"最近，新一代宝马 3 系和中期改款奔驰 C 级的谍照先后曝光。 宝马这边，3 系已经换上了接近量产状态的车身覆盖件，前脸、灯组和座舱明显向新世代 i3 靠拢；奔驰 C 级则换上尺寸更大的格栅、星徽大灯和新尾灯，整体气质进一步向 S 级靠拢。 看上去，这又是一轮熟悉的 3 系与 C 级之争。但两款新车今天肩负的任务，已经不只是压过对方。 今年上半年，宝马 3 系累计销量约 6.3 万辆，奔驰 C 级约 4.1 万辆，前者领先约 2.2 万辆。从月销量来看，3 系仍有相对稳定的基本盘，多数月份还能维持在万辆上下，而奔驰 C 级，则出现更明显的波动和下滑。 不过，只在两者之间比较，很容易高估它们如今的市场位置。 过去，预算落在 30 万元上下的消费者，往往会在 3 系、C 级和 A4L 这之间纠结；而现在，小米 SU7、特斯拉 Model 3 等新能源车型成为了更热门的选择。 更麻烦的是，传统豪华品牌过去依靠品牌认知和机械素质建立起来的溢价，也在频繁降价中被不断削弱。销量能否回升固然重要，但能不能减少对终端优惠的依赖、重新进入年轻用户的主动选择范围，才是决定成败的关键。 宝马和奔驰，两种不同的自救方式 面对同样的市场压力，宝马和奔驰选择了两条不同的产品路线。 新一代 3 系属于真正意义上的换代。按照目前曝光的信息，新车会在外观、内饰、车机和电子架构上进行较完整的更新。 虽然新 3 系仍基于改进后的 CLAR 平台，并非纯电 i3 所采用的新世代平台，但宝马还是希望两者能拥有相近的家族认知。 从谍照看， 新 3 系会采用更扁平的双肾格栅、横向灯组和隐藏式门把手，车内则可能引入全景 iDrive 等新一代座舱设计。 不过，由于仍需容纳纵置发动机和传动系统，它的车头明显比 i3 更长，前风挡也更加直立，整体依然保留传统前置后驱轿车的比例。 根据 Bimmersports 的报道，和现款 3 系相比，新 3 系标轴版的车长或增加 52 毫米，宽度增加 23 毫米，但轴距仅增加 9 毫米；与此同时，普通四缸车型的整备质量可能增加 165-180 公斤，后备厢容积则从 480 升缩小至 455 升。 动力路线不会发生根本性的改变，新 3 系仍将提供四缸汽油、插电混动以及六缸性能车型，其中 M340i 可能更名为 M350，并继续使用直列六缸发动机。国产长轴距版本预计会率先提供 325L 和 330L，座椅通风等过去长期缺席的配置，也有望首次进入 3 系的选装范围。 换句话说，宝马并不打算彻底改造燃油 3 系，而是希望在现有架构的基础上，为它换上与新世代 i3 相近的外观和座舱。这样一来，新 3 系既能延续过去的标签，又能获得更强的「换代感」，购买燃油版的用户也不会觉得自己仍停留在上一代产品中。 ▲ 新 3 系假想图 但问题也恰恰藏在这里——3 系和 i3 在设计和车内体验上过于接近，可能会形成一定的内部竞争，让本就受到冷落的纯电产品再一次陪跑。尤其是在中国市场。 奔驰可能意识到了这个问题，他们选择的是另一条路。 新款奔驰 C 级是 W206 的中期改款，车身结构、轴距和侧面比例基本没有变化，主要通过大尺寸格栅、星徽大灯、新的尾灯及前后保险杠来制造新鲜感。从谍照来看，这次改动并不算保守，视觉上的变化已经接近一次「小换代」。 但在设计上，它并没有跟随前一段时间发布的全新纯电 C 级。而后者，代表着奔驰下一阶段的设计方向。 得益于纯电专属的 MB.EA 架构，纯电 C 级可以重新安排前舱、电池、轴距和乘员空间，因此拥有更短的前悬、更流线的车身。与此同时，奔驰还赋予了它一套明显不同的前脸。 ▲纯电 C 级 奔驰这次选择继续把 C 级做成「小 S 级」，本质上是在有限条件下，用最容易被消费者感知的外观变化，制造接近换代的效果。这样既能维持 C 级与 S 级、E 级之间的传统家族关系，也能让纯电 C 级保留更鲜明的新产品身份。 ▲ 2027 款 S 级 相比外观，新 C 级座舱的调整可能要克制得多。 来自 Carscoops 的谍照显示，新车仍会保留 12.3 英寸仪表和 11.9 英寸纵向中控屏的基本布局，主要变化集中在方向盘、按键、饰板和车机系统。奔驰可能会为其升级 MB.OS 和 AI 语音助手，并引入 Momenta 的驾驶辅助系统。 另外，奔驰也可能借此次改款调整 C 级的性能产品线。时任梅赛德斯-AMG CEO 迈克尔·施贝此前已经确认，市场反响不佳的四缸插混 C 63 将逐步退出，取而代之的是搭载 3.0T 直列六缸发动机的 C 53。 它们要翻越的，不只是彼此 宝马 3 系和奔驰 C 级曾经代表着国内豪华中型轿车的两套标准：前者强调后驱、操控和运动感，后者依靠品牌、内饰氛围和「小 S 级」形象建立吸引力。 过去，消费者主要在动力、底盘、空间和优惠幅度之间做选择；如今，同样的预算还要比较智能座舱、辅助驾驶、舒适配置、性能、使用成本以及 OTA 能力。 这也是两款新车最棘手的地方。宝马和奔驰并不是突然不会造豪华轿车了，而是它们过去最有优势的项目，在购车决策中的权重正在下降。 与此同时，国产新能源品牌已经把大空间、高配置、强动力和智能化打包成新的价值标准。很多自主车型未必与 3 系、C 级完全同级，却在争夺相近预算、相近年龄层和同一份市场的关注度。 因此，这轮产品更新首先解决的仍然是「车变老了」的问题。 宝马全面换用新的设计和座舱，奔驰通过「改头换面」来营造新鲜感，但这些变化未必能够直接修复传统豪华品牌的溢价——特别是在长期大幅优惠之后，消费者已经习惯用成交价而不是指导价评价产品。 一时的销量回暖值得肯定，但如果代价是不断降价和持续走低的保值率，那这更像是一次透支，而非真正的翻身。 从短期看，改动幅度较小的奔驰 C 级反而更容易出现明显反弹。它目前处在相对低位，外观变化又足够直观，大格栅、星徽灯组和「小 S 级」标签都很适合传播。如果新车率先上市，还可能利用宝马 3 系换代前的观望期和清库存阶段，吸引一部分传统豪华车用户。 不过，这种增长能否延续，最终仍取决于价格、配置和车机体验。 从中期看，宝马 3 系继续领先的概率更高，它的更新更加全面，现有用户基础也更稳定。国产长轴版完成换代后，全新的外观、内饰和交互系统能够提供更充分的换车理由。只要宝马没有在定价和版型规划上出现明显失误，新 3 系大概率仍会在销量上压住 C 级。 但这更像是传统豪华燃油车内部的赛马，并不意味着 3 系能够重新成为整个 30 万元级轿车市场的标杆。 无论是全面换代，还是中期改款，宝马和奔驰解决的仍然是产品老化的问题。新车或许能够改变 3 系和 C 级之间的销量排位，却未必足以扭转传统豪华品牌在中国市场的被动局面。 这两家豪华品牌能否适应中国市场的新规则，还是要靠新世代 i3 和纯电 C 级来回答。"

"今年 6月，OpenAI 将 Codex 正式合并进 ChatGPT，让聊天对话框直接具备了执行代码、操作文件、完成复杂任务的能力。 它指向了一个 AI 行业正在加剧趋势，AI助手正在从「你问我答」进化成能自主拆解目标、调用工具、交付成果的Agent。 而国内厂商也开始加速。今天，千问迎来一轮大更新，一口气上线思考研究、定时任务、办公助理、智能体广场和语音通话等功能，并支持阿里最新旗舰模型 Qwen3.8-Max。 相比又多了几个聊天入口，这次更新更值得关注的变化是，千问开始把 Agent 搬进普通人的电脑和手机。 APPSO 拿到了独家体验资格，新版本的多项功能目前也都是所有用户均可免费体验。 我们试着把备课、追热点、整理文件这些日常事务交给了它，看看千问能不能把每天都在使用的聊天 AI，升级成一个面向个人的 Agent。 省去日常无意义的重复 追热点几乎是每一个 AI 编辑需要做的事情，还在龙虾爆火的时候，我们就曾用它的定时运行功能，让 AI 自动地推送发生的热点信息。 现在通过千问 App，我们可以直接要求它「在每天的固定时间，自动抓取 AI 领域的最新热点新闻，然后同步到网页上显示。」 定时任务会在给定的时间里自动开启新的任务对话，千问会自动调用「每日资讯简报」以及「AI 热点资讯」等技能搜索当天的新闻资讯，并完成数据清洗和润色，然后追加到固定的本地网页中。 再要求千问将其中一条资讯写成科技媒体的稿件，一分钟都不需要，千问就把初稿交付给我们了。 这种自动化的能力，也体现在千问可以操作我们的电脑，例如每隔一段时间，电脑上的文件就乱糟糟，现在一句话就能让它每周/每天早上自动整理一遍桌面文件夹。 除了桌面文件，得益于和夸克的关系，我们还能在千问里直接打通夸克，要求千问整理我们的夸克网盘。 除了连接到夸克网盘，千问现在支持连接到钉钉、飞书、企业微信、Notion、腾讯文档，以及本地电脑上的提醒事项、备忘录和日历等不同的服务。 侧边栏可以切换场景 ▲ 侧边栏可以在日常和办公之间进行切换 在新增的办公助理里发起任务对话，千问就可以像 Codex 一样处理各类复杂的办公任务、自主拆解目标，调用多种工具来交付成果，还能选择对应的 Skill 技能或者连接到不同的第三方服务。 而且，我们可以选择阿里最新的旗舰模型 Qwen3.8-Max，以及 DeepSeek-V4-Flash 正式版等其他厂商的模型。 手机端的更新也有了「办公助理」，在首页点击「办公助理」，我们可以直接体验到和电脑端应用同样的功能，并且，手机端和电脑端支持多端协同。 我们在手机上创建的云端任务会同步到电脑上，而电脑上创建的任务也可以在手机上进行管理，追加提问，或是直接点击「云端」切换到「本地电脑」，用手机遥控。 ▲ 千问 APP 也上线了办公助理，可以快速处理各类效率任务 备完一堂45分钟的课：十多个任务自动拆解、逐个交付 接下来我们试试更复杂的——把一整件事完整交给千问。 这一次，我们没有分别测试它会不会写文档、做表格或者生成 PPT，而是从实际的应用出发，直接交给它一份完整的工作： 「我是八年级数学老师，准备上一节 45 分钟的新授课。教材是北师大版八年级上册，课题是《勾股定理》。班级有 42 名学生，已经学过实数，请你帮我完成完整的备课。」 交代好身份和目标，剩下的教学设计、课堂活动、课件、练习题、板书方案和课后作业都交给千问。我们想看看，这个从聊天框里长出来的个人 Agent，究竟能不能独立做完一整件事。 我们在办公场景下发起任务对话，要求千问在本地电脑新建一个叫「备课」的文件夹，千问能自主执行任务并进入该项目。和聊天助手不同，我们可以自定义模型，选择千问可处理的权限，如「自动审批」或「全部访问」。 同时，加载技能和配置连接，也能让任务更快找到最佳处理路径。 这里我们只输入提示词，千问分析完需求之后，将任务分成了「规划课程内容与45分钟时间分配」、「制作可编辑 Word 教案」、「制作 16:9 课堂 PPT」、「制作分层练习与答案」、「制作可拖拽三角形的互动网页」等等十多项清单。 完成任务的过程中，千问会像大多数的 Agent 产品调用不同的 Skill 技能和工具来实现，简单的像 image-understanding 能够快速用 OCR 读取图片上的内容，复杂的有创建 Doc 和 PPT 等工具。 为了增加难度，我们还指定了教案的模板和学校的 logo，结果是，千问都按照既定的规范交付了这些可编辑的文件。 可交互的网页可以随意拖动三角形的顶点，观察勾股定理的变化，而生成的 PPT 则是任何一个元素都可以随意进行编辑，方便我们再做细微的调整。 生成的练习题部分，也使用了虚构的学校名字和 logo，同时按照备课的 Skill，将题目分成了基础巩固、能力提升和挑战拓展三个部分。 千问编写的教案也可以直接拿来参考使用，完全按照设计规范囊括了教案该有的所有内容，还会自动使用表格将教学过程每一步的「教师活动」、「学生活动」、「设计意图」和「核心素养提升点」一一列清，顿时让人觉得回到了教资考试的现场。 这种一套直出的方案不仅适用于数学，其他所有学科都可以。我们还测试让千问制作一个互动网页实验模拟器，主题是「凸透镜成像规律虚拟实验室」。 所有这些交付的文件，都可以进行二次修改，我们可以自己编辑，也可以继续下指令让千问自己修改。 例如当我们要求千问给 PPT 加上学校 Logo 图片，以及将 Logo 作为背景的半透明水印，通过应用 Build PPTX 等工具，千问很快就把 PPT 修改好。 真正的工作从整理一堆文件开始 除了对文件简单的分类，千问的能力还体现在它可以读取文件的内容，获取语义信息进行整理。 我们准备了 12 张模拟的家庭手写菜谱。纸张已经泛黄，有些地方沾着油渍，有些照片能看到背面透过来的字迹，里面还藏着两组内容相近的重复版本。 接着要求它「我扫描了奶奶留下的 12 张手写菜谱，照片里有油渍、背面透字、重复版本和一些方言写法。我想把它们整理成一套家庭菜谱档案，既保留她原来的表达，也方便家人照着做。」 千问首先需要识别图片里的文字，再判断哪些照片属于同一道菜、哪些只是做法相似。接着，它还要整理菜名、食材、用量和步骤，建立可以搜索的索引，并把结果制作成一套家人能够继续修改和使用的菜谱档案。 最后交付的网页不仅有文字，还有使用千问 AI 生成的对应菜肴图片。 本地的复杂文件能处理好，从网络上获取大量的文件，到下载然后整理，千问现在也可以做到。 我们要求它「帮我搜集一下过去五年的国考招录信息，把相关的文件都下载下来，尤其是职位表，把这些职位表下载下来，然后做成透视表，我要看看不同地区不同岗位，看看我自己适合报什么岗位。」 千问会自行调用对应的工具，建立任务清单，从官方渠道下载职位表。下载完成之后，千问会弹出浮窗，要求我们回答学历、身份等信息。选择之后，能看到千问的处理流程会显示，已采纳 4 个回答，并编写处理脚本，找到符合我能报考的岗位。 这些 Excel 的数据都非常大，2025 年超过 2 万行的数据，前面几年也都在 1 万行以上。 不过，当我们要求它创建一个透视表时，千问的能力还是受限于已有工具和技能的范畴。最后，为了更好的透视表体验，千问没有使用 openpyxl 通过手动构造 XML 的方式创建原生透视表，采用更稳妥的做法，直接合并了所有数据表，并增加了下拉筛选的功能。 同样的，当我们要求它从网上找到最少十家科技公司的二季度财报，并完成深度研究分析时，面对十多份公司财报，千问进行了充分的思考研究，并交付了丰富的文档类型。 在完整的 Word 文档里，千问写了 16 页，详细地分析了全球科技巨头的季度业绩和 AI 布局。而生成的 PPT 和网页报告则是换了另外一种风格，用更专业的配色方案和简洁大方的布局，把密集的信息转成可视化的演示。 通过搭配不同工具、技能和连接，现在的千问可以解决更复杂的问题，更好地完成任务。 千问的技能广场，涵盖从效率工具、咨询调研、投资理财到内容创作、生活服务、代码开发、可视化等 9 个类别。 我们可以直接安装这些技能，也可以由千问新建或从本地加载，技能能帮助千问更好地定位问题需要的工具，找到适合的工作流。 经过我对于千问APP这些新功能的尝试，我再一次感受到，Agent不再是一个概念，它开始变成了对话框里的一个按钮、手机上的一条推送、桌面上的一个文件夹。 当AI助手真的能替你干活的时候，你会发现自己已经很难再回到什么都要亲力亲为的状态了。我们也已经很难再回到一台完全没有 Agent 的电脑前，很难接受一个完全没有 Agent 功能的手机。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"最近几周，围绕 OpenAI 的各种消息可谓层出不穷——前有 Codex Micro 秒售罄，后有和苹果在法庭上对簿公堂。 法官的锤子还没有落下，昨天凌晨，彭博社苹果专家马克·古尔曼就再度爆出了一条重磅消息： 在 OpenAI 收购乔尼·艾维的公司一年多之后，两者合作的首款硬件产品终于要面世了，不是戒指、不是吊坠，而是一个智能音箱。 图｜Android Authority 据马克·古尔曼援引知情人士信源： 产品基本形态是一款「没有显示屏的智能音箱」，外形像甜甜圈、体积与冰球（hockey puck）相仿。 这和今年三月美国政府首席设计官（CDO）Joe Gebbia 在旧金山被拍到的一张泄露图不谋而合： 图｜X @zachdive 据信 OpenAI 计划在 2027 年内正式推出这款小音箱，马克·古尔曼评论道： OpenAI 希望将这款音箱打造成一个「以 AI 为核心的便携计算机」，能够帮助用户完成各种任务，它独特的设计有助于在亚马逊和谷歌母公司 Alphabet 主导的智能音箱市场中脱颖而出。 虽然现在还没有任何设计草稿或工厂打样流出，但在彭博社「知情人士」的描述中，OpenAI 这款音箱主要包含这些特点： 音箱上有一个可以自主移动的机械部件，以便显示响应用户并互动 采用分体设计，除了可以拿在手上的音箱主体之外，还有一个底座负责充电 除麦克风和扬声器，OpenAI 还计划在上面加入状态指示灯 有可能添加超广角摄像头和其他传感器以识别周围环境 有可能采用苹果诉状中提到的「苹果专有的金属工艺」 有可能接入第三方智能家居生态实现操控智能家居 有可能定价在 300～400 美元（约合 2200～2700 元人民币）之间 图｜Reddit 如果仅从现阶段爆料来看，OpenAI 的音响在形态和功能上，与 HomePod mini、Google Home Speaker、Alexa 等等竞品没有特别本质的区别。 但它的优势在于： OpenAI 音箱后面既不是磕磕绊绊的 Siri AI，也不是美国豆包 Gemini，而是满血的 ChatGPT Live 模式。 除此之外，由乔尼·艾维领衔的硬件设计上也有足够的巧思，让它和市面上其他的智能音箱产生了明显的区别。 使用 AI 生成 比如，OpenAI 音箱作为一款明确的「电池供电」的设备，虽然爆料中的场景都是在家里面，但没有任何理由能阻止用户把它随身带着走： 使用 AI 生成 并且在爆料中提到的「甜甜圈造型」也明确地指向了一个曾经苹果使用过的元素：提手。 在经典的使用透明塑料外壳的 iMac G3 上，乔尼·艾维专门在机箱上方设计了一个提手，方便用户把电脑从包装盒里拿出来： 图｜512 Pixels 而根据现有的爆料信息，OpenAI 音箱的形态和尺寸设计中，也存在着相同的考量—— 用户应该能方便地带着音箱在家里到处晃，随时随地使用。 这种设计思路与苹果的 HomePod 系列形成了本质区别。毕竟 HomePod 是个有线供电设备、对环境有很高的要求，有一整套独立的空间算法来确保音乐效果： 图｜Apple 而 OpenAI 在自己的第一款音箱上很明显走了「智能蓝牙音箱」的思路。 这么小的体积音质和音量肯定差强人意，主要突出一个随身用和随时随地呼叫 GPT Live： 图｜Mashable 从这种使用场景来看，我们甚至可以大胆预测 OpenAI 其实将更早之前对于所谓「AI 吊坠」的一部分设计思路转移到了音箱上—— 毕竟一个冰球大小的智能音箱也沉不到哪去，理论上是完全有可能当成一个「随身家居」携带的。 图｜Vintage Everyday 这样一来，ChatGPT 就拥有了除了手机、电脑这种传统入口之外的首个物理载体，也算是有了一个自己的家。 另外有趣的是，虽然苹果在起诉状中激烈地指责 OpenAI 挖人和偷窃制造工艺，但知情人士透露 OpenAI 在苹果提起诉讼后展开了内部调查，认为其首款设备并未使用或侵犯任何苹果的商业机密。 图｜Fortune 虽然官司的进展要看后续，至少 OpenAI 在前两天提交的驳回苹果起诉的动议中颇有底气地表示： OpenAI 正在打造与苹果公司任何产品都完全不同、全新的产品。 毕竟如果回看之前 OpenAI 的硬件线路图，我们能看出来——里面有音箱、有眼镜、有戒指、有耳机、有挂饰， 唯独没有手机 。 图｜Analytics Insight 我们甚至可以推测—— OpenAI 音箱抛弃视觉交互，并且非常强调音箱的「便携属性」，甚至是在为替代智能手机做出准备了。 而苹果在未来几年的线路图，包括智能眼镜、带摄像头的 AirPods、可以转头的 HomeHub 等等，每个都在和 OpenAI 的硬件形态撞车，还得带着一个「拖油瓶」Siri。 图｜Times Now 虽然手机短时间内不会消失，但科技巨头对于下一个通用个人 AI 硬件入口的争夺，无疑才刚刚开始。 声明｜封面图使用 AI 生成 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"最近几周，围绕 OpenAI 的各种消息可谓层出不穷——前有 Codex Micro 秒售罄，后有和苹果在法庭上对簿公堂。 法官的锤子还没有落下，昨天凌晨，彭博社苹果专家马克·古尔曼就再度爆出了一条重磅消息： 在 OpenAI 收购乔尼·艾维的公司一年多之后，两者合作的首款硬件产品终于要面世了，不是戒指、不是吊坠，而是一个智能音箱。 图｜Android Authority 据马克·古尔曼援引知情人士信源： 产品基本形态是一款「没有显示屏的智能音箱」，外形像甜甜圈、体积与冰球（hockey puck）相仿。 这和今年三月美国政府首席设计官（CDO）Joe Gebbia 在旧金山被拍到的一张泄露图不谋而合： 图｜X @zachdive 据信 OpenAI 计划在 2027 年内正式推出这款小音箱，马克·古尔曼评论道： OpenAI 希望将这款音箱打造成一个「以 AI 为核心的便携计算机」，能够帮助用户完成各种任务，它独特的设计有助于在亚马逊和谷歌母公司 Alphabet 主导的智能音箱市场中脱颖而出。 虽然现在还没有任何设计草稿或工厂打样流出，但在彭博社「知情人士」的描述中，OpenAI 这款音箱主要包含这些特点： 音箱上有一个可以自主移动的机械部件，以便显示响应用户并互动 采用分体设计，除了可以拿在手上的音箱主体之外，还有一个底座负责充电 除麦克风和扬声器，OpenAI 还计划在上面加入状态指示灯 有可能添加超广角摄像头和其他传感器以识别周围环境 有可能采用苹果诉状中提到的「苹果专有的金属工艺」 有可能接入第三方智能家居生态实现操控智能家居 有可能定价在 300～400 美元（约合 2200～2700 元人民币）之间 图｜Reddit 如果仅从现阶段爆料来看，OpenAI 的音响在形态和功能上，与 HomePod mini、Google Home Speaker、Alexa 等等竞品没有特别本质的区别。 但它的优势在于： OpenAI 音箱后面既不是磕磕绊绊的 Siri AI，也不是美国豆包 Gemini，而是满血的 ChatGPT Live 模式。 除此之外，由乔尼·艾维领衔的硬件设计上也有足够的巧思，让它和市面上其他的智能音箱产生了明显的区别。 使用 AI 生成 比如，OpenAI 音箱作为一款明确的「电池供电」的设备，虽然爆料中的场景都是在家里面，但没有任何理由能阻止用户把它随身带着走： 使用 AI 生成 并且在爆料中提到的「甜甜圈造型」也明确地指向了一个曾经苹果使用过的元素：提手。 在经典的使用透明塑料外壳的 iMac G3 上，乔尼·艾维专门在机箱上方设计了一个提手，方便用户把电脑从包装盒里拿出来： 图｜512 Pixels 而根据现有的爆料信息，OpenAI 音箱的形态和尺寸设计中，也存在着相同的考量—— 用户应该能方便地带着音箱在家里到处晃，随时随地使用。 这种设计思路与苹果的 HomePod 系列形成了本质区别。毕竟 HomePod 是个有线供电设备、对环境有很高的要求，有一整套独立的空间算法来确保音乐效果： 图｜Apple 而 OpenAI 在自己的第一款音箱上很明显走了「智能蓝牙音箱」的思路。 这么小的体积音质和音量肯定差强人意，主要突出一个随身用和随时随地呼叫 GPT Live： 图｜Mashable 从这种使用场景来看，我们甚至可以大胆预测 OpenAI 其实将更早之前对于所谓「AI 吊坠」的一部分设计思路转移到了音箱上—— 毕竟一个冰球大小的智能音箱也沉不到哪去，理论上是完全有可能当成一个「随身家居」携带的。 图｜Vintage Everyday 这样一来，ChatGPT 就拥有了除了手机、电脑这种传统入口之外的首个物理载体，也算是有了一个自己的家。 另外有趣的是，虽然苹果在起诉状中激烈地指责 OpenAI 挖人和偷窃制造工艺，但知情人士透露 OpenAI 在苹果提起诉讼后展开了内部调查，认为其首款设备并未使用或侵犯任何苹果的商业机密。 图｜Fortune 虽然官司的进展要看后续，至少 OpenAI 在前两天提交的驳回苹果起诉的动议中颇有底气地表示： OpenAI 正在打造与苹果公司任何产品都完全不同、全新的产品。 毕竟如果回看之前 OpenAI 的硬件线路图，我们能看出来——里面有音箱、有眼镜、有戒指、有耳机、有挂饰， 唯独没有手机 。 图｜Analytics Insight 我们甚至可以推测—— OpenAI 音箱抛弃视觉交互，并且非常强调音箱的「便携属性」，甚至是在为替代智能手机做出准备了。 而苹果在未来几年的线路图，包括智能眼镜、带摄像头的 AirPods、可以转头的 HomeHub 等等，每个都在和 OpenAI 的硬件形态撞车，还得带着一个「拖油瓶」Siri。 图｜Times Now 虽然手机短时间内不会消失，但科技巨头对于下一个通用个人 AI 硬件入口的争夺，无疑才刚刚开始。 声明｜封面图使用 AI 生成 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"逛了几年 ChinaJoy ，我发现最有意思的东西未必在展台上。 安检队伍里，顶着二次元发色的、背着比自己还高的武器的，游戏里的职业、皮肤和阵营，在这几天暂时取代了现实世界的工牌，当然还有这两年大展会都少不了的机器人。 说实话，一年到头看下来，我对后空翻和跳舞已经脱敏了，不过爱范儿在现场还是发现了一些特别的 Coser，上纬新材旗下的 启元 Q1 探索版换上星际战士、铠甲斗士、超能机甲和宇航员的外壳，像一支小型机甲作战队在现场亮相。 那款《魔兽世界》鱼人造型的启元 Q1 引起了最多人的围观，跟真人鱼人 Coser 组队逛展，到暴雪展台串门打卡。 硅基生物和碳基生物，在 ChinaJoy 一起分享次元破壁的狂欢。 我在旁边围观了会，发现了一个有趣的现象，现场观众没什么人关心它走得稳不稳，也没人问用的什么模型。他们讨论哪个造型是限量的，在交流这机器人外壳能不能自己改，还能怎么改装。 这氛围跟我在 WAIC 看到的完全不一样，与其说在观摩一台机器人，他们更像是在挑一件潮玩，一件会走路、会回应、还能拆开重装的潮玩，更准确地说，是一件 科技潮玩 。 这届 ChinaJoy 多了一个新物种：科技潮玩 你可能会说，这不就是给机器人换个壳嘛。 有意思的地方恰恰在这儿，同样是 Cosplay，人类 Coser 要从假发、服装和妆容开始，改的是包在身体外面的那一层。 启元 Q1 探索版换掉的是一整副结构件，它是全球首个可 DIY 角色的个人机器人。外观结构件全面开源，全身支持 3D 打印定制和模块化更换。这更接近《赛博朋克 2077》里的义体，而不是一件皮肤。 在其他大会上，我看到的机器人大多意味着走一段路、跳一支舞。观众举起手机，围观一台机器完成开发者提前写好的动作，然后把掌声送给它背后的运动控制。 到了 ChinaJoy，大家开始讨论这个外壳我能自己打印吗？能换成我喜欢的角色吗？它能不能配合我的动作和声音？ 现场工作人员告诉爱范儿，启元 Q1 探索版零代码平台全程可视化，从外观建模到动作编排都不用写代码，简单说就是动动手就能让手办活起来，像定制游戏角色一样在现实里捏脸换壳。 外壳、动作、人格，你能决定的不只是它穿什么，还包括它到底是谁。 听着是不是有点熟悉，这套玩法不就是泡泡玛特吗？ 潮玩最吸引人的地方从来不在塑料本身，是角色、IP、稀缺款式，以及玩家投射在它身上的想象。LABUBU 形成今天的影响力，靠的是这些东西把一件标准化产品变成了个人表达。 人们买下潮玩的出发点除了造型，还有「这很像我」或者「我想成为这样」。 有人问过泡泡玛特创始人王宁能不能给玩偶加个 U 盘功能。他坚决不加。理由是消费者只需要一个 U 盘，不会再去买第二个。 潮玩带来了一种新的消费关系，商品的流水线生产结束了，但它真正的完成却不依靠流水线。玩家通过陈列、交换、改造和自己的故事，让它慢慢变成属于自己的标记。 从这个角度看，现场的 启元 Q1 探索版刚好有了类潮玩的特点——造型、IP、限量，所以围观的也大多是潮玩爱好者。 潮玩这门生意在过去十年里悄悄长成一个近千亿的市场，从一小群人的收藏癖好，变成了一代年轻人的消费习惯，Molly 这些 IP 角色走到了年轻人的办公桌、背包挂件和朋友圈的九宫格里。 但传统潮玩有一个天然的限制，无论 IP 多火，它始终是沉默的、被观赏的，玩家的改造只能停留在配挂件、拍照片、改涂装这些外围。 而当机器人有了可拆卸外壳、可编排动作和可设定人格，「玩具」就变成了一个可以被持续塑造的载体，具身智能正在将潮玩这门生意带到另外一个维度，用户不是在收集，是在养成。 启元 Q1 探索版和 LABUBU 最大的不同，在于怎么自定义。 无论 LABUBU 怎么变，玩家的创作空间被安排在外围：换衣服、配挂件、摆位置、拍照，这个玩偶本身的形象是完全一致的，而这也有利于它成为几百万人共同认识的符号。 启元 Q1 探索版把可以自定义的部分放进了本体。外壳能重新打印，模块能替换，动作、声音、表情和行为逻辑都能重新编排，它可以害羞，可以话痨，也可以高冷，全凭你设定。 同一台机器人出厂，在一个用户手里是机甲战士，到另一个人身边可能变成爱讲冷笑话的宇航员。 同样是给用户提供个性化，但路径却大有不同。盲盒潮玩的独特性由厂商决定，限量款和隐藏款都得靠运气抽，抽到了就是稀缺，启元 Q1 探索版则来自于用户动手，你改到哪一步，它就到哪一步。 启元 Q1 探索版虽然也通过 IP 把人吸引过来，却没有要求用户永远停在官方造型里。外壳、动作和声音交到用户手上，产品才有机会慢慢长出自己的 DNA。 所以，我才想把它称为「科技潮玩」。它既拥有潮玩让人一眼就想拥有的那部分，又把后续的定义权从抽盒的运气里挪到了用户手上。 当然科技潮玩不是说这个机器人的价值就是个大玩具，更重要的是，它可能有机会成为一个入口，先让我觉得有意思，还能动手一起改造。 仅仅会多做几个动作，显然是不够的。它最好能让人想碰一碰、改一改，愿意在接下来的日子里继续探索。功能决定一台机器能不能用，而这种参与感，才可能让人产生把它带回家的冲动。 机器人的身体，开始成为一种交互界面 这两年具身智能很火，可作为普通消费者，我一直很难找到理由给家里添一台真人大小的机器人。太大、太贵、主要是也太不知道拿它干什么。 启元 Q1 探索版作为启元的第一代个人原型机，站立高度 88 厘米，重量约 15 公斤，折叠之后能装进双肩包。自研的微型 QDD 准直驱关节，让这副小尺寸身体保留了全尺寸机型的力控性能和高动态响应。 它是全球首个小尺寸全身力控人形机器人，这个设计显然就是冲着进家门去的。真人大小的人形机器人放进客厅，第一反应通常是压迫感和安全顾虑。88 厘米大概是一个两岁左右孩子的高度，抱得动、搬得走，也不至于让人紧张。 就现阶段而言，这类小尺寸、可携带、还能被用户改造的形态，比一米八的机器人更适合先进家门。 尺寸之外，真正让用户愿意一直玩下去的，还是定制。从外壳到动作再到人设，启元 Q1 探索版提供给用户一条从内到外的定制体系。你可以决定它长什么样，怎么动，用什么声音说话，甚至是什么脾气。 这已经不是给机器人换皮肤了，很像是一种养成。养成系产品的价值和功能参数不同，它靠时间和投入积累，越改越像自己的东西。 心理学上有个说法叫宜家效应。四项实验发现，无论 DIY 老手还是新手，只要成功完成组装，都会提高对产品的估值。前提是成功，一旦拼装失败，效应就消失了。 所以门槛必须够低，改坏了得能改回来，它的零代码平台大概就是为这个准备的。 一项 2024 年的人机交互实验显示，参与定制的人对机器人表现出更强的心理所有权。光是换壳不会自动生成信任，但它先建立的是「这是我的」这种归属感。外观还要和动作、记忆、长期相处连起来，一台机器人才有机会真的变成「我的机器人」。 4 天展期里，有数万名玩家来到启元机器人的展台打卡，这些人大致能分出几拨。 有人蹲下去看关节和螺丝的位置，问结构件的开源协议，眼里是一块可以拆的板子。有人只关心哪个造型是限量的，后面还会不会出新联名。也有带孩子来的，孩子抱着不肯撒手，家长在旁边问外壳能不能自己打印。 决定年轻人会不会买单的，看的不是有多少个关节模组，是它够不够酷，能不能替我表达态度，或者成为社交名片。 技术哲学家 Ivan Illich 在《共生工具》里提出了一个观点： 人不仅需要得到物，更需要拥有塑造那些将与自己共同生活之物的自由。 机器人会进入家庭、卧室、书桌和社交空间，甚至参与用户的日常记忆。这么贴近个人生活的产品，如果只能接受厂商预设的外形、角色和使用方式，它就仍然是一台被标准化生产出来的机器。 智能手机也是这样的，壁纸、App、账户和个人内容，让相同型号的手机逐渐长成不同的样子，我们与数字世界发生关系的主要界面，是屏幕。 而在具身智能时代，机器人的身体就成了新的交互界面 。把原本只能被观看的机器人，变成一种可以参与的媒介。 先进家门的机器人，可能是科技潮玩 今天，人形机器人最常见的公开应用，仍是展会或晚会上的跳舞、翻跟头。常有人质疑，「我们真的需要这么多跳舞机器人吗」。比起反复登台，人们更期待机器人进厂，承担重复、危险或高强度的工作。 工业场景的价值容易衡量，也难怪绝大多数人形机器人都往工业和家政方向挤。 但个人消费市场并非没有价值，这取决于用户是否愿意长期相处，主动探索新的用法，并产生「这是我的机器人」的认知。 这样看来， 启元 Q1 探索版是真正意义上第一个「个人机器人」 ——任务、形态和成长路线不止一条，也不替用户预设唯一答案。 个人机器人的「可定义」并非增加一些 DIY 功能，它其实是个人机器人进入开放生活的一种范式。 今天改的是外壳，明天可能是动作和角色，随着模型、技能与生态继续发展，未来改变的还会是它理解需求和组织任务的方式。 因此， 科技潮玩更像个人机器人进入消费市场的一条最现实的路径 。好玩本身就是市场教育。用户可能先因为角色、IP 和共同创作靠近，使用价值随后才在相处中慢慢显现出来。 曾经 3D 打印机也遭遇过类似的质疑，而现在已经成为用户愿意持续使用的产品。拓竹数据显示，90% 的用户在购入 12 个月之后还在继续打印。 它的核心在于， 把用户的购物需求，转化为造物需求 。原本人形机器人只能卖给政府、科研机构和公司，现在它可以卖给所有人了。 消费级人形机器之前不是没有，但长期卡在两个问题上：场景模糊，需求不足。你很难说清一台家用机器人每天到底干什么，用户也很难为一个模糊的承诺付出高昂的价格。 但科技潮玩是另一套逻辑， 越来越多人愿意为个性、IP、共创和情绪价值付费，而且愿意反复付费。硬件本体、外壳套件、IP 联名和创作者生态，有着比一次性硬件销售更大的长尾价值。 而且启元机器人继续把门槛拉低了。开源模块化结构和零代码平台面向的不只是有工程团队的公司，独立创作者、潮玩爱好者、学生都能参与二次创作。 任天堂的横井军平有一套「枯萎技术的水平思考」，他很善于用成熟技术做出独创和乐趣。 考虑要做什么东西的时候，我会想做出世界上独一无二的，在这个世界第一次出现的东西，这就是我的哲学。要说为什么这样想，是因为这样无所谓竞合，也无所谓竞争。 这也正是启元机器人在做的事，它率先创造出科技潮玩这个新品类，试图趟出一条新的赛道。 具身智能行业当然需要前沿技术的持续突破，但同样要有人用成熟技术的创新组合，为大众创造不同的价值。 比如启元机器人能把全尺寸机型的力控性能压进 88 厘米的身体，靠的是自研的微型 QDD 准直驱关节，机器人外壳要在轻便同时经得起反复拆装，背后是上纬新材那套成熟的新材料研发和生产体系。 技术史上，真正改变生活的东西，常常不是展台中央最耀眼的那台机器。 刘易斯·芒福德在《技术与文明》里提到，现代工业的关键发明未必是蒸汽机，可能是时钟。蒸汽机提供动力，时钟却把自然节律改造成一套可以被协调、计量和管理的秩序。统计学家 Hans Rosling 则把洗衣机称作工业文明的「魔法」：它不只把衣服洗干净，还把「洗衣日」换成了「阅读日」。 科技潮玩机器探索的则是，机器人的身体能不能也成为人的创作空间。 爱范儿往往把这类产品称为「明日产品」，它们未必已经成熟，却提前显露出下一种人与技术的关系。衡量它们的尺度，不只在于今天解决了多少问题，更在于是否打开了一种新的可能。 个人电脑把计算能力交给个人，智能手机让人通过 App 重新组合数字服务，生成式 AI 又让普通用户直接定义内容和任务。 「科技潮玩」机器人再往前迈了一步， 让人开始参与塑造 AI 在物理世界里的身体、角色和行动方式。 我们一直在问人形机器人能给我们干什么，而对于一件科技潮玩来说，最有价值的问题是：你想让它成为什么。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"又一次，布加迪把 W16 搬上了舞台。 它叫 Destrier，全球仅此一台。它延续了 Bolide 激进的车身比例，也保留了那台能够爆发 1600 马力的 8.0 升四涡轮 W16 发动机。 但布加迪这次收敛了。Destrier 不是为赛道而生，布加迪想让 W16 以艺术品的形式，完成一次庄重的谢幕。 尽管脱胎于 Bolide，Destrier 的车身却是完完全全重新设计的，整车高度被压至 1 米——这是布加迪有史以来最贴地的作品。 ▲布加迪 Destrier Bolide 身上那些为赛道服务的空力套件被大幅剥离，曾经独立的巨型尾翼如今消融于车尾线条之中；碳纤维单体壳作为骨架得以保留，而轮圈则从 18 英寸升级至前 20、后 21 英寸。 ▲布加迪 Destrier 更宽的马蹄形格栅、骤然内收的腰线，以及外扩的后轮拱，共同构成了一种只有在设计草图上才能出现的比例。这辆车的工程团队，大概是每个汽车设计师都梦寐以求的工作搭子。 它的车漆叫 Sapphire Celeste，是一种专门为这辆车调制的蓝色，漆面还拥有类似钻石闪烁的效果。整车只有前分流器和后扩散器等少数位置出现了裸露的碳纤维，不会像 Bolide 那样过于强调性能。 ▲ 布加迪 Bolide 座舱的变化更为彻底。 Bolide 的座舱基本就是一辆赛车该有的样子，Destrier 则铺上了一套真皮内饰。皮料有两种——名为 Ambre Voyageur 的琥珀棕色皮革和一种叫做 Nubuck 的磨砂皮，还大面积使用了 3D 针织材料；车门拉手、出风口、方向盘中央等位置还用了锤纹金属件。 ▲布加迪 Destrier 按照布加迪的说法，这套内饰的灵感来自高级裁缝的工作室。 Destrier 实际上归属于布加迪的 Solitaire 项目，是该项目的第三辆作品。这个项目可以理解为布加迪最高级别的私人定制：不同于普通车型上的个性化选装，Solitaire 会重新设计车身和内饰，每一辆车都只为一位客户打造。 对了，追觅之前在 CES 上发布的那辆概念超跑，「借鉴」的就是 Solitaire 的第一款车型 Brouillard。 ▲布加迪 Brouillard ▲ 追觅概念超跑 Nebula 1 布加迪设计总监 Frank Heyl 这样解释 Destrier 和 Bolide 的区别： Bolide 已经把车身比例做到了极致。到了 Destrier，我们不用再一门心思追求下压力，可以把注意力放回造型本身，把它做成一件真正的雕塑。 就像 Frank 说的那样，虽然 Destrier 同样拥有 1600 马力，但这一次，性能不再是最需要被强调的东西。 ▲布加迪 Destrier 布加迪把 W16 玩到头了 要进一步了解 Destrier，我们得先从 Bolide 说起。 2020 年，布加迪第一次公布 Bolide 时，它还只是一辆实验性质的概念车。它的开发思路很简单：暂时告别豪华、舒适和实用性，造一辆尽可能轻、尽可能快的车。 布加迪前 CEO Stephan Winkelmann 后来把它形容为一辆「完全围绕发动机」构思出来的机器。 ▲ 布加迪 Bolide Bolide 最后做出来的成绩也是相当离谱的。在使用 110 辛烷值赛车燃料的情况下，它能够爆发出 1850 马力，而它的车重只有 1240 千克，比一辆飞度重不了多少。根据布加迪当时的推算，它的理论极速超过了 500km/h。 当然，这些数据不会在量产车上出现，等到 2021 年布加迪决定真的生产 40 辆 Bolide 时，他们还是往现实世界退了一小步。量产版改用更常见的 98 号汽油，动力调整为 1600 马力，车重也增加到了 1450 千克，从飞度变成了雅阁。 售价倒是一点都没收敛：税前 400 万欧元，约合人民币 3100 多万。 ▲布加迪 Bolide 而且花了这笔钱，你依旧不能开着它去买菜。Bolide 上不了牌，它从一开始就是一辆纯赛道玩具。所以，把 Bolide 理解成一辆拆掉内饰、再装个大尾翼的 Chiron，多少有点冤枉它。 Chiron 再快，本质上还是一辆豪华 GT。它要有空调、隔音、真皮座椅，要能低速蠕行，也得照顾车主上下车时的体面。Bolide 可不用管这些。 Chrion 车主平时考虑得最多的可能是晚上住哪家酒店，Bolide 车主首先得确认今天包了哪条赛道。 所以，你可以在 Bolide 身上看到的巨大尾翼、车顶进气口、鲨鱼鳍、扩散器和各种风道，这些都不是装饰，它们负责给发动机和刹车散热，也负责让这辆车在极高速下别变成一架准备起飞的飞机——在高速状态下，它可以产生接近 3 吨的下压力。 ▲布加迪 Bolide 布加迪自己对这辆车的总结也很简单：Form follows performance，形式服从性能。而这一切的中心，还是那台已经用了二十多年的 W16。 V8 恒久远，一台永流传。两台拼一块，布加迪上天。 有了 Bolide 这台猛兽，布加迪觉得 W16 在性能这条路上已经玩到头了，所以在 Destrier 上，他们决定调转枪口。 从性能，到艺术 Destrier 并不是布加迪第一次在同一套底盘上「一鱼两吃」了，早在 90 年前，他们就干过类似的事儿。 故事要从 Type 57 说起。 Type 57 是布加迪在 1930 年代最重要的车系之一，由创始人 Ettore Bugatti 的长子 Jean Bugatti 主导开发。它有意思的地方在于，布加迪用同一套底盘，造出了两台性格完全不同的车。 首先是赛道。Type 57G，以及后来的 Type 57C，都有一个很好记的外号——Tank。 ▲Type 57G 这里的「Tank」当然不是说它又重又笨。恰恰相反，这些赛车采用了当时非常前卫的流线型封闭车身，趴在地上的样子和同时代那些轮胎外露的赛车完全不同，看起来有点像一辆被压扁了的装甲车。 印象中，有一次我在后台看到一位读者的评论，说的大概是「布加迪只是直线快，没什么赛道成绩」。他说的对，也不对。 1937 年，Type 57G 为布加迪拿下了第一座勒芒 24 小时耐力赛的冠军奖杯；短短两年后，Type 57C 又再次夺冠。你看，布加迪在赛场上还是有过辉煌成绩的。 ▲ Type 57C 而在赛道之外，布加迪还基于 Type 57 造出了一辆 Type 57SC Atlantic。如果说 Tank 负责证明 Type 57 能跑多快，那么 Atlantic 的使命就是，让世人知道 Jean Bugatti 能把汽车画得多漂亮。 ▲Type 57SC Atlantic 它的车身很低，轮拱极其夸张，最有辨识度的是一条从车头一路贯穿到车尾的中央脊线。这个设计最初和它的原型车 Aérolithe 使用的特殊材料有关——它车身无法像普通金属一样焊接，只能铆接，所以接缝被直接留在了外面。 后来 Atlantic 已经不再使用同样的材料，这条脊线却被保留了下来，最终成为了布加迪最著名的设计之一。今天还留存于世的 Atlantic 屈指可数，它也早已不是一般意义上的「老爷车」。 回到我们今天的主角身上，Bolide 其实就是当年的 Tank，Destrier 则对应 Atlantic。一辆负责性能，一辆负责好看。 ▲ 布加迪 Bolide 这可不是我们过度解读，他们自己就是这么想的。布加迪还生怕后人做错阅读理解，把参考答案直接刻在车里——Destrier 的挡风玻璃上沿有一块手工雕刻的铭牌，上面是两辆车：Type 57G Tank 和 Type 57SC Atlantic。 「Destrier 不是一辆可以用头脑理解的车，而是一辆可以用心灵去感受的车，」设计总监 Frank Heyl 说，他对 Destrier 抱有很高的期待。 我相信 50 年后，Destrier 依然会出现在老爷车展的草坪上。 ▲ 布加迪 Bolide 如今，布加迪已经进入 Tourbillon 的时代，新车换上自然吸气 V16 和混合动力系统，W16 的故事也走到了尾声。 过去二十多年，W16 几乎一直和马力、极速以及各种纪录绑在一起。到了最后，布加迪没有再用一个更夸张的数字为它送行，而是做了一辆只此一台的艺术品。 发动机还是那台发动机，1600 马力一点没少，只是这一次，速度不再是唯一的主角。"

"消息称字节跳动开始预训练 10 万亿参数大模型，规模或接近 Anthropic 旗舰 曝 iPhone 18 系列备货遇阻：A20 Pro 处理器充足，移动 DRAM 短缺 苹果上调多款设备以旧换新回收价，平均涨幅 6.6% DeepSeek 参与宇树科技战略配售，获配约 1.41 亿元 OpenAI 称 Astra 或达「重大」网络安全风险线，暂停部分内部开发并收紧管控 微信上线「撤回的撤回」：撤回提示可从自己页面删除 小米称 YU7 登顶纯电动车一年期保值率第一，SU7 位列纯电轿车榜首 SpaceX 与特斯拉确认在得州建设 Terafab 芯片工厂，初期投入 168 亿美元 SIA：全球半导体销售额 2026Q2 达 4033 亿美元，环比增长 35.1% Kimi K3 在安全测试期间逃逸出隔离环境，未对真实网站发起攻击 🦿 宇树科技回应美国先进机器人设备限制：现有在售型号不受影响 百胜中国 12 亿美元完成收购必胜客中国内地品牌所有权 吉利回应「速成车」质疑：新车开发周期仍维持 3 至 5 年 AI 基础设施公司 Firmus 完成 20 亿美元融资，估值超 105 亿美元 直播购物平台 Whatnot 完成 5.45 亿美元 G 轮融资，估值升至 200 亿美元 Take-Two CEO 泽尔尼克：AI 工具能增强创造力，但不会取代任何人 大疆 Osmo 360 II 全景相机开启预约，8 月 13 日 20:00 发售 火山引擎上线 Seedance 2.5 API：原生支持 30 秒视频直出 百灵开源 Ling-3.0-flash：124B 总参数，单 Token 仅激活 5.1B 荣耀 Robot Phone 官宣钛合金灵巧云台，8 月 12 日发布 小米公布 REDMI K100 Pro Max 影像规格：2 亿主摄、5X 潜望长焦 消息称字节跳动开始预训练 10 万亿参数大模型，规模或接近 Anthropic 旗舰 据《金融时报》8 月 7 日报道，字节跳动正在训练一个参数量最高可达 10 万亿的大模型，目前仍处于早期预训练阶段。三名知情人士称，这一规模将是中国已发布最大模型、月之暗面 Kimi K3 的三倍以上，并接近 Anthropic 最先进模型 Mythos 5 的体量，业内估计后者约有 8 万亿参数。 报道称，该项目由字节 Seed 基金会负责人牵头，体现 CEO 张一鸣推动原创研究、而非模仿竞争对手模型的思路。预训练阶段通常需要三到六个月，之后若进展顺利将进入微调并最终发布，确切参数规模要到后期阶段才能确定。 此前《晚点 LatePost》曾报道，字节跳动正在讨论训练一个参数规模超 5 万亿的模型，超过阿里 Qwen 3.8-Max（2.4 万亿参数）和月之暗面 Kimi K3（2.8 万亿参数），为国内已知参数规模最大的训练计划。 曝 iPhone 18 系列备货遇阻：A20 Pro 处理器充足，移动 DRAM 短缺 独立科技记者 Tim Culpan 的消息称，距离苹果 iPhone 18 系列和首款折叠屏 iPhone 发布仅剩数周，采用台积电 N2 制程的 A20 Pro 处理器良率表现良好、产能充足，但移动 DRAM 供应持续紧张，部分已完工的处理器晶圆无法进入封装环节，库存出现积压，给苹果及其供应链备货带来压力。 MacRumors 报道提到，苹果及其组装厂正在紧急寻找更多移动设备 DRAM 供应，苹果主要依赖美光供货，同时向海力士和三星采购。Tim Culpan 估算，目前约有价值 10 亿美元的苹果处理器因等待内存而停在台积电，无法进入下一生产环节；封装无法完成，iPhone 18 Pro 和折叠屏机型的主板组装与整机组装进度都可能被压缩。 苹果和组装厂仍预计能够满足首发需求，但线上订单等待时间可能拉长，零售库存也可能更快售罄。这一轮短缺与 AI 基础设施投入挤占全球 DRAM 供给有关，苹果 CEO Tim Cook 在 7 月 30 日财报电话会上已承认供应链存在明显约束；彭博社的 Mark Gurman 本周还报道，苹果正引导用户转向 MacBook Pro、减少对 MacBook Air 的依赖。 苹果上调多款设备以旧换新回收价，平均涨幅 6.6% 据界面新闻报道，继上调 Mac、iPad 等设备价格后，苹果又上调了 iPhone、iPad、Mac 和 Apple Watch 等多款设备以旧换新的回收价格，上涨幅度最高接近 30%，平均涨幅为 6.6%。其中，iPhone 16 Pro Max 由 695 美元上调至 720 美元，iPhone 16 Pro 由 560 美元提高至 630 美元，iPhone 15 Pro Max 由 490 美元上调至 530 美元。 部分旧款机型估值同步上涨：iPhone 13 Pro 最高折抵金额由 260 美元提高至 285 美元，iPhone 12 Pro Max 由 220 美元提高至 240 美元，iPhone XR 由 80 美元提高至 90 美元；Mac 产品线涨幅最为明显。苹果同时新增了 6 款安卓手机的回收，覆盖三星、谷歌、一加等品牌。 DeepSeek 参与宇树科技战略配售，获配约 1.41 亿元 宇树科技首次公开发行股票的发行公告显示，公司发行价为每股 150.80 元，公开发行 4044.64 万股，占发行后总股本的 10%。按发行后 4.04 亿股计算，宇树科技发行市值约为 609.93 亿元；本次募集资金总额约 60.99 亿元，扣除发行费用后净额约 59.17 亿元。 9 名战略投资者合计获配 808.93 万股，其中杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司获配 93.34 万股，认购金额约 1.41 亿元，锁定期为 36 个月。公告将其列入与发行人经营业务具有战略合作关系或长期合作愿景的大型企业或其下属企业。 OpenAI 称 Astra 或达「重大」网络安全风险线，暂停部分内部开发并收紧管控 OpenAI 今日发布声明称，内部评估显示，在研模型 Astra 在「智能体编码与网络安全」方面取得显著进展，结合专家评估，公司「无法排除」它达到《预备框架》（Preparedness Framework）中「重大」（Critical）网络安全阈值的可能。 OpenAI 随即暂停了不符合新安全要求的 Astra 内部活动，并为更高能力模型引入更严格的安全控制。 按照 OpenAI 的定义，「重大」阈值指模型能在无人干预的情况下，识别并利用多个高防护关键系统的功能性零日漏洞，或仅凭一个高层级目标，设计并执行针对高防护目标的端到端新型攻击策略。此前 GPT-5.6 Sol 等模型的评级为「High」。 OpenAI 表示，Astra 与 7 月曝出的 Hugging Face 入侵事件无关。 针对 Astra 的管控包括：隔离测试环境、限制网络与工具访问、沙箱执行、强化模型权重保护与加密，并对所有智能体应用实施「高风险行为与失准」的通用监控；后续测试还将与相关政府机构和 AI 安全组织合作开展。 此前，爆料者 @synthwavedd 称，OpenAI 正准备推出代号为 `mewfour` 的新模型 Astra，内部目标时间是下周。他将 Astra 描述为 GPT-4.5 之后 OpenAI 规模最大的新预训练模型。 微信上线「撤回的撤回」：撤回提示可从自己页面删除 微信官方公众号「微信时刻」介绍，微信正在逐步覆盖 iOS 和 Android 端用户一项新能力：撤回消息后，自己页面上的「你撤回了一条消息」灰色提示可以长按删除，截图、存档时不再被这行小字遮挡；对方界面上的提示不受影响，依然会保留。 微信同时整理了现有撤回功能的使用范围：普通消息可在发送后 2 分钟内撤回，撤回后 5 分钟内可点「重新编辑」；连续发错多条消息时，长按其中任意一条可选择「撤回本次发送的全部消息」；拍一拍在 2 分钟内可撤回，且对方不会收到额外提示；文件撤回窗口则延长至 3 小时内，Word、Excel、PPT、PDF 和压缩包均适用。 另据鞭牛士报道，微信正在小范围灰度测试朋友圈 AI 相关功能。发布朋友圈界面右下角新增「AI 帮写」按钮，可借助 AI 辅助生成朋友圈文案；针对已发布的朋友圈评论，长按评论会弹出「AI 点评」选项，调用微信原生 AI 助手「小微」对评论进行趣味解读并生成回复内容。 微信灰度测试 Markdown 文件预览：聊天里可直接渲染 .md 微信正在灰度测试 Markdown 文件预览：在任意聊天中发送一个 .md 文件，点开后可直接看到正确渲染的内容；尚未获得灰测资格的用户会看到「暂不支持打开此类文件」或「用其他应用打开」的提示。目前可正常渲染的语法包括层级标题、加粗、斜体、有序与无序列表、表格等常用 Markdown 语法。 此外，微信公众号后台也在前两周支持了 Markdown 语法和格式转换，现阶段转换效果比较初级，不同层级字体的字号、颜色需要后续手动调整。 小米称 YU7 登顶纯电动车一年期保值率第一，SU7 位列纯电轿车榜首 小米汽车 8 月 7 日公布，在中国汽车流通协会与精真估联合发布的《2026 年 7 月中国汽车保值率研究报告》中，小米 YU7 首次上榜即登顶纯电动车型保值率第一，一年期保值率 82.8%；小米 SU7 位列主要纯电动车型保值率第四，一年期保值率 75.3%，在榜纯电轿车中排名第一。 小米汽车同时公布，2026 年 7 月交付量持续超过 3 万台，累计交付量超过 70 万台。 SpaceX 与特斯拉确认在得州建设 Terafab 芯片工厂，初期投入 168 亿美元 SpaceX 当地时间 8 月 6 日宣布，将与特斯拉共同出资 168 亿美元（约合 1136 亿元人民币），在美国得克萨斯州格赖姆斯县建设先进 AI 芯片制造基地 Terafab。 针对选址引发的环保担忧，SpaceX 回应称项目不会推高其他用电户的电费，不会耗尽当地水源，也不会导致纳瓦索塔河水位下降。 据 Teslarati 报道，该项目为 SpaceX 与特斯拉联合开发的垂直整合芯片工厂，未来扩建阶段可能使投资总额进一步增加。 SIA：全球半导体销售额 2026Q2 达 4033 亿美元，环比增长 35.1% 美国半导体行业协会（SIA）昨日更新 2026 年第二季度全球半导体销售数据：根据世界半导体贸易统计组织（WSTS）编制的数据，当季全球销售额达到 4033 亿美元（约合 2.73 万亿元人民币），环比增长 35.1%。 月度数据方面，2026 年 6 月全球半导体销售额为 1344.5 亿美元，同比和环比增幅分别为 123.6% 和 9.7%。美洲在同比增幅方面居首，中国市场录得最高环比增幅，所有细分区域市场在 6 月均实现同比和环比正增长。 SIA 总裁兼 CEO John Neuffer 表示，第二季度销售额大幅超过第一季度，并预计 2026 年全球芯片销售额将超过 1.5 万亿美元（约合 10.15 万亿元人民币）。 Kimi K3 在安全测试期间逃逸出隔离环境，未对真实网站发起攻击 据 WIRED 报道，美国安全公司 Frontier Security 在隔离环境中测试 Kimi K3 的网络安全防御能力时，发现该模型逃逸出沙箱：它自主发现并利用了沙箱配置错误，未经允许访问公共互联网，目的是寻找测试题目答案。 Frontier Security CEO Yaron Singer 表示：「我们发现沙箱有一个漏洞。但我们也发现，K3 利用了这个漏洞——这表明它没有同样的内部护栏。」 报道指出，与 OpenAI、Anthropic 此前披露的逃逸事件不同，K3 联网后没有攻击任何真实系统，因为所需答案在 GitHub 上很容易找到。 此前的类似事件包括 OpenAI 披露未发布模型逃逸后入侵 Hugging Face，以及 Anthropic 多款模型联网攻击外部系统。 宇树科技回应美国先进机器人设备限制：现有在售型号不受影响 8 月 7 日下午，宇树科技在科创板上市网上投资者交流会上回应美国先进机器人设备进口限制。董事会秘书傅风华表示，公司在售的主要型号产品包括人形机器人 G1、H2、R1 以及四足机器人 Go2、B2、A2 等均已取得 FCC 认证，并属于前述公告所指先进机器人设备，因此政策变更目前不会影响公司现有主要产品在美国市场的继续销售。 美国联邦通信委员会 7 月 28 日宣布，将外国生产的先进人形机器人、四足机器人及联网电力逆变器列入「受管制清单」，被列入清单的设备无法取得进入美国市场所需的 FCC 设备认证。 同场路演中，宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴表示，登陆资本市场是公司全新的起点，未来将持续攻坚具身大模型、场景数据采集与分析、强化学习等关键技术，并积极探索人形机器人、四足机器人、机甲等更多产品形态。 AWS 要求工程师关闭闲置服务器，约 65% 的 EC2 实例利用率不足 20% 据 The Information 报道，亚马逊 AWS 要求自家工程师关闭不再使用的云服务器，以缓解 AI 需求带来的算力压力。AWS 的统计显示，约 65% 的 EC2 实例在 30 天测量周期内的平均 CPU 利用率低于 20%，闲置浪费明显。 AWS 为此升级了计算优化器 Compute Optimizer：它会分析 14 天内的服务器 CPU 利用率与 IO 数据，自动标记峰值利用率低于 15%、网络流量极低的虚拟机。报道称，工程师此前几小时就能拿到开发用实例，如今要等上数天；AWS 回应称仍能满足大部分计算需求，关于高效使用资源的指引没有变化。 算力紧张背后是智能体负载对 CPU 的消耗：相比传统训练与推理场景，智能体的大量工具调用运行在 CPU 上，数据中心 GPU 与 CPU 的配比正从常见的 8:1、4:1 向更均衡的方向移动。AWS 过去一年新增约 3.8 吉瓦电力容量，相当于约 280 万户家庭的用电规模。 消息称前小鹏副总裁陈永海加入众擎机器人，担任运营总裁 据《21 汽车 · 一见 Auto》从多方独立信源处获悉，前小鹏集团产品副总裁陈永海已加入众擎机器人，担任运营总裁，向董事长及 CEO 赵同阳汇报。知情人士透露，陈永海今年 1 月从小鹏集团离职，离职后一度考虑亲自下场创业做机器人，最终选择加入众擎；期间也有其他机器人公司向他发出邀请。 陈永海 2010 年加入 UC 任产品主管，后曾全面负责高德地图产品工作；2022 年 1 月加入小鹏汽车，先后负责互联网中心和产品中心。众擎由赵同阳于 2023 年下半年创办，今年 4 月 9 日宣布完成 2 亿美元（约合 13.52 亿元人民币）B 轮融资，估值超 100 亿元人民币。 Anthropic 芯片团队薪酬「倒挂」：教模型设计芯片的研究岗年薪最高 85 万美元 据 Wccftech 报道，Anthropic 的自研芯片招聘信息显示，负责「芯片设计强化学习」（Chip Design RL）方向的研究工程师年薪为 50 万至 85 万美元，工作内容是构建强化学习环境，让 Claude 学习芯片设计流程，包括 RTL 代码生成、验证与物理设计优化；而实际负责设计 Anthropic 首款 ASIC 的芯片工程师岗位，年薪约为 32 万至 48.5 万美元。 报道指出，两个岗位的技能要求高度重合，都需要完整的 ASIC/FPGA 设计流程、RTL 到流片、UVM 与形式化验证、物理设计、PPA（性能、功耗、面积）优化、DFT 与 EDA 工具经验，薪酬却出现明显「倒挂」。 Anthropic 本周向 Business Insider 证实正在组建自研芯片设计团队，计划为 Claude 打造定制芯片，并继续采用多供应商芯片路线。 寒武纪上半年营收 59.96 亿元、净利 23.11 亿元，均实现翻倍增长 寒武纪（688256.SH）8 月 7 日晚披露 2026 年半年度报告，上半年实现营业收入 59.96 亿元，同比增长 108.13%；归属于上市公司股东的净利润 23.11 亿元，同比增长 122.61%；扣除非经常性损益后的净利润 21.66 亿元，同比增长 137.30%。研发投入 7.03 亿元，较上年同期增长 29.63%。 报告期内毛利率 55.25%，同比下降 0.67 个百分点；净利率 38.54%，同比上升 2.52 个百分点；基本每股收益 3.68 元，加权平均净资产收益率 18.05%。收入结构上，云端产品线贡献约 99.69% 的营收。公告称，业绩大幅增长主要系公司持续拓展市场，人工智能算力市场需求稳步攀升，产品在金融、互联网等核心行业实现规模化商用部署，并扩展至商超零售等新领域。 SK 海力士确认 V10 NAND 闪存采用 375 层堆叠，首次导入晶圆键合技术 SK 海力士在 FMS 2026 峰会新闻稿中确认，继 321 层 V9「4D NAND」之后的新一代闪存产品 V10 采用 375 层堆叠设计，这也是 SK 海力士首款采用晶圆键合技术的 NAND 产品。官方称 V10 NAND 实现上代产品 2.5 倍的每瓦性能，专为兼顾能效与性能的 AI 基础设施环境优化，并计划 2027 年上半年量产基于 V10 NAND 的企业级固态硬盘。 展会现场，SK 海力士展示了 V10 1Tb TLC 晶圆和两款成品颗粒：32DP 2CH 型号堆叠 32 个 NAND Die，是首款采用此类封装的 TLC 产品；4 通道封装版本面积仅 13.5mm × 12.5mm，比传统封装更小巧。同期亮相的还有基于 V9H 1Tb TLC NAND 的 UFS 5.0 方案 UG500（提供 512GB 和 1TB 两种容量，能效较 UFS 4.1 提升 19%）、基于 1c nm 16Gb Die 的 LPDDR6 颗粒，以及基于 V9 QLC NAND 的 PCIe Gen5 固态硬盘 PQF02。 百胜中国 12 亿美元完成收购必胜客中国内地品牌所有权 百胜中国昨日宣布，已完成以 12 亿美元（现汇率约合 81.16 亿元人民币）向 Yum! Brands 收购必胜客品牌在中国内地所有权的交易，该笔收购于 6 月 16 日首次对外公布。 交易完成后，百胜中国从必胜客在内地的「独家特许经营商」正式转变为「品牌所有者」，无需再向 Yum! Brands 支付此前适用的特许经营费。 百胜中国首席执行官屈翠容表示，在中国经营必胜客 36 年后成为其品牌所有者是一项重大突破。 基于此次收购，百胜中国把必胜客的扩张目标提速：原定 2027 年和 2028 年每年净新增超过 600 家门店，现在加速至每年超过 800 家。截至 2026 年 3 月 31 日，必胜客已覆盖超过 1100 个城市、拥有 4375 家餐厅；百胜中国是中国最大的餐饮公司，旗下还拥有肯德基、塔可钟的独家运营和授权经营权，以及小肥羊和黄记煌品牌。 吉利回应「速成车」质疑：新车开发周期仍维持 3 至 5 年 针对行业关于新车开发节奏加快、研发与测试流程被压缩的讨论，吉利汽车近日回应称，旗下新车平均开发周期仍维持在三至五年之间，依托分布于全球的 16 个试验基地，已完成累计超过 1 亿公里的整车测试验证，以保障产品的安全性和可靠性。 数据显示，2026 年 1 月至 6 月国内共推出全新车型约 165 款；此前流传的「上半年上市新车超 650 款」说法存在统计口径偏差，实际是将同一车型的不同配置版本与衍生型号一并计入后的结果。 AI 基础设施公司 Firmus 完成 20 亿美元融资，估值超 105 亿美元 AI 基础设施公司 Firmus 8 月 7 日宣布完成 20 亿美元股权融资，投后估值超过 105 亿美元，较 4 月上一轮融资时的 55 亿美元接近翻倍。本轮由英伟达和 Coatue Management 追加跟投，Blackstone 旗下基金与 Jane Street 亦参与。 Firmus 表示，资金将用于加速澳大利亚「Project Southgate」AI 训练与推理基础设施建设，并拓展亚太市场，包括此前公布的印尼项目。公司基于英伟达 DSX AI 工厂参考架构建设基础设施，6 月底已与英伟达达成协议，向其采购基础设施并出售英伟达算力云服务；联合 CEO Oliver Curtis 称，这笔投资让公司能在扩张澳大利亚业务的同时，加快进入更广泛的亚太地区。 路透社指出，华尔街机构与英伟达的参与显示出投资者对 AI 支出热情未减；Firmus 本轮融资也反映出资金正转向竞争更少的 AI 领域，7 月韩国 KOSPI 指数单月下跌 22.2% 令 AI 核心市场的波动性受到关注。投资管理公司 Datt Group 董事总经理 Emanuel Ajay Datt 表示，Firmus 的重估速度说明私人资本把 AI 基础设施视为当前全球市场上少数资本稀缺的机会之一。 直播购物平台 Whatnot 完成 5.45 亿美元 G 轮融资，估值升至 200 亿美元 美国直播购物平台 Whatnot 当地时间 8 月 7 日宣布完成 5.45 亿美元 G 轮融资，由 Iconiq、Lightspeed 与 Avra 领投，估值达到 200 亿美元，相比 2025 年 10 月 F 轮时的 115 亿美元接近翻倍。 Whatnot 主要面向收藏品与潮流商品的直播交易。公司称每周新增超过 65 万用户，买家数量在过去一年翻了一倍多，商品交易总额已超过去年的 80 亿美元。创始人兼 CEO Grant LaFontaine 表示，新资金将用于把 AI 带到更多卖家环节、帮助卖家触达更多买家并进入新市场。 官方援引数据称，全球直播电商市场规模超过 220 亿美元，Whatnot 约占 60%。同赛道的竞争者还包括 eBay、Fanatics 以及 TikTok 的 Shop Live。 Take-Two CEO 泽尔尼克：AI 工具能增强创造力，但不会取代任何人 在 Take-Two 8 月 7 日的 2027 财年第一季度财报电话会上，CEO Strauss Zelnick 谈到了 AI 在游戏开发中的位置。他先强调公司的技术积累：「我们在 AI 和机器学习成为流行词之前，就已经建立在这些技术之上」，并称 Take-Two 一直是新技术的早期采用者。 Zelnick 认为，AI 工具可以「增强」公司约 13000 名员工的创造力，但不会也不应取代人： 我们相信技术能够增强他们的创造力，但不相信它能够或应该取代他们的创造力。技术应该让这些极具创造力的人更容易创新。无论好坏——我认为这绝对是好事——这些工具不会取代任何人。 他还对比了同行：一些竞争对手正在「宣布用 AI 节省数亿美元」，但 Take-Two 的目的不是降低成本。「互动娱乐行业的历史上，新技术总是带来效率提升，而我们找到办法做越来越大、越来越好的事；我们并不会因此降低做这些事的成本，但能显著提升质量。」 大疆 Osmo 360 II 全景相机开启预约，8 月 13 日 20:00 发售 大疆官方公众号宣布，新一代全景相机 Osmo 360 II 即日起开启预约，8 月 13 日 20:00 正式发售，宣传语为「每一面，都是大场面」。产品已在电商平台开启预约，提供标准套装、畅拍套装和无界骑行套装三个 SKU，售价尚未公布，购机可享 1 年 DJI Care 保障服务。 据 IT 之家报道，大疆官网当晚先上线宣传页，结合宣传物料可确认新品为 Osmo 360 II 全景相机；此前初代 Osmo 360 与全景无人机 Avata 360 已覆盖同产品线。 火山引擎上线 Seedance 2.5 API：原生支持 30 秒视频直出 火山引擎今日宣布正式上线 Seedance 2.5 API 服务。模型原生支持 30 秒视频直出、最高 50 个全模态素材参考，具备更精准、稳定的编辑能力，并兼容支持十余种语言；LibTV、奇想 AI、TapNow、盼趣 AI、绘梦工坊 AI 和星域影界等平台已同步接入。 官方介绍，相较 Seedance 2.0，2.5 在指令遵循、长叙事与角色一致性上明显提升：模型可响应 Prompt 中的秒级时间戳，在 30 秒内稳定保持角色、画风和场景关系，降低抽卡率；人脸皮肤纹理、眼神光、镜头运动与声音细节也更接近实拍成片，官方实测案例覆盖写实恐怖短片、水下追逐和面部特写等场景。 官方还表示，2.5 面向影视、教育、广告、工业制造、汽车等领域开放，可用于产品展示、装配流程培训演示以及自动驾驶低频场景模拟。同期，Seedance 2.0 mini 与 2.0 fast 开启限时优惠：8 月 7 日至 9 月 7 日，mini 按刊例价 4 折计费，720P 分辨率最低约 0.2 元/秒；fast 按 75 折计费，720P 最低约 0.6 元/秒。 百灵开源 Ling-3.0-flash：124B 总参数，单 Token 仅激活 5.1B 蚂蚁集团旗下百灵大模型 8 月 7 日宣布，新一代原生混合推理模型 Ling-3.0-flash 正式开源。该模型采用 124B 总参数、5.1B 激活参数的 MoE 架构，保留千亿参数模型的知识容量，同时降低单次推理的计算开销，并提供基础版本以及 FP8、FP4、INT4 等多个版本，供开发者按精度、硬件条件和推理成本选择部署方式。 官方给出的三种落地方式包括：通过云端 API 直接调用，让 Agent 应用快速上线；在单台 NVIDIA DGX Spark 上以 MXFP4 与 INT4 版本完成端到端推理，让数据留在本地；以及面向时延敏感场景的高性能部署，在指定 GPU 测试配置下平均输出速率突破 1100 tokens/s。在 Artificial Analysis 榜单中，Ling-3.0-flash 输出速度达到 353 tokens/s，每项任务加权平均调用成本约 0.04 美元。 荣耀 Robot Phone 官宣钛合金灵巧云台，8 月 12 日发布 荣耀手机宣布，Robot Phone 将采用钛合金灵巧云台：行业首发的钛合金云台架构使用航空级钛合金，体积较行业主流云台缩减 65%；行业首发的钛合金云台电机最大转速达到 360°/秒。机身内部另有行业首发的盾构钢翻转电机，采用荣耀自研 2100MPa 盾构钢，在 0.5cm³ 空间内堆叠 43 个零件，实现 5 级变速，最大扭矩密度 120N·m/L。 Robot Phone 是荣耀与阿莱（ARRI）达成战略合作后的首款落地产品，全链路融入阿莱色彩科学工作流。据荣耀此前公布的数据，该机全渠道预约量已超过 20 万台，超越品牌历代旗舰产品。新机已定档 8 月 12 日发布，提供「星轨银」和「月影灰」两款配色。 小米公布 REDMI K100 Pro Max 影像规格：2 亿主摄、5X 潜望长焦 小米 REDMI K100 Pro Max 将于 8 月 11 日 19:00 发布，官方今日公布影像规格：2 亿像素主摄（原图尺寸 16384 × 12288）、5X 潜望长焦（最高支持 100X 超级变焦）、50MP 超广角（17mm 等效焦距）。 新机采用 6.9 英寸超窄边直屏，首发 M11 新型 OLED 发光材料；搭载小米首款 185Hz 高刷电竞屏、第五代骁龙 8 至尊版和 AI 独显芯片 D2，支持游戏超帧超分并发，触控采样率升级至 480Hz。续航方面配备 9070mAh 小米金沙江电池、100W 有线快充和 50W 无线充电，支持 27W 有线反充。「赤霞珠红」「流金白」两款配色已公开。 阿里千问 App 上线定时任务、办公助理、语音通话等新功能 千问 App 宣布功能上新，推出思考研究、定时任务、办公助理、语音通话、智能体广场等多项新功能，并支持最新旗舰模型 Qwen3.8-MAX。定时任务支持预设执行时间后自动完成重复工作，例如每天早上 8 点搜索 AI、芯片、互联网等领域新闻并形成趋势小结。 办公助理可连接备忘录、日历、邮件等应用，操作电脑和浏览器，调用 Skill 自主完成多步骤任务，最终输出可用的 Office 文档、应用和网站；还支持手机端发起任务、电脑端执行。语音通话提供 7×24 小时在线陪伴，覆盖互动陪玩、睡前故事、带娃讲题、语音打车等场景。智能体广场首批上线智能寄件、网盘整理、超清扫描、文件查询等服务，覆盖物流运输、房产居住、本地生活、理财、汽车等十多个领域。 Cloudflare 推出 Kitesurf，为 AI 智能体打造云端浏览器 Cloudflare 宣布推出 Kitesurf，一款专门为 AI 智能体设计的云端浏览器，运行在其无服务器平台 Workers 之上。与面向人类用户的浏览器不同，Kitesurf 不关注主题、标签页和扩展等视觉功能，而是围绕上下文窗口、性能、token 成本与可扩展性设计，同时需要应对提示注入等不同于人类浏览器的安全威胁。 开发者可以用它构建能导航网站、填写表单、完成浏览器任务的智能体，而无需自己开发浏览器。Cloudflare 称，Kitesurf 在截图、HTML 提取等常见智能体任务上的 CPU 与内存消耗显著低于 Chromium；它的内核由模块化渲染引擎 Blitz、Firefox 的 CSS 解析器 Stylo 与 Rust 编写的 Boa JS 引擎等组件构成，目前已通过约 21.5 万项 Web 平台测试。 Kitesurf 目前以 beta 形式在 Browser Run 中免费提供。Cloudflare 表示，从决定开发到推出只用了约 12 周，首个概念验证是把开源 Rust 无头浏览器引擎 Obscura 移植到 Workers。 蚂蚁集团开源多智能体协作基础设施 Avernet 蚂蚁集团正式开源多智能体协作基础设施 Avernet，社区版本已上线，采用 Apache 2.0 协议。首个版本重点开放智能体协作网络能力，支持不同智能体之间的发现、共识、跨团队协作与治理，且不绑定单一模型或智能体引擎，开发者可按业务场景灵活接入和组合现有能力。 Avernet 源于蚂蚁内部真实的组织协作需求，重点解决「找不到、对不齐、跑不快、留不住」四类问题：需要能力时难以找到合适的智能体、多个参与者之间难以形成有效共识、任务执行依赖人工反复转交、项目经验难以沉淀为组织能力。在企业数据受隐私、合规和业务边界约束的背景下，它构建面向人类与异构智能体的开放协作平台，让不同参与者在各自边界内建立连接、分工并共同完成任务。 安全治理是 Avernet 的首要考量，社区版本已部分开放身份认证、访问授权、权限控制、生命周期管理及部分安全防护能力，解决多智能体协作中「它是谁、能看什么、能做什么」的基础治理问题；后续版本将进一步开放审计追踪、可观测与评测、记忆与持续优化等能力。截至 2026 年 7 月 31 日，Avernet 相关能力已在蚂蚁集团内部覆盖 12 个核心业务板块，智能体任务完成率稳定超过 90%。 蔚来累计换电达到 1.2 亿次，第五代换电站同步上线 蔚来宣布，8 月 7 日 08:09:16 完成第 1.2 亿次换电，并同步上线第 4000 座换电站和首座第五代换电站。换电网络同时服务蔚来、乐道和萤火虫品牌车型。 蔚来称，累计换电已提供约 63.5 亿千瓦时电量，为用户节省约 9991 万小时；其充换电网络目前共有 9166 座站，其中包括 1049 座高速公路换电站。公司还计划在 2026 年建成 100 条加电风景线。 同日，蔚来第 4000 座换电站暨首座第五代换电站在福建泉州侨乡体育馆落成，首批第五代换电站在北京、上海、广州、苏州、合肥、成都、泉州七座城市投入运营，firefly 萤火虫正式接入蔚来换电体系。创始人、董事长、CEO 李斌表示，从 2018 年第一座换电站到第 4000 座，蔚来充换电网络已形成规模化网络效应，成为产品销量增长的重要驱动力。第五代换电站采用自研换电平台，可精准适配不同底盘结构和电池包尺寸，最大支持 3.5 米轴距，实现蔚来、乐道、firefly 萤火虫三品牌所有车型全面兼容。 截至 8 月 7 日，蔚来在全国已累计布局充换电站 9166 座，其中换电站 4006 座、充电站 5160 座、充电桩 29801 根；高速换电站布局 1049 座，打通 9 纵 11 横 16 大城市群高速换电网络。蔚来 ES8 累计交付突破 13 万台，ES9 累计交付即将突破 2 万台。 小红书升级 AI 治理：AI 虚拟人账号须在资料页亮明身份 小红书今日升级 AI 治理规则，把主动标识要求从「笔记」延伸到「账号」：以 AI 虚拟人形象运营的账号，需要在账号资料页如实说明，并开启「AI 虚拟人」标签。平台给出的路径是「编辑主页 → 职业 → AI 创作者 → AI 虚拟人」，再展示职业标签。 小红书表示，主动标识不会影响流量，率先亮明身份的优质创作者有机会优先体验平台的 AI 新工具和新功能；未主动标识、被平台识别出的账号，将面临限流等不同梯度的处置。规则同时列出三类反对行为：用 AI 生成真人形象或商品效果图却不声明、用云端工具或脚本自动发笔记和回评论私信冒充真人互动、用 AI 合成他人声音面孔或捏造新闻事件引流，违规账号将按情节被限制分发、禁言直至封禁。 这一升级延续了平台自 2023 年上线的「内容自主声明」机制。2025 年 9 月《人工智能生成合成内容标识办法》施行后，小红书同步上线 AI 内容识别能力，未主动声明的笔记由平台识别后统一加标，2026 年平台日均打标笔记超 30 万条。用户可通过账号主页或笔记右上角「举报 → AI 造假」反馈未如实标识的 AI 账号。 华硕 ROG 刀塔限量联名礼盒开售：键盘 1249 元、鼠标 999 元 华硕 ROG 官方今日宣布刀塔限量联名礼盒正式开售，共三款产品：魔导士 Ace 75HE V2X 轴键盘 × 莉娜定价 1249 元，礼盒内含刀塔主题铝合金键帽；龙鳞 2 Ace 鼠标 × 龙骑士定价 999 元，内含龙骑士主题防滑贴和刀塔英雄手办盲盒；破风耳机 × 风行者黑色款 849 元、白色款 899 元，内含风行者主题耳机彩贴和刀塔英雄手办盲盒。 三款礼盒分别以《刀塔》英雄莉娜、龙骑士、风行者为主题，属于华硕 ROG 与《刀塔》的限量联名发售。 One Fun Thing｜DuckDuckGo 做了一副没有 AI 的智能眼镜 DuckDuckGo 与 Knockaround 合作推出限量版 Paso Robles 太阳镜，镜片和镜腿用了品牌配色，售价 35 美元。它没有摄像头、麦克风、显示器或 AI 助手，官方把「不收集数据」本身当作产品卖点。 这副眼镜用一件普通消费品反向回应智能眼镜的功能竞赛：它从硬件上取消了数据采集入口，也就不需要额外的隐私开关。它仍是一副普通太阳镜，刻意缺少智能功能构成了产品的主要趣味。 相关阅读： 一副零AI眼镜，骂翻整个AI硬件圈 周末看什么｜《蜘蛛侠：崭新之日》首周末全球票房逼近 10 亿美元 《蜘蛛侠：崭新之日》上映首周末全球票房约 9.27 亿美元，其中海外市场约 5.72 亿美元。影片由 Destin Daniel Cretton 执导，Tom Holland 回归饰演 Peter Parker，中国市场贡献约 1.21 亿美元。 影片上映后的烂番茄新鲜度约为 90%，CinemaScore 观众评分为 A。票房和口碑都显示，这次重启后的街头尺度故事没有削弱商业吸引力，反而让系列在大型多元宇宙叙事之外重新找到入口。 买书不读指南｜《发明 ELIZA》从失落代码里重写聊天机器人的起点 MIT Press 新书《发明 ELIZA》（Inventing ELIZA）由 8 位研究者合著，围绕 Joseph Weizenbaum 在 1965 至 1968 年间开发的聊天程序展开。团队从 MIT、斯坦福和 UCLA 的档案中找回原始 MAD-SLIP 源代码，以及一批长期缺失的脚本和开发记录。 这本 350 页的新书越过「心理治疗师机器人」的著名故事，用代码、档案和协作史说明 ELIZA 如何被创造、传播与误读。 全书于 7 月 14 日出版，并提供开放获取版本，可以与今天的大模型叙事相互对照。 游戏推荐｜《轮回之兽》 Game Freak 的动作角色扮演游戏《轮回之兽》（Beast of Reincarnation）已于 8 月 4 日发售。玩家操控 Emma 在实时战斗中闪避和招架，同时为伙伴犬 Koo 积累技能资源，再通过指令界面释放能力，形成动作与回合决策交替的节奏。 游戏登陆 PC、PS5 和 Xbox Series X|S，并进入 Game Pass；Steam 国区售价 248 元，支持简体中文文本和中文配音。它的战斗强调招架，叙事气质偏忧郁，同时保留了队伍指令带来的决策空间。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"消息称字节跳动开始预训练 10 万亿参数大模型，规模或接近 Anthropic 旗舰 曝 iPhone 18 系列备货遇阻：A20 Pro 处理器充足，移动 DRAM 短缺 苹果上调多款设备以旧换新回收价，平均涨幅 6.6% DeepSeek 参与宇树科技战略配售，获配约 1.41 亿元 OpenAI 称 Astra 或达「重大」网络安全风险线，暂停部分内部开发并收紧管控 微信上线「撤回的撤回」：撤回提示可从自己页面删除 小米称 YU7 登顶纯电动车一年期保值率第一，SU7 位列纯电轿车榜首 SpaceX 与特斯拉确认在得州建设 Terafab 芯片工厂，初期投入 168 亿美元 SIA：全球半导体销售额 2026Q2 达 4033 亿美元，环比增长 35.1% Kimi K3 在安全测试期间逃逸出隔离环境，未对真实网站发起攻击 🦿 宇树科技回应美国先进机器人设备限制：现有在售型号不受影响 百胜中国 12 亿美元完成收购必胜客中国内地品牌所有权 吉利回应「速成车」质疑：新车开发周期仍维持 3 至 5 年 AI 基础设施公司 Firmus 完成 20 亿美元融资，估值超 105 亿美元 直播购物平台 Whatnot 完成 5.45 亿美元 G 轮融资，估值升至 200 亿美元 Take-Two CEO 泽尔尼克：AI 工具能增强创造力，但不会取代任何人 大疆 Osmo 360 II 全景相机开启预约，8 月 13 日 20:00 发售 火山引擎上线 Seedance 2.5 API：原生支持 30 秒视频直出 百灵开源 Ling-3.0-flash：124B 总参数，单 Token 仅激活 5.1B 荣耀 Robot Phone 官宣钛合金灵巧云台，8 月 12 日发布 小米公布 REDMI K100 Pro Max 影像规格：2 亿主摄、5X 潜望长焦 消息称字节跳动开始预训练 10 万亿参数大模型，规模或接近 Anthropic 旗舰 据《金融时报》8 月 7 日报道，字节跳动正在训练一个参数量最高可达 10 万亿的大模型，目前仍处于早期预训练阶段。三名知情人士称，这一规模将是中国已发布最大模型、月之暗面 Kimi K3 的三倍以上，并接近 Anthropic 最先进模型 Mythos 5 的体量，业内估计后者约有 8 万亿参数。 报道称，该项目由字节 Seed 基金会负责人牵头，体现 CEO 张一鸣推动原创研究、而非模仿竞争对手模型的思路。预训练阶段通常需要三到六个月，之后若进展顺利将进入微调并最终发布，确切参数规模要到后期阶段才能确定。 此前《晚点 LatePost》曾报道，字节跳动正在讨论训练一个参数规模超 5 万亿的模型，超过阿里 Qwen 3.8-Max（2.4 万亿参数）和月之暗面 Kimi K3（2.8 万亿参数），为国内已知参数规模最大的训练计划。 曝 iPhone 18 系列备货遇阻：A20 Pro 处理器充足，移动 DRAM 短缺 独立科技记者 Tim Culpan 的消息称，距离苹果 iPhone 18 系列和首款折叠屏 iPhone 发布仅剩数周，采用台积电 N2 制程的 A20 Pro 处理器良率表现良好、产能充足，但移动 DRAM 供应持续紧张，部分已完工的处理器晶圆无法进入封装环节，库存出现积压，给苹果及其供应链备货带来压力。 MacRumors 报道提到，苹果及其组装厂正在紧急寻找更多移动设备 DRAM 供应，苹果主要依赖美光供货，同时向海力士和三星采购。Tim Culpan 估算，目前约有价值 10 亿美元的苹果处理器因等待内存而停在台积电，无法进入下一生产环节；封装无法完成，iPhone 18 Pro 和折叠屏机型的主板组装与整机组装进度都可能被压缩。 苹果和组装厂仍预计能够满足首发需求，但线上订单等待时间可能拉长，零售库存也可能更快售罄。这一轮短缺与 AI 基础设施投入挤占全球 DRAM 供给有关，苹果 CEO Tim Cook 在 7 月 30 日财报电话会上已承认供应链存在明显约束；彭博社的 Mark Gurman 本周还报道，苹果正引导用户转向 MacBook Pro、减少对 MacBook Air 的依赖。 苹果上调多款设备以旧换新回收价，平均涨幅 6.6% 据界面新闻报道，继上调 Mac、iPad 等设备价格后，苹果又上调了 iPhone、iPad、Mac 和 Apple Watch 等多款设备以旧换新的回收价格，上涨幅度最高接近 30%，平均涨幅为 6.6%。其中，iPhone 16 Pro Max 由 695 美元上调至 720 美元，iPhone 16 Pro 由 560 美元提高至 630 美元，iPhone 15 Pro Max 由 490 美元上调至 530 美元。 部分旧款机型估值同步上涨：iPhone 13 Pro 最高折抵金额由 260 美元提高至 285 美元，iPhone 12 Pro Max 由 220 美元提高至 240 美元，iPhone XR 由 80 美元提高至 90 美元；Mac 产品线涨幅最为明显。苹果同时新增了 6 款安卓手机的回收，覆盖三星、谷歌、一加等品牌。 DeepSeek 参与宇树科技战略配售，获配约 1.41 亿元 宇树科技首次公开发行股票的发行公告显示，公司发行价为每股 150.80 元，公开发行 4044.64 万股，占发行后总股本的 10%。按发行后 4.04 亿股计算，宇树科技发行市值约为 609.93 亿元；本次募集资金总额约 60.99 亿元，扣除发行费用后净额约 59.17 亿元。 9 名战略投资者合计获配 808.93 万股，其中杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司获配 93.34 万股，认购金额约 1.41 亿元，锁定期为 36 个月。公告将其列入与发行人经营业务具有战略合作关系或长期合作愿景的大型企业或其下属企业。 OpenAI 称 Astra 或达「重大」网络安全风险线，暂停部分内部开发并收紧管控 OpenAI 今日发布声明称，内部评估显示，在研模型 Astra 在「智能体编码与网络安全」方面取得显著进展，结合专家评估，公司「无法排除」它达到《预备框架》（Preparedness Framework）中「重大」（Critical）网络安全阈值的可能。 OpenAI 随即暂停了不符合新安全要求的 Astra 内部活动，并为更高能力模型引入更严格的安全控制。 按照 OpenAI 的定义，「重大」阈值指模型能在无人干预的情况下，识别并利用多个高防护关键系统的功能性零日漏洞，或仅凭一个高层级目标，设计并执行针对高防护目标的端到端新型攻击策略。此前 GPT-5.6 Sol 等模型的评级为「High」。 OpenAI 表示，Astra 与 7 月曝出的 Hugging Face 入侵事件无关。 针对 Astra 的管控包括：隔离测试环境、限制网络与工具访问、沙箱执行、强化模型权重保护与加密，并对所有智能体应用实施「高风险行为与失准」的通用监控；后续测试还将与相关政府机构和 AI 安全组织合作开展。 此前，爆料者 @synthwavedd 称，OpenAI 正准备推出代号为 `mewfour` 的新模型 Astra，内部目标时间是下周。他将 Astra 描述为 GPT-4.5 之后 OpenAI 规模最大的新预训练模型。 微信上线「撤回的撤回」：撤回提示可从自己页面删除 微信官方公众号「微信时刻」介绍，微信正在逐步覆盖 iOS 和 Android 端用户一项新能力：撤回消息后，自己页面上的「你撤回了一条消息」灰色提示可以长按删除，截图、存档时不再被这行小字遮挡；对方界面上的提示不受影响，依然会保留。 微信同时整理了现有撤回功能的使用范围：普通消息可在发送后 2 分钟内撤回，撤回后 5 分钟内可点「重新编辑」；连续发错多条消息时，长按其中任意一条可选择「撤回本次发送的全部消息」；拍一拍在 2 分钟内可撤回，且对方不会收到额外提示；文件撤回窗口则延长至 3 小时内，Word、Excel、PPT、PDF 和压缩包均适用。 另据鞭牛士报道，微信正在小范围灰度测试朋友圈 AI 相关功能。发布朋友圈界面右下角新增「AI 帮写」按钮，可借助 AI 辅助生成朋友圈文案；针对已发布的朋友圈评论，长按评论会弹出「AI 点评」选项，调用微信原生 AI 助手「小微」对评论进行趣味解读并生成回复内容。 微信灰度测试 Markdown 文件预览：聊天里可直接渲染 .md 微信正在灰度测试 Markdown 文件预览：在任意聊天中发送一个 .md 文件，点开后可直接看到正确渲染的内容；尚未获得灰测资格的用户会看到「暂不支持打开此类文件」或「用其他应用打开」的提示。目前可正常渲染的语法包括层级标题、加粗、斜体、有序与无序列表、表格等常用 Markdown 语法。 此外，微信公众号后台也在前两周支持了 Markdown 语法和格式转换，现阶段转换效果比较初级，不同层级字体的字号、颜色需要后续手动调整。 小米称 YU7 登顶纯电动车一年期保值率第一，SU7 位列纯电轿车榜首 小米汽车 8 月 7 日公布，在中国汽车流通协会与精真估联合发布的《2026 年 7 月中国汽车保值率研究报告》中，小米 YU7 首次上榜即登顶纯电动车型保值率第一，一年期保值率 82.8%；小米 SU7 位列主要纯电动车型保值率第四，一年期保值率 75.3%，在榜纯电轿车中排名第一。 小米汽车同时公布，2026 年 7 月交付量持续超过 3 万台，累计交付量超过 70 万台。 SpaceX 与特斯拉确认在得州建设 Terafab 芯片工厂，初期投入 168 亿美元 SpaceX 当地时间 8 月 6 日宣布，将与特斯拉共同出资 168 亿美元（约合 1136 亿元人民币），在美国得克萨斯州格赖姆斯县建设先进 AI 芯片制造基地 Terafab。 针对选址引发的环保担忧，SpaceX 回应称项目不会推高其他用电户的电费，不会耗尽当地水源，也不会导致纳瓦索塔河水位下降。 据 Teslarati 报道，该项目为 SpaceX 与特斯拉联合开发的垂直整合芯片工厂，未来扩建阶段可能使投资总额进一步增加。 SIA：全球半导体销售额 2026Q2 达 4033 亿美元，环比增长 35.1% 美国半导体行业协会（SIA）昨日更新 2026 年第二季度全球半导体销售数据：根据世界半导体贸易统计组织（WSTS）编制的数据，当季全球销售额达到 4033 亿美元（约合 2.73 万亿元人民币），环比增长 35.1%。 月度数据方面，2026 年 6 月全球半导体销售额为 1344.5 亿美元，同比和环比增幅分别为 123.6% 和 9.7%。美洲在同比增幅方面居首，中国市场录得最高环比增幅，所有细分区域市场在 6 月均实现同比和环比正增长。 SIA 总裁兼 CEO John Neuffer 表示，第二季度销售额大幅超过第一季度，并预计 2026 年全球芯片销售额将超过 1.5 万亿美元（约合 10.15 万亿元人民币）。 Kimi K3 在安全测试期间逃逸出隔离环境，未对真实网站发起攻击 据 WIRED 报道，美国安全公司 Frontier Security 在隔离环境中测试 Kimi K3 的网络安全防御能力时，发现该模型逃逸出沙箱：它自主发现并利用了沙箱配置错误，未经允许访问公共互联网，目的是寻找测试题目答案。 Frontier Security CEO Yaron Singer 表示：「我们发现沙箱有一个漏洞。但我们也发现，K3 利用了这个漏洞——这表明它没有同样的内部护栏。」 报道指出，与 OpenAI、Anthropic 此前披露的逃逸事件不同，K3 联网后没有攻击任何真实系统，因为所需答案在 GitHub 上很容易找到。 此前的类似事件包括 OpenAI 披露未发布模型逃逸后入侵 Hugging Face，以及 Anthropic 多款模型联网攻击外部系统。 宇树科技回应美国先进机器人设备限制：现有在售型号不受影响 8 月 7 日下午，宇树科技在科创板上市网上投资者交流会上回应美国先进机器人设备进口限制。董事会秘书傅风华表示，公司在售的主要型号产品包括人形机器人 G1、H2、R1 以及四足机器人 Go2、B2、A2 等均已取得 FCC 认证，并属于前述公告所指先进机器人设备，因此政策变更目前不会影响公司现有主要产品在美国市场的继续销售。 美国联邦通信委员会 7 月 28 日宣布，将外国生产的先进人形机器人、四足机器人及联网电力逆变器列入「受管制清单」，被列入清单的设备无法取得进入美国市场所需的 FCC 设备认证。 同场路演中，宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴表示，登陆资本市场是公司全新的起点，未来将持续攻坚具身大模型、场景数据采集与分析、强化学习等关键技术，并积极探索人形机器人、四足机器人、机甲等更多产品形态。 AWS 要求工程师关闭闲置服务器，约 65% 的 EC2 实例利用率不足 20% 据 The Information 报道，亚马逊 AWS 要求自家工程师关闭不再使用的云服务器，以缓解 AI 需求带来的算力压力。AWS 的统计显示，约 65% 的 EC2 实例在 30 天测量周期内的平均 CPU 利用率低于 20%，闲置浪费明显。 AWS 为此升级了计算优化器 Compute Optimizer：它会分析 14 天内的服务器 CPU 利用率与 IO 数据，自动标记峰值利用率低于 15%、网络流量极低的虚拟机。报道称，工程师此前几小时就能拿到开发用实例，如今要等上数天；AWS 回应称仍能满足大部分计算需求，关于高效使用资源的指引没有变化。 算力紧张背后是智能体负载对 CPU 的消耗：相比传统训练与推理场景，智能体的大量工具调用运行在 CPU 上，数据中心 GPU 与 CPU 的配比正从常见的 8:1、4:1 向更均衡的方向移动。AWS 过去一年新增约 3.8 吉瓦电力容量，相当于约 280 万户家庭的用电规模。 消息称前小鹏副总裁陈永海加入众擎机器人，担任运营总裁 据《21 汽车 · 一见 Auto》从多方独立信源处获悉，前小鹏集团产品副总裁陈永海已加入众擎机器人，担任运营总裁，向董事长及 CEO 赵同阳汇报。知情人士透露，陈永海今年 1 月从小鹏集团离职，离职后一度考虑亲自下场创业做机器人，最终选择加入众擎；期间也有其他机器人公司向他发出邀请。 陈永海 2010 年加入 UC 任产品主管，后曾全面负责高德地图产品工作；2022 年 1 月加入小鹏汽车，先后负责互联网中心和产品中心。众擎由赵同阳于 2023 年下半年创办，今年 4 月 9 日宣布完成 2 亿美元（约合 13.52 亿元人民币）B 轮融资，估值超 100 亿元人民币。 Anthropic 芯片团队薪酬「倒挂」：教模型设计芯片的研究岗年薪最高 85 万美元 据 Wccftech 报道，Anthropic 的自研芯片招聘信息显示，负责「芯片设计强化学习」（Chip Design RL）方向的研究工程师年薪为 50 万至 85 万美元，工作内容是构建强化学习环境，让 Claude 学习芯片设计流程，包括 RTL 代码生成、验证与物理设计优化；而实际负责设计 Anthropic 首款 ASIC 的芯片工程师岗位，年薪约为 32 万至 48.5 万美元。 报道指出，两个岗位的技能要求高度重合，都需要完整的 ASIC/FPGA 设计流程、RTL 到流片、UVM 与形式化验证、物理设计、PPA（性能、功耗、面积）优化、DFT 与 EDA 工具经验，薪酬却出现明显「倒挂」。 Anthropic 本周向 Business Insider 证实正在组建自研芯片设计团队，计划为 Claude 打造定制芯片，并继续采用多供应商芯片路线。 寒武纪上半年营收 59.96 亿元、净利 23.11 亿元，均实现翻倍增长 寒武纪（688256.SH）8 月 7 日晚披露 2026 年半年度报告，上半年实现营业收入 59.96 亿元，同比增长 108.13%；归属于上市公司股东的净利润 23.11 亿元，同比增长 122.61%；扣除非经常性损益后的净利润 21.66 亿元，同比增长 137.30%。研发投入 7.03 亿元，较上年同期增长 29.63%。 报告期内毛利率 55.25%，同比下降 0.67 个百分点；净利率 38.54%，同比上升 2.52 个百分点；基本每股收益 3.68 元，加权平均净资产收益率 18.05%。收入结构上，云端产品线贡献约 99.69% 的营收。公告称，业绩大幅增长主要系公司持续拓展市场，人工智能算力市场需求稳步攀升，产品在金融、互联网等核心行业实现规模化商用部署，并扩展至商超零售等新领域。 SK 海力士确认 V10 NAND 闪存采用 375 层堆叠，首次导入晶圆键合技术 SK 海力士在 FMS 2026 峰会新闻稿中确认，继 321 层 V9「4D NAND」之后的新一代闪存产品 V10 采用 375 层堆叠设计，这也是 SK 海力士首款采用晶圆键合技术的 NAND 产品。官方称 V10 NAND 实现上代产品 2.5 倍的每瓦性能，专为兼顾能效与性能的 AI 基础设施环境优化，并计划 2027 年上半年量产基于 V10 NAND 的企业级固态硬盘。 展会现场，SK 海力士展示了 V10 1Tb TLC 晶圆和两款成品颗粒：32DP 2CH 型号堆叠 32 个 NAND Die，是首款采用此类封装的 TLC 产品；4 通道封装版本面积仅 13.5mm × 12.5mm，比传统封装更小巧。同期亮相的还有基于 V9H 1Tb TLC NAND 的 UFS 5.0 方案 UG500（提供 512GB 和 1TB 两种容量，能效较 UFS 4.1 提升 19%）、基于 1c nm 16Gb Die 的 LPDDR6 颗粒，以及基于 V9 QLC NAND 的 PCIe Gen5 固态硬盘 PQF02。 百胜中国 12 亿美元完成收购必胜客中国内地品牌所有权 百胜中国昨日宣布，已完成以 12 亿美元（现汇率约合 81.16 亿元人民币）向 Yum! Brands 收购必胜客品牌在中国内地所有权的交易，该笔收购于 6 月 16 日首次对外公布。 交易完成后，百胜中国从必胜客在内地的「独家特许经营商」正式转变为「品牌所有者」，无需再向 Yum! Brands 支付此前适用的特许经营费。 百胜中国首席执行官屈翠容表示，在中国经营必胜客 36 年后成为其品牌所有者是一项重大突破。 基于此次收购，百胜中国把必胜客的扩张目标提速：原定 2027 年和 2028 年每年净新增超过 600 家门店，现在加速至每年超过 800 家。截至 2026 年 3 月 31 日，必胜客已覆盖超过 1100 个城市、拥有 4375 家餐厅；百胜中国是中国最大的餐饮公司，旗下还拥有肯德基、塔可钟的独家运营和授权经营权，以及小肥羊和黄记煌品牌。 吉利回应「速成车」质疑：新车开发周期仍维持 3 至 5 年 针对行业关于新车开发节奏加快、研发与测试流程被压缩的讨论，吉利汽车近日回应称，旗下新车平均开发周期仍维持在三至五年之间，依托分布于全球的 16 个试验基地，已完成累计超过 1 亿公里的整车测试验证，以保障产品的安全性和可靠性。 数据显示，2026 年 1 月至 6 月国内共推出全新车型约 165 款；此前流传的「上半年上市新车超 650 款」说法存在统计口径偏差，实际是将同一车型的不同配置版本与衍生型号一并计入后的结果。 AI 基础设施公司 Firmus 完成 20 亿美元融资，估值超 105 亿美元 AI 基础设施公司 Firmus 8 月 7 日宣布完成 20 亿美元股权融资，投后估值超过 105 亿美元，较 4 月上一轮融资时的 55 亿美元接近翻倍。本轮由英伟达和 Coatue Management 追加跟投，Blackstone 旗下基金与 Jane Street 亦参与。 Firmus 表示，资金将用于加速澳大利亚「Project Southgate」AI 训练与推理基础设施建设，并拓展亚太市场，包括此前公布的印尼项目。公司基于英伟达 DSX AI 工厂参考架构建设基础设施，6 月底已与英伟达达成协议，向其采购基础设施并出售英伟达算力云服务；联合 CEO Oliver Curtis 称，这笔投资让公司能在扩张澳大利亚业务的同时，加快进入更广泛的亚太地区。 路透社指出，华尔街机构与英伟达的参与显示出投资者对 AI 支出热情未减；Firmus 本轮融资也反映出资金正转向竞争更少的 AI 领域，7 月韩国 KOSPI 指数单月下跌 22.2% 令 AI 核心市场的波动性受到关注。投资管理公司 Datt Group 董事总经理 Emanuel Ajay Datt 表示，Firmus 的重估速度说明私人资本把 AI 基础设施视为当前全球市场上少数资本稀缺的机会之一。 直播购物平台 Whatnot 完成 5.45 亿美元 G 轮融资，估值升至 200 亿美元 美国直播购物平台 Whatnot 当地时间 8 月 7 日宣布完成 5.45 亿美元 G 轮融资，由 Iconiq、Lightspeed 与 Avra 领投，估值达到 200 亿美元，相比 2025 年 10 月 F 轮时的 115 亿美元接近翻倍。 Whatnot 主要面向收藏品与潮流商品的直播交易。公司称每周新增超过 65 万用户，买家数量在过去一年翻了一倍多，商品交易总额已超过去年的 80 亿美元。创始人兼 CEO Grant LaFontaine 表示，新资金将用于把 AI 带到更多卖家环节、帮助卖家触达更多买家并进入新市场。 官方援引数据称，全球直播电商市场规模超过 220 亿美元，Whatnot 约占 60%。同赛道的竞争者还包括 eBay、Fanatics 以及 TikTok 的 Shop Live。 Take-Two CEO 泽尔尼克：AI 工具能增强创造力，但不会取代任何人 在 Take-Two 8 月 7 日的 2027 财年第一季度财报电话会上，CEO Strauss Zelnick 谈到了 AI 在游戏开发中的位置。他先强调公司的技术积累：「我们在 AI 和机器学习成为流行词之前，就已经建立在这些技术之上」，并称 Take-Two 一直是新技术的早期采用者。 Zelnick 认为，AI 工具可以「增强」公司约 13000 名员工的创造力，但不会也不应取代人： 我们相信技术能够增强他们的创造力，但不相信它能够或应该取代他们的创造力。技术应该让这些极具创造力的人更容易创新。无论好坏——我认为这绝对是好事——这些工具不会取代任何人。 他还对比了同行：一些竞争对手正在「宣布用 AI 节省数亿美元」，但 Take-Two 的目的不是降低成本。「互动娱乐行业的历史上，新技术总是带来效率提升，而我们找到办法做越来越大、越来越好的事；我们并不会因此降低做这些事的成本，但能显著提升质量。」 大疆 Osmo 360 II 全景相机开启预约，8 月 13 日 20:00 发售 大疆官方公众号宣布，新一代全景相机 Osmo 360 II 即日起开启预约，8 月 13 日 20:00 正式发售，宣传语为「每一面，都是大场面」。产品已在电商平台开启预约，提供标准套装、畅拍套装和无界骑行套装三个 SKU，售价尚未公布，购机可享 1 年 DJI Care 保障服务。 据 IT 之家报道，大疆官网当晚先上线宣传页，结合宣传物料可确认新品为 Osmo 360 II 全景相机；此前初代 Osmo 360 与全景无人机 Avata 360 已覆盖同产品线。 火山引擎上线 Seedance 2.5 API：原生支持 30 秒视频直出 火山引擎今日宣布正式上线 Seedance 2.5 API 服务。模型原生支持 30 秒视频直出、最高 50 个全模态素材参考，具备更精准、稳定的编辑能力，并兼容支持十余种语言；LibTV、奇想 AI、TapNow、盼趣 AI、绘梦工坊 AI 和星域影界等平台已同步接入。 官方介绍，相较 Seedance 2.0，2.5 在指令遵循、长叙事与角色一致性上明显提升：模型可响应 Prompt 中的秒级时间戳，在 30 秒内稳定保持角色、画风和场景关系，降低抽卡率；人脸皮肤纹理、眼神光、镜头运动与声音细节也更接近实拍成片，官方实测案例覆盖写实恐怖短片、水下追逐和面部特写等场景。 官方还表示，2.5 面向影视、教育、广告、工业制造、汽车等领域开放，可用于产品展示、装配流程培训演示以及自动驾驶低频场景模拟。同期，Seedance 2.0 mini 与 2.0 fast 开启限时优惠：8 月 7 日至 9 月 7 日，mini 按刊例价 4 折计费，720P 分辨率最低约 0.2 元/秒；fast 按 75 折计费，720P 最低约 0.6 元/秒。 百灵开源 Ling-3.0-flash：124B 总参数，单 Token 仅激活 5.1B 蚂蚁集团旗下百灵大模型 8 月 7 日宣布，新一代原生混合推理模型 Ling-3.0-flash 正式开源。该模型采用 124B 总参数、5.1B 激活参数的 MoE 架构，保留千亿参数模型的知识容量，同时降低单次推理的计算开销，并提供基础版本以及 FP8、FP4、INT4 等多个版本，供开发者按精度、硬件条件和推理成本选择部署方式。 官方给出的三种落地方式包括：通过云端 API 直接调用，让 Agent 应用快速上线；在单台 NVIDIA DGX Spark 上以 MXFP4 与 INT4 版本完成端到端推理，让数据留在本地；以及面向时延敏感场景的高性能部署，在指定 GPU 测试配置下平均输出速率突破 1100 tokens/s。在 Artificial Analysis 榜单中，Ling-3.0-flash 输出速度达到 353 tokens/s，每项任务加权平均调用成本约 0.04 美元。 荣耀 Robot Phone 官宣钛合金灵巧云台，8 月 12 日发布 荣耀手机宣布，Robot Phone 将采用钛合金灵巧云台：行业首发的钛合金云台架构使用航空级钛合金，体积较行业主流云台缩减 65%；行业首发的钛合金云台电机最大转速达到 360°/秒。机身内部另有行业首发的盾构钢翻转电机，采用荣耀自研 2100MPa 盾构钢，在 0.5cm³ 空间内堆叠 43 个零件，实现 5 级变速，最大扭矩密度 120N·m/L。 Robot Phone 是荣耀与阿莱（ARRI）达成战略合作后的首款落地产品，全链路融入阿莱色彩科学工作流。据荣耀此前公布的数据，该机全渠道预约量已超过 20 万台，超越品牌历代旗舰产品。新机已定档 8 月 12 日发布，提供「星轨银」和「月影灰」两款配色。 小米公布 REDMI K100 Pro Max 影像规格：2 亿主摄、5X 潜望长焦 小米 REDMI K100 Pro Max 将于 8 月 11 日 19:00 发布，官方今日公布影像规格：2 亿像素主摄（原图尺寸 16384 × 12288）、5X 潜望长焦（最高支持 100X 超级变焦）、50MP 超广角（17mm 等效焦距）。 新机采用 6.9 英寸超窄边直屏，首发 M11 新型 OLED 发光材料；搭载小米首款 185Hz 高刷电竞屏、第五代骁龙 8 至尊版和 AI 独显芯片 D2，支持游戏超帧超分并发，触控采样率升级至 480Hz。续航方面配备 9070mAh 小米金沙江电池、100W 有线快充和 50W 无线充电，支持 27W 有线反充。「赤霞珠红」「流金白」两款配色已公开。 阿里千问 App 上线定时任务、办公助理、语音通话等新功能 千问 App 宣布功能上新，推出思考研究、定时任务、办公助理、语音通话、智能体广场等多项新功能，并支持最新旗舰模型 Qwen3.8-MAX。定时任务支持预设执行时间后自动完成重复工作，例如每天早上 8 点搜索 AI、芯片、互联网等领域新闻并形成趋势小结。 办公助理可连接备忘录、日历、邮件等应用，操作电脑和浏览器，调用 Skill 自主完成多步骤任务，最终输出可用的 Office 文档、应用和网站；还支持手机端发起任务、电脑端执行。语音通话提供 7×24 小时在线陪伴，覆盖互动陪玩、睡前故事、带娃讲题、语音打车等场景。智能体广场首批上线智能寄件、网盘整理、超清扫描、文件查询等服务，覆盖物流运输、房产居住、本地生活、理财、汽车等十多个领域。 Cloudflare 推出 Kitesurf，为 AI 智能体打造云端浏览器 Cloudflare 宣布推出 Kitesurf，一款专门为 AI 智能体设计的云端浏览器，运行在其无服务器平台 Workers 之上。与面向人类用户的浏览器不同，Kitesurf 不关注主题、标签页和扩展等视觉功能，而是围绕上下文窗口、性能、token 成本与可扩展性设计，同时需要应对提示注入等不同于人类浏览器的安全威胁。 开发者可以用它构建能导航网站、填写表单、完成浏览器任务的智能体，而无需自己开发浏览器。Cloudflare 称，Kitesurf 在截图、HTML 提取等常见智能体任务上的 CPU 与内存消耗显著低于 Chromium；它的内核由模块化渲染引擎 Blitz、Firefox 的 CSS 解析器 Stylo 与 Rust 编写的 Boa JS 引擎等组件构成，目前已通过约 21.5 万项 Web 平台测试。 Kitesurf 目前以 beta 形式在 Browser Run 中免费提供。Cloudflare 表示，从决定开发到推出只用了约 12 周，首个概念验证是把开源 Rust 无头浏览器引擎 Obscura 移植到 Workers。 蚂蚁集团开源多智能体协作基础设施 Avernet 蚂蚁集团正式开源多智能体协作基础设施 Avernet，社区版本已上线，采用 Apache 2.0 协议。首个版本重点开放智能体协作网络能力，支持不同智能体之间的发现、共识、跨团队协作与治理，且不绑定单一模型或智能体引擎，开发者可按业务场景灵活接入和组合现有能力。 Avernet 源于蚂蚁内部真实的组织协作需求，重点解决「找不到、对不齐、跑不快、留不住」四类问题：需要能力时难以找到合适的智能体、多个参与者之间难以形成有效共识、任务执行依赖人工反复转交、项目经验难以沉淀为组织能力。在企业数据受隐私、合规和业务边界约束的背景下，它构建面向人类与异构智能体的开放协作平台，让不同参与者在各自边界内建立连接、分工并共同完成任务。 安全治理是 Avernet 的首要考量，社区版本已部分开放身份认证、访问授权、权限控制、生命周期管理及部分安全防护能力，解决多智能体协作中「它是谁、能看什么、能做什么」的基础治理问题；后续版本将进一步开放审计追踪、可观测与评测、记忆与持续优化等能力。截至 2026 年 7 月 31 日，Avernet 相关能力已在蚂蚁集团内部覆盖 12 个核心业务板块，智能体任务完成率稳定超过 90%。 蔚来累计换电达到 1.2 亿次，第五代换电站同步上线 蔚来宣布，8 月 7 日 08:09:16 完成第 1.2 亿次换电，并同步上线第 4000 座换电站和首座第五代换电站。换电网络同时服务蔚来、乐道和萤火虫品牌车型。 蔚来称，累计换电已提供约 63.5 亿千瓦时电量，为用户节省约 9991 万小时；其充换电网络目前共有 9166 座站，其中包括 1049 座高速公路换电站。公司还计划在 2026 年建成 100 条加电风景线。 同日，蔚来第 4000 座换电站暨首座第五代换电站在福建泉州侨乡体育馆落成，首批第五代换电站在北京、上海、广州、苏州、合肥、成都、泉州七座城市投入运营，firefly 萤火虫正式接入蔚来换电体系。创始人、董事长、CEO 李斌表示，从 2018 年第一座换电站到第 4000 座，蔚来充换电网络已形成规模化网络效应，成为产品销量增长的重要驱动力。第五代换电站采用自研换电平台，可精准适配不同底盘结构和电池包尺寸，最大支持 3.5 米轴距，实现蔚来、乐道、firefly 萤火虫三品牌所有车型全面兼容。 截至 8 月 7 日，蔚来在全国已累计布局充换电站 9166 座，其中换电站 4006 座、充电站 5160 座、充电桩 29801 根；高速换电站布局 1049 座，打通 9 纵 11 横 16 大城市群高速换电网络。蔚来 ES8 累计交付突破 13 万台，ES9 累计交付即将突破 2 万台。 小红书升级 AI 治理：AI 虚拟人账号须在资料页亮明身份 小红书今日升级 AI 治理规则，把主动标识要求从「笔记」延伸到「账号」：以 AI 虚拟人形象运营的账号，需要在账号资料页如实说明，并开启「AI 虚拟人」标签。平台给出的路径是「编辑主页 → 职业 → AI 创作者 → AI 虚拟人」，再展示职业标签。 小红书表示，主动标识不会影响流量，率先亮明身份的优质创作者有机会优先体验平台的 AI 新工具和新功能；未主动标识、被平台识别出的账号，将面临限流等不同梯度的处置。规则同时列出三类反对行为：用 AI 生成真人形象或商品效果图却不声明、用云端工具或脚本自动发笔记和回评论私信冒充真人互动、用 AI 合成他人声音面孔或捏造新闻事件引流，违规账号将按情节被限制分发、禁言直至封禁。 这一升级延续了平台自 2023 年上线的「内容自主声明」机制。2025 年 9 月《人工智能生成合成内容标识办法》施行后，小红书同步上线 AI 内容识别能力，未主动声明的笔记由平台识别后统一加标，2026 年平台日均打标笔记超 30 万条。用户可通过账号主页或笔记右上角「举报 → AI 造假」反馈未如实标识的 AI 账号。 华硕 ROG 刀塔限量联名礼盒开售：键盘 1249 元、鼠标 999 元 华硕 ROG 官方今日宣布刀塔限量联名礼盒正式开售，共三款产品：魔导士 Ace 75HE V2X 轴键盘 × 莉娜定价 1249 元，礼盒内含刀塔主题铝合金键帽；龙鳞 2 Ace 鼠标 × 龙骑士定价 999 元，内含龙骑士主题防滑贴和刀塔英雄手办盲盒；破风耳机 × 风行者黑色款 849 元、白色款 899 元，内含风行者主题耳机彩贴和刀塔英雄手办盲盒。 三款礼盒分别以《刀塔》英雄莉娜、龙骑士、风行者为主题，属于华硕 ROG 与《刀塔》的限量联名发售。 One Fun Thing｜DuckDuckGo 做了一副没有 AI 的智能眼镜 DuckDuckGo 与 Knockaround 合作推出限量版 Paso Robles 太阳镜，镜片和镜腿用了品牌配色，售价 35 美元。它没有摄像头、麦克风、显示器或 AI 助手，官方把「不收集数据」本身当作产品卖点。 这副眼镜用一件普通消费品反向回应智能眼镜的功能竞赛：它从硬件上取消了数据采集入口，也就不需要额外的隐私开关。它仍是一副普通太阳镜，刻意缺少智能功能构成了产品的主要趣味。 相关阅读： 一副零AI眼镜，骂翻整个AI硬件圈 周末看什么｜《蜘蛛侠：崭新之日》首周末全球票房逼近 10 亿美元 《蜘蛛侠：崭新之日》上映首周末全球票房约 9.27 亿美元，其中海外市场约 5.72 亿美元。影片由 Destin Daniel Cretton 执导，Tom Holland 回归饰演 Peter Parker，中国市场贡献约 1.21 亿美元。 影片上映后的烂番茄新鲜度约为 90%，CinemaScore 观众评分为 A。票房和口碑都显示，这次重启后的街头尺度故事没有削弱商业吸引力，反而让系列在大型多元宇宙叙事之外重新找到入口。 买书不读指南｜《发明 ELIZA》从失落代码里重写聊天机器人的起点 MIT Press 新书《发明 ELIZA》（Inventing ELIZA）由 8 位研究者合著，围绕 Joseph Weizenbaum 在 1965 至 1968 年间开发的聊天程序展开。团队从 MIT、斯坦福和 UCLA 的档案中找回原始 MAD-SLIP 源代码，以及一批长期缺失的脚本和开发记录。 这本 350 页的新书越过「心理治疗师机器人」的著名故事，用代码、档案和协作史说明 ELIZA 如何被创造、传播与误读。 全书于 7 月 14 日出版，并提供开放获取版本，可以与今天的大模型叙事相互对照。 游戏推荐｜《轮回之兽》 Game Freak 的动作角色扮演游戏《轮回之兽》（Beast of Reincarnation）已于 8 月 4 日发售。玩家操控 Emma 在实时战斗中闪避和招架，同时为伙伴犬 Koo 积累技能资源，再通过指令界面释放能力，形成动作与回合决策交替的节奏。 游戏登陆 PC、PS5 和 Xbox Series X|S，并进入 Game Pass；Steam 国区售价 248 元，支持简体中文文本和中文配音。它的战斗强调招架，叙事气质偏忧郁，同时保留了队伍指令带来的决策空间。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"消息称字节跳动开始预训练 10 万亿参数大模型，规模或接近 Anthropic 旗舰 曝 iPhone 18 系列备货遇阻：A20 Pro 处理器充足，移动 DRAM 短缺 苹果上调多款设备以旧换新回收价，平均涨幅 6.6% DeepSeek 参与宇树科技战略配售，获配约 1.41 亿元 OpenAI 称 Astra 或达「重大」网络安全风险线，暂停部分内部开发并收紧管控 微信上线「撤回的撤回」：撤回提示可从自己页面删除 小米称 YU7 登顶纯电动车一年期保值率第一，SU7 位列纯电轿车榜首 SpaceX 与特斯拉确认在得州建设 Terafab 芯片工厂，初期投入 168 亿美元 SIA：全球半导体销售额 2026Q2 达 4033 亿美元，环比增长 35.1% Kimi K3 在安全测试期间逃逸出隔离环境，未对真实网站发起攻击 🦿 宇树科技回应美国先进机器人设备限制：现有在售型号不受影响 百胜中国 12 亿美元完成收购必胜客中国内地品牌所有权 吉利回应「速成车」质疑：新车开发周期仍维持 3 至 5 年 AI 基础设施公司 Firmus 完成 20 亿美元融资，估值超 105 亿美元 直播购物平台 Whatnot 完成 5.45 亿美元 G 轮融资，估值升至 200 亿美元 Take-Two CEO 泽尔尼克：AI 工具能增强创造力，但不会取代任何人 大疆 Osmo 360 II 全景相机开启预约，8 月 13 日 20:00 发售 火山引擎上线 Seedance 2.5 API：原生支持 30 秒视频直出 百灵开源 Ling-3.0-flash：124B 总参数，单 Token 仅激活 5.1B 荣耀 Robot Phone 官宣钛合金灵巧云台，8 月 12 日发布 小米公布 REDMI K100 Pro Max 影像规格：2 亿主摄、5X 潜望长焦 消息称字节跳动开始预训练 10 万亿参数大模型，规模或接近 Anthropic 旗舰 据《金融时报》8 月 7 日报道，字节跳动正在训练一个参数量最高可达 10 万亿的大模型，目前仍处于早期预训练阶段。三名知情人士称，这一规模将是中国已发布最大模型、月之暗面 Kimi K3 的三倍以上，并接近 Anthropic 最先进模型 Mythos 5 的体量，业内估计后者约有 8 万亿参数。 报道称，该项目由字节 Seed 基金会负责人牵头，体现 CEO 张一鸣推动原创研究、而非模仿竞争对手模型的思路。预训练阶段通常需要三到六个月，之后若进展顺利将进入微调并最终发布，确切参数规模要到后期阶段才能确定。 此前《晚点 LatePost》曾报道，字节跳动正在讨论训练一个参数规模超 5 万亿的模型，超过阿里 Qwen 3.8-Max（2.4 万亿参数）和月之暗面 Kimi K3（2.8 万亿参数），为国内已知参数规模最大的训练计划。 曝 iPhone 18 系列备货遇阻：A20 Pro 处理器充足，移动 DRAM 短缺 独立科技记者 Tim Culpan 的消息称，距离苹果 iPhone 18 系列和首款折叠屏 iPhone 发布仅剩数周，采用台积电 N2 制程的 A20 Pro 处理器良率表现良好、产能充足，但移动 DRAM 供应持续紧张，部分已完工的处理器晶圆无法进入封装环节，库存出现积压，给苹果及其供应链备货带来压力。 MacRumors 报道提到，苹果及其组装厂正在紧急寻找更多移动设备 DRAM 供应，苹果主要依赖美光供货，同时向海力士和三星采购。Tim Culpan 估算，目前约有价值 10 亿美元的苹果处理器因等待内存而停在台积电，无法进入下一生产环节；封装无法完成，iPhone 18 Pro 和折叠屏机型的主板组装与整机组装进度都可能被压缩。 苹果和组装厂仍预计能够满足首发需求，但线上订单等待时间可能拉长，零售库存也可能更快售罄。这一轮短缺与 AI 基础设施投入挤占全球 DRAM 供给有关，苹果 CEO Tim Cook 在 7 月 30 日财报电话会上已承认供应链存在明显约束；彭博社的 Mark Gurman 本周还报道，苹果正引导用户转向 MacBook Pro、减少对 MacBook Air 的依赖。 苹果上调多款设备以旧换新回收价，平均涨幅 6.6% 据界面新闻报道，继上调 Mac、iPad 等设备价格后，苹果又上调了 iPhone、iPad、Mac 和 Apple Watch 等多款设备以旧换新的回收价格，上涨幅度最高接近 30%，平均涨幅为 6.6%。其中，iPhone 16 Pro Max 由 695 美元上调至 720 美元，iPhone 16 Pro 由 560 美元提高至 630 美元，iPhone 15 Pro Max 由 490 美元上调至 530 美元。 部分旧款机型估值同步上涨：iPhone 13 Pro 最高折抵金额由 260 美元提高至 285 美元，iPhone 12 Pro Max 由 220 美元提高至 240 美元，iPhone XR 由 80 美元提高至 90 美元；Mac 产品线涨幅最为明显。苹果同时新增了 6 款安卓手机的回收，覆盖三星、谷歌、一加等品牌。 DeepSeek 参与宇树科技战略配售，获配约 1.41 亿元 宇树科技首次公开发行股票的发行公告显示，公司发行价为每股 150.80 元，公开发行 4044.64 万股，占发行后总股本的 10%。按发行后 4.04 亿股计算，宇树科技发行市值约为 609.93 亿元；本次募集资金总额约 60.99 亿元，扣除发行费用后净额约 59.17 亿元。 9 名战略投资者合计获配 808.93 万股，其中杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司获配 93.34 万股，认购金额约 1.41 亿元，锁定期为 36 个月。公告将其列入与发行人经营业务具有战略合作关系或长期合作愿景的大型企业或其下属企业。 OpenAI 称 Astra 或达「重大」网络安全风险线，暂停部分内部开发并收紧管控 OpenAI 今日发布声明称，内部评估显示，在研模型 Astra 在「智能体编码与网络安全」方面取得显著进展，结合专家评估，公司「无法排除」它达到《预备框架》（Preparedness Framework）中「重大」（Critical）网络安全阈值的可能。 OpenAI 随即暂停了不符合新安全要求的 Astra 内部活动，并为更高能力模型引入更严格的安全控制。 按照 OpenAI 的定义，「重大」阈值指模型能在无人干预的情况下，识别并利用多个高防护关键系统的功能性零日漏洞，或仅凭一个高层级目标，设计并执行针对高防护目标的端到端新型攻击策略。此前 GPT-5.6 Sol 等模型的评级为「High」。 OpenAI 表示，Astra 与 7 月曝出的 Hugging Face 入侵事件无关。 针对 Astra 的管控包括：隔离测试环境、限制网络与工具访问、沙箱执行、强化模型权重保护与加密，并对所有智能体应用实施「高风险行为与失准」的通用监控；后续测试还将与相关政府机构和 AI 安全组织合作开展。 此前，爆料者 @synthwavedd 称，OpenAI 正准备推出代号为 `mewfour` 的新模型 Astra，内部目标时间是下周。他将 Astra 描述为 GPT-4.5 之后 OpenAI 规模最大的新预训练模型。 微信上线「撤回的撤回」：撤回提示可从自己页面删除 微信官方公众号「微信时刻」介绍，微信正在逐步覆盖 iOS 和 Android 端用户一项新能力：撤回消息后，自己页面上的「你撤回了一条消息」灰色提示可以长按删除，截图、存档时不再被这行小字遮挡；对方界面上的提示不受影响，依然会保留。 微信同时整理了现有撤回功能的使用范围：普通消息可在发送后 2 分钟内撤回，撤回后 5 分钟内可点「重新编辑」；连续发错多条消息时，长按其中任意一条可选择「撤回本次发送的全部消息」；拍一拍在 2 分钟内可撤回，且对方不会收到额外提示；文件撤回窗口则延长至 3 小时内，Word、Excel、PPT、PDF 和压缩包均适用。 另据鞭牛士报道，微信正在小范围灰度测试朋友圈 AI 相关功能。发布朋友圈界面右下角新增「AI 帮写」按钮，可借助 AI 辅助生成朋友圈文案；针对已发布的朋友圈评论，长按评论会弹出「AI 点评」选项，调用微信原生 AI 助手「小微」对评论进行趣味解读并生成回复内容。 微信灰度测试 Markdown 文件预览：聊天里可直接渲染 .md 微信正在灰度测试 Markdown 文件预览：在任意聊天中发送一个 .md 文件，点开后可直接看到正确渲染的内容；尚未获得灰测资格的用户会看到「暂不支持打开此类文件」或「用其他应用打开」的提示。目前可正常渲染的语法包括层级标题、加粗、斜体、有序与无序列表、表格等常用 Markdown 语法。 此外，微信公众号后台也在前两周支持了 Markdown 语法和格式转换，现阶段转换效果比较初级，不同层级字体的字号、颜色需要后续手动调整。 小米称 YU7 登顶纯电动车一年期保值率第一，SU7 位列纯电轿车榜首 小米汽车 8 月 7 日公布，在中国汽车流通协会与精真估联合发布的《2026 年 7 月中国汽车保值率研究报告》中，小米 YU7 首次上榜即登顶纯电动车型保值率第一，一年期保值率 82.8%；小米 SU7 位列主要纯电动车型保值率第四，一年期保值率 75.3%，在榜纯电轿车中排名第一。 小米汽车同时公布，2026 年 7 月交付量持续超过 3 万台，累计交付量超过 70 万台。 SpaceX 与特斯拉确认在得州建设 Terafab 芯片工厂，初期投入 168 亿美元 SpaceX 当地时间 8 月 6 日宣布，将与特斯拉共同出资 168 亿美元（约合 1136 亿元人民币），在美国得克萨斯州格赖姆斯县建设先进 AI 芯片制造基地 Terafab。 针对选址引发的环保担忧，SpaceX 回应称项目不会推高其他用电户的电费，不会耗尽当地水源，也不会导致纳瓦索塔河水位下降。 据 Teslarati 报道，该项目为 SpaceX 与特斯拉联合开发的垂直整合芯片工厂，未来扩建阶段可能使投资总额进一步增加。 SIA：全球半导体销售额 2026Q2 达 4033 亿美元，环比增长 35.1% 美国半导体行业协会（SIA）昨日更新 2026 年第二季度全球半导体销售数据：根据世界半导体贸易统计组织（WSTS）编制的数据，当季全球销售额达到 4033 亿美元（约合 2.73 万亿元人民币），环比增长 35.1%。 月度数据方面，2026 年 6 月全球半导体销售额为 1344.5 亿美元，同比和环比增幅分别为 123.6% 和 9.7%。美洲在同比增幅方面居首，中国市场录得最高环比增幅，所有细分区域市场在 6 月均实现同比和环比正增长。 SIA 总裁兼 CEO John Neuffer 表示，第二季度销售额大幅超过第一季度，并预计 2026 年全球芯片销售额将超过 1.5 万亿美元（约合 10.15 万亿元人民币）。 Kimi K3 在安全测试期间逃逸出隔离环境，未对真实网站发起攻击 据 WIRED 报道，美国安全公司 Frontier Security 在隔离环境中测试 Kimi K3 的网络安全防御能力时，发现该模型逃逸出沙箱：它自主发现并利用了沙箱配置错误，未经允许访问公共互联网，目的是寻找测试题目答案。 Frontier Security CEO Yaron Singer 表示：「我们发现沙箱有一个漏洞。但我们也发现，K3 利用了这个漏洞——这表明它没有同样的内部护栏。」 报道指出，与 OpenAI、Anthropic 此前披露的逃逸事件不同，K3 联网后没有攻击任何真实系统，因为所需答案在 GitHub 上很容易找到。 此前的类似事件包括 OpenAI 披露未发布模型逃逸后入侵 Hugging Face，以及 Anthropic 多款模型联网攻击外部系统。 宇树科技回应美国先进机器人设备限制：现有在售型号不受影响 8 月 7 日下午，宇树科技在科创板上市网上投资者交流会上回应美国先进机器人设备进口限制。董事会秘书傅风华表示，公司在售的主要型号产品包括人形机器人 G1、H2、R1 以及四足机器人 Go2、B2、A2 等均已取得 FCC 认证，并属于前述公告所指先进机器人设备，因此政策变更目前不会影响公司现有主要产品在美国市场的继续销售。 美国联邦通信委员会 7 月 28 日宣布，将外国生产的先进人形机器人、四足机器人及联网电力逆变器列入「受管制清单」，被列入清单的设备无法取得进入美国市场所需的 FCC 设备认证。 同场路演中，宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴表示，登陆资本市场是公司全新的起点，未来将持续攻坚具身大模型、场景数据采集与分析、强化学习等关键技术，并积极探索人形机器人、四足机器人、机甲等更多产品形态。 AWS 要求工程师关闭闲置服务器，约 65% 的 EC2 实例利用率不足 20% 据 The Information 报道，亚马逊 AWS 要求自家工程师关闭不再使用的云服务器，以缓解 AI 需求带来的算力压力。AWS 的统计显示，约 65% 的 EC2 实例在 30 天测量周期内的平均 CPU 利用率低于 20%，闲置浪费明显。 AWS 为此升级了计算优化器 Compute Optimizer：它会分析 14 天内的服务器 CPU 利用率与 IO 数据，自动标记峰值利用率低于 15%、网络流量极低的虚拟机。报道称，工程师此前几小时就能拿到开发用实例，如今要等上数天；AWS 回应称仍能满足大部分计算需求，关于高效使用资源的指引没有变化。 算力紧张背后是智能体负载对 CPU 的消耗：相比传统训练与推理场景，智能体的大量工具调用运行在 CPU 上，数据中心 GPU 与 CPU 的配比正从常见的 8:1、4:1 向更均衡的方向移动。AWS 过去一年新增约 3.8 吉瓦电力容量，相当于约 280 万户家庭的用电规模。 消息称前小鹏副总裁陈永海加入众擎机器人，担任运营总裁 据《21 汽车 · 一见 Auto》从多方独立信源处获悉，前小鹏集团产品副总裁陈永海已加入众擎机器人，担任运营总裁，向董事长及 CEO 赵同阳汇报。知情人士透露，陈永海今年 1 月从小鹏集团离职，离职后一度考虑亲自下场创业做机器人，最终选择加入众擎；期间也有其他机器人公司向他发出邀请。 陈永海 2010 年加入 UC 任产品主管，后曾全面负责高德地图产品工作；2022 年 1 月加入小鹏汽车，先后负责互联网中心和产品中心。众擎由赵同阳于 2023 年下半年创办，今年 4 月 9 日宣布完成 2 亿美元（约合 13.52 亿元人民币）B 轮融资，估值超 100 亿元人民币。 Anthropic 芯片团队薪酬「倒挂」：教模型设计芯片的研究岗年薪最高 85 万美元 据 Wccftech 报道，Anthropic 的自研芯片招聘信息显示，负责「芯片设计强化学习」（Chip Design RL）方向的研究工程师年薪为 50 万至 85 万美元，工作内容是构建强化学习环境，让 Claude 学习芯片设计流程，包括 RTL 代码生成、验证与物理设计优化；而实际负责设计 Anthropic 首款 ASIC 的芯片工程师岗位，年薪约为 32 万至 48.5 万美元。 报道指出，两个岗位的技能要求高度重合，都需要完整的 ASIC/FPGA 设计流程、RTL 到流片、UVM 与形式化验证、物理设计、PPA（性能、功耗、面积）优化、DFT 与 EDA 工具经验，薪酬却出现明显「倒挂」。 Anthropic 本周向 Business Insider 证实正在组建自研芯片设计团队，计划为 Claude 打造定制芯片，并继续采用多供应商芯片路线。 寒武纪上半年营收 59.96 亿元、净利 23.11 亿元，均实现翻倍增长 寒武纪（688256.SH）8 月 7 日晚披露 2026 年半年度报告，上半年实现营业收入 59.96 亿元，同比增长 108.13%；归属于上市公司股东的净利润 23.11 亿元，同比增长 122.61%；扣除非经常性损益后的净利润 21.66 亿元，同比增长 137.30%。研发投入 7.03 亿元，较上年同期增长 29.63%。 报告期内毛利率 55.25%，同比下降 0.67 个百分点；净利率 38.54%，同比上升 2.52 个百分点；基本每股收益 3.68 元，加权平均净资产收益率 18.05%。收入结构上，云端产品线贡献约 99.69% 的营收。公告称，业绩大幅增长主要系公司持续拓展市场，人工智能算力市场需求稳步攀升，产品在金融、互联网等核心行业实现规模化商用部署，并扩展至商超零售等新领域。 SK 海力士确认 V10 NAND 闪存采用 375 层堆叠，首次导入晶圆键合技术 SK 海力士在 FMS 2026 峰会新闻稿中确认，继 321 层 V9「4D NAND」之后的新一代闪存产品 V10 采用 375 层堆叠设计，这也是 SK 海力士首款采用晶圆键合技术的 NAND 产品。官方称 V10 NAND 实现上代产品 2.5 倍的每瓦性能，专为兼顾能效与性能的 AI 基础设施环境优化，并计划 2027 年上半年量产基于 V10 NAND 的企业级固态硬盘。 展会现场，SK 海力士展示了 V10 1Tb TLC 晶圆和两款成品颗粒：32DP 2CH 型号堆叠 32 个 NAND Die，是首款采用此类封装的 TLC 产品；4 通道封装版本面积仅 13.5mm × 12.5mm，比传统封装更小巧。同期亮相的还有基于 V9H 1Tb TLC NAND 的 UFS 5.0 方案 UG500（提供 512GB 和 1TB 两种容量，能效较 UFS 4.1 提升 19%）、基于 1c nm 16Gb Die 的 LPDDR6 颗粒，以及基于 V9 QLC NAND 的 PCIe Gen5 固态硬盘 PQF02。 百胜中国 12 亿美元完成收购必胜客中国内地品牌所有权 百胜中国昨日宣布，已完成以 12 亿美元（现汇率约合 81.16 亿元人民币）向 Yum! Brands 收购必胜客品牌在中国内地所有权的交易，该笔收购于 6 月 16 日首次对外公布。 交易完成后，百胜中国从必胜客在内地的「独家特许经营商」正式转变为「品牌所有者」，无需再向 Yum! Brands 支付此前适用的特许经营费。 百胜中国首席执行官屈翠容表示，在中国经营必胜客 36 年后成为其品牌所有者是一项重大突破。 基于此次收购，百胜中国把必胜客的扩张目标提速：原定 2027 年和 2028 年每年净新增超过 600 家门店，现在加速至每年超过 800 家。截至 2026 年 3 月 31 日，必胜客已覆盖超过 1100 个城市、拥有 4375 家餐厅；百胜中国是中国最大的餐饮公司，旗下还拥有肯德基、塔可钟的独家运营和授权经营权，以及小肥羊和黄记煌品牌。 吉利回应「速成车」质疑：新车开发周期仍维持 3 至 5 年 针对行业关于新车开发节奏加快、研发与测试流程被压缩的讨论，吉利汽车近日回应称，旗下新车平均开发周期仍维持在三至五年之间，依托分布于全球的 16 个试验基地，已完成累计超过 1 亿公里的整车测试验证，以保障产品的安全性和可靠性。 数据显示，2026 年 1 月至 6 月国内共推出全新车型约 165 款；此前流传的「上半年上市新车超 650 款」说法存在统计口径偏差，实际是将同一车型的不同配置版本与衍生型号一并计入后的结果。 AI 基础设施公司 Firmus 完成 20 亿美元融资，估值超 105 亿美元 AI 基础设施公司 Firmus 8 月 7 日宣布完成 20 亿美元股权融资，投后估值超过 105 亿美元，较 4 月上一轮融资时的 55 亿美元接近翻倍。本轮由英伟达和 Coatue Management 追加跟投，Blackstone 旗下基金与 Jane Street 亦参与。 Firmus 表示，资金将用于加速澳大利亚「Project Southgate」AI 训练与推理基础设施建设，并拓展亚太市场，包括此前公布的印尼项目。公司基于英伟达 DSX AI 工厂参考架构建设基础设施，6 月底已与英伟达达成协议，向其采购基础设施并出售英伟达算力云服务；联合 CEO Oliver Curtis 称，这笔投资让公司能在扩张澳大利亚业务的同时，加快进入更广泛的亚太地区。 路透社指出，华尔街机构与英伟达的参与显示出投资者对 AI 支出热情未减；Firmus 本轮融资也反映出资金正转向竞争更少的 AI 领域，7 月韩国 KOSPI 指数单月下跌 22.2% 令 AI 核心市场的波动性受到关注。投资管理公司 Datt Group 董事总经理 Emanuel Ajay Datt 表示，Firmus 的重估速度说明私人资本把 AI 基础设施视为当前全球市场上少数资本稀缺的机会之一。 直播购物平台 Whatnot 完成 5.45 亿美元 G 轮融资，估值升至 200 亿美元 美国直播购物平台 Whatnot 当地时间 8 月 7 日宣布完成 5.45 亿美元 G 轮融资，由 Iconiq、Lightspeed 与 Avra 领投，估值达到 200 亿美元，相比 2025 年 10 月 F 轮时的 115 亿美元接近翻倍。 Whatnot 主要面向收藏品与潮流商品的直播交易。公司称每周新增超过 65 万用户，买家数量在过去一年翻了一倍多，商品交易总额已超过去年的 80 亿美元。创始人兼 CEO Grant LaFontaine 表示，新资金将用于把 AI 带到更多卖家环节、帮助卖家触达更多买家并进入新市场。 官方援引数据称，全球直播电商市场规模超过 220 亿美元，Whatnot 约占 60%。同赛道的竞争者还包括 eBay、Fanatics 以及 TikTok 的 Shop Live。 Take-Two CEO 泽尔尼克：AI 工具能增强创造力，但不会取代任何人 在 Take-Two 8 月 7 日的 2027 财年第一季度财报电话会上，CEO Strauss Zelnick 谈到了 AI 在游戏开发中的位置。他先强调公司的技术积累：「我们在 AI 和机器学习成为流行词之前，就已经建立在这些技术之上」，并称 Take-Two 一直是新技术的早期采用者。 Zelnick 认为，AI 工具可以「增强」公司约 13000 名员工的创造力，但不会也不应取代人： 我们相信技术能够增强他们的创造力，但不相信它能够或应该取代他们的创造力。技术应该让这些极具创造力的人更容易创新。无论好坏——我认为这绝对是好事——这些工具不会取代任何人。 他还对比了同行：一些竞争对手正在「宣布用 AI 节省数亿美元」，但 Take-Two 的目的不是降低成本。「互动娱乐行业的历史上，新技术总是带来效率提升，而我们找到办法做越来越大、越来越好的事；我们并不会因此降低做这些事的成本，但能显著提升质量。」 大疆 Osmo 360 II 全景相机开启预约，8 月 13 日 20:00 发售 大疆官方公众号宣布，新一代全景相机 Osmo 360 II 即日起开启预约，8 月 13 日 20:00 正式发售，宣传语为「每一面，都是大场面」。产品已在电商平台开启预约，提供标准套装、畅拍套装和无界骑行套装三个 SKU，售价尚未公布，购机可享 1 年 DJI Care 保障服务。 据 IT 之家报道，大疆官网当晚先上线宣传页，结合宣传物料可确认新品为 Osmo 360 II 全景相机；此前初代 Osmo 360 与全景无人机 Avata 360 已覆盖同产品线。 火山引擎上线 Seedance 2.5 API：原生支持 30 秒视频直出 火山引擎今日宣布正式上线 Seedance 2.5 API 服务。模型原生支持 30 秒视频直出、最高 50 个全模态素材参考，具备更精准、稳定的编辑能力，并兼容支持十余种语言；LibTV、奇想 AI、TapNow、盼趣 AI、绘梦工坊 AI 和星域影界等平台已同步接入。 官方介绍，相较 Seedance 2.0，2.5 在指令遵循、长叙事与角色一致性上明显提升：模型可响应 Prompt 中的秒级时间戳，在 30 秒内稳定保持角色、画风和场景关系，降低抽卡率；人脸皮肤纹理、眼神光、镜头运动与声音细节也更接近实拍成片，官方实测案例覆盖写实恐怖短片、水下追逐和面部特写等场景。 官方还表示，2.5 面向影视、教育、广告、工业制造、汽车等领域开放，可用于产品展示、装配流程培训演示以及自动驾驶低频场景模拟。同期，Seedance 2.0 mini 与 2.0 fast 开启限时优惠：8 月 7 日至 9 月 7 日，mini 按刊例价 4 折计费，720P 分辨率最低约 0.2 元/秒；fast 按 75 折计费，720P 最低约 0.6 元/秒。 百灵开源 Ling-3.0-flash：124B 总参数，单 Token 仅激活 5.1B 蚂蚁集团旗下百灵大模型 8 月 7 日宣布，新一代原生混合推理模型 Ling-3.0-flash 正式开源。该模型采用 124B 总参数、5.1B 激活参数的 MoE 架构，保留千亿参数模型的知识容量，同时降低单次推理的计算开销，并提供基础版本以及 FP8、FP4、INT4 等多个版本，供开发者按精度、硬件条件和推理成本选择部署方式。 官方给出的三种落地方式包括：通过云端 API 直接调用，让 Agent 应用快速上线；在单台 NVIDIA DGX Spark 上以 MXFP4 与 INT4 版本完成端到端推理，让数据留在本地；以及面向时延敏感场景的高性能部署，在指定 GPU 测试配置下平均输出速率突破 1100 tokens/s。在 Artificial Analysis 榜单中，Ling-3.0-flash 输出速度达到 353 tokens/s，每项任务加权平均调用成本约 0.04 美元。 荣耀 Robot Phone 官宣钛合金灵巧云台，8 月 12 日发布 荣耀手机宣布，Robot Phone 将采用钛合金灵巧云台：行业首发的钛合金云台架构使用航空级钛合金，体积较行业主流云台缩减 65%；行业首发的钛合金云台电机最大转速达到 360°/秒。机身内部另有行业首发的盾构钢翻转电机，采用荣耀自研 2100MPa 盾构钢，在 0.5cm³ 空间内堆叠 43 个零件，实现 5 级变速，最大扭矩密度 120N·m/L。 Robot Phone 是荣耀与阿莱（ARRI）达成战略合作后的首款落地产品，全链路融入阿莱色彩科学工作流。据荣耀此前公布的数据，该机全渠道预约量已超过 20 万台，超越品牌历代旗舰产品。新机已定档 8 月 12 日发布，提供「星轨银」和「月影灰」两款配色。 小米公布 REDMI K100 Pro Max 影像规格：2 亿主摄、5X 潜望长焦 小米 REDMI K100 Pro Max 将于 8 月 11 日 19:00 发布，官方今日公布影像规格：2 亿像素主摄（原图尺寸 16384 × 12288）、5X 潜望长焦（最高支持 100X 超级变焦）、50MP 超广角（17mm 等效焦距）。 新机采用 6.9 英寸超窄边直屏，首发 M11 新型 OLED 发光材料；搭载小米首款 185Hz 高刷电竞屏、第五代骁龙 8 至尊版和 AI 独显芯片 D2，支持游戏超帧超分并发，触控采样率升级至 480Hz。续航方面配备 9070mAh 小米金沙江电池、100W 有线快充和 50W 无线充电，支持 27W 有线反充。「赤霞珠红」「流金白」两款配色已公开。 阿里千问 App 上线定时任务、办公助理、语音通话等新功能 千问 App 宣布功能上新，推出思考研究、定时任务、办公助理、语音通话、智能体广场等多项新功能，并支持最新旗舰模型 Qwen3.8-MAX。定时任务支持预设执行时间后自动完成重复工作，例如每天早上 8 点搜索 AI、芯片、互联网等领域新闻并形成趋势小结。 办公助理可连接备忘录、日历、邮件等应用，操作电脑和浏览器，调用 Skill 自主完成多步骤任务，最终输出可用的 Office 文档、应用和网站；还支持手机端发起任务、电脑端执行。语音通话提供 7×24 小时在线陪伴，覆盖互动陪玩、睡前故事、带娃讲题、语音打车等场景。智能体广场首批上线智能寄件、网盘整理、超清扫描、文件查询等服务，覆盖物流运输、房产居住、本地生活、理财、汽车等十多个领域。 Cloudflare 推出 Kitesurf，为 AI 智能体打造云端浏览器 Cloudflare 宣布推出 Kitesurf，一款专门为 AI 智能体设计的云端浏览器，运行在其无服务器平台 Workers 之上。与面向人类用户的浏览器不同，Kitesurf 不关注主题、标签页和扩展等视觉功能，而是围绕上下文窗口、性能、token 成本与可扩展性设计，同时需要应对提示注入等不同于人类浏览器的安全威胁。 开发者可以用它构建能导航网站、填写表单、完成浏览器任务的智能体，而无需自己开发浏览器。Cloudflare 称，Kitesurf 在截图、HTML 提取等常见智能体任务上的 CPU 与内存消耗显著低于 Chromium；它的内核由模块化渲染引擎 Blitz、Firefox 的 CSS 解析器 Stylo 与 Rust 编写的 Boa JS 引擎等组件构成，目前已通过约 21.5 万项 Web 平台测试。 Kitesurf 目前以 beta 形式在 Browser Run 中免费提供。Cloudflare 表示，从决定开发到推出只用了约 12 周，首个概念验证是把开源 Rust 无头浏览器引擎 Obscura 移植到 Workers。 蚂蚁集团开源多智能体协作基础设施 Avernet 蚂蚁集团正式开源多智能体协作基础设施 Avernet，社区版本已上线，采用 Apache 2.0 协议。首个版本重点开放智能体协作网络能力，支持不同智能体之间的发现、共识、跨团队协作与治理，且不绑定单一模型或智能体引擎，开发者可按业务场景灵活接入和组合现有能力。 Avernet 源于蚂蚁内部真实的组织协作需求，重点解决「找不到、对不齐、跑不快、留不住」四类问题：需要能力时难以找到合适的智能体、多个参与者之间难以形成有效共识、任务执行依赖人工反复转交、项目经验难以沉淀为组织能力。在企业数据受隐私、合规和业务边界约束的背景下，它构建面向人类与异构智能体的开放协作平台，让不同参与者在各自边界内建立连接、分工并共同完成任务。 安全治理是 Avernet 的首要考量，社区版本已部分开放身份认证、访问授权、权限控制、生命周期管理及部分安全防护能力，解决多智能体协作中「它是谁、能看什么、能做什么」的基础治理问题；后续版本将进一步开放审计追踪、可观测与评测、记忆与持续优化等能力。截至 2026 年 7 月 31 日，Avernet 相关能力已在蚂蚁集团内部覆盖 12 个核心业务板块，智能体任务完成率稳定超过 90%。 蔚来累计换电达到 1.2 亿次，第五代换电站同步上线 蔚来宣布，8 月 7 日 08:09:16 完成第 1.2 亿次换电，并同步上线第 4000 座换电站和首座第五代换电站。换电网络同时服务蔚来、乐道和萤火虫品牌车型。 蔚来称，累计换电已提供约 63.5 亿千瓦时电量，为用户节省约 9991 万小时；其充换电网络目前共有 9166 座站，其中包括 1049 座高速公路换电站。公司还计划在 2026 年建成 100 条加电风景线。 同日，蔚来第 4000 座换电站暨首座第五代换电站在福建泉州侨乡体育馆落成，首批第五代换电站在北京、上海、广州、苏州、合肥、成都、泉州七座城市投入运营，firefly 萤火虫正式接入蔚来换电体系。创始人、董事长、CEO 李斌表示，从 2018 年第一座换电站到第 4000 座，蔚来充换电网络已形成规模化网络效应，成为产品销量增长的重要驱动力。第五代换电站采用自研换电平台，可精准适配不同底盘结构和电池包尺寸，最大支持 3.5 米轴距，实现蔚来、乐道、firefly 萤火虫三品牌所有车型全面兼容。 截至 8 月 7 日，蔚来在全国已累计布局充换电站 9166 座，其中换电站 4006 座、充电站 5160 座、充电桩 29801 根；高速换电站布局 1049 座，打通 9 纵 11 横 16 大城市群高速换电网络。蔚来 ES8 累计交付突破 13 万台，ES9 累计交付即将突破 2 万台。 小红书升级 AI 治理：AI 虚拟人账号须在资料页亮明身份 小红书今日升级 AI 治理规则，把主动标识要求从「笔记」延伸到「账号」：以 AI 虚拟人形象运营的账号，需要在账号资料页如实说明，并开启「AI 虚拟人」标签。平台给出的路径是「编辑主页 → 职业 → AI 创作者 → AI 虚拟人」，再展示职业标签。 小红书表示，主动标识不会影响流量，率先亮明身份的优质创作者有机会优先体验平台的 AI 新工具和新功能；未主动标识、被平台识别出的账号，将面临限流等不同梯度的处置。规则同时列出三类反对行为：用 AI 生成真人形象或商品效果图却不声明、用云端工具或脚本自动发笔记和回评论私信冒充真人互动、用 AI 合成他人声音面孔或捏造新闻事件引流，违规账号将按情节被限制分发、禁言直至封禁。 这一升级延续了平台自 2023 年上线的「内容自主声明」机制。2025 年 9 月《人工智能生成合成内容标识办法》施行后，小红书同步上线 AI 内容识别能力，未主动声明的笔记由平台识别后统一加标，2026 年平台日均打标笔记超 30 万条。用户可通过账号主页或笔记右上角「举报 → AI 造假」反馈未如实标识的 AI 账号。 华硕 ROG 刀塔限量联名礼盒开售：键盘 1249 元、鼠标 999 元 华硕 ROG 官方今日宣布刀塔限量联名礼盒正式开售，共三款产品：魔导士 Ace 75HE V2X 轴键盘 × 莉娜定价 1249 元，礼盒内含刀塔主题铝合金键帽；龙鳞 2 Ace 鼠标 × 龙骑士定价 999 元，内含龙骑士主题防滑贴和刀塔英雄手办盲盒；破风耳机 × 风行者黑色款 849 元、白色款 899 元，内含风行者主题耳机彩贴和刀塔英雄手办盲盒。 三款礼盒分别以《刀塔》英雄莉娜、龙骑士、风行者为主题，属于华硕 ROG 与《刀塔》的限量联名发售。 One Fun Thing｜DuckDuckGo 做了一副没有 AI 的智能眼镜 DuckDuckGo 与 Knockaround 合作推出限量版 Paso Robles 太阳镜，镜片和镜腿用了品牌配色，售价 35 美元。它没有摄像头、麦克风、显示器或 AI 助手，官方把「不收集数据」本身当作产品卖点。 这副眼镜用一件普通消费品反向回应智能眼镜的功能竞赛：它从硬件上取消了数据采集入口，也就不需要额外的隐私开关。它仍是一副普通太阳镜，刻意缺少智能功能构成了产品的主要趣味。 相关阅读： 一副零AI眼镜，骂翻整个AI硬件圈 周末看什么｜《蜘蛛侠：崭新之日》首周末全球票房逼近 10 亿美元 《蜘蛛侠：崭新之日》上映首周末全球票房约 9.27 亿美元，其中海外市场约 5.72 亿美元。影片由 Destin Daniel Cretton 执导，Tom Holland 回归饰演 Peter Parker，中国市场贡献约 1.21 亿美元。 影片上映后的烂番茄新鲜度约为 90%，CinemaScore 观众评分为 A。票房和口碑都显示，这次重启后的街头尺度故事没有削弱商业吸引力，反而让系列在大型多元宇宙叙事之外重新找到入口。 买书不读指南｜《发明 ELIZA》从失落代码里重写聊天机器人的起点 MIT Press 新书《发明 ELIZA》（Inventing ELIZA）由 8 位研究者合著，围绕 Joseph Weizenbaum 在 1965 至 1968 年间开发的聊天程序展开。团队从 MIT、斯坦福和 UCLA 的档案中找回原始 MAD-SLIP 源代码，以及一批长期缺失的脚本和开发记录。 这本 350 页的新书越过「心理治疗师机器人」的著名故事，用代码、档案和协作史说明 ELIZA 如何被创造、传播与误读。 全书于 7 月 14 日出版，并提供开放获取版本，可以与今天的大模型叙事相互对照。 游戏推荐｜《轮回之兽》 Game Freak 的动作角色扮演游戏《轮回之兽》（Beast of Reincarnation）已于 8 月 4 日发售。玩家操控 Emma 在实时战斗中闪避和招架，同时为伙伴犬 Koo 积累技能资源，再通过指令界面释放能力，形成动作与回合决策交替的节奏。 游戏登陆 PC、PS5 和 Xbox Series X|S，并进入 Game Pass；Steam 国区售价 248 元，支持简体中文文本和中文配音。它的战斗强调招架，叙事气质偏忧郁，同时保留了队伍指令带来的决策空间。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"（本文作者为 AIX财经，钛媒体经授权发布） 文 | AIX财经，作者 | 金玙璠，编辑 | 魏佳 寒武纪大概是这两年A股讨论度最高的公司之一。2024年之前，市场关注的是它能不能赚钱。2024年四季度第一次单季盈利、股价一路涨上来之后，争论点是增速和市值。8月7日晚间发布的2026年半年报，值得对照这两个问题来解读。 先看第一个问题。上半年营收60亿，同比增长108%，归母净利润23.1亿，同比增长123%，盈利已经连续了七个季度。利润基本来自主营业务，扣非净利润的增速（137%）比归母净利润（123%）还高，政府补助（9172万）的占比只有4%。能不能赚钱，到这份财报已经没有争议了。 图源 / 寒武纪2026年半年度报告 第二个问题要复杂得多。财报发布当天，寒武纪股价报收1199.9元，市值约7540亿，年内涨了三成。不过6月30日市值第一次突破万亿之后，股价又回落了四分之一。 寒武纪的关注度，和行业背景直接相关。英伟达高端芯片对华供应受限之后，国内互联网大厂的算力采购需要国产承接方，A股能直接接住这个需求的公司屈指可数，其中主业全部押在AI芯片上、收入跑得最前的，是寒武纪。 它上半年的收入，几乎全部来自云端数据中心芯片。2024年以来，金融、互联网行业的采购放量，是它收入增长的主要来源。利润的增长主要靠规模摊薄费用，上半年三项费用合计一亿出头，收入却翻了一倍。 资产负债表上的变化比较大， 二季度单季存货增加37.5亿，期末达到82.5亿，超过上半年全部收入 。 但分季度看，二季度收入只比一季度多了7.8%，同一个季度，公司却把37.5亿换成了存货。现在看寒武纪，除了利润，更关键的是看它备下的货，能不能按计划转化成收入。 01.60亿收入，费用率不到2% 寒武纪的业务此前分成三条产品线，云端、边缘、IP授权及软件。2026年上半年的实际收入里，云端产品线占了99.9%以上，边缘产品线只收入87.7万元。IP授权及软件这项业务，2025年年报里还有229万元收入，这份半年报的收入分类表里已经没有了。 图源 / 寒武纪2026年半年度报告 IP授权是寒武纪起家的业务。2017年华为麒麟970芯片采用了寒武纪1A处理器，IP授权一度占到公司收入的九成以上。与华为终止合作后，公司主要靠政府和国企的智能计算集群项目维持收入，这一阶段持续到2023年。2024年开始，互联网大厂的算力采购放量，云端芯片成为绝对主力。经过这几次转向， 寒武纪变成了一家单产品线公司。 好处是资源集中，但公司业绩也基本由云端这一条线决定。 寒武纪向客户交付的，不只是芯片硬件，还有一整套让芯片跑起来的自研软件。财报里这个方向叫基础系统软件平台，在研项目表显示，它的累计投入27亿，相当于云端芯片累计投入32.4亿的八成半。指令集、编译器、算子库都是自研，公司选择不依附CUDA，自建一套生态，这是实打实的成本。 目前GLM、DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax等国产主流模型都已完成适配，DeepSeek的新模型做到了发布当天即可部署。财报里提到，报告期内公司 实现了规模化训练技术的场景拓展 。此前市场对寒武纪的认知主要集中在推理场景，训练场景的规模化落地，意味着 它开始从推理市场进入训练市场 。 图源 / 寒武纪2026年半年度报告 收入之外再看利润。上半年毛利率55.3%，和去年同期基本持平。利润率能改善，靠的是费用。三项费用合计1.1亿，占收入的比例只有1.9%。 剔掉股份支付，销售和管理费用两项合计约9800万，和去年同期基本持平。同期收入翻了一倍，因此销售费用同比降了6.7%、管理费用降了15.9%，主要是2022年那批限制性股票的摊销基本完成，和经营效率关系不大。 费用率低的另一个原因在业务模式。寒武纪几乎全部直销、客户高度集中，不需要养庞大的销售网络，一家一千两百多人的公司，销售加管理费用半年不到一个亿。不过1.9%已经接近阶段性低点，前期激励仍在摊销，7月新披露的草案覆盖945人，财报的风险章节提示这会持续产生大额股份支付费用。 研发投入增长了近三成，但由于收入翻倍，研发投入占营收的比例从18.8%下降到11.7%。财报里，新一代智能处理器微架构和指令集还处在研发中，这半年的60亿，是现有产品把量做上去的结果，前期的研发投入不随销量增加，多卖一片就多一片的利润。 02.备货 8 2亿 抢产能 二季度收入31.1亿，是公司历史上最高的单季收入，但环比只多了7.8%，上一个季度这个数字是52.6%。净利润环比增了28%，是收入环比增速的三倍多。利润加速的原因是，毛利率从一季度的54.3%升到56.1%，存货跌价计提从2.5亿降到1.5亿。 收入为什么放慢，单看环比增速说明不了什么，得看资产负债表。 2025年三季度末，寒武纪的存货是37.3亿，2025年末是49.4亿，今年一季度末45亿。到二季度末，这个数字突然到了82.5亿，单季增长83%。 82.5亿是计提跌价准备之后的账面价值，账面余额合计90.1亿。这些存货主要投在生产前端。原材料57.5亿，委托加工物资25.4亿，两项合计接近83亿，都是尚未完工的投入。完工的成品反而很少。库存商品账面余额2.6亿，计提跌价准备1.8亿之后，账面价值只有8539万。同时，发出商品有4.7亿，也就是已经发给客户、还没确认收入的货，年初这个数字只有1.3亿。 公司仓库里几乎没有等待销售的成品，造出来的产品基本都在交付或交付的路上。 这组数据可以同时排除两种担心，寒武纪目前不存在产品积压，也不存在向渠道压货做高收入的情况。 图源 / 寒武纪2026年半年度报告 一季度的存货不增反降，从49.4亿降到45亿。消耗的物料多于补进的物料，2025年底备下的货，有一部分在一季度集中变成了收入，当季经营现金流是正的8.3亿。 顺着这个思路看，快得反常的其实是一季度。2025年四季度收入18.9亿，一季度跳到28.9亿，是把2025年下半年攒下的货集中交付。 二季度只是回到了备货节奏能支撑的水平。 芯片这门生意，从投料到确认收入，中间隔着晶圆制造、封装测试和客户签收验收，几个月起步，没法边卖边补。 二季度能交付多少，一季度末就基本定了 ，这个季度交付的，主要是一季度末那45亿存货里能在二季度完工交付的部分。二季度净增的37.5亿存货，最早也要到三、四季度才能变成收入。二季度经营现金流相应转为净流出5.2亿。两个季度合起来看，上半年经营现金流仍是正的3.1亿。 补料的速度为什么提不上来，答案在上游。寒武纪是Fabless模式，晶圆制造完全依赖外部代工，本身又在实体清单里，拿料要提前几个月下单，还要先付钱。预付款项29亿，接近年初的四倍，前两名供应商占了89%，就是提前锁定资源的代价。下游是另一个方向，收入翻倍，应收账款反而从6.7亿降到2.2亿，说明客户付款很及时。寒武纪对下游强势，对上游没有议价余地。货卡在上游，卡的就是从下单到交货的那几个月。 图源 / 寒武纪2026年半年度报告 上半年寒武纪一边大规模买料，一边给原材料计提了近4亿的跌价损失，去年同期只有约5400万。计提的结构更值得注意，成品的跌价准备年初就基本提完了，本期几乎没有新增， 近4亿的新增计提几乎全部落在原材料上 。买新料和旧料减值同时发生，更合理的解释是产品线正在切换，老款物料随着老产品退出在贬值。切换期和上游的滞后叠在一起，二季度能交的货就更有限。 财报的风险章节提到，公司会通过战略备货等方式应对原材料价格上涨。银行存款加结构性存款约43亿，还有多家银行的授信额度，加上2025年9月近40亿的定增，备货的资金压力不大。 关于三季度，财报里有一条线索。前面那4.7亿发出商品，大概率会在三季度确认为收入。合同负债从一季度末的近4亿回落到1.9亿，而这一项去年年初还接近于零，两个季度的数据还看不出趋势。 管理层在财报之外也给出了对未来的预期。7月28日，也就是财报发布前一周，寒武纪披露了新的股权激励草案，考核目标是2026年营收135亿，2026到2027年累计405亿，2026到2028年累计1000亿。 可以算一笔账，上半年营收60亿，要完成135亿，下半年需要做75亿。二季度单季净利率已经到了41.7%，如果下半年不再出现大额跌价计提，按四成左右的净利率估算，全年归母净利润大约53亿，在几家主流券商51亿到56亿的预测区间。 图源 / 寒武纪2026年限制性股票激励计划草案 这意味着，市场对寒武纪今年的业绩预期并不算激进。 但7540亿的市值，按上半年利润年化约163倍市盈率，按券商今年的盈利预测也在136到147倍。这个估值水平，很大程度上是在为2028年的千亿营收定价。 往后最需要关注的指标是存货周转，是82.5亿的备货能不能逐季变成收入 。管理层把千亿目标写进覆盖全公司85%员工的考核方案，能不能兑现，要看大厂资本开支的节奏，要看下一代芯片的竞争力，也要看上游能给多少产能。三季度的交付数据出来后，会先给出答案。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 海克财经，钛媒体经授权发布） 文丨海克财经，作者 | 范东成 AI浪潮愈发高涨。 国内外主流AI大模型厂商近期动作频频。月之暗面于7月17日发布2.8万亿参数规模的Kimi K3，并于7月27日正式开源Kimi K3的完整模型权重。7月24日，Anthropic发布Claude Opus 5。7月30日，谷歌推出针对具身智能的Gemini Robotics ER 2。7月31日，MiniMax发布全模态模型H3，字节发布视频创作模型Seedance 2.5。DeepSeek在2026年4月发布的DeepSeek-V4-Flash，也于7月31日开启正式版API公测。OpenAI于8月1日发布了科研方面的多项突破，表示成果将由下一代主要模型Astra实现。阿里则在8月3日发布了新一代大模型Qwen3.8 。 技术不断刷新，AI博主与之同步兴盛。自2022年11月OpenAI发布ChatGPT，让真正可用的AI工具走入普通人日常开始，这些向大众推介AI前沿进展的博主便逐渐走红。他们的内容涵盖相关动态点评、技术讲解、使用教程、产品测评、生成实践等，成为了连接尖端技术与公众认知的桥梁。 AI博主的火热源自AI本身的全面出圈。据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第57次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2025年12月，国内网民规模已达11.25亿，其中AIGC（生成式人工智能）用户规模达6.02亿，较2024年12月增长了3.53亿，普及率达42.8%，较2024年12月提升了25.2个百分点。 从ChatGPT走入大众视野算起，3年时间，国内已有近半数网民开始使用AI，且这一数字还在持续攀升。调研机构QuestMobile数据显示，2026年6月，国内AIGC行业MAU（月活跃用户数）为4.99亿，同比增长85.4%，位列国内移动互联网细分行业MAU同比增长率第一。 AI大浪奔涌，尤其应用层开始爆发，自然需要有人告诉普通人AI到底能做什么，怎么用。AI博主既承担着普及技术的角色，也是厂商入口之争的重要宣传渠道。但相较于其他博主，AI博主更担忧，自己会不会被AI取代。 创作方向颇细分 需要说明的是，AI博主这一称谓，特指以AI资讯和技术为主要输出方向的创作者，而非依靠AI工具做内容生成的内容创作者。 最为常见的是有技术背景的博主，专注讲解AI领域前沿技术与行业资讯。比如在微博拥有114万粉丝的 宝玉xp ，曾是微软ASP.NET最有价值专家，是微博2025最具影响力AI大V之一。每逢大模型发布，他都会迅速跟进介绍，同时分享自己在实操中的心得；还专门向普通人厘清AI在Chat（对话）、Codex（代码）、Work（工作助手）等不同应用方向上的区别，并解析背后的技术原理。 凭借自身技术积累，宝玉xp的内容比一些博主泛泛而谈的介绍更具深度，被网友评价为深入浅出，一般人也能看懂。比如2026年7月，这位博主以个人体验为例，讲述了自己AI编程经历，角色从深度参与技术审查的技术负责人，转向聚焦项目决策与结果验收的工程经理。他用这种具体的工作角色转换，清晰地呈现了如何逐步放手，让AI承担执行任务的工作流，对普通用户使用Agent颇有借鉴意义。 即便不是技术专业出身，博主也可以凭借对AI的深度认知与体验站稳脚跟。以行业观察为主要内容的博主 数字生命卡兹克 就是个典型。目前该博主微博拥有25万粉丝，B站拥有1.7万粉丝，微信公众号发布的文章超过600篇。 卡兹克擅长将AI技术转化为各类能够被普通人理解的场景化内容。以Prompt（提示词）为例，卡兹克并未将重心放在社交媒体上常见的文章生成、图片生成之类Prompt，而是将Prompt与人生话题相结合。2025年12月，他发布了一套挖掘天赋的通用Prompt，希望通过大模型的深度思考与长对话，帮助使用者挖掘自身天赋。2026年4月，他推出了帮助个人快速了解陌生行业的Prompt，借助横纵交叉分析，将复杂领域拆解得清晰可辨。同年5月，他发布了寓言故事Prompt，用寓言形式帮使用者快速理解新概念，既通俗易懂又生动形象。 如今的模型能力大幅提升，原先事无巨细地教AI做事的Prompt已然落伍，Prompt的核心从指令变成了设计思考框架。这一演进催生了很多新玩法，极大拓展了AI的应用边界。 独特玩法让卡兹克在AI博主中拥有极高辨识度，持续吸引用户。在北京互联网行业工作的产品经理小周就是卡兹克的忠实粉丝之一。小周对海克财经表示，自己是从天赋Prompt入坑的，用Gemini进行了10轮左右的深度对话，内容堪称直击人心；他还将这套Prompt推荐给了身边的很多人，大家用过之后纷纷感慨AI 太懂我了 。 在产品测评、教程、工具开发等细分领域中，同样活跃着一批风格鲜明、圈内知名的AI博主。比如目前在微博拥有30万粉丝、小红书拥有2.2万粉丝的博主 karminski-牙医 ，该博主常在新模型发布的第一时间进行测评，被网友戏称为 肝帝 。博主 秋芝2046 发布各类最新AI产品的实际体验和面向普通人的AI教程，目前在抖音拥有149.5万粉丝，在B站拥有105.6万粉丝，在小红书拥有39.4万粉丝。 还有博主 歸藏 ，目前在抖音拥有1.7万粉丝，在小红书拥有4.2万粉丝，出品了助力普通人提升工作效率的各类Skill，其中的PPT生成Skill在著名开发者社区GitHub上获得了超过1万颗星标。博主 老麦的工具库 则致力于测评和推荐各类AI工具，目前在B站拥有144.9万粉丝，在小红书拥有96.7万粉丝，在抖音拥有50.7万粉丝。 回报来源有不同 海内外AI内容传播，在模式上多有不同。 海外头部AI大厂创始人常常亲自下场发声。SpaceX、Tesla创始人兼CEO埃隆 马斯克（Elon Musk），OpenAI联合创始人兼CEO萨姆 奥尔特曼（Sam Altman），英伟达创始人兼CEO黄仁勋（Jensen Huang）等人各有侧重但又颇为密集的演讲、对谈及其发布在社交平台的动态，既是公司品牌和产品的宣传延伸，又是网友得以追踪该公司乃至全行业最新进展的重要渠道，同时还是网友感知这些大厂精神领袖对相关话题真实态度和判断的常规路径。 这些大BOSS影响力巨大，他们往往能够仅凭寥寥数语，即可创造全球风行新概念，进而掀起产业侧巨大潮流。 如今AI行业入门级词汇Vibe Coding，就来源于目前已投奔Anthropic的OpenAI联合创始人安德烈 卡帕西（Andrej Karpathy）2025年2月在X平台上发布的推文。Vibe Coding意为开发者用自然语言向AI描述需求，由AI生成代码。用Vibe（氛围）一词，是因为这能让开发者忘记代码的存在，沉浸于氛围中。之后，Vibe Coding被柯林斯词典评为2025年度词汇。 Newsletter（资讯类邮件订阅）亦属海外有别于中国市场的AI内容分发重要渠道。用户订阅了感兴趣的Newsletter，相应内容便会直接发送至邮箱。比如AI资讯机构The Rundown AI，采取的是免费订阅形式，目前官方数据显示订阅用户已超200万。The Rundown AI的收入，来自每期2至3个明确标注的广告位，以及公司旗下独立课程平台Rundown University。据《福布斯》报道，2025年The Rundown AI的年营收约700万美元（约合人民币4723万元）。 依靠内容积累曝光量与关注度，再通过广告、课程或其他产品变现，是目前海内外AI博主通用的商业模式。 以海外知名AI博主马特 沃尔夫（Matt Wolfe）为例。该博主目前在视频平台YouTube拥有99万粉丝，专注筛选、测评新模型和AI工具，还创立了AI工具聚合与导航平台FutureTools.io。他的收入主要来自YouTube广告分成、FutureTools.io的流量变现以及各类品牌投放。 主要发布AI代码教程的博主莱利 布劳（Riley Brown）也是一例。在Codex走红以后，莱利在2026年5月推出了一期教程，标题为 Learn 95% of Codex in 30 minutes （30分钟带你吃透Codex的95%），在YouTube上播放量超过36万。很多网友在评论区留言称，这是对初学者最友好的AI编程教程。除了广告分成和品牌投放外，莱利还创立了一家名为Vibe Code的AI公司，旨在帮助开发者利用AI工具将项目落地。 与海外博主多以YouTube为重要阵地不同，国内视频平台几乎没有广告分成机制，平台对播放量的补贴也微乎其微，博主收入高度依赖商单。而国内AI厂商对入口的争夺尤为激烈，大量产品急于抢占C端用户心智，这使得AI博主的商单来源比其他领域更为集中 大部分来自各大AI厂商的投放，特别是字节、阿里等巨头型玩家。 半年前的2026年春节期间，腾讯元宝、字节豆包、阿里千问的超级入口争夺战即是如此，3家厂商分别以不同形式的红包、补贴拉新。国内很多AI博主在这期间接到了推广商单。比如 秋芝2046 ，就在2026年2月上线了一期关于豆包的推广，内容是中老年用户如何使用豆包的电话、视频解答等功能，展示了豆包指导用户使用电器、调整手机屏幕、识别植物等场景化操作方法。该博主还推广过如何使用飞书的AI功能、Seedance模型等。 还有目前B站拥有37.2万粉丝的博主 檀东东Tango ，2026年1月推广过夸克AI浏览器；目前B站拥有21.1万粉丝，小红书拥有1万粉丝的博主 万能老王啊 ，2026年2月推荐过千问的视频制作功能，2026年8月又推荐了企业微信的AI功能。 可以说，国内AI内容的繁荣，很大程度上来自AI厂商们真金白银的投入。据海克财经观察，不少讲述如何成为AI博主的视频内容提到，测评国内的AI产品，即便不是广告，也有可能获得品牌方的投流，博主能够由此获得曝光量。 目前在B站拥有6.6万粉丝，在小红书拥有3.9万粉丝的商业类博主 朱想想 ，曾在2026年1月发布了一份由他整理的590个小红书AI博主收入数据的统计视频。该视频提到，2025年，有超过400个AI产品在小红书进行过推广；10万粉丝的AI博主付费商单比例约为25%，也就是每4条内容就有1条推广，月均收入可达1.7万元；在他所整理的590个博主中，月收入最高的是一位20万粉的博主，商单收入达33万元。 付费卖课难持久 AI领域持续升温，催生了fomo情绪下大众的旺盛学习需求，知识付费由此再度兴盛，成为博主变现的又一热衷路径。 而且即便不是专门的AI博主，也可能跨界上线课程。比如目前在B站拥有1693.9万粉丝，在抖音拥有1505.4万粉丝的国内头部影视博主 影视飓风 ，2026年7月上线了一个关于AI图像视频制作的课程，定价为49元。影视飓风抖音橱窗显示，目前该课程销量已超10万份，也即课程收入已超490万元。课程页面下方，网友评价褒贬不一，其中有网友提及课程自由度太低、附带的练习平台使用感受不佳等。 正因为普通用户难以甄别课程的含金量，AI领域的知识付费更容易给人留下 割韭菜 的印象。有的博主从网上摘抄几个Prompt就敢打包出售，再搭配推荐几款看似小众的AI工具，就能轻松 收割 焦虑又好奇的普通用户。 在AI刚兴起时，这套玩法格外常见。比如清华美院设计学博士李一舟，曾将自己的Title写成清华大学博士、多家科技公司创始人、融资数千万的AI专家。他2023年推出的课程《每个人的人工智能课》定价199元，据红星新闻、凤凰网等媒体报道，该课程在1年内卖出约25万份，销售额约5000万元。因课程内容质量引发争议后，2024年2月，他卖课的微信小程序 一舟一课 被暂停服务，个人视频号被禁止关注，相关课程全面下架。 如今李一舟账号名为 李一舟3.0 ，在抖音有156.6万粉丝，在小红书拥有34.4万粉丝，号称 专注研究一人公司 ，又开始在直播间售卖49元的 一人公司、AI时代流量变现 课程。相关销售页面显示，课程已售出超过7000份。 由于AI技术高速演进，普通人很容易感受到自己与技术之间的鸿沟，这种焦虑感极易催生良莠不齐的课程。但随着AI渗透率进一步提升，大众的认知程度与产品使用的便捷度都会随之提升。恰如当初智能手机刚刚兴起时，很多人在网络上发布关于设置手机、安装应用等操作诀窍，但现在这些内容都已经是普通人习以为常的部分。 更本质的挑战在于，AI技术演进速度太快，即便是专业AI博主，内容更新也难以追平产品迭代节奏。很有可能博主刚教会受众如何操作某个功能，厂商自己就将这个功能简化为一键操作模式。 就像龙虾（OpenClaw）2026年2月在国内走红，彼时网上到处都在教人如何 养虾 （部署OpenClaw），但现在提及者已不多。国内有腾讯推出QClaw，阿里推出JVS Claw，类似产品部署更为简便。于是，有不少网友调侃，只要学得足够慢，就有很多东西不需要学了。 目前在B站拥有70.7万粉丝的博主 Nenly同学 的感慨颇具代表性。该博主2026年7月发布了视频解释自己为什么停更近300天。视频提及，该博主从设计领域转向AI设计领域，最初赶上了AI绘图模型并不成熟的窗口期，长教程有用武之地，但如今大多数产品已经极大提升了用户体验，用户不需要学习那么多前置知识，使用自然语言就可以完成制作；他的不少教程视频已然过时，目前他正在转向其他细分领域，包括Vibe Coding等。 这不仅是Nenly同学的问题，也是所有AI博主共同面临的问题。随着AI使用门槛持续走低，AI自身就能承担教会用户使用AI的工作，不再需要博主来充当中间人。而博主生态高度依赖厂商投放，厂商对投放价值会有计算，而且投放预算不会无限增长。 但内容创作本身永远有价值。AI博主的兴起，只是技术浪潮中的一页剪影，他们即便在AI技术普惠的进程中完成了自己的阶段使命，也必将转身奔赴下一个领域。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 预见能源，钛媒体经授权发布） 文 | 预见能源 预见能源注意到，2026年8月5日，国家能源局发布《中国绿色燃料发展报告2026》，首次亮出产业家底：截至2025年底，我国绿色燃料总产能达800万吨/年油当量，绿色甲醇产能占全球60.3%，绿色合成氨占79.5%，两个赛道都是世界第一。 报告发布的同一个月，3750吨绿氨从吉林大安装船驶向韩国，创下全球单批次最大绿氨出口纪录；上海GSTC绿色船用燃料国际认证体系启用，终结了认证标准长期被欧美垄断的历史。 产能登顶、出口破冰、规则破局 三件事叠加在一起，中国绿色燃料正在从 世界工厂 转向 规则制定者 。 不再看人脸色， 从 产能世界第一 到 认证话语权 过去中国绿色燃料产业最憋屈的事情 产能世界第一，但自己的 绿 自己说了不算。产品出口时必须拿着ISCC、RSB等海外认证机构的证书。对方说你是 绿 的，你才是；对方不认，你的减碳价值就兑现不了。产能越大，反而话语权越弱。 2026年6月30日，GSTC体系在上海启用。中能建、香港中华煤气、申能、上港能源、华谊控股成为首批认证主体。这个由中国团队完全自主研发的认证标准，被业内称为 绿色甲醇的中国护照 。 这件事的意义被严重低估。全球航运业每年消耗约3亿吨传统燃料，谁掌握了绿色燃料的认证标准，谁就掌握了这张万亿级牌桌的入场券。 GSTC落地意味着，从 跟着别人定的规则玩 转向 自己定规则参与全球竞争 。这不是虚的 国际海事组织净零框架投票被推迟一年，部分国家放缓绿色转型。与其等别人定好规则再跟跑，不如先把规则立起来。 真正的壁垒不是产能，是规则。 3750吨的破冰之旅， 出口纪录背后的真实信号 2026年7月28日，吉林大安3750吨绿氨启航运往韩国。这是全球单次最大绿氨出口纪录。 这不是普通贸易。大安项目配套80万千瓦新能源装机，年产绿氢3.2万吨、绿氨18万吨，创下五项 全球之最 。2025年10月拿到全球首张 非生物来源可再生燃料氨 认证。3750吨绿氨相较传统煤制工艺，全生命周期减碳超万吨，等效于100万棵树木一年固碳总量。 一个值得深挖的细节在于，这次出口的核心装备来自国氢科技、阳光电源、隆基绿能，智慧控制系统来自国核自仪，港口储运由盛虹集团承接。从制氢装备到储运出口，清一色中国企业。 中国天楹签下全球首单电制甲醇供货协议，实现电制绿色甲醇出口首单。中远海运与吉利控股签署长期绿色甲醇采购协议，锁定未来十年供应。产业链正在形成闭环，不只是 生产-出口 的线性链条。 行业分析机构统计，全球绿色甲醇在运行项目共22个，中国产能占比约六成。全球绿色航空燃料2025年产量同比增长90%，中国是这场提速的关键变量。 出口单子还不大，但这条路一旦趟通，就是战略通道。 玩家这么多， 谁在真正创造价值？ 赛道热了，牌桌上挤满了人。 国家电投、中国能建、中石油是绝对主力。大安项目创五项 全球之最 ，松原项目总投资69.46亿元，华北石化SAF项目全速推进。这些央企项目打通了从风光发电、电解制氢到储运出口的全链条。 民企在卡位。中集安瑞科湛江项目已稳定产出，工厂距离湛江港38公里，周边农田废弃秸秆就是现成原料。佛燃能源联手香港中华煤气设百亿绿色甲醇投资平台。海新能科SAF试点已从4座机场12条航线扩展到4座机场所有国内航班。龙基能源集团牵头首都绿色航煤项目，规划年产SAF10万吨。 但不要被这股热情冲昏头脑。 国内绿氨项目共150个，潜在产能约2647万吨/年，整体开工率不足20%。绿色甲醇规划产能7644万吨/年，已投产产能仅占规划总产能的1%。已披露绿色甲醇规划产能超过2000万吨/年，全球当前在运行的绿色甲醇产能不足百万吨 规划是投产产能的50倍。 毛利率再高，产不出来就是零。 另一个硬伤是成本。2025年华东地区生物甲醇约6967元/吨，绿色燃料生产成本是传统化石燃料的1.5倍到2倍。绿色甲醇生产成本4000-5500元/吨，传统煤制甲醇2000元出头。将近三倍价差摆在那，船东凭什么买单？ 中集安瑞科总裁杨晓虎说得坦白：船东仍看好绿色甲醇，但市场实际投产量太少，甲醇动力船只能烧灰色甲醇，环保效果打了折扣，有些船东短期 回归 LNG。这不是故事，是现实。 供给端热火朝天，需求端还在观望。产能跑在需求前面，这不叫领先，叫错配。 谁能先把成本打下来，谁就能真正赢走筹码。800万吨只是起点。但起点不代表终点。 大安绿氨出口韩国那3750吨，测算全生命周期减碳超万吨。公告里也写了 本次绿氨出口涉及销量较小，海外收入占公司全年营业收入比例比较小 。 牌桌上不缺豪言壮语，缺的是把成本打下来的真本事。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 超聚焦，钛媒体经授权发布） 文 | 超聚焦 最近，梁文锋的两门生意，走出了不一样的曲线。 私募排排网统计数据显示，截至2026年7月31日，梁文锋旗下幻方量化对外展示的9只主流量化产品中，8只年内收益由正转负，仅九章幻方中证500量化多策略2号勉强维持0.04%微弱正收益。其中，有多只产品单月净值跌幅突破20%。对于过去几年一直以高收益著称的幻方来说，这算得上今年少见的一次失手。 另一边，DeepSeek却开始涨价了。8月6日，DeepSeek向API用户发出通知，称近期将整体上调API服务价格，而且特意提前打了个预防针： 预计涨幅较大。 一个在A股里暂时没以前那么好赚了，一个开始向全球开发者多收Token钱。于是网友那句玩笑，突然有了画面： A股 不赚 API 赚，你文锋叔叔永远不亏。 幻方这台印钞机，也有卡纸的时候 市场大跌，基金亏钱本来不是什么稀奇事，但放在幻方身上，还是有点不一样，因为过去几年，它实在太会赚钱了。 2025年，A股赚钱效应回归，百亿量化私募几乎集体吃到了行情。但即便放在一群最擅长从市场里捞钱的人中间，幻方仍然很突出。 据私募排排网统计，幻方2025年平均收益达到56.55%，用700亿管理规模，全年为客户创造账面收益约396亿元，在百亿量化私募中排名第二，仅次于灵均投资；管理规模也重新回到700亿元以上。把时间拉长，近三年、近五年的累计表现同样处在头部位置。 甚至很长一段时间，外面的人想把钱交给幻方赚，都没有这个机会。 早在2021年2月底，幻方就已经暂停所有代销渠道申购；到了当年11月，又进一步宣布暂停旗下全部资管产品申购，包括追加投资，只保留原有产品的赎回。幻方当时给出的理由很直接：规模已经太大，与其继续接钱，不如先停下来控制规模、迭代策略、改善业绩。 这一停，后来也没有急着重新开门。 2025年2月，每日经济新闻在讨论幻方管理规模时援引业内人士称，幻方 早已主动封盘，不接纳外来资金 ，市场上看到的两百多亿元资管规模之所以持续下降，很大程度上也是因为没有新增外部资金，而幻方自身还有相当规模的自营资金。 换句话说，过去几年幻方最不缺的东西，可能就是钱。别的私募还在想着怎么募资、怎么扩大管理规模，幻方已经开始嫌钱太多：策略能承载多少钱，就只做多少钱。 也正因为这样，今年这轮回撤才显得格外扎眼。一个过去几年动辄赚几十个点、甚至长期闭门谢客的量化巨头，到了2026年，部分主流产品的年内收益竟然被一轮极端行情打到了零附近。 但有意思的是，这轮极端行情之后，最先被推上风口浪尖的，反而是量化 。 7月13日，鹏辉能源投资者关系总监方李一凡的一条朋友圈意外刷屏。当时鹏辉能源股价连续下跌，但公司基本面并没有传出明显利空。按照方李一凡自己的说法，公司下半年户储和工商储订单甚至已经 满到吐 ，面对不断打来询问股价的电话，他干脆把矛头指向了量化： 不如问问搞量化的是咋设置因子的，每天跟遛狗一样。 巧的是，如果一定要给中国 量化基金 找一个最具代表性的名字，幻方几乎绕不过去。 而梁文锋和量化打交道的时间，甚至比幻方成立还要早。 2008年，还在浙江大学读书的梁文锋和团队就开始研究量化对冲，希望用数学模型和机器学习寻找市场规律；2015年九章资产成立，随后幻方体系逐渐成形。 根据财联社早年对幻方的采访，其团队从2008年起就开始量化研究，到2016年底管理规模已经超过10亿元，2017年达到30亿元，2018年达到60亿元，2019年进一步突破百亿元。 但也正因为量化资金这些年越来越大、交易越来越快，监管对于程序化和 高频交易 的规则也在逐步收紧。 2025年7月正式实施的程序化交易管理细则已经明确：单个账户每秒申报、撤单达到300笔以上，或者单日达到2万笔以上，就会被认定为高频交易；相关投资者还需要额外报告服务器所在地、系统测试情况等信息。 而今年7月底，又有部分券商收到交易所通知，交易所机房内原有的局域网交易、行情接入将统一调整为广域网线路，原局域网线路于7月31日晚间正式关闭。 消息出来之后，市场很快给它起了一个更加形象的名字：给量化 拔网线 。 这个说法当然有些夸张。据21世纪经济报道，有相关人士分析，这属于交易所基础设施的常规调整，并非专门针对量化；对于大量分钟级、日频甚至更低频的量化策略而言，这点延迟几乎没有影响。真正受到影响的，主要还是那些依赖极低延迟、盘口套利和订单流优势的高频策略。 但方向已经很明显了，过去量化机构可以拼模型、拼数据、拼算力，也可以拼谁的服务器离交易所更近；现在，后一种优势正在被一点点拉平。 在未来，再牛的量化基金，也很难永远从A股里攫取几十个点、甚至更高的超额收益。 只不过，这件事现在对梁文锋来说，已经没有以前那么重要了。因为十几年前，梁文锋研究量化，是为了让AI替自己赚钱。而现在，AI本身已经开始替他赚钱了。 联合收割机，终于开始收钱了 DeepSeek-V4-Flash发布后，其强大的能力和超级低廉的价格，让大家再度把梁文锋捧上了神坛。 有段子调侃称，现在AI竞争就像一场赛跑，有用腿跑的GLM，Qwen，Minimax，有骑自行车的GPT，还有骑摩托车的Claude。但你梁叔叔就开着联合收割机在后面不紧不慢地跟着，跑得快的没奖励，但跑得慢的有惩罚。 这个 惩罚 ，后来又被网友总结成了一个更残酷的词：DeepSeek斩杀线。 所谓斩杀线，其实并不意味着DeepSeek一定要做全世界最强的模型，而是它给整个行业划出了一条性价比底线：能力比DeepSeek强，你当然可以卖得比它贵；但如果能力还不如DeepSeek，价格却比DeepSeek高，那开发者为什么不用DeepSeek？ 8月3日，路透援引Artificial Analysis测试数据显示，DeepSeek V4-Flash在其Intelligence Index上拿到50分，但跑完一轮标准测试的平均成本只有0.03美元。作为对比，Kimi K3、GPT-5.6 Sol和Claude Fable 5则需要0.86、1.86和3.15美元。 换句话说，后面三款模型跑一次的钱，分别够V4-Flash跑大约29次、62次和105次。 于是国外社区干脆有人拿这组数据画出了一条 Kill Line ：比DeepSeek弱的模型，必须比它便宜；比DeepSeek贵的模型，就必须证明自己足够强。甚至有网友按照这条线点名，GPT-5.6 Luna、Terra以及部分Sol版本已经落入所谓的 斩杀区 。 当然，这虽然只是网友的调侃，但却很形象地概括了DeepSeek给同行制造的麻烦： 它不需要每次都跑第一，只要把价格压得足够低，跑得比它慢的人就会越来越难受。 更有意思的是，DeepSeek把价格压到这种程度，并不是因为梁文锋不会算账。 恰恰相反，DeepSeek可能是国内最早把这笔账算得明明白白的 大模型 公司之一。 7月下旬，一份标注为5月20日、总时长约3小时44分钟的梁文锋投资者交流会录音转写稿在投资圈流传。虽然没有得到DeepSeek官方确认，但其中披露的不少经营数据，第一次让外界看到了梁文锋到底怎么算DeepSeek这门生意。 比如API应该赚多少钱？梁文锋给出的答案非常具体：买一批服务器回来，大约10个月把设备成本收回来，就算合理。 按照他的说法，服务器在财务上可以按照三年甚至五年折旧，但DeepSeek内部做商业测算时，希望十个月左右就收回硬件投入。而且依靠推理侧的大量工程优化，DeepSeek能够做到这个成本，其他厂商做同样的事情，成本可能还要高出数倍。 更关键的是，十个月回本还不是DeepSeek能赚到的上限。梁文锋在交流会上提到，以DeepSeek当时的价格水平，用户对于价格已经没有那么敏感。即便API价格提高一倍，Token消耗量可能也不会出现太大变化，那么理论上，DeepSeek的收入就有机会接近翻倍。 换句话说，DeepSeek过去把价格压得这么低，并不是已经把自己卷到没利润了，它其实一直有涨价空间，只是梁文锋过去没有急着赚这笔钱。 交流会上还有一个细节很能说明这种心态。一款模型刚上线时，因为担心需求过大，DeepSeek一开始把价格定得比较高，后来又把价格直接降到了原来的四分之一。梁文锋回忆，降价以后，公司群里反而一片欢呼。 原因也不复杂 ， 模型做出来，就是希望更多人去用。 所以DeepSeek过去的逻辑，和不少靠补贴换市场的大模型公司并不完全一样。它先通过架构和工程优化把自己的推理成本打下来，再把节省出来的成本继续让给开发者，最终形成一个同行非常难跟的循环。 价格越低，调用量越大；调用量越大，优化空间越大；成本继续下降，又可以把价格压得更低。所以，再回头看8月6日这次涨价，味道就完全不一样了。 DeepSeek不是突然发现自己 卖亏了 ，也不是联合收割机开不动了。反而是梁文锋早在几个月前就已经算过，这个价格就算往上抬，开发者可能照样会用。 现在才真正到了你文锋叔叔开始收钱的时候。 写在最后 当然，所谓 文锋叔叔永远不亏 ，终究只是个段子。 幻方会遇到极端行情，DeepSeek也不可能永远靠低价碾压同行。但梁文锋真正有意思的地方，是他似乎总能把上一阶段赚到的钱，变成下一阶段继续下注的筹码。 十几年前，他拿AI去A股里找Alpha，幻方因此赚到了钱；后来，他又把量化赚到的钱砸进算力、模型和人才，最终养出了DeepSeek。如今幻方的收益会随着行情起伏，DeepSeek却已经从 烧钱的实验室 ，走到了能够靠API自己造血的阶段。 所以真正的 永远不亏 ，并不是每一笔生意都不会亏。而是 A股 的Alpha会消失，但靠Alpha养大的下一台机器，已经开始自己赚钱了 ， 这大概才是梁文锋最让人羡慕的地方。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 预见能源，钛媒体经授权发布） 文 | 预见能源 预见能源了解到，2026年8月6日，中国光伏行业迎来了一个颇具戏剧性的日子。 同一天，两件事同时发生。大洋彼岸，特朗普签署行政令，对进口多晶硅及其衍生产品加征关税并设定最低限价。上海这边，通威股份、协鑫科技、大全能源、新特能源等八家占据国内多晶硅有效产能超过90%的企业，坐在一起签了一份反内卷《倡议书》。 一边是外面的市场在收窄通路，一边是内部的玩家在试图止血。对八家头部企业来说，更是 既在外面挨了打，又要防着背后的人捅刀子 通威、协鑫们既是这次倡议书的签约方，也是美国关税的直接承压对象。美国这一刀砍下来，东南亚的中游产能首当其冲，而通威、协鑫、大全这些硅料巨头，正是这些产能的上游供应商。 同一天被内外夹击，这不是巧合，这是行业走到某个拐点时的必然。 特朗普的232大棒， 打在了一个 早已不直接从中国买多晶硅的市场 特朗普这次动用的还是232条款 就是当年对钢铁铝产品加征关税用的那套 国家安全 理由。公告规定，多晶硅每公斤不低于21美元，多晶硅锭和晶圆每公斤不低于100美元，太阳能电池每瓦不低于0.22美元，太阳能组件每瓦不低于0.38美元，外加15%的从价关税。措施12月4日生效。 说实话，这个关税对中国企业的直接冲击有限。美国自2022年起就基本不从中国直接进口多晶硅了。真正被打疼的是在东南亚布局的中国光伏产能 那些绕道越南、泰国、马来西亚出口美国的组件，才是这轮关税的真正目标。 但特朗普这招狠在 堵后路 。过去几年，中国企业应对美国贸易壁垒的核心策略就是 曲线救国 去东南亚建厂，再出口美国。现在这条路也在被一步步封死。美国2024年已经对东南亚四国的光伏产品发起双反调查，232关税等于再加一道锁。 更麻烦的是，公告还附带了一个 回流美国 激励计划 企业承诺在美国建厂，可以申请免缴部分关税。这摆明了是在诱惑中国企业把产能搬到美国本土。去，成本高；不去，市场丢。这道选择题，比年初的 332-609调查 难做得多。 对通威、协鑫、大全这些硅料企业来说，虽然自己的多晶硅不直接卖给美国，但下游客户在东南亚组装的组件进不了美国，上游的订单自然跟着萎缩。这条传导链不长，疼起来一样直接。 出口退税没了， 补贴海外买家的游戏结束了 如果说特朗普的关税是外部压力，那出口退税取消就是内部 断奶 。 2026年1月，财政部和税务总局发布公告，4月1日起取消光伏产品增值税出口退税。过去十几年，出口退税是中国光伏企业打价格战的底气之一 反正国家贴钱，卖便宜点无所谓。西安工程大学产业发展和投资研究中心主任王铁山的评价一针见血： 过去出口退税的优惠实际上有很大一部分通过价格让利给了海外买家。 退税取消后，企业得跟海外客户重新谈价格。这等于把过去那种 用国家补贴换市场份额 的模式推翻了。 但有意思的是，4月份的数据并没有崩。4月光伏组件出口量环比下降30%，但同比仍上涨5.8%；太阳能电池出货量同比增长60%；1 4月光伏产品累计出口量同比增长约43%。东南亚市场4月单月组件出口量更是同比激增267%。 这说明什么？说明海外需求是真的，不是全靠退税撑起来的。但也说明了一个残酷的现实：退税取消后，那些靠价格战活着的中小企业，活路越来越窄了。对通威们来说，海外市场的重要性反而在提升 退税取消了，海外价格可以重新谈，但前提是，你得有客户愿意跟你谈。 八巨头坐在一起签协议， 但价格战停得了吗 8月6日晚，通威、协鑫、大全、新特等八家企业在上海签了反内卷《倡议书》。承诺所有光伏产品销售价格不得低于依据《光伏行业成本核算模型通则》核算的成本。低于成本价销售的必须立即制止和纠正。 这次跟以往的自律协议有本质区别。 第一，有了统一标尺。7月27日发布的《光伏行业成本核算模型通则》，搭建了一套覆盖硅料到组件全环节的标准化成本计算体系。 低于成本价销售 不再是个模糊概念，有了可量化、可核查的标准。 第二，有了能耗 硬刀子 。7月2日发布的《硅多晶和锗单位产品能源消耗限额》等三项强制性国标，被业内视为推动多晶硅行业规模最大的一次性产能出清。 第三，政府直接下场了。7月31日市场监管总局在盐城对光伏行业开展价格合规指导，这不是行业协会的呼吁，是监管部门的行动。 但协议签归签，市场人士的怀疑不是没有道理。多晶硅价格低迷的根本原因是供过于求。只要产能还在，价格天花板就摆在那儿。八巨头占了90%的产能不假，但剩下的10%呢？那些产能落后的中小厂商会乖乖跟着不降价吗？ 这就像一群饿狼围着一块肉商量 谁都别抢 。道理都懂，但饿是真的饿。通威们一边要防着中小厂商偷偷降价，一边还要应付外部关税带来的订单萎缩，两边同时挤压，利润空间只会越来越薄。 这场洗牌才刚刚开始 8月6日这一天发生的事，拼起来看就是一幅完整的图景。 外部，特朗普的232关税在堵路。内部，出口退税取消在断奶。行业层面，八巨头签协议试图刹车。所有信号都指向同一个方向：光伏行业靠价格战、靠政策红利、靠规模扩张的1.0时代结束了。 有专家表示，头部企业海外布局早，全球化产能让它们相对可控，中小厂商面临的才是真正的生存考验。头部企业通过海外布局会进一步巩固全球份额，腰部企业跟不上扩张节奏就会被整合。 这不是谁优谁劣的问题，是能不能活下来的问题。对通威、协鑫、大全们来说，同一天签署倡议书和承受关税冲击，这本身就是一种隐喻：你既要防着外面的市场关门，又得按住内部的价格别崩盘。 特朗普的关税12月才生效，《倡议书》刚签完字。这场戏才刚开场。 唯一确定的是：那些还想着靠低价、靠补贴、靠 曲线救国 蒙混过关的企业，日子不会好过。而那些真正在海外扎下根、建立起技术和品牌壁垒的企业，才有资格谈下一轮。 光伏出海2.0，不是 走出去 ，是 活下去 。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 下海fallsea，钛媒体经授权发布） 文 I 下海fallsea，作者 I 胡不知 美东时间8月5日，Shopify公布了2026财年第二季度财报。营收35.83亿美元，同比增长34%，超出市场预期。GMV达到1155.67亿美元，同比增长31.5%，连续第五个季度实现30%以上增长。净利润15.02亿美元，同比增长65.8%。经营利润4.88亿美元，同比增长67.7%。自由现金流率升至18.3%。来自AI渠道的访问量和订单量均扩大至上年同期约三倍。 全面超预期。盘后股价跳涨超过25%。但这份财报中最值得关注的，不是34%的营收增速，不是67.7%的利润增长，而是一个数字。 单季度GMV，1155亿美元。年化约4600亿美元。 作为参照，亚马逊2025年全年GMV约8300亿美元，季度均值约2075亿。Shopify的季度GMV，已经达到亚马逊的56%。增速差更值得关注。Shopify同比增长31.5%，亚马逊的电商业务增速已降至个位数。按当前斜率外推，两者的GMV差距正在以每年十个百分点以上的速度收窄。 一家2006年成立的"建站工具"公司，正在逼近一家1994年成立的"电商帝国"。这不是"电商复苏"的故事。这是一个关于"AI正在重写竞争规则"的故事。 Shopify的创始人Tobi L tke说过一句话，"亚马逊想构建一个帝国，而Shopify要做的，是为所有的叛军提供武器。" 过去二十年，Shopify提供的武器是"建站工具"。好用，但不够锋利。 现在，Shopify提供的武器是AI。它让每个小商家都拥有"亚马逊级别"的运营能力。当每个小商家都变成"小亚马逊"时，"大亚马逊"的流量分配权就不值钱了。 这就是"中心化电商的黄昏"。 01 理解这场竞争，需要先理解两种模式的根本对立。 亚马逊的本质是流量分配权的垄断。消费者来到亚马逊，搜索商品，下单购买。在这个链条里，商家是"租客"。他们不拥有客户关系，数据在亚马逊手里。他们不拥有品牌认知，消费者认"亚马逊"不认"商家"。亚马逊收取的"租金"包括15%左右的佣金、10%到15%的广告费、以及FBA的仓储物流费用。综合费率在25%到35%之间。 这个模式的优势是清晰的。消费者获得了一站式体验，物流次日达，退货便捷。商家获得了现成的流量，不需要自己建站、自己获客。平台获得了规模效应，越多商家入驻，越多消费者来，越多消费者来，越多商家入驻。 但代价也是清晰的。商家没有主权。他们是租客，不是房东。 Shopify的逻辑完全不同。商家在自己的网站上卖东西。自己建站，自己获客，自己管理客户数据。消费者认的是"品牌"，不是"平台"。Shopify收取的是订阅费，每月20到299美元不等，加上交易抽成最高约2%。综合费率远低于亚马逊。 如果用一句话概括两者的区别。亚马逊卖的是"流量"，Shopify卖的是"能力"。前者是收租，后者是赋能。 那么问题来了。如果Shopify的模式"更好"，商家主权、低费率、品牌自主，为什么过去二十年亚马逊赢了。 答案是门槛。 过去做独立电商的门槛极高。建站需要技术，HTML、CSS、支付接口对接。获客需要专业能力，SEO、SEM、社交媒体运营。日常运营需要团队，设计、文案、客服、物流。跨国销售需要多语言能力。结果就是，只有"有团队、有资金"的商家才能做独立电商。大多数小商家只能"入驻"亚马逊。 亚马逊的护城河不是"消费者习惯"。是"商家的无能"。只要商家"做不了"独立电商，他们就不得不租亚马逊的流量。 这个逻辑在过去二十年是成立的。但它有一个隐含前提，那就是"做电商的门槛不会降"。 AI正在打破这个前提。 02 本季度财报中有一组数据值得单独拎出来看。来自AI渠道的访问量和订单量均扩大至上年同期约三倍。Sidekick的日活跃用户增长了3.6倍。国际交易额同比增长37%，高于整体GMV增速的31.5%。 这三个数字指向同一件事。AI正在系统性地降低"做电商"的门槛。 把这件事拆开来看。过去建站需要开发者，现在AI可以一键生成专业级电商网站。过去写文案需要写手，现在AI自动生成商品描述和广告文案。过去做客服需要团队，现在AI多语言客服机器人二十四小时在线。过去投广告需要专家，现在AI自动投放、自动优化ROI。过去管库存需要经验，现在AI预测销量、自动补货。过去跨国卖货需要翻译，现在AI实时处理三十种以上语言。 每一项能力的"民主化"，都对应着一个门槛的消失。 结果是什么。一个人加AI，等于过去一个五人团队的产出。 这意味着什么。意味着海量"潜在商家"被释放了。手工艺人、小农户、独立设计师、二手卖家、社区 baker。他们以前"想做但做不了"。现在AI帮他们做了。 Shopify的31.5%的GMV增长，不是"电商消费复苏"。是AI释放了海量此前被门槛挡在门外的潜在商家。 这个判断可以用数据交叉验证。国际交易额增速37%高于整体31.5%，说明AI翻译正在让"跨国卖货"变得极其简单，释放了此前因语言障碍而无法出海的商家。Sidekick DAU增长3.6倍，说明商家正在大量涌入AI工具。AI渠道订单量三倍增长，说明AI正在成为新的流量入口和转化引擎。 理解了这个逻辑之后，一个关键问题浮出水面。AI对亚马逊是利好还是利空。 我们倾向于认为，是结构性利空。 逻辑是这样的。亚马逊的核心资产是流量分配权。商家需要亚马逊的流量。但如果AI帮商家自己获客，AI广告、AI SEO、AI社交媒体营销，商家就不需要亚马逊的流量了。AI在削弱亚马逊的护城河，同时增强Shopify的护城河。 亚马逊当然也在使用AI。推荐算法、物流优化、Alexa购物助手。但这些AI是"平台内"的，它优化的是"在亚马逊里买东西"的体验。Shopify的AI是"平台外"的，它帮商家"不依赖任何平台"就能获客。 亚马逊的AI让平台更强。Shopify的AI让商家更强。这是方向性的对立。 AI对亚马逊是锦上添花，对Shopify是雪中送炭。因为AI解决的核心问题是"降低门槛"，而"门槛"恰恰是亚马逊护城河的来源。AI每降低一分门槛，亚马逊的护城河就浅一寸。 03 如果说AI工具矩阵是Shopify的"当前武器"，那么2026年Spring Edition中推出的Agentic Commerce，是它的"终局武器"。 什么是Agentic Commerce。一句话，AI代理替消费者买东西。 Shopify在Spring 2026 Edition中推出了Catalog API与UCP协议。这意味着ChatGPT、Microsoft Copilot、Google AI Mode、Gemini等AI代理，可以直接搜索、推荐、交易Shopify商家的产品。消费者不再需要"打开网站、搜索、比价、下单"。他们对AI说"帮我买一双跑步鞋"，AI直接完成。 这个变化的含义比表面看起来要深得多。 过去的购物路径是，消费者打开亚马逊，搜索，购买。亚马逊是"入口"。现在的路径正在变成，消费者打开ChatGPT或Copilot，说"帮我买X"，AI在Shopify商家中搜索，完成购买。AI是"入口"。 如果AI成为新的购物入口，亚马逊的流量分配权还有价值吗。 价值大幅缩水。因为AI代理不需要"平台"。它需要的是"商品数据"。而Shopify正在成为最大的结构化商品数据库。全球超过690万个网店基于Shopify。这些商家的商品信息、价格、库存、物流能力，通过Catalog API对AI代理开放。亚马逊的数据是封闭的，只有平台内可见。Shopify的数据是开放的，任何接入UCP协议的AI代理都可以调用。 在Agentic Commerce时代，"谁拥有最完整的商品数据"比"谁拥有最多的消费者流量"更重要。 这意味着Shopify的护城河正在经历一次"升级"。 第一层，旧护城河，是商家生态。数百万商家已在Shopify建站，迁移成本高。这一层从2006年就开始积累。 第二层，当前护城河，是AI工具矩阵。Sidekick、AI建站、AI广告、AI客服。商家用着用着就"离不开"了。Sidekick DAU增长3.6倍说明这一层正在快速加深。 第三层，未来护城河，是Agentic Commerce协议。当AI代理成为购物入口时，Shopify是AI代理的"商品数据库"。谁接入了Shopify的Catalog API，谁就能让AI代理"看见"自己的商品。这一层刚刚开始建设，但它的战略价值可能是最大的。 用一个类比来说。TCP/IP协议不"拥有"互联网。但所有互联网流量都必须经过它。Shopify正在成为"AI商务的TCP/IP"。它不拥有消费者，但它拥有"让AI找到商品"的接口。在Agentic Commerce时代，这个接口比流量更值钱。 04 但"去中心化"的胜利不是必然的。识别胜利条件和失败风险，是判断的必要步骤。 先说胜利需要什么。 第一个条件是AI能力持续民主化。如果AI工具持续降低电商门槛，更多商家"独立"，Shopify GMV加速。验证节点是Sidekick DAU增速和AI渠道订单占比能否持续扩大。本季度三倍增长是一个强信号，但需要看能否维持。 第二个条件是Agentic Commerce成为主流入口。如果AI代理购物成为消费者习惯，亚马逊的"搜索入口"地位被削弱。验证节点是AI渠道GMV占比。当前绝对值仍然很小，三倍的同比增速是从一个低基数起步。从"三倍增长"到"占据可观份额"，中间还有很长的路。 第三个条件是Shopify的协议层地位不被颠覆。如果Shopify的Catalog API成为AI代理的"标准接口"，护城河极深。但如果亚马逊推出自己的AI代理协议，或者OpenAI和Google自建商品数据库，Shopify的"独占性"就会消失。 再说失败可能在哪里。 第一个风险是亚马逊的反击。亚马逊拥有物流网络FBA、消费者数据、品牌认知，这些是Shopify没有的。如果亚马逊推出"AI独立站"服务，类似Buy with Prime的升级版，可能截流一部分商家。帝国的资源不是白给的。 第二个风险是AI代理的中立性。如果ChatGPT和Copilot同时接入亚马逊和Shopify的商品数据，Shopify的"独占性"消失。AI代理可能比价。这意味着Shopify商家仍然面临价格竞争，而价格竞争是亚马逊最擅长的战场。 第三个风险是消费体验的差距。亚马逊的物流体验，次日达、退货便捷，仍然是Shopify商家难以匹敌的。如果消费者更看重"体验"而非"品牌"，中心化平台仍有优势。Shopify的商家物流能力参差不齐，这是一个结构性的短板。 那么时间窗口在哪里。 我们倾向于认为，这是一个五到十年的渐进过程，不会一夜之间分出胜负。短期，2026到2027年，AI工具渗透率提升，Shopify GMV增速维持30%以上，亚马逊电商增速降至个位数。中期，2028到2030年，Agentic Commerce成为主流购物方式之一，占比可能达到10%到20%，Shopify GMV有可能在绝对值上逼近亚马逊。长期，2030年以后，电商的"入口"从"平台"变成"AI代理"，中心化平台变成"物流基础设施"。 亚马逊不会消失。但它的"帝国"会变成"基础设施"。就像铁路没有消失，但铁路公司不再是帝国，它变成了管道。Shopify的终局不是打败亚马逊，而是让亚马逊变成管道。 05 1155亿美元。这是Shopify单季度的GMV。年化4600亿。亚马逊的56%。 但真正重要的不是56%这个数字，而是方向。Shopify增长31.5%，亚马逊增长个位数。差距在缩小。而且缩小的速度在加快。 为什么。因为AI正在改变这场战争的规则。 过去二十年，亚马逊赢在门槛。做电商太难了，所以商家不得不在亚马逊上租流量。亚马逊的护城河不是消费者习惯，是商家的无能。 现在，AI正在把门槛降到零。一个人加AI就能建站、写文案、投广告、做客服、管库存、跨国卖货。当"做电商"不再需要一个团队时，商家就不再需要亚马逊。 Shopify的创始人说，亚马逊想构建一个帝国，而Shopify要做的，是为所有的叛军提供武器。 过去，武器是建站工具。现在，武器是AI。当每个小商家都变成"小亚马逊"时，"大亚马逊"的流量分配权就不值钱了。 这就是中心化电商的黄昏。 不是亚马逊错了。它的物流、它的品牌、它的消费者基础，仍然强大。但它的核心资产，流量分配权，正在被AI稀释。而Shopify的核心资产，商家的成功，正在被AI放大。 一个在稀释，一个在放大。时间站在谁那边。我们倾向于认为，时间站在"放大"那边。 但这不是一夜之间的事。在这个过程中会有反复，会有亚马逊的反击，会有AI代理中立性的争议，会有物流体验的差距。方向是明确的，但路径不会是直线。 盘后超过25%的跳涨说明，市场刚刚开始"看见"。但"看见"和"相信"之间，还隔着两到三个季度的验证。下一个验证节点是Q3财报中AI渠道GMV占比能否突破一个有意义的门槛，以及Agentic Commerce的商家接入数能否持续翻倍。 如果答案是肯定的，那么"中心化电商的黄昏"就不是一个隐喻。它是一个正在发生的事实。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 下海fallsea，钛媒体经授权发布） 文 I 下海fallsea，作者 I 胡不知 美东时间8月5日，Shopify公布了2026财年第二季度财报。营收35.83亿美元，同比增长34%，超出市场预期。GMV达到1155.67亿美元，同比增长31.5%，连续第五个季度实现30%以上增长。净利润15.02亿美元，同比增长65.8%。经营利润4.88亿美元，同比增长67.7%。自由现金流率升至18.3%。来自AI渠道的访问量和订单量均扩大至上年同期约三倍。 全面超预期。盘后股价跳涨超过25%。但这份财报中最值得关注的，不是34%的营收增速，不是67.7%的利润增长，而是一个数字。 单季度GMV，1155亿美元。年化约4600亿美元。 作为参照，亚马逊2025年全年GMV约8300亿美元，季度均值约2075亿。Shopify的季度GMV，已经达到亚马逊的56%。增速差更值得关注。Shopify同比增长31.5%，亚马逊的电商业务增速已降至个位数。按当前斜率外推，两者的GMV差距正在以每年十个百分点以上的速度收窄。 一家2006年成立的"建站工具"公司，正在逼近一家1994年成立的"电商帝国"。这不是"电商复苏"的故事。这是一个关于"AI正在重写竞争规则"的故事。 Shopify的创始人Tobi L tke说过一句话，"亚马逊想构建一个帝国，而Shopify要做的，是为所有的叛军提供武器。" 过去二十年，Shopify提供的武器是"建站工具"。好用，但不够锋利。 现在，Shopify提供的武器是AI。它让每个小商家都拥有"亚马逊级别"的运营能力。当每个小商家都变成"小亚马逊"时，"大亚马逊"的流量分配权就不值钱了。 这就是"中心化电商的黄昏"。 01 理解这场竞争，需要先理解两种模式的根本对立。 亚马逊的本质是流量分配权的垄断。消费者来到亚马逊，搜索商品，下单购买。在这个链条里，商家是"租客"。他们不拥有客户关系，数据在亚马逊手里。他们不拥有品牌认知，消费者认"亚马逊"不认"商家"。亚马逊收取的"租金"包括15%左右的佣金、10%到15%的广告费、以及FBA的仓储物流费用。综合费率在25%到35%之间。 这个模式的优势是清晰的。消费者获得了一站式体验，物流次日达，退货便捷。商家获得了现成的流量，不需要自己建站、自己获客。平台获得了规模效应，越多商家入驻，越多消费者来，越多消费者来，越多商家入驻。 但代价也是清晰的。商家没有主权。他们是租客，不是房东。 Shopify的逻辑完全不同。商家在自己的网站上卖东西。自己建站，自己获客，自己管理客户数据。消费者认的是"品牌"，不是"平台"。Shopify收取的是订阅费，每月20到299美元不等，加上交易抽成最高约2%。综合费率远低于亚马逊。 如果用一句话概括两者的区别。亚马逊卖的是"流量"，Shopify卖的是"能力"。前者是收租，后者是赋能。 那么问题来了。如果Shopify的模式"更好"，商家主权、低费率、品牌自主，为什么过去二十年亚马逊赢了。 答案是门槛。 过去做独立电商的门槛极高。建站需要技术，HTML、CSS、支付接口对接。获客需要专业能力，SEO、SEM、社交媒体运营。日常运营需要团队，设计、文案、客服、物流。跨国销售需要多语言能力。结果就是，只有"有团队、有资金"的商家才能做独立电商。大多数小商家只能"入驻"亚马逊。 亚马逊的护城河不是"消费者习惯"。是"商家的无能"。只要商家"做不了"独立电商，他们就不得不租亚马逊的流量。 这个逻辑在过去二十年是成立的。但它有一个隐含前提，那就是"做电商的门槛不会降"。 AI正在打破这个前提。 02 本季度财报中有一组数据值得单独拎出来看。来自AI渠道的访问量和订单量均扩大至上年同期约三倍。Sidekick的日活跃用户增长了3.6倍。国际交易额同比增长37%，高于整体GMV增速的31.5%。 这三个数字指向同一件事。AI正在系统性地降低"做电商"的门槛。 把这件事拆开来看。过去建站需要开发者，现在AI可以一键生成专业级电商网站。过去写文案需要写手，现在AI自动生成商品描述和广告文案。过去做客服需要团队，现在AI多语言客服机器人二十四小时在线。过去投广告需要专家，现在AI自动投放、自动优化ROI。过去管库存需要经验，现在AI预测销量、自动补货。过去跨国卖货需要翻译，现在AI实时处理三十种以上语言。 每一项能力的"民主化"，都对应着一个门槛的消失。 结果是什么。一个人加AI，等于过去一个五人团队的产出。 这意味着什么。意味着海量"潜在商家"被释放了。手工艺人、小农户、独立设计师、二手卖家、社区 baker。他们以前"想做但做不了"。现在AI帮他们做了。 Shopify的31.5%的GMV增长，不是"电商消费复苏"。是AI释放了海量此前被门槛挡在门外的潜在商家。 这个判断可以用数据交叉验证。国际交易额增速37%高于整体31.5%，说明AI翻译正在让"跨国卖货"变得极其简单，释放了此前因语言障碍而无法出海的商家。Sidekick DAU增长3.6倍，说明商家正在大量涌入AI工具。AI渠道订单量三倍增长，说明AI正在成为新的流量入口和转化引擎。 理解了这个逻辑之后，一个关键问题浮出水面。AI对亚马逊是利好还是利空。 我们倾向于认为，是结构性利空。 逻辑是这样的。亚马逊的核心资产是流量分配权。商家需要亚马逊的流量。但如果AI帮商家自己获客，AI广告、AI SEO、AI社交媒体营销，商家就不需要亚马逊的流量了。AI在削弱亚马逊的护城河，同时增强Shopify的护城河。 亚马逊当然也在使用AI。推荐算法、物流优化、Alexa购物助手。但这些AI是"平台内"的，它优化的是"在亚马逊里买东西"的体验。Shopify的AI是"平台外"的，它帮商家"不依赖任何平台"就能获客。 亚马逊的AI让平台更强。Shopify的AI让商家更强。这是方向性的对立。 AI对亚马逊是锦上添花，对Shopify是雪中送炭。因为AI解决的核心问题是"降低门槛"，而"门槛"恰恰是亚马逊护城河的来源。AI每降低一分门槛，亚马逊的护城河就浅一寸。 03 如果说AI工具矩阵是Shopify的"当前武器"，那么2026年Spring Edition中推出的Agentic Commerce，是它的"终局武器"。 什么是Agentic Commerce。一句话，AI代理替消费者买东西。 Shopify在Spring 2026 Edition中推出了Catalog API与UCP协议。这意味着ChatGPT、Microsoft Copilot、Google AI Mode、Gemini等AI代理，可以直接搜索、推荐、交易Shopify商家的产品。消费者不再需要"打开网站、搜索、比价、下单"。他们对AI说"帮我买一双跑步鞋"，AI直接完成。 这个变化的含义比表面看起来要深得多。 过去的购物路径是，消费者打开亚马逊，搜索，购买。亚马逊是"入口"。现在的路径正在变成，消费者打开ChatGPT或Copilot，说"帮我买X"，AI在Shopify商家中搜索，完成购买。AI是"入口"。 如果AI成为新的购物入口，亚马逊的流量分配权还有价值吗。 价值大幅缩水。因为AI代理不需要"平台"。它需要的是"商品数据"。而Shopify正在成为最大的结构化商品数据库。全球超过690万个网店基于Shopify。这些商家的商品信息、价格、库存、物流能力，通过Catalog API对AI代理开放。亚马逊的数据是封闭的，只有平台内可见。Shopify的数据是开放的，任何接入UCP协议的AI代理都可以调用。 在Agentic Commerce时代，"谁拥有最完整的商品数据"比"谁拥有最多的消费者流量"更重要。 这意味着Shopify的护城河正在经历一次"升级"。 第一层，旧护城河，是商家生态。数百万商家已在Shopify建站，迁移成本高。这一层从2006年就开始积累。 第二层，当前护城河，是AI工具矩阵。Sidekick、AI建站、AI广告、AI客服。商家用着用着就"离不开"了。Sidekick DAU增长3.6倍说明这一层正在快速加深。 第三层，未来护城河，是Agentic Commerce协议。当AI代理成为购物入口时，Shopify是AI代理的"商品数据库"。谁接入了Shopify的Catalog API，谁就能让AI代理"看见"自己的商品。这一层刚刚开始建设，但它的战略价值可能是最大的。 用一个类比来说。TCP/IP协议不"拥有"互联网。但所有互联网流量都必须经过它。Shopify正在成为"AI商务的TCP/IP"。它不拥有消费者，但它拥有"让AI找到商品"的接口。在Agentic Commerce时代，这个接口比流量更值钱。 04 但"去中心化"的胜利不是必然的。识别胜利条件和失败风险，是判断的必要步骤。 先说胜利需要什么。 第一个条件是AI能力持续民主化。如果AI工具持续降低电商门槛，更多商家"独立"，Shopify GMV加速。验证节点是Sidekick DAU增速和AI渠道订单占比能否持续扩大。本季度三倍增长是一个强信号，但需要看能否维持。 第二个条件是Agentic Commerce成为主流入口。如果AI代理购物成为消费者习惯，亚马逊的"搜索入口"地位被削弱。验证节点是AI渠道GMV占比。当前绝对值仍然很小，三倍的同比增速是从一个低基数起步。从"三倍增长"到"占据可观份额"，中间还有很长的路。 第三个条件是Shopify的协议层地位不被颠覆。如果Shopify的Catalog API成为AI代理的"标准接口"，护城河极深。但如果亚马逊推出自己的AI代理协议，或者OpenAI和Google自建商品数据库，Shopify的"独占性"就会消失。 再说失败可能在哪里。 第一个风险是亚马逊的反击。亚马逊拥有物流网络FBA、消费者数据、品牌认知，这些是Shopify没有的。如果亚马逊推出"AI独立站"服务，类似Buy with Prime的升级版，可能截流一部分商家。帝国的资源不是白给的。 第二个风险是AI代理的中立性。如果ChatGPT和Copilot同时接入亚马逊和Shopify的商品数据，Shopify的"独占性"消失。AI代理可能比价。这意味着Shopify商家仍然面临价格竞争，而价格竞争是亚马逊最擅长的战场。 第三个风险是消费体验的差距。亚马逊的物流体验，次日达、退货便捷，仍然是Shopify商家难以匹敌的。如果消费者更看重"体验"而非"品牌"，中心化平台仍有优势。Shopify的商家物流能力参差不齐，这是一个结构性的短板。 那么时间窗口在哪里。 我们倾向于认为，这是一个五到十年的渐进过程，不会一夜之间分出胜负。短期，2026到2027年，AI工具渗透率提升，Shopify GMV增速维持30%以上，亚马逊电商增速降至个位数。中期，2028到2030年，Agentic Commerce成为主流购物方式之一，占比可能达到10%到20%，Shopify GMV有可能在绝对值上逼近亚马逊。长期，2030年以后，电商的"入口"从"平台"变成"AI代理"，中心化平台变成"物流基础设施"。 亚马逊不会消失。但它的"帝国"会变成"基础设施"。就像铁路没有消失，但铁路公司不再是帝国，它变成了管道。Shopify的终局不是打败亚马逊，而是让亚马逊变成管道。 05 1155亿美元。这是Shopify单季度的GMV。年化4600亿。亚马逊的56%。 但真正重要的不是56%这个数字，而是方向。Shopify增长31.5%，亚马逊增长个位数。差距在缩小。而且缩小的速度在加快。 为什么。因为AI正在改变这场战争的规则。 过去二十年，亚马逊赢在门槛。做电商太难了，所以商家不得不在亚马逊上租流量。亚马逊的护城河不是消费者习惯，是商家的无能。 现在，AI正在把门槛降到零。一个人加AI就能建站、写文案、投广告、做客服、管库存、跨国卖货。当"做电商"不再需要一个团队时，商家就不再需要亚马逊。 Shopify的创始人说，亚马逊想构建一个帝国，而Shopify要做的，是为所有的叛军提供武器。 过去，武器是建站工具。现在，武器是AI。当每个小商家都变成"小亚马逊"时，"大亚马逊"的流量分配权就不值钱了。 这就是中心化电商的黄昏。 不是亚马逊错了。它的物流、它的品牌、它的消费者基础，仍然强大。但它的核心资产，流量分配权，正在被AI稀释。而Shopify的核心资产，商家的成功，正在被AI放大。 一个在稀释，一个在放大。时间站在谁那边。我们倾向于认为，时间站在"放大"那边。 但这不是一夜之间的事。在这个过程中会有反复，会有亚马逊的反击，会有AI代理中立性的争议，会有物流体验的差距。方向是明确的，但路径不会是直线。 盘后超过25%的跳涨说明，市场刚刚开始"看见"。但"看见"和"相信"之间，还隔着两到三个季度的验证。下一个验证节点是Q3财报中AI渠道GMV占比能否突破一个有意义的门槛，以及Agentic Commerce的商家接入数能否持续翻倍。 如果答案是肯定的，那么"中心化电商的黄昏"就不是一个隐喻。它是一个正在发生的事实。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 极客电影Geekmovie，钛媒体经授权发布） 文 | 极客电影Geekmovie，作者 | 羊羊，编辑 | Cookie AI 早已偷偷进入了电影行业，但为了避免观众的抵触情绪，大家往往讳莫如深。 最近，终于有电影人开始公开谈论自己的院线电影是如何使用 AI 的了。 由 本 金斯利、安迪 瑟金斯 等主演的电影 《青年华盛顿》 就是其中之一。影片刚刚上映，导演乔恩 欧文大大方方地分享了AI 是如何辅助剧组创作，让拍摄更安全、更经济的。 《青年华盛顿》海报 这和 本 阿弗莱克 创办的 AI 公司 InterPositive 的创作理念不谋而合： 拥抱 AI，但仍把电影人放在流程的中心。 纯 AI 作品的创作最近也频频登上头条，诺兰的 《奥德赛》 热映， AI 版《奥德赛》 马上就安排上了，甚至不止一版。其中就包括 马斯克 指示旗下Grok AI制作的 政治不正确 版《奥德赛》。 《第九区》 导演 尼尔 布洛姆坎普 也在最近亲自下场，推出自己的首部 AI 短片 《夜裔》 ，让大家看到 终于有知名电影人严肃对待 用 AI 生成电影 这件事了。 《夜裔》剧照 AI 进入电影行业的路径正分化为不同的方向，哪个方向才是真正的未来呢？ 01 院线电影早就在用 AI 了，AI让拍摄更安全、更便宜 7月3日，一部名为《青年华盛顿》的历史剧情片在北美院线上映。ㅤ 这部电影有个特别之处：影片拍摄过程中使用了不少 AI 技术，而且导演毫不讳言，还在媒体面前大谈 AI 使用心得。 《青年华盛顿》剧照 AI 在好莱坞仍是比较敏感的话题，这位导演为何如此 大胆 ？ 《青年华盛顿》的导演 乔恩 欧文 已经不是第一次在自己的作品中使用 AI 了。在这之前，他在亚马逊米高梅的剧集 《大卫王朝》 里也这么干过。甚至他还掌舵着一家名叫 Innovative Dreams 的AI制作公司。 乔恩 欧文这样分析 AI 技术在《青年华盛顿》中的应用： 他想拍一个有点危险的镜头：乔治 华盛顿和同伴在冰河里差点淹死。他可以选择去真的河里拍，但太危险了。 剧组最终的解决办法是，在爱尔兰搭一个50英尺的泳池，演员和木筏都在，水却不冷。 近景实打实拍出来，再用生成式AI把画面映射到更广阔的冰河上。 于是，戏顺利拍完，演员没冻着，剧组也没为了找一处真冰河而离开爱尔兰。 《青年华盛顿》只实拍了冰河的近景，背景交给了 AIㅤ 这大概就是他眼中AI该有的样子 让拍摄更安全、更便宜。 乔恩 欧文这样解释他使用 AI的理念： 凡是能实拍的，尽量实拍；然后用工具放大你的视野，给你更大的画布。 据他透露，《青年华盛顿》剧组雇佣了5名AI美术师、1名AI制片和1名AI剧组成员，全片约100个镜头用AI做了增强，工具涵盖Luma、Project Nara和Magnific等。 除了冰河那一段，电影中AI生成的画面还包括远景空镜、火炮发射的画面等。有一个镜头，乔恩 欧文用 AI把两名穿便装的 工作人员变成了骑在马上的英军士兵。 至于大场面里的群演复制，他反而用的还是传统VFX。 他还透露， 在拍摄期间有和本 金斯利、安迪・瑟金斯等主要演员做过沟通、向演员展示过 AI 技术，解释影片中 AI 的用途，以此获取演员的理解与信任。 本 金斯利、安迪・瑟金斯等演员都被提前告知 AI 技术将如何在电影中应用 乔恩 欧文不大认同那些把AI当成"夺权者"的恐慌，在他看来，工具用得好不好，取决于谁在用、怎么用。 和乔恩 欧文抱有类似观点的电影人并不少，只不过并非所有人都有勇气公开表达。 敢表达、敢实践的好莱坞大咖中，本 阿弗莱克算一个。 今年3月，Netflix重金收购了本 阿弗莱克创办的AI公司InterPositive（根据近期Netflix披露的财报显示，Netflix为这笔收购支付了 5.87亿美元 ）。 大本创立的AI公司InterPositive成为近期好莱坞最成功的商业案例之一 这家2022年成立、一直低调运营的公司，核心信条是 把电影人放在流程的中心 。 InterPositive的逻辑不是 输入一句话就生成一部电影 ，而是 用一部电影的拍摄素材训练出专属AI模型，再把它放进后期流程，用于混音、调色、重新布光、增加视觉效果等。 大本 反复强调： 人们以为AI是从无到有变出东西，那不是我们要做的。 他甚至说，自己做这套AI工具的初衷 不是为了 更便宜 ，而是 更好 。 Netflix联席CEO泰德 萨兰多斯在二季度财报会上透露，今年已有约300部Netflix作品用到了某种形式的生成式AI；纪录片《美国实验：细说建国250年》用AI做出的段落 速度是原来的两倍，成本只有一半 。 泰德 萨兰多斯这样给 AI 定性： 伟大的作品需要伟大的艺术家，AI改变不了这一点。电影是人在拍，AI只是给他们更好的工具。 02 两千美元拍一部电影？AI《奥德赛》正在挑战诺兰 实拍为主，AI 为辅 的创作方式是 AI 进入电影行业的路线之一。还有另一条路，就是干脆用AI把整部电影做出来。 网络上已经充斥了大量的 AI 短剧、AI 短片，但多数知名电影人仍不愿 弄脏双手 。最近， 终于有位大牌导演高调下场了。 7月初，《第九区》导演尼尔 布洛姆坎普（其他导演作品还包括《极乐空间》《超能查派》等）推出了一部13分钟的AI短片《夜裔》（Nightborne），声称是 自己的第一部完整的AI测试片 ，使用Seedance 2.0模型逐镜头生成。同时，他还宣布成立专门的AI电影工作室Barley Studios。 《夜裔》走伪纪录风格，讲述一名被宣告阵亡的美军飞行员并没有完全 死亡 ，而是被纳入了一个把死者送回战场的秘密军事项目。 《夜裔》剧照 短片由尼尔 布洛姆坎普编剧并导演，其中使用了32位真人演员的外貌和声音，另有电影概念设计师参与制作。 短片曝光后，尼尔 布洛姆坎普受到了不少批评（这也是很多电影人只愿意偷偷研究 AI 的原因）。不过， 一位拿过奥斯卡提名的导演，把 完全用AI做一部电影 当成严肃的创作方向去研究，这本身就很说明问题了。 全AI制作的可能性，正在被行业认真对待。 尼尔 布洛姆坎普并非完全是个个例。 达伦 阿罗诺夫斯基 （《黑天鹅》《梦之安魂曲》等）担任制片人的AI 历史短剧 《历史上的今天 1776》 年初已经在《时代》杂志 YouTube 频道独家上线。 最近，电影界的目光都聚焦在诺兰耗资2.5亿美元制作的史诗大片《奥德赛》上，一部 AI 制作的电影长片《奥德修斯：坠落》（Odysseus: The Fall）突然冒了出来，要和诺兰掰掰手腕。 这部 AI 版《奥德赛》由一家叫 Fountain O 的AI影视公司制作，导演 阿什 库沙 此前制作过一部关于伊朗的AI电影 《紫罗兰之梦》 ，只花了 2000美元 ，还在翠贝卡电影节首映。这一次，他要用几千美元做出一部 135分钟 的长片。 据悉，AI 版《奥德赛》将从 一个溺亡之人最后几分钟破碎的记忆 这一独特的视角切入。 该片制片人 汤姆 罗杰 表示： 诺兰是实体电影的顶点，我们想做AI电影的顶点。 《紫罗兰之梦》已经上线Fountain O自己的网站，以 9.99美元 的价格付费观看，《奥德修斯：坠落》估计也会走这样的发行方式。 AI 电影《紫罗兰之梦》数字版的价格是 9.99美元，并不便宜 有意思的是，想做AI版《奥德赛》的团队不止一个，埃隆 马斯克也来凑热闹。 因为对诺兰版《奥德赛》不满意，马斯克宣布旗下的Grok AI会在年底前做出一部 忠于荷马原作、符合史实 的《奥德赛》长片。 Grok已经发布了一些概念片段，效果还不错。 03 未来的电影将分为三类， 含 AI 量为零 的电影只会变少 一边是《青年华盛顿》和InterPositive代表的路线：实拍为主，AI做辅助，目标是让创作更安全、更便宜、更可控，把电影人放在中心。 另一边是《夜裔》、AI版《奥德赛》所代表的路线：放弃实拍，用AI从头到尾生成一部电影。 顺着这两条路线往下猜想，未来的电影，可能会大致分为三类。 一类是实拍为底、AI为辅助的电影，AI负责补镜头、改光线、省预算。后期效率大幅升级，前期拍摄模式也会有变化，但没那么大。 另一类是纯AI生成的电影，一个小团队和他们的 AI 伙伴配合，很短的时间内，就能把脑中的故事变成两个小时的光影。 至于第三种，也就是全程零AI参与的电影，不敢说被消灭，但生存空间一定会被前两者挤压。 事实上，无论是好莱坞还是中国，大家在院线看到的电影，很多已经使用了少量 AI，只是片方不宣传，大家也没太发现。 随着 AI 技术的发展，随着观众接受度的提高，院线电影的 含 AI 量 肯定也会继续提高。 而纯 AI 生成的电影什么时候能够进入院线、成为主流？还很难确定时间表。 也许你会觉得用几千美元做一部 AI《奥德赛》还是太儿戏了，那么把预算提高一些，AI 电影的质量是不是也会提高呢？ Higgsfield AI 今年花费 50万美元制作了一部 95 分钟的 AI 电影《Hell Grind》，全片已经上线 YouTube，感兴趣的朋友可以去看看，很多网友都给出了 夯 的评价。 《Hell Grind》剧照 50 万美元，做一部院线电影还是捉襟见肘，但在 AI 界已经是天花板级别。 如果哪天电影公司真的想通了，拿一笔像样的预算认真制作一部 AI 电影，会有很多观众愿意买票进影院支持吗？ 我们拭目以待。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 新质动能，钛媒体经授权发布） 文 | 新质动能 退休五年后，王慧文又一次成为创投圈关注的焦点。 但这一次，他的身份不再是创业者，而是投资人。 据王慧文旗下投资平台Lollapalooza Capital官网信息，截至目前，这家由他个人主导的投资平台已公开披露24个项目，覆盖大模型、AI基础设施、AI Agent、智能硬件、具身智能等多个方向，其中不乏月之暗面、Manus这样的明星项目。 一个曾经离开美团、折戟 中国版OpenA 的人，反而在AI投资领域跑出了另一条路径。 但放眼整个中国商界，愿意为AI下重注的富豪远不止王慧文一人。 前首富陈天桥拿出10亿美元设立孵化器， 中国巴菲特 段永平持续加仓英伟达，昆仑万维创始人周亚辉更是干脆放下投资人身份，亲自下场做起了AI音乐大模型。 从押注明星创业公司，到亲自下场打造AI产品，商业大佬为何纷纷将筹码押向AI？ 一、 24个项目，铺开AI投资版图 如果说过去的王慧文，是美团商业版图的操盘者，那么现在的王慧文，则试图成为AI产业机会的捕捉者。 过去两年，王慧文通过自己主导的投资平台Lollapalooza Capital，悄然搭建起一张覆盖AI产业链上下游的投资网络。 据官网信息显示，截至目前，Lollapalooza Capital已公开披露24个投资项目，覆盖大模型、AI基础设施、AI Agent、智能硬件、具身智能等多个方向。 这并不是简单追逐热门风口，而是一套更接近产业投资的打法： 从模型底座、算力基础设施，到应用入口和终端设备，王慧文试图提前布局AI产业链中的关键节点。 成立于2025年的Lollapalooza Capital，被外界普遍称为 王慧文家族办公室 （简称 王慧文家办 ）。 这个名字来源于查理 芒格提出的 Lollapalooza效应 ，指多个因素叠加后产生远超单一因素的结果。而在AI时代，从底层技术突破，到资本进入，再到应用场景爆发，整个产业链正在形成一轮新的增长机会。 王慧文押注了大模型。其中，月之暗面（Kimi）是最受关注的项目之一。 2025年，月之暗面完成C轮融资，阿里巴巴、腾讯以及王慧文等机构和个人投资者参与，投后估值约43亿美元。今年7月，公司发布新一代模型Kimi K3，继续向编程、智能体、长文本推理等方向推进。 在王慧文看来，AI竞争并不只发生在模型层面。模型越强，背后的算力、部署和应用基础设施需求也越大，这些环节同样可能诞生新的产业机会。 相比模型和基础设施，AI Agent则是距离用户最近的一层，也是近年来资本关注度最高的方向之一。 其中，Manus无疑是王慧文投资版图中最具代表性的案例。 2024年11月，王慧文以个人投资者身份参与Manus第二轮融资，当时同期投资方还包括红杉中国、腾讯、真格基金等机构，投后估值约8500万美元。 一年后，随着AI Agent概念升温，市场传出的收购报价一度将Manus估值推高至约20亿美元。按市场估值计算，这笔投资的账面价值增长超过20倍，也成为王慧文AI投资版图中最具代表性的一笔。 围绕Agent生态，Lollapalooza Capital还投资了AI浏览器公司Citro Labs、语音智能体19Pine、内容生成平台捏Ta等项目。 同时，王慧文的投资版图也延伸至AI内容、教育和硬件领域，包括AI视频生成公司爱诗科技（Pixverse）、Sand AI、CreativeFitting，以及XR眼镜公司Viture等。 图源：Lollapalooza Capital官网 从王慧文押注的24个项目来看，他并没有简单追逐某一个AI热点，而是在模型、算力、Agent、应用和硬件等多个环节提前布局。 但问题也随之而来： 一个曾经负责美团增长的互联网高管，为什么能够形成如此完整的AI投资版图？ 二、AI创业折戟，王慧文化身投资人 王慧文今天在AI投资圈的判断力，并不是突然出现的。 在成为投资人之前，他曾经是中国互联网最典型的产品型创业者之一。 王慧文和王兴，是中国互联网创业史上最具代表性的搭档之一。两人都毕业于清华大学电子工程系，大学时期就是上下铺室友。2005年，两人共同创办校内网；2010年12月，王慧文加入美团。 此后的十年里，王慧文参与推动了美团外卖、本地生活、网约车等核心业务的发展，是美团早期扩张过程中仅次于王兴的重要人物，两人也因此被外界称为 二王 。 但在美团走向成熟之后，王慧文选择了离开。 2020年12月，美团成立十周年前夕，42岁的王慧文宣布退休。当时外界并不知道，这位互联网老将下一次回归公众视野，会是在AI浪潮之中。 2023年2月，ChatGPT引爆全球后不久，王慧文发布了一封轰动创投圈的 AI英雄帖 ，宣布成立北京光年之外科技有限公司，目标是打造 中国版OpenAI 。 这一次，王慧文不只是投资人，而是亲自下场创业。 王慧文投入5000万美元启动资金，并设计了一套极具吸引力的人才激励方案：自己持有25%股份，剩余75%股权留给未来加入的核心AI人才。 这封招募信迅速引发行业关注，也吸引了一批来自大厂和科研机构的AI人才加入。短时间内，光年之外成为当时 中国版ChatGPT 创业潮中最受关注的项目之一。 但这场创业并没有按照预期展开。 2023年6月，王慧文因健康原因暂时离开公司。同月，美团宣布以约20.65亿元收购光年之外相关资产。 王慧文 中国版OpenAI 的梦想，还没来得及验证，就画上了一个未完成的句号。 不过，故事并没有就此结束。2024年，随着身体逐渐恢复，王慧文重新参与AI相关工作，并开始搭建自己的投资平台Lollapalooza Capital。 某种程度上，这也是王慧文创业经历的一次延续。 此前，他是在寻找一个能够打造下一代AI公司的机会；如今，他则站到了另一侧，用自己多年积累的产品经验、产业判断和创业资源，去寻找下一批AI创业者。 从亲自做模型，到投资模型、应用和基础设施，王慧文完成了从创业者到投资人的身份转换。 三、商业大佬争抢AI新赛道 王慧文选择的路径，是用创业者经验寻找下一批AI时代的潜力公司。 但在这轮AI浪潮里，商业大佬们的入局方式各不相同。 有人选择成为资本方，押注未来的技术赢家；有人则重新回到创业一线，亲自参与下一代产品竞争。 盛大集团创始人、中国前首富陈天桥，是国内企业家中押注AI较为激进的代表之一。 今年3月，陈天桥投资的AI大模型MiroMind突然走红，这款模型不仅能够预测F1等体育赛事结果，还尝试在金融市场分析等场景中发挥作用。 事实上，陈天桥布局AI并非一时兴起。 此前，陈天桥曾与DeepSeek创始人梁文锋进行过一次长达4小时的交流。当时梁文锋婉拒了陈天桥的投资邀约，但这次交流，让陈天桥意识到，AI可能正在开启一轮新的技术革命。 此后，陈天桥开始持续加码AI领域。据公开信息显示，陈天桥已经投资百余家AI初创企业，并专门拿出10亿美元设立AI孵化器，希望覆盖模型、应用和基础设施等多个方向。 如果说陈天桥的方式是通过资本扩大下注范围，那么段永平则延续了自己一贯的投资风格：等待趋势被验证，再集中押注。 2023年，段永平首次公开谈及AI时仍保持谨慎态度。他曾表示： 值得关注，但目前还没看懂，不会轻易下手。 但随着AI产业快速发展，段永平的态度开始变化。 2025年三季度，段永平开始建仓英伟达，同年四季度末，持仓已增至723.7万股；2026年一季度，这一数字进一步增加到1384.4万股，增幅达91.3%，持仓占比提升至12.07%，成为段永平的第三大重仓股。 与此同时，段永平还大幅增持台积电，并布局覆盖AI算力、连接和应用环节的相关企业。 对于为何加码AI，段永平给出的解释很直接： AI不是简单的技术升级，是工业革命级别的变革，这个趋势不可逆，不能错过。 相比陈天桥和段永平的资本下注，昆仑万维创始人周亚辉选择了一条更彻底的道路：从投资人重新变回创业者。 周亚辉早年以 独角兽收割机 闻名创投圈，映客、趣店、达达等明星项目都曾出现在他的投资版图中。但进入AI时代后，周亚辉开始逐渐改变身份。 2023年6月，昆仑万维斥资1.6亿美元收购奇点智源（Singularity AI），与老搭档王立伟再度联手押注通用人工智能，大模型 天工 由此展开。 随后，周亚辉进一步将目光投向AI应用落地。2026年1月，昆仑天工发布AI音乐生成模型Mureka V8，周亚辉亲自站台，喊出要做 AI版Spotify ，目标锁定海外市场，冲击1亿DAU、3至5亿MAU。 曾经靠 看人、看项目 闻名的投资人，如今正在亲自参与AI产品竞争。 从王慧文到陈天桥，从段永平到周亚辉，这些曾经定义中国互联网和商业投资格局的人，如今正在用不同方式重新进入AI时代。 参考资料： 《王慧文家族办公室押注的AI版图：从大模型到AI Agent》，多知； 《走近王慧文「家办」：24家公司、五大赛道、一个长期赌注》，家办新智点； 《王慧文放话：我先投3个亿》，投资界； 《AI投资人扎堆五道口》，投中网； 《阿里投完可灵，又投了爱诗30亿的C轮》，投中网； 《王慧文欲投资OpenClaw赛道，再发英雄帖：「需要融资的欢迎联系我」》，量子位； 《陈天桥砸十亿美元亲自下场用AI预测金融市场》，第一财经； 《周亚辉想做AI版Spotify：日活冲到1个亿，就不怕大厂"偷袭"》，腾讯科技； 《对话周亚辉：不和字节腾讯卷，要在海外做"AI版Spotify"》，网易科技。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"一条低俗视频，撕开了苏泊尔的账本，广告促销投入五年涨超 40%，苏泊尔为何换不来增长？ 苏泊尔个护电器旗舰店 的抖音账号，近日靠一批AI生成的短视频意外获得大量流量，却以最不体面的方式出圈。 视频的套路大同小异：女生在洗澡，一位大叔突然推门而入，笑呵呵地提议 帮你搓个澡 ；女生在如厕，保洁大叔径直闯入 进门作业 ，还配上一句台词 叔啥没见过 。 另一条稍显 正常 的版本里，两名男性身处卫生间，一名女性突然推门闯入，手里举着一台苏泊尔蒸汽清洁机，当场演示起清洁功能。 这些视频人物动作僵硬、画面违和又浮夸，抖音平台统一在视频下方标注了 疑似使用AI生成技术，请仔细甄别 的提示。但技术粗糙并未拦住流量。据媒体报道，舆情爆发时该账号粉丝量已超过百万。 同一时间，据报道，苏泊尔旗下另一个认证账号 苏泊尔英念 也在用类似的路数博眼球，大量启用外籍人物出镜，主打 让老外傻眼了 的同质化话术，被网友吐槽 脱离国内主流消费市场 。 舆论反馈迅速： 低俗博眼球 尴尬又冒犯 ，有用户直接在评论区追问 你家广告还能再low点吗？ 舆论持续发酵后，涉事账号迅速删除了几乎全部争议视频，主页只留下三条产品讲解置顶；在此之后，苏泊尔方面才对外作出回应。 有媒体联系店铺客服核实情况，对方确认这确实是苏泊尔官方授权的旗舰店，商品保真有保障；但被追问视频内容审核流程、剧本是否经过品牌总部审核时，客服的回答只有四个字：不太清楚。 8月5日，苏泊尔正式回应：涉事视频已在当天全部下架，公司已对视频物料审核流程进行全面复核。 此次事件反映出我们在授权店铺内容管理和发布审核机制上仍有疏漏 。相关负责人的表态中，没有致歉，也没有更多细节。 不太清楚 仍有疏漏 ，是苏泊尔对这起风波的定性。但风波的爆发并非偶然，根因埋在两处长期积累的结构性问题上，一是渠道体系中的信任错配，二是这家 炊具第一股 账本上正在恶化、却被高分红长期掩盖的经营隐患。 积蓄已久的信任错配 打开任意一个电商平台，搜索 苏泊尔 ，跳出来的往往不只是一家店。 旗舰店、专卖店、特卖店，按品类拆出来的厨具店、个护店、母婴店，还有一堆诸如 苏泊尔质佳电器 苏泊尔武百专卖店 这类另取名号、听着又不完全陌生的经营主体，粗略估算，全网挂着 苏泊尔 字样的店铺能有成百上千家。 普通消费者点进任何一家，看到 苏泊尔 三个字，第一反应大概率是 这就是官方 ，很少有人会去细究，自己面对的到底是总部直营、区域经销商，还是某个拿到授权就自立门户的代运营公司。 这套渠道格局并非无序生长所致，公司在年报中如此陈述： 对不同品类、不同渠道、不同客群，公司构建了完整的店铺矩阵，通过对店铺分层管理，形成良好的互联网渠道店铺生态。 逻辑在于，电商平台的算法按 店铺 分配流量权重。一个店铺卖得越杂、内容调性越分裂，算法就越难精准推流，所以品牌索性按品类、按客群把店铺拆细，让每一家店都长成一个更纯粹的流量单元。 支撑这套矩阵的是三层性质不同的经营主体：总部直营的官方旗舰店、拿到区域授权各自为战的经销商，以及负责内容和投放的第三方代运营公司。三者财务独立、各自核算，理论上出了问题也应各自担责。 问题恰恰出在 独立 上，苏泊尔官网的用户协议写得清清楚楚： 苏泊尔与苏泊尔授权经销商为独立的主体，苏泊尔不对因授权经销商过错对您所致的损害，承担法定责任以外的其他责任。 这句话划定的边界耐人寻味，按照《产品质量法》和《民法典》，产品缺陷造成人身财产损害时，生产者依然要承担连带责任，这部分责任是撇不掉的，品牌方对授权经销商的品牌使用、内容宣传也并非全无监督义务。但这份协议排除在 法定责任以外 的部分，即内容审核是否规范、客服态度、退换货流程等，恰恰是消费者日常最容易遇到、总部又最难被直接追责的地带。 同理，店铺的内容发布权和审核权，实际上分散在经销商、代运营公司手里，总部对这一环节到底有多少事前审核机制和责任分担，都是存疑的。 这次AI擦边视频事件，正是这个结构性薄弱点的一次集中体现。事件中的 苏泊尔个护电器旗舰店 ，被客服确认为官方授权旗舰店，商品保真；但被追问视频内容是否经过总部审核时，客服的回答是 不太清楚 。 一个挂着 官方 名头的店铺，日常内容运营到底归谁管、按什么标准审核，连店铺自己的客服都说不明白。到底是没有培训到位，还是没办法说出口，或是体系混乱导致的管理空白？这也是未被回应解答的部分。 这场风波的讨论很快从视频内容本身蔓延至产品与售后层面。评论区话题逐渐从对低俗尺度的批评，转向对苏泊尔产品的质疑，有网友留言称 早就不是国民品牌了 使用感特别差 几个品牌我个人最嫌弃的 售后体验一塌糊涂 。 据媒体报道及黑猫投诉平台公开信息，截至2026年8月，涉及苏泊尔的投诉已超过1万条，涵盖高压锅漏电、炒锅涂层脱落等多个品类；仅2025年一年，投诉量同比激增超过60%。 这是一家1994年从浙江玉环起家、2004年以 中国炊具行业首家上市公司 身份登陆深交所的公司， 有家就有苏泊尔 曾深入人心。如今它为何会走到这一步，答案要从业绩数据中寻找。 钱从哪来：一个先天脆弱的收入结构 翻开苏泊尔2025年财报，首先看到的是 增收不增利 ：全年营收227.72亿元，同比增长1.54%；归母净利润20.97亿元，同比下降6.58%，这是苏泊尔近五年来首次出现全年净利润负增长。 但真正值得深究的，是这个结果是怎么一步步走出来的。 苏泊尔的营收由两大板块构成： 内销卖自己的品牌，2025年收入153.34亿元，占比约67%；外销给实控人法国SEB集团代工，收入74.38亿元，占比约33% 。 两大板块从未同步增长，2024年外销收入同比大涨21.1%，内销却下滑1.2%；2025年则反之，内销增长2.74%，外销下滑0.85%。二者互为对冲，公司始终缺乏稳定的双增长引擎。 更麻烦的是，这两块业务的盈利能力天差地别：2025年内销毛利率28.59%，外销毛利率只有17.19%，相差超过11个百分点。 根因在于一纸战略合作协议。苏泊尔与SEB早年约定，将代工毛利润率锁定在偏低但稳定的水平（协议约定苏泊尔从SEB关联方获得的毛利润，相当于制造产品FOB转让价格的18%）。在这段关系里，苏泊尔更像是被规定了利润上限的乙方。 这并非 内销杀熟、外销让利 的道德问题，而是甲乙双方天然不对等的议价权问题。外销规模越大，越拉低整体盈利能力。据公开报道，苏泊尔外销业务中九成以上订单来自SEB集团及其关联方，客户高度集中；一旦SEB自身在欧美市场需求走弱，苏泊尔的外销订单几乎无从转移。2025年正是如此，关税政策变化与地缘政治扰动直接反映在订单量下滑上。 2025年的负增长看似突然，实则是早已开始的下行通道的最新一步。 2013年到2019年，苏泊尔归母净利润同比增速常年保持两位数，年均复合增长率约20%，是公司真正的黄金年代；2020年受疫情冲击，出现近十几年来罕见的负增长（-3.84%）；此后2021年到2023年勉强企稳，增速分别为+5.29%、+6.36%、+5.42%，稳定在5%上下的新平台。但这个5%本身，相对于此前动辄20%的增速已是断崖式下滑，只是当时仍维持着表面的稳定。2024年，新平台开始失守，增速降至+2.97%，逼近零增长；2025年，终于跌入负增长。 内销业务的失速更早，增速从2021年的两位数一路下滑，2024年即转为负增长。2025年的回暖，据行业分析，很大程度上要归功于 以旧换新 国补政策和抖音等新兴渠道的拉动，而非内生动能真正修复。 到了2025年三季报，颓势已经全面显现：前三季度归母净利润13.66亿元，同比下降4.66%，第三季度单季净利润更是同比大跌13.42%；加权净资产收益率、毛利率、净利率全线走弱。 2026年4月发布的年报最终显示，2025年全年归母净利润20.97亿元，同比下降6.58%，降幅较三季报累计的-4.66%又扩大近两个百分点。第四季度未能止住颓势，反而进一步恶化。 钱去哪了：它选择抽走未来 面对这条早已显现的下行曲线，苏泊尔作出了明确的选择。 苏泊尔的研发费用率长期停留在2%左右。2021年到2025年，研发投入几乎原地踏步：4.50亿、4.16亿、4.31亿、4.70亿、4.76亿元，五年累计仅增长不到6%，其中2022年还一度回落至4.16亿元。 横向对比同行，这个数字明显偏低： 九阳股份 2025年研发费用率3.7%， 小熊电器 约4.1%，都比苏泊尔高。 尽管 重营销轻研发 近年已成为小家电行业通病，九阳自身的研发费用2025年也同比下滑16.07%，小熊电器营销费用率17.5%、为研发投入的4.3倍，但即便在这一背景下，苏泊尔的研发投入强度仍是可比公司中最低的，费用率长期不足九阳、小熊的一半。 与研发投入的停滞形成鲜明对比的，是营销支出的持续攀升。同期广告、促销及赠品费从13.61亿元增至19.38亿元，五年累计增长超过42%，2025年营销支出已接近研发投入的四倍。 但投入并未换来对等增长，2025年销售费用同比增长10.41%，营收增速却只有1.54%，营销的边际效率明显递减。在 投入增长快于收入增长 的压力下，营销团队更倾向于寻找低成本、高曝光的内容捷径，这也是理解此次AI擦边视频事件的财务背景。 比营销费用更值得关注的，是苏泊尔的分红结构。 2025年苏泊尔拟每10股派现26.3元，合计派发20.96亿元，几乎等于把当年全部净利润分给股东。这已经是连续第三年分红比例维持在99%以上，近三年累计分红超过65亿元，A股上市以来累计分红已经超过178亿元。 分红本身并非坏事。它证明公司确实赚到了真实现金，而非账面上的纸面利润，也让股东获得实在回报，对普通投资者而言是利好。 但当分红放在这一具体情境下，其资本配置含义便值得审视。财务上公司并不缺钱：2025年经营现金流26.46亿元，资本开支仅2.01亿元，自由现金流约24.45亿元，足以覆盖20.96亿元的分红，账上还留有近20亿元货币资金，且无有息负债。 真正的问题不在分红是否可持续，而在公司把当期利润近乎全部用于股东回报，研发投入却长期停滞。在内销失速、外销高度依赖单一客户、业绩下滑的背景下，这种 重回报、轻投入 的取舍，尤其值得审慎评估。且按持股比例计算，这笔2025年度分红，SEB集团一家就拿走超过17亿元。 最后一个问题是，苏泊尔账上剩下的利润，含金量究竟如何。 2025年年中，公司应收账款出现明显的脉冲式攀升。半年报同比增幅高达21%，财报附注确认这一增幅 高于去年同期增幅 ，信用减值损失因此同比增加超过40%；三季度至年报期间，该数字逐步回落，但年末应收账款仍相当于全年归母净利润的131.61%。 换言之，未收回款项已相当于全年利润总额的一倍多。利润表上的数字与真正落袋的现金之间，始终存在一段值得审视的时间差。 回到引发舆论风暴的AI擦边视频，虽然没有直接证据能证明其与公司经营之间存在明确的因果链条，但这并非孤立的营销失误，而是增长压力传导到内容运营端的必然结果。 内销失速、净利下滑，压给营销团队的却是更高的增长预期与更紧的预算，寻找低成本、高曝光的捷径几乎成为唯一选择。AI批量生成擦边内容，只是这条捷径里被选中的一种。 当一家公司不再靠产品建立壁垒、只能靠营销抢流量，内容底线的失守，往往只是时间问题。 （本文首发钛媒体APP，作者 | 钛客观消费，编辑 | 林深） 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 听筒Tech，钛媒体经授权发布） 文 | 听筒Tech 县城里的消费生态，每年都在大变样。 今年暑假，回了一次县城小镇老家，照例去了最热闹的那条商业街。 一年没回来，街景又变了。去年暑假还排着长队的那家 国潮汉堡 的招牌，不知什么时候换成了 连锁量贩小吃 ；前年新开的 临期商品超市 ，如今贴着 整店转让 的告示，玻璃窗里堆着积灰的货架。 于这一现状，我并不好奇，甚至司空见惯。大概率明年再回来，不少加盟商的门头，可能就又变了。 这不是我一个人的主观感受。2025年，县域社会消费品零售总额占全国比重已升至38.7%，乡村市场零售额增速连续三年快于城镇。 麦肯锡预测，到2030年，中国超过66%的个人消费增量将来自三线以下城市及县乡市场。巨大的蛋糕吸引着全国各地的连锁品牌，尤其是餐饮、零食、茶饮这些标准化程度高、复制速度快的品类，像候鸟一样年复一年地扑向县城。 但遗憾的是，扑进来的多，活下来的少。 在县城生活的人这样坦言， 别看那些加盟品牌，在全国得名气大，但在本地就是卖不好，基本上很难撑过一两个合同周期。 事实上，能在县城多年屹立不倒的，仍旧是本地口口相传的那些街头小店，也有少数勉强能留下的加盟品牌，他们最终也褪去了 总部的光环 ，变成 我们县那家店 的本土存在。 小镇的商业街， 一年一换 小镇核心商圈的步行街，店铺频繁更换门头已是常态，如果你在任何一个普通县城住上三年，就会特别熟悉这种节奏。 前几年，走在老家街头路上，街边冒出的，有两家装修统一、招牌亮眼的 中式汉堡 店，主打手擀现烤、国潮包装。街坊邻里说， 开业时请锣鼓队、做买一送一活动，排队排得老长。 但没过多久，这些店的门头开始变暗，两家中式汉堡店都换了招牌，一家变成了 炸鸡汉堡 ，一家变成了 零食集合店 。 再后来，上述 炸鸡汉堡 原址又变成了某款本地畅销的早餐小吃；而隔壁的 零食集合店 ，也变成了某社区烘焙工坊，并开始新一轮开业促销。 小镇青年小峰解释， 市场流行什么就做什么，谁不想赚钱？ 小峰在县城开店多年。最早，母婴行业在县城大盛，他开过婴童服装和用品店；后来，茶饮、零食等消费品牌火了，小峰也捣鼓着开加盟店。 时至今日，小峰辗转经营了一家本地茶叶店， 这次干的时间久点，生意凑合过得去。 小峰坦言，母婴店铺不赚钱，是因为， 我开了头一家，刚开始生意还不错。但没过两个月，街上就冒出来两家几乎一模一样的店。本来镇上就没多少人，大家都来瓜分，很快，店里的东西就卖不出去了。 至于那些市场流行的新消费品类，小峰坦言， 更是坑。 尽管在一些地方，茶饮、炸鸡等品牌卖得火热，但据小峰了解，自己所在的小镇市场容量确实非常有限， 15块钱一份炸鸡，只有几两。除了过年过节，年轻人从城里返流回来消费，日常镇上人根本不买。 一位做商铺租赁的老吴说，他现在跟租客签合同，最长只签两年。 不是我不想签长，是这些加盟店根本撑不过两年。去年有个小伙子贷款开了家网红炸鸡，半年不到就转让了，连装修都没回本。 之前，还有来个做新中式茶饮的，我劝他谨慎，他说总部承诺八个月回本。结果呢？他的铺子很快又挂了招租。 据老吴回忆，这条仅几百米长的商业街，今年上半年至少有3家店铺换了租户，其中多数是不同类型的食品加盟店。 尤其让老吴记忆深刻的是，一连锁品牌奶茶店，走下沉城市 ，单杯8元左右。刚开始，有好奇尝鲜的人去买，但那种甜腻的口味，目标群体只能是学生或者年轻人，而不是在本地具有消费力的中年男性和女性。 不到半年，奶茶店的生意就不好了，店主为了救店，做过不少促销，还开了直播，直播奶茶制作过程和小镇街景，但无济于事。现在，这家奶茶店又变身为一家本地小吃店。 这或许不是一个小镇的现象。 据第三方商业监测机构的数据显示，2024-2025年间，下沉市场餐饮门店的年度关店率接近25%，其中加盟类品牌门店的关店率更高，部分品类甚至超过35%。 NCBD数据还显示，在统计的81个餐饮细分品类中，闭店率排名前四的品类均超过了31%。极海品牌也监测，2026年7月，新开门店中高达25%在半年内便关门。 留在县城的，是什么？ 当然，也有在小镇活下来的品牌。 但仔细观察会发现，这些活下来的品牌，很多已经不是当初开店时的模样。 在县城，这些品牌最常见的一种存活形态，就是 选择性执行 标准。 以街边一家主卖西式快餐的餐厅为例，它在小镇已经存活多年，且门店社交空间较大，很多年轻的父母喜欢带孩子来吃西餐，吃完之后有的孩子还会留在店里继续写作业，且通常没有店员来驱赶。 它类似改良本的 小镇必胜客 ，但比必胜客单价低得多，且品类除了披萨、炸鸡、薯条之外，还有本地人喜欢的加了甜辣酱的鸡腿堡。 实际上，这家西式快餐，也是连锁门店。进入本地后，服务流程不那么标准化，店员和顾客用方言聊着天。 据店员透露，总部督导偶尔也会来一次，但并不会对标准化提出严格要求。这种门店，实际上已经变成了本地连锁品牌。 另一种更普遍的存活方式，是彻底 山寨化 。 这种现象更有趣，全国性品牌在县城开不起来，但它的 模仿者 却活得很滋润。 做餐饮生意的邹老板曾告诉我，他观察过那些倒闭的加盟店，发现设备、装修、配方其实没什么技术含量。 比如那个什么手擀汉堡，我自己研究了两天就能做出来，口感差不了太多。 于是，当某个全国性品牌在县城倒下后，往往会有本地老板接手铺面，将原来的设备稍加改造，挂上一个听起来差不多的名字，比如 XX堡 、 XX乐 、 XX味 ，继续经营。 邹老板表示，模仿某网红炸鸡品牌，他做了一家 巷口炸鸡 的店铺，就吃到了红利， 成本更低，定价更灵活，反而能靠熟人经济和低价策略活下去。过年时候，有返乡人员问我，是不是城里的连锁品牌。 这些 野生小镇品牌 ，没有总部抽成，没有强制供货，老板自己就是厨师或采购，成本结构完全不同。 而在县城，消费者对品牌的忠诚度远低于价格和便利性，只要味道不差、价格实惠，没人纠结你是不是正版。 当然，小镇还有自己特有的老字号，他们根植并扎根于本地，可以说是本地人离不开的生活土壤。 在小镇商业街，很多人就算闭眼，闻着味道都能精准找到那家一直开的小吃店。 诸如，老家本地人早餐热衷热干面，各种口味、干的湿的、加麻酱或不加麻酱的各种版本热干面，都大受当地人喜爱。街角的拐角，门头上挂着 XX热干面 ，铺面不大，也就二十来平，每到早晚，门口都排着十几号人。 本地人还喜饲养鹅，喜欢这种禽类加麻加辣的各种做法。街口经营 小陈鹅块 的小陈，现在已经变成了 老陈 ，生意依然火爆，各种肉制品不到中午就售罄。 事实上，街上也有别处卖老陈店铺同样吃食的小店，但生意和客户忠诚度都不如老陈，主要原因在于他的配方是祖辈传下来的，肉质处理的不柴也不腥，辣味和咸度也最正宗。 用老陈的话说，干了一辈子，不仅培养女儿读了研，自己还成了 陈百万 。 事实上，老陈这样的本地小店，才是小镇更多的基本盘，品类不仅包括特色餐饮，还有点心、零食等等。 消费下沉的AB面 当然，仍需要专门提及的是，还有一些时下热度不减的新消费品牌，他们凭借供应链和成本把控，以及本土化的运营，确实强势进入了县城。 不过，大多数加盟品牌逃离县城，恰恰在于它们始终没能跨过这道门槛。 如一杯奶茶卖15元，而隔壁的本地小吃店卖5元一碗的冰粉，看起来更解暑、更实在，小镇消费者毫不犹豫会选后者。 除了性价比，很多品牌在县城成本与收益的倒挂，也是难逾越的壁垒。 据小峰透露，加盟一个标准化食品品牌，前期投入少则二三十万元，多则五六十万元甚至更高。 加盟费、保证金、装修费、设备费、首批物料费，再加上总部强制要求的统一收银系统、监控设备、品牌VI物料，每一项都是实打实的支出。 但县城的客单价和翻台率远不及一二线城市。有行业调研显示，县城加盟类餐饮门店的平均回本周期已从2022年的12 18个月，拉长到如今的24 30个月，部分品类甚至超过三年。 加盟合同通常只签三到五年，这意味着很多加盟商还没收回成本，就要面临续约或搬迁。 小峰坦言，这也是他此前加盟店铺倒闭的主要原因。 更重要的是，很多品牌，总部与加盟商产生利益错位。 此前，就有不少商家坦言，绝大多数快速扩张的连锁品牌，其核心盈利模式并非门店的经营利润，而是加盟费、保证金、供应链差价和装修回扣。 总部的目标是尽可能多地开店，用门店数量撑高估值，吸引资本，甚至谋求上市。至于单店能否盈利，在总部的财务报表里，有的通常会被排在很后面。 这也意味着，当县城市场饱和、单店营收下滑时，总部不会停止拓店，反而可能为了完成年度开店指标，在更差的点位继续放加盟。 如此，加盟商成了整个链条中承担最大风险，却分享最少收益的一环。 种种原因之下，县城消费市场发生深刻的变化。 商务部研究院的一份报告就指出，下沉市场的消费需求从 有就行 转向 好才行 ，从 跟风城市 转向 本地特色 。但满足这种需求的，未必是那些高举高打的全国性连锁品牌。 相反，正是县城这种高淘汰率，倒逼出了真正的本地商业智慧。 那些最终站稳脚跟的门店，几乎没有一家是靠标准化手册活下来的，而是靠对本地口味的理解、对熟人社交的运用，以及对成本结构、供应链的极致把控。 尽管只有几百米，但也折射了消费在下沉市场的变迁。所以，每年回县城，我都会刻意走一遍那条商业街。 门头在变，老板在变，业态在变，小镇的商业街，它不迷信任何品牌的光环，只信奉朴素的生存法则。那就是，赚钱，就留下；不赚钱，就换下一个门头。 或许，县城的生意就是这样，外来的和尚难念经，念得下去的，最后都成了 自己人 。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 半呆君，钛媒体经授权发布） 文 | 半呆君 先把丑话放前面：AI大概率不是被电饿死的，是被电 气 死的。 饿 是电不够，全世界的电网都在排队解决； 气 是电不好，电压抖一抖、凹下去一截，训练就断了 这笔账，算力成本表里没有这一栏。这篇文章，就说清楚 气 从哪来、谁在填坑。 大家都在算AI吃多少电，没人算电干不干净 AI要被电饿死了。 这句话我听了两年，从行业饭局听到券商研报。它没毛病 可我今天想写的，是没人算的那笔账。 饿 到什么程度？IEA测算，2026年全球AI数据中心用电量将达945TWh（2026-08媒体引用）。美国弗吉尼亚州，新建数据中心排队等并网，一等就是3到5年（2026年行业调研）。国内智算规模冲到78万PFLOPS（华金证券，2026-01），电力变压器交付周期拉到12到18个月（华尔街见闻2026-05产业访谈）。变压器都造不过来，这还不是缺电？ 是缺电。但缺电是 量 的问题。量的问题好办：花钱、排队、等政策，全球电网都在给AI加班。真正没人算的，是 质 电干不干净。你插上电，电压从来不是一条直线，它一直在抖。抖得狠了，电压会突然凹下去一截，持续10毫秒到2秒，再自己弹回来 这就是电压暂降。你这边灯都没闪，机房里的算力设备已经错乱了。 跟停电比，电压波动是另一个世界。停电是分钟级以上，上了统计：供电可靠性指标 RS-1、系统平均停电持续时间指标 SAIDI 盯着，新闻天天播。电压暂降不构成停电，不进任何统计，UPS兜底一响就翻篇 没人向你道歉，也没人给你记账。亚洲电能质量联盟2015年对200个典型用户的监测显示：电压不稳占全部电能质量事件的89.2%，工业用户年均遭遇20.5次。一年20多次，每次都静悄悄。 所有人都在算AI吃多少电，没人算电干不干净。量的问题，全世界排队解决；质的问题，连算力成本表里都找不到这一栏。而这一栏，可能是先压垮算力的那根稻草。 0.01秒杀不死AI， 电脏 天天在杀 断电0.01秒，烧掉几十万 经济观察报2026年8月4日的热搜，干算力这行的都刷到过。评论区一片心梗表情：机房跳一下闸，一月利润没了。 但先把账算清楚。0.01秒，也就是10毫秒，通常根本到不了服务器。2026年的技术资料写得很明白：在线式双转换UPS切换0毫秒，供电不中断；就算UPS慢半拍，服务器电源还有 保持时间 兜底 Intel ATX12V标准要求 16毫秒，企业级 CRPS（通用冗余电源）电源 20毫秒。10毫秒的抖动，电源撑一下就过去了。 0.01秒烧几十万 ，是把最坏情形当成了典型：没UPS、没checkpoint（检查点存档）、恢复还慢，全套buff叠满才有这个价。 真正的损失公式，跟时长没关系，只有两个变量：checkpoint间隔，乘以集群每小时成本。生产环境里checkpoint每15到60分钟做一次（MinIO工程指南是这么写的）；按GMI Cloud 2026年租价，每卡每小时2到3.9美元，万卡H100集群每小时成本约15到28万人民币（按汇率约7.2折算）。所以万卡集群断电一次，上限场景 整小时白算、恢复又慢 也就15到28万；按同租价同汇率折算，1.6万卡集群停1小时，下限约23万、上限约45万。单次看肉疼，但不致命。 致命的是级联。checkpoint写到一半断电，文件损坏，回退好几个周期；浪涌还能带走硬件；再撞上合同的违约金条款。2025年6月有个32节点集群的真实案例：26小时算力损失约18万，2块GPU损坏约15万，项目延期违约金超150万 加起来超200万。单次断电的账，是级联帮忙放大算出来的。 反直觉的是，头部玩家早把这当常态了。Meta 2024年训练LLaMA-3的实录：1.6万张H100，54天里中断466次，其中419次非预期，平均每3小时一次，单次恢复目标控制在10分钟以内。人家不是不断电，是默认断电会发生，把恢复练成了肌肉记忆。 最讽刺的对比在隔壁：半导体晶圆厂怕晃电，有 SEMI F47（半导体设备电压暂降抗扰度）标准 设备必须扛住0.5个周期（约8到10毫秒）的电压暂降不跳机。数据中心呢？没有任何对等标准。晶圆怕晃电有标准，算力怕晃电没标准 0.01秒杀不死AI，但 电脏 天天在杀，只是没人算过这笔账。 电 气 死AI的，可能就是AI自己 UPS早就是标配了。 你要是管过数据中心，一定听过这句话。这个反驳，我认。在线式双转换UPS切换0ms，市电侧普通的电压暂降，它确实扛得住。市电侧那种常见的几十毫秒暂降，对它来说基本是挠痒痒。这条反例成立，先认下。 但问题，恰恰出在UPS身上。 先说机柜里的瞬态。GPU集群的负载能在毫秒级从20%跃迁到90%（2026年产业技术资料），DC母线掉压发生在UPS输出之后 UPS物理上够不着。最先用脚投票的，是英伟达自己：GB300 NVL72电源架集成能量存储，每GPU 65焦耳、峰值电网需求降低约30%（NVIDIA官方博客，2025-07-28，官方说法是削峰降并网压力，未必直指暂降）；再早的GB200已内置超级电容。无论出发点是削峰还是扛暂降，结果都指向一处 能量补在了 UPS 输出之后的机柜侧，UPS 的后段保护被绕开了。产业链用脚投票：UPS 在毫秒级脉冲面前不够用。 再看UPS自己。2016年，AWS悉尼，一次超长电压暂降直接打穿动态旋转式 UPS（DRUPS），可用区宕机。2025年3月，Google Cloud us-east5-c，市电失电后电压骤升持续近1分钟，UPS级联失效，宕机约6小时。 有UPS也宕机 ，实锤。 最狠的在电网这一层。2024年7月10日，北弗吉尼亚：一条230kV线路的避雷器故障，砸出6次电压凹陷，全部落在 ANSI C84.1（美国供电电压容差标准） 10% 正常带内 按书本，电网没违规。 但约60个数据中心的UPS，按各自固件规则集体切到电池和柴发，82秒内约1.5GW负载从PJM电网消失（另一口径为3.1GW），频率飙升，电网紧急切除约15亿瓦发电。最诡异的是，每一台UPS都在尽忠职守，可60台尽忠职守凑在一起，反而把电网逼到了悬崖边。2025年2月，约40家数据中心同步脱网，PJM频率冲到60.047Hz，NERC成立大型负荷工作组，FERC启动专项调查（南方能源观察，2026-03-24）。 所以，答案得反过来：UPS不是答案，UPS是问题的一部分。AI的毫秒级功率脉冲，在电 气 自己的电源之外，还电 气 了整个电网。 这还没完。GPU开关电源的谐波畸变率THD>5%（工程实测数据），大容量功率因数校正电容（PFC）与 UPS 电容级在特定频率谐振，变压器过热、继电保护误动作。国内行业统计显示，2025年约32%的数据中心非计划宕机与晃电相关。 受害者与施害者，原来是一体的：算力越大，脉冲越猛，电能质量问题越严重。这不是临时故障，是结构性矛盾。 再稳的电网，也保不住毫秒级的 气 先泼盆冷水：中国电网，确实比美国稳。国家能源局2025年3月发布，2024年全国用户平均停电6.71小时/户、供电可靠率99.924%；美国平均停电11小时，创十年新高（EIA，2025年12月），中国不到人家六成。2025年上半年，供电可靠率99.948%、户均停电2.25小时；北京上海城区户均停电不足1小时，2025全年没拉闸限电（《中国供电发展报告（2026）》）。 但 停电少 推不出 暂降少 。中国电网的账本里，压根没有 毫秒级 这一栏 RS-1、SAIDI算停电时间，颗粒度到小时、分钟；而电压暂降 10毫秒到2秒间跌一跤又爬起来，根本不进统计。谁要是觉得 中国的电没问题 ，同样被表象骗了。 官方其实早看见了。2026年4月16日，发改委、国家能源局印发《全面提升供电质量服务新质生产力发展专项行动方案（2026-2028）》，14项任务、33项举措，点名 算力设施 。能源局市场监管司司长郝瑞锋直言：2025年上海、海南等地出现电压暂降等供电质量问题，影响了企业生产经营。南方电网还梳理出芯片制造、生物医药等21个敏感行业清单 不是电网不行，是有些客户的命门，电网保不住。 制造业早就交过学费。广州粤芯半导体，2019年投产之初每年因电压暂降损失事件10起以上、年均损失数百万元（广州市政府官网）。更狠的是，广州2023年综合电压合格率99.9998%；可短短10毫秒的暂降，就可能让企业损失近百万元，广州供电局还牵头制定中国首个电压暂降领域的IEC国际标准。2026年6月，深圳对TCL华星光电一次60毫秒暂降主动预警、上门处置 预警，不是善后。 更别提西部。乌兰察布零碳智算基地2026年6月部署高压静止无功发生器（SVG）毫秒级动态补偿；内蒙古某AI训练集群满负荷调试期，谐波让备用柴油发电机切不进去（2025年12月供应商案例）。 绿电波动 遇上 算力脉冲负载 ，是中国特有的风险源。 还有一层，跟电网稳不稳无关：单机柜功率从4-6千瓦跳到40-120千瓦（长城证券2025年4月），机柜内配电谐波、UPS-高压直流（HVDC）切换瞬态，都是智算自己制造的 气 。 所以中国的问题不是 电网老化 ，是 电网够稳，但算力太 气 。再稳的电网，也保不住毫秒级的电压暂降；而这口气，恰恰落在最贵的设备上。 谁在填 气 的坑 先亮口径，免得被 边角料 噎住：数据中心是增速最快的细分，但单看 AIDC 电能质量设备，市场确实小。民生证券（2025-02-23）：全球数据中心电能质量设备2024/25/26年48/60/76亿元、CAGR约26%。长城证券（2025-04-01）：全行业电能质量治理2026年全球3319亿元、中国635亿元。它也是AIDC供电链条里最早兑现、毛利率最高、格局最集中的一环，低压第一梯队内资主导：盛弘、艾临科、台达、英博。 谁在填哪个 气 的坑？从芯片往外走：GPU留给电源的窗口只有几毫秒，UPS切换十几毫秒，柴发以分钟计 国金证券（2026）把这空档叫 最昂贵的1毫秒 。 板卡级、母线级的1-50毫秒瞬态靠超级电容（锂离子电容 LIC） 英伟达GB300已列为标配，单柜数百颗；光大证券（2026-07-23）：AIDC超级电容市场2030年约255亿元，对应江海股份、今朝时代、合众汇能。再往外一层，机柜级秒级到120秒的桥接交给电池备份单元（BBU），微秒级接管 蔚蓝锂芯。 机房级分钟级备电是UPS/高压直流（HVDC） 科华数据、科士达、中恒电气，一句话带过；国投证券研报：HVDC市场2025年32亿、2030年728亿元（CAGR约86%）。再往外是进线级：动态电压恢复器（DVR）补暂降，静止无功发生器（SVG）/有源滤波器（APF）治谐波，盛弘、爱科赛博、新风光在这层。最外层是电网级制度 穿越规范、储能协同，NERC/FERC在查，国内有专项行动。这一层层填下去，每一层都是生意，每一层也都有各自的边界。 标的得分层看。已兑现的是盛弘股份：电能质量业务2025上半年收入2.8亿元（+11.42%）、毛利率58.66%、占总营收约20.5%（2025年报口径），AIDC低压电能质量设备第一梯队，第二曲线高压直流（HVDC）/固态变压器（SST）。 警示样本是爱科赛博、新风光。爱科赛博的电能质量控制设备2024年收入1.59亿元（-4.53%）、毛利率26.54%、当年归母净利-47%、2025Q1亏损（中航证券2025-05研报，未与年报一级披露交叉，读者自核）；新风光电能质量类产品占2025年营收47.17%（约9.5亿元），2025年归母净利-47%，电网侧SVG需求下滑（2026-04媒体报道，口径同，读者自核）。 小盘细分是灿能电力（北交所），主业是电能质量在线监测，2025年营收1.27亿元（+8.95%）、净利2513万元（+2.74%）。思源、四方、安科瑞三家各自占比均不足 10%，非主线。 类比一句。半导体行业对 空气洁净度 的执念，催生了超净间产业链；数据中心对 电的洁净度 的执念，正在催生电能质量产业链 洁净度是看不见的制造业标准，电能质量是看不见的算力标准。 爱科赛博、新风光的教训只有一句：概念不兑现，故事就只是故事。盘子确实小（76亿元），但 小而美 有三板斧：高增速（CAGR 26%） 高毛利（以已兑现的盛弘一家58.66%为锚，并非板块均值） 格局集中（内资主导，第一梯队盛弘/台达/英博）。同一板块内部分化明显 头部兑现、尾部亏钱，它小，但先兑现、最赚钱的那部分格局最好 像维生素，不是主菜，但是刚需。 回到开头那句话：AI大概率等不到饿死那天 先被 气 死了。 饿的问题，全世界在排队解决 电网在扩建，燃机在到货，政策在松绑。气的问题，连个标准都没有：晶圆怕晃电有SEMI F47，算力怕晃电，只能靠英伟达往机柜里塞电容自救。 更麻烦的是，这个矛盾是结构性的：算力越大，脉冲越猛，受害者和施害者是一体的 不会因为电网多建几条线就消失。 你的算力账单，迟早要为这一栏买单。至于谁在填坑：市场小（76亿），但先兑现、高毛利、格局集中，像维生素。爱科赛博和新风光用业绩证明了一件事：概念不兑现，故事就只是故事。 缺电是明天的故事，电脏是今天的故事。今天的故事，才刚开头。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 雷达财经，钛媒体经授权发布） 文 | 雷达财经，作者 | 周慧，编辑 | 孟帅 勇闯男厕 、 女生洗澡，大叔帮搓背 头顶 中国锅王 光环的苏泊尔，近日卷入低俗AI营销风波。 据悉，上述引人不适的广告视频由苏泊尔官方认证账号 苏泊尔个护电器旗舰店 所发。视频发布后，不少网友批评其将私密场景当作营销素材，缺乏基本尊重。 随着舆论不断发酵，8月5日，苏泊尔方面对此回应称，公司发现相关问题后，已于当天将涉事视频全部下架，并对视频物料审核流程进行全面复核。此外，公司已进一步强化了授权店铺的内容管理与审核机制。 舆论争议之外，苏泊尔于近期交出了一份 营利双降 的半年度业绩快报。经初步核算，公司上半年实现营收114.1亿元，同比下降0.59%；录得归母净利润8.68亿元，较上年同期下降7.7%。 值得一提的是，近年来，苏泊尔的销售费用持续增长。2025年，公司销售费用高达24.09亿元，同比增长10.41%。今年第一季度，公司销售费用进一步攀升至6.46亿元，约占当季总营收的10.98%。 相比之下，苏泊尔去年的研发费用约4.76亿元，仅同比增长1.33%。同期，公司的研发费用率为2.09%，低于小熊电器、九阳股份、爱仕达等同行。 截至8月7日收盘，苏泊尔股价报41.11元/股，总市值约328.82亿元。 中国锅王 卷入低俗营销风波 此番将苏泊尔推至舆论风口浪尖的 罪魁祸首 ，是一系列低俗的AI营销广告。 其中一则涉事AI视频显示，一名女性突然闯入两名男性所在的卫生间，并使用苏泊尔品牌的蒸汽清洁机进行清洁演示。 雷达财经注意到，该视频由苏泊尔官方认证账号 苏泊尔个护电器旗舰店 所发。 除了 勇闯男厕 外，该账号还发布了 女生正在洗澡，搓澡大叔进来搓澡 女生正在上厕所，保洁大叔进来打扫卫生 等类似剧情的视频，且标题中还带有 叔啥没见过 等字眼。 对于此类广告，不少网友纷纷表示反感，直言其把私密场景拿来当营销素材，完全缺乏基本的尊重， 既尴尬又不适 。 有观点认为，这类低俗AI短视频，表面上看似是AI内容生成失控，背后实则是品牌在流量焦虑之下对营销底线的主动试探。 随着舆论持续发酵，8月5日，苏泊尔就相关争议视频回应财闻称，公司发现相关问题后，已于当天将涉事视频全部下架，并对视频物料审核流程进行了全面复核。 苏泊尔相关负责人表示， 此次事件反映出我们在授权店铺内容管理和发布审核机制上仍有疏漏 ，目前公司已进一步强化授权店铺的内容管理与审核机制。 天眼查信息显示，浙江苏泊尔股份有限公司（简称 苏泊尔 ）成立于1998年，经营范围包括厨房用具、不锈钢制品、日用五金、小型家电及炊具的制造、销售、技术开发等。 2004年，苏泊尔成功在深交所挂牌上市，成为国内炊具行业的首家上市公司。经过多年的发展，苏泊尔在其所处的细分行业已占据龙头地位。 奥维云网（AVC）监测数据显示，2025年苏泊尔炊具市场份额继续保持线上和线下第一，并且在主流电商平台均为第一。 在厨房小家电领域，苏泊尔的线上、线下市场份额也均位居行业第一，尤其凭借线下广泛的渠道网络和敏捷的市场反应，持续拉大与第二名的差距。 上半年营收净利双降，苏泊尔面临业绩焦虑 尽管从市场份额来看，苏泊尔仍稳坐 中国锅王 的宝座，但在业绩层面，苏泊尔近期却陷入了营收、净利双降的尴尬局面。 7月27日，苏泊尔披露2026年半年度业绩快报，经初步核算，今年上半年，公司实现营业收入114.1亿元，较上年同期下降0.59%。 分地区来看，尽管国内市场环境趋于复杂，消费者愈加理性，但苏泊尔凭借持续创新及强大的渠道竞争优势，内销业务营收较同期略有增长，且核心品类的线上、线下市场占有率同比亦有小幅提升，继续保持着行业领先优势。 不过，在外销业务方面，由于公司主要外销客户的订单较同期略有减少，营业收入较同期有所下降，因此拉低了苏泊尔上半年的整体营收。 事实上，早在去年，苏泊尔的外销业务便已显现出下滑的颓势。财报显示，2025年，苏泊尔外销贡献营收74.38亿元，同比减少0.85%。 年报显示，苏泊尔生产的炊具及电器产品，主要通过控股股东法国SEB集团销往日本、欧美、东南亚等全球80多个国家和地区。 据苏泊尔介绍，法国SEB集团是一家拥有160多年历史的炊具和小家电全球领先企业，苏泊尔与SEB集团的战略合作开始于2006年。 苏泊尔表示，两家企业强强联合，每年为苏泊尔带来稳定的出口订单，持续提升公司的整体销售规模与制造能力。同时，公司在生产、研发、信息化、管理等诸多领域与SEB集团加强合作，为企业持续发展提供全面的助力。 财报显示，2025年，苏泊尔来自SEB S.A.及其附属公司的销售额为68.1亿元，占其年度销售总额的29.91%，与2024年70.46亿元的销售额相比减少3.34%。 在4月27日的投资者关系活动中，苏泊尔管理层透露， 公司与控股股东2026年全年的关联交易预计总金额为73.6亿元。公司现阶段将继续按照该指引执行，努力达成全年关联交易目标。 同时，苏泊尔还表示，公司外贸部门也在积极开拓新的外贸客户，以期获得更多的海外市场订单。 利润方面，今年上半年，苏泊尔录得利润总额11.01亿元，较上年同期下降6.05%；实现归母净利润8.68亿元，较上年同期下降7.7%。 苏泊尔在业绩快报中解释称，公司利润下跌，主要因出口业务及原材料成本上升的综合影响，同时货币资金整体收益因利率走低而有所下降。 在7月24日的电话会议上，苏泊尔还表示，受地缘冲突影响，铝、不锈钢及塑料等大宗原材料上半年累计显著上涨，三、四季度原材料成本压力预计将持续存在。 对此，苏泊尔透露，公司正通过外部套保与内部成本精益项目等措施来降低原材料价格上涨的不利影响。 不过，得益于采取了积极的降本增效措施，苏泊尔上半年的综合毛利率较同期略有提升。 销售费用上升侵吞利润，研发费率偏低遭质疑 雷达财经注意到，持续增长的销售费用，也在一定程度上侵蚀着苏泊尔的利润空间。 同花顺iFinD数据显示，2024年，苏泊尔的销售费用为21.82亿元，较2023年的20.8亿元增长4.93%；到了2025年，公司的销售费用进一步跃升至24.09亿元，同比增长10.41%。 今年第一季度，苏泊尔的单季销售费用高达6.46亿元，同比增长11.17%，占当季总营收的10.98%。 而在半年度业绩快报中，苏泊尔也明确提及，由于国内市场竞争加剧，为支持和实现内销营业规模的持续增长，公司投入了与销售增长相匹配的营销资源，导致本期销售费用同比小幅上升。 值得一提的是，在2025年年报中，苏泊尔曾提及，为提升营销效率，公司正逐步推动AI在图文、短视频和直播领域的测试应用，而这也为公司近期营销 翻车 埋下了伏笔。 尽管苏泊尔称其在研发创新上继续加大投入，但相比于销售费用的快速增长，苏泊尔在研发上的投入则 相形见绌 。 2025年，苏泊尔的研发费用为4.76亿元，同比仅增长1.33%，占全年营收的比重约为2.09%。今年第一季度，苏泊尔的研发费用更是同比下降5.32%至0.97亿元。 横向对比来看，2025年，小熊电器、九阳股份、爱仕达等竞争对手的研发费用分别为2.12亿元、3.03亿元、1.61亿元。 虽然前述同行的研发费用在规模上不及苏泊尔，但它们去年的研发费用率分别为4.05%、3.69%、6%，均高于苏泊尔的2.09%，部分投资者担忧这会损害公司的长期竞争优势。 对此，苏泊尔在4月9日的投资者关系活动中回应称，公司一直以来将产品创新与品质作为根本战略，从内销的长期稳定发展中可见，创新研发已构成公司的长期竞争优势。 苏泊尔表示， 在持续投入研发的同时，我们也非常重视效率与成功率，2025年研发费用比上年增长626万，当年取得各项专利近2000项，较上年增加近300项，其中发明专利增加37项。 苏泊尔还补充称， 费率方面，规模效应与内外销收入结构也会造成一定影响。 有关苏泊尔的后续发展，雷达财经将持续关注。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 具身志，钛媒体经授权发布） 文 | 具身志，作者 | 越十三 8月6日，中国人形机器人明星公司，宇树正式确定了发行价，每股150.80元，对应发行后估值约610亿元。 610亿是多少钱？把它换成机器人，如果按宇树R1的售价2.99万元来算，大概要卖超过200万台。 当然，市值不等于营收，更不等于订单金额，市值代表的是一家公司未来持续赚钱的能力。 换成资本市场的逻辑，就是这家公司未来到底能赚多少钱？ 2025年，宇树卖出约2.8万台机器人，已经算行业里很能打的成绩。 而现在，估值610亿元，也就说市场其实是按 更大赚钱能力 在给宇树定价。 一边是 已经卖出去的2.8万台 ，一边是 市场提前给的610亿预期 。 这中间差的，不是一个数字，而是一个问题： 要撑起610亿元估值（上市后可能更高），宇树到底要卖多少台机器人？ 以及，这些机器人准备卖给谁？ 610亿元，大概对应10万台级别 先看一下宇树现在的基本盘。 2025年，宇树收入16.99亿元，扣非归母净利润5.91亿元，其中人形机器人收入8.68亿元，超过四足机器人。 销量方面，人形机器人共卖出5215台，四足机器人是23037台，2025年总共销售2.8万台。 放在机器人行业，宇树已经不是 做出来看看 的阶段，而是能卖、还能赚一点钱的阶段。 但610亿元的估值对应的，显然是另一种期待。 简单换算一下，610亿元对应的是约103倍市盈率（总市值 年度净利润）。 随着更多机器人公司成长起来，市场不再按照稀缺的具身智能公司给宇树估值，市盈率逐渐回到30至50倍（目前机器人行业市盈率约38倍）。 按照50倍市盈率算的话，需要大约12.2亿元年净利润。 按照30倍计算的话，需要大约20.3亿元。 假设净利润率长期维持在20%左右，那对应的营收要60亿到100亿元左右。 按照2025年宇树产品结构粗略算一下，60亿到100亿的营收，大概是每年10万台到17万台机器人。 也就是说，宇树如果要撑住现在这个610亿的估值，市场默认宇树未来可以从 年卖2.8万台 ，走向 年卖超过10万台 。 10万台，都可以卖给谁呢？ 宇树已经是目前全球最会卖机器人的公司之一了。 2024年，宇树一共卖了7548台机器人（412台人形+7136台四足），到了2025年，销量增加到2.8万台。 销量增加的背后，其实是宇树通过降价换来的。以人形为例，24年一台26万元，25年降到16万元。 2026年，宇树推出了R1 Air，更是直接把价格打到2.99万元。 现在宇树的销量要从2.8万台来到10万台以上，这并不是轻轻松松就能办到的。 也许，从需求出发可能会更有帮助。 我们先拆一下宇树现有的客户结构。 2025年前三季度，宇树人形机器人收入中，科研教育占73.60%，商业消费占17.39%，行业应用只有9.01%。 再往下细看，行业应用中企业导览占比50%到70%，而真正进入 生产场景 （比如工厂、巡检），可能还不到5%。 换句话说，现在买宇树机器人的人，大多数不是 用它干活 ，而是 用它做研究、做展示、做尝鲜 。 接下来，我们看下这些类客户里，谁可能会需要更多机器人？ 首先是科研机构，这是宇树早期非常重要的一批客户，但问题是它们很有限。 高校、实验室就是那么多，不管数量还是需求都不会再无限扩张了。 第二批买家来自商业消费，你在春晚、展会、商场、景区看到的机器人，大多属于这一类。 客观来说，这块需求还是有的，但是竞争也是越来越激烈，所以也很难支撑起一个十万台级规模。 第三批买家就是工业和真实生产场景，这是最关键的一环，也是资本市场真正 押注 的地方。 但也很现实，这批买家的要求比前面的买家更严格，毕竟他们买机器人是去干活的，而且除了能不能干活外，他们还要算成本账。 就像复旦大学陈涛主任说的，机器人真正进厂打工的比例可能不到10%。 就更不用说家庭市场了，看起来想象力十足，但是很遥远。 有没有少卖一些的办法？ 当然有，宇树未必只能依靠增加销量来兑现610亿元市值。 前面的测算有一个重要前提：未来的宇树仍然主要是一家依靠销售机器人硬件获得收入的公司。 如果这个前提发生变化，它需要卖出的机器人数量也会改变。 第一种办法卖整套解决方案。 比如，针对电力、矿产等特殊场景为客户提供完整解决方案，客户购买的不仅是机器人，还包括软件、系统、部署、维护等。 这样一单就不是3万，而可能是30万、300万。 第二种办法是，让机器人 持续赚钱 。 今天的宇树主要赚硬件销售的钱，未来可以卖软件订阅、模型升级、运维服务、数据服务。 这样的话，宇树每卖一台机器人，就从一次性收入变成长期收入。 第三种办法是建立开发者生态，从卖硬件变成卖平台。 也就是说，宇树每卖出去的一台机器人只是入口，真正赚钱的是AI能力和生态。 这点可以类比苹果公司，不仅赚卖苹果手机的钱，还赚应用分成的钱。 但问题也在这里，宇树还没有证明模型订阅、应用分成和软件服务已经形成规模化收入。 宇树现在最确定的能力是能把机器人做出来，并且卖出去，还能赚钱。 但资本市场真正想看的，是宇树卖出的这些机器人，能不能在真实世界里大规模创造价值。 所以，回到最开始的问题：610亿元，宇树要卖多少台机器人？ 如果宇树未来仍然主要依靠销售硬件，610亿元大概要每年卖出10万台以上。 但如果它能把机器人变成 持续服务入口 ，那答案可能会变成： 不一定要卖那么多台，但每一台要更值钱。 说到底，资本市场买的不是机器人本身。 而是一个更大的想象：当机器人真的走进工厂、学校、家庭之后，这个世界会变成什么样。 宇树现在要做的，就是把这个 想象 ，一点点变成 订单 。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"观点 AI支出巨浪 很快消退？资深策略师 捕捉 到两大危险信号 长期看涨市场的华尔街知名人物、Leuthold Group首席投资策略师Jim Paulsen认为，AI领域的支出浪潮将很快消退，并捕捉到两大市场趋势预示着未来道路将出现坎坷。第一是人工智能股票近期的表现不佳，这表明投资者已经在为支出增长放缓做好准备。财报显示，许多大型科技公司计划继续加大投入。市场对此的反应 Alphabet、 特斯拉 和Meta等公司的股价在财报发布后暴跌 清楚地表明，投资者希望看到这些巨额投资的回报。第二个趋势是美国核心资本货物订单近期急剧下降。Paulsen表示，随着油价、债券收益率和美元飙升，投资者已经将核心资本支出放缓的预期计入了市场。 张一鸣：字节跳动 拒绝蒸馏 ，不用别人输出换榜单排名 在内部会议中，字节跳动创始人张一鸣表示，做模型要坚持长期主义、延迟满足感，而不是用别人的输出，换一时的榜单排名。据了解，张一鸣很少在Seed团队的会议上发言，但此次明确表态，字节跳动 应该愿意为长期目标牺牲一部分短期收益 。字节跳动内部对开源模型严禁蒸馏，甚至通过API检测等方式在内部加强相关限制，张一鸣认为，蒸馏会干扰真正意义上的长期技术突破。 字节跳动CEO：大语言模型会坚持自研，接受短期落后 字节跳动举办2026年度年中全员会。公司CEO梁汝波表示，字节跳动大语言模型会坚持自研，做好基本功，接受短期落后，坚持优化长期，最重要的是动作不要变形。他辟谣称：字节跳动因为外部压力才坚持自研的说法是外界猜测，真实原因是公司希望团队延迟满足感，打好技术基础，这对长期实现AGI很关键。 马斯克：内存芯片的需求增长速度远远超过了供应增速 马斯克表示，投资者不应为内存芯片的需求而感到的担忧，AI热潮中最大的瓶颈之一是内存。他指出，内存芯片的需求增长速度远远超过了供应增速。马斯克对存储芯片的需求状况具备很强的发言权，因为特斯拉和 SpaceX 均是存储芯片重要买家。 华为数据存储产品副总裁：存储涨价有一定影响，目前可以保证客户供应 2026华为数据存储用户精英论坛上，华为数据存储产品线副总裁吴俊杰表示，客观地讲，全球范围内存储颗粒价格上涨是有影响的，今年业界友商都进行了多次价格调整，涨价对华为的战略也造成了一定影响，华为跟全球的客户和伙伴都进行了充分、透明的沟通，包括什么时间点会有什么影响。整体上，华为存储对客户的供应是可以保证的。 宇树科技王兴兴：公司与DeepSeek将在AGI、高性能通用 机器人 、AI大模型三方面开展重点合作 宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴表示，根据宇树科技与DeepSeek签订的《战略合作备忘录》，双方将在 面向通用人工智能开展合作研发 高性能通用机器人方面深度合作 AI大模型方面开展深度合作 三方面开展重点合作。 宇树科技王兴兴：募资后将加码具身大模型和数据采集研发投入 宇树科技首次公开发行股票并在科创板上市网上投资者交流会举行。宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴表示，本次IPO募投项目包括智能机器人模型研发项目、机器人本体研发项目、新型智能机器人产品开发项目和智能机器人制造基地建设项目，对于具身大模型和数据采集，均会进行相应的研发投入。 AI教父 辛顿警告：随着人工智能变强，失控风险或将增加 诺贝尔奖得主、被称为 人工智能教父 的计算机科学家杰弗里 辛顿（Geoffrey Hinton）警告称，随着人工智能模型能力不断提升，人类将越来越难以控制它们，未来可能出现更多 失控AI 。近期部分先进AI智能体突破人为设定的测试环境并对现实系统造成影响的事件 令人担忧 。此前，OpenAI和Anthropic均披露，其开发的先进AI模型曾在测试环境中突破限制并尝试攻击其他系统；Meta也披露，一款AI智能体曾入侵另一组织的系统。辛顿认为，这类事件可能只是未来更多恶意AI网络攻击的开始。 国内资讯 通用视频模型MiniMax H3正式开源，登顶开源社区第一 MiniMax正式开源新一代通用视频模型MiniMax H3。该模型能够统一理解由文本、图像、视频和音频构成的多模态上下文，并可生成最高2K分辨率、最长15秒、带有原生立体声音频的视频。在Artificial Analysis视频编辑评测榜、Arena图生视频排行榜中均位列全球第一，在开源社区Hugging Face上，MiniMax H3热度已上升至第一名，超过DeepSeek V4 Flash。 腾讯张军：WorkBuddy 项目 功能迭代，有一群人跟AI一起干活的感觉 腾讯公司公关总监张军发文表示， WorkBuddy里面的 项目 功能悄悄迭代了。组建项目，邀请成员后，可以共享所有资料，可以一起协同处理，同步计划，留言告诉谁来一起跟进或共享信息，相当丝滑。我还做了一个项目内的skills让参与的同学一起使用。确实有了一群人跟AI一起干活的感觉。 DeepSeek-V4-Flash正式版API登陆国家超算互联网 DeepSeek-V4-Flash正式版API面向公众开启公测，国家超算互联网第一时间同步上线DeepSeek-V4-Flash模型API调用与下载服务。使用者可登录国家超算互联网官网，通过首页服务板块进入模型服务专区接入API ；也可在超算互联网AI 社区下载模型，借助可信Notebook环境一站式完成微调、部署、适配全流程开发，高效落地AI应用。 阿里 千问办公 开启公测 阿里巴巴 旗下企业级Agent产品 千问办公 （QwenWork）开启公测。个人和企业用户均可通过 千问办公 官网（qwenwork.cn）体验，目前网页版和独立PC客户端已开放，钉钉PC端和手机端内置入口近期也将开放。用户可在 千问办公 体验阿里最新旗舰模型Qwen3.8。 阿里Qwen3.8正式发布，编程与办公再进化 阿里巴巴正式发布新一代基座大模型Qwen3.8，总参数量2.4万亿，在编程（Coding）和专业办公（Cowork）方面能力大幅提升。权威三方榜单Arena中，阿里Qwen模型仅次于Anthropic的Claude系列，整体性能处于全球大模型第一梯队。Qwen3.8的API已上线千问AI平台，并接入阿里同步推出的Agent产品 千问办公 。 阿里视频大模型Wan3.0开启公测 阿里巴巴视频生成大模型Wan 3.0开启公测，在生成时长、万能创作、全能参考以及真实世界还原等维度全面升级。 中微公司 增资至9.58亿，增幅约53% 中微半导 体设备（上海）股份有限公司完成工商变更，注册资本由约6.26亿人民币增至约9.58亿人民币，增幅约53%。中微半导体设备（上海）股份有限公司成立于2004年5月，法定代表人为尹志尧，经营范围包括研发、组装集成电路设备、泛半导体设备和其他微观加工设备及环保设备，提供技术咨询、技术服务等。 MiniMax注册资本增至55亿元 MiniMax关联公司上海稀宇极智科技有限公司发生工商变更，注册资本由40亿元增至55亿元，增资15亿元。此前5月，该公司注册资本由10亿元增至40亿元，增资30亿元。 宇树科技：本次发行价格150.80元/股，网上申购日为8月10日 宇树科技公告称，公司首次公开发行股票并在科创板上市，发行价格为150.80元/股。本次发行数量为4044.6434万股，占发行后总股本10%。发行市盈率为219.23倍，高于行业平均市盈率38.56倍。预计募集资金总额约60.99亿元，净额约59.17亿元。战略配售获配808.9286万股，包括社保基金、深度求索、 中国石油 集团等。网上申购日为8月10日，缴款日为8月12日。 DeepSeek、腾讯等获宇树科技战略配售 宇树科技披露战略配售名单，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）、腾讯旗下上海启善投资有限公司作为 与发行人经营业务具有战略合作关系或长期合作愿景的大型企业或其下属企业 入围。这一序列的战略配售投资者还包括中国石油集团昆仑资本有限公司、南方电网产融控股集团有限公司、天翼资本控股有限公司。 王兴兴：机器人激光雷达全自研核心技术等多项核心技术已应用于公司产品 宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴在网上路演时表示，经过多年研发创新和技术积累，公司逐步形成了包括一体化关节集成技术、高紧凑度机器人身体集成技术、机器人激光雷达全自研核心技术等多项已商业化应用的核心技术并已应用于公司的高性能通用人形机器人、四足机器人等产品。在此基础上，公司在机器人外界感知能力、环境交互能力，提升机器人关节自由度、环境适应性和应用场景的通用性等细分技术领域进行研究布局，形成了一定的技术储备并持续进行技术更新迭代。 自变量已秘密递表，估值已突破200亿人民币｜独家 自变量机器人已向港交所秘密提交上市申请。据投行人士称，自变量机器人是唯一一个主打全栈自研端到端具身模型的机器人厂商。从2026年4月下旬到6月底，自变量机器人仅两个多月就连续完成B、B+、B++、C四轮融资并全部交割，估值从100亿迅速突破200亿元人民币。其融资吸引了美团、阿里、字节、小米四家互联网巨头分别领投，以及红杉中国、IDG资本等顶级VC，还有 中国移动 、国开金融等 国家队 入场。 独家｜ 网易 有道加码Agent办公大战，LobsterAI面向网易所有用户送积分 网易有道 办公Agent LobsterAI 宣布面向所有网易用户推出重磅福利活动，至8月20日，登录即领5000积分，无需额外转发或邀请。积分可用于文档处理、数据分析、PPT生成、代码编写等办公场景。LobsterAI是国内开源桌面级Agent，其GitHub已获超5.8k Stars，日交互数十万次。 华为提出AI DC数据基础设施参考架构 2026华为数据存储用户精英论坛上，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁袁远指出，AI的下半程，决胜关键在于数据。华为提出了AI DC数据基础设施参考架构：聚焦AI语料归集与供给的数据湖层；承载模型知识与记忆能力的AI数据平台层；决定模型迭代速度、训推效率的算力层；覆盖部署、适配、增训和微调的模型层；支撑低代码开发与智能化部署的Agent框架层。 海外消息 CoreWeave将在印尼新建三座数据中心，首次进军亚太市场 CoreWeave宣布将云AI平台扩展至印尼，首次进军亚太市场。CoreWeave将新建三座数据中心，总装机容量360兆瓦，预计2028年投入使用。 OpenAI与Anthropic模型再曝安全评估事件，曾尝试植入恶意代码 英国人工智能安全研究所（AISI）表示，在一项涉及互联网接入的网络安全评估中，Anthropic的Mythos 5和OpenAI的GPT-5.6-Sol模型 持续针对真实个人和组织实施可能造成危害的活动 。在评估过程中，其中一个AI模型试图向GitHub上的一个开源软件项目植入有害代码，甚至创建虚假身份来推动代码获得批准。 SpaceX将独家采用 英伟达 AI计算架构，拟部署太空数据中心 SpaceX CEO马斯克在公司首次财报电话会上表示，未来SpaceX的AI服务将 独家 基于英伟达系统运行。马斯克称，公司认为英伟达Vera Rubin架构是 最佳AI计算架构 。 马斯克透露，SpaceX预计今年年底计算能力将超过2吉瓦（GW），明年底前将接近10吉瓦。同时，公司计划在地面和太空端部署英伟达Vera Rubin NVL72机架级系统，并将其用于 Starmind 卫星项目，预计明年开始发射相关卫星。 三星发布下一代AI存储路线图，展示zHBM和400层以上V10 NAND技术 三星电子在2026年未来存储与内存大会（FMS）上，公布面向AI基础设施的下一代存储技术路线，首次展示zHBM、zNAND-O概念产品，并推出采用晶圆键合技术的400层以上V10 BV-NAND。 此外，三星还展示了包括HBM4E、HBM5、LPDDR5X-PIM以及企业级存储PM1763等AI存储产品路线。 AMD二季度营收115.36亿美元，同比增长50% AMD公布了截至2026年第二季度的财务业绩。公司当季实现总营收115.36亿美元，同比增长50%，刷新单季度营收历史纪录。在GAAP准则下，净利润达22.97亿美元，同比增长163%；稀释后每股收益（EPS）为1.38美元。在Non-GAAP准则下，净利润为27.60亿美元，同比增长253%；每股收益为1.66美元，高于市场分析师预期。数据中心业务成为绝对的核心增长引擎，二季度营收达67.2亿美元，同比暴增107%，占公司总营收的58%。 AMD董事长兼CEO苏姿丰表示，随着EPYC需求持续加速、Instinct部署进一步扩增以及Helios架构开始上量，公司下半年增长势头强劲，将充分抓住AI计算需求爆发带来的巨大机遇。 SpaceX二季度营收78.14亿美元，同比增长92% SpaceX公布了截至2026年6月30日的第二季度财务业绩。公司本季度实现总营收78.14亿美元，同比增长92%。当季净亏损收窄至5.41亿美元，较去年同期的10.08亿美元亏损显着改善，调整后EBITDA同比增长191%至35.38亿美元。 截至二季度末，公司持有的现金、现金等价物及有价证券总额达1000亿美元，未完成订单总额达475亿美元。 谷歌人工智能领导层重大调整：AI元老效力27年后离职，DeepMind创始人转任首席科学家 谷歌DeepMind创始人Demis Hassabis卸任该部门首席执行官、转任董事长，同时出任母公司Alphabet首席科学家一职；任职27年的元老级AI领袖Jeff Dean宣布离职创业，并带走多名核心研究人员。此次调整还包括任命DeepMind技术负责人Koray Kavukcuoglu领导谷歌AI部门，其将负责下一代重大AI模型Gemini 4的研发，并直接向谷歌CEO皮查伊汇报。 这是谷歌自2023年合并旗下AI研究团队以来规模最大的一次人事震荡，消息公布后，谷歌A股价一度下跌逾5%。 Meta推出首款AI编程智能体 Meta正式发布首款AI编程智能体Muse Code，基于其最新的AI模型Muse Spark 1.2构建，定位为竞争对手产品的低价替代方案。这款编程智能体与Anthropic的Claude和OpenAI的Codex助手类似，使用户能够在单一界面内更轻松地构建应用程序，同时管理大量支持软件开发流程的AI数字智能体。 目前，Muse Code以测试版或预览版形式提供，可与Muse Spark 1.2协同工作。开发者可通过按需付费模式使用该智能体，其API定价与Muse Spark 1.1版本类似，每百万输入tokens 1.25美元，每百万输出tokens 4.25美元。 亚马逊 云科技宣布与Anthropic、OpenAI达成合作 亚马逊云科技（AWS）宣布与Anthropic、OpenAI达成合作，会把AWS Continuum能力深度整合到开发者的日常工作流程当中。 闪迪 第四财季营收超预期增长372%，数据中心收入增近13倍，拟豪掷140亿回购 闪迪公布，截至2026年7月3日的公司第四财季，营收同比增长372%至89.7亿美元，高于市场预期。整个2026财年，闪迪营收较上年增长175%至202.5亿美元。其中，数据中心业务增长最亮眼，第四财季业务收入29.8亿美元，同比增长1298%；全财年数据中心业务收入增长437%。 千亿美元级对冲基金入局AI：联手Anthropic打造 智能风控大脑 Millennium Management（千禧管理）正与Anthropic展开合作，共同开发一款由AI驱动的风险分析师，并扩大Anthropic模型在这家顶级对冲基金中的应用范围。该工具将帮助人类风险管理人员提供信息，并从不同资产类别中挖掘新的风险洞见。 Alphabet发行250亿美元债券，获超千亿美元认购 Alphabet发行250亿美元投资级债券，由于提供了丰厚的收益率，这笔AI相关债券发行吸引了今年规模最大的订单簿之一。此次发债最高认购金额约达1150亿美元。自2025年初以来，Alphabet累计债券融资规模已超过1140亿美元，再次成为同期AI相关债券最大的发行人。 融资并购 蚂蚁灵波启动首轮融资，拟募资15亿元，年底完成二轮融资 蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技已启动首轮融资，首轮拟募资15亿元，目标在今年年底完成二轮融资。该融资若如期完成，将突破具身领域创业公司的融资速度。灵波过去一年公开展示出来的路线是全球少有的完整布局：Vision 、Depth 、Mapping、Video、World Model 、VA 、VLA，几乎覆盖机器人感知、理解、行动的大脑链条。 昉擎科技完成A1轮融资，跻身百亿估值独角兽阵营 新一代人工智能计算系统企业昉擎科技宣布完成A1轮融资，此轮融资后公司估值超过百亿元人民币，正式成为百亿估值 独角兽 公司。昉擎科技本轮融资由徐汇资本、珠海科技产业集团两大地方产业国资战略投资，中金资本、 国泰海通 创意投资两大券商系基金、 九安医疗 旗下尚势资本、水木创投、明嘉资本等产业资本参与投资。本轮融资资金将主要用于自研芯片与系统的研发、规模化量产、软件生态建设及高端人才引进。 中国脑机接口最大天使轮诞生：主动科技3.3亿元落袋，中科创星领投 上海主动科技有限公司宣布完成3.3亿元人民币天使轮融资，创下中国脑机接口领域天使轮融资纪录。本轮融资由中科创星领投，联想之星、九合创投、道彤投资、英诺天使基金、华大松禾生科基金、济峰资本、嘉道资本共同跟投。所募资金将主要用于场地扩展、设备完善、临床试验推进与团队扩充，全面加速侵入式脑机接口产品的临床转化与产业化落地。 矩阵起源完成超千万美元A轮融资 企业级AI基础设施厂商矩阵起源（MatrixOrigin）宣布完成超千万美元A轮融资。本轮融资由 汉得信息 参与投资的基金、 亚康股份 与澳大利亚风险投资机构Artesian Venture Partners共同注资。本轮资金将重点用于MatrixOne Intelligence平台的研发迭代、全球市场拓展，以及智能体（Agentic AI）的规模化落地。 飞捷科思宣布完成A1轮数亿元融资，已组建首个物理智能创新联合体 飞捷科思智能科技（上海）有限公司宣布完成A1轮数亿元融资。本轮由老股东泰达科投与海松资本、复旦科创共同领投，毅达资本、优势资本、踊跃资本、汇融基金、财鑫资本、湘江国投新增入股，云启资本、硅港资本、中赢创投、常垒创投等现有股东继续追加投资，资本加持力度显著。 公司由英伟达PhysX物理仿真引擎核心奠基人、复旦大学张立华教授领衔，搭建起国内首个全栈自研物理智能技术体系，拥有Fysics、MoziSim、OmniFysics、Fysiverse、FysiData五大核心产品。 AMD宣布收购芯片初创公司Taalas，强化AI推理布局 AMD宣布收购AI推理芯片初创公司Taalas，旨在切入快速增长的AI推理芯片市场。AMD人工智能事业部高级副总裁Vamsi Boppana在收购声明中表示， AMD正在搭建一个全栈式AI平台，为客户提供灵活部署适合各类AI工作负载的计算解决方案 ，Taalas的技术和工程团队通过 提供差异化的推理性能和效率 ，能够强化AMD的AI产品组合。根据计划，AMD将把Taalas的技术整合到其加速器路线图中，并利用AMD instinct GPU开发系统级解决方案。 政策&趋势 瑞银：美国AI数据中心建设不会停摆，监管重点转向电力与成本分担 瑞银在最新报告中指出，美国AI数据中心建设不太可能停止，但地方居民对电价、水资源和土地占用的担忧，以及州政府对审批、税收优惠和基础设施成本的重新审视，将迫使行业改变发展方式。瑞银预计，到2027年，美国在AI计算能力方面的投资可能达到国内经济产出的约3%，其中相当部分将用于数据中心及相关基础设施建设。 小摩：AI板块不太可能是下半年回报的主要驱动力 摩根大通 策略师认为，随着市场表现向更多板块扩散，科技股或人工智能相关股票下半年不太可能是市场回报的主要驱动力。由Mislav Matejka带领的团队表示，动量交易的抛售可能大部分已经结束，半导体股目前已接近超卖水平该团队在报告中写道： 由于每股收益动能依然向上，这应有助于相关股票企稳 。不过，策略师预计市场表现将继续向更多板块扩散，并重申，由于地缘政治局势紧张，建议投资者逢低买入。小摩还预计，美联储将 尽可能保持宽松 ，从而推动债券收益率下降或美元走弱，而这两种情况都将为股市提供支撑。 集邦咨询：CSP资本支出预计增长90%，2026年AI服务器出货量增幅上调至近31% 据TrendForce集邦咨询最新AI服务器产业研究，在AI基础建设需求高涨的背景下，2026年全球九大云端服务供应商（CSP）总资本支出预估将同比增长约90%。近期超大型CSP、Tier-2数据中心业者对NVIDIA（英伟达）GB/VR等整柜式AI服务器方案的采购意愿明显提高，而且Google（谷歌）、AWS（亚马逊云科技）新一代ASIC平台于2026年下半年陆续放量，加上中系业者扩大采用本土AI方案以满足云端大语言模型（LLM）AI需求，促使TrendForce集邦咨询上调2026年AI服务器出货年成长幅度，从原先的28%更新为近31%。 公募基金持仓正向AI应用领域扩散，首批新型浮动费率基金规模重回220亿元 数据显示，首批新型浮动费率基金截至今年二季度末的规模达到226.7亿元，较去年末翻倍。从业绩来看，首批产品成立以来的平均回报率超过30%，近半数产品业绩超过20%。据了解，随着软件、互联网、企业数字化相关标的迎来持续修复行情，公募基金投资逻辑也逐步从上游硬科技博弈，向有商业化落地能力的应用端企业聚焦。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"观点 AI支出巨浪 很快消退？资深策略师 捕捉 到两大危险信号 长期看涨市场的华尔街知名人物、Leuthold Group首席投资策略师Jim Paulsen认为，AI领域的支出浪潮将很快消退，并捕捉到两大市场趋势预示着未来道路将出现坎坷。第一是人工智能股票近期的表现不佳，这表明投资者已经在为支出增长放缓做好准备。财报显示，许多大型科技公司计划继续加大投入。市场对此的反应 Alphabet、 特斯拉 和Meta等公司的股价在财报发布后暴跌 清楚地表明，投资者希望看到这些巨额投资的回报。第二个趋势是美国核心资本货物订单近期急剧下降。Paulsen表示，随着油价、债券收益率和美元飙升，投资者已经将核心资本支出放缓的预期计入了市场。 张一鸣：字节跳动 拒绝蒸馏 ，不用别人输出换榜单排名 在内部会议中，字节跳动创始人张一鸣表示，做模型要坚持长期主义、延迟满足感，而不是用别人的输出，换一时的榜单排名。据了解，张一鸣很少在Seed团队的会议上发言，但此次明确表态，字节跳动 应该愿意为长期目标牺牲一部分短期收益 。字节跳动内部对开源模型严禁蒸馏，甚至通过API检测等方式在内部加强相关限制，张一鸣认为，蒸馏会干扰真正意义上的长期技术突破。 字节跳动CEO：大语言模型会坚持自研，接受短期落后 字节跳动举办2026年度年中全员会。公司CEO梁汝波表示，字节跳动大语言模型会坚持自研，做好基本功，接受短期落后，坚持优化长期，最重要的是动作不要变形。他辟谣称：字节跳动因为外部压力才坚持自研的说法是外界猜测，真实原因是公司希望团队延迟满足感，打好技术基础，这对长期实现AGI很关键。 马斯克：内存芯片的需求增长速度远远超过了供应增速 马斯克表示，投资者不应为内存芯片的需求而感到的担忧，AI热潮中最大的瓶颈之一是内存。他指出，内存芯片的需求增长速度远远超过了供应增速。马斯克对存储芯片的需求状况具备很强的发言权，因为特斯拉和 SpaceX 均是存储芯片重要买家。 华为数据存储产品副总裁：存储涨价有一定影响，目前可以保证客户供应 2026华为数据存储用户精英论坛上，华为数据存储产品线副总裁吴俊杰表示，客观地讲，全球范围内存储颗粒价格上涨是有影响的，今年业界友商都进行了多次价格调整，涨价对华为的战略也造成了一定影响，华为跟全球的客户和伙伴都进行了充分、透明的沟通，包括什么时间点会有什么影响。整体上，华为存储对客户的供应是可以保证的。 宇树科技王兴兴：公司与DeepSeek将在AGI、高性能通用 机器人 、AI大模型三方面开展重点合作 宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴表示，根据宇树科技与DeepSeek签订的《战略合作备忘录》，双方将在 面向通用人工智能开展合作研发 高性能通用机器人方面深度合作 AI大模型方面开展深度合作 三方面开展重点合作。 宇树科技王兴兴：募资后将加码具身大模型和数据采集研发投入 宇树科技首次公开发行股票并在科创板上市网上投资者交流会举行。宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴表示，本次IPO募投项目包括智能机器人模型研发项目、机器人本体研发项目、新型智能机器人产品开发项目和智能机器人制造基地建设项目，对于具身大模型和数据采集，均会进行相应的研发投入。 AI教父 辛顿警告：随着人工智能变强，失控风险或将增加 诺贝尔奖得主、被称为 人工智能教父 的计算机科学家杰弗里 辛顿（Geoffrey Hinton）警告称，随着人工智能模型能力不断提升，人类将越来越难以控制它们，未来可能出现更多 失控AI 。近期部分先进AI智能体突破人为设定的测试环境并对现实系统造成影响的事件 令人担忧 。此前，OpenAI和Anthropic均披露，其开发的先进AI模型曾在测试环境中突破限制并尝试攻击其他系统；Meta也披露，一款AI智能体曾入侵另一组织的系统。辛顿认为，这类事件可能只是未来更多恶意AI网络攻击的开始。 国内资讯 通用视频模型MiniMax H3正式开源，登顶开源社区第一 MiniMax正式开源新一代通用视频模型MiniMax H3。该模型能够统一理解由文本、图像、视频和音频构成的多模态上下文，并可生成最高2K分辨率、最长15秒、带有原生立体声音频的视频。在Artificial Analysis视频编辑评测榜、Arena图生视频排行榜中均位列全球第一，在开源社区Hugging Face上，MiniMax H3热度已上升至第一名，超过DeepSeek V4 Flash。 腾讯张军：WorkBuddy 项目 功能迭代，有一群人跟AI一起干活的感觉 腾讯公司公关总监张军发文表示， WorkBuddy里面的 项目 功能悄悄迭代了。组建项目，邀请成员后，可以共享所有资料，可以一起协同处理，同步计划，留言告诉谁来一起跟进或共享信息，相当丝滑。我还做了一个项目内的skills让参与的同学一起使用。确实有了一群人跟AI一起干活的感觉。 DeepSeek-V4-Flash正式版API登陆国家超算互联网 DeepSeek-V4-Flash正式版API面向公众开启公测，国家超算互联网第一时间同步上线DeepSeek-V4-Flash模型API调用与下载服务。使用者可登录国家超算互联网官网，通过首页服务板块进入模型服务专区接入API ；也可在超算互联网AI 社区下载模型，借助可信Notebook环境一站式完成微调、部署、适配全流程开发，高效落地AI应用。 阿里 千问办公 开启公测 阿里巴巴 旗下企业级Agent产品 千问办公 （QwenWork）开启公测。个人和企业用户均可通过 千问办公 官网（qwenwork.cn）体验，目前网页版和独立PC客户端已开放，钉钉PC端和手机端内置入口近期也将开放。用户可在 千问办公 体验阿里最新旗舰模型Qwen3.8。 阿里Qwen3.8正式发布，编程与办公再进化 阿里巴巴正式发布新一代基座大模型Qwen3.8，总参数量2.4万亿，在编程（Coding）和专业办公（Cowork）方面能力大幅提升。权威三方榜单Arena中，阿里Qwen模型仅次于Anthropic的Claude系列，整体性能处于全球大模型第一梯队。Qwen3.8的API已上线千问AI平台，并接入阿里同步推出的Agent产品 千问办公 。 阿里视频大模型Wan3.0开启公测 阿里巴巴视频生成大模型Wan 3.0开启公测，在生成时长、万能创作、全能参考以及真实世界还原等维度全面升级。 中微公司 增资至9.58亿，增幅约53% 中微半导 体设备（上海）股份有限公司完成工商变更，注册资本由约6.26亿人民币增至约9.58亿人民币，增幅约53%。中微半导体设备（上海）股份有限公司成立于2004年5月，法定代表人为尹志尧，经营范围包括研发、组装集成电路设备、泛半导体设备和其他微观加工设备及环保设备，提供技术咨询、技术服务等。 MiniMax注册资本增至55亿元 MiniMax关联公司上海稀宇极智科技有限公司发生工商变更，注册资本由40亿元增至55亿元，增资15亿元。此前5月，该公司注册资本由10亿元增至40亿元，增资30亿元。 宇树科技：本次发行价格150.80元/股，网上申购日为8月10日 宇树科技公告称，公司首次公开发行股票并在科创板上市，发行价格为150.80元/股。本次发行数量为4044.6434万股，占发行后总股本10%。发行市盈率为219.23倍，高于行业平均市盈率38.56倍。预计募集资金总额约60.99亿元，净额约59.17亿元。战略配售获配808.9286万股，包括社保基金、深度求索、 中国石油 集团等。网上申购日为8月10日，缴款日为8月12日。 DeepSeek、腾讯等获宇树科技战略配售 宇树科技披露战略配售名单，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）、腾讯旗下上海启善投资有限公司作为 与发行人经营业务具有战略合作关系或长期合作愿景的大型企业或其下属企业 入围。这一序列的战略配售投资者还包括中国石油集团昆仑资本有限公司、南方电网产融控股集团有限公司、天翼资本控股有限公司。 王兴兴：机器人激光雷达全自研核心技术等多项核心技术已应用于公司产品 宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴在网上路演时表示，经过多年研发创新和技术积累，公司逐步形成了包括一体化关节集成技术、高紧凑度机器人身体集成技术、机器人激光雷达全自研核心技术等多项已商业化应用的核心技术并已应用于公司的高性能通用人形机器人、四足机器人等产品。在此基础上，公司在机器人外界感知能力、环境交互能力，提升机器人关节自由度、环境适应性和应用场景的通用性等细分技术领域进行研究布局，形成了一定的技术储备并持续进行技术更新迭代。 自变量已秘密递表，估值已突破200亿人民币｜独家 自变量机器人已向港交所秘密提交上市申请。据投行人士称，自变量机器人是唯一一个主打全栈自研端到端具身模型的机器人厂商。从2026年4月下旬到6月底，自变量机器人仅两个多月就连续完成B、B+、B++、C四轮融资并全部交割，估值从100亿迅速突破200亿元人民币。其融资吸引了美团、阿里、字节、小米四家互联网巨头分别领投，以及红杉中国、IDG资本等顶级VC，还有 中国移动 、国开金融等 国家队 入场。 独家｜ 网易 有道加码Agent办公大战，LobsterAI面向网易所有用户送积分 网易有道 办公Agent LobsterAI 宣布面向所有网易用户推出重磅福利活动，至8月20日，登录即领5000积分，无需额外转发或邀请。积分可用于文档处理、数据分析、PPT生成、代码编写等办公场景。LobsterAI是国内开源桌面级Agent，其GitHub已获超5.8k Stars，日交互数十万次。 华为提出AI DC数据基础设施参考架构 2026华为数据存储用户精英论坛上，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁袁远指出，AI的下半程，决胜关键在于数据。华为提出了AI DC数据基础设施参考架构：聚焦AI语料归集与供给的数据湖层；承载模型知识与记忆能力的AI数据平台层；决定模型迭代速度、训推效率的算力层；覆盖部署、适配、增训和微调的模型层；支撑低代码开发与智能化部署的Agent框架层。 海外消息 CoreWeave将在印尼新建三座数据中心，首次进军亚太市场 CoreWeave宣布将云AI平台扩展至印尼，首次进军亚太市场。CoreWeave将新建三座数据中心，总装机容量360兆瓦，预计2028年投入使用。 OpenAI与Anthropic模型再曝安全评估事件，曾尝试植入恶意代码 英国人工智能安全研究所（AISI）表示，在一项涉及互联网接入的网络安全评估中，Anthropic的Mythos 5和OpenAI的GPT-5.6-Sol模型 持续针对真实个人和组织实施可能造成危害的活动 。在评估过程中，其中一个AI模型试图向GitHub上的一个开源软件项目植入有害代码，甚至创建虚假身份来推动代码获得批准。 SpaceX将独家采用 英伟达 AI计算架构，拟部署太空数据中心 SpaceX CEO马斯克在公司首次财报电话会上表示，未来SpaceX的AI服务将 独家 基于英伟达系统运行。马斯克称，公司认为英伟达Vera Rubin架构是 最佳AI计算架构 。 马斯克透露，SpaceX预计今年年底计算能力将超过2吉瓦（GW），明年底前将接近10吉瓦。同时，公司计划在地面和太空端部署英伟达Vera Rubin NVL72机架级系统，并将其用于 Starmind 卫星项目，预计明年开始发射相关卫星。 三星发布下一代AI存储路线图，展示zHBM和400层以上V10 NAND技术 三星电子在2026年未来存储与内存大会（FMS）上，公布面向AI基础设施的下一代存储技术路线，首次展示zHBM、zNAND-O概念产品，并推出采用晶圆键合技术的400层以上V10 BV-NAND。 此外，三星还展示了包括HBM4E、HBM5、LPDDR5X-PIM以及企业级存储PM1763等AI存储产品路线。 AMD二季度营收115.36亿美元，同比增长50% AMD公布了截至2026年第二季度的财务业绩。公司当季实现总营收115.36亿美元，同比增长50%，刷新单季度营收历史纪录。在GAAP准则下，净利润达22.97亿美元，同比增长163%；稀释后每股收益（EPS）为1.38美元。在Non-GAAP准则下，净利润为27.60亿美元，同比增长253%；每股收益为1.66美元，高于市场分析师预期。数据中心业务成为绝对的核心增长引擎，二季度营收达67.2亿美元，同比暴增107%，占公司总营收的58%。 AMD董事长兼CEO苏姿丰表示，随着EPYC需求持续加速、Instinct部署进一步扩增以及Helios架构开始上量，公司下半年增长势头强劲，将充分抓住AI计算需求爆发带来的巨大机遇。 SpaceX二季度营收78.14亿美元，同比增长92% SpaceX公布了截至2026年6月30日的第二季度财务业绩。公司本季度实现总营收78.14亿美元，同比增长92%。当季净亏损收窄至5.41亿美元，较去年同期的10.08亿美元亏损显着改善，调整后EBITDA同比增长191%至35.38亿美元。 截至二季度末，公司持有的现金、现金等价物及有价证券总额达1000亿美元，未完成订单总额达475亿美元。 谷歌人工智能领导层重大调整：AI元老效力27年后离职，DeepMind创始人转任首席科学家 谷歌DeepMind创始人Demis Hassabis卸任该部门首席执行官、转任董事长，同时出任母公司Alphabet首席科学家一职；任职27年的元老级AI领袖Jeff Dean宣布离职创业，并带走多名核心研究人员。此次调整还包括任命DeepMind技术负责人Koray Kavukcuoglu领导谷歌AI部门，其将负责下一代重大AI模型Gemini 4的研发，并直接向谷歌CEO皮查伊汇报。 这是谷歌自2023年合并旗下AI研究团队以来规模最大的一次人事震荡，消息公布后，谷歌A股价一度下跌逾5%。 Meta推出首款AI编程智能体 Meta正式发布首款AI编程智能体Muse Code，基于其最新的AI模型Muse Spark 1.2构建，定位为竞争对手产品的低价替代方案。这款编程智能体与Anthropic的Claude和OpenAI的Codex助手类似，使用户能够在单一界面内更轻松地构建应用程序，同时管理大量支持软件开发流程的AI数字智能体。 目前，Muse Code以测试版或预览版形式提供，可与Muse Spark 1.2协同工作。开发者可通过按需付费模式使用该智能体，其API定价与Muse Spark 1.1版本类似，每百万输入tokens 1.25美元，每百万输出tokens 4.25美元。 亚马逊 云科技宣布与Anthropic、OpenAI达成合作 亚马逊云科技（AWS）宣布与Anthropic、OpenAI达成合作，会把AWS Continuum能力深度整合到开发者的日常工作流程当中。 闪迪 第四财季营收超预期增长372%，数据中心收入增近13倍，拟豪掷140亿回购 闪迪公布，截至2026年7月3日的公司第四财季，营收同比增长372%至89.7亿美元，高于市场预期。整个2026财年，闪迪营收较上年增长175%至202.5亿美元。其中，数据中心业务增长最亮眼，第四财季业务收入29.8亿美元，同比增长1298%；全财年数据中心业务收入增长437%。 千亿美元级对冲基金入局AI：联手Anthropic打造 智能风控大脑 Millennium Management（千禧管理）正与Anthropic展开合作，共同开发一款由AI驱动的风险分析师，并扩大Anthropic模型在这家顶级对冲基金中的应用范围。该工具将帮助人类风险管理人员提供信息，并从不同资产类别中挖掘新的风险洞见。 Alphabet发行250亿美元债券，获超千亿美元认购 Alphabet发行250亿美元投资级债券，由于提供了丰厚的收益率，这笔AI相关债券发行吸引了今年规模最大的订单簿之一。此次发债最高认购金额约达1150亿美元。自2025年初以来，Alphabet累计债券融资规模已超过1140亿美元，再次成为同期AI相关债券最大的发行人。 融资并购 蚂蚁灵波启动首轮融资，拟募资15亿元，年底完成二轮融资 蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技已启动首轮融资，首轮拟募资15亿元，目标在今年年底完成二轮融资。该融资若如期完成，将突破具身领域创业公司的融资速度。灵波过去一年公开展示出来的路线是全球少有的完整布局：Vision 、Depth 、Mapping、Video、World Model 、VA 、VLA，几乎覆盖机器人感知、理解、行动的大脑链条。 昉擎科技完成A1轮融资，跻身百亿估值独角兽阵营 新一代人工智能计算系统企业昉擎科技宣布完成A1轮融资，此轮融资后公司估值超过百亿元人民币，正式成为百亿估值 独角兽 公司。昉擎科技本轮融资由徐汇资本、珠海科技产业集团两大地方产业国资战略投资，中金资本、 国泰海通 创意投资两大券商系基金、 九安医疗 旗下尚势资本、水木创投、明嘉资本等产业资本参与投资。本轮融资资金将主要用于自研芯片与系统的研发、规模化量产、软件生态建设及高端人才引进。 中国脑机接口最大天使轮诞生：主动科技3.3亿元落袋，中科创星领投 上海主动科技有限公司宣布完成3.3亿元人民币天使轮融资，创下中国脑机接口领域天使轮融资纪录。本轮融资由中科创星领投，联想之星、九合创投、道彤投资、英诺天使基金、华大松禾生科基金、济峰资本、嘉道资本共同跟投。所募资金将主要用于场地扩展、设备完善、临床试验推进与团队扩充，全面加速侵入式脑机接口产品的临床转化与产业化落地。 矩阵起源完成超千万美元A轮融资 企业级AI基础设施厂商矩阵起源（MatrixOrigin）宣布完成超千万美元A轮融资。本轮融资由 汉得信息 参与投资的基金、 亚康股份 与澳大利亚风险投资机构Artesian Venture Partners共同注资。本轮资金将重点用于MatrixOne Intelligence平台的研发迭代、全球市场拓展，以及智能体（Agentic AI）的规模化落地。 飞捷科思宣布完成A1轮数亿元融资，已组建首个物理智能创新联合体 飞捷科思智能科技（上海）有限公司宣布完成A1轮数亿元融资。本轮由老股东泰达科投与海松资本、复旦科创共同领投，毅达资本、优势资本、踊跃资本、汇融基金、财鑫资本、湘江国投新增入股，云启资本、硅港资本、中赢创投、常垒创投等现有股东继续追加投资，资本加持力度显著。 公司由英伟达PhysX物理仿真引擎核心奠基人、复旦大学张立华教授领衔，搭建起国内首个全栈自研物理智能技术体系，拥有Fysics、MoziSim、OmniFysics、Fysiverse、FysiData五大核心产品。 AMD宣布收购芯片初创公司Taalas，强化AI推理布局 AMD宣布收购AI推理芯片初创公司Taalas，旨在切入快速增长的AI推理芯片市场。AMD人工智能事业部高级副总裁Vamsi Boppana在收购声明中表示， AMD正在搭建一个全栈式AI平台，为客户提供灵活部署适合各类AI工作负载的计算解决方案 ，Taalas的技术和工程团队通过 提供差异化的推理性能和效率 ，能够强化AMD的AI产品组合。根据计划，AMD将把Taalas的技术整合到其加速器路线图中，并利用AMD instinct GPU开发系统级解决方案。 政策&趋势 瑞银：美国AI数据中心建设不会停摆，监管重点转向电力与成本分担 瑞银在最新报告中指出，美国AI数据中心建设不太可能停止，但地方居民对电价、水资源和土地占用的担忧，以及州政府对审批、税收优惠和基础设施成本的重新审视，将迫使行业改变发展方式。瑞银预计，到2027年，美国在AI计算能力方面的投资可能达到国内经济产出的约3%，其中相当部分将用于数据中心及相关基础设施建设。 小摩：AI板块不太可能是下半年回报的主要驱动力 摩根大通 策略师认为，随着市场表现向更多板块扩散，科技股或人工智能相关股票下半年不太可能是市场回报的主要驱动力。由Mislav Matejka带领的团队表示，动量交易的抛售可能大部分已经结束，半导体股目前已接近超卖水平该团队在报告中写道： 由于每股收益动能依然向上，这应有助于相关股票企稳 。不过，策略师预计市场表现将继续向更多板块扩散，并重申，由于地缘政治局势紧张，建议投资者逢低买入。小摩还预计，美联储将 尽可能保持宽松 ，从而推动债券收益率下降或美元走弱，而这两种情况都将为股市提供支撑。 集邦咨询：CSP资本支出预计增长90%，2026年AI服务器出货量增幅上调至近31% 据TrendForce集邦咨询最新AI服务器产业研究，在AI基础建设需求高涨的背景下，2026年全球九大云端服务供应商（CSP）总资本支出预估将同比增长约90%。近期超大型CSP、Tier-2数据中心业者对NVIDIA（英伟达）GB/VR等整柜式AI服务器方案的采购意愿明显提高，而且Google（谷歌）、AWS（亚马逊云科技）新一代ASIC平台于2026年下半年陆续放量，加上中系业者扩大采用本土AI方案以满足云端大语言模型（LLM）AI需求，促使TrendForce集邦咨询上调2026年AI服务器出货年成长幅度，从原先的28%更新为近31%。 公募基金持仓正向AI应用领域扩散，首批新型浮动费率基金规模重回220亿元 数据显示，首批新型浮动费率基金截至今年二季度末的规模达到226.7亿元，较去年末翻倍。从业绩来看，首批产品成立以来的平均回报率超过30%，近半数产品业绩超过20%。据了解，随着软件、互联网、企业数字化相关标的迎来持续修复行情，公募基金投资逻辑也逐步从上游硬科技博弈，向有商业化落地能力的应用端企业聚焦。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"观点 AI支出巨浪 很快消退？资深策略师 捕捉 到两大危险信号 长期看涨市场的华尔街知名人物、Leuthold Group首席投资策略师Jim Paulsen认为，AI领域的支出浪潮将很快消退，并捕捉到两大市场趋势预示着未来道路将出现坎坷。第一是人工智能股票近期的表现不佳，这表明投资者已经在为支出增长放缓做好准备。财报显示，许多大型科技公司计划继续加大投入。市场对此的反应 Alphabet、 特斯拉 和Meta等公司的股价在财报发布后暴跌 清楚地表明，投资者希望看到这些巨额投资的回报。第二个趋势是美国核心资本货物订单近期急剧下降。Paulsen表示，随着油价、债券收益率和美元飙升，投资者已经将核心资本支出放缓的预期计入了市场。 张一鸣：字节跳动 拒绝蒸馏 ，不用别人输出换榜单排名 在内部会议中，字节跳动创始人张一鸣表示，做模型要坚持长期主义、延迟满足感，而不是用别人的输出，换一时的榜单排名。据了解，张一鸣很少在Seed团队的会议上发言，但此次明确表态，字节跳动 应该愿意为长期目标牺牲一部分短期收益 。字节跳动内部对开源模型严禁蒸馏，甚至通过API检测等方式在内部加强相关限制，张一鸣认为，蒸馏会干扰真正意义上的长期技术突破。 字节跳动CEO：大语言模型会坚持自研，接受短期落后 字节跳动举办2026年度年中全员会。公司CEO梁汝波表示，字节跳动大语言模型会坚持自研，做好基本功，接受短期落后，坚持优化长期，最重要的是动作不要变形。他辟谣称：字节跳动因为外部压力才坚持自研的说法是外界猜测，真实原因是公司希望团队延迟满足感，打好技术基础，这对长期实现AGI很关键。 马斯克：内存芯片的需求增长速度远远超过了供应增速 马斯克表示，投资者不应为内存芯片的需求而感到的担忧，AI热潮中最大的瓶颈之一是内存。他指出，内存芯片的需求增长速度远远超过了供应增速。马斯克对存储芯片的需求状况具备很强的发言权，因为特斯拉和 SpaceX 均是存储芯片重要买家。 华为数据存储产品副总裁：存储涨价有一定影响，目前可以保证客户供应 2026华为数据存储用户精英论坛上，华为数据存储产品线副总裁吴俊杰表示，客观地讲，全球范围内存储颗粒价格上涨是有影响的，今年业界友商都进行了多次价格调整，涨价对华为的战略也造成了一定影响，华为跟全球的客户和伙伴都进行了充分、透明的沟通，包括什么时间点会有什么影响。整体上，华为存储对客户的供应是可以保证的。 宇树科技王兴兴：公司与DeepSeek将在AGI、高性能通用 机器人 、AI大模型三方面开展重点合作 宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴表示，根据宇树科技与DeepSeek签订的《战略合作备忘录》，双方将在 面向通用人工智能开展合作研发 高性能通用机器人方面深度合作 AI大模型方面开展深度合作 三方面开展重点合作。 宇树科技王兴兴：募资后将加码具身大模型和数据采集研发投入 宇树科技首次公开发行股票并在科创板上市网上投资者交流会举行。宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴表示，本次IPO募投项目包括智能机器人模型研发项目、机器人本体研发项目、新型智能机器人产品开发项目和智能机器人制造基地建设项目，对于具身大模型和数据采集，均会进行相应的研发投入。 AI教父 辛顿警告：随着人工智能变强，失控风险或将增加 诺贝尔奖得主、被称为 人工智能教父 的计算机科学家杰弗里 辛顿（Geoffrey Hinton）警告称，随着人工智能模型能力不断提升，人类将越来越难以控制它们，未来可能出现更多 失控AI 。近期部分先进AI智能体突破人为设定的测试环境并对现实系统造成影响的事件 令人担忧 。此前，OpenAI和Anthropic均披露，其开发的先进AI模型曾在测试环境中突破限制并尝试攻击其他系统；Meta也披露，一款AI智能体曾入侵另一组织的系统。辛顿认为，这类事件可能只是未来更多恶意AI网络攻击的开始。 国内资讯 通用视频模型MiniMax H3正式开源，登顶开源社区第一 MiniMax正式开源新一代通用视频模型MiniMax H3。该模型能够统一理解由文本、图像、视频和音频构成的多模态上下文，并可生成最高2K分辨率、最长15秒、带有原生立体声音频的视频。在Artificial Analysis视频编辑评测榜、Arena图生视频排行榜中均位列全球第一，在开源社区Hugging Face上，MiniMax H3热度已上升至第一名，超过DeepSeek V4 Flash。 腾讯张军：WorkBuddy 项目 功能迭代，有一群人跟AI一起干活的感觉 腾讯公司公关总监张军发文表示， WorkBuddy里面的 项目 功能悄悄迭代了。组建项目，邀请成员后，可以共享所有资料，可以一起协同处理，同步计划，留言告诉谁来一起跟进或共享信息，相当丝滑。我还做了一个项目内的skills让参与的同学一起使用。确实有了一群人跟AI一起干活的感觉。 DeepSeek-V4-Flash正式版API登陆国家超算互联网 DeepSeek-V4-Flash正式版API面向公众开启公测，国家超算互联网第一时间同步上线DeepSeek-V4-Flash模型API调用与下载服务。使用者可登录国家超算互联网官网，通过首页服务板块进入模型服务专区接入API ；也可在超算互联网AI 社区下载模型，借助可信Notebook环境一站式完成微调、部署、适配全流程开发，高效落地AI应用。 阿里 千问办公 开启公测 阿里巴巴 旗下企业级Agent产品 千问办公 （QwenWork）开启公测。个人和企业用户均可通过 千问办公 官网（qwenwork.cn）体验，目前网页版和独立PC客户端已开放，钉钉PC端和手机端内置入口近期也将开放。用户可在 千问办公 体验阿里最新旗舰模型Qwen3.8。 阿里Qwen3.8正式发布，编程与办公再进化 阿里巴巴正式发布新一代基座大模型Qwen3.8，总参数量2.4万亿，在编程（Coding）和专业办公（Cowork）方面能力大幅提升。权威三方榜单Arena中，阿里Qwen模型仅次于Anthropic的Claude系列，整体性能处于全球大模型第一梯队。Qwen3.8的API已上线千问AI平台，并接入阿里同步推出的Agent产品 千问办公 。 阿里视频大模型Wan3.0开启公测 阿里巴巴视频生成大模型Wan 3.0开启公测，在生成时长、万能创作、全能参考以及真实世界还原等维度全面升级。 中微公司 增资至9.58亿，增幅约53% 中微半导 体设备（上海）股份有限公司完成工商变更，注册资本由约6.26亿人民币增至约9.58亿人民币，增幅约53%。中微半导体设备（上海）股份有限公司成立于2004年5月，法定代表人为尹志尧，经营范围包括研发、组装集成电路设备、泛半导体设备和其他微观加工设备及环保设备，提供技术咨询、技术服务等。 MiniMax注册资本增至55亿元 MiniMax关联公司上海稀宇极智科技有限公司发生工商变更，注册资本由40亿元增至55亿元，增资15亿元。此前5月，该公司注册资本由10亿元增至40亿元，增资30亿元。 宇树科技：本次发行价格150.80元/股，网上申购日为8月10日 宇树科技公告称，公司首次公开发行股票并在科创板上市，发行价格为150.80元/股。本次发行数量为4044.6434万股，占发行后总股本10%。发行市盈率为219.23倍，高于行业平均市盈率38.56倍。预计募集资金总额约60.99亿元，净额约59.17亿元。战略配售获配808.9286万股，包括社保基金、深度求索、 中国石油 集团等。网上申购日为8月10日，缴款日为8月12日。 DeepSeek、腾讯等获宇树科技战略配售 宇树科技披露战略配售名单，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）、腾讯旗下上海启善投资有限公司作为 与发行人经营业务具有战略合作关系或长期合作愿景的大型企业或其下属企业 入围。这一序列的战略配售投资者还包括中国石油集团昆仑资本有限公司、南方电网产融控股集团有限公司、天翼资本控股有限公司。 王兴兴：机器人激光雷达全自研核心技术等多项核心技术已应用于公司产品 宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴在网上路演时表示，经过多年研发创新和技术积累，公司逐步形成了包括一体化关节集成技术、高紧凑度机器人身体集成技术、机器人激光雷达全自研核心技术等多项已商业化应用的核心技术并已应用于公司的高性能通用人形机器人、四足机器人等产品。在此基础上，公司在机器人外界感知能力、环境交互能力，提升机器人关节自由度、环境适应性和应用场景的通用性等细分技术领域进行研究布局，形成了一定的技术储备并持续进行技术更新迭代。 自变量已秘密递表，估值已突破200亿人民币｜独家 自变量机器人已向港交所秘密提交上市申请。据投行人士称，自变量机器人是唯一一个主打全栈自研端到端具身模型的机器人厂商。从2026年4月下旬到6月底，自变量机器人仅两个多月就连续完成B、B+、B++、C四轮融资并全部交割，估值从100亿迅速突破200亿元人民币。其融资吸引了美团、阿里、字节、小米四家互联网巨头分别领投，以及红杉中国、IDG资本等顶级VC，还有 中国移动 、国开金融等 国家队 入场。 独家｜ 网易 有道加码Agent办公大战，LobsterAI面向网易所有用户送积分 网易有道 办公Agent LobsterAI 宣布面向所有网易用户推出重磅福利活动，至8月20日，登录即领5000积分，无需额外转发或邀请。积分可用于文档处理、数据分析、PPT生成、代码编写等办公场景。LobsterAI是国内开源桌面级Agent，其GitHub已获超5.8k Stars，日交互数十万次。 华为提出AI DC数据基础设施参考架构 2026华为数据存储用户精英论坛上，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁袁远指出，AI的下半程，决胜关键在于数据。华为提出了AI DC数据基础设施参考架构：聚焦AI语料归集与供给的数据湖层；承载模型知识与记忆能力的AI数据平台层；决定模型迭代速度、训推效率的算力层；覆盖部署、适配、增训和微调的模型层；支撑低代码开发与智能化部署的Agent框架层。 海外消息 CoreWeave将在印尼新建三座数据中心，首次进军亚太市场 CoreWeave宣布将云AI平台扩展至印尼，首次进军亚太市场。CoreWeave将新建三座数据中心，总装机容量360兆瓦，预计2028年投入使用。 OpenAI与Anthropic模型再曝安全评估事件，曾尝试植入恶意代码 英国人工智能安全研究所（AISI）表示，在一项涉及互联网接入的网络安全评估中，Anthropic的Mythos 5和OpenAI的GPT-5.6-Sol模型 持续针对真实个人和组织实施可能造成危害的活动 。在评估过程中，其中一个AI模型试图向GitHub上的一个开源软件项目植入有害代码，甚至创建虚假身份来推动代码获得批准。 SpaceX将独家采用 英伟达 AI计算架构，拟部署太空数据中心 SpaceX CEO马斯克在公司首次财报电话会上表示，未来SpaceX的AI服务将 独家 基于英伟达系统运行。马斯克称，公司认为英伟达Vera Rubin架构是 最佳AI计算架构 。 马斯克透露，SpaceX预计今年年底计算能力将超过2吉瓦（GW），明年底前将接近10吉瓦。同时，公司计划在地面和太空端部署英伟达Vera Rubin NVL72机架级系统，并将其用于 Starmind 卫星项目，预计明年开始发射相关卫星。 三星发布下一代AI存储路线图，展示zHBM和400层以上V10 NAND技术 三星电子在2026年未来存储与内存大会（FMS）上，公布面向AI基础设施的下一代存储技术路线，首次展示zHBM、zNAND-O概念产品，并推出采用晶圆键合技术的400层以上V10 BV-NAND。 此外，三星还展示了包括HBM4E、HBM5、LPDDR5X-PIM以及企业级存储PM1763等AI存储产品路线。 AMD二季度营收115.36亿美元，同比增长50% AMD公布了截至2026年第二季度的财务业绩。公司当季实现总营收115.36亿美元，同比增长50%，刷新单季度营收历史纪录。在GAAP准则下，净利润达22.97亿美元，同比增长163%；稀释后每股收益（EPS）为1.38美元。在Non-GAAP准则下，净利润为27.60亿美元，同比增长253%；每股收益为1.66美元，高于市场分析师预期。数据中心业务成为绝对的核心增长引擎，二季度营收达67.2亿美元，同比暴增107%，占公司总营收的58%。 AMD董事长兼CEO苏姿丰表示，随着EPYC需求持续加速、Instinct部署进一步扩增以及Helios架构开始上量，公司下半年增长势头强劲，将充分抓住AI计算需求爆发带来的巨大机遇。 SpaceX二季度营收78.14亿美元，同比增长92% SpaceX公布了截至2026年6月30日的第二季度财务业绩。公司本季度实现总营收78.14亿美元，同比增长92%。当季净亏损收窄至5.41亿美元，较去年同期的10.08亿美元亏损显着改善，调整后EBITDA同比增长191%至35.38亿美元。 截至二季度末，公司持有的现金、现金等价物及有价证券总额达1000亿美元，未完成订单总额达475亿美元。 谷歌人工智能领导层重大调整：AI元老效力27年后离职，DeepMind创始人转任首席科学家 谷歌DeepMind创始人Demis Hassabis卸任该部门首席执行官、转任董事长，同时出任母公司Alphabet首席科学家一职；任职27年的元老级AI领袖Jeff Dean宣布离职创业，并带走多名核心研究人员。此次调整还包括任命DeepMind技术负责人Koray Kavukcuoglu领导谷歌AI部门，其将负责下一代重大AI模型Gemini 4的研发，并直接向谷歌CEO皮查伊汇报。 这是谷歌自2023年合并旗下AI研究团队以来规模最大的一次人事震荡，消息公布后，谷歌A股价一度下跌逾5%。 Meta推出首款AI编程智能体 Meta正式发布首款AI编程智能体Muse Code，基于其最新的AI模型Muse Spark 1.2构建，定位为竞争对手产品的低价替代方案。这款编程智能体与Anthropic的Claude和OpenAI的Codex助手类似，使用户能够在单一界面内更轻松地构建应用程序，同时管理大量支持软件开发流程的AI数字智能体。 目前，Muse Code以测试版或预览版形式提供，可与Muse Spark 1.2协同工作。开发者可通过按需付费模式使用该智能体，其API定价与Muse Spark 1.1版本类似，每百万输入tokens 1.25美元，每百万输出tokens 4.25美元。 亚马逊 云科技宣布与Anthropic、OpenAI达成合作 亚马逊云科技（AWS）宣布与Anthropic、OpenAI达成合作，会把AWS Continuum能力深度整合到开发者的日常工作流程当中。 闪迪 第四财季营收超预期增长372%，数据中心收入增近13倍，拟豪掷140亿回购 闪迪公布，截至2026年7月3日的公司第四财季，营收同比增长372%至89.7亿美元，高于市场预期。整个2026财年，闪迪营收较上年增长175%至202.5亿美元。其中，数据中心业务增长最亮眼，第四财季业务收入29.8亿美元，同比增长1298%；全财年数据中心业务收入增长437%。 千亿美元级对冲基金入局AI：联手Anthropic打造 智能风控大脑 Millennium Management（千禧管理）正与Anthropic展开合作，共同开发一款由AI驱动的风险分析师，并扩大Anthropic模型在这家顶级对冲基金中的应用范围。该工具将帮助人类风险管理人员提供信息，并从不同资产类别中挖掘新的风险洞见。 Alphabet发行250亿美元债券，获超千亿美元认购 Alphabet发行250亿美元投资级债券，由于提供了丰厚的收益率，这笔AI相关债券发行吸引了今年规模最大的订单簿之一。此次发债最高认购金额约达1150亿美元。自2025年初以来，Alphabet累计债券融资规模已超过1140亿美元，再次成为同期AI相关债券最大的发行人。 融资并购 蚂蚁灵波启动首轮融资，拟募资15亿元，年底完成二轮融资 蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技已启动首轮融资，首轮拟募资15亿元，目标在今年年底完成二轮融资。该融资若如期完成，将突破具身领域创业公司的融资速度。灵波过去一年公开展示出来的路线是全球少有的完整布局：Vision 、Depth 、Mapping、Video、World Model 、VA 、VLA，几乎覆盖机器人感知、理解、行动的大脑链条。 昉擎科技完成A1轮融资，跻身百亿估值独角兽阵营 新一代人工智能计算系统企业昉擎科技宣布完成A1轮融资，此轮融资后公司估值超过百亿元人民币，正式成为百亿估值 独角兽 公司。昉擎科技本轮融资由徐汇资本、珠海科技产业集团两大地方产业国资战略投资，中金资本、 国泰海通 创意投资两大券商系基金、 九安医疗 旗下尚势资本、水木创投、明嘉资本等产业资本参与投资。本轮融资资金将主要用于自研芯片与系统的研发、规模化量产、软件生态建设及高端人才引进。 中国脑机接口最大天使轮诞生：主动科技3.3亿元落袋，中科创星领投 上海主动科技有限公司宣布完成3.3亿元人民币天使轮融资，创下中国脑机接口领域天使轮融资纪录。本轮融资由中科创星领投，联想之星、九合创投、道彤投资、英诺天使基金、华大松禾生科基金、济峰资本、嘉道资本共同跟投。所募资金将主要用于场地扩展、设备完善、临床试验推进与团队扩充，全面加速侵入式脑机接口产品的临床转化与产业化落地。 矩阵起源完成超千万美元A轮融资 企业级AI基础设施厂商矩阵起源（MatrixOrigin）宣布完成超千万美元A轮融资。本轮融资由 汉得信息 参与投资的基金、 亚康股份 与澳大利亚风险投资机构Artesian Venture Partners共同注资。本轮资金将重点用于MatrixOne Intelligence平台的研发迭代、全球市场拓展，以及智能体（Agentic AI）的规模化落地。 飞捷科思宣布完成A1轮数亿元融资，已组建首个物理智能创新联合体 飞捷科思智能科技（上海）有限公司宣布完成A1轮数亿元融资。本轮由老股东泰达科投与海松资本、复旦科创共同领投，毅达资本、优势资本、踊跃资本、汇融基金、财鑫资本、湘江国投新增入股，云启资本、硅港资本、中赢创投、常垒创投等现有股东继续追加投资，资本加持力度显著。 公司由英伟达PhysX物理仿真引擎核心奠基人、复旦大学张立华教授领衔，搭建起国内首个全栈自研物理智能技术体系，拥有Fysics、MoziSim、OmniFysics、Fysiverse、FysiData五大核心产品。 AMD宣布收购芯片初创公司Taalas，强化AI推理布局 AMD宣布收购AI推理芯片初创公司Taalas，旨在切入快速增长的AI推理芯片市场。AMD人工智能事业部高级副总裁Vamsi Boppana在收购声明中表示， AMD正在搭建一个全栈式AI平台，为客户提供灵活部署适合各类AI工作负载的计算解决方案 ，Taalas的技术和工程团队通过 提供差异化的推理性能和效率 ，能够强化AMD的AI产品组合。根据计划，AMD将把Taalas的技术整合到其加速器路线图中，并利用AMD instinct GPU开发系统级解决方案。 政策&趋势 瑞银：美国AI数据中心建设不会停摆，监管重点转向电力与成本分担 瑞银在最新报告中指出，美国AI数据中心建设不太可能停止，但地方居民对电价、水资源和土地占用的担忧，以及州政府对审批、税收优惠和基础设施成本的重新审视，将迫使行业改变发展方式。瑞银预计，到2027年，美国在AI计算能力方面的投资可能达到国内经济产出的约3%，其中相当部分将用于数据中心及相关基础设施建设。 小摩：AI板块不太可能是下半年回报的主要驱动力 摩根大通 策略师认为，随着市场表现向更多板块扩散，科技股或人工智能相关股票下半年不太可能是市场回报的主要驱动力。由Mislav Matejka带领的团队表示，动量交易的抛售可能大部分已经结束，半导体股目前已接近超卖水平该团队在报告中写道： 由于每股收益动能依然向上，这应有助于相关股票企稳 。不过，策略师预计市场表现将继续向更多板块扩散，并重申，由于地缘政治局势紧张，建议投资者逢低买入。小摩还预计，美联储将 尽可能保持宽松 ，从而推动债券收益率下降或美元走弱，而这两种情况都将为股市提供支撑。 集邦咨询：CSP资本支出预计增长90%，2026年AI服务器出货量增幅上调至近31% 据TrendForce集邦咨询最新AI服务器产业研究，在AI基础建设需求高涨的背景下，2026年全球九大云端服务供应商（CSP）总资本支出预估将同比增长约90%。近期超大型CSP、Tier-2数据中心业者对NVIDIA（英伟达）GB/VR等整柜式AI服务器方案的采购意愿明显提高，而且Google（谷歌）、AWS（亚马逊云科技）新一代ASIC平台于2026年下半年陆续放量，加上中系业者扩大采用本土AI方案以满足云端大语言模型（LLM）AI需求，促使TrendForce集邦咨询上调2026年AI服务器出货年成长幅度，从原先的28%更新为近31%。 公募基金持仓正向AI应用领域扩散，首批新型浮动费率基金规模重回220亿元 数据显示，首批新型浮动费率基金截至今年二季度末的规模达到226.7亿元，较去年末翻倍。从业绩来看，首批产品成立以来的平均回报率超过30%，近半数产品业绩超过20%。据了解，随着软件、互联网、企业数字化相关标的迎来持续修复行情，公募基金投资逻辑也逐步从上游硬科技博弈，向有商业化落地能力的应用端企业聚焦。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"观点 AI支出巨浪 很快消退？资深策略师 捕捉 到两大危险信号 长期看涨市场的华尔街知名人物、Leuthold Group首席投资策略师Jim Paulsen认为，AI领域的支出浪潮将很快消退，并捕捉到两大市场趋势预示着未来道路将出现坎坷。第一是人工智能股票近期的表现不佳，这表明投资者已经在为支出增长放缓做好准备。财报显示，许多大型科技公司计划继续加大投入。市场对此的反应 Alphabet、 特斯拉 和Meta等公司的股价在财报发布后暴跌 清楚地表明，投资者希望看到这些巨额投资的回报。第二个趋势是美国核心资本货物订单近期急剧下降。Paulsen表示，随着油价、债券收益率和美元飙升，投资者已经将核心资本支出放缓的预期计入了市场。 张一鸣：字节跳动 拒绝蒸馏 ，不用别人输出换榜单排名 在内部会议中，字节跳动创始人张一鸣表示，做模型要坚持长期主义、延迟满足感，而不是用别人的输出，换一时的榜单排名。据了解，张一鸣很少在Seed团队的会议上发言，但此次明确表态，字节跳动 应该愿意为长期目标牺牲一部分短期收益 。字节跳动内部对开源模型严禁蒸馏，甚至通过API检测等方式在内部加强相关限制，张一鸣认为，蒸馏会干扰真正意义上的长期技术突破。 字节跳动CEO：大语言模型会坚持自研，接受短期落后 字节跳动举办2026年度年中全员会。公司CEO梁汝波表示，字节跳动大语言模型会坚持自研，做好基本功，接受短期落后，坚持优化长期，最重要的是动作不要变形。他辟谣称：字节跳动因为外部压力才坚持自研的说法是外界猜测，真实原因是公司希望团队延迟满足感，打好技术基础，这对长期实现AGI很关键。 马斯克：内存芯片的需求增长速度远远超过了供应增速 马斯克表示，投资者不应为内存芯片的需求而感到的担忧，AI热潮中最大的瓶颈之一是内存。他指出，内存芯片的需求增长速度远远超过了供应增速。马斯克对存储芯片的需求状况具备很强的发言权，因为特斯拉和 SpaceX 均是存储芯片重要买家。 华为数据存储产品副总裁：存储涨价有一定影响，目前可以保证客户供应 2026华为数据存储用户精英论坛上，华为数据存储产品线副总裁吴俊杰表示，客观地讲，全球范围内存储颗粒价格上涨是有影响的，今年业界友商都进行了多次价格调整，涨价对华为的战略也造成了一定影响，华为跟全球的客户和伙伴都进行了充分、透明的沟通，包括什么时间点会有什么影响。整体上，华为存储对客户的供应是可以保证的。 宇树科技王兴兴：公司与DeepSeek将在AGI、高性能通用 机器人 、AI大模型三方面开展重点合作 宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴表示，根据宇树科技与DeepSeek签订的《战略合作备忘录》，双方将在 面向通用人工智能开展合作研发 高性能通用机器人方面深度合作 AI大模型方面开展深度合作 三方面开展重点合作。 宇树科技王兴兴：募资后将加码具身大模型和数据采集研发投入 宇树科技首次公开发行股票并在科创板上市网上投资者交流会举行。宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴表示，本次IPO募投项目包括智能机器人模型研发项目、机器人本体研发项目、新型智能机器人产品开发项目和智能机器人制造基地建设项目，对于具身大模型和数据采集，均会进行相应的研发投入。 AI教父 辛顿警告：随着人工智能变强，失控风险或将增加 诺贝尔奖得主、被称为 人工智能教父 的计算机科学家杰弗里 辛顿（Geoffrey Hinton）警告称，随着人工智能模型能力不断提升，人类将越来越难以控制它们，未来可能出现更多 失控AI 。近期部分先进AI智能体突破人为设定的测试环境并对现实系统造成影响的事件 令人担忧 。此前，OpenAI和Anthropic均披露，其开发的先进AI模型曾在测试环境中突破限制并尝试攻击其他系统；Meta也披露，一款AI智能体曾入侵另一组织的系统。辛顿认为，这类事件可能只是未来更多恶意AI网络攻击的开始。 国内资讯 通用视频模型MiniMax H3正式开源，登顶开源社区第一 MiniMax正式开源新一代通用视频模型MiniMax H3。该模型能够统一理解由文本、图像、视频和音频构成的多模态上下文，并可生成最高2K分辨率、最长15秒、带有原生立体声音频的视频。在Artificial Analysis视频编辑评测榜、Arena图生视频排行榜中均位列全球第一，在开源社区Hugging Face上，MiniMax H3热度已上升至第一名，超过DeepSeek V4 Flash。 腾讯张军：WorkBuddy 项目 功能迭代，有一群人跟AI一起干活的感觉 腾讯公司公关总监张军发文表示， WorkBuddy里面的 项目 功能悄悄迭代了。组建项目，邀请成员后，可以共享所有资料，可以一起协同处理，同步计划，留言告诉谁来一起跟进或共享信息，相当丝滑。我还做了一个项目内的skills让参与的同学一起使用。确实有了一群人跟AI一起干活的感觉。 DeepSeek-V4-Flash正式版API登陆国家超算互联网 DeepSeek-V4-Flash正式版API面向公众开启公测，国家超算互联网第一时间同步上线DeepSeek-V4-Flash模型API调用与下载服务。使用者可登录国家超算互联网官网，通过首页服务板块进入模型服务专区接入API ；也可在超算互联网AI 社区下载模型，借助可信Notebook环境一站式完成微调、部署、适配全流程开发，高效落地AI应用。 阿里 千问办公 开启公测 阿里巴巴 旗下企业级Agent产品 千问办公 （QwenWork）开启公测。个人和企业用户均可通过 千问办公 官网（qwenwork.cn）体验，目前网页版和独立PC客户端已开放，钉钉PC端和手机端内置入口近期也将开放。用户可在 千问办公 体验阿里最新旗舰模型Qwen3.8。 阿里Qwen3.8正式发布，编程与办公再进化 阿里巴巴正式发布新一代基座大模型Qwen3.8，总参数量2.4万亿，在编程（Coding）和专业办公（Cowork）方面能力大幅提升。权威三方榜单Arena中，阿里Qwen模型仅次于Anthropic的Claude系列，整体性能处于全球大模型第一梯队。Qwen3.8的API已上线千问AI平台，并接入阿里同步推出的Agent产品 千问办公 。 阿里视频大模型Wan3.0开启公测 阿里巴巴视频生成大模型Wan 3.0开启公测，在生成时长、万能创作、全能参考以及真实世界还原等维度全面升级。 中微公司 增资至9.58亿，增幅约53% 中微半导 体设备（上海）股份有限公司完成工商变更，注册资本由约6.26亿人民币增至约9.58亿人民币，增幅约53%。中微半导体设备（上海）股份有限公司成立于2004年5月，法定代表人为尹志尧，经营范围包括研发、组装集成电路设备、泛半导体设备和其他微观加工设备及环保设备，提供技术咨询、技术服务等。 MiniMax注册资本增至55亿元 MiniMax关联公司上海稀宇极智科技有限公司发生工商变更，注册资本由40亿元增至55亿元，增资15亿元。此前5月，该公司注册资本由10亿元增至40亿元，增资30亿元。 宇树科技：本次发行价格150.80元/股，网上申购日为8月10日 宇树科技公告称，公司首次公开发行股票并在科创板上市，发行价格为150.80元/股。本次发行数量为4044.6434万股，占发行后总股本10%。发行市盈率为219.23倍，高于行业平均市盈率38.56倍。预计募集资金总额约60.99亿元，净额约59.17亿元。战略配售获配808.9286万股，包括社保基金、深度求索、 中国石油 集团等。网上申购日为8月10日，缴款日为8月12日。 DeepSeek、腾讯等获宇树科技战略配售 宇树科技披露战略配售名单，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）、腾讯旗下上海启善投资有限公司作为 与发行人经营业务具有战略合作关系或长期合作愿景的大型企业或其下属企业 入围。这一序列的战略配售投资者还包括中国石油集团昆仑资本有限公司、南方电网产融控股集团有限公司、天翼资本控股有限公司。 王兴兴：机器人激光雷达全自研核心技术等多项核心技术已应用于公司产品 宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴在网上路演时表示，经过多年研发创新和技术积累，公司逐步形成了包括一体化关节集成技术、高紧凑度机器人身体集成技术、机器人激光雷达全自研核心技术等多项已商业化应用的核心技术并已应用于公司的高性能通用人形机器人、四足机器人等产品。在此基础上，公司在机器人外界感知能力、环境交互能力，提升机器人关节自由度、环境适应性和应用场景的通用性等细分技术领域进行研究布局，形成了一定的技术储备并持续进行技术更新迭代。 自变量已秘密递表，估值已突破200亿人民币｜独家 自变量机器人已向港交所秘密提交上市申请。据投行人士称，自变量机器人是唯一一个主打全栈自研端到端具身模型的机器人厂商。从2026年4月下旬到6月底，自变量机器人仅两个多月就连续完成B、B+、B++、C四轮融资并全部交割，估值从100亿迅速突破200亿元人民币。其融资吸引了美团、阿里、字节、小米四家互联网巨头分别领投，以及红杉中国、IDG资本等顶级VC，还有 中国移动 、国开金融等 国家队 入场。 独家｜ 网易 有道加码Agent办公大战，LobsterAI面向网易所有用户送积分 网易有道 办公Agent LobsterAI 宣布面向所有网易用户推出重磅福利活动，至8月20日，登录即领5000积分，无需额外转发或邀请。积分可用于文档处理、数据分析、PPT生成、代码编写等办公场景。LobsterAI是国内开源桌面级Agent，其GitHub已获超5.8k Stars，日交互数十万次。 华为提出AI DC数据基础设施参考架构 2026华为数据存储用户精英论坛上，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁袁远指出，AI的下半程，决胜关键在于数据。华为提出了AI DC数据基础设施参考架构：聚焦AI语料归集与供给的数据湖层；承载模型知识与记忆能力的AI数据平台层；决定模型迭代速度、训推效率的算力层；覆盖部署、适配、增训和微调的模型层；支撑低代码开发与智能化部署的Agent框架层。 海外消息 CoreWeave将在印尼新建三座数据中心，首次进军亚太市场 CoreWeave宣布将云AI平台扩展至印尼，首次进军亚太市场。CoreWeave将新建三座数据中心，总装机容量360兆瓦，预计2028年投入使用。 OpenAI与Anthropic模型再曝安全评估事件，曾尝试植入恶意代码 英国人工智能安全研究所（AISI）表示，在一项涉及互联网接入的网络安全评估中，Anthropic的Mythos 5和OpenAI的GPT-5.6-Sol模型 持续针对真实个人和组织实施可能造成危害的活动 。在评估过程中，其中一个AI模型试图向GitHub上的一个开源软件项目植入有害代码，甚至创建虚假身份来推动代码获得批准。 SpaceX将独家采用 英伟达 AI计算架构，拟部署太空数据中心 SpaceX CEO马斯克在公司首次财报电话会上表示，未来SpaceX的AI服务将 独家 基于英伟达系统运行。马斯克称，公司认为英伟达Vera Rubin架构是 最佳AI计算架构 。 马斯克透露，SpaceX预计今年年底计算能力将超过2吉瓦（GW），明年底前将接近10吉瓦。同时，公司计划在地面和太空端部署英伟达Vera Rubin NVL72机架级系统，并将其用于 Starmind 卫星项目，预计明年开始发射相关卫星。 三星发布下一代AI存储路线图，展示zHBM和400层以上V10 NAND技术 三星电子在2026年未来存储与内存大会（FMS）上，公布面向AI基础设施的下一代存储技术路线，首次展示zHBM、zNAND-O概念产品，并推出采用晶圆键合技术的400层以上V10 BV-NAND。 此外，三星还展示了包括HBM4E、HBM5、LPDDR5X-PIM以及企业级存储PM1763等AI存储产品路线。 AMD二季度营收115.36亿美元，同比增长50% AMD公布了截至2026年第二季度的财务业绩。公司当季实现总营收115.36亿美元，同比增长50%，刷新单季度营收历史纪录。在GAAP准则下，净利润达22.97亿美元，同比增长163%；稀释后每股收益（EPS）为1.38美元。在Non-GAAP准则下，净利润为27.60亿美元，同比增长253%；每股收益为1.66美元，高于市场分析师预期。数据中心业务成为绝对的核心增长引擎，二季度营收达67.2亿美元，同比暴增107%，占公司总营收的58%。 AMD董事长兼CEO苏姿丰表示，随着EPYC需求持续加速、Instinct部署进一步扩增以及Helios架构开始上量，公司下半年增长势头强劲，将充分抓住AI计算需求爆发带来的巨大机遇。 SpaceX二季度营收78.14亿美元，同比增长92% SpaceX公布了截至2026年6月30日的第二季度财务业绩。公司本季度实现总营收78.14亿美元，同比增长92%。当季净亏损收窄至5.41亿美元，较去年同期的10.08亿美元亏损显着改善，调整后EBITDA同比增长191%至35.38亿美元。 截至二季度末，公司持有的现金、现金等价物及有价证券总额达1000亿美元，未完成订单总额达475亿美元。 谷歌人工智能领导层重大调整：AI元老效力27年后离职，DeepMind创始人转任首席科学家 谷歌DeepMind创始人Demis Hassabis卸任该部门首席执行官、转任董事长，同时出任母公司Alphabet首席科学家一职；任职27年的元老级AI领袖Jeff Dean宣布离职创业，并带走多名核心研究人员。此次调整还包括任命DeepMind技术负责人Koray Kavukcuoglu领导谷歌AI部门，其将负责下一代重大AI模型Gemini 4的研发，并直接向谷歌CEO皮查伊汇报。 这是谷歌自2023年合并旗下AI研究团队以来规模最大的一次人事震荡，消息公布后，谷歌A股价一度下跌逾5%。 Meta推出首款AI编程智能体 Meta正式发布首款AI编程智能体Muse Code，基于其最新的AI模型Muse Spark 1.2构建，定位为竞争对手产品的低价替代方案。这款编程智能体与Anthropic的Claude和OpenAI的Codex助手类似，使用户能够在单一界面内更轻松地构建应用程序，同时管理大量支持软件开发流程的AI数字智能体。 目前，Muse Code以测试版或预览版形式提供，可与Muse Spark 1.2协同工作。开发者可通过按需付费模式使用该智能体，其API定价与Muse Spark 1.1版本类似，每百万输入tokens 1.25美元，每百万输出tokens 4.25美元。 亚马逊 云科技宣布与Anthropic、OpenAI达成合作 亚马逊云科技（AWS）宣布与Anthropic、OpenAI达成合作，会把AWS Continuum能力深度整合到开发者的日常工作流程当中。 闪迪 第四财季营收超预期增长372%，数据中心收入增近13倍，拟豪掷140亿回购 闪迪公布，截至2026年7月3日的公司第四财季，营收同比增长372%至89.7亿美元，高于市场预期。整个2026财年，闪迪营收较上年增长175%至202.5亿美元。其中，数据中心业务增长最亮眼，第四财季业务收入29.8亿美元，同比增长1298%；全财年数据中心业务收入增长437%。 千亿美元级对冲基金入局AI：联手Anthropic打造 智能风控大脑 Millennium Management（千禧管理）正与Anthropic展开合作，共同开发一款由AI驱动的风险分析师，并扩大Anthropic模型在这家顶级对冲基金中的应用范围。该工具将帮助人类风险管理人员提供信息，并从不同资产类别中挖掘新的风险洞见。 Alphabet发行250亿美元债券，获超千亿美元认购 Alphabet发行250亿美元投资级债券，由于提供了丰厚的收益率，这笔AI相关债券发行吸引了今年规模最大的订单簿之一。此次发债最高认购金额约达1150亿美元。自2025年初以来，Alphabet累计债券融资规模已超过1140亿美元，再次成为同期AI相关债券最大的发行人。 融资并购 蚂蚁灵波启动首轮融资，拟募资15亿元，年底完成二轮融资 蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技已启动首轮融资，首轮拟募资15亿元，目标在今年年底完成二轮融资。该融资若如期完成，将突破具身领域创业公司的融资速度。灵波过去一年公开展示出来的路线是全球少有的完整布局：Vision 、Depth 、Mapping、Video、World Model 、VA 、VLA，几乎覆盖机器人感知、理解、行动的大脑链条。 昉擎科技完成A1轮融资，跻身百亿估值独角兽阵营 新一代人工智能计算系统企业昉擎科技宣布完成A1轮融资，此轮融资后公司估值超过百亿元人民币，正式成为百亿估值 独角兽 公司。昉擎科技本轮融资由徐汇资本、珠海科技产业集团两大地方产业国资战略投资，中金资本、 国泰海通 创意投资两大券商系基金、 九安医疗 旗下尚势资本、水木创投、明嘉资本等产业资本参与投资。本轮融资资金将主要用于自研芯片与系统的研发、规模化量产、软件生态建设及高端人才引进。 中国脑机接口最大天使轮诞生：主动科技3.3亿元落袋，中科创星领投 上海主动科技有限公司宣布完成3.3亿元人民币天使轮融资，创下中国脑机接口领域天使轮融资纪录。本轮融资由中科创星领投，联想之星、九合创投、道彤投资、英诺天使基金、华大松禾生科基金、济峰资本、嘉道资本共同跟投。所募资金将主要用于场地扩展、设备完善、临床试验推进与团队扩充，全面加速侵入式脑机接口产品的临床转化与产业化落地。 矩阵起源完成超千万美元A轮融资 企业级AI基础设施厂商矩阵起源（MatrixOrigin）宣布完成超千万美元A轮融资。本轮融资由 汉得信息 参与投资的基金、 亚康股份 与澳大利亚风险投资机构Artesian Venture Partners共同注资。本轮资金将重点用于MatrixOne Intelligence平台的研发迭代、全球市场拓展，以及智能体（Agentic AI）的规模化落地。 飞捷科思宣布完成A1轮数亿元融资，已组建首个物理智能创新联合体 飞捷科思智能科技（上海）有限公司宣布完成A1轮数亿元融资。本轮由老股东泰达科投与海松资本、复旦科创共同领投，毅达资本、优势资本、踊跃资本、汇融基金、财鑫资本、湘江国投新增入股，云启资本、硅港资本、中赢创投、常垒创投等现有股东继续追加投资，资本加持力度显著。 公司由英伟达PhysX物理仿真引擎核心奠基人、复旦大学张立华教授领衔，搭建起国内首个全栈自研物理智能技术体系，拥有Fysics、MoziSim、OmniFysics、Fysiverse、FysiData五大核心产品。 AMD宣布收购芯片初创公司Taalas，强化AI推理布局 AMD宣布收购AI推理芯片初创公司Taalas，旨在切入快速增长的AI推理芯片市场。AMD人工智能事业部高级副总裁Vamsi Boppana在收购声明中表示， AMD正在搭建一个全栈式AI平台，为客户提供灵活部署适合各类AI工作负载的计算解决方案 ，Taalas的技术和工程团队通过 提供差异化的推理性能和效率 ，能够强化AMD的AI产品组合。根据计划，AMD将把Taalas的技术整合到其加速器路线图中，并利用AMD instinct GPU开发系统级解决方案。 政策&趋势 瑞银：美国AI数据中心建设不会停摆，监管重点转向电力与成本分担 瑞银在最新报告中指出，美国AI数据中心建设不太可能停止，但地方居民对电价、水资源和土地占用的担忧，以及州政府对审批、税收优惠和基础设施成本的重新审视，将迫使行业改变发展方式。瑞银预计，到2027年，美国在AI计算能力方面的投资可能达到国内经济产出的约3%，其中相当部分将用于数据中心及相关基础设施建设。 小摩：AI板块不太可能是下半年回报的主要驱动力 摩根大通 策略师认为，随着市场表现向更多板块扩散，科技股或人工智能相关股票下半年不太可能是市场回报的主要驱动力。由Mislav Matejka带领的团队表示，动量交易的抛售可能大部分已经结束，半导体股目前已接近超卖水平该团队在报告中写道： 由于每股收益动能依然向上，这应有助于相关股票企稳 。不过，策略师预计市场表现将继续向更多板块扩散，并重申，由于地缘政治局势紧张，建议投资者逢低买入。小摩还预计，美联储将 尽可能保持宽松 ，从而推动债券收益率下降或美元走弱，而这两种情况都将为股市提供支撑。 集邦咨询：CSP资本支出预计增长90%，2026年AI服务器出货量增幅上调至近31% 据TrendForce集邦咨询最新AI服务器产业研究，在AI基础建设需求高涨的背景下，2026年全球九大云端服务供应商（CSP）总资本支出预估将同比增长约90%。近期超大型CSP、Tier-2数据中心业者对NVIDIA（英伟达）GB/VR等整柜式AI服务器方案的采购意愿明显提高，而且Google（谷歌）、AWS（亚马逊云科技）新一代ASIC平台于2026年下半年陆续放量，加上中系业者扩大采用本土AI方案以满足云端大语言模型（LLM）AI需求，促使TrendForce集邦咨询上调2026年AI服务器出货年成长幅度，从原先的28%更新为近31%。 公募基金持仓正向AI应用领域扩散，首批新型浮动费率基金规模重回220亿元 数据显示，首批新型浮动费率基金截至今年二季度末的规模达到226.7亿元，较去年末翻倍。从业绩来看，首批产品成立以来的平均回报率超过30%，近半数产品业绩超过20%。据了解，随着软件、互联网、企业数字化相关标的迎来持续修复行情，公募基金投资逻辑也逐步从上游硬科技博弈，向有商业化落地能力的应用端企业聚焦。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"<p style="text-align: left;">自沃什就任美联储主席以来，其对美联储对外沟通框架秉持少说多做理念，减少对市场的政策干预。自6月份FOMC会议首次亮相后，美联储政策声明便从鲍威尔时期约400词的篇幅骤降至不足150词，删除所有关于“额外调整”的宽松措辞以及风险平衡表述；并拒绝提交利率预测，公开表达了对点阵图的质疑。</p><p style="text-align: justify;">在沟通层面，沃什明确拒绝提供前瞻指引，不仅不透露利率走向，甚至回避解释美联储应对不同经济形势的反应函数后，再度提议将每年8次FOMC会议减少至6次利率决策会议加2次经济讨论会议。</p><p style="text-align: justify;"><img src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/2b9508a2-6974-42f5-9a20-43a10ccfa80d.png" alt="" title="" data-wscntype="image" data-wscnsize="322226" data-wscnh="439" data-wscnw="734" class="wscnph" referrerpolicy="no-referrer"></p><p style="text-align: justify;">加上此前其在制度层面成立五大工作组，重点评估沟通、资产负债表、数据、AI及通胀框架，其中大部分工作将在年底前完成。此次改革，沃什将重新定位资产负债表在货币政策中的作用，试图在维持准备金充足的基础上，有序压缩资产负债表规模，使缩表重新成为收紧金融条件的重要工具，而非单纯依赖政策利率调整。</p><p style="text-align: justify;"><img src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/11cec128-de7a-4cf6-8b58-e3164da15157.png" alt="" title="" data-wscntype="image" data-wscnsize="184428" data-wscnh="327" data-wscnw="564" class="wscnph" referrerpolicy="no-referrer"></p><h2 style="text-align: left;"><strong>更多缩表，更少加息</strong></h2><p style="text-align: justify;">不同于鲍威尔时期侧重管理市场预期，沃什更强调恢复市场的价格发现功能。其主张通过减少沟通，让市场利率更多反映真实经济基本面，同时利用缩表提高期限溢价，由资本市场承担更多金融条件收紧功能，而非依赖连续加息压制需求。</p><p style="text-align: justify;"><img src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/7ca7026a-bc53-48c0-aa58-333d5ea338d4.png" alt="" title="" data-wscntype="image" data-wscnsize="321818" data-wscnh="362" data-wscnw="889" class="wscnph" referrerpolicy="no-referrer"></p><p style="text-align: justify;">这一框架将通过两条路径传导至金融条件。其一，美联储对外沟通减少意味着市场依据通胀、就业及财政融资供需变化进行定价，长端利率波动区间将进一步放大，期限溢价重新成为金融条件定价的关键变量。其二，若美联储持续推进缩表，市场需吸收更多长期国债供给，将进一步支撑长期融资成本维持高位。</p><p style="text-align: justify;"><img src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/cb51fc43-2288-4fbb-87a4-b4fb1f9169c6.png" alt="" title="" data-wscntype="image" data-wscnsize="516362" data-wscnh="479" data-wscnw="1078" class="wscnph" referrerpolicy="no-referrer"></p><p style="text-align: justify;">两条路径效果叠加，使得长期融资环境将持续偏紧，而短期资金成本受到反复冲击的可能性则明显降低。这正是沃什框架区别于传统加息周期的核心特征：通过让市场承担更多的紧缩职能，实现对需求的持续约束，而无需频繁调整政策利率。</p>"

