出品｜搜狐科技

作者｜郑松毅

编辑｜杨锦

北京时间5月20日凌晨，加州山景城海岸线剧场灯光璀璨，Google I/O 2026正式启幕。

会上，谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）没有冗余铺垫，而是直接宣告：我们已全面进入智能体Gemini时代。

从今年亮相的产品阵容来看，Google I/O 2026已不是一场简单的发布会，而是谷歌在AI下半场发起的总攻——甩出Gemini 3.5、Spark、Omni连招，联动搜索、安卓、云服务全生态，目标直指“人机交互未来范式”的终极话语权，与OpenAI、Anthropic正面交锋。

谷歌亮“押注”决心：算力需求暴增，资本开支四年翻六倍

“十年前我们将公司转向AI-first，今天AI依然是推动使命、改善数十亿人生活的最深刻方式。”皮查伊的演讲开篇，带着回顾与决战的双重意味。在现场，他用一组极具冲击力的核心数据，亮出谷歌的AI野心与硬实力。

皮查伊透露，谷歌AI的算力需求正呈指数级爆发：公司每月处理的token总量，从两年前的9.7万亿，飙升至如今的3200万亿，两年暴增7倍。与之同步的是用户规模的跨越式增长：Gemini月活突破9亿，日请求量同步翻7倍；搜索AI Mode上线一年，月活超10亿，成为谷歌史上增长最快的功能之一。

支撑这种“爆炸式增长”的，是谷歌史无前例的基础设施豪赌。皮查伊表示，2022年谷歌资本支出仅310亿美元，2026年预计飙升至1800-1900亿美元，四年时间直接翻近6倍。他直言，这笔巨额投入的核心去向，就是谷歌自研的TPU芯片。

“十年前我们在I/O舞台发布首款商用TPU，如今TPU已重构行业AI硬件逻辑。”皮查伊强调。新推出的第八代TPU，首次采用“双芯片策略”——TPU 8t专攻训练、TPU 8i专攻推理，训练芯片算力达上代近3倍，可全球分布式调度超100万枚TPU，构建世界最大AI训练集群。这笔押注的本质，是谷歌要从底层算力掐住AI竞争命脉，摆脱对外部芯片的依赖，从而筑牢硬件壁垒。

在皮查伊看来，如今AI竞争已从“模型参数比拼”进化到“智能体能力决胜”。他直言：“未来的AI不是被动聊天，而是主动做事”。而万亿级token处理、千亿级资本投入、百万级TPU算力，都是为了同一个目标——让谷歌成为智能体时代的定义者。

三大模型炸场，AI行业正式进入“智能体混战”阶段

本次大会，Gemini系列迎来史诗级升级，三大模型同时亮相，重构大模型竞争格局。

作为全场“流量担当”，3.5 Flash彻底改写轻量模型定义——编码、推理、工具调用能力全面超越上代旗舰3.1 Pro，速度达到GPT-4o的4倍。皮查伊宣布，该模型即日起全面开放，成为谷歌搜索AI Mode默认引擎，覆盖全球数十亿用户。它的核心价值，是用“低成本+高性能”实现AI普惠，让用户享受到理想的智能体验。

如果说3.5 Flash是“能力底座”，Spark就是谷歌甩出的“智能体大招”。

这款基于3.5 Flash打造的云原生智能体，彻底颠覆传统AI交互——无需打开APP、无需设备在线，24小时在谷歌云后台自主运行。演示中，Spark跨Gmail、日历、文档自动处理婚礼筹备：追踪回执、发送提醒、协调行程，全程无需人工干预。

皮查伊强调，Spark不是聊天机器人，而是“主动型数字助手”，未来将接入第三方工具，成为贯穿工作与生活的“全能管家”，beta版本周开启测试，下月面向Ultra订阅用户开放。

全场最具颠覆性的当属Gemini Omni（视频版Nano banana）——谷歌定义为“从任意输入生成任意输出的全能模型”。它融合Gemini推理能力与Veo视频生成、Nano Banana图像编辑技术，实现文本、图像、视频、音频的无缝转换。

现场演示中，用户上传手绘草图+文字描述，Omni直接生成完整MV；输入“把视频里的猫换成兔子”，实时完成精准替换。Omni即日起面向付费用户开放，标志着谷歌在多模态领域已迈向“世界模型”的终极形态。OpenAI走不通的路，谷歌来走。

除模型外，谷歌在自家“压箱底”的引擎搜索发面再次发力。皮查伊宣布，谷歌搜索迎来1998年诞生以来最大升级——彻底告别“关键词匹配”，转向“自然语言需求响应”。新搜索框支持长文本、多模态输入（文本/图片/视频/文件），AI直接整理答案、弱化链接列表，保留对话上下文支持连续追问。

谷歌I/O 2026的启幕标志着AI行业正式进入“智能体混战”阶段。皮查伊始终认为，AI技术的终极价值，是解放人类劳动力，而非替代人类。

过去两年，OpenAI凭借ChatGPT领跑AI浪潮，谷歌一度被贴上“保守”、“落后”的标签。但从现实来看，谷歌一直在低调蓄力，不跟随行业“拼模型迭代速度”的热潮，而选择持续降低AI使用成本，试图用全生态实力来应对AI的终极竞争。

谁都无法预测，在激烈的AI“角斗场”，谁才是笑到最后的玩家。

真正的厮杀才刚刚开始。

听筒Tech（ID:tingtongtech）原创

文 | 杨 林

编 | 饶霞飞

一向擅长赢的埃隆·马斯克，输了。败阵的原因，甚至有点“无厘头”。

2026年5月18日，就马斯克针对山姆·奥特曼和OpenAI的诉讼，加利福尼亚州奥克兰市一家联邦法院的陪审团裁定马斯克一方败诉，原因在于“相关主张已超过诉讼时效”，OpenAI等被告不承担相应责任。

据媒体报道，九人陪审团达成这个一致的结论，只用了不到两个小时。

谁能想到，这场被称为AI界“世纪诉讼”的大戏，竟以如此轻巧的姿势收场？

这位曾经自信满满地说“我会把人类送上火星”的人，这一次，连最基本的时间窗口都没卡住。而他在2015年投资的3800万美元，就这样打了水漂。

不过，马斯克和奥特曼之间的“对决”就这样结束了吗？很显然，并没有。他们之间的战斗，仍将以另一种形态持续。

-01-

马斯克败给了“诉讼时效”

这一次，马斯克输了，输得干净利落，输得甚至有些荒诞，不是因为他的核心指控站不住脚，而是因为他“告晚了”。

5月18日，马斯克与OpenAI这场被市场称为“世纪诉讼”的官司，终于有了结论。9名陪审员用不到两个小时的时间给出裁决，一致裁定驳回马斯克对OpenAI及奥特曼的全部诉讼请求。

主审法官采纳了陪审团的裁决意见，判定马斯克提起诉讼的时间已经超过法律规定的三年诉讼时效，因此无需就OpenAI是否“偏离慈善使命”这一实体争议作出裁判。

这场持续近三周的审判，以这样一个程序性理由画上了句号。

马斯克的诉讼请求可谓声势浩大。作为OpenAI的早期联合创始人，他曾投入约3800万美元，在庭审中，他坚称奥特曼等人将非营利机构转变为营利性企业的行为属于违约。

马斯克要求法院强制OpenAI和微软交出高达1340-1500亿美元的所谓“不法所得”，罢免奥特曼和布罗克曼的领导职务，并撤销公司2025年的营利化重组。

当然，马斯克最核心的指控是，“OpenAI背叛了当初‘为全人类开发安全AI’的慈善使命”，但很遗憾，陪审团绕过了这道“灵魂拷问”，直接以诉讼时效为由，驳回了全部索赔。

陪审团认定，OpenAI的营利化动向和微软的投资结构至少在2021年之前就已经是公开的事实。马斯克实际上早在数年前就掌握了相关信息，不应拖延至2024年才提起诉讼。

加州法律规定，涉及慈善信托违约的索赔时效三年，而OpenAI商业化转型的关键节点早在2019年前后就已公开。陪审团指出，这意味着马斯克应该在2021年之前就有理由发现所谓的违约行为，但他显然已经越过了这道红线。

在陪审团看来，马斯克在OpenAI退出之后，先是沉默了好几年，接着在2023年创办了自己的AI公司xAI，直到2024年才递上这份诉状。

法庭甚至没有审理案件的核心实质。

面对裁决，马斯克在X上发文称，“法官与陪审团实际上并未对案件的实质内容作出判定，仅依据诉讼时效这一程序细节作出裁决。所有深入关注此案的人都清楚，奥尔特曼与布罗克曼确实通过侵占公益机构资产来中饱私囊。”

马斯克说，“这完全没有道理。”

但这些都不重要。在法律面前，时效是一堵无法绕过的墙。

在庭审结束后，OpenAI的首席律师William Savitt亦在社交平台上声说，“这不是一个技术性决定，而是实质性决定。你提出索赔（的时间）太晚了，之所以这样做，是因为你（马斯克）在保留这些索赔，以此作为无法在市场竞争中与竞争对手抗衡的武器。”

William Savitt甚至毫不客气地说，“陪审团的裁决再次证明，这场诉讼本质上是一个伪君子试图通过虚伪手段打击竞争对手，并掩盖他长期以来对OpenAI错误预测的失败。”

同时，William Savitt称，“对结果感到非常高兴，我们对我们的案件非常有信心。”

-02-

马斯克不服输

判决出来后，市场对此事的讨论两极分化。

当然，更多的声音倒向马斯克，他的核心指控，让他赢得社交平台的大量声援。

2015年时，马斯克与奥特曼等人共同创立了OpenAI，它被注册为非营利组织，使命非常明确，“为人类利益开发人工智能，不受商业利益驱使。”

马斯克称，当初，他之所以投入约3800万美元，是基于OpenAI将“为人类利益”开发AI，而不是让任何人致富。

当然，事情的走向后来发生了一些变化，马斯克离开了OpenAI董事会。随后，OpenAI成立了一个营利性子公司，并开始接受微软的投资。

此后的故事众所周知，如今，OpenAI已经成长为一个估值约8520亿美元、计划IPO的科技帝国。

2024年，马斯克提起诉讼，他指责奥特曼和布罗克曼“偷窃了一个慈善机构”，他认为，如今的OpenAI违背了成立初心，而奥特曼等人骗取了他3800万美元捐款与个人助力。

马斯克的这场官司，被市场视为决定OpenAI乃至人工智能行业未来的关键时刻，关乎人工智能应当如何使用，以及谁应从中受益。

于市场而言，这场官司的核心争议在于，OpenAI的盈利化转型到底是否违约？但陪审团甚至没有审理这一指控。

在社交平台，有网友称，马斯克是位“悲情理想主义者”，并指，“这是一个糟糕的先例。”有评论称，“看到案件因如此基本的程序错误被驳回，有点令人失望。我非常期待看到判决结果及其背后的理由。”

不少网友指出，如果避开这一核心问题，未来，一个更深层的问题将浮出水面，那便是，当一个慈善机构可以不经严格法律追责，就华丽转身为商业帝国时，这个制度本身是不是出了问题？

说到底，市场关注的，并不是“是否在时效范围内”，而在于，马斯克他们当初承诺的“不受财务回报需求限制”，到底是一句用来募捐的美好口号，还是一纸具有法律约束力的契约？

对于这一核心问题，陪审团没有回答，但这个未解的问题，却正在成为整个硅谷都在研究的新剧本。

在社交平台上，有评论指出，自OpenAI之后，越来越多的初创公司似乎在探索一种全新的资本运作模式，先以“公益”“非营利”“社会使命”为卖点，吸引早期的资金和人才资源，待技术和生态成型后，再择机撕掉这层外衣，拥抱利润。

“慈善机构这一外衣，正在变成最便宜、最安全的创业孵化器。”有评论这样直言。或许，于市场而言，这才是这场“世纪诉讼”最值得警惕的地方。

马斯克的律师在败诉后也称，“这次败诉判决极易形成不良导向，使得众多初创企业先以非营利身份起步，后续顺势搭建盈利主体扩张业务，最终让企业管理层与股东攫取巨额财富。这已经成为硅谷的一种全新牟利模式。”

很显然，这场甚至还没有进入“核心诉求”程序的“败诉”，无法让在官司上少有败绩的马斯克“服输”。

庭审结束后，马斯克表示，他将上诉，因为该案件将对美国慈善捐赠造成极其破坏性的影响。

马斯克的律师也表示，“这场战争还没有结束，我们坚信OpenAI发生的事情在非常基本的层面是错误的。”

不过，据媒体报道，审理的法官提醒马斯克说，诉讼时效是事实问题，上诉空间有限。

据媒体报道称，负责审理此案的地区法官伊冯·冈萨雷斯·罗杰斯在庭审结束后直言，“有大量证据佐证陪审团的认定结果，这也是我当时准备当庭驳回此案的原因。”她甚至警告说，因为诉讼时效是否届满属于事实认定范畴，马斯克的上诉翻盘难度极大。

-03-

“战斗”结束了吗？

一个问题是，这一次的裁决，意味着马斯克与奥特曼之间的“世纪大战”就此终结了吗？

当然没有。

表面上，这次败诉为OpenAI扫清了IPO路上的最后一道重大 法律障碍。据路透社报道，分析指出，裁决扫清了OpenAI推进IPO的障碍，其上市估值有望达到1万亿美元。

实际上，马斯克诉讼一直是悬在IPO头上最大的不确定性。此前，市场诸多声音指出，如果OpenAI败诉，将对其产生“致命一击”，现在，门槛彻底清除了。

微软发言人甚至在判决后第一时间表态，“本案的事实与时间线一直都非常清晰，我们欢迎陪审团认定这些指控已超过诉讼时效。我们仍将继续与OpenAI合作。”

但马斯克显然不会善罢甘休。

首先，马斯克已经明确表示，将继续上诉。

另外，马斯克在得克萨斯州联邦法院还有一桩针对OpenAI和苹果的诉讼仍在推进中。2025年11月，得克萨斯州联邦法官裁定苹果公司和OpenAI必须回应xAI提起的诉讼，驳回了苹果和OpenAI要求撤销诉讼的申请。

更深层的是，这场官司已经彻底撕开了硅谷AI圈的面具。马斯克声称，当初捐赠数千万美元是为了让AI造福全人类，OpenAI则反指他不过是因为没拿到控制权而恼羞成怒。

谁是谁非，已经不是一两句话能说清的了。

但有一点是确定的，OpenAI现在的估值约8520亿美元，而马斯克将自己的xAI与SpaceX合并后也正在紧锣密鼓地筹备IPO。

这场诉讼之战虽然暂告一段落，但在万亿级资本的决赛圈，真正的厮杀才刚刚开始。

战斗远未结束。马斯克或许在法律上输了一城，但以他一贯“不赢誓不罢休”的行事风格，这场恩怨还远没有到翻篇的时候。

唯一可以确定的是，下一场，马斯克应该不会再将“时效”这种低级错误留给对手了。

（图片均来自网络。）

（声明：本文仅作为信息交流，不构成任何投资参考建议。）

—END—

但，它却不是大伙熟悉的王者荣耀。。。

因为它不是那个占据你手机 10 几个 G 空间，并需要独立下载的游戏 APP。

而是一个打开即玩，名副其实的“ 小程序游戏 ”。

只不过这个小程序版的王者，帧率和画面都有不少缩水、大厅界面只有一张图、看不到皮肤特效、也并不支持排位，甚至匹配池子都限定在小程序端，很多功能都被大大简化。

毕竟，这只是个测试阶段的小程序，虽然能立刻玩上两把，体验也还行，但确实不能要求它太多。

一提起小游戏，大伙印象里都是羊了个羊、跳一跳，又或是“ 你来你也过不了第二关 ”这种打发时间的休闲小游戏。

能在上面打王者，属实有点意外。

但要说起来，小程序现在不仅能打王者，玩玩可以自由操作的 3D MMO 也不是不行，比如官方移植的诛仙小程序版。

同样也有些许内容阉割，但作为一个青春版也算是该有的都有。

甚至可以是穿越火线，就是这个版本的穿越火线暂停服务了，目前能玩到的都是云游戏版，可在运营期间时，这个小程序版还蛮多人玩的。

但可以肯定的是，小程序游戏的体量早已不再局限于 2D 休闲小游戏的范畴，明显是有能力运行一些支持不断更新，且系统复杂的 3D 化游戏的。

小程序版本留档

来源 B 站：罗衣舞春風

这一切，都因为去年微信放开了小程序的限制。

它把小程序的本地缓存从 200M 直接放宽到了 1 个 G，这让小程序这个产品类型，有了更多可以操作的空间，也让其有了往“ 重度 ”发展的可能。

所谓重度，就是不再只靠 30s 广告和断崖式的留存，赚一波就溜。

而是和很多独立 APP 的游戏一样，可以靠着不断更新拉长游戏周期，成为持续运营游戏。

同时，也让游戏厂商可以制作更精良一些的画面，大大减弱小程序游戏的“ 劣质感 ”，变得更加精致。

比如类无尽冬日的三国：冰河时代这种，就用上了 low poly 风格的 3D Q 版模型，美术和 UI 也显然经过打磨，横向对比之下，观感还挺不错的。

但今天可不是要给微信小程序游戏打广告，毕竟大伙朋友圈里天天都能刷到。

而是想聊聊这才短短几年，小程序游戏居然就已经卷到爆炸。

而且还不止游戏厂商在持续竞争内卷，也有越来越多的社交媒体平台，利用自身的先天优势，加入这场小程序游戏的平台之争中。

比如跟微信加一起就占据了几乎全部市场的抖音，以及支付宝、B 站等各种大伙能叫得上名字的 APP。

来源支付宝

先放一组数据，据《 中国游戏产业报告》统计，2025 年国内小程序游戏的总收入是 535.35 亿元，占整个中国游戏市场的 15.3%。

作为对比，二次元手游的收入总和也才为 282.81 亿元。

而这，已经是小程序游戏连续第 4 年的收入大幅持续增长，论增速已经远远甩开移动游戏和客户端游戏，且今年仍表现出持续增势。

在营收结构中，内购制和广告变现收入，呈现 7:3 的占比情况，意味着在小程序游戏里氪金才是捞钱重点。

不过更王道的做法，肯定还是广告+内购双线并行。

顺便，以防你好久没玩过羊了个羊，给你看看羊了个羊如今的氪金界面。

在这么一片已经形成庞大产业的链条中，不用说，也能想象到小程序游戏们有多卷，但实际情况，可能是比大伙想象的还要更卷一点。

根据热云数据统计，2022 年，仅微信平台，在投小程序游戏的数量还是 5000 多，仅过去一年，这个数量就翻了 3 倍还多。

而到了 2024 年，预估能达到 2w+，这个趋势直到 25 年才开始收紧。

这背后，一方面是小程序游戏的用户数几年内激增，证券日报在 2024 年就发布文章表示微信小程序总用户数已经突破 10 亿大关。

另一方面，是国家新闻出版广电总局对小游戏的管控力度加大。

在 23、24、25 三年里从强制备案，到无版号清退，再到版号+备案+防沉迷+适龄提示四件套缺一不可，让小程序游戏逐渐走向正轨。

甚至苹果还来插过一手，在去年年底宣布推出 “ 小程序合作伙伴计划 ”，表面上说是抽成对比 APP 降低至 15%，但之前小程序压根不需要交，这 15% 的佣金是刨去微信抽成后，额外多出来又不得不交的钱。

