#Copilot
微軟又需要拯救了嗎?
這一次,納德拉能行嗎?好消息,微軟的AI產品終於上熱搜了。壞消息,被人罵上去的。事情是這樣的,微軟的旗艦產品Copilot,在超1.1萬個GitHub的程式碼庫中,強行插入合作產品及自家產品的廣告。被抓到現行後,GitHub官方趕緊關停了這個功能並道歉。Copilot現在的處境相當淒慘。Copilot在“首選AI工具”的付費使用者佔比從2025年7月的18.8%,跌到了今天的11.5%,被Google的Gemini超越。2024年3月,納德拉花重金挖來了DeepMind的聯合創始人蘇萊曼(Mustafa Suleyman)擔任微軟AI CEO,希望他能扭轉局面。結果兩年過去,微軟在AI上依然沒什麼太大起色。其實就在前幾天,微軟好不容易連著發了三個模型,甚至在性能上還在全球領先。但無人在意。微軟的三個模型淹沒在資訊流裡,甚至連個水花都沒激起。大家當天的焦點全都放在了Google的試驗性小模型Gemma 4上。2025年10月至2026年3月,微軟股價暴跌30%,創2008年金融危機以來最差季度表現,在“七巨頭”(輝達、蘋果等)中墊底。市場已經把微軟放到了AI基礎設施那桌,跟甲骨文平起平坐。而非OpenAI、Anthropic這樣的技術先鋒。尤其是在AI程式設計這塊,微軟幾乎全程沒有參與。在三年前,微軟還是AI界革命最耀眼的那顆星。可到了今天,產品付費率下滑、股價下跌、技術跟不上時代。微軟再次陷入了危機。納德拉能救微軟於水火之中,甚至因此引領了全球雲的時代。現在,天又降大任給他了,納德拉還能救微軟第二次嗎?01. 從雲端王者到AI時代的新人納德拉2014年接手微軟時,公司市值只有3000億美元,深陷移動網際網路失敗的泥潭,Windows Phone已經證明是個失敗產品。納德拉用“雲優先”戰略拯救了微軟。將Azure這個在微軟很邊緣的業務,做到了年收入超750億美元,微軟的市值一度突破3兆美元,重回全球科技之巔。隨後,納德拉花了130億美元押注OpenAI,讓微軟在2023年成為生成式AI的最大贏家。那時候每一次微軟的AI發佈會都是全球焦點,Azure成為所有AI創業公司的首選雲平台。然而,在進入agent時代後,微軟有點萎靡不振了。作為微軟在agent領域最旗艦的產品,Copilot發佈了兩年,4.5億M365使用者中僅1500萬付費,轉化率3.3%。微軟每月向每個使用者收30美元,一年360美元。你說你賣這麼貴就算了,關鍵產品體驗糟糕到懷疑人生。最經典的高頻翻車案例是在Word上。大量付費使用者反饋,那怕只是“加粗文件裡所有的日期”這樣的需求,Copilot也無法執行直接操作,反而洋洋灑灑給出10步複雜的手動操作步驟,讓使用者自己手動操作。2024年Copilot推出的Recall功能更是災難。這個功能每隔幾秒螢幕擷圖並保存,方便使用者回溯歷史操作。但開發者發現所有截圖以明文形式儲存在資料庫裡,沒有任何加密,連銀行帳戶和密碼都原封不動保存。微軟被迫下線這個功能,花一年時間重做安全機制,最後上線時改成默認關閉。這是Copilot的第一個重大功能,然後如此草草了事,留下了一地雞毛。2025年12月,納德拉開始親自接管Copilot產品。他告訴工程師,Outlook和Gmail的整合“基本不能用”。他開始每周召集100個高級工程師開會,逐一拷問產品問題。他把微軟AI首席執行長蘇萊曼從統管Copilot的位置上調走,讓Snap挖來高管雅各布·安德烈烏(Jacob Andreou)接手。雅各布在Snap一共做了8年的產品,從蘇萊曼手裡接下來消費級 + 企業級全Copilot產品線的產品、研發與增長,並且直接向納德拉匯報。結果就是,Copilot依然不太行。納德拉也算是看清現實了,於是在最關鍵的agent能力上,他讓微軟完全依賴外部供應商。