自2025年9月宣佈與OpenAI合作開發AI硬體以來，立訊精密的股價經歷了從快速拉升到高位震盪的過程。2025年前三季度營收2209億元，淨利潤115億元，同比增長26.9%。公司預告2025年全年歸母淨利潤165-172億元，同比增長23.6%-28.6%。這是一份不錯的成績單。但市場似乎並不完全買帳——毛利率從11.9%一路滑到10.1%，客戶集中度雖從73%降到56%，單一客戶依然貢獻超過一半收入。這時候，我們需要回到幾個基本問題：立訊精密靠什麼賺錢？轉型走到那一步了？市場在擔憂什麼？現在怎麼看？一、生意：從連接器到製造帝國，立訊的護城河是什麼？立訊精密的故事始於一位從富士康流水線走出的女工——王來春。2004年，她與兄長王來勝共同創立立訊精密，以連接器和線纜業務起家。2010年登陸深交所，2011年通過收購崑山聯滔電子切入蘋果供應鏈，從此與全球消費電子巨頭深度繫結。此後十餘年，立訊沿著“部件—模組—整機”的垂直整合路徑快速成長，從連接器供應商逐步發展為AirPods、Apple Watch的核心組裝廠商，近年更進入iPhone整機代工領域。公司營收從2020年的925億元增長至2024年的2688億元（2024年全年營收2687.9億元，資料來源：公司年報），年均複合增長率超過30%。立訊的護城河，可以概括為三個層面：第一，底層精密製造能力。公司具備從裝置設計製造到零部件生產再到成品生產的全鏈條能力，在手機、可穿戴、XR頭顯等領域積累了豐富的精密製造經驗。依託長期服務國際一流客戶OEM業務積累的底層技術經驗，立訊具備了跨學科融合應用的能力，持續將能力橫向拓展至通訊、汽車業務。第二，全球化生產網路。公司在全球29個國家和地區擁有105個生產基地和28個研發中心，具備全球交付能力。來自中國大陸以外客戶的收入佔比長期維持在80%以上，據公開報導，對美銷售約81%來自越南工廠，能靈活應對地緣政治風險。第三，規模與效率。2024年全球PIMS行業排名中，立訊位居全球第四、中國大陸第一。按2024年銷量計算，全球平均每兩部智慧型手機、每三部智能可穿戴裝置及每五部智能汽車中，就有一部使用該公司的產品。這些不是一天建成的。立訊的護城河，是二十年積累的結果。二、財務拆解：規模在擴張，但盈利質量呢？（一）規模持續擴張2025年前三季度，立訊精密實現營收2209.15億元，同比增長24.69%；歸母淨利潤115.18億元，同比增長26.92%。第三季度單季表現尤其亮眼：營收964.11億元，同比增長31.03%，環比增長54%；歸母淨利潤48.74億元，同比增長32.49%。除業務自然增長外，收購萊尼（交易金額約41億元）和聞泰ODM業務並表也貢獻了增量。2025年全年指引顯示，歸母淨利潤165-172億元，同比增長23.6%-28.6%。（二）盈利質量存在隱憂毛利率：先降後升，但整體偏薄。 整體毛利率從2022年的11.9%一路滑到2024年的10.1%，2025年前三季度雖回升至約11.8%，但並未呈現出與規模擴張同步改善的趨勢。消費電子業務毛利率一度掉到9.1%，高毛利的汽車和資料中心類股雖然維持在15%-18%，但盤子太小，避險不了主業壓力。這是精密製造行業代工屬性帶來的結構性約束——公司雖在全球PIMS解決方案領域排名第四、中國第一，卻未能完全擺脫低毛利特徵。現金流：前三季度經營活動現金流淨額為正，但季度波動大。 2025年前三季度，經營活動現金流淨額34.78億元，同比下降47.89%。2024年全年經營活動現金流淨額高達273億元，主要是Q4集中回款所致。2025年一季度經營活動現金流為-67億元，前三季度累計34.78億元，顯示公司在高速擴張中仍面臨現金流壓力。負債率：偏高，需關注擴張節奏。 資產負債率從2024年末的62.16%上升至2025年三季度末的67.01%，有息負債規模擴大。（三）季度資料透視：逐季提速，但需注意一次性收益影響來源：益盟操盤手關鍵觀察：Q3單季營收和利潤增速均超過30%，但歸母淨利潤增速（32.49%）顯著高於扣非淨利潤增速（24.85%），差異主要來自萊尼並錶帶來的一次性收益（約5億元）。剔除該影響後，核心盈利增速與營收增速基本匹配。扣非淨利率在Q2達到5.09%後，Q3回落至4.09%，反映毛利率波動依然存在。Q1扣非淨利率僅3.90%，為全年低點，主要受春節假期及部分新品爬坡影響。與2024年Q3對比：2025年Q3營收同比增速（31.03%）高於2024年Q3的27.07%，扣非淨利潤同比增速（24.85%）也高於2024年Q3的21.88%，顯示公司在消費電子旺季的盈利能力有所增強。（四）關鍵訊號：客戶集中度在下降，但風險依然突出據公司招股書（截至2025年3月31日資料），最大客戶收入佔比已從2022年的73.3%下降至56.3%；五大客戶佔比從2022年的83.1%同步回落至65.0%（2025年前三季度）。趨勢明顯改善，但單一客戶依然貢獻超過一半收入。公司整體業績在較大程度上仍與第一大客戶的產品周期和市場表現保持聯動。消費電子行業並非沒有先例，一旦第一大客戶由於各種原因砍單，立訊精密的業績將會出現巨大波動。這是目前財報中最值得持續跟蹤的風險點。三、三駕馬車：各跑得怎麼樣？（一）消費電子：基本盤穩固，份額持續提升2025年上半年，消費電子業務實現營收977.99億元，佔比78.55%，同比增長14.32%。在核心客戶方面，立訊是蘋果藍牙耳機AirPods的主要組裝供應商，佔AirPods市場60%-70%的份額；iPhone組裝份額從35%向45%邁進，獨家供應Vision Pro 2核心結構件。不僅如此，立訊還在持續拓展其他產品線：蘋果無線充電發射端核心供應商、Lighting連接線核心供應商，佈局無線充電、聲學、天線、無線耳機、馬達、Apple Watch錶帶等多個產品線，單機價值量持續提升。展望未來，隨著AI技術推動消費電子行業進入新一輪產品創新和換機周期，立訊有望受益於AI硬體的加速滲透。市場傳聞立訊有望成為折疊iPhone的軸承供應商，最快可於2027年後加入。（二）通訊與資料中心（含AI硬體）：增速最快，AI是核心邏輯2025年上半年，通訊與資料中心業務營收110.98億元，佔比8.91%，同比增長48.65%，增速在各類股中領先。立訊在該領域採取了“銅、光、熱、電”全端佈局策略：銅互聯方面，224G高速線纜產品已實現量產，448G產品已與多家主流客戶展開預研工作；光互聯方面，800G矽光模組已實現量產，1.6T產品處於客戶驗證階段；熱管理和電源方面，液冷整機櫃已批次交付。