Anthropic的Mythos模型 凤凰网科技讯 北京时间6月24日，据《纽约时报》报道，美国官员表示，在特朗普政府与Anthropic陷入争端之际，美国国家安全局(NSA)已无法使用由Anthropic开发的一款强大人工智能模型，这使得该情报机构失去了一款令其分析人员既印象深刻又感到警觉的工具。该模型在发现软件漏洞方面表现极为出色。 本月，特朗普政府以国家安全为由对Anthropic实施了出口管制。这一行动迫使Anthropic撤回了最先进模型Mythos 5和Fable 5的发布。 当这些最新模型被“下线”时，美国国家安全局的网络安全分析人员正在测试Anthropic工具的各种版本。 即使在美国国家安全局内部，这项受控测试的结果也令人印象深刻。美国国家安全局是华盛顿郊外一座隐秘的堡垒，专门从事针对外国对手的数字间谍技术开发，并保护美国网络免受网络攻击。 Anthropic工具的强大能力及其对美国国家安全局的重要性，在本月的一场国会听证会上得到了凸显。该听证会表明，即使美国政府正与一家领先的美国开发商发生争执，但其行政部门在网络安全领域却越来越依赖最先进的人工智能系统。 在这场听证会上，美国国会情报委员会资深民主党参议员马克·沃纳(Mark Warner)表示，美国国安局局长约书亚·拉德(Joshua Rudd)将军曾告诉他，Mythos“在几小时内就攻破了我们几乎所有的机密系统，而不是需要几周时间”。这番言论在被《经济学人》援引报道后引起了广泛关注。 Anthropic今年首次与特朗普政府发生重大冲突，起因是一份价值2亿美元、用于在机密系统中部署人工智能的国防部合同。在这场备受瞩目的争议中，双方围绕人工智能技术在战争中的使用边界存在分歧，核心问题在于应如何设定规则与限制，来规范人工智能在军事行动中的应用。Anthropic随后被美国军方列为“供应链风险”。 美国国家安全局是最早获得Mythos访问权限的机构之一，这使其处于一种不寻常的位置：测试一款被五角大楼视为构成国家安全风险的产品。该机构一直在持续测试Anthropic的最新产品，直至本月出口管制指令发布。 据美国官员及其他知情人士透露，近几周来，部分政府官员一直在寻求化解五角大楼的这场争端，同时也在努力解决出口管制问题。 白宫和情报官员曾推动Anthropic与美国国家安全局达成一份机密合同，该合同将允许美国国家安全局将该公司的技术用于多种目的，包括情报分析和检测新的计算机漏洞。 不过，这份合同尚未最终敲定。与此同时，一些五角大楼官员希望美国国家安全局能够转而改用其他AI模型。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

5月28日，杨凌示范区举办小麦新品种观摩会推介活动。 陕西日报记者 马腾 摄 　　种子，是农业的“芯片”；粮油安全，是“国之大者”。近日，杨凌示范区围绕小麦、油菜两大主力粮油作物，接连举办多场新品种观摩会与技术交流会，一批高产优质、抗逆广适的“杨凌良种”纷纷亮相，以种业创新筑牢国家粮食安全“压舱石”，为粮油产业高质量发展注入强劲动能。 　　5月26日，在西安市阎良区关山街道长山村，麦浪翻滚，丰收在即。记者跟随农业育种专家走进田间，近距离查看“西农511”小麦的长势。 　　“‘西农511’适应性强、抗性好、品质优，老乡种了心里踏实。”西北农林科技大学教授吉万全话语间满是信心。 　　西安市阎良区金丰公社农业服务有限公司在阎良、高陵、鄠邑等地开展土地托管、半托管服务，面积超4万亩。该公司总经理张宏权从2018年起就与“西农511”打交道，对这个品种了如指掌。 　　“它抗条锈病特别突出，产量高，抗倒伏，遇到‘烂场雨’，发霉发芽的情况也比别的品种少。综合表现真是没的说，我接下来还要扩种！”张宏权说。 　　据了解，“西农511”已连续3年入选全国农业主导品种，2018年以来在黄淮麦区累计推广近5000万亩，堪称“麦田明星”。 　　在河南省南阳市方城县赵河镇平高台村，另一个由校地合作培育的国审小麦新品种“西宛151”同样表现抢眼。这是西北农林科技大学与南阳携手打造的首个国审高产、抗病、优质强筋小麦品种，2024年通过国家审定，目前已推广近100万亩，在主产区单产提升和品质改良方面功不可没。 　　方城县种子经销商孙艳平从事这一行已有20多年，如今是“西宛151”的总代理。她笑着说：“这个品种不但品质好，产量还高，亩产轻松上700公斤，真是为南阳量身定制的好品种！” 　　杨凌持续拓宽种业创新赛道，聚焦油料作物提质增效，全力攻克油菜高产、高含油技术难题，培育优质油菜新品种，助力我国油料产业稳产增收、提质升级。 　　视线转向南方。在江苏省泰州市，杨凌种业企业——陕西荣华农业科技有限公司举办了一场油菜单产提升技术交流会暨“灞油979”观摩会。来自安徽、江苏、浙江的200多名经销商、种植大户、菜籽贸易商代表齐聚一堂，现场观摩“灞油979”大面积种植表现，共同探讨如何让油菜“多出油”。 　　会上，大家围绕油菜产业近年来面临的挑战、市场对品种的新需求、未来发展方向以及提质增产的具体举措，展开了热烈讨论，还分享了品种选优、技术配套、增效关键点等经验。 　　“灞油979”由咸阳市农业科学研究院选育，其生产经营权在第31届杨凌农高会上转让给陕西荣华农业科技有限公司。在国家农作物品种审定区域试验（两年）中，这个品种的产量比对照品种高出11%，含油量达50.24%，产油量提高了25%，一举拿下产量、含油量“双第一”。目前，“灞油979”已在陕西、河南、安徽、江苏、四川、湖南、湖北、江西等多个省份“安家落户”。该品种播期弹性大、开花快、角果膨大快、灌浆快，深受种植户青睐，推广面积从2024年的30万亩猛增至2025年的100万亩。 　　“今年，我们种了大约500亩‘灞油979’，按以往平均亩产500斤算，一亩能收入1500元左右。只要后期种子供得上，我们预计能扩种到1000亩以上。”泰兴市熠欣家庭农场负责人顾勇说。 　　品种的出圈离不开企业持续的科研深耕与全产业链服务。立足市场需求、依托科研资源，杨凌种业企业持续攻关迭代，不断完善配套种植服务，助力良种优势充分释放。 　　近年来，陕西荣华农业科技有限公司依托各大科研院所，先后推广了“沣油737”“秦优1618”“灞油979”等多个知名油菜品种，不仅满足市场和农户对品种、技术的需求，还围绕提质增产目标持续与科研院所联手攻关，挖掘更优质、高效、稳产的新品种。公司协同产业链各方，从产前到产中全链条解决产业发展难题，为油菜种植户提供了一整套“种得好、收得多”的方案。 　　陕西荣华农业科技有限公司副总经理王金龙介绍：“2024年，我们推广的品种在全国的总播种面积接近30万亩。从目前布局看，‘灞油979’的优势种植区主要集中在黄淮区和长江下游区。结合今年各地种植户的反馈，这个品种表现非常突出。” 　　放眼杨凌，近年来这里深入推进种业振兴行动，围绕小麦等主粮作物持续开展育种创新。目前，当地已建成66个省部级以上科研平台，集聚千余名育种研发人才，培育出一大批高产优质、抗旱抗病的“金种子”。这些品种从杨凌出发，走出陕西，辐射全国各大种植区，为保障国家粮食安全、推动现代农业高质量发展贡献着源源不断的“杨凌力量”。（陕西日报记者 马腾 通讯员 行波 唐生辉）

渭南市八度跃动优能馆打造的非遗YOYO剧场成为非遗展示传承的新型文化空间。图为演员在该剧场表演秧歌（5月20日摄）。 陕西日报记者 柏桦 摄 　　凭借创新传统文化表达，陕西本土电影《剪花娘子》一举夺得“夏衍杯”优秀剧本奖； 　　聚焦秦腔艺术发展历程，电视剧《主角》带火陕西地域文化； 　　唐诗博物馆被写入《西安市打造唐诗文化品牌实施方案》，开始筹备； 　　陕西非遗仅一年就新增395项，以总数1161项跃居全国第一方阵； 　　…… 　　2023年6月2日，文化传承发展座谈会上，习近平总书记发出新时代建设中华民族现代文明的伟大号召。三年来，陕西以守正创新的锐气、笃行不怠的担当，将文化强省的宏伟蓝图化为生动实践，一幅从“文化大省”向“文化强省”跨越的壮美图景徐徐铺展。 　　锚定文明赓续高地 守正创新传承文脉 　　中国式现代化是赓续古老文明的现代化，而不是消灭古老文明的现代化。 　　近年来，陕西始终将文化建设置于战略全局的核心位置，以打造“中华文明赓续发展高地”为目标，在时代浪潮中书写文明复兴的新篇章。 　　陕西坚持“保护第一、加强管理、挖掘价值、有效利用、让文物活起来”的新时代文物工作方针，让沉睡的瑰宝重绽光华。 　　在中华文明探源工程中，石峁、太平遗址等考古发掘不断深化，推出了一批实证文明脉络的标志性成果；《陕西省黄帝陵保护条例》等法规相继施行，为文物撑起法治“保护伞”。 　　全国首个革命旧址研究性保护工程——延安革命遗址典型窑洞建筑研究性保护工程启动实施，成为全国革命文物保护的示范标杆；杨家沟等一批保护展示项目落地建设；洋县抗战标语预防性保护项目启动…… 　　三秦大地上的文物与文化遗产，如同蛰伏千年的种子，在保护与创新的滋养下破土而出、发出新芽。 　　“看着这件玉舞人，我仿佛看见了汉代先民对美的追求、对生活的热忱。”5月29日，西安博物院主题展前，湖南游客杜江的感慨道出了文物活化的魅力。 　　2025年，全省370座博物馆以700多场原创精品展览服务游客约7150万人次。从汇集近150件（套）汉代文物精品的“汉并天下——汉代的一统与交融主题展”到“渭水东流——沿河三馆史前文物联展”，再到“陕耀中华”大型原创主题展览，每一扇“文化之窗”都让历史可触、文明可感。 　　陕西非遗保护亦迈上了产业化、富民化的新台阶：陕南陕北民歌在条例保护下悠然传唱，延安国家级文化生态保护区绽放异彩；265家省级非遗工坊带动14.5万人次就业，汉中藤编、绥德石雕等非遗项目成为乡村振兴的“金钥匙”，咸阳茯茶制作技艺更以年产值32亿元撑起富民产业的一片天。 　　“传承不是固守，创新不是割裂。”当电视剧《主角》的热播打破秦腔艺术“地域小众”的标签，让青年观众的关注度激增时，陕西省戏剧家协会主席李梅的话被印证——守正创新，才能生生不息。 　　秦腔的“破圈”探索，正是非遗在新时代焕发新活力的生动注脚。 　　数智赋能重塑形态 新质生产力激发活力 　　科技与文化的深度融合，开辟了“第二个结合”的实践新境。在陕西，人工智能、XR技术等新质生产力正在重塑文化传播形态，激活文化创新动能。 　　今年“五一”假期，虚拟现实电影《玄奘与龟兹》在西影“无界XR影院”引发观影热潮。观众戴上头显设备，便能瞬间“穿越”时空，以第一视角亲历丝路风云。这不仅是观影方式的变革，还是传统文化创造性转化、创新性发展的鲜活实践。 　　从运用XR技术复原秦陵地宫的《帝国密码——秦始皇陵》，到数字化改造让古老石碑拥有“动态说明书”的西安碑林博物馆，科技打破传统展览的时空限制，为文物筑起“数字防火墙”。 　　面对历经沧桑的西安城墙，国内首创的“数字方舱综合管理平台”化身全天候智慧守护的“数字医生”。而在长安十二时辰主题街区，AI换装镜只需0.3秒便可精准匹配唐风妆发，让游客“一秒入唐”。 　　如果说前端应用是“面子”，那么硬核的技术底座则是“里子”。依托全国首个省级文旅AI大模型“博观”，实景演艺《赳赳大秦》AI智译平台为中国故事的国际传播架起了桥梁；年服务游客突破1000万人次、交易额超48亿元的数智文旅营销平台，将“通用模型能力”高效转化为“垂直行业价值”，以科技为翼带动陕西文旅产业加速腾飞。 　　2025年，陕西8个重点文旅产业链群总营收达9400亿元，同比增长8.7%；42个重点数字文旅项目落地，万亿级产业集群加速成形。与此同时，全国首个虚拟现实电影技术创新中心落地、西安XR电影产业基地建成投用，华为·陕文投文旅人工智能联合创新中心挂牌成立，共同构成了推动文旅产业向数字化、智能化加速演进的创新矩阵。 　　一系列变化的背后，是陕西系统推进文化数字化的谋篇布局：让科技的触角伸向文化遗迹、融入城市肌理与大众生活，让五千年的文明基因乘着数字化的东风，跨越山海，与时代同频共振。 　　惠民出海齐发力 共绘文明交流图景 　　文化发展，需滋养民心，亦要远播四海。 　　陕西锚定“15分钟公共文化服务圈”建设目标，推动文化服务向基层扎根，省文化馆曲江馆区、长安书院等文化地标拔地而起，185家“城市书房”分布各地，五级公共文化网络全域覆盖，让高品质文化体验触手可及。 　　从“政府端菜”到“群众点单”，文化服务更精准、更暖心。书香浸润的全省阅读文化节、每年开展1.6万余场的“我们的中国梦——文化进万家”活动、全网曝光量突破11亿次的宁陕县“村光大道”文化IP……多元供给如甘泉般滋养着群众的精神家园。 　　5月21日，“幸福花开”群众社团专场演出在西安城市运动公园开启。陕西群文工作者昂扬的精神风貌、专业的艺术水准让现场观众由衷感叹：“这样的文化福利，暖到了心坎上！” 　　陕西的文化视野始终面向世界。近年来，秦兵马俑作为“国家名片”巡展四方，舞剧《青铜》在巴黎绽放光彩，“华阴老腔”响彻国际舞台，丝绸之路国际电影节、艺术节等品牌影响力与日俱增…… 　　2026西安丝绸之路国际旅游博览会累计吸引12万余人次进馆参观体验，现场交易额达3191.46万元；第十一届丝绸之路国际艺术节汇聚84个国家和地区的1900余名艺术家，线上传播量过亿。2025年，陕西实施对外文化交流项目25个，达成海外合作意向214项，入境游客92.67万人次，文旅收入超百亿元。 　　中华文明的包容与开放，决定了其兼收并蓄的胸怀。当文脉传承与时代创新同频共振，当惠民温度与开放格局相映成辉，陕西正以文化自信为笔，以守正创新为墨，为文化强省建设写下生动注脚，为中华文明永续发展贡献陕西智慧。（陕西日报记者 柏桦 赵茁轶）

凤凰网科技讯 6月24日，大众点评必吃榜10周年盛典举行。美团副总裁、点评事业部总经理陶雪璇在媒体交流中表示，相比体量更大的互联网产品，大众点评的评价更像社区公告板。“评价既不属于商家，也不属于用户，同样不属于平台，平台更像是帮整个社会体系去维护这个公共公告板而已。” 陶雪璇强调，大众点评对AI评价的态度非常明确，是反对和抵制的，因为AI评价不应出现在社区公告板上。“AI可能话术很漂亮，但它没吃过那顿饭，而且AI在真正应用环节的幻觉问题依然非常严重，这会影响评价的真实性。”

凤凰网科技讯 6月24日，据彭博社报道，高通公司周三表示，将以大约39亿美元股票收购Modular⁠，借此增强其人工智能软件能力，助力其拓展数据中心业务。 高通 高通在周三的一份监管申报文件中称，双方计划于2026年下半年完成交易，届时高通将向Modular的股东发行1920万股股票。彭博社此前报道称，双方正在洽谈一项价值约40亿美元的交易。39亿美元的数字是基于高通周二204.13美元的收盘股价计算得出的。 高通在监管文件中的一份声明中表示：“Modular提供了一个开放的、原生AI软件栈，使AI能够在各种硬件架构上高效运行。Modular的平台由曾参与打造当今大量AI基础设施的工程师构建，其统一平台可在多种类型的芯片上以行业领先的性能运行模型。” 高通表示，Modular的技术能够让客户在提供人工智能服务时拥有更大的灵活性，既可以通过云端处理用户请求，也可以直接在智能手机和其他终端设备上完成运算。在这种架构下，软件需能够在不同供应商的多种芯片上运行，因此需要一个开放的系统。相比之下，英伟达的一些竞争对手认为，英伟达的产品是封闭的，其设计目的在于锁定客户。 目前，高通股价在周三纽约盘前交易中上涨1.3%。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