3月底推出的深度研究agent同時呼叫GPT和Claude。為了在自家的office產品上做原生的Claude Cowork,直接和Anthropic合作了一個Copilot版本的Cowork。核心AI能力“不是OpenAI就是Anthropic的,沒有一點是自己的”。帳面上看,微軟確實拿到了類似甲骨文那樣的天價合同。2025年9月,OpenAI承諾未來向微軟採購2500億美元的Azure雲服務。這筆訂單讓微軟的商業剩餘履約義務從3920億美元躍升至6250億美元,其中45%來自 OpenAI 這一個客戶。但這種大合同在某種程度上成了沉重的財務包袱。為了交付這些訂單,微軟2026財年單季度資本支出就達到375億美元,創下歷史紀錄。雲業務毛利率從69%下滑至67%,預計下季度還要降至65%。更要命的是,這筆超級大訂單讓Azure處於“容量受限”狀態。微軟把GPU資源優先分配給自家產品和OpenAI,外部客戶的訂單積壓了800億美元卻無法交付。單一客戶佔據45%的訂單積壓,這種集中度風險讓投資者開始擔憂。所以資本市場不想再給納德拉麵子了。2025年10月至2026年3月,微軟股價暴跌30%,創2008年金融危機以來最差半年表現,在“七巨頭”(輝達、蘋果等)中墊底。與此同時,Anthropic估值從610億美元飆升至3800億美元,年化收入190億美元。你說微軟到底怎麼了?難道是說砸錢砸得少了?我覺得不應該。2025年,微軟全年總資本支出為887億美元,官方明確其中超70%的資金投向AI基礎設施,對應AI專項實際支出約620 億美元。微軟CFO明確披露,2026年總資本支出中約三分之二將專項投向AI基礎設施。微軟絕對是肯往AI裡面砸錢的。可是當Claude可以直接編輯你的程式碼庫、修改你的電子表格、生成完整的簡報時,Copilot連打開瀏覽器都費勁。這就說明,微軟大概是走錯路了。納德拉第一次拯救微軟時,抓住了雲端運算這個平台性機會。但AI時代,這套圍繞平台建立的產品邏輯好像說不通了。02. 三款新模型夠嗎?先回顧一下微軟在4月3日發佈的三款自研模型。MAI-Transcribe-1的語音轉錄錯誤率3.9%,優於OpenAI的4.2% 和Gemini的4.9%,批次轉錄速度提升2.5倍。MAI-Voice-1可以在單GPU上1秒內生成60秒音訊,長內容語音一致性強。MAI-Image-2的圖像生成速度至少提升了2倍。這是微軟首次在能力上拿出“超越OpenAI”的量化指標,它的象徵意義比實際意義要重大。微軟明確表態要在2027年“自主打造大型尖端模型”。這三款模型覆蓋企業AI最高頻的語音和圖像場景。微軟已經將一隻腳伸進河裡,試試水的溫度。為什麼這麼晚才開始做?微軟早幹嘛去了?納德拉一直信奉平台邏輯,“Windows式平台戰略”。在PC時代,微軟控制作業系統和開發工具,讓別人的應用在自己平台上跑,這個邏輯非常成功。他把同樣的思路搬到AI時代,控制基礎設施Azure、開發工具Copilot Studio和企業入口M365,讓別人的模型在自己平台上跑。2023年這個策略看起來很聰明。微軟不需要自己做模型,只要把OpenAI的模型整合進來,就能快速推出產品。Azure成為OpenAI的獨家雲服務商,微軟拿到了最好的模型,OpenAI拿到了算力和分發管道,雙贏。但現在情況是什麼呢?就是你微軟想要有什麼產品,第一時間不是找公司的產品經理去規劃,而是要看Anthropic和OpenAI這兩位的臉色。這就是平台戰略的致命缺陷。當產品體驗的定義權不在你手裡時,你就失去了主動權。還有一個問題,那就是這三個模型遠遠不夠。這三個是垂直場景模型,不是通用大模型。agent的核心能力是推理、規劃、多步驟任務執行,在這個版塊裡,微軟仍然沒有對標GPT-5或Claude Opus 4.6的產品。