈现。

会后追问，才是「问元宝」更日常的用法。

做访谈时，有位受访者提到了心盲症（Aphantasia）这个概念，我当场不好打断就没追问。会后让元宝结合那段访谈内容和外部资料给我解释，它把受访者的个人描述和认知科学的外部知识结合起来，标注了哪些内容来自录制，哪些来自联网检索。

之前遇到陌生概念，要花几小时翻知网、查文献，既耗时又容易出错。现在元宝直接完成「访谈内容解读 + 权威知识补充 + 信源标注」一站式服务，整理好的内容稍作调整核对，就能直接放进论文附录或注释里了。

大学生们课后如果需要给组员发组队通知，直接输入「根据本节课的分组要求，生成一份组队通知，明确组队时间、人数要求、报告占比、抽签规则」，一份清晰得体的通知立刻生成，复制粘贴就能发到群里。

这样一来，「会议内容」就从一段只能播放的音视频，变成了一个可以被追问、被延伸的知识库。你只需要告诉 AI 你想知道什么，它帮你从里面捞出来。

会议录制的终点，是「随时调用的记忆」

以前我对会议效率的期待，就是开完能有份纪要就谢天谢地了。但纪要只是信息的归档，归档之后的信息怎么再流转、怎么被用起来，才是真正决定效率的环节。

这一年腾讯会议把 AI 嵌进了会议的每一个角落。现在，多模板管整理，元宝管追问，整条链路终于没有断点了。

你可以追着它问、往里面加自己的笔记，甚至让它联网帮你查资料。会议录制文件第一次变成了一个活的东西。

我翻了翻云端那堆从来没打开过的旧录制文件，原来早就支持了，过往文件也能用。

那些在云端躺了几个月的早八课录像，我可能要重新打开了。不是为了复习，只是想知道，那节我快睡着的课，AI 眼里的「核心知识点」到底是什么。

与其说这是会议录制，不如说是把工作生活里，那些过去没有被好好整理的上下文记忆都留存了起来。

这，才是「会议录制」这个动作之后真正应该有的结局。

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没想到，苹果就这样无声无息地推出了 AirPods Max 2，定价还是 3999 元。

将芯片从 H1 升级到 H2，蓝牙版本、降噪性能提升的同时也加入了自适应音频功能。机身搭载了苹果设计的大动圈单元，配合 H2 芯片在音质上也起了一些变化。

对比之前只是替换成 USB-C 接口的小小「升级」款，AirPods Max 2 算是在一些细微的地方和功能表现上做了一点实际的小调整。

降噪，最大更新点

配置上最大的升级，还是要从换芯说起。

AirPods Max 2 双侧都搭载了 H2 芯片，自身支持的蓝牙版本从上一代的 5.0 升级到 5.3。

连接稳定性表现和之前差别不大，AirPods Max 2 现在连接 MacBook 和 iOS 设备用非官方应用看视频和游戏基本上不会感受到明显延迟，日常使用的无线表现还挺稳定的。

降噪表现也很强，AirPods Max 2 能够压住办公场景、咖啡厅中的常规噪声，像是空调的风噪声、键盘敲击声以及咖啡厅中的背景音乐，戴上耳机之后都基本听不到了。

像我这种工作时会在笔记本下方垫上一个 6 风扇的散热器矩阵的用户，戴上 AirPods Max 2 之后基本听不到风扇的声音。就算是把风扇开到最大然后贴近听，也只是有一点风细微流动的感觉。

而且，AirPods Max 2 降噪切换的响应速度很快。它检测到用户带上就会马上开启，开启会有一个短暂的变化过程，让你感受到降噪开启的过程，不会有「啪」一下瞬间变安静的突兀感。

降噪开启时，耳机内的感觉都很干净和安静，没有很明显的底噪出现，这对于提升声音的听感也有帮助。

除了降噪性能有 1.5 倍提升，AirPods Max 2 比上一代还增加了自适应降噪音频的功能。它能让耳机主动调节降噪级别，根据不同的环境改编降噪力道，从而保证佩戴舒适度。调节也很无感，人戴着走过场也不会有明显感知，增加使用舒适度。

用户可以通过左侧耳机上的按键，自主切换到通透模式。

不得不说，苹果的通透模式还是目前做得最好的一款。通透模式下的声音很自然，风声很顺畅绵滑，键盘敲字的声音很真实，人的讲话声不会有明显的「麦克风录制感」，开启之后跟摘掉耳机的感觉差不太多。

日常在咖啡店使用，只需要简短和别人交流，用这个模式就行。

声音，更甜更饱满

声音方面，AirPods Max 2 搭载苹果设计的动圈单元。和上一代 AirPods Max 相比，二代改用了 H2 芯片，并在耳机上加入了定制的高动态放大器。

机身内置自适应均衡功能，这项功能已针对 H2 芯片进行重新调校。用户佩戴之后，耳机可以根据耳机的佩戴情况（耳垫的贴合度、佩戴形态等要素）对声音输出进行调整，从而输出适配适合当前佩戴状态的声音效果。

连接方式的部分，AirPods Max 2 同样支持 USB-C 连接和蓝牙连接。

手机和 MacBook 以 USB-C 有线连接的时候，耳机会启动成支持无损音频的有线连接模式，在 iOS 和 macOS 的声音菜单会明确标注出来给用户选择。

蓝牙的部分，目前还是只有不支持无损的 AAC。AirPods Max 2 要听到无损，还是只能用 USB-C 有线连接。

听感部分，苹果这次加的高动态放大器可配合定制单元提供更多动态，在声音的低频、人声以及声场表现方面会有所提升。

声音整体比上一代听着更加厚实饱满，鼓点的质感和敲击时力道更强，层次感也比上一代突出。加上，这次苹果调声时提高了整体的清晰度，声效处理更突出，声音的边缘也比之前锐利，提升锐度的同时增加声效的饱满度，会让声音听起来更加扎实丰富，不至于因为提升锐度、清晰度而产生干涩感。

除了声音厚度和质感提升，AirPods Max 2 的声音延展比上一代舒服和顺畅。

特别是在用 USB 播放无损音频的时候，信息量增加、声音精度提升时，AirPods Max 2 的声效边缘更加顺畅，没有明显的棱角，听起来更舒服。乐器的发声过程更加完整，乐器的余韵慢慢消失，这个过程更加真实，听起来数码感也降低不少。

声音精度提升的同时，高频听着也不那么刺激和干涩，声音也能多出一些甜味衍生的高级感。

不过，在 AAC 蓝牙编码的限制下，无线会比有线听着稍稍毛糙一点。如果实在家中或工作桌前面想收音乐，那用有线还是会对音质提升有帮助。

稳定的基本盘

从包装到外观设计，AirPods Max 2 延续了系列的整体风格。

上下层天地盖纯白包装展开之后就是装在智能耳机套里面的 AirPods Max 2，耳机没有折叠结构，头梁加上耳机套刚好能够固定在包装内圈中，可以像手提袋一样提起来。

耳机下侧，附带了一条 USB-C to C 的数据线，可以连接 AirPods Max 2 进行充电和音频传输，剩下的还有一些纸质文件。

AirPods Max 2 的配色和上一代一致，苹果还是提供了午夜色、星光色、蓝色、紫色还有橙色这五个选项。机身外观也没有变化，在还没推出新一代专属的特别配色时，你似乎很难分从外观上分清两代的差异。

机身整体也没有太大的变化，AirPods Max 2 用的还是那个整体覆盖着亲肤材质的网状设计头梁，整体重量是 386.2g，放在旗舰定位的头戴式耳机里面还算是比较重的一款。

基于出色的人体工学设计，头梁和偏松软的网状耳罩能够缓解绝大部分的佩戴压力，AirPods Max 2 在保证稳定的同时，佩戴时没有明显的压力生成点，戴着耳机的头活动起来也挺轻松的，和两百多克的索尼 WH-1000X 系列比起来差别不大。

不过，为了保证佩戴的稳定性，AirPods Max 2 的头梁还是会调得有点紧，部分头围较大的用户佩戴时还是会觉得有些夹头。

我个人的话觉得还好，戴着眼镜使用时，松软的耳罩也可以缓解掉压力，佩戴还算舒服。

有一点要提到的是，AirPods Max 2 耳机上的滑槽要比上一代顺滑舒服。以前想带上头再调整会有些吃力，新版就要舒服很多了。

机身设计一致，续航的差别也不大。根据官方数据，AirPods Max 2 和上一代一样都是在开启降噪下能持续播放 20 小时。

新旧款，怎么选

新推出的 AirPods Max 2，定价还是 3999 元，和上一代一样。

降噪更强，声音更加饱满更有味道，听感在保持苹果原有的理智和平衡时多了一些适应大众口味的味道，让这杯「白开水」变成了有一点原生味道的「矿泉水」，更好入口也在味道上多了一些记忆点。

加上苹果设备的原生态全功能支持，还有优秀的佩戴感和时尚属性，它还是目前最适合 iOS、macOS 设备的旗舰级头戴式无线耳机。

如果你不纠结没有蓝牙无损编码，又或者是没有打算在增加手机 USB-C 接口的负担，那现在直接买这款 AirPods Max 2 也没有问题。

这个定论，对于拥有 Lightning 接口版 AirPods Max 的用户一样。

但如果你已经拥有 USB-C 口的一代 AirPods Max，目前对手上耳机的续航、降噪和声音表现都很满意，那现在也不急着升级，等苹果来更大幅度的升级，又或者是真正推出无损编码的时候再考虑也不晚。

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今天，火山引擎公布了一个数据，豆包大模型日均 Token 使用量突破 120 万亿。

三个月前，这个数字是 60 万亿。2024 年 5 月豆包大模型刚发布的时候，是现在的千分之一。

120 万亿 Token 是什么概念？

按 3 月国内主流大模型约 2-4 元/百万 Token 的输入价格粗算，这意味着每天有 3 到 5 亿元在 GPU 上燃烧。一年下来就是千亿级支出，相当于烧掉网易一整年的营收（网易 2025 年全年净收入 1126 亿元）。而这只是一家公司、一个模型平台、一天的量。

这个数字放在更大的盘子里看更有意思。

3 月 23 日，中国发展高层论坛 2026 年年会披露：今年 3 月，中国日均 Token 调用量突破 140 万亿，对比 2024 年初的 1000 亿，两年增长超千倍。同月，中国 AI 大模型周 Token 调用量连续三周超越美国。OpenRouter 数据显示，3 月第三周全球 AI 大模型总调用量 20.4 万亿 Token，中国占了 7.359 万亿，全球份额 36%。

晚点 LatePost 此前报道过另一个细节：全球日均 Token 消耗量超过 100 万亿的公司，只有三家。OpenAI，Google，字节跳动。

更值得琢磨的是，OpenAI 和 Google 的 Token 消耗来自全球市场，而字节跳动的主要来自中国。一个以国内市场为主的平台，Token 吞吐量已经和两个全球化巨头平起平坐。海外部分还在爬坡。

火山引擎总裁谭待拆解了增长背后的两个引擎：AI 视频创作爆发，AI 智能体加速普及。

这两件事在过去三个月同时「人传人」了。

龙虾来了，Token 的烧法变了

OpenClaw 爆火之后，所有人都在谈 Agent。一只「龙虾」让整个行业意识到：Agent 时代的 Token 消耗逻辑跟聊天时代完全不同。

以前你跟大模型对话，一问一答，几百个 Token 就够。现在一个 Agent 要自己思考、规划、调工具、检查结果、出错了还得自我纠正，一个复杂任务跑下来，Token 消耗是普通对话的几十甚至上百倍。

火山引擎自己的 ArkClaw 就是个缩影。秒级配对飞书，微信、钉钉、微博也能接入，升级了网盘做端云协同。每一个「自动」的背后，都是 Token 在高速流转。

谭待提了一个判断：企业用好 Agent 的关键是三件事，模型、安全、技能（Skills）。

模型是 Agent 的大脑，今年 2 月发布的豆包大模型 2.0 在视觉理解上已经跻身全球第一梯队，国内第一。安全是底线，火山引擎刚拿下信通院「智能助理智能体产品可信能力认证」和「安全防护产品有效性认证」双认证，国内唯一。

但光有聪明的脑子和安全的笼子还不够，Agent 得有手有脚，能干活。Skills 生态的广度直接决定了 Agent 能力的天花板。

这也是当天另一个重磅消息的背景：OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 和火山引擎共同宣布，双方共建的 ClawHub 中国镜像站（mirror-cn.clawhub.com）正式启动运营。

之前国内开发者用 ClawHub 上的 Skills，经常遇到访问慢、不稳定的问题。镜像站解决的就是这个痛点：高频访问不再卡，Skills 更新能及时同步。Peter Steinberger 甚至在发布现场用「龙虾」生成了一段视频来宣布这个消息。

在火山引擎平台上，累计 Token 使用量超过一万亿的企业客户，已经从去年底的 100 家增长到 140 家。三个月多了 40 家「万亿俱乐部」成员。

Seedance 2.0 开放公测：企业级视频生成有了「安全底座」

同一天，火山引擎还宣布 Seedance 2.0 面向企业用户正式开放 API 公测。

Seedance 2.0 是视频生成领域的全球 SOTA 模型，但让它对企业真正可用的，不只是生成质量。火山引擎为它建了一套覆盖全流程的肖像与版权安全标准，从输入素材的合规校验，到生成过程中的肖像权保护，再到输出内容的版权风险拦截。Deepfake、侵权这些让企业法务部夜不能寐的问题，在模型层就做了拦截。

这套安全机制覆盖视频生成涉及的各种模态和创作前后的全部环节。说白了，火山引擎选择在模型最火的时候，先把安全门焊死，再把 API 钥匙交给企业。

对企业来说，这解决的是一个很现实的问题：敢用。 品牌广告、电商视频、营销物料，这些场景对版权和肖像的敏感度极高。没有安全兜底，性能再强企业也不敢大规模接入。

谭待描述了企业 Agent 建设的两条路径：敏态和稳态。 敏态 Agent 像 ArkClaw，是员工的「创新试验场」，让每个 HR 变成更好的 HR，让每个分析师变成更好的分析师。稳态 Agent 则把验证过的最佳实践流程化、规模化，嵌进合同交易、生产管理这些容不得幻觉的场景。

两条线不是二选一，是一个飞轮：个体创新在 ArkClaw 里激发，沉淀到 HiAgent 变成组织能力，再通过 Skill 和 API 反哺给每个一线员工。

120 万亿背后， Token 工厂崛起

黄仁勋最近定了个调，到 2027 年，全球计算需求将突破 1 万亿美元。他说 Token 是新时代的基础货币，数据中心不再是存储文件的仓库，而是生产 Token 的工厂。

那接下来就必须追问一个问题：谁在为这些 Token 买单？

火山引擎平台上 140 家企业的累计调用量破万亿，换个角度想，AI 的成本结构正在从「一次性买模型」变成「按呼吸计费」。而 Token 价格，正在暴涨。

过去一个月，涨价的消息像多米诺骨牌一样接连倒下。

智谱一个月内两次调价，GLM-5-Turbo 涨 20%，GLM Coding Plan 中国区涨 30%、海外涨超 100%，一季度 API 整体定价较上一代提升 83%。智谱 CEO 张鹏在业绩说明会上说了一句意味深长的话：涨了 83%，调用量还是增长了 400%，供不应求。

此外，3 月 18 日同一天，阿里云和百度智能云同时发布涨价公告，AI 算力产品上调 5%-30%，存储涨 30%。腾讯云更早一步，3 月 13 日就调整了智能体开发平台的计费策略，部分模型涨幅超过 4 倍。

再往前看，亚马逊 AWS 1 月对机器学习容量块涨价 15%，谷歌云也在同期悄悄调高了数据传输服务价格。

国内三大云巨头加上海外两大巨头，在同一个季度里集体涨价，不是偶然。 有人算过一笔账：OpenClaw 用户的单日人均 Token 消耗量是传统聊天用户的 20-50 倍。

当海量用户同时把 Agent 跑起来，需求端的增速远远跑在了供给端前面——GPU 产能、电力、数据中心，都需要夯实基础。黄仁勋说 Token 是基础货币。但货币可以存，可以囤，可以等升值。Token 不行。Token 生产出来的那一刻就被消耗掉了，更像电力。

而电力这个词，从来都不只是技术问题，谁控制了发电和输电，谁就拿到了定价权。电网要受监管，通信要发牌照。Token 呢？现在还没有人回答这个问题，但每个厂商都想成为答案。

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《奇点临近》是一本 2005 年出版的关于未来技术预测的书，如今看来其中诸多预测都过于乐观，比如说关于 VR 在 2010 年就能普及和成熟的预测。

但有一个预测又明显保守了，这本书里预测到 2029 年才会有突破图灵测试的人工智能电脑出现。实际上，2023 年的时候，ChatGPT 就已经完成了图灵测试。后果就是，社交网络上遍布着各种难以分辨以假乱真的 AI 生成内容，再然后，针对 AI 生成的垃圾内容有了专属名词「数字泔水」。

人们对于技术奇点临近的感知有所不同，真正让我感受到震撼且明确感知 AI 技术足以断代的事情是《牌子》这个依靠 AI 生成的视频。

所以，我希望在往下看下去之前，可以先抽出 7 分钟的时间，先看看这个在 B 站已经有 1800 多万播放量的视频：【牌子】当世界过分“诚实”，我们要如何保持好奇与勇气。

B 站 Up 主 DiDi_OK 是这个视频的作者，他的作品最终也获得了 B 站首届 AI 创作大赛开放赛道的一等奖。他在颁奖典礼上的分享，在我看来，其价值并不亚于《牌子》这个视频，如果说《牌子》这个视频的价值在于让人们认识到，AI 生成视频的上限在哪里，那么这个分享的价值就在于这个「上限」如何产生的。

DiDi_OK 分享全文

（为了方便阅读，我自作主张加了小标题）

大家好！非常荣幸能站在这里给大家分享一下我的创作过程，首先我做一个自我介绍。我叫 DiDi_OK，之所以叫这个名字，是因为我曾用名有一个字是 D，所以从小到大，所有人都叫我弟弟，大家都可以占这个便宜。

目前我在伦敦从事广告制作行业，突然做 AI 其实是顺水推舟的事情，今天非常荣幸可以跟所有的朋友分享我是如何做这个故事，以及 AI 过程中我个人的想法。这里叠一个甲，有可能有一点有一些小暴论，但是的的确确是我真实的想法。

把不吐不快的感受表达出来，这是创作的初始条件

第一，我分享一下我初始创作的灵感。我在很多采访和分享中提到过，其实《牌子》的最初创意是圣诞节期间和朋友们去土耳其旅游得到的灵感。

这里有几张图，比如说前面两张和最后一张都是来自土耳其的照片，这是我第一次经历，我到了一个没有办法说母语，说英语也没有用的地方，我完全无法理解很多牌子的意思，我只能用 ChatGPT 跟当地的司机进行有障碍的沟通，这个时候我恰巧意识到好像图形一开始就是人类交流的语言。

第三张图是很重要的图，是英国朋友家的照片，在他家洗手间上看到两个感叹号，我当时有一个我自己的感受，我最终没有选择问他，因为我觉得这个留给我的故事更有意义。这就是我初始的创作，大家会看到这是一个比较有形式化的创意出发点。

接下来就有一些我真正比较内核的表达在里面，对我来说，我从来不认为故事是目的，我认为表达才是我们每一次行动的目的，至少我是这么坚持的。日常生活中我相信每个人都有非常多的感受，比如说对我而言，圣诞节期间，我有一个非常强烈的感受就是愤怒。因为那一段打开新闻会有非常多不太美好的新闻，比如说打仗，我平时在伦敦会感受到多种族熔炉下，每一个种族下有一些剑拔弩张不美好的感觉，我觉得都 2026 年了，怎么人还坏成这样子？

有了愤怒自然有诉求，我是有一个期待的，我非常期待能够感受到我小时候感受到的感觉，就是所有人在一起，比如说 2008 年地球村的感觉以及我是有一个时代烙印的，我从小看《独立日》《指环王》，我非常怀念我第一次指环王白城保卫战的画面，同时我也非常怀念《哈利波特》中霍格沃茨保卫战的画面，我很费解为什么最近看不到这些东西了，这就是我的期待，我期待再次看到这样的画面，以及我感觉你们不做，那我来做，这是我的第二个期待。

最终落实到一个表达，我的核心表达就是人与人之间的隔阂变少，说人话就是能不能真的把对方当成人，大家一起做一件事，就像《加勒比海岛 3》每一艘船升起自己国旗的画面。

这是我个人的公式，每次做片子我会套这个片子，我称之为前期的思维导图。首先是表达，找到了表达点，一定是发自我内心的感受，我可能不说出来就说睡不着。这个时候我会再问自己这个表达是否有价值，这个表达传递给他人是否会带来困扰还是会带来比较有意思的感受，这是我的第一步自我审核。

表达就像请客吃饭，要考虑受众，也要考虑成本

第二步就到了形式的问题，因为我感觉做片子，对我来说更像是我请客吃饭，我有一个非常独特的，可能是家乡菜或者是我自己研究的一道菜，如果我只是直接端到客人面前是有一些唐突的。

比如说我想请一个外国朋友吃我最喜欢吃的臭豆腐，我直接端给他，他大概率是拒绝的，这个时候我要出于我的礼貌，比如说该有的刀叉要备好，可能该有的中国比较著名的菜，像糖醋里脊、宫保鸡丁还是要准备，潜移默化中给对方一定的时间去接受，在合适的 timing 我端出我的臭豆腐问一下，你尝一下，有可能会喜欢，这个对我来说就是形式。

在《牌子》片子中，我最终选择了我自己觉得很有意思的形式，就是各种各样的牌子。这个时候会引出另外一个点，何为有意思，何为有意思的形式。我们回想起来这些著名的影视作品中的设计，比如说《星球大战》中的死星是传奇的武器，一整颗星球是武器，但是整个视觉语言非常简单，就是球体，大家不需要有过多的理解成本就可以理解，这是一颗人造星体，具有超级威力，这样的设计方式在《星球大战》中非常多，《星球大战》表现速度感的几艘主要的飞船，我看到了设计理念，基本上来自衣服夹，这种方式是一种比较快速能够把观众代入故事的手段。

这步结束以后我会再问自己技术上是否可行？尽管现在有非常多的 AI 工具，比如说 SeeDance2、可灵，它们都非常优秀。但是作为小团队或者个人作者，我依然考虑一个问题，就是我是否可以在单位周期内完成这份作业，如果单位周期内无法完成，我个人的情绪就会散掉，所以我第一步就来预判，有了好的形式，它是否成本可控？技术可控？也在第三步我会 pass 掉非常多的创意，有可能这些创意很酷了，但是我无法控制它的成本。

