AI的競爭，已從參數的軍備競賽，轉向場景的對決。當技術突破的狂喜退去，唯有那些真正紮根於真實痛點的項目，才能穿越周期，兌現價值。因為只有當AI嵌入業務的血肉，解決一個具體的令人頭疼的問題，並交付清晰可感知的回報時，它才能從“燒錢的概念”蛻變為“造血的產業”。得場景者，不僅得天下，更得未來。得場景者，得AI發展主動權。在經歷了技術突破的狂喜，對通用智能的憧憬後，人工智慧正從“技術驅動”向“場景牽引”轉移。那些場景是資本下注的焦點？企業如何在多維博弈中定位？資本或許有著更為敏銳的洞察。範式轉移：場景為何成為關鍵？中關村天使投資聯盟秘書長徐勇認為，場景之所以躍升為AI時代的核心議題，是技術、商業與生態三重邏輯共同演進的結果。首先，技術本身已跨越可商業化的臨界點。以大語言模型為代表的生成式AI，實現了從“分析理解”到“創造生成”的能力飛躍，能夠直接響應並融入多樣化任務的通用型“工具”。這為技術紮根於具體場景掃清了根本性障礙。其次，商業邏輯在熱潮中回歸冷靜與本質。正如徐勇所言：“普通人很難為夢想買單，但我們會為需求買單。”一個AI項目能否獲得持續支援，越來越取決於它是否精準錨定具有真實痛點的場景，並交付清晰可感知的價值增量。最終，一場圍繞場景的生態共識正在加速形成。從政府政策將“人工智慧+”置於高位，到平台企業開放接口與真實環境，再到投資機構將“落地場景”列為評估項目的首要指標，多方力量正協同推動AI技術步入產業應用的深水區。核心矛盾：場景抉擇中的多維博弈然而，通向場景的道路並非一片坦途，需要智慧與勇氣的戰略抉擇。徐勇指出，行業參與者們正站在核心矛盾的交叉點上，每一次選擇都可能定義未來的格局。一是廣度與深度的選擇，是鋪開面還是紮下根？將AI技術廣泛賦能於千百個行業（廣度）能快速形成市場規模效應，但真正的壁壘和顛覆性價值，往往來源於在單一賽道中將技術與業務細節“打穿打透”（深度），這要求超凡的耐心與專注。二是近期與遠期的權衡，是懸在大型企業頭上的戰略難題。是進行溫和的“+AI”改良，在既有產品上增添智能模塊；還是開啟激進的“AI+”革命，冒著顛覆自身核心業務的風險，用原生AI產品重塑賽道？許多企業陷入“談愛已老，談死太早”的躊躇。三是原生與提升的路徑，劃分出創業者的兩種命運。選擇“AI原生”，意味著投身於如通用具身智能這般從零建構的全新世界，前途遠大但道阻且長；選擇“AI提升”，是用技術改造現有流程（如行銷、客服），能更快觸及現金流，但也可能錯失定義下一個時代的船票。四是共識與反共識較量，考驗著投資者的遠見。是追隨市場熱點與明星團隊，在擁擠的賽道中尋求均值回報；還是基於獨立洞察，下注於當下非主流卻可能代表未來方向的技術路徑？歷史表明，最偉大的創新常常萌芽於共識的邊界之外。資本看好的AI場景有那些？在紛繁複雜的可能性面前，資本以其敏銳的嗅覺，為我們勾勒出當前最具共識與潛力的AI場景投資版圖。AI for Science：科學研發新範式革新。AI不再僅是輔助工具，而是成為科研的“第五範式”。水木清華校友種子基金管理合夥人王學輝表示，近期該領域熱度飆升，除了傳統的生化環材等應用領域外，其機構近期立項的AI+可控核聚變、AI+量子計算項目，也是這一賽道的典型代表。他提到，AI在可控核聚變中的應用突破了傳統認知，通過“黑盒子對黑盒子”的模式，實現了等離子體的高效控制，這種類似大語言模型湧現效應的技術突破，正成為當下真實發生的產業變化。海光資訊政府與公眾行業方案部總經理姜永凱認為，AIforScience正在推動科研範式從傳統“試錯煉金”向“衛星導航式”轉變，成為繼實驗、理論、計算、資料之後的“第五範式”。從資本邏輯來看，這一賽道的核心價值在於大幅縮短研發周期、降低研發成本，比如新藥研發從靶點發現到確定臨床前候選藥物，周期可從54個月壓縮至12~18個月，效率提升3~4倍。具身智能：無巨頭壟斷的新賽道。作為全新的AI應用形態，具身智能因無傳統巨頭壟斷、商業化落地加速，成為資本重點關注的新風口。王學輝認為，具身智能與舊場景“+AI”不同，舊場景中傳統勢力憑藉既有優勢更易勝出，而具身智能是全新賽道，所有參與者處於同一起跑線，目前已有多家相關企業啟動A股、港股上市計劃。漢王科技董事、副總裁劉秋童表示，人形機器人目前落地場景有限，但其他形態的具身智能機器人已找到明確落地場景，若能深耕細分領域，有望誕生獨角獸企業。從資本佈局來看，具身智能的投資重點是“場景落地”，資本更關注機器人在具體場景中的應用能力，如咖啡機器人、原生機器人便利店，以及家用康養機器人等，這些場景無須極高的穩定性，容錯率較高，且能快速對接C端或B端需求，成為具身智能商業化的突破口。AI+硬體：依託供應鏈優勢，軟硬體一體成破局關鍵。AI+硬體是資本佈局的重點賽道，尤其聚焦於消費電子、智能穿戴等細分領域。源數創投創始合夥人沈棟樑明確表示，看好AI+消費電子賽道，認為釘釘A1等產品，完美結合了中國電子數位供應鏈優勢與AI能力，在落地場景中解決實際需求，具備極強的競爭力。他認為，智能穿戴裝置等細分領域有望在2026年迎來爆發。劉秋童指出，美國AI投資集中於大模型、軟體與SaaS服務，而中國企業與消費者更願意為硬體和服務買單，這為中國AI硬體發展提供了天然土壤。他強調，2026年將是AI驅動軟硬體結合產品的爆發年，全球市場對中國AI硬體認可度極高，一些產品先風靡美國再進入國內的案例，印證了中國AI硬體的全球競爭力。同時，AI硬體的爆發也帶動了上游核心元器件的需求，記憶體漲價讓資本意識到，AI產業鏈上游硬科技（如新型液晶顯示器）具備長期投資價值。值得注意的是，“不投軟不投硬，只投軟硬體一體”的投資理念，也成為資本佈局AI硬體的核心邏輯，脫離軟體的硬體缺乏競爭力，脫離硬體的軟體難以落地，唯有實現軟硬體深度融合，依託中國完善的供應鏈體系，才能快速實現產品迭代與商業變現，這也是AI眼鏡、智能電紙本、AI血壓計等產品獲得資本青睞的核心原因。AI+泛科技與高端制造：前沿場景佈局，搶佔未來先機。資本在佈局成熟場景的同時，也在積極佈局AI+泛科技、高端制造等前沿場景，搶佔未來產業先機，主要包括AI+航天、AI+3D生成、AI+基礎材料等細分領域。鉛筆道董事長王方提到，AI在航天領域的應用已從輔助發射向主動參與轉變，馬斯克在2024年就利用AI模擬火箭研發，通過上萬次虛擬迭代篩選最優版本，國內航天大模型也已實現“上天工作”，該賽道雖短期內商業化難度較大，但長期戰略價值極高。王方認為，在AI+3D生成領域，2026年將迎來技術臨界點，用戶無須掌握專業軟體，僅通過文字、圖片就能生成高質量3D模型，可廣泛應用於產品原型設計、遊戲、動畫等領域，目前該賽道已出現多個未來獨角獸，資本投資熱度較高，有望撐起泛娛樂產業的新增長極。而AI+基礎材料領域更是呈現出“顛覆式創新”，相關企業已能利用AI在數月內研發出傳統模式下需數年才能完成的基礎材料，且可直接量產，2026年預計將有超過20款AI研發的基礎材料落地，大幅推動高端制造產業升級，成為資本佈局的前沿熱點。制勝關鍵：創造“又新又大”的場景回顧歷次技術革命，一個清晰的規律浮現：最大的價值從來不是對舊世界的優化，而是對新世界的開拓。徐勇提出，AI時代真正的制勝關鍵，不在於將技術擴散到多少舊場景，而在於創造出那些“又新又大”的原始場景。“新”，意味著它必須是技術催生的、前所未有的產品形態或服務模式。