2024年通訊業務營收183.6億元，2022-2024年復合增速約19.6%。AI算力需求強勁有望驅動該業務加速增長。中泰證券預計，2025-2027年公司通訊業務有望迎來量價齊升。AI端側硬體：通訊業務的延伸，最具想像空間的未來引擎。 2025年9月，OpenAI官宣聯手立訊精密，正式進軍AI硬體，首款AI硬體預計在2026年底至2027年初發佈。這標誌著立訊從“果鏈”龍頭進一步升級為“AI鏈”核心企業。選擇立訊的原因很清晰：作為蘋果核心供應商，立訊在手機、可穿戴、XR頭顯等領域積累了豐富的精密製造經驗和成熟的供應鏈管理能力；在全球擁有105個生產基地和28個研發中心，具備全球交付能力。此外，總投資超百億元的立訊新一代人工智慧終端項目在蘇州崑山開工，已列入江蘇省2026年重大項目清單，聚焦AI伺服器、人工智慧PC等高附加值算力硬體，建成達產後預計年產值將突破千億元。這是立訊未來最重要的估值提升變數。但目前仍處於早期階段，需要持續跟蹤訂單落地和產品發佈節奏。（三）汽車電子：增速最快，但基數尚小2025年上半年，汽車互聯產品及精密元件營收86.58億元，佔比6.95%，同比增長82.07%，增速在各類股中居首位。汽車業務的產品矩陣已相當完整：涵蓋整車線束、連接器、智能座艙、智能輔助駕駛、動力系統、智能底盤等產品，但不從事整車製造。立訊聚焦的是整車的“血管與神經系統”。2025年7月，立訊完成對德國百年線束企業Leoni的收購交割（交易金額約41億元），成功切入特斯拉、奔馳、比亞迪供應鏈，加速向Tier1轉型。公司已立下目標：2027年成為中國最大車用連接器製造商，2030年躋身全球前五大汽車零部件Tier1。2022年至2025年9月，汽車電子業務收入佔比已從6.0%增長至10.7%，2024年實現收入183.6億元。四、市場在擔心什麼？單從現有資料看，前三季度營收和利潤增速都在20%以上，Q4預告增速也在16%-32%之間，整體增長態勢穩健。但市場對它的擔憂，其實和業績增速關係不大，更多集中在三個長期結構性問題。擔心一：客戶太集中。 最大客戶收入佔比從73%降到了56%，但單一客戶依然貢獻過半收入。這是事實，改不了。但換個角度：蘋果為什麼要砍立訊？立訊在AirPods、Apple Watch、iPhone組裝上的份額一直在漲，說明蘋果在主動把訂單往立訊這邊挪——分散供應商是蘋果的一貫策略，立訊是那個“被分散到的受益者”。客戶集中的風險是真實存在的，但市場往往高估了蘋果主動去風險的速度，低估了立訊在產品線擴張上的主動權。擔心二：毛利率太薄，賺的是辛苦錢。 消費電子業務毛利率一度跌破10%，汽車和通訊業務雖然毛利率高些（15%-18%），但盤子太小，撐不起整體。這是代工生意的宿命。但市場容易忽略的是：立訊的淨利率並沒有跟著毛利率一起垮。2025年前三季度淨利率約5.2%，比2024年全年的4.6%反而有所提升。說明公司在費用控制上下了功夫——規模效應正在兌現，只是被毛利率的下滑暫時掩蓋了。如果2026年產品結構持續最佳化，利潤彈性可能比市場預期的大。擔心三：擴張太快，現金流吃緊。 資產負債率升到67%，前三季度經營現金流同比下降約48%，一季度甚至為負。這是財報中最值得警惕的訊號。萊尼收購花了41億，崑山AI終端項目又砸了上百億，立訊在用自己的錢為未來買單。短期看，現金流確實吃緊；但中長期看，汽車線束和AI伺服器都是高確定性賽道，現在的資本開支是未來的利潤來源。問題在於：市場有沒有耐心等到那一天？取決於每個人的持有周期。如果你是季度考核的投資者，這個風險很大；如果你是看三年以上的，這反而是別人熬不住的窗口。市場把這三條擔憂都當成了“看空理由”，但前兩條是結構性問題，正在緩慢改善；第三條才是真正該盯緊的。 等到4月29日正式年報出來，重點看兩個指標：四季度現金流有沒有改善，應收帳款還在不在膨脹。如果這兩個訊號轉好，市場的疑慮會消掉大半。五、估值與風險：現在怎麼看？估值水平當前股價約48.8元，總市值約3555億元。公司預告2025年全年歸母淨利潤165-172億元。以此計算，當前PE約20.7-21.6倍。多家機構預測2026年淨利潤突破200億元。以近期股價計算，前瞻PE約18-19倍。根據投研社截至2026年4月7日的資料：市場對公司的成長能力給予最高評價（4.5星，行業第4），對估值的認可度極高（估值星級4.0星，行業第1），說明在當前價位，機構普遍認為估值具備吸引力。盈利能力評分相對略低（4.0星，行業第9），與前述毛利率偏薄的觀察一致。未來成長能力預測達到滿分5星，反映了市場對AI硬體、汽車電子等新業務的中長期期待。幾個必須正視的風險客戶集中風險：單一客戶貢獻過半收入，需求波動直接影響業績毛利率風險：代工屬性導致毛利率偏薄，消費電子業務毛利率一度跌破10%擴張風險：高負債率+現金流承壓，大規模併購後的整合效果待驗證新業務風險：汽車和資料中心體量太小，短期難成主力；AI硬體從合作到放量周期較長技術替代風險：AI硬體產品形態尚未定型，存在市場接受度不確定性幾個不應該被忽視的事實消費電子份額持續提升，基本盤穩固汽車和資料中心增速均超40%，多元化初見成效與OpenAI合作切入AI硬體，打開長期成長空間管理層用實際行動表達信心：實際控制人王來勝增持2-3億元，公司推出10-20億元回購計畫，價格上限86.96元/股（較現價溢價約78%），首次回購已耗資近5億元。寫在最後立訊精密當前的狀態，可以概括為：基本盤穩固，轉型加速，但陣痛猶在。 消費電子仍是收入和利潤的絕對主力，但份額在漲、產品線在擴；汽車和資料中心增速亮眼，但體量太小，短期扛不起第二根柱子；AI硬體是最具想像空間的變數，但遠水不解近渴。市場最糾結的地方在於：新業務的故事講得很好，但利潤表裡看不到——約79%的收入仍來自消費電子（2025年前三季度資料），毛利率還在11%-12%之間徘徊。這不是立訊一家的問題。任何一家從單一客戶依賴走向多元化的大型製造企業，都會經歷這個“新業務佔比低、舊業務毛利率薄”的尷尬期。關鍵在於，新業務能否在未來兩到三年內從“故事”變成“報表上的數字”。這不等於現在就應該行動。每個人的資金性質、持有期限、風險偏好都不一樣。唯一確定的是：別在狂熱時相信所有故事，也別在低迷時否定所有價值。回歸常識，保持審慎。 (益研究)