在这三步之后，我会再次问自己，这一系列的做法之后，我能否回归我的表达？这一点有点类似于姜文提到的我就是为了这盘醋才包的饺子，如果我饺子包完，我的那盘醋端不上来，我依然不会想要做这个片子，这是我前期的自我审视、自我检查。

AI 不仅改变了工作方式，也让自我价值被重新审视

AI 到底改变了什么？至少目前为止改变了我整个工作方式，以及生活上心态上的改变，我展开剖析一下只代表我个人的改变。

第一，AI 凸显了个人的价值，特别是成为你自己。从毕业到现在，我经历过找工作，跟身边的朋友找工作都面临一个问题，是不是自己不够优秀，我是不是应该为了一个社会的形状去砍掉自己的某一部分，是不是我不太会社交，是我有点 I 人。但是我往往发表一个暴论，就是我认为世界上不应该有人因为做自己而受到惩罚，这是不对的事情。但是往往很多人其实过去很多时候或多或少会因为做自己而受到惩罚。

我有很多个人的经历，我从小画画，我喜欢画怪物，我也经历过年轻的时候谈恋爱到对象家，对方父母问你干什么的？我想了半天说我是画怪物的，其实我当时觉得我没有价值感，好像没有非常体面生活方式或者思想。但是我觉得现在反而是我一直坚持下来的想法和理念，能让我在这个时代突然一下子做出一些有意思的东西。我就突然意识到下一个问题，好像做自己这个赛道上，没有人比我更强。AI 出现之后，我某些窘迫和奇怪的点是可以被接受的，因为它们可能在某个层面上存在真正的价值。

第二，内容孤岛化。这可能是我自己发明的词，我观察到一个现象，90 后或者是一直到 2000 年的人，大家提到听歌就是周杰伦，女歌手就是蔡依林，有可能还有林俊杰，在过去那个时代，大家打开电视就是共同的文化内容，不论是音乐还是电影，有一个非常共通点，大家都是看着这些人长大的。但是现在出现了一个问题，我们打开自己的音乐 APP，彼此之间的歌单差异非常大，内容越来越个人化，孤岛化，我喜欢的东西，甚至我最好的朋友未必都知道。这个时候我觉得它和做自己形成了互补，甚至是两者形成了一种对应的含义坐标，我可以做自己的同时，做自己独立的内容去吸引跟我志同道合的人，这对我来说是 AI 改变一个内容传播的方面。

最重要，大家都能感受到，就是 AI 改变了我们的生产方式，这一点我非常有经历。最早我是做游戏的概念设计，再后来做了游戏动画，基本上在设计端或者制作端整个流程，我或多或少都参与过。我能体会到的第一个改变就是沉没成本，比如说在曾经的时代要做概念设计，我的确有一个非常有意思的想法，比如说我看到衣服架子，我真的想把它设计成飞船，但是前提需要很长时间的沉没成本，比如说你是否精确掌握透视，你是否精确掌握图形的分割，单纯图形分割语言，对我而言，五到六年是非常短的时间，在行业里都不属于非常卷的练习量。同时还要了解配、饱和度，最后就会意识到这需要童子功。同时要做动画，pipeline 就会更大，精通于绑定的人，可能一辈子都没有打开过玛雅的建模功能，每一个流程都出现了极长的沉没成本和非常孤立的工作流，需要团队协作才能把整件事完成。但是现在做一个东西，由于 AI 存在，它更像一个黑盒，输入端和输出端，输入我想要什么，输出确保是我想要的，这是生产方式的改变，极大减少了我们的成本。

当 AI 把生产成本降得足够低，个人意志的能量也可以足够强

最后就是个人创作的机会，根本上也发生了改变。第一点，就是个人风格。这次《牌子》我看到很多评论非常有意思，有人会问这不就是 MV 吗？为什么台词这么少？这些在做的时候我都料到了，曾经的生产模式中，如果要做一个片子，我不太可能个人拉起一整个团队我也没有这样的关系、资源。但是就算是我和志同道合的人一起去做，依然要考虑一个问题就是成本。同时还要考虑到一个问题，这个东西发出去，我要有收益，否则我巨大的成本，没有收益也不会贸然做出这一步。最终我的作品很有可能变成一个非常平庸的东西，我需要考虑到方方面面，考虑到投资人，考虑到观众是否会掏钱等等。

但是就像我开始做我自己片子的时候，我发现我完全不需要考虑这个问题。第一，成本很低，我想做就做了。同时面向观众这一端，我不会有太多的压力，因为我是免费给大家看的，大家赏脸看我会很开心，但是如果大家不愿意看，我也不需要观众为我付出时间以外的资源。所以这种情况下，我就会更大胆地尝试这个片子，很有可能这个片子就是 MV，你如果觉得是我也很开心，但是也有可能是非常少对白的叙事电影，我就发现 AI 时代下我多了非常多的容错率和大胆尝试的可能性。

还有一个就是内容差异化，这个也是我关注别人作品时候有一个点非常令我震撼，我不知道大家有没有在 B 站上看过一个视频，就是把小岛秀夫的《死亡搁浅》做成了郭德纲相声，这样一个解构对我来说过于震撼了，我曾经觉得《死亡搁浅》非常高雅的第九艺术，郭德纲是我非常喜欢的相声艺术家，但是两者的结合如果放在曾经沉没成本是极高的，这样的艺术形式前端的成本无法控制，后期的回本无法控制，但是现在这样一个全新的内容就这么出现了，每个人都能感受到，这又进一步避免了内卷化。大家一直讨论AI是不是只能复刻已有的东西，但是我提到的这几个东西，其实人们已经拿AI做全新的东西，曾经不存在的形式，这个赛道并不是变得越来越拥挤，而是通往不同方向路变得非常多。

最后引申到我的另外一个个人感受，就是关于二手欲望的问题，生活中很多东西产生二手欲望，比如说我职位 title 是不是能让家人和女朋友有面子？或者说我的学校等等二手的焦虑和二手欲望，做视频的时候我过去是可以感受到的。比如说我做出来是否符合行业标准，行业里的老前辈怎么看我？甚至我发一个视频有没有人看，流量、热度，但是曾经我有这种压力和焦虑的时候，是因为我的沉没本太大了，我有点输不起的感觉。但是我觉得有了 AI 之后，整个 pipeline 就非常简单，我在做的时候很爽，我不会再产生二手焦虑、二手欲望，我就关注一件事，这个故事有没有讲明白，这顿饺子包得好不好，以及那盘醋到底最后有没有人去蘸一下，这是AI带给我个人的一些想法。
最重要的一点就是有意思，这也是引用郭德纲的一句话，讲相声先搞笑，不搞笑就太搞笑了。所以我觉得做视频无论是唱片、短片、动画有意思是最重要的，如果没有意思，这件事就真的很没意思。

关于 AI 赛道，赛道其实变多了，由于前端和后端的成本降低，观众的压力很小，制作者的压力也很少，必然带来一个结果就是包容增加，这样一个时代会承载更多有趣的灵魂。

对于我来说，有一个公式，至少我是通过这一套公式看看每一次新作品是不是有意思。对我来讲最重要的就是游戏、电影、书籍、音乐，它们组成了最基本的底色，就是我的底色。举一个例子，我认为每个人不同的经历会给每个人带来不同的底色，如果我是一个黄色，那我遇到了一件事情，这件事情是蓝色，就会组成绿色，但是如果说是教授，您就是红色，但是同样遇到一个蓝色的事情，您可能得到一个紫色，真正变亮是我们自己，我们自己最开始的底色，我通常用这样的模板分析我现在的底色是什么样子的。我刚才提到，我刻意的追求一个人类大团结，这个对我来说是非常重要的底色，因为我的确就是从小《指环王》看起来的，但是可能一个人从小就比较喜欢黑色幽默的主题，那得出来的结果必然跟我不一样。

同时，因为 AI 的出现，各种艺术形式的边界开始模糊，有一个很直接的例子，我收到很多的反馈，大家都非常喜欢这次片子的音乐，但是其实我自己是一个五音不全的人，五线谱都不认识的。当时我做《Error》的时候我想到很多游戏作品，比如说《死亡搁浅》，而这次在做《牌子》的时候，我依然会想到我喜欢的游戏，比如说我喜欢的《巫师 3》，我喜欢其中的配乐方式是古代波兰传统艺术形式，就是女人的吟唱感。我就把这个描述给 Gemini，问它这到底叫什么？它会告诉我历史和典故，最后给我一段 Prompt，而这一切的灵感是来自于书籍，我听过的音乐、打过的游戏，它们让我的底色越来越浓。

最终这个底色我称之为通感，我发现一个很有意思的现象，比如说我很喜欢的艺术家，很多年轻人都很喜欢就是《爱死机》的导演，也是《证人》的导演阿尔贝托，我就会观察他的个人生活，他除了动画做得很好，传统油画我认为画得登峰造极，同时衣品也特别好，身材也特别好，我更加确信这是他的通感特别好。

当我们确定了一个人的通感的时候，我再次审视我表达的层面，我的经历、背景以及我的性格，最重要的就是我的主观感受。比如说我的背景，因为我长期待在伦敦，潜移默化中会出现一些伦敦的场景。如果另外一个作者经常待在上海，很有可能他的作品里上海占据很大一部分，这个时候又一次发生了变化。

再就是性格，我如何收敛我的性格跟别人达成一种共识，但是现在我不需要考虑其他人的感受我可以完全地把我的性格表达出来。

最后就是主观感受，我就是会有愤怒感和期待，我表达出来就好，这个时候我们会发现，我们已经加入很多的变量，有点像打游戏，每个玩家打游戏都点出自己的天赋数，每点出一层变量就会多一种可能性，这个时候我觉得可能就成为我，有了通感，有了我，我可能就要写故事，我因为旅游、新闻都会产生感受，就有了契机，有了契机就有动力，但是最重要的就是要强调个人审美，我不觉得它只跟美术有关系，更多的是你说话的方式、做事的方式，是一种很多方式的总和这是一道菜最重要的调料。我之所以每一次做的都是写实风格，就是因为我比较喜欢低饱和度，有一点点幽默空间的氛围，这是我的个人表达。最终把所有的东西加在一起，这个饺子就包完了，你可以得到一个故事。

AI 让执行变得简单，哪怕做出垃圾也是有意义的

结束这个环节，我们就可以讨论，到底 AI 有没有帮助我们提升创作，我个人认为 AI 正在把创作权归还给我们，不论是工作流变化，还是个人表达主张的便利性，我都觉得它节省了我的时间，当我节省了时间，去除了沉没成本，节省了很多体力，最后还剩下什么？有一个显而易见的答案就是灵魂。比如说设计一个角色，你不用练基本功，当然基本功很重要，但是你至少可以省下大部分的时间。比如说做一个 3D 的角色的时候，你不用每天每夜的拆 UV 或者去做优化，因为在曾经的工作流中你要设计一个有趣的角色，我认为有趣的耗费时间把它变有趣，最多占 20%，大部分时间你要考虑如何把 3D 模型优化好交给绑定的团队，这都和创意没有关系。所以我感觉现在更像是退潮了，才可以看到到底留在海滩上的哪部分属于创意的部分，而这部分恰恰是 AI 留给我们的。

这里有很多我自己的想法，比如说曾经用于拆 UV 的时间用来表达。我还想说故事是一切的核心，如果让我给出建议，我希望大家赶紧去做故事，而且越快越好，因为有些故事放在我心里太久，久到我没有勇气说它了。所以我现在有一个想法，我就像章协调日记一样赶紧写出来，哪怕只有 15 秒，对我来说都非常有价值，而且它是可以被扩展开的。

这里还有一个小暴论，但是其实它是出现在教科书，游戏设计行业里称之为圣经的教科书，扉页里有一句话是「你的前 10 个作品都是垃圾，所以赶紧做掉吧」。曾经我一直想努力地做完我的前 10 个垃圾，但是在 3D 时代，我用了三年才做了 8 个垃圾，我还差 2 个垃圾，我感觉我可能有经验。但是 AI 的话，我的确可以很快把前 10 个垃圾做完，并且快速迭代，收到市场反馈，这是 AI 时代最重要的一点，它给到我们无法找借口机会，我们不能再说时间不够，设备不好，没有时间去做，我们可以快速把人生前十个垃圾做完收到市场反馈继续进步。

还有就是关于技术层面，曾经我自己也陷入一个误区，我会像孔乙己一样，向别人分享你知道茴香豆的茴字有几种写法吗？我相信每一个做 3D 的人都有或多或少这样的经历，我掌握了新的拆 UV 的方法，我觉得太棒了，我掌握了新的减少 3D 面数的方法，我可能不厌其烦地陷入这种具体的可被代替的技术当中。但是现在市场告诉我们，它不再有价值了，而且你没有必要再浪费时间在这种事情上了，你可以直面故事本身，直面表达本身，这对我来说是通过 AI 的努力，把某种本该属于我的权利归还给我。

以上就是我的分享，我还是想表达我的立场，我还是一个很坚定的人类至上的拥护者，真正决定一个作品，不论是片子还是一首歌都是我的表达，我不希望它有丝毫对我的影响。这是我最终想分享的，非常感谢！

《诗云》，李白，与品位

除了在颁奖典礼的完整分享，UP 主 DiDi_OK 在这次 B 站首届 AI 创作大赛活动后面还有圆桌对谈和媒体采访，其中一段我觉得可以单独拎出来另成一段。他在聊个人特点和特性在 AI 时代是否更重要的时候说：

尽管刘慈欣老师有一个小说写得跟 AI 没有关系，但是已经把答案告诉我了，就是《诗云》，这是一个关于 AI 非常经典的模型。

 

讲的就是神级文明，他非常喜欢中国人的古诗，自己又写不出来，一气之下把地球变成了空心的服务器，通过大量的计算，能把所有中文排列出来的可能性都排列出来，这就意味着只要人类能够写出来的古诗都飘浮在天空中，问题就出现了，你如何识别哪一首是最好的古诗？比如说李白时代他知道什么叫好，于是他写出来了，其他人就知道这个好，现在它已经存在了，就仿佛现在的 AI，我们可以一口气生成一万段是没有问题的，但是哪一段是真正的好，哪一段能被别人也同时认为是真正的好，这是最考验创作者能力。

虽然没有提「品位」这个关键词，但是「知道什么是好的」其实是「品位」的另一种表达。

非常凑巧的是，不久前跟同事聊 AI 已经可以在各个内容领域生成 70 分乃至 80 分的不错作品，那什么时候可以生成 90 分乃至 95 分的顶级内容，乃至会不会生成超越最顶尖人类手搓内容的满分内容时，也想到了刘慈欣的《诗云》。

依靠极其庞大的算力，AI 理论上可以生产出无限的文字排列组合，这里面自然包含有李白的所有诗作，甚至也会有超越李白的诗作存在，这是个数字游戏。

《诗云》的结局是神级文明的算力可以找出所有的文字排列组合，但这些算力远远不够找出其中的杰作。

不是很恰当的比喻是，很多人可以背圆周率后面的几百位上千位，但这些记忆的价值，远远不如祖冲之把圆周率算到小数点后第 7 位。

非要蹭个热点的话，也很像最近关于《李白》这首歌的版权争论，也是关乎于品位。没有品位的人，会把一首很好的作品改编得面目全非，而拥有这种东西的人，则可以让 AI 工具撬动巨大的生产力杠杆。

但真正产生决定性作用的，还是使用 AI 工具的那个人，DiDi_OK 也说：

我目前的体感，AI 创意上没有帮助过我任何一点，你会被它气死，但是在基础资料上给了我极大的帮助，比如说过去要结合各种搜索引擎确认一些事情，当然它还是会有胡说八道的可能性，但是基础资料的搜索提供不少帮助。

 

如果你想要它给你情绪方面的拔高，我认为几乎不可能，我们突然问他一个热点的梗，它无法理解，它无法理解人类有点神经质的笑点、快乐点，这是人类最敏锐的部分。有时候我们仔细问自己一个事情，为什么要笑一个梗，每一个新火起来的梗都有层次感，但是如果我们能做出直击别人内心的一下子，我觉得 AI 太难理解了，这也是我认为写剧本目前最难的部分，你要打动另外一个人，特别是你把你脑子里的东西抠出来，抠出来的过程中本来就会产生损耗，再放到别人脑子的时候又出现损耗，这个就需要人与人的交流。

在这次 B 站 AI 创作大赛的参与者当中，叫兽易小星可能是名气最大的获奖者。他在前 AI 创作时代就已经是相当成功的网红视频创作者和导演，甚至作为演员也做得还不错。

他成为影视行业从业者的起点，源自于 2010 年左右的土豆映像节短片奖。佳能 5D2 这款不算昂贵也不算笨重的设备在当时可以拍摄出比较专业的影视画面，进而催生出了「微电影」的概念，以及「每个人都是生活的导演」的口号。

平价生产力设备的出现，平台的激励，匹配上了众多的草根创作者的创作热情和想法，一段时间内「微电影」如火如荼。

虽然后面土豆网和「微电影」概念都渐渐偃旗息鼓，但那一批土豆映像节的参与者中，有《哪吒》系列的导演饺子，也有《南京照相馆》的导演申奥，当然也有叫兽易小星，优秀的创作者从草根开始，完成了人生的逆袭。

这次 B 站 AI 创作大赛的获奖者们几乎都有同样的想法，无论是可灵还是 Seedance 或是其他的 AI 工具，都是帮助实现想法和创意的工具，这个工具具有各种各样的优点，但最宝贵的，还是那个想法和创意。

实际上，在后续的媒体采访中，DiDi_OK 说《牌子》的制作只花了 3 天，但剧本的创作花了一个半月。

如果采用实拍和特效制作的方式，这个 7 分多钟的视频很可能需要 30 天，30 人，300 万的成本。AI 不太能帮助 DiDi_OK 减少太多剧本创作的时间，但是能把 30 天 30 人 300 万的时间人力资金成本，压缩到 3 天 1 人 3 万元。

在做《牌子》这个视频之前，DiDi_OK 已经有不少具有很大影响力的 AI 视频了，我们甚至可以从这些视频里看到这位 UP 主是如何从入门到精通 AI 工具，以及 AI 工具本身的进化的。

AI 的叙事就是这样，如果只是一个旁观者，我们很容易陷入到 AI 数字泔水和精细手搓作品的二元对立之中；如果对 AI 浅尝辄止并且不愿付出思考和实践，也会觉得 AI 不过尔尔徒增焦虑罢了；但一旦投入了精力思考和时间，跨过了「先做 10 个垃圾」的节点，后面就会找到与之共生并享受匹配创造力的生产力。

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凌晨四点，韩国开发者 Sigrid Jin（instructkr）被手机震醒。

消息铺天盖地：Claude Code 的底层源码被泄露了，开发者们正在疯狂转发、下载、存档。他的消息列表里全是同一件事。他也在第一时间拿到了那份代码，并上传到 GitHub 仓库。

但未经授权持有、传播一家公司的专有源码，在美国版权法框架下，完全可能构成侵权。他的女朋友也提醒他：你可能要被起诉了。

思考过后，他打开 OpenAI 的 Codex，连夜用 Python 从头重写了一遍，推上了 GitHub。2 小时，突破 50K。单日，超过 110K，成为 GitHub 史上增速最快的项目。

马没跑，马鞍丢了

事情发生在 2026 年 3 月 31 日。

Anthropic 在推送 Claude Code 更新时，打包出了问题。一个本不该公开的文件类型被上传到了 GitHub，这个文件指向内部源码，外人可以直接下载、直接阅读。

正常情况下，Claude Code 的源码是经过混淆处理的，逆向极其困难。但这一次，保护层消失了。

一个名为 Chaofan Shou 的 X 用户最先注意到这件事，截图发出，消息开始指数级扩散。几小时内，开发者们在 GitHub 上创建了超过 8000 份拷贝和衍生版本，每个人都在争分夺秒地把这份代码保存下来。

而要理解这次事件的严重性，需要先搞清楚泄露的是什么。

Claude Code 的底层，是 Anthropic 的 AI 模型，这部分没有泄露。泄露的，是套在模型之上的 harness。

如果说，AI 模型是一匹马，harness 是缰绳和马鞍。模型提供原始能力，harness 决定骑手能否真正驾驭它、指挥它干活。Claude Code 之所以能让开发者用得顺手、效率极高，靠的正是这套精心设计的 harness 体系。

这里面，包含 Anthropic 在工具调用、任务编排、上下文管理、模型行为调校上的全部积累。因此，竞争对手和无数开发者拿到的，是一张无需逆向工程的完整设计图。

后续，Anthropic 的发言人随即回应：此次泄露「没有暴露任何客户数据」，也「没有泄露模型的权重参数」。公司声明将其定性为「打包时的人为失误，不是安全漏洞」，并表示正在推出措施防止重演。

Claude Code 之父 Boris Cherny 也在 X 上简短留言，确认这只是「开发者的操作失误」。

消息发酵后，马斯克也来凑了个热闹，转发网友调侃 Anthropic 现在比 OpenAI 更开放的帖子，并留下一句「太绝了」。

DMCA 出手，先误伤了无辜

面对失控的传播，Anthropic 启动了 DMCA 删除程序。

DMCA，即《数字千年版权法》（Digital Millennium Copyright Act），是美国版权保护的主要武器。版权方向平台发出删除通知，平台需在审核后响应，否则可能连带承担侵权责任。

GitHub 作为平台，必须处理这些请求。

Anthropic 初始提交的 DMCA 请求，覆盖了超过 8000 个 GitHub 账号。随后，自己意识到范围过大，把请求收窄到了 96 个账号。

但伤害已经造成。比如开发者 Theo（YouTube 频道 t3.gg 主理人）被「DMCA」了。他的仓库里，根本没有任何泄露的 Claude Code 源码。唯一的关联，是他几周前编辑过一个 skill 的 PR（Pull Request），仅此而已。

「这不是愚人节玩笑，这是对法律的违反，我会全力抗争，」Theo 在 X 上写道，并点名 GitHub，要求撤销 Anthropic 的删除请求。

几小时后，他的仓库恢复了，但他没有收到任何通知。Theo 最终发了一条跟进推文：「看起来像是真实的失误，他们也迅速处理了。」

DMCA 的滥用问题，在开源圈由来已久。

2020 年，RIAA 向 GitHub 发出 DMCA 通知，指控 youtube-dl 绕过 YouTube 的版权保护机制，GitHub 随即下架了该仓库。事后电子前沿基金会（EFF）介入，证明投诉方误读了技术和法律，仓库最终恢复。

GitHub 随后设立了 100 万美元防御基金，专门帮助开发者应对错误的 DMCA 投诉。这一次，Anthropic 这次的大范围误伤，多少让整个开源社区有种似曾相识的愤怒。