“大”，意味著它具備支撐兆級市場或重塑全球產業網路的潛力。因此，當下的產業圖景，既需要對上述焦點領域進行深耕，以解決現實問題並積累能力；更需要一份超越現有框架的、天馬行空的想像力。未來的定義者，或許正隱藏在某個“反共識”的探索中，致力於將AI的能力組合，應用於一個我們今天尚覺陌生、但未來將不可或缺的“又新又大”的場景裡。為抵達這樣的未來，生態共建成為必然選擇。徐勇提出了建構開放協同AI生態的三大倡議。一是投資機構需要打破成見。當前AI投資圈存在明顯的“背景偏好”，但真正偉大的場景創新常常源於意想不到的地方。徐勇提醒：“在AI新場景模式下，很有可能是那個祖克柏，是可能沒有在名校裡完成完整學業，是那個天才的想法然後營造出一個巨大的場景。”二是鏈主企業應當開放場景。頭部企業擁有豐富的應用場景和產業資源，開放這些資源不僅能加速AI創新，也能為自身帶來新的增長點。漢王科技等企業已經邁出了第一步，邀請合作伙伴共同探索AI應用場景。海光資訊也很關注如何打通最後一公裡的應用場景，通過光合組織（海光產業生態合作組織）聚集與賦能生態伙伴共同發展。三是創業公司必須聚焦價值。在熱鬧的概念和炫酷的技術演示之外，創業者需要回歸本質：創造真實價值。徐勇強調：“價值創造這幾個字非常重要，擁抱開放的合作。”徐勇認為，這場AI技術與場景融合的征程中，“書生+土匪+軍師”的理想組合正逐漸清晰，技術專家的深度知識、商業開拓者的果敢決斷與戰略規劃者的遠見卓識缺一不可。這場遠征的最終勝者，將是那些既能深刻理解技術內核，又能敏銳洞察場景脈搏，並以開放協作的姿態，敢於在未知中開闢新路的探索者。 (中國資訊化週報)

美國和以色列公然擊殺哈米尼，所謂“情報神話”的背後，還有什麼？據媒體報導，AI和演算法發揮了關鍵性輔助作用。“哈米尼面對的並非單一的武器，而是一個由Palantir、Anduril以及頂級大型語言模型（Claude）組成的全球監視和打擊網路。”《耶路撒冷郵報》稱，將大型語言模型（LLMs）融入軍事“殺傷鏈”標誌著現代戰爭的重大轉變。“最初用於編寫程式碼和詩歌的工具，如今已成為致命武力投射的關鍵組成部分。”01最先注意到這一點的是《華爾街日報》。報導引述知情人士的話證實，包括美國中央司令部（負責中東地區）在內的世界各地的指揮機構都在使用美國Anthropic 公司的Claude人工智慧工具。《華爾街日報》稱，Claude主要被用於情報評估、目標識別以及模擬作戰場景。之後，更多細節被深挖出來。在美軍的作戰行動中，用到了兩個重要的AI工具：Palantir和Claude。Palantir是一家美國軟體與服務公司，總部位於科羅拉多州丹佛市，以其在巨量資料分析領域的技術聞名。這個公司名，來自英國作家托爾金奇幻小說《魔戒》裡的可以觀察世界上其他地方發生事件的魔法球。這個名字也說明了這家公司產品的主要功能——觀察、監測與記錄。Palantir與美國軍事和情報界有緊密聯絡，其軟體服務是美國國防部為關鍵任務國家安全系統授權的五種產品之一。該公司也因參與美國政府監控監聽全球的行動而廣受批評。據報導，Palantir深度參與美國軍事幹涉行為，它曾通過巨量資料技術幫助美國軍方成功定位和擊殺本·拉登。在俄烏戰場上幫助烏軍炮兵更準確地打擊俄軍陣地和後勤補給線。它還在南海乾擾我相關部門正常維權行動。在對伊朗的突襲中，有報導稱，Palantir技術平台很可能某種程度上扮演了“戰場大腦”的角色。當然，它是否真如一些報導所說發揮了最關鍵的作用，促成了美軍“一擊必中“的神話，目前還無法印證。不過，這一平台確實能把複雜的戰場資料對應為易於理解的實體，將原本需要幾個月才能編制完成的系統部署，縮短到了幾小時。在行動決策方面，發揮了前所未有的輔助性作用。“在哈米尼被殺的時候，正是Palantir在後台調整衛星調度邏輯，確保目標在離開地堡的一瞬間，有超過三顆衛星同時進行了交叉驗證。”Claude是由美國Anthropic公司開發的生成式預訓練模型，具備自然語言處理、程式碼生成及多工協作能力。據稱，Claude在行動中扮演的角色並非直接操控武器，而是處理海量的非結構化戰爭資料。根據解密資料，美軍在2026年初針對馬杜洛的行動中，首次大規模使用了Claude進行“情報合成”。有報導這樣形容：分析人員不再需要撰寫漫長的簡報，他們只需像訂餐一樣詢問：“如果我們在此時對德黑蘭實施電子壓制，並同步進行空中打擊，哈米尼最可能的逃生路線是那一條？”Claude會基於海量的軍事理論訓練和即時注入的情報流，給出最佳化的攔截機率圖表。簡而言之，Palantir解決“把世界拼成一張圖+把行動跑起來”；Claude解決“把材料讀懂說清楚”。從軍事學角度而言，的確可以大大增加戰鬥力。這類平台把影像、訊號、報告、地理等多源情報融合為“共同作戰圖像”，並將分析—派工—覆核—執行串成流程，從而壓縮決策時間。02除了美國，以色列國防軍開發的AI系統也值得一說。如果說Palantir和Claude提供了戰略層面的算力，那麼以色列國防軍（IDF）開發的三個AI系統，則在戰術層面發揮重要作用。這三套系統被統稱為“大規模暗殺工廠”。它們曾在以色列針對加薩的行動中被大量使用。有報導稱，在針對德黑蘭的襲擊中，“美軍借鑑了IDF在加薩實戰中磨煉出的演算法”。第一套系統是“哈布索拉”（The Gospel）。這是一個專門推薦建築目標的AI系統。它能以每天100個的速度生成打擊名單，“而人類在過去每年只能生成50個”。第二套系統是“薰衣草”（Lavender）：對數百萬人口進行打分，通過分析社交網路、移動軌跡和通話記錄，自動標記疑似武裝分子。最具爭議的部分在於人類在其中的角色。據《衛報》披露，在這些AI系統推薦目標後，人類指揮官往往只花費“20秒”來審查。然而20秒的時間“僅夠確認目標性別”。也就是說，誤殺的機率極高。而在巔峰時期，該系統標記了37000個目標。第三套是一個名為“爸爸在那兒？”（Where's Daddy?）的系統，“它更加殘酷”。這個系統會自動監控被標記人員何時進入家宅。因為指揮官認為，在目標人員與家人團聚時發起攻擊，比在軍事據點發起攻擊更為容易。這同時也意味著整棟建築的平民都可能成為“附帶傷亡”。報導稱，在哈米尼遇刺的過程中，演算法不再尋找哈米尼的座駕，而是在蒐集他的每一個細微特徵。03這些資訊曝光的主要導火線，是Anthropic公司的“翻臉”。據美國媒體報導，在強抓馬杜洛行動之後，Anthropic提出抗議，表示其使用條款禁止將 Claude 用於暴力目的、開發武器或進行監視。但五角大樓那會聽它的。要麼移除“安全護欄”，讓軍方在“合法”的情況下無限制使用，要麼就滾蛋。2月27日，就在美以對伊朗發起突襲前不久，美國防長赫格塞思宣佈Anthropic構成 “供應鏈風險”，白宮要求所有聯邦機構停止使用該公司的AI工具。川普還在社交媒體上痛罵該公司：“美利堅合眾國絕不會允許一家激進左傾、覺醒主義的公司來決定我們偉大的軍隊如何作戰並贏得戰爭！”“這些公司是由根本不懂現實世界的人在掌控。”《華爾街日報》的爆料，正是基於這一背景，認為儘管白宮宣佈與Anthropic斷絕關係，但美軍在實戰中還是用了Claude。但現實是，Anthropic不干，有的是人幹。五角大樓第二天就找到了新的合作夥伴。