【新智元導讀】穆迪最新報告揭示了兩條平行宇宙：要麼AI讓生產率狂飆，失業率降至3.8%；要麼泡沫破裂，460萬人失去飯碗。Anthropic CEO預警白領消亡，經濟學家卻說還沒到時候。2026年1月創紀錄的裁員資料，似乎正在驗證前者。2026年2月27日，矽谷。兩個資料擺在所有投資者面前：左邊是10兆美元，這是過去兩年AI為矽谷股東創造的財富增量。右邊是10.8萬人，這是剛剛過去的2026年1月，美國單月裁員人數，打破了2009年金融危機以來的最高紀錄。穆迪分析（Moody's Analytics）剛剛發佈的報告，更是將這種撕裂感推向極致：2026年至2027年，不僅是技術奇點，更是人類命運的分岔口。針對這些路徑，技術專家和經濟學家各執一詞。技術專家認為，AI年化生產率貢獻3%-30%並引發大規模失業；而經濟學家認為僅0.07%-0.9%且就業市場能平穩過渡，二者預測相差40倍。顯然，2026-2027是決定性窗口。泡沫會破裂嗎？460萬人會失業嗎？AGI真的要來了嗎？答案就在這兩年。泡沫倒計時：每個人都在借錢2025年，十大科技公司發債1200億美元，同比暴增167%。到了2026年，五大AI巨頭（NVIDIA、微軟、Google、亞馬遜、Meta）承諾的資本開支已高達6800億美元。五大科技巨頭AI資本開支創歷史新高（2025-2026）錢花那了？模型訓練、資料中心、搶佔光刻機產能。錢從那來？借的。能不能還上？只有四個字：「高度不確定」。AI生態系統中的循環融資更危險的是資金在圈子裡空轉。NVIDIA投資Oracle，Oracle轉手用這筆錢買NVIDIA的晶片；微軟注資OpenAI 130億美元，OpenAI轉身把錢付給Azure雲服務。矽谷的「永動機」：巨頭間的循環融資路徑這種「左手倒右手」的營收回流，讓財報極其好看。NVIDIA佔據了92%的GPU市場，五大雲巨頭切走了67%的份額。整個行業的命門集中在極少數公司手裡。AI價值鏈的市場結構高度集中可一旦某個中間環節斷裂，這種循環融資就會瞬間崩塌。過去一年，當散戶還在瘋狂買入時，七巨頭高管淨拋售了84億美元股票。祖克柏在賣，貝索斯在賣，黃仁勳也在賣。只有馬斯克回購了10億。當前股市市盈率已飆升至20倍，距離2000年網際網路泡沫破裂時的24倍峰值，只差4個點。AI驅動的股市被高估，瀕臨泡沫穆迪預測了一個泡沫破裂劇本：2026年某季度，AI收入增速一旦不及預期，恐慌性拋售將導致股市暴跌25%，蒸發20兆美元。屆時，晶片訂單歸零，GDP增速將從2.2%斷崖式跌至0.4%。上次納斯達克崩盤跌了78%，用了15年才回本。這次還有沒有15年？只有中產階級受傷的世界泡沫破裂是未來的風險，但失業是當下的痛楚。10.8萬人，這是2026年1月單月的裁員資料。理由簡單粗暴：Amazon裁員1.4萬：「AI讓組織更精簡。」Salesforce裁掉4000客服：「AI Agent處理了50%的工單。」IBM用聊天機器人AskHR替代了8000名HR。Chegg裁員22%：學生們都在用免費的ChatGPT，沒人買課了。最慘的是「學歷陷阱」。史丹佛研究顯示，AI相關崗位的應屆生就業率下降16%，22-25歲軟體開發者就業人數較峰值暴跌20%。被AI精準狙擊的，恰恰是工資位於60%-80%分位的中產階級——會計、程式設計師、初級分析師。企業在財報會上把裁員美化為「擁抱技術進步」，股價應聲上漲。至於被裁掉的人？別指望政府兜底。聯邦債務佔GDP比例已突破100.2%。2008年有財政彈藥，2020年能無限印鈔，但到了2027年，美國的信用卡已經刷爆了。一旦失業率衝破6%，沒有救助金，只能硬著陸。矽谷VS華爾街：誰在撒謊？對於未來兩年，技術權貴和傳統經濟學家吵翻了天。Anthropic CEO Dario Amodei在達沃斯論壇上直言不諱：這是「白領大屠殺」。他預測AGI將在2026-2027年降臨，並在未來5年內清洗掉50%的入門級白領崗位。Geoffrey Hinton，那點陣圖靈獎得主，將AGI降臨的時間窗縮短到了5-20年，並給出了10%-20%的人類滅絕機率。經濟學家則冷靜得多：歷史上電力、汽車、網際網路都沒造成結構性失業。AI的年化生產率貢獻僅為0.07%-0.9%，遠低於技術派吹噓的30%。在他們看來，企業部署AI面臨流程重組、監管合規等重重關卡，現在的恐慌純屬庸人自擾。這種分歧背後，是利益的博弈。經濟學家不能錯，錯了就是職業生涯的終結；技術專家必須吹，不吹AGI馬上到來，誰來給那6800億美元的基建買單？2027：最後的審判日穆迪的模型給出了四種結局，而2026-2027年是所有時間線的分岔點。基準線（40%機率）：AI平穩賦能，生產率年化2.5%，失業率維持4.5%。一切照舊。泡沫破裂（25%機率）：股市崩盤，財富蒸發，經濟硬著陸。就業崩潰（20%機率）：這是最黑暗的劇本。2027年失業率飆升至5.9%，累計460萬人淨失業，中產消費坍塌引發大蕭條。生產率狂飆（15%機率）：AI創造奇蹟，2031年失業率降至3.8%。現在，我們正站在這一臨界點上。關鍵指標已經亮起紅燈。AI採用率目前與網際網路時代持平，並未加速；但生產率增速僅為1.8%，遠未達到質變的3.2%。穆迪報告的結語很殘酷：AI將從根本上重塑經濟，但我們不知道是那種方式。你是屬於那被清洗的460萬人，還是倖存的3.8%？答案不在十年後，就在這兩年。 (新智元)

Medvi這家公司，火得也快，翻車得也快。前一天，它還是矽谷口中的“一人公司”樣板。一個名叫馬修·加拉格爾（Matthew Gallagher）的41歲創業者，拿著2萬美元啟動資金，靠十幾種AI工具和幾個外部平台，在一年多時間裡做出4.01億美元營收。整個故事就如同寓言一樣，告訴我們agent時代，人們如何使用AI來賺大錢。就在這家公司被瘋狂轉發的第二天，它的陳芝麻爛穀子迅速發酵。隨之被扒出的，還有FDA的警告信、關於復合減肥藥的誤導宣傳、社交平台上批次註冊假醫生帳號給產品打廣告。所以這家公司到底是怎麼跑起來的？它到底是一家遠端醫療公司，還是一個披著醫療外衣的流量平台？AI在裡面究竟是提高了效率，還是只是把原本就存在的問題放大了？Medvi最值得看的地方，恰恰不在那串驚人的數字，而在它把一家公司拆成了什麼樣子。馬修自己抓了什麼，AI替他做了什麼，外部平台又替他接住了什麼。把這些脈絡理順，我們才能真正看清，這家公司為何能在短時間內快速崛起，又為何會光速陷入輿論與合規危機。這家公司怎麼來的Medvi經營的項目是GLP-1減重遠端醫療。不過現在它已經不是一人公司了，因為馬修的弟弟艾略特也進入了公司，成為該公司的唯一一名員工。