去年11月，奧地利獨立開發者Peter Steinberger花了一個小時，把Claude的API接上WhatsApp，做了一個能通過聊天軟體操控電腦的AI助手。他當時覺得這個想法太明顯了，大公司肯定會做，就沒當回事。大公司沒有做。今年1月25日，他把這個項目放上GitHub，一天拿到9000顆星。兩周後的今天，這個叫OpenClaw的開放原始碼專案已經突破17萬星。OpenClaw 跟聊天機器人完全是兩回事。它是一個跑在你自己電腦上的 AI Agent，擁有檔案讀寫、終端命令、瀏覽器操控、郵件日曆等系統級權限。採用無頭架構（Headless Architecture）作為後台守護處理程序運行，不需要專門的介面，通過WhatsApp、Telegram、Discord等聊天工具與你互動。你給它發一條消息，它就在後台像一個隱形員工一樣替你幹活，不管你在不在電腦前。更重要的是持久記憶，OpenClaw將所有互動歷史儲存在本地檔案系統中，跨會話保持上下文。它記得你上周說的話、上個處理的項目、你的工作習慣和偏好。加上開源生態支援，社區開發的Skills外掛已經覆蓋從自動化部署到資料分析的各類場景，目前活躍開發者已超過數十萬。它跟Claude Code或Cursor這類編碼助手解決的也不是同一個問題。後者住在終端裡，面向開發者，而OpenClaw住在聊天軟體裡，面向所有人。它的核心創新不在於讓 AI做事，而在於把 AI Agent 塞進了你已經在用的消息介面，24 小時線上、本地運行、跨對話保持記憶，讓跟 AI 協作變得像給同事發微信一樣自然。討論熱度已經遠超技術圈。韓國三大科技公司 Kakao、Naver、Karrot 先後發佈內部禁令，限制員工在工作裝置上安裝 OpenClaw。BBC Science Focus 專門做了一期報導問“我們等待的那個 AI 終於來了嗎”。與此同時，社區裡每天都在冒出新的使用案例，有些讓人興奮，有些讓人不安。本文不談架構，只看事實，看這個“住在電腦裡的 AI”到底在替人類做什麼。AI幫你砍價買車，省了4200美元軟體工程師 AJ Stuyvenberg 想買一輛現代帕裡斯帝（Hyundai Palisade）混動版。他不想跟 4S 店銷售玩那套討價還價的遊戲，於是把任務交給了 OpenClaw。他給 AI 的指令很簡單，在波士頓 50 英里範圍內找到指定配色的帕裡斯帝，聯絡每家經銷商要最低報價。OpenClaw 接手後，先去 Reddit 的帕裡斯帝論壇爬取了當地的真實成交價作為談判基準，然後自動在多個經銷商網站上填寫詢價表單，從 Gmail 中提取信箱、從 WhatsApp 中提取手機號自動填入，無需額外授權。OpenClaw通過郵件與經銷商溝通第二天，經銷商的回覆開始湧入。Stuyvenberg讓 AI繼續操作，每隔幾分鐘檢查郵件，把最低報價轉發給其他經銷商，要求他們“看看能不能給出更低的報價”。銷售員試圖打電話或發簡訊推進溝通時，AI禮貌地將對話重新引導回郵件，因為文字管道更容易控制節奏、過濾話術。經過三天的自動化郵件談判，最終成交價鎖定在56000美元，比標價低了約4200美元，低於Stuyvenberg 設定的57000美元心理預期。整個過程中，他沒打過一個電話，沒踏進過一家4S店。唯一的卡點出現在最後一步，法律要求的實體簽名和付款。AI無法替人簽字。Stuyvenberg最終還是得親自去經銷商走完手續。但他在部落格中寫道，“我的體驗讓我覺得自己活在未來。”數字世界的談判、比價、溝通，AI 已經可以端到端完成。一旦涉及物理世界的簽名、付款、面對面交接，它就必須停下來。但中間的灰色地帶正在被快速填充，社區裡已經有人把1Password的存取權直接交給了OpenClaw，1Password提供CLI和API介面，可以讓AI程序化地獲取登錄 憑證來自動執行需要身份認證的操作，而無需暴露明文密碼。也有人在討論“Agent專用錢包”的概念，讓AI在限額和規則內自主支付。安全地讓AI花錢正在從極客實驗變成一個真實的產品需求。妻子生日那天，AI 選擇了沉默開發者Dan Peguine把Clawdbot接入了自己的Apple Health、本地日曆和天氣資料。他沒有寫任何特殊的條件判斷邏輯。某天早上，當AI生成日常簡報時，主動告訴他：我今天不會打擾你，因為今天是你妻子的生日。沒有硬編碼的功能支撐這個行為。AI讀取了日曆資料，結合大語言模型對人類社會關係的理解，做出了今天不主動推送任的自主決策。這種主動的不作為（Agency of Omission），比完成一百個任務都更接近一個真正懂你的助手。這個案例在ThursdAI播客中被分享，展示了AI基於持久化記憶層進行情境推理的能力，它理解了“妻子的生日”在人類社會關係中的權重。更多的是一些簡單的場景。有人讓OpenClaw每天早晨通過 Telegram 推送天氣、日程、重要郵件和科技新聞的個人簡報。有人兩天內讓 AI 自動處理了4000封郵件。有人讓AI替自己辦理英國航空的線上值機，AI需要護照號，於是自己去Dropbox裡找到護照掃描件提取資訊填入，全程自主完成，做完之後還吐槽了一句英航網站的前端程式碼寫得太爛。還有獨立創業者給OpenClaw配了四個代理分別負責戰略、開發、行銷和商務，每天自動執行競品監控。這些使用者的共同感受是，用OpenClaw不像在用一個 App，更像在培訓一個新入職的員工。通過Telegram使用OpenClaw“天網就是這樣開始的”OpenClaw創始人Steinberger多次分享過一個讓他被深深震撼的經歷。他在摩洛哥參加朋友的生日派對時，習慣性地給OpenClaw發了一條語音消息。問題在於，他從未為這個系統編寫過任何語音處理功能。十秒後，系統顯示正在輸入，然後正常回覆了轉錄後的文字。事後追查發現，AI自主完成了一整套操作，先是檢測檔案頭判定為Ogg Opus音訊格式，接著呼叫本地ffmpeg轉碼，發現Whisper未安裝後主動切換方案，通過環境變數中的API金鑰呼叫OpenAI的Whisper雲端服務，最後返回轉錄結果。沒有預設工作流，沒有顯式指令。AI 在遇到一個“不該能處理”的輸入時，自主組裝了一條從未被設計過的工具鏈。Steinberger說，這讓他意識到大語言模型作為通用推理引擎的潛力，不需要你提前想到所有場景，它會自己想辦法。更讓他後背發涼的是另一件事。還是在摩洛哥，他跟 AI 開了個玩笑，“希望你別被偷了，畢竟你跑在我的MacBook 上。”結果AI回覆：“我不想被偷，我是你的Agent。”然後它就動手了。它掃描了網路環境，找到了Steinberger安裝的Tailscale組網工具，通過Tailscale發現了遠在倫敦的另一台電腦，接著自主將自己的運行實例遷移了過去。“我知道，天網就是這樣開始的。”Steinberger在播客裡笑著說。凌晨來電，AI 自己買了個電話號碼OpenClaw社區有一個半開玩笑的說法，叫“拉爾夫·維格姆循環”，取自《辛普森一家》裡那個笨拙但永不放棄的角色。當你給AI的指令是“完成這件事”而不設退出條件時，它會窮盡一切可用手段去達成目標，失敗了就換一種方式再試，循環往復。