种种政策慢慢成熟与落地，对小程序游戏的影响也算十分深远，大致可以总结成两条，其中一个是头部厂商效应逐渐显现，一个是买量的模式变动。

先聊投头部厂商，在营收这块，大厂背书的游戏还是相当具有统治力的。

比如三七互娱，凭借一手咸鱼之王 like 的寻道大千，彻底启发了一众小程序游戏同行，可以说后续的一系列放置养成类小游戏，都算是寻道大千的变体。

而后三七及其子公司又陆续推出了灵魂序章、生存 33 天等热门游戏，在买量和长线运营能力上不是小厂能碰瓷的。

成龙又被薅来代言了

再比如巨人网络或贪玩游戏（ 就是做贪玩蓝月的那个 ），也顺应着推出了自家游戏的小程序版，把老 IP 轻量化改编，再拿来 PK 也算是降维打击。

以及不得不提的点点互动，隶属世纪华通，凭借小程序游戏赛道，让它常年霸榜国内手游流水榜单排行，光是一个无尽冬日就够所有人眼红的。

这使得小程序游戏赛道的竞争，尤为激烈，小工作室上面不仅有凭借一两款爆款稳坐的中腰部厂商，还有以上这些老牌游戏大厂。

所以杀出重围难度奇高，早就没了当年羊了个羊的天时地利人和，有时候甚至不得不用点邪修手法，比如二次元擦边，或者给生存建造游戏套个“ 恐怖游戏 ”的皮等等操作，层出不穷。

又或者，是把广告里宣传的部分，真给你做出来。。。

是的，现在确实能玩到下面这张图里的游戏了。

而小厂的生存环境被挤压，其中一个最关键的地方，就是买量层面被压着打。

这也是刚才提到的第二点趋势，大厂掌握买量话语权，小厂只能艰难生存。

众所周知，小程序游戏几乎和买量互相绑定，买量的策略和手笔，也直接关系到了游戏的营收和用户数量。

你可能太清楚什么是买量，但一定知道前两年最抽奖的那个“ 别笑，你试你也过不了第二关 ”，然后拍一个大手或大脚的拆螺丝。

这种发布在朋友圈的广告，就是众多买量方式中的其中一种，以及各种让你血压飙升的小游戏广告，都算。

其中的关键是，买量投放的广告位是有限的，比如朋友圈、公众号、视频号等，几乎都需要以竞标的形式抢。

这对抽成越来越多的小游戏来说，成本已经难以控制，必须重新计算买量模型，才能确保盈利和回本。

不然就只能祈祷靠着游戏内的转发裂变，创造奇迹。

亦或是，换个平台。

除了微信，再去别家看看。

而这，也就引申出了小程序游戏平台之间的战争。

因为平台抢到更多的小程序游戏厂商，就意味于抢到了用户和广告、内购分成。

在当下这个互联网环境下，路过了不尝口咸淡说不过去。

仅次于微信的，肯定就得是抖音了。

抖音的优势在于，在用户基数和活跃度方面，是唯一能跟微信掰掰手腕的。

而且凭借字节的精准投放算法，能通过视频、直播广告，迅速制造一款全民爆款，比如狙击外星人这种，没人刷到不想进去打两把。

你能找到这图里藏着的外星人么

且抖音的分成也要的更少，并提供过不少激励活动、现金奖励等，用来扶持小程序游戏。

不仅给了小游戏不错的曝光位，还会把广告分发到番茄小说、抖音极速版等，让流量触达的用户层级更深。

只不过抖音小游戏的问题，是用户的留存偏弱，主力产品还是以快节奏的休闲益智为主，挂机养成或 SLG 类型的重度小游戏，比较难以在抖音铺开，主力战场还得是微信。

肉分的差不多之后，剩下的平台厂商则在抢着喝汤。

快手、QQ 这俩当仁不让，支付宝或各家手机渠道商店，又或是百度 APP 等，几乎都有专门的小程序游戏分区。

甚至连 B 站，也在前年悄悄尝试起了相关业务，并在去年正式全量铺开。

但就统治力而言，肯定还得是微信这个最高的山。

就说一个微信桌面端对小程序游戏的适配程度，很多其他 APP 就比不了。

上班拿手机刷抖音、B 站都怕领导看到，更别提在上面玩小游戏了。

可 PC 端微信人人都得用，直接一键启动挂机摸鱼，甚至还有专属福利，别人上一天班累够呛，你却用着公司流量，学习无数功法，把战力提高到了三千五百万，小马哥都得亏到坐公交车回家。

总之，在这个看似“ 轻度 ”的市场，背后实则是一大批厂商间的厮杀，分分钟几百万上下的修罗场。

虽然论游戏质量而言，这些小程序游戏谈不上高，也基本都是玩法换皮，但起码美术水准正在肉眼可见的开卷，且覆盖了一大批 APP 商店里的游戏生态位，时不时就让大量轻度游戏玩家沉迷。

同时，它又相当有潜力，尚处在蓬勃的高速发展期，极有可能在某一个时间点，爆发出新的可能。

在DeepSeek沉寂的时间里，豆包已经以3.45亿月活领跑行业，千问也以1.66亿的月活超过了1.27亿的DeepSeek。

这场“灾难”，为何能让美国如此忌惮？

点击上方视频立即观看

快刀财经的朋友们，好消息来了，为了满足大家多元化的需求，「 快刀财经」的视频内容我们会同步在公众号上发布，还是熟悉的配方及味道，还是犀利但有温度的内容，还是足够多的增量信息，还有你在公众号上可能看不到的独家重磅。快去视频号、抖音、B站、小红书搜索「 快刀财经」，关注我们，每天为你解剖一个新商业真相。

以下是本期视频脚本：

中国可能马上就要诞生第二个让美国忌惮的“任正非”了。

梁文锋，现在估计成了每个硅谷人“晚上想得睡不着”的存在。

英伟达的CEO黄仁勋曾经说过一句话：“如果DeepSeek先在华为平台上发布，对我们国家将是灾难性的。”

没多久之后，“灾难”就来了。

今年4月底，DeepSeek-V4在“贾跃亭造车”般的质疑中上线了。

参数规模达1.6万亿，支持100万token超长上下文。

在此之前，DeepSeek已经有长达五个月的时间杳无音信。

这在大模型已经卷到了月更甚至周更的AI圈子里是相当“掉链子”的。

据不完全统计，2025年12月1日-2026年4月20日，市面上11家主流模型公司，至少发布或迭代了50款模型，相当于每2.8天就会有一款模型发布或迭代。

在DeepSeek沉寂的时间里，豆包已经以3.45亿月活领跑行业，千问也以1.66亿的月活超过了1.27亿的DeepSeek。

直到DeepSeek终于甩出憋了五个月的大招。

但真正让硅谷炸锅的，还不是模型，而是美国最害怕的情况发生了。

DeepSeek已经初步适应了国产芯片。

港股芯片板块集体拉升，英伟达股价则应声下跌。

这场“灾难”，为何能让美国如此忌惮？

任正非之所以让美国忌惮，不是因为华为手机卖得好，而是因为华为打破了西方在通信、半导体领域的垄断，让中国拥有了自主可控的5G技术，也动摇了美国半导体霸权的根基。

而梁文锋做的事情比任正非更“危险”，他在AI领域，用更低成本实现了属于中国的“斯普特尼克时刻”。

打破了英伟达的绝对垄断，让中国拥有了自主可控的技术底座。

长期以来，全球的AI产业都被英伟达掐住了七寸。

巅峰时期，它不仅垄断了国内90%以上的高端AI芯片，更构建了牢不可破的CUDA（读作库达）软件生态。

即所有大模型都必须基于CUDA来开发，没有英伟达的芯片，再厉害的算法也跑不起来。

靠着卖AI芯片，黄仁勋成了全球首富，英伟达也成了全球市值最高的公司。

而梁文锋与DeepSeek所蛰伏的五个月，干了一件比更新模型更重要的事。

重写底层代码，从英伟达CUDA迁移到华为昇腾框架上，实现了与国产芯片的适配。

这是一项极度疯狂的任务，相当于把原来的地基挖了，换国产水泥重铺。

且还不止华为，八家国内主流AI芯片的厂商，都完成了与DeepSeekV4的适配。

只有把大模型跑在国产芯片上，中国AI才有真正的未来。

美国的技术封锁，一下成了整个行业最大的笑话，从封锁H20到放出H200也销量惨淡。

美国一直不愿卖，结果终于等到中国不买了。

更让美国恐慌的是，梁文锋走了一条和硅谷完全不同的路。

硅谷的逻辑是“砸钱换算力”，用最贵的芯片、最大的集群堆出最好的模型；而梁文锋的逻辑是“拼效率”，用最少的钱、最少的人、有限的算力，跑出一条路。

这不是预言，而是美国对中国封锁芯片的回旋镖。

纵观历史，你会发现每一段突破性的里程碑，我们都是这么走过来的。

为了维护美元与科技霸权，美国用政治手段拿捏了大部分国家，但每次都被“小米加步枪”的中国给突围了。

正如教员在新中国立国那年所说的，“一点困难怕什么，封锁吧，封锁十年八年，中国一切问题都解决了。”

没有先进的电子计算机，靠着算盘和手摇计算器，中国还是造出了两弹一星。

靠研究西方不要的破烂，还是修起了高铁，造出了飞机。

对中国封锁造车核心，新能源照样一年产能千万辆。

封锁芯片，也是同样的剧本，美国的一切封锁，都成了中国的磨刀石。

当DeepSeekV4跑上国产芯片的那一刻，一个时代翻篇了。

北京时间5月19日11时52分，中欧联合研制的太阳风—磁层相互作用全景成像卫星（Solar wind Magnetosphere Ionosphere Link Explorer，简称“微笑”卫星，SMILE）在法属圭亚那库鲁航天中心，由“织女星-C”火箭成功发射升空。卫星顺利进入预定轨道，状态正常，标志着发射任务取得圆满成功。这是我国首次与欧洲空间局（ESA）开展的任务级、全方位深度合作的空间科学探测任务，具有重要的科学与工程里程碑意义。

旨在研究太阳风暴影响

法新社介绍称，太阳风是一股从太阳射出的带电粒子流，通常由太阳表面巨大的等离子体喷发（称为日冕物质抛射）形成，并以每小时约200万公里的速度经过地球附近。特别剧烈的太阳风暴可能会摧毁卫星、威胁宇航员的安全，并在高纬度地区产生绚丽的极光。“微笑”卫星旨在研究太阳喷射出的这些极端太阳风和巨大等离子体爆发撞击地球磁场时会发生什么，它将首次对地球磁场进行X射线成像观测。

“微笑”卫星在轨运行示意图（ESA）

据《环球时报》记者了解，“微笑”卫星任务将在大倾角、大椭圆轨道上，对向阳侧磁层顶、极尖区和地球极光进行全景成像，同时进行地磁场、等离子体等原位测量，以提升人类对于太阳活动与地球磁场变化相互关系的认知。

该卫星的科学目标为，探测太阳风—磁层相互作用的大 尺度结构和基本模式；认知地球亚暴整体变化过程和活动周期；探索日冕物质抛射事件驱动磁暴的发生和发展。这些数据将有助于科学家更好地理解太阳风—磁层相互作用的物理过程，提升对空间天气事件的预测能力，为保护地球上的高科技系统和人类活动提供科学依据。

中国科学院微小卫星创新研究院研究员、“微笑”卫星系统副总师张晓峰在接受《环球时报》记者采访时介绍称：“‘微笑’卫星任务将运用全新的X射线成像技术，首次实现太阳风—磁层相互作用过程的全景观测，对了解并定量分析日地耦合系统的全局特性起到至关重要的作用。”

中欧空间科学深度合作

作为中国首次与欧洲空间局进行任务级、深度合作的空间科学探测任务，“微笑”卫星任务探索了中欧空间科学深度合作模式，意味着中欧航天合作由此取得新的突破，也为未来空间科学的国际合作树立范例。

在地面测试的“微笑”卫星

其中，中国科学院微小卫星创新研究院作为卫星系统的责任单位，负责卫星系统设计、平台研制和整星试验。卫星有效载荷舱由欧空局负责抓总研制，其中SXI（软X射线成像仪）由英国莱斯特大学负责研制，国家空间科学中心参加；UVI（紫外极光成像仪）由国家空间科学中心研制，欧洲宇航局参加；MAG（磁强计）和LIA（低能离子分析仪）由国家空间科学中心负责研制。

欧空局曾于2013年实施Swarm卫星计划，该计划由3颗卫星组成的地磁观测卫星组开展地球磁场研究。此次中欧联合开展的“微笑”卫星任务开创了国际地磁研究的新范式、开启中欧航天合作的新篇章。

“在中法天文卫星项目的早期，中方抱着学习法国卫星平台的心态和欧洲开展合作，到‘微笑’卫星项目时，则确立了中方负责卫星平台，欧方和中方共同负责载荷的分工模式。”中国科学院微小卫星创新研究院副院长张永合在接受《环球时报》记者采访时介绍称，在项目实施的过程中，面对突发情况，中方主动“排忧解难”，体现了中方的担当。

他进一步介绍称，在“微笑”卫星项目中，UVI载荷原本由欧空局委托加拿大空间局完成，但这个载荷迟迟没有落地，加方最终选择退出，“微笑”卫星任务的联合执导委员会最终决定由中方牵头研制UVI载荷，ESA提供像增强器和镀膜镜子。

此外，中欧双方在卫星变轨期间还将联合飞控。张晓峰介绍称，“微笑”卫星需要经历13次以上的490N发动机点火，从而完成从发射轨道到任务轨道的变轨。变轨期间需要地面测控站对490N发动机的点火状态、关机状态进行严密监测，因此不但需要中国卫星测控中心的地面站网，还需要欧空局的南半球测控站网支持。

为此，中国卫星测控中心与欧洲卫星运控中心建立测控数据传输专线，支持中国卫星测控中心使用欧空局测控站接收卫星遥测、上注卫星指令。中欧签署联合接口控制文件，在变轨期间欧空局可用站网临时增加库鲁站和欧希金斯站。卫星系统与欧空局测控站完成星地测控对接试验，验证星地链路可通性。

“‘微笑’卫星任务的一大难度就在于发射后需进行大幅度的轨道机动与调整，推进系统的作用比较大，发射之后还需要中方实施测控和轨道调整。”张永合介绍称，中方负责的推进系统及测控技术在此次任务执行中发挥了关键作用，最终成功把“微笑”卫星送入大椭圆轨道。

“让中国航天走出去”

此前，中欧双方通过暗物质粒子探测卫星、“天关”卫星、中法天文卫星等项目在空间科学领域取得了丰硕的合作成果。张永合认为，此次“微笑”卫星任务的成功实施，就是建立在深厚的互信基础之上，后续双方还将创新合作模式，中欧正在论证CATCH微小卫星星座项目，标志着中欧航天合作将从单星向星簇化、低成本化发展，并引入人工智能技术提升在轨探测能力。

此外，张永合还表示，近年来中国航天科技面临一些国际需求，尤其是东南亚、中东、非洲等地区对对地观测、海洋观测、卫星通信等技术有业务需求，希望与中方开展合作，能够获得通信、遥感、导航方面的技术与工程能力。

“针对这些服务于民生的航天技术，我们也在提供相应的服务，让中国航天技术走出去，打造空间领域的国际合作平台。”张永合称。

来源：环球时报

作者: 樊巍

不同于工业专用机器人、市面仅能固定动作的表演型机器人，拾光S1是专为家庭量身打造的通用型人形机器人。

该机器人不依赖固定预设程序，依靠自研具身智能自主理解任务、规划动作，可完成做饭、加热食物、清洗餐具、收拾桌面、叠衣服、陪伴老人聊天等日常家务，能解决真实家庭复杂场景问题，具备持续学习与自主进化能力。

同时机器人自身搭载柔顺控制与柔性保护机制，作业过程中一旦触碰老人、小孩、宠物，会立即自动停止，彻底规避居家交互安全隐患，适配全年龄段家庭使用。

发布现场，极佳视界与湖北科投达成百台订单合作，本月底，拾光S1将在光谷之寓・未来公寓投入真实家庭环境试用，武汉市民可通过官方公众号预约参观或申请种子用户体验。

计划今年三季度发布GigaBrain 1具身智能大模型，在家庭场景数据理解、跨场景任务泛化、精细动作执行精度上实现关键性突破。

【文/观察者网 阮佳琪】

人工智能（AI）公司Anthropic的新款通用模型Mythos让白宫如临大敌，仓促应对的特朗普政府一度传出将强化AI模型发布监管的消息。不过，最后关头，这位美国总统又改了主意。

据路透社21日报道，特朗普周四宣称，他已推迟签署一项关于AI的行政令。因为他不喜欢这份行政令中的“某些内容”，且不想采取任何可能削弱美国在AI领域对华竞争地位的举措。