Medvi的業務並不複雜，使用者到網站上下單、填寫資料、線上問診，隨後進入持續處方和復購流程。所以本質上，Medvi就是一個減肥藥推廣平台。它真正特殊的地方，在於分工方式。馬修最初拿出的起步資金只有2萬美元，但他並沒有自己去搭一整套醫療體系。他把所有涉及健康專業的環節，比如持牌醫生、處方處理、藥房履約、物流和合規，全都交給CareValidate和OpenLoop Health這類外部基礎設施平台承接。Medvi自己只抓最靠前的一層，網站、品牌、廣告投放、支付結算和使用者關係。換句話說，後端那部分重流程留給平台，前端的流量和轉化留在自己手裡。那他又是怎麼用的AI呢？馬修用了十幾種AI工具來寫程式碼、搭網站、生成廣告素材、寫行銷文案、處理客服溝通、做資料分析，再把不同系統接起來。馬修自己就干兩件事，管理這幫AI以及打廣告。在傳統醫藥平台裡，醫生、客服、財務都要你自己養，組織架構很容易變得複雜。但是Medvi把最重的部分全都外包出去了，用AI負責給客戶和醫生之間建立聯絡，馬修只留下了最值錢的部分。所以它不需要自己養一大批醫生，不需要自己開藥房，也不需要自己做配送，但照樣可以把使用者從下單一路帶到復購。馬修少年時期就已經接觸程式設計了，他做過網站，也做過一些很小的買賣。後來他創辦了一家手錶公司叫做Watch Gang。雖然在圈內有一定的影響力，但是利潤方面卻表現一般。這段經歷給他最大的教訓就是，團隊一大，成本會上來，決策會變慢，組織本身會開始吞掉效率。放在這個背景裡看，Medvi並不只是一次AI創業，它也帶著他前一次創業留下來的經驗修正。與其再搭一個厚組織，不如儘量把公司做薄，把外部能接住的部分都交出去，把自己留在最靠近現金流和增長的位置上。馬修做到了嗎？Medvi在2025年這個第一個完整年度裡，營收做到了4.01億美元，客戶數約25萬人，淨利潤6500萬美元，淨利率16.2%。到2026年，按當前節奏，年銷售額有望衝到18億美元。如果把這家公司放回行業裡看，它解決的其實是過去遠端醫療和減重生意裡的幾個老問題。第一是組織太重。很多公司一開始就得自己養團隊，成本高，速度慢。第二是前後端脫節，醫生、處方、履約和流量各管一段，中間銜接複雜。第三是獲客貴，但轉化鏈條又長，稍微有一段跟不上，錢就白燒了。Medvi把這些問題重新拆了一遍。AI去壓縮前端執行成本，外部平台去承接後端履約，公司內部只保留最關鍵的流量、品牌和轉化。它賺到的錢，其實來自一個已經存在的大市場。它的增長來自於AI減少的成本以及提高的效率。Medvi幾乎沒有傳統意義上的硬壁壘。它沒有自有醫生網路，沒有藥房體系，沒有排他性的供應關係，也沒有特別深的專有技術。馬修自己對這個問題倒是一點也不迴避。他說任何懂投放、懂電商、懂使用者轉化的人，只要接上類似的醫生和履約平台，都能複製出一套相近的殼層。Medvi今天最值錢的部分，很大程度上還停留在執行層，而不是結構層。還有一點也不能忽略，Medvi跑得快，和它所處的行業特徵關係很大。減重藥本身就是一個需求很強、客單價高、復購率高的市場。只要獲客體系搭起來，現金流就會很快出現。這類市場本身就適合超輕組織先沖規模。換一個低頻、低毛利、低復購的行業，同樣的AI配置，未必能長出同樣的財務曲線。AI把某些行業裡的組織成本壓低了，讓少數懂增長、懂市場的人，能比以前更快把一家公司做大。AI不是什麼都能解決的如果只看營收和員工人數，Medvi很容易被寫成“一人公司神話”的新範本。但把這家公司拆開看，會發現它其實非常脆弱。它最大的風險在監管。Medvi賣的是圍繞復合配方GLP-1減重藥物的遠端醫療服務，這個賽道過去幾年能迅速長起來，一個重要背景就是美國減重藥供應短缺。可是問題在於，這個窗口已經在收縮。FDA（美國食品藥品監督管理局）在2025年2月宣佈司美格魯肽短缺狀態結束，隨後又給出了對503A藥房和503B外包機構的執法過渡期限。進入2026年後，圍繞復合GLP-1銷售和行銷的執法壓力進一步加大，行業裡多家公司都在重新調整策略。簡單說，就是原版藥的供應恢復了，市場沒那麼缺貨了。前幾年很多遠端醫療平台之所以能賣復合配方版本，一個重要理由就是原版藥買不到。所以Medvi在2026年的收入，可能會達不到預期。不僅如此，Medvi還在2026年2月20日收到了FDA正式警告信，原因是網站上關於復合配方司美格魯肽和替爾泊肽的表述存在誤導性宣傳，包括讓消費者誤以為這些產品和FDA批准藥物具有同等安全性、有效性，或者誤以為Medvi自己就是複方藥品的生產方。這還沒完，這兩天在X上開始流傳一批截圖，稱馬修用AI註冊了800多個“假醫生”帳號，來給他的減重藥投廣告。截圖裡滿是穿白大褂、帶醫生頭銜、掛著GLP-1廣告的醫生。可事實上，這些人沒有一個是真正的醫生，他們的簡歷全都是由AI生成的，照片也是。FDA在2026年3月3日又公開說，第二批針對GLP-1 telehealth行銷的30封警告信已經發出，並明確提到，不整改可能面臨更進一步的執法。往下走，常見就是要求限期整改、停止相關宣傳、產品扣押、禁令，嚴重時還可能把材料轉給司法部門。FTC（美國聯邦貿易委員會）在2024年10月21日生效的規則，已經明確禁止企業製作、購買、傳播由不存在的人、沒有真實體驗的人、或者歪曲體驗的人作出的假評論和假證言。按FTC自己的說法，這類“明知或應知”為假的內容，監管可以追究民事罰款、禁令、退款/追繳違法所得。如果是大規模、系統性投放，風險會更重。也就是說，馬修除了收入會下降以外，還有可能面臨罰款，甚至是牢獄之災。AI也沒讓馬修省心。因為AI沒有辦法替公司穿透監管，也沒有辦法替公司承擔醫療責任。它的上下文機制也限制它不能直接建立長期的信任關係。外媒報導稱，Medvi的客服機器人早期會胡亂給藥品報價，馬修最後只能按這些錯誤報價兜底。它還會編造並不存在的產品線，對外宣稱Medvi已經在賣尚未上線的脫髮產品。人在管理人時，主要處理的是協同成本。人在管理AI和外部平台時，面對的是監工、總和檢查碼兜底。是，公司是人少了，可問題沒有消失，它只是換了樣子。很多人聽到“一人公司”這個詞，會下意識把它理解成一種很高效、沒有摩擦的組織狀態，畢竟一人公司裡唯一能發生爭執的，只有左腦和右腦。有了AI以後，創始人好像只需要發號施令，剩下的事情都能自動完成。然而現實並非如此。創始人從組織中拿掉了很多崗位，同時也把大量複雜度外移給了平台、供應商和模型。他不再管理一個幾十人的團隊，卻要隨時盯著廣告成本、客服失真、平台依賴、監管變化和供應鏈合規。