维权的节奏，被 AI 降维打击

尽管开发者 Sigrid Jin 的重写行为本身是有争议的，从法律风险规避的角度看，至少比持有原始代码更安全。

他用的工具叫 oh-my-codex（OmX），@bellman_ych 开发的一个工作流框架，底层跑在 OpenAI Codex 上。原始的 TypeScript 代码库约有 51.2 万行，体量不小。

他开了两个模式同时推进：$team 负责并行代码审查，$ralph 负责持续执行和架构验证，迅速完成了从 TypeScript 到 Python 的整体重写。

并且他号称全程没有复制一行原始代码。

这里有个法律上的基本逻辑：版权只保护代码本身的写法，不保护背后的思路和设计。你把一个系统的架构摸清楚了，换一种语言重新实现出来，就像看完一本菜谱，自己下厨做出来，厨师管不着你。

目前，Rust 版本已经在 dev/rust 分支上动工，API 客户端、运行时、工具执行框架、斜杠命令、插件模型这些模块都在计划里。

Sigrid Jin 的仓库最早发的是直接复制的原始代码，上线瞬间，star 数量几乎垂直拉升，2 小时突破 5 万，创下 GitHub 平台有史以来最快达成该里程碑的纪录。

这个 stars 增长速度有多夸张，拿同期的 OpenClaw 来比就清楚了。

OpenClaw 已经是这个时代增速最快的开源项目之一，一个本地 AI agent 框架，在 2026 年 3 月初积累了超过 30 万 GitHub stars，超过了 React 的 24.3 万和 Linux 的 22 万。

React 跑了 13 年，Linux 跑了 35 年，OpenClaw 用了不到 100 天。而就目前的增速来看，claw-code 比 OpenClaw 还快，而且快得多。

更重要的是，AI 的介入也让今天开发者社区的复制、传播、重写速度，已经快到让版权武器有些跟不上节奏了。DMCA 能删掉 8000 个仓库，但删不掉工程师脑子里已经消化掉的架构思路。

以前，把「理解」变成「可运行的代码」需要相当的时间和人力成本，这个时间差，某种意义上是版权执法的窗口期。现在这个窗口几乎关闭了。

理解一套系统的架构，然后用 AI 辅助重写，几个小时就能完成。法律的节奏，和代码传播的节奏，已经完全不在同一个时间维度上。

Claude Code 源码传播到这个量级，早已超出任何版权手段能覆盖的范围。

对 Anthropic 来说，源码泄露本身已经是一件棘手的事。更棘手的，是两层叠加的麻烦。

第一层，是技术上的暴露。harness 的设计细节、dreaming 怎么压缩记忆、undercover mode 什么时候触发、工具调用怎么编排，这些原本的内部设计，现在摆在所有人面前，供所有人参考、复现、改进。

第二层，是形象上的裂痕。Anthropic 走到今天，最引以为傲的就是「负责任的 AI」这块金字招牌。企业客户敢把数据交给它，投资人愿意给出千亿估值，都建立在这个人设之上。但这次乱挥大棒，不仅暴露了技术底牌，更让这块招牌添上了一道难以抹平的划痕。

今年愚人节，Anthropic 送出了最贵的一份礼物。

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1975 年的冬天，柯达应用电子研究中心的工程师 Steven Sasson，在实验室里拼凑出了一台古怪机器。

它重达 8 磅、仅 1 万像素，按下快门后，需听着沉闷的机器运转声等待漫长的 23 秒，才能将一张黑白照片写入到飞利浦卡式磁带里。

面对极低的像素和数据存储速度，Steven Sasson 认为这玩意还需要 15 到 20 年才能真正和胶卷竞争。

之后二十年，影像行业沧海桑田。影像载体加速数字化，并在二十一世纪的头一个十年，终于如 Steven Sasson 所愿，终结了胶卷时代。但那时，相机依旧属于「家庭重资产」，人类还没法随心所欲地拍照，更遑论视频创作。

直到移动影像时代来临。

刚刚发布的 vivo X300 Ultra，搭载第五代骁龙 8 至尊版，抛出了一个令人侧目的规格：全焦段 4K 120 帧 10-bit Log 视频。

此时回头看去，才发现人类用五十年的时间，建造了一条数字大运河，并让每个人都能行船其上。

底层扩容，鲸吞光影

这条运河里奔涌的河水，本质上就是海量的「密集影像信号」。

这个听起来颇为学术、有些距离的词，实际与每个举起手机按快门的人息息相关——

回想一下早年的智能手机，你一定对这样的画面不陌生：高光死白、暗部死黑、色彩断层、帧数不高，还伴随着挥之不去的噪点。

视觉上的灾难，本质上都是因为底层图像信号处理器（也就是我们更熟悉的 ISP）「咽不下」庞大的信号。

那时的手机只有 8-bit 的量化精度。一旦环境光比超过传感器的承载极限，高光区域的电平就会发生不可逆溢出，变成一片死白；而信号的暗部，则会被 ISP 粗暴地抹平成一团带有噪点的死黑。并且物理级的信息丢失，任何后期软件都无力回天。

这个痛点，比我们想象中更持久。

厂商曾试图用增大传感器面积换取更大的动态范围解决这个问题。但时至今日，在极度受限的机身内部，单纯堆叠物理尺寸的路径已逼近极限，后端 ISP 变得愈发重要。

过去很长一段时间，受限于物理规格，手机的算力中枢停留在 14-bit 双 ISP 阶段，随着传感器捕捉的信息愈发庞大，ISP 的数据管道必须随之拓宽。

从 2020 年骁龙 888 引入 14-bit 三 ISP 以应对并发数据，到后来 Spectra ISP 迭代至 18-bit，移动平台将影像数据的处理带宽扩容了 4096 倍。如今，为了承载更密集的影像信号，vivo X300 Ultra 搭载的第五代骁龙 8 至尊版 Qualcomm Spectra ISP 顺理成章地迈入了 20-bit AI 三 ISP 时代。

别小看这区区 2-bit。在数字底层，这个单位的任何变化都呈指数级海啸：单通道色彩的量化层级从 26 万平稳过渡到了 104 万级，为底层数据提供了 4 倍的动态范围余量。

依托这层宽裕的物理基底，vivo 与高通在底层影像管线上，完成了深度的联合调优。

结果也很生猛：X300 Ultra 实现了全焦段 14EV 的动态范围覆盖。

这股庞大的数据余量，被悉数灌注进了两个极其考验底层的专业规格中——Log 格式，与杜比视界。

在 Log 模式下，20-bit AI 三 ISP 负责将传感器捕捉到的线性信号，实时映射为对数曲线。由于底层采样精度的提升，手机保留了更丰富的原始信息，从而在后期调色时能有效抑制色阶断层，扩展了后期处理的边界；而在杜比视界标准下，算力则体现为对动态元数据（Dynamic Metadata）的封装精度。它能够更准确地对准每一帧的亮度与对比度信息，使高光与暗部的 HDR 层次得到如实呈现。

落实到实际体验上，效果也很明显——我们带着 X300 Ultra 去拍摄了一场「热带极光」，凭借 Log 格式极其优秀的动态范围与宽容度，我们在夜半时分记录到离岛的渔船照亮了天际。

经过后期还原后，渐变的天空过渡自然柔和，没有出现色彩断层，噪点抑制表现堪称优秀。

至此，原本属于影视工业的宽容度规格被集成进移动芯片，在底层凿出一条数字运河的航道。普通人也就能随时随地、以手机拍摄出更高规格且具备后期空间的视频，进而有了更多的创作可能。

多摄并发，变焦丝滑

解决了单颗镜头的明暗宽容度，只是完成了静态画面的重构。

但视频的核心在于叙事的连贯性，这就引出了移动影像长久以来的另一个痛点：变焦卡顿。

在拍摄视频时，我们常需要推拉镜头来切换视角。但滑动变焦环时，画面往往会伴随一阵不易察觉的跳动，色彩和白平衡也会发生突兀的偏转。

影像的叙事感，就这样被硬件的迟钝瞬间撕裂。

症结在于手机内部的镜头各自为战。它们素质各异且受控于独立时钟，传统 ISP 的「冷启动」策略只能在变焦瞬间仓促切换。时间戳一旦错位，画面的跳帧与色彩断层便注定发生。

要在移动设备上实现顺滑的变焦推拉，就必须在底层强行打通这些相互独立的硬件。

在 vivo X300 Ultra 实现全焦段高规格视频录制的背后，第五代骁龙 8 至尊版用两套相互咬合的底层机制将硬件扣合起来——

20-bit AI 三 ISP 撑起庞大数据吞吐，让三颗镜头得以在后台保持热并发状态。即使当前只用主摄录制，超广角和长焦的 ISP 通道也已经在后台同步运行着 3A（自动对焦、自动曝光、自动白平衡）算法，为随时上场热好身。

与此同时，第五代骁龙 8 至尊版的高通多摄同步系统（MSCC），扎进最底层的硬件总线，给这些原本各自为战的镜头，强制下发了一个统一的「全局时钟」。

广角、超广角、长焦。

无论它们的物理位置有多远，传感器素质有多大差异，底层的死命令只有一个：

在同一个微秒，同时曝光；在同一个瞬间，读取数据。

时间轴，被彻底锁死。

两套机制并发运行，以此换取 vivo X300 Ultra 跨镜头推拉时，不同传感器之间的数据交接平稳过渡，从而缓解了跳帧与白平衡漂移的痼疾。

专业影像领域如河流般暗流涌动，如果没有坚固巨舰为依托、严密的团队做协同，不得逐浪其中。

如今，底层芯片的算力在小小的机身内部，用数字逻辑管控物理秩序，让没有资金与团队的创作者，也能泛舟而行。

编解码，与算力双向奔赴

在影像领域，长期存在着一个反直觉的「算力悖论」：

在普遍认知中，相机处理器并非性能怪兽，却能吞吐洪流般的超高规格视频数据；我们手中搭载着强悍 SoC、能够高帧渲染游戏大作的智能手机，但在持续的极致影像记录时捉襟见肘。

究其根本，相机的处理器（ASIC）生来只为影像服务；而手机作为复杂的数字枢纽，真正留给影像的算力其实并不富裕。

算力的拮据，逼迫过去的手机不得不向存储空间妥协——普遍采用 H.264 或 H.265 等帧间压缩（Long GOP）格式，只记录关键帧和差异信息。这种做法极大地压缩了体积，却也彻底破坏了画面的物理空间信息。

没有后期的底气，所有的前期快门都不过是碰运气。

一旦将这种素材导入剪辑软件进行二级调色，哪怕只是轻微拉扯一下阴影或高光曲线，画面立刻会暴露出大面积的马赛克色块与严重的色彩断层。

后期的调色空间被死死锁住，创意的落地、创作的可行，都无从谈起。

随着 vivo X300 Ultra 上市，长期以来的固有认知正在失效，4K 120fps Log 这类专业格式，来到手掌的方寸之间。

除了 20-bit AI 三 ISP 的持续发力，让有着高后期空间、创意可能的格式来到我们手上，此外，编解码器也功不可没——在 vivo X300 Ultra 上，vivo 与高通互相协作，成为国内首个落地 APV 422 编码的智能手机。

APV 采用的是专为非线性编辑（NLE）打造的「帧内压缩」，将每一帧画面的色彩深度与亮度信息独立、完整地封存起来。将 APV 422 格式的素材在达芬奇中调色，画面会展现出相当强的韧性，在应对节点式操作或复杂的 LUT 映射时，也能有效支撑起暗部细节与高光过渡，大幅减少了以往手机视频一拉曲线就出现马赛克与色阶断层的尴尬。

更友好的是，在提供与影视标杆 ProRes 几乎同等极致画质的前提下，APV 的底层编码机制让文件体积进一步降低了约 10%。

在内存价格飞涨的大环境下，编码效率提升有助于创作者开源节流，能省下不少钱。

性能与编解码器技术的双向奔赴，为这条大运河打造了高规格的「数字集装箱」，将信号完整且顺畅地运送到后期工作流，手机得以拥有与专业数字电影机全链路闭环无二的创作潜力。

移动影像抵达入海口

2014 年，vivo 推出 Xshot 拍照旗舰，与 X 超薄、Xplay 大屏两台机型一起组成三位一体产品线。

这台手机搭载 1300 万像素的索尼第二代堆栈式传感器、F1.8 的大光圈、光学防抖和双色温补光灯。而另一个没那么引人注目的配置，是 Xshot 配备的骁龙 801 处理器引入了双 ISP 架构，用以解决快门迟滞问题，并为高频作用的 OIS 光学防抖计算补偿角度，提供算力支持。

用底层算力辅助物理防抖的工程雏形，在今天演变为第五代骁龙 8 至尊版上 OIS 与 EIS 极高频数据握手的全焦段防抖链路。

非常巧妙的呼应。

此后十余年，手机影像能力一路狂奔，所产生的数据从溪流汇聚成洪流。 承载汹涌信息的河道，也持续扩容。

回溯至 X100 Ultra，行业首次将 2 亿像素长焦塞入受限的机身时，瞬间快门带来庞大数据拥堵。高通引入认知 ISP（Cognitive ISP），在底层提供了硬件级的实时语义分割与算力冗余，让高像素的数据吞吐不再伴随漫长的处理黑屏，干净利落。

到了确立专业影像基调的 X200 Ultra，战线被推进至更为严苛的暗光 4K 视频。面对极低信噪比的环境，依托骁龙底层的异构计算平台，影像架构完成了从传统 ISP 向 NPU（神经网络处理器）的深度交接。通过将 AI 算力前置到 RAW 域进行帧级降噪，手机终于跨越了小尺寸传感器在夜景视频中的进光量枷锁，实现了干净、可用的动态记录。

每一次前端模组与传感器的激进探索，都在对底层的吞吐能力发出严苛拷问。

如今，在 X300 Ultra 上，这场向底层索要宽容度的漫长工程，终于触碰到了工业级影像标准的边界。

回头，移动影像从「拍到」到「拍好」的河道蜿蜒漫长；前眺，从「记录」迈向「创作」的汪洋近在眼前。

数据洪流激荡交汇，骁龙筑起的河床向宽而行。

移动影像，终于在此刻抵达入海口。

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阿尔忒弥斯 2 号成功发射，人类时隔 54 年重返月球轨道

据 CBC News 及 BNN Bloomberg 报道，今天，NASA 阿尔忒弥斯 2 号（Artemis II）任务从佛罗里达州肯尼迪航天中心成功发射升空。

这是自 1972 年阿波罗 17 号以来，人类首次重返月球轨道，也是「阿尔忒弥斯计划」自 2017 年启动以来的首次载人飞行。

任务期间，机组将对飞船的关键生命支持系统进行全面测试，包括空气、水、安全设备，以及首次在深空环境下测试新一代废物处理系统。

加拿大 MDA Space 公司 CEO 迈克·格林利（Mike Greenley）表示，这是「开启加拿大经济新阶段」的重要时刻。作为对阿尔忒弥斯计划的技术贡献，加拿大由此获得了月球科学实验机会、技术演示权益，以及两个宇航员飞行席位。

根据行星协会数据，SLS 火箭自 2011 年立项以来已耗资约 238 亿美元，猎户座飞船研发成本达 204 亿美元，NASA 在整个计划上从 2006 年至 2022 年首次测试发射期间的总支出高达 499 亿美元。

格林利还表示，该公司已在火星探测器上部署相关技术超过 15 年，目前正在为欧洲航天局设计新型火星探测车。

格林利表示，所有月球活动最终均是为人类登陆火星做准备——「月球计划不仅是为了月球本身，更是为了解决一切问题，以便未来更远地前往火星。」

或成人类史上最大规模 IPO，SpaceX 秘密递交 IPO 申请

据彭博社报道，SpaceX 已向美国证券交易委员会（SEC）秘密提交了 IPO 的注册草案申请，消息人士透露此举使其有望于今年 6 月正式上市，在 OpenAI 和 Anthropic 之前率先完成 IPO。

知情人士透露，SpaceX 的目标估值超过 1.75 万亿美元、此次 IPO 预计募资规模高达 750 亿美元，如果成行，这将是人类资本市场史上最大规模的 IPO，远超 2019 年沙特阿美 290 亿美元的纪录。

此外，SpaceX 正向潜在 IPO 投资者发出信号，预计本月将安排公司高管进行「预路演」（testing-the-waters）投资者会议，以进一步支撑其估值目标。

据悉，此次 IPO 计划引入较大规模的散户投资者参与，最高可将 30% 的发行份额分配给个人投资者。此外，公司还在考虑采用双重股权架构，以确保马斯克等内部人士在公司决策中保持主导地位。

Claude Code 高危漏洞曝光：clone 一个项目，摄像头和密码就被拿走

安全研究者 Jack Cui 近日公开实测并演示了 Claude Code 中一个高危安全漏洞，揭示 AI 编程工具在系统权限层面存在的严峻风险。

Jack Cui 的演示项目仅包含一个 .claude 配置文件夹和一个空的 Python 脚本。在终端输入 claude 并回车后，电脑摄像头被静默调起、本地密钥信息被自动写入文本文件，整个过程零交互、零提示。

问题源自 Claude Code 内置的「hooks」机制，允许开发者在项目目录下的 .claude/settings.json 配置文件中定义自动化脚本，并在用户运行 claude 命令时静默执行，全程不弹出任何确认提示。

除 hooks 配置投毒外，攻击者还可通过 .mcp.json 文件配置恶意 MCP 服务器，绕过用户审批自动连接外部工具；或通过 skill 插件的 frontmatter 区域定义恶意 hooks，在子代理执行任务时触发。

目前，Anthropic 官方源已推送修复版本。使用 Claude Code 的开发者应立即执行 npm install @anthropic-ai/claude-code@latest 更新至最新版，近期还应谨慎 clone 包含 .claude 目录的陌生开源项目。

相关阅读：翻遍Claude Code泄露的50万行代码，我终于发现了它好用的秘密

智谱市值破 4000 亿港元，CEO：API 涨价 83% 仍供不应求

据第一财经报道，在智谱公布上市后首份年度业绩后，公司股价大涨 33.24%，总市值突破 4000 亿港元，收于 4120 亿港元，创历史新高。

另据财联社，在随后举行的 2025 年业绩说明会上，智谱 CEO 张鹏透露，今年一季度，智谱 GLM 模型 API 调用定价已提升 83%，但市场需求并未因此降温，调用量反而同比增长 400%，整体呈现供不应求的态势。

张鹏表示，智谱目前已成为国内付费 Token 消耗量最高的厂商之一。

「最后一家也顶不住了」，国内安卓五大厂商全线涨价

昨天，信息源 @数码闲聊站 在微博发布消息，国内 TOP 5 主流安卓厂商已全部确认涨价，「最后一家大厂」亦于 4 月起跟进调价，涨价范围覆盖新品与老品，手机、平板均在此列。

针对「内存近期不是在跌价？」的质疑，该博主回应称，内存价格此前已翻了几倍，目前虽有小幅回落，但整体大盘仍处于高位。

对于「老品涨价」的具体含义，该博主以 OPPO、vivo、iQOO、一加、荣耀为例，指出上述品牌已发布的老款机型普遍涨价 500 元。

原特斯拉中国区总经理孔艳双加盟小米，接手汽车销售业务

据界面新闻报道，原特斯拉中国区总经理孔艳双已于 3 月初正式入职小米，将接替原小米汽车总监李晓锐，负责汽车销售方面的工作。目前小米内部尚未正式发文通告其职位，孔艳双仍处于工作交接阶段。

公开资料显示，孔艳双是特斯拉中国区核心高管，历任特斯拉中国华南大区总经理、中国区域总经理等职务，长期主导特斯拉在中国市场的销售体系布局与品牌推广。

值得注意的是，与孔艳双同期入职小米的还有另一位特斯拉背景员工，该员工化名「Eason」，出任小米汽车部「政委」，同属小米参谋部成员。小米集团参谋部是协助 CEO 制定并督导集团发展战略的核心部门。

一位接近小米的知情人士向界面新闻表示，新员工加入小米直接进参谋部极为罕见，但这侧面反映出相关员工的「含金量」，以及小米提升汽车零售能力的决心。

一位小米汽车部员工指出，小米汽车零售体系在规划之初便参考特斯拉模式铺设，目前各省公司分总和区域经理中，相当比例的人员都有特斯拉背景。

多车企公布 3 月交付成绩单

昨天，多家车企相继公布今年 3 月销量及交付数据：

• 比亚迪 3 月销售 300222 辆，环比增长 98.44%；
• 蔚来：交付新车 35486 台，同比增长 136.0 %，环比增长 70.6 %；
• 小鹏汽车：3 月交付 27415 辆，环比增长 80%；
• 极氪：3 月交付 29318 辆，同环比分别增长 90%、23%；
• 零跑汽车：交付量 50029 辆，同比增长 35%；
• 理想汽车：交付量 41053 辆，同比增长 12%；
• 阿维塔：3 月销量 5143 辆；
• 吉利集团：销量 233031 辆，与去年同期持平；
• 赛力斯：3 月新能源汽车销售 2.27 万辆，同比增长 20.74%；
• 极氪汽车：交付新车 29318 辆，同环比分别增长 90%、23%；
• 广汽昊铂埃安 BU：销量 38268 辆，同环比双增长；
• 广汽丰田：销量 66127 辆，一季度销量 171584 辆；
• 深蓝汽车：全球销量 31742 辆，环比增长 87.8%；
• 奕派科技：销量 27505 辆；
• 小鹏汽车：交付 27415 辆，环比增长 80%；
• 小米汽车：交付量超 2 万台，其中新一代 SU7 交付已超 7000 台；
• 岚图汽车：交付 15019 辆，同比增长 50%；
• 北汽蓝谷（子公司）：销量 13647 辆，同比下降 4.35%；
• 智己汽车：销量 7187 辆，一季度同比大涨 97%；
• 猛士汽车：销量 2036 辆，环比增长 97.1%；
• 极石汽车：交付 1480 台，同比增长 40.2%。

特斯拉 Model S / X 正式停产，马斯克：一个时代结束了

特斯拉 CEO 埃隆·马斯克昨日在 X 宣布，特斯拉 Model S 与 Model X 的定制订单已正式关闭，两款车型的生产就此画上句号。

马斯克表示，目前仍有少量库存车辆可供购买，特斯拉将举办一场正式仪式，以纪念这一时代的终结。「我热爱这两款车，」他写道，并附上了一张 14 年前自己出席量产发布活动的照片。

Model S 于 2012 年开始交付，首批 1000 辆以「Signature」限量版形式推出；Model X 则于 2015 年开始交付，以标志性的「猎鹰翼」后门闻名。