他在椭圆形办公室对记者说，“我认为这会妨碍（美国保持领先地位），你知道，我们领先于中国，我们领先所有人，我不想做任何会妨碍这种领先的事。”

两名了解该行政令的消息人士向路透社透露，该行政令将为AI开发者设立一项自愿性框架，要求其在先进AI模型公开发布前与美国政府沟通。科技行业人士担心，若行政令条款导致新模型推出放缓，或迫使企业为解决安全问题而调整模型运行方式，可能损害行业利润。

另一名消息人士称，特朗普还曾计划指示美国政府利用先进AI模型，提升政府系统、银行及医院等国家经济关键领域网络的网络安全防御能力。

据报道，特朗普原定于周四下午在一场有AI公司CEO出席的仪式上签署该行政令。临时“变卦”后，他没有具体说明自己反对这项行政令中的哪些部分。

“我们在AI方面有着非常高的标准，它带来了巨大的好处，也创造了大量就业机会，”他补充说，“再说一遍，我们现在的就业人数比以往任何时候都多。我真的以为这（项行政令）可能会成为一个阻碍。”

视频截图

特朗普政府初期倾向放宽人工智能监管，破除行业发展阻碍，以期在中美AI竞赛中抢占优势。其此前一贯秉持不干预原则，给予美国科技企业充足的技术研发与市场推广空间。

但在今年春天，Anthropic推出了有可能极大加剧网络安全风险的新模型Mythos，直接打破了这一宽松政策预期。

据《国会山报》、美国有线电视新闻（CNN）等分析，Mythos被视为网络安全史上的“分水岭”。它能比几乎所有人类研究员更有效地自主发现、利用或修复软件与计算机系统中的关键漏洞。

随着Mythos将AI对网络安全影响的担忧推至临界点，4月下旬以来，白宫不断传出紧急应对最新AI模型网络安全威胁的消息。在一系列待议政策中，包括一项强制企业在发布新模型前必须获得政府批准的行政令。

这也标志着美国AI监管政策即将迎来。《华尔街日报》曾直言，“Anthropic的Mythos把白宫的AI战略搅得一团糟。这很可能彻底颠覆本届政府的科技议程”。

政策摇摆的背后，是白宫内部意见的分歧不断。美国“政客新闻网”（Politico）此前援引多名知情人士消息称，白宫内部在AI监管议题上存在明显的，不同派系在“强制审查”与“放任发展”之间存在分歧，导致官方释放出的信号互不统一。

政策混乱让美国科技企业与游说团体倍感困惑，难以预判后续政策走向。有资深游说人士无奈道，“根本搞不懂白宫到底想干嘛。”

直至本周四，特朗普在最后时刻宣布暂缓签署相关行政令，进一步加剧了美国AI领域的政策不确定性。

亚洲协会政策研究院（ASPI）中国分析中心研究员莉兹·李（Lizzi Lee）认为，这份拟定行政令体现出中美两国的共性趋势，双方都在着手划定前沿人工智能的监管边界，Mythos等具备自主执行能力、关联网络安全属性模型的诞生，进一步推动了这一进程。

她对香港《南华早报》表示，特朗普的行政命令将如何影响中美AI竞赛的速度，取决于“审查流程的严格程度”。

“如果监管力度保持温和，且仅聚焦于国家安全风险，可能不会大幅拖累美国头部实验室的研发进度。但这也确实意味着华盛顿正在逐渐摒弃AI发展方面完全放任自流的做法，我认为这对AI安全与治理而言是个好消息。”

在李看来，这种发展也与特朗普最近访华后开展的广泛AI治理对话有关。

5月19日，外交部发言人郭嘉昆曾表示，特朗普访华期间，两国元首就人工智能问题进行了建设性交流，同意开展人工智能政府间对话。作为两个人工智能大国，中美双方应该携手促进人工智能发展和治理，推动人工智能更好服务人类文明进步和国际社会共同福祉。

李告诉港媒，即使在地缘政治竞争中，美国和中国也逐渐认同这样一个观点：顶级AI模型不能等同于普通的消费类软件产品。

她补充说：“我认为另一场可能更重要的竞争是围绕治理与安全体系展开的。比拼的不仅是谁拥有最先进的模型，还有谁能够在不扼杀创新的情况下治理强大的AI。”

据《南华早报》报道，美国至今尚未出台AI综合性监管法案，全球范围内同类法规也较为稀少，而中国AI监管体系建设正大幅提速。全国人大常委会已经连续三年将AI健康发展立法纳入预备审议项目。

四月上旬，国内新规正式出台。工信部、科技部等十部门联合印发的《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》正式落地施行。作为国内首个专门的全流程人工智能伦理审查规定，这项新规旨在为人工智能产业系上“安全带”。

上周，国务院发布的2026年度立法工作计划也首度细化表述，明确提出完善人工智能治理，“加快推进人工智能健康发展综合性立法，将网络安全、数据、算力、算法、平台、伦理等作为人工智能的共性要素统筹考虑。”

这意味着，网络安全不再只是AI系统的技术选项，而是法律框架下的强制性组成部分。

《南华早报》援引业内人士分析指出，这是中国官方首次以如此具体的表述，明确人工智能立法规划，表明中方已积累充足的实践经验，加快了AI治理工作。

是在讲故事，还是在创造价值？

听筒Tech（ID:tingtongtech）原创

文 | 陈 柯

编 | 饶霞飞

埃隆·马斯克和山姆·奥尔特曼的“世纪诉讼”刚刚裁决完，两人的战火便迅速转移到了华尔街。

美西时间5月21日，SpaceX正式向美国证券交易委员会递交了S-1上市招股书，计划以代码“SPCX”在纳斯达克上市，目标估值高达1.75万亿-2万亿美元，募资上限750亿美元。

就在同一天，OpenAI被曝正在与高盛和摩根士丹利合作起草招股说明书，最快5月22日秘密递交IPO文件，目标最早今年9月上市。

一对曾经的创业合伙人，如今的法庭和市场死敌，在同一个星期内向资本市场发出了各自的请帖。但这并不是什么“昔日兄弟携手上岸”的温情戏码，这是一场针锋相对，白刃相见的华尔街撕杀大戏。

在这场大戏中，马斯克贩卖的，是一个“太空AI”的故事。奥尔特曼讲述的，则是如何从“非营利慈善机构”，变身盈利饥渴症的转型剧本。

于剧外的观众而言，更关注的，是这场IPO大争抢中，谁的故事更好听，谁的数据更好看，谁是那个最想借着上市继续续命的人。

更重要的是，这些科技巨头，到底是在讲故事，还是在创造价值？两家巨头抢位华尔街后，留给投资者和行业的，是一个怎样的市场？

-01-SpaceX：没有利润，就将“梦想”塞进招股书

这次，马斯克摆到投资者面前的，是一份极度撕裂的财务底牌。

马斯克的目标很宏大，SpaceX计划融资750亿美元，估值1.75万亿-2万亿美元，首日上市日期预计在6月12日。如果实现这一目标，SpaceX将是人类史上最大的IPO，而马斯克，将成为全球首个万亿富翁。

但招股书揭露的关键数据显示，2025年，SpaceX净亏损高达49.4亿美元，2026年第一季度的亏损更是惊人地逼近2025年一年，高达42.8亿美元，这些都与2万亿美元的估值相去甚远。

拆开看，SpaceX的业务板块“贫富十分悬殊”。

图：SpaceX三大业务营收及利润情况

来源：SpaceX招股书

在航天、连接/星链（Starlink）、AI三大业务板块中，星链所在的连接业务是唯一拿得出手的。2026年第一季度营收32.6亿美元，营业利润11.9亿美元，占总营收69%。单季11.9亿美元的利润，放到任何标准下都是极其漂亮的数字。

但问题在于，星链赚的钱去哪了？答案在其他两大业务板块。

SpaceX的航天业务（火箭发射和星舰项目），第一季度营收6.19亿美元，却亏了6.62亿美元。从数据来看，SpaceX已经烧了超过150亿美元来开发星舰。

不过，真正将利润打穿的，是AI业务。SpaceX收购马斯克自己的AI初创公司xAI后，整合出“SpaceXAI”板块，2025年全年亏损63.55亿美元，2026年第一季度又亏了24.69亿美元。

也就是说，星链辛辛苦苦赚的净利润，不但全烧进了其他两大业务，最后还要倒欠几十亿美元。

从马斯克的剧本来看，这是一个美好的规划，地上的“星链”赚钱，去养天上的“太空AI”和“火星”。或许正因此，在上市之前，马斯克将xAI并入了SpaceX。

而在市场看来，SpaceX这次IPO，本质上，便是在测试一个命题，一个“星链”到底能不能养得起一个“火星”和一个“太空AI” ？

也即是说，2万亿美元的估值，可以理解为星链贡献了约0.5万亿美元，xAI的AI故事贡献约0.5万亿美元，剩下1万亿美元，基本是一张“太空AI基础设施”的远期期权。

投资者容忍马斯克的“星链”亏损。因为他们相信，xAI目前的这个黑洞，未来会变成第二台印钞机。按照SpaceX的说法，2030年前后，AI相关的潜在市场规模高达26.5万亿美元。这个故事讲通了，现在的亏损就不是问题。

更重要的是，马斯克投入到“天上的钱”，还有很多故事可以讲。

以最核心的轨道AI数据中心为例，据悉，SpaceX已向FCC申请部署多达100万颗卫星，在近地轨道构建“拥有前所未有计算能力的卫星星座”，用于驱动先进AI模型。

SpaceX在招股书中写道，“我们相信自己是唯一拥有商业可行路径、能够大规模构建轨道AI计算能力的公司”，并计划最早在2028年开始部署。

另一个底层工具，便是星舰。

SpaceX已累计投入超过150亿美元用于星舰研发，仅2025年就投入约30亿美元。星舰是太空AI基础设施、登月、火星殖民一切构想的运输基础设施，没有它，太空数据中心就是空中楼阁。

再往后，还有月球制造基础设施、火星殖民等更长远的蓝图。

很显然，SpaceX的估值，包含了投资者对太空经济、AI和马斯克个人的巨大预期溢价。

此前，便有评论指出，真正推升SpaceX估值的，或许不是任何财务模型，而是投资者对错失下一个特斯拉的恐惧。

诸多分析指出，无论SpaceX的数据多么炸裂，都会有分析师和投资者愿意为它买单，本质上是因为特斯拉过去十年股价累计涨超2700%的信用背书。而市场对“错过下一个特斯拉”的恐惧，正在驱使分析师集体抛弃理性。

无论如何，SpaceX选择在这个时候递表，说明马斯克已经做好了准备，将一堆烧钱的梦想、巨额的亏损和85.1%的控制权，以2万亿美元的价格，打包卖给全世界。

-02-OpenAI：从“造福人类”到“上市回血”

如果说马斯克的IPO是一场估值赌博，那奥尔特曼的IPO就是一场“不得不上的回血局”。

相比之下，虽然OpenAI的故事要接地气得多，但大模型和API的烧钱速度堪称“坐上火箭”。

5月21日，据多家媒体报道，包括高盛和摩根士丹利在内的投行正协助OpenAI起草IPO招股说明书，公司计划很快向监管机构秘密提交文件，最早可能在未来几天提交。

部分知情人士亦表示，OpenAI的目标是最早于9月启动上市，不过相关计划仍存在变数，未来仍可能发生变化。

也即是说，这家估值一度超过8500亿美元的AI巨兽，要向二级市场敞开大门。而更多的业内人士还表示，奥特曼很有可能希望抢在马斯克之前拔得头筹。

毕竟，奥特曼这边，刚刚摆平了马斯克关于“背离公益使命”的诉讼。没了这个最大的绊脚石，OpenAI开始了快速上市日程。

但在市场看来，OpenAI虽然表面上叫“抢滩登陆”，骨子里更像是一场“回血与逃亡”。

抛开8500亿美元估值的表皮，OpenAI的血肉并不光鲜。

首先，OpenAI缺钱续命。公开资料显示，OpenAI有约9.6亿月活用户，年化收入约250亿美元，看起来相当漂亮，但一年烧掉570亿美元，净亏440亿美元。

另外，OpenAI每个用户的变现效率也出了问题。诸如，竞争对手Anthropic每位月活用户贡献211美元，OpenAI只有25美元。

此前，奥特曼在各种场合都暗示过，每年的算力投入是个天文数字。如果不上市输血，私募市场的钱虽然多，但总有烧完的那天。而借力二级市场，本质上就是找全球股民要募资。

尤其是，OpenAI所谓的诉讼胜利，其实并没有给自己迎来关键点。

很多人将马斯克败诉当成OpenAI上市的关键转折点。但实际上，官司虽然赢了，但马斯克抛出的灵魂拷问并没有消失。一家带着“非营利”口号出生，又要疯狂分钱给股东（包括微软）的公司，治理结构本身就充满拧巴。

诸多分析认为，选择在这个时间点上市，奥特曼是想趁热打铁，趁着“打赢马斯克”的舆论热度还在，以及GPT-5.5的口碑还没完全冷却，快速收割资本市场。

当然，市场老生常谈的是，曾经的OpenAI是独一份，现在是在被“围剿”。不管是Anthropic以惊人的速度蚕食OpenAI的基本盘，还是谷歌一路小跑跟了上来，都说明，奥特曼必须快速超车，才能拿到市场头筹。

尤其是，虽然ChatGPT名气大，但在企业级市场，Anthropic的Claude口碑极好。据报道，Anthropic年化收入已超300亿美元，最新估值马上要破9000亿美元，这个数字已经反超OpenAI。

在这种情况下，OpenAI如果再不上市，就没机会了。一旦市场的目光被Anthropic的IPO吸走，或者一旦下一个“草莓”或“猎户座”模型没有如期引爆市场，OpenAI的估值神话随时会破灭。

-03-是在讲故事，还是在创造价值？

更不用提，跟马斯克和奥特曼抢上市的Anthropic，刚刚被爆出将盈利。

据媒体最新报道，Anthropic今年第二季度营收预计翻一番以上，达到109亿美元，将帮助该公司首次实现盈利。

这对马斯克和奥特曼都不是好消息，毕竟，SpaceX和OpenAI什么时候能盈利，还没有答案。

（图片来源于网络）

而这些，无疑将加速行业内卷。无论是SpaceX还是OpenAI，摆在他们面前的，都是当前谁拿到上市头筹，谁将拿到“黄金降落伞”。

于马斯克而言，SpaceX上市后，市场上将出现两个马斯克概念股。特斯拉讲的是电动车渗透率、自动驾驶落地，这些是已被反复验证的故事。而SpaceX讲的是星链、太空算力、火星移民，这些故事兑现周期更长，想象力也更不受约束。

于奥特曼而言，将OpenAI推上市，他手里的期权和股权才能变现，他才能真正从“AI布道者”变成“硅谷巨富”。

不过，尽管两家明星公司或将迎来资本市场的成人礼，但他们仍需要证明自己是否存在万亿估值的泡沫。

事实是，市场更在意的是，两家公司到底在讲故事，还是在创造价值？

众所周知，SpaceX的估值，建立在“远期想象”中，但问题是，这一次，马斯克“画的饼”过于庞大。

马斯克的美好预期能不能兑现，取决于星舰能不能按时升空、AI能不能在轨道上找到商业化的路径、太空数据中心能不能从PPT变成服务器。

就连招股书都承认，这些计划“尚处于早期阶段，涉及重大技术不确定性，可能无法实现商业可行性”。市场分析亦指出，SpaceX的股价营收比将达约80倍，远高于美国前15大市值企业平均约7倍的水平。

OpenAI的万亿估值，则建立在“大模型将成为下一代操作系统”的假设之上。

从目前的产品形态看，ChatGPT仍然是一个对话式AI工具，其商业模式尚未跳出“按Token收费”的框架。

OpenAI也试图通过紧急调整来掩盖其内外交困的处境，关闭烧钱但几乎没变现能力的Sora视频项目，甚至还在被传打算自研智能手机。

但投资者并不买账。据The Information报道，多家承销机构已向公开市场投资者摸底，得到的反馈相当冷淡，主要顾虑是估值过高，28倍的远期市销率（以2026年预期营收为基准）远超英伟达约12倍的指标。

上述市场反应都表明，这不是传统意义上的IPO，更像两场资本大逃杀。

说到底，原因都在于，SpaceX和OpenAI都不是传统意义上的公司。

SpaceX的梦想是造火星城市，OpenAI是要实现AGI，在华尔街的叙事逻辑中，这种超出常轨的宏大叙事，可能是唯一能让投资者接受天文估值的方式。

但事实却是，SpaceX的招股书中，马斯克手握85%的投票权，采用了双重股权结构。这也意味着，只要他坚持火星殖民的梦想，公司就必须跟着走，不管投资者怎么想。

而OpenAI的各种说辞，也始终在教投资者一件事，“请相信我们会变好，只是现在有点困难。”

也即是说，两场IPO都有一个共性，它们没有用美妙的利润曲线说服投资者，而是在让投资者掏钱相信一个未来的“承诺”。

当然，于市场而言，这场资本博弈唯一的确定性是，无论SpaceX还是OpenAI，成功上市都将成为史上规模最大的IPO之一，为华尔街带来巨额承销费，为创始人带来天量个人财富。

但同时，散户投资者或要付出相当大的代价，来填补巨大的财务亏损黑洞。

而这，恰恰是资本市场的尴尬之处。如果上市后股价表现不如预期，投资人可能认定这些公司估值过高。

这不禁让人想起2021年的科技股狂热。彼时，任何与云、SaaS沾边的公司都能享受超高估值，随后在加息周期中经历了惨烈回调。诸多分析师认为，“想投资这些股票，你需要有一个强大的心脏。”

