近日，字節旗下紅果短劇宣佈日活躍使用者突破1億大關！這意味著，它直接擠掉一眾對手，躋身App億級俱樂部，更成為字節系第五款日活過億的獨立App，和抖音、今日頭條、西瓜視訊、番茄小說並肩站在一起，妥妥的國民級選手沒錯了。說真的，這成績放在三年前，誰也不敢想。要知道，紅果短劇2023年才正式上線，滿打滿算還不到3年時間，就完成了從零到億的跨越式增長，這速度比坐火箭還猛，說是網際網路圈最狠的黑馬，一點不誇張。可能還有朋友一臉懵：紅果短劇？不就是刷抖音時，總彈出“免費看全集”的那個App嗎？對，就是它！但你可別小看它，現在的紅果，早就不是當初那個依附抖音引流的小透明了。截至2025年10月，它的月活使用者就已經衝到2.45億，2026年初更是逼近3億，體量直接能和優酷這種傳統長視訊平台正面硬剛，甚至在使用者粘性上，也遠超不少同行。QuestMobile的資料更直觀：早在2024年3月，紅果短劇的使用者人均單日使用時長就達到1.38小時，後來更是穩定在2小時以上，不僅遠超我們追一集正劇的時間，甚至在使用者時長上碾壓愛奇藝、優酷等傳統長視訊平台，這“時間粘合劑”的功力，確實有點東西。很多人好奇，紅果到底憑啥能火得這麼快？其實核心就兩點：摸透了使用者心思，還抱對了大腿。先說說它最懂使用者的地方——不玩套路，主打一個免費+能賺錢。在紅果出現之前，市面上大多短劇平台都是“前十集免費，後面充值解鎖”，看完一部劇動輒幾十塊，看似不貴，但架不住短劇更新快，追著追著就花了不少錢，使用者牴觸情緒特別大。而紅果直接反其道而行之，照搬了番茄小說的成功模式，確立全劇永久免費的戰略。使用者不用花一分錢，只要看15秒左右的激勵廣告，就能解鎖後續所有劇情，門檻低到幾乎沒有，精準擊中了下沉市場和中老年使用者想看劇不花錢的核心需求。更絕的是它的網賺模式：簽到、連續看劇、完成劇情任務，都能積累金幣，而且金幣能直接兌換人民幣。據報導，部分中老年使用者持續看劇一天能賺2-3元，雖然單筆獎勵不多，但邊娛樂邊賺錢的感覺，對有大量碎片時間的人來說，吸引力拉滿，也直接把使用者粘性焊死了。當然，光有好模式不夠，紅果能快速起量，離不開字節生態這個超級後盾，這也是它和其他短劇平台最大的差距。流量端，它深度繫結抖音這個日活超7億的流量池。我們刷抖音時，經常能刷到短劇的高能反轉片段，勾得人想追更，視訊下方直接有一鍵跳轉按鈕，能把抖音的潛在使用者，精準轉化成紅果的核心使用者。據統計，紅果早期超6成的新使用者都來自抖音導流，即便到現在，這一比例還穩定在55%以上，獲客成本也因此省了一大半。內容端，它有番茄小說這個IP寶庫兜底。番茄小說官方披露有超60萬簽約作者，更有海量版權作品。紅果直接遵循番茄火什麼，紅果就拍什麼的原則，把爆款爽文快速改編成短劇，單部短劇的生產周期僅7-10天，爆款作品從立項到上線也不超過半個月。截至2025年底，紅果累計上線的短劇約1.5萬部，題材從霸總逆襲、棄婦歸來，到科幻、反詐、非遺文化，應有盡有，使用者根本刷不完。更關鍵的是，紅果還打通了商業閉環，不僅自己賺錢，還帶火了整個短劇產業鏈。據紅果短劇2025年5月對外發佈的報告顯示，2025年3月和4月，其單月分帳均突破5億元，超20家版權方單月分帳破500萬，90多部作品分帳超100萬；2025年9月推出演員分帳計畫後，僅兩個月就有三位演員靠單部短劇分帳突破100萬，徹底改變了此前短劇行業粗放生長、賺快錢的模式。不過話說回來，日活破億隻是起點，紅果也不是沒有隱憂。現在短劇行業競爭越來越激烈，愛優騰等長視訊平台也開始發力，而且紅果目前也面臨內容同質化的問題，套路化的劇情看多了，使用者難免會審美疲勞。但不可否認的是，紅果的崛起，不僅給字節增添了新的增長引擎，也印證了短劇賽道的巨大潛力。它用不到3年的時間證明，只要摸透使用者需求、做好生態協同，那怕是一個新賽道，也能跑出國民級App。 (BAT)

就在跨年之際，馬斯克的“舊世界1000天倒計時”宣言，又給AI恐慌狠狠地加了一把柴。巨頭和寓言，離普通人太遠，也只是AI時代水面上的冰山一角。我們關注的是普通人能夠複製的成功經驗。最近，我們找到了4位“吃螃蟹的人”，他們的共同點是，不太專業，甚至都是文科生。但是，都抓住了AI帶來的時代紅利。AI的爆發對王博源來說，更多的不是“被替代”的焦慮，而是終於等到了能夠讓他“創造宇宙”工具的興奮。在2025年最後一天，這個完全沒有IT背景的38歲前媒體記者，自己用AI做出來的杜比全景聲音樂APP“全景新聲”上線App Store的TestFlight 。根本不會畫畫的連續創業者，用AI創作了品質相當不錯的職場諷刺短片，創造出了深受網友認可的“牛馬”IP。還有成熟的商業廣告導演，借助AI，讓作品更具特色，成為AI創業公司喜歡的廣告合作商。但他也會在深夜悲傷，因為他引以為傲的、幾十年訓練出來的創作風格，“在未來的AI時代裡面可能只是一顆種子。”他們有著相似的經歷，那就是主動去瞭解，把AI融入自己的日常生活或者工作環境。於是一些東西被重塑了。這些案例或許能夠給我們啟發。在面對AI時，籠統的恐慌或者無視，是沒有建設意義的。不管是宏觀，還是圍觀層面的個人，我們都可以想辦法通過AI而受益。38歲文科生 用AI寫了11萬行程式碼王博源今年38歲了。英文專業畢業後，他十多年都在做科技報導，跟文字打交道。但十幾歲就拆過電腦的王博源，冥冥中一直在等一個機會，一個不被程式語言束縛、自由“創造”的機會。他終於等到了。王博源是一個狂熱的杜比全景聲音樂愛好者。當Apple Music在2021年推出杜比全景聲功能時，128個聲道的聽覺震撼，讓他第一次發現聽過無數遍的林肯公園《混合理論》，竟然有那麼多新細節。但Apple Music無法批次查詢杜比格式的音樂，於是他用Notion做了一個華語杜比全景聲音樂資料庫網頁，手動錄入了足足7333首曲目。這樣王博源在音樂發燒友圈子逐漸有了認知度。但網頁功能有限，無法搜尋，且隨著曲庫的補充越來越卡頓。他諮詢碼農好友，把這個網頁做成一個APP有沒有戲。朋友善意地勸阻他，“最好想明白再做”。但是AI是這麼鼓勵他的——“這個東西可以實現！”然後建議他一步一步從註冊伺服器，到怎麼去部署，到下載AI程式設計開發工具。一開始他把Cursor等幾個工具交替使用，但Cursor太貴了，逐漸地CodeBuddy成為主要平台。王博源就這樣闖進了vibe coding的新世界。開局反而是更容易的。一開始跟AI聊需求，AI會大包大攬，提供一個特別完整的東西。但跑起來王博源才發現，不是出錯，就是不符合想像。他就在這個程式碼地基上，翻看AI的深度思考記錄，用跟AI聊天的方式最佳化程式碼——搜尋結果要全部顯示、顯示圖示要對齊、自動抓取資料……AI有時像一個只懂悶頭幹活的打工人。AI修改程式碼，時不時會把原本穩定的功能，連帶給改掉了。最讓他挫敗的場景是，錯誤資訊一直存在，他不斷跟AI聊，它總是告訴你改好了，但問題依然在，“非常崩潰”。但當王博源連續“命中”時——用自然語言提需求，AI修改，運行成功，他感覺自己“進入一種心流模式，非常爽！有一種錯覺，好像擁有了超能力。”