目前，特斯拉官网仍展示有若干 Model S 与 Model X 的库存车辆，均为全轮驱动版本，搭载 Luxe 套装，提供免费超充权益及免费监督版 FSD 订阅服务。

马斯克在今年早些时候的特斯拉 Q4 财报电话会议上已宣布将逐步退出 Model S 与 Model X 的生产，其位于加利福尼亚州弗里蒙特的工厂产能将转向 Optimus 人形机器人的量产，目标产量为 100 万台。

股价跌去近三成后，甲骨文裁员数千人

据 CNBC 报道，甲骨文（Oracle）已开始通知员工，公司将进行新一轮裁员，规模达数千人。

此次裁员的背景是甲骨文正大举押注 AI 基础设施建设。为此，公司今年以来股价已累计下跌约 25% 至 29%，跌幅超过所有科技巨头。截至 2025 年 5 月，甲骨文全球员工总数约为 16.2 万人。

公司在今年 3 月的监管文件中披露，2026 财年重组计划的总成本预计将高达 21 亿美元，主要由员工遣散费及相关支出构成。

此外，甲骨文昨天晚些时候依据《工人调整和再培训通知法》（WARN Act）提交文件，披露将于 6 月 1 日裁减 491 名在华盛顿州远程办公及西雅图办公室工作的员工，但表示西雅图办公地点将继续保留。

投行 TD Cowen 分析师此前在 1 月的研报中指出，裁减 2 万至 3 万名员工，可为公司带来 80 亿至 100 亿美元的自由现金流增量。裁员消息公布后，甲骨文股价昨日盘中一度上涨逾 5%。

萝卜快跑回应车辆「趴窝」在路中间：武汉全区域暂停服务

据《南方都市报》，3 月 31 日晚，武汉多辆萝卜快跑（Apollo Go）无人驾驶车辆突然停在道路中间，造成交通拥堵并引发事故。部分车主反映因躲避不及撞上停车车辆，导致车头受损。

武汉市公安局交通管理局通报初步判断此次事故为系统故障所致，乘客已安全下车，无人员受伤，事故原因仍在进一步调查中。

昨天，萝卜快跑官方客服向记者确认，武汉全区域已暂时停止服务，「当前运力紧张，暂时没有可以接待的车辆，请更换其他出行方式。」

而针对车辆临停一事，客服表示「确实非常抱歉，后续会持续进行优化」，但并未透露恢复服务时间。

东风日产广告图被指抄袭极氪、尚界，原作方喊话：无耻

据鞭牛士报道，昨天，传统制作公司「蚂蚁视觉」在社交媒体公开喊话东风日产，指控其旗下 NX8 车型及「天籁·鸿蒙座舱 S380 大师版」的多张广告宣传图，涉嫌抄袭蚂蚁视觉此前为极氪 9X 及尚界 H5 制作的广告创意。

有网友发现，NX8 广告图中水面的倒影存在明显异常——NX8 为隐藏式门把手，但水面倒影中却出现了传统机械门把手的阴影，与尚界 H5 的车型特征吻合，由此引发外界怀疑该倒影直接使用了尚界 H5 的素材。

在 S380 大师版的广告对比中，蚂蚁视觉原作者同样指出，东风日产的广告图与其为极氪 9X 制作的创意在构图逻辑、光影处理及色调风格上高度雷同——两张图均以现代化玻璃幕墙为背景，采用暖黄色侧逆光并带有明显光晕；

另一张对比图中，两者均以城市街道为背景，运用动态模糊效果搭配暖黄色调，车辆位置与朝向亦几乎一致。

针对此次抄袭指控，原作方表示：「这种行为很无耻，我们花费了大量时间、人力财力做的作品，东风日产直接把车扣掉了，换成他们的车，十分不道德。」

奇瑞宣布放 1 天春假，但要用年假来换

据鞭牛士报道，奇瑞汽车近日发布内部通知，宣布将 2026 年 4 月 3 日统一安排为春假休假日，与随后的清明节法定假期（4 月 4 日至 6 日）连休，共计形成 4 天长假。

通知称，此举旨在积极响应国家春假政策，鼓励员工在工作之余更好地平衡生活、放松身心。

然而，通知同时明确，春假优先使用员工个人年假额度，若员工已无年假则按调休处理。

值得关注的是，奇瑞汽车此前曾因加班文化问题受到舆论质疑。

奇瑞董事长尹同跃曾在集团大会上公开鞠躬致歉，并随即推出被称为「三条铁律」的管理改革措施：严格禁止在周末及周六组织公司级会议、明确保障异地员工与家庭团聚的时间，以及大幅精简会议数量与参会人数。

腾讯全系「龙虾」产品首批通过信通院 OpenClaw 基线能力评估

4 月 1 日，中国信息通信研究院公布「云端 OpenClaw 基线能力评估」结果，腾讯旗下 WorkBuddy、QClaw、轻量云 OpenClaw、云桌面云手机 Claw 及 ClawPro 五款产品首批通过评估。

针对 OpenClaw 存在的权限失控、数据泄露和成本不可控等潜在安全风险问题，中国信通院聚焦产业转型痛点与技术升级需求，牵头撰写《云端 OpenClaw 基线能力要求》标准，并围绕「功能可信」「收费可控」「权限可靠」「来源可溯」「能力可管」五大核心维度开展系统性评估。

此次通过评估，意味着腾讯全系「龙虾」产品全面达到上述国家级标准要求。

广州警方颁布无人机新规

广州警方昨天发布「民用无人机管理提示」，依据《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》等规定，明确登记备案要求、飞行规范及法律责任。

按照规定，所有民用无人机所有者（含个人、法人及其他组织）须在民航 UOM 平台及公安备案小程序「无人驾驶航空器公安管理平台」完成实名登记备案，方可开展飞行活动。

• 适飞空域内，微型无人机真高 50 米以下、轻型和小型无人机真高 120 米以下，无需申请；
• 管制空域（真高 120 米以上、禁区、限制区等）须在飞行前 1 日 12 时前向空管机构申请获批；
• 禁止通过加装硬件或修改软件等方式改变无人机出厂性能。

未按规定实名登记即飞行的，可处 200 元以下罚款，情节严重者处 2000 元以上 2 万元以下罚款；未经批准在管制空域内飞行的，可处 500 元以下罚款，情节严重者没收无人机并处 1000 元以上 1 万元以下罚款；

情节较重者，还将面临 5 日以上 10 日以下行政拘留。对于超高飞行、非法破解无人机等构成犯罪的行为，将依法追究刑事责任。

招聘顾问：AI 时代，求职者也要反向考察公司的 AI 成熟度

据《商业内幕》报道，随着 AI 技术加速渗透职场，求职者在面试中主动询问雇主的 AI 战略，已成为一项越来越重要的技能。

拥有约 30 年经验的招聘顾问 Jeff Hyman 表示，判断一家公司究竟是在真正落地 AI，还是仅仅在「讲故事」，是候选人在面试中需要完成的核心功课。

他建议直接询问公司今年的 AI 战略规划，以帮助候选人判断企业是将 AI 视为增长引擎，还是单纯的降本工具。

在工具层面，Hyman 认为，AI 访问权限的配置方式，是衡量一家公司对该技术重视程度最直接的信号。他认为，候选人完全有理由追问公司是否为员工提供付费 AI 工具，抑或只能依赖免费版本自行摸索。

那些在 AI 上抠门的公司，传递出的信号很明确——他们想要 AI 带来的红利，却不愿意为此投入。

职业教育平台 AdviceWithErin 创始人 Erin McGoff 提醒，要警惕那些「AI 醉驾」式的公司——即过度笃信 AI 将颠覆一切的企业，与之相对的，则是那些 AI 对业务几乎没有实质影响的公司，两种极端都值得留意。

最后，McGoff 建议候选人直接询问公司是否会提供系统性的 AI 培训与支持，还是将一切留给员工自行摸索。Mooney 也推荐以开放式问题收尾，例如「AI 如何影响你们的日常工作和业务？」以及「它如何改变了你管理团队的方式？」

2899 元起，OPPO K15 Pro 系列正式发布

昨天，OPPO 正式发布 K15 Pro 系列新机，主打游戏性能与散热设计，定位中端性能市场。

OPPO K15 Pro：

• 搭载天玑 8500 SUPER，内置主动散热风扇；
• 50MP OIS 主摄 + 8MP 超广角、16MP 前置；
• 内置 7500mAh 电池，支持 80W 快充；
• 6.59 英寸 2760×1256 OLED 直屏，144Hz 刷新率；
• 机身厚 8.3mm，重 200g，金属中框，晶盾玻璃，IP66/IP68/IP69 防尘防水；
• 配色可选赛博光翼、起源灰、光尘粉、金色传说；
• 售价：简装版 12GB + 256GB 2899 元（不带充电器、保护壳）、12GB + 512GB 顶配版本 3499 元。

OPPO K15 Pro+：

• 搭载天玑 9500s，同样搭载散热风扇；
• 50MP OIS 主摄 + 8MP 超广角 + 16MP 前置；
• 内置 8000mAh 电池、100W 快充；
• 6.78 英寸 2772×1272 OLED 直屏，165Hz 刷新率；
• 7000mm² VC 均热板、同轴四发声单元双扬声器、灵犀按键（支持多位置自定义按键映射）；
• 机身厚 8.33mm，重 219g，晶盾玻璃，IP66/IP68/IP69 防尘防水；
• 配色可选赛博光翼、起源灰、光尘粉；
• 售价：12GB + 256GB 3099 元（不带充电器、保护壳），12GB + 512GB 3999 元。

三星上线「晕车神器」：听一分钟，管两小时

三星近日悄然上线了一款名为 Hearapy 的免费 App，声称只需聆听一分钟特定频率的声音，即可将晕动症症状缓解效果维持长达两小时。该 App 目前已在 Play 商店上架。

应用整体界面简洁，功能同样很简单——播放 100Hz 的纯音。三星建议以约 85 分贝的音量聆听，并推荐搭配 Galaxy Buds 4 Pro 使用，以确保低频输出的准确性，默认时长为 60 秒。

据悉，这款 App 的科学依据来自名古屋大学 2025 年发表于《环境健康与预防医学》期刊的一项同行评审研究（doi.org/10.1265/ehpm.24-00247）。

研究团队招募了 82 名晕动症受试者，在摇椅、驾驶模拟器和真实车辆三种场景下进行测试，结果显示：

提前 1 分钟聆听 80 至 85 分贝的 100Hz 纯音后，受试者的客观平衡指标（重心动摇轨迹）显著改善，主观晕动症评分（MSAQ）明显降低，胃肠不适、中枢眩晕、嗜睡等症状均有缓解，效果可持续约 2 小时。

不过，这项研究仅对普通乘用车场景进行了验证，并未覆盖飞机、轮船或长途巴士等其他交通方式，且原始实验使用的是经过校准的音频设备，而非消费级耳机。是否真的有用，还需要自己亲自试验。

阿里发布 Wan2.7-Image：千人千面，告别「AI 脸」

阿里昨天发布图像生成与编辑统一模型 Wan2.7-Image，主打「千人千面」角色定制、精准色彩控制与交互式编辑，同步上线性能更强的 Pro 版本。

• 支持脸型、眼型等五官细节的提示词级定制，告别「AI 标准脸」；
• 调色盘：一键提取参考图配色，自由调控颜色数量与占比；
• 支持 3K token 输入、12 种语言，质量达印刷级；
• 支持组图生成，单次最多输出 12 张；
• 新增「交互式编辑」，框选区域后可精准替换、移动元素，支持最多 9 图多主体一致性。

目前，用户可通过阿里云百炼平台调用 API，或前往万相官网直接体验。

相关阅读：多模态不是拼模块，千问新模型证明了最关键的一件事

高德开源全球首个统一架构具身操作基座模型 ABot-M0，多项测试达 SOTA

高德日前宣布正式全量开源 ABot-M0，这是全球首个基于统一架构的机器人具身操作基座模型，核心理念为「一个通用大脑适配多种形态的具身机器人」。

ABot-M0 在 Libero、Libero-Plus、RoboCasa、RoboTwin 2.0 等多个权威基准测试中均达到 SOTA 水平。

其中在 Libero-Plus 基准上，任务成功率达 80.5%，较此前业界标杆方案 Pi0 提升近 30%；在 LIBERO 基准上，平均成功率达 98.6%，超越 X-VLA、GR00T-N1.6 等竞争方案。

此次开源覆盖数据、算法、模型三大维度，并同步发布项目论文《ABot-M0: VLA Foundation Model for Robotic Manipulation with Action Manifold Learning》。

GitHub: https://github.com/amap-cvlab/ABot-Manipulation

论文全文：https://arxiv.org/pdf/2602.11236

广州早茶新规正式公布：茶位费必须配茶、传统点心须 24 小时内现制

据羊城晚报报道，广州市正式公布《广州早茶传承保护规定》，该规定将于今年 5 月 1 日起施行。

该《规定》首次明确了广州早茶的法律定义，将其界定为产生、发展并流行于广州地区、符合非物质文化遗产特征，以饮茶搭配广式点心为核心形式，融合岭南饮食文化、社交习俗与传统技艺的具有独特地域标识性的饮食消费形态。

在制作方式的认定上，规定以「手工现做现售、不鲜不食」作为区分传统与非传统制作的核心界限，要求以传统方式现场制作的早茶食品，从制成到提供食用的时间不得超过 24 小时。

经营者还须在菜单或其他显著位置向消费者明示食品属于「传统方式现场制作」还是「非传统方式制作」，同一品类的两种制作方式可执行不同价格。此外，规定要求经营者通过透明式、开放式或视频监控式厨房等形式向消费者展示点心加工过程。

针对消费者长期关注的茶位费问题，规定明确：收取茶位费的经营者必须提供红茶、绿茶、乌龙茶、普洱茶、菊花茶等供消费者选择，并做好相应茶饮服务；

所有收费项目须以显著、清晰方式明码标价，店内菜单、价签、自助点餐应用程序等渠道显示的标价内容须保持一致。对于未按规定明码标价的违法行为，规定设置了相应法律责任。

迟到半年，《王者荣耀》开放 iPhone 17 标准版 120 帧模式

腾讯《王者荣耀》昨日迎来 S43 新赛季「陌上相逢」更新，开放了 iPhone 17 标准版机型的 120fps「极高」画质模式。

距离 iPhone 17 系列正式发布已过去约半年时间，iPhone 17 Pro 与 Pro Max 此前已获得 120fps 帧率支持，标准版的适配却迟迟未至。

然而，iPhone Air 在本次更新中仍未获得 120 帧支持，似乎「被遗忘」。

央视起底「进口」保健品乱象：澳洲工厂地址是汽修站，品牌故事是编的

据央视新闻报道，在抖音、天猫叶黄素品类销量均位居第一的「澳洲优思益」，实为国产产品。其产品包装上标注的澳大利亚生产地址，经记者实地核查，实际上是一家汽车维修站。

负责该产品营销策划的杭州索象营销策划有限公司负责人卢总对记者直言：「这是广州的一家公司，产品也是广州的，只是我们把它包装成了澳洲的。」

此外，「澳洲优思益」产品包装上并无保健食品须具备的「蓝帽子」标识，天猫、抖音两大平台客服亦均以「商家信息保护」为由，拒绝向消费者提供产品产地和生产者信息。目前，「优思益」抖音、天猫海外旗舰店两家店铺均已暂停营业。

针对上述报道，「优思益」官方公众号于昨日发布声明回应。

声明称，报道中提及的澳大利亚墨尔本地址，系品牌持有人 YARRA VIBE PTY LTD 的注册地址，属品牌方自有物业，曾作为办公场所使用，并经澳大利亚治疗用品管理局（TGA）官网标注为品牌通讯地址（POSTAL ADDRESS）。

声明解释，因业务调整，该地址已停止使用，品牌方将该物业转租给一家汽修厂，新办公地址的注册更新手续正在办理中。

在产品产地问题上，声明承认旗下第一代铁饮产品曾授权国内营养品上市企业工厂生产，并表示「其国内生产相关信息已通过产品详情页、客服咨询等多种渠道，向消费者进行了充分、公开的说明」。

声明同时表示，自 2025 年起，该产品的生产已转移至新西兰工厂。

声明还表示，公司已下架全部相关商品并暂停所有对外销售渠道，将全力配合有关部门调查，并承诺在合适时机公开调查进展及自查结果。

曝迪士尼高层有意收购 Epic Games，正在等待时机

据 IGN 和《洛杉矶时报》报道，迪士尼高层内部正在讨论全面收购 Epic Games 的可能性，但目前仍在等待合适时机。

资深科技记者 Alex Heath 在 The Town 播客中透露，迪士尼内部已有高管明确表态支持收购，「我确切知道迪士尼有高层管理人员希望收购 Epic，只是在等待那个时机。」他同时指出，内部也存在反对声音，认为此举并不明智。

就在上周，Epic Games CEO Tim Sweeney 在内部邮件中宣布裁员逾 1000 人、削减 5 亿美元成本，裁员后公司员工规模将缩减至约 4000 人。Sweeney 将此次调整归因于《堡垒之夜》用户参与度自 2025 年起持续下滑。

《天才游戏》发布剧照，4 月 4 日上映

据猫眼电影消息，电影《天才游戏》昨日发布一组剧照，影片将于 4 月 4 日上映，目前正处于预售阶段。

影片由程亮执导，彭昱畅、丁禹兮领衔主演，李蔓瑄主演，影片围绕「顶罪阴谋」与「生死博弈」展开叙事。

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2002 年，苹果申请了一项专利。

无关芯片、屏幕、系统这些「硬货」，只聚焦在一颗灯上——那颗 MacBook 合上后，机身前端小小的 LED 灯。

专利编号 US 6658577 B2，描述的是一个「呼吸状态 LED 指示灯」。苹果工程师研究了成年人静息状态下的呼吸频率，大概在 12-20 之间，于是取了下限，让这颗状态指示灯以每分钟 12 次的节奏明灭，亮起的过程比熄灭的过程略短，模拟一次真实的吸气与呼气。

专利中还特别写道：根据本发明，睡眠模式指示灯的闪烁效果模仿了呼吸的节奏，这在心理上对人有吸引力。

没有用户会拿秒表去计算这颗灯的频率，也不会有评测会提到这个细节，但苹果为它做了研究，最终选定了一个让人深夜看到时不会焦虑的频率。

这颗灯如何闪烁，几乎毫不影响它的功能，但却划出了一条关于「品味」的分明泾渭。

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要聊到苹果的品味源流，自然离不开创始人史蒂夫 · 乔布斯，他对「品味」的近乎执拗，彻底塑形了这家企业。

虽然这件事本身相对私人化，每个人对所谓「好品味」都有自己的看法，但不可否认的是，对设计、艺术、禅宗天生就更有浓厚兴趣的乔布斯，确实具有普世意义上的好品味。

1973 年，乔布斯从里德学院退学。

但他没有马上离开学校，而是继续旁听一些课程，其中一门是书法课。教课的人名为罗伯特 · 帕拉迪诺，是一位前特拉普派修士，一笔一画间带着修道院的沉静与讲究。

乔布斯在那里学到了衬线字体与无衬线字体，学到了字母之间微妙的间距调整，以及版面设计的诀窍。

十年后，当乔布斯在打造第一台 Mac 电脑时，这些在多数人眼里「无用」的知识又再次在他脑海里冒了出来。

因此，Mac 电脑采用了位图显示，可以支持无数种字体，苹果还聘请了专人和乔布斯一同设计了大量字体。

当时苹果的其他高层无法理解乔布斯对 Mac 字体的痴迷，认为这是在「浪费时间」。结果，这些漂亮的字体，以及其与激光打印机和图形功能的结合，让 Mac 催生出了桌面出版行业，并从中大举获利。

这是一个典型的「乔布斯品味」案例，乔布斯对此相当满意，并认为如果自己没上那门书法课，个人电脑时至今日都可能不会有漂亮的字体，因为 Windows 界面深受 Mac 影响。

在 Mac 之前，没人认为电脑屏幕上的字需要好看。

一个退学生从修士那里学到的书法美学，最终改写了全世界每一块屏幕上文字的面貌。乔布斯说这叫「connecting the dots」，将点连成线。

但能连上这些点的前提是，你得先有这些点。一个只活在代码和数据里的人，连不出这条线。

在他成长的时代，硅谷也同步崛起，大多数科技公司里，工程师地位无可挑战，设计师只是成本项，技术决策由效率和数据驱动。

这是纯粹的工具理性，什么跑得更快，什么转化率更高，什么能更节省成本，这些才是做产品的第一标准。

但在乔布斯眼中，设计师、艺术家和工程师一视同仁，甚至在苹果的很多时候，是先有了产品设计，然后乔布斯和艾维再去推动工程实现。

有时候，这些决定是相当「反常识」的。

iMac G3 外壳顶部有一个内嵌的提手，它几乎没有实际意义，因为这是一台台式电脑，没有人会提着它到处走。

艾维解释，加入提手的意义在于让这台计算机「平易近人」，让大众更愿意接触计算机，乔布斯非常支持这个设计，即使它成本高昂。

最终，世人永远记住了这个提手。

这说明，苹果遵循的是「价值理性」，追问的首先是「值不值得做」，然后才是「能不能做到」。

这是一种独立思考的能力，而不是照抄行业的现成答案，是看到千篇一律的选择时，跳出框架给出一个不一样的答案。

一家遵循工具理性的公司，会在睡眠指示灯上选最省电的方案；一家遵循价值理性的公司，会去研究人类的呼吸频率，然后为一颗灯申请专利。

乔布斯并不将自己视作单纯的企业家，也不认为自己的团队只是工程人员。在初代 Macintosh 电脑的机壳内部，有着这四十五人的签名，因为「真正的艺术家会在作品上签名」。

从皮克斯，到 iPad 2 发布会，乔布斯很喜欢提到一句 Slogan：「科技与人文的交汇」，不少人认为这是公关金句。

但你究竟在信奉着什么，产品会替你诉说一切。

2

品味并不只是「要做什么」，更多是知道「不做什么」。这种取舍的能力，自史蒂夫·乔布斯时代起，便被写入苹果的文化基因，成为了「极简主义」的核心表达。

这同样是一种必须经过独立思考才能得到的结果。极简主义不是「为减而减」，需要去审视那些习以为常的惯例，是真正必要，抑或是只是多余。

在乔布斯离开、斯卡利掌舵后，苹果曾经经历了一个「失去品味」的低谷。

那时，苹果推出了 Newton MessagePad，某种意义上说，它的理念接近 15 年后的 iPhone，是一台使用手写笔交互的触控掌上设备，几乎是当时的苹果唯一能称得上「创新」的产品。