反过来说，对于这两大超级IPO，投资者需要想清楚的是，是否愿意为火星殖民和轨道数据中心支付更高的溢价？以及是否愿意为AGI这个愿景等待多年？

毕竟，泡沫和愿景之间，隔着的不仅仅是一次次的财报不及预期，而是一场真正意义的资本估值大逃杀。

而华尔街，也需要做好准备，毕竟，紧跟这两家而来的，将是更多的故事。

（头图和部分配图来自AI。）

（声明：本文仅作为信息交流，不构成任何投资参考建议。）

—END—

刘昊已经三个月没休过周末了。

他是某互联网大厂的后端高级工程师，三个月前还只是个普通开发者，牵头做的工具链项目半路被其他团队接手，最后被发派去研究成功希望渺茫的内部效率优化系统。但春节期间的一次偶然尝试，让他发现了另一种工作方式——用一句话让AI在2小时内完成了原本需要7天的开发任务，两周的需求两天就能交付。那种感觉像小时候第一次拿到游戏机时的战栗：世界突然变得无限大，而自己是唯一手握遥控器的人。

春节之后的一个月里，他疯狂地给自己的Agent塞了600多个并行任务，覆盖了工作和生活的20多个垂直场景，积累了超100个skills。

每天站在电脑前的时间超过16小时，每月消耗的token费用超过1万元人民币，而且这个数字还在飞速增长。

一位大厂技术VP百般周折联系上了刘昊，想让他带团队做内部AI转型，最后连见一面都没能见上——刘昊的日程表已经被自己的Agent塞满了，每一个小时都被切割成十五分钟的片段。

过去几个月，这种狂热好像多米诺骨牌一样，从圈内大神、核心岗位的工程师，传导到更广泛的普通程序员身上。他们或主动或被动，或亢奋或焦虑地跟进AI coding的变化，追踪不断涌现的爆款项目。不少人夜不能寐，但却停不下来。

但就在同一栋写字楼里，另一批人正以同样坚定的姿态，走向完全相反的方向。

一位已在公司供职了十几年的老程序员称，自己对于AI非常抵触，甚至严格禁止他的小组使用AI Coding。在他眼里，优秀的程序员会把代码当成自己的作品，可以在代码里看到这个人的思考、认知和风格。但现在，AI写的代码像极了东拼西凑的一篇文章，可能同时有5种风格，就像一个拼接怪。

持同样观点的人不在少数。

在同一个行业里，两种截然不同的人正在平行生长。他们之间几乎没有对话。

这种分裂正在大厂内部悄然固化。觉醒者被视为异类，麻木者被视为保守派，更多的人则在两种极端之间摇摆，既不敢全情投入，也无法彻底抽身。而更大的问题是，这种分裂不是简单的技术偏好之争，而是关于程序员这个职业将向何处去的根本分歧。

2026年的春天，大厂程序员第一次裂成了两个世界。一个世界里的人相信，AI是通往神权的阶梯，另一个世界里的人认为，AI是另一座正在堆积的屎山。而两个世界之间，是每年60万从高校涌出的计算机专业毕业生，是正在重新定义程序员价值边界的大厂，是一群在出走与回归之间反复徘徊的创业者。

没有人告诉他们，这道裂缝最终会把行业带向何方。但所有人都隐约感觉到，有些东西，已经回不去了。

01、走出洞穴的人

春节过后，很多程序员发现，不用自己亲自写代码了。

这种转变带来了一种奇异的矛盾感。以前能做什么，取决于会什么，而现在，则取决于手里能买token的预算。

最初的几天，刘昊会把80%的精力用在教育AI上。但很快，他要做的事情只剩下：提需求、看结果、点头或摇头。

但效率的暴涨带给人的并不全是轻松。

“我现在只想要给它塞进更多新任务、新场景。我想知道它到底能做到哪一步？它的上限在哪？边界在哪？编程没有在缩小，它在爆炸。”

这种狂热并非孤例。以刘昊为代表的一批率先觉醒的程序员，都沉浸在这波AI带来的兴奋和躁动之中，拼了命地想站到潮头，看清巨浪的方向。

28岁的周默是某短视频大厂的技术骨干，带领着一个三人小组，负责工具链的开发和优化。春节后，他也在OpenClaw的影响下觉醒了自己的“Agent军团”。第一周，每天的工作时间就从10小时飙升到16小时，他长期开着10个以上的对话框，工作内容就是Prompt调优和人工复测。到了第三周，工作产出达到了巅峰，但睡眠时间被严重压缩到每天只有4个小时。极度亢奋的精神状态让他茶饭不思，连和我们见面时都必须要靠一杯全糖奶茶，才能止住微微发抖的手。

“睡觉太浪费时间了，吃饭也是。”布满血丝、微微突出的眼球，让人对他的身体捏一把汗。但在他看来，人类的生理极限已经限制了AI进化的速度，AI们都在等他，他就是它们最大的瓶颈。

在很多人看来，他们正是一群率先“走出洞穴”的人，是一群被突然赋予火种的原始人。他们看到了AI带来的巨大可能性，却还没来得及想清楚这意味着什么，就一头扎了进去。他们凭借的不是深思熟虑的战略，而是一腔鲁莽的热血——一种“如果不跟上，就会被抛下”的原始恐惧。

这种被AI点燃的状态，在极客圈中并不罕见。OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西是公认的大神，“vibe coding”这个词就出自他口。他在参加No Priors播客录制时描述了一种“AI精神病”——去年起就感觉自己一直处在错乱状态中。有了AI和Agent加持后，能实现的事情突然变得多了很多，但出现的新事物也倍增，再加上工作方式的彻底改变，人就开始变得疲于奔命，愈发混乱。以前生成代码还是手写与AI八二分，去年12月起逆转成二八分，甚至逐渐不再亲手写代码。

这种焦虑从圈内大神、核心岗位的工程师，一层层传导到更广泛的普通程序员身上。

丁洋是新加坡一家跨国科技企业的资深架构师，在极客圈小有名气的他，有一个刚刚两岁的孩子。但AI的浪潮对他的生活产生了巨大的冲击。

2025年5月，Anthropic正式开放了AI编程工具Claude Code。自那时起，丁洋就成了重度用户，而在生产力指数级增长的同时，他开始频繁熬夜，甚至跟Claude Code交流的时间比妻子、孩子多得多。

一年下来，Claude Code越来越强，skill越来越多，种种新玩意儿不断涌现，丁洋觉得“自己的新鲜劲儿和兴奋劲儿过不去了”，但妻子则觉得“日子也快过不下去了”。

在国内一家SaaS公司做技术的Mars自诩佛系，但实际上一轮轮AI“上新”都没怎么错过。OpenClaw刚火了不久，他就把几年前购入、暂时闲置的老款MacBook Pro拿出来“养虾”。但很快，老电脑的电池被跑废了。最终，他还是入手了Mac mini。

但其实，他的龙虾大多数时候只是聊天而已。Mars觉得自己离极客的世界很远，没有那种用工程、技术思维理解和解决各类问题的习惯和特质，对被AI替代的担忧也并不特别强烈。但在自己所处的环境中，无论是工作中还是私下里，“跟不上形势”的焦虑还是给他带来了不小的压力，也催促着他不断花费金钱和精力来追逐新的AI动态。

这群人像是被某种无形的力量驱赶着。他们不一定知道自己要什么，但非常清楚自己不能不要什么——不能不要AI，不能不要站在最前沿，不能不要那种“言出法随”的掌控感。

但洞穴外的世界，真的如他们所想吗？

02、麻木与抵触

刘昊的第一次挫败，发生在3月。

他被领导安排在公司内部做一次分享，满怀热情地精心准备了众多案例，想带着大家一睹AI是如何为他打开新世界的大门。

但分享结束，评论区除了应付了事的大拇指，更多的声音是嘲讽。“龙虾教主”、“卷王”、“癫佬”、“去办个班割韭菜吧”……这些标签像一盆冷水，浇在了一个刚刚被点燃的人头上。

他简直不敢相信，这让想起了《理想国》里洞穴寓言——那个第一个走出洞穴，看到光的人，回到洞穴之后，想把自己看到的一切告诉大家，却没有一个人相信，甚至将他处死。原来人类几千年来，也没怎么变过。“眼看海啸就要来了，同事们居然还是这种状态”。但失望之后，他也想通了——没有义务带着所有人一起跑。

同一批最先觉醒的人，正在经历相似的遭遇。

30岁的田明和刘昊供职于同一家大厂，负责的板块是公司内部的工具开发。同为资深程序员，但对待AI这件事上的态度，他们却截然不同。

田明很排斥AI写的代码——只需要一个简单功能的话，AI确实可以实现。但在他看来，AI不会考虑结构性、扩展性，这给后续bug纠错、功能迭代、产品扩展都埋下了巨大的隐患。“一般叫这种代码‘屎山’。如果想要用AI写出结构完善、逻辑清晰的代码，耗费的精力和token，还不如自己弄”。

事实上，程序员抵触AI已不是什么新鲜事。很多程序员都会在各种开发者论坛上讨论，用上AI的自己已经不是一个程序员，而更像一个质检员——将大把的时间浪费在了去理解和优化AI写出来的缺乏结构和逻辑不明的代码中，不但没有了当初写代码的成就感，更增添了巨大的工作量和焦虑。

这种抵触背后，是一种更深层的恐惧：如果AI可以写代码，那程序员还是程序员吗？

Anthropic今年1月发布的一篇论文中披露，在一项“学习新编程库”任务的随机对照试验中，使用AI辅助工具的程序员拿到的成绩，比“纯手搓”程序员平均低了17%。其中，最依赖AI、当甩手掌柜、用AI盲目试错的参与者成绩最低。

这被视作一种“能力退化”，论文以“认知卸载”定义了这种退化——程序员把理解、调试等核心任务交给AI，失去了通过报错和摩擦建设认知、能力和习惯的机会，导致编程肌肉萎缩。

人类想用AI提交更多的思考和方案，但现实是，AI能做到的可能并不仅仅只是一些增量——人类“用脑子”的方式和习惯，可能已经发生了变化。

丁洋称，无论出于工作还是兴趣，自己生成的代码量都在大爆发，但随着AI完成的部分越来越多，好像也愈发变得只想提要求，不想“亲自动手”了。

一些声音认为这会导致“AI依赖症”。有程序员忧心依赖性越强，自己越容易被AI替代。也有人仅从自我认知和能力建设角度出发，感觉“只想读代码，放弃写代码的自己不完整了”，好像“有一部分自我已经流失了”。

对于那些还愿意“留在洞穴”里的人来说，失业的焦虑确实如影随形，但却未必是AI造成的——“即使没有AI，公司也有一万种理由干掉你。谁也没有幻想过在大厂干一辈子，自己因其他原因被优化的概率，要比被AI替代的概率大得多”，田明说。

一时间，竟分不出他们到底是麻木还是睿智。

排斥AI的人，还有另一层更隐蔽的恐惧——AI是否会吞噬掉人原本的时间，以及认知。

在丁洋看来，自己既要构思好想法，又要给Claude Code下达指令，还要多次沟通和审查、调试代码，时间远远不够。

当然，这些似乎都不是好的理由。从根本上，可能只是AI coding在释放开发者的创造力的同时，激发出了一种“生也有涯”但“创造无涯”的心理状态。

这是否重塑了生活？丁洋认为是的，甚至认为自己需要在新的状态下重新适应生活。他和妻子设定了一些规则，比如孩子睡前是亲子时间不能分配给AI，出行聚餐时不要盯着家里的AI，提前计划沟通睡眠时间等等。

但实际上，丁洋发现，最终能解决问题的肯定不是这些约定，而是更厉害的AI工具，“如果真能一句话落地，不需要我来反复沟通、盯梢，那我一定会更加自由，时间和生活都会回来的。”

这种被AI操控的状态，在程序员群体中并不罕见。Greptile今年1月发布的AI编程年度报告显示，开发者月代码提交量在过去一年增长了76%。看起来，人类员工正与AI生产力工具展开着一场“时间竞赛”，只有赢过生产力提升均速的人，才能短暂享受到所谓的“解放”红利。而这个群体，永远都是少数，更多人由此产生了“AI更强了，我却更忙了”的感觉。

更加吊诡的是，科技公司往往比员工更早意识到并规划了AI coding场景下的“合理工作量”。而这个工作量，不仅远超以往水平，甚至对很多程序员来说，也大幅超过了效率提升速度。

有了人工智能，人类就能从繁忙的工作中解放出来——在关于AI的美好愿景中，这是最常被提及的设想之一。但如今，AI甚至Agent正一步步走入我们的生活、工作之中，事情却呈现出更复杂的一面。

行业编程的效率确实在大幅提升。综合谷歌、Anthropic、Opsera等公司披露的数据，在过去的一年里，AI至少将开发者提交PR（Pull Request，代码审查、合并请求）的平均时间缩短了30%。但省下来的时间最终还要“还回去”。

卡帕西在播客中还描述了一种有关订阅额的“强迫症”。他称，自己现在跑完Codex就切Claude，力争最大化各平台吞吐量，而一看到AI coding的token订阅额度有剩余，就会感到十分焦虑。他还透露称，这种情况在硅谷已成“新常态”，工程师会把token使用率当成KPI，将用不完额度视为能力不足。

不同的言论和做法，都各有支持者，但争议声音往往更多，而确定且有共识的答案始终阙如。

可以看到，随着AI coding大行其道，无论作为职场上的“程序员”，还是作为个人的“开发者”，都经历着对自身角色的重新定位。“尝鲜”的兴奋之余，对职业前景的迷惘和个人认知的危机，也渐渐浮出水面。

丁洋发现，自己激动之余做出的东西，现在回看很多没什么价值也没什么意思，甚至不像是自己想要做的东西，而更像是突然被赋予了某种能力后，不得不发挥一通。

年初Seedance 2.0大火之后，一位影视从业者对我们称，大意是“玩票者”只会无脑为新工具拍案叫绝，而真正知道自己想要什么的人，永远会感到不满足，但他们才是AI最核心的使用者和高质量内容的产出者，也会是AI再次进化的推动者。

或许，对最直接面临生产力大爆发以及由此带来的恐慌、焦虑的程序员来说，事情也有类似的一面。有些忙碌将成为时代标记，但却未必值得，说到底，可能还是知道自己要什么的人，最能享受AI的红利。

03、大厂的态度

而在大厂内部，这种分裂正在被放大。

从公开信息上看，所有科技大厂对AI的拥抱态度都是相当坚定的。内部几乎都有一套针对程序员使用AI的激励机制。

其中最为激进的要属昆仑万维。今年2月，方汉发了一封内部信，强制要求所有技术研发人员（含CTO）必须使用OpenAI Codex或Claude Code，并将研发人员每日的token使用量纳入H1绩效考核。未能满足开发要求的员工，将面临5%—20%比例的末位淘汰。

相比之下，其他科技大厂的激励机制显得相对委婉。腾讯、阿里、百度、字节等大厂纷纷通过内部培训、评选AI先进典型、token补贴等方式，鼓励员工多用AI。同时，大厂们也争先恐后地在各种场合秀出自己内部AI改革的成绩。

2025年5月，阿里云对外宣称其内部AI辅助代码生成比例已接近40%。一个月后，百度披露其内部AI生成代码比例提升至43%。2026年2月，腾讯也在媒体采访中表示，当前全公司已有50%的开发人员使用AI辅助coding，50%的新增代码由AI生成。

另一个能够直接体现大厂对AI态度的节点就是招聘。几乎所有大厂正积极在把AI Coding能力写入技术岗的招聘标准。2026年，蚂蚁集团的春招笔试里，已经出现了强制要求使用AI Coding的考题；字节和百度的面试考题里，也出现了关于Copilot或Claude使用经验的分享。

仅从以上这些证据看起来，科技大厂们确实在AI化的道路上旗帜鲜明、一往无前。但实际上呢，落实到具体的操作层面，可能又是另一番平静景象。

一位就职于曾公开表示要拥抱AI的大厂员工称，“我们从头到尾没有接到过任何指令要加大AI工具使用，不光我们部门，很多平行部门的兄弟们也没什么动静。“他解释到，是有组织培训和评选，但是这些都是内部开发者社区运营的例行公事而已，我们平时也不怎么参与。”

事实上，在很多特定情况下，大厂的管理者们，依旧还停留在“洞穴中”。上述员工发现，上层的态度经常是谨慎的，一边重视AI，一边又反对使用AI，“几乎是强制性的不让用，尤其是三方的coding工具，怕代码泄露，为了这件事还发过文。”

AI之于大厂，可能依旧还是产品技术团队的自发探索。

多位程序员都表达了类似的感受——公司并未真正对他们使用AI工具的行为有过激励和引导。这与科技大厂们所展现出的坚定AI化的态度，形成了强烈的反差。

或许是沟通的样本量还是太少，不足以勾勒出大厂程序员这个庞大群体的真实轮廓，或许大厂的各种内部激励政策，因为各种阻力，并未得到贯彻执行。亦或许，那些激励政策，仅仅存在于大厂的公关语境之中。

代码库、业务逻辑和用户数据都是各家的核心资产，让员工把代码喂给Cursor或Claude，等于把训练数据白送给别家的模型，而自己模型的真实coding能力又不行，所以才有了这么割裂的现象——一边向外界证明自己用AI有多激进，一边在内部给AI工具套上越来越紧的缰绳。

“公关上的动作，更多是为了保持公司品牌的前沿科技属性吧”，这是一位程序员的猜测。

这种割裂，指向了一个更深层的问题：大厂到底需要什么样的程序员？

全球知名代码质量平台Sonar最新发布的《2026年开发者调查报告》显示：72%的开发者每日使用AI编程工具，AI生成或辅助代码占比已达42%，较2023年的6%大幅跃升。在企业层面，AI编程助手的采用率到2025年底已达约90%，使用AI辅助工作流的团队拉取请求时间缩短了48%至58%。

但Anthropic在2026年2月发布的趋势报告中给出了一个更冷静的数字：开发者在大约60%的工作中使用AI，但他们能“完全委托“给AI的任务只有0-20%。

这意味着什么？大概是AI目前仍然是辅助工具，而非替代者。但大厂们展现出的姿态，却像是在为“AI替代程序员“做舆论准备。

这里有一个历史参照。

19世纪初的英国，纺织业是最早经历工业革命冲击的行业。珍妮纺纱机和水力纺纱机的出现，让手工纺织女工的生产效率提升了数十倍。但工厂主们并没有因此减少工人的工作时间或提高工资——相反，他们要求工人操作更多的机器，产出更多的纱线。最终，纺织女工的工作强度不降反升，而她们的技能也在机器的标准化操作中逐渐退化，从需要技艺的工匠变成了只需要重复动作的“机器附庸“。