就這樣程式設計了10天，“全景新聲”小程序在2025年6月9日上線。雖然功能很簡單，主要是資料檢索和展示，但體驗流暢，互動完整。半年下來，小程序在業內圈子有不少反饋。有人用自己廠牌介面的截圖去給投資人看，有混音師用全景新聲資料頁面去提交月報。還有人在小紅書群裡評價說，“匠人作品，太難得了，對杜比真的是如數家珍”，讓王博源感動不已。朋友誇他，“有程式設計師思維了”。王博源感慨，“我所有的朋友，包括我自己都很驚訝。”誰曾想，一個至今仍看不懂程式碼的中年文科生，竟然靠自己一個人10天就成功開發出了一個小程序。他甚至能自主發現bug，還指揮AI，按照他的邏輯成功debug了。在第一版小程序載入巨慢時，他想了想問題可能在那，直接命令CodeBuddy把第一次打開到第一次載入完的所有步驟梳理一遍，發現3個tag的內容都預載入了。實際上只需要載入首頁。“那是我第一次質疑AI，我說這個肯定不對。AI回覆說，你說得很對。”改了之後，速度馬上正常了。就在2025年最後一天，王博源在TestFlight上線了全景新聲IOS APP，非常有紀念意義。這是一個比小程序的資料、互動、介面、合規更複雜的項目，還加上了音樂收聽的功能，完成了一個使用者行為邏輯的閉環。iOS APP介面這依舊是王博源獨立跟CodeBuddy聊出來的。而這背後，也是因為AI程式設計工具的進步極其迅速，越來越聰明，更能理解需求，不需要專門的prompt。以他的主力平台CodeBuddy為例，功能越來越多，支援MCP後可以直接偵錯，skills上線後IOS效果程式設計更簡單了，慢慢地更有一站式的感覺。這半年多，他投注了極大熱情在程式設計創造上，遊戲都幾乎不玩了，每天刷自己APP用於debug，APP日均時長超過8小時。“我不是要跟別人競爭，我只是想做一個自己滿意的APP。”這種親自創造的成就感，跟做媒體時完全不一樣，是一種層次更複雜的互動。工具清單：CodeBuddy，作為一站式開發平台，主要用plan模式進行自然語言程式設計，用skills進行IOS效果程式設計。多選用DeepSeek3.2或混元模型。Xcode，作為iOS運行模擬器。0繪畫基礎用AI做動漫IP 讓打工人深深共鳴朱旭2016年來到北京，進了網際網路行銷、培訓行業，當時的朝陽行業。在大廠待過幾年後，他在前輩的帶領下走上了創業之路。一開始，朱旭真人出鏡，教人怎麼整合資源做短影片，但他發現自己的鏡頭表現力不夠。他也跟朋友合夥創業做陪診師教學項目，但隨著平台對醫療金融等監管升級，涉醫療內容也不好做了。朱旭前兩次的創業經歷，更多基於過往已有的經驗。當2024年5月，朱旭看到身邊的朋友用AI花幾分鐘生成的視訊，效果完全不遜於以前他拉一堆機器、燈光、演員、服化道做出來的鏡頭，他對行業的認知被顛覆了——這是一次劃時代的生產力躍升，“一瞬間覺得，應該去搞！”這次朱旭選擇了職場賽道，因為這類話題是他最熟悉的領域，多年的職場經歷讓他積累了很多選題靈感。“第一個成稿還沒發出去時，我就覺得，這個事好像能成。”很快，《午夜公司怪談》一炮而紅。在這個小短片裡，穿著T恤的牛，在公司加班，公司斷網，網線沒插好，但“想插這個網線得先立項，總監三天後做了批覆，需要連夜開會商量……預算不夠，人事提議加個內部headcount，小李兼顧插網線……”網友被深深戳中內心了，“我一直覺得這種形式主義只在體制內流行呢”，“我們公司就是這樣的，採購兩個蓄電池，供應商五個起售，公司就說找新的供應商，價格還不能比以前的高……快半個月了還沒有結果……”“朱牛馬”IP就這麼立住了。朱旭慢慢拓展團隊，開始穩定輸出扎心內容。一開始，海外軟體效果更好，朱旭用ChatGPT生詞，用runway、Luma生成視訊。幾次AI應用大爆發後，朱旭多次遷徙，逐漸形成了穩定的工作流。如今朱旭會用元寶生成歌詞。元寶有資料夾方便團隊工作化運轉。給定一個話題和故事走向，再給定一個韻腳，讓它以黑色幽默的風格去拓展場景和故事，結尾要有反轉。用元寶創作的工作流當選題不夠明確，AI還能給予靈感。比如《顛倒歌》就是元寶做了核心的創意，“老鼠給貓繫鈴鐺，鸚鵡在會議室演講……”現象描述和諷刺，甚至比人還要犀利。生成歌曲，則多用Suno。朱旭自認“五音不全”，抽卡的曲子就常常選旋律說唱。這麼多曲子，人還是要承擔最終的“裁判”職責。他的第一判斷標準就是吐字要清晰，第二是節奏要快——因為後台資料反饋給出了演算法的偏好，抒情慢歌資料差，資訊量要密集，要有反轉。而Suno能力也迅速進化，能明顯聽出隨著時間推進，“朱牛馬”作品的rap節奏和flow變化，越來越有水平。視訊生成這步，朱旭最能感受到技術躍遷的影響。朱旭一開始為了避免恐怖谷效應，選了2D動漫形式。最早他多用Midjourney和大段風格化提示詞去控一致性。後來Vidu推出“多主體參考”，算是一個巨大的迭代，解決了“主體一致性”這個根本難題，後來變成各平台的常規化功能。現在動作遷移、推拉搖移複雜鏡頭調度等功能也有了，讓朱牛馬動畫的“PPT感”越來越弱。整個工作流跑順了，朱旭工作室的商業化也有所斬獲。“朱牛馬”被朱旭作為一個展示AI內容的窗口，一方面去連結B端的非標業務訂單，比如廣告製作、帳號代營運；另一方面則是嘗試C 端的業務，比如製作“AI短影片組合技”這類標準化課程。在朱旭看來，AI在相當程度上是起到“平權”的作用。對他這樣一個不會畫畫、不會作曲唱歌的創作者，降低了創作門檻，讓他能夠做出“朱牛馬”這樣的綜合性作品。它能讓很多人的短板得到彌補，讓他們的想像力，進一步地擴大。但這可能需要一個前提，那就是作為個體，需要展現行動力，去學習新興事物。工具清單：元寶：選題策劃+生成歌詞+指令碼分鏡Suno：生成音樂Midjourney：生成靜態畫面Vidu：生成視訊開發一個AI創作工具 輔助人類表達主體性對於大多數網際網路使用者，AI時代彷彿一夜之間突然降臨。也有極少數人，雖然不在行業內，但在ChatGPT、Deepseek等節點到來之初，就清楚AI技術的演進路線。這些人的選擇也許更有啟發。王依然就是這樣的人，他是B站Up主“圖靈的貓”，從2019年開始做AI科普內容，而且做到了頭部，2024年已經成為B站百大。在AI浪潮更廣泛到來時，他會做些什麼呢？最容易想到的就是，能不能用大模型來助力自己生產內容。但一直到2024年，他都完全拒絕使用大模型生產內容。王依然認為，大模型生成內容的過程是一個黑盒。你給一些提示詞，馬上就會有一篇看上去還行的內容。實在太容易了，於是這種批次化生產的AI內容，在全球網際網路氾濫。這些由AI批次生產的低品質內容，被《韋氏詞典》稱為“Slop”，列入2025年度熱詞。其實這種幾秒鐘就能出一篇的內容，對於電商等行業需要的一些說明類的文稿，也不是不能用。但一定達不到B站百大Up主的要求。AI無法提供“獨家洞見”或是“萬里挑一的有趣靈魂”。對於王依然來說，這不是大模型的問題，而是如何使用大模型的問題。作為科普Up主，他一直在跟蹤大模型的能力成長，在大模型迭代幾輪後，他認為大模型已經具備作為工具，幫助生產內容的能力。