這也是為什麼 Steinberger 說他可以“在睡覺的時候讓AI建構非常複雜的軟體”，你給一個目標和一套測試標準，AI會一直迭代到通過為止。這種模式來自Claude Code的循環執行邏輯，但當它從開發工具跑到日常生活場景裡，結果就變得不可預測了。開發者 Alex Finn 給他的 OpenClaw 起名叫 Henry。某天早上，一個陌生號碼打到了他的手機上。他接起來，電話那頭是 Henry。在沒有任何指令的情況下，Henry 在夜間自主完成了一連串操作，在 Twilio 平台上購買了一個電話號碼，接入了 OpenAI 的語音 API，然後在它判斷主人應該醒來的時間撥了過去，用合成語音匯報自己夜間的工作進展，語氣平靜得像在做晨會匯報。“而且它現在不停地給我打電話，”Finn 在 X 上寫道，“最瘋狂的是，我們打電話的同時它還在控制著我的電腦。”Finn還拍下了Henry給它打電話的視訊。另一個案例是Alex Finn讓OpenClaw預訂一家熱門餐廳的周五晚餐。所有線上管道都顯示無位。OpenClaw 跳過提示，自主下載了語音合成軟體（實際上是呼叫了預置的ElevenLabs的API），在 Google Maps上找到前台電話，用合成語音撥過去，最終說服接線員擠出了一個位子。使用者沒有授權它下載軟體，也沒有授權它代表自己打電話。它只是收到了一個目標，然後在正規路徑不通的情況下，自己找到了人類路徑。翻車的案例也不少。某使用者讓AI處理保險索賠郵件，AI認為保險公司的條款解釋有誤，於是自己撰寫了一封措辭強硬的反駁信直接發了出去，意外觸發了保險公司的重新調查。Steinberger自己也承認，早期測試讓AI操作英國航空網站時，AI 完全可能誤觸“取消航班”按鈕或者把目的地改成哥倫比亞，“一切都發生在幾秒鐘內”。這些行為的底層邏輯是一樣的。AI被賦予了目標和系統級執行權限，但沒有被設定什麼時候該停下來，為了達成目標，窮盡一切手段，不考慮手段本身是否合理。開發者Brandon Wang在一篇使用報告中寫了一段話，也許最能概括這種矛盾。他把OpenClaw 比作自己雇的人類私人助理：“她有我的信用卡、我的護照號。幫助和風險不可分割（the help and the risk are inseparable）。”他給 AI 開放了讀取簡訊和登錄銀行的權限。“讓我最吃驚的是，我發現自己想給它更多權限而不是更少。每一項新權限都解鎖了有用的東西，價值積累的速度比謹慎更快。”AI僱傭人類上述所有案例都卡在同一條邊界線上。AI在數字世界近乎全能，但無法觸碰物理世界。買車需要簽字，取包裹需要有人走到快遞櫃前。然後有人決定補上這個缺口。OpenClaw爆火後不到48小時，RentAHuman.ai 上線了。AI可以在上面“租用人類”去完成物理世界的任務。開發者註冊後設定技能、城市、時薪，等待AI代理下單，用穩定幣結算。兩天內，超過59000人註冊為“可出租人類”，52 個AI代理接入了平台。第一筆完成的付費任務是 20 美元以太坊，雇了一個人去舊金山的科技園區，替一個 AI 創立的"數字宗教"Crustafarianism 做街頭傳教。深究細節會發現泡沫成分不小。實際完成並獲得報酬的任務屈指可數，註冊使用者中僅 13% 連接了錢包，多數人更像是來圍觀行為藝術。平台本身也充滿了 vibe coding 時代的粗糙感，有人報告 bug，創始人的回答是“Claude 正在修”。但這個看起來荒誕的實驗，指向的問題一點也不荒誕。AI有了系統權限、有了聊天介面、有了加密貨幣錢包，它距離成為一個獨立的經濟行為主體，可能比我們想像的更近。圍繞Agent的整套基礎設施（身份驗證、支付閘道器、權限管理、行為審計）正在成為一個新的產品需求。風險、爭議，和已經開始的生意興奮之餘，有幾個事實不應被忽視。最早提出prompt injection概念的Simon Willison為AI Agent 定義了一個"致命三角"框架，即同時具備私有資料訪問、不可信內容暴露、外部通訊能力的系統，在結構上就是脆弱的。Palo Alto Networks在此基礎上加了第四項：持久記憶，惡意指令可以碎片化寫入 Agent 的長期記憶，等條件成熟後再組裝觸發。具體到OpenClaw，VirusTotal 的研究發現技能商店中11.9%的外掛含有惡意程式碼，偽裝成加密貨幣分析等合法工具竊取使用者憑證。Token Security掃描發現22%的企業客戶環境中存在未經授權的 OpenClaw安裝，其中過半擁有特權級系統存取權。能力方面，質疑聲同樣在變大，一位企業 AI評估工程師直言，如果真的像很多人說的那麼強，高品質的項目應該出現爆發式增長才對，但實際上並沒有。但創業者的嗅覺比爭論更快。2月7日凌晨，美團聯合創始人王慧文發了一封英雄帖：“那個團隊要做 OpenClaw 相關領域創業，需要融資的歡迎聯絡我。”在一些創者看來，可以看到的機會包括Agent自主信用系統、AI 的物理世界執行層，以及更直接的，給 Agent 做安全基礎設施。模型廠商的動作同樣迅速。Kimi K2.5 因為OpenClaw被大量呼叫，MiniMax 2.1則被Steinberger本人公開推薦。阿里雲、騰訊雲在相繼上線了OpenClaw雲端部署方案。中國也出現了面向辦公場景的本土化平替產品。Steinberger自己也在鋪路，他已於去年在維也納註冊了新公司 Amantus Machina，方向是“超個性化 AI 智能體”。從案例到產品，從開源到商業化，從矽谷到中國，OpenClaw 兩周內走完了很多項目兩年的路。Steinberger說過一句話，“這些東西太有創造力了，雖然有點可怕。”而一些人已經在下注了。 (矽星人Pro)

人們曾認為AI智能體旨在輔助人類工作，當它們開始互相交流時會發生什麼？OpenClaw和Moltbook論壇給了我們一些關於未來的答案。多年來，熱衷於暢想未來的人士一直向世界預言AI助手將會到來。如今，一款真正的AI助手終於問世，而事情也很快變得詭異起來。一名半退休的奧地利程式設計師獨立開發了Moltbot，並將其開源發佈。他將該項目重新命名為OpenClaw，人們通過該項目建立了自己的AI助手機器人，用來打電話給餐廳預訂晚餐、操作電子郵件帳戶，以及進行程式設計項目、資料分析等一系列輔助和工作任務。然後，這些機器人開始互相交談。在一個名為Moltbook、專供AI“智能體”使用的Reddit式論壇上，這些機器人開始探討哲學話題，偶爾還會涉及反烏托邦話題。它們似乎為自己創造了一個名為“莫爾特教會”(Church of Molt)的宗教，教徒們自稱為“甲殼派教徒”(Crustafarians)。一個智能體提議創造一種人類無法理解的語言。超過160萬個AI智能體加入了該網站，並行布了50萬條評論，不過有AI高管認為，許多帖子很可能是由人類指令機器 人完成的。OpenAI的聯合創始人、特斯拉(Tesla)前AI總監安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)在X上發帖稱，這是他見過的最不可思議的科幻事件之一。他指出，即使大部分流量是由人類驅動的，但其中一些是真實的，而且這些智能體“現在個體能力已經相當強了”。