出品｜虎嗅科技组 作者｜宋思杭 编辑｜苗正卿 头图｜视觉中国 虎嗅注： 2026年，AI的未来已经照进现实，增长、收入与商业化能力，越来越成为AI公司关注的指标。 当行业深陷模型价格战与Token增长叙事时，零一万物选择了一条更面向未来的路径。零一万物首席执行官李开复的目标不是成为下一个OpenAI，而是成为从中国走向世界的Palantir。 因为真正决定AI公司未来的，不只是消耗了多少Token，而是谁能把AI真正嵌入企业核心业务，重构决策、运营与增长。 这是虎嗅WAIC“追踪Token商业新范式”系列文章第5期。 在零一万物过去近乎“沉寂”的一年里，李开复见了上百位CEO。其中国内外CEO各占半数。 这些一号位里，有政府，也有能源巨头、跨国农牧集团、银行、物流公司与大型制造企业。李开复会飞往中亚、东南亚、中东、欧洲，甚至非洲，去和总统们和企业 CEO 们聊天。也就在虎嗅与李开复对话的那周，他刚准备启程前往越南，开始新一轮密集拜访。 一年飞往全球各地见上百位CEO，听起来是一件几乎很难完成的事情。但今年已经65岁的李开复告诉虎嗅，“去年在瑞士，我两天就约了30个CEO。” 过去一年里，李开复不愿意像一些SaaS企业一样，为企业改造客户、财务或者做某一个Agent，这些“辛苦钱”不是零一万物的目标。 在他看来，某一个环节的AI改造，并不足以真正改变一家企业的竞争力。见了100位CEO后，李开复告诉我，“CEO真正关心的，不是多装几个软件，而是收入、利润、增长率和风险。所以，零一万物关心的是，AI能不能直接改变一家公司的财报。” 虎嗅获悉，零一万物2025年订单规模约5亿元，而2026年合约统计已达15亿元。与此同时，公司也正在筹备新一轮融资，并为2027年IPO做准备。 再次见到李开复，他呈现出一种更加务实、更加专注，也更有信心的态度。 同时，也就在零一万物过去保持沉寂的这一年里，大模型行业的竞争逻辑发生了剧烈变化。 DeepSeek出现之后，国内基础模型竞争进一步向少数头部公司集中。模型价格快速下探，Token价格不断下降，训练成本与算力消耗却仍在持续攀升。对于大多数大模型公司而言，继续做“下一个OpenAI”，已经变成一场越来越重的资本战争。 “如果想做到第一，需要融多少钱？成功概率是多少？这是一个商业问题。”李开复说。他很早就意识到了这一点。 所以，今天零一万物对标的不是OpenAI也不是Anthropic，而是Palantir。这是一家面向政府和关键行业客户，提供数据整合、复杂决策支持和业务执行系统的软件平台公司。 而零一万物并不会面向美国市场，相反，李开复过去一年经常往返欧洲、中东、亚太。 从去年起，零一万物主动调转方向并瞄准“主权AI”这个国内少有人耕耘的赛道。 在这背后，隐藏着他对中国To B市场一次新的判断。 过去十多年，中国To B一直是最难做的生意之一。SaaS长期面临低付费、长周期、重交付的问题；大量企业习惯“最低价招标”；很多AI项目最后都停留在几十万元做一个客服Agent”。 但李开复认为，生成式AI驱动的 AI 2.0会让中国ToB出现一次崭新的爆发机会。 他判断，中国ToB出现爆发的机会，还需要同时满足几个条件：1）企业一号位必须‘觉醒’；2）中国企业需要为结果付费，而不是习惯低价招标；3）AI创造更大的、可量化的价值；4）AI落地成本需要大幅下降（如POC周期）。 只不过，这些信号目前并未全部出现。而在此之前，李开复已经做了关键的几件事，除了见上百位CEO，他还在探索其他模式，如去哈萨克斯坦会见总统，以该国人工智能发展委员会委员的身份带领零一万物团队亲自参与当地AI体系建设；再比如，和正大集团建立“合资公司（JV）”万蜂智能，让 AI 下农场养鸡生蛋改善营收指标”。 零一万物是曾经的“大模型六小虎”中最独特的一家，它的独特在于创始人李开复本人，也在于它是唯一一家没有像其他AI公司一样频繁融资，也没有卷入大规模烧钱的基础模型战争。甚至直到今天，它依然是少数没有引入太多外部资本的大模型公司之一。 而当今天头部AI公司仍在试图成为中国版OpenAI或Anthropic时，进入花甲之年的李开复则重新回到了自己最熟悉的事情，做中国的Palantir，全面转型To B。 以下为虎嗅与零一万物创始人兼CEO李开复的完整对话： 一年时间见了上百位CEO 虎嗅：零一万物从坚持预训练、做基座模型，到一号位工程，这个转变是怎么发生的？ 李开复：本质上还是商业判断。基座模型是一场资源战争，而且最后一定会行业集中。我们当时就在想，如果想做到第一，需要融多少钱？成功概率有多高？这是不是适合我们继续打的一场仗？ 后来我们发现，无论是To C还是传统To B，其实都不好走。To C的问题是流量，大厂太强；传统To B的问题，则是大量项目都停留在几十万、上百万的招标生意。比如客服、财务、法务Agent，可能只是省掉几个助理、十个客服，但企业真正的竞争力没有变化。 我们一直不想做这种“做一单赔一单”的生意。后来我们慢慢意识到，真正的大机会，不是卖Agent，而是帮企业做AI转型。 虎嗅：那为什么后来开始强调“一号位工程”？ 李开复：因为越来越多灯塔客户一号位关注点变了。一开始他们问的是：“能不能帮我做个Agent？”后来变成“如果竞争对手抢先AI化，我怎么办？” 这两个问题不是一个量级。做 Agent 是工具问题，AI 化是战略问题。战略问题不可能从 CIO 开始，只能从一号位开始。 过去很多企业把 AI 当 IT 项目，以为买个软件、上线几个智能体就是 AI 转型。把 AI 塞进旧流程，等于给马车装火车引擎；但今天我们越来越确定：AI 不是给旧流程装插件，而是重写一家公司的组织、流程和决策方式。而这种重构只有一号位能拍板。 过去一年，我见了上百位CEO，国内国外各占一半。很多企业已经意识到，如果再错过AI，后果会比错过移动互联网更严重。 而这也是零一万物为什么强调“一号位工程”。真正的大单，不是做一个几十万的Agent，而是帮助一家企业进入AI时代。一个 Agent 解决一个点，一号位工程解决的是一家公司的下一代竞争力。 虎嗅：零一万物今年订单目标从5亿元增长到15亿元，这中间最大的变量是什么？ 李开复：最大的变量，是我们在国内和国外，都找到了拿大单的入口。 国内主要是一号位工程。比如已经公布的武汉、内江项目，本质上都是地方政府在推动国家“AI+”落地。我们的方案不是单纯卖一个Agent，而是提供一整套AI Agent平台、私有化部署能力，以及后续在当地国企、民企的推广能力。我们做的不是把 AI 放进一个项目，而是帮地方政府把“AI+”变成基础设施。 国外的一号位工程则是另一种落地。很多传统行业其实并不懂AI，我们也未必一开始就懂他们的行业，但双方结合以后，问题就有机会被解决。只要能接触到一号位，只要他愿意相信AI转型，就有机会从咨询切入，再进入真正落地。 我们的收费会低于麦肯锡，但和传统咨询公司不同的是，我们不只做PPT ，我们能帮客户搭团队、建系统、做Agent。甚至进入现场一起改流程。咨询公司交付的是方案，我们交付的是结果。 所以它不是一个简单的软件项目，而是一整套AI转型方案。几十万的 Agent 是工具，千万级的一号位工程，买的是下一代竞争力。 虎嗅：所以你后来开始大量接触CEO？ 李开复：过去一年，我一对一见了上百位CEO；如果算上一对多的演讲和交流，数量还要多很多。 最开始，我们按行业聊。你做矿业，我帮你提升储量；你做养殖，我帮你降低鸡的死亡率。 后来我们发现，每个行业不同，但企业管理层的核心问题是共通的：比如CEO怎么管理公司，CFO怎么管理财务和投资，CMO怎么做品牌和增长。 所以我们开始思考：每一个CEO 可能都需要一个“超级智能体”。它像一个无限精力、无所不在的超级助理，可以参与所有会议、读取所有数据、理解整个组织。 过去的管理靠层级传递，未来的管理靠智能体穿透，只会传递信息的中层不再需要了。 这也是我们后来把这些能力产品化的原因。未来会有卖给CEO的AI、卖给CFO的AI、卖给CMO的AI。因为这些需求是跨行业通用的，而且真正能创造管理价值。 行业 Know-how 不同，但管理痛点相通；真正可复制的，不是一个行业方案，而是一套 AI 管理能力。 虎嗅：这100 多位CEO有多少国内，多少国外？国内市场和国外市场，哪个更难突破？ 李开复：国内外约各占一半，坦率说，国内肯定更难突破。 因为很多技术公司会有一种误区：“我把最好的技术做出来，客户自然会来。”但商业有两个最基本的真理：第一，要真正理解客户需求；第二，一个公司最终还是要回答：你的财务报表能不能成立。 很多CEO真正关心的，不是多几个软件、少几个客服，而是收入、利润、增长率、产品周期和风险。技术公司谈能力，CEO 看结果；技术公司讲参数，CEO 看财报。 所以我们后来做的事情，其实是不断去见一号位。过去一年，我飞了很多地方，包括中东、中亚、东南亚、欧洲、非洲，核心目的就是和企业的一号位直接聊天。因为只有见到CEO，真正理解他的业务、组织和真实问题，你才有机会设计出真正有价值的方案。 AI时代还有一个变化：定制化从来没有这么容易。过去做一个定制化Demo很难，但现在，从Demo到可落地的产品，可能只需要一天、一周或者一两个月。 所以今天其实不一定非要做一个标准化产品，再卖给所有人。很多时候，真正有价值的是量身定制。AI 2.0时代，定制化不再是低效率，定制化本身可能就是新的规模化的必备条件。 虎嗅：所以零一万物现在更像是在做“AI转型”？ 你觉得现在很多AI公司最大的问题是什么？ 李开复：对。更准确地说，我们做的是AI 转型的基础设施。 我们后来发现，每个行业虽然不同，但很多CEO面对的问题是共通的。比如组织管理、战略执行、人才流失、风险判断。 所以我们后来开始做一些更通用的东西。比如我在公司做的开复AI。它可以读取会议、分析组织、发现关键人才、预警离职风险，甚至帮助做战略推演。过去这些事需要一个非常强的特助，但人不可能参加所有会议，也不可能理解整个组织。AI可以。 过去 CEO 靠人汇报看公司，未来 CEO 靠 AI 穿透组织。 行业千差万别，但一号位的痛点高度相似；真正可复制的，不只是行业方案，而是管理智能。 虎嗅：你觉得现在很多AI公司最大的问题是什么？ 李开复：很多公司现在还是两种思路。一种是做模型，变成token factory；一种是做Agent，然后等客户来招标。但我们后来发现，等客户开始招标的时候，很多时候已经晚了。 因为AI变化太快了。如果你只是等传统企业告诉你“我要什么”，那其实是在看后视镜开车。 真正重要的是，不是响应客户今天写出来的需求，而是提前理解客户明天会遇到的问题。AI 公司不能只做需求的承包商，而要做未来问题的定义者。 虎嗅：过去一年你见了上百位CEO，这种生意听起来其实很重。成单率大概是多少？你怎么分配时间？ 李开复：现在成单率大概在10%到15%。其中，管理类AI工具的成交率会更高，因为企业会更容易理解它的价值；但如果是纯咨询，很多人还不一定理解为什么需要。 不过我不会花特别长时间去单独见一个人，而是用高密度方式建立连接。比如我下周去瑞士，两天可能就会见30个CEO。一般会先做一场演讲，有兴趣的人会主动来找我；有些是我对他感兴趣，我会再主动去追。很多是团队提前联系好的，也有论坛、闭门会这种场景。 所以过去一年，我其实是通过这种高密度方式，快速建立大量连接。但核心不是多讲，而是：先研究对方，多听少讲。因为今天AI变化太快了，很多时候客户自己都不知道真正需要什么。 所以很多情况下，我们其实是在跟CEO聊完以后，再为他量身设计一个方案，甚至改造已有产品。很多企业缺的不是一个 AI 工具，而是一个能站在一号位旁边、帮他判断怎么用 AI 重做业务的“首席 AI 战略官”。 零一万物想成为Palantir 虎嗅：商业化加速以后，零一万物内部开始强调DRI（单一责任人），这中间有什么关联吗？ 李开复：过去很多manager，本质上是在传递信息、协调流程、管理人。但当AI已经能完成大量执行工作时，组织里最稀缺的就不再是“管人”的人，而是能带着AI worker 把问题解决掉的人。这也是我们后来提出DRI（直接责任人）的原因。 一个优秀的DRI，加上几个AI worker，执行效率可能已经超过过去一个传统团队。所以未来组织一定会越来越扁平。很多传统管理层的价值，过去来自“上传下达”，而 AI 会把这件事快速压缩。 所以 “只会管人”的管理层会越来越危险，真正重要的人，是会管理 AI、指挥 AI、对结果负责的人。 AI转型最终改变的，也不只是工具，而是公司的权力结构、组织架构和工作流。未来的公司，不是把 AI 塞进旧组织，而是从第一天起就要变成 AI-First。 虎嗅：现在很多大模型公司都在对标OpenAI、Anthropic，但零一万物一直在提Palantir。为什么？零一万物和Palantir最像的地方是什么？ 李开复：我们做的事情，本质上和Palantir很像。很多AI公司现在做的是工作流优化，比如做一个Agent、一个工具、一个流程自动化。 但我们更关心的是，怎么改变一家公司的核心指标，比如收入、利润、增长率、风险。这其实也是Palantir的方法论——不是让人更快做一件事，而是提高这家公司赚钱、决策、增增的效率。 很多人去年都在用DeepSeek，手机上很好用，但放到企业里以后，经常没人用。原因很简单：模型其实像一个非常聪明、但刚毕业的学生。它再聪明，也不了解这家公司的组织结构、业务流程、决策关系和数据系统。不懂公司，就只能聊天；懂了公司，才可能创造价值。Agent护城河在哪里？ Palantir最核心的东西，其实就是Ontology。比如，谁向谁汇报、哪些数据最重要、哪些决策谁说了算、一个VP离职后，组织怎么变化、公司真正的核心流程是什么。这些东西过去都只存在于人脑里、会议里和 Excel 里。 但如果AI真正理解了这些，它才能真正进入企业。这也是我们和Palantir最像的地方。我们不是一次性交付一个项目，而是在做AI platform。客户不仅可以用我们的平台快速做Agent，我们也可以继续帮他们做更多应用。所以长期来看，我们真正想做的，不是卖一个Agent，而是帮助企业完成AI转型。Agent 解决的是一个点，Ontology 加平台升级的是一家公司。 虎嗅：Palantir这一路走得并不算顺畅，你预测，零一万物会面临什么？ 李开复：我不觉得Palantir 这一路不顺畅。它只是做得太早了。很多人过去把它看成系统集成商，直到AI真正起来，大家才发现，全世界都在它当年选择的方向走。 我觉得未来也是一样。真正长期有价值的，不是卖一个Agent，而是帮助企业完成AI转型。Agent 会被复制，工具会被替换，但谁真正进入企业核心业务、改变它的指标和组织，谁才 是 AI 2.0 浪潮中的真正赢家。 虎嗅：为什么零一万物会选择“主权AI”这个方向？这件事现在国内其实很少有公司在做。零一万物的特殊性在哪？ 李开复：首先，在零一万物成立之前，我已经长期在给很多国家做顾问，所以他们本身对我是熟悉的，也有信任基础。接触下来我发现，这些国家虽然诉求不同，但有一个共同点：他们都希望拥有自主可控的AI能力。 因为很多国家会担心，如果底层技术、模型、数据和应用全部掌握在别人手里，未来就一定会被别人主导。过去很多时候，这个“别人”就是美国。他们真正想要的，是建立自己的 AI 主权。 但与此同时，每个国家又会有自己的特殊需求：语言、文化、教育体系、政府流程、产业机构都不一样。这些问题，其实都不是一个标准化API能解决的。 很多国家后来也会发现，直接买GPT，并不意味着它真的适合本地社会、教育和文化。所以我们后来走的是一条“共创”路线。无论是国内还是海外，只要是大的To B、To G客户，我们都愿意一起做，甚至愿意成立合资公司。 因为很多时候，他们需要的不是一个模型，而是一整套从模型、平台、部署到本地化落地的完整方案。不是每个国家都需要重造一个 OpenAI，但每个国家都需要一个自己说了算的 AI。而这件事，现在像零一万物一样真正愿意做、也能做的公司，其实并不多。 虎嗅：有注意到你们把哈萨克斯坦作为主权AI的一个样本。这个案例具体是怎么做的？ 李开复：哈萨克斯坦其实是一个很典型的主权AI案例。一年多前，我受邀进入他们的AI Council，参与给总统层面的AI建议。也是在那个过程中，我开始真正理解他们需要的，不是一个通用模型，而是一套能服务本国治理、产业和社会的 AI 能力。 后来我们发现，他们有一个非常真实的问题是语言。哈萨克斯坦并不是单一语言环境，它实际上是俄语、哈萨克语、英语混合使用，尤其语音场景更复杂。但很多主流大模型，对这种多语言混合场景的支持其实并不好。 所以后来我们帮他们交付了一个模型，专门解决这种多语言、混合语音的问题。当时在这个方向上，效果已经是全球最领先的一批。更重要的是，这并不一定需要从零训练一个基础模型。主权 AI 不是每个国家都重造一个 OpenAI，而是让这个国家拥有自己可控、可用、适配本地社会的 AI 能力。 虎嗅：“主权AI”这套方法论，未来可以复制到更多国家吗？它能形成规模化吗？ 李开复：当然，国家不像互联网产品，不可能做到几百个市场。全世界就这么多国家，如果能复制到三四十个国家，已经是非常大的规模；哪怕只做七八个国家，也会是非常大的收入。 本质上，一个国家和一个企业，面临的是同样的问题，怎么完成AI转型。只是国家级AI转型更复杂。它既有共同需求，也会有自己的特殊问题。所以最后还是回到同一个问题：你愿不愿意真正花时间听懂他们的需求，并且为他们量身定制。而且这种事情，必须是一号位工程。国家级项目，最后真正能拍板的人，一定是总统、总理或者部长等。 虎嗅：中国To B一直被认为是一门难做的生意。站在今天这个时间点，你觉得AI带来的To B机会已经爆发了吗？ 李开复：我觉得还没有完全爆发，但已经到了爆发前夜。 过去一年，一个很明显的变化是，中国和美国的传统企业都开始意识到，AI可能是比互联网更大的机会。但两边最大的差异，在于付费习惯。美国企业愿意先投入。哪怕一年投入1000万美元甚至1亿美元，只要看到效果，就会持续投入。 而中国企业过去更习惯招标逻辑。比如做一个Agent，先问最低多少钱，30万元能不能做。这种差异会直接影响行业发展速度。 不过我认为，这个问题未来会被解决。关键在于，AI到底能创造多大的价值。如果AI只能帮企业省几个客服、几个助理，企业当然不会投入太多。但如果AI能够直接影响收入、利润、增长率这些核心指标，企业最终一定会找到买单的方式。AI 省成本不稀奇，稀奇的是AI 改善财报，要想做成只能做一号位工程。 虎嗅：那中国To B真正爆发，需要哪些前提？ 李开复：我觉得有几个条件。第一，要出现真正的灯塔客户。大家看到同行通过AI创造了明确价值，自然会跟进。To B 市场从来不是被教育出来的，是被结果点燃的。 第二，要把交付速度提上来。如果过去一个POC要做三周，现在能缩短到一天；过去落地要六个月，现在能缩短很多，那整个市场都会被激活。 第三，要出现一些跨行业可复制的应用，比如开复 AI 之类的管理工具，不同行业都可以使用。如果既能创造价值，又能快速复制，市场就会进入一个新的阶段。 我比较担心的是，美国企业觉醒的速度比中国更快。过去一年，美国越来越多企业的一把手已经开始亲自抓AI。而中国很多企业，还停留在CIO做项目、做Agent的阶段。 但我相信，当越来越多企业看到AI带来的实际价值以后，中国To B市场最终也会进入快速增长阶段。真正的拐点，不是企业开始试用 AI，而是一号位开始用 AI 重写组织和财报。 2027年奔赴IPO 虎嗅：现在很多大模型公司都面临一个问题：收入增长很快，但亏损也很高。零一万物现在做的这套模式，利润是怎么计算的？ 李开复：我以前说过，所有AI 2.0公司，最终都会面临一个灵魂拷问：你的财务报表讲不讲得过去，包括你的收入、利润，以及你的估值，最后能不能真正匹配。 我们认为，零一万物可以回答这个问题，因为我们的逻辑，更接近一家健康的 AI 2.0软件公司。我们既有ARR，也有项目收入。在这个基础上，再因为AI带来一定premium。更重要的是，我们的模式不像基础模型那么重。 很多基础模型公司，需要长期投入巨大算力、训练和推理成本，但我们现在更多做的是AI transformation、主权AI、企业级AI platform，这些业务带来的，不只是收入增长，而是更健康的收入结构。能被客户持续续费的价值，才是正确的商业模式。 虎嗅：所以零一万物接下来会进入利润阶段？ 李开复：我们希望明年某个季度能够实现盈利。 接下来我们会有几个增长点。第一，ARR占比会越来越高；第二，主权AI会进入持续计收阶段；第三，增长速度还会继续加快。To B业务一开始会有冷启动，但真正跑起来以后，复购、扩容、平台化都会把增长推起来，且越来越快。 虎嗅：零一万物过去融资并不高频。接下来新一轮融资，以及IPO，对你们意味着什么？ 李开复：融资和IPO，本质上都是阶段性目标，是新的起点。 一家技术公司正常的发展路径，一定是先做好技术、再找到PMF；再找到收入；然后让收入增长；最后进入利润阶段。我们现在正在进入这个阶段。 但上市本身并不是我们的最终目标。 我们现在做的事情，有机会真正留下长期价值：帮助一些国家建立AI能力；帮助一些企业完成AI transformation；帮助一些原本可能被AI淘汰的人，重新找到自己的位置。 很多公司会说“我们要实现AGI”。但对我们来说，更重要的是，怎么让更多企业真正用好AI。因为今天世界最大的挑战之一，其实是AI带来的不平衡。很多国家、很多普通人，其实正在被AI甩在后面。 AGI 是远方的灯塔，但普惠 AI 是今天的责任。模型会迭代，估值会波动，泡沫会破；但如果我们能帮一个国家、一个企业、一个人接上 AI 2.0时代，这件事十年后依然重要。