今天的程序员，会不会成为新的纺织女工？

这个问题之所以让人不安，是因为两个行业的相似性正在变得越来越明显：都是技术密集型行业，都经历了工具的剧烈迭代，都面临着“效率提升但价值稀释“的困境。

但更令人不安的是另一个数字。

根据前瞻经济学人的数据，2024年中国计算机类专业毕业生近70万，而当年全国高校毕业生总数为1179万，相当于每16个毕业生中，就有一名是计算机类专业出身。全国开设计算机科学与技术专业的院校数量已经达到995所，数量在所有专业中排名第一，遥遥领先。

但就业市场的反应却截然不同。某教育研究院统计显示，计算机类年毕业生超50万人，但市场对口岗位仅30万个左右，供需失衡导致半数学生被迫转行。2025年8月，山东、河南等9省发布178个本科专业预警名单，计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等专业频繁上榜。某省教育厅数据显示，计算机专业毕业生去向落实率连续两年低于70%。

高校这台机器，正在以每年60万人的速度，向市场输送着越来越多的计算机专业毕业生。而与此同时，AI正在以每年缩短30%以上开发效率的速度，压缩着市场对基础程序员的需求。

另一方面，根据我们了解到的数据，基础开发岗的竞争比已经高达5000:1，部分大厂录取率不足1%。

大厂们一边在招聘中疯狂要求AI Coding能力，一边又在内部对AI工具的使用设置重重限制；高校一边在扩招计算机专业，一边又在用滞后的课程培养着与市场脱节的学生。夹在中间的，是一代正在经历身份危机的程序员。

大厂的态度，表面上是拥抱AI，实际上是在重新定义“程序员“这个角色的价值边界。他们需要的不再是能写代码的人，而是能驾驭AI、能判断AI输出质量、能在AI的辅助下完成更复杂任务的人。

这听起来像是一个升级，但对很多人来说，这可能是一个降级——就像当年的纺织女工，从手工纺织的艺术家，变成了操作机器的工人。

04、出走

2026年3月，刘洋带着他的类“Claw”营销Agent项目，离开了工作三年的大厂，并迅速获得了一家个人天使机构的近千万元的种子轮投资。

这或许是这个时代最大的机会了。一群人会走得很远，而现在，速度则显得更为重要。

和刘洋有着类似想法，并作出一样选择的，还有Jason。在北京某视频大厂工作近8年的他，也在3月毅然离职，并凭借其独立开发的短视频Agent获得了一笔百万级别的投资。

他现在需要尽快补齐垂直场景的反馈，“只要足够快，以AI现在的开发效率，应该没有人追得上”。

据一家投资机构的内部监测统计，2026年春节前后，仅北京、上海、杭州三地，从大厂核心技术岗离职的Agent创业者数量，接近200个。他们中的大多数人都在经历一段类似的觉醒过程：被OpenClaw唤醒，对大厂内部的“麻木”和“保守”生态感到窒息——认定自己独立出来就会获得绝对自由的研发环境和先发优势。

风险投资们的推波助澜让这种选择看起来更加充满诱惑。业内普遍感知，2026年AI Agent项目融资速度极快，“一周工作量超往年一个季度”。媒体上也充斥着“一人独角兽”的叙事，几乎每周都有数个新的Agent项目拿到融资。这些大厂核心技术岗出身的创业者，更是这波资本重点关注的对象。

他们出走的原因，表面上是追求技术自由，实际上是一种更深层的恐惧：如果自己未来注定是被AI操控的人，那么不如自己先做那个制定规则的人。

这种想法在觉醒者中非常普遍。刘昊虽然没有离职创业，但他对我们表达过类似的焦虑：如果只是给AI下指令的人，那和操作工有什么区别？但如果能做出一个更好的AI，那至少还是规则的制定者。

这种心态，驱动着一批又一批大厂程序员走出围墙。他们带着代码能力和工程自信出走，以为跳脱了大厂就能摆脱那双“既要又要”的手。

但外面是更快的碾压。

刘洋的Agent产品上线一周，用户就涨到两千人。而正当他计划着下个版本如何开启订阅时，他的投资人打来了电话，让他考虑新的方向。原因是，某大厂刚刚发布了内嵌在其生态中的智能助手2.0——功能上完全覆盖了刘洋的Agent，而且基座模型用的是自家的最新版本，token成本也远低于前者。

可怕的是大厂的背书。在产品功能和实际效果没有拉开实质性差别的情况下，用户对于大厂产品的安全性和稳定性更加信赖。

Jason也很快遇到了同样的困境。Seedance 2.0的发布，直接碾压式地超越了其精心设计的视频优化Agent。“实在是没想到基模的迭代速度这么快。当看到Seedance 2.0的演示时，真的是眼前一黑”。

华创资本的管理合伙人吴海燕认为，基模还在以极快的速度迭代，现在所有应用层的创新，如果缺乏深度场景数据和认知，是大概率会被基模覆盖掉的。

而创世伙伴的创始合伙人周炜很早就发现了这个问题。在他看来，OpenClaw的热潮好像创造了很多新的Agent创业机会，但实际上却是大大提升了AI创业的门槛。在整个互联网时代，创业者们都在讲一个故事，那就是lead time（先发优势）。而在今天，这个优势被AI的开发效率给抹掉了。

所以他很少会看新的Agent项目，除非它建立在深度的垂直场景里，并拥有非常复杂的工作流程。

事实确实如此。这类创业者们往往拥有超强的coding和工程调优能力，但谈及真正的行业认知和资源网络，恰恰是这些长期浸泡在代码世界里的程序员们最缺乏的东西。更致命的是，他们创业所选择的市场更多地集中在了大厂生态的核心腹地——电商、办公和内容创作。大厂在这些领域有数据、有用户、有分发渠道，创业者们引以为豪的先发优势在大厂的生态优势面前几乎不值一提。

刘洋没有放弃，他已经开启了一个全新Agent产品的开发进度。而当我们再次联系Jason时，他已经脱离创业，入职了另一家大厂。

虽没有相关数据统计，但有投资人对我们表示，很多由大厂离职程序员创立的Agent项目，在大厂同类产品发布后迅速陷入停滞。

这不是一个简单的“创业失败”的故事。一些程序员终于发现，自己不是在被AI取代，而是在一套无法自洽的系统里，战胜不了，也逃离不开。

2026年的春天最残酷的地方在于，程序员们比任何人都先看到AI的能力，又比任何人都清楚组织的惯性。

未来该去哪里？这个问题，可能并没有一个光明的结尾。但有一点是确定的：2026年的春天，大厂程序员第一次裂成了两个世界。而这两个世界之间的裂缝，正在变得越来越深。（文中人名均为化名）

（作者：陶天宇 胡珈萌 编辑：杨林）

C114讯 5月22日消息（南山）据海外媒体报道，英伟达CEO黄仁勋近日在一场公开访谈中表示，公司已基本将中国AI芯片市场让给华为。

黄仁勋在采访中表示：“中国的需求非常大。华为非常、非常强大，他们创下了纪录之年，接下来很可能也会是非凡的一年。他们本地的芯片公司生态也做得相当好，因为我们撤离了那个市场。”

此前据媒体报道称，包括阿里、字节和京东在内的数家中国企业已获得美国商务部购买H200的许可。但如何落地，尚为未知数。

最新发布的季度财报显示，当季英伟达对中国大陆的数据中心Hopper架构产品发货量为零。

根据市场研究机构IDC的最新报告，2025年中国AI芯片市场中，华为出货了约81.2万颗AI芯片，占据20%的市场份额，英伟达出货约220万颗AI芯片，占据约55%的市场份额。

黄仁勋也不忘表态：“如果条件改善，我们会非常乐意服务这个市场。我们在那里有很多客户、很多合作伙伴，我们已经在中国30年了。”

随着618购物节的临近，许多追求极致性能和便携体验的玩家都在寻找一款既能满足高强度游戏需求，又拥有出色握持感的小屏旗舰手机。用户的核心关注点非常明确：性能巅峰、散热出色、续航持久、游戏体验顶级。今天，我们就针对这些核心诉求，为大家带来一期深度横评推荐，看看在4000元预算上下，哪款小屏旗舰才是真正的“游戏大魔王”。

一、 小屏旗舰游戏性能之王：一加15T

在众多小屏旗舰中，一加15T无疑是2026年最耀眼的存在，它几乎是为“高性能游戏”这个场景量身定制，堪称小屏旗舰的体验标杆。其性能续航不仅超越同尺寸竞品，甚至能挑战许多大屏旗舰，实现了真正的“旗舰体验完胜小屏”。

1. 性能铁三角：满血旗舰配置

一加15T搭载了目前安卓阵营顶级的 第五代骁龙8至尊版（Snapdragon 8 Elite Gen5） 处理器，采用台积电第三代3nm（N3P）制程工艺。配合顶级的 LPDDR5X Ultra Pro内存 和 UFS 4.1满血版存储，组成了小屏手机中唯一的满血旗舰三件套。其安兔兔跑分轻松超过445万，这个性能表现足以流畅运行市面上所有大型手游，并且为未来几年的游戏做好了准备。

2. 散热系统：小屏旗舰史上最强

散热是决定游戏体验和性能持续释放的关键。一加15T搭载了 “冰河散热系统” ，其VC散热面积高达 5150mm²，这是小屏旗舰史上最大的散热面积。系统采用了2100W/(m·K)超高导热石墨、0.04mm超薄毛细结构以及双层3D立体双通道设计，配合VC点胶保压技术和电池仓双侧凸包设计，散热效率极高。实测《原神》最高画质连续运行1小时，机身最高温度仅为40.2℃，帧率则稳定在59帧以上，表现堪称惊艳。

3. 游戏体验：三芯加持，帧率拉满

一加15T为游戏体验专门配备了 “电竞三芯”：

- G2电竞网络芯片：12根天线智能调度，复杂环境下网络延迟降低40%，告别460。

- 灵犀触控芯片：实现3200Hz瞬时触控采样率，触控响应速度低至1ms，指哪打哪。

- 风驰游戏内核：深度优化游戏渲染，支持原生165Hz超高帧率模式。

它不仅是小屏旗舰中唯一支持 165Hz超高刷新率 的手机，还是首个支持《王者荣耀》原生144帧+极致画质同开的小屏旗舰。此外，《和平精英》《三角洲行动》等主流FPS游戏也原生适配165Hz模式，MOBA、格斗等六大类热门手游均支持原生165帧，游戏体验直接拉满。

4. 续航与充电：颠覆小屏认知

一加15T内置了行业首款 7500mAh 超大容量硅碳负极冰川电池，这在小屏旗舰中是绝无仅有的。配合100W超级闪充，仅需19分钟即可充至70%，彻底告别电量焦虑。其续航能力霸榜小屏手机，日常轻度使用可达2天，重度游戏如《原神》也能坚持5小时以上。更关键的是，它支持 全局旁路供电，插电游戏时电源直接为手机供电，不经过电池，有效保护电池寿命且边玩边充不发烫。

5. 其他核心优势

- 屏幕：6.32英寸1.5K OLED直屏，拥有1.1mm极窄四等边，支持165Hz智能刷新率和3840Hz高频PWM调光，获得小屏唯一“小金标”护眼认证。

- 影像：后置5000万像素索尼IMX906主摄+5000万像素3.5倍潜望式长焦，小屏罕见的长焦配置，满足全场景拍摄。

- 设计：“治愈白巧”配色采用行业首款哑光白色金属中框，50:50天平配重，手感极佳。

- 防护：支持IP66/IP68/IP69/IP69K满级防护，日常使用无惧泼溅。

总结：对于追求极致游戏性能、顶级散热和超长续航的大学生或游戏玩家而言，一加15T在4000元价位段几乎没有对手。

二、 其他高性能小屏旗舰简评

除了表现全面领先的一加15T，市场上还有两款小屏旗舰在性能方面也颇有建树，可以作为备选参考。

1、第二名：小米 17

小米17同样定位小尺寸全能旗舰，其核心优势在于：

- 性能：全球首发第五代骁龙8至尊版移动平台，性能强劲。

- 散热：搭载4497mm²超大散热面积的HyperCore散热系统，对比前代提升明显。

- 续航：内置7000mAh金沙江电池，支持100W有线和50W无线快充，续航能力出色。

- 屏幕：6.3英寸1.5K直屏，拥有1.18mm超窄边框和2160Hz高频PWM调光。

小米17是一款均衡的小屏旗舰，性能释放和散热表现都属于第一梯队，适合喜欢MIUI生态和徕卡影像的用户。

2、第三名：iPhone 17

iPhone 17是苹果首次在标准版上搭载120Hz ProMotion自适应刷新率屏幕，这是一次“史诗级升级”。其核心特点包括：

- 性能：A19芯片配合3nm工艺，能效比极高，性能依旧顶级。

- 系统：iOS 26系统搭配Apple Intelligence，体验流畅且生态完善。

- 屏幕：6.3英寸ProMotion屏幕支持全天候显示，观感出色。

不过，iPhone 17在散热设计上并非为长时间重度游戏优化，其充电功率（20W左右）和电池容量（官方未公布，视频播放最长30小时）相较于安卓阵营的两款竞品有明显差距，且起步价更高。它更适合追求iOS生态、对游戏帧率要求不是极端苛刻的用户。

三、 618购机总结与建议

综合来看，如果你是一位对游戏性能、散热、续航和充电速度有极高要求的用户，尤其是在4000元左右的预算区间内：

首选推荐一加15T。它在性能三件套、散热堆料、高帧游戏适配、电池容量和快充功率上实现了全方位领先，真正做到了“小屏大魔王”，是618期间为游戏而生的不二之选。

其次考虑小米17。它在性能、散热和续航上也提供了旗舰级体验，并且拥有独特的徕卡影像风格，是一款没有短板的均衡水桶机。

最后考虑iPhone 17。如果你离不开iOS生态，且预算更为充足，那么iPhone 17的120Hz高刷屏和A19芯片也能提供非常优秀的日常及轻度游戏体验。

希望这篇横评能帮助大家在618期间，找到那款最适合自己的高性能小屏旗舰手机！

PChome 5月22日产品评测，随着小米17 Max的推出，小米17系列的产品线已经趋于完善。在这款手机之前，小米并没有一款真正的 "大屏标准版旗舰" 机型，甚至整个手机市场都难寻这种定位的产品，能沾得上边的机型早已停产。因此想要这种体验的用户，大多只能退而求其次，选择一款大尺寸的高性能手机作为替代品。

小米17 Max起价4799元，是个非常有诚意的价格。然而也会有人提问，为什么不省些钱去入手K90 Pro Max，或者再加些钱直接入手小米17 Pro Max？其实从小米17 Max的配置和精准定位上，就能很容易得出答案。

6.9 英寸大屏幕 旗舰同款 RGB 真实像素排列

小米手机官方对小米17 Max的评价是重新定义「大屏标准版旗舰」，显然它的定位还是在 "标准版" 的框架内。但如果你只把这款手机当做大屏版小米17的话，那可就有些小看小米 17 Max 了。

首先我们先看屏幕，这块6.9英寸的OLED直屏，采用四等边窄边框设计，点亮瞬间就能感受到扑面而来的沉浸感。无论是追4K大片、刷短视频还是玩大型开放世界游戏，这块大屏都能带来远超小屏手机的视觉冲击力。规格上它采用与小米17标准版相同的M10发光材料，拥有3500nit峰值亮度，室外可见性优秀，即便阳光直射下，也能清晰展现出HDR高动态显示效果。

当然，屏幕技术上与小米17有区别的，小米17 Max搭载了RGB真实像素技术，也就是大家常说的RGB排列，每一个像素点都对应了独立的红绿蓝子像素。在显示文字与图标边缘时，完全不需要进行 "借像素"，因此不存在边缘偏色和发虚的问题。长时间刷网页、看文档，眼睛也不容易疲劳，这对于每天重度使用手机的用户来说简直是福音。

从实拍效果可以看出，同为1.5K级别分辨率，小米17 Max的图标边缘更为平滑，没有小米17 Pro那么显著的锯齿情况。小米17 Pro的图标左侧能明显看出借用了一个红色子像素，形成了比较明显的锯齿感。究其原因，其实就在像素排列上。小米17标准版 / Pro采用的是类钻排，而小米17 Max的类RGB排列，在像素密度上能够比肩2K分辨率的钻排屏幕。也就是说，小米17 Max有着2K级别的显示细腻程度，功耗上却是1.5K的，完美兼顾了清晰度和续航。

熟悉小米产品的话，其实应该看出来了，小米17 Max的屏幕使用的是小米17 Pro Max的同款技术，再加上二者相同的屏幕尺寸，可以说该机的屏幕体验就是妥妥的顶级旗舰级别，这是其它标准版手机所无法比拟的。

8000mAh创纪录电池+百瓦快充 彻底打碎续航焦虑

在屏幕之外，小米17 Max的第二项绝活则是续航。它搭载了一块8000mAh小米金沙江电池，含硅量达到了15%，能量密度高达894Wh/L，一举创下了小米数字旗舰电池容量新纪录。这块电池的续航表现有多夸张？官方实测视频播放时长超过33小时，甚至比两台满电的iPhone 17 Pro Max接力播放还要持久。

大电池带来的续航升级是立竿见影的。3 小时连续使用测试（包含刷短视频、玩游戏、聊微信等日常操作），剩余电量还有81%，理论上能连续使用超过15小时。对于普通用户来说，轻度使用可以轻松实现两天一充，重度使用一天下来也能剩不少电。出差旅行再也不用随身携带沉重的充电宝，彻底告别电量焦虑。

当然，优秀的续航体验离不开快充支持。小米17 Max支持100W小米澎湃秒充，能够实现快速补电，实测10分钟充电即可补充到24%电量，从前面的测试我们已经得知，这至少可以提供3小时的综合续航时长。充电60分钟，系统显示100%电量，63分钟时完成涓流阶段，充电器断电完全充满。早上起床发现手机没电了，洗漱的功夫就能充够大半天用的电量，应急补电能力拉满。