2月28日，另一家美國頂級人工智慧公司OpenAI就宣佈與五角大樓簽約，將該公司的大模型部署於美軍的機密網路。OpenAI首席執行長奧爾特曼說，與五角大樓的合作遵循該企業堅持的原則，即人工智慧不得用於“國內大規模監控”、包括自主武器系統在內的武力使用必須由人類負責。他說，公司設立了“安全保障”。但很多媒體注意到，OpenAI近年來不斷放寬與美軍的合作。這家公司過去曾禁止將其技術應用於軍事領域，但2024年開始放寬相關限制，公司目前的宗旨說明中也去掉了“安全”兩字，只說要通過人工智慧技術“造福全人類”。04當然，還有一種可能性不能排除。借助中東戰場局勢，美國軍工複合體是否正在建構一個“美國AI全球無敵”的神話。畢竟，美國AI公司不少陷於泡沫中，如果藉機能吸引投資，豈不很好。撇開這些紛紛擾擾，有四點我們得擦亮眼睛。第一，戰爭的形態的確在變。未來戰爭，肯定是智能化戰爭。誰擁有更全面的資訊，誰決策速度更快，誰的演算法更強，再配合先進的現代化武器，誰的贏面就更大。在很難完全依靠道德和倫理對各國行為進行約束的背景下，一方面要推動國際社會共同制定人工智慧倫理規範，另一方面我們必須堅持獨立自主的AI研發。要看到，AI真正比拚的是國家戰略力量的對比，是電力、是算力、是科技儲備、是國家政策、是產業發展等更加強大的工業底座和頂層規則。第二，華盛頓未來會進一步逼科技公司“站隊”。不服從，就被踢出局。儘管OpenAI宣稱有“安全護欄”，但許多輿論認為這只是“面子工程”。OpenAI、Google、xAI都簽了類似合同，條款寬鬆到“所有合法用途”。不少分析認為，美國AI公司為軍方服務，已成趨勢。第三，傳統情報管道和反諜報網路的建設仍至關重要。從美以一些消息人士最新披露的情況看，美以情報機構近期一直在通過通訊訊號及內部資訊，秘密監控哈米尼的行蹤，掌握其日常行蹤、通訊方式、會面對象。通訊訊號攔截和內部線人提供關鍵情報的可能性非常大。所以，時刻不能低估反諜報的重要性。第四，今後一段時間，美國針對別國AI、半導體等領域的打壓會更加密集。賊的眼裡看誰都是賊。看了美國的操作，就不難理解為什麼華盛頓政客每每打壓別國公司，拿出的總是同一套劇本：“與該國軍方有關聯”。因為美國自己就是這麼幹的。對中國來說，我們既要堅定維護自身合法權益，戳破其“賊喊捉賊”的謊言，也要沉下心築牢科技底座，穩步推進技術創新。 (補壹刀)

世界將何去何從？昨天某博主發佈了所謂美國的Claude和Palantir是如何殺死哈米尼的長文，後因為評論區的質疑，作者在評論區承認自己是根據公開資料推演的結果，並非有相關經驗或者獲得了內部情報。應該說，原作者是腦補了很多細節，和事實和實際情況或有很大出入，AI確實參與其中，但這背後牽扯到多達數月的跟蹤、部署，外加內部滲透、洩密，細節不是單個人能完全掌控的，但話題確實也滿足了看官們的爽點，那就是AI在現代軍事戰爭中到底起到了什麼作用？不可否認的是，AI人工智慧已經從實驗室邊緣技術向國家安全核心資產加速轉變。AI無疑正在重塑戰爭形態，但它扮演的究竟是“輔助部件”還是“戰略主導者”？答案並非單一，它不是最終決策者，但確實是情報分析器和決策加速器。AI沒有直接殺死誰（至少目前沒有），但是AI降低了扣動扳機的門檻，使得現代戰爭不再像以前傳統的資訊化時代那樣，依賴參謀部門，沙盤推演和人類理念或直覺來發動攻擊。AI不是戰爭的起點，也不是終點，但確實是戰爭效率的加速器，並已經是戰爭形式的一部分。Claude和Palantir是誰？在戰爭中具體做了什麼？先說前文提到的Claude，它是美國AI公司Anthropic旗下的AI產品，之前在程式設計界的口碑是相當不錯的，其實力不一般，前幾天我們首席還發文寫了Anthropic投訴中國AI大模型所謂“抄襲”的事件，沒想到與這次美以空襲伊朗也有深度關係。其實，Claude從2024年開始就在美國國防AI領域開始佈局，同年11月，Anthropic與Palantir宣佈合作，將Claude模型整合至Palantir AIP平台並運行於AWS GovCloud基礎設施，為情報與國防行動中的複雜資料處理與分析提供支援。圖源：網路根據鈦媒體報導，2025年7月，Claude與政府的合作迎來里程碑：美國國防部通過首席數字與人工智慧辦公室（CDAO），與Anthropic正式簽署了一項為期兩年、金額上限達2億美元的“原型其他交易協議”（Prototype Other Transaction Agreement, POTA）。與此同時，美國國防部也和OpenAI、Google和xAI三家AI企業簽訂了同樣的合作，不過Claude相比其他幾家更有特殊地位：它是唯一通過Palantir AI平台完成國防部機密工作流整合的模型，也是唯一在五角大樓機密網路中實現實際投入運行的前沿商用AI模型。圖源：網路不過，隨著Claude在軍事實戰中的持續使用，因為實戰中產生了傷亡，Anthropic內部對造成的戰爭倫理問題與政府產生了嚴重分歧，並提出了兩大明確的，堅決反對且不可接受的應用場景：1. Claude被用於美國本土的大規模監控；2. 完全自主武器系統的研發與運作。（自主決策並直接發動攻擊，無需人類授權）由於產生的分歧較大，Anthropic員工甚至拉上了Google和OpenAI員工一起簽署聯名信，要求各大AI公司都考慮限制或拒絕美國政府的應用要求，加上與民主黨相關捐助組織的關聯，徹底激怒了川普政府的核心官員。2月27日，川普正式下達行政禁令，要求政府立即停止使用Anthropic公司的產品。不過，因為繫結太深，且比較好用，頗具諷刺的是，據知情人士及WSJ、Axios報導，美軍中央司令部在美國和以色列對伊朗的空襲全過程中持續使用Claude完成情報評估、目標識別和戰鬥情景模擬。圖源：網路美國國防部隨後的內部評估表示：由於其與美軍系統的嵌入深度過大，想要實現全面的技術替換，至少需要三至六個月的時間。這真的是給Anthropic和其產品Claude做了最好的廣告和背書。最終，美國政府也做出妥協，給予五角大樓六個月的技術過渡期，雖仍威脅將動用相關法律強制移除Claude，卻也不得不公開承認，Claude“對美國的國家安全至關重要”。目前看，另外三家AI公司中會有公司接過Claude的“槍”，經過幾個月的開發和偵錯後是否能達到同樣的效果就不得而知了，有消息稱是xAI。不過，Claude再厲害，也還不是總承包商，它只是技術能力輸出方，作為總包商的供應商而已。而真正的總包商就是Palantir。圖源：網路Palantir是美國“新軍工”企業中的典型代表。該公司主要為美國國防部和情報部門提供情報和防禦工具，於2003年由美國線上支付服務商Paypal創始人彼得·蒂爾等人一同創辦，這家公司與美國政府和美軍的合作非常緊密深入，在很多任務中都承擔了“總承包商”的角色。根據FT中文網報導，烏克蘭國防部還將4年寶貴的實戰資料交給Palantir用於訓練，可見這家公司在美國軍工體系中的重要性。創始人蒂爾在矽谷的人脈極深，既是企業家，又是風險投資家，且是推動川普選擇范斯作為副手的關鍵人物，他還在川普就職典禮前為其舉辦了一場盛大的派對，“鞏固了他作為華盛頓權力人物的地位”。除了帕蘭蒂爾（Palantir），這些“新軍工”企業的代表還包括智能邊境防禦系統企業安杜里爾（Anduril Industries）以及美國“政府效率部”負責人馬斯克的太空探索技術公司（SpaceX）等，它們也被稱為“國防獨角獸”。