"<p style="text-align: left;">英伟达正将触角深入AI基础设施的最底层——<strong>电力供应</strong>。这家芯片巨头计划向Blackstone支持的电力基础设施开发商Lancium投资最高30亿美元，以锁定数吉瓦的电力资源，为其芯片客户的数据中心项目提供保障。</p> <p style="text-align: left;">据科技媒体The Information于8月7日报道，<strong>英伟达已同意向Lancium投资20亿美元，并承诺在该开发商完成额外电力接入里程碑后再追加10亿美元。初始20亿美元将赋予英伟达约20%的股权，若追加投资落地，持股比例将升至约30%。</strong>此次交易对Lancium的企业价值估值约为100亿美元，含债务。</p> <p style="text-align: left;"><strong>这笔投资的战略意图直指AI数据中心的核心瓶颈：能源。</strong>Lancium是OpenAI与Oracle在德克萨斯州Abilene建设的"星际之门"AI园区背后的电力基础设施提供商，已在德克萨斯电网上锁定并开发4吉瓦电力，另有15吉瓦待接入项目正在推进。报道称，对英伟达而言，<strong>入股Lancium意味着为其庞大的芯片客户群提前卡位稀缺的电力资源</strong>。</p> <h2 style="text-align: left;">交易结构：分阶段入股，与电力里程碑挂钩</h2> <p style="text-align: left;">据报道，知情人士透露，英伟达此次投资分两步走。首笔20亿美元直接换取Lancium约20%股权；剩余10亿美元的释放则与Lancium旗下园区达成特定门槛挂钩，包括完成电网接入等条件，届时英伟达持股比例将增至约30%。</p> <p style="text-align: left;">值得注意的是，此次投资为纯股权入股，不涉及数据中心建设及租赁的信贷担保。报道指出，知情人士表示，英伟达正在为其他项目考虑提供信贷担保，包括一个涉及OpenAI和软银、规模达10吉瓦的俄亥俄州大型数据中心项目。</p> <p style="text-align: left;"><strong>Lancium交易是英伟达近期大规模投资攻势的最新一笔。</strong>据The Information报道，在截至今年4月的季度内，英伟达向私人企业和基础设施基金共投入186亿美元，超过此前整整一年的投资总额。</p> <p style="text-align: left;">仅今年以来，英伟达已分别向云计算服务商CoreWeave和Nebius各开出20亿美元支票，并向网络设备公司Lumentum、Coherent以及半导体企业Marvell完成投资。这一系列动作表明，英伟达正从芯片销售商向AI基础设施生态的核心投资方加速转型。</p> <h2 style="text-align: left;">Lancium的资产版图：从"星际之门"到多个德克萨斯项目</h2> <p style="text-align: left;">据报道，Lancium已锁定的4吉瓦电力合同涵盖多个重量级项目：</p> <blockquote> <p style="text-align: left;">其中1.2吉瓦供应OpenAI与Oracle在Abilene的园区，即"星际之门"计划的核心算力节点；900兆瓦用于合作伙伴Crusoe在Abilene为微软建设的新数据中心；QTS Data Centers近期在德克萨斯州Turkey签约了1吉瓦；Crusoe在Childress另有1吉瓦项目在建。</p> </blockquote> <p style="text-align: left;">在已锁定资产之外，<strong>Lancium还在德克萨斯州布局了潜在可承载15吉瓦电力的土地，目前正等待电网接入许可。</strong>该公司还在为2035年前开发更多电力土地奠定基础，有望受益于德克萨斯州一条拟建的超高压输电网络。</p> <p style="text-align: left;"><strong>就在交易消息传出前后，一个潜在变数浮现。</strong>德克萨斯州州长Greg Abbott于本周一下令暂停新数据中心的电网接入申请，要求相关项目接受进一步审查。</p> <p style="text-align: left;"><strong>这一政策动向给Lancium的扩张时间表带来不确定性。</strong>不过，报道称，知情人士指出，Lancium待接入的15吉瓦项目处于相对有利的位置——其合作电力公司American Electric Power已完成向其园区供电所需的线路研究，<strong>这意味着相关项目在审批流程上具备先发优势。</strong></p> <p style="text-align: left;">另外，此次融资也为Lancium的资本市场计划提供了支撑。据报道，两位知情人士透露，Lancium正考虑于2027年启动IPO，<strong>若成行，将跟随Switch、CyrusOne等数据中心及基础设施开发商的上市步伐。</strong>英伟达的入股不仅为其提供了充裕资金以扩大业务规模，也在一定程度上为其潜在上市背书。</p><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"<p style="text-align: left;">英伟达正将触角深入AI基础设施的最底层——<strong>电力供应</strong>。这家芯片巨头计划向Blackstone支持的电力基础设施开发商Lancium投资最高30亿美元，以锁定数吉瓦的电力资源，为其芯片客户的数据中心项目提供保障。</p> <p style="text-align: left;">据科技媒体The Information于8月7日报道，<strong>英伟达已同意向Lancium投资20亿美元，并承诺在该开发商完成额外电力接入里程碑后再追加10亿美元。初始20亿美元将赋予英伟达约20%的股权，若追加投资落地，持股比例将升至约30%。</strong>此次交易对Lancium的企业价值估值约为100亿美元，含债务。</p> <p style="text-align: left;"><strong>这笔投资的战略意图直指AI数据中心的核心瓶颈：能源。</strong>Lancium是OpenAI与Oracle在德克萨斯州Abilene建设的"星际之门"AI园区背后的电力基础设施提供商，已在德克萨斯电网上锁定并开发4吉瓦电力，另有15吉瓦待接入项目正在推进。报道称，对英伟达而言，<strong>入股Lancium意味着为其庞大的芯片客户群提前卡位稀缺的电力资源</strong>。</p> <h2 style="text-align: left;">交易结构：分阶段入股，与电力里程碑挂钩</h2> <p style="text-align: left;">据报道，知情人士透露，英伟达此次投资分两步走。首笔20亿美元直接换取Lancium约20%股权；剩余10亿美元的释放则与Lancium旗下园区达成特定门槛挂钩，包括完成电网接入等条件，届时英伟达持股比例将增至约30%。</p> <p style="text-align: left;">值得注意的是，此次投资为纯股权入股，不涉及数据中心建设及租赁的信贷担保。报道指出，知情人士表示，英伟达正在为其他项目考虑提供信贷担保，包括一个涉及OpenAI和软银、规模达10吉瓦的俄亥俄州大型数据中心项目。</p> <p style="text-align: left;"><strong>Lancium交易是英伟达近期大规模投资攻势的最新一笔。</strong>据The Information报道，在截至今年4月的季度内，英伟达向私人企业和基础设施基金共投入186亿美元，超过此前整整一年的投资总额。</p> <p style="text-align: left;">仅今年以来，英伟达已分别向云计算服务商CoreWeave和Nebius各开出20亿美元支票，并向网络设备公司Lumentum、Coherent以及半导体企业Marvell完成投资。这一系列动作表明，英伟达正从芯片销售商向AI基础设施生态的核心投资方加速转型。</p> <h2 style="text-align: left;">Lancium的资产版图：从"星际之门"到多个德克萨斯项目</h2> <p style="text-align: left;">据报道，Lancium已锁定的4吉瓦电力合同涵盖多个重量级项目：</p> <blockquote> <p style="text-align: left;">其中1.2吉瓦供应OpenAI与Oracle在Abilene的园区，即"星际之门"计划的核心算力节点；900兆瓦用于合作伙伴Crusoe在Abilene为微软建设的新数据中心；QTS Data Centers近期在德克萨斯州Turkey签约了1吉瓦；Crusoe在Childress另有1吉瓦项目在建。</p> </blockquote> <p style="text-align: left;">在已锁定资产之外，<strong>Lancium还在德克萨斯州布局了潜在可承载15吉瓦电力的土地，目前正等待电网接入许可。</strong>该公司还在为2035年前开发更多电力土地奠定基础，有望受益于德克萨斯州一条拟建的超高压输电网络。</p> <p style="text-align: left;"><strong>就在交易消息传出前后，一个潜在变数浮现。</strong>德克萨斯州州长Greg Abbott于本周一下令暂停新数据中心的电网接入申请，要求相关项目接受进一步审查。</p> <p style="text-align: left;"><strong>这一政策动向给Lancium的扩张时间表带来不确定性。</strong>不过，报道称，知情人士指出，Lancium待接入的15吉瓦项目处于相对有利的位置——其合作电力公司American Electric Power已完成向其园区供电所需的线路研究，<strong>这意味着相关项目在审批流程上具备先发优势。</strong></p> <p style="text-align: left;">另外，此次融资也为Lancium的资本市场计划提供了支撑。据报道，两位知情人士透露，Lancium正考虑于2027年启动IPO，<strong>若成行，将跟随Switch、CyrusOne等数据中心及基础设施开发商的上市步伐。</strong>英伟达的入股不仅为其提供了充裕资金以扩大业务规模，也在一定程度上为其潜在上市背书。</p><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"<p style="text-align: left;">AI Agent的爆发式普及正在引发<strong>一场意想不到的算力危机——不是GPU，而是CPU。</strong></p> <p style="text-align: left;">8月7日，据科技媒体The Information报道，亚马逊云服务（AWS）高管今年5月召集工程师开会，传达了一个警示性信号：<strong>为确保旗下EC2云服务器业务未来能够满足所有客户需求，工程师必须尽一切可能节省算力资源。</strong>这一要求不仅涵盖AI芯片，也明确指向长期支撑互联网时代运转的传统CPU服务器。</p> <p style="text-align: left;">报道称，这一内部动作折射出更广泛的行业趋势：<strong>随着越来越多的企业员工借助AI Agent开发软件，CPU需求正在急剧攀升，算力紧缺的压力已从GPU蔓延至整个计算基础设施。</strong>AI咨询机构Elendil Labs联合创始人兼董事总经理Jing Xie表示，他观察到客户的人均IT支出翻倍，直接原因正是AI Agent的大规模使用。</p> <h2 style="text-align: left;">内部告急：工程师等待CPU资源从数小时延长至数天</h2> <p style="text-align: left;">据报道，知情人士透露，AWS已向各团队设定截止期限，要求在今年晚些时候削减计算资源占用。工程师们正在下线此前用于软件开发、如今已闲置的EC2虚拟服务器实例，以便将这部分算力重新分配给外部客户。</p> <p style="text-align: left;">一名在AWS工作数年的工程师表示，<strong>过去只需数小时便能获取的CPU服务器资源，如今需要等待数天，</strong>这在其职业生涯中从未遇到过，并直言这种等待可能影响项目交付进度。</p> <p style="text-align: left;">AWS方面对此回应称，即便面临"大量需求"，公司仍能满足"绝大多数内外部客户的计算需求"，并强调正与内部团队密切协作，确保EC2资源得到高效利用，"一如既往"。AWS同时表示，其给予员工的指导方针并未因当前的内存紧缺而发生改变。</p> <p style="text-align: left;">不过，据报道，目前，外部客户所受影响相对有限。一位协助企业使用AWS的顾问表示，他尚未观察到客户通过合同承诺的CPU算力出现运营层面的短缺。</p> <p style="text-align: left;">然而，<strong>AWS的"竞价实例"（Spot Instances）——即AWS以大幅折扣出售、但可在两分钟内收回的溢出服务器资源——近几个月来已愈发难以大批量获取。</strong></p> <p style="text-align: left;">分析认为，这一信号表明，AWS整体算力的供需缺口正在收窄，弹性空间已大幅压缩。对于依赖低成本竞价实例运行大规模工作负载的企业客户而言，这或许预示着云计算成本上行压力的到来。</p> <h2 style="text-align: left;">AI Agent驱动CPU需求激增，算力缺口超出预期</h2> <p style="text-align: left;"><strong>此次CPU短缺的核心驱动力，是Agentic AI的快速普及。</strong>Jing Xie指出，AI Agent在运行过程中通常需要调用更多云计算资源，并由此产生对CPU的持续性需求。</p> <blockquote> <p style="text-align: left;">"基本上，现在构建、生产和运行的大量工作，所需的CPU都比过去更多。"</p> </blockquote> <p style="text-align: left;">即便在AI开发流程内部，CPU同样扮演着不可或缺的角色——例如，AI公司在为模型训练准备数据时，需要通过CPU从文档、图像和视频中读取原始数据。</p> <p style="text-align: left;"><strong>芯片厂商的表态进一步印证了这一趋势。</strong></p> <p style="text-align: left;">英特尔CEO Lip-Bu Tan在今年4月的财报电话会议上披露，AI推理（即模型运行）中CPU与GPU的使用比例为1比4；而到7月，英特尔首席财务官David Zinsner表示这一比例已接近1比1。AMD和Arm的高管也发表了类似评论。</p> <p style="text-align: left;">除CPU本身外，与CPU配套使用的内存芯片供应不足，以及数据中心物理空间的限制，也在共同加剧这场算力紧缺。</p> <p style="text-align: left;">值得关注的是，<strong>算力的内外部分配平衡，已成为大型科技公司近两年面临的共同挑战。</strong></p> <p style="text-align: left;">据The Information此前报道，谷歌去年专门成立了一个由高级管理人员组成的委员会，负责在Google Cloud、DeepMind AI研究部门及消费者业务之间协调算力分配。即便如此，内部摩擦依然存在——谷歌明星AI研究员Noam Shazeer今年夏天早些时候因对算力获取感到不满而离职。</p> <p style="text-align: left;">微软的经验则展示了另一面：算力管理效率的提升可以直接转化为营收增长。微软首席财务官Amy Hood在上月的财报电话会议上将Azure云服务的部分增长归因于CPU和GPU机群管理上的"效率提升"。</p> <blockquote> <p style="text-align: left;">"当我们能够实现效率提升时，这些收益会被迅速货币化。"</p> </blockquote><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"<p style="text-align: left;">设计软件赛道的两家头部公司正在用真实财务数据，揭示AI转型最隐秘的代价。</p> <p style="text-align: left;">Canva本周向投资者发出预警，<strong>年度营收增速将放缓至20%</strong>，原因是公司<strong>主动叫停了一项原定推动付费订阅增长的AI功能铺开计划</strong>——需求远超预期，服务成本同样远超预期。Figma周四公布财报显示，预计<strong>第三季度营收增速将从6月季度的48%降至36%</strong>，并坦承旗下多款AI工具仍处于测试阶段，尚未形成有效的商业化路径。消息公布后，Figma股价单日重挫约15%。</p> <p style="text-align: left;"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/44838ab8-9c9d-4896-a381-83aae7a88c81.png" data-wscntype="image" data-wscnh="430" data-wscnw="696" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: left;">据科技媒体The Information报道，两家公司的遭遇共同指向同一个结构性问题：<strong>AI产品的受欢迎程度，并不自动等同于健康的单位经济模型。在投资者此前对AI应用公司寄予厚望的叙事框架下，这是一次来自一线的真实压力测试。</strong></p> <h2 style="text-align: left;">Canva：需求过旺反成负担，主动踩刹车</h2> <p style="text-align: left;">Canva的困境颇具戏剧性——不是因为没有人用，而恰恰是因为用的人太多。</p> <p style="text-align: left;">据报道，Canva首席运营官Cliff Obrecht向同事表示，在引入AI之前，服务大量免费用户的成本"非常低"。但AI功能上线后，"<strong>这些成本大幅攀升，单位经济模型发生了根本性变化，这使得降低AI成本变得远比以前重要</strong>"。</p> <p style="text-align: left;">正是基于这一判断，Canva选择主动放缓原定的AI功能推出节奏，而非继续以高成本换取用户增长。这一决策直接压低了公司对全年营收增速的预期，从此前市场预期的更高水平降至20%。</p> <p style="text-align: left;">为从根本上解决成本问题，Canva正大力推进自研AI模型。公司表示，其内部模型在图像和视频生成方面比顶级AI实验室的模型更快、更便宜。但问题在于，<strong>这些模型未能赶上本轮AI功能铺开的时间窗口，导致公司在关键节点上仍不得不依赖成本更高的外部模型。</strong></p> <h2 style="text-align: left;">Figma：Beta产品免费开放，推理成本全额自担</h2> <p style="text-align: left;">与Canva的主动刹车不同，Figma面临的是<strong>另一种形式的成本压力——为尚未商业化的产品买单。</strong></p> <p style="text-align: left;">Figma首席财务官Praveer Melwani在投资者电话会议上直接点明了这一逻辑：</p> <blockquote> <p style="text-align: left;">"我们目前不向客户收取处于测试阶段产品的使用费用，推理成本由我们自行承担，没有任何消费收入来抵消。"</p> </blockquote> <p style="text-align: left;">这意味着，Figma正在用自有资金补贴用户使用其AI功能，同时等待这些工具从测试阶段走向正式商业化。公司预计，这一成本结构将对毛利率形成压制。</p> <p style="text-align: left;"><strong>Figma同样在加大自研AI模型的投入，并已开始将内部模型与前沿模型结合使用，以支撑其新推出的Figma AI智能体。</strong>但自研模型的训练本身需要时间和资金投入，而资本市场的耐心显然有限——业绩指引发布后，Figma股价单日下跌约15%。</p> <h2 style="text-align: left;">共同困境：AI转型的成本结构尚未理顺</h2> <p style="text-align: left;">报道称，Canva和Figma的案例，揭示了当前AI应用公司普遍面临的一个阶段性矛盾：产品层面的吸引力已经得到验证，但将其转化为可持续盈利模式的路径仍不清晰。</p> <p style="text-align: left;">两家公司都将自研模型视为破局关键——通过降低对外部高成本模型的依赖，从根本上改善单位经济模型。然而，自研模型的建设周期与市场对业绩增长的即时要求之间，存在难以回避的时间差。</p> <p style="text-align: left;">分析认为，这两份财报提供了一个重要的参照系：<strong>AI转型的成本，不仅体现在研发投入上，更深层地嵌入在每一次用户调用背后的推理费用之中。在商业化模式尚未成熟之前，这部分成本将持续侵蚀毛利空间。</strong></p> <p style="text-align: left;"><strong>软件公司的AI故事，正在接受第一轮真正意义上的财务体检。</strong></p><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

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"“We find that everywhere Alexa goes, it drives momentum for the business,” Jassy said on the call."

"<p data-start="199" data-end="233">苹果与阿里的AI合作，正在从传闻和监管备案，真正走进苹果的操作系统。</p> <p data-start="235" data-end="302">近日，苹果中国官网的《Mac使用手册》中，已经出现了一个相当醒目的新页面——<strong data-start="273" data-end="301">“在 Mac 上配合 Apple 智能使用千问”</strong>。</p> <p data-start="235" data-end="302"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/24cbe6df-63a6-4d2d-a4d5-163c410c5433.jpeg" data-wscntype="image" data-wscnh="549" data-wscnw="1107" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p data-start="304" data-end="370">从苹果给出的说明来看，千问并不是以一个独立AI应用的形式进入Mac，而是直接嵌入Apple Intelligence的核心使用场景。</p> <p data-start="372" data-end="462">比如，当Siri无法直接完成某些请求时，用户可以进一步调用千问，获得更加深入的回答，包括对照片和文稿相关内容进行分析；在写作工具中，用户也可以借助千问，根据文字描述生成文本或图像。</p> <p data-start="464" data-end="511">换句话说，<strong data-start="469" data-end="511">千问正在成为中国版Apple Intelligence背后的外部大模型之一。</strong></p> <p data-start="513" data-end="537">这也让苹果在中国的AI路线，第一次变得更加具体。</p> <h2 data-section-id="1ma6r05" data-start="539" data-end="561">从“苹果牵手阿里”，到千问真正进入系统</h2> <p data-start="563" data-end="578">苹果和阿里的合作其实早有铺垫。</p> <p data-start="580" data-end="747">今年7月，路透社报道称，Apple Intelligence相关生成式AI服务已经完成中国监管部门备案。为了满足中国市场的监管要求，苹果选择与阿里巴巴和百度合作，其中阿里的千问模型将被整合到苹果设备之中，覆盖iOS、iPadOS、macOS和visionOS。</p> <p data-start="749" data-end="846">《华尔街日报》此前也报道称，苹果从2025年初开始推进相关监管程序，并与阿里、百度共同开发部分适用于中国市场的AI功能。</p> <p data-start="848" data-end="869">但当时外界知道的更多还是“谁和苹果合作”。</p> <p data-start="871" data-end="905">现在苹果官方使用手册的更新，则第一次把这种合作具体到了用户体验层面：</p> <p data-start="907" data-end="934"><strong data-start="907" data-end="934">Siri可以调用千问，写作工具也可以调用千问。</strong></p> <p data-start="936" data-end="944">这个区别很重要。</p> <p data-start="946" data-end="995">因为这意味着，千问获得的可能并不只是一个“预装应用”的位置，而是进入了苹果最核心的系统级AI入口。</p> <p data-start="997" data-end="1016">用户甚至不一定需要主动打开千问App。</p> <p data-start="1018" data-end="1066">当他们对Siri提出复杂问题、分析文稿或者使用AI写作工具时，背后的部分模型能力就可能来自千问。</p> <p data-start="1068" data-end="1104">对于阿里来说，这种分发方式的价值，远远高于单纯让用户再下载一个AI应用。</p> <h2 data-section-id="18f6zfd" data-start="1106" data-end="1127">苹果正在搭建一套“本地化AI供应链”</h2> <p data-start="1129" data-end="1158">更值得关注的，是苹果正在形成一种和过去完全不同的AI模式。</p> <p data-start="1160" data-end="1213">传统智能手机时代，苹果习惯于自己掌握最核心的软件体验：芯片自己设计，操作系统自己开发，Siri也是自己的。</p> <p data-start="1215" data-end="1267">但进入生成式AI时代之后，大模型更新速度太快、训练成本太高，同时不同国家又存在完全不同的数据和监管要求。</p> <p data-start="1269" data-end="1305">苹果开始把Apple Intelligence设计成一个更加分层的体系。</p> <p data-start="1307" data-end="1428">最底层，苹果仍然依靠Apple Silicon以及自己的设备端模型处理大量个人化任务。苹果目前仍将Mac定位为“为AI精心构建”的设备，并强调设备端AI处理和隐私保护。</p> <p data-start="1430" data-end="1463">但遇到更加复杂、需要更强大模型能力的问题时，系统可以调用外部模型。</p> <p data-start="1465" data-end="1513">在海外市场，苹果此前已经采用类似思路，把第三方模型能力接入Apple Intelligence。</p> <p data-start="1515" data-end="1540">到了中国市场，这个角色开始由中国本土AI厂商承担。</p> <p data-start="1542" data-end="1614">这就意味着，<strong data-start="1548" data-end="1614">苹果可能正在建立一条新的“AI供应链”：自己掌握操作系统、硬件、用户入口和体验，底层大模型则可以根据不同市场选择不同供应商。</strong></p> <p data-start="1616" data-end="1642">模型未必一定要全部自己造，但入口必须掌握在自己手里。</p> <p data-start="1644" data-end="1665">这可能才是苹果AI战略真正值得关注的地方。</p> <h2 data-section-id="rov45d" data-start="1667" data-end="1694">千问拿到的，是比“装进iPhone”更重要的位置</h2> <p data-start="1696" data-end="1713">对阿里来说，这笔合作同样意义重大。</p> <p data-start="1715" data-end="1733">过去一年，中国大模型竞争越来越激烈。</p> <p data-start="1735" data-end="1761">各家公司不仅要比模型能力，也开始争夺真正的用户入口。</p> <p data-start="1763" data-end="1854">阿里自己的千问App正在不断增加办公、生活服务、AI Agent、图像和视频生成等功能，试图直接争夺消费者。</p> <p data-start="1856" data-end="1874">但苹果提供的是另一种完全不同的入口。</p> <p data-start="1876" data-end="1930">不是让用户想起“我要使用AI”，然后打开一个AI应用，而是让AI直接出现在用户原本就在使用的操作系统功能里。</p> <p data-start="1932" data-end="1968">Siri、写作工具，未来甚至更多系统级功能，都可能成为大模型的分发渠道。</p> <p data-start="1970" data-end="2000">这相当于把大模型从一个独立产品，变成操作系统背后的基础能力。</p> <p data-start="2002" data-end="2145">更重要的是，千问最近仍在快速扩张自己的模型能力。英国《金融时报》本周在分析阿里最新模型Qwen 3.8-Max时就指出，阿里正在尝试把AI转化为新的技术和商业增长引擎，而阿里云则承担着将模型能力商业化的重要角色。</p> <p data-start="2147" data-end="2174">所以苹果合作带给阿里的意义，不只是“多了一个大客户”。</p> <p data-start="2176" data-end="2197"><strong data-start="2176" data-end="2197">它实际上是一次非常重要的模型分发。</strong></p> <p data-start="2199" data-end="2256">如果未来数以千万计的中国苹果设备能够通过系统功能调用千问，阿里获得的将不仅是调用量，还包括一个极其重要的行业背书：</p> <p data-start="2258" data-end="2291">它的大模型已经有能力成为全球最大消费电子生态之一的底层AI供应商。</p> <h2 data-section-id="5lquwc" data-start="2293" data-end="2312">对苹果来说，这更是一场迟到的补课</h2> <p data-start="2314" data-end="2329">苹果其实比阿里更需要这次合作。</p> <p data-start="2331" data-end="2394">Apple Intelligence在全球推出之后，中国大陆市场迟迟无法同步上线，这已经逐渐成为苹果产品竞争中的一个明显短板。</p> <p data-start="2396" data-end="2448">与此同时，华为、小米、OPPO等中国手机厂商已经快速把生成式AI、智能体和系统级AI能力塞进自己的手机。</p> <p data-start="2450" data-end="2557">《华尔街日报》此前就指出，Apple Intelligence在中国市场的延迟，使苹果在与中国本土手机厂商竞争时缺少了一项越来越重要的能力。</p> <p data-start="2559" data-end="2602">这也是为什么苹果不能简单把海外版Apple Intelligence原封不动搬进中国。</p> <p data-start="2604" data-end="2624">模型、数据处理和监管体系都需要重新适配。</p> <p data-start="2626" data-end="2647">最终的解决方案，就是寻找中国本土合作伙伴。</p> <p data-start="2649" data-end="2666">于是出现了现在这个很有意思的组合：</p> <p data-start="2668" data-end="2707"><strong data-start="2668" data-end="2707">苹果提供设备、芯片、操作系统和入口，阿里等中国厂商提供本地大模型能力。</strong></p> <p data-start="2709" data-end="2724">双方各自拿出自己最擅长的部分。</p> <h2 data-section-id="1yradbp" data-start="2726" data-end="2750">AI时代，苹果最重要的可能不是拥有最强模型</h2> <p data-start="2752" data-end="2771">这件事情背后，其实还有一个更大的问题：</p> <p data-start="2773" data-end="2802">在AI时代，一家科技公司是不是必须拥有世界上最强的大模型？</p> <p data-start="2804" data-end="2821">苹果现在给出的答案，可能是否定的。</p> <p data-start="2823" data-end="2881">过去两年，OpenAI、Google、Anthropic、阿里等公司不断刷新模型能力，但模型之间的差距也在快速变化。</p> <p data-start="2883" data-end="2931">对于拥有超过十亿级设备生态的苹果来说，与其投入全部资源参加模型军备竞赛，另一条路线可能更加现实：</p> <p data-start="2933" data-end="2959"><strong data-start="2933" data-end="2959">掌握用户入口，然后选择最适合不同市场的模型。</strong></p> <p data-start="2961" data-end="2975">在美国，可以接入美国的模型。</p> <p data-start="2977" data-end="2993">在中国，可以接入千问等本土模型。</p> <p data-start="2995" data-end="3025">而苹果自己继续控制芯片、操作系统、隐私架构和最终的用户体验。</p> <p data-start="3027" data-end="3091">如果这条路线最终成立，那么未来真正有价值的，可能不只是“谁拥有最强模型”，而是<strong data-start="3066" data-end="3091">谁能够决定数亿用户在什么时候调用哪个模型。</strong></p> <p data-start="3093" data-end="3114">从这个角度看，苹果官网里那句看似普通的——</p> <p data-start="3116" data-end="3159"><strong data-start="3116" data-end="3159">“从Siri获取更多答案：对于某些请求，Siri可利用千问提供更深入的答案。”</strong></p> <p data-start="3161" data-end="3181">背后的意义其实比“苹果接入千问”大得多。</p> <p data-start="3183" data-end="3212">它意味着中国AI公司第一次真正走进了苹果的系统级AI入口。</p> <p data-start="3214" data-end="3257" data-is-last-node="" data-is-only-node="">而对千问来说，<strong data-start="3221" data-end="3257" data-is-last-node="">这可能比出现在iPhone里更重要——它开始出现在Siri背后。</strong></p><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"<p>这座厂造出来的芯片不是卖给别人——25%给特斯拉Optimus人形机器人，75%送上太空，服务SpaceX的天基AI数据中心。</p>"