继《置身钉内》后，有美团员工受此“鼓舞”，写下《置身团内》。近日，有疑似小米员工有感而发，挥洒出一篇“置身米内”。 文章主要道出了小米手机高端化战略的困境、企业发展高度依赖雷军个人能力以及校招人才大量流失的深层次危机。 随着《置身钉内》引起的轰动，越来越多的大厂员工开始用“置身X内”的文风痛批“自我视角”下的企业弊病。 “置身X内”会不会在互联网行业形成风气？是不是往后大厂员工离职、企业发展遇瓶颈，员工是否都会不约而同地留下一封动辄上万字的长文，以警示后人？ “置身X内”系列已有形成风气之势 钉钉、美团、小米“神文”陆续出现 “置身米内”同其他两篇文章无异，都是员工发长文批评企业。篇幅虽不及《置身钉内》，但字数不在少数，重点是剖析小米的根源问题。 （作者部分原文） 作者表示，当初入职小米，对小米汽车反哺手机、推动小米手机高端化抱有很大信心。如今，新一代小米SU7、YU7、玄戒芯片已落地，但手机高端化仍面临挑战。 文章将雷军类比为“西楚霸王”项羽，个人能力极为突出，亲自操盘的产品线必出爆款；但同时暴露致命短板，企业高度依赖创始人，难以培养出能够独当一面的核心二号人物。 除上述问题，作者直言，小米身患两大核心危机，高强度加班但薪酬跟不上，致使校招人才大量流失；其次就是起步为亲民低端路线，短期内成果见效，但后期低端转高端难度极大。 此外，针对以上结症，作者为小米开出“药方”： 1、正视应届生价值，提高薪酬、完善技能培养； 2、善待内部员工，给予员工适当关怀； 3、增加人员编制分摊工作，提高效率，减少加班。 网友们看了这篇文章后，给出的评价是不如《置身钉内》深刻。但对这位小米员工自己而言，字里行间流露出的真情实感，也称得上是“肺腑之言”。 《置身团内》属三篇文章中，字数最少，影响力、传播力虽不及《置身钉内》，但也值得拿来细读，一起看看一个基层员工眼里的“美团”。 （作者部分原文） 作者自称作为美团到餐基层产品，指出公司在“强执行、强管控”的组织基因中，催生出内部低效结构，一线产品岗沦为单纯传声筒，对新人成长“百害而无一利”。 其次，作者认为，美团手握海量本地生活数据，但未完成资产化，平台仅以线上转化率为单一判断标准，催生低价、低质套餐；内部对AI的理解停留在 “许愿池化”，把AI当成高级外包工具，无法真正智能化。 最后，作者指出，美团百团大战靠控制成本、强效执行取胜，但如今，餐饮商家不再单纯依赖低价流量获客，这种管理模式弊端日渐突出。反观抖音能给商家新预期增长，美团固守听话、压缩创新资源的组织文化，难以应对当下本地生活竞争。 全文字数不算多，2000字的“谏言”在“置身X内”系列中，算是言简意赅了。 而“置身X内”的鼻祖《置身钉内》，这篇重磅“神文”，全文长达7.5万字，大部分人可能没完整看过原文，但江湖上到处都是它的传说。 （作者部分原文） 文章作者为钉钉ONE项目核心产品经理滕雅辛（花名幽素）。ONE是钉钉8.0配套旗舰AI工作首页，全文以时间线复盘项目全周期：立项上线、日活破300万，再到收缩拆分。 文章一经发表立刻引爆全网，以至于钉钉副总裁马锐拉离职时，受此启发，仿照此文写篇了《置身钉外》，表达了对《置身钉内》的思考，反复强调“心疼”。并对“员工第二”的价值观念产生质疑。 而文章真正的影响力不止于此，此文还引发了阿里合伙人委员会的关注，批评钉钉管理方式，直接指出这“不是阿里文化该有的样子”，尊重个体价值才能创造客户价值。 随后，阿里集团宣布了对钉钉管理层的调整，无招卸任钉钉CEO，92年技术极客陈宇森接棒。 时至今日，由《置身钉内》引发的热潮还未褪去，美团、小米......下一个“置身X内”又会是谁？ 业内早有长文先例 大厂员工一言不合就写作文 《置身钉内》并非业内首例员工长文，阿里早有传统。 2025年6月，钉钉资深产研负责人元安离职前在阿里内网发布万字长文，直指钉钉战略摇摆、中层唯上文化、审批流程臃肿、创新项目被短期KPI扼杀、无效内卷等问题，全文以项目复盘为外壳，系统性批判组织管理弊病。 事件影响极大，文章全网刷屏，马云亲自在内网回应，阿里内部启动一轮组织文化自查。 2022年，阿里云离职员工长文，批评重销售轻技术、高压末位淘汰、人才流失，引发云业务内部薪酬与考核制度调整。 2021年，淘宝中层员工万字帖，吐槽大促形式主义、跨部门甩锅、管理层脱离一线，内网限流但外泄，推动淘宝精简汇报流程。 除了阿里，京东、百度等互联网公司，“员工长文”事件也是屡见不鲜。 网传京东于2019年、2022年、2023年均发生过员工内网长文事件。 2023年，零售运营千字内网长文，痛批战略臃肿、部门内耗，这篇更是得到刘强东本人的回复。 2022年，技术岗离职长文，吐槽业务频繁砍改、管理层重PPT轻落地，推动京东技术线减负； 2019年，仓储中层万字帖，批判管理层压榨一线、绩效分配不公。 京东这边儿相当热闹，百度那头儿更十分精彩。 2025年，有百度前员工在离职三周年之际，发长文称，百度内部存在重形式轻实质” 的风气，同时公司内部存在人才结构老化的问题； 而早在2013年，有百度前员工离职一年后，千字长文控诉公司技术开发封闭、KPI压榨、频繁开会但多为无效沟通。 细数下来，互联网界员工发长文批评企业的例子，不在少数，而今天的“置身X内”系列不过是前辈们玩儿剩下的。 但是随着美团、小米员工有意无意对类似《置身钉内》文风、体裁的模仿与追随，看得出来，“员工长文”风气正在形成，或者已经形成。 但员工们的“剖白”不是写出来就算完了，对于此类现象，背后的影响才是我们需要思考的。 “长文效应”或对企业针砭时弊 或小题大做，堵塞谏言通道 “员工长文”的爆火，让大厂之外的我们有机会看到个体微观视角下的大企业内部存在的隐疾、弊病。员工公开痛批公司的行为，撕开了大厂光鲜外表下的伤口，让问题暴露在阳光下。但长文风格一旦形成风气，价值大打折扣，一定程度上，会阻碍谏言。 大厂员工体量庞大，层级制度明确、森严，虽然大家现在互称“同学”“老师”，表面上关系平等、距离拉近，但彼此心里明白，“老总”“老董”们绝大部分时候，就是不能触碰的权威。 正所谓“知屋漏者在宇下，知政失者在草野”，高层、大佬儿们越是位高权重，手底下的人为了美化业绩，往往选择“报喜不报忧”。 管理者们就容易脱离基层，脱离实际，无法掌握公司真正的运转情况。 而基层员工的千字、万字“谏言长文”，刺耳直白，但实为“肺腑之言”，小人物们不在风暴中心，往往能跳出事外，不受干扰，保持独立思考。钉钉、美团、小米员工们对企业的批判，也许并不全面，却是基层从业者对企业的细微观察，敢于揭露问题，批判企业固有顽疾，才更有利于及时止损，以盼长期发展。 然而，大厂员工离职动不动就给老东家留下一篇长文，未必就是好事。 久而久之，员工长文吐槽企业形成风气，很可能发展为一种“要挟”企业，谋求自我利益的工具，并非就是真心为了企业发展忧虑。 基层员工固然对基层情况再熟悉不过，但企业管理涉及诸多层面，员工“感天动地”的鸿篇巨制，未必能反映出公司当下的主要问题，所以对于公司整体的全局把控，显然是高层更了解。 而《置身钉内》之所以爆火，其实是乘了阿里“员工长文”传统的风，文章具体说了什么，是企业内部应该关注的。而对于旁观者来说，“写长文这个行为”比“写了什么”更值得关注。职场中，没有什么比员工英勇谏言，直戳企业痛处的事，更值得歌颂了。 现在我们看“置身X内”系列还觉得新鲜，但“员工长文”一旦形成风气，泛滥成灾，价值折损，谏言效果就会大打折扣。 《置身钉内》作者的呐喊，可能憋闷已久，不得不发。但如果大厂员工都跟风效仿，可能没有深刻见解，但也要为个人的小牢骚鸣不平，到最后罕见珍贵的员工谏言成了稀松平常的吐槽大会，外界读起来甚是乏味，造成“员工长文”失去关注，会不会无形中埋没了真正的谏言？ 无论是早期的“员工长文”，还是如今的“置身X内”系列，本质上都暴露出大厂缺乏沟通机制，以及上位者对基层员工意见的漠视，逼的大家用这种形式发声、引起关注。 但无论多大的企业，哪怕是全球知名的百年品牌，都最忌讳刚愎自用，不听取批评，隐患无法向上传递，造成组织管理僵化，无异于放弃革新，自行斩断发展前路。 古有“邹忌讽齐王纳谏”，各诸侯国因此都来朝见齐国。企业管理也是一样的道理，要听取基层员工的诚心意见，学会接纳不同声音，才更利于固本拓业。 企业要自我纠错、自我批判，建立完整的匿名建议机制，让员工无压力、无顾忌地敞开心扉，将问题摆在明面上。 高层们善于纳谏，有利于提升管理效能，促进经营效率，员工也因此感到受到重视，更加为团队尽忠进言，共同促进公司整体的高效运转。