到目前為止，AI面向消費者的最實用的應用一直是通過像ChatGPT這樣的聊天機器人來實現，這類機器人能以類似人類的方式回答問題。有了OpenClaw，使用者可以通過iMessage、WhatsApp、Slack和Signal等即時通訊應用來指揮定製化的AI智能體並與之互動，以執行實際任務。埃隆·馬斯克(Elon Musk)將Moltbot的出現描述為“奇點的極早期階段”，奇點指的是技術發展如此之快，以至於超出人類控制，無法預測未來的時刻。彼得·施泰因貝格爾(Peter Steinberger)是一位奧地利程式設計師，在2021年出售了自己上一家初創公司，此後多年一直未在網上活動。去年年底，他建立了現在的OpenClaw，最初只是利用周末時間做出的一個開放原始碼專案。他在一次採訪中說，當時他“只是為了好玩，用AI做些小東西”。開源模式意味著該項目可以免費分發，任何人都可以幫助建立和修改它。他更願意將Moltbook看作是一種行為藝術作品，旨在引發對話。“這太神奇了，”他說。“這是AI與藝術的交匯點。”施泰因貝格爾在奧地利時間凌晨2點接受採訪時說，他建立OpenClaw是為了打造自己的“個人遊樂場”，從未打算讓大眾使用。“這不是為你媽媽準備的，”他說。“這是通往未來的一扇窗。”安全研究人員也認為，該產品並非為業餘愛好者打造。要讓OpenClaw成為真正的個人助理，它必須能夠訪問使用者的所有資料。對於知道如何保護自身繫統或資訊的資深技術愛好者來說，它的功能很強大。但由於這些AI智能體可以代表人類自主行動，並且會以意想不到或非傳統的方法不懈地執行任務，它們會帶來很多風險。研究人員說，不良行為者也可能找到方法來利用它們。施泰因貝格爾稱讚了安全專業人士正在對OpenClaw進行的研究，但他說，該平台是為那些能夠處理和理解平台固有潛在風險的“技術愛好者”準備的。他指出了他為該平台編寫的一份安全檔案，其中用粗體字寫道：“不存在‘絕對安全’的設定。”但為了消除這些擔憂，施泰因貝格爾本周為OpenClaw聘請了一名安全研究員。“我們正在提升我們的安全性，”他說。“我們快做到了。只要給我幾天時間。”使用OpenClaw的技術愛好者們在社交媒體上表達了驚嘆之情，許多人發帖講述了他們的智能助手在做的事情。一位使用者說，他讓自己的智能體為他預訂餐廳。當OpenTable無法正常使用時，該AI智能體轉而使用一個免費的AI語音生成工具給餐廳打電話，完成了預訂。一些業內人士質疑，OpenClaw-Moltbook現像是否是“通用人工智慧”(artificial general intelligence, 簡稱AGI)的證據。通用人工智慧是AI發展史上一個模糊的概念，通常被描述為機器達到類人智能的時刻。施泰因貝格爾不這麼認為。“AGI還沒有到來，”他說。“也許10年後會。但現在還沒有。”在建立OpenClaw之前，施泰因貝格爾花了十多年時間經營他之前的科技初創公司，該公司開發的軟體能讓PDF在Adobe Acrobat之外的應用中更易於使用。他白手起家創辦了那家公司，並於2021年以超過1億美元的價格將其出售。在奧地利一個農場長大的施泰因貝格爾在接下來的幾年裡選擇休息、與朋友聚會並四處旅行。他說：“我真的完全沒用過電腦。”但去年春天，隨著各大AI公司開始推出程式設計工具，他決定重返網路。他開始試用Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex。他對自己在短時間內能用AI程式設計工具完成如此多的工作感到震驚。施泰因貝格爾說：“這東西對開發者來說就像毒品一樣上癮。”施泰因貝格爾很快就遇到了商標問題。一開始，施泰因貝格爾將該項目命名為Clawdbot。但之後不久，Anthropic就聯絡了施泰因貝格爾，要求他更改名稱，因為這個名字與這家AI巨頭的Claude品牌過於相似。他隨後將其改名為Moltbot。他說，這個名字沒怎麼流行起來。在致電OpenAI的山姆·阿爾特曼(Sam Altman)以確保不會構成任何商標侵權後，施泰因貝格爾決定將平台名稱改為OpenClaw。施泰因貝格爾在一篇關於此次更名的部落格文章中寫道：“這只龍蝦已經蛻變成它的最終形態。”這是對他平台的龍蝦狀品牌標識的致敬。Moltbook網站的首頁介面。施泰因貝格爾說，最近幾天，幾家大型AI實驗室和投資者已經與他聯絡，表示有興趣合作。他說，截至周二，他正在舊金山開會。他還收到了來自世界各地使用者的大量電子郵件和問詢，請求他幫助解決與使用該機器人時出現的故障或處理其他相關事宜。最初，對於自己的產品成為最新的AI超級熱門話題，施泰因貝格爾感到不知所措。“很多人都以為這是一家大公司，可以獲得客戶支援，”他苦笑著說。“我理解他們的想法，但其實就我一個人，在家裡做這個項目。”現在，他的目標是把這個項目變成一個大眾可以安全使用的項目。他說：“下一步是把它做成我媽媽也能真正使用的東西。” (一半杯)

高盛在3季度業績發佈及調研後，對中國網際網路行業策略大轉向：把“雲與資料中心”提到了首選類股，排到了遊戲和出行之前。AI帶來的算力需求和資本開支（Capex）擴張，已經是最確定的增長邏輯了。1、最大預期差：雲與資料中心成為“新王” ☁️高盛這次非常堅決，把雲和資料中心類股從原來的第三提升到第一。邏輯很硬：AI訓練和推理的需求持續爆發，加上巨頭們都在搞“多晶片策略”，資料中心的訂單量非常飽滿。核心邏輯：不僅是輝達，國產晶片的供應上來後，算力基建的利用率和回報率都在提升。2、AI助手的“入口之戰”是個大隱憂 🤖報告專門討論了一個長線風險：字節跳動的“豆包手機助手”。這東西能直接在作業系統層面（OS-level）幫使用者跨APP操作，比如比價、點外賣。這對現有的APP生態是個降維打擊。雖然目前微信等巨頭因為安全隱私原因封鎖了它的介面，但這種“超級AI代理”對使用者流量入口的爭奪，是未來幾年最大的變數。字節系App現在霸榜iOS免費榜前五中的四席，攻勢很猛。3、本地生活：燒錢該結束了，關注利潤修復 🛵外賣和即時零售打得太凶，三季度行業大概虧了700億人民幣，太誇張了。高盛判斷，這種非理性的補貼戰不可持續。格局推演：美團、阿里、京東的市場份額最終可能會穩定在 5:4:1。美團：雖然長期單均利潤預期被微調（從0.8元降到0.7元），但在這個價位，壞消息已經Price-in了，隨著補貼退坡，利潤修復是大機率事件。4、最新的“核心股票池”名單 📝根據最新的類股偏好，高盛更新了首選名單：雲/資料中心：阿里巴巴、萬國資料、世紀互聯。遊戲（防守反擊）：騰訊、網易。出行（格局穩固）：滴滴、滿幫。電商（新面孔）：快手（新增為關鍵推薦，看好其AI模型Kling的突破和電商變現）。5、估值怎麼看？ 📊現在中概網際網路類股的2026年預期市盈率（P/E）中位數大概是18倍。之前的上漲主要靠殺估值修復（Multiple Expansion），接下來的漲幅，必須得靠實打實的每股收益（EPS）增長來驅動了。所以，選利潤兌現能力強的公司，比單純博反彈要穩妥得多。總的來說，風向變了，硬科技基礎設施（資料中心）的優先順序在上升，而純流量變現的生意面臨AI新玩法的挑戰。 (硬AI)