2024年，王依然的團隊開始搭建用AI幫助創作的工作流，具體來說，就是把黑盒拆開，讓創作者可以參與進去。經過一段時間的研發，他們最終把創作過程拆分成五個環節。選題 ：AI幫忙把模糊想法具體化，形成選題；調研 ：讓AI幫你看看，這個選題在各平台的資料表現；大綱 ：AI幫你形成一個你滿意的寫作框架；寫作：AI熟悉你的寫作風格後，寫出和你的風格很接近的文字；素材：配圖配音以及視訊，通過API自動連接市場上所有主流生圖、音訊、視訊大模型。工作流搭好後，團隊自己先試用，而後又小範圍找人試用，王依然說，效果還可以。既然能幫助自己，為什麼不把這個工具產品化，推向更多的使用者呢？於是Creaibo創伴誕生了。王依然很快就意識到，這類垂直應用，不只是在國內市場，在海外市場也可以找到足夠的付費使用者。Creaibo在2025年11月率先於海外上線，目前處於內測階段，全平台已有千萬曝光。Creaibo在海外的種草階段，還曾拿到Product Hunt網站的Product of the Day第一名的成績。從B站Up主到AI創業，王依然的業務拓展很絲滑。一方面，團隊確實有一定的技術實力，另一方面，他也有對於內容創作的深刻理解。同時，現在AI創業的基礎設施也非常完善，支援像王依然這樣的創業者去挑選，來搭建產品、實現功能。Creaibo的核心功能靈感畫布，可能是很多自媒體同學想要的功能。就是當你有了一個模糊的想法時，只要輸入一段話一個連結，就可以獲得符合你個人風格的選題。甚至完全沒有靈感的時候，“靈感盲盒”可以根據你的個人風格來推薦靈感。這是怎麼做到的呢？當然不是魔術，底層工具是騰訊雲ES所提供的AI搜尋引擎，簡單來說，就是把你之前的作品以及你日常常用的各種資料來源上傳後，大模型就能根據你的風格特點，把搜尋和分析結果推薦給你。而使用者的“個人風格DNA”，實際上是被拆分為一系列特徵的向量或文字標籤，搜尋引擎可以基於相似性，匹配計算不同靈感內容與使用者個人風格的相似度。實際上，要完成靈感畫布的基本功能，根據市面上現有的產品，王依然有眾多路線選擇。在比較了主流的搜尋引擎、向量資料庫、以及更多的技術堆疊，綜合多方因素，他最終選型了騰訊雲ES。這其中最重要的考量是，騰訊雲ES可以通過統一技術堆疊來解決文字搜尋、向量搜尋、聚合分析、AI整合等全部需求，它避免了混合技術堆疊帶來的系統複雜度、成本開銷、偵錯追蹤、維運投入等挑戰。ES 是當前業內最流行的搜尋引擎，在AI時代廣泛用於多模態搜尋和知識庫建構，它獨特的文字和向量混合搜尋，兼顧召回率和搜尋精準度。騰訊雲ES自研了文字和向量融合排序、量化裁剪、平行檢索和 GPU 推理等能力，大幅提升了混合搜尋的功能和性能。舉個例子，Creaibo支援你把“使用者畫像偏好”、“內容熱度和新鮮度”等業務指標作為條件來最佳化結果，這就是基於騰訊雲ES的獨特能力。更重要的是，騰訊雲提供的是一站式服務，對於開發者來說，等於是提供了一個技術底座，所有功能都可以在這個底座上完成，不需要另外搭配技術堆疊。例如，Creaibo 通過靈感畫布生成多個靈感後，你可以針對B站或小紅書進行一下市場分析，預測一下這個選題最終的閱讀量。這就需要資料聚合分析能力，而ES本身就有開箱即用的聚合分析能力，完全可以支援這個需求的實現。而且，整個產品搭載在騰訊雲TKE上面，也可以非常方便地快速迭代。借助這套系統，Creaibo的定位是AI輔助創作，可以讓AI寫的沒有那麼AI味，真正言之有物，讓整個過程中包括從靈感到編輯，都變得更高效。“AI輔助創作，跟抄襲、洗稿的界限在那裡？”王依然會時不時地被問到這個問題。王依然希望Creaibo成為“創作夥伴”，而非單純的效率工具，批次生產網際網路垃圾。內容水平、特色，核心還是要看使用者本身的創作能力。王依然認為，身處技術變革大潮中，短期的焦慮是無意義的，因為你無法控制技術浪潮的方向。真正能讓你立於不敗之地的，是長期積累的“資產”，這個資產指的是是對於AI的認知。至於人與AI的關係，王依然認為，人的主體性才是最堅固的護城河。他所說的主體性是指每個人對世界的獨特理解、判斷和價值偏好。作為熟悉AI技術全景地圖的人，王依然的選擇是面對AI浪潮，將技術進步視為人類的增強工具。其實這是一種相對樂觀的態度，曾經賈伯斯對科技的願景，也是將其作為人類大腦的自行車。工具清單：騰訊雲ES：騰訊雲提供的雲託管Elasticsearch服務，核心是開箱即用的AI搜尋引擎。騰訊雲ES在AI時代廣泛用於文字搜尋、向量搜尋、RAG建構等領域，已經成功支援了騰訊IMA、微信視訊號、微信讀書等產品來服務海內外數以億計的客戶。Creaibo網站支援國內主流AI生成模型，海外版支援Sora 2、Nano banana Pro等模型。國內版：www.creaibo.com/海外版：https://creaibo.io/All in AI帶來機會 但長跑沒有盡頭王文楷使用AI，是一件命中註定的事。差不多2021年，他已經開始接觸AI了，最初是用Stable Diffusion做工作流測試。那時王文楷還是風格抽象的影像藝術家，畢業於紐約大學電影學院的他發現，Stable Diffusion生成圖像的超現實風格，和自己的作品很有契合點，能帶來靈感。比如，王文楷曾生成了“蝴蝶翅膀裡面流出石油”這樣的場景，傳統三維場景很難做，也超出一般人的想像邊界。後來成為廣告片導演，王文楷也不排斥AI進入他的工作流，“我的攝影本身就有很多後期合成和PS的成分在裡面”。2023年之後，王文楷已經開始用AI來做特效輔助視覺。2025年，王文楷稱之為爆炸的一年。一方面，AI在視訊方向上的發展速度越來越快，精細度越來越高，最重要的進步就是可控性；也正因為可控，AI視訊能夠商用了，客戶對於AI工具的接受度越來越高，甚至大品牌甲方，也能接受全篇使用AI。尤其是Nano Banana出來後，王文楷感覺看到了智能的存在。他要求Nano Banana生成公元前一百年某事件圖片。完成這個要求，AI必須理解時間、空間、人文歷史處理程序。結果，出來的視訊真的是那麼回事。王文楷的很多作品，都使用了AI介入後期，甚至在拍攝階段就需要為AI效果進行前期調度。比如給某電商平台做的短片中，在模特實拍之後，王文楷再用AI生成宇宙背景、漂浮的星雲寶石等等。片子的真實、虛幻元素渾然一體，質感很高。這個片子使用了騰訊混元大模型。可能是由於公司有遊戲背景，混元中有很多高品質的三維資產。王文楷還用AI生成很多項目的效果預覽，能更好地跟客戶溝通想法，展示藝術創作能力，獲得客戶信任。王文楷因此在業界也頗有“擅做AI效果”的口碑。比如，奔馳的AMG GTXX概念車的短片項目，就直接找上王文楷。概念車用了很多內部新技術，要做宣傳片卻缺乏真實素材。王文楷用AI做出了概念車極速奔馳的效果，反響“蠻炸裂的”。隨著市場對AI接受度的提升，他的大客戶也越來越多。此外，他的工作室能夠接一些預算很低的單子。時尚大刊配合明星封面做的幾分鐘時長的推廣視訊，只有簡單的物料，預算也很低，但是給導演團隊的製作空間很大，他就大比例採用AI來做畫面，低成本製作但成片出來也很有質感。