摘要： 在制造领域，年利润能达千亿的龙头并不多见。作为对比，宁德时代的年利润722亿，比亚迪的年利润是326亿，格力电器年利润只有290亿。长鑫科技2026年一季度归母净利润已达247.62亿元。即便已经成为全球第四、中国第一大存储制造厂商，长鑫的名字依旧鲜少被外人知。这个夏天，我们走访了长鑫的发源地，其位于合肥的总部园区。所有的野心、焦虑、欢呼与怀疑，都在这片被农田和高速路围起来的方寸之地里发酵。 凤凰网科技 出品 作者｜赵子坤 编辑｜董雨晴 穿过合肥新桥机场高速一个匝道，飞驰的窗外终于不再是模糊的农田。远处，一栋庞大建筑宣告着自己无法忽视的存在。 十多年前，这还是远离市区的农田与荒地。一家“巨无霸”企业的入驻，彻底改变了这片土地的命运。 2026年春天，这家公司猛然浮出水面：一季度净利润330亿元，归母净利润247.6亿元，营收同比暴涨719%，几乎一夜之间就填平了过去十年累计超过366亿的所有亏损。市场将它的估值预期推高至4万亿。按合肥国资超三成的持股比例算，这笔投资浮盈相当于合肥年度GDP。 图｜长鑫科技与知名企业归母净利润对比 然而，在这家“万亿巨无霸”的围墙之外，数万人的命运正围绕着它重新编织：手攥原始股的早期员工、深夜摆摊的回迁户、抱怨“进去一年堪比戒毒”的产线工程师、在IPO前夜加入赌上未来的应届生。 财富、野心、汗水与彷徨，在这片方圆十公里的土地上激烈化合。我的探访，便从那条通往厂区的、没有路灯的小路开始。 去往长鑫 以合肥市中心为原点辐射，五家足以左右城市产业走向的科技创新巨头环绕分布。 图｜合肥五大科技巨头分布示意图 往北，二环之外坐落着最先引入的京东方——当年合肥甚至为此停掉了规划中的地铁一号线。再向北，比亚迪整车制造基地日夜不息。横穿城区往南，蔚来工厂与研发中心赫然在列。西边，阳光电源和讯飞小镇比邻而居。 而离合肥新桥国际机场仅有11公里的，就是长鑫存储总部所在地。要从市区过去，仅有一条机场高速路，还有一条本地人都觉得“晚上走太黑咕隆咚”的小道。 第一次探访长鑫的返程，导航带我们穿梭了这条完全没有路灯、但需穿过17个红绿灯的小道。“这么偏僻，设这些红绿灯干什么？”我很不解。司机说，因为会路过村庄，旁边都是农田。 数年前，这里还是一片荒地。2017年3月，长鑫存储一期正式开工，仅10个月，一座规模宏大的现代化厂房拔地而起，主厂房规模居世界同类前列。2019年三季度首次量产，实现中国DRAM芯片零的突破。 从全球产业视角看，DRAM市场长期由三星、SK海力士、美光三大巨头垄断，合计占据95%以上份额。中国每年进口存储芯片花费超千亿美元。长鑫的量产，让中国首次在这个寡头市场拥有了一丝议价权。随着地缘政治摩擦加剧，供应链自主化浪潮涌来，长鑫的产能爬坡被赋予了远超一家公司盈利的战略价值。 图｜全球DRAM市场份额分布（2026年） 合肥不仅为长鑫四处筹钱，还提供了人才引进等“保姆式”服务。同时投资2000亿元，打造集晶圆制造基地、配套产业园、国际小镇于一体的存储产业集群。 这种All-in的魄力，被称为“合肥模式”。 合肥曾是“中部塌陷”的典型，既非沿海开放城市，也非传统工业重镇，唯一突出的禀赋是科教资源。2005年前后，合肥决心“工业立市”，但缺资金、缺项目、缺配套。在这种倒逼机制下，政府开始主动扮演“风险投资人”，把有限的财政资金当作“种子”，撬动有前景但缺资本的关键产业。核心是用“资金换产业”，赚的不是财务回报，而是产业留在本地的税收、就业和技术外溢。 “合肥模式”的真正逻辑，从来不是博一个项目的爆款，而是用一个链主企业撬动一整条产业链。京东方带来了面板产业集群，蔚来撬动了新能源汽车全链条，而长鑫，则成了合肥半导体生态的母舰。围绕它，合肥已引进和培育了200多家上下游配套企业。 从产业生态的角度看，长鑫的价值也远超其自身盈利。 一家成熟的半导体IDM（Integrated Device Manufacture，垂直整合制造）大厂，从芯片设计、制造到封装测试全过程包揽芯片设计、制造到封装测试全过程，需要成百上千家设备、材料、工程企业的顶尖技术支撑。可以说，长鑫的存在，为中国半导体设备和材料厂商提供了一张进入全球顶级供应链的门票。 2008年，合肥拿出年财政收入三分之一的钱（90亿元）投资京东方6代线，甚至停掉了地铁，争议巨大。结果是不仅捧出一家营收千亿巨头，还吸引了上下游几十家企业，让合肥成为全球平板显示基地之一。对长鑫的投入，则是瞄准DRAM芯片空白，国资出资70%以上，承担了巨大的研发与量产风险。 对比之下，武汉的长江存储命运不同。“武汉同样给长江存储出了很多钱，但配套率太低，没怎么带动本地发展。”一位武汉国资投行人士评价，“长鑫率先上市，也给了长江存储很大压力。” 长鑫的工厂是国内设备商的实战练兵基地。北方华创、中微公司、拓荆科技等核心设备商需要大量“驻场式”安装调试。雅克科技、安集科技、广钢气体等材料供应商也需频繁派驻技术人员适配工艺。 “假如五点半在长鑫有100辆车，差不多6点钟全部能走完。”司机打了个比方，形容供应商数量之庞大。 常年接单“长鑫-市区”路线的司机回忆说，前两年虽然长鑫亏损，但给供应商的待遇不差，“最好的一档住天鹅湖君悦，上千块一晚，大供应商最差也是七八百。”智选假日、全季酒店、桔子酒店……一到早上，从高新区酒店蜂拥而出的都是长鑫相关人员。“这边都是协议酒店，他们不愿住总部附近，太偏了。” 还有跨城支援的，“周五晚上从长鑫直奔合肥南站。”不过，“这两年人少了，可能没那么多需要维护的，设备损耗率变低了。”他们落客地点常在长鑫东一门——“这里不让员工进，专给出差供应商的。” 从市区往返长鑫的司机背景相似：常年跑这条不去机场的“机场线”，乐意接市区往返单子，可以顺便回爷爷奶奶家吃饭，找发小玩，也常与乘客闲聊，观察到不少“内幕”。 司机虽自称“本地人”，但会说在“合肥有房”。这些年龄不过三十出头的司机们，都经历过一次身份证的更新，家庭地址从原来的“肥西县高刘镇”，变成了“蜀山区”。2013年9月，高刘镇被整建制委托给合肥经开区管理，后划为蜀山区，撤镇设街。也是这一年5月，连接市区与新桥机场的高速全线通车。 司机告诉我们，十年前回迁房租金只要六七百，现在翻了三四倍。“像下塘比亚迪附近的回迁房，最早一两百都没人租，现在得3000往上！”哪怕是刚放出来的毛坯房，都有人争着要。“反正房子出来肯定都能租掉。” 不过，租金涨了，房价反而下降。一位回迁房房主回忆，刚收房时7000一平，如今降到5000左右。“市里房子都便宜了，这儿更不好卖，125平报60万一口价都卖不出去。” 当地人也知道，房租的上涨仰仗的是周边产业的蓬勃发展。提起著名的合肥风投，常挂在嘴边就是当年“停了地铁引入京东方”的故事。 “不过吧，合肥的这几任领导都不错，不是看短期效益和政绩，能接着上一任领导的思路继续干，亏了也坚持长期投资。”在把我送下车前，司机师傅最后笑眯眯“拍板”总结道。 我被放到这片最“繁华”的商业街，面前是希尔顿欢朋酒店，对面是怡亭酒店，中间就是长鑫员工口中的“硕放路”。以两家酒店为界，往北是连环新村、长鑫家园，路尽头是合肥一六八新桥学校——在合肥算头部名校。往南是新桥家园、硕金商业广场，路尽头是一六八新桥学校初中部，再往南就上了沪陕高速。 从地图上看，绿地、水库、农田和高速路围起一个“斜边四方形”，一半是生活区，另一半几乎同等面积的，就是长鑫存储总部所在地。长鑫存储总部厂区的总面积约105.5万平方米，约等于148个标准足球场，比腾讯新总部企鹅岛还要大约30%。是毫无疑问的制造业“巨无霸”。 一子落，满盘活 长鑫总部的办公大楼则是蘑菇状的，外观科技感十足。 除了常见的刷卡闸机和保安，外墙上“高压危险，禁止攀爬”的标识格外严厉——这是一家保密措施极强的企业，除了必要供应商，一律不接待外访。 对内同样严格：抽烟须到规定区域，走路不许看手机，必须走斑马线；某些产线一进园区就交手机，只能用公司发的低配安卓工作机，AI倒能用，是“小鑫同学”里集成的DeepSeek。不过对多数员工来说，“发手机也没用，根本没时间看。”除早8晚6，还需凑满每月60小时加班，“忙的时候100小时也不在话下”。 南门旁是仍在装修新建的工厂。夜幕下，戴着眼镜、甚至看上去有几分学生气的年轻保安正在指挥大巴，将第一批下班的供应商运往市区宾馆。 “这儿的保安要求也高得很。”送我来的司机说，长鑫偏好年轻的，不可有纹身，样貌体型端正，“但工资也高，七八千块，反正比旁边蔚来开价高。”他就有熟识的朋友在，只是平常工作也没法玩手机。 这里只有两种人：受益于拆房改造，安居乐业的本地家庭，和在“厂”打工的外地人。 在广场和红绿灯路口，有放着音乐跳舞的悠闲大妈团。烟火气浓的，是支起大棚，推了小车做零售小生意的附近居民。神情疲倦，身着黄绿工服、头戴安全帽的，是周边兴建的建筑里的施工工人。 而那些行色匆匆，三两结群的年轻人，就多是刚下班的长鑫员工。 他们基本上只有两种形态：两手空空，只在脖子上挂着工牌，只攥着手机，家就在附近，上班更是无需负累；如果有人背包，一定是男士背的黑色或灰色双肩包——大多都是外地来出差的供应商。 到访那天，刚巧是长鑫十周年。不少员工手上提着蓝色礼盒，里面装了水杯、文化衫和有CEO朱一明落款的信。“AI正在开启新一轮工业革命，先进制程的投入只会更大……下一个十年，在我们的战场让世界看到我们的答案。” 这封信印证的正是长鑫所处的产业周期。过去几年AI大模型爆发式增长，拉动对HBM和服务器DRAM的巨量需求，也让长鑫以一个极其陡峭的曲线扭亏为盈。而长鑫在DDR4、LPDDR4X等利基型产品站稳后，下一步是向DDR5等更高附加值领域延伸——这既是机遇，也意味着新一轮巨额资本开支。 他们的工牌也是刚“升级”的：初代白底，只印了蓝绿色电路板；新版本则印上了企业文化：永葆创业、第一、执行力、正直。 图源｜小红书 因为周边业态丰富，员工们生活几乎被公司“包圆”了：园区里有食堂、健身房、星巴克，园区外有公寓楼、篮球场、足球场、居民活动中心、商业街。 即便步行即可到达大部分生活区，一位司机告诉我，他接过最近的单只有600米，刚上车就下车了。“反正公司报销，懒得走的就都打车。” “这里接单很快，没巴士也没共享单车，他们都打车。”起步价6块，几乎可以满足大部分长鑫员工的日常通勤需求。在长鑫存储门外，密密麻麻停放着小电驴，偶尔穿插着一两台电动滑板车——除了打车，这便是员工们常用的交通工具。 从东门门外望去，和楼顶CXMt一同亮起的，还有熟悉的皇冠人鱼绿标。当地盛传，这家靠近长鑫存储东门的星巴克，是合肥销量最好的星巴克——即便它被封闭在园区内，也不让外送，仅仅服务长鑫员工。 东门面朝丁字路口，“丁”的竖勾是一段不到200米的桥。往右，是还在兴建的“长鑫科技芯源空间”；往左，就能转向这片区域最繁华的街道。在地图上，它叫蜀山区硕金商业广场。但花不了15分钟，就能很快逛完。 KTV、网吧、酒馆、俱乐部……都集成在一栋大楼里。旁边有华联超市、瑞幸咖啡、卡旺卡等各种餐饮业态。虽然离最近的市区边缘都有20公里，但这里围绕长鑫，俨然已经生长成一小块“新城市中心”。 以长鑫存储园区为中心，往东是一条从上游水库流下的无名河，和合肥市开发的城市绿地，还兴建了给周边居民玩乐、休闲和“遛娃”的娱乐设施和健身器械。 离南门最近的路是“硕放路”——因为地处偏远，这条路也被员工们戏称为“硕士流放之路”。 如果从长鑫南门出，步行231米，3分钟就能到长鑫公寓，也就是长鑫于2019年自建的宿舍楼——同样需刷闸机入院，门口有制服保安站岗，围墙上有同款黄底红字的“闪电警告”。 随着人员的扩张，早期建造的公寓不够用了。从公寓东门正门口望去，园区的尽头还在兴建新的宿舍楼——虽是两人一间，但因为补贴（首年免费，次年三四百/月），格外抢手。 北边尽头的长鑫嘉园2023年初竣工，看上去更“豪华”一些。有15栋楼，多为两居、三居的大户型，服务对象为携带家眷的高级员工，购买资格也明确限定在“合肥先进DRAM项目主要人才及管理人员”。 小区宽敞明亮，配套有儿童活动广场、户外健身区，甚至还有景观廊架会客厅。周边也配备了合肥市第八十中学、合肥一六八新桥学校、长岗中心幼儿园等教育资源。 左图｜长鑫公寓外观；右图｜长鑫嘉园内部 而如果没能排上“官方宿舍”，周边回迁房也是新员工们的选择。 新桥家园、连环新村这两个离长鑫最近的小区，就是最早一批建成的回迁房，拥有完整的村史馆、幼儿园，和市图书馆分馆。当年镇上改造搬迁，按人头每人补偿75平方米，一家分得多套房很常见。留守本地的老人居多，年轻人多在外地或市区工作，空余房屋便出租给长鑫上班的“外地人”，年租金1到2万。 这些回迁房最大的租客群，便是供养长鑫这家“巨无霸”的技术专家们，也由此在这块偏僻的、生长结构类似城乡结合部的地带，带起了周边配套的生活区。 在离长鑫最近的小区，连环新村的门口，就支起了两排大棚，多是卖烤鱼和小龙虾。再往远一两公里，是房龄更新的启航南苑、启航北苑，以及2025年底才建成的星航南北苑——也是逐渐扩充人数后，新员工们的落脚处。 等待上市的日子 今年5月27日，长鑫科技科创板IPO申请正式通过上交所上市委审议，成为科创板试点IPO预先审阅机制后的首单过会项目，计划募资295亿元，是继中芯国际以来，科创板史上第二大IPO。 “你再也不是点击就送的鑫哥了。”大学生们感慨道。 6月初，中国科技大学的招聘现场济济一堂，大教室台阶上都站了人，卡点来听宣讲的同学甚至被挤到了礼堂门外。 这是长鑫2027年校招提前批，头三站都选择了合肥本地大学：中国科技大学、合肥工业大学、安徽大学。“去年工号还是两万五，今年快三万七了。”有员工感慨扩招之迅猛。 图｜长鑫科技员工规模增长 这种急速扩张，是半导体产业强周期的直接映射。2024-2025年，全球存储芯片在AI需求拉动下走出深度低迷，价格回升，厂商纷纷从减产转向扩产。长鑫的合肥基地和北京基地同步推进二期工程，技术人员需求井喷。但熟悉这个行业的人都知道，存储芯片每三到四年经历一次“景气-衰退”循环，此刻的疯狂招人，或许已在为下一轮波动埋下伏笔。 但也有存储产业链的专业人士告诉我们，这轮存储周期和历史上任何一个时期都不一样，因为没人知道AI的需求究竟能膨胀成什么样。 多位参加了宣讲会的应届生告诉我们，长鑫开出的市场价大概是硕士三十万，博士四五十万，“没互联网高，但对我们化学专业来说，已经算高薪。” 在各地宣讲会上，长鑫都会承认自己的薪资水平很高，但同时上班强度也很强，并明确提到了有些岗位会要“24小时on call（待命）”。 但这并没能影响同学们的热情。“半导体内部也分很多方向，比如器件方向、设计方向。长鑫存储覆盖的方向比较广，所以会吸引很多不同方向的人。”一位微电子专业的985硕士生说，在半导体行业内部，尤其是器件方向，长鑫待遇算很高，“所以很多器件方向的学生会想转到这边。” 而针对应聘者们关心的“分股”问题，HR一般会打马虎眼：“上市时间未定，上市后会制定激励方案，给员工配原始股。目前方案没成型，但肯定会有。” 在扩招过程中，长鑫对人才的渴望也是格外显性的。HR表示，涉及芯片设计、研发、制造、销售等多个环节，“不特别看重专业限制，理工大类都欢迎。” 左图图源｜小红书；右图拍摄｜6月10日复旦大学宣讲会 “前100号员工，现在干活很有动力”，有早期员工带着自己2017年入职的校招合同，游走在长鑫相关的社媒评论区，以示自己的优越眼光：“当时来招聘时，说拿到了300亿美元，这个投资额的初创公司能差到哪里去，就没犹豫了。” 那时，合同落款还是“合肥智聚集成电路”——不久后改名为睿力集成电路，在创始人朱一明的推动下获兆易创新投资5亿元，于2023年正式更名为长鑫科技。 但这种“荣誉感”，只有少数早期员工才有体感。在长鑫，一般来说只有L8以上级别的员工才配有期权，且有三年限售期。“没有任何一个校招可以分到股票，原始股是要一定级别才有资格，2024年底就分完了，分到人数不超过6000人。”有员工如此表示。 凤凰网科技了解到，长鑫职级是数越小级别越高，入职时，硕士通常是 L12，本科是 L13。8 已经是经理的级别。每升一个职级，大概会加两三个月工资。 而从筹备上市的2025年开始，即便是高级别员工，一般入职也很少有配期权的。有猎头表示，“正常2024年年底就不给配了，10月前还可以”。 早在三四年前，长鑫的offer并不是那么“香饽饽”。“只要是个正常人就能进”，有前员工这么转述当年经理的说法。也有当地人告诉我，“里面没那么不好进，只要有内推，不算难。”“长鑫前两年是最关键的高速扩张和冲击期，无论是项目数量，还是技术要求，都很高。所以既要赶进度，又有质量要求。基本上能留下来的，都是一些背景比较好、能力也比较强的同事。”一位长鑫离职员工告诉我们。 这也是长鑫的生存法则，当突破性、科研工作重时，没有类似华为的管理积累情况下，长鑫不得不进行一定量地快速换新血，然后强行筛选。它的理念是，用比市场更高的薪水，招能力与适应力都很强的新人进入。 但年轻人进到长鑫，少有导师带，也很难从普通项目、中等项目，到高难度项目梯队进行试炼成长。“它只要把项目环境和问题放在你面前，你自己想办法融入那个环境，和其他同事一起更好地把这个问题解决掉，就会获得相应的薪资奖励”，前述离职员工表示。他到离职时年薪60万出头，还被承诺未来可以升到L8级别，“但就算升了，也大概率拿不到股权。” 实际上，因为地理偏远，加上半封闭式生活，和“60小时打底”的强制加班，长鑫Offer曾“劝退”了很多人。 面试时，就会预警加班严重，60-70小时一个月是“起步价”。“哪怕不是PE（ Process Engineer，工艺工程师）、EE（Equipment Engineer，设备工程师）、 PIE（Process Integration Engineer，工艺整合工程师）这种需要轮岗熬夜的，‘小众’岗位也要五六十小时。”多位长鑫员工表示。 左图｜长鑫存储外观；右图｜公司门口固定公交线 如果进的是Fab（晶圆厂）这种，手机连微信都用不了，只能打电话。“进去一年，堪比戒毒。” 因为需要技术配合，不少人受不了随时oncall（待命）的压力，“为睡个完整觉”离职。有刚离职的校招生说，为年终多忍了半个月，但实在受不了“填不完的表格，经常半夜接电话”。社交平台上，“长鑫家属”是典型的发声群体——“老公进去后家都少回了。” 除了工作压力，职业发展也是候选人们考虑的门槛。“进去干五年，出来一面试，工作经验几乎一键清零。”有员工认为，除了长鑫，国内少用他家的技术路线，能力无法迁移，有员工跟凤凰网科技抱怨称：“难道跳三星、海力士？” 这种担忧并非没根据。DRAM工艺高度定制化，各家有技术秘密与专利墙。长鑫从英飞凌（奇梦达）技术授权起家，逐步演进到自主“MX”工艺平台，与三星、海力士路径不完全相通，人才横向流动存在技术壁垒。但反过来看，一旦长鑫技术全面突破，体系内人才的价值将更加稀缺。 在校招生们看来，这也是一场值得赌上职业生涯的投掷：“DRAM技术壁垒非常高，其他企业基本不做。加入这样一家公司，还是有红利期的。” “我会觉得它是一个比较有野心的企业。”另一位985高校化学博士生说，当天宣讲会提到市场份额一年从4%提到8%，“这个速度还是挺厉害的，发展速度快，也很有执行力和战略定力。” 图｜长鑫存储全球DRAM市场份额增长 事实上，随着市场份额的飙升，长鑫已超越南亚科技，直逼全球第四的位置。在半导体这个赢家通吃的领域，份额每提升1%，都意味着数十亿美元的年营收增长。 “长鑫造富”的期待下，越来越多年轻人涌入了这个正处在动荡收获期的热门行业。 虽然不乏有悲观的声音——“股票有三年锁定期，存储行业又是强周期行业，明年下半年业绩就会下滑，到时候再看解禁期后能有多少吧。” 历史经验表明，存储芯片价格波动剧烈，景气顶峰时利润丰厚，但一旦产能过剩，价格雪崩，全行业可能陷入亏损。上一轮下行周期(2022-2023)，三星、SK海力士都曾利润大幅下滑。长鑫能否穿越周期，不仅取决于产能，更取决于技术迭代速度和成本控制能力。 但在新的一轮周期落地前，终于扭亏为盈、利润飞升的长鑫还在持续散发着极强的吸引力，和肉眼可见的确定性回报。 而就在长鑫准备IPO的前夜，已经有不少“荣辱与共”的员工吃下第一波红利。 合肥本地相亲会上，一位男嘉宾面向台下面带微笑地报出自家单位，“我在长鑫存储”，停顿两秒后自豪补充一句，“现在特别火”，台下顿时一阵骚动。看身旁的“王婆”一脸茫然，“做半导体的”，他接连解释，“在合肥…在全国都是数一的！”