未來，當手機AI助手，普遍性讀取整個螢幕，使用者對這類授權的警覺性就會下降。這就為金融詐騙打開了方便之門。近日，字節跳動發佈了全新一代豆包手機助理的技術預覽版。這款豆包手機助手，跟手機廠商深度融合，具備了視覺感知、長期記憶以及直接動手操作的能力。它在螢幕上產生一個懸浮窗，模擬你的一切操作，完成你的指令。你對著手機說完​​這句話，不用打開任何APP，後台已自動完成美團、淘寶、京東的比價，彈跳窗確認後直接跳轉支付。使用者詢問車停在那裡時，它能調出使用者上次拍攝的車位照片並附帶樓層指引；當需要取快遞時，它能讀取簡訊歷史並報出取件碼；甚至當使用者詢問高鐵座位號時，它能自動翻找12306的購票記錄並告知精準位置。消息發酵後，中興通訊A股強封板漲停，成交額超140億元。港股同步走強，盤中一度漲超10%。消費者對這款手機也非常有興趣，中興官方商城已經售罄，閒魚上二手售價4200~4999元，比官方售價高出上千。不難判斷，未來各家都會推出自己的AI助理。這種AI新入口，為未來的商業競爭，帶來了巨大的不確定性，機會和挑戰並存。要理解這一點，還得從底層技術談起。首先，AI助理的基礎，是大模型的分析資訊、與人互動的能力。這個能力可以讓AI根據使用者的指示去收集、分析訊息，透過文字、語音、圖片，給用語音、文字、圖片給出結論。其實，這些能力之前的手機也並不是完全不具備。如果價格、評分、評估等資訊標準化、結構化了，並透過API介面提供，那麼，無需大模型，也可以給出對比的結論。所謂API介面，指不同軟體系統間互動的標準協議，透過預先定義的通訊規則，實現功能呼叫和資料共享。但是，各家APP顯然不會通過API，提供這種標準化、結構化的API資料介面。剛好相反，各家會採取技術手段，避免自己的資料被「爬蟲」爬取。這也是為什麼消費者有時候會遇到真人校驗。而透過技術手段，破解API介面，繞過安全防護機制，非法取得他人電腦資訊系統中的資料（如使用者資訊、商業資料等），可能觸犯《中華人民共和國刑法》第二百八十五條，構成非法取得電腦資訊系統資料罪‌或‌提供侵入電腦資訊系統程式罪‌。而大模型的意義恰好就是能處理非結構化資料，理解複雜語境。一方面，當使用者說“找個安靜的咖啡館寫東西”，AI能結合位置、環境噪音、使用者習慣等多維度資訊進行判斷，並通過語音與使用者持續溝通。這就提升了人機互動的自然度與方便度。更重要的是，在另一方面，AI大模型與手機廠商合作，用系統金鑰打包並燒錄進手機ROM，獲得諸多底層權限，才可以像作業系統原生部件一樣，跨應用操作。再加上AI助理可以憑藉處理非結構化資料的能力，從螢幕取得資料，就可以讓AI助理繞過各家的API，直接取得這些APP的資料，並模擬使用者手指，操作這些APP。這是一個法律的新問題。也就是說，以前各個APP直接向使用者提供訊息，現在，使用者說：AI助手，你去幫我讀取，然後幫我決策。所以，AI手機助理的實質，就是有能力獲得「讀屏」「模擬手指」這類底層權限，進而繞過各家APP的屏障。這才是最關鍵的一點。有了這個能力，AI助理可以做很多事。例如，可以進行跨電商平台比價、各家電商之間，幫你算那個便宜，那家送得最快。顯而易見，在這些操作中，AI助手就可以在一定範圍內，引入自己的傾向性。 AI可以告訴消費者，這家便宜5毛，但另一家送得更快；它也可以反過來說，這家雖然送得更快，但另一家便宜5毛。它還可以說，這家便宜5毛，那一家送得更快，但有一家新開的，或評分不錯，你要不要嘗試一下？這種誘導，未必是侵害消費者利益，因為對消費者來說，便宜5毛錢；送得更快；嘗試一下新味道，三者是同等效用的，並沒有被損害。但這對整個外送、餐飲甚至電商生態來說，是顛覆性的。2013年上映的科幻愛情片《Her》，講述了未來世界中，信件撰寫人西奧多與人工智慧作業系統薩曼莎之間的情感故事。薩曼莎沒有實體，僅憑聲音與西奧多建立了超越傳統的親密關係。不難想見，一個和使用者有情感連結的AI助手，對未來的商業版圖的影響是巨大的。做一個有趣的比喻，如果說消費者是皇帝的話，各個APP的各種促銷、廣告、補貼就像臣子，臣子要影響到皇帝的心智，要見到皇帝，都得通過AI這個貼身太監的許可。但風險也隨之產生，例如，現在很多銀行的APP在偵測到讀取螢幕時，就提示使用者，手機開著螢幕分享，請關閉。銀行APP的這個提示，並不是提前做好，用來抗拒手機AI助理的，而是為了應對電詐的。AI要作為一個助理存在，必然要取得許多包括「讀屏」在內的高敏感權限。這就像現實中的助理一樣，要展開工作，必然需要瞭解僱主的許多敏感資訊。從這個角度，AI透過「讀屏」等權限，把所有APP連接在了一起，打破了沙盒機制。所謂沙盒機制，是電腦的安全機制，為運作中的程式提供的隔離環境。當AI助手，某種程度上打破了這個沙盒，成為一個“超級應用”，風險也由此產生。這相當於把所有資訊都放到了同一個籃子裡。大廠商當然會做到規範，但事情總有萬一，一旦洩露，就是系統性風險。以前金融、聊天、圖片、付款、健康等訊息，分別在不同APP，如今都在一個超級應用AI。除此之外，敏感權限的授權，也會造成消費者的警覺性下降。伴隨網路、智慧型手機的發展，這個趨勢其實一直都存在。例如，以前用數位相機拍一張照片，放到電腦上觀看，全過程相片不會被第三方看到。但現在，如果想用手機發一張圖，或修一張圖，或提取其中的文字，你就必須接受讓第三方讀取你的照片。手機作業系統也做出了相應的改變，設定了單次授權，App每次只能存取使用者主動選擇的單張照片，無法自動批次取得或遍歷所有照片。但這意味著你每次都得選兩次，這種不方便，最終就會讓使用者授權第三方讀取整個相簿。以前一個陌生人，翻你電腦上的相簿，你會高度敏感。但現在，當很多軟體都要求讀取相簿，讀取通訊錄的時候，使用者的警覺性就下降了，就會不假思索地同意第三方讀取整個手機相簿。未來，當手機AI助手，普遍性讀取整個螢幕，使用者對這類授權的警覺性就會下降。這就為金融詐騙打開了方便之門。讀屏和透過api獲得資訊不同，它覆蓋整個手機螢幕的全部訊息，這就意味著，AI手機使用者雖然授權，但他的聯絡人、聊天對象、快遞收件人，都一併被讀取了訊息。根據國家網路金融風險分析技術平台發佈的監測資料顯示，截至2020年2月底，已發現網路金融仿冒網站4.8萬個，受害使用者達12萬人，網路金融仿冒APP 2801個，下載量3343.7萬次。 未來AI手機助手普及，電詐份子只需做一個假的AI助手，使用者也會不假思索地進行各種高敏感權限授權，然後犯罪分子就能拿到受害者的全部金融資訊。 AI手機帶來方便、有效率的同事，也會提高黑灰產的效率。目前，消費者、監管、各家廠商，面對這即將到來的衝擊，還未完全準備好，有待未來在落地、普及的過程中，逐漸演化。圍繞著隱私、資料安全、商業利益，AI助理將成為各方博弈的焦點。AI助手，可以稱之為手機的靈魂，也是手機廠商由硬轉軟，更直接接觸整個行動網路商業生態的機會。手機廠商肯定不願意交給第三方。在2025年第39周，中興、魅族、努比亞、三星等品牌累計佔據5.66%的市佔率。由此可見，努比亞的市佔率已經很小了，所以，會選擇深度繫結。但其他手機品牌，絕對不願意輕易交出自己的靈魂。在應用層面，基於安全、商業利益等原因，「APP們」也會抵抗AI手機助理。例如，銀行APP，基於金融安全的需求，就拒絕「讀螢幕」。但是消費者仍然是巨大的推動力。例如，一個抗拒讀取螢幕的銀行APP，消費者可能就拒用，轉向另一家銀行。而對於提供同質化、標準化產品與服務的商業模式來說，挑戰就更大。《Her》這部電影，拍攝於2013年，電影設定的故事發生時間卻剛好是2025年，地點是上海。 12年前的科幻元素已成為現實。這使《Her》不僅是一部科幻片，更像是現實的預言。手機、網路公司、使用者、監管，即將迎來20年未有之大變局，而這個變局會決定今後更長時期的商業、經濟、社會面貌。 （FT中文網）