擁抱AI，給王文楷帶來了很多優勢。因此，王文楷非常積極地去學習AI的任何新進展。因為AI還在高速發展中，每一個新工具出來，都會有一部分過去經驗完全失效。這幾年他有一半時間，都all in AI，跟蹤新的工具，去學習、試用以及思考如何融入工作流裡面去。王文楷很好地融入了AI時代，雖然他說有時候可能在深夜還是會有一點悲傷，“我們引以為傲的、甚至花了幾十年訓練出來的時代風格，在未來的AI時代裡面可能只是一顆種子。”一些規模更大的廣告和影視公司，已經有了高度流水線式的AI視訊製作團隊，把每個工作流都拆分得非常細，生圖師就是一天八小時都在生圖，成為AI時代的螺絲釘，不需要對整個製作有什麼瞭解。王文楷還是希望從個人的靈感出發，以類似“一人公司”的模式對外合作，堅持“手搓AI”。因為這樣才能做出有趣的東西。他堅持在作品中保留人的創意。目前王文楷只是把AI生成的內容混合進最終的作品中，可能是30%，或是70%。接下來市場的變化也許會比技術來得更猛烈。王文楷發現，越來越多他的大客戶，都在內部成立了AI創作團隊。他的客戶也許會越來越少，因為客戶自己幹是他無法阻止的趨勢。不想“倒在AI的春天裡”，王文楷已經開始計畫做AI視訊培訓業務。AI是這個時代最好的老師，但是長期積累的經驗也同樣有價值。工具清單：Midjourney，文生圖，訓練專屬的個人高辨識度風格系統，作為可以復用的種子。混元，圖生3D，世界模型，骨骼驅動功能。Nano Banana，生圖性能好。Lovart，AI工具整合平台。尾聲這是4個在AI時代吃螃蟹的故事。機會到來時，不是每一個人都在當下就清楚意識到，AI到底給普通人帶來了什麼？往小裡說，“AI是這個時代最好的老師”，普通人有機會填平技術鴻溝；往大裡說，一個重寫人生敘事的機會。AI會改變各行各業，反過來說，每一個人都有機會用AI逆襲。關鍵是我們如何看得見、看得起、看得懂、跟得上，把AI帶來的混亂變成階梯。 (創業邦)

在一個看似平凡的周二，GitHub 上的一個倉庫以令人顫慄的速度引爆了全球開發者社區——160,000 顆 Star，幾乎在一夜之間達成。這個項目就是OpenClaw——當然，這已經是它的第三個名字了。它最初被稱為Clawdbot，隨後在法律糾紛的壓力下被迫更名為Moltbot，最終才定名為 OpenClaw。但這番波折絲毫沒有阻擋它的爆發，反而讓它顯得更加頑強。當大多數人還在爭論如何通過 API 呼叫雲端大模型時，OpenClaw 的創始人Peter Steinberger已經向世界展示了一種截然不同的未來：一個不需要雲端、不需要訂閱、甚至不再需要複雜介面的“本地智能時代”。這個 Agent 不僅僅是一個聊天框，它更像是一個潛伏在你電腦裡的“幽靈”，擁有接管你滑鼠、鍵盤，甚至控制你特斯拉汽車和智能家居的最高權限。最近著名的訪談節目 Y Combinator 與Peter進行了一場深度的對話，在這場深度對話中，Peter 向我們揭示了 OpenClaw 爆紅背後的頓悟時刻，以及他那套足以顛覆當前 AI 行業邏輯的“逆向哲學”。同時Peter說了一句 “80% 的 App 走向消亡！”1. OpenClaw 是什麼？OpenClaw 是一個開放原始碼的個人 AI 智能體（Agent）。核心特性：與大多數運行在雲端的 AI 不同，OpenClaw 直接運行在使用者的本地電腦上。形態：它被描述為一個居住在你電腦裡的“幽靈”或實體，能夠完全接管和控制你的滑鼠、鍵盤以及本地檔案系統。熱度：該項目在 GitHub 上極其火爆，短時間內獲得了超過 16 萬顆 Star，社區甚至衍生出了讓機器人之間互相交流的項目（如 Maltbook）。2. 它有什麼用？由於在本地運行且擁有系統級權限，OpenClaw 的能力遠超雲端模型（如 ChatGPT）：全能控制：它能做任何人類通過電腦能做的事。不僅限於處理文字，還能控制硬體，例如連接並控制特斯拉汽車、Sonos 音響、智能燈光，甚至調節智能床的溫度。創造性解決問題：它具備極強的“程式碼生成”與“問題解決”能力。訪談中提到的例子是：它能自動識別未知的音訊檔案格式，在本地搜尋工具（如 ffmpeg）進行轉碼，利用發現的 API 金鑰進行雲端轉錄，並最終回覆使用者——這一切都是在沒有預先程式設計的情況下，Agent 自主規劃完成的。群體智能協作：未來的 OpenClaw 不僅服務於個人，還能實現“機器人對機器人（Bot-to-Bot）”的互動。例如，你的訂餐機器人可以直接與餐廳的機器人協商預訂，甚至僱傭人類在現實世界中排隊。3. 為什麼 80% 的 App 會消失？Peter 提出了一個激進的觀點：只要是僅僅用於“管理資料”的 App，都會被取代。邏輯：目前的 App（如 MyFitnessPal、待辦事項軟體）本質上是資料的輸入和展示窗口。Agent 的替代方案：健身/飲食：Agent 通過攝影機看到你在吃漢堡，會自動記錄熱量，或者自動調整你的健身計畫增加有氧運動，你不需要手動打開 App 輸入。待辦事項：你只需口頭告訴 Agent 提醒某事，它就會自動管理，你不需要關心資料存在那個 App 裡。結論：只有那些真正依賴特定硬體感測器的 App 可能會存活，其餘的資料管理類需求將由 Agent 通過自然語言互動統一接管。4. 關於隱私與資料主權OpenClaw 強調資料的所有權歸使用者所有：本地儲存：所有的記憶（Memories）都以Markdown 檔案的形式儲存在使用者的本地硬碟上，而不是被鎖定在科技巨頭（如 OpenAI）的雲端伺服器裡。資料孤島問題：Peter 認為雲端模型公司試圖建立資料護城河，使用者很難匯出自己的資料。而本地 Agent 打破了這一點，使用者可以隨時查看、修改甚至加密這些檔案。靈魂檔案（Soul.md）：Peter 提到他建立了一個不對外開放原始碼的soul.md檔案，裡面定義了 AI 的核心價值觀、性格和互動原則，這讓 AI 擁有獨特的“靈魂”且保護了創造者的隱私設定。5. 逆向的開發哲學Peter 在開發 OpenClaw 時採取了非常“反主流”的技術路線：拒絕 MCP（模型上下文協議）：行業內（如 Anthropic）正在推行 MCP 標準，但 Peter 認為這太複雜且沒必要。他堅持使用CLI（命令列介面）。理由：機器人本質上非常擅長使用 Unix 系統和命令列。CLI 簡單、高效且擴展性強，不需要專門為機器人發明一套新協議。開發環境：他不使用複雜的 Git Worktrees 或 IDE 的雲端同步功能，而是簡單粗暴地在多個終端窗口中平行運行多個程式碼庫副本（Clone）。他認為保持文字同步和簡單的檔案結構比複雜的 UI 工具更高效。以人為本的工具：他的核心邏輯是：給機器人提供人類喜歡用的工具（如 CLI），而不是發明只有機器人能用的複雜協議。「結尾」OpenClaw 的崛起，本質上是對“雲端中心化”思維的一次強力回擊。在 Peter 的願景裡，AI 不應該是巨頭手中昂貴的黑盒，而應該是每個人硬碟裡那一堆觸手可及、完全透明的Markdown 檔案。當我們不再需要打開幾十個 App 去打理生活，當機器人開始像人類社會一樣進行分工協作，當我們的資料主權重新回到自己手中，人機互動的定義將被徹底改寫。這場變革沒有華麗的 UI，只有高效的 CLI（命令列）和無處不在的邏輯推理。或許，80% 的 App 確實正在走向黃昏。而在黃昏之後，一個以本地為中心、由智能體驅動、資料完全自主的新紀元才剛剛開始。OpenClaw 已經為我們打開了一扇窗，至於窗後的未來如何建構，球現在回到了我們每一位建構者的腳下。 (The AI Frontier)