圖源：網路Palantir能成為總承包商絕對非一日之功，而是在政商界有著深厚的人脈關係，而且算得上“根正苗紅”，據說它只為美國及其盟友服務，且公司一直倡導科技為國服務的理念，可謂又專又紅。通俗點說，Claude只是Palantir使用的一個有力的技術工具，Claude只是提供了能力，但是Palantir才是真正掌控“為誰用，為何用，如何用”的公司與平台。根據環球時報報導，Palantir能拿到大量的政府合同，離不開它與美國政府之間的軍政商“旋轉門”機制。簡略說，公司招聘前政府員工，政府也會將Palantir的員工吸納進相關部門，形成了內部循環。加上蒂爾的早期投資的加持，Palantir獲得政府訂單的機會自然也是水到渠成。有意思的是，這家公司也是一家上市公司，一半收入來自於政府，淨利率30%，市值超過3000億美金，是B端AI公司的典範。總體來說，Palantir的核心技術不是發射導彈，而是將分散在各感測器、通訊鏈路與行動網路中的資料整合，為決策層提供即時可視化、趨勢推演及決策支援，而背後的“智力”提供是由Claude完成的。圖源：網路這一角色本質上是 “AI驅動的情報中樞與參謀官”：它讓人類高層更快速地理解戰況、更精確地定位高價值目標，而不是讓AI自行制定戰略或發動戰爭，至少目前還沒有證據表明。這次的案例再次強調了一個真理：Information is power. 而有了AI分析後的資訊，會更及時，更準確，更智能，當然，也可能更有風險。在未來的戰爭中，AI是否會取代人類決策？在2026年美軍的兩次行動中看得出，AI在軍事系統中的價值已經被驗證：提升資訊融合速率、減少人為錯誤、加速戰場反應，這些在定位、後勤、網路防禦等作戰環節中表現尤為明顯。但AI是否會在將來取代人類，在戰略決策和倫理決策中起到決定性作用？不同人群可能有不同的看法。我個人認為，實際發生的可能性並不大，主要是AI不能承擔戰爭的責任，最終還是需要具體個人來負責或者背鍋。有意思地是，如果你把這個問題拋給AI，AI也會明確要求人類對殺傷性行動承擔最終責任，並強調避免讓技術自主發動戰爭，因為那將導致不可控的擴散與危機。AI另外回覆道：“理論上，AI並不會主動開啟戰爭，但它可能會降低發起衝突的門檻：自動化預警和快速目標確認可能讓軍事領導在幾乎即時的資料壓力下更早地選擇行動，這對戰略穩定構成新的挑戰。”圖源：網路看來AI也學會了甩鍋？總之，截至目前，AI仍然是人類制定並監督的戰鬥支撐系統，非自主戰爭發動或自主攻擊機制。未來的挑戰並不是有沒有技術力量替代人類，而是如何在倫理、法律與戰略穩定之間定義AI的邊界，使其成為戰場上的增強力量，而非不可控的風險源。當五常或者主要國家都掌握了最先進的AI工具，是否會像核武器一樣，反而因為害怕毀滅地球而避免了更多戰爭呢？我還是期待的，不過內心對人類並不樂觀。黑格爾曾說，人類唯一能從歷史中吸取的教訓就是，人類從來都不會從歷史中吸取教訓。杜牧的《阿房宮賦》中也寫到：秦人不暇自哀，而後人哀之；後人哀之而不鑑之，亦使後人而復哀後人也。 (首席商業評論)

在馬年春節各家大模型應用暴漲的日活資料背後，存在一個迴避不了的客觀情況，大模型不同於點選就能使用的外賣或出行軟體，它有著非常具體的認知和操作門檻。 普通使用者領完紅包、拿到應用權限後，面對介面上空白的輸入框，往往不知道該輸入什麼指令。 玩不轉AI，領完“雞蛋”之後，使用者自然也不會再用AI。封圖：圖蟲創意馬年春節，國內的科技大廠們拿起了慣用的老招數——紅包大戰。目的只有一個，把自家的旗艦大模型推到神州大地上每一位普通使用者面前，這場砸錢拉新的盛況，在微博上被網民調侃為“一代人有一代人的免費雞蛋要領”。百度文心助手宣佈投入5億元啟動春節紅包活動；騰訊元寶啟動10億元現金紅包活動，通過社交網路進行使用者裂變；阿里千問上線了春節30億元大免單活動；字節跳動豆包則宣佈與央視春晚進行深度合作，在除夕當晚送出10萬份科技好禮和現金紅包。依靠密集的現金補貼和大型晚會的集中曝光，豆包、千問、螞蟻阿福和元寶等人工智慧應用，在春節期間輪番登頂了蘋果應用程式商店免費下載榜。短期的大規模資金投入換來了直接的資料增長。公開資料顯示，春節期間阿里千問完成近2億次下單，其中60歲以上使用者達到400萬；字節豆包人工智慧總互動達到19億次，幫助使用者生成了超過5000萬張新春頭像和超1億條祝福語，大模型每分鐘處理令牌數（TPM）峰值達到633億；騰訊元寶日活躍使用者超過5000萬，月活躍使用者達到1.14億，春節主會場累計抽獎次數超36億次，完成了超10億次人工智慧創作。大批普通使用者在此期間在手機上安裝了多個人工智慧應用，公開資料顯示，截至2月上旬，阿里千問的日活躍使用者數達到7352萬，豆包日活躍使用者數達到7871萬，元寶日活躍使用者數達到1828萬。在全球範圍內，中國人工智慧模型的呼叫量也呈現出高速增長。監測資料顯示，2026年2月中旬，中國模型的呼叫量首次超過美國模型，2月16日至22日期間，中國模型的周呼叫量達到5.16兆Token，三周內增長127%，底層計算成本的下降，為大模型廠商在春節期間進行全民範圍的市場推廣提供了基礎條件。流量的峰值可以靠資金拉動，但要做好使用者的留存還需要習慣來支撐。在馬年春節各家大模型應用暴漲的日活資料背後，存在一個迴避不了的客觀情況，大模型不同於點選就能使用的外賣或出行軟體，它有著非常具體的認知和操作門檻。普通使用者領完紅包、拿到應用權限後，面對介面上空白的輸入框，往往不知道該輸入什麼指令。玩不轉AI，領完“雞蛋”之後，使用者自然也不會再用AI。如果沒有具體的應用環境和明確的操作指導，春節一過，新鮮感退潮，應用的打開率自然會往下掉。所以，單純靠發錢拉新的招數已經摸到了天花板。AI應用想在使用者的手機裡紮根，廠商們亟須一個能讓使用者互相交流用法的內容生態平台，讓那些剛下載好APP的新使用者，看到別人都是怎麼玩轉AI的，自己又能如何抄作業。抹平認知門檻技術的普及規律歷來如此，產品完成底層突破後，首要任務是儘可能降低普通使用者的使用門檻。2025年春節期間，市場對DeepSeek的關注主要停留在技術突破和研發成本層面，使用者關注的是模型參數和開源路線。到了2026年春節，可以明顯看到社交平台上，普通使用者的討論方向發生了實質性轉移。根據第三方資料，2月1日至2月18日整個春節周期內，微博就累計產生了371個人工智慧相關的熱搜，閱讀量達到127億，互動量近2690萬。其中千問相關熱搜達到190個，元寶相關熱搜53個，豆包聯動春晚相關熱搜42個。而討論的核心已經從國產自主技術突破這種單一新聞事件的討論，徹底轉向產品玩法、操作教學和具體問題的解決方案。以字節跳動發佈的Seedance 2.0視訊生成模型為例。該模型支援文字、圖像、視訊、音訊四種輸入模態，並具備自動分鏡和原生音視訊同步功能。底層模型生成能力很強，但普通使用者很難精準描述長串的鏡頭語言和畫面細節。在大眾的認知裡，用大模型生成視訊似乎非常簡單，在輸入框裡敲一句話就能出片。但實際情況是，文生視訊大模型存在極高的操作門檻，一個普通使用者腦子裡有清晰的畫面，卻很難用具體的文字去精準描述鏡頭推拉、光影調度和動作細節。