一人公司不等於沒有管理，只是管理的對象變了。一人公司這個現象到底意味著什麼Medvi這個案例真正值得討論的地方，是在公司這個詞上。其實以前也有不少的一人公司，我們家樓下的小超市，以及旁邊賣肉餅的。他們都是個體戶經營生意。那為什麼他們做不到Medvi的營收規模？因為它們這種小規模的生意，只能省下用人成本。卻沒辦法像Medvi那樣，用業務鏈條覆蓋獲客、轉化、交付和復購。Medvi究竟是否是一個好案例，這事還有待商榷。但是它的確給我們了一些啟示。在一人公司裡，模型本身是一層。外部服務平台是一層。支付、廣告、物流、雲服務、遠端履約、API生態又是一層。你可以學Medvi那樣，把整個公司拆開，只保留最關鍵的介面，剩下的能力都通過外部模組接進來。原本必須在內部完成的事情，越來越多可以在外部完成。原本需要招聘的人，越來越多可以先用工具和平台接住。AI沒有消滅商業基本功。反而它放大了以前的老知識，比如選市場、抓需求、做投放、管轉化和控成本這些。Medvi能做起來，前提不是他會寫提示詞，前提是他本來就懂增長和品牌。其次，它說明未來最容易出現超小團隊奇蹟的行業，未必是技術最尖端的行業，反而可能是那些需求明確、利潤夠厚、基礎設施能夠外包的行業。不過它也提醒了另一件事，公司的人變少，並不代表風險變少。複雜度被轉移了，治理問題也被轉移了。一個創始人可以不再管理很多員工，但他要管理更多模型、更多介面、更多供應商，以及更多外部不確定性。Medvi所在的監管環境還在變化，它的競爭門檻也算不上牢靠，它的增長窗口能持續多久，誰都說不好。但它至少給出了一個非常清楚的樣本。AI改變的不只是生產力工具，也在改變“公司”這個單位本身。過去我們對公司的想像，總是和人數、樓層、組織架構、部門分工綁在一起。現在開始出現另一種公司。它很薄，很輕，很多能力都不在體內，卻依然能長出驚人的收入規模。這個趨勢如果繼續下去，未來幾年最值得看的，焦點恐怕會從AI替代了多少崗位，慢慢轉向公司到底還能被壓縮到什麼程度。到那個時候，衡量一家公司的尺度，也會從“有多少人”慢慢轉向“能調動多少能力”。 (鈦媒體)

當 AI 告別「陪聊」，進化為替你幹活的「數字員工」，普通人的紅利已然降臨。從極客專屬到大眾生產力，這場 AI 演進將如何徹底重塑我們的工作方式？在 2026 年開春的科技圈，龍蝦這個詞從一種美味變成一種狂熱，百蝦大戰的硝煙熊熊燃起，大廠們人手一隻甚至若干龍蝦，激起社交媒體上的狂潮。然而，矽谷的極客們在終端命令列裡瘋狂敲擊，試圖讓 AI 接管電腦螢幕時，大多數中國使用者卻還被擋在「環境配置、報錯程式碼、系統相容」的高牆之外。這種割裂感構成了 2026 年 AI 圈最大的悖論：我們離「AI 助理」構想從未如此之近，但離它的真正落地卻似乎依然隔著一道深淵。在這片喧囂中，一個看似「跨界」的玩家——網易有道卻選擇了一條最徹底的路：大年初三，全量開源其桌面 Agent 產品 LobsterAI（有道龍蝦）。當 LobsterAI 意外收穫 OpenClaw 之父 Peter Steinberger 的公開讚揚時，不少圈內人戲稱，在十分焦灼的百蝦大戰中，LobsterAI 或成為最大贏家。我們帶著好奇在專訪中向有道 CEO 周楓拋出了這個疑問——為什麼是它？周楓的反應極其坦誠，他表示團隊此前與 Peter Steinberger 毫無交集。周楓直言，這種互動完全始於開源社區的自發連接，而被點讚的「意外」反而讓團隊更堅定了產品的目標——當極客們享受 OpenClaw 帶來的桌面操控快感時，絕大多數中國 Windows 使用者甚至不知道什麼叫「環境變數」。網易有道看到的，正是這片沉默的大眾市場。他們沒去追逐極客圈的熱捧，而是埋頭做了一件事：把 Agent 的門檻砸爛。https://github.com/netease-youdao/LobsterAI/releases?page=3當我們將視線從這只「龍蝦」移開，猛然發覺其背後的母體——網易有道，早已換了「引擎」。從 LobsterAI 到深耕專業場景的視訊答疑功能、有道同傳與有道寶庫，一套密集爆發的 Agent 矩陣，正是其 AI 原生底座釋放出新的勢能。這不僅是產品線的擴張，更是一場深度的「脫胎換骨」：一個以 Agent 為靈魂的全新核心已悄然成型。超級個體的覺醒與被折疊的高牆LobsterAI 故事的起點，隱藏在網易有道內部一場面向全體員工的「AI 原生智能體大賽」中。在這場極具極客色彩的內部競技裡，程式設計師 WN 經歷了一次前所未有的認知震盪。在 Claude Code 的幫助下，他沒有手寫一行程式碼，僅僅通過自然語言的編排與邏輯架構的梳理，就在短短五天內搭建出了一個功能豐富度類似 OpenClaw 的桌面級 Agent。Claude CodeClaude Code 帶來的這種對傳統軟體工程生命周期的降維打擊，讓他無比確信：在 Agent 時代，屬於「超級個體」的技術紅利已經毫無懸念地降臨。誠然，通往超級個體的大門，在很長一段時間裡依然對普通大眾緊緊關閉。在 LobsterAI 誕生之前，國內關於 OpenClaw 與桌面 Agent 的討論熱度雖然居高不下，但真正能順利部署並將其長期整合進日常工作流的普通人寥寥無幾。環境配置複雜、依賴安裝繁瑣、頻發的底層報錯，構成了一道隱形卻極高的門檻，將絕大多數非技術使用者無情地擋在門外。更深層的原因在於生態的割裂。在中國市場，核心生產力裝置是 Windows 系統。那些發軔於矽谷、由硬核極客主導的開源桌面 Agent，其原生運行環境天然偏向 Linux 或 Mac 開發者生態。這種底層基因的偏離，讓先進的 Agent 技術在面對中國最龐大的使用者群體時，顯得極度水土不服。有道團隊極其敏銳地捕捉到了這一斷層。他們意識到，一項技術如果只能停留在懂技術的人的電腦裡，就無法真正幫助普通使用者提效。面對 Windows 適配的剛性需求，LobsterAI 團隊將複雜的 Python 運行環境與各類常用依賴包進行了深度整合與預置封裝。https://lobsterai.youdao.com/#/index那些繁雜的配置、極易衝突的環境變數，被盡數折疊進程式碼深處，留給大眾的，是「開箱即用」的極簡體驗。某種程度上，LobsterAI 在嘗試一條「Ubuntu 式」的演進路徑。使用者不需要懂任何終端命令列操作，只需如同下載普通電腦軟體一樣，簡單地點選、運行，就能在桌面上喚醒一個 7×24 小時隨時待命的「數字同事」。掃除了易用性的障礙，另一座大山接踵而至——懸在企業與個人頭頂的資料安全疑慮。