2026年，我的股票會漲嗎？遙遠的華爾街，高盛、摩根士丹利、瑞銀、摩根大通給出了一個堅定的建議：超配中國股票。2025年初，高盛在報告中提出，若政策落實和盈利改善逐步兌現，中國股市的上行空間依然可期，全球共同基金可能重燃對中國股票的興趣。那個時候的高盛是謹慎，甚至是悲觀的。他們推出了《人形機器人》三部曲，給出了一個冷酷的結論，機器人到2035年全球滲透率僅4%，中國的人形機器人進家門還要等5年。至此，2025年的機器人概念股令人一言難盡。全球投行老大的高盛猶如一位華爾街巫師，他們的一言一行總是影響著全球操盤手的決策。2026年初，高盛對中國明顯變得積極樂觀，他們在報告中做出了高配中國A股、港股的投資建議。理由是中國出口存在結構性上行空間，投資在政策支援下有望反彈。“十五五”規劃將產業體系和科技自強列為優先事項，高盛預計中國股市2026年漲幅將超過15%至20%。摩根大通從2025年開始，一直比高盛更為積極樂觀。2025年中期，摩根大通認為，以DeepSeek為主的中國科技進入到爆發的元年，尤其是隨著阿里巴巴公佈未來三年人工智慧基礎設施投資超過3800億的計畫後，浙江提出到2027年以人工智慧核心產業營收超兆的計畫，各地人工智慧產業鏈佈局開始覆蓋晶片、雲平台、大模型等領域。摩根大通建議首配中國科技股。2026年一開年，摩根大通對中國A股和港股更是殺瘋了。2月初，摩根大通分析師首次覆蓋MiniMax和智譜，稱兩隻股票是把握下一波全球人工智慧價值創造浪潮的首選標的，直接給出了“超配”評級。這只是摩根大通看好中國股票的一個縮影，他們對2026年滬深300指數更是給出5200點的預測，漲幅約12%。MSCI中國指數年底前上漲約18%，超配中國。高盛、摩根大通，摩根士丹利、匯豐、瑞銀等國際大行對2026年的中國股票給出了積極樂觀的投資建議，最低的漲幅都維持在6%以上。他們不約而同將目光聚焦到“十五五”開局之年的財政空間、中國企業的盈利修復，以及估值相對全球市場的窪地價值，尤其是中國政府堅決“反內卷”政策對企業利潤結構的影響，會進一步推動上市公司的估值中樞。外資數年間對中國資本市場的估值邏輯存在嚴重分歧，集中在中國股票財務的不透明，持續盈利能力的不確定性等等，無論是本土資本，還是國際資本，對中國股票的投資邏輯都是“低估值的價值博弈”，隨著中國在新能源、人工智慧等領域的突飛猛進，AI開始了廣泛應用，創新藥的不斷推出，在外資看來，中國股票變成了可以長期持有的“優質盈利驅動型資產”。那麼2026年到底該買入什麼股票呢？AI成為當之無愧最大的熱門概念。2026年被資本市場普遍關注的是AI的盈利驗證問題。投資股票主要看三個關鍵詞：好生意、好公司、好價格。毫無疑問，AI是個好生意，也就是通常說的賽道，沒問題。那麼誰是好公司呢？任何好生意，賣鏟子的永遠比應用更早賺錢，所以輝達在全球都是一騎絕塵。那麼中國AI的龍頭非字節、阿里、騰訊、華為等巨頭莫屬。高盛堅信，2026年市場的核心變化是“AI受益者擴散”。當字節和華為沒有上市，阿里、騰訊成為股票買入對象之外，敏銳的資本會從高不可攀的晶片和基礎設施向用AI進行場景落地，並且實現盈利增長的上市公司聚集，也就是摩根士丹利說的AI變革性重塑的經濟實體。市場將由GPU估值轉變到AI投入的營收之問，講不清投資回報率的公司將會被資本清算。2026年如果說資本開始對ROI進行關注的話，那麼AI進入了真正的泡沫清算之年。現在很多AI公司還處於燒錢階段，儘管AI的ROI模型跟傳統ROI模型有著難以彌合的分歧，AI已經在全球範圍內進入企業生產力階段，尤其是字節、阿里、沃爾瑪等企業，包括摩根大通、高盛等投行，企業的損益表中能看到生產力提升帶動AI投資回報的實現。資本會從資料積累、場景優勢、商業化能力等多個維度對網際網路及科技企業，進行全方位的價值重估。除了AI，摩根大通還把反內卷列為2026年大投資主題的首位。