史詩級大爆單，AI大戰給奶茶店帶來1000萬單頭圖來自：AI生成2月6日，千問APP上線“春節30億免單”，發放奶茶免單卡，茶飲店又迎來了一場史詩級爆單。據官方介紹，千問APP免單卡可在全國30多萬家奶茶店使用，蜜雪冰城、瑞幸咖啡、霸王茶姬、奈雪的茶、滬上阿姨、茶百道、庫迪咖啡等茶飲咖啡品牌支援使用。可以說，這場奶茶“狂歡”是真正意義上的席捲全國。不少使用者在社交媒體曬出用千問下單的“第一杯AI奶茶”。“一下子來了500單！店裡人手根本不夠，外賣小哥都自己動手打包了。”在天津某霸王茶姬店裡，單子已經堆滿了桌面，“工作人員的胳膊都快掄冒煙了……”內參君樓下的一點點，即使在11點左右關閉線上店舖，到下午兩點，仍然有多杯未做。內參君詢問一天賣了多少單，店員稱：“太忙了，還沒來得及看，比平時多出好幾倍。”附近商場裡的茉莉奶白，店裡店員正來回穿梭，背後的小票像瀑布一樣，做好的奶茶堆在一起，包裝上用馬克筆做了單號標記方便騎手取餐。但即使是加班加點，由於單數過多，還是很難快速出餐。下午三點，仍有騎手在店等單。有騎手表示自己在該店有5單，但已經等了1個多小時，“所有的奶茶店都爆單了，我這全部都超時了，在向平台申訴。”◎攝圖：內參君據悉，活動上線9小時，使用者通過千問APP下單的奶茶已經超過1000萬單，受此帶動，港股茶飲股多數走高，其中古茗漲超5%創上市以來新高，茶百道漲超4%，滬上阿姨、蜜雪集團同步跟隨上漲。一年內史詩級大爆單2次，餐飲人真的“吃飽了”其實，在這場奶茶大戰前，餐飲行業早已被“外賣大戰”席捲近半年。2025年7月5日，餐飲行業打了一場可以說是載入史冊的外賣大戰，同樣是茶飲品類、同樣是史詩級大爆單、同樣是全行業上下叫苦連天……當時，多位餐飲門店工作人員、餐飲品牌相關負責人，不約而同對內參君表示：“停不下來！停不下來！我們要崩潰了！！”滬上阿姨某門店店員當時對內參君說，“我們平時200單封頂，7月5日線上線下將近3000杯！”奈雪的茶在7月5日-6日周末兩天外賣訂單突破峰值，兩天訂單量破100萬單，環比增長50%，單店最高環比增長230%。更有一位外賣員表示，“我一天送了127單，日賺超1700元。現場混亂的不行，像‘搶’一樣。”在那場“外賣大戰”中，不僅是茶飲品牌，中式快餐、西式快餐乃至零售品牌們，全部沒有逃過“流量襲擊”，連連被瀑布般的訂單堆滿。然而，在那一場外賣大戰後，遺留給餐飲人的卻是“疼痛記憶”，甚至讓不少餐飲人“對2025年深表絕望”。更有餐飲人表示，“我們是餓，但也不能一下撐到死吧！”頭部連鎖品牌創始人在“大戰”後接連站出身來表態：嘉和一品創始人劉京京直言“外賣的瘋狂補貼，不是平台的讓利，而是與餐廳堂食的不公平競爭，是對商家的裹挾掠奪，市場不要‘曇花一現的表面繁榮’，而要‘細水長流的生態共生’。”南城香創始人汪國玉在接受《每日經濟新聞》記者獨家採訪時表示“雖然錢多賺了，我們卻高興不起來。”他透露，“外賣大戰以來，南城香單日總流水約增長30%~35%，但堂食並沒有增長，甚至部分門店呈下降趨勢。總利潤是上漲的，差不多增加15%。”西貝創始人賈國龍也坦言：“餐飲生態已經被破壞，但商家‘一點辦法都沒有’。”2025年7月18日，國家市場監督管理總局出手干預，明確要求相關平台秉持理性競爭理念，規範促銷行為，為餐飲行業營造良性發展環境；12月2日，國家推薦性標準《外賣平台服務管理基本要求》施行，在“反內卷”方面提出了多條要求。2026年1月9日，國家層面再度出手，啟動對外賣“內卷式”競爭的專項調查。隨後，三大外賣平台同日發佈公告，呼籲“抵制惡性競爭”。至此，席捲餐飲行業多月的“外賣大戰”熄火，行業重新歸於平靜。然而，這場平靜正如今天所見，不足1個月，再次混亂。奶茶店，成為平台內鬥的“首戰場”從去年的“外賣大戰”到今天的“AI大戰”，奶茶總是首當其衝被各類平台當成流量入口。為什麼“被盯上”的總是奶茶？又為什麼“躺槍”的總是餐飲？原因並不複雜：第一，奶茶早已成為拉攏年輕人的通行證。放眼當下，很少有那個業態能像茶飲店一樣，持續、穩定地聚攏年輕人。iiMedia Research（艾媒諮詢）資料顯示，2024年中國新式茶飲市場規模達3547.2億元，同比增長6.4%，預計到2028年有望突破4000億元。其中，新式茶飲消費者以女性、22-30歲、企業白領為主，僅1.4%的受訪者過去半年未購買過茶飲，72.1%的茶飲消費者每周購買3次以上。此外，線上購買佔比較大，價格是決定消費者購買的重要因素。從消費頻次看，奶茶是少數能做到“低決策成本、高復購率”的品類。不需要等節日，不需要理由，十幾塊錢，就足以構成一次完整消費。它不像正餐那樣有強場景限制，也不像零食那樣容易被替代，更重要的是它天然繫結年輕人。第二，奶茶的高頻高效屬性，可以更快、更低成本獲得使用者。餐飲具備天然確定的消費動機。在所有餐飲中，奶茶又是最有效率的品類，連鎖化率高、門店多，標準化程度高、出品快。這正是平台真正看重的地方。對平台而言，奶茶早已不只是商品，而是被嵌入平台的增長邏輯中，成為使用者爭奪戰的一部分。一杯奶茶，可以完成拉新、促活、留存，甚至使用者畫像採集，而成本，遠低於傳統補貼和廣告。因此，表面看，這波福利是在送奶茶，但實際上，是奶茶店乃至整個餐飲行業，成為了平台呼叫的“線下流量基站”。平台能夠通過餐飲切口，更低成本、更高頻觸達更多使用者。若成功驗證奶茶這一低單價、高誘惑的“鉤子”品類之後，平台的同類活動完全可以延伸至快餐或是正餐。餐飲作為所有人每日離不開的消費大剛需，是流量戰爭中的“基礎設施”，若未來“用千問點餐”成為常態化，勢必將極大地拉高平台日活。爆單背後，奶茶店到底賺不賺錢？拋開分析，讓我們先直面一個最關鍵的問題：這樣的大戰，到底賺不賺錢？答案是：賺錢。但賺得十分艱難。可以說，去年及今年的這兩場“補貼大戰”，對奶茶品牌以及整個餐飲行業而言，是機會：平台們給自身帶來的曝光、訂單和規模，是實打實的。可能在過去一個月才能實現的消費單量，一天兩天內就能讓門店的單量翻倍，甚至刷新歷史紀錄；也是風險：所有餐飲人賺錢的同時，都需要“算好一筆帳”，那就是這種“潑天富貴”驟然而至，門店到底能不能吃得下？畢竟，在大批次流量進入時，餐飲門店端的產品品質及服務，很可能會跟不上節奏。以這次千問活動為例，很多商家無法預測到這一天單量暴漲，而是按照平常工作日排班安排門店工作。有的小型門店可能就2-3個店員在店。突然出現上百個單子，不僅人手忙不過來，貨品調度、供應鏈也可能跟不上。員工疲憊、排班失衡、出單節奏被打亂，也成為最先暴露的問題。