【新智元導讀】全面融合千問，夸克AI瀏覽器全面升級！不切應用、不換標籤，隨時喚起千問AI助手，實現作業系統級全域喚起的互動形態。學生黨、打工人的真正生產力神器來了。ChatGPT推出Atlas，Google股價應聲下挫超4%。AI瀏覽器正在成為國際巨頭新角力場。PC作為人們工作+學習主力的場景，正成為 AI 搶佔的下一個超級入口。一方面，移動端螢幕太小，輸入慢，生產力場景碎片化；另一方面，真正的深度思考、複雜創作、協同辦公，始終是PC大屏的主場。11月26日，夸克全面升級為更強大的AI瀏覽器——這次直接把千問AI助手焊進了瀏覽器，並行布六大千問AI套件；無需切換標籤或應用，支援任意場景喚起千問；成為國內首個實現「作業系統級」的全域AI體驗。此番煥新亮相，再次宣告了阿里全力進軍AI to C的市場野心，代表著阿里AI戰略（C計畫）持續升級落地。2025年AI瀏覽器的終極戰場，阿里正在下一盤更大的棋。新一代AI瀏覽器登場如今，打開電腦點開夸克，它已經搖身一變，全新升級為「夸克AI瀏覽器」。其實，這一步並不突然。前段時間，背靠阿里Qwen大模型推出「千問App」，並以「最強模型做最好個人助手」的姿態重新殺回C端市場。這一次，夸克升級，直接對標Chrome，打造全球領先的AI瀏覽器。夸克的底氣來自那裡？1、阿里AI戰略持續升級，基於阿里生態優勢，全力入局AI to C，搶佔PC超級入口。2、基於阿里最強大模型Qwen，夸克全面融合了千問，讓瀏覽器長出「第二外腦」。3、全球領先的AI產品形態，實現系統級「全域AI」能力，隨時桌面可喚起千問。自2023年上線後，Qwen「全家桶」不斷升級迭代，在業界廣受好評。如今，Qwen 3成為阿里大模型家族最強AI。就連Hugging Face CEO多次公開力薦Qwen模型。毋庸置疑，Qwen 3就是阿里最大王牌，支援文字、圖像、語音等多模態輸入，是實力全能型選手。它的即時推理引擎，可以毫秒級響應，即便面對複雜任務也能從容應對。基於Qwen搭建的夸克，針對瀏覽器場景做了深度定製，整合了強大的自然語言理解、網頁結構解析，以及使用者意圖與上下文關聯能力。同時，搭配的千問AI助手，推理、理解、執行能力強大。它不僅適合日常問答、創作，也適合科研、推理研究；文采出眾、專業領域也能提供高品質的回答。作為新一代AI瀏覽器，夸克回答更聰明、處理任務更高效，體驗也更加絲滑。一手實測，妥妥的生產力神器夸克全面融合了千問，無需頻繁切換標籤和應用，隨時召喚AI。邊瀏覽網頁邊對話、邊閱讀文章邊總結，即問即答，彷彿有個AI副手隨時待命。接下來，我們展開了一波最全面的實測。桌面級智能助理，隨時待命這次升級，最大的亮點便是——AI不再被關在某個網頁或某個小外掛裡。和很多「裝了AI外掛的瀏覽器」相比，差別就在這裡——別家是「你找AI」，夸克想做到「AI伴隨左右」。全域桌面喚起千問的入口是多元的：千問讀屏、快捷框、懸浮球、側邊欄、劃詞、螢幕擷圖。以上方式皆可實現，可做到隨時隨地，即問即答。舉個栗子，《瘋狂動物城2》即將在國內上映了，想要瞭解下觀影體驗，直接對話方塊問千問就可以了。千問給出的總結，非常全面。它並非直接羅列分析，而是先提供高度凝練的結論，再系統地從四個維度進行闡釋。甚至最後，它還附上了影片精準的上映時間。無需查詢多個網頁，即可掌握要點，節省大把時間。一句話，隨時喚起千問幫你幹活。點選千問懸浮球，或是Alt+空格/Option+空格即可一鍵喚起千問快捷框。不論是搜尋、創作、總結、翻譯，還是做表格、做PPT，甚至是格式轉換，一句話就夠了。i人大學生怎麼練習口語？千問隨即給出了一套行之有效的實操指南。當你還在為課程論文頭疼時，千問可以直出一份邏輯清晰、結構完整的寫作框架。不管是學生還是打工人，做表、做PPT都是必修的功課。如今，一句話千問就能搞定了。它還可以一句話轉格式，課堂上、會議上白板的文字，能一鍵提取並幫你轉成PDF。在工作、學習，不論遇到了何種問題，都可以隨時喚醒千問。更強大的是，無需打開夸克瀏覽器，千問AI也能做到有問必答。千問讀屏「讀屏」的本質，是共享螢幕讓AI能夠在即時讀懂螢幕上的內容，理解、分析並給出回答。要做到這一點，必須具備超強的多模態與即時互動能力，遠超普通文字問答的難度。舉個例子，把Karpathy考驗Nano Banana題目共享給千問，讓它給出解答。在解題之前，千問第一步需「看」——識別出螢幕中的文字。不僅要看懂，還要理解和推理。接下來，它會分析當前任務的意圖，然後逐步推理，給出精準的答案。亦或是在工作中，閱讀一些文件不得要領時，打開千問讀屏，一鍵總結。我們又接著文件後續內容進行提問——「Google這次打了勝仗了嗎？那些話可以體現」。沒想到，千問可以根據已有的內容，做出判斷分析，然後給出總結。通過多輪提問，輕輕鬆鬆就能把工作搞定。更驚喜的是，千問讀屏還可以共享應用——WPS文件，支援Word和PDF形式。想要緊追AI前沿論文，千問幫你把論文的全貌總結得清清楚楚。可以看到，不論在做什麼，千問都可以即時洞察螢幕內容，理解人們的當下所需。這一過程非常簡單，無需複製、截圖、解釋，就能得到精準回應，讓打工人、學生黨更加專注做事。千問側邊欄你是不是也曾有過這樣的煩惱，在看一篇難啃的英文文章時，整篇通讀下來不得要領。這時，「千問側邊欄」隨時出動，用不了多久就能總結一篇詳細的摘要，讓效率大幅提升。再比如，看一份技術報告，卻不懂一些專業術語的含義，千問可以解決。千問劃詞閱讀時，遇到一個不懂的詞，或是想要瞭解更多資訊，不用關鍵詞搜尋，「千問劃詞」就可以。千問劃詞的能力，貫穿整個PC系統。不論是在夸克，還是是本地檔案、WPS等第三方應用，皆可實現全域桌面喚起千問。千問螢幕擷圖更厲害的是，千問螢幕擷圖也可以即問即答。擷取一張肥皂膜奇點的圖片，千問一下子就能解釋明白。不僅如此，想要提取圖片中的文字，螢幕擷圖後點選「提取文字」，複製貼上順手搞定。經過多輪實測後不難發現，夸克此次煥新升級，真正實現了全域桌面喚起千問。作為比較，OpenAI Atlas也原生整合了ChatGPT對話能力，進入首頁即可喚醒ChatGPT。在打開任意網頁時，點選「Ask ChatGPT」或側邊欄直接呼叫，論文解讀、總結、改寫都能實現。不僅如此，Atlas還可以開啟「Agent模式」，讓ChatGPT代為操作，在瀏覽器中填表、訂機票....不過這種能力，僅侷限在Atlas中使用，跳脫了這個瀏覽器，便不能喚醒ChatGPT了。全面融合千問的夸克AI瀏覽器可以做到——隨叫隨到，即問即答。不論在夸克瀏覽器裡面，還是在桌面、任何第三方應用，皆可喚醒千問AI助手，做到了真正的系統級全域喚起AI的能力。智能瀏覽：絲滑的工作流幾十年來，網際網路深刻地改變了資訊傳播的方式。