當一個 Agent 擁有了讀取本地檔案、操作瀏覽器的至高權限時，信任成為了比技術更昂貴的貨幣。有道選擇了 100% 全量開源。https://github.com/netease-youdao/LobsterAI/blob/main/README_zh.md開源，意味著底層的透明與可審計。這種透明度是建立信任的最短路徑。當 Agent 深入辦公核心區，使用者最擔心的莫過於它是否成了藏在桌面的監視器。通過 100% 全量開源，有道將 LobsterAI 的每一行程式碼邏輯、每一次檔案呼叫、每一項資料流向都攤開。它不僅是一款好用的工具，也是一套可私有化部署、可二次開發的「安全底座」，讓企業和使用者在享受 AI 效率的同時，能將資料主權握在自己手中。褪去舊衣 從工具集到全新 AI 原生引擎如果說 LobsterAI 是有道在桌面級互動上扔下的一枚深水炸彈，那麼在海面之下，一個更宏大的陣列正破浪而來。這種形勢並非偶然的靈光一現，而是母體進化到特定階段的必然產物。當一款款針對痛點精準打擊的 Agent 接踵而至，我們看到的不再是零散的工具嘗試，而是一場由內而外的、關於公司底層邏輯的深度重構。除了 LobsterAI，有道已經孵化出視訊答疑功能、有道同傳、有道寶庫等多個 Agent 產品。在過去的漫長歲月裡，有道留給外界最鮮明的標籤，更像是一家「教育科技公司」或以「有道詞典」「有道詞典筆」為代表的提供查詞、翻譯的「實用工具集」提供商。這種基於第一代移動網際網路邏輯建構的商業形態，曾為有道帶來了龐大的使用者基數與穩健的增長。據公開財報，有道 2025 年全年淨收入 59.1 億元，同比增長 5.0%；經營利潤達 2.2 億元，同比增長 48.7%，並首次實現全年經營性現金淨流入 5520 萬元。如今，這家公司正愈發清晰、堅定地呈現為一家橫跨學習、廣告行銷、生產力等場景的全新 AI 科技企業。在早期的業務形態中，AI 更多扮演著附著於原有工具之上的「增強器」。無論是線上課程中的智能批改，還是詞典裡的神經網路發音糾錯，AI只是在既有框架內提升局部效率，並未改變使用者主動查詢、系統被動響應的傳統互動法則。伴隨大模型技術的演進與 Agent 理念的成熟，AI 正在重寫有道產品的底層基因。它跨越了輔助者的角色，化身為極其硬核的「執行層」。它開始主動接手使用者的模糊意圖，自主推進複雜的多步驟流程，並最終交付出完整的業務結果。LobsterAI 的誕生毫無突兀之感，它是網易有道在 AI 產品化道路上長跑多年後，向「執行與交付」方向的一次極其高密度的能力釋放。從 2023 年國內首個教育大模型「子曰」的問世，到最新翻譯大模型的持續霸榜，再到智能學習硬體在端側算力上的極限壓榨，這些近兩年分散在不同業務切面的技術積澱，猶如百川歸海，迎來了指向明確的爆發。在有道 CEO 周楓的戰略視野中，AI 產品的演進脈絡被清晰地劃分為三個代際：第一代是旨在提供資訊解答的「聊天的 AI」；第二代是具備深度推理與分析能力的「思考的 AI」；而當下有道正傾注全力佈局的，則是能夠真正接管現實任務的第三代——「行動的 AI」。這點出了 Agent 時代的核心變局：AI 產品的輸出核心，正在從「提供答案」向「創造價值」發生根本性轉移。周楓在採訪中說：過去，衡量一個模型的優劣，往往看它回答得是否全面、語言是否流暢；在全新的生產力語境下，使用者唯一在意的考量標準是：這個 Agent 能不能切實替我把枯燥、繁雜的工作真正做完。這深刻解釋了當下有道內部正在成型的極具縱深的 Agent 矩陣網路——比如有道同傳，五年前的翻譯工具其極限僅限於字面意義上的語種轉換；今天的有道同傳Agent，能夠接管一整場包含多語言的跨國高管會議，在毫秒級延遲內不僅完成高精度的即時翻譯，更能自動分離出不同的發言人，即時提煉核心觀點，並最終輸出一份詳盡的思維導圖與帶有待辦事項的會後執行總結。同樣，還有剛剛推出的有道寶庫。從 AI 範式變遷的角度來看，周楓所說的「行動」其實指向了一個新視角：AI 不只是要「做事」，更要「理解事」。作為對標為國產版Google NotebookLM 的產品，有道寶庫 Agent 徹底告別了傳統資料檢索工具的定位。有道寶庫是一款面向知識工作者的 AI 知識庫產品，定位不是「替你寫完」的聊天機器人，而是「知識理解」這個垂直場景的專門解法。它要服務的，是那些每天要面對大量複雜資料的人：學生要啃論文，分析師要讀報告，科研人員要檢索真實資料，職場人要整合會議紀要、資料表和行業資訊。相比通用 AI 擅長「從一句話生成一大段」，有道寶庫更擅長「從一堆材料中提煉判斷」。面對使用者上傳的海量、雜亂的異構文件，它能化身為一個知識處理大腦，在極低幻覺率的嚴苛標準下，自動發現文件間隱蔽的深層關聯，生成結構化的專業演示 PPT、深度提煉的長圖甚至知識播客。為了做好這件事，有道寶庫在底層做了不少「苦活」。他們自研文件解析引擎，提升 PDF、掃描件、音視訊等複雜內容的處理質量；最佳化中文渲染，減少亂碼和排版問題；強化多文件融合能力，從多份材料中識別層級、主次和衝突，輸出真正融會貫通且有精準原文來源的結構化結果。它的目標，不只是成為一個更懂中文、更適合中國使用者的知識管理工具，更是進一步演化成可被 Agent 呼叫的知識處理基礎設施，讓「上傳資料—理解內容—生成成果」這套流程被徹底重構。當同傳 Agent 掌控會議流、寶庫 Agent 掌管知識流、LobsterAI 接管桌面作業系統級的執行流，一個覆蓋現代知識工作者全天候場景的全新 AI 原生矩陣，已經可見一斑。重塑商業坐標 放棄通用入口，深扎場景切片技術底座的重構，不可避免地引發了商業模式的劇變。以有道為代表的企業在 Agent 方向上的探索，同樣在改寫著 AI 行業的商業變現法則。在過去的中國網際網路流量邏輯中，「入口為王」是顛撲不破的真理。誰掌握了超級 App、作業系統或搜尋框，誰就壟斷了流量分發權與商業化基礎。在這種舊模式下，產品的功能往往可以後期修補，但入口一旦旁落，企業便會陷入深淵。Agent 時代的到來，正在極大地削弱甚至顛覆這套陳舊的坐標系。今天的核心競爭焦點，已發生偏移。周楓認為，在 Agent 時代，護城河的建構邏輯發生反轉：企業不再執著於用封閉的生態將使用者圈禁在單一軟體內，當使用者面臨一個具體的繁雜任務時，他的第一反應是喚醒你的 Agent，並且確信只有你的 Agent 能最高效、最完美地交付結果，這才是真正的壁壘。這種「結果導向」的邏輯正是以有道為代表的中國企業與矽谷路徑的分水嶺。