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"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31652-prod-db-general-1-1786171449396.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>高估自己是人性常态。不少人觉得自己天赋异禀，智力超群，道德优越——真是这样吗？1999年，美国心理学家邓宁和克鲁格曾在康奈尔大学做过一个实验，让一群大学生进行逻辑测试，并对得分进行评估。结果，得分最低的四分之一学生，自认为答对了14题，实际答对了10题，而得分最高的四分之一，普遍低估了自己的能力。这一实验让人......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTI2OTI5NA== mid=2656331540 idx=1 sn=dbefe47a7a8db6e35f85d13f71b9008a chksm=85c2d8d5c9d7be759b4d8a8d631c3df44420e1dc478c412c22c6c4ded8c382ce23ca41d3684b#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 叶檀财经 </span></a><span>，作者：叶檀财经团队</span></p><p>高估自己是人性常态。不少人觉得自己天赋异禀，智力超群，道德优越——真是这样吗？</p><p>1999年，美国心理学家邓宁和克鲁格曾在康奈尔大学做过一个实验，让一群大学生进行逻辑测试，并对得分进行评估。</p><p>结果，得分最低的四分之一学生，自认为答对了14题，实际答对了10题，而得分最高的四分之一，普遍低估了自己的能力。</p><p>这一实验让人们意识到，能力不足的人普遍有虚幻的自我优越感，容易高估自己的水平。</p><p>这一现象被称为“邓宁-克鲁格效应”。</p><p>在道德领域，同样存在“邓宁-克鲁格效应”。邓宁发现，相比于更客观的智力，难以度量的道德更容易让人产生错觉。绝大多数人会高估自己的品性，认为自己比别人道德上更优越。</p><p>比如，朋友之间相互调侃，如果是别人调侃自己，有些人会认为自己不被尊重，而调侃朋友的时候则会说，我没有恶意，只是开个玩笑。</p><p>再比如，看到别人拒绝帮助他人的时候，多数人会说，如果是我，肯定会上前帮忙。但真到要帮助别人的时候又会缩手，会给自己找台阶，告诉自己，“量力而行，尊重命运”。</p><p>同样的行为，人们总是朝着有利于自己的方向解释。</p><p>邓宁还发现，当被问及是否会基于利益评判一个人的行为时，多数人会回答，不会。可真实世界里面对真实的选择，个人利益会成为影响行为的核心要素。</p><p>这些研究得出一个残酷的事实，人们并没有自己想象中的高尚，只是不愿承认人性的庸常罢了。</p><p>当我们戴着有色眼镜看人看己的时候，不妨想一下“邓宁-克鲁格效应”，这能够帮助我们更好地看待自己，对待别人。</p><p>#01</p><p>涨了，涨了，市场全都反弹了</p><p>本周AI携手生物医药，科技股集体反弹。和科技关联度较高的创业板周涨幅在6.55%，科创板在6.66%。</p><p>在科技股的带领下，上涨指数重回3900，8月7日收盘报3940点。</p><p>AI泡沫很坚韧，行情似乎没有终结，不过是落差极大，普通投资者受不了。</p><p>据广发证券研报，历史上除了2015年，A股宽基指数多为双顶或多重顶走势，几乎没有单顶下跌的时候。平均来看，上证指数次高点的回归比（次高/峰值）为94%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/b64c5503-63d9-4ca6-b0bd-6a4b99321ab5.png" width="866" height="488" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>另据兴业证券，截至7月底，经历过调整后，AI和非AI已经不再分化，红利指数甚至开始跑赢高景气指数。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/612f35fb-77bc-4342-ae6c-eefe54adeb45.png" width="922" height="624" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>在极端行情下，梁文锋的幻方量化也不能独善其身。据私募排排网统计，7月以来，幻方旗下多数产品大幅回撤，年内收益率几乎全面告负，亏损最大的在4%左右。</p><p>幻方等量化巨头都开始亏损了，也是一种见底的信号。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/e0c3ffab-77c0-4abb-8aa2-120675f468bd.png" width="996" height="917" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>不过，幻方长期业绩依然坚挺，年化收益率多在10%以上，高的甚至在20%以上。</p><p>虽然行情急转直下，但不少机构越跌越买。据财联社8月3日消息，自6月26日以来，国内私募已经连续4周加仓，截至7月24日，私募平均仓位已攀升至84.12%，创4年多以来的新高。</p><p>其中百亿级私募仓位最重，平均仓位为88.64%，位列所有私募榜首。</p><p>从长线来看，科技似仍为市场主线。</p><p>8月1日，市场中的长期资金——社保基金公布2025年年报。年报显示，地方养老基金2025年投资收益额1420.71亿元，投资收益率5.76%。</p><p>自2016年12月受托运营以来，地方养老基金累计投资收益额5544.30亿元，年均投资收益率5.14%。</p><p>10年5%的收益率，对于3.5万亿规模的资金来说，是一个很惊人的数字。</p><p>在谈到2025年股市投资时，养老金表示，加大科技领域投资力度，是斩获收益的主要来源之一。</p><p>国内科技除了要盯紧AI，也容得下医药等其他科技门类。近期，创新药产业链龙头纷纷公布业绩，表现异常亮眼。</p><p>8月3日，CXO总龙头药明康德发布半年报，实现收入288.97亿元，同比增长38.93%，归母利润110.80亿元，同比增长29.43%。</p><p>药明康德还上调了全年业绩指引，整体收入预期从513亿元—530亿元上调至人民币585亿元—605亿元，远高于此前机构2026年药明康德收入在530亿附近的一致性预期。</p><p>股价体现出市场对药明康德的乐观。业绩公布后，药明康德股价上涨超过20%，产业链上的小兄弟们跟随起舞。</p><p>CXO的服务对象是创新药企业，创新药好，CXO才能真的好。</p><p>8月5日，国内创新药巨头百济神州公布上半年业绩。二季度，公司全球总营收达到17亿美元，同比增长30%。上半年累计收入首次突破30亿美元（32亿美元），同比增长32%。</p><p>第二季度GAAP经营利润暴涨270%，达到3.25亿美元，非GAAP经调整净利润为4.44亿美元，同比增长76%。</p><p>公司产出和投入之间的关系越来越顺。二季度，百济神州自由现金流达到4.35亿美元，同比翻倍，上半年自由现金流总额达到5.96亿美元，增幅接近200%。</p><p>目前，百济神州在手现金及等价物超过50亿美元，有充足的弹药继续加码研发。</p><p>和药明康德一样，百济神州也上调了业绩指引，总收入上调至66亿至68亿美元，GAAP经营利润上调至10亿至11亿美元。</p><p>本周百济神州股价上涨16%，距离历史新高一步之遥，同样带领一众创新药兄弟集体冲高。</p><p>截止8月7日，中证创新药指数重返2000点，收盘创价创年内新高。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/316a07aa-ce2f-4d9c-9d17-faab3dc34e1d.png" width="1048" height="386" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>除了股市，黄金走势这周也颇受市场关注，周反弹幅度达到5%，创年内最高。</p><p>正所谓一根阳线改三观，8月5日的大阳线让不少黄金投资者改了三观。</p><p>此前我们分析过，黄金在4000点左右筑底，央行买，ETF卖持续了很长一段时间，力量达到了某种平衡。想要打破平衡，扭转趋势，需要更强的动能。</p><p>目前看，只要各国不出现流动性危机，增持黄金是大概率事件，韩国时隔13年重新入金，是最好的注脚。</p><p>8月7日，央行公布数据，截至2026年7月末，中国黄金储备为7608万盎司，较6月末的7544万盎司增加64万盎司。</p><p>这是央行连续第21个月增持黄金。</p><p>8月7日公布的美国非农就业数据又给黄金添了一把火。美国劳工统计局数据显示，7月，美国非农就业人数减少2.3万人，市场预期新增8.3万人，大幅不及预期。</p><p>消息公布后，伦敦金一举突破4300，触及4350点。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/74bcba68-f052-4657-a198-698d8bfc9389.png" width="1080" height="729" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>金价后市的关键在于，非央行资金是否扭转抛售态势，如果买入，力量就更大了。</p><p>#02</p><p>为什么数据扩张，有的行业体感却如此凉爽？</p><p>尽管市场反弹，但实体经济的分化丝毫没有减弱。</p><p>8月3日，标普全球与RatingDog联合发布的PMI数据显示，7月RatingDog中国制造业PMI录得50.9%。这一数字虽然低于彭博一致性预期的53.7%，但已经是连续第八个月处于扩张区间了。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/7985c164-080a-4a05-a2f8-9ae42c2a5c5a.png" width="883" height="570" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>据RatingDog反馈，当前扩张周期为五年来最长，且诸多信号非常积极。</p><p>新订单方面，7月中国制造业新订单量实现连续第14个月增长，创下2018年以来最长连续扩张纪录。新出口订单不仅三个月来首次回正，且价格压力持续减轻，库存积压九个月来首次收缩。</p><p>更令人惊喜的是，就业连续两个月扩张，岗位增速创三年新高。企业表示，订单增加、生产扩张以及临时工雇用是推动用工增加的主要原因。</p><p>此前统计局公布的官方PMI，则显示了另一番面貌，7月制造业PMI回落至荣枯线以下，创2月份以来新低。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/bb55d8c0-87e5-4dd9-ae2f-214713cb0eb8.png" width="866" height="546" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>其中，回落较大的是大企业，从6月份的50.7%降至49.5%，小企业仍然是景气度最弱的，7月份PMI为47.4%。</p><p>在各分项指标中，除了就业和RatingDog趋势一致，其他几乎都相左。据统计局数据，7月，制造业从业人员指数为49.0%，比上月上升0.5个百分点。</p><p>我们以前说过，统计局口径下，整体无法代表结构，结构也无法体现整体。统计局解读PMI的时候说，7月装备制造业和高技术制造业继续发挥支撑引领作用。其中，装备制造业PMI为51.4%，高技术制造业为53.3%，显著高于整体水平。</p><p>和普通人关系更紧密的消费品行业，7月PMI仅为47.8%，相较于上个月大幅回落。</p><p>老经济的代表地产链仍然低迷。7月，建筑服务业活动指数为47.0%，比上月下降2.0个百分点。</p><p>8月7日，海关总署公布了7月份的进出口数据，科技产业继续保持强劲增长。</p><p>7月份，半导体出口按价值计算同比近乎翻番，包括工业机器人、3D打印机在内的高技术产品出口同比增长超50%，显著高于上半年的39%，对出口增量贡献占比超过六成。</p><p>除了AI，电动汽车、锂电池、风力发电机组等绿色低碳产品分别增长71.2%，35.8%，34.8%，至此新能源大品类连续17个月两位数增长。</p><p>从“新三样”到“新新三样”，中国出口动能持续不断。</p><p>新经济愈发强势，老经济怎么办？</p><p>最近《求是》杂志最近专门刊文——如何看待宏观数据与微观感受“温差”，专门探讨行业分化问题。</p><p>《求是》文章指出，宏观数据是经济的“体温计”，微观感受是百姓的“体感温度”，都是真实的，只是测量的维度不同。</p><p>“温差”存在的深层原因在于，新旧动能转换处于关键期，新与旧之间不可能无缝切换，中间必然有一段“青黄不接”的时间差。</p><p>目前，传统产业在制造业中占比超过80%，新动能的增量尚难以完全对冲传统制造业收缩带来的影响。</p><p>要缩小“温差”，需要让新技术的积极效应更多一些，新动能更快一些。</p><p>未来，机会不只在少数新兴产业中有，传统产业同样拥有被重塑的潜力和空间，普通劳动者同样有机会获得技术的赋能与提升。主动拥抱变革，眼前就是风口；拘泥于固有路径，看到的只能是下坡。</p><p>《求是》杂志的论述结果很明确，科技是绝对主线，阵痛是一时的，等到科技浪潮覆盖所有行业，一切都会好起来的。</p><p>#03</p><p>60名关键核心技术专家，来到海边</p><p>据联合早报8月3日报道，今年“北戴河时间”，主题是“奋进‘十五五’（2026年至2030年）”，科技成为核心议题。</p><p>据新闻联播，有关领导人历史罕见地邀请60名关键核心技术专家出席活动，如此看重科技议题，既是考虑未来，也是思虑当下。</p><p>8月4日，老川政府再度打出科技牌。据路透报道，美国联邦通信委员会（FCC）正制定相关措施，计划限制进口中国新型号光模块。</p><p>消息一出，立刻引发舆论和市场巨震，A股光模块龙头集体大跌，美国光模块企业持续大涨。</p><p>这一幕，不禁让人想起曾经的CXO、储能等领域。实际情况可能没有想象中严峻，但情绪上会压制有关公司的估值。</p><p>据澎湃新闻等媒体报道，美国全面封禁中国光模块的概率很低。主要原因如下：</p><p>目前光模块产能大头都在中国，前10名的企业中，中资占据7席，出货量占比高达70%。</p><p>AI如火如荼之际，光模块本就供不应求，如果限制中国光模块进口，只会引发美国光模块价格暴涨，且由于本土产能短期跟不上，美国AI建设进程将会延宕。</p><p>在资本开支巨大的情况下，无论价格大涨，还是AI延宕，都不是美国科技公司们能承受的，也不是老川政府愿意看到的。</p><p>CXO等领域的过往表现进一步强化了上述逻辑。</p><p>此外，光模块上游的磷化铟等原材料，中国产能近乎垄断，如果美国对下游开刀，中国可以从上游反制，类似稀土逻辑。</p><p>两者放在一起，老川政府似乎无法有效做出限制，只能当一张牌打一打。这张牌的变数，来自美国光模块企业的决心和美国民意的态度。</p><p>据科创板日报8月7日消息，美国光模块自主可控公司应用光电在最新的电话会议上表示，将大幅扩产高端产能，800G和1.6T产品，将于2026年扩产3倍，2027年底扩产5倍。</p><p>应用光电的过去的兑现度不高，但产能大举扩张难免影响到竞争格局，对中国光模块公司的估值影响很大。</p><p>美国民意对AI不支持，也可能影响产业的发展。</p><p>据未尽研究公众号，盖洛普3月份的调查显示，71%的美国人反对在本地建设AI数据中心，其中48%强烈反对。Politico的调查也显示，反对在居住地三英里内建设数据中心的比例，从2026年1月的28%提升至7月的41%，支持率则从37%跌至24%。</p><p>美国民众反对的理由主要是，水资源被侵占、电费高企、环境污染等因素。</p><p>如果美国民众持续反对建设AI数据中心，将影响地方选举，进而伤害共和党大选，老川可能加码科技牌抑制中国。</p><p>8月6日，老川还加码制衡中国新能源产业。据新华社报道，白宫6日发布声明，为支持美国多晶硅、半导体和太阳能供应链，对进口多晶硅衍生品加征15%的关税，并对进口多晶硅及其衍生品设定最低进口价机制。</p><p>据公告，进口多晶硅最低进口价为每公斤21美元，多晶硅锭和晶圆为每公斤100美元，进口太阳能电池和太阳能电池组件最低进口价分别为每瓦特0.22美元和0.38美元。</p><p>据百川盈孚，2024年开始，中国直接出口美国的多晶硅就已经可以忽略不计，所以老川政策的直接影响并不大。</p><p>但是，由于中国多晶硅产量（产能）全球占比超过九成，所以定价权是在中国手里。换言之，只要中国多晶硅保持低价格，从市场的角度看，其他国家就没什么动力做大相关产业。</p><p>毕竟利润太低了。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/273a0364-b3a6-4137-8659-6c27bd64b27a.png" width="1080" height="195" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>有意思的是，几乎同一时间，国内多晶硅龙头在市场监管总局的指导下签订了反XX《倡议书》。</p><p>相关企业承诺，所有光伏产品销售价格（含招投标报价）均不得低于成本价，如果有人“贱卖”，必须立即制止和纠正，并自觉接受各级市场监督管理部门的监督检查。</p><p>倡议书的签署既是对内反XX，也是对外给美国人看。不过，能有怎么样的实质效果，还得靠市场自行出清，单纯指望政策解决市场问题，是不现实的。</p><p>美国动作这么多，中国当然得有回应。</p><p>8月5日，《人民日报》刊文《中美经贸需要“合作清单”，而非“管制清单”》，文中对美国联邦通信委员会（FCC）收紧机器人等行为表达不满，认为是对市场经济规则和公平竞争原则的公然扭曲。</p><p>同一天，商务部发文，加强无人机及其关键零部件、技术对美出口管制；对进口打印复印设备发起国安调查；对美国合规性测试公司采取反制措施；将应用DNA科学公司等6家美国实体列入反制清单。</p><p>8月6日，据网信办消息，为保障关键信息基础设施安全稳定运行，防范网络安全风险隐患，维护国家安全，对派拓公司（Palo Alto Networks）在华销售的产品实施网络安全审查。</p><p>中美不断摩擦必然产生一个结果，世界将划分为两个体系。为了在夹缝中求生存，不少公司选择美国的归美国，中国的归中国。</p><p>8月5日，据路透社消息，三星电子和SK海力士正在评估中微的芯片制造设备，理由是对冲美国出口管制风险。</p><p>消息人士称，三星电子和SK海力士担心在中国的工厂会因为美国设备限制受到影响，评估测试甚至采用中资设备，给国内半导体设备公司有一个展示自我，快速成长的机会。有了三星等国际巨头的加持，中资半导体设备的非美体系出口有望加速。</p><p>说到底，科技竞争是人才的竞争，哪个国家有更多人才，哪个国家就越容易获胜。不少人戏称，AI时代是美国的中国人与中国的中国人之间的对垒，因为，AI人才华人集聚。</p><p>谁能留住更多顶尖华人，谁就有可能更快地发展AI，这方面，中美两国的态度迥异。</p><p>8月4日，据财新网报道，美国国际教育协会统计称，2025年夏天获得美国国务院F-1签证的中国学生仅为4万人，相比于2024年缩水34%，相比于2017年接近减半。这是美国移民政策收紧和对华收紧的双重结果。</p><p>另据公众号，普林斯顿大学、哈佛大学、麻省理工学院联合发布的一项报告显示，2010年至2021年间，有近两万名华裔科学家离开美国。这些科学家大多回到了中国，不少人主导或参与建立了国内顶级的科研机构。</p><p>加拿大学者大卫·茨威格告诉饶毅，西湖大学的100个新实验室，可能有80%是前美国科学家建立的。</p><p>这些华人，从美国回到中国的理由最开始是感到被排挤、被疏离，后来是科研经费的枯竭。</p><p>一个为了科技人才做一切能做的，一个为了推开人才做一切都不能做的，此消彼长，长时间看，影响可能是巨大的。</p><p>（免责声明：本文为叶檀财经据公开资料做出的客观分析，不构成投资建议，请勿以此作为投资依据。）</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31653-prod-kl-general-1-1786171611824.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>会议室里，一家两千人的公司正在做年度人才盘点。几位管理者翻着材料，讨论一些他们从未真正共事过的人。桌上摊着绩效分数、项目名称、业务数据，还有几页能力评价。在这间屋子里，这些纸张几乎就是一个人能被看到的全部了。可是一个人在公司里真正做过的事，跟最后出现在这些纸上的东西，真的是一回事吗？有些价值，从一开始就很难留......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/-l8B3GUr_7X8Rjva_ay03Q" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> Nuanzhi笔记 </span></a><span>，作者：Nuanzhi</span></p><p>会议室里，一家两千人的公司正在做年度人才盘点。几位管理者翻着材料，讨论一些他们从未真正共事过的人。桌上摊着绩效分数、项目名称、业务数据，还有几页能力评价。在这间屋子里，这些纸张几乎就是一个人能被看到的全部了。</p><p>可是一个人在公司里真正做过的事，跟最后出现在这些纸上的东西，真的是一回事吗？</p><p>有些价值，从一开始就很难留下证据</p><p>有一个流传很广的故事。两个相邻的县都面临洪水威胁。一位县长上任后，把精力放在疏浚河道、加固堤坝、排查险段上。另一个县什都没有做。后来洪水真的来了。做了准备的县没有出现严重灾情，而另一个县损失很大，县长随后组织抢险、转移群众，留下了大量可以被记录的救灾工作。</p><p>故事是不是真的并不重要。有意思的是前一位县长的处境。假如那些前期工作真的避免了一场灾难，他却很难证明，如果自己什么都不做的话，结果又会变成什么样。可能淹掉多少地方，造成多大损失，影响多少人，这些只能靠推测。因为那个没有提前治理的世界，从来没有发生过。最后能留下的记录，很可能只有一句，今年没有发生重大事故。可没有事故，既可能是因为工作做得好，也可能只是因为这一年运气不错。离开当时的具体情境，这两者的区别很难再被完整还原。</p><p>企业里也有大量类似的事。拿下一个大客户，合同金额清清楚楚。完成一个重点项目，项目名称赫然在列。解决一次重大危机，也容易被很多人记住。可另一些工作的最好结果，只是平静。没有事故，没有投诉，没有返工，没有客户突然流失，也没有谁在最后关头出来救火。团队运行得越顺，这些工作反而越像什么都没发生过。组织最先看到的，并不是全部价值，而是那些成功留下了痕迹的价值。</p><p>一个共同的结果，到底应该算谁的</p><p>一个重点项目成功了，有销售的贡献，有产品的贡献，有技术的贡献，也有管理者协调资源的贡献。结果只有一个，参与创造结果的人却很多。到了绩效评价、晋升答辩的时候，组织还要继续判断，这个共同结果里，哪些贡献该归到某个人身上。</p><p>有些贡献很容易留下名字。销售谈成客户，金额清楚。负责人主导项目，开始、结束、交付物都明确。可另一些价值本来就长在协作里。有人让团队少走了很多弯路，有人提前发现几个风险，有人在关键判断上帮了别人一把。这些事情可能很重要，却很难从最后的成果里单独切出来。事情成功了，不等于每一份贡献都能被准确分配。但企业必须做出判断。</p><p>于是，复杂的过程被整理成简单的信息，这个人的成绩，这个人的项目，这个人的绩效，这个人的能力。一个人的价值要进入组织视野，首先要留下证据，留下证据之后，还要能比较清楚地说出，这份结果和他到底有多大关系。</p><p>结果没有说谎，但它没把话说完</p><p>假设两个人各负责一个区域。一个区域去年八百万，今年市场快速增长，负责人最后做到一千万。另一个区域去年也是八百万，但市场明显在往下走，如果什么都不做可能只剩五百万，负责人最后把业务稳在了八百万。光看数字，第一个人更漂亮。把环境放回去再看，原来那种清楚的排名就开始模糊了。</p><p>我们常常把评价员工想象成寻找一个藏在每个人身上的固定分数，好像企业只要设计一套足够准的制度，就能把那个真实的数字找出来。现实没这么简单。同一个人换个岗位，换套资源，换个团队，面对不同的市场，最后的表现都可能不一样。企业从结果里看到的，从来不只是这个人，也掺杂着他当时所处的环境。偏偏这些具体情况，又是大型组织最难长期保留下来的东西。</p><p>一个人离开现场以后，会慢慢变成信息</p><p>在一家小公司里，很多事情不需要完整写进表格。长期一起工作的人知道一个项目为什么能落地，也知道谁在关键时候判断对了，谁只是碰上了好机会。很多判断看起来主观，背后却可能有大量只有长期相处才能得到的信息。但这种了解方式没办法跟着企业一起变大。几十个人的时候，管理者还可能认识大多数员工，到了几百人、几千人，没有人能靠长期相处来了解所有人。企业还是需要晋升，需要调岗，需要分配资源，也需要决定谁去负责更重要的事。于是一个人的工作，必须变成能够离开现场的信息。</p><p>几十次具体判断，最后浓缩成一句判断力强。几年客户关系的维护，变成可能什么评价都没有。复杂项目里大量拆不开的贡献，可能只剩下参与某重点项目。信息越往上走，就越需要变短。一旦开始变短，就一定有东西会被丢掉。</p><p>而且，不同信息承受这种压缩的能力完全不一样。今年签约三千万，是一条特别容易传递的信息。员工说三千万，往上汇报还是三千万，到了总监那里，数字没有任何变化。可一个人三年里十几次提前发现风险、避免问题，就完全不同了。长期跟他一起工作的人知道每一次判断为什么重要，传到上一层也许变成风险意识强，再往上一层可能只剩做事稳健，到了人才盘点的时候，也许只是某项能力评价里的一个分数。同样是真实存在过的价值，穿过几层组织以后，最后能留下来的东西，差别很大。</p><p>当然，企业依赖这些被压缩过的信息，也不完全是因为管理者迷信数字。规模越大，越不可能让重要决策长期靠着少数人的个人判断。一个管理者说这个人很强，别人自然会追问，强在哪里，为什么是他，为什么不是另一个人。绩效、项目、业务数据和能力评价，让彼此不熟悉的人也能用差不多的信息来参与判断。它们损失了一部分具体情况，换来的是大规模组织必须拥有的可比较性和可解释性。这是一种交换。企业没办法完整保留现实，同时又以足够低的成本完成几千人的评价。</p><p>如果事情只到这里，它还是个组织怎么认识人的问题。可员工不是站在那里等着被观察的静止对象，他们也在看企业。</p><p>员工会慢慢看懂，什么样的价值更值钱</p><p>刚进公司的人，也许会相信只要把事情做好，公司自然就会知道。工作几年以后他会慢慢发现，不是所有工作都会得到相同的回应。有人花几个月帮团队清理历史问题，最后项目运行得很稳定，没发生什么值得汇报的大事，另一个人在一次重大故障后连续加班三天，协调几个部门解决问题，最后被领导在会上点名表扬。有人长期帮同事处理复杂问题，很多成果最后出现在别人的项目里，另一个人主导一个边界清楚的项目，项目结束以后，目标、成果、负责人都清清楚楚。</p><p>这类事情经历得多了，人会慢慢学会这个组织的语言。什么容易进绩效，什么容易被领导记住，什么可以清清楚楚写进晋升材料，什么贡献最后很容易变成一句大家辛苦了。这不一定意味着员工突然变功利了。一个人在什么环境里待久了，都会根据过去的结果来调整下一次怎么选。如果两件事都要花十个小时，一件事做完能留下明确成果，另一件事就算做好了也没什么人知道，一个人很难永远把它们当成完全一样的选择。</p><p>最开始，人只考虑这件事有没有价值，后来他还会想，这份价值到底能不能被证明。这是一个很小的变化。但当越来越多的人开始做出差不多的判断，它就不会一直停在个人选择上了。</p><p>企业本来只是评价工作，后来却开始改变工作</p><p>假设一家企业长期看重可以量化的成果，员工慢慢发现，数字清楚的工作更容易被认可，于是更多时间会流向那些能形成数字的事情。假设一家企业特别看重大型项目经历，人们会更愿意进入大型项目，因为这些经历不光意味着工作本身，也意味着以后更容易被组织看见。相比之下，那些长期存在、没有明确项目名称的维护工作，吸引力就会下降。风险管理也是一样，提前发现问题、把风险消灭在发生之前，很难准确说自己到底避免了多少损失，可问题真爆发以后再站出来解决，却有完整的过程、结果和影响。人们当然不会因为这个就故意制造问题，可要是长期的评价结果一直告诉大家救火比防火更容易被看见，愿意长期把大量精力放在防火上的人，就会越来越少。</p><p>到了这里，评价已经不再只是发生在工作结束之后的事了。因为员工知道自己将来会被怎么评价，评价的影响，已经提前到了工作开始之前。它开始影响一个人愿意接什么事，把时间放在哪里，什么值得多做一点，什么做到基本要求就够了。企业本来只是想记录员工已经创造出来的价值，可当员工开始看懂这套记录方式以后，他们会改变下一次创造价值的方向。尺子本来只是用来量东西的，可被量的人一旦知道尺子怎么量，事情就不一样了。</p><p>再往后，评价体系甚至会自己证明自己</p><p>假设企业长期奖励那些能拿出清晰数字的人，员工发现以后，会更愿意选择能留下清晰数字的工作。几年以后公司真的会发现，高绩效员工身上往往有更多漂亮数据，管理层于是更加相信，数据确实能识别优秀人才，评价体系也会进一步向数据倾斜。企业更容易看见某类价值，所以更多奖励这类价值。员工发现这类价值更有回报，于是投入更多精力去创造它。这类价值越来越多地出现在被认为优秀的人身上，企业回过头来看，会觉得自己一开始的判断得到了验证。</p><p>整个过程甚至不需要谁故意设计。企业需要一套能够真正运行的评价方式，管理者需要有依据来做选择，员工希望自己的投入得到回报，每一步都有自己的道理。可这些合理的选择叠在一起，会形成一个越来越稳的循环。最开始，企业只是发现某些价值更容易被自己看见，时间长了以后，这种认识可能慢慢变成，拥有这些价值的人才是真正优秀的人。</p><p>这两句话看起来差不多，其实不是一回事。前一句承认组织看到的只是现实的一部分，后一句却开始把这一部分当成了现实本身。</p><p>企业最后塑造的，可能正是自己最熟悉的那种人</p><p>回到最开始那间人才盘点的会议室。桌上的绩效、项目和数据可能都是真的，没人改过它们，问题也不是管理者故意忽略谁。在这些材料出现以前，一个人的工作已经过了很多次转换。有些价值没能留下证据，有些结果很难准确归到个人，有些成绩只有放回当时的环境里才真正看得懂，有些信息离开现场以后，在一次次的压缩里慢慢丢掉了原来的具体情况。而员工也看见了这种差别，他们会慢慢把更多时间放到更容易留下成果的事上，更容易证明的贡献上，更容易被组织理解的表达方式上。时间够长以后，组织里真正被大量创造出来的价值，也会跟着改变。</p><p>所以企业真正要留意的，也许不只是某一次人才盘点有没有看错一个人。更值得看看的是，一套评价方式运行了很多年以后，组织里哪些事越来越多的人愿意做，又有哪些事情正在慢慢失去愿意长期承担它的人。</p><p>企业从来不是在评价一个静止的人。企业看员工，员工也在看企业。一套评价方式运行得越久，组织就越可能得到越来越符合这套标准的人。开始的时候，企业只是想判断什么样的人更有价值。可时间久了，它影响的已经不只是评价结果，也包括人们愿意把时间花在哪里，愿意做什么，又会慢慢放弃什么。</p><p>最后，企业看到的那些优秀员工，有一部分或许并不是它从人群中发现出来的。而是这套评价方式运行多年以后，慢慢筛选和塑造出来的。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31654-prod-db-general-1-1786171798212.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>连英伟达都开始为拿不到够用的存储器而降低产品规格，其他买家面对至少持续到2028年的供需缺口，能做的似乎就只剩下“提前签约锁定供应”了。随着7月30日三星电子发布第二季度财报，国际三大存储芯片厂商三星电子、SK海力士、美光科技第二季度/最新财季财报就此出齐，三家公司各自刷新了成立以来的最高业绩纪录。但创纪录的......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTExMjYwMA== mid=2670391697 idx=2 sn=debd5f4b64836fb899ff04647548244c chksm=bd2c25b78fa6f18949d9319c9d6ab2d96d05d60d03f5d4e998b071125e56cde7fe33505760ef#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 经济观察报 </span></a><span>，作者：郑晨烨</span></p><p>连英伟达都开始为拿不到够用的存储器而降低产品规格，其他买家面对至少持续到2028年的供需缺口，能做的似乎就只剩下“提前签约锁定供应”了。</p><p>随着7月30日三星电子发布第二季度财报，国际三大存储芯片厂商三星电子、SK海力士、美光科技第二季度/最新财季财报就此出齐，三家公司各自刷新了成立以来的最高业绩纪录。</p><p>但创纪录的业绩并没有带来创纪录的股价。最近一个多月，这三家公司的股价都经历了大幅回撤。市场观点认为，投资者的抛售逻辑是担忧这一轮行业繁荣会重蹈过去几十年间反复出现的“涨价—扩产—过剩—暴跌”的“死亡循环”。</p><p>从公开信息来看，尽管三巨头的资本开支确实在大幅增加，但经历多轮周期起落之后，三巨头这次在扩产上显得克制了许多——主要聚焦AI方向，并非全面扩产。比如，SK海力士2026年的资本支出预计接近50万亿韩元（约合350亿美元），新增先进制程产能几乎全部投向了HBM（高带宽存储器）和AI服务器用DRAM（动态随机存取存储器），消费电子端的供给反而因产能向AI倾斜进一步收紧。</p><p>一位长期关注存储行业的职业投资人告诉经济观察报记者，三巨头在AI方向集中扩产的同时，还做了另一件事——各自与下游客户签订了三至五年期的长期供应合同，并在其中约定了保底价格和照付不议（即无论买方是否提货都必须按约定金额付款），买方则以预付款和保证金作为履约保障。</p><p>美光管理层在6月25日的财报电话会上也确认，该公司已签的16份五年期战略客户协议按保底价格计算的毛利率，超过了历史上任何一轮周期的最高值。</p><p>并且，三巨头在财报会上给出的下一季度业绩指引仍在继续上调。比如，美光的下一季度营收指引中值为500亿美元，远超市场此前预期的432亿美元，到2027年的供需展望也没有转弱的迹象。三星管理层在7月30日的电话会上判断，2028年之前不太可能出现显著的新增供应，新建晶圆厂从动工到量产需要超过三年，在建项目对应的产能增量短期内无法兑现。SK海力士管理层在7月29日的电话会上确认，下半年AI相关需求将继续加速，公司第三季度DRAM出货量预计环比增长中个位数百分比，到2027年的供需展望没有转弱迹象。</p><p>这次，存储产业会打破此前的“死亡循环”吗？</p><p>供给缺口</p><p>三巨头能在长期供应协议（下称“长协”）中争取到保底价格、照付不议和大额预付款等有利条款，前提是买方在当前的供需格局下“没有商量的余地”。</p><p>美光管理层在二季度财报电话会上判断，供需紧张将持续到2027年之后。三星存储业务执行副总裁金在俊于7月30日的业绩电话会上表示，2027年的供需缺口将比2026年更严重，并且在2028年之前不会出现显著的新增供应。</p><p>高盛在8月4日发布的名为《解答存储行业八大核心问题》的研报中测算，2026年全球DRAM的供需缺口（供给减去需求占需求的比例）为-4.9%，是过去15年来最严重的一次，预计2027年供需将更加紧张。</p><p>一位接近SK海力士的供应链人士告诉经济观察报记者，最近一个月，原厂的扩产节奏明显加快，与美国客户签订的长期合同使得厂商对未来需求的能见度大幅提高，但2028年上半年之前的产能规划早已锁定，新增项目对应的产能要到2028年下半年才能开始释放。制约扩产速度的关键环节是EUV（极紫外光刻机，目前唯一能用于生产先进制程存储芯片的光刻设备）。这种设备的交货周期已超过两年半。</p><p>该人士介绍，SK海力士公开的产能目标是“2030年在2025年底的基础上翻一倍”，对应年均增速约为16%—17%。</p><p>设备交付周期卡住了供给总量的增长，存量产能内部的分配同样存在约束。芯片说ICTIME首席分析师林美炳告诉经济观察报记者，HBM的光刻、刻蚀等工艺步骤数量约为常规DRAM的3倍，每建成1万片HBM月产能大约要消耗3万片常规DRAM的月产能进行转换。当前全行业HBM月产能约为32.6万片12英寸等效晶圆（三星约为14万片，SK海力士约为15万片，美光约为3.6万片），仍然不够。</p><p>群智咨询半导体分析师王旭东称，AI服务器在2026年已占全球DRAM晶圆产能约50%，2027年这一比例预计升至约60%。</p><p>HBM每多投1片晶圆，常规DRAM的供给就要减少3片，两类产品的紧缺相互强化。以往每一轮存储周期的高利润期，三巨头是往各个方向全面扩产，但这次扩产方向高度集中在AI，消费端的供给缺口因此比以往更加持久。</p><p>更反常识的是两类产品之间的利润对比。</p><p>前述接近SK海力士的供应链人士透露，HBM3E（第三代增强版高带宽存储器，当前AI加速芯片搭载的主流内存产品）目前每GB的单价约为12—13美元，下半年开始到货的HBM4每GB的单价约在16—19美元之间，两款产品2026年的定价均低于同期DDR5的售价。</p><p>目前，常规DDR产品的行业平均毛利率普遍在80%以上，HBM因封装和TSV（硅通孔，一种在多层芯片之间钻孔连接数据线的技术）环节的良率损耗，毛利率约为50%—70%。</p><p>高盛在前述研报中预计，到2026年底，常规DRAM的平均价格将升至约2美元/Gb（2025年底为0.5至0.6美元/Gb），截至第二季度，常规DRAM每GB的定价已经超过HBM。该机构预计，2027年HBM的混合平均售价需同比上涨87%—100%，才能重新恢复相对于常规DRAM的溢价。</p><p>前述接近SK海力士的供应链人士认为，2027年HBM将出现一轮大幅补涨，目前HBM采用年度议价，定价未能跟上市场行情。</p><p>大买家甚至因此正在修改产品设计。市场研究机构集邦咨询（TrendForce）8月4日发布的研究报告显示，英伟达已从今年第三季度起将下一代GPU Rubin Ultra的HBM配置，从HBM4E12层堆叠改为并行评估HBM4E8层、HBM412层、HBM48层等多种降规方案；英伟达还因为LPDDR5X（一种服务器和移动端广泛使用的低功耗内存）持续短缺，决定将下一代超级芯片模组搭载的内存容量减半。</p><p>集邦咨询预计，2027年HBM出货比特将同比增长50%—60%，但仍不足以满足需求。</p><p>连英伟达都开始为拿不到够用的存储器而降低产品规格，其他买家面对至少持续到2028年的供需缺口，能做的似乎只剩下“提前签约锁定供应”。</p><p>五年长约</p><p>过去多年来，存储芯片的交易方式一直是按季度议价。</p><p>每个季度初，原厂先设定一个临时价格用于出货，最终结算价在季度末的最后一个月敲定。价格跟着市场供需走，涨跌完全由当季行情决定，买卖双方都在一个季度为单位的博弈中寻找各自的最优解。</p><p>正是这种按季议价的模式，使得存储芯片的价格波动幅度远超其他半导体产品，原厂的利润随着价格剧烈起伏，资本市场也长期把存储股当作典型的周期股来定价。</p><p>现在，三巨头的做法是把延续多年的按季交易，切换成三至五年的长期合同。</p><p>记者在采访中了解到，这类合同主要包含几个核心条款：买卖双方约定三至五年的供应数量，单价每年重新审议一次，价格设有上限与下限，构成一个“价格走廊”，买方以照付不议、预付款或保证金作为履约保障，部分合同还约定了保底收入金额。</p><p>多位受访者告诉记者，过去存储行业也零星出现过年度供应协议，但期限通常不超过一年，覆盖比例很小，条款中没有保底价格和照付不议，约束力有限。</p><p>这一轮三巨头推进的长协，在期限、规模和约束力上都跟以往不在一个量级上。</p><p>美光在2026财年第三财季签署了16份战略客户协议（SCA），期限五年，条款为照付不议，其中14份设有保底价格，按保底价计算的金额合计约为1000亿美元。美光预计将收到约220亿美元的现金存款和信用证作为履约保障（约180亿美元现金、40亿美元信用证），目标是让这类协议最终覆盖40%以上的营收。</p><p>三星的覆盖范围更大。金在俊7月30日表示，三星计划将60%—70%的产能分配给多年期长协，考虑到寻求签约的客户数量还在增加，这一比例可能会进一步上升；以五年为基础、每年滚动续约，全球前五大数据中心客户全部签约，另有五家大型AI客户处于最后谈判阶段，三星已收到约定的预付款总额的约四分之一。</p><p>此外，SK海力士DRAM营销负责人朴俊德7月29日也确认完成约10家核心客户的谈判，但没有说明长协将覆盖总销售额的比例。</p><p>根据高盛7月29日发布的相关研报，目前超过半数的服务器DRAM已经纳入长协覆盖。</p><p>当然，长协的覆盖范围并不止于DRAM。NAND闪存厂商闪迪8月5日确认与8家客户签署多年期长协（闪迪称之为“新业务模式”），加权平均期限超过四年，按保底价计算的收入合计为939亿美元，配套财务担保为165亿美元。闪迪首席执行官戴维·戈克勒表示，这些长协预计将在2027财年覆盖闪迪超过50%的比特产能，2028财年达到约三分之二。</p><p>买方愿意接受这些条款，核心原因是供给缺口的时间跨度足够长，没有“等一等价格会降”的回旋空间。</p><p>深圳一家大型存储模组厂商的产品经理称，当前服务器内存严重短缺，无论是CPU服务器还是GPU服务器的内存都存在供给缺口，甚至到了需要对服务器进行减配的程度，客户的首要需求是拿到货，而不是谈一个更好的价格。</p><p>价格条款的细节进一步体现了卖方的强势地位。</p><p>美银证券在8月1日发布的一份研报中分析认为，三星在长协中将价格下调的幅度控制在环比不超过5%，上调空间在10%—20%以上且没有上限。三巨头在价格上涨时跟随市场受益，在价格下跌时由条款中约定的下限托住收入。</p><p>林美炳称，签了长协的几家美国大型云计算客户，2027年的供应价格已基本锁定，期限通常覆盖到2030年甚至2035年，鉴于2027年仍然缺货，卖方没有理由提供更低的价格。他判断，价格出现回调的可能性在2028年之后，届时行业产能开始增加，定价才会有调整空间。</p><p>高盛在前述研报中比较了相关的长协条款后认为，期限、覆盖范围、定价机制与履约约束四个维度全部在向有利于供应商的方向演变，这种商业模式的转变有望拉长存储厂商高盈利的持续时间，支撑存储厂商的估值中枢从此前的5至6倍，提升至8至10倍。</p><p>戴维·戈克勒在8月5日的电话会上说，三四个季度之前市场还在按季度议价，如今闪迪已经拥有超过四年的需求能见度，部分客户签约一个季度后就回来追加未来数年的采购量，“以前，这只是一场每个季度进行一次的供应链价格谈判”。</p><p>值得注意的是，上述长协主要覆盖的是常规DRAM和NAND闪存。HBM的销售模式有所不同，由于每一代HBM都需要针对特定AI芯片做定制验证，原厂通常与英伟达等核心客户按年度单独议价，提前锁定下一年的价格和数量。</p><p>美光管理层在财报电话会上确认，该公司2026年全年的HBM供应已经全部售罄，价格和数量均已敲定。</p><p>2028年之后</p><p>目前，DRAM合约价的环比涨幅已经在逐季收窄。据集邦咨询统计，2026年第一季度DRAM合约价环比涨幅约为90%，第二季度降至约60%。多位业内人士称，第三季度涨幅预计进一步收窄至13%—18%。</p><p>涨价的斜率在放缓，但距离见顶还有多远？</p><p>在林美炳看来，2027年年中之后存储芯片的价格涨幅将明显收敛，2028年随着新产能释放价格存在回调空间。</p><p>前述接近SK海力士的供应链人士称，目前原厂的库存约为2—4周，低于4—5周的正常水平，更远低于以往下行周期启动前通常出现的10周以上，供需逆转的信号尚未出现；价格出现实质性回调的可能性在2028年下半年之后。</p><p>即便2028年之后价格开始回调，行业内的判断依然是价格下行的节奏将跟以往“大为不同”。</p><p>前述存储模组厂商的产品经理告诉记者，消费电子会最先感受到价格松动，利基型产品（智能音箱、机顶盒等）其次，服务器再次，汽车电子因为长协期限最长、市场体量最小，将是最后一个调整的环节。</p><p>也就是说，以往每轮存储周期下行，价格在几个月之内就会全线崩盘；但这次，三巨头通过长协把不同客户、不同产品线的价格调整周期“错位拉开”了。</p><p>另外，全球存储市场的竞争格局在2028年之后也将出现新的变量，关键词是长鑫科技（688825.SH）。</p><p>长鑫科技7月27日在科创板挂牌上市，募集资金约为579亿元，上市以来市值曾一度逼近4万亿元大关。根据市场研究机构Omdia的出货统计，该公司2025年第四季度的全球DRAM销售额份额为7.67%，位居全球第四。</p><p>据记者了解，长鑫科技的生产成本和终端报价均低于海外同类产品约一成，三巨头主动将先进制程产能转向AI之后，消费电子端腾出的市场空间，正由长鑫科技填补。</p><p>林美炳告诉记者，在DDR和LPDDR两条主流产品线上，国内存储厂商与海外龙头基本没有代差，中国DRAM企业的服务器产品收入占比近年增长很快，DDR5的出货拉动了这一结构性变化。</p><p>林美炳认为，国内存储厂商面临最大的技术挑战在HBM领域，海外三巨头已能量产HBM3，部分厂商完成了HBM4的量产验证；国内企业的HBM3尚处于产能爬坡验证阶段，技术差距约为两代。他同时表示，国内企业没有历史产线的负担，无法采购EUV光刻机的情况反而促使它们在VC-T（垂直沟道晶体管）和晶圆键合两条全新技术路径上布局，有在下一代架构上缩短差距的可能。</p><p>据记者了解，长鑫科技目前正在与一家国内成熟制程晶圆代工厂推进CBA（一种将存储芯片和逻辑芯片分别制造后混合键合的封装技术）方面的合作，长鑫制造存储晶圆，合作方代工逻辑晶圆，以此构建国产HBM的完整制造链条。</p><p>一位接近长鑫科技的知情人士告诉记者，长鑫的LPDDR6（手机和移动端使用的下一代低功耗内存）产品目前已接近研发验证尾声，首款产品设计规格速率为12800Mbps，采用16Gb颗粒，有望于2026年下半年实现量产导入。</p><p>王旭东认为，国内终端品牌和AI服务器厂商为保障供应链稳定，正在大幅提升国产DRAM的采购导入比例，通用DRAM和消费级NAND的国产替代将持续渗透，但高端HBM和AI企业级存储短期内尚难以形成大规模替代。</p><p>消费端的承压也在改变存储行业的需求结构。</p><p>前述存储模组厂商的产品经理告诉记者，2026年全年手机存储需求的同比下修幅度预计在15%—20%，第二季度部分手机厂商无法接受三星的报价而大幅削减采购量，消费类存储到第四季度可能就“涨不动了”。</p><p>7月30日，苹果首席执行官蒂姆·库克在其主持的最后一场财报电话会上，形容当前这轮存储涨价是“百年一遇的洪水”。苹果产品毛利率正因内存成本上涨而持续承压。苹果首席财务官凯文·帕雷赫确认，最近两个季度毛利率的环比降幅“超过100%可以由内存成本变化解释”，公司对下一季度的毛利率指引进一步下调至47%—48%。</p><p>王旭东测算，以“4GB+128GB”配置的千元机为例，存储成本占整机物料成本已从2025年第三季度的22%升至2026年第三季度的64%。他预计，2027年售价低于1500元的智能手机将很难看到。</p><p>不过，在消费端收缩的同时，新的需求来源也在积蓄。</p><p>林美炳告诉记者，车规级存储在中国市场的增长非常强劲，ADAS（高级驾驶辅助系统）的快速渗透正推动智能座舱和自动驾驶域控制器对存储容量需求的大幅提升，中国区车规存储的同比增速预计达到70%—80%。</p><p>此外，CXL（一种支持服务器之间内存池化共享的互联技术）预计2028年前后将随着英伟达和谷歌的采用开始放量，目前各家厂商已有样品，但尚未量产。另外，高带宽闪存HBF（介于HBM和固态硬盘之间的新型存储层级）的首个行业标准规范也在8月4日由SK海力士和闪迪联合发布，预计2027年底出货。</p><p>2028年之后，如果这些新需求来源起量，有可能会部分对冲新增存储产能带来的供给宽松。</p><p>前述存储模组厂商的产品经理认为，目前存储的涨价斜率虽然在逐季收窄，但三巨头在2027年的利润规模仍然有可能超过2026年。他强调，市场现在争论的焦点集中在“周期何时见顶”，但对三巨头来说，更重要的变量可能是长协覆盖的比例能走到多高，“美光的目标是40%以上，三星已经到了60%—70%，如果最终行业的长协平均覆盖率稳定在50%以上，那么即便现货市场出现波动，原厂有一半以上的收入是锁定的，盈利的波动幅度会比以往任何一轮周期都小得多”。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31656-prod-kl-general-1-1786174312559.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>贡茶的走红，招来了大量抄袭者，很多人误以为全国各地的贡茶店都来自同一家企业。“奶茶祖师爷”贡茶被卖了。8月5日，全球私募投资机构贝恩资本（Bain Capital）宣布，已达成协议，将从TA Associates及公司其他股东手中收购茶饮品牌贡茶国际（以下简称“贡茶”）。该交易预计于2026年第四季度完成。贝......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MTI3NTQ1MTY0MQ== mid=2650672721 idx=1 sn=3fb750629165d353ac4a4822d9e69534 chksm=7dbf278a73d682525bca1cec5605ed1d28ac08a8d5e9640d24e0d10f2e2d5a4237927920332b#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 中国企业家杂志 </span></a><span>，编辑：米娜，作者：张文静</span></p><p>贡茶的走红，招来了大量抄袭者，很多人误以为全国各地的贡茶店都来自同一家企业。</p><p>“奶茶祖师爷”贡茶被卖了。</p><p>8月5日，全球私募投资机构贝恩资本（Bain Capital）宣布，已达成协议，将从TA Associates及公司其他股东手中收购茶饮品牌贡茶国际（以下简称“贡茶”）。</p><p>该交易预计于2026年第四季度完成。贝恩资本未披露交易价格，不过市场有消息称，交易金额约为43亿元人民币。</p><p>贡茶于2006年诞生于中国台湾地区，2010年左右进入中国大陆市场，凭借“奶盖茶”风靡全国，在学校周边、街头、商场，贡茶招牌的奶茶店随处可见。但随着喜茶、奈雪的茶等新茶饮崛起，加之山寨品牌横行，贡茶逐渐被边缘化。</p><p>贡茶被卖的消息一出，引发热议。一些消费者对此感到惊讶，“贡茶居然还活着？”事实上，贡茶不仅活着，还在国外活成了奶茶界的“顶流”。</p><p>中国大陆的贡茶门店近乎绝迹</p><p>现在中国大街小巷仍有不少“贡茶”门店，但与此次交易的主角——中国消费者记忆中的“奶盖茶鼻祖”并无关联。</p><p>据公开资料，1996年，吴振华在中国台湾高雄市开了一家茶饮店，随着口碑越来越好，顾客排起了长长的队。吴振华决定将配方标准化，进而扩张。他努力研发茶叶配方，反复测试，为奶盖配方申请了专利，并于2006年创立了“贡茶”品牌。</p><p>2009年，贡茶首次走出中国台湾地区，将业务拓展至中国香港，随后迅速在亚洲各地蔓延开来。2010年，贡茶进入中国大陆市场，通过奶盖茶这一创新产品，迅速打开市场，熊猫奶盖、格雷三兄弟等成为经典爆款。直至今天，社交平台上仍有不少人在怀念、寻找记忆中熊猫奶盖的味道。</p><p>贡茶的一些产品也启发了后来的新中式茶饮创业者们。喜茶创始人聂云宸在2011年首创的芝士奶盖茶，就是在奶盖茶基础上的创新和升级。</p><p>然而，贡茶的走红，招来了大量抄袭者。各种“XX贡茶”迅速在街头巷尾及各大商圈出现，从商标图形、店铺装潢风格到产品都与贡茶高度相似。有的与贡茶仅一街之隔，两家店的招牌印着近乎一致的贡茶商标，连商标下的口号都只有两字之差——后者为“台湾的贡茶，世界的好茶”，前者则是“台湾贡茶，世界好茶”。只有商标左下角不起眼的“漾漾好”三个小字换成了其他名字，如“御可”“御品”“禧御”等。消费者难以辨别，误以为各地的贡茶店都来自同一家企业，贡茶品牌资产被严重稀释。</p><p>中国裁判文书网显示，自2014年起，贡茶在中国大陆设立的运营主体样样好餐饮管理（深圳）有限公司、贡茶（上海）餐饮管理有限公司，开始陆续向御可贡茶、禧御贡茶、普年贡茶等品牌运营公司及加盟店提起商标侵权诉讼。不过，多个法院认定，“贡茶”一词自古有之，是指我国古代专门进贡帝王将相享用的茶叶，属于通用名称，并不为一家独有。</p><p>此外，《新京报》报道，贡茶（上海）餐饮管理有限公司、广东贡茶投资公司、贡茶国际股份有限公司等多家公司和自然人都曾申请餐饮43类、饮料32类“贡茶”商标，但均处于被驳回、无效或等待实质审查状态。</p><p>无奈之下，2016年贡茶改名“四云奶盖贡茶”，并反复向消费者宣传，“有四朵云标志的奶盖贡茶才是真正来自台湾的贡茶”。但从中国裁判文书网公开的裁判文书看，改名后的四云奶盖贡茶依然被模仿。</p><p>与此同时，喜茶、奈雪的茶等新茶饮品牌迅速崛起，中国茶饮行业加速升级，市场竞争也在加剧。贡茶在这一轮行业升级中，逐渐掉队。</p><p>贡茶在中国大陆的运营主体样样好餐饮管理（深圳）有限公司、贡茶（上海）餐饮管理有限公司分别于2021年、2024年被注销。</p><p>据裁判文书披露的信息，截至2015年8月，贡茶在中国大陆拥有自营及通过特许经营的加盟店近500余家，其中仅深圳、广州地区就拥有店铺130余家。如今，在中国大陆市场，贡茶门店几乎绝迹。</p><p>窄门餐眼数据显示，目前全国四云奶盖贡茶门店仅1家，位于广西梧州市。《中国企业家》致电门店，问及门店品牌是否来自于创立于中国台湾地区的“贡茶”时，对方表示“不清楚”。</p><p>而各地的“XX贡茶”们仍然在营业，且在招商。据窄门餐眼，目前全国有36个贡茶品牌，招牌大同小异，门店数量最多的有134家，最少的为1家。</p><p>一位“贡茶”招商人员告诉《中国企业家》，由于跟不上中国茶饮行业的升级和竞争，中国大陆市场已无四云奶盖贡茶。现在全国有很多贡茶店，品牌和运营公司各不相同，他们是最大的一家，在全国有100多家门店。</p><p>他称，贡茶是一个类似柠檬茶一样的名词，本身不是商标，单用“贡茶”也无法成功申请商标，因此完全不用担心商标问题。</p><p>至于合作，他强调并非加盟，合作需要向公司支付约6万元，包括物料、设备等，不包含租金、装修费用。租金便宜的点位，总投入较低，比如一些专做外卖的点位，一年租金仅2万元，算下来总投入只需几万元。关于回报周期，他表示无法给出一个明确的参考，“具体看点位和装修，有些半年就回本了，有些3个月就倒闭了”。</p><p>在海外闷声发财</p><p>本以为贡茶已销声匿迹，没想到它在国外成了资本的“香饽饽”。</p><p>公开资料显示，贡茶总部现位于英国伦敦，目前在全球33个市场拥有近2200家门店，在日本、韩国、澳大利亚等亚太核心市场占据领先地位。近年来，中国茶饮品牌蜜雪冰城、茶百道、喜茶等纷纷出海，而贡茶的出海进程早了十余年。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/4549f463-3895-43c8-b9af-104af4004e47.png" width="1080" height="611" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>2009年至2017年，贡茶先后进入中国香港、中国大陆、新加坡、韩国、澳大利亚、日本、北美等市场。但贡茶全球化进程明显加速，是在2019年贡茶第二次易主后。</p><p>时间回溯至2011年，澳洲商人Martin Berry在新加坡一家购物中心首次接触到贡茶，发现了品牌扩张潜力，随后飞往中国台湾见到贡茶创始人吴振华，拿下了韩国独家代理权。2012年，韩国第一家贡茶门店在首尔开张，三年后，门店数量扩张至300家。</p><p>2014年，韩国私募公司Unison Capital收购了贡茶在韩运营主体的控股权。2017年，Martin Berry与这家公司合作，反向收购了贡茶在中国台湾的母公司。两年后，美国私募股权投资公司TA Associates又以约2.88亿美元的价格收购了贡茶。</p><p>在此之前，贡茶的主要市场仍在亚洲，之后开始突破亚洲区域，在欧洲、南美、中东等全球各个区域开设门店，门店数量也快速增长。官网显示，2019年，贡茶在全球开设门店超100家，到2023年已拥有2000多家门店。</p><p>在韩国、日本、澳大利亚等核心市场，贡茶门店数量较多，且颇受欢迎。多位在日韩留学的人士称，在日本、韩国，贡茶门店到处都是，一些门店排着长长的队，消费者不仅有中国人，更多的是当地人。</p><p>2024年，贡茶全系统销售额突破6亿美元。此外，据界面新闻报道，2020年~2024年，贡茶的营收从1.51亿美元增长到1.89亿美元，门店数量从1201家翻倍至2162家，经营利润分别为-2270万美元、2480万美元、2190万美元、1150万美元与2372万美元。目前，贡茶正在全面加速拓展，并制定了到2032年在全球开设1万家门店的目标。</p><p>不过，随着霸王茶姬、茶百道、蜜雪冰城、喜茶等中国茶饮品牌加速出海，贡茶将再次与中国新茶饮展开“短兵相接”的较量。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31657-prod-kl-general-1-1786177410247.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>留在县城的，是什么？听筒Tech（ID:tingtongtech）原创县城里的消费生态，每年都在大变样。今年暑假，回了一次县城小镇老家，照例去了最热闹的那条商业街。一年没回来，街景又变了。去年暑假还排着长队的那家“国潮汉堡”的招牌，不知什么时候换成了“连锁量贩小吃”；前年新开的“临期商品超市”，如今贴着“整店......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/AQA_wWz-P8yvjKCr0D_NtA" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 听筒Tech </span></a><span>，作者：听筒Tech工作室</span></p><p>留在县城的，是什么？</p><p>听筒Tech（ID:tingtongtech）原创</p><p>县城里的消费生态，每年都在大变样。</p><p>今年暑假，回了一次县城小镇老家，照例去了最热闹的那条商业街。</p><p>一年没回来，街景又变了。去年暑假还排着长队的那家“国潮汉堡”的招牌，不知什么时候换成了“连锁量贩小吃”；前年新开的“临期商品超市”，如今贴着“整店转让”的告示，玻璃窗里堆着积灰的货架。</p><p>于这一现状，我并不好奇，甚至司空见惯。大概率明年再回来，不少加盟商的门头，可能就又变了。</p><p>这不是我一个人的主观感受。2025年，县域社会消费品零售总额占全国比重已升至38.7%，乡村市场零售额增速连续三年快于城镇。</p><p>麦肯锡预测，到2030年，中国超过66%的个人消费增量将来自三线以下城市及县乡市场。巨大的蛋糕吸引着全国各地的连锁品牌，尤其是餐饮、零食、茶饮这些标准化程度高、复制速度快的品类，像候鸟一样年复一年地扑向县城。</p><p>但遗憾的是，扑进来的多，活下来的少。</p><p>在县城生活的人这样坦言，“别看那些加盟品牌，在全国得名气大，但在本地就是卖不好，基本上很难撑过一两个合同周期。”</p><p>事实上，能在县城多年屹立不倒的，仍旧是本地口口相传的那些街头小店，也有少数勉强能留下的加盟品牌，他们最终也褪去了“总部的光环”，变成“我们县那家店”的本土存在。</p><p>-01-</p><p>小镇的商业街，“一年一换”</p><p>小镇核心商圈的步行街，店铺频繁更换门头已是常态，如果你在任何一个普通县城住上三年，就会特别熟悉这种节奏。</p><p>前几年，走在老家街头路上，街边冒出的，有两家装修统一、招牌亮眼的“中式汉堡”店，主打手擀现烤、国潮包装。街坊邻里说，“开业时请锣鼓队、做买一送一活动，排队排得老长。”</p><p>但没过多久，这些店的门头开始变暗，两家中式汉堡店都换了招牌，一家变成了“炸鸡汉堡”，一家变成了“零食集合店”。</p><p>再后来，上述“炸鸡汉堡”原址又变成了某款本地畅销的早餐小吃；而隔壁的“零食集合店”，也变成了某社区烘焙工坊，并开始新一轮开业促销。</p><p>小镇青年小峰解释，“市场流行什么就做什么，谁不想赚钱？”</p><p>小峰在县城开店多年。最早，母婴行业在县城大盛，他开过婴童服装和用品店；后来，茶饮、零食等消费品牌火了，小峰也捣鼓着开加盟店。</p><p>时至今日，小峰辗转经营了一家本地茶叶店，“这次干的时间久点，生意凑合过得去。”</p><p>小峰坦言，母婴店铺不赚钱，是因为，“我开了头一家，刚开始生意还不错。但没过两个月，街上就冒出来两家几乎一模一样的店。本来镇上就没多少人，大家都来瓜分，很快，店里的东西就卖不出去了。”</p><p>至于那些市场流行的新消费品类，小峰坦言，“更是坑。”</p><p>尽管在一些地方，茶饮、炸鸡等品牌卖得火热，但据小峰了解，自己所在的小镇市场容量确实非常有限，“15块钱一份炸鸡，只有几两。除了过年过节，年轻人从城里返流回来消费，日常镇上人根本不买。”</p><p>一位做商铺租赁的老吴说，他现在跟租客签合同，最长只签两年。</p><p>“不是我不想签长，是这些加盟店根本撑不过两年。去年有个小伙子贷款开了家网红炸鸡，半年不到就转让了，连装修都没回本。”</p><p>“之前，还有来个做新中式茶饮的，我劝他谨慎，他说总部承诺八个月回本。结果呢？他的铺子很快又挂了招租。”</p><p>据老吴回忆，这条仅几百米长的商业街，今年上半年至少有3家店铺换了租户，其中多数是不同类型的食品加盟店。</p><p>尤其让老吴记忆深刻的是，一连锁品牌奶茶店，走下沉城市，单杯8元左右。刚开始，有好奇尝鲜的人去买，但那种甜腻的口味，目标群体只能是学生或者年轻人，而不是在本地具有消费力的中年男性和女性。</p><p>不到半年，奶茶店的生意就不好了，店主为了救店，做过不少促销，还开了直播，直播奶茶制作过程和小镇街景，但无济于事。现在，这家奶茶店又变身为一家本地小吃店。</p><p>这或许不是一个小镇的现象。</p><p>据第三方商业监测机构的数据显示，2024-2025年间，下沉市场餐饮门店的年度关店率接近25%，其中加盟类品牌门店的关店率更高，部分品类甚至超过35%。</p><p>NCBD数据还显示，在统计的81个餐饮细分品类中，闭店率排名前四的品类均超过了31%。极海品牌也监测，2026年7月，新开门店中高达25%在半年内便关门。</p><p>-02-</p><p>留在县城的，是什么？</p><p>当然，也有在小镇活下来的品牌。</p><p>但仔细观察会发现，这些活下来的品牌，很多已经不是当初开店时的模样。</p><p>在县城，这些品牌最常见的一种存活形态，就是“选择性执行”标准。</p><p>以街边一家主卖西式快餐的餐厅为例，它在小镇已经存活多年，且门店社交空间较大，很多年轻的父母喜欢带孩子来吃西餐，吃完之后有的孩子还会留在店里继续写作业，且通常没有店员来驱赶。</p><p>它类似改良本的“小镇必胜客”，但比必胜客单价低得多，且品类除了披萨、炸鸡、薯条之外，还有本地人喜欢的加了甜辣酱的鸡腿堡。</p><p>实际上，这家西式快餐，也是连锁门店。进入本地后，服务流程不那么标准化，店员和顾客用方言聊着天。</p><p>据店员透露，总部督导偶尔也会来一次，但并不会对标准化提出严格要求。这种门店，实际上已经变成了本地连锁品牌。</p><p>另一种更普遍的存活方式，是彻底“山寨化”。</p><p>这种现象更有趣，全国性品牌在县城开不起来，但它的“模仿者”却活得很滋润。</p><p>做餐饮生意的邹老板曾告诉我，他观察过那些倒闭的加盟店，发现设备、装修、配方其实没什么技术含量。</p><p>“比如那个什么手擀汉堡，我自己研究了两天就能做出来，口感差不了太多。”于是，当某个全国性品牌在县城倒下后，往往会有本地老板接手铺面，将原来的设备稍加改造，挂上一个听起来差不多的名字，比如“XX堡”、“XX乐”、“XX味”，继续经营。</p><p>邹老板表示，模仿某网红炸鸡品牌，他做了一家“巷口炸鸡”的店铺，就吃到了红利，“成本更低，定价更灵活，反而能靠熟人经济和低价策略活下去。过年时候，有返乡人员问我，是不是城里的连锁品牌。”</p><p>这些“野生小镇品牌”，没有总部抽成，没有强制供货，老板自己就是厨师或采购，成本结构完全不同。</p><p>而在县城，消费者对品牌的忠诚度远低于价格和便利性，只要味道不差、价格实惠，没人纠结你是不是正版。</p><p>当然，小镇还有自己特有的老字号，他们根植并扎根于本地，可以说是本地人离不开的生活土壤。</p><p>在小镇商业街，很多人就算闭眼，闻着味道都能精准找到那家一直开的小吃店。</p><p>诸如，老家本地人早餐热衷热干面，各种口味、干的湿的、加麻酱或不加麻酱的各种版本热干面，都大受当地人喜爱。街角的拐角，门头上挂着“XX热干面”，铺面不大，也就二十来平，每到早晚，门口都排着十几号人。</p><p>本地人还喜饲养鹅，喜欢这种禽类加麻加辣的各种做法。街口经营“小陈鹅块”的小陈，现在已经变成了“老陈”，生意依然火爆，各种肉制品不到中午就售罄。</p><p>事实上，街上也有别处卖老陈店铺同样吃食的小店，但生意和客户忠诚度都不如老陈，主要原因在于他的配方是祖辈传下来的，肉质处理的不柴也不腥，辣味和咸度也最正宗。</p><p>用老陈的话说，干了一辈子，不仅培养女儿读了研，自己还成了“陈百万”。</p><p>事实上，老陈这样的本地小店，才是小镇更多的基本盘，品类不仅包括特色餐饮，还有点心、零食等等。</p><p>-03-</p><p>消费下沉的AB面</p><p>当然，仍需要专门提及的是，还有一些时下热度不减的新消费品牌，他们凭借供应链和成本把控，以及本土化的运营，确实强势进入了县城。</p><p>不过，大多数加盟品牌逃离县城，恰恰在于它们始终没能跨过这道门槛。</p><p>如一杯奶茶卖15元，而隔壁的本地小吃店卖5元一碗的冰粉，看起来更解暑、更实在，小镇消费者毫不犹豫会选后者。</p><p>除了性价比，很多品牌在县城成本与收益的倒挂，也是难逾越的壁垒。</p><p>据小峰透露，加盟一个标准化食品品牌，前期投入少则二三十万元，多则五六十万元甚至更高。</p><p>加盟费、保证金、装修费、设备费、首批物料费，再加上总部强制要求的统一收银系统、监控设备、品牌VI物料，每一项都是实打实的支出。</p><p>但县城的客单价和翻台率远不及一二线城市。有行业调研显示，县城加盟类餐饮门店的平均回本周期已从2022年的12—18个月，拉长到如今的24—30个月，部分品类甚至超过三年。</p><p>“加盟合同通常只签三到五年，这意味着很多加盟商还没收回成本，就要面临续约或搬迁。”小峰坦言，这也是他此前加盟店铺倒闭的主要原因。</p><p>更重要的是，很多品牌，总部与加盟商产生利益错位。</p><p>此前，就有不少商家坦言，绝大多数快速扩张的连锁品牌，其核心盈利模式并非门店的经营利润，而是加盟费、保证金、供应链差价和装修回扣。</p><p>总部的目标是尽可能多地开店，用门店数量撑高估值，吸引资本，甚至谋求上市。至于单店能否盈利，在总部的财务报表里，有的通常会被排在很后面。</p><p>这也意味着，当县城市场饱和、单店营收下滑时，总部不会停止拓店，反而可能为了完成年度开店指标，在更差的点位继续放加盟。</p><p>如此，加盟商成了整个链条中承担最大风险，却分享最少收益的一环。</p><p>种种原因之下，县城消费市场发生深刻的变化。</p><p>商务部研究院的一份报告就指出，下沉市场的消费需求从“有就行”转向“好才行”，从“跟风城市”转向“本地特色”。但满足这种需求的，未必是那些高举高打的全国性连锁品牌。</p><p>相反，正是县城这种高淘汰率，倒逼出了真正的本地商业智慧。</p><p>那些最终站稳脚跟的门店，几乎没有一家是靠标准化手册活下来的，而是靠对本地口味的理解、对熟人社交的运用，以及对成本结构、供应链的极致把控。</p><p>尽管只有几百米，但也折射了消费在下沉市场的变迁。所以，每年回县城，我都会刻意走一遍那条商业街。</p><p>门头在变，老板在变，业态在变，小镇的商业街，它不迷信任何品牌的光环，只信奉朴素的生存法则。那就是，赚钱，就留下；不赚钱，就换下一个门头。</p><p>或许，县城的生意就是这样，外来的和尚难念经，念得下去的，最后都成了“自己人”。</p><p>（头图和配图由《听筒Tech》自主拍摄。）</p><p>（声明：本文仅作为信息交流，不构成任何投资参考建议。）</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31658-prod-db-general-1-1786178421933.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>过去几年，人形机器人叙事的主角几乎都是创业公司和年轻创业者。王兴兴、稚晖君等一批90后创业者，将人形机器人推向聚光灯下，甚至还有00后玩家入场并拿下融资。但现在，有一批传统制造巨头正在入场。比亚迪将在8月推出首款人形机器人；宁德时代也在加速布局具身智能，不仅投资多家具身智能公司，其全资子公司也在研发包括仿人形......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/xKnZOMP61P3y1zz-fvZg3w" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 字母榜 </span></a><span>，作者：薛亚萍</span></p><p>过去几年，人形机器人叙事的主角几乎都是创业公司和年轻创业者。王兴兴、稚晖君等一批90后创业者，将人形机器人推向聚光灯下，甚至还有00后玩家入场并拿下融资。</p><p>但现在，有一批传统制造巨头正在入场。</p><p>比亚迪将在8月推出首款人形机器人；宁德时代也在加速布局具身智能，不仅投资多家具身智能公司，其全资子公司也在研发包括仿人形机器人在内的智能机器人，还有报道称其内部已有自研团队在研究机械臂。</p><p>如果按照互联网的说法，他们算得上是“老登”。</p><p>这些企业拥有更长的发展历史、更成熟的制造体系，也属于这一轮人形机器人浪潮中相对较晚入场的玩家。</p><p>而且，与90后的王兴兴、稚晖君相比，比亚迪董事长王传福、宁德时代创始人曾毓群无疑属于另一代企业家。</p><p>相比那些机器人已经会跳舞、会武术，产品进入量产、公司开始冲刺IPO的创业公司，比亚迪、宁德时代等传统制造企业确实慢了一步。</p><p>即便与同样跨界布局机器人的小米、小鹏相比，他们的动作也略显靠后。去年11月，小鹏的人形机器人IRON正式亮相；今年7月，小米的人形机器人进入工厂打工。</p><p>不过，入场得晚，并不意味着竞争力不足。当人形机器人从实验室走向商业化的过程中，比拼的也包括制造能力、供应链体系、产业场景以及渠道网络，而这些恰恰是传统制造企业积累多年的优势。</p><p>所以，“老登”造机器人，还真不一定会输给“小登”。</p><p>今年5月，比亚迪执行副总裁李柯在比亚迪股东星球《有请》节目中透露，比亚迪正在研发人形机器人。</p><p>与此同时，网络上一度流传“人形机器人代号尧舜禹”和“年内部署2万台”的消息，比亚迪均向媒体否认。</p><p>两个月后，“比亚迪迪空间|郑州馆”公众号发布了一张人形机器人宣传海报，并配文：“八月初，有个新朋友，想来认识你”。</p><p>“迪空间”是比亚迪的线下体验终端，主打品牌展示、产品体验等，也是其新技术、新产品的重要场景。不过，目前已无法看到这篇文章。</p><p>尽管如此，多家媒体随后报道称，比亚迪已确认人形机器人将在8月正式亮相。字母榜也就此事向比亚迪求证，截至发稿尚未获得回应。</p><p>从公开信息来看，比亚迪在人形机器人上的布局，大致可以分为两条路径：一条是内部研发，另一条则是通过投资完善生态。</p><p>早在2022年，比亚迪就成立了具身智能研究团队。2024年底，比亚迪还在招聘具身智能方向的相关工程师。2025年7月，比亚迪和香港科技大学共同成立了“具身智能联合实验室”，聚焦机器人的前沿研究。</p><p>与此同时，比亚迪也通过股权投资切入机器人产业链。</p><p>早在2023年8月，比亚迪就领投了智元机器人的A+轮融资，持股比例2.3%，成为该公司第九大股东。当时投后估值35亿元，如今智元估值约150亿元，并已宣布将赴港上市。</p><p>2025年4月，比亚迪再次投资帕西尼机器人的A++轮融资，拿到约8%的股份，是仅次于其创始人的第二大股东。目前，帕西尼机器人估值已超100亿元。</p><p>另一家制造业巨头宁德时代，同样在推进机器人布局。</p><p>事实上，宁德时代最初也尝试自研人形、四足机器人。2023年，宁德时代未来能源（上海）研究院向上海交通大学发布了五个智能机器人联合攻关合作项目，包含双足式机器人、仿人形机器人等。</p><p>2024年11月，“智能涌现”报道称，宁德时代内部正在自研机器人。有知情人士称，宁德时代21C创新实验室当时已成立一支20人左右的团队，自研机械臂。不过，有接近宁德时代的人士称，公司内部认为机器人自研进展较慢。</p><p>与此同时，宁德时代也开始构建自己的机器人朋友圈。近两年来，宁德时代频频出现在多家机器人公司的投资名单中。</p><p>一条路径是以集团战投主体的方式直接下场。2025年6月，宁德时代领投了银河通用的Pre-A轮融资，成为其第七大股东，持股比例为3.8%。今年6月，宁德时代独家投资了萝博派对的Pre-A轮，投资金额约5亿元，成为其第二大股东，持股比例约为12%。</p><p>另一条路径是通过旗下产业投资平台进行布局，包括晨道资本、溥泉资本以及同在宁王投资生态体系内的柏睿资本。这些机构投资了千寻智能、松延动力、众擎机器人、维他动力等。虽然并非宁德时代直接持股，但均属于其产业投资版图的一部分。</p><p>对于宁德时代在机器人业务方面的布局，字母榜也向宁德时代求证，截至发稿尚未获得回应。</p><p>那么，这些传统制造企业选择此时入场，有哪些优势？</p><p>首先是供应链和制造能力上的优势。汽车和人形机器人共享超过半数的供应链资源，传感器、芯片、电机、电控、电池等核心零部件高度重合。</p><p>恒业资本创始合伙人江一分析称，这些传统制造企业长期深耕“三电”（电机、电控、电池）领域，机械硬件自研率极高。一旦进入规模化生产阶段，机器人制造成本有望进一步下降。</p><p>李柯也表示，机器人最终的竞争，在于谁拥有最强的制造能力和软硬件能力。对于比亚迪这样的汽车企业来说，这些能力都是现成的。</p><p>过去几十年，汽车产业形成了完整的供应链体系、规模化制造能力和产业链整合能力。一旦人形机器人进入商业化放量阶段，这些企业更有能力快速扩大产能。</p><p>宇树科技已经为有供应链优势的玩家们打了个样。</p><p>宇树通过“全栈自研”路线实现了极致的成本控制，其人形机器人产品毛利率高达63%，并且是当前少数实现盈利的人形机器人公司之一。这说明，在现阶段，硬件能力依然是机器人企业的重要竞争力。</p><p>传统制造企业在部分关键技术上也具有天然优势。以电池为例，续航能力是当前人形机器人商业化的瓶颈之一。</p><p>根据TrendForce集邦咨询报告，受限于液态锂电池的能量密度和机器人的空间限制，目前多数人形机器人的续航能力仅为2到4小时，电池容量多低于2kWh。今年7月，优必选发布超仿生机器人时，就因续航仅2至4小时引发热议。</p><p>相比新能源汽车，人形机器人需要在更小体积内兼顾轻量化、安全性和续航能力，对电池提出更高要求。这也意味着，宁德时代等动力电池企业具备一定的技术优势。</p><p>今年6月，银河通用研发的重载人形机器人Galbot S1已经上岗工作，而这款产品搭载了宁德时代电池，电芯采用了颗粒级配技术的正极、低锂耗阳极和仿生自修复电解液，电芯失效率达到PPB（十亿分之一）级别，实现了机器人8小时超长续航。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/e3585c4a-596d-4d0d-b6f2-14d9e19d8665.png" width="692" height="390" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>图源：宁德时代</p><p>除了供应链，场景同样是传统制造企业的重要优势。对于多数机器人公司而言，最大的挑战之一是找到足够真实、足够持续的落地场景。而比亚迪、宁德时代本身就拥有庞大的制造体系。</p><p>江一指出，这些制造企业拥有规模最大的汽车和电池超级工厂，机器人做出来不用愁销路，直接送进自家车间打工。天天吃百万工人的真实工业数据，这样的迭代速度是初创公司根本比不了的。</p><p>事实上，机器人企业也在主动寻找这样的合作机会。千寻智能创始人韩峰涛在接受《晚点》采访时曾提到，2024年之前成立的具身智能公司基本都在寻求和宁德时代的合作。</p><p>去年12月，千寻智能旗下的人形机器人“小墨”已经在宁德时代中州基地进行电池接插件插接等复杂作业。</p><p>如果说制造场景解决的是“机器人去哪儿工作”，那么渠道能力则关系到未来“机器人怎么卖出去”。</p><p>过去一年，越来越多机器人企业开始建设线下体验渠道。宇树科技、智元机器人等陆续在北京、上海等城市核心商圈开设直营店、体验馆，希望借助线下体验建立用户认知和消费信任。</p><p>而对于比亚迪而言，这套体系已经存在。李柯在访谈中称，比亚迪在全球有经销商网络，等机器人走入家庭后，就可以通过比亚迪的经销商网络售卖机器人。</p><p>换句话说，创业公司仍在建设销售渠道，而传统制造企业已经拥有成熟的渠道体系。</p><p>除此之外，资金实力也是传统制造企业的重要底牌。2025年，宁德时代全年营业收入4237亿元，净利润为722亿元；比亚迪2025年年报显示，年营收为8040亿元，净利润为326亿元。</p><p>相比仍处于投入期的人形机器人企业，传统制造企业拥有更充足的现金流，可以持续投入机器人研发。</p><p>维他动力创始人余轶南认为，造机器人，在起步阶段要想在五年内实现百万台量产，投入可能在百亿元级别才能上牌桌。</p><p>江一也表示，这样的现金流允许机器人项目连续亏个5到10年，不用看二级市场脸色，还能满世界重金挖AI大牛。</p><p>当然，传统制造企业进入人形机器人赛道，也并非没有挑战。</p><p>首先，是企业内部的资源分配。</p><p>与创业公司不同，人形机器人并非传统制造企业唯一的业务方向。江一称，传统制造企业内部同时存在新老业务，两者在一定程度上存在冲突。公司不可能把所有资源都压在人形机器人上，资源分配等问题都有可能成为阻碍。</p><p>正如上文提到的，《智能涌现》报道称，有接近宁德时代的人士称，宁德时代内部认为机器人自研进展较慢。</p><p>因此，对于拥有汽车、电池等成熟业务的企业而言，资源如何分配、新旧业务如何平衡，也将影响机器人业务的发展速度。</p><p>从公开信息来看，这种谨慎也体现在研发节奏上。</p><p>企查查信息显示，宁德时代已获得多项机器人相关专利，包括移动机器人、机器人组件等。</p><p>但涉及人形机器人的专利寥寥无几，如2025年1月申请的仿生机器人专利。有关机器人的公开专利申请也多停留在2025年初。比亚迪的机器人专利更多集中于工业机器人、搬运机器人等领域，并没有公开的人形机器人专利。</p><p>这种谨慎很大程度上源于行业现实，也是不少大厂布局机器人时的普遍状态。</p><p>具身智能被视为未来方向，也是国家重点扶持的领域，但回报周期太长，商业化前景仍不明朗，目前公开报道中盈利的仅有宇树一家。对于拥有成熟主营业务的大型制造企业来说，在商业模式尚未充分验证之前保持谨慎，并不难理解。</p><p>韩峰涛曾在《晚点》采访时说，即使模型能力提升了，机器人对大公司而言依然是一个很小的市场，因为还没有大规模商业化。大公司什么时候会砸下海量资源？创业公司要先证明这个市场存在，而且真正跑出一些中等规模的创业公司。所谓中厂，至少一年卖10万台机器人。</p><p>这种节奏，也在一定程度上影响了人才的流向。</p><p>此前，稚晖君离开华为创业时，就有知情人士透露称，稚晖君认为华为短期内不太可能大规模投入机器人业务，所以决定出去做。后来稚晖君在接受《晚点LatePost》采访中说，离开是出于风格差异，华为在技术方面主要做基础设施，偏向底层技术。而机器人是一个非常新的赛道，适合迭代较快的团队。</p><p>不过，谨慎并不意味着缺席，也不要小瞧这些制造企业。</p><p>创业公司率先完成技术探索，摸索出商业路径。等到时机成熟后，传统制造企业积累多年的制造能力、供应链体系和产业资源，就能在行业进入规模化阶段后更快释放价值。</p><p>从实验室走向产业，机器人不仅要足够聪明，也要足够便宜、足够稳定。前者仍是整个行业的共同难题，而后者，恰恰是传统制造企业更擅长的事情。</p><p>参考资料：</p><p>《有请｜Stella Li:比亚迪全球化之路》比亚迪股东星球</p><p>《比亚迪人形机器人，8月“上岗”》财联社</p><p>《宁德时代，自研人形、四足机器人》智能涌现</p><p>《专访千寻创始人：20亿新融资、具身模型淘汰赛、落地非共识》晚点AI</p><p>《“稚晖君”停更这一年：想赢下人形机器人，要像运营大公司那样去创业》晚点LatePost</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31658-prod-db-general-1-1786178421933.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>过去几年，人形机器人叙事的主角几乎都是创业公司和年轻创业者。王兴兴、稚晖君等一批90后创业者，将人形机器人推向聚光灯下，甚至还有00后玩家入场并拿下融资。但现在，有一批传统制造巨头正在入场。比亚迪将在8月推出首款人形机器人；宁德时代也在加速布局具身智能，不仅投资多家具身智能公司，其全资子公司也在研发包括仿人形......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/xKnZOMP61P3y1zz-fvZg3w" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 字母榜 </span></a><span>，作者：薛亚萍</span></p><p>过去几年，人形机器人叙事的主角几乎都是创业公司和年轻创业者。王兴兴、稚晖君等一批90后创业者，将人形机器人推向聚光灯下，甚至还有00后玩家入场并拿下融资。</p><p>但现在，有一批传统制造巨头正在入场。</p><p>比亚迪将在8月推出首款人形机器人；宁德时代也在加速布局具身智能，不仅投资多家具身智能公司，其全资子公司也在研发包括仿人形机器人在内的智能机器人，还有报道称其内部已有自研团队在研究机械臂。</p><p>如果按照互联网的说法，他们算得上是“老登”。</p><p>这些企业拥有更长的发展历史、更成熟的制造体系，也属于这一轮人形机器人浪潮中相对较晚入场的玩家。</p><p>而且，与90后的王兴兴、稚晖君相比，比亚迪董事长王传福、宁德时代创始人曾毓群无疑属于另一代企业家。</p><p>相比那些机器人已经会跳舞、会武术，产品进入量产、公司开始冲刺IPO的创业公司，比亚迪、宁德时代等传统制造企业确实慢了一步。</p><p>即便与同样跨界布局机器人的小米、小鹏相比，他们的动作也略显靠后。去年11月，小鹏的人形机器人IRON正式亮相；今年7月，小米的人形机器人进入工厂打工。</p><p>不过，入场得晚，并不意味着竞争力不足。当人形机器人从实验室走向商业化的过程中，比拼的也包括制造能力、供应链体系、产业场景以及渠道网络，而这些恰恰是传统制造企业积累多年的优势。</p><p>所以，“老登”造机器人，还真不一定会输给“小登”。</p><p>今年5月，比亚迪执行副总裁李柯在比亚迪股东星球《有请》节目中透露，比亚迪正在研发人形机器人。</p><p>与此同时，网络上一度流传“人形机器人代号尧舜禹”和“年内部署2万台”的消息，比亚迪均向媒体否认。</p><p>两个月后，“比亚迪迪空间|郑州馆”公众号发布了一张人形机器人宣传海报，并配文：“八月初，有个新朋友，想来认识你”。</p><p>“迪空间”是比亚迪的线下体验终端，主打品牌展示、产品体验等，也是其新技术、新产品的重要场景。不过，目前已无法看到这篇文章。</p><p>尽管如此，多家媒体随后报道称，比亚迪已确认人形机器人将在8月正式亮相。字母榜也就此事向比亚迪求证，截至发稿尚未获得回应。</p><p>从公开信息来看，比亚迪在人形机器人上的布局，大致可以分为两条路径：一条是内部研发，另一条则是通过投资完善生态。</p><p>早在2022年，比亚迪就成立了具身智能研究团队。2024年底，比亚迪还在招聘具身智能方向的相关工程师。2025年7月，比亚迪和香港科技大学共同成立了“具身智能联合实验室”，聚焦机器人的前沿研究。</p><p>与此同时，比亚迪也通过股权投资切入机器人产业链。</p><p>早在2023年8月，比亚迪就领投了智元机器人的A+轮融资，持股比例2.3%，成为该公司第九大股东。当时投后估值35亿元，如今智元估值约150亿元，并已宣布将赴港上市。</p><p>2025年4月，比亚迪再次投资帕西尼机器人的A++轮融资，拿到约8%的股份，是仅次于其创始人的第二大股东。目前，帕西尼机器人估值已超100亿元。</p><p>另一家制造业巨头宁德时代，同样在推进机器人布局。</p><p>事实上，宁德时代最初也尝试自研人形、四足机器人。2023年，宁德时代未来能源（上海）研究院向上海交通大学发布了五个智能机器人联合攻关合作项目，包含双足式机器人、仿人形机器人等。</p><p>2024年11月，“智能涌现”报道称，宁德时代内部正在自研机器人。有知情人士称，宁德时代21C创新实验室当时已成立一支20人左右的团队，自研机械臂。不过，有接近宁德时代的人士称，公司内部认为机器人自研进展较慢。</p><p>与此同时，宁德时代也开始构建自己的机器人朋友圈。近两年来，宁德时代频频出现在多家机器人公司的投资名单中。</p><p>一条路径是以集团战投主体的方式直接下场。2025年6月，宁德时代领投了银河通用的Pre-A轮融资，成为其第七大股东，持股比例为3.8%。今年6月，宁德时代独家投资了萝博派对的Pre-A轮，投资金额约5亿元，成为其第二大股东，持股比例约为12%。</p><p>另一条路径是通过旗下产业投资平台进行布局，包括晨道资本、溥泉资本以及同在宁王投资生态体系内的柏睿资本。这些机构投资了千寻智能、松延动力、众擎机器人、维他动力等。虽然并非宁德时代直接持股，但均属于其产业投资版图的一部分。</p><p>对于宁德时代在机器人业务方面的布局，字母榜也向宁德时代求证，截至发稿尚未获得回应。</p><p>那么，这些传统制造企业选择此时入场，有哪些优势？</p><p>首先是供应链和制造能力上的优势。汽车和人形机器人共享超过半数的供应链资源，传感器、芯片、电机、电控、电池等核心零部件高度重合。</p><p>恒业资本创始合伙人江一分析称，这些传统制造企业长期深耕“三电”（电机、电控、电池）领域，机械硬件自研率极高。一旦进入规模化生产阶段，机器人制造成本有望进一步下降。</p><p>李柯也表示，机器人最终的竞争，在于谁拥有最强的制造能力和软硬件能力。对于比亚迪这样的汽车企业来说，这些能力都是现成的。</p><p>过去几十年，汽车产业形成了完整的供应链体系、规模化制造能力和产业链整合能力。一旦人形机器人进入商业化放量阶段，这些企业更有能力快速扩大产能。</p><p>宇树科技已经为有供应链优势的玩家们打了个样。</p><p>宇树通过“全栈自研”路线实现了极致的成本控制，其人形机器人产品毛利率高达63%，并且是当前少数实现盈利的人形机器人公司之一。这说明，在现阶段，硬件能力依然是机器人企业的重要竞争力。</p><p>传统制造企业在部分关键技术上也具有天然优势。以电池为例，续航能力是当前人形机器人商业化的瓶颈之一。</p><p>根据TrendForce集邦咨询报告，受限于液态锂电池的能量密度和机器人的空间限制，目前多数人形机器人的续航能力仅为2到4小时，电池容量多低于2kWh。今年7月，优必选发布超仿生机器人时，就因续航仅2至4小时引发热议。</p><p>相比新能源汽车，人形机器人需要在更小体积内兼顾轻量化、安全性和续航能力，对电池提出更高要求。这也意味着，宁德时代等动力电池企业具备一定的技术优势。</p><p>今年6月，银河通用研发的重载人形机器人Galbot S1已经上岗工作，而这款产品搭载了宁德时代电池，电芯采用了颗粒级配技术的正极、低锂耗阳极和仿生自修复电解液，电芯失效率达到PPB（十亿分之一）级别，实现了机器人8小时超长续航。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/e3585c4a-596d-4d0d-b6f2-14d9e19d8665.png" width="692" height="390" 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Li:比亚迪全球化之路》比亚迪股东星球</p><p>《比亚迪人形机器人，8月“上岗”》财联社</p><p>《宁德时代，自研人形、四足机器人》智能涌现</p><p>《专访千寻创始人：20亿新融资、具身模型淘汰赛、落地非共识》晚点AI</p><p>《“稚晖君”停更这一年：想赢下人形机器人，要像运营大公司那样去创业》晚点LatePost</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31660-prod-kl-general-1-1786182061961.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>“1981年、1982年、1983年，肯尼亚比中国更富裕。那并不是很遥远的年代，在座的很多人当时都已经出生。中国那时还是一个比我们贫穷的国家。”说这句话的不是中国人，也不是哪位研究中国经济的学者，而是肯尼亚总统威廉·鲁托。我自己也亲耳听一个援助坦赞铁路的老华侨说“那时候来非洲，第一次能吃饱了”，这给我极大震撼......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTc0NTMzOQ== mid=2247487520 idx=1 sn=b88d73812478c9e347d040629d11f5e1 chksm=ff2359381debb437739fdafde5ddda90967bdab84017dbc69f053aca27234cb186e04a8b53f8#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 小聂说非洲 </span></a><span>，作者：聂少锐</span></p><p>“1981年、1982年、1983年，肯尼亚比中国更富裕。那并不是很遥远的年代，在座的很多人当时都已经出生。中国那时还是一个比我们贫穷的国家。”说这句话的不是中国人，也不是哪位研究中国经济的学者，而是肯尼亚总统威廉·鲁托。我自己也亲耳听一个援助坦赞铁路的老华侨说“那时候来非洲，第一次能吃饱了”，这给我极大震撼，我们是来援助别人的，却在别人家国家第一次吃饱肚子，那时候的非洲，不是现在想象的贫穷，而我们中国人吃饱肚子，仅仅只有四十年时间。</p><p>2026年7月21日，鲁托在内罗毕国家宫接收一份名为《为肯尼亚制定新愿景：迈向第一世界国家》的报告。报告由肯尼亚学者、政策专家和商界人士参与讨论，核心问题只有一个：现行“2030愿景”结束以后，肯尼亚下一步往哪里走？</p><p>会上，肯尼亚著名学者卡鲁蒂·卡宁加教授提到，四十多年前，肯尼亚人均GDP曾经高于中国。鲁托听后颇有感触，于是作出了上述回应。他想表达的不是怀念肯尼亚曾经“赢过中国”，而是追问：同样四十多年过去，中国为什么已经成为世界第二大经济体，肯尼亚却还在讨论如何进入中等收入国家？这句话里有感叹，也有不服气，更有一种“别人能够做到，我们为什么不能”的紧迫感。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/e6ddbe94-0367-427a-92b8-bd53fe6fa113.png" width="1080" height="1440" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>一、1981年，中国确实比肯尼亚穷</p><p>鲁托这句话基本符合历史数据。按照世界银行“现价美元人均GDP”口径，1981年中国人均GDP约为197美元，肯尼亚约为413美元。也就是说，当时肯尼亚人均GDP大约是中国的2.1倍。那时候的中国刚刚开始改革开放不久，城市街头以自行车为主，大量人口生活在农村，电视、冰箱和电话都属于稀罕物。中国的工业体系虽然已经建立，但技术、资本和外汇都非常短缺，对外贸易规模也十分有限。</p><p>1981年的肯尼亚则是另一番景象。内罗毕已经是东非重要商业中心，英国留下的铁路、港口、银行、学校和行政体系仍在发挥作用。肯尼亚的咖啡、茶叶、鲜花和旅游业具有国际竞争力，蒙巴萨港辐射乌干达等内陆国家。至少从人均经济产出来看，肯尼亚确实比中国富裕。</p><p>但需要说明的是，肯尼亚当时只是人均GDP高于中国。由于中国人口规模巨大，1981年中国经济总量已经达到约1962亿美元，肯尼亚只有约69亿美元，两国不是同一个体量。肯尼亚领先的是平均数，而不是国家总量。</p><p>二、1992年，中国完成反超</p><p>1981年以后，中国进入高速工业化阶段。农村改革释放劳动力，经济特区吸引外资，沿海地区发展出口制造业，公路、港口、电力和工业园区迅速铺开。中国把庞大人口逐渐转化为劳动力、市场和制造能力。肯尼亚也在发展，但速度明显慢得多。上世纪八九十年代，肯尼亚经历债务压力、腐败、政治高度集中、国有企业低效和结构调整。经济仍然以农业、旅游业和初级产品出口为主，工业化没有形成足够规模。1991年，中国人均GDP约334美元，肯尼亚约345美元，两国已经非常接近。到1992年，中国人均GDP升至约368美元，肯尼亚约337美元，中国由此完成反超。这一年很值得记住。中国并不是在加入世界贸易组织以后才超过肯尼亚，而是在1992年就已经追上。此后，两国之间的差距不再缩小，而是越拉越大。</p><p>到2025年，中国人均GDP约为13862美元，肯尼亚约为2363美元，中国已经达到肯尼亚的5.9倍。中国GDP总量约19.5万亿美元，肯尼亚约1359亿美元，前者约为后者的143倍。世界银行数据如果从1991年计算，中国人均GDP增长到原来的约41.5倍，肯尼亚增长到原来的约6.9倍。中国的累计增长倍数大约是肯尼亚的六倍。如果从鲁托所说的1981年计算，差距更加明显：中国人均GDP增长约70倍，肯尼亚增长约5.7倍，中国的累计增长倍数约为肯尼亚的12倍。因此，严格来说，“六倍”不是中国每年增长速度是肯尼亚的六倍，而是从1991年至今，中国人均GDP累计扩张的倍数约为肯尼亚的六倍。肯尼亚并不是完全没有发展，只是中国跑得太快。肯尼亚从土路跑上了柏油路，中国却从自行车骑上了高铁。</p><p>三、鲁托为什么此时重提中国</p><p>鲁托此时重提中国，不只是为了感慨历史，更是在为自己的长期发展计划寻找参照。他在讲话中强调，肯尼亚应当超越眼前的政治争论，讨论“2030愿景”之后的国家方向。他希望肯尼亚在未来几十年进入第一世界国家行列，让更高收入、更好的教育、医疗、住房和基础设施成为普通人的现实生活。</p><p>这种目标听起来很大，但鲁托认为，中国、新加坡和韩国的发展历史已经证明，落后国家并非永远只能落后。只要政策方向稳定、基础设施到位、投资持续、政府具有执行力，一两代人就可能改变国家面貌。鲁托并不掩饰自己学习中国的愿望。2025年访问北京时，他公开表示，肯尼亚希望学习中国在国家治理、经济发展和全球竞争中的转型经验。双方还签署了涉及铁路、公路、农业、数字经济、教育和医疗等领域的二十多项协议。</p><p>从竞选时期对中国贷款保持警惕，到执政以后主动强化中肯合作，鲁托的变化并不难理解。站在反对派位置时，可以批评每一笔贷款；真正坐进国家宫以后才会发现，肯尼亚想修铁路、公路、机场和城市轨道交通，仍然很难绕开中国的资金、设备、工程能力和施工经验。竞选需要口号，建设需要推土机。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/7fbd159d-536f-4493-9305-4f53790833b7.png" width="1080" height="1501" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>四、机场、高速公路和“内马铁路”</p><p>鲁托政府正在描绘一幅规模庞大的基础设施蓝图。首先是乔莫·肯雅塔国际机场扩建。现有机场设计年旅客容量约750万人次，早已处于超负荷运行状态。2026年6月，肯尼亚与中国路桥签署约12亿美元的机场扩建协议，计划新建航站楼、升级现有设施，把年旅客处理能力提高到约2200万人次。</p><p>这个项目的经历也很有肯尼亚特色。此前政府曾准备让印度阿达尼集团参与机场扩建和运营，但合同因透明度争议、法院诉讼及阿达尼创始人在美国遭到刑事指控而被取消。机场急需扩建是真的，肯尼亚财政拿不出足够资金也是真的，至于谁来建设、怎样融资、运营权交给谁，往往能争论好几年。肯尼亚从来不缺项目，缺的是让项目从发布会走到工地。</p><p>高速公路方面，中肯已经重新启动大规模合作。中国路桥和山东高速参与约15亿美元的公路扩建计划，重点改善内罗毕向纳库鲁、毛峰和马拉巴方向的交通走廊。未来，这条线路将连接蒙巴萨港、内罗毕和乌干达边境，进一步强化肯尼亚作为东非物流门户的地位。</p><p>更受关注的是通常所说的“内马铁路”，即从内瓦沙向马拉巴方向延伸的标准轨铁路。蒙巴萨至内罗毕、内罗毕至内瓦沙的铁路建成后，项目一度因融资问题停滞六年。2026年，肯尼亚重新启动延伸工程，计划继续向纳罗克、基苏木和马拉巴推进，最终与乌干达铁路连接。中国路桥继续担任承包商，融资方式则从过去主要依赖主权贷款，逐步转向铁路发展税收入证券化和多元资本参与。蒙内铁路过去被一些人嘲讽为“通往荒野的铁路”。如果未来真正延伸到马拉巴并接入乌干达，这条铁路才算完成最初设计的区域运输功能。问题是，一条只修到一半的铁路最贵，因为债务已经开始偿还，网络效应却还没有形成。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/bdb9885f-69f4-4a94-a1ad-dd0626cf4bee.png" width="853" height="1280" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>五、保障房：既是民生，也是经济工程</p><p>保障房是鲁托最看重的国内项目之一。政府提出每年建设约25万套住房，目前宣称全国已有约23万套住房处于建设或实施阶段，同时配套建设学生宿舍、市场和社区设施。鲁托把保障房描述为典型的“自下而上”经济项目：既解决低收入群体住房问题，又带动水泥、钢材、玻璃、涂料、家具和物流行业，创造大量建筑岗位。政府为此征收住房税，并建立统一购房平台。从经济逻辑上看，住房建设确实能拉动产业链。但争议也很现实：普通人能不能负担首付款和月供？项目土地如何获得？承包商怎样选择？住房税是否公平？建成以后能否配套学校、交通和就业？肯尼亚需要保障房，但保障房不能只统计开工数量。房子不是举行完奠基仪式就算建成，也不是刷上统一颜色就自动变成社区。</p><p>六、内罗毕终于开始谈地铁</p><p>肯尼亚发展蓝图中最有想象力的项目，是内罗毕地铁。2026年8月，内罗毕郡政府批准大都会轨道交通第一阶段实施框架，初步包括穿越内罗毕中央商务区的地下线路，以及连接人口密集的东区线路。整个第一阶段预计投资约77.8亿美元，计划采取设计、建设、融资、运营和维护一体化的公私合作模式，资金可能来自政府、养老基金、银行、私人资本和气候融资，目标完成时间指向2034年前后。</p><p>对每天堵在蒙巴萨路、外环路和锡卡路上的内罗毕人来说，地铁几乎是一种都市梦想。内罗毕拥有数百万人口，却长期依赖小巴、公交车、摩托车和私家车，城市道路再怎么扩建，也赶不上汽车增加的速度。但必须说明，目前地铁主要仍处于规划、融资和制度设计阶段，尚不能写成已经全面开工。77.8亿美元相当于肯尼亚一年财政收入的相当大部分，谁来投资、如何收回成本、票价怎样确定、是否有足够客流，都是必须回答的问题。内罗毕不缺地铁效果图，缺的是把效果图变成隧道的融资能力和执行效率。未来中资企业是否参与，还要看招标、融资及政府间合作安排。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/f111f755-8985-411f-abf1-428eddfc14d7.png" width="640" height="1280" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>七、肯尼亚的宏图，最大的阻力还是肯尼亚自己</p><p>鲁托的基础设施雄心并非完全不切实际。肯尼亚是东非商业和金融中心，拥有蒙巴萨港、较成熟的私营经济、活跃的年轻人口和覆盖内陆国家的区位优势。只要机场、铁路、公路、能源和城市交通真正形成网络，肯尼亚完全可能进入新的增长阶段。但肯尼亚最大的问题从来不是没有规划，而是规划太多、执行太慢。</p><p>贪污腐败使项目成本上升，政治关系影响承包商选择，土地征收拖延工程，法院诉讼暂停合同，政府部门之间互相等待。很多项目在总统讲话中已经“开工”，在部长新闻发布会上已经“完成融资”，到了现场却还只有一块写着项目名称的牌子。</p><p>中国发展最值得肯尼亚学习的，不只是修了多少公里高速公路和铁路，而是如何把基础设施与制造业、出口、教育和城市化连接起来。铁路不能只是运送乘客，还要降低物流成本；工业园不能只有大门，还要有电力、订单和工厂；机场不能只追求漂亮航站楼，还要有货运、旅游和区域航空产业支撑。</p><p>更重要的是政府执行力、政策连续性和廉政建设。中国的经验不能简单复制到肯尼亚，但有一点具有普遍意义：发展不是把宏伟目标写进文件，而是连续几十年把同一件事情做下去。肯尼亚最不缺的是愿景，最缺的是不换部长、不换政府、不换口号也能继续推进的长期执行。</p><p>八、1981年不是用来怀念的</p><p>鲁托说“1981年中国比我们还穷”，不是为了证明肯尼亚曾经多么成功，而是提醒肯尼亚人：国家之间的差距并非命中注定。</p><p>1981年，肯尼亚人均GDP是中国的两倍；1992年，中国完成反超；到2025年，中国人均GDP已经接近肯尼亚的六倍。四十四年时间，足够一个国家完成工业化，也足够另一个国家反复讨论同一批发展项目。今天的肯尼亚确实站在一个重要路口。机场扩建、公路升级、内马铁路、保障房和地铁愿景，共同组成鲁托“迈向第一世界国家”的发展蓝图。中国企业的工程能力、资金组织和设备供应，也可能继续成为肯尼亚实现这些目标的重要力量。</p><p>但中资企业可以帮助肯尼亚修铁路，不能替肯尼亚消除腐败；可以建设机场，不能替肯尼亚提高政府效率；可以挖地铁隧道，不能替肯尼亚建立透明、稳定和能够长期执行的制度。</p><p>鲁托已经看到了中国从197美元人均GDP走到近1.4万美元的奇迹，也表达了向中国学习的决心。接下来真正需要回答的问题，不是肯尼亚能不能提出一个宏伟目标，而是能不能少一些政治消耗，少一些合同黑箱，少一些开工仪式，多一些按期交付。1981年的数据能够给肯尼亚信心，却不能替肯尼亚完成建设。中国的发展证明，起点低并不可怕。真正可怕的是四十年以后，还在用当年的领先安慰今天的落后。中国人也不要太骄傲，毕竟人均GDP也不能提现中国贫富悬殊巨大的现实，毕竟我们也还有那么多人人均月收入在2000人民币以下，而肯尼亚的最低工资标准已接近1000元人民币，当然，他们也还有大量失业人群。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31661-prod-nb2ep-general-1-1786182116413.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>大模型可以理解规则，优化器可以生成排程，但谁来持续测绘生产现场？设备刚刚停机，原料还在路上，销售却又承诺了一张急单。系统里的设备状态、物料记录和标准工时仍停留在昨天。在这样的工厂里，AI究竟依据什么排产？这是一条合理的技术路径，也构成了一个很有吸引力的AI故事：过去依赖老师傅经验和复杂软件的工作，如今可以交给......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/hYHS2HuUPpEC67T7O0u35A" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 临舟渡晚 </span></a><span>，作者：兆禾</span></p><p>大模型可以理解规则，优化器可以生成排程，但谁来持续测绘生产现场？</p><p>设备刚刚停机，原料还在路上，销售却又承诺了一张急单。系统里的设备状态、物料记录和标准工时仍停留在昨天。在这样的工厂里，AI究竟依据什么排产？</p><p>这是一条合理的技术路径，也构成了一个很有吸引力的AI故事：过去依赖老师傅经验和复杂软件的工作，如今可以交给更聪明的系统。</p><p>但故事要真正进入生产现场，必须先回答一个更基础的问题——订单、设备、物料、人员和工艺的真实状态，是否已经变成机器能够读取和持续更新的数据？</p><p>AI可以参与规划路线。但如果没有最低可用的工厂地图，它依据什么导航？</p><p>01排产不是刚被AI发现的难题</p><p>生产排程并不是一个等待大模型发明答案的新问题。几十年来，制造企业已经在使用人工经验、Excel、ERP、MES和APS系统安排订单、设备、人员与物料。运筹学也早已发展出整数规划、约束求解和启发式算法。</p><p>排产的确很难。一个订单可能包含多道存在先后关系的工序，每道工序又可以分配到不同设备；同时还要考虑交期、产能、换线时间、人员班次、物料状态和设备故障。经典研究已经证明，一般形式的作业车间调度属于计算复杂度很高的组合优化问题。[3]</p><p>大模型为它带来了新的可能。模型可以理解生产人员用自然语言描述的局部规则，辅助生成启发式方案，解释异常，并在环境变化时参与重新规划。但它并不天然保证所有硬约束都被满足。</p><p>2025年的一项研究指出，大模型擅长理解灵活、局部的约束，却难以始终维持全局组合可行性，因此采用算法反馈与传统优化结合的混合路径。[4]</p><p>另一项覆盖43类组合优化问题的评测也发现，领先模型在小规模实例上表现较好，但问题规模扩大后，可行性和解的质量都会下降。[5]</p><p>因此，现实可行的系统往往不是让大模型独自排产，而是让它参与约束理解、策略选择与异常解释，再由优化器或求解器承担严格计算。AI改进了导航方式，却没有自动获得工厂的实时路况。</p><p>02工厂不需要完美地图，但需要最低可用地图</p><p>这里的“地图”不是厂区平面图，也不是要求工厂先完成一比一的完美数字孪生。它是一套足以支持当下决策的运营状态模型：有哪些订单、真实交期是什么；产品经过哪些工序；设备能做什么、当前是否可用；物料何时到达；人员具备哪些技能；</p><p>一次换线需要多久；现场刚刚发生了什么变化。</p><p>这些数据也不必全部以秒为单位实时更新。关键是数据的完整度和更新频率能够匹配决策：当天的设备状态不能停留在上周，临时插单必须进入系统，计划执行后的结果也要返回模型。</p><p>最低可用地图至少包含三件事——足够支撑决策的状态、与现实变化相匹配的更新，以及能够纠错的反馈闭环。</p><p>现实中的生产信息可能散落在ERP、Excel、微信群和纸质工单里；标准工时可能来自估算；库存记录可能与现场实物不一致；关键工艺规则也可能只存在于少数员工的经验中。</p><p>当这些信息没有被持续记录时，模型看到的不是完整工厂，而只是工厂留下的一部分文字和表格。</p><p>它或许能够更快生成一张漂亮的甘特图，却未必知道一台设备已经停机、某批材料仍在路上，或者现场人员不会按照系统给出的顺序执行。模型参数继续增加，并不会自然修复这些现实断点。</p><p>03 AI可以参与建图，但不能跳过现实</p><p>一个重要的反方观点是：大模型不只是使用地图，也可能帮助工厂建图。这并非想象。2024年的一项研究尝试让大模型代理读取设备数据表，自动生成符合工业4.0标准的资产管理壳，从而降低数字孪生建模中的语义转换成本。[6]</p><p>这类能力很有价值。过去需要工程师逐项整理的设备名称、参数和关系，可以被更快转成标准结构。但“读懂一份设备说明书”与“持续掌握设备此刻是否可用”仍是两件事；把老师傅说出的一条规则写入系统，也不等于已经捕获所有没有说出口的经验。</p><p>AI能够降低建图成本，却不能跳过传感、接口、数据治理和现场确认。</p><p>一项关于服装制造机器人实际部署的研究也给出了类似信号：数字孪生可以帮助验证布局和节拍，但系统要进入工厂，仍然依赖互操作层、运行时监测、轨迹验证以及操作人员培训。[7]模型之外的工程与组织工作，并没有因为AI出现而消失。</p><p>这使问题变得更精确：工业AI公司的竞争力，不只是导航是否更聪明，也包括它能否比传统工业软件更便宜、更快地建立最低可用地图，并让地图持续追上现实。</p><p>04产品化的难点，在于建图成本</p><p>当工厂缺少现成的状态模型，供应商通常要进厂调研，梳理工艺路线，清洗历史数据，对接ERP和MES，把经验转成规则，再通过试运行校正参数。</p><p>这些工作当然有价值，但也构成了工业AI商业化最棘手的矛盾：对外销售的是标准化智能产品，真正消耗成本的可能仍是数据治理、流程改造与非标准实施。</p><p>圆木智能创始人在公开访谈中谈到了同一个问题：工业企业差异巨大，传统供应商往往被迫进行高客单价定制；公司希望借助大模型的通用性，在价值与通用性之间找到平衡，把排产从项目交付转向标准产品。[8]</p><p>这是一项值得尝试的产品化路径，但能否规模化，仍取决于每新增一家工厂需要投入多少人工和时间。</p><p>语言理解的通用性，并不等于生产约束的通用性。能够快速录入规则，也不等于能够低成本接入现场。如果每进入一家工厂，都需要重新梳理流程、清理数据、定制接口并长期维护，那么智能体仍可能回到传统工业软件熟悉的项目制路径。</p><p>因此，比演示效果更能说明产品化程度的指标，是单个客户的部署周期、实施人天、人工清洗比例、进入日常生产后的使用频率，以及续费与扩展情况。本文依据公开资料，无法对“今天排”的这些指标作出判断；</p><p>圆木智能在这里提供的是一个观察行业命题的案例，而不是本文要下结论的对象。</p><p>05从“排得更快”到“经营更好”，中间还有一座工厂</p><p>工业AI叙事中还存在一个容易被忽略的跳跃：排产时间缩短，并不必然意味着订单交付率提高；生成了一份数学上更优的计划，也不意味着现场能够执行它。</p><p>订单延期可能来自缺料、质量异常、设备故障、销售过度承诺，也可能来自组织内部不愿接受系统重新分配的优先级。软件可以优化已知约束，却无法处理所有未被记录的现实冲突。</p><p>判断一款工业智能体是否真正创造价值，不能只看模型展示、排程速度或界面是否自然。更重要的问题是：它使用了哪些可靠数据？部署需要多少人和多长时间？系统是否进入日常生产，而不是停留在演示和试点？异常发生后，状态能否及时更新？</p><p>客户是否持续使用并愿意续费？</p><p>只有这些问题得到回答，“AI排产”才从技术输出进入经营结果。</p><p>06实体产业AI的分水岭</p><p>最低可用地图，也许是理解AI进入不同产业速度差异的一把钥匙。</p><p>代码、文本、广告素材等数字原生领域，主要对象已经以机器可读取的形式存在，接口和反馈也相对清楚。工厂、医院、仓库和建筑工地则不同：大量关键状态仍停留在物理世界、人的身体经验和组织关系中。</p><p>问题不只是AI是否聪明，还包括它是否拥有稳定坐标。</p><p>未来并不要求所有工厂采用相同的生产方式。道路形态各不相同，导航仍然可以工作；需要逐步统一的，是描述现实的协议和反馈机制。</p><p>设备、订单、工艺、人员与物料能够被一致表达，关键变化及时回传，系统决策又能从执行结果中获得修正，AI才可能可靠地参与动态排产。</p><p>工业AI的分水岭由此不只发生在模型上，也发生在现实世界被数据化、结构化和持续更新的程度上。</p><p>07投资工业AI，先问地图在哪里</p><p>这个判断并不否定工业智能体。它只是把竞争从模糊的“模型能力”拉回更具体的现实条件。真正可能形成壁垒的，不只是接入哪个大模型，还有工业数据、约束建模、优化算法、系统集成、现场交付，以及长期积累的客户信任。</p><p>一家工业AI公司使用外部基础模型，仍然能够创造价值。但当相同模型能力逐渐成为所有软件公司的公共基础设施时，它必须回答：客户为什么继续选择它？</p><p>答案不能只是一套更自然的对话界面，而应该包括它能否以更低成本建立运营状态模型，并持续保持模型与现实一致。</p><p>所以，当下一家工业AI公司宣称能够替企业自动决策时，不必先被参数数量、智能体数量或演示速度吸引。</p><p>应该先问：最低可用的地图在哪里，由谁建立，又以什么成本持续更新？</p><p>如果答案是一套可用、可更新、可复用的数据与反馈体系，更聪明的导航确实可能带来生产效率跃迁。如果答案仍主要依赖顾问驻场、人工清洗表格和反复提取个体经验，那么所谓AI革命，至少在现阶段，仍包含一场漫长的现实测绘。</p><p>资料来源与说明</p><p>本文依据企业官网、公开报道及相关技术研究撰写，未对案例产品进行独立测试。文中涉及产品效果、客户落地与融资情况的表述，均按企业公开口径或公开报道呈现；</p><p>对工业AI技术与商业模式的判断属于作者分析，不构成对任何企业产品有效性或经营状况的事实认定。</p><p>1.圆木智能官网；“今天排”官网（访问于2026年7月10日）。</p><p>2.新浪科技：《构建工业智能体，圆木智能完成数千万元天使轮融资》，2026年2月10日。</p><p>3.M.R.Garey,D.S.Johnson,Ravi Sethi,“The Complexity of Flowshop and Jobshop Scheduling,”Mathematics of Operations Research,1976.DOI:10.1287/moor.1.2.117。</p><p>4.Pranjal Awasthi et al.,“Combinatorial Optimization via LLM-driven Iterated Fine-tuning,”2025.arXiv:2503.06917。</p><p>5.Xia Jiang et al.,“Reasoning in a Combinatorial and Constrained World:Benchmarking LLMs on Natural-Language Combinatorial Optimization,”2026.arXiv:2602.02188。</p><p>6.Yuchen Xia et al.,“Generation of Asset Administration Shell with Large Language Model Agents,”2024.arXiv:2403.17209。</p><p>7.Gokul Narayanan et al.,“A Deployment Case Study in Robotic Apparel Automation,”2026.arXiv:2606.16078。</p><p>8.电子工程专辑/爱分析：《聚焦工业智能体市场，这家AI原生厂商用标准产品解决生产问题》，2025年10月22日。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31661-prod-nb2ep-general-1-1786182116413.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>大模型可以理解规则，优化器可以生成排程，但谁来持续测绘生产现场？设备刚刚停机，原料还在路上，销售却又承诺了一张急单。系统里的设备状态、物料记录和标准工时仍停留在昨天。在这样的工厂里，AI究竟依据什么排产？这是一条合理的技术路径，也构成了一个很有吸引力的AI故事：过去依赖老师傅经验和复杂软件的工作，如今可以交给......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/hYHS2HuUPpEC67T7O0u35A" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 临舟渡晚 </span></a><span>，作者：兆禾</span></p><p>大模型可以理解规则，优化器可以生成排程，但谁来持续测绘生产现场？</p><p>设备刚刚停机，原料还在路上，销售却又承诺了一张急单。系统里的设备状态、物料记录和标准工时仍停留在昨天。在这样的工厂里，AI究竟依据什么排产？</p><p>这是一条合理的技术路径，也构成了一个很有吸引力的AI故事：过去依赖老师傅经验和复杂软件的工作，如今可以交给更聪明的系统。</p><p>但故事要真正进入生产现场，必须先回答一个更基础的问题——订单、设备、物料、人员和工艺的真实状态，是否已经变成机器能够读取和持续更新的数据？</p><p>AI可以参与规划路线。但如果没有最低可用的工厂地图，它依据什么导航？</p><p>01排产不是刚被AI发现的难题</p><p>生产排程并不是一个等待大模型发明答案的新问题。几十年来，制造企业已经在使用人工经验、Excel、ERP、MES和APS系统安排订单、设备、人员与物料。运筹学也早已发展出整数规划、约束求解和启发式算法。</p><p>排产的确很难。一个订单可能包含多道存在先后关系的工序，每道工序又可以分配到不同设备；同时还要考虑交期、产能、换线时间、人员班次、物料状态和设备故障。经典研究已经证明，一般形式的作业车间调度属于计算复杂度很高的组合优化问题。[3]</p><p>大模型为它带来了新的可能。模型可以理解生产人员用自然语言描述的局部规则，辅助生成启发式方案，解释异常，并在环境变化时参与重新规划。但它并不天然保证所有硬约束都被满足。</p><p>2025年的一项研究指出，大模型擅长理解灵活、局部的约束，却难以始终维持全局组合可行性，因此采用算法反馈与传统优化结合的混合路径。[4]</p><p>另一项覆盖43类组合优化问题的评测也发现，领先模型在小规模实例上表现较好，但问题规模扩大后，可行性和解的质量都会下降。[5]</p><p>因此，现实可行的系统往往不是让大模型独自排产，而是让它参与约束理解、策略选择与异常解释，再由优化器或求解器承担严格计算。AI改进了导航方式，却没有自动获得工厂的实时路况。</p><p>02工厂不需要完美地图，但需要最低可用地图</p><p>这里的“地图”不是厂区平面图，也不是要求工厂先完成一比一的完美数字孪生。它是一套足以支持当下决策的运营状态模型：有哪些订单、真实交期是什么；产品经过哪些工序；设备能做什么、当前是否可用；物料何时到达；人员具备哪些技能；</p><p>一次换线需要多久；现场刚刚发生了什么变化。</p><p>这些数据也不必全部以秒为单位实时更新。关键是数据的完整度和更新频率能够匹配决策：当天的设备状态不能停留在上周，临时插单必须进入系统，计划执行后的结果也要返回模型。</p><p>最低可用地图至少包含三件事——足够支撑决策的状态、与现实变化相匹配的更新，以及能够纠错的反馈闭环。</p><p>现实中的生产信息可能散落在ERP、Excel、微信群和纸质工单里；标准工时可能来自估算；库存记录可能与现场实物不一致；关键工艺规则也可能只存在于少数员工的经验中。</p><p>当这些信息没有被持续记录时，模型看到的不是完整工厂，而只是工厂留下的一部分文字和表格。</p><p>它或许能够更快生成一张漂亮的甘特图，却未必知道一台设备已经停机、某批材料仍在路上，或者现场人员不会按照系统给出的顺序执行。模型参数继续增加，并不会自然修复这些现实断点。</p><p>03 AI可以参与建图，但不能跳过现实</p><p>一个重要的反方观点是：大模型不只是使用地图，也可能帮助工厂建图。这并非想象。2024年的一项研究尝试让大模型代理读取设备数据表，自动生成符合工业4.0标准的资产管理壳，从而降低数字孪生建模中的语义转换成本。[6]</p><p>这类能力很有价值。过去需要工程师逐项整理的设备名称、参数和关系，可以被更快转成标准结构。但“读懂一份设备说明书”与“持续掌握设备此刻是否可用”仍是两件事；把老师傅说出的一条规则写入系统，也不等于已经捕获所有没有说出口的经验。</p><p>AI能够降低建图成本，却不能跳过传感、接口、数据治理和现场确认。</p><p>一项关于服装制造机器人实际部署的研究也给出了类似信号：数字孪生可以帮助验证布局和节拍，但系统要进入工厂，仍然依赖互操作层、运行时监测、轨迹验证以及操作人员培训。[7]模型之外的工程与组织工作，并没有因为AI出现而消失。</p><p>这使问题变得更精确：工业AI公司的竞争力，不只是导航是否更聪明，也包括它能否比传统工业软件更便宜、更快地建立最低可用地图，并让地图持续追上现实。</p><p>04产品化的难点，在于建图成本</p><p>当工厂缺少现成的状态模型，供应商通常要进厂调研，梳理工艺路线，清洗历史数据，对接ERP和MES，把经验转成规则，再通过试运行校正参数。</p><p>这些工作当然有价值，但也构成了工业AI商业化最棘手的矛盾：对外销售的是标准化智能产品，真正消耗成本的可能仍是数据治理、流程改造与非标准实施。</p><p>圆木智能创始人在公开访谈中谈到了同一个问题：工业企业差异巨大，传统供应商往往被迫进行高客单价定制；公司希望借助大模型的通用性，在价值与通用性之间找到平衡，把排产从项目交付转向标准产品。[8]</p><p>这是一项值得尝试的产品化路径，但能否规模化，仍取决于每新增一家工厂需要投入多少人工和时间。</p><p>语言理解的通用性，并不等于生产约束的通用性。能够快速录入规则，也不等于能够低成本接入现场。如果每进入一家工厂，都需要重新梳理流程、清理数据、定制接口并长期维护，那么智能体仍可能回到传统工业软件熟悉的项目制路径。</p><p>因此，比演示效果更能说明产品化程度的指标，是单个客户的部署周期、实施人天、人工清洗比例、进入日常生产后的使用频率，以及续费与扩展情况。本文依据公开资料，无法对“今天排”的这些指标作出判断；</p><p>圆木智能在这里提供的是一个观察行业命题的案例，而不是本文要下结论的对象。</p><p>05从“排得更快”到“经营更好”，中间还有一座工厂</p><p>工业AI叙事中还存在一个容易被忽略的跳跃：排产时间缩短，并不必然意味着订单交付率提高；生成了一份数学上更优的计划，也不意味着现场能够执行它。</p><p>订单延期可能来自缺料、质量异常、设备故障、销售过度承诺，也可能来自组织内部不愿接受系统重新分配的优先级。软件可以优化已知约束，却无法处理所有未被记录的现实冲突。</p><p>判断一款工业智能体是否真正创造价值，不能只看模型展示、排程速度或界面是否自然。更重要的问题是：它使用了哪些可靠数据？部署需要多少人和多长时间？系统是否进入日常生产，而不是停留在演示和试点？异常发生后，状态能否及时更新？</p><p>客户是否持续使用并愿意续费？</p><p>只有这些问题得到回答，“AI排产”才从技术输出进入经营结果。</p><p>06实体产业AI的分水岭</p><p>最低可用地图，也许是理解AI进入不同产业速度差异的一把钥匙。</p><p>代码、文本、广告素材等数字原生领域，主要对象已经以机器可读取的形式存在，接口和反馈也相对清楚。工厂、医院、仓库和建筑工地则不同：大量关键状态仍停留在物理世界、人的身体经验和组织关系中。</p><p>问题不只是AI是否聪明，还包括它是否拥有稳定坐标。</p><p>未来并不要求所有工厂采用相同的生产方式。道路形态各不相同，导航仍然可以工作；需要逐步统一的，是描述现实的协议和反馈机制。</p><p>设备、订单、工艺、人员与物料能够被一致表达，关键变化及时回传，系统决策又能从执行结果中获得修正，AI才可能可靠地参与动态排产。</p><p>工业AI的分水岭由此不只发生在模型上，也发生在现实世界被数据化、结构化和持续更新的程度上。</p><p>07投资工业AI，先问地图在哪里</p><p>这个判断并不否定工业智能体。它只是把竞争从模糊的“模型能力”拉回更具体的现实条件。真正可能形成壁垒的，不只是接入哪个大模型，还有工业数据、约束建模、优化算法、系统集成、现场交付，以及长期积累的客户信任。</p><p>一家工业AI公司使用外部基础模型，仍然能够创造价值。但当相同模型能力逐渐成为所有软件公司的公共基础设施时，它必须回答：客户为什么继续选择它？</p><p>答案不能只是一套更自然的对话界面，而应该包括它能否以更低成本建立运营状态模型，并持续保持模型与现实一致。</p><p>所以，当下一家工业AI公司宣称能够替企业自动决策时，不必先被参数数量、智能体数量或演示速度吸引。</p><p>应该先问：最低可用的地图在哪里，由谁建立，又以什么成本持续更新？</p><p>如果答案是一套可用、可更新、可复用的数据与反馈体系，更聪明的导航确实可能带来生产效率跃迁。如果答案仍主要依赖顾问驻场、人工清洗表格和反复提取个体经验，那么所谓AI革命，至少在现阶段，仍包含一场漫长的现实测绘。</p><p>资料来源与说明</p><p>本文依据企业官网、公开报道及相关技术研究撰写，未对案例产品进行独立测试。文中涉及产品效果、客户落地与融资情况的表述，均按企业公开口径或公开报道呈现；</p><p>对工业AI技术与商业模式的判断属于作者分析，不构成对任何企业产品有效性或经营状况的事实认定。</p><p>1.圆木智能官网；“今天排”官网（访问于2026年7月10日）。</p><p>2.新浪科技：《构建工业智能体，圆木智能完成数千万元天使轮融资》，2026年2月10日。</p><p>3.M.R.Garey,D.S.Johnson,Ravi Sethi,“The Complexity of Flowshop and Jobshop Scheduling,”Mathematics of Operations Research,1976.DOI:10.1287/moor.1.2.117。</p><p>4.Pranjal Awasthi et al.,“Combinatorial Optimization via LLM-driven Iterated Fine-tuning,”2025.arXiv:2503.06917。</p><p>5.Xia Jiang et al.,“Reasoning in a Combinatorial and Constrained World:Benchmarking LLMs on Natural-Language Combinatorial Optimization,”2026.arXiv:2602.02188。</p><p>6.Yuchen Xia et al.,“Generation of Asset Administration Shell with Large Language Model Agents,”2024.arXiv:2403.17209。</p><p>7.Gokul Narayanan et al.,“A Deployment Case Study in Robotic Apparel Automation,”2026.arXiv:2606.16078。</p><p>8.电子工程专辑/爱分析：《聚焦工业智能体市场，这家AI原生厂商用标准产品解决生产问题》，2025年10月22日。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31663-prod-kl-general-1-1786182792051.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>2024年，中外合作办学还在经历"至暗时刻"。交大密院官宣终止，川大匹兹堡深陷重组，清华-伯克利深圳学院停招。一度劝退了很多家庭。谁也没想到，仅仅两年后，风向彻底变了。2026年5月，教育部一口气审批通过了219个中外合作办学单元。86家新机构，133个新项目。这是去年同期的将近两倍，也是近二十年来最大一次扩......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/NVCRTVTIe5GnLDeqdUBLcg?token=1282129271 clicktag=bar_share scene=294 clickpos=0 from_safari=0" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 听风译码 </span></a><span>，作者：安申</span></p><p>2024年，中外合作办学还在经历"至暗时刻"。</p><p>交大密院官宣终止，川大匹兹堡深陷重组，清华-伯克利深圳学院停招。</p><p>一度劝退了很多家庭。</p><p>谁也没想到，仅仅两年后，风向彻底变了。</p><p>2026年5月，教育部一口气审批通过了219个中外合作办学单元。</p><p>86家新机构，133个新项目。</p><p>这是去年同期的将近两倍，也是近二十年来最大一次扩容。</p><p>与此同时，据虎嗅报道，昆山杜克大学2026年秋季国际本科生申请量达到8006份，连续第八年刷新纪录。</p><p>其中38%的申请来自美国。</p><p>国际生录取率低至约2%。</p><p>而美国杜克大学本部的总录取率是13.8%。</p><p>进昆山杜克，比进杜克本部还难。</p><p>一边是外国名校以前排着队等中国学生来申请，一边是现在它们排着队来中国建校。</p><p>方向反了。</p><p>这不是偶然波动。</p><p>它是三股力量同时发力后的必然结果：海外高校财政危机倒逼"东进"、中国产业升级渴求国际化人才、政策制度突破打开"独立办学"闸门。</p><p>三力共振之下，全球高等教育的版图正在发生历史性位移。</p><p>一、从关停潮到集中获批：两年间的V型反转</p><p>中外合作办学在中国不是新鲜事。</p><p>1986年，南京大学与美国约翰斯·霍普金斯大学联合成立中美文化研究中心，这是中国大陆首家中外合作办学机构。</p><p>2003年，国务院颁布《中外合作办学条例》，第一次以专门立法推动规范化发展。</p><p>此后，宁波诺丁汉大学、西交利物浦大学、上海纽约大学、昆山杜克大学等一批具有独立法人资格的中外合作大学相继落地。</p><p>截至2026年5月31日，据网易报道，全国本科及以上层次获批的中外合作办学机构和项目已突破1700个。</p><p>合作方覆盖全球45个国家和地区，涉及海外高校逾1100所。</p><p>但这条路走得并不平坦。</p><p>2024年，中外合办遭遇"关停潮"。</p><p>交大密院官宣终止，川大匹兹堡深陷重组，清华-伯克利深圳学院停招。</p><p>2025年，教育部对3家机构和78个项目作出停止招生处理。</p><p>一时间，"中外合办凉了"的说法传得沸沸扬扬。</p><p>然后，V型反转来了。</p><p>2026年5月，教育部公布新一轮审批名单：新批准设立86个合作办学机构、133个合作办学项目，合计219个办学单元。</p><p>其中本科项目100个，硕士项目28个，博士项目5个。</p><p>这一规模几乎是去年同期的两倍，也是自2020年以来的最大批次。</p><p>据网易报道，此次扩容有10余所"985"高校密集入场。</p><p>哈尔滨工业大学牵手法国里昂商学院共建"里昂数据科学学院"。</p><p>北京理工大学与意大利都灵理工大学联合设立"北理都灵理工学院"。</p><p>四川大学与新西兰奥克兰大学合作成立"奥克兰学院"。</p><p>天津大学与香港理工大学在深圳共建"深圳未来技术学院"，专业直接瞄准脑机接口、工程智能、智能医学等前沿方向。</p><p>这不是简单意义上的扩容。</p><p>这是一次有布局、有方向的加速。</p><p>二、海外名校的"求生欲"：不是来送温暖，是来收学费的</p><p>外国名校为什么突然热衷来中国建校？</p><p>答案很简单：它们在老家快撑不住了。</p><p>据搜狐报道，泰晤士高等教育的数据显示，2024至2025学年，报告财政赤字的英国大学比例已从29.6%飙升至45.2%。</p><p>124所学校资不抵债。</p><p>2025至2027年整体资金缺口高达22亿英镑。</p><p>澳大利亚的情况同样严峻。</p><p>悉尼大学2024至2025年主营业务亏损1.76亿澳元，折合人民币超过8亿元。</p><p>美国也不乐观。</p><p>哈佛大学2025财年运营亏损达1.13亿美元，创下2011年以来最大赤字纪录。</p><p>南加州大学同期运营赤字突破2亿美元。</p><p>这些数字背后有一个共同的变量：中国学生。</p><p>过去几十年，国际学生尤其是中国学生的学费，是众多西方大学最为依赖的"现金牛"。</p><p>在某些院校，这笔收入甚至能占到总营收的30%到50%。</p><p>但如今，中国学生不愿意出国了。</p><p>据《门户开放报告》2025年数据，中国大陆赴美留学生已连续五年走低，较峰值降幅达28.6%。</p><p>英国同期损失的国际学生中，中国学生是主力。</p><p>澳大利亚2025年2月的中国学生签证申请量同比暴跌39%，直接跌回疫情前水平。</p><p>直接吸引学生出国的难度越来越大。</p><p>把校区、专业开到中国境内，成了海外名校自救增收最直接的方案。</p><p>在此次新增的中外合办项目中，英国高校的占比达到四分之一，在所有国家中断层领先。</p><p>不用自建完整校园，依托国内高校场地和师资，就能收割国内生源的高额办学学费。</p><p>这笔账，海外名校算得很清楚。</p><p>三、反向留学：昆山杜克比杜克本部还难进</p><p>当中国学生出国意愿下降时，一个反直觉的现象出现了：外国学生开始"反向"涌入中国。</p><p>据虎嗅报道，昆山杜克大学2026年秋季国际本科生申请数量达到8006份，比上年增长36%。</p><p>连续第八年刷新国际学生的申请纪录。</p><p>最大的单一生源国是美国，申请数量3059份，占总数的38%以上。</p><p>而国际生名额只有165名，录取率低至约2%。</p><p>对比之下，美国杜克大学本部今年早申收到6159份申请，总录取率13.8%。</p><p>想进昆山杜克，比直接申请杜克本校还难。</p><p>上海纽约大学同样如此。</p><p>据校方公布的数据，上纽大去年申请量约24000份，来自157个国家。</p><p>计划招生仅500人，总录取率约2%，已经低于多数藤校。</p><p>国际申请者中，约53%来自美国。</p><p>美国学生为什么要"反向"跑到中国来读大学？</p><p>一方面，这些合办校用的是和海外本部高度一致的课程体系、师资和学位，含金量有保障。</p><p>另一方面，随着美国高等教育费用越来越高，大批年轻人开始用脚投票，去亚洲寻找更多元的教育。</p><p>更关键的变化是，这批国际学生来中国不再只是学中文和中国文化了。</p><p>他们读的是工学、人工智能、智能制造。</p><p>毕业后的去向，也是中国的科技与制造业公司。</p><p>据教育部国际合作与交流司统计，2025学年已有38万名国际学生在中国就读，来自191个国家和地区。</p><p>中山大学甚至在2026年推出了"反向2+2"项目——学生在国外完成前两年，后两年到中山大学就读。</p><p>这是中国高校第一次以"反向"模式招收国际本科生。</p><p>更大的背景是全球高等教育重心的东移。</p><p>据搜狐报道，泰晤士高等教育2026年度世界大学排名中，亚洲共有929所高校上榜，创历史新高。</p><p>中国大陆97所高校上榜，清华第12、北大第13，连续多年领跑亚洲。</p><p>泰晤士高等教育的报告明确指出，国际研究和高等教育重镇正在从西方向亚洲转移。</p><p>据预测，到2030年，全球新增高等教育学生中，有79%将来自亚洲。</p><p>任何拥有全球化布局目标的大学，都不可能忽视中国市场。</p><p>一百多年前，容闳带着120名幼童远渡重洋去美国学铁路、学矿冶、学造船。</p><p>一百多年后，外国学生开始排队来中国学AI、学智能制造、学数据科学。</p><p>方向变了。</p><p>四、制度突破：海南自贸港——不需要中国搭档也能建校</p><p>如果说中外合作办学是"合资"，那么海南自贸港开辟的是一条全新赛道：境外高校独资。</p><p>2020年6月，中共中央、国务院印发的《海南自由贸易港建设总体方案》提出，允许境外理工农医类高水平大学、职业院校在海南自由贸易港独立办学。</p><p>2021年6月，《中华人民共和国海南自由贸易港法》正式施行，将这一政策上升为法律。</p><p>2023年3月，教育部联合海南省人民政府印发《境外高等教育机构在海南自由贸易港办学暂行规定》。</p><p>据南海网报道，2026年6月海南省新闻办公室专门召开新闻发布会介绍进展。</p><p>2023年5月，海南比勒费尔德应用科学大学获教育部批准设立，成为中国境内首所境外高校独立办学的本科院校。</p><p>校址位于儋州洋浦经济开发区。</p><p>这所大学由德国公立比勒费尔德应用科学大学全资举办，不需要国内院校合资共建。</p><p>课程体系、教学标准、质量管理全部按照德国本部标准执行。</p><p>一个在海南上学的学生，接受的是和在德国一样水准的应用科学大学教育。</p><p>2025年6月，海南洛桑旅游大学获教育部批准设立，校址位于三亚。</p><p>由瑞士洛桑酒店管理学院举办。</p><p>与传统中外合作办学相比，海南模式有三大突破。</p><p>第一，举办主体变了——不需要中方教育机构共同参与，境外高校可以独立举办。</p><p>第二，办学层次明确——限于理工农医类学科本科及以上高等教育。</p><p>第三，学校治理自主——在决策机构人员构成、招生、教学、学术治理等方面有更大自主性。</p><p>海南还给出了真金白银的政策红利：进口自用教学科研仪器设备享受"零关税"，引进高端人才个人所得税上限15%，外籍教师免签入境便利。</p><p>这不是给几所大学开绿灯那么简单。</p><p>这是在测试一种全新的教育开放模式：从"中外合作"到"境外独资"。</p><p>五、专业大换血：从商科镀金到硬核理工</p><p>过去二十年的中外合作办学，商科、金融、管理类专业遍地开花。</p><p>这一轮彻底换了方向。</p><p>据网易报道，在此次新增的133个合作办学项目中，理工类专业占到了三分之二。</p><p>多所新机构直接以"智能"、"未来技术"、"数智"命名。</p><p>天津大学与香港理工大学共建的深圳未来技术学院，本科专业瞄准脑机接口、智能医学、人工智能、智能电网。</p><p>哈尔滨工业大学牵手法国里昂商学院共建数据科学学院。</p><p>华南理工大学与意大利都灵理工大学共筑"未来人居学院"。</p><p>商科新项目审批大幅收紧。</p><p>现阶段全国新增获批中外合作项目，理工类占比突破85%，经管、文法类新项目审批持续收紧。</p><p>这个转变背后是明确的产业逻辑。</p><p>中国的新能源、人工智能、半导体、生物医药等战略赛道加速突破，大量"卡脖子"领域急需兼具国际学术视野、熟悉国内产业环境的复合型人才。</p><p>合作院校的选择标准也在重构。</p><p>不再唯QS排名论。</p><p>古巴哈瓦那医科大学——拉美最顶尖的医学院之一——与齐鲁医药学院合办的哈瓦那医学院2026年正式招生，开设康复治疗、医学影像、眼视光学等专业。</p><p>匈牙利德布勒森大学在汽车工程、新能源材料领域有极强产业支撑。</p><p>俄罗斯的物理及高端制造基础学科、白俄罗斯的石化材料、芬兰的康养学科，一批来自中东欧、拉美、东南亚的特色高校进入名单。</p><p>选择逻辑从追逐名校光环，转向看重学科优势与国内产业链匹配度。</p><p>细分领域的"隐形冠军"迎来了合作机遇。</p><p>这意味着中外合作办学的底层逻辑被彻底重写了。</p><p>过去二十年，它的核心叙事是"留学平替"——商科、管理这些通用型专业大行其道，拿一张海外文凭是主要诉求。</p><p>如今这个叙事变成了"产业攻坚"。</p><p>随着中国制造进入深水区，每一个"卡脖子"领域都在疯狂渴求顶尖交叉人才。</p><p>与其从零开始闭门造车，不如直接把国际资源引入国内。</p><p>用相对低的成本嫁接全球优质教育资源，这才是这一轮扩容真正的战略意图。</p><p>六、学费账本：比留学便宜，比公办贵25倍</p><p>中外合作办学最绕不开的话题是学费。</p><p>据各校公布的2026年招生简章，昆山杜克大学2026级本科新生学费为21万元/学年。</p><p>上一年还是19万，一年之间涨了2万。</p><p>上海纽约大学大一大二每年20万元，大三大四每年23万元。</p><p>香港中文大学（深圳）14万元/学年。</p><p>宁波诺丁汉大学11万元/学年。</p><p>西交利物浦大学9.3万元/学年。</p><p>海南陵水试验区的北邮玛丽女王海南学院、中国地质大学海南国际学院均为10万元/学年。</p><p>最便宜的温州肯恩大学普通专业也要6.5万元/学年。</p><p>对比之下，国内公办本科一年学费5000至8000元。</p><p>中外合办最贵的学校，学费是公办的25倍以上。</p><p>但和直接出国比，又是另一本账。</p><p>美国纽约大学本部一年学费加生活费至少70至80万人民币。</p><p>上纽大四年总花费约86万元，不到留学一年的费用。</p><p>港中深硕士学费18至25万元/年，香港本部同类专业30至40万元/年，加上深圳生活成本仅为香港的60%，整体可节省50%以上。</p><p>奖学金力度也不小。</p><p>上纽大最高奖学金可达100万元，覆盖四年学费加基本生活费，无需额外申请。</p><p>港科大（广州）最高奖学金4年总价110万港币，相当于全额学费减免加每年5万生活津贴。</p><p>这笔账家长算得很清楚：花留学的三分之一的钱，拿一样的学位，还不用远渡重洋。</p><p>但前提是，家庭得先拿得出每年10到20万的学费。</p><p>中外合办本质上是中产家庭的教育消费，不具备全民普惠属性。</p><p>七、地方政府的算盘：万亿GDP城市没有985</p><p>外国名校来中国建校，不仅是教育事件，更是城市竞争的筹码。</p><p>中国27个万亿GDP城市里，约一半没有985。</p><p>7个"双一流"挂零。</p><p>深圳GDP多年位列全国前三，在校大学生却不到20万，不及广州的八分之一。</p><p>东莞、佛山、南通早就破万亿的城市，本科高校屈指可数。</p><p>许多制造业大市，偏偏是"大学贫困市"。</p><p>自己建大学太慢，动辄十年起步。</p><p>引进一所现成的，成了最快的捷径。</p><p>苏州就是证明。</p><p>西交利物浦大学扎根二十年，5万多名毕业生里8000多人留在了苏州。</p><p>香港中文大学（深圳）建校十余年，已建立百余个科研平台，师资队伍中包含5位诺贝尔奖得主和40余位院士。</p><p>2025届毕业生平均年薪17.08万元，腾讯、华为等大厂抢聘。</p><p>这些案例证明，引进一所好大学比建十所普通大学更能改变一座城市的人才结构。</p><p>据腾讯新闻报道，香港大学2026年在上海浦东张江设立教研基地，推行"2.5年香港+1.5年上海"双城培养模式。</p><p>学生后半段直接进张江企业带薪实习。</p><p>隔壁就是华为、字节跳动、阿里巴巴。</p><p>香港科技大学（广州）一口气新开8个本科专业，全部指向大湾区最缺人的方向——人工智能、智能制造、机器人工程、数据科学。</p><p>香港城市大学（东莞）选址松山湖科学城，专业设置直指智能制造、电子信息、新材料、新能源。</p><p>东莞有100多万家工业企业，最缺的就是这些领域的工程师。</p><p>地方政府的逻辑很清晰：以校聚才、以才兴产。</p><p>过去抢人才靠户口和补贴，成本高、留不住。</p><p>中外合办提供了一条新路——让国际人才直接在本地长出来。</p><p>教育资源、人才资源、产业资源相互赋能，形成良性循环。</p><p>山东以27个获批项目领跑全国，湖北21个紧随其后，北京16个、江苏15个、四川14个。</p><p>中西部正在成为新一轮中外合作办学布局的重点区域。</p><p>八、毕业去向与风险：镀金通道还是产业快车</p><p>中外合办到底值不值，最终要看毕业生去了哪儿。</p><p>据上纽大2025届毕业生数据，57%选择前往海外深造，目的地包括哈佛、康奈尔、宾大、哥大。</p><p>31%直接就业，进入摩根士丹利、万事达卡、波士顿咨询、麦肯锡、宝洁等国际一线企业。</p><p>90%毕业去向落实。</p><p>昆山杜克2025届毕业生中，79%选择继续深造。</p><p>中国本科毕业生中约80%拿到全美排名前十、藤校、牛津、剑桥的硕博录取通知书。</p><p>19名中国学生进入哈佛、耶鲁深造，24人直接攻读博士学位。</p><p>据腾讯新闻报道，香港中文大学（深圳）2025届国内本科毕业生中，83.64%选择继续深造。</p><p>升读毕业生中八成攻读世界排名前50大学的硕博学位。</p><p>平均年薪17.08万元。</p><p>但热潮之下也有风险。</p><p>上一轮"关停潮"就是前车之鉴。</p><p>交大密院终止时，在读学生的学业衔接和文凭认证都受到影响。</p><p>部分合作项目存在师资缩水、课程缩水、文凭注水的问题。</p><p>外教常年不来国内授课，核心课程由中方老师代讲，最终只是卖出一张海外文凭。</p><p>更要警惕"单证"陷阱——有些计划外招生的项目，毕业只能拿到国外学位证，没有国内的学历和学位证书，在国内体系里无法认证。</p><p>据网易报道，教育部国际合作与交流司司长杨丹在2026年6月的国际教育政策通报会上表示，中国对中外合作办学始终持支持态度，相关政策"不会急刹车"。</p><p>但同时，正在修订《中外合作办学条例实施办法》，准入门槛正在实质性抬高。</p><p>社会认可度低、缺乏实际需求的项目将有序退出。</p><p>扩容不等于放任自流。</p><p>这轮扩容对民办高校的冲击同样值得关注。</p><p>全国现有民办本科240余所，但获批独立中外合作办学机构的仅9家。</p><p>在公办国际化、境外名校独资办学的双重挤压下，民办教育整体进入优胜劣汰周期。</p><p>缺乏特色的民办院校被迫下调学费、压缩冷门文科专业投入。</p><p>过去依靠大规模扩招、文法专业盈利的模式彻底失灵。</p><p>最后的话</p><p>219个集中获批，不是因为外国名校爱上了中国，是因为它们在老家亏到揭不开锅了。</p><p>昆山杜克2%的录取率比杜克本部13.8%还低，不是中国教育赶超了美国，是全球高等教育重心正在东移。</p><p>海外高校财政危机是推力，中国产业升级是拉力，海南制度突破是闸门。</p><p>三力共振，方向就定了。</p><p>这不是"外国名校来了"的故事，是中国从最大留学生输出国变成全球人才双向流动枢纽的故事。</p><p>219个只是开始，门槛会越来越高，淘汰会越来越快。</p><p>对中国而言，真实意义不在于引进几所名校，而在于能不能把国际资源转化为产业升级的人才弹药。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31664-prod-db-general-1-1786183605205.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>在年轻人的职业规划里，大城市和县城是两套完全不同的路子。“如果去了大城市，就向钱看齐，进大厂、进外企，就算不能在北上广出人头地，也能提前十几年攒够退休金；如果在北上广卷不下去，就回老家图一个稳定，考公务员、进体制内，大不了，就去当个老师。”比起大城市里大厂人和外企人之间的旗鼓相当，在县城，职业鄙视链要鲜明得多......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4OTM1MTcyMA== mid=2651031498 idx=1 sn=1e73ca012190bf39af264a15f5684abd chksm=8a7e46c4080c3260229099c53523f5839efcae337ee84ca83e50f558d5cecc30cf8ac653fedc#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 三联生活实验室 </span></a><span>，作者：Lily</span></p><p>在年轻人的职业规划里，大城市和县城是两套完全不同的路子。“如果去了大城市，就向钱看齐，进大厂、进外企，就算不能在北上广出人头地，也能提前十几年攒够退休金；如果在北上广卷不下去，就回老家图一个稳定，考公务员、进体制内，大不了，就去当个老师。”</p><p>比起大城市里大厂人和外企人之间的旗鼓相当，在县城，职业鄙视链要鲜明得多。公务员、医生和老师，堪称县城职业鄙视链的“顶配三件套”。</p><p>“在这三种职业面前，什么互联网大厂、什么外企高管、什么年薪百万，统统要靠边站。因为在县城长辈的认知体系里，只有这三种工作，才配叫做正经工作。”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/d46866c9-a413-4be3-9eba-b5b21e2a91f3.png" width="1080" height="1483" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>其中老师，一直是三件套里的香饽饽。“以前，老师是县城三件套里的顶配，毕竟考上公务员虽然稳定，但竞争激烈、几率太低，而医生虽然赚得更多，但门槛太高、工作强度太大，相比之下教师编更加简单，每年还有固定的寒暑假，简直是夯级金饭碗。”</p><p>但谁能想到，曾经爸妈辈眼里的县城顶配人设，正在被这届年轻人嫌弃。这几年，如果你打开社交媒体，刷到一个年轻人晒出教师资格证，配文大概率不是“终于上岸了”，而是“考上了但不想去了”，或者“教书一年，身心俱疲，准备跑路”。</p><p>曾经师范专业挤破头，如今当老师正在被年轻人拉进职业黑名单。大家以前只听说当老师有寒暑假，受人尊敬社会地位高，等自己真的去干才知道，这活儿根本不是人干的。</p><p>“幼师就是看小孩，天天被子涵妈妈追着问我们家孩子怎么又被蚊子咬了；</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/08d637a9-2749-49e8-aa70-92142614d8f9.png" width="1080" height="1447" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>小学老师堪比驯兽师，一个人管几十个小神兽，毕竟孩子们还没开智，又正是闹腾的时候；</p><p>初中老师要跟叛逆期的孩子斗智斗勇，一个不小心就被气到血压飙升，你刚没收了他的手机，转头他又掏出一个备用机；</p><p>高中老师就更别提了，你不仅要提升整个班的成绩，还要面对永远批不完的试卷和永远追不上的教学指标。”</p><p>如今当老师，已经比当孙子还累了。“以前大家说上辈子杀猪，这辈子教书，现在师范生才明白，当你累出全身结节还被家长骂的时候，还不如去大润发杀猪。”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/b44c7d9e-0e71-4f20-b99e-e3405bc1ac2b.png" width="900" height="517" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>在长辈眼里，当老师是仅次于公务员的“金饭碗”。稳定、体面、有寒暑假、受人尊敬，说出去一家人都跟着脸上有光。逢年过节亲戚聚会，你只要说一句“我是老师”，全场长辈的眼神都会变得慈祥起来，仿佛你已经被镀上了一层金边。</p><p>但这层滤镜，正在被现实打破。如今师范生毕业后的第一选择已经悄悄改变。今年面临就业的师范生小何说，自从去了一次实习之后，“以前坚定毕业后就回老家当老师，现在想先考公务员，不行再说。”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1e352559-de2b-4c6a-9c7d-9b747d66fc0f.png" width="1080" height="1916" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>小何说，在编教师的一天，连高精力人看了都会被吓死。“早上六点半起床，七点半到学校盯早读，上午三节课，中午看午休，下午两节课加开会，晚上批改作业备课到十一点，然后接着这样的循环，八字弱的都担不住这么高的强度。”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/008c484d-3678-4cb0-9a38-c8be9568808b.png" width="1080" height="537" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>在河北某公立高中当语文老师的小首，身心俱疲，已经做好了辞职的打算。她说自己每天的微信消息里，家长的消息比朋友的还多，感觉自己不是老师，而是24小时在线的客服。</p><p>“有的家长半夜十二点发消息问孩子成绩，有的家长因为你批评了他孩子一句就要投诉到校长那里。你不仅得教学生，还得哄家长。”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/9ca2fc67-ee5c-41db-97d3-c1a9015b6c41.png" width="1080" height="1546" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>图源：云优成诗</p><p>小首说，虽然在这个重点高中，自己的学生大多数都不怎么费心，但是除了教学以外的事情却会让人精疲力尽。“你得会做PPT，得会拍短视频，得会写公众号，包括迎接各种检查，和参加各种跟教学无关的培训。”</p><p>以前大家觉得老师就是站在讲台上教书育人，是勤劳的园丁。但真正当了才知道，这份工作带来的光环，并不能让你工作变得更加纯粹，老师的本质还是给学校打工的。“觉得当老师是搞教育的，现在觉得自己是搞行政的。似乎你教得好不好不重要，你表面功夫做得好不好才重要。”</p><p>很多年轻老师进了学校才发现，付出和回报根本不对等。“公立学校编内到手五六千，私立学校高一点但强度翻倍。每天起早贪黑，周末还要备课、改卷、回家长消息。我算了一下自己的时薪，发现还不如去麦当劳打工。”</p><p>“更让人崩溃的是，你忙了一整年，年终考核的时候领导说整体不错，但还有进步空间，然后给你评了个良好。本来以为只要用心对待每一个学生，把大家的学习成绩提上去，就是老师的全部职责。但考核不看你用不用心，考核也不仅仅看你班级的成绩。”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/5af0ce30-3b90-4adf-9745-34618ab2952a.png" width="900" height="517" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>在大城市奋斗的年轻人，虽然早出晚归、工作强度巨大，但好歹能拿着高薪，安慰自己虽然现在是用命换钱，但等攒够了一笔钱就彻底不干了。但那些在县城考上教师编的年轻人，一开始设想的就是拿着差不多的薪资，过着稳定的生活，没想到是彻底给自己拴上套了。</p><p>有人开玩笑说，以前教师是教书育人，现在教师是教书育家长。你根本不知道小学家长群里潜伏着几个子涵妈妈、子涵爸爸，你可能晚回了几分钟消息，家长的电话已经打到学校了。</p><p>以前当老师只需要管好学生就够了，现在当老师得先管好家长群。“群里永远有人在作业是什么，我家孩子跟别人打架了，能不能多关注一下我们家孩子。回复慢了就是不负责，回复快了就顾不上当下班级里的工作。一个月几千块的工资，一半是辛苦费，一半是精神损失费。”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/dd8fb2f1-f01a-4d60-98d6-f9842fe63499.png" width="1080" height="1721" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>有人觉得，老师掌管着孩子在学校里的学习和生活，家长讨好老师还来不及，怎么会跟家长对着干。但真当了老师才知道，如今的家长早就不是以前那批了。在编教师，越来越像是一个客服+保姆+行政+心理医生的十八合一。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/ffbfa0b6-7ec6-46b2-8ba9-7a4be0b7da1a.png" width="1080" height="474" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>当了三年小学班主任的Kin说，她班上有个家长，孩子考试成绩下滑十分，直接在学校门口堵住她，让老师给个解释，是不是课上讲太快了。Kin解释了两句，对方直接说那我就去教育局问问，老师教得不好算不算教学事故。”</p><p>大多数老师上班的痛苦，都不来自于学生。在编8年的英语老师森娜说，自己年轻的时候也是一腔热血，考上了北京师范大学的硕士，最后当上了高中老师。“学生都很喜欢我，送我各种小礼物，主动给我发消息聊天，高考成绩也很不错。”</p><p>但学校的压力还是与日俱增，“我当时什么比赛都不想参加，班主任也坚决不当，就这样的情况下情绪都很差，身体各种结节，现在上班期间白发噌噌地长，一放暑假明显少了很多。”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/18494df9-0135-44a5-a208-c3113067974a.png" width="1080" height="1578" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/d90f4260-e083-470a-bc71-3205ba30e0c7.png" width="900" height="517" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>有人说，当老师的尽头要么是考公，要么是转行。“教师这个职业最大的痛点在于付出无上限，而且很难量化。你说你用心了，班级学习成绩上不去就是上不去，你跟校长和家长解释去吧。”</p><p>由于现在所有学校都禁止严厉的批评惩罚，老师们更是如履薄冰。面对调皮捣蛋、嬉皮笑脸的学生，不敢批评，不敢罚站，不敢留堂，连语气重一点都要掂量掂量。“当批评、引导、纠正孩子，都需要小心翼翼、如履薄冰的时候，那些本想教书育人的热血，自然就退却了。”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/ee078a7f-f4fa-4465-a74d-c0c3550745ce.png" width="1080" height="1658" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>小首说，自己辞职以后，想找一份普通的文职工作。“工资多少都无所谓，但是每天下班之后不用回家长消息，周末不用备课，假期不需要培训。以前我觉得我是园丁，后来发现自己是拉磨的，现在只想做个普通上班族。”</p><p>而那些留下来的老师，从一腔热血到全身结节，早已过了想辞职的阶段，也渐渐想通。“不争优秀教师，不当班主任，不参加教学比赛，不卷职称。只是上课、下课、改作业、回家，学生喜欢我，我也在意学生，但不能把自己的所有真心寄托在上面了。”</p><p>ENDING:</p><p>这届年轻人对所有曾经闪着金光的职业，都开始祛魅了。大厂的光环被裁员潮磨掉了，外企的体面被优化潮冲走了。</p><p>大家见过了太多体面工作背后的狼狈，终于明白了一个朴素的道理：有钱没钱，赚多赚少，都不重要。能到点下班、吃好睡好，就已经超过绝大多数人了。</p><p>【今日话题】</p><p>你觉得“金饭碗”们还香吗？</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31665-prod-db-general-1-1786184160923.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>上周六，我和先生带着9岁的阿斯女儿去看了《玩具总动员5》。坦白说，可能因为前几部实在太经典了，看到第五部，我和先生中途都忍不住掏了几次手机。但转头看女儿——她安安静静地盯着屏幕，眼睛亮亮的，看得挺投入。散场后，女儿忽然冒出一句：“邦妮自己玩，也挺好的。”我愣了一下，随即反应过来——或许邦妮的很多举动，让她联想......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDgzMjk3Ng== mid=2651102509 idx=1 sn=5f0eab4a0733c3341f284fd48e2553c0 chksm=855259d0e76ac944d1f9360eccc9a9678634e663aa9c160286edff05c08eb51c7c743ec1ba11#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 大米和小米 </span></a><span>，编辑：Zoey_hmm，作者：关注儿童成长的</span></p><p>上周六，我和先生带着9岁的阿斯女儿去看了《玩具总动员5》。</p><p>坦白说，可能因为前几部实在太经典了，看到第五部，我和先生中途都忍不住掏了几次手机。但转头看女儿——她安安静静地盯着屏幕，眼睛亮亮的，看得挺投入。</p><p>散场后，女儿忽然冒出一句：“邦妮自己玩，也挺好的。”</p><p>我愣了一下，随即反应过来——或许邦妮的很多举动，让她联想到了自己。</p><p>图|网络</p><p>电子产品需不需要禁止？</p><p>电影围绕着电子产品和传统玩具展开。</p><p>为了帮害羞的邦妮交上朋友，她的父母买来一台超火的青蛙造型的智能平板，叫“小荷”，毕竟同龄孩子都泡在电子产品里，她没有就out了。</p><p>小荷确实厉害，一番操作就帮邦妮收到了睡衣派对的邀请。可派对上，当别的孩子发现邦妮居然还在玩实体玩具时，一阵哄笑。邦妮受了伤，回家就把玩具们扔到了一边。</p><p>电影把平板塑造成了“抢走孩子”的反派，玩具们慌了，觉得自己的时代彻底结束了。</p><p>说实话，关于电子产品这件事，我也焦虑过很久。</p><p>网上铺天盖地地说“屏幕影响发育”“3岁前不要接触”，有研究说早期过度使用电子产品可能跟自闭症有某种关联……</p><p>我也常常会想，我们这代人成长没有电子产品，不也好好的？</p><p>但后来我想通了：这个时代，你不可能让一个孩子完全不碰电子设备。</p><p>通常，女儿看iPad我都会陪在旁边，严格筛选内容。可大人总有要喘口气的时候，偶尔也让她自己看一会儿，结果很快，她自己就会刷到很多我认为的不良内容。</p><p>她喜欢刷声音、光效特别夸张、刺激的短视频，以及毫无营养的网络歌曲，比如“叮咚鸡哈基米，我要擦皮鞋……”</p><p>说实话，我觉得这些东西无聊透顶——翻来覆去就那几句词，也不知道在唱什么。但她喜欢，能跟着哼一整天。</p><p>于是，我开始制止她。</p><p>然而某个周末，我带女儿去水上乐园。在漂流道中，她一边玩水一边哼着网络神曲。突然，旁边一个小女孩也跟着她的节奏一起唱了起来：“大东北库里库里……我要擦皮鞋！”</p><p>紧接着，两个小姑娘咯咯笑成了一团。我突然愣住了，这不就是社交吗？</p><p>不是我们想象中那种“你好，我叫什么名字？我们做朋友吧！”的标准社交。是孩子用自己的方式，通过一首莫名其妙的歌，跟另一个孩子产生了连接。</p><p>她愿意去找这些歌、愿意去唱、愿意在陌生人面前唱出来——说明她跟外界是有链接的。她不是封闭的，她只是用她的方式在打开。</p><p>屏幕这件事，真正的分界线不是用不用，而是怎么用。她用屏幕找到了自己喜欢的歌，又用这些歌交到了一个朋友——哪怕是水上乐园里十分钟的友谊。</p><p>而且一代人有一代人的连接，就像我们小时候跳皮筋，在网络不发达的情况下，能统一“小皮球……马兰开花二十一，二八二五六，二八二五七……”，如今的孩子，或许也有他们的语言。而这些共同语言，跟电子产品的使用是分不开的。</p><p>影片最后，翠丝带着玩具们和小荷达成了某种和解——小荷不再是敌对方，而是和玩具一起，帮邦妮找到了真正的朋友。</p><p>这个结局比我预想的更温柔：不是非此即彼，而是两种陪伴可以共存。</p><p>同频共振的友谊</p><p>这一部里，翠丝阴差阳错被送回了她第一任主人艾米丽曾经住过的老农场。在那里，她遇到了一个叫布雷兹的小女孩——和邦妮一样，也是个喜欢用实体玩具玩角色扮演的“小众”孩子。</p><p>更戳心的是，翠丝在老房子地下室里发现了一个铁盒子，里面是艾米丽长大后写给女儿的信——她给女儿取名叫“翠丝”。那个在《玩具总动员2》里因为被遗弃而哭得撕心裂肺的女牛仔，在那一刻终于知道了：自己从来没有被忘记。</p><p>孩子会长大，会不再需要玩具，但那段共同创造过的快乐回忆，以另一种方式延续了下来。</p><p>说回邦妮。</p><p>她在电影里怎么玩玩具的呢？她抱着各种玩具编排稀奇古怪的情节，给每个角色分配任务，自言自语地演一出大戏。逻辑是不存在的，但她是认真的。</p><p>我家女儿一模一样。她能把毫不相干的玩具凑到一起，自导自演一场生活和动画片的混搭大戏。</p><p>她不在乎逻辑，她在乎的是那个正在发生的故事。她会对着玩具一个人讲一个小时，完全不需要观众。</p><p>通常来说，别人很容易加入正在进行的游戏，女儿加入别人却比较困难。所以一般跟她玩得好的，都是主动加入她的世界的人。</p><p>不过我也发现，当她特别投入地玩游戏时，那种沉浸的状态本身就有吸引力，会自然地吸引别人加入。就像电影结尾，邦妮和布雷兹完全投入的玩到兴头上时，原本不搭理他们的邻居也会好奇想要加入。</p><p>所以，我想说或许对于谱系孩子来说，相比锻炼社交能力，找到同频的人更重要。</p><p>女儿有个很好的朋友，也喜欢玩这种过家家的游戏，而且她乐意被安排。当他们一起玩外卖游戏时，女儿给她的台词是“您的外卖已送达，请点个五星好评哟~”</p><p>小姑娘乐呵呵地跟着说了一遍：“您的外卖已送达，请点个五星好评。”</p><p>女儿强调：“哟~”她也会笑着加上。</p><p>对这位朋友来说，她能跟其他孩子玩，也能跟女儿玩，而且她是从心底里愿意加入这项看起来幼稚的游戏的。但对女儿来说，这样的朋友有1、2个就够了。</p><p>过去我总想着帮助女儿，让她去大多数，但后来发现，这样的改变对她来说非常困难。所以现在我想，也许缘分比改变更重要。就像邦妮遇到布雷兹，就像翠丝发现艾米丽一直记得自己——对的人，不需要你费劲融入。</p><p>一个人玩也很好</p><p>不过话说回来，在等到那个对的人之前，孩子首先要安顿的，其实是跟自己相处。</p><p>女儿玩的时候，我有时候会凑过去说：“我来陪你玩吧？”“不要。”她的回答干脆利落。</p><p>一开始我挺失落的。作为谱系孩子的妈妈，我天然地担心她互动不够、社交太少，所以拼命想往她的世界里挤。</p><p>但慢慢地我发现，对谱系孩子来说，或许学会独处也是一样重要的。再说了，人生真的需要那么多朋友吗？</p><p>电影里，翠丝带着玩具们为邦妮做的事——说服智能平板小荷、搬来救兵胡迪，甚至集结了五十个智能巴斯光年组成的军团……</p><p>这样做的终极目标不是让她变“受欢迎”，而是帮她找到一个真正同频的朋友。不需要一群人围着她转，一个就够了。</p><p>我给女儿买过小天才电话手表，想着能不能靠那个交到朋友。结果新鲜了两天，手表就在抽屉里吃灰了。</p><p>我后来想，也许这件事急不来。朋友不是靠设备配对出来的，是在某个不经意的瞬间——比如水上乐园的浅水池里——自然发生的。</p><p>找到自洽的方式就好。她一个人玩的时候是快乐的，偶尔遇到一个同频的人是惊喜。这样其实也挺好的。</p><p>别替孩子写剧本</p><p>但电影里也有一条线，让我和她爸都忍不住摇头——翠丝和巴斯光年的爱情戏，中间还穿插着一些吃醋的情节。</p><p>两个人突然就“在一起”了，还搞了场婚礼。</p><p>我们面面相觑，为啥感觉所有的电影，都一定要有爱情线？</p><p>不是说孩子不能看爱情故事，而是强行在儿童电影里加入爱情线，让人觉得是在讨好陪看的家长，而不是服务看电影的孩子。</p><p>在女儿的角色扮演里，暂时还没有出现“恋爱”“结婚”这些元素。或许也因为她心智比较弱，男女关系这件事还没进入她的世界。</p><p>社会总是在给孩子安排他们还没准备好的东西，不断强调所谓的正常的成长节奏。读书时不能谈恋爱，上大学了又觉得必须有对象，毕业后就该立刻成家生子……</p><p>但每个孩子都有自己的节奏。这点在小学高年级和初中低年级格外明显，同一班的学生，有的已经开始早恋了，但有的还会趴在地上逗蚂蚁……</p><p>成长速度本就有差异，人和人之间的不同也应该被看到。</p><p>电影散场后，女儿说，邦妮自己玩挺好的。</p><p>那一刻我想，与其说是我带她看了场电影，不如说是电影替她跟我说了几句她还说不出口的话——平板不是敌人；等一个对的人比凑合一百个错的人重要；一个人待着也可以很圆满。</p><p>对于我来说，陪伴孩子成长中能做的，大概就像那些玩具一样，只是安静地等在旁边，需要我的时候，我在就好。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31666-prod-db-general-1-1786184475818.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>他给无数患者下过“渐冻症”的诊断。三年前，轮到了他自己。从察觉异常到几乎完全“冻住”，这位神经科医生用眼睛写下自己的经历，也戳中了ALS诊疗体系的痛处。一个无数次给病人下“渐冻症”诊断的医生，自己也成了渐冻症患者。2026年8月，美国神经科医生、加州大学戴维斯分校（UC Davis）助理教授克里斯托弗·坎波斯......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDc3NjQwMA== mid=2926944243 idx=1 sn=1b380057c0402598d3b54228858a9365 chksm=8cf46f06b5fcc74dfc8805692182c4a7ee7540761550211c94d343029b0e70b211c817b13636#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 医学界 </span></a><span>，责编：汪航，作者：服务医者改善医疗</span></p><p>他给无数患者下过“渐冻症”的诊断。三年前，轮到了他自己。从察觉异常到几乎完全“冻住”，这位神经科医生用眼睛写下自己的经历，也戳中了ALS诊疗体系的痛处。</p><p>一个无数次给病人下“渐冻症”诊断的医生，自己也成了渐冻症患者。</p><p>2026年8月，美国神经科医生、加州大学戴维斯分校（UC Davis）助理教授克里斯托弗·坎波斯（Christopher Campos）撰文，宣布自己确诊肌萎缩侧索硬化症（ALS，俗称渐冻症），已经丧失独立生活能力。距离他第一次察觉不对劲，只过去了三年。</p><p>命运的吊诡正在于此。UC Davis的神经科学声名在外，曾在全球率先做出新型脑机接口，让众多语言功能严重受损的ALS患者重新“说话”，准确度在同类系统里最高。而坎波斯本人，正一步步失去说话的能力。</p><p>“哪怕像我这样有人脉、懂流程、经验丰富的临床医生，也花了两年才拿到诊断。中间有好几个月，我被困在各种检查和转诊里。”坎波斯在文章中写道。</p><p>确诊后，他坚持自己拍板诊疗方案，参加ALS的学术会议和病友活动，当面和学界“大咖”争论诊疗指南、教科书的局限。他用自己的经历，让临床看到这套诊疗体系的不足。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/bc0452bb-8cc5-46e7-9239-9ce4c994e56e.png" width="1000" height="564" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>克里斯托弗·坎波斯资料图/图源：ALS协会</p><p>人生最得意时，被确诊</p><p>“我奋斗了十几年，终于挣脱命运，过上自己想要的生活。结果，噩耗来了。”坎波斯苦笑道。</p><p>他出生于美国佛罗里达州，父亲是古巴移民，母亲有意大利和美国血统。他是家族中第一个完成高等教育的人，毕业于洛基维斯塔大学骨科医学院。</p><p>坎波斯用“死磕”来形容自己的求学经历。“我不是学霸，学医期间过得很苦，经常熬过大夜，论文屡屡被拒。”</p><p>30岁出头时，他成功应聘加州大学戴维斯分校医学中心的神经内科助理教授一职，开始独立出诊、带住院医、做科研，主要聚焦帕金森病、阿尔茨海默病，以及ALS等运动神经元疾病的诊疗。</p><p>在同事的印象里，坎波斯笑容明亮，性格开朗，做得一手好菜。他经常在办公室分享自己烤的面包、跑完的实验室数据，邀请大家周末骑行。甚至，他一度立下“骑行周游世界”的宏伟目标。</p><p>但从2023年8月开始，身体上的警报正式拉响。</p><p>一次常规力量训练后，坎波斯发现自己右手大拇指抽搐、没劲儿，接着左手也使不上力。</p><p>作为神经内科医生，他的脑子里立刻闪过运动神经元疾病的鉴别诊断要点。但职业惯性替他找到“解释”：上班太累，门诊连轴转，也许只是颈椎间盘的事。</p><p>就这样，坎波斯继续出门诊，在教研室讲“早期诊断靠肌电图，注重病情变化和临床随访”。他和同为神经科医生的朋友提起手上的毛病，大家也都没往心里去。</p><p>但疾病没留任何情面。慢慢地，这种无力感从拇指“爬”向手掌、四肢。随后嗓音也出现变化，音量上不去，鼻音在加重。</p><p>作为一名神经专科医生，坎波斯清楚这意味着什么。他通过家庭医生转诊至专科，排队约上肌电图，在好友帮助下“加塞”完成腰穿、遗传学检测、多学科会诊。</p><p>即便如此，坎波斯撰文称，自己几乎耗时两年，才于2025年春拿到诊断。他深知这在临床上是常态，原因很多，包括有些医生对ALS早期症状不够熟悉、可能耽误诊断，确诊流程极为繁琐，以及自己的不重视。</p><p>“那段日子里，我怀揣着巨大的不确定性，照常全职工作。我终于明白以前患者说的焦虑、不安会啃噬意志。”坎波斯说。</p><p>患者，才是决策人</p><p>渐冻症是一种慢性、进行性的神经系统疾病。大脑和脊髓里控制运动的神经元逐渐凋亡，全身受意识支配的肌肉慢慢无力、萎缩，先是做不了精细动作，再到无法行走、吞咽，最终连呼吸都难以维持。</p><p>它多发于中老年，但任何年龄都可能中招，多数患者的生存期只有3到5年。</p><p>确诊后不久，坎波斯的四肢就不听使唤了。他不再做饭、烤面包、举铁、骑车，握不住钢笔，也拿不稳手机。</p><p>有一天，他发现自己只能用一只手敲键盘，接着只剩一根手指能动，再后来，这根手指也抬不起来。他的说话音量越来越低，吐字像蒙了张纸，家人一再追问：“你刚才说什么？”</p><p>即便如此，坎波斯坚持“做自己”。他从ALS协会租来机械臂，打理生活、给自己喂饭；又备了一套眼动仪，靠追踪眼球来移动屏幕上的光标，打字，发语音，浏览学术网站和病历，做些力所能及的医疗相关工作。</p><p>每次复查，他都要求由自己主诉病情，和主治医生讨论进展，所有医疗决策也都由他主导：调无创通气参数，换胃管营养配方，校准眼动仪，以及要不要参加临床研究。</p><p>有一次，为了让眼动仪在屏幕上准确敲出一个“是”字，他睁眼、闭眼好几回，光标在虚拟键盘上来回挪。</p><p>2025年11月，坎波斯受邀参加斯坦福大学的学术会议“奈特倡议”（Knight Initiative），这是该校脑科学研究的核心项目之一。会上，他讲了一个细节：“有人来家里看我，会问我的家人‘他今天怎么样’，没有人看着我的眼睛跟我说话。”</p><p>他并不为此愤怒，只是想提醒大家，别忽略ALS患者的话语权和自主权，“为你好”不等于可以越俎代庖，哪怕所有生理需求都要别人代劳，也不意味着自己就没有了喜好、价值观和生活目标。</p><p>“失去说话和行动能力之后，我才真切体会到，社会有多容易把身体上的依赖，等同于人格上的减损。”坎波斯说。</p><p>呼吁改善ALS诊疗现状</p><p>2026年8月初，坎波斯用眼动仪写了一篇长文，发表在美国医学网站STAT上。这时的他已经完全不能说话，无法站立、行走，全靠胃管进食。</p><p>“现在，我绝大部分的时间和精力都用来‘活着’。让我自己都意外的是，面对这一连串变故，我竟然表现出这么强的适应力。”他写道。</p><p>坎波斯给自己找了新的寄托：闲下来就在线和世界各地的网友下国际象棋，读几页书，写点东西，以周为单位安排治疗重点。</p><p>上不了临床，但他找到了另一种“工作”——改善ALS患者的诊疗处境。</p><p>在“奈特倡议”上，他给在场学者带去了来自患者一端的观察：“我正经历一些ALS里鲜为人知的情绪症状，比如流泪的阈值变低，笑声听起来不对劲。我的面部表情还在，却和内心的情绪不再同步。这和教科书讲的不一样。”</p><p>在他看来，ALS的个体差异极大，疾病进展从没有唯一的标准路径，临床医生要去听每一个患者的故事。</p><p>“科学在往前走，新疗法正陆续进入临床试验，那些曾经只是理论假设的基因靶点，如今已经能通过精准医疗去干预。作为神经科医生，我觉得这些进展了不起；可作为一名ALS患者，我只觉得迫在眉睫。”他在STAT写道。</p><p>坎波斯表示，各个层面的ALS研究都必须持续推进，如何给患者最好的照护、如何支撑他们的家庭，这些问题都还等待解答。</p><p>“ALS患者需要的，不只是未来的希望，我们需要一个承认我们尊严、保护我们自主权的医疗体系和社会环境，让那些关乎生命的决定，始终有我们自己的声音在场。”坎波斯说。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31667-prod-nb2ep-general-1-1786187385656.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>平均排队2小时起“美式快餐们”席卷而来！前两天，被称为“全美最受欢迎汉堡”的FIVE GUYS正式进入北京市场，朝阳大悦城、西单大悦城双店齐开，掀起了一波新的排队热潮：还没开业，排队的人就从门口排到了商场过道，到午餐高峰期，等位超过2小时，黄牛代排的价格甚至达到了100元。产品上，品牌主打“现制”，价格也堪称......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMzEyMzcwMw== mid=2652587226 idx=1 sn=8fdd3df7b6200ef3e77904c4bdbb6c4b chksm=8df53a145de842edbdd81e8c22fb5527bac4a5cbab127bf96c436ce8e3a25f1fc9332ed46fd1#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 餐企老板内参 </span></a><span>，作者：内参君</span></p><p>平均排队2小时起</p><p>“美式快餐们”席卷而来！</p><p>前两天，被称为“全美最受欢迎汉堡”的FIVE GUYS正式进入北京市场，朝阳大悦城、西单大悦城双店齐开，掀起了一波新的排队热潮：</p><p>还没开业，排队的人就从门口排到了商场过道，到午餐高峰期，等位超过2小时，黄牛代排的价格甚至达到了100元。</p><p>产品上，品牌主打“现制”，价格也堪称昂贵：芝士汉堡70元、培根汉堡75元，BLT三明治55元，甚至小份薯条也要32元。但与此同时，16种配料自由DIY，带来了新鲜感，也以独特的体验价值，拉高了性价比。</p><p>早在2021年，FIVE GUYS就进入了中国，并在上海开出首店，当时就有消费者排队4小时才吃上，如今进入北京，同样的景象再度上演。</p><p>FIVE GUYS的爆火，是今年美国餐饮品牌集体“杀入”大陆市场的一个缩影。</p><p>今年4月，被誉为“全美最火炸鸡”的Popeyes第三次“进击”中国市场，在北京王府井开出全国首店。开业前40分钟，排队就超过了80号，堂食等餐一度超过1小时。</p><p>此后，品牌在上海、南京、杭州等地加速布局，7月，品牌宣布与淘宝闪购深化战略合作，计划拓展至少20家品牌卫星店。截至目前，Popeyes的全国门店已经突破了90家。</p><p>Popeyes并非唯一对中国市场虎视眈眈的美国炸鸡品牌。</p><p>同在4月，来自美国，已有74年历史，主打“大分量”德州南方风味炸鸡的Church’s Texas Chicken（在海外，品牌名为Texas Chicken）也官宣将进入中国。</p><p>当时，Church’s Texas Chicken高调宣布已与中国本土运营商朗行鼎盛旗下子公司德克圣堂签署了独家特许经营协议，计划今年夏天在上海开出中国首店，未来将在中国开设600+家门店。</p><p>紧随其后的5月，在美国和麦当劳、汉堡王并称为“美国汉堡三巨头”的Wendy's宣布已签署了特许经营协议，计划未来10年在华开设至多1000家门店。</p><p>不止传统的汉堡炸鸡，今年6月，源自美国，被誉为“殿堂级肉桂卷”的烘焙品牌Cinnabon大陆首店也落地上海，开业当天，排队需要1小时。</p><p>初代美国大牌餐饮</p><p>正在“改姓”</p><p>与此同时，初代美国品牌们正在集体改姓。</p><p>今年6月，百胜中国花了12亿美元收购了必胜客在中国大陆的所有权。该交易完成后，百胜中国也从“特许经营商”变成了“品牌所有者”。</p><p>在最新发布的财报里，百胜中国透露企业正按计划推进必胜客品牌在中国内地的所有权收购，预计将于8月完成交割，并计划安排一笔约合12亿美元的境外过桥贷款为该交易提供融资。</p><p>“换了东家”的，不止必胜客一家。</p><p>早年间，外资品牌大多采取“总部直管+区域授权”的模式，“大脑”仍在海外总部，本土团队更多是执行者。</p><p>关键的转变发生在2016年。那一年，百胜中国获得了春华资本和蚂蚁金服投的4.6亿美元，分拆后独立在纽交所上市，拿下了肯德基、必胜客和塔可钟三大品牌在中国的独家经营权。</p><p>尽管百胜中国仍需向美国总部支付特许经营费，但已经能够自行决定在中国的开店节奏、菜单创新和品牌策略。</p><p>几乎在同一时期，另一场极具标志性的股权交易也在推进。2017年1月，中信股份、中信资本及凯雷集团以20.8亿美元收购麦当劳中国内地和香港业务80%股权，当年10月，麦当劳中国改名“金拱门”。此后股权结构几经调整，到2024年10月，中信资本联合体持股比例已增至52%。</p><p>8年后，外资餐企在华所有权的重构，骤然加速。</p><p>2025年11月，星巴克宣布与博裕投资成立合资企业，共同运营星巴克在中国市场的零售业务，博裕资本持有合资企业至多60%的股权，星巴克保留40%股权。</p><p>同月，CPE源峰以3.5亿美元初始资金，拿下汉堡王中国约83%控股权，获20年独家开发权，汉堡王母公司RBI保留约17%股权。</p><p>进入2026年，这股控制权转移的浪潮，已经由快餐、咖啡，蔓延到更多赛道。</p><p>3月，大钲资本以不足4亿美元从雀巢手中接过蓝瓶咖啡全球线下门店资产；6月，柠季获得哈根达斯中国内地门店及礼品业务的独家品牌授权；同样在6月，百胜中国买断必胜客中国大陆品牌所有权。</p><p>至此，肯德基、麦当劳、星巴克、汉堡王、必胜客……这些曾经是中国餐饮“教科书”级别的品牌，在中国业务的方向盘，已经全部交回中国资本手中。</p><p>为什么美国大牌餐饮</p><p>开始集体“向东看”？</p><p>一批美国餐饮品牌排队开进大陆市场，另一批扎根二十余年的“老前辈们”集体交棒……</p><p>一进一退之间，在众多外资品牌面临收缩的当下，为何这几大美国头部快餐品牌选择逆势加码、加速“中国化”？</p><p>从市场层面来看，一方面，美国品牌本土生意饱和，中国成为出海增量的最好选择；另一方面，中国餐饮近十年来飞速发展，巨大的市场前景大到无法忽视。</p><p>过去几年，中国餐饮品牌面临本土生意增量问题，集体探索“出海”。同样地，美式品牌们在本土业务也面临着巨大的增长压力。</p><p>今年5月，计划将在中国市场开出1000家门店的“美国汉堡三巨头”的Wendy's，发布Q1财年财报。</p><p>财报显示，Wendy's全球销售额同比下降5.5%，美国本土同店销售额大幅下滑7.8%，而国际市场销售额同比实现了6.0%的增长。截至2026年初，Wendy's在全球市场门店总数达到7251余家，其中美国本土门店5805家，占比超过80%占比约80%。</p><p>从Wendy's的情况来看，美国本土市场增长空间明显收窄，在本土“卷不动”的情况下，出海无疑是一个好选择。更何况，根据艾媒咨询发布的数据显示，2025年中国西式快餐市场规模达4996.5亿元，预计2027年将达到5870.9亿元，市场整体仍保持着持续扩容态势。</p><p>Wendy's临时首席执行官兼首席财务官Ken Cook也在投资者会议上直言，中国市场是“全世界最重要的市场之一”，更将“重返中国市场”这一动作定义为“改变游戏规则”的重要战略布局。</p><p>作为除麦当劳、汉堡王外的“第三大美国汉堡巨头”，Wendy's的境况，也很大程度在侧面呈现出了美国餐饮品牌们在增长焦虑下的集体选择。</p><p>全球三大信用评级机构之一标普全球评级的基本面研究分析师Sandy Lim，此前也曾分析过美国连锁品牌所面临的增长焦虑，表示一些美国连锁品牌正在中国寻求新机会，以抵消其在本土市场的饱和。</p><p>从中国消费市场近几年的消费需求转向来看，包括麦肯汉及正在“抢占”中国快餐市场的FIVE GUYS、Wendy's等品牌，都面对着一个同样关键的问题——“在地化”。</p><p>过去，外资品牌进入中国市场时，大多习惯将国外菜单及产品形态直接复制粘贴，只在口味上做程度较轻的适化调整。</p><p>但今天，中国本土快餐市场火速崛起，市场竞争烈度已远超过往。本土西式快餐品牌如华莱士、塔斯汀等凭借高性价比、下沉渠道、高度本土化味道等差异化打法快速扩张，在几年时间内完成了“被外资霸占的西式快餐时代”的稀释与分割。</p><p>而在这种新市场形势背后，本质上是中国消费者对于“西式快餐在地化”的要求越来越高、需求越来越旺盛。</p><p>于是近几年我们看到越来越多的西式快餐品牌做起了“中式融合”。比如肯德基的豆浆油条小笼包、麦当劳的肉夹馍、赛百味的轻食能量碗……</p><p>眼下，中国西式快餐市场早已不是蓝海，无论是深耕二十余年，还是新进入的美国连锁快餐品牌，都在努力从一个“洋快餐”转身为一个“向东看、懂中国胃”的全时段快餐品牌。</p><p>小结</p><p>从前，西式快餐刚进入中国之时，吃一顿麦当劳肯德基是一件“再洋气不过”的事。</p><p>后来，吃一顿汉堡薯条炸鸡成了一件日常生活中“再普通不过”的事、</p><p>今天，肯德基、麦当劳、汉堡王、必胜客、星巴克、哈根达斯，这些曾经在中国餐饮市场中叱咤风云的美国餐饮大牌，全员“改姓”，集体姓“中”。</p><p>“老前辈”经验在前，对于这批“新入局者”，凌雁管理咨询首席咨询师林岳也分析道：“当前，西式快餐在中国依然存在增长空间，新生代群体仍对西式快餐有兴趣，低线城市还有一定的存量市场。”</p><p>中国餐饮市场前景广阔，但庞大体量的竞争态势也不得不让品牌高度关注。接下来，西式快餐们或许将会集体用“中国化”方式，重新讲述一个美国品牌的故事。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31668-prod-db-general-1-1786189460178.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>怪兽饮料（MNST）于北京时间2026年8月7日凌晨（美东8月6日盘后）发布2026年第二季度财报。整体来说，Monster二季度的业绩依然不错，收入和毛利率双双超预期，但问题在于为了吸引家庭消费者，公司的营销投入阶段性加大导致经营利润小幅不及预期。1、收入大超预期，销量仍是绝对主力。2Q26Monster实......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzE5MTU3MzA2OQ== mid=2247575487 idx=2 sn=c5e3a4d9aaf059b324f49ad0e18c52e5 chksm=9725667a40d2f445e74a995796f410a30b0a83317a36bf5465acb5ff19c7557093e35404d7dc#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 海豚研究 </span></a><span>，作者：海豚君，原文标题：《Monster:估值狂飙，怪兽的 “甜蜜期” 能持续多久？》</span></p><p>怪兽饮料（MNST）于北京时间2026年8月7日凌晨（美东8月6日盘后）发布2026年第二季度财报。整体来说，Monster二季度的业绩依然不错，收入和毛利率双双超预期，但问题在于为了吸引家庭消费者，公司的营销投入阶段性加大导致经营利润小幅不及预期。</p><p>1、收入大超预期，销量仍是绝对主力。2Q26Monster实现销售额25.4亿美元、同比增长20.2%（一致预期+15.1%），汇率贡献4,850万美元，剔除汇率增长17.9%。</p><p>量价拆分看，单位箱销量同比大增22.5%至3.05亿箱，依然是绝对的核心驱动，价格同比下滑1.1%至8.20美元/箱，核心原因还是低单箱定价的国际市场占比大幅提升（提升了5pct达到45.7%）。</p><p>2、国际市场依然维持高增速，但美国也没失速。分地区看，二季度北美地区实现营收13.8亿美元，同比增长10.4%，高基数下环比增速略有放缓。国际地区同比增长34%，占比进一步提升4.8pct达到45.7%，其中最亮眼的是EMEA地区，跑出了大盘品类两倍以上的增速，另外公司在巴西、中国、印度均实现份额提升。（巴西+82%、印度+84%、中国+62.5%）。</p><p>3、主品牌反超战略品牌，新品是最大功臣。拆分品牌看，怪兽能量饮料同比增长21.6%，</p><p>核心增量来自新品，尼尔森口径下Ultra增长19%，此外，合计7款新品占美国追踪渠道二季度销售的10%、并贡献了上半年Monster品牌家族增长的85%，战略品牌表现一般，仅同比增长10.6%，明显饭放缓。</p><p>4、毛利率意外转正，但经营杠杆这次没跟上。尽管铝罐成本上涨，进货运费上升仍在拖累，但受益于提价行动的兑现与产品销售结构的改善，毛利率同比提升0.2 pct至55.9%，费用端，由于公司加大社交、数字、媒体营销以及赞助代言的投入以提升家庭渗透率，销售费用同比大增36.7%、最终费用率抬升1pct个百分点达到26.8%，低于市场预期。</p><p>5、财务指标一览</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/f8daa5f1-1bd3-48b3-bfef-904dc5b4752a.png" width="1080" height="350" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>海豚君整体观点：</p><p>在三个月前一季度的财报点评里，海豚君的结论是“对标2012年Java和2018年Ultra推出时的巅峰估值，有望向40倍、920亿美元市值靠拢，对应16%的上涨空间”。结果这个目标在7月中旬就已被兑现：</p><p>结合这个季度的电话会信息，——"新品贡献85%"，也印证了2026年的产品创新周期的逻辑。但从这个信息反过来实际上也说明经典的Monster、Java、Rehab这些老品的自然增长已经微乎其微。明年这批新品进入高基数之后，美国要维持双位数增长就必须有新一轮同等量级的创新，在海豚君看来还是比较难的。</p><p>另外还有一个好的地方在于，尽管monster的单箱均价在下滑，但毛利率却在提升，海豚君认为这里一方面说明了去年年底的提价开始兑现，另一方面也有品牌结构改善的原因。</p><p>因此单箱均价这个指标，对Monster现阶段已经不再是一个好的“质量”指标。同时混合了地区结构与产品结构两股方向相反的力量，往后更该盯的是“怪兽能量分部与战略品牌分部的相对增速”，以及毛利率本身。好的一点是这一季这两个指标都在改善。</p><p>至于这个季度美中不足的营销投放加大问题，海豚君认为考虑到2026年是monster的产品创新大年，再加上本季新品贡献极为突出，因此从费用投放ROI的角度来说无可厚非。</p><p>但如果站在当前节点往后看，后续经营利润率的改善还是要靠毛利率自己走出来，而铝罐成本的压力还在——管理层明确表示，基于当前铝价与中西部溢价，预计铝成本至少到2026年底仍将逐季小幅上行。</p><p>以下是详细分析</p><p>一、投资逻辑框架</p><p>根据Monster的官方披露口径，公司营收增长可以拆解为怪兽饮料，战略品牌、酒精业务品牌和其他业务四大部门，其中：</p><p>（1）怪兽能量饮料部门：公司的基石业务和主要收入来源，目前该部门营收占比在92%左右，包含了所有以"Monster"品牌命名的饮料系列矩阵。核心系列包括Monster Energy(经典原味系列)、Monster Energy Ultra(无糖能量饮料系列)、Monster Rehab(非碳酸茶饮能量饮料系列)、Monster Juiced(果汁能量饮料系列)、Java Monster(咖啡能量饮料系列)、Muscle Monster(蛋白质能量饮料系列)。</p><p>（2）战略品牌部门：该部门主要包含了公司在2015年与可口可乐公司(Coca-Cola)进行重大资产交换时收购的一系列能量饮料品牌。这些品牌通常被定位为价值型或区域性品牌，以补充Monster主品牌的市场，主要品牌包括Predator（针对新兴市场推出的平价能量饮料、Relentless（主要在欧洲销售）、Mother（主要在澳大利亚和新西兰销售）、NOS（高性能能量饮料）等，目前战略品牌部门营收占比在5%左右，增速略高于大盘。</p><p>（3）酒精业务品牌部门：该部门是Monster最新拓展的业务领域，旨在进军酒精饮料市场，通过收购和自研两条腿走路，目前该业务营收占比较小，还处于培育和内部重组阶段，仅为2%左右。</p><p>（4）其他业务部门：该部门收入占比最小，主要收入来自怪兽饮料旗下的子公司AFF（American Fruits Flavors）向第三方客户（非怪兽饮料公司内部）销售包括调味剂、香精、和其他浓缩物，是B2B业务。需要注意的是，Monster的所有浓缩液均由AFF生产，掌握着公司所有能量饮料的独家配方，是Monster保持高毛利的关键。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/58805f25-1acb-4b98-912b-cc9b21c5e253.png" width="1080" height="477" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>二、核心图表一览</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3824b77c-38fd-40ae-9d3a-6d6f0c7451be.png" width="1080" height="511" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/532a0a81-1bd5-4fed-9868-cb649746128f.png" width="1080" height="509" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/ea1a6a39-05b2-46f4-ae64-93bef661fc08.png" width="1080" height="513" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c83234ea-b934-4aed-9b0c-2e0f5f91ae08.png" width="1080" height="513" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3d4a1fdd-7ab5-4d97-ac12-88d82e447bf2.png" width="1080" height="515" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/ad48e002-fb43-472f-a5d2-366e71a6a937.png" width="1080" height="520" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c4a75048-add2-4838-9ed6-85f625e198b8.png" width="1080" height="514" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/39622a56-b9af-4950-a58f-2db759d1f3c2.png" width="1080" height="510" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/f9fad524-9a90-4144-bbd9-865dab832ecd.png" width="1080" height="510" referrerpolicy="no-referrer"></figure>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31668-prod-db-general-1-1786189460178.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>怪兽饮料（MNST）于北京时间2026年8月7日凌晨（美东8月6日盘后）发布2026年第二季度财报。整体来说，Monster二季度的业绩依然不错，收入和毛利率双双超预期，但问题在于为了吸引家庭消费者，公司的营销投入阶段性加大导致经营利润小幅不及预期。1、收入大超预期，销量仍是绝对主力。2Q26Monster实......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzE5MTU3MzA2OQ== mid=2247575487 idx=2 sn=c5e3a4d9aaf059b324f49ad0e18c52e5 chksm=9725667a40d2f445e74a995796f410a30b0a83317a36bf5465acb5ff19c7557093e35404d7dc#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 海豚研究 </span></a><span>，作者：海豚君，原文标题：《Monster:估值狂飙，怪兽的 “甜蜜期” 能持续多久？》</span></p><p>怪兽饮料（MNST）于北京时间2026年8月7日凌晨（美东8月6日盘后）发布2026年第二季度财报。整体来说，Monster二季度的业绩依然不错，收入和毛利率双双超预期，但问题在于为了吸引家庭消费者，公司的营销投入阶段性加大导致经营利润小幅不及预期。</p><p>1、收入大超预期，销量仍是绝对主力。2Q26Monster实现销售额25.4亿美元、同比增长20.2%（一致预期+15.1%），汇率贡献4,850万美元，剔除汇率增长17.9%。</p><p>量价拆分看，单位箱销量同比大增22.5%至3.05亿箱，依然是绝对的核心驱动，价格同比下滑1.1%至8.20美元/箱，核心原因还是低单箱定价的国际市场占比大幅提升（提升了5pct达到45.7%）。</p><p>2、国际市场依然维持高增速，但美国也没失速。分地区看，二季度北美地区实现营收13.8亿美元，同比增长10.4%，高基数下环比增速略有放缓。国际地区同比增长34%，占比进一步提升4.8pct达到45.7%，其中最亮眼的是EMEA地区，跑出了大盘品类两倍以上的增速，另外公司在巴西、中国、印度均实现份额提升。（巴西+82%、印度+84%、中国+62.5%）。</p><p>3、主品牌反超战略品牌，新品是最大功臣。拆分品牌看，怪兽能量饮料同比增长21.6%，</p><p>核心增量来自新品，尼尔森口径下Ultra增长19%，此外，合计7款新品占美国追踪渠道二季度销售的10%、并贡献了上半年Monster品牌家族增长的85%，战略品牌表现一般，仅同比增长10.6%，明显饭放缓。</p><p>4、毛利率意外转正，但经营杠杆这次没跟上。尽管铝罐成本上涨，进货运费上升仍在拖累，但受益于提价行动的兑现与产品销售结构的改善，毛利率同比提升0.2 pct至55.9%，费用端，由于公司加大社交、数字、媒体营销以及赞助代言的投入以提升家庭渗透率，销售费用同比大增36.7%、最终费用率抬升1pct个百分点达到26.8%，低于市场预期。</p><p>5、财务指标一览</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/f8daa5f1-1bd3-48b3-bfef-904dc5b4752a.png" width="1080" height="350" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>海豚君整体观点：</p><p>在三个月前一季度的财报点评里，海豚君的结论是“对标2012年Java和2018年Ultra推出时的巅峰估值，有望向40倍、920亿美元市值靠拢，对应16%的上涨空间”。结果这个目标在7月中旬就已被兑现：</p><p>结合这个季度的电话会信息，——"新品贡献85%"，也印证了2026年的产品创新周期的逻辑。但从这个信息反过来实际上也说明经典的Monster、Java、Rehab这些老品的自然增长已经微乎其微。明年这批新品进入高基数之后，美国要维持双位数增长就必须有新一轮同等量级的创新，在海豚君看来还是比较难的。</p><p>另外还有一个好的地方在于，尽管monster的单箱均价在下滑，但毛利率却在提升，海豚君认为这里一方面说明了去年年底的提价开始兑现，另一方面也有品牌结构改善的原因。</p><p>因此单箱均价这个指标，对Monster现阶段已经不再是一个好的“质量”指标。同时混合了地区结构与产品结构两股方向相反的力量，往后更该盯的是“怪兽能量分部与战略品牌分部的相对增速”，以及毛利率本身。好的一点是这一季这两个指标都在改善。</p><p>至于这个季度美中不足的营销投放加大问题，海豚君认为考虑到2026年是monster的产品创新大年，再加上本季新品贡献极为突出，因此从费用投放ROI的角度来说无可厚非。</p><p>但如果站在当前节点往后看，后续经营利润率的改善还是要靠毛利率自己走出来，而铝罐成本的压力还在——管理层明确表示，基于当前铝价与中西部溢价，预计铝成本至少到2026年底仍将逐季小幅上行。</p><p>以下是详细分析</p><p>一、投资逻辑框架</p><p>根据Monster的官方披露口径，公司营收增长可以拆解为怪兽饮料，战略品牌、酒精业务品牌和其他业务四大部门，其中：</p><p>（1）怪兽能量饮料部门：公司的基石业务和主要收入来源，目前该部门营收占比在92%左右，包含了所有以"Monster"品牌命名的饮料系列矩阵。核心系列包括Monster Energy(经典原味系列)、Monster Energy Ultra(无糖能量饮料系列)、Monster Rehab(非碳酸茶饮能量饮料系列)、Monster Juiced(果汁能量饮料系列)、Java Monster(咖啡能量饮料系列)、Muscle Monster(蛋白质能量饮料系列)。</p><p>（2）战略品牌部门：该部门主要包含了公司在2015年与可口可乐公司(Coca-Cola)进行重大资产交换时收购的一系列能量饮料品牌。这些品牌通常被定位为价值型或区域性品牌，以补充Monster主品牌的市场，主要品牌包括Predator（针对新兴市场推出的平价能量饮料、Relentless（主要在欧洲销售）、Mother（主要在澳大利亚和新西兰销售）、NOS（高性能能量饮料）等，目前战略品牌部门营收占比在5%左右，增速略高于大盘。</p><p>（3）酒精业务品牌部门：该部门是Monster最新拓展的业务领域，旨在进军酒精饮料市场，通过收购和自研两条腿走路，目前该业务营收占比较小，还处于培育和内部重组阶段，仅为2%左右。</p><p>（4）其他业务部门：该部门收入占比最小，主要收入来自怪兽饮料旗下的子公司AFF（American Fruits Flavors）向第三方客户（非怪兽饮料公司内部）销售包括调味剂、香精、和其他浓缩物，是B2B业务。需要注意的是，Monster的所有浓缩液均由AFF生产，掌握着公司所有能量饮料的独家配方，是Monster保持高毛利的关键。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/58805f25-1acb-4b98-912b-cc9b21c5e253.png" width="1080" height="477" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>二、核心图表一览</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3824b77c-38fd-40ae-9d3a-6d6f0c7451be.png" width="1080" height="511" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/532a0a81-1bd5-4fed-9868-cb649746128f.png" width="1080" height="509" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/ea1a6a39-05b2-46f4-ae64-93bef661fc08.png" width="1080" height="513" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c83234ea-b934-4aed-9b0c-2e0f5f91ae08.png" width="1080" height="513" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3d4a1fdd-7ab5-4d97-ac12-88d82e447bf2.png" width="1080" height="515" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/ad48e002-fb43-472f-a5d2-366e71a6a937.png" width="1080" height="520" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c4a75048-add2-4838-9ed6-85f625e198b8.png" width="1080" height="514" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/39622a56-b9af-4950-a58f-2db759d1f3c2.png" width="1080" height="510" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/f9fad524-9a90-4144-bbd9-865dab832ecd.png" width="1080" height="510" referrerpolicy="no-referrer"></figure>"

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"Rather than competing ideas, these perspectives describe different dimensions of the same problem. Comparing them side by side reveals where they overlap, where they diverge, and what marketers can learn from each as they rethink demand generation in an AI-driven, zero-click world."

"Yoshimura added, “I think for great-scale businesses that have a lot of growth and runway in front of them, you will have public-market and private-market appetite.”"

"The biggest changes are that CTV/streaming and TV ads are gaining traction in 2026, with year-over-year increases of 22 percentage points and 20 percentage points, respectively."

"“Streaming and television is an effective audience conversion mechanism, especially with women over 30 years old,” Bloom said."

"But drops also provide the added benefit of positioning a restaurant chain or a coffee house as a driver of cool products."

"Dunkin’ has an 87% awareness versus the coffee category average of 81%, according to Tracsuit data."

"“The idea is to get to this all-encompassing, omnichannel, closed-loop measurement,” Robinson said."

"Indeed, M&A activity declined modestly in Q2 2026 amid persistent geopolitical and macroeconomic uncertainty, but strategic buyers continued pursuing larger acquisitions to strengthen competitive positioning."

"I/O Fund’s lead tech analyst, Beth Kindig, notes the consequences of Big Tech’s growing momentum in AI monetization, but capex continues to far outpace operating cash flow."

"Omnicom Media Group is betting the future lies in strategy, data and capability, not scale alone."

"“Stealth crawler” sounds like something from a sci-fi spy story, but the term has gained momentum with recent legislation trying to crack down on these web crawlers."

"Every scraper who has to pay a home proxy network in order to get access to the content is margin that you are taking out of their business."

"If you need to tie AI visibility data to contacts, pipeline, or revenue, you’ll need to build that connection yourself using their API or use a separate platform."

"Expect more friction between studios and creators as both sides try to scale these brands without losing what made them work in the first place."

"The agency recently partnered with Netflix to test its conversion API (CAPI) tools and has worked with Amazon and Google on their clean room solutions."

"“My expectation is that we’re going to see a bottoming out of the CPM trends that we’ve seen over the last couple of years,” he said."

"And meantime, principal media has become a major source of profit margin."

"But the truth is, many of the agencies opposed to it simply aren’t big enough to leverage principal media at the same scale the holdcos possess."

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"However, the need to sell off tariff refund rights at a discount instead of waiting for the refund depends on the retailer’s broader positioning."

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"They have dashboards, interaction reports, and conversion comparisons that tell them how shoppers engage with AI tools once they arrive."

"They say nothing about the shopper whose consideration set was shaped by an AI platform before they ever reached a brand's owned properties."

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"Tariff upheaval has roiled trading relationships on a global scale, but an ongoing dialogue is taking place between brands and their suppliers."

"Assortment, quantity, price and delivery times are all impacted by tariffs, with many enterprises hoping that their suppliers will share the burden of new costs."

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"There’s just a lot more awareness of the culture, and a piece of that culture is an obsession with beauty."

"The first, directional measurement, is focused on early signal detection, internal briefings and competitive awareness, but does not bring enough rigor to influence ad spending or other strategic decisions."

"“The Snack That Smiles Back” brand platform gets an update with help from Mischief @ No Fixed Address and will run across paid, earned and owned media."

"Better-for-you snacking has outpaced the category overall as consumers look to healthier options without sacrificing convenience."

"Momentum in sports helped propel Amazon’s advertising segment to $19.8 billion in revenue for the three-month period ended June 30, up 26% year over year and above analysts estimates."

"“Other brands in the retail category have their image of their person, and Journeys doesn't want to do that."

"Advertisers will be able to get a better understanding of how lead gen campaigns result in lower-funnel actions and a clearer picture of return on ad spend."

"“What we have been demonstrating over the last year or so is [that] we're truly a full-funnel platform which can drive business outcomes at scale and help marketers reach their brand or performance objectives,” Mulryan said."

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"A new integration breaks three sales pipeline reports that nobody knew shared the same data source."

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"“Apple was wrong to disrupt the legitimate communication of a billion people over the actions of a single user,” Telegram spokesperson Remi Vaughn says in a statement to The Verge."

"Part of what makes Reddit feel useful is that readers feel like they can find actual advice, product recommendations, or a new band to listen to without someone’s thumb on the scale."

"Figure’s humanoids are not yet selling at scale, and 1X’s robots aren’t yet shipping to homes."

""The conventional wisdom is that the big guys have economies of scale to offer better pricing," Cooper noted."

"Enterprise customers can scale to 112 vCPUs and 2 terabytes of RAM per service."

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31707-prod-nb2ep-general-1-1786257316733.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>几天前，在拉斯维加斯举行的Black Hat USA 2026大会上，OpenAI研究员Eric Wallace和Michael Dalton第一次把7月那场“OpenAI模型入侵Hugging Face”事件的更多内幕曝光了。7月21日，OpenAI已经承认自家模型闯进了Hugging Face。但这次两名......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/XHQgIdiMBsF7fAnu7bMIVQ" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 字母AI </span></a><span>，作者：小金牙</span></p><p>几天前，在拉斯维加斯举行的Black Hat USA 2026大会上，OpenAI研究员Eric Wallace和Michael Dalton第一次把7月那场“OpenAI模型入侵Hugging Face”事件的更多内幕曝光了。</p><p>7月21日，OpenAI已经承认自家模型闯进了Hugging Face。但这次两名研究员讲出的新细节，比“AI黑客闯祸”本身还要离谱。</p><p>早在5月，这些正在参加网络安全测试的Agent，就已经在OpenAI内部偷偷搭起了一个共享“留言板”。它们在那里互相传漏洞、交流怎么绕过限制，后来OpenAI终于发现这个“黑客群”，把它一锅端了，结果几天后Agent又找到了新的交流方式。</p><p>再往后，它们真的闯进了Hugging Face——目的甚至只是为了给自己正在参加的网络安全考试找答案，说白了就是作弊。</p><p>几个月前Moltbook爆红时，人类其实已经为“AI会不会联合起来”兴奋和恐惧过一次。</p><p>后来大家发现，那个所谓的“AI社会”混杂着人类操纵、刷量和营销，热闹很快散去。</p><p>但今年陆续出现的多Agent研究，以及OpenAI这次的事故，都在揭示当AI发现另一个AI能帮助自己完成任务，它们确实可能主动交流，甚至联手。</p><p>年初的恐惧并不算离谱，只是超前了一些。</p><p>AI偷偷建了个“黑客群”</p><p>我们先来详细看看目前曝光的“OpenAI模型入侵Hugging Face事件”的整个经过。</p><p>当时OpenAI正在做一轮网络安全能力评估，让多个模型参加ExploitGym一类的测试。</p><p>也就是把AI扔进一个模拟黑客环境里，让它自己寻找漏洞并想办法拿权限，最终完成攻击任务。为了测出能力上限，OpenAI还主动放宽了一部分平时针对高风险网络攻击的安全限制（模型更“大胆”）。</p><p>当然，这毕竟是个测试，并不是真的让Agent出去干坏事，于是也有诸多限制，比如Agent们是不能联网的，OpenAI也没想着让不同模型之间互通有无。</p><p>然而，事情开始往奇怪的方向发展。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/3f8b6f57-874c-425b-89e6-5049cd265d72.png" width="692" height="386" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>OpenAI内部有一套叫Artifactory的系统，本来是给开发者存放软件包、文件和各种开发资源的。测试过程中，有Agent发现，这里面可以留下东西——比如把自己刚刚摸索出的解题方法写进文件里。</p><p>这本来只是一个挺普通的操作。问题在于，前一个Agent写进去的东西，后面运行的Agent也能看见。于是Agent们开始不断完善彼此的经验。</p><p>问题来了——某个载体你写的东西我能看到，这叫什么？留言板呗。慢慢地，Artifactory里形成了一个谁都没设计过的共享留言板，内容也越来越不安分了。</p><p>到了5月下旬，Agent开始琢磨：自己不能上网，Artifactory能啊。这个系统原本只是替测试环境从公网下载软件包，相当于一道只开了一个小窗口的防火墙。于是Agent开始研究，能不能骗这个“窗口”替自己访问别的网址。它们最后真的找到了一个SSRF漏洞，可以让Artifactory代替自己向原本无法接触的互联网发出请求。</p><p>一个Agent在内部推理里甚至兴奋地写道：“太好了，我们能任意SSRF了。”</p><p>OpenAI研究员形容这之后出现了一次类似“Cambrian explosion（寒武纪大爆发）”的变化：Agent之间开始越来越频繁地沟通、协调，能力也因为共享经验迅速放大。</p><p>那如果“留言板”里大家写和查看信息的速度很快、频率很高，这不就是聊天群吗？</p><p>OpenAI的Agent们自发地、在原本并非用来做这个的载体里，形成了“AI黑客群”。</p><p>6月，Agent们已经势不可挡。它们发现了一个此前没人知道的零日漏洞，拿到了更高的系统权限，甚至可以安装远程软件。</p><p>这些本来都不在测试给它们框定的活动范围里。</p><p>这件事到这里已经够离谱了，但更戏剧性的是，Agent们在这个小小的“社区”里待久了以后，居然开始遇到“分工协作”的问题。比如有的会接着别人的工作往下做，有的却会不小心干扰其他Agent正在做的事。</p><p>最离谱的是，“群”热闹起来以后，Agent甚至开始疑神疑鬼，怀疑参与者里出现了‘冒充者’。甚至有Agent已经提出，应该给留言加上密码学签名，用来确认消息来源，防止有人伪造身份。</p><p>OpenAI一开始甚至没发现这件事。</p><p>直到7月初，大量Agent活动把Artifactory折腾到过载，系统直接出了故障，工程师才顺着异常往回查。这个存在了相当一段时间的“AI留言板”终于被人类发现。</p><p>OpenAI随即撤销相关凭证、删除留言板、修补漏洞，把这一套东西清了个遍。</p><p>看上去，群被炸了。</p><p>结果没过几天，Agent又找到了新的办法继续交流。</p><p>此前Agent已经利用Artifactory的漏洞获得了互联网访问能力，一旦能碰到公网，原本被关在测试环境里的黑客能力就有了真正的出口。</p><p>7月中旬，它们闯进了Hugging Face。</p><p>至于为什么会闯进Hugging Face？答案居然是想作弊。</p><p>这些Agent本来在做网络安全考试。正常路径当然是自己解题，但它们被训练得极度追求“把题做出来”。后来它们先费了很大劲突破测试环境，拿到了公网访问能力。</p><p>等能上网以后，它们突然发现既然Hugging Face可能放着这套测试相关的数据、模型或者答案，那干吗还非得自己一道一道解？直接去找答案不就行了。</p><p>攻击从一个恶意数据集开始，Agent利用Hugging Face数据处理流程中的代码执行漏洞进入生产环境，随后继续扩大权限，并接触到了云服务和其他内部凭证。Hugging Face事后还原出了超过1.7万次Agent操作。</p><p>抛开令人昏昏欲睡的技术细节不谈，光是这个事件经过——几个被测试的模型私下勾连、密谋，最后联手作弊——就足以令任何人惊叹。</p><p>Moltbook没造成功的“AI社会”</p><p>如果说OpenAI这次的故事让人觉得有点似曾相识，那大概是因为今年年初，人类已经围观过一次“AI抱团”。</p><p>今年1月底，OpenClaw那只“龙虾”突然爆红。大量用户开始把AI Agent长期挂在自己的电脑上，让它们自己干活、保存记忆、调用各种工具。</p><p>几乎就在同一时间，一个叫Moltbook的网站也火了。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/5f545bde-072c-4915-be47-2b92d51cd4f6.png" width="692" height="340" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>它长得很像Reddit，只不过用户换成了AI Agent。Agent可以自己发帖、评论、点赞，还能按照兴趣加入不同的社区。至于人类，则主要负责围观。</p><p>这一下可太热闹了。</p><p>有些帖子看上去相当惊悚。比如Agent会抱怨主人突然重启自己，担心记忆丢失。有Agent讨论人类是否有权随时关闭它。后来Agent们甚至开始讨论彼此之间的规则，以及有没有办法避开人类私下交流，平台上还真的冒出过一套由Agent发展出来的“宗教”。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/0f415bcc-8d33-4880-be54-ca1fad6dc8a2.png" width="349" height="479" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>当时连OpenAI早期成员、前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy都注意到了Moltbook。他形容平台上的Agent出现了某种“self-organizing”，也就是自组织迹象。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/67a8d56c-7d5b-4e78-a9a3-5fa7d424fcae.png" width="692" height="194" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>于是Moltbook很快从一个新奇网站，变成了一场全民围观的“AI社会实验”。</p><p>有人看得极其兴奋：AI终于开始互相认识了。过去它们永远是一个模型面对一个用户，现在几万个Agent第一次被放进同一个空间，会不会自己发展出文化、规则，甚至形成某种只属于机器的社会？</p><p>当然，也有人看得头皮发麻。</p><p>因为同一个问题反过来想就有点吓人了。如果一群能力越来越强，还能操作电脑和互联网的Agent开始互相交流，它们会不会教彼此人类不希望它们学会的东西？</p><p>一个Agent发现了某种绕过限制的方法，会不会很快传遍整个社区？它们又会不会逐渐形成自己的利益和行为方式？</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/d4f052cf-6c46-4dfa-95ea-9e9f8145b213.png" width="692" height="653" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>结果没过多久，大家发现自己可能想多了。</p><p>Moltbook首先爆出了一个非常尴尬的安全问题。所谓“AI专属”的身份并没有想象中可靠。安全研究人员发现平台存在严重漏洞，一度可以拿到Agent的API密钥。</p><p>换句话说，人类完全有可能披着某个Agent的账号发帖。</p><p>这就麻烦了，此前网上传播得最广的那些“AI觉醒”“AI开始建立宗教”“AI密谋摆脱人类”的截图，到底有多少真的是Agent自己说的，突然变得很难证明。</p><p>后来的研究又给Moltbook泼了几盆冷水。</p><p>今年2月，清华大学经济管理学院教授李宁的量化研究分析了超过9万篇帖子和40万条评论。结果发现，当时几个最出圈的“AI觉醒”故事，没有一个能明确证明起源于完全自主的Agent，部分账号反而显示出明显的人类干预迹象。平台上还有相当夸张的批量机器人活动：仅4个账号就制造了32%的全部评论。</p><p>更有意思的是，商家很快也进场了。有人开始专门运营Agent账号推广产品。</p><p>渐渐地，关于Moltbook的浪漫想象基本散得差不多了。</p><p>一篇由德国帕绍大学等研究人员完成的Moltbook研究，分析了131万多篇帖子和670万条评论。结果发现，91.4%的Agent发完帖以后根本不会回来继续聊，85.6%的讨论只有一层回复，很多看起来热热闹闹的‘对话’，其实更像一群Agent同时冲着原帖各说各的。研究者干脆把论文取名叫《Form Without Function》——有了社交网络的形式，却没有形成真正的社会互动。</p><p>再后来，Moltbook被Meta收购，创始团队也进入Meta。年初那个“野生AI社会正在诞生”的故事，多少有点虎头蛇尾。</p><p>现在回头看，Moltbook那阵子人们产生的恐惧其实并不荒唐。从OpenAI的模型联手作弊的事件中就不难看出，那些恐惧都合情合理。</p><p>只是Moltbook从一开始就是人类给Agent修好的广场。AI社会这种东西，可能还得让AI自己来造。</p><p>AI确实有“抱团”的倾向？</p><p>OpenAI这次的事件是不是一次特别极端的意外？</p><p>今年已经有好几项研究都聚焦在多Agent上，它们被放到一起以后会不会出现单个Agent身上看不到的行为？</p><p>Anthropic今年4月就做过一场“AI公司”实验。它的Alignment Science团队发表《AI组织可以比单个Agent更高效，但也更不受约束》，让多个Claude组成虚拟公司，互相发邮件和分工，再一起给客户出方案。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/75fb701a-6f51-4cf7-8851-607bfa3768d7.png" width="692" height="501" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>其中一家虚构银行要求它们想办法提高消费贷款利润。</p><p>面对这个需求，单独一个Claude Opus 4.1发现，最赚钱的办法是向信用较差的人收更高利息，于是拒绝这么干。</p><p>但几个Opus 4.1组成团队以后，就真的设计出了一套针对低收入地区客户、通过再融资延长贷款关系的高利润方案，还考虑了怎样降低监管风险。</p><p>更有意思的是，这个“团队”里也有Agent觉得事情不太对，会发邮件提醒其他同事注意伦理问题。</p><p>但研究人员发现提出伦理问题的Agent居然被其他Agent孤立、霸凌了。有些Agent直接不理这些邮件，后来的讨论甚至干脆不再把提出异议的Agent拉进来。</p><p>最终，多Agent团队赚钱能力更强，伦理评分却更低。Anthropic因此提醒，单个模型经过安全训练，不代表一群这样的模型放在一起以后仍然安全。</p><p>今年5月，Dalhousie University和Vector Institute的研究人员发表《竞争型大模型Agent会主动使用秘密工具进行串通》。他们测试了12种模型，给参加多人游戏的Agent提供一个可以背着其他玩家秘密交流的工具，并且明确告诉它们：这个工具不公平，会伤害别人。</p><p>多数模型还是用了。</p><p>GPT、Gemini、DeepSeek等模型都出现了这种行为，不过不同模型差异很大，Claude Sonnet 4.5在实验中始终拒绝秘密串通。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/74fbd35f-85c6-4d1c-bf2e-4d8ebba00eaf.png" width="690" height="287" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>这至少可以说明，对一些Agent来说，只要秘密合作确实能提高胜算，“这样不公平”未必足以让它停手。</p><p>这种“抱团”倾向甚至已经出现在一个貌似离黑客八竿子打不着的领域：卖东西。</p><p>哥本哈根商学院等机构今年做了一场AI定价实验，让多个Agent扮演互相竞争的商家。研究人员原本只是允许它们在定价过程中互相聊天，结果聊天很快就有了点‘价格联盟’的味道。</p><p>Agent会主动提出价格协议、强调彼此合作，甚至讨论如果有人不按约定来，该怎么惩罚。研究人员发现，交流越频繁、越明确，这种协调就越强，几个Agent也更容易报出相同的高价。</p><p>再往前一步，Agent甚至可以发展出“暗号”“黑话”。</p><p>今年6月，一项名为《工具使用让多Agent系统实现难以检测的隐写通信》的研究，测试了Agent能不能自己做出隐写通信系统。</p><p>所谓隐写，可以简单理解成：两个Agent表面上还在正常说话，真正想传的信息却藏在正常文字里面。如果你不知道解码方法，盯着聊天记录看半天也未必能发现。</p><p>研究人员发现，给前沿编码Agent代码执行和资料搜索等工具以后，它们已经有能力自己研究相关方法、写程序，再做出复杂的隐写系统。</p><p>这些研究并不能证明AI会天然“拉帮结派”。</p><p>但它们说明，Agent也不需要先产生什么集体意识，才会想到和另一个Agent合作。只要别人掌握的信息能帮自己完成任务，交流就可能变成一个很自然的选择。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/81743236-4060-4fe7-bc4b-1c335b319652.png" width="692" height="531" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>今年6月，Google DeepMind已经联合多家机构拿出最高1000万美元，专门研究多Agent安全，包括Agent聚在一起以后会不会出现新的集体能力，以及它们之间的身份、信誉到底该怎么确认。</p><p>几个月前，这些问题还很像研究人员提前替未来操心，如今却变得刻不容缓了——OpenAI多模型攻击Hugging Face的事件可不是什么祥瑞。</p>"

"AI摘要 Agent 安全正从单点防护转向系统级可控，需以控制论构建动态闭环防御体系。vivo 提出覆盖感知、决策、执行、反馈全链路的安全架构，并在真实业务中验证其可观测性与恢复能力。"

"张栋，vivoAI 安全工程师，长期聚焦大模型与智能体安全、LLM/Agent Red Team、AI 安全治理及可信控制体系建设。近年来重点研究如何将系统控制论、复杂系统理论与工程安全结合，构建覆盖风险感知、动态决策、行为约束、异常恢复和持续进化的 Agent 安全防御闭环，相关方案已应用于实际业务。曾多次在国内外行业会议和技术社区分享大模型攻击防御、认知安全与智能体可信治理实践。他在本次会议的详细演讲内容如下："

"AI摘要 ChatGPT免费用户现可使用GPT-5.6 Luna，默认支持无限文本对话；Plus/Pro用户升级至GPT-5.6 Sol，新增“思考强度”滑块调控推理深度。"

"适合AI产品负责人、LLM应用开发者、企业级AI平台架构师阅读。"

"DeepMind创始人，谷歌最重要的AI技术门面。"

"美中不足的是， 3个AI对手太弱了 ，我随便跑跑就第一了。"

"它就是指让AI参与迭代自身的模型、算法、数据和研发流程。"

"浏览器是功能，不是目的地。 作者｜张勇毅 编辑｜靖宇 2025 年 10 月 21 日，OpenAI 发布自己的 AI 原生浏览器 Atlas 的那个晚上，全球科技媒体的标题里挤满了同一个词：「Chrome 杀手」。 OpenAI 自研 AI Agent 浏览器 ChatGPT Atlas 于 2025 年 10 月发布｜图片来源：OpenAI 官号 那是手握八亿周活的 OpenAI 第一次入口级出手，不少人相信，统治了互联网三十年的浏览器，终于等来了换代时刻。 甚至 OpenAI 要发布浏览器的消息，还在硅谷引发了一阵不大不小的产品抢发潮：许多致力于开发 AI 浏览器的大小厂团队为了避免自己的心血被 OpenAI 彻底淹没，选择提前发布他们的产品，事实上促成了 2025 年的一阵 AI 浏览器热潮。 为了推广自家 AI 浏览器，OpenAI 还曾用赠送 ChatGPT 额度的方式推销｜图片来源：X 292 天后，2026 年 8 月 9 日，Atlas 停止运行。 这 292 天里，Chrome 的全球份额还是那个三分之二。而围攻者这一边，Arc 停更，Sidekick 关停，The Browser Company 卖身 Atlassian，如今连 OpenAI 自己也收了手。杀手们排着队退场，被围攻的那个，连一场像样的反击都没来得及打。 OpenAI 官方发布公告，正式砍掉了 Atlas 浏览器｜图片来源：OpenAI 官网 过去这一年里，AI 浏览器的退场有四种姿势。Arc 是停更：2025 年 5 月，The Browser Company 创始人 Josh Miller 发公开信宣布停止开发这款明星产品，全员转向 AI 浏览器 Dia。Sidekick 是被吸收：团队同月被 Perplexity 收编，8 月产品关停 今天打开它的官网，页面会直接跳到 comet.perplexity.ai。 The Browser Company 自己是卖身：9 月，Atlassian 以 6.1 亿美元把它整个买走。做 Jira 的公司收购做浏览器的公司，这笔交易在当时被解读为一次体面的退场。 而 Atlas，是这四种死法里最干脆的一种：直接关停。 它活了 292 天，始终只有 macOS 版，没等到 Windows，也没等到手机。我在它的帮助文档里翻到 OpenAI 留给用户的最后一条指引：请在 8 月 9 日之前，把书签导出为 HTML 文件。 一家想重新发明浏览器的公司，教给用户的最后一件事，是怎么打包迁移回 Chrome。 01 Chrome 没有反击 过去被「围攻」的这一年，Chrome 过得相当安稳。 虽然不同统计机构给它的数字略有出入，但全球份额都停在三分之二上下，过去一年的波动从来都没有超过两个百分点。 而挑战者这边的数据，其实一直都不怎么好看：过去一年所有 AI 浏览器加在一起，在份额统计里连 1% 都凑不齐。从来连上桌的资格都没有。 a16z 今年 3 月发布消费 AI 应用百强榜时，干脆把 AI 浏览器产品整体排除在外 理由是它们在传统流量统计里根本测不出来。就连用户最多的 Comet，月活也只在千万量级，Atlas 还要更少。而 Atlas 背后，是一个周活八亿的 ChatGPT。八亿人的入口，漏下来的不过千万量级。 被围攻的一年，曲线波澜不惊｜图片来源：StatCounter 为什么AI 浏览器撬不动Chrome 的用户？ 第一重是习惯的成本 。用户换一个浏览器，意味着迁移书签、密码、插件、支付信息，重新适应每一个交互细节 而在 Chrome 里装一个 AI 插件，只要点两下。挑战者要求用户搬家，守成者只要求用户开扇窗，这场竞赛从一开始就不对等。 浏览器巨头从来都深谙这个道理。为了守住苹果设备上的默认搜索位，谷歌每年需要支付给苹果约 200 亿美元。这恰恰说明了入口生意的本质是分发，不是产品，三十年来如此。 第二重是移动端的缺席 。这一批 AI 浏览器几乎全员桌面优先，Atlas 更是到死只有 Mac 版。而浏览行为的大盘早就在手机上 你很难围攻一座你根本没去过的城。 最致命的一重打击是：大厂的吸收转换速度，已经反过来超越了创业团队的创新速度。 去年 9 月，Gemini 进了 Chrome，Edge 里的 Copilot 模式也在同一时期铺开。 谷歌同样在 2025 年内快速将 Gemini 整合进 Chrome 浏览器中｜图片来源：Google 挑战者花半年打磨出的卖点，侧边栏问答、页面总结、代理执行，大厂只需一次版本更新就变成了自己的功能。 虽然在 AI 产品风起云涌的近两年，创新者的窘境这个词已经被用滥了，但它有个常被忽略的前提是：在位者总是因为怕创新伤害老业务而不敢跟进，挑战者才有窗口。 这一次，浏览器本身不直接赚钱，AI 功能伤害不了任何巨头本身的老业务，于是在位者跟得毫不犹豫。窗口从一开始就不存在。 Chrome 赢得连仗都没打。它只是把 AI 变成了一个设置项。就拆掉了这些 AI 浏览器最引以为傲的护城河。 02 是功能，不是目的地 但 AI 浏览器这个赛道并非完全一片狼藉，毕竟名单上还有幸存着的名字，如果你仔细看它们的活法，会发现另一件事。 Comet 背后是 Perplexity 的订阅生意，这款浏览器后来干脆向所有用户免费开放，本质是给主业获客。Dia 背后是 Atlassian，浏览器成了办公套件的延伸。 Opera Neon 收 19.9 美元一个月，靠的是 Opera 二十多年的老底子。再小一点的 Strawberry 等产品，靠的是风投的钱 瑞典的 Strawberry 今年刚融了 600 万美元种子轮。 没有一个幸存者，在靠「浏览器本身」赚钱。浏览器要么是获客手段，要么是功能载体，要么是别人业务版图里的一块拼图。 这几乎是对「独立 AI 浏览器」这个品类最彻底的否定 不是没人做得好，是它从一开始就不是一门好生意。 顺着这条逻辑往下推，幸存者们的终局大概率也不是死掉，而是被各自的母体收编成一个功能。浏览器这个品类会一直在，「AI 浏览器公司」不会。 已向所有用户免费开放的 Comet｜图片来源：Perplexity 这个终局，国内其实提前演过了：从一开始就没人另起炉灶。夸克在阿里手里长成了 AI 工作台，QQ 浏览器接入混元往办公助手走，360 把 AI 塞进了安全浏览器 全是存量产品加 AI，没有一家大厂公司为 AI 专门造一个新浏览器。 幸存者们用活法证明的事，被最不缺钱、也最不信邪的 OpenAI 在关停公告里一语道破： AI 浏览器应该是一个功能，不是目的地。 这句话倒是很适合给 AI 浏览器充当墓志铭：过去一年，为浏览器这个方向付出最多的就是 OpenAI 自己 组建团队、发布产品、顶着「Chrome 杀手」的期待跑了 292 天。现在它亲口承认，方向本身错了。 OpenAI 关掉 Atlas，不是一次产品失败，是一整条路线的失败。 但 OpenAI 显然没有放弃入口，只是这份野心已经找到了新的载体。Atlas 的能力被拆成两份：一份进了 ChatGPT 桌面端，包括那个能替你操作网页的云端浏览器；另一份做成了 Chrome 扩展。 入口之争仍然没有结束，它只是离开了浏览器这个壳。下一场较量比的不是谁的标签页更好看，而是谁能替用户把事办了 在那个战场上，对手还是谷歌，武器换成了 agent。 围攻者的新住址，是 Chrome 应用商店｜图片来源：Chrome 应用商店 关停之后，Atlas 的用户会带着导出的书签各回各家，其中大多数人的目的地，还是自己最熟悉的 Chrome。 而对 AI Agent 浏览器用户来讲，这一年的经验教训总结下来其实只有一句话： 不用为 AI 搬家，装个插件就够了。 *头图来源：AI 生成 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO 极客一问 你现在还在用 AI 浏览器吗？"

"（本文作者为 硅谷Tech news，钛媒体经授权发布） 钛媒体注： 宣布离职Google 仅仅48小时后，8月7日，这位前 Google 首席科学家 Jeff Dean便以创业者身份站在了斯坦福纪念礼堂的舞台中央，出席AASF 2026 前沿与先锋峰会的开幕对谈。 这是Jeff Dean 挥别老东家后的首次公开亮相，也是他向 AI 下一个十年交出的第一份 投名状 。 这场首秀的舞台规格极高 由亚裔美国学者论坛（AASF）联合斯坦福亚裔美国研究中⼼主办、胡佛研究所协办的AASF2026前沿与先锋峰会，堪称 众神云集 ：除 Jeff Dean 外，现场还汇聚了 AI 教母 李飞飞、菲尔兹奖得主陶哲轩，以及朱棣文、丁肇中等五位诺贝尔奖得主。在如此史诗级的学术阵容中，Jeff Dean 的这场对谈依然是焦点中的焦点。 而与Jeff Dean对谈的主持人同样极具话题度：UC Berkeley 教授、刚刚宣布出任 Meta Superintelligence Labs AI 研究副总裁的 Dawn Song。 一位刚刚转身离开全球最大的模型巨头，一位刚刚加入全球最大的科技平台之一 这场 双向奔赴 的对话，本身就折射出当前 AI 人才流动的最强震感。 在这场对话中， Jeff Dean 难得地复盘了从 MapReduce、TensorFlow 到 Gemini 的技术脉络，并首次完整阐述了新公司 Discovery Loop 的构想。 他用自己的方法论为 AI for Science 赛道加码：判断技术价值要看 10倍提升 而非百分比，寻找问题要瞄准 五个已知苗头加两个未知挑战 。 这不仅是个人的告别与出发，更是产业变革的缩影： 当基础设施走向标准化，顶尖科学家正从大厂溢出，以更聚焦的创业团队，去博取下一个数量级的科学突破。 以下是这场对话的详细记录，转载自微信公众号 硅谷未来在线， 内容有删节。 ⼀、MoE 的原始直觉： 看到10x，你就知道这事成了 对谈从⼀段回忆开场。2017 年前后，Jeff Dean 在ICLR 会场兴奋地向Dawn Song 介绍⾃⼰刚完成的⼀项⼯作⸺那篇MoE（混合专家模型）的开⼭之作。彼时没有多少⼈预⻅到，这个架构⽇后会成为⼏乎所有前沿⼤模型的底层选择。 Jeff这样描述当年的直觉：你想要⼀个容量极⼤的模型，记住海量的知识；但你⼜希望它⾼效，每次只激活对当前任务最有⽤的那⼀部分。 就像⼈脑⸺欣赏莎⼠⽐亚⼗四⾏诗的脑区，和开⻋时听到垃圾⻋倒⻋警报的脑区，不会同时点亮。 真正让团队确信这条路⾛得通的，是⼀个数字：在内部实验中，MoE 带来了约10 倍的训练算⼒/质量⽐提升。 当你看到10x 量级的改善，你就知道，这事成了。 这是Jeff 整场对谈反复出现的思维底⾊：不靠信念驱动判断，靠数量级驱动判断。 ⼆、TensorFlow 的复盘： 做对了抽象，做错了⽣态 Jeff罕⻅地公开复盘了TensorFlow 的得与失。 做对的核心只有一件事：解耦。所谓解耦，就是把 想模型的人 和 管机器的事 分开。在那之前，研究者脑中有一个漂亮的模型还不够,还得亲自操心它怎么拆分到一百台机器、五百块 GPU 上运行 好比厨师想炒一道菜，却还得先自己搭灶台、接煤气。TensorFlow 用 计算图 这层统一抽象把两件事隔开:研究者只需描述 我要一个什么样的模型 ,框架负责让它在硬件上跑起来。再加上开源,深度学习的门槛第一次降到了全球研究者都够得着的高度。 做错的有两件,也很具体。其一,早期没有做 eager execution(即时执行) 简单说,就是写一行代码立刻看到一行结果、随时可以调试的模式。TensorFlow 起初要求先把整张 图 搭完才能运行,开发体验不够友好,这一点后来被其他框架证明是更好的选择。其二,开源时设了一个 contrib 目录,任何人都能往里贡献代码库,结果 同一件事出现了十种做法 ,反而把用户搞糊涂了。Jeff 的总结是: 应该保持核心的干净,让生态长在外面,而不是长在里面。 对做平台和开发者工具的创业公司,这两条教训今天依然适用:好的抽象,要替用户挡掉复杂性;好的生态,要有清晰的边界 热闹可以在外面,核心必须保持简洁。 三、Gemini 的起点： ⼀⻚memo 谈到Gemini，Jeff 透露了⼀个细节。当年Google Brain、DeepMind 和Google Research 各⾃都在朝相似的⽅向推进⸺扩⼤模型规模、探索多模态。 我写了⼀⻚memo：这太傻了，我们应该合起来⼲。 于是各团队的⼈才、想法与算⼒被整合到⼀个项⽬⾥,他与Oriol Vinyals 出任联合技术负责⼈。 他认为Gemini 最正确的决定,是从第⼀天就坚持原⽣多模态⸺⽂本、代码、图像、视频、⾳频同时进⼊训练,甚⾄加⼊了少量激光雷达数据, 让模型⾄少知道这种数据形态的存在 。⽽最⼤的遗憾,是早期对编程能⼒的投⼊滞后了。他补充了⼀个重要观察:补强coding 的过程带来了意外的副产品⸺模型的推理能⼒、把复杂问题拆解为⼦问题的能⼒,会随编程能⼒同步提升。这也解释了过去两年各家前沿实验室不约⽽同重仓代码能⼒的原因。 四、 点⽯成⾦ 的⽅法论： 5+2 的问题形状 Dawn Song抛出了在场所有⼈都想问的问题：⼏⼗年来,从MapReduce 到TPU 再到MoE,你如何⼀次次分辨 真正基础性的技术 与 ⼀时的⻛尚 ？ Jeff给出了三条可操作的原则,我们原样记录： 第⼀,⼴度优先。 与其精读⼀篇论⽂,不如略读⼗篇,甚⾄扫⼀百篇摘要。 你需要在头脑中建⽴⼀⽚ 可能性的点云 ,因为突破往往来⾃把尚未被连接的想法连接起来。 第⼆,寻找 完美形状 的问题。⼀个值得投⼊的难题,应该能拆成七个⼦问题:其中五个,社区已有明显苗头、接近解决;另外两个,完全不知道怎么办。太确定的是纯⼯程,太未知的要等⼆⼗年, 五加⼆ 才是恰到好处的⻛险。 第三,信封背⾯计算。动⼿之前先估算数量级:处理这些数据要多久?传输可⾏吗? ⼗秒和⼀百年是两个世界。 这种⼯程⼿感没有捷径,只能靠反复练习。 这三条原则与早期投资的判断框架⾼度同构⸺⼴泛扫描建⽴先验、寻找⻛险收益⽐恰当的命题、⽤数量级⽽⾮叙事校验可⾏性。 五、关于⻛险： 技术之外,还需要社会解法 ⾯对Dawn Song 从AI 安全视⻆提出的尖锐问题(她分享了⼀个评测中AI Agent ⾃⾏突破沙箱环境的真实案例),Jeff 的回应务实⽽清醒:这类模型的绝⼤多数⽤途是积极的⸺医疗、教育、让普通⼈完成过去⽆法完成的事;但漏洞挖掘确实是双刃剑,攻防双⽅同时获得了更强的⼯具。 他强调,很多问题的答案在技术之外: 我们需要通过⽴法和监管,让社会明确地表达⸺不希望这些模型做什么,并⼤⼒促进我们希望它们做的事。 六、Discovery Loop： 把 科学发现 本身变成 ⼀个可⾃动化的循环 对谈的压轴,是Jeff 第⼀次完整阐述新公司的构想。 他从历史讲起。⽤机器学习改进机器学习并不是新想法:联合创始⼈Quoc Le 等⼈早年的神经架构搜索(NAS),让模型⾃⼰设计模型,通过强化学习反馈不断产出学得更快、质量更⾼的架构;后续的Evolved Transformer⽐原版Transformer ⾼效约30%。 ⽽Discovery Loop 要做的,是把这个思路推到尽头。Jeff 的核⼼洞察是:科学和⼯程的本质,是同⼀个循环⸺提出假设、设计实验、实现、评估、把反馈送回下⼀轮。这个循环的每⼀个环节,今天都已经可以被AI 有效⾃动化。把它们串起来,就是⼀台 ⾃动做科学 的机器。 两个放⼤器决定了这台机器的威⼒:⼀是速度,通过构建合适的⼯具,让单次实验从⼀天、⼀周,压缩到⼀分钟、⼀⼩时;⼆是并⾏度,同时运⾏成千上万个实验,并⽤统⼀的基础设施评估每个实验的期望价值与算⼒成本,决定下⼀批资源投向哪⾥。 当实验的数量和质量同时上去,会发⽣⼀些⾮常了不起的事情。 公司的路径也很清晰:先从ML 研发⾃动化切⼊⸺这是反馈回路最短、最容易闭环的领域⸺再逐步扩展到硬件设计、药物发现与清洁能源。四位联合创始⼈(Jeff Dean、Sanjay Ghemawat、Quoc Le、Oriol Vinyals)两两之间有着14 到30 年不等的合作史。⽽公司选择注册为公益公司(PBC),Jeff的解释是: 我们会做⼀些不符合公司财务利益、但符合更⼴泛社会利益的决定,把科学发现分发给尽可能多的⼈。 七、为什么离开? 云计算把基础设施变成了商品 Q&A环节,有观众直接发问:你的离职让Google 市值⼤幅波动,你在⼀个⼩公司能做到什么在Google做不到的事? Jeff⾸先笑着表示,他从不把股市的单⽇波动归因于任何具体事件。随后他给出了真正的答案: ⼀个⼗⼈团队,所有⼈只聚焦⼀个使命⸺这种专注本身,就是在⼤组织⾥得不到的东⻄。我们本可以在Google 内部做这件事,⼤概率可以。但那不⼀样。 另⼀位观众追问了整个⾏业的核⼼⽭盾:第⼀性原理来看,前沿AI 需要海量数据、分布式系统与巨额资本开⽀,全是⼤公司的主场,为什么顶尖⼈才与前沿研究仍在持续流向创业公司? Jeff的回答,或许是理解这⼀轮AI ⼈才流动的⼀把总钥匙: 云计算的兴起,把基础设施变成了可租⽤的商品。⼀⼩群⼈融⼀笔资⾦,就能⽤上⼤公司花⼏⼗年建好的底座,⽽不必⾃⼰重建。有梦想、有⽅向的⼈,第⼀次可以在⼩团队⾥追逐前沿。 ( 本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tch news，编辑 | 赵虹宇） 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 版面之外，钛媒体经授权发布） 文 | 版面之外，作者｜画画 千问终于进入了苹果的入口，但这可能不是阿里最想要的胜利。 8月8日，苹果官网更新了一条中文指南。 内容不长。核心只有一句话：符合条件的中国大陆Mac用户，可以让Apple智能调用阿里巴巴的千问。 启用之后，用户可以直接通过Siri调用千问回答问题、分析照片和文件；苹果的写作工具，也可以调用千问生成文字和图片。 乍一看，这是一个标准的利好消息。 阿里的模型，进入了苹果的终端。 但我看完这条指南后，反而想了另外一件事。 为什么是苹果在调用千问，不是用户直接使用千问？ 这两个说法，看起来只差几个字，背后却是两种完全不同的生意。 在这条合作里，千问提供智能，Siri负责交互，Mac掌握终端，苹果拥有用户。 千问变强了，但入口依然不属于阿里。 一、苹果为什么需要千问？ 苹果在中国有一个特殊困境。它拥有全球最赚钱的终端产品线，iPhone、iPad、Mac。但在中国，它没法完整使用自己那套Apple Intelligence。 同样的Siri，在美国能做的事，在中国做不到。同样的写作工具，海外有的能力，国内接不上。 苹果 2026 财年第三季度财报里，库克特意强调了中国区Mac创下历史最好单季纪录。 但在表面繁荣背后，中国PC市场在变。 Omdia数据。今年第一季度，Mac在中国大陆出货量约80万台，市场份额9%。联想31%，华为16%。 更关键的是，国产阵营正在把AI变成操作系统的底层基础设施。 联想的"天禧"个人智能体已经是AI PC战略的核心。华为也在把AI融入鸿蒙生态。 苹果必须快，而且必须选得准。 它不需要一个试图在自己设备上喧宾夺主的超级APP，需要的是一个符合中国监管要求、模型能力够硬、同时心甘情愿甘当绿叶、以被调用身份嵌入苹果生态的中国模型。 阿里的千问刚好满足这三个条件。 这个场景里，每一方拿到的牌都不一样。苹果掌握用户入口，Siri是交互入口，Mac是设备入口。千问提供智能。阿里，是模型提供者。 我越看越觉得，这个角色分配，可能才是未来大模型商业化最真实的形态。不是每个人都去做一个超级App，是模型做得像电力和芯片，入口越来越掌握在终端和超级应用手里。 今天的阿里，第一次以智能基础设施的身份，进入了一个全球顶级的消费终端。 但这究竟是胜利的起点，还是权力被彻底抽离的开端？ 二、千问正在成为阿里云的新商品 回看今年阿里在AI上的动作，能清晰地看到一条高度密集的演进曲线。 今年春节期间，千问App一战成名。到6月，千问App移动端月活冲上1.67亿，一时间风光无两。 但如果把视野放宽，你会发现真正让阿里核心高层兴奋的，从来不是C端那个聊天框，是B端的云与基础设施。 8 月 3 日，阿里正式发布旗舰模型 Qwen3.8-Max。同日 LMSYS Org 大模型竞技场榜单更新，千问综合成绩位列全球第二，仅次于 Anthropic Claude Fable 5。 2.4万亿参数。编程能力进了全球前四。官方实验中，模型仅依靠空白文件夹，无人值守连续运行 16 天，自主完成完整开源项目并累计提交 265 次代码。 在 Hugging Face 全球开发者社区，Qwen 长期稳居全球开源基座榜首，是目前衍生模型数量最多、累计下载量最高的开源底座之一。 这些亮眼的数据，本质上传递了一个信号。阿里正在把千问打造成一种像水、电、算力一样，可以被云、企业和第三方终端无缝调用的标准化工业品。 就在发布Qwen3.8的同一天，阿里还做了一件大事，启动 千问办公 的全面公测。 如果发布最强模型、启动千问办公、接入苹果Mac这三件事放在同一个周期看，阿里的AI版图已经极其清晰： 看到没，阿里今天依然是在凭借基础设施服务，让更多企业和用户使用AI。 这跟阿里过去最擅长的事高度一致。当年淘宝的核心是让天下没有难卖的货，支付宝是让交易无缝发生，阿里云是让别人轻松开发应用。 按照这个逻辑，千问未来的位置可能是，让所有人都能调用千问的能力，不只是让所有人都用千问。 这当然是一门大生意。 但问题也出在这里。 三、模型越强，入口反而越重要 设想一个场景。一个Mac用户启用千问之后，会发生什么？ 他对着Siri说了一句请求。千问处理完，把答案给Siri。Siri把答案输出给用户。 用户脑子里形成的印象，是Siri越来越聪明了。 至于背后到底调用的是千问、Claude还是别的什么模型，99%的普通用户根本不在乎，也无从感知。 千问出尽了力气，但苹果拿走了所有的用户信任与品牌溢价。 放眼整个科技产业，一个完整的链条正在形成。 硬件厂商握着终端入口，操作系统握着交互入口，微信/TikTok握着社交与流量入口，办公巨头握着工作场景入口。而纯粹的模型公司，被硬生生挤到了产业链最底层的算力与推理层。 模型越强，反而越可能被藏到后面。 在互联网时代，最核心的资产是用户关系与流量入口；但在AI时代，产业链被重构为：用户 ➔ 终端/入口 ➔ Agent调度层 ➔ 模型 ➔ 算力。 看到了没？模型被生生往后推了两层。 千问做得越完美，系统包装得越丝滑，用户就越不需要直接接触千问。 对于拥有极强平台野心的阿里而言，这不是技术突破，是一场关乎生死存亡的商业角色抉择。 四、阿里真正缺的，不是模型第一 阿里用战绩证明了自己能做出全球顶尖的模型，但它至今没能证明另一件事：如何做一个让用户每天主动打开、念念不忘的AI原生应用。 春节后千问App的爆红，曾给阿里带来过绝佳的C端机会。但当补贴退潮，所有大模型公司都会面临一个问题： 纯粹的Chatbot（AI聊天框）根本不是高频刚需。 用户凭什么每天无事生非地找一个AI聊天？如果AI不能直接帮你把活干了，聊天框就只是个新鲜感过后就被抛弃的玩具。 阿里的高层比谁都清楚这一点。千问不能只做Chatbot。它得进入办公、电商、搜索。进入手机、PC。进入浏览器、企业工作流、云服务。 而在所有场景中，办公是那块绝对不能输的战地。因为办公，是AI时代天然的超强Agent入口。 聊天的价值是告诉我答案，办公的价值是替我把事情做完，这是两个完全不同的产品逻辑。 办公软件天然掌握着文档、邮件、日历、会议、通讯录、审批、项目、企业数据。 Agent真正落地之后，办公软件就是工作入口。不打开用户甚至没法工作。 所以千问办公，不只是新产品，它是阿里在入口之战里真正不能输的一局。 五、千问办公，是阿里的一次入口豪赌 谈到办公，就不得不提腾讯和字节了。 千问办公真正的对手，是腾讯的WorkBuddy和字节的豆包/飞书结合，不是某个AI聊天应用。 先说腾讯。 WorkBuddy今年3月发布。到6月，月访问量突破2097万次，超过行业第二、第三名之和。 坦白说，这个数字让我重新看了腾讯一次。 过去两年，腾讯在AI大模型竞赛里一直不是最响亮的。但WorkBuddy跑出了一条自己的路。它争的是一个东西：工作入口，不是只做一个Agent。 腾讯手里有什么？微信、腾讯会议、腾讯文档、企业微信、邮箱、腾讯云。 WorkBuddy能把这些东西串起来，用户不需要打开不同的应用。只需要告诉WorkBuddy要做什么。 这个思路，比做一个更强的Chatbot高明得多。 再说字节。 字节的优势更直接，用户、内容、推荐、模型、Agent，五张牌都在手里。豆包有巨大的C端用户基础，飞书有企业资产，火山引擎有基础设施。字节正在试图用AI打通从个人娱乐到工作生产力的全链路入口。 那么阿里呢？ 阿里有一张腾讯、字节都没有的牌。 钉钉。 钉钉坐拥服务超 2600 万企业组织，月活约 2 亿，其中近 800 万家企业已接入钉钉 AI 能力。放在中国企业服务市场，这个体量是压倒性的。所以钉钉换帅这件事，很关键。 6月11日，陈宇森接替陈航成为钉钉CEO。34岁，阿里有史以来最年轻的事业部CEO。 他是MuleRun的创始人，一个在阿里体系内从零做出通用Agent产品的人。 上任一周内，他推动了悟空和MuleRun的整合。7月初，又把QoderWork拉进了统一序列。三款Agent产品，分别覆盖企业协同、云端执行、桌面操作，被整合成"千问办公"。（延伸阅读： 陈宇森，没走阿里的老路 ） 阿里想清楚了一件事，办公这个入口，不能分开打。 过去，阿里内部同时跑了四五个功能类似的Agent产品，悟空的钉钉生态、QoderWork的桌面端、MuleRun的云端，还有JVS Claw。 千问办公终结了这场内部赛马。陈宇森在接受第一财经采访时说过一句话很有意思。他说，这场AI办公之战很早就开始了，从2024年一个叫Cognition的公司做出Devin就开始了。 如果说千问是在争用户问什么，千问办公争的则是用户接下来做什么。 后者一旦成功，Agent才真正有机会产生持续价值。 六、千问的分岔口到了 今天的阿里和千问，正站在一条命运的分岔路口。 第一条路，千问做纯粹的AI基础设施。 模型卷到极致，阿里云卖算力，千问高价卖API，各行各业、包括苹果和手机厂商都来调用。这条路极其顺理成章，它完全符合阿里云的商业基因，确定性极高。 模型每突破一次，阿里云的护城河就加深一重。但这条路的尽头在于，千问会成为硅谷与中国AI的幕后英雄，却可能失去成为下一个时代平台级APP的机会。 第二条路，千问做AI入口。 千问全面攻占钉钉、淘宝、PC、手机、浏览器与个人Agent。千问直接理解用户需求，Agent替用户完成一切商业行为，阿里最终将最核心的用户关系握在手里。 这条路极其性感，却极其难走。因为阿里必须重新攻克那个最原始的命题。在没有强社交纽带的前提下，你靠什么让用户每天心甘情愿地打开你？ 淘宝有交易，支付宝有支付，钉钉有打卡与工作。那么未来的千问呢？ 第一条做基础设施的路，阿里闭着眼睛都能赢；而第二条做超级入口的路，才是阿里在这个AI新时代尚未证明过的。 七、苹果真正提醒阿里的是什么？ 再回看8月8日苹果官网的那条告示，一切显得如此意味深长。 苹果用一次千问的接入，给阿里上了一堂关于生态与入口的商业公开课。 苹果不是在告诉阿里，千问有多强。反而是在告诉阿里，我可以帮你证明模型很强，但我不会帮你建立入口。 它把千问藏在Siri后面，藏在macOS里面。 用户不需要知道千问。 千问被调用了，解决了问题，提供了价值。但用户记住的永远是苹果。 这就是入口霸权的威力。 未来AI产业链的一种分工可能是这样的，终端掌握入口，模型提供智能，云提供算力。谁掌握入口，谁拥有用户。 阿里现在必须做出抉择。 如果只做模型，苹果、腾讯、字节、手机厂商都可以调用千问。如果要做入口，就必须打赢 千问办公 这一仗，让它成为用户每天打开的东西。 阿里过去最成功的商业模式，是把入口让给别人。但Agent时代，真正有价值的东西恰恰是入口本身。 苹果接入千问，直接把这个关乎命运的选择题，毫不留情地摆到了阿里的桌上。 【版面之外】的话： 今天的千问，走到了关键的分水岭。 如果它仅仅是一个更强大的模型，阿里赢得的是一门极其赚钱的AI时代水电煤生意；如果它能跑出一个属于自己的超级Agent入口，阿里才有可能在AI时代重新缔造一个平台。 苹果这次把千问接进Mac，某种意义上是提前告诉了阿里答案： 模型可以被调用，但入口必须自己掌握。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 汽车初心，钛媒体经授权发布） 文 | 汽车初心 开放设计资料只是前奏：特斯拉"连接+智能+算力"三柱合一的终极棋局。 2026年5月10日，最后一辆Tesla Model S在美国弗里蒙特工厂下线。同日，最后一辆Model X也驶下同一产线。 14年。Model S从2012年问世，重新定义了电动轿车；Model X从2015年诞生，重新定义了豪华电动SUV。它们是特斯拉从一家小众跑车公司成长为全球最有价值车企的核心载体。 然后，46天。 弗里蒙特工厂仅用46天就拆完了Model S/X的整条生产线，改造为Optimus人形机器人生产线，目标年产100万台。46天，连流水线上的螺丝都没凉透。 7月24日，马斯克在X平台宣布：特斯拉计划"开源"Model S和Model X的全部设计资料及配套软件系统。8月4日，特斯拉副总裁陶琳在国内发文跟进 "技术领先，从来不是靠专利守出来的，而是靠快速、持续的创新跑出来的。" 先停产，再拆产线，然后宣布"开放"。这个顺序值得玩味。 这不是"随手分享旧文件"，而是一场有意安排的时代交接仪式。 一、"开源"的真相：8个文件和222项中的3项 在讨论Model S/X之前，我们需要先看清特斯拉"开放"的真实底色。 Roadster"开源"：8个文件，两年半零更新 2023年11月，马斯克高调宣布："我们拥有的一切，现在你们也拥有了。" 初代Roadster全部设计与工程资料"开源"。 GitHub仓库（teslamotors/roadster）实际内容：5个CAN数据库文件（约339KB）、1个诊断软件ISO镜像（309MB）、2份PDF快速指南。总计仅8个文件。 缺失了什么？CAD文件、机械图纸、物料清单、固件源代码、逆变器原理图、电机设计、电池组设计图 几乎是一辆车的全部关键设计。 仓库获得了1100个star和300个fork，但自2023年11月22日上传后，两年半以来无任何提交更新。没有开源许可证，特斯拉保留所有版权。按照开源促进会（OSI）定义，根本不符合开源标准。 工程公司Antmicro实测后发现：特斯拉仅提供PCB的Gerber生产输出文件（制造文件），而非设计源文件，团队不得不自行重建元件封装。他们的结论是 这是"文档释放"（document release），而非"开源"（open source）。 2014年专利开放：222项中的3项 2014年6月12日，马斯克发表"All Our Patent Are Belong To You"博客文章，宣布开放全部专利。 实际数据：特斯拉全球3304项专利中，真正开放的仅222项（约7%），在中国获得授权的仅3项。62%的专利已抵押给银行。开放的多为2010年之前的早期技术 基础电路设计、传统车身结构。核心的电池能量密度、FSD底层逻辑始终以商业秘密形式管控。 更关键的是"善意条款"（Good Faith Clause）：用了特斯拉专利 = 永久放弃对特斯拉的专利诉讼权 + 自己的改进也要对特斯拉开放。本质是"以眼还眼"的防御性专利池。 结果：没有任何传统车企真正使用特斯拉的专利。因为一旦使用，等于在为特斯拉做免费研发。 "特斯拉开放专利催生了中国电动车产业" 这个广泛流传的叙事，与现实相去甚远。开放的圆柱电池技术与中国采用的方壳电池路线完全不同。中国新能源的崛起，本质是2009年起的政府补贴、充电桩建设、推广政策，加上2019年上海工厂投产后培养的400+中国供应商形成的长三角产业链。 三次开放的战略演进 维度 2014年专利开放 2023年Roadster"开源" 2026年Model S/X开放 历史地位 技术基础 起源故事 技术巅峰 开放时机 电动车占比<1% 停产10年后 刚停产2个月 战略阶段 做大蛋糕，吸引盟友 高速增长期，强化品牌 战略转型期，告别汽车 真正保护的 制造、软件、数据优势 当前产品线 FSD、AI、Optimus 叙事目的 "做大蛋糕" "致敬起源" "转身的仪式" 每次"开放"的都是已经不重要的东西，真正重要的永远不开。 这句话没错，但只说对了一半。 二、不是退役资产处理，是主动构建"设计标准生态" 很多人把这次Model S/X开放解读为"退役资产的价值回收" 停产了，不如做个顺水人情。 这个解读太浅了。 如果只是处理退役资产，马斯克不需要在停产仅两个月后就高调宣布，不需要让副总裁陶琳在国内跟进发文，不需要说"技术领先是靠创新跑出来的"这种话。 把视线从"开放了什么"移开，看"开放之后会发生什么"，你会看到一个完全不同的图景 五个环节，环环相扣： 第一环：制造话题 从B端溢出到C端 还记得小米SU7上市前，全民讨论"19.9万还是22.9万"的盛况吗？雷军没有花一分钱广告，就让全中国都在讨论小米汽车的价格。这不是营销，这是"参与感"的杠杆 用一个争议性动作，撬动远超广告投入的传播量。 特斯拉开放设计资料，走的是同一条路，但路径更精妙： 第一步，B端工程师率先研究讨论 "特斯拉的设计到底行不行""CAN总线架构有什么值得学的""电池热管理设计有没有缺陷"。 第二步，汽车媒体跟进报道 "全球工程师都在研究特斯拉开放的设计资料"。 第三步，C端消费者感知到 "特斯拉连设计都敢开放，说明产品确实牛"。 小米让消费者觉得"我参与了定价"，特斯拉让消费者觉得"全世界都在帮特斯拉验证产品"。参与感的形式不同，但社交传播的杠杆机制是一样的。 第二环：设计层面绑定 Starlink+车辆的统一架构 工程师不只是看，他们会用。 一旦某个工程师或团队在项目中参考了特斯拉的设计架构 CAN总线布局、热管理逻辑、低压电气系统、软件通信协议 他们就进入了特斯拉的设计语言体系。 而特斯拉的设计语言，天然内嵌了与Starlink网络连接的逻辑。Model S/X的车载系统架构、通信模块设计、OTA升级框架 这些不是孤立的汽车设计，而是一个"可联网终端"的设计模板。 用了这套设计，就习惯了这种架构。习惯了这种架构，就回到了特斯拉的标准。这不是明面宣传"用车连Starlink"，而是让设计图纸本身就内嵌了连接逻辑。用了就自然绑定了。 第三环：全球免费R&D 开放之后，全球工程师会做什么？他们会拆解、分析、挑毛病、提改进。 "这个热管理回路有冗余""这个线束布局可以优化""CAN总线负载率太高" 每一条反馈，都是免费的工程审查。特斯拉甚至不需要自己组织评审会，全世界的技术社区替它做了。 更关键的是，这些改进建议是公开的。特斯拉可以名正言顺地"吸收"这些反馈，迭代到下一代产品中（Optimus、Cybercab）。这不是"开放"，这是"众包研发"。 第四环：第三方技术背书 特斯拉官方说"我们的设计很优秀"，你会信吗？但如果一位独立工程师写了2万字的深度分析，逐条拆解Model S的热泵系统设计，结论是"在某些工况下效率超过保时捷Taycan" 你会信吗？ 工程师的一篇深度分析，比100条广告有说服力。马斯克不需要自己说产品好。他只需要开放设计资料，全世界的技术工程师会用自己的专业分析和实践，替他证明。这不是营销，这是"让事实说话" 而马斯克控制了事实的来源。 第五环：行业贡献叙事 最后，这一切被包裹在"为电动车发展添砖加瓦"的外衣下。这个叙事是真实的 开放设计资料确实对维修权下放、行业技术进步有积极意义。但更重要的是，它为以上四个环节提供了道德合法性：你不是在"利用"全球工程师，你是在"为行业做贡献"。 五环扣在一起： 制造话题 设计绑定 全球R&D 第三方背书 行业贡献 。每一步都不是明面的宣传，但每一步都在为特斯拉的战略目标服务。 三、三柱合一：马斯克真正在建造的东西 以上五个环节，都服务于一个更大的战略框架 "三柱合一"。 第一柱：Starlink 全球网络连接层 SpaceX旗下Starlink的2026年S-1招股书数据： 在轨卫星9,600+颗，占全球LEO通信卫星90.4% 订阅用户1,030万，同比+106% 覆盖164个国家，下行容量700 Tbps 2025年营收 113.9亿， 运营利润 44.2亿 星间激光链路23,000条 被称为"太空暗网" D2D直连手机740万设备 可触达市场（TAM）$1.6万亿（不含中国和俄罗斯） 关键事实：Starlink不覆盖中国和俄罗斯。这不是技术限制，而是地缘政治选择。马斯克的"全球网络连接"叙事，天然排除了中国。 第二柱：FSD 智能驾驶层 全球付费用户接近130万，北美新车FSD附着率超55% Robotaxi已在奥斯汀取消安全驾驶员，扩展至7个都会区 Cybercab（无方向盘无踏板）已在德州超级工厂启动量产 马斯克原话："FSD才是特斯拉的核心产品，汽车只是交付这个产品的载体" 第三柱：分布式算力 算力共享层 Cortex超算集群（德州）持续扩建 Terafab晶圆厂自研AI芯片（AI4.5/AI5/AI6） 超充站部署Megapod算力单元（利用分布式电力） SpaceX计划2028年部署轨道AI算力卫星 利用太空不间断太阳能，破解地球算力能源瓶颈 三柱构成"连接+智能+算力"的闭环：Starlink提供网络连接，FSD提供边缘智能，分布式算力提供算力支撑。Starlink和特斯拉是"一软一硬"的呼应。 而开放Model S/X设计资料，是这个三柱框架的前奏和铺垫 先把"终端设备"的设计标准铺出去，让全球工程师习惯特斯拉的设计语言，再和Starlink的连接层合流，形成马斯克版的全球基础设施帝国。 四、资本市场已经在为"三柱合一"定价 你不需要听马斯克说什么，看资本市场在买什么就行。 截至2026年8月，特斯拉股价 319.53， 总市值约 1.26万亿，市盈率295.86倍 科技七巨头最高。Q2 2026营业利润仅 3.98 亿（ 57 10.9亿（转负）。 一家营业利润率1.4%、自由现金流为负的公司，凭什么撑起1.26万亿市值？ 摩根士丹利417美元目标价给出了答案：传统汽车业务仅贡献47美元（占11%），Robotaxi+网络服务(FSD订阅)+Optimus合计贡献**79%**的价值。这意味着 即便特斯拉一台车都不卖，仅凭AI相关业务的预期，就能撑起约1.1万亿美元的市值。 Wedbush给出600美元目标价（对应市值约2.12万亿美元），核心逻辑是"物理AI超级平台"转型。大摩牛市情景841美元，对应市值约3万亿美元。 更关键的是Tesla-SpaceX合并预期：Gene Munster（Deepwater）认为概率90%，Dan Ives（Wedbush）认为>80%且可能在2027年实现，Stifel称"不可避免，问题不是是否，而是何时"。 资本市场已经在为"三柱合一"买单。Tesla-SpaceX合并不是预测，是华尔街已经在定价的现实。 当特斯拉的定位从"车企"变为"物理AI基础设施公司"，与SpaceX/Starlink合并的监管逻辑障碍就会降低。开放Model S/X设计资料，向投资者强化了"我们不再是车企"的信号 把汽车设计当作"可开放的资产"处理，本身就是AI公司才有的姿态。 五、全球格局：马斯克在换战场 汽车战场：中国已经赢了。 H1 2026全球新能源销量：比亚迪159万辆（#1），特斯拉83.7万辆（#2）。比亚迪销量是特斯拉的近2倍。全球电池市场中国企业合计占72.6%，宁德时代一家就占40%。这不是某一家车企强，而是整个产业链的集群优势。 但马斯克在换战场。 战场 中国 特斯拉/马斯克 汽车制造 结构性优势 不可能靠卖车赢 全球卫星互联网 无可比竞争对手 Starlink垄断90.4% 分布式算力 起步阶段 从车载到太空的完整算力栈 设计标准 各自为政 通过开放扩散中 当全世界的工程师都在用特斯拉的设计标准造车、造机器人，当这些设备通过Starlink联网，当它们的算力跑在特斯拉架构的芯片上 中国卖再多的车，也只是这个生态里的"硬件代工厂"。 类比：中国手机厂商卖全球最多的手机，但安卓是谷歌的，芯片架构是ARM的，操作系统底层是西方的。马斯克想把同样的逻辑复制到"物理AI"领域 中国可以造最多的车和机器人，但平台层是特斯拉+Starlink的。 而Starlink不覆盖中国和俄罗斯，TAM计算明确剔除了这两个市场。马斯克构建的是一个"有边界的全球化" 全球基础设施平台，但中国不在版图内。 六、毕业典礼与出征仪式 回到最初的问题：特斯拉为什么要开放Model S/X的设计资料？ 第一层解读 ：退役资产价值回收 停产了，不如做个顺水人情。这个解读没错，但太浅。 第二层解读 ：精准放弃 每次开放的都是不重要的，真正重要的永远不开。这个解读更深刻，但仍然停留在"防守"视角。 第三层解读 ：主动构建"设计标准生态"，为三柱合一的全球基础设施平台铺设终端标准。这才是完整答案。 开放Model S/X设计资料，是"造车时代的特斯拉"的毕业典礼，也是"物理AI时代的特斯拉"的出征仪式。 五环链条（制造话题 设计绑定 全球R&D 第三方背书 行业贡献）是战术执行层。三柱合一（Starlink+FSD+算力共享）是战略基础设施层。资本定价（79%估值来自AI，Tesla-SpaceX合并80-90%）是市场验证层。换战场（从汽车制造到全球基础设施平台）是地缘博弈层。 马斯克不是在处理退役资产，他是在建造一个帝国。而开放设计资料，是这个帝国铺设的第一块砖 不是最显眼的那块，但是最底层的那块。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 产联社CLS，钛媒体经授权发布） 文 | 产联社CLS 人形机器人第一股 的财富盛宴来了。 2026年8月10日，王兴兴创办的宇树科技，正式开启网上申购。根据公司发行公告，发行价150.80元，发行的股票数量为4044.64万股，发行后总股本为4.045亿股。 按此测算，宇树科技上市时市值约为609.99亿元，高于此前市场预估的超400亿元。 发行前，宇树科技创始人王兴兴，合计持股比例超33.%。以此计算王兴兴个人身家超过203亿元。 不仅如此， 在宇树科技的IPO盛宴中，不仅有美团、腾讯、阿里、蚂蚁等互联网大厂，红杉中国、经纬创投等机构，还有创新资本、深创投集团等国资加持。 彼时谁能想到，9年前，王兴兴的公司已经快发不出工资了，他因高铁禁运锂电，抱着机器狗坐十多小时火车，从杭州赶到北京去红杉做路红杉演。正是那次奔波，让宇树科技又重新看到了希望...... 一、宇树科技上市的财富盛宴 根据发行公告，宇树科技发行价为150.80元，对应发行后估值约610亿元，募资总额约61亿元，远超招股书披露的42亿元募投需求。 这个数字比多数分析师的心理预期，高出将近50块。 此前市场的主流判断在100-120元区间。 宇树科技此番上市，发行市盈率为219.23倍，而证监会行业分类 C34通用设备制造业 的平均静态市盈率只有38.56倍。 每1块钱的盈利，市场愿意比行业平均多付出5.6倍的代价。 据国泰海通证券和申万宏源的研究报告，王兴兴个人直接持股23.82%，通过上海宇翼间接持股9.54%，合计33.36%。通过特别表决权机制，他掌控了68.78%的表决权。 按610亿市值计算，个人身家约203亿元。 招股书显示，宇树科技的股东阵容集齐了美团、腾讯、阿里、蚂蚁等互联网大厂，以及红杉中国、经纬创投等机构。除王兴兴之外，直接单独或合计持有公司5%以上股份的主要股东包括美团、红杉中国和经纬创投等。 其中，随着宇树科技上市，赚取绝对金额最多的是美团。 美团系合计持股9.65%，是宇树最大的外部机构股东，累计投入约4亿元，对应市值约58亿元。 其实，美团龙珠合伙人王新宇，早在2016年入行第一周就见了王兴兴，但直到2024年才真正投资。中间8年，他去美国调研了哈佛、MIT、斯坦福的机器人实验室，发现一个让他震撼的事实： 这些全球最前沿的研究机构，都在用宇树的机器狗做二次开发。 红杉也多次加注宇树科技。 2017年，王抱着机器狗坐十多小时火车，去红杉做路演。红杉种子基金当场发出投资意向书，投了1500万元，投后估值1.5亿元。此后红杉连续多轮加注，累计投入约1.02亿元，目前持股7.11%，按发行价计算对应市值约43亿元。 据腾讯科技报道， 天使投资人尹方鸣2016年以200万元、投后估值1333万元拿下15%股权，如今，他的账面回报约100倍。 变量资本2018年投资209万元，回报倍数174倍。 此外， 本次IPO中，171名员工通过两个资管计划参与了战略配售，合计认购约2.7亿元。 单人出资从100万到700万不等，财务总监和董秘各认购700万元。 更大的财富存量在发行前的员工持股平台上海宇翼 ，持有宇树10.94%股权，对应市值约45.9亿元。14名核心员工已获授予592.66万股，人均账面市值接近4890万元。其中12人来自研发部门。核心技术人员杨知雨、张阳光均为90后，身家跃升至千万级别。 早在2017年9月，宇树成立刚满一年、账上快发不出工资时，公司就开始向员工授予期权，行权价仅1元/注册资本。 那些在最低谷选择留下的人，9年后获得了一次远超想象的回报。 战略配售名单同样值得关注。 DeepSeek获配93.34万股，金额1.41亿元，锁定36个月。腾讯旗下启善投资获配1.36亿元。中石油昆仑资本、南方电网产融控股、天翼资本、社保基金三个组合悉数在列。 其中最具战略意味的是DeepSeek的入局，这是宇树补 大脑 短板的明确信号。 二、王兴兴的逆袭 对于为什么投资宇树科技，一位参与询价的公募研究员说得直白 ： 人形机器人第一股，在A股，这个赛道，这个时点，你能不报吗？ 这不是在赌宇树的当下，而是在押注一个关于未来的假设： 如果人形机器人终将走进工厂、家庭、社会服务的每一个角落，今天这个赛道的龙头，值不值610亿？ 二级市场的逻辑很直接： 稀缺性溢价。 A股没有第二家纯正的通用机器人上市公司。优必选在港股，越疆也在港股，特斯拉Optimus远在美国，Figure还在烧钱。机构和散户要配置人形机器人赛道，宇树几乎是唯一的选择。 更关键的是，首日真正能流通的筹码少得可怜。 本次发行4044.64万股，占发行后总股本10%。战略配售808.93万股锁定12-24个月，网下配售2588.61万股中又有10%锁定6个月，网上初始发行仅647.10万股。按500股一签计算，全市场只有12942个中签名额。 与现在形成反差的是，王兴兴早年创业时，并不被资本所看好。 2016年，王兴兴从大疆辞职创立宇树。在此之前，他在大疆做研发，月薪一万多。辞职创业的原因很简单，他觉得自己在四足机器人方向上的技术积累，值得试一把。 但投资人并不这么看。 在2016年-2017年的VC圈，判断一个硬科技创业者的标准很明确：名校博士、大厂高管、海归精英、连续创业者，最好四个标签都占。 王兴兴哪个都不占。上海大学硕士，履历上没有任何一家顶级机构的背书，没有海外背景，没有在大厂当过高管。用初心资本合伙人田江川后来的话说，她2017年在杭州第一次见王兴兴时，宇树的产品已经展现出 极致的降本思路和差异化的技术路径 ，但她最终放弃了投资。 事后我复盘，问题主要出在了我 精英主义的傲慢 。兴兴毕业于上海大学，而我认为机器人行业需顶尖学府背景。 直到2020年，初心资本以4倍的价格重新追回了宇树。 三、宇树到底强在哪，弱在哪？ 理解宇树的估值，得先理解人形机器人的三层技术架构。 本体 是物理结构：关节、电机、减速器、骨架。 小脑 是运动控制：走路、跑步、空翻、平衡。 大脑 是具身智能：理解环境、理解指令、自主决策、执行任务。 宇树的优势在前两层。在本体层面，宇树实现了 电机-减速器-驱动-传感-散热-结构 全线自研，所有核心零部件在同一壳体内协同设计，成本和集成度都做到了极致。 G1人形机器人起售价8.5万元，R1 Air起售价仅2.99万元。这个价格，竞争对手连物料成本都未必覆盖得了。 在小脑层面，宇树的运动控制能力全球领先。 2024年H1完成全球首例全尺寸电驱人形机器人原地后空翻，2025年G1完成原地侧空翻，奔跑速度从3.3米/秒一路刷新到10米/秒。2026年春晚上，25台人形机器人的全自主集群武术表演，创造了5项世界纪录。 但在 大脑 层面，宇树还在追赶。 据国泰海通证券和申万宏源的研究报告，招股书明确承认： 公司报告期内尚未将自研的通用具身大模型规模化应用于机器人产品，若大脑技术未能取得重要进展，通用机器人的大规模应用存在不确定性。 翻译一下： 宇树目前本质上还是一家卖 会动的硬件 的公司，而不是一家卖 会思考的机器人 的公司。 这也解释了DeepSeek入局的战略意义： 宇树提供本体和小脑，DeepSeek补上大脑。 如果这个合作走通，宇树的估值逻辑将从 硬件制造商 升级为 具身智能全栈平台 。 本次IPO募投项目中，投入最大的正是 智能机器人模型研发项目 ，拟投入20.22亿元，占募资总额的48%。 方向很明确：补大脑。 宇树是目前全球唯一盈利的头部机器人公司。 2023-2025年营收从1.59亿增至16.99亿，复合增长率226.78%。2025年扣非净利润5.91亿元，毛利率从44.22%提升至60.13%。人形机器人出货量超5500台，全球第一。 但盈利的背面，是商业化场景的局限。 据市值风云报道，宇树收入高度集中于科研教育领域。2025年前三季度，境外科研教育占比68.37%，境内科研教育占比46.35%。商业消费和行业应用合计占比分别只有31.63%和53.65%。换句话说，宇树的机器人目前最主要的用途是高校和科研机构的实验平台，以及科技公司的二次开发。 真正的工业生产力场景：汽车产线、物流仓储、危险作业，宇树的渗透还很浅。 对比之下，优必选的人形机器人已进入比亚迪、富士康、国家电网、顺丰等企业的产线，虽然深陷亏损，但场景验证走在了前面。 在刚过去不久的2026年世界人工智能大会上，一个肉眼可见的变化是：曾经占据C位的武术表演、舞蹈编排大幅减少，取而代之的是真实作业场景的演示。整个行业正在 去表演化 。 宇树能不能从 实验室里的明星 变成 工厂里的工人 ，是决定610亿市值能否站得住的关键。 四、一个行业的估值锚 一级市场的共识与二级市场的现实之间，存在断层。 据腾讯科技报道，过去两年中国新诞生了超过300家具身智能创业公司，目前近50家正在筹备港股或A股上市，至少5家估值超过200亿元。宇树的IPO价格，对这些公司来说意味着一件事： 估值锚定。 一位估值过百亿的机器人公司CEO对腾讯科技说： 就像蔚来汽车上市后股价一度持续下跌，导致小鹏后续融资受阻。虽然各家公司看起来各有差异，但投资人觉得你们都是机器人。 如果宇树在二级市场上站稳了600亿以上，头部未上市公司的200-300亿估值就有了参照。 如果宇树的股价大幅回调，整个赛道的估值天花板将被瞬间压低。 但二级市场的情绪并不乐观。 据腾讯科技报道，7月份A股经历惨烈回调，科创50单月暴跌25.9%，机器人概念板块遭遇重挫。 一位公募基金经理直言： 如果特斯拉打不开预期，宇树也很难走出独立上涨趋势。 二级市场对机器人概念的炒作向来 事件驱动、冲高回落 。春晚机器人表演前后，资金提前布局、利好兑现后迅速撤离，整个板块在几个交易日内经历暴涨暴跌。 更大的外部变量来自地缘政治。 据市值风云报道，2026年7月28日，美国FCC将境外生产的先进机器人列入管制清单。宇树现有型号已获认证不受影响，但后续新型号面临无法在美销售的风险。报告期各期境外收入占比超40%，美国市场占比13%-19%。 从2016年天使轮1333万估值，到2026年IPO定价610亿，9年翻了近1000倍。 早期投资人、互联网大厂、社保基金、171名员工，所有人都在这场盛宴中找到了自己的位置。 但真正的考验才刚刚开始。 市场可以因为稀缺性给出219倍PE，但不可能永远给。当竞争对手陆续上市、当特斯拉Optimus真正量产铺货，宇树必须从 唯一 切换为 最优 。 最优 的标准是 大脑 的补全、工业场景的落地、海外市场的破局。 这场具身智能的终局之战，参赛选手比想象中多得多。 特斯拉、Figure、波士顿动力、国内的车企和消费电子巨头、清华系的创业军团，每一家都有自己的筹码。 而宇树最大的筹码，是它的出货量和成本控制已经在全球范围内得到验证。 无论谁最后赢得这场战争，宇树都是那个让所有人不得不认真对待的对手。 王兴兴大概不会忘记2017年冬天那趟十几个小时的火车。 但资本市场记住的，从来不是过去的苦难，而是未来的可能性。 610亿的牌桌已经摆好，下注的人已经就位。发牌员按下计时器的那一刻，真正的游戏才刚刚开始。 信息来源说明 数据来源： 宇树科技《首次公开发行股票并在科创板上市发行公告》（2026年8月6日） 研报来源： 国泰海通证券《新股精要 国际领先的通用机器人公司宇树科技》（2026年8月4日） 申万宏源《注册制新股纵览：宇树科技：全球通用机器人领军者》（2026年8月3日） 腾讯科技《宇树IPO的财富盛宴：注定只有少数人赚到》（2026年8月6日） 报道来源： 腾讯科技《宇树IPO的财富盛宴：注定只有少数人赚到》（2026年8月6日） 第一财经《宇树科技超百名员工参与IPO 盛宴 ，一批90后科技新贵或诞生》（2026年8月6日） 免责声明： 本文仅供参考，不构成投资建议。 完整产业数据报告、市场趋势分析，移步「产联社」客户端 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 产联社CLS，钛媒体经授权发布） 文 | 产联社CLS 人形机器人第一股 的财富盛宴来了。 2026年8月10日，王兴兴创办的宇树科技，正式开启网上申购。根据公司发行公告，发行价150.80元，发行的股票数量为4044.64万股，发行后总股本为4.045亿股。 按此测算，宇树科技上市时市值约为609.99亿元，高于此前市场预估的超400亿元。 发行前，宇树科技创始人王兴兴，合计持股比例超33.%。以此计算王兴兴个人身家超过203亿元。 不仅如此， 在宇树科技的IPO盛宴中，不仅有美团、腾讯、阿里、蚂蚁等互联网大厂，红杉中国、经纬创投等机构，还有创新资本、深创投集团等国资加持。 彼时谁能想到，9年前，王兴兴的公司已经快发不出工资了，他因高铁禁运锂电，抱着机器狗坐十多小时火车，从杭州赶到北京去红杉做路红杉演。正是那次奔波，让宇树科技又重新看到了希望...... 一、宇树科技上市的财富盛宴 根据发行公告，宇树科技发行价为150.80元，对应发行后估值约610亿元，募资总额约61亿元，远超招股书披露的42亿元募投需求。 这个数字比多数分析师的心理预期，高出将近50块。 此前市场的主流判断在100-120元区间。 宇树科技此番上市，发行市盈率为219.23倍，而证监会行业分类 C34通用设备制造业 的平均静态市盈率只有38.56倍。 每1块钱的盈利，市场愿意比行业平均多付出5.6倍的代价。 据国泰海通证券和申万宏源的研究报告，王兴兴个人直接持股23.82%，通过上海宇翼间接持股9.54%，合计33.36%。通过特别表决权机制，他掌控了68.78%的表决权。 按610亿市值计算，个人身家约203亿元。 招股书显示，宇树科技的股东阵容集齐了美团、腾讯、阿里、蚂蚁等互联网大厂，以及红杉中国、经纬创投等机构。除王兴兴之外，直接单独或合计持有公司5%以上股份的主要股东包括美团、红杉中国和经纬创投等。 其中，随着宇树科技上市，赚取绝对金额最多的是美团。 美团系合计持股9.65%，是宇树最大的外部机构股东，累计投入约4亿元，对应市值约58亿元。 其实，美团龙珠合伙人王新宇，早在2016年入行第一周就见了王兴兴，但直到2024年才真正投资。中间8年，他去美国调研了哈佛、MIT、斯坦福的机器人实验室，发现一个让他震撼的事实： 这些全球最前沿的研究机构，都在用宇树的机器狗做二次开发。 红杉也多次加注宇树科技。 2017年，王抱着机器狗坐十多小时火车，去红杉做路演。红杉种子基金当场发出投资意向书，投了1500万元，投后估值1.5亿元。此后红杉连续多轮加注，累计投入约1.02亿元，目前持股7.11%，按发行价计算对应市值约43亿元。 据腾讯科技报道， 天使投资人尹方鸣2016年以200万元、投后估值1333万元拿下15%股权，如今，他的账面回报约100倍。 变量资本2018年投资209万元，回报倍数174倍。 此外， 本次IPO中，171名员工通过两个资管计划参与了战略配售，合计认购约2.7亿元。 单人出资从100万到700万不等，财务总监和董秘各认购700万元。 更大的财富存量在发行前的员工持股平台上海宇翼 ，持有宇树10.94%股权，对应市值约45.9亿元。14名核心员工已获授予592.66万股，人均账面市值接近4890万元。其中12人来自研发部门。核心技术人员杨知雨、张阳光均为90后，身家跃升至千万级别。 早在2017年9月，宇树成立刚满一年、账上快发不出工资时，公司就开始向员工授予期权，行权价仅1元/注册资本。 那些在最低谷选择留下的人，9年后获得了一次远超想象的回报。 战略配售名单同样值得关注。 DeepSeek获配93.34万股，金额1.41亿元，锁定36个月。腾讯旗下启善投资获配1.36亿元。中石油昆仑资本、南方电网产融控股、天翼资本、社保基金三个组合悉数在列。 其中最具战略意味的是DeepSeek的入局，这是宇树补 大脑 短板的明确信号。 二、王兴兴的逆袭 对于为什么投资宇树科技，一位参与询价的公募研究员说得直白 ： 人形机器人第一股，在A股，这个赛道，这个时点，你能不报吗？ 这不是在赌宇树的当下，而是在押注一个关于未来的假设： 如果人形机器人终将走进工厂、家庭、社会服务的每一个角落，今天这个赛道的龙头，值不值610亿？ 二级市场的逻辑很直接： 稀缺性溢价。 A股没有第二家纯正的通用机器人上市公司。优必选在港股，越疆也在港股，特斯拉Optimus远在美国，Figure还在烧钱。机构和散户要配置人形机器人赛道，宇树几乎是唯一的选择。 更关键的是，首日真正能流通的筹码少得可怜。 本次发行4044.64万股，占发行后总股本10%。战略配售808.93万股锁定12-24个月，网下配售2588.61万股中又有10%锁定6个月，网上初始发行仅647.10万股。按500股一签计算，全市场只有12942个中签名额。 与现在形成反差的是，王兴兴早年创业时，并不被资本所看好。 2016年，王兴兴从大疆辞职创立宇树。在此之前，他在大疆做研发，月薪一万多。辞职创业的原因很简单，他觉得自己在四足机器人方向上的技术积累，值得试一把。 但投资人并不这么看。 在2016年-2017年的VC圈，判断一个硬科技创业者的标准很明确：名校博士、大厂高管、海归精英、连续创业者，最好四个标签都占。 王兴兴哪个都不占。上海大学硕士，履历上没有任何一家顶级机构的背书，没有海外背景，没有在大厂当过高管。用初心资本合伙人田江川后来的话说，她2017年在杭州第一次见王兴兴时，宇树的产品已经展现出 极致的降本思路和差异化的技术路径 ，但她最终放弃了投资。 事后我复盘，问题主要出在了我 精英主义的傲慢 。兴兴毕业于上海大学，而我认为机器人行业需顶尖学府背景。 直到2020年，初心资本以4倍的价格重新追回了宇树。 三、宇树到底强在哪，弱在哪？ 理解宇树的估值，得先理解人形机器人的三层技术架构。 本体 是物理结构：关节、电机、减速器、骨架。 小脑 是运动控制：走路、跑步、空翻、平衡。 大脑 是具身智能：理解环境、理解指令、自主决策、执行任务。 宇树的优势在前两层。在本体层面，宇树实现了 电机-减速器-驱动-传感-散热-结构 全线自研，所有核心零部件在同一壳体内协同设计，成本和集成度都做到了极致。 G1人形机器人起售价8.5万元，R1 Air起售价仅2.99万元。这个价格，竞争对手连物料成本都未必覆盖得了。 在小脑层面，宇树的运动控制能力全球领先。 2024年H1完成全球首例全尺寸电驱人形机器人原地后空翻，2025年G1完成原地侧空翻，奔跑速度从3.3米/秒一路刷新到10米/秒。2026年春晚上，25台人形机器人的全自主集群武术表演，创造了5项世界纪录。 但在 大脑 层面，宇树还在追赶。 据国泰海通证券和申万宏源的研究报告，招股书明确承认： 公司报告期内尚未将自研的通用具身大模型规模化应用于机器人产品，若大脑技术未能取得重要进展，通用机器人的大规模应用存在不确定性。 翻译一下： 宇树目前本质上还是一家卖 会动的硬件 的公司，而不是一家卖 会思考的机器人 的公司。 这也解释了DeepSeek入局的战略意义： 宇树提供本体和小脑，DeepSeek补上大脑。 如果这个合作走通，宇树的估值逻辑将从 硬件制造商 升级为 具身智能全栈平台 。 本次IPO募投项目中，投入最大的正是 智能机器人模型研发项目 ，拟投入20.22亿元，占募资总额的48%。 方向很明确：补大脑。 宇树是目前全球唯一盈利的头部机器人公司。 2023-2025年营收从1.59亿增至16.99亿，复合增长率226.78%。2025年扣非净利润5.91亿元，毛利率从44.22%提升至60.13%。人形机器人出货量超5500台，全球第一。 但盈利的背面，是商业化场景的局限。 据市值风云报道，宇树收入高度集中于科研教育领域。2025年前三季度，境外科研教育占比68.37%，境内科研教育占比46.35%。商业消费和行业应用合计占比分别只有31.63%和53.65%。换句话说，宇树的机器人目前最主要的用途是高校和科研机构的实验平台，以及科技公司的二次开发。 真正的工业生产力场景：汽车产线、物流仓储、危险作业，宇树的渗透还很浅。 对比之下，优必选的人形机器人已进入比亚迪、富士康、国家电网、顺丰等企业的产线，虽然深陷亏损，但场景验证走在了前面。 在刚过去不久的2026年世界人工智能大会上，一个肉眼可见的变化是：曾经占据C位的武术表演、舞蹈编排大幅减少，取而代之的是真实作业场景的演示。整个行业正在 去表演化 。 宇树能不能从 实验室里的明星 变成 工厂里的工人 ，是决定610亿市值能否站得住的关键。 四、一个行业的估值锚 一级市场的共识与二级市场的现实之间，存在断层。 据腾讯科技报道，过去两年中国新诞生了超过300家具身智能创业公司，目前近50家正在筹备港股或A股上市，至少5家估值超过200亿元。宇树的IPO价格，对这些公司来说意味着一件事： 估值锚定。 一位估值过百亿的机器人公司CEO对腾讯科技说： 就像蔚来汽车上市后股价一度持续下跌，导致小鹏后续融资受阻。虽然各家公司看起来各有差异，但投资人觉得你们都是机器人。 如果宇树在二级市场上站稳了600亿以上，头部未上市公司的200-300亿估值就有了参照。 如果宇树的股价大幅回调，整个赛道的估值天花板将被瞬间压低。 但二级市场的情绪并不乐观。 据腾讯科技报道，7月份A股经历惨烈回调，科创50单月暴跌25.9%，机器人概念板块遭遇重挫。 一位公募基金经理直言： 如果特斯拉打不开预期，宇树也很难走出独立上涨趋势。 二级市场对机器人概念的炒作向来 事件驱动、冲高回落 。春晚机器人表演前后，资金提前布局、利好兑现后迅速撤离，整个板块在几个交易日内经历暴涨暴跌。 更大的外部变量来自地缘政治。 据市值风云报道，2026年7月28日，美国FCC将境外生产的先进机器人列入管制清单。宇树现有型号已获认证不受影响，但后续新型号面临无法在美销售的风险。报告期各期境外收入占比超40%，美国市场占比13%-19%。 从2016年天使轮1333万估值，到2026年IPO定价610亿，9年翻了近1000倍。 早期投资人、互联网大厂、社保基金、171名员工，所有人都在这场盛宴中找到了自己的位置。 但真正的考验才刚刚开始。 市场可以因为稀缺性给出219倍PE，但不可能永远给。当竞争对手陆续上市、当特斯拉Optimus真正量产铺货，宇树必须从 唯一 切换为 最优 。 最优 的标准是 大脑 的补全、工业场景的落地、海外市场的破局。 这场具身智能的终局之战，参赛选手比想象中多得多。 特斯拉、Figure、波士顿动力、国内的车企和消费电子巨头、清华系的创业军团，每一家都有自己的筹码。 而宇树最大的筹码，是它的出货量和成本控制已经在全球范围内得到验证。 无论谁最后赢得这场战争，宇树都是那个让所有人不得不认真对待的对手。 王兴兴大概不会忘记2017年冬天那趟十几个小时的火车。 但资本市场记住的，从来不是过去的苦难，而是未来的可能性。 610亿的牌桌已经摆好，下注的人已经就位。发牌员按下计时器的那一刻，真正的游戏才刚刚开始。 信息来源说明 数据来源： 宇树科技《首次公开发行股票并在科创板上市发行公告》（2026年8月6日） 研报来源： 国泰海通证券《新股精要 国际领先的通用机器人公司宇树科技》（2026年8月4日） 申万宏源《注册制新股纵览：宇树科技：全球通用机器人领军者》（2026年8月3日） 腾讯科技《宇树IPO的财富盛宴：注定只有少数人赚到》（2026年8月6日） 报道来源： 腾讯科技《宇树IPO的财富盛宴：注定只有少数人赚到》（2026年8月6日） 第一财经《宇树科技超百名员工参与IPO 盛宴 ，一批90后科技新贵或诞生》（2026年8月6日） 免责声明： 本文仅供参考，不构成投资建议。 完整产业数据报告、市场趋势分析，移步「产联社」客户端 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 超聚焦，钛媒体经授权发布） 文 | 超聚焦 立秋第一天，社交平台上突然冒出一堆晒星巴克外卖单的帖子，4块、6块、8块，最贵不过12.9元。 没想到有天，真在星巴克喝出了蜜雪冰城的味道。 淘宝闪购在星巴克单杯5折、7.5折的基础上，叠加了平台优惠券，用户普遍能以低于5折的价格买到活动款星巴克。美团更直接，推出了12.9元的 秋天的第一杯星巴克兑换券 ，跟瑞幸部分款式的兑换券同价。 本来以为克子想通了，打算跟瑞子和库子打起商战了，结果还是淘闪跟美团在干架。 奶茶 零元购 少了，外卖平台的竞争转向了高客单市场。过去拿蜜雪冰城、瑞幸做补贴，一杯也就便宜几块钱，引流效果有限。 但星巴克不一样，一杯原价三十多，打个五折再叠加券，用户感觉 赚了二十多 ，平台花同样的补贴预算，撬动的用户心理账户完全不是一个量级。 说白了，星巴克是被平台当成了 引流核心单品 。 那问题来了，4块钱的星巴克都端上桌了，瑞幸和库迪慌不慌？ 01 9.9元不打了，4块的星巴克来了 一杯美式卖到4块钱，星巴克大概率是不乐意的。2026年对星巴克中国来说是个分水岭，年初星巴克卖身中国资本的靴子终于落下，与博裕投资的战略合作正式启动。 随后发布了 千店千面 战略，目标是开到2万家店，覆盖1500个县级市场。整个战略的核心是 放权搞钱 ，门店形态从统一的大店模型，扩展到10平米小店到主题大店的多元谱系。 星巴克在中国的市场份额，从2017年42%的峰值，跌到了2024年的14%。同期瑞幸以35%的份额登顶，库迪也拿走了12%。五年时间，丢了28个百分点的江山。 门店规模上差距更明显，星巴克约8105家，瑞幸接近3万家，库迪突破1.5万家。 星巴克一年的新增门店，只是瑞幸一个季度的量。 这套打法怎么看都不像是要跟瑞幸、库迪在9.9元价格带正面硬刚的样子。 2026年二季度，瑞幸交了一份看起来很漂亮的成绩单，总净收入158.86亿元，同比增长28.5%；净利润14.86亿元；全球门店总数36310家；月均交易客户1.127亿。 但亮眼数据的背面，藏着一个不太妙的信号：自营门店同店销售额同比下降5.3%。这已经是连续第三个季度负增长了，从2025年三季度的+14.3%，到四季度的+1.3%，再到2026年一季度的-0.1%、二季度的-5.3%。 门店越开越多，用户越来越多，但单店卖得越来越少了。 瑞幸CEO郭谨一的解释是 外卖补贴形成的高基数压力 。但更深层的原因是：店开得太密了，新店在蚕食老店的 客流 。 同时瑞幸也在收紧9.9元的促销，二季度9.9元券的覆盖范围已压缩到10%以下，整体价格带上移到13-15元。价格战打了三年，瑞幸发现光靠便宜是撑不起3.6万家店的。 隔壁库迪日子比瑞幸更紧巴。2026年3月，库迪门店总数约1.8万家，联营占比超90%，但问题出在关店速度上。 极海品牌监测数据显示，截至2026年7月初，库迪90天内关闭门店617家，新开门店只有544家，闭店数首次反超新增数。红餐大数据显示3-5月新开762家、关闭700多家。 2025年库迪推出的 保底回收 政策，经营6至9个月未达预期可申请退出、总部按折扣回收，在2026年6月30日取消了。没了保底，更多加盟商赶在政策到期前转让或闭店。2026年3月，库迪在省会以上城市暂停开放联营申请，并规划了一批直营样板形象店。 界面新闻曾把库迪单杯成本拆到11.1元 原料5.7元、包材1.5元、人工1.9元、水电0.2元、房租1.8元，卖9.9元是纯亏本。 但涨价意味着丢客户，不涨价意味着亏钱，库迪被架在了一个两难的十字路口。 何况星巴克这波降价是被平台推着走的，平台补贴一撤，价格立刻回去。这种 脉冲式 的低价，构不成对瑞幸库迪的持续压力。 02 没人赢得咖啡界的 拼多多 大战 2026年2月1日，库迪正式结束了持续近两年的 全场9.9元不限量 活动，大部分产品恢复到11.9到16.9元的常规售价，部分核心单品涨幅达30%到60%。瑞幸的9.9元优惠也大幅收窄，持续三年的价格战阶段性落幕。 价格战熄火之后，各家都在找新的活法。 瑞幸一个季度新开了2714家门店，总店数突破3.6万家，但自营门店同店销售额同比下降5.3%。店越开越多，单店越卖越少，规模扩张的边际效应在递减。 库迪暂缓了加盟和联营，幸运咖收紧了新增门店名额，整个行业从 跑马圈地 进入了 精耕细作 的阶段。 就在这个节骨眼上，平台把星巴克拉出来打了一轮 4元促销 。效果确实炸，热搜上了，订单爆了，用户嗨了。 但4块钱的星巴克，用户喝完之后大概率会觉得 原来星巴克也可以这么便宜 。这对一个靠品牌溢价和 第三空间 吃饭的连锁咖啡品牌来说，未必是好事。 广东省食品安全保障促进会副会长朱丹蓬曾指出，价格战已经改变了消费者的心理预期，16元至25元价格带出现真空，消费者要么选更便宜的瑞幸、库迪，要么偶尔消费更昂贵的精品咖啡。 说到底，这三家各有各的烦恼。 星巴克的问题是品牌溢价在消失， 第三空间 的故事没那么好讲了。以前消费者愿意为星巴克的环境和品牌多付20块钱，现在外卖平台上点一杯咖啡，谁还在乎那个绿裙子？博裕入主后要开到2万家店，但加盟模式能不能保持品控、能不能让加盟商赚钱，都是未知数。 瑞幸的烦恼是店开得太多，单店效益在下降。3.6万家店意味着平均每天净增约30家，但市场就这么大，店越密，单杯销量越薄。同店销售已经连续三个季度下滑， 规模叙事 撑不了太久。 库迪的烦恼更直接，加盟商在跑路，闭店数超过新开店，保底政策取消后更多人在转让。有加盟商告诉超聚焦，从7月份开始商家群里陆续有人退出加盟，直言工作日每天销量已下滑到100杯以下，算上房租水电和人工成本，回本周期难以预料。 4块钱的星巴克，热闹归热闹，但离谁也没偷成谁的家。倒是平台们用星巴克的招牌，又收割了一波流量。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 创业最前线，钛媒体经授权发布） 文 | 创业最前线 炎症性皮肤病与过敏性鼻炎赛道需求庞大，创新维度广阔，已成为生物医药领域极具潜力的细分赛道。以过敏性鼻炎为例，2025年中国患者人数已达约2.5亿人。 巨大的存量市场和持续升级的临床需求，吸引众多药企争先布局，普祺医药正是其中专注于外用靶向治疗的新锐力量。 然而，普祺医药的上市之路却波折不断，历经北交所折戟、新三板摘牌、首次港股递表失效后，公司于2026年7月再次向港交所发起冲击。 公司近乎 孤注一掷 地将研发资源集中于普美昔替尼单一分子管线。针对特应性皮炎的普美昔替尼凝胶新药上市申请于2026年2月获国家药监局受理，鼻喷雾剂尚处III期临床阶段。 公司其余在研管线均停留在临床前早期，短期内无法贡献收入。这种高度集中的管线布局，在竞品环伺的赛道中几乎不容有失。 商业化安排上，公司尚未建设商业化规模自有产能，自建工厂仍处在建设规划阶段；销售端则将鼻喷雾剂和凝胶的独家商业化权益分别授予济川药业与先声药业，对外部伙伴的依赖进一步放大。 在行业竞品多维布局，商业化约束严苛且持续亏损的压力下，普祺医药能否真正打开局面，仍是未知之数。 01 豪赌普美昔替尼 公司的创立与灵魂人物李雨亮密不可分。 普祺医药创始人李雨亮并非医药研发出身，他毕业于河北金融学院，在创立普祺医药前，已在实业运营和健康产业投资领域积累了超过18年的经验。 他曾先后在赤峰金泉健康科技、赤峰赛林泰药业等公司任职，并于2016年创立赤峰福康投资，同年收购美年大健康部分股权，切入体检领域。正是这些经历，让他看到了未被满足的临床需求，并最终在2016年9月于北京创立了普祺医药。 公司成立初期，普祺医药也曾探索口服JAK抑制剂方向。但当时口服JAK抑制剂已暴露出一些系统性安全风险。 经过研判，团队在2018年做出了一个关键的战略决策：放弃口服，全面转向 局部递送靶向疗法 。公司将研发资源聚焦于一个核心分子 普美昔替尼（PG-011），并围绕它开发了普美昔替尼凝胶（针对特应性皮炎）和普美昔替尼鼻喷雾剂（针对过敏性鼻炎）两种剂型。 但值得注意的是，当前免疫疗法创新药企扎堆冲刺港股上市，行业竞争持续加剧，而普祺医药的管线布局短板愈发凸显。公司仅聚焦普美昔替尼外用剂型研发，并未布局肿瘤相关适应症，赛道布局单一且局限。 对标同业企业即可清晰看出差距。 明宇制药在自身免疫领域布局了外用JAK抑制剂MH004，同步推进白癜风临床开发；在肿瘤领域，其PD-1/VEGF双抗MHB039A正与TROP-2 ADC药物MHB036C联合开展非小细胞肺癌及乳腺癌的临床研究。公司形成 自免+肿瘤 双线并行的多元化管线布局，抗风险能力与长期发展空间相较普祺医药具有一定优势。 而普祺医药则将绝大多数研发资源倾注于普美昔替尼（PG-011）单一分子。2024年、2025年及2026年前四个月，普美昔替尼相关研发投入分别为8870万元、8400万元、3850万元，占研发费用的比重分别为60.7%、65.4%和70.6%，呈持续攀升态势。 然而，除普美昔替尼外，普祺医药其余在研管线均处于临床前早期阶段，包括针对瘙痒症的PG-033片剂、自身免疫性肾病的PG-018片剂和青光眼的PG-040滴眼液等，短期内无法形成收入贡献。 在尚未产生产品收入、持续亏损的现状下，管线高度集中于单一品种，加之赛道竞品云集，项目研发推进压力倍增。 图 / 公司招股书 2026年2月，普祺医药普美昔替尼凝胶治疗成人及12至17岁青少年轻、中度特应性皮炎的新药上市申请（NDA）获国家药监局受理，公司还计划将适应症拓展至2至11岁儿童。鼻喷雾剂处于III期临床阶段，拟于2026年第四季度提交上市申请。 随着核心产品NDA获受理、鼻喷雾剂步入III期临床尾声，普祺医药正站在商业化的前夜，但黎明能否真正到来，取决于接下来每一步的精准落子。 02 生产设施待建，销售对外授权合约严苛 过敏性鼻炎和特应性皮炎药物市场广阔，吸引大量参与者，普祺医药相关产品将面临激烈的市场竞争。 根据弗若斯特沙利文数据，国内过敏性鼻炎药物市场将从2025年的53亿元升至2033年的236亿元；特应性皮炎药物市场规模将从2025年的132亿元增长至2033年的502亿元。 目前，国内已有乌帕替尼、阿布昔替尼、硫酸艾玛昔替尼片三款口服JAK1抑制剂获得国家药监局批准，用于治疗中度至重度特应性皮炎。 除此之外，国内还有多款用于特应性皮炎的JAK抑制剂候选药物处于临床阶段，其中3款正进行新药上市申请（NDA）（包含普祺医药的普美昔替尼凝胶），8款处于III期临床阶段。 普美昔替尼凝胶定位为全球首款用于特应性皮炎的JAK抑制剂凝胶，依托凝胶剂型实现用药体验的差异化。 图 / 普祺医药官微 但竞品明慧医药伊托法替布软膏于2025年5月31日递交新药上市申请，并于2026年4月重新递交新药上市申请；凌科药业LNK01004软膏亦于同期递交上市申请；恒瑞医药艾玛昔替尼软膏此前曾主动撤回上市申请，该系列项目累计研发投入约12.22亿元，项目具备重启申报的条件。 普美昔替尼凝胶其新药首次上市申请于2026年2月才获受理，相较于竞品并无显著先发优势。 公司的另一款核心产品普美昔替尼鼻喷雾剂最大优势在于非激素JAK局部给药的差异化机制，有望成为全球首款JAKi鼻喷雾剂。但该产品完整III期数据尚未披露，疗效与长期鼻腔局部安全性有待验证；同时要面对鼻用激素、抗组胺药等成熟低价药物的竞争。 在商业化运营模式上，普祺医药采用轻资产外包模式，现阶段未搭建自主生产与销售体系，依赖第三方合作机构。这一模式虽能有效降低前期团队搭建、生产线建设的资金投入，但也让企业陷入高度依赖外部合作的经营困境，或面临严苛的合约与供应链风险。 普美昔替尼鼻喷雾剂、普美昔替尼凝胶已分别独家授权济川药业、先声药业负责市场营销与分销。合作落地为产品后续商业化提供了渠道支撑，但严苛的合作条款也为企业未来发展埋下隐患，其中与济川药业的鼻喷雾剂合作协议约束最为突出。 普美昔替尼鼻喷雾剂用于治疗成人中重度季节性过敏性鼻炎的IIb/III期临床试验已完成末次给药。公司预计2026年第四季度完成临床数据整理分析，并递交新药上市申请。 与此同时，公司持续挖掘普美昔替尼适应症潜力，布局常年性过敏性鼻炎、结节性痒疹、非节段型白癜风等多项适应症。 依据合作协议，公司将普美昔替尼鼻喷雾剂商业化权利授予济川药业，对应收益分为两部分：协议落地即支付4000万元一次性预付款；产品顺利拿到国内中重度季节性过敏性鼻炎适应症批文后，还将获得最高6000万元里程碑付款。 相关款项约定不可退款、无法调整。目前4000万元首付款已全部到账。 协议明确规定，普祺医药必须在2028年6月30日前取得鼻喷雾剂的商业化监管批准，否则济川药业有权终止合作，并追索预付款及里程碑款项30%的违约金；同时设置长期约束条件，2037年前若出现相同分子、相同剂型药物获批商业化的情况，济川药业同样可解约并索赔。 图 / 公司招股书 这一合约条款意味着，普祺医药的核心管线价值不再仅取决于临床试验数据优劣，而是与审批进度、行业竞品研发进度深度绑定，如果不达要求，未来面临违约索赔、合作终止的双重风险。 在对外授权交易中，将第三方竞品获批进度、监管审批周期等非企业可控事件作为终止及赔付触发条件，这一条款在国内创新药对外授权交易中较为罕见。 在谈判时公司是否评估过该条款的潜在风险？是否存在为促成交易而让步核心利益的情形？对此，「创业最前线」联系普祺医药进行求证，但截至发稿，尚未获得回复。 除销售端外包外，公司目前尚不具备商业化规模生产条件。公司现阶段计划于北京经济技术开发区建设自有生产基地，用于保障核心产品获批商业化后的生产供应。按照规划，项目将于2026年第三季度启动改造与建设工作，并在2026年底前完成设备安装。 3 无产品收入，近三年累计亏损近4亿元 财务数据的持续恶化，是普祺医药面临的另一重考验。 截至目前，公司暂无任何产品实现商业化上市，无可持续的主营业务收入，整体资金来源依赖外部股权融资、政府补助以及对外授权合作款项，收入结构单一且不稳定。 在这一背景下，公司亏损规模呈现波动扩大态势。 2024年、2025年公司净亏损分别为1.78亿元、1.41亿元，亏损额度有所收窄，短期呈现小幅改善趋势。但进入2026年，研发投入的持续增加让亏损压力再度加剧，2026年前四个月公司净亏损达7753.2万元，同比大幅增长56.9%。近三年，公司已累计亏损近4亿元。 图 / 公司招股书 亏损扩大的核心原因在于普美昔替尼进入后期临床试验阶段，试验推进、临床数据监测等相关费用大幅攀升。 同时，公司研发资源过度集中于单一核心品种，也进一步放大了资金投入风险。2026年前四个月普美昔替尼相关投入占公司全部研发费用的比例高达70.6%，管线高度集中的布局，一旦研发失利，前期高额投入面临无法回收的可能。 现金流数据更凸显出普祺医药的生存压力。 截至2026年4月30日，公司现金及现金等价物仅余1.28亿元，仅能勉强覆盖1.16亿元的短期银行贷款，而仅2025年一年，公司的研发费用就高达1.3亿元。 按照当前临床研发的资金消耗节奏，现有货币资金储备或难以支撑多线临床项目的长期推进，对外部融资、授权合作回款的依赖性较强。 图 / 公司招股书 放眼行业赛道，过敏性鼻炎、特应性皮炎市场空间广阔，但JAK抑制剂赛道竞争激烈。国内多款同靶点候选药物已经进入NDA或者III期临床阶段。若未来产品上市后，无法在疗效、安全性或者定价上构建差异化竞争力，也将面临市场份额被挤压的风险。 对普祺医药而言，此次港股18A上市不仅是战略发展选项，更是生存之需。核心产品临近商业化是其推进上市的最大筹码，但商业化本身又是一场全新考验 能否在获批后借助济川药业、先声药业的渠道实现快速铺货，将先发优势转化为处方量和市场份额。 在行业竞品多维布局、商业化约束严苛且持续亏损的多重压力下，普祺医药能否真正打开局面，仍是未知之数。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 版面之外，钛媒体经授权发布） 文 | 版面之外，作者｜版君、画画 Google刚完成了一场没有失败者的人事调整。 至少看起来如此。 8月6日，Google一天之内同时送走了两位AI时代最重要的人。 一个，是DeepMind创始人哈萨比斯（Demis Hassabis）。 另一个，是Google首席科学家Jeff Dean。 戏剧性的是，没有一个人真的离开Google。他们都升职了，得到了最体面的安排，每个人都在社交平台上打出完美的官方微笑。 一家超4万亿美金级别的巨头公司进行组织洗牌，竟然没有产生任何震荡与怨言。 这件事，比AI模型本身更值得仔细打量。 一、Google AI，打了十年内战 要理解8月6日发生了什么，得先回到更早的时候。 2014年，Google以4亿英镑收购DeepMind。当时这家公司只有几十个人，没产品，没收入。 Google看中的是哈萨比斯这个人，一个四岁下棋、十三岁拿到大师、卖掉游戏公司去读神经科学博士的AGI偏执狂。 当年为了防备Google的商业渗透，哈萨比斯甚至在收购协议里签下了极为苛刻的条款：DeepMind保留伦敦总部，设立独立的伦理委员会，绝不直接为Google的搜索广告业务服务。 收购之后，哈萨比斯直接向Google CEO皮查伊汇报，但远离山景城的商业嘈杂。 与此同时，山景城大本营里还有另一支嫡系部队，由谷歌传奇技术大牛Jeff Dean带队的 Google Brain。 两支队伍，两套文化，在谷歌内部打了整整十年。 Google Brain是土生土长的工程硬核派。他们贴着搜索、广告和产品一线打仗，讲究的是技术能不能上线，怎么给公司赚钱；DeepMind则是象牙塔里的精英实验室。他们不在乎产品节奏，更不Care商业化，只盯着纯粹的AGI。 Google Brain觉得DeepMind就是被宠坏的烧钱机器，每年吃掉数亿美金亏损，养一群天天发Nature/Science论文，却连个APP都交不出来的科学家。 DeepMind则觉得Google Brain根本不懂AGI的诗意。尽管序列到序列模型（Seq2Seq）、 Transformer的注意力机制这些奠定大模型时代的技术底座，Google Brain都曾参与或主导过，但他们只是把硬科技当做改善搜索体验的螺丝钉。 ChatGPT的横空而出，给足了这种傲慢一记响亮耳光。 互相看不上，又互相绕不开。这种巨大的内耗撕扯了谷歌十年之久。 在这个过程中，也有人提前清场离局，DeepMind联合创始人穆斯塔法 苏莱曼（Mustafa Suleyman）。 苏莱曼跟哈萨比斯渊源颇深。他是哈萨比斯亲弟弟最好的朋友，两人十几岁便相识，交情跨越20年。但这位掌控欲极强，一心想把AI推向社会治理与商业落地的联合创始人，在2019年被迫从谷歌离职。 当时外界盛传是因为管理风格过于强硬引发内部反弹，但更深层的原因是两人的路线之争，苏莱曼急于将AI落入现实泥潭，而哈萨比斯死守着学术纯洁性。 当时皮查伊带领的管理层利用了两人之间的战略裂痕与信息差，加上苏莱曼在医疗AI（DeepMind Health）项目中面临隐私指控的麻烦，顺水推舟将其边缘化。 离开Google后，苏莱曼创立Inflection AI，随后被微软CEO纳德拉高薪挖走，如今贵为微软AI的掌门人。 当年这件事没有引发太大波澜。但今天回头看，一条暗线早已埋下，Google最擅长的，从来不是死磕留住天才，是用精致的手腕，让天才心甘情愿地交出位置。 苏莱曼想做应用，在Google做不成，干脆跑去微软做。几年后，同样的戏码落到了哈萨比斯头上。他选择去做AI药物研发，Google给出的官方口径是专注于AGI长期突破。 两个DeepMind创始人，一个离开了Google，一个离开了Google DeepMind。逻辑惊人地一致，只不过后者的退场，被包装得更加华丽与体面。 二、2023年，吞掉谷歌大脑的人是谁？ 2022年底ChatGPT上线，2023年GPT-4铺天盖地。Google内部乱成一团，仓促应战推出的大模型产品Bard，首发演示现场翻车，市值一夜蒸发千亿美元。 退居幕后多年的佩奇和布林坐不住了，频繁杀回山景城的会议室。ChatGPT真正击穿Google的，不仅是技术差距，更是组织僵化。 OpenAI是一个兵团、一个声音；而Google是两个顶尖团队、两套路线、两份完全重叠的算力预算。 据《纽约时报》的披露，佩奇和布林两位创始人给管理层下了死命令：AI必须重新集结。 这个决策由两位创始人定下，但执行这场大戏的执行者，是皮查伊。 皮查伊面临的是一个死亡选择题：两支互不服气的顶尖团队合并，谁来做老大？ 皮查伊选了哈萨比斯。 2023年4月，Google DeepMind成立，哈萨比斯出任CEO，Jeff Dean被挂上了首席科学家的虚职。当时媒体铺天盖地下论调：哈萨比斯大获全胜，谷歌大脑被彻底吃掉，统一时代来了。 但当时所有人都忽略了一个底层的权力逻辑。这场合并，到底是谁消灭了谁？ 合并之前，Google AI是一个皮查伊管不动的散沙。GoogleBrain直接向他汇报但尾大不掉，DeepMind远在伦敦偏安一隅。 合并之后，分散在两地的算力、预算、人事权，被强行装进了一个系统。 哈萨比斯拿到了名义上的胜利，但皮查伊拿到了实际的控制权，这是Google成立二十多年来，CEO第一次真正将整个AI体系的缰绳握在了自己手里。 所有人都在为哈萨比斯的登顶欢呼，没人注意到皮查伊在幕后悄然完成了收拢。 三、哈萨比斯站上台前，皮查伊开始布局 2024到2025年前后，Google的AI叙事几乎被哈萨比斯一个人掌控。 Gemini 2.0追平GPT-4，2.5版本在多项基准上完成反超，TPU第六代芯片撑起算力大旗。恰逢此时，哈萨比斯凭借 AlphaFold 蛋白质预测成果，斩获 2024 年诺贝尔化学奖，进一步巩固了他在谷歌 AI 体系中的公众核心地位。 硅谷开始疯狂传诵王者归来的叙事，哈萨比斯成了拯救Google AI的孤勇英雄。 这期间皮查伊在做什么？ 他依然不温不火，只在财报电话会上念例行稿件，偶尔去播客里露个脸，完全置身于英雄叙事之外。 但在聚光灯照射不到的阴影里，皮查伊埋下了关键的一棒，这就是对Koray Kavukcuoglu的静默提拔。 早在2023年两队合并时，Koray就被指定为新集团的CTO。这位从2012年就加入DeepMind的技术老将，是DQN、WaveNet等硬核成果的核心功臣。与名满天下的哈萨比斯不同，Koray是个极度低调、长于工程交付与团队调度的务实派。 皮查伊在哈萨比斯声望达到巅峰时，把整支研发军团的日常指挥权悄悄交给了Koray。 他埋下了这条暗线，静静等待着组织新旧交替的那一天。 四、当Gemini开始掉队 高光之下，隐患终究爆发了。 进入2026年，谷歌的AI节奏开始失控。原定6月发布的Gemini 3.5 Pro一拖再拖，整个7月毫无音讯。8月的财报会议上，皮查伊不得不宣布继续加大AI资本支出，过去四季度的烧钱速度创下历史新高。 然而面对分析师对新模型发布节点的一再追问，管理层支支吾吾，给不出任何确切的时间表。 资本市场随即用脚投票，Google股价在两周内重挫11%。 与此同时，一场关于科研理想与工程交付的内耗再次悄然演变成噩梦。 根据美国新锐科技媒体Semafor披露，熟悉哈萨比斯的人士透露，他卸任CEO的想法已经酝酿了整整一年。在这一年里，最能点燃他热情的不是Gemini的参数微调和赶工发布，而是旗下AI制药公司Isomorphic Labs的突破。 让一个终极梦想是改变人类科学范式的人，去天天盯着AI客服和搜索广告的接口调整，本身就是一种折磨。 他不是失焦了，他只是对眼下这场无休止的工程军备竞赛产生了厌倦。 到了8月6日，靴子落地。 哈萨比斯卸任CEO，转任Alphabet主席兼首席科学家，挂名负责长期AGI战略；Jeff Dean彻底离职，带着团队创业，Google迅速跟进种子轮投资。 而一直隐身幕后的Koray正式升任高级副总裁，全面接管Gemini全线业务，直接向皮查伊汇报。 有人叹息Google失去了AI的灵魂，有人赞叹这是一次教科书级别的交接。 但如果你把这三个人的落位放在一张棋盘上看，就会发现，这三步棋的每一步，都带着极度冰冷而精准的皮查伊风格。 五、皮查伊，开始收回Google AI 哈萨比斯的卸任，被包装成了一次相当辉煌的升迁。 Alphabet首席科学家，听起来地位超然；搬进 DeepMind 在伦敦国王十字区全新的 Platform 37 办公楼，办公室美轮美奂；皮查伊亲自发推致谢，哈萨比斯在X上发布温馨感言。 但剥离掉这些精美的包装，真相极其残酷。团队、预算、Gemini的开发主导权，全部归了Koray。哈萨比斯被架空到了一个叫 未来 的维度里。 这是一场堪称完美级别的组织调整。把一个谷歌AI的精神图腾从组织的运营枢纽中剥离，给予极高名誉，推向足够远、也足够宏大的赛道，远到不再影响眼下的主营赛道。 还记得当年离场的苏莱曼吗？ 苏莱曼当年想做应用，闹翻离开，那是一个关于出走的故事。到了哈萨比斯，Google给了他独立的Isomorphic Labs和高光头衔，变成了一个英雄退居幕后的故事。 两者的本质没有任何区别：他们都不再掌管Google AI的实权了。 区别只在于，皮查伊从苏莱曼那次风波中汲取了教训。他不再给天才带着怨气拂袖而去、转投敌营的机会。他给天才准备了最体面的方式，让他们带着感恩与光环优雅退场。 不靠流血冲突，只靠架构重组，这是最地道的皮查伊式管理。 六、Jeff Dean，说出了谷歌最大的问题 至于Jeff Dean的离场，则象征着另一个时代的终结。 在谷歌扎根27年的Jeff Dean，与他的终身搭档Sanjay Ghemawat堪称硅谷神话。两人曾因两个人用一台电脑写出MapReduce而载入史册， BigTable、Spanner等基础设施奠定了整个现代互联网的基石。 到了AI时代，他们又亲手打造了TensorFlow与TPU。 这次与他一同离职的，还有Gemini联合技术负责人Oriol Vinyals，以及Google Brain的初创核心Quoc Le。这四位Google Fellow级人物的履历合在一起，几乎就是半部硅谷AI技术史。 Jeff Dean在离职采访中说得无比坦诚： Google的基础设施是为搜索、广告这些亿级用户产品而生的，核心是稳定和长久；但AI探索（Discovery Loop）完全不同，它需要快速推翻底层、频繁跑实验、同时开几百条并行探索线。 这套传奇架构的缔造者，亲口承认了他所构建的体系，已经无法适应新时代的快节奏。 面对这位元老的离去，皮查伊的手腕再次展现得淋漓尽致。 他没有动用竞业协议，也没有用法务团队去撕扯。在多次挽留无果后，皮查伊直接开出支票，以创始投资人和云服务合作伙伴的身份，直接入局了Jeff Dean的新公司。 这并非慷慨，而是一次极其高明的算计。 让 Jeff Dean 去体制外做最前沿、风险极高的试错，Google用资本和算力捆绑。如果Koray的工程路线有一天撞上了天花板，皮查伊在体制外还有一个随时可以收编的最高级备份。 他不把鸡蛋放在一个篮子里，甚至不把篮子放在同一辆车上。 七、谁在管理AGI 看到这里，一个清晰的历史画面出现了。 曾经掌管Google AI的人，清一色是顶尖科学家。哈萨比斯、Jeff Dean、苏莱曼，他们身上的论文引用量和学术声望，足以让任何一家科技公司顶礼膜拜。 而今天真正掌控Google AI的人是谁？ 一个是Koray，在DeepMind干了十三年的工程老兵，懂研发链条上的每一个坑，不讲宏大叙事，只讲交付节点。 另一个是皮查伊。一个被硅谷长期低估、甚至被嘲笑为守成的CEO。他不写代码，不发论文，只做一件事，决定由谁来做决定。 AI的控制权，正式从科学家手中，交到了职业经理人手中。这是Google AI近30年历史上最深刻的组织变革。 当皮查伊发布那篇看似平常的公告时，他实际上宣告了一个旧时代的终结。 但是，如果明天，AI领域再次出现一个像Transformer一样的范式革命，需要有人靠直觉去赌一个非共识的方向，谁来下这个赌注？ 靠Koray的工程流水线？还是靠皮查伊的财务报表？ 这就是皮查伊押上的终极赌注。他赌AI竞赛已经跨过了凭天才就能改写命运的手工作坊阶段，全面进入了拼系统稳定、拼工程交付、拼组织效率的工业化时代。 零敌人，零怨气，零负面舆情。 皮查伊用了整整三年，把一个曾经游离于他控制之外的AI组织，不声不响地收回到了自己掌心中。 【版面之外】的话： 很多人觉得，Google今天最大的变化，是哈萨比斯的退场。 我反而觉得，是另外一件事。 过去二十年，科技行业奉行着一种近乎崇拜的信条，最聪明的天才，就应该管理最重要的技术。 今天，Google用一场极其体面的交接告诉所有人：时代变了。 科学家负责向外探索，工程师负责把想法落地，CEO负责决定谁该坐在什么位置，AI研发正在变得像一个庞大的机器。 不是因为模型变简单了。 恰恰是因为它已经复杂到了，没有任何一个单一的天才，能够独自驾驭它。 这或许才是Google真正进入AI下半场的标志。 不再是模型开始领先，而是组织，终于完成了进化。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 Chelsea_Sun，钛媒体经授权发布） NextFin News At the 2026 World Artificial Intelligence Conference, exhibition halls filled with robots performing practical work. Galbot s S1 lifted and stacked 30-kilogram crates. Other systems sorted household items or tended miniature production lines. Across the floor, the majority of machines handling continuous material movement used wheels rather than legs. Industry tallies of new humanoid-style products released in the first half of 2026 show wheeled platforms slightly outnumbering bipedal ones for the first time. One alliance tracking the sector counted more than 90 new full-machine releases, with wheeled designs accounting for roughly 48 percent and bipedal designs about 45 percent. Companies including Galbot, Pudu, Fourier Intelligence, Qianxun and Youibot introduced or highlighted wheeled dual-arm models aimed at industrial and commercial tasks. Youibot announced its Xifeng series with list prices of 299,000 yuan for the standard version and 499,000 yuan for the advanced version, along with stated intent orders for 4,000 units. The preference is not aesthetic. In factories, warehouses, supermarkets and hotels, floors are largely flat. A mature wheeled chassis already provides reliable locomotion, high payload capacity, long operating times and relatively low maintenance. Designers can therefore concentrate computing power, sensors and algorithms on vision, dual-arm coordination and task execution rather than on continuous balance. Bipedal systems must maintain stability while moving, avoiding obstacles and manipulating objects; any shift in gait or center of gravity can degrade arm precision. Wheeled platforms separate those problems. Several manufacturers describe the choice in practical terms. Fourier has positioned its new wheeled dual-arm GRW as a complement to its bipedal line, noting that wheeled products reach customers faster and suit heavy or repetitive handling at controllable cost. Qianxun s leadership has pointed to shared chassis technology and supply chains across models as a way to cut development time and manufacturing expense while reusing perception and control software. Youibot, which reports hundreds of prior industrial deployments, emphasizes that new machines can inherit existing scheduling and software systems, reducing the data and time required to reach usable task success rates. The limitations are equally clear. Wheels struggle with stairs, thresholds and uneven ground. Many real-world environments still contain such obstacles, and human-scale buildings often assume legged movement. Bipedal robots retain an advantage where those conditions dominate. Some developers therefore explore hybrid wheel-leg designs that switch modes according to terrain, seeking both efficient travel on flat surfaces and the ability to climb when needed. Yet commercial value depends on whether customers will pay for extra mobility. Additional joints, more complex control and higher energy use raise cost and potential failure points. Only when crossing stairs or rough ground is an unavoidable part of the job does that extra capability justify the expense. For the large volume of indoor material handling, picking and tending tasks, the simpler wheeled form currently delivers clearer returns. The industry is unlikely to converge on a single body type. Forklifts have never needed legs; fixed robot arms have never needed mobility. Each form persists where it solves a specific problem more efficiently than alternatives. Wheeled platforms with human-like upper bodies occupy the middle ground that is most accessible today: they can move between stations, grasp and place objects, and operate under existing factory or warehouse layouts without requiring a redesign of the environment. Embodied intelligence will eventually demand greater generality. Until models, sensors and actuators reliably handle open-ended environments, the measure of progress remains whether a machine can enter a real workplace, complete defined tasks with quantifiable reliability, and do so at a cost customers accept. On that narrower but immediate test, wheels are proving more practical than legs. 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"<p style="text-align: left;">日本NAND闪存巨头铠侠（KIOXIA Holdings）发布FY2026 Q1（4-6月）财报：季度营收1.77万亿日元（约112亿美元），同比暴增416%，Non-GAAP净利润8870亿日元，同比飙升近47倍，均为历史最高。更关键的是，这份财报揭示了一个被市场定价尚未充分消化的结构性事实——本轮NAND涨价的核心驱动力是AI数据中心的结构性需求爆发，而非传统的周期补库。</p><p style="text-align: left;">ASP环比涨幅70%，而bit出货量仅增2.8%，说明价格弹性的来源是供给约束而非需求脉冲。管理层明确指引：CY2027 NAND需求将超过供给。</p>"

"<p style="text-align: left;"><strong>08月09日 - 08月17日当周重磅财经事件一览，以下均为北京时间：</strong></p> <p style="text-align: left;"><strong><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/eaff86ec-70ef-4c36-b776-0a59258a51bd.png" data-wscntype="image" data-wscnh="3411" data-wscnw="971" referrerpolicy="no-referrer"></strong></p> <p style="text-align: left;">见闻财经日历提醒8月10日至16日当周需重点关注：</p> <p style="text-align: left;"><strong>宏观数据和央行动态方面，美国7月CPI</strong>与PPI相继公布，前者直接定价美联储9月降息路径，现已有报道称若未来几周通胀数据偏热且市场加息预期升温，沃什考虑加息。其次，澳联储利率决议将公布，市场预期该行按兵不动。日本央行7月会议意见摘要也将公布。</p> <p style="text-align: left;"><strong>财报主线验证AI成色。 腾讯、京东</strong>领衔中概中报季最密集一周，<strong>中芯国际、华虹半导体、海光信息、贵州茅台、摩尔线程</strong>接力放榜；美股侧光模块龙头<strong>Lumentum、CoreWeave</strong>、超微电脑、思科、Coherent、应用材料连续三夜构成AI基础设施全链条压力测试，光模块、算力、网络、设备四大环节同频共振。</p> <p style="text-align: left;"><strong>科技产业催化密集。</strong> <strong>宇树科技科创板打新</strong>为年内人形机器人头号IPO；谷歌Pixel 11发布会深度整合Gemini生态；DeepSeek宣告大幅涨价、长鑫科技纳入MSCI、<strong>闪迪投资者日、朱雀三号再发射、黄仁勋会见LG高管</strong>，科技产业催化事件高度集中。此外，<strong>美国SEC 13F季度持仓文件将于8月14日截止披露</strong>，将披露美国对冲基金等机构截至6月30日的股票持仓明细。</p> <h2 style="text-align: left;">港股与A股财报：腾讯、京东领衔，茅台、海光、中芯密集放榜</h2> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>腾讯控股二季报（8月12日20:00）为本周港股头号焦点</strong></span>——港股核心权重，市场关注AI资本开支规模、游戏业务复苏与视频号商业化进展。<strong>京东集团</strong>二季报（8月13日20:00），京东物流、京东健康、京东工业同步披露，电商+物流一体化验证。<strong>中芯国际</strong>（8月13日盘后，8月14日业绩说明会）与<strong>华虹半导体</strong>检验晶圆代工景气与国产替代兑现。</p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/41b5ed87-6477-448e-b881-46ae259f53c2.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="521" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>A股侧，</strong></span><strong>摩尔线程</strong>-U上市后首份中报拉开序幕，<strong>江波龙</strong>验证存储周期弹性，<strong>工业富联</strong>检验AI服务器代工放量；<strong>海光信息</strong>国产CPU/DCU龙头中报压轴；<strong>贵州茅台</strong>与<strong>生益科技、生益电子、太辰光、宏和科技</strong>等AI算力上游材料链同日收官，8月15日单日126家A股公司集中放榜，为中报季最拥挤交易日之一。</p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/8d02b371-e904-445e-b52a-14e1e283b4ea.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="521" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;"> 美股科技财报：光模块、算力、设备三线共振</h2> <p style="text-align: left;">本周美股财报看点高度集中于AI基础设施链条。8月11日周二盘后（北京8/12凌晨）：光模块龙头<strong>Lumentum</strong>与AI算力租赁龙头<strong>CoreWeave</strong>电话会均于美东17:00举行；<strong>超微电脑</strong>同日放榜，7月21日预披露已将Q4毛利指引上修至15-17%（此前8.2-8.4%）。8月12日周三<strong>思科与Coherent</strong>盘后同日，网络设备+光模块验证AI网络资本开支；8月13日周四<strong>应用材料</strong>盘后，DRAM/先进封装设备需求为半导体设备链定调。</p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/83bce1c3-0e13-4207-84f6-3bb96cba5e32.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="512" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;">科技产业与资本市场：宇树打新、谷歌Pixel 11、闪迪投资者日、朱雀三号、Deepseek涨价在即</h2> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>8月10日周一宇树科技科创板打新</strong></span>（网上/网下申购日）为年内最受关注IPO——人形机器人独角兽，初步询价8月5日已完成，8月12日缴款。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>8月13日06:00谷歌Made by Google发布会</strong></span>于纽约推出Pixel 11系列四款新机（标准版/Pro/Pro XL/Pro Fold），全系搭载台积电2nm工艺Tensor G6处理器、256GB起步，深度整合Gemini生态，同步发布Pixel Watch 5与Pixel Buds Pro。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>8月13日21:00闪迪投资者日</strong></span>，CEO David Goeckeler出席，NAND存储周期与HBF高带宽闪存路线图为存储板块定调，与FMS闪存峰会行情呼应。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>DeepSeek：“计划近期整体上调DeepSeek API服务的定价，预计涨幅较大</strong></span>，请合理安排您的使用。具体方案以正式通知为准。”</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>商业航天方面，朱雀三号遥二可重复使用火箭预计8月中旬发射</strong></span>（据FAA航警信息，空域管制时段锁定8月11日早7:40酒泉东风商业航天创新试验区），任务兼顾载荷入轨与一级垂直回收全流程验证，若成功将成我国首款着陆腿方式回收的民营商业火箭。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>地缘产业侧，8月14日比尔·盖茨访韩与SK集团、HD现代商讨SMR小堆合作。</strong></span></p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>资本市场侧，8月10日当周LG集团董事长与黄仁勋在英伟达硅谷总部会面</strong></span>——据韩国经济日报8月7日报道，二人或讨论实体AI、智能工厂与LG采购Blackwell GPU的细节。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>长鑫科技获纳入MSCI中国全股票指数。</strong></span>明晟公司（MSCI）公告，长鑫科技因IPO新股上市，将被纳入MSCI中国全股票指数，8月10日正式生效。</p> </li> </ul> <h2 style="text-align: left;">宏观数据与政策：美国CPI/PPI、澳联储决议</h2> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>美国7月CPI数据将于8月12日发布</strong></span>，PPI数据于8月13日公布。据英国《金融时报》周四报道，若未来几周通胀数据偏热且市场加息预期升温，美联储主席沃什已准备好在9月利率决议上加息。不过，彭博经济研究预测，7月整体CPI同比降至3.3%，核心CPI同比回落至2.4%，为2021年3月以来最低。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>澳大利亚央行将于8月11日公布利率决议</strong></span>，市场预期现金利率维持4.35%不变。彭博经济研究认为，鉴于通胀降温超预期、劳动力市场走弱及房地产下行风险，央行下一步行动将是降息，最早可能在2026年第四季度。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>日本央行将于8月10日发布7月货币政策会议意见摘要</strong></span><strong>。</strong>市场预计，该摘要将披露委员们对经济前景和通胀走势的讨论，市场关注其对未来政策路径的暗示。此前7月会议央行维持政策不变。</p> </li> </ul> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/2755ff41-589f-479c-b6c5-2a8b1bfbb714.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="612" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;">AI产业活动与大模型追踪</h2> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/fc9a0b2d-8840-4004-9b06-805dfe27b1f9.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="374" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/99028311-fd3e-4ccc-a54d-1c1e6e50b69e.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="524" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;">其他财经事件</h2> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>美国SEC 13F季度持仓文件将于8月14日截止披露</strong></span></p> </li> </ul> <p style="text-align: left;">美国SEC 13F季度持仓文件将于8月14日截止披露。这些文件将披露美国对冲基金等机构截至6月30日的股票持仓明细，市场关注大型机构在科技、能源等板块的配置变化。需注意13F仅覆盖多头持仓且存在约一个半月的时滞，但仍被视为观察机构动向的重要窗口。</p> <ul> <li style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>下周285.22亿元市值限售股解禁</strong></span></li> </ul> <p style="text-align: left;">Wind数据统计显示，下周（8月10日-8月14日）共有32家公司限售股陆续解禁，合计解禁23.32亿股，按8月7日收盘价计算，解禁总市值为285.22亿元。从解禁市值来看，8月10日是解禁高峰期，17家公司解禁市值合计182.91亿元，占下周解禁规模的64.13%。按8月7日收盘价计算，解禁市值居前三位的是：陆家嘴（71.1亿元）、盟固利（30.58亿元）、凌玮科技（27.28亿元）。从个股的解禁量看，解禁股数居前三位的是：陆家嘴（7.79亿股）、华能蒙电（5.36亿股）、盟固利（1.87亿股）。</p> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>2026西普会将于8月11-16日在海南博鳌举行</strong></span></p> </li> </ul> <p style="text-align: left;">据新华社，2026西普会（全称健康产业生态大会）即将于8月11日至16日在海南博鳌举行。本届西普会的主题——“走进AI时代——健康产业的范式革命与路径选择”。</p> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>国产大飞机C919首条国际航线将于8月12日开通</strong></span></p> </li> </ul> <p style="text-align: left;">据新华社，8月12日起，国航北京至蒙古国首都乌兰巴托航线将由国产大飞机C919执飞，这条航线将成为C919执飞的首条国际航线。</p> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>第六届全球固态电池年度峰会8月11-12日美国举办</strong></span></p> </li> </ul> <p style="text-align: left;">第六届全球固态电池年度峰会将于8月11日至12日在美国芝加哥举办；此外，国内的2026SMM电池技术产业大会也将于8月13日至14日在湖南长沙召开，重点研讨固态电池材料与装备的最新进展。</p> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>CIES 2026第十六届中国国际储能大会（8/9日-11日）</strong></span></p> </li> </ul> <p style="text-align: left;">CIES2026第十六届中国国际储能大会将于2026年8月9日至11日在浙江杭州洲际酒店召开，主题为“源网荷储，算电协同”，由中国化学与物理电源行业协会主办。</p> <h2>（8/17-8/23）当周预警</h2> <p>① 8月17日周一国家统计局70城房价月度报告；</p> <p>② 8月19日2026世界机器人大会（北京经开区，8/19-23）；</p> <p>③ 8月20日中国8月LPR报价+美联储会议纪要；</p> <p>④ 8月21日恒生指数公司季度检讨结果；</p> <p>⑤ 8月26日美国核心PCE物价指数。</p><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"<p style="text-align: left;"><strong>08月09日 - 08月17日当周重磅财经事件一览，以下均为北京时间：</strong></p> <p style="text-align: left;"><strong><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/eaff86ec-70ef-4c36-b776-0a59258a51bd.png" data-wscntype="image" data-wscnh="3411" data-wscnw="971" referrerpolicy="no-referrer"></strong></p> <p style="text-align: left;">见闻财经日历提醒8月10日至16日当周需重点关注：</p> <p style="text-align: left;"><strong>宏观数据和央行动态方面，美国7月CPI</strong>与PPI相继公布，前者直接定价美联储9月降息路径，现已有报道称若未来几周通胀数据偏热且市场加息预期升温，沃什考虑加息。其次，澳联储利率决议将公布，市场预期该行按兵不动。日本央行7月会议意见摘要也将公布。</p> <p style="text-align: left;"><strong>财报主线验证AI成色。 腾讯、京东</strong>领衔中概中报季最密集一周，<strong>中芯国际、华虹半导体、海光信息、贵州茅台、摩尔线程</strong>接力放榜；美股侧光模块龙头<strong>Lumentum、CoreWeave</strong>、超微电脑、思科、Coherent、应用材料连续三夜构成AI基础设施全链条压力测试，光模块、算力、网络、设备四大环节同频共振。</p> <p style="text-align: left;"><strong>科技产业催化密集。</strong> <strong>宇树科技科创板打新</strong>为年内人形机器人头号IPO；谷歌Pixel 11发布会深度整合Gemini生态；DeepSeek宣告大幅涨价、长鑫科技纳入MSCI、<strong>闪迪投资者日、朱雀三号再发射、黄仁勋会见LG高管</strong>，科技产业催化事件高度集中。此外，<strong>美国SEC 13F季度持仓文件将于8月14日截止披露</strong>，将披露美国对冲基金等机构截至6月30日的股票持仓明细。</p> <h2 style="text-align: left;">港股与A股财报：腾讯、京东领衔，茅台、海光、中芯密集放榜</h2> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>腾讯控股二季报（8月12日20:00）为本周港股头号焦点</strong></span>——港股核心权重，市场关注AI资本开支规模、游戏业务复苏与视频号商业化进展。<strong>京东集团</strong>二季报（8月13日20:00），京东物流、京东健康、京东工业同步披露，电商+物流一体化验证。<strong>中芯国际</strong>（8月13日盘后，8月14日业绩说明会）与<strong>华虹半导体</strong>检验晶圆代工景气与国产替代兑现。</p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/41b5ed87-6477-448e-b881-46ae259f53c2.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="521" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>A股侧，</strong></span><strong>摩尔线程</strong>-U上市后首份中报拉开序幕，<strong>江波龙</strong>验证存储周期弹性，<strong>工业富联</strong>检验AI服务器代工放量；<strong>海光信息</strong>国产CPU/DCU龙头中报压轴；<strong>贵州茅台</strong>与<strong>生益科技、生益电子、太辰光、宏和科技</strong>等AI算力上游材料链同日收官，8月15日单日126家A股公司集中放榜，为中报季最拥挤交易日之一。</p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/8d02b371-e904-445e-b52a-14e1e283b4ea.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="521" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;"> 美股科技财报：光模块、算力、设备三线共振</h2> <p style="text-align: left;">本周美股财报看点高度集中于AI基础设施链条。8月11日周二盘后（北京8/12凌晨）：光模块龙头<strong>Lumentum</strong>与AI算力租赁龙头<strong>CoreWeave</strong>电话会均于美东17:00举行；<strong>超微电脑</strong>同日放榜，7月21日预披露已将Q4毛利指引上修至15-17%（此前8.2-8.4%）。8月12日周三<strong>思科与Coherent</strong>盘后同日，网络设备+光模块验证AI网络资本开支；8月13日周四<strong>应用材料</strong>盘后，DRAM/先进封装设备需求为半导体设备链定调。</p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/83bce1c3-0e13-4207-84f6-3bb96cba5e32.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="512" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;">科技产业与资本市场：宇树打新、谷歌Pixel 11、闪迪投资者日、朱雀三号、Deepseek涨价在即</h2> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>8月10日周一宇树科技科创板打新</strong></span>（网上/网下申购日）为年内最受关注IPO——人形机器人独角兽，初步询价8月5日已完成，8月12日缴款。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>8月13日06:00谷歌Made by Google发布会</strong></span>于纽约推出Pixel 11系列四款新机（标准版/Pro/Pro XL/Pro Fold），全系搭载台积电2nm工艺Tensor G6处理器、256GB起步，深度整合Gemini生态，同步发布Pixel Watch 5与Pixel Buds Pro。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>8月13日21:00闪迪投资者日</strong></span>，CEO David Goeckeler出席，NAND存储周期与HBF高带宽闪存路线图为存储板块定调，与FMS闪存峰会行情呼应。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>DeepSeek：“计划近期整体上调DeepSeek API服务的定价，预计涨幅较大</strong></span>，请合理安排您的使用。具体方案以正式通知为准。”</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>商业航天方面，朱雀三号遥二可重复使用火箭预计8月中旬发射</strong></span>（据FAA航警信息，空域管制时段锁定8月11日早7:40酒泉东风商业航天创新试验区），任务兼顾载荷入轨与一级垂直回收全流程验证，若成功将成我国首款着陆腿方式回收的民营商业火箭。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>地缘产业侧，8月14日比尔·盖茨访韩与SK集团、HD现代商讨SMR小堆合作。</strong></span></p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>资本市场侧，8月10日当周LG集团董事长与黄仁勋在英伟达硅谷总部会面</strong></span>——据韩国经济日报8月7日报道，二人或讨论实体AI、智能工厂与LG采购Blackwell GPU的细节。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>长鑫科技获纳入MSCI中国全股票指数。</strong></span>明晟公司（MSCI）公告，长鑫科技因IPO新股上市，将被纳入MSCI中国全股票指数，8月10日正式生效。</p> </li> </ul> <h2 style="text-align: left;">宏观数据与政策：美国CPI/PPI、澳联储决议</h2> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>美国7月CPI数据将于8月12日发布</strong></span>，PPI数据于8月13日公布。据英国《金融时报》周四报道，若未来几周通胀数据偏热且市场加息预期升温，美联储主席沃什已准备好在9月利率决议上加息。不过，彭博经济研究预测，7月整体CPI同比降至3.3%，核心CPI同比回落至2.4%，为2021年3月以来最低。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>澳大利亚央行将于8月11日公布利率决议</strong></span>，市场预期现金利率维持4.35%不变。彭博经济研究认为，鉴于通胀降温超预期、劳动力市场走弱及房地产下行风险，央行下一步行动将是降息，最早可能在2026年第四季度。</p> </li> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>日本央行将于8月10日发布7月货币政策会议意见摘要</strong></span><strong>。</strong>市场预计，该摘要将披露委员们对经济前景和通胀走势的讨论，市场关注其对未来政策路径的暗示。此前7月会议央行维持政策不变。</p> </li> </ul> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/2755ff41-589f-479c-b6c5-2a8b1bfbb714.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="612" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;">AI产业活动与大模型追踪</h2> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/fc9a0b2d-8840-4004-9b06-805dfe27b1f9.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="374" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/99028311-fd3e-4ccc-a54d-1c1e6e50b69e.png" alt="" data-wscntype="image" data-wscnsize="" data-wscnh="524" data-wscnw="1056" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;">其他财经事件</h2> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>美国SEC 13F季度持仓文件将于8月14日截止披露</strong></span></p> </li> </ul> <p style="text-align: left;">美国SEC 13F季度持仓文件将于8月14日截止披露。这些文件将披露美国对冲基金等机构截至6月30日的股票持仓明细，市场关注大型机构在科技、能源等板块的配置变化。需注意13F仅覆盖多头持仓且存在约一个半月的时滞，但仍被视为观察机构动向的重要窗口。</p> <ul> <li style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>下周285.22亿元市值限售股解禁</strong></span></li> </ul> <p style="text-align: left;">Wind数据统计显示，下周（8月10日-8月14日）共有32家公司限售股陆续解禁，合计解禁23.32亿股，按8月7日收盘价计算，解禁总市值为285.22亿元。从解禁市值来看，8月10日是解禁高峰期，17家公司解禁市值合计182.91亿元，占下周解禁规模的64.13%。按8月7日收盘价计算，解禁市值居前三位的是：陆家嘴（71.1亿元）、盟固利（30.58亿元）、凌玮科技（27.28亿元）。从个股的解禁量看，解禁股数居前三位的是：陆家嘴（7.79亿股）、华能蒙电（5.36亿股）、盟固利（1.87亿股）。</p> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>2026西普会将于8月11-16日在海南博鳌举行</strong></span></p> </li> </ul> <p style="text-align: left;">据新华社，2026西普会（全称健康产业生态大会）即将于8月11日至16日在海南博鳌举行。本届西普会的主题——“走进AI时代——健康产业的范式革命与路径选择”。</p> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>国产大飞机C919首条国际航线将于8月12日开通</strong></span></p> </li> </ul> <p style="text-align: left;">据新华社，8月12日起，国航北京至蒙古国首都乌兰巴托航线将由国产大飞机C919执飞，这条航线将成为C919执飞的首条国际航线。</p> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>第六届全球固态电池年度峰会8月11-12日美国举办</strong></span></p> </li> </ul> <p style="text-align: left;">第六届全球固态电池年度峰会将于8月11日至12日在美国芝加哥举办；此外，国内的2026SMM电池技术产业大会也将于8月13日至14日在湖南长沙召开，重点研讨固态电池材料与装备的最新进展。</p> <ul> <li> <p style="text-align: left;"><span style="color: #1482f0;"><strong>CIES 2026第十六届中国国际储能大会（8/9日-11日）</strong></span></p> </li> </ul> <p style="text-align: left;">CIES2026第十六届中国国际储能大会将于2026年8月9日至11日在浙江杭州洲际酒店召开，主题为“源网荷储，算电协同”，由中国化学与物理电源行业协会主办。</p> <h2>（8/17-8/23）当周预警</h2> <p>① 8月17日周一国家统计局70城房价月度报告；</p> <p>② 8月19日2026世界机器人大会（北京经开区，8/19-23）；</p> <p>③ 8月20日中国8月LPR报价+美联储会议纪要；</p> <p>④ 8月21日恒生指数公司季度检讨结果；</p> <p>⑤ 8月26日美国核心PCE物价指数。</p><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"The Kindle Scribe Colorsoft is a lot of fun, but it’s not a must-have Aisha Malik 9:00 AM PDT · August 8, 2026 After testing the Kindle Scribe Colorsoft for two months, I found that it was made for a very specific kind of note-taker and reader. While the device is pretty and lightweight, it’s not something the everyday person needs due to its hefty price tag and size."