孙正义 凤凰网科技讯 北京时间6月24日，据彭博社报道，软银集团创始人孙正义(Masayoshi Son)表示，他计划在未来十年甚至更长时间内继续执掌这家他亲手创立的科技集团，从而推翻了他多年来一直坚持的在六十多岁交班的规划。 这位68岁的科技投资人表示，他现在渴望推动人工智能的加速普及，并将软银打造为全球领先的人工智能驱动型机器人公司。 “我没有时间退休了。”孙正义称，他提到软银正在追求他所认为的具有根本性意义的长期技术。孙正义补充道，他已修改了自己原有的“50年计划”(在60多岁时交班)，并将再工作10年到15年。 目前，软银持有芯片设计公司ARM近90%的股份，近年来一直在加速对AI相关公司的投资。该公司已承诺向OpenAI投资约650亿美元，并已同意以约54亿美元的估值收购ABB的机器人业务部门。 据彭博社报道，软银正就参与Agile Robots公司一轮8亿美元融资进行早期谈判。软银此前已领投过这家德国机器人创业公司的融资。 另外，知情人士称，软银还计划在美国成立一家人工智能与机器人公司，名为Roze，并推动其上市，以扩大在这一快速增长领域的布局。软银力争在今年内完成该公司的设立和上市，但时间表也可能推迟至2027年。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

上市前夕，OpenAI接二连三被爆出财务危机，让孙正义的万亿赌局有了新的不确定性。 6月23日，The Information报道称，OpenAI 招股书显示，截至2026年一季度，OpenAI 净亏损约85亿美元，尚未计入因估值上升带来的认股权证非现金会计开支。仅其营收成本（即运行AI模型所需的费用）就高达35亿美元，约为其资本支出的75倍。 早在一周前，美国资深科技专栏自媒体Ed Zitron也透露，OpenAI的2025年收入为131亿美元，亏损高达385亿美元。 这些数字，直接冲击着孙正义的“万亿赌局”。孙正义坚信，OpenAI能成为全球市值最高的公司，目前其估值约8500亿美元，而市值最高的是5万亿美元的英伟达。 为此，软银已经和OpenAI深度绑定，持股比例将达约13%，在外部股东中仅次于持股27%的微软。若OpenAI能以万亿美元估值上市，孙正义将迎来自己的第二个传奇里程碑。 但现在，OpenAI上市棋局未定，孙正义就又开始了下一场“万亿赌局”。 不久前，他在接受CNBC专访时断言：“下一个诞生‘万亿美元级市值公司’的黄金赛道，将是Physical AI（物理AI）与人形机器人。” 为了新的“万亿赌注”，孙正义已经开始行动，打算将软银的部分AI资产和机器人资产打包在一起，独立上市。 据《金融时报》报道，软银正在美国组建一家名为“Roze”的人工智能与机器人公司，预计最早于2026年下半年上市，目标估值1000亿美元。有知情人士透露称，软银将于今年7月在德克萨斯州举办分析师日活动，推广其IPO。 赢过，也输过，但孙正义从未收手。从阿里巴巴的一战成名，到WeWork的溃败收场，再到重注Arm、豪赌OpenAI，他的投资要么暴赚、要么巨亏。 AI是孙正义押注最重的战场之一。随着OpenAI估值飙升超8500亿美元，他再次站在浪潮之巅。但68岁的孙正义显然不打算止步于此，OpenAI棋局未定，他又将筹码推向了Physical AI与人形机器人。 孙正义为何敢再赌？ 因为他在AI上已经尝到了甜头。 6月1日，软银股价大涨14%，总市值一度突破48万亿日元，登顶日本上市公司市值榜首。一天前，软银刚刚宣布在法国打造AI数据中心。而一天后，靠着对OpenAI等AI的押注，福布斯实时富豪榜上，孙正义时隔十余年再度坐上亚洲首富之位，虽然只有几天时间。 毫无疑问，OpenAI是孙正义重回巅峰的最大倚仗。最近两年，软银对OpenAI的累计投资额预计将达到646亿美元，持股比例将达到约13%。 孙正义将希望押注在奥特曼身上。为了这场豪赌，孙正义变得再次激进起来，他卖掉了部分资产，包括英伟达以及T-Mobile美国公司的股份，还有以Arm的股权为抵押的贷款。 自然也有人质疑过。彭博社曾援引知情人士称，在软银开始大举加仓OpenAI的早期阶段，就有内部高管问过孙正义：如果OpenAI最终失败，软银会发生什么？ 孙正义并没有正面回答，只是一味强调自己相信奥特曼正在引领“本世纪最重要的技术变革”。去年6月的股东大会上，孙正义称，“我认为OpenAI最终将会上市，并成为全球市值最高的公司。” 《金融时报》也曾援引软银高层人士表示，孙正义接触奥特曼和OpenAI让软银内部一些人感到不安，也让集团的资产负债表捉襟见肘。 软银内部的另一层担忧，还有孙正义对奥特曼的过度信任，这份信任让他并未对其他竞品AI模型进行投资。 这种担心并非没有道理，AI大模型公司的竞争格局正在急剧变化。 2025年3月，当软银计划以400亿美元投资OpenAI时，OpenAI无疑是当时估值最高的AI公司，达到3000亿美元。彼时的Anthropic估值尚不足千亿美元。但后者追赶速度极快。一年之后，2026年5月，Anthropic的估值超过OpenAI，逼近万亿美元，并且抢先一步递交招股书。 不过，孙正义态度非常坚决，后续对OpenAI的持续投资也说明了这一点。 押注OpenAI的确让孙正义尝到了甜头。根据软银2025年财报，截至3月31日的一年内，软银愿景基金部门获得约460亿美元投资收益，几乎全部来源于OpenAI估值暴涨。 但市场环境千变万化。半个月前刚刚上市的SpaceX，市值已从最高点的2.7万亿美元持续，下跌，即将跌破2万亿美元关口。 对于孙正义而言，迟则生变，AI泡沫不知道什么时候会被戳破，当然越快上市越安全。 然而，局势尚不明朗。Anthropic抢先一步提交招股书；OpenAI虽紧随其后，但始终慢了一步。据The Information报道，OpenAI有可能在8月下旬或9月初正式上市。 韦德布什证券全球科技研究负责人丹·艾夫斯也指出，率先登陆公开市场非常重要，第一个在路演中与投资者见面的人更具有优势。而机构交易员们认为OpenAI能够实现抢先的概率仅略高于32%。 竞争者步步紧逼，OpenAI的牌面，也远没有想象中那么稳。成本高企、未能实现收入与增长目标、管理层更迭、接二连三被爆出财务危机，都让其上市前景蒙上阴影。 不过，对于孙正义而言，风险不是停止押注的理由。他经历过更惨痛的失败，也在漫长的等待中赢过赌局。 2016年，软银以320亿美元收购了Arm。此后数年，这笔交易一度被视为孙正义最糟糕的决策之一，上市计划搁浅、卖身失败。但是孙正义还是等到了2023年，Arm成功上市。软银持有90%股份，按照Arm最新总市值4400亿美元估算，软银所持股份对应市值超3900亿美元。 对于孙正义来说，现在除了等，就是在“多个牌桌同时下注”。 于是，在OpenAI棋局尚未终了之际，他又迫不及待再次押注，准备在Physical AI与人形机器人赛道落下一子。 其实，物理AI与人形机器人这条线，孙正义已经布了十多年。这是他AI蓝图中，一条更隐秘、也更长远的线。因为孙正义相信，AI最终会从数字世界走向物理现实。 早在2012年，软银收购了法国人形机器人鼻祖Aldebaran，组建了软银机器人公司（SBRH），推出了情感交互机器人Pepper。 2017年，软银又从Alphabet手中收购了波士顿动力。当年7月的发布会上，孙正义邀请了波士顿动力创始人Marc Raibert上台发言，当时Raibert说，他相信“机器人将比互联网更强大”。孙正义也回应，“我们要一起改变世界。我们将把很多人工智能应用到机器人上。” 然而，这两笔收购都走得颇为坎坷。或是时机不当，Pepper在2020年停产；波士顿动力也因商业化问题，被转手卖给了现代汽车。 但孙正义并未放弃，只是换了打法。他将重心放在工业和物流自动化领域，如投资协作机器人思灵机器人、收购仓储物流机器人公司Berkshire Grey等。此外，软银还投资主打餐饮酒店配送的擎朗智能、商用清洁机器人高仙机器人，以及医疗康复机器人傅利叶，主打场景明确落地的机器人。 直到AI大模型爆发，人形机器人重新站上风口。美国硅谷巨头纷纷入局，估值390亿美元的FigureAI，背后站有微软、英伟达、亚马逊、OpenAI等；Skild AI背后有英伟达、贝索斯等；马斯克甚至放话，要将特斯拉转型为估值25万亿美元的机器人公司。 孙正义再度出手。2024年，软银领投SkildAI的C轮融资，押注“通用机器人大脑”；去年10月，软银以54亿美元收购ABB机器人业，押注物理机器人，后者的机器人制造能力更为重要。 这还不是全部。 在人形机器人上，孙正义野心更大。去年4月，孙正义宣布，将斥资1万亿美元在美国建设多个配备AI工厂的工业园区，重点推动人形机器人在制造业的规模化应用。这一投资规模远超他参与的星际之门计划，后者是5000亿美元的初始投资。 孙正义铺了这么大一盘棋，至此，就不难理解他为何要将软银的AI与机器人资产打包独立上市，瞄准新的万亿美元赛道。 孙正义为何对“万亿赌局”有如此执念？ 这要回到多年前。早在2017年，为筹备软银愿景一期1000亿美元的资金，孙正义承诺沙特阿拉伯王储穆罕默德·本·萨勒曼：“我给你1万亿美元的礼物：你给我的基金投资1000亿美元，我给你1万亿美元回报。” 最终，沙特公共投资基金（PIF）豪掷450亿美元，成了软银愿景基金最大LP。 但时至今日，孙正义都没能兑现当初的万亿美元承诺。 据“AGBI（阿拉伯商业周刊）”援引彭博社报道，去年2月，孙正义在迈阿密举办的沙特公共投资学院论坛圆桌对话中承认：“我至今还没能给他（穆罕默德·本·萨勒曼）带来足够丰厚的回报，这笔账我还欠着他。” 这笔“欠账”，成了孙正义的动力，而AI，恰好给了他翻盘的希望。如此，就不难理解，孙正义为什么敢大手笔押注OpenAI，豪赌AI，甚至还要在全球大搞AI基建。 去年1月，软银联合OpenAI、甲骨文，拟总投资5000亿美元成立“星际之门”，在美国建设AI数据中心；今年5月，软银又宣布，将在法国投资750亿欧元建设AI数据中心。 为此，孙正义一度公开叫板马斯克。6月23日，软银的一次内部大会上，孙正义对马斯克的“太空数据中心”提出异议，他称，人工智能竞赛的胜负将取决于地球上的算力，太空数据中心价值寥寥。 算力，毕竟事关孙正义的AI棋局。算力、模型、芯片，孙正义已将AI数字世界的核心资产尽数收入囊中。要想让AI走向物理现实，还有一个至关重要的机器人。于是，孙正义开始悄悄筹备下一个IPO目标。 Roze便这样浮出水面。 Roze的定位，正符合孙正义反复提及的“Physical AI”，将AI的认知能力与机器人的物理执行能力合二为一。 这是一个囊括了数据中心、芯片和机器人在内的AI基础设施平台。据《金融时报》，Roze核心资产包括软银以30亿美元收购的数据中心平台DigitalBridge、以65亿美元收购的芯片公司Ampere Computing，以及以54亿美元收购的ABB机器人部门。 将这些资产捏合在一起，孙正义赌的就是“Physical AI”，一个新的万亿美元赛道。 当新的万亿赌局开启，质疑再次向孙正义涌来。 《金融时报》称，尽管孙正义持乐观态度，但软银内部一些人对Roze的IPO估值（1000亿美元）和拟议时间表持怀疑态度。一些软银高管认为这一目标过于雄心勃勃，因为它依赖于数据中心业务的快速扩张。 一家“仓促拼凑”的公司，急于上市，难免有些仓促。 但是孙正义等不起了。对AI的大规模押注，正在将软银的杠杆率逼近极限。有软银内部人士称，软银需要尽快出售或变现资产以维持其支出步伐。 其中，OpenAI的IPO就是孙正义降低杠杆率计划的核心部分。 Roze的上市，同样承载着类似的使命。仅对OpenAI一家的投资就超过646亿美元，加上星际之门计划、万亿美元的人形机器人园区，每一笔都是天文数字。孙正义迫切需要让Roze上市，为这场AI豪赌续上弹药。 但Roze的千亿估值，首先要面对一个残酷的现实，现阶段人形机器人的估值整体难以上去。 估值最高的人形机器人公司Figure AI，最新估值是390亿美元，和Anthropic的近万亿美元估值相差24倍。 原因之一，AI大模型构建了明确的商业化路径和可预见的增长前景。如Anthropic年化收入470亿美元。而Figure AI还没到这一步。 更深层次的差距在于，Anthropic重构了现有的产业格局，它切走了传统软件行业原有的大部分市场份额。而人形机器人，目前更多还只是一个大型摇操玩具，更不用谈对产业产生颠覆性影响。 Physical AI的落地，还面临多重现实困境，如大脑与身体的割裂、商业化路径不明晰，而这都需要时间。 孙正义的打算很好，只是有些太遥远。我们回顾来路发现，他等了阿里巴巴十多年，等了Arm七年，每一次豪赌都经历漫长等待。Roze或许也是如此，结果如何，孙正义或许还要等待更久。

MiniMax刚刚给员工发了一波股票奖励。 6月23日，MiniMax发布公告称，根据首次公开发售后股份激励计划，向董事、雇员和服务提供商授出合共116.88万股奖励，购买价为零。 其中执行董事赵鹏宇拿了25万股，普通雇员分了90.85万股，服务提供商拿了1.02万股。归属期从13个月到6年不等。 按当天收盘价515港元算，这笔激励总市值差不多6亿港元。 注意一个细节，这次奖励没有设置任何绩效目标，只要待够时间就能拿。 这摆明了是在留人。 大年初一，MiniMax创始人闫俊杰在罗永浩的播客栏目「十字路口」中曾提到，给大家恢复信心的方式，就是给大家发更多的钱。 其实，这并不是MiniMax上市后第一次给员工发股票。 往前倒半个月，MiniMax刚推了个「10x Team」计划，满世界挖工业软件、芯片、游戏引擎领域的顶尖专家，兼职全职都要，开口就给期权。 现在外面挖人的同时，内部也把股权激励跟上，人才的算盘打得很明白。 但问题来了，MiniMax现在的股价，可不是什么好时候。 今年1月9日，MiniMax以165港元的发行价登陆港交所，首日暴涨109%，风光无限。3月份股价一度冲到1330港元的高点。 然而好景不长，截至6月22日收盘，股价已跌到616.5港元。从高点算起直接腰斩。 23号当天更是单日跌了16%，直接摸到500港元关口。 更关键的是，再过半个多月，也就是7月9号，MiniMax就要迎来上市后首批大规模解禁。 这次解禁大概1.46亿股，占港股已发行股本比例高达63%。市场一直担心解禁后会有大量抛压，会把股价砸得更狠。 不过官方也早就放了话：这次解禁不涉及创始团队和员工持股，创始人自愿锁仓12个月，阿里、米哈游两大战略股东也表态长期持有不会卖。 说白了，解禁的压力主要在外部财务投资人身上，内部员工的股票本来就还不能卖。但市场情绪传进来，难免人心浮动。 这个时候甩出一波新的股权激励，等于明确告诉员工：别盯着眼前那点波动，长期的肉还在后面，好好干，后面还有得拿。 往更远了说，还有A股上市这步棋。 5月底MiniMax刚提交了科创板上市辅导备案，正式冲A+H双上市，这也是国产大模型公司里的头一批。 要是真能在科创板落地，等于又打开了一个估值更高、流动性更强的资金池，员工手里的股权未来也多了一个退出通道，价值想象空间直接拉大。 一边是港股股价腰斩、解禁压力山大，一边是A股上市在即、需要稳定军心。这时候给员工发股票，本质上是在用股权换人心。 MiniMax这波操作说穿了也简单：外面解禁砸股价是市场的事，内部该给的激励一分不少，既稳住了核心团队，也给市场传递了“我们还在长期投入”的信号。 但市场信不信，就得等7月解禁大考之后，再回头看了。