矽谷巨頭如微軟或Google，傾向於建構橫跨系統的全能助理，試圖通過作業系統的降維打擊來包攬一切。而有道的業務場景，天然契合重視交付結果的技術浪潮。於是走向了另一條「場景切片」路徑，不去捲通用入口，而是深扎對效率極其敏感的「剛需深水區」。周楓認為，在這樣的場景裡，Agent 型產品的價值不在於介面新增了多少炫酷的按鈕和 UI，而在於「同樣一項枯燥的工作，它能不能幹得更好、更快、更省心」。這樣的選擇，也已滲透到有道更廣泛的業務肌理之中。在龐大的廣告行銷業務線，有道的「AI 最佳化師」正在徹底重塑廣告投放的底層邏輯。傳統的廣告投放高度依賴最佳化師個人的經驗密度與精力上限。如今，具備極強執行力的 Agent，能夠以超越人類認知的維度，實現跨計畫、跨客戶甚至跨行業的行銷策略自動化探索與經驗遷移。Agent 的介入，讓原本屬於人力密集型的業務，加速向算力與智能密集型跨越。這一切的底層支撐，是商業閉環的徹底顯現。與傳統軟體時代使用者極其吝嗇的付費意願不同，在今天，面對能夠切實替自己完成繁重任務、節省寶貴時間、提升職場或學業競爭力的 Agent，年輕一代使用者展現出了空前的訂閱熱情。有道一年逼近 4 億元人民幣規模的 AI 訂閱銷售額，印證了「能力+訂閱」這一全新商業範式的土壤已經走向成熟。這不禁讓人聯想到國外明星 Agent 公司 Sierra 和Harvey，它們不追求成為下一個搜尋入口，而是深耕客服或法律審計，靠著比人類更精準、更廉價的交付能力，拿到了極高的客單價。有道正在走的，正是這樣一條「高頻 Agent 矩陣+垂直閉環交付」的路徑。在這個處理程序中，有道一定程度上承擔著網易集團 AI 探索的先鋒角色，也得到了網易集團、包括丁磊個人的大力支援。LobsterAI、有道寶庫作為一個個生動的引子，向外界宣告了一個不容忽視的事實：一家擁有深厚歷史積澱的教育科技公司，完全具備足夠的敏銳度與技術底蘊，在新一輪產品變革的風暴眼中，率先長出最純粹的 Agent 基因。當 AI 跨越語言與聊天的虛擬邊界，從「會說」大步邁入「會做」的現實世界，舊有的工作流正不可避免地走向消亡。那些能夠率先將這些 Agent 打磨為可信、可用，並深度將其融入千行百業工作流的企業，無疑已經牢牢握住了通往下一個時代的入場券。 (新智元)

AI編碼王座易主？2026年3月，《福布斯》雜誌發佈了一篇題為“Cursor Goes To War For AI Coding Dominance”的深度報導。文章揭露了一個令人震驚的事實：曾經勢不可擋的AI編碼獨角獸Cursor，正在被自己的“盟友”取代。當Anthropic和OpenAI推出自主編碼智能體Claude Code和Codex，Cursor作為程式碼編輯器成為“中間層”工具，不再被開發者需要。儘管Cursor年化收入已突破20億美元，但客戶已經開始流失，管理層被迫啟動“戰時”計畫，甚至提出“刪除該產品”的轉型策略。這場AI編碼王座的生死戰，暴露了中間層應用在基礎模型廠商面前的脆弱處境。Cursor CEO Michael Truell圖片來源：Forbes2026年1月5日，Cursor員工結束假期回到辦公室。全員大會上，一張標題為“戰時”的幻燈片，讓所有人屏住了呼吸。休息期間，大家試用了Anthropic最新的Opus 4.5模型。一個令人不安的事實浮出水面：AI的編碼能力，已經進化到開發者無需再逐行檢查程式碼了。你不需要再和Cursor編輯器裡的AI助手協作。你只需要向自主智能體發一個指令，它就能直接返回完整的功能——有時甚至是最終產品。這顛覆了Cursor作為程式碼編輯器的底層邏輯。Cursor的核心理念是“程式設計師版的Google Docs”——一個人類和AI共同寫程式碼的協作工具。但如果AI根本不需要人類，那編輯器還有什麼用？領導層發出警告：未來幾個月將動盪不安。公司發佈新任務，代號“P01”——優先順序零：建構最佳編碼模型。在Cursor內部，這感覺像一場清算。百億獨角獸的暗礁就在不久之前，Cursor還無人能擋。2025年初，它的年化收入約1億美元；到了11月，這個數字已突破10億美元。最新一輪融資讓估值逼近300億美元，四位聯合創始人躋身億萬富翁，Cursor也成了全球最有價值的20家私營公司之一。這家公司由四位麻省理工校友於2022年創立。最初想幫機械工程師設計零件，結果發現自己壓根不懂那行。迅速轉型後，他們推出了一個爆款——AI驅動的程式碼編輯器。後來，這款超快的編碼模型還催生了“直覺編碼”現象：你只需輸入簡單的指令，AI就能幫你寫出完整的網頁應用。Cursor的員工大多二十五六歲。公司不像企業，更像精英校園。進辦公室要脫鞋，經常加班到半夜，然後在公司洗澡，住的地方離辦公室只有幾個街區。一年前，Cursor僅靠20名員工、零銷售團隊，年收入就破了1億美元。這種火箭般的增長，吸引了Accel、Andreessen Horowitz等風投巨頭，也讓它拿到了頂尖模型的優先使用權。但AI領域如今的競爭邏輯很簡單：你能做的，模型廠商也能做，而且做得更底層。Cursor的核心是“協作編輯器”——人和AI一起改程式碼。但Anthropic和OpenAI繞過了編輯器這個中間層，直接扔出了“自主智能體”。你不需要打開任何編輯器，只需要在命令列裡給Claude Code或Codex一個指令，它就能自己規劃、自己寫程式碼、自己跑測試，最後把成品交給你。這意味著什麼？Cursor幫你寫程式碼，對手直接替你寫程式碼。一個是副駕駛，一個是全職司機。2025年，Anthropic向當時最大的客戶Cursor預覽了Claude Code。結果呢？Claude Code六個月內年化收入破10億美元，上個月更是衝到25億美元，反超Cursor。與此同時，OpenAI的Codex在2025年4月重新推出後，第一周下載量就超100萬次。X論壇上開始湧出大量創始人，聲稱團隊已經棄用Cursor。“大多數公司的觀點是，Cursor如今已經過時了，”一位投資人直言。不是Cursor做得不好，而是賽道本身被抽空了。當模型足夠聰明，使用者就不再需要一個“協作介面”——他們只需要一個“發令台”。而發令台，模型廠商自己就能做。親手殺死爆款產品開發者不寫程式碼了。他們開始操控智能體——發指令、等結果、調bug。AI語言應用Speak的CTO說：“這是軟體開發史上最重大的變革。”他的50人工程師團隊全在用編碼代理，功能發佈從幾個月縮到幾周。Cursor還有用，但越來越邊緣。