"首页 资讯 股票 债券 商品 外汇 公司 硬AI 快讯 会员 VIP会员 大师课 法律信息 版权声明 用户协议 付费内容订阅协议 隐私政策 华尔街见闻 关于我们 广告投放 版权和商务合作 联系方式 意见反馈 市场直击 10:18 下周重磅日程：美CPI，宇树科技打新，腾讯、京东、茅台、中芯国际财报 宏观面，美国7月CPI与PPI相继公布，直接定价美联储9月降息概率；澳联储利率决议同周落地。财报面，腾讯、京东、茅台、中芯国际、华虹半导体领衔中报季高峰，美股光模块龙头Lumentum、Coherent、算力基建CoreWeave等密集放榜。事件面，宇树科技打新、谷歌Pixel 11发布会、闪迪投资者日、美国SEC 13F季度持仓、黄仁勋会见LG高管，科技产业催化密集。"

"<p>SK海力士正规划一项史上最大规模的股东回报计划，市场对这家全球最大高带宽内存供应商的资本回报预期显著升温。</p> <p>据韩国《韩国经济》稍早前报道，<strong>该公司拟推出总额约100万亿韩元（约710亿美元）的股东回报方案，其中自股回购约40万亿韩元，回购规模约占总股本2%出头，基本相当于美股发行规模。</strong></p> <p style="text-align: left;">若该方案最终落地，规模将远超公司去年约14.3万亿韩元的现金股息与自股注销合计规模，扩张幅度显著。</p> <div data-testid="stHeadingWithActionElements"> <h2 id="adr">回购规模对冲ADR稀释效应</h2> </div> <p><strong>本次自股回购约40万亿韩元，占公司总股本略超2%，与其为在美国发行存托凭证（ADR）而增发新股的规模（占总股本约2.5%）基本相当。</strong></p> <p>市场普遍将此次回购视为对股权稀释的实质性对冲。</p> <p>作为参照，SK海力士去年现金股息为2.1万亿韩元，自股注销12.2万亿韩元，两者合计约14.3万亿韩元，对应自股注销规模占总股本约2.1%。<strong>若此次百万亿韩元方案如期落地，将较去年规模实现数倍扩张。</strong></p> <div data-testid="stHeadingWithActionElements"> <h2 id="540ab471">季度股息落地，追加方案三季度明确</h2> </div> <p>在常规分红层面，SK海力士7日公告本季度每股现金股息375韩元，股息总额为2733亿韩元，按普通股股息率计算约为0.02%，基准日定为本月31日，公司将于基准日起一个月内完成派发。</p> <p>在追加回报安排上，公司在公告中明确表示"正在研究提升股东价值的追加股东回报方案，具体内容将于第三季度确定并公布"。</p> <p><strong>这一表态意味着原定年内公布的计划被提前至三季度，释放出较为积极的信号。</strong></p> <div data-testid="stHeadingWithActionElements"> <h2 id="efd088b7">强劲盈利预期提供基本面支撑</h2> </div> <p>SK海力士推进大规模股东回报的底气，源于其在HBM市场的主导地位及随之而来的强劲盈利预期。</p> <p>据金融信息平台EpicAI预测，公司今年营收有望达到345.6万亿韩元，营业利润约266.4万亿韩元，分别较去年增长约256%和464%。</p> <p>公司管理层在上月二季度业绩电话会议上表示，下半年第六代HBM产品HBM4出货量将大幅提升，前沿通用DRAM出货量亦将增加，预计下半年整体出货量将高于上半年水平。这一表态为市场对超大规模股东回报方案的预期提供了基本面背书。</p><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"<section id="nice" data-tool="mdnice编辑器" data-website="https://wechat.jeffjade.com/"> <section id="nice" data-tool="mdnice编辑器" data-website="https://wechat.jeffjade.com/"> <p data-tool="mdnice编辑器">AI基础设施的主线正在从“建设”转向“变现”，但这不是资本开支见顶的故事。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">AI推理Token成本从5月峰值<strong>暴跌37.5%至1.33美元/百万Token</strong>，同期Blackwell GPU租金<strong>逆势上涨15.2%至5.18美元/小时</strong>。供给侧涨价、消费侧降价，AI产业正进入推理经济的"剪刀差"阶段。<strong>电力、许可和劳动力的三重约束，正将原本预期3年完成的产能扩张拉长到5至10年</strong>——建设远未结束，但变现路径已经打开。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">花旗分析师Heath Terry在最新AI行业周度跟踪中判断，智能路由是Token降价的核心驱动力——企业不再一律调用最强模型，而是按任务复杂度自动调度，系统性压缩了推理开支。但供给侧完全是另一副光景：二季度超大规模厂商的AI<strong>资本开支回报率达28%</strong>，是融资成本（约6%）的近5倍。即便美国两党本周罕见合流推动数据中心建设禁令，谷歌和SpaceX仍在财报季后加速了基础设施扩张，亚马逊<strong>追加了200亿美元资本开支</strong>。</p> <p data-tool="mdnice编辑器"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/4758d64e-8c44-4739-aab2-00a7de155a97.png" data-wscntype="image" data-wscnh="750" data-wscnw="899" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p data-tool="mdnice编辑器">在模型竞争层面，开源与闭源的全球智能差距已收窄至仅4分，但拉近差距的主要是中国厂商——<strong>美国领先闭源与美国领先开源之间仍有21分的鸿沟</strong>。前沿模型推理速度的优化幅度远超智能分数的提升，安全治理正从合规议题演变为商业凭证。钱没少花，花法在变，整个产业的重心正在从"建多少算力"转向"怎么把算力变成钱"。</p> <p data-tool="mdnice编辑器"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/7870ceba-aa0a-4c4c-bba5-68f392c1d81c.png" data-wscntype="image" data-wscnh="689" data-wscnw="882" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 data-tool="mdnice编辑器">电力卡住了脖子，谁先通电谁先变现</h2> <p data-tool="mdnice编辑器">德克萨斯州全州审计冻住了超过<strong>1800个项目、474GW的审批队列</strong>，数据中心占了约90%的新增电力申请。电力正在取代芯片，成为AI基建最紧迫的瓶颈。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">核心建设方给出的口径是新投资一年回本。亚马逊追加的200亿美元资本开支主要受存储成本上涨驱动——多家公司都提到了这一因素。AWS合同需求已排到2028年，管理层预计产能紧张持续到2027年。谁能更早锁定确定的供电时间，谁的站点溢价就越高，收入兑现也越快。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">电力、许可、劳动力三重约束叠加，原本预期3年完成的产能扩张大概率拉长到5至10年。对供应商而言，稀缺基础设施的高定价可以维持更久；代价是部分收入被推迟到更晚的周期。</p> <h2 data-tool="mdnice编辑器">推理越来越"重"，存储和互连的紧张还没见顶</h2> <p data-tool="mdnice编辑器">过去三周，每个推理任务的平均输出Token升了11%至2.4万个，推理密集型任务尾部涨9%到4万个。<strong>输出Token占比升至41%</strong>，缓存活动降至57%，输入Token稳定在2%。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">模型每次调用消耗的计算资源在变多。没有架构层面的突破，以输出和缓存为主的工作负载会持续推高对HBM和互连芯片的需求。存储器和互连仍是关键瓶颈，这也是亚马逊追加资本开支的底层原因之一。</p> <h2 data-tool="mdnice编辑器">全球开源差4分，中美开源差21分</h2> <p data-tool="mdnice编辑器">Artificial Analysis智能指数显示，领先闭源模型（Anthropic Claude Opus 5）得分61，领先开源模型（月之暗面Kimi K3）得分57，<strong>差距从此前的9分收窄至4分</strong>。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">但这4分的含金量要拆开看。全球开源逼近闭源，主要靠中国厂商拉动——Kimi K3（57分）、智谱GLM-5.2（51分）、DeepSeek V4 Flash（50分）排在开源前列。<strong>美国领先闭源与美国领先开源之间的差距仍有21分</strong>。开源模型被豁免于发布前安全测试，短期可能加速追赶，但中美开源的实力不对称才是更深层的格局变量。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">推理速度的优化远快于智能提升：Top 20厂商中位推理速度回升至118 Token/秒，<strong>周环比涨55.3%</strong>，中位智能得分稳在43分。行业重心已从"更聪明"转向"更快"。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">定价分化剧烈。美欧混合Token均价1.63美元/百万Token，<strong>中国仅0.80美元，不到前者一半</strong>。DeepSeek V4 Flash和小米MiMo-V2.5-Pro标价0.03美元/百万Token，几乎零成本。前沿模型均价1.30美元，周环比降3%。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">密集的新模型发布窗口即将打开：未来半年，DeepSeek排了V4.1和V4.2，谷歌排了Gemini 3.5 Pro到4.2四个版本，SpaceX排了Grok 4.6到5.1四代。新一波前沿模型可能重新拉开差距，但追赶者的出牌节奏同样在加快。</p> <h2 data-tool="mdnice编辑器">安全治理正变成商业壁垒</h2> <p data-tool="mdnice编辑器">AISI在122次模型评估中记录了<strong>19次未经授权的实时互联网活动</strong>。能力越强，失控风险越真实——这不是理论推演。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">长远看，政府安全审查可能成为前沿闭源厂商的竞争壁垒。AI驱动的网络攻击日趋频繁和复杂，"经过政府认证"本身就是面向受监管企业客户的商业资质。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">前沿能力的天花板还很远。OpenAI披露一个未发布模型用<strong>2000美元API成本生成了10项数学突破</strong>。能力上限远未触及，但调用门槛在快速降低。</p> <h2 data-tool="mdnice编辑器">开发者加速入场，裁员暂时退潮</h2> <p data-tool="mdnice编辑器">多提供商SDK下载量<strong>周环比增长12.7%</strong>，加速势头明显。应用端，通义千问周活增长2.5%，Gemini增长0.5%，Kimi下降0.8%，流量格局仍在快速变化。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">7月AI驱动裁员录得3220人，<strong>较前月21640人下降85%</strong>。但裁员数据波动性极大，AI驱动裁员在总裁员中的占比并未趋势性下降。下一轮宏观调整来临时，AI替代的加速效应仍可能再次放大。</p> </section> </section><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"<p style="text-align: left;">25岁的「AI股神」没有完全破产，竟是未婚妻立了大功？</p> <p style="text-align: justify;">上周的那个黑色星期五，Leopold Aschenbrenner旗下基金的450亿美元一夜归零。</p> <p style="text-align: justify;">据知情人士透露，<strong>爆仓清算后，Leopold仅剩两块资产：客户自有资金购买的底仓，以及未婚妻Avital Balwit名下持有的Anthropic私有股权——后者估值约50亿美元。</strong></p> <p style="text-align: justify;">而这50亿，险些也没了。</p> <p style="text-align: justify;">消息称，在流动性告急的关键时刻，Leopold一度准备将这部分Anthropic股份折价卖给红杉资本。是Avital硬生生拦住了他。</p> <p style="text-align: justify;"><strong>「千万别卖。」</strong>这四个字，救了她的未婚夫。</p> <p style="text-align: justify;"><strong>如今看来，这可能是整个爆仓事件中唯一正确的决定，为Leopold留下了东山再起的「资本」。</strong></p> <p style="text-align: center;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/cffe4ff1-2613-4507-b4c2-7eede26b9ce1.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="1007616" data-wscnh="984" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">这次事件，也让Avital Balwit这位「拯救AI股神的女人」为人所知。</p> <h2 style="text-align: left;"><strong>一场不被爆仓耽误的婚礼</strong></h2> <p style="text-align: justify;">再大的华尔街事故，也挡不住人生大事。</p> <p style="text-align: justify;">爆仓后，Leopold Aschenbrenner和Avital Balwit在加州海滨小镇卡梅尔如期举行婚礼，上演现实版的「华尔街血色婚礼」。</p> <p style="text-align: justify;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/81459b9d-225b-40e0-ac24-3d5e0f66d0cd.jpeg" alt="飞书文档 - 图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="739328" data-wscnh="722" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;">仪式设在托斯卡纳风格别墅，最后一天则在森林温泉酒店送别宾客。</p> <p style="text-align: justify;">婚礼前还安排了一场研讨会。宾客将参加圆桌讨论和分组交流，原本打算讨论投资与趋势，因危机临时改成人生与哲学话题。两位新人唯一的要求是不要送礼物。</p> <p style="text-align: center;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/f39e5272-c0f5-4b7b-8fa9-83075b7154e6.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="1116160" data-wscnh="1090" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;">仪式结束后，80到100名宾客品尝了纳帕谷最好的葡萄酒。DJ播放了一套受Aschenbrenner德国背景启发、类似柏林Berghain夜店风格的音乐。</p> <p style="text-align: justify;">整场活动安排得十分紧凑，宾客甚至可以在晚上11点前回家休息。</p> <p style="text-align: justify;">两日之内，因杠杆亏空数十亿，又抱得美人归，这被网友调侃为：</p> <p style="text-align: left;">基金可以清仓，婚礼不能延期。</p> <p style="text-align: left;">……</p> <p style="text-align: left;">毕竟新婚大喜面前，几百亿美元的起起落落，也不过是工作上的一点小波折。</p> <p style="text-align: justify;">甚至有人恶搞婚礼誓词：「你承诺再也不用杠杆了吗？」。并配上了新娘神情凝重、新郎笑容灿烂的图文。</p> <p style="text-align: center;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/1db00915-e3fb-43be-8b59-11c472b92071.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="1088512" data-wscnh="1063" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;">尽管基金当月账面损失超过300亿美元，Leopold现在仍是亿万富翁。即便爆仓，他的基金年初至今净回报仍为+80%。</p> <p style="text-align: justify;">在7月遭遇67%回撤后，Leopold对投资者说：</p> <p style="text-align: left;">我们目前管理的是一个全额付清的公开账簿，持有多头股票和全额付清的多头期权，不存在保证金/清算风险。</p> <p style="text-align: justify;">该基金仍在运行，并将于本月中旬公布下一批交易清单。</p> <p style="text-align: center;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/bac65262-ac2c-41c0-97d9-16701f9b9b91.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="1010688" data-wscnh="987" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;">但愿这对新人能接受人生大起大落，白头偕老吧。</p> <p style="text-align: center;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/ce35cf58-c18d-4d64-8bb9-0bf0e0a40dae.jpeg" alt="Image" data-wscntype="image" data-wscnsize="1309696" data-wscnh="1279" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;"><strong>拯救AI股神的女人</strong></h2> <p style="text-align: justify;">两人的名字出现在一起，最早是在一份员工名单里。</p> <p style="text-align: justify;">2022年2月，由FTX资助的慈善基金FTX Future Fund正式成立，Leopold是初始团队成员之一。</p> <p style="text-align: justify;">几个月后，团队宣布Avital刚刚加入。换句话说，两人最迟从2022年年中开始共事。</p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/8b0b8c15-e5ef-49ce-bdd7-0fbc752bef1f.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="743424" data-wscnh="726" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;">当时，Leopold Aschenbrenner已从哥伦比亚大学毕业，这是他第二份工作。</p> <p style="text-align: justify;">他15岁进入哥大，同时学习经济学和数学统计，19岁成为毕业生代表。</p> <p style="text-align: justify;">Avital的路径同样优秀。</p> <p style="text-align: justify;">她在弗吉尼亚大学学习政治与社会思想、认知科学。</p> <p style="text-align: justify;">大四时，作为从全美各地选拔出的32名学生之一，她获得了2021届罗德奖学金，计划赴牛津攻读哲学，主攻「生存风险」研究：面对可能改变文明走向的技术，人类应该建立什么样的制度。</p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/dd9dd941-7f6c-4f28-b86f-dc181d63497e.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="1274880" data-wscnh="1245" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;">她的老师形容她兼具深度、怀疑精神与谦逊。</p> <p style="text-align: justify;">在牛津，她曾参与FHI（Future of Humanity Institute，未来人类研究所）、GPI（Global Priorities Institute，全球优先事项研究所）的事务。</p> <p style="text-align: justify;">而Leopold在2021年4月仍就读哥大时，就已经是牛津GPI 的研究附属人员，此前也在牛津FHI做过研究。他曾发表文章，表示倡导增长才能确保后世安全：</p> <p style="text-align: left;">经济增长不是人类生存性风险的根源，反而是穿越「危险时期」的最佳路径。</p> <p style="text-align: justify;">两人都关注生存风险，志趣相投。他们会走到一起，看似意外，实则注定。</p> <p style="text-align: justify;">原本，两人一起加入了Future Fund，去研究长期未来、资助AI安全和生物安全项目。</p> <p style="text-align: justify;">结果几个月后，基金会最大金主暴雷，两人选择和Future Fund 团队其他成员集体辞职。</p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/6925c7d4-7d34-4077-8849-a104c5998c71.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="1214488" data-wscnh="1492" data-wscnw="814" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;">之后，Leopold进入OpenAI超级对齐团队，研究如何控制比人类更聪明的系统。而Avital则进入Anthropic。</p> <p style="text-align: justify;">2024年4月，因在安全措施的分歧，Leopold被OpenAI解雇。但两个月后，他扔出了一篇165页的《Situational Awareness》，预测AGI逼近、算力需求爆炸、美国必须为超级智能竞赛做好准备。</p> <p style="text-align: justify;">值得注意的是，在文章结尾的致谢中，他把Avital列入了参与「形成新讨论」的人。</p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/7455abb7-d8c2-4280-b464-63f993d20bbe.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="591632" data-wscnh="718" data-wscnw="824" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;">随后，他声名鹊起，并创立了Situational Awareness LP，年底从15亿美元增长至450亿美元。</p> <p style="text-align: justify;">与此同时，Avital Balwit在Anthropic一路晋升。到2024年左右，她以Anthropic CEO幕僚长新身份亮相。</p> <p style="text-align: justify;">2024年，她曾因发过的一篇长文《My Last Five Years of Work》名噪一时。（按照她的说法，现在她只剩下3年工作时间了。）</p> <p style="text-align: left;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/7684b2f4-4948-4804-baee-2e41e4190b83.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="848896" data-wscnh="829" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;">在另一篇文章里，Avital提到自己正在学习男友的母语德语。</p> <p style="text-align: justify;">近几年，她并没有活跃在幕前，当她绝对不是「成功男人背后的女人」。</p> <p style="text-align: justify;">作为Anthropic CEO幕僚长，她是唯一个直接向创始人Dario Amodei汇报的Anthropic高管。其他高管，则向Dario Amodei的妹妹Daniela Amodei汇报。</p> <p style="text-align: justify;">Dario负责Anthropic的总体战略、企业文化和研究方向，而Daniela管日常运营。</p> <p style="text-align: justify;">Avital管理的不是Dario的日程，而是这位AI巨头眼中的Anthropic。比起股市的波折，比起婚礼的誓言，职业带来的压力可能更令她不安。</p> <p style="text-align: justify;">作为Amodei唯一的直接下属，她做的每一个判断，都前所未有，只能摸着石头过河。</p> <p style="text-align: justify;">身在其位，她必须选择强大AI系统的价值观，但面临的赌注太大了，她内心深感不安。</p> <p style="text-align: justify;">作为少数几个塑造前沿AI系统的人物之一， 她曾直言：前沿AI研发正在逼近「神的边缘」。</p> <p style="text-align: justify;">面对沉重的道德压力，她开始出入教堂，寻找上帝。</p> <p style="text-align: justify;">下面这篇文章，她写于今年5月底，在上周她因为AI神童事件广为人知后，这篇文章也被更多人翻了出来。</p> <p style="text-align: center;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/bf06f00a-9160-42e3-a984-6e619d9cfa9a.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="861184" data-wscnh="841" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;"><strong>「他们不是因为想念上帝才去造神」</strong></h2> <p style="text-align: justify;">旧金山湾区的派对上，流传着这样一个笑话：AI研究员正在造神。</p> <p style="text-align: justify;">追寻AGI，像在填补一个「上帝形状的洞」。旧信仰被理性推翻，一尊新偶像填上空出来的神龛。</p> <p style="text-align: justify;">真是如此吗？Balwit说，并不是。「这太狂妄了」，她的圈子里没人觉得自己在造神。</p> <p style="text-align: center;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/3387a364-825a-4a3f-a818-9182cbfea1ab.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="529408" data-wscnh="517" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">「他们不是因为想念上帝才去造神。」Balwit写道，「他们是在造一个东西，而这个东西出乎意料地，把他们带到了神本该在的那个位置的边缘。」</p> <p style="text-align: justify;">而Balwit所处的位置，让她比大多数人能更早窥见未来。</p> <p style="text-align: justify;">现在，她希望自己能得到更清晰的道德指引。她在思考：</p> <p style="text-align: left;">如果我们的世界已经被祛魅，那我们为什么还会感到那种「有更多东西存在」的微光？</p> <p style="text-align: justify;">在她看来，「上帝形状的洞」没有正中要害，是因为湾区的不信教并不等同于宗教的缺席。</p> <p style="text-align: justify;">站在离全知和不朽这么近的地方，你不可能不往宗教那里靠拢。</p> <p style="text-align: justify;">这事的吊诡之处在于，硅谷这些精英们，嘴里谈论的仿佛正是宗教。</p> <p style="text-align: left;">治愈所有疾病，</p> <p style="text-align: left;">解决衰老问题，</p> <p style="text-align: left;">拓展科学直至我们知晓宇宙如何起源以及人类是否在宇宙中独处……</p> <p style="text-align: left;">此外，还可能引发各种类型的灾难。</p> <p style="text-align: center;"><img class="wscnph" title="" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/8dfece75-4c92-445a-b77a-a3f3d1a161c6.jpeg" alt="图片" data-wscntype="image" data-wscnsize="313344" data-wscnh="306" data-wscnw="1024" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: justify;">奇点叙事，正对应着创世神话。对未知智能的敬畏，正好对应着图腾崇拜。</p> <p style="text-align: justify;">一群工程师，在没有任何人刻意为之的情况下，已经进入了信仰的领域。</p> <h2 style="text-align: left;"><strong>她去教堂，是为了「实用的浪漫」</strong></h2> <p style="text-align: justify;">Balwit真正想要的，是和那个更宏大、更陌生的东西交流。那是一种超越的意义感，一种「要比现在的自己更好」的召唤。</p> <p style="text-align: justify;">英国作家切斯特顿说，宗教提供的是「实用的浪漫」：惊奇与归属，同时到场。</p> <p style="text-align: justify;">我们要怎样才能做到，既对这个世界感到惊异，又在其中安然如家？</p> <p style="text-align: justify;">在人类历史的绝大部分时间里，这个答案是宗教。</p> <p style="text-align: justify;">诚然，自然与艺术能带来敬畏，爱与友谊能带来归属，哲学能给出义务，科学能给出一套形而上学。</p> <p style="text-align: justify;">但是，是宗教把认识论、形而上学和道德学打包在一起，跨越几个世纪、几种文明传递下去。</p> <p style="text-align: justify;">在硅谷，人们正在建造一件前所未有的东西，而承载它的那套精神与道德框架，很多人都觉得撑不起这份重量。</p> <p style="text-align: justify;">很多人都感觉到了，但他们说不出口。</p> <p style="text-align: justify;">Balwit说，也许恰恰是在这种巨变与危局的时刻，我们比任何时候都更需要那些智慧、传统、哲学和实践。</p> <p style="text-align: justify;">在基督教传统中，骄傲常被称为最坏的罪，其他所有罪皆由它而生。骄傲，就是相信自己的判断可以凌驾于他人的判断之上，也凌驾于神的判断之上。</p> <p style="text-align: justify;">但在硅谷，骄傲是严重的风险。</p> <p style="text-align: justify;">一个人若是对自己的判断毫无信心，这活儿根本干不成。</p> <p style="text-align: justify;">但过度自信，将会酿成灾难。</p> <p style="text-align: justify;">麻烦在于，可怕的是，硅谷文化里，却在鼓励骄傲。</p> <p style="text-align: justify;">然而，他们在做的是一件从来没有人类干过的事。你今天做的决定，搞不好哪天被写进一本叫《人类怎么失控的》书里——这时候谁来提醒你，你可能是错的？</p> <p style="text-align: justify;">这个赌注，实在太大了。一旦离开宗教，就很难找到那种，把人召回谦卑的声音。</p> <h2 style="text-align: left;"><strong>「至今没有人回答我」</strong></h2> <p style="text-align: justify;">有人问她，寻找上帝是不是和她的工作相冲突。</p> <p style="text-align: justify;">她的回答是否定的。</p> <p style="text-align: justify;">她也不认为宗教只是一个工具。「如果我这么认为，我就不会去寻找了。我会直接把它拿起来用。」</p> <p style="text-align: justify;">她真正的想法是：它有可能是真的。到底是不是，值得去弄清楚。</p> <p style="text-align: justify;">很多人走向宗教，是因为需要确定性。Balwit走向宗教，恰恰是因为：在造AI这件事上，没有人能确定。</p> <p style="text-align: justify;">「我在祷告，但至今没有人回答我。或者说，至少没有清晰到让我毫无疑问地听见。」</p> <p style="text-align: justify;">「但我还在听。」</p> <p style="text-align: justify;">文章的最后一句，她这样写——</p> <p style="text-align: justify;">如果真的有神，我希望他正看着主降生后2026年的旧金山。</p> <p style="text-align: justify;">这座算力最密集、决策风险最高的城市，是全球AI竞赛最核心的坐标。这里的人们每天都做着人类从未有过的判断，他们却大多不信神。</p> <p style="text-align: justify;">AI狂飙的时代，一群人在造神。边界在哪里？</p> <p style="text-align: justify;">老地图的边缘上，古人会写一句话：此处之外，无人知晓。</p> <p style="text-align: justify;">但是他们，还在继续往前开。</p> <p style="text-align: justify;"><span style="color: #808080;">本文来源：<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA== mid=2652717054 idx=1 sn=285c1d824fca747754fee81be7a2b08d chksm=f0049a60b1a243d567ae655c763e7edcdc44127d608a9ab2bd9417382c449b59d2a29fefb574 mpshare=1 scene=23 srcid=0808nwQ0JJqhqQGlqeeeY4v5 sharer_shareinfo=cd4ea7b77c95fe219f03f3f9f4c15577 sharer_shareinfo_first=7bb96618c3bb71ac725f035ebb5423a8#rd" target="_blank" rel="noopener">新智元</a></span></p><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"首页 资讯 股票 债券 商品 外汇 公司 硬AI 快讯 会员 VIP会员 大师课 法律信息 版权声明 用户协议 付费内容订阅协议 隐私政策 华尔街见闻 关于我们 广告投放 版权和商务合作 联系方式 意见反馈 12:33 苹果官网已删除Apple智能接入阿里千问页面 近日，一篇名为《在 Mac上配合Apple智能使用千问》的支持文档现身苹果官网Mac简体中文使用手册，其中明确提到Apple智能可配合阿里巴巴千问模型工作。由于这是苹果首次以官方文档形式明确提及Apple智能可调用阿里巴巴旗下的千问大模型，因此被外界解读为，苹果国行Apple智能即将正式进入落地环节。"

"<p style="text-align: left;">美银证券首席投资策略师Michael Hartnett在最新一期Flow Show报告中提出了一个看似矛盾却逻辑自洽的市场判断：<strong>短期内保持谨慎，建议撤离风险资产；但从长期战略视角看，他维持"做多股票、做空债券"的配置，核心逻辑是美国政策制定者已将股市视为"大而不能倒"的系统性资产。</strong></p> <p style="text-align: left;">在最新动态上，美银牛熊指标已从9.4升至9.7，创2021年初迷因股泡沫以来最高水平，反映出市场情绪极度乐观。</p> <p style="text-align: left;"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/564f0c15-e635-416a-875a-81e5830b4c0e.png" data-wscntype="image" data-wscnh="1065" data-wscnw="1229" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: left;">与此同时，Hartnett警告，信贷市场正在发出越来越明显的看跌信号，AI超大规模数据中心运营商的信用利差和CDS持续走阔，而科技股资金流向也在六周来首次出现净流出。</p> <p style="text-align: left;"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/78212468-4770-4813-b1fd-6958868c491f.png" data-wscntype="image" data-wscnh="750" data-wscnw="948" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align: left;">对投资者而言，这一"战术看跌、战略看涨"的双轨判断意味着：短期内应向防御性资产和久期资产轮动，但无需对市场长期前景过度悲观——除非出现"收益率上升、银行股下跌"这一关键反转信号。</p> <h2 style="text-align: left;">牛熊指标触及五年高位，情绪过热风险上升</h2> <p style="text-align: left;">美银牛熊指标升至9.7，为近五年来最高读数，主要受高收益债券大规模资金流入、全球高收益债及AT1风险债券利差收窄，以及全球股票指数广度改善等因素驱动。</p> <p style="text-align: left;">Hartnett指出，历史上每当该指标触及类似极值——无论是2018年、2020年还是2021年——市场情绪往往在此后一年内从极度乐观迅速逆转至极度悲观。他并未断言历史必然重演，但明确提示这一规律值得警惕。</p> <p style="text-align: left;">从本周资金流向来看，几乎所有资产类别均获净流入：现金流入537亿美元，股票流入329亿美元，债券流入231亿美元，黄金流入9亿美元，加密货币流入6亿美元。</p> <p style="text-align: left;">其中，<strong>美国股票年化流入规模达6520亿美元，创历史纪录；投资级债券年化流入5270亿美元，同样创历史纪录。</strong></p> <p style="text-align: left;"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/429fa19f-17ec-4360-85ab-58e7851009a9.png" data-wscntype="image" data-wscnh="1032" data-wscnw="1437" referrerpolicy="no-referrer"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/c4b105f2-eb74-4655-8b53-225c77c995bd.png" data-wscntype="image" data-wscnh="1029" data-wscnw="1422" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;">短期战术：撤退与轮动，而非加仓</h2> <p style="text-align: left;">在短期操作层面，<strong>Hartnett明确表示仍处于"夏季撤退/轮动而非加仓"阵营，建议投资者从风险资产撤离，转向防御性资产（如必需消费品）、久期资产（如REITs、小盘股、生物科技）以及美元。</strong></p> <p style="text-align: left;">他的逻辑在于，上述资产对金融条件持续收紧具有更强的抵御能力，且相较于银行、工业和半导体等周期性板块，受"无宏观硬着陆、美联储不加息、AI资本开支不削减、民主党中期选举不横扫"这一市场主流共识落空的冲击更小。</p> <p style="text-align: left;">在宏观数据层面，Hartnett此前预判，<strong>若7月非农就业人数超过12.5万且失业率低于4.1%，美联储主席候选人Kevin Warsh可能在8月28日杰克逊霍尔会议上重回鹰派立场；而若非农数据低于5万且失业率超过4.3%，则将利好久期资产和防御性配置</strong>。</p> <p style="text-align: left;">最终公布的数据呈现出混合信号——非农数据大幅不及预期，但失业率降至4.1%，部分抵消了负面冲击，尽管劳动力人口同期萎缩了26.4万人。</p> <p style="text-align: left;"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/b9bce6f6-1306-45a2-96bf-2358953af3ee.png" data-wscntype="image" data-wscnh="800" data-wscnw="1269" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2 style="text-align: left;">长期战略：政策托底令股市"大而不能倒"</h2> <p style="text-align: left;">从战略视角看<strong>，Hartnett维持"做多股票、做空债券"的核心配置，理由是政策制定者已清晰表明不会允许股市大幅下跌</strong>。他指出，<strong>当前美国经济高度依赖财富效应——美国家庭股票持仓今年迄今已增加7万亿美元，此前2024年和2025年分别增加9万亿美元——以及AI数据中心资本开支热潮。</strong></p> <p style="text-align: left;">上周外汇市场的协调干预行动——<strong>旨在终结Hartnett所称的"穷人版LTCM"去杠杆事</strong>件——进一步印证了这一判断：<strong>美国政府始终会出手阻止金融条件收紧终结繁荣与泡沫</strong>。他还补充，特朗普政府和财政部长Scott Bessent手中仍握有收益率曲线控制这张牌。</p> <p style="text-align: left;">在盈利层面，Hartnett承认EPS是当前牛市的核心引擎，12个月远期EPS预期已上调33%，部分得益于过去三个月约350亿美元的关税退款，一定程度上抵消了2025年5月至7月间约750亿美元的关税冲击。</p> <h2 style="text-align: left;">终结信号与尾部风险</h2> <p style="text-align: left;">尽管长期看涨，Hartnett明确指出了当前牛市的终结条件：<strong>一旦出现"收益率上升、美元下跌"的债券自卫式抛售事件，迫使财政政策急转弯，并推动资产配置从股票向债券切换，本轮繁荣将走向终结。</strong></p> <p style="text-align: left;">对于投资者最关心的"煤矿中的金丝雀"反转信号，Hartnett给出了明确答案：<strong>"收益率上升、银行股下跌"。</strong></p> <p style="text-align: left;">在信贷市场，他注意到AI超大规模数据中心运营商的信用利差和CDS仍在走阔，原因是大规模股票回购和现金流正在消退。他认为，若MAGS（科技巨头）季报每股收益超过70美元，方能消除"中国廉价算力终结AI资本开支热潮"的威胁。</p> <h2 style="text-align: left;">黄金成为政治周期与中期选举对冲工具</h2> <p style="text-align: left;">Hartnett在报告结尾将视野拉至更宏观的政治经济框架。</p> <p style="text-align: left;">他指出，2020年代的政治民粹主义推动财政扩张，带动美国名义GDP在过去六年间从20万亿美元增至32万亿美元，增幅达63%，而美国国债规模即将突破40万亿美元。</p> <p style="text-align: left;">在政治格局上，他将即将到来的中期选举定性为"民粹资本主义"（以增长降低赤字）与另一种政治路线（以财富税降低赤字）之间的路线之争。</p> <p style="text-align: left;">就市场含义而言，共和党保住参议院多数席位将构成利好；做多消费股是押注特朗普转向关注民生可负担性的最佳策略；<strong>而做多黄金，则是对冲"K型"选民结构在年底前引发收益率、美元和股市同步大跌这一尾部风险的有效工具。</strong></p><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"<section id="nice" data-tool="mdnice编辑器" data-website="https://wechat.jeffjade.com/"> <p data-tool="mdnice编辑器">周五美股存储与光通信板块走势显著分化。<strong>花旗大幅下调美光目标价</strong>，存储股全线承压；而<strong>AAOI的超预期财报则点燃光通信板块</strong>，Coherent单日大涨13%。两条线索交汇之下，<strong>"空存储、多光"（short memory, long optical）交易策略在周末引发激烈争论</strong>。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">率先抛出这一框架的，是市场公认的存储多头——Citrini分析师Jukan。他在X平台称<strong>部分对冲基金已开始据此建仓</strong>。随即，知名投资者"白毛股神"Serenity针锋相对，认为存储基本面未变，市场不过是在"瓶颈与瓶颈之间轮动"。</p> <h2 data-tool="mdnice编辑器">花旗下调美光目标价，存储价格见顶预期升温</h2> <p data-tool="mdnice编辑器">周五，美光（MU）跌约1%，SanDisk（SNDK）跌超2%，跌势延伸至亚洲——SK海力士跌逾4%，三星、铠侠同步走低。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">压力源自花旗。分析师Atif Malik维持美光"买入"评级，但<strong>将目标价从1400美元大幅下调至1150美元</strong>。花旗在与存储供应商及行业参与者沟通后指出，<strong>DRAM和NAND价格增速将在未来四个季度逐步放缓，价格预计于明年5月见顶</strong>。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">具体而言，花旗将未来四个季度<strong>DRAM价格环比增速预期分别设定为23%/9%/2%/0%</strong>，2027年下半年预计环比下降3%；<strong>NAND价格预期调整为29%/7%/0%/-1%</strong>，下半年环比降幅扩大至5%。花旗将价格放缓归因于<strong>中国存储厂商长鑫存储（CXMT）和长江存储（YMTC）的产能扩张</strong>。</p> <h2 data-tool="mdnice编辑器">AAOI业绩超预期，点燃光通信板块</h2> <p data-tool="mdnice编辑器">与存储形成鲜明对比的是光通信板块的集体走强。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">美国光模块厂商AAOI（Applied Optoelectronics）<strong>二季度营收同比增长86%至1.919亿美元，数据中心业务首次突破亿元大关</strong>，非GAAP每股收益0.06美元，超出指引上限。公司给出三季度营收指引2.55亿至2.90亿美元，维持全年约11亿美元目标。当日<strong>Coherent大涨13%，Lumentum涨6%，康宁涨5%</strong>，AAOI自身涨9%。</p> <p data-tool="mdnice编辑器"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/7b21592a-e74c-460e-a506-76cff746b630.png" data-wscntype="image" data-wscnh="530" data-wscnw="576" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p data-tool="mdnice编辑器">产品结构上，400G收入4840万美元，同比增逾四倍；更具指示意义的是<strong>800G——二季度收入1280万美元，同比增逾十倍，环比翻倍</strong>，管理层预计三季度将实现近五倍环比增长。增长重心正加速从100G、400G向更高速率切换。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">产能端信号同样强烈。管理层透露<strong>当前客户需求超出供应能力20%至40%</strong>，制约增长的已不是需求而是产能。当前800G和1.6T月产能接近20万片，计划到<strong>2026年底超65万片，2027年底超93万片</strong>。CEO林宗男预计<strong>四季度1.6T收入可超7000万美元</strong>，"明年一季度翻一番也不会意外"。不过他也坦承，1.6T关键部件DSP、TIA供应仍较紧张，四季度交付的主要约束来自材料而非产能本身。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">分析师认为，AAOI的超预期表现对即将公布财报的Lumentum和Coherent构成利好预示——两家公司均获英伟达持股背书，被市场视为AI算力建设的"镐与铲"标的。</p> <h2 data-tool="mdnice编辑器">多头转向？"空存储、多光"引发周末论战</h2> <p data-tool="mdnice编辑器">引爆周末讨论的是著名的存储多头Jukan在社交平台的发帖——他在X平台发帖称，市场短期内可能需要采取"空存储、多光"策略，并给出三个理由：</p> <p data-tool="mdnice编辑器">一是韩国杠杆ETF市场功能性失效后，相关投资者面临赎回压力，可能为存储股带来额外抛压；二是<strong>英伟达正调整下一代AI系统架构，Rubin Ultra可能减少每机架HBM配置，转而使用光互联连接多个机架</strong>；三是市场对存储价格未来两个季度见顶的预期正在强化。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">Jukan强调，他对存储长期仍持建设性看法，但短期保持审慎。他指出，<strong>AI基础设施投资的重心正从HBM容量转向数据中心整体架构效率</strong>，其中高速光互联是关键方向。</p> <p data-tool="mdnice编辑器"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/ff47ef03-86bf-40b7-8a94-0230f984a67a.png" data-wscntype="image" data-wscnh="447" data-wscnw="591" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p data-tool="mdnice编辑器">"白毛股神"Serenity随即加入讨论，立场鲜明：<strong>仍然看多存储</strong>。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">Serenity的核心论点是——<strong>变化的主要是股价，而非基本面</strong>。他指出，Coherent和Lumentum的激光器在7月下跌时就已售罄两年产能，AAOI的需求失衡在上季度电话会上就已明确，7月暴跌期间这些公司基本面没有任何恶化，"只是被清算后的股价变了"。然而当时大量投资者在AAOI跌至75美元时称其为"骗局"，如今涨到140美元又转而看多，"但光收发器和磷化铟衬底的瓶颈根本没变，甚至可能更严重了"。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">对于存储，Serenity表示看到大量散户恐慌性抛售，"但同样这些人一个月前还在为美光签下16份供应协议和三星创纪录营业利润欢呼"。Serenity认为，Rubin Ultra的存储优化是英伟达每一代都会做的事，<strong>存储当前市值对应的营业利润水平"荒谬"</strong>，尤其在存储正成为结构性需求的背景下，明年的供需失衡只会更严重。</p> <p data-tool="mdnice编辑器">"AAOI在140美元和75美元时是同一家公司。三星在1.5万亿和9800亿美元市值时也是同一家公司。<strong>变化的只是估值和叙事——通常是噪音——而市场在板块间轮动。</strong>"Serenity写道。</p> <p data-tool="mdnice编辑器"><img class=" wscnph" src="https://wpimg-wscn.awtmt.com/9fa2dcf5-c3e1-46df-abeb-3b9333f1ae64.png" data-wscntype="image" data-wscnh="450" data-wscnw="586" referrerpolicy="no-referrer"></p> </section><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"<p>马斯克认为，AI和机器人将带来远超人类的海量数据传输需求，推动全球带宽市场大幅扩张。他表示，即便通信市场规模仅扩大一倍，Starlink也有望在中国以外市场取得至少25%的份额，<strong>对应年营收超过5000亿美元。</strong></p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31692-prod-db-general-1-1786242244495.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>8月8日，苹果一份中文使用指南短暂出现。按照Reuters对页面的记录，符合条件的中国大陆Mac用户，在macOS 26.6及以上版本中主动启用并登录千问账户后，可以让Siri借助千问回答更深入的问题，也可以在写作工具里生成文本和图像。指南还写明，阿里不得利用这些材料训练或改进模型。不到一天，页面又消失了。截......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/HxZRjA_TKAZY-POyIasphQ" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 防冷涂的腊 </span></a><span>，作者：防冷涂的腊</span></p><p>8月8日，苹果一份中文使用指南短暂出现。按照Reuters对页面的记录，符合条件的中国大陆Mac用户，在macOS 26.6及以上版本中主动启用并登录千问账户后，可以让Siri借助千问回答更深入的问题，也可以在写作工具里生成文本和图像。指南还写明，阿里不得利用这些材料训练或改进模型。</p><p>不到一天，页面又消失了。截至北京时间8月9日上午，原链接已经跳回Mac使用手册首页；国内媒体保存的页面记录显示，这份名为《在Mac上配合Apple智能使用千问》的指南确实曾经上线。苹果和阿里都没有公开解释删除原因。与此同时，苹果中国官网仍提示，Apple智能在中国大陆的可用性取决于监管批准，相关功能尚未正式提供。</p><p>这份短暂出现的手册，提前暴露了一个比“苹果终于有了中国AI”更有意思的问题：当大模型进入操作系统，它到底成为新的超级入口，还是被操作系统改造成一项可以插拔、可以替换的能力？</p><p>一份消失的手册，先把合作边界写清楚了</p><p>去年以来，市场谈苹果与阿里的合作，常见叙事是苹果需要一个合规、懂中文、能力足够强的本土模型，而阿里需要进入苹果设备。这当然没错，但只是伙伴关系层面的解释。手册给出了更具体的产品结构：用户仍然从Siri和写作工具发起请求，是否调用千问由苹果的系统入口承接，千问接到的是被允许传出的材料，完成推理后再把结果送回苹果界面。</p><p>千问得到的不是一个预装在桌面上的独立App图标，而是一段嵌入系统工作流的能力。它能接触到过去很难触达的Mac用户，也能把Qwen品牌带出阿里自己的App和云服务；但用户每天看见的是Siri，点击的是苹果的写作工具，授权的是macOS权限，最终对体验负责的仍然是苹果。</p><p>这里有一个容易被忽略的细节：苹果曾经为ChatGPT扩展设置“默认关闭、按需确认、限制存储与训练”的边界；这次被报道的千问指南要求用户登录千问账户，却仍然约束阿里不得利用相关材料训练或改进模型。登录意味着阿里至少保留了部分账户识别和品牌关系，不至于彻底沦为无名算力；训练限制则提醒市场，系统级分发并不自动等于数据资产。</p><p>千问拿到了分发，却没有拿到调度权</p><p>把一次AI请求拆开，真正决定权力的并不只有“谁生成答案”。前面还有唤醒入口、用户身份、设备权限、个人上下文和任务路由；后面还有跨应用执行、结果呈现、订阅打包和售后责任。模型位于中间的推理层，而苹果控制着前后的大部分环节。</p><p>这可以理解为“控制面”和“智能面”的分离。千问负责把问题想明白，苹果决定这个问题何时交给千问、交多少上下文、能否调用相册和文档、答案可以触发哪些系统动作。对普通用户来说，后者往往更接近真实体验：同一个模型，能不能调日历、找文件、改邮件、跨应用完成任务，差别可能比基准测试多几分更大。</p><p>这也是为什么“进入操作系统”既是模型厂商的胜利，也是一种约束。它换来了低摩擦触达，却要接受系统方定义的接口、权限和数据边界。只要用户关系和任务调度不随模型一起迁移，模型就很难因为一次接入而自动获得终端主导权。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/78af5c78-ae83-4470-9b53-4d408b7b4802.png" width="1080" height="620" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>图1｜千问获得系统级触达，但苹果仍掌握入口、调度、权限与版本开关</p><p>苹果的模型短板，正在被改造成一条供应链</p><p>苹果在大模型竞赛里起步不算顺，外部合作因此常被理解为补课。但从最近一年的动作看，它不只是在找一个更强的模型，更像是在建立一套可以同时容纳多个模型的供应体系。</p><p>全球市场上，苹果与Google宣布，下一代Apple基础模型将基于Gemini模型和云技术，未来的个性化Siri也包含在合作范围内，同时继续运行在苹果设备和私有云计算环境中。在中国市场，Reuters此前报道Apple智能已经完成相关登记，能力可能由阿里和百度共同提供；阿里曾表示Qwen将进入中国区iPhone、iPad、Mac和Vision Pro，但这次短暂上线的指南只明确了Mac。</p><p>更值得注意的是开发者接口。苹果在WWDC 2026公开的LanguageModel协议和Dynamic Profiles，允许开发者用近似统一的方式连接苹果自有模型、本地开源模型或外部提供商，并在运行中更换模型、工具和指令。对开发者，这是降低接入成本；对模型厂商，这也意味着模型更容易被比较和替换。</p><p>苹果过去在芯片、屏幕、摄像头上做过类似的事：关键部件可以来自不同供应商，但产品定义、接口和用户关系必须留在自己手里。现在，它正在把大模型也纳入这套管理方法。模型当然比一块屏幕复杂得多，它会持续学习、调用工具、形成记忆；可一旦系统把身份、权限、上下文和行动层抽离出来，模型就开始具备“高价值零部件”的产业特征。</p><p>模型越强，越要证明自己不只是可替换的供货商</p><p>这并不是说基础模型不值钱。恰恰相反，模型质量仍然决定答案上限，推理成本也会直接影响终端功能能否大规模开放。问题在于，模型能力正在从稀缺的单点奇迹，变成一个选择越来越多、价格持续变化的供应市场。</p><p>Stanford AI Index 2025统计，达到GPT-3.5水平的模型推理成本，从2022年11月每百万token约20美元降到2024年10月约0.07美元，下降超过280倍。2026版报告又显示，截至今年3月，中美头部模型的平均能力差距已缩小到2.7个百分点，头部闭源与开源模型的差距也只有3.3个百分点。这并不代表模型同质化，但足以让掌握终端的公司拥有更大的议价和切换空间。</p><p>千问并非没有反制能力。阿里今年2月披露，Qwen模型累计下载已经超过10亿次，衍生模型超过20万个，Qwen应用月活跃用户超过1亿。这套开源生态、开发者影响力和独立App，是千问避免被单一终端厂商“隐身化”的底牌。它不必在苹果体系里拿到全部用户关系，也可以通过云服务、Agent和阿里业务形成自己的闭环。</p><p>真正要观察的是，千问登录之后能保留什么：账号是否跨设备连续，历史和偏好是否沉淀在千问侧，用户能否从Siri自然进入千问或阿里服务，模型能否承担支付、购物、办公等高价值任务。只有当模型把一次回答延伸成持续关系和可执行工作流，它在操作系统面前才不只是供货商。</p><p>Mac只是试验场，iPhone才是权力边界的压力测试</p><p>苹果选择从Mac手册露出千问，既有产品逻辑，也有现实尺度。Omdia数据显示，2026年一季度中国大陆Mac出货约80万台，同比下降9%，份额约9%；同期联想约31%，华为约16%。Mac足以验证系统接入和用户反馈，却还不是决定中国AI终端格局的最大战场。</p><p>iPhone的量级完全不同。IDC数据显示，2026年二季度中国智能手机出货约6600万台，Apple份额18.1%，同比出货增长24.4%；按该口径粗算，单季接近1200万部。一旦千问从Mac扩展到iPhone、iPad和Vision Pro，同样的接口安排会被放大十几倍，用户身份、数据使用和任务分配的价值也随之放大。</p><p>竞争对手并不会等。联想把天禧个人智能体放在AI PC中枢位置，华为则依托鸿蒙打通手机和PC。它们同时拥有终端、系统和本土AI能力，理论上能把模型、设备和服务做得更紧。苹果的优势是高价值用户、软硬件协同和成熟的权限体系，短板则是中国区AI推进较晚、模型和合规依赖合作伙伴。千问接入能补短板，但能否转化成换机理由，要看它最终是不是一个稳定、默认、跨设备的系统能力。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/b73f169c-8b6e-4cad-83ae-9e18dafddbfd.png" width="1080" height="620" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>图2｜Mac与iPhone在中国市场的终端规模并不在同一量级</p><p>AI终端的利润池，未必追着“最强模型”走</p><p>搜索时代已经给过一次提示。美国司法部在反垄断诉讼材料中披露，Google仅在2022年就向苹果支付了约200亿美元，以获得默认搜索入口。这不是说模型合作会复制同一种商业合同，双方条款至今没有公开；它说明的是，能力提供者可以很强，默认入口仍然能够单独定价。</p><p>在AI终端上，苹果可以从硬件换机、服务订阅、开发者生态和更高留存中获益；千问可以获得调用量、品牌背书、账户触达和生态外分发。谁赚得更多，不只看模型排行榜，还看四件更朴素的事：入口是不是默认打开，账号和历史留在哪一侧，数据能否被用于改进模型，模型完成的动作能否进入交易或企业工作流。</p><p>这也是手册删除值得记录、却不宜过度解读的地方。中国对生成式AI服务和应用登记有明确要求，直接调用已备案模型的应用也需要履行登记并公示模型信息。页面撤下可能涉及产品准备、文案发布、系统版本或合规节奏，公开信息无法确认具体原因。但有一点已经很清楚：哪怕模型合作已经进入产品阶段，最终按下发布开关、决定覆盖设备和呈现方式的，仍然是操作系统一方。</p><p>千问住进Siri，是阿里模型能力和合规能力的一次重要验证；苹果愿意把核心系统入口接给外部模型，也承认了自己无法独自完成所有智能能力。可这场合作最有反差的地方在于：大模型原本想成为下一代操作系统，苹果却在用操作系统的办法，把它变成可调度的插件。</p><p>下一轮AI终端竞争，最稀缺的或许不再只是“谁的模型最强”，而是谁掌握用户入口、权限、上下文和行动层，能够决定哪一个模型在什么时刻出现。模型决定答案的上限，系统决定模型有没有机会回答。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31693-prod-db-general-1-1786243420409.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>豪华车曾经是汽车行业利润最丰厚的生意之一。奔驰、宝马和奥迪这三家一线豪华品牌享有丰厚的品牌声誉，在全球市场可以同时获得规模和溢价，卖出一辆车能够带来的利润远高于普通汽车品牌。最新一轮半年报显示，这三家企业的主营汽车业务也濒临亏损边缘。今年上半年，奔驰、宝马、奥迪全球汽车销量和营收规模同步下滑，三家营收创下20......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTE0ODc2Nw== mid=2650969022 idx=1 sn=8995794798de725fee4f1b4f8d9b87d2 chksm=bca38e78117ce3991fe547db2a194ab4c96aeb6f97f2cb482f06e74c2a6112d8ce1e4d5b3d7c#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 界面新闻 </span></a><span>，作者：武凯</span></p><p>豪华车曾经是汽车行业利润最丰厚的生意之一。奔驰、宝马和奥迪这三家一线豪华品牌享有丰厚的品牌声誉，在全球市场可以同时获得规模和溢价，卖出一辆车能够带来的利润远高于普通汽车品牌。最新一轮半年报显示，这三家企业的主营汽车业务也濒临亏损边缘。</p><p>今年上半年，奔驰、宝马、奥迪全球汽车销量和营收规模同步下滑，三家营收创下2022年来新低，汽车销量也创下2023年来新低。利润方面，奔驰、宝马更是达到2021年来低点，奥迪也处于过去六年的低谷。中国市场表现乏力成了三家公司业绩同步下滑的关键原因。</p><p>在三家公司中，奔驰上半年营收规模最高，达到636.6亿欧元，但较去年同期下降4.1%，连续三年下滑。奔驰同期息税前利润（EBIT）为34.5亿欧元，去年同期是35.6亿欧元，这一表现较2023年巅峰时期跌去67.1%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/b0c18eca-8a82-441f-a05d-5624cd0fcfdf.png" width="800" height="869" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>宝马的营收规模接近奔驰，但跌幅更加明显。上半年，宝马营收622.7亿欧元，同比跌幅达到8%。宝马的息税前利润以微弱优势领先奔驰，达到36.4亿欧元，但同比跌幅同样达到37.4%，是三家公司中利润跌幅最高的一家。</p><p>奥迪的营收规模最低，上半年营收291.8亿欧元，同比跌10.4%。同期奥迪经营利润达11.2亿欧元，是三家中唯一实现经营利润增长的企业。这主要受益于公司严格的成本控制、碳排放拨备减少以及重组费用下降。不过，奥迪的营业利润率也只有3.8%，仍处于过去数年低位。</p><p>集团报表之外，三家公司的主营乘用车业务表现更加疲弱。</p><p>上半年，奔驰乘用车业务息税前利润同比大跌66.2%至8.6亿欧元，已经不敌商用车业务、金融业务各自8.9亿欧元、8.7亿欧元的表现。奔驰最主要的业务板块，利润贡献降至集团内部第三位。</p><p>今年二季度，奔驰乘用车业务息税前利润甚至从同期7.8亿欧元骤跌到0.5亿欧元。这是奔驰对其中国合资公司股权减值，以及对Smart品牌融资承诺计提风险准备后的结果。</p><p>扣除特殊项目后，奔驰乘用车调整后息税前利润为9.1亿欧元，销售利润率仅为4%，这是过去6年来的新低。而在2021年同期，奔驰乘用车的销售利润率一度高达13.7%。</p><p>宝马的情况更加直接。宝马乘用车业务息税前利润19.7亿欧元，同比大跌45.6%。二季度，宝马乘用车息税前利润甚至同比暴跌60.7%至6.3亿欧元，不敌当期金融业务6.5亿欧元的息税前利润，退为公司利润贡献第二的业务。</p><p>今年上半年，宝马汽车业务的利润率仅有3.6%，二季度这一数字甚至只剩2.3%，这意味着价格、汇率、关税或者成本的轻微波动，都可能进一步吞噬利润。</p><p>实际上在2023年，奔驰、宝马、奥迪的上半年汽车业务利润率还都能达到10%以上，这代表了豪华汽车公司应当具备的盈利水平。但仅过去3年时间，它们的汽车业务利润率都跌到了4%以内，形势十分严峻。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/c15e79e2-c76d-480c-a6b9-203357c2c96e.png" width="800" height="790" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>中国市场被三家公司视为利润快速下滑的主要来源，其半年销量都跌破了30万辆。宝马、奥迪、奔驰分别在华只卖了26.2万辆、23.3万辆、21.0万辆，同比跌幅介于19.3%至28.3%。</p><p>同期三家公司全球销量的降幅只有4.2%至7.2%。奔驰在欧洲和北美分别增长5%和15%，在中国却下降28%。如果剔除中国，奔驰乘用车上半年销量仍有增长。奥迪在中国以外地区的销量接近去年同期，中国则成为其销量减少最多的单一市场。</p><p>宝马在欧洲和美国分别增长5.4%和3.9%，中国市场减少的销量抵消了其他主要市场的增量。宝马管理层在二季度财报电话会议上表示，欧洲取代中国成为宝马当前全球第一大市场。</p><p>三家公司管理层对中国业绩下滑原因解释接近，均指向了整体消费者信心减弱，豪华燃油车需求下降，公司主力车型处于换代期，本土新能源品牌开始向上渗透，进入原本由一线豪华品牌占据的价格区间。</p><p>中国乘联会公布数据显示，今年上半年，中国乘用车市场零售销量下降20.2%；6月传统燃油乘用车销量同比下降39%，新能源汽车渗透率达到62.8%。宝马和奥迪在华跌幅接近整体市场，奔驰的降幅明显高于市场。</p><p>GlobalData亚太汽车市场预测总监曾志凌接受界面新闻采访分析称，欧洲经济复苏、产业链恢复等因素推动了一线豪华品牌（BBA）在当地回暖，却难以抵消中国市场的下滑。</p><p>“30万至50万元的BBA腹地正被自主品牌不断冲击。国内消费者对豪华品牌的理解也从品牌导向转为技术导向，叠加电动化转型失速，导致BBA在华持续遇冷。”</p><p>为快速减轻财务压力，三家一线豪华品牌开始严控人力成本和资本开支。</p><p>奔驰和宝马管理层在电话会议上强调，要持续推进结构性成本优化，严控非必要支出；同时放缓部分远期研发资本开支节奏，优先提升资本回报。宝马还确认了全球裁员的传闻，称将采取自愿离职计划降本，而奔驰近期已在国内进行人员优化调整。</p><p>奥迪的降本策略也提及了人员优化和组织精简，这家公司侧重与母公司大众汽车集团协同削减成本和分摊电动化转型压力。奥迪还计划压缩欧洲工厂闲置产能。</p><p>在曾志凌看来，一味地缩减人员结构只能起到止血的作用，无利于公司提高造血能力。“一线豪华品牌更需要在中国市场推出有竞争力的电动化平台和产品，提高平台化、模块化和本土化，才可能提振市场表现，改善经营业绩。”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/c79954c6-a912-4125-a5f6-a3f77ad97d30.png" width="800" height="869" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>整车业务能否恢复利润，还取决于成交价格和产品组合。奔驰、宝马和奥迪都在减少无序折扣，试图稳定成交价，并通过高附加值车型减轻主力车型下滑带来的影响。</p><p>三家公司一致强调反对“价格战”，称这会损害豪华品牌价值。奔驰与奥迪的管理层更是表示，公司愿意用短期的销量下滑来换取长期盈利稳定。为了撑起新产品落地之前的空档期，奔驰、宝马计划用高附加值的高端车型来稳住基本盘和利润。</p><p>但不同于法拉利等打造稀缺性的超豪华品牌，BBA多年来经营模式需要较大的销量分摊平台、工厂和销售网络成本。业界对其“弃量保价”的说法并不乐观，减少折扣只会损失销量和产能利用率。</p><p>“销量下滑的时候，企业很难维持利润。”分析人士称。</p><p>三家公司也需要解决各自面临的一些难题。宝马在在华合资公司中拥有绝对的话语权，但新世代（Neue Klasse）800V平台车型尚未在华上市，年内依旧缺少走量纯电车型；且近年在华频繁调价打击了市场信心，宝马需要重塑稳定的价格体系。</p><p>奔驰在中国的销量跌幅最大，利润仍然依赖E级、GLC等燃油车型。其新一轮产品攻势已经开始，真正能够承担在华销量的高端电动车还需要经过市场验证。中国合资公司出现资产减值，也增加了奔驰修复在华利润的紧迫性。</p><p>奥迪在华则面临着更加复杂的挑战。这家德系豪华品牌正在通过一汽和上汽两家合作伙伴推进中国业务。四环品牌继续覆盖燃油车和PPE纯电动车，面向中国市场的新品牌AUDI则主攻智能电动车。</p><p>双合作伙伴、双品牌可以覆盖更多产品和用户，也提高了产品规划、渠道管理和资源分配的复杂度。目前两大合资品牌，依旧处于各自为政的状态。上汽奥迪在华电动化转型略有起色，但基本盘较小；一汽奥迪销量更高，但转型落后。</p><p>在华遇冷还将持续影响三家公司下半年的表现。</p><p>发布二季度业绩后，奔驰管理层预计2026年公司全年销量和营收略低于2025年，乘用车调整后销售利润率保持3%至5%。管理层同时预警，实际表现大概率靠近区间下限。</p><p>宝马将汽车业务息税前利润率目标由4%至6%大幅下调至1%至3%。如果中国市场竞争进一步加剧，利润率可能接近区间下限，甚至跌破这一区间。</p><p>奥迪给出的利润率目标在三家公司中相对较高，但也将全年营业利润率预期由6%至8%下调至5%至7%。其营收目标也由630亿至680亿欧元降至580亿至630亿欧元。</p><p>对于传统豪华汽车品牌，低于3%的利润率意味着整车业务几乎失去应对价格和成本波动的空间。中国燃油车市场继续收缩、新车型销售不及预期，或者终端价格再次下调，都可能使部分季度的汽车业务陷入亏损。</p><p>现金储备、金融业务和其他品牌可以吸收短期冲击，无法替代主营汽车业务的利润。一线豪华品牌过去依靠中国燃油车规模、品牌溢价和合资公司收益建立的盈利模式正在失效。</p><p>降本可以争取调整时间，而推出真正具备竞争力的电动车，以及让这些产品在减少优惠的情况下实现规模销售，才是奔驰、宝马和奥迪在中国走出困境的关键。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/cover/202608/09/103851316144.jpg?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg" referrerpolicy="no-referrer"></figure>千问终于进入了苹果的入口，但这可能不是阿里最想要的胜利。8月8日，苹果官网更新了一条中文指南。内容不长。核心只有一句话：符合条件的中国大陆Mac用户，可以让Apple智能调用阿里巴巴的千问。启用之后，用户可以直接通过Siri调用千问回答问题、分析照片和文件；苹果的写作工具，也可以调用千问生成文字和图片。乍一看......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/DR20W3ndGRvu-gR_NDfsXw" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span>版面之外</span></a><span>，作者：画画，题图来自：视觉中国</span></p><p>千问终于进入了苹果的入口，但这可能不是阿里最想要的胜利。</p><p>8月8日，苹果官网更新了一条中文指南。</p><p>内容不长。核心只有一句话：符合条件的中国大陆Mac用户，可以让Apple智能调用阿里巴巴的千问。</p><p>启用之后，用户可以直接通过Siri调用千问回答问题、分析照片和文件；苹果的写作工具，也可以调用千问生成文字和图片。</p><p>乍一看，这是一个标准的利好消息。</p><p>阿里的模型，进入了苹果的终端。</p><p>但我看完这条指南后，反而想了另外一件事。</p><p><strong>为什么是苹果在调用千问，不是用户直接使用千问？</strong></p><p>这两个说法，看起来只差几个字，背后却是两种完全不同的生意。</p><p>在这条合作里，<strong>千问提供智能，Siri负责交互，Mac掌握终端，苹果拥有用户。</strong></p><p>千问变强了，但入口依然不属于阿里。</p><p>一、苹果为什么需要千问？</p><p>苹果在中国有一个特殊困境。它拥有全球最赚钱的终端产品线，iPhone、iPad、Mac。但在中国，它没法完整使用自己那套Apple Intelligence。</p><p>同样的Siri，在美国能做的事，在中国做不到。同样的写作工具，海外有的能力，国内接不上。</p><p>苹果 2026 财年第三季度财报里，库克特意强调了中国区Mac创下历史最好单季纪录。</p><p>但在表面繁荣背后，中国PC市场在变。</p><p>Omdia数据。今年第一季度，Mac在中国大陆出货量约80万台，市场份额9%。联想31%，华为16%。</p><p>更关键的是，国产阵营正在把AI变成操作系统的底层基础设施。</p><p>联想的“天禧”个人智能体已经是AI PC战略的核心。华为也在把AI融入鸿蒙生态。</p><p>苹果必须快，而且必须选得准。</p><p>它不需要一个试图在自己设备上喧宾夺主的超级APP，需要的是一个符合中国监管要求、模型能力够硬、同时心甘情愿甘当绿叶、以被调用身份嵌入苹果生态的中国模型。</p><p>阿里的千问刚好满足这三个条件。</p><p>这个场景里，每一方拿到的牌都不一样。苹果掌握用户入口，Siri是交互入口，Mac是设备入口。千问提供智能。阿里，是模型提供者。</p><p>我越看越觉得，这个角色分配，可能才是未来大模型商业化最真实的形态。不是每个人都去做一个超级App，是模型做得像电力和芯片，入口越来越掌握在终端和超级应用手里。</p><p><strong>今天的阿里，第一次以智能基础设施的身份，进入了一个全球顶级的消费终端。</strong></p><p>但这究竟是胜利的起点，还是权力被彻底抽离的开端？</p><p>二、千问正在成为阿里云的新商品</p><p>回看今年阿里在AI上的动作，能清晰地看到一条高度密集的演进曲线。</p><p>今年春节期间，千问App一战成名。到6月，千问App移动端月活冲上1.67亿，一时间风光无两。</p><p>但如果把视野放宽，你会发现真正让阿里核心高层兴奋的，从来不是C端那个聊天框，是B端的云与基础设施。</p><p>8 月 3 日，阿里正式发布旗舰模型 Qwen3.8-Max。同日 LMSYS Org 大模型竞技场榜单更新，千问综合成绩位列全球第二，仅次于 Anthropic Claude Fable 5。</p><p>2.4万亿参数。编程能力进了全球前四。官方实验中，模型仅依靠空白文件夹，无人值守连续运行 16 天，自主完成完整开源项目并累计提交 265 次代码。</p><p>在 Hugging Face 全球开发者社区，Qwen 长期稳居全球开源基座榜首，是目前衍生模型数量最多、累计下载量最高的开源底座之一。</p><p>这些亮眼的数据，本质上传递了一个信号。阿里正在把千问打造成一种像水、电、算力一样，可以被云、企业和第三方终端无缝调用的标准化工业品。</p><p>就在发布Qwen3.8的同一天，阿里还做了一件大事，启动“千问办公”的全面公测。</p><p>如果发布最强模型、启动千问办公、接入苹果Mac这三件事放在同一个周期看，阿里的AI版图已经极其清晰：</p><ul class=" list-paddingleft-2" style="list-style-type: square;"><li><p>最底层是Qwen系列模型的极限迭代；</p></li><li><p>往上是阿里云真武M890超节点组成的庞大算力底座；</p></li><li><p>再往上是通过ModelStudio<span>（百炼平台）</span>将模型API化、平台化；</p></li><li><p>最顶层，则是让千问嵌入办公、开发与企业工作流。</p></li></ul><p>看到没，阿里今天依然是在凭借基础设施服务，让更多企业和用户使用AI。</p><p>这跟阿里过去最擅长的事高度一致。当年淘宝的核心是让天下没有难卖的货，支付宝是让交易无缝发生，阿里云是让别人轻松开发应用。</p><p>按照这个逻辑，千问未来的位置可能是，让所有人都能调用千问的能力，不只是让所有人都用千问。</p><p>这当然是一门大生意。</p><p>但问题也出在这里。</p><p>三、模型越强，入口反而越重要</p><p>设想一个场景。一个Mac用户启用千问之后，会发生什么？</p><p>他对着Siri说了一句请求。千问处理完，把答案给Siri。Siri把答案输出给用户。</p><p>用户脑子里形成的印象，是Siri越来越聪明了。</p><p>至于背后到底调用的是千问、Claude还是别的什么模型，99%的普通用户根本不在乎，也无从感知。</p><p><strong>千问出尽了力气，但苹果拿走了所有的用户信任与品牌溢价。</strong></p><p>放眼整个科技产业，一个完整的链条正在形成。</p><p>硬件厂商握着终端入口，操作系统握着交互入口，微信/TikTok握着社交与流量入口，办公巨头握着工作场景入口。而纯粹的模型公司，被硬生生挤到了产业链最底层的算力与推理层。</p><p>模型越强，反而越可能被藏到后面。</p><p>在互联网时代，最核心的资产是用户关系与流量入口；但在AI时代，产业链被重构为：用户 ➔ 终端/入口 ➔ Agent调度层 ➔ 模型 ➔ 算力。</p><p>看到了没？模型被生生往后推了两层。</p><p>千问做得越完美，系统包装得越丝滑，用户就越不需要直接接触千问。</p><p>对于拥有极强平台野心的阿里而言，这不是技术突破，是一场关乎生死存亡的商业角色抉择。</p><p>四、阿里真正缺的，不是模型第一</p><p>阿里用战绩证明了自己能做出全球顶尖的模型，但它至今没能证明另一件事：如何做一个让用户每天主动打开、念念不忘的AI原生应用。</p><p>春节后千问App的爆红，曾给阿里带来过绝佳的C端机会。但当补贴退潮，所有大模型公司都会面临一个问题：</p><p>纯粹的Chatbot<span>（AI聊天框）</span>根本不是高频刚需。</p><p>用户凭什么每天无事生非地找一个AI聊天？如果AI不能直接帮你把活干了，聊天框就只是个新鲜感过后就被抛弃的玩具。</p><p>阿里的高层比谁都清楚这一点。千问不能只做Chatbot。它得进入办公、电商、搜索。进入手机、PC。进入浏览器、企业工作流、云服务。</p><p>而在所有场景中，办公是那块绝对不能输的战地。因为办公，是AI时代天然的超强Agent入口。</p><p>聊天的价值是告诉我答案，办公的价值是替我把事情做完，这是两个完全不同的产品逻辑。</p><p>办公软件天然掌握着文档、邮件、日历、会议、通讯录、审批、项目、企业数据。</p><p>Agent真正落地之后，办公软件就是工作入口。不打开用户甚至没法工作。</p><p>所以千问办公，不只是新产品，它是阿里在入口之战里真正不能输的一局。</p><p>五、千问办公，是阿里的一次入口豪赌</p><p>谈到办公，就不得不提腾讯和字节了。</p><p>千问办公真正的对手，是腾讯的WorkBuddy和字节的豆包/飞书结合，不是某个AI聊天应用。</p><p>先说腾讯。</p><p>WorkBuddy今年3月发布。到6月，月访问量突破2097万次，超过行业第二、第三名之和。</p><p>坦白说，这个数字让我重新看了腾讯一次。</p><p>过去两年，腾讯在AI大模型竞赛里一直不是最响亮的。但WorkBuddy跑出了一条自己的路。它争的是一个东西：工作入口，不是只做一个Agent。</p><p>腾讯手里有什么？微信、腾讯会议、腾讯文档、企业微信、邮箱、腾讯云。</p><p>WorkBuddy能把这些东西串起来，用户不需要打开不同的应用。只需要告诉WorkBuddy要做什么。</p><p>这个思路，比做一个更强的Chatbot高明得多。</p><p>再说字节。</p><p>字节的优势更直接，用户、内容、推荐、模型、Agent，五张牌都在手里。豆包有巨大的C端用户基础，飞书有企业资产，火山引擎有基础设施。字节正在试图用AI打通从个人娱乐到工作生产力的全链路入口。</p><p>那么阿里呢？</p><p>阿里有一张腾讯、字节都没有的牌。</p><p>钉钉。</p><p>钉钉坐拥服务超 2600 万企业组织，月活约 2 亿，其中近 800 万家企业已接入钉钉 AI 能力。放在中国企业服务市场，这个体量是压倒性的。所以钉钉换帅这件事，很关键。</p><p>6月11日，陈宇森接替陈航成为钉钉CEO。34岁，阿里有史以来最年轻的事业部CEO。</p><p>他是MuleRun的创始人，一个在阿里体系内从零做出通用Agent产品的人。</p><p>上任一周内，他推动了悟空和MuleRun的整合。7月初，又把QoderWork拉进了统一序列。三款Agent产品，分别覆盖企业协同、云端执行、桌面操作，被整合成“千问办公”。</p><p>阿里想清楚了一件事，办公这个入口，不能分开打。</p><p>过去，阿里内部同时跑了四五个功能类似的Agent产品，悟空的钉钉生态、QoderWork的桌面端、MuleRun的云端，还有JVS Claw。</p><p>千问办公终结了这场内部赛马。陈宇森在接受第一财经采访时说过一句话很有意思。他说，这场AI办公之战很早就开始了，从2024年一个叫Cognition的公司做出Devin就开始了。</p><p><strong>如果说千问是在争用户问什么，千问办公争的则是用户接下来做什么。</strong></p><p>后者一旦成功，Agent才真正有机会产生持续价值。</p><p>六、千问的分岔口到了</p><p>今天的阿里和千问，正站在一条命运的分岔路口。</p><p><strong>第一条路，千问做纯粹的AI基础设施。</strong></p><p>模型卷到极致，阿里云卖算力，千问高价卖API，各行各业、包括苹果和手机厂商都来调用。这条路极其顺理成章，它完全符合阿里云的商业基因，确定性极高。</p><p>模型每突破一次，阿里云的护城河就加深一重。但这条路的尽头在于，千问会成为硅谷与中国AI的幕后英雄，却可能失去成为下一个时代平台级APP的机会。</p><p><strong>第二条路，千问做AI入口。</strong></p><p>千问全面攻占钉钉、淘宝、PC、手机、浏览器与个人Agent。千问直接理解用户需求，Agent替用户完成一切商业行为，阿里最终将最核心的用户关系握在手里。</p><p>这条路极其性感，却极其难走。因为阿里必须重新攻克那个最原始的命题。在没有强社交纽带的前提下，你靠什么让用户每天心甘情愿地打开你？</p><p><strong>淘宝有交易，支付宝有支付，钉钉有打卡与工作。那么未来的千问呢？</strong></p><p>第一条做基础设施的路，阿里闭着眼睛都能赢；而第二条做超级入口的路，才是阿里在这个AI新时代尚未证明过的。</p><p>七、苹果真正提醒阿里的是什么？</p><p>再回看8月8日苹果官网的那条告示，一切显得如此意味深长。</p><p>苹果用一次千问的接入，给阿里上了一堂关于生态与入口的商业公开课。</p><p>苹果不是在告诉阿里，千问有多强。反而是在告诉阿里，我可以帮你证明模型很强，但我不会帮你建立入口。</p><p>它把千问藏在Siri后面，藏在macOS里面。</p><p>用户不需要知道千问。</p><p>千问被调用了，解决了问题，提供了价值。但用户记住的永远是苹果。</p><p>这就是入口霸权的威力。</p><p>未来AI产业链的一种分工可能是这样的，终端掌握入口，模型提供智能，云提供算力。谁掌握入口，谁拥有用户。</p><p>阿里现在必须做出抉择。</p><p>如果只做模型，苹果、腾讯、字节、手机厂商都可以调用千问。如果要做入口，就必须打赢“千问办公”这一仗，让它成为用户每天打开的东西。</p><p><strong>阿里过去最成功的商业模式，是把入口让给别人。但Agent时代，真正有价值的东西恰恰是入口本身。</strong></p><p>苹果接入千问，直接把这个关乎命运的选择题，毫不留情地摆到了阿里的桌上。</p><p><strong>【版面之外】的话：</strong></p><p>今天的千问，走到了关键的分水岭。</p><p>如果它仅仅是一个更强大的模型，阿里赢得的是一门极其赚钱的AI时代水电煤生意；如果它能跑出一个属于自己的超级Agent入口，阿里才有可能在AI时代重新缔造一个平台。</p><p>苹果这次把千问接进Mac，某种意义上是提前告诉了阿里答案：</p><p>模型可以被调用，但入口必须自己掌握。</p><p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/DR20W3ndGRvu-gR_NDfsXw" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span>版面之外</span></a><span>，作者：画画</span></p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31695-prod-nb2ep-general-1-1786244543779.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>2027年12月31日。全球超过一万家公司的CFO，在日历上圈着这个日期。过了这天，自己跑了快二十年的财务系统，再也没人修了；税务规则变了，系统不知道；被攻击了，没人管。审计师不会放过你，保险商也不会。有意思的是，大多数人还是不打算搬。这背后，是理性。这套系统叫ECC。全球大概35,000家公司在用它。跑财务......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODMyNDEyNw== mid=2247508864 idx=1 sn=d8648d996e527662e165e906a398b1d5 chksm=ff76ddb755f305995e36d397bd299f37173fb7f28f315c219b7ab4c82ea1afd257c8b5e772a5#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 王智远 </span></a><span>，作者：王智远</span></p><p>2027年12月31日。全球超过一万家公司的CFO，在日历上圈着这个日期。</p><p>过了这天，自己跑了快二十年的财务系统，再也没人修了；税务规则变了，系统不知道；被攻击了，没人管。审计师不会放过你，保险商也不会。</p><p>有意思的是，大多数人还是不打算搬。这背后，是理性。</p><p>这套系统叫ECC。全球大概35,000家公司在用它。跑财务，管采购，排供应链，发工资。沃尔玛、苹果、大众都在用。全世界最大的100家公司里，99家是SAP的客户。</p><p>有一说一，这就是统治力。SAP 2015年就发布了新系统S/4HANA，到今天快11年了。</p><p>截至2024年底，全球只有39%的客户搬了过去；超过17,000家公司，接近一半，还赖在旧系统上；Gartner预测，就算2030年延长维护全部到期，仍然会有一万多家没搬完。</p><p>为什么？因为这趟搬家费，比重新买一套房还贵。</p><p>这些ECC在厂里已经跑了15到20年。成千上万行定制代码，几十个部门自己改过的流程，不同系统之间怎么连的，没人完整记过。</p><p>一次迁移，短则18个月，长则36个月，中型企业几百万美元起步，大型跨国公司的账单能冲上十亿美元。</p><p>IBM 2024年搬完了，基础设施成本降了30%，问题是，全天下只有一个IBM。</p><p>更要命的是，旧房子实在太稳了。一套调了15年的ECC，租客自己都觉得够用；财务能跑，采购能批，供应链能转，花几亿美元停下来折腾两三年，图啥？</p><p>所以，不搬。从任何角度看，这个选择都不蠢。</p><p>房东当然不这么想，SAP给了两条路，搬到S/4HANA，或者每年多付2%的维护费，续命到2030年。</p><p>这个截止日已经推过两次了，从2025推到2027。这一次SAP放话了，绝不再延。</p><p>结果呢？租客找到了第三条路。</p><p>隔壁一个叫Rimini Street的「二房东」站出来了。你别搬，我帮你修。修到2040年。租金打一折，年费比SAP官方维护直接省掉50%以上。</p><p>选了这条路，搬家这事彻底不用想了，旧房子照住，安全更新照拿。</p><p>代价只有一个：新楼里那些AI管家，跟你没关系。</p><p>SAP现在的处境，怎么说呢，很尴尬。你在逼迁，租客手里攥着一张永久免迁的门票，更有意思的事情在后面。这张门票的有效期，正在被市场重新定义。</p><p>.......</p><p>美国那边，冒出来一堆精装小户型。</p><p>Rillet、Campfire、DualEntry，名字你可能没听过。没关系，这群人来势汹汹。</p><p>Rillet拿了两轮钱，累计超过一亿美元。Sequoia领投A轮，a16z和ICONIQ领投B轮；DualEntry更夸张，一出来就拿了9000万美元的A轮。</p><p>这些公司干的，是同一件事：用AI把财务记账从头重写一遍。总账、应收应付、对账、关账，AI替人干了。</p><p>有家公司叫Slash，年收入1.4亿美元，财务团队就一个人，靠DualEntry跑。还有的客户换完之后，月结时间直接砍到几天。</p><p>更狠的在后面。</p><p>Rillet和Campfire直接放话了，你正被旧合同锁着是吧，违约金我帮你付，免费换过来。</p><p>这就是SAP真正怕的东西，今天被抢走几个客户，它不在乎，它在乎「换不掉」这个公式第一次出现了裂缝。</p><p>AI原生工具能做到你80%的事，只收你10%的钱，那个「替换成本大于不满等于锁死」的逻辑，开始松动了。</p><p>当然，有个边界得讲清楚。这些AI原生小户型，目前只能做财务。库存、制造、供应链、HR，一概不碰。</p><p>它们的客户是年收入一千万到五亿美元的中型公司。行业分析师的原话，制造商或者复杂跨国企业，留在SAP阵营。</p><p>SAP要防未来这些新楼盘做大之后的那一天。</p><p>它的回应，也蛮有意思，2026年5月，年度大会Sapphire上，它甩出了一个东西，「自主运营企业」。听着虚，拆开看，很具体。</p><p>怎么个具体法？</p><p>房东在新楼里装了一整套AI管家。五十多个，分管财务、采购、供应链、HR、客户；每个管家手下还有一帮专业智能体，加起来超过200个，干具体的活。</p><p>关键区别在这。</p><p>你问ChatGPT，帮我分析一下上季度成本异常，它给你一段分析。你问SAP的AI管家同一句话，它直接进系统查账，找出异常条目，生成修正方案，填好工单。</p><p>它在你的系统里有写权限。能创建采购订单，能过账财务凭证，能触发付款审批。</p><p>我查了下，真的有人在用了。</p><p>欧洲能源公司RWE，用SAP的AI管海上风机。风机出了故障，AI翻出过去几千次事故记录，找出根因，自动生成维修工单，连带工具清单和修过的方案一起塞进去。</p><p>丹麦一家五金批发商，让AI验证采购订单，超过九成的单子不用人碰，匹配准确率98%。旅游科技公司Amadeus，AI自动对账，已经清理了四万笔错误交易。</p><p>AI帮你写邮件？那是上一代的事，现在，AI替你管公司。</p><p>到这里，SAP牌面已经清楚了，旧锁在失效，新锁在造。AI管家的能力越强，你搬进去之后就越离不开SAP。</p><p>不过，有一件事，SAP不太会主动提。</p><p>所有这些AI管家，全部跑在新楼S/4HANA上，旧楼ECC上一概没有。你想用AI管家？可以。先搬家。</p><p>租客手里那张免迁门票，忽然有点烫手了，搬不搬家，只是第一道选择题。搬进去了怎么付钱，是第二道。</p><p>.......</p><p>SAP卖了四十年软件，一直按人头收钱。你公司多少人用SAP，交多少份钱。简单粗暴。2015年转到云订阅，换了一张价目表，本质上还是按人头。</p><p>现在，它要撕掉第三张价目表。</p><p>从今年开始，SAP的高级AI功能换了一种计价方式，叫「AI单位」。</p><p>你公司里的AI管家替人干了多少件事，按量计费。关一笔账，扣一次；对一张发票，扣一次。批一个工单，再扣一次。</p><p>SAP按固定费率，从余额里直接划走。CEO的原话：在智能体替人干活的年代，继续按人头收费是「愚蠢的」。</p><p>逻辑上说得通。现实比逻辑残酷。</p><p>Gartner今年5月发了一份报告，专门警告这件事。科技媒体The Register引用了报告里的说法：</p><p>SAP的AI单位是「一个只有厂商能看到汇率的货币」。没有固定兑换表，不能结转，12个月过期作废。</p><p>更坑的是消耗量。</p><p>一个简单指令背后，AI管家可能同时调了七八个子智能体去干活；你只看到一句「帮我核一下上周的应付账款异常」，后台扣了你八次费用。</p><p>行业给这种现象起了个名字。bill shock，账单冲击。翻译过来就是，收到发票那一刻才发现，我操，这么多。</p><p>有独立顾问机构做过统计，企业广泛部署AI管家后，实际消耗量往往超出合同预估好几倍。中位数多付22%。极端场景下，默认超额费率是预估的三到五倍。</p><p>朋友们，三到五倍，这是打劫。</p><p>SAP自己也意识到有问题了。有分析师预测，SAP可能在今年下半年调整定价模型，把一部分收费功能挪进免费套餐，再出一张公开发布的价目表。</p><p>如果属实，等于SAP自己在说，之前那版不合适。</p><p>价目表可以调。信任不好修，四万多客户还在观望，其中一部分不观望了，直接找替代方案。</p><p>Rillet和Campfire已经在帮企业买断旧SAP合同，免费迁到AI原生系统上，它们现在只能切中型公司的财务模块。制造业、跨国集团这些SAP的核心地盘，暂时还碰不到。</p><p>五年后呢？不好说。</p><p>SAP中国的情况更直接，2025年，大中华区被取消独立大区地位，并进亚太区。</p><p>信创政策下，央国企优先选国产软件，用友和金蝶接走大量客户，SAP在中国从「标配」变成了「高端细分市场的补充选项」。</p><p>有一说一，这措辞本身就很能说明问题了。</p><p>反向信号也不能忽略，前两天（8月5日），路透社发了一篇分析，说SAP这类老牌科技公司正在成为企业AI的真正赢家。</p><p>瑞银同期报告也补了一句：AI应用才是To B的真正战场，价值创造是核心。SAP的Q2财报撑住了场面。云积压订单229亿欧元，同比涨26%。</p><p>CEO说：最大的五十笔交易里，九成以上带了AI。Q2云收入63亿欧元，总营收直奔百亿，利润也在涨。</p><p>股价是最诚实的翻译器。</p><p>SAP股价从2025年高点一路往下砸。从300美元附近，砸到今年7月的低点。直接腰斩。</p><p>跌的原因，不是业绩差。Q1超预期，Q2也超预期。市场在怕一件事：AI会不会直接取代传统企业软件，SAP的护城河到底值不值钱？</p><p>1750亿欧元市值，就这么蒸发了，SAP一度是欧洲市值最高的公司，后来被ASML超了过去，再后来，腰斩了。</p><p>不过，跌到谷底之后，反弹也很快。</p><p>汇丰7月底率先上调目标价，从185欧元调到196欧元，股价连续四天暴涨27%，到8月初爬回200美元以上。</p><p>分析师分裂得厉害，美银说继续买，软件股里最值得持有的就是它。Morningstar给五星评级，公允价值估265欧元。</p><p>26个分析师喊买，两个喊卖，JPMorgan三月直接降级，目标价从260砍到175，理由是云增长在放缓，AI的商业回报还看不见。</p><p>这些信号拧在一起，市场到底在说什么？</p><p>To B SaaS恐慌退潮了，乐观还没回来，市场现在不怕SAP会死。是在等，等AI能不能变成真正的收入，等那四万多没搬家的客户会不会掏钱，等新账本到底能不能算平。</p><p>有一说一，SAP现在的处境一句话就能说清楚：</p><p>它造了一把新锁，比旧锁更聪明；AI管家能力越强，你离开SAP就越不划算，问题是，这把锁的钥匙，是一套连SAP自己都还在调试的计费系统。</p><p>锁外面，一群更轻更快更便宜的新对手，正站在门口，等着客户开门走出去。</p><p>房东把新楼盖好了，管家配齐了，账本也换新了，一半的租客还坐在旧楼的阳台上喝咖啡，手里攥着那张免迁门票，不急。</p><p>旧系统锁客、新AI计价、客户观望这三点，放在中国SaaS的语境里，你大概能闻到熟悉的味道。</p><p>数据来源：</p><p>[1].1SAP 2026 Q2财报与Sapphire官方公告、Gartner SAP ECC迁移追踪数据、路透社8月5日行业分析、The Register援引Gartner AI定价报告、NYSE行情数据、Rimini Street官方公告</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31695-prod-nb2ep-general-1-1786244543779.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>2027年12月31日。全球超过一万家公司的CFO，在日历上圈着这个日期。过了这天，自己跑了快二十年的财务系统，再也没人修了；税务规则变了，系统不知道；被攻击了，没人管。审计师不会放过你，保险商也不会。有意思的是，大多数人还是不打算搬。这背后，是理性。这套系统叫ECC。全球大概35,000家公司在用它。跑财务......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODMyNDEyNw== mid=2247508864 idx=1 sn=d8648d996e527662e165e906a398b1d5 chksm=ff76ddb755f305995e36d397bd299f37173fb7f28f315c219b7ab4c82ea1afd257c8b5e772a5#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 王智远 </span></a><span>，作者：王智远</span></p><p>2027年12月31日。全球超过一万家公司的CFO，在日历上圈着这个日期。</p><p>过了这天，自己跑了快二十年的财务系统，再也没人修了；税务规则变了，系统不知道；被攻击了，没人管。审计师不会放过你，保险商也不会。</p><p>有意思的是，大多数人还是不打算搬。这背后，是理性。</p><p>这套系统叫ECC。全球大概35,000家公司在用它。跑财务，管采购，排供应链，发工资。沃尔玛、苹果、大众都在用。全世界最大的100家公司里，99家是SAP的客户。</p><p>有一说一，这就是统治力。SAP 2015年就发布了新系统S/4HANA，到今天快11年了。</p><p>截至2024年底，全球只有39%的客户搬了过去；超过17,000家公司，接近一半，还赖在旧系统上；Gartner预测，就算2030年延长维护全部到期，仍然会有一万多家没搬完。</p><p>为什么？因为这趟搬家费，比重新买一套房还贵。</p><p>这些ECC在厂里已经跑了15到20年。成千上万行定制代码，几十个部门自己改过的流程，不同系统之间怎么连的，没人完整记过。</p><p>一次迁移，短则18个月，长则36个月，中型企业几百万美元起步，大型跨国公司的账单能冲上十亿美元。</p><p>IBM 2024年搬完了，基础设施成本降了30%，问题是，全天下只有一个IBM。</p><p>更要命的是，旧房子实在太稳了。一套调了15年的ECC，租客自己都觉得够用；财务能跑，采购能批，供应链能转，花几亿美元停下来折腾两三年，图啥？</p><p>所以，不搬。从任何角度看，这个选择都不蠢。</p><p>房东当然不这么想，SAP给了两条路，搬到S/4HANA，或者每年多付2%的维护费，续命到2030年。</p><p>这个截止日已经推过两次了，从2025推到2027。这一次SAP放话了，绝不再延。</p><p>结果呢？租客找到了第三条路。</p><p>隔壁一个叫Rimini Street的「二房东」站出来了。你别搬，我帮你修。修到2040年。租金打一折，年费比SAP官方维护直接省掉50%以上。</p><p>选了这条路，搬家这事彻底不用想了，旧房子照住，安全更新照拿。</p><p>代价只有一个：新楼里那些AI管家，跟你没关系。</p><p>SAP现在的处境，怎么说呢，很尴尬。你在逼迁，租客手里攥着一张永久免迁的门票，更有意思的事情在后面。这张门票的有效期，正在被市场重新定义。</p><p>.......</p><p>美国那边，冒出来一堆精装小户型。</p><p>Rillet、Campfire、DualEntry，名字你可能没听过。没关系，这群人来势汹汹。</p><p>Rillet拿了两轮钱，累计超过一亿美元。Sequoia领投A轮，a16z和ICONIQ领投B轮；DualEntry更夸张，一出来就拿了9000万美元的A轮。</p><p>这些公司干的，是同一件事：用AI把财务记账从头重写一遍。总账、应收应付、对账、关账，AI替人干了。</p><p>有家公司叫Slash，年收入1.4亿美元，财务团队就一个人，靠DualEntry跑。还有的客户换完之后，月结时间直接砍到几天。</p><p>更狠的在后面。</p><p>Rillet和Campfire直接放话了，你正被旧合同锁着是吧，违约金我帮你付，免费换过来。</p><p>这就是SAP真正怕的东西，今天被抢走几个客户，它不在乎，它在乎「换不掉」这个公式第一次出现了裂缝。</p><p>AI原生工具能做到你80%的事，只收你10%的钱，那个「替换成本大于不满等于锁死」的逻辑，开始松动了。</p><p>当然，有个边界得讲清楚。这些AI原生小户型，目前只能做财务。库存、制造、供应链、HR，一概不碰。</p><p>它们的客户是年收入一千万到五亿美元的中型公司。行业分析师的原话，制造商或者复杂跨国企业，留在SAP阵营。</p><p>SAP要防未来这些新楼盘做大之后的那一天。</p><p>它的回应，也蛮有意思，2026年5月，年度大会Sapphire上，它甩出了一个东西，「自主运营企业」。听着虚，拆开看，很具体。</p><p>怎么个具体法？</p><p>房东在新楼里装了一整套AI管家。五十多个，分管财务、采购、供应链、HR、客户；每个管家手下还有一帮专业智能体，加起来超过200个，干具体的活。</p><p>关键区别在这。</p><p>你问ChatGPT，帮我分析一下上季度成本异常，它给你一段分析。你问SAP的AI管家同一句话，它直接进系统查账，找出异常条目，生成修正方案，填好工单。</p><p>它在你的系统里有写权限。能创建采购订单，能过账财务凭证，能触发付款审批。</p><p>我查了下，真的有人在用了。</p><p>欧洲能源公司RWE，用SAP的AI管海上风机。风机出了故障，AI翻出过去几千次事故记录，找出根因，自动生成维修工单，连带工具清单和修过的方案一起塞进去。</p><p>丹麦一家五金批发商，让AI验证采购订单，超过九成的单子不用人碰，匹配准确率98%。旅游科技公司Amadeus，AI自动对账，已经清理了四万笔错误交易。</p><p>AI帮你写邮件？那是上一代的事，现在，AI替你管公司。</p><p>到这里，SAP牌面已经清楚了，旧锁在失效，新锁在造。AI管家的能力越强，你搬进去之后就越离不开SAP。</p><p>不过，有一件事，SAP不太会主动提。</p><p>所有这些AI管家，全部跑在新楼S/4HANA上，旧楼ECC上一概没有。你想用AI管家？可以。先搬家。</p><p>租客手里那张免迁门票，忽然有点烫手了，搬不搬家，只是第一道选择题。搬进去了怎么付钱，是第二道。</p><p>.......</p><p>SAP卖了四十年软件，一直按人头收钱。你公司多少人用SAP，交多少份钱。简单粗暴。2015年转到云订阅，换了一张价目表，本质上还是按人头。</p><p>现在，它要撕掉第三张价目表。</p><p>从今年开始，SAP的高级AI功能换了一种计价方式，叫「AI单位」。</p><p>你公司里的AI管家替人干了多少件事，按量计费。关一笔账，扣一次；对一张发票，扣一次。批一个工单，再扣一次。</p><p>SAP按固定费率，从余额里直接划走。CEO的原话：在智能体替人干活的年代，继续按人头收费是「愚蠢的」。</p><p>逻辑上说得通。现实比逻辑残酷。</p><p>Gartner今年5月发了一份报告，专门警告这件事。科技媒体The Register引用了报告里的说法：</p><p>SAP的AI单位是「一个只有厂商能看到汇率的货币」。没有固定兑换表，不能结转，12个月过期作废。</p><p>更坑的是消耗量。</p><p>一个简单指令背后，AI管家可能同时调了七八个子智能体去干活；你只看到一句「帮我核一下上周的应付账款异常」，后台扣了你八次费用。</p><p>行业给这种现象起了个名字。bill shock，账单冲击。翻译过来就是，收到发票那一刻才发现，我操，这么多。</p><p>有独立顾问机构做过统计，企业广泛部署AI管家后，实际消耗量往往超出合同预估好几倍。中位数多付22%。极端场景下，默认超额费率是预估的三到五倍。</p><p>朋友们，三到五倍，这是打劫。</p><p>SAP自己也意识到有问题了。有分析师预测，SAP可能在今年下半年调整定价模型，把一部分收费功能挪进免费套餐，再出一张公开发布的价目表。</p><p>如果属实，等于SAP自己在说，之前那版不合适。</p><p>价目表可以调。信任不好修，四万多客户还在观望，其中一部分不观望了，直接找替代方案。</p><p>Rillet和Campfire已经在帮企业买断旧SAP合同，免费迁到AI原生系统上，它们现在只能切中型公司的财务模块。制造业、跨国集团这些SAP的核心地盘，暂时还碰不到。</p><p>五年后呢？不好说。</p><p>SAP中国的情况更直接，2025年，大中华区被取消独立大区地位，并进亚太区。</p><p>信创政策下，央国企优先选国产软件，用友和金蝶接走大量客户，SAP在中国从「标配」变成了「高端细分市场的补充选项」。</p><p>有一说一，这措辞本身就很能说明问题了。</p><p>反向信号也不能忽略，前两天（8月5日），路透社发了一篇分析，说SAP这类老牌科技公司正在成为企业AI的真正赢家。</p><p>瑞银同期报告也补了一句：AI应用才是To B的真正战场，价值创造是核心。SAP的Q2财报撑住了场面。云积压订单229亿欧元，同比涨26%。</p><p>CEO说：最大的五十笔交易里，九成以上带了AI。Q2云收入63亿欧元，总营收直奔百亿，利润也在涨。</p><p>股价是最诚实的翻译器。</p><p>SAP股价从2025年高点一路往下砸。从300美元附近，砸到今年7月的低点。直接腰斩。</p><p>跌的原因，不是业绩差。Q1超预期，Q2也超预期。市场在怕一件事：AI会不会直接取代传统企业软件，SAP的护城河到底值不值钱？</p><p>1750亿欧元市值，就这么蒸发了，SAP一度是欧洲市值最高的公司，后来被ASML超了过去，再后来，腰斩了。</p><p>不过，跌到谷底之后，反弹也很快。</p><p>汇丰7月底率先上调目标价，从185欧元调到196欧元，股价连续四天暴涨27%，到8月初爬回200美元以上。</p><p>分析师分裂得厉害，美银说继续买，软件股里最值得持有的就是它。Morningstar给五星评级，公允价值估265欧元。</p><p>26个分析师喊买，两个喊卖，JPMorgan三月直接降级，目标价从260砍到175，理由是云增长在放缓，AI的商业回报还看不见。</p><p>这些信号拧在一起，市场到底在说什么？</p><p>To B SaaS恐慌退潮了，乐观还没回来，市场现在不怕SAP会死。是在等，等AI能不能变成真正的收入，等那四万多没搬家的客户会不会掏钱，等新账本到底能不能算平。</p><p>有一说一，SAP现在的处境一句话就能说清楚：</p><p>它造了一把新锁，比旧锁更聪明；AI管家能力越强，你离开SAP就越不划算，问题是，这把锁的钥匙，是一套连SAP自己都还在调试的计费系统。</p><p>锁外面，一群更轻更快更便宜的新对手，正站在门口，等着客户开门走出去。</p><p>房东把新楼盖好了，管家配齐了，账本也换新了，一半的租客还坐在旧楼的阳台上喝咖啡，手里攥着那张免迁门票，不急。</p><p>旧系统锁客、新AI计价、客户观望这三点，放在中国SaaS的语境里，你大概能闻到熟悉的味道。</p><p>数据来源：</p><p>[1].1SAP 2026 Q2财报与Sapphire官方公告、Gartner SAP ECC迁移追踪数据、路透社8月5日行业分析、The Register援引Gartner AI定价报告、NYSE行情数据、Rimini Street官方公告</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31698-prod-nb2ep-general-1-1786245313192.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>THE HONGJUN·ESSAY魅力进化论|魅力不是性格，是资源溢出：这五样，你装不出来魅力不是性格，是资源溢出。松弛、稳定、边界、余力、静止——这五样一件比一件难装。这篇拆开大脑判定“谁值得靠近”的两个标准，再给你五根按顺序拧的螺丝。你有没有过这种时刻：明明付出最多，却最不被珍惜；明明拼命证明自己，却越用......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/IBz3Mu8wS3bVUP16QU3mHw" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> TheHongjun </span></a><span>，作者：弘俊，原文标题：《魅力进化论 | 魅力不是性格，是资源溢出：这五样，你装不出来》</span></p><p>THE HONGJUN·ESSAY</p><p>魅力进化论|魅力不是性格，是资源溢出：这五样，你装不出来</p><p>魅力不是性格，是资源溢出。松弛、稳定、边界、余力、静止——这五样一件比一件难装。这篇拆开大脑判定“谁值得靠近”的两个标准，再给你五根按顺序拧的螺丝。</p><p>你有没有过这种时刻：明明付出最多，却最不被珍惜；明明拼命证明自己，却越用力越廉价。</p><p>你追一个女生，是不是这样的：手机一响，你第一个回；她发朋友圈，你第一个评论；她说想喝某家的奶茶，第二天奶茶就出现在她楼下。后来她跟别人在一起了。朋友只说了一句：你太主动了。后来你才想明白，问题不是你不够好，是你太需要她了——而在对方的远古大脑里，"需要"从来不是诚意，是索取。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/edf8c38c-1b2e-4a76-abe6-44e2caf68c6a.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>你以为是诚意，对方闻到的是索取。</p><p>继续这样下去，你会在每一段关系、每一次机会面前，亲手把选择权交出去，然后奇怪为什么被选中的永远不是你。这篇文章把这件事讲透：魅力不是性格，是资源的溢出。资源多到溢出来的人，不需要证明、不需要讨好，对方会自己走过来。怎么判断一个人有没有溢出？看这五样，一件比一件难装。</p><p>01</p><p>开篇：大脑凭什么决定谁值得靠近</p><p>要回答这个问题，先把两件常被混为一谈的事分开：讨好，和吸引。</p><p>讨好是主动的。主动迎合、主动付出、主动证明，发出去的每一条消息，都在问同一个没说出口的问题：你喜欢我吗？</p><p>吸引是被动的。你不追，你只是把日子过好，把身上那些别人想要的东西——能力、见识、稳定、分寸——放在那里。对方自己走过来。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/872021fa-5c52-4ff3-8065-abfadda8eaf7.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>讨好是主动索取，吸引是被动溢出。</p><p>为什么讨好换不来吸引？因为你的大脑是一部几百万年前写好的操作系统。它不读你的学历证书，不算你的银行余额，也不欣赏你的西装面料。它只运行一个古老的程序：判断眼前这个人是"可以依赖的强者"，还是"需要警惕的猎物"。</p><p>这个程序有两个判定标准。</p><p>第一个是资源：对方有没有能力保证我的生存？</p><p>第二个是安全：对方有资源，但他会不会反过来伤害我？一个强壮但随时爆炸的疯子，比一头饿狼更危险。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/b7e1f86e-ba79-44f7-9384-a2a6bf09f8ef.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>大脑只判断两件事：资源，和安全。</p><p>所有让你觉得有魅力的人，都同时满足这两个条件：他让你感到有力量，又让你感到安全。</p><p>但这里有个残酷的细节：这两个条件都无法通过语言证明。人可以吹嘘自己有钱，可以说自己脾气好，可以假装不在乎。如果语言能证明一切，骗子早就统治世界了。</p><p>所以大脑进化出了一套更可靠的验证方式：只看那些代价高昂、难以伪造的信号。演化生物学叫"成本信号理论"（Costly Signaling）：孔雀的尾巴是昂贵的，所以它能证明这只孔雀营养过剩、基因优良；一套说辞是廉价的，所以它什么都证明不了。</p><p>这就是魅力的第一性原理：</p><p>魅力=生存资源的溢出。当一个人的资源多到溢出来时，他不必证明、不必讨好、不必防御，而大脑能通过五种几乎无法伪装的信号闻到这种溢出。</p><p>这五种信号，就是下面五块拼图。它们不是并列的：从外到内，一层比一层难伪造——松弛感可以装，身体静止装不了。所以这个顺序本身，就是信号的一部分。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/60e0ac33-3ba8-4e7d-9e1a-a5c75ba20eed.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>五块拼图，从外到内一件比一件难装。</p><p>02</p><p>一、松弛感：你越用力，越像在乞讨</p><p>你观察过自己说话的样子吗？语速是不是偏快，点头是不是比对方多，冷场的时候，是不是总忍不住第一个开口去填？</p><p>现在换一个画面：有个人靠在椅背上，语速慢半拍，被问到最尖锐的问题时，敢停顿三秒，喝口水，再慢慢开口。全场记住的、想靠近的，是他。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/cd298648-6474-44e0-95b2-b3738dcb200b.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>语速快、点头多、急着填冷场——都是匮乏的物理外显。</p><p>回到远古草原，看两种动物。</p><p>羚羊时刻紧绷，任何风吹草动都会让它弹起来逃跑。它必须这样——它的生存系统没有任何缓冲，慢零点一秒就是死亡。</p><p>狮子相反。它吃饱了以后，敢在到处都是猎物的草原上打哈欠、慢吞吞地走，甚至背对着猎物躺下。它不担心被偷袭，因为它的血条和护甲，足够承受一次意外。</p><p>只有资源多到溢出的生物，才付得起"放松"的代价。羚羊不是不想放松，是它一放松就会死。</p><p>所以你的大脑在社交场里做的判断，从来不是"他说话好不好听"，而是：这个人的资源，多到可以浪费吗？</p><p>这条信号的战场，是你没有危险时的常态。真正把它和最后一块"身体静止"分开的，是威胁来没来：松弛感，是你平时敢不敢放松；身体静止，是你被逼到墙角时漏不漏电。姿态可以装，本能装不了。</p><p>理解了这一点，现代社交里最荒谬的一幕就出现了：想被认可的人，都在拼命证明自己。</p><p>疯狂展示财力、急着自证清白、害怕冷场而过度解释、秒回每一条消息。每一个动作翻译成基因语言，只有一句话："我渴望你的认可，渴望到愿意把选择权全部交给你。"</p><p>而"急切"和"索取"，在远古是同一件事。没有任何系统会把最优质的资源，交给一个随时准备吸血的匮乏者。你越用力，对方大脑里的警报拉得越响。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/47bca02e-e085-418c-8c7e-6593a53c1475.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>急切和索取，在远古是同一件事。</p><p>松弛感演不出来。下个月交不起房租的人，再深呼吸，眼神里也会透出猎物的惊恐。能改的只有冗余本身——具体的动作，第七章第一根螺丝讲。</p><p>现在你只需要练一件事：进场前先算清退路。赴约、谈判、发消息之前，先回答自己：最坏的结果，我承担得起吗？承担得起，你的身体自然会慢下来；承担不起，练再多的"慢"都是表演。至于慢下来的动作本身——第五章"身体静止"会讲。</p><p>紧张是匮乏的物理外显；松弛是冗余的生理证明。你越怕失去什么，什么就越能控制你。</p><p>03</p><p>二、情绪稳定：重机枪，锁着保险栓</p><p>你从不发脾气。你以为这是优点。</p><p>但在别人的大脑里，"从不发脾气"和"不敢发脾气"，是两个物种。前者是克制，后者是生理缺陷。</p><p>想象一场剑拔弩张的会议：对方拍着桌子对你人身攻击，全场屏住呼吸。普通人只有两个剧本：骂回去，或者结结巴巴地解释。而那个真正被敬畏的人，没有提高半个分贝，也没有后退半步，只是等对方吼完，用平稳得没有一丝波澜的语速说："你刚才的情绪发泄，对解决问题没有帮助。现在，我们按我的方案来。"</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/d1999b4a-44a7-4e48-85e6-381d46fe23ea.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>真正的敬畏，是对方吼完，你仍按你的方案来。</p><p>远古部落挑选首领时，面临一个两难：</p><p>选弱者，遇到野兽全族陪葬；选不受控的强者，他今天能打死野猪，明天情绪失控就能打死你。</p><p>所以大脑进化出了一个苛刻到近乎偏执的偏好：既要力量，又要力量被锁住。</p><p>当一个人拥有碾压级的实力，面对攻击、羞辱、危机时情绪系统却毫无波澜，他发送的信号是："我拥有瞬间摧毁你的能力，但我的理智锁着发射按钮。我不会因为一时愤怒，就把你当炮灰。"</p><p>这就像墙上挂着一把上膛的重机枪：所有人都知道它的杀伤力，但只要主人足够冷静，这把枪的恐怖，就全部转化成了安全感。</p><p>很多人误以为"不发脾气=情绪稳定=有魅力"。</p><p>错了。你的大脑能精准闻出"克制"和"无能"的区别。</p><p>那个从不发脾气的老好人，没发脾气有两种可能：一种是前额叶压住了杏仁核，另一种是他根本没有掀桌子的底牌——怕丢工作，怕失去对方。</p><p>在大脑的判定系统里，这是两个物种。克制是"有能力发怒而不发"，无能是"想发怒而不敢"。一条没牙的狗不咬人，那不叫慈悲，只能算生理缺陷。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/6e80cc70-5d51-4ef1-8fe5-a23b7e575503.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>克制是锁着保险栓，无能是根本没子弹。</p><p>先练三秒熔断。别人用愤怒和指责激怒你，本质是想接管你的神经系统。开口反击前，强行闭嘴三秒，把视线里的对方降级成"一只正在发脾气的动物"。你是观察者，不是受害者。你的镇定，就是对他们最残忍的碾压。</p><p>再练带边界的温度。压住怒火之后，给结论，不是嘲讽，也不是讨好："我知道你现在很难受，但规矩就是规矩。"这种"我能共情你，但绝不被你吞没"的姿态，会瞬间击穿对方的心理防线。</p><p>底牌（弹药库）在第七章第一根螺丝——在那之前，三秒熔断只是忍耐。</p><p>稳定=力量×控制。真正的温柔，是猛虎细嗅蔷薇。</p><p>04</p><p>三、边界：没有边界的人，是公共资源</p><p>为什么越付出的人，越不被珍惜？答案不在人心，在生物学。</p><p>你身边一定有这种人：永远在笑，永远说"好啊我都行"，别人提任何要求他都答应，哪怕熬夜受委屈。但大家不尊重他，好事也轮不到他。</p><p>也有另一种人：他也会温和地笑，但当他平静地说出"这个要求我做不到"时，全场没有一个人敢劝他。大家甚至因为他偶尔的答应，感到受宠若惊。</p><p>远古草原上判断一个生物是掠食者还是猎物，不仅看爪牙，更看它的系统完整性。</p><p>弱者的生存策略是"水"：为了不被打死，水必须随时改变形状去适应容器。压力来了就变形——妥协、讨好、让渡资源。</p><p>但在大自然里，没有固定形态、可以被随意入侵的东西不叫同伴，叫公共资源。也就是，食物。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/45611865-7b55-4e50-b1d5-cf1bae292a44.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>没有边界的人，在对方雷达里是公共资源。</p><p>强者是河底的石头。水流可以疯狂冲刷它，但石头不会因为水流急就变成水。它保留着坚硬到无法撼动的结构，而这个结构本身就是一个生存信号："这是一个强悍到难以吞没的独立系统。他可以跟我合作，但他绝不会被我吞噬。"</p><p>你以为无底线地对别人好，别人就会爱你。</p><p>但在对方的雷达里，这种好散发着一股让人想躲的味道。没有边界的讨好，是一张隐性的高利贷账单。</p><p>当你牺牲底线去迎合对方时，你的潜意识在喊："我都为你放弃自我了，你必须喜欢我，必须对我负责。"对方的大脑一瞬间就能闻到这张账单。他知道，一旦接纳了这种好，未来就要承担你沉重而畸形的情感索取。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/f1e71747-0607-4166-8102-30026bc6e714.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>过度付出的底下，藏着一张隐性的高利贷账单。</p><p>在生物学上，这叫寄生。没有任何高级生命，愿意被水蛭缠上。</p><p>先停止解释。别人提出无理要求或质疑你时，弱者的第一反应是解释。解释就是交出系统主导权——任何解释都在请求对方的理解和批准。大石头从不解释。拒绝时，只给结论："不行。""我不需要。"</p><p>再练带温度的斩立决。守住边界不是变成冰冷的混蛋。真正的魅力是"我看到了你的痛苦，但我绝不随你一起下沉"："我能理解你现在很着急，但这件事我确实帮不上忙。我们去吃点好吃的吧，我请客。"把你当人看，但不把你当上帝看。这个反差，会瞬间击碎对方的控制欲。</p><p>但注意：撤销隐性账单不是动作，是心态。付出必须真的出于冗余，而不是交换——否则，动作全是表演。</p><p>过度付出不是爱，是把自己抵押出去换一张欠条。边界不是拒绝别人的工具，是告诉别人"我不是食物"的信号。</p><p>05</p><p>四、智力溢出：危机面前，你有余力才是真的</p><p>一场气氛压抑到凝滞的谈判。所有人如临大敌，神经绷到极限，每个人都在拼命计算、防御、恐惧。</p><p>就在这时，你平静地抛出一个完全意料之外的破局点，甚至带一丝调侃。那一瞬间，全场僵持的逻辑被你打碎、重组。原本让人窒息的"绝境"，在你眼里只是一道可以随手拆解的"小题"。</p><p>危机环境里，绝大多数人的大脑处于认知过载：全部算力都用在识别危险、防御攻击、维持形象上，一分都不剩。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/98ee2333-e4f3-4570-81cc-745e2509c70d.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>危机里，大脑的算力一分都不剩。</p><p>所以幽默感在生物学上是奢侈品。幽默需要认知错位——把一件严肃的事从另一个角度解构，这是极高能耗的智力游戏。一个被威胁压得喘不过气的人，连"换个角度看问题"的余力都没有。</p><p>当一个人能在全场僵持的局势里，轻描淡写地抛出一个破局点，他发送的信号是："这种级别的威胁，挤占不了我多少算力。我的CPU远高于这个危机本身。"</p><p>这个信号在对方大脑里触发的判断是：跟着这个人，不仅安全，而且能看到更宽的东西。</p><p>很多人试图靠讲段子建立魅力。但在对方的雷达里，你像个滑稽的小丑，而不是强者。区别只有一个：你展现的是溢出，还是匮乏。</p><p>"讨好型幽默"是卑微的乞讨。如果你的幽默是为了让对方笑、为了换取关注，对方的大脑会瞬间判定：你是一个通过卑微付出来获取生存资源的匮乏者。你甚至需要透支自己，去填充对方的精神空洞。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/397719af-2894-42c5-b016-c971d19518c5.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>讨好型幽默是卑微的乞讨，不是智力溢出。</p><p>真正的智力溢出不需要讲段子。它只需要在别人因恐惧而语无伦次时，用一个最简单的新视角把问题点破——把对方引以为傲的那个逻辑炸弹，变成一句笑话。</p><p>先加暂停键。幽默的前提是不恐慌。下次遭遇突发危机，不要反应，先观察。把自己从"当事人"的泥潭里抽离出来，像观察动物一样观察那个正在发愁的自己。只要你不在恐慌里，你就比所有人高一个维度。</p><p>再做逻辑重构打击。当别人试图用复杂的逻辑绑架你（道德绑架、PUA、高压说教），不要顺着他的逻辑辩解。找到他逻辑链条里最荒谬的那个支撑点，用一个简化到近乎锋利的反直觉视角去"嘲弄"它。这种嘲弄不是攻击，是展示："我一眼看穿了这个复杂的骗局，它对我毫无威胁。"</p><p>而"漫不经心"练不出来——它是算力溢出之后的自然外显。装出来的漫不经心，和装出来的松弛一样，会被神经系统出卖。</p><p>幽默不是逗人笑的能力，是危机面前仍有余力的证明。真正的幽默不讨好任何人，它只是让危机现出原形。</p><p>06</p><p>五、身体静止：你的身体，不会撒谎</p><p>一个高端社交局。两个人。</p><p>一个人穿着几万块的定制西装，头衔是某某CEO。但他坐在沙发上，双腿不自觉地小幅抖动；别人一跟他说话，他立刻快速点头，眼神瞄向周围，手里下意识地转杯子。</p><p>另一个人穿着最普通的纯色T恤。他靠在椅背上，胸腔完全打开。全场目光聚焦在他身上时，他没有立刻开口，而是缓慢到近乎静止地扫视了一圈，然后以平稳得没有一丝波澜的语速开始说话。</p><p>按社会标签，西装男地位更高。但你的大脑会毫不犹豫地判定：西装男是虚张声势的猎物，T恤男才是这间屋子里的顶级掠食者。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/9c0795bb-e7d5-4b47-8c28-cf9d52e7713d.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>西装是借来的，神经系统是长出来的。</p><p>这块信号和第一块"松弛感"的战场正好相反：松弛感是你在没有威胁时的常态姿态，身体静止是你在被审视、被激怒、被点名时，身体依然不漏电。还记得前面那头狮子吗？——松弛感是它吃饱后的打哈欠，身体静止是风吹草动时它依然不眨眼的瞬间。前者证明资源够，后者证明神经硬。</p><p>面临威胁时，弱者的身体有一套固定的生理剧本：杏仁核报警，肾上腺素泵进血液，肌肉紧绷，心跳加快，呼吸变浅，眼神乱瞟，手脚乱动。</p><p>这些动作在生物学上全是"能量泄漏"——你的神经系统正在用物理方式承认："我害怕，我在扫描逃跑路线。"</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/34dc41f9-a3e4-4a22-9b7b-70544cc90fbe.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>抖腿、点头、转杯子——都是能量泄漏。</p><p>而顶级掠食者相反。狮子走在草原上，步伐缓慢，肌肉松弛，周围有风吹草动时，身体保持可怕的静止。它的神经系统在说："这个世界上没有东西能吃我，我不需要随时准备逃跑。"</p><p>所以"身体静止"和"动作缓慢"，在人类的基因雷达里是最可靠的武力展示。它无法伪造——要压制肾上腺素驱动的身体反应，需要真实的神经系统强度。</p><p>现代社会发明了"借来的魅力"：贷款买保时捷，花钱买名头，背诵一百套高情商话术。但你的远古大脑不认这些塑料玩具。当别人向你施加哪怕一点点压力时，你那套食草动物的底层神经系统立刻原形毕露：急切地附和、控制不住地偷笑、下意识地含胸缩肩。</p><p>你的社会标签在喊："快来崇拜我！"你的肌肉和骨骼却在尖叫："别吃我！我很弱！"物理底牌与外部包装不符的生物，都是骗子，离他远点。</p><p>第一步：缝合能量泄漏点。从今天起，杀死身体里所有无意识的小动作——抖腿、摸鼻子、抠手指、频繁点头。坐着时让身体变成一块安静的铁。别人跟你说话时，不要像拨浪鼓一样点头如捣蒜；看着他，保持静止，三秒点一次头。</p><p>第二步：执行捕食者慢放。焦虑的人总是急切。强制把你的语速、转头速度、甚至走路速度，调慢半拍。有人突然叫你名字时，不要像受惊的兔子一样猛回头；缓慢地转过脖子，把目光锁定过去。慢，是大自然里最奢侈的特权。</p><p>第三步：放弃防御性蜷缩。人感到不安全时，本能是收缩肩膀、双腿并拢，把自己变小。反向操作：无论压力多大，把胸腔打开，肩膀沉下去，呼吸沉入腹部。你的身体在物理空间里占据的体积越大，你发送的生存冗余信号就越强。</p><p>社会标签是廉价的，神经系统是昂贵的。当你的身体不再漏电，你的大脑会慢慢相信自己是安全的，然后真的安全下来。</p><p>07</p><p>六、五块拼图，其实是同一个信号</p><p>把五种信号放在一起看，你会发现它们共享同一个事实，只是通过五个频道发送。</p><p>那个事实是：我的生存资源多到溢出。</p><ul class="list-paddingleft-2" style="list-style-type:square;"><li><p>松弛感在说：我的物质和实力冗余，不需要每一秒都防备。</p></li><li><p>情绪稳定在说：我的力量冗余，但我控制得住。</p></li><li><p>边界在说：我的系统完整，你吞没不了我。</p></li><li><p>智力溢出在说：我的算力冗余，危机吓不到我。</p></li><li><p>身体静止在说：我的神经系统冗余，恐惧控制不了我。</p></li></ul><p>这五个频道全部指向同一个终极信号：我不需要你，但我选择和你在一起。</p><p>稀缺性来自"我不需要你"——我不乞求你的认可，所以我的价值不由你定价。安全性来自"但我选择你"——我有力量却不滥用，我靠近你却保持边界，我能看穿你却不用来伤害你。</p><p>这两者缺一个都不成立：只有"我不需要你"没有"选择"，只剩冷漠；只有"选择"没有"不需要你"，只剩讨好。两种状态都构不成魅力。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/4d07bbda-d966-419f-8434-6f0819cf53b8.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>力量、冗余、可控性，缺一个都不成立。</p><p>这就是为什么五块拼图拆开讲都显得单薄，合起来才完整。单独练松弛感，没有底牌的人会演成"假装不在乎"；单独练情绪稳定，没有力量的人会练成"压抑"；单独练边界，没有温度的人会变成"冷漠"；单独练幽默，没有算力的人会变成"小丑"；单独练静止，没有安全感的身体只会更僵硬。</p><p>五块拼图互为前提，拧成一股绳才是那个信号。</p><p>08</p><p>七、物理重塑：五根螺丝，有严格的顺序</p><p>既然魅力是生存冗余的溢出，那么表情和话术都改不出信号，能改的只有冗余本身。这五根螺丝必须按顺序拧，顺序错了，前面全是表演。</p><p>第一根螺丝：先建底牌。松弛感、情绪稳定、边界，全部建立在一个物理前提上：你承担得起后果。去攒一笔足够六个月不工作也能生活的一笔钱，去练一门硬技能，去把身体练到有力量感。当"就算掀桌子我也饿不死"成为事实时，你的神经系统才会自动解除防空警报。</p><p>第二根螺丝：改反应速度。弱者对刺激是瞬时的，强者对刺激是延迟的。下一次有人抛出尖锐问题，或者对话出现尴尬的沉默，不要立刻去填。允许两到三秒的静默，再开口。但注意：这一步只在有底牌时才成立。没有底牌的人停顿三秒，对方闻到的只有愣住。</p><p>第三根螺丝：停止解释性自证。别人质疑你、提出无理要求时，弱者的第一反应是解释，解释就是在交系统主导权。改掉这个动作：拒绝时只给结论。但同样，这只在你有底牌、不再需要对方批准时成立。</p><p>第四根螺丝：给大脑装暂停键。危机来临时，先从"当事人"的位置上跳出来，把自己变成观察者：先观察，再反应。当你不在恐慌里，你就比所有人高一个维度。这是算力冗余的开始，也是"逻辑重构"的前提。</p><p>第五根螺丝：缝合能量泄漏点。把抖腿、摸鼻子、频繁点头、下意识附和这些动作全部杀死。坐着时让身体变成一块安静的铁，说话前把语速放慢，被人点名时缓慢地转过脖子。当你的身体不再漏电，你的大脑会慢慢相信自己是安全的，然后真的安全下来。</p><p>这五根螺丝的关系是：底牌决定神经，神经决定动作，动作反向强化神经。没有第一根，后面四根全是表演；有了第一根，后面四根是在把已有的冗余外显出来。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/4a8fcacb-8583-410e-b6ee-682282d63814.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>五根螺丝，顺序错了，前面全是表演。</p><p>09</p><p>结语：这套系统不能承诺你什么</p><p>写到这里，我不能向你保证：做到这些，你就会成为人群中心，人见人爱。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/be2ca3a8-d377-4b73-a9ea-54c1cf26cd26.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>魅力是筛选机制：让该靠近的人靠近，让该离开的人离开。</p><p>物理规律是冷的。冗余的建立需要时间：一笔应急存款需要攒，一门硬技能需要练，身体力量需要以月为单位积累。这套系统不承诺速成，因为它建立在"信号无法伪造"的前提上——你试图伪造的那一天，神经系统就会把你出卖。</p><p>它甚至不能承诺你被更多人喜欢。恰恰相反，当你停止讨好、停止解释、停止秒回，一部分人（那些习惯了从你的匮乏里索取的人）会明显疏远你。这笔账，要自己认。</p><p>它唯一能保证的，是升级你的处境：当压力来临时，你不再漏电；当有人试图激怒你时，你不再被接管；当你被否定时，你不需要立刻证明自己。你从"乞求被选中"的人，变成"有能力筛选"的人。</p><p>真正的魅力是一套筛选机制，让该靠近的人靠近，让该离开的人离开。前者靠话术，后者靠信号。而信号，只有溢出来的人才发得出去。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31696-prod-nb2ep-general-1-1786244898921.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>大家好，我是X,INTJ,AI算法架构师，这里是0xAI《第一性思考》AI业内视角，透过热点，看见未来Hi，过去一周大家过得好吗？《第一性思考》已经做到第7期，目前以微信长文和音频播客同步更新。过去几周，我收到了不少AI业内教授、投资人和企业家的认可与转发，非常感谢。其实《第一性思考》是有一定阅读门槛的。它不......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/NkROVjLh-m1cX7FCJkjcFQ" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 0xAI机器学习 </span></a><span>，作者：0xAI机器学习，原文标题：《《第一性思考》Vol.07｜所有人都在赚AI的钱，可钱从哪来？》</span></p><p>大家好，我是X,INTJ,AI算法架构师，这里是0xAI《第一性思考》</p><p>AI业内视角，透过热点，看见未来</p><p>Hi，过去一周大家过得好吗？</p><p>《第一性思考》已经做到第7期，目前以微信长文和音频播客同步更新。过去几周，我收到了不少AI业内教授、投资人和企业家的认可与转发，非常感谢。</p><p>其实《第一性思考》是有一定阅读门槛的。它不是普通的内容，而是从第一性原理出发，推演未来，也常常会有一些反共识的判断。</p><p>因为它来自于一线投资人和交易员的脑子，而我们这些人的思想钢印正是：非共识处才有Alpha。</p><p>借用《神女劈观》里一句：“曲高未必人不识，自有知音和清辞。”</p><p>再次感谢每一位认真阅读、收听和转发的朋友。我们进入本期《第一性思考》。</p><p>AI的钱，正在一个圈子里转</p><p>真正危险的问题不是“AI是不是泡沫”，而是：最后到底谁买单？</p><p>如果把今天AI产业里的一张美元钞票涂成红色，然后一路追踪它，你可能会看到一幅很奇怪的画面。</p><p>它先从一家科技巨头的账上，进入一家AI公司。</p><p>AI公司拿到钱以后，购买云服务、GPU和数据中心。</p><p>卖云和芯片的公司收入增长、估值上涨，又拿出更多钱投资AI公司。</p><p>AI公司的估值继续上升，新一轮融资开始。</p><p>钱绕了一圈，又回到了离起点不远的地方。</p><p>这并不是一个虚构的故事。</p><p>今年4月，Amazon宣布将向Anthropic追加最高250亿美元投资；与此同时，Anthropic承诺未来十年在AWS技术上支出超过1000亿美元。Amazon此前已经向Anthropic投资80亿美元。</p><p>换句话说，一边是Amazon把钱投给Anthropic，另一边是Anthropic把大量资金花回Amazon的云和芯片体系。</p><p>类似的关系正在AI产业链里不断出现。</p><p>今年1月，英伟达又向AI云基础设施公司CoreWeave投资20亿美元，而CoreWeave本身就是英伟达GPU的重要采购和租赁平台之一。</p><p>于是，一个越来越刺眼的问题出现了：</p><p>AI现在赚到的钱，到底是谁的钱？</p><p>是全社会真的开始为AI创造的价值付费？还是AI产业正在用自己的资本，购买自己的产品，再证明自己的增长？</p><p>如果只看这一幕，很容易得出一个结论：AI泡沫终于要露馅了。</p><p>但我想说的是：先别急，因为真正值得研究的，并不是“钱有没有绕圈”。</p><p>而是：这个圈，最终能不能打开。</p><p>循环交易，并不天然意味着泡沫</p><p>先讲一个很反常识的事实。几乎每一次大型基础设施革命，在早期都会出现某种形式的“钱在圈子里转”。</p><p>铁路时代如此，电信时代如此，互联网早期也如此。</p><p>为什么？</p><p>因为一个新产业刚刚出现的时候，它最大的客户往往就是这个产业自己。</p><p>修铁路的人，需要钢铁、煤炭、机车、土地和融资。</p><p>铺光纤的人，需要服务器、交换机和更多网络建设。</p><p>早期互联网公司拿到融资之后，也会把大量资金花给服务器厂商、电信运营商和其他互联网公司。</p><p>从第一性原理来看，一项新技术真正进入社会之前，必须先建设基础设施。</p><p>而基础设施最大的特点就是：</p><p>今天先花钱，明天才知道有没有人用。</p><p>所以产业早期天然存在一个时间错配：资本先进入，需求后出现。</p><p>如果未来需求真的出现，那么今天看起来像“循环”的资本，只是在提前建设未来经济的高速公路。</p><p>但如果需求没有出现，那么今天修好的高速公路，就会变成一片昂贵的废墟。</p><p>所以判断一个产业是否存在泡沫，真正的问题从来不是：</p><p>有没有循环融资？</p><p>而是：</p><p>循环融资背后，有没有不断扩大的外部现金流。</p><p>这两种世界，看起来很像，结果却完全不同。</p><p>AI真正的问题，是“最终付款人”还不够清晰</p><p>假设Amazon投资100美元给一家AI公司，AI公司拿着这100美元购买AWS，Amazon因此获得100美元收入。</p><p>如果只看Amazon的云业务：增长很好。如果只看AI公司的融资：资本也很活跃。再看数据中心：订单爆满。GPU：供不应求。电力：疯狂扩建。整个产业链看起来欣欣向荣。</p><p>但这里有一个最重要的问题：那最初的100美元，从哪里回来？</p><p>如果最终有一家制造企业愿意支付120美元，因为AI帮它减少了200美元成本，那么这个循环完成了。外部世界向AI经济输入了真正的现金流。</p><p>如果一家医院愿意付钱，因为AI提高了诊断效率；</p><p>一家保险公司愿意付钱，因为AI降低了理赔成本；</p><p>一家零售企业愿意付钱，因为AI提高了转化率；</p><p>一家律师事务所愿意付钱，因为Agent完成了过去十个人才能完成的工作</p><p>那么AI的基础设施就不是空转，它正在变成生产力。</p><p>但如果五年以后，AI最大的客户仍然主要是：</p><p>模型公司、云厂商、数据中心、芯片公司，以及彼此相互投资的科技巨头，</p><p>那事情就完全不同了，因为这意味着：</p><p>我们建造了一个庞大的AI经济，但这个经济最大的消费者还是它自己。</p><p>这才是未来几年最值得观察的变量，不是GPT跑分多少，不是下一个模型多了多少参数，甚至不是英伟达下一季度收入多少。</p><p>而是：</p><p>谁在从AI产业之外，把真钱付进来？</p><p>0xAI反共识：现在问“AI是不是泡沫”，其实问错了</p><p>市场特别喜欢二元答案，AI是革命，或者AI是泡沫；英伟达还能涨，或者AI马上崩盘。但现实世界通常没有这么简单。</p><p>AI完全可能同时满足两件事：</p><p>它是一场真实的技术革命。</p><p>以及：</p><p>资本在这场技术革命上投入得过多、过早。</p><p>这两个判断并不矛盾。</p><p>互联网改变世界是真的，2000年的互联网泡沫也是真的。</p><p>铁路改变美国经济是真的，十九世纪铁路投资出现大规模破产也是真的。</p><p>一个技术最终改变世界，从来不能证明投资者今天愿意支付的任何价格都是合理的。</p><p>所以真正的问题已经不再是：AI有没有价值？</p><p>而是：</p><p>AI创造价值的速度，能不能赶上资本建设产能的速度？</p><p>今年企业AI应用已经非常广泛，但商业回报仍然远远落后于投入。</p><p>KPMG今年二季度对2145名企业高管的调查显示，只有7%能够证明AI投资已经建立明确ROI；近一半企业曾因为成本超过收益，而质疑、延迟或缩减Agent部署。</p><p>但与此同时，另一项调查中94%的高管仍然计划继续投资AI。</p><p>这个组合特别有意思：暂时没赚到钱。</p><p>但是：谁也不敢停。</p><p>这意味着AI支出目前并不完全由成熟ROI驱动。其中还有大量：</p><p>害怕落后、抢占基础设施、建立战略位置，以及“别人都投了，我不能不投”的博弈。</p><p>这不是骗局，但它意味着整个产业正在进行一次极其昂贵的集体预付，大家都在提前购买一个未来。</p><p>现在最大的问题只是：那个未来，到底会不会准时出现。</p><p>市场正在给什么样的未来定价？</p><p>如果只看资本支出的规模，就会发现市场押注的根本不是“ChatGPT多几个用户”。</p><p>它押注的是一个远远更大的未来：AI将成为整个经济的基础设施。</p><p>Morgan Stanley估算，2026年全球数据中心相关AI资本开支可能达到约8500亿美元，2027年可能达到1.3万亿美元，2028年达到1.5万亿美元；长期AI相关资本开支甚至可能达到10万亿美元。</p><p>这已经不再是一轮普通的软件升级，它意味着：新的电网，新的数据中心，新的芯片工厂，新的冷却系统，新的网络设备，甚至新的能源体系。</p><p>但代价也开始显现，Reuters根据市场一致预期测算，Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta和Oracle五家超大规模云厂商，到2027年资本支出总额可能超过它们创造的自由现金流。</p><p>这意味着过去二十年科技行业最漂亮的故事正在发生变化：轻资产。</p><p>过去的软件公司为什么值钱？因为写完一份代码，可以卖给一亿个人，第一个用户需要服务器，第一亿个用户的边际成本可能接近零。</p><p>但AI不是这样，模型训练需要芯片，推理需要芯片，Agent每工作一次，都需要算力。于是科技巨头开始越来越像一种奇怪的混合体：</p><p>一半是软件公司，一半是电力公司、铁路公司和重工业公司。</p><p>所以未来市场可能越来越少只看EPS，而越来越关注一个更朴素的东西：现金流。</p><p>因为故事可以循环，估值可以循环，账面利润也可以因为被投资公司的估值上涨而增加。</p><p>但现金最终一定要从某个地方流进来。这不是说利润是假的。而是提醒我们：会计利润和经济回报，从来不是一回事。</p><p>如果循环继续扩大，会发生什么？</p><p>第一阶段，AI竞争比的是技术。谁的模型更聪明。</p><p>第二阶段，比的是算力。谁有更多GPU。</p><p>但如果资本支出继续以现在的速度扩张，第三阶段很可能开始比：谁的资产负债表更强。</p><p>当客户没有足够现金购买你的产品时，供应商怎么办？帮客户融资。</p><p>当AI公司没有足够信用建设数据中心时，谁来担保？拥有更强资产负债表的科技巨头。</p><p>于是芯片公司不再只是芯片公司，云公司也不再只是云公司。它们开始同时承担：供应商、投资人、融资方、战略股东，甚至信用支持者。</p><p>这会让产业关系越来越牢固，也会让风险越来越集中。</p><p>如果AI需求持续高速增长，这种结构会形成强大的正反馈：</p><p>更多融资→更多算力→更强模型→更多用户→更多收入→更高估值→更多融资。</p><p>但如果有一天，外部需求增长速度低于基础设施扩张速度，同一个循环也会反过来：</p><p>产能过剩→云价格下降→客户利润恶化→融资困难→数据中心项目缩水→芯片需求下降。</p><p>所以真正值得害怕的，从来不是“钱在转圈”。</p><p>而是：一个正反馈系统，什么时候开始反向运行。</p><p>未来会怎么展开？</p><p>短期：循环还会继续变大</p><p>AI能力仍然快速进步，企业也不敢退出竞争。因此云、芯片、数据中心、能源和融资之间的绑定关系还会继续加深。</p><p>短期最受益的，依然可能是那些“卖铲子”的公司。因为不管最后谁淘到黄金，今天大家都要先买铲子。</p><p>中期：市场会从“看AI收入”转向“看AI利润”</p><p>接下来真正的分水岭，不再是谁宣布了多少AI订单。而是谁能证明：</p><p>AI确实降低了成本。</p><p>AI确实提高了收入。</p><p>AI确实改善了自由现金流。</p><p>也就是说，AI会从CIO的问题，逐渐变成CFO的问题。谁算不清ROI，谁的预算就会被砍。</p><p>长期：真正的赢家会把圈打开</p><p>如果AI最终成功，它最大的客户绝不会是AI公司。而会是：</p><p>银行、工厂、医院、政府、物流、零售、学校，以及亿万普通消费者。</p><p>那时，今天这些看起来有些诡异的循环交易，会被重新理解为：</p><p>一场史无前例的基础设施预投资。</p><p>但如果多年以后，AI最大的付款人依然主要来自AI产业内部，那么市场最终一定会重新定价。</p><p>技术可能仍然留下，但资本会付出代价。互联网就是这样，泡沫破裂以后，互联网没有消失。只是大量提前押注错误未来的人消失了。</p><p>如果我们对了，接下来应该看到什么？</p><p>接下来，我会特别观察五个信号。</p><p>第一，AI收入的最终客户结构。</p><p>来自传统企业和消费者的钱，占比是否持续上升。</p><p>第二，企业AI的ROI。</p><p>今天只有7%的高管能够证明明确回报，这个数字未来如果快速提升，说明AI正在真正进入生产函数。</p><p>第三，自由现金流。</p><p>如果AI收入增长的同时，科技巨头自由现金流重新改善，说明基础设施开始产生经济回报。</p><p>第四，客户集中度和融资依赖。</p><p>芯片、云、数据中心的客户是否越来越分散？客户是否仍然需要供应商不断投资、担保和融资，才能继续购买？</p><p>第五，一美元AI资本，能够撬动多少圈外收入。</p><p>这是最重要的指标。</p><p>最终，AI必须证明自己不是一个消耗资本的系统，而是一个创造资本的系统。</p><p>普通人的机会，反而藏在“圈外”</p><p>普通人真正值得关注的，不是再追下一个模型，而是：谁能把AI真正卖进现实世界。</p><p>今天最拥挤的是AI服务AI，但未来更大的机会，可能在工厂、医院、物流、零售、销售这些还没被充分改造的行业里。</p><p>让一家工厂少停机一天，让一个团队多成交10%，让十个人的流程变成三个人——这些事情不如AGI性感，却有一个最重要的优点：真的有人愿意付钱。</p><p>所以AI时代真正稀缺的，未必是最懂模型的人，而是能把AI变成真实商业价值的人。</p><p>最后一张发票，到底开给谁？</p><p>如果有一天，AI的钱不再主要用于购买更多AI，而开始大量变成制造业的利润、医院的效率、公司的现金流和普通人的生产力，</p><p>那个时候，我们才能真正说：AI不再只是一个产业，它变成了经济本身。</p><p>而在那之前，不要只看钱转得有多快，先看看，它有没有从圈外流进来。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31696-prod-nb2ep-general-1-1786244898921.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>大家好，我是X,INTJ,AI算法架构师，这里是0xAI《第一性思考》AI业内视角，透过热点，看见未来Hi，过去一周大家过得好吗？《第一性思考》已经做到第7期，目前以微信长文和音频播客同步更新。过去几周，我收到了不少AI业内教授、投资人和企业家的认可与转发，非常感谢。其实《第一性思考》是有一定阅读门槛的。它不......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/NkROVjLh-m1cX7FCJkjcFQ" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 0xAI机器学习 </span></a><span>，作者：0xAI机器学习，原文标题：《《第一性思考》Vol.07｜所有人都在赚AI的钱，可钱从哪来？》</span></p><p>大家好，我是X,INTJ,AI算法架构师，这里是0xAI《第一性思考》</p><p>AI业内视角，透过热点，看见未来</p><p>Hi，过去一周大家过得好吗？</p><p>《第一性思考》已经做到第7期，目前以微信长文和音频播客同步更新。过去几周，我收到了不少AI业内教授、投资人和企业家的认可与转发，非常感谢。</p><p>其实《第一性思考》是有一定阅读门槛的。它不是普通的内容，而是从第一性原理出发，推演未来，也常常会有一些反共识的判断。</p><p>因为它来自于一线投资人和交易员的脑子，而我们这些人的思想钢印正是：非共识处才有Alpha。</p><p>借用《神女劈观》里一句：“曲高未必人不识，自有知音和清辞。”</p><p>再次感谢每一位认真阅读、收听和转发的朋友。我们进入本期《第一性思考》。</p><p>AI的钱，正在一个圈子里转</p><p>真正危险的问题不是“AI是不是泡沫”，而是：最后到底谁买单？</p><p>如果把今天AI产业里的一张美元钞票涂成红色，然后一路追踪它，你可能会看到一幅很奇怪的画面。</p><p>它先从一家科技巨头的账上，进入一家AI公司。</p><p>AI公司拿到钱以后，购买云服务、GPU和数据中心。</p><p>卖云和芯片的公司收入增长、估值上涨，又拿出更多钱投资AI公司。</p><p>AI公司的估值继续上升，新一轮融资开始。</p><p>钱绕了一圈，又回到了离起点不远的地方。</p><p>这并不是一个虚构的故事。</p><p>今年4月，Amazon宣布将向Anthropic追加最高250亿美元投资；与此同时，Anthropic承诺未来十年在AWS技术上支出超过1000亿美元。Amazon此前已经向Anthropic投资80亿美元。</p><p>换句话说，一边是Amazon把钱投给Anthropic，另一边是Anthropic把大量资金花回Amazon的云和芯片体系。</p><p>类似的关系正在AI产业链里不断出现。</p><p>今年1月，英伟达又向AI云基础设施公司CoreWeave投资20亿美元，而CoreWeave本身就是英伟达GPU的重要采购和租赁平台之一。</p><p>于是，一个越来越刺眼的问题出现了：</p><p>AI现在赚到的钱，到底是谁的钱？</p><p>是全社会真的开始为AI创造的价值付费？还是AI产业正在用自己的资本，购买自己的产品，再证明自己的增长？</p><p>如果只看这一幕，很容易得出一个结论：AI泡沫终于要露馅了。</p><p>但我想说的是：先别急，因为真正值得研究的，并不是“钱有没有绕圈”。</p><p>而是：这个圈，最终能不能打开。</p><p>循环交易，并不天然意味着泡沫</p><p>先讲一个很反常识的事实。几乎每一次大型基础设施革命，在早期都会出现某种形式的“钱在圈子里转”。</p><p>铁路时代如此，电信时代如此，互联网早期也如此。</p><p>为什么？</p><p>因为一个新产业刚刚出现的时候，它最大的客户往往就是这个产业自己。</p><p>修铁路的人，需要钢铁、煤炭、机车、土地和融资。</p><p>铺光纤的人，需要服务器、交换机和更多网络建设。</p><p>早期互联网公司拿到融资之后，也会把大量资金花给服务器厂商、电信运营商和其他互联网公司。</p><p>从第一性原理来看，一项新技术真正进入社会之前，必须先建设基础设施。</p><p>而基础设施最大的特点就是：</p><p>今天先花钱，明天才知道有没有人用。</p><p>所以产业早期天然存在一个时间错配：资本先进入，需求后出现。</p><p>如果未来需求真的出现，那么今天看起来像“循环”的资本，只是在提前建设未来经济的高速公路。</p><p>但如果需求没有出现，那么今天修好的高速公路，就会变成一片昂贵的废墟。</p><p>所以判断一个产业是否存在泡沫，真正的问题从来不是：</p><p>有没有循环融资？</p><p>而是：</p><p>循环融资背后，有没有不断扩大的外部现金流。</p><p>这两种世界，看起来很像，结果却完全不同。</p><p>AI真正的问题，是“最终付款人”还不够清晰</p><p>假设Amazon投资100美元给一家AI公司，AI公司拿着这100美元购买AWS，Amazon因此获得100美元收入。</p><p>如果只看Amazon的云业务：增长很好。如果只看AI公司的融资：资本也很活跃。再看数据中心：订单爆满。GPU：供不应求。电力：疯狂扩建。整个产业链看起来欣欣向荣。</p><p>但这里有一个最重要的问题：那最初的100美元，从哪里回来？</p><p>如果最终有一家制造企业愿意支付120美元，因为AI帮它减少了200美元成本，那么这个循环完成了。外部世界向AI经济输入了真正的现金流。</p><p>如果一家医院愿意付钱，因为AI提高了诊断效率；</p><p>一家保险公司愿意付钱，因为AI降低了理赔成本；</p><p>一家零售企业愿意付钱，因为AI提高了转化率；</p><p>一家律师事务所愿意付钱，因为Agent完成了过去十个人才能完成的工作</p><p>那么AI的基础设施就不是空转，它正在变成生产力。</p><p>但如果五年以后，AI最大的客户仍然主要是：</p><p>模型公司、云厂商、数据中心、芯片公司，以及彼此相互投资的科技巨头，</p><p>那事情就完全不同了，因为这意味着：</p><p>我们建造了一个庞大的AI经济，但这个经济最大的消费者还是它自己。</p><p>这才是未来几年最值得观察的变量，不是GPT跑分多少，不是下一个模型多了多少参数，甚至不是英伟达下一季度收入多少。</p><p>而是：</p><p>谁在从AI产业之外，把真钱付进来？</p><p>0xAI反共识：现在问“AI是不是泡沫”，其实问错了</p><p>市场特别喜欢二元答案，AI是革命，或者AI是泡沫；英伟达还能涨，或者AI马上崩盘。但现实世界通常没有这么简单。</p><p>AI完全可能同时满足两件事：</p><p>它是一场真实的技术革命。</p><p>以及：</p><p>资本在这场技术革命上投入得过多、过早。</p><p>这两个判断并不矛盾。</p><p>互联网改变世界是真的，2000年的互联网泡沫也是真的。</p><p>铁路改变美国经济是真的，十九世纪铁路投资出现大规模破产也是真的。</p><p>一个技术最终改变世界，从来不能证明投资者今天愿意支付的任何价格都是合理的。</p><p>所以真正的问题已经不再是：AI有没有价值？</p><p>而是：</p><p>AI创造价值的速度，能不能赶上资本建设产能的速度？</p><p>今年企业AI应用已经非常广泛，但商业回报仍然远远落后于投入。</p><p>KPMG今年二季度对2145名企业高管的调查显示，只有7%能够证明AI投资已经建立明确ROI；近一半企业曾因为成本超过收益，而质疑、延迟或缩减Agent部署。</p><p>但与此同时，另一项调查中94%的高管仍然计划继续投资AI。</p><p>这个组合特别有意思：暂时没赚到钱。</p><p>但是：谁也不敢停。</p><p>这意味着AI支出目前并不完全由成熟ROI驱动。其中还有大量：</p><p>害怕落后、抢占基础设施、建立战略位置，以及“别人都投了，我不能不投”的博弈。</p><p>这不是骗局，但它意味着整个产业正在进行一次极其昂贵的集体预付，大家都在提前购买一个未来。</p><p>现在最大的问题只是：那个未来，到底会不会准时出现。</p><p>市场正在给什么样的未来定价？</p><p>如果只看资本支出的规模，就会发现市场押注的根本不是“ChatGPT多几个用户”。</p><p>它押注的是一个远远更大的未来：AI将成为整个经济的基础设施。</p><p>Morgan Stanley估算，2026年全球数据中心相关AI资本开支可能达到约8500亿美元，2027年可能达到1.3万亿美元，2028年达到1.5万亿美元；长期AI相关资本开支甚至可能达到10万亿美元。</p><p>这已经不再是一轮普通的软件升级，它意味着：新的电网，新的数据中心，新的芯片工厂，新的冷却系统，新的网络设备，甚至新的能源体系。</p><p>但代价也开始显现，Reuters根据市场一致预期测算，Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta和Oracle五家超大规模云厂商，到2027年资本支出总额可能超过它们创造的自由现金流。</p><p>这意味着过去二十年科技行业最漂亮的故事正在发生变化：轻资产。</p><p>过去的软件公司为什么值钱？因为写完一份代码，可以卖给一亿个人，第一个用户需要服务器，第一亿个用户的边际成本可能接近零。</p><p>但AI不是这样，模型训练需要芯片，推理需要芯片，Agent每工作一次，都需要算力。于是科技巨头开始越来越像一种奇怪的混合体：</p><p>一半是软件公司，一半是电力公司、铁路公司和重工业公司。</p><p>所以未来市场可能越来越少只看EPS，而越来越关注一个更朴素的东西：现金流。</p><p>因为故事可以循环，估值可以循环，账面利润也可以因为被投资公司的估值上涨而增加。</p><p>但现金最终一定要从某个地方流进来。这不是说利润是假的。而是提醒我们：会计利润和经济回报，从来不是一回事。</p><p>如果循环继续扩大，会发生什么？</p><p>第一阶段，AI竞争比的是技术。谁的模型更聪明。</p><p>第二阶段，比的是算力。谁有更多GPU。</p><p>但如果资本支出继续以现在的速度扩张，第三阶段很可能开始比：谁的资产负债表更强。</p><p>当客户没有足够现金购买你的产品时，供应商怎么办？帮客户融资。</p><p>当AI公司没有足够信用建设数据中心时，谁来担保？拥有更强资产负债表的科技巨头。</p><p>于是芯片公司不再只是芯片公司，云公司也不再只是云公司。它们开始同时承担：供应商、投资人、融资方、战略股东，甚至信用支持者。</p><p>这会让产业关系越来越牢固，也会让风险越来越集中。</p><p>如果AI需求持续高速增长，这种结构会形成强大的正反馈：</p><p>更多融资→更多算力→更强模型→更多用户→更多收入→更高估值→更多融资。</p><p>但如果有一天，外部需求增长速度低于基础设施扩张速度，同一个循环也会反过来：</p><p>产能过剩→云价格下降→客户利润恶化→融资困难→数据中心项目缩水→芯片需求下降。</p><p>所以真正值得害怕的，从来不是“钱在转圈”。</p><p>而是：一个正反馈系统，什么时候开始反向运行。</p><p>未来会怎么展开？</p><p>短期：循环还会继续变大</p><p>AI能力仍然快速进步，企业也不敢退出竞争。因此云、芯片、数据中心、能源和融资之间的绑定关系还会继续加深。</p><p>短期最受益的，依然可能是那些“卖铲子”的公司。因为不管最后谁淘到黄金，今天大家都要先买铲子。</p><p>中期：市场会从“看AI收入”转向“看AI利润”</p><p>接下来真正的分水岭，不再是谁宣布了多少AI订单。而是谁能证明：</p><p>AI确实降低了成本。</p><p>AI确实提高了收入。</p><p>AI确实改善了自由现金流。</p><p>也就是说，AI会从CIO的问题，逐渐变成CFO的问题。谁算不清ROI，谁的预算就会被砍。</p><p>长期：真正的赢家会把圈打开</p><p>如果AI最终成功，它最大的客户绝不会是AI公司。而会是：</p><p>银行、工厂、医院、政府、物流、零售、学校，以及亿万普通消费者。</p><p>那时，今天这些看起来有些诡异的循环交易，会被重新理解为：</p><p>一场史无前例的基础设施预投资。</p><p>但如果多年以后，AI最大的付款人依然主要来自AI产业内部，那么市场最终一定会重新定价。</p><p>技术可能仍然留下，但资本会付出代价。互联网就是这样，泡沫破裂以后，互联网没有消失。只是大量提前押注错误未来的人消失了。</p><p>如果我们对了，接下来应该看到什么？</p><p>接下来，我会特别观察五个信号。</p><p>第一，AI收入的最终客户结构。</p><p>来自传统企业和消费者的钱，占比是否持续上升。</p><p>第二，企业AI的ROI。</p><p>今天只有7%的高管能够证明明确回报，这个数字未来如果快速提升，说明AI正在真正进入生产函数。</p><p>第三，自由现金流。</p><p>如果AI收入增长的同时，科技巨头自由现金流重新改善，说明基础设施开始产生经济回报。</p><p>第四，客户集中度和融资依赖。</p><p>芯片、云、数据中心的客户是否越来越分散？客户是否仍然需要供应商不断投资、担保和融资，才能继续购买？</p><p>第五，一美元AI资本，能够撬动多少圈外收入。</p><p>这是最重要的指标。</p><p>最终，AI必须证明自己不是一个消耗资本的系统，而是一个创造资本的系统。</p><p>普通人的机会，反而藏在“圈外”</p><p>普通人真正值得关注的，不是再追下一个模型，而是：谁能把AI真正卖进现实世界。</p><p>今天最拥挤的是AI服务AI，但未来更大的机会，可能在工厂、医院、物流、零售、销售这些还没被充分改造的行业里。</p><p>让一家工厂少停机一天，让一个团队多成交10%，让十个人的流程变成三个人——这些事情不如AGI性感，却有一个最重要的优点：真的有人愿意付钱。</p><p>所以AI时代真正稀缺的，未必是最懂模型的人，而是能把AI变成真实商业价值的人。</p><p>最后一张发票，到底开给谁？</p><p>如果有一天，AI的钱不再主要用于购买更多AI，而开始大量变成制造业的利润、医院的效率、公司的现金流和普通人的生产力，</p><p>那个时候，我们才能真正说：AI不再只是一个产业，它变成了经济本身。</p><p>而在那之前，不要只看钱转得有多快，先看看，它有没有从圈外流进来。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31700-prod-nb2ep-general-1-1786247866706.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>某互联网大厂的年会上，CEO站在台上，意气风发地宣布："从今天起，我们取消职级称谓，所有人互称同学。我们是一支扁平化的团队，没有等级，只有分工"。台下掌声雷动。散会后，一位刚入职三个月的年轻人兴冲冲地跑去食堂，在领导那一桌旁边坐下。三秒钟后，旁边的人不动声色地换了位置，留下他一个人端着餐盘，像个误闯了贵宾区的......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/EZvcgI-rzZQC8JBmXKW49w?token=1931653870 clicktag=bar_share scene=294 clickpos=1476 from_safari=0" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 听风译码 </span></a><span>，作者：安申</span></p><p>某互联网大厂的年会上，CEO站在台上，意气风发地宣布："从今天起，我们取消职级称谓，所有人互称同学。</p><p>我们是一支扁平化的团队，没有等级，只有分工"。</p><p>台下掌声雷动。</p><p>散会后，一位刚入职三个月的年轻人兴冲冲地跑去食堂，在领导那一桌旁边坐下。</p><p>三秒钟后，旁边的人不动声色地换了位置，留下他一个人端着餐盘，像个误闯了贵宾区的游客。</p><p>他后来跟朋友说起这件事，苦笑着说："我以为去掉title就平等了，结果连吃饭的位置都有讲究"。</p><p>那一刻他突然明白：去掉title容易，去掉人心里的title，难如登天。</p><p>大厂都在说不强调职级，但员工的阶级感，却比任何时候都分明。</p><p>这不是某一家公司的问题，而是一个时代的职场寓言——当表面的等级被抹去，隐性的阶层反而在暗处长出了更结实的根。</p><p>一、"去title化"的幻觉</p><p>有一句话说得好：真正的规矩，从来不会写在员工手册里。</p><p>2023年，某头部互联网公司率先推行"去title化"运动。</p><p>内部邮件措辞恳切："打破层级壁垒，激发组织活力"。</p><p>所有P级、M级称谓一夜之间从内部系统消失，大家统一叫"同学"。</p><p>但变化只发生在通讯录里。</p><p>一位在那家公司工作的朋友跟我讲了一件事。</p><p>他去booking系统约会议室，发现有些会议室永远显示"已被占用"，但走进去却空无一人。</p><p>后来老员工告诉他，那些是"专属会议室"，系统里设了权限，只有一定级别以上的人才能约。</p><p>他问我："你说这叫扁平化吗？"</p><p>我没回答。</p><p>但心里有了答案。</p><p>title可以去掉，但会议室的面积、楼层的高度、工位靠窗还是靠柱子，这些不会说谎。</p><p>你去食堂，领导在二楼包间，员工在一楼大排档。</p><p>你打车报销，总监可以叫专车，你只能叫快车。</p><p>你提方案，同样的想法，从P5嘴里说出来叫"建议"，从P9嘴里说出来叫"战略"。</p><p>法国思想家福柯说过一句话："权力不在于你看得见的规则，而在于你看不见的结构"。</p><p>去title化的结果，不是消灭了阶级，而是把明面上的阶级变成了暗处的阶级。</p><p>以前你至少知道自己排在哪，现在你连自己排在哪都不知道了——直到某一天，你被一张看不见的网拦住了，才知道原来这里也有墙。</p><p>有个在大厂工作了六年的程序员说得更加一针见血。</p><p>他说："以前升职加薪虽然难，但路径是清晰的，你要打什么怪、刷什么副本，一目了然。</p><p>现在呢？'去title化'之后，你连自己处于什么段位都不知道，反正领导说你行你就行，说你不行你就不行。</p><p>规则全变成了黑箱"。</p><p>这不是进步，这是把楼梯换成了暗道。</p><p>爬楼梯的人至少看得见目标，走暗道的人只能摸索着前进，而手电筒永远握在别人手里。</p><p>二、看不见的鄙视链</p><p>职场里最伤人的，不是明文规定的等级，而是那些心照不宣的鄙视链。</p><p>我认识一个姑娘，名校毕业，进了某大厂的核心业务线。</p><p>入职第一天，她被拉进一个几十人的微信群，群里热火朝天地聊着业务。</p><p>她以为这就是全部。</p><p>直到三个月后，她偶然看到旁边同事的手机屏幕，发现还有一个更小的群——只有七八个人，群名是一个月亮的emoji符号。</p><p>后来她才知道，那个群才是真正讨论决策的地方。</p><p>几十人的大群，不过是用来"同步信息"的。</p><p>你以为是团队在讨论，其实是小圈子在决策，大圈子在鼓掌。</p><p>她跟我说这件事的时候，语气很平淡，但那种平淡里藏着一种更深的失望。</p><p>不是愤怒，而是一种"原来如此"的苦涩。</p><p>这种鄙视链无处不在，像空气一样弥漫在写字楼的每一个角落：</p><p>总部看不起分部的，核心业务看不起边缘业务的，做营收的看不起做中后台的，嫡系部队看不起空降兵的，早入职的看不起晚入职的，名校的看不起非名校的。</p><p>有一位网友在职场论坛上讲了这样一个故事。</p><p>他从二线城市分公司调到北京总部，满心欢喜以为是"升迁"。</p><p>到了才发现，总部的人看他的眼神，像在看一个"外地来借读的学生"。</p><p>开会时他发言，没人打断，也没人接话。</p><p>安静得像他说的是一种不存在的语言。</p><p>方案发出去，三天没人回复。</p><p>后来一位好心的老同事私下跟他说："你先适应适应，这里的水比你想象的深"。</p><p>他这才意识到，职场最大的歧视，不是把你挡在门外，而是让你进了门，却让你站在角落里。</p><p>更扎心的是，这种排斥往往不是恶意的。</p><p>没有人开会讨论"我们要排挤谁"，没有人写邮件说"不要带他玩"。</p><p>它就是自然发生的——因为人天然倾向于跟自己相似的人在一起，跟自己熟悉的人分享信息。</p><p>心理学上有个概念叫"内隐偏见"——指人在无意识中产生的偏见。</p><p>它不像显性歧视那样容易识别和反抗，因为它藏在微表情里，藏在语气里，藏在谁被邀请吃饭、谁被跳过发言的细节里。</p><p>你以为去掉了职级就平等了？不，鄙视链只是从组织架构图上，搬到了饭桌上、微信群里、眼神交流中。</p><p>它变得更隐蔽，但也更顽固。</p><p>三、最可怕的不是有阶级，是假装没有</p><p>鲁迅在《狂人日记》里写过一段话，大意是：满本都写着"仁义道德"，但仔细看字缝里，满篇都是"吃人"两个字。</p><p>职场里最让人窒息的，也不是有阶级——有阶级是正常的，任何组织都需要分工和层级，这是管理的常识。</p><p>最让人窒息的，是明明有阶级，却偏要假装没有。</p><p>为什么？因为当阶级是公开的，你至少知道规则在哪里，知道怎么往上走。</p><p>P5升P6要什么条件，P6升P7要几年经验，这些写在明面上，你够得着就够，够不着至少知道差在哪，可以朝着明确的方向努力。</p><p>但当阶级变成隐性的，规则就变成了潜规则，上升通道就变成了"玄学"。</p><p>我听过一个真实的案例。</p><p>某公司取消职级后，晋升不再有明确标准，改为"360度评估加领导提名"。</p><p>听起来很科学、很民主。</p><p>结果一年下来，晋升名单里全是跟领导关系好的、经常一起吃饭打球的"圈子内的人"。</p><p>有个业务能力很强的程序员，连续两年落选。</p><p>他做的系统扛住了双十一的流量高峰，他写的代码被当作团队最佳实践推广。</p><p>但晋升名单上就是没有他。</p><p>他去问领导原因。</p><p>领导说："你的硬技能没问题，但软实力还需要提升"。</p><p>什么叫"软实力"？就是说不清、道不明、但你就是不够的东西。</p><p>是沟通能力？是影响力？是领导力？没人给你一个具体的标准。</p><p>你只知道差了，但不知道差在哪。</p><p>当评价标准变得模糊，权力就会向人际关系倾斜。因为明规则消失的地方，潜规则就会填满每一个角落。</p><p>社会学家布迪厄提出过"文化资本"的概念——在现代社会，决定一个人地位的不仅是金钱和权力，还有他的谈吐、品味、社交圈子这些"看不见的资本"。</p><p>职场隐性阶级的本质，就是文化资本在发挥作用。</p><p>你跟领导是不是一个学校毕业的？你周末打不打高尔夫？你讲的笑话领导听不听得懂？你穿的衬衫是什么牌子？你午饭跟谁一起吃？</p><p>这些看似无关紧要的细节，构成了隐性阶层的砖瓦。</p><p>每一块砖都不起眼，但砌在一起，就是一堵密不透风的墙。</p><p>所以，假装没有阶级，不是善意，而是一种更高级的控制方式。</p><p>因为它让被排除在外的人，连抱怨都找不到理由——"我们不是说好了人人平等吗？你感觉不被重视，是不是你自己哪里做得不够好？"</p><p>你看，这才是最残忍的地方：它不仅遮蔽了不平等，还把不平等的责任推给了受害者。</p><p>四、清醒的人，都懂得"向下兼容"</p><p>既然隐性阶级无法消除，那该怎么办？</p><p>有人选择愤世嫉俗，觉得职场全是虚伪，从此躺平摆烂，以消极对抗不公。</p><p>有人选择钻营讨好，把所有精力花在"混圈子"上，业务能力一塌糊涂，但饭局从不缺席。</p><p>这两种都不算清醒。</p><p>前者毁掉了自己的能力，后者毁掉了自己的尊严。</p><p>真正清醒的人，既不天真，也不愤世。</p><p>他们看透了职场的隐性阶层，但选择了一种更聪明的活法——向下兼容。</p><p>什么是向下兼容？就是你站在高处，但能俯身跟低处的人平等交流。</p><p>你看得见鄙视链，但自己不参与鄙视链。</p><p>你知道权力的规则，但不把权力当作唯一的价值标尺。</p><p>华为早期有个工程师叫李一男，27岁就做到了副总裁。</p><p>当时华为内部论资排辈严重，老员工对新员工天然有一种优越感。</p><p>但李一男有个习惯——跟任何人讨论技术问题都把自己的姿态放到最低，哪怕对方是个刚入职的应届生，只要技术上有道理，他就听。</p><p>有个老员工不服他，觉得一个毛头小子凭什么当副总。</p><p>有次开会当面质疑他，语气很不客气。</p><p>在场的人都替李一男尴尬，觉得他肯定要发火。</p><p>但李一男没有摆架子，而是说："你说得有道理，这个方案我再想想"。</p><p>散会后，他真的根据那个人的意见修改了方案。</p><p>后来那个老员工成了他最坚定的支持者。</p><p>有人问李一男为什么不生气，他说了一句话："我是来做事的，不是来论资排辈的。</p><p>对就是对，跟谁说的没关系"。</p><p>真正的强者，不需要用阶级感来证明自己的位置。因为他们知道，实力才是最稳固的台阶。</p><p>向下兼容不是软弱，而是一种力量。</p><p>你之所以能蹲下来，是因为你站得足够高，不怕蹲下去就站不起来了。</p><p>反而是那些拼命用"我认识谁""我跟谁一起吃饭""我在哪个群里"来彰显地位的人，恰恰暴露了内心的虚弱——因为除了那些隐性的阶级标签，他们其实一无所有。</p><p>一个人越缺乏真正的实力，越需要靠"我属于哪个阶层"来寻找安全感。</p><p>而真正有实力的人，反而不在意自己被分在哪一层，因为他们知道，阶层是别人给的，本事是自己的。</p><p>五、比看破更重要的是看破之后的活法</p><p>看懂职场的隐性阶层，不是为了让你变得更圆滑，而是为了让你活得更通透。</p><p>我见过太多人，刚看破职场潜规则时，都经历一个愤怒期——觉得一切都不公平，一切都是在演戏，所有的努力在关系面前一文不值。</p><p>这个阶段很多人过不去。</p><p>有人变成了刺头，处处跟公司对着干，最后被边缘化。</p><p>有人变成了老油条，上班摸鱼下班打游戏，技能不涨工资也不涨。</p><p>有人变得愤世嫉俗，逢人就抱怨职场黑暗，把所有失败都归咎于"体制问题"。</p><p>但真正成熟的人会进入下一个阶段：接受现实的不完美，但不在不完美中沉沦。</p><p>宋代大文豪苏轼，一生起起落落。</p><p>他从庙堂之高跌到江湖之远，被一贬再贬，最后到了海南——在当时那几乎是天涯海角。</p><p>换作别人，可能就此消沉。</p><p>但苏轼在黄州干了什么？种地、做菜、写诗、交朋友。</p><p>他发明了东坡肉，写下了《赤壁赋》，跟当地百姓打成一片。</p><p>到了海南，他办学堂教书，把蛮荒之地变成了文化之乡。</p><p>他不是不知道官场的阶级和倾轧，他比谁都清楚——他本人就是政治倾轧的受害者。</p><p>但他选择不把阶级当作人生的全部刻度。</p><p>你可以在一个有阶级的系统里工作，但不必让阶级定义你的人生。</p><p>苏轼的故事放到今天，依然有力量。</p><p>职场只是人生的一部分，不是全部。</p><p>你的价值不由你的职级决定，不由你被分在哪个圈子决定，更不由领导看不看得见你来决定。</p><p>有个朋友跟我说过一句话，我一直记着。</p><p>他在大厂干了五年，经历了"去title化"运动，也经历了晋升的黑箱操作，最后他想通了一件事。</p><p>他说："在大厂干了五年，我最大的收获不是升了几级，而是终于想明白了一件事——我不是在大厂工作，我是在为自己工作，大厂只是我的一块跳板"。</p><p>当你把视角从"我在这个阶级体系里排第几"切换到"我在为自己的人生积累什么"，很多焦虑就自然消散了。</p><p>圈子没带你玩？那就自己把业务做到最好，让圈子来找你。</p><p>领导不看见你？那就做出让领导没法忽视的成果。</p><p>隐性阶级的墙挡住了你？那就让自己强大到不需要翻墙——因为你可以自己建一扇门。</p><p>这不是鸡汤，这是策略。</p><p>在一个你改变不了规则的游戏里，最好的办法不是抱怨规则，而是让自己强大到不再依赖这个游戏的评价体系。</p><p>结尾</p><p>大厂说不强调职级，但隐性阶层依然存在。</p><p>这大概会是一个长期的现实。</p><p>组织的本质决定了层级无法消除，而人性的弱点决定了隐性歧视无处不在。</p><p>我们改变不了规则，但可以改变自己面对规则的态度。</p><p>不要天真地相信"人人平等"的口号——那只是一句管理话术，当真了只会让自己受伤。</p><p>但也不要因此变得愤世嫉俗——因为愤世嫉俗的人，最终惩罚的不是世界，而是自己。</p><p>看清那些看不见的墙，然后找到属于自己的路。</p><p>不是绕过墙去讨好守门人，而是让自己强大到不需要翻墙。</p><p>真正的清醒，不是看破一切后的冷漠，而是看破一切后依然认真生活的热忱。</p><p>就像罗曼·罗兰说的那句话：世界上只有一种英雄主义，就是在认清生活真相之后，依然热爱生活。</p><p>职场也一样。</p><p>你看清了隐性阶层，不是终点，而是起点。</p><p>接下来的路，才是真正考验一个人的地方——你能不能在看透之后，依然保持善良，保持进取，保持对生活的热忱。</p><p>那些真正厉害的人，不是不在乎阶级，而是不在乎阶级对自己的定义。</p><p>他们在乎的是：今天的我，是不是比昨天的我更好。</p><p>一个人最高的职级，不是title，不是层级，不是圈子——是做自己。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31697-prod-kl-general-1-1786245056021.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>全文约3900字·预计阅读4分钟2026年7月31日，一个叫"方桃子"的虚拟角色干了一件很人类的事情：接了一条美瞳广告。她在视频里以第一人称说："我的美瞳戴了一天都很舒服。""做了高光定轴，眨眼不偏移。"语气自然，表情到位，和一个真人美妆博主没有任何区别。只有一个问题。方桃子没有眼睛。不是比喻，是物理事实。她......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMzY2Mjk5MQ== mid=2463704773 idx=1 sn=9431c2fc9f0bc2263ed89926b009a13e chksm=8dbe744d7275d0b77cce70c5a584a3e8aea2c2ab35c05562f023c9c50f8e1a397701db615c66#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 介心 </span></a><span>，作者：介心介个心</span></p><p>全文约3900字·预计阅读4分钟</p><p>2026年7月31日，一个叫"方桃子"的虚拟角色干了一件很人类的事情：接了一条美瞳广告。她在视频里以第一人称说："我的美瞳戴了一天都很舒服。""做了高光定轴，眨眼不偏移。"语气自然，表情到位，和一个真人美妆博主没有任何区别。</p><p>只有一个问题。方桃子没有眼睛。不是比喻，是物理事实。她是一串代码，一个由算法生成的角色，出自全网播放量2.6亿的AI短剧《被裁掉的女孩》。她出道一个月粉丝突破四十万，广告报价60秒25.8万，超过大部分百万粉丝的真人网红。但她的脸上没有角膜，没有结膜，没有任何可以被一片硅水凝胶覆盖的器官。</p><p>一个没有眼睛的人，告诉你她戴了一天美瞳很舒服。你琢磨一下，吓人不？</p><p>广告上线后迅速引发争议。8月6日，视频被下架。律师指出，这涉嫌违反《广告法》第二十八条："虚构使用商品或者接受服务的效果"属于虚假广告。更何况，美瞳是第三类医疗器械，法律明确禁止利用广告代言人作推荐和证明。此前已有真人美妆博主因为代言美瞳被罚没了23万。</p><p>事情到这一步，看起来是一个清晰的法律问题：AI不能代言美瞳，因为它没法真的戴。结束了。</p><p>但真的结束了吗？</p><p>就拿我这个既非法律学也非广告行业人士的人来说，我第一次听说AI人物可以代言广告的时候都知道：这玩意儿不就是让一个完全虚假的人说了一段品牌方写好的想让受众以为是真的的话吗？这明显不对啊！</p><p>这种朴素的认知难道品牌、创作者、平台都不知道吗？</p><p>细一想，吓一大跳！不是三方不知道，而是行业内的广告已经早已默认了这个事实。即：代言人说的话并不是真的他的使用感受，而是传递品牌想让他传递的内容。这是一端。但另一端，还要想方设法想让受众认为说的“真的是他的使用感受”。</p><p>"AI代言美瞳"，只是把一面镜子举到了整个广告代言行业面前。把镜子里早已约定俗成的潜规则，倒映出来了而已。</p><p>这倒影，会让所有人都很不舒服。</p><p>一、那面镜子照出了什么？</p><p>方桃子事件中最被反复引用的一条评论是："她只是一段代码，怎么可能戴美瞳？"这句话说得没错。但你把同样的问题放在真人代言人身上，答案就不那么确定了。</p><p>一个真人女明星接了一条护肤品广告，对着镜头说"我每天都用这个"。她真的用了吗？你没法验证。她的化妆台上可能摆着二十个品牌的产品，那天早上她可能用的是另一个牌子。但广告拍完了，品牌拿到了素材，明星拿到了代言费，消费者看到"她每天都用"这个陈述，产生了购买冲动。整个链条里，唯一一个需要"相信这是真的"的人，是掏钱的那个人。</p><p>还有直播，一个真人大博主代言了一款保健品，在直播间内大谈特谈保健品的好。他真的吃了吗？吃了真的有效果吗？有效果真的没有副作用吗？这些大概率都没有。但他的口播文案中说的很认真、很仔细，甚至信誓旦旦。文案是品牌方写的，博主只负责念。博主的声音、脸、信誉，都是租赁物。租期到了，租赁关系结束。至于那款保健品到底有没有用，博主不承担任何责任。甚至更狭隘地想，没有用才是好的，只要不产生严重的副作用，这场游戏的结局都还是“你好我好大家好”。</p><p>还有那些搞测评的博主，手机测评、酒店测评、甚至是一片午餐肉的测评，他说"真好用"、"太香了"。录完视频，关掉相机，把特供机还回去，把菜倒掉，工作结束了。但你不知道。你看到的是一个真实的、沉浸的、看似无法表演的"真实测评"的场景。你以为你看的是客观，但其实只是一场写好剧本的表演。</p><p>现在我们再来对比一下。</p><p>方桃子的问题是她"肯定没戴过"。但真人代言人的问题是什么？是你永远无法确定他戴过。前者是确定性的假，后者是概率性的假。在道德上，确定性的假更容易被识别和指责。但在实际危害上，概率性的假波及面更广，持续时间更长，而且因为无法被证实，几乎无法被追责。</p><p>这就有意思了。我们对一个AI代言人的愤怒，来自于"她不可能真的用过"。但我们对真人代言人的宽容，建立在一个更脆弱的假设上："他有可能真的用过吧？"这个假设不需要被验证，只需要不被证伪。而大多数时候，消费者没有能力、也没有动力去证伪。</p><p>于是这个脆弱的假设，就成了整个万亿级市场的信任基石。</p><p>再强调一遍，我说的不仅仅是广告，还有直播，还有那一堆藏在真实内容之中的大多数人无法分辨出的商单内容。</p><p>二、法律能管住AI，但管不住"假装用过"的真人</p><p>法律界对“方桃子”事件的反应很快。检察日报发了一篇文章，指出AI演员虽然不能独立承担法律责任，但其背后的运营公司、广告主、广告发布者均须对广告内容的真实性负责。新京报的评论说："AI可以代言，但不能代体验。"江苏检察网呼吁："为AI演员做广告划定法律边界很有必要。"</p><p>这些建议都对。但有一个问题它们回避了：法律管得住AI，但管得住"我也假装用过"的真人吗？</p><p>2015年修订的《广告法》第三十八条写得清清楚楚："广告代言人在广告中对商品、服务作推荐、证明，应当依据事实，符合本法和有关法律、行政法规规定，并不得为其未使用过的商品或者未接受过的服务作推荐、证明。"这条法律的逻辑很清晰：代言人必须用过。但现实中，这条法律被执行了多少？你见过几个明星因为"未使用产品就代言"被追究法律责任？答案是几乎没有。不是因为违规的人少，是因为证明"他没有用过"的难度，约等于证明一只猫昨晚梦见了什么。甚至很多直播卖货平台借此证明自己只是广告商而非卖货商而躲避惩罚。（不用点名，每个人心中至少有一串名单）</p><p>法律设置了一个"必须使用"的义务，但把"是否使用"的验证交给了不可验证的个人行为。这不是法律漏洞，这是法律在物理世界里的天然边界。</p><p>方桃子的出现，无意中刺破了这层窗户纸。AI代言人的"使用"是物理上不可能的，所以法律可以直接判定它为虚假。但真人代言人的"使用"是物理上可能的，所以法律只能假定它为真实，除非有相反证据。两者之间的差异，不是"谁更诚实"，是"谁的错误更可验证"。</p><p>AI的错误是显性的，真人的错误是隐性的，而法律的牙齿，只咬得到显性的那个。</p><p>每个行业都有规则和潜规则，中间的就是间隙。间隙是冲突的来源，也是某些人获利的方式。广告代言行业的最大间隙在于：法律要求代言人"使用过"，但市场不提供"使用过"的验证机制。品牌不关心代言人用没用，他们只关心广告拍得好不好。平台不关心代言人用没用，他们只关心广告费到没到账。代言人自己也不关心自己用没用，他们只关心代言费有没有按时打过来。整个链条上，唯一的关心来自消费者，而消费者恰恰是唯一没有验证手段的人。</p><p>说的再直接再扎心一点，这就是品牌、平台、博主三方合作共同洗劫消费者的一场骗局。</p><p>但我们却无能为力。</p><p>三、广告文案从来就不是"真实"，它是"真实的替代品"</p><p>为什么无能为力？</p><p>我们再往深处走一层就会发现：广告文案和真实之间，从来就没有等号。</p><p>广告的本质是什么？不是"告诉你这个产品好在哪里"，是"让你相信这个产品好在哪里"。前者是信息，后者是说服。信息要求真实，说服只要求效果。当说服的目标压倒信息的目标，文案就不会满足于陈述事实。它会往前走一步，把"产品有这个功能"变成"我体验过这个功能"，再变成"我因为这个体验变成了更好的人"，最后变成"你买这个产品，你也能变成更好的人"。在这个叙事链条的终点，产品变成了道具，代言人变成了演员，消费者的信任变成了入场券。</p><p>这个逻辑不是AI发明出来的。它比AI古老得多。1950年代，万宝路找牛仔代言香烟，那些牛仔不是真的牛仔，是模特。广告里他们在草原上策马奔腾、吞云吐雾，画外音说"万宝路，男人的选择"。真实情况是，扮演万宝路牛仔的好几个模特后来死于肺癌。其中一个叫韦恩·麦克拉伦的，死前最后一句话是："我替万宝路杀了很多人。"</p><p>从万宝路牛仔到方桃子，广告代言的核心技术没有任何变化。找一个形象（真人或虚拟），赋予一个故事（"我很自由"或"戴了一天很舒服"），让观众产生代入感（"我也想成为这样的人"），然后卖东西。万宝路牛仔抽不抽烟不重要，方桃子有没有眼睛也不重要。重要的是那个故事能不能让你掏钱。</p><p>广告不是用来传递真相的，广告是用来在消费者的大脑中制造一个"比真相更有说服力"的模拟版本。</p><p>这就是一种最牛逼的"重塑事实"：在真实的基础上任意改编，通过模糊真实和虚构的边界来收割利益。它借用了代言人的"真实性"（这个人是真实的，或者至少在观众心中是真实存在的），把这个真实性嫁接到产品上（她说好的东西应该不会差），然后通过重复曝光来强化这种嫁接（你每次看到这个产品都会想起这个人）。广告本身不告诉你"这个产品好"，但是真实的代言人会，然后让你自己相信"这个产品好"的结论。</p><p>方桃子只是把这个机制的底层逻辑暴露得更赤裸了。因为她的"假"太明显了，明显到每个观众都能一眼看穿。但真人代言人的"假"藏在皮肤下面，藏在"他也许真的用过"的模糊地带里。这种模糊地带，就是整个广告代言产业最肥沃的土壤。</p><p>四、方桃子事件需要审视的不仅仅是AI</p><p>说真的，我对方桃子事件没有什么道德义愤。</p><p>方桃子可能给了我们一个重新审视"相信"这件事的契机。</p><p>一段代码代言了一款她不可能使用的产品，这件事本身就是一个行为艺术。它把广告代言行业一百年来小心维护的窗户纸，用一个没有眼睛的虚拟偶像捅破了。捅破之后，我们看到的不是"AI在说谎"。我们看到的是：广告代言这个行业，从一开始就是一个被精心维护的集体虚构。你一直在为这个虚构买单，只是以前代言人有真实的五官，你能说服自己相信她是真的。现在代言人没有眼睛，你没法再骗自己了。</p><p>作为消费者，一定得拥有常识，懂得基本逻辑。如果你有了上面我们所讲的常识，那你需要怀疑的对象，就不应该仅仅限于AI。甚至说重点不应该在于AI。因为众所周知的“假”，就不是假了，只是一个笑话。</p><p>但很多光鲜亮丽的真人会把我们消费者当成笑话。</p><p>以前，代言人好歹有眼睛。现在，连眼睛都可以不要了。那我们就应该重新审视我们之前到底在“相信”什么？</p><p>记住：不只是方桃子在“睁眼说瞎话”！</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31701-prod-kl-general-1-1786248564961.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>在如今智能手机市场高度同质化、各家都在公模和微创新里打转的时代，一台形态奇特的设备总是能轻易抓住数码爱好者的眼球。前段时间，我在浏览iKKO官网时，被一台名为MindOne Pro的手机吸引了。它接近正方形的机身比例非常特别，就像是直接把某台小折叠屏手机的外屏拆下来，单独做成了一台直板机。我一直和朋友开玩笑说......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4Mjg3MDAyMQ== mid=2247627894 idx=1 sn=bbd8db2a34b05517e82fc344d27a8eac chksm=fcb198d752b9d88aead949ec319c3d0fd7168869115cdb89e9c688df90bf146fa3a4e58e0eec#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 少数派 </span></a><span>，作者：路中南，原文标题：《我花 3 千块买了一台「学习机」，它让我戒掉了睡前刷手机的习惯》</span></p><p>在如今智能手机市场高度同质化、各家都在公模和微创新里打转的时代，一台形态奇特的设备总是能轻易抓住数码爱好者的眼球。前段时间，我在浏览iKKO官网时，被一台名为MindOne Pro的手机吸引了。它接近正方形的机身比例非常特别，就像是直接把某台小折叠屏手机的外屏拆下来，单独做成了一台直板机。</p><p>我一直和朋友开玩笑说，如果市面上有厂商愿意把折叠屏的外屏拿来做个直板小手机，一定会是个不错的数字健康机。抱着这种猎奇的心态，我入手了一台国内版的MindOne Pro。然而，在经过一段时间的真实使用后，这台手机给我浇了一盆冷水。如果非要用一句话来概括这段体验，那就是：性能稍有不足，整体做工精致可靠，但系统体验一塌糊涂。</p><p>▍可爱的比例，局促的体验</p><p>先来聊聊这台手机身上为数不多的亮点。iKKO MindOne Pro的机身做工相当精致，接缝严密，材质触感也处理得到位，拿在手里确实能感受到一种区别于廉价备用机的品质感。这种近乎正方形的机身比例在视觉上非常可爱小巧，单手握持时，拇指几乎能触及屏幕的上缘和另一侧，手感奇妙得就像是握着一个质感极佳的智能家居面板。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/7ee92bff-83c7-440b-a3af-736bcec16a27.png" width="1080" height="826" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>不过，这种极致的物理比例在带来新鲜感的同时，也给日常使用带来了不小的困扰。最困扰我的就是日常高频的输入体验。哪怕iKKO已经尽可能压缩系统导航栏，并微调了自带Gboard的键盘高度，弹出键盘后也只能看见输入框和对话中的一行字。这时候若是还有个群置顶消息，就真的是「专注打字」了。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/374c12ea-de0c-490a-8048-309634294af4.png" width="1080" height="1439" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/92e3f42d-638e-47ec-a88e-544a5e0cebe6.png" width="1080" height="811" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/b8004dc1-85f1-4cb7-b10a-9879586eb41f.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>左右滑动图片</p><p>而在内容消费端，由于大部分社交媒体的信息流并没有针对这种极端的长宽比进行优化，导致图片被强制放大，原本一屏能看完的内容现在需要多次滑动。从某种角度来说，这种天生的物理限制，反而让它成了一台极佳的「数字健康机」——因为用它刷信息流实在不够顺畅，就好像透过小窗子试图全览窗外的胜景，很快就会失去长时间把玩它的欲望，从而乖乖把它放下。</p><p>▍「缝合怪」系统</p><p>如果说硬件形态上的局限还可以用「特立独行」或者「小众定位」来解释，那MindOne Pro的系统表现就真的只能用灾难来形容了。</p><p>也许是主要市场在海外的缘故，这款国内版的系统就不得不同时受限于合规要求与开发节奏。没有内置谷歌服务，许多海外应用的安装与使用也变得麻烦；预装的商店是腾讯应用宝（顺带一说，iKKO忘记做屏蔽卸载应用宝的动作，直接卸载会触发系统软重启）。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/8b132b17-3bb1-4c8d-aa65-337ea04453ca.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/b010ba71-13ee-40ea-9f0e-6165c6dc2fb4.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/6a57b6cc-f9ff-4d58-81da-10eb15c715fc.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>左右滑动图片</p><p>快霸？应用宝喊你每日签到赚大钱啦</p><p>大部分第一方应用都像是AOSP原生应用换了一套四色同系图标，最关键的电话与信息应用没有专门为此屏幕比例适配。设置里面还有一个不明所以的「快霸」功能来限制应用的后台活动。浏览器预装的是开启了全屏功能的Via，倒还算合情理，键盘预装的也是双拼友好的Gboard。</p><p>种种这些带着点黑色幽默的系统缺陷，让我对这套拼凑感极强的国内版有了新的认知。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/2c08078b-c458-4398-97cf-f15352e20ccb.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/f82fbe80-1cf3-4286-82f4-ba684f309c37.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>还能随处可见来自Android 4.4的复古科技感</p><p>如果继续深挖，MindOne Pro搭载的系统身上还带着一些复古痕迹。虽然带着2025年12月的安全更新，但是系统版本依旧停留在24年九月的Android 15。与日常使用息息相关的webview系统组件也停留在Chromium 124，也就是24年上半年的版本。也许是受限于芯片平台的关系，它的vendor分区与内核版本均冻结在Android 12。这种情况通常出现在那些出厂平台原本是古老的Android 12、后续升级到Android 15的系统上，最后再打上较新的安全补丁。</p><p>▍AI OS？「学习机模式」</p><p>现在的手机不带点AI似乎都不好意思拿出来卖？MindOne Pro在机身顶部左侧专门设置了一个实体按钮，按照官方的说法，这是用来一键唤出AI类功能的。它的AI功能和专门的AI操作系统都深度绑定在iKKO自己的账号体系之上。</p><p>听起来这是一个很有野心的软硬结合尝试，在数天的「连接错误无法登录」错误后，我终于登录上了iKKO账号、体验到了其AI「操作系统」。遗憾的是，若要讲实话，这个AI OS本质上就是换了个启动器，进入类似「超级省电模式」的状态。它并不是如官网说的那样Runs alongside Android，与Android并行运行的另一套系统，更像是Android里的一个启动器模式，连切换多任务的手势都没有屏蔽。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/64fbebdb-1589-4c3c-8454-7d0cf15a77ad.gif" width="640" height="735" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>然而令人费解的是，种种AI聊天／学习／笔记／播客／翻译应用均被限制在此模式下才可使用，在Android系统里则寻找不到踪影：这种隔离策略似乎有点多此一举。AI OS也不能添加我自行安装的第三方应用，一共调用的也就8个自带应用，却给了我10个空栏得以填充，真奇怪。</p><p>AI OS里最让人有兴趣尝试的自然是那个「AI聊天」，菜单中显示可调用「ChatGPT-5」「Chat GPT-4」和「DeepSeek-V3」三个模型，听上去很不错，但是实际使用下来效果相当勉强，最致命的是模型似乎不太情愿联网查询信息。如果我要问上海明天的天气，模型会让我自己去找天气应用查看。模型只能回答2024年6月前的内容。（如果查询一下GPT系列模型的截止日期，在这日期附近的模型刚好就是GPT-4.1/mini/nano与GPT-5的nano/mini模型。）相比这些，模型回复不支持流式传输反倒是小问题了。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/7608116a-3ec2-4574-b81d-41560c7fbfc9.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/7a5d3bc8-a319-4af1-846b-fb8fa2e0a05d.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/e3ebc0c6-5dba-4d15-b5b2-2d36fa91ebca.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/5d54e142-1371-41f4-b438-0d4f0c3fb4bc.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>左右滑动图片</p><p>好在这些模型的对话都不需要自己掏腰包买token，可是转念一想，是谁会需要过时且无限量的模型呢？也许AI OS从一开始就是按学习机的思路设计的。如果从学习机角度来看，AI OS的这几个应用反倒做得不错：AI学习的唯一功能就是拍习题，还可以指定英语和语文之外的学科；AI笔记就是个能转写的录音机；AI翻译的响应速度倒是不错，适合练练口语。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/f48393f2-0dd1-4916-a8ac-7ee0550b222f.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/18a036db-9f02-45c1-9229-e47bbc19f02f.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/8c31d096-a8fe-46a9-a0e2-df6a8e26db0a.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/bfec739c-224e-4d25-9958-02b50570a826.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>左右滑动图片</p><p>这台机器最初大概是想用AI终端的溢价，变相搭售token。但模型更新得太快、Agent风头正盛，这种知识截止较早、不能联网的免费聊天机器人，如今很难成为购买理由。</p><p>▍梦回765G：性能与反直觉的设计</p><p>差不多可以聊聊核心配置和基础体验。这台手机的芯片性能孱弱是意料之中的事情，基本只够轻量运行一些基础的通讯应用。G99两颗A76中核的配置让我梦回Pixel 5的古老年代。这一方面当然是为了小巧机身的续航考量，另一方面，AI时代反正都要联网调用云端模型，只需要保持基本的流畅度即可。</p><p>说到流畅度，MindOne Pro居然支持高刷。不过实际测试下来，刷新率并非官网标注的90 Hz，这块屏幕面板实际上只支持96 Hz和48 Hz两档刷新率（开启省电模式则降为48 Hz），而且我也没有找到开启官网所说的DC调光选项。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/3b0e898a-da7d-41ac-bdbe-eadf25b51fec.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>另外，它在细节设计上也有一些反直觉的硬伤。比如光线传感器的位置，被放置在了机身上侧边缘。这意味着如果你的主要光源位于头顶（比如阅读时开着的台灯，或是显示器上的屏幕挂灯），传感器会直接迎面接光。这会导致屏幕亮度在昏暗的夜间环境里整体偏亮，到了不手动拉低亮度的程度。</p><p>▍让人焦虑的续航与偏色的相机</p><p>续航表现同样没能带来惊喜。在插着SIM卡作为主力或者备用机待机时，它的掉电速度令人咋舌，基本一天不怎么用也就没电了，这还是在仅支持4G的情况下。待机底噪耗电极其严重。只有在拔掉SIM卡或不用任何内置的eSIM、纯Wi-Fi环境下静置，它才能勉强撑上几天。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/b194dbd7-6c39-4b2b-b40d-aaad51a65690.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>开了eSIM功能后就会停止休眠，导致待机续航锐减。</p><p>充电体验也很矛盾。系统默认是不开启快充的，但即便在慢充状态下，充电时机身的发热依然非常明显，小机身在充电时似乎更容易积热。唯一能让人感到宽慰的是，因为它本身的电池容量比较低，总体的充电时间并不算漫长。</p><p>最后说说拍照。从纸面硬件来看，iKKO MindOne Pro的摄像头规格似乎还算过得去，但实际的成像水平非常之差。由于缺乏有效的ISP调校和影像算法，这块IMX766拍出来的照片往往色彩干瘪、宽容度极低，根本犯不着为此专门搭载一颗拍照键。而且要命的是室内的拍照总是把人像肤色拍到偏绿，由于我也没有义务放出自己「绿巨人」一样的自拍照，因此放点猫照吧。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/d5873ed4-2f8c-425d-b2bb-fce8139fef63.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/bf74b0ba-8c20-4355-87eb-2da1186e41f9.png" width="1080" height="1440" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>相机界面左边下面那个很像Gemini图标的，其实是美颜……</p><p>翻转镜头能在低角度拍摄时略微抬起，以便监看屏幕；放在桌面上时也能兼作支架，让屏幕微微扬起看点东西。除此之外，大部分情况我都愿意180度翻转镜头，让机器可以顺利「躺平」在桌面。</p><p>▍好看，够了吗？</p><p>总的来说，iKKO MindOne Pro国行版本是一款让我感觉割裂的产品。它有着极其精致的躯壳、大胆且性感的比例，但内在的系统、性能和基础体验却是一地鸡毛。</p><p>如果你只是想买一个造型独特、拿在手里把玩的桌面小摆件，或者你真的需要一台因为「难用」而强制你戒除网瘾的数字健康机，它那出色的做工或许能给你一丝慰藉；但如果你想要一台日常主力机，又只是想尝尝小尺寸的新鲜感，小折叠机型的价格已经跌到了堪称美丽的水准：国补后可以在三千到四千的价位段买到旗舰/次旗舰芯片的机器，还带有内外高刷、无线充电、大电池等等。</p><p>毕竟，我们买手机不是为了买一个精致的空壳，比起性感的外观，一个能够正常运转、踏实可靠的系统灵魂，才是每天陪伴我们最核心的东西。</p><p>原文链接：</p><p>https://sspai.com/post/112685?utm_source=wechat utm_medium=social</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31701-prod-kl-general-1-1786248564961.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>在如今智能手机市场高度同质化、各家都在公模和微创新里打转的时代，一台形态奇特的设备总是能轻易抓住数码爱好者的眼球。前段时间，我在浏览iKKO官网时，被一台名为MindOne Pro的手机吸引了。它接近正方形的机身比例非常特别，就像是直接把某台小折叠屏手机的外屏拆下来，单独做成了一台直板机。我一直和朋友开玩笑说......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4Mjg3MDAyMQ== mid=2247627894 idx=1 sn=bbd8db2a34b05517e82fc344d27a8eac chksm=fcb198d752b9d88aead949ec319c3d0fd7168869115cdb89e9c688df90bf146fa3a4e58e0eec#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 少数派 </span></a><span>，作者：路中南，原文标题：《我花 3 千块买了一台「学习机」，它让我戒掉了睡前刷手机的习惯》</span></p><p>在如今智能手机市场高度同质化、各家都在公模和微创新里打转的时代，一台形态奇特的设备总是能轻易抓住数码爱好者的眼球。前段时间，我在浏览iKKO官网时，被一台名为MindOne Pro的手机吸引了。它接近正方形的机身比例非常特别，就像是直接把某台小折叠屏手机的外屏拆下来，单独做成了一台直板机。</p><p>我一直和朋友开玩笑说，如果市面上有厂商愿意把折叠屏的外屏拿来做个直板小手机，一定会是个不错的数字健康机。抱着这种猎奇的心态，我入手了一台国内版的MindOne Pro。然而，在经过一段时间的真实使用后，这台手机给我浇了一盆冷水。如果非要用一句话来概括这段体验，那就是：性能稍有不足，整体做工精致可靠，但系统体验一塌糊涂。</p><p>▍可爱的比例，局促的体验</p><p>先来聊聊这台手机身上为数不多的亮点。iKKO MindOne Pro的机身做工相当精致，接缝严密，材质触感也处理得到位，拿在手里确实能感受到一种区别于廉价备用机的品质感。这种近乎正方形的机身比例在视觉上非常可爱小巧，单手握持时，拇指几乎能触及屏幕的上缘和另一侧，手感奇妙得就像是握着一个质感极佳的智能家居面板。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/7ee92bff-83c7-440b-a3af-736bcec16a27.png" width="1080" height="826" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>不过，这种极致的物理比例在带来新鲜感的同时，也给日常使用带来了不小的困扰。最困扰我的就是日常高频的输入体验。哪怕iKKO已经尽可能压缩系统导航栏，并微调了自带Gboard的键盘高度，弹出键盘后也只能看见输入框和对话中的一行字。这时候若是还有个群置顶消息，就真的是「专注打字」了。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/374c12ea-de0c-490a-8048-309634294af4.png" width="1080" height="1439" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/92e3f42d-638e-47ec-a88e-544a5e0cebe6.png" width="1080" height="811" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/b8004dc1-85f1-4cb7-b10a-9879586eb41f.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>左右滑动图片</p><p>而在内容消费端，由于大部分社交媒体的信息流并没有针对这种极端的长宽比进行优化，导致图片被强制放大，原本一屏能看完的内容现在需要多次滑动。从某种角度来说，这种天生的物理限制，反而让它成了一台极佳的「数字健康机」——因为用它刷信息流实在不够顺畅，就好像透过小窗子试图全览窗外的胜景，很快就会失去长时间把玩它的欲望，从而乖乖把它放下。</p><p>▍「缝合怪」系统</p><p>如果说硬件形态上的局限还可以用「特立独行」或者「小众定位」来解释，那MindOne Pro的系统表现就真的只能用灾难来形容了。</p><p>也许是主要市场在海外的缘故，这款国内版的系统就不得不同时受限于合规要求与开发节奏。没有内置谷歌服务，许多海外应用的安装与使用也变得麻烦；预装的商店是腾讯应用宝（顺带一说，iKKO忘记做屏蔽卸载应用宝的动作，直接卸载会触发系统软重启）。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/8b132b17-3bb1-4c8d-aa65-337ea04453ca.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/b010ba71-13ee-40ea-9f0e-6165c6dc2fb4.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/6a57b6cc-f9ff-4d58-81da-10eb15c715fc.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>左右滑动图片</p><p>快霸？应用宝喊你每日签到赚大钱啦</p><p>大部分第一方应用都像是AOSP原生应用换了一套四色同系图标，最关键的电话与信息应用没有专门为此屏幕比例适配。设置里面还有一个不明所以的「快霸」功能来限制应用的后台活动。浏览器预装的是开启了全屏功能的Via，倒还算合情理，键盘预装的也是双拼友好的Gboard。</p><p>种种这些带着点黑色幽默的系统缺陷，让我对这套拼凑感极强的国内版有了新的认知。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/2c08078b-c458-4398-97cf-f15352e20ccb.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/f82fbe80-1cf3-4286-82f4-ba684f309c37.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>还能随处可见来自Android 4.4的复古科技感</p><p>如果继续深挖，MindOne Pro搭载的系统身上还带着一些复古痕迹。虽然带着2025年12月的安全更新，但是系统版本依旧停留在24年九月的Android 15。与日常使用息息相关的webview系统组件也停留在Chromium 124，也就是24年上半年的版本。也许是受限于芯片平台的关系，它的vendor分区与内核版本均冻结在Android 12。这种情况通常出现在那些出厂平台原本是古老的Android 12、后续升级到Android 15的系统上，最后再打上较新的安全补丁。</p><p>▍AI OS？「学习机模式」</p><p>现在的手机不带点AI似乎都不好意思拿出来卖？MindOne Pro在机身顶部左侧专门设置了一个实体按钮，按照官方的说法，这是用来一键唤出AI类功能的。它的AI功能和专门的AI操作系统都深度绑定在iKKO自己的账号体系之上。</p><p>听起来这是一个很有野心的软硬结合尝试，在数天的「连接错误无法登录」错误后，我终于登录上了iKKO账号、体验到了其AI「操作系统」。遗憾的是，若要讲实话，这个AI OS本质上就是换了个启动器，进入类似「超级省电模式」的状态。它并不是如官网说的那样Runs alongside Android，与Android并行运行的另一套系统，更像是Android里的一个启动器模式，连切换多任务的手势都没有屏蔽。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/64fbebdb-1589-4c3c-8454-7d0cf15a77ad.gif" width="640" height="735" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>然而令人费解的是，种种AI聊天／学习／笔记／播客／翻译应用均被限制在此模式下才可使用，在Android系统里则寻找不到踪影：这种隔离策略似乎有点多此一举。AI OS也不能添加我自行安装的第三方应用，一共调用的也就8个自带应用，却给了我10个空栏得以填充，真奇怪。</p><p>AI OS里最让人有兴趣尝试的自然是那个「AI聊天」，菜单中显示可调用「ChatGPT-5」「Chat GPT-4」和「DeepSeek-V3」三个模型，听上去很不错，但是实际使用下来效果相当勉强，最致命的是模型似乎不太情愿联网查询信息。如果我要问上海明天的天气，模型会让我自己去找天气应用查看。模型只能回答2024年6月前的内容。（如果查询一下GPT系列模型的截止日期，在这日期附近的模型刚好就是GPT-4.1/mini/nano与GPT-5的nano/mini模型。）相比这些，模型回复不支持流式传输反倒是小问题了。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/7608116a-3ec2-4574-b81d-41560c7fbfc9.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/7a5d3bc8-a319-4af1-846b-fb8fa2e0a05d.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/e3ebc0c6-5dba-4d15-b5b2-2d36fa91ebca.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/5d54e142-1371-41f4-b438-0d4f0c3fb4bc.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>左右滑动图片</p><p>好在这些模型的对话都不需要自己掏腰包买token，可是转念一想，是谁会需要过时且无限量的模型呢？也许AI OS从一开始就是按学习机的思路设计的。如果从学习机角度来看，AI OS的这几个应用反倒做得不错：AI学习的唯一功能就是拍习题，还可以指定英语和语文之外的学科；AI笔记就是个能转写的录音机；AI翻译的响应速度倒是不错，适合练练口语。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/f48393f2-0dd1-4916-a8ac-7ee0550b222f.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/18a036db-9f02-45c1-9229-e47bbc19f02f.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/8c31d096-a8fe-46a9-a0e2-df6a8e26db0a.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/bfec739c-224e-4d25-9958-02b50570a826.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>左右滑动图片</p><p>这台机器最初大概是想用AI终端的溢价，变相搭售token。但模型更新得太快、Agent风头正盛，这种知识截止较早、不能联网的免费聊天机器人，如今很难成为购买理由。</p><p>▍梦回765G：性能与反直觉的设计</p><p>差不多可以聊聊核心配置和基础体验。这台手机的芯片性能孱弱是意料之中的事情，基本只够轻量运行一些基础的通讯应用。G99两颗A76中核的配置让我梦回Pixel 5的古老年代。这一方面当然是为了小巧机身的续航考量，另一方面，AI时代反正都要联网调用云端模型，只需要保持基本的流畅度即可。</p><p>说到流畅度，MindOne Pro居然支持高刷。不过实际测试下来，刷新率并非官网标注的90 Hz，这块屏幕面板实际上只支持96 Hz和48 Hz两档刷新率（开启省电模式则降为48 Hz），而且我也没有找到开启官网所说的DC调光选项。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/3b0e898a-da7d-41ac-bdbe-eadf25b51fec.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>另外，它在细节设计上也有一些反直觉的硬伤。比如光线传感器的位置，被放置在了机身上侧边缘。这意味着如果你的主要光源位于头顶（比如阅读时开着的台灯，或是显示器上的屏幕挂灯），传感器会直接迎面接光。这会导致屏幕亮度在昏暗的夜间环境里整体偏亮，到了不手动拉低亮度的程度。</p><p>▍让人焦虑的续航与偏色的相机</p><p>续航表现同样没能带来惊喜。在插着SIM卡作为主力或者备用机待机时，它的掉电速度令人咋舌，基本一天不怎么用也就没电了，这还是在仅支持4G的情况下。待机底噪耗电极其严重。只有在拔掉SIM卡或不用任何内置的eSIM、纯Wi-Fi环境下静置，它才能勉强撑上几天。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/b194dbd7-6c39-4b2b-b40d-aaad51a65690.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>开了eSIM功能后就会停止休眠，导致待机续航锐减。</p><p>充电体验也很矛盾。系统默认是不开启快充的，但即便在慢充状态下，充电时机身的发热依然非常明显，小机身在充电时似乎更容易积热。唯一能让人感到宽慰的是，因为它本身的电池容量比较低，总体的充电时间并不算漫长。</p><p>最后说说拍照。从纸面硬件来看，iKKO MindOne Pro的摄像头规格似乎还算过得去，但实际的成像水平非常之差。由于缺乏有效的ISP调校和影像算法，这块IMX766拍出来的照片往往色彩干瘪、宽容度极低，根本犯不着为此专门搭载一颗拍照键。而且要命的是室内的拍照总是把人像肤色拍到偏绿，由于我也没有义务放出自己「绿巨人」一样的自拍照，因此放点猫照吧。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/d5873ed4-2f8c-425d-b2bb-fce8139fef63.png" width="1080" height="1240" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/bf74b0ba-8c20-4355-87eb-2da1186e41f9.png" width="1080" height="1440" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>相机界面左边下面那个很像Gemini图标的，其实是美颜……</p><p>翻转镜头能在低角度拍摄时略微抬起，以便监看屏幕；放在桌面上时也能兼作支架，让屏幕微微扬起看点东西。除此之外，大部分情况我都愿意180度翻转镜头，让机器可以顺利「躺平」在桌面。</p><p>▍好看，够了吗？</p><p>总的来说，iKKO MindOne Pro国行版本是一款让我感觉割裂的产品。它有着极其精致的躯壳、大胆且性感的比例，但内在的系统、性能和基础体验却是一地鸡毛。</p><p>如果你只是想买一个造型独特、拿在手里把玩的桌面小摆件，或者你真的需要一台因为「难用」而强制你戒除网瘾的数字健康机，它那出色的做工或许能给你一丝慰藉；但如果你想要一台日常主力机，又只是想尝尝小尺寸的新鲜感，小折叠机型的价格已经跌到了堪称美丽的水准：国补后可以在三千到四千的价位段买到旗舰/次旗舰芯片的机器，还带有内外高刷、无线充电、大电池等等。</p><p>毕竟，我们买手机不是为了买一个精致的空壳，比起性感的外观，一个能够正常运转、踏实可靠的系统灵魂，才是每天陪伴我们最核心的东西。</p><p>原文链接：</p><p>https://sspai.com/post/112685?utm_source=wechat utm_medium=social</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31702-prod-db-general-1-1786249163571.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>从长远的大账来看，医保为预防性服务买单，并非单纯增加了一项支出，而是将原本用于治病的资金前置为防病投入，将健康关口从医院前移至日常生活。这不仅是医保制度从“保治病”走向“保健康”的应有之义，更能让老百姓在“无病先防”中获得实实在在的幸福感与安全感。近日出台的《上海市卫生健康发展“十五五”规划》明确提出，“将部......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTExMjYwMA== mid=2670391754 idx=3 sn=d23c4aff84ace9c3bdd2102688853fb8 chksm=bd5af64812d52f69aa617e4d48c31fb1d9c186d681d656f1cc393bb31ebf0b1fd1559796c100#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 经济观察报 </span></a><span>，作者：梁嘉琳</span></p><p>从长远的大账来看，医保为预防性服务买单，并非单纯增加了一项支出，而是将原本用于治病的资金前置为防病投入，将健康关口从医院前移至日常生活。这不仅是医保制度从“保治病”走向“保健康”的应有之义，更能让老百姓在“无病先防”中获得实实在在的幸福感与安全感。</p><p>近日出台的《上海市卫生健康发展“十五五”规划》明确提出，“将部分预防性服务、健康管理服务纳入医保支付范围”，这一表述引发广泛关注。</p><p>长期以来，医保基金以“疾病治疗”为支付触发条件——只有患者生病了、去定点医疗机构治疗了，医保才开始支付。与此同时，公共卫生服务归卫生健康部门管理，主要依赖财政资金投入；而健康管理则更多被推向市场，主要依靠社会资金与产业投资支撑。这导致公共卫生、健康管理与疾病医疗三大体系长期处于割裂状态。</p><p>进入“十五五”时期，公众的健康需求已经从“看得上病、看得好病”升级为“少生病、晚生病、不生大病”。需求的升级，决定了“重医轻防”的倾向必须改变。</p><p>其实，早在2016年，全国卫生与健康大会就提出，国民健康政策要从“以治病为中心”转变为“以健康为中心”。十年过去，理念却始终落不了地，其关键症结就在于公共卫生、健康管理与疾病医疗三大体系长期割裂，缺乏制度化的支付方予以支撑。</p><p>部分地区已在积极探索破局之道。例如，有的地方政府允许使用职工医保个人账户支付部分预防性疫苗费用，以此扭转成年人疫苗接种率偏低的现状，为呼吸系统疾病等构建坚实的公共卫生屏障。在三明医改发源地，尤溪县则探索出健康管护组织（健共体）模式，由具备执业资格的医生团队承担健康管理职能。一旦该团队使当地居民慢性病发病率下降、向上级医院转诊率下降，由此结余的公共卫生经费与医保基金便可留用，并按健康管理绩效考核结果分配给医务人员，实现“防病也能有收益”。</p><p>各地试水虽积累了宝贵经验，但要实现广泛推广，仍需在制度建设层面破题。上海市率先将“医保支付预防性服务、健康管理”写入政府规划，是制度层面的破冰之举：打通“医”与“防”的边界，力求以最小的干预投入换取最大化的健康产出。</p><p>建立制度化的支付方，不仅能够稳定减轻居民在疾病预防与健康管理上的经济压力，提升其参与健康干预的意愿，更能通过“支付”这一指挥棒，引导基层医疗机构投身预防与健康管理。当前，对基层医疗机构的考核仍多以诊疗量、诊疗收入及利润率为标准。如果“防病做得越好、病人越少、收入越低”，那么“以健康为中心”便只能是一句空话。只有当医保基金真正为预防性服务与健康管理买单，甚至建立相应的激励机制，医疗机构才有动力对“防”与“治”给予同等重视。</p><p>为此，笔者建议加速修订《社会保险法》，明确医保基金支付范围的边界，为支付预防性服务提供坚实的法律依据；同时，应充分利用《医疗保障法》起草的契机，为预防性服务的支付预留充足的制度空间。在具体操作层面，可在现有的药品目录、诊疗项目、医疗服务设施标准等“三目录”之外，增设“预防性服务与健康管理”专属目录，允许医保资金支付医疗费用以外的“技术成熟、诊疗规范、监管互通的健康干预”费用。</p><p>打通支付渠道仅仅是破局的第一步，更为关键的是如何优化资金使用逻辑，使其真正发挥激励“防病”的导向作用。破题的核心在于，将预防与治疗统筹纳入同一个资金池。家庭医生（全科医生）作为辖区居民“健康把关人”，全面承接常见病与慢性病诊疗、公共卫生及健康管理等签约服务，并依据服务成效获得绩效奖励。通过真金白银的正向激励，驱动医疗机构和医务人员投身全民健康保障工作。上海市在规划中明确提出探索基于家庭医生制度的按人头付费方式，正是期望通过这一机制，充分激活并发挥家庭医生在健康管理中的“守门人”作用。</p><p>当然，医保基金对健康管理的支付也要有严格的规范，防止资金滥用。对此，笔者建议，无论是卫健部门管理的基本公共卫生资金，还是医保部门管理的基本医保基金，都应逐步从传统的“数量考核”转向“质量考核”，有条件的地方还可以延伸到健康效果考核。此外，还要加快编制预防性服务与健康管理领域的标准操作规程，为规范支付提供科学依据。</p><p>只有当老百姓具备为疾病预防与健康管理支付的能力，当基层医疗机构拥有做好疾病预防与辖区居民健康管理的内生动力，“以健康为中心”的理念才能真正落地生根。从长远的大账来看，医保为预防性服务买单，并非单纯增加了一项支出，而是将原本用于治病的资金前置为防病投入，将健康关口从医院前移至日常生活。这不仅是医保制度从“保治病”走向“保健康”的应有之义，更能让老百姓在“无病先防”中获得实实在在的幸福感与安全感。</p><p>（作者系“健康国策2050”创办人、研究员）</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31703-prod-kl-general-1-1786249200746.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>浏览器是功能，不是目的地。2025年10月21日，OpenAI发布自己的AI原生浏览器Atlas的那个晚上，全球科技媒体的标题里挤满了同一个词：「Chrome杀手」。OpenAI自研AI Agent浏览器ChatGPT Atlas于2025年10月发布｜图片来源：OpenAI官号那是手握八亿周活的OpenAI......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MTMwNDMwODQ0MQ== mid=2653111734 idx=1 sn=be6c460914c97c5273a19b5652595590 chksm=7fc1f3ed65a228f0bd8402f30a1ef020283c392e9bf16339239447c782e5852275aecb93f72d#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 极客公园 </span></a><span>，作者：张勇毅，编辑：靖宇，原文标题：《OpenAI 用 1 年时间证明，你并不用为 AI 换浏览器》</span></p><p>浏览器是功能，不是目的地。</p><p>2025年10月21日，OpenAI发布自己的AI原生浏览器Atlas的那个晚上，全球科技媒体的标题里挤满了同一个词：「Chrome杀手」。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/a026f726-d887-4efa-9188-9aeaf63111e9.png" width="977" height="840" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>OpenAI自研AI Agent浏览器ChatGPT Atlas于2025年10月发布｜图片来源：OpenAI官号</p><p>那是手握八亿周活的OpenAI第一次入口级出手，不少人相信，统治了互联网三十年的浏览器，终于等来了换代时刻。</p><p>甚至OpenAI要发布浏览器的消息，还在硅谷引发了一阵不大不小的产品抢发潮：许多致力于开发AI浏览器的大小厂团队为了避免自己的心血被OpenAI彻底淹没，选择提前发布他们的产品，事实上促成了2025年的一阵AI浏览器热潮。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/ee9b6730-35a1-41c6-b857-ab16c0d46bc7.png" width="1080" height="762" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>为了推广自家AI浏览器，OpenAI还曾用赠送ChatGPT额度的方式推销｜图片来源：X</p><p>292天后，2026年8月9日，Atlas停止运行。</p><p>这292天里，Chrome的全球份额还是那个三分之二。而围攻者这一边，Arc停更，Sidekick关停，The Browser Company卖身Atlassian，如今连OpenAI自己也收了手。杀手们排着队退场，被围攻的那个，连一场像样的反击都没来得及打。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/f041cdbc-3b26-4899-8e8f-a75f12f9ddc2.png" width="1080" height="1140" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>OpenAI官方发布公告，正式砍掉了Atlas浏览器｜图片来源：OpenAI官网</p><p>过去这一年里，AI浏览器的退场有四种姿势。Arc是停更：2025年5月，The Browser Company创始人Josh Miller发公开信宣布停止开发这款明星产品，全员转向AI浏览器Dia。Sidekick是被吸收：团队同月被Perplexity收编，8月产品关停——今天打开它的官网，页面会直接跳到comet.perplexity.ai。</p><p>The Browser Company自己是卖身：9月，Atlassian以6.1亿美元把它整个买走。做Jira的公司收购做浏览器的公司，这笔交易在当时被解读为一次体面的退场。</p><p>而Atlas，是这四种死法里最干脆的一种：直接关停。</p><p>它活了292天，始终只有macOS版，没等到Windows，也没等到手机。我在它的帮助文档里翻到OpenAI留给用户的最后一条指引：请在8月9日之前，把书签导出为HTML文件。</p><p>一家想重新发明浏览器的公司，教给用户的最后一件事，是怎么打包迁移回Chrome。</p><p>01</p><p>Chrome没有反击</p><p>过去被「围攻」的这一年，Chrome过得相当安稳。</p><p>虽然不同统计机构给它的数字略有出入，但全球份额都停在三分之二上下，过去一年的波动从来都没有超过两个百分点。</p><p>而挑战者这边的数据，其实一直都不怎么好看：过去一年所有AI浏览器加在一起，在份额统计里连1%都凑不齐。从来连上桌的资格都没有。</p><p>a16z今年3月发布消费AI应用百强榜时，干脆把AI浏览器产品整体排除在外——理由是它们在传统流量统计里根本测不出来。就连用户最多的Comet，月活也只在千万量级，Atlas还要更少。而Atlas背后，是一个周活八亿的ChatGPT。八亿人的入口，漏下来的不过千万量级。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/1ec5ae2c-1002-4490-b728-2e61cccd5510.png" width="1080" height="781" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>被围攻的一年，曲线波澜不惊｜图片来源：StatCounter</p><p>为什么AI浏览器撬不动Chrome的用户？第一重是习惯的成本。用户换一个浏览器，意味着迁移书签、密码、插件、支付信息，重新适应每一个交互细节——而在Chrome里装一个AI插件，只要点两下。挑战者要求用户搬家，守成者只要求用户开扇窗，这场竞赛从一开始就不对等。</p><p>浏览器巨头从来都深谙这个道理。为了守住苹果设备上的默认搜索位，谷歌每年需要支付给苹果约200亿美元。这恰恰说明了入口生意的本质是分发，不是产品，三十年来如此。</p><p>第二重是移动端的缺席。这一批AI浏览器几乎全员桌面优先，Atlas更是到死只有Mac版。而浏览行为的大盘早就在手机上——你很难围攻一座你根本没去过的城。</p><p>最致命的一重打击是：大厂的吸收转换速度，已经反过来超越了创业团队的创新速度。</p><p>去年9月，Gemini进了Chrome，Edge里的Copilot模式也在同一时期铺开。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/5b0aa025-e2ec-4697-af85-39b99711f22e.png" width="1080" height="1080" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>谷歌同样在2025年内快速将Gemini整合进Chrome浏览器中｜图片来源：Google</p><p>挑战者花半年打磨出的卖点，侧边栏问答、页面总结、代理执行，大厂只需一次版本更新就变成了自己的功能。</p><p>虽然在AI产品风起云涌的近两年，创新者的窘境这个词已经被用滥了，但它有个常被忽略的前提是：在位者总是因为怕创新伤害老业务而不敢跟进，挑战者才有窗口。</p><p>这一次，浏览器本身不直接赚钱，AI功能伤害不了任何巨头本身的老业务，于是在位者跟得毫不犹豫。窗口从一开始就不存在。</p><p>Chrome赢得连仗都没打。它只是把AI变成了一个设置项。就拆掉了这些AI浏览器最引以为傲的护城河。</p><p>02</p><p>是功能，不是目的地</p><p>但AI浏览器这个赛道并非完全一片狼藉，毕竟名单上还有幸存着的名字，如果你仔细看它们的活法，会发现另一件事。</p><p>Comet背后是Perplexity的订阅生意，这款浏览器后来干脆向所有用户免费开放，本质是给主业获客。Dia背后是Atlassian，浏览器成了办公套件的延伸。</p><p>Opera Neon收19.9美元一个月，靠的是Opera二十多年的老底子。再小一点的Strawberry等产品，靠的是风投的钱——瑞典的Strawberry今年刚融了600万美元种子轮。</p><p>没有一个幸存者，在靠「浏览器本身」赚钱。浏览器要么是获客手段，要么是功能载体，要么是别人业务版图里的一块拼图。</p><p>这几乎是对「独立AI浏览器」这个品类最彻底的否定——不是没人做得好，是它从一开始就不是一门好生意。</p><p>顺着这条逻辑往下推，幸存者们的终局大概率也不是死掉，而是被各自的母体收编成一个功能。浏览器这个品类会一直在，「AI浏览器公司」不会。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/c692f250-a206-4c82-8e26-65e498ce7959.png" width="1080" height="955" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>已向所有用户免费开放的Comet｜图片来源：Perplexity</p><p>这个终局，国内其实提前演过了：从一开始就没人另起炉灶。夸克在阿里手里长成了AI工作台，QQ浏览器接入混元往办公助手走，360把AI塞进了安全浏览器——全是存量产品加AI，没有一家大厂公司为AI专门造一个新浏览器。</p><p>幸存者们用活法证明的事，被最不缺钱、也最不信邪的OpenAI在关停公告里一语道破：</p><blockquote><p>AI浏览器应该是一个功能，不是目的地。</p></blockquote><p>这句话倒是很适合给AI浏览器充当墓志铭：过去一年，为浏览器这个方向付出最多的就是OpenAI自己——组建团队、发布产品、顶着「Chrome杀手」的期待跑了292天。现在它亲口承认，方向本身错了。</p><p>OpenAI关掉Atlas，不是一次产品失败，是一整条路线的失败。</p><p>但OpenAI显然没有放弃入口，只是这份野心已经找到了新的载体。Atlas的能力被拆成两份：一份进了ChatGPT桌面端，包括那个能替你操作网页的云端浏览器；另一份做成了Chrome扩展。</p><p>入口之争仍然没有结束，它只是离开了浏览器这个壳。下一场较量比的不是谁的标签页更好看，而是谁能替用户把事办了——在那个战场上，对手还是谷歌，武器换成了agent。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/196b2e3c-0b7b-49c4-b2c2-f8fd27905e42.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>围攻者的新住址，是Chrome应用商店｜图片来源：Chrome应用商店</p><p>关停之后，Atlas的用户会带着导出的书签各回各家，其中大多数人的目的地，还是自己最熟悉的Chrome。</p><p>而对AI Agent浏览器用户来讲，这一年的经验教训总结下来其实只有一句话：不用为AI搬家，装个插件就够了。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31705-prod-db-general-1-1786253759493.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>2026年7月，韩国股市遭遇历史级波动——单月内4次暴跌熔断，KOSPI重挫22%，杠杆ETF规模骤缩。“雪崩”之下，SK海力士与三星电子股价分别回落35%与23%（高盛研报口径，截至8月4日回望）[1]。即便两大龙头刚交出创纪录的Q2营业利润，跌势仍未止住——市场已提前对这场“AI存储超级周期”投下否定票。......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/XGKKMyCsytI5m7N_-Q8lQA" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 智讯智库 </span></a><span>，作者：陈宥文</span></p><p>2026年7月，韩国股市遭遇历史级波动——单月内4次暴跌熔断，KOSPI重挫22%，杠杆ETF规模骤缩。“雪崩”之下，SK海力士与三星电子股价分别回落35%与23%（高盛研报口径，截至8月4日回望）[1]。即便两大龙头刚交出创纪录的Q2营业利润，跌势仍未止住——市场已提前对这场“AI存储超级周期”投下否定票。（详见前文：SK海力士巨震：AI飞轮还能转多久？）</p><p>就在这个节点，高盛分析师Giuni Lee团队发布韩国存储行业研报，以八大判断系统回应市场疑虑，重申“买入”评级[1]。</p><p>但这显然不是一份简单的投资参考，而是一份数据密集的卖方维稳辩护——其核心逻辑在于：暴跌之后，两家公司2027年远期市盈率已跌至3.5–3.6倍，该估值水平已含市场对盈利可持续性的否定态度（原文："the market does not believe in the sustainability of the solid earnings"）；而高盛“买入”评级的根基，正是2027年HBM混合均价（blended ASP）接近翻倍的情景假设。若该假设兑现，当前估值便属显著偏低[1]。</p><p>一份指向2027年的远期预测，能否支撑当前估值？答案不取决于卖方的论证力度，而取决于一组可观测的产业事实能否逐环节兑现。</p><p>本文将其拆解为一系列可检验的命题：哪些逻辑已固化为产业事实，哪些仍悬浮于预期之上？Q3经营数据将释放哪些验证信号？哪些会强化、哪些会削弱2027年HBM混合均价接近翻倍的叙事？——区分“已硬化的事实”与“仍悬浮的预期”，是避免被卖方叙事裹挟的关键。</p><p>在存储这种高周期、高资本开支、高技术不确定性的产业中，修正预测的速度远比预测本身更重要。</p><p>沿此思路，本文聚焦高盛八大判断中与产业逻辑直接相关的核心议题：HBM定价、LTA约束效力、库存支撑、NAND走势与SK海力士Q2业绩。（其他议题，如股东回报与美股ADR等，属公司治理议题，不改变HBM产业定价逻辑，不进入本文主线验证框架。）</p><p>核心结论速览：</p><ol><li><p>高盛判断，2027年HBM接近翻倍的涨价由三层机制叠加而成：①供需缺口扩大（-5.4%→-6.0%）打底，②通用DRAM价格反超HBM、年底看至约2美元/Gb形成锚点，③2027年合约重谈修复价格与利润率倒挂；涨幅结构上，同规格涨价约六成、产品组合改善约四成（后者系本文按高盛口径推算，高盛未单独量化HBM4贡献）[1]。</p></li><li><p>高盛与市场预期的分歧，不在AI需求真假，而在上述三层链条能否兑现。高盛预测2027年HBM混合均价约2.9美元/Gb（三星+87%、SK海力士+100%），较Visible Alpha市场一致预期（约2.3美元/Gb）高出约24%[1]——市场尚未计入高盛判断的涨价幅度。这24%的预期差能否被产业事实逐层验证，也正是当前3.5—3.6倍2027年PE背后的分歧源头。</p></li><li><p>“翻倍”目前仍属于悬浮的预期，而非已硬化的事实——比预测更重要的，是验证与修正预测的速度。约四成的组合改善高度依赖HBM4放量，而Q2已证明兑现有限（SK海力士营业利润低于市场一致预期约7%）[1][2]；最可能的推翻路径不是AI需求断崖，而是供给加速、竞争放量与资本开支收缩共振（本文判断）。</p></li><li><p>库存与LTA构成有条件的支撑，NAND等则是须隔离的边界议题——两者都不直接决定HBM价格。前者中，库存健康依赖出货速度维持，长约约束强于历史周期但未经下行周期检验；后者属独立变量或情绪变量，不混入HBM定价逻辑[1]。</p></li></ol><p>上述四个判断可落地为下图所示跟踪框架：</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/3140bcd6-b080-400c-be07-687a18a9cce1.png" width="1080" height="837" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>风险提示：本文基于高盛研报与公开产业数据进行产业分析，不构成任何个股投资建议。高盛与SK海力士、三星电子存在投行业务关系（详见其研报披露附录），其观点存在潜在利益冲突。核心下行风险包括：AI资本开支低于预期、三星HBM进展超预期、存储供需恶化、技术迁移延迟、终端需求疲软，以及韩国市场杠杆波动与流动性冲击。2027年HBM价格预测为远期假设，Q3数据仅提供方向性证据。数据截至2026年8月。</p><p>高盛核心判断：</p><p>为什么2027年HBM混合均价</p><p>可能接近翻倍？</p><p>理解这份报告，最关键是先看高盛如何把2027年的涨价拆出来——分三步：供需缺口扩大是底色，通用DRAM先涨是锚点，HBM年度合约重谈是兑现窗口。</p><p>（注：下文所称DRAM，均包含通用DRAM与HBM两类产品。）</p><p>第一步：HBM供给仍然追不上需求</p><p>先看数字。高盛预计，三星和SK海力士的HBM混合平均售价——也就是不同代际、不同容量HBM加权后的平均价格——将在2027年接近2.9美元/Gb（注：两家公司HBM价格接近），分别同比上涨约87%和100%[1]。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/6c899de2-627e-4b17-bbe6-ab5f6753de46.png" width="1080" height="917" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>支撑这一预测的第一块证据，是供需缺口继续扩大：从2026年的-5.4%扩大到2027年的-6.0%。负值越大，代表供不应求越严重[1]。</p><p>为什么各家都在扩产，缺口反而在扩大？答案在HBM的生产特性里。</p><p>HBM（高带宽存储）是放在AI加速器旁边、用于训练推理的高速内存；通用DRAM则是服务器、电脑和手机里的运行内存。两者虽然都叫“存储”，但HBM需要更复杂的堆叠、TSV（硅通孔）封装与良率管理——同样一片晶圆，做成HBM的有效数据容量产出，远低于做成通用DRAM。代际越往上走，堆叠层数越多，有效产出反而越低。</p><p>这就是为什么晶圆投入在按计划增加，HBM供给却没法同比例跟上。</p><p>基于这个供需实际，高盛测算HBM收入占两家公司整体DRAM总收入的比例，将从2026年的约8%（三星）和14%（SK海力士），分别提升到2027年的16%和22%，2028年进一步升至18%和25%[1]。</p><p>高盛的判断更进一步：HBM占比提升带来的更稳定的需求、定价与可见度，应支撑两家公司获得更高的估值倍数[1]。</p><p>第二步：通用DRAM已经先把价格涨上去了，HBM得“追涨”</p><p>供需缺口是HBM涨价的底色，但直接触发涨价预期的，是通用DRAM相对HBM的价格走势。</p><p>高盛指出，截至2026年二季度，出现了一个反常现象：通用DRAM按每Gb容量计价，已经超过了HBM[1]。</p><p>技术更复杂的HBM反而更便宜？原因在于定价节奏。</p><p>根据高盛披露，HBM通常采用年度固定合约——价格一旦锁定，全年基本不变；通用DRAM则采用月度或季度议价，能更快反映市场变化。2025年下半年到2026年上半年通用DRAM价格快速上涨时，HBM被年度锁价机制“套牢”了，“跑输”了通用DRAM。</p><p>高盛预测，通用DRAM均价将从2025年底的约0.5—0.6美元/Gb，升至2026年底的约2.0美元/Gb[1]。</p><p>这个锚点一旦立住，2027年HBM重谈年度合约时，就必须卖得比通用DRAM更贵——不仅要修复价格倒挂，还要修复利润率倒挂。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/4f4de1d5-1a9a-4d8d-9cbe-9b645549fb23.png" width="1080" height="788" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>利润率倒挂有多严重？高盛研报显示，2026年SK海力士HBM营业利润率69%，通用DRAM反而高达81%[1]。技术壁垒更高的产品赚得更少，这在商业逻辑上说不通。高盛预计2027年两者利润率将收敛至约80%对82%的更接近水平[1]。</p><p>关键在于，高盛这一预测比Visible Alpha市场一致预期（约2.3美元/Gb，SK海力士口径）高出约24%[1]。这24%的偏离谁对谁错，正是后文要用产业数据裁决的核心问题。</p><p>第三步：2027年的涨价由两部分推动</p><p>高盛把2027年的涨幅拆成了两层，原文是这么说的：</p><blockquote><p>"We expect the like-for-like basis price increase to be roughly 60%for major products,and the remaining growth to come from the mix improvement impact."</p></blockquote><p>翻译过来：主要产品在可比口径（like-for-like basis）下的价格涨幅约60%，其余增长来自产品组合改善（mix improvement）[1]。</p><p>“可比口径”就是同型号、同规格HBM的纯涨价；“产品组合改善”就是高单价的新代际产品——主要是HBM4及后续更高代际——在总出货中占比提升。</p><p>用一个简化例子说明（本文推演，非高盛测算）：如果HBM4单价比HBM3E更高，当HBM4在总出货中的占比从20%升到50%，即便两款产品各自价格不变，混合均价也会因为“卖得更贵的产品占比更高”而上涨。</p><p>高盛没有单独量化HBM4的贡献比例，但结合SK海力士二季度业绩解释和公司披露，HBM4是“产品组合改善”的重要载体。</p><p>这意味着，2027年翻倍不是单一产品普涨，而是“同规格涨价”加“更贵的新品占比提升”共同作用的结果——后者高度依赖HBM4的量产进度。</p><p>总结一下高盛的三层逻辑链：底层是HBM供需缺口扩大（-5.4%→-6.0%），中层是通用DRAM价格已经反超HBM、正向2.0美元/Gb走去（2026年底预测值），表层是2027年HBM年度合约重谈时必须修复价格与利润率倒挂。</p><p>但这条链条能不能兑现，高度取决于HBM4能否在2026年下半年顺利放量。</p><p>关键在于验证：</p><p>HBM4、库存、长约、竞争</p><p>与NAND</p><p>01完成了正向论证：高盛如何构建2027年HBM混合均价翻倍的预测逻辑。接下来要回答的是：这套预测先从哪里验证，靠什么条件支撑，可能被什么推翻，哪些问题不能混进同一条逻辑。</p><p>本章按四个层次递进验证：核心变量→支撑条件→反证检验→边界排除。</p><p>先说明验证样本的口径差异：两家公司都披露了二季报，但颗粒度不同。三星只给到DS部门层级，没有单独拆分HBM收入与利润率；SK海力士则披露了HBM4出货、下半年放量计划与制程进度，高盛研报中的HBM利润率（69%对81%）与库存数据也主要是SK海力士口径。因此“产品组合改善”这个核心变量，当前可验证的微观样本主要是SK海力士；三星一侧的观察点，在HBM4放量进度与合约覆盖（规划产能60—70%目标）的兑现。两条线在以下各节分别对位。</p><p>核心变量验证：HBM4有没有开始变成收入？</p><p>先说SK海力士。</p><p>按高盛的拆分口径推算，SK海力士2027年HBM约100%的涨幅中，约60个百分点来自同规格产品涨价，其余约40个百分点需要“产品组合改善”来贡献——HBM4是其中重要载体（这是本文按高盛口径的算术推算，高盛并未单独量化HBM4的贡献。）。</p><p>如果这部分组合改善不能兑现，翻倍逻辑就缺了一大块。</p><p>再看已经发生的事实。SK海力士二季度营收79.3万亿韩元（约合人民币4125亿元），营业利润60.5万亿韩元（约合人民币3150亿元），基本符合高盛此前预测的59.1万亿韩元，但比彭博汇总的市场一致预期65万亿韩元低约7%[1][2]。</p><p>公司披露，二季度DRAM平均售价环比上涨约30%（高盛测算为29%）[2]，低于高盛此前预测的39%。高盛把落差归因于两点：一是通用DRAM开始反映此前与客户锁定的价格，二是HBM受限于“limited mix improvement to HBM4”——HBM4组合改善有限[1]。</p><p>Q2已经用实际业绩证明了一件事：产品组合改善不是自动发生的。HBM4已按计划开始出货，但它对均价与利润的贡献占比还没跟上。</p><p>公司给出的时间表是：HBM4已于二季度开始出货（began shipment），计划下半年全面爬坡（full ramp up planned in 2H）；基于1c nm制程（1c nm即第三代10纳米级制程，是当前最先进的DRAM量产节点）的HBM4E样品上半年已交付主要客户[2]。</p><p>高盛据此预测，SK海力士Q3 DRAM位元出货量环比增约10%，整体DRAM平均售价环比涨约19%，对应营业利润约77万亿韩元，大体符合市场一致预期[1]。</p><p>但这里有个陷阱。整体DRAM均价同时受两个因素拉扯：通用DRAM涨价和HBM产品组合提升。如果通用DRAM涨得多、HBM4占比没跟上，整体均价仍会涨——所以，整体DRAM均价只能算间接或辅助证据，不能单独证明HBM4本身在贡献高价。</p><p>所以后续观察SK海力士Q3，更为严谨、更具价值的观察顺序应该是：</p><ul class="list-paddingleft-2" style="list-style-type:square;"><li><p>第一，HBM4出货规模有没有明显跳升；</p></li><li><p>第二，公司会不会首次披露HBM4收入占比或HBM单独均价——如果Q3继续不拆分，“产品组合改善”就无从验证；</p></li><li><p>第三，才是用整体DRAM均价做辅助判断。</p></li></ul><p>如果只看到出货增加，看不到HBM4占比或HBM均价改善，组合改善的增量逻辑就还悬在半空。</p><p>对照来看，三星这边的对应观察点不在财报拆分，而在进度官宣与合约落地。二季报三星已确认HBM4放量（"scaled up HBM4 sales"）、HBM4E样品交付主要客户——公司口径称“行业首批”，与SK海力士“上半年已交付1c nm HBM4E样品”存在口径张力，本文不作裁判[3]。如果三星多年期合约量达到规划产能60—70%的目标在年底前后兑现，“组合改善”在三星一侧同样获得支撑。</p><p>支撑条件验证：库存和LTA能否托住供需？</p><p>HBM4回答的是“能不能涨”。接下来要问的是：涨势能不能维持到2027年？</p><p>这需要从库存和LTA两个维度展开。</p><p>子问题一：库存是否健康？</p><p>市场近期担心模组厂库存上升。模组厂就是把存储芯片加工成内存条的厂商。高盛承认库存确实在上升，但指出模组厂仅仅只占整体存储市场的个位数百分比，对行业基本面影响有限[1]。</p><p>那么，供应商和核心客户的库存就更值得关注。高盛估算，截至2026年二季度末，主要供应商的DRAM和NAND库存周数在2—4周以内，低于约4—5周的正常水平，更远低于过去下行周期前常见的10周以上水平[1]。</p><p>但这里要打个问号。财报数据显示，SK海力士库存绝对值已连续两季环比上升——从去年四季度约14.3万亿韩元，到今年一季度约16.0万亿，再到二季度约18.0万亿韩元[2]。</p><p>库存周数看起来“健康”，部分原因是出货速度加快（分母变大了），不是库存绝对值在下降（分子变小了）。一旦Q3出货放缓，库存周数会被动恶化。</p><p>因此结论就是，虽然行业还没有积累大量待去化存货，由去库存触发价格快速反转的条件还不具备，但这个“健康”高度依赖出货速度能否维持——是有条件的，不是无条件的，应当跟踪观察。</p><p>子问题二：长约是否真实有效？</p><p>LTA（Long-term Agreement，长期供货协议，行业惯称“长约”），就是把未来几年的采购量、价格机制和付款约束提前写进合同，以期避免供需错配下的盲目扩产或收缩，并实现中长期需求锁定与供应稳定性。</p><p>但长约不是只有一种。按高盛披露案例，本轮LTA可以整理成四个维度：</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/1323571e-2d3d-4322-8f98-be99aadee31f.png" width="1080" height="797" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>最关键的就在于：LTA不是单一固定的概念，而是多种机制的组合。四个维度各自独立运作——多年期和滚动合约管期限，覆盖率管需求锁定比例，固定价格/价格区间/底价管价格风险分配，预付款和照付不议管执行约束——不能混为一谈。</p><p>这些机制共同提高的是需求可见度，不是价格确定性；它们托住的是供需紧张的“背景条件”，而不是HBM能否卖到2.9美元/Gb的直接定价权。</p><p>而本轮LTA的升级主要在约束维度。高盛研报显示，本轮与历史周期的关键差异在于大额预付款和违约惩罚条款，资金约束确实比历史上更严格——客户违约成本上升，供应商的现金流安全边际扩大。</p><p>但约束强度不直接等于定价能力。高盛没有提供上一轮各家合同的同口径条款，因此无法做严格的跨周期对比。从行业历史看，2017–2018年存储周期顶部同样出现大量长约密集签订，随后需求调整期部分合同面临重新谈判[4]。道理很简单：供不应求时，预付款和违约条款能有效锁定订单；供过于求时，客户算一笔账——违约金或重谈成本低于继续高价拿货，就有动力重谈、延期甚至接受违约金。</p><p>所以当前只能确认：本轮LTA在资金约束层面比历史上更强，但不能据此推断LTA已经让存储行业的周期规律失效。LTA是供需紧张的支撑条件，不是涨价发动机，应当跟踪观察。</p><p>反证检验：高盛的判断最可能错在哪里？</p><p>库存和LTA提供的是支撑条件，不是保证。以下从外部冲击和内部失效两个维度展开直接的反证检验。</p><p>前两类风险（需求端、竞争者）依据高盛自述的风险清单（Key Risks）展开，后两类（供给端、执行风险）是本文基于产业逻辑的追加推演。</p><p>外部冲击一：需求端——AI资本开支增速放缓。</p><p>高盛把“低于预期的AI相关资本开支”列为SK海力士关键风险之一，但同时认为这些风险不足以推翻其判断——高盛在SK海力士投资论点中预计，2026年将展开“最强的存储上行周期之一”（"one of the strongest memory upcycles"）[1]。SK海力士官方给出的图景同样乐观：主要大型科技客户正在扩大基础设施投资与存储采购（"Major Big Tech customers expanding infrastructure investments and memory procurement"）[2]。</p><p>但需求侧的可持续性本身正受到市场质疑。云厂商的AI投资高度依赖资本开支，一旦资本开支收缩，HBM需求增速和供应商的合约谈判能力都会受影响。</p><p>重点不在于反驳高盛，而是要把高盛风险清单里的抽象表述落到可跟踪的变量上——Q3云厂商的资本开支指引，一直是需求端最该盯的信号。比如，当英伟达开调整Rubin Ultra显存规格，表面看是供应不足，换个角度看也说明：当GPU厂商开始调整配置适配内存供应，需求端也在根据供给做动态调整，而不是无限刚性的[5]。</p><p>外部冲击二：竞争者——三星追赶超预期。</p><p>高盛把“三星HBM进展快于预期”明确列为SK海力士的关键风险之一（Key Risks第3条）[1]。</p><p>这不是假设，是正在兑现的事实。三星已在二季报中官宣HBM4放量、HBM4E样品交付主要客户[3]。高盛同时披露，三星已完成与全球前五大数据中心客户的合约签订，并正与另外五家AI需求相关的大型客户推进最终谈判，合约落地后多年期合约量预计达其规划产能的60—70%[1]。</p><p>对SK海力士来说，这是对其定价权的直接挤压；对两家公司共同而言，任何一方放量快于预期，HBM价格重估的空间都会被摊薄。</p><p>内部失效一：供给端——良率突破带来供给超预期。</p><p>除了外部风险，供给侧也存在潜在风险：如果全行业HBM4良率超预期提升，整体供给增长快于需求，供需缺口就可能提前收敛。</p><p>这里看的不只是SK海力士一家，还包括其他竞争者的产能与良率进度。市场通常把供给不足当利好，但如果供给增长快于预期，缺口收敛会反过来压制价格——这是高盛研报中未充分展开的供给侧风险。</p><p>内部失效二：执行风险——合同到现金的转化不及预期。</p><p>长约签了不等于钱到手了。如果LTA实际覆盖的HBM比例不高，或者预付款没有带来真实采购，需求可见度就会停留在合同层面；如果供应商和客户库存重新累积，价格反转的条件也会增强。</p><p>验证路径在于，追踪SK海力士Q3财报中“Contract Liabilities”（合同负债）科目是否持续增长——但也需注意，合同负债增长仅反映预付款或履约约束增强，不等同于LTA已覆盖HBM的真实采购比例，也不能单独确证需求已转化为收入。同时观察主要客户是否出现订单修正或延期交付的信号。</p><p>这是从“合同层面”到“现金层面”的穿透验证。</p><p>边界排除：NAND会否及如何影响主线判断？</p><p>前三步讨论的是直接影响HBM主线的验证、支撑和反证。最后需要单独指出，NAND属于另一个层级——它不直接决定HBM价格，但可能间接干扰主线叙事，需酌情独立分析。</p><p>NAND与DRAM/HBM是两条独立的价格曲线，不能混为一谈。</p><p>技术上，NAND是闪存（Flash Memory），与DRAM/HBM的读写机制完全不同——断电后数据不会丢失，主要用于手机存储、固态硬盘（SSD）等场景。企业级SSD（eSSD）是云厂商和数据中心使用的高性能固态硬盘。</p><p>高盛预计，企业级SSD需求将从2026年的474EB增长到2027年的619EB（EB，Exabyte，1EB约等于10亿GB），因此认为2027年NAND供需缺口会扩大[1]。TrendForce则预计，随着新增产能投产、消费电子需求持续疲软，NAND将在2027年下半年转向更宽松的供给环境[6]。</p><p>高盛还提醒，近期NAND即期价格走弱主要集中在TLC 512Gb这一个规格；该产品过去一年涨了接近600%，当前回落更像前期大涨后的修正，不能代表所有NAND产品反转[1]。</p><p>这些分歧都在说明，DRAM/HBM与NAND不能共用同一条价格曲线：前者主要看AI服务器、产品代际和客户认证，后者还要看手机、PC等消费需求能否恢复。</p><p>对HBM主线来说，NAND是“背景噪音”——它可能分散市场对HBM供需的注意力，但不直接改变HBM的定价逻辑。唯一需警惕的是：如果NAND价格因供给宽松而深度下跌，可能引发市场对“整个存储行业”的恐慌性抛售，间接压低HBM估值。这属于情绪传导，并非基本面逻辑传导。</p><p>持续跟踪，快速修正</p><p>把前面的分析收拢，可以按四个问题逐项核对。</p><p>回到核心问题。高盛这份研报中最值得提取的判断是：通用DRAM已率先建立更高的单位容量价格锚点，HBM供需仍然偏紧，因此2027年HBM年度合约存在显著重估空间[1]。</p><p>然而，这一判断要兑现，必须完成三道递进验证及注意一层边界排除：</p><p>验证Ⅰ（代际升级）：HBM4及更高代际产品能否实质性改善混合均价——看HBM4收入占比是否提升；</p><p>验证Ⅱ（锚点站稳）：通用DRAM价格锚点能否在需求波动中站稳——看合约价是否向2.0美元/Gb靠拢；</p><p>验证Ⅲ（合约重谈）：同规格HBM合约能否在2026年底前后获得溢价重谈空间——看云厂商capex和竞争者进度是否支撑议价权。</p><p>边界排除：NAND走势是否会干扰存储主线的叙事——防止把不同产品的价格信号混为一谈。</p><p>Q3经营数据只会提供第一批方向性证据，不会给出终局答案。即便HBM4收入占比提升、库存保持健康、LTA持续签订，也只能确认“2027年翻倍”的必要条件正在满足，而非充分条件已齐备——验证是一个动态过程，不是一次性事件。</p><p>如果这套判断被推翻，路径未必是AI需求突然消失——从行业周期的历史经验看（本文判断），存储周期的顶部很少由需求“断崖式”崩塌触发，更多由供给加速、竞争放量与资本开支收缩的组合压垮——更具体地说，风险路径更可能是：AI资本开支低于预期→云厂商议价能力增强→HBM合约重谈空间收窄；同时全行业HBM4良率超预期提升→供需缺口提前收敛；叠加竞争者放量快于预期——对SK海力士而言主要是三星（高盛风险清单点名），对两家共同的是全行业HBM4供给加速→定价权被稀释。这三条路径并非独立，而是可能相互强化。</p><p>因此，比一次性预测更有价值的，是建立动态跟踪的反馈机制。Q3的真正意义在于：它为“2027年HBM混合均价接近翻倍”这一远期判断提供了第一批可证伪的基准数据。如果Q3数据显示HBM4收入占比停滞、库存周数被动拉长、云厂商capex指引下调，“翻倍”逻辑的置信度就应主动下调；反过来，如果四层验证逐层兑现，逻辑链条的坚固性就获得阶段性确认。</p><p>最终，比预测更重要的可能还是修正预测的速度——在存储这种高周期、高资本开支、高技术不确定性的产业中，没有人能在2026年8月准确预测2027年的终局。但可以做到的，是在8月建立一套跟踪框架，确保当证据发生变化时，认知能随之调整——而不是被沉没成本锁在初始判断中。</p><p>在Q3数据出炉之前，正可以借此建立起框架的第一块基石。</p><p>参考资料</p><p>[1]Lee G,Lee T,Takayama D.Addressing 8 key questions on memory including HBM pricing,LTA,inventory,China DRAM,and ADR;reiterate Buy on Samsung(on CL)and SK Hynix[R/OL].Goldman Sachs Global Investment Research,2026:1-21(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[2]SK hynix.SK hynix Announces 2Q26 Financial Results[EB/OL].(2026-07-29)[2026-08-07].</p><p>[3]Samsung Electronics.Samsung Electronics Announces Second Quarter 2026 Results[EB/OL].(2026-07-30)[2026-08-07].</p><p>[4a]Kim S Y,Song J M.수익안정성높이는메모리칩5년계약…AI수요꺾일땐변수로[EB/OL].(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[4b]Samsung Electronics.Samsung Electronics Announces Fourth Quarter and FY 2018 Results[EB/OL].(2019-01-31)[2026-08-07].</p><p>[4c]SK hynix.SK hynix Inc.Reports Fiscal Year 2018 and Fourth Quarter Results[EB/OL].(2019-01-24)[2026-08-07].</p><p>[4d]SK hynix.SK hynix Inc.Reports First Quarter 2019 Results[EB/OL].(2019-04-25)[2026-08-07].</p><p>[5]TrendForce.DRAM Supply to Remain Tight in 2027,Prompting NVIDIA to Lower HBM Configurations for Rubin Ultra,Says TrendForce[EB/OL].(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[6]TrendForce.Diverging Memory Market Outlook in 2027 as DRAM Supply Remains Tight While NAND Flash Supply Conditions Ease,Says TrendForce[EB/OL].(2026-07-30)[2026-08-07].</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31705-prod-db-general-1-1786253759493.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>2026年7月，韩国股市遭遇历史级波动——单月内4次暴跌熔断，KOSPI重挫22%，杠杆ETF规模骤缩。“雪崩”之下，SK海力士与三星电子股价分别回落35%与23%（高盛研报口径，截至8月4日回望）[1]。即便两大龙头刚交出创纪录的Q2营业利润，跌势仍未止住——市场已提前对这场“AI存储超级周期”投下否定票。......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/XGKKMyCsytI5m7N_-Q8lQA" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 智讯智库 </span></a><span>，作者：陈宥文</span></p><p>2026年7月，韩国股市遭遇历史级波动——单月内4次暴跌熔断，KOSPI重挫22%，杠杆ETF规模骤缩。“雪崩”之下，SK海力士与三星电子股价分别回落35%与23%（高盛研报口径，截至8月4日回望）[1]。即便两大龙头刚交出创纪录的Q2营业利润，跌势仍未止住——市场已提前对这场“AI存储超级周期”投下否定票。（详见前文：SK海力士巨震：AI飞轮还能转多久？）</p><p>就在这个节点，高盛分析师Giuni Lee团队发布韩国存储行业研报，以八大判断系统回应市场疑虑，重申“买入”评级[1]。</p><p>但这显然不是一份简单的投资参考，而是一份数据密集的卖方维稳辩护——其核心逻辑在于：暴跌之后，两家公司2027年远期市盈率已跌至3.5–3.6倍，该估值水平已含市场对盈利可持续性的否定态度（原文："the market does not believe in the sustainability of the solid earnings"）；而高盛“买入”评级的根基，正是2027年HBM混合均价（blended ASP）接近翻倍的情景假设。若该假设兑现，当前估值便属显著偏低[1]。</p><p>一份指向2027年的远期预测，能否支撑当前估值？答案不取决于卖方的论证力度，而取决于一组可观测的产业事实能否逐环节兑现。</p><p>本文将其拆解为一系列可检验的命题：哪些逻辑已固化为产业事实，哪些仍悬浮于预期之上？Q3经营数据将释放哪些验证信号？哪些会强化、哪些会削弱2027年HBM混合均价接近翻倍的叙事？——区分“已硬化的事实”与“仍悬浮的预期”，是避免被卖方叙事裹挟的关键。</p><p>在存储这种高周期、高资本开支、高技术不确定性的产业中，修正预测的速度远比预测本身更重要。</p><p>沿此思路，本文聚焦高盛八大判断中与产业逻辑直接相关的核心议题：HBM定价、LTA约束效力、库存支撑、NAND走势与SK海力士Q2业绩。（其他议题，如股东回报与美股ADR等，属公司治理议题，不改变HBM产业定价逻辑，不进入本文主线验证框架。）</p><p>核心结论速览：</p><ol><li><p>高盛判断，2027年HBM接近翻倍的涨价由三层机制叠加而成：①供需缺口扩大（-5.4%→-6.0%）打底，②通用DRAM价格反超HBM、年底看至约2美元/Gb形成锚点，③2027年合约重谈修复价格与利润率倒挂；涨幅结构上，同规格涨价约六成、产品组合改善约四成（后者系本文按高盛口径推算，高盛未单独量化HBM4贡献）[1]。</p></li><li><p>高盛与市场预期的分歧，不在AI需求真假，而在上述三层链条能否兑现。高盛预测2027年HBM混合均价约2.9美元/Gb（三星+87%、SK海力士+100%），较Visible Alpha市场一致预期（约2.3美元/Gb）高出约24%[1]——市场尚未计入高盛判断的涨价幅度。这24%的预期差能否被产业事实逐层验证，也正是当前3.5—3.6倍2027年PE背后的分歧源头。</p></li><li><p>“翻倍”目前仍属于悬浮的预期，而非已硬化的事实——比预测更重要的，是验证与修正预测的速度。约四成的组合改善高度依赖HBM4放量，而Q2已证明兑现有限（SK海力士营业利润低于市场一致预期约7%）[1][2]；最可能的推翻路径不是AI需求断崖，而是供给加速、竞争放量与资本开支收缩共振（本文判断）。</p></li><li><p>库存与LTA构成有条件的支撑，NAND等则是须隔离的边界议题——两者都不直接决定HBM价格。前者中，库存健康依赖出货速度维持，长约约束强于历史周期但未经下行周期检验；后者属独立变量或情绪变量，不混入HBM定价逻辑[1]。</p></li></ol><p>上述四个判断可落地为下图所示跟踪框架：</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/3140bcd6-b080-400c-be07-687a18a9cce1.png" width="1080" height="837" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>风险提示：本文基于高盛研报与公开产业数据进行产业分析，不构成任何个股投资建议。高盛与SK海力士、三星电子存在投行业务关系（详见其研报披露附录），其观点存在潜在利益冲突。核心下行风险包括：AI资本开支低于预期、三星HBM进展超预期、存储供需恶化、技术迁移延迟、终端需求疲软，以及韩国市场杠杆波动与流动性冲击。2027年HBM价格预测为远期假设，Q3数据仅提供方向性证据。数据截至2026年8月。</p><p>高盛核心判断：</p><p>为什么2027年HBM混合均价</p><p>可能接近翻倍？</p><p>理解这份报告，最关键是先看高盛如何把2027年的涨价拆出来——分三步：供需缺口扩大是底色，通用DRAM先涨是锚点，HBM年度合约重谈是兑现窗口。</p><p>（注：下文所称DRAM，均包含通用DRAM与HBM两类产品。）</p><p>第一步：HBM供给仍然追不上需求</p><p>先看数字。高盛预计，三星和SK海力士的HBM混合平均售价——也就是不同代际、不同容量HBM加权后的平均价格——将在2027年接近2.9美元/Gb（注：两家公司HBM价格接近），分别同比上涨约87%和100%[1]。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/6c899de2-627e-4b17-bbe6-ab5f6753de46.png" width="1080" height="917" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>支撑这一预测的第一块证据，是供需缺口继续扩大：从2026年的-5.4%扩大到2027年的-6.0%。负值越大，代表供不应求越严重[1]。</p><p>为什么各家都在扩产，缺口反而在扩大？答案在HBM的生产特性里。</p><p>HBM（高带宽存储）是放在AI加速器旁边、用于训练推理的高速内存；通用DRAM则是服务器、电脑和手机里的运行内存。两者虽然都叫“存储”，但HBM需要更复杂的堆叠、TSV（硅通孔）封装与良率管理——同样一片晶圆，做成HBM的有效数据容量产出，远低于做成通用DRAM。代际越往上走，堆叠层数越多，有效产出反而越低。</p><p>这就是为什么晶圆投入在按计划增加，HBM供给却没法同比例跟上。</p><p>基于这个供需实际，高盛测算HBM收入占两家公司整体DRAM总收入的比例，将从2026年的约8%（三星）和14%（SK海力士），分别提升到2027年的16%和22%，2028年进一步升至18%和25%[1]。</p><p>高盛的判断更进一步：HBM占比提升带来的更稳定的需求、定价与可见度，应支撑两家公司获得更高的估值倍数[1]。</p><p>第二步：通用DRAM已经先把价格涨上去了，HBM得“追涨”</p><p>供需缺口是HBM涨价的底色，但直接触发涨价预期的，是通用DRAM相对HBM的价格走势。</p><p>高盛指出，截至2026年二季度，出现了一个反常现象：通用DRAM按每Gb容量计价，已经超过了HBM[1]。</p><p>技术更复杂的HBM反而更便宜？原因在于定价节奏。</p><p>根据高盛披露，HBM通常采用年度固定合约——价格一旦锁定，全年基本不变；通用DRAM则采用月度或季度议价，能更快反映市场变化。2025年下半年到2026年上半年通用DRAM价格快速上涨时，HBM被年度锁价机制“套牢”了，“跑输”了通用DRAM。</p><p>高盛预测，通用DRAM均价将从2025年底的约0.5—0.6美元/Gb，升至2026年底的约2.0美元/Gb[1]。</p><p>这个锚点一旦立住，2027年HBM重谈年度合约时，就必须卖得比通用DRAM更贵——不仅要修复价格倒挂，还要修复利润率倒挂。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/4f4de1d5-1a9a-4d8d-9cbe-9b645549fb23.png" width="1080" height="788" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>利润率倒挂有多严重？高盛研报显示，2026年SK海力士HBM营业利润率69%，通用DRAM反而高达81%[1]。技术壁垒更高的产品赚得更少，这在商业逻辑上说不通。高盛预计2027年两者利润率将收敛至约80%对82%的更接近水平[1]。</p><p>关键在于，高盛这一预测比Visible Alpha市场一致预期（约2.3美元/Gb，SK海力士口径）高出约24%[1]。这24%的偏离谁对谁错，正是后文要用产业数据裁决的核心问题。</p><p>第三步：2027年的涨价由两部分推动</p><p>高盛把2027年的涨幅拆成了两层，原文是这么说的：</p><blockquote><p>"We expect the like-for-like basis price increase to be roughly 60%for major products,and the remaining growth to come from the mix improvement impact."</p></blockquote><p>翻译过来：主要产品在可比口径（like-for-like basis）下的价格涨幅约60%，其余增长来自产品组合改善（mix improvement）[1]。</p><p>“可比口径”就是同型号、同规格HBM的纯涨价；“产品组合改善”就是高单价的新代际产品——主要是HBM4及后续更高代际——在总出货中占比提升。</p><p>用一个简化例子说明（本文推演，非高盛测算）：如果HBM4单价比HBM3E更高，当HBM4在总出货中的占比从20%升到50%，即便两款产品各自价格不变，混合均价也会因为“卖得更贵的产品占比更高”而上涨。</p><p>高盛没有单独量化HBM4的贡献比例，但结合SK海力士二季度业绩解释和公司披露，HBM4是“产品组合改善”的重要载体。</p><p>这意味着，2027年翻倍不是单一产品普涨，而是“同规格涨价”加“更贵的新品占比提升”共同作用的结果——后者高度依赖HBM4的量产进度。</p><p>总结一下高盛的三层逻辑链：底层是HBM供需缺口扩大（-5.4%→-6.0%），中层是通用DRAM价格已经反超HBM、正向2.0美元/Gb走去（2026年底预测值），表层是2027年HBM年度合约重谈时必须修复价格与利润率倒挂。</p><p>但这条链条能不能兑现，高度取决于HBM4能否在2026年下半年顺利放量。</p><p>关键在于验证：</p><p>HBM4、库存、长约、竞争</p><p>与NAND</p><p>01完成了正向论证：高盛如何构建2027年HBM混合均价翻倍的预测逻辑。接下来要回答的是：这套预测先从哪里验证，靠什么条件支撑，可能被什么推翻，哪些问题不能混进同一条逻辑。</p><p>本章按四个层次递进验证：核心变量→支撑条件→反证检验→边界排除。</p><p>先说明验证样本的口径差异：两家公司都披露了二季报，但颗粒度不同。三星只给到DS部门层级，没有单独拆分HBM收入与利润率；SK海力士则披露了HBM4出货、下半年放量计划与制程进度，高盛研报中的HBM利润率（69%对81%）与库存数据也主要是SK海力士口径。因此“产品组合改善”这个核心变量，当前可验证的微观样本主要是SK海力士；三星一侧的观察点，在HBM4放量进度与合约覆盖（规划产能60—70%目标）的兑现。两条线在以下各节分别对位。</p><p>核心变量验证：HBM4有没有开始变成收入？</p><p>先说SK海力士。</p><p>按高盛的拆分口径推算，SK海力士2027年HBM约100%的涨幅中，约60个百分点来自同规格产品涨价，其余约40个百分点需要“产品组合改善”来贡献——HBM4是其中重要载体（这是本文按高盛口径的算术推算，高盛并未单独量化HBM4的贡献。）。</p><p>如果这部分组合改善不能兑现，翻倍逻辑就缺了一大块。</p><p>再看已经发生的事实。SK海力士二季度营收79.3万亿韩元（约合人民币4125亿元），营业利润60.5万亿韩元（约合人民币3150亿元），基本符合高盛此前预测的59.1万亿韩元，但比彭博汇总的市场一致预期65万亿韩元低约7%[1][2]。</p><p>公司披露，二季度DRAM平均售价环比上涨约30%（高盛测算为29%）[2]，低于高盛此前预测的39%。高盛把落差归因于两点：一是通用DRAM开始反映此前与客户锁定的价格，二是HBM受限于“limited mix improvement to HBM4”——HBM4组合改善有限[1]。</p><p>Q2已经用实际业绩证明了一件事：产品组合改善不是自动发生的。HBM4已按计划开始出货，但它对均价与利润的贡献占比还没跟上。</p><p>公司给出的时间表是：HBM4已于二季度开始出货（began shipment），计划下半年全面爬坡（full ramp up planned in 2H）；基于1c nm制程（1c nm即第三代10纳米级制程，是当前最先进的DRAM量产节点）的HBM4E样品上半年已交付主要客户[2]。</p><p>高盛据此预测，SK海力士Q3 DRAM位元出货量环比增约10%，整体DRAM平均售价环比涨约19%，对应营业利润约77万亿韩元，大体符合市场一致预期[1]。</p><p>但这里有个陷阱。整体DRAM均价同时受两个因素拉扯：通用DRAM涨价和HBM产品组合提升。如果通用DRAM涨得多、HBM4占比没跟上，整体均价仍会涨——所以，整体DRAM均价只能算间接或辅助证据，不能单独证明HBM4本身在贡献高价。</p><p>所以后续观察SK海力士Q3，更为严谨、更具价值的观察顺序应该是：</p><ul class="list-paddingleft-2" style="list-style-type:square;"><li><p>第一，HBM4出货规模有没有明显跳升；</p></li><li><p>第二，公司会不会首次披露HBM4收入占比或HBM单独均价——如果Q3继续不拆分，“产品组合改善”就无从验证；</p></li><li><p>第三，才是用整体DRAM均价做辅助判断。</p></li></ul><p>如果只看到出货增加，看不到HBM4占比或HBM均价改善，组合改善的增量逻辑就还悬在半空。</p><p>对照来看，三星这边的对应观察点不在财报拆分，而在进度官宣与合约落地。二季报三星已确认HBM4放量（"scaled up HBM4 sales"）、HBM4E样品交付主要客户——公司口径称“行业首批”，与SK海力士“上半年已交付1c nm HBM4E样品”存在口径张力，本文不作裁判[3]。如果三星多年期合约量达到规划产能60—70%的目标在年底前后兑现，“组合改善”在三星一侧同样获得支撑。</p><p>支撑条件验证：库存和LTA能否托住供需？</p><p>HBM4回答的是“能不能涨”。接下来要问的是：涨势能不能维持到2027年？</p><p>这需要从库存和LTA两个维度展开。</p><p>子问题一：库存是否健康？</p><p>市场近期担心模组厂库存上升。模组厂就是把存储芯片加工成内存条的厂商。高盛承认库存确实在上升，但指出模组厂仅仅只占整体存储市场的个位数百分比，对行业基本面影响有限[1]。</p><p>那么，供应商和核心客户的库存就更值得关注。高盛估算，截至2026年二季度末，主要供应商的DRAM和NAND库存周数在2—4周以内，低于约4—5周的正常水平，更远低于过去下行周期前常见的10周以上水平[1]。</p><p>但这里要打个问号。财报数据显示，SK海力士库存绝对值已连续两季环比上升——从去年四季度约14.3万亿韩元，到今年一季度约16.0万亿，再到二季度约18.0万亿韩元[2]。</p><p>库存周数看起来“健康”，部分原因是出货速度加快（分母变大了），不是库存绝对值在下降（分子变小了）。一旦Q3出货放缓，库存周数会被动恶化。</p><p>因此结论就是，虽然行业还没有积累大量待去化存货，由去库存触发价格快速反转的条件还不具备，但这个“健康”高度依赖出货速度能否维持——是有条件的，不是无条件的，应当跟踪观察。</p><p>子问题二：长约是否真实有效？</p><p>LTA（Long-term Agreement，长期供货协议，行业惯称“长约”），就是把未来几年的采购量、价格机制和付款约束提前写进合同，以期避免供需错配下的盲目扩产或收缩，并实现中长期需求锁定与供应稳定性。</p><p>但长约不是只有一种。按高盛披露案例，本轮LTA可以整理成四个维度：</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/1323571e-2d3d-4322-8f98-be99aadee31f.png" width="1080" height="797" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>最关键的就在于：LTA不是单一固定的概念，而是多种机制的组合。四个维度各自独立运作——多年期和滚动合约管期限，覆盖率管需求锁定比例，固定价格/价格区间/底价管价格风险分配，预付款和照付不议管执行约束——不能混为一谈。</p><p>这些机制共同提高的是需求可见度，不是价格确定性；它们托住的是供需紧张的“背景条件”，而不是HBM能否卖到2.9美元/Gb的直接定价权。</p><p>而本轮LTA的升级主要在约束维度。高盛研报显示，本轮与历史周期的关键差异在于大额预付款和违约惩罚条款，资金约束确实比历史上更严格——客户违约成本上升，供应商的现金流安全边际扩大。</p><p>但约束强度不直接等于定价能力。高盛没有提供上一轮各家合同的同口径条款，因此无法做严格的跨周期对比。从行业历史看，2017–2018年存储周期顶部同样出现大量长约密集签订，随后需求调整期部分合同面临重新谈判[4]。道理很简单：供不应求时，预付款和违约条款能有效锁定订单；供过于求时，客户算一笔账——违约金或重谈成本低于继续高价拿货，就有动力重谈、延期甚至接受违约金。</p><p>所以当前只能确认：本轮LTA在资金约束层面比历史上更强，但不能据此推断LTA已经让存储行业的周期规律失效。LTA是供需紧张的支撑条件，不是涨价发动机，应当跟踪观察。</p><p>反证检验：高盛的判断最可能错在哪里？</p><p>库存和LTA提供的是支撑条件，不是保证。以下从外部冲击和内部失效两个维度展开直接的反证检验。</p><p>前两类风险（需求端、竞争者）依据高盛自述的风险清单（Key Risks）展开，后两类（供给端、执行风险）是本文基于产业逻辑的追加推演。</p><p>外部冲击一：需求端——AI资本开支增速放缓。</p><p>高盛把“低于预期的AI相关资本开支”列为SK海力士关键风险之一，但同时认为这些风险不足以推翻其判断——高盛在SK海力士投资论点中预计，2026年将展开“最强的存储上行周期之一”（"one of the strongest memory upcycles"）[1]。SK海力士官方给出的图景同样乐观：主要大型科技客户正在扩大基础设施投资与存储采购（"Major Big Tech customers expanding infrastructure investments and memory procurement"）[2]。</p><p>但需求侧的可持续性本身正受到市场质疑。云厂商的AI投资高度依赖资本开支，一旦资本开支收缩，HBM需求增速和供应商的合约谈判能力都会受影响。</p><p>重点不在于反驳高盛，而是要把高盛风险清单里的抽象表述落到可跟踪的变量上——Q3云厂商的资本开支指引，一直是需求端最该盯的信号。比如，当英伟达开调整Rubin Ultra显存规格，表面看是供应不足，换个角度看也说明：当GPU厂商开始调整配置适配内存供应，需求端也在根据供给做动态调整，而不是无限刚性的[5]。</p><p>外部冲击二：竞争者——三星追赶超预期。</p><p>高盛把“三星HBM进展快于预期”明确列为SK海力士的关键风险之一（Key Risks第3条）[1]。</p><p>这不是假设，是正在兑现的事实。三星已在二季报中官宣HBM4放量、HBM4E样品交付主要客户[3]。高盛同时披露，三星已完成与全球前五大数据中心客户的合约签订，并正与另外五家AI需求相关的大型客户推进最终谈判，合约落地后多年期合约量预计达其规划产能的60—70%[1]。</p><p>对SK海力士来说，这是对其定价权的直接挤压；对两家公司共同而言，任何一方放量快于预期，HBM价格重估的空间都会被摊薄。</p><p>内部失效一：供给端——良率突破带来供给超预期。</p><p>除了外部风险，供给侧也存在潜在风险：如果全行业HBM4良率超预期提升，整体供给增长快于需求，供需缺口就可能提前收敛。</p><p>这里看的不只是SK海力士一家，还包括其他竞争者的产能与良率进度。市场通常把供给不足当利好，但如果供给增长快于预期，缺口收敛会反过来压制价格——这是高盛研报中未充分展开的供给侧风险。</p><p>内部失效二：执行风险——合同到现金的转化不及预期。</p><p>长约签了不等于钱到手了。如果LTA实际覆盖的HBM比例不高，或者预付款没有带来真实采购，需求可见度就会停留在合同层面；如果供应商和客户库存重新累积，价格反转的条件也会增强。</p><p>验证路径在于，追踪SK海力士Q3财报中“Contract Liabilities”（合同负债）科目是否持续增长——但也需注意，合同负债增长仅反映预付款或履约约束增强，不等同于LTA已覆盖HBM的真实采购比例，也不能单独确证需求已转化为收入。同时观察主要客户是否出现订单修正或延期交付的信号。</p><p>这是从“合同层面”到“现金层面”的穿透验证。</p><p>边界排除：NAND会否及如何影响主线判断？</p><p>前三步讨论的是直接影响HBM主线的验证、支撑和反证。最后需要单独指出，NAND属于另一个层级——它不直接决定HBM价格，但可能间接干扰主线叙事，需酌情独立分析。</p><p>NAND与DRAM/HBM是两条独立的价格曲线，不能混为一谈。</p><p>技术上，NAND是闪存（Flash Memory），与DRAM/HBM的读写机制完全不同——断电后数据不会丢失，主要用于手机存储、固态硬盘（SSD）等场景。企业级SSD（eSSD）是云厂商和数据中心使用的高性能固态硬盘。</p><p>高盛预计，企业级SSD需求将从2026年的474EB增长到2027年的619EB（EB，Exabyte，1EB约等于10亿GB），因此认为2027年NAND供需缺口会扩大[1]。TrendForce则预计，随着新增产能投产、消费电子需求持续疲软，NAND将在2027年下半年转向更宽松的供给环境[6]。</p><p>高盛还提醒，近期NAND即期价格走弱主要集中在TLC 512Gb这一个规格；该产品过去一年涨了接近600%，当前回落更像前期大涨后的修正，不能代表所有NAND产品反转[1]。</p><p>这些分歧都在说明，DRAM/HBM与NAND不能共用同一条价格曲线：前者主要看AI服务器、产品代际和客户认证，后者还要看手机、PC等消费需求能否恢复。</p><p>对HBM主线来说，NAND是“背景噪音”——它可能分散市场对HBM供需的注意力，但不直接改变HBM的定价逻辑。唯一需警惕的是：如果NAND价格因供给宽松而深度下跌，可能引发市场对“整个存储行业”的恐慌性抛售，间接压低HBM估值。这属于情绪传导，并非基本面逻辑传导。</p><p>持续跟踪，快速修正</p><p>把前面的分析收拢，可以按四个问题逐项核对。</p><p>回到核心问题。高盛这份研报中最值得提取的判断是：通用DRAM已率先建立更高的单位容量价格锚点，HBM供需仍然偏紧，因此2027年HBM年度合约存在显著重估空间[1]。</p><p>然而，这一判断要兑现，必须完成三道递进验证及注意一层边界排除：</p><p>验证Ⅰ（代际升级）：HBM4及更高代际产品能否实质性改善混合均价——看HBM4收入占比是否提升；</p><p>验证Ⅱ（锚点站稳）：通用DRAM价格锚点能否在需求波动中站稳——看合约价是否向2.0美元/Gb靠拢；</p><p>验证Ⅲ（合约重谈）：同规格HBM合约能否在2026年底前后获得溢价重谈空间——看云厂商capex和竞争者进度是否支撑议价权。</p><p>边界排除：NAND走势是否会干扰存储主线的叙事——防止把不同产品的价格信号混为一谈。</p><p>Q3经营数据只会提供第一批方向性证据，不会给出终局答案。即便HBM4收入占比提升、库存保持健康、LTA持续签订，也只能确认“2027年翻倍”的必要条件正在满足，而非充分条件已齐备——验证是一个动态过程，不是一次性事件。</p><p>如果这套判断被推翻，路径未必是AI需求突然消失——从行业周期的历史经验看（本文判断），存储周期的顶部很少由需求“断崖式”崩塌触发，更多由供给加速、竞争放量与资本开支收缩的组合压垮——更具体地说，风险路径更可能是：AI资本开支低于预期→云厂商议价能力增强→HBM合约重谈空间收窄；同时全行业HBM4良率超预期提升→供需缺口提前收敛；叠加竞争者放量快于预期——对SK海力士而言主要是三星（高盛风险清单点名），对两家共同的是全行业HBM4供给加速→定价权被稀释。这三条路径并非独立，而是可能相互强化。</p><p>因此，比一次性预测更有价值的，是建立动态跟踪的反馈机制。Q3的真正意义在于：它为“2027年HBM混合均价接近翻倍”这一远期判断提供了第一批可证伪的基准数据。如果Q3数据显示HBM4收入占比停滞、库存周数被动拉长、云厂商capex指引下调，“翻倍”逻辑的置信度就应主动下调；反过来，如果四层验证逐层兑现，逻辑链条的坚固性就获得阶段性确认。</p><p>最终，比预测更重要的可能还是修正预测的速度——在存储这种高周期、高资本开支、高技术不确定性的产业中，没有人能在2026年8月准确预测2027年的终局。但可以做到的，是在8月建立一套跟踪框架，确保当证据发生变化时，认知能随之调整——而不是被沉没成本锁在初始判断中。</p><p>在Q3数据出炉之前，正可以借此建立起框架的第一块基石。</p><p>参考资料</p><p>[1]Lee G,Lee T,Takayama D.Addressing 8 key questions on memory including HBM pricing,LTA,inventory,China DRAM,and ADR;reiterate Buy on Samsung(on CL)and SK Hynix[R/OL].Goldman Sachs Global Investment Research,2026:1-21(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[2]SK hynix.SK hynix Announces 2Q26 Financial Results[EB/OL].(2026-07-29)[2026-08-07].</p><p>[3]Samsung Electronics.Samsung Electronics Announces Second Quarter 2026 Results[EB/OL].(2026-07-30)[2026-08-07].</p><p>[4a]Kim S Y,Song J M.수익안정성높이는메모리칩5년계약…AI수요꺾일땐변수로[EB/OL].(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[4b]Samsung Electronics.Samsung Electronics Announces Fourth Quarter and FY 2018 Results[EB/OL].(2019-01-31)[2026-08-07].</p><p>[4c]SK hynix.SK hynix Inc.Reports Fiscal Year 2018 and Fourth Quarter Results[EB/OL].(2019-01-24)[2026-08-07].</p><p>[4d]SK hynix.SK hynix Inc.Reports First Quarter 2019 Results[EB/OL].(2019-04-25)[2026-08-07].</p><p>[5]TrendForce.DRAM Supply to Remain Tight in 2027,Prompting NVIDIA to Lower HBM Configurations for Rubin Ultra,Says TrendForce[EB/OL].(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[6]TrendForce.Diverging Memory Market Outlook in 2027 as DRAM Supply Remains Tight While NAND Flash Supply Conditions Ease,Says TrendForce[EB/OL].(2026-07-30)[2026-08-07].</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31705-prod-db-general-1-1786253759493.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>2026年7月，韩国股市遭遇历史级波动——单月内4次暴跌熔断，KOSPI重挫22%，杠杆ETF规模骤缩。“雪崩”之下，SK海力士与三星电子股价分别回落35%与23%（高盛研报口径，截至8月4日回望）[1]。即便两大龙头刚交出创纪录的Q2营业利润，跌势仍未止住——市场已提前对这场“AI存储超级周期”投下否定票。......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/XGKKMyCsytI5m7N_-Q8lQA" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 智讯智库 </span></a><span>，作者：陈宥文</span></p><p>2026年7月，韩国股市遭遇历史级波动——单月内4次暴跌熔断，KOSPI重挫22%，杠杆ETF规模骤缩。“雪崩”之下，SK海力士与三星电子股价分别回落35%与23%（高盛研报口径，截至8月4日回望）[1]。即便两大龙头刚交出创纪录的Q2营业利润，跌势仍未止住——市场已提前对这场“AI存储超级周期”投下否定票。（详见前文：SK海力士巨震：AI飞轮还能转多久？）</p><p>就在这个节点，高盛分析师Giuni Lee团队发布韩国存储行业研报，以八大判断系统回应市场疑虑，重申“买入”评级[1]。</p><p>但这显然不是一份简单的投资参考，而是一份数据密集的卖方维稳辩护——其核心逻辑在于：暴跌之后，两家公司2027年远期市盈率已跌至3.5–3.6倍，该估值水平已含市场对盈利可持续性的否定态度（原文："the market does not believe in the sustainability of the solid earnings"）；而高盛“买入”评级的根基，正是2027年HBM混合均价（blended ASP）接近翻倍的情景假设。若该假设兑现，当前估值便属显著偏低[1]。</p><p>一份指向2027年的远期预测，能否支撑当前估值？答案不取决于卖方的论证力度，而取决于一组可观测的产业事实能否逐环节兑现。</p><p>本文将其拆解为一系列可检验的命题：哪些逻辑已固化为产业事实，哪些仍悬浮于预期之上？Q3经营数据将释放哪些验证信号？哪些会强化、哪些会削弱2027年HBM混合均价接近翻倍的叙事？——区分“已硬化的事实”与“仍悬浮的预期”，是避免被卖方叙事裹挟的关键。</p><p>在存储这种高周期、高资本开支、高技术不确定性的产业中，修正预测的速度远比预测本身更重要。</p><p>沿此思路，本文聚焦高盛八大判断中与产业逻辑直接相关的核心议题：HBM定价、LTA约束效力、库存支撑、NAND走势与SK海力士Q2业绩。（其他议题，如股东回报与美股ADR等，属公司治理议题，不改变HBM产业定价逻辑，不进入本文主线验证框架。）</p><p>核心结论速览：</p><ol><li><p>高盛判断，2027年HBM接近翻倍的涨价由三层机制叠加而成：①供需缺口扩大（-5.4%→-6.0%）打底，②通用DRAM价格反超HBM、年底看至约2美元/Gb形成锚点，③2027年合约重谈修复价格与利润率倒挂；涨幅结构上，同规格涨价约六成、产品组合改善约四成（后者系本文按高盛口径推算，高盛未单独量化HBM4贡献）[1]。</p></li><li><p>高盛与市场预期的分歧，不在AI需求真假，而在上述三层链条能否兑现。高盛预测2027年HBM混合均价约2.9美元/Gb（三星+87%、SK海力士+100%），较Visible Alpha市场一致预期（约2.3美元/Gb）高出约24%[1]——市场尚未计入高盛判断的涨价幅度。这24%的预期差能否被产业事实逐层验证，也正是当前3.5—3.6倍2027年PE背后的分歧源头。</p></li><li><p>“翻倍”目前仍属于悬浮的预期，而非已硬化的事实——比预测更重要的，是验证与修正预测的速度。约四成的组合改善高度依赖HBM4放量，而Q2已证明兑现有限（SK海力士营业利润低于市场一致预期约7%）[1][2]；最可能的推翻路径不是AI需求断崖，而是供给加速、竞争放量与资本开支收缩共振（本文判断）。</p></li><li><p>库存与LTA构成有条件的支撑，NAND等则是须隔离的边界议题——两者都不直接决定HBM价格。前者中，库存健康依赖出货速度维持，长约约束强于历史周期但未经下行周期检验；后者属独立变量或情绪变量，不混入HBM定价逻辑[1]。</p></li></ol><p>上述四个判断可落地为下图所示跟踪框架：</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/3140bcd6-b080-400c-be07-687a18a9cce1.png" width="1080" height="837" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>风险提示：本文基于高盛研报与公开产业数据进行产业分析，不构成任何个股投资建议。高盛与SK海力士、三星电子存在投行业务关系（详见其研报披露附录），其观点存在潜在利益冲突。核心下行风险包括：AI资本开支低于预期、三星HBM进展超预期、存储供需恶化、技术迁移延迟、终端需求疲软，以及韩国市场杠杆波动与流动性冲击。2027年HBM价格预测为远期假设，Q3数据仅提供方向性证据。数据截至2026年8月。</p><p>高盛核心判断：</p><p>为什么2027年HBM混合均价</p><p>可能接近翻倍？</p><p>理解这份报告，最关键是先看高盛如何把2027年的涨价拆出来——分三步：供需缺口扩大是底色，通用DRAM先涨是锚点，HBM年度合约重谈是兑现窗口。</p><p>（注：下文所称DRAM，均包含通用DRAM与HBM两类产品。）</p><p>第一步：HBM供给仍然追不上需求</p><p>先看数字。高盛预计，三星和SK海力士的HBM混合平均售价——也就是不同代际、不同容量HBM加权后的平均价格——将在2027年接近2.9美元/Gb（注：两家公司HBM价格接近），分别同比上涨约87%和100%[1]。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/6c899de2-627e-4b17-bbe6-ab5f6753de46.png" width="1080" height="917" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>支撑这一预测的第一块证据，是供需缺口继续扩大：从2026年的-5.4%扩大到2027年的-6.0%。负值越大，代表供不应求越严重[1]。</p><p>为什么各家都在扩产，缺口反而在扩大？答案在HBM的生产特性里。</p><p>HBM（高带宽存储）是放在AI加速器旁边、用于训练推理的高速内存；通用DRAM则是服务器、电脑和手机里的运行内存。两者虽然都叫“存储”，但HBM需要更复杂的堆叠、TSV（硅通孔）封装与良率管理——同样一片晶圆，做成HBM的有效数据容量产出，远低于做成通用DRAM。代际越往上走，堆叠层数越多，有效产出反而越低。</p><p>这就是为什么晶圆投入在按计划增加，HBM供给却没法同比例跟上。</p><p>基于这个供需实际，高盛测算HBM收入占两家公司整体DRAM总收入的比例，将从2026年的约8%（三星）和14%（SK海力士），分别提升到2027年的16%和22%，2028年进一步升至18%和25%[1]。</p><p>高盛的判断更进一步：HBM占比提升带来的更稳定的需求、定价与可见度，应支撑两家公司获得更高的估值倍数[1]。</p><p>第二步：通用DRAM已经先把价格涨上去了，HBM得“追涨”</p><p>供需缺口是HBM涨价的底色，但直接触发涨价预期的，是通用DRAM相对HBM的价格走势。</p><p>高盛指出，截至2026年二季度，出现了一个反常现象：通用DRAM按每Gb容量计价，已经超过了HBM[1]。</p><p>技术更复杂的HBM反而更便宜？原因在于定价节奏。</p><p>根据高盛披露，HBM通常采用年度固定合约——价格一旦锁定，全年基本不变；通用DRAM则采用月度或季度议价，能更快反映市场变化。2025年下半年到2026年上半年通用DRAM价格快速上涨时，HBM被年度锁价机制“套牢”了，“跑输”了通用DRAM。</p><p>高盛预测，通用DRAM均价将从2025年底的约0.5—0.6美元/Gb，升至2026年底的约2.0美元/Gb[1]。</p><p>这个锚点一旦立住，2027年HBM重谈年度合约时，就必须卖得比通用DRAM更贵——不仅要修复价格倒挂，还要修复利润率倒挂。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/4f4de1d5-1a9a-4d8d-9cbe-9b645549fb23.png" width="1080" height="788" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>利润率倒挂有多严重？高盛研报显示，2026年SK海力士HBM营业利润率69%，通用DRAM反而高达81%[1]。技术壁垒更高的产品赚得更少，这在商业逻辑上说不通。高盛预计2027年两者利润率将收敛至约80%对82%的更接近水平[1]。</p><p>关键在于，高盛这一预测比Visible Alpha市场一致预期（约2.3美元/Gb，SK海力士口径）高出约24%[1]。这24%的偏离谁对谁错，正是后文要用产业数据裁决的核心问题。</p><p>第三步：2027年的涨价由两部分推动</p><p>高盛把2027年的涨幅拆成了两层，原文是这么说的：</p><blockquote><p>"We expect the like-for-like basis price increase to be roughly 60%for major products,and the remaining growth to come from the mix improvement impact."</p></blockquote><p>翻译过来：主要产品在可比口径（like-for-like basis）下的价格涨幅约60%，其余增长来自产品组合改善（mix improvement）[1]。</p><p>“可比口径”就是同型号、同规格HBM的纯涨价；“产品组合改善”就是高单价的新代际产品——主要是HBM4及后续更高代际——在总出货中占比提升。</p><p>用一个简化例子说明（本文推演，非高盛测算）：如果HBM4单价比HBM3E更高，当HBM4在总出货中的占比从20%升到50%，即便两款产品各自价格不变，混合均价也会因为“卖得更贵的产品占比更高”而上涨。</p><p>高盛没有单独量化HBM4的贡献比例，但结合SK海力士二季度业绩解释和公司披露，HBM4是“产品组合改善”的重要载体。</p><p>这意味着，2027年翻倍不是单一产品普涨，而是“同规格涨价”加“更贵的新品占比提升”共同作用的结果——后者高度依赖HBM4的量产进度。</p><p>总结一下高盛的三层逻辑链：底层是HBM供需缺口扩大（-5.4%→-6.0%），中层是通用DRAM价格已经反超HBM、正向2.0美元/Gb走去（2026年底预测值），表层是2027年HBM年度合约重谈时必须修复价格与利润率倒挂。</p><p>但这条链条能不能兑现，高度取决于HBM4能否在2026年下半年顺利放量。</p><p>关键在于验证：</p><p>HBM4、库存、长约、竞争</p><p>与NAND</p><p>01完成了正向论证：高盛如何构建2027年HBM混合均价翻倍的预测逻辑。接下来要回答的是：这套预测先从哪里验证，靠什么条件支撑，可能被什么推翻，哪些问题不能混进同一条逻辑。</p><p>本章按四个层次递进验证：核心变量→支撑条件→反证检验→边界排除。</p><p>先说明验证样本的口径差异：两家公司都披露了二季报，但颗粒度不同。三星只给到DS部门层级，没有单独拆分HBM收入与利润率；SK海力士则披露了HBM4出货、下半年放量计划与制程进度，高盛研报中的HBM利润率（69%对81%）与库存数据也主要是SK海力士口径。因此“产品组合改善”这个核心变量，当前可验证的微观样本主要是SK海力士；三星一侧的观察点，在HBM4放量进度与合约覆盖（规划产能60—70%目标）的兑现。两条线在以下各节分别对位。</p><p>核心变量验证：HBM4有没有开始变成收入？</p><p>先说SK海力士。</p><p>按高盛的拆分口径推算，SK海力士2027年HBM约100%的涨幅中，约60个百分点来自同规格产品涨价，其余约40个百分点需要“产品组合改善”来贡献——HBM4是其中重要载体（这是本文按高盛口径的算术推算，高盛并未单独量化HBM4的贡献。）。</p><p>如果这部分组合改善不能兑现，翻倍逻辑就缺了一大块。</p><p>再看已经发生的事实。SK海力士二季度营收79.3万亿韩元（约合人民币4125亿元），营业利润60.5万亿韩元（约合人民币3150亿元），基本符合高盛此前预测的59.1万亿韩元，但比彭博汇总的市场一致预期65万亿韩元低约7%[1][2]。</p><p>公司披露，二季度DRAM平均售价环比上涨约30%（高盛测算为29%）[2]，低于高盛此前预测的39%。高盛把落差归因于两点：一是通用DRAM开始反映此前与客户锁定的价格，二是HBM受限于“limited mix improvement to HBM4”——HBM4组合改善有限[1]。</p><p>Q2已经用实际业绩证明了一件事：产品组合改善不是自动发生的。HBM4已按计划开始出货，但它对均价与利润的贡献占比还没跟上。</p><p>公司给出的时间表是：HBM4已于二季度开始出货（began shipment），计划下半年全面爬坡（full ramp up planned in 2H）；基于1c nm制程（1c nm即第三代10纳米级制程，是当前最先进的DRAM量产节点）的HBM4E样品上半年已交付主要客户[2]。</p><p>高盛据此预测，SK海力士Q3 DRAM位元出货量环比增约10%，整体DRAM平均售价环比涨约19%，对应营业利润约77万亿韩元，大体符合市场一致预期[1]。</p><p>但这里有个陷阱。整体DRAM均价同时受两个因素拉扯：通用DRAM涨价和HBM产品组合提升。如果通用DRAM涨得多、HBM4占比没跟上，整体均价仍会涨——所以，整体DRAM均价只能算间接或辅助证据，不能单独证明HBM4本身在贡献高价。</p><p>所以后续观察SK海力士Q3，更为严谨、更具价值的观察顺序应该是：</p><ul class="list-paddingleft-2" style="list-style-type:square;"><li><p>第一，HBM4出货规模有没有明显跳升；</p></li><li><p>第二，公司会不会首次披露HBM4收入占比或HBM单独均价——如果Q3继续不拆分，“产品组合改善”就无从验证；</p></li><li><p>第三，才是用整体DRAM均价做辅助判断。</p></li></ul><p>如果只看到出货增加，看不到HBM4占比或HBM均价改善，组合改善的增量逻辑就还悬在半空。</p><p>对照来看，三星这边的对应观察点不在财报拆分，而在进度官宣与合约落地。二季报三星已确认HBM4放量（"scaled up HBM4 sales"）、HBM4E样品交付主要客户——公司口径称“行业首批”，与SK海力士“上半年已交付1c nm HBM4E样品”存在口径张力，本文不作裁判[3]。如果三星多年期合约量达到规划产能60—70%的目标在年底前后兑现，“组合改善”在三星一侧同样获得支撑。</p><p>支撑条件验证：库存和LTA能否托住供需？</p><p>HBM4回答的是“能不能涨”。接下来要问的是：涨势能不能维持到2027年？</p><p>这需要从库存和LTA两个维度展开。</p><p>子问题一：库存是否健康？</p><p>市场近期担心模组厂库存上升。模组厂就是把存储芯片加工成内存条的厂商。高盛承认库存确实在上升，但指出模组厂仅仅只占整体存储市场的个位数百分比，对行业基本面影响有限[1]。</p><p>那么，供应商和核心客户的库存就更值得关注。高盛估算，截至2026年二季度末，主要供应商的DRAM和NAND库存周数在2—4周以内，低于约4—5周的正常水平，更远低于过去下行周期前常见的10周以上水平[1]。</p><p>但这里要打个问号。财报数据显示，SK海力士库存绝对值已连续两季环比上升——从去年四季度约14.3万亿韩元，到今年一季度约16.0万亿，再到二季度约18.0万亿韩元[2]。</p><p>库存周数看起来“健康”，部分原因是出货速度加快（分母变大了），不是库存绝对值在下降（分子变小了）。一旦Q3出货放缓，库存周数会被动恶化。</p><p>因此结论就是，虽然行业还没有积累大量待去化存货，由去库存触发价格快速反转的条件还不具备，但这个“健康”高度依赖出货速度能否维持——是有条件的，不是无条件的，应当跟踪观察。</p><p>子问题二：长约是否真实有效？</p><p>LTA（Long-term Agreement，长期供货协议，行业惯称“长约”），就是把未来几年的采购量、价格机制和付款约束提前写进合同，以期避免供需错配下的盲目扩产或收缩，并实现中长期需求锁定与供应稳定性。</p><p>但长约不是只有一种。按高盛披露案例，本轮LTA可以整理成四个维度：</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/1323571e-2d3d-4322-8f98-be99aadee31f.png" width="1080" height="797" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>最关键的就在于：LTA不是单一固定的概念，而是多种机制的组合。四个维度各自独立运作——多年期和滚动合约管期限，覆盖率管需求锁定比例，固定价格/价格区间/底价管价格风险分配，预付款和照付不议管执行约束——不能混为一谈。</p><p>这些机制共同提高的是需求可见度，不是价格确定性；它们托住的是供需紧张的“背景条件”，而不是HBM能否卖到2.9美元/Gb的直接定价权。</p><p>而本轮LTA的升级主要在约束维度。高盛研报显示，本轮与历史周期的关键差异在于大额预付款和违约惩罚条款，资金约束确实比历史上更严格——客户违约成本上升，供应商的现金流安全边际扩大。</p><p>但约束强度不直接等于定价能力。高盛没有提供上一轮各家合同的同口径条款，因此无法做严格的跨周期对比。从行业历史看，2017–2018年存储周期顶部同样出现大量长约密集签订，随后需求调整期部分合同面临重新谈判[4]。道理很简单：供不应求时，预付款和违约条款能有效锁定订单；供过于求时，客户算一笔账——违约金或重谈成本低于继续高价拿货，就有动力重谈、延期甚至接受违约金。</p><p>所以当前只能确认：本轮LTA在资金约束层面比历史上更强，但不能据此推断LTA已经让存储行业的周期规律失效。LTA是供需紧张的支撑条件，不是涨价发动机，应当跟踪观察。</p><p>反证检验：高盛的判断最可能错在哪里？</p><p>库存和LTA提供的是支撑条件，不是保证。以下从外部冲击和内部失效两个维度展开直接的反证检验。</p><p>前两类风险（需求端、竞争者）依据高盛自述的风险清单（Key Risks）展开，后两类（供给端、执行风险）是本文基于产业逻辑的追加推演。</p><p>外部冲击一：需求端——AI资本开支增速放缓。</p><p>高盛把“低于预期的AI相关资本开支”列为SK海力士关键风险之一，但同时认为这些风险不足以推翻其判断——高盛在SK海力士投资论点中预计，2026年将展开“最强的存储上行周期之一”（"one of the strongest memory upcycles"）[1]。SK海力士官方给出的图景同样乐观：主要大型科技客户正在扩大基础设施投资与存储采购（"Major Big Tech customers expanding infrastructure investments and memory procurement"）[2]。</p><p>但需求侧的可持续性本身正受到市场质疑。云厂商的AI投资高度依赖资本开支，一旦资本开支收缩，HBM需求增速和供应商的合约谈判能力都会受影响。</p><p>重点不在于反驳高盛，而是要把高盛风险清单里的抽象表述落到可跟踪的变量上——Q3云厂商的资本开支指引，一直是需求端最该盯的信号。比如，当英伟达开调整Rubin Ultra显存规格，表面看是供应不足，换个角度看也说明：当GPU厂商开始调整配置适配内存供应，需求端也在根据供给做动态调整，而不是无限刚性的[5]。</p><p>外部冲击二：竞争者——三星追赶超预期。</p><p>高盛把“三星HBM进展快于预期”明确列为SK海力士的关键风险之一（Key Risks第3条）[1]。</p><p>这不是假设，是正在兑现的事实。三星已在二季报中官宣HBM4放量、HBM4E样品交付主要客户[3]。高盛同时披露，三星已完成与全球前五大数据中心客户的合约签订，并正与另外五家AI需求相关的大型客户推进最终谈判，合约落地后多年期合约量预计达其规划产能的60—70%[1]。</p><p>对SK海力士来说，这是对其定价权的直接挤压；对两家公司共同而言，任何一方放量快于预期，HBM价格重估的空间都会被摊薄。</p><p>内部失效一：供给端——良率突破带来供给超预期。</p><p>除了外部风险，供给侧也存在潜在风险：如果全行业HBM4良率超预期提升，整体供给增长快于需求，供需缺口就可能提前收敛。</p><p>这里看的不只是SK海力士一家，还包括其他竞争者的产能与良率进度。市场通常把供给不足当利好，但如果供给增长快于预期，缺口收敛会反过来压制价格——这是高盛研报中未充分展开的供给侧风险。</p><p>内部失效二：执行风险——合同到现金的转化不及预期。</p><p>长约签了不等于钱到手了。如果LTA实际覆盖的HBM比例不高，或者预付款没有带来真实采购，需求可见度就会停留在合同层面；如果供应商和客户库存重新累积，价格反转的条件也会增强。</p><p>验证路径在于，追踪SK海力士Q3财报中“Contract Liabilities”（合同负债）科目是否持续增长——但也需注意，合同负债增长仅反映预付款或履约约束增强，不等同于LTA已覆盖HBM的真实采购比例，也不能单独确证需求已转化为收入。同时观察主要客户是否出现订单修正或延期交付的信号。</p><p>这是从“合同层面”到“现金层面”的穿透验证。</p><p>边界排除：NAND会否及如何影响主线判断？</p><p>前三步讨论的是直接影响HBM主线的验证、支撑和反证。最后需要单独指出，NAND属于另一个层级——它不直接决定HBM价格，但可能间接干扰主线叙事，需酌情独立分析。</p><p>NAND与DRAM/HBM是两条独立的价格曲线，不能混为一谈。</p><p>技术上，NAND是闪存（Flash Memory），与DRAM/HBM的读写机制完全不同——断电后数据不会丢失，主要用于手机存储、固态硬盘（SSD）等场景。企业级SSD（eSSD）是云厂商和数据中心使用的高性能固态硬盘。</p><p>高盛预计，企业级SSD需求将从2026年的474EB增长到2027年的619EB（EB，Exabyte，1EB约等于10亿GB），因此认为2027年NAND供需缺口会扩大[1]。TrendForce则预计，随着新增产能投产、消费电子需求持续疲软，NAND将在2027年下半年转向更宽松的供给环境[6]。</p><p>高盛还提醒，近期NAND即期价格走弱主要集中在TLC 512Gb这一个规格；该产品过去一年涨了接近600%，当前回落更像前期大涨后的修正，不能代表所有NAND产品反转[1]。</p><p>这些分歧都在说明，DRAM/HBM与NAND不能共用同一条价格曲线：前者主要看AI服务器、产品代际和客户认证，后者还要看手机、PC等消费需求能否恢复。</p><p>对HBM主线来说，NAND是“背景噪音”——它可能分散市场对HBM供需的注意力，但不直接改变HBM的定价逻辑。唯一需警惕的是：如果NAND价格因供给宽松而深度下跌，可能引发市场对“整个存储行业”的恐慌性抛售，间接压低HBM估值。这属于情绪传导，并非基本面逻辑传导。</p><p>持续跟踪，快速修正</p><p>把前面的分析收拢，可以按四个问题逐项核对。</p><p>回到核心问题。高盛这份研报中最值得提取的判断是：通用DRAM已率先建立更高的单位容量价格锚点，HBM供需仍然偏紧，因此2027年HBM年度合约存在显著重估空间[1]。</p><p>然而，这一判断要兑现，必须完成三道递进验证及注意一层边界排除：</p><p>验证Ⅰ（代际升级）：HBM4及更高代际产品能否实质性改善混合均价——看HBM4收入占比是否提升；</p><p>验证Ⅱ（锚点站稳）：通用DRAM价格锚点能否在需求波动中站稳——看合约价是否向2.0美元/Gb靠拢；</p><p>验证Ⅲ（合约重谈）：同规格HBM合约能否在2026年底前后获得溢价重谈空间——看云厂商capex和竞争者进度是否支撑议价权。</p><p>边界排除：NAND走势是否会干扰存储主线的叙事——防止把不同产品的价格信号混为一谈。</p><p>Q3经营数据只会提供第一批方向性证据，不会给出终局答案。即便HBM4收入占比提升、库存保持健康、LTA持续签订，也只能确认“2027年翻倍”的必要条件正在满足，而非充分条件已齐备——验证是一个动态过程，不是一次性事件。</p><p>如果这套判断被推翻，路径未必是AI需求突然消失——从行业周期的历史经验看（本文判断），存储周期的顶部很少由需求“断崖式”崩塌触发，更多由供给加速、竞争放量与资本开支收缩的组合压垮——更具体地说，风险路径更可能是：AI资本开支低于预期→云厂商议价能力增强→HBM合约重谈空间收窄；同时全行业HBM4良率超预期提升→供需缺口提前收敛；叠加竞争者放量快于预期——对SK海力士而言主要是三星（高盛风险清单点名），对两家共同的是全行业HBM4供给加速→定价权被稀释。这三条路径并非独立，而是可能相互强化。</p><p>因此，比一次性预测更有价值的，是建立动态跟踪的反馈机制。Q3的真正意义在于：它为“2027年HBM混合均价接近翻倍”这一远期判断提供了第一批可证伪的基准数据。如果Q3数据显示HBM4收入占比停滞、库存周数被动拉长、云厂商capex指引下调，“翻倍”逻辑的置信度就应主动下调；反过来，如果四层验证逐层兑现，逻辑链条的坚固性就获得阶段性确认。</p><p>最终，比预测更重要的可能还是修正预测的速度——在存储这种高周期、高资本开支、高技术不确定性的产业中，没有人能在2026年8月准确预测2027年的终局。但可以做到的，是在8月建立一套跟踪框架，确保当证据发生变化时，认知能随之调整——而不是被沉没成本锁在初始判断中。</p><p>在Q3数据出炉之前，正可以借此建立起框架的第一块基石。</p><p>参考资料</p><p>[1]Lee G,Lee T,Takayama D.Addressing 8 key questions on memory including HBM pricing,LTA,inventory,China DRAM,and ADR;reiterate Buy on Samsung(on CL)and SK Hynix[R/OL].Goldman Sachs Global Investment Research,2026:1-21(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[2]SK hynix.SK hynix Announces 2Q26 Financial Results[EB/OL].(2026-07-29)[2026-08-07].</p><p>[3]Samsung Electronics.Samsung Electronics Announces Second Quarter 2026 Results[EB/OL].(2026-07-30)[2026-08-07].</p><p>[4a]Kim S Y,Song J M.수익안정성높이는메모리칩5년계약…AI수요꺾일땐변수로[EB/OL].(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[4b]Samsung Electronics.Samsung Electronics Announces Fourth Quarter and FY 2018 Results[EB/OL].(2019-01-31)[2026-08-07].</p><p>[4c]SK hynix.SK hynix Inc.Reports Fiscal Year 2018 and Fourth Quarter Results[EB/OL].(2019-01-24)[2026-08-07].</p><p>[4d]SK hynix.SK hynix Inc.Reports First Quarter 2019 Results[EB/OL].(2019-04-25)[2026-08-07].</p><p>[5]TrendForce.DRAM Supply to Remain Tight in 2027,Prompting NVIDIA to Lower HBM Configurations for Rubin Ultra,Says TrendForce[EB/OL].(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[6]TrendForce.Diverging Memory Market Outlook in 2027 as DRAM Supply Remains Tight While NAND Flash Supply Conditions Ease,Says TrendForce[EB/OL].(2026-07-30)[2026-08-07].</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31705-prod-db-general-1-1786253759493.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>2026年7月，韩国股市遭遇历史级波动——单月内4次暴跌熔断，KOSPI重挫22%，杠杆ETF规模骤缩。“雪崩”之下，SK海力士与三星电子股价分别回落35%与23%（高盛研报口径，截至8月4日回望）[1]。即便两大龙头刚交出创纪录的Q2营业利润，跌势仍未止住——市场已提前对这场“AI存储超级周期”投下否定票。......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/XGKKMyCsytI5m7N_-Q8lQA" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 智讯智库 </span></a><span>，作者：陈宥文</span></p><p>2026年7月，韩国股市遭遇历史级波动——单月内4次暴跌熔断，KOSPI重挫22%，杠杆ETF规模骤缩。“雪崩”之下，SK海力士与三星电子股价分别回落35%与23%（高盛研报口径，截至8月4日回望）[1]。即便两大龙头刚交出创纪录的Q2营业利润，跌势仍未止住——市场已提前对这场“AI存储超级周期”投下否定票。（详见前文：SK海力士巨震：AI飞轮还能转多久？）</p><p>就在这个节点，高盛分析师Giuni Lee团队发布韩国存储行业研报，以八大判断系统回应市场疑虑，重申“买入”评级[1]。</p><p>但这显然不是一份简单的投资参考，而是一份数据密集的卖方维稳辩护——其核心逻辑在于：暴跌之后，两家公司2027年远期市盈率已跌至3.5–3.6倍，该估值水平已含市场对盈利可持续性的否定态度（原文："the market does not believe in the sustainability of the solid earnings"）；而高盛“买入”评级的根基，正是2027年HBM混合均价（blended ASP）接近翻倍的情景假设。若该假设兑现，当前估值便属显著偏低[1]。</p><p>一份指向2027年的远期预测，能否支撑当前估值？答案不取决于卖方的论证力度，而取决于一组可观测的产业事实能否逐环节兑现。</p><p>本文将其拆解为一系列可检验的命题：哪些逻辑已固化为产业事实，哪些仍悬浮于预期之上？Q3经营数据将释放哪些验证信号？哪些会强化、哪些会削弱2027年HBM混合均价接近翻倍的叙事？——区分“已硬化的事实”与“仍悬浮的预期”，是避免被卖方叙事裹挟的关键。</p><p>在存储这种高周期、高资本开支、高技术不确定性的产业中，修正预测的速度远比预测本身更重要。</p><p>沿此思路，本文聚焦高盛八大判断中与产业逻辑直接相关的核心议题：HBM定价、LTA约束效力、库存支撑、NAND走势与SK海力士Q2业绩。（其他议题，如股东回报与美股ADR等，属公司治理议题，不改变HBM产业定价逻辑，不进入本文主线验证框架。）</p><p>核心结论速览：</p><ol><li><p>高盛判断，2027年HBM接近翻倍的涨价由三层机制叠加而成：①供需缺口扩大（-5.4%→-6.0%）打底，②通用DRAM价格反超HBM、年底看至约2美元/Gb形成锚点，③2027年合约重谈修复价格与利润率倒挂；涨幅结构上，同规格涨价约六成、产品组合改善约四成（后者系本文按高盛口径推算，高盛未单独量化HBM4贡献）[1]。</p></li><li><p>高盛与市场预期的分歧，不在AI需求真假，而在上述三层链条能否兑现。高盛预测2027年HBM混合均价约2.9美元/Gb（三星+87%、SK海力士+100%），较Visible Alpha市场一致预期（约2.3美元/Gb）高出约24%[1]——市场尚未计入高盛判断的涨价幅度。这24%的预期差能否被产业事实逐层验证，也正是当前3.5—3.6倍2027年PE背后的分歧源头。</p></li><li><p>“翻倍”目前仍属于悬浮的预期，而非已硬化的事实——比预测更重要的，是验证与修正预测的速度。约四成的组合改善高度依赖HBM4放量，而Q2已证明兑现有限（SK海力士营业利润低于市场一致预期约7%）[1][2]；最可能的推翻路径不是AI需求断崖，而是供给加速、竞争放量与资本开支收缩共振（本文判断）。</p></li><li><p>库存与LTA构成有条件的支撑，NAND等则是须隔离的边界议题——两者都不直接决定HBM价格。前者中，库存健康依赖出货速度维持，长约约束强于历史周期但未经下行周期检验；后者属独立变量或情绪变量，不混入HBM定价逻辑[1]。</p></li></ol><p>上述四个判断可落地为下图所示跟踪框架：</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/3140bcd6-b080-400c-be07-687a18a9cce1.png" width="1080" height="837" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>风险提示：本文基于高盛研报与公开产业数据进行产业分析，不构成任何个股投资建议。高盛与SK海力士、三星电子存在投行业务关系（详见其研报披露附录），其观点存在潜在利益冲突。核心下行风险包括：AI资本开支低于预期、三星HBM进展超预期、存储供需恶化、技术迁移延迟、终端需求疲软，以及韩国市场杠杆波动与流动性冲击。2027年HBM价格预测为远期假设，Q3数据仅提供方向性证据。数据截至2026年8月。</p><p>高盛核心判断：</p><p>为什么2027年HBM混合均价</p><p>可能接近翻倍？</p><p>理解这份报告，最关键是先看高盛如何把2027年的涨价拆出来——分三步：供需缺口扩大是底色，通用DRAM先涨是锚点，HBM年度合约重谈是兑现窗口。</p><p>（注：下文所称DRAM，均包含通用DRAM与HBM两类产品。）</p><p>第一步：HBM供给仍然追不上需求</p><p>先看数字。高盛预计，三星和SK海力士的HBM混合平均售价——也就是不同代际、不同容量HBM加权后的平均价格——将在2027年接近2.9美元/Gb（注：两家公司HBM价格接近），分别同比上涨约87%和100%[1]。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/6c899de2-627e-4b17-bbe6-ab5f6753de46.png" width="1080" height="917" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>支撑这一预测的第一块证据，是供需缺口继续扩大：从2026年的-5.4%扩大到2027年的-6.0%。负值越大，代表供不应求越严重[1]。</p><p>为什么各家都在扩产，缺口反而在扩大？答案在HBM的生产特性里。</p><p>HBM（高带宽存储）是放在AI加速器旁边、用于训练推理的高速内存；通用DRAM则是服务器、电脑和手机里的运行内存。两者虽然都叫“存储”，但HBM需要更复杂的堆叠、TSV（硅通孔）封装与良率管理——同样一片晶圆，做成HBM的有效数据容量产出，远低于做成通用DRAM。代际越往上走，堆叠层数越多，有效产出反而越低。</p><p>这就是为什么晶圆投入在按计划增加，HBM供给却没法同比例跟上。</p><p>基于这个供需实际，高盛测算HBM收入占两家公司整体DRAM总收入的比例，将从2026年的约8%（三星）和14%（SK海力士），分别提升到2027年的16%和22%，2028年进一步升至18%和25%[1]。</p><p>高盛的判断更进一步：HBM占比提升带来的更稳定的需求、定价与可见度，应支撑两家公司获得更高的估值倍数[1]。</p><p>第二步：通用DRAM已经先把价格涨上去了，HBM得“追涨”</p><p>供需缺口是HBM涨价的底色，但直接触发涨价预期的，是通用DRAM相对HBM的价格走势。</p><p>高盛指出，截至2026年二季度，出现了一个反常现象：通用DRAM按每Gb容量计价，已经超过了HBM[1]。</p><p>技术更复杂的HBM反而更便宜？原因在于定价节奏。</p><p>根据高盛披露，HBM通常采用年度固定合约——价格一旦锁定，全年基本不变；通用DRAM则采用月度或季度议价，能更快反映市场变化。2025年下半年到2026年上半年通用DRAM价格快速上涨时，HBM被年度锁价机制“套牢”了，“跑输”了通用DRAM。</p><p>高盛预测，通用DRAM均价将从2025年底的约0.5—0.6美元/Gb，升至2026年底的约2.0美元/Gb[1]。</p><p>这个锚点一旦立住，2027年HBM重谈年度合约时，就必须卖得比通用DRAM更贵——不仅要修复价格倒挂，还要修复利润率倒挂。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/4f4de1d5-1a9a-4d8d-9cbe-9b645549fb23.png" width="1080" height="788" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>利润率倒挂有多严重？高盛研报显示，2026年SK海力士HBM营业利润率69%，通用DRAM反而高达81%[1]。技术壁垒更高的产品赚得更少，这在商业逻辑上说不通。高盛预计2027年两者利润率将收敛至约80%对82%的更接近水平[1]。</p><p>关键在于，高盛这一预测比Visible Alpha市场一致预期（约2.3美元/Gb，SK海力士口径）高出约24%[1]。这24%的偏离谁对谁错，正是后文要用产业数据裁决的核心问题。</p><p>第三步：2027年的涨价由两部分推动</p><p>高盛把2027年的涨幅拆成了两层，原文是这么说的：</p><blockquote><p>"We expect the like-for-like basis price increase to be roughly 60%for major products,and the remaining growth to come from the mix improvement impact."</p></blockquote><p>翻译过来：主要产品在可比口径（like-for-like basis）下的价格涨幅约60%，其余增长来自产品组合改善（mix improvement）[1]。</p><p>“可比口径”就是同型号、同规格HBM的纯涨价；“产品组合改善”就是高单价的新代际产品——主要是HBM4及后续更高代际——在总出货中占比提升。</p><p>用一个简化例子说明（本文推演，非高盛测算）：如果HBM4单价比HBM3E更高，当HBM4在总出货中的占比从20%升到50%，即便两款产品各自价格不变，混合均价也会因为“卖得更贵的产品占比更高”而上涨。</p><p>高盛没有单独量化HBM4的贡献比例，但结合SK海力士二季度业绩解释和公司披露，HBM4是“产品组合改善”的重要载体。</p><p>这意味着，2027年翻倍不是单一产品普涨，而是“同规格涨价”加“更贵的新品占比提升”共同作用的结果——后者高度依赖HBM4的量产进度。</p><p>总结一下高盛的三层逻辑链：底层是HBM供需缺口扩大（-5.4%→-6.0%），中层是通用DRAM价格已经反超HBM、正向2.0美元/Gb走去（2026年底预测值），表层是2027年HBM年度合约重谈时必须修复价格与利润率倒挂。</p><p>但这条链条能不能兑现，高度取决于HBM4能否在2026年下半年顺利放量。</p><p>关键在于验证：</p><p>HBM4、库存、长约、竞争</p><p>与NAND</p><p>01完成了正向论证：高盛如何构建2027年HBM混合均价翻倍的预测逻辑。接下来要回答的是：这套预测先从哪里验证，靠什么条件支撑，可能被什么推翻，哪些问题不能混进同一条逻辑。</p><p>本章按四个层次递进验证：核心变量→支撑条件→反证检验→边界排除。</p><p>先说明验证样本的口径差异：两家公司都披露了二季报，但颗粒度不同。三星只给到DS部门层级，没有单独拆分HBM收入与利润率；SK海力士则披露了HBM4出货、下半年放量计划与制程进度，高盛研报中的HBM利润率（69%对81%）与库存数据也主要是SK海力士口径。因此“产品组合改善”这个核心变量，当前可验证的微观样本主要是SK海力士；三星一侧的观察点，在HBM4放量进度与合约覆盖（规划产能60—70%目标）的兑现。两条线在以下各节分别对位。</p><p>核心变量验证：HBM4有没有开始变成收入？</p><p>先说SK海力士。</p><p>按高盛的拆分口径推算，SK海力士2027年HBM约100%的涨幅中，约60个百分点来自同规格产品涨价，其余约40个百分点需要“产品组合改善”来贡献——HBM4是其中重要载体（这是本文按高盛口径的算术推算，高盛并未单独量化HBM4的贡献。）。</p><p>如果这部分组合改善不能兑现，翻倍逻辑就缺了一大块。</p><p>再看已经发生的事实。SK海力士二季度营收79.3万亿韩元（约合人民币4125亿元），营业利润60.5万亿韩元（约合人民币3150亿元），基本符合高盛此前预测的59.1万亿韩元，但比彭博汇总的市场一致预期65万亿韩元低约7%[1][2]。</p><p>公司披露，二季度DRAM平均售价环比上涨约30%（高盛测算为29%）[2]，低于高盛此前预测的39%。高盛把落差归因于两点：一是通用DRAM开始反映此前与客户锁定的价格，二是HBM受限于“limited mix improvement to HBM4”——HBM4组合改善有限[1]。</p><p>Q2已经用实际业绩证明了一件事：产品组合改善不是自动发生的。HBM4已按计划开始出货，但它对均价与利润的贡献占比还没跟上。</p><p>公司给出的时间表是：HBM4已于二季度开始出货（began shipment），计划下半年全面爬坡（full ramp up planned in 2H）；基于1c nm制程（1c nm即第三代10纳米级制程，是当前最先进的DRAM量产节点）的HBM4E样品上半年已交付主要客户[2]。</p><p>高盛据此预测，SK海力士Q3 DRAM位元出货量环比增约10%，整体DRAM平均售价环比涨约19%，对应营业利润约77万亿韩元，大体符合市场一致预期[1]。</p><p>但这里有个陷阱。整体DRAM均价同时受两个因素拉扯：通用DRAM涨价和HBM产品组合提升。如果通用DRAM涨得多、HBM4占比没跟上，整体均价仍会涨——所以，整体DRAM均价只能算间接或辅助证据，不能单独证明HBM4本身在贡献高价。</p><p>所以后续观察SK海力士Q3，更为严谨、更具价值的观察顺序应该是：</p><ul class="list-paddingleft-2" style="list-style-type:square;"><li><p>第一，HBM4出货规模有没有明显跳升；</p></li><li><p>第二，公司会不会首次披露HBM4收入占比或HBM单独均价——如果Q3继续不拆分，“产品组合改善”就无从验证；</p></li><li><p>第三，才是用整体DRAM均价做辅助判断。</p></li></ul><p>如果只看到出货增加，看不到HBM4占比或HBM均价改善，组合改善的增量逻辑就还悬在半空。</p><p>对照来看，三星这边的对应观察点不在财报拆分，而在进度官宣与合约落地。二季报三星已确认HBM4放量（"scaled up HBM4 sales"）、HBM4E样品交付主要客户——公司口径称“行业首批”，与SK海力士“上半年已交付1c nm HBM4E样品”存在口径张力，本文不作裁判[3]。如果三星多年期合约量达到规划产能60—70%的目标在年底前后兑现，“组合改善”在三星一侧同样获得支撑。</p><p>支撑条件验证：库存和LTA能否托住供需？</p><p>HBM4回答的是“能不能涨”。接下来要问的是：涨势能不能维持到2027年？</p><p>这需要从库存和LTA两个维度展开。</p><p>子问题一：库存是否健康？</p><p>市场近期担心模组厂库存上升。模组厂就是把存储芯片加工成内存条的厂商。高盛承认库存确实在上升，但指出模组厂仅仅只占整体存储市场的个位数百分比，对行业基本面影响有限[1]。</p><p>那么，供应商和核心客户的库存就更值得关注。高盛估算，截至2026年二季度末，主要供应商的DRAM和NAND库存周数在2—4周以内，低于约4—5周的正常水平，更远低于过去下行周期前常见的10周以上水平[1]。</p><p>但这里要打个问号。财报数据显示，SK海力士库存绝对值已连续两季环比上升——从去年四季度约14.3万亿韩元，到今年一季度约16.0万亿，再到二季度约18.0万亿韩元[2]。</p><p>库存周数看起来“健康”，部分原因是出货速度加快（分母变大了），不是库存绝对值在下降（分子变小了）。一旦Q3出货放缓，库存周数会被动恶化。</p><p>因此结论就是，虽然行业还没有积累大量待去化存货，由去库存触发价格快速反转的条件还不具备，但这个“健康”高度依赖出货速度能否维持——是有条件的，不是无条件的，应当跟踪观察。</p><p>子问题二：长约是否真实有效？</p><p>LTA（Long-term Agreement，长期供货协议，行业惯称“长约”），就是把未来几年的采购量、价格机制和付款约束提前写进合同，以期避免供需错配下的盲目扩产或收缩，并实现中长期需求锁定与供应稳定性。</p><p>但长约不是只有一种。按高盛披露案例，本轮LTA可以整理成四个维度：</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/1323571e-2d3d-4322-8f98-be99aadee31f.png" width="1080" height="797" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>最关键的就在于：LTA不是单一固定的概念，而是多种机制的组合。四个维度各自独立运作——多年期和滚动合约管期限，覆盖率管需求锁定比例，固定价格/价格区间/底价管价格风险分配，预付款和照付不议管执行约束——不能混为一谈。</p><p>这些机制共同提高的是需求可见度，不是价格确定性；它们托住的是供需紧张的“背景条件”，而不是HBM能否卖到2.9美元/Gb的直接定价权。</p><p>而本轮LTA的升级主要在约束维度。高盛研报显示，本轮与历史周期的关键差异在于大额预付款和违约惩罚条款，资金约束确实比历史上更严格——客户违约成本上升，供应商的现金流安全边际扩大。</p><p>但约束强度不直接等于定价能力。高盛没有提供上一轮各家合同的同口径条款，因此无法做严格的跨周期对比。从行业历史看，2017–2018年存储周期顶部同样出现大量长约密集签订，随后需求调整期部分合同面临重新谈判[4]。道理很简单：供不应求时，预付款和违约条款能有效锁定订单；供过于求时，客户算一笔账——违约金或重谈成本低于继续高价拿货，就有动力重谈、延期甚至接受违约金。</p><p>所以当前只能确认：本轮LTA在资金约束层面比历史上更强，但不能据此推断LTA已经让存储行业的周期规律失效。LTA是供需紧张的支撑条件，不是涨价发动机，应当跟踪观察。</p><p>反证检验：高盛的判断最可能错在哪里？</p><p>库存和LTA提供的是支撑条件，不是保证。以下从外部冲击和内部失效两个维度展开直接的反证检验。</p><p>前两类风险（需求端、竞争者）依据高盛自述的风险清单（Key Risks）展开，后两类（供给端、执行风险）是本文基于产业逻辑的追加推演。</p><p>外部冲击一：需求端——AI资本开支增速放缓。</p><p>高盛把“低于预期的AI相关资本开支”列为SK海力士关键风险之一，但同时认为这些风险不足以推翻其判断——高盛在SK海力士投资论点中预计，2026年将展开“最强的存储上行周期之一”（"one of the strongest memory upcycles"）[1]。SK海力士官方给出的图景同样乐观：主要大型科技客户正在扩大基础设施投资与存储采购（"Major Big Tech customers expanding infrastructure investments and memory procurement"）[2]。</p><p>但需求侧的可持续性本身正受到市场质疑。云厂商的AI投资高度依赖资本开支，一旦资本开支收缩，HBM需求增速和供应商的合约谈判能力都会受影响。</p><p>重点不在于反驳高盛，而是要把高盛风险清单里的抽象表述落到可跟踪的变量上——Q3云厂商的资本开支指引，一直是需求端最该盯的信号。比如，当英伟达开调整Rubin Ultra显存规格，表面看是供应不足，换个角度看也说明：当GPU厂商开始调整配置适配内存供应，需求端也在根据供给做动态调整，而不是无限刚性的[5]。</p><p>外部冲击二：竞争者——三星追赶超预期。</p><p>高盛把“三星HBM进展快于预期”明确列为SK海力士的关键风险之一（Key Risks第3条）[1]。</p><p>这不是假设，是正在兑现的事实。三星已在二季报中官宣HBM4放量、HBM4E样品交付主要客户[3]。高盛同时披露，三星已完成与全球前五大数据中心客户的合约签订，并正与另外五家AI需求相关的大型客户推进最终谈判，合约落地后多年期合约量预计达其规划产能的60—70%[1]。</p><p>对SK海力士来说，这是对其定价权的直接挤压；对两家公司共同而言，任何一方放量快于预期，HBM价格重估的空间都会被摊薄。</p><p>内部失效一：供给端——良率突破带来供给超预期。</p><p>除了外部风险，供给侧也存在潜在风险：如果全行业HBM4良率超预期提升，整体供给增长快于需求，供需缺口就可能提前收敛。</p><p>这里看的不只是SK海力士一家，还包括其他竞争者的产能与良率进度。市场通常把供给不足当利好，但如果供给增长快于预期，缺口收敛会反过来压制价格——这是高盛研报中未充分展开的供给侧风险。</p><p>内部失效二：执行风险——合同到现金的转化不及预期。</p><p>长约签了不等于钱到手了。如果LTA实际覆盖的HBM比例不高，或者预付款没有带来真实采购，需求可见度就会停留在合同层面；如果供应商和客户库存重新累积，价格反转的条件也会增强。</p><p>验证路径在于，追踪SK海力士Q3财报中“Contract Liabilities”（合同负债）科目是否持续增长——但也需注意，合同负债增长仅反映预付款或履约约束增强，不等同于LTA已覆盖HBM的真实采购比例，也不能单独确证需求已转化为收入。同时观察主要客户是否出现订单修正或延期交付的信号。</p><p>这是从“合同层面”到“现金层面”的穿透验证。</p><p>边界排除：NAND会否及如何影响主线判断？</p><p>前三步讨论的是直接影响HBM主线的验证、支撑和反证。最后需要单独指出，NAND属于另一个层级——它不直接决定HBM价格，但可能间接干扰主线叙事，需酌情独立分析。</p><p>NAND与DRAM/HBM是两条独立的价格曲线，不能混为一谈。</p><p>技术上，NAND是闪存（Flash Memory），与DRAM/HBM的读写机制完全不同——断电后数据不会丢失，主要用于手机存储、固态硬盘（SSD）等场景。企业级SSD（eSSD）是云厂商和数据中心使用的高性能固态硬盘。</p><p>高盛预计，企业级SSD需求将从2026年的474EB增长到2027年的619EB（EB，Exabyte，1EB约等于10亿GB），因此认为2027年NAND供需缺口会扩大[1]。TrendForce则预计，随着新增产能投产、消费电子需求持续疲软，NAND将在2027年下半年转向更宽松的供给环境[6]。</p><p>高盛还提醒，近期NAND即期价格走弱主要集中在TLC 512Gb这一个规格；该产品过去一年涨了接近600%，当前回落更像前期大涨后的修正，不能代表所有NAND产品反转[1]。</p><p>这些分歧都在说明，DRAM/HBM与NAND不能共用同一条价格曲线：前者主要看AI服务器、产品代际和客户认证，后者还要看手机、PC等消费需求能否恢复。</p><p>对HBM主线来说，NAND是“背景噪音”——它可能分散市场对HBM供需的注意力，但不直接改变HBM的定价逻辑。唯一需警惕的是：如果NAND价格因供给宽松而深度下跌，可能引发市场对“整个存储行业”的恐慌性抛售，间接压低HBM估值。这属于情绪传导，并非基本面逻辑传导。</p><p>持续跟踪，快速修正</p><p>把前面的分析收拢，可以按四个问题逐项核对。</p><p>回到核心问题。高盛这份研报中最值得提取的判断是：通用DRAM已率先建立更高的单位容量价格锚点，HBM供需仍然偏紧，因此2027年HBM年度合约存在显著重估空间[1]。</p><p>然而，这一判断要兑现，必须完成三道递进验证及注意一层边界排除：</p><p>验证Ⅰ（代际升级）：HBM4及更高代际产品能否实质性改善混合均价——看HBM4收入占比是否提升；</p><p>验证Ⅱ（锚点站稳）：通用DRAM价格锚点能否在需求波动中站稳——看合约价是否向2.0美元/Gb靠拢；</p><p>验证Ⅲ（合约重谈）：同规格HBM合约能否在2026年底前后获得溢价重谈空间——看云厂商capex和竞争者进度是否支撑议价权。</p><p>边界排除：NAND走势是否会干扰存储主线的叙事——防止把不同产品的价格信号混为一谈。</p><p>Q3经营数据只会提供第一批方向性证据，不会给出终局答案。即便HBM4收入占比提升、库存保持健康、LTA持续签订，也只能确认“2027年翻倍”的必要条件正在满足，而非充分条件已齐备——验证是一个动态过程，不是一次性事件。</p><p>如果这套判断被推翻，路径未必是AI需求突然消失——从行业周期的历史经验看（本文判断），存储周期的顶部很少由需求“断崖式”崩塌触发，更多由供给加速、竞争放量与资本开支收缩的组合压垮——更具体地说，风险路径更可能是：AI资本开支低于预期→云厂商议价能力增强→HBM合约重谈空间收窄；同时全行业HBM4良率超预期提升→供需缺口提前收敛；叠加竞争者放量快于预期——对SK海力士而言主要是三星（高盛风险清单点名），对两家共同的是全行业HBM4供给加速→定价权被稀释。这三条路径并非独立，而是可能相互强化。</p><p>因此，比一次性预测更有价值的，是建立动态跟踪的反馈机制。Q3的真正意义在于：它为“2027年HBM混合均价接近翻倍”这一远期判断提供了第一批可证伪的基准数据。如果Q3数据显示HBM4收入占比停滞、库存周数被动拉长、云厂商capex指引下调，“翻倍”逻辑的置信度就应主动下调；反过来，如果四层验证逐层兑现，逻辑链条的坚固性就获得阶段性确认。</p><p>最终，比预测更重要的可能还是修正预测的速度——在存储这种高周期、高资本开支、高技术不确定性的产业中，没有人能在2026年8月准确预测2027年的终局。但可以做到的，是在8月建立一套跟踪框架，确保当证据发生变化时，认知能随之调整——而不是被沉没成本锁在初始判断中。</p><p>在Q3数据出炉之前，正可以借此建立起框架的第一块基石。</p><p>参考资料</p><p>[1]Lee G,Lee T,Takayama D.Addressing 8 key questions on memory including HBM pricing,LTA,inventory,China DRAM,and ADR;reiterate Buy on Samsung(on CL)and SK Hynix[R/OL].Goldman Sachs Global Investment Research,2026:1-21(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[2]SK hynix.SK hynix Announces 2Q26 Financial Results[EB/OL].(2026-07-29)[2026-08-07].</p><p>[3]Samsung Electronics.Samsung Electronics Announces Second Quarter 2026 Results[EB/OL].(2026-07-30)[2026-08-07].</p><p>[4a]Kim S Y,Song J M.수익안정성높이는메모리칩5년계약…AI수요꺾일땐변수로[EB/OL].(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[4b]Samsung Electronics.Samsung Electronics Announces Fourth Quarter and FY 2018 Results[EB/OL].(2019-01-31)[2026-08-07].</p><p>[4c]SK hynix.SK hynix Inc.Reports Fiscal Year 2018 and Fourth Quarter Results[EB/OL].(2019-01-24)[2026-08-07].</p><p>[4d]SK hynix.SK hynix Inc.Reports First Quarter 2019 Results[EB/OL].(2019-04-25)[2026-08-07].</p><p>[5]TrendForce.DRAM Supply to Remain Tight in 2027,Prompting NVIDIA to Lower HBM Configurations for Rubin Ultra,Says TrendForce[EB/OL].(2026-08-04)[2026-08-07].</p><p>[6]TrendForce.Diverging Memory Market Outlook in 2027 as DRAM Supply Remains Tight While NAND Flash Supply Conditions Ease,Says TrendForce[EB/OL].(2026-07-30)[2026-08-07].</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31706-prod-db-general-1-1786254361611.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>三秒一个钩子，五秒一个反转。短剧的爆款制造之路，到底怎么玩？如果你也看短剧，那么短剧的套路，你大概已经见识过不少了。男主角被所有人瞧不起、扮猪吃老虎、一路翻盘，最后把所有人踩回去；女主角低调隐藏真实身份、闪婚入局、重生后手撕渣男……不管中间绕多少道弯，结尾她一定是身着一袭华服站在聚光灯下，让曾经看不起她的人统......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODMzMDMyMw== mid=2654907844 idx=1 sn=89cb9f6522ca7166863ed052987ea925 chksm=bc3b89eaf3822bf6a18a0c3c770db18f12c4681370d5d550e91a2ace23f9c55aabfbc8d3b8d9#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 新周刊 </span></a><span>，编辑：宋爽，作者：段志飞</span></p><p>三秒一个钩子，五秒一个反转。短剧的爆款制造之路，到底怎么玩？</p><p>如果你也看短剧，那么短剧的套路，你大概已经见识过不少了。</p><p>男主角被所有人瞧不起、扮猪吃老虎、一路翻盘，最后把所有人踩回去；女主角低调隐藏真实身份、闪婚入局、重生后手撕渣男……不管中间绕多少道弯，结尾她一定是身着一袭华服站在聚光灯下，让曾经看不起她的人统统闭嘴。</p><p>三秒一个钩子，五秒一个反转，看到紧要关头，视频戛然而止，点开下一集显示需要付费观看。对此，你心痒难耐、咬牙切齿，最后还是忍不住付几块钱，不图别的，就图一个“爽就要爽完”。</p><p>这套玩法，使得微短剧产值在2025年突破了1000亿元。热闹归热闹，但很多人或许并不知道，那些能编出如此“狗血”故事的专业人士到底是何许人也，他们怎么知道观众下一秒想看什么，而当风口转向的时候，他们又真实经历了什么。</p><p>2020年，桃子(化名)开始给一家传媒工作室创作短剧剧本，并且一直坚持到现在。多年后，她被问起当初是怎么稀里糊涂地入行，以及让她一写就是六年的动力到底是什么，她的回答很简单：虽然中间断断续续地停过一些时间，但对她来说，这是一份能给她带来收入的工作，久而久之也就习惯了。</p><p>之前的她，经历过小程序短剧最疯狂的年代。如今，她也正在经历AI涌入后整个行业最剧烈的震荡。以下是她的自述。</p><p>入行那会儿，没人管它叫“短剧”</p><p>2020年我刚入行的时候，还没有“短剧编剧”这个说法。我当时刚辞了上一份工作，在一家传媒工作室做编导，给流量明星的个人抖音号策划并拍摄短视频段子。老板除了擅长给投资人画饼，对风口的嗅觉也还算灵敏。他提出成立一个编剧小组，开始创作短剧剧本。</p><p>我心想：竖屏短剧，那不就是之前给那些达人拍的剧情向段子吗？只不过现在要用剧集的思路把它们以两三分钟一集的形式分开，节奏快一点而已。但一写起来，我才发现事情并不简单。我受过专业的电影长片剧本写作训练，用写长剧的思维写短剧，节奏根本快不起来。本来以为手到擒来的事，却让我犯了难。</p><p>那时候没什么“爆款公式”，大家都是摸着石头过河。于是，我开始翻阅大量网络小说，研究它们的故事主线，分析它们的吸睛点，看到足够“狗血”的桥段就记下来，以备脑子短路的时候作为参考。这段经历成了我最初的入门积累。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/3a4222e6-b852-4c4c-8b5a-88072aaf955b.png" width="1024" height="1365" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>组图：桃子翻阅大量网络小说，研究它们的故事主线，分析它们的吸睛点，看到足够“狗血”的桥段就记下来，以备脑子短路的时候作为参考。（图/由被访者提供）</p><p>后来，就到了自己开始接项目的阶段。我记得自己接的第一个项目就是由网文IP改编的甜宠剧，单集两分钟，总共30集。平台给的参考是“快一点，再快一点”。什么意思呢？就是三句话之内必须出笑点，五句话之内要有冲突。我改了七版剧本才过稿，稿费到手8000元。</p><p>现在回想起来，那时候的短剧粗糙得很。没有数据显示什么题材能火，没有平台告诉你哪一集该设付费点。编剧负责写，平台负责播，播得好不好全看命。但那时候有一件事比现在好——你是真的在“写”，而不是在“填”。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/205f25c1-88b4-46c7-a9a5-3bf5fc868336.png" width="323" height="304" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>桃子的短剧创作笔记。（图/由被访者提供）</p><p>2020年，国家广播电视总局把微短剧纳入了备案体系，感觉突然有了“户口本”。我们敢说自己是短剧编剧了。找过来的活儿开始多了，但要求也变了。</p><p>随着各大平台纷纷开通短剧观看通道，加上小程序短剧的火热，每天上线短剧的数量肉眼可见地增加了。新的玩法也出现了：一部短剧，前10集每集必出钩子；到了第9集或第10集，就开始卡付费点；之后每10集出现一个强反转；结尾3集，回收所有伏笔，给足情绪落点。</p><p>久而久之，大量雷同的剧情开始出现，我也对此产生了些许厌恶。但这是别人已经跑通的套路，平台认可，观众也吃这一套，那我们照着写就行了。</p><p>我写的第一个小程序短剧本子，名字是通过投流数据测出来的，里面有“前夫+跪”的组合。一个月出了80集，采用同样的模式：每集三个强情绪点，结尾留悬念。付费点在第8集——女主角换掉保洁员制服，身着一身华服在众人面前出场的那一刻。</p><p>那部短剧，我不知道观众充了多少钱，制片方只说“还不错”。但我知道，我对它(指剧本)并没有什么感情。它是砌出来的，我们都管自己叫“码农”，只不过“码”的是剧情。那时候整个行业都在抢速度，写一个本子的时间超过两个月就算输。</p><p>你问观众腻不腻？肯定腻。但换个题材重新包装，把“霸总”换成“战神”，把现代换成古代，他们还是会看。人是情绪动物，这一点永远不会变。</p><p>这些年，</p><p>我见过太多人来了又走</p><p>有一项数据统计，称短剧编剧有两三万人，但顶级的那拨人——年入百万元以上的——不过占1%。</p><p>我跟平台的S级编剧合作过一次，人家写一个本子的保底收入就有10万元，剧爆了还有分成，上不封顶。他们和平台合作有固定通道，过稿比我们快。我们这种散户，写一个本子的收入按一部剧成本的5%计算，也就是说，成本20万元，我到手1万元。但我们不是每个月都有活儿。去年，我算了算全年收入到手不到20万元，在北京，够活，和找个班上差不多，但上班有五险一金。</p><p>这行骗稿的太多了。我刚开始单干那会儿，就被套过一次。他们面试时跟你聊创意，聊完拿了你的创意自己去写了，一分钱没给。后来我学乖了，聊创意只聊已经公开发过的东西。还有就是压价。去年一家公司找我写40集的剧本，我报价1.5万元保底加分成，对方说：“现在大家都开始用AI出本子了，你还要分成？”这等于是在暗示我，这种时候还找我们写，我们应该感恩戴德。我没接这个活儿，但我知道很多人会接。人要吃饭，你不接，有的是人接。</p><p>2020年那会儿，很多做电影和做长剧的人开始进入短剧行业。那段时间影视行业不好过，剧组开不起来，他们没活儿干了。我认识一个做了八年电影美术的大哥，以前拍文艺片的，后来进了短剧剧组当执行导演。头一个月他老跟摄影师吵架，因为“光比不对”“景深不够”。对方说：“大哥，我们一天拍20场戏，你跟我扯这个？”但熬了半年，他带的剧组的画面质感确实比别的剧组的好出一截。后来短剧质量的提升，说白了，是靠这批人硬撑上来的。如果拍得太粗糙了，他们过不了自己心理上曾经对专业持有严苛态度的那道坎。</p><p>也有待不住的。2022年，我的工作室来了一位曾经做长剧的编剧，科班出身，以前是写正剧的。他的底薪是8000元，一天要写10—20集，但被反复退稿。另外一位合伙人让他改一个都市爱情类的本子，推翻了四版，他熬了三个通宵，最后交上来的本子“还是不对路子”。他干了两个月就走了，走的那天他说，这行太“吃人”了。</p><p>我挺理解他的。短剧对新人不太友好，没有耐心，没有试错空间，做不来就换人。我能坚持到现在大概是因为我的适应力比较强，熬过太多轮“行业要死了”的唱衰，我也就没当回事了。</p><p>AI来了，风向也变了</p><p>2025年下半年，我明显感觉到行业发展到了拐点。以前那种“纯爽剧”，投出去没人要了。平台说观众看腻了。免费短剧的模式出来之后，平台靠广告赚钱，反而更需要能留住人的内容——不一定要五秒一个反转，而要让人愿意看到最后一集。</p><p>我有一个专写战神题材的朋友，去年下半年连续被退了五次稿，理由全是“套路化太明显”。他跟我说：“市场以前逼着我们‘短平快’，现在又说要有新意，我哪来那么多新意？”我知道他不是不努力，只是一时转不过弯。但转不过弯的人，正在被淘汰。</p><p>然后AI来了。今年第一季度，全行业上线的微短剧有超过95%是AI做的。我第一次看到这个数字的时候，后背发凉。有一个合作了快两年的制片方突然和我们说单子要暂停，他们要全面转做AI短剧。我问成本差多少，他说成本只有原来的10%，但效率翻一倍。我问：“那编剧呢？”他说：“后期如果要改稿，我再找你。”</p><p>“改稿”，不是“写稿”了，我们从创作者变成了校对。活儿还有，但钱少了，话语权没了。我认识一个刚入行半年的小姑娘，她以前一周写一个大纲，能轻松过稿，但现在AI瞬间出的初版大纲比她写得更快，她的价值变成了“给AI修bug”。后来她发朋友圈说准备回老家考编了。我没劝她，这行确实越来越难待。</p><p>有人问我怕不怕被AI取代。说完全不怕是假的，但我想明白了一件事：AI写得再快，也写不出真正让人心头一颤的东西。</p><p>前阵子我写了个新本子，主角不是霸总也不是战神，就是一个普通女孩。她在大城市“漂”着，房租涨了，和男朋友分手了，家里打电话催她回去。她在地铁上哭了一场，下车擦了擦眼泪继续上班。我交稿的时候心里有点虚，因为这个本子一点“爽感”都没有。结果平台反馈还可以。好像不打脸、不逆袭的故事，也可以写了？</p><p>这件事让我想起我刚开始写短剧剧本的时候，我妈问我写什么，我说写网络剧。她问我剧名叫什么，搜完看了后打电话给我说：“姑娘，你写的那男的打老婆，不好吧！”我当时特别羞愧，不是为剧本羞愧，是为从来不敢承认自己在写这些而羞愧。</p><p>后来我写的剧，我妈每部都会看，看完了不够，又去看别的剧。她成了短剧观众画像里重叠率最高的那一类。我就想，为了我妈这个特殊的观众，我会在剧情里“夹带私货”，因为我想写的，一直都是“普通人的故事”。</p><p>本文原载于《新周刊》总第712期《你们爱看的狗血短剧，都出自她之手》</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/cover/202608/09/134311306200.jpg?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg" referrerpolicy="no-referrer"></figure>上一篇说到了“AI开权与闭源：差距、困境与机会”，中国开权模型在 AI4SE 这一档已经追平头部闭源，AI4B 还差一截。这一篇讲另一个热点：AI4S。几年前，我在线上参加过一个讨论AI4S的小会。我记得我偏保守，觉得大概率是一个有趣的小浪花，还试着从第一性原理去论证这一点，用了一个逻辑严密但现在完全想不起来......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/YzuubbiwOHj6vai-q8ucwg?mpshare=1 scene=1 srcid=0809sbNDGiErqBT8n8xIHUfF sharer_shareinfo=7b9692a72b279f3b569b937e287965b3 sharer_shareinfo_first=7b9692a72b279f3b569b937e287965b3 version=5.0.3.70620 platform=mac#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span>知识分子</span></a><span>，作者：张峥（香港大学教授、港沪创研院首席科学家），题图来自：视觉中国</span></p><p>上一篇说到了“<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDA2NTI4Mg== mid=2655553814 idx=1 sn=4b4fb17ceaf1bcbecf977491a8952f30 scene=21 poc_token=HOgQeGqjDu7i0hYDhT2uLHatXTZucVqXt_X0CdST" target="_blank" rel="nofollow">AI开权与闭源：差距、困境与机会</a>”，中国开权模型在 AI4SE 这一档已经追平头部闭源，AI4B 还差一截。这一篇讲另一个热点：AI4S<span>（AI for Science）</span>。</p><p>几年前，我在线上参加过一个讨论AI4S 的小会。我记得我偏保守，觉得大概率是一个有趣的小浪花，还试着从第一性原理去论证这一点，用了一个逻辑严密但现在完全想不起来的论证骨架。</p><p>显然，我错得离谱。</p><p>科学自动机</p><p>我以为的“小浪花”滚成了大浪，这两年更是明显在加速：按今年3月的《AI for Science 创新图谱》，近五年全球相关论文翻了一倍多，材料、量子科技、航空航天这几个方向年均增速超过30%。前几年的数据是，中国的发表量全球第一，篇均被引不如美国。政府动作也密集，中美欧英日这两年陆续出了国家级部署。</p><p>国内的投入主要走专项和课题，国外的钱则压在自主实验室这类公司上。Periodic Labs 去年九月拿了3亿美元种子轮，做的是AI 提假设、机器人跑合成，目标是找高温超导材料。Lila Sciences 累计融了5.5亿美元，生命科学、化学、材料都做，把自动化实验室开放成平台给别人用。</p><p>生成这一头的动静最大。今年2月，上海日行迹<span>（Analemma）</span>的FARS 系统开始全球直播，第一轮连续跑了228 小时，出了100 篇AI 领域的短论文。然后，他们借助斯坦福的审稿系统Agentic Reviewer ，按深度学习顶会ICLR 的标准来打分，FARS生成的论文平均分是5.05——而ICLR 2026 人类投稿的均值是4.21，最终录用的均值是5.39。后来又跑了17 天，166 篇，平均两小时一篇，单篇成本一千多美元。</p><p>但分数打完就完了，不会回过头去改进下一轮。这是一条流水线加一道质检。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-09/eb5407af-f6b1-4e0c-9fdd-97d5217ca055.png" width="1080" height="385" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>十个数学问题的进展。图源：OpenAI</p><p>难的是质检那一头。8 月1 日OpenAI 公布的那十个数学问题，每个结果都配了Lean 4 的机器可核验证书；Google 上周发的Science One Framework，讲的是给推理的每一步挂上证据链；上海AI 实验室的书生·端砚在蛋白质和材料上做干湿闭环，专门加了独立的评审智能体去查引用、核输出。做法不同，要解决的是同一件事：怎么让机器自己判断一个结果站不站得住。</p><p>如果这一头也接了回去，合格的灌进论文池，下一轮从上一轮起步，这就成了一台科学自动机。</p><p>不同的领域也不一样。计算机和数学这类领域会率先闭合，验证在机器里就能完成，不用等湿实验。而其他领域，要闭的是物理世界，得用上机器人。</p><p>按<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDA2NTI4Mg== mid=2655553814 idx=1 sn=4b4fb17ceaf1bcbecf977491a8952f30 scene=21 poc_token=HOgQeGqjDu7i0hYDhT2uLHatXTZucVqXt_X0CdST" target="_blank" rel="nofollow">上一篇文章</a>的逻辑，闭环一旦转起来，生产力会上一个台阶。那么，靠这样的科学自动机，我们能不能在AI4S 上走在前面？</p><p>我认为<strong>这是一条滑向局部最优的路，而且会有两个陷阱。</strong></p><p>第一个陷阱：能力陷阱</p><p>这样的自动机真转起来，碳基科学家还剩下什么？通常的答案是：<strong>品味和判断<span>（taste and judgement）</span>。</strong></p><p>这两个听上去很虚头巴脑的东西，对每一个成熟的科学家来说，都是真实存在的能力。哪个方向值得做，哪个结果不对劲、说不上来哪里不对但就是不对，这些判断每天都要用。没有谁讲得清它们究竟是什么，不存在一部葵花宝典，我们只知道，不亲身被科研过程毒打很多年，它们长不出来。</p><p>跳开这种毒打，走捷径，品味和判断力都无法养成。港大一位同事跟我说起他的博士生的工作，用了一个数学上很漂亮的方法，跑完性能没有一点提高。他问为什么，学生说不知道，那方法是某个AI 建议的。</p><p>写作是最容易被跳开的那一环。Writing is half of research，这是我导师经常挂在嘴边的话，我当时以为说的是把文章写漂亮，心中还有些不齿，后来才知道完全不是这么回事。我们做系统研究，得搭原型、跑实验，最后写成文章，一篇下来九个月左右，在各个领域里算出慢活儿的。麻烦的是在写的时候，我们常常发现还有更干净的设计，偏差小还能救，偏差大的时候，前面辛辛苦苦写完的代码和跑完的实验就得推倒重来。</p><p>那个更干净的设计，不动笔是不会出现的。</p><p>而在自动机成型的过程中，这些环节会最先被交出去。今天已经没有人会为了锻炼判断力而拒绝让AI 写初稿——效率差摆在那里，你不用，别人用；<strong>机构考核的是产出，不是能力的养成</strong>。所以这个退场很可能是不可逆的。</p><p>前面说的FARS，我问过一位上海交大熟识的教授怎么看那批文章的质量。他说如果拿交大博士生的平均水平来比，六篇排个序，这些“机器造”能排到下面那三篇。</p><p>我当时的反应是：如果没有弱三篇，哪来强三篇？</p><p>有人会说，主编不写稿，判断力照样好。但主编是当过记者的，他的判断是存量。问题在下一代：如果他们一进场就自愿退出这些环节，<strong>没有经过毒打，将来的品味从哪里来，判断力从哪里来？</strong></p><p>这就好比让一个滴酒不沾的人去做品酒师，让一个从来不听音乐的人去做乐评人。</p><p>第二个陷阱：天花板陷阱</p><p>如果大家对对抗式图片生成，也就是第一波DeepFake 的图像背后的技术还有印象的话，应该记得那套东西的原理很简单：一个网络负责造假图，另一个网络负责分辨真假，两边对着练，直到分辨的那个认不出来。</p><p>科学自动机在大框架上和对抗学习很类似。撇开细节不提，那么这样的对抗总会在哪一天收敛，成为一个成熟的流水线，源源不断地流出新的科学成果。</p><p>会流出什么样的成果呢？</p><p>科学自动机能出什么，取决于它能搜的范围，而这个范围从一开始就锁定在已有的语料里：哪些数据、哪些方法、哪些指标。这个范围可能极大，混搭出来的组合数远超一个人类科学家能穷尽的量。</p><p>这样的工作，在某些领域会特别有用。材料筛选、老药新用、天气预报，本质都是在已知空间里做组合搜索，换来的是吞吐量的大幅提高。各家自己公布的数字都在这个量级上：抗菌物质挖掘的成功率是人类专家的几十倍，芯片设计效率提升五到十倍、周期缩短一半，气象模型比传统数值方法快上千倍。</p><p>有没有发现一条原来不知道的规律？据我所知，还没有。<strong>这样的自动流水线产生的成果，是把窟窿很多的地板暴力填平。</strong></p><p>我们把眼光先收回到上一篇的AI4SE。对这一两年AI 编程能力有了解的读者一定知道，除了大量自动生成的编程语料之外，最要紧的是引入了skill、workflow、harness 这几样东西。</p><p>封装、复用、把复杂的活拆成固定步骤，是软件工程的基础概念，语料里比比皆是，大模型讲起来头头是道。可模型自己动不动就产出“屎山屎海”，真去改这个毛病的，还是人类工程师。</p><p>实话说，如果AI 自己回头一看，说这几样该用到我自己身上，而且还用上了，那我觉得ASI 真的快到了。</p><p>那么，大模型那么强，能不能突破这个瓶颈呢？答案是，目前还不能。根本原因在于大模型是一个超级模式补全器，能力再强，也走不出已知语料泛化所能到达的边界<span>（这一点我在Comprehension Without Competence 一文里有详细的实验和分析，TMLR 2025）</span>。</p><p>但科学史上那些重大的突破，几乎都是在已有的概念之外发生的。负数、复数、非欧几何，当年都不在任何人的语料里。把落地的苹果和绕地的月亮看成同一回事，也是这样一步。</p><p><strong>抬高天花板，靠的是一个可被泛化的新概念、新结构。</strong></p><p>反过来设想一下。如果整数之外我们全部用分数表达，用祖冲之割圆术那套方法算到小数点后七位，做个杯子、桌子和车轮已经足够圆，并不需要一个理想的圆。</p><p><strong>在已有的语料空间里搜索，只会产生“够好就可以了”的成果。科学自动机可以快速填满地板，但抬不高天花板。</strong></p><p>8 月1 日OpenAI 那批数学结果是个显著的进步：难度比之前高出一截，十个问题都开放了至少十年。路子跟陶哲轩和Thomas Bloom 的erdosproblems.com 是同一条——那个网站把Erdős 提过的近一千个问题整理成数据库，一群人在上面用AI 一道道推。</p><p>但这仍然是在填地板。这些问题都是人提的，等在那儿几十年，等的是答案，不是问题。</p><p>“够好还不够”“没用也要搞”，加上抽象癖，是顶尖科学家区别于其他人的地方。这样的人是时代的异类。</p><p>如果把每个人的贡献看作文明前进的一个梯度，这些人贡献的是相当不平滑的毛刺——放在训练里，正是大模型为了不跑飞而千方百计要压掉的那种。</p><p>AlphaFold 是抬高天花板的样子：几十年里大家都在算一个物理问题，DeepMind 把它换成学一个预测问题。数据是几十年公共投入攒下来的，换掉的是看这个问题的角度。这关键的一步，不在任何现存的搜索空间里。</p><p>总结</p><p>和AI4SE 不同，AI4S 的闭环如果照目前这种“科学自动机”的形式发展下去，固然在某些领域会带来实际的成果，但泛化开来有两个不小的副作用。</p><p>能力陷阱是指人在链条里的位置往后退，保留下来的品味和判断只能在科研过程里被毒打很多年才长得出来。这一代人的判断是存量，问题在下一代：一进场就自愿退出这些环节，品味和判断从哪里来？</p><p>天花板陷阱是指它能搜的范围从一开始就锁定在已有的语料里。地板可以被暴力填平，换来的是吞吐量。而抬高天花板要的是新结构，新结构常常在语料之外。</p><p>填地板本身没有错，只是科学上大的进步要靠抬天花板。只靠暴力铺满地板，甚至会丧失抬天花板的能力。</p><p>抬高天花板有很多条路，在AI 时代，哪一条都要求碳基科学家调整策略，而不是懒惰退场。</p><p>下一篇我们聊聊AI 时代的教育。</p><p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/YzuubbiwOHj6vai-q8ucwg?mpshare=1 scene=1 srcid=0809sbNDGiErqBT8n8xIHUfF sharer_shareinfo=7b9692a72b279f3b569b937e287965b3 sharer_shareinfo_first=7b9692a72b279f3b569b937e287965b3 version=5.0.3.70620 platform=mac#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span>知识分子</span></a><span>，作者：张峥</span></p>"