面對複雜的生成工具，絕大多數使用者根本不知道該怎麼用文字去表達自己想要的視訊效果。在這個階段，微博上不同領域的創作者直接填補了這項空白，他們針對新發佈的模型，編寫並行布了詳細的提示詞範本。例如，知名設計博主Simon_阿文就在微博上發佈了針對Seedance 2.0的實操測試內容。他向使用者展示了如何通過具體的提示詞控制複雜的畫面。在製作一段科技產品風格的視訊時，他指出僅靠單句指令很難達到理想效果，他隨後在提示詞中增加了暗底背景、局部掃光、部件爆炸檢視和極簡參數展示等具體的視覺要素。加入這些限制條件後，模型精準輸出了具有專業廣告質感的視訊，這種將專業視覺元素轉化為結構化文字的拆解過程，直接為普通使用者提供了一套現成的操作參考。除了這種針對提示詞的進階拆解，微博上還湧現了大量保姆級的新手教學，不少博主將視訊生成的邏輯提煉為“誰在做什麼動作加在什麼環境裡加鏡頭怎麼拍”的基礎公式，並且把新手容易踩坑的盲區一一列出，讓零基礎的使用者也能直接套用出片。普通使用者不需要研究底層參數和複雜的演算法機制，他們可以在微博上直接複製這些博主分享的提示詞範本，替換其中的主體名詞和環境設定，就能生成高品質的視訊內容。這種基於微博大V分享的圖文和視訊教學，把複雜的模型指令變成了普通人能看懂的操作步驟。在微博等平台創作者的帶動下，不同廠商大模型產品順理成章地完成了最艱難的使用者教育環節。還原真實場景工具的價值，最終要在具體的使用場景中完成閉環。大模型應用廠商在研發階段無法預判所有的生活細節和使用者需求，真實的剛性需求往往在群體互動和具體的現實問題中產生。春節期間，不少使用者就在微博上自發拓展了大模型的實際用途，將技術工具嵌入到日常的生活當中。在社互動動中，面對節日期間親戚的常規提問，知名微博博主默庵·超級個體分享了使用阿里千問生成反套路回覆的方法。他在提示詞中要求模型扮演話術軍師，針對工資、對象、買房等問題，生成不敷衍、幽默且不失禮貌的回覆，他要求模型為每個問題提供不同風格的應對選項，並直接通過對話生成配套的漫畫梗圖。熱門影視IP也為大模型提供了天然的創作環境。在電影《鏢人》上映時，微博發起了相關的二次創作活動，大量創作者通過大模型對電影中的武俠人物進行重新演繹。創作者米啦女士將電影中的角色轉化為貓咪形象，創作者鈴蘭ninja利用生成技術製作了原版電影中不存在的偶遇財神爺的搞笑情節視訊，創作者安建明利用大模型生成了具有大漠風沙質感的動態視訊，創作者共生藝術運用指令，將傳統的武俠風格轉換為機甲科技風格。原本侷限於文字創作的博主，現在通過幾句指令就能產出高品質的視訊內容。大模型工具釋放了文字創作者的視訊生產力，拓展了內容的表達形式，平台也因此獲得了更為豐富的優質視訊內容。除了文娛二創與社互動動，這種基於大模型的創作方式正在向更多維度延伸。在微博上，無論是美食、旅遊，還是情感與健康科普，不同圈層的創作者都在利用人工智慧應用尋找新的圖文與視訊表達方式。值得一提的是，今年春節期間，市場上出現了一個特殊現象。不少大模型廠商在電視螢幕上投放了長達幾十秒甚至一分鐘的廣告，不同於以往快消品塑造品牌形象的打法，這些廣告的內容高度一致，高密度地口播大模型究竟能解決那些具體的生活問題。這種做法直接暴露了行業的普遍焦慮，廠商們急於告訴普羅大眾，花重金推到他們面前的AI工具到底有什麼用。但面對具有操作門檻的前沿科技產品，單向的電視口播很難讓觀眾建立起實際的使用習慣，老少皆宜的電視螢幕，無法提供直接的操作反饋和交流空間。脫離了具體使用環境的技術，只能停留在測試階段，智慧型手機和新能源汽車的普及，都經歷了從硬體比拚到日常場景滲透的過程。隨著春節檔的流量洪峰退去，各大模型廠商依靠“發雞蛋”拉了一大波新使用者。但隨著行業競爭回歸日常，各大廠商都需要依託微博等平台上成熟的創作者生態，讓普通使用者在不同的使用場景下獲取操作攻略，將技術工具融入社交、娛樂和資訊檢索的實際需求中。畢竟，“發雞蛋”可以換來一時的下載量，但薅完羊毛之後，最終目的還是要讓使用者真正把大模型用起來。 (經濟觀察報)

高盛警告，AI資本開支增速預計將在下半年放緩。這一拐點將直接威脅嚴重依賴資本開支的AI基礎設施股，其估值溢價將崩塌。比如，當前輝達已出現“盈利大漲、股價卻不漲”的現象。另一方面，深陷“被顛覆”恐慌的軟體等AI應用端輸家，僅靠短期財報根本無法打消市場的長線疑慮，短期極難翻身。當AI資本開支越衝越猛、估值越來越貴時，高盛提醒市場：真正的風險，往往出現在“增速開始放慢”的那一刻。2月24日，高盛全球投資研究在其策略報告《AI交易的拓寬與縮小》中稱，近期AI交易波動顯著上升，背後兩股力量在拉扯市場：一邊是科技巨頭資本開支援續“超預期”，另一邊是投資者對“AI顛覆傳統行業利潤池”的擔憂快速升溫。受強勁的資本開支指引推動，儲存晶片概念股今年迄今平均大漲55%；而受“AI顛覆論”恐慌影響，軟體股則暴跌了24%。同一個“AI主題”，在不同環節呈現出幾乎相反的行情。高盛將這場劇烈波動的AI交易劃分為四個階段，而目前這四個階段的股價走向已經截然相反：第一階段（算力龍頭，如輝達）：正在面臨“過度盈利”的拷問，近期出現盈利預期大幅上調但股價橫盤的脫節現象。第二階段（AI基礎設施，如儲存、裝置、伺服器等）：受科技巨頭強勁的資本開支指引推動，近期持續暴漲，其中儲存股年內大漲55%。第三階段（AI應用賦能，如軟體服務等）：因市場極度擔憂其傳統商業模式被AI顛覆，近期遭遇恐慌性拋售，軟體股年內暴跌24%。第四階段（AI生產力提效，非科技行業）：由於實際的財務回報尚不清晰，近期股價一直橫盤整理。面對這種極致分化，報告顯示，無論是當下暴漲的“基建贏家”，還是暴跌的“應用輸家”，當前都潛伏著各自的風險。01. 資本開支增速見頂在即 AI基建“殺估值”風險臨近市場首先要消化的，是資本開支預期的“再抬一檔”。根據高盛彙編的共識預期，2026年科技巨頭的AI資本開支將達到6670億美元。這一數字比四季度財報季開始時高出了整整1270億美元，同比增速高達62%。資本開支大幅上修的另一面，是自由現金流被擠壓。報告強調：“超級雲廠商資本開支正走向在今年超過經營現金流的90%，這一佔比甚至高於網際網路泡沫時期。”在更具體的測算裡，高盛指出2026年資本開支預計將佔科技巨頭經營現金流的92%。為了填補巨額資金缺口，巨頭們被迫大幅削減股東回報。2025年，巨頭總體股票回購削減了15%；用於回購的現金流比例從2023年初的43%驟降至目前的16%。同時，甲骨文和Google等開始頻繁向債券市場伸手。高盛預計，年內資本開支的絕對值仍有上修空間。由於甲骨文和微軟的財年在5月/6月結束，即將到來的二季度財報季可能成為開支預期再次上修的催化劑。但高盛警告，核心風險不在於“絕對值”，而在於“增速”。“我們預計一致預期對超級雲廠商資本開支的估計仍有溫和上行空間，但仍預計資本開支增速將在今年晚些時候見頂。”而這一增速放緩，將成為AI基礎設施股的“阿喀琉斯之踵”。02. “AI基建”的下半年風險 開支降速與“過度盈利”陷阱高盛強調：“一旦資本開支增速放緩，一些AI基礎設施股的收入增長和估值將顯得極其脆弱。”邏輯很直接：基礎設施鏈條的訂單、收入與盈利往往對資本開支增速高度敏感；當市場從“每季度都在加速”切換到“仍在增長但不再加速”，估值中最脆弱的部分往往是“增長溢價”。