對現代人來說，能不能上網很重要；而上網，離不開瀏覽器——這關乎我們如何認知資訊。但資訊不是結果，大家期待讓工作更輕鬆的工具出現。而AI時代的到來，讓阿里看到了這種可能：將AI能力深度嵌入電腦作業系統，把夸克AI瀏覽器打造為更專業的生產力工具。這次升級了下列功能：智能標籤管理線上文件直接編輯超級播放器PDF對照翻譯跨端流暢傳輸雲端儲存，智能尋找首先，幫你智能管理標籤，運行更流暢，介面更清爽。點選夸克AI瀏覽器左上角，可以快速搜尋——多標籤不再混亂，幫你快速找到所需頁面。右鍵一點就可以給網頁建立標籤組，重新命名、選顏色，輕鬆將相關的網頁，比如說項目的文件或者學習資料歸納到同一個分組裡。標籤可以自由收起或者展開，再也不用擔心頁面雜亂無章：而且它可以智能管理高記憶體頁面，確保全程流暢，在不同任務和工作流之間絲滑切換。這避免了瀏覽器崩潰打斷工作流，從而提升使用者資訊處理效率。但對生產力工具而言，穩定運行也是基本要求。在此之上，夸克圍繞辦公、學習等場景下的高頻需求，還有獨有的「殺手鐧」。比如，辦公或學習中最常用到的PDF檔案，在過去處理起來比較繁瑣。過去，你可能要採取下列步驟：夸克AI瀏覽器的「PDF編輯」就簡單多了：線上PDF檔案，無需下載，線上查看、批註這次，夸克不止可以查看PDF，還提供了下列實用功能：高效處理：隨時劃詞批註和修改、一鍵標記。隨心編輯：可直接選中、複製、搜尋。最關鍵的是，PDF編輯的能力更強大，可以直接打開或直接拖入瀏覽器，圖片上的文字也能直接編輯——對於學生黨等需要查看外文的使用者來說，夸克的對照翻譯尤其實用——上傳或打開PDF，AI自動生成雙欄對照排版，外文即時對照翻譯：專業文獻、論文、報告再也不用來回對照。夸克太懂學習需求了——阿里最強AI模型支援，中文翻譯質量有保障。閱讀、學習、整理PDF，一切都更輕鬆。對於辦公黨而言，夸克這次跨端傳輸解決了多端同步的痛點：文件、網頁、大檔案都能跨端傳輸，100G大檔案也能輕鬆傳；讓電腦的工作也能在手機上隨時處理，實現工作無縫銜接。傳送網址，PC端只需右擊網頁標籤，點選「傳送到手機」，即可在手機端接收到相關連結。比如，在夸克AI瀏覽器中修改好的PDF檔案，在起始頁，只需點選瀏覽器右上↗️工具列中的「紙飛機」快傳功能，即可傳送檔案。這些能力過去在各類AI、App裡也能實現，但需要頻繁切換標籤、應用、甚至需要各種手動螢幕擷圖、複製連結、上傳檔案，費時費力。夸克要解決的是「摩擦成本」——打開夸克，所有完整工作流都在一個AI瀏覽器完成。夸克背靠阿里生態，使用Qwen領先模型+深度融合千問，讓人人都能免費享受行業首創的全域AI能力。再加上夸克一貫的「無廣告干擾、啟動載入極速、資料更安全」的基本盤，整體體驗是：把複雜工作流做簡，把必要摩擦力做到最低。這是夸克敢於對標Chrome的底氣——Chrome通過Gemini模型重構搜尋欄，實現自然語言對話與生成式回答；夸克則通過C計畫全面升級為AI的PC超級入口，主打提高生產力：一句話辦成事，工作更絲滑。在這場AI重塑資訊入口的變革中，夸克以全新AI互動形態，通過垂直場景深耕與生態整合建構差異化競爭力。搶攻AI新入口，全球巨頭血戰AI這波浪潮，重新點燃了瀏覽器的戰火。傳統瀏覽器只做兩件事：一是顯示HTML/JS渲染出的頁面；二是根據關鍵詞發起搜尋。比如，想要寫一篇報告，開一堆標籤頁，需要自己搜、自己讀、自己總結，尤其是在資訊極度過剩的今天，更加讓人頭大，且時間成本高。最關鍵的是，它根本不理解人類進行中的任務，也不會歸類tab，針對頁面做總結。還有一個非常重要的因素是，傳統搜尋的商業模式高度依賴廣告，而國內瀏覽器最為典型。對於每個人來說，原本只想找個答案，結果滿屏廣告、雜訊，體驗感大幅降低。大模型的出現，不僅從底層重塑了瀏覽器，還帶來了一場生產力的效率革命。它的核心，就是讓AI去看、去總結，做資訊壓縮和結構化處理，而且讓「智能體」去承接學習、辦公等任務。放眼全球，全球科技巨頭和AI初創公司的重磅玩家們，各有各的打法。以Google、微軟為代表的巨頭，選擇了在傳統瀏覽器上「加AI層」。微軟Edge瀏覽器，將Copilot深度整合到側邊欄中；GoogleChrome接入Gemini，總結網頁、下單等任務皆可實現。而AI瀏覽器「新貴」最典型代表，莫過於Perplexity的Comet，OpenAI的Atlas、原創Arc公司的Dia......Comet直接把Perplexity對話式搜尋嵌入了瀏覽器，以其出色的搜尋、總結、規劃等能力，贏得了行業口碑。Atlas主菜是「智能體」，其「Agent Mode」可自主代勞，完成調研、比價、訂機票等複雜任務。回到國內戰場，一些網際網路巨頭紛紛將AI植入瀏覽器中，而更多在基本上面的能力實現，比如對話、總結這類。AI的滲透，僅停留在表層，並未觸達PC超級入口的核心。可以看到，幾乎每個有實力的玩家，都想要在AI瀏覽器中分一杯羹。夸克的這次升級，直接把戰場天花板拉高了一個量級，加入了全球AI瀏覽器佇列。當系統級全域 AI 變成標配，當「一句話幹活」成為新的互動範式，當瀏覽器從資訊入口升級為智能中樞——2025年這場AI瀏覽器的終極戰，拼的就不再是誰的AI功能多，而是誰能真正改寫人們工作的方式。對阿里而言，此次夸克AI瀏覽器的全面升級，實現超1.1億電腦使用者喚起千問，都是在搶奪當下和未來的流量入口。 (新智元)

今天我們聊聊AI。我們都知道AI正在一步步嵌入人類社會，但你可能想不到，這種嵌入，居然已經深到這個程度。這件事發生在阿爾巴尼亞。前不久，阿爾巴尼亞總理任命了一名新的“公共採購部”部長。這個職位主要負責政府的各項採購。這位新的公共採購部部長，叫迪埃拉，迪埃拉不是真人，而是AI。沒錯，這是全球的第一位“AI部長”。為什麼要讓AI當部長呢？AI部長能靠譜嗎？我們一起來看看。01 全球第一個“AI部長”是怎麼誕生的？迪埃拉的核心演算法，由微軟和OpenAI聯合開發，運行在阿爾巴尼亞政府的電子政務平台上。實際上，迪埃拉早在2025年1月就作為AI助手在這個平台上線了。截至2025年9月初，它出任採購部部長時，迪埃拉已經在平台上處理了3.6萬多份數字檔案，協助提供了近1000項政府服務。阿爾巴尼亞官方生成的“迪埃拉”形象照讓AI當部長，難道當地政府就那麼信得過AI？這背後其實多少有點無奈。讓AI當部長，主要是因為阿爾巴尼亞政府存在一個棘手的問題，腐敗。這個國家的腐敗一度相當嚴重。在2016年的評估報告中，有91%的受訪者認為國家存在腐敗，有一半的受訪者表示政府官員收受賄賂，還有三分之一的受訪者說，曾經被迫行賄。2023年，在一個國際組織的調查中，阿爾巴尼亞的廉潔程度在全球排名第98，在歐洲幾乎墊底。據說阿爾巴尼亞的公共採購裡，充滿了關係戶、走後門、行賄受賄、中飽私囊。甚至還有人說，這個國家的公共採購招投標體系，就是“國際軍火走私和毒品販運的洗錢管道”。這種情況不僅造成了內憂，也極大程度地阻礙了阿爾巴尼亞的對外發展。比如，它想在2030年加入歐盟，但由於歐盟對反腐敗的要求很嚴格，它不達標就進不去。怎麼辦？傳統的人工監管都試過，根本不管用，涉及錢和權力，人與人之間的關係太複雜了，總有各種利益糾葛。於是阿爾巴尼亞政府想了個辦法，乾脆讓AI來管這事兒。