Copilot在執行能力上所欠缺的,這三個模型是解決不了的。語音轉錄做得再好,圖像生成再快,也不能讓Copilot變成一個真正的agent。Anthropic用18個月從610億沖到3800億估值,靠的就是產品迭代速度,人家能在52天的時間裡發72個產品,比我寫稿速度都快。給微軟52天,它就能端上來這三個模型。原因在於,微軟的組織架構決定了它做不到這個速度。正所謂“上不碰應用,下不碰資料”。一個健康的組織,不需要CEO親自PM產品。CEO應該做的是戰略決策和資源配置,產品應該由產品經理和工程師團隊負責。當納德拉需要親自來推動產品,每周親自拷問100個高級工程師時,證明微軟AI類股的中層管理已經失去了產品判斷力和執行力。三個模型是“態度”,不是“答案”。它們證明微軟確實還是有技術能力的。納德拉也知道,沒有基座大模型自研能力,就一定會受制於人,慢人一步。所以微軟在2026年4月官宣了核心AI戰略目標:由蘇萊曼帶隊,計畫在2027年推出自研的行業前沿級多模態大模型,目標是在文字、圖像、音訊能力上達到全球頂尖水平,直接對標OpenAI、Anthropic的旗艦模型,實現AI核心技術的自主可控,擺脫對外部模型的依賴。微軟現在是一步都不敢慢下來。因為每過幾個禮拜,Anthropic、OpenAI的產品就會更好一點,使用者的期待就會更高一點,微軟追趕的難度就會更大一點。三個垂直模型只是開始,但留給微軟的時間不多了。03. 為什麼阿里騰訊字節能沖,微軟卻被困?你覺得微軟這樣是因為它得了大公司病嗎?不是“大”的問題,是“老”的問題。微軟49歲,阿里25歲,字節12歲,騰訊26歲。但年齡不是關鍵,關鍵是權力結構的僵化程度。為什麼Copilot推出這麼長時間還能發現“基本功能不能用”?因為向上匯報的鏈條太長了。向上匯報鏈條長,會讓一線問題被過濾、弱化、延遲,這是大公司常見問題。很多時候不是“沒匯報上去”,而是匯報上去了,卻在優先順序排序裡輸給了增長、發佈節奏、相容性或更大的客戶需求。阿里之前的林俊暘、騰訊的姚順雨、月之暗面的楊植麟,年輕人主導研發方向、主導產品。這種生存壓力和年輕人獨有的認知,讓公司仍然保持著“創業公司式決策速度”。有什麼問題直接溝通去和你的最高Leader溝通,BUG當天修復。年輕人還有一個很重要的優勢,他們是AI的重度使用者,他們知道使用者真正想要什麼。他們不會滿足於“能聊天的AI”,他們要的是“能做事的agent”。他們在產品設計時,就會從使用者體驗出發。他們的內心OS是“這個產品我用起來那裡覺得不爽”,而不是從技術可行性出發。更重要的是,這群年輕人敢於推翻上一代的決策,不會被“老規矩”的慣性束縛。賈揚清在2023年3月正式官宣從阿里離職,結果2023年4月阿里的通義千問大模型就放了出來,前後間隔不到一個月。微軟的組織架構圍繞“大客戶關係”和“許可證銷售”最佳化。產品好壞由銷售團隊的話術決定,而非使用者體驗。不只是如此,比起做更好的產品,微軟的銷售團隊更願意找到為爛產品付錢的客戶,所以Copilot的E7套餐才敢賣到99美元/月。字節的豆包之所以能快速迭代,因為它直接面向C端使用者,每個功能的資料反饋是即時的。產品經理能看到使用者的每一次點選、每一次放棄、每一次投訴。這種“產品-資料-迭代”的閉環,讓豆包能夠快速調整方向,淘汰不好用的功能,強化使用者喜歡的功能。如果一個功能上線後使用率很低,下個版本就會被砍掉。如果大家都需要某一個功能,下個版本就會加進來。這種快速試錯的機制,讓產品能夠快速進化。微軟在企業軟體模式下很難建立這種閉環,因為它的客戶是企業的CIO,不是終端使用者。CIO關心的是合同條款和價格,並非產品體驗。微軟沒有這種“產品-資料-迭代”的閉環。它的反饋鏈條是終端使用者→IT部門→CIO→微軟銷售→產品團隊。