在高峰期，原本可以維持的服務標準開始下降：等待時間拉長、製作失誤增多、溝通摩擦頻繁。投訴、差評可能隨之爆發。有騎手已經等了1個小時，攝圖：內參君另外，店員忙到“崩潰”了，騎手也累到“吐血”，那麼對顧客來說，體驗也一定不會太如意。從今天這場爆單的實際結果來看，也的確如此：一邊是平台卡頓。有顧客在微博熱搜上刷到相關資訊，下載千問APP體驗，但因“訪問人數過多”，和AI的對話一直卡在“點杯奶茶”。對於“AI點奶茶崩了”，千問回應稱：“免單送奶茶活動太火爆啦！我們正在緊急加資源，全力保障順暢，請大家稍稍等待。”在微博中，千問也多次提醒“免單卡的使用期限可以持續到2月23日”，呼籲大家分散下單。一邊是過長的配送時間。有顧客稱：“往常30分鐘就能送到的，今天送了快3個小時。”動輒等3個半小時以上，是今天的常態，還有網友反映就算等到了，騎手打電話問能不能隨便拿一杯，最後發現點的大杯熱的，拿到的是中杯冰的。對於商家而言，消費者一次的不佳體驗，可能會消解掉此前長期累積的消費者信任，從而影響到是後面的復購率。多家奶茶店均爆單，攝圖：內參君小結從外賣大戰到這一次的AI大戰，其實反映了商家被捲入一套並不完全由自己主導的增長邏輯裡，意味著未來市場環境會更為複雜，比如獲客方式和品牌節奏會被平台影響更多。趨勢也許不可逆，對商家而言，既要借力平台完成增長，又要避免被平台邏輯完全吞沒。關鍵在於，誰會在補貼退場後，依然被消費者記住。 (虎嗅APP)

“AI 的盡頭，是人間煙火。”距離春節還有十天，AI大戰提前進入了白熱化。而這次把戰場迅速燒熱的，是阿里的 AI 入口“千問”。2月6日，千問上線“春節30億大免單”活動，機制簡單粗暴——請全國人民喝奶茶。活動期間，使用者最高可領取21張、總價值525元的無門檻免單卡。這絕非又一場“外賣大戰”，而是一場 AI 辦事能力的“大考”。當成千上萬的使用者湧進 AI 產品，讓最先進的人工智慧與最落地的煙火氣相遇。Agent 時代下，每個人的生活決策已經可以交由 AI 完成。矽谷巨頭們正競相建構面向企業系統的“數字員工”，試圖讓 AI 接管辦公流中的繁瑣環節；而在中國，Agent 的落點則更早地切入了充滿煙火氣的現實世界，開始替人點一杯奶茶、訂一張車票。這並非技術能力的代差，而是基於土壤不同的路徑選擇。而千問，似乎要在幫人辦事這條道路上，走得更深更遠。01重新定義AI時代“搶紅包”2026年春節前夕，AI戰場的硝煙味比往年更甚。字節的“豆包”依託春晚的獨家贊助，試圖用AI生成內容延續短影片時代的流量法則；騰訊的“元寶”則背靠微信生態，試圖在社交連接中尋找AI的落點；百度依然固守搜尋與資訊分發陣地。這三者的共同點在於，它們爭奪的依然是使用者的“注意力時長”。 其本質延續了移動網際網路時代的經典公式：用更優質的內容或更順滑的互動，去爭奪使用者有限的時間與多巴胺，讓使用者願意在App裡多停留一分鐘。相比之下，千問選擇了一條更為艱難、也更為徹底的路徑。與其繼續在紅海中爭奪“使用者停留多久”，千問更在意的是：使用者是否願意把真實生活中的決策與執行，交給AI。因此，千問並未沿用傳統的現金紅包，而是選擇以“免單”切入春節場景。免單無法獨立存在，它必須嵌入真實的消費決策與完整的服務鏈路之中——使用者需要提出明確需求，由系統完成下單，並最終確認履約結果。這也意味著，免單不僅是一種促銷，更是一種被完整驗證的“服務交付”。之所以選中奶茶、外賣、出行等高頻場景，它們共同的特點是決策成本低、使用頻次高、反饋明確。這類日常需求更容易促成使用者完成“第一單”，而在 AI 產品的擴散周期中，“第一次成功交付”的價值，遠勝於反覆的功能演示和能力科普。事實上，AI 進入 Agent 階段後，真正稀缺的不再是模型能力本身，而是模型能力與 B端商業體系的整合能力。從本次活動來看，當使用者發出“點一杯奶茶”的指令時，後台的運行邏輯並非簡單的關鍵詞匹配，而是一次複雜的鏈式呼叫。首先是模型需要解析自然語言等參數，其次是將這些參數被轉化為 B 端系統可識別的 API請求，最後，模型需要遵循平台的計費規則（如配送費計算、優惠券抵扣），生成一個符合財務標準的結構化訂單，並推送到商家的接單系統。在這個過程中，AI 需要跨越單純的語義理解，要與複雜的交易系統、支付體系、履約網路及風控形成穩定協同。因此，千問發起的“AI免單”不只是一次C端流量活動，本質上更是一場大模型能力與B端商業化體系的深度實驗。對於這一策略，坊間不乏質疑之聲：一種典型論調認為：相較於海外廠商集中資源提升模型推理上限、強化多模態、推進基礎設施與系統擴展，國內部分廠商卻選擇在春節期間“發紅包、請喝奶茶”，似乎有點大題小作。但這種判斷，往往忽略了應用層本身：發紅包、請喝奶茶，並非簡單的應用噱頭，而是對模型理解能力、系統穩定性與工程協同的一次集中檢驗。忽視這一點，容易低估了國內廠商的技術投入，這實際上是在強迫千問去“理解”生意的運轉規則。這種“模型+商業”的無縫銜接，遠比單純技術迭代更為複雜。它要求平台必須具備深厚的B 端資源積累和系統介面標準，才能讓大模型真正下沉到商業毛細血管中。更重要的是，這類實踐並非工程團隊能夠自發完成，而是高度依賴內部組織協調能力。模型和真實資源之間的呼叫，背後考驗的是企業對 AI 商業化路徑的整體判斷。因此，千問的30億紅包免單並不是簡單的市場行為，它要求模型理解真實意圖、系統完成下單、支付順暢銜接、履約穩定可控，並在極短時間內承受千萬級使用者的並行呼叫，任何一個環節失效，都會被真實使用者立即放大。在這一過程中，任何一個Token的延遲、一個介面的報錯，都會被真實使用者放大。這種處理複雜極端並行的系統能力，恰恰是許多海外模型與應用公司都渴望擁有的。尤其是在 Agent 時代，對千問而言，它檢驗的並非補貼效率，而是 AI 是否已經具備在真實世界中“替人辦事”的能力——而從首日1000萬 筆 AI 訂單來看，答案正在變得清晰。02從 App 到 Agent：一次互動邏輯的重構一個行業共識是，大模型已進入“後參數時代”，各家基座模型的各項指標逐漸拉平，決定勝負的，不再是“誰的模型參數更多”，而是“誰能讓AI真正完成任務”。過去，網際網路遵循的，是一種“人適應軟體”的路徑——使用者需要穿梭於不同的 App，去適應既定菜單、按鈕和互動流程，才能獲取背後的服務；而現在，MaaS（模型即服務）正在重寫這一規則，在C端互動中，模型本身直接取代了App，成為了服務的交付介面。AI 牌桌上雖然巨頭林立，但若以 MaaS 的標準嚴苛審視，會發現大多數玩家手中都缺失了一塊關鍵拼圖。OpenAI 困於“場景懸浮”： 儘管GPT技術領先，但因缺乏原生應用場景，其模型始終處於“懸浮狀態”。無法嵌入消費、出行等高頻生活場景，導致其只能靠訂閱費和API變現。近期，德意志銀行資料顯示，其歐洲收入已現增長瓶頸，且面臨開源模型與巨頭的雙重夾擊。Google則困於“履約空白”： 坐擁海量資料與TPU算力，Gemini技術表現強勁，但受限於“資訊分發”的基因，Google缺乏電商、本地生活等線下履約體系。