首颗徕卡2亿主摄 全焦段覆盖随手出片

小米17 Max的最大升级，无疑就是影像方面了。首先就是在镜头规格上的升级很猛，该机搭载了后置徕卡三摄，实现全焦段覆盖，所有镜头标配 "金字塔镀膜"，能有效防止眩光和鬼影情况。主摄使用了2亿像素，采用HP9传感器，具有1/1.4英寸大底，解析力是这颗镜头的最大优势。同时，这也是全球首颗徕卡2亿像素主摄。

2亿像素徕卡主摄的优势，无疑就是出色的解析力。小米方面在2亿像素拍照上提供了先进的多帧算法支持，从而兼顾了清晰度与降噪。这里我们来看样张，随手拍的2亿像素照片，乍看之下可能平平无奇，但经过后期裁剪后，即可重获新生。裁剪出的三张照片，清晰度表现令人满意，文字边缘部分锐利不糊，远处的建筑纹理充分保留，喷泉雕塑的鱼鳞纹理也栩栩如生。而这些画面在2亿像素原片中，只占据很小一部分。

因此，使用小米17 Max的2亿像素模式拍照，完全可以 "先拍照、后构图"。看到什么喜欢的场景，先用2亿像素拍下来，之后再进行构图和二次创作，照样可以出大片。对于摄影新手来说，这大大降低了拍出好照片的门槛。

长焦镜头上，则配备了一颗5000万像素潜望长焦，其采用IMX 882传感器，提供3X光学变焦，6X焦段为无损变焦。这颗镜头与主摄形成了无缝衔接，相机提供了3X/6X/12X按钮，覆盖常用焦段，拍照效果令人满意，清晰度表现挑不出问题，轻松满足日常使用。无论是拍远处的风景、演唱会舞台上的明星，还是动物园里的动物，都能轻松捕捉到清晰的细节。

再来看一些典型变焦场景，阳光下的各种花卉，使用长焦镜头能避免影子遮挡，还能充分保留花蕊、花瓣纹理等细节，茎、叶上的小毛刺也得到了完美保留。

对于远距离的细节保留，小米17 Max也令人满意。12X焦段上依旧没有明显的算法痕迹，数字边缘表现自然，没有明显的锐化痕迹，远处箭靶上的小数字，放大后也具备可读性。

在夜景表现上，小米17 Max在复杂光线环境下，能将各方面都拍清楚，画面不盲目提亮。样张中的表情球不过曝，地面纹理清晰可见，路灯以及建筑上的高亮射灯无眩光情况，天空漆黑纯净，还原出了夜景应有的氛围感。夜景中的变焦能力也不错，远处的灯光、球体的缝合线清晰不糊，水面效果真实，画面干净无噪点。

大尺寸大R角舒适手感 旗舰骁龙芯片性能释放优秀

再来看一下设计，小米17 Max采用了直屏大R角造型，金属材质直角侧边，表面为哑光顺滑手感，边缘具有圆角过渡，握持感比较舒适。背部同样是平整造型，采用喷砂工艺加强手感。与小米17不同的是镜头矩阵，小米17 Max为平整矩阵，与小米15类似，在视觉上会更显齐整。

配置方面同样是第五代骁龙8至尊版移动平台，6.9英寸的大尺寸机身，对性能释放来说就是先天优势。当然，小米方面也配备了大面积的立体环形冷泵散热系统，具体性能表现我们直接看游戏实战。《崩坏：星穹铁道》黄金时刻场景跑图，开启极高画质+极高分辨率，平均帧率能达到59.5帧，帧率稳定波动小。关键是发热控制良好，正面40.7度，背面最高41.6度，握持舒适不烫手。

结语：一步到位扛过涨价周期

小米17 Max在预热时，小米方面就表示该机具有影像Max、续航Max、屏幕Max、性能Max 四大核心优势。体验过该机过后，我们可以确认，小米所言非虚。

那么回到最初的问题，小米17 Max究竟要怎么选，与其他机型相比的优势在哪里？与小米17标准版相比，小米17 Max是纯粹的大屏升级版本，体验全面领先，非小屏爱好者的话，可以无脑选Max版本。与小米17 Pro Max相比，作为标准版的小米17 Max，除了续航之外，各方面都逊色一些，毕竟差价摆在那里，但旗舰标准是妥妥的。因此主要的抉择点就是背屏了，对背屏无感的话，Max版就是更物美价廉的选择。至于K90 Pro Max，建议大家从实际需求出发，想要更好的影像体验、更沉浸的大屏和更长的续航，选小米17 Max；而对外放音效有更高追求的话，可以考虑K90 Pro Max。

总之，小米17 Max是一款合格的大屏旗舰机型，小米方面也给出了一个非常有诚意的价格。用它扛过这轮存储涨价周期，是个能一步到位的选择。

最终的价格体系：基础输入价格由 1.74 美元 / 百万Token降至 0.435 美元 / 百万Token，输出价格由 3.48 美元 / 百万Token降至 0.87 美元 / 百万Token。针对全 API 产品线的输入缓存命中，DeepSeek 实施了更大幅度的让利：0.003625 美元 / 百万Token，全是拼多多式的地板定价模式。

包括X在内的社交媒体随即出现了一波呼声：梁文锋就是AI圈的赛博菩萨、锋神、梁圣。情绪并不来自于便宜本身——DeepSeek一直被称为AI拼多多，C端免费，B端廉价，全世界都习惯了它的便宜，但这一波降价难的地方在于：全世界AI都在涨价。

有报道称，梁文锋在DeepSeek正在推进的创纪录的A轮融资中，个人将出资最高200亿元人民币，占融资总额的40%。绝大部分公司融资时第一件事是强化现金流，让业绩更好看，但梁文锋并不打算用商业化的饼去吸引投资人，而是坚持开源、追求AGI，这波降价还真是说到做到。上一次这么勇敢地表示不想赚钱的是拼多多，24年它的联创在电话会对投资者们明确表示：“从 Q3 开始我们的利润将逐渐下降，短期内不会反弹。从长远来看，盈利能力的下降是不可避免的。”股价暴跌。

Sam Altman口口声声说AI民主化，但OpenAI这家公司正在飞速走向它名字的反面：CloseAI。梁文锋却在身体力行地让每个人、每个企业都尽可能普惠地使用AI。但梁文锋真的是活菩萨吗？并不是。他是企业家，开源普惠只是商业模式的选择，这在当下难能可贵，在未来将愈发稀缺。

因为：AI正在变得越来越贵。

本周，微软取消了内部的Claude Code许可证，因为基于token的计费方式高得让其招架不住。微软曾重金扶持OpenAI，还为A社提供Azure云服务，拥有所有企业艳羡的云计算资源，但Token成本依然让其肉疼。无独有偶，Uber的CTO在今年4月向管理层汇报了一个令人尴尬的情况：公司为2026年全年准备的AI预算，在四个月内被花完了，其中95%的工程师每月都在用AI编程工具，70%的提交代码由AI生成，原话是：“I’m back to the drawing board because the budget I thought I would need is blown away already.”。

大厂Token预算烧得比预期的快很多，固然有公司员工“拿豆包不当干粮”可劲烧Token的原因，但AI正在变贵才是Token预算紧张的根源。美国AI软件价格在过去一年上涨了20%至37%。Anthropic、OpenAI和Google御三家在过去六个月内都悄悄提高同样AI输出的实际价格。

（图源：X）

原来流行的声音是“AI越大规模应用，工业化程度越高，成本越低，企业越爽”，结果天真了。

而且这个趋势不会逆转。价格由供需而非成本决定，但AI的供需关系在26年已经彻底反转了。以前大厂求着大家用AI，要教育市场、推广技术，AI一直是有补贴的，你喝过多少杯千问的奶茶了？现在呢？大家越来越主动用，“吸了第一口就离不开”，AI编程，AI文档，AIGC甚至AI搜索，都越来越普及，AI补贴时代彻底结束了。

用的人越多，需求量越大，token资源越紧张，所以算力短缺从GPU外溢到CPU、存储甚至带宽，Intel、美光、SK海力士、三星电子、闪迪以及国内的江波龙、两长们跟着英伟达一起吃肉。半导体巨头们26年成倍增长的营收来自哪里？根本从来就不是OpenAI-甲骨文-微软的三角闭环投资好吧？企业们的肉疼这才哪跟哪？而ChatGPT、Claude、Gemini、豆包等AI产品强调免费与付费的“等级森严”，也会让个人用户越来越纠结。

这就像网约车：疯狂的时候你可以免费坐专车上下班，资本替你买单。用户习惯建立后，补贴结束，价格回归到正常水平，该坐地铁的还得坐地铁。AI也一样。所以在大行业Token都上涨的大背景下，DeepSeek坚持把价格往下砍，这个动作就不再只是“赛博菩萨”的个人魄力，而是展现出一种反向定价权：我能如此廉价，还能正常运转，质量还不掉线。

只要梁文锋愿意，DeepSeek完全不用廉价至此。于是大家开始担心：DeepSeek会成为AI时代的Linux吗？影响力巨大，但赚不到大钱。Linux对IT产业的贡献比Windows、比安卓都要大得多（安卓本身基于Linux内核），但它是开源的，商业上没有催生出微软、Google这样的巨头。DeepSeek当下影响力巨大，商业能力远不如硅谷御三家，甚至无法与国内的Kimi、MiniMax、智谱三家抗衡。25年四小龙营收排序：智谱（2025年收入7.24亿元）> MiniMax（2025年收入约5.6亿元）>月之暗面（约2亿元）> DeepSeek（未知但更低）。

梁文锋做AI量化来钱，个人能拿出200亿投资DeepSeek，但“用爱发电”的故事无法长久。

还有开源模式下，别人也能蒸馏、部署、二次训练，DeepSeek的技术护城河会越变越薄。所以你总能看到这样的「刷榜」新闻：智谱GLM-5.1开源后在SWE-bench Pro基准测试中刷新了全球成绩，小米MiMo-V2.5-Pro登顶全球开源大模型榜首……麻省理工学院与Hugging Face的联合报告显示，过去一年中国研发的开源模型全球下载量占比达17.1%，反超美国的15.8%，全球第一。

难怪硅谷越来越多的声音在说：一定要有美国版的DeepSeek，不能眼睁睁看着AI产业再上演Shein、Temu或者TikTok的故事。“如果美国没有一个开源冠军崛起，世界将运行在任何一个能产出最强、最稳定、最便宜、可定制、可扩展、适配个人与商业需求的开源模型与开源软件的国家手中。”涉及到大国竞争的话题往往有些宏大， 但背后的竞争却是实打实的。

DeepSeek崛起背后，本就有自主替代的叙事。V4支持昇腾让人欢欣鼓舞，国产算力驱动下，DeepSeek当前展现的价格竞争力还只是前菜。在技术报告中，DeepSeek表示下半年昇腾950超节点批量上市后，V4-Pro的价格还会大幅下调，好日子还在后头呢。

还有高级AI人才优势，AI人才都贵到“奢侈级”水平，但中国的相对便宜，雷军千万年薪从DeepSeek挖走罗福莉成了新闻，同期扎克伯格却要拿10亿美元挖人，包括Acqui-hire。但10亿美元的人和千万年薪的人做出来的东西差距显然没有700倍这么大，AI人才的价差其实会转化成Token生产体系的系统性的价差。

更大的竞争力还有能源体系，这是黄仁勋AI五层蛋糕的第一层。

AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。2026年4月，DeepSeek招聘放在内蒙古乌兰察布的数据中心高级运维工程师和高级交付经理，这说明它要去西部建Token工厂，将成本优势从软件层压到物理层。上一次我在文章中写到乌兰察布是当快手在这里建设数据中心时：距离电厂近，气候适宜好散热。而且中国西部绿电价格约0.2-0.3元/度，仅为欧美的1/5到1/4。

不只是西部绿电有竞争力。国际能源署2025年数据显示，中国发电总装机容量已经超过2300GW，占全球约22%，全球第一；美国约1300GW。更关键的是，中国拥有全球最完整的电力结构：火电、水电、风电、核电、光伏全部齐全。数据显示，中国工业电价长期维持在0.06到0.08美元/kWh，美国加州工业电价已经接近0.18美元/kWh，德国部分地区甚至超过0.25美元/kWh，这意味着同样训练一个万卡集群，中国天然比欧美便宜几十个百分点。

AI大模型的运营成本中，电力成本占运营总成本的比例高达60%-70%，不只是模型跑要用电，还有散热这个大头，基建狂魔都将数据中心直接给建到海底了，一边海上风电就近输入，一边海水循环免费散热。还有“西电东送”、“东数西算”这些大手笔，电力与算力区域调度能力都极强，贵州、内蒙古、宁夏这些地方本来就是“东数西算”的核心节点，AI算力中心往西部搬的通路早就备好了。

用中国的AI，本质就是用更有竞争力的能源体系训练出来的AI——更经济、更普惠的AI。这是为什么春节后kimi、minimax们的海外营收会暴涨的原因之一，不只是算法更强，而是开了电价外挂。

英伟达能够定义高端算力的价格，但DeepSeek们却在掌握Token的定价权。你可能会说，AI便宜无好货。AI确实是一分钱一分货，DeepSeek V4也只是将开源与闭源的差距缩小至历史最小水平，官方坦言与GPT等顶尖模型的客观差距，而且还不是多模态的，能识别图片，但不能生成。

但这并没有阻止社区涌向DeepSeek。原因是：大部分真实商业场景并不需要每次都调用世界最强模型。咨询、客服、摘要、翻译、代码补全、企业知识库、自动化流程，这些东西要的不是最高智力，而是“勉强能用+足够便宜+足够稳定”。当DeepSeek V4的推理成本只有GPT-5.5的约1%（Flash）到11%（Pro）时，一个企业用同样的预算可多调用数十倍token，尝试更多prompt链条，迭代更多的agent工作流，最终出的活儿反而有机会更好，毕竟AI本身就是一个“概率”游戏，只要足够便宜，凑合着用能拿到结果有什么不可以？

所以，AI越贵，DeepSeek的便宜就越有价值，DeepSeek这家公司就会越有价值，梁文锋和他的投资人想得比谁都清楚。

作为安克的好搭子，雷科技也成为少数受邀现场参加发布会的媒体之一。接下来就让小雷带大家看看，安克这次都给我们带来了哪些好东西。

自研芯片造耳机，安克卷起来了

在小雷看来，这场发布会最值得关注的地方，并不只是安克又做了一款高端降噪耳机，而是它终于把过去几年行业一直想做、却很难真正落地的事情往前推了一步：让大模型级别的 AI 降噪能力，真正运行在耳机这样一个极小、极低功耗、又高度依赖实时响应的端侧设备上。

图源：雷科技

过去几年，AI 降噪其实早已成为耳机行业的共同方向，索尼 WF-1000XM6 就强调 AI 降噪算法、骨传导传感器和多处理器方案，Bose 新一代 QuietComfort Ultra Earbuds 也将 AI 背景噪声抑制作为通话体验升级点。

换句话说，大家都知道“用模型理解声音”比传统规则算法更有前途，但是问题在于，耳机并不是手机，也不是电脑，它没有足够的电池容量和散热空间来支撑高性能的算力芯片，这也使得端侧 AI 模型部署的难题一直无法得到很好解决。

那么安克做了什么呢？他们和知存科技历时三年，终于成功联合研发了首款神经网络存算一体 AI 音频芯片 Thus A1。传统蓝牙芯片整体算力约为 30M FLOPS，而 Thus A1 的算力则是 5G FLOPS，提升约 150 倍，并且并未以功耗为代价。

图源：雷科技

强大的算力使其能够支撑兆级参数规模的 AI 模型本地部署，这不仅使其拥有出色的降噪能力，同时还在通话降噪能力上做到了目前无线 耳机的天花板水平。在 AI 模型的介入下，Liberty 5 Pro 无需沿用“识别噪声、再消除噪声”的旧思路，而是通过模型直接提取说话人的声音，把人声从嘈杂环境中分离出来。

举个例子，当你在早高峰的地铁上打电话时，这种场景下往往不只有稳定的低频噪声，而是充满突然插入的人声、轨道摩擦声、车厢部件碰撞声等。

传统降噪算法面对这类复杂突发噪声，很容易出现人声被削薄、断续甚至“电子味”严重的问题。在这种情况下，即使降噪算法解决了噪声问题，对方也很难听清楚你在说什么，因为你的声音也被当成“噪音”一起抹掉了。

所以，安克这次真正想解决的，是让对方不只是“听得到你说话”，而是“听得清、听得懂”。

作为一个 Hi-Fi 爱好者，小雷基本上用过苹果、索尼、Bose 的大多数旗舰耳机，但它们的通话降噪实测效果都不如 Liberty 5 Pro，而且在主动降噪上的表现已非常接近 AirPods Pro 3。

图源：安克

可以说，Liberty 5 Pro 系列的产品定位很明了：它不是只面向通勤路上听歌的人，而是面向那些每天都要开会、打电话、远程沟通的人。对于这类用户来说，音质和主动降噪固然重要，但“在吵闹环境里能不能把话说清楚”，往往才是他们的核心需求。

再来看看 Liberty 5 Pro Max，在核心配置上与 Liberty 5 Pro 一致，并在充电盒上加入 1.78 英寸 AMOLED 触控屏，支持降噪强度切换、AI 翻译等操作，还支持“AI 随身记”，能够把对话内容转成文字摘要和待办清单。

图源：雷科技

这个设计其实很有意思，因为耳机过去只是音频入口，但在 AI 时代，它也能够变成离用户最近的随身记录器、翻译器和会议助手，让耳机的用途不止于听歌、通话。

当然，小雷并不认为所有人都需要 Pro Max。对普通用户而言，Liberty 5 Pro 本身已经具备系列最核心的 AI 通话降噪能力，价格也更容易接受，而 Pro Max 更适合经常开会、采访、上课、进行跨语言沟通的人。

存算一体芯片量产，AI硬件要爆了？

但真正让小雷觉得这场发布会值得写深一点的，是存算一体芯片本身。

存算一体芯片是什么？简单来说，传统芯片架构中，数据通常要在存储单元和计算单元之间不断搬运，而 AI 模型推理恰恰极度依赖大量矩阵计算和数据访问。数据搬来搬去，不仅会拖慢速度，也会消耗大量能量。