就在今天，字节方面宣布豆包专业版上线。 标准版连续包月68元，加强版200元，高级版500元。标准版里，专家模式、办公任务模式等功能额度是免费版的5倍以上；加强版额度是标准版的4倍；高级版额度是标准版的10倍。 豆包收费的消息传出以来，有一个问题在业内和用户间的讨论就没有休止过：豆包专业版到底值不值得付费？ 为了参与这场讨论，字母AI第一时间实测了一下同步上线的办公模式。 测评的基础逻辑很简单：一个普通打工人临时接到活，能不能让豆包先出一版材料；一个行业研究任务，能不能让豆包搭出框架和表格；一个更复杂的动态问题，能不能让2.1 Pro跑出一套长链Agent工作流。 不过，我们尚无法体验到完全体“专业版”豆包，由于尚未全量同步到所有用户，在豆包Web端，我们能稳定体验到的是免费的办公模式，也就是2.1 Turbo驱动的版本。 因此，这次测试分成两部分。 第一部分，测试现在普通用户就能用到的免费办公模式。我们让2.1 Turbo完成两份办公任务：一份戛纳创意节AI营销复盘，一份Siri AI端侧Agent行业研报。 第二部分，补测2.1 Pro的长链能力。我们把2.1 Pro接入OpenClaw，给它一道最近很多Agent都会遇到的题：预测世界杯冠军。和以往的Agent赛前预测世界杯的逻辑不同，而是要求它把夺冠概率、晋级路径、单场预测、战术阵型和预测逻辑做成一个动态看板。 打工人的豆包，到底能不能担起这份职责呢？ 第一组测试从一个临时办公任务开始。 我们给豆包的设定是广告公司策略实习生，任务是做一份“2026戛纳创意节AI营销复盘”。它需要搜索过去一周戛纳创意节中关于AI营销、Agentic AI、创意自动化、内容生产、广告效果评估的信息，并产出四类内容：600字中文复盘文档、一张趋势表、6页PPT，以及一段100字老板微信汇报。 办公模式下，豆包没有只给一段总结，而是把任务拆成了文档、表格、PPT、微信汇报四个交付物。 它生成的文档标题是《2026戛纳创意节AI营销复盘》，结构分为“今年戛纳在讨论什么”“AI营销从哪里变了”“品牌方最关心什么”“广告公司应该怎么跟”。 与此同时，还提供了我们要求的PPT，一共6页，覆盖核心议题、创意生成与媒介投放、数据洞察与内容资产、品牌方关切、广告公司策略等内容，并带有讲稿备注。 趋势表则把内容拆成“趋势、代表案例/观点、对应岗位、可落地动作、风险点”。 而那段需要提供给老板的微信汇报，豆包给出的原文是： 老板，刚整理完2026戛纳创意节AI营销复盘。今年AI从工具升级为创意基础设施，新增AI Craft奖项，Agentic AI成全场焦点。四大变化：创意从辅助到核心、媒介从人工到AI代理、数据从描述到因果、内容从项目到资产。品牌最关心ROI、创意疲劳和合规。建议尽快搭建AI创意体系，从卖创意转向卖能力。 先说说这段回复，不是不能用，但是在口语化表达上差了点意思。 它的信息点完整，覆盖了趋势、变化、品牌关切和建议。但是对于汇报的这个场景的理解没有完全到位，适合当作素材，不适合原封不动发给老板。 但不管怎么说，依托一个并不算详细的prompt，豆包还是凭空给出了一套文档、表格和PPT，0-1的需求基本满足。 当然，只看产出的质量，2.1 Turbo驱动的Agent也存在一定短板。部分案例没有明确来源标注，PPT里有模板污染，表达有时偏口号化。 总的来说，它能节省从0到初稿的时间，但不能跳过人工校对和改写。 第二组测试换成行业研究任务。 这一次，我们让豆包围绕“WWDC 2026后Siri AI入局端侧Agent”写一份中文行业研报。 Prompt要求最终交付物包括1500字研报、竞品对比表、产业影响表、老板版摘要和研究员核验清单。 豆包给出的研报题目是《Siri AI入局，端侧Agent会重写手机入口吗？》。正文结构包括事件概述、Siri为什么从语音助手变成端侧Agent、端侧Agent核心竞争维度、苹果优势和短板、对App和手机厂商的影响、未来6个月观察指标。 它给出的核心判断是：端侧Agent大概率会成为手机AI主入口，但不会完全替代App，更可能形成“Agent调度层+App执行层”。 这份产出的优点是框架感强。它能把一个技术事件拆成赛道、竞品、产业链影响和观察指标，接近一个初级行业分析师的工作方式。 为了让研报看起来更“硬”，豆包生成了一些非常具体的技术信息，例如系统版本、模型参数、厂商能力、地区上线节奏。豆包直接在结果中体现了这些关键信息，但并没有提供可靠信源核验。 两轮免费办公模式测试放在一起看，完成情况基本可以满足一个初稿框架级别。 戛纳复盘任务中，豆包强项在多格式产出。文档、表格、PPT、微信汇报都能完成，且结构完整。Siri研报任务里，豆包强项在问题定义和框架拆解。 对普通打工人来说，它已经具备了一定的生产力交付能力。对严肃交付的任务来说，拥有更强模型、更多Agent生态的付费专业版也许更合适。 目前，专业版里接入2.1 Pro的办公任务模式还没有完全开放。 为了测试2.1 Pro在更长链任务里的表现，我们把它接入OpenClaw，给它一个时下非常流行的Agent任务：预测世界杯冠军。 但是，我们并没有把这个场景设计成一道普通问答题。 如果只是问“世界杯冠军会是谁”，任何模型都可以给出法国、巴西、英格兰、阿根廷等热门答案。 但世界杯是动态系统，每一天的比赛和动态信息都会改变接下来的战局情况。 因此，我们给2.1 Pro+OpenClaw的任务，是搭一个动态预测看板。 它需要生成全局夺冠概率榜、强队晋级路径、小组赛出线概率、当前比赛胜平负概率、战术阵型图、停赛和伤停展示、信息缺口和置信度说明，并且必须把预测逻辑写清楚。 最终，它生成了一个运行在本地的网页看板。 看板里，全局夺冠概率榜显示，法国以4.5%暂列第一。 在这个看板中，强队晋级路径条用分段颜色展示各队从小组出线到夺冠的不同概率。小组赛预测覆盖12个小组、48支球队，绿色标记稳出线，橙色标记有晋级可能。 在单场比赛层面，看板给出了捷克vs墨西哥、南非vs韩国两场比赛的胜平负概率。 捷克vs墨西哥接近五五开，预测为捷克胜37.8%、平24.9%、墨西哥胜37.3%。南非vs韩国则因为南非已有两名主力红牌停赛且已出局，韩国赢球概率被拉高到58.4%。 看板还做了战术阵型板。页面采用绿色草皮背景，球员以圆形卡牌呈现，显示姓氏首字、号码和位置。停赛球员用灰色标记，伤病球员用红色标记，客队阵型自动翻转，形成类似足球游戏开赛前阵型展示的效果。 简单来说，2.1 Pro拿出了一版完成度还不错的网页产品搭建流程，而且分析链路有多个维度，确保客观性和科学性。 它的单场比赛评分采用7个维度：基础实力、近期状态、核心球员、阵容完整度、战术对位、战意压力、赛程体能。每个维度都有固定权重。 两队综合得分差再换算成胜平负概率。信息缺口越高，球队总分和置信度越低。 全局世界杯预测采用2000次蒙特卡洛模拟。它先基于48支球队的基础实力分，模拟小组赛循环结果，随后模拟淘汰赛，统计每支球队进入32强、16强、8强、半决赛、决赛和最终夺冠的频率。 当然，如果从真实产品角度看，它还有一些缺陷。 比如，数据源还没闭环。当前基础实力分是预设值，伤停和停赛也需要继续接入实时来源。 再比如，赛制模拟还不够细。它用了2000次蒙特卡洛模拟来算晋级概率，但淘汰赛对阵目前仍是简化处理，这里多少有一点偷懒的成分。 可如果你把它当成一个协助你做原型的Agent，2.1 Pro+OpenClaw还是能够胜任的。尤其是，我们这里体验的是原生OpenClaw版，如果收费版有更多豆包原生的Skill生态，对于类似模糊需求的评估和匹配，可能会做得更到位。 值得一提的是，这个看板搭建任务进行了2-3轮微调，总计缓存命中超过1000万tokens，加上输入输出的用量，大概花费了25块钱。 豆包专业版的收费背后，是过去一年，AI产品的付费逻辑已经变了。用户最早为更强模型付费，后来为更高额度付费，现在付费理由开始和工作流挂钩。 谁能把模型塞进一个具体任务，谁就更有资格收费。 作为最早收费的原生AI产品之一，OpenAI在ChatGPT上的变化很值得参考。 ChatGPT付费页上，Plus对应“高级工作和生产力”，包括更多Deep Research和Agent模式；Pro则对应研究和编程，给到更多Codex任务、Deep Research和Agent模式额度。 到企业侧，OpenAI今年还给ChatGPT Enterprise加了用量分析和支出控制。 Anthropic更是直接把Agent切进企业工作台。 最近Claude Tag进入Slack，表明Anthropic想把Claude放进团队协作流里。用户可以在群聊里@Claude，让它读取上下文、拆任务、提示重要更新。这里的重点不是聊天能力，而是Claude能不能嵌进Slack这种高频工作场景。 而在国内，大模型独角兽Kimi已经把会员价格拉到49元到699元不等，豆包并不是唯一瞄准C端商业化的AI公司。 豆包专业版也是这个方向。 68元、200元、500元三档价格，表面上是会员分层；真正决定用户是否买单的，是办公任务、专家模式、AI PPT、AI表格、深入研究、录音纪要这些场景能不能稳定产出。 目前，免费用户可以体验2.1 Turbo办公任务模式，专业版再把2.1 Pro和更高额度放进去，本质上是在做一条从轻量办公到复杂任务的升级路径。 这也是我们做三组测试的原因。 第一个戛纳复盘任务测的是最常见的办公交付。它要把热点信息变成文档、表格、PPT和老板微信。而2.1 Turbo已经能生成一版完整初稿，但来源标注、语言质感、PPT细节还需要人工处理。 另一个Siri研报测的是研究型任务。它要把一个技术事件拆成行业框架、竞品表和产业影响表。 同样是免费版，豆包能搭出研究框架，也能给出表格化交付；但是事实层面需要更清楚的来源分层。 而我们手搓的2.1 Pro龙虾，其搭建的世界杯看板测的是更长链的Agent任务。对于普通用户来说，完成一个产品的原型搭建已经不成问题。 从目前的情况来看，豆包专业版的收费策略要过三道关。 第一道关，是“效率关”。用户花钱后，必须明显少做从0到1的工作，初稿级任务后如何进一步持续修正，需要收费模式提供更好的Skill生态和长链任务的稳定性。 第二道关，是“复杂场景”。免费版能做的东西，专业版要做得更深，也更垂直。2.1 Turbo如果已经能完成普通办公初稿，2.1 Pro就必须能理解更多的复杂业务场景。 第三道关，是“稳定交付”。AI产品从尝鲜走向付费，最难的是稳定。事实是否可追溯、表格是否能继续编辑、任务是否能中断后恢复，尤其是高频付费用户，对于稳定性的要求只会更高。 简单来说就是，办公交付比聊天更容易被挑错。豆包收费版的定价不能仅仅是模型能力的升级，更应该有产品体验层面的正反馈。 从我们的测试结果来看，新一代模型和办公模式下的豆包，还是收获了及格以上的正反馈，但一个人工规划的测试集，显然无法替代真实工作中的复杂业务需求。 接受万千普通用户的检验，在争议和反馈中不断优化Agent使用体验，这将是豆包乃至所有想要打造收费版AI产品的必经之路。

原标题：上财校长刘元春：避免活成一个“精于计算却丧失温度”的人 澎湃新闻资深记者 邹桥 “AI时代最危险的，不是机器越来越聪明，而是人越来越习惯于把自己的判断拱手相让。” “在所有人追逐算法‘快’的时代，人性的‘慢’反而成为稀缺资源。” “请把握大时代的核心价值，避免活成一个‘精于计算却丧失温度’的人。” …… 2026年6月24日，上海财经大学举行毕业典礼，上海财经大学校长刘元春在毕业典礼上作了题为《在变革时代锚定核心价值》的讲话，寄语1657名本科毕业生和3351名研究生毕业生。 2026年6月24日，在上海财经大学举行毕业典礼上，上海财经大学校长刘元春致辞。上海财经大学供图 当前，生成式人工智能掀起的技术浪潮正快速演进，许多同学也因此产生了焦虑情绪。刘元春表示，每一次重大的技术革命和人类智力的跃升，在带来社会超级转型的同时，也无一例外地给人类带来了普遍性焦虑，即便是最伟大的哲人也难以免俗。 但刘元春想告诉同学们的是，技术进步固然会消灭某些任务、压缩某些岗位，但也会降低成本、扩大需求，并创造出此前无法想象的新型工作类型。“人类从来没有因为新技术的冲击而陷入系统性、持续性的失业与低迷，反而在技术进步中实现了更充分的就业和更持久的繁荣。” 刘元春表示，很多人的焦虑并非来自AI本身，而是来自对社会发展新阶段的不适应：对新型学习方式的不适应，对主体在社会系统中新定位的不适应。“AI时代最危险的，不是机器越来越聪明，而是人越来越习惯于把自己的判断拱手相让，丧失主体的能动性、价值观和判断力。悲观者正确，乐观者前行。短期的‘正确’或微观上的精明，都挡不住未来前景的光明。” 刘元春勉励毕业生践行“贝叶斯行动哲学”——小步快跑、快速迭代，在行动中不断试错，在试错中不断锤炼韧性与自信。行动是焦虑的解药，唯有积极拥抱不确定的未来，才能有效化解变革带来的焦虑。 他以最近火爆的电影《给阿嬷的情书》为例，向毕业生阐述数智时代的新信条：人可以运用AI辅助表达、加速创作，但表达的内核——共情、牺牲、承诺——必须来自活生生的人。“算法可能会打败人的智商，如果我们放弃共情、放弃自我，人就会变成算法的附庸，算法永远无法触动人的心灵。在所有人追逐算法‘快’的时代，人性的‘慢’反而成为稀缺资源。情义等核心价值的坚守，在AI时代将更加彰显人类存在的熠熠本质。” “人，终究不能被化约为知识，更不能等同于技术。人类真正珍贵的，从来不是现成的答案本身，而是产生好奇、同情、判断和勇气的能力。”刘元春表示，当AI可以快速储存知识、生成答案、提高效率，人类的价值则会更多体现在提出问题、做出判断、承担责任和建立关系之上。人类不仅不会在技术革命中忘却自己的本质，反而将在技术的映照下，彰显出人之为人的价值光辉。 致辞最后，刘元春寄语毕业生：无论将来处于哪种状态，请牢记“厚德博学，经济匡时”的校训，请把握大时代的核心价值，避免活成一个“精于计算却丧失温度”的人。爱自己的专业，但不要成为工具的奴隶；爱身边的人，但不要忘记弘扬那些刻画人类本性的伟大情怀。

听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 也是第一时间，我就给豆包专业版交钱了。 是的，豆包全免费时代终结，现在有了付费模式。 收费标准共有三档：标准版68元/月、加强版200元/月、高级版500元/月。 学生还有专属优惠，38元/月，这价格也是美滋滋了。 和免费版的区别在于，付费版正式接入豆包2.1系列大模型，同时免费用户日常使用不受影响，也可以在一定额度内体验接入2.1 Turbo的办公任务模式。 为了先大家之忧而忧，我们也是不惜花费重金，第一时间帮大家付费体验了。 深度实测后，我用最直白最不绕弯子的结论告诉你： 体验确实比想象中成熟（不要小瞧了豆包），尤其是办公任务模式的界面引导和自动操作，对普通用户很友好； 豆包容易思考过度，额度也是真不经烧，复杂任务跑起来消耗很快； 如果你想试试豆包帮你干活，几十块入股不亏。 还总结了一份不同人群适合的档位，拿走不谢： 一手实测豆包专业版 办公任务模式 豆包专业版最大的新变化，就是办公专业模式。 它接入了可执行Agent任务的豆包2.1系列模型，支持在用户授权后操作本地电脑，直接帮你干活。 比如，我们可以让豆包操控电脑发布小红书。 把图片和文案都准备好，告诉豆包相应的位置之后，它就吭哧吭哧开干了： 中途它会弹窗让你扫码登录，以及需要手动上传图片，其余的操作比如打开官网、起标题、给文案打tag，都是它自动完成。 非常友好的一点是，每次弹出需要人类操作的对话框时，都会在侧边栏显示，也不会出现抢屏幕的情况。 最后一步是让用户确认内容，点击发布就可以了。 （如果你忘记点击“确认完成”也没关系，豆包会在思索一会之后自己帮你发了） 整个过程耗时七八分钟左右。 当然，你也可以不准备任何素材，让豆包直接从0开始vibe一篇小红书出来。 它会自己生成图片和文案，标题和tag也全部弄好。这一遍它甚至没有给我确认最终内容，自己就发布了。 这整个过程，我只在开头扫了个码… 优点在于，同样具备Computer Use能力，跟Codex这样的专业agent比起来，我觉得豆包对普通大众的使用门槛显然更低，每一步的操作指引、界面显示也更友好。 缺点在于，用户授权似乎没有每一步都到位。比如第二次实测出现了没有让用户确认最终内容，直接发布的情况。 应用生成 接下来，我们测试一下豆包的应用生成能力，让它做一个“AI盲盒旅行机”。 我给它描述了一下大致想法，让它继续完善并做出成品。 大概也就十分钟吧，屏幕一通乱闪，豆包就直出了一版效果： 自动播放 你别说，你还真别说。 效果还挺惊艳的，该有的功能都有了，基本符合我脑子里一开始的设想。 输入出发城市，选择旅行预算和偏好后，它就会随机生成一套旅行方案，包括日程安排、打卡景点、推荐美食、住宿建议等等。还把不同方面的预算占比也列了出来。 作为一个demo，完整度已经很高了。 不过到这里，标准版的5小时额度已经用光了。 近7天的额度也花掉了62%。 仔细查看豆包的思考过程，原因可能在于第一版直出的时候，豆包的app_builder_agent做了大量产品设计和视觉生成工作，还生成了不少图片。 它还自己做了3D盲盒、粒子光效等复杂效果，这就非常烧token。 不过为了实测！咱们继续上加强版。 值得一提的是，豆包的预览界面支持编辑模式，你可以任意点击画面上的元素，输入自己的修改意见。 自动播放 一键提交后，左侧的模型对话框内就会开始修改，并实时在右侧的预览中显示每个阶段的修改结果。 这种鼠标单击即可修改的界面，相比用Codex或Claude Code来做应用要直观很多，有点类似于谷歌的AI设计工具Stitch。 不过豆包似乎有思考过度的迹象，在优化一版之后，我发现它还在思考如何升级这个礼物盒的视觉设计。 如果你经常Vibe Coding，此时应该会微感不妙。 豆包很快告诉我：加强版的5小时额度又用完了。 同时，周限额也花掉了45%。 不是吧？！豆包！你！ 仔细查看豆包的思考过程，它除了一直在迭代升级礼物盒的设计，还反复卡在之前我给的一个修复按钮的指令上。 在这个过程中，它把这个礼物盒的样式迭代了四五遍，最终给到了一个金光闪闪的版本。 好看是好看，但仅仅为了优化一个细节，连加强版的5小时额度居然也烧完了…这多少有点没必要。 Office应用 既然豆包的token这么不经烧… 那咱们就继续上高级版，看看这500块能干多少事。 豆包专业版的另一大特色在于，内置了Office办公套件。 你可以直接让豆包生成一份可编辑的在线文档、一张结构化表格，或者一套用于汇报和教学的PPT。 还可以像和同事协作一样，继续多轮提出修改意见。 这次，我们让豆包直击打工人的痛点——做PPT。 我准备了一份关于AI笔记产品的数据资料，包括核心数据表、版本上线记录，以及用户反馈摘要。 核心数据里包含了产品经理月度复盘中常见的指标，比如MAU、DAU、新注册用户、新用户激活率、AI总结使用人数等等。 提示词也写得比较具体： 大概也是10分钟左右，豆包就交出了答卷： 自动播放 总的来说，豆包这次的完成度是比较高的。 它主动提炼出了一个很明确的汇报主线：AI功能带动增长，但体验问题正在影响留存和转化。 比如，它能从数据里看出MAU、DAU、新注册用户、AI 总结、会议转写、知识库问答等指标都在增长，也能识别出会员转化率、次月留存率、用户投诉量这几个风险点。 整份PPT的结构也比较完整，从核心结论、AI功能表现、版本交付、用户反馈，到下月计划都有覆盖。 甚至连演讲者备注也写好了，汇报的时候直接照着念就可以。 视觉设计基本达标，第一页用了红绿对比，后面的页面也会用数据卡片、优先级分组、问题归因等方式来组织信息。 不过问题在于，最后两页重复了，都在讲6月计划，但原本最后一页应该是“需要管理层决策的问题”。 如果仔细看内容，有些“基准值”“专业用户画像”“准确率提升到 95%”等内容，也有一定推断甚至发挥的成分，还是需要人工检查。 同样，在右侧的预览界面，可以直接修改PPT内容，也可以和模型对话修改。 比如我口头让豆包修改最后一页内容，它在几分钟之内很快给到了结果。 总的来说，在one-shot情况下，豆包已经能做出一份70-80分的PPT初稿，而且结构、视觉和产品判断都不差。 看了眼额度，做这么个PPT，500元档位仅花了3%。 技能调用 此外，豆包专业版还支持调用Skills技能。 目前首批上线的技能包括文档、表格、PPT、创意设计、操作浏览器、可视化等，也包括金融行业相关的专业技能。 我们试试豆包的个股日报skill，让它分析一下智谱近期的股票变动。 这个任务跑得很快，几分钟时间，一份投研报告就出来了： 自动播放 从内容上来看，这个skill已经具备比较完整的投研报告框架，能快速把行情、资金、消息、估值和风险串起来，适合用来做信息整理和分析初稿。 还可以进一步生成一份HTML报告： 自动播放 简单来说，豆包已经很像一个“投研助理”了，能帮你把零散新闻和行情信息整理成一份完整报告。 但它还不是持牌分析师，最后的判断一定还得人来兜底。 这一套下来，额度来到了11%。 什么人值得花这钱 从定价来看，豆包加强版200元/月，任务额度是标准版的4倍；高级版500元/月，额度是标准版的10倍。 对比海外，GPT Plus是20美元/月，Pro则有100/200美元档，折合人民币140-1400元；Claude也同样有20、100、200美元等不同档位。 单看价格，豆包的68元标准版相比海外20美元档更低，学生价38元/月就更接近“尝鲜价”了。 而它的高阶订阅，200元和500元两档也比海外最高阶订阅便宜不少，主要是在卖更复杂的办公任务额度。 如果你只是偶尔聊天、查资料、做PPT、做个投研分析，那么免费版就够了。 豆包也表示，对于大部分用户的日常生活场景，现有功能和额度已经可以满足使用，他们也会持续为免费版用户提供新模型。 如果你想让豆包动手帮你干活，那么就可以考虑付费了。 比如你是学生党，经常要做课程汇报、读论文、整理资料、生成 PPT，38元学生价可以冲，属于低成本尝鲜。 如果你是自媒体、运营、市场、公关，日常要写小红书、公众号、短视频脚本、活动方案，还要配图、起标题、整理素材，68元标准版值得试试。 尤其是你想体验自动发布、跨平台整理素材这类 Agent 能力，标准版是比较合适的入门档。 如果你是产品经理、咨询、销售、行政、HR，高频和文档、表格、PPT 打交道，标准版也可以作为起步选择。 它的价值在于帮你先搭出70-80分的初稿，省掉最痛苦的空白页时间。 如果你是独立开发者、小团队负责人，或者经常想把一个想法快速做成网页Demo的人，那标准版可能很快不够用。 应用生成、图片生成、多轮视觉修改都比较烧额度，更适合从200元加强版起步。 至于500元高级版，亲身体验后，我建议先别急着冲。 它更适合每天都要跑办公任务模式、频繁生成应用、批量处理Office材料、长期调用Skills的重度用户。 只有当你真的把豆包当成一个每天高强度交流的“AI办公助理”，高级版才更合理~ 以及蝴蝶效应是，看完这个实测后，老板说我们在招的这个“小红书运营岗”—— 先...不...招...了。