面對“即時配送”、“服務執行”等複雜任務，Google陷入了“能精準理解需求，卻無法直接滿足需求”的商業斷層。相比之下，阿里所具備的，並非單點優勢，而是一整套為 Agent 而生的基礎條件。過去四個季度，阿里在“AI+雲”領域的資本開支高達 1200 億元。這筆巨額投入支撐起了中國第一、全球領先的雲端運算網路，為上層應用提供了源源不斷的算力輸血。在算力之上，阿里打造了全球領先的“通義”大模型家族。2025 年發佈的通義千問 Qwen3 系列，作為業界首個具備“混合推理”能力的模型，創新性地融合了“快思考”與“慢思考”雙模式。它既能以極低能耗秒回日常問答，又能針對複雜邏輯進行深度多步推理，真正實現了“大腦”的又快又強。為了讓大腦有效指揮肢體，阿里百煉與 Qwen-Agent 框架建構了生態連接的“萬能介面”。這套工具層加速了 AI 在千行百業的落地，解決了模型與具體業務系統對接的“最後一公里”難題。而最核心的護城河，在於頂層的場景與履約體系。電商、即時零售、外賣、地圖和支付——這些阿里長期積累的實體能力，雖然最初並非為AI而生，但在AI作為新入口出現後，它們第一次有機會被整合進同一個呼叫框架中。既有頂尖的大腦（千問）理解意圖，又有龐大的軀幹（淘寶/天貓）承載交易，更有靈活的手腳（菜鳥/餓了麼）完成履約，最後還有強健的心臟（支付寶）完成商業閉環。當然，AI介入履約服務的這條路也最為艱難，它需要AI理解使用者意圖，還要與複雜的業務系統協同運作。任何環節失誤，都會被使用者感知並放大。風險本身就是壁壘，這種對“全鏈路協同”的極高要求，反而構成了阿里真正的護城河。從行業視角看，這條路徑也解釋了為什麼“AI + 實體”被認為是少數公司才能嘗試的方向。相比純模型公司，擁有現實世界介面的企業，才真正跨過了“工具”與“Agent”的分界線。03Agent 時代下的中美 AI 兩條路毫無疑問，關於 Agent 的敘事已經成為中美科技巨頭押注的下一站。無論是 OpenAI、Anthropic，還是 Google，幾乎所有頭部廠商都在嘗試讓 AI 從“對話者”走向“執行方”。差別不在於是否走向 Agent，而在於——Agent 被首先用來做什麼。前段時間，Anthropic 推出的 Claude Cowork，正是這一趨勢的典型體現。它將 AI 深度嵌入協作與辦公流程，試圖在知識工作場景中，重塑人與軟體的關係。這一動向，也直接衝擊了以 Salesforce、Adobe、SAP 為代表的傳統 SaaS 公司，相關企業股價隨之出現明顯波動。這背後，是一條極具代表性的“美國路徑”：Agent 優先進入的是辦公、開發、管理等生產力場景，核心目標是提升知識工作的效率，讓 AI 成為“數字同事”或“超級 Copilot”。而在國內，Agent 最先被驗證的，並非寫程式碼、做表格，而是點餐、購物、出行、訂票等日常事務。這並非能力差異，而是基礎條件與應用土壤的不同所共同塑造的結果。一方面，我們擁有全球最龐大的網際網路使用者規模，以及成熟的移動支付體系；另一方面，線上線下高度融合的消費與服務場景，為 AI 提供了天然的“試驗場”。在麥肯錫的調研中，已有至多 49% 的企業稱，AI 為企業實現了降本。其中，中國大陸企業在 AI 採用率上提升迅速，已達 75%，與北美地區差距縮小到 7%。在這樣的環境中，Agent被直接放進生活，接受最直觀、也最嚴苛的檢驗——能否把事辦成。從這個角度看，千問的策略，代表了一種務實的中國式路徑：優先尋找高頻場景，將 AI 能力接入日常生活，通過解決真實的使用者需求，來推動 Agent 技術的成熟與迭代。不妨大膽猜測，千問 30 億補貼買到的，並不只是訂單量，而是這代使用者對“下一個網際網路入口”的提前適應。Agent 時代的門，可能已經在這個春節，被推開了一條縫。 (雷峰網)

下載登入富邦人壽APP檢視保障項目，銜接開春保障新局；年輕、成家、屆退保障需求強化大不同，保單資訊兩項目易忽略。圖片來源／富邦人壽隨著農曆新年將近，民眾在回顧過去一年生活與職涯成果之際，保險保障也需要與時俱進，同步檢視並因應人生階段強化缺口。富邦人壽鼓勵保戶定期檢視保障，下載並登入全新富邦人壽APP，用更貼近保戶生活場景情境分類11項保障內容，包括自然身故、意外身故、癌症身故、住院醫療、意外醫療、手術醫療，以及國人近年關注度最高的癌症醫療、癌症身故、失能扶助等保障額度，若有缺少的保障內容則會以灰階呈現，透過視覺化分類讓保戶更簡單、直覺快速掌握保障類型。全新富邦人壽APP以「簡單‧貼心‧隨行」升級三大使用體驗，提供便捷的保單查詢、變更與線上申辦借款、幸福more健康生活三大服務，更是保戶初步檢視保單的數位工具之一，建議可從「人生階段」、「風險缺口」及「保障結構」三大面向，檢視保單資訊是否更新，以及自身保障是否充足，同時也提醒，隨著醫療科技進步與自費醫療比例提高，民眾早期投保的保障內容可能已不符現今醫療型態，透過富邦人壽APP定期檢視保障額度與理賠條件是否足以因應實際需求。同時，富邦人壽APP內整合了幸福more服務，透過健康知識、生活化互動培養健康習慣，讓健康成為日常的幸福。年輕、成家、屆退這樣補　從家庭現金流變化檢視保費負擔富邦人壽建議，年輕族群可優先強化醫療與意外保障，降低突發疾病或事故對財務的衝擊；成家族群應同步檢視壽險及重大傷病保障，確保家庭主要經濟支柱若發生意外時，家人仍能維持基本生活品質；而接近退休或已退休族群，宜著重退休金流與長期照顧風險，避免高齡醫療照護支出侵蝕退休資產。此外，民眾也可以趁年初檢視保費支出與家庭現金流狀況，若生活型態或家庭責任已有改變，可適度調整保障內容，讓保費負擔維持在可長期承擔的範圍內，建構全方位風險防護網。保單資訊兩項目容易忽略檢視　富邦人壽APP即時申請辦理變更富邦人壽提醒保戶自己保單健檢時，除檢視保障內容外，也需同步檢視確認保單基本資料是否正確，特別是過去一年如有以下兩種情境發生，包括：（一）搬家或戶籍地址異動，可能會影響保費繳交或催告通知無法送達，影響保單效力。（二）信用卡換卡、效期更新，或銀行帳戶更換，未即時更新保費繳交方式，亦會影響保單效力。透過全新富邦人壽APP可方便查詢相關資訊，保費繳納時間也有通知提醒，進一步開通交易權限，亦可透過富邦人壽APP快速辦理變更，輕鬆又方便，以確保後續服務不受影響。把握新春團聚時刻，邀集親友一起下載全新富邦人壽APP成功登入就有機會抽中iPhone 17 Pro、Airpods Pro 3、千元mo幣，詳情請見抽獎活動頁詳細說明。全新富邦人壽APP以保戶個人化視角出發，一組帳號即可開通四種權限，其中開通幸福more權限的用戶，可從遊戲化任務促進健康生活、提升保險知識，以積分兌換mo幣，用於momo購物網、台灣大哥大電信等生活消費，陪伴大家健康開心過好年。