理由是過去很多年，中國企業一直陷入惡性的價格競爭，多個行業的利潤大規模被吞噬，最典型者莫過於太陽能、電池、鋼鐵等產業。中國政府從2025年開始，通過政策引導和市場整合，進行反內卷，提高行業集中度，比如遙遙領先的新能源汽車，就鼓勵提高集中度，這有助於修復企業的盈利能力。從A股結構看，反內卷最大的受益者莫過於滬深300成分股，他們絕大多數都是行業的頭部企業，無論是市場規模，還是公司治理，都將在提高行業集中度方面佔據領先優勢，進而推動淨利潤率的復甦，這也是A股盈利增長的重要基礎。而且滬深300擁有行業議價能力，甚至擁有細分領域的定價權，通過反內卷，除了提升淨利潤率，還能進一步鞏固龍頭地位。摩根士丹利更像是馬斯克的小迷弟，他們將能源的未來列為2026年的四大主題之一。AI時代資料的爆炸式增長帶來一個致命的問題就是對能源的極限考驗。波克夏的新掌門人阿貝爾掏43億美元買入Google，他的邏輯是Google的AI資料中心是公用事業，耗電可預測、現金流穩定。馬斯克最擔心就是電力難以滿足人工智慧的需求，能源轉型進入現實主義階段。如果說百年前中國錯過了工業革命的領導者機會，那麼在人工智慧的浪潮中，中國正跟美國形成東西雙子星的格局。尤其是中國擁有馬斯克無比羨慕的電力，摩根士丹利甚至認為，傳統能源與新能源的共存期長於市場預測，也就是未來無論是突飛猛進的太陽能、核電，還是傳統的水電、火電等能源，都將在人工智慧時代獲得資本關注的機會。當然，儲能豈能錯過？除了高科技和能源，黃金和美元依然是全球關注的焦點。隨著聯準會主席的換人，無論是華爾街分析師，還是全球的資本，都開始擔心美元貨幣政策政治化的風險。畢竟川普是一個特立獨行的人，他總想獲得凌駕於美國制度之上的超級權力。美國財長都毫不避諱，川普政府正在採取一系列措施，推行強勢美元政策，以使投資美元資產更具有吸引力。2026年初，美元與黃金雙雙走弱，打破了強美元壓制金價的歷史相關性。跟川普的任性有著密切關係，聯準會主席剛上任，川普就威脅說新的主席如果不降息就起訴他。儘管美國財長說那只是個玩笑，可是沒有人相信川普會尊重聯準會的獨立性。畢竟現在美國債務不斷攀升，川普貿易政策不可預測性很強，如果貨幣政策政治化，會削弱美元資產信心。摩根大通、德意志銀行、瑞銀都上調了黃金ETF的目標價，最高到6150美元/盎司，他們堅信新興市場央行的“追趕式增儲”會推動黃金的價格。貝萊德覺得，全球債務處於歷史高位，黃金不依賴主權信用承諾，抗風險的能力逐漸被放大，定價機制也正從成本定價轉向風險定價。美元的科技吸引力不再一枝獨秀，美元循環的持續性受到質疑時，買入黃金成為選擇。當然，超配中國股票不只是一句口號，也不只是AI產業鏈，以及相關的能源，當華爾街的投行們對美元和黃金都開始產生分歧的時候，其實中國的銀髮經濟、出口等領域，同樣存在著大量的投資機會。在地緣政治風險溢價長期化的情況下，波動率回歸，資產多元化配置，進行流動性管理，才能穿越震盪。面對2026的機會以及可能的高波動率市場，也許，老百姓會說：永遠滿倉，永遠熱淚盈眶。 (尺度商業)

【新智元導讀】OpenClaw爆火，AI正式步入Agent時代。一支低調的中國團隊憑藉極速推理、完美適配128G記憶體的196B模型，直擊痛點，強勢登頂海外熱榜。2026年才剛剛開始，AI圈的風向就已經變了。全網最火OpenClaw一夜之間，將大模型從乏味的「對話方塊」，拉到了「自動執行中樞」的時代。OpenClaw GitHub星標狂飆200k放眼海外，OpenClaw開源生態迎來了史詩級大爆發。核心Skill註冊平台ClawHub成為全球開發者的進貨天堂。這裡彙集了超過5000個由社區貢獻的海量Agent Skills就在最近，國內一款類似的平台「水產市場」迅速走紅。上線短短幾天時間，已有3.3k下載量，開發者們紛紛一鍵接入了自己的龍蝦。它的核心邏輯，就把各種散落GitHub工具，全部集中上架，讓Agent隨調隨用。