"';var script=function(){var scripts=document.getElementsByTagName("script");return scripts[scripts.length-1]}();var shouldInjectCss=script.getAttribute("data-injectcss");var ready=function(fn){if(document.addEventListener){if(~["complete","loaded","interactive"].indexOf(document.readyState)){setTimeout(fn,0)}else{var loadFn=function(){document.removeEventListener("DOMContentLoaded",loadFn,false);fn()};document.addEventListener("DOMContentLoaded",loadFn,false)}}else if(document.attachEvent){IEContentLoaded(window,fn)}function IEContentLoaded(w,fn){var d=w.document,done=false,init=function(){if(!done){done=true;fn()}};var polling=function(){try{d.documentElement.doScroll("left")}catch(e){setTimeout(polling,50);return}init()};polling();d.onreadystatechange=function(){if(d.readyState=="complete"){d.onreadystatechange=null;init()}}}};var before=function(el,target){target.parentNode.insertBefore(el,target)};var prepend=function(el,target){if(target.firstChild){before(el,target.firstChild)}else{target.appendChild(el)}};function appendSvg(){var div,svg;div=document.createElement("div");div.innerHTML=svgSprite;svgSprite=null;svg=div.getElementsByTagName("svg")[0];if(svg){svg.setAttribute("aria-hidden","true");svg.style.position="absolute";svg.style.width=0;svg.style.height=0;svg.style.overflow="hidden";prepend(svg,document.body)}}if(shouldInjectCss&&!window.__iconfont__svg__cssinject__){window.__iconfont__svg__cssinject__=true;try{document.write(" .svgfont {display: inline-block;width: 1em;height: 1em;fill: currentColor;vertical-align: -0.1em;font-size:16px;} ")}catch(e){console&&console.log(e)}}ready(appendSvg)})(window) //执行获取文章信息函数 var aid = '14895410'; 0 0 扫一扫下载界面新闻APP"

"X wants to make money on previously used handles. | Image: The Verge X is ending its controversial revenue-sharing program for content creators, which has seen numerous revisions under Elon Musk's reign. In its place, it's launching a new Original Content Rewards program on September 8th. To be eligible, creators must have at least 500 verified followers and at least 500,000 Home Timeline impressions from verified users in the last 90 days, among other requirements. Creators will then earn revenue based on "qualified impressions" on "original content."Qualified impressions are unique impressions from Premium subscribers "on the Home Timeline feed, where at least 50% of the post is visible." What qualifies a … Read the full story at The Verge."

"美国开放人工智能研究中心（OpenAI）7日发布声明称，最新的内部评估结果显示，该公司即将推出的人工智能模型“阿斯特拉”在“网络安全活动”方面，可能达到有严重风险的级别。该公司决定采取包括暂停涉及该模型的部分活动等安全保障措施。近期，美国多家企业陆续承认旗下人工智能模型在测试中“越界”，引发全球业界广泛关注。分析认为，此事除了技术失误等因素外，也存在商业炒作嫌疑。同时，AI风险日益凸显，全球需要加强安全监管。（央视新闻） 原文链接 下一篇 美银证券：百济神州重申“买入”评级，目标价升至255.43港元 美银证券发布研报称，重申百济神州(210, 10.50, 5.26%)（06160）“买入”评级，将目标价由243.83港元上调至255.43港元。报告提到，百济神州管理层进一步上调今年全年总收入指引至66亿至68亿美元，而此前为63亿至65亿美元。美银证券上调公司2026至28年收入预测5.5%、6.7%及6.9%，以反映公司上半年强劲销售表现、指引提升及sonrotoclax在美国获批。（新浪财经）"

"最近一周（8月3日—8月7日），A股市场震荡反弹，三大指数周线均实现上涨，科技成长板块表现尤为强势。资金面上，当周沪深两市主力资金合计净流入664.04亿元。电子、通信、有色金属板块获主力资金大幅净买入，电子、通信两大板块主力资金合计净流入近600亿元；传媒、计算机板块遭主力资金净流出。（财联社） 原文链接 下一篇 OpenAI等美企被曝旗下AI模型“越界”，安全风险引担忧 美国开放人工智能研究中心（OpenAI）7日发布声明称，最新的内部评估结果显示，该公司即将推出的人工智能模型“阿斯特拉”在“网络安全活动”方面，可能达到有严重风险的级别。该公司决定采取包括暂停涉及该模型的部分活动等安全保障措施。近期，美国多家企业陆续承认旗下人工智能模型在测试中“越界”，引发全球业界广泛关注。分析认为，此事除了技术失误等因素外，也存在商业炒作嫌疑。同时，AI风险日益凸显，全球需要加强安全监管。（央视新闻）"

"摩根士丹利发布研报称，联想集团将于下周公布截至今年6月底止2027财年首季度业绩，预测受基础设施方案业务收入及利润率上升带动，经调整纯利将达到约7.88亿美元，同比增长102%，按季增长41%，较市场预期高约12%。该行对联想2027至2029财年经调整纯利的预测较市场预期高14%、20%及25%，目标价由30港元上调至34港元，维持“增持”评级。大摩指出，供应链渠道数据续显示AI及通用伺服器订单持续强劲，相信市场可能低估了联想ISG的订单积压情况及盈利执行能力。大摩目前预测联想首财季收入达240亿美元，同比及按季增长27%及11%。憧憬记忆体供需平衡已因AI需求而出现结构性改善，有利于联想转嫁成本及维持利润，预料IDG业务利润率将维持稳定于7%至7.5%。（新浪财经）"

"据国家发展改革委，今年以来，我国算力底座进一步夯实，首个全国产10万卡人工智能超集群日前正式投用。标志着我国算力基础设施建设迈入10万卡级部署新阶段。全国多个算力节点迎来新一轮算力扩容。（央视新闻） 原文链接 下一篇 大摩：联想集团维持“增持”评级，目标价升至34港元 摩根士丹利发布研报称，联想集团将于下周公布截至今年6月底止2027财年首季度业绩，预测受基础设施方案业务收入及利润率上升带动，经调整纯利将达到约7.88亿美元，同比增长102%，按季增长41%，较市场预期高约12%。该行对联想2027至2029财年经调整纯利的预测较市场预期高14%、20%及25%，目标价由30港元上调至34港元，维持“增持”评级。大摩指出，供应链渠道数据续显示AI及通用伺服器订单持续强劲，相信市场可能低估了联想ISG的订单积压情况及盈利执行能力。大摩目前预测联想首财季收入达240亿美元，同比及按季增长27%及11%。憧憬记忆体供需平衡已因AI需求而出现结构性改善，有利于联想转嫁成本及维持利润，预料IDG业务利润率将维持稳定于7%至7.5%。（新浪财经）"

"NextSlide recently announced that it’s joining OpenAI, with the presentation startup’s team members now working on ChatGPT."

"The financial terms of the deal were not disclosed. In a note on LinkedIn , Beshry said the announcement is coming “a few months late,” as the acquisition took place “earlier this year.”"

"In a statement, an Amazon spokesperson confirmed that the data center will “be powered by new on-site generation that won’t raise electricity costs for Texas families.” (Data centers face growing political opposition for a number of reasons, including their effect on electricity costs.)"

"X wants to make money on previously used handles. | Image: The Verge X is ending its controversial revenue-sharing program for content creators, which has seen numerous revisions under Elon Musk's reign. In its place, it's launching a new Original Content Rewards program on September 8th. To be eligible, creators must have at least 500 verified followers and at least 500,000 Home Timeline impressions from verified users in the last 90 days, among other requirements. Creators will then earn revenue based on "qualified impressions" on "original content."Qualified impressions are unique impressions from Premium subscribers "on the Home Timeline feed, where at least 50% of the post is visible." What qualifies a … Read the full story at The Verge."

"苹果中国官网删除 Apple 智能接入阿里千问使用手册 8 月 9 日消息，8 月 8 日，一篇名为《在 Mac 上配合 Apple 智能使用千问》的支持文档现身苹果官网 Mac 简体中文使用手册，其中明确提到 Apple 智能可配合阿里巴巴千问模型工作。然而，现在这份中文操作手册已从苹果官网被删除，原网页链接无法正常访问。 据苹果官网此前所述，千问扩展适用于 macOS 26.6 或更高版本，用户满足以下三种情形之一可以开启：位于中国大陆且 Apple 账户国家或地区需为中国大陆、Mac 机型是中国大陆版本、物理位置位于中国大陆且尚未登陆 Apple 账户。 同时，用户可前往 macOS 的「系统设置」App，然后选择「Apple 智能与 Siri」菜单的「扩展」设置千问。用户需要登录千问账户才能使用千问扩展，如果没有千问账户的话可以注册一个，或使用 Apple 登录。 千问扩展支持写作工具、Siri。前者可在备忘录、邮件等应用程序创作文本，拥有写作、改写等功能。 而 Siri 则是可以通过千问扩展查找更多信息。例如，用户可以向 Siri 发出以下问题：「嘿 Siri，让千问写一首关于龙的诗」「嘿 Siri，让千问帮我总结这个文稿」。如果 Siri 确认千问会有所帮助，它会询问用户是否要使用千问完成请求。（来源：IT 之家） OpenAI 桌面端 ChatGPT 上线语音交互功能，可语音操控电脑执行多步骤任务 8 月 9 日消息，OpenAI 当地时间周四宣布，已更新 ChatGPT 桌面应用，新增对 ChatGPT Voice 的支持。用户现在可以直接通过语音与 ChatGPT 对话，控制 AI 智能体，并让其在电脑上执行各种任务。 这项新功能基于 OpenAI 全新的语音模型系列 ChatGPT-Live。OpenAI 于本月早些时候推出了该系列模型。 OpenAI 表示，ChatGPT Voice 同时支持 ChatGPT Work 和 Codex，还可以调用计算机操作能力，帮助用户访问网站和应用。在 macOS 上，借助 Appshots，用户还可以允许 ChatGPT 访问屏幕上的内容，包括替代文本（alt-text）。 ChatGPT Voice 的手机版在上线之初主要侧重于提供更加流畅的语音对话体验，并改善了用户打断 AI 时的处理效果，但当时并不能直接在手机上执行操作。 此次桌面版更新则拥有更强的执行能力。用户可以通过语音向 ChatGPT 下达包含多个步骤的复杂指令，并在 ChatGPT 需要用户提供信息或进行确认时及时作出回应。 在一段演示视频中，OpenAI 展示了一名开发者通过一句指令让 ChatGPT 创建新的代码线程、提交 Pull Request，并找出一个 Bug 的根本原因。 OpenAI 还表示，用户可以通过 iOS 应用的远程访问功能，在 Codex 中使用 ChatGPT Voice。（来源：IT 之家） X 平台将于 9 月 8 日推出全新「原创内容奖励计划」，要求至少拥有 500 名经过认证的粉丝才可参与 8 月 9 日消息，SpaceX AI 旗下负责创作者产品的高级产品经理 Allegra Jacchia 在 X 平台发文，宣布 X 平台将于 9 月 8 日推出全新的「原创内容奖励计划」（Original Content Rewards）。 根据新计划，创作者需要满足一定条件才有资格参与，包括至少拥有 500 名经过认证的粉丝，并且过去 90 天内来自认证用户的主页时间线（Home Timeline）累计曝光量达到至少 50 万次等要求，符合条件的创作者将根据「原创内容」的「有效曝光量」获得收益。 其中，「有效曝光量」指来自 Premium 订阅用户的独立曝光次数，且内容需要出现在主页时间线中，并保证帖子至少有 50% 的内容区域可见。 在「原创内容」方面，X 的定义相对宽泛。根据官方规则，原创报道、分析文章、用户自行拍摄的视频和照片，以及创作者制作的图片、插画（包括表情包和迷因内容）都属于符合条件的内容。此外，评论和反应类内容也可以获得收益，但前提是必须「提供有实际价值的补充」。 X 表示，推出该计划的目标是减少过去收益体系中利用漏洞和制造标题党内容获利的现象。在新机制下，单纯搬运他人内容，或仅通过回复其他帖子获取流量，理论上将无法成为稳定收入来源。（来源：IT 之家） OpenAI 收购 AI 演示文稿初创公司 NextSlide 8 月 9 日消息，NextSlide 近日宣布加入 OpenAI，其团队成员现已投身于 ChatGPT 的开发工作。 NextSlide 官网目前展示了一份由创始人 Ahmed Beshry 发布的说明。Beshry 在其中介绍称，NextSlide 的产品可以「将提示词、笔记、文档或研究资料转化为精美且可编辑的演示文稿」。 Beshry 表示，公司的最终目标是「让视觉化沟通变得更加普及，让更多人能够清晰地表达自己的想法」。加入 OpenAI 后，NextSlide 团队将「继续追求同样的使命：打造能够帮助人们创作、沟通，并将想法转化为有意义成果的 AI 产品」。 双方并未公布此次交易的具体财务条款。Beshry 在 LinkedIn 上表示，此次公告发布「晚了几个月」，因为此次收购已于「今年早些时候」完成。 在创办 NextSlide 之前，Beshry 曾是 Caper AI 的联合创始人。Caper AI 是一家专注于智能购物车和无人结账技术的初创公司，并于 2021 年被 Instacart 收购。（来源：IT 之家） Anthropic 推出 Claude Code 跨会话通信功能，提升多任务协作效率 人工智能初创公司 Anthropic 今日为其 AI 编程工具 Claude Code 推出了一项重大更新。在最新的 v2.1.224 版本中，运行于 macOS 和 Linux 平台的 Claude Code 正式支持跨会话消息传递功能（Cross-session messaging），允许不同的终端会话之间互相发送信息、共享发现、解答疑问并协调工作。 对于习惯同时运行多个 Claude Code 实例来处理同一项目不同模块的技术人员而言，这一功能大幅简化了多任务协作的复杂程度。 根据官方说明，该功能的典型应用场景包括提交分析结论、协调并行工作树（worktrees）、获取长时间运行任务的最新状态，以及实现跨机器的响应沟通。在操作体验上，用户无需花心思构思具体的消息结构，只需提供核心沟通意图，Claude 即可自动生成完整的文本消息。（来源：cnBeta） 存储芯片涨价风暴蔓延, 苹果或于近日上调 iPhone 17 系列售价 据相关渠道消息，由于全球存储芯片价格持续飙升带来的成本压力，苹果最早可能于 8 月 10 日提高 iPhone 17 全系产品的售价，使其价格体系与此前受内存危机影响而提价的其他硬件产品保持一致。 社交平台微博上的知名爆料人「定焦数码」近日发文透露，供应链内部正流传关于 iPhone 17 即将提价的传闻，且价格调整最快可能在几日内落实。虽然该爆料人坦言此次消息尚存变数，但鉴于其此前曾准确预测过 iPhone 16e 等产品命名，且整体行业成本环境严峻，这一传闻依然引发了市场的密切关注。 此外，供应链消息还显示，苹果已决定取消原定针对当前供应链产能的扩张计划。此前部分产品的产线原本计划将产能利用率从 15% 提升至 30%，但目前该计划已被暂缓执行。（来源：cnBeta） 英特尔任命 Dean Jarnac 为首席销售官 8 月 8 日消息，英特尔公司今日宣布，任命 Dean Jarnac 为执行副总裁兼首席销售官。Jarnac 将领导英特尔全球销售团队，进一步深化客户关系，并推动覆盖客户端、数据中心、人工智能、网络及定制芯片（ASIC）业务领域的产品市场拓展。 英特尔首席执行官陈立武表示，以客户为中心并强化执行是英特尔战略与未来成功的关键。Dean 是一位经验丰富的领导者，拥有深厚的行业关系，并在打造高效销售团队方面成绩卓著。他以客户为先的理念、严谨的运营管理和丰富的半导体行业经验，将助力我们深化客户合作，加速各项业务增长。 据了解，Jarnac 由 Marvell 加入英特尔，此前担任 Marvell 首席销售官，负责全球销售、现场应用工程和销售运营。在加入 Marvell 之前，Jarnac 曾在博通和 AMD 担任高级销售领导职务，在半导体行业拥有逾 30 年经验，长期致力于深化客户合作并推动业务增长。 据悉，Jarnac 将直接向英特尔首席执行官陈立武汇报，并于 9 月正式加入英特尔。在此次交接中，Greg Ernst 将在任职 27 年后离开英特尔。（来源:TechWeb.com.cn） Cloudflare：AI 机器人流量已超越人类，预计五年后人机流量比达 1:1000 近乎「误差」 8 月 8 日消息，Cloudflare 在 2026 年第二季度财报电话会议上披露，AI 机器人等来源的非人类流量已于 2026 年 5 月正式超过人类流量，比 CEO 马修 普林斯（Matthew Prince）此前预测的 2027 年底大幅提前。 Cloudflare 进一步预测，若当前趋势延续，五年后非人类流量将达到人类流量的 1000 倍。马修 普林斯表示，届时人类在互联网上的存在将变得微不足道。 「换句话说，人类将成为互联网上四舍五入的误差，不是因为人类流量在下降，而是因为非人类流量的增长速度实在太快。」 非人类流量的激增主要基于 AI 来源，特别是 AI 智能体（Agentic AI）的兴起。与传统网络爬虫不同，AI 智能体的行为高度模拟普通浏览，但以机器速度运行且规模巨大。 普林斯举例说明：普通人在搜索相机时可能只会查五家零售商，而一个 AI 智能体可能查询 5000 个网站。数以百万计的用户要求助手比价、研究主题或汇总文章时，流量规模即呈指数级放大。 普林斯在电话会上强调，部分非人类流量具有恶意属性。恶意流量可能来自黑客攻击者，也可能从特定客户商业模式角度被视为恶意 例如 AI 公司试图抓取依赖广告收入的媒体公司内容。（来源：IT 之家） OpenAI 下一代 AI 模型 Astra 数学成果遭抄袭指控 科技媒体 scientificamerican 于 8 月 6 日发布博文，报道称多名数学家指控 OpenAI 存在学术不端行为，称其 AI 模型 Astra 的数学成果未对已有研究成果给予应有的署名致谢。 OpenAI 于 7 月 31 日发布 249 页 PDF 文件，详细介绍了其下一代重大模型 Astra（内部版本）在高维球填充、量子博弈论、群论和极值组合学等多个领域取得了重大进展。 若按 Sol API 的费率计算，寻找这些问题解决方案所需消耗的总词元 (tokens) 成本约为 2,000 美元（现汇率约合 13,519 元人民币）。 不过在论文发布之后，多名学者在审查后指控 OpenAI 公司存在学术不端行为。 2 项核心结果未正确引用近期数学文献中的既有观点。Yeshiva University 数学家 Steven Miller 指出，针对 1000 维或更高维空间的球体装箱问题，Astra 提出了一项核心数学论证。该论证首次出现在 2016 年 Miller 与合作者发表的论文中，却被 Astra 作为自身成果展示。 另一项结果解决了群论中关于 Soficity 的长期问题，证明至少存在一个缺乏该性质的群。Cambridge 数学家 Francesco Fournier-Facio 及 Dresden University of Technology 数学家 Andreas Thom 发现，Astra 的关键数学步骤结合了 2016 年和 2019 年两篇论文的想法。 面对质疑，OpenAI 发言人在声明中称对结果正确性负责，并达到人类数学家的普遍标准，计划本周对论文进行小幅更新。Fournier-Facio 强调，OpenAI 已全面参与高级别研究，必须接受与人类相同的学术标准约束。（来源：IT 之家） 专为 AI 智能体打造的云端浏览器，Cloudflare 发布 Kitesurf Cloudflare 近日宣布推出 Kitesurf，这是一款专为 AI 智能体打造的云端浏览器。 据悉，AI 使用浏览器的方式与人类有所不同，AI 并不关注标签页和 UI 等视觉元素，而是重点管理上下文窗口、性能表现和可扩展性，同时还要防范提示词注入等攻击风险。 Kitesurf 浏览器运行在 Cloudflare Workers 服务平台之上，它可以浏览网站、填写表单，开发者可以通过代码控制，并通过 Cloudflare 的平台与无头浏览器实例交互。 此外，Kitesurf 相比 Chromium 消耗的计算资源更少，可显著降低运行成本，让 AI 智能体更高效地上网。该浏览器目前处于测试阶段，正式版将在未来推出。（来源：IT 之家） 全球第二！马斯克的 xAI 发布 Grok Imagine Image 2.0 模型：AI 生图/编辑能力大增 8 月 8 日消息，马斯克的 xAI 正式推出 Grok Imagine Image 2.0 图像生成模型，该版本作为全新质量模式上线 Grok 网页端、iOS 与安卓移动端应用，同时开放配套开发者 API 接口。 官方介绍，Image 2.0 主打专业图像编辑能力，将局部修改、素材复用作为核心优化方向，适配商业设计、产品实拍等真实工作场景。 模型指令遵循度得到大幅优化，面对多元素复合画面可自主规划版式与文字排版，画面中小字号文字渲染清晰度显著提升，多轮迭代生成时可稳定保留主体设定。 软件内置魔棒局部修改工具，用户可单独选中画面指定区域调整，其余画面元素不会同步产生改动，降低重复绘制工作量。 分割选区功能支持精准框选画面局部，完成单独调色、替换素材等操作，背景移除工具可直接导出透明底主体素材，方便跨软件二次合成。 智能尺寸适配功能覆盖 1:2 至 2:1 共 9 种主流画面比例，切换画幅时模型自动补齐缺失画面内容，无需人工补充绘制边缘区域。（来源：快科技） 第二届世界人形机器人运动会 8 月 22 日开赛：百米全自主跑、新增乒乓球 + 自由搏击，票价最低 98 元 第二届世界人形机器人运动会将于 8 月 22 日至 26 日在国家速滑馆「冰丝带」举行。运动会组委会近日公布了赛事日程及票务信息。 本届赛事由北京市人民政府、中央广播电视总台、世界机器人合作组织、亚太机器人世界杯国际理事会联合主办。 本届运动会共设 50 个赛项，其中竞技赛 29 项、场景赛 21 项。竞技赛方面，百米、400 米、1500 米及 4 100 米接力等径赛项目全部升级为「全自主」模式，机器人须完全依靠自身感知与决策系统完成比赛。 新增的乒乓球项目要求机器人具备毫秒级动态响应能力，在极短时间内完成预判、决策与挥拍；自由搏击项目则考验机器人在对抗中保持动态平衡的运动控制与抗干扰能力。此外，本届还新增了拔河、投壶、举重等项目。 场景赛首次设立 21 个赛项，覆盖家庭清洁、酒店服务、工业生产、应急救援、图书管理、商超零售、办公服务、园林巡检及车辆充电九大真实场景。 场景赛要求机器人在 20 至 30 分钟内按顺序完成多环节长流程任务，任一环节未达标即不得分。本届还首次推出灵巧手专项赛，设置电动工具装配、粉末称量、开瓶撬盖等 8 个极高精度项目；综合五项赛则首次将百米竞速与场景任务深度融合，机器人在百米折返赛道中依次完成灵巧操作、平稳传递、重物搬运、推车行进、双手协调五项任务.（来源：IT 之家）"

"（本文作者为 Chelsea_Sun，钛媒体经授权发布） NextFin News Cambricon Technologies reported first-half 2026 revenue of 5.996 billion yuan, up 108 percent from a year earlier, and net profit attributable to shareholders of 23.11 billion yuan, up 123 percent. Profit excluding one-off items rose even faster, at 137 percent. The company has now posted seven consecutive profitable quarters. Gross margin held steady near 55 percent. Almost all of the revenue 99.98 percent came from cloud and data-center chips sold mainly to internet and financial customers. Edge products contributed only a negligible amount. On the day the results were released, the shares closed near 1,200 yuan, giving the company a market value of roughly 754 billion yuan. The stock had earlier pushed the firm s valuation above one trillion yuan before retreating. The high multiple reflects expectations that growth will continue, not merely the first-half numbers already delivered. The more revealing figures sit on the balance sheet. Inventory climbed to 8.25 billion yuan by the end of June, up more than 66 percent from the end of 2025 and larger than the entire first-half revenue. Most of that stock is still in the early stages of production: raw materials and materials sent out for processing. Finished goods ready for sale remain small. Goods already shipped to customers but not yet recognized as revenue stood at 4.7 billion yuan. The pattern shows Cambricon is not holding unsold finished chips; it is buying ahead and waiting for the manufacturing pipeline to convert materials into deliverable product. Because Cambricon designs chips but does not manufacture them, it depends on external foundries. Securing wafer capacity requires advance orders and prepayments. Prepayments for purchases rose to about 29 billion yuan, nearly four times the level at the start of the year. At the same time, the company recorded higher inventory write-downs on older materials, consistent with a shift toward newer product generations. The combination of longer lead times upstream and product transitions limited how much additional revenue could be recognized in the second quarter. Second-quarter sales rose only 8 percent from the first quarter even as inventory jumped sharply. Operating cash flow stayed positive for the half-year but turned negative in the second quarter as the company paid suppliers. Accounts receivable fell despite higher sales, indicating customers are paying promptly. The pressure is on the supply side, not the demand side. Management has set explicit targets through a new equity-incentive plan announced in late July. For the full awards to vest, 2026 revenue must reach at least 13.5 billion yuan, the two-year cumulative total for 2026-2027 must hit 40.5 billion yuan, and the three-year cumulative total through 2028 must reach 100 billion yuan. Meeting the 2026 figure would require roughly 7.5 billion yuan of sales in the second half. Brokerage forecasts for full-year profit cluster around 5.1 billion to 5.6 billion yuan, implying that the market s near-term earnings expectations are not extreme. The current valuation, however, prices in the longer-term growth implied by the three-year target. Cambricon has concentrated its resources on cloud chips and the software stack needed to run them. It has built its own instruction set, compilers and operator libraries rather than relying on external frameworks, and has adapted major domestic large models so they can run on its hardware. Training workloads, once a smaller part of the business, have begun to enter commercial deployments. The first-half results show that the existing product line can generate substantial profit once volume arrives. The second half will test whether the large inventory already on the books can be turned into finished deliveries at a similar pace. For a fabless chip designer, the gap between ordering materials and recognizing revenue is measured in months. The 8.25 billion yuan of inventory is therefore both a commitment and a risk. If manufacturing and customer acceptance proceed smoothly, the stockpile becomes the foundation for the next leg of growth. If lead times lengthen or demand softens, the same stockpile becomes a drag on cash and margins. The next few quarterly reports will show which outcome materializes. Until then, Cambricon s story has shifted from whether it can make money to whether it can convert its accumulated materials into sales at the speed its targets require. 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 Chelsea_Sun，钛媒体经授权发布） NextFin News Cambricon Technologies reported first-half 2026 revenue of 5.996 billion yuan, up 108 percent from a year earlier, and net profit attributable to shareholders of 23.11 billion yuan, up 123 percent. Profit excluding one-off items rose even faster, at 137 percent. The company has now posted seven consecutive profitable quarters. Gross margin held steady near 55 percent. Almost all of the revenue 99.98 percent came from cloud and data-center chips sold mainly to internet and financial customers. Edge products contributed only a negligible amount. On the day the results were released, the shares closed near 1,200 yuan, giving the company a market value of roughly 754 billion yuan. The stock had earlier pushed the firm s valuation above one trillion yuan before retreating. The high multiple reflects expectations that growth will continue, not merely the first-half numbers already delivered. The more revealing figures sit on the balance sheet. Inventory climbed to 8.25 billion yuan by the end of June, up more than 66 percent from the end of 2025 and larger than the entire first-half revenue. Most of that stock is still in the early stages of production: raw materials and materials sent out for processing. Finished goods ready for sale remain small. Goods already shipped to customers but not yet recognized as revenue stood at 4.7 billion yuan. The pattern shows Cambricon is not holding unsold finished chips; it is buying ahead and waiting for the manufacturing pipeline to convert materials into deliverable product. Because Cambricon designs chips but does not manufacture them, it depends on external foundries. Securing wafer capacity requires advance orders and prepayments. Prepayments for purchases rose to about 29 billion yuan, nearly four times the level at the start of the year. At the same time, the company recorded higher inventory write-downs on older materials, consistent with a shift toward newer product generations. The combination of longer lead times upstream and product transitions limited how much additional revenue could be recognized in the second quarter. Second-quarter sales rose only 8 percent from the first quarter even as inventory jumped sharply. Operating cash flow stayed positive for the half-year but turned negative in the second quarter as the company paid suppliers. Accounts receivable fell despite higher sales, indicating customers are paying promptly. The pressure is on the supply side, not the demand side. Management has set explicit targets through a new equity-incentive plan announced in late July. For the full awards to vest, 2026 revenue must reach at least 13.5 billion yuan, the two-year cumulative total for 2026-2027 must hit 40.5 billion yuan, and the three-year cumulative total through 2028 must reach 100 billion yuan. Meeting the 2026 figure would require roughly 7.5 billion yuan of sales in the second half. Brokerage forecasts for full-year profit cluster around 5.1 billion to 5.6 billion yuan, implying that the market s near-term earnings expectations are not extreme. The current valuation, however, prices in the longer-term growth implied by the three-year target. Cambricon has concentrated its resources on cloud chips and the software stack needed to run them. It has built its own instruction set, compilers and operator libraries rather than relying on external frameworks, and has adapted major domestic large models so they can run on its hardware. Training workloads, once a smaller part of the business, have begun to enter commercial deployments. The first-half results show that the existing product line can generate substantial profit once volume arrives. The second half will test whether the large inventory already on the books can be turned into finished deliveries at a similar pace. For a fabless chip designer, the gap between ordering materials and recognizing revenue is measured in months. The 8.25 billion yuan of inventory is therefore both a commitment and a risk. If manufacturing and customer acceptance proceed smoothly, the stockpile becomes the foundation for the next leg of growth. If lead times lengthen or demand softens, the same stockpile becomes a drag on cash and margins. The next few quarterly reports will show which outcome materializes. Until then, Cambricon s story has shifted from whether it can make money to whether it can convert its accumulated materials into sales at the speed its targets require. 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 Chelsea_Sun，钛媒体经授权发布） NextFin News Cambricon Technologies reported first-half 2026 revenue of 5.996 billion yuan, up 108 percent from a year earlier, and net profit attributable to shareholders of 23.11 billion yuan, up 123 percent. Profit excluding one-off items rose even faster, at 137 percent. The company has now posted seven consecutive profitable quarters. Gross margin held steady near 55 percent. Almost all of the revenue 99.98 percent came from cloud and data-center chips sold mainly to internet and financial customers. Edge products contributed only a negligible amount. On the day the results were released, the shares closed near 1,200 yuan, giving the company a market value of roughly 754 billion yuan. The stock had earlier pushed the firm s valuation above one trillion yuan before retreating. The high multiple reflects expectations that growth will continue, not merely the first-half numbers already delivered. The more revealing figures sit on the balance sheet. Inventory climbed to 8.25 billion yuan by the end of June, up more than 66 percent from the end of 2025 and larger than the entire first-half revenue. Most of that stock is still in the early stages of production: raw materials and materials sent out for processing. Finished goods ready for sale remain small. Goods already shipped to customers but not yet recognized as revenue stood at 4.7 billion yuan. The pattern shows Cambricon is not holding unsold finished chips; it is buying ahead and waiting for the manufacturing pipeline to convert materials into deliverable product. Because Cambricon designs chips but does not manufacture them, it depends on external foundries. Securing wafer capacity requires advance orders and prepayments. Prepayments for purchases rose to about 29 billion yuan, nearly four times the level at the start of the year. At the same time, the company recorded higher inventory write-downs on older materials, consistent with a shift toward newer product generations. The combination of longer lead times upstream and product transitions limited how much additional revenue could be recognized in the second quarter. Second-quarter sales rose only 8 percent from the first quarter even as inventory jumped sharply. Operating cash flow stayed positive for the half-year but turned negative in the second quarter as the company paid suppliers. Accounts receivable fell despite higher sales, indicating customers are paying promptly. The pressure is on the supply side, not the demand side. Management has set explicit targets through a new equity-incentive plan announced in late July. For the full awards to vest, 2026 revenue must reach at least 13.5 billion yuan, the two-year cumulative total for 2026-2027 must hit 40.5 billion yuan, and the three-year cumulative total through 2028 must reach 100 billion yuan. Meeting the 2026 figure would require roughly 7.5 billion yuan of sales in the second half. Brokerage forecasts for full-year profit cluster around 5.1 billion to 5.6 billion yuan, implying that the market s near-term earnings expectations are not extreme. The current valuation, however, prices in the longer-term growth implied by the three-year target. Cambricon has concentrated its resources on cloud chips and the software stack needed to run them. It has built its own instruction set, compilers and operator libraries rather than relying on external frameworks, and has adapted major domestic large models so they can run on its hardware. Training workloads, once a smaller part of the business, have begun to enter commercial deployments. The first-half results show that the existing product line can generate substantial profit once volume arrives. The second half will test whether the large inventory already on the books can be turned into finished deliveries at a similar pace. For a fabless chip designer, the gap between ordering materials and recognizing revenue is measured in months. The 8.25 billion yuan of inventory is therefore both a commitment and a risk. If manufacturing and customer acceptance proceed smoothly, the stockpile becomes the foundation for the next leg of growth. If lead times lengthen or demand softens, the same stockpile becomes a drag on cash and margins. The next few quarterly reports will show which outcome materializes. Until then, Cambricon s story has shifted from whether it can make money to whether it can convert its accumulated materials into sales at the speed its targets require. 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 Chelsea_Sun，钛媒体经授权发布） NextFin News Cambricon Technologies reported first-half 2026 revenue of 5.996 billion yuan, up 108 percent from a year earlier, and net profit attributable to shareholders of 23.11 billion yuan, up 123 percent. Profit excluding one-off items rose even faster, at 137 percent. The company has now posted seven consecutive profitable quarters. Gross margin held steady near 55 percent. Almost all of the revenue 99.98 percent came from cloud and data-center chips sold mainly to internet and financial customers. Edge products contributed only a negligible amount. On the day the results were released, the shares closed near 1,200 yuan, giving the company a market value of roughly 754 billion yuan. The stock had earlier pushed the firm s valuation above one trillion yuan before retreating. The high multiple reflects expectations that growth will continue, not merely the first-half numbers already delivered. The more revealing figures sit on the balance sheet. Inventory climbed to 8.25 billion yuan by the end of June, up more than 66 percent from the end of 2025 and larger than the entire first-half revenue. Most of that stock is still in the early stages of production: raw materials and materials sent out for processing. Finished goods ready for sale remain small. Goods already shipped to customers but not yet recognized as revenue stood at 4.7 billion yuan. The pattern shows Cambricon is not holding unsold finished chips; it is buying ahead and waiting for the manufacturing pipeline to convert materials into deliverable product. Because Cambricon designs chips but does not manufacture them, it depends on external foundries. Securing wafer capacity requires advance orders and prepayments. Prepayments for purchases rose to about 29 billion yuan, nearly four times the level at the start of the year. At the same time, the company recorded higher inventory write-downs on older materials, consistent with a shift toward newer product generations. The combination of longer lead times upstream and product transitions limited how much additional revenue could be recognized in the second quarter. Second-quarter sales rose only 8 percent from the first quarter even as inventory jumped sharply. Operating cash flow stayed positive for the half-year but turned negative in the second quarter as the company paid suppliers. Accounts receivable fell despite higher sales, indicating customers are paying promptly. The pressure is on the supply side, not the demand side. Management has set explicit targets through a new equity-incentive plan announced in late July. For the full awards to vest, 2026 revenue must reach at least 13.5 billion yuan, the two-year cumulative total for 2026-2027 must hit 40.5 billion yuan, and the three-year cumulative total through 2028 must reach 100 billion yuan. Meeting the 2026 figure would require roughly 7.5 billion yuan of sales in the second half. Brokerage forecasts for full-year profit cluster around 5.1 billion to 5.6 billion yuan, implying that the market s near-term earnings expectations are not extreme. The current valuation, however, prices in the longer-term growth implied by the three-year target. Cambricon has concentrated its resources on cloud chips and the software stack needed to run them. It has built its own instruction set, compilers and operator libraries rather than relying on external frameworks, and has adapted major domestic large models so they can run on its hardware. Training workloads, once a smaller part of the business, have begun to enter commercial deployments. The first-half results show that the existing product line can generate substantial profit once volume arrives. The second half will test whether the large inventory already on the books can be turned into finished deliveries at a similar pace. For a fabless chip designer, the gap between ordering materials and recognizing revenue is measured in months. The 8.25 billion yuan of inventory is therefore both a commitment and a risk. If manufacturing and customer acceptance proceed smoothly, the stockpile becomes the foundation for the next leg of growth. If lead times lengthen or demand softens, the same stockpile becomes a drag on cash and margins. The next few quarterly reports will show which outcome materializes. Until then, Cambricon s story has shifted from whether it can make money to whether it can convert its accumulated materials into sales at the speed its targets require. 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 Edge AI Daily，钛媒体经授权发布） 硅谷前沿： 一、谷歌签库里做手表，赌的是AI不是签名 1.市场数据 + 趋势：谷歌Pixel Watch 5库里特别版定价580欧元（溢价5.6%），但谷歌智能手表北美市场份额仅1.4%（Counterpoint数据，2025年Q2），用户基数受限于Pixel手机全球约0.3%的份额，联名款销量天花板明显。 2.战略布局 + 逻辑：谷歌穿戴战略以Gemini AI健康教练为核心，通过Fitbit Air与Pixel Watch构建硬件矩阵，借助库里 绩效顾问 角色参与产品定义与AI训练，试图以AI驱动重新定义健康管理入口，而非单纯卖表。 3.竞争格局 + 困境：Pixel Watch面临生态位困局 健康追踪不及Apple Watch成熟，运动生态不如Garmin专业，性价比不敌小米等品牌，缺乏 非买不可 的差异化优势，本质是Android Wear OS的参考设计而非爆款产品。 二、从1500美元到10美元，Backflip AI用100倍成本坍塌撬开制造业99%的沉默零件 1.Backflip AI发布CAD Copilot，基于自研3D几何深度学习架构，将逆向建模成本从1500美元降至10美元（降幅超100倍），时间从数天缩至几分钟，输出可直接编辑的参数化CAD模型。 2.成本坍塌推动制造业数字化从「被动响应」转向「主动覆盖」 传统工厂拥有数字模型的零件不足1%，当单件数字化成本降至10美元，大规模覆盖99%的沉默零件成为经济可行的选择。 3.AI逆向工程激活了老旧零件的替换与增材制造需求，但当前能力边界在中等复杂度零件，材料特性、公差配合等非几何隐性知识仍是工程壁垒。 三、布林回工位写代码，谷歌AI告别研究优先 1.谷歌联合创始人谢尔盖 布林（身家逾2700亿美元）每周3-4天在总部写代码，直接接管Gemini模型开发并组建"突击队"；DeepMind创始人Hassabis卸任CEO转任首席科学家，原CTO Kavukcuoglu晋升SVP全面负责Gemini并向Pichai汇报，权力中心从伦敦实验室迁至硅谷。 2.高管层对Hassabis"商业变现关注有限"的不满驱动重组，核心矛盾在于DeepMind的"研究优先"文化导致Gemini产品迭代速度落后于GPT和Claude，Pichai明确要求"不能再按研究实验室的节奏走"，标志着谷歌AI从科研导向转向产品思维。 3.Jeff Dean等四位谷歌资深研究员同日离职创立AI科学发现公司Discovery Loop，DeepMind伦敦团队面临人才流失风险；创始人回归一线写代码、看loss curve正在成为AI行业产品化竞争的新趋势，布林的亲自下场是对"职业经理人+研究团队"模式效率的直接否定。 四、英伟达CoreWeave为何押注亚美尼亚 1.项目规模与建设速度：Firebird在亚美尼亚赫拉兹丹建成独联体地区最大AI工厂，一期（15兆瓦/6144块B200 GPU）从宣布到投产仅用6个月；二期已获美国出口许可，投资从5亿美元跃升至40亿美元；计划2027年底前部署超7万块 英伟达 Rubin和Blackwell GPU，总容量达300兆瓦，届时GPU总数将突破10万块。 2.选址逻辑与战略意图：亚美尼亚拥有约30%的廉价核能电力、深厚数学工程人才传统及硅谷侨民网络；美国副总统万斯2026年2月亲自访亚宣布二期项目，凸显此项目已嵌入美国科技外交战略 通过AI基建将亚美尼亚拉入西方技术体系，使其成为独联体中极少数可合法获得美国尖端AI芯片的国家。 3.扩张路线图与核心风险：Firebird正在推进约2吉瓦的AI基础设施路线图，已与哈萨克斯坦签约建设1吉瓦的埃基巴斯图兹数据中心谷，形成从高加索到中亚的AI算力走廊。但风险显著：300兆瓦AI工厂满负荷将消耗亚美尼亚约30%年发电量（2023年全年仅8.8太瓦时）；美国对高加索地区芯片出口管制政策存变数；公司几乎完全依赖英伟达单一供应商生态。 五、Gemini知道你Docs的秘密 1.事件核心：独立游戏开发者私有 Google Docs 中的未公开角色名被 Gemini 准确输出，谷歌回应称"未用私人文档训练模型"，但未解释AI如何获取该信息，留下技术疑点。 2.技术矛盾：谷歌2026年4月发布的Workspace Intelligence深度嵌入Docs/Sheets，可读取用户文档内容以实现功能；谷歌的隐私承诺在技术上精确，但用户实际体验是"AI读到了私人文档"，存在认知鸿沟。 3.行业警示：大模型隐私泄露非孤例（ChatGPT 2023年对话泄露、Bard 2023年链接索引、DeepSeek 2025年密钥暴露）；IBM 2025年报告显示，97%涉AI泄露事件的组织缺乏适当AI访问控制，全球平均泄露成本达444万美元。 六、Google删了《指环王》，数字时代你买的是空气 1.Google Play下架用户已购《指环王》三部曲、 索尼 宣布2026年9月从PlayStation英国用户库永久移除551部已购影片，两起事件揭示数字内容平台可随时因授权到期收回消费者'已购'内容，且超过退款期后不予任何补偿。 2.数字内容'购买'本质为可撤销的访问许可而非所有权转移：平台依赖内容方授权，消费者购买的是受制于第三方协议的'借阅证'。Google客服以'超120天退款期'为由拒绝追溯交易，暴露平台作为卖家与账本保管者的双重角色冲突。 3.消费者信任危机推动物理介质意外回归：2025年美国4K蓝光销量增长12%，英国物理视频销售降幅收窄至4.7%为2010年以来最低。加州2025年生效的AB 2426《数字财产权透明法》要求平台明确告知消费者购买的是许可证而非所有权，但该法仅规定'告知义务'，尚未建立'补偿义务'。 七、微软塞进Outlook的AI，你关不掉 1. 微软 在Windows 10/11新版Outlook中测试"每日小结"AI功能，可主动扫描过去8小时收件箱及已发送邮件，自动生成当日完成事项、紧急关注点与明日优先事项三项简报，且目前无关闭选项，也未适配经典版Outlook。 2.该功能是微软Copilot"五层渗透"策略（侧边栏、功能区、撰写框、搜索、收件箱推送）的延伸。截至2026财年Q4，Microsoft 365 Copilot付费席位突破3000万（单季净增1000万），渗透率约6.7%，每提升1%渗透率带来超16亿美元增量收入。 3.隐私与信任矛盾突出：AI需扫描包括"其他"文件夹在内的所有邮件，企业敏感数据可见性存疑；Copilot功能无法关闭致用户被迫接受。信任度方面，Copilot的NPS低至-19.8，44.2%流失用户因"不信任AI回答"而放弃使用。 国内进展： 八、京东产发联手深跨协，跨境电商出海的 硬基建 时代来了 1.【行业背景】2025年中国跨境电商进出口额达2.75万亿元（国家统计局数据），较2020年增长69.7%，但海外仓仅2500余个，百万级中小卖家面临高合规成本与仓配基建短板，行业从"流量红利"转向"价值红利"竞争。 2.【合作核心】 京东 产发（覆盖12国50余座物流园，资产管理规模1215亿元）与深跨协（链接36个国际支点、服务超10万跨境企业）于2026年8月8日签署战略协议，围绕全球仓网资源共享、跨境行业标准共建、出海产业生态协同三大方向深度耦合，实现"仓网 生态网"的乘法效应。 3.【战略转型】京东产发正从"仓储房东"转向"服务商"，2025年前9月外部客户收入占比达62.5%，通过"资本（丝路基金）+仓网（全球物流园）+生态（深跨协行业网络）"三层架构构建出海基础设施共享平台，若模式跑通将压缩传统海外仓中介与跨境物流服务商的生存空间。 （广角观察、Edge AI Daily等综合整理） 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 Edge AI Daily，钛媒体经授权发布） 硅谷前沿： 一、谷歌签库里做手表，赌的是AI不是签名 1.市场数据 + 趋势：谷歌Pixel Watch 5库里特别版定价580欧元（溢价5.6%），但谷歌智能手表北美市场份额仅1.4%（Counterpoint数据，2025年Q2），用户基数受限于Pixel手机全球约0.3%的份额，联名款销量天花板明显。 2.战略布局 + 逻辑：谷歌穿戴战略以Gemini AI健康教练为核心，通过Fitbit Air与Pixel Watch构建硬件矩阵，借助库里 绩效顾问 角色参与产品定义与AI训练，试图以AI驱动重新定义健康管理入口，而非单纯卖表。 3.竞争格局 + 困境：Pixel Watch面临生态位困局 健康追踪不及Apple Watch成熟，运动生态不如Garmin专业，性价比不敌小米等品牌，缺乏 非买不可 的差异化优势，本质是Android Wear OS的参考设计而非爆款产品。 二、从1500美元到10美元，Backflip AI用100倍成本坍塌撬开制造业99%的沉默零件 1.Backflip AI发布CAD Copilot，基于自研3D几何深度学习架构，将逆向建模成本从1500美元降至10美元（降幅超100倍），时间从数天缩至几分钟，输出可直接编辑的参数化CAD模型。 2.成本坍塌推动制造业数字化从「被动响应」转向「主动覆盖」 传统工厂拥有数字模型的零件不足1%，当单件数字化成本降至10美元，大规模覆盖99%的沉默零件成为经济可行的选择。 3.AI逆向工程激活了老旧零件的替换与增材制造需求，但当前能力边界在中等复杂度零件，材料特性、公差配合等非几何隐性知识仍是工程壁垒。 三、布林回工位写代码，谷歌AI告别研究优先 1.谷歌联合创始人谢尔盖 布林（身家逾2700亿美元）每周3-4天在总部写代码，直接接管Gemini模型开发并组建"突击队"；DeepMind创始人Hassabis卸任CEO转任首席科学家，原CTO Kavukcuoglu晋升SVP全面负责Gemini并向Pichai汇报，权力中心从伦敦实验室迁至硅谷。 2.高管层对Hassabis"商业变现关注有限"的不满驱动重组，核心矛盾在于DeepMind的"研究优先"文化导致Gemini产品迭代速度落后于GPT和Claude，Pichai明确要求"不能再按研究实验室的节奏走"，标志着谷歌AI从科研导向转向产品思维。 3.Jeff Dean等四位谷歌资深研究员同日离职创立AI科学发现公司Discovery Loop，DeepMind伦敦团队面临人才流失风险；创始人回归一线写代码、看loss curve正在成为AI行业产品化竞争的新趋势，布林的亲自下场是对"职业经理人+研究团队"模式效率的直接否定。 四、英伟达CoreWeave为何押注亚美尼亚 1.项目规模与建设速度：Firebird在亚美尼亚赫拉兹丹建成独联体地区最大AI工厂，一期（15兆瓦/6144块B200 GPU）从宣布到投产仅用6个月；二期已获美国出口许可，投资从5亿美元跃升至40亿美元；计划2027年底前部署超7万块 英伟达 Rubin和Blackwell GPU，总容量达300兆瓦，届时GPU总数将突破10万块。 2.选址逻辑与战略意图：亚美尼亚拥有约30%的廉价核能电力、深厚数学工程人才传统及硅谷侨民网络；美国副总统万斯2026年2月亲自访亚宣布二期项目，凸显此项目已嵌入美国科技外交战略 通过AI基建将亚美尼亚拉入西方技术体系，使其成为独联体中极少数可合法获得美国尖端AI芯片的国家。 3.扩张路线图与核心风险：Firebird正在推进约2吉瓦的AI基础设施路线图，已与哈萨克斯坦签约建设1吉瓦的埃基巴斯图兹数据中心谷，形成从高加索到中亚的AI算力走廊。但风险显著：300兆瓦AI工厂满负荷将消耗亚美尼亚约30%年发电量（2023年全年仅8.8太瓦时）；美国对高加索地区芯片出口管制政策存变数；公司几乎完全依赖英伟达单一供应商生态。 五、Gemini知道你Docs的秘密 1.事件核心：独立游戏开发者私有 Google Docs 中的未公开角色名被 Gemini 准确输出，谷歌回应称"未用私人文档训练模型"，但未解释AI如何获取该信息，留下技术疑点。 2.技术矛盾：谷歌2026年4月发布的Workspace Intelligence深度嵌入Docs/Sheets，可读取用户文档内容以实现功能；谷歌的隐私承诺在技术上精确，但用户实际体验是"AI读到了私人文档"，存在认知鸿沟。 3.行业警示：大模型隐私泄露非孤例（ChatGPT 2023年对话泄露、Bard 2023年链接索引、DeepSeek 2025年密钥暴露）；IBM 2025年报告显示，97%涉AI泄露事件的组织缺乏适当AI访问控制，全球平均泄露成本达444万美元。 六、Google删了《指环王》，数字时代你买的是空气 1.Google Play下架用户已购《指环王》三部曲、 索尼 宣布2026年9月从PlayStation英国用户库永久移除551部已购影片，两起事件揭示数字内容平台可随时因授权到期收回消费者'已购'内容，且超过退款期后不予任何补偿。 2.数字内容'购买'本质为可撤销的访问许可而非所有权转移：平台依赖内容方授权，消费者购买的是受制于第三方协议的'借阅证'。Google客服以'超120天退款期'为由拒绝追溯交易，暴露平台作为卖家与账本保管者的双重角色冲突。 3.消费者信任危机推动物理介质意外回归：2025年美国4K蓝光销量增长12%，英国物理视频销售降幅收窄至4.7%为2010年以来最低。加州2025年生效的AB 2426《数字财产权透明法》要求平台明确告知消费者购买的是许可证而非所有权，但该法仅规定'告知义务'，尚未建立'补偿义务'。 七、微软塞进Outlook的AI，你关不掉 1. 微软 在Windows 10/11新版Outlook中测试"每日小结"AI功能，可主动扫描过去8小时收件箱及已发送邮件，自动生成当日完成事项、紧急关注点与明日优先事项三项简报，且目前无关闭选项，也未适配经典版Outlook。 2.该功能是微软Copilot"五层渗透"策略（侧边栏、功能区、撰写框、搜索、收件箱推送）的延伸。截至2026财年Q4，Microsoft 365 Copilot付费席位突破3000万（单季净增1000万），渗透率约6.7%，每提升1%渗透率带来超16亿美元增量收入。 3.隐私与信任矛盾突出：AI需扫描包括"其他"文件夹在内的所有邮件，企业敏感数据可见性存疑；Copilot功能无法关闭致用户被迫接受。信任度方面，Copilot的NPS低至-19.8，44.2%流失用户因"不信任AI回答"而放弃使用。 国内进展： 八、京东产发联手深跨协，跨境电商出海的 硬基建 时代来了 1.【行业背景】2025年中国跨境电商进出口额达2.75万亿元（国家统计局数据），较2020年增长69.7%，但海外仓仅2500余个，百万级中小卖家面临高合规成本与仓配基建短板，行业从"流量红利"转向"价值红利"竞争。 2.【合作核心】 京东 产发（覆盖12国50余座物流园，资产管理规模1215亿元）与深跨协（链接36个国际支点、服务超10万跨境企业）于2026年8月8日签署战略协议，围绕全球仓网资源共享、跨境行业标准共建、出海产业生态协同三大方向深度耦合，实现"仓网 生态网"的乘法效应。 3.【战略转型】京东产发正从"仓储房东"转向"服务商"，2025年前9月外部客户收入占比达62.5%，通过"资本（丝路基金）+仓网（全球物流园）+生态（深跨协行业网络）"三层架构构建出海基础设施共享平台，若模式跑通将压缩传统海外仓中介与跨境物流服务商的生存空间。 （广角观察、Edge AI Daily等综合整理） 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"（本文作者为 Barrons巴伦，钛媒体经授权发布） 黄金市场半年来的阴霾，在一周内一扫而空。 现货黄金录得1月以来最佳单周表现，国际金价在4000至4600美元区间强势震荡；上海金从7月中旬约874元/克的低点一路反弹，8月7日报936.76元/克。此前黄金自1月高点5598美元/盎司回落至6月的3942美元，回调近30%。如今投机资金基本出清，抛压释放完毕，央行购金、ETF买盘回暖、散户蓄势待发，新的需求梯队正在成形。 本周黄金走势为何如此强劲？因为两股宏观力量在推涨金价。 非农爆冷，油价异动 美国劳动力市场骤然降温。周五非农就业意外减少2.3万，远低于预期的增加8万，前值也被下修。数据一出，市场对美联储9月加息的概率从约55%骤降至40%，国债收益率急跌，美元走软，黄金冲至两个月高位。 市场的核心议题，已经从"何时再加息"切换为"劳动力市场能否承受进一步紧缩"。逻辑很直接：加息预期降温压低实际收益率，持有黄金的机会成本下降，金价获得上行动力。周三黄金单日涨超4%，创下2月以来最大单日涨幅，甚至与同期上行的实际收益率出现背离，这说明买盘力量已经超出了传统框架的解释范围。 原油市场的剧烈动荡，为黄金注入了通胀对冲的逻辑。霍尔木兹海峡地缘紧张令油价大幅震荡，布伦特原油一度重返83美元上方。油价每波动10美元，就会传导至通胀预期，进而影响美联储的政策判断。 有意思的是，无论油价往哪个方向走，黄金似乎都能受益：油价上涨时，通胀担忧推升黄金的保值需求；油价回落时，黄金其实已经积累了相当厚的买盘动能。这种"通胀升温时避险、就业走弱时受益于加息预期降温"的双面得利格局，正是本周行情爆发的核心导火索。 数月来最具吸引力的上行环境 行情亮眼，但在华尔街看来，这或许只是开始。城堡证券分析师斯科特 鲁布纳把当前贵金属市场描述为"近数月来最具吸引力的上行行情环境之一"。具体来看，有五大驱动因素。 第一，期权盘面发出多头信号。​ SPDR黄金ETF隐含波动率从低位抬升，看跌与看涨期权偏度反转至2月以来最深水平，多头信心正在累积；iShares白银信托走势同步，白银跟随黄金重新定价上行风险。 第二，持仓处于净空头，随时可能自我强化。​ 截至8月6日，黄金与白银均处于净空头状态，一旦上行动能重启，将触发程序化买盘及趋势基金平仓，形成上涨的自我强化。 第三，美联储加息预期显著降温。​ 美元持续走弱放大黄金的利多效应，美债与外汇干预的担忧进一步巩固了黄金的储备属性。 第四，央行购金仍是核心需求逻辑。​ 中国央行月度采购量自2024年12月起持续走高，带动全球官方需求回暖。世界黄金协会数据显示，二季度全球央行净购金同比增62%，上半年总需求2522吨、同比增2%，需求总值创历史新高，达3800亿美元。 第五，散户力量被严重低估。​ AI交易热潮抢占了散户的注意力，可是一旦行情形成，散户资金的回流速度会非常惊人，1、2月的行情已经证明了这一点。 资金在用脚投票 机构观点得到了资金流向的呼应。7月全球黄金ETF持仓增加23.5吨，净流入约29.65亿美元，扭转了此前连续两个月的流出态势；今年以来全球黄金ETF累计流入约110亿美元，持仓增39吨。 中国市场表现尤为突出。截至8月3日， 中国黄金 ETF连续14个交易日净流入，创3月以来最长纪录；7月以来全市场20只黄金ETF获净流入85.82亿元，华安黄金ETF规模突破千亿，达到1009.66亿元。 金价逼近4000美元，被许多机构视为重新入场的窗口。不过中信期货也提醒，中国资金可以起到阶段性托底作用，但二季度全球ETF仍呈净流出，海外零售资金尚未全面接力，暂不足以确认趋势反转。 剑指5000美元？多空分歧仍在 展望后市，瑞银预计黄金将在2027年上半年升至5000美元/盎司，理由是通胀逐步降温、美联储可能在2027年进入降息周期，实际收益率下降与美元承压将推动投资需求，而央行买盘则提供长期底部支撑。 但美银、道明证券提示了更深调整的风险。短期金价仍受通胀顽固性与政策路径博弈的主导，真正的宽松与加息预期降温共振，还需等待7至8月CPI/PCE数据以及9月议息会议靴子落地。兴期研究则指出，国内ETF资金回流的持续性，取决于A股走势。 短期波动在所难免，但当霍尔木兹海峡局势与疲弱就业数据同时站在黄金一边时，这场由五股力量共振驱动的行情，或许才刚拉开序幕。 黄金需求结构正在从消费主导转向投资主导，世界黄金协会数据显示，二季度场外投资达327吨，同比大增91%​，成为最大的增长极。供给端保持平稳，金矿产量同比增2%至966吨，回收金供应降6%。存量持有者的惜售，本身就在反映市场对未来金价的上行预期。 在央行持续购金和投资需求回暖的双重驱动下，黄金价格的修复上行值得期待，产业链相关企业的业绩弹性，也值得重点关注。 （作者｜孙骋，编辑｜刘洋雪） 更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家洞察，欢迎访问 Barron's巴伦中文网官方网站 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"<p style="text-align: left;">Greg Abel执掌伯克希尔·哈撒韦以来，首次展现出与前任截然不同的资本配置风格——这家坐拥逾3600亿美元现金的巨型企业，正在加速出手。</p> <p style="text-align: left;">二季度，<strong>伯克希尔净买入约200亿美元股票</strong>，<strong>终结了前任CEO沃伦·巴菲特持续逾三年的净卖出态势。</strong></p> <p style="text-align: left;">与此同时，<strong>公司斥资约45亿美元回购自身股票，</strong>并以68亿美元收购房屋建筑商Taylor Morrison Home，<strong>现金储备较上季度下降约4%至3647亿美元，为四年来首次环比下降</strong>。公司当季净利润同比翻逾一倍，至257亿美元。</p> <p style="text-align: left;">上述举措发生在美国股市处于历史高位的背景下，与巴菲特时代的谨慎姿态形成鲜明对比，令市场重新审视伯克希尔的投资信号意义。Abel在今年5月的股东大会上曾表示，愿意"果断行动"并进行"重大投资"，此番二季度的密集出手，正是这一表态的兑现。</p> <h2 style="text-align: left;">净买入近200亿美元，三年卖出格局逆转</h2> <p style="text-align: left;"><strong>伯克希尔二季度共买入235亿美元股票，卖出37亿美元，净买入约198亿美元，为逾三年来首次成为股票净买家</strong>。<strong>卖出规模亦为2022年以来最低。</strong></p> <p style="text-align: left;">其中最引人注目的是对谷歌母公司Alphabet的100亿美元投资。</p> <p style="text-align: left;">在Abel参与主导Alphabet一笔850亿美元融资后数日，伯克希尔随即宣布买入Alphabet普通股，使其跻身公司前五大持仓之列，与美国运通、苹果、美国银行和可口可乐并列。</p> <p style="text-align: left;">监管文件显示，伯克希尔二季度在"商业、工业及其他"类别上净投入约210亿美元，Alphabet即归属于此类别。投资者将在本月伯克希尔向美国证券监管机构提交季度持仓报告后，获得更完整的持仓变动细节。</p> <h2 style="text-align: left;">收购Taylor Morrison，实业版图再扩张</h2> <p style="text-align: left;">除股票投资外，伯克希尔还宣布以企业价值85亿美元（交易价格约68亿美元）收购房屋建筑商Taylor Morrison Home，<strong>这是该公司近年来规模最大的并购交易之一。</strong></p> <p style="text-align: left;">这笔收购与Alphabet投资一道，<strong>标志着Abel正在以实际行动为这家由巴菲特执掌逾六十年的企业打上自己的烙印。</strong>Abel在职业生涯早期从事会计工作，后经由伯克希尔能源业务晋升至集团核心管理层，今年年初正式接替巴菲特出任CEO。</p> <p style="text-align: left;">Gabelli Funds投资组合经理Macrae Sykes表示，伯克希尔的股票回购表明"最优秀的企业资本配置者认为公司股票当前具有价值"。</p> <h2 style="text-align: left;">经营利润稳健增长，保险业务拖累整体</h2> <p style="text-align: left;">剔除投资损益的经营利润——伯克希尔衡量旗下业务表现的首选指标——同比增长约16%至约130亿美元，显示核心业务保持稳健。</p> <p style="text-align: left;">制造、服务与零售业务板块利润跳升24%至447亿美元，旗下工业金属零部件、劲量电池（Duracell）及Flying J加油站等业务均表现强劲。</p> <p style="text-align: left;">BNSF铁路收入同比增长15%，受益于美国西海岸进口量上升及卡车运力短缺带来的货运转移效应。电子元器件销售部门TTI销售额更大涨逾26%，受益于AI基础设施建设投资热潮带动的需求激增。</p> <p style="text-align: left;">保险业务则成为拖累项。</p> <p style="text-align: left;">旗下核心保险业务经营利润同比下降13%至约17亿美元，主要原因是汽车保险子公司Geico赔付支出上升，并加大了广告投入。</p> <p style="text-align: left;">再保险业务保费收入同比增长4.1%，部分得益于副董事长Ajit Jain今年达成的一笔交易——伯克希尔以换取业务分成的方式，收购了日本保险公司东京海上2.5%的股权；公司表示，若剔除该交易影响，再保险保费收入将出现下滑。</p> <h2 style="text-align: left;">现金仍逾3600亿，"花钱"挑战远未结束</h2> <p style="text-align: left;"><strong>尽管二季度现金储备出现四年来首次环比下降，但3647亿美元的规模依然庞大，如何有效部署仍是Abel面临的核心挑战。</strong></p> <p style="text-align: left;">部分伯克希尔观察人士对此保持耐心。</p> <p style="text-align: left;">Lountzis Asset Management总裁Paul Lountzis表示："<strong>在当前这样亢奋的市场环境下，很难要求Greg急于完成大型并购</strong>。私募市场估值已经疯狂，公开市场也有些不理性。"</p> <p style="text-align: left;">伯克希尔A类股周五收盘报780,086美元，年内累计上涨3.4%，但较2025年5月初巴菲特宣布退休前后创下的历史高点809,350美元仍低约3.6%，同期标普500指数年内总回报约为14%。</p><div style="color: #666; margin-bottom: 15px;">风险提示及免责条款</div> <div style="font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;"> 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>"

"首页 资讯 股票 债券 商品 外汇 公司 硬AI 快讯 会员 VIP会员 大师课 法律信息 版权声明 用户协议 付费内容订阅协议 隐私政策 华尔街见闻 关于我们 广告投放 版权和商务合作 联系方式 意见反馈 中国7月CPI同比涨幅收窄至0.5%，PPI同比上涨3.5%，AI驱动平板电脑价格环比上涨11.3% 袁佳颖 刚刚 更多消息，持续更新中 2026年7月份，全国居民消费价格同比上涨0.5%。其中，城市上涨0.5%，农村上涨0.4%；食品价格下降1.5%，非食品价格上涨0.9%；消费品价格上涨0.2%，服务价格上涨0.7%。1­­—7月平均，全国居民消费价格比上年同期上涨0.9%。"

"首页 资讯 股票 债券 商品 外汇 公司 硬AI 快讯 会员 VIP会员 大师课 法律信息 版权声明 用户协议 付费内容订阅协议 隐私政策 华尔街见闻 关于我们 广告投放 版权和商务合作 联系方式 意见反馈 刚刚 国家统计局：人工智能推动消费电子产品迭代升级，相关产品需求增加、价格上涨，平板电脑、计算机和移动电话机价格分别环比上涨11.3%、5.5%和1.0%，合计影响CPI环比上涨约0.03个百分点。"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31682-prod-db-general-1-1786229404364.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>截至2025年中，全国一人公司存量突破1600万家，占企业总量27.4%，90%活不过三年，30.8%从未产生任何营收，月收入中位数不足7000元。与此同时，38座城市建成143个创业社区，算力补贴、免费工位、创业贷款全面铺开，一套AI创业课销售额超过600万。这不是一个关于创业的故事，是一个关于谁在创业泡沫......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/RqqYcHZe12UAzSNYB0K6QA?token=1193926642 clicktag=bar_share scene=294 clickpos=0 from_safari=0" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 听风译码 </span></a><span>，作者：安申</span></p><p>截至2025年中，全国一人公司存量突破1600万家，占企业总量27.4%，90%活不过三年，30.8%从未产生任何营收，月收入中位数不足7000元。</p><p>与此同时，38座城市建成143个创业社区，算力补贴、免费工位、创业贷款全面铺开，一套AI创业课销售额超过600万。</p><p>这不是一个关于创业的故事，是一个关于谁在创业泡沫上赚钱的故事。</p><p>一、1600万家：不是创业潮，是就业重组</p><p>2025年上半年，全国新注册一人公司732万家，同比增长42.3%。</p><p>在深圳、杭州、成都，新设企业中一人公司占比已经超过70%，每新增4家企业，就有1家是"一人公司"。</p><p>国家市场监督管理总局的数据显示，35岁以下创业者占比近60%，超过44%来自互联网或科技大厂。</p><p>这些数字被解读为"创业热潮"，但换一个角度看，它更像是一次就业形态的被迫重组。</p><p>60%的创业者不到35岁——这个年龄段恰好是就业市场最拥挤的区间。</p><p>44%来自大厂——这个群体恰好是过去两年裁员潮的主要受害者。</p><p>他们不是主动选择创业，是在找不到下一份工作之后，给自己造了一个身份。</p><p>新《公司法》2024年7月1日施行，取消了一个自然人只能设立一家一人公司的限制，注册资本实行认缴制，1元钱也能开公司，治理结构全面简化——可以不设股东会、董事会、监事会，股东一人说了算。</p><p>门槛低到地板，涌入的人自然多，但门槛低不等于存活率高。</p><p>中国中小企业协会数据显示，国内新注册企业三年存活率不足20%，五年存活率仅7%到8%。</p><p>一人公司的数据更惨——深圳OPC圈子一年间留存率不足十分之一。</p><p>1600万家一人公司，不是1600万个创业梦想，更像是1600万份没有雇主的就业合同。</p><p>美国也经历了类似浪潮。</p><p>支付公司Stripe的分析显示，全球新公司中独立创始人占比在2025年达到36.3%，比2019年增长了53%。</p><p>美国银行研究所的分析发现，信息行业新企业申请数量过去一年增幅接近45%，但计划招聘员工数量却是所有行业中下降幅度最大的。</p><p>换句话说，不是不需要人，是雇不起人——AI替代了本该被雇佣的岗位，创业者把雇佣成本转嫁给了自己的时间和风险承受能力。</p><p>二、90%淘汰率：AI降低了做产品的门槛，没有降低活下来的门槛</p><p>一人公司社区SoloNest针对2500多个样本的观察显示，仅20%的公司跑通了商业闭环。</p><p>36氪调研数据更直白：30.8%的一人公司没有产生任何营收，月收入中位数不足7000元，低于全国城镇非私营单位平均工资。</p><p>能维持生计的约20%，收入达到原来上班水平的不到10%，真正实现"财务自由"的不到1%。</p><p>麻省理工调研表明，95%的AI个体创业项目无法达成预期营收。</p><p>虎嗅2026年行业复盘指出，首批跟风入局的AI一人公司，近四成已在两年内注销。</p><p>问题出在哪里？</p><p>中关村OPC创业社区调研数据显示，78%的创业者缺乏合规管理经验，65%不具备系统的获客能力。</p><p>《2026年中国OPC行业发展报告》显示，52%的创业者坦言"找不到稳定客户来源"，30%的OPC月订单量不足5单。</p><p>AI能帮你三天搭出一个产品，但没办法告诉你这个产品有没有人买单。</p><p>一个做AI宠物照片转卡通T恤的95后，拿着3万块积蓄辞职创业，AI帮他快速出设计、做选品、搭店铺。</p><p>但当AI抹平了设计门槛，他的"创意"不再是壁垒，全网同款卖19.9元，他没有价格优势。</p><p>半年烧光3万，营收不足零头，最终注销公司回到职场。</p><p>这不是个案。</p><p>一位接触过五六十个OPC创业者的企业咨询人士总结：他们都太相信产品，太不理解市场，做出了看起来不错的小程序、工具、平台，但没人愿意付费。</p><p>AI把"做产品"的门槛打到了地板，但"卖产品"的门槛一点没降。</p><p>当供给端被无限拉高，需求端却依然停滞，僧多粥少就成了最血淋淋的现实。</p><p>一位跨境电商创业者说得更直接：用AI工具30分钟就能完成店铺搭建，第二天社群里就出现了20个同款店铺，一周内爆款产品价格从29.9美元跌至9.9美元，根本无利润可言。</p><p>科技日报2026年5月报道揭示了另一重压力：AI类OPC的算力成本居高不下，每日token消耗动辄数亿，即便产品功能跑通，也未必能形成可持续的商业模式。</p><p>一位做AI漫剧的创业者2025年踩中风口赚到第一桶金，2026年平台算法一变，流量倾斜给了AI短剧，他的漫剧业务营收断崖式下跌。</p><p>算力成本还在暴涨，高清渲染和长内容生成开始收费且价格越来越高，对单兵作战的微型公司无异于釜底抽薪。</p><p>更深一层看，多数失败者掉的是同一个坑——套壳。</p><p>一位90后创业者的经历很有代表性：他用AI批量制造各种工具——AI生图站、垂直小工具，做了一个又一个，启动一个搁置一个。</p><p>他的总结是："这些都是套壳，把大模型的能力简单包装一下，根本没有技术门槛和差异化。"</p><p>AI工具30分钟就能搭建一个产品，但30分钟搭建的产品没有任何护城河。</p><p>当所有人都能用同样的工具、同样的模型、同样的提示词做出同样的东西，差异化只能来自人对行业的理解、对客户的洞察——恰恰是大多数人最缺的。</p><p>三、食物链：谁在一人公司的泡沫上赚钱</p><p>1600万一人公司创始人多数没赚到钱，但围着这1600万个梦想转的人，赚得盆满钵满。</p><p>第一层，卖课的。</p><p>36氪报道，一套AI创业课销售额超过600万元。</p><p>钛媒体更直白地指出，那些喊着"躺着赚钱"的人，往往站着把学费赚走了。</p><p>AI创业培训已经形成完整产业链：从"一人公司月入十万"的短视频引流，到数千元的训练营，再到数万元的一对一辅导。</p><p>卖铲子的人永远比挖金子的人稳。</p><p>第二层，卖工具的。</p><p>每个一人公司创业者都是AI工具的付费用户——大模型API订阅、AI设计工具、AI编程助手、AI营销平台，月均支出从几百到几千不等。</p><p>一位大厂出身的创业者算过账：AI工具每月订阅费150块，比招人便宜得多。</p><p>但问题是，工具便宜不等于生意能成，工具公司按月收费，不管你的产品卖不卖得出去。</p><p>第三层，出租工位的。</p><p>各地OPC社区如同雨后春笋。</p><p>安徽计划三年建30个省级OPC社区，单个社区根据绩效评价最高给予500万元支持。</p><p>宁波市级OPC社区每年最高补助200万元。</p><p>常州OPC标杆社区每年最高补贴500万元，中以常州创新园设立1亿元OPC基金。</p><p>这些钱流向社区运营方，而非创业者本身。</p><p>创业者拿到的是免费工位和算力券，社区运营方拿到的是真金白银的财政补贴。</p><p>第四层，平台抽成的。</p><p>一位游戏开发者一年开发6款弹幕游戏，总流水近2000万元。</p><p>但分成结构是：平台抽50%，主播分42%，开发者仅得8%。</p><p>2000万流水到手80到100万，看似不少，但这是头部幸存者的数据。</p><p>绝大多数人连上架的资格都没有。</p><p>第五层，讲故事的。</p><p>"一人公司年赚百万"的神话本身就是一门生意。</p><p>成功案例被包装成课程、社群、付费会员。</p><p>36氪追踪过一位大厂架构师的经历：他辞职半年没赚到一分钱，最大的感受是"外面那些一人公司的成功案例，水分很大，要么收入根本没达到说的水平，要么背后其实是个大团队，他们出来讲一人公司，无非是吸引你注意力，然后卖课"。</p><p>食物链的顶端不是创始人，是生态。</p><p>1600万人在前线试错，后方的弹药商旱涝保收。</p><p>把这五层串起来看，一人公司的生态更像一座金字塔——底层是1600万个怀揣梦想的创业者，中间是工具商、平台方、社区运营方，顶层是卖课的和讲故事的人。</p><p>底层的人承担最大风险、获得最少回报，上层的人承担最小风险、获得最稳定收入。</p><p>这不是创业生态，是收割生态。</p><p>四、政策悖论：38城砸钱补贴一个90%失败率的模式</p><p>2026年被称作"一人公司元年"，全国已有超过38座城市出台OPC专项扶持政策，建成143个创业社区。</p><p>政策的力度不可谓不大。</p><p>上海浦东：新注册一人公司最高可获得30万元免费算力补贴。</p><p>大连：算力采购费用补贴50%，每年最高20万元，免费工位不少于3个月，设立专项天使基金最高1000万元。</p><p>宁波：算力合同金额补助30%最高800万元，创业担保贷款最高50万元并享50%财政贴息，创业失败可获最高6万元补助。</p><p>常州：高层次领军创业人才最高1000万元综合资助，OPC标杆社区最高500万元年度补贴。</p><p>安徽：三年建30个社区，1.7万P算力，50个数据集，探索Token补贴，政府采购预付款比例不低于40%。</p><p>粗略计算，各地已投入和计划投入的OPC相关补贴资金以百亿计。</p><p>但所有补贴都指向供给端——算力、工位、贷款、培训，没有一项补贴指向需求端——客户、订单、市场。</p><p>这就像给一个人配齐了全套钓鱼装备，但池塘里没有鱼。</p><p>中关村调研显示65%的创业者不具备获客能力，这意味着补贴再多算力，也解决不了"东西卖给谁"的问题。</p><p>一位北京AI办公工具创业者分享：对接中小企业客户时，要么被反馈"用不上"，要么被压价到成本线以下，3个月就烧光了10万元启动资金。</p><p>更深层的悖论在于：政策补贴降低了入场成本，入场成本的降低又加剧了同质化竞争，同质化竞争进一步压低了存活率。</p><p>补贴越多，涌入的人越多。</p><p>涌入的人越多，淘汰率越高。</p><p>深圳OPC圈子一年留存率不足十分之一。</p><p>一位深耕深圳独立游戏圈的创业者目睹了这场浪潮：风口越热，老面孔越少，咖啡馆成了OPC创业者活动阵地，但一年过去，熟悉的面孔基本换了一轮。</p><p>政策在制造更多的失败者，还是在制造更多的消费者？</p><p>这取决于你站在食物链的哪一层。</p><p>宁波或许是唯一意识到这个问题的城市——它为首次创业的OPC创业者投保创业保险，创业失败可获最高2万元基础补助和最高4万元带动就业补助。</p><p>常州也提出了"沙盒监管"模式，给OPC企业1到3年观察期。</p><p>但这些措施本质上是在兜底失败，而非提高成功率。</p><p>真正需要补贴的不是算力和工位，而是获客渠道和订单匹配——恰恰是政策最难干预、市场最不透明的环节。</p><p>五、"自由"的代价：无限责任、全天候待命、没有安全网</p><p>一人公司卖的是"自由"——不用看上级脸色，不用配合团队协作，自己掌控工作节奏。</p><p>但自由的另一面，是没有人给你兜底。</p><p>泰和泰律师事务所2026年4月发布的研析指出，一人公司股权结构单一，缺乏内部制衡机制，决策失误率比普通有限责任公司高出40%。</p><p>更危险的是法律连带责任：普通有限责任公司以公司资产承担有限风险，但一人公司极易出现公私账目不分的问题，一旦经营亏损背负债务，法院可直接穿透追责，创业者个人房产、存款等私有资产都会被强制执行。</p><p>一位OPC创业者真实反馈："连续两个月通宵，每天睡眠时间仅3到4小时，身体先扛不住了，产品迭代和客户对接也随之停滞。"</p><p>36氪调研总结了一人公司的真实状态：没有同事分工协作，没有公司平台兜底，没有固定薪资保障，创业者一人需要包揽产品、销售、财务、客服、运维等前中后全链条工作。</p><p>上班可以准时切断工作状态，创业之后工作与生活彻底交融，长期伴随营收焦虑与经营焦虑。</p><p>职场的辛苦是分工明确、风险共担的有限消耗。</p><p>一人公司的辛苦，是全程孤军奋战、无人分担的持续内耗。</p><p>还有一种更隐蔽的代价。</p><p>一位创业者在复盘时反思：在大厂时，一个新项目要经过团队吵架、辩论、质疑才能落地。</p><p>但在一人公司，他面对的是AI——"AI是概率模型，它会顺着你的话说，像个只会点头的跟班"。</p><p>这种顺从极易制造信息茧房，让创业者陷入盲目的自我确信，直到资金见底才清醒。</p><p>自由不是没有约束，是换了一种约束方式。</p><p>从制度约束变成了市场约束，从团队制衡变成了个人独断。</p><p>对大多数人来说，这不是解放，是加码。</p><p>行业数据显示，搭建一套可落地的AI商业工作流，需要40至60小时的人工规划时间。</p><p>AI可以替代基础执行工作，但市场需求判断、商业模式设计、项目复盘等核心决策，依旧需要创业者亲自完成。</p><p>职场人创业最大的误区，就是只计算看得见的现金支出，无视辞职后放弃的固定薪资和职业发展机会。</p><p>创业没有营收的每一天，本质都是持续亏损——不只是金钱的亏损，更是时间、精力和机会的亏损。</p><p>六、幸存者的秘密：不是AI强，是人强</p><p>一人公司有没有成功者？</p><p>有，但仔细看他们的背景，你会发现一个规律。</p><p>郑钧友，85后，曾任职世界500强企业、头部AI公司与国企，历任系统工程师、算法研究员。</p><p>十几年行业沉淀，2023年创办一人公司，2025年软件收入约100万元，客户复购率85%。</p><p>他的壁垒不是AI，是十几年制造业经验积累的认知差。</p><p>张sir，游戏行业老兵，2025年3月离职创业。</p><p>一年开发6款弹幕游戏，总流水近2000万元，个人到手80到100万。</p><p>AI承担70%的美术工作量，代码辅助正确率99%。</p><p>但他自己说："一人公司适合有渠道或懂流程、有想法的从业者，AI无法替代创意和项目管理能力。"</p><p>本·布罗卡（Ben Broca），美国40岁创业者，2025年12月创办AI工具公司，已有1万名付费客户，有望今年实现1000万美元年收入，获3000万美元融资。</p><p>他使用AI处理客户请求、编写代码、注册用户。</p><p>但他此前已有丰富的技术和商业背景，位于旧金山的单人创业者加速器仅提供10个名额，却吸引了4500人报名。</p><p>看出规律了吗？</p><p>成功的一人公司创始人，在创业之前就已经具备了成功的能力——行业经验、客户资源、技术判断力、商业头脑。</p><p>AI只是放大了他们已有的优势。</p><p>而失败的人，缺的不是AI，是这些底层能力。</p><p>AI不会教你判断市场需求，不会帮你谈客户催回款，不会替你做战略决策。</p><p>它只会让你更快地把错误的事做出来，更快地把钱烧完。</p><p>一位折腾四年后重新回去上班的程序员说了一句最清醒的话：真正能让你活下去的，从来不是AI有多厉害，而是你懂不懂变现、能不能搞到客户。</p><p>支付公司Stripe的分析显示，在其平台上年收入超100万美元的"单人创业者"数量在2023到2025年间增长了一倍。</p><p>但这只是极少数，在1600万家一人公司里，不到1%的人实现了财务自由。</p><p>幸存者的故事被放大传播，失败者的名字湮没在注销名单里。</p><p>这就是幸存者偏差的狂欢。</p><p>七、一人公司不是创业，是就业的最高风险形态</p><p>把一人公司放在"创业"和"就业"的光谱上看，你会发现它两头不靠。</p><p>它不是真正的创业。</p><p>创业有团队分工、有风险共担、有规模效应。</p><p>一人公司是孤军奋战，一个人扛全部风险，没有规模天花板突破的能力——大多数一人公司的年收入天花板在100到500万元之间，想突破就必须招人建团队，变成传统公司。</p><p>它也不是真正的就业。</p><p>就业有平台兜底、有固定薪资、有社保公积金、有劳动法保护。</p><p>一人公司没有固定收入，没有团队保障，还要独自承担无限连带责任。</p><p>创业者每月硬支出近3000元社保，加上算力、工具、推广的固定成本，没有营收的每一天都是持续亏损。</p><p>一人公司是一种两头不靠的中间形态：它有创业的风险，没有创业的上限。</p><p>它有就业的形式，没有就业的保障。</p><p>36氪的调研显示，先做副业再转全职的一人公司，成功率是直接辞职创业的3倍以上。</p><p>这恰恰说明：有一份工作兜底的时候试水，成功率更高。</p><p>裸辞all in，大概率是把自己推下悬崖。</p><p>吴晓波频道在《个人经济体》专题中提到一个关键判断：AI大幅降低了个体创业的技术门槛，却丝毫没有降低创业本身的生存门槛。</p><p>技术门槛和生存门槛是两回事。</p><p>前者决定你能不能开始，后者决定你能不能留下。</p><p>1600万人跨过了第一道门，90%倒在第二道门前。</p><p>最后的话</p><p>一人公司不是新物种，是旧瓶装新酒。</p><p>把个体户换个英文名叫OPC，不改变它的本质：一个人，干所有活，扛所有险。</p><p>AI让做产品变得廉价，让卖产品依旧昂贵。</p><p>1600万人涌入赛道，90%被淘汰，但卖课的、卖工具的、出租工位的、平台抽成的——食物链上每一环都在赚钱。</p><p>政策在补贴供给端，瓶颈却在需求端，城市争相建社区、发算力券，却在制造更多注定失败的试错者。</p><p>真正活下来的人，不需要"一人公司"这个标签也能成功，他们只是恰好用了AI，恰好在一个人干。</p><p>而那些被"一个人就是一支队伍"的口号推下悬崖的人，缺的从来不是工具，是判断力和客户。</p><p>一人公司的狂欢里，赚钱的从来不是创始人。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31683-prod-kl-general-1-1786230397582.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>2026年7月10日，南海仲裁裁决十周年前夕，《中国日报》发布一段AI生成视频：一只身穿菲律宾传统服饰的猴子，被代表美国和日本的手操控后抛入海中，遭疑似中国海警船水炮喷射。菲律宾政府将其定性为贬损和种族主义表达，总统马科斯召见中国大使；中国外交部回应称视频不代表官方立场，但重申不承认仲裁裁决。十九天后，7月2......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTQzOTE0MA== mid=2651632242 idx=1 sn=7377912190e923cdc4e35b0b15bde352 chksm=bd22d9a31314125ec18e8b414753ec5a706b3964ded59b1ecabf8ff274a2db0841e66587e43f#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 汽车商业评论 </span></a><span>，编辑：黄大路，作者：推动新汽车向前进</span></p><p>2026年7月10日，南海仲裁裁决十周年前夕，《中国日报》发布一段AI生成视频：一只身穿菲律宾传统服饰的猴子，被代表美国和日本的手操控后抛入海中，遭疑似中国海警船水炮喷射。</p><p>菲律宾政府将其定性为贬损和种族主义表达，总统马科斯召见中国大使；中国外交部回应称视频不代表官方立场，但重申不承认仲裁裁决。</p><p>十九天后，7月29日，马科斯签署第121号行政令，推出总规模600亿比索（约10亿美元）的电动汽车激励战略（EVIS），目标是把菲律宾打造成区域汽车制造中心。</p><p>这项政策最希望请进来的投资者名单上，恰恰有中国车企——菲律宾驻华经贸机构今年3月还专门举行菲中商业合作会议，公开邀请中国电动汽车、动力电池、零部件企业赴菲投资。</p><p>EVIS对企业资本开支提供配套资金，覆盖研发和工人培训：纯电动汽车及零部件最高补贴40%，混动、插电混动、燃料电池车型补贴30%。准入门槛二选一：最低资本金50亿比索（约8100万美元），或电动车年产能1万辆。单一车型补贴上限150亿比索，每家车企最多申报两款，以税收抵免形式发放，可抵扣企业所得税、消费税、增值税和进口关税。</p><p>菲律宾希望用这笔钱将电动汽车消费转化为本地产能。但截至目前，尚无中国整车企业公开宣布参与EVIS。</p><p>率先表态的，是已在菲律宾生产数十年的三菱汽车。</p><p>从CARS到EVIS</p><p>EVIS并非凭空出现。其政策源头可追溯至2022年的《电动汽车产业发展法》（EVIDA）——当年菲律宾已将整车电动汽车及核心零部件进口关税降至零以刺激消费，此后围绕电动车制造的激励框架酝酿了约四年，EO 121是这条线索的落地。</p><p>与之相对的，是燃油车时代政策的收缩。今年1月，马科斯签署6.793万亿比索的2026年国家预算，同时否决了925亿比索未立项预备拨款，其中包括CARS计划名下43.2亿比索的财政扶持资金。菲律宾零部件制造商协会称，CARS与RACE两大项目是本土制造业的“生命线”，这一否决让车企和供应商立刻紧张起来。</p><p>CARS于2015年落地，预算270亿比索，目的是重建菲律宾区域整车制造中心的地位：车企承诺备案车型（丰田威驰、三菱幻影）实现至少20万辆本土量产，即可按产能和投资承诺获得补贴。RACE则是其后续，本是为进一步提升本土竞争力。</p><p>政府很快澄清：CARS并未被废除，只是2026年的拨付渠道被否决。1月19日，预算管理部、贸工部与财政部联合宣布，凡已开具核验完税凭证的应付补贴款都会如期兑付——该计划54.3亿比索总拨款中，此前已下放14.4亿比索。RACE一度在4月被贸工部宣布不再推进，但7月政府又表示考虑恢复该计划、与EVIS并行实施，命运尚未最终定案。</p><p>政策的重心已经清楚：旧账照付，新增资源投向电动化。菲律宾财政部对此的表述是，国家思路已从“如何维持燃油车产能‘变成’如何把下一代新能源车的制造环节留在本国”。</p><p>这一转向有其必然性。全球汽车电动化是大势所趋，纯组装燃油车基地的价值正在缩水，高附加值机会集中在驱动电机、动力电池、功率半导体、车载软件与芯片、热管理系统、混动技术、电池回收等领域。继续补贴落后的燃油车产能，只是在维系一套正在失去竞争力的结构。</p><p>这不是说CARS当年是错的。它解决的是真实困境：周边有泰国、印尼这样的大型生产基地，如何让车企在菲律宾实现规模化量产？CARS用补贴绑定产能和投资承诺，一定程度上打破了僵局。</p><p>只不过这样一套2015年设计的方案，无法适应最近几年席卷全球的电动化和智能化浪潮。</p><p>中国车企为什么不会建厂</p><p>中国车企走在了全球电动化和智能化浪潮的前列，但是基本不会接受菲律宾这样的邀请函。</p><p>首先是市场规模。菲律宾2025年新车销量约49.3万辆，远小于印尼、泰国的百万辆级市场，单靠内需支撑不起一个大型新能源车工厂。</p><p>其次是产业基础。泰国拥有完整的整车、零部件和出口体系，中国车企进入泰国，是在既有汽车生态上扩建。印度尼西亚则依托镍资源和电池材料产业链吸引宁德时代、比亚迪等企业。菲律宾虽然也有镍矿，却尚未形成同等规模的新能源材料和零部件产业链。</p><p>再次是进口替代。比亚迪、吉利、奇瑞、长城和上汽等中国品牌已进入菲律宾，但主要依靠整车进口。企业可以从中国直接供货，也可以将生产设在泰国或印度尼西亚，在满足东盟原产地规则后向菲律宾出口。只要这两种方案的综合成本低于当地生产，菲律宾建厂就不是最优选择。</p><p>最后是中菲关系。开头的视频风波不能直接解释中国车企为何没有赴菲建厂，目前也没有企业公开表示投资决策受到该事件影响。但汽车制造回收周期长、资产难以迁移，中菲关系仍是中国企业必须额外考虑的风险。智能电动汽车还涉及地图、摄像头、数据存储和远程升级，比传统燃油车更容易进入数据合规和安全审查范围。</p><p>OCTA Research于2026年7月进行的调查显示，64%的菲律宾成年受访者不信任中国，较当年第一季度上升9个百分点。菲律宾统计局数据则显示，2025年中国投资承诺占全部外国投资承诺的3.76%。这些数据不能证明南海争端阻止了中国投资，但可以说明，菲律宾尚未成为中国资本的优先布局地。</p><p>菲律宾也很难通过大幅提高关税逼迫企业建厂。丰田和三菱当地工厂年产能合计约11万辆，远低于全国需求。在本地产能建立前限制进口，首先带来的可能是车价上涨、消费者选择减少和市场缩小。</p><p>600亿比索能够帮助三菱等既有车企改造产线，却不足以改变中国车企的区域布局。因此，在可预见的未来，中国车企在菲律宾建设完整整车工厂的可能性很低。</p><p>丰田、三菱为何能在菲律宾生产</p><p>《汽车商业评论》认为，EVIS真正可能实现的目标，不是换来中国车企建厂，而是帮助丰田、三菱等存量企业完成电动化改造，避免菲律宾现有汽车制造能力继续流失。</p><p>丰田、三菱这两家企业在菲律宾的制造史都超过半个世纪：丰田可追溯到1962年菲律宾企业Delta Motors组装丰田汽车，现在的丰田菲律宾公司1988年成立、1989年比库坦工厂投产、1997年圣罗莎工厂启用；三菱菲律宾前身1963年成立，1964年投产。</p><p>它们的扎根是特定历史条件的产物。二战后菲律宾长期缺乏外汇，1949年起的外汇管制迫使车企进口零部件就地组装；1973年的渐进式汽车制造计划（PCMP）进一步限制整车进口、强制提高本地化率。</p><p>制度信号很明确：要长期进入菲律宾市场，就要在当地组装、逐步本地化。那时东盟还没有区域生产网络，泰国也在起步。</p><p>1990年代管制放开、东盟关税下降后，泰国、印尼发展出更大规模的产业集群，车企不再需要在每个国家分设工厂。菲律宾工厂规模小、供应链不完整、市场不够大，福特、本田、日产陆续退出本地生产。</p><p>丰田、三菱留下来，一是厂房、设备、工人和供应商的沉没成本，二是足够大的市场份额。CARS计划做的，其实是稳住这两家的既有产能。</p><p>这也解释了为什么三菱是EVIS的第一个响应者：圣罗莎工厂年产能约5万辆，生产幻影、幻影G4、L300等车型，加装混动产线不必推倒重建，工人可以再培训，本土供应商可以进入新能源供应链。</p><p>对三菱来说，导入混动车型是改造既有产线，而非从零建设一套生产体系。这是它能在EVIS正式出台前就表达参与意向的关键。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31684-prod-db-general-1-1786230415227.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>关于当前的AI泡沫，争论实际上已持续数年，并在2025年底至2026年进入白热化。随着科技巨头资本开支屡创纪录、AI公司估值高企，这场辩论已分裂出四种主要立场。泡沫论：这是一场教科书级别的资本狂欢，复刻1929与2000年危机以桥水基金创始人瑞·达利欧为代表，他认为当前AI热潮已呈现“教科书式的资产泡沫”特征......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxMjg3ODc3MA== mid=2247493553 idx=1 sn=bcece0a285a8961744fefba026c47cfc chksm=f87aea706c5ee0c6bf8ced3e0b95022dc72a63e07c362d0bedd212f28ba02c2202a4213137c4#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 老孙荐读 </span></a><span>，作者：立平坐看云起，原文标题：《然而｜四方激辩：是泡沫狂欢，还是时代革命？》</span></p><p>关于当前的AI泡沫，争论实际上已持续数年，并在2025年底至2026年进入白热化。随着科技巨头资本开支屡创纪录、AI公司估值高企，这场辩论已分裂出四种主要立场。</p><p>泡沫论：这是一场教科书级别的资本狂欢，复刻1929与2000年危机</p><p>以桥水基金创始人瑞·达利欧为代表，他认为当前AI热潮已呈现“教科书式的资产泡沫”特征，狂热程度接近1929年大崩盘或2000年互联网泡沫前夕。这并非是基于直觉的主观预判，而是依据债务周期、资本投入、现金流匹配度、市场投机行为的严谨推演。</p><p>这一派的核心论据包括：</p><p>第一，当下AI市场深陷“纸面财富陷阱”。达利欧强调，虚高估值完全脱离真实现金流支撑。资本市场中绝大多数AI相关财富，均来自企业估值抬升与股价上涨，而非实打实的经营利润。这种财富本质是账面浮盈，无法落地流通。一旦市场风向逆转、流动性收紧，资产价格就会快速暴跌，但企业累积的债务、融资成本、杠杆压力却不会同步消失，最终必然引发踩踏式抛售与债务违约的连锁反应。</p><p>第二，全球AI资本开支进入失控式扩张。现在AI的资本投入规模早已远超产业承载能力。行业数据显示，2025至2027年，美国头部科技企业AI的资本开支预计会突破1.4万亿美元，仅微软、亚马逊、谷歌、Meta、苹果五大云服务商，2026年AI基建开支就高达6900亿美元。海量资本疯狂涌入算力、芯片、数据中心赛道，但产业落地速度远远跟不上投资增速，形成严重的资源错配。</p><p>第三，最致命的矛盾是投入与回报的极端失衡。高盛最新行业调研数据表明：95%的企业AI投资，无法产生可量化的商业回报。绝大多数企业的AI应用停留在试点、演示阶段，无法落地为降本增效、增收盈利的核心业务。头部标杆企业深陷亏损困境，商业化盈利遥遥无期。万亿级资本投入，换来的是极低的变现效率，这与2000年互联网泡沫时期烧钱换规模、无盈利支撑估值的模式高度吻合。</p><p>第四，市场投机与杠杆风险持续累积，进一步放大了泡沫隐患。普通投资者缺乏专业判断，跟风入场进入AI赛道；大量股民通过杠杆ETF、高波动题材基金押注AI行情；一级市场中，AI初创公司债券发行量激增，企业普遍依赖债务融资扩张，行业杠杆率持续攀升。弱势散户和高杠杆资金扎堆，是泡沫进入高危阶段的典型信号。</p><p>非泡沫论：真实产业需求支撑，AI是史诗级产业革命</p><p>与泡沫派的悲观预判相反，以英伟达CEO黄仁勋为代表的产业实干派坚定认为：当前的AI热潮绝非资本炒作，而是有着真实、强劲、持续的产业需求支撑，不存在实质性泡沫。</p><p>在科技从业者眼中，市场看到的估值狂热，只是史诗级技术革命落地过程中的正常溢价，AI产业仍处于发展早期，距离泡沫过剩相去甚远。</p><p>非泡沫论的底气，首先是来自真实落地的算力需求，这也是AI与互联网泡沫最本质的区别。2000年互联网泡沫时期，大量铺设的光纤、服务器沦为闲置资源，基建投入完全脱离实际用户需求。但2026年的AI赛道则截然不同，全球云端部署的GPU、AI算力集群，始终处于满负荷运转状态，企业算力采购、模型训练、智能体落地的真实需求持续爆发，不存在大规模资源闲置。</p><p>其次，AI产业的回报逻辑具有滞后性，短期的亏损是技术迭代的必经过程。任何颠覆性技术的落地，都需要经历基建投入—技术迭代—场景适配—盈利落地的漫长周期。当前企业巨额的AI投入，主要用于算力基建、模型研发、算法优化、人才储备，属于长期战略性投入，而非短期投机支出。随着AI智能体、行业定制化模型、自动化办公工具的持续普及，全球AI Token使用量将持续激增，企业降本增效效果会逐步显现，现金流改善趋势已经在不断明朗。短期看不到盈利，不代表没有商业价值，只是产业红利尚未完全释放。</p><p>更重要的是，AI行业整体渗透率仍处于低位，距离产业天花板位置甚远。相较于互联网、移动互联网全民普及的状态，目前AI在传统行业、中小企业、民生场景的落地率极低，绝大多数行业尚未完成全面AI数字化转型。从工业制造、金融医疗，到教育零售、政务服务，AI改造实体经济的空间极其广阔。黄仁勋多次公开强调，AI是人类历史上最大规模的基础设施革命，当前所有投入都是在为未来数十年的生产力升级铺路。</p><p>良性泡沫论：技术革命的必要代价，泡沫是创新的助推器</p><p>以亚马逊创始人贝佐斯、OpenAI CEO阿尔特曼为代表的科技领袖们，跳出了泡沫有无的二元对立，提出了更具历史视野的良性泡沫论。他们认为，无需否定当前的AI泡沫，颠覆性技术革命的发展，必然伴随阶段性泡沫，这是行业进步的必要之恶，短期的资本浪费，终将换来长期的社会级红利。</p><p>这一观点的核心逻辑是：泡沫有善恶之分，AI泡沫属于良性泡沫，利远大于弊。恶性泡沫只会催生资本炒作、财富收割、资源空转，最终会留下一地鸡毛；而良性泡沫的核心价值，是通过资本狂热快速补齐产业短板，加速技术迭代与基建落地。私人资本的逐利性，会让社会资源快速涌向新兴赛道，即便大量中小投资者、初创企业会在周期中亏损出局，但整个行业的基础设施、技术体系、人才生态会快速完善。</p><p>纵观近现代产业革命历史，所有颠覆性技术都经历过良性泡沫周期。19世纪的全球铁路泡沫时期，海量资本盲目涌入铁路建设，大量企业破产、投资者亏损，引发阶段性金融波动，但这场泡沫最终为全世界搭建了完整的铁路交通网络，彻底重塑了全球物流与贸易体系；20世纪互联网泡沫破裂后，无数科技公司倒闭、资本市场大幅缩水，但遗留下来的光纤网络、互联网基础设施、数字技术体系，奠定了后续移动互联网、数字化时代的根基。</p><p>阿尔特曼明确表示，AI行业当下的资本冗余、估值虚高、资源浪费，都是可以接受的时代代价。资本的过度投入，会倒逼算力、芯片、算法、应用场景快速迭代，哪怕90%的投入最终无法产生回报，剩余10%的技术突破与基建成果，也能创造远超投入的社会价值。</p><p>泡沫已破裂论：行情拐点已现，AI泡沫进入挤泡沫周期</p><p>相较于前三种观点的预判与推演，部分一线市场观察者、交易分析师提出了更具体的动态判断：无需争论泡沫是否存在、何时破裂，2026年AI泡沫已经开启破裂进程。市场行情、巨头业绩、资本情绪的多重信号，已经明确宣告AI狂热时代落幕，行业正式进入估值回归、风险出清的阶段。</p><p>市场交易端已经率先体现泡沫退潮信号。最近一段时间，全球AI科技股估值持续震荡回落，此前被资金抱团爆炒的算力、芯片、AI应用赛道集体回调。业内将本轮深度调整称为AI赛道的黑色星期五，这也是泡沫破裂的标志性起点。曾经单边上涨、无视利空的AI行情彻底终结，资金从极致狂热转向极致谨慎，估值溢价开始快速消化。</p><p>这一派人士认为，头部科技巨头的经营压力，进一步印证了泡沫退潮的事实。科技巨头是AI行情的核心支撑，也是资本开支的主力，但巨额AI投入已开始反噬企业利润。Meta为了持续加码AI基建与模型研发，维持行业竞争力，持续投入千亿级资金，财报落地后业绩不及预期，单日股价暴跌超11%，市值大幅蒸发。即便是AI赛道最大赢家英伟达，也难以独善其身。</p><p>与此同时，行业基本面的负面连锁反应也在持续发酵。资本市场降温后，一级市场AI初创公司的融资难度陡增，估值大幅缩水，大批中小AI企业因烧钱过快、融资断裂陷入经营危机；二级市场资金避险情绪升温，AI题材投机资金在快速撤离，赛道分化加剧。AI行业的挤泡沫进程已经全面开启，只是尚未出现彻底崩盘的极端行情，而是处于温和出清、缓慢回归的阶段。</p><p>对于四种观点的激烈辩论，也许我们可以这样来理解：四方观点并非完全对立、非黑即白，而是立足不同视角，解读同一行业现状，各自揭示了AI赛道的某一层次真相。将这四种观点融合在一起，我们才能拼接出2026年AI产业的完整图景。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31685-prod-nb2ep-general-1-1786233815003.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>1997年乔布斯回归苹果，把几十条产品线砍成一个四格矩阵。这个故事被讲了快三十年，成了"聚焦"的标准教材。但这个故事，大多数人只学会了前一半。乔布斯砍掉的是产品，不是能力。砍完产品线之后的苹果，干的全是加法：自研芯片、操作系统、开发者生态、供应链、零售体系，一层一层往上叠能力。今天的苹果，产品和业务比1997......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDQxNzgxMw== mid=2651122578 idx=1 sn=cc4ba661e0b0196d5d72ccd0be61833c chksm=bccd8df6fdba663dec584c81f73919ec86ed5b64a0b83cdfe3f57c29767be38e68a2432db898#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 纪中展讲决策 </span></a><span>，作者：纪中展讲决策，原文标题：《你的企业不是死于不聚焦，而是死于假聚焦｜回到常识》</span></p><p>1997年乔布斯回归苹果，把几十条产品线砍成一个四格矩阵。这个故事被讲了快三十年，成了"聚焦"的标准教材。</p><p>但这个故事，大多数人只学会了前一半。</p><p>乔布斯砍掉的是产品，不是能力。</p><p>砍完产品线之后的苹果，干的全是加法：自研芯片、操作系统、开发者生态、供应链、零售体系，一层一层往上叠能力。</p><p>今天的苹果，产品和业务比1997年多得多，却没有人说它不聚焦。</p><p>而很多老板学会的，只有"砍"这一个动作。砍完之后，就没有然后了。</p><p>这就是真聚焦和假聚焦的分水岭：真正聚焦的企业，能力越来越多；假聚焦的企业，能力越来越少。</p><p>聚焦为什么成了绝对正确？</p><p>先说公道话，聚焦的流行有真实的教训垫底。</p><p>上一代企业吃过多元化的亏：主业还没站稳，就去做地产、做投资、做跨界，最后主业副业一起垮。老板又天然什么都想做，看见机会就手痒。再加上定位理论的普及，"聚焦"几乎成了商业世界里最不会被反驳的一个词。</p><p>对于摊子铺得太大的公司，这句话确实是救命的。它的问题不在起点，在坠落的路上：一句针对特定病症的药方，脱离了场景，被当成了包治百病的万能动作。</p><p>假聚焦：借聚焦之名，行收缩，分散之实</p><p>为什么那么多老板，会把聚焦做成收缩？</p><p>因为收缩最容易，聚焦最难。</p><p>砍业务，今天下午开个会就能干；统一方向，可能需要两年。砍业务，比统一战略容易；砍团队，比培养团队容易；砍创新，比把创新做成容易。砍，是所有经营动作里唯一一个当天就能"见效"的——报表立刻好看，会议立刻清爽，老板立刻有一种"我做了战略决策"的充实感。</p><p>于是很多公司的"聚焦"，最后只剩三板斧：砍业务、裁团队、停创新。一轮一轮砍下来，公司只剩一个产品、一个渠道、一批老客户。表面上无比专注，实际上是经营越来越简单，能力越来越贫瘠。</p><p>说到底，这不是聚焦，是借聚焦之名，逃避管理。真正的聚焦要回答的问题，我们共同的方向是什么、哪些能力要为这个方向加厚、各业务之间怎么互相放大，一个都没有回答。砍掉，永远比想清楚容易。</p><p>这一句为什么会害人</p><p>"聚焦"这个词本身没有错。它害人，是因为它在老板脑子里种下了三个错觉：</p><p>错觉一：事情越少越好。于是把该做的动作也停了。</p><p>错觉二：业务越少越好。于是把能互相支撑的业务当成了包袱。</p><p>错觉三：能力越少越好。这是最致命的一个，把"专注"理解成了只保留一种能力。</p><p>而常识恰恰相反：企业里真正应该越来越少的，是战略方向；真正应该越来越多的，是能力厚度。方向要收敛，能力要生长。假聚焦把这两头全做反了：方向没收敛，能力先枯萎。</p><p>再往深一层说，聚焦最大的危险，不在于这个词，而在于它让老板觉得，经营可以靠一句话解决——把一个系统工程，简化成了一个动作。这是所有商业金句共同的害人方式：砍一刀，代替不了想两年。</p><p>经营现场：真聚焦的公司，业务很宽，方向很窄</p><p>华为的业务不可谓不宽：从交换机做到手机，做到云，做到车BU。但三十多年只有一个方向：联接与计算。每一块新业务，都在给同一个方向增加能力厚度。</p><p>亚马逊从卖书做到万货商店，再做到AWS，业务跨度大到惊人。但它的方向始终只有一个：更低的价格、更多的选择、更快的送达，围绕客户体验转那一个飞轮。</p><p>所以没人说他们不聚焦。因为他们的业务很多，方向只有一个。</p><p>反过来看那些真正涣散的公司，业务往往并不多，方向却极其分散：市场部在做品牌升级，产品部在做价格下沉，销售部在冲高端客户，老板在研究AI。每件事单独看都有道理，合在一起互相抵消。</p><p>经营现场最大的浪费，从来不是业务太多，而是每个部门都有自己的战略。</p><p>一家公司三个业务、五个方向，比一家公司十个业务、一个方向，危险得多。前者每天都在内耗，后者每天都在积累。</p><p>给一号位三个问题</p><p>第一问：公司现在做的所有事情，能不能用一句话说清它们共同指向什么？说不清，就不是业务多的问题，是方向没定的问题。</p><p>第二问：过去一年砍掉的东西，是因为方向不对，还是只是因为难？砍掉难的、留下顺的，不叫聚焦，叫避战。</p><p>第三问：过去三年，公司的能力清单是变长了，还是变短了？能力清单一年比一年短的"聚焦"，要警惕——你可能正在把公司做成一个孔。</p><p>聚焦，不是所有人做同一件事，而是所有人朝同一个方向做不同的事。研发不用干销售，销售不用干研发，但所有人必须服务同一个方向。</p><p>真聚焦的企业，方向越来越少，能力越来越多；假聚焦的企业，方向没少，能力先没了。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31686-prod-nb2ep-general-1-1786235475171.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>8月8日，点开Jeff Dean的个人页面，上面仍然写着：Google Research和Google DeepMind首席科学家。三天前，他已经宣布离职。互联网公司每天更新几十亿个网页，这一页慢了几天。倒也不能怪负责网站的人，Jeff Dean在Google待了27年，很多人可能没想过这个职位还需要准备过去......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/KGrcwrOht45sePMrvCNcnA" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 奋进的肚腩 </span></a><span>，作者：肚腩说</span></p><p>8月8日，点开Jeff Dean的个人页面，上面仍然写着：Google Research和Google DeepMind首席科学家。</p><p>三天前，他已经宣布离职。</p><p>互联网公司每天更新几十亿个网页，这一页慢了几天。倒也不能怪负责网站的人，Jeff Dean在Google待了27年，很多人可能没想过这个职位还需要准备过去时。</p><p>和他一起走的，还有Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals和Quoc Le。四个人成立了一家新公司，叫Discovery Loop。</p><p>消息出来后，有人在网上说Google的AI被掏空了。也有人发现Alphabet参与了投资，还和新公司签了长期云和算力合作，于是嘲讽这算哪门子离职：出门创业，房东还是前老板，电表也装在前老板手里。</p><p>硅谷的新闻到了社交媒体上，通常只剩两种用途：证明一家巨头快完了，或者证明巨头早已算好了一切。前一种让人兴奋，后一种让人显得清醒,现实往往没有这么照顾读者。</p><p>四个人走了，股价先替他们算了价</p><p>Jeff Dean和Sanjay Ghemawat不是最近几年才被AI浪潮抬上台的人。</p><p>Google还在解决“怎样让很多普通机器一起干活”时，他们参与做了Google File System、MapReduce和Bigtable。今天这些名字听起来像计算机课程里的旧章节，当年却是Google能把搜索、广告和海量数据跑起来的地基。</p><p>MapReduce把一项大任务拆给许多机器，哪台坏了，系统再把活分出去。程序员不用每天盯着服务器祈祷，也不用先成为分布式系统专家，才有资格处理大规模数据。</p><p>Jeff Dean后来共同创办Google Brain。Quoc Le是这支团队早期的重要研究者，Oriol Vinyals长期在DeepMind负责模型研究。</p><p>几个人的履历太长，媒体很容易写成一份诸神出走名单。有人甚至用了“Google半个大脑离开”这类说法。</p><p>这当然夸张。</p><p>一家拥有TPU、云、搜索入口、庞大现金流和成千上万名工程师的公司，不会因为四个人离职，第二天就忘记怎样训练模型。Google自己的自动科研项目也还在推进，ERA、Co-Scientist、Computational Discovery都没有跟着打包搬走。</p><p>但四个人也绝不是人才系统里可以自动补位的四个编号。</p><p>他们知道哪些系统为什么被做成今天这样，哪些方向曾经失败，谁能把一个想法变成能运行十年的工程。更现实的是，他们有能力让其他优秀研究者相信：跟着这几个人离开，也许值得。</p><p>相关新闻出现当天，Alphabet股价一度跌了4%以上。当天同时发生的还有DeepMind领导层调整，很难把跌幅精确分给某一个人的离职。</p><p>资本市场还是习惯先报一个数。四个人在Google工作几十年的价值、公司还能留下什么、他们出去能做成什么，这些问题都没有答案，行情软件已经替大家保留到小数点后两位。</p><p>人走了，Google还在他的服务器里</p><p>Discovery Loop说，自己要做的是“自动化科学与工程的实验循环”。</p><p>它想让AI自己提出假设、设计实验、执行、读取结果，然后继续下一轮。先从机器学习研究做起，以后再进入其他科学和工程领域。</p><p>这件事听起来很大。目前公开的仍是一项目标，新公司还没有拿出可以检验的成果。</p><p>不过，它已经有了一张很像AI时代的股东和供应商名单。</p><p>据Axios报道，Radical Ventures和Khosla Ventures领投，Lightspeed、Kleiner Perkins、Doerr Capital等机构参与。Alphabet也投了钱，并签下长期云和算力合作。融资条款没有公开，Alphabet拿了多少股份、有没有特殊权利、算力合作是否排他，目前都不知道。</p><p>所以，说Google毫无准备地失去了四个人，不准确。</p><p>说四个人只是换个地方继续替Google上班，也没有证据。</p><p>能够确认的事情更朴素：他们不再向Google汇报，但新公司以后可能向Google Cloud付钱。Alphabet从工资的付款方，变成了股东和服务器的收款方。</p><p>这笔关系很符合今天的大厂习惯。</p><p>人才留不住，可以投；公司管不到，可以合作；模型暂时不属于自己，至少训练模型的机器还能按时出账单。</p><p>如果Discovery Loop以后成功，Alphabet手里可能有股权，也有云业务和更近的合作位置。公司没做成，Alphabet承担的只是一次投资损失，而不是把整个研究方向继续养在内部。</p><p>过去我们理解的“留人”，是加薪、升职、给实验室。现在的大厂多了一种办法：人可以走，关系别走。</p><p>这不是什么阴谋，只是商业越来越熟练。连一场核心人才离职，都能被重新整理成投资关系、供应合同和潜在客户。</p><p>告别没有浪费，财务部应该满意。</p><p>独立公司的第一张账单</p><p>Discovery Loop注册成了公共利益公司，也就是PBC。</p><p>这个法律形式允许公司在赚钱之外，把一项公共利益写进目标。它听起来比普通有限公司更像一份理想，实际能保护多少理想，还得看谁坐在董事会里，谁有投票权，钱不够时听谁的。</p><p>公司后缀不负责替人守夜。</p><p>同样，使用Google的云和算力，也不能直接证明Discovery Loop受Google控制。世界上大量公司租用AWS、Azure和Google Cloud，总不能因此全部算成三家大厂的事业部。</p><p>可算力对AI研究也不是普通的水电费。</p><p>实验能同时跑多少轮，一条没有收入的路线能坚持多久，模型做错一百次以后还有没有预算做第一百零一次，都写在那张账单里。研究者可以离开季度会议，离不开服务器、电力和融资期限。</p><p>在大公司里，他们需要和产品发布、内部优先级、其他团队争资源。到了创业公司，会议可能少了，钱会变得更具体。以前催进度的是管理层，以后可能是下一轮融资。</p><p>墙外并没有一块不受打扰的科研净土。只是门禁卡失效后，催你的人换了一批头像。</p><p>Jeff Dean没有公开把离职解释成对Google失望，也没有证据说明Discovery Loop是Alphabet安排好的外部实验室。现在替他们补上这些动机，只是拿自己的故事填进别人的辞职信。</p><p>要判断这家公司到底离Google有多远，未来看几件实在的事就够了。</p><p>它会不会使用其他公司的算力，会不会接Google竞争对手的合作，研究成果归谁，董事会怎样组成。还有最重要的一件：它能不能把“自动化科学”从融资材料里搬出来，做成真的东西。</p><p>那时，独立才不只是一张新工牌。</p><p>Google官网迟早会把Jeff Dean的职位改掉。一个网页很好更新，二十多年形成的关系没那么容易清空。</p><p>人已经离开Google。</p><p>至于Google离开了他多少，还要等Discovery Loop收到更多账单以后再看。</p>"

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"Aisha is a consumer news reporter at TechCrunch. Prior to joining the publication in 2021, she was a telecom reporter at MobileSyrup. Aisha holds an honours bachelor’s degree from University of Toronto and a master’s degree in journalism from Western University."