等反饋到達產品團隊時,可能已經過了幾個月,問題早就積重難返。微軟的晉陞體系獎勵“管理大團隊”而非“做出好產品”,導致技術人才要麼離開,要麼被邊緣化。在微軟,一個工程師想要晉陞到高等級,雖然也有技術專家(IC)這條路,但是最快的路徑是成為管理者,管理越來越大的團隊。做出一個改變世界的產品,不如管理1000個人的團隊更容易升職。這種激勵機制導致管理崗位越來越多,產品創新越來越少。前文提到的Copilot現在的主管雅各布就是如此,他是研究產品設計的,專注消費級產品。即便關注AI賽道,核心視角也是產品落地與商業價值,而非AI演算法、大模型訓練等底層研究工作。相反,阿里、騰訊、字節在AI上的領導者,都是技術背景的高管直接負責AI產品。他們能看懂程式碼,能判斷技術路線,能在周會上直接拍板“這個方案不行”。這種決策效率是微軟欠缺的。在微軟,一個技術決策可能需要經過多層審批,等決策下來時,市場已經變了。微軟的做法是All In一款產品。Cortana失敗以後就換Copilot,Copilot再失敗就再換別的。這種“押注式創新”風險很高,因為一旦失敗,整個公司的AI戰略就要推倒重來。微軟的這種模式會導致團隊傾向於保守,不敢做激進的創新。阿里內部曾同時有多個大模型項目在跑,最後通義千問勝出。字節的豆包也是內部競爭的產物。騰訊更狠,QClaw和WorkBuddy這兩個功能有重疊的產品更是同期發佈。這種賽馬機制更容易競爭出真正的好產品,因為它允許試錯,允許多個方案平行,最後讓市場和使用者決定誰活下來。失敗的項目不會影響整個公司的戰略,成功的項目會獲得更多資源。微軟還缺少一些生存壓力。即使Copilot失敗,微軟還有Azure、Office、Windows的現金流。股價跌30%很痛,但不致命。這種“有退路”的狀態讓微軟缺乏緊迫感。抖音的核心競爭力是演算法,能夠精準推薦使用者喜歡的內容。字節如果慢了,抖音的推薦演算法優勢會消失,變成垃圾短影片分發平台。騰訊如果不跟進,微信的入口價值會貶值。微信是中國網際網路的超級入口,但如果微信不能提供OpenClaw的連接服務,使用者會使用飛書。這個過程是不可逆的。中國網際網路的競爭環境很殘酷,慢一步就可能被淘汰,這種壓力讓大公司保持了“准戰時狀態”。當一個公司大到“即使犯錯也不會死”時,它就失去了快速糾錯的動力。員工知道,即使產品失敗,公司也不會倒閉,自己也不會失業,那為什麼要冒險創新?為什麼要加班加點?為什麼要挑戰上司的決策?中國大廠能在agent上衝到前列,不是因為它們“小”或“靈活”,而是因為它們仍然活在“一個決策失誤可能致命”的競爭環境中。壓力是最強大的武器,它讓公司保持警惕,讓員工保持鬥志,讓決策保持高效。納德拉能否第二次拯救微軟?答案可能在於他能否讓一個市值3兆美元的巨頭,重新找回“背水一戰”的感覺。三個新模型是開始,但遠不是答案。 (字母AI)
AI科技觀察 | 矽谷Open Claw刷屏背後:從Copilot到Agent,普通人的生存倒計時
2026年2月,風向徹底變了。如果你還停留在“怎麼寫好一個Prompt(提示詞)”、“怎麼用ChatGPT幫我潤色周報”的階段,我必須很殘酷地告訴你:你已經掉隊了。就在這幾天,矽谷被“Open Claw”類的新技術瘋狂刷屏。這不僅僅是技術升級,這是一場針對普通“打工人”的降維打擊。過去兩年,我們把AI當成“副駕駛”(Copilot),它在旁邊喋喋不休地給建議,但方向盤還在你手裡,腳還在油門上。你覺得很安全,因為“最終幹活的還是我”。但現在,AI Agent(智能體)來了。它不再滿足於當你的軍師,它直接接管了駕駛座。它有了“手”和“腳”,能直接操作瀏覽器、能直接控制滑鼠、能直接呼叫API付款、發郵件、寫程式碼、部署項目。這意味著什麼?