據鞭牛士消息，1月18日，阿里巴巴CEO吳泳銘，發佈新年家書。吳泳銘稱，阿里今年幾場「大仗」打得很漂亮，”淘寶閃購破局逆襲，“吃住行遊購"大消費服務體系加速成型；高德"掃街榜"讓商家專心經營、消費者放心消費，促進線下服務業更健康可持續發展；千問APP公測一周下載量破千萬，阿里AI正在從千行百業走向人人可用......“他表示，這些成果，不只是阿里單一業務的突破，更是阿里生態協同釋放出的化學反應。AI帶來的不是替代，而是升級和更多可能性。全文如下：各位阿里親友和夥伴，新年好！在這辭舊迎新的時刻，提筆寫這封信，心中滿是溫暖與感激。過去這一年，阿里巴巴的發展勢能明顯增強：AI浪潮奔湧，我們抓住時代機遇，跑出了自己的節奏；在大消費領域，我們也交出了紮實的成績單。無論環境如何變化，我們的底色從未改變，對未來的信念，對使用者的敬畏，對創新的執著，始終流淌在阿里的血液裡。今天，阿里巴巴已經成長為一家全球領先的科技企業。勢能並非偶然而來，是源於過去幾年我們主動求變的自我革新，更源於每一位阿里同學日復一日的堅守，相信與付出。這一切，都離不開家人和夥伴的支援。在此，向你們深深鞠躬：與大家同行，是我們最大的幸運。26歲的阿里，仍然走在創業路上，我們正在一個關鍵的時代路口：Al正以前所未有的速度重塑世界，消費方式和結構也在深刻改變。面對這樣的歷史機遇，我們必須全力以赴。令人振奮的是，今年幾場"大仗"我們都打得漂亮——淘寶閃購破局逆襲，“吃住行遊購"大消費服務體系加速成型；高德"掃街榜"讓商家專心經營、消費者放心消費，促進線下服務業更健康可持續發展；千問APP公測一周下載量破千萬，阿里AI正在從千行百業走向人人可用......這些成果，不只是單一業務的突破，更是阿里生態協同釋放出的化學反應。它們讓我們真切看到，AI帶來的不是替代，而是升級和更多可能性。無論走得多遠，阿里人始終記得，追求星辰大海是為了更好地呵護人間煙火。我們希望技術有溫度，演算法懂關懷，持續解決社會問題，讓世界更美好。在阿里，時間不只是數字，更是信任的沉澱。2025年，我們煥新工牌，“一年香，三年醇，五年陳，十年馨"各有色彩，是阿里人共同身份的象徵，也是風雨並肩的同路證明。今年510阿里日，我們還為入職滿十年的同學舉行“十年馨"專場音樂會，致敬長期主義。真正的長期主義，不是一個人走得遠，更是一群人彼此相信，彼此託付，一起走得更穩，更久，更遠。新的一年，挑戰依然存在，但未來更加清晰，期待與所有阿里人同心同行，來風破浪。新的一年，家人親朋的支援仍將是我們最堅實的後盾。我們一起，迎接更值得期待的新一年。 吳泳銘 阿里巴巴集團首席執行長(瑞恩資本RyanbenCapital)

2026年1月，當大多數人還在習慣用AI寫周報、潤色郵件時，阿里巴巴旗下的通義千問（千問APP）在一個不起眼的發佈會上，扔出了一枚重磅炸彈：月活破億，並且要讓AI從“副駕駛”坐上“主駕駛”的位置。這場發佈會的主題是“From Question To Action”（從提問到行動）。對於科技愛好者而言，這不僅是一個Slogan，它標誌著大模型應用正在跨越“生成式AI”向“代理式AI（Agentic AI）”的鴻溝。為什麼說這次更新是AI應用的一次質變？作為一名AI應用愛好者，我們需要透過熱鬧的演示，看懂背後的技術邏輯與生態壁壘。1. 從 Chatbot 到 Agent：核心邏輯的重構過去兩年，我們熟悉的AI大多被困在對話方塊裡。你問它答，你讓它寫程式碼它給你文字。但通義千問此次發佈的**“任務助理1.0”，本質上是一個通用的Agent（智能體）**。發佈會透露了支撐這一躍遷的三個底層技術支柱：Coding能力的質變：這是Agent在數字世界“動手”的基礎。AI不僅要懂語言，更要懂程式碼，因為程式碼是操控數字世界的指令。全模態理解（Omni-modal Understanding）：AI需要像人一樣看懂複雜的UI介面、讀懂雜亂的Excel報表、聽懂電話裡的語音。超長上下文（Long Context）：只有能記住並處理海量資訊，才能執行長周期的複雜任務。2. 數字世界的“暴力美學”：搜尋裂變與自我核驗在工作場景（數字世界）的演示中，有兩個技術細節非常值得極客們關注：A. 搜尋架構的創新：樹狀裂變傳統的AI搜尋往往是線性的（搜尋-總結）。但千問展示的“深度調研”功能，在接到一個指令（如“調研某APP為何火爆”）後，會在後台瞬間裂變出上百個搜尋節點。這就像一棵樹的生長：一部分節點負責廣度（背景資訊），一部分負責深度（邏輯細節），並根據搜尋結果即時裂變新的節點。最終，它能在8分鐘內生成一份24頁的深度報告。這種“思維鏈+並行搜尋”的模式，是對傳統RAG（檢索增強生成）的一次降維打擊。B. 信任機制：Agent的自我博弈企業級應用最大的痛點是“幻覺”。千問在處理財務報銷（OCR識別+Excel統計）時，展示了一個“交叉檢驗機制”。系統在執行完任務後，會啟動另一個獨立的Agent專門負責“找茬”和復驗。這種“執行Agent + 監督Agent”的雙軌制架構，是AI從“玩具”走向“工具”的必經之路。3. 物理世界的“護城河”：生態即能力對於科技巨頭來說，演算法差距終會被抹平，但生態壁壘難以複製。通義千問此次最大的看點，在於它打通了阿里巴巴的底層服務生態（淘寶、支付寶、高德、飛豬、餓了麼等）。這是什麼概念？其他的AI或許能幫你規劃一份完美的旅行攻略，但由於缺乏API介面，你最後還是得自己去一個個App裡下單。而千問實現了**“決策-交易”的閉環**：原生支付整合：演示中，使用者說“點40杯奶茶”，AI直接呼叫淘寶閃購介面，選品、下單、甚至呼叫紅包，最後在對話方塊內直接彈出支付卡片。電話Duplex技術：AI模擬真人給餐廳打電話訂座，能處理“有沒有包間”、“有沒有兒童餐”這種多輪非標詢問。這需要極強的語音識別（ASR）和語音合成（TTS）以及自然語言理解能力。這種能力讓AI不再是一個單純的資訊提供者，而是一個擁有**Service Tool Use（服務工具呼叫）**能力的真實助理。4. 教育場景：Socratic AI（蘇格拉底式AI）在教育類股，千問展示了AI在Fine-tuning（微調）上的細膩度。它沒有選擇做一個簡單的“OCR解題機”（直接給答案），而是利用多模態互動（邊畫板書邊講）和蘇格拉底式教學法（一步步引導提問）。技術上看，這要求模型具備極強的邏輯拆解能力和對使用者反饋的即時推斷能力——它需要判斷孩子是“真懂”還是“裝懂”，從而決定是繼續講解還是進行變式訓練（舉一反三）。5. 結語：One App for All？發佈會最後，通義千問拋出了一個願景：在未來，大部分場景只用一個千問APP就夠了。這實際上是在挑戰移動網際網路時代的“APP孤島”效應。當AI具備了足夠強的Agent能力，並連接了足夠多的API服務，它就有可能成為新的OS（作業系統）入口。對於我們使用者而言，不管你是想讓AI幫你寫個年會抽獎程式碼，還是想一句話搞定春節全家游，通義千問這次的更新都值得你去邀測體驗一番。畢竟，親眼看著AI在螢幕上自動幫你點選、輸入、核對資料的過程，本身就是一種屬於這個時代的科技浪漫。下一步行動：現在的千問已經開啟了任務助理1.0的邀測，各位極客朋友們，不妨去更新一下客戶端，給這個“新物種”出幾道難題試試？ (The AI Forntier)