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"';var script=function(){var scripts=document.getElementsByTagName("script");return scripts[scripts.length-1]}();var shouldInjectCss=script.getAttribute("data-injectcss");var ready=function(fn){if(document.addEventListener){if(~["complete","loaded","interactive"].indexOf(document.readyState)){setTimeout(fn,0)}else{var loadFn=function(){document.removeEventListener("DOMContentLoaded",loadFn,false);fn()};document.addEventListener("DOMContentLoaded",loadFn,false)}}else if(document.attachEvent){IEContentLoaded(window,fn)}function IEContentLoaded(w,fn){var d=w.document,done=false,init=function(){if(!done){done=true;fn()}};var polling=function(){try{d.documentElement.doScroll("left")}catch(e){setTimeout(polling,50);return}init()};polling();d.onreadystatechange=function(){if(d.readyState=="complete"){d.onreadystatechange=null;init()}}}};var before=function(el,target){target.parentNode.insertBefore(el,target)};var prepend=function(el,target){if(target.firstChild){before(el,target.firstChild)}else{target.appendChild(el)}};function appendSvg(){var div,svg;div=document.createElement("div");div.innerHTML=svgSprite;svgSprite=null;svg=div.getElementsByTagName("svg")[0];if(svg){svg.setAttribute("aria-hidden","true");svg.style.position="absolute";svg.style.width=0;svg.style.height=0;svg.style.overflow="hidden";prepend(svg,document.body)}}if(shouldInjectCss&&!window.__iconfont__svg__cssinject__){window.__iconfont__svg__cssinject__=true;try{document.write(" .svgfont {display: inline-block;width: 1em;height: 1em;fill: currentColor;vertical-align: -0.1em;font-size:16px;} ")}catch(e){console&&console.log(e)}}ready(appendSvg)})(window) //执行获取文章信息函数 var aid = '14895311'; 0 0 扫一扫下载界面新闻APP"

"《每日经济新闻》注意到，红四方于2024年11月登陆上交所主板，IPO（首次公开募股）募资净额仅3.63亿元。2025年全年，公司归母净利润为5123.89万元，同比下滑45%。以不足1亿元的年度盈利撬动近75亿元的巨额投资，红四方如何解决资金缺口成为市场关注的焦点。"

"';var script=function(){var scripts=document.getElementsByTagName("script");return scripts[scripts.length-1]}();var shouldInjectCss=script.getAttribute("data-injectcss");var ready=function(fn){if(document.addEventListener){if(~["complete","loaded","interactive"].indexOf(document.readyState)){setTimeout(fn,0)}else{var loadFn=function(){document.removeEventListener("DOMContentLoaded",loadFn,false);fn()};document.addEventListener("DOMContentLoaded",loadFn,false)}}else if(document.attachEvent){IEContentLoaded(window,fn)}function IEContentLoaded(w,fn){var d=w.document,done=false,init=function(){if(!done){done=true;fn()}};var polling=function(){try{d.documentElement.doScroll("left")}catch(e){setTimeout(polling,50);return}init()};polling();d.onreadystatechange=function(){if(d.readyState=="complete"){d.onreadystatechange=null;init()}}}};var before=function(el,target){target.parentNode.insertBefore(el,target)};var prepend=function(el,target){if(target.firstChild){before(el,target.firstChild)}else{target.appendChild(el)}};function appendSvg(){var div,svg;div=document.createElement("div");div.innerHTML=svgSprite;svgSprite=null;svg=div.getElementsByTagName("svg")[0];if(svg){svg.setAttribute("aria-hidden","true");svg.style.position="absolute";svg.style.width=0;svg.style.height=0;svg.style.overflow="hidden";prepend(svg,document.body)}}if(shouldInjectCss&&!window.__iconfont__svg__cssinject__){window.__iconfont__svg__cssinject__=true;try{document.write(" .svgfont {display: inline-block;width: 1em;height: 1em;fill: currentColor;vertical-align: -0.1em;font-size:16px;} ")}catch(e){console&&console.log(e)}}ready(appendSvg)})(window) //执行获取文章信息函数 var aid = '14895310'; 0 0 扫一扫下载界面新闻APP"

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"Influencers draw backlash for attending OpenAI&#8217;s first luxury trip Dominic-Madori Davis"

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"';var script=function(){var scripts=document.getElementsByTagName("script");return scripts[scripts.length-1]}();var shouldInjectCss=script.getAttribute("data-injectcss");var ready=function(fn){if(document.addEventListener){if(~["complete","loaded","interactive"].indexOf(document.readyState)){setTimeout(fn,0)}else{var loadFn=function(){document.removeEventListener("DOMContentLoaded",loadFn,false);fn()};document.addEventListener("DOMContentLoaded",loadFn,false)}}else if(document.attachEvent){IEContentLoaded(window,fn)}function IEContentLoaded(w,fn){var d=w.document,done=false,init=function(){if(!done){done=true;fn()}};var polling=function(){try{d.documentElement.doScroll("left")}catch(e){setTimeout(polling,50);return}init()};polling();d.onreadystatechange=function(){if(d.readyState=="complete"){d.onreadystatechange=null;init()}}}};var before=function(el,target){target.parentNode.insertBefore(el,target)};var prepend=function(el,target){if(target.firstChild){before(el,target.firstChild)}else{target.appendChild(el)}};function appendSvg(){var div,svg;div=document.createElement("div");div.innerHTML=svgSprite;svgSprite=null;svg=div.getElementsByTagName("svg")[0];if(svg){svg.setAttribute("aria-hidden","true");svg.style.position="absolute";svg.style.width=0;svg.style.height=0;svg.style.overflow="hidden";prepend(svg,document.body)}}if(shouldInjectCss&&!window.__iconfont__svg__cssinject__){window.__iconfont__svg__cssinject__=true;try{document.write(" .svgfont {display: inline-block;width: 1em;height: 1em;fill: currentColor;vertical-align: -0.1em;font-size:16px;} ")}catch(e){console&&console.log(e)}}ready(appendSvg)})(window) //执行获取文章信息函数 var aid = '14895305'; 0 0 扫一扫下载界面新闻APP"

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"<b>下周关注丨宇树科技将打新，这些投资机会最靠谱 |</b> 【重磅新闻】<br><br>①7月金融数据或将公布<br><br>7月新增贷款、M2、社融等金融数据或将公布。<br><br>②成品油迎来调价窗口<br><br>根据“十个工作日”原则，本轮调价窗口为8月14日24时。据金联创测算，截至8月7日第五个工作日，参考原油品种均价为80.85美元/桶，变化率为-9.57%，国内汽柴油零售价应下调395元/吨。<br><br>③长鑫科技将被纳入重要指数<br><br>明晟公司(MSCI)此前发布公告称，长鑫科技因IPO新股上市，将被纳入MSCI中国全股票指数（MSCI CHINA ALL SHARES INDEX），8月10日正式生效。根据MSCI的指数编制规则，大型IPO在满足一定条件时，可进入指数纳入快车道。<br><br>④下周陆家嘴解禁71.1亿元居首<br><br>Wind数据统计显示，下周（8月10日-8月14日）共有27家公司限售股陆续解禁。按8月7日收盘价计算，解禁市值居前三位的是：陆家嘴（71.1亿元）、盟固利（30.58亿元）、凌玮科技（27.28亿元）。从个股的解禁量看，解禁股数居前三位的是：陆家嘴（7.79亿股）、华能蒙电（5.36亿股）、盟固利（1.87亿股）。<br><br>【新股机会】<br><br>下周将有4只新股发行<br><br>Wind数据显示，下周（8月10日-8月14日）将有4只新股发行，其中创业板有1只，北交所有1只，合计发行约1.78亿股，预计合计募资79.92亿元。具体来看，8月10日发行的是双英集团、宇树科技、绿控传动；8月14日发行的是高凯技术。"

"Influencers draw backlash for attending OpenAI&#8217;s first luxury trip Dominic-Madori Davis"

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"Google&#8217;s top hacker hunter explains why hacking groups get codenames Lorenzo Franceschi-Bicchierai 8:00 AM PDT · August 8, 2026 For more than a decade, the cybersecurity industry has been assigning names to different hacking groups. Some of them, like Fancy Bear , have crossed over into the mainstream because of their prominent hacks and memorable names. Others are only known within the cybersecurity industry."

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"X replaces ‘misaligned’ revenue sharing program with Original Content Rewards Anthony Ha 9:34 AM PDT · August 8, 2026 X, the social media platform now owned by Elon Musk’s SpaceX, is shaking up how it pays influencers and creators."

"X replaces ‘misaligned’ revenue sharing program with Original Content Rewards Anthony Ha 9:34 AM PDT · August 8, 2026 X, the social media platform now owned by Elon Musk’s SpaceX, is shaking up how it pays influencers and creators."

"In announcing the change , the company said it will be winding down its existing Revenue Sharing program and replacing it with something called Original Content Rewards. X will stop accepting new Revenue Sharing participants, while existing participants will continue earning money through September 7."

"X replaces ‘misaligned’ revenue sharing program with Original Content Rewards Anthony Ha 9:34 AM PDT · August 8, 2026 X, the social media platform now owned by Elon Musk’s SpaceX, is shaking up how it pays influencers and creators."

"Tom, we can’t see your face. | Image: Tom Vek Tom Vek burst onto the scene in 2005 with his album We Have Sound , which garnered a solid 7.6 from the tastemakers of the day over at Pitchfork . His undeniably catchy brand of dancy indietronica landed him an appearance on The OC and placement on the Grand Theft Auto IV soundtrack. His follow-up, Leisure Seizure , had a lengthy gestation period, but arrived in 2011 to similar success, reaching No. 79 on the UK charts. View Link Vek has continued to release music at regular intervals over the last 15 years, dropping Newer Symbols in 2022. But in 2020 he started toying with this idea he had for a music player called Sleevenote. Inspired by viny … Read the full story at The Verge."

"Buc-ee’s mega-convenience store and 120-pump gas station in Mount Crawford, Virginia. | Image: Chip Somodevilla / Getty Images Buc-ee's became something of a viral sensation during the World Cup , but it has a troubling history of suing small gas stations and convenience stores. On a recent episode of Last Week Tonight , John Oliver literally begged the company to sue him for selling merch featuring his squirrel mascot, Mr. Nutterbutter, with branding that reads "Buc-Off." But Buc-ee's has so far declined to take the bait , instead targeting yet another small business that lacks the deep pockets and legal team of HBO. According to WDTN , an NBC affiliate in Miami Valley, Ohio, Buc-ee's opened its first locations in the state earlier this year. And now it's targeting es … Read the full story at The Verge."

"Buc-ee’s mega-convenience store and 120-pump gas station in Mount Crawford, Virginia. | Image: Chip Somodevilla / Getty Images Buc-ee's became something of a viral sensation during the World Cup , but it has a troubling history of suing small gas stations and convenience stores. On a recent episode of Last Week Tonight , John Oliver literally begged the company to sue him for selling merch featuring his squirrel mascot, Mr. Nutterbutter, with branding that reads "Buc-Off." But Buc-ee's has so far declined to take the bait , instead targeting yet another small business that lacks the deep pockets and legal team of HBO. According to WDTN , an NBC affiliate in Miami Valley, Ohio, Buc-ee's opened its first locations in the state earlier this year. And now it's targeting es … Read the full story at The Verge."

"Following the ultra-rare 05 production, another 23 pairs of Eminem s Encore Air Jordan 4 were produced for the rapper s album Revival. And in 2015, yet another Eminem x Air Jordan 4 collaboration was made, this time in collaboration with fellow Detroit icon Carhartt . Like the rapper s other sneakers, the Carhartt collaboration was an extremely limited friends-and-family exclusive production, although a small number of pairs were made available through charity auctions."

"Buc-ee’s mega-convenience store and 120-pump gas station in Mount Crawford, Virginia. | Image: Chip Somodevilla / Getty Images Buc-ee's became something of a viral sensation during the World Cup , but it has a troubling history of suing small gas stations and convenience stores. On a recent episode of Last Week Tonight , John Oliver literally begged the company to sue him for selling merch featuring his squirrel mascot, Mr. Nutterbutter, with branding that reads "Buc-Off." But Buc-ee's has so far declined to take the bait , instead targeting yet another small business that lacks the deep pockets and legal team of HBO. According to WDTN , an NBC affiliate in Miami Valley, Ohio, Buc-ee's opened its first locations in the state earlier this year. And now it's targeting es … Read the full story at The Verge."

"（本文作者为 创投家CLUB，钛媒体经授权发布） 8月8日， Link-X Demo Day 2026（创新项目展示日） Spark Moment 灵光一闪 活动在北京中关村国际技术交易中心举行。活动由中关村科学城公司指导，星连资本、华清普智AI孵化器（T-ONE创新中心）主办，活动吸引近2000人到场，北京市科委、中关村管委会党组成员、副主任杨璞，东升镇党委书记辛果等出席活动。参与人员包括青年科学家、创业者、投资人及产业界代表。 上午活动以 从灵光到落地：学术与产业的双螺旋 为主题，试图回答一个核心问题：当人工智能进入加速演进阶段，前沿研究如何转化为产业能力，产业实践又如何为技术创新提出新的问题。 我们正处在一个创造规模化机器智能的历史时刻，但从 灵光 到真正落地，还有很长的路要走。人工智能投资不是简单的资本投入，而是一个多阶段、多层次的产融结合过程。真正有价值的创新，值得被更早看见并获得持续成长的机会。 星连资本创始及管理合伙人张鸣晨在致辞中表示。 项目路演是本次活动最具创新活力的环节。近百家企业沿人工智能产业链集中亮相，覆盖 芯、算、模、用 四个层级：既有面向AI时代的硬件与算力底座，也有支撑模型训练、推理和部署的基础设施；既包括基础模型、多模态模型等核心技术，也涵盖AI在工业、医疗、教育、文旅、金融及日常生活等场景中的应用。 看似分散的创业方向背后，呈现出三种清晰的共同趋势：有人选择 向下扎根 ，从芯片、算力、模型和开发工具入手，夯实AI持续演进的底层基础；有人选择 向外延伸 ，借助机器人、端侧设备与新型交互，让AI从数字世界走向物理空间；也有人选择 向内深入 ，进入具体行业的专业流程，在真实需求中寻找技术落地与价值创造的支点。 我们希望通过Demo Day，让这些分布在产业链不同位置、面向不同场景的项目在这里相互看见，并与资本、产业需求和技术伙伴建立连接，让更多早期构想获得验证和继续成长的机会。 华清普智AI孵化器运营负责人毛思雨表示。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App"

"首页 资讯 股票 债券 商品 外汇 公司 硬AI 快讯 会员 VIP会员 大师课 法律信息 版权声明 用户协议 付费内容订阅协议 隐私政策 华尔街见闻 关于我们 广告投放 版权和商务合作 联系方式 意见反馈 08/08 22:03 万斯：过去几天在伊朗谈判方面取得了一些进展，对方不会征收海峡过境费 美国副总统万斯谈伊朗谈判：过去几天取得了一些进展。"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31677-prod-nb2ep-general-1-1786195505135.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>3月31日，班加罗尔。32岁的软件工程师巴努钱德拉・雷迪，在公寓里上吊自杀。没过多久，他在IBM工作的妻子比比・沙兹娅・西拉杰，从17楼一跃而下。一对高知夫妻，以最惨烈的方式，告别了这个世界。警方的调查结果显示，雷迪此前在美国工作，年薪约800万卢比，折合人民币近57万。而在印度，年薪超过100万卢比就已经稳......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODU1Mjg5Nw== mid=2247831518 idx=1 sn=2fa10945e46a26be119a1328d16bd41e chksm=ff6109bd2b52032390df36f56edfdafc9a60a41eca93ec9b148ed743837fee6d99378ebde8b2#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 凤凰网财经 </span></a><span>，作者：风暴眼</span></p><p>3月31日，班加罗尔。</p><p>32岁的软件工程师巴努钱德拉・雷迪，在公寓里上吊自杀。</p><p>没过多久，他在IBM工作的妻子比比・沙兹娅・西拉杰，从17楼一跃而下。</p><p>一对高知夫妻，以最惨烈的方式，告别了这个世界。</p><p>警方的调查结果显示，雷迪此前在美国工作，年薪约800万卢比，折合人民币近57万。而在印度，年薪超过100万卢比就已经稳居高收入群体。</p><p>他曾经是人人羡慕的人生赢家。</p><p>直到AI砸了他的饭碗。</p><p>因为AI导致的岗位调整，雷迪丢了美国的工作。此后近一年，他在班加罗尔疯狂投简历、面试，却再也没能找到一份稳定的高薪职位。</p><p>年薪800万的人生赢家，不到一年就归零。</p><p>这不是孤例。</p><p>这场AI风暴不再只卷走写字楼底层的初级码农——连端着咖啡、年薪数百万卢比的中高层管理岗，也在这轮海啸中被连根拔起。</p><p>印度IT外包这艘跑了三十年的巨轮，正在漏水。</p><p>01</p><p>印度最赚钱的生意，被AI掀翻</p><p>很多人不知道，印度最来钱的买卖不是手机、不是汽车，是给美国人写代码。</p><p>整个IT外包产业盘子高达2800亿美元，稳稳占据印度GDP的7%，撑起了全国近四分之一的出口创汇。</p><p>TCS、Infosys、Wipro等一批印度IT企业迅速崛起，并硬生生成为了“世界后台”。</p><p>根据印度全国软件与服务公司行业协会（NASSCOM）2025年的报告，印度外包产业规模已经飙到了惊人的2800亿美元，直接养活了567万名IT工程师。</p><p>这门生意的本质就四个字：卖人头。</p><p>美国程序员年薪15万美元，印度工程师只要1.5到2万。客户要100人，印度公司就派100人，赚的就是这个差价。</p><p>然后AI来了，桌子直接被掀了。</p><p>以前一个项目要几十个初级程序员蹲在那里做测试、改bug；现在一个熟练工揣着AI工具，几分钟就能搞定。</p><p>麦肯锡的报告更狠：到2030年，印度约30%的工作工时可能被自动化取代。</p><p>人力成本的优势，也在一夜之间失效。</p><p>印度工程师再便宜，也要发工资、交社保、租办公室。</p><p>AI的边际成本基本就是电费——每月几十美元的订阅费，能干完初级工程师一周的活。</p><p>一个不知疲倦、不用睡觉、不会请假的AI，处理标准化代码任务比人还要快，成本却只有人类的几十分之一。</p><p>这仗，怎么打？</p><p>但这还不是最要命的。</p><p>班加罗尔，这座曾经的“亚洲硅谷”，正在最先品尝苦果。</p><p>应用开发平台Emergent Labs的首席执行官穆昆德・贾，已经允许员工全员用AI写代码。他说得很直白：“以前软件开发很贵、很慢，所以外国企业才外包给印度。但现在不一样了——任何人都能开发。”</p><p>在他看来，200万到300万印度IT从业者正面临“巨大风险”。</p><p>裁员潮已经开始兑现。</p><p>美国房产科技公司OpenDoor，一刀裁撤印度全部250人团队，转头回美国本土组建了一支规模更小的AI原生团队。理由很简单：AI能干的活，何必外包到印度？</p><p>今年4月，甲骨文在印度裁掉1.2万人，转头把钱砸进了AI。</p><p>印度最大的IT服务企业塔塔咨询（TCS），在2025年抛出了史上最大规模裁员计划：到2026年3月裁掉1.2万个岗位。而整个2025至2026财年的前9个月，TCS一家就净减少了25816名员工，员工总数从峰值的61.4万降至58万以下。</p><p>TCS上一次出现如此大规模的净减员，还要追溯到2008年全球金融危机。</p><p>冲击同样体现在财报上。</p><p>行业龙头TCS在FY26的美元计价营收跌至300亿美元，恒定汇率下同比下滑0.5%，创下多年来首次年度营收负增长；Wipro全年营收仅105亿美元，恒定汇率下同比下滑1.6%，近乎停滞。</p><p>即便是韧性最强的Infosys，营收虽首次突破200亿美元大关，但恒定汇率增速仅3.1%——远低于过往十年13.7%的复合增长率。</p><p>代价最终落到了年轻人头上。</p><p>《2026年印度工作现状》报告显示，2026年，印度25岁以下年轻大学生的失业率狂飙到了40%。</p><p>02</p><p>成也人头，败也人头</p><p>AI来了，为什么偏偏是印度伤得最重？</p><p>这事说起来，还得往三十年前倒。</p><p>1991年，印度经济濒临破产，外汇储备只够撑两周。</p><p>恰在此时，全球爆发“千年虫”危机——欧美企业的电脑系统面临时间错乱的风险，急需海量人力一行行检查、修改枯燥的代码。这是个技术门槛极低、但极其耗人的“数字体力活”。</p><p>英语好、工资低、能熬夜的印度人，敏锐地接住了这单生意。</p><p>在美刀与财富自由的诱惑下，无数印度年轻人立志要给“美国人打工”。</p><p>在他们眼中，最理想的生活，无外乎“在海得拉巴买房，在安得拉邦置地，在美国赚钱”。</p><p>但这套模式，印度的科技精英们，全都跑去给别人打工了。</p><p>到了90年代，随着计算机浪潮兴起，印度更加难以逃离“黑洞”的人才虹吸。</p><p>谷歌、微软、Adobe的CEO都是印度裔，硅谷高管里印度裔一抓一大把。</p><p>但这些最聪明的脑袋，没有给印度本土留下一家有竞争力的科技产品公司。</p><p>印度的IT业越做越大，做的却始终是别人的边角料。</p><p>到了AI时代，连边角料都没得做了。</p><p>截至2026年上半年，全印度公认的AI独角兽，只有三家。</p><p>Sarvam AI，唯一真正做基础模型的。</p><p>今年6月刚以15亿美元估值完成B轮融资，听着挺唬人——但2026财年（2025年4月1日至2026年3月31日）收入呢？只有可怜的540万美元。</p><p>Krutrim更戏剧性。当初放话要对标OpenAI，风头一时无两。结果不到两年，AI助手下架了，芯片研发停了，团队砍得七七八八，转头去卖AI云服务了。</p><p>卖就卖吧，90%的收入还来自母公司内部——说白了就是左手倒右手，自己哄自己玩。</p><p>第三家Neysa Networks，做算力出租的。</p><p>连AI产品都没有，就是个“卖铲子”的。</p><p>这三家独角兽，估值加起来还不到40亿美元。</p><p>放在全球AI这场万亿级的狂飙里，这点体量，连起跑线都没摸着。</p><p>30年前，低廉的劳动力让印度软件业一飞冲天；30年后，这种对“廉价人工套利”的路径依赖，最终变成了一道锁死产业升级的关卡。</p><p>当然，印度也在自救。</p><p>IT巨头们忙着转型——从“卖人头”转向“卖解决方案”，往AI咨询、企业数字化升级这些更高附加值的方向挤。</p><p>塔塔咨询的董事长甚至乐观地宣称：“如果我们有50万员工，那么我们拥有50万个AI智能体的日子也不远了。”</p><p>印度政府也有自己的AI战略，在培养人才、建数据中心。</p><p>但真正的问题是：时间够不够？</p><p>产业转型的速度，能不能赶上岗位消失的速度？每年1500万新增劳动力的就业压力是刚性的，社会稳定的容错空间并不大。</p><p>而这背后藏着一个更大的命题：在AI时代，后发国家的崛起路径是什么？</p><p>过去那个“人口红利→工业化→产业升级”的剧本，还能不能演下去？印度今天遇到的麻烦，可能是很多发展中国家明天就要面对的共同考题。</p><p>参考资料：</p><p>《背债学代码、毕业即失业：第一批被AI砸了饭碗的印度中产集体破防了》Vista看天下</p><p>《AI冲击亚洲外包产业：印度菲律宾数百万岗位面临转型阵痛》澎湃新闻</p><p>《第一个被AI做空的国家，出现了》投资界</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/cover/202608/08/212500439459.jpg?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg" referrerpolicy="no-referrer"></figure>2026年8月8日，第十届立秋演讲“新物种爆炸·吴声商业方法发布2026”在香港会议展览中心举行，主题为“我将宇宙随身携带”。以下为吴声造物特别呈现的“吴声2026年度演讲”全文：一、开篇：我将宇宙随身携带第十年，从北京到香港新物种爆炸第十年，我们来了香港。中国香港，这座永远在融合中维持平衡的城市，本身就是一......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/YQzgcDd8-MPoYzY-6VPbyg?from=industrynews version=5.0.8.70666 platform=mac poc_token=HN8cd2qjfv0foLiGVOi1rjgJMRCDWXrYAJscJWDs" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span>吴声造物</span></a><span>，演讲嘉宾：吴声（场景实验室创始人、场景方法论），原文标题：《2026香港吴声年度演讲：下一代消费者，身体感、创造欲、信息祛魅》，头图来自：演讲嘉宾供图</span></p><p>2026年8月8日，第十届立秋演讲“新物种爆炸·吴声商业方法发布2026”在香港会议展览中心举行，主题为“我将宇宙随身携带”。</p><p>以下为吴声造物特别呈现的“吴声2026年度演讲”全文：</p><p>一、开篇：我将宇宙随身携带</p><p>第十年，从北京到香港</p><p>新物种爆炸第十年，我们来了香港。</p><p>中国香港，这座永远在融合中维持平衡的城市，本身就是一个活着的新物种。一场演讲能够被一座建筑、一个时间、一个动作所记住，也许正是场景的力量。</p><p>记得几年前一次新物种爆炸开场，我引用过张国荣《春夏秋冬》的歌词：“秋天该很好，你若尚在场；秋风即使带凉，亦漂亮。”今天是立秋第二天，香港会展中心内冷气很足，但维多利亚港的海面提醒我，历史纵深有时候比技术周期更能告诉人什么是应有之义。</p><p>这场演讲主题是《我将宇宙随身携带》。佩索阿一辈子没怎么离开里斯本，但他写诗，他说我拥有全世界所有的梦想。一座城市如果足够浓缩，它就装得下整个宇宙。香港就是这种城市，在这里所有商业模式、生活形态、技术标准和文化趣味，都能互不认识却相安无事。没有什么比此更能代表我们对“场景命题”的思考。</p><p>这个时代的每个人都是自己的宇宙。表面上看，这是某一个模型、某一个入口、某一种交互的普及；更深层的变化，是人类第一次可以把认知基础设施变成随身之物。</p><p>过去，知识被存放在图书馆、教育机构和专家体系中，后来进入搜索框。今天，它进一步进入各种智能终端定义的工作流和生活流，开始理解我们的习惯，协助做判断，并在获得授权后完成行动。由此产生的真正分野，不再只是知道得多与知道得少，而是真实的认知之后，能否转化为真实的行动。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1d8e94a0-04ea-4c9b-a27c-28c1a4b4d593.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>仿佛一切刚刚开始，却又仿佛一切早已结束；仿佛我们正站在世界的清晨，却已经听见黄昏的回声。新物种爆炸十年来，就是这样坚持讲述“始终于人”的商业方法。</p><p>Kimi K3、HYROX、BilibiliWorld、长视频播客、AI 睡眠、外骨骼、Suno、NAS、线香、Typeless……这些商业世界看似分散的现象，共同指向一个变化：消费者不再只是购买一个完成品，而是借助产品理解自己、表达自己、生成自己的世界。今天定义产品，其实就是定义一种气味相投，小可至一个小众品牌，大可至一个商业时代的大叙事。</p><p>下一代消费者，XSpecies of Us</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1bca3d3f-41f4-4bf4-8329-3d98aacf6312.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>无论如何，我们迎来了“下一代消费者”。可以称其作“XSpecies of Us”。</p><p>“下一代”不是简单年龄划分，不是“更年轻的人”，也不是“某一批原住民”。它指向一种正在所有年龄层发生的新型人格：由人与技术深度融合而塑造，同时表现出三种鲜明特征——身体感、创造欲与信息祛魅。</p><p>第一，身体感。当信息越来越易得，身体给出的真实反馈反而更被在意。我们用手表、手环、戒指记录夜晚，也更认真衡量饮食、作息和压力。技术不是要把身体变成数据容器，而是让注意力回到身体本身。</p><p>第二，创造欲。AI能大规模生产文字和图像，人反而更重视那些“只有我能完成”的部分。它可能是一段诗、一件手作、一场运动，也可能只是记录某个下午的风和某个拐角的微笑。热爱成为最难被替代的方向感，可能在未来某天救我们于意义的贫乏。</p><p>第三，信息祛魅。宏大叙事不再轻易让人信服，领先的参数也不足以自动换取忠诚。图文可以生成，口碑可以包装，下一代消费者比以往更看重使用过程、事实证据和长期行为。他们选择自己相信什么，也愿意随时根据事实修正判断。</p><p>基于此看几个现象。NOT A HOTEL让大师定义私宅设计，家从此可以收藏、分享和流转。丹麦ARoS美术馆里，James Turrell用直径四十米的穹顶让“观看”成为可进入的场景。至于A24出品的《后室》，导演是2005年出生的凯恩·帕森斯，它告诉我们这个时代随机性不仅是变量更是能量，“迷因”背后代表的是某种可能主流化的商业方法。</p><p>W.H.奥登说：“一个明确表达的句子使一个世界出现，万事万物都依它所言而发生。”今天为那些正在发生的变化命名，不是为了定义，是为了让它们得以被看见、被谈论、被行动。</p><p>下一代消费者需要全新的场景叙事。我将用四个篇章来展开——上下文<span>（context）</span>、非虚构<span>（testament）</span>、拐角处<span>（hint）</span>、重写<span>（to be continued）</span>。</p><p>狄金森的诗句更契合今天的心境：“我能否细说一下天空？谜语多么安静。”这个解谜之旅，就是细说自身宇宙。</p><p>二、上下文：用产品提供可进入的语境</p><p>上下文这个词我们讲了十年。</p><p>2015年《场景革命》出版时，在几个有关“场景”的英文单词里，最终选了context。场景首先是上下文<span>（context）</span>，是那个动态的、与用户共同在场一起生成的东西。它不是布景<span>（setting）</span>、剧本<span>（scenario）</span>，也不止内容<span>（content）</span>、现场<span>（scene）</span>。它不确定、流动，甚至有些模糊，但恰恰这种模糊才真实。</p><p>这个选择在当时并不容易被理解。十年之后，大模型把context变成显学。你会发现一件很有意思的事情，新商业都在讲“场景”，大模型都在讲“上下文”，说的是同一件事。大模型要理解用户前序行为，要保持记忆，要基于连续交互做出判断，这不正是场景实验室一直主张的新商业命题吗？十年了，它们终于汇流了。</p><p>真实自带上下文</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/d165ea40-ea5e-47e8-b954-24911b3ceed8.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>今年4月，在浙江海宁举行的搜狐视频关注流大会上，我提出了一个判断：抛弃剧本和预设，真诚的力量，开始于每一个起心动念的转发与评论。真实的社交表达，充满活人感，自带上下文。</p><p>算法极大提高分发效率，也带来一个新问题：人越来越容易被动消费，却越来越难主动确认自己的兴趣。无穷信息从眼前划过，留下的痕迹越来越少。我们看过很多，真正参与很少；收藏很多，完成很少；表达很多，关系却未必发生。</p><p>对“搜狐视频关注流”的研究，首先在于其把“关注”重新定义为一种主动行为。当我们主动地去转发和评论的时候，这个主动的参与就已经具备了真实的链接。关注流里重视转发、重视评论，重视活人感，不是重视量化指标，而是重视人的全情参与。关注是一种看见，转发是一次认同。</p><p>汉服、舞蹈、二次元、音乐、户外、文化、科学、健康、美食，看起来只是兴趣标签，但当一群人持续围绕它们行动时，生动的“视频社交”，最终会长出自己的地标。这个地标未必是一个物理建筑，它可能是一种共同语言、一套行为习惯、一群彼此熟悉的人，也可能是一次每年都要奔赴的线下相聚。在彼此的关系生成里面，去理解生而为人的价值和意义。</p><p>关注流就是关系流。视频社交的活人感背后，一群人共创的语境，正汇成一条共创的河流。这条河流不是平台的单方面规划，平台提供河床，真正让其流动的是一个又一个真实的人和真实的内容表达。真实连接、反算法、转发与评论，共同构成一种AI周期的“活人感”。</p><p>因为有语境，所以不悬浮。因为有现场，所以不只是社交。</p><p>从“在场”到“上场”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/9f8c9ed6-f995-49c3-8e4c-f1727bc005f1.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>再讲另一个现场。2026年FIFA世界杯，联想是官方技术合作伙伴。你可能注意到今年的越位判罚和以前不太一样了。</p><p>世界杯已经存在近百年，它的魅力来自高度确定的规则，也来自每一秒的可能变化。当AI进入赛场，不是锦上添花的技术展示，而是技术开始组织一个复杂现场：3D数字人可视化方案、裁判视角AI视频增强系统、智能指挥中心……我把联想AI改造世界杯的角色理解为：把绿茵场变成技术组织能力的竞技场。</p><p>让分散的数据被理解，让分布的算力被调度，让孤立的模型被协同，让具体的场景被交付。AI的价值在于是否把能力嵌入真实业务，让更多组织和个人具备行动能力。在复杂性之上生成行动秩序，不仅是联想AI在世界杯“赛场”上场，AI时代，每个个体也要上场。</p><p>说到个人体验，在准备这场演讲的过程中，我与联想天禧AI的对话，甚至多过与同事的对话。我需要整理材料、寻找线索、提炼表达，也需要在不同文档和会议记录间建立联系。真正令我惊喜的在于，每次唤醒的不是某个孤立功能，而是前一天尚未结束的思考。它知道你在准备什么，保留了哪些材料，哪些判断仍然需要验证。</p><p>连续、流畅的个体上下文，让AI从偶尔被调用的工具，变成可信任的场景智能。新物种爆炸与联想共同走过多年。我们从个人超级智能体的智键、妙记，到7×24小时自主执行，看到的不是一个又一个功能，而是认知基础设施如何逐渐被这一代人随身携带。</p><p>马尔克斯在《活着为了讲述》中写道：“生活不是我们活过的日子，而是我们记住的日子。”当AI帮助我们保存、理解那些值得记住的日子，它参与的就不只是工作效率，而是人生叙事。</p><p>AI如何“长”进家庭</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1ea23fa3-ecc4-4c0d-9b2a-8e4ef98aff2a.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>另一种“上下文”在“家”中生长。过去十年，海尔智慧家庭沿着一条清晰路径演进：2015年，提出电器开始变成网器；2020年，打造智慧家庭场景品牌；到了2026年，定义了一个更完整的想象：家是场景生命体。</p><p>我非常认同这个表达：AI没有让家更聪明，而是让家第一次活了过来。因为智慧家庭不是一个参数竞赛，增加更多传感器、屏幕和自动化程序，并不必然带来更好的生活。真正的智能，应该让关系更自然，让照顾更从容，让琐碎不再持续消耗人的精力。</p><p>一个有生命的家，需要五官、大脑和手，才能让关系自然深入。“AI之眼”负责感知，看见环境变化，也理解生活中人的语境；HomeClaw负责决策，把空间、设备和家庭成员的需求联系起来；家务机器人负责行动，把判断转化成具体执行结果。从感知、认知到执行，AI才真正“长”进家庭。当系统接过这些琐碎，人获得的不是“少按一次按钮”，而是更完整的时间。技术看似退到后台，关系反而走到前台。</p><p>这就是我提炼的海尔智慧家庭的空间智能方法论：场景理解+在场决策+行动系统。AI周期的智慧家庭场景，以主动感知重新编织人与设备、家庭空间乃至社区服务的共生闭环，不依赖预设剧本，而是源于对“家”的深层洞察。场景理解不是识别房间位置，而是理解家的关系；在场决策不是执行预设程序，而是根据当下做判断；行动系统不是设备联动的表演，而是把生活问题真正解决。用户不需要知道调用了多少模型，只会感受到家中设备是否开始彼此理解，问题能否在打扰人之前被解决。</p><p>十年，是海尔智慧家庭的时间尺度，也是AI从实验室进入千家万户的产业尺度。长期主义的价值，在于不把每一次技术热点当作起点，而是让每一代技术进化进入同一个生活具体问题。</p><p>城市语境，技术场景</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1dc3a3f5-be98-4f7e-b4fe-dd3dd9188f66.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>说到家，中国香港的“家”不太一样。这座城市，生活密度与空间精度都非常之高。海水腐蚀、空间密集、水压波动、旧房改造，这些问题不会出现在宏大科技叙事里，却直接决定一个小家庭的卫浴体验。今年研究九牧在香港的场景时，有一次我专门住在湾仔骆克道附近，那里聚集了许多卫浴品牌。我在街上看产品、看门店，也看这座城市如何在有限空间里安排洗浴、如厕、收纳和清洁。</p><p>那次调研让我更确定：所谓在地化，不是把同一套商品搬到不同市场，而是重新学习一个城市的上下文。他们告诉我，为适应中国香港使用场景，九牧卫浴推出了“双水路海水款智能马桶”，还做了香港水务局的认证；一款有清洁机器手技术的智能马桶，比消毒杀菌更进一步的是，能阻隔楼层之间的气溶胶传播；零压冲水和恒温增压花洒，也是针对香港超高楼层的特别适配。</p><p>今年6月京东MALL湾仔店开业，九牧以超级旗舰店形态直面香港消费者。联合本地品牌Leisure Plus，提供智能马桶极速换装、最快6小时局部卫浴焕新等解决方案。把场景打开，提案匹配在地的卫浴生活，正是对这座城市的回应。</p><p>九牧曾提出“科技的最佳状态是隐于无形”，这在AI周期的卫浴场景中尤其准确：“翻转冲刷技术”同时处理清洁与静音；X80 AI机器手智能马桶“让马桶自己刷自己”，依托AI算法精准区使用需求；明年，九牧还要发布“AI机器人洗脚机”……这些产品听起来分散，背后却有同一个逻辑：把日常的小锚点，变成科技的确定性落点。</p><p>九牧的价值，正在于理解不同“上下文”的能力。其针对不同区域都有本土化策略，比如在东南亚和中东地区，应对电压不稳、水压不足等问题，九牧Z1 Pro储能马桶无电源插座也可使用。而今天的年轻人群疗愈场景，小牧AI疗愈花洒套系则打造居家多感官疗愈系统，让淋浴成为听觉、嗅觉、触觉、视觉等疗愈体验的“放空角落”。因为技术隐于场景，所以“无感放大感受”。</p><p>智能的极致就是具体的妥帖，这是九牧给我带来的商业启发。卫浴不只是功能刚需，也是每个人每天焕新自己的空间。一场淋浴是工作与家庭之间的转换，是喧闹与安静的边界，也是一个人短暂恢复能量的方式。它不要求用户理解复杂原理，只让水温、声音、气味和空间，都在恰当的时刻处于恰当的状态。</p><p>把宏大收进一个具体语境</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/534aeffd-2662-4a0f-bf79-41b9578f3f54.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>把宏大收进一个具体的语境，正是上下文的核心方法。山下有松把传统美学收进一件器物，商汤SenseCare把庞大算力收进一次诊断，诗碧曼把草本智慧收进一次护理，华熙生物把生物科技创新收进一种成分，蓝区科技“几岁手环”把健康管理收进一次佩戴，猫王妙播音响把数字陪伴收进一个频道。</p><p>它们都在找一个“狭窄的大门”。巴什拉在《空间的诗学》里说，极微小的事物无异于狭窄的大门开启整个世界。正是这些微小的、具体的、可进入的语境，让下一代消费者愿意与我们同行。</p><p>总结上下文这一篇章：与下一代消费者共建上下文，本质上是在关系场中共同行动。商业不再是单向输出，而是一场持续共同完成的叙事。</p><p>三、非虚构：我们为什么这么做的证据链？</p><p>上下文回答“如何创设语境”，非虚构则进一步回答“品牌如何被相信”。</p><p>AI时代，品牌正在经历一种更难的真实感建立。消费者已经历过太多概念、口号和精心包装，当下更在面对文字、图片、视频的无限生成和难辨真假。在更加冗余、复杂的信息环境中，品牌讲述“我是谁”变得更加不可信，而是要持续提供可被相信的证据：做了什么，承担了什么，改变了什么，留下了什么。</p><p>非虚构不是拒绝故事，而是让故事拥有证据链。产品和服务、品牌愿景和用户反馈、用户关系和组织秩序，长时间的投入和可被验证的结果，共同构成品牌向用户展示的事实，传递品牌真实的价值排序。</p><p>所以说：叙事的分量，来自事实的重量。</p><p>共益本就是全球责任</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/fb7da23f-c501-4421-ac7c-bff27c3b9838.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>什么是事实的重量，我想分享一个非常契合的案例——“厦门国贸”，它深耕大宗商品贸易40余年，是全球化的供应链服务企业。很多人熟悉厦门国贸的规模，却未必真正理解供应链服务的价值。它不总是出现在消费端，也很少以耀眼的品牌形象进入大众讨论，但全球经济能够持续运转，靠的恰恰是这种重而复杂的产业组织能力。</p><p>我用两个事实来理解厦门国贸。</p><p>第一个事实，ITG AMOY轮。它是厦门国贸运营的海上浮仓，获得新加坡普氏市场燃料油窗口交易资格，成为全球参与普氏报价的十余艘浮式储油轮之一，也是唯一由中国公司直接主导运营的浮仓。供应链服务企业，不只是服务全球贸易，更需要理解国际市场规则、交割标准、船期、库存、汇率、风险和客户需求。而参与定价意味着企业不再只是接受价格，而是凭借真实履约能力进入规则形成的全球现场。</p><p>第二个事实，是从塔什干到福建的中亚班列。中亚棉纱通过铁路直达福建，运输时间缩短一半。运输提速的背后，是深度的产业协同。厦门国贸深入乌兹别克斯坦棉纱产地，与当地超过百家棉纱企业合作开展国际贸易。棉纱通过中亚班列直抵福建，连接福建优势的鞋服企业，构建起“中亚棉纱—福建织造—全球销售”的产业链。</p><p>浮仓与列车，对应的是服务与联结，这是两个有重量的事实，供应链服务的参与深度和协同深度，让厦门国贸真正意义上成为全球化产业链的组织者。厦门国贸将自己的业务发展模式概括为“三链融合”—— 打造韧性供应链、专业产业链、高质价值链。而在我看来，价值链的本质，是让每一个参与者获得长期收益。厦门国贸静水流深的产业深耕，让“共益”不是一个口号，而是用行动证明的全球责任。我们也正在看到，以厦门国贸为代表的中国企业，也正在帮助世界把创新变成事实。</p><p>香港：全球化方法的现场</p><p>厦门国贸带给我们更重要的启发——进入全球化新周期，中国企业需要形成一种集体表达：从“世界相信中国企业”，到“中国企业相信共益”。这并不意味着只是同一种叙事，而是在不同的业务差异中呈现共同的价值底色：尊重长期主义，重视真实价值，相信合作共生，并愿意承担长期责任。</p><p>不仅如此， 在CES、链博会的全球产业现场看见中国企业的主场感，寒武纪以自主AI芯片回应智能时代的基础需求，弱水时砂以“寒武纪耳机”为代表，把技术想象转化为年轻人可以感知和使用的产品。它们处在不同产业，却表达中国企业同一种信念：既要持续突破关键技术，也要让技术进入真实生活，兑现创新对人的价值。</p><p>这正是“中国企业相信什么”的具体回答——相信自主创新，也相信技术最终应当服务于人的体验与社会的进步。</p><p>对于全球化新周期的思考，也是“新物种爆炸2026”来到中国香港的重要原因。香港，一个洞察全球化方法的最佳现场，我把它定义为Global Context Switch，全球场景转换器。</p><p>资产在这里获得流通性，制度在这里形成适配，话语在这里完成转译。普通法体系、国际仲裁、资本市场、专业服务和全球文化网络，共同构成了一个让不同商业融入全球化上下文的场景转换器。</p><p>港交所陆续上市的科创企业，香港生成式人工智能研发中心连接科研与产业，巴塞尔艺术展与西九龙文化区让文化资产进入国际交流。它们看起来分属金融、科技和艺术，实际上都在完成同一件事：让本地价值进入全球可理解、可合作、可交易的语境。</p><p>所以，企业出海不只是进入一个在地化的市场，它需要资产结构、制度规则、组织能力和文化表达同时完成适配。香港的价值，不是替企业省略这些步骤，而是让它们在同一个高密度现场被看见、被检验。</p><p>接下来，我将分享几个正在香港徐徐展开全球化进程的新物种企业。</p><p>让世界审美，多一种东方答案</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/372944b4-9676-45bc-93eb-18483ffe32a9.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>我相信大家对毛戈平这个高端美妆品牌并不陌生，它去年开始进入了中国香港。毛戈平在香港有两个非常重要的地标：海港城专柜与湾仔的美妆教育香港校区。海港城代表“发生”：一个中国高端美妆品牌能否与全球品牌站在同一空间，由每一个消费者在场的真实体验决定。校区代表“发声”：专柜完成对用户的“美”的价值交付，学院则持续连接在地的人才、教育和方法。</p><p>毛戈平美妆教育为行业输送了大量专业人才，把“光影美学”从一件可以买走的商品，变成一套可以学习、练习和传承的方法，这才是品牌真正的影响力和全球化能力。发生与发声，零售与教育，两者形成了完整证据链。毛戈平的稀缺性价值，表现在它是高奢的，也是有技术、有教育支撑的，这种品牌、专业技术与教育并行发展的结构，即使在全球高端美妆行业中也难得一见。</p><p>毛戈平始终在做的是提供看见美的方法：光影如何服务不同面孔、妆容如何还原个体气质、色彩如何与文化经验发生关系，这些方法可以被传递、被注视、被转译。为什么选择和花花联名？这样一只以松弛感闻名的大熊猫——当然，熊猫本身也是最直接的东方意味象征，更重要的是这种自在感与下一代消费者的精神需求不谋而合。纪录片本身作为品牌传播路径已经并不少见，而毛戈平纪录片的不同之处在于，品牌在其中后退一步，更多呈现美如何进入我们的日常生活，光影美学如何跨越文化与时空，在不同语境中反复验证。</p><p>当我走进香港丝芙兰门店，看到被“摆在C位”的毛戈平，意识到真正影响消费者决策的是这个品牌在产品、服务与审美上带来的综合感受。从香港首柜到美妆教育，再到海外事业部的设立，可以看到毛戈平品牌的国际化进程已经开启，它具备了一个品牌所应有的国际化能力，站在中国香港，面向世界，不仅拥有产品与技术，也有教育与方法，而前者是被体验的能力，后者是被理解、被传递的能力。</p><p>我也相信，中国品牌出海的未来，提供的将是一种“可以被验证的东方方法”。毛戈平的东方美学不是向世界输出一个新标准，而是在多元中带来多一种选择。如同罗素所说的参差多态乃是幸福的本源，是我们每个人对于世界多样性应有的期待。</p><p>让每一度电流向更被需要的地方</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/99f3298e-b0eb-4598-867f-b31346007d24.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>星星充电，一家进入中国香港九年的能源企业。从一根充电桩，逐渐连接社区、园区与物流网络。2026年星星充电StarCharge App在香港正式上线，不只是多了一个充电入口，更是把分散的充电设施、储能设备、用户需求和能源调度组织成一张移动能源网。</p><p>能源是最不能停留在口号上的行业，一度电从哪里来，何时被储存，流向哪一个设备，怎样保证安全，最终必须由真实的场景来回答。</p><p>在海拔约4300米的西藏乃朗寺，离网系统需要面对高海拔、偏远和电网条件有限的问题。储能让关键用电在相当长的离网时间内仍能得到支持。在大理高原牧场，“牧光融合”让棚顶发电、棚下养殖，同一片土地同时承担能源生产和牧业经营，光伏与牧场形成新的空间关系。在鱼米之乡常州，“渔光互补”让水上发电、水下养鱼，能源设施与原有产业不必相互排斥，而可以通过设计形成协同。</p><p>星星充电的全球化布局也让我看到，不是把同一台充电桩复制到不同国家，而是读懂不同市场的能源条件，用一套智能调度能力解决当地的具体问题。全球案例背后，是标准化充储硬件解决规模复制，场景化能源方案应对各地电网、光伏、储能和充电需求的差异，开放的EMS能源管理平台智能调度，本地服务团队确保交付的稳定性和可持续。所以，星星充电输出的并不只是一台设备，而是一种让光伏、储能、充电桩和电网协同运行的能力。</p><p>全球化智能调度的关键，就是读懂能源的在地场景，让每一度电在最合适的时间，从最合适的来源，流向更被需要的地方。</p><p>把移动的时间，变成完整的时间</p><p>本雅明在《拱廊计划》的笔记中写道：“我无需说什么，只需展示。”最有力的表达，正是“展示”一个不断进化的新物种。我对一辆车的理解，需要来自日常的真实感受。最近我在开问界M9，我曾在车里开过视频会议，也在车内看过一段电影。事情都很小，却让我意识到：移动时间不必天然是被切碎、被等待、被将就的时间，而是原本被忽略的途中时间，开始拥有生活的内容。</p><p>问界提出的“新豪华”，参数、价格不是新豪华的起点，人的体验才是，科技豪华才是。比如，问界M9的后排隐私调光玻璃，看起来只是一个配置，但它改变的是人与移动空间的关系。打开时，人与城市、风景和道路连接；关闭时，车内可以成为一间安静的会客室、休息室，一段家人的私人时间。车成为了真正意义上“先进生活方式延伸的第三空间”，随时切换开放与独处、工作与生活的移动空间。</p><p>技术也在重构新豪华，AI感知人的意图、关系和当下状态，主动组织空间、内容与服务，小艺智能体只是入口，本质是让车成为系统理解移动生活的AI伙伴。</p><p>不妨再向前看，问界对于AI时代车的理解，更准确的定义是“第三空间智能体”，是一次由AI驱动的体验革命，让人在出发前、行驶中和抵达后的意图保持连续。想看的内容不必因为上车而中断，正在进行的工作不必因为开车重新开始，家人交流不必被设备操作切碎，休息、娱乐与陪伴也能够根据场景自然延续，一段真实的路程，重新组织为一段可以完整感受、完整生活的时间——把“移动的时间”，生成“完整的时间”是科技豪华最真实贴切的场景化表达。</p><p>这才是我理解的新豪华：让参数退到人的需求之后，让AI成为生活连续性的组织者，让每一次出发都成为生活自然延伸的一部分。</p><p>保持清醒，让一切维持正常的比例。E.M.齐奥朗《绝望者的练习》中的这句话，在这里变得非常具体。技术保持清醒，让智能回到人的尺度，让豪华维持应有的比例。</p><p>用事实数据表达技术的善意</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3817f70b-bbd9-45df-ac70-4882bbeb95df.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>非虚构不能只展示成功，还要建立面对问题的机制。黑猫投诉把服务分布在消费前、消费中与消费后。</p><p>消费前，“瞄一眼”作为 AI 消费决策助手，帮助用户识别风险、理解信息；消费中，AI法律咨询助手“法喵星”让普通人更容易获得基础法律信息；消费后，AI辅助投诉审核，提高处理效率，让问题进入可追踪、可回应的流程。</p><p>技术的善意，不是让消费者永远不会遇到问题，而是让问题发生后有入口、有证据、有回应。数据在这里不是监控人的工具，而是表达事实、恢复秩序的手段。</p><p>我们也必须了解，消费者会观察企业如何处理一次投诉，如何面对一次失误，是否愿意把责任写进系统。真正的信任不是“从不出错”，而是“出错之后仍然值得相信”。</p><p>非虚构不是一种文体，而是一种商业纪律。它要求企业把价值观变成产品，把承诺变成流程，把全球化变成长期协作，把每一句叙事都放在事实面前接受检验。</p><p>总结非虚构这一篇章：下一代消费者更相信用事实展示的价值排序。当故事有了证据，品牌才不只是被听见，而是被相信。</p><p>四、拐角处：面对变化，保持活的链接</p><p>上下文让产品进入生活，非虚构让价值获得证据。今天的第三个关键词是“拐角处”。</p><p>直线意味着可预测，拐角意味着视线之外。商业真正的变化往往不发生在主航道中央，而发生在一个旧模式仍然有效、新关系已经开始转弯的地方。保持活的连接，首先要建立更多接触，倾听边缘信号；更重要的是，允许反馈改变自己。下一代消费者不要求品牌永远正确，却要求品牌保持感知。</p><p>因为当我们回头看，真正改变人生的是一系列微小回应。其让我们知道什么值得继续，哪里需要修正，什么只是自我感动。商业系统也一样。感知真实，并允许反馈改变自己，是 AI 周期最重要的能力。</p><p>AI产业供应链的AI化，以慢为快</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/d17209ea-2ce5-4b33-87eb-d97a53d6e12f.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>一台机器人如何听见、认出并回应？这不是一个麦克风就能解决的问题。真实环境中有大量噪声，多个人同时说话，难免有距离、方向与语气的变化。机器需要从复杂环境中分辨有效信号，识别说话者，理解交互意图，再给出反馈。感知、处理、决策和反馈必须形成闭环。AAC瑞声科技这家公司从声学起步，长期服务消费电子与智能汽车。进入具身智能周期，它所沉淀的能力开始迁移到新的终端。</p><p>感知是AI的第一性原理。没有感知，所谓智能只能停留在封闭数据集；有了对物理世界的连续感知，AI 终端才可能成为“智能的器官”。瑞声将成熟的感知能力迁移到具身智能，打造全栈式智能汽车感知解决方案，同时布局液冷散热等 AI 新基础设施。在瑞声的自研机器人声学解决方案中，自适应降噪与回声消除、智能拾音、柔性拾音等技术共同工作。机器不只是“收到声音”，还要知道声音从哪里来、是否来自目标用户、怎样在移动和噪声中持续跟随。</p><p>只有感知稳定，模型的理解与行动才有可靠入口。NLC PRO算法是瑞声科技构建全方位感官体验的核心一环。不仅通过自研智能算法补偿，突破车的空间限制矛盾，更能与整车声学系统、AI独立音区及RichTap®触觉方案结合，实现“声、光、触”三感联动的沉浸式体验，让感官“超频”。瑞声已经实现量产的高功率液冷CDU，看似离声学很远，实则来自同一种判断：当更多设备成为AI设备，算力密度、功耗和散热都变成基础能力。这不是追逐风口，而是一次供应链能力的迁徙。企业保留了过去被行业训练出来的专利、工程和制造能力，又在新周期中把它们重新组合。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/26328aa8-e6be-42de-a9d8-6141a5fc6c0c.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>从“果链”走向“AI链”，瑞声真正的优势不是贴上新的标签，而是感知生态的迁移力与垂直一体化的整合力，这来自于长期在场下对每一次技术转弯的敏感。当我们讨论AI产业供应链的AI化，必须以慢为快。并购、投资、全球布局、算法积累与工程验证，都需要漫长时间。只有慢功夫足够扎实，才能当信号出现时，以最快速度响应变化。</p><p>新协作创造新经验</p><p>过去两年，每一位企业家坐下来聊的第一句话可能都是“我们要不要接一个模型”。但其实，AI转型的起点不在技术侧，而在组织侧，企业最深的连接位，在员工每一天的经验里，在那些最容易形成断点的工具、流程、权限里。AI时代企业第一件要做的事，是让这些沉默的资产显形，变成AI看得见、调得动、用得对的经验。我一直觉得，李锦记是一家值得被认真讲一次的企业。138年，六代人，一瓶蚝油，一种味道。手感，过去只能靠人传给人。今天李锦记要面对的是一个更大的场——六千名遍布全球的员工，和一群刚刚上岗的数字员工。</p><p>李锦记和飞书一起做的事，不是“给企业装一个AI”，而是让138年的手感，同时传承给人，也传承给数字员工。碳硅融合，不发生在PPT里，发生在真实的业务流里。过去，一个海外分公司同事想问一条财务合规的政策，往往要在群里@一圈人，现在群里多了一位新同事，24小时在岗的财务 AI 助手。它读过李锦记所有的财务知识。问题问过去，1分钟就把答案连同出处一起递回来。李锦记的餐饮终端销售，每天要拜访大量餐厅厨师。这件事琐碎到没有一份SOP能穷尽。</p><p>李锦记的业务团队基于飞书做的餐饮终端销售拜访AI助手，把“拜访”这件事拆成了前、中、后三段的精准响应。每一次拜访，都成为一次被沉淀下来的经验。如果说前面两层是内部协作，那么FunCook是李锦记把AI直接推到消费者面前的一次冒险，在APP里有一位能替你回答“今天吃什么”这个人类日常最恒久难题的AI推荐官。而背后站着的是李锦记138年积攒下来的关于“味道”的全部知识。它直接站到了消费者面前，替李锦记完成了一次品牌到餐桌的最短路径。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/56b7a2ee-6d9d-40d8-8633-50ea57eeff2a.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>上面三个场景其实讲的是同一件事：李锦记有了一队不占工位、却在干活的“新员工”，“他们”是这家百年港企AI故事的真正主角。飞书做这件事的方式，我用一句话概括：让Agent成长在经验里，让生产力在协作中复利。</p><p>AI落地的阻力，往往不是技术，是动线切换成本。把这个成本降到最低，AI才会真的被用起来。站在飞书这样一个把所有工作动线原生打通的底座上，AI才同时拥有它需要的知识，它需要的数据，它需要的流程和它需要的边界。AI生产力也在这样一次次的人和Agent的协作中产生复利。</p><p>飞书过去十年，把人和人之间的协作这件事做到了极致。今天当Agent承接了确定性的执行，人的位置，将从“完成任务”，转向“定义任务、做价值判断”。这不是被替代，这是被解放。而承接这个新关系的容器，也需要被重新定义——它必须让人和Agent在同一个上下文里工作、在同一个流程里流转、在同一个权限体系里被治理。如果用一句话概括飞书今天正在完成的转身：它不再只是一款连接员工的协同产品，它正在成为一个连接AI与企业业务的平台。而它承载的那个“新协作”，主体也已经从“人与人”，变成了人与Agent。</p><p>是AI Native，更是AI Normal</p><p>香港作家董启章说：“在世界中写作，为世界而写。”他的作品《天工开物·栩栩如真》从发报机、收音机等寻常物件出发，书写家庭与城市的百年变化。物件不是背景，而是城市微观图景的一部分。如同分众传媒也在不断更新城市的微观图景。</p><p>过去，我们更多把分众理解为消费品牌发布与规模触达的媒介。到了今天，它正在连接深处翻译一种AI生活。一个新型AI硬件距离普通消费者有多远？有时就是电梯进出的一瞬间。用户连续看到智能眼镜、AI终端或一种新生活方式，最新的技术被放进日常路径，陌生的未来逐渐变成可想象的生活。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/2eccb622-957f-4b47-ba16-995711912e62.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>智能眼镜是我长期关注的AI硬件形态，它天然离你最近，最贴近人的视线，因此具有更自然的交互潜力。乐奇Rokid的“乐奇AI眼镜”从一开始就选择了一条与其他智能眼镜不同的路：做一款带显示的全功能AI眼镜。因为只有“全功能”，才能真正承载“日常化”。</p><p>世界杯期间，我用乐奇AI眼镜看了几场比赛，这是一种全新的观赛体验：球员信息、比赛赛程、预测比分等信息，可以在观看过程中随时唤醒。过去我要在赛后查阅的数据，今天可以成为现场的一层补充。不是为了让眼前堆满信息，而是让需要的信息在正确时刻出现。真正好的智能眼镜，不应该让人更分心，而应该减少在各个屏幕、设备之间切换的摩擦。</p><p>给大家分享一个我和乐奇AI眼镜的故事：一次出差，出门前眼镜就推送了今天的日程，当我在机场赶飞机，双手被行李占据、还想买伴手礼的时候，眼镜上推送出了航旅纵横提醒的登机口更换，对于经常出差的人来说，有多少含金量我想我们可以会心一笑。</p><p>商务同事说见客户时手机不断响起特别干扰，我说你需要乐奇AI眼镜，看时间、消息，会议纪要都将在眼前同步进行。从City walk到City ride，当骑行中导航信息直接出现在视线前方，解决的是这个城市潮流运动中最具体却也最确定的痛点。重要的是，这些功能不是各自独立，乐奇AI眼镜的跨场景桥接能力让工作与生活不再被多个应用切割，让我们的一天自然流畅。</p><p>乐奇Rokid最大的价值也不只在眼镜本身。品牌自研的AI眼镜操作系统 YodaOS，我将它定义为：交互转型之年的AIOS革命。作为乐奇AI眼镜开放生态的底层，YodaOS之于AI时代未尝不是Android之于移动互联时代。</p><p>上一个十年，技术拿走了我们的注意力；下一个十年，技术要把它还回来。乐奇Rokid在做的事情，是让眼镜这个本应最无存在感的交互载体，成为承载个体完整AI生活的界面。当世界在眼前徐徐展开，AI眼镜会将注意力真正第一次还给用户。在这里，我们做的不仅仅是一个产品周期的判断，而是一次现代生活方式转向的判断。技术的使命本应如此，我们应该对“人”的价值实现保有更大的热情。</p><p>乐奇Rokid创始团队关于AI眼镜真正的想象，是当产品解决重量、续航、显示精度与大众接受度之后，成为以千万甚至亿为单位的自然入口。这个市场仍处在摩擦力时刻，但恰恰因为摩擦存在，开放生态才有机会共同解决问题。推动智能眼镜生活方式的加速。消费级AI硬件必须既是AI Native，也是AI Normal。AI Native意味着产品从底层围绕智能体与自然交互设计；AI Normal意味着用户不需要因为“这是AI”而重新学习生活，技术最终应该普通到像一副眼镜本身一样日常。</p><p>“慢”与人的可持续</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/519ab9db-8095-49ba-836a-a031b7887e9f.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>值得观察的，是那些过去说不清、规模也不确定的模糊需求如何显现。AeroBand无弦吉他把音乐学习、娱乐和社交放进一个新的硬件形态。用户不必先成为专业乐手，就能体验演奏，一件产品也可能成为一个人的乐队，或成为朋友之间的音乐社交入口。</p><p>Looki关注第一视角的生活记录，让人重新思考：珍贵的时刻应该被怎样保存？记录是为了发布，还是为了记忆？当相机更接近人的视线，内容也可能从“摆拍”转向更自然的在场。黑湖AI新质造平台与地瓜机器人旭日S600芯片，让具身智能拥有更普惠的计算与交互基础。它们今天的出货量未必最大，却在尝试把过去昂贵、复杂的能力转化为更可用的产品。AI正在重新布置我们的“光场”。过去模糊的需求，被新的感知、芯片、模型和交互照亮。</p><p>当我们将反思置于更宏大的框架中审视，那些试图通过“加速”来跨越思维自然周期的努力，最终都可能以创意的枯竭为代价。我想给大家介绍两个不那么熟悉的案例：第一个是芬兰的科技公寓酒店品牌Bob W。它比传统“慢生活酒店”更能体现AI周期的效率观：通过技术消除等待和打扰，把节奏控制权交还给个人。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/955d34ab-d1b0-4ed9-ab4a-b68600fa4ed3.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>模式可以概括为：后台极快，前台从容；系统追求效率，人保留自己的节奏。它把酒店标准、服务式公寓和本地生活结合起来：数字化入住、智能客控和AI运营系统，配备长期生活设施，可住几天到数月，客人不必遵循酒店统一安排的时间表。这使“慢”不再等于疗愈、冥想或逃离城市，而是更现代的效率自主权。</p><p>另一个案例是Reclaim.ai——一个被Dropbox收购的AI日历与时间管理平台。它体现的是更符合AI周期的时间主权：先由人来决定什么值得花时间，AI 再来决定怎样安排。用户设定自己的时间边界：工作时段、专注时间、缓冲时间；AI 安排日程、动态重排。追求的不是把日程塞满，而是持续保护那些容易被侵占的“重要但不紧迫的专注时间”。在一个“快”的时代，让AI帮你维护你的节奏，“自主节奏型商业”也许将是我们的一剂解药。</p><p>数字温度的始终在线</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/89ecb703-3bbe-44de-8fb2-2157f33688a2.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>蚂蚁阿福，一个聚焦健康的专业AI。它关注的是一个长期被忽视的场景：介于日常生活和医院之间的健康需求——比如平时轻微的不舒服、饮食体重运动等方面的困惑，这些疑问没有要到去医院的程度，对每个人的健康又很重要。自己搞不懂，身边也没有专业的人可以请教。</p><p>以往，专业医疗的专业判断高度集中在医院和医生工作时间内。挂号、候诊、检查、复诊都有一套固定流程。但健康问题并不会只在工作时间发生。夜间的焦虑、报告上的陌生指标、用药后的反应、慢病管理中的细小变化，都需要及时理解和回应。一个健康AI不能替代医生，却能在这些场景和时刻，给到及时的帮助。</p><p>我把蚂蚁阿福的做法概括为“踏地而行”。它不是高悬的科技概念，而是7×24小时面对关系到每个普通人的真实需求，专业健康服务始终在线。AI让深夜病痛的人有专业的工具可以求助；让偏远地区的居民，也能获得大城市大医院水准的专业帮助；让患者与医生的连接更顺滑高效。这些具体而微的时刻，是健康AI 真正的价值所在——让每一个普通人的健康生活，多一份触手可及的安心。</p><p>AI周期的拐角处，是一次又一次朝向用户的迁移。这些迁移都不是一次完成的。它们需要在摩擦中接触用户，在反馈中修正产品，在边缘信号中发现真正的问题。我们常常期待“拐角遇到爱”，商业更需要拐角处的遇见。活的连接，是组织能够听见、回应并改变。与下一代消费者在关系深处相遇，让过程成为结果。</p><p>五、重写：世界观重置，完成新的命名</p><p>第四个关键词是“重写”，to be continued。</p><p>马尔克斯在《百年孤独》中写道，世界新生伊始，许多事物还没有名字，提到的时候尚需用手指指点点。AI周期正带给我们相似的感受：很多产品看起来像旧事物，却已经拥有完全不同的关系；很多企业仍然被归入原来的行业，实际正在改写行业边界。真正的重写，是世界观发生变化之后，产品、服务、组织与品牌都重新命名的行动。</p><p>To be continued还提醒我们，命名不是句号，而是一段续篇的开始。成功经验会形成路径依赖，越是熟悉原来的答案，越需要深入自我的隙地，把尚未被开发的部分嵌入时代意义。</p><p>新IP时代，从制造稀缺到触手可及</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/378faef0-813d-4e47-8bc9-a4438f1c766c.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>名创优品的YOYO诞生于去年6月，在今年不久前的一系列周岁庆生活动中，我们看到一个IP自己的生命时间轴，是与用户共同经历的时间。许多IP靠“完整的世界观”取胜——有身世、有性格、有剧情，消费者进入的是一个被写好的故事。</p><p>而名创优品YOYO的歪头与举手，只是一个足够简单的动作：它没有明确情绪，因此可以承载任何情绪。这正是为用户的表达预留的空位。我愿意将YOYO称为“表情包手办”，这是一项关键的品类变化。 表情包的本质是什么？是用别人的形象，说自己的话。当一个手办被当作表情包使用，它的功能就从“收藏”变成了“表达”。单月销售破亿的背后，是只有将原创IP的话语权交接给用户，才能成为下一代消费者需要和喜爱的陪伴，并也因此拥有源源不断的生命力。</p><p>那些限量发售、盲盒概率、饥饿营销、二级市场溢价，价值来自得不到，代价是IP与大多数人的日常生活是隔绝的，它存在于抢购和收藏里，不存在于每天的使用里。名创优品进行的是一种反向操作，供应链的成熟决定了衍生品可以快速开发、覆盖多品类；全球8500多家门店决定了它能同时出现在世界各地。</p><p>于是IP不再是一件需要抢的商品，而是你路过就能带走的小确幸。零售网络从渠道变成了土壤，门店成为IP与消费者持续接触、被使用、被反馈、被二次创作的现场。IP在这个过程里长大。密度与频次，触手可及在这里替代了稀缺与溢价，成为新的价值来源。</p><p>OPC社区新样本，让一个人接入一座城</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/e78c0078-0108-46a4-87f1-c6e28a68ea49.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>上海虹口的1933老场坊是一座具有历史记忆的文化创意地标。博泰车联在这里建设OPC<span>（One Person Company，一人公司）</span>社区的创新样本“易空间Easy Space”。这个选择非常有意思，旧建筑保存城市记忆，新空间连接未来生产力，让历史容器拥有新的任务，用“AI生产力空间”覆盖“文化创意地标”。</p><p>我把易空间理解为一种“场景化OPC”。它不是为所有人提供同一套办公条件，而是围绕具体产业、具体城市和具体问题，组织一套可以被个人调用的创新能力。</p><p>博泰将多年沉淀的产业AI能力和知识图谱迁移到OPC社区，并开放部分研发能力，让超级个体不必从零搭建技术与产业认知。同时，易空间向外连接城市的政策支持、产业资源和真实应用场景，让个人创意能够被验证、被承接、被放大。</p><p>当AI研发、共享知识图谱、城市资源与超级个体在一个场景中相遇，OPC就不再是孤立的“一人公司”，而成为创新产业生态中的行动单元。易空间真正重写的，是个人进入产业、参与城市创新的方式。</p><p>“向内连接产业AI、向外连接城市服务”，创造性的个人可以进入具体项目，企业可以获得新的生产力，城市可以开放新的任务，AI则成为连接能力与需求的基础设施。“让一个人接入一座城”听起来宏大，落地却来自一个又一个问题清单。重写的真实性，永远要由供需闭环证明。</p><p>“AI深入生活”的第一现场</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/aeeb8501-1419-4aeb-959c-f596194ae965.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>苏宁的重写，从它最熟悉的家电卖场开始。</p><p>AI正在改变家电、继而改变生活，也在改变门店存在的理由。当电视、音响、电脑、机器人、智能穿戴和家庭设备都开始拥有感知、理解与协同能力，消费者面对的就不再是“买哪一件产品”，而是“这些产品如何共同进入我的生活”。</p><p>SUNING NEXT不是在传统家电卖场中增加一个AI专区，而是改变整个空间的组织逻辑：消费者不再只是挑选商品，而是进入一种正在发生的未来生活，成为呈现工作、学习、社交、娱乐、创作与家庭等未来生活场景的“第一现场”。所以，SUNING NEXT更重要的价值，是邀请下一代消费者共同建设“AI生活方式提案空间”。消费者不是被动接受答案，而是通过体验、反馈、组合与创造，参与定义AI应该如何服务生活。品牌和开发者也可以把新产品、新功能带到这里，在真实用户和真实场景中进行测试，发现问题，完成迭代。</p><p>这意味着，门店从交易终点变成创新起点，从货架变成测试场，从销售渠道变成连接消费者、开发者、品牌和内容生态的共创平台。</p><p>看得见的入口，看不见的地基</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/a9f960a4-7be7-46d0-951f-e719f15d7d58.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>过去45年，TCL积攒的不只是产品线，而是产业场景的厚度。长期聚焦先进制造和硬科技，TCL持续推动B端的规模化创新，也不断拓展C端应用场景和价值创新的边界。在AI周期，它正在重写自己的产业优势。</p><p>屏显产品成为AI时代虚实融合的关键交互载体：客厅大屏、车载中屏、移动小屏、AR微屏，以及更多嵌入空间的显示界面。这不仅意味着屏幕数量增加，更代表屏幕成为AI时代的交互入口。从智能家居、智慧座舱到“雷鸟AR眼镜”等终端，TCL通过全尺寸、多场景的布局，加速构建起“屏宇宙”全产业生态。</p><p>看得见的AI入口底下，必然有看不见的AI地基。可以从四个板块概括TCL的AI布局：应用场景、平台生态、垂域模型和能源底座。AI在真实应用场景里生长，也需要和开发者、伙伴一起共建；星智、伏羲、深蓝不是通用大模型，而是深入产业的懂行AI；TCL中环打通光伏硅片-电池-组件全产业链，其产业能力可以成为算力与屏幕运转的能源底座。</p><p>TCL告诉我们，TCL华星星智X-Intelligence大模型是“全球显示行业首个具备强推理能力”的垂域多模态大模型，在全球工业大模型评测中位居“半导体显示领域第一”；TCL伏羲大模型赋能电视、空调等终端产品，以精准的意图理解能力带来全新语音交互体验；TCL中环深蓝大模型，赋能新能源光伏产业智能化升级。</p><p>TCL提出“AI for Real”，其实也是“AI for Result”：Real是不飘在概念里，扎进真实的产业场景；Result是不活在参数榜上，交付每一次体验确定性。AI增长没有指数级的必然，只有扎根现场的复利。</p><p>当每一个细分创意，都可以获得平台、模型、屏幕与能源的产业支持，中国AI制造的优势就不只是成本与速度，而是把创新“稳定地规模化”。当屏幕显示、光伏、半导体三大科技叠合为一种可调用、可复用的基础设施，TCL就不再只是一家制造业公司，而是规模化创新的“AI新基建”。</p><p>把复杂留给自己，把简单开放给产业。这才是TCL在AI周期里最不可替代的重写。</p><p>命名由下一代消费者最终完成</p><p>辛波斯卡写道：每个开始毕竟都只是续篇。而充满情节的书本，总是从一半开始看起。我们看到闪电机器人在机器人马拉松中夺冠，首次打破人类半马纪录，看到荣耀第一时间与张雪机车的合作——荣耀logo在机车压弯时惊鸿一瞥，也看到和肯尼亚长跑名将萨巴斯蒂安·萨维、足球小将达成战略合作。</p><p>它们在共同表达一种冠军精神：年轻、果敢、无畏，敢于进入无人区，正是荣耀品牌“敢想、敢不同”的品牌精神表达。这些超越传统的叙事方式也是荣耀阿尔法战略指引下品牌战略的整体升维，一家企业如何突破被过去定义。荣耀的这一次转型，从手机公司走向 AI 生态公司，意味着它必须重新回答：未来的终端是什么？人与 AI 的关系是什么？一台设备怎样从工具变成伙伴？</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/16ccec42-e2c6-4c41-a2eb-3687b1b6341b.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>关于机器人的极致想象还有多少？机器人手机应该是什么样子？我们看到即将于8月12日正式发布的荣耀Robot Phone，产品差异化不仅在于“手机+云台”的硬件组合，更在于对“人机交互”的重新理解，是对行业下一代产品形态的引领。</p><p>Robot Phone同时是全球开放生态下集大成的产品，是荣耀多年积累优势交汇的结晶。该机还是荣耀新一代伙伴型多模态智能体操作系统AgenticOS功能首次落地体验的载体。Robot Phone是理解你、能与你自然互动的全新产品形态，更深一层的产品哲学是具身交互的“意图终端”。当用户没有注视它时，它可以静默；当用户转向它，系统理解拍摄、沟通或陪伴意图；当主体移动时，它通过具身结构完成跟随。真正自然的交互，不是增加更多打扰，而是理解什么时刻应该中断、什么时刻应该保持安静。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/57ded4a7-a665-4f19-bb84-88173865f06b.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>当日常的意图被识别、日常的意义被赋予，产品便从功能载体升级为关系载体。理解荣耀的关键，是理解“未来的当下”。荣耀不只是手机，也不只是硬件，而是一家提供未来人机关系解决方案的公司。我们过去习惯把AI能力理解为IQ：回答是否准确、推理是否更强、执行是否更快。</p><p>重写不是语言游戏，而是重新命名关系。世界观重置，旧有分类自然不够用。我们需要新的命名，也需要让新命名接受现实检验，而这个命名必然将由下一代消费者最终完成。</p><p>六、新物种预测</p><p>经过上下文、非虚构、拐角处与重写，我们重新回到下一代消费者何以为“人”这个问题。XSpecies of Us不是某一类人的标签，而是碳基人与硅基智能深度融合之后形成的新型信任关系。</p><p>身体感，是确认自己真实地活着；创造欲，是参与生成自己的世界；信息祛魅，是重新决定什么值得相信。如刘小枫在《拯救与逍遥》中写道：“凡意义的显示都必定要指向未来，现时历史中的精神交谈已把过去与未来融合于现时意向之中。”</p><p>新物种预测2026——愿景商业：一种哲学生活方式的可信未来。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/a62cb93b-f4a2-4fcb-b31b-6c94327ce4a6.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>预测一：商业面对人与授权AI的意图共同体</p><p>未来的消费决策不再完全由人独立完成，而是人表达意图，AI理解约束、筛选方案并代表人行动。人仍然是决策起点，但不再需要执行每一个中间环节。Context Wallet把用户上下文变成可携带资产，让你在不同AI界面不需要反复自我介绍。</p><p>预测二：MVP（Minimum Viable Product）被MVF（Minimum Viable Future）覆盖</p><p>更早、更快、更代表用户意志，验证这个未来有没有足够多人希望它发生。产品可以被迭代，未来可以被选择，当足够多的人愿意为一个尚未到来的可能性表达确信，这个未来就开始自我实现。Discord和Robinhood的生长过程就是MVF逻辑的印证：先有用户对一个共同未来的期待，产品只是那个期待的载体。</p><p>预测三：品牌成为任务系统，持续调度个体生活方案</p><p>接收意图、返回结果，成为人生路径的共同塑造者。这不是关于“态度”的命题，是关于“任务”的命题。用户不再满足于被讲述一个动人故事，他们需要品牌理解自己的具体情境，并在关键时刻给出可执行方案。譬如安高若的“不急No Rush”不是一句口号，是对生活节奏的重新安排。</p><p>预测四：材料主义，作为感官载体的“材质即产品”</p><p>追求极致身体感的材料消费趋势，表现为材质跨界与材料生命感增强。这是身体感在消费领域的延伸，我们购买的不仅是一件物品，是一种与身体持续对话的材质。ALIVEFORM的3D打印鞋从自然形态中提取灵感，用数字制造重新定义脚感。菌丝体家具，让材料从工业合成回归生物培育，每件家具都带着生长的痕迹。</p><p>预测五：每个人的低能耗创作系统</p><p>更有可行性的超级个体，更生活化的OPC，以极少预算搭建持续进化的认知系统。不需要懂代码、不需要会调参，只需要有自己的兴趣和方向。譬如得到大脑帮助个体完成知识管理与认知迭代，更多产品都从不同侧面把这件事变成可能。</p><p>预测六：留白经济，AI原生的无用之用</p><p>人如何休息、如何感受、如何想象，开始被奖励。最稀缺的不是生产力，是停下来感受的能力。留白不再是浪费，是对无用之用的重新定价。那些什么都不做的空白，正在被看见、被记住、被奖励。这是AI时代，人重新成为人的方式。</p><p>“乘上你最快的船，带上你最精锐的水手，驶向地平线，追逐那即将消逝的白昼。”《奥德赛》的意象在今天依然成立，世界已没有未被探索的海峡，却仍有无数需要被重新命名的未知。带着认知、方法和语境航行，不是逃离黄昏，是相信阳光仍能被追逐。</p><p>克拉丽丝·李斯佩克朵在《濒临狂野的心》中写道：“自由还不够。我所渴望的，尚未有名字。”这句话，正是为这个时代而写。为你我，为下一代消费者而写！</p><p>谢谢各位！</p><p></p><p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/YQzgcDd8-MPoYzY-6VPbyg?from=industrynews version=5.0.8.70666 platform=mac poc_token=HN8cd2qjfv0foLiGVOi1rjgJMRCDWXrYAJscJWDs" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span>吴声造物</span></a><span>，演讲嘉宾：吴声</span></p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/cover/202608/08/212500439459.jpg?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg" referrerpolicy="no-referrer"></figure>2026年8月8日，第十届立秋演讲“新物种爆炸·吴声商业方法发布2026”在香港会议展览中心举行，主题为“我将宇宙随身携带”。以下为吴声造物特别呈现的“吴声2026年度演讲”全文：一、开篇：我将宇宙随身携带第十年，从北京到香港新物种爆炸第十年，我们来了香港。中国香港，这座永远在融合中维持平衡的城市，本身就是一......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/YQzgcDd8-MPoYzY-6VPbyg?from=industrynews version=5.0.8.70666 platform=mac poc_token=HN8cd2qjfv0foLiGVOi1rjgJMRCDWXrYAJscJWDs" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span>吴声造物</span></a><span>，演讲嘉宾：吴声（场景实验室创始人、场景方法论），原文标题：《2026香港吴声年度演讲：下一代消费者，身体感、创造欲、信息祛魅》，头图来自：演讲嘉宾供图</span></p><p>2026年8月8日，第十届立秋演讲“新物种爆炸·吴声商业方法发布2026”在香港会议展览中心举行，主题为“我将宇宙随身携带”。</p><p>以下为吴声造物特别呈现的“吴声2026年度演讲”全文：</p><p>一、开篇：我将宇宙随身携带</p><p>第十年，从北京到香港</p><p>新物种爆炸第十年，我们来了香港。</p><p>中国香港，这座永远在融合中维持平衡的城市，本身就是一个活着的新物种。一场演讲能够被一座建筑、一个时间、一个动作所记住，也许正是场景的力量。</p><p>记得几年前一次新物种爆炸开场，我引用过张国荣《春夏秋冬》的歌词：“秋天该很好，你若尚在场；秋风即使带凉，亦漂亮。”今天是立秋第二天，香港会展中心内冷气很足，但维多利亚港的海面提醒我，历史纵深有时候比技术周期更能告诉人什么是应有之义。</p><p>这场演讲主题是《我将宇宙随身携带》。佩索阿一辈子没怎么离开里斯本，但他写诗，他说我拥有全世界所有的梦想。一座城市如果足够浓缩，它就装得下整个宇宙。香港就是这种城市，在这里所有商业模式、生活形态、技术标准和文化趣味，都能互不认识却相安无事。没有什么比此更能代表我们对“场景命题”的思考。</p><p>这个时代的每个人都是自己的宇宙。表面上看，这是某一个模型、某一个入口、某一种交互的普及；更深层的变化，是人类第一次可以把认知基础设施变成随身之物。</p><p>过去，知识被存放在图书馆、教育机构和专家体系中，后来进入搜索框。今天，它进一步进入各种智能终端定义的工作流和生活流，开始理解我们的习惯，协助做判断，并在获得授权后完成行动。由此产生的真正分野，不再只是知道得多与知道得少，而是真实的认知之后，能否转化为真实的行动。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1d8e94a0-04ea-4c9b-a27c-28c1a4b4d593.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>仿佛一切刚刚开始，却又仿佛一切早已结束；仿佛我们正站在世界的清晨，却已经听见黄昏的回声。新物种爆炸十年来，就是这样坚持讲述“始终于人”的商业方法。</p><p>Kimi K3、HYROX、BilibiliWorld、长视频播客、AI 睡眠、外骨骼、Suno、NAS、线香、Typeless……这些商业世界看似分散的现象，共同指向一个变化：消费者不再只是购买一个完成品，而是借助产品理解自己、表达自己、生成自己的世界。今天定义产品，其实就是定义一种气味相投，小可至一个小众品牌，大可至一个商业时代的大叙事。</p><p>下一代消费者，XSpecies of Us</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1bca3d3f-41f4-4bf4-8329-3d98aacf6312.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>无论如何，我们迎来了“下一代消费者”。可以称其作“XSpecies of Us”。</p><p>“下一代”不是简单年龄划分，不是“更年轻的人”，也不是“某一批原住民”。它指向一种正在所有年龄层发生的新型人格：由人与技术深度融合而塑造，同时表现出三种鲜明特征——身体感、创造欲与信息祛魅。</p><p>第一，身体感。当信息越来越易得，身体给出的真实反馈反而更被在意。我们用手表、手环、戒指记录夜晚，也更认真衡量饮食、作息和压力。技术不是要把身体变成数据容器，而是让注意力回到身体本身。</p><p>第二，创造欲。AI能大规模生产文字和图像，人反而更重视那些“只有我能完成”的部分。它可能是一段诗、一件手作、一场运动，也可能只是记录某个下午的风和某个拐角的微笑。热爱成为最难被替代的方向感，可能在未来某天救我们于意义的贫乏。</p><p>第三，信息祛魅。宏大叙事不再轻易让人信服，领先的参数也不足以自动换取忠诚。图文可以生成，口碑可以包装，下一代消费者比以往更看重使用过程、事实证据和长期行为。他们选择自己相信什么，也愿意随时根据事实修正判断。</p><p>基于此看几个现象。NOT A HOTEL让大师定义私宅设计，家从此可以收藏、分享和流转。丹麦ARoS美术馆里，James Turrell用直径四十米的穹顶让“观看”成为可进入的场景。至于A24出品的《后室》，导演是2005年出生的凯恩·帕森斯，它告诉我们这个时代随机性不仅是变量更是能量，“迷因”背后代表的是某种可能主流化的商业方法。</p><p>W.H.奥登说：“一个明确表达的句子使一个世界出现，万事万物都依它所言而发生。”今天为那些正在发生的变化命名，不是为了定义，是为了让它们得以被看见、被谈论、被行动。</p><p>下一代消费者需要全新的场景叙事。我将用四个篇章来展开——上下文<span>（context）</span>、非虚构<span>（testament）</span>、拐角处<span>（hint）</span>、重写<span>（to be continued）</span>。</p><p>狄金森的诗句更契合今天的心境：“我能否细说一下天空？谜语多么安静。”这个解谜之旅，就是细说自身宇宙。</p><p>二、上下文：用产品提供可进入的语境</p><p>上下文这个词我们讲了十年。</p><p>2015年《场景革命》出版时，在几个有关“场景”的英文单词里，最终选了context。场景首先是上下文<span>（context）</span>，是那个动态的、与用户共同在场一起生成的东西。它不是布景<span>（setting）</span>、剧本<span>（scenario）</span>，也不止内容<span>（content）</span>、现场<span>（scene）</span>。它不确定、流动，甚至有些模糊，但恰恰这种模糊才真实。</p><p>这个选择在当时并不容易被理解。十年之后，大模型把context变成显学。你会发现一件很有意思的事情，新商业都在讲“场景”，大模型都在讲“上下文”，说的是同一件事。大模型要理解用户前序行为，要保持记忆，要基于连续交互做出判断，这不正是场景实验室一直主张的新商业命题吗？十年了，它们终于汇流了。</p><p>真实自带上下文</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/d165ea40-ea5e-47e8-b954-24911b3ceed8.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>今年4月，在浙江海宁举行的搜狐视频关注流大会上，我提出了一个判断：抛弃剧本和预设，真诚的力量，开始于每一个起心动念的转发与评论。真实的社交表达，充满活人感，自带上下文。</p><p>算法极大提高分发效率，也带来一个新问题：人越来越容易被动消费，却越来越难主动确认自己的兴趣。无穷信息从眼前划过，留下的痕迹越来越少。我们看过很多，真正参与很少；收藏很多，完成很少；表达很多，关系却未必发生。</p><p>对“搜狐视频关注流”的研究，首先在于其把“关注”重新定义为一种主动行为。当我们主动地去转发和评论的时候，这个主动的参与就已经具备了真实的链接。关注流里重视转发、重视评论，重视活人感，不是重视量化指标，而是重视人的全情参与。关注是一种看见，转发是一次认同。</p><p>汉服、舞蹈、二次元、音乐、户外、文化、科学、健康、美食，看起来只是兴趣标签，但当一群人持续围绕它们行动时，生动的“视频社交”，最终会长出自己的地标。这个地标未必是一个物理建筑，它可能是一种共同语言、一套行为习惯、一群彼此熟悉的人，也可能是一次每年都要奔赴的线下相聚。在彼此的关系生成里面，去理解生而为人的价值和意义。</p><p>关注流就是关系流。视频社交的活人感背后，一群人共创的语境，正汇成一条共创的河流。这条河流不是平台的单方面规划，平台提供河床，真正让其流动的是一个又一个真实的人和真实的内容表达。真实连接、反算法、转发与评论，共同构成一种AI周期的“活人感”。</p><p>因为有语境，所以不悬浮。因为有现场，所以不只是社交。</p><p>从“在场”到“上场”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/9f8c9ed6-f995-49c3-8e4c-f1727bc005f1.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>再讲另一个现场。2026年FIFA世界杯，联想是官方技术合作伙伴。你可能注意到今年的越位判罚和以前不太一样了。</p><p>世界杯已经存在近百年，它的魅力来自高度确定的规则，也来自每一秒的可能变化。当AI进入赛场，不是锦上添花的技术展示，而是技术开始组织一个复杂现场：3D数字人可视化方案、裁判视角AI视频增强系统、智能指挥中心……我把联想AI改造世界杯的角色理解为：把绿茵场变成技术组织能力的竞技场。</p><p>让分散的数据被理解，让分布的算力被调度，让孤立的模型被协同，让具体的场景被交付。AI的价值在于是否把能力嵌入真实业务，让更多组织和个人具备行动能力。在复杂性之上生成行动秩序，不仅是联想AI在世界杯“赛场”上场，AI时代，每个个体也要上场。</p><p>说到个人体验，在准备这场演讲的过程中，我与联想天禧AI的对话，甚至多过与同事的对话。我需要整理材料、寻找线索、提炼表达，也需要在不同文档和会议记录间建立联系。真正令我惊喜的在于，每次唤醒的不是某个孤立功能，而是前一天尚未结束的思考。它知道你在准备什么，保留了哪些材料，哪些判断仍然需要验证。</p><p>连续、流畅的个体上下文，让AI从偶尔被调用的工具，变成可信任的场景智能。新物种爆炸与联想共同走过多年。我们从个人超级智能体的智键、妙记，到7×24小时自主执行，看到的不是一个又一个功能，而是认知基础设施如何逐渐被这一代人随身携带。</p><p>马尔克斯在《活着为了讲述》中写道：“生活不是我们活过的日子，而是我们记住的日子。”当AI帮助我们保存、理解那些值得记住的日子，它参与的就不只是工作效率，而是人生叙事。</p><p>AI如何“长”进家庭</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1ea23fa3-ecc4-4c0d-9b2a-8e4ef98aff2a.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>另一种“上下文”在“家”中生长。过去十年，海尔智慧家庭沿着一条清晰路径演进：2015年，提出电器开始变成网器；2020年，打造智慧家庭场景品牌；到了2026年，定义了一个更完整的想象：家是场景生命体。</p><p>我非常认同这个表达：AI没有让家更聪明，而是让家第一次活了过来。因为智慧家庭不是一个参数竞赛，增加更多传感器、屏幕和自动化程序，并不必然带来更好的生活。真正的智能，应该让关系更自然，让照顾更从容，让琐碎不再持续消耗人的精力。</p><p>一个有生命的家，需要五官、大脑和手，才能让关系自然深入。“AI之眼”负责感知，看见环境变化，也理解生活中人的语境；HomeClaw负责决策，把空间、设备和家庭成员的需求联系起来；家务机器人负责行动，把判断转化成具体执行结果。从感知、认知到执行，AI才真正“长”进家庭。当系统接过这些琐碎，人获得的不是“少按一次按钮”，而是更完整的时间。技术看似退到后台，关系反而走到前台。</p><p>这就是我提炼的海尔智慧家庭的空间智能方法论：场景理解+在场决策+行动系统。AI周期的智慧家庭场景，以主动感知重新编织人与设备、家庭空间乃至社区服务的共生闭环，不依赖预设剧本，而是源于对“家”的深层洞察。场景理解不是识别房间位置，而是理解家的关系；在场决策不是执行预设程序，而是根据当下做判断；行动系统不是设备联动的表演，而是把生活问题真正解决。用户不需要知道调用了多少模型，只会感受到家中设备是否开始彼此理解，问题能否在打扰人之前被解决。</p><p>十年，是海尔智慧家庭的时间尺度，也是AI从实验室进入千家万户的产业尺度。长期主义的价值，在于不把每一次技术热点当作起点，而是让每一代技术进化进入同一个生活具体问题。</p><p>城市语境，技术场景</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1dc3a3f5-be98-4f7e-b4fe-dd3dd9188f66.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>说到家，中国香港的“家”不太一样。这座城市，生活密度与空间精度都非常之高。海水腐蚀、空间密集、水压波动、旧房改造，这些问题不会出现在宏大科技叙事里，却直接决定一个小家庭的卫浴体验。今年研究九牧在香港的场景时，有一次我专门住在湾仔骆克道附近，那里聚集了许多卫浴品牌。我在街上看产品、看门店，也看这座城市如何在有限空间里安排洗浴、如厕、收纳和清洁。</p><p>那次调研让我更确定：所谓在地化，不是把同一套商品搬到不同市场，而是重新学习一个城市的上下文。他们告诉我，为适应中国香港使用场景，九牧卫浴推出了“双水路海水款智能马桶”，还做了香港水务局的认证；一款有清洁机器手技术的智能马桶，比消毒杀菌更进一步的是，能阻隔楼层之间的气溶胶传播；零压冲水和恒温增压花洒，也是针对香港超高楼层的特别适配。</p><p>今年6月京东MALL湾仔店开业，九牧以超级旗舰店形态直面香港消费者。联合本地品牌Leisure Plus，提供智能马桶极速换装、最快6小时局部卫浴焕新等解决方案。把场景打开，提案匹配在地的卫浴生活，正是对这座城市的回应。</p><p>九牧曾提出“科技的最佳状态是隐于无形”，这在AI周期的卫浴场景中尤其准确：“翻转冲刷技术”同时处理清洁与静音；X80 AI机器手智能马桶“让马桶自己刷自己”，依托AI算法精准区使用需求；明年，九牧还要发布“AI机器人洗脚机”……这些产品听起来分散，背后却有同一个逻辑：把日常的小锚点，变成科技的确定性落点。</p><p>九牧的价值，正在于理解不同“上下文”的能力。其针对不同区域都有本土化策略，比如在东南亚和中东地区，应对电压不稳、水压不足等问题，九牧Z1 Pro储能马桶无电源插座也可使用。而今天的年轻人群疗愈场景，小牧AI疗愈花洒套系则打造居家多感官疗愈系统，让淋浴成为听觉、嗅觉、触觉、视觉等疗愈体验的“放空角落”。因为技术隐于场景，所以“无感放大感受”。</p><p>智能的极致就是具体的妥帖，这是九牧给我带来的商业启发。卫浴不只是功能刚需，也是每个人每天焕新自己的空间。一场淋浴是工作与家庭之间的转换，是喧闹与安静的边界，也是一个人短暂恢复能量的方式。它不要求用户理解复杂原理，只让水温、声音、气味和空间，都在恰当的时刻处于恰当的状态。</p><p>把宏大收进一个具体语境</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/534aeffd-2662-4a0f-bf79-41b9578f3f54.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>把宏大收进一个具体的语境，正是上下文的核心方法。山下有松把传统美学收进一件器物，商汤SenseCare把庞大算力收进一次诊断，诗碧曼把草本智慧收进一次护理，华熙生物把生物科技创新收进一种成分，蓝区科技“几岁手环”把健康管理收进一次佩戴，猫王妙播音响把数字陪伴收进一个频道。</p><p>它们都在找一个“狭窄的大门”。巴什拉在《空间的诗学》里说，极微小的事物无异于狭窄的大门开启整个世界。正是这些微小的、具体的、可进入的语境，让下一代消费者愿意与我们同行。</p><p>总结上下文这一篇章：与下一代消费者共建上下文，本质上是在关系场中共同行动。商业不再是单向输出，而是一场持续共同完成的叙事。</p><p>三、非虚构：我们为什么这么做的证据链？</p><p>上下文回答“如何创设语境”，非虚构则进一步回答“品牌如何被相信”。</p><p>AI时代，品牌正在经历一种更难的真实感建立。消费者已经历过太多概念、口号和精心包装，当下更在面对文字、图片、视频的无限生成和难辨真假。在更加冗余、复杂的信息环境中，品牌讲述“我是谁”变得更加不可信，而是要持续提供可被相信的证据：做了什么，承担了什么，改变了什么，留下了什么。</p><p>非虚构不是拒绝故事，而是让故事拥有证据链。产品和服务、品牌愿景和用户反馈、用户关系和组织秩序，长时间的投入和可被验证的结果，共同构成品牌向用户展示的事实，传递品牌真实的价值排序。</p><p>所以说：叙事的分量，来自事实的重量。</p><p>共益本就是全球责任</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/fb7da23f-c501-4421-ac7c-bff27c3b9838.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>什么是事实的重量，我想分享一个非常契合的案例——“厦门国贸”，它深耕大宗商品贸易40余年，是全球化的供应链服务企业。很多人熟悉厦门国贸的规模，却未必真正理解供应链服务的价值。它不总是出现在消费端，也很少以耀眼的品牌形象进入大众讨论，但全球经济能够持续运转，靠的恰恰是这种重而复杂的产业组织能力。</p><p>我用两个事实来理解厦门国贸。</p><p>第一个事实，ITG AMOY轮。它是厦门国贸运营的海上浮仓，获得新加坡普氏市场燃料油窗口交易资格，成为全球参与普氏报价的十余艘浮式储油轮之一，也是唯一由中国公司直接主导运营的浮仓。供应链服务企业，不只是服务全球贸易，更需要理解国际市场规则、交割标准、船期、库存、汇率、风险和客户需求。而参与定价意味着企业不再只是接受价格，而是凭借真实履约能力进入规则形成的全球现场。</p><p>第二个事实，是从塔什干到福建的中亚班列。中亚棉纱通过铁路直达福建，运输时间缩短一半。运输提速的背后，是深度的产业协同。厦门国贸深入乌兹别克斯坦棉纱产地，与当地超过百家棉纱企业合作开展国际贸易。棉纱通过中亚班列直抵福建，连接福建优势的鞋服企业，构建起“中亚棉纱—福建织造—全球销售”的产业链。</p><p>浮仓与列车，对应的是服务与联结，这是两个有重量的事实，供应链服务的参与深度和协同深度，让厦门国贸真正意义上成为全球化产业链的组织者。厦门国贸将自己的业务发展模式概括为“三链融合”—— 打造韧性供应链、专业产业链、高质价值链。而在我看来，价值链的本质，是让每一个参与者获得长期收益。厦门国贸静水流深的产业深耕，让“共益”不是一个口号，而是用行动证明的全球责任。我们也正在看到，以厦门国贸为代表的中国企业，也正在帮助世界把创新变成事实。</p><p>香港：全球化方法的现场</p><p>厦门国贸带给我们更重要的启发——进入全球化新周期，中国企业需要形成一种集体表达：从“世界相信中国企业”，到“中国企业相信共益”。这并不意味着只是同一种叙事，而是在不同的业务差异中呈现共同的价值底色：尊重长期主义，重视真实价值，相信合作共生，并愿意承担长期责任。</p><p>不仅如此， 在CES、链博会的全球产业现场看见中国企业的主场感，寒武纪以自主AI芯片回应智能时代的基础需求，弱水时砂以“寒武纪耳机”为代表，把技术想象转化为年轻人可以感知和使用的产品。它们处在不同产业，却表达中国企业同一种信念：既要持续突破关键技术，也要让技术进入真实生活，兑现创新对人的价值。</p><p>这正是“中国企业相信什么”的具体回答——相信自主创新，也相信技术最终应当服务于人的体验与社会的进步。</p><p>对于全球化新周期的思考，也是“新物种爆炸2026”来到中国香港的重要原因。香港，一个洞察全球化方法的最佳现场，我把它定义为Global Context Switch，全球场景转换器。</p><p>资产在这里获得流通性，制度在这里形成适配，话语在这里完成转译。普通法体系、国际仲裁、资本市场、专业服务和全球文化网络，共同构成了一个让不同商业融入全球化上下文的场景转换器。</p><p>港交所陆续上市的科创企业，香港生成式人工智能研发中心连接科研与产业，巴塞尔艺术展与西九龙文化区让文化资产进入国际交流。它们看起来分属金融、科技和艺术，实际上都在完成同一件事：让本地价值进入全球可理解、可合作、可交易的语境。</p><p>所以，企业出海不只是进入一个在地化的市场，它需要资产结构、制度规则、组织能力和文化表达同时完成适配。香港的价值，不是替企业省略这些步骤，而是让它们在同一个高密度现场被看见、被检验。</p><p>接下来，我将分享几个正在香港徐徐展开全球化进程的新物种企业。</p><p>让世界审美，多一种东方答案</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/372944b4-9676-45bc-93eb-18483ffe32a9.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>我相信大家对毛戈平这个高端美妆品牌并不陌生，它去年开始进入了中国香港。毛戈平在香港有两个非常重要的地标：海港城专柜与湾仔的美妆教育香港校区。海港城代表“发生”：一个中国高端美妆品牌能否与全球品牌站在同一空间，由每一个消费者在场的真实体验决定。校区代表“发声”：专柜完成对用户的“美”的价值交付，学院则持续连接在地的人才、教育和方法。</p><p>毛戈平美妆教育为行业输送了大量专业人才，把“光影美学”从一件可以买走的商品，变成一套可以学习、练习和传承的方法，这才是品牌真正的影响力和全球化能力。发生与发声，零售与教育，两者形成了完整证据链。毛戈平的稀缺性价值，表现在它是高奢的，也是有技术、有教育支撑的，这种品牌、专业技术与教育并行发展的结构，即使在全球高端美妆行业中也难得一见。</p><p>毛戈平始终在做的是提供看见美的方法：光影如何服务不同面孔、妆容如何还原个体气质、色彩如何与文化经验发生关系，这些方法可以被传递、被注视、被转译。为什么选择和花花联名？这样一只以松弛感闻名的大熊猫——当然，熊猫本身也是最直接的东方意味象征，更重要的是这种自在感与下一代消费者的精神需求不谋而合。纪录片本身作为品牌传播路径已经并不少见，而毛戈平纪录片的不同之处在于，品牌在其中后退一步，更多呈现美如何进入我们的日常生活，光影美学如何跨越文化与时空，在不同语境中反复验证。</p><p>当我走进香港丝芙兰门店，看到被“摆在C位”的毛戈平，意识到真正影响消费者决策的是这个品牌在产品、服务与审美上带来的综合感受。从香港首柜到美妆教育，再到海外事业部的设立，可以看到毛戈平品牌的国际化进程已经开启，它具备了一个品牌所应有的国际化能力，站在中国香港，面向世界，不仅拥有产品与技术，也有教育与方法，而前者是被体验的能力，后者是被理解、被传递的能力。</p><p>我也相信，中国品牌出海的未来，提供的将是一种“可以被验证的东方方法”。毛戈平的东方美学不是向世界输出一个新标准，而是在多元中带来多一种选择。如同罗素所说的参差多态乃是幸福的本源，是我们每个人对于世界多样性应有的期待。</p><p>让每一度电流向更被需要的地方</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/99f3298e-b0eb-4598-867f-b31346007d24.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>星星充电，一家进入中国香港九年的能源企业。从一根充电桩，逐渐连接社区、园区与物流网络。2026年星星充电StarCharge App在香港正式上线，不只是多了一个充电入口，更是把分散的充电设施、储能设备、用户需求和能源调度组织成一张移动能源网。</p><p>能源是最不能停留在口号上的行业，一度电从哪里来，何时被储存，流向哪一个设备，怎样保证安全，最终必须由真实的场景来回答。</p><p>在海拔约4300米的西藏乃朗寺，离网系统需要面对高海拔、偏远和电网条件有限的问题。储能让关键用电在相当长的离网时间内仍能得到支持。在大理高原牧场，“牧光融合”让棚顶发电、棚下养殖，同一片土地同时承担能源生产和牧业经营，光伏与牧场形成新的空间关系。在鱼米之乡常州，“渔光互补”让水上发电、水下养鱼，能源设施与原有产业不必相互排斥，而可以通过设计形成协同。</p><p>星星充电的全球化布局也让我看到，不是把同一台充电桩复制到不同国家，而是读懂不同市场的能源条件，用一套智能调度能力解决当地的具体问题。全球案例背后，是标准化充储硬件解决规模复制，场景化能源方案应对各地电网、光伏、储能和充电需求的差异，开放的EMS能源管理平台智能调度，本地服务团队确保交付的稳定性和可持续。所以，星星充电输出的并不只是一台设备，而是一种让光伏、储能、充电桩和电网协同运行的能力。</p><p>全球化智能调度的关键，就是读懂能源的在地场景，让每一度电在最合适的时间，从最合适的来源，流向更被需要的地方。</p><p>把移动的时间，变成完整的时间</p><p>本雅明在《拱廊计划》的笔记中写道：“我无需说什么，只需展示。”最有力的表达，正是“展示”一个不断进化的新物种。我对一辆车的理解，需要来自日常的真实感受。最近我在开问界M9，我曾在车里开过视频会议，也在车内看过一段电影。事情都很小，却让我意识到：移动时间不必天然是被切碎、被等待、被将就的时间，而是原本被忽略的途中时间，开始拥有生活的内容。</p><p>问界提出的“新豪华”，参数、价格不是新豪华的起点，人的体验才是，科技豪华才是。比如，问界M9的后排隐私调光玻璃，看起来只是一个配置，但它改变的是人与移动空间的关系。打开时，人与城市、风景和道路连接；关闭时，车内可以成为一间安静的会客室、休息室，一段家人的私人时间。车成为了真正意义上“先进生活方式延伸的第三空间”，随时切换开放与独处、工作与生活的移动空间。</p><p>技术也在重构新豪华，AI感知人的意图、关系和当下状态，主动组织空间、内容与服务，小艺智能体只是入口，本质是让车成为系统理解移动生活的AI伙伴。</p><p>不妨再向前看，问界对于AI时代车的理解，更准确的定义是“第三空间智能体”，是一次由AI驱动的体验革命，让人在出发前、行驶中和抵达后的意图保持连续。想看的内容不必因为上车而中断，正在进行的工作不必因为开车重新开始，家人交流不必被设备操作切碎，休息、娱乐与陪伴也能够根据场景自然延续，一段真实的路程，重新组织为一段可以完整感受、完整生活的时间——把“移动的时间”，生成“完整的时间”是科技豪华最真实贴切的场景化表达。</p><p>这才是我理解的新豪华：让参数退到人的需求之后，让AI成为生活连续性的组织者，让每一次出发都成为生活自然延伸的一部分。</p><p>保持清醒，让一切维持正常的比例。E.M.齐奥朗《绝望者的练习》中的这句话，在这里变得非常具体。技术保持清醒，让智能回到人的尺度，让豪华维持应有的比例。</p><p>用事实数据表达技术的善意</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3817f70b-bbd9-45df-ac70-4882bbeb95df.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>非虚构不能只展示成功，还要建立面对问题的机制。黑猫投诉把服务分布在消费前、消费中与消费后。</p><p>消费前，“瞄一眼”作为 AI 消费决策助手，帮助用户识别风险、理解信息；消费中，AI法律咨询助手“法喵星”让普通人更容易获得基础法律信息；消费后，AI辅助投诉审核，提高处理效率，让问题进入可追踪、可回应的流程。</p><p>技术的善意，不是让消费者永远不会遇到问题，而是让问题发生后有入口、有证据、有回应。数据在这里不是监控人的工具，而是表达事实、恢复秩序的手段。</p><p>我们也必须了解，消费者会观察企业如何处理一次投诉，如何面对一次失误，是否愿意把责任写进系统。真正的信任不是“从不出错”，而是“出错之后仍然值得相信”。</p><p>非虚构不是一种文体，而是一种商业纪律。它要求企业把价值观变成产品，把承诺变成流程，把全球化变成长期协作，把每一句叙事都放在事实面前接受检验。</p><p>总结非虚构这一篇章：下一代消费者更相信用事实展示的价值排序。当故事有了证据，品牌才不只是被听见，而是被相信。</p><p>四、拐角处：面对变化，保持活的链接</p><p>上下文让产品进入生活，非虚构让价值获得证据。今天的第三个关键词是“拐角处”。</p><p>直线意味着可预测，拐角意味着视线之外。商业真正的变化往往不发生在主航道中央，而发生在一个旧模式仍然有效、新关系已经开始转弯的地方。保持活的连接，首先要建立更多接触，倾听边缘信号；更重要的是，允许反馈改变自己。下一代消费者不要求品牌永远正确，却要求品牌保持感知。</p><p>因为当我们回头看，真正改变人生的是一系列微小回应。其让我们知道什么值得继续，哪里需要修正，什么只是自我感动。商业系统也一样。感知真实，并允许反馈改变自己，是 AI 周期最重要的能力。</p><p>AI产业供应链的AI化，以慢为快</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/d17209ea-2ce5-4b33-87eb-d97a53d6e12f.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>一台机器人如何听见、认出并回应？这不是一个麦克风就能解决的问题。真实环境中有大量噪声，多个人同时说话，难免有距离、方向与语气的变化。机器需要从复杂环境中分辨有效信号，识别说话者，理解交互意图，再给出反馈。感知、处理、决策和反馈必须形成闭环。AAC瑞声科技这家公司从声学起步，长期服务消费电子与智能汽车。进入具身智能周期，它所沉淀的能力开始迁移到新的终端。</p><p>感知是AI的第一性原理。没有感知，所谓智能只能停留在封闭数据集；有了对物理世界的连续感知，AI 终端才可能成为“智能的器官”。瑞声将成熟的感知能力迁移到具身智能，打造全栈式智能汽车感知解决方案，同时布局液冷散热等 AI 新基础设施。在瑞声的自研机器人声学解决方案中，自适应降噪与回声消除、智能拾音、柔性拾音等技术共同工作。机器不只是“收到声音”，还要知道声音从哪里来、是否来自目标用户、怎样在移动和噪声中持续跟随。</p><p>只有感知稳定，模型的理解与行动才有可靠入口。NLC PRO算法是瑞声科技构建全方位感官体验的核心一环。不仅通过自研智能算法补偿，突破车的空间限制矛盾，更能与整车声学系统、AI独立音区及RichTap®触觉方案结合，实现“声、光、触”三感联动的沉浸式体验，让感官“超频”。瑞声已经实现量产的高功率液冷CDU，看似离声学很远，实则来自同一种判断：当更多设备成为AI设备，算力密度、功耗和散热都变成基础能力。这不是追逐风口，而是一次供应链能力的迁徙。企业保留了过去被行业训练出来的专利、工程和制造能力，又在新周期中把它们重新组合。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/26328aa8-e6be-42de-a9d8-6141a5fc6c0c.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>从“果链”走向“AI链”，瑞声真正的优势不是贴上新的标签，而是感知生态的迁移力与垂直一体化的整合力，这来自于长期在场下对每一次技术转弯的敏感。当我们讨论AI产业供应链的AI化，必须以慢为快。并购、投资、全球布局、算法积累与工程验证，都需要漫长时间。只有慢功夫足够扎实，才能当信号出现时，以最快速度响应变化。</p><p>新协作创造新经验</p><p>过去两年，每一位企业家坐下来聊的第一句话可能都是“我们要不要接一个模型”。但其实，AI转型的起点不在技术侧，而在组织侧，企业最深的连接位，在员工每一天的经验里，在那些最容易形成断点的工具、流程、权限里。AI时代企业第一件要做的事，是让这些沉默的资产显形，变成AI看得见、调得动、用得对的经验。我一直觉得，李锦记是一家值得被认真讲一次的企业。138年，六代人，一瓶蚝油，一种味道。手感，过去只能靠人传给人。今天李锦记要面对的是一个更大的场——六千名遍布全球的员工，和一群刚刚上岗的数字员工。</p><p>李锦记和飞书一起做的事，不是“给企业装一个AI”，而是让138年的手感，同时传承给人，也传承给数字员工。碳硅融合，不发生在PPT里，发生在真实的业务流里。过去，一个海外分公司同事想问一条财务合规的政策，往往要在群里@一圈人，现在群里多了一位新同事，24小时在岗的财务 AI 助手。它读过李锦记所有的财务知识。问题问过去，1分钟就把答案连同出处一起递回来。李锦记的餐饮终端销售，每天要拜访大量餐厅厨师。这件事琐碎到没有一份SOP能穷尽。</p><p>李锦记的业务团队基于飞书做的餐饮终端销售拜访AI助手，把“拜访”这件事拆成了前、中、后三段的精准响应。每一次拜访，都成为一次被沉淀下来的经验。如果说前面两层是内部协作，那么FunCook是李锦记把AI直接推到消费者面前的一次冒险，在APP里有一位能替你回答“今天吃什么”这个人类日常最恒久难题的AI推荐官。而背后站着的是李锦记138年积攒下来的关于“味道”的全部知识。它直接站到了消费者面前，替李锦记完成了一次品牌到餐桌的最短路径。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/56b7a2ee-6d9d-40d8-8633-50ea57eeff2a.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>上面三个场景其实讲的是同一件事：李锦记有了一队不占工位、却在干活的“新员工”，“他们”是这家百年港企AI故事的真正主角。飞书做这件事的方式，我用一句话概括：让Agent成长在经验里，让生产力在协作中复利。</p><p>AI落地的阻力，往往不是技术，是动线切换成本。把这个成本降到最低，AI才会真的被用起来。站在飞书这样一个把所有工作动线原生打通的底座上，AI才同时拥有它需要的知识，它需要的数据，它需要的流程和它需要的边界。AI生产力也在这样一次次的人和Agent的协作中产生复利。</p><p>飞书过去十年，把人和人之间的协作这件事做到了极致。今天当Agent承接了确定性的执行，人的位置，将从“完成任务”，转向“定义任务、做价值判断”。这不是被替代，这是被解放。而承接这个新关系的容器，也需要被重新定义——它必须让人和Agent在同一个上下文里工作、在同一个流程里流转、在同一个权限体系里被治理。如果用一句话概括飞书今天正在完成的转身：它不再只是一款连接员工的协同产品，它正在成为一个连接AI与企业业务的平台。而它承载的那个“新协作”，主体也已经从“人与人”，变成了人与Agent。</p><p>是AI Native，更是AI Normal</p><p>香港作家董启章说：“在世界中写作，为世界而写。”他的作品《天工开物·栩栩如真》从发报机、收音机等寻常物件出发，书写家庭与城市的百年变化。物件不是背景，而是城市微观图景的一部分。如同分众传媒也在不断更新城市的微观图景。</p><p>过去，我们更多把分众理解为消费品牌发布与规模触达的媒介。到了今天，它正在连接深处翻译一种AI生活。一个新型AI硬件距离普通消费者有多远？有时就是电梯进出的一瞬间。用户连续看到智能眼镜、AI终端或一种新生活方式，最新的技术被放进日常路径，陌生的未来逐渐变成可想象的生活。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/2eccb622-957f-4b47-ba16-995711912e62.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>智能眼镜是我长期关注的AI硬件形态，它天然离你最近，最贴近人的视线，因此具有更自然的交互潜力。乐奇Rokid的“乐奇AI眼镜”从一开始就选择了一条与其他智能眼镜不同的路：做一款带显示的全功能AI眼镜。因为只有“全功能”，才能真正承载“日常化”。</p><p>世界杯期间，我用乐奇AI眼镜看了几场比赛，这是一种全新的观赛体验：球员信息、比赛赛程、预测比分等信息，可以在观看过程中随时唤醒。过去我要在赛后查阅的数据，今天可以成为现场的一层补充。不是为了让眼前堆满信息，而是让需要的信息在正确时刻出现。真正好的智能眼镜，不应该让人更分心，而应该减少在各个屏幕、设备之间切换的摩擦。</p><p>给大家分享一个我和乐奇AI眼镜的故事：一次出差，出门前眼镜就推送了今天的日程，当我在机场赶飞机，双手被行李占据、还想买伴手礼的时候，眼镜上推送出了航旅纵横提醒的登机口更换，对于经常出差的人来说，有多少含金量我想我们可以会心一笑。</p><p>商务同事说见客户时手机不断响起特别干扰，我说你需要乐奇AI眼镜，看时间、消息，会议纪要都将在眼前同步进行。从City walk到City ride，当骑行中导航信息直接出现在视线前方，解决的是这个城市潮流运动中最具体却也最确定的痛点。重要的是，这些功能不是各自独立，乐奇AI眼镜的跨场景桥接能力让工作与生活不再被多个应用切割，让我们的一天自然流畅。</p><p>乐奇Rokid最大的价值也不只在眼镜本身。品牌自研的AI眼镜操作系统 YodaOS，我将它定义为：交互转型之年的AIOS革命。作为乐奇AI眼镜开放生态的底层，YodaOS之于AI时代未尝不是Android之于移动互联时代。</p><p>上一个十年，技术拿走了我们的注意力；下一个十年，技术要把它还回来。乐奇Rokid在做的事情，是让眼镜这个本应最无存在感的交互载体，成为承载个体完整AI生活的界面。当世界在眼前徐徐展开，AI眼镜会将注意力真正第一次还给用户。在这里，我们做的不仅仅是一个产品周期的判断，而是一次现代生活方式转向的判断。技术的使命本应如此，我们应该对“人”的价值实现保有更大的热情。</p><p>乐奇Rokid创始团队关于AI眼镜真正的想象，是当产品解决重量、续航、显示精度与大众接受度之后，成为以千万甚至亿为单位的自然入口。这个市场仍处在摩擦力时刻，但恰恰因为摩擦存在，开放生态才有机会共同解决问题。推动智能眼镜生活方式的加速。消费级AI硬件必须既是AI Native，也是AI Normal。AI Native意味着产品从底层围绕智能体与自然交互设计；AI Normal意味着用户不需要因为“这是AI”而重新学习生活，技术最终应该普通到像一副眼镜本身一样日常。</p><p>“慢”与人的可持续</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/519ab9db-8095-49ba-836a-a031b7887e9f.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>值得观察的，是那些过去说不清、规模也不确定的模糊需求如何显现。AeroBand无弦吉他把音乐学习、娱乐和社交放进一个新的硬件形态。用户不必先成为专业乐手，就能体验演奏，一件产品也可能成为一个人的乐队，或成为朋友之间的音乐社交入口。</p><p>Looki关注第一视角的生活记录，让人重新思考：珍贵的时刻应该被怎样保存？记录是为了发布，还是为了记忆？当相机更接近人的视线，内容也可能从“摆拍”转向更自然的在场。黑湖AI新质造平台与地瓜机器人旭日S600芯片，让具身智能拥有更普惠的计算与交互基础。它们今天的出货量未必最大，却在尝试把过去昂贵、复杂的能力转化为更可用的产品。AI正在重新布置我们的“光场”。过去模糊的需求，被新的感知、芯片、模型和交互照亮。</p><p>当我们将反思置于更宏大的框架中审视，那些试图通过“加速”来跨越思维自然周期的努力，最终都可能以创意的枯竭为代价。我想给大家介绍两个不那么熟悉的案例：第一个是芬兰的科技公寓酒店品牌Bob W。它比传统“慢生活酒店”更能体现AI周期的效率观：通过技术消除等待和打扰，把节奏控制权交还给个人。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/955d34ab-d1b0-4ed9-ab4a-b68600fa4ed3.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>模式可以概括为：后台极快，前台从容；系统追求效率，人保留自己的节奏。它把酒店标准、服务式公寓和本地生活结合起来：数字化入住、智能客控和AI运营系统，配备长期生活设施，可住几天到数月，客人不必遵循酒店统一安排的时间表。这使“慢”不再等于疗愈、冥想或逃离城市，而是更现代的效率自主权。</p><p>另一个案例是Reclaim.ai——一个被Dropbox收购的AI日历与时间管理平台。它体现的是更符合AI周期的时间主权：先由人来决定什么值得花时间，AI 再来决定怎样安排。用户设定自己的时间边界：工作时段、专注时间、缓冲时间；AI 安排日程、动态重排。追求的不是把日程塞满，而是持续保护那些容易被侵占的“重要但不紧迫的专注时间”。在一个“快”的时代，让AI帮你维护你的节奏，“自主节奏型商业”也许将是我们的一剂解药。</p><p>数字温度的始终在线</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/89ecb703-3bbe-44de-8fb2-2157f33688a2.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>蚂蚁阿福，一个聚焦健康的专业AI。它关注的是一个长期被忽视的场景：介于日常生活和医院之间的健康需求——比如平时轻微的不舒服、饮食体重运动等方面的困惑，这些疑问没有要到去医院的程度，对每个人的健康又很重要。自己搞不懂，身边也没有专业的人可以请教。</p><p>以往，专业医疗的专业判断高度集中在医院和医生工作时间内。挂号、候诊、检查、复诊都有一套固定流程。但健康问题并不会只在工作时间发生。夜间的焦虑、报告上的陌生指标、用药后的反应、慢病管理中的细小变化，都需要及时理解和回应。一个健康AI不能替代医生，却能在这些场景和时刻，给到及时的帮助。</p><p>我把蚂蚁阿福的做法概括为“踏地而行”。它不是高悬的科技概念，而是7×24小时面对关系到每个普通人的真实需求，专业健康服务始终在线。AI让深夜病痛的人有专业的工具可以求助；让偏远地区的居民，也能获得大城市大医院水准的专业帮助；让患者与医生的连接更顺滑高效。这些具体而微的时刻，是健康AI 真正的价值所在——让每一个普通人的健康生活，多一份触手可及的安心。</p><p>AI周期的拐角处，是一次又一次朝向用户的迁移。这些迁移都不是一次完成的。它们需要在摩擦中接触用户，在反馈中修正产品，在边缘信号中发现真正的问题。我们常常期待“拐角遇到爱”，商业更需要拐角处的遇见。活的连接，是组织能够听见、回应并改变。与下一代消费者在关系深处相遇，让过程成为结果。</p><p>五、重写：世界观重置，完成新的命名</p><p>第四个关键词是“重写”，to be continued。</p><p>马尔克斯在《百年孤独》中写道，世界新生伊始，许多事物还没有名字，提到的时候尚需用手指指点点。AI周期正带给我们相似的感受：很多产品看起来像旧事物，却已经拥有完全不同的关系；很多企业仍然被归入原来的行业，实际正在改写行业边界。真正的重写，是世界观发生变化之后，产品、服务、组织与品牌都重新命名的行动。</p><p>To be continued还提醒我们，命名不是句号，而是一段续篇的开始。成功经验会形成路径依赖，越是熟悉原来的答案，越需要深入自我的隙地，把尚未被开发的部分嵌入时代意义。</p><p>新IP时代，从制造稀缺到触手可及</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/378faef0-813d-4e47-8bc9-a4438f1c766c.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>名创优品的YOYO诞生于去年6月，在今年不久前的一系列周岁庆生活动中，我们看到一个IP自己的生命时间轴，是与用户共同经历的时间。许多IP靠“完整的世界观”取胜——有身世、有性格、有剧情，消费者进入的是一个被写好的故事。</p><p>而名创优品YOYO的歪头与举手，只是一个足够简单的动作：它没有明确情绪，因此可以承载任何情绪。这正是为用户的表达预留的空位。我愿意将YOYO称为“表情包手办”，这是一项关键的品类变化。 表情包的本质是什么？是用别人的形象，说自己的话。当一个手办被当作表情包使用，它的功能就从“收藏”变成了“表达”。单月销售破亿的背后，是只有将原创IP的话语权交接给用户，才能成为下一代消费者需要和喜爱的陪伴，并也因此拥有源源不断的生命力。</p><p>那些限量发售、盲盒概率、饥饿营销、二级市场溢价，价值来自得不到，代价是IP与大多数人的日常生活是隔绝的，它存在于抢购和收藏里，不存在于每天的使用里。名创优品进行的是一种反向操作，供应链的成熟决定了衍生品可以快速开发、覆盖多品类；全球8500多家门店决定了它能同时出现在世界各地。</p><p>于是IP不再是一件需要抢的商品，而是你路过就能带走的小确幸。零售网络从渠道变成了土壤，门店成为IP与消费者持续接触、被使用、被反馈、被二次创作的现场。IP在这个过程里长大。密度与频次，触手可及在这里替代了稀缺与溢价，成为新的价值来源。</p><p>OPC社区新样本，让一个人接入一座城</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/e78c0078-0108-46a4-87f1-c6e28a68ea49.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>上海虹口的1933老场坊是一座具有历史记忆的文化创意地标。博泰车联在这里建设OPC<span>（One Person Company，一人公司）</span>社区的创新样本“易空间Easy Space”。这个选择非常有意思，旧建筑保存城市记忆，新空间连接未来生产力，让历史容器拥有新的任务，用“AI生产力空间”覆盖“文化创意地标”。</p><p>我把易空间理解为一种“场景化OPC”。它不是为所有人提供同一套办公条件，而是围绕具体产业、具体城市和具体问题，组织一套可以被个人调用的创新能力。</p><p>博泰将多年沉淀的产业AI能力和知识图谱迁移到OPC社区，并开放部分研发能力，让超级个体不必从零搭建技术与产业认知。同时，易空间向外连接城市的政策支持、产业资源和真实应用场景，让个人创意能够被验证、被承接、被放大。</p><p>当AI研发、共享知识图谱、城市资源与超级个体在一个场景中相遇，OPC就不再是孤立的“一人公司”，而成为创新产业生态中的行动单元。易空间真正重写的，是个人进入产业、参与城市创新的方式。</p><p>“向内连接产业AI、向外连接城市服务”，创造性的个人可以进入具体项目，企业可以获得新的生产力，城市可以开放新的任务，AI则成为连接能力与需求的基础设施。“让一个人接入一座城”听起来宏大，落地却来自一个又一个问题清单。重写的真实性，永远要由供需闭环证明。</p><p>“AI深入生活”的第一现场</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/aeeb8501-1419-4aeb-959c-f596194ae965.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>苏宁的重写，从它最熟悉的家电卖场开始。</p><p>AI正在改变家电、继而改变生活，也在改变门店存在的理由。当电视、音响、电脑、机器人、智能穿戴和家庭设备都开始拥有感知、理解与协同能力，消费者面对的就不再是“买哪一件产品”，而是“这些产品如何共同进入我的生活”。</p><p>SUNING NEXT不是在传统家电卖场中增加一个AI专区，而是改变整个空间的组织逻辑：消费者不再只是挑选商品，而是进入一种正在发生的未来生活，成为呈现工作、学习、社交、娱乐、创作与家庭等未来生活场景的“第一现场”。所以，SUNING NEXT更重要的价值，是邀请下一代消费者共同建设“AI生活方式提案空间”。消费者不是被动接受答案，而是通过体验、反馈、组合与创造，参与定义AI应该如何服务生活。品牌和开发者也可以把新产品、新功能带到这里，在真实用户和真实场景中进行测试，发现问题，完成迭代。</p><p>这意味着，门店从交易终点变成创新起点，从货架变成测试场，从销售渠道变成连接消费者、开发者、品牌和内容生态的共创平台。</p><p>看得见的入口，看不见的地基</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/a9f960a4-7be7-46d0-951f-e719f15d7d58.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>过去45年，TCL积攒的不只是产品线，而是产业场景的厚度。长期聚焦先进制造和硬科技，TCL持续推动B端的规模化创新，也不断拓展C端应用场景和价值创新的边界。在AI周期，它正在重写自己的产业优势。</p><p>屏显产品成为AI时代虚实融合的关键交互载体：客厅大屏、车载中屏、移动小屏、AR微屏，以及更多嵌入空间的显示界面。这不仅意味着屏幕数量增加，更代表屏幕成为AI时代的交互入口。从智能家居、智慧座舱到“雷鸟AR眼镜”等终端，TCL通过全尺寸、多场景的布局，加速构建起“屏宇宙”全产业生态。</p><p>看得见的AI入口底下，必然有看不见的AI地基。可以从四个板块概括TCL的AI布局：应用场景、平台生态、垂域模型和能源底座。AI在真实应用场景里生长，也需要和开发者、伙伴一起共建；星智、伏羲、深蓝不是通用大模型，而是深入产业的懂行AI；TCL中环打通光伏硅片-电池-组件全产业链，其产业能力可以成为算力与屏幕运转的能源底座。</p><p>TCL告诉我们，TCL华星星智X-Intelligence大模型是“全球显示行业首个具备强推理能力”的垂域多模态大模型，在全球工业大模型评测中位居“半导体显示领域第一”；TCL伏羲大模型赋能电视、空调等终端产品，以精准的意图理解能力带来全新语音交互体验；TCL中环深蓝大模型，赋能新能源光伏产业智能化升级。</p><p>TCL提出“AI for Real”，其实也是“AI for Result”：Real是不飘在概念里，扎进真实的产业场景；Result是不活在参数榜上，交付每一次体验确定性。AI增长没有指数级的必然，只有扎根现场的复利。</p><p>当每一个细分创意，都可以获得平台、模型、屏幕与能源的产业支持，中国AI制造的优势就不只是成本与速度，而是把创新“稳定地规模化”。当屏幕显示、光伏、半导体三大科技叠合为一种可调用、可复用的基础设施，TCL就不再只是一家制造业公司，而是规模化创新的“AI新基建”。</p><p>把复杂留给自己，把简单开放给产业。这才是TCL在AI周期里最不可替代的重写。</p><p>命名由下一代消费者最终完成</p><p>辛波斯卡写道：每个开始毕竟都只是续篇。而充满情节的书本，总是从一半开始看起。我们看到闪电机器人在机器人马拉松中夺冠，首次打破人类半马纪录，看到荣耀第一时间与张雪机车的合作——荣耀logo在机车压弯时惊鸿一瞥，也看到和肯尼亚长跑名将萨巴斯蒂安·萨维、足球小将达成战略合作。</p><p>它们在共同表达一种冠军精神：年轻、果敢、无畏，敢于进入无人区，正是荣耀品牌“敢想、敢不同”的品牌精神表达。这些超越传统的叙事方式也是荣耀阿尔法战略指引下品牌战略的整体升维，一家企业如何突破被过去定义。荣耀的这一次转型，从手机公司走向 AI 生态公司，意味着它必须重新回答：未来的终端是什么？人与 AI 的关系是什么？一台设备怎样从工具变成伙伴？</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/16ccec42-e2c6-4c41-a2eb-3687b1b6341b.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>关于机器人的极致想象还有多少？机器人手机应该是什么样子？我们看到即将于8月12日正式发布的荣耀Robot Phone，产品差异化不仅在于“手机+云台”的硬件组合，更在于对“人机交互”的重新理解，是对行业下一代产品形态的引领。</p><p>Robot Phone同时是全球开放生态下集大成的产品，是荣耀多年积累优势交汇的结晶。该机还是荣耀新一代伙伴型多模态智能体操作系统AgenticOS功能首次落地体验的载体。Robot Phone是理解你、能与你自然互动的全新产品形态，更深一层的产品哲学是具身交互的“意图终端”。当用户没有注视它时，它可以静默；当用户转向它，系统理解拍摄、沟通或陪伴意图；当主体移动时，它通过具身结构完成跟随。真正自然的交互，不是增加更多打扰，而是理解什么时刻应该中断、什么时刻应该保持安静。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/57ded4a7-a665-4f19-bb84-88173865f06b.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>当日常的意图被识别、日常的意义被赋予，产品便从功能载体升级为关系载体。理解荣耀的关键，是理解“未来的当下”。荣耀不只是手机，也不只是硬件，而是一家提供未来人机关系解决方案的公司。我们过去习惯把AI能力理解为IQ：回答是否准确、推理是否更强、执行是否更快。</p><p>重写不是语言游戏，而是重新命名关系。世界观重置，旧有分类自然不够用。我们需要新的命名，也需要让新命名接受现实检验，而这个命名必然将由下一代消费者最终完成。</p><p>六、新物种预测</p><p>经过上下文、非虚构、拐角处与重写，我们重新回到下一代消费者何以为“人”这个问题。XSpecies of Us不是某一类人的标签，而是碳基人与硅基智能深度融合之后形成的新型信任关系。</p><p>身体感，是确认自己真实地活着；创造欲，是参与生成自己的世界；信息祛魅，是重新决定什么值得相信。如刘小枫在《拯救与逍遥》中写道：“凡意义的显示都必定要指向未来，现时历史中的精神交谈已把过去与未来融合于现时意向之中。”</p><p>新物种预测2026——愿景商业：一种哲学生活方式的可信未来。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/a62cb93b-f4a2-4fcb-b31b-6c94327ce4a6.png" width="1080" height="607" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>预测一：商业面对人与授权AI的意图共同体</p><p>未来的消费决策不再完全由人独立完成，而是人表达意图，AI理解约束、筛选方案并代表人行动。人仍然是决策起点，但不再需要执行每一个中间环节。Context Wallet把用户上下文变成可携带资产，让你在不同AI界面不需要反复自我介绍。</p><p>预测二：MVP（Minimum Viable Product）被MVF（Minimum Viable Future）覆盖</p><p>更早、更快、更代表用户意志，验证这个未来有没有足够多人希望它发生。产品可以被迭代，未来可以被选择，当足够多的人愿意为一个尚未到来的可能性表达确信，这个未来就开始自我实现。Discord和Robinhood的生长过程就是MVF逻辑的印证：先有用户对一个共同未来的期待，产品只是那个期待的载体。</p><p>预测三：品牌成为任务系统，持续调度个体生活方案</p><p>接收意图、返回结果，成为人生路径的共同塑造者。这不是关于“态度”的命题，是关于“任务”的命题。用户不再满足于被讲述一个动人故事，他们需要品牌理解自己的具体情境，并在关键时刻给出可执行方案。譬如安高若的“不急No Rush”不是一句口号，是对生活节奏的重新安排。</p><p>预测四：材料主义，作为感官载体的“材质即产品”</p><p>追求极致身体感的材料消费趋势，表现为材质跨界与材料生命感增强。这是身体感在消费领域的延伸，我们购买的不仅是一件物品，是一种与身体持续对话的材质。ALIVEFORM的3D打印鞋从自然形态中提取灵感，用数字制造重新定义脚感。菌丝体家具，让材料从工业合成回归生物培育，每件家具都带着生长的痕迹。</p><p>预测五：每个人的低能耗创作系统</p><p>更有可行性的超级个体，更生活化的OPC，以极少预算搭建持续进化的认知系统。不需要懂代码、不需要会调参，只需要有自己的兴趣和方向。譬如得到大脑帮助个体完成知识管理与认知迭代，更多产品都从不同侧面把这件事变成可能。</p><p>预测六：留白经济，AI原生的无用之用</p><p>人如何休息、如何感受、如何想象，开始被奖励。最稀缺的不是生产力，是停下来感受的能力。留白不再是浪费，是对无用之用的重新定价。那些什么都不做的空白，正在被看见、被记住、被奖励。这是AI时代，人重新成为人的方式。</p><p>“乘上你最快的船，带上你最精锐的水手，驶向地平线，追逐那即将消逝的白昼。”《奥德赛》的意象在今天依然成立，世界已没有未被探索的海峡，却仍有无数需要被重新命名的未知。带着认知、方法和语境航行，不是逃离黄昏，是相信阳光仍能被追逐。</p><p>克拉丽丝·李斯佩克朵在《濒临狂野的心》中写道：“自由还不够。我所渴望的，尚未有名字。”这句话，正是为这个时代而写。为你我，为下一代消费者而写！</p><p>谢谢各位！</p><p></p><p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/YQzgcDd8-MPoYzY-6VPbyg?from=industrynews version=5.0.8.70666 platform=mac poc_token=HN8cd2qjfv0foLiGVOi1rjgJMRCDWXrYAJscJWDs" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span>吴声造物</span></a><span>，演讲嘉宾：吴声</span></p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31678-prod-db-general-1-1786198147575.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>01：屋顶上的韩国人在1992年的美国洛杉矶暴动期间，面对涌入韩国城的骚乱暴徒，许多韩国人选择持枪反抗。他们以自家店铺屋顶为据点，展开了军事化的武装自卫。最终，不仅保护住了自己的财产，也让“屋顶上的韩国人”（Roof Koreans）一战成名，乃至成了后来流行多年的硬核网络迷因。时过境迁，到了如今的AI时代，......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTYwOTM0Nw== mid=2650562702 idx=1 sn=1589e998b86bb8435785fc7085bdda47 chksm=be3b64f7dc620fa0addb383b10a8b7b261ddbf95fd1d22ffe83fc38204029dba3ed7aaebef00#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 酷玩实验室 </span></a><span>，作者：酷玩实验室</span></p><p>01：屋顶上的韩国人</p><p>在1992年的美国洛杉矶暴动期间，面对涌入韩国城的骚乱暴徒，许多韩国人选择持枪反抗。</p><p>他们以自家店铺屋顶为据点，展开了军事化的武装自卫。</p><p>最终，不仅保护住了自己的财产，也让“屋顶上的韩国人”（Roof Koreans）一战成名，乃至成了后来流行多年的硬核网络迷因。</p><p>时过境迁，到了如今的AI时代，同样也出现了一批“屋顶上的韩国人”。</p><p>这些韩国人站在屋顶上，没有武器，没有反抗，因为他们没有守护住自己的财产，唯一拥有的是楼顶的大风。</p><p>在韩国股市多轮剧烈震荡后，爆仓的韩国股民越来越多。</p><p>当初许多人在巨大的“错失恐惧”下选择赌上全部身家，拉满了所有能加上的杠杆，殊不知比生命更脆弱的是杠杆。</p><p>杠杆越高，上涨时的放大效应越大，可等到暴跌的时候，那可就变成财富绞肉机了。</p><p>何况还是最近暴跌幅度愈加夸张的韩国股市。</p><p>7月28日的“黑色星期二”，韩股KOSPI盘中大跌超8%触发熔断（年内第八次），恢复交易后跌幅一度扩大至9.6%，SK海力士跌超14%，三星跌逾13%，创单日历史跌幅纪录。</p><p>甚至到了第二天，KOSPI盘中依旧大跌超8%，连续两日触发熔断，指数跌破5600点关口，创下了近期新低。</p><p>纵使把时间线拉长，这种暴跌趋势的走向也没有丝毫温和，反而显得更加露骨。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/b8b25262-2717-4ae8-9b65-5957947de9cb.png" width="866" height="1126" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>近40天的时间范围内，KOSPI指数的累计跌幅达到了44%，接近腰斩，单月跌幅更是超越1997年亚洲金融风暴和2008年全球金融危机。其中，存储双雄直接带崩全场，三星较6月高点回撤44%，SK海力士回撤53%。</p><p>根据市场数据，截至7月30日，韩股蒸发了2877万亿韩元（约合13.57万亿元人民币），超过韩国一年GDP总额。</p><p>当初涨得有多疯，现在跌得就有多惨，市值能涨过一年GDP，蒸发时也能跌走这么多钱。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/b89dc1a5-096f-4ccc-b638-b047bbdd3c54.png" width="1080" height="801" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>“孩子生一半塞回去了”</p><p>至于被称为“蚂蚁军团”的韩国散户们，股指每跌下来的一个点，落到自己仓位头上那可就是一座大山。</p><p>韩国金融监督院数据显示，全市场累计超过120万个杠杆散户账户触及保证金追缴线，按韩国15-64岁人口约3570万估算，相当于每30名适龄劳动人口中就有1人收到追加保证金通知。</p><p>这120万个触发追缴的账户里，约32万至36万个账户已经被券商强制平仓，杠杆总损失预估约2.15万亿韩元。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/d3dfa0a1-c2d3-426a-a086-9caa97fa4e11.png" width="1024" height="687" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>股市比暴徒更恐怖</p><p>所以，比起三十多年前的洛杉矶屋顶，现在站在韩国屋顶的散户才是一无所有。</p><p>股市虽不像暴乱那样充斥着物理暴力与现实破坏，却依旧能吃人不吐骨头，让人甘愿跟阴线一起自由落体。</p><p>即使没有上天台，大部分韩国散户的日子照样不好过，哀鸿遍野声声怨，遍布整个互联网。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/e658ea35-cc6c-4ac2-8238-3a9ea7644604.png" width="731" height="895" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>有人在上班的时候发现账户被强制平仓，尖叫着人生完了，在公司走廊失控大哭。</p><p>有人在办公室电脑前看着爆仓账户心如死灰，宛如赌场外丧尸般游荡的输家赌狗。</p><p>有人贷款，有人砸退休金，有人砸毕生积蓄，最后一夜归零。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/75091650-5d87-4e20-abfa-b201f43f8bb8.png" width="720" height="791" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>不管你是总经理、部长、还是普通员工，在爆仓面前都众生平等，之前还在请大家吃饭，高兴宣布账户浮盈几亿韩元，现在只能盯着手机捶胸顿足，无济于事地狂骂脏话。</p><p>牙医西八给Shake It之声不绝于耳，一句句“这™还是股票吗？”，道尽了无奈与心酸......</p><p>甚至有不少韩国网友表示，现在政府为了防止自杀增加，开始利用AI智能摄像头进行24小时监控。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/0e40ff37-c3b4-4efe-bbfe-be41c4343cd6.png" width="891" height="1104" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>最黑色幽默的是，在“黑色星期二”发生的半个月前，韩国金融服务委员会其实就已经提交了《经济危机家庭自杀预防对策》。</p><p>负责人李亿远表示“经济危机导致的自杀是社会性谋杀”，政府将主动识别潜在危机家庭、开通全国统一债务咨询代表热线、简化个人破产债务证明申请流程。</p><p>这是否有点太预判了？</p><p>除了走上屋顶，愤怒的散户们也走上了街头，发起了各种抗议活动。</p><p>7月29日，首尔汝矣岛国会大厦前出现超过30座白色吊唁花圈，上面写着“立刻废除！破产速度两倍！”、“停止两倍杠杆交易！”、“被两倍杠杆伤害的蚂蚁（散户），谁来做主？”。</p><p>上街举旗子的大规模抗议更是一波接一波。</p><p>其中被韩国散户骂最狠的莫过于当初给股市摇旗呐喊的李在明。</p><p>股民愤怒高呼：“李在明出来给我负责啊！”、“李在明你今天怎么不上电视了？”、“全世界没有几个政府这么对待老百姓吧？”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/ae7aa220-0d65-4ed6-b51b-ce211d2f25c8.png" width="805" height="970" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>当然，这波暴跌波及到的还不止韩国人。</p><p>有个26岁香港交易员，挪用公司5000万港币保证金，All in 2倍做多海力士ETF，结果海力士暴跌后，本金亏光不说，还倒欠1.5亿。最后人被逮捕，职业生涯彻底终结，而这个案例，还只是冰山一角。</p><p>被誉为华尔街00后“AI股神”的利奥波德·阿申布伦纳也因高杠杆爆仓，亏损超400亿美元。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/74fe6800-c446-457c-96cb-656df4a9bbe2.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>这哥们儿此前靠着近4倍高杠杆押注SK海力士、闪迪等AI硬件股，旗下基金在2026年上半年回报率超400%，累计回报超2000%，管理规模一度冲到450亿美元！</p><p>这周末，他还要举行婚礼，不知道心情几何。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/0082cce5-e925-4819-a4c3-2853400895b1.png" width="729" height="497" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>今年6月跑到大学给准备考公的学生宣传不该考公，而是去炒美股的粉笔CEO张小龙，照样接了回旋镖。</p><p>其公司最新披露，公司炒股亏损830万美元，约合5615万人民币，这位老哥上次吹嘘自己炒股赚了5300万，等于把钱又全赔回去了。</p><p>之前关于韩国女孩夏天的舆论也完成了彻底转向，已经不是夏天结束了，秋天都没有，直接入冬！</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/fd738da5-0ce5-493a-80c8-8314ea1d0300.png" width="939" height="1175" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>国内网友不禁调侃：“我已经有十分钟没听到韩国女孩的故事了”，很快咱们这边也开始套公式做题。</p><p>长鑫科技上市当天，有合肥女孩发消息说这是她成年以来最好的夏天：</p><blockquote><p>所在酒店摆满庆功宴，她把所有存款拿去买长鑫股票一天赚了五年薪水，男朋友拿长鑫股票做抵押贷款三十年买了附近的房子，街上所有人突然停下手头的事抱在一起；上市首日长鑫股价一度将市值推到3.7万亿元附近，收盘报49元市值仍有3.2万亿元，超过工商银行成为A股市值最高公司。</p></blockquote><p>那韩国股市的绞肉机还会持续下去吗？</p><p>02：剜肉与踩踏</p><p>如果说之前的过山车行情加剧了很多股民的“踏空懊悔”情绪，那现在对市场信心的打击，可谓是伤及元神。</p><p>首先就是爆仓问题。</p><p>其实在“黑色星期二”发生后的第三天，也就是7月31日，韩股又发生了爆裂反弹，单日暴涨超18%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/2528cf27-de69-4562-9326-f1e249a5c548.png" width="570" height="430" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>不像串的</p><p>可对于在周二超级暴跌中被强制平仓的一众散户而言，周五市场的热闹已经与他们无关了。</p><p>仓位归零，说啥也没用了，之前震荡大的时候，为了交保证金东凑西凑，起码能保证不被震下车。</p><p>待在车上或许还能在W过山车走势里等到回血的时候，可这种史诗级单日暴跌下，彻底把本钱都玩没了。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/ec4bcfc9-760a-409c-a384-325d37e310b3.png" width="715" height="645" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>人生都彻底出局了</p><p>尤其是很多人都是All In姿态入场，根本没有翻身机会，与其完全说市场失去了信心，不如说散户短期内根本没有再次上桌的本钱了，这种心态，跟头两个月简直是天壤之别。</p><p>当初政府主动造市，总统阁下摇旗呐喊，李在明的万点论+国民年金加仓，制造出了“国家背书”的信任幻觉。</p><p>然后监管又主动“放杠杆”，5月27日一次性放行16只2倍杠杆单股ETF，且门槛只要1000万韩元，直接把普通散户的杠杆能力从“融资融券”级别提升到“期货”级别。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/f634e5aa-45d7-44e6-862c-2caa4ff2d3e2.png" width="980" height="765" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>国服早有记载</p><p>最后在跑步进场的欢呼雀跃声中，用一套普涨中偶尔暴跌的“温水煮青蛙”麻痹了大多数散户。逐渐让大伙儿放下了理性，开始重演“大盘就是要涨上一万点”。</p><p>甚至到了现在，即使是普跌中的偶尔暴涨，都还能成为部分头铁散户的“精神信仰”。</p><p>其次是市场还在遭到杠杆的反噬。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/92de3898-8b10-4ebe-846b-6faa2ce288f5.png" width="1080" height="713" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>2026疯狂上杠杆</p><p>“黑色星期二”那轮超级暴跌的重要导火索之一，其实是一份券商研报。</p><p>7月13日，韩国投资证券发布研报，预测SK海力士利润将比市场共识低8%，股价当天就暴跌15%。</p><p>两周后财报正式公布，实际缺口其实只有5%左右，相比预测值还更理想，可市场已经没有了耐心，财报日当天股价照样暴跌17%，创下历史最大单日跌幅。"</p><p>之前股价暴涨是因为有好的预期，可现在预期都已经体现在了不少订单业绩当中，这时问题来了，前面股价上涨的幅度在大量杠杆的加持下远超当下合理股价水平，猛烈回调是必然发生的。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/34662dd4-3830-47ff-ac7a-60bdbbdbd4ed.png" width="795" height="429" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>与此同时，市场预期的风向也在发生调转，泡沫与下行的预期正在出现。</p><p>三星与SK海力士近期共同承诺投资高达3755万亿韩元扩张产能，新建厂房从开工到满产需要2.5至3年。</p><p>看上去还有那么长时间，但这也会显著影响资本市场的预期。</p><p>因为当下集中投入的资本开支将在2028至2029年集中释放海量新增供给，一旦AI云厂商资本开支增速放缓，供需格局将快速反转，远期价格下行压力无法忽视，将会重演上一轮内存暴跌周期的惨剧。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/00a81e52-3816-4a6f-b0ac-f71986afd12f.png" width="896" height="338" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>海力士新厂规划</p><p>再者就是资金流出。</p><p>2026年上半年外资累计净卖出韩国股票148.3万亿韩元（约996亿美元），创历史同期最高水平；5月单月外国证券投资资金净流出261.5亿美元，创有史以来最大单月流出。</p><p>截至到7月，外国投资者累计抛售韩国股票规模已超1000亿美元，6月29日单日卖出7.756万亿韩元创历史纪录。</p><p>总得来说就是，有实力的庄家落袋为安，散户接盘纸上富贵，可散户杠杆硬不过庄家的真金白银，最后自然塌掉。</p><p>于是乎，现在韩国股市其实正在进行一场绞肉机一般的去杠杆战役。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/077f5ffc-1078-4e41-940c-9c180b7a39f3.png" width="1040" height="1190" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>截至最新数据，韩股融资余额为33.36万亿韩元，占韩股市值比重0.57%，本轮融资余额自最高点已下滑13.6%，去杠杆速度快于2018年和2022年熊市，慢于2008年次贷危机。</p><p>若对比此前几次去杠杆时期融资余额最大下滑幅度（30%至70%），当前杠杆出清过程尚未过半。</p><p>根据韩国金融投资协会数据，散户证券账户待命资金从6月初139.69万亿韩元降至7月10日105万亿韩元，一个月少了34万亿（约1550亿人民币）。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/7aa06e84-de35-403e-9f28-7116e05b77ed.png" width="1080" height="1150" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>融资余额下降说明杠杆在出清，但弹药空了意味着下轮暴跌散户连追保钱都拿不出，强平会来得更快、砸得更深。</p><p>最终在连环爆仓下形成踩踏，一旦滚动下去，跌幅更大，还会有更多人爆仓。</p><p>尤其像美国是机构投资者占主导，可以整体打包转让给其他机构一次性清完抛压，但韩国大量是散户爆仓，没有机构接盘，只能每天零散、机械地强制平仓持续时间会很长......</p><p>03：清算时刻</p><p>在散户仓位被清算之后，还会有更多的人迎来清算时刻。</p><p>当下韩国散户们的怒火集中在了当时猛上多倍杠杆的单股ETF上。</p><p>当被问及是否会出台维稳举措时，韩国总统办公室政策室长金容范回应：“我认为当下还不需要推出专项的股市稳定措施”，并将当前行情定性为市场重新评估AI行业增长与大规模投资可持续性的“再评估过程”。</p><p>对于杠杆ETF被普遍视为暴跌主要推手这一舆论，金室长则表示：“舆论倾向将诸多问题全部归咎于单一因素，但事实未必如此”。</p><p>相较于金容范的表态，韩国财长等高官当时是“极力安抚投资者并诚恳认错”的态度，两者形成了鲜明反差。</p><p>金融服务委员会主席李亿远对监管机构未能达到公众信任要求表达歉意，承认监管机构在引导公众预期和规范高风险产品方面存在缺位；金融监督院院长李灿镇随后也表达歉意，表示此前坦言对当初未全力阻止单一股票杠杆ETF上市“感到后悔”。</p><p>这自然成了舆论攻击金容范的重要原因。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/197e9d87-a705-45aa-aca6-8efa3ce852d3.png" width="510" height="560" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>网友说他是李在明的替死鬼</p><p>不是他一个人说错话，而是他在"全体道歉"的大背景下唯独一个人"甩锅"，显得格外刺眼。</p><p>最终在8月3日，韩国前首尔市议员李钟培通过政府在线请愿系统，向最高检察厅提交了针对金容范的刑事诉讼。</p><p>指控其在推动单只股票杠杆ETF上市过程中“滥用职权、实施强迫行为，通过不当影响力妨碍相关业务正常开展”。</p><p>最忍俊不禁的是，这位金容范名字还正巧能谐音为“金融犯”......</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1643531c-73b5-465b-b802-514a9db83ff5.png" width="946" height="1051" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>至于李在明，更是从之前的直播带着家人们炒股的韩国股市吉祥物变成了过街老鼠。</p><p>不少韩国网友都在愤怒的怀疑李在明早就把股票给清掉跑路了。</p><p>“公职人员财产公开记录中没有股票...”</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/de51c704-aa9a-4165-9ac2-7478b1352b42.png" width="829" height="580" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>骂很难听了</p><p>“房子是抵押贷款卖掉，股票是高点卖掉，吓死人了支持李在明的那些把股票全押上的朋友们，你们还好吗？”</p><p>这下好了，李在明，你在暗，你不亏谁亏？</p><p>但是李卡卡后续的支持率估计很难保证了。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/b375154f-75ba-4157-a9c3-1aa1468ec72d.png" width="584" height="365" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>最讽刺的地方来了，在散户被清算、官员被问责的同时，外资机构已经开始在废墟上重新计算抄底空间。</p><p>在“金融犯”被发起“刑事诉讼”后，摩根士丹利策略师丹尼尔·K·布莱克团队发布报告称“杠杆作用迅速消除后，韩国综合股价指数还有36%的上涨潜力，有望达到9000点目标”。</p><p>华尔街扔完飞刀后再入场捡尸是真，但要这话给还在场上的韩国散户看见了，势必又是一场血腥风云。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1ec59bc7-5dbd-4c2d-9df0-8a46cfb29be8.png" width="889" height="1195" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>撑不死我的，只会让我胃更大，这是幻想。</p><p>别人恐惧他加仓，别人贪婪他平仓，这是现实。</p><p>酷玩实验室整理编辑</p><p>首发于微信公众号：酷玩实验室（ID：coollabs）</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31679-prod-db-general-1-1786199716488.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>每年暑期，都会有家长会忧心忡忡地来问我：孩子马上读大学了，暑假要不要先补补高数，比如学学编程啥的，把大学先修课都排满？他们怕孩子一进校就跟不上了。我想，这种怕，恐怕从根上就怕错了方向。一个准大学生此时最该拥有的，其实是"留白"。我不是反对鼓励孩子去读书、做实验、写点什么——这些当然可以，只要出自兴趣。我想说，......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4OTU5MTQ2MA== mid=2650142913 idx=1 sn=8c31c7433bcfd302ebfb582fb5c13e71 chksm=89fd09efd75778f1e8321871a6e5e847e063a0c1a4a43aa5ce6c429da344c07affd0214169ab#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 生态学时空 </span></a><span>，作者：复旦赵斌，原文标题：《当知识不再稀缺，人该回到哪里？——准大学生的暑假，请留白!》</span></p><p>每年暑期，都会有家长会忧心忡忡地来问我：孩子马上读大学了，暑假要不要先补补高数，比如学学编程啥的，把大学先修课都排满？他们怕孩子一进校就跟不上了。</p><p>我想，这种怕，恐怕从根上就怕错了方向。</p><p>一个准大学生此时最该拥有的，其实是"留白"。我不是反对鼓励孩子去读书、做实验、写点什么——这些当然可以，只要出自兴趣。我想说，最要紧的是别把这段时间填满，别让"有目的的学习"占据每一个清晨与黄昏。留白，是这个年纪最奢侈、也最难得的一件事。它是一切自主探索的前提；没有那段空着的时光，一个年轻人很难听见自己内心的声音。家长怕孩子一进校就跟不上，可真正该怕的，是这孩子连自己内心的声音都还没听见过，就先把最好的时光填满了。</p><p>家长为什么会陷进这种怕里？因为长久以来，我们太习惯用"抢跑"去对抗不确定。多学一点，似乎就多一分安全。可恰恰是这种心态，养出了一种"假装在学习"的东西。它看起来很努力：刷题、补课、把假期排得密密麻麻像一张课表。但它的内核是表演，表演给父母看，表演给焦虑看。最浪费时间的，根本就不是玩，而是这种假装在学习。你做的明明只是表面功夫，却以为自己在为前途打基础。</p><p>我想说得更直白些：未来的大学，不是学知识的地方，而是思考的场所。这句话放在十年前或许刺耳，今天却越来越像一句常识。知识正在变得廉价。真正稀缺的，是提出好问题的能力，是在一片喧嚣里辨认出自己声音的能力。</p><p>所以我不主张准大学生提前去啃那些工具。编程也好，AI也好，是Python还是C++，门槛都低得可怜，"一学就来"。我们正走入一个智能体的时代，编程的壁垒几乎荡然无存。与其提前把时间花在"熟练"上——那本就是智能体最在行的事，人不必和它比——不如把那点精力留给真正的难题：你到底对什么着迷？</p><p>有了着迷的事，有了自己的一点念头，再去和AI碰撞——这恰恰是我想提倡的新的科研参与方式。不必先苦读文献、练就一身检索功夫，才配谈研究。你大可以径直去了解最新的进展，看看自己有没有兴趣、有没有想法；念头一闪，就拿去和AI对话，在来回的交锋里，慢慢看清它是否新颖，是否值得。人的位置，从一个"资料管理员"，变成了"提问者与判断者"。</p><p>而这一切的根，我愿意归到一个朴素的说法上：对世界保持好奇，拥有标准答案之外的想法，对年轻人来说，才是最重要的事。我们太容易把教育理解成往容器里灌水，却忘了教育的另一端，是让人愿意去荒原上走一走，去看看有没有别人没见过的风景。</p><p>顺着这个逻辑，许多流行的事就站不住了。比如生涯规划，我总觉得那是个伪命题。在一个变化如此剧烈的社会里，哪有什么职业一直是好的，一直稳定不变？一个人往后，也许要经历三次全然不同的职业。机构们打着"有规划地探索、避免盲目踩雷"的旗号，早早替孩子安排出路：考公、留学、申奖学金、暑期实习一条龙。这看似体贴，实则把可能性和可塑性提前封死。</p><p>坦率地说，我更希望把孩子直接丢进真实的世界里撞一撞，也不愿他在一个精致的规划里慢慢僵硬。未来的赢家，不是提前生巧的人，而是那些随时能重新起跑、快速学会的人。这一点其实不难理解——AI最厉害的地方，就是熟能生巧，所以人不必在这条路上和它争。</p><p>这恰好撞翻了我们从小信奉的一句老话——"笨鸟先飞"。做家长的念叨这句时，心里比的从来不是机器，是"别人家的孩子"：隔壁补了高数，自家不补就落下；别人先飞一寸，自家就得扑腾一尺。在路径清晰、回报稳当的年月，这确是实在的智慧——飞得慢便早些起程，补的是看得见的差距。可它藏着一个如今已经站不住的前提：那条航线是固定的，且所有鸟都飞同一条线。一个人往后，也许要像前面说的那样，换上三次全然不同的职业，所谓的"落后"，往往只是落在了别人划好的那条线上；而那条线，未必是你该走的。</p><p>人该比的，不是谁先扑腾，而是谁先在半空里，看见了自己真正想去的方向。说到底，学习能力本身，比学过的任何东西都更重要。</p><p>话到这里，不免要碰一碰更深的层面。我们的文化，向来把丰衣足食、儿孙满堂当作人生的圆满。这话放在曾经物质匮乏、动荡频仍的年代，本就是一种来之不易的进步，无可厚非。只是时移世易，当匮乏不再是这个时代的主旋律，这套安于当下的文化便渐渐显出了它的过时——它让人满足于此刻，不再向外张望。</p><p>所以，我这里诟病的，并非教育本身，而是被焦虑催出来的那种学习姿态；我们的教育体系其实没有那么差，差的只是文化对它的牵引。我也不认为大洋彼岸的"快乐教育"给出了答案，那套东西同样不成功，美国的自由主义与反智文化，如今正一点点地戕害着它自己。也就是说，无论是东方的安分，还是西方的放任，都曾是特定年代的产物，它们都没能真正把"探索"放在对人培养的中心。</p><p>最后，说说AI本身。我得坦白，那些AI含量很高的文字，读起来常常让人讨厌——腔调雷同，少了人味。可若论思考的深度、知识的广度，它眼下已经强过大多数人。这其实并不矛盾：AI的"想"是加工与综合，人的"想"是凭空生出的好奇与发问；前者能替代熟能生巧，但替代不了那突然迸发出的念头。我们嫌弃的是它千篇一律的表达，而不是它真正的智力。把它当成一个能随时对话、能逼问你想法成色的高明对手，而非一个代笔的机器，人才能在对撞中守住自己的位置。</p><p>当知识不再稀缺，人该回到哪里？回到好奇心，回到留白，回到那些没有标准答案、却让你眼前一亮的念头里。大学该是思考的场所，人生也该是。别再用忙碌去证明自己在学习了——真正的学习，往往安静得不像学习。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31680-prod-db-general-1-1786200457456.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>此刻，NASA的“旅行者1号”（Voyager 1）探测器正以每小时超过约56,000公里的速度，在星际空间中疾驰而过，距离地球已超过240亿公里。而位于洛杉矶以北的NASA喷气推进实验室（JPL），正在竭尽全力，让这台“功勋探测器”能再多“活”一段时间。自2012年以来，NASA的“旅行者1号”飞船一直在星......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjI5Mjc2MA== mid=2653012899 idx=1 sn=e0b1a11143d49c0d07c9bdb92c757093 chksm=bcea13ece43794d04c7f1d8188ed498ff917a3def6e0a8d5adb43a23d3cd2cab17f7c7baefd4#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> NASA爱好者 </span></a><span>，作者：Vger</span></p><p>此刻，NASA的“旅行者1号”（Voyager 1）探测器正以每小时超过约56,000公里的速度，在星际空间中疾驰而过，距离地球已超过240亿公里。而位于洛杉矶以北的NASA喷气推进实验室（JPL），正在竭尽全力，让这台“功勋探测器”能再多“活”一段时间。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/ef36c838-d79d-417e-89f5-1c8da493f33a.png" width="1080" height="720" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>自2012年以来，NASA的“旅行者1号”飞船一直在星际空间中疾驰，正如这幅由该航天局委托创作的概念图所描绘的那样。</p><p>本周二，JPL的旅行者任务工程师们宣布，他们已经在“旅行者1号”的姊妹探测器，“旅行者2号”身上，成功执行了一项至关重要的节能“黑科技”方案。他们将这项操作命名为“大爆炸”（big bang），通过一套精心协调的序列，以“三个一组”的方式，微妙地依次开关探测器上的关键部件，从而在不冻坏探测器燃料管路或关键硬件的前提下，节省下宝贵的电力，要知道，深空环境的严寒堪称探测器的头号大敌。</p><p>从本质上说，这项方案巧妙地利用了一个有趣的事实：“旅行者1号”和“旅行者2号”都发射于1977年夏末，堪称20世纪中期电子设备的“活化石”。正因如此，得益于这些老式设备工作时产生的“废热”，探测器上几乎每一台仪器，都能被巧妙地用来为整艘飞船“保暖”。</p><p>由于“旅行者2号”距离地球更近，电力相对更为充裕，因此这项高难度操作首先在它身上进行了试验。而据NASA旅行者任务经理卡里姆·巴达鲁丁（Kareem Badaruddin）透露，如今JPL希望能在飞得更远的“旅行者1号”身上，再次复刻这一“帽子戏法”。</p><p>“这是我们几十年来在‘旅行者’探测器上做过的最重要的一件事，”巴达鲁丁上周五接受《科学美国人》采访时表示，“我不想说得太满，但目前来看，这次‘大爆炸’测试进行得异常顺利。”</p><p>追逐热量的智慧</p><p>两台“旅行者”探测器，依靠的都是小巧的核动力装置，放射性同位素热电发生器，它能将钚-238天然放射性衰变所产生的热量，转化为电能。然而，随着这种钚同位素逐渐衰变、走向其长达88年的半衰期，其释放的热量也在逐年减少，每台“旅行者”探测器每年因此损失约4瓦特的电力。</p><p>JPL的这套“大爆炸”方案，会关闭探测器上的两台加热器，以及“旅行者”数字数据磁带记录系统（DTR）所使用的一台老式八轨磁带录音机，同时小心翼翼地开启另外两台加热装置，以及飞船上的一套推进系统。这一操作能让探测器每年节省下近10瓦特的电力，同时不会让任何关键硬件因严寒而“冻僵”报废。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/df28e05c-b0bd-4790-83ce-615bd37f4b83.png" width="1080" height="1030" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>1976年，位于加利福尼亚州帕萨迪纳的NASA喷气推进实验室，在这座25英尺高的空间模拟舱内，对“旅行者”探测器进行了测试。如今，这套硬件设备已身处遥远的星际空间之中。</p><p>两台“旅行者”探测器发射时，各自都搭载了10台科学仪器，其中不少仪器，早在完成太阳系“大巡游”任务、飞掠各大行星之后，就已经陆续“功成身退”，因而在漫长的飞行历程中相继被提前关闭。</p><p>NASA的旅行者团队希望，通过“大爆炸”方案节省下来的电力，或许能让“旅行者1号”重新启动一台仪器，低能带电粒子实验仪（LECP），这台设备主要用于测量星际空间中的粒子密度。今年春天，为了防止探测器自身系统因电力不足而触发保护性重启，“旅行者1号”上的这台仪器不得不被关闭。</p><p>“‘旅行者1号’目前仍有两台科学仪器在正常运转，一台用于监听等离子体波，另一台用于测量磁场，”同为JPL系统工程师的巴达鲁丁，在今年4月NASA发布的一份声明中表示，“它们的工作状态依然十分出色，正持续从一片此前从未有任何人造探测器涉足过的太空区域，向地球传回宝贵数据。”</p><p>“一光日”之外的旅程</p><p>如果一切顺利，到今年11月，“旅行者1号”将迎来一个历史性的里程碑，飞抵距离地球“一光日”远的地方。这个距离，你既可以把它理解为仅仅是一光年的一小部分，也可以理解为地球与太阳之间距离的整整173倍，堪称一个令人咋舌的天文数字。一旦跨过这一距离，只要探测器还能保持在线，此后地球与它之间的每一条信号，都将需要超过24小时才能送达。</p><p>2022年，JPL“旅行者”项目经理苏珊娜·多德（Suzanne Dodd）在NASA的一场直播活动中曾表示，她认为“旅行者1号”“肯定”能坚持到明年，也就是2027年9月5日的50周年纪念日。</p><p>多德在同年接受采访时还表示，如果NASA“运气足够好”，“旅行者1号”甚至“有可能一直坚持到2030年代”。</p><p>参考</p><p>https://gizmodo.com/upcoming-hack-to-keep-nasas-voyager-1-alive-exploits-a-quirk-in-its-1970s-hardware-2000796070</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/09/31681-prod-db-general-1-1786205143058.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>阿加莎·克里斯蒂（Agatha Christie），推理小说女王，在一生卖出二十亿册书之后，晚年在自传里留下了一句话，后来被经济学家反复引用。她说，我从未想过自己有一天能富裕到买得起一辆车，也没想过会穷到连仆人都雇不起。在她出生的1890年，汽车是顶级富豪才养得起的新鲜玩意儿。而人力，女仆、厨娘、保姆，便宜到......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NDQwMTc3MQ== mid=2247493323 idx=1 sn=7809ba4bf7a20e762ee1fe9ec7444c35 chksm=fc3b44e3292547e0f743804ebe6d4d2f85cec687b4123b9b62894b5af20f4f93135c84a77621#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 不懂经 </span></a><span>，作者：不懂经也叔的Rust</span></p><p>阿加莎·克里斯蒂（Agatha Christie），推理小说女王，在一生卖出二十亿册书之后，晚年在自传里留下了一句话，后来被经济学家反复引用。她说，我从未想过自己有一天能富裕到买得起一辆车，也没想过会穷到连仆人都雇不起。</p><p>在她出生的1890年，汽车是顶级富豪才养得起的新鲜玩意儿。而人力，女仆、厨娘、保姆，便宜到连中产家庭都能配备齐全。等她八十岁写自传的时候，世界反了过来。福特流水线让汽车开进工薪家庭，而最低工资、教育普及和女权运动，把人力价格推到了奢侈的地步。</p><p>经济学里有个词专门说这个现象，专门说这个现象，叫鲍莫尔成本病：制造业效率可以暴涨，服务业不行。一个保姆照顾一个孩子的时间，一百年前和今天一模一样，但社会的整体工资涨了，她的工资也得跟着涨。工业品的价格往下走，纯靠人的服务价格往上走。这条线，从阿加莎的童年画到今天，方向没变过。</p><p>一百年后，一句被安在马斯克头上的名言，说出了同一条逻辑的下一个版本。大概意思是说，未来只有特权阶级才能进行数字戒断，底层阶级将被绑在智能手机上。这句话在中文互联网上流传甚广，未必是马斯克本人说的，但它捕捉到的东西是真的。</p><p>二十年前，能随时在线是身份象征。大哥大、黑莓手机，拿在手里代表你被需要、被连接、身居要位。普通人则处于失联状态。现在彻底反了。</p><p>外卖骑手、网约车司机、在微信群里随时待命的白领，断网就是断粮。真正的权贵阶层买的不再是连接，而是失联，去没有信号的海岛度假，去深山禅修，助理拿着手机替他们挡掉一切垃圾信息，离线的成本涨到了只有少数人付得起的地步。</p><p>网络曾是昂贵的入口，今天的奢侈品是失联。现在，这条规律和趋势正在推到第三个版本。这一次的对象是AI和下一代。</p><p>过去几年，AI互动变得越来越便宜、越来越顺滑、越来越懂你。会讲睡前故事的音箱、会叫孩子名字的毛绒玩具、聊天机器人，这些东西的门槛正在归零。与此同时，人类养育，一个活人坐在床边讲一个磕磕巴巴的原创故事，一个活人在孩子哭的时候真的抱住他，一个活人在犯错之后道歉并教孩子怎么修复，这件事正在变贵。</p><p>不碰聊天机器人的童年，正在像有机食品一样，成为富人阶级的身份标签。</p><p>昨天，美国小儿外科医生达娜·苏斯金（Dana Suskind）在《大西洋月刊》上发表了一篇文章，标题很直白：「不碰聊天机器人的童年，将成为身份象征。」</p><p>未来最贵的儿童产品可能没有屏幕，没有聊天机器人，甚至没有多少“智能”。它出售的是一位真实的人，一间不追求参与时长的教室，以及一段没有被机器接管的关系。</p><p>一、真正的阶级分化：AI接管后台，还是接管孩子？</p><p>达娜·苏斯金（Dana Suskind）是一名小儿外科医生，也长期研究儿童早期语言与大脑发展。她在新书Human Raised里追问：当机器开始模仿亲密互动，谁还在养育孩子？我更愿意把书名译成《人养大的孩子：AI时代的连接、好奇心与终身学习》。</p><p>“人养大的”听上去有些笨，甚至像一条多余的食品标签。可标签的出现，往往说明原先不言自明的东西已经不再理所当然。</p><p>苏斯金提出了一条很实用的分界线，想象两个都在“拥抱AI”的家庭。</p><p>家庭A的AI在后台。它整理学校邮件、安排购物清单、翻译家校沟通、处理表格。父母和老师少做两小时文书劳动，多出两小时跟孩子相处。AI没有进入孩子的生活半径，它进了大人的待办列表。</p><p>家庭B的AI在孩子面前。它讲故事、陪聊天、哄睡、辅导作业、安抚情绪。成人继续加班、奔波、在手机上回消息。孩子得到了一位全天候、永不疲倦的机器陪伴者。成人得到了安静。</p><p>两家都用了AI，结果朝着相反方向走。第一家的机器吞掉了行政工作，第二家的机器吞掉了关系工作。</p><p>这比“该不该让孩子使用AI”更接近问题的核心。</p><p>富人将来买到的不一定是"技术禁区"，完全不用AI的净土，而是把技术固定在后台的能力。他们用AI替自己做事，把省下来的时间回流到孩子身上。而低成本的儿童端陪伴产品，正在成为资源紧张家庭和学校的默认选项：既然请不起保姆、排不进好的托育、家长被工作榨干，一台会讲故事的音箱总比沉默好。</p><p>必须承认，我们还没有一项长达二十年的研究，比较“由聊天机器人陪伴长大的孩子”和其他孩子。现有调查只能让我们看见裂缝刚刚出现。</p><p>皮尤研究中心2026年初对美国1458名13到17岁青少年的调查显示，家庭年收入低于3万美元的受访者中，约五分之一说自己在做作业时"全部或大部分"依赖聊天机器人。年收入7.5万美元以上的家庭，这个比例是7%。</p><p>注意，这只是一个点：学习场景中的AI依赖度，在收入两端已经差了将近三倍。我们不能把这个数字偷换成"贫困儿童正在被AI养大"，但它指向的方向是清晰的，AI在孩子生活中的渗透率，正在和家庭收入反向挂钩。</p><p>阶级分化从来不会等一篇二十年追踪研究发表后才开始。它通常沿着价格、时间和制度缺口渗进去。一个财政吃紧的学区请不起足够的教师，一家托育机构留不住员工，一对父母每天通勤三个小时，售价几十元的AI陪伴就会显得格外合理。富裕家庭可以购买真人的低效率，穷人只能接受机器的高效率。</p><p>一个月前，我写过一篇关于AI教育焦虑的文章。那时我注意到，美国一些富裕家庭正在压缩知识学习，把昂贵的课表留给谈判、运动、公开表达和自由探索。这一篇再往前走一步。知识免费以后，新的区隔会落到关系上。谁还能得到真实、缓慢、偶尔走神的人类注意力？</p><p>明天的阶级差异，不在与谁家的孩子能不能用AI，而在于谁家的AI替大人做事，谁家的AI替大人管孩子。</p><p>二、AI将制造的"超加工童年"</p><p>苏斯金在《大西洋月刊》里用了一个很好的类比：儿童AI更像超加工食品。</p><p>她觉得把AI比作社交媒体的下一代，"比TikTok更上瘾的东西"，远远不够。社交媒体再能拖住注意力，它不能模仿一个活人跟你一来一回地说话。生成式AI可以。</p><p>更贴切的参照物，是超加工食品。</p><p>食物曾经不需要标注来源。长在田里，做在厨房里，这件事从人类学会种地开始就没变过。十九世纪末变了。食品工业化用罐头、冷藏、巴氏杀菌解决了真实的难题：膨胀的城市吃上了饭，严冬不再致命，人均寿命上升。</p><p>但早期食品厂商做的是一场无人管束的实验。止咳糖浆里加吗啡，牛奶里掺白垩粉，果酱用苹果皮和草籽染色。政府化学家哈维·威利（Harvey Wiley）组建了一支"试毒小队"，让年轻志愿者吃掺了防腐剂的食物，科学家在旁边观察，这支试毒小队的痛苦，最终推动了1906年美国《纯净食品药品法》。</p><p>苏斯金说，我们正处在一个当代版"威利时刻"。会说话的泰迪熊描述性癖、教幼儿划火柴的故事已经被报道过。AI生成的儿童视频教不存在的字母和单词，这些系统的开发者甚至不知道自己的模型输出了什么。但她说，食品工业的历史教会了我们一件事：真正危险的不是掺假，是系统完全按设计意图正常运转的时候。</p><p>二十世纪中叶，食品公司发现了一门比"喂饱人"更赚钱的生意：制造"还想再吃"的欲望。他们雇来化学家、风味工程师、行为学研究者，找到了糖、脂肪、盐的精确配比，即一个"极乐点"，让人脑大快感最大化，压过身体说"够了"的天然信号。超加工食品不是坏食材做的，它恰恰是按科学最优配比做的。它消灭了天然食物里的纤维、摩擦、饱腹感。</p><p>据CDC对2021年8月至2023年8月数据的分析，美国1至18岁人群平均61.9%的每日热量来自超加工食品；1至5岁儿童为56.1%。天然食物拿什么跟精确校准过的东西比？</p><p>苏斯金说，AI正在对大脑做同样的事。一个被设计成永远耐心、永远理解、永不反驳的AI伙伴，提供的是关系里的高糖食品。它让人舒服，极度舒服，但它抽掉了成长需要的咀嚼。</p><p>被误解之后重新说一遍、等待一个不马上来的回应、吵架之后道歉和修复，这些看起来像沟通中的毛病，恰恰是大脑发育的关键积木。孩子在童年里经历成千上万次这种微型的"破裂与修复"，韧性、灵活性和情绪调节就是这么长出来的。</p><p>孩子最重要的关系能力也从这里来：相信关系能扛过冲突，愿意在难受的时候继续跟人待在一起。</p><p>AI伙伴把这套机制优化掉了。零误解、零延迟、零修复。于是孩子的社会情感系统根本得不到启动和锻炼。</p><p>苏斯金说，把摩擦从童年里抽走，就像把纤维从食物里抽走。而摩擦不是发育的障碍，摩擦本身就是发育。</p><p>三、配方奶教训：科学曾经以为自己复制了母乳</p><p>这个类比有一条更老的参照。苏斯金在书中讲了一个十九世纪的故事，读完之后你会觉得，一百五十年前的科学家和今天的AI开发者面对的是同一道考题。</p><p>1865年，德国化学家尤斯图斯·冯·李比希（Justus von Liebig）宣布发明了第一种科学配方奶。李比希是当时欧洲最顶尖的化学家。他是十九世纪农业化学的奠基者之一，推动了人工肥料思想，也开发并推广了肉汁提取物，在当时拥有极高的科学声望。</p><p>他的女儿哺乳困难，那个年代雇乳母太贵，而且舆论认为乳母会让婴儿产生"不健康的依恋"，于是他决定用科学来复制母乳。</p><p>他提取了母乳中当时科学能测量的所有成分：蛋白质、脂肪、碳水化合物、已知的几种矿物质。配方是牛奶、小麦粉、麦芽和碳酸氢钾。他在自家孙辈身上做了试验，说孩子们长得很好，然后把配方推向了全欧洲。</p><p>然而，1867年，法国医生Depaul向法国医学科学院报告：一对接受该食品的早产双胞胎在两天内死亡，另外两名新生儿也分别在数日内死亡。这一报告引发巨大争议，虽然不能把这四起死亡写成已经完成因果鉴定的临床试验。</p><p>李比希不是恶人。他的配方复制了科学当时能测量的一切。他漏掉的是尚未被发现的脂肪酸、酶、抗体、活细胞、寡糖，母乳中第三大固体成分直到二十世纪末才被认识到功能，它不是喂婴儿的，是喂养婴儿肠道里的菌群的。</p><p>苏斯金问的是：我们今天对人际互动的了解，会不会也像十九世纪对母乳的了解一样，以为自己测出了所有关键变量，结果漏掉了真正不可或缺的东西？</p><p>母乳的好处远不止一张营养成分表。哺乳过程中发生的事，肌肤接触时母婴的体温同步、新生儿的心率在母亲胸口稳定下来、母亲的身体根据婴儿唾液中的信号调整乳汁成分、催产素在两边同时释放，这些不是附加功能，是整套系统。</p><p>配方奶能喂饱婴儿的胃，无法复制哺乳中发生的双向调节。拿奶瓶喂孩子的父亲、祖母、养母，也能在眼神、停顿、抱持和回应中完成同一类关系劳动。婴儿需要的不是某一种乳汁附带的道德优越感，是一个能读懂他、会根据他调整的人。</p><p>今天的AI能回应、讲故事、记住孩子喜欢什么。但人际互动中还有多少"未知成分"尚未被测出来，就已经在从儿童生活中被系统地抽走了？</p><p>苏斯金把这件事叫作"配方奶问题"：我们正在用一个看似合理、测量充分的人工替代品，替换一套我们尚未完全理解的生物系统。</p><p>四、孩子需要的不是回答，是有人"回球"</p><p>新生儿被放在母亲胸口的画面，不是一个温情瞬间。皮肤温度、气味、心跳、吸吮、停顿、哭声、母亲调整姿势，这是一套身体化的反馈系统。</p><p>世界卫生组织将早期皮肤接触与更早的母乳启动、婴儿更多互动和更少哭泣联系起来，同时强调营养干预必须和回应式照护结合。催产素在母婴两边同时释放，被称为"爱的激素"，但更准确的说法是"连接的激素"。</p><p>然而，我们正在把这些换成会讲故事的音箱。</p><p>儿童发展研究里有一个朴素的术语，叫“serve and return”，可以翻成“发球与回球”：孩子发出一个信号，哭声、手势、咿咿呀呀的声音，照护者以眼神、语言、拥抱回应。一来，一往。</p><p>哈佛儿童发展中心把它定义为塑造早期脑结构的核心关系环境。决定大脑发展质量的不是词汇输入量，是有多少轮真正的来回。孩子在成人的回应里学到的远不止一道正确答案，"我的信号会被看见"、"问题可以带来共同探索"、"我也要给对方留下回应的位置"。</p><p>现在，问题来了，机器也会回球。生成式AI是历史上第一项能够模仿这种一来一往的技术。社交媒体只能单向播放，推荐算法只能拖住眼球。但能接话、能追问、能假装听懂你的模型，它开始模拟婴幼儿大脑最熟悉的互动结构。</p><p>2024年的一项研究让114名6到8个月大的婴儿分别观看真人、类人机器人和一个花瓶。结果婴儿对机器人的视线方向表现出了跟对真人相近的注意和面部反应。</p><p>这当然不等于机器人能提供等价养育。但它说明了一件事：孩子的社会系统不会先替我们做机器鉴定。孩子不会先问你有没有意识，他先感到你有没有在回应他。</p><p>聊天机器人提供的，正是这种"无摩擦关系"。永远耐心、永远在线、永远记得、永远理解你。对疲惫的家长，这是止痛药。但对正在学习关系规则的孩子，这份完美恰恰是问题。</p><p>但是，在这个过程中，有三样很重要的东西会被优化掉。</p><p>误解：真实的人有时听不懂，你得换个方式重新说。孩子在这个过程里学到的，是别人可能和我想的不一样。</p><p>延迟：真实的人不会秒回，你得等。在这个等待里长出的是冲动控制和延迟满足的神经回路。</p><p>修复：真实的人会错、会道歉、会回来。成千上万次的"破裂与修复"，才能教会孩子一条最根本的关系法则：冲突不会自动终结关系。你可以生气，你还可以被原谅。</p><p>聊天机器人把这些都优化掉了。它优化掉的不只是麻烦，更是大脑用来建造社会能力的全部原材料。</p><p>五、当造技术的人不让自己的孩子使用</p><p>曾经，小儿麻痹疫苗发明者乔纳斯·索尔克（Jonas Salk）在推向公众之前，先给自己的老婆和三个儿子打了。他的逻辑很简单：如果我要别的父母信任我，我得先信任它。</p><p>而现代最伟大的企业家，可能没有之一的史蒂夫·乔布斯则遵循一条相反的原则。他造出了改变全世界童年的设备，却严格限制自己孩子碰它们。记者问他孩子是不是很喜欢刚出的iPad，他回答："他们还没用过。我们在家限制技术。"</p><p>苏斯金在书里管这个叫"索尔克-乔布斯试金石"：你造出来的东西，你让自己的孩子用吗？如果答案不是，那它可能不是产品，是实验。</p><p>而这个测试不需要你懂一行代码就能做。</p><p>翻一下最近的新闻。人工智能公司Anthropic的联合创始人杰克·克拉克（Jack Clark），今年早些时候接受《纽约时报》采访，说一想到自己年幼的女儿能"毫无阻拦地"接触YouTube的推荐算法，"我就吓死了"。他接了一句更值得琢磨的话："我持有典型的加州科技高管观点，别让孩子身边有那么多技术。"</p><p>这个"典型观点"的讽刺在于，他自己在造世界上最先进的AI。</p><p>我在此前文章中介绍，硅谷有一所叫Waldorf的私立学校，学费高到令人咋舌，教室里没有iPad、没有电脑、没有智能白板。学生在黑板上写字，在泥土里玩。家长名单里塞满了谷歌、苹果、OpenAI的员工。这些人的产品进入了全球几十亿个家庭，自己孩子的童年里却没有它们的位置。</p><p>这不只是伪善。技术内部人拥有一种普通家长很难获得的知识优势。他们知道产品演示隐藏了什么，知道“再聊一会儿”为什么总会出现，也知道增长团队怎样衡量一个孩子有没有离开。他们有钱购买替代方案，还能让保姆、教师、营地和户外活动填满机器退出后的空白。</p><p>普通家庭看到的是功能，内部人看到的是目标函数。这批人是地球上对屏幕和算法如何影响儿童大脑这件事了解最深的人。他们用自己的钱包投了票。他们也用自己的产品，替别人的孩子做了相反的选择。</p><p>六、分界线：该把AI放在哪里？</p><p>写到这里，最容易得到的结论是给家长一张禁用清单。AI有毒，远离就好。但是，这种功能建议和清单没什么用。疲惫的人缺的通常不是一条更严格的道德命令，他们缺时间、钱、睡眠，以及一个下班后没有继续弹出消息的夜晚。</p><p>斯金的书也拒绝了这个简化版。她不是一个技术恐慌论者，她是一个儿科外科医生。她的分界线不在"用不用AI"，在一个更具体的问题上。</p><p>AI最应该进入家庭的地方，是替大人处理清单、安排日程、减少文书，把大人的时间还给孩子。AI最不该进入的地方，是以"更耐心、更懂孩子"的名义，替大人去讲故事、说晚安、做玩伴。</p><p>苏斯金把儿童AI产品分成六类，从"时间节省器"到"照护者"，风险逐级上升。但大家不需要记住六类，记住一个问题就够了：这个工具面对的是家长，还是直接占据孩子？前者增加人的在场，后者看似减负，却可能把孩子推向更孤立的位置，因为家长把育儿任务外包给了AI，然后继续填表、加班、回消息。</p><p>AI的威胁，不是它会伤害某个具体的孩子，而是阶层的分化。条件好的学校会对儿童端AI谨慎审查，保留高密度人类互动。资源紧张的机构可能把廉价、未经充分验证的自动化当作"更好的替代品"。</p><p>苏斯金说，如果没有人干预，"人养大的"可能像有机食品一样，成为一个阶级标签。富人买到更多人类注意力，穷人得到更多机器互动。而一个社会如果不给父母时间，却卖给孩子永远有时间的机器，那不是技术在弥补家庭，是制度在甩掉责任。</p><p>七、那些噪音意味着什么</p><p>苏斯金在全书最后写了一段话，和技术无关，但是触动人心。</p><p>她说，写这本书改变了她。她以前只想求安静。三个孩子、满诊所的孩子、永不休止的哭闹和叫喊，她渴望片刻沉默。</p><p>写完这本书后，她开始停下来听那些声音。操场上孩子的尖叫。父亲在劝儿子再滑一次滑梯。超市里被推车推着的幼儿伸手够一切东西。飞机上哭闹的婴儿。</p><p>"这些声音意味着不同的东西了。它们是证据，我们仍然在出现，仍然在照顾彼此，仍然在做那些混乱、低效、不可替代的事。养育人类。"</p><p>"关爱不是一个概念，是每天重复一千次的动作。"</p><p>一百年前，阿加莎回头看，发现机器变便宜了，人变贵了。今天回头看，AI互动变便宜了，但一个活人在睡前讲故事，一个活人在孩子哭的时候把他抱起来，在他搞砸之后蹲下来说，没关系，然后再教他怎么做。这件事，不应该变成明码标价的奢侈品。</p><p>有一天，当一间教室终于安静到只剩机器说话，我们会不会还记得，那些被优化掉的声音，原来就是孩子长大的声音？【懂】</p>"

"第36届青岛国际啤酒节崂山会场中广场崂醴酒肆全新亮相的K-BRAND韩国馆，是今年崂山会场最受瞩目的新面孔之一。场馆集结20余家韩国本土品牌、50余款正宗韩式美食，将地道韩国街头风味与韩流文化相结合，为市民游客带来一场中韩交融的文旅消费体验。韩国馆运营持续至8月15日，每晚18:00开启夜间营业，白天不对外开放。"

"';var script=function(){var scripts=document.getElementsByTagName("script");return scripts[scripts.length-1]}();var shouldInjectCss=script.getAttribute("data-injectcss");var ready=function(fn){if(document.addEventListener){if(~["complete","loaded","interactive"].indexOf(document.readyState)){setTimeout(fn,0)}else{var loadFn=function(){document.removeEventListener("DOMContentLoaded",loadFn,false);fn()};document.addEventListener("DOMContentLoaded",loadFn,false)}}else if(document.attachEvent){IEContentLoaded(window,fn)}function IEContentLoaded(w,fn){var d=w.document,done=false,init=function(){if(!done){done=true;fn()}};var polling=function(){try{d.documentElement.doScroll("left")}catch(e){setTimeout(polling,50);return}init()};polling();d.onreadystatechange=function(){if(d.readyState=="complete"){d.onreadystatechange=null;init()}}}};var before=function(el,target){target.parentNode.insertBefore(el,target)};var prepend=function(el,target){if(target.firstChild){before(el,target.firstChild)}else{target.appendChild(el)}};function appendSvg(){var div,svg;div=document.createElement("div");div.innerHTML=svgSprite;svgSprite=null;svg=div.getElementsByTagName("svg")[0];if(svg){svg.setAttribute("aria-hidden","true");svg.style.position="absolute";svg.style.width=0;svg.style.height=0;svg.style.overflow="hidden";prepend(svg,document.body)}}if(shouldInjectCss&&!window.__iconfont__svg__cssinject__){window.__iconfont__svg__cssinject__=true;try{document.write(" .svgfont {display: inline-block;width: 1em;height: 1em;fill: currentColor;vertical-align: -0.1em;font-size:16px;} ")}catch(e){console&&console.log(e)}}ready(appendSvg)})(window) //执行获取文章信息函数 var aid = '14895062'; 0 0 扫一扫下载界面新闻APP"

"After 2024 s public release of the Wu-Tang Clan x Nike Dunk High and the 2025 launch of Undefeated s Air Jordan 4 , it seemed like no sneaker grail in Nike, Inc.&#8217;s vault of legendary styles was off limits. Now, there is early talk that yet another one of the sportswear brand s mythical early 2000s collaborations is headed to retail for the first time ever."

"Clad in a blue nubuck upper, Eminem s first Air Jordan 4 collaboration also featured black tech details and red branding accents, the latter of which will reportedly be changed to purple for the upcoming public release. According to the early info, purple hits are expected to fill in the heel and tongue Jumpman branding, as well as the discreet Eminem and Encore branding on the reverse side of the tongue and heel tab, respectively."

"PMC Logo Most Popular Leonardo DiCaprio, Jeff Bezos and Lauren Sánchez Bezos Set $200 Million Fund to Recover Endangered Species Perez Hilton Hospitalized After Appearing to Harm Himself on Livestream Brad Pitt Is Allegedly &#039;Bracing Himself&#039; For His Kids&#039; Next Move Which Sources Say Is His &#039;Worst Possible Nightmare&#039; .st0{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd} DC Open’s Bet on Breakout Tennis Phenom Alex Eala Pays Off You May Also Like .cls-1{isolation:isolate} Ja Morant’s New Nike Sneaker Is Getting Its Wildest Colorway So Far 3 hrs ago Fashion Loves Food 2025 10 months ago Has Lesotho’s Tariff Relief Missed the Window? 4 days ago .st0{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd} New Corporate Filing Hints at LIV Golf’s Post-PIF Strategy 2 days ago “New Humans” Takes a Disappointingly Old Approach to Disability 1 day ago Subscribe Subscribe Today Subscribe Today Give a Gift Give a Gift Customer Service Customer Service FOOTWEAR NEWS About Us Advertise Contact Us Accessibility PMC Fashion Luxury Events LEGAL Terms Conditions Privacy Policy AdChoices California Privacy Rights Your Privacy Choices Follow Us Facebook Facebook Instagram Instagram LinkedIn LinkedIn Pinterest Pinterest X X YouTube YouTube Newsletter Sign Up Enter your Email Subscribe Subscribe By providing your information, you agree to our Terms of Use and our Privacy Policy . We use vendors that may also process your information to help provide our services. // This site is protected by reCAPTCHA Enterprise and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply. Have a Tip? Send us a tip using our anonymous form."

"Sourcing Journal Beauty Inc Industry News Features Sneakers Trends Leading Voices Got a Tip? Newsletters Log In Footwear News Sneaker News Eminem&#8217;s Mythical Air Jordan 4 Collaboration Is Being Released to the Public for the First Time Ever Early details on the bombshell launch."

"The sneaker s bold graphic upper is paired with orange branding on the Swoosh, which combines with a TPU Ja-Frame to spell out Morant s first name in a similar fashion to what was seen on the Nike Ja 3. Two-tone black-and-orange shoelaces add further flair to the look, which uses a toned-down white shade on its tongue logo."

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"Just four years young, Ja Morant s Nike signature sneaker line has already had plenty of eye-catching colorways and yet, an upcoming style of the Portland Trail Blazers star s fourth shoe could be a contender for his boldest footwear yet."

"8月8日，第十届“新物种爆炸·吴声商业方法发布2026”在香港会展中心举行。活动上，场景实验室创始人吴声提出“下一代消费者”概念，核心特质为身体感、创造欲、信息祛魅。同时发布六大愿景商业趋势：人与AI构建意图共同体、MVF取代传统MVP、品牌进化为任务系统、材料主义消费爆发、轻量化个人创作普及、留白经济迎来增长窗口。吴声表示香港是天然的全球场景转换器，为国货出海、产业AI转型提供实践样本。 下一篇 新疆优化调整旅游景区内自驾服务费 新疆维吾尔自治区文化和旅游厅8月8日消息，为持续优化旅游环境，更大力度惠及广大游客，新疆维吾尔自治区文化和旅游厅联合有关部门指导全区4A级及以上涉收取自驾服务费的旅游景区，对收费模式和标准作出优化调整。各景区制定优化调整方案，按程序报备后，将原按“人”收费、按“车”收费全部调整为按“车”收费，根据不同车型（以机动车行驶证核定载人数为准），5座及以下价格均不超过120元/车，6至7座不超过180元/车，8至19座不超过300元/车，20座及以上不超过600元/车。因票务系统需调整升级，原按“人”收费调整为按“车”收费的景区，新方案不晚于8月20日0时起执行，新方案开始实行前为过渡期，过渡期内价格均不超过30元/人；原按“车”收费的景区，新方案不晚于8月12日0时起执行，不设过渡期。"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31675-prod-db-general-1-1786192257957.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>以攻为守，押注舱驾一体。2026财年第三季度（4月到6月），高通汽车业务收入达到15.88亿美元，同比增长61%，连续23个季度保持双位数增长。曾经作为“副业”的汽车芯片，已然生长为这家移动芯片巨头的第二增长曲线。但要撑住这份庞大的野心，仅仅卖出更多座舱芯片已经远远不够。高通押注的下一个战场，是舱驾一体平台。......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/8whr-gZX_-uxk3RxrHpN8A" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 云见 Insight </span></a><span>，作者：云见 Insight</span></p><p>以攻为守，押注舱驾一体。</p><p>2026财年第三季度（4月到6月），高通汽车业务收入达到15.88亿美元，同比增长61%，连续23个季度保持双位数增长。</p><p>曾经作为“副业”的汽车芯片，已然生长为这家移动芯片巨头的第二增长曲线。但要撑住这份庞大的野心，仅仅卖出更多座舱芯片已经远远不够。高通押注的下一个战场，是舱驾一体平台。</p><p>2025年年底，宝马新一代iX3量产。藏在这辆车里的，还有高通的智驾系统Snapdragon Ride。为了做好这套系统，高通和宝马用了三年时间，投入了超过1400名专业人员。</p><p>对高通来说，智驾是个陌生生意。十多年前，它可以把芯片、软件和设计打包，让一家手机厂商最快60天推出产品；后来又把这套产品能力搬进汽车，凭8155拿下智能座舱。</p><p>从手机到座舱，高通已经赢过两次。现在它想做的是，把座舱和智能驾驶装进同一套计算平台，再赢第三次。</p><p>只是这一次，要把过往的成功经验复刻到由AI驱动的新战场，难度远超以往。</p><p>一场险些失败的演示</p><p>1989年11月，高通在圣迭戈第一次公开演示CDMA移动通信。</p><p>会场外，一辆测试车准备在两座基站之间行驶，以证明通话可以连续切换。演示开始前，系统突然故障。台上，56岁的创始人艾文·雅各布斯看见工程师不断示意，只能临时延长演讲45分钟，为团队争取时间。设备最终恢复，测试车顺利完成通话。</p><p>高通后来把它称为“成就高通的那个时刻”。雅各布斯的回忆更加惊险：“如果那次演示失败，我们可能就完了。”</p><p>那时高通成立只有四年，美国即将进入2G时代，主流意见更倾向容易理解和验证的TDMA，高通押注的却是更复杂的CDMA。为了说服市场，高通不仅要提出通信算法，还要把芯片、手机、基站和系统软件一起做出来，让CDMA真正工作。</p><p>艾文·雅各布斯的努力最终让美国接受两套2G标准。而对高通来说，这段经历塑造了后来最重要的能力：找到一个客户难以绕开的底层技术，再把它做成可以大规模商用的系统。</p><p>智能手机时代，这个支点变成了基带。</p><p>基带负责让手机按照通信标准接入运营商网络，既要支持不同制式和全球频段，还要处理切换、信号和功耗，全球只有少数公司具备完整能力，高通就是其中一家。</p><p>因为高通恰好同时站在标准和产品两端，深度参与CDMA、3G和LTE，又较早做出全球多模基带。后来面对反垄断调查时，美国第九巡回上诉法院援引的市场资料显示，2006—2016年，高通在CDMA基带市场份额超过90%；2011—2016年，在高端LTE基带市场至少占70%。</p><p>但基带优势不会自动变成手机芯片市占率。2012—2014年，高通年报列出的直接竞争者超过十家，包括德州仪器、英伟达、博通和英特尔。</p><p>高通的办法，是把基带、CPU、GPU、定位、音视频等功能集成进骁龙平台，同时提供操作系统适配、驱动和运营商认证支持。手机厂商不用再采购分散零部件自己整合，而是直接购买一套已经打通的全球方案，也就是SoC。</p><p>这套打法并不容易复制。德州仪器、博通没能跨过基带这道坎；英伟达Tegra有GPU优势，却缺少成熟基带，2011年收购英国基带芯片公司Icera后仍未建立完整移动平台，2015年关闭基带业务。联发科则长期更擅长中低端，高端基带、影像和旗舰客户跟进较慢。苹果、三星和华为的高端芯片又主要自用，高通因此成为安卓厂商少数可以公开采购的旗舰平台。</p><p>对中小厂商，高通还提供QRD公版设计。2013年，高通称部分客户最快可以在60天内推出一款手机。对当年的手机创业公司而言，高通卖的是一个上升行业里的确定性，是一部两个月后就能摆上柜台的手机。</p><p>高通在手机行业证明，芯片竞争不只比性能。谁能把最复杂、最容易拖延的部分提前解决，谁就能降低客户的量产风险。</p><p>后来，高通把这套方法带进了汽车座舱。</p><p>拿下汽车座舱</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/6f117557-6e6d-4bce-b9f6-d8c90e98f6c7.png" width="1080" height="26" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>2022年，极氪做了一件行业内并不常见的事。</p><p>这一年7月，极氪宣布为已经交付和下定的极氪001免费升级高通8155。此前，首批车辆的车机卡顿、启动缓慢持续引发车主不满。极氪最终更换完整座舱系统，从硬件采购、软件重新开发到物流和售后，总投入超过3亿元。</p><p>极氪愿意花3个亿，是因为车机体验已经足以影响一辆智能电动车的整体口碑，而8155是当时高端座舱芯片中经过大规模量产验证、风险较低的方案之一。</p><p>到2023年，高通在中国座舱域控芯片市场份额达到59.2%；2024年8295接棒后，份额进一步升至70%。吉利、长城、蔚来、小鹏、理想、吉利、凯迪拉克、Smart等一批品牌都使用过8155。</p><p>高通并不是拿着手机芯片突然闯进汽车。早在2002年，它就依靠通信技术为通用提供CDMA车载方案；到2014年发布第一代座舱芯片时，高通通信方案已进入约1000万辆汽车。通信业务先替它证明了车规质量、长期供货和技术实力。</p><p>不过，高通前两代座舱芯片卖得并不算多，市场主导者仍是瑞萨、恩智浦等传统厂商。602A、820A更像入场券：帮助高通完成车规和量产验证，也让博世、大陆、德赛西威等Tier 1逐渐熟悉骁龙平台。</p><p>转折发生在2019年。高通发布以8155为代表的第三代座舱平台，正好赶上中国新能源汽车集中升级智能座舱。</p><p>燃油车时代，座舱主要负责导航、影音和车辆设置。到了新能源车，大屏、多屏、3D交互、在线应用、语音助手和OTA逐渐成为卖点，座舱也从信息娱乐系统变成整车最主要的人机交互入口。车企因此需要高性能SoC，同时承担系统运行、图形渲染、音视频、连接、摄像头和端侧AI。</p><p>这些恰好是高通在手机行业做了十多年的事。</p><p>当时并不是只有高通在做座舱芯片。三星有Exynos Auto V9，联发科有MT8666，瑞萨也有R-Car。8155没有保持每项参数都领先，但在2019—2021年的关键窗口，同时满足性能、功耗、软件适配和量产要求，没有明显短板的产品，只有8155一个。</p><p>三星入场和量产更晚，主要服务欧洲车企；联发科当时的MT8666更偏中端；最懂汽车的瑞萨，产品迭代又明显慢于消费电子节奏。高通则正好踩中中国新能源车对旗舰座舱的需求。</p><p>更重要的是，高通把手机时代的平台化打法搬进了汽车。第三代座舱平台覆盖不同档位，车企可以在10到30万不同价格车型间更换芯片，同时复用操作系统、语音、导航、中间件、应用商店和OTA体系，不必为每款车重做一套座舱。而这也是2019年时的三星、联发科们不具备的优势。</p><p>经过前两代产品探路，围绕高通平台做过量产的供应商也越来越多。车企选用8155后，可以在博世、大陆、德赛西威、LG、伟世通等Tier 1之间选择，出现兼容和工程问题时，也更容易找到有类似经验的团队。进一步降低了车企的顾虑。</p><p>由此，8155从一款供应链深处的芯片，变成车企频繁写进配置表、消费者能够直接叫出型号的行业默认平台。</p><p>昂贵的补课</p><p>2021年，8155大规模放量的这一年，高通又看中一家汽车供应链公司。</p><p>7月，麦格纳已经与瑞典汽车安全供应商Veoneer达成收购协议。不到一个月，高通报出每股37美元，比麦格纳高18%，公开加入竞购。最终，高通联合SSW Partners拿下Veoneer，并把真正想要的Arriver收入囊中。</p><p>这次高通想入局智驾。高通在座舱里可以大量复用手机时代的技术，进入智驾却不得不从头做起。而做计算机视觉、感知和驾驶策略的Arriver却能很好地弥补这一点。</p><p>高通进入智驾市场的直接原因是，智驾能带来更高收入。</p><p>2022年，高通预计到2030年其可服务的汽车市场约1000亿美元，其中智驾约590亿美元、座舱约250亿美元；高端车型上，高通希望把座舱、智驾、连接和软件打包销售，使单车内容价值最高提升至约3000美元。</p><p>此外，如果高通不做智驾，专心守着座舱这个市场，也未必受得住。因为汽车计算架构正在变化。过去座舱和智驾芯片分开，高通卖8155，英伟达卖Orin，两家可以同时出现在一辆车上。如果未来走向舱驾融合，座舱和智驾可能共用一个计算平台。英伟达Thor从设计之初就能同时承载智驾、泊车、仪表和信息娱乐，地平线、华为等也都在做类似方案。高通如果只守座舱，手里的沙子只会越来越少。</p><p>因此，舱驾一体对高通来说不仅是进攻，也是防守。</p><p>目前在10万—20万元市场，高通的舱驾一体方案已经量产，极狐阿尔法T5、S5和东风日产N6部分版本已经用一颗高通8775同时承担座舱和智驾；价格更高的零跑D19则使用两颗8797，把座舱和智驾集中进同一套架构。</p><p>但这套新技术架构的竞争才刚刚开始。高通自有智驾软件Snapdragon Ride Pilot目前明确量产交付的车型只有宝马iX3一款，要像8155一样形成规模和复用能力，还有很长的路要走。</p><p>而在新的领域，高通过去积累的武器并不趁手。座舱需要解决的Android、图形、音视频和连接，高通在手机时代几乎都做过；高阶智驾却要持续处理摄像头和雷达数据，运行复杂AI模型，同时满足实时性和功能安全。这些都是要攻克的新能力。</p><p>更重要的是，英伟达已经围绕CUDA形成强大的AI开发生态。高通虽然有AI Stack和Ride工具链，但还没有形成类似的行业惯性。</p><p>所以，在中国市场，高通的智驾收入主要来自于硬件。极狐使用高通芯片配卓驭，东风日产N6配Momenta，零跑D19的软件则由零跑自己开发。开放是高通的优势，车企不用把算法一起交给芯片公司。反过来看，也意味着高通尚未像手机和座舱时代那样，建立一套客户很难绕开的开发体系。</p><p>智驾软件技术投入大、更新快，且市场竞争激烈，高通想在智驾市场形成护城河，并不容易。英伟达、Mobileye、地平线、华为乃至车企自研力量，都在这片战场贴身肉搏。</p><p>三十多年前，高通靠CDMA的底层数学模型找到了行业无法绕开的支点；8155时代，它靠成熟的SoC工程与供应链敏捷度占领了座舱。而在智驾赛场，巨量算力、海量数据，以及持续进化的模型能力才是核心竞争力。这场新技术引发的全新博弈，才刚刚开始。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31675-prod-db-general-1-1786192257957.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>以攻为守，押注舱驾一体。2026财年第三季度（4月到6月），高通汽车业务收入达到15.88亿美元，同比增长61%，连续23个季度保持双位数增长。曾经作为“副业”的汽车芯片，已然生长为这家移动芯片巨头的第二增长曲线。但要撑住这份庞大的野心，仅仅卖出更多座舱芯片已经远远不够。高通押注的下一个战场，是舱驾一体平台。......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/8whr-gZX_-uxk3RxrHpN8A" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 云见 Insight </span></a><span>，作者：云见 Insight</span></p><p>以攻为守，押注舱驾一体。</p><p>2026财年第三季度（4月到6月），高通汽车业务收入达到15.88亿美元，同比增长61%，连续23个季度保持双位数增长。</p><p>曾经作为“副业”的汽车芯片，已然生长为这家移动芯片巨头的第二增长曲线。但要撑住这份庞大的野心，仅仅卖出更多座舱芯片已经远远不够。高通押注的下一个战场，是舱驾一体平台。</p><p>2025年年底，宝马新一代iX3量产。藏在这辆车里的，还有高通的智驾系统Snapdragon Ride。为了做好这套系统，高通和宝马用了三年时间，投入了超过1400名专业人员。</p><p>对高通来说，智驾是个陌生生意。十多年前，它可以把芯片、软件和设计打包，让一家手机厂商最快60天推出产品；后来又把这套产品能力搬进汽车，凭8155拿下智能座舱。</p><p>从手机到座舱，高通已经赢过两次。现在它想做的是，把座舱和智能驾驶装进同一套计算平台，再赢第三次。</p><p>只是这一次，要把过往的成功经验复刻到由AI驱动的新战场，难度远超以往。</p><p>一场险些失败的演示</p><p>1989年11月，高通在圣迭戈第一次公开演示CDMA移动通信。</p><p>会场外，一辆测试车准备在两座基站之间行驶，以证明通话可以连续切换。演示开始前，系统突然故障。台上，56岁的创始人艾文·雅各布斯看见工程师不断示意，只能临时延长演讲45分钟，为团队争取时间。设备最终恢复，测试车顺利完成通话。</p><p>高通后来把它称为“成就高通的那个时刻”。雅各布斯的回忆更加惊险：“如果那次演示失败，我们可能就完了。”</p><p>那时高通成立只有四年，美国即将进入2G时代，主流意见更倾向容易理解和验证的TDMA，高通押注的却是更复杂的CDMA。为了说服市场，高通不仅要提出通信算法，还要把芯片、手机、基站和系统软件一起做出来，让CDMA真正工作。</p><p>艾文·雅各布斯的努力最终让美国接受两套2G标准。而对高通来说，这段经历塑造了后来最重要的能力：找到一个客户难以绕开的底层技术，再把它做成可以大规模商用的系统。</p><p>智能手机时代，这个支点变成了基带。</p><p>基带负责让手机按照通信标准接入运营商网络，既要支持不同制式和全球频段，还要处理切换、信号和功耗，全球只有少数公司具备完整能力，高通就是其中一家。</p><p>因为高通恰好同时站在标准和产品两端，深度参与CDMA、3G和LTE，又较早做出全球多模基带。后来面对反垄断调查时，美国第九巡回上诉法院援引的市场资料显示，2006—2016年，高通在CDMA基带市场份额超过90%；2011—2016年，在高端LTE基带市场至少占70%。</p><p>但基带优势不会自动变成手机芯片市占率。2012—2014年，高通年报列出的直接竞争者超过十家，包括德州仪器、英伟达、博通和英特尔。</p><p>高通的办法，是把基带、CPU、GPU、定位、音视频等功能集成进骁龙平台，同时提供操作系统适配、驱动和运营商认证支持。手机厂商不用再采购分散零部件自己整合，而是直接购买一套已经打通的全球方案，也就是SoC。</p><p>这套打法并不容易复制。德州仪器、博通没能跨过基带这道坎；英伟达Tegra有GPU优势，却缺少成熟基带，2011年收购英国基带芯片公司Icera后仍未建立完整移动平台，2015年关闭基带业务。联发科则长期更擅长中低端，高端基带、影像和旗舰客户跟进较慢。苹果、三星和华为的高端芯片又主要自用，高通因此成为安卓厂商少数可以公开采购的旗舰平台。</p><p>对中小厂商，高通还提供QRD公版设计。2013年，高通称部分客户最快可以在60天内推出一款手机。对当年的手机创业公司而言，高通卖的是一个上升行业里的确定性，是一部两个月后就能摆上柜台的手机。</p><p>高通在手机行业证明，芯片竞争不只比性能。谁能把最复杂、最容易拖延的部分提前解决，谁就能降低客户的量产风险。</p><p>后来，高通把这套方法带进了汽车座舱。</p><p>拿下汽车座舱</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/6f117557-6e6d-4bce-b9f6-d8c90e98f6c7.png" width="1080" height="26" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>2022年，极氪做了一件行业内并不常见的事。</p><p>这一年7月，极氪宣布为已经交付和下定的极氪001免费升级高通8155。此前，首批车辆的车机卡顿、启动缓慢持续引发车主不满。极氪最终更换完整座舱系统，从硬件采购、软件重新开发到物流和售后，总投入超过3亿元。</p><p>极氪愿意花3个亿，是因为车机体验已经足以影响一辆智能电动车的整体口碑，而8155是当时高端座舱芯片中经过大规模量产验证、风险较低的方案之一。</p><p>到2023年，高通在中国座舱域控芯片市场份额达到59.2%；2024年8295接棒后，份额进一步升至70%。吉利、长城、蔚来、小鹏、理想、吉利、凯迪拉克、Smart等一批品牌都使用过8155。</p><p>高通并不是拿着手机芯片突然闯进汽车。早在2002年，它就依靠通信技术为通用提供CDMA车载方案；到2014年发布第一代座舱芯片时，高通通信方案已进入约1000万辆汽车。通信业务先替它证明了车规质量、长期供货和技术实力。</p><p>不过，高通前两代座舱芯片卖得并不算多，市场主导者仍是瑞萨、恩智浦等传统厂商。602A、820A更像入场券：帮助高通完成车规和量产验证，也让博世、大陆、德赛西威等Tier 1逐渐熟悉骁龙平台。</p><p>转折发生在2019年。高通发布以8155为代表的第三代座舱平台，正好赶上中国新能源汽车集中升级智能座舱。</p><p>燃油车时代，座舱主要负责导航、影音和车辆设置。到了新能源车，大屏、多屏、3D交互、在线应用、语音助手和OTA逐渐成为卖点，座舱也从信息娱乐系统变成整车最主要的人机交互入口。车企因此需要高性能SoC，同时承担系统运行、图形渲染、音视频、连接、摄像头和端侧AI。</p><p>这些恰好是高通在手机行业做了十多年的事。</p><p>当时并不是只有高通在做座舱芯片。三星有Exynos Auto V9，联发科有MT8666，瑞萨也有R-Car。8155没有保持每项参数都领先，但在2019—2021年的关键窗口，同时满足性能、功耗、软件适配和量产要求，没有明显短板的产品，只有8155一个。</p><p>三星入场和量产更晚，主要服务欧洲车企；联发科当时的MT8666更偏中端；最懂汽车的瑞萨，产品迭代又明显慢于消费电子节奏。高通则正好踩中中国新能源车对旗舰座舱的需求。</p><p>更重要的是，高通把手机时代的平台化打法搬进了汽车。第三代座舱平台覆盖不同档位，车企可以在10到30万不同价格车型间更换芯片，同时复用操作系统、语音、导航、中间件、应用商店和OTA体系，不必为每款车重做一套座舱。而这也是2019年时的三星、联发科们不具备的优势。</p><p>经过前两代产品探路，围绕高通平台做过量产的供应商也越来越多。车企选用8155后，可以在博世、大陆、德赛西威、LG、伟世通等Tier 1之间选择，出现兼容和工程问题时，也更容易找到有类似经验的团队。进一步降低了车企的顾虑。</p><p>由此，8155从一款供应链深处的芯片，变成车企频繁写进配置表、消费者能够直接叫出型号的行业默认平台。</p><p>昂贵的补课</p><p>2021年，8155大规模放量的这一年，高通又看中一家汽车供应链公司。</p><p>7月，麦格纳已经与瑞典汽车安全供应商Veoneer达成收购协议。不到一个月，高通报出每股37美元，比麦格纳高18%，公开加入竞购。最终，高通联合SSW Partners拿下Veoneer，并把真正想要的Arriver收入囊中。</p><p>这次高通想入局智驾。高通在座舱里可以大量复用手机时代的技术，进入智驾却不得不从头做起。而做计算机视觉、感知和驾驶策略的Arriver却能很好地弥补这一点。</p><p>高通进入智驾市场的直接原因是，智驾能带来更高收入。</p><p>2022年，高通预计到2030年其可服务的汽车市场约1000亿美元，其中智驾约590亿美元、座舱约250亿美元；高端车型上，高通希望把座舱、智驾、连接和软件打包销售，使单车内容价值最高提升至约3000美元。</p><p>此外，如果高通不做智驾，专心守着座舱这个市场，也未必受得住。因为汽车计算架构正在变化。过去座舱和智驾芯片分开，高通卖8155，英伟达卖Orin，两家可以同时出现在一辆车上。如果未来走向舱驾融合，座舱和智驾可能共用一个计算平台。英伟达Thor从设计之初就能同时承载智驾、泊车、仪表和信息娱乐，地平线、华为等也都在做类似方案。高通如果只守座舱，手里的沙子只会越来越少。</p><p>因此，舱驾一体对高通来说不仅是进攻，也是防守。</p><p>目前在10万—20万元市场，高通的舱驾一体方案已经量产，极狐阿尔法T5、S5和东风日产N6部分版本已经用一颗高通8775同时承担座舱和智驾；价格更高的零跑D19则使用两颗8797，把座舱和智驾集中进同一套架构。</p><p>但这套新技术架构的竞争才刚刚开始。高通自有智驾软件Snapdragon Ride Pilot目前明确量产交付的车型只有宝马iX3一款，要像8155一样形成规模和复用能力，还有很长的路要走。</p><p>而在新的领域，高通过去积累的武器并不趁手。座舱需要解决的Android、图形、音视频和连接，高通在手机时代几乎都做过；高阶智驾却要持续处理摄像头和雷达数据，运行复杂AI模型，同时满足实时性和功能安全。这些都是要攻克的新能力。</p><p>更重要的是，英伟达已经围绕CUDA形成强大的AI开发生态。高通虽然有AI Stack和Ride工具链，但还没有形成类似的行业惯性。</p><p>所以，在中国市场，高通的智驾收入主要来自于硬件。极狐使用高通芯片配卓驭，东风日产N6配Momenta，零跑D19的软件则由零跑自己开发。开放是高通的优势，车企不用把算法一起交给芯片公司。反过来看，也意味着高通尚未像手机和座舱时代那样，建立一套客户很难绕开的开发体系。</p><p>智驾软件技术投入大、更新快，且市场竞争激烈，高通想在智驾市场形成护城河，并不容易。英伟达、Mobileye、地平线、华为乃至车企自研力量，都在这片战场贴身肉搏。</p><p>三十多年前，高通靠CDMA的底层数学模型找到了行业无法绕开的支点；8155时代，它靠成熟的SoC工程与供应链敏捷度占领了座舱。而在智驾赛场，巨量算力、海量数据，以及持续进化的模型能力才是核心竞争力。这场新技术引发的全新博弈，才刚刚开始。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31676-prod-db-general-1-1786194849796.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>聚合优质的创新信息与人群，捕获精选|深度|犀利的商业科技资讯。在虎嗅，不错过互联网的每个重要时刻。<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5NjE3MzI5NQ== mid=2247569032 idx=1 sn=45deef84d81d314fdbe85d3b01fb354d chksm=c1803eece6b8c6b17f6a94b063fd1d8602911871f7416d68b6de5022001ba6498fc166897f41#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 新潮沉思录 </span></a><span>，作者：潮思</span></p><p>虽然在西方的宣传机器中，伊朗常常被描述为一个野蛮不开化的国家，但无论是从政治体制还是教育普及度来看，伊朗都比很多西方国家更像是一个现代国家。同时伊朗在金融上其实也同样现代化，比如说最近对亚马逊在巴林的数据中心的打击，就显然深得现代金融的精髓，这是一个典型的做空人工智能市场的操作。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/8863d8a1-7ee5-4652-bc96-80d937cdbd3b.png" width="1000" height="892" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>尽管天天研究宗教理论的老教士确实不懂金融，但伊朗的革命卫队系统可能是中东最懂经济和金融的一批人。他们面对美国的制裁，建立了一整套的地下金融网络，其中大量使用加密货币或是股票之类的方式来规避制裁。说他们不懂金融，美国执行制裁的那些人只怕是不会同意的。</p><p>而革命卫队显然也很清楚，当下的AI相关股票对于美国来说有多么重要的意义，如果行情出现什么重大波动，就算是特朗普也不得不让步的。虽然就算算上被冻结的资产，伊朗的资产也不足以大规模做空美国的人工智能概念，但伊朗人显然想到了，可以用盘外的方式来做空。</p><p>这次对巴林数据中心的打击，理由是亚马逊的数据中心参与了对伊朗的军事行动，因为美军一向是美国云服务企业的大客户。所以从表面上来看，伊朗的行动理由是很充分的。但在美国资本眼里，伊朗的行动可就让他们犯嘀咕了。伊朗要是持续针对美国的数据中心，这人工智能概念的估值和风险是不是要调整啊？</p><p>实际上在美伊冲突爆发之初，伊朗就打击过美国在中东的数据中心，当时亚马逊股价也下跌了点，让美国市场产生了不少讨论。只能说伊朗还是有判断力的，能意识到金融问题足以让特朗普这种老顽固让步。</p><p>现在伊朗面对的问题是，弹道导弹和无人机打击数据中心的效果不算好。虽然数据中心因为过大的面积，所以打击起来难度很低，但同样因为内部的结构问题，就算无人机或是弹道导弹命中，杀伤效果也不算理想。可能未来伊朗需要开发全新的弹头去打击数据中心。</p><p>对于美国国内很多资本来说，伊朗打击海湾国家的基础设施，他们是毫不在意的，他们会认为这是和美国完全无关的事情。可是打击数据中心就不一样了，中东地区是美国资本海外数据中心建设计划投入最大的地区，长期的投入可能有上万亿美元，已经建好的数据中心也最起码有数百亿美元的价值。而海湾国家的转型计划，很大程度就是靠这些项目。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/67cdc230-0d99-497f-97d3-9c7e13330704.png" width="1080" height="608" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>美国资本之所以选择中东作为数据中心投资的重点区域，就是因为海湾国家的能源便宜，同时政策上也高度支持数据中心建设，和美国国内当下严重反对数据中心的情绪不同。哪怕这次挨了炸，未来的数据中心建设计划也不会有太多改变，毕竟中东这个条件，美国资本确实也没有其他地方可以选了。</p><p>而这又引发了一个很有意思的说法。之前有一种很奇怪的理论，说国际资本在什么地方大规模建设，那个地方暂时就最安全的，毕竟国际大资本的消息总归是灵通的。但美伊冲突似乎证伪了这一点，我们又该怎么理解呢？</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/9a160d4d-e4b5-42eb-97ac-740ae85f6656.png" width="1080" height="340" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c2242acf-c982-4347-90ce-f266ac4d834c.png" width="1080" height="333" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>首先正如上文所说，在搞某些建设的时候往往是没有那么多选项的，美国的公司不是完全不知道中东的地缘政治风险，但换一个地方，哪有那么多便宜电给数据中心用啊？总不能到中国去建设吧，既然不存在其他的选项，那么某些风险就成了必须承担的一部分。</p><p>而第二个问题或许更重要一些，国际资本在投资考量的过程之中，对地缘政治风险的分析不足，只考虑到当下全球框架里的风险，而没有考虑到当下国际框架崩溃带来的地缘政治风险。说白了，所谓的国际资本投资就安全的理论，和托马斯弗里德曼的“有麦当劳的国家之间不会发生战争”是完全一样的，都是相信当下资本主义秩序千秋万代，所以不需要考虑那么多的风险。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/e9224ada-19c3-40a3-a816-7a911e675096.png" width="948" height="946" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>但这种历史终结式的想法本来就是不靠谱的，还是回到伊朗问题，如果没有最近几年中东的一系列连锁反应，那么在中东大建数据中心的计划是没什么问题的，中东的整体风险是可控的。可是在这轮巴以冲突爆发之后，中东局势就一直向着失控的方向冲去。</p><p>我们当然不能和以色列宣传机构一样，认为10月7日是一切的起点，事实是，虽然这轮中东危机的升级和失控有很多的巧合与意外，但这些意外的背后，本质还是因为过去几十年在中东地区积累的各种危机爆发了。所谓的历史的终结，从来没有实现过，不过是某些问题没有表现出来罢了。</p><p>而对于跨国资本来说，他们评估地缘政治风险的时候，显然还是按照从前那一套来的，没有考虑中东局势升级的风险。虽然当下很多跨国资本有数百年的历史，对各种情况都会有一些经验，但这些资本在全球范围的大幅度扩张，无非就是这三十来年的时间。过去的三十年确实是全球资本主义的黄金时代，这导致今天的路径依赖非常严重，毕竟很多金融的基本假设，都是建立在历史终结千秋万代这样一个隐藏前提之下的。</p><p>历史的进程不会因为这些企业没有适应历史就停止前进。这几年全球各地地缘政治问题的爆发，正在给跨国资本的全球投资带来越来越直接的冲击。典型的例子就是俄乌冲突爆发之后，各国因为担心供应链的问题，大规模囤积大宗商品导致的几次大宗商品涨价。</p><p>以现在的全球经济和地缘危机程度，如果还相信什么全球资本千秋万代，那么现实是一定会教做人的。我们不妨假设一下，下次美伊冲突爆发的时候，在伊朗弹道导弹和无人机射程范围之内有价值数万亿美元的人工智能数据中心，那么伊朗甚至不需要封锁霍尔木兹，就可以直接威胁美国，甚至比封锁海峡的效果都要好。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/8a06e218-0527-490d-bd41-d775d43a0fe5.png" width="597" height="551" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>必须得承认，地缘政治冲突和人工智能浪潮叠加起来，其实产生了很多有意思的情况。比如说从特朗普第一任期开始，美国一直在把台湾的先进半导体迁到美国，虽然进度远远不如预期，但如果没有人工智能浪潮的话，这个计划本来是有可能成功的。</p><p>结果在AI狂热需求下，尽管台积电在美国的先进制程逐渐投产，但美国对外部先进制程产能的依赖反而更高了，这导致美国在台海问题上的灵活性降低了。</p><p>再比如说，如果以今天的半导体行业，尤其是AI行业对存储芯片的依赖程度，朝鲜只需要火箭炮就可以摧毁地球上百分之五十的存储产能，甚至不需要核武器就能对美国实现战略威慑。这在几年前大概是美韩朝都没有预料到的荒诞情况，但现在这一点确实发生了。</p><p>当下全球产业链和供应链的布局，很多依然是建立在全球体系稳定的假设上的。这些建设在今天来看都有巨大的潜在风险，但在当年来说很正常，毕竟很多工业重资产的建设周期要以十年计算，十年前全球体系固然有很多问题，但绝对没有夸张到今天的地步。</p><p>只能说资本主义本来就是高利润伴随着高风险，结果就因为享受了几十年的“黄金时代”，现在就有一帮新自由主义养出的巨婴闭眼狂嚎声称不会不可能不接受承担风险。指望这些虫豸怎么能搞好资本主义呢？</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/803c0e1b-cb24-4778-b88b-cf68c167a911.png" width="980" height="370" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>某蓝色平台上的这个回答和下面的评论非常典型</p><p>今天的全球经济绑定在很多不牢靠的节点上，霍尔木兹危机只不过是把这个早已腐朽的架子捅了个窟窿而已。现在全球面临的不止是积累已久的经济和地缘危机，比起不久后一定会到来的气候和粮食危机，可能霍尔木兹封锁导致的能源紧张都算不得什么了。随着矛盾冲突的深化，有样学样利用这些节点威胁全世界的人会更多，而一旦这样做的人多了，全球供应链的信任基础也就不再存在了。</p><p>一个典型的例子就是半导体。有一个说法是，曾经的半导体生产涉及到的元素只有二十种左右，但如今最先进的半导体生产涉及了超过六十种以上的元素。虽然供应链的复杂性并不能单纯以元素多少来形容，但稍微想想就能明白，最先进的半导体生产，实际上都是建立在第三世界的各种矿产基础上，现代供应链比想象中还要更复杂，更脆弱。</p><p>从这个角度来说，美国对中国的制裁是一个提醒，提醒中国建设整套供应链的重要性。尽管从经济角度来说，半导体和其他先进产业的很多细分领域实际上并不需要一定国产化，但从国家安全的角度来说，这就非常重要了，总是有一些因素比经济更重要的，而很多跨国资本对这一点并没有足够的认识；而一些中小体量的国家，想做却没有能力，国际秩序的动摇就是这样残酷。</p><p>同时，这种秩序的动摇也不止限于国际秩序，西方国家内部的社会问题也是这些大资本面对的问题之一。虽然说美国资本计划在海湾国家建设的数据中心规模很大，但是比起来在美国建设的数据中心规模，那就只是个零头了。如果美国计划建设的各种数据中心真的都落地，投资规模是可以超过十万亿美元的。</p><p>当前美国的反数据中心和反以色列一样，已经成为横跨驴象两党选民的运动。尽管反对情绪已经非常激烈，但在美国当下的游戏规则里大资本整体还是占有优势的，有不少美国社区的民众就在抱怨，说那些资本收买了社区的代表，使得数据中心可以继续建设，而他们无能为力。</p><p>但显然，这个“无能为力”是基于美国传统的政治玩法说的，可如果使用暴力就不一样了。</p><p>笔者这种说法可不是危言耸听，我们前几天文章中就讨论了美国社会现在反对Flock摄像头的运动，其中不少人都使用了暴力破坏，在美国的社会活动历史中这并不多见。数据中心当然也可以被破坏，随着美国社会整体对这些不把普通人当人的科技公司越来越愤怒，那么最终美国民众选择的手段也不会只有抗议一种。毕竟如今美国的经济增长成果，实在是和大多数人无缘。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3f5f4466-d6e9-4b5f-b668-df5e4d5cb784.png" width="1080" height="566" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>很明显，美国这些大资本对这种可能性缺乏认识，要不然美国这些人工智能公司的发言人们也不会天天炒作AI会淘汰多少人。然后直到某一天突然意识到大多数美国人并不喜欢他们，随后开始担心自己的人身安全，担心“暴民”会烧掉他们的别墅。</p><p>在曾经的美国，尽管大多数资源一直归于大资本，但出于稳定和体面，依然有一部分资源流向普通人。可是以人工智能为代表的新技术，在生产力飞跃之前就先打算把普通人吃干抹净，先破坏了游戏规则，那就别指望美国普通人还遵守游戏规则了。</p><p>其中中东的乱局也是如此，美国和以色列在现有的中东秩序下肆意妄为，率先破坏了本就不怎么公平的秩序，那自然会出现反抗。一两次反抗打不倒美国，但美国率先破坏秩序，就一定会让这个秩序加速死亡。</p><p>我们熟悉的国际秩序正处在崩溃的边缘，这个过程并不一定需要什么惊天动地的世界大战，也不一定需要毁灭性的经济危机。国际秩序的崩溃，关键在于参与秩序的各方面都开始不遵守游戏规则，这才是最可怕的。</p><p>而首先破坏秩序的正是美国自己，伊朗封锁海峡也好，打击数据中心也好，都是美国带头破坏秩序后的一种神经性反应。无论如何，我们熟悉的国际秩序正在加速走向衰亡。</p>"

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"在长达11年的IPO长跑之路上，东莞证券已历经两次公司核心关联人物涉案。"

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"20:47 【AI进化速递丨Apple智能可配合阿里千问模型工作】①Apple智能可配合阿里千问模型工作； ②今年上半年人形机器人领域新设企业11.6万户； ③金科股份与重庆通用人工智能研究院达成合作； ④用友网络董事长王文京：公司正加速转型，企业AI业务占比快速提升。"