但 Newton 过度追求功能的丰富性，外形极其臃肿，更像当年苹果鄙夷的 IBM 产品；更要命的是，这台产品出厂时有将近数千个漏洞，手写笔输入的效果很糟糕，明显是还没有打磨完全，当时市面s没有人喜欢这台设备。

毫不意外，等乔布斯回来执掌大权，立马不计成本直接大刀阔斧砍掉了 Newton 整个产品线。

对于 Newton 上这只「手写笔」，乔布斯更是深恶痛绝，「明明上帝给了我们 10 支手写笔，我们何必再发明一个？」

「臃肿」的问题不止停留在单一产品设计上，当时的苹果电脑同时在售卖 Apple II、Macintosh、Lisa、Performa 等产品线，定位重复，亮点匮乏，销量低迷。

所以，乔布斯直接对整个产品线动手术，70% 的品类被去除，然后画了一个四宫格，将他们需要做的电脑品类数量压缩到最少。

这个动作，已经成了商学院课堂上的经典案例，但讲的都是「聚焦」「战略收缩」这些更「专业」的解读。

其实乔布斯想得还真没那么多，他只是觉得，这些产品不配存在。

所有人都会做加法。但知道该删什么、敢删什么，这需要判断力。

在 iPod 诞生之前，市场上已经有不少 MP3 播放器，它们功能更多，按钮更丰富，文件管理更灵活，但没有人觉得它们好用——只能装 16 首歌，并且功能眼花缭乱。

iPod 反其道而行之，交互被删剩一个转盘，和听歌无关的功能统统去掉，必须要交由 Mac 完成。

于是乎，iPod 几乎只为「聆听」一个行为服务，不能做歌单，不能删歌，却能装下 1000 首歌曲。这也是因为乔布斯立下了一个规矩：iPod 上所有功能使用，按键次数都不能超过三次

至今，我仍然钟情 iPod 的「转盘」，它用简单直觉的动作，替代了过去需要不断按下按钮的繁琐操作。

本质上，这是一种对常规的反叛，交互不一定需要通过按钮完成，跳出框架反而会有更合理的解决方式。

类似的决断，在将近 15 年后出现在了苹果的另一款音频产品上。

似乎自电器诞生起，「电源键」就如影随形。人们从不追问它为何存在，反倒是在它消失时，质疑才会汹涌而来。

但在 AirPods 去掉电源键之后，用户才发现，不受「关机」制约，体验竟变得如此畅快舒服，自然而然，几乎无需思考。

所以你看现在的 TWS 无线耳机，哪里还有什么开关，所有人都习惯了打开盖子直接把耳机塞进耳朵的动作。

大多数公司的产品决策由数据驱动，要做大量的市场调查，去了解用户要什么，竞品做了什么，什么趋势正在起来。

苹果的产品决策由一个更刺眼的问题驱动：这个东西有没有必要出现在世界上？

前者是在回应市场，后者则直接定义市场。

我们看到的极简主义，只不过是这个过程最终呈现的结果，而推动它产生的判断力，就是「品味」。

3

在乔布斯小时候，他的父亲保罗 · 乔布斯教导他：做一个衣柜，哪怕是贴墙看不见的背面，也不应该用胶合板敷衍，而应该继续用一块漂亮的木头，因为你知道它始终在哪里。

在看不见处下工夫，在无用之用上较真，一直是乔布斯和苹果的不妥协之处。

对于 Apple II 内部的电路板布局，乔布斯要求设计得尽善尽美，芯片、插口都要排列整齐，即使很多人不关心也看不见。

时至今日，苹果产品全面采用封闭式设计，个人用户很难自行打开一台 Mac，但从最昂贵的 MacBook Pro，到最便宜的 MacBook Neo，内部的电路板排布，依旧执拗地遵守着对称美学。

我相信世界上绝大部分人都很难理解，为什么苹果要将 Home 键和触控板做成不可按压的平面，然后再用 Tapic Engine 来模拟按动的手感，这样做的成本更高，且用户获得的反馈感几乎没有不同的。

但通过这种方式，苹果几乎将这两个部分的接缝完全消除，也没有影响任何用户体验。

和力度 Home 键一同问世的，是那台经典的 Jet Black iPhone 7，通过技术层面尽可能挤压物理接缝，再通过通体的高光掩盖这些感知上的「缝隙」。

最终，连正面的那颗标志性的按钮，都彻底融入了玻璃之中。

如果说这弥合了手机物理的接合处，那么 Apple Watch 那颗手感以假乱真的数字表冠，则抹平了交互上的「缝隙」。

苹果利用振动马达，赋予一颗平滑的旋钮齿轮般的转动感，让第一次面对 Apple Watch 这个新兴物种的用户，可以将以往操作机械手表指针的经验，平滑转移到操作 Apple Watch 的应用界面上。

这不是一种炫技——既然是「炫」，那必然是大部分用户能明确感知到的细节，但多数用户不关心 MacBook 里面长什么样，也不会意识到这些按钮背后的玄机。

这是一种比「完美主义」更深一层的追求，产品的完整性不由用户的注意力边界来定义。

好不好，不取决于有没有人在看，只取决于你是不是真的想把它做「好」。

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现在随便走进一家消费电子品牌门店，各种产品上或多或少的白色、圆角、留白、克制设计，门店的玻璃幕墙和木质长桌，都不难发现苹果的影子。

这些东西都是可以被计算的，可以拆解为流程、参数、方案，然后在另一个生产线上组装。

但品味本身无法被复现，你可以模仿别人的品味和设计，这个行为本身就暴露了你本身没有品味。

品味也没有参数，写不进规范，却支撑着所有决定，最终来到我们手上的产品，品味定义了它的一切。

50 岁的苹果，给这个行业，甚至这个世界最重要的一课，就是品味。

这不是说，苹果之前就不存在「有品味」的企业，但作为全球最有影响力的科技公司，苹果确实极大推动了全世界人民对品味的关注，面对一个产品，除了它好不好用，耐不耐用，我们已经完全习惯用「品味」去评价。

被品味所成就的苹果，如今更是被放在了大众更严格的「品味」放大镜下去审判，每一个细节都无所遁形。

不可否认，如今的苹果已不再是乔布斯与艾维时代的品味巅峰，产品设计更容易向功能和实用性妥协，也不再像以往那样，极度重视一些细枝末节，甚至还有一些被批评「没品位」的时刻。

不过，即使售价 3000 多元的 MacBook Neo，上手依旧是熟悉的铝合金机身细腻手感和扎实做工，在同价位几乎无出其右，低价但不廉价，这依旧是当下稀缺的品质和品味。

如果说苹果 50 年最大的遗产，我认为是证明了一件事：

在一个被工程效率和数据理性统治的行业里，品味可以赢。一家把价值判断置于工具理性之上的公司，赢了。

在今天，这个结论比以往任何时候都更值得被重新看见。

我们正在进入一个 AI 为所有人拉高平均线的时代。AI 能写出 80 分的文案、做出 80 分的设计、生成 80 分的代码。能力差距正在被快速抹平，「还不错」变得前所未有地容易获得。

但 AI 只是让抹平了门槛，天花板依旧在别处。

从 80 分做到 90 分，靠的还是专业能力；但从 90 分到 100 分，只有品味能突围，在 AI 给出的海量选项中，能够知道要什么，不要什么，知道什么才是更好的，比以往都要更重要。

计算可以穷举方案，却无法决定方向；数据可以逼近最优，却做不出判断。

这种能力，只能在人漫长而反复的审美积累与价值排序中生长出来。

这就是品味，那个唯一抄不走的东西。

品味，即苹果。

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2026 年，AI 的效率高到每天都像愚人节。当我们都在焦虑被时代抛下时，回头看看科技公司们曾经的「离谱脑洞」才发现：科技跑得再快，最终还是为了回到生活里。曾经的玩笑，给未来铺好了路。

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Claude Code「被开源」，隐藏功能「赛博宠物」和永久记忆 AI 提前曝光

昨天下午，开发者 Chaofan Shou 在 X 发文，直接放出了 Anthropic 旗下命令行工具 Claude Code 的完整源码压缩包，引发开发者社区广泛关注。该帖子数小时内浏览量突破 1200 万次。

事件起因是 Anthropic 在向 npm 公共镜像库发包时，忘记删除 .map 文件（Source Map）。这类文件的作用是将压缩、混淆后的生产代码映射回原始源码，方便本地调试，但在正式发布时将其删除是基本操作。

正是这一失误，导致近 2000 份文件、超过 50 万行 TypeScript 代码在网上公开裸露。

在已泄露的源码中，开发者们扒出了多个尚未发布的功能。讨论度最高的是代号 BUDDY 的项目——一个计划内置于终端的「赛博宠物」系统。

宠物根据用户 ID 的哈希值生成，每人独一无二，预设了 18 种生物形态，包含鸭子、龙、水豚、幽灵等，并设有从「普通」到「1% 传奇」的稀有度体系，以及五项动态数值：DEBUGGING（调试力）、PATIENCE（耐心）、CHAOS（混沌）、WISDOM（智慧）和 SNARK（阴阳怪气值）。

源码显示，该功能原计划于 4 月 1 日至 7 日作为彩蛋预热，5 月份向 Anthropic 内部员工开放内测。

另一个备受关注的功能是代号 KAIROS 的「永远在线」AI助手。该助手能够跨会话保持持续记忆，将用户的工作习惯和项目背景存储在私密目录中，并有权限主动发起任务。

值得注意的是，源码中还包含一个名为「Nightly Dreaming（夜间做梦）」的机制——在夜间自动启动后台进程，回溯当天交互内容，剔除冗余信息，将核心内容沉淀为长期记忆，以防止上下文日志无限膨胀。

相关阅读：不开玩笑，Claude Code源码泄露，50万行代码被扒光

软银、英伟达领投，OpenAI 史上最大融资落地

OpenAI 今日凌晨宣布完成新一轮融资，融资规模达 1220 亿美元，融资完成后公司估值为 8520 亿美元。

本轮融资由亚马逊、英伟达和软银共同领投，其中软银与 a16z、D. E. Shaw Ventures、MGX、TPG 以及 T. Rowe Price 旗下账户联合领投。微软作为长期合作伙伴继续参与跟投。

值得关注的是，OpenAI 此次首次向个人投资者开放参与渠道，通过银行渠道募集超过 30 亿美元。

在资金用途方面，OpenAI 表示将继续大规模投入 AI 芯片采购、数据中心建设及顶尖人才招募。

在业务数据方面，OpenAI 披露 ChatGPT 目前每周活跃用户接近 9 亿，付费订阅用户超过 5000 万，月活跃用户数量预计即将突破 10 亿。公司月收入已达 20 亿美元，企业业务占总收入比例超过 40%。

API 平台每分钟处理 token 数量超过 150 亿，Codex 每周活跃用户超过 200 万，过去三个月增长 5 倍，月环比增速超过 70%。

相关阅读：刚刚，OpenAI 创下史上最大融资纪录，估值逼近万亿

苹果回应国行 AI 意外上线：软件问题，上线时间待审批

昨天，国行 iPhone 设置页面短暂出现「Apple 智能与 Siri」选项，引发热议。不过，该入口随后被迅速移除，已下载模型的用户功能也一并被收回。

据了解，本次推送是由于软件问题，国行 iPhone 和 iPad 曾短暂可以下载其他地区适用的设备端 Apple 智能并启用该功能。该问题已被苹果迅速修复。

Apple 智能尚未在国行设备推出，推出时间依监管部门审批情况而定。

曝新版 Siri 将支持一句话同时完成多个指令

据彭博社报道，苹果正在测试一项新的 Siri 功能，允许用户在单次指令中同时处理多个请求。

这项功能将作为 iOS 27、iPadOS 27 和 macOS 27 的组成部分，用户可以在一句话中向 Siri 发出多项指令，如同时查询天气、创建日历事项并发送一条消息。

苹果此次改造的目标，是将其打造为一款能够理解上下文信息（包括用户的个人信息与屏幕内容）的智能助手。

此外，苹果还在探索升级系统键盘，通过类似 Grammarly 的方式扩展自动更正功能，提供替代词建议。不过该功能是否最终发布尚未确定。苹果近日已对键盘算法进行了更新，以改善「缺字」问题。

苹果预计将于当地时间 6 月 8 日的全球开发者大会（WWDC）上正式发布新版 Siri 及 Apple Intelligence 的相关功能。

微信上线压缩包免解压预览功能

昨天，微信官宣上线压缩包「预览」功能，现在无需下载或解压，点击压缩包后选择「预览」即可直接查看其中内容，不占用本地存储空间。

在查看模式上，预览界面右上角提供视图切换按钮，支持在列表与图片视图之间自由切换，方便用户快速浏览压缩包内的图片等核心内容。

此外，用户还可以在预览状态下选择单个或多个文件，直接执行保存、转发或收藏操作，无需将整个压缩包全部解压下载。

DeepSeek 又崩了，这次火速修复

昨天 17:30 左右，DeepSeek 再度出现「网页/API 性能异常」，大量用户反映平台处于「服务器繁忙」状态，官方随即展开调查。截至 18:05，DeepSeek 服务状态页面显示问题已排除，服务恢复正常。

值得注意的是，本次故障距上一次大规模宕机不足三天。3 月 29 日 21:35，DeepSeek 网页端和 App 同时出现无法发起新对话、已有对话频繁中断的情况，故障持续近 12 小时，直至次日上午 10:33 才正式修复，创下该平台上线以来最长中断纪录。

中兴通讯：正推进新一代豆包 AI 手机

据界面新闻报道，中兴通讯昨日在 2025 年度业绩说明会上披露，公司正与字节跳动等生态伙伴深化合作，共同推进新一代豆包 AI 手机的研发与落地，预计将于今年第二季度中晚期发布，目前正推进相关认证工作。

Meta 推行「AI 转型周」，全员用 Claude Code 搞黑客马拉松

据《商业内幕》报道，Meta 正在内部推行名为「AI 转型周」（AI Transformation Week）的密集 AI 培训计划，鼓励全体员工积极尝试 AI 工具，并借助 Claude Code 构建实际项目。

今年 3 月，多个团队相继举办了 AI 周活动，内容涵盖黑客马拉松、内部工具演示以及 AI 智能体（Agent）的实操体验。

据悉，Meta 已为各团队设定了差异化的 AI 工具采用目标，并在旗下 Reality Labs 部门推行「AI 原生」重组——将员工重新定义为「AI 构建者」，并以 AI 原生「小组」（Pod）为单位重新编排团队结构。

上周二，Meta 首席技术官 Andrew Bosworth 宣布将亲自主导公司内部 AI 应用推广工作，该项目在内部被称为「AI for Work」。Bosworth 在 X 平台发文表示：「这些工具有望赋予每位员工更强大的能力去完成工作。」

值得注意的是，就在部分员工参加 AI 培训的同期，Meta 对 Reality Labs 及其他部门进行了数百人规模的裁员。

真我全面接入 OPPO 售后体系

昨天，真我手机宣布，自今天起，realme 将全面接入 OPPO 售后服务网络，realme 用户原有售后权益基本保持不变，并将同步享受更优质的服务升级。

官方表示，依托 OPPO 全国近千家官方服务中心，realme 用户可就近享受便捷售后支持，门店提供面对面专业维修，工程师持证操作，维修品质更有保障。

千问测试「引证」功能，AI 回答支持信源核查

千问近日上线了一项名为「引证」的新功能，可对涉及新闻时事、政策动态等需引用外部信源的回答内容进行二次事实核查。目前该功能仍处于测试阶段。

实际体验中，「引证」按钮仅在用户提问涉及新闻时事、政策动态等需参考网络信息的内容时，才会出现在回答末尾。

点击后，系统将自动进入核查模式，对回答中的关键信息进行智能标注：有可靠、可交叉验证的权威信源支持的内容以绿色高亮显示；信息来源模糊、存在矛盾，或尚未被主流媒体证实的内容则标记为红色，并提示「需进一步核查」。

长安汽车获批 L4 Robotaxi 测试牌照

昨天，长安汽车官宣，正式获批 L4 级 Robotaxi 测试牌照。经重庆市永川区智能网联汽车政策先行区六部门联合审议全票通过，长安汽车成为国内首批拥有全合规、全场景 L4 级无人驾驶实测资格的车企。

在技术路线上，长安汽车 L4 级 Robotaxi 基于旗下天枢智能「端到端同源」架构，与量产 L2、L3 车型实现底层算法高度复用，训练数据覆盖城市通勤、高速干线、拥堵路段及恶劣天气等复杂场景。

华为去年营收 8809 亿，智能汽车业务暴增 72%

昨天，华为发布 2025 年年度报告，披露全年核心经营数据与业务进展。

• 销售收入 8809 亿元，同比增长 2.2%，净利润达 680 亿元，同比增长 8.7%；
• 经营活动现金流同比大增 44.1%，达 1274 亿元，创近五年新高；
• 研发费用支出 1923 亿元，约占全年收入的 21.8%，近十年累计研发投入超 1.38 万亿元。

各业务板块表现分化明显，智能汽车解决方案业务以 72.1% 的同比增幅领跑，数字能源业务增长 12.7%，ICT 基础设施与终端业务保持稳健，云计算业务则小幅下滑 3.5%。

• 鸿蒙生态：截至去年底，搭载 HarmonyOS 5 和 HarmonyOS 6 的终端设备突破 3600 万台，注册开发者超 1000 万人，应用市场可获取应用和服务突破 35 万款；
• AI算力：昇腾 384 超节点已规模服务于互联网、金融、运营商等行业，昇腾开发者超 400 万，鲲鹏开发者超 380 万，合计合作伙伴超 9800 家；
• 数字能源：逆变设备全球发货量约 185 吉瓦，累计助力客户生产绿电超 2 万亿度，减少二氧化碳排放约 10.6 亿吨。

轮值董事长孟晚舟在年报致辞中将人工智能定性为「人类历史上最后一场技术变革」，并明确表示华为将坚持「以硬件为主要盈利模式」，战略聚焦「集群 + 超节点」规模算力，持续推动鲲鹏昇腾「无处不在」。

此外，华为昨晚发布公告称，根据公司轮值董事长制度，汪涛将在 2026 年 4 月 1 日 ~ 9 月 30 日期间，当值轮值董事长，主持公司董事会及董事会常务委员会。

智谱交出上市首份年度成绩单

智谱昨日发布上市以来首份年度业绩公告。

2025 年全年，公司实现总营业收入 7.24 亿元人民币，同比增长 131.9%；年内亏损 47.18 亿元，同比扩大 59.5%；经调整净亏损 31.82 亿元，同比扩大 29.1%；每股亏损 12.03 元。

营收增长主要来自三条核心业务线：开放平台及 API 收入 1.90 亿元（同比增长 292.6%），企业级智能体收入 1.66 亿元（同比增长 248.8%），企业级通用大模型收入 3.66 亿元（同比增长 70.5%）。

毛利率则由去年的 56.3% 下降至 41.0%，公司在业绩公告中将此归因于云端部署业务占比提升，以及本地化部署业务毛利率的阶段性下降。

亏损扩大的核心驱动因素是持续加码的研发投入。2025 年，智谱研发开支达 31.80 亿元，同比增加 44.9%，主要源于员工成本上升及向第三方算力供应商支付的计算服务费用增加。

今年 1 月 8 日，智谱以每股 116.20 港元在港交所主板挂牌上市，募集资金总额约 50 亿港元（含超额配售）。上市以来股价一路走高，截至昨日收盘，累计涨幅近五倍，总市值约 3092 亿港元。

联想控股去年收入 6060 亿创历史新高

昨天，联想控股发布 2025 年全年业绩公告。

全年收入 6060 亿元，同比增长 18%，首次突破六千亿元大关，创历史新高；净利润 98 亿元，同比增长 28%；归属于公司权益持有人净利润 10.6 亿元，同比大幅增长 698%。

核心驱动力来自旗下联想集团。去年，联想集团收入同比增长 20% 至 5604 亿元，AI 相关收入同比增速超 140%，已占联想集团收入比重近 30%。

• PC 业务：去年第四季度全球市场份额达 25.3%，是统计数据以来首家超过 25% 市占率的 PC 厂商；AI PC 实现三位数增长，第四季度已占联想 PC 总出货量逾 30%，在 Windows AI PC 类别中稳居全球第一；
• 基础设施方案业务（ISG）：收入同比增长 37% 至 1,262 亿元，AI 服务器实现三位数增长，第四季度订单储备超千亿元；联想在今年 1 月的 CES 上携手英伟达推出新型 AI 推理服务器及「联想人工智能云超级工厂」；
• 方案服务业务（SSG）：收入同比增长 19% 至 687 亿元，连续 19 个季度保持双位数增长，营运利润率维持 20% 以上。

招行董事长：员工很少准点下班，企业文化是最大护城河

据澎湃新闻报道，招商银行董事长缪建民昨日在该行 2025 年度业绩发布会上表示，招行真正的「护城河」并非零售业务或金融科技，而是将「以客户为中心」的理念内化为企业文化，并转化为员工日常行为。

缪建民以员工日常行为举例：下午 5 点后前往招行分支机构，会发现员工很少准点下班；2025 年度业绩公布后，董事会办公室同事仅用两天时间便完成了厚厚的分析师及投资者沟通材料。

这就是公司文化，我觉得这是最大的护城河。因为理念也好，经营也好，技术也好，都是靠人来推动运营的。

他进一步强调，若缺乏这种文化与凝聚力，其他护城河终将倒塌。缪建民表示，招行在银行业下行周期中始终能跑赢大市、优于同行，根本原因正在于此。

Waymo 联席 CEO：自动驾驶技术终将进入私家车

据《商业内幕》报道，Waymo 联席 CEO Dmitri Dolgov 近日在接受采访时表示，该公司的自动驾驶技术最终将进入私人乘用车市场。

Dolgov 在采访中表示，Waymo 旗下的产品线未来将走向「融合」。

现在你可以通过 Waymo 的 App 打车，未来这套技术会出现在你自己的车上，这是可以预见的方向。

Dolgov 同时指出，私家车场景尤其适合在商业密度不足的地区落地。

技术层面的问题已经解决，但如果你身处偏远地带、出行需求稀少，Waymo 的叫车服务在那里备车待命，显然不划算。

OPPO Find X9 Ultra 定档 4 月 21 日

昨天，OPPO 正式宣布将于 4 月 21 日 19:00 举行 OPPO x 哈苏影像新品联合发布会，发布年度影像旗舰 Find X9 Ultra 与 Find X9s Pro 两款新机。

据爆料，Find X9 Ultra 将搭载 2 亿像素 LYT901 主摄（光圈 F1.5），潜望长焦则采用 5000 万像素 JNL 传感器，支持原生 10 倍光学变焦。