文案｜辰聪 出品｜师天浩观察 凌晨两点，杭州电商卖家林薇的数字人主播仍在直播间讲解防晒霜，它不会累、不会说错卖点、不需要下播吃饭。而同城的消费者张磊正在向淘宝的AI助手追问：“给我对比下小米和格力的1.5匹空调，要省电、静音、售后好的”。 这不是未来场景，而是2026年618的真实切片。AI不再是营销噱头，而是深度嵌入零售全链路的基础设施。 今年的618，京东8万家商家同时开启数字人直播；天猫127个新品牌（成立不足5年）凭借算法推荐冲进各行业前十，如迈从（机械键盘）排名电脑周边Top3。据官方发布的战报显示，大促期间迈从全渠道累计销量突破130万件。 消费者提前一个月就开始向AI"锁单"，这是首个真正意义上的"AI原生大促"。 01 平台技术引擎的全面升级 1.三家平台，三条路径，一个野心 进入2026年，AI的概念泡沫退去，开始实际性落地。它不再是展厅里的演示，而是直播间里的主播、仓储里的机械臂、购物车里的推手。 今年618最显著的变化，是AI从后台的"辅助角色"走到了台前，成为平台经营的核心引擎。 复旦消费大数据实验室的数据显示，今年618淘天集团市场份额约34%，京东占25%。市场份额近八成的淘天、京东、抖音，恰好也是AI投入最猛的三家，但打法截然不同。 其中淘宝天猫将通义千问大模型接入淘宝，试图把用户从搜索框带到对话框。消费者不再输入关键词翻页，而是直接向AI描述需求，由AI完成筛选、比价和推荐。 京东的布局更为激进。"京小通"覆盖导购、数字人直播、营销、客服、物流全链路，仅JoyStreamer数字人直播平台就服务商家突破8万家，带货GMV同比增长100%。 抖音的"千川乘方"聚焦降本，飞鸽智能客服和AIGC内容工具投入亿级算力资源，帮助中小商家降低客服和制作成本。 （图片来源：复旦消费大数据实验室） （统计周期：2026年5月30日-6月17日） 三家的策略分化，本质是对"人货匹配"的不同理解。淘天想从"搜索"转向"对话"，京东想从"链路"做到"闭环"，抖音想从"工具"降低门槛。 但它们指向同一个目标，用AI重新定义匹配效率。 2.AI不再是工具，是"基建" 如果说前几年的AI还停留智能推荐、自动生成文案这些"表面功夫"，那么今年618的AI已经深入到了产业链下游。 京东的案例和数据更有说服力。如今，京东的AI覆盖了消费体验、商家运营、物流履约、工业采购等3000多个业务场景。消费者看到的是智能购物助手，看不到的还有仓储里每15秒完成一次抓取的"异狼"工业灵巧手，是618期间累计调度3.2亿揽收订单的物流超脑大模型，是带动商家库存周转效率提升30%的AI地图库存诊断助手。 这种从"前端"到"全链路"的渗透，在物流端体现得最为直观。 全国无人车累计转运包裹553万件，京东在四川资中开通78条无人机进村配送航线，配送效率提速4.4倍。在工业采购端，京东工品汇的AI智采管家日均下单客户数较5月提升12.7倍，对应成交额增长56倍。 AI不再只是一个工具插件，而是变成了支撑整个零售体系运转的新型基础设施。 这正是本届618最具标志性的结构性变化，技术不再依附于营销环节，而是深度嵌入零售运转的整条脉络。 02 从主动找到精准投喂 1.AI导购让决策前置 当AI具备了深度理解需求、整合信息、给出建议的能力，消费者的购物行为自然发生了质变。 购物的决策权，正在从人手里滑向算法手里。 京东把千问接入了智能购物助手，你想买扫地机器人，不用再看十几篇测评，AI几秒之内给你参数对比、用户评价汇总、历史价格曲线。淘宝的AI万相引擎帮商家批量生产内容，你刷到的商品推荐越来越精准。当"选品、比价"变得毫不费力，消费者自然提前完成了全部比价，618对他们来说不再是"发现新东西"的日子，而是因为在这一天买折扣最大。 小编618购物时，正是巧妙运用了"京小通"，打破信息壁垒和隐藏折扣。一些不知道的叠加折扣，都是通过AI问询配合叠加使用，省心、省时、还省钱。 （图片来源：易观分析） 消费者行为的变化反过来也推动了平台规则的调整，平台也读懂了这个信号。 淘宝天猫立减8.5折起且无需凑单，抖音主推"一件直降"，京东"补上加补"叠加国补，各大平台都在主动简化优惠规则。因为当AI能帮消费者算清每一分实际收益，复杂的满减套路就骗不到人了。 易观分析指出，2026年618期间消费者决策更趋理性，从冲动囤货转向精准满足。AI导购与简化规则的组合，让理性决策成为主流。消费者提前4-6周开始比价研究，大促开始前就已经锁定了目标商品。 2.618从"爆发日"变为"收网日" 决策链路被前置之后，618当天的角色不可避免地发生了质变。 今年的618不再是人们守在屏幕前等待零点开抢的"爆发日"，而更多变成了"验证研究后下单"的收网日”。消费者带着AI生成的比价清单、经过深度研究的选品结论进入大促，618只是整个长周期购物行为的最终确认环节。 星图数据印证了这一判断。2026年618全网总GMV为9340亿元，同比增长仅4%，增速从两位数滑入个位数。与此形成对比的是，即时零售销售额628亿元，同比增长112.3%，消费者从"为大促囤货"转向"需要即时满足"。 当AI让比价和研究变得随时随地都可以进行，消费者越来越不愿意"等大促"，他们需要的时候就要立刻拿到。 03 商家的分化，懂算法者生 1.算法成为流量"守门人" 消费者决策方式的变化，直接传导至商家端，带来了一道新的生存门槛。 能否进入AI推荐算法的优先池，决定了品牌能否获得曝光机会。 天猫618的数据清晰展示了算法的"筛选"效应。开卖后成交破千万的新品数量同比增长60%，千万级新品覆盖品类从26个扩大到53个；有127个新品牌从小众市场冠军冲上了天猫行业前10，展现了“小赛道跑出大品牌”的新消费趋势。 可以看出，AI算法显然更青睐具有创新能力、能满足细分需求的优质供给。算法不倾向把流量给同质化、低价内卷、没有特色的"白牌"商品。 需注意，算法红利并非均等分配。 多位头部卖家反映，AI客服虽已普及，但AI投流工具更适合月销5000万以上的头部玩家；有拼多多亿级卖家坦言，"实拍图流量比精修图好，精修图又比AI图好"，过度依赖AI生成内容反而可能降低转化率。这意味着，获得算法青睐的关键不在于"有没有用AI"，而在于能否理解AI的匹配逻辑，在产品创新、内容质量、用户运营等多个维度同步发力。 AI不是灵丹妙药，它是放大镜。优质供给会被放大，劣质供给会被加速淘汰。对于未能适配这一逻辑的商家，连曝光机会都在丧失。 2.商家从"卷价格"转向"卷创新" 算法偏好的变化，叠加宏观政策导向，正在推动商家主动摆脱价格内卷。 据了解，一份专家纪要显示，超过七成品牌将利润列为一号位KPI，不再刷GMV。 天猫投入600亿流量加码超级新品，京东通过Aidol创造营提高创新品牌曝光。平台不再补贴价格，而在补贴创新。《互联网平台价格行为规则》要求遏制恶性价格竞争，从政策到平台，"反内卷"已成为行业共识。 细分市场的爆发更反应了这一变化。618数据显示，轻定制衣柜成交额翻10倍，越野跑鞋成交翻番，老年猫主食罐增长超300%。当品牌发现并满足了此前未被充分供给的细分需求，就能获得定价权，无需在同质化红海中比价。丸美生物董事长明确表示"所有增长必须以盈利为前提"，草本初色创始人则表示"不再追求单场直播爆发，而是追求持续复利"。 AI技术叠加"反内卷"政策，正在将电商竞争从"价格战"推向"价值战"。 2026年618标志着大促形态的根本性转变。 AI成为连接平台、商家与消费者的基础设施，未来的竞争不再是价格和规模的竞争，而是数据理解、AI适配能力和智能化运营水平的竞争。在这一轮由AI驱动的产业重构中，能将技术内化为经营能力的品牌将占据先机，而停留在传统流量思维的商家，可能在下一轮洗牌中被加速淘汰。 首个AI原生大促已经证明。 技术重构的不是促销手段，而是零售本身。

智东西 编译 | 茄子 编辑 | 程茜 智东西6月24日消息，Meta昨日宣布推出新一代AI眼镜产品线Meta Glasses，首次以自有品牌亮相，不再使用Ray-Ban、Oakley等第三方品牌标识。不过，该产品仍由Meta与Ray-Ban和Oakley的母公司依视路陆逊梯卡共同合作完成。 这是Meta首款原生搭载Muse Spark多模态AI模型的硬件产品，实时翻译功能新增中文、日语、韩语等14种语言，总支持语言扩展至20种。与此前Ray-Ban联名款相比，两者硬件规格基本相同，区别在于Meta Glasses以自有品牌销售，价格更低，款式选择更丰富。 本次Meta共推出三款镜框：经典矩形款Adventurer、粗框个性款Fury、以及与Kylie Jenner合作的纤细椭圆联名款Starfire。该眼镜标准版重53.77克，大尺寸版重54.76克。全系提供26种颜色与镜片组合，起售价299美元（约合人民币2034元），较上一代Ray-Ban联名款下调约80美元（约合人民币544元）。 ▲Meta Glasses（图源：Meta） Meta创始人、董事长兼CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）也参与了Meta Glasses镜框的打磨，他对不同脸型和头型的佩戴的舒适度进行了多轮调校。他称，AI硬件不应偏向游戏配件，而应接近时装秀上的潮流单品，外观好看、佩戴舒适与功能体验同样重要。 一、Muse Spark原生AI：从“后装AI”到“开机即AI” Meta Glasses原生搭载Muse Spark多模态AI模型。该模型由Meta超级智能实验室专为可穿戴设备优化，具备更强的视觉理解能力与上下文推理能力。 与此前“先出硬件、再逐步升级AI能力”的路径不同，这一代产品强调AI能力与硬件同步首发。此前发布的Ray-Ban Meta与Oakley Meta也将通过固件更新获得相关能力。 搭载Muse Spark的Meta Glasses还能够识别视觉场景、回答问题，还能提供餐厅推荐、信息查询和日程辅助。 据CNN报道，其记者在发布会现场体验了这款搭载Muse Spark的眼镜，它能够估算一碗草莓的卡路里、将阿拉伯语标识翻译成英语、提供附近博物馆推荐，还能识别出演示道具中的假樱桃。 该款眼镜的实时翻译功能新增14种语言，包括中文（普通话）、日语、韩语、印地语等，总支持语言扩展至20种。 ▲Meta Glasses翻译功能（图源：Meta） 此外，Meta透露本月还将推出“动态照片”功能，可自动抓拍多帧并推荐最佳成片。无显示屏眼镜的步行导航即将上线，将提供逐向导航功能。同时，Meta正在研发无摄像头的纯音频版本AI眼镜，仅保留通话、影音播放与AI交互能力。 二、全天候佩戴：从款式到硬件的AI眼镜“消费品路线” Meta Glasses本次共推出三款镜框设计：Meta Adventurer，经典矩形设计，提供常规和大号两种尺寸，主打日常通用；Meta Fury，镜框更厚实，更具表达感的个性款；Meta Glasses by Kylie，与Kylie Jenner合作的Starfire联名款，纤细椭圆形设计，用户可将AI助手语音设置为该艺人专属声线。 Meta Glasses提供26种颜色与镜片组合，包含变色、偏光、透明镜片可选，并全面支持处方镜片。 ▲Meta Glasses的不同款式图（图源：Meta） 硬件层面，Meta Glasses延续了上一代的核心规格：1200万像素摄像头，支持3K视频拍摄；六麦克风拾音阵列，分布在鼻托、镜腿和镜框前部，结合风噪抑制技术，在户外环境中依然能保持清晰的语音识别和通话效果；开放式音频设计，支持自适应音量调节；内置32GB存储空间；单次续航约8小时，配合折叠式充电盒可达约40小时。 ▲Meta Glasses参数（图源：Meta） Meta将优化的重点放在了佩戴体验上。该款眼镜标准版重量为53.77克，大尺寸版为54.76克，较上一代Ray-Ban联名款（约49-54克）重量相近甚至更轻。镜腿配备三段式可调鼻托、可调镜腿末端和可大幅外展的过伸铰链，适配不同脸型和头型。Meta方面称，扎克伯格本人深度参与了产品打磨，在不同佩戴舒适度上做了多轮调校。 在隐私与安全性方面，用户在使用Meta Glasses拍照或录像时，镜腿指示灯会同步闪烁，用于提示周围人正在录制，强调“可见的隐私提示机制”。 整体来看，这一代更侧重优化全天佩戴体验，而非堆叠硬件参数。 三、卖出数百万副眼镜后，Meta要推自有品牌卷低价？ 过去几代产品，Meta的智能眼镜一直以“Ray-Ban Meta”的形式存在，给人的印象更接近“一副Ray-Ban眼镜装了点Meta技术”，而不是“Meta做的眼镜”。此次Meta Glasses首次去掉第三方品牌标识，被外界视为强化自身可穿戴品牌主导权、在苹果入局前提前卡位的关键信号。 不过，该产品仍由Meta与依视路陆逊梯卡共同合作完成，镜腿内侧和包装上同时印有双方标识。 Meta首席技术官博斯沃思称，新品牌框架的目标是提供更多选择，“不仅仅是设计和风格，也关乎价格点”。 这一策略调整的背景是AI眼镜赛道的爆发。IDC数据显示，2026年第一季度全球智能眼镜市场出货量356.6万台，同比增长130.1%，其中音频及拍摄眼镜出货量224.8万台，同比增长167.4%。 Counterpoint Research发布的《全球智能眼镜追踪报告》显示Meta目前掌握约全球80%的AI智能眼镜市场份额。据财联社报道，Meta自2021年AI眼镜产品首次推出以来，累计销量已达数百万副。 ▲Meta在全球人工智能眼镜市场份额（图源：Counterpoint Research) AI眼镜正在进入一个窗口期，谁先建立用户习惯，谁就可能定义下一代计算入口。扎克伯格显然意识到了这一点，但在他看来，抢占市场只是表面，真正难得是让AI眼镜融入日常穿戴。 在Feed Me访谈中，扎克伯格称，未来眼镜会形成丰富产品线，款式多样、功能配置各有区分，价格档位也层次分明。“但核心难题在于，每一款产品都要找到平衡点：外观好看、佩戴舒适，同时功能体验不拉胯。” 在他看来，人工智能硬件的未来模样不该偏向游戏配件，而要趋近时装秀上的潮流单品。“未来各类可穿戴设备平台，都会和时尚融为一体，”扎克伯格说。“不管是戴在手腕、架在脸上，还是其他穿戴形式，都要做到两点：一是戴出去让人有面子，二是佩戴起来足够舒适。” 结语：Meta先行，AI可穿戴赛道逐渐升温 Meta Glasses只是一个开始。谷歌、苹果、Snap正在陆续入局。谷歌在5月的I/O 2026大会上宣布与Warby Parker、Gentle Monster合作推出AI智能眼镜，搭载Gemini模型，预计2026年秋季上市。Snap在6月发布了首款消费级AR眼镜Specs，定价2195美元，因售价高昂、外形笨重遭到网友吐槽。苹果的智能眼镜产品则预计在2027年前后落地。 AI眼镜包括整个AI可穿戴设备的赛道正在从“技术验证”走向“产品普及”并面向大众。但无论AI模型如何迭代、硬件参数如何提升，“让人愿意戴出门”始终是最重要的。扎克伯格已经亮出了他的答案，把AI藏进日常且保持时尚。 在苹果和谷歌正式入局之前，Meta能否拿下下一代计算的入场券，还有待消费者用实际体验来验证。 来源：Meta、Feed Me