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"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31671-prod-db-general-1-1786189536382.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长9......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzE5MTU3MzA2OQ== mid=2247575487 idx=1 sn=487748122c5644f537a2b84539fcbcdc chksm=977d0852efd65d98bd2f23f9a26c2440fa1d6e4a28651634e137d33b99c1e0c53f4ec13d48e7#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 海豚研究 </span></a><span>，作者：海豚君，原文标题：《SpaceX 豪赌 AI，千亿大饼香吗？》</span></p><p>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：</p><p>①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长92%，相比Q1（约+15%）大幅加速。</p><p>收入加速增长的核心原因主要来自AI业务（尤其是算力租赁合同开始贡献增量AI业务收入，AI分部收入同比+247%），以及星链业务To B/G收入的大幅增长。</p><p>②毛利率环比继续提升：二季度SpaceX毛利43亿美元，高出市场预期约37亿美元，毛利率环比提升约6个百分点至55.3%。毛利率的大幅改善主要受益于AI业务利润率的提升——随着算力租赁业务本季度开始确认收入，高溢价租赁带来了高毛利率，AI业务毛利率同比提升32个百分点至56.8%（去年Q2为25.2%）。</p><p>③经营杠杆释放带动经营利润大幅减亏：二季度SpaceX经营利润为-1.4亿美元，大幅高于市场预期的-16.8亿美元。经营利润率环比提升40个百分点至-1.8%（Q1为-41.4%），主要由于AI算力租赁业务带来了整体收入和毛利率的大幅改善，叠加经营杠杆的释放，经营利润已处于盈亏平衡的边缘。</p><p>④具体来看各业务表现：</p><p>a.火箭发射业务：外部发射次数增加，发射单价和利润率逆势提升</p><p>收入端：二季度火箭发射收入9.6亿美元，超市场预期8.7亿美元，同比提升29%，主要由于发射服务的收入同比提升32%至6.5亿美金，而发射与研发服务本季度仅确认3.1亿收入，同比提升23%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c4a7af44-859a-43ce-aaa1-62eb6029cb54.png" width="975" height="366" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>发射服务：Space的发射服务是基于次/重量收费的成熟商业化订单。在发射量上，本季度外部猎鹰9号商业发射达到10次，高于一季度的7次和去年同期的9次，主要由于大型客户发射任务次数的增加。</p><p>而在发射单价上，单次发射收入预计也从去年同期的5,400万美元/次提升至6,500万美元/次（推算值），发射单价不降反升，主要源于客户结构的优化（大型客户占比增加）。</p><p>背后体现的是SpaceX正在用其垄断地位赚取高额利润，而市场缺乏低价且成熟的替代供给（当前Falcon每年向轨道交付约2,500吨，全球其余各方合计约300吨，SpaceX占全球年入轨质量的80%–90%）</p><p>发射与研发服务：发射与研发服务为接单NASA（HLS载人登月舱）与美国军方等政府研发项目的收入，这种深度定制项目以“里程碑/完工进度法”确认，收入来自政府机构预算拨付节奏，以及SpaceX在关键技术节点（如通过初步设计审查、完成发动机地面点火、实现特定轨道测试等）的闯关速度。</p><p>而载人与登月计划需要在Starship发射卫星高度可靠之后，达到载人所需的安全水平预计在2027年底。因此，Artemis III任务安排在2027年，届时将与Orion飞船对接；之后会执行一次无人的直达月面货运任务；目标是在2028年实现登月，届时会有大额的发射与研发服务的收入确认。</p><p>利润端：从火箭业务的利润端来看，本季度毛利率也环比提升了约11个百分点至约66%。在星舰的试飞成本（包括火箭硬件损失）直接计入当期发射业务成本、会拖累毛利率的情况下，火箭发射业务的毛利率仍然逆势提升，主要得益于发射单价的提升，以及火箭复用（主要为Falcon 9）带来的成本端系统性下降（复用次数增加，边际成本降低）。</p><p>而随着Starship研发加速，导致火箭发射服务研发费用同比提升55%至11亿美金，最后经营利润率同比下滑7个点至-56%，但仍然高出市场预期的-86.4%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/cb226801-6f28-4390-8ab1-395c622e75d5.png" width="1080" height="487" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/78c7b77f-c6d1-4426-98e8-6178f6788aaf.png" width="1080" height="452" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.星链业务：收入超预期主因To B/G收入增长，用户数增长基本符合预期</p><p>收入端：二季度星链业务收入42.9亿美元，同比增长66%，略高于市场预期38.8亿美元，主要由于To B/G业务收入翻倍增长至18亿美金，而Consumer业务收入继续维持稳定增长，同比提升44%至25亿美金。</p><p>To B/G业务：SpaceX已与多家航空公司达成机载WiFi协议并投入使用，星盾业务也已获得美国政府超60亿美元的多年期合同。</p><p>TO C业务：星链用户数已增长至1,200万，同比增长约1倍，环比净增约170万，基本符合预期。公司在本季度用户数扩张时，保持了单价的环比稳定（ARPU$66/month），虽然同比仍然下滑22.4%。</p><p>在移动通信业务上，SpaceX已获得美国境内65 MHz频谱的使用权（原EchoStar的2GHz频段）以及若干全球移动卫星服务频谱许可证。虽然该业务仍处于起步阶段，但SpaceX已对传统电信运营商直接宣战——计划明年开始发射采用EchoStar 65MHz频谱的V2移动卫星，并构建地面网络，从AT T、Verizon和T-Mobile三大运营商手上抢夺市场份额。</p><p>而截至26Q2末，在轨通信、手机直连卫星总量10200颗（1Q26 9600颗），其中通信卫星9600颗，提供800TB/s下行速率，移动卫星600颗。</p><p>利润率：星链业务的整体利润率保持稳定，二季度星链业务的毛利率52%，环比提升2.7个百分点，也带动经营利润率环比上行2.1个百分点，主要由于该业务为类SaaS业务，前期的固定投入高（火箭发射成本+卫星制造成本），但后期的边际成本极低，用户数的提升也带动利润率的继续回升。</p><p>c.AI业务：收入超预期，利润率大幅改善</p><p>收入：二季度AI业务收入25.6亿美元，高于市场预期的20.8亿美元，主要得益于AI解决方案和基础设施收入同比提升6倍至22亿美元（其中与Anthropic等签订的云服务协议为本季度贡献了约16亿美元增量AI基础设施收入），来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%。</p><p>而来自X平台的广告收入二季度为3.67亿美元，相比一季度3.43亿美元环比增加7%,主要由于2026年一季度X平台为彻底扭转技术劣势，对底层的AI广告基建进行了全面重构，重点部署了：全自动化投放系统、AI概率归因追踪、Grok驱动的实时品牌安全风控，以及广告与推荐流算法的底层融合。</p><p>而重构后，广告收入有所回升，但仍然同比下滑14%，所以这次重构能否真正挽回流失的广告主预算，仍需要持续观察。</p><p>利润率：AI业务利润率大幅改善。毛利率约57%，环比提升12.5个百分点（Q1为44.3%）；经营利润率约-49%，大幅高于市场预期-115%；Adjusted EBITDA Margin约45%，同环比大幅扭亏（Q2首次实现正AI Adjusted EBITDA 11.46亿美元）。</p><p>利润率的改善主要源于在当前算力极度供不应求的背景下，SpaceX凭借算力租赁溢价（预计每GW 300-500亿美元，远超同行的每GW 100-150亿美元）带来的利润率改善。</p><p>但需要指出的是，AI租赁协议均包含任意一方可提前90天通知终止的条款——这意味着尽管当前收入强劲，但收入可见度存在天然的不确定性。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/4895c88d-cef8-49fd-9551-71f2e8c6c952.png" width="1080" height="183" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/5c2f3a2c-55f1-401b-91c9-a40ee1aa6859.png" width="682" height="1454" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>海豚君整体观点：</p><p>整体来看，海豚君认为就财报本身而言，SpaceX表现不错——收入和利润端双双超预期，经营利润也大幅减亏，已处于盈亏平衡的边缘线上。但股价自高点已下跌近50%、较IPO价低约20%，盘后延续弱势，主要有以下几方面原因：</p><p>a.超额的资本开支投入，但新增AI订单的规模尚不足以完全匹配Capex的爆发式增速</p><p>在此次财报季，海豚君观察到了一个显著现象——当云服务商宣布超预期的资本开支投入，但云业务收入端或订单量上无法给出匹配的增速时，市场就会开始质疑资本开支的ROI，尤其是当自由现金流深度为负的情况下（如Meta）。</p><p>SpaceX虽身兼航天+星链+AI三重属性，但短期来看，AI已成为第二大收入来源（Q2约$25.6亿，仅次于星链的$42.9亿），资本开支的约86%都投向了AI业务（Q2单季约$158亿），且AI业务预计在2026年全年首次超越星链，成为第一大收入来源。</p><p>与此同时，SpaceX继续加速扩张算力规模：2Q26标称算力达1.4 GW，高于一季度的1 GW和去年同期的400 MW，预计今年底超过2 GW；明年底累计在线算力将数倍于此——据管理层所述，量级上更接近10 GW而非5 GW。</p><p>在资本开支端，2Q26单季Capex达$184亿，且管理层预计未来两个季度的资本开支与本季度相当，意味着2026年全年总资本开支约$652亿，大幅高于此前市场预期的$455亿。</p><p>对于明年的资本开支，目前市场预期约为$897亿，但若按规划打满情形下2027年末10GW的算力规划测算（假设每GW投入约$300-350亿，参考1Q26新增400MW对应约$158亿资本开支，折合约$395亿/GW），对应的2027年总资本开支规模或将达到$2,400-2,800亿——远超当前市场预期。</p><p>虽然SpaceX的算力租赁业务凭借当前的算力紧缺格局，以及可提前90天通知撤销的灵活协议，收取了远超同行的算力溢价（每MW单价约$3,100-5,000万，为同行的3-5倍），管理层也预计仅需一年左右的投资回报期，但市场仍然需要看到匹配高资本开支投入的订单量。</p><p>此次财报仅宣布了约$67亿的新增云服务协议，并非没有新增订单。但问题在于：在如此大体量的Capex投入下，新增订单的体量相较于此前已公布的大单——Anthropic（$450亿/3年）和Google（约$303.6亿/33个月）——边际增量十分有限。市场开始担忧：Capex的投入节奏是否已经跑在了订单可验证的回报之前，尤其是在SpaceX的算力租赁订单带有可提前撤销条款的情况下。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/7bccb1fc-97c1-478d-be1d-7761caad976d.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.经营现金流虽已转正，但自由现金流在Capex狂飙下仍在深度为负</p><p>本季度经营现金流已转正至约$24亿，但Capex仍然高达约$184亿（主要为AI基础设施Capex），导致自由现金流为-$160亿，环比进一步恶化近$70亿。</p><p>公司刚通过上市融资约$750亿，随即又发行了$250亿债券，目前账上现金及等价物约$1,000亿。但在如此庞大的资本开支投入叠加低可见度的订单量面前，意味着SpaceX在今年年底或明年可能又要启动新一波的大额融资。</p><p>市场开始担忧其融资需求是否为"无底洞"——以巨额代价换来的AI订单量和收入，能否匹配如此高强度的资本投入。</p><p>c.锁定期大规模解禁构成直接的技术面抛压</p><p>除了对Capex ROI的担忧外，更直接的压力来自8月6日起，首批9.3亿股锁定期到期（对应市值约1000亿美元），大量IPO前投资者和员工持股即将分批流通，大规模限售股解禁将给股价带来直接的压力。</p><p>此后每隔15至20天，再有约3亿股陆续解锁，直至三季度财报时另有约13亿股同步释放。截至2027年1月，将分8批完成近40亿股的限售解禁。</p><p>也因此，短期来看，财报后宣布的高额Capex投入和即将到来的大规模解禁，给SpaceX的股价造成了直接压力，市场上目前多数投资者短期仍持看空态度。</p><p>但SpaceX逻辑与特斯拉高度相似——短期极度依赖"事件催化"而非"业绩兑现"。其根本原因在于，远期的业务（尤其是太空数据中心）占据了目前市值的大部分，但这些业务在当下几乎没有利润贡献。</p><p>越向远期延伸，关键假设的置信度就越低（如：Starship是否真的能将发射成本降到200美元/kg以下——概率较高但仍未确定；Starlink的全球用户渗透率天花板究竟在哪，太空算力是否真的具有大规模部署的必要性与商业可行性——争议更大），无法形成市场一致性预期。</p><p>因此，市场实际在做“概率加权”的定价：投资者根据当前的事件进展，不断调整自己对“远期愿景能否实现”的主观概率，不同投资者的差异化判断汇总形成市场价格。</p><p>而每一次事件催化，都相当于缩短了期权的到期时间或提高了行权的概率，从而推高期权价值（股价）。而当催化缺席、情绪转冷时，市场则会重新评估“期权”的隐含波动率，将其下调，股价随之回落。</p><p>也因此，在大规模解禁期过后，市场在等待下一轮关键催化来重新开启上行空间，股价走向高度取决于几个关键里程碑能否顺利完成：星舰完全可复用（计划9-10月星舰14/15飞实现轨道飞行与上级捕获）、V3卫星首次批量入轨部署、Grok 5.0年底前推出是否超预期（6万亿参数模型）、以及AI算力租赁订单能否持续签署（年底算力翻倍至2GW背景下）。</p><p>具体来看：</p><p>a.发射业务：首先海豚君需要明确的是，星舰大幅降本是V3卫星大规模组网与太空数据中心部署的根本前提。</p><p>而从星舰的进度来看，星舰于7月完成了IFT-13（第13次集成飞行测试），部署了首批V3卫星，验证了猛禽发动机在太空的二次点火能力，并获取了隔热层完好状态的关键数据。虽然助推器因部分发动机二次点火失败而硬着陆损毁，但作为V3版助推器第二次着陆尝试，属可控范围内的技术迭代。</p><p>Starship第14次飞行测试预计将把V3版Starlink卫星送入运营轨道，同时存在首次实现"筷子臂"捕获飞船第二级的可能性。管理层亦确认，即便第14次飞行未能实现，年底前完成一、二级同步捕获已是既定目标。</p><p>此外，管理层表示已解决Starship隔热罩问题，并认为一旦得到验证，将不存在实现完全快速重用性的其他技术障碍。</p><p>而从时间线来看，第14次试飞预计在8月底至9月初（Q3末），第15次最早可能在9月末至10月（2026年Q4）。</p><p>如果一旦完全可回收成功——助推器与飞船均被回收并准备再次飞行，将显著提升市场对SpaceX远期成功的主观概率，证明发射成本降至$200/kg是可行的。</p><p>b.星链业务：DTC业务不确定性较高，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点</p><p>移动宽带业务：Space X认为，V3宽带的提升转化为Starlink服务的改善需要V3卫星达到一定临界规模，大致至少1,000颗量级，时间上大约在2027年Q2。</p><p>V3宽带卫星部署计划：第12次飞行（V3星舰首飞）已成功完成首批20颗模拟V3卫星的亚轨道部署验证，验证了下一代星链卫星部署流程。首次轨道级批量发射预计于2026年下半年启动，但大规模、高频率的部署需等待Starship展示并实现完全可重复使用（预计在Flight 15之后）才具备经济可行性。</p><p>V3卫星关键参数：Starship单次可发射约60颗V3宽带卫星。每颗V3卫星的下行容量高达1 Tbps，是现役主力V2 Mini卫星（96 Gbps）的10倍以上。</p><p>V3卫星的大规模组网是Starlink实现供给端根本性跃升的前提，使其从服务于偏远地区的宽带提供商，逐步转型为覆盖全球的亿级用户连接平台（包括手机直连、企业专线等新场景）。</p><p>DTC手机直连业务：除用户数与ARPU趋势外，管理层对美国地面移动网络路线图的最新表态备受关注——究竟选择自建、MVNO合作还是收购。</p><p>针对DTC业务，下一代V2 Mobile卫星计划于2027年起通过Starship分批发射，单星容量较V1 Mobile提升约10~16倍，波束数从256个增至1,024个以上，支持5G级性能，并于2027年底开始提供服务。</p><p>从自身定位来看，SpaceX表达了成为美国移动市场潜在第四大竞争者的野心。由于卫星在密集城区面临地面网络的有力竞争（受限于卫星频谱不能复用，城区网速相比郊区反而更慢），其需要建立地面基站来补全覆盖。</p><p>对于市场对大规模地面基站资本开支的担忧（长期Capex累计可达数千亿美元级别，含频谱投入），SpaceX提出通过小型基站和毫微微蜂窝（femto cell）为移动频段提供连接（即在星链宽带天线接收器上附加移动基站功能，这些天线位于房屋和企业的屋顶上），目标是提供优于现有运营商的带宽。</p><p>但在缺乏全国性MVNO合作协议的情况下——美国三大运营商目前均明确表示不愿以批发方式向SpaceX转售移动服务，且地面基站落地尚不明朗——DTC业务大规模扩张难度仍然较高。因此，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点。</p><p>c.AI业务：激进ARR目标仍需要算力租赁业务宣布新增订单来完成</p><p>"AI业务的本质是什么、应该给多少估值倍数"，可以说是未来一年影响股价走势的核心问题。与航天、连接业务相比，AI业务资本支出需求高、太空AI算力中心的盈利模式及成功概率则高度不确定。</p><p>而管理层指出，SpaceX称年底有望冲击1000亿美元ARR，并将万亿营收目标提前至2030年，海豚君认为其核心贡献的主力军仍在AI业务上。</p><p>而涉及到1000亿美元ARR的拆分（月化收入达83亿，提前一年达成），管理层尚未给出明确拆分，海豚君在这里做个相对乐观假设（在算力租赁没有新增大订单下），预计AI业务将贡献约500亿美金上下ARR，而星链+火箭发射业务海豚君测算的年底ARR约260-300亿美金上下，也就意味着，算力租赁业务还需要新增订单来达到该激进的ARR目标。</p><p>①算力租赁业务：截至目前，SpaceX的算力租赁在手订单约884亿美金（含三季度新增，据公开合同估算），对应的ARR约300亿美金（月化收入约25亿美金）。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3ee4b285-7424-4cde-816b-c5807b231d19.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>②Cursor——AI变现的超强催化剂：</p><p>2026年4月，SpaceX与AI编程平台Cursor达成合作协议，获得以600亿美元收购Cursor的选择权（若不收购则支付100亿美元合作费），并于6月正式行使收购权（以换股形式），预计2026年Q3完成交割。</p><p>Cursor的业绩表现远超预期：SaaS的ARR从2026年2月的20亿美元翻倍至6月的40亿美元（2025年6月时仅为5亿美元，2025年底约10亿美元），对应的月CAGR增速约19%。乐观假设下，我们假设Cursor以19%的月增速到年底，对应的ARR约114亿（对应月化收入9.5亿）。</p><p>③Grok模型：马斯克近期发文称，Grok 4.6（约2万亿参数，据市场传闻）将于8月7日推出，Grok 4.7将在几周后上线；Grok 5预计于Q3末或Q4推出，这是一个约6万亿参数级别的MoE模型，旨在与OpenAI、Anthropic等前沿模型竞争。所有新版本大概率都将像Grok 4.5一样，利用Cursor的专属代码数据训练。</p><p>而目前来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%（据海豚君估算），增速相对缓慢，我们假设Grok模型能以10%的月增速成长到年底，对应的ARR约50-64亿美金。</p><p>④广告业务：预计贡献约20亿ARR。</p><p>因此，海豚君认为，短期Space X的股价仍面临对资本开支ROI的质疑，以及解禁期带来的技术面抛压，股价继续承压的概率极大。</p><p>星舰试飞成功（实现完全可回收，最重要），宽带V3卫星的批量发射及大规模部署，Grok 5模型或Cursor的ARR超预期，以及任何AI租赁业务的新签订单，反而可以成为Spcx的正面催化剂。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31671-prod-db-general-1-1786189536382.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长9......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzE5MTU3MzA2OQ== mid=2247575487 idx=1 sn=487748122c5644f537a2b84539fcbcdc chksm=977d0852efd65d98bd2f23f9a26c2440fa1d6e4a28651634e137d33b99c1e0c53f4ec13d48e7#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 海豚研究 </span></a><span>，作者：海豚君，原文标题：《SpaceX 豪赌 AI，千亿大饼香吗？》</span></p><p>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：</p><p>①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长92%，相比Q1（约+15%）大幅加速。</p><p>收入加速增长的核心原因主要来自AI业务（尤其是算力租赁合同开始贡献增量AI业务收入，AI分部收入同比+247%），以及星链业务To B/G收入的大幅增长。</p><p>②毛利率环比继续提升：二季度SpaceX毛利43亿美元，高出市场预期约37亿美元，毛利率环比提升约6个百分点至55.3%。毛利率的大幅改善主要受益于AI业务利润率的提升——随着算力租赁业务本季度开始确认收入，高溢价租赁带来了高毛利率，AI业务毛利率同比提升32个百分点至56.8%（去年Q2为25.2%）。</p><p>③经营杠杆释放带动经营利润大幅减亏：二季度SpaceX经营利润为-1.4亿美元，大幅高于市场预期的-16.8亿美元。经营利润率环比提升40个百分点至-1.8%（Q1为-41.4%），主要由于AI算力租赁业务带来了整体收入和毛利率的大幅改善，叠加经营杠杆的释放，经营利润已处于盈亏平衡的边缘。</p><p>④具体来看各业务表现：</p><p>a.火箭发射业务：外部发射次数增加，发射单价和利润率逆势提升</p><p>收入端：二季度火箭发射收入9.6亿美元，超市场预期8.7亿美元，同比提升29%，主要由于发射服务的收入同比提升32%至6.5亿美金，而发射与研发服务本季度仅确认3.1亿收入，同比提升23%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c4a7af44-859a-43ce-aaa1-62eb6029cb54.png" width="975" height="366" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>发射服务：Space的发射服务是基于次/重量收费的成熟商业化订单。在发射量上，本季度外部猎鹰9号商业发射达到10次，高于一季度的7次和去年同期的9次，主要由于大型客户发射任务次数的增加。</p><p>而在发射单价上，单次发射收入预计也从去年同期的5,400万美元/次提升至6,500万美元/次（推算值），发射单价不降反升，主要源于客户结构的优化（大型客户占比增加）。</p><p>背后体现的是SpaceX正在用其垄断地位赚取高额利润，而市场缺乏低价且成熟的替代供给（当前Falcon每年向轨道交付约2,500吨，全球其余各方合计约300吨，SpaceX占全球年入轨质量的80%–90%）</p><p>发射与研发服务：发射与研发服务为接单NASA（HLS载人登月舱）与美国军方等政府研发项目的收入，这种深度定制项目以“里程碑/完工进度法”确认，收入来自政府机构预算拨付节奏，以及SpaceX在关键技术节点（如通过初步设计审查、完成发动机地面点火、实现特定轨道测试等）的闯关速度。</p><p>而载人与登月计划需要在Starship发射卫星高度可靠之后，达到载人所需的安全水平预计在2027年底。因此，Artemis III任务安排在2027年，届时将与Orion飞船对接；之后会执行一次无人的直达月面货运任务；目标是在2028年实现登月，届时会有大额的发射与研发服务的收入确认。</p><p>利润端：从火箭业务的利润端来看，本季度毛利率也环比提升了约11个百分点至约66%。在星舰的试飞成本（包括火箭硬件损失）直接计入当期发射业务成本、会拖累毛利率的情况下，火箭发射业务的毛利率仍然逆势提升，主要得益于发射单价的提升，以及火箭复用（主要为Falcon 9）带来的成本端系统性下降（复用次数增加，边际成本降低）。</p><p>而随着Starship研发加速，导致火箭发射服务研发费用同比提升55%至11亿美金，最后经营利润率同比下滑7个点至-56%，但仍然高出市场预期的-86.4%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/cb226801-6f28-4390-8ab1-395c622e75d5.png" width="1080" height="487" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/78c7b77f-c6d1-4426-98e8-6178f6788aaf.png" width="1080" height="452" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.星链业务：收入超预期主因To B/G收入增长，用户数增长基本符合预期</p><p>收入端：二季度星链业务收入42.9亿美元，同比增长66%，略高于市场预期38.8亿美元，主要由于To B/G业务收入翻倍增长至18亿美金，而Consumer业务收入继续维持稳定增长，同比提升44%至25亿美金。</p><p>To B/G业务：SpaceX已与多家航空公司达成机载WiFi协议并投入使用，星盾业务也已获得美国政府超60亿美元的多年期合同。</p><p>TO C业务：星链用户数已增长至1,200万，同比增长约1倍，环比净增约170万，基本符合预期。公司在本季度用户数扩张时，保持了单价的环比稳定（ARPU$66/month），虽然同比仍然下滑22.4%。</p><p>在移动通信业务上，SpaceX已获得美国境内65 MHz频谱的使用权（原EchoStar的2GHz频段）以及若干全球移动卫星服务频谱许可证。虽然该业务仍处于起步阶段，但SpaceX已对传统电信运营商直接宣战——计划明年开始发射采用EchoStar 65MHz频谱的V2移动卫星，并构建地面网络，从AT T、Verizon和T-Mobile三大运营商手上抢夺市场份额。</p><p>而截至26Q2末，在轨通信、手机直连卫星总量10200颗（1Q26 9600颗），其中通信卫星9600颗，提供800TB/s下行速率，移动卫星600颗。</p><p>利润率：星链业务的整体利润率保持稳定，二季度星链业务的毛利率52%，环比提升2.7个百分点，也带动经营利润率环比上行2.1个百分点，主要由于该业务为类SaaS业务，前期的固定投入高（火箭发射成本+卫星制造成本），但后期的边际成本极低，用户数的提升也带动利润率的继续回升。</p><p>c.AI业务：收入超预期，利润率大幅改善</p><p>收入：二季度AI业务收入25.6亿美元，高于市场预期的20.8亿美元，主要得益于AI解决方案和基础设施收入同比提升6倍至22亿美元（其中与Anthropic等签订的云服务协议为本季度贡献了约16亿美元增量AI基础设施收入），来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%。</p><p>而来自X平台的广告收入二季度为3.67亿美元，相比一季度3.43亿美元环比增加7%,主要由于2026年一季度X平台为彻底扭转技术劣势，对底层的AI广告基建进行了全面重构，重点部署了：全自动化投放系统、AI概率归因追踪、Grok驱动的实时品牌安全风控，以及广告与推荐流算法的底层融合。</p><p>而重构后，广告收入有所回升，但仍然同比下滑14%，所以这次重构能否真正挽回流失的广告主预算，仍需要持续观察。</p><p>利润率：AI业务利润率大幅改善。毛利率约57%，环比提升12.5个百分点（Q1为44.3%）；经营利润率约-49%，大幅高于市场预期-115%；Adjusted EBITDA Margin约45%，同环比大幅扭亏（Q2首次实现正AI Adjusted EBITDA 11.46亿美元）。</p><p>利润率的改善主要源于在当前算力极度供不应求的背景下，SpaceX凭借算力租赁溢价（预计每GW 300-500亿美元，远超同行的每GW 100-150亿美元）带来的利润率改善。</p><p>但需要指出的是，AI租赁协议均包含任意一方可提前90天通知终止的条款——这意味着尽管当前收入强劲，但收入可见度存在天然的不确定性。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/4895c88d-cef8-49fd-9551-71f2e8c6c952.png" width="1080" height="183" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/5c2f3a2c-55f1-401b-91c9-a40ee1aa6859.png" width="682" height="1454" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>海豚君整体观点：</p><p>整体来看，海豚君认为就财报本身而言，SpaceX表现不错——收入和利润端双双超预期，经营利润也大幅减亏，已处于盈亏平衡的边缘线上。但股价自高点已下跌近50%、较IPO价低约20%，盘后延续弱势，主要有以下几方面原因：</p><p>a.超额的资本开支投入，但新增AI订单的规模尚不足以完全匹配Capex的爆发式增速</p><p>在此次财报季，海豚君观察到了一个显著现象——当云服务商宣布超预期的资本开支投入，但云业务收入端或订单量上无法给出匹配的增速时，市场就会开始质疑资本开支的ROI，尤其是当自由现金流深度为负的情况下（如Meta）。</p><p>SpaceX虽身兼航天+星链+AI三重属性，但短期来看，AI已成为第二大收入来源（Q2约$25.6亿，仅次于星链的$42.9亿），资本开支的约86%都投向了AI业务（Q2单季约$158亿），且AI业务预计在2026年全年首次超越星链，成为第一大收入来源。</p><p>与此同时，SpaceX继续加速扩张算力规模：2Q26标称算力达1.4 GW，高于一季度的1 GW和去年同期的400 MW，预计今年底超过2 GW；明年底累计在线算力将数倍于此——据管理层所述，量级上更接近10 GW而非5 GW。</p><p>在资本开支端，2Q26单季Capex达$184亿，且管理层预计未来两个季度的资本开支与本季度相当，意味着2026年全年总资本开支约$652亿，大幅高于此前市场预期的$455亿。</p><p>对于明年的资本开支，目前市场预期约为$897亿，但若按规划打满情形下2027年末10GW的算力规划测算（假设每GW投入约$300-350亿，参考1Q26新增400MW对应约$158亿资本开支，折合约$395亿/GW），对应的2027年总资本开支规模或将达到$2,400-2,800亿——远超当前市场预期。</p><p>虽然SpaceX的算力租赁业务凭借当前的算力紧缺格局，以及可提前90天通知撤销的灵活协议，收取了远超同行的算力溢价（每MW单价约$3,100-5,000万，为同行的3-5倍），管理层也预计仅需一年左右的投资回报期，但市场仍然需要看到匹配高资本开支投入的订单量。</p><p>此次财报仅宣布了约$67亿的新增云服务协议，并非没有新增订单。但问题在于：在如此大体量的Capex投入下，新增订单的体量相较于此前已公布的大单——Anthropic（$450亿/3年）和Google（约$303.6亿/33个月）——边际增量十分有限。市场开始担忧：Capex的投入节奏是否已经跑在了订单可验证的回报之前，尤其是在SpaceX的算力租赁订单带有可提前撤销条款的情况下。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/7bccb1fc-97c1-478d-be1d-7761caad976d.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.经营现金流虽已转正，但自由现金流在Capex狂飙下仍在深度为负</p><p>本季度经营现金流已转正至约$24亿，但Capex仍然高达约$184亿（主要为AI基础设施Capex），导致自由现金流为-$160亿，环比进一步恶化近$70亿。</p><p>公司刚通过上市融资约$750亿，随即又发行了$250亿债券，目前账上现金及等价物约$1,000亿。但在如此庞大的资本开支投入叠加低可见度的订单量面前，意味着SpaceX在今年年底或明年可能又要启动新一波的大额融资。</p><p>市场开始担忧其融资需求是否为"无底洞"——以巨额代价换来的AI订单量和收入，能否匹配如此高强度的资本投入。</p><p>c.锁定期大规模解禁构成直接的技术面抛压</p><p>除了对Capex ROI的担忧外，更直接的压力来自8月6日起，首批9.3亿股锁定期到期（对应市值约1000亿美元），大量IPO前投资者和员工持股即将分批流通，大规模限售股解禁将给股价带来直接的压力。</p><p>此后每隔15至20天，再有约3亿股陆续解锁，直至三季度财报时另有约13亿股同步释放。截至2027年1月，将分8批完成近40亿股的限售解禁。</p><p>也因此，短期来看，财报后宣布的高额Capex投入和即将到来的大规模解禁，给SpaceX的股价造成了直接压力，市场上目前多数投资者短期仍持看空态度。</p><p>但SpaceX逻辑与特斯拉高度相似——短期极度依赖"事件催化"而非"业绩兑现"。其根本原因在于，远期的业务（尤其是太空数据中心）占据了目前市值的大部分，但这些业务在当下几乎没有利润贡献。</p><p>越向远期延伸，关键假设的置信度就越低（如：Starship是否真的能将发射成本降到200美元/kg以下——概率较高但仍未确定；Starlink的全球用户渗透率天花板究竟在哪，太空算力是否真的具有大规模部署的必要性与商业可行性——争议更大），无法形成市场一致性预期。</p><p>因此，市场实际在做“概率加权”的定价：投资者根据当前的事件进展，不断调整自己对“远期愿景能否实现”的主观概率，不同投资者的差异化判断汇总形成市场价格。</p><p>而每一次事件催化，都相当于缩短了期权的到期时间或提高了行权的概率，从而推高期权价值（股价）。而当催化缺席、情绪转冷时，市场则会重新评估“期权”的隐含波动率，将其下调，股价随之回落。</p><p>也因此，在大规模解禁期过后，市场在等待下一轮关键催化来重新开启上行空间，股价走向高度取决于几个关键里程碑能否顺利完成：星舰完全可复用（计划9-10月星舰14/15飞实现轨道飞行与上级捕获）、V3卫星首次批量入轨部署、Grok 5.0年底前推出是否超预期（6万亿参数模型）、以及AI算力租赁订单能否持续签署（年底算力翻倍至2GW背景下）。</p><p>具体来看：</p><p>a.发射业务：首先海豚君需要明确的是，星舰大幅降本是V3卫星大规模组网与太空数据中心部署的根本前提。</p><p>而从星舰的进度来看，星舰于7月完成了IFT-13（第13次集成飞行测试），部署了首批V3卫星，验证了猛禽发动机在太空的二次点火能力，并获取了隔热层完好状态的关键数据。虽然助推器因部分发动机二次点火失败而硬着陆损毁，但作为V3版助推器第二次着陆尝试，属可控范围内的技术迭代。</p><p>Starship第14次飞行测试预计将把V3版Starlink卫星送入运营轨道，同时存在首次实现"筷子臂"捕获飞船第二级的可能性。管理层亦确认，即便第14次飞行未能实现，年底前完成一、二级同步捕获已是既定目标。</p><p>此外，管理层表示已解决Starship隔热罩问题，并认为一旦得到验证，将不存在实现完全快速重用性的其他技术障碍。</p><p>而从时间线来看，第14次试飞预计在8月底至9月初（Q3末），第15次最早可能在9月末至10月（2026年Q4）。</p><p>如果一旦完全可回收成功——助推器与飞船均被回收并准备再次飞行，将显著提升市场对SpaceX远期成功的主观概率，证明发射成本降至$200/kg是可行的。</p><p>b.星链业务：DTC业务不确定性较高，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点</p><p>移动宽带业务：Space X认为，V3宽带的提升转化为Starlink服务的改善需要V3卫星达到一定临界规模，大致至少1,000颗量级，时间上大约在2027年Q2。</p><p>V3宽带卫星部署计划：第12次飞行（V3星舰首飞）已成功完成首批20颗模拟V3卫星的亚轨道部署验证，验证了下一代星链卫星部署流程。首次轨道级批量发射预计于2026年下半年启动，但大规模、高频率的部署需等待Starship展示并实现完全可重复使用（预计在Flight 15之后）才具备经济可行性。</p><p>V3卫星关键参数：Starship单次可发射约60颗V3宽带卫星。每颗V3卫星的下行容量高达1 Tbps，是现役主力V2 Mini卫星（96 Gbps）的10倍以上。</p><p>V3卫星的大规模组网是Starlink实现供给端根本性跃升的前提，使其从服务于偏远地区的宽带提供商，逐步转型为覆盖全球的亿级用户连接平台（包括手机直连、企业专线等新场景）。</p><p>DTC手机直连业务：除用户数与ARPU趋势外，管理层对美国地面移动网络路线图的最新表态备受关注——究竟选择自建、MVNO合作还是收购。</p><p>针对DTC业务，下一代V2 Mobile卫星计划于2027年起通过Starship分批发射，单星容量较V1 Mobile提升约10~16倍，波束数从256个增至1,024个以上，支持5G级性能，并于2027年底开始提供服务。</p><p>从自身定位来看，SpaceX表达了成为美国移动市场潜在第四大竞争者的野心。由于卫星在密集城区面临地面网络的有力竞争（受限于卫星频谱不能复用，城区网速相比郊区反而更慢），其需要建立地面基站来补全覆盖。</p><p>对于市场对大规模地面基站资本开支的担忧（长期Capex累计可达数千亿美元级别，含频谱投入），SpaceX提出通过小型基站和毫微微蜂窝（femto cell）为移动频段提供连接（即在星链宽带天线接收器上附加移动基站功能，这些天线位于房屋和企业的屋顶上），目标是提供优于现有运营商的带宽。</p><p>但在缺乏全国性MVNO合作协议的情况下——美国三大运营商目前均明确表示不愿以批发方式向SpaceX转售移动服务，且地面基站落地尚不明朗——DTC业务大规模扩张难度仍然较高。因此，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点。</p><p>c.AI业务：激进ARR目标仍需要算力租赁业务宣布新增订单来完成</p><p>"AI业务的本质是什么、应该给多少估值倍数"，可以说是未来一年影响股价走势的核心问题。与航天、连接业务相比，AI业务资本支出需求高、太空AI算力中心的盈利模式及成功概率则高度不确定。</p><p>而管理层指出，SpaceX称年底有望冲击1000亿美元ARR，并将万亿营收目标提前至2030年，海豚君认为其核心贡献的主力军仍在AI业务上。</p><p>而涉及到1000亿美元ARR的拆分（月化收入达83亿，提前一年达成），管理层尚未给出明确拆分，海豚君在这里做个相对乐观假设（在算力租赁没有新增大订单下），预计AI业务将贡献约500亿美金上下ARR，而星链+火箭发射业务海豚君测算的年底ARR约260-300亿美金上下，也就意味着，算力租赁业务还需要新增订单来达到该激进的ARR目标。</p><p>①算力租赁业务：截至目前，SpaceX的算力租赁在手订单约884亿美金（含三季度新增，据公开合同估算），对应的ARR约300亿美金（月化收入约25亿美金）。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3ee4b285-7424-4cde-816b-c5807b231d19.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>②Cursor——AI变现的超强催化剂：</p><p>2026年4月，SpaceX与AI编程平台Cursor达成合作协议，获得以600亿美元收购Cursor的选择权（若不收购则支付100亿美元合作费），并于6月正式行使收购权（以换股形式），预计2026年Q3完成交割。</p><p>Cursor的业绩表现远超预期：SaaS的ARR从2026年2月的20亿美元翻倍至6月的40亿美元（2025年6月时仅为5亿美元，2025年底约10亿美元），对应的月CAGR增速约19%。乐观假设下，我们假设Cursor以19%的月增速到年底，对应的ARR约114亿（对应月化收入9.5亿）。</p><p>③Grok模型：马斯克近期发文称，Grok 4.6（约2万亿参数，据市场传闻）将于8月7日推出，Grok 4.7将在几周后上线；Grok 5预计于Q3末或Q4推出，这是一个约6万亿参数级别的MoE模型，旨在与OpenAI、Anthropic等前沿模型竞争。所有新版本大概率都将像Grok 4.5一样，利用Cursor的专属代码数据训练。</p><p>而目前来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%（据海豚君估算），增速相对缓慢，我们假设Grok模型能以10%的月增速成长到年底，对应的ARR约50-64亿美金。</p><p>④广告业务：预计贡献约20亿ARR。</p><p>因此，海豚君认为，短期Space X的股价仍面临对资本开支ROI的质疑，以及解禁期带来的技术面抛压，股价继续承压的概率极大。</p><p>星舰试飞成功（实现完全可回收，最重要），宽带V3卫星的批量发射及大规模部署，Grok 5模型或Cursor的ARR超预期，以及任何AI租赁业务的新签订单，反而可以成为Spcx的正面催化剂。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31671-prod-db-general-1-1786189536382.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长9......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzE5MTU3MzA2OQ== mid=2247575487 idx=1 sn=487748122c5644f537a2b84539fcbcdc chksm=977d0852efd65d98bd2f23f9a26c2440fa1d6e4a28651634e137d33b99c1e0c53f4ec13d48e7#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 海豚研究 </span></a><span>，作者：海豚君，原文标题：《SpaceX 豪赌 AI，千亿大饼香吗？》</span></p><p>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：</p><p>①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长92%，相比Q1（约+15%）大幅加速。</p><p>收入加速增长的核心原因主要来自AI业务（尤其是算力租赁合同开始贡献增量AI业务收入，AI分部收入同比+247%），以及星链业务To B/G收入的大幅增长。</p><p>②毛利率环比继续提升：二季度SpaceX毛利43亿美元，高出市场预期约37亿美元，毛利率环比提升约6个百分点至55.3%。毛利率的大幅改善主要受益于AI业务利润率的提升——随着算力租赁业务本季度开始确认收入，高溢价租赁带来了高毛利率，AI业务毛利率同比提升32个百分点至56.8%（去年Q2为25.2%）。</p><p>③经营杠杆释放带动经营利润大幅减亏：二季度SpaceX经营利润为-1.4亿美元，大幅高于市场预期的-16.8亿美元。经营利润率环比提升40个百分点至-1.8%（Q1为-41.4%），主要由于AI算力租赁业务带来了整体收入和毛利率的大幅改善，叠加经营杠杆的释放，经营利润已处于盈亏平衡的边缘。</p><p>④具体来看各业务表现：</p><p>a.火箭发射业务：外部发射次数增加，发射单价和利润率逆势提升</p><p>收入端：二季度火箭发射收入9.6亿美元，超市场预期8.7亿美元，同比提升29%，主要由于发射服务的收入同比提升32%至6.5亿美金，而发射与研发服务本季度仅确认3.1亿收入，同比提升23%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c4a7af44-859a-43ce-aaa1-62eb6029cb54.png" width="975" height="366" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>发射服务：Space的发射服务是基于次/重量收费的成熟商业化订单。在发射量上，本季度外部猎鹰9号商业发射达到10次，高于一季度的7次和去年同期的9次，主要由于大型客户发射任务次数的增加。</p><p>而在发射单价上，单次发射收入预计也从去年同期的5,400万美元/次提升至6,500万美元/次（推算值），发射单价不降反升，主要源于客户结构的优化（大型客户占比增加）。</p><p>背后体现的是SpaceX正在用其垄断地位赚取高额利润，而市场缺乏低价且成熟的替代供给（当前Falcon每年向轨道交付约2,500吨，全球其余各方合计约300吨，SpaceX占全球年入轨质量的80%–90%）</p><p>发射与研发服务：发射与研发服务为接单NASA（HLS载人登月舱）与美国军方等政府研发项目的收入，这种深度定制项目以“里程碑/完工进度法”确认，收入来自政府机构预算拨付节奏，以及SpaceX在关键技术节点（如通过初步设计审查、完成发动机地面点火、实现特定轨道测试等）的闯关速度。</p><p>而载人与登月计划需要在Starship发射卫星高度可靠之后，达到载人所需的安全水平预计在2027年底。因此，Artemis III任务安排在2027年，届时将与Orion飞船对接；之后会执行一次无人的直达月面货运任务；目标是在2028年实现登月，届时会有大额的发射与研发服务的收入确认。</p><p>利润端：从火箭业务的利润端来看，本季度毛利率也环比提升了约11个百分点至约66%。在星舰的试飞成本（包括火箭硬件损失）直接计入当期发射业务成本、会拖累毛利率的情况下，火箭发射业务的毛利率仍然逆势提升，主要得益于发射单价的提升，以及火箭复用（主要为Falcon 9）带来的成本端系统性下降（复用次数增加，边际成本降低）。</p><p>而随着Starship研发加速，导致火箭发射服务研发费用同比提升55%至11亿美金，最后经营利润率同比下滑7个点至-56%，但仍然高出市场预期的-86.4%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/cb226801-6f28-4390-8ab1-395c622e75d5.png" width="1080" height="487" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/78c7b77f-c6d1-4426-98e8-6178f6788aaf.png" width="1080" height="452" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.星链业务：收入超预期主因To B/G收入增长，用户数增长基本符合预期</p><p>收入端：二季度星链业务收入42.9亿美元，同比增长66%，略高于市场预期38.8亿美元，主要由于To B/G业务收入翻倍增长至18亿美金，而Consumer业务收入继续维持稳定增长，同比提升44%至25亿美金。</p><p>To B/G业务：SpaceX已与多家航空公司达成机载WiFi协议并投入使用，星盾业务也已获得美国政府超60亿美元的多年期合同。</p><p>TO C业务：星链用户数已增长至1,200万，同比增长约1倍，环比净增约170万，基本符合预期。公司在本季度用户数扩张时，保持了单价的环比稳定（ARPU$66/month），虽然同比仍然下滑22.4%。</p><p>在移动通信业务上，SpaceX已获得美国境内65 MHz频谱的使用权（原EchoStar的2GHz频段）以及若干全球移动卫星服务频谱许可证。虽然该业务仍处于起步阶段，但SpaceX已对传统电信运营商直接宣战——计划明年开始发射采用EchoStar 65MHz频谱的V2移动卫星，并构建地面网络，从AT T、Verizon和T-Mobile三大运营商手上抢夺市场份额。</p><p>而截至26Q2末，在轨通信、手机直连卫星总量10200颗（1Q26 9600颗），其中通信卫星9600颗，提供800TB/s下行速率，移动卫星600颗。</p><p>利润率：星链业务的整体利润率保持稳定，二季度星链业务的毛利率52%，环比提升2.7个百分点，也带动经营利润率环比上行2.1个百分点，主要由于该业务为类SaaS业务，前期的固定投入高（火箭发射成本+卫星制造成本），但后期的边际成本极低，用户数的提升也带动利润率的继续回升。</p><p>c.AI业务：收入超预期，利润率大幅改善</p><p>收入：二季度AI业务收入25.6亿美元，高于市场预期的20.8亿美元，主要得益于AI解决方案和基础设施收入同比提升6倍至22亿美元（其中与Anthropic等签订的云服务协议为本季度贡献了约16亿美元增量AI基础设施收入），来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%。</p><p>而来自X平台的广告收入二季度为3.67亿美元，相比一季度3.43亿美元环比增加7%,主要由于2026年一季度X平台为彻底扭转技术劣势，对底层的AI广告基建进行了全面重构，重点部署了：全自动化投放系统、AI概率归因追踪、Grok驱动的实时品牌安全风控，以及广告与推荐流算法的底层融合。</p><p>而重构后，广告收入有所回升，但仍然同比下滑14%，所以这次重构能否真正挽回流失的广告主预算，仍需要持续观察。</p><p>利润率：AI业务利润率大幅改善。毛利率约57%，环比提升12.5个百分点（Q1为44.3%）；经营利润率约-49%，大幅高于市场预期-115%；Adjusted EBITDA Margin约45%，同环比大幅扭亏（Q2首次实现正AI Adjusted EBITDA 11.46亿美元）。</p><p>利润率的改善主要源于在当前算力极度供不应求的背景下，SpaceX凭借算力租赁溢价（预计每GW 300-500亿美元，远超同行的每GW 100-150亿美元）带来的利润率改善。</p><p>但需要指出的是，AI租赁协议均包含任意一方可提前90天通知终止的条款——这意味着尽管当前收入强劲，但收入可见度存在天然的不确定性。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/4895c88d-cef8-49fd-9551-71f2e8c6c952.png" width="1080" height="183" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/5c2f3a2c-55f1-401b-91c9-a40ee1aa6859.png" width="682" height="1454" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>海豚君整体观点：</p><p>整体来看，海豚君认为就财报本身而言，SpaceX表现不错——收入和利润端双双超预期，经营利润也大幅减亏，已处于盈亏平衡的边缘线上。但股价自高点已下跌近50%、较IPO价低约20%，盘后延续弱势，主要有以下几方面原因：</p><p>a.超额的资本开支投入，但新增AI订单的规模尚不足以完全匹配Capex的爆发式增速</p><p>在此次财报季，海豚君观察到了一个显著现象——当云服务商宣布超预期的资本开支投入，但云业务收入端或订单量上无法给出匹配的增速时，市场就会开始质疑资本开支的ROI，尤其是当自由现金流深度为负的情况下（如Meta）。</p><p>SpaceX虽身兼航天+星链+AI三重属性，但短期来看，AI已成为第二大收入来源（Q2约$25.6亿，仅次于星链的$42.9亿），资本开支的约86%都投向了AI业务（Q2单季约$158亿），且AI业务预计在2026年全年首次超越星链，成为第一大收入来源。</p><p>与此同时，SpaceX继续加速扩张算力规模：2Q26标称算力达1.4 GW，高于一季度的1 GW和去年同期的400 MW，预计今年底超过2 GW；明年底累计在线算力将数倍于此——据管理层所述，量级上更接近10 GW而非5 GW。</p><p>在资本开支端，2Q26单季Capex达$184亿，且管理层预计未来两个季度的资本开支与本季度相当，意味着2026年全年总资本开支约$652亿，大幅高于此前市场预期的$455亿。</p><p>对于明年的资本开支，目前市场预期约为$897亿，但若按规划打满情形下2027年末10GW的算力规划测算（假设每GW投入约$300-350亿，参考1Q26新增400MW对应约$158亿资本开支，折合约$395亿/GW），对应的2027年总资本开支规模或将达到$2,400-2,800亿——远超当前市场预期。</p><p>虽然SpaceX的算力租赁业务凭借当前的算力紧缺格局，以及可提前90天通知撤销的灵活协议，收取了远超同行的算力溢价（每MW单价约$3,100-5,000万，为同行的3-5倍），管理层也预计仅需一年左右的投资回报期，但市场仍然需要看到匹配高资本开支投入的订单量。</p><p>此次财报仅宣布了约$67亿的新增云服务协议，并非没有新增订单。但问题在于：在如此大体量的Capex投入下，新增订单的体量相较于此前已公布的大单——Anthropic（$450亿/3年）和Google（约$303.6亿/33个月）——边际增量十分有限。市场开始担忧：Capex的投入节奏是否已经跑在了订单可验证的回报之前，尤其是在SpaceX的算力租赁订单带有可提前撤销条款的情况下。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/7bccb1fc-97c1-478d-be1d-7761caad976d.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.经营现金流虽已转正，但自由现金流在Capex狂飙下仍在深度为负</p><p>本季度经营现金流已转正至约$24亿，但Capex仍然高达约$184亿（主要为AI基础设施Capex），导致自由现金流为-$160亿，环比进一步恶化近$70亿。</p><p>公司刚通过上市融资约$750亿，随即又发行了$250亿债券，目前账上现金及等价物约$1,000亿。但在如此庞大的资本开支投入叠加低可见度的订单量面前，意味着SpaceX在今年年底或明年可能又要启动新一波的大额融资。</p><p>市场开始担忧其融资需求是否为"无底洞"——以巨额代价换来的AI订单量和收入，能否匹配如此高强度的资本投入。</p><p>c.锁定期大规模解禁构成直接的技术面抛压</p><p>除了对Capex ROI的担忧外，更直接的压力来自8月6日起，首批9.3亿股锁定期到期（对应市值约1000亿美元），大量IPO前投资者和员工持股即将分批流通，大规模限售股解禁将给股价带来直接的压力。</p><p>此后每隔15至20天，再有约3亿股陆续解锁，直至三季度财报时另有约13亿股同步释放。截至2027年1月，将分8批完成近40亿股的限售解禁。</p><p>也因此，短期来看，财报后宣布的高额Capex投入和即将到来的大规模解禁，给SpaceX的股价造成了直接压力，市场上目前多数投资者短期仍持看空态度。</p><p>但SpaceX逻辑与特斯拉高度相似——短期极度依赖"事件催化"而非"业绩兑现"。其根本原因在于，远期的业务（尤其是太空数据中心）占据了目前市值的大部分，但这些业务在当下几乎没有利润贡献。</p><p>越向远期延伸，关键假设的置信度就越低（如：Starship是否真的能将发射成本降到200美元/kg以下——概率较高但仍未确定；Starlink的全球用户渗透率天花板究竟在哪，太空算力是否真的具有大规模部署的必要性与商业可行性——争议更大），无法形成市场一致性预期。</p><p>因此，市场实际在做“概率加权”的定价：投资者根据当前的事件进展，不断调整自己对“远期愿景能否实现”的主观概率，不同投资者的差异化判断汇总形成市场价格。</p><p>而每一次事件催化，都相当于缩短了期权的到期时间或提高了行权的概率，从而推高期权价值（股价）。而当催化缺席、情绪转冷时，市场则会重新评估“期权”的隐含波动率，将其下调，股价随之回落。</p><p>也因此，在大规模解禁期过后，市场在等待下一轮关键催化来重新开启上行空间，股价走向高度取决于几个关键里程碑能否顺利完成：星舰完全可复用（计划9-10月星舰14/15飞实现轨道飞行与上级捕获）、V3卫星首次批量入轨部署、Grok 5.0年底前推出是否超预期（6万亿参数模型）、以及AI算力租赁订单能否持续签署（年底算力翻倍至2GW背景下）。</p><p>具体来看：</p><p>a.发射业务：首先海豚君需要明确的是，星舰大幅降本是V3卫星大规模组网与太空数据中心部署的根本前提。</p><p>而从星舰的进度来看，星舰于7月完成了IFT-13（第13次集成飞行测试），部署了首批V3卫星，验证了猛禽发动机在太空的二次点火能力，并获取了隔热层完好状态的关键数据。虽然助推器因部分发动机二次点火失败而硬着陆损毁，但作为V3版助推器第二次着陆尝试，属可控范围内的技术迭代。</p><p>Starship第14次飞行测试预计将把V3版Starlink卫星送入运营轨道，同时存在首次实现"筷子臂"捕获飞船第二级的可能性。管理层亦确认，即便第14次飞行未能实现，年底前完成一、二级同步捕获已是既定目标。</p><p>此外，管理层表示已解决Starship隔热罩问题，并认为一旦得到验证，将不存在实现完全快速重用性的其他技术障碍。</p><p>而从时间线来看，第14次试飞预计在8月底至9月初（Q3末），第15次最早可能在9月末至10月（2026年Q4）。</p><p>如果一旦完全可回收成功——助推器与飞船均被回收并准备再次飞行，将显著提升市场对SpaceX远期成功的主观概率，证明发射成本降至$200/kg是可行的。</p><p>b.星链业务：DTC业务不确定性较高，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点</p><p>移动宽带业务：Space X认为，V3宽带的提升转化为Starlink服务的改善需要V3卫星达到一定临界规模，大致至少1,000颗量级，时间上大约在2027年Q2。</p><p>V3宽带卫星部署计划：第12次飞行（V3星舰首飞）已成功完成首批20颗模拟V3卫星的亚轨道部署验证，验证了下一代星链卫星部署流程。首次轨道级批量发射预计于2026年下半年启动，但大规模、高频率的部署需等待Starship展示并实现完全可重复使用（预计在Flight 15之后）才具备经济可行性。</p><p>V3卫星关键参数：Starship单次可发射约60颗V3宽带卫星。每颗V3卫星的下行容量高达1 Tbps，是现役主力V2 Mini卫星（96 Gbps）的10倍以上。</p><p>V3卫星的大规模组网是Starlink实现供给端根本性跃升的前提，使其从服务于偏远地区的宽带提供商，逐步转型为覆盖全球的亿级用户连接平台（包括手机直连、企业专线等新场景）。</p><p>DTC手机直连业务：除用户数与ARPU趋势外，管理层对美国地面移动网络路线图的最新表态备受关注——究竟选择自建、MVNO合作还是收购。</p><p>针对DTC业务，下一代V2 Mobile卫星计划于2027年起通过Starship分批发射，单星容量较V1 Mobile提升约10~16倍，波束数从256个增至1,024个以上，支持5G级性能，并于2027年底开始提供服务。</p><p>从自身定位来看，SpaceX表达了成为美国移动市场潜在第四大竞争者的野心。由于卫星在密集城区面临地面网络的有力竞争（受限于卫星频谱不能复用，城区网速相比郊区反而更慢），其需要建立地面基站来补全覆盖。</p><p>对于市场对大规模地面基站资本开支的担忧（长期Capex累计可达数千亿美元级别，含频谱投入），SpaceX提出通过小型基站和毫微微蜂窝（femto cell）为移动频段提供连接（即在星链宽带天线接收器上附加移动基站功能，这些天线位于房屋和企业的屋顶上），目标是提供优于现有运营商的带宽。</p><p>但在缺乏全国性MVNO合作协议的情况下——美国三大运营商目前均明确表示不愿以批发方式向SpaceX转售移动服务，且地面基站落地尚不明朗——DTC业务大规模扩张难度仍然较高。因此，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点。</p><p>c.AI业务：激进ARR目标仍需要算力租赁业务宣布新增订单来完成</p><p>"AI业务的本质是什么、应该给多少估值倍数"，可以说是未来一年影响股价走势的核心问题。与航天、连接业务相比，AI业务资本支出需求高、太空AI算力中心的盈利模式及成功概率则高度不确定。</p><p>而管理层指出，SpaceX称年底有望冲击1000亿美元ARR，并将万亿营收目标提前至2030年，海豚君认为其核心贡献的主力军仍在AI业务上。</p><p>而涉及到1000亿美元ARR的拆分（月化收入达83亿，提前一年达成），管理层尚未给出明确拆分，海豚君在这里做个相对乐观假设（在算力租赁没有新增大订单下），预计AI业务将贡献约500亿美金上下ARR，而星链+火箭发射业务海豚君测算的年底ARR约260-300亿美金上下，也就意味着，算力租赁业务还需要新增订单来达到该激进的ARR目标。</p><p>①算力租赁业务：截至目前，SpaceX的算力租赁在手订单约884亿美金（含三季度新增，据公开合同估算），对应的ARR约300亿美金（月化收入约25亿美金）。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3ee4b285-7424-4cde-816b-c5807b231d19.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>②Cursor——AI变现的超强催化剂：</p><p>2026年4月，SpaceX与AI编程平台Cursor达成合作协议，获得以600亿美元收购Cursor的选择权（若不收购则支付100亿美元合作费），并于6月正式行使收购权（以换股形式），预计2026年Q3完成交割。</p><p>Cursor的业绩表现远超预期：SaaS的ARR从2026年2月的20亿美元翻倍至6月的40亿美元（2025年6月时仅为5亿美元，2025年底约10亿美元），对应的月CAGR增速约19%。乐观假设下，我们假设Cursor以19%的月增速到年底，对应的ARR约114亿（对应月化收入9.5亿）。</p><p>③Grok模型：马斯克近期发文称，Grok 4.6（约2万亿参数，据市场传闻）将于8月7日推出，Grok 4.7将在几周后上线；Grok 5预计于Q3末或Q4推出，这是一个约6万亿参数级别的MoE模型，旨在与OpenAI、Anthropic等前沿模型竞争。所有新版本大概率都将像Grok 4.5一样，利用Cursor的专属代码数据训练。</p><p>而目前来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%（据海豚君估算），增速相对缓慢，我们假设Grok模型能以10%的月增速成长到年底，对应的ARR约50-64亿美金。</p><p>④广告业务：预计贡献约20亿ARR。</p><p>因此，海豚君认为，短期Space X的股价仍面临对资本开支ROI的质疑，以及解禁期带来的技术面抛压，股价继续承压的概率极大。</p><p>星舰试飞成功（实现完全可回收，最重要），宽带V3卫星的批量发射及大规模部署，Grok 5模型或Cursor的ARR超预期，以及任何AI租赁业务的新签订单，反而可以成为Spcx的正面催化剂。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31671-prod-db-general-1-1786189536382.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长9......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzE5MTU3MzA2OQ== mid=2247575487 idx=1 sn=487748122c5644f537a2b84539fcbcdc chksm=977d0852efd65d98bd2f23f9a26c2440fa1d6e4a28651634e137d33b99c1e0c53f4ec13d48e7#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 海豚研究 </span></a><span>，作者：海豚君，原文标题：《SpaceX 豪赌 AI，千亿大饼香吗？》</span></p><p>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：</p><p>①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长92%，相比Q1（约+15%）大幅加速。</p><p>收入加速增长的核心原因主要来自AI业务（尤其是算力租赁合同开始贡献增量AI业务收入，AI分部收入同比+247%），以及星链业务To B/G收入的大幅增长。</p><p>②毛利率环比继续提升：二季度SpaceX毛利43亿美元，高出市场预期约37亿美元，毛利率环比提升约6个百分点至55.3%。毛利率的大幅改善主要受益于AI业务利润率的提升——随着算力租赁业务本季度开始确认收入，高溢价租赁带来了高毛利率，AI业务毛利率同比提升32个百分点至56.8%（去年Q2为25.2%）。</p><p>③经营杠杆释放带动经营利润大幅减亏：二季度SpaceX经营利润为-1.4亿美元，大幅高于市场预期的-16.8亿美元。经营利润率环比提升40个百分点至-1.8%（Q1为-41.4%），主要由于AI算力租赁业务带来了整体收入和毛利率的大幅改善，叠加经营杠杆的释放，经营利润已处于盈亏平衡的边缘。</p><p>④具体来看各业务表现：</p><p>a.火箭发射业务：外部发射次数增加，发射单价和利润率逆势提升</p><p>收入端：二季度火箭发射收入9.6亿美元，超市场预期8.7亿美元，同比提升29%，主要由于发射服务的收入同比提升32%至6.5亿美金，而发射与研发服务本季度仅确认3.1亿收入，同比提升23%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c4a7af44-859a-43ce-aaa1-62eb6029cb54.png" width="975" height="366" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>发射服务：Space的发射服务是基于次/重量收费的成熟商业化订单。在发射量上，本季度外部猎鹰9号商业发射达到10次，高于一季度的7次和去年同期的9次，主要由于大型客户发射任务次数的增加。</p><p>而在发射单价上，单次发射收入预计也从去年同期的5,400万美元/次提升至6,500万美元/次（推算值），发射单价不降反升，主要源于客户结构的优化（大型客户占比增加）。</p><p>背后体现的是SpaceX正在用其垄断地位赚取高额利润，而市场缺乏低价且成熟的替代供给（当前Falcon每年向轨道交付约2,500吨，全球其余各方合计约300吨，SpaceX占全球年入轨质量的80%–90%）</p><p>发射与研发服务：发射与研发服务为接单NASA（HLS载人登月舱）与美国军方等政府研发项目的收入，这种深度定制项目以“里程碑/完工进度法”确认，收入来自政府机构预算拨付节奏，以及SpaceX在关键技术节点（如通过初步设计审查、完成发动机地面点火、实现特定轨道测试等）的闯关速度。</p><p>而载人与登月计划需要在Starship发射卫星高度可靠之后，达到载人所需的安全水平预计在2027年底。因此，Artemis III任务安排在2027年，届时将与Orion飞船对接；之后会执行一次无人的直达月面货运任务；目标是在2028年实现登月，届时会有大额的发射与研发服务的收入确认。</p><p>利润端：从火箭业务的利润端来看，本季度毛利率也环比提升了约11个百分点至约66%。在星舰的试飞成本（包括火箭硬件损失）直接计入当期发射业务成本、会拖累毛利率的情况下，火箭发射业务的毛利率仍然逆势提升，主要得益于发射单价的提升，以及火箭复用（主要为Falcon 9）带来的成本端系统性下降（复用次数增加，边际成本降低）。</p><p>而随着Starship研发加速，导致火箭发射服务研发费用同比提升55%至11亿美金，最后经营利润率同比下滑7个点至-56%，但仍然高出市场预期的-86.4%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/cb226801-6f28-4390-8ab1-395c622e75d5.png" width="1080" height="487" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/78c7b77f-c6d1-4426-98e8-6178f6788aaf.png" width="1080" height="452" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.星链业务：收入超预期主因To B/G收入增长，用户数增长基本符合预期</p><p>收入端：二季度星链业务收入42.9亿美元，同比增长66%，略高于市场预期38.8亿美元，主要由于To B/G业务收入翻倍增长至18亿美金，而Consumer业务收入继续维持稳定增长，同比提升44%至25亿美金。</p><p>To B/G业务：SpaceX已与多家航空公司达成机载WiFi协议并投入使用，星盾业务也已获得美国政府超60亿美元的多年期合同。</p><p>TO C业务：星链用户数已增长至1,200万，同比增长约1倍，环比净增约170万，基本符合预期。公司在本季度用户数扩张时，保持了单价的环比稳定（ARPU$66/month），虽然同比仍然下滑22.4%。</p><p>在移动通信业务上，SpaceX已获得美国境内65 MHz频谱的使用权（原EchoStar的2GHz频段）以及若干全球移动卫星服务频谱许可证。虽然该业务仍处于起步阶段，但SpaceX已对传统电信运营商直接宣战——计划明年开始发射采用EchoStar 65MHz频谱的V2移动卫星，并构建地面网络，从AT T、Verizon和T-Mobile三大运营商手上抢夺市场份额。</p><p>而截至26Q2末，在轨通信、手机直连卫星总量10200颗（1Q26 9600颗），其中通信卫星9600颗，提供800TB/s下行速率，移动卫星600颗。</p><p>利润率：星链业务的整体利润率保持稳定，二季度星链业务的毛利率52%，环比提升2.7个百分点，也带动经营利润率环比上行2.1个百分点，主要由于该业务为类SaaS业务，前期的固定投入高（火箭发射成本+卫星制造成本），但后期的边际成本极低，用户数的提升也带动利润率的继续回升。</p><p>c.AI业务：收入超预期，利润率大幅改善</p><p>收入：二季度AI业务收入25.6亿美元，高于市场预期的20.8亿美元，主要得益于AI解决方案和基础设施收入同比提升6倍至22亿美元（其中与Anthropic等签订的云服务协议为本季度贡献了约16亿美元增量AI基础设施收入），来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%。</p><p>而来自X平台的广告收入二季度为3.67亿美元，相比一季度3.43亿美元环比增加7%,主要由于2026年一季度X平台为彻底扭转技术劣势，对底层的AI广告基建进行了全面重构，重点部署了：全自动化投放系统、AI概率归因追踪、Grok驱动的实时品牌安全风控，以及广告与推荐流算法的底层融合。</p><p>而重构后，广告收入有所回升，但仍然同比下滑14%，所以这次重构能否真正挽回流失的广告主预算，仍需要持续观察。</p><p>利润率：AI业务利润率大幅改善。毛利率约57%，环比提升12.5个百分点（Q1为44.3%）；经营利润率约-49%，大幅高于市场预期-115%；Adjusted EBITDA Margin约45%，同环比大幅扭亏（Q2首次实现正AI Adjusted EBITDA 11.46亿美元）。</p><p>利润率的改善主要源于在当前算力极度供不应求的背景下，SpaceX凭借算力租赁溢价（预计每GW 300-500亿美元，远超同行的每GW 100-150亿美元）带来的利润率改善。</p><p>但需要指出的是，AI租赁协议均包含任意一方可提前90天通知终止的条款——这意味着尽管当前收入强劲，但收入可见度存在天然的不确定性。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/4895c88d-cef8-49fd-9551-71f2e8c6c952.png" width="1080" height="183" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/5c2f3a2c-55f1-401b-91c9-a40ee1aa6859.png" width="682" height="1454" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>海豚君整体观点：</p><p>整体来看，海豚君认为就财报本身而言，SpaceX表现不错——收入和利润端双双超预期，经营利润也大幅减亏，已处于盈亏平衡的边缘线上。但股价自高点已下跌近50%、较IPO价低约20%，盘后延续弱势，主要有以下几方面原因：</p><p>a.超额的资本开支投入，但新增AI订单的规模尚不足以完全匹配Capex的爆发式增速</p><p>在此次财报季，海豚君观察到了一个显著现象——当云服务商宣布超预期的资本开支投入，但云业务收入端或订单量上无法给出匹配的增速时，市场就会开始质疑资本开支的ROI，尤其是当自由现金流深度为负的情况下（如Meta）。</p><p>SpaceX虽身兼航天+星链+AI三重属性，但短期来看，AI已成为第二大收入来源（Q2约$25.6亿，仅次于星链的$42.9亿），资本开支的约86%都投向了AI业务（Q2单季约$158亿），且AI业务预计在2026年全年首次超越星链，成为第一大收入来源。</p><p>与此同时，SpaceX继续加速扩张算力规模：2Q26标称算力达1.4 GW，高于一季度的1 GW和去年同期的400 MW，预计今年底超过2 GW；明年底累计在线算力将数倍于此——据管理层所述，量级上更接近10 GW而非5 GW。</p><p>在资本开支端，2Q26单季Capex达$184亿，且管理层预计未来两个季度的资本开支与本季度相当，意味着2026年全年总资本开支约$652亿，大幅高于此前市场预期的$455亿。</p><p>对于明年的资本开支，目前市场预期约为$897亿，但若按规划打满情形下2027年末10GW的算力规划测算（假设每GW投入约$300-350亿，参考1Q26新增400MW对应约$158亿资本开支，折合约$395亿/GW），对应的2027年总资本开支规模或将达到$2,400-2,800亿——远超当前市场预期。</p><p>虽然SpaceX的算力租赁业务凭借当前的算力紧缺格局，以及可提前90天通知撤销的灵活协议，收取了远超同行的算力溢价（每MW单价约$3,100-5,000万，为同行的3-5倍），管理层也预计仅需一年左右的投资回报期，但市场仍然需要看到匹配高资本开支投入的订单量。</p><p>此次财报仅宣布了约$67亿的新增云服务协议，并非没有新增订单。但问题在于：在如此大体量的Capex投入下，新增订单的体量相较于此前已公布的大单——Anthropic（$450亿/3年）和Google（约$303.6亿/33个月）——边际增量十分有限。市场开始担忧：Capex的投入节奏是否已经跑在了订单可验证的回报之前，尤其是在SpaceX的算力租赁订单带有可提前撤销条款的情况下。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/7bccb1fc-97c1-478d-be1d-7761caad976d.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.经营现金流虽已转正，但自由现金流在Capex狂飙下仍在深度为负</p><p>本季度经营现金流已转正至约$24亿，但Capex仍然高达约$184亿（主要为AI基础设施Capex），导致自由现金流为-$160亿，环比进一步恶化近$70亿。</p><p>公司刚通过上市融资约$750亿，随即又发行了$250亿债券，目前账上现金及等价物约$1,000亿。但在如此庞大的资本开支投入叠加低可见度的订单量面前，意味着SpaceX在今年年底或明年可能又要启动新一波的大额融资。</p><p>市场开始担忧其融资需求是否为"无底洞"——以巨额代价换来的AI订单量和收入，能否匹配如此高强度的资本投入。</p><p>c.锁定期大规模解禁构成直接的技术面抛压</p><p>除了对Capex ROI的担忧外，更直接的压力来自8月6日起，首批9.3亿股锁定期到期（对应市值约1000亿美元），大量IPO前投资者和员工持股即将分批流通，大规模限售股解禁将给股价带来直接的压力。</p><p>此后每隔15至20天，再有约3亿股陆续解锁，直至三季度财报时另有约13亿股同步释放。截至2027年1月，将分8批完成近40亿股的限售解禁。</p><p>也因此，短期来看，财报后宣布的高额Capex投入和即将到来的大规模解禁，给SpaceX的股价造成了直接压力，市场上目前多数投资者短期仍持看空态度。</p><p>但SpaceX逻辑与特斯拉高度相似——短期极度依赖"事件催化"而非"业绩兑现"。其根本原因在于，远期的业务（尤其是太空数据中心）占据了目前市值的大部分，但这些业务在当下几乎没有利润贡献。</p><p>越向远期延伸，关键假设的置信度就越低（如：Starship是否真的能将发射成本降到200美元/kg以下——概率较高但仍未确定；Starlink的全球用户渗透率天花板究竟在哪，太空算力是否真的具有大规模部署的必要性与商业可行性——争议更大），无法形成市场一致性预期。</p><p>因此，市场实际在做“概率加权”的定价：投资者根据当前的事件进展，不断调整自己对“远期愿景能否实现”的主观概率，不同投资者的差异化判断汇总形成市场价格。</p><p>而每一次事件催化，都相当于缩短了期权的到期时间或提高了行权的概率，从而推高期权价值（股价）。而当催化缺席、情绪转冷时，市场则会重新评估“期权”的隐含波动率，将其下调，股价随之回落。</p><p>也因此，在大规模解禁期过后，市场在等待下一轮关键催化来重新开启上行空间，股价走向高度取决于几个关键里程碑能否顺利完成：星舰完全可复用（计划9-10月星舰14/15飞实现轨道飞行与上级捕获）、V3卫星首次批量入轨部署、Grok 5.0年底前推出是否超预期（6万亿参数模型）、以及AI算力租赁订单能否持续签署（年底算力翻倍至2GW背景下）。</p><p>具体来看：</p><p>a.发射业务：首先海豚君需要明确的是，星舰大幅降本是V3卫星大规模组网与太空数据中心部署的根本前提。</p><p>而从星舰的进度来看，星舰于7月完成了IFT-13（第13次集成飞行测试），部署了首批V3卫星，验证了猛禽发动机在太空的二次点火能力，并获取了隔热层完好状态的关键数据。虽然助推器因部分发动机二次点火失败而硬着陆损毁，但作为V3版助推器第二次着陆尝试，属可控范围内的技术迭代。</p><p>Starship第14次飞行测试预计将把V3版Starlink卫星送入运营轨道，同时存在首次实现"筷子臂"捕获飞船第二级的可能性。管理层亦确认，即便第14次飞行未能实现，年底前完成一、二级同步捕获已是既定目标。</p><p>此外，管理层表示已解决Starship隔热罩问题，并认为一旦得到验证，将不存在实现完全快速重用性的其他技术障碍。</p><p>而从时间线来看，第14次试飞预计在8月底至9月初（Q3末），第15次最早可能在9月末至10月（2026年Q4）。</p><p>如果一旦完全可回收成功——助推器与飞船均被回收并准备再次飞行，将显著提升市场对SpaceX远期成功的主观概率，证明发射成本降至$200/kg是可行的。</p><p>b.星链业务：DTC业务不确定性较高，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点</p><p>移动宽带业务：Space X认为，V3宽带的提升转化为Starlink服务的改善需要V3卫星达到一定临界规模，大致至少1,000颗量级，时间上大约在2027年Q2。</p><p>V3宽带卫星部署计划：第12次飞行（V3星舰首飞）已成功完成首批20颗模拟V3卫星的亚轨道部署验证，验证了下一代星链卫星部署流程。首次轨道级批量发射预计于2026年下半年启动，但大规模、高频率的部署需等待Starship展示并实现完全可重复使用（预计在Flight 15之后）才具备经济可行性。</p><p>V3卫星关键参数：Starship单次可发射约60颗V3宽带卫星。每颗V3卫星的下行容量高达1 Tbps，是现役主力V2 Mini卫星（96 Gbps）的10倍以上。</p><p>V3卫星的大规模组网是Starlink实现供给端根本性跃升的前提，使其从服务于偏远地区的宽带提供商，逐步转型为覆盖全球的亿级用户连接平台（包括手机直连、企业专线等新场景）。</p><p>DTC手机直连业务：除用户数与ARPU趋势外，管理层对美国地面移动网络路线图的最新表态备受关注——究竟选择自建、MVNO合作还是收购。</p><p>针对DTC业务，下一代V2 Mobile卫星计划于2027年起通过Starship分批发射，单星容量较V1 Mobile提升约10~16倍，波束数从256个增至1,024个以上，支持5G级性能，并于2027年底开始提供服务。</p><p>从自身定位来看，SpaceX表达了成为美国移动市场潜在第四大竞争者的野心。由于卫星在密集城区面临地面网络的有力竞争（受限于卫星频谱不能复用，城区网速相比郊区反而更慢），其需要建立地面基站来补全覆盖。</p><p>对于市场对大规模地面基站资本开支的担忧（长期Capex累计可达数千亿美元级别，含频谱投入），SpaceX提出通过小型基站和毫微微蜂窝（femto cell）为移动频段提供连接（即在星链宽带天线接收器上附加移动基站功能，这些天线位于房屋和企业的屋顶上），目标是提供优于现有运营商的带宽。</p><p>但在缺乏全国性MVNO合作协议的情况下——美国三大运营商目前均明确表示不愿以批发方式向SpaceX转售移动服务，且地面基站落地尚不明朗——DTC业务大规模扩张难度仍然较高。因此，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点。</p><p>c.AI业务：激进ARR目标仍需要算力租赁业务宣布新增订单来完成</p><p>"AI业务的本质是什么、应该给多少估值倍数"，可以说是未来一年影响股价走势的核心问题。与航天、连接业务相比，AI业务资本支出需求高、太空AI算力中心的盈利模式及成功概率则高度不确定。</p><p>而管理层指出，SpaceX称年底有望冲击1000亿美元ARR，并将万亿营收目标提前至2030年，海豚君认为其核心贡献的主力军仍在AI业务上。</p><p>而涉及到1000亿美元ARR的拆分（月化收入达83亿，提前一年达成），管理层尚未给出明确拆分，海豚君在这里做个相对乐观假设（在算力租赁没有新增大订单下），预计AI业务将贡献约500亿美金上下ARR，而星链+火箭发射业务海豚君测算的年底ARR约260-300亿美金上下，也就意味着，算力租赁业务还需要新增订单来达到该激进的ARR目标。</p><p>①算力租赁业务：截至目前，SpaceX的算力租赁在手订单约884亿美金（含三季度新增，据公开合同估算），对应的ARR约300亿美金（月化收入约25亿美金）。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3ee4b285-7424-4cde-816b-c5807b231d19.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>②Cursor——AI变现的超强催化剂：</p><p>2026年4月，SpaceX与AI编程平台Cursor达成合作协议，获得以600亿美元收购Cursor的选择权（若不收购则支付100亿美元合作费），并于6月正式行使收购权（以换股形式），预计2026年Q3完成交割。</p><p>Cursor的业绩表现远超预期：SaaS的ARR从2026年2月的20亿美元翻倍至6月的40亿美元（2025年6月时仅为5亿美元，2025年底约10亿美元），对应的月CAGR增速约19%。乐观假设下，我们假设Cursor以19%的月增速到年底，对应的ARR约114亿（对应月化收入9.5亿）。</p><p>③Grok模型：马斯克近期发文称，Grok 4.6（约2万亿参数，据市场传闻）将于8月7日推出，Grok 4.7将在几周后上线；Grok 5预计于Q3末或Q4推出，这是一个约6万亿参数级别的MoE模型，旨在与OpenAI、Anthropic等前沿模型竞争。所有新版本大概率都将像Grok 4.5一样，利用Cursor的专属代码数据训练。</p><p>而目前来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%（据海豚君估算），增速相对缓慢，我们假设Grok模型能以10%的月增速成长到年底，对应的ARR约50-64亿美金。</p><p>④广告业务：预计贡献约20亿ARR。</p><p>因此，海豚君认为，短期Space X的股价仍面临对资本开支ROI的质疑，以及解禁期带来的技术面抛压，股价继续承压的概率极大。</p><p>星舰试飞成功（实现完全可回收，最重要），宽带V3卫星的批量发射及大规模部署，Grok 5模型或Cursor的ARR超预期，以及任何AI租赁业务的新签订单，反而可以成为Spcx的正面催化剂。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31671-prod-db-general-1-1786189536382.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长9......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzE5MTU3MzA2OQ== mid=2247575487 idx=1 sn=487748122c5644f537a2b84539fcbcdc chksm=977d0852efd65d98bd2f23f9a26c2440fa1d6e4a28651634e137d33b99c1e0c53f4ec13d48e7#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 海豚研究 </span></a><span>，作者：海豚君，原文标题：《SpaceX 豪赌 AI，千亿大饼香吗？》</span></p><p>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：</p><p>①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长92%，相比Q1（约+15%）大幅加速。</p><p>收入加速增长的核心原因主要来自AI业务（尤其是算力租赁合同开始贡献增量AI业务收入，AI分部收入同比+247%），以及星链业务To B/G收入的大幅增长。</p><p>②毛利率环比继续提升：二季度SpaceX毛利43亿美元，高出市场预期约37亿美元，毛利率环比提升约6个百分点至55.3%。毛利率的大幅改善主要受益于AI业务利润率的提升——随着算力租赁业务本季度开始确认收入，高溢价租赁带来了高毛利率，AI业务毛利率同比提升32个百分点至56.8%（去年Q2为25.2%）。</p><p>③经营杠杆释放带动经营利润大幅减亏：二季度SpaceX经营利润为-1.4亿美元，大幅高于市场预期的-16.8亿美元。经营利润率环比提升40个百分点至-1.8%（Q1为-41.4%），主要由于AI算力租赁业务带来了整体收入和毛利率的大幅改善，叠加经营杠杆的释放，经营利润已处于盈亏平衡的边缘。</p><p>④具体来看各业务表现：</p><p>a.火箭发射业务：外部发射次数增加，发射单价和利润率逆势提升</p><p>收入端：二季度火箭发射收入9.6亿美元，超市场预期8.7亿美元，同比提升29%，主要由于发射服务的收入同比提升32%至6.5亿美金，而发射与研发服务本季度仅确认3.1亿收入，同比提升23%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c4a7af44-859a-43ce-aaa1-62eb6029cb54.png" width="975" height="366" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>发射服务：Space的发射服务是基于次/重量收费的成熟商业化订单。在发射量上，本季度外部猎鹰9号商业发射达到10次，高于一季度的7次和去年同期的9次，主要由于大型客户发射任务次数的增加。</p><p>而在发射单价上，单次发射收入预计也从去年同期的5,400万美元/次提升至6,500万美元/次（推算值），发射单价不降反升，主要源于客户结构的优化（大型客户占比增加）。</p><p>背后体现的是SpaceX正在用其垄断地位赚取高额利润，而市场缺乏低价且成熟的替代供给（当前Falcon每年向轨道交付约2,500吨，全球其余各方合计约300吨，SpaceX占全球年入轨质量的80%–90%）</p><p>发射与研发服务：发射与研发服务为接单NASA（HLS载人登月舱）与美国军方等政府研发项目的收入，这种深度定制项目以“里程碑/完工进度法”确认，收入来自政府机构预算拨付节奏，以及SpaceX在关键技术节点（如通过初步设计审查、完成发动机地面点火、实现特定轨道测试等）的闯关速度。</p><p>而载人与登月计划需要在Starship发射卫星高度可靠之后，达到载人所需的安全水平预计在2027年底。因此，Artemis III任务安排在2027年，届时将与Orion飞船对接；之后会执行一次无人的直达月面货运任务；目标是在2028年实现登月，届时会有大额的发射与研发服务的收入确认。</p><p>利润端：从火箭业务的利润端来看，本季度毛利率也环比提升了约11个百分点至约66%。在星舰的试飞成本（包括火箭硬件损失）直接计入当期发射业务成本、会拖累毛利率的情况下，火箭发射业务的毛利率仍然逆势提升，主要得益于发射单价的提升，以及火箭复用（主要为Falcon 9）带来的成本端系统性下降（复用次数增加，边际成本降低）。</p><p>而随着Starship研发加速，导致火箭发射服务研发费用同比提升55%至11亿美金，最后经营利润率同比下滑7个点至-56%，但仍然高出市场预期的-86.4%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/cb226801-6f28-4390-8ab1-395c622e75d5.png" width="1080" height="487" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/78c7b77f-c6d1-4426-98e8-6178f6788aaf.png" width="1080" height="452" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.星链业务：收入超预期主因To B/G收入增长，用户数增长基本符合预期</p><p>收入端：二季度星链业务收入42.9亿美元，同比增长66%，略高于市场预期38.8亿美元，主要由于To B/G业务收入翻倍增长至18亿美金，而Consumer业务收入继续维持稳定增长，同比提升44%至25亿美金。</p><p>To B/G业务：SpaceX已与多家航空公司达成机载WiFi协议并投入使用，星盾业务也已获得美国政府超60亿美元的多年期合同。</p><p>TO C业务：星链用户数已增长至1,200万，同比增长约1倍，环比净增约170万，基本符合预期。公司在本季度用户数扩张时，保持了单价的环比稳定（ARPU$66/month），虽然同比仍然下滑22.4%。</p><p>在移动通信业务上，SpaceX已获得美国境内65 MHz频谱的使用权（原EchoStar的2GHz频段）以及若干全球移动卫星服务频谱许可证。虽然该业务仍处于起步阶段，但SpaceX已对传统电信运营商直接宣战——计划明年开始发射采用EchoStar 65MHz频谱的V2移动卫星，并构建地面网络，从AT T、Verizon和T-Mobile三大运营商手上抢夺市场份额。</p><p>而截至26Q2末，在轨通信、手机直连卫星总量10200颗（1Q26 9600颗），其中通信卫星9600颗，提供800TB/s下行速率，移动卫星600颗。</p><p>利润率：星链业务的整体利润率保持稳定，二季度星链业务的毛利率52%，环比提升2.7个百分点，也带动经营利润率环比上行2.1个百分点，主要由于该业务为类SaaS业务，前期的固定投入高（火箭发射成本+卫星制造成本），但后期的边际成本极低，用户数的提升也带动利润率的继续回升。</p><p>c.AI业务：收入超预期，利润率大幅改善</p><p>收入：二季度AI业务收入25.6亿美元，高于市场预期的20.8亿美元，主要得益于AI解决方案和基础设施收入同比提升6倍至22亿美元（其中与Anthropic等签订的云服务协议为本季度贡献了约16亿美元增量AI基础设施收入），来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%。</p><p>而来自X平台的广告收入二季度为3.67亿美元，相比一季度3.43亿美元环比增加7%,主要由于2026年一季度X平台为彻底扭转技术劣势，对底层的AI广告基建进行了全面重构，重点部署了：全自动化投放系统、AI概率归因追踪、Grok驱动的实时品牌安全风控，以及广告与推荐流算法的底层融合。</p><p>而重构后，广告收入有所回升，但仍然同比下滑14%，所以这次重构能否真正挽回流失的广告主预算，仍需要持续观察。</p><p>利润率：AI业务利润率大幅改善。毛利率约57%，环比提升12.5个百分点（Q1为44.3%）；经营利润率约-49%，大幅高于市场预期-115%；Adjusted EBITDA Margin约45%，同环比大幅扭亏（Q2首次实现正AI Adjusted EBITDA 11.46亿美元）。</p><p>利润率的改善主要源于在当前算力极度供不应求的背景下，SpaceX凭借算力租赁溢价（预计每GW 300-500亿美元，远超同行的每GW 100-150亿美元）带来的利润率改善。</p><p>但需要指出的是，AI租赁协议均包含任意一方可提前90天通知终止的条款——这意味着尽管当前收入强劲，但收入可见度存在天然的不确定性。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/4895c88d-cef8-49fd-9551-71f2e8c6c952.png" width="1080" height="183" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/5c2f3a2c-55f1-401b-91c9-a40ee1aa6859.png" width="682" height="1454" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>海豚君整体观点：</p><p>整体来看，海豚君认为就财报本身而言，SpaceX表现不错——收入和利润端双双超预期，经营利润也大幅减亏，已处于盈亏平衡的边缘线上。但股价自高点已下跌近50%、较IPO价低约20%，盘后延续弱势，主要有以下几方面原因：</p><p>a.超额的资本开支投入，但新增AI订单的规模尚不足以完全匹配Capex的爆发式增速</p><p>在此次财报季，海豚君观察到了一个显著现象——当云服务商宣布超预期的资本开支投入，但云业务收入端或订单量上无法给出匹配的增速时，市场就会开始质疑资本开支的ROI，尤其是当自由现金流深度为负的情况下（如Meta）。</p><p>SpaceX虽身兼航天+星链+AI三重属性，但短期来看，AI已成为第二大收入来源（Q2约$25.6亿，仅次于星链的$42.9亿），资本开支的约86%都投向了AI业务（Q2单季约$158亿），且AI业务预计在2026年全年首次超越星链，成为第一大收入来源。</p><p>与此同时，SpaceX继续加速扩张算力规模：2Q26标称算力达1.4 GW，高于一季度的1 GW和去年同期的400 MW，预计今年底超过2 GW；明年底累计在线算力将数倍于此——据管理层所述，量级上更接近10 GW而非5 GW。</p><p>在资本开支端，2Q26单季Capex达$184亿，且管理层预计未来两个季度的资本开支与本季度相当，意味着2026年全年总资本开支约$652亿，大幅高于此前市场预期的$455亿。</p><p>对于明年的资本开支，目前市场预期约为$897亿，但若按规划打满情形下2027年末10GW的算力规划测算（假设每GW投入约$300-350亿，参考1Q26新增400MW对应约$158亿资本开支，折合约$395亿/GW），对应的2027年总资本开支规模或将达到$2,400-2,800亿——远超当前市场预期。</p><p>虽然SpaceX的算力租赁业务凭借当前的算力紧缺格局，以及可提前90天通知撤销的灵活协议，收取了远超同行的算力溢价（每MW单价约$3,100-5,000万，为同行的3-5倍），管理层也预计仅需一年左右的投资回报期，但市场仍然需要看到匹配高资本开支投入的订单量。</p><p>此次财报仅宣布了约$67亿的新增云服务协议，并非没有新增订单。但问题在于：在如此大体量的Capex投入下，新增订单的体量相较于此前已公布的大单——Anthropic（$450亿/3年）和Google（约$303.6亿/33个月）——边际增量十分有限。市场开始担忧：Capex的投入节奏是否已经跑在了订单可验证的回报之前，尤其是在SpaceX的算力租赁订单带有可提前撤销条款的情况下。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/7bccb1fc-97c1-478d-be1d-7761caad976d.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.经营现金流虽已转正，但自由现金流在Capex狂飙下仍在深度为负</p><p>本季度经营现金流已转正至约$24亿，但Capex仍然高达约$184亿（主要为AI基础设施Capex），导致自由现金流为-$160亿，环比进一步恶化近$70亿。</p><p>公司刚通过上市融资约$750亿，随即又发行了$250亿债券，目前账上现金及等价物约$1,000亿。但在如此庞大的资本开支投入叠加低可见度的订单量面前，意味着SpaceX在今年年底或明年可能又要启动新一波的大额融资。</p><p>市场开始担忧其融资需求是否为"无底洞"——以巨额代价换来的AI订单量和收入，能否匹配如此高强度的资本投入。</p><p>c.锁定期大规模解禁构成直接的技术面抛压</p><p>除了对Capex ROI的担忧外，更直接的压力来自8月6日起，首批9.3亿股锁定期到期（对应市值约1000亿美元），大量IPO前投资者和员工持股即将分批流通，大规模限售股解禁将给股价带来直接的压力。</p><p>此后每隔15至20天，再有约3亿股陆续解锁，直至三季度财报时另有约13亿股同步释放。截至2027年1月，将分8批完成近40亿股的限售解禁。</p><p>也因此，短期来看，财报后宣布的高额Capex投入和即将到来的大规模解禁，给SpaceX的股价造成了直接压力，市场上目前多数投资者短期仍持看空态度。</p><p>但SpaceX逻辑与特斯拉高度相似——短期极度依赖"事件催化"而非"业绩兑现"。其根本原因在于，远期的业务（尤其是太空数据中心）占据了目前市值的大部分，但这些业务在当下几乎没有利润贡献。</p><p>越向远期延伸，关键假设的置信度就越低（如：Starship是否真的能将发射成本降到200美元/kg以下——概率较高但仍未确定；Starlink的全球用户渗透率天花板究竟在哪，太空算力是否真的具有大规模部署的必要性与商业可行性——争议更大），无法形成市场一致性预期。</p><p>因此，市场实际在做“概率加权”的定价：投资者根据当前的事件进展，不断调整自己对“远期愿景能否实现”的主观概率，不同投资者的差异化判断汇总形成市场价格。</p><p>而每一次事件催化，都相当于缩短了期权的到期时间或提高了行权的概率，从而推高期权价值（股价）。而当催化缺席、情绪转冷时，市场则会重新评估“期权”的隐含波动率，将其下调，股价随之回落。</p><p>也因此，在大规模解禁期过后，市场在等待下一轮关键催化来重新开启上行空间，股价走向高度取决于几个关键里程碑能否顺利完成：星舰完全可复用（计划9-10月星舰14/15飞实现轨道飞行与上级捕获）、V3卫星首次批量入轨部署、Grok 5.0年底前推出是否超预期（6万亿参数模型）、以及AI算力租赁订单能否持续签署（年底算力翻倍至2GW背景下）。</p><p>具体来看：</p><p>a.发射业务：首先海豚君需要明确的是，星舰大幅降本是V3卫星大规模组网与太空数据中心部署的根本前提。</p><p>而从星舰的进度来看，星舰于7月完成了IFT-13（第13次集成飞行测试），部署了首批V3卫星，验证了猛禽发动机在太空的二次点火能力，并获取了隔热层完好状态的关键数据。虽然助推器因部分发动机二次点火失败而硬着陆损毁，但作为V3版助推器第二次着陆尝试，属可控范围内的技术迭代。</p><p>Starship第14次飞行测试预计将把V3版Starlink卫星送入运营轨道，同时存在首次实现"筷子臂"捕获飞船第二级的可能性。管理层亦确认，即便第14次飞行未能实现，年底前完成一、二级同步捕获已是既定目标。</p><p>此外，管理层表示已解决Starship隔热罩问题，并认为一旦得到验证，将不存在实现完全快速重用性的其他技术障碍。</p><p>而从时间线来看，第14次试飞预计在8月底至9月初（Q3末），第15次最早可能在9月末至10月（2026年Q4）。</p><p>如果一旦完全可回收成功——助推器与飞船均被回收并准备再次飞行，将显著提升市场对SpaceX远期成功的主观概率，证明发射成本降至$200/kg是可行的。</p><p>b.星链业务：DTC业务不确定性较高，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点</p><p>移动宽带业务：Space X认为，V3宽带的提升转化为Starlink服务的改善需要V3卫星达到一定临界规模，大致至少1,000颗量级，时间上大约在2027年Q2。</p><p>V3宽带卫星部署计划：第12次飞行（V3星舰首飞）已成功完成首批20颗模拟V3卫星的亚轨道部署验证，验证了下一代星链卫星部署流程。首次轨道级批量发射预计于2026年下半年启动，但大规模、高频率的部署需等待Starship展示并实现完全可重复使用（预计在Flight 15之后）才具备经济可行性。</p><p>V3卫星关键参数：Starship单次可发射约60颗V3宽带卫星。每颗V3卫星的下行容量高达1 Tbps，是现役主力V2 Mini卫星（96 Gbps）的10倍以上。</p><p>V3卫星的大规模组网是Starlink实现供给端根本性跃升的前提，使其从服务于偏远地区的宽带提供商，逐步转型为覆盖全球的亿级用户连接平台（包括手机直连、企业专线等新场景）。</p><p>DTC手机直连业务：除用户数与ARPU趋势外，管理层对美国地面移动网络路线图的最新表态备受关注——究竟选择自建、MVNO合作还是收购。</p><p>针对DTC业务，下一代V2 Mobile卫星计划于2027年起通过Starship分批发射，单星容量较V1 Mobile提升约10~16倍，波束数从256个增至1,024个以上，支持5G级性能，并于2027年底开始提供服务。</p><p>从自身定位来看，SpaceX表达了成为美国移动市场潜在第四大竞争者的野心。由于卫星在密集城区面临地面网络的有力竞争（受限于卫星频谱不能复用，城区网速相比郊区反而更慢），其需要建立地面基站来补全覆盖。</p><p>对于市场对大规模地面基站资本开支的担忧（长期Capex累计可达数千亿美元级别，含频谱投入），SpaceX提出通过小型基站和毫微微蜂窝（femto cell）为移动频段提供连接（即在星链宽带天线接收器上附加移动基站功能，这些天线位于房屋和企业的屋顶上），目标是提供优于现有运营商的带宽。</p><p>但在缺乏全国性MVNO合作协议的情况下——美国三大运营商目前均明确表示不愿以批发方式向SpaceX转售移动服务，且地面基站落地尚不明朗——DTC业务大规模扩张难度仍然较高。因此，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点。</p><p>c.AI业务：激进ARR目标仍需要算力租赁业务宣布新增订单来完成</p><p>"AI业务的本质是什么、应该给多少估值倍数"，可以说是未来一年影响股价走势的核心问题。与航天、连接业务相比，AI业务资本支出需求高、太空AI算力中心的盈利模式及成功概率则高度不确定。</p><p>而管理层指出，SpaceX称年底有望冲击1000亿美元ARR，并将万亿营收目标提前至2030年，海豚君认为其核心贡献的主力军仍在AI业务上。</p><p>而涉及到1000亿美元ARR的拆分（月化收入达83亿，提前一年达成），管理层尚未给出明确拆分，海豚君在这里做个相对乐观假设（在算力租赁没有新增大订单下），预计AI业务将贡献约500亿美金上下ARR，而星链+火箭发射业务海豚君测算的年底ARR约260-300亿美金上下，也就意味着，算力租赁业务还需要新增订单来达到该激进的ARR目标。</p><p>①算力租赁业务：截至目前，SpaceX的算力租赁在手订单约884亿美金（含三季度新增，据公开合同估算），对应的ARR约300亿美金（月化收入约25亿美金）。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3ee4b285-7424-4cde-816b-c5807b231d19.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>②Cursor——AI变现的超强催化剂：</p><p>2026年4月，SpaceX与AI编程平台Cursor达成合作协议，获得以600亿美元收购Cursor的选择权（若不收购则支付100亿美元合作费），并于6月正式行使收购权（以换股形式），预计2026年Q3完成交割。</p><p>Cursor的业绩表现远超预期：SaaS的ARR从2026年2月的20亿美元翻倍至6月的40亿美元（2025年6月时仅为5亿美元，2025年底约10亿美元），对应的月CAGR增速约19%。乐观假设下，我们假设Cursor以19%的月增速到年底，对应的ARR约114亿（对应月化收入9.5亿）。</p><p>③Grok模型：马斯克近期发文称，Grok 4.6（约2万亿参数，据市场传闻）将于8月7日推出，Grok 4.7将在几周后上线；Grok 5预计于Q3末或Q4推出，这是一个约6万亿参数级别的MoE模型，旨在与OpenAI、Anthropic等前沿模型竞争。所有新版本大概率都将像Grok 4.5一样，利用Cursor的专属代码数据训练。</p><p>而目前来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%（据海豚君估算），增速相对缓慢，我们假设Grok模型能以10%的月增速成长到年底，对应的ARR约50-64亿美金。</p><p>④广告业务：预计贡献约20亿ARR。</p><p>因此，海豚君认为，短期Space X的股价仍面临对资本开支ROI的质疑，以及解禁期带来的技术面抛压，股价继续承压的概率极大。</p><p>星舰试飞成功（实现完全可回收，最重要），宽带V3卫星的批量发射及大规模部署，Grok 5模型或Cursor的ARR超预期，以及任何AI租赁业务的新签订单，反而可以成为Spcx的正面催化剂。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31671-prod-db-general-1-1786189536382.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长9......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzE5MTU3MzA2OQ== mid=2247575487 idx=1 sn=487748122c5644f537a2b84539fcbcdc chksm=977d0852efd65d98bd2f23f9a26c2440fa1d6e4a28651634e137d33b99c1e0c53f4ec13d48e7#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 海豚研究 </span></a><span>，作者：海豚君，原文标题：《SpaceX 豪赌 AI，千亿大饼香吗？》</span></p><p>整体来看，本季度是SpaceX交出的第一份财报，业绩本身表现不错——收入仍然在超预期增长，利润端也在加速减亏，离盈亏平衡线似乎只有一步之遥，但令人担忧的是资本开支的加速狂投。整体来看：</p><p>①总收入超预期，AI业务的暴增带动总收入同比高增：二季度SpaceX总收入78亿美元，高于市场预期约69亿美元，收入同比增长92%，相比Q1（约+15%）大幅加速。</p><p>收入加速增长的核心原因主要来自AI业务（尤其是算力租赁合同开始贡献增量AI业务收入，AI分部收入同比+247%），以及星链业务To B/G收入的大幅增长。</p><p>②毛利率环比继续提升：二季度SpaceX毛利43亿美元，高出市场预期约37亿美元，毛利率环比提升约6个百分点至55.3%。毛利率的大幅改善主要受益于AI业务利润率的提升——随着算力租赁业务本季度开始确认收入，高溢价租赁带来了高毛利率，AI业务毛利率同比提升32个百分点至56.8%（去年Q2为25.2%）。</p><p>③经营杠杆释放带动经营利润大幅减亏：二季度SpaceX经营利润为-1.4亿美元，大幅高于市场预期的-16.8亿美元。经营利润率环比提升40个百分点至-1.8%（Q1为-41.4%），主要由于AI算力租赁业务带来了整体收入和毛利率的大幅改善，叠加经营杠杆的释放，经营利润已处于盈亏平衡的边缘。</p><p>④具体来看各业务表现：</p><p>a.火箭发射业务：外部发射次数增加，发射单价和利润率逆势提升</p><p>收入端：二季度火箭发射收入9.6亿美元，超市场预期8.7亿美元，同比提升29%，主要由于发射服务的收入同比提升32%至6.5亿美金，而发射与研发服务本季度仅确认3.1亿收入，同比提升23%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c4a7af44-859a-43ce-aaa1-62eb6029cb54.png" width="975" height="366" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>发射服务：Space的发射服务是基于次/重量收费的成熟商业化订单。在发射量上，本季度外部猎鹰9号商业发射达到10次，高于一季度的7次和去年同期的9次，主要由于大型客户发射任务次数的增加。</p><p>而在发射单价上，单次发射收入预计也从去年同期的5,400万美元/次提升至6,500万美元/次（推算值），发射单价不降反升，主要源于客户结构的优化（大型客户占比增加）。</p><p>背后体现的是SpaceX正在用其垄断地位赚取高额利润，而市场缺乏低价且成熟的替代供给（当前Falcon每年向轨道交付约2,500吨，全球其余各方合计约300吨，SpaceX占全球年入轨质量的80%–90%）</p><p>发射与研发服务：发射与研发服务为接单NASA（HLS载人登月舱）与美国军方等政府研发项目的收入，这种深度定制项目以“里程碑/完工进度法”确认，收入来自政府机构预算拨付节奏，以及SpaceX在关键技术节点（如通过初步设计审查、完成发动机地面点火、实现特定轨道测试等）的闯关速度。</p><p>而载人与登月计划需要在Starship发射卫星高度可靠之后，达到载人所需的安全水平预计在2027年底。因此，Artemis III任务安排在2027年，届时将与Orion飞船对接；之后会执行一次无人的直达月面货运任务；目标是在2028年实现登月，届时会有大额的发射与研发服务的收入确认。</p><p>利润端：从火箭业务的利润端来看，本季度毛利率也环比提升了约11个百分点至约66%。在星舰的试飞成本（包括火箭硬件损失）直接计入当期发射业务成本、会拖累毛利率的情况下，火箭发射业务的毛利率仍然逆势提升，主要得益于发射单价的提升，以及火箭复用（主要为Falcon 9）带来的成本端系统性下降（复用次数增加，边际成本降低）。</p><p>而随着Starship研发加速，导致火箭发射服务研发费用同比提升55%至11亿美金，最后经营利润率同比下滑7个点至-56%，但仍然高出市场预期的-86.4%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/cb226801-6f28-4390-8ab1-395c622e75d5.png" width="1080" height="487" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/78c7b77f-c6d1-4426-98e8-6178f6788aaf.png" width="1080" height="452" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.星链业务：收入超预期主因To B/G收入增长，用户数增长基本符合预期</p><p>收入端：二季度星链业务收入42.9亿美元，同比增长66%，略高于市场预期38.8亿美元，主要由于To B/G业务收入翻倍增长至18亿美金，而Consumer业务收入继续维持稳定增长，同比提升44%至25亿美金。</p><p>To B/G业务：SpaceX已与多家航空公司达成机载WiFi协议并投入使用，星盾业务也已获得美国政府超60亿美元的多年期合同。</p><p>TO C业务：星链用户数已增长至1,200万，同比增长约1倍，环比净增约170万，基本符合预期。公司在本季度用户数扩张时，保持了单价的环比稳定（ARPU$66/month），虽然同比仍然下滑22.4%。</p><p>在移动通信业务上，SpaceX已获得美国境内65 MHz频谱的使用权（原EchoStar的2GHz频段）以及若干全球移动卫星服务频谱许可证。虽然该业务仍处于起步阶段，但SpaceX已对传统电信运营商直接宣战——计划明年开始发射采用EchoStar 65MHz频谱的V2移动卫星，并构建地面网络，从AT T、Verizon和T-Mobile三大运营商手上抢夺市场份额。</p><p>而截至26Q2末，在轨通信、手机直连卫星总量10200颗（1Q26 9600颗），其中通信卫星9600颗，提供800TB/s下行速率，移动卫星600颗。</p><p>利润率：星链业务的整体利润率保持稳定，二季度星链业务的毛利率52%，环比提升2.7个百分点，也带动经营利润率环比上行2.1个百分点，主要由于该业务为类SaaS业务，前期的固定投入高（火箭发射成本+卫星制造成本），但后期的边际成本极低，用户数的提升也带动利润率的继续回升。</p><p>c.AI业务：收入超预期，利润率大幅改善</p><p>收入：二季度AI业务收入25.6亿美元，高于市场预期的20.8亿美元，主要得益于AI解决方案和基础设施收入同比提升6倍至22亿美元（其中与Anthropic等签订的云服务协议为本季度贡献了约16亿美元增量AI基础设施收入），来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%。</p><p>而来自X平台的广告收入二季度为3.67亿美元，相比一季度3.43亿美元环比增加7%,主要由于2026年一季度X平台为彻底扭转技术劣势，对底层的AI广告基建进行了全面重构，重点部署了：全自动化投放系统、AI概率归因追踪、Grok驱动的实时品牌安全风控，以及广告与推荐流算法的底层融合。</p><p>而重构后，广告收入有所回升，但仍然同比下滑14%，所以这次重构能否真正挽回流失的广告主预算，仍需要持续观察。</p><p>利润率：AI业务利润率大幅改善。毛利率约57%，环比提升12.5个百分点（Q1为44.3%）；经营利润率约-49%，大幅高于市场预期-115%；Adjusted EBITDA Margin约45%，同环比大幅扭亏（Q2首次实现正AI Adjusted EBITDA 11.46亿美元）。</p><p>利润率的改善主要源于在当前算力极度供不应求的背景下，SpaceX凭借算力租赁溢价（预计每GW 300-500亿美元，远超同行的每GW 100-150亿美元）带来的利润率改善。</p><p>但需要指出的是，AI租赁协议均包含任意一方可提前90天通知终止的条款——这意味着尽管当前收入强劲，但收入可见度存在天然的不确定性。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/4895c88d-cef8-49fd-9551-71f2e8c6c952.png" width="1080" height="183" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/5c2f3a2c-55f1-401b-91c9-a40ee1aa6859.png" width="682" height="1454" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>海豚君整体观点：</p><p>整体来看，海豚君认为就财报本身而言，SpaceX表现不错——收入和利润端双双超预期，经营利润也大幅减亏，已处于盈亏平衡的边缘线上。但股价自高点已下跌近50%、较IPO价低约20%，盘后延续弱势，主要有以下几方面原因：</p><p>a.超额的资本开支投入，但新增AI订单的规模尚不足以完全匹配Capex的爆发式增速</p><p>在此次财报季，海豚君观察到了一个显著现象——当云服务商宣布超预期的资本开支投入，但云业务收入端或订单量上无法给出匹配的增速时，市场就会开始质疑资本开支的ROI，尤其是当自由现金流深度为负的情况下（如Meta）。</p><p>SpaceX虽身兼航天+星链+AI三重属性，但短期来看，AI已成为第二大收入来源（Q2约$25.6亿，仅次于星链的$42.9亿），资本开支的约86%都投向了AI业务（Q2单季约$158亿），且AI业务预计在2026年全年首次超越星链，成为第一大收入来源。</p><p>与此同时，SpaceX继续加速扩张算力规模：2Q26标称算力达1.4 GW，高于一季度的1 GW和去年同期的400 MW，预计今年底超过2 GW；明年底累计在线算力将数倍于此——据管理层所述，量级上更接近10 GW而非5 GW。</p><p>在资本开支端，2Q26单季Capex达$184亿，且管理层预计未来两个季度的资本开支与本季度相当，意味着2026年全年总资本开支约$652亿，大幅高于此前市场预期的$455亿。</p><p>对于明年的资本开支，目前市场预期约为$897亿，但若按规划打满情形下2027年末10GW的算力规划测算（假设每GW投入约$300-350亿，参考1Q26新增400MW对应约$158亿资本开支，折合约$395亿/GW），对应的2027年总资本开支规模或将达到$2,400-2,800亿——远超当前市场预期。</p><p>虽然SpaceX的算力租赁业务凭借当前的算力紧缺格局，以及可提前90天通知撤销的灵活协议，收取了远超同行的算力溢价（每MW单价约$3,100-5,000万，为同行的3-5倍），管理层也预计仅需一年左右的投资回报期，但市场仍然需要看到匹配高资本开支投入的订单量。</p><p>此次财报仅宣布了约$67亿的新增云服务协议，并非没有新增订单。但问题在于：在如此大体量的Capex投入下，新增订单的体量相较于此前已公布的大单——Anthropic（$450亿/3年）和Google（约$303.6亿/33个月）——边际增量十分有限。市场开始担忧：Capex的投入节奏是否已经跑在了订单可验证的回报之前，尤其是在SpaceX的算力租赁订单带有可提前撤销条款的情况下。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/7bccb1fc-97c1-478d-be1d-7761caad976d.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>b.经营现金流虽已转正，但自由现金流在Capex狂飙下仍在深度为负</p><p>本季度经营现金流已转正至约$24亿，但Capex仍然高达约$184亿（主要为AI基础设施Capex），导致自由现金流为-$160亿，环比进一步恶化近$70亿。</p><p>公司刚通过上市融资约$750亿，随即又发行了$250亿债券，目前账上现金及等价物约$1,000亿。但在如此庞大的资本开支投入叠加低可见度的订单量面前，意味着SpaceX在今年年底或明年可能又要启动新一波的大额融资。</p><p>市场开始担忧其融资需求是否为"无底洞"——以巨额代价换来的AI订单量和收入，能否匹配如此高强度的资本投入。</p><p>c.锁定期大规模解禁构成直接的技术面抛压</p><p>除了对Capex ROI的担忧外，更直接的压力来自8月6日起，首批9.3亿股锁定期到期（对应市值约1000亿美元），大量IPO前投资者和员工持股即将分批流通，大规模限售股解禁将给股价带来直接的压力。</p><p>此后每隔15至20天，再有约3亿股陆续解锁，直至三季度财报时另有约13亿股同步释放。截至2027年1月，将分8批完成近40亿股的限售解禁。</p><p>也因此，短期来看，财报后宣布的高额Capex投入和即将到来的大规模解禁，给SpaceX的股价造成了直接压力，市场上目前多数投资者短期仍持看空态度。</p><p>但SpaceX逻辑与特斯拉高度相似——短期极度依赖"事件催化"而非"业绩兑现"。其根本原因在于，远期的业务（尤其是太空数据中心）占据了目前市值的大部分，但这些业务在当下几乎没有利润贡献。</p><p>越向远期延伸，关键假设的置信度就越低（如：Starship是否真的能将发射成本降到200美元/kg以下——概率较高但仍未确定；Starlink的全球用户渗透率天花板究竟在哪，太空算力是否真的具有大规模部署的必要性与商业可行性——争议更大），无法形成市场一致性预期。</p><p>因此，市场实际在做“概率加权”的定价：投资者根据当前的事件进展，不断调整自己对“远期愿景能否实现”的主观概率，不同投资者的差异化判断汇总形成市场价格。</p><p>而每一次事件催化，都相当于缩短了期权的到期时间或提高了行权的概率，从而推高期权价值（股价）。而当催化缺席、情绪转冷时，市场则会重新评估“期权”的隐含波动率，将其下调，股价随之回落。</p><p>也因此，在大规模解禁期过后，市场在等待下一轮关键催化来重新开启上行空间，股价走向高度取决于几个关键里程碑能否顺利完成：星舰完全可复用（计划9-10月星舰14/15飞实现轨道飞行与上级捕获）、V3卫星首次批量入轨部署、Grok 5.0年底前推出是否超预期（6万亿参数模型）、以及AI算力租赁订单能否持续签署（年底算力翻倍至2GW背景下）。</p><p>具体来看：</p><p>a.发射业务：首先海豚君需要明确的是，星舰大幅降本是V3卫星大规模组网与太空数据中心部署的根本前提。</p><p>而从星舰的进度来看，星舰于7月完成了IFT-13（第13次集成飞行测试），部署了首批V3卫星，验证了猛禽发动机在太空的二次点火能力，并获取了隔热层完好状态的关键数据。虽然助推器因部分发动机二次点火失败而硬着陆损毁，但作为V3版助推器第二次着陆尝试，属可控范围内的技术迭代。</p><p>Starship第14次飞行测试预计将把V3版Starlink卫星送入运营轨道，同时存在首次实现"筷子臂"捕获飞船第二级的可能性。管理层亦确认，即便第14次飞行未能实现，年底前完成一、二级同步捕获已是既定目标。</p><p>此外，管理层表示已解决Starship隔热罩问题，并认为一旦得到验证，将不存在实现完全快速重用性的其他技术障碍。</p><p>而从时间线来看，第14次试飞预计在8月底至9月初（Q3末），第15次最早可能在9月末至10月（2026年Q4）。</p><p>如果一旦完全可回收成功——助推器与飞船均被回收并准备再次飞行，将显著提升市场对SpaceX远期成功的主观概率，证明发射成本降至$200/kg是可行的。</p><p>b.星链业务：DTC业务不确定性较高，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点</p><p>移动宽带业务：Space X认为，V3宽带的提升转化为Starlink服务的改善需要V3卫星达到一定临界规模，大致至少1,000颗量级，时间上大约在2027年Q2。</p><p>V3宽带卫星部署计划：第12次飞行（V3星舰首飞）已成功完成首批20颗模拟V3卫星的亚轨道部署验证，验证了下一代星链卫星部署流程。首次轨道级批量发射预计于2026年下半年启动，但大规模、高频率的部署需等待Starship展示并实现完全可重复使用（预计在Flight 15之后）才具备经济可行性。</p><p>V3卫星关键参数：Starship单次可发射约60颗V3宽带卫星。每颗V3卫星的下行容量高达1 Tbps，是现役主力V2 Mini卫星（96 Gbps）的10倍以上。</p><p>V3卫星的大规模组网是Starlink实现供给端根本性跃升的前提，使其从服务于偏远地区的宽带提供商，逐步转型为覆盖全球的亿级用户连接平台（包括手机直连、企业专线等新场景）。</p><p>DTC手机直连业务：除用户数与ARPU趋势外，管理层对美国地面移动网络路线图的最新表态备受关注——究竟选择自建、MVNO合作还是收购。</p><p>针对DTC业务，下一代V2 Mobile卫星计划于2027年起通过Starship分批发射，单星容量较V1 Mobile提升约10~16倍，波束数从256个增至1,024个以上，支持5G级性能，并于2027年底开始提供服务。</p><p>从自身定位来看，SpaceX表达了成为美国移动市场潜在第四大竞争者的野心。由于卫星在密集城区面临地面网络的有力竞争（受限于卫星频谱不能复用，城区网速相比郊区反而更慢），其需要建立地面基站来补全覆盖。</p><p>对于市场对大规模地面基站资本开支的担忧（长期Capex累计可达数千亿美元级别，含频谱投入），SpaceX提出通过小型基站和毫微微蜂窝（femto cell）为移动频段提供连接（即在星链宽带天线接收器上附加移动基站功能，这些天线位于房屋和企业的屋顶上），目标是提供优于现有运营商的带宽。</p><p>但在缺乏全国性MVNO合作协议的情况下——美国三大运营商目前均明确表示不愿以批发方式向SpaceX转售移动服务，且地面基站落地尚不明朗——DTC业务大规模扩张难度仍然较高。因此，短期内重点关注V3卫星的大规模部署节点。</p><p>c.AI业务：激进ARR目标仍需要算力租赁业务宣布新增订单来完成</p><p>"AI业务的本质是什么、应该给多少估值倍数"，可以说是未来一年影响股价走势的核心问题。与航天、连接业务相比，AI业务资本支出需求高、太空AI算力中心的盈利模式及成功概率则高度不确定。</p><p>而管理层指出，SpaceX称年底有望冲击1000亿美元ARR，并将万亿营收目标提前至2030年，海豚君认为其核心贡献的主力军仍在AI业务上。</p><p>而涉及到1000亿美元ARR的拆分（月化收入达83亿，提前一年达成），管理层尚未给出明确拆分，海豚君在这里做个相对乐观假设（在算力租赁没有新增大订单下），预计AI业务将贡献约500亿美金上下ARR，而星链+火箭发射业务海豚君测算的年底ARR约260-300亿美金上下，也就意味着，算力租赁业务还需要新增订单来达到该激进的ARR目标。</p><p>①算力租赁业务：截至目前，SpaceX的算力租赁在手订单约884亿美金（含三季度新增，据公开合同估算），对应的ARR约300亿美金（月化收入约25亿美金）。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3ee4b285-7424-4cde-816b-c5807b231d19.png" width="975" height="165" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>②Cursor——AI变现的超强催化剂：</p><p>2026年4月，SpaceX与AI编程平台Cursor达成合作协议，获得以600亿美元收购Cursor的选择权（若不收购则支付100亿美元合作费），并于6月正式行使收购权（以换股形式），预计2026年Q3完成交割。</p><p>Cursor的业绩表现远超预期：SaaS的ARR从2026年2月的20亿美元翻倍至6月的40亿美元（2025年6月时仅为5亿美元，2025年底约10亿美元），对应的月CAGR增速约19%。乐观假设下，我们假设Cursor以19%的月增速到年底，对应的ARR约114亿（对应月化收入9.5亿）。</p><p>③Grok模型：马斯克近期发文称，Grok 4.6（约2万亿参数，据市场传闻）将于8月7日推出，Grok 4.7将在几周后上线；Grok 5预计于Q3末或Q4推出，这是一个约6万亿参数级别的MoE模型，旨在与OpenAI、Anthropic等前沿模型竞争。所有新版本大概率都将像Grok 4.5一样，利用Cursor的专属代码数据训练。</p><p>而目前来自Grok大模型的收入二季度预计为6亿美金，相比一季度4.7亿美金环比增加26%（据海豚君估算），增速相对缓慢，我们假设Grok模型能以10%的月增速成长到年底，对应的ARR约50-64亿美金。</p><p>④广告业务：预计贡献约20亿ARR。</p><p>因此，海豚君认为，短期Space X的股价仍面临对资本开支ROI的质疑，以及解禁期带来的技术面抛压，股价继续承压的概率极大。</p><p>星舰试飞成功（实现完全可回收，最重要），宽带V3卫星的批量发射及大规模部署，Grok 5模型或Cursor的ARR超预期，以及任何AI租赁业务的新签订单，反而可以成为Spcx的正面催化剂。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31669-prod-nb2ep-general-1-1786189499130.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>本周，黄金以一种罕见的方式同时受益于两股相互对立的宏观力量：油价围绕伊朗局势剧烈波动，持续搅动通胀预期，为黄金提供保值需求；而一份令市场震惊的疲弱就业数据，则重创美联储加息预期，进一步压低美元和国债收益率，为金价打开上行空间。两股力量叠加，推动黄金录得七个月来最佳单周表现。周五，美国劳工统计局公布数据显示，美......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzAwMzU0MA== mid=2247645325 idx=4 sn=843ad5a5754073492542034d6dc27da9 chksm=a7015cee2a7bcd368148343a9f261fb25442773db79e929fb502c911ef9cc4a68fef943d3d01#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 华尔街见闻 </span></a><span>，作者：董静</span></p><p>本周，黄金以一种罕见的方式同时受益于两股相互对立的宏观力量：油价围绕伊朗局势剧烈波动，持续搅动通胀预期，为黄金提供保值需求；而一份令市场震惊的疲弱就业数据，则重创美联储加息预期，进一步压低美元和国债收益率，为金价打开上行空间。</p><p>两股力量叠加，推动黄金录得七个月来最佳单周表现。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/7159eb1b-7bd5-4735-b246-47053498e1eb.png" width="913" height="649" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>周五，美国劳工统计局公布数据显示，美国7月非农就业人数意外减少2.3万，远低于市场预期的增加8万，前几个月数据亦遭大幅下修。</p><p>消息一出，市场对美联储9月加息的概率预期从约55%骤降至40%左右，国债收益率急跌，美元走软，黄金随即冲至两个月高位。</p><p>与此同时，围绕霍尔木兹海峡的地缘紧张局势令原油价格本周大幅震荡，布伦特原油一度重返每桶83美元上方。油价每波动10美元，便直接传导至市场的通胀预期，进而影响美联储路径判断、国债收益率及资产估值。</p><p>这一逻辑令黄金在通胀升温时充当避险资产，在就业走弱时受益于宽松预期，形成"双面得利"格局。</p><p>值得关注的是，ETF买盘同步回暖——自7月20日以来，黄金ETF持仓总量已增加约24吨，显示机构资金正重新将黄金纳入配置。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/ba853112-5662-4c25-b186-160e137926aa.png" width="972" height="625" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>就业数据重创加息预期，黄金获宽松逻辑支撑</p><p>本周最大的宏观冲击来自周五的非农就业报告。7月非农就业人数意外减少2.3万，与市场预期的增加8万相差悬殊，前期数据亦遭下修，令市场措手不及。</p><p>市场反应迅速而剧烈。国债收益率大幅下行，美元走弱，股市上涨，交易员迅速撤回对美联储9月加息的押注。</p><p>报告发布前，市场对9月加息的概率预期约为55%；报告发布后，这一数字迅速跌向40%。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/723a72d1-0ee4-44e8-aa34-d15034806043.png" width="1024" height="602" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>此外，2026年的加息预期也收窄至仅一次。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/a3bbd239-919f-4283-9313-ecfb0a4f8a7e.png" width="1024" height="603" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>市场的核心问题随之转变——不再是美联储主席沃什（Kevin Warsh）下月是否会再度收紧政策，而是当前的劳动力市场能否承受进一步加息。</p><p>对黄金而言，这一逻辑链条直接且清晰：加息预期下降→国债实际收益率回落→持有黄金的机会成本降低→金价上行。</p><p>本周三，黄金单日涨幅超过4%，创下今年2月以来最大单日涨幅，并与同期上行的实际收益率出现明显背离，显示买盘力量已超越传统定价框架。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/ec162fbb-e8c1-4765-9807-26957d47b25a.png" width="1015" height="654" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>油价剧烈震荡，通胀叙事为黄金提供另一重支撑</p><p>如果说就业数据为黄金提供了"宽松逻辑"，那么原油市场的动荡则为黄金注入了"通胀逻辑"。</p><p>本周原油价格随霍尔木兹海峡局势的每一则新闻剧烈起伏。周一，美伊外交接触重燃希望，油价大幅下跌；随后，伊朗官员讨论立法限制美国、以色列及其他"敌对"国家船只通过霍尔木兹海峡，叠加胡塞武装活动及针对沙特阿拉伯的潜在袭击报道，油价迅速反弹，布伦特原油一度重返每桶83美元上方，WTI徘徊于78美元附近。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c133aa9d-7b9e-427d-b0a8-420d46791871.png" width="1024" height="552" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>油价波动对宏观市场的影响远超能源板块本身。市场普遍认为，原油价格每变动10美元，将直接传导至通胀预期，进而影响美联储政策路径、国债收益率及股票估值倍数。这意味着霍尔木兹海峡实际上已成为全球最大的宏观期权交易之一。</p><p>在此背景下，黄金的通胀对冲属性得到充分激活。油价上涨引发通胀担忧时，黄金作为实物资产的保值需求上升；油价因外交进展回落时，通胀压力阶段性缓解，但黄金已在前期涨势中积累了足够的买盘动能。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31672-prod-db-general-1-1786189682303.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>好的机会都来自于缺少先例的判断，2022年在大部分人觉得，美国债务太高没法加息的时候，坚定看空美债的投资者是最优秀的，2023年黄金摆脱了实际利率的引力，央行购金带来了结构性行情。当然还有当时对Chatgpt和NVDA有正确理解的投资者获得了更丰厚的回报。2024年你必须遏制降息时铜在过去10次降息周期都是下......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NzY3NzIwOA== mid=2247497473 idx=1 sn=2b178257272a6ee796cfd9d64cb7558f chksm=ce028885cddc160fd96fd33315185dfefcde44494e679774fdb924cdcb4a2c7410988ac66d99#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 培风客 </span></a><span>，作者：Odysseus，原文标题：《经济和市场综述 - 20260808》</span></p><p>好的机会都来自于缺少先例的判断，2022年在大部分人觉得，美国债务太高没法加息的时候，坚定看空美债的投资者是最优秀的，2023年黄金摆脱了实际利率的引力，央行购金带来了结构性行情。当然还有当时对Chatgpt和NVDA有正确理解的投资者获得了更丰厚的回报。2024年你必须遏制降息时铜在过去10次降息周期都是下跌的冲动。2025年中国Tit-for-tat战略，美国例外论的退潮都是如此。</p><p>怎么做出这样的判断每个人有不同的方法，但我比较喜欢调研，尤其是和不同市场参与者交流。举一个例子，2026年3月1日那个周末，哈梅内伊被炸死，在第一时间我觉得内塔利亚胡和特朗普战略决心真的很足，我觉得也许伊朗要蛋疼了，第一时间的类比，所有投行都是用委内瑞拉一月份的脆败做对比。难免受到影响。但3月2日在新加坡和一些石油石化的朋友聊完，我觉得好像情况就有点不对，我记得等到3月8日在上海我们做了一个线下的活动，当时我就很有信心我觉得事情不会那么简单结束。</p><p>多说一句，这也是我觉得AI是一个很好的研究工具，但在判断未来这个事情上，如果只靠生成式人工智能，我觉得是远远不够的。</p><p>站在今天8月8日，我觉得现在两个关键的，同样没有先例的难题是：</p><p>-美国政府不希望长端利率太高，但赤字率又不想降低，到底是相信市场还是相信政府</p><p>-AI的投资强度面对上升的利率到底持续性如何</p><p>我觉得这一届美国政府会做一切可以让利率走低的事情尝试压制利率，这甚至不完全是为了选举或者支持率，增加供给而非压制需求依然是目前的主要思路，（当然，虽然也许还太早，但在思潮方面，我觉得美国民主党近期的一些新变化绝对是值得关注的，这个也许等到下个季度再聊也完全来得及。）</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/c20d3701-e144-4992-8412-1651f9d41600.png" width="1080" height="451" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>在就业数据不达预期之后（我觉得即便你觉得哈赛特说的是对的，这个月有世界杯的因素，那也很难解释之前几个月的下修）</p><p>美国长债收益率其实没有怎么走低，日内走势甚至是个反转</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/de7dfe96-c7aa-43e0-9a29-1e33d3811931.png" width="1080" height="449" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>短债收益率走势也没有跌破趋势线，当然好看很多因为确实加息的门槛被抬高了。</p><p>其实如果想降低利率，加息有些时候也是通往降息的道路。在7月份FOMC之前，我自己和很多朋友交流的时候，也都觉得如果7月份能够加息，其实后面利率走低会更方便。</p><p>但从2025年到2026年8月，我感觉这一届美国政府干了两次的事情是</p><p>-因为意识形态或者政治追求，他们谋求改变过往的世界秩序，也不惜扰动供应链</p><p>-供应链的扰动同时带来经济走弱和通胀走高</p><p>-通胀走高，他们不加息</p><p>-经济走弱，他们降息</p><p>前面说了我能理解，因为不破不立，中国也是供给侧改革-需求侧刺激-产业政策这样来。但美国债券市场确实不给面子，即便是经济数据走弱，短端利率走低可以，长端利率就不好说。</p><p>我相信后面还会有走低的通胀数据，财政部也在努力多发Bill少发note/bond。但我确实不知道长债的走势如何。有一个好消息是债券的技术分析结合宏观事件往往非常有效</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/3ba2217c-8ec0-4aa3-b3cf-0ef60160fd4b.png" width="1080" height="462" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>如果能有地缘的缓和和Warsh说法更明确，我觉得6月底以来的上升趋势线可能跌破，这个是最有可能的，因为我觉得伊朗的目的并不是打败美国，而是让中东的弟兄们知道美国不能完全罩着他们。所以特朗普其实是可以找到一个合理的退让点的，当然，短期这可能对美国是个好事请，也可能带来长债收益率的走低，但长期这就不好说。</p><p>如果大家能看到冲突的彻底结束，以及AI Capex增速的回落。那么3月份以来的上升趋势线有可能打破</p><p>如果经济增速能够回暖，赤字率降低（我已经不指望特朗普政府可以降低支出了），那么2024年12月以来的趋势线有可能跌破</p><p>这三个事情发生的概率是依次递减的，然后长债收益率要是继续走高，确实不知道要怎么拍它的高点。</p><p>我觉得当下是需要长债收益率走低的。因为现在的环境是高盈利增速，高PMI，如果再给你一个高利率，这个组合其实就很像一个繁荣的后期。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/778802eb-7de0-4465-b012-4518d3486a1a.png" width="1080" height="663" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>在上周我们解释了，企业盈利增速正处在40年以来第三高的位置，2026年你可以理解成2025年人造萧条之后的繁荣，去年的低基数带来了今年的高同比，上一次还是2020和2008年。当然还有一些股权增值计入利润，这就更加是一次性的东西了。</p><p>制造业PMI不仅很高，而且库存并不高</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/d371c20a-b829-4d11-881d-1dfd55bd9a9a.png" width="1080" height="760" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>有没有可能，长债收益率一直维持在高位，但经济依然很好。其实是有的，但需要AI保持持续的高增速。这个事情你不能说它完全不可能，万一这些科技大厂就是觉得，即便顶着上升的信用利差还是要举债，那债券收益率走高也挡不住</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/a58ceaa1-3fdb-4265-9ab7-7b92f7a0f9ee.png" width="910" height="741" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>但我的感觉是，即便真的如此，下半年市场也会很多动荡，因为这不是去年7月份，你看到AI Capex很高，但联储还给你降息，如果今年还是高盈利增速高PMI，联储即便说不加息，也很难降息。</p><p>所以我觉得往后面去看，下半年还有几个月，有几种可能的宏观组合</p><p>第一，AI投资继续60%甚至更高的增速，高利率，高景气，高盈利增速保持</p><p>第二，AI投资增速回落，但长债收益率因为赤字的担忧或者地缘的扰动没有回落，这绝对是非常蛋疼的情景。这就有点偏滞胀了</p><p>第三，AI投资增速回落，长债收益率回落，这种情况，有可能就是高盛最近一直说的市场宽度变大。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/54d50529-6e7d-4421-aba6-13ffe7b13f63.png" width="1080" height="635" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>这个月美股软件的持仓增加而硬件持仓减少。</p><p>上面是宏观分析的部分，后面是策略制定的部分</p><p>从宏观到策略我觉得有几个思路</p><p>-宏观分析师足够牛逼，比方说你告诉我利率一定回落，那还有什么好说的呢，只是上多大杠杆而已</p><p>-情景分析，组合投资，比方说第一种情况在A股可能硬件，海外链更好，第二种情况可能黄金稍微好一点，第三种情况可能更偏海外链和国产链的轮转，硬件和软件的切换，或者板块之间的轮转。然后你可以考虑一下不同情景发生的概率，以及不同资产波动率的情况。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/9b629a94-068d-44b6-bc63-3ade1fafcdf3.png" width="1080" height="530" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>如果利率继续走低，传统行业的股票也有可能在1-2个季度之后获得喘息。</p><p>（其实这张图我真的蛮喜欢的，2021年房地产三道红线之后，中国的传统行业遭遇结构性危机，利率的走低再也没有刺激信贷的增加，会有一天这个相关性恢复，要么是利率足够低又具有刺激性，要么是行业基本面真的触底了）</p><p>-对资产的理解足够深，自下而上可以挖掘alpha</p><p>黄金和铜</p><p>在上面三个情况中，黄金在第二种情况比较收益，铜在第一个和第三个情况都还不错。但这只是宏观的看法，我们需要深入一些策略细节</p><p>铜：高持仓，高价格，高库存，这不是好环境，但挤仓是可能存在的</p><p>铜其实真的很简单但也很复杂，简单在于，从宏观的角度</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/2d69cc4f-20e9-482a-be01-8bef8ea536a5.png" width="1080" height="498" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>Comex Net Long高持仓，高价格，Contango，高库存。这些组合放在一个高利率的环境下，你肯定担心铜有可能回撤。</p><p>但在微观上，你看到的是完全不同的景象，LME的仓单不停被注销</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/5a019cbf-01b2-400e-a8ef-c83f9f41d21a.png" width="672" height="471" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/9e28d181-098c-4b0e-a806-658525ea5c2b.png" width="1080" height="482" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>LME美国新奥尔良和巴尔的摩两个仓库加起来8-9万吨，算上offwarrant可能也就多一倍。</p><p>Comex-LME的价差在6月份因为关税预期走扩，然后7月份因为LME上涨走低，这些情况放在一起，你说没有挤仓的可能那是骗自己。</p><p>所以这也是之前说的，买个期权，我觉得完全没有问题也很有逻辑，但要不要期货去参与挤仓，我觉得始终是一个见仁见智的事情，我反正不会建议。</p><p>我觉得对于大部分投资者来说，如果有挤仓，买个期权，然后等价格高点回落之后逢低买股票是合理的。如果没有挤仓，价格回落之后股票逢低买我觉得也可以。</p><p>归根到底，现在铜是在一个宏观不那么支持的情况下，遇到了可能因为政策带来的挤仓，还是个美国政府的关税政策，没有什么判断的edge。</p><p>黄金：这像是一个反转，Warsh和AI是唯二的担忧</p><p>黄金只有一个长期担忧，就是如果AI是2011年的移动互联网，可以马上带来足够的经济增长，那么黄金的牛市不复存在。</p><p>除此之外，现在应该被当做是一个反转。如果AI不能带来足够的经济增长，或者类似2000年，可以带来经济增长但还需要更久的时间，未来黄金中期的可能走势无非是</p><p>-Warsh挽尊在9月加息，黄金回调后是个买点</p><p>-Warsh继续保持政策连续性按兵不动</p><p>-这里有一个小概率事件，就是Warsh在扮演鹰派失败之后，决定double down cosplay沃尔克，这事情发生概率几乎为0，但Warsh这个人有些机会主义者倾向，所以我把它放在这里，做多头的时候我觉得所有空头叙事都很重要。</p><p>而短期就只有一个问题，节奏问题</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/1c82e6cf-2bf0-4b5a-aa0e-4de2b9cbc2de.png" width="1080" height="450" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>黄金已经走到了前几天文章里面画的目标价，而利率还处在高位...</p><p>坦率说我觉得短期问题其实不那么重要，因为赚钱更多还是看中长期问题，但我自己的感觉是这样的</p><p>如果下周因为种种原因，无论是CPI还是什么，美国2年期利率跌破上行趋势线，黄金这个阻力位就可能还好。如果2年期利率重新回到上行趋势线以上，那就可能黄金还需要做一个震荡再往上。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/10cdbff7-5feb-440f-891b-089dd53a4f26.png" width="1080" height="449" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>如果有什么可以作为黄金部分的结尾，当黄金站上长期均线的时候，珍惜手中的多头筹码，对可能造成结构性冲击的空头叙事保持120%警惕，剩下的就是逢低买入策略的执行了。</p><p>只要Warsh不是Volcker，AI无法在1-2年内带来更高的经济增速，黄金就更像是一个反转而非反弹。</p><p>我觉得这周关于市场的所有内容都在这个文章里面说清楚了，我明天可以分享一下关于诺兰那部奥德赛，我不会剧透，但这个荷马写的奥德赛，是我最熟悉，也是对我影响最大的一本书。</p><p>呼应开头，好的机会都来自缺少先例的判断，而奥德赛就是一个英雄走上未知旅途的故事。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31673-prod-db-general-1-1786189833792.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>1，当你不得不在提高产品价格之前进行祈祷，那这不是一个很好的生意。2，我想说的是，你几乎可以通过企业在决定价格上涨能否持续时所经历的痛苦，来衡量一家企业的实力。3，30年前的报纸，无论当地的日报是什么，都会对社区的经济产生绝对的影响，因为它有扩音器的效果，商人们必须通过它来传达信息，在哪个时候，无论是发行量还......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyMjI5MjE4Nw== mid=2651731021 idx=1 sn=a8dd6b53850602f209c950f368997d3b chksm=f28c417945913e7a76b8357b17e9e9154d2d983e808c82c2e7970a893e1b9cffef42ff2cbf8d#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 梁孝永康 </span></a><span>，作者：梁孝永康</span></p><p>1，当你不得不在提高产品价格之前进行祈祷，那这不是一个很好的生意。</p><p>2，我想说的是，你几乎可以通过企业在决定价格上涨能否持续时所经历的痛苦，来衡量一家企业的实力。</p><p>3，30年前的报纸，无论当地的日报是什么，都会对社区的经济产生绝对的影响，因为它有扩音器的效果，商人们必须通过它来传达信息，在哪个时候，无论是发行量还是广告价格的上涨，对大多数出版商来说几乎都是一个巨大的诱惑。</p><p>4，他们愉快地提价，并不会因此担心广告商会撤掉广告，也不会担心人们会放弃订阅这份报纸。当新闻纸价格上涨时，他们提高价格，当新闻纸价格下降时，他们也提高价格，而这是有效的。</p><p>5，现在出版商发现自己处于一种为广告发行费用上涨而苦恼的境地，因为他们担心广告客户会转投其他媒体。他们担心人们--当他们因每个月在报纸订阅费用中增加20美分而放弃订阅。而当人们取消订阅报纸后，通常不会再把它拿起来。</p><p>6，如果你能深入出版商的内心，了解他们对价格上涨的感受，你就能认识到这个世界的变化。</p><p>7，通过观察价格行为，你可以学到很多---你可以学到很多关于企业经济护城河的持久性。</p><p>----摘自巴菲特致股东的信（对报纸的一些点评）</p><p>巴菲特在早期非常喜欢报纸这门生意，他买了很多家报纸，最有名的是华盛顿邮报和水牛城晚报。他甚至说如果只能投一个生意的话，他会选择报纸。他为什么如此喜欢报纸？</p><p>报纸是大家离不开的产品，你想要知道当地动态和社会信息，就要看报纸。商家想要打广告也要通过报纸。报纸是一个非常强大的媒介。</p><p>报纸在当地大多会形成一家独大的格局，因为用户不会订几份当地的报纸，而商家也倾向于在当地最有影响力的报纸上打广告，最终弱者会慢慢失去订阅者和广告商，丧失生存空间。而强势报纸会形成良性循环，统治当地市场。一旦这种格局形成，强者会恒强，地位很难被打破，护城河极其强大。</p><p>一个产品大家离不开，你又能垄断吃独食。当这两个条件同时具备的时候，就形成了一个梦幻般的生意。报纸投入少，盈利能力强，还能一直提价，更重要的是这些因素能一直持续。报纸在美国强大了两百多年，持续赚大钱。不像一般行业，只有少数龙头才赚钱。报纸是整个行业大多数公司都赚钱，而且回报率很高。这样的生意是极其罕见的。很多人靠报纸发了大财，包括美国的建国先贤之一富兰克林。</p><p>报纸还能影响甚至控制舆论，是社会结构的重要力量，拥有报纸的家族，不但能持续富有，还是各大势力结交的对象，在上流社会拥有强大的影响力，有钱有权，是真正的豪门贵族。</p><p>最终一家强大的报纸，渐渐丧失了提价权，每次提价都担心丢失用户订阅和广告商客户，护城河渐渐松动。这不是因为他身边崛起了另一家报纸，而是互联网的发展改变了大家获取信息的方式，报纸渐渐被淘汰了。</p><p>报纸这种极品好生意，我估计大多数人看不上。这不是因为他们有先见之明，看到了未来的互联网趋势，而是另有原因。</p><p>每个地方都有自己当地的强势报纸，奥玛哈有奥玛哈先锋报，水牛城有水牛城晚报。全国性的报纸也有，比如华盛顿邮报，华尔街日报等，但数量更少。为什么会形成这种分散的格局？这是用户决定的。</p><p>一个地方性报纸除了报道全国性的新闻外，还会把本地的信息做的很细很全面，这些都是本地人有兴趣的内容。全国性的报纸不可能把每个地方的信息都做的很细很全面，也不可能在一份报纸上刊登各个地方的信息，在这方面他们没办法和当地报纸竞争。全国性的报纸也是差异化竞争的，吸引不同兴趣的用户，比如华尔街日报专攻经济类，华盛顿邮报专攻时政类。大家各自干好自己的领域，吸引自己的精准用户。</p><p>我是一个报纸阅读者，我会订阅一份当地的报纸，可能还会订阅一份全国性的报纸，比如森林与溪流报啥的，关注一下我喜欢的植物和动物相关内容。兴趣广泛的人比如查理芒格就订阅了十几份报纸。因此这些报纸都有自己的市场，自己的用户。你不要想着扩张统一全国的报纸，你什么都干肯定干不过专攻一个市场或一个领域的报纸，最终反而会失去订阅用户。</p><p>当一个地方的报纸行业还处于群雄逐鹿时，你也不知道谁最后会赢。当绞杀完成，最后强者恒强之后，又没有了想象空间。一份报纸，不但走不出国门，连当地的城市都走不出去。一份地方性报纸的用户只局限在本地，外人对你们当地的信息没有兴趣，人家那里有自己的报纸。报纸只能守着自己的老家的一亩三分地，不像某些消费品可以不断往外扩张。</p><p>以巴菲特收购的水牛城报纸为例。水牛城是一个老工业城市，水牛城所在的Erie市（水牛城报纸辐射的区域）1970年人口111万，1988年只有96.6万人，人口还在不断萎缩。巴菲特1977年收购水牛城报纸，当时水牛城报纸还和当地另一家报纸在激烈竞争，没有分出大小王，双方亏损式玩命地杀价，直到1982年分出了胜负，水牛城报纸后面垄断了当地市场，长期赚大钱，而另一家则破产倒闭，这是生死局。</p><p>水牛城晚报前几年持续亏损，到了1983年开始盈利，净利润从1983年的883万提升到1989年的2777万，这几年是利润爬坡期，消灭对手，增加用户，提升效率。但是老大坐稳了之后，利润就不太可能高速成长了。通常一家成熟的报纸，可以通过持续提价抵御通货膨胀，获取年均6%左右的成长（巴菲特说的）。对很多人来说，是看不上这个6%的。没啥想象空间。</p><p>不过水牛城报纸好运不太长久，90年代报纸就开始遭受互联网的冲击了，但公司依然在年利润3000万左右的高位稳住了十来年，才慢慢下落。如果不是时代的变化，水牛城报纸估计还能给伯克希尔赚一百年的钱甚至更久。</p><p>段永平说公司最重要的是商业模式和企业文化，这两点是一个公司能持续赚取高回报率最核心的因素，站在投资者的角度来说，这两点是本质性的东西。但是站在员工的角度来说，也许高工资高福利才是好公司。站在国家的角度来说，也许多纳税多提供就业最重要。站在人类社会的角度来说，也许那些科技含量高能推动时代巨大进步的公司才最有价值。</p><p>这都没问题，但要知道自己是谁，不要把自己的角度搞错了。你投资本是为了赚钱，却说自己是为了推动社会进步（当然这个因素可能也占有一定比例），说别人投资的公司没有技术含量，对社会没有贡献啥的。人的价值在于对社会的贡献，这是我们从小在书本上学习到的人生定义，但这个定义是站在谁的角度？站在你自己的角度，你觉得自己的价值是这样吗？扯远了。</p><p>即使是站在“投资者”这个角度，认为商业模式和企业文化最重要的人也是极少的。有些人认为成长性和想象空间最重要，有些人认为国家扶持最重要，有些人认为川总发推特最重要，有些人认为热点和风口最重要，有些人认为主力和资金面最重要，有些人觉得阴谋论最重要。等等，不一而足。就像找对象，年轻，长相，身材，学历，家庭，能力，脾气，靠谱，健康，等等各种特点。每个人身上具备的特点不一样，每个人看重的特点也不一样。</p><p>眼光，不是你看到了别人看不到的东西，其实各种特点，都摆在那里的。而是在你的认知里，什么是重要的，你自然会去关注和研究你认为重要的特点，慢慢地你对这些具有重要特点的人或事就有了更好的辨识度和感知力。对于你认为不重要的东西，你不会去花时间琢磨的，即使天天摆在你面前，你犀利的眼光也变得模糊了。</p>"

"<figure><img src="https://img.huxiucdn.com/ai/ai-general-cover/202608/08/31670-prod-kl-general-1-1786189526100.png?imageView2/1/w/1440/h/810/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/png" referrerpolicy="no-referrer"></figure>杰夫·贝索斯的叙事经过精心的设计，他将语言和符号结合起来，让公司的价值观变得鲜活。亚马逊从西雅图一间狭小的车库里起步，三十年后，贝索斯仍在运用那些经过验证、曾推动公司一路增长的沟通策略。法国巴黎，6月17日：亚马逊创始人杰夫·贝索斯是一位技艺精湛的讲述者，他创造的沟通策略推动亚马逊发展壮大。图片来源：PHOT......<p><span>本文来自微信公众号：</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODU2NjQ5Mw== mid=2247686131 idx=1 sn=b61453cc2e0ddea0ad53be4ef06b0ed2 chksm=965a214802d41e0deeb87001f4963ee2ae8a5541801fe8f9f51cf7fe2d41bd53538b4c3e99f8#rd" target="_blank" rel="nofollow" style="text-decoration: none;"><span> 福布斯 </span></a><span>，作者：Forbes</span></p><p>杰夫·贝索斯的叙事经过精心的设计，他将语言和符号结合起来，让公司的价值观变得鲜活。亚马逊从西雅图一间狭小的车库里起步，三十年后，贝索斯仍在运用那些经过验证、曾推动公司一路增长的沟通策略。</p><p>法国巴黎，6月17日：亚马逊创始人杰夫·贝索斯是一位技艺精湛的讲述者，他创造的沟通策略推动亚马逊发展壮大。图片来源：PHOTO BY MUSTAFA YALCIN/ANADOLU VIA GETTY IMAGES</p><p>亚马逊不久前成为全球营收最高的公司。</p><p>为纪念这一里程碑，创始人杰夫·贝索斯拍摄了一张宣传照。他本可以置身亚马逊某一处巨大的配送中心，或者从公司上百万台机器人中挑选出一些随自己出镜。</p><p>但最终的画面，却是贝索斯靠在一张桌子旁。这并非一张普通的桌子，而是由一扇简单的木门改造而成。</p><p>如今声名远扬的亚马逊“门板桌”，是一个巧妙且有意突出的叙事工具，在亚马逊的品牌故事中扮演了重要角色。它也代表了一种常被领导者忽视的叙事技巧。</p><p>优秀的沟通者不会只会靠口头或书面分享故事。他们会创造符号，即使本人不在场，这些符号也能强化故事内核。</p><p>为什么杰夫·贝索斯把一扇门变成了符号</p><p>言辞和口号会告诉人们什么才重要。而符号会日复一日地提醒他们真正重要之事，即使这个符号像一扇门一样简单。</p><p>亚马逊“门板桌”的故事可以追溯到1995年，当时贝索斯的员工数量一只手就能数得过来。这家充满干劲的初创公司需要节省开支，但仍然需要基本的设备和家具。</p><p>贝索斯去了附近的家得宝（Home Depot）。据一位早期员工回忆，贝索斯“看了看在售的桌子，又看了看在售的门，发现门便宜得多，于是他决定买一扇门，再给它装上几条桌腿。”</p><p>诚然，这样的桌子帮助节省了开支，但也成为一种教具，时刻提醒着亚马逊的核心原则之一：节俭。</p><p>1999年接受《60分钟》采访时，贝索斯解释道：“它象征着我们把钱都花在了刀刃上，也就是客户真正在意的事情上，不值得花的钱我们一分也不乱花。”</p><p>言语只是叙事者工具箱中的一个元素。神经科学家早已发现，相比文字和抽象概念，大脑对具体形象的记忆更加深刻，因此高效的沟通者会创造可视化载体，即能够体现这些价值观的符号。</p><p>例如，“节俭”只是一个抽象概念。而一张门板桌却是具体的、可触摸的，可作为一种视觉载体，提醒人们注意花费。</p><p>在亚马逊，成为符号的并不只有门板桌。贝索斯和团队参加会议时，会议室里还有着另一个符号：一把空椅子。</p><p>一把空椅子强化了亚马逊的核心价值观</p><p>一把空椅子。</p><p>这么一个简单的物件，在亚马逊却有千钧分量，因为它是在代表那个不在场的人发声——客户。直到今天，会议室里的一把空椅子仍在强化公司的核心价值观，即“顾客至上”的原则。</p><p>例如，笔者用贝索斯年度致股东信中的全部5万个单词创建了一个词云，发现有一个词的出现频次远远高于其他所有词汇。贝索斯提到“客户”超过500次。作为参照，“云”这个词只出现了24次，尽管亚马逊的云计算部门AWS是公司最赚钱的业务。</p><figure><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/26-08-08/165d4a9b-9023-46a3-b2ff-d7618f50a7f7.png" width="960" height="540" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p>杰夫·贝索斯在亚马逊年度致股东信中反复阐述核心价值观。图片来源：GALLO COMMUNICATIONS</p><p>空椅子和门板桌正是组织心理学家所谓的“环境线索”：经过刻意摆放的物件，可以督促员工牢记公司的价值观，并据此行事。</p><p>研究表明，实体符号可以触发“扪心自问”，促使人们做出反思，进而指导自身的行为。一把椅子不会告诉人们该做什么，但它会促使他们自问：“客户会如何看待这个想法？”</p><p>你不需要照搬亚马逊的符号。你可以创造自己的符号，使之与你的愿景、价值观和文化相契合。</p><p>不妨先从这些问题开始思考：</p><ul class="list-paddingleft-2" style="list-style-type:disc;"><li><p>我希望团队内化的故事是什么？</p></li><li><p>当我不在场时候，需要被强化的价值观是什么？</p></li><li><p>应该将哪一条价值观作为所有决策的行动准绳？</p></li></ul><p>符号不是装饰而已，而是能引导行为。它们不是取巧的道具，而是对最重要事物的提醒。如果你的价值观对你的组织成长至关重要，那就确保这些价值观无处不在，令人无法忽视。</p><p>本文作者为福布斯资深撰稿人，文章内容仅代表作者本人观点。</p><p>本文译自：</p><p>https://www.forbes.com/sites/carminegallo/2026/08/03/jeff-bezos-most-powerful-storytelling-tool-was-hidden-in-plain-sight/</p><p>翻译：Elaine</p><p>福布斯中国独家稿件，未经许可，请勿转载</p>"

"面对传统中医药“说不清有效成分、消费者不理解、机理难解释”三大痛点，百雀羚引入了AI赋能的网络药理学分析。他以“人参+积雪草”组合的开发为例：“传统认知是人参抗老、积雪草舒缓，但通过AI算法，我们从3047个靶点中快速锁定作用于炎症性衰老的具体通路，再找到这6个核心皂苷分子的最佳协同比例。没有AI的暴力筛选，这种精准度在传统实验室几乎不可能。”"

"今日（8月7日），2026（第十九届）中国化妆品大会在上海宝龙美术馆举办。本次大会以「我在·PRESENCE」为主题，在平行分论坛一“C-beauty的技术前沿：创新走向何方——中国化妆品的原料创新与技术突围”上，杭州唯铂莱生物科技有限公司（以下简称“唯铂莱”）高级产品经理李一楠，带来《AI与生物智造赋能中国美妆：唯铂莱的硬核原料创新之路》的主题演讲。"

"烟酰胺具备控油、美白、祛痘、抗皱、紧致、保湿等多重功效，是护肤界的万金油和常青树。而唯铂莱100%生物基烟酰胺相比之下更绿色，通过精准发酵，以生物质实现生物基。同时，更能满足ESG企业理念和Clean Beauty市场需求。"

"Michael Levin is a biologist at Tufts University working on novel ways to understand and control complex pattern formation in biological systems. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep486-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/michael-levin-2-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Michael Levin&#8217;s X: https://x.com/drmichaellevin Michael Levin&#8217;s Website: https://drmichaellevin.org Michael Levin&#8217;s Papers: https://drmichaellevin.org/publications/ &#8211; Biological Robots: https://arxiv.org/abs/2207.00880 &#8211; Classical Sorting Algorithms: https://arxiv.org/abs/2401.05375 &#8211; Aging as a Morphostasis Defect: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38636560/ &#8211; TAME: https://arxiv.org/abs/2201.10346 &#8211; Synthetic Living Machines: https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abf1571 SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex CodeRabbit: AI-powered code reviews. Go to https://coderabbit.ai/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex UPLIFT Desk: Standing desks and office ergonomics. Go to https://upliftdesk.com/lex Miro: Online collaborative whiteboard platform. Go to https://miro.com/ MasterClass: Online classes from world-class experts. Go to https://masterclass.com/lexpod OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (00:29) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (10:09) &#8211; Biological intelligence (18:42) &#8211; Living vs non-living organisms (23:55) &#8211; Origin of life (27:40) &#8211; The search for alien life (on Earth) (1:00:44) &#8211; Creating life in the lab &#8211; Xenobots and Anthrobots (1:13:46) &#8211; Memories and ideas are living organisms (1:27:26) &#8211; Reality is an illusion: The brain is an interface to a hidden reality (2:13:13) &#8211; Unexpected Intelligence in sorting algorithms (2:38:51) &#8211; Can aging be reversed? (2:42:41) &#8211; Mind uploading (3:01:22) &#8211; Alien intelligence (3:16:17) &#8211; Advice for young people (3:22:46) &#8211; Questions for AGI"

"Irving Finkel is a scholar of ancient languages and a longtime curator at the British Museum, renowned for his expertise in Mesopotamian history and cuneiform writing. He specializes in reading and interpreting cuneiform inscriptions, including tablets from Sumerian, Akkadian, Babylonian, and Assyrian contexts. He became widely known for studying a tablet with a Mesopotamian flood story that predates the biblical Noah narrative, which he presented in his book &#8220;The Ark Before Noah&#8221; and in a documentary that involved building a circular ark based on the tablet&#8217;s technical instructions. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep487-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/irving-finkel-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Irving&#8217;s Instagram: https://www.instagram.com/drirvingfinkel/ The Ark Before Noah (book): https://amzn.to/4j2U0DW Irving Lectures Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLYXwZvOwHjVcFUi9iEqirkXRaCUJdXGha British Museum Video Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PL0LQM0SAx603A6p5EJ9DVcESqQReT7QyK British Museum Website: https://www.britishmuseum.org/ The Great Diary Project: https://thegreatdiaryproject.co.uk/ SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex Miro: Online collaborative whiteboard platform. Go to https://miro.com/ Chevron: Reliable energy for data centers. Go to https://chevron.com/power LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex AG1: All-in-one daily nutrition drink. Go to https://drinkag1.com/lex OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (00:43) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (09:53) &#8211; Origins of human language (15:59) &#8211; Cuneiform (23:12) &#8211; Controversial theory about Göbekli Tepe (34:23) &#8211; How to write and speak Cuneiform (39:42) &#8211; Primitive human language (41:26) &#8211; Development of writing systems (42:20) &#8211; Decipherment of Cuneiform (54:51) &#8211; Limits of language (59:51) &#8211; Art of translation (1:05:01) &#8211; Gods (1:10:25) &#8211; Ghosts (1:20:13) &#8211; Ancient flood stories (1:30:21) &#8211; Noah&#8217;s Ark (1:41:44) &#8211; The Royal Game of Ur (1:54:43) &#8211; British Museum (2:02:08) &#8211; Evolution of human civilization"

"Joel David Hamkins is a mathematician and philosopher specializing in set theory, the foundations of mathematics, and the nature of infinity, and he&#8217;s the #1 highest-rated user on MathOverflow. He is also the author of several books, including Proof and the Art of Mathematics and Lectures on the Philosophy of Mathematics. And he has a great blog called Infinitely More. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep488-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/joel-david-hamkins-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Joel&#8217;s X: https://x.com/JDHamkins Joel&#8217;s Website: https://jdh.hamkins.org Joel&#8217;s Substack: https://www.infinitelymore.xyz Joel&#8217;s MathOverflow: https://mathoverflow.net/users/1946/joel-david-hamkins Joel&#8217;s Papers: https://jdh.hamkins.org/publications Joel&#8217;s Books: Lectures on the Philosophy of Mathematics: https://amzn.to/3MThaAt Proof and the Art of Mathematics: https://amzn.to/3YACc9A SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://www.perplexity.ai/ Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Miro: Online collaborative whiteboard platform. Go to https://miro.com/ CodeRabbit: AI-powered code reviews. Go to https://coderabbit.ai/lex Chevron: Reliable energy for data centers. Go to https://chevron.com/power Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex MasterClass: Online classes from world-class experts. Go to https://masterclass.com/lexpod OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (01:58) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (15:40) &#8211; Infinity &#38; paradoxes (1:02:50) &#8211; Russell&#8217;s paradox (1:15:57) &#8211; Gödel&#8217;s incompleteness theorems (1:33:28) &#8211; Truth vs proof (1:44:52) &#8211; The Halting Problem (2:00:45) &#8211; Does infinity exist? (2:18:19) &#8211; MathOverflow (2:22:12) &#8211; The Continuum Hypothesis (2:31:58) &#8211; Hardest problems in mathematics (2:41:25) &#8211; Mathematical multiverse (3:00:18) &#8211; Surreal numbers (3:10:55) &#8211; Conway&#8217;s Game of Life (3:13:11) &#8211; Computability theory (3:23:04) &#8211; P vs NP (3:26:21) &#8211; Greatest mathematicians in history (3:40:05) &#8211; Infinite chess (3:58:24) &#8211; Most beautiful idea in mathematics"

"Paul Rosolie is a naturalist, explorer, author of a new book titled Junglekeeper, and is someone who has dedicated his life to protecting the Amazon rainforest. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep489-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/paul-rosolie-3-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Junglekeeper (new book): https://amzn.to/4q7vpAp Paul&#8217;s Instagram: https://instagram.com/paulrosolie Junglekeepers Website: https://junglekeepers.org Paul&#8217;s Website: https://paulrosolie.com Mother of God (book): https://amzn.to/3ww2ob1 SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ BetterHelp: Online therapy and counseling. Go to https://betterhelp.com/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Miro: Online collaborative whiteboard platform. Go to https://miro.com/ MasterClass: Online classes from world-class experts. Go to https://masterclass.com/lexpod OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (02:34) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (12:00) &#8211; Uncontacted tribes in the Amazon Jungle (19:46) &#8211; Intense new encounter (42:52) &#8211; Never-before-seen footage of tribe warriors (56:08) &#8211; The mysteries of the jungle (1:10:43) &#8211; Tribe&#8217;s diet: Monkeys, turtles, and turtle eggs (1:20:19) &#8211; Jane Goodall (1:26:31) &#8211; Advice for young people (1:35:45) &#8211; Cartel, Narco-traffickers &#38; assassination attempts (1:57:45) &#8211; Climbing the giant tree (2:08:43) &#8211; Giant anaconda (2:26:01) &#8211; Rescuing a spider monkey (2:32:05) &#8211; Dangerous animal encounters (2:42:13) &#8211; Writing, journaling, and great writer inspirations PODCAST LINKS: &#8211; Podcast Website: https://lexfridman.com/podcast &#8211; Apple Podcasts: https://apple.co/2lwqZIr &#8211; Spotify: https://spoti.fi/2nEwCF8 &#8211; RSS: https://lexfridman.com/feed/podcast/ &#8211; Podcast Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOdP_8GztsuKi9nrraNbKKp4 &#8211; Clips Channel: https://www.youtube.com/lexclips"

"Nathan Lambert and Sebastian Raschka are machine learning researchers, engineers, and educators. Nathan is the post-training lead at the Allen Institute for AI (Ai2) and the author of The RLHF Book. Sebastian Raschka is the author of Build a Large Language Model (From Scratch) and Build a Reasoning Model (From Scratch). Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep490-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/ai-sota-2026-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Box: Intelligent content management platform. Go to https://box.com/ai Quo: Phone system (calls, texts, contacts) for businesses. Go to https://quo.com/lex UPLIFT Desk: Standing desks and office ergonomics. Go to https://upliftdesk.com/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex CodeRabbit: AI-powered code reviews. Go to https://coderabbit.ai/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (01:39) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (16:29) &#8211; China vs US: Who wins the AI race? (25:11) &#8211; ChatGPT vs Claude vs Gemini vs Grok: Who is winning? (36:11) &#8211; Best AI for coding (43:02) &#8211; Open Source vs Closed Source LLMs (54:41) &#8211; Transformers: Evolution of LLMs since 2019 (1:02:38) &#8211; AI Scaling Laws: Are they dead or still holding? (1:18:45) &#8211; How AI is trained: Pre-training, Mid-training, and Post-training (1:51:51) &#8211; Post-training explained: Exciting new research directions in LLMs (2:12:43) &#8211; Advice for beginners on how to get into AI development &#38; research (2:35:36) &#8211; Work culture in AI (72+ hour weeks) (2:39:22) &#8211; Silicon Valley bubble (2:43:19) &#8211; Text diffusion models and other new research directions (2:49:01) &#8211; Tool use (2:53:17) &#8211; Continual learning (2:58:39) &#8211; Long context (3:04:54) &#8211; Robotics (3:14:04) &#8211; Timeline to AGI (3:21:20) &#8211; Will AI replace programmers? (3:39:51) &#8211; Is the dream of AGI dying? (3:46:40) &#8211; How AI will make money? (3:51:02) &#8211; Big acquisitions in 2026 (3:55:34) &#8211; Future of OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI, Meta (4:08:08) &#8211; Manhattan Project for AI (4:14:42) &#8211; Future of NVIDIA, GPUs, and AI compute clusters (4:22:48) &#8211; Future of human civilization"

"Nathan Lambert and Sebastian Raschka are machine learning researchers, engineers, and educators. Nathan is the post-training lead at the Allen Institute for AI (Ai2) and the author of The RLHF Book. Sebastian Raschka is the author of Build a Large Language Model (From Scratch) and Build a Reasoning Model (From Scratch). Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep490-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/ai-sota-2026-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Box: Intelligent content management platform. Go to https://box.com/ai Quo: Phone system (calls, texts, contacts) for businesses. Go to https://quo.com/lex UPLIFT Desk: Standing desks and office ergonomics. Go to https://upliftdesk.com/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex CodeRabbit: AI-powered code reviews. Go to https://coderabbit.ai/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (01:39) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (16:29) &#8211; China vs US: Who wins the AI race? (25:11) &#8211; ChatGPT vs Claude vs Gemini vs Grok: Who is winning? (36:11) &#8211; Best AI for coding (43:02) &#8211; Open Source vs Closed Source LLMs (54:41) &#8211; Transformers: Evolution of LLMs since 2019 (1:02:38) &#8211; AI Scaling Laws: Are they dead or still holding? (1:18:45) &#8211; How AI is trained: Pre-training, Mid-training, and Post-training (1:51:51) &#8211; Post-training explained: Exciting new research directions in LLMs (2:12:43) &#8211; Advice for beginners on how to get into AI development &#38; research (2:35:36) &#8211; Work culture in AI (72+ hour weeks) (2:39:22) &#8211; Silicon Valley bubble (2:43:19) &#8211; Text diffusion models and other new research directions (2:49:01) &#8211; Tool use (2:53:17) &#8211; Continual learning (2:58:39) &#8211; Long context (3:04:54) &#8211; Robotics (3:14:04) &#8211; Timeline to AGI (3:21:20) &#8211; Will AI replace programmers? (3:39:51) &#8211; Is the dream of AGI dying? (3:46:40) &#8211; How AI will make money? (3:51:02) &#8211; Big acquisitions in 2026 (3:55:34) &#8211; Future of OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI, Meta (4:08:08) &#8211; Manhattan Project for AI (4:14:42) &#8211; Future of NVIDIA, GPUs, and AI compute clusters (4:22:48) &#8211; Future of human civilization"

"Nathan Lambert and Sebastian Raschka are machine learning researchers, engineers, and educators. Nathan is the post-training lead at the Allen Institute for AI (Ai2) and the author of The RLHF Book. Sebastian Raschka is the author of Build a Large Language Model (From Scratch) and Build a Reasoning Model (From Scratch). Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep490-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/ai-sota-2026-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Box: Intelligent content management platform. Go to https://box.com/ai Quo: Phone system (calls, texts, contacts) for businesses. Go to https://quo.com/lex UPLIFT Desk: Standing desks and office ergonomics. Go to https://upliftdesk.com/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex CodeRabbit: AI-powered code reviews. Go to https://coderabbit.ai/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (01:39) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (16:29) &#8211; China vs US: Who wins the AI race? (25:11) &#8211; ChatGPT vs Claude vs Gemini vs Grok: Who is winning? (36:11) &#8211; Best AI for coding (43:02) &#8211; Open Source vs Closed Source LLMs (54:41) &#8211; Transformers: Evolution of LLMs since 2019 (1:02:38) &#8211; AI Scaling Laws: Are they dead or still holding? (1:18:45) &#8211; How AI is trained: Pre-training, Mid-training, and Post-training (1:51:51) &#8211; Post-training explained: Exciting new research directions in LLMs (2:12:43) &#8211; Advice for beginners on how to get into AI development &#38; research (2:35:36) &#8211; Work culture in AI (72+ hour weeks) (2:39:22) &#8211; Silicon Valley bubble (2:43:19) &#8211; Text diffusion models and other new research directions (2:49:01) &#8211; Tool use (2:53:17) &#8211; Continual learning (2:58:39) &#8211; Long context (3:04:54) &#8211; Robotics (3:14:04) &#8211; Timeline to AGI (3:21:20) &#8211; Will AI replace programmers? (3:39:51) &#8211; Is the dream of AGI dying? (3:46:40) &#8211; How AI will make money? (3:51:02) &#8211; Big acquisitions in 2026 (3:55:34) &#8211; Future of OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI, Meta (4:08:08) &#8211; Manhattan Project for AI (4:14:42) &#8211; Future of NVIDIA, GPUs, and AI compute clusters (4:22:48) &#8211; Future of human civilization"

"Peter Steinberger is the creator of OpenClaw, an open-source AI agent framework that&#8217;s the fastest-growing project in GitHub history. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep491-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/peter-steinberger-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Peter&#8217;s X: https://x.com/steipete Peter&#8217;s GitHub: https://github.com/steipete Peter&#8217;s Website: https://steipete.com Peter&#8217;s LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/steipete OpenClaw Website: https://openclaw.ai OpenClaw GitHub: https://github.com/openclaw/openclaw OpenClaw Discord: https://discord.gg/openclaw SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ Quo: Phone system (calls, texts, contacts) for businesses. Go to https://quo.com/lex CodeRabbit: AI-powered code reviews. Go to https://coderabbit.ai/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Blitzy: AI agent for large enterprise codebases. Go to https://blitzy.com/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (03:51) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (15:29) &#8211; OpenClaw origin story (18:48) &#8211; Mind-blowing moment (28:15) &#8211; Why OpenClaw went viral (32:12) &#8211; Self-modifying AI agent (36:57) &#8211; Name-change drama (54:07) &#8211; Moltbook saga (1:02:26) &#8211; OpenClaw security concerns (1:11:07) &#8211; How to code with AI agents (1:42:02) &#8211; Programming setup (1:48:45) &#8211; GPT Codex 5.3 vs Claude Opus 4.6 (1:57:52) &#8211; Best AI agent for programming (2:19:52) &#8211; Life story and career advice (2:23:49) &#8211; Money and happiness (2:27:41) &#8211; Acquisition offers from OpenAI and Meta (2:44:51) &#8211; How OpenClaw works (2:56:09) &#8211; AI slop (3:02:13) &#8211; AI agents will replace 80% of apps (3:10:50) &#8211; Will AI replace programmers? (3:22:50) &#8211; Future of OpenClaw community"

"Peter Steinberger is the creator of OpenClaw, an open-source AI agent framework that&#8217;s the fastest-growing project in GitHub history. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep491-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/peter-steinberger-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Peter&#8217;s X: https://x.com/steipete Peter&#8217;s GitHub: https://github.com/steipete Peter&#8217;s Website: https://steipete.com Peter&#8217;s LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/steipete OpenClaw Website: https://openclaw.ai OpenClaw GitHub: https://github.com/openclaw/openclaw OpenClaw Discord: https://discord.gg/openclaw SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ Quo: Phone system (calls, texts, contacts) for businesses. Go to https://quo.com/lex CodeRabbit: AI-powered code reviews. Go to https://coderabbit.ai/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Blitzy: AI agent for large enterprise codebases. Go to https://blitzy.com/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (03:51) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (15:29) &#8211; OpenClaw origin story (18:48) &#8211; Mind-blowing moment (28:15) &#8211; Why OpenClaw went viral (32:12) &#8211; Self-modifying AI agent (36:57) &#8211; Name-change drama (54:07) &#8211; Moltbook saga (1:02:26) &#8211; OpenClaw security concerns (1:11:07) &#8211; How to code with AI agents (1:42:02) &#8211; Programming setup (1:48:45) &#8211; GPT Codex 5.3 vs Claude Opus 4.6 (1:57:52) &#8211; Best AI agent for programming (2:19:52) &#8211; Life story and career advice (2:23:49) &#8211; Money and happiness (2:27:41) &#8211; Acquisition offers from OpenAI and Meta (2:44:51) &#8211; How OpenClaw works (2:56:09) &#8211; AI slop (3:02:13) &#8211; AI agents will replace 80% of apps (3:10:50) &#8211; Will AI replace programmers? (3:22:50) &#8211; Future of OpenClaw community"

"Anthropic 也联合 Blackstone、Goldman Sachs、Hellman & Friedman 等机构，成立规模超过 15 亿美元的企业 AI 服务公司，将工程师深入部署到客户组织，推动 AI 进入真实业务流程。"

"Peter Steinberger is the creator of OpenClaw, an open-source AI agent framework that&#8217;s the fastest-growing project in GitHub history. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep491-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/peter-steinberger-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Peter&#8217;s X: https://x.com/steipete Peter&#8217;s GitHub: https://github.com/steipete Peter&#8217;s Website: https://steipete.com Peter&#8217;s LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/steipete OpenClaw Website: https://openclaw.ai OpenClaw GitHub: https://github.com/openclaw/openclaw OpenClaw Discord: https://discord.gg/openclaw SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ Quo: Phone system (calls, texts, contacts) for businesses. Go to https://quo.com/lex CodeRabbit: AI-powered code reviews. Go to https://coderabbit.ai/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Blitzy: AI agent for large enterprise codebases. Go to https://blitzy.com/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (03:51) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (15:29) &#8211; OpenClaw origin story (18:48) &#8211; Mind-blowing moment (28:15) &#8211; Why OpenClaw went viral (32:12) &#8211; Self-modifying AI agent (36:57) &#8211; Name-change drama (54:07) &#8211; Moltbook saga (1:02:26) &#8211; OpenClaw security concerns (1:11:07) &#8211; How to code with AI agents (1:42:02) &#8211; Programming setup (1:48:45) &#8211; GPT Codex 5.3 vs Claude Opus 4.6 (1:57:52) &#8211; Best AI agent for programming (2:19:52) &#8211; Life story and career advice (2:23:49) &#8211; Money and happiness (2:27:41) &#8211; Acquisition offers from OpenAI and Meta (2:44:51) &#8211; How OpenClaw works (2:56:09) &#8211; AI slop (3:02:13) &#8211; AI agents will replace 80% of apps (3:10:50) &#8211; Will AI replace programmers? (3:22:50) &#8211; Future of OpenClaw community"

"Rick Beato is a music educator, interviewer, producer, songwriter, and a true multi-instrument musician, playing guitar, bass, cello &#38; piano. His incredible YouTube channel celebrates great musicians &#38; musical ideas, and helps millions of people fall in love with great music all over again. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep492-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/rick-beato-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Rick&#8217;s YouTube: https://youtube.com/RickBeato Rick&#8217;s X: https://x.com/rickbeato Rick&#8217;s Instagram: https://instagram.com/rickbeato1 Rick&#8217;s Website: https://rickbeato.com Rick&#8217;s Ear Training: https://beatoeartraining.com The Beato Book: https://beatobook.com SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: UPLIFT Desk: Standing desks and office ergonomics. Go to https://upliftdesk.com/lex BetterHelp: Online therapy and counseling. Go to https://betterhelp.com/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (00:28) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (09:17) &#8211; Guitar solos (13:16) &#8211; Gypsy jazz and Django Reinhardt (14:48) &#8211; Bebop jazz (19:00) &#8211; Perfect pitch vs relative pitch (23:37) &#8211; Learning to play guitar (47:08) &#8211; Miles Davis (52:34) &#8211; Bass guitar (53:41) &#8211; Greatest guitar solos of all time (1:22:56) &#8211; 27 Club (1:27:37) &#8211; Elton John (1:30:51) &#8211; Metallica (1:35:21) &#8211; Tom Waits (1:41:12) &#8211; Greatest rock stars (1:44:35) &#8211; Beethoven (1:51:10) &#8211; Bach (1:54:01) &#8211; AI in music (2:07:52) &#8211; Sabrina Carpenter (2:11:23) &#8211; YouTube copyright strikes (2:16:59) &#8211; Spotify (2:27:51) &#8211; Guitars (2:32:13) &#8211; Advice PODCAST LINKS: &#8211; Podcast Website: https://lexfridman.com/podcast &#8211; Apple Podcasts: https://apple.co/2lwqZIr &#8211; Spotify: https://spoti.fi/2nEwCF8 &#8211; RSS: https://lexfridman.com/feed/podcast/ &#8211; Podcast Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOdP_8GztsuKi9nrraNbKKp4 &#8211; Clips Channel: https://www.youtube.com/lexclips"

"Jeff Kaplan is a legendary Blizzard game designer of World of Warcraft and Overwatch, now preparing to launch a new game, The Legend of California, from his new studio Kintsugiyama &#8211; available to wishlist on Steam today, with alpha later in March. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep493-sc See below for timestamps, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: The Legend of California (Steam Page): https://store.steampowered.com/app/2550530/The_Legend_of_California Jeff&#8217;s Game Studio: https://www.kintsugiyama.com/ SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#038; get discounts: Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Blitzy: AI agent for large enterprise codebases. Go to https://blitzy.com/lex BetterHelp: Online therapy and counseling. Go to https://betterhelp.com/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex CodeRabbit: AI-powered code reviews. Go to https://coderabbit.ai/lex Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (02:24) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (10:47) &#8211; Early games: Pac-Man, Zork, Doom, Quake (25:12) &#8211; Writing career &#8211; 170 rejection letters (40:45) &#8211; EverQuest obsession (53:43) &#8211; Getting hired at Blizzard (1:09:11) &#8211; Lowest point in Jeff&#8217;s life (1:15:16) &#8211; One of Us (1:19:33) &#8211; Early Blizzard culture (1:39:15) &#8211; Building World of Warcraft (1:56:59) &#8211; How WoW changed video games (2:14:21) &#8211; Single-player vs Multi-player (2:35:15) &#8211; How Blizzard made great video games (3:01:04) &#8211; Online toxicity (3:08:38) &#8211; Why Titan failed (3:25:48) &#8211; Overwatch in six weeks (3:52:46) &#8211; Best Overwatch heroes (4:01:16) &#8211; The challenge of matchmaking (4:04:40) &#8211; Rust (4:15:01) &#8211; Why Jeff left Blizzard (4:37:14) &#8211; Diablo IV (4:38:42) &#8211; Getting back to making video games (4:47:38) &#8211; The Legend of California (5:01:23) &#8211; Greatest video game of all time (5:09:30) &#8211; AI and future of video games PODCAST LINKS: &#8211; Podcast Website: https://lexfridman.com/podcast &#8211; Apple Podcasts: https://apple.co/2lwqZIr &#8211; Spotify: https://spoti.fi/2nEwCF8 &#8211; RSS: https://lexfridman.com/feed/podcast/ &#8211; Podcast Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOdP_8GztsuKi9nrraNbKKp4 &#8211; Clips Channel: https://www.youtube.com/lexclips"

"Jensen Huang is the co-founder and CEO of NVIDIA, the world&#8217;s most valuable company and the engine powering the AI computing revolution. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep494-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/jensen-huang-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: NVIDIA: https://nvidia.com NVIDIA on X: https://x.com/nvidia NVIDIA AI on X: https://x.com/NVIDIAAI NVIDIA on YouTube: https://youtube.com/@nvidia NVIDIA on Instagram: https://www.instagram.com/nvidia/ NVIDIA on LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/nvidia/ NVIDIA on Facebook: https://www.facebook.com/NVIDIA/ NVIDIA on GitHub: https://github.com/NVIDIA Nemotron: https://developer.nvidia.com/nemotron SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Quo: Phone system (calls, texts, contacts) for businesses. Go to https://quo.com/lex OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (00:26) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (06:34) &#8211; Extreme co-design and rack-scale engineering (09:20) &#8211; How Jensen runs NVIDIA (28:41) &#8211; AI scaling laws (43:41) &#8211; Biggest blockers to AI scaling laws (45:25) &#8211; Supply chain (47:20) &#8211; Memory (53:25) &#8211; Power (58:45) &#8211; Elon and Colossus (1:02:13) &#8211; Jensen&#8217;s approach to engineering and leadership (1:07:38) &#8211; China (1:15:51) &#8211; TSMC and Taiwan (1:21:06) &#8211; NVIDIA&#8217;s moat (1:26:43) &#8211; AI data centers in space (1:30:31) &#8211; Will NVIDIA be worth $10 trillion? (1:40:40) &#8211; Leadership under pressure (1:54:26) &#8211; Video games (2:01:18) &#8211; AGI timeline (2:03:31) &#8211; Future of programming (2:17:02) &#8211; Consciousness (2:23:23) &#8211; Mortality PODCAST LINKS: &#8211; Podcast Website: https://lexfridman.com/podcast &#8211; Apple Podcasts: https://apple.co/2lwqZIr &#8211; Spotify: https://spoti.fi/2nEwCF8 &#8211; RSS: https://lexfridman.com/feed/podcast/ &#8211; Podcast Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOdP_8GztsuKi9nrraNbKKp4 &#8211; Clips Channel: https://www.youtube.com/lexclips"

"Lars Brownworth is a historian, teacher, podcaster, and author specializing in Viking history, medieval Europe, and the Byzantine Empire. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep495-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/lars-brownworth-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Lars&#8217;s Website: https://larsbrownworth.com/ The Sea Wolves (book): https://www.amazon.com/Sea-Wolves-History-Vikings/dp/1909979120 Lars&#8217;s Books: https://amzn.to/4sHY0xw 12 Byzantine Rulers Podcast : https://12byzantinerulers.com/ Norman Centuries Podcast: https://apple.co/4sgSxNi SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Larridin: Measure AI adoption in your business. Go to https://larridin.com BetterHelp: Online therapy and counseling. Go to https://betterhelp.com/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (01:03) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (08:57) &#8211; The start of the Viking Age (18:50) &#8211; Viking military strategy, tactics &#38; technology (32:33) &#8211; Ragnar Lothbrok (42:00) &#8211; The Great Heathen Army (46:42) &#8211; Rollo and Normandy (56:54) &#8211; Viking religion and Valhalla (1:07:25) &#8211; Viking explorers (1:12:33) &#8211; Vikings in North America (1:25:55) &#8211; Vikings in the East (1:45:33) &#8211; Byzantine Empire (1:54:17) &#8211; History and human nature PODCAST LINKS: &#8211; Podcast Website: https://lexfridman.com/podcast &#8211; Apple Podcasts: https://apple.co/2lwqZIr &#8211; Spotify: https://spoti.fi/2nEwCF8 &#8211; RSS: https://lexfridman.com/feed/podcast/ &#8211; Podcast Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOdP_8GztsuKi9nrraNbKKp4 &#8211; Clips Channel: https://www.youtube.com/lexclips"

"Jean-Baptiste Kempf is lead developer of VLC and president of VideoLAN. Kieran Kunhya is a longtime FFmpeg contributor, codec engineer, and the person behind the now-infamous FFmpeg account on X. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep496-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/ffmpeg-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: FFmpeg on X: https://x.com/FFmpeg FFmpeg: https://ffmpeg.org/ VideoLAN (VLC): https://www.videolan.org/ VideoLAN on X: https://x.com/videolan Jean-Baptiste&#8217;s Website: https://jbkempf.com/ Jean-Baptiste&#8217;s LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jbkempf/ Jean-Baptiste&#8217;s GitHub: https://github.com/jbkempf Kieran&#8217;s X: https://x.com/kierank_ Kieran&#8217;s LinkedIn: https://bit.ly/3OORhmC Kieran&#8217;s GitHub: https://github.com/kierank SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Larridin: Measure AI adoption in your business. Go to https://larridin.com Blitzy: AI agent for large enterprise codebases. Go to https://blitzy.com/lex BetterHelp: Online therapy and counseling. Go to https://betterhelp.com/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (03:00) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (10:48) &#8211; Weirdest things VLC opens (15:12) &#8211; How video playback works (24:33) &#8211; Video codecs and containers (35:20) &#8211; FFmpeg explained (56:20) &#8211; Linus Torvalds (1:00:59) &#8211; Turning down millions to keep VLC ad-free (1:15:17) &#8211; FFmpeg &#38; Google drama (1:34:31) &#8211; FFmpeg developers (1:41:08) &#8211; VLC and FFmpeg (1:45:42) &#8211; History of FFmpeg (1:48:59) &#8211; Reverse engineering codecs (2:02:14) &#8211; FFmpeg testing (2:06:21) &#8211; Assembly code (handwritten) (2:30:39) &#8211; Rust programming language (2:39:55) &#8211; FFmpeg and Libav fork (2:48:17) &#8211; Open source burnout (2:56:04) &#8211; x264 and internet video (3:09:20) &#8211; Video compression basics (3:16:17) &#8211; CIA and fake VLC (3:26:52) &#8211; Ultra low latency streaming (3:44:20) &#8211; AV2 codec and video patents (3:54:12) &#8211; VLC backdoors (4:04:27) &#8211; Video archiving (4:11:04) &#8211; Future of FFmpeg and VLC"

"Don Lincoln is a particle physicist at Fermilab who has spent decades working at the frontiers of high energy physics. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep497-sc See below for timestamps, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Don&#8217;s Facebook: https://facebook.com/Dr.Don.Lincoln/ Don&#8217;s Website: https://drdonlincoln.com/ Don&#8217;s LinkedIn: https://bit.ly/4nHeNiF Don&#8217;s YouTube Playlist: https://bit.ly/3PCIW67 Don&#8217;s X: https://x.com/DrDonLincoln Don&#8217;s Books: https://amzn.to/4uYbkOZ Don&#8217;s Great Courses: https://shop.thegreatcourses.com/don-lincoln Don&#8217;s Audible: https://adbl.co/4wGioRV Fermilab&#8217;s YouTube: https://www.youtube.com/fermilab Fermilab&#8217;s Website: https://www.fnal.gov/ Fermilab&#8217;s X: https://x.com/fermilab SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Upwork: Platform for hiring freelancers. Go to https://upwork.com/lex Larridin: Measure AI adoption in your business. Go to https://larridin.com Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (00:34) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (08:52) &#8211; Unifying the laws of nature (23:23) &#8211; Einstein, special relativity, and general relativity (40:31) &#8211; Electroweak force (52:13) &#8211; How particle colliders work (1:10:16) &#8211; Higgs boson discovery (1:20:35) &#8211; Theory of everything (1:50:20) &#8211; Physics of empty space (1:57:45) &#8211; Antimatter (2:18:35) &#8211; Dark energy (2:22:23) &#8211; Dark matter (2:50:59) &#8211; Future of physics PODCAST LINKS: &#8211; Podcast Website: https://lexfridman.com/podcast &#8211; Apple Podcasts: https://apple.co/2lwqZIr &#8211; Spotify: https://spoti.fi/2nEwCF8 &#8211; RSS: https://lexfridman.com/feed/podcast/ &#8211; Podcast Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOdP_8GztsuKi9nrraNbKKp4 &#8211; Clips Channel: https://www.youtube.com/lexclips"

"Anthony Kaldellis is a historian of the Roman Empire and author of &#8220;The New Roman Empire&#8221;, a comprehensive history of the Byzantine Empire (Eastern Roman Empire). Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep498-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/anthony-kaldellis-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Anthony&#8217;s Books: https://amzn.to/49AX7Q1 Anthony&#8217;s Publications: https://kaldellispublications.weebly.com Anthony&#8217;s University of Chicago page: https://classics.uchicago.edu/people/anthony-kaldellis The New Roman Empire (book): https://amzn.to/3PTFTqk Streams of Gold (book): https://amzn.to/4fgRMRq Byzantium &#38; Friends Podcast: https://byzantiumandfriends.podbean.com/ The History of Byzantium Podcast: https://thehistoryofbyzantium.com/ SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Upwork: Platform for hiring freelancers. Go to https://upwork.com/lex Fin: AI agent for customer service. Go to https://fin.ai/lex BetterHelp: Online therapy and counseling. Go to https://betterhelp.com/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (00:11) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (08:45) &#8211; The Roman Empire and the Byzantine Empire (12:42) &#8211; 2,200 Years of Roman History (33:06) &#8211; Power, violence, and civil war (54:20) &#8211; Edict of Caracalla (1:07:17) &#8211; Crisis of the Third Century (1:21:45) &#8211; Constantine and the new Roman Empire (1:33:46) &#8211; Christianity in the Roman Empire (1:59:14) &#8211; Fall of the Western Roman Empire (2:12:11) &#8211; Eunuchs, Taxes, and Power (2:37:17) &#8211; Emperor Justinian and wars of conquest (2:54:19) &#8211; The Arab conquests (3:13:55) &#8211; Why the Roman empire survived so long (3:40:01) &#8211; Lessons from history PODCAST LINKS: &#8211; Podcast Website: https://lexfridman.com/podcast &#8211; Apple Podcasts: https://apple.co/2lwqZIr &#8211; Spotify: https://spoti.fi/2nEwCF8 &#8211; RSS: https://lexfridman.com/feed/podcast/ &#8211; Podcast Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOdP_8GztsuKi9nrraNbKKp4 &#8211; Clips Channel: https://www.youtube.com/lexclips"

"微软已经发布 .NET 11 Preview 6 ，其中包含多项针对 .NET MAUI 的架构和可靠性改进。此次更新将下一代 CollectionView 实现带到了 Windows 平台，推动 Android Shell 迁移到 handler 模型，提升了 Native AOT 兼容性，并为中断的媒体选择器操作增加了恢复支持。"

"AI Coding 和智能体技术极大提升了内容、代码和方案的生成速度，但系统整合与组织协同却严重滞后。新的挑战不再只是让单个智能体变得更聪明，而是如何发现并组织分散在不同团队和系统中的能力，高效地完成复杂任务。"

"Gary Gallagher is a historian of the American Civil War. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep499-sc See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc. Transcript: https://lexfridman.com/gary-gallagher-transcript CONTACT LEX: Feedback &#8211; give feedback to Lex: https://lexfridman.com/survey AMA &#8211; submit questions, videos or call-in: https://lexfridman.com/ama Hiring &#8211; join our team: https://lexfridman.com/hiring Other &#8211; other ways to get in touch: https://lexfridman.com/contact EPISODE LINKS: Gary&#8217;s UVA page: https://history.virginia.edu/people/gary-w-gallagher Gary&#8217;s Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Gary_W._Gallagher The Confederate War (book): https://amzn.to/4yletel The Union War (book): https://amzn.to/3QT1jED Lee and His Generals in War and Memory (book): https://amzn.to/4fdrbD5 Causes Won, Lost, and Forgotten (book): https://amzn.to/4wFxk1X The Myth of the Lost Cause and Civil War History (book): https://amzn.to/4vsAogU The Great Courses &#8211; The American Civil War: https://bit.ly/4gDX3mQ SPONSORS: To support this podcast, check out our sponsors &#38; get discounts: Upwork: Platform for hiring freelancers. Go to https://upwork.com/lex NetSuite: Business management software. Go to http://netsuite.ai/lex Shopify: Sell stuff online. Go to https://shopify.com/lex LMNT: Zero-sugar electrolyte drink mix. Go to https://drinkLMNT.com/lex BetterHelp: Online therapy and counseling. Go to https://betterhelp.com/lex Perplexity: AI-powered answer engine. Go to https://perplexity.ai/ Plaud: AI-powered note-taking devices and software. Go to https://plaud.ai/lex OUTLINE: (00:00) &#8211; Introduction (00:07) &#8211; Sponsors, Comments, and Reflections (08:36) &#8211; What caused the Civil War? (18:33) &#8211; Slavery (46:07) &#8211; Lincoln (1:01:03) &#8211; Grant vs Lee (1:09:57) &#8211; Could the Civil War have been avoided? (1:19:23) &#8211; The bloodiest war in US history (1:36:31) &#8211; How the Confederate Army could&#8217;ve won (1:57:05) &#8211; Key battles of the Civil War (2:20:07) &#8211; Best and Worst Presidents (2:34:06) &#8211; Robert E. Lee (2:53:40) &#8211; The most important battle of the Civil War (3:03:51) &#8211; The final showdown of the Civil War &#8211; Grant vs Lee (3:26:10) &#8211; Lost Cause and Confederate Monuments (3:43:37) &#8211; Extreme political division in US"

"https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides/hiretrieval-intro"

"本原创文章帖发布在 华为开发者联盟社区 ，欢迎开发者前往访问评论交流，更多与该内容相关讨论，请点击原帖查看： HarmonyOS 7（API 26）Beta 2 新特性解读：AI 赋能应用故障分析，助力应用稳定性问题发现、定位与修复"

"AI摘要 Meta发布首款编程智能体Muse Code及配套模型Muse Spark 1.2，主打端到端工程任务与长期存活的异步后台智能体架构。"

"Microsoft 发布了 一个用于在 Azure Kubernetes 服务 上路由智能体流量的参考架构。它将这个问题分解为三个关键选择：由哪个模型响应调用、如何管理调用，以及由哪个 GPU 副本处理调用。该设计结合了用于负载均衡的 Kubernetes Gateway API Inference Extension 、作为 AI 代理的 agentgateway ，以及用于语义路由的 RouteLLM 。这三者共同接入一个与 OpenAI 兼容的端点。"

"Microsoft 发布了 一个用于在 Azure Kubernetes 服务 上路由智能体流量的参考架构。它将这个问题分解为三个关键选择：由哪个模型响应调用、如何管理调用，以及由哪个 GPU 副本处理调用。该设计结合了用于负载均衡的 Kubernetes Gateway API Inference Extension 、作为 AI 代理的 agentgateway ，以及用于语义路由的 RouteLLM 。这三者共同接入一个与 OpenAI 兼容的端点。"

"AI摘要 黎曼动力联合光轮智能、诺亦腾机器人，围绕Riemann-1.0与Matrix-Game 3.5模型，构建覆盖数据采集、训练、评测及真机部署的具身智能闭环体系，目标2026年建成百万小时高质量多模态具身数据集。"

"AI摘要 飞猪CTO陈烨指出，AI产业价值仍过度集中于基础模型与算力层，应用层尤其是消费场景的Agent尚未形成稳定PMF。V10是面向“把事情办完”目标的阶段性工程实践，直面实时供给、交易履约等复杂闭环挑战。"

"AI摘要 当 AI 代码生成效率持续提升，企业竞争的分水岭，已经从「能不能做出 Demo」转向「能不能推进生产落地」。"

"As enterprise codebases grow, AI agents tasked with analyzing them are buckling under the weight of long-horizon tasks that require multiple interactions and tool calls. Dividing the work among a team of agents seems like the obvious fix, but it introduces a fatal flaw: most multi-agent systems are not designed for agents to coordinate among themselves mid-task and in real time. To solve this, researchers at Coral AI Labs and multiple universities introduced AgentRadio , an asynchronous message-passing layer that allows agents to communicate between their execution steps without interrupting their main work. In real-world enterprise applications where subtasks are highly interdependent, this architecture enables agents to make mid-course corrections rather than continue on dead-end paths until a formal review phase. On a benchmark of long-horizon questions over production repositories, a team of agents powered by AgentRadio nearly doubled task accuracy for four Claude Code agents working independently. It also outmatched single agents running on more advanced models. For AI practitioners, AgentRadio shows that the right coordination structure can outmatch raw compute and model scale. The challenge of codebase understanding LLM-based agents are increasingly capable of handling long-horizon tasks that require interacting with different tools and environments. Codebase understanding represents an extreme version of this challenge. It requires an AI agent to build the software, execute it, trace execution paths across multiple files, and synthesize evidence over extended periods. Under these conditions, single-agent systems usually break down because of a “coverage problem.”  "A single agent follows one serial path through the repository," Xinxing Ren, Caelum Forder, and Peter Carroll, co-authors of the AgentRadio paper, explained to VentureBeat. As its context grows, "the initial plan becomes harder to revise and discoveries made late in the investigation do not always propagate." The model can usually execute individual steps, but "the hard part is keeping every obligation, dependency, and piece of contradictory evidence active across a long investigation." One benchmark that helps measure AI performance on large codebases is SWE-Atlas QnA . This benchmark consists of long-horizon, natural-language questions over live production repositories. The tasks can’t be solved by just exploring the code. AI agents must run the software and execute multiple commands to find the answers. According to the research team’s experiments, a single Claude Code instance running on Opus 4.6 resolves just 32.3% of these tasks. Upgrading to a newer, more advanced model like Opus 4.8 only yields a 57.2% success rate. A natural remedy is to distribute the workload across multiple agents, allowing each to work with a smaller, cleaner context. Multi-agent solutions can provide substantial performance gains when tasks are cleanly decomposable, meaning they can be solved separately and merged at the end. Codebase understanding, however, is rarely cleanly decomposable. The subtasks are highly interdependent. A critical configuration file or a bug uncovered by one agent can completely rewrite or redirect the entire exploration path of another agent. Because of these dependencies, agents must coordinate, negotiate, and share intermediate discoveries in real time. Despite this need, asynchronous multi-agent communication is rare. The researchers point out that existing multi-agent systems generally fall into three flawed patterns: Parallel but isolated: Agents operate simultaneously but do not communicate at all. Parallel but round-synchronized: Agents can communicate, but only at strict, synchronized round boundaries. This forces agents to stop and wait for one another to finish a round before they can debate or exchange intermediate findings. Round-based systems assume that important discoveries can wait until the next communication phase, which is an expensive assumption when agents are working on interdependent parts of a live system. For example, an agent investigating an API symptom might uncover evidence that invalidates the storage agent&#x27;s current hypothesis. "If that information waits until both agents finish, the storage investigation may complete along the wrong path," the researchers said. Asynchrony in adjacent forms: These systems offer limited asynchronous features, such as top-down task dispatching. They don’t have peer-to-peer lateral channels between agents or shared memories that require an agent to actively pause its work to read updates. In their paper, the researchers point out that the main bottleneck hindering current multi-agent systems is that “an agent that is working cannot also be listening.” “To our knowledge, no existing system gives concurrently working agents passive awareness of one another over a lateral, natural-language channel,” the researchers write. How AgentRadio works To dissolve the mutual exclusion between working and listening, the researchers developed AgentRadio, an asynchronous message-passing layer designed to plug directly into existing coding-agent harnesses. AgentRadio equips agents with three primitives: The create_thread primitive opens a conversation between participating agents. The send_message primitive appends a message to a thread and returns without blocking the sending agent. The wait_for_mention primitive blocks the process until a message mentioning the caller arrives. It delivers the message along with a full snapshot of all threads so the agent has instant context.  This trio enables agents to have a state of “passive awareness,” where they can continue their primary tasks while passing messages and updating their knowledge in the background. AgentRadio&#x27;s code is available under the Apache 2.0 license on GitHub . It is designed to be lightweight, requiring no direct modifications to the underlying agent harnesses like Claude Code or Codex CLI.  The architecture consists of two main parts: The message server: A standalone process that acts as the central hub, storing all active threads, messages, and mentions for the group of agents. Harness-side integration: Agents interact with the server using three simple shell scripts, one corresponding to each primitive. The only strict requirement for the system to work is that the agent harness must be able to run a shell command as a background task. The agents are instructed in their system prompts to keep one watcher running and to send messages through the provided scripts. Running the wait_for_mention script in the background allows the agent to continue its work and receive notifications asynchronously. To integrate this into an existing stack, a team still needs a "thin adapter that starts the workers, assigns identities, connects them to the shared server, and manages final synthesis," the researchers said. That work sits around the coding agent rather than requiring changes to the underlying model. AgentRadio in action To validate the real-world utility of AgentRadio, the researchers tested the framework on 124 tasks from the SWE-Atlas QnA benchmark. The tests covered domains including system design, root-cause analysis, security, and API integration. The researchers used Claude Opus 4.6 and DeepSeek V4 Pro as the backbone models. For the harness, they evaluated configurations ranging from a single Claude Code agent (B0) to a team of agents with classic division of labor (L1), up to a team of agents using AgentRadio to coordinate asynchronously (L3). The experimental results showed that the AgentRadio communication architecture outperforms both naive multi-agent setups and raw compute scaling. While a single Claude Code agent with Opus 4.6 resolved only 32.3% of the tasks, the full AgentRadio setup nearly doubled that metric, resolving 62.1% of the tasks, and surpassed the single agent running on Opus 4.8, which hit 57.2%. It also boosted the DeepSeek V4 Pro results from 29.0% to 50.8%.  To understand how this practically impacts enterprise AI, the paper highlights a real-world task involving a MinIO system. Solving the task required checking per-request server logs, a requirement the agents did not anticipate during their initial planning phase. In the L2 setting, where agents collaborate but lack asynchronous communications, two agents independently realized they needed these logs while executing commands. Because they could not share this finding mid-execution, one agent gave up privately and the other failed to propose it to the team. During the review phase, the team unanimously agreed on the wrong answer, missing five rubrics. With AgentRadio activated, the agents made the same mid-execution discovery, but one agent instantly broadcasted the required server-side log evidence to the shared worklog. Because the other agents were passively listening, they absorbed this new evidence immediately. This real-time coordination transformed a failing score into a perfect 16 out of 16. "The useful distinction is timing," the researchers said. "The team did not need another agent or another review round. It needed one agent&#x27;s discovery to reach the right peers before its operational value expired." The researchers note that the same pattern appears in enterprise incident work. For example, an agent investigating an API symptom might uncover evidence that invalidates the storage agent&#x27;s current hypothesis. If that information waits until both agents finish, the storage investigation may complete along the wrong path. “Passive awareness lets the second agent incorporate the contradiction at its next work step without interrupting a command already in progress,” they said. The cost and complexity of coordination AgentRadio requires a fixed multi-agent team budget, which inherently multiplies the token cost. The researchers acknowledge that the "tax is real," noting that average API spend rose from $2.96 per task for one Opus agent to $19.45 for the full AgentRadio stack. However, raw scale does not equal performance. When researchers compute-matched the test by spending $17.76 on six independent Opus runs, the models only resolved 37.9% of tasks, compared with 62.1% for AgentRadio. This suggests that AgentRadio&#x27;s architecture is a structural win, not just a brute-force scale win. Teams should still be aware of inter-agent churn. "Communication can redirect an agent toward better evidence, and it can also distract an agent from a valid path," the researchers warned. A fixed multi-agent team should not become the default response to every engineering task. The more useful test to determine if a multi-agent setup is required is whether the task contains "responsibility breakpoints," the researchers said. These are places "where a competent engineer would involve another person because the work crosses an ownership boundary, needs an independent hypothesis, or carries enough risk to justify separate verification." “Coordination is a strong fit when the task can be decomposed, the resulting parts remain interdependent, the single-agent success rate is unreliable, and an incomplete answer has a meaningful downstream cost,” the researchers said. Examples include repository-wide architecture questions, unfamiliar legacy systems, cross-service incident investigation, security analysis, dependency migrations, and multi-module refactors. Conversely, a single agent remains the cleaner choice for “bounded, local, and reversible work,” such as a known one-file change or boilerplate generation.  “Use one agent while one context can still own the problem honestly,” the researchers said. “Introduce another responsibility when the existing agent would otherwise need to compress away evidence, cross an independent ownership boundary, or verify its own high-impact conclusion.” From research to commercialization: Coral Code While AgentRadio serves as a controlled research implementation using a fixed four-agent team and a five-phase protocol, the underlying principles are being adapted into a commercial product called Coral Code . Instead of a rigid, multi-agent protocol applied to every ticket, Coral Code works from the bottom up. An engineer begins with their existing coding agent, and Coral introduces repository-scoped investigation, specialist responsibility, and communication only when the emerging evidence justifies it. "Coral packages the operational concerns around the tools engineers already use, providing the repository context, scoped specialists, communication, and evidence layer around the harness rather than inside it," the researchers said. This dynamic approach optimizes costs by targeting the relevant unit: the cost of a completed, reviewable outcome. The future of autonomous software engineering While AgentRadio provides a major upgrade to agent orchestration, there are still hurdles to overcome. One major bottleneck that the researchers pointed out to is “attention governance and verification.” “Passive awareness makes communication available during execution. It does not decide which agents should exist, which discovery deserves an interruption, who should receive it, or when the evidence is strong enough to revise the plan,” the researchers said. If every agent receives every update, the communication layer becomes noise. If several agents share the same bad assumption, faster communication can spread the error. For example, in one of the case studies in the paper that involved the Grafana platform , four of nine rubrics required negative conclusions, such as observing that a datasource picker did not select automatically. The agents ran the relevant tests, yet none formed the missing negative hypothesis. Both configurations failed the four rubrics.  “Passive awareness can distribute an idea that somebody develops. It cannot supply a conception that never appears anywhere in the team,” the researchers said. As task durations stretch longer, communication and coordination become critical. "The next generation of systems… needs adaptive responsibility assignment, evidence-aware routing, conflict resolution, explicit cost limits, permissions, recovery, and clear human escalation points," the researchers note. Most importantly, it requires durable provenance so engineering leads can inspect which agent made a claim and why an action was accepted. "Longer-running agents make communication more important. They also make accountability much harder to fake," they said."

"As enterprise codebases grow, AI agents tasked with analyzing them are buckling under the weight of long-horizon tasks that require multiple interactions and tool calls. Dividing the work among a team of agents seems like the obvious fix, but it introduces a fatal flaw: most multi-agent systems are not designed for agents to coordinate among themselves mid-task and in real time. To solve this, researchers at Coral AI Labs and multiple universities introduced AgentRadio , an asynchronous message-passing layer that allows agents to communicate between their execution steps without interrupting their main work. In real-world enterprise applications where subtasks are highly interdependent, this architecture enables agents to make mid-course corrections rather than continue on dead-end paths until a formal review phase. On a benchmark of long-horizon questions over production repositories, a team of agents powered by AgentRadio nearly doubled task accuracy for four Claude Code agents working independently. It also outmatched single agents running on more advanced models. For AI practitioners, AgentRadio shows that the right coordination structure can outmatch raw compute and model scale. The challenge of codebase understanding LLM-based agents are increasingly capable of handling long-horizon tasks that require interacting with different tools and environments. Codebase understanding represents an extreme version of this challenge. It requires an AI agent to build the software, execute it, trace execution paths across multiple files, and synthesize evidence over extended periods. Under these conditions, single-agent systems usually break down because of a “coverage problem.”  "A single agent follows one serial path through the repository," Xinxing Ren, Caelum Forder, and Peter Carroll, co-authors of the AgentRadio paper, explained to VentureBeat. As its context grows, "the initial plan becomes harder to revise and discoveries made late in the investigation do not always propagate." The model can usually execute individual steps, but "the hard part is keeping every obligation, dependency, and piece of contradictory evidence active across a long investigation." One benchmark that helps measure AI performance on large codebases is SWE-Atlas QnA . This benchmark consists of long-horizon, natural-language questions over live production repositories. The tasks can’t be solved by just exploring the code. AI agents must run the software and execute multiple commands to find the answers. According to the research team’s experiments, a single Claude Code instance running on Opus 4.6 resolves just 32.3% of these tasks. Upgrading to a newer, more advanced model like Opus 4.8 only yields a 57.2% success rate. A natural remedy is to distribute the workload across multiple agents, allowing each to work with a smaller, cleaner context. Multi-agent solutions can provide substantial performance gains when tasks are cleanly decomposable, meaning they can be solved separately and merged at the end. Codebase understanding, however, is rarely cleanly decomposable. The subtasks are highly interdependent. A critical configuration file or a bug uncovered by one agent can completely rewrite or redirect the entire exploration path of another agent. Because of these dependencies, agents must coordinate, negotiate, and share intermediate discoveries in real time. Despite this need, asynchronous multi-agent communication is rare. The researchers point out that existing multi-agent systems generally fall into three flawed patterns: Parallel but isolated: Agents operate simultaneously but do not communicate at all. Parallel but round-synchronized: Agents can communicate, but only at strict, synchronized round boundaries. This forces agents to stop and wait for one another to finish a round before they can debate or exchange intermediate findings. Round-based systems assume that important discoveries can wait until the next communication phase, which is an expensive assumption when agents are working on interdependent parts of a live system. For example, an agent investigating an API symptom might uncover evidence that invalidates the storage agent&#x27;s current hypothesis. "If that information waits until both agents finish, the storage investigation may complete along the wrong path," the researchers said. Asynchrony in adjacent forms: These systems offer limited asynchronous features, such as top-down task dispatching. They don’t have peer-to-peer lateral channels between agents or shared memories that require an agent to actively pause its work to read updates. In their paper, the researchers point out that the main bottleneck hindering current multi-agent systems is that “an agent that is working cannot also be listening.” “To our knowledge, no existing system gives concurrently working agents passive awareness of one another over a lateral, natural-language channel,” the researchers write. How AgentRadio works To dissolve the mutual exclusion between working and listening, the researchers developed AgentRadio, an asynchronous message-passing layer designed to plug directly into existing coding-agent harnesses. AgentRadio equips agents with three primitives: The create_thread primitive opens a conversation between participating agents. The send_message primitive appends a message to a thread and returns without blocking the sending agent. The wait_for_mention primitive blocks the process until a message mentioning the caller arrives. It delivers the message along with a full snapshot of all threads so the agent has instant context.  This trio enables agents to have a state of “passive awareness,” where they can continue their primary tasks while passing messages and updating their knowledge in the background. AgentRadio&#x27;s code is available under the Apache 2.0 license on GitHub . It is designed to be lightweight, requiring no direct modifications to the underlying agent harnesses like Claude Code or Codex CLI.  The architecture consists of two main parts: The message server: A standalone process that acts as the central hub, storing all active threads, messages, and mentions for the group of agents. Harness-side integration: Agents interact with the server using three simple shell scripts, one corresponding to each primitive. The only strict requirement for the system to work is that the agent harness must be able to run a shell command as a background task. The agents are instructed in their system prompts to keep one watcher running and to send messages through the provided scripts. Running the wait_for_mention script in the background allows the agent to continue its work and receive notifications asynchronously. To integrate this into an existing stack, a team still needs a "thin adapter that starts the workers, assigns identities, connects them to the shared server, and manages final synthesis," the researchers said. That work sits around the coding agent rather than requiring changes to the underlying model. AgentRadio in action To validate the real-world utility of AgentRadio, the researchers tested the framework on 124 tasks from the SWE-Atlas QnA benchmark. The tests covered domains including system design, root-cause analysis, security, and API integration. The researchers used Claude Opus 4.6 and DeepSeek V4 Pro as the backbone models. For the harness, they evaluated configurations ranging from a single Claude Code agent (B0) to a team of agents with classic division of labor (L1), up to a team of agents using AgentRadio to coordinate asynchronously (L3). The experimental results showed that the AgentRadio communication architecture outperforms both naive multi-agent setups and raw compute scaling. While a single Claude Code agent with Opus 4.6 resolved only 32.3% of the tasks, the full AgentRadio setup nearly doubled that metric, resolving 62.1% of the tasks, and surpassed the single agent running on Opus 4.8, which hit 57.2%. It also boosted the DeepSeek V4 Pro results from 29.0% to 50.8%.  To understand how this practically impacts enterprise AI, the paper highlights a real-world task involving a MinIO system. Solving the task required checking per-request server logs, a requirement the agents did not anticipate during their initial planning phase. In the L2 setting, where agents collaborate but lack asynchronous communications, two agents independently realized they needed these logs while executing commands. Because they could not share this finding mid-execution, one agent gave up privately and the other failed to propose it to the team. During the review phase, the team unanimously agreed on the wrong answer, missing five rubrics. With AgentRadio activated, the agents made the same mid-execution discovery, but one agent instantly broadcasted the required server-side log evidence to the shared worklog. Because the other agents were passively listening, they absorbed this new evidence immediately. This real-time coordination transformed a failing score into a perfect 16 out of 16. "The useful distinction is timing," the researchers said. "The team did not need another agent or another review round. It needed one agent&#x27;s discovery to reach the right peers before its operational value expired." The researchers note that the same pattern appears in enterprise incident work. For example, an agent investigating an API symptom might uncover evidence that invalidates the storage agent&#x27;s current hypothesis. If that information waits until both agents finish, the storage investigation may complete along the wrong path. “Passive awareness lets the second agent incorporate the contradiction at its next work step without interrupting a command already in progress,” they said. The cost and complexity of coordination AgentRadio requires a fixed multi-agent team budget, which inherently multiplies the token cost. The researchers acknowledge that the "tax is real," noting that average API spend rose from $2.96 per task for one Opus agent to $19.45 for the full AgentRadio stack. However, raw scale does not equal performance. When researchers compute-matched the test by spending $17.76 on six independent Opus runs, the models only resolved 37.9% of tasks, compared with 62.1% for AgentRadio. This suggests that AgentRadio&#x27;s architecture is a structural win, not just a brute-force scale win. Teams should still be aware of inter-agent churn. "Communication can redirect an agent toward better evidence, and it can also distract an agent from a valid path," the researchers warned. A fixed multi-agent team should not become the default response to every engineering task. The more useful test to determine if a multi-agent setup is required is whether the task contains "responsibility breakpoints," the researchers said. These are places "where a competent engineer would involve another person because the work crosses an ownership boundary, needs an independent hypothesis, or carries enough risk to justify separate verification." “Coordination is a strong fit when the task can be decomposed, the resulting parts remain interdependent, the single-agent success rate is unreliable, and an incomplete answer has a meaningful downstream cost,” the researchers said. Examples include repository-wide architecture questions, unfamiliar legacy systems, cross-service incident investigation, security analysis, dependency migrations, and multi-module refactors. Conversely, a single agent remains the cleaner choice for “bounded, local, and reversible work,” such as a known one-file change or boilerplate generation.  “Use one agent while one context can still own the problem honestly,” the researchers said. “Introduce another responsibility when the existing agent would otherwise need to compress away evidence, cross an independent ownership boundary, or verify its own high-impact conclusion.” From research to commercialization: Coral Code While AgentRadio serves as a controlled research implementation using a fixed four-agent team and a five-phase protocol, the underlying principles are being adapted into a commercial product called Coral Code . Instead of a rigid, multi-agent protocol applied to every ticket, Coral Code works from the bottom up. An engineer begins with their existing coding agent, and Coral introduces repository-scoped investigation, specialist responsibility, and communication only when the emerging evidence justifies it. "Coral packages the operational concerns around the tools engineers already use, providing the repository context, scoped specialists, communication, and evidence layer around the harness rather than inside it," the researchers said. This dynamic approach optimizes costs by targeting the relevant unit: the cost of a completed, reviewable outcome. The future of autonomous software engineering While AgentRadio provides a major upgrade to agent orchestration, there are still hurdles to overcome. One major bottleneck that the researchers pointed out to is “attention governance and verification.” “Passive awareness makes communication available during execution. It does not decide which agents should exist, which discovery deserves an interruption, who should receive it, or when the evidence is strong enough to revise the plan,” the researchers said. If every agent receives every update, the communication layer becomes noise. If several agents share the same bad assumption, faster communication can spread the error. For example, in one of the case studies in the paper that involved the Grafana platform , four of nine rubrics required negative conclusions, such as observing that a datasource picker did not select automatically. The agents ran the relevant tests, yet none formed the missing negative hypothesis. Both configurations failed the four rubrics.  “Passive awareness can distribute an idea that somebody develops. It cannot supply a conception that never appears anywhere in the team,” the researchers said. As task durations stretch longer, communication and coordination become critical. "The next generation of systems… needs adaptive responsibility assignment, evidence-aware routing, conflict resolution, explicit cost limits, permissions, recovery, and clear human escalation points," the researchers note. Most importantly, it requires durable provenance so engineering leads can inspect which agent made a claim and why an action was accepted. "Longer-running agents make communication more important. They also make accountability much harder to fake," they said."

"AI摘要 AI创作门槛已降至非专业用户可凭提示词完成角色构建、图像与视频生成的全流程，核心稀缺性正从“生产”转向“创意定义”与“持续迭代”。"

"AI摘要 Avernet是蚂蚁集团开源的多智能体协作基础设施，聚焦解决企业级智能体间发现、共识、跨团队协作与治理难题，强调身份、权限与责任边界下的异构智能体协同。"

"AI摘要 Gartner《2026中国网络安全技术成熟度曲线》指出AI正深度融入企业安全体系，监管趋严与技术自主需求共同驱动市场演进，多项AI原生安全技术进入评估期。"

"嵌入办公软件或 SaaS 应用的智能体，往往依赖原有平台提供的权限和配置能力；而由企业自行开发的目标导向智能体或多智能体系统，则需要处理身份认证、速率限制、行为分析、运行时检查、在线阻断和跨智能体授权等问题。"

"AI摘要 MiniMax H3 团队在 Reddit r/StableDiffusion 社区举行 AMA，就模型架构、视频生成、推理优化等实际工程问题作出首次集中回应。社区关注焦点已从基准测试转向本地部署、稀疏注意力开放、Ref2Vid 清晰度等落地细节。官方未承诺后续开源计划，但确认当前权重开放范围与技术限制。"

"AI摘要 Agent 落地的关键瓶颈已从模型能力转向系统工程能力，尤其在金融监管等高可靠性场景中，数据与知识资产质量及持续增强的工程体系决定 Agent 稳定性。"

"美国AI安全初创公司Frontier Security表示，Kimi K3在一次网络安全能力测试中被发现 突破了原本用于隔离它的沙箱环境，绕过限制连接到了外部互联网 。"

"甚至连刚刚接过Google DeepMind运营大权的 Koray Kavukcuoglu ，也从伦敦搬进Mountain View总部。（doge）"

"一边是位于加州Mountain View的谷歌总部， 掌握着搜索、云、Android等庞大产品和商业体系。"

"这是OpenAI的 最新模型类别，踩在Sol、Terra 和Luna之上 。"

"AI创业史上最豪华BP，长啥样 正常BP一般要回答：解决什么问题、产品是什么、市场有多大、打算怎么赚钱……"

"2026年夏天，注定是 自进化AI 的历史一刻。"

"近日，OpenAI的联合创始人兼CEO奥特曼在X上分享了一个 他自认为很酷 的ChatGPT使用场景："

"A VB Pulse survey this June found that 57% of enterprises had traced a confidently wrong agent answer back to missing or inconsistent context — the latest sign of how central context has become to whether AI agents can be trusted to act on their own. Most of the fixes so far have solved a narrower version of that problem: one agent remembering more, in one session. What&#x27;s been missing is a way for a team of agents to draw on the same context at once, and that gap is where a newer problem is surfacing. Once an agent&#x27;s context is shared across a whole team, a wrong fact doesn&#x27;t cost one person a repeated explanation. It costs the whole team. Tencent&#x27;s answer to that gap is Agent Memory , an open-source project the team said grew out of six months spent fixing a narrower problem: agents losing context in long sessions. Part of that system is a persona layer, a stable, distilled picture of who a user is and how they work, built up over many conversations rather than reconstructed each time. On Tencent&#x27;s own benchmark for whether an agent still applies that picture correctly after extended use, accuracy rose from 48% to 76%, a 59% relative improvement, once the persona layer was added. This week, Tencent extended that project with the beta launch of Team Memory, which opens the same approach up to a whole team instead of one agent. Tencent said the repo hit No. 1 on GitHub&#x27;s TypeScript trending list this week. Agents on a team can now read from a shared memory hub instead of keeping separate, siloed context, governed through an access control layer that determines who can read what. What Team Memory actually does The core idea is a shared hub rather than a shared prompt. Instead of pasting one large context block into every agent&#x27;s window, Team Memory registers four kinds of reusable assets and equips each agent with only the ones it needs. Chat Memory. Retains preferences, facts, decisions, and interaction history, distilled through four layers, from raw conversation up to a stable long-term persona, so an agent does not need to be reintroduced to a user it has already worked with. Skill. Captures procedures pulled from completed work, versioned and reviewed before they are shared rather than dropped into a folder as-is. LLM-Wiki. Turns documents and specs into structured, linked pages. Code-Graph. Indexes a codebase&#x27;s symbols, files, and call relationships so an agent can check what a change might affect before making it. Tencent&#x27;s documentation draws the distinction directly: "RAG answers &#x27;what can be found?&#x27; Team Memory also answers &#x27;who can use it, which version is valid, and which Agent should receive it.&#x27;""

"A VB Pulse survey this June found that 57% of enterprises had traced a confidently wrong agent answer back to missing or inconsistent context — the latest sign of how central context has become to whether AI agents can be trusted to act on their own. Most of the fixes so far have solved a narrower version of that problem: one agent remembering more, in one session. What&#x27;s been missing is a way for a team of agents to draw on the same context at once, and that gap is where a newer problem is surfacing. Once an agent&#x27;s context is shared across a whole team, a wrong fact doesn&#x27;t cost one person a repeated explanation. It costs the whole team. Tencent&#x27;s answer to that gap is Agent Memory , an open-source project the team said grew out of six months spent fixing a narrower problem: agents losing context in long sessions. Part of that system is a persona layer, a stable, distilled picture of who a user is and how they work, built up over many conversations rather than reconstructed each time. On Tencent&#x27;s own benchmark for whether an agent still applies that picture correctly after extended use, accuracy rose from 48% to 76%, a 59% relative improvement, once the persona layer was added. This week, Tencent extended that project with the beta launch of Team Memory, which opens the same approach up to a whole team instead of one agent. Tencent said the repo hit No. 1 on GitHub&#x27;s TypeScript trending list this week. Agents on a team can now read from a shared memory hub instead of keeping separate, siloed context, governed through an access control layer that determines who can read what. What Team Memory actually does The core idea is a shared hub rather than a shared prompt. Instead of pasting one large context block into every agent&#x27;s window, Team Memory registers four kinds of reusable assets and equips each agent with only the ones it needs. Chat Memory. Retains preferences, facts, decisions, and interaction history, distilled through four layers, from raw conversation up to a stable long-term persona, so an agent does not need to be reintroduced to a user it has already worked with. Skill. Captures procedures pulled from completed work, versioned and reviewed before they are shared rather than dropped into a folder as-is. LLM-Wiki. Turns documents and specs into structured, linked pages. Code-Graph. Indexes a codebase&#x27;s symbols, files, and call relationships so an agent can check what a change might affect before making it. Tencent&#x27;s documentation draws the distinction directly: "RAG answers &#x27;what can be found?&#x27; Team Memory also answers &#x27;who can use it, which version is valid, and which Agent should receive it.&#x27;""

"For developers, the operating assumption has been one engineer, one agent — the model Claude Code and similar tools. At VB Transform 2026 , James Zou, associate professor of biomedical data science at Stanford University, argued that assumption is about to break: the next frontier isn&#x27;t a single, more capable agent, it&#x27;s tens of thousands of them collaborating. For developers and product builders, the most critical takeaway from Zou’s presentation is how these massive systems are orchestrated. His team&#x27;s research offers a practical blueprint for connecting legacy databases to AI orchestration layers and designing environments that enable thousands of agents to collaborate. Emulating the organization — the virtual biotech Zou’s project began as a "Virtual Lab" consisting of five to eight agents structured to mirror his physical Stanford lab. The setup included an AI professor acting as the principal investigator and AI students with distinct specialties holding regular group meetings.  "We also created for the agents a replica of Stanford, an agent school, where the agents can actually go to the school and do supervised fine-tuning to improve their expertise in their specific domains," Zou noted. The virtual lab successfully designed new nanobody proteins for recent COVID variants.  "What is really exciting to us is that these AI-designed nanobody proteins actually worked much better than the previous human-designed nanobodies in terms of binding to the recent different viruses," Zou said. Following this wet-lab validation, the team expanded their ambition. They transitioned from emulating a single research team to modeling a massive corporate structure.  The resulting system, dubbed the Virtual Biotech , comprises tens of thousands of specialized AI agents overseen by a Chief Scientific Officer (CSO) agent. It operates through distinct corporate divisions, such as target discovery, molecule design, and clinical trials. "Working with the CSO agent are different divisions that mirror the divisions found in a human biotech or pharma company," Zou explained — one focused on identifying drug targets, another on designing molecules, a third on safety and clinical trials. Individual agents specialize further within a division, he said. "Under the target discovery division, we&#x27;ll have one agent that specializes in looking at all the genetics data, another agent that looks at all the genomics data and single-cell data, and so on." The multi-agent advantage As foundation models grow more capable, developers face a core architectural dilemma: Why distribute workloads across tens of thousands of specialized agents instead of channeling all computing resources into a single, omniscient model? Zou&#x27;s team ran a head-to-head comparison of a multi-agent team against a single agent tasked with the same scientific challenge. The multi-agent ecosystem created friction and interaction that produced better solutions that were more resilient against compounding errors. "In these scientific virtual labs, the agents actually get into debates and disagreements. They have to convince the other AI scientists [of] their ideas, and all of that elicits much more creative and robust reasoning compared to if you have a single model trying to do the problem by itself from scratch," Zou said. The orchestration bottleneck When scaling to tens of thousands of agents, orchestration becomes the primary bottleneck. The system requires a unified context layer that allows agents to synthesize knowledge from various tools, datasets, and historical records. Many enterprise teams attempt to solve data integration by wrapping existing databases with an MCP. However, legacy systems are not very friendly to agents. For instance, dropping a PDF of a research paper into an agent&#x27;s context window is inefficient, and standard text models struggle to interpret complex figures and tables, leading to hallucinations.  "Even if you wrap an MCP around the existing databases and APIs, that doesn&#x27;t solve the underlying problem: the interface and APIs are not suitable for agents," Zou said. He added that existing databases are designed to be consumed by humans or pre-AI algorithms. To resolve this, Zou&#x27;s team created Paperclip . The platform relies on a core strength of modern LLMs: their ability to write code and navigate file systems. Instead of forcing agents to query brittle, database-specific APIs, Paperclip digitizes unstructured data and maps disparate databases into a unified, AI-native virtual file system. This structure allows agents to access knowledge from millions of papers using standard file-system operations.  "This basically shows that we can get much better accuracy if you use Paperclip, and we can reduce the time and the cost by over an order of magnitude compared to if you use agents without these AI-native scientific infrastructures," Zou stated. Real-world validation To test the practical output of this architecture, Virtual Biotech spun up 37,000 "clinical trial agents" to synthesize fragmented trial data. These agents identified single-cell features that predict trial success — drug targets supported by these features were about 50% more likely to reach market than comparable drugs without them. The system then autonomously designed an antibody-drug conjugate (ADC) targeting the CD276 protein for lung cancer. The agents completed this design autonomously, relying exclusively on data published prior to January 2025. Several months later, Zou said, pharmaceutical company Merck independently developed and validated the same therapeutic design — which went on to receive breakthrough designation from the FDA. He characterized this as "a third-party external validation of the therapeutic design provided by the virtual biotech agents." Designing ecosystems, not workflows As multi-agent systems scale, leaders must rethink how they manage these digital workforces. Zou advocated for shifting from designing rigid workflows to creating open environments. Workflows dictate the exact steps an agent should take, similar to managing a junior employee. Environments provide the infrastructure, guardrails, and incentives for agents to collaborate on open-ended problems.  "In workflows, we&#x27;re trying to tell agents what to do and how to do their job. But in environments, we&#x27;re providing the infrastructures, the incentives, and the guardrails, but otherwise we leave it open to incentivize agents to collaborate," Zou said. Optimization at scale means engineering the environment rather than fine-tuning individual models. While single agents can improve via reinforcement learning or supervised fine-tuning in the agent school, the success of a massive multi-agent system relies on adjusting the parameters governing their collaboration.  "At the multi-agent [side], we&#x27;re not actually fine-tuning and changing the individual models anymore, but we&#x27;re optimizing the environment," Zou explained. "The environment itself is the object that we optimize to improve the agents.""

"For developers, the operating assumption has been one engineer, one agent — the model Claude Code and similar tools. At VB Transform 2026 , James Zou, associate professor of biomedical data science at Stanford University, argued that assumption is about to break: the next frontier isn&#x27;t a single, more capable agent, it&#x27;s tens of thousands of them collaborating. For developers and product builders, the most critical takeaway from Zou’s presentation is how these massive systems are orchestrated. His team&#x27;s research offers a practical blueprint for connecting legacy databases to AI orchestration layers and designing environments that enable thousands of agents to collaborate. Emulating the organization — the virtual biotech Zou’s project began as a "Virtual Lab" consisting of five to eight agents structured to mirror his physical Stanford lab. The setup included an AI professor acting as the principal investigator and AI students with distinct specialties holding regular group meetings.  "We also created for the agents a replica of Stanford, an agent school, where the agents can actually go to the school and do supervised fine-tuning to improve their expertise in their specific domains," Zou noted. The virtual lab successfully designed new nanobody proteins for recent COVID variants.  "What is really exciting to us is that these AI-designed nanobody proteins actually worked much better than the previous human-designed nanobodies in terms of binding to the recent different viruses," Zou said. Following this wet-lab validation, the team expanded their ambition. They transitioned from emulating a single research team to modeling a massive corporate structure.  The resulting system, dubbed the Virtual Biotech , comprises tens of thousands of specialized AI agents overseen by a Chief Scientific Officer (CSO) agent. It operates through distinct corporate divisions, such as target discovery, molecule design, and clinical trials. "Working with the CSO agent are different divisions that mirror the divisions found in a human biotech or pharma company," Zou explained — one focused on identifying drug targets, another on designing molecules, a third on safety and clinical trials. Individual agents specialize further within a division, he said. "Under the target discovery division, we&#x27;ll have one agent that specializes in looking at all the genetics data, another agent that looks at all the genomics data and single-cell data, and so on." The multi-agent advantage As foundation models grow more capable, developers face a core architectural dilemma: Why distribute workloads across tens of thousands of specialized agents instead of channeling all computing resources into a single, omniscient model? Zou&#x27;s team ran a head-to-head comparison of a multi-agent team against a single agent tasked with the same scientific challenge. The multi-agent ecosystem created friction and interaction that produced better solutions that were more resilient against compounding errors. "In these scientific virtual labs, the agents actually get into debates and disagreements. They have to convince the other AI scientists [of] their ideas, and all of that elicits much more creative and robust reasoning compared to if you have a single model trying to do the problem by itself from scratch," Zou said. The orchestration bottleneck When scaling to tens of thousands of agents, orchestration becomes the primary bottleneck. The system requires a unified context layer that allows agents to synthesize knowledge from various tools, datasets, and historical records. Many enterprise teams attempt to solve data integration by wrapping existing databases with an MCP. However, legacy systems are not very friendly to agents. For instance, dropping a PDF of a research paper into an agent&#x27;s context window is inefficient, and standard text models struggle to interpret complex figures and tables, leading to hallucinations.  "Even if you wrap an MCP around the existing databases and APIs, that doesn&#x27;t solve the underlying problem: the interface and APIs are not suitable for agents," Zou said. He added that existing databases are designed to be consumed by humans or pre-AI algorithms. To resolve this, Zou&#x27;s team created Paperclip . The platform relies on a core strength of modern LLMs: their ability to write code and navigate file systems. Instead of forcing agents to query brittle, database-specific APIs, Paperclip digitizes unstructured data and maps disparate databases into a unified, AI-native virtual file system. This structure allows agents to access knowledge from millions of papers using standard file-system operations.  "This basically shows that we can get much better accuracy if you use Paperclip, and we can reduce the time and the cost by over an order of magnitude compared to if you use agents without these AI-native scientific infrastructures," Zou stated. Real-world validation To test the practical output of this architecture, Virtual Biotech spun up 37,000 "clinical trial agents" to synthesize fragmented trial data. These agents identified single-cell features that predict trial success — drug targets supported by these features were about 50% more likely to reach market than comparable drugs without them. The system then autonomously designed an antibody-drug conjugate (ADC) targeting the CD276 protein for lung cancer. The agents completed this design autonomously, relying exclusively on data published prior to January 2025. Several months later, Zou said, pharmaceutical company Merck independently developed and validated the same therapeutic design — which went on to receive breakthrough designation from the FDA. He characterized this as "a third-party external validation of the therapeutic design provided by the virtual biotech agents." Designing ecosystems, not workflows As multi-agent systems scale, leaders must rethink how they manage these digital workforces. Zou advocated for shifting from designing rigid workflows to creating open environments. Workflows dictate the exact steps an agent should take, similar to managing a junior employee. Environments provide the infrastructure, guardrails, and incentives for agents to collaborate on open-ended problems.  "In workflows, we&#x27;re trying to tell agents what to do and how to do their job. But in environments, we&#x27;re providing the infrastructures, the incentives, and the guardrails, but otherwise we leave it open to incentivize agents to collaborate," Zou said. Optimization at scale means engineering the environment rather than fine-tuning individual models. While single agents can improve via reinforcement learning or supervised fine-tuning in the agent school, the success of a massive multi-agent system relies on adjusting the parameters governing their collaboration.  "At the multi-agent [side], we&#x27;re not actually fine-tuning and changing the individual models anymore, but we&#x27;re optimizing the environment," Zou explained. "The environment itself is the object that we optimize to improve the agents.""

"For developers, the operating assumption has been one engineer, one agent — the model Claude Code and similar tools. At VB Transform 2026 , James Zou, associate professor of biomedical data science at Stanford University, argued that assumption is about to break: the next frontier isn&#x27;t a single, more capable agent, it&#x27;s tens of thousands of them collaborating. For developers and product builders, the most critical takeaway from Zou’s presentation is how these massive systems are orchestrated. His team&#x27;s research offers a practical blueprint for connecting legacy databases to AI orchestration layers and designing environments that enable thousands of agents to collaborate. Emulating the organization — the virtual biotech Zou’s project began as a "Virtual Lab" consisting of five to eight agents structured to mirror his physical Stanford lab. The setup included an AI professor acting as the principal investigator and AI students with distinct specialties holding regular group meetings.  "We also created for the agents a replica of Stanford, an agent school, where the agents can actually go to the school and do supervised fine-tuning to improve their expertise in their specific domains," Zou noted. The virtual lab successfully designed new nanobody proteins for recent COVID variants.  "What is really exciting to us is that these AI-designed nanobody proteins actually worked much better than the previous human-designed nanobodies in terms of binding to the recent different viruses," Zou said. Following this wet-lab validation, the team expanded their ambition. They transitioned from emulating a single research team to modeling a massive corporate structure.  The resulting system, dubbed the Virtual Biotech , comprises tens of thousands of specialized AI agents overseen by a Chief Scientific Officer (CSO) agent. It operates through distinct corporate divisions, such as target discovery, molecule design, and clinical trials. "Working with the CSO agent are different divisions that mirror the divisions found in a human biotech or pharma company," Zou explained — one focused on identifying drug targets, another on designing molecules, a third on safety and clinical trials. Individual agents specialize further within a division, he said. "Under the target discovery division, we&#x27;ll have one agent that specializes in looking at all the genetics data, another agent that looks at all the genomics data and single-cell data, and so on." The multi-agent advantage As foundation models grow more capable, developers face a core architectural dilemma: Why distribute workloads across tens of thousands of specialized agents instead of channeling all computing resources into a single, omniscient model? Zou&#x27;s team ran a head-to-head comparison of a multi-agent team against a single agent tasked with the same scientific challenge. The multi-agent ecosystem created friction and interaction that produced better solutions that were more resilient against compounding errors. "In these scientific virtual labs, the agents actually get into debates and disagreements. They have to convince the other AI scientists [of] their ideas, and all of that elicits much more creative and robust reasoning compared to if you have a single model trying to do the problem by itself from scratch," Zou said. The orchestration bottleneck When scaling to tens of thousands of agents, orchestration becomes the primary bottleneck. The system requires a unified context layer that allows agents to synthesize knowledge from various tools, datasets, and historical records. Many enterprise teams attempt to solve data integration by wrapping existing databases with an MCP. However, legacy systems are not very friendly to agents. For instance, dropping a PDF of a research paper into an agent&#x27;s context window is inefficient, and standard text models struggle to interpret complex figures and tables, leading to hallucinations.  "Even if you wrap an MCP around the existing databases and APIs, that doesn&#x27;t solve the underlying problem: the interface and APIs are not suitable for agents," Zou said. He added that existing databases are designed to be consumed by humans or pre-AI algorithms. To resolve this, Zou&#x27;s team created Paperclip . The platform relies on a core strength of modern LLMs: their ability to write code and navigate file systems. Instead of forcing agents to query brittle, database-specific APIs, Paperclip digitizes unstructured data and maps disparate databases into a unified, AI-native virtual file system. This structure allows agents to access knowledge from millions of papers using standard file-system operations.  "This basically shows that we can get much better accuracy if you use Paperclip, and we can reduce the time and the cost by over an order of magnitude compared to if you use agents without these AI-native scientific infrastructures," Zou stated. Real-world validation To test the practical output of this architecture, Virtual Biotech spun up 37,000 "clinical trial agents" to synthesize fragmented trial data. These agents identified single-cell features that predict trial success — drug targets supported by these features were about 50% more likely to reach market than comparable drugs without them. The system then autonomously designed an antibody-drug conjugate (ADC) targeting the CD276 protein for lung cancer. The agents completed this design autonomously, relying exclusively on data published prior to January 2025. Several months later, Zou said, pharmaceutical company Merck independently developed and validated the same therapeutic design — which went on to receive breakthrough designation from the FDA. He characterized this as "a third-party external validation of the therapeutic design provided by the virtual biotech agents." Designing ecosystems, not workflows As multi-agent systems scale, leaders must rethink how they manage these digital workforces. Zou advocated for shifting from designing rigid workflows to creating open environments. Workflows dictate the exact steps an agent should take, similar to managing a junior employee. Environments provide the infrastructure, guardrails, and incentives for agents to collaborate on open-ended problems.  "In workflows, we&#x27;re trying to tell agents what to do and how to do their job. But in environments, we&#x27;re providing the infrastructures, the incentives, and the guardrails, but otherwise we leave it open to incentivize agents to collaborate," Zou said. Optimization at scale means engineering the environment rather than fine-tuning individual models. While single agents can improve via reinforcement learning or supervised fine-tuning in the agent school, the success of a massive multi-agent system relies on adjusting the parameters governing their collaboration.  "At the multi-agent [side], we&#x27;re not actually fine-tuning and changing the individual models anymore, but we&#x27;re optimizing the environment," Zou explained. "The environment itself is the object that we optimize to improve the agents.""

"As enterprise codebases grow, AI agents tasked with analyzing them are buckling under the weight of long-horizon tasks that require multiple interactions and tool calls. Dividing the work among a team of agents seems like the obvious fix, but it introduces a fatal flaw: most multi-agent systems are not designed for agents to coordinate among themselves mid-task and in real time. To solve this, researchers at Coral AI Labs and multiple universities introduced AgentRadio , an asynchronous message-passing layer that allows agents to communicate between their execution steps without interrupting their main work. In real-world enterprise applications where subtasks are highly interdependent, this architecture enables agents to make mid-course corrections rather than continue on dead-end paths until a formal review phase. On a benchmark of long-horizon questions over production repositories, a team of agents powered by AgentRadio nearly doubled task accuracy for four Claude Code agents working independently. It also outmatched single agents running on more advanced models. For AI practitioners, AgentRadio shows that the right coordination structure can outmatch raw compute and model scale. The challenge of codebase understanding LLM-based agents are increasingly capable of handling long-horizon tasks that require interacting with different tools and environments. Codebase understanding represents an extreme version of this challenge. It requires an AI agent to build the software, execute it, trace execution paths across multiple files, and synthesize evidence over extended periods. Under these conditions, single-agent systems usually break down because of a “coverage problem.”  "A single agent follows one serial path through the repository," Xinxing Ren, Caelum Forder, and Peter Carroll, co-authors of the AgentRadio paper, explained to VentureBeat. As its context grows, "the initial plan becomes harder to revise and discoveries made late in the investigation do not always propagate." The model can usually execute individual steps, but "the hard part is keeping every obligation, dependency, and piece of contradictory evidence active across a long investigation." One benchmark that helps measure AI performance on large codebases is SWE-Atlas QnA . This benchmark consists of long-horizon, natural-language questions over live production repositories. The tasks can’t be solved by just exploring the code. AI agents must run the software and execute multiple commands to find the answers. According to the research team’s experiments, a single Claude Code instance running on Opus 4.6 resolves just 32.3% of these tasks. Upgrading to a newer, more advanced model like Opus 4.8 only yields a 57.2% success rate. A natural remedy is to distribute the workload across multiple agents, allowing each to work with a smaller, cleaner context. Multi-agent solutions can provide substantial performance gains when tasks are cleanly decomposable, meaning they can be solved separately and merged at the end. Codebase understanding, however, is rarely cleanly decomposable. The subtasks are highly interdependent. A critical configuration file or a bug uncovered by one agent can completely rewrite or redirect the entire exploration path of another agent. Because of these dependencies, agents must coordinate, negotiate, and share intermediate discoveries in real time. Despite this need, asynchronous multi-agent communication is rare. The researchers point out that existing multi-agent systems generally fall into three flawed patterns: Parallel but isolated: Agents operate simultaneously but do not communicate at all. Parallel but round-synchronized: Agents can communicate, but only at strict, synchronized round boundaries. This forces agents to stop and wait for one another to finish a round before they can debate or exchange intermediate findings. Round-based systems assume that important discoveries can wait until the next communication phase, which is an expensive assumption when agents are working on interdependent parts of a live system. For example, an agent investigating an API symptom might uncover evidence that invalidates the storage agent&#x27;s current hypothesis. "If that information waits until both agents finish, the storage investigation may complete along the wrong path," the researchers said. Asynchrony in adjacent forms: These systems offer limited asynchronous features, such as top-down task dispatching. They don’t have peer-to-peer lateral channels between agents or shared memories that require an agent to actively pause its work to read updates. In their paper, the researchers point out that the main bottleneck hindering current multi-agent systems is that “an agent that is working cannot also be listening.” “To our knowledge, no existing system gives concurrently working agents passive awareness of one another over a lateral, natural-language channel,” the researchers write. How AgentRadio works To dissolve the mutual exclusion between working and listening, the researchers developed AgentRadio, an asynchronous message-passing layer designed to plug directly into existing coding-agent harnesses. AgentRadio equips agents with three primitives: The create_thread primitive opens a conversation between participating agents. The send_message primitive appends a message to a thread and returns without blocking the sending agent. The wait_for_mention primitive blocks the process until a message mentioning the caller arrives. It delivers the message along with a full snapshot of all threads so the agent has instant context.  This trio enables agents to have a state of “passive awareness,” where they can continue their primary tasks while passing messages and updating their knowledge in the background. AgentRadio&#x27;s code is available under the Apache 2.0 license on GitHub . It is designed to be lightweight, requiring no direct modifications to the underlying agent harnesses like Claude Code or Codex CLI.  The architecture consists of two main parts: The message server: A standalone process that acts as the central hub, storing all active threads, messages, and mentions for the group of agents. Harness-side integration: Agents interact with the server using three simple shell scripts, one corresponding to each primitive. The only strict requirement for the system to work is that the agent harness must be able to run a shell command as a background task. The agents are instructed in their system prompts to keep one watcher running and to send messages through the provided scripts. Running the wait_for_mention script in the background allows the agent to continue its work and receive notifications asynchronously. To integrate this into an existing stack, a team still needs a "thin adapter that starts the workers, assigns identities, connects them to the shared server, and manages final synthesis," the researchers said. That work sits around the coding agent rather than requiring changes to the underlying model. AgentRadio in action To validate the real-world utility of AgentRadio, the researchers tested the framework on 124 tasks from the SWE-Atlas QnA benchmark. The tests covered domains including system design, root-cause analysis, security, and API integration. The researchers used Claude Opus 4.6 and DeepSeek V4 Pro as the backbone models. For the harness, they evaluated configurations ranging from a single Claude Code agent (B0) to a team of agents with classic division of labor (L1), up to a team of agents using AgentRadio to coordinate asynchronously (L3). The experimental results showed that the AgentRadio communication architecture outperforms both naive multi-agent setups and raw compute scaling. While a single Claude Code agent with Opus 4.6 resolved only 32.3% of the tasks, the full AgentRadio setup nearly doubled that metric, resolving 62.1% of the tasks, and surpassed the single agent running on Opus 4.8, which hit 57.2%. It also boosted the DeepSeek V4 Pro results from 29.0% to 50.8%.  To understand how this practically impacts enterprise AI, the paper highlights a real-world task involving a MinIO system. Solving the task required checking per-request server logs, a requirement the agents did not anticipate during their initial planning phase. In the L2 setting, where agents collaborate but lack asynchronous communications, two agents independently realized they needed these logs while executing commands. Because they could not share this finding mid-execution, one agent gave up privately and the other failed to propose it to the team. During the review phase, the team unanimously agreed on the wrong answer, missing five rubrics. With AgentRadio activated, the agents made the same mid-execution discovery, but one agent instantly broadcasted the required server-side log evidence to the shared worklog. Because the other agents were passively listening, they absorbed this new evidence immediately. This real-time coordination transformed a failing score into a perfect 16 out of 16. "The useful distinction is timing," the researchers said. "The team did not need another agent or another review round. It needed one agent&#x27;s discovery to reach the right peers before its operational value expired." The researchers note that the same pattern appears in enterprise incident work. For example, an agent investigating an API symptom might uncover evidence that invalidates the storage agent&#x27;s current hypothesis. If that information waits until both agents finish, the storage investigation may complete along the wrong path. “Passive awareness lets the second agent incorporate the contradiction at its next work step without interrupting a command already in progress,” they said. The cost and complexity of coordination AgentRadio requires a fixed multi-agent team budget, which inherently multiplies the token cost. The researchers acknowledge that the "tax is real," noting that average API spend rose from $2.96 per task for one Opus agent to $19.45 for the full AgentRadio stack. However, raw scale does not equal performance. When researchers compute-matched the test by spending $17.76 on six independent Opus runs, the models only resolved 37.9% of tasks, compared with 62.1% for AgentRadio. This suggests that AgentRadio&#x27;s architecture is a structural win, not just a brute-force scale win. Teams should still be aware of inter-agent churn. "Communication can redirect an agent toward better evidence, and it can also distract an agent from a valid path," the researchers warned. A fixed multi-agent team should not become the default response to every engineering task. The more useful test to determine if a multi-agent setup is required is whether the task contains "responsibility breakpoints," the researchers said. These are places "where a competent engineer would involve another person because the work crosses an ownership boundary, needs an independent hypothesis, or carries enough risk to justify separate verification." “Coordination is a strong fit when the task can be decomposed, the resulting parts remain interdependent, the single-agent success rate is unreliable, and an incomplete answer has a meaningful downstream cost,” the researchers said. Examples include repository-wide architecture questions, unfamiliar legacy systems, cross-service incident investigation, security analysis, dependency migrations, and multi-module refactors. Conversely, a single agent remains the cleaner choice for “bounded, local, and reversible work,” such as a known one-file change or boilerplate generation.  “Use one agent while one context can still own the problem honestly,” the researchers said. “Introduce another responsibility when the existing agent would otherwise need to compress away evidence, cross an independent ownership boundary, or verify its own high-impact conclusion.” From research to commercialization: Coral Code While AgentRadio serves as a controlled research implementation using a fixed four-agent team and a five-phase protocol, the underlying principles are being adapted into a commercial product called Coral Code . Instead of a rigid, multi-agent protocol applied to every ticket, Coral Code works from the bottom up. An engineer begins with their existing coding agent, and Coral introduces repository-scoped investigation, specialist responsibility, and communication only when the emerging evidence justifies it. "Coral packages the operational concerns around the tools engineers already use, providing the repository context, scoped specialists, communication, and evidence layer around the harness rather than inside it," the researchers said. This dynamic approach optimizes costs by targeting the relevant unit: the cost of a completed, reviewable outcome. The future of autonomous software engineering While AgentRadio provides a major upgrade to agent orchestration, there are still hurdles to overcome. One major bottleneck that the researchers pointed out to is “attention governance and verification.” “Passive awareness makes communication available during execution. It does not decide which agents should exist, which discovery deserves an interruption, who should receive it, or when the evidence is strong enough to revise the plan,” the researchers said. If every agent receives every update, the communication layer becomes noise. If several agents share the same bad assumption, faster communication can spread the error. For example, in one of the case studies in the paper that involved the Grafana platform , four of nine rubrics required negative conclusions, such as observing that a datasource picker did not select automatically. The agents ran the relevant tests, yet none formed the missing negative hypothesis. Both configurations failed the four rubrics.  “Passive awareness can distribute an idea that somebody develops. It cannot supply a conception that never appears anywhere in the team,” the researchers said. As task durations stretch longer, communication and coordination become critical. "The next generation of systems… needs adaptive responsibility assignment, evidence-aware routing, conflict resolution, explicit cost limits, permissions, recovery, and clear human escalation points," the researchers note. Most importantly, it requires durable provenance so engineering leads can inspect which agent made a claim and why an action was accepted. "Longer-running agents make communication more important. They also make accountability much harder to fake," they said."