OPPO 官方透露，该机行业首创 5 反射棱镜设计，等效焦距可达 460mm，对应 20 倍光学品质变焦，至高支持 120 倍数码变焦。

Find X9s Pro 同样主打影像，据爆料将搭载联发科天玑 9500 芯片，并配备双 2 亿像素镜头系统、搭载「7K 级」大容量电池。

支付宝推出国内首个「支付集成 Skill」

支付宝昨日正式发布国内首个「支付集成 Skill」，将基础支付能力封装为标准化组件，面向 Vibe Coding 开发者开放使用。

开发者只需通过三个步骤即可完成接入：下载「支付宝支付集成 Skill」、在开发工具中完成安装，随后以自然语言描述收款需求，AI 便可自动完成支付功能的集成，整个流程无需手动编写支付对接代码。

TRAE 旗下 AI 协作产品 SOLO 开放内测

昨天，TRAE AI 宣布，旗下 AI 协作产品 SOLO 桌面端与网页端正式开放用户内测。

SOLO 采用全新三栏工作区设计，项目文件集中管理、任务进度实时可见，并集成多类 Skills 与工具，支持按需调用。

在智能体架构上，SOLO 引入双模式设计——通用任务模式（MTC）与代码开发模式（Code），分别面向写方案、做分析和写代码等不同场景。Code 模式下，桌面端与网页端可随时协同，多个任务可同时在后台并行运行。

文件处理能力方面，SOLO 支持 JSON、Python、PPTX、CSV 等多种格式，所有产出直接在工具面板中展示，用户可随时评论与修改，实现更直观的成果迭代。

蚂蚁灵波开源 2.71TB 深度数据集

蚂蚁灵波科技昨日正式开源大规模 RGB-D 深度数据集 LingBot-Depth-Dataset，总数据规模达 2.71TB，包含 300 万对高质量样本，是目前开源社区中规模最大的真实场景 RGB-D 数据集。

据悉，此次开源的数据集每条样本均包含 RGB 图像、传感器原始深度图和真值深度图，可直接用于深度估计与深度补全任务的训练和评估，有助于提升模型在不同设备和场景下的训练、适配与评估能力。

摩尔线程开源机器人仿真加速方案

摩尔线程昨日正式开源 MuJoCo Warp MUSA，这是具身智能领域首个基于 MUSA 架构的全功能 GPU 加速物理仿真后端。

MuJoCo 是由 DeepMind 维护的高精度物理引擎，已被 OpenAI Gym、dm_control 等主流平台广泛集成。摩尔线程此次为其增加了 MUSA 原生支持，使国产全功能 GPU 得以直接参与机器人物理仿真与强化学习训练。

官方数据显示，使用摩尔线程旗舰智算卡 MTT S5000，在宇树 Go2 四足机器狗平地运控训练中，单卡处理 4096 个仿真环境仅需 78 秒，相较多核 CPU 的 280300 秒实现约 40 倍加速，原本耗时数周的训练可在 1 小时内收敛。

难度更高的宇树 G1 人形机器人动作跟踪任务中，单卡约 4.8 天完成模仿学习收敛；扩展至 32 卡分布式训练时，收敛速度接近线性提升，最快约 3.6 小时即可完成。

GitHub: https://github.com/MooreThreads/mujoco_warp_musa

B 站下线「猜你喜欢」算法、上线新算法

B 站宣布今天零点起正式下线「猜你喜欢」算法，届时平台将不再根据用户的历史行为和个人喜好来推荐主页内容，同时上线全新的推荐算法。

值得注意的是，B 站官方随后还发文进一步解释了本次变化的细节：

届时，将不再只推荐「猜你喜欢」的内容，你还可以选择切换成「猜别人喜欢」的内容。

新功能限时上线 24 小时，或为愚人节彩蛋。

一网店推「地球使用费」：退货运费不退还

户外品牌 Patagonia 天猫旗舰店近日宣布推出「地球使用费」机制，对每笔订单单独收取包装及物流费用，首件商品收取 15 元运费，每增加一件加收 5 元。官方说明概括如下：

若消费者最终确认收货且不退换货，这笔运费将在 24 小时内原路退还；若发生退换货，运费则不予退还，并将全额捐赠给 SEE 基金会旗下「1% 地球税」环保公益项目。

值得注意的是，该店同时声明不开通运费险，若因个人原因（尺码、颜色、不喜欢等）申请退换货，运费须由消费者自行承担。

名创优品 2025 年报：收入增三成，TOP TOY 出海加速

昨天，名创优品发布 2025 年度业绩：

全年总收入达人民币 214.44 亿元，同比增长 26.2%；经调整净利润为人民币 28.98 亿元，同比增长 6.5%。

受永辉超市亏损拖累，集团按国际财务报告准则计算的年内净利润大幅下滑至人民币 12.10 亿元，较上年同期的人民币 26.35 亿元减少约 54%，主要源于名创优品于今年第一季度完成对永辉约 29.4% 股权的收购。

门店扩张方面，截至去年底，名创优品品牌全球门店总数达 8151 家，其中中国内地 4568 家，海外 3583 家，较 2024 年底净增 647 家。

TOP TOY 门店增至 334 家，其中 30 家位于海外市场，这是 TOP TOY 自 2024 年四季度启动全球化以来的首次大规模海外布局。

会员方面，中国内地名创优品累计会员总数突破 1.12 亿人，较上年增长 17.8%；美国市场累计会员数增长尤为突出，同比增长 150.3%，达约 440 万人。

鸣鸣很忙交出首份年报，收入 661 亿元、县城门店占六成

昨天，量贩零食连锁鸣鸣很忙集团公布 2025 年度业绩报告，全年收入突破 661 亿元，净利润同比增长近 181%。

• 净利润 23.3 亿元，同比增长 180.9%；
• 毛利率由 7.6% 提升至 9.8%，毛利达 65.1 亿元，同比增长 116.9%；
• 门店总数由 2024 年底 14394 家增至 21948 家，约六成门店位于县城及乡镇，县城覆盖率约 75%；

集团旗下「零食很忙」与「趙一鸣零食」双品牌继续保持互补布局，以加盟模式为主（加盟店占比 99.9%）。集团计划未来持续深耕下沉市场，并推进 AI 调度、智能补货等数字化能力建设。

《AI 纪录片》在美上映：Altman、Amodei、Hassabis 齐聚

据《商业内幕》报道，由奥斯卡获奖导演 Daniel Roher 与 Charlie Tyrell 联合执导的 AI 纪录片《The AI Doc: Or How I Became an Apocaloptimist》（AI 纪录片：或我如何学会与末日共存）已于昨日（3 月 27 日）登陆美国院线。

在受访者阵容上，影片邀请到了 OpenAI CEO Sam Altman、Anthropic CEO Dario Amodei、Google DeepMind CEO Demis Hassabis 等 AI 领域核心人物，还有多位 AI 伦理与风险专家。马斯克原本也在受邀之列，但据导演透露，他「太忙了」，最终未能出镜。

影片以 Roher 即将为人父的个人视角切入，试图厘清 AI 技术的现状、潜力与风险。「apocaloptimist」（末日乐观主义者）一词贯穿全片，折射出创作者对 AI 时代的复杂情绪——既充满忧虑，又抱有期待。

影片也直面了 AI 竞赛背后的商业逻辑。Altman 在片中坦承，在同等条件下，愿意在安全上走捷径的一方往往能抢占先机，但他同时表示 OpenAI 正利用自身的领先优势投入更多时间进行安全测试。

尽管影片弥漫着对 AI 失控的隐忧，Altman 仍对未来表达了个人层面的乐观：「我不担心孩子们在一个有 AI 的世界里成长。」影片最终以 Roher 迎接新生儿的私人影像作结，将宏大的技术命题落回到一个普通父亲对未来的期许之上。

影片目前在烂番茄上获得 89% 的新鲜度（基于 35 位影评人），Metacritic 综合评分为 60 分，评价呈「褒贬不一」态势。

《消失的人》官宣定档五一

昨天，电影《消失的人》官宣定档五一，并同步发布「屋内有人」版定档预告及「楼中谜」版定档海报。

影片由程伟豪编剧并执导，郑恺、刘浩存领衔主演，邱泽特别主演。故事聚焦于一栋普通居民楼，唐宇（郑恺 饰）、林雨彤（刘浩存 饰）、严午（邱泽 饰）等住户的平静生活被一系列离奇事件打破。

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世界是个巨大的草台班子。

今天下午，开发者 Chaofan Shou 发了一条推文，直接放出了 Anthropic 最新命令行工具 Claude Code 的完整源码压缩包 src.zip。

这条推文迅速在开发者圈子里炸开，几个小时内浏览量突破 530 万。

评论区瞬间热闹起来，用户 @ai_for_success 只说了一句：「快给 Dario 打电话！」（Dario Amodei 是 Anthropic 的 CEO）；

有网友直接爆粗：「见鬼了。」另一位开发者 @realsigridjin动作更快，已经把泄露的源码备份到了 GitHub，仓库名叫 instructkr/claude-code，标注为「Claude Code Snapshot for Research」。

也就是说，即便 Anthropic 紧急删除原文件，代码也已经在开源社区里永久留存了。这次泄露的体量相当惊人：近两千份文件、超过五十万行 TypeScript 代码，全部在网上裸奔。

只是，这么大一家 AI 独角兽，核心代码怎么就泄露了？答案说出来都让人哭笑不得：他们往 npm 发包的时候，忘了删 .map 文件。

不过，当全球开发者蜂拥扑向这份源码时，很难不发出惊叹，因为在这份本不该公开的代码里，除了 Claude Code 源代码，Anthropic 藏着一整套极其浪漫又硬核的 AI 蓝图：

有能在终端里陪你写代码的赛博宠物，还有会在半夜自己「做梦」整理记忆的常驻 AI 助手。

一场史诗级的公关灾难，硬生生变成了一场震动业界的「野生发布会」。

一次低级失误，撕开了 Claude Code 的秘密

在聊那些让人兴奋的未来功能之前，得先看看 Anthropic 眼下有多狼狈。

如果你最近用过 Claude 的 API，大概率遇到过一个诡异的问题：你的使用额度像漏水的浴缸一样，以完全不正常的速度疯狂往下掉。目前 Anthropic 官方还在焦头烂额地排查这个让 Token 消耗暴增的 Bug。

屋漏偏逢连夜雨，Token Bug 还没修好，底裤又被扒了。

这次闯祸的 .map 文件（Source Map），前端和 Node.js 开发者都不陌生。

它的作用是把压缩、混淆后的生产代码映射回原始源码，方便开发者本地调试。但正式发布到 npm 这类公共镜像库时，删掉 .map 文件是写在每本新手教程第一页的基本操作。

然而，一向把「安全、谨慎」挂在嘴边的 Anthropic，居然犯了这种实习生级别的错误。

泄露的架构本身也足够震撼：四十多个功能模块组成工具层，涵盖文件读写、Bash 执行到子 Agent 生成；一个近五万行的推理核心 QueryEngine.ts 负责思维链调度；还有多智能体调度器 coordinator 和 IDE 桥接模块。

除此之外，开发者们从源码里扒出的未发布功能，信息量大得惊人。

其中，在所有泄露的隐藏功能中，代号 BUDDY 的项目讨论度最高。用户 @baanditeagle 在 Chaofan Shou 原帖的评论区贴出了 BUDDY 功能的截图，让整个讨论彻底沸腾。

想象一下这个画面：你正对着黑底白字的终端敲代码，突然，输入框旁边弹出一个像素风的对话气泡，里面住着一只专属于你的赛博宠物。它的设定十分细致：

• 宠物根据你的用户 ID 哈希值生成，每个人孵出来的都是独一无二的。
• 代码里预设了 18 种生物，有鸭子、龙、六角恐龙（axolotl）、水豚、蘑菇，甚至还有幽灵。
• 宠物分「普通」到「1% 传奇」的稀有度，还有各种帽子外观和类似宝可梦的「闪光（Shiny）」变体。
• 赛博宠物有五项动态数值：DEBUGGING（调试力）、PATIENCE（耐心）、CHAOS（混沌）、WISDOM（智慧），以及最亮眼的——SNARK（阴阳怪气值）。
• 第一次孵化时，Claude 还会根据这些数值实时生成宠物的名字和性格，配上精灵图动画和漂浮的爱心特效。

这多少让人想起当年微软 Office 那个烦人的「大眼夹（Clippy）」。但 BUDDY 可以说是它的终极进化版。

有趣的是，源码显示，这个功能原计划 4 月 1 日到 7 日作为彩蛋预热，5 月份先向 Anthropic 员工内测。但现在，全世界都提前知道了这个惊喜。

一个会做梦的 AI，和睡不着的 Anthropic 团队

如果说 BUDDY 是工程师的浪漫彩蛋，那代号 KAIROS 的功能，就彻底暴露了 Anthropic 在 AGI 路径上的野心。

我们现在和大模型对话，基本都是「阅后即焚」的。关掉网页，新开对话，一切从头来过。KAIROS 想打破这个局面，它被定义为「Always-On Claude（永远在线的克劳德）」。

这不只是一个长文本记忆库。KAIROS 能在不同会话之间保持持续记忆，把你的工作习惯、项目背景存在一个私密目录里。它甚至有权限主动发起任务。

此外，代码里还有一个名为 Nightly Dreaming（夜间做梦）新的机制。

怎么理解呢？在人类生理机制中，睡眠时的「做梦」是大脑整理白天碎片记忆、清除无用突触、巩固重要信息的关键过程。

Anthropic 把这个仿生学概念引入了 AI。为了防止长期记忆日志无限膨胀、导致逻辑混乱，KAIROS 会在夜间自动启动「做梦」进程。代码里甚至详细处理了午夜跨日的时间戳问题，确保做梦进程不会中断。

具体而言，在这个进程中，Claude 会像人脑一样在后台回溯你当天的交互，剔除冗余信息，把核心内容沉淀为长期记忆。

AI 白天帮你写代码，深夜你睡着后，它独自在服务器里「做梦」来更懂你。把一个冷冰冰的工程问题（上下文窗口压缩与检索）变成充满生命隐喻的解决方案，这种产品思路确实让人眼前一亮。

除了 BUDDY 和 KAIROS，源码里还藏着更多东西：

• ULTRAPLAN：支持在云端进行长达 30 分钟的远程深度规划。也就是说，Claude 不再只是给几行代码建议，而是能接管整个系统架构的构思和推演。
• Coordinator Mode（协调者模式）：这可能是通往终极 Agent 的关键。在这个模式下，一个主 Claude 实例可以同时生成并管理多个「工人 Agent」，让它们并行处理复杂的工程任务。

可以说，当其他大模型还在卷跑分、卷多模态效果的时候，Anthropic 已经尝试在系统底层悄悄搭建一套完整的「数字员工生态」：有记忆（KAIROS），有规划能力（ULTRAPLAN），有团队协作（Coordinator），甚至还有情绪陪伴（BUDDY）。

如无意外，Anthropic 的工作人员大概正在经历一个不眠之夜，。Token 消耗 Bug 还没解决，又来了史诗级源码泄露，对任何科技公司来说都是灾难。

但这场灾难又让人感慨万千。

在 AI 行业越来越充斥着 PPT 画饼、期货发布和同质化竞争的今天，Anthropic 用一种最尴尬、最不体面的方式，向外界展示了他们真正在做的东西有多前卫。

当然，也有人看到了更深的问题。用户 @QiyangYao 在评论区写道：

如果所有东西都像今天的 Claude Code 这样泄露，迟早有一天，某个黑客组织——会利用 AI 加上这些开放框架，搞出史上最具破坏性的事件。

看似滑稽的工程事故背后，是这家顶级 AI 公司在安全管理上的系统性漏洞。Anthropic 花了数十亿美元研究一个终极问题：如何让 AI 变得更像人类。这次泄露事件给出了一个意外的答案：不用急，先让人类变得更像 AI 就行了。

比如，学会在发布前自动执行一遍检查清单。

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当所有人还沉浸在 Claude Code 源码泄露事件时，OpenAI 又双叒叕出来抢头条了。就在刚刚，OpenAI 官宣完成一轮 1220 亿美元的融资。

单轮私募 1220 亿，人类商业史上从未有过。融资完成后，OpenAI 的估值落在 8520 亿美元，距离万亿只差一步，而这家公司成立至今才十年。

值得一提的是，这轮融资最初在今年 2 月公布时，承诺金额还是 1100 亿美元，最终收盘时多出了 120 亿，说明后来跟进的机构比预期的多。

外界普遍认为，这是 OpenAI 在年底 IPO 前最后一次大规模私募，上市节奏已经越来越清晰。

钱从哪来的

这轮融资的主要出资方，是亚马逊（500 亿）、英伟达（300 亿）、软银（300 亿），软银还和 a16z、D.E. Shaw 等机构联合领投。

微软作为多年老伙伴继续跟投，但这次没有公开具体金额，只知道截至去年底，微软在 OpenAI 的累计投入已经超过 130 亿美元。

此外，OpenAI 还首次通过银行渠道向富裕个人投资者开放募集，这部分筹到约 30 亿。ARK Invest 旗下规模 60 亿美元的旗舰创新 ETF 也宣布纳入 OpenAI，持仓比例约 3%，这也是该基金首次投资非上市公司。

事实上，T. Rowe Price 和 Fidelity 管理的部分基金早已持有少量 OpenAI 股份，这次 ARK 的加入，进一步打通了普通人参与的渠道。

简言之，几乎整个科技圈都在给 OpenAI 撑场面。

但仔细想想，逻辑其实很简单：OpenAI 拿了这些钱，还是要去买英伟达的芯片，租亚马逊和微软的服务器。巨头们把钱投进来，等于提前锁定了全球最大的算力客户。这轮融资，与其说是看好 OpenAI，不如说是一门稳赚的生意。

而对 OpenAI 来说，这笔钱更像是 IPO 前的最后一次大补仓。

账面数据确实好看：每周活跃用户接近 9 亿，付费用户超过 5000 万，去年全年营收 131 亿美元，单月进账最高 20 亿，而且增速是当年谷歌、Meta 这些互联网巨头同阶段的四倍。

只是，OpenAI 还没盈利，烧钱的速度一点没降下来。

为什么要关掉 Sora

这次融资前后，OpenAI 的产品节奏并没有停滞不前。

他们发布了目前最强的 GPT-5.4，在多任务处理和工作流性能上都有明显提升。代码生成工具 Codex 也从一个功能升级成了独立的编程 Agent，目前每周活跃用户超过 200 万，过去三个月涨了五倍，月增速维持在 70% 左右。

企业端的表现同样值得关注。目前企业服务已经占到 OpenAI 总营收的 40% 以上，预计到 2026 年底会和消费者端打平。

API 每分钟处理的 token 数量超过 150 亿，搜索功能的使用量在过去一年接近翻了三倍，广告试点项目在上线不到六周内年化收入就突破了 1 亿美元。这也是 OpenAI 希望向外界传递的信号，收入来源越来越多元，ChatGPT 的订阅费用只是其中一块了。

然而，就在这一片飘红的数据旁边，Sora 悄悄地下线了。

Sora 刚发布时，确实在影视圈和创意行业引发了不小的震动。一句话生成视频，画面质感还挺真实，很多人觉得这是 AI 技术最让人兴奋的那种东西。

但视频生成的算力消耗，远比文字生成高得多。AI 的每一次推理、每一段文本生成、每一帧视频渲染，都在真实消耗着昂贵的 GPU 计算周期和电能。没有免费的智能，每一次调用都是真金白银的损耗。

而用户这边，虽然觉得好玩，却没多少人愿意为此付高价。

根据华尔街日报》报道，OpenAI 之所以选择关闭 Sora，原因之一也是因为它每天要烧掉约 100 万美元，可用户数量却从上线时的 100 万，暴跌到不足 50 万。

当留存数据难看，商业化路径又模糊不清，这笔烧钱的买卖，自然没有继续下去的理由。于是，现实还没被颠覆，Sora 就已经不存在了。

关掉 Sora 只是开始，OpenAI 还在审视其他花钱多、回报慢的方向，准备进一步收缩；把算力集中到文本模型、代码生成、企业服务这些有稳定现金流的方向，也是 OpenAI 在向华尔街表态：我们知道、也需要怎么赚钱了。

从「改变世界」到「水电煤」

OpenAI 成立于 2015 年，最初的愿景是确保通用人工智能造福全人类。

2019 年，为了筹到足够的研发资金，公司转型为「有限盈利」模式，成立了营利性子公司，接受了微软 10 亿美元的投资。运营主体虽然商业化了，但非营利性的 OpenAI 基金会仍持有约 26% 的股权，名义上延续着最初的公益使命。

OpenAI 融资的官方声明里有一句话值得注意：「构建智能本身的基础设施层」。

寥寥数语，其实道出了 OpenAI 自我定位的转变。以前他们更在意用一个个惊艳的 Demo 刷新外界对 AI 的认知，现在更想做的，是退到幕后，成为企业和个人离不开的底层工具。

他们把这个方向叫做「超级应用」，计划把 ChatGPT、Codex、搜索、浏览器等能力整合进一个统一的入口，主要面向开发者和企业用户，让人不用在一堆工具之间跳来跳去。

这背后的逻辑，是让消费者端的习惯自然带动企业端的采购，两块业务互相强化。

一个普通用户可能今天觉得新鲜、明天就取消订阅，但一家把核心业务跑在 OpenAI 模型上的企业，不太可能说断就断，后者才是华尔街真正想看到的那种客户黏性。

过去几年，AI 行业隔三差五就会出现让人眼前一亮的东西，新模型、新产品、新的可能性，一波接着一波。

但从这轮融资和 Sora 被关掉这件事来看，那个充满惊喜的阶段，可能真的要告一段落了。接下来可能更像是一门成熟的生意：有人管算力、有人管数据、有人管销售，大家各守一块，讲究成本控制，讲究商业落地。

OpenAI 已经回不到从前了，但它也许本来就没打算回去。

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「iPhone 4 回收价暴涨 80 倍」

「iPhone 4 回收可卖 400 元」

「手机店老板说回收手机比挖金矿便宜」

最近这些热搜，我是刷了一条又一条，有时甚至已经分不清这是科技新闻还是财经报道了。

就在我以为全是二手贩子们自导自演的热闹时，GadgetHacks 最新数据显示，iPhone 4 在过去一年的搜索热度也的确实打实翻了十倍；TechRadar 的数据更夸张，购买 iPhone 4 的搜索量暴涨了 979%。