高盛直言，許多AI基礎設施相關類股在過去幾年出現了顯著的估值倍數擴張，而歷史經驗顯示，投資者通常會給予“增速放緩”的公司更低估值倍數。這也是報告主題中所謂“殺估值”的核心含義：那怕盈利還在增長，只要市場開始擔心增長不可持續，倍數收縮就可能抵消盈利上修帶來的股價支撐。在報告列舉的細分方向中，製造裝置、伺服器與網路、晶圓代工與IDM、電力與公用事業等領域估值普遍高於過去五年均值。高盛認為，當前基礎設施內部的“最新瓶頸”集中在記憶體環節。報告稱，主要記憶體股（如美光、西部資料、SK海力士、三星）自2025年四季度初以來平均上漲約145%，年內平均上漲約55%。高盛認為，強需求與提價帶來的盈利改善，能夠解釋這輪上漲的大部分來源。他們還指出，記憶體股平均遠期P/E約12倍，不僅低於大盤，也低於其自身五年均值，表面上看並不“貴”。但高盛緊接著用輝達做了一個警告：當市場開始擔心企業處於“過度盈利（over-earning）”狀態時，股價可能不再跟隨盈利上修。在2022年底到去年年中，輝達的股價與盈利同步增長了12倍，估值倍數基本保持不變。但在最近的階段，邏輯變了。高盛指出：“在過去五個月裡，儘管輝達的遠期盈利預期大幅上調了37%，但其股價卻基本持平。”高盛把這種現象概括為“over-earning（過度賺錢）”的市場心理：當公司在周期高點表現過強，反而容易引來對競爭加劇與需求可持續性的擔憂，最終表現為“盈利繼續強、但估值收縮”。對交易層面而言，這意味著：即使基建鏈條短期業績繼續兌現，投資者也會開始更挑剔“增長的二階導”和“倍數還能不能擴”。03. 科技巨頭短期繼續分化 盯的不是資本開支，而是“回報”高盛判斷，短期內科技巨頭之間的回報分化仍會持續。因為在2026年上半年，資本開支季度增速大體穩定時，市場注意力會轉向“AI投入到底有沒有回報”。報告給出一組直觀對比：科技巨頭自由現金流收益率約1%，處於歷史最低水平；而標普500其餘公司約為4%。當自由現金流轉弱、轉換率下降時，資金自然會尋找替代選項。高盛直言，“投資者正在越來越多地把資金配置到其他地方”。04. AI應用層一條“很細的界線”把公司分成贏家與輸家如果說基建層的矛盾是“資本開支還能多快”，應用層的矛盾就是“誰會被顛覆、誰能搶到新增收入”。高盛判斷，AI交易嚮應用層擴散是技術發展的自然路徑：基礎設施搭好之後，價值創造會從“賣鏟子”轉向“改造商業模式”，並通過重塑利潤池來回收前期投資。但這也讓股市結果更“微觀化”。高盛強調，未來需要更依賴公司層面的判斷，比如競爭位置、進入壁壘、定價權。報告中一句話點破應用層的核心不確定性：“在最終競爭格局仍不確定的情況下，一家公司在被視為AI收入‘贏家’與遭遇‘被顛覆’擔憂之間，界限很細。”一個直接結果是，投資者目前並沒有給很多上市公司“AI帶來新增收入”過高估值。高盛稱，“與我們的預期相反，投資者對上市公司AI增收的上行空間幾乎沒有定價；相反，來自私營公司的AI應用獲得了最多關注。”報告列舉了多家私營公司產品進展：Anthropic推出Claude Cowork工具（含法律、人力資源、商業服務外掛）；Insurify在ChatGPT內推出比價應用；Altruist推出為財富管理客戶制定個性化稅務策略的工具。這類案例強化了公共市場的一個擔心：即便AI帶來新增需求，新增收入也未必歸上市公司所有。05. “輸家”為何短期難翻身 顛覆擔憂很難被“短期業績”證偽應用層的另一面，是顛覆敘事對估值的殺傷力。高盛指出，過去幾周市場關注點集中在“AI顛覆風險”。報告稱，軟體股在過去六周下跌約23%，並且“儘管短期盈利仍具韌性，投資者越來越在質疑行業的長期增長前景”。高盛在這裡給出了非常明確的判斷：“對AI顛覆的擔憂在短期內很難被證偽。”他們進一步指出：對於那些已被市場貼上“可能被AI顛覆”標籤的公司，股價要穩定，關鍵在盈利要先穩定；但“這種顛覆不確定性短期內不太可能被解決”。高盛把“應用層輸家短期難翻身”的條件講得很具體：“投資者要麼需要多個季度的證據證明業務韌性，要麼需要這些股票相對大盤更大幅度的估值下探，才會重新大規模參與。”這也是當前軟體等類股的尷尬之處：短期財報可能還行，但市場交易的是“長期利潤池會不會被重分配”。06. 高盛用兩條線索“量化”顛覆風險 人工暴露度與資產強度在如何觀察“誰更容易被顛覆”上，高盛給出兩個向量（並強調還有監管壁壘、市場勢力等其他維度）。其一，勞動力對AI自動化的暴露度。高盛稱，近期對白領崗位被替代的擔憂上升。他們與經濟學家合作估算各公司工資支出中暴露於AI自動化的比例，並結合“勞動力成本/收入”的比值進行觀察。高盛提醒，這個指標是“雙刃劍”：AI既可能提升效率，也可能替代崗位。但在交易層面，過去6個月市場更獎勵“暴露度低”的行業，懲罰“暴露度高”的行業。其二，有形資產強度（tangible asset intensity）。高盛用“（資產-現金-無形資產）/收入”來度量資產強度，並建構行業中性、等權籃子。他們觀察到，資產更“重”的公司近期明顯跑贏資產更“輕”的公司，而且幅度“超出宏觀環境通常能解釋的水平”。類似地，生產商品的公司也跑贏服務型公司。對投資者而言，這兩條線索傳遞的並不是“資產越重越好”，而是市場在用它們作為“護城河/進入壁壘的替代指標”，來對抗應用層不確定性。07. 三大催化劑 高盛把“拐點”押在2026年下半年高盛認為，要讓科技巨頭重新獲得市場領導地位，需要三個催化劑。他們的基準判斷是：這些催化劑“更可能在2026年下半年出現”。首先，AI收入必須加速。財報季的市場反應已經證明，只要收入增長超預期（如Meta大漲10%），投資者就會對AI投資的回報率重拾信心。其次，資本開支增速放緩帶來的自由現金流（FCF）見底的“可見性”。高盛認為，由現金流一旦出現底部訊號，市場可能重新用盈利而非現金流去定價，從而降低估值波動。高盛解釋道：“資本開支增速放緩將讓投資者看到自由現金流觸底反彈的希望。這將促使投資者重新基於盈利能力來為這些巨頭定價。”目前，巨頭們24倍的遠期市盈率僅處於過去10年的第14百分位，估值極具吸引力。最後，宏觀順風的消退。高盛經濟學家預計，美國經濟的周期性加速將在年中見頂，並在下半年回落。當宏觀經濟紅利消退時，資金將不可避免地重新流向這些長期確定性極高的科技巨頭。 (硬AI)