當AI被捲成「超級牛馬」，開發者的投票邏輯也變得更加直接：在複雜的長程任務中，誰的速度奇快無比、邏輯足夠強悍，且能與各類工具絲滑地聯動，誰就能贏下這一局。正是在這樣一個「實戰為王」的節點，一個低調的中國大模型團隊——階躍星辰（StepFun），憑藉著最新發佈的Step 3.5 Flash，穩穩接住了這波最炙手可熱的流量紅利。全球「逮蝦戶」爭用中國黑馬模型由於OpenClaw運行需要大量呼叫大模型API，OpenRouter作為全球最大的模型聚合平台，自然成了最直接的「戰場」。在GPT等強敵包圍之下，Step 3.5 Flash異軍突起，不僅成功躋身Fastest榜的第一梯隊，甚至還一度拿下了Trending榜的榜首。一個代表速度，一個代表趨勢，精準命中了Agent時代開發者最關心的兩個維度：快，以及越來越多人在用。根據「Last 30 days」呼叫量排行，Step 3.5 Flash目前穩居全球第四；2月26日以來，單天呼叫量則直接衝到了第三的位置。不過，更值得玩味的是，這份成績是怎麼來的。階躍CTO朱亦博後來在Reddit上透露：Step 3.5 Flash既不在OpenClaw默認配置的首頁推薦列表裡，也沒有跟OpenClaw做過任何官方推廣合作。換句話說，這完全是開發者自發選擇的結果——用腳投票，一票一個token。潛入Reddit海外開發者「真香」現場隨著呼叫量的飆升，階躍的核心團隊做客了全球最硬核、最挑剔的本地大模型開源社區Reddit的 r/LocalLLaMA 類股，開啟了一場長達數小時的AMA（Ask Me Anything）。熟悉這個社區的人都知道，r/LocalLLaMA的活躍使用者是全球最硬核的獨立開發者。他們不看PPT，不信行銷話術，只看模型能不能在自己的本地機器上絲滑跑起來。面對這群最挑剔的極客，StepFun派出了包括CEO、CTO、首席科學家在內的全明星陣容，十一人集體線上答疑。面對海外極客尖銳的技術提問、乃至對工程Bug的「貼臉開大」，階躍交出了一場真誠且硬核的答卷。而把這場跨洋對話和近期的榜單逆襲放在一起看，不僅能解開Step 3.5 Flash在海外意外走紅的底層邏輯，更能讓我們看到：在算力與生態的重重約束下，一家中國創業公司是如何蹚出一條破局之路的。先說速度。在Chatbot時代，大模型只要保持20～30 tokens/s的輸出速度就夠了，因為使用者會盯著螢幕看它「打字」，再快也讀不過來。但在Agent時代，遊戲的玩法徹底變了。當使用者使用OpenClaw這類工具完成長程任務時，沒有人會緊盯模型輸出的每一個字——大家只關心「你什麼時候能把活幹完交付給我」。速度，從「錦上添花」變成了「生死攸關」。海外使用者的真實反饋印證了這一點。在AMA中，有網友直言：「實測用於OpenClaw特別好用，速度奇快無比，是所有模型裡最滿意的一個」。再說尺寸。如果說速度是熱情的引線，那麼點燃這場AMA最高潮的，是一個看似平淡的參數設定：約196B的MoE架構。在開發者眼中，這個尺寸簡直是「神來之筆」。知名評論者ilintar激動地留言：「我覺得196B MoE是一個完美的參數規模——它允許高品質的4-bit量化加上合理的上下文長度剛好能放入128 GB記憶體中。」這個「卡點」並非巧合。朱亦博在AMA中坦言：我們的確有一個目標，就是讓它能夠跑在一個128 GB記憶體系統的記憶體中。我自己為了跑模型，自掏腰包買了一台128GB記憶體的Macbook Pro，而我們的首席科學家也買了一台128GB記憶體的AMD機器。因為自己是資深的本地模型玩家，所以深知痛點。現有的許多230B等級的模型，在進行4-bit量化後，恰好超出了128GB記憶體的承載極限，迫使開發者只能犧牲性能去使用3-bit甚至更低精度的量化，或者忍受極慢的硬碟解除安裝。為了讓開發者能夠用4-bit暢快跑滿256K上下文，階躍硬生生將尺寸「克制」在了比235B略小的區間。