意味著“執行”這個環節,正在變得像空氣一樣廉價。如果你的核心競爭力是“我很勤奮”、“我很會做PPT”、“我很擅長整理表格”或者“我能快速搜尋資訊”,那麼恭喜你,在Agent時代,你的價值無限趨近於零。這不是危言聳聽,這是正在發生的現實。一、 勤奮的“通貨膨脹”:當執行力變得一文不值我們從小被教育的邏輯是:天道酬勤。 只要我把事情做對、做快、做完美,我就能贏。但在AI Agent面前,談“執行力”是個笑話。想像一下,以前你需要花3小時整理全網的“競品分析報告”,現在Agent只需要30秒。它能同時打開100個網頁,抓取資料,清洗噪點,生成圖表,自動排版,然後發到你老闆的信箱裡。在這個維度上,人類引以為傲的“熟練工種”,正在遭遇前所未有的通貨膨脹。在職場: 那些靠“搬運資訊”為生的人——初級分析師、行政助理、唯寫CRUD程式碼的程式設計師、只會套範本的文案——他們的生存空間正在被物理消除。以前老闆需要你,是因為AI沒手沒腳;現在AI能自己幹了,還要你這個中間商賺什麼差價?在學校: 還在考察死記硬背?還在讓學生寫八股文?毫無意義。Agent能在幾秒鐘內生成一篇引經據典、邏輯嚴密的論文。如果教育還停留在“知識灌輸”而非“思維訓練”,我們培養出來的,就是一批畢業即失業的“低配版硬碟”。在金融市場: 以前你覺得自己懂K線、懂技術面分析就能賺錢。現在?成千上萬個金融Agent在毫秒等級進行著自動推理和交易。散戶的“盤感”在海量算力和絕對理性的收割機面前,就像拿著長矛衝向機槍陣地。甚至在電商領域: 未來的雙十一,可能不是人在買東西,而是你的“購物Agent”在和商家的“銷售Agent”博弈。你只需要說一句:“我要買個性價比最高的洗碗機”,剩下的就是AI之間的戰爭。當“怎麼做”(How)變得如此簡單且廉價,“做什麼”(What)和“為什麼做”(Why)就成了唯一的奢侈品。二、 時代的殘酷真相:你是“劉邦”,還是“韓信”?歷史總是驚人的相似。如果把AI時代比作楚漢爭霸,現在的AI Agent就是那個戰無不勝的“韓信”。它攻必取,戰必克,執行力爆表,算無遺策。而大多數普通人,現在的焦慮在於:我們都在拚命試圖跟韓信比“打仗”(拼執行、拼技能)。你覺得自己學幾個Python指令碼,學幾個高級剪輯技巧,就能跑贏AI?別天真了,你在跟一個不需要睡覺、進化速度指數級的怪物賽跑。未來的社會分層,將不再是“懂技術的人”和“不懂技術的人”,而是:指揮官(劉邦): 懂得定義問題、懂得識人用人(駕馭Agent)、敢於做決策、敢於承擔後果的人。被淘汰的士兵: 那些還在試圖通過出賣重複性勞動來換取溫飽的人。Agent沒有野心,沒有慾望,沒有價值觀。它不知道為什麼要攻打這座城,它只知道怎麼打下來。“為什麼要打”——這個決定,必須由人來做。三、 絕地反擊:建構你不可替代的“人類壁壘”既然“卷執行”是一條死路,我們該往那裡逃?在2026年的當下,想不被AI洪流沖刷成沙礫,你必須那怕從現在開始,逼自己掌握以下三種“反內卷能力”:1. 從“解題者”進化為“出題者”(系統架構能力)以前的教育教我們怎麼回答問題。未來的核心能力,是怎麼提出一個好問題。Agent是一個超級強大的多啦A夢,但大雄必須知道自己想要什麼。不要學怎麼寫文案,要學什麼是“打動人心的策略”。不要學怎麼剪視訊,要學什麼是“能引發傳播的敘事結構”。不要學怎麼做報表,要學“透過資料看到了什麼商業本質”。你要成為那個設計系統的人,而不是系統裡的螺絲釘。你需要從心理學、社會學、歷史學中汲取養分,建立你對世界運行規律的認知。認知越深,你指揮Agent的威力就越大。2. 捍衛你的“審美”與“品味”(Taste)當AI一秒鐘能生成一萬張海報、一萬篇小說時,“選擇”就成了最高級的生產力。 為什麼這張圖是垃圾,那張圖是藝術? 為什麼這段文字平平無奇,那段文字能讓人落淚? 