當你想認識一個新朋友，或者嘗試開始一段新戀情，你會選擇怎麼做？是拜託朋友介紹，還是在網上認識？美國史丹佛大學的學生，已經開始用AI解決這個世紀難題。一位Henry Weng的美籍華人在史丹佛大學校內上線了一款名為「Date Drop」的AI約會應用，在校生只需花十分鐘時間填寫個人資訊，即可匹配到最合適的約會對象。Date Drop在2025年9月正式開放後，吸引到超5000名學生註冊，並完成了35000次匹配。（圖源：Date Drop）Date Drop的爆火也引起華爾街注意，The New York Times透露，這款應用已完成210萬美元的風險融資，或在不久後從高校走出，面向大眾市場開放。Date Drop走紅的同時也招來一些爭議，部分高校生表示，假如我們連開啟一段戀愛關係都要靠AI演算法完成，這是會讓人徹底失去社交能力？但不可否認的是，AI正在社交平台中扮演愈發重要的角色，從Tinder，到探探、陌陌，中外社交平台都在積極擁抱AI演算法，幫助使用者匹配到更適合的對象。AI版陌陌，憑啥引爆美國高校？在號稱「矽谷人才搖籃」之一的史丹佛大學，一個基於AI大模型技術打造的約會軟體能夠引起廣泛討論，並且超5000名學生註冊使用，這本身就是一個非常傳奇的故事。或許你對這個註冊使用者數量沒什麼概念，5000名學生大約佔到了史丹佛本科生約75%，用人手一個帳號來描述也毫不過分。Date Drop的開發者是一位華裔在校研究生Henry Weng，自去年秋季學期上線，參與者用學校信箱註冊，先完成一份包含66個問題的問卷，內容覆蓋價值觀、生活方式、政治觀點等更深層的偏好，然後由演算法進行匹配。Date Drop每周二會「Drop」出你的最佳約會對象，這種形式也和我們常見的約會App完全不一樣，它有點像開盲盒、或者抽獎，結果可能是你想要的，也可能是毫無興趣的。這樣的形式使其在校園內產生了病毒式傳播，據資料顯示，在每周二晚九點的這個「開獎時間」裡，宿舍裡的人會湊在一起等放榜，大家把結果當成社交談資，甚至宿管助理表示這已經成為史丹佛新生最愛的平台。（圖源：Date Drop）實際上，如果只是「問卷+匹配」的模式，Date Drop不至於會讓人如此上頭，更核心的其實是它解決了大學社交裡最難的那一步——如何開口認識。傳統約會App的痛點，要自己選人、自己破冰、自己承擔尷尬，假如對方對你毫無興趣，那麼你的所有發言最終只會換得一個已讀的標籤。但Date Drop已經瞭解清楚雙方的興趣愛好，甚至連美國時下最敏感的話題都會檢查清楚匹配度，這樣的交流從一開始就不會尷尬，也幾乎不會出現一開口就踩到對方底線的情況。另外，Date Drop沒有設計成可以無限匹配、即時響應的邏輯，而是固定每周出現一次。相信各位都有追綜藝、劇集、動漫的經歷，那種每周只更新一次的感覺，既痛苦又期待，也可以直白地說就是「吊胃口」。假如結果不是太讓自己滿意，甚至會在課餘時間復盤、在校內部網路吐槽等等。除「戀愛」這個最初目的之外，Date Drop也被很多新生用作交朋友、拓展人脈的絕佳手段，畢竟它完全按照你的喜好匹配，認識的朋友也會是志趣相投的。在這個走出過Elon Musk、Larry Page的頂級高校裡，人脈就是資源真的不是一句空話。說到底，Date Drop之所以能在史丹佛大學徹底爆發，核心就在於獨特的匹配模式，讓陌生的兩個學生快速且沒有負擔地開展一段關係，甚至可以借此拓展相關的人脈，為日後的創業打下基礎。走紅校園容易，走出校園不易如果Date Drop只是在史丹佛大學內部爆紅，那還不足以讓大家關注到這樣一個AI約會平台。據悉，Date Drop已完成210萬美元的風險融資，預計在不久後將走出校園，面向大眾市場開放。儘管Date Drop非常有創意，但離開史丹佛這片土壤，前途可謂困難重重。Date Drop為什麼能紅？最根本的原因就是「低成本優勢」。其一，它誕生於史丹佛校園內，能考入史丹佛的學生，在年齡、愛好或者職業方向上基本都有一定的趨同性，這使其資料分析的成本大大降低，呼叫的AI算力也不需要花費太多token；其二，它利用史丹佛的信箱註冊，基本的身份資訊根本不需要平台去稽核，相當於零成本完成了基礎的身份認證；其三，獨特的「周更式匹配」在校內形成文化，不需要浪費太多錢進行推廣。（圖源：Date Drop）假如它要走出校園，那麼上述提到的天然優勢，都會成為最大的劣勢。這裡面最關鍵的就是身份資訊的驗證，作為一個以線下見面為結果導向的社交平台，在面向大眾市場時必須做好身份驗證，否則出現的安全問題可不是一句免責聲明就能解決的。再者，Date Drop拿到了210萬美元的風險融資，但盈利能力尚不明確。更直白地說，這樣的一個平台，到底要靠什麼賺到錢？約會平台的傳統商業模式，包括訂閱會員制、加速曝光、付費篩選、增值功能，本質上都希望使用者能持續使用，也就是這些App並不希望你真的「脫單」。Date Drop的優勢就是快速、簡單、沒有負擔，一切交給AI大模型去做測算，結果清晰明了。假如成功率太高，是否意味著使用者留存率非常低，那麼如何實現持續盈利呢？這也是Date Drop需要考慮的部分。暫且不提大眾市場對Date Drop的反應如何，隔壁的耶魯大學學生就曾發文表示對Date Drop「不感興趣」，明確提到不希望用AI完成一次約會匹配。的確，相比起史丹佛，耶魯的社團文化、線下活動本就非常豐富，即便「成功率」這個指標不高，但至少不會太難認識到新朋友。不得不說，Date Drop想要成功商業化，待解決的問題還有很多。AI正在成為社交平台的基本功在整個約會社交App市場裡，AI早已經成為主流的輔助技術。比如在安全領域裡，AI被用於識別上傳使用者的真實照片；或者在交流上，提供AI輔助話術；還有用AI篩選最適合使用者的精準匹配模式。主流社交平台裡，像是Tinder，它是最早一批佈局AI的戀愛App。比如它在2024年推出的AI Photo Selector，核心意義是用演算法幫使用者減少選照片的糾結，讓資料頁更好看，提高匹配率；2025年，Tinder通過自研AI演算法，測試「Chemistry」這類AI驅動的新匹配機制，在使用者授權的前提下分析相簿內容，再結合互動式問題，提高匹配的質量。而在中國市場，比如探探這類社交平台，從早期就非常強調演算法匹配和分發邏輯，平台會通過資料完整度、被舉報情況等因素影響曝光與推薦順序。另外，探探還將AI用於安全演算法防護，減少假照片、假資料，甚至是用AI製作的假頭像騙取匹配率的問題。（圖源：Date Drop）如此看來，AI在戀愛App、社交平台裡的應用已經十分常見，從匹配、安全、防詐等各個方面都已有所滲入。這就對Date Drop走向大眾市場提出了更高的要求：大家都有AI，你的優勢到底在那？Date Drop的差異化，其實還是基於「每周一次」的趣味模式形成的，這種模式更適合本就有固定圈層的小型社會裡，比如校園。它不僅僅是單純的社交與戀愛，更是校園趣事，讓人與人之間有共同話題。Date Drop面向不同校園、甚至面向更廣人群時，對一部分人來說，它帶來的感受是“終於有人替我把約會安排好了”；對另一部分人來說，它完全靠演算法強行將兩個陌生人連接起來，並不浪漫，甚至有點冒犯。當然，必須要肯定Date Drop的確有一些創新的構思，獨創的匹配模式，對於部分使用者而言既有驚喜感，也很實用。但對於即將走向大眾市場的Date Drop來說，也必須要潑一盆冷水，它在主流社交平檯面前，只能算個新兵蛋子。假如Date Drop的「走向大眾」可以選擇先紮根在大學校園，讓全球的大學生先用起來，或許可以闖出有別於其他社交平台的新賽道。 (雷科技)