今年2月，抵押貸款公司Valon的90多名員工直接取消了Cursor訂閱。改用Claude Code後，資料遷移、修bug全自動搞定。CEO說：“速度提升了10倍。”社交媒體上，“Cursor過時了”的論調甚囂塵上。但財務資料展示了真相的另一面：Cursor年化收入已突破20億美元，三個月翻了一番。截至2月，仍在增長。這並不矛盾。放棄Cursor的是嗓門最大的那批極客，但大眾市場還在瘋狂湧入。然而，Cursor的管理層沒有被增長數字說服。他們看的是趨勢——開發者正在拋棄編輯器這個“中間層”。於是公司內部的戰略改為：“刪除該產品。”Cursor要親手幹掉自己的爆款，轉身去做和Claude Code一樣的智能體。上周，他們宣佈“雲智能體”重大更新：多個智能體可同時在各自空間幹活，還能記錄工作內容。但有個死穴：Cursor太依賴Anthropic和OpenAI了。它的程式碼編輯器底層直接呼叫這兩家的模型API，等於把命脈交到了競爭對手手裡。要打仗，彈藥卻在敵人手裡。於是他們開始自研，用DeepSeek、Kimi等中國開源模型做底子，再拿自有資料訓練出Composer模型。Composer 1.5已是平台第二受歡迎的模型，運行成本也低。可對開發者來說，它還是貴：每百萬輸入代幣3.5美元，而OpenAI的Codex只要1.75美元。想擺脫對手，成本降不下來——這是Cursor轉型路上又一個坎兒。大廠補貼，Cursor苦撐錢，是Cursor最頭疼的問題。大廠燒錢起來，根本不管死活。Anthropic的Claude Code每月只收200美元，實際消耗的計算資源高達2000美元。相當於賣一單虧十單。如今更誇張，同樣的套餐，可能要吃掉5000美元的算力。這是拿VC的錢，硬生生把對手逼上絕路。Cursor也補貼使用者，但力度差遠了。它的消費者訂閱業務，賣得越多虧得越多，利潤率一直是負的。真正能賺錢的是企業套餐——合同簽得慢，但客戶不跑路。至今，Cursor只丟過一兩家企業客戶。但問題是，直到去年11月，企業合同只佔收入的13.6%。Cursor太依賴散戶了。現在它拚命調頭，據稱約60%的收入已來自企業客戶，銷售團隊拿下了Meta和Nvidia。一半員工撲在市場上，這是孤注一擲。但是焦慮仍在蔓延。據外媒報導，因為收入追蹤太耗精力，Cursor甚至停掉了Slack裡每日發資料的numbers頻道。不敢看，更可能是看到問題也解決不了。劇烈的變化還在繼續，多智能體系統正在崛起——一個開發者操控幾十個AI智能體，各司其職，像人類隊友一樣協作。Cursor必須找到管理幾百個智能體同時幹活的辦法，他們內部叫“高效工作模式”。但問題來了：怎麼給每個智能體分配角色？怎麼防止它們偷懶？是的，AI智能體看到同事多了，也會摸魚——跟人類一模一樣。Cursor如今面對的挑戰，不僅來自競爭對手，更來自日新月異的技術更新。這場AI編碼的王座之爭，剛剛開始。 (新質動能)

近期，中國國家資料局正式定名的AI領域核心術語——詞元（Token）成為網路熱詞。據統計，截至今年3月，中國日均詞元呼叫量已超過140兆，較2024年初增長1000多倍。“詞元”這個新詞實際上早已融入我們生活的方方面面。面對新技術新應用，我們既要主動擁抱、善加運用，又要防範風險、確保安全。什麼是詞元（Token）？簡單來說，詞元是AI大模型處理資訊的最小單元，兼具可計量、可定價、可交易三大特徵。它不僅是智能時代的價值錨點，更是連接技術供給與商業需求的“結算單位”。詞元應用場景遠超AI領域，與日常生活緊密相關。身份憑證類，相當於數字世界的“臨時身份證”，用於便捷登錄各類平台、完成轉帳授權等，如微信登錄第三方小程序、手機銀行動態口令等，有明確有效期，兼顧便捷性與安全性。AI場景類，即官方定名的“詞元”核心應用，是使用如AI寫作、修圖、剪輯等AI服務的消耗性資源。權益憑證類，可以理解成區塊鏈場景下的“通證”，相當於數位化權益證明，如電子票、遊戲皮膚、會員積分等，具有不易偽造、便於流轉的特點。詞元（Token）熱潮下的資訊安全隱患隨著詞元的爆火，一些不法分子開始打起了詞元的主意，伺機布設各種陷阱。同時，詞元本身在使用過程中也存在一定的安全風險，需要我們加以防範。洩露劫持風險。不法分子可通過跨站指令碼攻擊（XSS）、公共Wi-Fi嗅探等方式，竊取、截獲未加密的詞元。一旦詞元洩露，攻擊者可直接盜用使用者身份，獲取隱私資訊、登錄帳號、篡改資料，甚至實施詐騙、轉帳等操作，直接威脅個人財產安全。如果海量詞元被彙總分析，則可能引發系統性風險，危害資料安全與國家安全。偽造篡改風險。若詞元缺乏加密或簽名防護，不法分子可直接修改詞元的權限欄位，偽造管理員身份繞過系統驗證，非法獲取使用者敏感隱私資料、實施越權操作。同時，不法分子還有可能製造“虛假詞元”，誘導使用者洩露身份證號、手機號等隱私資訊。詐騙陷阱風險。當前，各類“詞元騙局”層出不窮：用低價AI詞元套餐、詞元投資等噱頭，誘騙使用者資金；冒充官方平台，以官方升級、驗證為由，騙取個人隱私資訊。尤其是宣稱“囤詞元能暴富”“場外交易賺差價”等行為，不僅涉嫌非法金融活動，還可能被境外間諜情報機關用以開展資料竊取、資金滲透，危害國家經濟安全與資料安全。詞元（Token）這麼火，應該注意點啥？面對詞元熱潮，我們既要理性看待其價值，又要注意資訊安全、隱私安全，提高安全防範意識，做到瞭解詞元、善用詞元。認清詞元屬性。詞元可作為數字身份憑證，並非投資品，防範以“詞元投資”“高收益回報”“詞元理財”“詞元挖礦”等為噱頭的各類騙局，切勿盲目購買未經官方認證的小眾、虛擬詞元，不隨意註冊來路不明的詞元服務，從源頭上避免因貪利、跟風導致的個人隱私資訊洩露和財產損失。強化使用規範。使用詞元相關服務時，優先選擇正規平台與加密傳輸通道，不在公共網路、不安全環境下進行登錄、轉帳、填寫隱私資訊等敏感操作；不點選陌生連結，不下載非官方App，不掃描可疑二維碼，及時更新裝置系統與安全軟體；嚴格保管詞元口令、授權碼及繫結的手機號、身份證號等資訊，開啟雙因素認證，不共用帳號，不設定通用密碼，發現帳號異常立即採取改密、解綁、報備等止損措施。遵守法律法規。面對詞元等AI領域的新興應用與概念，應保持理性認知，既不盲目追捧，也不跟風炒作，自覺遵守法律法規與監管要求，主動學習官方發佈的詞元安全知識與風險提示，提高辨別能力；科學區分身份憑證類、AI場景詞元與區塊鏈通證、加密貨幣，不參與非法加密貨幣交易，如遭遇詐騙、資訊洩露或發現非法活動，應及時向有關部門反映。 (央視新聞)