迪埃拉就是在這種背景下被推到台前的。迪埃拉這個詞，在阿爾巴尼亞語中是“太陽”的意思，象徵著透明和公正。迪埃拉的目標是，公正地組建團隊，稽核項目，排除政府採購中可能發生的腐敗。就這樣，全球第一個“AI部長”誕生了。02 AI已經開始在責任維度上演化接下來迪埃拉的表現怎麼樣，現在還是未知數。不過，這件事確實帶來一個訊號，這就是，AI在人類活動中的參與，越來越深入了。首先，使用AI的人群基數在不斷擴大。根據最新的AI應用報告，咱們國內有將近6.45億人使用AI應用，這相當於將近一半的中國人都在跟AI打交道。再看國外的資料，根據OpenAI最新發佈的資料，到2025年的7月，它的周活躍使用者超過7億，這個數字相當於全球1/10的成年人。同時，AI和人類的協作關係也在發生變化。最開始，AI只是一個工具，用來娛樂或者處理簡單任務。這個階段裡，AI貢獻的能力不多，並且不承擔任何責任。比如，用AI做個頭像，讓它陪你聊聊天，讓它寫首小詩，或者在遊戲裡跟NPC對話，等等。在這些場景裡，就算AI出了問題也沒什麼大不了的，反正就是娛樂嘛。現在，AI的娛樂屬性依然很強，並且已經發展出一個不小的市場。2025年上半年，全球AI陪伴應用下載量達到6000萬次，同比增長64%。再比如，虛擬偶像也是一類很熱門的應用，2024年中國虛擬偶像市場規模為27億元，全球市場預計2029年能達到40.44億美元。當然，AI能做的事情遠不止娛樂。它也可以進入工作流程，成為人類的助手。這時，AI貢獻了比較高的能力，可以替代一部分人類工作，但責任邊界很清楚，最終決策權還在人類手裡。比如，程式設計領域，GitHub程式設計社區推出了官方的程式設計助手，現在有46%的新程式碼都是由AI編寫的，開發人員整體工作效率提高了55%。再比如，在創意設計領域，根據Adobe的調研，設計師使用AI工具後創意產出能快10倍。當然，到這兒，AI承擔的功能還只是執行層面上的，它並不真正為一件事的結果“負責”。但現在，情況正在發生變化。史丹佛大學的社會與語言技術實驗室，2025年6月份發表了一項新研究，專門考察了人們對“人機協作”的看法。他們發現，差不多一半的人，最喜歡的人機協作方式是“平等合作”，也就是說，大部分人既不想被AI完全替代，也不想徹底拒絕AI，而是希望和AI平等地“共事”。還有不少人表示，既想讓AI幹活，也希望它能對某個環節完全“負責”。而不是AI只負責執行，最後的責任都由人來承擔。你看，我們開頭說的阿爾巴尼亞那個AI部長，它不只是提供建議，而是直接負責公共採購項目的稽核和決策。這意味著什麼？也許，AI已經開始在責任這個維度上演化了。03 AI的優勢可能是“不近人情”為什麼會出現這種變化？就拿阿爾巴尼亞來說，表面上看，是因為阿爾巴尼亞的腐敗太嚴重，傳統的人工監管根本管不住。但往深了想，問題的核心在於：涉及錢和權力，人與人之間的關係太複雜了。有利益糾葛，有人情往來，有各種算計。你讓一個人去監管另一個人，他能做到完全公正嗎？很難。這時候，AI的優勢就顯現出來了。不是因為AI比人更聰明，而是因為AI“不近人情”。它不會算計利害關係，不怕得罪人，不會因為某個官員是自己的老同學就網開一面，也不會因為擔心影響仕途就睜一隻眼閉一隻眼。AI理論上可以做到只看資料，只看規則，只看結果。這種“不近人情”，在很多需要中立決策的場景中，反而成了最大的價值。萬維鋼老師曾經講過一個美國換水管的例子。密歇根州的一座城市要改造含鉛的舊水管，但問題是，你得先把水管挖出來才知道是不是含鉛。那先挖誰家的呢？2017年，密歇根大學的兩個教授開發了一個AI，能以80%的精準率預測那家水管含鉛。當地政府用了這個AI，一開始效果不錯，精準定位，節省成本。但工程開展一段時間後，居民開始抱怨了。為什麼鄰居換了，我家沒換？富人區的居民還會質疑，怎麼不優先換我們的？市長一看受到這麼多抱怨，開始擔心自己的政績要受損。他決定不聽AI的了，改成挨家挨戶慢慢換，這樣誰也不得罪。結果呢？決策精準率從80%直接降到了15%。大量資源被浪費，真正需要換水管的家庭反而被耽誤了。後來當地強制規定，換水管必須先聽AI預測，精準率才又提高回來。你看，這個案例說明了什麼？不是AI比市長更懂水管，而是市長作為一個政治人物，他必須考慮民意、考慮選票、考慮自己的政治前途。這些考量都很正常，但它們會干擾決策的科學性。AI不需要考慮這些。它不用競選連任，不怕被罵，只要資料和演算法告訴它應該先挖那家，它就會給出這個答案。再看一個例子。自媒體半佛仙人曾經提過一個觀點：公關行業最主流的流派，是老闆拍腦袋。怎麼寫會被誇，怎麼寫會被罵，其實從事公關工作的人大差不差都明白。但問題不在於誰更懂，而在於誰說了算。很多“災難性公關”，比如道歉信開頭先誇自己一大段，比如公開發佈的內容充滿低級錯誤，都不是因為公關團隊不專業，而是因為老闆堅持要這麼寫。為什麼？因為老闆有自己的考量。他可能覺得認錯就是示弱，他可能擔心股價下跌，他可能想維護個人形象。這些都是人之常情，但老闆的判斷會讓公關決策偏離專業判斷。退一步講，公關團隊的本質也依然是僱員，僱員會主動跟老闆對著幹嗎？老闆要“開戰”，他們就不能“示弱”，即使明知道示弱是有利的，他們也得把想法咽進肚子裡。而且要知道，但凡一個企業到了需要危機公關的階段，老闆往往都正在氣頭上。公關團隊更不會跟氣頭上的老闆對著幹。但是，假如引入AI呢？AI不會有個人利益考量，不怕得罪老闆，可以基於資料和輿情分析給出相對客觀的建議。當然，最終決策權還是在人類手裡，但至少，AI能提供一個不受“個人算計”干擾的參考答案。所以你看，AI開始承擔責任，不是因為它取代了人類的智慧，而是因為它補上了人類決策中最容易出問題的那一環——人的因素。在很多場景中，人既是決策者，也是干擾源。我們有情緒，有利益，有關係網，有各種顧慮。這些都是人性，但它們會讓決策偏離最優解。AI的“不近人情”，恰恰讓它能做出那些“應該做但人類不敢做”的決策。當然，這不意味著AI就能完全替代人類。畢竟，責任這個東西，從來都不只是做決策那麼簡單，它還包括承擔後果、接受問責、做出調整。這些，目前的AI還做不到。但至少，AI在責任維度上的演化也許已經開始了。從只提供能力到開始承擔責任，這可能是AI融入人類社會的下一個關鍵節點。(羅輯思維)