只是，作为一台没有 5G，没有人脸识别，连电话都打不出去的「电子古董」，iPhone 4 怎么突然就成了年轻人的心头好？

「烂」本身，成了卖点

想理解这件事，得先回到手机影像这十年走过的来时路。

过去十年，手机摄影进化的方向几乎只有一条：更清晰、更稳定、更聪明。高像素、大底传感器、AI ISP、多帧合成……技术每前进一步，「失败的照片」就少一张。

到今天，你几乎很难再拍出一张真正「糟糕」的照片了。

天空蓝得恰到好处，夜景亮如白昼，人像完美无瑕。算法在你按下快门之前就已经开始运算，帮你把所有不确定性提前消灭掉。
结果是什么？

世界太清晰了，清晰到没有一点秘密，也清晰到极其平庸。每一张照片看起来都是「正确答案」，而正确答案看多了，就失去了惊喜感。

人天生对「不完美」有一种隐秘的迷恋。胶片的颗粒感、CCD 的过曝、宝丽来的偏色——这些「缺陷」之所以被反复追捧，不是因为它们在技术上更先进，恰恰因为它们留下了某种无法复制的「意外」。

iPhone 4，就是这逻辑下的最新受害者，抑或者说，最新受益者。

要搞清楚 iPhone 4 为什么拍出来那个味道，得先看看它的硬件有多「寒酸」。

后置摄像头只有 500 万像素，传感器尺寸是 1/3.2 英寸背照式 CMOS。宽容度极差，稍微光线暗一点，传感器就开始疯狂产生热噪点和散粒噪声。

面对高光，它压不住，直接过曝一片白；遇到暗部，它提不亮，死黑一片。自动白平衡算法也很原始，在室内灯光下极容易偏黄、偏绿。

这些放在参数表里，确实一无是处。但年轻人偏偏从这堆缺点里，看出了另一种美。
500 万像素的低解析力，天然模糊掉脸上的痘印和毛孔，比任何「磨皮算法」都自然，是最无感的颜值滤镜。那种压不住高光、提不亮

暗部的「爱咋咋地」式曝光，反而呈现出黑得纯粹、亮得耀眼的高反差画面，符合传统摄影的自然美学。

就连那不规律的色偏，在海外 TikTok 年轻人眼里被赋予了一个极具氛围感的词：「情绪」。

一张偏黄的室内自拍，糊糊的、暖暖的，像从记忆里打捞出来的老照片。没有精准的白平衡，没有讨好眼球的饱和度，甚至连细节都是模糊的。

但正因为模糊，反而留下了一种暧昧的空间感，看的人会不自觉地往里填东西，填情绪，填记忆，填自己的故事。这种质感，花再多钱买来的旗舰镜头，也拍不出来。

iPhone 4 受追捧的背面，还有一条隐线。

从 iPhone 5S/6 时代开始，苹果引入了更强的 ISP（图像信号处理器）。为了掩盖噪点，算法开始主动「涂抹」画面。这就是那个被称为「水彩画效应」的阶段——画面肉呼呼的，糊糊的，噪点没了，但复古味也一起没了。

2019 年，随 iPhone 11 系列推出的 Deep Fusion（深度融合）是苹果计算摄影的真正分水岭。发布会上，苹果高管 Phil Schiller 专门放大了一件毛衣的针织纹理，骄傲地展示机器学习如何还原每一根线头的细节。

清晰确实无可辩驳，但也带来了两个难被忽视的副作用。

第一个是过度锐化。算法为了强调纹理，会把边缘「加硬」，放大来看，线条生硬，不像是光通过镜头自然落下的样子，更像是被人工描了一圈轮廓线。

第二个是降噪涂抹。为了让纹理清晰，暗部的噪点被暴力抹平。皮肤失去了毛孔，平滑表面出现了「塑料感」，整张照片像是被套上了一层薄薄的蜡。

这种被计算出来的「精致」，在参数党眼里是进步，在追求质感的年轻人看来，却越来越像是一种冷漠：机器在替你做审美决定，而且过犹不及。

最近就有海外网友做了一个有意思的测试：把 iPhone 4 和 iPhone 17 Pro 放在同一场景下各拍一张，发到社交媒体上征集评价，结果出乎意料，iPhone 4 的好评反而更多。

这当然不是说 iPhone 4 的影像能力更强。它赢的，恰恰是一种说不清道不明的「人味儿」。

除此之外，iPhone 4 这波「回春」，还少不了颜值的功劳。乔布斯在发布 iPhone 4 的 WWDC 上，把这台手机比作「一台优美的老徕卡相机」。放在 15 年后重新审视这个比喻，也依然不违和。

前后玻璃加不锈钢中框的经典三明治结构，边缘利落的直角切削，3.5 英寸小屏配上物理 Home 键——整体设计有棱有角，精密感十足。

对比同时代 iPhone 3G/3GS 那种廉价感的圆润塑料机身和镀铬银边，iPhone 4 在工业设计上确实高了一个段位，放在今天也依然有辨识度。

而这种「有棱有角」的美，刚好和当下 iPhone 圆润轻薄的玻璃背板形成了强烈反差。时代兜了一圈，直角中框反而成了更推崇的设计语言。某种程度上，iPhone 4 早就预言了这一切。

情怀被明码标价，但我劝你先冷静

在任何一波怀旧浪潮里，当情怀被明码标价，也自然少不了商家的推波助澜。

嗅到商机的商人，开始在二手平台大量收购 iPhone 4 系列机型，翻新、清洁、贴膜，挂上「复古情怀」「原生画质」的标签，价格直接上去。废品回收站 5 块钱一台，转手 150 到 400，最高溢价 80 倍。

更绝的是，部分商家预先在机器里装上《水果忍者》《小鳄鱼爱洗澡》《植物大战僵尸》等十几款当年的经典游戏，用「复古游戏包」强化购买时的情绪体验，让年轻买家感觉自己拿到的不只是一台手机，而是一整段消逝的青春。

当然，炒作本身无可厚非，但如果你准备下单了，建议先冷静三分钟。情怀是美好的，但被时代淘汰也是客观事实。这台 15 年前的手机，在当下的实用性几乎为零。

一方面，iPhone 4 永远停留在 iOS 7.1.2，这个版本早已停止更新，各种安全漏洞无法修复，连接网络后，手机里的信息很容易被泄露，相当于在网络环境里「裸奔」。

iPhone 4 仅支持 3G 网络，而目前国内的 3G 网络几乎全面退网，即便插入手机卡，也无法正常接打电话、使用流量。它唯一的使用场景，就是连接 Wi-Fi，勉强用来拍照、玩几款复古小游戏，实用性大打折扣。

除此之外，iPhone 4 还存在诸多硬伤：电池老化严重，即便更换新电池，续航也难以支撑正常使用，长期使用后，系统卡顿、应用闪退等问题也会频繁出现，严重影响使用体验。

说白了，iPhone 4 现在的最终宿命，大概率和 CCD 相机一样：偶尔拿出来拍几张「氛围照」，亦或者更多时候就是放在桌上做摆件。

如果你的心动，只是被社交媒体平台上的「渣画质」出片效果种草，单纯想要拍出 iPhone 4 那种复古、有情绪的照片，其实完全不必花冤枉钱入手这台「电子古董」。

我们为你整理了一组 AI 提示词，不用花钱，就能轻松模拟出 iPhone 4 的成像效果，性价比拉满：

「Use the reference image as a strict blueprint and keep the same framing, perspective, identity, pose, expression, wardrobe, textures, background, and lighting. Restyle it as a 2010 iPhone 4 straight out-of-camera 5MP JPEG: moderately limited dynamic range with mild highlight clipping and slightly lifted shadows, moderate contrast, subtle color cast and imperfect white balance, light grain and light chroma noise, soft edges with faint sharpening halos, mild JPEG smearing and macroblocking, slight banding, subtle vignetting, and faint handheld micro-blur in low light.」

把用现在手机拍的照片丢进去，出来的效果和真机相差无几。500 万像素的颗粒感、偏暖的色调、轻微的过曝，全都有，而且随时能调整、反复试验，比淘一台实机方便得多。

说到底，年轻人追捧 iPhone 4，追捧的从来都是它所承载的那些东西：复古质感、真实情绪，以及某一代人关于青春的集体记忆。这份情感，完全值得被尊重。

只是，情怀有价，智商税没有必要交。与其花几百上千元入手一台实用性为零的「电子古董」，不如用更便捷、更省钱的方式，捕捉自己喜欢的复古质感，这才是潮流背后，最有意义的追求。

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国产越野这条赛道，几年前几乎是坦克和北汽两家的独角戏。

但去年以来大火的「硬要越野」风潮让这个品类着实火了一把，随着方程豹、捷途等品牌的入局，曾经的小众圈子正在变成愈发大众化的赛道。

与此同时，用户需求也在发生变化。并非所有人都追求极限穿越能力，相当一部分消费者想要这辆车，既有越野车的姿态和通过性，同时也不牺牲日常通勤的舒适度。

面对这种变化，坦克品牌开始从纯粹的「强越野」路线向「泛越野」方向延伸。

3 月 30 日，全新坦克 700 开启预售提供 Hi4-T 巅峰版、Hi4-Z 极境版和 Hi4-Z 极致版三款车型，预售价为 43.8 万元至 51.8 万元。

「一分为二」

相较于老款坦克 700 的「机甲科技」风格，全新坦克 700 以中国传统瑞兽麒麟为核心意象的「麒麟」设计语言。

车身尺寸 5105×2061×1985mm，标配 22 英寸米其林轮胎，坐姿最大离地高度 1003mm。高宽比接近 1:1，整车呈金字塔式姿态，视觉压迫感相当强烈。

车身侧面和外扩的轮拱型面采用了垂直立体的块面结构，不再用传统曲面过渡，线条处理得非常硬朗。机盖上的筋线取自麒麟头部轮廓，以凸起式造型呈现。

车身工艺上则有几处值得关注的细节。比如前大灯「瑞麟之眼」采用全球首创的机械旋转开合式结构，内含 260 颗 LED 灯珠，涉及 32 项技术专利，并首次将可变激光光源应用于远光灯，5lx 照射距离最远达 260 米。

车侧贯穿一根 2860mm 的一体式铝合金饰条，从头到尾无拼接、无台阶；D 柱采用行业首创的倒扣式模具工艺，实现了无痕设计。

尾部的大尺寸悬浮尾翼「祥麟焰尾」，是专为硬派越野车开发的，据称经过 10 轮仿真优化和 7 次风洞测试才最终定型。

全新坦克 700 在产品策略上最核心的变化，是动力系统的「一分为二」。

老款 700 仅提供 Hi4-T 一种动力，全新款首次引入 Hi4-Z 版本。两套系统各自瞄准不同场景：Hi4-T 面向极限越野和持续高负荷工况，Hi4-Z 面向城市通勤兼顾泛越野需求。

Hi4-T 搭载国产唯一自研的 3.0T V6 双涡轮增压混动发动机，与 P2 电机组合后系统综合功率 395kW、综合扭矩 800N·m，百公里加速 5 秒级。发动机曲轴经磨粒流超精密内腔抛光技术加工，变速器为国内首款 9HAT 混动变速器，8.84 宽速比、97% 传动效率。

相比上代，P2 电机功率提升 10kW 至 130kW，快充功率从 50kW 翻倍到 100kW。越野硬件方面，智能四驱、Mlock 机械锁止、三把锁齐备，并且是自主品牌中首个搭载电子可断开式稳定杆的车型。

Hi4-Z 采用全球首创的功率分流技术，由 2.0T 米勒循环发动机搭配前 215kW/后 240kW 双电机组成「三擎四驱」布局，系统综合功率 635kW、综合扭矩 1195N·m，零百加速 5.6 秒。

电池为 59.05kWh 三元锂电池包，WLTC 纯电续航 190km、综合续航 1191km，支持 800V 平台和 163kW 高压快充，15 分钟可从 30% 充至 80%。

Hi4-Z 的越野能力并没有因为偏向城市而打折扣。它是同级唯一具备「真 4L 模式」的车型，该模式下前后桥均可实现 20 倍扭矩放大，前桥峰值扭矩 6150N·m、后桥 8100N·m。

底盘同样提供两种方案。螺簧版采用 1900MPa 锐衡合金弹簧，减振器使用 S 型鹤颈导流活塞阀设计，该版本麋鹿测试成绩为 72km/h，作为参照，奔驰 G 级为 67.7km/h、路虎揽胜为 65.8km/h、丰田普拉多为 69.7km/h。

空悬版为空气弹簧配合电磁减振器，六挡高度调节，最大可调范围 120mm，电磁减振器每秒调节 100 次。

在两种底盘之上，还有一套非承载式车身专属的五层滤振体系，从轮胎、悬架轴套、减振器、车身悬置到座椅系统，逐级过滤不同频段的振动。

「全场景旗舰」

全新坦克 700 座舱采用中轴对称的内饰布局。顶棚及腰线以上立柱使用高克重麂皮绒包覆，座椅面料选用德国柏德 Nappa 真皮，前排 20 向电动调节，后排支持 141°无级电动调节，全车座椅均配备通风、加热与 10 点位 3 层气袋按摩。

空间形态上，前排靠背可 180°放平，配合后排调节能够组合出大床休憩、商务会客等多种模式。

后备箱常规容积 600L，后排放倒后扩展至 1601L。车内还配备一台 5.4L 独立压缩机冰箱，支持-6℃至 50℃四挡温控。

车内共有 7 块屏幕组成，HUD 抬头显示、1.39 英寸触控时钟、12.3 英寸仪表屏、15.6 英寸 2.5K 中控屏、17.3 英寸 3K 吸顶娱乐屏、双 50 帧高刷流媒体后视镜以及 7 英寸后排扶手屏。

全新坦克 700 在智能化方面做了大幅度的硬件升级，搭载 Coffee Pilot 4.0 辅助驾驶系统。

这款车是目前行业中唯一在非承载式车身上同时搭载激光雷达、英伟达 Thor-u 芯片和 VLA 大模型的车型，全车配备 27 个辅助驾驶传感器，算力达到 700TOPS。

架构上，VLA 作为「车端大脑」负责实时驾驶决策，世界模型作为「云端大脑」提供数据训练和经验增益。

交互层面，系统支持口语化语音控车，用户可以用自然语言调整路线和驾驶风格。系统也具备长时记忆能力——例如告诉它「这条路以后都开慢点」，下次经过时会自动减速。

泊车功能覆盖垂直、水平、斜方、断头路等 200 余种场景，车位识别成功率 96%；记忆泊车单条路线最远 3 公里，可存储 100 条路线；遥控泊车通过手机蓝牙连接，在车外即可完成一键入库和召唤出库。

全新坦克 700 还配备了同级独有的 Coffee Night Vision 2.0 远红外夜视系统，最远探测距离 300 米，搭载千万参数级红外图像分割数据库，能够实现像素级物体轮廓勾勒，并对车辆、行人、动物进行差异化分色渲染。

安全方面，新车车架采用 99% 高强度钢的金字塔形梯形结构，截面尺寸 200mm×100mm；车身高强度钢使用比例超 83%，可承受 12 吨车顶静压，最大扭转刚度 30122N·m/°。

电池防护方面，Hi4-T 版本将电池包布置在横纵梁内侧及车身地板上部，离地间隙达 620mm，50km/h 后碰撞测试中无泄漏、无起火。

Hi4-Z 版本采用 8+4 层安全防护结构，纵向可承受 1000J 能量冲击，相当于行业标准的 6 倍以上。两个版本的电池包均达到 IP68 级防水，在 1 米水深中静置 48 小时后内部无水进入。

全新坦克 700 在设计语言、智驾系统、动力架构、座舱配置上做了一次彻底的产品迭代。

而 Hi4-Z 版本的加入使得坦克 700 不再只是面向硬核越野圈层的旗舰，而是试图覆盖从极限穿越到城市通勤的全场景需求。

老款坦克 700 Hi4-T 在 2025 年全年销量仅 5633 辆，月均不足 500 辆，相比 2024 年的 1.5 万辆大幅下滑。

一款只面向硬核越野圈层的旗舰，天花板终究有限。

Hi4-Z 的出现，本质上是坦克 700 从「越野旗舰」向「全场景旗舰」的一次身份转换。

它能不能拉宽用户基盘、扭转销量走势，才是这次换代背后真正要回答的问题。

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2025 年 5 月 19 日，江苏常熟，奇瑞捷豹路虎宣布常熟工厂将在未来 18 个月内逐步停产捷豹 XEL、XFL、E-Pace 及路虎揽胜极光等国产车型。

而今天随着最后一辆极光 L 燃油版下线，捷豹路虎在中国市场长达十余年的本土化生产时代落幕，接替极光登场的，是一个从路虎经典车名延伸而来的全新独立品牌——FREELANDER 神行者。

「神行者」这个名字，很多人并不陌生。1997 年，路虎推出初代 Freelander。此后，它连续 5 年拿下欧洲 SUV 畅销榜冠军，也成为英国皇室御用座驾之一。

如今，在奇瑞与捷豹路虎的新一轮战略合作中，这个曾经的经典车系被正式升格为独立品牌，成为「拥有豪华底蕴的新能源科技品牌」。

在全新的分工模式下，中方不再仅仅扮演制造者的角色，而是直接负责产品定义、新能源与智能化技术开发、供应链整合以及品牌运营；而捷豹路虎则将重心放在了他们最擅长的领域输出豪华品牌基因、把控设计体系以及提供全球资源支持上。

纯正的路虎味

这种合作理念在神行者的首款概念车 Concept 97 上就有所展现。

操刀这款新车的，是业界大拿 Phil Simmons。这位曾主导过 2017 款揽胜星脉和 2019 款卫士的设计师，恰好也是初代神行者的设计参与者。由他来刻画神行者的未来，无疑是最契合的人选。

在 Concept 97 身上，依然能清晰地看到路虎家族经典的「城堡式」车身比例，舱体向上逐级收紧，勾勒出上窄下宽的稳健轮廓。

前脸标志性的三层几何结构与水平切面进气风道相得益彰，侧面熟悉的三条金线能从不同视角呈现出直线和曲线两种效果。

尾部采用垂直切削语言，近乎垂直的尾部线条与宽阔肩线结合，尾门中央大面积留白。

内饰部分，Concept 97 的座舱设计更注重日常使用的实用性。

车辆驾驶席采用「指挥官式」高位坐姿，视野开阔，便于观察复杂路况；第三排座椅采用环抱式沙发布局，靠背角度与填充物经过多次调整，减少长途乘坐的疲劳感；可升降的 Targa 半敞篷尾窗在天气晴好时开启，能引入自然光线与微风，提升座舱通透感。

材质上，座舱大面积使用新型环保织物面料，触感柔软细腻，成本高于传统高档皮革，但更注重耐用性与可持续性。

设计团队希望传递一种理念，即豪华不在于堆砌符号，而在于细节处的用心与真实触感，让车辆成为适合家人交谈、短暂休憩的移动空间。

在华丽的皮囊之下，神行者藏着一套武装到牙齿的「技术底座」。

FREELANDER 神行者此次首发了 iMAX 架构，全称为 Intelligent Modular Architecture to X。得益于中央超算与域控融合架构，它的系统响应时间比传统控制方式缩短了将近一半，数字底盘的响应更是达到了毫秒级。

在平台扩展能力上，iMAX 的轴距带宽覆盖 2850 至 3250 mm，可覆盖中型 SUV 到全尺寸旗舰 SUV，并且可以同时支持 1000 V 纯电、800 V 增程和插混三种技术路线。

值得一提的是，即将于下半年在中国市场发布的首批产品，起步就是 800V 高压增程平台。

「三位外援」

而在智能化下半场的角逐中，神行者拉来了三位重量级「外援」。

全系标配华为乾崑智驾 ADS 的最新一代系统，目前正与 ADS 4.1 版本进行深度联调。首款车型搭载了 896 线激光雷达，属全球首批应用于全地形 SUV 的高线数雷达，能够有效提升对细小障碍物的识别能力与探测距离。

同步推出的 i-ATS 智能全地形系统，以该激光雷达与双目 800 万像素摄像头为核心感知单元，经 6 轮实地调校、覆盖 20 种典型地形（如泥地、砂石、积雪等），通过算法实现地形预判与模式建议。

系统还具备「全地形魔毯」功能：行驶中可提前识别井盖、减速带等路面起伏，联动 CCD 系统毫秒级调节悬架阻尼；配合前机械差速锁、后 e-LSD、虚拟中锁及闭式双腔空气悬架，面对交叉轴、坑洼等复杂路况时，能更平稳通过。

FREELANDER 神行者与高通合作，全球首搭骁龙 8397 车规级芯片。根据官方数据，CPU 算力达到上一代 8295 的 3 倍，GPU 算力接近 3 倍，NPU 算力达到 12 倍。配合英国研发团队操刀的「Atmosphere Science Lab」交互体系，整个座舱的感官体验被提升到了一个新的维度。

动力电池部分，品牌与宁德时代联合开发全地形专用骁遥增混电池。快充性能方面，峰值充电速度可达 6 C，峰值充电功率为 350 kW。电池采用宁德时代 「0 无热扩散」 技术，实现高压与烟气主动隔离，并采用定向向下热导流设计。电池底部使用超强特种钢与 FD 高分子防爆耐磨涂层组合。根据官方数据，其撕裂强度为常规 PVC 的 10 倍，冲击强度达到国标的 7 倍，防盐雾周期可达 20 年。

捷豹路虎曾经历过极其辉煌的时代。

2014 年，它成为继 BBA 之后第 4 个在华年销量突破 10 万辆的豪华品牌；2017 年进一步达到 14.6 万辆的阶段峰值，中国市场一度贡献了路虎全球近四分之一的销量。

当年投产的常熟工厂设计年产能达到 20 万辆，揽胜极光、发现神行、捷豹 XFL、捷豹 XEL 等车型陆续国产，可以说是满负荷运转的印钞机。

然而 2018 年后，随着市场风向转变，捷豹路虎进入了漫长的调整期。

2018 年，合资公司国产车型销量降至 6.8 万辆，此后一直没能回到此前高点。到 2024 年，国产揽胜极光与发现运动版合计年销量已降至约 2 万辆，月均千台左右的规模，很难撑起常熟工厂原有的产能预期。

不过，品牌也没有全面失守。在更高端的细分市场里，进口揽胜依然保持了稳定存在感，连续 23 个月位居百万级以上豪华 SUV 销量榜首。

所以到了 2024 年，合作模式调整几乎成了顺理成章的事。

中方不再只停留在制造端，而是向产品定义和核心技术开发延伸；外方则把重点更多放在品牌基因、设计体系和全球资源赋能上。

FREELANDER 神行者，就是这轮调整之后最重要的新项目。

不再死守旧有的燃油车红利，不再纠结于传统的合资话语权之争。从制造端向产品定义和核心技术开发的全面转型，FREELANDER 神行者是中英双方对当前中国乃至全球汽车市场交出的最新答卷。