月之暗面估值超100億美金的新一輪融資，已經收到了多家機構的意向，包括歐洲背景的海外基金。封面來源｜Ai生成春節，熱錢湧動在中國大模型賽道上。一端，是狂撒幾十億元發紅包、請奶茶，替當家AI應用拉流量的大廠們；另一端，則是股價飛漲、融資迅猛的大模型六小虎們。在搞錢的戰場上，開年最大的一筆融資，來自月之暗面。此前彭博社等媒體報導稱，近期月之暗面即將完成的超7億美元融資，由阿里、騰訊、五源資本、九安醫療等老股東領投，並且已經超募。與此同時，月之暗面已經以100億-120億美金的估值，無縫開啟了新一輪融資。“智能湧現”獨家獲悉，月之暗面的超7億美元融資中，股東陣容除了聯合領投的老股東們，還包括老股東高榕創投，以及新增的凱輝基金——這也是凱輝，首次朝大模型公司開槍；據我們瞭解，以超100億美金估值開啟的新一輪融資，已經收到了多家機構的意向，包括歐洲背景的海外基金。有關上述資訊，截至發稿前，月之暗面暫無回應。用“搶”形容月之暗面這輪融資的局面，一點也不過分。一名知情人士告訴我們，從2025年下半年，月之暗面開啟融資之初，不少機構的LP，就“催著投資”。這幾輪融資，還吸引到了不少首次對大模型出手的基金。比如，我們得知，在月之暗面上一輪超7億美金的融資中，凱輝基金成為了新增股東——直到2025年5月，凱輝基金管理合夥人段蘭春，還在36氪的訪談中提到，凱輝暫時沒有參與通用大模型或底層Infra的投資，原因是凱輝的投資策略是“重落地、重生態”。這或許是除了2023年初，行業對大模型最大的一次FOMO（錯失恐慌症）。溯其緣由，是自港股IPO以來，智譜和MiniMax這兩家大模型初創公司飛速上漲的市值，再次給予一級市場投資大模型的熱情。自2026年初相繼IPO後，智譜和MiniMax的股價就水漲船高。尤其2月12日，兩家公司上架新一代模型後，市值又達到了新的峰值——截至2月17日，智譜的盤中最高市值已經超過2200億港元，MiniMax則超過2600億港元，兩者相較上市初期，均翻了四五倍。二級市場可觀的回報，也讓一級市場的捕手們，將目光投向尚未上市的月之暗面，試圖囤積居奇。港股IPO，也將中國大模型的影響力擴大至海外。可見的是，此前鮮少接觸中國企業的歐洲資本，也在新一輪融資中，罕見地向月之暗面伸出了橄欖枝。一名知情人告訴“智能湧現”，月之暗面上一輪7億美金的融資，新投資者“速度快才能搶到份額”。以超100億美金估值開啟的新一輪融資，某種意義上也是沒搶到上一輪份額的機構，“推著開啟的”。與此同時，“智譜和MiniMax的市值，給了大模型公司在二級市場的一個估值錨點。”另有知情人士表示。之前，月之暗面和階躍星辰的估值都相對偏低。即便如今估值已超過100億美金，但相較智譜（估值約280億美金）和MiniMax（估值約330億美金），兩家未上市的模型初創公司，還有數倍的差距。二級市場逐漸驗證了模型公司的價值，這一現象也改變了月之暗面和階躍星辰的融資策略：自2025年下半年以來，開啟滾動融資，迅速抬高估值。就月之暗面而言，2025年12月底，公司宣佈完成5億美金的融資後，就開啟了價值7億美金的新一輪；之後無縫開啟的，則是如今以超100億美金估值快速推進的融資——短短兩個月，月之暗面估值翻了超過2.2倍。如今，大模型六小虎，紛紛在一二級市場，加快了籌措資金的步伐。他們最強勁的對手——大廠戰隊的字節、阿里、騰訊，已經先他們一步，邁入了撒錢換使用者的階段。春節期間，贊助上春晚，豪擲幾十億元發紅包、請奶茶，顯然，大廠們已經更早搶灘“AI國民應用”。對於留在場上的4家大模型創業公司而言，穩住模型技術第一梯隊的位置，是當下最重要的命題。階躍星辰董事長印奇在最近的訪談中提到，基模研發，一年需要30億-50億元的資金投入，才能留在牌桌上。高漲的估值，仍願意買單的一二級市場，對創業公司而言，是個樂觀的訊號。 (36氪)

去年春節有Deepseek。今年春節有Seedance。最近一段時間，Seedance火得一塌糊塗，先是在全網掀起現象級刷屏，然後是登陸央視春晚驚豔全球，用前所未有的AI視覺，徹底點燃了中國原創大模型的高光時刻。全球科技圈驚呼，中國有了世界第一的大模型。與此同時，媒體發現，Seedance背後一條龐大的AI視訊創作超級產業鏈，而這條鏈的源頭，全部指向一個城市：深圳。AI製圖01.多款國民級AI應用，都是深圳造——————————提到seedance的研發者，大家第一反應是北京的科技巨頭——字節跳動。但很多人不知道，我們手機裡那些搭載seedance的多款國民級AI創作工具 ——剪映、即夢、小雲雀，還有醒圖、Faceu激萌、輕顏相機等現象級AI應用的主體營運公司，全都指向同一家公司：深圳市臉萌科技有限公司。這家深圳公司不是字節跳動簡單的“子公司”，而是字節佈局影像與AI創作的核心大本營。從當年風靡全網的臉萌頭像，到被字節收購，再到撐起全球數億使用者的創作工具矩陣，這家深圳公司，早已成為字節生態裡舉足輕重的爆款發源地。很多人第一次知道臉萌，是多年前那個一鍵生成卡通頭像的APP，三個月狂攬5000萬下載。2018年，字節跳動以約3億美元全資收購深圳臉萌，不是為了產品，而是為了團隊，為了一支懂使用者、懂影像、懂工程的深圳團隊。AI製圖收購之後，字節沒有打散這支隊伍，而是把整條影像工具 + AI 創作業務線，全部交給深圳臉萌操盤。於是，一個屬於深圳的“AI創作工具帝國”悄然崛起：剪映（CapCut），成為全球第一的視訊剪輯工具，讓人人都能輕鬆剪出大片；醒圖，霸佔手機修圖榜首，成為年輕人的必備修圖神器；即夢，搭載字節自研 Seedance 大模型，一句話生成電影級視訊，重新定義 AI 創作；小雲雀，讓AI口播、短影片生成零門檻，普通人也能高效產出內容；還有 Faceu 激萌、輕顏相機，持續引領美顏與拍攝潮流。這些產品的研發、設計、工程化、產品化、營運，主體全是深圳臉萌。憑藉多款國民級AI工具，深圳被網友譽為“中國影像美學第一城”、“中國AI美顏第一城”。簡單來說，這一次是北京Seed團隊負責模型底層技術，深圳團隊把技術變成人人能用、一用就愛上的爆款產品 —— 這就是 “北京技術底座 + 深圳產品落地” 的黃金組合。AI製圖02.北京負責研發，深圳負責產品落地——————————有人會問，研發在北京，產品落地為什麼是深圳？熟悉深圳產業發展史的朋友多知道，深圳這座城市，天生就擅長把硬核科技變成大眾產品、平民產品。例如，把實驗室裡的通訊技術，變成人人用得起的手機；把昂貴的工業無人機，變成普及千家萬戶的消費工具；把高精尖的新能源技術，變成普通人開得上的智能電動車；在中國，這些“科技惠民”的事情，很多都是深圳最先做到的。在此意義上，深圳臉萌完美繼承了這種基因：不搞玄乎的概念，只做真正解決痛點的工具；不追求高冷的技術秀，只讓每一個普通人都能享受創作的快樂。從美顏相機到視訊剪輯，再到AI生視訊，深圳公司一步步把 “創作門檻” 打下來，讓創意不再稀缺。在AI浪潮席捲全球的今天，深圳正全力打造人工智慧產業高地，而深圳臉萌，就是深圳創新的一個鮮活縮影。它不是總部的 “分支”，不是外地的 “分部”，而是紮根深圳、生長於深圳、爆款出自深圳的本土科技力量。它用一款又一款國民級 APP 證明：深圳不只是硬體科技之都，同時擁有AI應用、內容創作的超級潛力。03.深圳能否成為中國AI應用之都？——————————有人說，科技惠民還得看深圳。我們每天點開剪映、打開醒圖、用即夢生成視訊時，其實都在感受深圳創新帶來的日常驚喜。深圳正在成為國產大模型應用的超級入口。AI製圖真正的科技，真正的創新，不僅僅是實驗室裡的專利與論文，而是飛入尋常百姓家的日常生活。當下全球的AI競爭，早已不止於研發之爭，更在於應用之爭。在這股席捲全球的AI浪潮之下，中國憑藉豐富場景、海量資料與敏捷市場的優勢，正在成為全球AI應用的最大試驗場。而在中國，讓AI真正走向大眾、走向平民的關鍵一步，正在由深圳破局。深圳能否憑藉其完整的產業鏈、活躍的創新生態與敢闖敢試的城市精神，在AI研發與產業落地，尤其是在應用層面，率先建成中國AI應用之都？ (城市戰爭)