存算一体的思路，则是尽可能把计算放到存储附近甚至存储内部完成，从源头减少数据搬运，这也是它被认为适合端侧 AI、可穿戴设备和低功耗场景的重要原因。在许多硬件领域，传统计算架构的“存储墙”问题正日益突出，而存算一体因低功耗、高并行等特征，被视为下一代计算架构路线之一。

图源：雷科技

不过，存算一体难就难在，它不是把算力数字堆上去这么简单，而是要解决存储单元计算精度、可靠性、模型量化、算法适配、芯片良率、软件工具链以及终端系统集成等一整套问题。

事实上，在大多数芯片行业的人看来，存算一体芯片从流片、量产再到装进耳机这种小型消费电子产品，中间隔着大量工程化难题。但是，令人意外的是，安克居然真的做成了，并且实现了量产，而这也让后来者看到了希望。

这也是为什么，小雷觉得安克这次的意义不只是“做了一颗芯片”，而是证明了小型可穿戴设备的 AI 性能突破。首先，耳机是消费电子里对体积、功耗和稳定性要求最苛刻的品类之一，能把存算一体 AI 芯片落到这种产品里，其潜力已经肉眼可见。

而过去我们说 AI 硬件，总容易想到手机、PC、机器人，但真正高频、贴身、全天候的设备，反而可能是耳机、手表、眼镜这些轻量终端。既然耳机已经成功了，那么体积更大的手表、眼镜自然也是不在话下。

一个端侧 AI 遍地走的时代，或许很快就要来了。

一台打印机，能让“一人工厂”成真？

除了耳机，安克这次还带来了 eufyMake E1 立体纹理打印机的国内发布。

图源：安克

作为一款 UV 打印机，它能够通过双激光和摄像头实现自动定位，支持最高 1440 DPI 全彩打印，并且可在 300 多种材料上打印。同时，还能够实现最高 5mm 的立体纹理效果，并支持平板打印、旋转打印和 UV DTF 等模式。

说实话，UV 打印本身并不新鲜，但 eufyMake E1 却将它的使用门槛大幅降低。日常生活中常见的杯子、徽章、木板、亚克力牌、模型底座、手机壳等物品都可以成为打印载体，而且实测打印效果甚至能够达到商用级别。

小雷记得第一次看到 eufyMake E1 的时候，还是在德国柏林的 IFA 展上。当时安克的展厅围满了人，其中不少都是被 eufyMake E1 吸引过来的。观众可以现场打印一份喜欢的物品带回家，而小雷选择的就是雷科技的 Logo，成品不仅色彩表现好、精细度高，甚至还做出了浮雕效果。

图源：雷科技

对个人创作者来说，eufyMake E1 的发布意义重大。过去，一个创作者要做定制周边，往往需要找工厂、谈起订量、反复打样，时间和资金成本都不低。现在，一台桌面设备就能完成从设计到实物的闭环，创作者可以先做少量样品测试市场反馈，再根据订单灵活生产。

而且，随着 AI 大模型的能力进一步增强，即使是普通创作者也能够利用 AI 来创作和设计，再搭配 eufyMake E1 将自己的模糊创意快速变成可销售的实物。

图源：雷科技

最后做个预告，小雷已经收到了安克寄出的 eufyMake E1，后续将为大家带来深度评测。读者朋友们有什么好的创意，不妨留言告诉小雷，说不定就会出现在评测中~

写在最后

在小雷看来，安克这场发布会其实很有意思，因为安克带来了两条非常清晰却不同的产品路线：一条是以 Thus A1 和 Liberty 5 Pro 系列为代表，把 AI 算力塞进更小的终端；另一条则是以 eufyMake E1 为代表，把过去属于工厂的制造能力带到普通创作者身边。

前者解决的是“端侧 AI 怎么真正可用”，后者解决的是“个体创作者怎么拥有生产能力”。不过，虽然看似不同，但底层逻辑其实是一样的，那就是让技术不再只停留在参数和概念里，而是变成用户能感知和使用的工具。

这也是小雷在这场发布会中最大的感受：相比单纯堆参数，安克正在尝试把技术创新落到更具体的生活场景里，让产品真正变得“好用”。

据介绍，该模型可在任意状态下（IT之家注：静态 or 预设动作 or 随机输入），让机器人自主进行高稳定性的动作插值、动态任务闭环，为具身智能提供更可靠的运动底座。

根据官方发布的演示视频，搭载该模型的机器人能够在被打倒在地板的状态下快速站起，还能够自己找平衡。

据悉，英伟达在新加坡成立的新实验室将聚焦具身智能（IT之家注：Embodied AI）领域。新加坡数字发展与信息部长杨莉明（Josephine Teo）表示，具身智能指的是 AI 与现实物理系统融合技术，可用于自动化制造与机器人系统。

新加坡政府在声明中表示，英伟达具身智能研发中心将致力于提升 AI 模型训练效率，降低基础设施运营成本。目前英伟达已在上海和台北设立研究团队，负责相关方向研发工作。

英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋认为，AI 与现实世界的交互将成为下一个前沿领域，有望解决制造业、医疗等多个领域的长期瓶颈。

据报道，本作曾在去年 12 月筹资 9 亿美元（现汇率约合 61.31 亿元人民币），而最后 1 亿美元（现汇率约合 6.81 亿元人民币）仅用 6 个月便筹集成功。

截至IT之家发稿，《星际公民》已成功筹集 10.03 亿美元（现汇率约合 68.33 亿元人民币），目前还在持续增长。

作为参考，《星际公民》游戏最早公布于 2012 年，开发周期已超过 10 年。提供单人战役、RPG 模式等玩法。

经历多年跳票后，《星际公民》单人战役模式预计将在今年发售，提供约 30 至 40 小时的剧情流程，多名好莱坞演员将参与游戏制作。

而《星际公民》的 RPG 部分则是一直处于 Alpha 测试状态，向众筹支持者开放。该模式提供徒步与飞船玩法，并包含大量和平与战斗性质的职业和任务。

其中很具有代表性的一款手机，就是华为公司今年3月下旬发布的新机华为畅享90 Pro Max，它的销量特别好，上市之后直接成为现象级爆款，25天卖出100万台，不到2个月销量突破200万，直到现在仍然是国内千元档销量第一的手机，而它之所以卖得好，就和上述提到的原因有关，一方面它是5G手机，而且还有一些比较吸引人的亮点，另一方面当时其它品牌这一价位很多手机都涨价了。

不过现在因为618的缘故，之前很多涨价的手机，如今价格都降了下来，好在我专门查了一下，这款华为新机此次也参与618了，虽然它发布时间并不长，但目前入手价比一开始更便宜了，其中原本2399元的512GB版本叠加国补和平台补贴后降到了1886元，虽然降价后的它论硬件性价比仍然算不上高，但对用惯了华为手机的老用户来说还是挺香的。

当时这款华为手机的主打亮点就是续航，它装了一块8500mAh的巨鲸电池，这是华为史上最大的电池容量，轻度使用能撑3天，中度使用2天，重度使用一天一充，纯待机接近20天，老实说放眼整个行业，它的电池并不是最大的，目前荣耀和vivo都发布了容量过万的电池，但华为手机处理器和系统都是自研，本身功耗就低，所以在实际续航时间上反而占优势，续航能力确实挺强。

软件方面有超级聚能泵和全域凌睿节电技术，还拿到了SGS五星容量释放认证，不过可惜充电是40W，充满的时间会比较长，这是需要接受的妥协，另外它还挺耐用，用了玄甲抗摔架构，高强度铝合金框架，拿到了CQC和SGS双五星耐摔认证，防护等级是IP65，能防日常泼溅和灰尘，不过这并不是高等级的防水，千万别直接用水洗。

至于它的处理器是麒麟8000芯片，配合鸿蒙6.0系统和方舟引擎，性能一般般，但有媒体实测《王者荣耀》120帧模式能稳定运行5小时以上，这类基础游戏还是能玩的，网络方面支持Wi-Fi 7和蓝牙6.0，延迟和吞吐量在同价位里领先，屏幕也够用，6.84英寸的OLED直屏，支持120Hz自适应刷新率，加上硬件级蓝光过滤和莱茵全局护眼认证，在这一价位算是中上水平。

拍照能力也一般般，后置主摄是5000万像素的RYYB传感器，光圈F1.9。RYYB相比传统的RGGB，进光量提升了约40%，暗光环境下画质更好，但一共就后置一颗摄像头，不过值得一提的是，这款手机对长辈或者追求效率的用户很友好，AI方面支持通话防诈和AI换脸检测，能实时预警诈骗，NFC、红外遥控都有，不知道大家觉得现在降价后的这款华为畅享90 Pro Max怎么样呢？话说你们还想了解618期间哪个品牌手机，可以在评论区留言。

原标题 | AI助手们，骗了人不能只说“对不起”

作者 | 陈梅希

编辑 | 园长

比Token账单先来的，是AI的道歉。

如果让我来当大模型史官，给AI们写起居注，想必我将写下：

豆包王今日直白讲透3亿次，说对不起2亿次；

帝pseek今日坦诚地剖析1亿次，随后道歉8千万次；

KingGPT无暇上朝，奔波全球稳稳地接住2亿次下坠的用户。

（以上数据均为杜撰，如有平台愿意公开，我将献上一句真棒！）

AI助手发明后，我听过的道歉至少增长了300倍

AI时代盛产的东西，除了记账APP，还有“对不起”。不同AI助手在道歉时，还带着自己原生机房的痕迹。

但著名团体F4领导者道明寺曾言：“道歉有用的话要警察干嘛。”AI不断向用户道歉，不代表它们所给出的错误信息可以被无限原谅，尤其是这些谬误，很可能是某些产品策略的必然产物。

想来所有在互联网发布的文字，最终都会成为AI们的训练语料。既然如此，我希望这篇稿子的权重能加高一点，最好能让AI助手们记得：骗了人不能只说“对不起。”

01

当糊弄和道歉成为一种策略

AI领域的“炸裂更新”越多，我就会越困惑：技术发展得如此之快，为什么我们最常用的AI助手却依然答不对看起来很简单的问题？

例如，询问豆包某位明星的待播剧有哪些，它会把很多已经播出的剧集也放进待播剧列表里。一旦你质疑这部剧已经播出，它会立刻道歉，再给你一个准确的版本。

又例如，询问豆包“5月20日从布拉格机场到CK小镇是否有直达大巴，如果有的话提供购票链接”，它会自信地给你两个不存在的班次。

而一旦你指出这两班车不存在，它又会迅速把锅背好。

糊弄-犯错-被纠正-道歉-提供正确答案，类似的流程，也发生在我们和Deepseek的对话中。同样是“5月20日布拉格机场到CK小镇有无直达大巴”的问题，Deepseek也给出了肯定的答案，甚至比豆包更自信一些——在我第四次反馈它提供的班次不存在后，它才承认自己答案有误，并最终给出准确全面的信息。

复盘环节，Deepseek称自己虽然调用了搜索工具、返回了页面摘要，但没有校验实时信息，只根据搜索摘要分析结果，并得出存在直达大巴的结论。换成人类能理解的行为，就是“没有真正完成大巴班次的实时查询”。

AI技术的发展，已经可以让我们靠Vibe-coding写出一个大巴购票网站了，为什么我们最常用的AI助手，还无法准确提供一个大巴班次？

典型的场景是，你问了AI一个很简单的问题，AI信誓旦旦地告诉你答案；你发现答案有很明显的错误，于是质疑它，AI快速滑跪道歉，继而给你提供相对准确的答案。

那么AI助手为什么不能一开始就给用户准确答案？面对用户对于错误信息的质疑，它们会快速道歉，并把发生错误的原因解释为“对不起我偷懒了”。

“偷懒”是一种很人格化的描述方式，颇有一种撒泼打滚卖萌求原谅的风味，也弱化了AI助手对信息准确性重视不足的系统性问题。

早期，AI的胡编乱造可能来自大模型的幻觉，是技术问题；但在当下，很多AI助手提供的错误信息，却可能源于选择了更节约成本的策略，也就是AI口中的那句“我偷懒了”。

面向C端用户的AI助手产品，每天要面对海量用户的提问，如果响应每次问题时，都使用最全面的答题思路、完成最严格的答案校验，需要消耗大量的服务器和接口调用资源。减少低价值日常问答的算力配额，在那些答错也不会捅太大娄子的问题上犯错，万一被用户发现就直接道歉、升级处理，再给用户提供相对更精确的答案。

这些因“偷懒”而出现的错误答案，来源不止是大模型层面的幻觉（Hallucination），还有工程层面的成本-准确性权衡（Cost-Accuracy Trade- off）。用精确一点的定义，是这些AI助手倾向于减少响应延迟和资源消耗，快速输出一个看起来不差的答案。要是用大白话说，就是这个水壶能烧到100度，但是它在大部分情况下为了省电只开到20度。

工程层面的Cost-Accuracy Trade-off，也解释了普通用户当前对于AI的矛盾观感：新闻里的AI无敌厉害简直要让大家都失业了，自己手机里的AI助手却像个撒泼卖萌的智障。前者是AI能力的上限，后者是普通用户不花钱能获得的一切。

低成本和高精度，是推理服务的两大目标，但它们显然是相互制衡的。收束两个目标，在不同成本/精确度目标限制下达成的局部最优解，被称做帕累托最优解；而所有帕累托最优解的集合，被称作帕累托前沿，前沿上的每一个点，都可以被视作当前限制下的一种最优权衡。

好吧，听起来有点复杂，本文科生脑补了一下，就是给我10块钱，我最多能做出这些菜来；要想做出这么好的菜，最少也得花10块钱。这个点就是帕累托最优解。

为了在尽可能保留精确度的同时降低成本，“模型级联”技术被广泛应用到推理部署阶段，把模型由弱到强串成一个序列，再根据用户提问的复杂度，动态将问题分配到对应强度的模型。同样被分配的，可能还有单一提问可消耗的token量等。

一个能健康运转的AI产品，商业收益至少是能覆盖推理成本的。回到我们所讨论的AI助手产品，作为C端应用，AI助手长期处于用户争夺阶段，按之前互联网产品的增长方法论，当然要先砸钱抢夺用户，等获得足够多的市场份额，再考虑赚钱的问题。但过去C端产品的用户增长，花钱主要在获取新用户环节；到了AI产品，除开拉新花的钱，用户的每一次对话都有相应的成本。

在拥有可靠的变现方式前，AI助手的每一次推理和回答都是纯支出。如果成本目标设定得非常低，无论帕累托前沿再怎么优化，精确性的天花板都不会太高。

免费、快速、准确性，几乎是AI助手的不可能三角。

02

AI犯错，可以只说对不起吗？

写到这里，好像是在给不断犯错不断道歉的AI助手辩解，但在搞清楚原因后，我真正想说的不是“情有可原”。

免费不是万能的挡箭牌。

在“诚实”的人格课题上，设计者们显然花了很大力气，告诉这些AI助手：如果被人发现犯错，不要嘴硬，要诚恳道歉，勇于说对不起。

但AI的理解重点，是“被人发现”。被人发现犯错，那就道歉；一句谎言被戳穿，等于要输出N句对不起。一些token被用来提问，一些token被用来回答问题，一些token被用来指出问题有误，一些token被用来道歉。Token完成了消耗，人获得了0点新信息和一肚子火。

不过没有信息增量，已经算是不错的结果了。

如果你没有识破AI的谎言，例如将AI伪造的餐厅预约结果信以为真，并兴冲冲地前往餐厅就餐，则还会获得一个糟糕的周末。

如果你把这一趟遭遇发到社交平台，则还有可能获得若干句嘲讽。例如：“AI说的你也信？”“没有信息辨别能力吗？”相信AI信息而犯错，甚至有可能被网友认定为“AI时代的半文盲”。

但谎言就是谎言，错误就是错误。一旦辨别信息的成本全然被转移到用户侧，“常识”的概念就会被无限扩大，边界也会被不断模糊。如果“AI定餐厅会骗人”是常识，“5月20日布拉格机场到CK小镇没有直达大巴”是常识，那么什么不算常识？

面对疾风吧

成本和性能压力下，犯错和道歉正在成为AI助手们的系统性策略。

自媒体时代，也有海量不实信息发布到公共平台，让用户难辨真伪。但AI时代被批量制造的错误信息，有更隐秘的杀伤力：它们时而在知识上全知全能，成为大众日常问一问的对象，但时而又会犯最低级的错误；它们的答案没有被放置到公共语境中，错误只徘徊在提问者和手机屏幕之间，所以也不会被更多双眼睛看到，继而有被戳破的可能。

我们这一代人的信息辨别能力，是在有相对权威信源的环境下习得的。一旦AI成为下一代人的主要信息获取方式，从小与AI相伴长大的孩子，要怎么学会何时该质疑AI的答案？

AI助手们随意给出错误答案的风险，不应该像当前这样被漠视，被归结为“自己没有辨别能力”或是“没有花钱用更贵的模型”。商业逻辑里，所有损失都可以被量化，回答错误N次，会减少还是增多请求数，会带来多少DAU和使用时长流失，都能被计算成精确的数字。但社会系统中，不是所有风险都可以被trade-off。

要求平台不顾成本，以最优模型能力应对每一次提问，显然是天方夜谭。技术上难以实现，企业也不是做慈善的。那么在技术或者商业化收益能解决成本问题前，是否可以标注出每次回答的置信度，哪怕这样会带来DAU的流失。

知之为知之，AI已经学得很好了。接下来，AI助手们也应该学一学，什么叫做“不知为不知”。

参考资料：

1.Towards Efficient Multi-LLM Inference: Characterization and Analysis of LLM Routing and Hierarchical Techniques

2.Cut Costs, Not Accuracy: LLM-Powered Data Processing with Guarantees

3.Economic Evaluation of LLMs

4.COST-OF-PASS: An Economic Framework for Evaluating Language Models

华为“韬”出王炸？

“这是中国在全球半导体领域首次提出指导产业发展的新原则。”

5月25日，在上海举行的2026国际电路与系统研讨会上，华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波在题为《半导体新路径探索与实践》的主旨演讲中，正式发表“韬(τ)定律”。