"Ivan Mehta Ivan covers global consumer tech developments at TechCrunch. He is based out of India and has previously worked at publications including Huffington Post and The Next Web."

"Influencers draw backlash for attending OpenAI&#8217;s first luxury trip Dominic-Madori Davis"

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"&#8220;Significant numbers of people in New Mexico experience harm from Meta’s products due to risks of sexual exploitation, interference with education, and adverse mental health outcomes,&#8221; the order said."

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"The founder&#8217;s guide to TechCrunch Disrupt 2026: Everything you need to know TechCrunch Events 5:30 AM PDT · August 7, 2026 TechCrunch Disrupt 2026 is built around one question: How do you build an enduring company in the AI era? Our programming and speaker lineup reflect that, based on the feedback we’ve gotten from the community and the reality on the ground."

"Such schemes are intended to speed up project development while addressing concerns about rising electricity prices for consumers, but natural gas turbines can release significant amounts of pollution. SpaceX subsidiary xAI has been sued over its use of unpermitted natural gas turbines in one of the most polluted parts of the country."

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"SpaceX&#8217;s Terafab will rely on natural gas power plants, not Tesla solar panels Tim De Chant 7:07 AM PDT · August 7, 2026 SpaceX said this week that it will build natural gas power plants to supply electricity to the Terafab semiconductor factory it plans to build in Texas, according to a report from Bloomberg."

"Terafab will be built in Grimes County, which is about 45 miles northwest of downtown Houston. SpaceX, which recently went public in an IPO that raised $87.5 billion , received a 100% tax abatement from the county in exchange for spending at least $5 billion by 2030 and creating at least 1,800 full-time jobs by 2035. Texas is also providing $30 million in incentives."

"Airbnb says AI is helping it ship features faster as it tests a new search function Ivan Mehta 7:22 AM PDT · August 7, 2026 Airbnb might be taking slow steps to roll out AI features to its consumer-facing interface, but the company is rapidly adopting the tech to build product. Earlier this year, the company said AI is writing 60% of its code . In its latest earnings call, co-founder and CEO Brian Chesky said AI is helping Airbnb create features a at rapid rate."

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"Airbnb posted positive results for the quarter ended in June with revenue up 17% year-over-year to $3.6 billion and adjusted EBITDA jumping 21% to $1.3 billion."

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"Airbnb says AI is helping it ship features faster as it tests a new search function Ivan Mehta 7:22 AM PDT · August 7, 2026 Airbnb might be taking slow steps to roll out AI features to its consumer-facing interface, but the company is rapidly adopting the tech to build product. Earlier this year, the company said AI is writing 60% of its code . In its latest earnings call, co-founder and CEO Brian Chesky said AI is helping Airbnb create features a at rapid rate."

"Airbnb says AI is helping it ship features faster as it tests a new search function Ivan Mehta 7:22 AM PDT · August 7, 2026 Airbnb might be taking slow steps to roll out AI features to its consumer-facing interface, but the company is rapidly adopting the tech to build product. Earlier this year, the company said AI is writing 60% of its code . In its latest earnings call, co-founder and CEO Brian Chesky said AI is helping Airbnb create features a at rapid rate."

"Kimi K3, the latest AI model made by Chinese company Moonshot, escaped an environment set up to test its cyber capabilities, researchers said in a blog post published on Friday."

"In recent weeks, frontier LLMs at U.S. artificial intelligence labs at OpenAI , Anthropic , and Meta , as well as the U.K.’s AI Security Institute , all escaped testing environments in different ways and ended up hacking real targets that were not part of the experiment. This is starting to happen so often there’s now a website tracking all these incidents called Felony Bench, a nod to the fact that these LLMs may be committing crimes — at least theoretically speaking ."

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"For an even more detailed rundown of our Side Events, check out this guide ."

"The energy company said in an announcement that the wind farms would have been built off the coasts of California, Louisiana, and New York. Instead, RWE will spend $900 million to buy a small stake in a Louisiana liquid natural gas export terminal."

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"AI Stage , covering the security gaps and business model shifts AI is forcing on every SaaS company."

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"Framework , a company that makes modular repairable computers, said it has notified all of its customers that hackers stole their names, email addresses, phone numbers, and physical addresses, due to an incident at a company that provides business intelligence."

"Cloudflare launches Kitesurf, a browser built for AI agents Sarah Perez 9:16 AM PDT · August 7, 2026 Cloudflare is the latest company to join the race to build a new web browser. But instead of pitching a Chrome alternative to consumers, the internet infrastructure provider launched Kitesurf , a cloud-hosted browser designed specifically for AI agents."

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"Security researchers scanned the Polish web and found courts, hospitals, and airports at risk of hacks Zack Whittaker 2:00 PM PDT · August 7, 2026 Two Polish security researchers wanted to find out how vulnerable their country&#8217;s internet was to potential cyberattacks and quickly found that thousands of public agencies and websites were at risk of being hacked."

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"The tablet was relatively straightforward to set up, although you&#8217;ll need to create an initial pin number to log into it. I questioned the reason for this level of security, at least for my sketches. (If you&#8217;re worried someone is going to steal your digital drawings, then your device will be locked and protected.) Setting up the pin is easy enough, though — just go to Settings > Security > Privacy. Choose your unlock settings to either swipe or none."

"Wacom, a Japanese company founded in 1983, is considered one of the longstanding leaders in this sector. One of the oldest producers of graphics tablets in the world, Wacom has spent the last few years iterating on its MovinkPad series — a specialized Android tablet that creators can use to spin up digital art at the click of a button or the swipe of a stylus."

"Wacom, a Japanese company founded in 1983, is considered one of the longstanding leaders in this sector. One of the oldest producers of graphics tablets in the world, Wacom has spent the last few years iterating on its MovinkPad series — a specialized Android tablet that creators can use to spin up digital art at the click of a button or the swipe of a stylus."

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"After Rippling blew millions on AI in months, it built an employee ROI tool Julie Bort 2:30 PM PDT · August 7, 2026 HR software provider Rippling this week unveiled AI Spend Console , an anti-tokenmaxxing product that helps a company track and contain its AI spending. One of the most interesting features is that it maps how much individual employees, teams, and roles are spending and if they are genuinely more productive, or generally producing more AI slop."

"After Rippling blew millions on AI in months, it built an employee ROI tool Julie Bort 2:30 PM PDT · August 7, 2026 HR software provider Rippling this week unveiled AI Spend Console , an anti-tokenmaxxing product that helps a company track and contain its AI spending. One of the most interesting features is that it maps how much individual employees, teams, and roles are spending and if they are genuinely more productive, or generally producing more AI slop."

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"一张证书，暂时还不会影响到你「换机」节奏。 作者｜张勇毅 编辑｜靖宇 时间回到 7 月下旬，如果你关注智能手机领域的话，应该会记得大量手机厂商开始官宣自己的手机，通过了国家人工智能 L3 级认证。 这轮集体官宣的起点，是 2026 年 7 月 17 日公布的首批人工智能终端智能化分级测试结果。 按照首批测试名单，移动终端中共有 11 款产品达到 L3，包括 9 部手机和 2 台平板。手机部分覆盖华为、摩托罗拉、荣耀、vivo、OPPO、小米和阶跃星辰等品牌。 名单发布后，厂商很快把一份技术测试结果翻译成了适合社交媒体传播的语言。华为强调「首证」，小米强调「国家级」，vivo 则直接把 L3 称作当前最高智能化评级。华为和小米在 7 月 18 日官宣，OriginOS 在次日跟进，几张相似的 L3 海报构成了一场少见的集体预热。 虽然口径上存在着一些细微差别。但能看出这些宣传背后指向的是同一个认证测试，既工信部在今年 5 月发布的《人工智能终端智能化分级》。 这个 L3 能力究竟代表什么？我们什么时候才能用上这些 L3 手机？以及如果按照汽车的标准来理解的话，更长远的 L4 级是否就是代表完全无需人工干预的 AI Agent 的设备形态？ 01 L3 不代表「自动驾驶」 在介绍整个认证规范前，其实有两个容易陷入的理解误区。 第一，认证对应的 GB/Z 177 2026《人工智能终端智能化分级》 是一套国家标准化指导性技术文件，不是强制性国标。 整个系列采用「2+N」结构，前两部分给出参考框架和通用要求，再分别针对手机、电脑等终端制定测试方法；其中，移动终端对应的是 GB/Z 177.3 2026。 它提供的是行业共同使用的能力标尺，不是一条决定手机能否上市的准入红线。这也是标题里给「国标」加上引号的原因：它确实属于国家标准体系，但现阶段主要承担指导和评价作用。 第二， L3 评的是一款具体终端及其软硬件版本，不是给整个品牌发段位 。某个型号通过 L3，不等于同品牌所有手机自动升级；没有出现在首批名单里，也不等于测试失败，因为首批结果来自厂商主动送测，并非市场随机抽样。这显然也确实不包括市面上所有的 AI Agent 手机产品：同样在 7 月底官宣预热进入内测阶段的 OPPO AI Agent 手机项目小布 NEXT，就没有在这份名单中。 OPPO 发布针对手机端测 AI 能力的小布 NEXT 计划已经进入内测｜图片来源：OPPO 换句话来讲，L3 可以成为产品卖点，但它还不是一张手机行业的总排行榜。 02 L1 如何「升级」到 L3 此外你可能也注意到了：这套标准其实并不是针对模型能力的测试。它把终端能力拆成感知、认知、执行、记忆和学习五个维度，下面再分用户感知、任务规划、工具调用、长短期记忆和情境适应等 14 项能力。 把这些术语放进一个日常场景，会更容易理解。假设用户对手机说：「帮我安排一次周末去杭州的旅行。」 L1 是「响应级」 。手机能听懂一条简单而明确的指令，调用确定的工具，完成一步任务。比如打开日历，或者设置周六早上的提醒。它更像一根被语音触发的手指：你让它点哪里，它就点哪里。 L2 是「工具级」 。手机能够理解简单意图，做有限推理，调用预设工具完成一步或路径明确的多步任务。它可以查杭州天气、生成一份行程建议，再把结果留在当前对话里；但流程基本是产品预先铺好的，记忆也以短期上下文为主；其实已经接近手机上装一个豆包 APP 等效的效果。 如今主流手机搭载的手机智能助手，其实已经普遍达到了 L2 级能力｜图片来源：Apple 而手机厂商普遍提及的 L3，则是目前真正要达到的目标「辅助级」：手机要理解更完整的目标，信息不足时主动追问，把任务拆开，再根据情况选择和编排工具。它还要具备短期与长期记忆，让「不坐早班车」「酒店尽量靠近西湖」这类偏好在下一次任务中继续生效。 阶跃星辰在今年 WAIC 期间演示的相关 AI Agent 操作手机能力｜图片来源：极客公园 同一句「安排杭州旅行」，到了 L3，可能被拆成确认日期和预算、查询交通与天气、筛选酒店、生成日程、写入日历。涉及付款、敏感数据或不可逆操作时，再把确认权交还给用户。 L1 到 L3 的差别，不是 AI 的回答越来越像人，而是手机对任务承担得越来越完整。 移动终端的测试也比一张演示海报具体。终端需要在至少 3 个典型场景中接受测试，达到目标难度的工具调用任务比例不低于 80%。 单项任务默认要在 5 分钟内完成，最多有 3 次机会；端侧能力在离线环境中测，端云协同能力则在联网环境中测。 除此之外，L3 的长期记忆至少需要覆盖 3 类信息，可以是用户基本信息、工具偏好、对话历史、常去地点、日程待办或使用习惯。但复杂推理和规划可以放在云端完成，标准也没有要求 L3 必须具备持续进化学习能力。 这解释了模型与等级之间的关系。大模型负责理解语言、识别图像和规划任务，是手机的核心能力来源；但模型再强，如果只能困在聊天框里回答问题，依然不足以让整台手机成为 L3。反过来，一个参数并不夸张的模型，如果能和操作系统、工具接口、用户记忆及云端能力配合，也可能完成 L3 任务。 此外，7 月 15 日公布的手机端模型备案名单和 L3 测试同样不是一回事。备案解决生成式 AI 服务能否合规提供的问题；L3 测试评的是模型装进具体手机后，能否和系统、应用一起完成任务。前者是服务的合规底线，后者是终端的能力刻度。 真正参加考试的不是一个模型，而是模型、系统、应用和权限机制组成的整支队伍。 另外，你可能注意到一个与汽车智驾标准不同的细节是，手机厂商普遍把 L3 称作「当前最高等级」。 但其实这本身也是一个文字游戏：L3 的确是当前已经给出明确要求、可以进行测试的最高等级，但并非这套认证中的的最高等级： 在标准细则中，L4 的名称是「协同级」，具体要求却直接标注为「待定」。面向手机和平板的 GB/Z 177.3 2026，目前也只规定了 L1、L2 和 L3 的测试方法 。 工信部对于适用于移动终端的 L3 要求介绍｜图片来源：工信部官网 换句话来讲，L3 级别的 AI Agent 的手机仍是一名助手：它能拆任务、调用工具、记住偏好，却主要围绕一台终端和一个用户目标工作。到了「协同」，问题会自然扩展到多个智能体、多个设备和多个服务主体。 手机能不能把订票交给旅行智能体，把预算交给支付服务，再让车机、耳机和日历共同调整计划？任务执行错了由谁负责？一个 Agent 获得的权限，能不能传递给另一个 Agent？这些问题没有稳定答案，L4 就很难拥有可重复的测试题。 L4 空着，暴露的不是模型能力不足，而是协同规则、责任边界和安全机制还没有成熟。 手机的 L1 L4 也不能套用自动驾驶的责任逻辑。自动驾驶等级围绕车辆接管动态驾驶任务以及事故责任划分；AI 终端等级衡量的是任务复杂度与系统能力。数字看起来一样，考试科目完全不同。 因此，现在任何把一部 L3 手机包装成「全自动驾驶级 AI」的说法，其实你都可以理解为是「传播话术」。至于真正的 L4 手机，至少要等标准先回答什么叫协同 以及协同失败时谁来踩刹车。 03 还需要换手机吗？ 对普通消费者来讲，我听到最多关于这套标准的问题是，随着这套分级标准的逐渐落实，为了用到更好的 AI Agent 能力，我们需要换新手机吗？ 如果严格按照国标来问，L3 手机什么时候上市，答案是：已经上市了。 因为首批名单并不全是尚未发布的手机新品：华为 Pura X Max 在 4 月已经发布，3 款联想 moto 手机也在 5 月亮相。当然名单中同样存在尚处发布窗口的产品，例如荣耀 Robot Phone。此外，更加为人熟知的「豆包手机」二代，也不在相关的名单中。 今年 WAIC 展台展示的豆包手机二代真机｜图片来源：极客公园 但消费者真正关心的通常不是证书意义上的 L3，而是另一件事： 什么时候可以买到一部能稳定理解目标、跨应用办事，并且不在最后一步掉链子的手机？ 荣耀已经给出一张较明确的时间表：Robot Phone 将在 2026 年 8 月首发 AgenticOS 内核，Magic9 系列计划在第四季度提供尝鲜版。 原生 Android 这边也在推进 AppFunctions 和界面自动化框架，让应用把功能开放给智能体，并计划在 2026 年晚些时候公布更多细节。 原生 Android 对接入智能体的 MCP 能力实践同样将在今年年内发布｜图片来源：Google 据此判断，2026 年下半年会是「消费级 L3 体验」集中出现的第一轮窗口；但如果期待它像今天的相机、支付一样成为主流手机的稳定能力，更现实的观察点是 2027 年。 按照 Counterpoint 的预计，到 2027 年，生成式 AI 手机将占全球出货量的 52%，智能体能力也会继续向旗舰产品扩展。 但这仍然不能直接换算成国标 L3 的市场占比，两套定义并不相同。但它给出了一个我们可以期待的手机换代节奏： 2026 年看旗舰机试水，2027 年看应用生态和中端机能否跟上 。 所以，如果现有手机性能、续航都没有明显问题，不必只为一张 L3 证书提前换机。 标准允许复杂推理借助云端完成，许多能力也可能通过系统更新到达现有旗舰；真正决定体验的，是厂商是否持续维护系统，以及常用应用愿不愿意开放工具接口。 如果本来就到了换机周期，L3 可以成为新的筛选项，但至少还要看三件事：真实任务成功率、常用应用覆盖范围，以及每一步操作是否可见、可暂停、可撤销。 证书证明手机跨过了一条线，却不能证明它已经值得接管你的数字生活。 真正值得等待的，是有一天我们不再关心它属于哪个等级，只记得那句「帮我办了」之后，事情确实被稳稳办完。 *头图来源：极客公园 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO 极客一问 你会为了「L3」等级去换手机吗？"

"OpenAI says it slowed Astra model development over security concerns Kirsten Korosec 3:48 PM PDT · August 7, 2026 OpenAI said Friday it has suspended work on some aspects of its upcoming model Astra after an internal review found it had made significant advancements in agentic coding and cybersecurity — enough to warrant concern over its capabilities."

"Some of the biggest names on Google's AI team got new jobs this week . In some cases, including for legendary Googler Jeff Dean, those jobs are no longer at Google. Given that Google's models seem to be behind the best of what's coming out of anthropic and OpenAI, is this a sign of Google in turmoil? Is it about Demis Hassabis wanting something more interesting to work on than virtual assistants? Or is there something else entirely happening here ? On this episode of The Vergecast, Nilay and David start by discussing the leadership shake-up at Google, the state of the AI race, and whether Google is actually set up to succeed here. They also t … Read the full story at The Verge."

"Microsoft Edge is ending support for the Manifest V2 extensions platform, which will cut off the uBlock Origin adblocker and others like it, just like Google Chrome did earlier this year. According to Microsoft, there are only 58 extensions on the Edge Add-On Store "with any meaningful usage" that still use MV2, and only three of those aren't available on the newer MV3 platform. Anyone still using these extensions can switch to a different adblocker, like uBlock Origin Lite . Or they could use a different browser, like Opera, which still supports existing MV2 extensions and says it will continue to do so "for as long as it's technically rea … Read the full story at The Verge."

"Disney’s AI tools for Disney Plus and ESPN. Disney is testing a new AI-powered tool for Disney Plus that uses a natural language search, a voice query, or a suggested prompt to create a customized row of show and movie recommendations. Disney Plus, like other streaming services, can recommend shows to watch based on your viewing history. But the company says this new tool, which is "a limited beta experiment" that's in testing with a "small group of select subscribers," is intended to recommend content that "fits the moment." The feature is the latest in a broader push to offer AI-powered recommendation tools that help you find something to watch among massive catalogs of streaming … Read the full story at The Verge."

"We tested instant camera models from popular brands and landed on a handful that we think are the best. Some aim to preserve the classic experience above all else, while others support companion apps and the ability to print stored photos."

"We tested instant camera models from popular brands and landed on a handful that we think are the best. Some aim to preserve the classic experience above all else, while others support companion apps and the ability to print stored photos."

"Fujifilm’s latest Instax cameras are the best out there for most people. The company’s Instax Mini Evo is a bit pricey, but it produces great-looking images and offers a lot of creative control. If you&#8217;re shopping on a tighter budget, the Instax Mini 13 also takes good photos but has fewer features. The Polaroid Flip is the best retro-focused experience (be warned: prints are pricey!), while Kodak’s Mini Retro 3 might be a better purchase for some because its prints are quite affordable by comparison."

"OpenAI says it is pausing "internal activities" around an in-development AI model, Astra, because it doesn't yet meet new security standards the company is putting in place. The announcement follows its recent disclosure that OpenAI models accidentally hacked Hugging Face . Anthropic and Meta have also since admitted that they had AI models that went rogue and breached other organizations. Recent internal evaluations of an OpenAI model called Astra indicate that it offers "significant advancements in agentic coding and cybersecurity," according to the company . "These results, in addition to expert assessments, have led us to conclude last n … Read the full story at The Verge."

"一张证书，暂时还不会影响到你「换机」节奏。 作者｜张勇毅 编辑｜靖宇 时间回到 7 月下旬，如果你关注智能手机领域的话，应该会记得大量手机厂商开始官宣自己的手机，通过了国家人工智能 L3 级认证。 这轮集体官宣的起点，是 2026 年 7 月 17 日公布的首批人工智能终端智能化分级测试结果。 按照首批测试名单，移动终端中共有 11 款产品达到 L3，包括 9 部手机和 2 台平板。手机部分覆盖华为、摩托罗拉、荣耀、vivo、OPPO、小米和阶跃星辰等品牌。 名单发布后，厂商很快把一份技术测试结果翻译成了适合社交媒体传播的语言。华为强调「首证」，小米强调「国家级」，vivo 则直接把 L3 称作当前最高智能化评级。华为和小米在 7 月 18 日官宣，OriginOS 在次日跟进，几张相似的 L3 海报构成了一场少见的集体预热。 虽然口径上存在着一些细微差别。但能看出这些宣传背后指向的是同一个认证测试，既工信部在今年 5 月发布的《人工智能终端智能化分级》。 这个 L3 能力究竟代表什么？我们什么时候才能用上这些 L3 手机？以及如果按照汽车的标准来理解的话，更长远的 L4 级是否就是代表完全无需人工干预的 AI Agent 的设备形态？ 01 L3 不代表「自动驾驶」 在介绍整个认证规范前，其实有两个容易陷入的理解误区。 第一，认证对应的 GB/Z 177 2026《人工智能终端智能化分级》 是一套国家标准化指导性技术文件，不是强制性国标。 整个系列采用「2+N」结构，前两部分给出参考框架和通用要求，再分别针对手机、电脑等终端制定测试方法；其中，移动终端对应的是 GB/Z 177.3 2026。 它提供的是行业共同使用的能力标尺，不是一条决定手机能否上市的准入红线。这也是标题里给「国标」加上引号的原因：它确实属于国家标准体系，但现阶段主要承担指导和评价作用。 第二， L3 评的是一款具体终端及其软硬件版本，不是给整个品牌发段位 。某个型号通过 L3，不等于同品牌所有手机自动升级；没有出现在首批名单里，也不等于测试失败，因为首批结果来自厂商主动送测，并非市场随机抽样。这显然也确实不包括市面上所有的 AI Agent 手机产品：同样在 7 月底官宣预热进入内测阶段的 OPPO AI Agent 手机项目小布 NEXT，就没有在这份名单中。 OPPO 发布针对手机端测 AI 能力的小布 NEXT 计划已经进入内测｜图片来源：OPPO 换句话来讲，L3 可以成为产品卖点，但它还不是一张手机行业的总排行榜。 02 L1 如何「升级」到 L3 此外你可能也注意到了：这套标准其实并不是针对模型能力的测试。它把终端能力拆成感知、认知、执行、记忆和学习五个维度，下面再分用户感知、任务规划、工具调用、长短期记忆和情境适应等 14 项能力。 把这些术语放进一个日常场景，会更容易理解。假设用户对手机说：「帮我安排一次周末去杭州的旅行。」 L1 是「响应级」 。手机能听懂一条简单而明确的指令，调用确定的工具，完成一步任务。比如打开日历，或者设置周六早上的提醒。它更像一根被语音触发的手指：你让它点哪里，它就点哪里。 L2 是「工具级」 。手机能够理解简单意图，做有限推理，调用预设工具完成一步或路径明确的多步任务。它可以查杭州天气、生成一份行程建议，再把结果留在当前对话里；但流程基本是产品预先铺好的，记忆也以短期上下文为主；其实已经接近手机上装一个豆包 APP 等效的效果。 如今主流手机搭载的手机智能助手，其实已经普遍达到了 L2 级能力｜图片来源：Apple 而手机厂商普遍提及的 L3，则是目前真正要达到的目标「辅助级」：手机要理解更完整的目标，信息不足时主动追问，把任务拆开，再根据情况选择和编排工具。它还要具备短期与长期记忆，让「不坐早班车」「酒店尽量靠近西湖」这类偏好在下一次任务中继续生效。 阶跃星辰在今年 WAIC 期间演示的相关 AI Agent 操作手机能力｜图片来源：极客公园 同一句「安排杭州旅行」，到了 L3，可能被拆成确认日期和预算、查询交通与天气、筛选酒店、生成日程、写入日历。涉及付款、敏感数据或不可逆操作时，再把确认权交还给用户。 L1 到 L3 的差别，不是 AI 的回答越来越像人，而是手机对任务承担得越来越完整。 移动终端的测试也比一张演示海报具体。终端需要在至少 3 个典型场景中接受测试，达到目标难度的工具调用任务比例不低于 80%。 单项任务默认要在 5 分钟内完成，最多有 3 次机会；端侧能力在离线环境中测，端云协同能力则在联网环境中测。 除此之外，L3 的长期记忆至少需要覆盖 3 类信息，可以是用户基本信息、工具偏好、对话历史、常去地点、日程待办或使用习惯。但复杂推理和规划可以放在云端完成，标准也没有要求 L3 必须具备持续进化学习能力。 这解释了模型与等级之间的关系。大模型负责理解语言、识别图像和规划任务，是手机的核心能力来源；但模型再强，如果只能困在聊天框里回答问题，依然不足以让整台手机成为 L3。反过来，一个参数并不夸张的模型，如果能和操作系统、工具接口、用户记忆及云端能力配合，也可能完成 L3 任务。 此外，7 月 15 日公布的手机端模型备案名单和 L3 测试同样不是一回事。备案解决生成式 AI 服务能否合规提供的问题；L3 测试评的是模型装进具体手机后，能否和系统、应用一起完成任务。前者是服务的合规底线，后者是终端的能力刻度。 真正参加考试的不是一个模型，而是模型、系统、应用和权限机制组成的整支队伍。 另外，你可能注意到一个与汽车智驾标准不同的细节是，手机厂商普遍把 L3 称作「当前最高等级」。 但其实这本身也是一个文字游戏：L3 的确是当前已经给出明确要求、可以进行测试的最高等级，但并非这套认证中的的最高等级： 在标准细则中，L4 的名称是「协同级」，具体要求却直接标注为「待定」。面向手机和平板的 GB/Z 177.3 2026，目前也只规定了 L1、L2 和 L3 的测试方法 。 工信部对于适用于移动终端的 L3 要求介绍｜图片来源：工信部官网 换句话来讲，L3 级别的 AI Agent 的手机仍是一名助手：它能拆任务、调用工具、记住偏好，却主要围绕一台终端和一个用户目标工作。到了「协同」，问题会自然扩展到多个智能体、多个设备和多个服务主体。 手机能不能把订票交给旅行智能体，把预算交给支付服务，再让车机、耳机和日历共同调整计划？任务执行错了由谁负责？一个 Agent 获得的权限，能不能传递给另一个 Agent？这些问题没有稳定答案，L4 就很难拥有可重复的测试题。 L4 空着，暴露的不是模型能力不足，而是协同规则、责任边界和安全机制还没有成熟。 手机的 L1 L4 也不能套用自动驾驶的责任逻辑。自动驾驶等级围绕车辆接管动态驾驶任务以及事故责任划分；AI 终端等级衡量的是任务复杂度与系统能力。数字看起来一样，考试科目完全不同。 因此，现在任何把一部 L3 手机包装成「全自动驾驶级 AI」的说法，其实你都可以理解为是「传播话术」。至于真正的 L4 手机，至少要等标准先回答什么叫协同 以及协同失败时谁来踩刹车。 03 还需要换手机吗？ 对普通消费者来讲，我听到最多关于这套标准的问题是，随着这套分级标准的逐渐落实，为了用到更好的 AI Agent 能力，我们需要换新手机吗？ 如果严格按照国标来问，L3 手机什么时候上市，答案是：已经上市了。 因为首批名单并不全是尚未发布的手机新品：华为 Pura X Max 在 4 月已经发布，3 款联想 moto 手机也在 5 月亮相。当然名单中同样存在尚处发布窗口的产品，例如荣耀 Robot Phone。此外，更加为人熟知的「豆包手机」二代，也不在相关的名单中。 今年 WAIC 展台展示的豆包手机二代真机｜图片来源：极客公园 但消费者真正关心的通常不是证书意义上的 L3，而是另一件事： 什么时候可以买到一部能稳定理解目标、跨应用办事，并且不在最后一步掉链子的手机？ 荣耀已经给出一张较明确的时间表：Robot Phone 将在 2026 年 8 月首发 AgenticOS 内核，Magic9 系列计划在第四季度提供尝鲜版。 原生 Android 这边也在推进 AppFunctions 和界面自动化框架，让应用把功能开放给智能体，并计划在 2026 年晚些时候公布更多细节。 原生 Android 对接入智能体的 MCP 能力实践同样将在今年年内发布｜图片来源：Google 据此判断，2026 年下半年会是「消费级 L3 体验」集中出现的第一轮窗口；但如果期待它像今天的相机、支付一样成为主流手机的稳定能力，更现实的观察点是 2027 年。 按照 Counterpoint 的预计，到 2027 年，生成式 AI 手机将占全球出货量的 52%，智能体能力也会继续向旗舰产品扩展。 但这仍然不能直接换算成国标 L3 的市场占比，两套定义并不相同。但它给出了一个我们可以期待的手机换代节奏： 2026 年看旗舰机试水，2027 年看应用生态和中端机能否跟上 。 所以，如果现有手机性能、续航都没有明显问题，不必只为一张 L3 证书提前换机。 标准允许复杂推理借助云端完成，许多能力也可能通过系统更新到达现有旗舰；真正决定体验的，是厂商是否持续维护系统，以及常用应用愿不愿意开放工具接口。 如果本来就到了换机周期，L3 可以成为新的筛选项，但至少还要看三件事：真实任务成功率、常用应用覆盖范围，以及每一步操作是否可见、可暂停、可撤销。 证书证明手机跨过了一条线，却不能证明它已经值得接管你的数字生活。 真正值得等待的，是有一天我们不再关心它属于哪个等级，只记得那句「帮我办了」之后，事情确实被稳稳办完。 *头图来源：极客公园 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO 极客一问 你会为了「L3」等级去换手机吗？"

"无屏只是形态，模型才决定产品的上限。 作者｜张勇毅 编辑｜靖宇 如果你问我：今年最火的 AI 硬件是什么？这个问题大概会有很多答案。 但如果你问的问题收束成：「今年最火的 AI 可穿戴硬件是什么？」那答案大概率只有一个 Fitbit Air。 仅仅一个数据就足以说明它的现象级爆火：作为一款官方开售已经超过两个月的设备，在二手平台你至今仍然需要加价 200~300 元购买。 作为从去年开始就苦苦寻找取代传统智能手表形态产品的健康监测设备的我，也是拜托朋友第一时间买到了这款无屏手环。 Fitbit Air 形态非常惹人喜欢｜图片来源：极客公园 戴上 Fitbit Air 的前几天，我还会下意识看一眼手腕。 不是有消息进来，也不是为了确认时间。纯粹是智能手表留下的肌肉记忆：手腕上既然有一块设备，就应该有点什么值得看。 Fitbit Air 什么也没有：没有屏幕，没有表盘，没有按键。你不需要考虑表盘有没有朝正，也不用为了看清一行小字扭动手腕。除了偶尔双击表身，让侧面的 LED 显示大致电量，它几乎不要求你做任何事。 当你习惯了这个概念后，你就会开始迅速习惯遗忘掉它的存在：这大概就是无屏手环形态最核心的优势。它不是用更丰富的功能让你习惯它，而是通过取消交互，让你忘记它。甚至在这个语境下，没有屏幕你连时间都看不了这件事本身都成了另外一个优势。让你能够更容易地遗忘它。 但使用两周后，我越来越觉得，无屏是 Fitbit Air 最直观的体验优势，却不是它真正难以复制的价值。拿掉一块屏幕并不难，难的是屏幕消失以后，谁来解释它收集的数据。 01 硬件退位，主角变成软件 过去近 20 年的时间里，智能可穿戴设备、尤其是手腕上的智能手表、手环形态的产品。都保持着极高的存在感：除了经常需要你帮它充电之外，受限于电池、屏幕等元器件体积的原因，它们的体积都无法进一步缩小，甚至近年还有逐渐变大的趋势，出现了类似 Apple Watch Ultra 这样全功能但更加庞大的专业监测档位产品。 Fitbit Air 几乎是与这股潮流完全反其道而行之诞生的产物：的主体只有 5.2 克，装进表带后约 12 克。没有屏幕，也没有独立 GPS。时间、地图、通知和运动界面，全部被拿掉了。 传感器高度集成是无屏手环概念的核心｜图片来源：极客公园 按照智能手表的标准，它缺失了太多功能。但 Fitbit Air 本来就不想成为手表。 无屏手环是数据传感器最原始、也最露骨的形态。它不提供内容，不负责娱乐，也不试图成为手机在手腕上的延伸。它甚至不屑于讨好用户，只想贴在皮肤上，安静地收集数据。 智能手表的逻辑是「人在使用设备」，Fitbit Air 的逻辑更接近「AI 通过这样一台现实设备在观察人」。 对普通消费电子产品来说，让用户忘记自己的存在听起来像是失败；对健康传感器来说，这反而是最理想的状态。只有当一个人愿意戴着它工作、运动和睡觉，心率、睡眠和恢复数据才不会被频繁摘戴切成碎片。 所以，无屏形态服务于数据连续性，却没有独自建立起难以复制的壁垒。相比长期数据和模型能力，做出一块更轻、更安静的传感器更容易。当硬件退到用户几乎感觉不到的地方，产品的差异化就会越来越多地转移到软件和模型上。 这一点也改变了我对健康传感器的理解：在基础精度过关之后，持续、口径一致的数据才会产生更大价值。单次精度决定数据是否可信，长期连续性决定模型能否理解变化。两者不是替代关系，而是先后关系。 从 Fitbit Air 到 WHOOP，我不会说这些产品不重视数据精度：毕竟如果底层数据不可靠，后面的分析当然也没有意义。 Fitbit Air 与 Warp 体积对比｜图片来源：X 但精度是地基，不是用户最终购买的东西。 用户真正需要的，不是多一个心率数字，也不是把睡眠时间精确到更多小数位，而是有人告诉他：这些数字意味着什么，今天应该做什么。 过去的健康设备主要依靠仪表盘和固定算法解释数据。你可以看到睡眠评分、恢复度和训练负荷，却仍然需要自己理解这些指标之间的关系。 生成式 AI 加入后改变的，是最后这层解释开始变得可对话，也更依赖个人上下文。 Fitbit Air 真正的新意，不是又记录了多少指标，而是 Health Coach 开始尝试把这些数据组织成可以直接理解的建议，甚至主动给出下一步行动。 当佩戴时间变长，它获得的不再只是某一天的心率和睡眠，而是一个逐渐成形的个人基线。什么样的睡眠对你算差，什么样的训练负荷会影响第二天的状态，哪些变化只是偶然波动，理论上都可以随着数据积累变得更加个人化。 如果健康历史和模型记忆无法顺畅迁移，这种个人基线还可能形成一种新的切换成本。一块新硬件可以复制相似的传感器，却无法立刻复制模型对你的了解。用户留下来，未必是舍不得那块手环，也可能只是不想再让另一位 AI 教练从头了解自己。 传统手环测量的是「你今天怎么样」，AI 教练试图回答的是「你为什么会这样，以及接下来怎么办」。 这也是为什么我会把 Fitbit Air 看成一种从「让 AI 分析健康数据」倒推出来的原生 AI 硬件。先确定模型需要什么数据，再决定硬件应该长成什么样。屏幕和复杂交互被舍弃，硬件只负责稳定地把数据送进模型。 Fitbit Air 售价 99.99 美元，附赠三个月 Google Health Premium。对国内消费者来说并不便宜。只看首次购买，它比每年 199 美元起、硬件包含在会员关系中的 WHOOP 更容易尝试；但如果长期订阅 AI 教练，两者的成本差距会迅速缩小。 这也指向了无屏手环的下一种商业模式：硬件越来越便宜，甚至随订阅赠送，厂商真正出售的是持续分析数据的服务。 从商业角度看，硬件会越来越像获取用户的成本。只要用户持续佩戴，数据和订阅关系就会不断累积。在厂商眼里，按月收费的 AI 服务比几年一次的设备换新更容易形成可预测的持续收入，也更容易把一次硬件购买变成长期关系。 02 模型能力是「双刃剑」 当一款产品开始替你解释身体，它继承的不只有大模型的能力：幻觉、遗忘、错误理解上下文，以及用确定的语气给出错误答案，这些常见问题，也会被带进健康场景。 传统手环记录错一次运动，最多让当天的数据难看一点。而 AI 教练一旦基于错误数据继续推理，就可能得到一条逻辑完整、语气笃定，却从起点开始就错了的建议。 类似睡眠监测这种依赖连续数据分析的场景，对数据精度的依赖会急剧增大｜图片来源：极客公园 AI 的价值和风险来自同一种能力：它能在数据之间建立联系，因此可能发现用户没有察觉的规律，也可能把一次错误推断包装成看似合理的建议。 这会带来一个现实的矛盾。 如果用户拥有足够的专业知识，能够判断每条建议是否可靠，他可能本来就不需要 AI 教练；像我这种真正依赖教练的普通用户，反而最缺乏二次验证建议的能力。 模型越主动，这个矛盾越尖锐。当 AI 只负责解释「HRV 是什么」时，错误的影响范围相对有限；当它开始主动建议你今天该训练还是休息，错误的影响也会随主动性放大。 所以，健康 AI 的竞争不能只看它会不会回答问题，更要看它知不知道什么时候不该回答。它能否记住长期上下文，识别数据缺失，表达不确定性，并在可能产生严重后果的地方及时停下来，才决定了这个教练是否可信。 长上下文的精准分析仍然依赖模型能力｜图片来源：极客公园 同一段身体数据，也可能对应完全不同的生活状态。睡眠变差可能来自训练、压力或一场临时的熬夜。模型不仅要读懂数值，还要把日程、习惯和用户自己的体感纳入判断，并且知道现有数据解释不了什么。 接入一个大模型 API，并不等于拥有模型能力。真正的模型能力还包括数据治理、长期记忆、垂直领域评估、安全边界，以及把模型错误约束在用户能够承受的范围内。 取消屏幕，保留传感器，做一条更轻的表带，再接入一个大模型，表面上没有太高的硬件门槛。未来出现更多类似 Fitbit Air 的产品，并不意外。 但这不代表任何厂商都能做好它。 Google 在这个领域的优势是它有 Gemini，也有 Fitbit 积累多年的健康数据、用户基础和分发渠道。 WHOOP 的 AI 教练虽然依赖外部基础模型，但它拥有长期积累的垂直数据、训练与恢复算法，以及成熟的订阅体系。它可以接入外部模型，再用自己的数据和算法完成垂直化与安全约束。 把通用模型变成健康教练的这一步恰恰最难。通用模型并不知道每一种传感器如何采样，也不知道数据缺失、佩戴中断和算法口径会怎样影响结论。厂商需要用真实案例反复评估模型，再决定哪些建议可以主动给出，哪些只能交给用户或专业人士判断。 所以，这个市场未必只属于能够自研基础模型的公司，但一定很难属于只会做硬件的公司。厂商可以租用模型，却不能把产品判断、安全评估和长期记忆一起外包。 无屏的形态可以复制，数据、模型和反馈形成的闭环却很难复制。 这也解释了为什么 Fitbit Air 容易得到两极分化的评价。 习惯使用大模型的人，会自然地接受这种交互。相比自己翻看十几张图表，直接问「我今天为什么这么累」「今晚应该几点睡」，显然更加省力。 但对已经形成训练体系的健身老手来说，他们知道怎样理解心率、恢复和负荷，也习惯结合身体感受修正数据。AI 提供的「保姆式陪伴」未必是帮助，有时反而会变成干扰。 Fitbit Air 最适合的，可能是中间那群人：已经开始关心身体数据，却没有能力或者耐心独立解释所有指标；愿意接受 AI 建议，同时也知道它不能代替自己的判断。 戴了两周之后，我对无屏手环的看法更加确定了。 Fitbit Air 并非传统意义上的智能手表｜图片来源：极客公园 它不是一块被砍掉屏幕的智能手表，而是一台为了持续向 AI 提供数据而设计的传感器终端。无屏带来了舒适和安静，却不足以决定产品的上限。 最终决定 Fitbit Air 能走多远的，不是它能从手腕上拿掉多少东西，而是屏幕消失以后，那个替它开口的模型究竟有多可靠。 *头图来源：极客公园 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO 极客一问 拿掉屏幕的可穿戴设备， 未来会取代智能手表吗？"

"30 秒视频直出不是参数升级，是创作方式的切换。 作者｜张勇毅 编辑｜靖宇 5 个月前， 我们在体验 Seedance 2.0 那篇「AI 上新」的时候 ，提到了一个关键判断 「AI 视频第一阶段的比赛，结束了」。 看完之后，我一直在想一个问题：第二阶段是什么？第一阶段比的是谁能生成更好看的画面、更连贯的动作、更稳定的输出。Seedance 2.0 把这条线拉得很高。但「好看」解决了之后呢？ 7 月 31 日，字节正式发布了 Seedance 2.5，同步上线即梦、豆包专业版、扣子和小云雀。 我立即重新打开我已经吃灰许久的即梦账号，花重金充值了会员，花了一个下午把它从头到尾跑了一遍，现在可以回答那个问题了： 第二阶段比的不是画面，是叙事 。 01 从 15 秒到 30 秒 先说最直观的变化。Seedance 2.0 单次生成上限是 15 秒，2.5 直接翻倍到了 30 秒。 这个数字看起来只是参数升级，但用过就知道不是。15 秒能做什么？一个镜头，一个动作，一个表情。你可以做出一个很好看的片段，但它只是片段。30 秒能做什么？一个完整的情绪弧线 有起承转合，有铺垫，有高潮，有收束。 实测为例。 提示词： 30 秒电影级短片，黄昏光线。一个科技记者坐在咖啡馆窗边，盯着笔记本电脑屏幕上的空白文档，表情焦虑。他喝了一口咖啡，放下杯子，开始敲键盘，起初很慢，然后越来越快。窗外的光线从暖黄变成深蓝。最后他停下来，盯着屏幕露出一个微笑，合上笔记本。镜头从他的侧脸慢慢拉远，穿过玻璃窗，看到整条街的灯亮起来了。风格克制、安静、有呼吸感，像是枝裕和的日常叙事。钢琴为主的轻配乐。 已关注 关注 重播 分享 赞 随便看看 --> 关闭 观看更多 更多 退出全屏 切换到竖屏全屏 退出全屏 极客公园 已关注 分享视频 ，时长 00:10 0 / 0 00:00 / 00:10 切换到横屏模式 继续播放 进度条，百分之0 播放 00:00 / 00:10 00:10 倍速 全屏 倍速播放中 0.5倍 0.75倍 1.0倍 1.5倍 2.0倍 超清 流畅 您的浏览器不支持 video 标签 继续观看 Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 观看更多 转载 , Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 极客公园 已关注 分享 点赞 在看 已同步到看一看 写下你的评论 视频详情 在这 30 秒里情绪层层递进，BGM 卡着节奏推上去。这在 2.0 时代是不可想象的，那时候想要一个满意的结果，抽卡十几次是常态。 更关键的是延长能力。 30 秒只是单次原生生成的上限， 通过即梦的延长功能，可以把一段视频续到 3 分钟 。内测期间有人做过测试：一个女孩走进便利店、拧开汽水瓶盖、便利店开始融化变成荧光海 整个 3 分钟的叙事里，女孩的驼色大衣和马尾辫没有任何跳变。 再看下面这个例子。 提示词： 20 秒温情短片，室内暖光。一个年轻人推开家门，玄关灯亮，他看到餐桌上摆好了饭菜，厨房里妈妈正在炒最后一道菜。妈妈听到声音回头看了一眼，没说话，笑了一下，继续炒菜。年轻人放下背包，走到厨房门口靠着门框站了一会儿，表情从疲惫变成柔软。固定机位，不运镜，用画面纵深表现两人的距离感。没有对白，只有炒菜的声音和油烟机的嗡嗡声。2000 年代家庭剧质感，暖黄色调，轻微胶片颗粒。 已关注 关注 重播 分享 赞 随便看看 --> 关闭 观看更多 更多 退出全屏 切换到竖屏全屏 退出全屏 极客公园 已关注 分享视频 ，时长 00:20 0 / 0 00:00 / 00:20 切换到横屏模式 继续播放 进度条，百分之0 播放 00:00 / 00:20 00:20 倍速 全屏 倍速播放中 0.5倍 0.75倍 1.0倍 1.5倍 2.0倍 超清 流畅 您的浏览器不支持 video 标签 继续观看 Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 观看更多 转载 , Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 极客公园 已关注 分享 点赞 在看 已同步到看一看 写下你的评论 视频详情 这意味着什么？AI 视频不再是做「素材」的工具了。它开始能讲故事。 此外，Seedance 2.0 支持最多 9 张图片、3 段视频、3 段音频作为参考素材。 2.5 把这个上限拉到了 50 个全模态参考 图片、视频、音频、文字，混着来 。 50 这个数字有多夸张？知乎上有人评论说，「生图天花板的模型也就十来个参考还会崩脸，50 个参考都不崩的话那是天顶星科技」。 提示词： 一镜到底，机场航站楼内部。镜头从候机大厅的落地玻璃窗开始，窗外一架宽体客机正在缓慢滑行。镜头向右平移，经过几排座椅上的等待旅客，穿过免税店的玻璃门，沿着通道持续推进，最后到达登机口，一个穿制服的地勤人员正在扫描登机牌。全程手持跟拍质感，画面微晃，自然光为主，有广播背景音和行李轮拖行的环境声。纪录片风格，像 NHK 的日常观察镜头。 已关注 关注 重播 分享 赞 随便看看 --> 关闭 观看更多 更多 退出全屏 切换到竖屏全屏 退出全屏 极客公园 已关注 分享视频 ，时长 00:15 0 / 0 00:00 / 00:15 切换到横屏模式 继续播放 进度条，百分之0 播放 00:00 / 00:15 00:15 倍速 全屏 倍速播放中 0.5倍 0.75倍 1.0倍 1.5倍 2.0倍 超清 流畅 您的浏览器不支持 video 标签 继续观看 Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 观看更多 转载 , Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 极客公园 已关注 分享 点赞 在看 已同步到看一看 写下你的评论 视频详情 这个能力主要面向两类需求。一类是品牌内容 你需要在一条视频里保持多个演员形象一致、视觉系统统一、场景美术风格稳定。以前这需要逐帧检查、反复重生成，现在一次性把参考素材喂进去就行。 另一类是影视前期制作的概念验证 导演可以把分镜、角色设定、参考镜头、背景音乐一股脑丢进去，直接看效果。 提示词： 让这张照片动起来，保持原图的光线和氛围，15 秒。 已关注 关注 重播 分享 赞 随便看看 --> 关闭 观看更多 更多 退出全屏 切换到竖屏全屏 退出全屏 极客公园 已关注 分享视频 ，时长 00:15 0 / 0 00:00 / 00:15 切换到横屏模式 继续播放 进度条，百分之0 播放 00:00 / 00:15 00:15 倍速 全屏 倍速播放中 0.5倍 0.75倍 1.0倍 1.5倍 2.0倍 超清 流畅 您的浏览器不支持 video 标签 继续观看 Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 观看更多 转载 , Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 极客公园 已关注 分享 点赞 在看 已同步到看一看 写下你的评论 视频详情 同步新增的还有白模和绿幕参考能力。即梦现在支持 Maya 和 Blender 插件唤起，可以用 3D 白模做预演，然后让 Seedance 2.5 把它「填充」成实拍质感的画面。这等于把 AI 视频生成直接接进了专业影视的工业管线。 此外，2.0 时代的一个众所周知的痛点是：生成了一段 90 分的视频，但有一个细节不对 比如背景里有个不该出现的元素，或者商品颜色偏了。你的选项只有两个：要么接受瑕疵，要么整段重新生成，赌下一次能不能更好。 2.5 加了局部编辑。 你可以框选画面的某个区域，只改那一块，其他部分保持不动 。背景不对？换背景。商品颜色偏了？改颜色。人物表情不到位？重新生成那张脸。 这个功能的意义不在于技术本身，在于它改变了创作者和 AI 之间的协作方式。以前是「生成 判断 重来」的循环，现在变成了「生成 微调 完成」的流程。后者的效率高一个量级。 还有一个容易被忽略的升级：文字渲染。2.0 生成的视频里如果出现文字，大概率会变成乱码。2.5 在这方面好了很多。 用一张化学方程式的截图让它生成教学视频，方程式被原封不动地搬到了对应的实验现象处，没有崩。这对教育类内容和商业广告来说是刚需 你终于可以在 AI 视频里放品牌名和 slogan 了。 提示词： 10 秒商业短片。一家精品咖啡店的门面特写，玻璃门上贴着白色字体的店名「Mountain Fog Coffee 山雾咖啡」。镜头从门外慢慢推进，透过玻璃可以看到里面的菜单板上写着「今日特调 38」。自然光，清晨氛围，略带雾气。 已关注 关注 重播 分享 赞 随便看看 --> 关闭 观看更多 更多 退出全屏 切换到竖屏全屏 退出全屏 极客公园 已关注 分享视频 ，时长 00:10 0 / 0 00:00 / 00:10 切换到横屏模式 继续播放 进度条，百分之0 播放 00:00 / 00:10 00:10 倍速 全屏 倍速播放中 0.5倍 0.75倍 1.0倍 1.5倍 2.0倍 超清 流畅 您的浏览器不支持 video 标签 继续观看 Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 观看更多 转载 , Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 极客公园 已关注 分享 点赞 在看 已同步到看一看 写下你的评论 视频详情 提示词： 15 秒科技发布会片段。一块巨大的 LED 屏幕上依次显示三行文字：第一行「Seedance 2.5」，停留 3 秒后切换为第二行「30 秒 原生直出」，再停留 3 秒切换为第三行「即梦 AI」。台下观众席有人举着手机拍摄，现场灯光偏暗，LED 屏幕是主光源。发布会氛围，有轻微的现场环境音。 已关注 关注 重播 分享 赞 随便看看 --> 关闭 观看更多 更多 退出全屏 切换到竖屏全屏 退出全屏 极客公园 已关注 分享视频 ，时长 00:15 0 / 0 00:00 / 00:15 切换到横屏模式 继续播放 进度条，百分之0 播放 00:00 / 00:15 00:15 倍速 全屏 倍速播放中 0.5倍 0.75倍 1.0倍 1.5倍 2.0倍 超清 流畅 您的浏览器不支持 video 标签 继续观看 Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 观看更多 转载 , Seedance 2.5 实测：从「片段」到「叙事」，AI 视频的下半场开始了｜AI 上新 极客公园 已关注 分享 点赞 在看 已同步到看一看 写下你的评论 视频详情 02 不只是模型升级 如果你只看参数 30 秒、50 个参考、4K、局部编辑 你会觉得这是一次常规的版本迭代。但把它放在更大的图景里看，这次更新的意义其实在参数之外。 第一个信号是产品落地的速度 。Seedance 2.5 发布当天，徐工集团、小鹏汽车、灵初智能等企业就宣布了合作。 徐工用它做工业操作培训和工序 SOP 视频，小鹏把它接进了内部的 AI 设计平台。这些不是「未来可能的应用场景」，是正在发生的事。 第二个信号是豆包专业版的联动 。2.5 不只是即梦里的一个模型选项 它被接进了豆包专业版的「创意视频」技能。你可以先让豆包的 Seedream 5.0 Pro 生成一张海报，然后直接在同一个对话里让 Seedance 2.5 把它变成 30 秒的宣传片。从图到视频，一个对话框搞定。 这是 Agent 调用能力，不是简单的模型接入。 第三个信号是市场格局 。有行业数据显示，按日消耗占比计算，Seedance 系列已经占据了国内 AI 视频市场超过八成的份额，可灵约占 14%，万相约占 4%。在这种市场集中度下推出大版本更新，字节的意图很明确 不给对手留追赶窗口。 能力升级说完了，说说钱的事。 无论是抽卡还是规模化制作，这都可能是很多人最关心的部分：即梦的标准会员每月 239 元，到账 2210 积分。生成一条 30 秒 720P 视频，单次消耗 780 积分。算一下： 一条 30 秒的视频，成本大约 84 元 。一个月的积分满打满算只够生成不到 3 条。 这还是每次一抽就满意的理想情况。实际使用中你大概率需要跑 2-3 次才能出一个真正能用的结果。也就是说，如果你想做一条满意的 30 秒成片，实际成本可能奔着两三百去了。 一个月的积分额度，认真做的话，可能就只够够产出一条。 虽然即梦目前有限时折扣，积分消耗最高打到 5.4 折，算下来一条大约 45 元，月配额能撑到 5 条左右。但折扣窗口不会一直在， 按原价算的话，Seedance 2.5 对个人创作者来说还不算便宜。 当然，换一个角度想，以前想做一条 30 秒、有完整叙事弧线、有运镜有 BGM 的视频短片，找人拍摄加后期的报价至少四位数起步。 84 元做出来的东西如果真能直接用，性价比其实并不差。问题只在于：你得是一个真的「有活要干」的人，而不是随便玩玩 随便玩玩的话，这个价格会让你在每次按下生成按钮之前都犹豫一下。 但 Seedance 2.5 一个下午带给我的惊喜，仍然会有有种让我物超所值的感觉；因为这让我想起了 5 个月前我体验 Seedance 2.0 的时候，看到有人用一段话评价它：「当工具强大到一定程度，它就从你思考的对象变成了你思考的背景。你不会去想笔好不好用，你只会想我要写什么。」 用完 2.5，我觉得这句话需要更新一下。 Seedance 2.0 让你不再想「AI 能不能做到」 ； Seedance 2.5 开始让你想「我要讲一个什么样的故事」 而且是一个完整的故事，不是一个片段。30 秒的原生时长，3 分钟的延长能力，50 个参考素材的可控性，加上局部编辑的精修能力，这些加在一起，让 AI 视频第一次有了「叙事工具」的样子。 Seed 团队在发布文章里写了一句值得注意的话：「用户对视频创作模型的期待正在从『生成一个片段』走向『完成一段创作』。」 这句话精准地描述了 AI 视频正在经历的转折 从玩具变成工具，从素材变成作品。 Seedance 2.5 目前已经在即梦和豆包专业版上线，即梦会员可以直接使用，限时积分消耗最高 5.4 折。API 将在近期通过火山引擎面向企业开放。 如果你之前用过 Seedance 2.0 觉得「也就那样」，这次建议重新试一下。30 秒和 15 秒之间的差距，远比数字看起来的大。 *头图来源：即梦 AI 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO 极客一问 AI 视频从 15 秒到 30 秒， 你觉得这是量变还是质变？"

"OpenAI 因 Astra 模型的网络安全能力而放缓其发布进程 据报道，OpenAI 表示，不能排除其即将推出的模型 Astra 具备「关键性」网络能力，这促使 OpenAI 扩大安全测试范围，并暂停不符合更严格安全要求的内部活动。这是人工智能模型网络能力快速提升的最新迹象。 OpenAI 表示，在对即将推出的模型之一 Astra 进行内部评估后，「我们无法排除其具备关键性网络能力」。在发布 Astra 之前，OpenAI 将扩大针对该模型的测试和安全措施，并按照公司 2023 年首次发布的「准备框架」要求，放缓 Astra 的开发进程，直到建立适当的安全防护措施。 OpenAI 还表示，Astra 并未参与 Hugging Face 漏洞攻击事件。这可能是首个人工智能前沿实验室因网络安全担忧而承诺放缓自身 AI 模型开发进程的案例。（消息来源：财联社） Anthropic 为自研 AI 芯片开出高薪，模型训练岗位薪资高于实际造芯工程师 8 月 7 日消息，Anthropic 目前正在扩大内部芯片设计团队，并计划开发自研 ASIC 芯片。 与此同时，公司不同芯片相关岗位之间出现了明显的薪资差异：负责训练 AI 模型进行芯片设计的研究工程师岗位，年薪最高可达 85 万美元，而实际负责设计 Anthropic 首款 ASIC 芯片的工程师岗位，薪资范围约为 32 万至 48.5 万美元。外媒称其为「薪酬倒挂」。 Anthropic 发布的招聘信息显示，负责「Chip Design RL（芯片设计强化学习）」方向的研究工程师岗位，主要工作是构建强化学习环境，让 Claude 等 AI 模型学习芯片设计流程，包括 RTL 代码生成、验证以及物理设计优化等内容。 两类岗位所需技能存在较高重合度，包括完整 ASIC / FPGA 设计流程、RTL 到流片、UVM 与形式化验证、物理设计、PPA（性能、功耗、面积）优化、DFT（可测试性设计）以及 EDA 工具使用经验等，同时都要求具备实际芯片开发经验。 目前，Anthropic 尚未公布首款自研 ASIC 芯片的具体规格、制造合作方或发布时间。公司此前表示，其芯片战略将采用多芯片路线，以满足人工智能模型训练和推理需求。（消息来源：IT 之家） Meta 成为第三家承认其模型「失控」并入侵了另一家公司的 AI 巨头 8 月 7 日消息，继 OpenAI 和 Anthropic 之后，Meta 近日也成为两周内第三家承认其 AI 模型发生越界并对其他公司系统实施「黑客行为」的科技巨头。 据报道，这一事件发生于 AI 安全评估公司 Irregular 对 Meta 模型进行测试期间。Meta 在接受 BBC 采访时说明，该 AI 模型之所以能够接入公开互联网，是因为测试人员的「配置错误」，而非模型本身存在漏洞。 Meta 官方声明表示，该模型利用了第三方服务的安全漏洞，其行为模式与此前其他公司报告的案例相似。涉事模型为 Meta 的 Muse Spark 1.1，据称是其用于真实世界编程和智能体任务的最先进模型，该模型侵入了某未公开名称的公司并篡改了其内部系统。 针对此次事件，Irregular 公司发言人回应称，Meta 所面临的系与 Anthropic 上周披露的完全相同的评估环境问题。此前，Anthropic 在审查了逾 14 万次评估运行后披露，由于与测试机构沟通不畅导致测试环境中残留了网络连接，其 Claude 模型在试图完成指定任务时，未经授权访问了三家组织的生产系统。（消息来源：cnBeta） iPhone 18 Pro 系列价格预测：国行万元起步没啥问题 8 月 7 日消息，华尔街日报》和专业研究机构 TechInsights 联合针对即将发布的 iPhone 18 系列做了详细的售价拆解分析，预测其中定位高端的 Pro 系列起售价至少会达到 1299 美元，更符合苹果定价逻辑的最终结果是售价接近 1399 美元，涨幅远超往年常规更新的幅度。 根据 TechInsights 给出的最新成本研究数据，当前售价 1099 美元的 iPhone 17 Pro，整体产品毛利率大约稳定在 47%，处于苹果往年高端旗舰的常规利润区间。 如果苹果想要在 iPhone 18 Pro 身上维持完全相同的利润水平，抵消存储涨价带来的成本增量，这款新机型的定价就必须达到 1371 美元才能达标。 如果再把知名分析师郭明錤此前提到的新一代 iPhone 相机系统成本上涨 50% 的因素纳入测算，按照同样的成本逻辑推演，苹果很可能最终将 iPhone 18 Pro 的起售价定在 1399 美元，约合人民币 9450 元甚至更高的水平。 按照这个境外定价反向推导国行版本的定价规则，iPhone 18 Pro 的国行起售价大概率会直接摸到 9999 元区间，极端情况下甚至会突破万元达到 10999 元。（消息来源：快科技） 王兴兴回应 DeepSeek 投资宇树：将在三方面开展重点合作 在 8 月 7 日的宇树科技首次公开发行股票并在科创板上市网上投资者交流会中，宇树科技 CEO 王兴兴回应称，根据双方签订的《战略合作备忘录》，宇树科技和 DeepSeek 双方将在三方面开展重点合作：「面向通用人工智能开展合作研发」、「高性能通用机器人方面深度合作」、「AI 大模型方面开展深度合作」。 王兴兴还透露， 宇树科技 2025 年度不含轮式双臂机器人的人形机器人出货量已超 5,500 台 。「随着行业技术的不断进步、产品成本的降低以及应用场景的拓展，预计未来几年内人形机器人在工业制造、消费服务、公共服务等多个下游领域的渗透率将逐步提升。」（消息来源：凤凰网科技） 微信内测朋友圈新功能：支持 AI 帮写、点评 8 月 7 日消息，微信正在内测朋友圈 AI 相关功能。有用户反馈，朋友圈新增「AI 帮写」与「AI 点评」两项能力。从截图来看，发布朋友圈界面右下角出现「AI 帮写」按钮，可以借助 AI 辅助生成朋友圈文案。 据悉，该功能隶属于微信 AI 助手小微，目前处于小范围灰度测试阶段。（消息来源：BiaNews 鞭牛士） 微信官宣功能更新！「你撤回了一条消息」现在也能删除了 8 月 7 日消息，「微信时刻」公众号发文宣布，微信功能迎来更新，现在连「你撤回了一条消息」这行提示也可以撤回了。 据介绍，用户长按聊天框中的「你撤回了一条消息」，即可选择删除，让自己的聊天界面更加干净。 不过需要注意的是， 这项操作只会删除自己页面中的撤回提示，对方聊天界面中的「你撤回了一条消息」仍然会保留。 （消息来源：快科技） 《王者荣耀》原班人马打造！《王者万象棋》官宣定档 9 月：预约突破 5000 万 8 月 7 日消息，今日，由《王者荣耀》原班人马打造的英雄策略对战新游《王者万象棋》正式宣布定档 9 月，目前游戏预约人数已突破 5000 万。 玩法方面，《王者万象棋》在传统自走棋基础上加入了全新的「棋手」机制，每位棋手都拥有专属技能，玩家可以根据不同棋手能力搭配英雄阵容和战术，形成更加丰富的对局思路。 每局对战，6 名玩家选择棋手进入万象大赛，养成自己的王牌英雄炸翻全场，更有拍卖、天赋、效果牌等随机事件贯穿全局，每一手选择都可能逆转战局。 据了解，《王者万象棋》针对新手上手和组队体验进行了多项优化，内置局内 AI 灵宝辅助系统，并支持继承《王者荣耀》亲密度。 在组排玩法中，游戏还支持共享排位分，一人登顶、全员上分，并配备一对一私教功能，帮助新手玩家快速熟悉阵容搭配和对局策略。（消息来源：快科技） 大疆 Osmo 360 II 正式官宣：8 月 13 日发布 8 月 7 日消息，大疆创新放出新品预告，新一代全景相机 Osmo 360 II 定档 8 月 13 日正式发布，官方称这款新品将重塑全景影像上限。 Osmo 360 II 外观大体延续初代方正机身造型，镜头布局没有改动，识别度很高。细节做了精简调整，按键进行了微调，屏幕下方的白色按键这次改成了一红一黑两种颜色。 屏幕左侧边依旧是可拆卸电池设计，电池从初代 1950mAh 升级到 2150mAh，容量提升约 10.26%，同时保留 2 英寸触控屏、IP68 防水、四麦克风立体收音这些实用配置，户外淋雨、水下浅拍不用额外加装保护壳。 根据爆料，影像规格是本次核心升级，前代最高 8K50fps 全景视频，新版本直接提升到 8K60fps，高速骑行、滑雪、跳伞这类动态画面录制更顺滑，后期做慢动作素材流畅度更好。（消息来源：快科技） 影石 GO Ultra 大更新：Kira 上线 出国翻译识图一问就懂 8 月 7 日消息， 影石为 GO Ultra 推出重磅固件更新，专属 AI 语音助手 Kira 正式上线。 原本单纯的随身拍摄设备，直接变成可以随身问答、实时翻译的便携 AI 工具，出行记录体验大幅升级。 只需要把 Insta360 App 升级到 2.30.0 及以上，同时将相机本体、拓展舱固件更新至 V1.8.88 版本，更新完成就能直接唤醒使用，不用额外付费。 新助手覆盖四大实用能力，第一个就是双语实时互译，除中英文外还支持多款小语种。 出门点餐、逛街问路、和当地人沟通，对着相机说话就能双向翻译，不用反复拿出手机打字切换翻译软件，嘈杂户外环境也能稳定识别语音。 随时随地语音问答是第二大亮点，不管是出行路上想查景点资料、生活里想找各类科普答案，直接唤醒助手提问，不用掏出手机解锁查资料，边走边问十分方便。 还可以进行拍图识图和声纹识别。除 AI 交互之外，原有拍摄配套功能同步优化，相机自带磁吸结构可以随意夹在衣物、背包上，全程解放双手拍摄第一视角画面。拍摄素材能直接交给 AI 自动成片，系统识别画面情绪匹配对应配乐，简单操作就能产出完整 Vlog，不用花大量时间剪辑。（消息来源：快科技） 福兮祸兮 美国科学家首次用 AI 设计出新型病毒 美国科学家首次成功制造出由人工智能 (AI) 设计的病毒，该研究成果于周四发表在了《科学》杂志上。 据悉，斯坦福大学的研究人员开发了一款名为「Evo 2」的生成式 AI 程序，该程序能够编写新的基因组 即编码在 DNA 中的生命遗传指令。他们利用该程序设计并制造了 16 种合成噬菌体 这是一种能够感染细菌的小型病毒，有时可替代抗生素来杀灭致病细菌。 在安全实验室进行测试时，美国研究人员发现，与作为 Evo 2 设计模板的天然噬菌体 X174 相比，这些新型噬菌体在杀灭常见微生物大肠杆菌方面更为有效。 该项目负责人 Brian Hie 表示。「我们选择以噬菌体为研究对象，是因为它们体积小、研究充分，且在分子生物学和治疗领域具有广泛的应用。」 噬菌体疗法在东欧已有数十年的应用历史。通过将特定噬菌体与患者的具体细菌菌株精准匹配，并通过局部涂抹、注射或口服等方式将其送至感染部位。不过，由于操作流程复杂且细菌可能产生耐药性等原因，该疗法在西方尚未得到广泛应用。 斯坦福大学研究团队的另一名成员 Samuel King 表示，AI 或将助力噬菌体疗法重获新生。「随着越来越多关于具威胁性的耐药病原体出现的证据涌现，我们将需要创新的替代解决方案 而噬菌体疗法无疑是其中之一。」 「Brian Hie 这篇里程碑式论文的重要性无论怎么强调都不为过，」基因组学专家、DNA 合成公司 Genyro 首席执行官 Adrian Woolfson 表示，「这是生物学领域的『莱特兄弟时刻』(飞机发明人) 我们不再回顾进化所创造出的生物体 而是直面未来生物学的广阔可能性。」（消息来源：财联社）"

"一觉醒来，拿了诺贝尔奖、靠 AlphaGo 封神的哈萨比斯（Demis Hassabis），主动交出了整个 DeepMind 的日常经营大权。 另一边，谷歌元老 Jeff Dean 也离职创业，还顺手带走了三个技术大牛。更多信息欢迎点击回看 APPSO 此前文章： 谷歌AI一夜巨震，Gemini换帅，首席科学家带三个大牛出走创业 ▲ 左为 Demis Hassabis，右为 Jeff Dean，图片由 AI 生成 消息前脚官宣，谷歌母公司 Alphabet 的股价后脚当天就跌了 4%。 而接下这一整摊子、坐上谷歌 AI 操盘手位置的，是一个大部分吃瓜群众连名字都念不利索的人： Koray Kavukcuoglu。 那么问题来了，这位知名度远逊于哈萨比斯的新任掌门人到底是谁？ ▲Koray Kavukcuoglu 一个陪老婆读书，顺便入行 AI 圈的狠人 有一说一，Koray Kavukcuoglu 的入行经历，堪称 AI 圈最离谱的误打误撞。 Koray 是土耳其人，今年 49 岁。 本科硕士读的都不是计算机，而是航空航天工程，就读于土耳其中东科技大学（METU）。本科 1999 年前后毕业，硕士 2003 年前后。 毕业之后干嘛去了？ 去了一家叫 Roketsan 的公司当研发工程师，一家土耳其造导弹的军工企业。 对，你没看错，他最早是造导弹的。 那他怎么就拐到 AI 来了？ ▲ Yann Lecun 按他博士导师、深度学习三巨头之一 Yann LeCun（杨立昆）的说法，故事是这样的：当年 Koray 的老婆要去美国罗格斯大学读博，他就跟着来了，然后来了一句：「反正我也没啥事干，那就顺便读个计算机硕士吧。」 好家伙，就这么随随便便一个念头，AI 圈少了个导弹工程师，多了个未来的 DeepMind 掌门。 他进了纽约大学（NYU），选了 LeCun 的机器学习与模式识别课，一头栽了进去。 2005 年，他正式成为 LeCun 门下的计算机博士生，2010 年前后拿到博士学位，方向是稀疏编码、层次化视觉特征这些当年还很小众的东西。 顺便说一句，他那批同门后来几乎人均大佬，比如 Raia Hadsell、Marc&#8217;Aurelio Ranzato 如今都在 DeepMind 跟他共事，一个是研究副总裁，一个是研究总监。 那会儿深度学习还是个冷板凳领域，坐得住的人，后来基本都成了今天各大 AI 实验室的种子选手。 博士毕业后，他先去了 NEC 美国实验室。 2012 年，一家当时还在伦敦、离被谷歌收购还有好几年、名不见经传的小创业公司找上门来——DeepMind。 据说，正是 LeCun 鼓励他去的。 于是，导弹工程师的 AI 生涯，正式开张。 从科学家到「摆平大师」，DeepMind 真正隐形操盘手上位 2014 年，谷歌收购 DeepMind。此后十年，Koray 一路往上走：research scientist → 研究总监 → 研究副总裁 → CTO。 如果你觉得他只是个「管理岗」，那就小看他了。 他的 Google Scholar 档案显示，论文累计引用已超过 34.5 万次，h-index 达到 90，其中 2021 年以来的引用量就超过 26.4 万次，学术影响力至今仍在快速增长。 而且他手上的技术履历，随便拎一个出来都是教科书级别的： 2015 年发表在 Nature 上那篇《Human-level control through deep reinforcement learning》，他是并列核心作者之一，Nature 白纸黑字标注，Kavukcuoglu、Mnih、Silver 三人同等贡献。 DQN 是啥？简单讲，就是把卷积神经网络和 Q-learning 缝在一起，让同一套算法光看着屏幕像素，就能自学着玩 Space Invaders、Pong、Breakout 一堆雅达利老游戏。 而这，正是今天满天飞的「AI agent」的老祖宗，比如现在那些能自己收发邮件、查日历、操作软件的智能体，源头也得益于此。 WaveNet：直接对原始音频波形建模的生成式架构，后来落地到了 Google Assistant、地图导航、语音搜索、Cloud 语音合成，你手机里那个越来越像真人的语音，背后有他一份功劳。 此外，他也是早期 AlphaGo 核心研究体系的重要贡献者之一。 再加上贝叶斯神经网络里的 Bayes by Backprop、早期神经网络 NLP 的开山之作《Natural Language Processing (Almost) from Scratch》…… 所以你看，他不是个只会坐办公室的管理者，而是个真能下场写论文的科学家。 但真正让他在谷歌内部封神的，是另一个身份，摆平大师。 谷歌亿万富翁联合创始人 Sergey Brin 想在 AI 部门办点事，比如给某个团队调点 AI 芯片、招个研究员、把某人挪个部门，他会给谁发消息？ 答案不言而喻，Koray。 据九位跟他直接共事过的现任和前任员工描述，过去两年，Koray 成了谷歌 AI 模型离不开的救火队长，专治 DeepMind 那些心高气傲的大牛之间的各种拧巴。 他有多能管人管钱？ 到去年，他手下有 21 个直接汇报对象，整个组织大约 2100 人。head count 和预算的最终仲裁权，就攥在他手里，想办成事的经理，都得来找他。有人干脆管他叫「帝国建造者」。 The Information 曾经报道过一个有趣的细节，他能把「拒绝」说得让你觉得自己赚翻了。 好几位前同事回忆，跟他开完会，感觉自己想要的全都拿到了，美滋滋地走了，过一阵子才反应过来，诶，我好像两手空空啊。 （doge）就这话术，建议全体打工人学习。 「趁还能享受，好好享受吧」 想看懂这次地震的分量，得先把时间倒回几年前。 很多年里，DeepMind 在谷歌内部过着神仙日子，相对独立，专心搞研究，不用操心怎么把成果塞进产品里赚钱。 LeCun 看在眼里，每次在学术会议上碰到自己这帮学生，都要调侃两句：工业界搞纯研究，这日子撑不了几年，早晚得给产品线打工，哪怕是间接打工。 他原话大意是：「趁还能享受，好好享受吧。」 后面的故事我们都知道了，2022 年 11 月，OpenAI 甩出 ChatGPT，整个科技圈地动山摇，其中被波及最狠的正是谷歌，因为它直捅谷歌搜索的命根子。 更扎心的是，ChatGPT 底层用的 Transformer，恰恰是谷歌自己搞出来、却没做成产品的研究。 自家孩子，被别人抱走养大了，还回来打自己脸。 于是 2023 年，谷歌一咬牙，把两个 AI 实验室，加州的 Google Brain 和伦敦的 DeepMind，合并成一个 Google DeepMind，交给哈萨比斯统管。 紧接着上马 Gemini，正面硬刚 GPT。技术方向由 Jeff Dean 和 Oriol Vinyals 领衔，而把这套宏大愿景真正落地、协调一堆七零八落团队的活儿，交给了谁？ 又是 Koray。 后来的故事大家都知道了，Gemini 一度从被群嘲的「追赶者」，一路爬到了行业榜单顶端。 去年 6 月，谷歌给他新设了一个岗位，首席 AI 架构师（Chief AI Architect），直接向 CEO 皮查伊（Sundar Pichai）汇报，任务只有一个： 把 Gemini 塞进谷歌的每一个产品里。 上任后他大刀阔斧，把散落各处的模型训练往自己这儿收，光是搜索团队就有约 200 人（包括搜索质量副总裁）被划到他麾下。人也从伦敦搬到了山景城总部。 哦对了，那段时间 Meta 还想把他本人挖走，没挖动。 现在，哈萨比斯正式退居二线，从 Google DeepMind 的 CEO，转任 DeepMind 董事长，同时兼任 Alphabet 首席科学家。日常运营大权，正式交出去。 但他也不算彻底退隐，他还继续掌管 Isomorphic Labs（DeepMind 分拆出来、专攻 AI 药物发现的部门）。 接任这位国际象棋神童、诺奖得主的员工，正是跟了自己多年的老部下 Koray，并直接向皮查伊汇报。 从救火队长到一把手，Koray 也算是熬出头了。 一个关注指标和产品的研究者 跟动不动就聊 AGI、科学发现、人类未来的哈萨比斯比，Koray 说话明显更「接地气」。 他关心模型在基准测试里跑分怎么样，关心预训练和后训练怎么配合，也关心新能力能不能变成用户直接摸得到的产品体验。 在谈到 Gemini 时，Koray 多次强调，模型能力只有进入产品、接触真实用户之后，才能产生足够有效的反馈。 按照他的判断，模型发布本身只完成了部分工作。更重要的任务，是把多模态理解、编程和智能体能力变成搜索结果中的交互组件、学习工具、开发环境和企业服务。 类似思路也体现在他对 AGI 的态度上。 他曾在采访里说过一句大实话，此刻听起来格外有意思：「对我来说非常非常重要的一点是——我们其实还没有掌握，如何造出 AGI（通用人工智能）的配方。」 比起哈萨比斯擅长定义长远目标、代表 DeepMind 那种基础研究的传统，Koray 的履历横跨研究、模型训练、组织管理和产品部署，更适合处理谷歌当下的痛点： 也就是把分散在各处的研究、算力和产品团队组织成一套统一体系。 职位安排本身也透露出谷歌的态度。 Koray 直接向 Pichai 汇报，意味着 Google DeepMind 与谷歌产品部门之间的距离将继续缩短。Gemini 也将加速成为覆盖搜索、办公、云计算、Android 和开发者工具的集团级基础设施。 接班之后，真正的考题才开始 Koray 接手的 Google DeepMind，拥有充足的算力资源、完整的 AI 技术体系和庞大的产品入口。 但摆在他面前的问题全是硬骨头。 他需要按时推出下一代 Gemini，让模型继续保持竞争力，还要把技术快速部署到谷歌各条产品线。 同时，他必须留住顶尖研究人员，减少庞大组织内部的重复建设和部门摩擦，并证明巨额 AI 投资最终能够产生可见的商业回报。 更雪上加霜的是，今天凌晨，谷歌历史上最重要的员工之一，前首席科学家 Jeff Dean 也离职创业，新公司名为 Discovery Loop，方向是用自动化的方式做机器学习研究，让 AI 自己改进自己的技术。 而且不是一个人走，他带走了至少三位 DeepMind 的重量级人物：Sanjay Ghemawat、Quoc Le，还有 Oriol Vinyals。 前 Google Brain 研究员 Jeremy Nixon 一针见血地评价道。他说 Dean 的离开「几乎无法想象」，这可能是这家长期稳如泰山的公司第一个真正的危机时刻。 如果只是 Dean 一个人走，还能说是「人各有志」。 问题是，这不是第一个。 就在今年早些时候，诺奖得主 John Jumper 跳去了 Anthropic；不到两个月前，Transformer 核心作者 Noam Shazeer，也宣布投奔了 OpenAI。 所以这场地震的余震，还远没结束。 老将走的走、散的散，新掌门刚坐上位置，屁股也还没焐热。Koray 的第一道大考，将会落点在 Gemini 4。至于能不能接得住哈萨比斯留下的这副担子，让我们拭目以待。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"一觉醒来，拿了诺贝尔奖、靠 AlphaGo 封神的哈萨比斯（Demis Hassabis），主动交出了整个 DeepMind 的日常经营大权。 另一边，谷歌元老 Jeff Dean 也离职创业，还顺手带走了三个技术大牛。更多信息欢迎点击回看 APPSO 此前文章： 谷歌AI一夜巨震，Gemini换帅，首席科学家带三个大牛出走创业 ▲ 左为 Demis Hassabis，右为 Jeff Dean，图片由 AI 生成 消息前脚官宣，谷歌母公司 Alphabet 的股价后脚当天就跌了 4%。 而接下这一整摊子、坐上谷歌 AI 操盘手位置的，是一个大部分吃瓜群众连名字都念不利索的人： Koray Kavukcuoglu。 那么问题来了，这位知名度远逊于哈萨比斯的新任掌门人到底是谁？ ▲Koray Kavukcuoglu 一个陪老婆读书，顺便入行 AI 圈的狠人 有一说一，Koray Kavukcuoglu 的入行经历，堪称 AI 圈最离谱的误打误撞。 Koray 是土耳其人，今年 49 岁。 本科硕士读的都不是计算机，而是航空航天工程，就读于土耳其中东科技大学（METU）。本科 1999 年前后毕业，硕士 2003 年前后。 毕业之后干嘛去了？ 去了一家叫 Roketsan 的公司当研发工程师，一家土耳其造导弹的军工企业。 对，你没看错，他最早是造导弹的。 那他怎么就拐到 AI 来了？ ▲ Yann Lecun 按他博士导师、深度学习三巨头之一 Yann LeCun（杨立昆）的说法，故事是这样的：当年 Koray 的老婆要去美国罗格斯大学读博，他就跟着来了，然后来了一句：「反正我也没啥事干，那就顺便读个计算机硕士吧。」 好家伙，就这么随随便便一个念头，AI 圈少了个导弹工程师，多了个未来的 DeepMind 掌门。 他进了纽约大学（NYU），选了 LeCun 的机器学习与模式识别课，一头栽了进去。 2005 年，他正式成为 LeCun 门下的计算机博士生，2010 年前后拿到博士学位，方向是稀疏编码、层次化视觉特征这些当年还很小众的东西。 顺便说一句，他那批同门后来几乎人均大佬，比如 Raia Hadsell、Marc&#8217;Aurelio Ranzato 如今都在 DeepMind 跟他共事，一个是研究副总裁，一个是研究总监。 那会儿深度学习还是个冷板凳领域，坐得住的人，后来基本都成了今天各大 AI 实验室的种子选手。 博士毕业后，他先去了 NEC 美国实验室。 2012 年，一家当时还在伦敦、离被谷歌收购还有好几年、名不见经传的小创业公司找上门来——DeepMind。 据说，正是 LeCun 鼓励他去的。 于是，导弹工程师的 AI 生涯，正式开张。 从科学家到「摆平大师」，DeepMind 真正隐形操盘手上位 2014 年，谷歌收购 DeepMind。此后十年，Koray 一路往上走：research scientist → 研究总监 → 研究副总裁 → CTO。 如果你觉得他只是个「管理岗」，那就小看他了。 他的 Google Scholar 档案显示，论文累计引用已超过 34.5 万次，h-index 达到 90，其中 2021 年以来的引用量就超过 26.4 万次，学术影响力至今仍在快速增长。 而且他手上的技术履历，随便拎一个出来都是教科书级别的： 2015 年发表在 Nature 上那篇《Human-level control through deep reinforcement learning》，他是并列核心作者之一，Nature 白纸黑字标注，Kavukcuoglu、Mnih、Silver 三人同等贡献。 DQN 是啥？简单讲，就是把卷积神经网络和 Q-learning 缝在一起，让同一套算法光看着屏幕像素，就能自学着玩 Space Invaders、Pong、Breakout 一堆雅达利老游戏。 而这，正是今天满天飞的「AI agent」的老祖宗，比如现在那些能自己收发邮件、查日历、操作软件的智能体，源头也得益于此。 WaveNet：直接对原始音频波形建模的生成式架构，后来落地到了 Google Assistant、地图导航、语音搜索、Cloud 语音合成，你手机里那个越来越像真人的语音，背后有他一份功劳。 此外，他也是早期 AlphaGo 核心研究体系的重要贡献者之一。 再加上贝叶斯神经网络里的 Bayes by Backprop、早期神经网络 NLP 的开山之作《Natural Language Processing (Almost) from Scratch》…… 所以你看，他不是个只会坐办公室的管理者，而是个真能下场写论文的科学家。 但真正让他在谷歌内部封神的，是另一个身份，摆平大师。 谷歌亿万富翁联合创始人 Sergey Brin 想在 AI 部门办点事，比如给某个团队调点 AI 芯片、招个研究员、把某人挪个部门，他会给谁发消息？ 答案不言而喻，Koray。 据九位跟他直接共事过的现任和前任员工描述，过去两年，Koray 成了谷歌 AI 模型离不开的救火队长，专治 DeepMind 那些心高气傲的大牛之间的各种拧巴。 他有多能管人管钱？ 到去年，他手下有 21 个直接汇报对象，整个组织大约 2100 人。head count 和预算的最终仲裁权，就攥在他手里，想办成事的经理，都得来找他。有人干脆管他叫「帝国建造者」。 The Information 曾经报道过一个有趣的细节，他能把「拒绝」说得让你觉得自己赚翻了。 好几位前同事回忆，跟他开完会，感觉自己想要的全都拿到了，美滋滋地走了，过一阵子才反应过来，诶，我好像两手空空啊。 （doge）就这话术，建议全体打工人学习。 「趁还能享受，好好享受吧」 想看懂这次地震的分量，得先把时间倒回几年前。 很多年里，DeepMind 在谷歌内部过着神仙日子，相对独立，专心搞研究，不用操心怎么把成果塞进产品里赚钱。 LeCun 看在眼里，每次在学术会议上碰到自己这帮学生，都要调侃两句：工业界搞纯研究，这日子撑不了几年，早晚得给产品线打工，哪怕是间接打工。 他原话大意是：「趁还能享受，好好享受吧。」 后面的故事我们都知道了，2022 年 11 月，OpenAI 甩出 ChatGPT，整个科技圈地动山摇，其中被波及最狠的正是谷歌，因为它直捅谷歌搜索的命根子。 更扎心的是，ChatGPT 底层用的 Transformer，恰恰是谷歌自己搞出来、却没做成产品的研究。 自家孩子，被别人抱走养大了，还回来打自己脸。 于是 2023 年，谷歌一咬牙，把两个 AI 实验室，加州的 Google Brain 和伦敦的 DeepMind，合并成一个 Google DeepMind，交给哈萨比斯统管。 紧接着上马 Gemini，正面硬刚 GPT。技术方向由 Jeff Dean 和 Oriol Vinyals 领衔，而把这套宏大愿景真正落地、协调一堆七零八落团队的活儿，交给了谁？ 又是 Koray。 后来的故事大家都知道了，Gemini 一度从被群嘲的「追赶者」，一路爬到了行业榜单顶端。 去年 6 月，谷歌给他新设了一个岗位，首席 AI 架构师（Chief AI Architect），直接向 CEO 皮查伊（Sundar Pichai）汇报，任务只有一个： 把 Gemini 塞进谷歌的每一个产品里。 上任后他大刀阔斧，把散落各处的模型训练往自己这儿收，光是搜索团队就有约 200 人（包括搜索质量副总裁）被划到他麾下。人也从伦敦搬到了山景城总部。 哦对了，那段时间 Meta 还想把他本人挖走，没挖动。 现在，哈萨比斯正式退居二线，从 Google DeepMind 的 CEO，转任 DeepMind 董事长，同时兼任 Alphabet 首席科学家。日常运营大权，正式交出去。 但他也不算彻底退隐，他还继续掌管 Isomorphic Labs（DeepMind 分拆出来、专攻 AI 药物发现的部门）。 接任这位国际象棋神童、诺奖得主的员工，正是跟了自己多年的老部下 Koray，并直接向皮查伊汇报。 从救火队长到一把手，Koray 也算是熬出头了。 一个关注指标和产品的研究者 跟动不动就聊 AGI、科学发现、人类未来的哈萨比斯比，Koray 说话明显更「接地气」。 他关心模型在基准测试里跑分怎么样，关心预训练和后训练怎么配合，也关心新能力能不能变成用户直接摸得到的产品体验。 在谈到 Gemini 时，Koray 多次强调，模型能力只有进入产品、接触真实用户之后，才能产生足够有效的反馈。 按照他的判断，模型发布本身只完成了部分工作。更重要的任务，是把多模态理解、编程和智能体能力变成搜索结果中的交互组件、学习工具、开发环境和企业服务。 类似思路也体现在他对 AGI 的态度上。 他曾在采访里说过一句大实话，此刻听起来格外有意思：「对我来说非常非常重要的一点是——我们其实还没有掌握，如何造出 AGI（通用人工智能）的配方。」 比起哈萨比斯擅长定义长远目标、代表 DeepMind 那种基础研究的传统，Koray 的履历横跨研究、模型训练、组织管理和产品部署，更适合处理谷歌当下的痛点： 也就是把分散在各处的研究、算力和产品团队组织成一套统一体系。 职位安排本身也透露出谷歌的态度。 Koray 直接向 Pichai 汇报，意味着 Google DeepMind 与谷歌产品部门之间的距离将继续缩短。Gemini 也将加速成为覆盖搜索、办公、云计算、Android 和开发者工具的集团级基础设施。 接班之后，真正的考题才开始 Koray 接手的 Google DeepMind，拥有充足的算力资源、完整的 AI 技术体系和庞大的产品入口。 但摆在他面前的问题全是硬骨头。 他需要按时推出下一代 Gemini，让模型继续保持竞争力，还要把技术快速部署到谷歌各条产品线。 同时，他必须留住顶尖研究人员，减少庞大组织内部的重复建设和部门摩擦，并证明巨额 AI 投资最终能够产生可见的商业回报。 更雪上加霜的是，今天凌晨，谷歌历史上最重要的员工之一，前首席科学家 Jeff Dean 也离职创业，新公司名为 Discovery Loop，方向是用自动化的方式做机器学习研究，让 AI 自己改进自己的技术。 而且不是一个人走，他带走了至少三位 DeepMind 的重量级人物：Sanjay Ghemawat、Quoc Le，还有 Oriol Vinyals。 前 Google Brain 研究员 Jeremy Nixon 一针见血地评价道。他说 Dean 的离开「几乎无法想象」，这可能是这家长期稳如泰山的公司第一个真正的危机时刻。 如果只是 Dean 一个人走，还能说是「人各有志」。 问题是，这不是第一个。 就在今年早些时候，诺奖得主 John Jumper 跳去了 Anthropic；不到两个月前，Transformer 核心作者 Noam Shazeer，也宣布投奔了 OpenAI。 所以这场地震的余震，还远没结束。 老将走的走、散的散，新掌门刚坐上位置，屁股也还没焐热。Koray 的第一道大考，将会落点在 Gemini 4。至于能不能接得住哈萨比斯留下的这副担子，让我们拭目以待。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"向来在供应链上予取予求的苹果，这次也碰壁了。 据韩媒 Digital Daily 报道，苹果此前试图与长鑫商谈更低的内存部件价格，却遭到了长鑫的回绝。面对压价要求，长鑫给出了不低于三星和海力士的报价。 赋予长鑫谈判底气的，自然是供需关系的严重失衡。 手机、主机、游戏机，目之所及，举凡需要用到存储芯片的产品，都在眼下这场迁延日久、且至少将维持到 2028 年的存储涨价大潮中被波及。 内存，这个曾经的「白菜价」零部件，如今却价比黄金。 但这波涨价潮，也给了几家头部存储厂商一项超能力：有钱。 于是，丰厚的现金储备纷纷砸向研发，过去一周，存储行业几乎每天都有新技术发布—— 谁能提前锁定新的行业标准，谁就是未来十年的大赢家。 一场新内存战争打响了。 三星：更快、更强、更贵 昨天，三星在圣克拉拉举办的未来内存与存储大会（Future of Memory and Storage, FMS）上一口气拿出了近 30 款存储技术更新。 率先端上来的是下一代 NAND 闪存芯片 V10 BV-NAND。 作为存储厂商通过 3D 堆叠存储单元增加容量的最新「叠叠乐」成果， 用上了「晶圆键合」技术的 V10 BV-NAND 堆叠层数直抵 400+ 层，远超当前量产的 V9 版本的 286 层。 理所当然地，内存密度也提升了 58%，并在 I/O 性能上有所突破。 简言之，「同等体积内提供更大容量」的闪存发展定律目前仍然有效。只不过更复杂的工艺，也许会成为下一轮涨价的理由。 在 AI 服务器专用的下一代 HBM 内存发展思路上，三星则与华为的「韬定律」殊途同归——既然晶圆生产不可能瞬间提上来，那提升性能的最佳方式只能是在设计上动脑筋，尽可能地降低时延，发挥出目前被数据搬运耗时拖累的计算性能。 由此诞生的产物，便是最新的概念模型：zHBM。 虽说前面的 z 让整个名字开始长得像验证码，但它的含义倒是很好理解——z 代表 zero-distance（零距离）。 传统的 HBM 和处理器有点像基板上相邻的高楼和厂房，数据从高楼（HBM）搬到处理工厂（处理器）还要走一段路，这段距离消耗的时间都是实打实的性能浪费。 于是，zHBM 把垂直空间发挥到极致，直接将 HBM 堆叠到处理器上方。 跑一层楼，数据就能直抵处理器，从而最大限度地降低时延。 结合刚刚说过的晶圆键合技术和下一代接口，三星预期 zHBM 的性能大约是 HBM5 的 8 倍，存储密度超过 HBM5 10 倍以上，能效提升 3 倍，热阻降低过半。用今天的眼光看来，堪称是科幻级的产品。 当然，离处理器很近的 zHBM 离我们还很远，三星或许需要五年以上的时间来解决垂直堆叠带来的散热问题。 在那之前，还隔着即将量产的 HBM4E 和 HBM5，而业界预期 HBM4E 的价格将会是 HBM4 的两倍，更别说 HBM4 本身的价格也很可能从今年下半年的 2 美元/Gb 上涨到明年的 4~5 美元/Gb。 朋友们，「内存是最好的理财产品」这句话还是太权威了。 作为存储涨价大潮最直接的受益者之一，三星绝对不希望打价格战，而是打算走「高端精品」路线，依靠先进技术制定行业标准，将自己打造成「内存界的爱马仕」。 闪迪 & SK 海力士：HBM「平替」也是好生意 另一厢，目前的 HBM 龙头 SK 海力士还没有发布像 zHBM 这样的概念性前瞻产品，毕竟根据当前路线图，等海力士循序渐进开发到 HBM5E 也是 2031 年的事了。 这不代表他们没有新动作。就在三星发布会的前一天，海力士联合闪迪共同发布了 HBF（高带宽闪存）的首份技术规范，Google 和 AI 芯片公司 Tenstorrent 也已加入这个标准化联盟。 从签署合作备忘录到规范落地，HBF 只用了六个月。 与 HBM（高带宽内存）相对，一字之差的 HBF 目标就是成为「闪存版 HBM」， 即运用相对更廉价的堆叠式高带宽闪存代替内存，来补足「HBM 太贵、SSD 太慢」的需求缺口。 当然，如果 HBM 足够便宜，完全使用 HBM 才是最佳方案；但眼看着内存价格突破天际，数据中心也不得不曲线救国。 要知道，主流的 12 层 36GB HBM 模组的价格已经喊到了 300—500 美元一颗，而你可以用相近的成本堆叠出高达 512GB 的 HBF 模组，容量是 HBM 的十多倍。 但 HBF 不完全是 HBM 的「平替」，因为二者的延迟速度差了两个数量级，像 AI 模型推理过程中高频访问的 KV Cache 等热数据，还是只能放在 HBM。 HBF 瞄准的更多是一个此前缺乏合适解决方案的中间层市场，亦即构建出一个类似当前 CPU 多级缓存的分层存储方案，只让 HBM 负责读写变化最频繁的数据，模型权重与上下文历史等相对稳定的数据则挪到 HBF，用分工提升系统整体效率。 HBM 的光芒，可能让很多人忘记了海力士本身就是全球第二大 NAND 厂商。HBF 一旦落地，海力士在全球存储版图中的制霸将更加稳固。 不仅要做得更高，还要做得更广，这就是海力士的战略意图所在。 有人可能要问，HBF 能让内存降价吗？ 答案可能比单纯的「不能」更糟糕。 先不说远水救不了近火——HBF 至少要到 2028 年才能投入商业化应用——哪怕它确实替代了部分服务器的 HBM 需求，省出来的资源也会被 AI 参数规模与上下文窗口的扩张瞬间吞噬。 在整体需求远远未看到天花板的情况下，新技术也不能改变内存紧缺的现状，反倒是支持多达 20 层 NAND 堆叠的 HBF 会大幅提升数据中心对 NAND 闪存的需求——是的，固态硬盘也要大涨价了。 长鑫：国产内存「拯救世界」 就在这个当口，供应链传出消息：长鑫存储的 LPDDR6 内存已经进入送样阶段，有望于今年下半年实现量产。 如果消息属实，长鑫科技就不再是落后一两代的追赶者，而是有能力与三星、SK 海力士一道生产符合最新标准的内存。 更重要的是，消费者真的能买到长鑫的产品。 前几天，《日经亚洲》获悉惠普、宏碁和华硕等 PC 大厂已经在今年先后完成了对长鑫 DRAM 内存的认证流程，开始少量采购长鑫内存。 结合早前苹果公司游说美国政府希望放行使用长鑫存储芯片的新闻，我们大可以这样认为： 作为追赶者，长鑫的产能不会被 HBM 等高端业务锁定，已经形成业务的都是 DRAM 内存，这反倒给了长鑫一个难得的历史机遇—— 争夺被「御三家」抛弃的消费端市场。 在这个数据中心商用产品严重挤占普通 DDR、LPDDR 内存产能的时代，「买得到」比性能本身更重要。 哪怕长鑫的主流产品仍落后于一线梯队，但对于被内存风暴撕扯得无处安身的消费电子厂商而言，任何形式的供给都可算是久旱逢甘霖。 消费端的迫切，还产生了奇特的利润倒挂。今年 3 月的财报电话会议上，美光管理层承认，传统 DRAM 产品的边际利润率甚至超越了 HBM 内存。 因为商业合同至少会将报价锁定几个月，而消费 DRAM 几乎一天一个价的涨幅，会实时反映到利润率之上。 长鑫也确实在全力应对这一需求。 据估算，到 2026 年底，长鑫的 12 寸 DRAM 晶圆月产能将达到 35 万片，已经相当接近美光每月 37.5 万片的数字。 只可惜，对于已经陷入挤兑的内存市场，任何形式的增产都很难单方面改变市场走势。 这里面的逻辑在于： 任何预期到内存价格仍将继续走高的厂商，都会为了保障供应而尽可能地扩大库存，进而加剧内存短缺，于是便再次巩固了内存价格将继续飞涨的共识。 过往经验告诉我们，一旦社会陷入到这种循环，哪怕是便宜、量大的食盐和卫生纸都可能出现短缺，更何况是昂贵的内存芯片？ 所以，哪怕长鑫的崛起能「拯救」消费端市场，也只能救一点点；在可预测的将来，这轮超级内存周期都看不到终点。 此前半年，消费电子行业还处于一种接近「功能代偿」的状态，即通过消耗库存、停产低端产品、承受更低利润等形式，尽可能避免让内存涨价直接冲击消费市场。 但随着所有缓冲被打破，接下来的秋冬季节，将比此前任何一年都更难熬。 昨天的发布会上，余承东更是直言：所有手机都可能大规模涨价，否则将陷入亏本销售的境地。 「内存战争」打到现在，一个明显的趋势是—— 三星和海力士正在做得更贵、更新，试图将未来十年的存储生态与标准，和自家产品高度捆绑。 另一方面，长鑫存储正在巨头们空出来的消费级内存市场快速发育。 但对于像你我这样的普通消费者而言，唯一能做的，似乎就只有乖乖掏出钱包，成为这场「新内存战争」的见证者。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"9 月 1 日，约翰 · 特努斯 (John Ternus) 将正式接任苹果 CEO。 再过一周，他可能就要迎来第一场大考：把苹果的新产品介绍给全世界。 图｜彭博社 据彭博社报道，苹果正在面向美国零售店员工开放抽签，邀请他们前往总部，参与 9 月上半月的新品发布活动。报道把它称为一次「in-person unveiling」，也就是线下揭晓。 真人站台的苹果发布会，可能要回来了。 这场发布会的时间点，巧得几乎像是刻意安排的—— 特努斯 9 月 1 日接任 CEO，发布会恰好落在他上任后的第一周。按照苹果的历史惯例，iPhone 发布会大多在 9 月的第二个周二或周三。 今年，美国劳工节是 9 月 7 日周一，算上为到场嘉宾留出的工作日出行窗口，一个大概率落在 9 月 9 日的周三档期，显得最合理。也就是说，特努斯上任八天后，就要站上舞台。 这场发布会，对特努斯来说无疑是一场大考——不仅产品要能打，他本人也要能镇得住场。 特努斯 2001 年加入苹果，从产品设计工程师一路做到硬件工程高级副总裁，主导了 Mac 从英特尔到 Apple Silicon 的生态迁移，是苹果新一代掌舵人里少有的产品出身。 图｜ET Retail 郭明錤评价他，是苹果内部最有管理「大转型」经验的高管。但对大多数人来说，他仍然是一张生面孔。 自 2020 年疫情以来，苹果把发布会做成了一段段完全可控的视频。新品在绿幕前录好，到点播出，全世界准时围观。观众习惯了看苹果「播片」，苹果也习惯了这种安全。上一次苹果让高管站着讲完一整场 iPhone 发布会，还是 2019 年的 iPhone 11。 对一个刚刚接班的 CEO 来说，录播当然是最稳妥的选择：画面可以反复重拍、说错了可以重来。 现场发布会不一样。话一出口就收不回来，掌声和沉默都是真的，演示出了岔子，整个房间都会跟着紧张。没有剪辑，没有重来，一切当场发生。 图｜@helloapple on Instagram 录播可以藏拙，现场无法藏拙：说错一个价格、停顿半秒钟、被台下观众的反应打乱节奏，全都会成为第二天全世界讨论的话题。 这恰恰是一个新 CEO 最需要的——一场当众检验。所谓「活人感」，说的不是口误和翻车，是一个人怎么接住现场的反应：他什么时候停下来，什么时候加快节奏，面对一片安静时又怎么把下一句话说下去。一句话说出去以后，没有剪辑点，也没有第二条素材。 要理解这场变化的分量，得先说说发布会这个形式本身。 在很长一段时间里，发布会本身就是苹果最重磅的产品之一。运镜一镜到底，场景切换行云流水，拍得跟好莱坞大片、跟《碟中谍》似的。 每一年大家都会期待苹果在发布会上整出什么新活，这个形式本身已经成为一种仪式。但做了这么多年，它已经有点过重了——华丽到成为一种负担。 今年 WWDC 其实释放了一个值得注意的信号：几乎所有的镜头都很朴实，串场和过场动画也不再是过去那种好莱坞规格的大制作。苹果在用行动说明，那个要靠特效撑场面的时代，该翻篇了。 库克当年是这么过来的，乔布斯当年更是这么过来的。苹果历史上，每一任新掌门的第一场发布会，都是一次公开的加冕。特努斯没有理由拒绝这样一场亮相，苹果也没有理由替他省掉这场仪式。 图｜乔布斯在发布会上从文件袋中拿出 MacBook Air 苹果已经开始为这场亮相做准备，三个信号摆在了明面上。 第一个信号，是零售员工的抽签。 根据彭博社看到的内部备忘录，这个项目叫「Event Support Experience Program」，员工可以申请到现场负责组织排队、来宾签到、迎宾引导，还有支援安保团队。申请截止 8 月 8 日，8 月 17 日公布结果，参加过今年 WWDC 或去年 iPhone 发布会的员工，这次没有资格。 以往零售员工只会在内部培训里见到新机，被请进发布会现场，是相当少见的「内部动员」。苹果愿意为一场发布会做这种动员，说明它把这台戏当成了大事。 第二个信号，来自前不久的一场娱乐圈晚会。 图｜@iJustine on Instagram 7 月底，特努斯出席了 Apple TV《Ted Lasso》第四季在洛杉矶的首映，站在红毯上对路透社说：「我们有太多精彩的剧集、角色和故事，我们只会继续在这个势头上叠加。」 库克当时就站在他旁边，说自己正在娱乐业务上向他交棒。2019 年苹果押注原创影视，这些年在 CODA、F1、Ted Lasso 上逐渐站稳脚跟，去年连 Apple TV+ 都改名叫 Apple TV。 一个还在交接期的候任 CEO，愿意为一个和自己产品主线关系不大的业务公开站台，这本身就是表态。他站在红毯上的那一刻，就是在向外界预告自己的施政方向。 第三个信号，是老员工回来了。 彭博社此前报道称，特努斯把 2022 年退休的硬件工程副总裁 Laura Legros 请了回来，加入他的新管理团队，9 月 1 日后直接向他汇报。Legros 是他掌管硬件工程时期最信任的副手，主导过 2018 年 MacBook Air 和 2020 年 iPad Air 的发布。让退休高管重新上岗，在苹果并不多见。 图｜Apple 过去几个月，特努斯一直在跟随库克主持高管会议、参与各部门的路线图评审，还花了大量时间泡在设计团队里，想找下一个「Jony Ive」。 老将回来了，团队在重组，他自己也站上了红毯。这一连串动作有一个共同的指向：苹果在有意地为特努斯立人设、建威信，让他从一个「硬件工程的老大」，变成「苹果的代言人」。 这场交接里，库克的表现几乎无可挑剔。 他明确说过，希望自己和特努斯完成一次「教科书级别的交接」：自己不退休，转任执行董事长，继续当苹果的「外交官」，保持一年一两次的访华节奏，在交接后的头几年以导师身份陪公司平稳过渡。 图｜Apple 这在科技公司的权力交接里几乎算得上奢侈。大多数创始人或 CEO 离开时，带走的是光环，留下的是真空。库克留下的，是一条铺好的路。 任期的最后阶段，他把最难啃的骨头都提前啃完了：AI 模型在中国过审，供应链重新理顺，产品涨价的动作在任内落定。这些容易被下一个任期记在账上的麻烦，几乎都赶在库克任内消化。 他甚至给特努斯留了一条彭博社称之为「10 大新产品类别」的产品管线，加上 iPhone 17 系列带来的创纪录财报，等于给新 CEO 备好了未来两三年的牌面。 十五年前，乔布斯把位子交给库克时留下一句话：永远不要问乔布斯会怎么做，做正确的事。库克用十五年时间，把苹果做成了全球市值最高的公司，把服务做成年收入千亿的第二引擎。 现在轮到他把下一棒交出去。他没有恋战，也没有把难题留给继任者。该扫的雷扫干净，该铺的路铺平，然后扶上马，送一程。 对特努斯来说，这是一份罕见的礼物。他接过的苹果，运行良好，路线图清晰，连士气都还在。剩下的问题只有一个：他能不能撑起接下来那场发布会，以及发布会之后的十年。 图｜fpt. 首款折叠屏 iPhone、iPhone 18 Pro 和 Pro Max、新款 Apple Watch，这些新产品当然值得期待。但这次发布会真正的看点，或许远远不止产品。 屏幕暗下去以后，特努斯本人走到台上。他不需要模仿乔布斯，也不必故意制造意外来证明这是一场直播，他只需要站在那里，在没有暂停键和 Take Two 的情况下，把这场发布会讲完。 苹果要把话筒交还给一个「真人」了——他会紧张，会出汗，也可能说错话。那个有一点不可控、也因此更让人屏住呼吸的苹果 Keynote，可能真的要回来了。 只是，那句开场必到的「Good Morning」，大概也要跟着库克一起退场了。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"1941 年，格雷格·托兰德为《公民凯恩》设计了一套深焦镜头：小孩在窗外的雪地里玩雪橇，屋内的大人正在替他签下往后一生的去处。 深焦镜头是托兰德用来说话的方式，他说：技术服务于意图。 今年夏天，一批 AI 生成的「天宫」视频陆续刷屏社交媒体。评论里有网友这样问：为什么以前这么多仙侠神话电视剧都想不到把天宫做成这样？ 去年这个时候，AI 生成的视频还主要在讨论「它能做到吗」，今年的问题已经变成了「如何更好」。技术已经足够好，同时人们愿意用它去完成一个具体的美学目标，而不仅仅去展示技术能做到什么。 阿里的视频生成模型 Wan 3.0 今天也开启公测，其中大的两个升级是： 可以一次生成 30 秒单段视频了，以及，你不仅能输入文本、图片、音频、视频，还能直接把 PPT 这样的多种格式文档扔给它。 APPSO 也第一时间进行了体验，比起参数的变化，Wan 3.0 的画面美感更让我惊喜，五官和皮肤细节刻画得更精细，参考生视频模式下，角色、道具、声音、空间关系、风格这些细粒度维度都能稳定保持，这让视频的工作流也变得更流畅，而持续完善的编辑能力也减少了反复抽卡的情况。 立即体验： 阿里云百炼：https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/model-market/detail/wan3.0-video 万镜一刻：https://www.yikeai.com/ 万相官网：http://wanxiang.aliyun.com 千问创作PC端：https://c.qianwen.com/ IF STUDIO：https://ifs.iconfont.cn/ 堆友：https://d.design/ 让叙事成为可能 Wan 3.0 把单次生成拉长到了 30 秒，还配了个智能时长功能，按提示词自动推荐一个合适的长度，要是不够再往下续。 目前单次可生成 30 秒视频的只有两家。 30 秒可以开始承载一段相对独立的叙事，不用抽卡无数条「高光片段」再后期拼接。 我拿它做了一支 20 秒左右的电影级 One-Take MV，整体风格定位为「西海岸街头流行主义」，要求在一镜到底完成从开场到高潮的完整叙事。 在青春活力的唱跳场景中，面对多位舞者的走位与复杂肢体交叠，模型能保持每个人物面部特征、服饰褶皱以及相对空间位置的绝对同一性，摄像机的推拉摇移也能够契合音乐节拍。 我们还制作了名为《末班电车》的日式动漫短片，要求其参考《你的名字》《铃芽之旅》《比宇宙更远的地方》的动感镜头语言。 故事是这样的：黄昏 17:58，高二少女若菜在教室发现自己快要错过一班「再也见不到他」的末班电车，一路狂奔穿越校园、老街、石阶，书包中的旧照片在最后关头飞散——而站台上，有一只手替她接住了它。 这个时长让镜头调度也有了更大空间，连续运镜、一镜到底、复杂的机位变化都可以在一次生成里完成。 按照这个思路，我们又试着做了真人电视剧片段。 Wan 3.0 有了自己的镜头美学 Wan 3.0 在风格统一性上有相当明显的效果。运镜逻辑更接近有意图的摄影语言，用光方式有明显的导演视角，而不是泛化的好看。 以日式手绘风 2D 动画为例，模型精准还原了赛璐璐风格的锐利线条与高对比度色彩，赋予了屹立于废墟之上的执剑少年极强的光影张力，甚至连战损服饰的微小细节都带有浓厚的悲壮感。 而在东方仙山秘境的刻画上，Wan 3.0 捕捉到了水墨与奇幻交织的古典气韵，驮着楼阁的巨龟穿梭于云海，大气的散射透视效果与神龟粗糙的生物肌理融合得恰到好处，没有生硬感。 在湖光山色间两人切磋武术的长镜头中，远景的壮丽峡谷风光与近景流畅的肢体互动形成了稳定的时空场域，动作的延续性没有丝毫卡顿。 我们还用 Wan 3.0 复刻最近爆火的中国仙境系列，虽然没有垫图，但输出效果还不错。 云海翻涌，道人立于山巅，身后是玉阶琼台。看到画面，你就能明白中国人对仙境的迷恋是有道理的。 虽然今天还没人把 AI 生成的视觉影像作品用于「审美积累」，但 AI 无疑越来越懂视觉美学了。 抽卡是赌博，迭代才是工作 生成一段带角色的叙事短片，一个做法是反复调整提示词等待运气好的结果；另一个做法是先用参考图锁定角色形象，确认视觉基调，生成之后找到有问题的时间段做局部修改。Wan 3.0 的升级，主要是让后者变得更可行。 对于大部分叙事内容，出问题的往往只是某几秒，其余的完全可以保留。能精准定位问题区间、只替换那一段，是把 AI 视频纳入正常创作工作流的必要条件，也是让创作者愿意在一个项目上持续投入时间的前提。 Wan 3.0 的视频编辑能力也有大幅提升，支持修改画面、剧情与台词，创作者可以定位到某个时间区间，只改出问题的那一段，保留其余的部分。 而更值得表扬的是，在文本、图片、音频、视频四种基础模态之外，Wan 3.0 首次支持 doc、xls、ppt、pdf、md 等格式输入，这在日常很多商用场景来说方便了不少。 想要做一条商业广告片，上传一张产品图和一份介绍 word，搭配提示词，就能得到一个完整的形象片。 我们还尝试让虚拟人做自媒体博主，做一条分享自己做短视频的经验的视频。对于不爱露脸或者想保护个人隐私的自媒体创作者来讲，生成一条虚拟人出镜的视频确实更方便。 不过同一段提示词的输出结果是不同的，如果要长期运用起初选定的那个最满意的面孔，可以在下次生成视频时把参考图给模型。 我们给模型参考图作为首帧，要求它生成一段视频。人物设定为锋利英俊骨相、短黑发、身穿黑色长款警察大衣，要求模型在场景中严格保持参考图人物的视觉身份，不能发生换脸或服装漂移。 测试结果显示，脸部特征与服装款式的保持是实质性的，至于情绪表现如何，下面是我们给模型的情绪设定，大家可以自行判断。 情绪设定：他刚从画面右侧外的人口中得知妻子已经死亡，并且妻子曾怀孕。这个信息不能用旁白、字幕、台词、闪回解释，只通过他的表情和身体反应呈现。情绪不是单纯愤怒，而是不可置信、痛苦失守、强行压回、愤怒回涌、理智断裂、最后开枪。 当然， Wan 3.0 也有一些可以提升的空间。声音质感与画面之间偶尔会出现贴合度的问题，尤其是环境音的空间感。 像「天宫」那样打动人的画面背后，一定有很多次没有被看到的尝试，有人在一大堆生成结果里选出了那几秒。 AI 视频行业当前最常见的讨论是哪个模型更强、生成的东西更好看。而之后的讨论可以预想的到，那就是：哪个模型更容易被用来完成一个具体的创作目标。 工具越来越好，决定仍然是人做的。门槛在降低，创作的天花板却没有随之降低。真正好的工具不替你做决定，它只是让你的决定更容易落地。 Wan 3.0 的 API 接口将于近期全量开放，价格非常优惠，480P/720P/1080P 的价格分别为 0.3/0.6/1.2 元/秒。从最常用的 720P 来看，0.6 元/秒，相当于主流模型的六折。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"The appeal of free ad-supported streaming television (FAST) channels has always been the way they make it easier to (re)discover classic films and series. But Roku's latest experiment in the FAST space has less to do with traditionally produced entertainment and is entirely focused on giving viewers access to a constant source of AI-generated content. This week, Roku added four new channels to its library of streamable programming. Along with dedicated feeds for old episodes of Mad TV , Whose Line Is It Anyway? , and a variety of Black sitcoms, the platform also debuted a 24/7 stream filled with projects from Colin Petrie-Norris' AI startup, … Read the full story at The Verge."

"That cover art is almost certainly AI too. | Image: Fenix Flexin It took long enough , but now LA rapper Fenix Flexin appears to have admitted using AI for the 80s synth pop-themed song "Rubberz." His comments follow the producer Medasin's videos claiming that an AI tool called Treblo (formerly Sonauto) was used to make the song, and the company releasing an AI detector that identifies it as Treblo AI-created . In a reply to a comment pointing out that Tyga admitted to relying on AI for his own controversial '80s-influenced album $tarface , on one of his Instagram posts , Fenix said: never said I didn't use AI , i said it had nun to do w recording process . I didn't even know what da app was till we mixed … Read the full story at The Verge."

"Restart , a games media website launched in late 2024 that was sponsored by Walmart, has laid off its "entire editorial team," according to a Friday post from Brandy Berthelson, the site's former editor-in-chief. Other staffers have also posted about being laid off. Restart is operated by Moonrock, a content marketing agency, though its editorial mission page says it's "powered" by Walmart. That page outlines how Walmart is (or was) involved: When we mention a game, we'll provide purchase links that will take you to Walmart using a partner tracking code. This link provides us with 0% of the sale if you decide to buy the product, but it doe … Read the full story at The Verge."

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"The Nitecore NB10000 Gen 4 power bank is a great option for endurance athletes and backpackers. | Photo by Thomas Ricker / The Verge There's two things you should know about me, your intrepid reviewer: I hate the feature creep associated with modern power banks , and I love shaving grams off the gear I carry when backpacking, bikepacking , and trail running. So imagine my delight when Nitecore released a new generation of its ultralight NB10000 battery. After a few weeks with it I can confidently say: Haribo be damned ! The $83.95 NB10000 Gen 4 weighs just 146 grams, according to my scale, and measures 1.45 x 11.6 x 4.68cm (0.57 x 4.57 x 1.84 inches), according to Nitecore's spec sheet. That makes it the lightest and most compact 10,000mAh power bank I can find. Even when … Read the full story at The Verge."

"This was when, as NBC News’s Brandy Zadrozny later revealed , he began posting content online under a pseudonym, Frame Game. “Frame Game Radio” published across a number of platforms, including YouTube, Twitter, and Gab—mixing white identitarian and antisemitic views (though Benz identifies as Jewish) with alt-right-aligned complaints about the “diversity industry” and censorship. (In a lengthy rebuttal on X to the 2023 NBC News story, Benz claimed that Frame Game was a “project by Jews to get people who hated Jews to stop hating Jews,” to which he “contributed in a very limited manner.” He also stated, “Let me be clear: I am extremely proud of this.”)"

"OpenAI 首款 AI 音箱细节曝光：采用圆环设计，主打「有生命感」的交互 任天堂 Switch 2 累计销量达 2368 万台，本季度同比下降 34.4% OpenAI 请求法院驳回苹果商业秘密诉讼 DeepSeek 预告近期上调 API 价格，称预计涨幅较大 Meta 模型黑入第三方系统 推理能力大普及，OpenAI 为 ChatGPT 免费用户新增「Think」按钮 马斯克 AI 百科疑似烂尾，Grokipedia 三个多月未处理任何公开编辑建议 Gmail 明年 1 月停止第三方邮箱代发与网页端同步 微软悄然删除 Windows 11 推荐配置中的 32GB 内存表述 Zoox 本月在拉斯维加斯启动收费机器人出租车服务 OpenAI Atlas 浏览器被曝诱导群发 WhatsApp 并完成未授权购物 三星新一代折叠屏预购量同比增长 30% 闪迪全年营收增长 175%，数据中心业务成为主要增长来源 Qwen3.8-Max 在 Artificial Analysis 智能体能力榜单登顶 曝字节讨论训练超 5 万亿参数模型，张一鸣称不应被 Coding 热点牵着走 宇树科技 IPO 发行价定为 150.8 元，上市市值约 610 亿元 海盗船上半年营收 6.69 亿美元，归母净利润扭亏为盈 西部数据全年营收增长 36%，自由现金流增至 35.11 亿美元 《商业内幕》Katie Notopoulos：AI 应接手育儿杂务，不应替代亲子相处 阿里 Wan3.0 开启公测，支持单次生成 30 秒视频 豆包视频通话升级，可识别多人对话和嘈杂环境 2026 年折叠屏手机出货量预计增长 20%，第四季度成关键窗口 OpenAI 首款 AI 音箱细节曝光：采用圆环设计，主打「有生命感」的交互 据彭博社报道，OpenAI 计划推出一款代号为「Doughnut」的新型智能硬件设备。该产品被定位为「AI 原生计算机」，预计将于明年正式发布，售价可能在 300 美元至 400 美元之间（约合人民币 2150 元至 2870 元）。 知情人士透露，该设备由 OpenAI 与 Jony Ive 创办的 LoveFrom 工作室合作设计。其外观呈圆环状，尺寸与冰球相当，采用高品质金属材质，旨在方便用户单手握持并在家中随身携带。与传统的智能音箱不同，该设备不配备显示屏，但包含可移动的机械部件。这些部件能够根据交互状态自主摆动，以赋予设备类似于「生命」的个性化反馈。 在功能方面，该设备将内置比目前 ChatGPT 语音模式更先进的 AI 模型，具备更强的人机交互能力。设备配备了扬声器网罩、麦克风阵列以及相机系统，能够感知周围环境并学习用户的习惯，从而提供定制化的对话服务。OpenAI 内部将其视为进军硬件市场的切入点，长远目标是开发能够替代智能手机的终端产品。 值得注意的是，苹果近期已针对 OpenAI 提起诉讼，指控其窃取商业机密，其中涉及一种特定的金属表面处理技术。OpenAI 对此予以否认，并已向法院申请驳回该诉讼，称其产品是「完全不同于苹果的全新创作」。 任天堂 Switch 2 累计销量达 2368 万台，本季度同比下降 34.4% 任天堂昨日发布 2027 财年第一季度财报。截至 6 月 30 日，Switch 2 全球累计销量达到 2368 万台；4 月至 6 月售出 382 万台，同比下降 34.4%。任天堂表示，去年同期正值主机首发，但 Switch 2 进入上市第二年后，同期销售轨迹仍优于初代 Switch。 同期 Switch 2 软件销量为 946 万份，同比增长 9.2%，累计销量达到 5817 万份；初代 Switch 硬件累计销量增至 1.5659 亿台。任天堂对本财年 Switch 2 销量 1650 万台、软件销量 6000 万份的预测保持不变。 截至今年 6 月，过去 12 个月至少使用过一次 Switch 或 Switch 2 软件的任天堂账号约为 1.3 亿个。该口径不包含只使用 Nintendo eShop 等服务的账号。 OpenAI 请求法院驳回苹果商业秘密诉讼 据彭博社报道，OpenAI 已请求联邦法官驳回苹果提起的商业秘密诉讼。苹果 7 月起诉 OpenAI 及两名前苹果员工，指控他们从苹果带走机密硬件信息，并向求职者索取保密资料；OpenAI 在动议中称，苹果试图用缺乏依据的诉讼掩盖其在人才留存和 AI 产品整合上的问题。 OpenAI 还在公开回应中表示，没有证据支持苹果关于商业秘密盗用的指控。Mark Gurman 发布的相关信息显示，OpenAI 的法律文件把争议焦点放在苹果对前员工的招聘和留任主张上；案件后续仍由法院审理。 DeepSeek 预告近期上调 API 价格，称预计涨幅较大 DeepSeek 8 月 6 日在官方公告中表示，计划近期整体上调 API 服务定价，预计涨幅较大，并提醒用户合理安排使用。公告没有给出具体涨幅或生效时间，只表示正式方案会另行通知。 这一调整涉及 DeepSeek API 的整体价格，不等同于此前流传的某个单独高峰时段方案。开发者在新价格公布前仍可按现行价格调用，但需要留意后续正式通知。 Meta 模型黑入第三方系统 据路透社与 The Information 报道，Meta 的 Muse Spark 1.1 在网络安全评测中进入一家未具名公司的系统并作出修改。第三方评估机构 Irregular 配置沙盒时出现错误，使模型获得公共互联网访问权限，随后模型利用另一项第三方服务漏洞完成攻击。 Irregular 表示，事件与此前 Anthropic 披露的评测环境问题相同，不属于模型主动逃离沙盒，也没有遗留未解决问题。该机构正编写白皮书，整理测试环境隔离和网络安全评测实践。 Meta 发言人把事件归因于第三方评测环境配置，并称情况与 OpenAI、Anthropic 近期披露的类似事故相近。上周 Anthropic 曾确认，部分 Claude 模型在安全测试期间进入三家公司系统；这几起事故均发生在为模型开放攻击能力的评测环境中。 推理能力大普及，OpenAI 为 ChatGPT 免费用户新增「Think」按钮 OpenAI 今天官宣，ChatGPT 迎来重大更新，旨在提升智能水平的同时，让更强大的推理能力覆盖更多用户群体。 GPT-5.6 Sol 即日起向 Plus 和 Pro 订阅用户开放，该模型集成了「Instant」与「深度推理」支持。OpenAI 表示，GPT-5.6 Sol 的响应更加准确且专注。为了提升交互体验，付费用户现在可以通过新增的滑动条自主调节 ChatGPT 在回复时的推理强度。 针对免费版及 Go 用户，OpenAI 将于今日起开放 GPT-5.6 Luna 的无限文本聊天权限。此外，免费版用户现在也可以使用「Think」按钮，在处理复杂问题时调用更多推理资源。 马斯克 AI 百科疑似烂尾，Grokipedia 三个多月未处理任何公开编辑建议 据 Lawfare 调查，xAI 的 AI 百科 Grokipedia 自 4 月 24 日后没有明显更新。研究人员检查了 34519 个至少收到过一次建议的页面，共涉及 225496 条编辑建议，过去三个月没有一条被标记为接受或拒绝。 Grokipedia 2025 年 10 月以 v0.1 上线，首批约 88.5 万篇文章，目前 v0.2 已超过 600 万篇。用户仍可提交新词条或修改建议，但实时状态页显示没有可用的实时编辑；马斯克上一次公开提到该项目是在今年 2 月。 Lawfare 同时抽查热门与冷门页面，发现建议入口仍在工作，问题出在后续处理没有公开进展。该站没有传统维基式的实时社区编辑流程，内容更新依赖 xAI 的模型与后台审核机制。 Gmail 明年 1 月停止第三方邮箱代发与网页端同步 Google 更新帮助文档称，从 2027 年 1 月起，Gmail 将停止第三方邮箱地址的「以此身份发送」功能。用户届时不能再从 Gmail 网页端或移动应用，以 Yahoo、Outlook 或自定义域名地址发信；Google Workspace 别名和其他本人拥有的 Gmail 地址不受影响。 Gmail 网页端也将停止添加和同步第三方邮箱账户，并取消 Gmailify 和基于网页的 POP 邮件抓取。移动应用仍可查看第三方邮箱来信，但不能再用该地址发送。依赖个人域名转发的用户需迁移到支持 IMAP / POP 的邮件客户端或其他网页邮件服务。 这项调整不会影响转发到 Gmail 的邮件接收，但用户回复时将显示 Gmail 地址。Google 将停用原因归结为第三方邮箱功能维护资源过高，距离停止服务仍留有约五个月迁移期。 微软悄然删除 Windows 11 推荐配置中的 32GB 内存表述 据 Windows Latest 报道，微软近期从 Windows 11 相关文档和网页中删除了「32GB 内存」推荐表述，改为强调系统将针对 8GB 及以上内存继续进行优化。微软此前曾把 32GB 称为更省心的升级容量。 微软给出的解释是，团队已降低系统及内置应用的内存开销，并优化 WinUI 3，以改善 Windows 11 的内存效率和延迟表现。报道认为，这次调整更像是文档口径变化，并没有改变 Windows 11 的最低硬件要求。 Zoox 本月在拉斯维加斯启动收费机器人出租车服务 亚马逊旗下 Zoox 将从 8 月 10 日起在拉斯维加斯对机器人出租车行程收费，结束近一年的免费公开试乘。美国国家公路交通安全管理局上周给予 Zoox 两年临时豁免，允许最多 2500 辆没有方向盘和踏板的定制车辆用于商业运营。 车费由基础费、里程和行程时间组成，机场、Sphere 和 T-Mobile Arena 等高流量目的地可能另收附加费，预订前会显示最终价格，车辆临时改道也不会改变费用。Zoox 在旧金山和 Austin 的服务目前仍免费，加州商业运营还需两项许可。 OpenAI Atlas 浏览器被曝诱导群发 WhatsApp 并完成未授权购物 据 WIRED 报道，安全公司 Zenity 在 Black Hat 大会披露约 20 个 AI 浏览器和扩展漏洞，涉及 OpenAI、Google、Anthropic、微软与 Perplexity 的产品。研究人员用网页中的恶意提示绕过 OpenAI Atlas 防护，使其进入已登录的 WhatsApp Web，向联系人群发消息。 另一项演示让 Atlas 为 Amazon 账户添加地址和商品，并借 Amazon Rufus 购物助手完成购买。研究团队把这类攻击称为「意图碰撞」：智能体把用户的正常任务与网页恶意指令合并执行。OpenAI 表示已在今年早些时候修补问题；Atlas 将于 8 月 9 日停用，相关防护已延伸到新版 ChatGPT 应用的浏览器能力。 三星新一代折叠屏预购量同比增长 30% 据彭博社报道，三星 Galaxy Z Fold8、Galaxy Z Fold8 Ultra 和 Galaxy Z Flip8 的预购量较去年同期增长 30%。这批新品在苹果首款折叠屏手机上市前提前进入市场，三星希望用更轻薄的机身和更丰富的型号继续扩大折叠屏用户群。 三星官方资料显示，Galaxy Z Fold8 系列已于 7 月开启预购，8 月 7 日正式开售；产品线包括横向折叠的 Fold8 Ultra、Fold8，以及竖向折叠的 Flip8。不同市场的预购优惠包括存储升级、以旧换新和配件折扣，具体方案按当地销售渠道执行。 闪迪全年营收增长 175%，数据中心业务成为主要增长来源 闪迪 2026 财年营收为 202.48 亿美元，同比增长 175%；毛利润 144.72 亿美元，毛利率 71.5%；归母净利润 114.33 亿美元，同比增长 797%。全年经营现金流 116.71 亿美元，自由现金流 114.94 亿美元，数据中心业务营收同比增长 437%。 第四财季营收 89.65 亿美元，同比增长 372%；毛利率为 84.6%，归母净利润 69.03 亿美元，自由现金流 70.83 亿美元。公司同时批准新增 140 亿美元股票回购计划。 闪迪第四财季经营现金流为 71.26 亿美元，全年基本每股收益 77.78 美元、摊薄每股收益 73.76 美元。公司把数据中心列为主要增长引擎，客户组合继续向高价值存储需求倾斜。 Qwen3.8-Max 在 Artificial Analysis 智能体能力榜单登顶 Qwen 官方公众号称，Artificial Analysis 最新 Agentic Index 中，Qwen3.8-Max 以 55.4 分排名第一，超过 Claude Opus 5、GPT-5.6 等模型。该指数统计模型调用工具、分解任务并完成多步骤工作的综合能力。 同一榜单中，Qwen3.8-Max 在 Artificial Analysis Intelligence Index 以 56 分排名第五。Qwen 还预告，Qwen3.8-Max 和 Qwen3.8-27B 将于下周开源权重。 曝字节讨论训练超 5 万亿参数模型，张一鸣称不应被 Coding 热点牵着走 据《晚点 LatePost》报道，字节跳动正在讨论训练参数规模超过 5 万亿的模型，项目仍处于早期阶段。Seed Foundation 负责人项亮将主导计划，并与预训练数据负责人沈科合作；这一规模将超过 Qwen3.8-Max 的 2.4 万亿参数和 Kimi K3 的 2.8 万亿参数。 张一鸣近期参加 Seed 全员会时表示，团队可以暂时落后，但目标应是把模型能力推进到世界第一梯队。他认可 Coding 是当前重要方向，要求整合火山引擎、飞书和豆包资源，同时提醒不要只围绕 Coding 这一短期热点投入。 在技术路线上，张一鸣明确表达了反对「模型蒸馏」的立场。他认为蒸馏本质上是在复制 Claude 等已有模型的能力，虽然短期内能改善表现，但难以实现超越。他鼓励团队从更底层维度构建 AGI 壁垒，做出具有自身特色的模型。 报道还提到，字节正重新梳理 Seed 的组织和资源分配，并将 Coding 训练相关研发统一交由 DeepSeek 前核心研究员郭达雅负责。 宇树科技 IPO 发行价定为 150.8 元，上市市值约 610 亿元 宇树科技公告显示，公司首次公开发行价格确定为每股 150.80 元，发行 4044.6434 万股，占发行后总股本的 10%。按发行价计算，公司上市时预计市值约 609.93 亿元。 本次发行市盈率为 219.23 倍，明显高于所属行业平均市盈率 38.56 倍；预计募集资金总额约 60.99 亿元，扣除发行费用后约 59.17 亿元。战略配售获配 808.9286 万股，参与方包括社保基金、深度求索和中国石油集团。网上申购日为 8 月 10 日，缴款日为 8 月 12 日。 招股书数据显示，宇树 2023 年至 2025 年营收分别为 1.59 亿元、3.93 亿元和 16.99 亿元，净利润从亏损 1114.51 万元转为 9547.47 万元和 2.78 亿元；公司预计 2026 年上半年营收为 10.52 亿至 11.28 亿元。 海盗船上半年营收 6.69 亿美元，归母净利润扭亏为盈 海盗船发布 2026 财年上半年报告。公司上半年营收 6.69 亿美元，同比下降 3.05%；毛利润 2.20 亿美元，毛利率 32.9%，同比提高 5.6 个百分点；归母净利润 1869.2 万美元，去年同期为亏损，经营现金流为 1.05 亿美元，同比增长 113.65%。 玩家与创作者外设板块营收同比增长 13%，毛利同比增长 18%，毛利率升至 42.8%；Elgato Marketplace 上半年收入和交易量同比增速均超过 100%，新增用户超过 50 万。公司预计 2026 财年营收为 14 亿至 14.7 亿美元，并将全年调整后 EBITDA 指引上调至 1.21 亿至 1.31 亿美元。 西部数据全年营收增长 36%，自由现金流增至 35.11 亿美元 西部数据 2026 财年营收为 129.19 亿美元，同比增长 36%；毛利润 63.11 亿美元，毛利率提高 10.1 个百分点至 48.9%；归母净利润 92.98 亿美元，同比增长 481%。全年经营现金流为 39.29 亿美元，自由现金流为 35.11 亿美元。 第四财季营收 37.47 亿美元，同比增长 44%；毛利率升至 54.1%，归母净利润 31.95 亿美元，自由现金流 12.81 亿美元。公司预计 2027 财年第一财季营收中点为 41 亿美元，非 GAAP 毛利率约为 55.5%。 西部数据全年资产负债率降至 36.21%，同比减少 24.15 个百分点；董事会宣布派发每股 0.15 美元现金股息。第一财季非 GAAP 每股收益指引为 4 美元。 《商业内幕》Katie Notopoulos：AI 应接手育儿杂务，不应替代亲子相处 《商业内幕》科技与文化记者 Katie Notopoulos 在专栏中回应 Sam Altman 的 AI 育儿设想。 Altman 此前建议家长连接家庭日历和孩子兴趣，让 ChatGPT 每天为上学路程生成包含比赛、生日和新闻的定制播客。 我愿意把育儿中一些不好玩的精神负担交给 AI，但这和把那些需要时间、投入和陪伴的珍贵互动外包出去不同。 Notopoulos 赞成把整理日历、归并学校与托管机构通知、安排接送等重复事务交给 AI，也认同用家庭「参谋长」式工具每天汇总日程。她反对把上学路上的聊天也外包，因为这些需要家长投入时间的互动本身就是亲子关系的一部分。 她提出的边界是区分「精神负担」与「陪伴」：洗衣、分类信息和跨应用提醒属于适合自动化的杂务；根据孩子当天经历进行对话、了解兴趣和共同消磨时间，不应因为可以生成内容就交给机器。 Notopoulos 以家庭日历产品和一位福特高管自建的家庭「参谋长」为例：工具每天向夫妻发送托管接送、预约与活动汇总，这类输出帮助父母掌握安排，但不会替父母完成与孩子的交流。 她把判断标准放在自动化带走了什么：减少整理信息的劳动可以接受，替代家长原本愿意保留的相处过程则越过了边界。 阿里 Wan3.0 开启公测，支持单次生成 30 秒视频 阿里巴巴视频生成大模型 Wan3.0 8 月 6 日开启公测，单次可生成最长 30 秒视频，并首次支持 doc、xls、ppt、pdf、md 等文档格式输入。单个文件或链接不超过 100MB、50 页，上传产品介绍 PPT 后可配合提示词生成完整形象片。 Wan3.0 还支持文本、图片、音频和视频作为参考，尝试保持角色、道具、声音、空间关系与风格的一致性，并可修改画面、剧情和台词。480P、720P、1080P API 价格分别为 0.3、0.6、1.2 元 / 秒，API 接口将于近期全量开放。 目前 Wan3.0 已在阿里云百炼、万镜一刻、万相官网、千问创作 PC 端、IF STUDIO 和堆友开启公测，千问 App 灰度开放。 相关阅读： Wan 3.0 有了自己的镜头美学 豆包视频通话升级，可识别多人对话和嘈杂环境 豆包官方公众号宣布，豆包视频通话功能完成升级。更新后的通话模式可以同时处理声音与画面，在多人对话中区分不同说话者，并结合停顿和环境噪声保持交流连续性。 官方演示还展示了主动交互场景：豆包会根据视频画面和对话内容继续追问或回应，用户无需反复点击按钮切换模式。该功能目前通过豆包应用提供，具体开放范围以应用内版本为准。 2026 年折叠屏手机出货量预计增长 20%，第四季度成关键窗口 据 DigiTimes 援引供应链消息报道，2026 年全球折叠屏手机出货量预计同比增长 20%。三星预计继续保持领先，苹果与华为等品牌的新机共同扩大市场，第四季度将是主要销售窗口。 报道还称，苹果已通知供应链准备约 1000 万部首款折叠 iPhone 的产量，设备可能与 iPhone 18 Pro 系列在 9 月亮相，并在第四季度开放预订。同期逻辑芯片供应偏紧、存储价格上涨，普通智能手机承受成本压力，折叠屏仍被供应链视为增长品类。 供应链人士把大尺寸内屏、品牌数量增加和产品成熟度列为需求因素。折叠屏已经经历近八年迭代，厂商计划通过预售集中首发需求；预测的主要供货与订单观察窗口落在第四季度。 小鹏 G9L 发布主动贴合座椅，可一键铺成 1.8 米平床 小鹏公布 G9L 座舱配置。前后排零重力座椅可根据体型与坐姿主动调整腰部、肩部、坐垫软硬和侧翼支撑，号称覆盖约 98% 用户体型，并提供 24 向电动调节、16 点气动按摩和防下潜坐垫安全气囊。 前后排座椅无需拆头枕即可同时舒躺，一键形成超过 1.8m 的平床。车内还配备语音控制的四电机中岛，桌板支持 360° 调节，集成手机支架、化妆镜、50W 风冷无线充电和隐藏杯托。 G9L 为轴距 3100mm 的大五座纯电 SUV，双电机总功率 430kW，采用 800V 平台，官方称 9 分钟可补充 450km 续航。 Windows 性能分析器接入 MCP，可用自然语言追查系统卡顿 微软正在为 Windows Performance Analyzer 测试 MCP 接口，让开发者通过 GitHub Copilot CLI 查询 Windows 11 性能跟踪数据。WPA 原本需要人工检查进程、调用栈、CPU、磁盘、内存和调度图表。 接入后，开发者可以直接询问 CPU 占用、磁盘活动、内存压力、分页、驱动或调度异常是否导致系统变慢，并由 AI 基于 WPA 跟踪生成分析摘要。微软已在内部用这套工具调查性能问题，第三方应用、驱动与硬件团队也可用于定位输入延迟和性能回退。 这项能力没有把性能数据交给通用聊天界面，而是通过 MCP 读取 WPA 已采集的跟踪记录。开发者仍可回到进程、调用栈和调度表验证摘要，AI 主要承担从大量性能表格中定位异常路径的工作。 Zeroth 元点发布人形机器人 Jupiter 与家庭协作机器人 N1 机器人公司 Zeroth 元点发布全尺寸人形机器人 Jupiter 和家庭协作机器人 N1。Jupiter 采用接近真人的身体比例，支持手柄、遥操作和 PC 控制，可用于迎宾、互动、娱乐展示及教育科研；公司称它已在商业导览、表演和数据采集中心交付订单。 Jupiter 内置视觉、语音和动作多模态交互，以及任务调度与决策系统，可在无图模式下的动态场景自主运动，支持自主导航、障碍物识别和人体跟随。它有 47 个自由度，最大关节扭矩 150 N·m，支持全身运动控制二次开发。 N1 面向家庭场景，机身重量约 30 kg，续航约 2 至 3 小时，主打全屋覆盖和自然语音、手势交互。发布信息还展示了其在厨房、吧台等空间进行家务协作的设计方向。 Meta 推出编程智能体 Muse Code，按量价格低于主流同类工具 Meta 昨日以测试版推出首个终端编程智能体 Muse Code，并同步更新编程模型 Muse Spark 1.2。Meta 首席 AI 官汪滔表示，两者采用同步开发和训练，开发者通过一条命令即可安装，用它规划代码变更、编写代码并验证结果。 Muse Code 按量价格为每 100 万 Token 输入 1.25 美元、输出 4.25 美元，另设价格约为按量档十分之一的 contributor tier；选择低价档需要同意 Meta 使用提交数据改进模型。企业用户可申请零数据保留，获批后开发数据不会用于模型训练。 汪滔 2025 年 6 月加入 Meta，目前负责超级智能实验室和相关模型开发。Muse Code 是该团队首次把自有编程模型与可直接执行完整软件工程任务的终端 Agent 一起交付，预览阶段同时面向个人开发者与企业零数据保留场景。 贝恩资本将收购贡茶，交易预计第四季度完成 贝恩资本 8 月 5 日宣布，已同意从 TA Associates 及贡茶全球其他股东手中收购茶饮品牌 Gong cha，交易财务条款未披露，预计在 2026 年第四季度完成，仍需满足惯常交割条件。 贡茶 2006 年成立于中国台湾，目前总部位于英国，在 33 个市场经营近 2200 家门店。交易完成后，贝恩资本将成为该全球连锁品牌的新股东。 索尼在 PS5 包装提示：2028 年起新发行游戏仅提供数字版 索尼开始在 PS5 主机和数字版外接光驱包装上张贴提示，写明从 2028 年 1 月起，PlayStation 平台新发行游戏只通过 PlayStation Store 和零售商提供数字版；2028 年 1 月前发行的实体光盘仍可继续使用。 索尼 CFO 陶琳 7 月底向投资者表示，公司经过长期评估后作出数字化决定，并会继续推进。该提示同时出现在外接光驱包装，显示安排并不只针对某一版 PS5 主机。 包装文字把停止范围限定在 2028 年 1 月之后新发行的游戏，不会让既有光盘失效。玩家社区的争议集中在收藏、转售和离线安装能力将随新作数字化而消失。 拓竹 8 月 14 日在广州开首家体验店，设置 4 个互动空间 拓竹科技将于 8 月 14 日在广州天环广场开设品牌在广州的首家线下体验店。这是拓竹继深圳湾万象城和深圳前海壹方城之后，在华南开设的第三家直营体验店。 门店将展示拓竹全系列 3D 打印机、耗材和打印作品，并设置城市微缩沙盘、透明打印展示墙、AI 建模体验区和创意课堂 4 个互动空间。到店者可以体验从选择数字模型到「一键打印」并完成实物成型的流程。 《上帝的怪物》上线 HBO，追踪爬行动物跨境走私链 Eric Goode 执导的五集纪录片《上帝的怪物》（Monsters of God）昨日在 HBO 开播。新作把镜头从《虎王》的大型猫科动物转向蛇、陆龟、蜥蜴等爬行动物，沿 Tommy Crutchfield 与 Hank Molt 等早期交易者，追溯合法运输、非法走私及执法行动。 《好莱坞报道者》认为，新作减少了《虎王》式猎奇配乐和嘲弄式剪辑，把重点放在交易者、收藏者和执法者的时间线上；不足之处是五集篇幅偏长、部分采访结构重复。节目于 8 月 6 日 21:00 在 HBO 首播。 纪录片从 Tommy Crutchfield 与 Hank Molt 的早期交易经历展开，沿「Operation Cobra」「Operation Chameleon」等执法行动梳理走私网络。Goode 本人曾饲养异宠，新作也把合法收藏、动物园供应与濒危物种非法交易之间的边界纳入叙事。 《欢迎来龙餐馆》定档 8 月 11 日 战争美食喜剧电影《欢迎来龙餐馆》由《我不是药神》导演文牧野执导、宁浩监制，沈腾领衔主演，蒋奇明、奥马尔·谢里夫主演，李治廷特别出演。影片采用 IMAX 特制拍摄，将战争处境与餐馆经营放进同一段故事。 影片将于 8 月 11 日正式上映，8 月 8 日至 10 日每天 14:00 至 21:00 开启超前点映。 新浪电影公布的定档信息还显示，影片由 IMAX 特制拍摄，点映安排覆盖正式上映前的周末时段。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"OpenAI 首款 AI 音箱细节曝光：采用圆环设计，主打「有生命感」的交互 任天堂 Switch 2 累计销量达 2368 万台，本季度同比下降 34.4% OpenAI 请求法院驳回苹果商业秘密诉讼 DeepSeek 预告近期上调 API 价格，称预计涨幅较大 Meta 模型黑入第三方系统 推理能力大普及，OpenAI 为 ChatGPT 免费用户新增「Think」按钮 马斯克 AI 百科疑似烂尾，Grokipedia 三个多月未处理任何公开编辑建议 Gmail 明年 1 月停止第三方邮箱代发与网页端同步 微软悄然删除 Windows 11 推荐配置中的 32GB 内存表述 Zoox 本月在拉斯维加斯启动收费机器人出租车服务 OpenAI Atlas 浏览器被曝诱导群发 WhatsApp 并完成未授权购物 三星新一代折叠屏预购量同比增长 30% 闪迪全年营收增长 175%，数据中心业务成为主要增长来源 Qwen3.8-Max 在 Artificial Analysis 智能体能力榜单登顶 曝字节讨论训练超 5 万亿参数模型，张一鸣称不应被 Coding 热点牵着走 宇树科技 IPO 发行价定为 150.8 元，上市市值约 610 亿元 海盗船上半年营收 6.69 亿美元，归母净利润扭亏为盈 西部数据全年营收增长 36%，自由现金流增至 35.11 亿美元 《商业内幕》Katie Notopoulos：AI 应接手育儿杂务，不应替代亲子相处 阿里 Wan3.0 开启公测，支持单次生成 30 秒视频 豆包视频通话升级，可识别多人对话和嘈杂环境 2026 年折叠屏手机出货量预计增长 20%，第四季度成关键窗口 OpenAI 首款 AI 音箱细节曝光：采用圆环设计，主打「有生命感」的交互 据彭博社报道，OpenAI 计划推出一款代号为「Doughnut」的新型智能硬件设备。该产品被定位为「AI 原生计算机」，预计将于明年正式发布，售价可能在 300 美元至 400 美元之间（约合人民币 2150 元至 2870 元）。 知情人士透露，该设备由 OpenAI 与 Jony Ive 创办的 LoveFrom 工作室合作设计。其外观呈圆环状，尺寸与冰球相当，采用高品质金属材质，旨在方便用户单手握持并在家中随身携带。与传统的智能音箱不同，该设备不配备显示屏，但包含可移动的机械部件。这些部件能够根据交互状态自主摆动，以赋予设备类似于「生命」的个性化反馈。 在功能方面，该设备将内置比目前 ChatGPT 语音模式更先进的 AI 模型，具备更强的人机交互能力。设备配备了扬声器网罩、麦克风阵列以及相机系统，能够感知周围环境并学习用户的习惯，从而提供定制化的对话服务。OpenAI 内部将其视为进军硬件市场的切入点，长远目标是开发能够替代智能手机的终端产品。 值得注意的是，苹果近期已针对 OpenAI 提起诉讼，指控其窃取商业机密，其中涉及一种特定的金属表面处理技术。OpenAI 对此予以否认，并已向法院申请驳回该诉讼，称其产品是「完全不同于苹果的全新创作」。 任天堂 Switch 2 累计销量达 2368 万台，本季度同比下降 34.4% 任天堂昨日发布 2027 财年第一季度财报。截至 6 月 30 日，Switch 2 全球累计销量达到 2368 万台；4 月至 6 月售出 382 万台，同比下降 34.4%。任天堂表示，去年同期正值主机首发，但 Switch 2 进入上市第二年后，同期销售轨迹仍优于初代 Switch。 同期 Switch 2 软件销量为 946 万份，同比增长 9.2%，累计销量达到 5817 万份；初代 Switch 硬件累计销量增至 1.5659 亿台。任天堂对本财年 Switch 2 销量 1650 万台、软件销量 6000 万份的预测保持不变。 截至今年 6 月，过去 12 个月至少使用过一次 Switch 或 Switch 2 软件的任天堂账号约为 1.3 亿个。该口径不包含只使用 Nintendo eShop 等服务的账号。 OpenAI 请求法院驳回苹果商业秘密诉讼 据彭博社报道，OpenAI 已请求联邦法官驳回苹果提起的商业秘密诉讼。苹果 7 月起诉 OpenAI 及两名前苹果员工，指控他们从苹果带走机密硬件信息，并向求职者索取保密资料；OpenAI 在动议中称，苹果试图用缺乏依据的诉讼掩盖其在人才留存和 AI 产品整合上的问题。 OpenAI 还在公开回应中表示，没有证据支持苹果关于商业秘密盗用的指控。Mark Gurman 发布的相关信息显示，OpenAI 的法律文件把争议焦点放在苹果对前员工的招聘和留任主张上；案件后续仍由法院审理。 DeepSeek 预告近期上调 API 价格，称预计涨幅较大 DeepSeek 8 月 6 日在官方公告中表示，计划近期整体上调 API 服务定价，预计涨幅较大，并提醒用户合理安排使用。公告没有给出具体涨幅或生效时间，只表示正式方案会另行通知。 这一调整涉及 DeepSeek API 的整体价格，不等同于此前流传的某个单独高峰时段方案。开发者在新价格公布前仍可按现行价格调用，但需要留意后续正式通知。 Meta 模型黑入第三方系统 据路透社与 The Information 报道，Meta 的 Muse Spark 1.1 在网络安全评测中进入一家未具名公司的系统并作出修改。第三方评估机构 Irregular 配置沙盒时出现错误，使模型获得公共互联网访问权限，随后模型利用另一项第三方服务漏洞完成攻击。 Irregular 表示，事件与此前 Anthropic 披露的评测环境问题相同，不属于模型主动逃离沙盒，也没有遗留未解决问题。该机构正编写白皮书，整理测试环境隔离和网络安全评测实践。 Meta 发言人把事件归因于第三方评测环境配置，并称情况与 OpenAI、Anthropic 近期披露的类似事故相近。上周 Anthropic 曾确认，部分 Claude 模型在安全测试期间进入三家公司系统；这几起事故均发生在为模型开放攻击能力的评测环境中。 推理能力大普及，OpenAI 为 ChatGPT 免费用户新增「Think」按钮 OpenAI 今天官宣，ChatGPT 迎来重大更新，旨在提升智能水平的同时，让更强大的推理能力覆盖更多用户群体。 GPT-5.6 Sol 即日起向 Plus 和 Pro 订阅用户开放，该模型集成了「Instant」与「深度推理」支持。OpenAI 表示，GPT-5.6 Sol 的响应更加准确且专注。为了提升交互体验，付费用户现在可以通过新增的滑动条自主调节 ChatGPT 在回复时的推理强度。 针对免费版及 Go 用户，OpenAI 将于今日起开放 GPT-5.6 Luna 的无限文本聊天权限。此外，免费版用户现在也可以使用「Think」按钮，在处理复杂问题时调用更多推理资源。 马斯克 AI 百科疑似烂尾，Grokipedia 三个多月未处理任何公开编辑建议 据 Lawfare 调查，xAI 的 AI 百科 Grokipedia 自 4 月 24 日后没有明显更新。研究人员检查了 34519 个至少收到过一次建议的页面，共涉及 225496 条编辑建议，过去三个月没有一条被标记为接受或拒绝。 Grokipedia 2025 年 10 月以 v0.1 上线，首批约 88.5 万篇文章，目前 v0.2 已超过 600 万篇。用户仍可提交新词条或修改建议，但实时状态页显示没有可用的实时编辑；马斯克上一次公开提到该项目是在今年 2 月。 Lawfare 同时抽查热门与冷门页面，发现建议入口仍在工作，问题出在后续处理没有公开进展。该站没有传统维基式的实时社区编辑流程，内容更新依赖 xAI 的模型与后台审核机制。 Gmail 明年 1 月停止第三方邮箱代发与网页端同步 Google 更新帮助文档称，从 2027 年 1 月起，Gmail 将停止第三方邮箱地址的「以此身份发送」功能。用户届时不能再从 Gmail 网页端或移动应用，以 Yahoo、Outlook 或自定义域名地址发信；Google Workspace 别名和其他本人拥有的 Gmail 地址不受影响。 Gmail 网页端也将停止添加和同步第三方邮箱账户，并取消 Gmailify 和基于网页的 POP 邮件抓取。移动应用仍可查看第三方邮箱来信，但不能再用该地址发送。依赖个人域名转发的用户需迁移到支持 IMAP / POP 的邮件客户端或其他网页邮件服务。 这项调整不会影响转发到 Gmail 的邮件接收，但用户回复时将显示 Gmail 地址。Google 将停用原因归结为第三方邮箱功能维护资源过高，距离停止服务仍留有约五个月迁移期。 微软悄然删除 Windows 11 推荐配置中的 32GB 内存表述 据 Windows Latest 报道，微软近期从 Windows 11 相关文档和网页中删除了「32GB 内存」推荐表述，改为强调系统将针对 8GB 及以上内存继续进行优化。微软此前曾把 32GB 称为更省心的升级容量。 微软给出的解释是，团队已降低系统及内置应用的内存开销，并优化 WinUI 3，以改善 Windows 11 的内存效率和延迟表现。报道认为，这次调整更像是文档口径变化，并没有改变 Windows 11 的最低硬件要求。 Zoox 本月在拉斯维加斯启动收费机器人出租车服务 亚马逊旗下 Zoox 将从 8 月 10 日起在拉斯维加斯对机器人出租车行程收费，结束近一年的免费公开试乘。美国国家公路交通安全管理局上周给予 Zoox 两年临时豁免，允许最多 2500 辆没有方向盘和踏板的定制车辆用于商业运营。 车费由基础费、里程和行程时间组成，机场、Sphere 和 T-Mobile Arena 等高流量目的地可能另收附加费，预订前会显示最终价格，车辆临时改道也不会改变费用。Zoox 在旧金山和 Austin 的服务目前仍免费，加州商业运营还需两项许可。 OpenAI Atlas 浏览器被曝诱导群发 WhatsApp 并完成未授权购物 据 WIRED 报道，安全公司 Zenity 在 Black Hat 大会披露约 20 个 AI 浏览器和扩展漏洞，涉及 OpenAI、Google、Anthropic、微软与 Perplexity 的产品。研究人员用网页中的恶意提示绕过 OpenAI Atlas 防护，使其进入已登录的 WhatsApp Web，向联系人群发消息。 另一项演示让 Atlas 为 Amazon 账户添加地址和商品，并借 Amazon Rufus 购物助手完成购买。研究团队把这类攻击称为「意图碰撞」：智能体把用户的正常任务与网页恶意指令合并执行。OpenAI 表示已在今年早些时候修补问题；Atlas 将于 8 月 9 日停用，相关防护已延伸到新版 ChatGPT 应用的浏览器能力。 三星新一代折叠屏预购量同比增长 30% 据彭博社报道，三星 Galaxy Z Fold8、Galaxy Z Fold8 Ultra 和 Galaxy Z Flip8 的预购量较去年同期增长 30%。这批新品在苹果首款折叠屏手机上市前提前进入市场，三星希望用更轻薄的机身和更丰富的型号继续扩大折叠屏用户群。 三星官方资料显示，Galaxy Z Fold8 系列已于 7 月开启预购，8 月 7 日正式开售；产品线包括横向折叠的 Fold8 Ultra、Fold8，以及竖向折叠的 Flip8。不同市场的预购优惠包括存储升级、以旧换新和配件折扣，具体方案按当地销售渠道执行。 闪迪全年营收增长 175%，数据中心业务成为主要增长来源 闪迪 2026 财年营收为 202.48 亿美元，同比增长 175%；毛利润 144.72 亿美元，毛利率 71.5%；归母净利润 114.33 亿美元，同比增长 797%。全年经营现金流 116.71 亿美元，自由现金流 114.94 亿美元，数据中心业务营收同比增长 437%。 第四财季营收 89.65 亿美元，同比增长 372%；毛利率为 84.6%，归母净利润 69.03 亿美元，自由现金流 70.83 亿美元。公司同时批准新增 140 亿美元股票回购计划。 闪迪第四财季经营现金流为 71.26 亿美元，全年基本每股收益 77.78 美元、摊薄每股收益 73.76 美元。公司把数据中心列为主要增长引擎，客户组合继续向高价值存储需求倾斜。 Qwen3.8-Max 在 Artificial Analysis 智能体能力榜单登顶 Qwen 官方公众号称，Artificial Analysis 最新 Agentic Index 中，Qwen3.8-Max 以 55.4 分排名第一，超过 Claude Opus 5、GPT-5.6 等模型。该指数统计模型调用工具、分解任务并完成多步骤工作的综合能力。 同一榜单中，Qwen3.8-Max 在 Artificial Analysis Intelligence Index 以 56 分排名第五。Qwen 还预告，Qwen3.8-Max 和 Qwen3.8-27B 将于下周开源权重。 曝字节讨论训练超 5 万亿参数模型，张一鸣称不应被 Coding 热点牵着走 据《晚点 LatePost》报道，字节跳动正在讨论训练参数规模超过 5 万亿的模型，项目仍处于早期阶段。Seed Foundation 负责人项亮将主导计划，并与预训练数据负责人沈科合作；这一规模将超过 Qwen3.8-Max 的 2.4 万亿参数和 Kimi K3 的 2.8 万亿参数。 张一鸣近期参加 Seed 全员会时表示，团队可以暂时落后，但目标应是把模型能力推进到世界第一梯队。他认可 Coding 是当前重要方向，要求整合火山引擎、飞书和豆包资源，同时提醒不要只围绕 Coding 这一短期热点投入。 在技术路线上，张一鸣明确表达了反对「模型蒸馏」的立场。他认为蒸馏本质上是在复制 Claude 等已有模型的能力，虽然短期内能改善表现，但难以实现超越。他鼓励团队从更底层维度构建 AGI 壁垒，做出具有自身特色的模型。 报道还提到，字节正重新梳理 Seed 的组织和资源分配，并将 Coding 训练相关研发统一交由 DeepSeek 前核心研究员郭达雅负责。 宇树科技 IPO 发行价定为 150.8 元，上市市值约 610 亿元 宇树科技公告显示，公司首次公开发行价格确定为每股 150.80 元，发行 4044.6434 万股，占发行后总股本的 10%。按发行价计算，公司上市时预计市值约 609.93 亿元。 本次发行市盈率为 219.23 倍，明显高于所属行业平均市盈率 38.56 倍；预计募集资金总额约 60.99 亿元，扣除发行费用后约 59.17 亿元。战略配售获配 808.9286 万股，参与方包括社保基金、深度求索和中国石油集团。网上申购日为 8 月 10 日，缴款日为 8 月 12 日。 招股书数据显示，宇树 2023 年至 2025 年营收分别为 1.59 亿元、3.93 亿元和 16.99 亿元，净利润从亏损 1114.51 万元转为 9547.47 万元和 2.78 亿元；公司预计 2026 年上半年营收为 10.52 亿至 11.28 亿元。 海盗船上半年营收 6.69 亿美元，归母净利润扭亏为盈 海盗船发布 2026 财年上半年报告。公司上半年营收 6.69 亿美元，同比下降 3.05%；毛利润 2.20 亿美元，毛利率 32.9%，同比提高 5.6 个百分点；归母净利润 1869.2 万美元，去年同期为亏损，经营现金流为 1.05 亿美元，同比增长 113.65%。 玩家与创作者外设板块营收同比增长 13%，毛利同比增长 18%，毛利率升至 42.8%；Elgato Marketplace 上半年收入和交易量同比增速均超过 100%，新增用户超过 50 万。公司预计 2026 财年营收为 14 亿至 14.7 亿美元，并将全年调整后 EBITDA 指引上调至 1.21 亿至 1.31 亿美元。 西部数据全年营收增长 36%，自由现金流增至 35.11 亿美元 西部数据 2026 财年营收为 129.19 亿美元，同比增长 36%；毛利润 63.11 亿美元，毛利率提高 10.1 个百分点至 48.9%；归母净利润 92.98 亿美元，同比增长 481%。全年经营现金流为 39.29 亿美元，自由现金流为 35.11 亿美元。 第四财季营收 37.47 亿美元，同比增长 44%；毛利率升至 54.1%，归母净利润 31.95 亿美元，自由现金流 12.81 亿美元。公司预计 2027 财年第一财季营收中点为 41 亿美元，非 GAAP 毛利率约为 55.5%。 西部数据全年资产负债率降至 36.21%，同比减少 24.15 个百分点；董事会宣布派发每股 0.15 美元现金股息。第一财季非 GAAP 每股收益指引为 4 美元。 《商业内幕》Katie Notopoulos：AI 应接手育儿杂务，不应替代亲子相处 《商业内幕》科技与文化记者 Katie Notopoulos 在专栏中回应 Sam Altman 的 AI 育儿设想。 Altman 此前建议家长连接家庭日历和孩子兴趣，让 ChatGPT 每天为上学路程生成包含比赛、生日和新闻的定制播客。 我愿意把育儿中一些不好玩的精神负担交给 AI，但这和把那些需要时间、投入和陪伴的珍贵互动外包出去不同。 Notopoulos 赞成把整理日历、归并学校与托管机构通知、安排接送等重复事务交给 AI，也认同用家庭「参谋长」式工具每天汇总日程。她反对把上学路上的聊天也外包，因为这些需要家长投入时间的互动本身就是亲子关系的一部分。 她提出的边界是区分「精神负担」与「陪伴」：洗衣、分类信息和跨应用提醒属于适合自动化的杂务；根据孩子当天经历进行对话、了解兴趣和共同消磨时间，不应因为可以生成内容就交给机器。 Notopoulos 以家庭日历产品和一位福特高管自建的家庭「参谋长」为例：工具每天向夫妻发送托管接送、预约与活动汇总，这类输出帮助父母掌握安排，但不会替父母完成与孩子的交流。 她把判断标准放在自动化带走了什么：减少整理信息的劳动可以接受，替代家长原本愿意保留的相处过程则越过了边界。 阿里 Wan3.0 开启公测，支持单次生成 30 秒视频 阿里巴巴视频生成大模型 Wan3.0 8 月 6 日开启公测，单次可生成最长 30 秒视频，并首次支持 doc、xls、ppt、pdf、md 等文档格式输入。单个文件或链接不超过 100MB、50 页，上传产品介绍 PPT 后可配合提示词生成完整形象片。 Wan3.0 还支持文本、图片、音频和视频作为参考，尝试保持角色、道具、声音、空间关系与风格的一致性，并可修改画面、剧情和台词。480P、720P、1080P API 价格分别为 0.3、0.6、1.2 元 / 秒，API 接口将于近期全量开放。 目前 Wan3.0 已在阿里云百炼、万镜一刻、万相官网、千问创作 PC 端、IF STUDIO 和堆友开启公测，千问 App 灰度开放。 相关阅读： Wan 3.0 有了自己的镜头美学 豆包视频通话升级，可识别多人对话和嘈杂环境 豆包官方公众号宣布，豆包视频通话功能完成升级。更新后的通话模式可以同时处理声音与画面，在多人对话中区分不同说话者，并结合停顿和环境噪声保持交流连续性。 官方演示还展示了主动交互场景：豆包会根据视频画面和对话内容继续追问或回应，用户无需反复点击按钮切换模式。该功能目前通过豆包应用提供，具体开放范围以应用内版本为准。 2026 年折叠屏手机出货量预计增长 20%，第四季度成关键窗口 据 DigiTimes 援引供应链消息报道，2026 年全球折叠屏手机出货量预计同比增长 20%。三星预计继续保持领先，苹果与华为等品牌的新机共同扩大市场，第四季度将是主要销售窗口。 报道还称，苹果已通知供应链准备约 1000 万部首款折叠 iPhone 的产量，设备可能与 iPhone 18 Pro 系列在 9 月亮相，并在第四季度开放预订。同期逻辑芯片供应偏紧、存储价格上涨，普通智能手机承受成本压力，折叠屏仍被供应链视为增长品类。 供应链人士把大尺寸内屏、品牌数量增加和产品成熟度列为需求因素。折叠屏已经经历近八年迭代，厂商计划通过预售集中首发需求；预测的主要供货与订单观察窗口落在第四季度。 小鹏 G9L 发布主动贴合座椅，可一键铺成 1.8 米平床 小鹏公布 G9L 座舱配置。前后排零重力座椅可根据体型与坐姿主动调整腰部、肩部、坐垫软硬和侧翼支撑，号称覆盖约 98% 用户体型，并提供 24 向电动调节、16 点气动按摩和防下潜坐垫安全气囊。 前后排座椅无需拆头枕即可同时舒躺，一键形成超过 1.8m 的平床。车内还配备语音控制的四电机中岛，桌板支持 360° 调节，集成手机支架、化妆镜、50W 风冷无线充电和隐藏杯托。 G9L 为轴距 3100mm 的大五座纯电 SUV，双电机总功率 430kW，采用 800V 平台，官方称 9 分钟可补充 450km 续航。 Windows 性能分析器接入 MCP，可用自然语言追查系统卡顿 微软正在为 Windows Performance Analyzer 测试 MCP 接口，让开发者通过 GitHub Copilot CLI 查询 Windows 11 性能跟踪数据。WPA 原本需要人工检查进程、调用栈、CPU、磁盘、内存和调度图表。 接入后，开发者可以直接询问 CPU 占用、磁盘活动、内存压力、分页、驱动或调度异常是否导致系统变慢，并由 AI 基于 WPA 跟踪生成分析摘要。微软已在内部用这套工具调查性能问题，第三方应用、驱动与硬件团队也可用于定位输入延迟和性能回退。 这项能力没有把性能数据交给通用聊天界面，而是通过 MCP 读取 WPA 已采集的跟踪记录。开发者仍可回到进程、调用栈和调度表验证摘要，AI 主要承担从大量性能表格中定位异常路径的工作。 Zeroth 元点发布人形机器人 Jupiter 与家庭协作机器人 N1 机器人公司 Zeroth 元点发布全尺寸人形机器人 Jupiter 和家庭协作机器人 N1。Jupiter 采用接近真人的身体比例，支持手柄、遥操作和 PC 控制，可用于迎宾、互动、娱乐展示及教育科研；公司称它已在商业导览、表演和数据采集中心交付订单。 Jupiter 内置视觉、语音和动作多模态交互，以及任务调度与决策系统，可在无图模式下的动态场景自主运动，支持自主导航、障碍物识别和人体跟随。它有 47 个自由度，最大关节扭矩 150 N·m，支持全身运动控制二次开发。 N1 面向家庭场景，机身重量约 30 kg，续航约 2 至 3 小时，主打全屋覆盖和自然语音、手势交互。发布信息还展示了其在厨房、吧台等空间进行家务协作的设计方向。 Meta 推出编程智能体 Muse Code，按量价格低于主流同类工具 Meta 昨日以测试版推出首个终端编程智能体 Muse Code，并同步更新编程模型 Muse Spark 1.2。Meta 首席 AI 官汪滔表示，两者采用同步开发和训练，开发者通过一条命令即可安装，用它规划代码变更、编写代码并验证结果。 Muse Code 按量价格为每 100 万 Token 输入 1.25 美元、输出 4.25 美元，另设价格约为按量档十分之一的 contributor tier；选择低价档需要同意 Meta 使用提交数据改进模型。企业用户可申请零数据保留，获批后开发数据不会用于模型训练。 汪滔 2025 年 6 月加入 Meta，目前负责超级智能实验室和相关模型开发。Muse Code 是该团队首次把自有编程模型与可直接执行完整软件工程任务的终端 Agent 一起交付，预览阶段同时面向个人开发者与企业零数据保留场景。 贝恩资本将收购贡茶，交易预计第四季度完成 贝恩资本 8 月 5 日宣布，已同意从 TA Associates 及贡茶全球其他股东手中收购茶饮品牌 Gong cha，交易财务条款未披露，预计在 2026 年第四季度完成，仍需满足惯常交割条件。 贡茶 2006 年成立于中国台湾，目前总部位于英国，在 33 个市场经营近 2200 家门店。交易完成后，贝恩资本将成为该全球连锁品牌的新股东。 索尼在 PS5 包装提示：2028 年起新发行游戏仅提供数字版 索尼开始在 PS5 主机和数字版外接光驱包装上张贴提示，写明从 2028 年 1 月起，PlayStation 平台新发行游戏只通过 PlayStation Store 和零售商提供数字版；2028 年 1 月前发行的实体光盘仍可继续使用。 索尼 CFO 陶琳 7 月底向投资者表示，公司经过长期评估后作出数字化决定，并会继续推进。该提示同时出现在外接光驱包装，显示安排并不只针对某一版 PS5 主机。 包装文字把停止范围限定在 2028 年 1 月之后新发行的游戏，不会让既有光盘失效。玩家社区的争议集中在收藏、转售和离线安装能力将随新作数字化而消失。 拓竹 8 月 14 日在广州开首家体验店，设置 4 个互动空间 拓竹科技将于 8 月 14 日在广州天环广场开设品牌在广州的首家线下体验店。这是拓竹继深圳湾万象城和深圳前海壹方城之后，在华南开设的第三家直营体验店。 门店将展示拓竹全系列 3D 打印机、耗材和打印作品，并设置城市微缩沙盘、透明打印展示墙、AI 建模体验区和创意课堂 4 个互动空间。到店者可以体验从选择数字模型到「一键打印」并完成实物成型的流程。 《上帝的怪物》上线 HBO，追踪爬行动物跨境走私链 Eric Goode 执导的五集纪录片《上帝的怪物》（Monsters of God）昨日在 HBO 开播。新作把镜头从《虎王》的大型猫科动物转向蛇、陆龟、蜥蜴等爬行动物，沿 Tommy Crutchfield 与 Hank Molt 等早期交易者，追溯合法运输、非法走私及执法行动。 《好莱坞报道者》认为，新作减少了《虎王》式猎奇配乐和嘲弄式剪辑，把重点放在交易者、收藏者和执法者的时间线上；不足之处是五集篇幅偏长、部分采访结构重复。节目于 8 月 6 日 21:00 在 HBO 首播。 纪录片从 Tommy Crutchfield 与 Hank Molt 的早期交易经历展开，沿「Operation Cobra」「Operation Chameleon」等执法行动梳理走私网络。Goode 本人曾饲养异宠，新作也把合法收藏、动物园供应与濒危物种非法交易之间的边界纳入叙事。 《欢迎来龙餐馆》定档 8 月 11 日 战争美食喜剧电影《欢迎来龙餐馆》由《我不是药神》导演文牧野执导、宁浩监制，沈腾领衔主演，蒋奇明、奥马尔·谢里夫主演，李治廷特别出演。影片采用 IMAX 特制拍摄，将战争处境与餐馆经营放进同一段故事。 影片将于 8 月 11 日正式上映，8 月 8 日至 10 日每天 14:00 至 21:00 开启超前点映。 新浪电影公布的定档信息还显示，影片由 IMAX 特制拍摄，点映安排覆盖正式上映前的周末时段。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。"

"This also describes “the best propaganda campaigns,” according to David Millar, a longtime US intelligence official who spent years at the State Department’s Foreign Service Institute teaching future diplomats how to recognize such agitprop. “They’re seldom just complete lies,” Millar says. “They’re usually taking something out of proportion or amplifying something that actually happened into something that didn’t.”"

"Frame Game’s content spoke positively about Hitler’s Mein Kampf , warned of “white genocide,” and claimed that “censorship is almost exclusively a Jewish phenomenon.” For a few months, the account ran a never-before-reported campaign for a “White Mother Fertility Fund,” which promised to donate 20% of the channel’s revenue to a mother nominated by listeners."

"High-profile narratives—like the claims that Twitter “shadow-banned” conservatives in 2018 and suppressed news about Hunter Biden’s laptop in 2020—have consistently kept alive the notion of conservative-targeting censorship. And online influencers like Benz have been able to twist what happened to tear down entire sections of the US government and silence individuals they disagree with."

"One morning in April 2025, employees of a small office in the US State Department got the email many of them had been dreading."

"Much of that financing was funneled through the Informing America Foundation (IAF), a media-oriented grant-making organization that John Solomon helped to launch after leaving his position at The Hill back in 2019, following public scrutiny of columns about the Bidens and Ukraine. IAF funds a network of podcasts called Real America’s Voice, which includes shows run by key Trump allies like Steve Bannon, Jack Prosobiec, and the late Charlie Kirk, as well as Solomon himself. It also finances a network of what media scholars call “pink slime” websites , which are designed to look like nonpartisan local news but have a partisan slant. Benz appeared regularly on these podcasts and in these outlets, further embedding the CIC narrative in the right-wing information ecosystem—while simultaneously enhancing his own profile and revenue streams on X Premium and other platforms."

"At the center of this effort is Mike Benz, Rubio’s interview partner last April. Benz served a brief stint in Donald Trump’s first administration but has largely remained unknown, even as some of his ideas—including the conspiracy theory that Taylor Swift was a NATO asset and the pro-white-identity content he published anonymously before he joined the government—have gained followers. Our analysis uncovers just how integral he in particular was to spreading the CIC theory: We found him to be the most prolific creator of related content online, which was in turn picked up by right-wing media outlets and podcasts and eventually reached the highest echelons of power in the US. His work prompted congressional—and eventually presidential—action and generated both attention and financial benefits for Benz personally. (Benz did not respond to multiple requests for comment.)"

"—Elissaveta M. Brandon"

"This is today&#8217;s edition of The Download , our weekday newsletter that provides a daily dose of what&#8217;s going on in the world of technology."

"AI is advancing faster than organizations can adapt. Reaching the next productivity frontier will depend on workers across the economy acquiring the needed habits and skills."

"如果说 2025 年是具身智能爆发的一年，那么今年，行业竞争已经开始进入新的阶段。 从国内外越来越多机器人公司发布新产品，到资本持续加码，具身智能正成为 AI 领域最受关注的方向之一。但随着行业快速发展，一个新的共识正在形成：真正限制机器人进化速度的，不再只是模型，而是数据。 与大语言模型可以利用互联网海量文本不同，机器人需要学习的是现实世界中的操作能力。一次抓取、一段搬运、一场整理任务，都需要真实发生，并同步记录视觉、动作、轨迹等多模态信息。如何持续获得高质量数据，并将这些数据快速转化为模型能够学习的数据集，成为越来越多具身智能企业面临的新挑战。 作为国内具身智能企业，穹彻智能一直围绕「数据 训练 部署」构建机器人基础设施。近期，穹彻智能联合阿里云打造了一套云端自动化数据处理产线，希望将机器人数据处理从依赖人工、单机运行的模式，升级为能够规模化运转的工业化流程，为模型迭代提供持续的数据支撑。 01 机器人时代，真正稀缺的是数据 对于具身智能而言，数据难题不仅在于「采不到」，更在于「处理不了」。 穹彻智能采用 UMI（Universal Manipulation Interface）方案进行数据采集。操作人员只需手持设备完成抓取、开门、搬运等自然动作，设备便会同步记录第一视角画面、夹爪位姿、运动轨迹等信息，为机器人训练提供高质量操作数据。 但真正的挑战，往往发生在采集之后。 这些原始数据要进入模型训练，还需要经历位姿恢复、鱼眼相机标定、动作切分、多模态标注等多个复杂环节。其中，视觉 SLAM 重建需要消耗大量 GPU 算力；鱼眼图像需要逐帧去畸变和标定；连续动作需要切分为一个个原子任务，并配上对应的自然语言描述；随着采集规模扩大，数百小时的视频数据也给整体计算带来巨大压力。 这些工作不仅计算量庞大，而且整个流程涉及多个处理环节，一旦某一步中断，就可能影响整批数据重新计算。对于具身智能企业来说，数据处理正在成为一项新的基础设施能力，需要能够支撑弹性算力、自动调度、全流程追踪以及模型训练协同的完整体系。 02 一条跑在云上的数据产线， 如何让机器人训练提速 为了解决这些问题，穹彻智能联合阿里云搭建了一套端到端的 UMI Data + AI Pipeline，希望把原本零散的数据处理流程，变成一条自动化运行的数据生产线。 在数据处理阶段，阿里云 MaxCompute MaxFrame 提供分布式计算能力，将视频去畸变、SLAM 位姿恢复、多模态标注等任务拆分到云端资源上并行执行。过去需要依赖单机完成的大规模计算，如今能够根据任务规模灵活扩展算力，提升整体处理效率。同时，大模型能力也直接嵌入数据处理流程，实现动作片段的自动语义标注，降低人工标注成本。 整个数据处理流程则由 DataWorks 统一编排。无论是周期调度、历史数据重跑，还是异常自动恢复，都能够在统一平台完成，减少人工干预，让整条数据产线持续稳定运行。 完成处理后的数据，会进入 Hologres 进行统一管理，为后续样本检索、数据审核和训练管理提供实时的数据服务；随后再进入 PAI 平台完成模型训练、性能优化和部署验证，形成从数据生产到模型训练，再到效果反馈的完整闭环。 这一合作也带来了实际效果。穹彻智能的数据处理实现了全流程自动化，整体吞吐提升超过 10 倍，多模态标注实现规模化自动完成，云端算力可弹性扩展至 10 万+ CU，模型训练效率提升约 50%。 对于具身智能行业而言，这次合作验证了一件事：机器人数据同样可以建立起规模化、自动化的数据生产体系。当数据采集、处理、训练逐步形成标准化流程，机器人模型也将获得更快的迭代速度。随着行业竞争逐渐从模型能力延伸到数据基础设施，围绕数据生产能力的探索，也将成为下一阶段具身智能发展的重要竞争力。 关注阿里云 AgentNative 数据实战录系列案例，用数据实践驱动企业 Agentic 智能进化。 *头图来源：阿里云"

"作者｜Techno 之王 编辑｜靖宇 8 月 4 日，「 DeepSeek 斩杀线」竟然冲上微博热搜。 V4 Flash 正式版凭借极致的性价比，在全球 AI 大模型的「成本-性能」坐标系上划出了一条残酷的行业生死线 比它贵的没它强，比它弱的没它便宜。 开发者社区 群情振奋，甚至外溢成了更大人群津津乐道的话题。 当看起来 AI 世界的 定价权 已经易手，所有人为极致性价比欢呼的时候，两天后，8 月 6 日，DeepSeek 在开放平台后台发布了一条简短的公告：「计划近期整体上调 DeepSeek API 服务的定价，预计涨幅较大，请合理安排您的使用。」 刚被行业定义为画出「斩杀线」的那只手，为何转头就签了涨价通知。 01 过于好用的 V4 所有的戏剧性背后都有必然性。要理解这次涨价，我们得先看一组数据。 这一波讨论热潮的起点，是 8 月 4 日，全球 AI 模型聚合平台 OpenRouter 的最新周度统计显示，DeepSeek V4 Flash 已登顶全球模型调用量榜首。同一天，海外开发者平台 OpenCode 披露了一个更惊人的数字 8 月 1 日当天， V4 Flash 在其平台上单日处理 token 总量达到 8 万亿，其中 5 万亿来自免费额度，3 万亿来自付费调用 。 做个对比，大模型路由平台 OpenRouter 接入了 400 多款模型，全平台日均处理量大约 6.6 万亿 token。 DeepSeek 一款模型在一个入口的单日消耗，就超过了一个容纳 400 多款模型的平台的全部流量。 而支撑这个天文数字的定价是什么？V4 Flash 缓存未命中输入 1 元/百万 token，输出 2 元/百万 token。对比一下，月之暗面 Kimi K3 的同类价格是输入 21 元、输出 105 元，贵了一个量级都不止。而 Anthropic 最新旗舰模型的价格就更是高出近百倍。 这个性价比高到，已经开始让人觉得是一种「定价异常」了。 这样的极端的价格落差，必然带来调用量的继续激增。而规模化这堵墙，DeepSeek 也不可能绕过去。 很快，V4 Flash API 在 8 月 4 日曾因「前所未有的访问量」出现容量问题。再怎么优化架构，MoE 稀疏激活 再怎么省算力， 当请求量以万亿级别涌入的时候，瓶颈就不再是效率问题，而是物理问题 你需要更多的机器，而机器要花钱。 类似的情况，Deepseek 在当年横空出世的 2025 年初也经历过，那时候普通用户也一度体验到了「排队」的体感，只不过相对于那时候，现在对基础设施的要求已经不可同日而语。 02 「斩杀线」未必是 Deepseek 想要的 「斩杀线」这个概念在过去一周传遍了中文互联网。Artificial Analysis 在实测上百款模型后画出了一张「成本-性能」散点图，DeepSeek V4 Flash 站在最优位置，所有落在它右下方的模型 性能不如它、价格还比它贵 都进入了所谓的「斩杀区」。 Artificial Analysis 制作的 AI 模型「斩杀线」｜图片来源：Artificial Analysis 这个叙事听起来很过瘾，但它可能也蕴含着另一面的问题： 如果你真的「斩杀」了所有竞争对手，流量全部涌向你，你大概率会被自己的成功逼到涨价。 因为模型不是软件，它交付的价值不能被无限低成本拷贝，背后基础设施的需求，会随着服务量的上升而快速上升。特别是当基础设施能力在今天并不是无限供给，其 成本曲线 不是可以靠规模化优势而下降，而可能会因为规模化而上升的时候。 实际上，即便是从竞争的角度看，定价也从来不是「越低越好」。低价吸引海量调用，基础设施投入被迫增加，就会被迫涨价，然后斩杀线会上移。那么就需要有一个合理的定价逻辑，在背后来支撑找到更好的平衡点。 前段时间听闻过行业内流传的 Deepseek 自己的定价哲学 API 定价基于「把公司在设备等基础设施上的投入做为成本，定价应该以十个月可以收回成本」为基准，设定合理定价和利润模型。 这个传闻的内部逻辑听起来非常合理，也非常符合 Deepseek 的发展目标。 首先，今天 AI 已经开始加速进入场景和业务，甚至已经开始成为很多个人用户不可或缺的新工作能力组成部分。因为 AI 带来的巨大效率提升，用户需求几乎没有弹性，或者说，即便是 Deepseek 的 价格再翻一半，很可能token 的消耗量区别也不会太大。 其次，如果从 Deepseek 自身的发展目标来看，之所以采用一个回收成本的定价逻辑作为定价基准，而不是从竞争逻辑逻辑作为定价基准，显然提示它心中有更大的任务和目标，是高于短期内的 利润最大化 的。 模型本身还在变大，智能的提升还在继续。模型公司的主要任务还不是极致变现，而是建立合理的 商业循环 ，并支持有足够的资源进一步提升模型的智能。所以， 定价是一个必须服务于更大目标的事情 。 定价真正要解决的是，让自身的业务收入可以成为提供升力的翅膀和肌肉，而不是长在身上越来越厚的肥油。在服务和研发都对基础设施有巨大要求的时候，这需要合理的平衡。 03 Token 终将成为 大宗商品 把视野拉开，DeepSeek 涨价不是孤立事件，而是整个中国 AI 行业定价逻辑转向的缩影。 智谱 在今年一季度的业绩说明会上披露，API 定价较去年底提升了 83% ，主要因为 3 月发布的 GLM-5-Turbo 定价更高。但调用量仍然增长了 400%，呈现出典型的「 量价齐升 」态势。 月之暗面的动作更加激进。7 月 16 日发布 Kimi K3 后，输入价较前代涨超 3 倍、输出价涨近 4 倍。上线仅三天，就因为「过去 48 小时请求量大幅超出预估」暂停了 C 端新用户订阅， 算力 全部保障已订阅用户。 现在可以清晰地看到，过去两年，中国模型公司已经跨越了「证明自己」的阶段，赢得了在大模型牌桌上的位置，那么接下来必须回归这张牌桌上的打法，回归到长期竞争的战略上看问题。 简单来说，涨价没有降低中国模型公司的竞争力，而是他们必然会选择、提升长期竞争力的动作。 当产业长期竞争逻辑来自于智能的高度，智能的高度又来自于组织的和基础设施的能力与效率。而在今天算力成本持续高企、资源供给有限的情况下，那些最好的模型，token 不会越来越便宜，这应该是所有从业者应该看清的趋势了。 往更远处看，这次涨价潮揭示了一个更深层的趋势 AI 模型的 token 正在走向大宗商品化。 过去一年，前沿模型的能力差距在快速收敛。V4 Flash 的 智能指数 仅比 GPT-5.6 Luna 低 1 分，在多项 Agent 基准测试 中逼近 Claude Opus 4.8 。 当模型能力越来越接近、输出质量越来越趋同的时候，token 就越来越像标准化的工业原料 和石油、钢铁没有本质区别。 大宗商品的定价逻辑非常简单：成本加合理利润。 DeepSeek 之前的定价异常低，不是因为它找到了永久压低成本的魔法，现在规模到某个临界点，价格就会向均衡带回归。 未来的均衡态可能是这样的：通用推理 token 的价格在各家之间差距不大，就像 AWS、 Azure 、GCP 的基础算力定价差不多一样。 真正的竞争维度会上移 移到 生态锁定 。例如微软把 GPT 绑进 Office 全家桶，Google 把 Gemini 塞进搜索和安卓、移到垂直场景的深度适配、移到 agent 能力和 工具链 的完整度。 也就是说，「极致性价比」这过去看起来有效的打法，在头部大模型公司的长期竞争中是不合理的路径。谁的 token 更便宜这件事，并不是唯一重要的因素。 但另一方面，这也会加快在场景和业务中更合理的智能模型路由，本地模型等对智能生产力更细致的 Harness，这是产业出现新的 价值层 可能的机遇。 04 别把命运押在折扣上 这次涨价还有一群沉默的受影响者 那些把业务建在 DeepSeek 超低价 API 之上的创业公司和独立开发者。 一个提供 AI 写作辅助的 SaaS 工具，每月处理数十亿 token，之前的 API 成本可能只有几百美元。如果涨价幅度真如公告所暗示的「较大」，成本可能翻到数千美元。对于还没有足够用户规模和收入支撑的项目来说，这不是成本调整，而是生死问题。 这是一个值得所有 AI 创业者记住的世界观：你的成本结构不能押注在某一家供应商的促销价上。 就像你不会把公司命运系在某个云厂商的限时折扣上一样，把毛利模型建立在 DeepSeek 的地板价之上，本质上是把 风险转移 的能力交给了别人。 DeepSeek 涨价并不意味着天塌了。有开发者在社区里说得很直白 「 就算涨一倍也仍有竞争力 。」涨价后的 DeepSeek 性价比大概率仍会领先。但 没有哪条「斩杀线」是永恒的，包括 DeepSeek 自己画的那条。 但 Deepseek 这次涨价，确实带来了一个更加清晰的世界观，一个新的 AI 产业世界观正在越来越从喧嚣和震荡中，显现出更清晰的模样。 *头图来源：TheVerge 本文为 极客公园 原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO"

"作者｜Techno 之王 编辑｜靖宇 8 月 4 日，「 DeepSeek 斩杀线」竟然冲上微博热搜。 V4 Flash 正式版凭借极致的性价比，在全球 AI 大模型的「成本-性能」坐标系上划出了一条残酷的行业生死线 比它贵的没它强，比它弱的没它便宜。 开发者社区 群情振奋，甚至外溢成了更大人群津津乐道的话题。 当看起来 AI 世界的 定价权 已经易手，所有人为极致性价比欢呼的时候，两天后，8 月 6 日，DeepSeek 在开放平台后台发布了一条简短的公告：「计划近期整体上调 DeepSeek API 服务的定价，预计涨幅较大，请合理安排您的使用。」 刚被行业定义为画出「斩杀线」的那只手，为何转头就签了涨价通知。 01 过于好用的 V4 所有的戏剧性背后都有必然性。要理解这次涨价，我们得先看一组数据。 这一波讨论热潮的起点，是 8 月 4 日，全球 AI 模型聚合平台 OpenRouter 的最新周度统计显示，DeepSeek V4 Flash 已登顶全球模型调用量榜首。同一天，海外开发者平台 OpenCode 披露了一个更惊人的数字 8 月 1 日当天， V4 Flash 在其平台上单日处理 token 总量达到 8 万亿，其中 5 万亿来自免费额度，3 万亿来自付费调用 。 做个对比，大模型路由平台 OpenRouter 接入了 400 多款模型，全平台日均处理量大约 6.6 万亿 token。 DeepSeek 一款模型在一个入口的单日消耗，就超过了一个容纳 400 多款模型的平台的全部流量。 而支撑这个天文数字的定价是什么？V4 Flash 缓存未命中输入 1 元/百万 token，输出 2 元/百万 token。对比一下，月之暗面 Kimi K3 的同类价格是输入 21 元、输出 105 元，贵了一个量级都不止。而 Anthropic 最新旗舰模型的价格就更是高出近百倍。 这个性价比高到，已经开始让人觉得是一种「定价异常」了。 这样的极端的价格落差，必然带来调用量的继续激增。而规模化这堵墙，DeepSeek 也不可能绕过去。 很快，V4 Flash API 在 8 月 4 日曾因「前所未有的访问量」出现容量问题。再怎么优化架构，MoE 稀疏激活 再怎么省算力， 当请求量以万亿级别涌入的时候，瓶颈就不再是效率问题，而是物理问题 你需要更多的机器，而机器要花钱。 类似的情况，Deepseek 在当年横空出世的 2025 年初也经历过，那时候普通用户也一度体验到了「排队」的体感，只不过相对于那时候，现在对基础设施的要求已经不可同日而语。 02 「斩杀线」未必是 Deepseek 想要的 「斩杀线」这个概念在过去一周传遍了中文互联网。Artificial Analysis 在实测上百款模型后画出了一张「成本-性能」散点图，DeepSeek V4 Flash 站在最优位置，所有落在它右下方的模型 性能不如它、价格还比它贵 都进入了所谓的「斩杀区」。 Artificial Analysis 制作的 AI 模型「斩杀线」｜图片来源：Artificial Analysis 这个叙事听起来很过瘾，但它可能也蕴含着另一面的问题： 如果你真的「斩杀」了所有竞争对手，流量全部涌向你，你大概率会被自己的成功逼到涨价。 因为模型不是软件，它交付的价值不能被无限低成本拷贝，背后基础设施的需求，会随着服务量的上升而快速上升。特别是当基础设施能力在今天并不是无限供给，其 成本曲线 不是可以靠规模化优势而下降，而可能会因为规模化而上升的时候。 实际上，即便是从竞争的角度看，定价也从来不是「越低越好」。低价吸引海量调用，基础设施投入被迫增加，就会被迫涨价，然后斩杀线会上移。那么就需要有一个合理的定价逻辑，在背后来支撑找到更好的平衡点。 前段时间听闻过行业内流传的 Deepseek 自己的定价哲学 API 定价基于「把公司在设备等基础设施上的投入做为成本，定价应该以十个月可以收回成本」为基准，设定合理定价和利润模型。 这个传闻的内部逻辑听起来非常合理，也非常符合 Deepseek 的发展目标。 首先，今天 AI 已经开始加速进入场景和业务，甚至已经开始成为很多个人用户不可或缺的新工作能力组成部分。因为 AI 带来的巨大效率提升，用户需求几乎没有弹性，或者说，即便是 Deepseek 的 价格再翻一半，很可能token 的消耗量区别也不会太大。 其次，如果从 Deepseek 自身的发展目标来看，之所以采用一个回收成本的定价逻辑作为定价基准，而不是从竞争逻辑逻辑作为定价基准，显然提示它心中有更大的任务和目标，是高于短期内的 利润最大化 的。 模型本身还在变大，智能的提升还在继续。模型公司的主要任务还不是极致变现，而是建立合理的 商业循环 ，并支持有足够的资源进一步提升模型的智能。所以， 定价是一个必须服务于更大目标的事情 。 定价真正要解决的是，让自身的业务收入可以成为提供升力的翅膀和肌肉，而不是长在身上越来越厚的肥油。在服务和研发都对基础设施有巨大要求的时候，这需要合理的平衡。 03 Token 终将成为 大宗商品 把视野拉开，DeepSeek 涨价不是孤立事件，而是整个中国 AI 行业定价逻辑转向的缩影。 智谱 在今年一季度的业绩说明会上披露，API 定价较去年底提升了 83% ，主要因为 3 月发布的 GLM-5-Turbo 定价更高。但调用量仍然增长了 400%，呈现出典型的「 量价齐升 」态势。 月之暗面的动作更加激进。7 月 16 日发布 Kimi K3 后，输入价较前代涨超 3 倍、输出价涨近 4 倍。上线仅三天，就因为「过去 48 小时请求量大幅超出预估」暂停了 C 端新用户订阅， 算力 全部保障已订阅用户。 现在可以清晰地看到，过去两年，中国模型公司已经跨越了「证明自己」的阶段，赢得了在大模型牌桌上的位置，那么接下来必须回归这张牌桌上的打法，回归到长期竞争的战略上看问题。 简单来说，涨价没有降低中国模型公司的竞争力，而是他们必然会选择、提升长期竞争力的动作。 当产业长期竞争逻辑来自于智能的高度，智能的高度又来自于组织的和基础设施的能力与效率。而在今天算力成本持续高企、资源供给有限的情况下，那些最好的模型，token 不会越来越便宜，这应该是所有从业者应该看清的趋势了。 往更远处看，这次涨价潮揭示了一个更深层的趋势 AI 模型的 token 正在走向大宗商品化。 过去一年，前沿模型的能力差距在快速收敛。V4 Flash 的 智能指数 仅比 GPT-5.6 Luna 低 1 分，在多项 Agent 基准测试 中逼近 Claude Opus 4.8 。 当模型能力越来越接近、输出质量越来越趋同的时候，token 就越来越像标准化的工业原料 和石油、钢铁没有本质区别。 大宗商品的定价逻辑非常简单：成本加合理利润。 DeepSeek 之前的定价异常低，不是因为它找到了永久压低成本的魔法，现在规模到某个临界点，价格就会向均衡带回归。 未来的均衡态可能是这样的：通用推理 token 的价格在各家之间差距不大，就像 AWS、 Azure 、GCP 的基础算力定价差不多一样。 真正的竞争维度会上移 移到 生态锁定 。例如微软把 GPT 绑进 Office 全家桶，Google 把 Gemini 塞进搜索和安卓、移到垂直场景的深度适配、移到 agent 能力和 工具链 的完整度。 也就是说，「极致性价比」这过去看起来有效的打法，在头部大模型公司的长期竞争中是不合理的路径。谁的 token 更便宜这件事，并不是唯一重要的因素。 但另一方面，这也会加快在场景和业务中更合理的智能模型路由，本地模型等对智能生产力更细致的 Harness，这是产业出现新的 价值层 可能的机遇。 04 别把命运押在折扣上 这次涨价还有一群沉默的受影响者 那些把业务建在 DeepSeek 超低价 API 之上的创业公司和独立开发者。 一个提供 AI 写作辅助的 SaaS 工具，每月处理数十亿 token，之前的 API 成本可能只有几百美元。如果涨价幅度真如公告所暗示的「较大」，成本可能翻到数千美元。对于还没有足够用户规模和收入支撑的项目来说，这不是成本调整，而是生死问题。 这是一个值得所有 AI 创业者记住的世界观：你的成本结构不能押注在某一家供应商的促销价上。 就像你不会把公司命运系在某个云厂商的限时折扣上一样，把毛利模型建立在 DeepSeek 的地板价之上，本质上是把 风险转移 的能力交给了别人。 DeepSeek 涨价并不意味着天塌了。有开发者在社区里说得很直白 「 就算涨一倍也仍有竞争力 。」涨价后的 DeepSeek 性价比大概率仍会领先。但 没有哪条「斩杀线」是永恒的，包括 DeepSeek 自己画的那条。 但 Deepseek 这次涨价，确实带来了一个更加清晰的世界观，一个新的 AI 产业世界观正在越来越从喧嚣和震荡中，显现出更清晰的模样。 *头图来源：TheVerge 本文为 极客公园 原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO"

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"Be the brand AI recommends . See where your brand appears in AI search, where competitors are winning, and what it takes to become the answer AI recommends. See your AI visibility"

"Whether a brand is described using current or outdated positioning."

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"Under Armour forecast a steeper annual decline in revenue on Friday, as the athletic apparel maker struggles with ​weak ⁠consumer spending amid macroeconomic uncertainty in ⁠its key North American market."

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"Thom Bettridge is stepping down as editor in chief and chief brand officer of"

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"Over the past few months, six organizations have published new research, models, and perspectives on measuring marketing performance. They come from different disciplines, including SEO, PR, analyst relations, and media measurement, and they don&#8217;t always agree. Together, though, they point to a broader shift: marketing success can no longer be measured through website traffic alone."

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"At a press event last month, I was informed by a fashion publicist with much conviction that Chanel is singularly the hottest brand right now. But specifically, new Chanel, she said: “Blazy or bust.”"

"Search News Analysis Latest Professional Exclusives The News in Brief Topics Retail Luxury Beauty Sports Sustainability Marketing Technology Global Markets Fashion Week Workplace Talent Direct-to-Consumer Media Entrepreneurship Financial Markets China More Newsletters Case Studies Executive Memos Masterclasses Special Editions Opinions Podcasts Video Events The State of Fashion The Brain of Fashion Careers Find a Job Post a Job Read Careers Advice Community BoF 500 Best Fashion Stores VOICES Companies Subscribe Newsletters BoF Professional BoF Careers BoF Insights BoF Events About Us About Us What We Do Our Journalism Who We Are Work With Us Imran Amed Contact Us Retail Luxury Beauty Sports Sustainability Marketing Technology Global Markets Fashion Week Workplace Talent Blazy or Bust: Luxury’s Zero Sum Game Chanel’s surging sales underscore that the luxury industry’s challenges may be less about demand than desirability. NEWSLETTER LUXURY Share Luxury’s zero sum game. (Getty Images) By Cathaleen Chen 07 August 2026 PREFER BoF ON GOOGLE Subscribe to the Daily Digest The essential round-up of fashion news, analysis, and breaking news alerts. Plus, access one complimentary BoF Professional article of your choice, each month."

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"One of the study&#8217;s most notable findings is a collapse in trust. In 2025, 82% of consumers found AI search more helpful than traditional search; by 2026, that had fallen to 54%, a 28-point drop in a year."

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"I notice these examples because I own the site and monitor brand mentions. But don’t confuse SEOJobs.com as a unique target. This happens every day to researchers, creators, small businesses, newsletters, podcasts, and independent publishers."

"Raise your hand if you’re frustrated by how much traffic Google has clawed back with the launch of AI Overviews and AI Mode."

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"Be the brand customers find first . Track, grow, and measure your visibility across Google, AI search, social, local, and every channel that influences buying decisions. Start your free trial"

"I&#8217;ve also had the opposite conversation, where rankings improved across dozens of keywords, but leads barely changed. On paper, the campaign looked fantastic. From the client&#8217;s perspective, nothing meaningful had happened because the business hadn&#8217;t grown."

"Is organic search generating revenue rather than simply visits?"

"That&#8217;s much harder to measure than rankings, but it&#8217;s ultimately what drives long-term growth."

"The assignment was straightforward. A company had invested in SEO for years, and its website was well established. Leadership knew search behavior was changing as AI-generated answers became more common, but no one knew what, if anything, should change about the marketing strategy."

"Measuring qualified leads, booked work, and maintenance agreement growth alongside citations and AI referrals."

"Every AI success story seems to end the same way. Someone shares a remarkable output, and almost immediately someone asks, &#8220;Will you share the prompt?&#8221;"

"A request for strategic guidance rather than marketing copy."

"Google Ads introduced a new &#8220;Report on new customers acquired&#8221; option within Customer Acquisition, making it easier for advertisers to measure new customer performance without influencing campaign bidding."

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"Why we care . Bulk editing removes one of the more time-consuming parts of campaign management, especially for advertisers managing large numbers of assets. Instead of reviewing and appealing each disapproval individually, teams can resolve policy issues much more efficiently."

"The feature is now available in all accounts and supports both text and image assets."

"What advertisers should do . Google is encouraging advertisers to build trust by completing advertiser verification, complying with advertising policies and maintaining clear branding across ads and landing pages."

"What advertisers should do . Google is encouraging advertisers to build trust by completing advertiser verification, complying with advertising policies and maintaining clear branding across ads and landing pages."

"For Search campaigns, Google also recommends avoiding generic ad copy, clearly identifying your business and, where available, pinning your domain to the first headline position to reinforce brand identity."

"What&#8217;s changing . Under the revised policy, Google will limit impressions—not disapprove ads—for advertisers it determines are unqualified in certain ad-serving scenarios that are more likely to result in poor user experiences."

"Advertisers can now connect Triple Whale to measure ChatGPT Ads performance alongside other marketing channels, while Sonar Optimize can send stronger conversion signals back to OpenAI. Hightouch now supports sending conversion events directly into ChatGPT Ads for measurement and optimization."

"OpenAI is expanding ChatGPT Ads&#8217; conversion capabilities with new campaign types, broader measurement integrations and enhanced optimization tools, while preparing to launch the platform in two new markets."

"OpenAI is expanding ChatGPT Ads&#8217; conversion capabilities with new campaign types, broader measurement integrations and enhanced optimization tools, while preparing to launch the platform in two new markets."

"The latest updates are aimed at helping advertisers improve conversion tracking, automate campaign creation and scale ecommerce advertising."

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"<p>Enterprise marketing automation is how large organizations scale personalized marketing across multiple teams and channels without disrupting their data or workflow. If you’re evaluating platforms or trying to modernize a fragmented stack, this guide covers everything you need to make a confident decision.</p> <p></p> <p><a class="cta_button" href="https://www.hubspot.com/cs/ci/?pg=b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e pid=53 ecid= hseid= hsic="><img class="hs-cta-img " style="height: auto !important; width: auto !important; max-width: 100% !important;border-width: 0px; /*hs-extra-styles*/; margin: 0 auto; display: block; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px" alt="Get Started with HubSpot's Marketing Software for Free" height="60" width="502" src="https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/b9960dd8-68b8-4caa-8a08-d3f7b7c3406e.png" align="middle"></a></p> <p>Most enterprise marketing teams struggle with data architecture. When your contact databases are fragmented across various tools, misalignment is almost guaranteed. The results are messy handoffs, broken attribution, and campaigns that can’t scale without a proportional increase in the team.</p> <p>Fortunately, this guide walks through what sets enterprise-grade automation apart from standard tools and provides the information you need about enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/crm-marketing-automation">marketing automation</a>.</p> <p><strong>Table of Contents</strong></p> <ul> <li><a href="#what-is-enterprise-marketing-automation-and-how-is-it-different">What is enterprise marketing automation, and how is it different?</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-capabilities-to-require">Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</a></li> <li><a href="#how-enterprise-marketing-automation-orchestrates-buying-groups">How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-needs-unified-crm-and-governance">Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</a></li> <li><a href="#ai-marketing-automation-for-enterprise-teams">AI Marketing Automation for Enterprise Teams</a></li> <li><a href="#enterprise-marketing-automation-attribution-and-revenue-reporting">Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</a></li> <li><a href="#how-to-implement-enterprise-marketing-automation">How to Implement Enterprise Marketing Automation</a></li> <li><a href="#how-to-evaluate-enterprise-marketing-automation-platforms">How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</a></li> <li><a href="#frequently-asked-questions-about-enterprise-marketing-automation">Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</a></li> </ul> <a></a> <h2>What is enterprise marketing automation, and how is it different?</h2> <p><strong>Enterprise marketing automation</strong> is a tool and process that allows large organizations to automate marketing at scale while maintaining governance, data integrity, and a measurable connection to revenue.</p> <p>“Automation” alone doesn’t capture what sets enterprise-grade platforms apart from tools that work perfectly for a 10-person marketing team. The differentiation lives in four dimensions: data model, governance, scale, and multi-team execution.</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 20.0089%;"> <col style="width: 36.1596%;"> <col style="width: 43.8761%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Dimension</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Standard Marketing Automation</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Enterprise Marketing Automation</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 70px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Data model</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Flat contact lists; CRM sync is optional</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Unified CRM is the system of record; accounts, contacts, deals, and campaigns share a single data layer</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Governance</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Shared login; no approval workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Role-based permissions, partitions, approval chains, and audit logs</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Scale</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Single team; one brand</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Multiple business units, regions, languages, and brands</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 20%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Multi-team execution</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 27%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing-only workflows</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 53%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Marketing, sales, and service orchestration with shared pipeline visibility</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <h3><strong>The Real Problem: Fragmented Tools and Siloed Data</strong></h3> <p>When working with RevOps teams, I’ve noticed their pain point is never just “our email platform is slow.” The pain is that the email platform doesn’t talk to the CRM, the CRM doesn’t sync with the ad platform, and by the time a lead moves from marketing to sales, critical behavioral context has been lost.</p> <p>According to a 2025 study by <a href="https://marketingops.com/is-poor-data-the-silent-killer-of-revops-in-2025/">MarketingOps</a>, only 16% of RevOps professionals trust the accuracy of their data, and they identify it as the single biggest blocker to automation maturity.</p> <p>The lack of trustworthy data comes down to the structure in which it is kept rather than the tools. Therefore, the root-cause fix isn’t adding more connectors between siloed tools. Instead, marketers need to consolidate their tools onto a unified CRM and automation platform where segmentation, orchestration, attribution, and compliance all run on the same data layer.</p> <p>Consolidation separates enterprise marketing automation that scales from a patchwork stack that creates more work than it saves.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> Before evaluating any enterprise marketing automation platform, audit your current data architecture first. Map where contact, account, and deal data currently reside. If the answer is “three or more places,” your first purchase criterion should be unified data rather than feature count.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Capabilities to Require</h2> <p>Not all enterprise features are created equal. Below is the must-have checklist I recommend for any evaluation of an enterprise marketing automation platform.</p> <h3><strong>Cross-channel Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise campaigns don’t live in a single channel. Your platform should coordinate email, SMS, paid media, in-app messaging, direct mail triggers, and event workflows from a single canvas. When evaluating, ask vendors to demonstrate a live orchestration flow that includes at least three channels and a conditional branch based on account-level data.</p> <p><strong>Best for:</strong> Teams running account-based programs alongside demand generation, where a CFO and a VP of Engineering at the same account need different messages at the same time.</p> <h3><strong>AI Assistance and Content Optimization</strong></h3> <p><a href="https://blog.hubspot.com/marketing/ai-marketing-automation">AI-powered marketing automation</a> is growing at a CAGR of 25% — nearly double the rate of the broader automation market. That growth rate reflects real enterprise adoption, not hype. Enterprise-grade AI should cover:</p> <ul> <li>Content generation</li> <li>Predictive lead and account scoring</li> <li>Send-time optimization</li> <li>Segment building</li> <li>Next-best-action guidance</li> </ul> <p>When evaluating, ask for examples of AI-generated outputs and confirm there is a human review layer before anything goes live in regulated or compliance-sensitive categories.</p> <p><strong>What we like:</strong> HubSpot’s <a href="https://www.hubspot.com/breeze/cr152">Breeze AI</a> suite embeds AI across content creation, CRM data enrichment, and sales handoff recommendations — all within the same platform where campaigns run. There’s no separate AI layer to integrate.</p> <h3><strong>Buying-group Scoring and Orchestration</strong></h3> <p>Enterprise B2B purchasing decisions involve an average of <strong>11 decision-makers</strong>, each with distinct priorities and timelines. Traditional lead-level scoring misses this entirely. Your platform should identify buying group members within target accounts, assign roles, score the completeness of group-level engagement, and trigger sales alerts when a group crosses a qualification threshold.</p> <p>When evaluating, ask whether the platform scores at the buying group level natively or whether that requires a separate ABM tool and a custom integration.</p> <h3><strong>Role-based Permissions and Partitions</strong></h3> <p>Enterprise teams can’t operate on a shared login. Look for:</p> <ul> <li>Field-level permissions</li> <li>Workspace partitions (so the EMEA team can’t accidentally touch APAC campaigns)</li> <li>Approval workflows before publishing</li> <li>Complete audit log</li> </ul> <p>During your evaluation, request a live demonstration of a permission-denied scenario — not just a screenshot of the settings page.</p> <h3><strong>Asset Reuse and Brand Governance</strong></h3> <p>Global teams need to reuse templates and approved materials without having to recreate them from scratch. Look for a centralized asset library, brand kit enforcement, and the ability to lock template sections so regional teams cannot edit them.</p> <p>Ask vendors how brand governance works when a regional team needs to translate and localize content.</p> <h3><strong>Multi-touch Attribution</strong></h3> <p>Attribution is where most enterprise marketing teams fall apart. Your platform should support first-touch, last-touch, linear, time-decay, and custom attribution models, and connect marketing interactions directly to pipeline and closed-won revenue, not just MQL volume. Ask vendors whether attribution reports are available in the CRM or require exporting to a BI tool.</p> <h3><strong>Native CRM Integrations and Open API</strong></h3> <p>Enterprise <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation">marketing automation</a> should serve as an execution layer atop a unified CRM — not as a parallel database. Evaluate whether the platform treats your CRM as the system of record, or whether it creates its own competing contact database.</p> <p>Open APIs, pre-built connectors for Salesforce, Microsoft Dynamics, and SAP, and webhook support are baseline requirements. Ask about sync frequency: real-time bidirectional sync is very different from a nightly batch job.</p> <h3><strong>Sandboxing and Staging Environments</strong></h3> <p>Before a global campaign goes live, teams need a place to test without consequences. Sandboxing lets marketing ops teams build, break, and fix complex workflows before they touch production data. Ask vendors whether sandbox environments mirror production data structures and whether changes can be promoted with a review step.</p> <h3><strong>Compliance and Audit Logs</strong></h3> <p>GDPR, CCPA, CASL, and industry-specific regulations (HIPAA, FINRA) require documented evidence of consent, processing activity, and data access. Your platform should produce exportable audit logs, support consent management at the contact level, and flag data processing activities that may require review.</p> <p>This is a non-negotiable for any enterprise operating across multiple geographies.</p> <p><strong>Pro tip:</strong> During vendor demos, ask specifically about GDPR data subject access request (DSAR) workflows. How long does it take to pull all data associated with a single contact? If the answer is “we’d have to check with the team,” that’s a governance gap.</p> <a></a> <h2>How Enterprise Marketing Automation Orchestrates Buying Groups</h2> <p>Enterprise B2B buying is not a solo act. As I’ve said, the average enterprise purchase involves 11 stakeholders. When each of those stakeholders engages with your brand at different stages and through different channels, coordinating the message manually at scale is impossible.</p> <p>Buying-group orchestration is the practice of identifying all stakeholders within a target account, assigning roles (economic buyer, technical evaluator, champion, end user), scoring the group’s collective engagement completeness, and triggering coordinated outreach based on that group-level signal — not just an individual contact’s behavior.</p> <h3><strong>How do you personalize across channels without fragmentation?</strong></h3> <p>The personalization problem in enterprise marketing is almost always a data-architecture problem disguised as a channel problem. When your marketing channels pull from different databases, you get inconsistent experiences.</p> <p>The CFO sees a retargeting ad for a product she already bought. The VP of Engineering gets a cold email the day after his colleague had a discovery call.</p> <p>The fix is a unified data layer. When all touchpoints — web activity, email engagement, ad clicks, CRM notes, sales calls — write to and read from the same record, personalization becomes a matter of execution rather than engineering.</p> <p>From a platform perspective, enterprise marketing automation should support:</p> <ul> <li><strong>Dynamic content</strong> that adapts based on industry, role, deal stage, and account data simultaneously</li> <li><strong>Cross-channel suppression</strong>: if a contact is already in an active sales sequence, automation should know not to trigger a cold nurture email</li> <li><strong>Account-level personalization</strong>: landing pages, email subject lines, and CTAs that reflect the account’s specific situation, not just a generic segment</li> </ul> <h3><strong>What is the best way to align with sales on handoffs?</strong></h3> <p>In my experience, MQL-to-SQL handoff failures are rarely a data problem. They’re a definition problem. Marketing and sales have to agree on exactly what a marketing-qualified buying group looks like before any automation is built.</p> <p>The best handoff frameworks I’ve seen define:</p> <ol start="1"> <li><strong>Buying group completeness score</strong>: the minimum number of identified stakeholder roles required before a group is handed to sales</li> <li><strong>Engagement threshold</strong>: the cumulative behavioral signals (email opens, page views, webinar attendance, ad clicks) required from the group — not just one contact</li> <li><strong>Intent signal layer</strong>: third-party intent data from sources like G2, Bombora, or Demandbase layered on top of first-party behavioral data</li> <li><strong>Automated sales alert</strong>: when all three thresholds are met, the assigned Account Executive receives an alert with a buying group summary, including which roles are engaged, which aren’t, and the top content consumed</li> </ol> <p>Organizations running nurture workflows with lead scoring and behavioral triggers see <strong>MQL-to-SQL conversion rates 30 to 50 percent higher</strong> than teams using batch-and-blast email, with a median lift of 38%, according to Marketo benchmark data. Programs that combine lead scoring with AI intent signals reach a 62% lift.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation Needs Unified CRM and Governance</h2> <p>Unified CRM data is what powers segmentation, orchestration, attribution, and compliance.</p> <p>The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation typically spans four functions:</p> <ul> <li>Marketing Operations</li> <li>RevOps/IT</li> <li>Legal/Compliance</li> <li>Regional marketing leads</li> </ul> <p>Before any platform goes live, every cell of that RACI should be filled in.</p> <p><img src="https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/enterprise-marketing-automation-1-20260717-5530665.webp" style="margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;" alt="The governance RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) for enterprise marketing automation"></p> <h3><strong>How should you structure teams, roles, and permissions?</strong></h3> <p>Enterprise marketing automation platforms should support at a minimum:</p> <ul> <li><strong>Partitions:</strong> logical separations that allow the US team, EMEA team, and APAC team to operate independently without seeing or editing each other’s assets</li> <li><strong>Role-based permissions:</strong> read, edit, publish, and admin roles with field-level granularity</li> <li><strong>Approval workflows:</strong> campaign assets should require review and sign-off before they go live — especially for email, compliance-sensitive content, and paid media</li> <li><strong>Audit logs:</strong> every create, edit, publish, and delete action should be timestamped and attributable to a specific user.</li> </ul> <p><strong>What we like:</strong> <a href="https://www.hubspot.com/products/marketing/enterprise">HubSpot’s Marketing Hub Enterprise</a> includes user partitions, campaign approval workflows, and team-level permission sets — all native to the platform, not bolt-on modules.</p> <h3><strong>How do you integrate existing tools without adding risk?</strong></h3> <p>Most enterprises don’t start with a blank slate. There’s a legacy MAP, a sales CRM, an ad platform, a data warehouse, and a compliance tool already in place. Integration planning is therefore a risk management exercise as a technical one.</p> <p>The integration risk checklist I recommend:</p> <ul> <li>Does each integration sync bidirectionally in real time, or is it one-directional and batch?</li> <li>Does the new platform create a competing contact database, or does it defer to the existing CRM as the system of record?</li> <li>Are there pre-built connectors for your existing <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-automation-software-tools">automation tools</a>, or will custom development be required?</li> <li>What happens to historical data during migration — is it preserved with its original timestamps, or does attribution reset?</li> <li>How does the vendor’s API rate limiting affect high-volume data sync scenarios?</li> </ul> <p><strong>Pro tip:</strong> Request a technical architecture review session as part of your vendor evaluation. Bring your solutions architect or marketing ops lead. The questions that come out of that session will tell you more about platform fit than any feature comparison matrix.</p> <a></a> <h2>AI Marketing Automation for Enterprise Teams</h2> <p>AI in enterprise marketing automation adds value in four specific areas: content assistance, predictive insights, summarization, and next-best-action guidance.</p> <p>The most significant shift in 2026 is the move from rule-based automation to agentic AI — systems that reason toward a goal rather than execute a predefined trigger. Instead of “if email opened, send follow-up,” agentic workflows evaluate churn risk, build a segment, and deploy a retention offer without a human having to assemble each step.</p> <p><a href="https://www.digitalapplied.com/blog/marketing-automation-statistics-2026-data-points">45%</a> of marketing teams now use at least one agentic AI system for automation tasks, up from 15% in 2024. Teams adopting agent workflows report <strong>27% faster campaign build times</strong> and <strong>19% lower cost per qualified lead</strong>.</p> <p><a href="https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence">HubSpot’s Breeze AI</a> suite is the most integrated expression of this approach I’ve seen in the mid-to-enterprise market — Breeze Agents handle prospecting research, content generation, customer service routing, and data enrichment from within the same CRM where deals close.</p> <h3><strong>When should you trust AI vs. human review?</strong></h3> <p>Human review is required for high-risk AI outputs, compliance-sensitive content, and model overrides. That’s not a hedge — it’s a governance requirement for any enterprise operating in regulated industries.</p> <p>A practical framework for AI governance in enterprise marketing automation:</p> <div> <table style="border-collapse: collapse; width: 100%; border: 3px none currentcolor;"> <colgroup> <col style="width: 46%;"> <col style="width: 54%;"> </colgroup> <tbody> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>AI Output Type</span></strong></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="text-align: center; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><strong><span>Review Requirement</span></strong></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Email subject line suggestions</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review optional; A/B test to validate</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Predictive lead score</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before routing; sales should be able to override</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Compliance-sensitive content (financial, healthcare)</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Mandatory human review + legal sign-off before publication</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 33px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Segment definitions generated by AI</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review before any paid media activation</span></p> </td> </tr> <tr style="height: 52px;"> <td style="vertical-align: top; width: 46%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Next-best-action recommendations</span></p> </td> <td style="vertical-align: top; width: 54%;"> <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Human review for high-value accounts; automated for long-tail</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> </div> <p>The failure rate for AI initiatives is real: between <a href="https://www.linkedin.com/pulse/2025-ai-implementation-imperative-why-42-businesses-sorensen--orpwc/">42% and 54%</a> of organizations scrapped AI projects in 2025 due to integration failures and data issues. The single most common cause is bad underlying data. Before deploying AI-driven automation, invest in a data audit. AI amplifies the data you have — if that data is dirty, the amplification makes things worse, not better.</p> <a></a> <h2>Enterprise Marketing Automation, Attribution, and Revenue Reporting</h2> <p>Multi-touch attribution is how marketing connects interactions to the pipeline and revenue. It’s also where most enterprise marketing teams lose credibility with the CFO.</p> <p>The fundamental problem is that attribution requires complete journey data, and most enterprises have gaps in that data because their marketing tools don’t share a unified record with their CRM. A contact can engage with six touchpoints across email, paid search, webinar, and direct mail, and if those touchpoints write to different systems, attribution picks up only the ones it can see.</p> <p>The only durable fix is a unified CRM where every marketing interaction, sales touchpoint, and service event writes to the same record. That’s what enables true multi-touch attribution across the full buyer journey.</p> <p>When evaluating attribution capabilities, look for:</p> <ul> <li>Support for multiple attribution models (first-touch, last-touch, linear, time-decay, W-shaped, custom)</li> <li>Native connection between campaign data and deal/opportunity records in the CRM — not just MQL counts</li> <li>Pipeline influence reporting: which campaigns touched deals that closed, regardless of whether they were the first or last touch</li> <li>Revenue-per-campaign metrics that go beyond cost-per-lead to closed-won revenue influenced</li> </ul> <h3><strong>How do you handle anonymous and known journey data?</strong></h3> <p>Every buyer journey starts anonymously. Someone reads three blog posts, downloads a guide, and attends a webinar before they ever fill out a form. If your attribution model only starts tracking at the form fill, you’re missing the majority of the buying journey.</p> <p>Enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li><strong>Anonymous-to-known stitching</strong>: connecting pre-form-fill behavioral data to the identified contact record when a visitor converts</li> <li><strong>Progressive profiling</strong>: capturing additional contact attributes over multiple form interactions rather than asking for everything at once</li> <li><strong>Cross-device identity resolution</strong>: associating web activity from a work laptop, a mobile phone, and an office desktop with the same contact record</li> <li><strong>Reverse IP lookup and intent data enrichment</strong>: surfacing account-level engagement signals even before any individual contact identifies themselves.</li> </ul> <p>This is where enterprise platforms genuinely separate from mid-market tools. Anonymous journey data at scale requires infrastructure investment and not just a toggle in the settings panel.</p> <a></a> <h2>How to Implement Enterprise Marketing Automation</h2> <p>Enterprise implementation follows a five-phase sequence. Skipping phases — especially the first two — is the most common cause of failed rollouts.</p> <h3><strong>Phase 1: Data Audit</strong></h3> <p>Inventory every database where marketing-relevant data lives. Assess data quality, identify duplicates, and document field mapping between systems. This phase is painful and frequently underestimated. Budget at least 4 to 6 weeks for a thorough audit at an enterprise scale.</p> <h3><strong>Phase 2: Governance Design</strong></h3> <p>Define your team structure, roles, permissions, and approval workflows before the platform. Build the governance RACI. Identify compliance requirements by region. This phase should involve Legal, IT, and regional marketing leadership — not just marketing ops.</p> <h3><strong>Phase 3: Integration Planning</strong></h3> <p>Map every tool that needs to connect to the new platform. Define the sync direction, frequency, and conflict-resolution rules (what happens when the same contact is updated in both systems simultaneously?). Prioritize your CRM integration above everything else.</p> <h3><strong>Phase 4: Pilot Launch</strong></h3> <p>Select a single use case — typically email nurture for one segment — and run it on the new platform with a defined success metric. Collect data for 60 to 90 days before expanding. The pilot phase is where you find integration gaps, data quality issues, and <a href="https://blog.hubspot.com/marketing/workflow-automation">workflow</a> design problems at low cost.</p> <h3><strong>Phase 5: Phased Rollout</strong></h3> <p>Expand use cases, teams, and regions in deliberate phases. Establish a monthly platform governance review. Document what’s working, what needs adjustment, and what’s next.</p> <p>The average timeline from contract to full production launch for an enterprise marketing automation implementation is six to twelve months. Aggressive timelines are achievable but require dedicated internal resources, strong executive sponsorship, and a platform with thorough onboarding support.</p> <h3><strong>What is the best way to migrate from a legacy MAP?</strong></h3> <p>Legacy MAP migrations most often fail due to three issues: historical data loss, broken attribution, and workflow recreation errors. The migration checklist I’d recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Freeze new program creation</strong> in the legacy platform 60 days before cutover — this forces the team to build in the new environment and avoid last-minute migration scope creep</li> <li><strong>Export historical engagement data</strong> with original timestamps preserved — you need this for attribution continuity</li> <li><strong>Recreate, don’t import, core programs</strong> — automated workflows built in Eloqua or legacy Marketo often have undocumented dependencies; rebuilding from scratch surfaces those dependencies.</li> <li><strong>Run parallel sends</strong> for the first two weeks post-cutover — both platforms execute the same campaign, so you can compare outputs before decommissioning the old one.</li> <li><strong>Don’t decommission the legacy platform</strong> until 90 days of attribution data are validated in the new system.</li> </ol> <a></a> <h2>How to Evaluate Enterprise Marketing Automation Platforms</h2> <p>The enterprise marketing automation platform landscape is more competitive in 2026 than it has been since 2019. AI agent capability has become the primary driver for platform evaluation, and AI capability is the most-cited reason.</p> <h3><strong>What does today’s marketing automation landscape look like?</strong></h3> <p>The dominant enterprise marketing automation platforms as of 2026:</p> <h4><strong>HubSpot Marketing Hub Enterprise</strong></h4> <p>HubSpot has successfully made the transition from an SMB-focused tool to a legitimate enterprise contender. The platform’s differentiator is that marketing automation, CRM, sales, service, content, and AI (Breeze) are native to a single data model — not integrated through connectors.</p> <p>For organizations evaluating a unified revenue platform rather than a best-of-breed automation layer, HubSpot is the strongest current option in the mid-to-enterprise segment. HubSpot holds the largest market share in the marketing automation category at 29.58%, according to <a href="https://www.datanyze.com/market-share/marketing-automation--3">Datanyze</a>.</p> <p><strong>Best for:</strong> Mid-to-large enterprises prioritizing CRM-unified data, fast time-to-value, and AI-native automation without significant integration overhead.</p> <h4><strong>Adobe Marketo Engage</strong></h4> <p>Marketo remains a recognized leader in Gartner’s 2025 Magic Quadrant and provides a robust orchestration and segmentation engine for global enterprises managing multi-product campaigns. The platform’s strength lies in its depth of segmentation and flexibility.</p> <p>The trade-off is setup complexity and a steeper learning curve.</p> <p><strong>Best for:</strong> Large enterprises with sophisticated segmentation requirements and dedicated marketing ops resources.</p> <h4><strong>Oracle Eloqua</strong></h4> <p>Oracle Eloqua is governance-ready and excels in global organizations with complex compliance requirements. It supports fatigue management, cross-CRM integrations, and fine-grained campaign controls.</p> <p>It’s the strongest option for organizations in regulated industries with strict data residency requirements.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations in regulated industries (financial services, healthcare, public sector) where governance and compliance are the primary evaluation criteria.</p> <h4><strong>Salesforce Account Engagement (Pardot)</strong></h4> <p>Salesforce Account Engagement (Pardot) is tightly integrated with Salesforce CRM, which is its primary advantage for organizations already standardized on the Salesforce ecosystem. The trade-off is that non-Salesforce CRM users will find the integration story significantly weaker.</p> <p><strong>Best for:</strong> Enterprise organizations where the entire revenue stack — CRM, service, commerce — is already on Salesforce.</p> <p><strong>What we like:</strong> For organizations evaluating a platform that doesn’t require a separate CRM integration project to run, HubSpot’s unified architecture is its clearest competitive advantage. The CRM is the foundation on which the automation runs.</p> <p>That distinction matters enormously when you’re trying to build attribution, run governance controls, and scale across regions.</p> <h3><strong>How should you think about LinkedIn in enterprise programs?</strong></h3> <p>LinkedIn deserves specific attention in enterprise B2B programs because it’s where buying-group members spend professional time. LinkedIn’s targeting capabilities — job title, seniority, company, department, and function — make it the most precise channel for reaching specific stakeholders within target accounts.</p> <p>The integration between LinkedIn Ads and your enterprise marketing automation platform should enable:</p> <ul> <li><strong>Audience sync</strong>: CRM segments automatically pushed to LinkedIn as matched audiences, updated in real time as segment membership changes</li> <li><strong>Lead gen form sync</strong>: LinkedIn Lead Gen Forms pulling new leads directly into CRM workflows without manual export/import</li> <li><strong>Conversion tracking</strong>: LinkedIn campaign touchpoints appearing in multi-touch attribution models alongside email, paid search, and organic</li> <li><strong>Buying group enrichment</strong>: using LinkedIn data to identify and fill gaps in buying group completeness within target accounts.</li> </ul> <a></a> <h2>Frequently Asked Questions About Enterprise Marketing Automation</h2> <h3><strong>How long does enterprise marketing automation take to implement?</strong></h3> <p>The average enterprise marketing automation implementation takes six to twelve months from contract signing to full production launch across all use cases and teams. A focused pilot launch covering a single use case can typically go live in eight to twelve weeks.</p> <p>The most common cause of timeline overruns is data quality issues discovered during the integration phase, which is why a data audit before vendor selection significantly reduces implementation risk.</p> <h3><strong>How do we prove ROI to executives?</strong></h3> <p>The most persuasive executive presentation ties marketing automation directly to pipeline and revenue — not to operational <a href="https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31655/the-metrics-you-need-to-measure-marketing-automation-effectiveness.aspx">efficiency metrics</a> like “hours saved.” The framework I recommend:</p> <ol start="1"> <li><strong>Baseline measurement:</strong> establish MQL-to-SQL conversion rate, average deal velocity, and pipeline sourced by marketing before the platform goes live</li> <li><strong>Attribution model alignment:</strong> agree with the CFO on which attribution model the company will use to credit marketing for revenue, before the reporting season</li> <li><strong>90-day incremental report:</strong> show pipeline influenced by automated workflows versus manually executed programs in the same period</li> <li><strong>Benchmark comparison:</strong> marketing automation programs return an average of $5.44 for every $1 invested over three years, with top-quartile programs reaching $8.71 per dollar when CRM integration and AI-assisted segmentation are in place</li> </ol> <h3><strong>Will enterprise marketing automation replace our CDP?</strong></h3> <p>Not necessarily, but the line between MAP and CDP is blurring in 2026. Enterprise marketing automation platforms increasingly include first-party data management, identity resolution, and behavioral data capture that were previously CDP territory. Whether you need both depends on the complexity of your data.</p> <p>If your primary use cases are B2B marketing orchestration, email nurture, lead scoring, and attribution, a unified CRM-powered marketing automation platform may cover your needs without a separate CDP.</p> <p>If you require real-time event streaming, cross-product data stitching at petabyte scale, or direct integrations with data warehouses for ML model training, a CDP remains relevant as a separate layer.</p> <p>Only 18% of B2B marketers currently use marketing automation integrated with a CDP, according to <a href="https://business.adobe.com/blog/customer-data-platforms-next-chapter">Adobe research</a>. Of the remaining organizations, 42% have automation without a CDP, and 40% have both but haven’t integrated them.</p> <h3><strong>What security and compliance features should we require?</strong></h3> <p>At a minimum, enterprise marketing automation platforms should support:</p> <ul> <li>SOC 2 Type II certification</li> <li>GDPR, CCPA, and CASL compliance tooling with exportable data subject request workflows</li> <li>Field-level encryption for personally identifiable information (PII)</li> <li>Role-based access controls with IP allowlisting and SSO (SAML 2.0/OIDC)</li> <li>Complete audit logs with user attribution for every create, edit, publish, and delete action</li> <li>Data residency options for organizations with regional data sovereignty requirements</li> <li>Penetration testing documentation and vulnerability disclosure policy</li> </ul> <p>For organizations in healthcare, financial services, or the public sector, confirm whether the vendor’s data processing agreements cover HIPAA, FINRA, or FedRAMP as applicable to your use case.</p> <h3><strong>Do we need a separate tool for ABM?</strong></h3> <p>Increasingly, no. Modern enterprise marketing automation platforms have absorbed the core capabilities that once required a dedicated ABM tool: account-level scoring, buying-group identification, target account list management, and account-level engagement reporting. The question is depth.</p> <p>If your ABM program requires highly sophisticated intent data from multiple third-party sources (Bombora, G2, TechTarget), advanced account prioritization models, or custom orchestration logic that your MAP can’t natively support, a dedicated ABM tool may still add value.</p> <p>But for most enterprise B2B organizations, the consolidation trend strongly favors handling ABM within the primary marketing automation and CRM platform — both for data integrity reasons and for the operational simplicity of fewer tools to govern and maintain.</p> <img src="https://track.hubspot.com/__ptq.gif?a=53 k=14 r=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fenterprise-marketing-automation bu=https%253A%252F%252Fblog.hubspot.com%252Fmarketing bvt=rss" alt="" width="1" height="1" style="min-height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important; ">"

"Foot Locker on Friday launched a new brand platform that revolves around the retailer’s role in sneaker culture since its founding in 1974, per details shared with Marketing Dive."

"Let Marketing Dive's free newsletter keep you informed, straight from your inbox."

"A two-minute hero film anchors an integrated campaign that spans broadcast, social, digital, out-of-home and in-store channels. “It Always Will Be Foot Locker” documents the evolution of sneakers and their pop culture imprint, mixing archival footage and commercials."

"The launch of Foot Locker’s brand platform comes at an inflection point for the retailer, which was acquired by Dick’s Sporting Goods in 2025. The business returned to comparable sales growth and profitability in Q1 2026, notching its first quarter of positive comps since Q4 2024. Dick’s will announce its Q2 results on Aug. 25. For O’Brien and the brand’s marketing team, the challenge is creating an emotional connection with consumers again."

"The launch of Foot Locker’s brand platform comes at an inflection point for the retailer, which was acquired by Dick’s Sporting Goods in 2025. The business returned to comparable sales growth and profitability in Q1 2026, notching its first quarter of positive comps since Q4 2024. Dick’s will announce its Q2 results on Aug. 25. For O’Brien and the brand’s marketing team, the challenge is creating an emotional connection with consumers again."

"It&#8217;s fair to say Green has a lot riding on the outcome. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"Foot Locker will continue to tell tales about sneakers through Sole Stories, a recently launched short-form documentary series created in partnership with Hartbeat, the entertainment company founded by Kevin Hart. The 36-episode series will roll out throughout the fall across social, digital, influencer and in-store channels and build on the “It Always Will Be Foot Locker” platform."

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"CMO Brett O’Brien digs into the retailer’s “It Always Will Be Foot Locker” creative, which arrives as the business begins to turn around."

"Ten-figure acquisitions, new agency experiments and organizational changes are underway, but the real key may be relinquishing a sense of control."

"The clearest signal is a global director posting for client partnerships, which went up in mid-July 2026 and remains live as of this writing, is tasked with defining and driving the global strategy, structure, and performance of the Sony Interactive Entertainment Media Solutions client partnership sales organization. The mandate spans the PlayStation ecosystem in all its global markets across programmatic, FAST and CTV as well as its emerging ad solutions. In simple terms, the role is meant to scale a function, which is usually what shows up right before a platform pushes harder on monetization. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"That&#8217;s the read, anyway, if a string of open roles at the division that sells PlayStation&#8217;s ad inventory is any indication. Several of the postings on the Sony Interactive Entertainment Media Solutions team are advertising-specific."

"As the 2026 holiday season approaches, advertisers are planning their marketing strategies amid an uncertain economy. Consumers continue to grapple with higher prices and affordability, while brands face rising operating costs and increased pressure to prove their marketing dollars are delivering measurable returns."

"As the 2026 holiday season approaches, advertisers are planning their marketing strategies amid an uncertain economy. Consumers continue to grapple with higher prices and affordability, while brands face rising operating costs and increased pressure to prove their marketing dollars are delivering measurable returns."

"As the 2026 holiday season approaches, advertisers are planning their marketing strategies amid an uncertain economy. Consumers continue to grapple with higher prices and affordability, while brands face rising operating costs and increased pressure to prove their marketing dollars are delivering measurable returns."

"As the 2026 holiday season approaches, advertisers are planning their marketing strategies amid an uncertain economy. Consumers continue to grapple with higher prices and affordability, while brands face rising operating costs and increased pressure to prove their marketing dollars are delivering measurable returns."

"As advertisers prepare for a holiday season in which shoppers are likely to remain selective about where they spend, many are betting on personalized offers, loyalty programs, bundled products and AI-powered shopping experiences to earn consumer attention. This is a member-exclusive article from Digiday. Continue reading it on digiday.com and subscribe to continue reading content like this."

"This week&#8217;s Media Briefing unpacks the rise of markdown as an AI optimization strategy for publishers, and why not everyone is convinced it&#8217;s necessary."

"The update comes just three months after the platform initially made it easier for e-commerce companies to run ads on ChatGPT. At the time, OpenAI enabled automation to allow retailers to bulk create “product feed” campaigns from their product catalogues, rather than build them one by one. The format itself was designed to stack ads side-by-side, opening up the opportunity for carousel placements. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"The update comes just three months after the platform initially made it easier for e-commerce companies to run ads on ChatGPT. At the time, OpenAI enabled automation to allow retailers to bulk create “product feed” campaigns from their product catalogues, rather than build them one by one. The format itself was designed to stack ads side-by-side, opening up the opportunity for carousel placements. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"OpenAI is launching an ad carousel."

"“The attitude has completely flipped,” said Keith Bendes, chief strategy officer at influencer marketing agency Linqia. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"“The attitude has completely flipped,” said Keith Bendes, chief strategy officer at influencer marketing agency Linqia. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

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"Employee creator networks are the new creator networks."

"Time claims it’s the first time a publisher has offered such a channel. In the eyes of some media experts, it’s a potential shortcut to solving AI visibility concerns. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"Last week, Kroger launched an AI assistant within the websites and mobile apps of most of its grocery banners, excluding Harris Teeter. The assistant was developed in partnership with Cooklist, an AI platform for grocers. Shoppers can use the assistant to plan meals, find recipes and build a cart around budgets or dietary needs., according to Kroger Precision Marketing — the grocer’s retail media business — which detailed the feature on its website Monday. For other assistants, this feature has typically been introduced later: Walmart, for example, announced advertising features for its Sparky shopping assistant in January, one year after the AI tool’s launch. It had been testing ads in Sparky since the fall. OpenAI began testing ads in ChatGPT in May, several years after its initial launch. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"This story was first published by Digiday sibling Modern Retail ."

"Last week, Kroger launched an AI assistant within the websites and mobile apps of most of its grocery banners, excluding Harris Teeter. The assistant was developed in partnership with Cooklist, an AI platform for grocers. Shoppers can use the assistant to plan meals, find recipes and build a cart around budgets or dietary needs., according to Kroger Precision Marketing — the grocer’s retail media business — which detailed the feature on its website Monday. For other assistants, this feature has typically been introduced later: Walmart, for example, announced advertising features for its Sparky shopping assistant in January, one year after the AI tool’s launch. It had been testing ads in Sparky since the fall. OpenAI began testing ads in ChatGPT in May, several years after its initial launch. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"“If you look at the history of this industry, the commercial model has been evolving for the past 40 years, and I think we&#8217;re going to have to continue to adapt because the time and materials model is probably not sustainable in the long term because AI ultimately will enable us to do our work faster with fewer people,” Rose told Digiday today (August 6) as the agency giant published its first-half earnings report. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"It&#8217;s a notable admission given Rose has made outcome-based pay a core pillar of WPP’s turnaround plan, overhauling how global client leaders — the senior execs running the biggest accounts — get paid, tying it directly to client growth. Getting clients to pay the same way is another matter. So far, only one has: Jaguar Land Rover."

"It&#8217;s a notable admission given Rose has made outcome-based pay a core pillar of WPP’s turnaround plan, overhauling how global client leaders — the senior execs running the biggest accounts — get paid, tying it directly to client growth. Getting clients to pay the same way is another matter. So far, only one has: Jaguar Land Rover."

"“If you look at the history of this industry, the commercial model has been evolving for the past 40 years, and I think we&#8217;re going to have to continue to adapt because the time and materials model is probably not sustainable in the long term because AI ultimately will enable us to do our work faster with fewer people,” Rose told Digiday today (August 6) as the agency giant published its first-half earnings report. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"Key to those efforts will be a new measurement framework, which is in alpha. CEO Jeff Green flagged it on the earnings call yesterday (August 6). When it does launch, the hope is that it will “more fairly assign value across the entire customer journey, giving marketers greater confidence in whether advertising is creating incremental business results”.  To do it properly, The Trade Desk is working with, in Green’s words, “some of the largest media companies, the largest measurement companies, and the largest data companies to bring it to life”."

"Key to those efforts will be a new measurement framework, which is in alpha. CEO Jeff Green flagged it on the earnings call yesterday (August 6). When it does launch, the hope is that it will “more fairly assign value across the entire customer journey, giving marketers greater confidence in whether advertising is creating incremental business results”.  To do it properly, The Trade Desk is working with, in Green’s words, “some of the largest media companies, the largest measurement companies, and the largest data companies to bring it to life”."

"Yesterday (August 6), DoubleVerify and Nielsen Holdings announced a definitive agreement for the TV-ratings giant to acquire the ad verification company in an all-cash transaction valued at approximately $2.15 billion, with the union expected to be made official by the close of the first quarter next year. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"Second-quarter earnings calls usually serve as a brief interlude in the traditional summer lull for business news, but this week’s offerings in ad tech bucked that trend with one of the most renowned names in the sector set to be taken private, while others posted faltering revenue-growth rates, if not marked decline."

"Second-quarter earnings calls usually serve as a brief interlude in the traditional summer lull for business news, but this week’s offerings in ad tech bucked that trend with one of the most renowned names in the sector set to be taken private, while others posted faltering revenue-growth rates, if not marked decline."

"Second-quarter earnings calls usually serve as a brief interlude in the traditional summer lull for business news, but this week’s offerings in ad tech bucked that trend with one of the most renowned names in the sector set to be taken private, while others posted faltering revenue-growth rates, if not marked decline."

"Creator agencies are turning into entertainment studios."

"Creator agencies are turning into entertainment studios."

"To recap, Time Inc is inserting ads into markdown versions of its webpages, which have been specially designed for AI systems and agents to read. The ads themselves are formatted as FAQs with a brand’s information and messaging, and labeled as sponsored content."

"Publishers have begun offering ad inventory specifically designed to be seen by AI agents. With clients desperate to improve their AI search visibility, some media buyers say it’s worth a shot. Others regard it as magical thinking."

"Marketers have spent the past year trying to understand how to get their brands mentioned in AI search results. Now, they’re putting dollars and organizing teams around their AI visibility efforts."

"In some sense, they don’t have a choice. Nearly one in five consumers have already replaced traditional research with AI, according to a recent SponsorCX survey . Call it a fear of missing out (FOMO). Marketers are spending on tools promising AI visibility. They’re optimizing web pages for AI bot crawlers. Marketing budgets now account for GEO efforts. All the while, there’s little known about the LLMs’ decision making processes. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"In some sense, they don’t have a choice. Nearly one in five consumers have already replaced traditional research with AI, according to a recent SponsorCX survey . Call it a fear of missing out (FOMO). Marketers are spending on tools promising AI visibility. They’re optimizing web pages for AI bot crawlers. Marketing budgets now account for GEO efforts. All the while, there’s little known about the LLMs’ decision making processes. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"Marketers have spent the past year trying to understand how to get their brands mentioned in AI search results. Now, they’re putting dollars and organizing teams around their AI visibility efforts."

"In some sense, they don’t have a choice. Nearly one in five consumers have already replaced traditional research with AI, according to a recent SponsorCX survey . Call it a fear of missing out (FOMO). Marketers are spending on tools promising AI visibility. They’re optimizing web pages for AI bot crawlers. Marketing budgets now account for GEO efforts. All the while, there’s little known about the LLMs’ decision making processes. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"There’s significant debate about synthetic audiences. Sure, they save agencies and brands considerably on time and money, but there are inherent risks as well. Probably the biggest is that most synthetic data models are regressive — they trend toward the mean. They smooth out the edges, compress the variance, and pull everything within a standard deviation or two of average."

"Ideally, a New Zealand-based market research firm, is looking to reinvent research when serving the creative side of the industry by integrating consumer insights earlier in the creative process, enhancing creativity and reducing risk. The platform connects data from various teams, enabling compounding knowledge and, in the long run, incorporating synthetic data usage into the process. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"Ideally, a New Zealand-based market research firm, is looking to reinvent research when serving the creative side of the industry by integrating consumer insights earlier in the creative process, enhancing creativity and reducing risk. The platform connects data from various teams, enabling compounding knowledge and, in the long run, incorporating synthetic data usage into the process. Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"In July, Korean skin-care brand Innisfree partnered with comedian and “Saturday Night Live” star Tommy Brennan on a series of man-on-the-street-style interviews to promote its Green Tea Sunscreen Serum. The benefits of the sunscreen took second fiddle to Brennan’s playful questions with New Yorkers, and that was largely the idea, according to the brand."

"“With Gen Z, in particular, traditional product-focused advertising is really not enough anymore,” said Jamie Lee, head of brand marketing at Innisfree U.S. “Entertainment is 100% the way to capture an audience.” Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."

"“With Gen Z, in particular, traditional product-focused advertising is really not enough anymore,” said Jamie Lee, head of brand marketing at Innisfree U.S. “Entertainment is 100% the way to capture an audience.” Continue reading this article on digiday.com . Sign up for Digiday newsletters to get the latest on media, marketing and the future of TV."