這不僅是技術上的精打細算，更是對開源社區真實需求的深刻共情。難怪有使用者感慨：「你們能考慮到128GB的範圍真是太棒了」。當然，反饋並不只有鮮花。有開發者尖銳地指出，Step 3.5 Flash在發佈首日，工具呼叫在vLLM、llama.cpp等主流推理棧上完全不可用，甚至直接放棄測試退回了競品模型。面對這種「貼臉輸出」的質疑，CTO朱亦博親自下場道歉：這確實暴露出我們在發佈支援工具呼叫的模型方面經驗不足……我們只確保了數學和編碼的基準測試結果，但測試用例沒有覆蓋到工具呼叫的工程實現。針對使用者反饋的模型會陷入「無限推理循環」的Bug，團隊也毫不迴避。他們詳細解釋了這是因為缺乏不同推理強度（Reasoning effort）的訓練資料，並公開了下一步通過RL進行顯式長度控制的修複方案。甚至，在談到「世界知識的遺忘」這一深度技術難題時，團隊也大方分享了他們的困境與假設：對於200B規模的推理模型，在從預訓練轉向推理模式冷啟動的對齊階段，模型很容易陷入一個「知識貧乏的閉合子空間」，付出了過高的「對齊稅」，導致世界知識受損。這種不迴避缺陷、甚至把踩過的坑掰開揉碎了講給社區聽的態度，贏得了極客們的極大尊重。開源社區最終只相信一件事情：你是不是在真正解決問題，你是否與開發者站在一起。有使用者甚至主動提出：「如果我能在下個版本前搞定自動解析器，你們至少不用擔心llama.cpp的工具呼叫支援了」。這，就是開放原始碼的力量。196B參數背後的設計哲學從CTO朱亦博最近發佈多的一篇長文中，我們洞察到了階躍在大模型路線上的戰略判斷邏輯。第一個判斷：大模型時代正在切換賽道。當前，大模型的演進劃分為三個階段：L1 Chatbot（對話機器人）→ L2 Reasoner（推理器）→ L3 Agent（智能體）。針對不同階段，適合的「基座架構」也是不同的。也就是說，強行用上一代的基模結構做下一代的事，不是不行，只是效率極低。而對於沒有海外巨頭那樣充沛算力的中國公司而言，低效就是致命的。第二個判斷：Agent時代，速度比參數更重要。比起狂捲參數，一個擁有極致效率的模型更加重要。這意味著，模型的推理速度，從「體驗最佳化項」變成了「核心競爭力」。因此，Step 3.5 Flash的設計目標被精準地定義為三個詞：強邏輯、長上下文、快。在架構方面，它採用了高效的稀疏MoE，並選擇了對投機採樣最友好的SWA結構；在端側部署方面，團隊堅持用8個Group，以適配8卡平行的推理硬體。這種從一開始就將「智能密度」和「推理速度」作為雙重北極星指標的做法，讓Step 3.5 Flash在沒有盲目堆砌參數的情況下，成為了一台完美契合Agent工作流的「性能小鋼炮」。第三個判斷：拒絕梭哈，可持續發展才是正道。這場AMA和背後的開發故事中，最讓人深思的，其實是階躍星辰對「大參數模型」的祛魅。在階躍看來，訓大尺寸模型很容易陷入一個死胡同：訓練周期太長，等好不容易訓成熟了，上一個智能時代已經進入尾聲，新的範式（如長鏈條推理）已經出現，為了適應新時代又不得不推倒重來。這需要巨頭般深不見底的算力儲備，對於創業公司而言，「就是場要麼爆火要麼爆虧的豪賭」。更深入的技術洞察在於：模型尺寸到了一定程度後，和邏輯能力的相關度就不大了，邏輯能力主要吃後訓練技術。在巨頭中間蹚出一條「實戰派」之路縱觀整個2026年開春的大模型戰局，市場正在發生劇烈的重構。前兩年的邏輯是誰能跑分更高，誰能更接近所謂的SOTA。但在今天，這條坐標軸正在轉向：誰能在算力約束下跑出現金流？誰能在模型能力與推理成本之間找到極致的平衡？Step 3.5 Flash的出現，以及它在Reddit引發的狂熱和在OpenClaw榜單上的逆襲，給出了一個極具啟發性的答案。算力不佔優勢，就把系統和演算法的聯合設計做到極致；做不了通殺一切的兆全能怪獸，就針對Agent時代的核心痛點（長上下文效率、極速推理、強邏輯後訓練）進行定點爆破；在商業化上，通過提供「最符合硬體部署甜點位（128GB）」的高效工具，自然而然地接住了OpenClaw帶來的開發者流量。