這種基於人類痛感、共情和文化積澱的“鑑賞力”(Taste),是AI無法通過演算法窮盡的。你的審美品味,就是你在海量資訊垃圾中淘金的篩子,也是你個人品牌的護城河。3. 深耕“情緒價值”與“人性的連接”AI可以模擬安慰的話術,但它無法提供真正的“在場感”。在這個充滿焦慮的時代,一個能真正理解他人痛苦、能提供深度心理支援、能組織社群讓人產生歸屬感的人,將擁有極高的溢價。教育諮詢、高端護理、心理療愈、社群領袖……這些需要高度“人味兒”的工作,AI很難完全替代。因為人終究是社群動物,我們渴望的是另一個靈魂的共鳴,而不是一段冰冷的程式碼。結語不要被今天的焦慮吞噬,但請務必保持清醒。那個“只要聽話照做就能過好一生”的時代,已經徹底結束了。Open Claw不僅抓破了矽谷的泡沫,也抓破了普通人“穩定”的幻象。現在的你,站在一個分岔路口: 左邊是繼續打磨那些即將過期的技能,等待被Agent取代; 右邊是痛苦地重塑認知,去學習如何思考、如何決策、如何審美,成為駕馭Agent的“牧羊人”。機器正在變得越來越像人,所以,人必須變得更像“人”。去思考那些AI無法思考的問題吧。去感受那些AI無法計算的情緒吧。那是你作為人類,最後的、也是最堅固的堡壘。 (李楠竹)
微軟放大招:讓網紅帶貨AI
微軟正努力提高其聊天機器人Copilot的下載量,為此公司在美國招募了一批最受歡迎的網紅,以向年輕消費者傳遞一個核心資訊:“我們的AI助手,跟ChatGPT一樣酷。”微軟近期表示,其Copilot擁有約1.5億的月活躍使用者。與之相比,OpenAI的ChatGPT每周的活躍使用者就高達8億,Google的Gemini月活使用者也達6.5億。憑藉多年軟體與雲服務的銷售經驗,微軟在企業客戶方面具備明顯優勢,但在消費市場上——尤其是30歲以下人群中——一直難以突圍。微軟消費者部門首席行銷官Yusuf Mehdi在接受採訪時表示,“在這個領域,我們其實還是一個挑戰者品牌,屬於正在崛起的類型。”Mehdi補充稱,微軟在網紅行銷上的投入產出比已經超過傳統媒體。他希望通過有影響力的網紅來推廣Copilot,先讓Copilot成為他們的“首選聊天機器人”,再憑藉他們的龐大粉絲群擴大傳播。近年來,不少品牌都押注“網紅經濟”。2020年,美國甜甜圈品牌唐恩都樂(Dunkin' Brands) 曾與當紅人物Charli D'Amelio合作推出定製飲品“The Charli”。亞馬遜上也有成千上萬名網紅在推廣商品。紐約大學斯特恩商學院的市場行銷學教授Anindya Ghose對微軟啟用生活方式類網紅推廣AI產品感到意外,但他理解其中邏輯:“即使這些網紅的專業可信度不高,但只要他們的知名度夠高,仍然會有人買帳。”他說,如果這個計畫沒有效果,微軟不會堅持下去。“我幾乎可以肯定它是有效的。問題只是能不能更好。幾個月後他們可能會嘗試‘AI網紅’,作對比測試。”微軟選用非科技背景的代言人,正是為了強化Copilot的品牌定位——不僅是辦公工具,而是人人可用的生活助理。微軟消費者AI部門主管Mustafa Suleyman曾稱這是一個“幫你思考、計畫與做夢的AI夥伴”。近期,微軟邀請社交媒體紅人Alix Earle參與合作。2023年,Earle通過美妝生活類內容快速漲粉。今年5月,她在TikTok視訊描述中寫道:“Copilot是我的導師兼心理醫生”。Mehdi指出,Earle的視訊證明了該活動的效果:“我們看到很多人留言‘我要試試看’,而且可以直接看到使用量的提升。”到目前為止,微軟的Copilot網紅行銷活動確實吸引了不少大牌。但關鍵問題仍在於這是否真能幫微軟縮小與ChatGPT的差距,Gartner分析師Jason Wong持懷疑態度:“要在消費端超越ChatGPT,幾乎不可能。” (科創日報)