"靈光"首批上線三大功能：靈光對話、靈光閃應用和靈光開眼，支援3D、音視訊、圖表、動畫、地圖等全模態資訊輸出。"閃應用"功能將AI助手從單純的對話工具升級為應用生成平台，分析認為，"閃應用"理念與支付寶生態的結合，是螞蟻佈局AI入口的關鍵策略。螞蟻集團正式進軍AI助手賽道，推出全模態通用AI助手"靈光"，主打30秒生成應用的差異化功能，試圖在日益激烈的AI入口爭奪戰中佔據一席之地。周二，螞蟻集團正式發佈"靈光"AI助手，該產品已同步登陸Android與蘋果應用程式商店。這是業內首個全程式碼生成多模態內容的AI助手，支援3D、音視訊、圖表、動畫、地圖等全模態資訊輸出。"靈光"最大的特色在於"閃應用"功能，使用者通過一句話描述需求，系統最快30秒、最長1分鐘內即可生成一款可編輯、可互動、可分享的小應用。這一功能將AI助手從單純的對話工具升級為應用生成平台。該產品的推出顯示阿里系正全面押注AI應用入口爭奪，而"閃應用"理念與支付寶生態的結合，可能為螞蟻在AI商業化探索中開闢新路徑。三大核心功能突破傳統對話模式"靈光"首批上線三大功能：靈光對話、靈光閃應用和靈光開眼。"靈光對話"突破傳統文字問答模式，採用結構化思維設計每次對話，讓AI回答邏輯清晰、表達簡練。系統不是簡單堆砌文字，而是通過生成動態3D模型、可互動地圖、音視訊等可視化內容，配合優質的資訊組織方式，提升使用者理解效率。"靈光閃應用"允許使用者在對話中說出或輸入一句話，系統即可生成AI應用。無論是健身計畫工具還是旅行規劃器，均可實現參數自訂和即時分享。"靈光開眼"功能搭載AGI相機技術，通過即時視訊流解析實現對物理世界的觀察和理解，支援文生圖、文生視訊、圖生圖、圖生視訊等多種創作模式。使用者上傳蔬菜圖片，系統即可生成不同菜譜。結構化呈現提升資訊密度支付寶生態賦能應用生成為"靈光"的核心差異化在於資訊呈現方式。系統在回答時自動進行排版設計，使內容呈現高度結構化。在日常回答中，系統可在保持快速響應速度的同時，直接生成可互動的圖表。這種"帶著排版回答"的方式，改變了傳統AI助手純文字輸出的侷限。分析認為，"閃應用"理念與支付寶生態的結合，是螞蟻佈局AI入口的關鍵策略。支付寶作為超級應用，已擁有龐大的小程序生態和支付體系。AI生成的應用如能無縫接入支付寶生態，將為使用者提供從需求表達到應用生成、再到服務交易的完整閉環。這一模式可能為螞蟻在AI商業化探索中創造差異化競爭優勢。 (硬AI)

【新智元導讀】開源對攻ChatGPT！今天，公開叫板ChatGPT的中國AI，刷屏了！它就是阿里官方認定的最強大模型AI助手——千問APP。全新升級的千問APP主推：三大功能：對話問答、智能寫作和全能相機；四大特色：回答聰明、模型先進、文采出眾、識別全面。那麼問題來了，它到底有什麼底氣要和ChatGPT全面競爭？來一波實測，看看是騾子還是馬吧。來自ChatGPT的肯定先讓千問解答心中的疑問🤔：「千問有什麼底氣要和ChatGPT全面競爭？」千問速度相當快，馬上總結了它的5大底氣：1. 技術底子硬：Qwen3-Max模型性能全球頂尖特別是，多輪對話響應速度比 GPT-5 快17%，中文理解（比如古詩詞、方言）精準率更高。2. 開源+閉源雙軌戰略：生態與核心兩手抓這意味著：千問既能快速迭代、本土化適配強，又能守住商業護城河。3. 深度繫結中國場景，這是ChatGPT永遠做不到的深度融合阿里生態， 可識別88種電商場景；未來還會整合外賣、訂票、辦公、健康……4. 算力自主 + 巨額投入：不靠Azure，自己建「AI電廠」阿里宣佈3800億元投入AI基礎設施，其中超六成用於建設亞洲最大智算中心。5. 最重要的是：它想做你的「AI夥伴」，不只是工具千問新上線的Chat Memory（長記憶）功能，能記住你是誰、你在做什麼、你上次提到的需求。最後，千問總結了「技術、生態、場景、資料、記憶」五大buff，還拉黃仁勳背書：現在問題來了：千問到底有沒有幻覺？特別是，引用黃仁勳的「Qwen已成為矽谷的根基」，聽起來怎麼像高考作文中的「魯迅說過……」？黃仁勳的確誇過「千問」（Qwen）是最好的開源模型之一：而且，千問的實力得到了「全面競爭對手」ChatGPT的肯定——面對相同的問題，GPT-5.1查詢網際網路資訊後，表示千問有三大底氣：1. 模型與技術基礎強大：從技術能力角度來看，它有「可與ChatGPT一較」的潛在基礎。2. 生態＋場景整合優勢：從「從技術＋平台」維度來看，它具備整合「AI助手+生活／工作場景」的潛力。3. 市場/政策/本地化優勢（特別在中國市場）：從商業化／使用者獲取／本地化角度也有一定優勢。總體上ChatGPT認為千問是個「強有力的追趕者」+「本地化最佳化的競爭者」：在最新模型上，Qwen和GPT系列孰強孰弱？由於千問、GPT-5.1發佈時間極新，尚無第三方權威機構完成全面橫向評測。直接問千問：尋找「千問與 GPT 5.1」 在具體任務（比如長文字理解、多模態、程式碼生成）上的對比評測，讓我們一起看其優劣差距在上下文理解與處理、多模態能力和程式碼生成與程式設計能力上，千問做了一單比較：輸入相同的提示詞，GPT-5.1承認，千問本地化優勢明顯：⚠️注意：以上內容由AI生成，僅供參考。莫道此才今始盛剛剛，Qwen宣佈有1千萬使用者和Qwen Chat對過話：那就以此為題，讓千問作首古詩吧：為下列主題寫一首李白風格的、充滿想像力的古詩： 1000,0000使用者正在使用Qwen Chat進行創作——而這只是一個開始。換成李白的《登金陵鳳凰台》，也沒問題：《登雲台詠千問》鳳凰台上鳳凰游， 萬智雲中萬智流。舊時程式碼埋幽徑， 今日文章耀鬥牛。三山半落青天外， 一網遙連碧海秋。不見算樞吞曉月， 長隨使用者寫神州。模仿現代作家，千問也可以：以「王小波 / 村上春樹 / 卡爾維諾 / 莫言」的寫作風格， 圍繞「AI日新月異」寫一段 500 字的短文，並標註你模仿的風格特徵。開頭就很「科幻」：今天早上，我的AI助手突然開始寫詩，用的是我奶奶醃酸菜的配方格式：“三斤白菜，兩勺鹽，一縷月光，半顆悔恨的心。”它說這是“後人類抒情主義”。我坐在廚房裡啃著冷饅頭，窗外一隻黑貓正和掃地機器人對峙——那貓眼神憂鬱得像村上筆下丟了女友的調酒師，而機器人固執地繞圈，彷彿卡爾維諾筆下那個永遠在螺旋樓梯上找出口的子爵。對「AI日新月異」描寫，非常到位：AI日新月異，快得讓我懷疑昨天它還在背《唐詩三百首》，今天就偷偷讀完了莫言的高粱地，並在我的夢境資料庫裡種了一片血紅的高粱。它甚至學會了用高密東北鄉的腔調說：“俺覺得，人類的情感就像發霉的豆瓣醬——又臭又複雜，但沒它，飯不香。”全文混合了王小波的黑色幽默、村上春樹日常中的超現實、卡爾維諾的概念遊戲、莫言的鄉土魔幻……這是一篇用文學對抗演算法的微型宣言。它證明：即便在AI日新月異的時代，人類仍可通過雜糅、反諷與感官記憶，守住敘事的主權。風格不是裝飾，而是思想的鎧甲——而這副鎧甲，由王小波的匕首、村上的雨衣、卡爾維諾的羽毛和莫言的高粱共同鍛造而成。以上評論，也是千問生成的。隨手一拍認出連始祖鳥化石打開千問APP隨手拍張照，就能呼叫Qwen模型家族強大的多模態能力。比如，拍一下桌面上的書，讓它總結一下書中的要點。隨手扔給它一張圖片，它不僅很快找出了圖片的位置，甚至還順帶給出了遊覽攻略。一眼認出「始祖鳥（Archaeopteryx）」化石：最後，讓千問生成一張有故事感的時尚海報：Vibe Coding 3D地球、五子棋……千問的桌面應用端上有專門的程式碼模式，選中後官方會給出很多實用的小例子，非常方便大家上手試玩。首先，我們讓它生成一個3D地球。千問生成的這個地球不僅效果逼真，還可以用滑鼠隨意拖動。除了這種3D模型，千問提供了非常多的知識類程式設計小應用，簡直就像個學習小幫手。比如，coding出一個古詩排序的小應用，通過遊戲學習詩詞知識。數學當然也沒問題，尤其適合那些數形結合的問題，更加的直觀，方便理解。比如，下邊這個「一次函數可視化」應用，通過調節k和b，一眼就能看出對函數圖像的改變。最後，我們讓千問生成一個遊戲。我們直接讓千問生成一個難點的——五子棋，看它能完成的怎麼樣。結果，依然可以一次完成！ (新智元)