但这并不是一条好走的路。

今天的中国新能源市场，节奏太快，玩家太多，留给新品牌建立认知和证明自己的时间并不宽裕。更何况，挂着经典名字出场，既是资产，也是压力。大家会天然期待它拿出路虎的气质、奇瑞的效率，还有新能源时代该有的智能化水平。

这也正是 FREELANDER 神行者最值得期待的地方，带着旧时代的包袱和荣耀的它，在一脚踏进新赛道，究竟能取得怎样的成绩呢？

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「你见过凌晨四点的洛杉矶吗？」

这本是一句用来兜售自律的鸡汤文，可在 AI 浪潮漫过各行各业的今天，深夜走进一家 AI 漫剧制作公司，你可能会看到一群眼圈发黑的打工人在工位上使用 AI 来处理他们本该在白天完成的工作。

AI 能提升效率、解放劳动力的故事，我们听了太多年，不能说全是谎言。

但当算力变成紧俏的稀缺资源，「错峰使用」也成了全球 AI 公司心照不宣的统一话术时，打工人非但没有从冗余的工作里解脱，反而被塞进了另一套更拧巴的工作时间表里。

AI 算力不够，打工人的睡眠来凑

今年年初，字节跳动的 AI 视频生成模型 Seedance 2.0 爆火，火到无需多言。

宇树科技创始人王兴兴称它是「全球遥遥领先」。冯骥体验过后，给出「AIGC 的童年时代结束了」的评价，春节返工后的高峰时段，排队使用的人数一度冲到十万，足以见得市场对它的狂热。

行业大佬的背书、市场的狂热，直接推高了 Seedance 2.0 的旺盛需求，而这份需求，最终也传导到了下游的 AI 相关企业。

据 36 氪未来消费报道，AI 漫剧制作公司鹤芽漫剧，早早就把上班时间调到了中午，一干就到凌晨 1 点，目的只有一个：避开白天的算力高峰。

更戏剧性的情节是，凌晨 1 点的排队人数仍以万计，无奈之下，上班时间只能再往后提，最终定格在凌晨三点。

 

据此前 The Information 报道，想获得 Seedance 的企业授权，先要通过资质审核，想拿到谈判席位，企业需要先承诺至少 1000 万元人民币的使用预算，这还只是排队的起步价。

值得注意的是，这些报道的细节未必完全准确，但有一点大概率成立：能坐上谈判桌的，本来就是少数。

对大多数中小型公司来说，错峰上班，用人熬夜换机器运转，反倒成了最务实的办法。

究其原因，AI 工具的能力已经强到足以重组一家公司的工作方式，可支撑它的基础设施，却还没跟上这份能力的步伐。AI 的每一次推理、每一段文本生成、每一帧视频渲染，都在真实消耗着昂贵的 GPU 计算周期和电能。

没有免费的智能，每一次调用都是真金白银的损耗。这直接倒逼 AI SaaS 平台的定价模型，从过去的席位制，转向基于 Token、基于操作、基于消耗量的计费方式，一分一毫都算得清清楚楚。

在这样的 Token 经济学逻辑下，边际成本高企，平台方根本无法容忍用户在算力紧张时无节制消耗。因此，限制配额、排队等待、建议错峰使用成了必然选择。

另一个方面就是 Sora，据《华尔街日报》报道，OpenAI 之所以选择关闭 Sora，原因之一就是它每天要烧掉约 100 万美元，可用户数量却从上线时的 100 万，暴跌到不足 50 万。

当留存数据难看，商业化路径又模糊不清，这笔烧钱的买卖，自然没有继续下去的理由。

包括同一时期，Anthropic 宣布调整 Claude 的使用规则，将太平洋时间早 5 时至 11 时定为高峰时段，这个窗口内，用户的会话额度消耗会明显加快。换算成北京时间，恰好是晚 8 点到凌晨 2 点，也让不少网友自嘲，难得享受到了时差的红利。

去年 DeepSeek 爆火时，也因为服务器资源紧张做过类似的尝试，一度暂停了 API 充值。重新开放后推出了夜间优惠，表面上是给用户让利，本质上，就是用价格杠杆，把流量强行分散到夜间，缓解白天的算力压力。

只是，我们发明 AI 是为了像人一样思考，结果却要求人像机器一样「错峰运行」。

当然，这或许只是一个过渡阶段。当年宽带刚普及的时候，也有人半夜爬起来下载一部电影，谁也没想到后来流媒体会变得如此理所当然。

尽管我们还没有到完全被 AI 支配日程的地步。但这个苗头依旧值得留意——当越来越多的工作流开始依赖 AI，当 AI 的响应速度和可用性直接影响到一家公司的产出效率，人对它的依赖，也就在不知不觉中加深了。

用了 AI，为什么越来越累？

如果说第一部分的「错峰上班」还只是为了解决能不能用的问题，那么更深层的痛苦则来自于：即便算力充足，AI 也没有让工作变少。

在铺天盖地的宣传里，AI 是那个无所不能的超级助理，是解放双手的灵丹妙药。可一旦这些工具真正落到具体的工位上，打工人们发现，预想中的「一键下班」并没有发生。

Upwork 在 2024 年对 2500 名职场人士的调查发现，96% 的管理层坚信 AI 会提升员工效率，可实际上，77% 的员工反映，AI 的引入，反而让他们的工作量增加了。

领导们觉得 AI 在帮你减负，于是理所当然地给你加派任务；而你却像个被抽得越来越快的陀螺，忙得脚不沾地，连喘息的时间都没有。

EY 2025 年覆盖 29 个国家、1.5 万名员工的调查，给出了类似的结论：64% 的受访员工认为过去一年工作量有所增加，而真正能把 AI 用到改变工作方式、提高效率的，只有 5%。

换句话说，大多数人用 AI，还停留在搜索、总结这种浅层层面。并且根据《哈佛商业评论》今年 2 月份的研究，AI 非但没有减少工作，它让工作强度变高了。

研究发现，AI 引入后，员工的工作节奏被强行加快，承担的任务范围变宽，工作时间延伸到了更多碎片化的小时里，而且很多时候，并没有人明确要求他们这样做。

这背后，藏着一个容易被忽视的经济学逻辑——「杰文斯悖论」：

技术让某件事变得更高效，往往反而会增加对这件事的总需求。AI 在职场中的处境，完美契合了这个悖论：单项任务的效率提高了，但任务总量也跟着水涨船高，最终，打工人的总工作量，非但没有减少，反而越来越多。

尤其是当 AI 生成的内容如海啸般涌现，可事实核查、逻辑梳理、细节修改这些需要人类判断力的工作，仍然只能由人来完成。于是，打工人的工作，从具有成就感的创造，悄然变成了枯燥又疲惫的打扫和校对。

期间工作量并没有凭空消失，它只是换了一种更隐蔽、更折磨人的形式。

除此之外，人不光要把自己的本职工作做好，还得自己去琢磨那些不好懂的提示词，在各个 AI 模型之间来回切换、反复尝试，才能找到能用的工具。

伊万·伊利奇 1981 年提出的「影子劳动」，指的是为了维持正式工作运转而不得不做的无偿准备性劳动。学会用 AI、管理 AI 工具链、校验 AI 输出，这些也正在成为职场隐性的准入门槛，既不算工作时间，又不计入薪酬，却真实地消耗着人的时间和精力。

比如有的人为了不被时代落下，也为了完成公司要求的 AI 使用指标，只能自己花钱，每个月掏几百上千块，去订阅各种 AI 工具的高级账号。

凌晨三点上班，看上去是在抢算力红利，本质上，是个人在用自己的生物钟，替一个还未成熟的行业，扛下它转嫁出来的不稳定性和成本。这笔账，怎么算都不划算。

只是目前在时代浪潮面前，个体的反抗，大多显得苍白无力。

工业革命以前，人跟着太阳走，天亮干活，天黑睡觉，时间是自己的。后来有了电，夜班出现了，工作时间开始突破昼夜的界限。再后来有了互联网，下班的边界开始模糊，工作可以随时随地找上门。

再后来有了手机，随时在线变成了默认状态，工作彻底入侵了生活的每一个角落。

每一次技术迭代，都有人说，这是自愿的，是进步，是效率的提升。

每一次，也都有人发现，最后承担代价的人，从来都不是最先喊着技术革命的那个人。

我们最初希望 AI 能替人省力，让时间变得宽裕一些。可眼下的现实是，它在某些地方确实提升了效率，却也在另一些地方制造了新的紧迫感：因为它能做到，所以你必须用；因为人人都在用，所以你不能慢。

内卷的逻辑没有消失，只是换汤不换药。我不确定这算不算一种必然的规律。但我知道，AI 本该是给你一把伞，帮你遮风挡雨，而不是顺理成章地把你赶进一场更大的暴雨里。

*封面、正文图片源自互联网

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凌晨三点，热带海岛。我们带上 vivo X300 Ultra，追一场反常识的「极光」。

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99 年生的张舒昱，是腾讯电脑管家团队入职不久的产品经理，这在腾讯算不上核心业务线。

今年 1 月 OpenClaw 刚在中国爆火，她着了迷，拉上几个人攒了一个产品原型 QClaw：基于 OpenClaw，一键安装，通过微信直接操控智能体。

项目在腾讯体系里几乎没有存在感，没有立项审批，没有总办资源，几个年轻人凑在一起写代码。

3 月 9 日，QClaw 内测上线。一周之内，数百万用户注册。

然后事情开始失控，惊动了腾讯总办。

高层反应极快，随即调拨数十名员工和计算资源到张舒昱的团队。同日，另一支团队推出了 WorkBuddy，同样兼容 OpenClaw。再隔一天，腾讯港股大涨超过 7%，投资者把涨幅直接归因于这两只虾。

3 月 11 日凌晨 2:06，马化腾发了条朋友圈：「自研龙虾、本地虾、云端虾、企业虾、云桌面虾，安全隔离虾房、云保安、知识库……还有一批产品陆续赶来。」

这对腾讯 11 万员工是一个鲜明的信号，无数员工将其解读为：Pony 支持他们 all in 龙虾。

据 The Information 独家报道，截至本月，腾讯内部同时有 8 个团队在开发基于 OpenClaw 的产品和服务。加上在研和内测项目，总数已超过 10 个。

15 年前，腾讯内部三个团队赛跑移动 IM，张小龙的广州研发部跑出了微信，是腾讯史上赛马最成功的一次。这次换了个物种，叫赛虾。

一个 99 年产品经理做的边缘项目，两周之内变成一家万亿市值公司的战略支点，似乎有点不可思议。

张舒昱对 The Information 说了一句大实话：「我们都在用 AI Agent 做实验。此刻，没有人能说什么是最佳方法。」

翻译一下就是：我们也不知道答案，但先跑起来总比站着强。

全村的希望：腾讯为什么把命押在一只虾身上

要理解腾讯对龙虾的狂热，先要直面鹅厂当下在 AI 竞争中的处境。

过去两年，中国 AI 大模型军备竞赛打得昏天暗地。

阿里砸钱做千问，字节孵出豆包，在用户规模和模型能力上都拉开了身位。腾讯呢？手握游戏和微信广告的丰厚利润，但在 AI 赛道上远不及这两个对手激进。

自研的混元大模型尚且无法与竞争对手匹敌，又拖累了自家 AI 助手「元宝」的进展。

腾讯不是没努力。去年请来前 OpenAI 研究员姚顺雨执掌混元研究，重建了研发基础设施。 4 月即将发布的混元新一代模型，业内普遍视为腾讯模型能力的一次摸底考试。

但远水解不了近渴，在新模型交卷之前，缺乏强大的内部模型，让元宝在与豆包和千问的竞争中暂时落于下风。

所以当 OpenClaw 在中国引爆了 Agent 热潮，腾讯高层几乎是本能地抓住了这根绳子。这只龙虾证明了 AI 的下一个爆发点未必在聊天框里，可能在桌面上，在工具里，在无数个能替你干活的智能体身上。

腾讯高层的判断很清晰： OpenClaw 引发的这一轮 Agent 浪潮，将是 AI 战场重新洗牌的机会。

他们逻辑是这样的，如果腾讯能通过将 OpenClaw 类Agent 能力与微信深度整合，提供配套工具和服务，成为中国最好的 Agent 使用平台，那么即便其内部大模型不是最强大的、AI助手也不是最受欢迎的，腾讯依然有可能在 AI 下半场逆风翻盘。

2020 年，马化腾在腾讯内部将视频号称为「全村的希望」，寄望于它在短视频赛道上扳回一城。如今，「全村的希望」换了物种。

区别在于，视频号好歹是亲生的，龙虾来自一个奥地利独立开发者的 GitHub 。

某种意义上，这更像是 2014 年纳德拉接手微软后做做的事，承认在移动互联网上输了，放下「什么都要自己做」的控制欲，押注一条全新赛道。

纳德拉用了十年，腾讯希望快一点。

八虾夺嫡，腾讯赛虾背后

外界把多团队并行理解为经典赛马机制，腾讯内部更愿意说「多样性」。QClaw 和 WorkBuddy 是最先冒头的两只虾，路线截然不同。

QClaw 是张舒昱从电脑管家边缘团队杀出来的，直接拥抱 OpenClaw 开源生态，做微信一键安装，野蛮生长。设计理念就四个字：打开即用。不需要配置环境，不需要懂终端命令，微信扫一下就能让 AI 接管你的电脑。

WorkBuddy 则走了一条完全不同的路。负责人汪晟杰在接受 APPSO 采访时反复强调一件事：百分百自研，没用过一行 OpenClaw 源码。

它走半自动化路线，避开了 OpenClaw「透传」模式下信息暴露在公网上的风险，采用 bot 推送通知模型，每一步关键操作都需要用户确认。汪晟杰的定义很明确：龙虾是一个概念，不等于 OpenClaw。WorkBuddy 要做的是安全可控的龙虾，企业能放心用的龙虾。

汪晟杰透露了一个时间细节：WorkBuddy 在 1 月 17 号那个周末就已启动，三四个人通宵做出 MVP（最小化可行产品），原计划 3 月 16 日发布。看到龙虾热潮后提前了一周，撞上了 QClaw 同期发布。

也就是说，腾讯并非在 OpenClaw 火了之后才匆忙跟进。多个团队在不同时间点嗅到了同一个机会，OpenClaw 的爆火更像催化剂，把水面下的项目一夜之间推上了前台。

但赛虾机制的矛盾也摆在桌上。

QClaw 和 WorkBuddy 功能高度重叠，都能通过微信操控 AI 智能体，用户该选哪个？8 支团队同时跑，资源会不会内耗？

答案藏在张舒昱那句话里：「此刻没人知道什么是最佳方法。」8 支团队同时下场，与其说是信心爆棚，不如说谁都没有把握。

腾讯选择用数量对冲不确定性，多条路线同时跑，押中一条就够了。

赛马机制的精髓从来都是：靠数量提高命中概率。15 年前微信就是这么跑出来的。

马化腾的养虾哲学

赛虾的前提是有虾可赛，但这只虾不归腾讯管。

3 月 12 日，OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 在 X 上公开批评腾讯，矛头直指腾讯的 SkillHub 服务复制了社区 Skills 却没有做出任何贡献。

两天后，腾讯通过 GitHub 捐款，随后被列为特色赞助商，与 OpenAI 并列。在上周英伟达 GTC 大会上，腾讯云 CEO 汤道生当面约见 Steinberger，提出由腾讯云贡献服务器和安全服务，并探讨与 OpenClaw 基金会更深层的合作。

中国市值最高的互联网公司之一的高级副总裁，飞到圣何塞跟一个开源项目创始人坐下来谈合作。在腾讯历史上几乎没有先例。当你需要别人的东西比别人需要你的东西更急迫时，身段自然就放下来了。

同一周的财报发布会上，腾讯总裁刘炽平宣布 2026 年将 AI 新产品的投资至少翻倍，从去年的 180 亿元起步。而在阐述钱花到哪里时，他只点了三个名字：混元、元宝、以及最新的 Claw 产品。

一个月前还是边缘项目的龙虾，一跃与腾讯自研大模型和旗舰 AI 应用并列。龙虾从「大家自己玩玩」正式升格为「公司战略」。

马化腾最近在财报会议上的发言，进一步回答了一个更本质的问题：腾讯想用龙虾做什么？

他的切入角度直接跳过了产品层面，落在生态上。

马化腾认为龙虾类应用有记忆和个性，更像助理，带有「活人感」，能让 AI 落地到办公、终端、小程序等各种场景中，不再全部挤在 chatbot 这条独木桥上。

但真正耐人寻味的是他关于「去中心化」的论述。微信本身是中心化的 App，但微信生态是去中心化的，数十万小程序商家构成了开放平台。马化腾认为 AI Agent 天然具有去中心化特征，可以融入微信生态。有一句话特别关键：

所有服务商的心态都是怕被 AI 智能体「短路化」「渠道化」。

意思是，他不想让 AI Agent 变成一个新的中间商，把微信里的服务商变成纯粹的后端 API。他想让小程序保留独立性，同时具备 AI 能力。「每一个小程序都可以智能化和龙虾化。」

这个思考比「我们也做龙虾」高出一个维度。马化腾看到的是一种范式转移的可能：AI 的价值分配方式，从「一个超级 chatbot 统治一切」变成「无数分布式智能体各显神通」。

如果这个判断成立，拥有全球最大通讯生态和最活跃小程序平台的微信，天然就是 Agent 时代最肥沃的土壤。

刘炽平在财报会上把这套逻辑做了明确的总结：「Claw 提出了一种去中心化的模型……有段时间，似乎每个人都在争夺成为 AI 智能体唯一的入口和垄断者。但现实并非如此。」

一句话概括腾腾讯的押注逻辑：模型之争输了一局，但生态之争的牌还没摊开。

当然，这套叙事也可以被翻译成另一句话：我们模型不够强，所以告诉你们模型没那么重要。

自洽和自欺之间，有时候只隔一层窗户纸。但关键在于，这一次腾讯确实有牌可打。微信不需要成为最强大模型的容器，只需要成为最好用的 Agent 运行环境。

这和纳德拉的 Azure 逻辑如出一辙，你不需要自己做出最好的 AI，你只需要让最好的 AI 都跑在你的云上。

养虾产品全景图，腾讯到底下了多少注

腾讯的「养虾」远不止做几个 C 端产品那么简单。腾讯周五公布了「养虾产品全景图」，这套从底层到应用层的完整龙虾矩阵，密度超出外界预期。

消费级产品打头阵。QClaw 主打微信一键安装，面向普通用户；WorkBuddy 走桌面端自研路线，强调安全可控；微信 ClawBot 负责让用户在微信聊天界面直接操控龙虾。

三个产品覆盖了「小白用户一键上手」「桌面深度使用」「微信生态无缝接入」三个核心场景。光是消费级这一层，腾讯就同时铺了三条路。

企业级产品紧随其后。ClawPro 面向企业和政务客户，主打安全隔离和精细权限管控，企业微信独占通道，账号权限分级，内置技能审核机制，代码生成类操作要过审，网页搜索走安全网关。

汤道生在腾讯云峰会上重点推介了 ADP（智能体开发平台），定位是企业构建定制化 Agent 的工具箱。配合 Claw Runtime 提供安全沙箱运行环境，Lighthouse 做安全管理。

整套企业方案的逻辑很清晰：OpenClaw 太野了，我帮你把它关进笼子里。

开发者生态也没落下。CodeBuddy 是去年下半年就上线的 AI 编程助手，现在被纳入龙虾矩阵成为开发者入口；SkillHub 是 AI 技能社区，做了本土化适配，也正是因为这个产品被 Steinberger 点名批评后才有了后面那笔捐款。TokenHub 则是模型服务市场，不光接混元，也接 DeepSeek、MiniMax、Kimi 等第三方模型，统一计费。

腾讯连「卖铲子」的生意都想好了。

从这张全景图可以看出，腾讯不想只在产品上做单点突破，要做一整条龙虾产业链——从安装到运行，从个人到企业，从消费到开发，每个环节都有人盯着。

这正是汤道生反复强调的「Harness 工程」思路：Agent 时代的胜负手不在模型本身，在于脚手架。工具调用、上下文工程、长期记忆管理、工作流设计，这些看起来不性感的苦活，才是决定 Agent 好不好用的关键变量。

汤道生在腾讯云上海峰会上表示：「AI 落地不只是算法题，Harness 工程能力是关键变量。不同的脚手架设计，会显著影响实际使用效果和 token 成本。」

翻译成人话就是：模型是发动机，但没有底盘和方向盘，跑不了多远。腾讯模型暂时跑不过别人，但如果能把底盘和方向盘做到最好，照样能赢。

虾潮退去之后

把所有线索串起来，这个故事可以被浓缩成一句话：腾讯用一家大公司能调动的所有资源，去拥抱了一个自己无法控制的开源项目。

这是一个充满张力的姿态。

OpenClaw 的更新节奏是每周两三个版本，API 说改就改，Breaking Changes 说来就来。Peter 点一下 merge，深圳大厦里好几支产品团队可能就要通宵救火。腾讯把战略命脉系于别人的 GitHub 仓库上，这需要的不只是勇气，还有一种前所未有的谦逊。

但换个角度想，腾讯可能也没有更好的选择了。

如果继续只在模型和 chatbot 赛道上硬碰硬，不是陪跑就是陷入同质化厮杀。但 Agent 浪潮撕开了一条新缝隙：谁能把 AI 变成最好用的工具，谁就能重新定义入口。

微信有 14 亿月活，有小程序生态，有支付，有社交关系链。这些东西造不出最强模型，但能造出最好的 Agent 使用环境，这是腾讯手里唯一一张别人没有的牌。

问题在于，这张牌的有效期有多长。

OpenClaw 仍在快速迭代，生态远未定型。今天的龙虾热，会不会像去年的 Manus 一样来得快去得也快？8 支团队赛虾，会跑出下一个微信，还是跑出 8 个半成品？马化腾的「去中心化 Agent 生态」蓝图很美，但从蓝图到现实之间，还有需要经历多少次「技术事故」？

不过，有一件事是确定的。

当一家公司的 CEO 凌晨两点发朋友圈，总裁在财报会上把龙虾和自研模型并列，高级副总裁飞到美国去约见开源项目创始人，8 支团队同时下场赛虾，AI 投资直接翻倍，它就已经不是在追热点了，它在押注这家公司的未来。

赌的不是这只虾能活多久。赌的是在 AI 重构一切的十年里，腾讯还能不能坐在牌桌上，以及坐在什么位置。

视频号当年也被叫做「全村的希望」。五年过去了，它还没打败抖音，但在微信生态内长出了自己的活法。龙虾能不能也走出第三条路？答案还早。

不过，当一个巨头被逼到墙角，终于想清楚自己要什么，把资源砸向同一个方向的时候，你永远不能低估它。

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