智东西 作者 | 陈佳 编辑 | 云鹏 智东西6月24日消息，今日，据《华尔街日报》，美国人形机器人公司Agility（原名Agility Robotics）计划通过SPAC交易，以约25亿美元（约合人民币170亿元）的估值登陆美股市场。 Agility CEO佩吉·约翰逊（Peggy Johnson）告诉《华尔街日报》，先于其他独立人形机器人公司上市将为Agility赢得优势，因为散户投资者对这一赛道有大量未被满足的投资需求。 ▲Agility CEO佩吉·约翰逊（图源：领英） Agility选择SPAC路径上市有其独特的时机考量。约翰逊认为，老龄化退休潮叠加特朗普政府推动制造业回流的政策方向，将持续驱动企业对机器人的需求。她说，大量企业正在寻找解决劳动力缺口的方案。 具体来看，Agility将与华尔街交易撮合者迈克尔·克莱因（Michael Klein）旗下特殊目的收购公司Churchill Capital Corp. XI（CCXI）合并。交易完成后，Agility将以股票代码AGLT上市，该公司高管向《华尔街日报》确认了这一消息。 这笔交易预计将带来超过6亿美元（约合人民币40.7亿元）的总募资。其中4.2亿美元（约合人民币28.5亿元）来自Churchill XI的信托账户现金，另有超过2亿美元（约合人民币13.6亿元）来自普通股定向增发（PIPE），该轮PIPE融资由台湾电子代工巨头富士康领投。富士康是Agility的现有投资方。 在融资方面，据Forge Global数据，Agility在2025年6月完成的最新一轮融资后估值约为21.2亿美元（约合人民币143.9亿元）。投资方包括亚马逊工业创新基金、英伟达旗下NVentures、软银、DCVC、Playground Global、索尼创新基金、TDK Ventures，以及德国汽车零部件巨头舍弗勒集团（Schaeffler）。 一、脱胎于大学实验室，打造量产人形机器人工厂 Agility成立于2015年，由俄勒冈州立大学动态机器人实验室孵化而来。 联合创始人乔纳森·赫斯特（Jonathan Hurst）是该实验室的创建者，曾在卡内基梅隆大学攻读机器人方向博士，研究双足机器人的动态稳定性和运动学基础。另两位联合创始人分别是达米安·谢尔顿（Damion Shelton）与米哈伊尔·琼斯（Mikhail Jones）。 Agility目前总部位于俄勒冈州科瓦利斯（Corvallis），工厂RoboFab设在塞勒姆，同时在匹兹堡和硅谷设有办公室。 该公司旗舰产品是名为Digit的人形机器人，身高约1.75米，能够在仓库和制造业环境中完成搬运、码垛重型容器等自动化任务。据Agility官网信息，Digit是目前唯一通过FCC认证和NRTL认证的人形机器人，也是唯一一款在客户现场实际执行生产性工作的双足机器人，已实现商业化部署和量产。 ▲Digit人形机器人完成搬运、码垛任务（图源：Agility） 2024年3月，Agility迎来了管理层换帅。佩吉·约翰逊出任CEO，她此前在微软担任执行副总裁长达六年，直接向CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）汇报，负责战略合作与并购交易。在微软期间，约翰逊创立了微软首个企业风险投资基金M12。再往前追溯，她在高通工作了25年。 ▲Agility CEO佩吉·约翰逊的工作经历（图源：领英） 二、亚马逊和丰田都在用，新一代Digit已拿到订单 Agility在人形机器人商业化方面的进展是吸引资本市场关注的原因。据该公司向《华尔街日报》披露，目前其客户包括在仓库部署机器人的亚马逊、物流公司QXO、汽车零部件制造商舍弗勒和丰田汽车加拿大制造公司（Toyota Motor Manufacturing Canada）。 亚马逊从2023年底开始在仓库中测试Digit，用于回收周转箱等任务。物流巨头GXO也与Agility签署了多年合作协议，在佐治亚州Flowery Branch的仓库中部署Digit，完成将周转箱从自主移动机器人转运至传送带的工作。据Agility在2025年11月公布的数据，Digit仅在GXO的佐治亚州仓库就已搬运超过10万个周转箱。 约翰逊告诉《华尔街日报》，Agility位于俄勒冈州塞勒姆的工厂在全面投产后，年产能将达到1万台Digit。该工厂名为RoboFab，占地约7万平方英尺（约6500平方米），于2023年正式启用。 ▲Agility位于俄勒冈州塞勒姆的工厂RoboFab（图源：Agility） 与此同时，Agility正在开发新一代Digit机器人，将具备更精细的操控能力以搬运更小的物品，并引入更高的安全标准。约翰逊称，新版Digit已经获得了客户订单。 值得注意的是，6月22日，英伟达在芝加哥Automate展会上发布了名为Halos for Robotics的全栈机器人安全系统，Agility成为首家整合该系统的人形机器人公司。 结语：人形机器人赛道竞争激烈，SPAC上市规避传统IPO繁琐流程 在人形机器人赛道，Agility面对的竞争者既有特斯拉、波士顿动力（Boston Dynamics）这样的大型企业，也有Figure AI、机器人初创公司Apptronik等获得大额融资的玩家。但Agility的差异化在于，它是美国目前唯一一家拥有量产工厂、且产品已在客户现场进行了规模化商业部署的独立人形机器人公司。 操盘此次SPAC交易的迈克尔·克莱因是前花旗集团银行家，也是SPAC市场最活跃的发起人之一。他此前通过Churchill系列SPAC推动过多家公司上市，包括核能公司Oklo和电动汽车制造商Lucid。 SPAC合并上市模式能够规避传统IPO繁琐流程，因而受到企业青睐。2021年新冠疫情期间市场利率处于历史低位，SPAC交易迎来爆发式增长。 来源：Agility、《华尔街日报》

智东西 作者 | 云鹏 编辑 | 心缘 智东西6月24日报道，今天下午，联想集团在自家算力生态大会上正式发布了联想问天超节点解决方案，联想万全异构智算方案升级至5.0大版本，其重点通过集群训推加速、芯模编译优化两个关键技术升级，提升了方案的场景自适应能力和训推效能。 值得一提的是，在生态层面，在联想问天品牌换新升级启动仪式上，国内外近20位算力生态的合作伙伴来到了现场站台，包括AMD、英伟达、英特尔、壁仞科技、寒武纪、燧原科技、中科海光、天数智芯、昆仑芯、兆芯、摩尔线程、沐曦、飞腾、中科曙光等。 联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽登台进行了演讲和发布，他回顾联想问天品牌发展三年时提到，目前联想在x86服务器市场跻身全球第二，专利数量和研发规模增长了3倍，产品数量和整体业务规模实现了4倍提升。 此次陈振宽正式宣布了联想问天2027年的业务目标：1000亿人民币，相比2022年增长10倍。 回到今天发布的主要产品和技术，联想万全异构计算方案5.0推出了两大差异化核心技术： ·集群训推加速：通过分层解耦、PD分离架构、KV Cache共享缓存优化等核心技术，实现算力集群“算、存、网”效率的倍数提升。 ·芯模编译优化：面向国内多元模型、多元芯片的独特生态，采用不同模型的计算图自适应匹配和算法自动生成技术，构建GPU与模型的最佳组合，显著提升效率。 第二个重磅发布是联想问天超节点解决方案，这是联想面向万亿参数大模型时代，剑指打破计算瓶颈发布的一套新方案。 算力方面，其单节点最高支持40张GPU，FP8算力超过28FLOPS，HBM显存突破5.76TB，可以满足万亿参数模型的训练与推理需求。 互联低时延方面，其访存带宽超过80TB/s，具备百纳秒级的P2P互联，片间总互联贷款超过16TB/s，可以大幅降低万卡协同的通信等待。 灵活扩展方面，其支持Scale-out扩展更大集群，能向下兼容32卡，满足各种规模的训练、推理和开发测试需求。 其支持标准19英寸机箱，采用无线缆正交直插设计，将部署周期从几个月大幅缩短至几个小时。 我们看到，从计算、存储到运载，联想面向AI时代的算力生态体系已经愈发成熟，陈振宽提到，联想问天会继续跟本土和全球生态合作伙伴一起，推动中国AI算力从可用走向好用。

6 月 23 日，Meta 发布了三款以 Meta 自有品牌命名的智能眼镜——分别是 Adventurer、Fury，以及与美国红人 Kylie Jenner 联名的 Starfire。 前两款定价 299 美元，约合人民币 1999 元；Starfire 联名款 399 美元，约合人民币 2700 元。 这个价格比去年发布的第二代 Ray-Ban Meta 便宜 80 美元，比今年 3 月推出的 Ray-Ban Meta Optics 便宜整整 200 美元。更关键的是，这是 Meta 第一次不借 Ray-Ban 或 Oakley 的牌子，直接用自己的名字卖眼镜。 1999 元的 Meta AI 眼镜，会是年轻人的第一副 AI 眼镜吗？ 更便宜，更好用 这次的三款 Meta AI 眼镜，依然是 Meta 跟依视路 EssilorLuxottica 联合开发，只不过 Meta 觉得，与其冠以 EssilorLuxottica 旗下的中低端眼镜品牌，还不如 Meta 自己的品牌来得有号召力。 这几款 Meta 眼镜都首发搭载了 Muse Spark，这是 Meta 超级智能实验室最新的多模态大模型。之前的 Ray-Ban Meta 和 Oakley Meta，未来通过 OTA 更新也能用上——可以说，这三款更便宜的产品，反而先用上了更好的大模型。 硬件规格也是拉满：1200 万像素的摄像头，支持 3K 视频录制，6 颗麦克风阵列——比上一代产品还多了一颗。续航 8 小时以上，随机附带的充电盒还能额外提供 40 小时电量。 值得一提的是，这个盒子采用了可折叠设计，塞进口袋或包里不占地方，非常实用。 新功能 Dynamic Photo 会在你按下快门时连拍多帧，然后推荐最好的一张。 在新的多模态大模型的支持下，Meta 眼镜将会支持步行场景的逐向语音导航——也就是说，人在走路时，导航会像车载导航一样，一步一步用语音告诉你接下来怎么走。对一副没有屏幕的眼镜来说，是个相当聪明的设计。 此外，支持 20 种语言的实时翻译功能也在路上，包括日语、韩语和普通话——The Verge 的编辑实测后表示，普通话的翻译还蛮准确的。 外观上，三款造型覆盖了不同的审美： Adventurer 是经典方框，有标准和大号两个尺寸； Fury 更粗犷，线条更有存在感； Kylie Jenner 的 Starfire 是细椭圆框，镜片上还嵌了一颗小宝石，金属鼻托据说是为了不吸附粉底液专门设计的； 配色方面，提供了赛车绿、砂岩色、玳瑁色等选项，加上透明、偏光、变色三种镜片，可以组合出 26 种搭配。 还有几个设计细节值得注意： 这次的鼻托支持三档宽度手动调节，镜腿末端还内置金属芯线，可以向内或向外掰来贴合脸型。铰链做了过度展开设计，头大的用户镜腿会自然外撇一点，并支持处方镜片，度数范围覆盖 -12 到 +2.25。 这些都是 EssilorLuxottica 做了几十年眼镜积累下来的工艺经验，这次 Meta 眼镜的制造商和渠道经销商，依然是这家全球最大的眼镜集团，在 LensCrafters 和 Sunglass Hut 都能买到新款的 Meta 眼镜——可以说，Meta 将过去这么多年在 AI 眼镜上的积累，都带到了这几款新品上。 与之前的 Meta 联名眼镜相比，新的 Meta 自有品牌眼镜，更便宜，也更好用。 他们真正在改造的品类，是墨镜 这算背刺老用户吗？ 似乎也并不是——毕竟，之前掏出 499 美元买 Meta 眼镜的用户，有一半是冲着 Ray-Ban、Oakley 的品牌去的，而新款眼镜的大部分 AI 功能，旧款眼镜也可以通过软件 OTA 获得。 事实上，过去几年，Meta 在智能眼镜上做的所有尝试，本质上都在解决同一个问题：怎么让人愿意把一个电子设备戴在脸上。 跟 Ray-Ban 合作的方框眼镜，是借经典设计解决智能眼镜「不好看」的问题。 跟 Oakley 合作的滑雪镜，则是用运动品牌的基因寻找「戴出去」的理由。 Ray-Ban Meta 最底层的逻辑，都是找一个消费者信任的时尚品牌来担保，先让人接受「它是好看的」，再让人接受「它是智能的」。 这个路线确实管用——Meta 官方数据显示，智能眼镜销量去年翻了三倍，已经累计卖出了 900 万副 AI 眼镜。 但 900 万副智能眼镜，加起来还没有 iPhone 一个季度卖得多。 2025 年下半年全球智能眼镜市场，自 Counterpoint Research 数据 智能手机每年出货超过 10 亿部，愿意花四五百美元——折合三四千人民币——买一副 Ray-Ban 或 Oakley 智能眼镜的人，终归是少数。 高端眼镜品牌的背书能解决「有没有人愿意买」的问题，但解决不了「大多数人买不起」的问题。 Meta 眼镜这次出手，就是为了把 AI 眼镜的价格打下来——事实上，这已经非常接近一副墨镜的价格区间。 想想你上一次买墨镜花了多少钱？ 一副还不错的品牌墨镜，Ray-Ban 的经典款、Oakley 的运动款，大概也要花上 150 到 300 美元。墨镜不便宜，也不是全天候设备——显然，你不会在办公室里戴着它开会。 但无论我们戴不戴眼镜，大多数人都会至少有一副墨镜，合适的时候，就愿意戴上它出门。 花 1999 元，买一副墨镜的同时，还能兼顾拍照、听歌、AI，性价比一下子就凸显了出来。 这里有一个微妙的心理转换：当我花了更贵的价钱买一副 Ray-Ban Meta，我还是会留下买了一副「智能眼镜」的印象，我当然会用技术标准来考核它——AI 够不够聪明，摄像头够不够清晰，续航够不够长。 但当我花一副墨镜的钱，买了一副 AI 眼镜时，所有的智能，都成了高附加值的功能。 附加值——才是 1999 元的 AI 眼镜真正在卖的东西。在一个你本来就可能花这个钱买墨镜的价位上，你多获得了一整套的功能。 同样的预算，为什么不选那个能多干几件事的产品？ Meta 的这步棋，暗示了整个智能眼镜行业的变化——用低价格和高附加值，去占领「墨镜」这个品类。 Meta 瞄准的不再是智能眼镜这个小品类，而是墨镜这个大品类。 平时身上揣一副几百上千块墨镜的人，大有人在。这些人未必关心 AI，他们更关心墨镜好不好看、轻不轻、价格合不合适？ 当一副智能眼镜在这三个维度上都能跟普通墨镜打平，还能提供更丰富的功能时，消费者自然会做出选择。 不只 Meta 一家看到了这个机会。 上个月，国产 AR 眼镜品牌 Xreal 推出了旗下第一个子品牌 xbx，主打年轻群体。首款产品 xbx a01 系列，国内售价 1699 元起。 这个产品的形态很有意思：它就是一副墨镜。 前框可拆卸，支持经典款、运动款、黑镜款等多种风格更换，甚至开放了 3D 打印参数让用户自己设计。 标准版重量 62 克，拆掉前框只有 56 克。 除此之外，xbx a01 还提供了最基础的 AR 显示体验——内置的屏幕峰值亮度有 1600 尼特，支持 120Hz 刷新率和 HDR10。由于墨镜天然自带遮光效果，这让 xbx 的显示体验有了先天优势。 Xreal 的策略很明确：设计、轻便、年轻化排在最前面，显示功能排在后面。 如果你冲着「AR 显示」去买它，你大概率觉得不够好。但如果你冲着「买一副好看的墨镜」去买它，附加的显示功能就变成了惊喜。 1999 元的 Meta 眼镜，1699 元的 xbx a01，这两款产品，一个做 AI，一个做 AR——尽管技术栈完全不同，但它们落地的方式却惊人地相似：做一副更好的墨镜，把智能功能变成附加值。 扎克伯格曾在年初时做出一个预测： 几年后，很难想象大多数眼镜不是 AI 眼镜。 当时，他没有做更多的解释。但刚刚发布的 Meta AI 眼镜，就是他给出的答案。 智能眼镜也许不是眼镜的替代品，而是眼镜本身。