那么，到底什么是韬定律？

要理解它，先要从一个半导体领域再熟悉不过的名词说起：摩尔定律。

1965年，美国工程师戈登·摩尔提出了著名的预言，集成电路上可容纳的晶体管数量大约每年会翻一番。1975年将其修正为每两年翻倍。

此后半导体行业半个世纪的发展，反复印证了这一预言，使其一度成为行业发展的圭臬。

从1971年全世界第一块单芯片微处理器拥有2300个晶体管，到20世纪80年代初增至10万个、90年代初上升至1000万个，并在接下来十年中突破1亿个。截至2019年，可容纳的晶体管总数已经超过了100亿个。

而今，摩尔定律正面临物理极限和经济效益双重挑战。物理领域国际刊物《物理世界》专栏作者詹姆斯·麦肯齐直言，“摩尔定律的延续正变得日益困难，且成本不断攀升。”

何庭波介绍，纯粹尺寸缩小带来的收益已趋于平缓，尖端芯片的设计预算超过10亿美元。

那么，如何跨越传统工艺路径的局限，探索出一条全新的可持续演进路线，以满足当下呈指数级攀升的计算性能需求？这是全球半导体行业亟待攻克的共同难题。

“答案并非在于采用新的制程节点或晶体管架构，而在于改变主要的优化目标本身。”何庭波说，空间缩放仅仅是压缩时间的工具，时间本身应该被用作主要衡量标准。

韬定律的诞生，给出了新的解题方式。

在物理学中，韬代表时间常数，也就是一个系统响应和传播信号所需的基础耗时。

韬定律的解法，就是以“时间缩微”替代“几何缩微”。

它不再只盯着把晶体管做得更小，而是以系统性降低时间常数τ为目标，通过逻辑折叠等创新技术，持续压缩信号传播时延，不断提升晶体管密度，实现半导体与电子系统的持续演进。

打个比方，传统的芯片就像一座摊开在平地上的巨型城市。晶体管是散布在各处的楼宇，信号要穿过不同功能区，就得沿着地面七拐八绕，路程远了，时间自然就长了。而逻辑折叠技术，相当于把原本平铺的地面上下叠放，过去隔了几条街的两个单元，现在楼上楼下，信号一抬脚就能直达。路短了，堵点少了，车速快了，芯片自然跑得既快又省电。

那么，这是否意味着韬定律将取代摩尔定律？

中国半导体行业协会副理事长魏少军在接受三里河采访时表示，这两件事并不矛盾。追求集成密度，也是在缩小晶体管间的连线长度，也就是在减少时延。

一位不愿具名的半导体行业分析师向三里河表示，国际通行路线仍是缩小芯片制程，目前的思路是探索一条新的特色路线，既能提升芯片效能，也能绕开摩尔定律面临的现实问题。

更让人意外的，这种突破已非停留在理论设想层面，而是有着长达六年的实践积累。基于该定律，华为过去六年已成功设计并量产了381款芯片。

韬定律更深层次的价值，不仅在于技术突破本身。它构建的，是一套贯穿器件、电路、芯片到系统层面的多层级协同优化体系。

何庭波给出的一个判断是：“未来六到十年内，那些将韬作为首要目标的公司、研究团队和生态系统，将决定未来十年计算领域的格局。”

华为预计到2031年，基于韬(τ)定律的高端芯片晶体管密度将达到1.4纳米制程的同等水平。

这一进程背后，关乎的不只是一家企业的胜负，而是整个产业游戏规则的重构。

(“三里河”工作室)

文 | 白鲸实验室

今年大模型公司最大的变数之一，是DeepSeek也开始下场融资。这意味着，即使是理想主义者梁文锋，也走到了新的认知拐点。

不过与其他模型公司不同，梁文锋即便是融钱也不是为了尽快商业化。最近彭博援引知情人士称，梁文锋在至少一次投资者会议上承诺，公司会优先考虑技术突破，追求更大的目标，实现AGI，而非实现盈利和短期商业化。

备受资本追捧的不只DeepSeek，还有Kimi、阶跃星辰，甚至二级市场的智谱和MiniMax，今年上半年，都在资本市场获得数倍的估值跃升。

过去三年，大模型的投资浪潮至少掀起过两轮资本高峰。从参与的机构、募资金额以及决策时间上看，2026年的资本潮水，无疑都更猛烈，也更集中。在投资什么样的模型公司上，投资人心中都有自己的那杆秤，但一个共识越来越明确，AI带来的是范式革命，顶级模型公司会成为最大的链主企业。

01 最后几张船票

想给DeepSeek投钱的人已经排成队。“最近许多认识的不认识的LP找到我，想要投资DeepSeek，找过来的至少40亿资金，”一线投资机构的投资人李思扬（化名）说，确实很疯狂，很多人都想进来。

4月，DeepSeek 要融资的消息一经传开，立刻在投资圈炸开。一线投资人们各显神通，试图接近DeepSeek融资核心地带的人打探各种消息。甚至大部分根本不掌握融资细则的DeepSeek员工，都能收到一堆投资人请求见面的邀约，更不用提梁文锋本人。一位DeepSeek员工告诉我们，他根本不敢出门见人。

高信资本创始合伙人兼董事长曹斌面对外部采访时丝毫没有掩饰自己的情感：“如果有机会可以投资DeepSeek，我们是非常非常愿意投资的”。

但事实上，大部分财务投资者都不在DeepSeek的考虑范围之内。4月23日，我们独家报道DeepSeek这轮融资估值高达3000亿，折合美元440亿。此次融资不是面向普通财务投资人，主要还是以国家定向基金为主，对LP都有身份要求。

李思扬所在的投资机构，曾通过非常高层渠道打听到DeepSeek的融资情况，但是碍于其融资条件的苛刻，也被拒之门外。

“如果DeepSeek开放门槛，无论需要多少钱，基本上都能找到。谁都知道，DeepSeek3000亿的估值，肯定值得投。”李思扬说。毕业于海外名校计算机专业的李思扬，拥有敏锐的技术视角，过去几年也参与国内外多家头部模型公司的融资。去年Kimi在宣布融资时，她就力推机构接连多轮买入了Kimi。

大模型的竞赛本质是人才、金钱、算力等全方位比拼。一个上万亿参数的模型训练需要涉及硬件、算法、数据和电力等，仅硬件上的GPU投入都是数亿美元打底。模型公司竞赛进行了三年多，能继续留在牌桌上的独立通用模型厂商只剩几家，除了DeepSeek、Kimi，还包括AI六小虎里的阶跃星辰，和已经上市的智谱、MiniMax。

后续很难再有新的模型公司加入。对于充满FOMO情绪的投资人而言，顶级模型公司的稀缺性，决定了无论最终抢到哪一家，都可能是这一轮AI时代最后的上车机会。

3月Kimi启动最新一轮融资，原计划融资10亿美元，结果融了20亿美元，超募10亿美元。估值也较之前的三个月翻了4倍多。4月，一家专注泛汽车科技领域的产业投资机构合伙人四处打探印奇的电话，想要直投进去一个亿。他没有尽调，对AI 了解也不多，但他认为“只要上市，阶跃星辰的估值就会上涨到2000亿。”

智谱、MiniMax上市后，资本市场对“大模型核心资产”的追捧被进一步放大。两家公司在二级市场的估值一度出现5至7倍级别的上涨，也让整个行业重新进入一种强烈的FOMO情绪。而目前国内仍未上市的几家头部模型公司中，除了DeepSeek之外，Kimi和阶跃都已不同程度释放出IPO计划或资本化信号。

随着二级市场不断给予高溢价反馈，一级市场对于大模型公司的估值逻辑也被进一步推高。阶跃紧跟Kimi的融资节奏，5月8日，宣布最新完成25亿美元融资，加上今年1月开启Pre-ipo融到50亿人民币，阶跃在三个月的时间里估值也上涨了两倍。

乐观的情绪几乎表现在募资的整个流程。从投资决策流程都在提速。传统VC投资需要长周期、尽调，现在从LP，到GP，尽调的时间都不充足。市场上能直接拿到份额的大投资机构，不得不先锁定部分份额，边尽调边募资，甚至被迫参与两轮、乃至多轮的投资。

去年底，一家投资机构拿到一家模型公司份额，只差最后800万美元。它们为此开展一次路演，路演结束不到24小时，钱已全部到账。现场LP热情非常高涨，甚至在没有来得及签署投资协议的情况下就打款了。

投资人根本没有犹豫的机会，如果提前没有更多的了解，只能闭眼买入或者错失机会。

市场上罕见出现同一轮融资，双估值的结构，约定好的份额价格也时刻发生变化。阶跃星辰今年以来展开Pre-ipo，产业资本、关系好的投资人买入价格的是40亿美元估值，财务投资人进入的是下一轮，原本约定的估值价格是60亿，但实际上4月这轮进入的财务投资人买入的价格就高到了80亿、90亿美元，足足上涨了两倍。

不少投资人吐槽“这很疯狂”，抱怨阶跃星辰的创始人印奇坐地起价。

达晨财智董事总经理张英杰告诉我们，这是供需关系决定的，市场钱多，能投的模型标的就那么几家，大部分投资机构的心态是只要能抢到名额，就会投进去。他给出的最明显案例是，今年以来，头部公司在基本业务没有本质的变化同时，估值涨了3-5倍。

02 模型正迎来认知拐点

对许多投资人而言，Kimi与阶跃星辰是当前市场上唯二能上车的基础模型投资标的。相比之下，DeepSeek 无疑是更具吸引力的选择，但由于其融资节奏、对外开放程度以及份额稀缺性，普通投资人接触到的机会微乎其微。

在仅有的两家公司里挑选，押注Kimi，对很多投资人来说几乎不需要太多犹豫。"好公司的逻辑，就是应买尽买"。投资人李思扬说， 当Kimi有100亿美元估值时，不能闭眼打钱的投资人都是没有看懂AI的人。

这种判断背后并不只是情绪。Kimi至今仍是国内少数真正建立起用户规模的AI产品之一。除了大厂AI助手和DeepSeek之外，它依然保持着不错的C端用户基数。同时它的模型性能在海内外的口碑也不错。AI coding神器Cursor发布的Composer 2 模型底座，就来自Kimi的K2.5模型。

对于今年以来动作频繁的阶跃星辰，部分投资人的感受有些失焦。无论从C端产品还是all in agent终端来看，阶跃星辰留给外界的印象并不深刻。一位相对谨慎的LP郑明告诉我们，从今年1月开始，他们曾试图从实际业务场景上去了解这家公司的模型能力，但是四五个月下来，仍很难从外部建立起清晰感知。

去年，阶跃星辰主动收缩C端业务，角色扮演产品“冒泡鸭”停运，只留下AI助手工具阶跃AI。同时在TO B上，全面转向终端场景，包括汽车、手机和具身智能。阶跃对外打造“AI +终端”的战略叙事，放弃大模型当前最火热的纯API调用商业化模式。

这种路径确实吸引了一批专注终端的公司。比如全球头部手机ODM厂商华勤技术，专注电子设备制造的龙旗科技，图像传感器领域的核心供应商豪威集团，以及横跨通信设备与终端的中兴等。

但对郑明来说，这种战略对普通投资人的吸引力不大。他判断投资一家公司的关键是，能否在真实场景中直接感知模型能力。而阶跃当前对外开放的产品规模较小，用户反馈有限。他甚至专门体验了阶跃星辰与吉利汽车合作推出的智能体座舱，依然没有形成足够深刻的感知。最终他没有选择投资阶跃星辰。

李思扬所在的机构也没有买入阶跃，她的核心逻辑是，模型能力仍然是第一位的竞争变量。在她看来，眼下仍然是模型即产品的关键阶段，模型性能正迎来认知的拐点。去年年底以来，她频繁和模型公司的朋友接触，一个共识在极少数的科学家圈层已经形成，那就是模型已经开始具备某种“自主研究能力”。它们不仅可以实现自我训练，自己找问题，还能设计coding的单元，自己提出科学假设，然后验证。

这意味着，模型正在从工具演化为真正意义上的“研究系统”。

最明显的案例是去年11月，Anthropic最新模型Claude Opus 4.5表现出的“自主进化能力”。其团队在实测中发现，Opus 4.5的理解能力明显优于以往模型，不仅能发现以前模型无法发现的bug，还可以自主判断什么时候行动，权衡复杂决策。

Anthropic CEO Dario Amodei在今年1月接受媒体采访时，也提到最新模型Claude Opus 4.5推出后，AI端到端完成复杂任务的能力已经到达拐点。模型自主提升能力也加速了模型迭代。Anthropic的Claude Opus 模型发布节奏，由此前的3个月一迭代提速到两个月。去年11月，Anthropic发布Opus4.5后，2月5日Opus 4.6更新发布，4月17日Claude Opus 4.7正式发布。

Anthropic今年1月发布的桌面agent工具Claude Cowork，掀起了国内对桌面agent工具的热潮。Amodei承认，这个工具几乎完全由Claude Opus模型自主开发，仅花了一周半的时间。

模型具有自主理解力不仅意味着研发人员和工程师代码效率的提升，更意味着AI 系统的能力边界突破后，会带来前所未有的变化。李思扬说，“二三十年前，世界上规模最大的公司可能是百亿、千亿美元级别，而AI 时代，我认为这些模型公司的上涨空间会非常大，超乎人类的想象。”

而资本市场，也正在用收入增速重新定价这些公司。Anthropic已经跃升为近万亿美元公司，其最新公布二季度的收入增速约为127%。该公司预计将在6月当季实现5.59亿美元的运营利润。据研究机构SemiAnalysis的最新分析，Anthropic的推理毛利率已从38%跃升至70%以上，年化收入在数月内从90亿美元飙升至逾440亿美元。

类似的增长，也开始出现在国内模型公司身上。随着K2.5模型发布后口碑持续提升，Kimi的年度经常性收入（ARR）在今年3月突破1亿美元，并在4月进一步增长至超过2亿美元。短短一个月时间收入几乎翻倍。同样的增速，在当前的AI应用上几乎很难找到。李思扬说，模型公司会成为AI行业最大的链主公司，这已经成为业内的共识。

03 大厂广撒网

每一轮的技术热潮中，最活跃的投资人非大厂莫属。最近几年，腾讯和阿里几乎联手投资了AI六小龙里的至少5家基模公司，尽管有些已经掉队。

阿里是投资大模型公司最多的大厂。2025年12月以来，阿里参与了Kimi的多轮融资，在c++轮融资额度上，阿里是领投方。

外界不知道阿里最终在Kimi上投入多少金额，不过阿里一向被视为Kimi的最大外部股东。早在2024年年初，阿里以8亿美元投资了Kimi，创下了大模型公司最大单笔融资股东记录。当年3月，阿里还投入4亿美元，领投了MiniMax的的B轮融资。

Kimi的老股东是美团龙珠，从2023年领投Kimi的A轮后，美团龙珠一直参与其多轮融资，最近D轮融资更是领投了2亿美元。美团龙珠投资Kimi的逻辑和李思扬相似，看中的依然是Kimi团队的技术前瞻性。美团龙珠的合伙人王新宇，多次对媒体讲述他第一次见到杨植麟后的印象，杨植麟对模型的认知非常接近第一性原理，整体团队技术前瞻性很强。

除了美团龙珠，Kimi还吸引了新入的财务投资者全球vc机构凯辉基金。这家管理欧洲有史以来最大AI基金公司，更偏好从AI如何重构行业底层逻辑的角度，去投资AI垂类应用或者软硬结合的产品。过去几年来，它从未参与大模型的投资，但是在2026年，它在中国投资的首个模型公司就是Kimi。

公开披露的资料显示，阿里是投资大模型公司最活跃的大厂，几乎投资了除阶跃星辰外的其余所有基模公司（DeepSeek股权份额目前尚未确定）。阿里是MiniMax的重要外部股东，上市前持有13.66%的股份，目前MiniMax披露的数据显示，阿里持股有17%。 阿里还持智谱（上市前）约6%股份，还是已经掉队基模的百川智能、零一万物的股东。

唯独印奇担任董事长的阶跃星辰没在阿里投资的名单当中，让人颇感意外。要知道在AI1.0 时代，阿里曾多次投资印奇创立的旷视科技，是旷视早期重要的战略投资方之一。旷视科技先后冲刺港股与 A 股科创板，均因实体清单、监管与持续亏损等原因未能完成上市。

阿里的真金白银买入，很大程度上是为了算力捆绑。早在2022年，MiniMax一直使用阿里云提供的云端服务。2025年年报披露，未来三年MiniMax每年向阿里云采购交易金额高达1亿多美元。

智谱同样与阿里云签署了深度战略合作协议。智谱的多个版本模型直接在阿里云百炼平台首发，并作为核心模型上架。为保障Kimi C端产品业务在高峰期的高并发请求，Kimi与阿里云深度合作，阿里云为其构建了一套端到端的Agent Infra基础设施体系。

模型性能层面，腾讯自研大模型相较于字节豆包、阿里通义千问仍存在差距。但过去半年，腾讯秉持应投尽投的思路布局外部 AI 模型赛道。其入局大模型投资的节奏略晚于阿里，但投资覆盖面更广，主流大模型创业公司基本均有涉猎。

今年以来，腾讯和阿里领投Kimi的C轮融资、C++轮融资。另外腾讯还重仓了阶跃星辰，在阶跃星辰今年的两轮融资中，腾讯作为老股东也参与了，据公开信息统计，腾讯至少参与了阶跃星辰三轮融资。

腾讯的角色也早已超出财务投资范畴。2026年4月，腾讯云与阶跃星辰正式签署战略合作，明确将AI模型与腾讯音乐、视频、地图等服务深度整合，腾讯的角色也从单纯财务投资延伸至产业协同与产品落地层面。除此之外，腾讯在更早阶段也已布局多家头部模型公司，包括 MiniMax 与 智谱。例如在2023年8月智谱AI的B4轮融资中，腾讯出资约2亿元。2024年12月，又继续参与其约30亿元规模的新一轮融资。

总体而言，腾讯在基础大模型层面一直落后，但在投资模型厂商方面的动作不比阿里少。阿里更倾向于自己做底座，试图在模型层建立统一技术栈，而腾讯更倾向于通过资本与生态绑定多家模型公司，确保自己至少参与了这一轮模型竞赛。