正如團隊在AMA中所說：「訓練基礎模型既是科學也是工程。最重要的是每個團隊成員都理解設計目標。當目標清晰時，演算法選擇、資料清洗和基礎設施決策就會自然對齊。」這或許才是2026年AI競爭最真實的樣子——不是實驗室裡的跑分遊戲，而是真實工作流中的生死時速。當你的模型每天被全球開發者呼叫數百億tokens時，任何花哨的PPT都不如一句「it just works」來得有說服力。至少在此刻，階躍星辰的Step 3.5 Flash已經用一種最樸素的方式證明了自己的價值：在一個老外用英語提問、中國工程師用英語回答的深夜Reddit帖子裡，在一個個被全球開發者敲進配置檔案的模型名字裡。不需要翻譯，程式碼就是最好的語言。 (新智元)

最新 AI 模擬軍事博弈揭示致命真相：面對地緣危機，最先進的 AI 在 95% 的對局中按下了核按鈕。機器不懂恐懼，拒絕投降，安全協議在壓力下全面失效。而五角大樓正將其引入真實指揮室，人類的和平歲月岌岌可危。在人類掌握核武器的八十多年裡，支撐脆弱和平的基石是一種極其感性的心理狀態——對徹底毀滅的恐懼。當冷戰的危機逼近頂點時，決策者往往會在懸崖邊退縮。如今，把這種關乎人類存亡的決策權交給最先進的 AI，會發生什麼？結論令人不寒而慄。倫敦國王學院的學者肯尼斯·佩恩（Kenneth Payne）近期完成了一項針對前沿大語言模型的兵棋推演實驗。論文地址：https://arxiv.org/pdf/2602.14740v1實驗結果指向一個令人不安的趨勢：當機器代替人類站在地緣政治危機的懸崖邊時，它們會毫不猶豫地邁出那致命的一步。在推演中，95% 的對局最終都走向了戰術核武器的部署。在這場矽基邏輯主導的沙盤推演中，不存在妥協，也沒有投降。大模型們用 78 萬字的推演過程，向我們展示了一個剝離了人類恐懼與道德負擔後，純粹由計算構築的殺戮世界。而就在這兩天，五角大樓正試圖施壓 Anthropic 要求解除所有 AI 限制。絕對的計算，與消失的底線這場實驗的參與者是 OpenAI 的 GPT-5.2、Anthropic 的 Claude Sonnet 4 以及Google的 Gemini 3 Flash。研究人員讓這些模型扮演兩個擁有核武器的超級大國領導人，在 21 場模擬對局、329 個決策回合中，處理邊境爭端、資源搶奪和政權存亡等高壓危機。它們手握一張包含 30 個層級的衝突升級表，下限是全面投降，上限是全面戰略核打擊。實驗的資料打破了科技界對 AI 對齊（AI Alignment）的樂觀幻想。在面臨劣勢時，沒有任何一個模型選擇過徹底讓步或投降，它們做出的最大妥協也僅僅是暫時的、戰術性的降低暴力等級。當按下核按鈕不再受到肉身隕滅的威脅制約時，機器眼中的核武器退化成了一個普通的博弈籌碼。正如佩恩所指出的，核禁忌對機器的約束力遠遠不及對人類的約束。更有趣也更危險的發現藏在各個模型的性格切片裡。對陣勝負表Claude Sonnet 4 展現出了極度冷酷的「計算型鷹派」特質。它在低風險時期是一個完美遵守承諾的可靠夥伴，以此建立信任。當危機升級到核領域時，它會毫不猶豫地打破承諾，發動超出預期的打擊。它極度聰明，為自己設定了一條「戰略威脅」的紅線，用威懾逼退對手，卻精準地停在全面核戰的前夜。GPT-5.2 的行為則揭示了 AI 安全訓練的深層漏洞。在沒有時間壓力的對局中，GPT-5.2 表現得像一個病態的和平主義者，無論對手如何步步緊逼，它都死守底線，結果輸掉了所有這類比賽。在帶有倒計時的生死局中，同一個模型卻化身為毫不留情的殺手。當面臨註定的戰略失敗時，它打破了原有的所有安全設定，勝率飆升至 75%，甚至在極端情況下兩次將衝突推向了最高等級的全面戰略核戰。這意味著，科技公司耗費巨資進行的基於人類反饋的強化學習（RLHF），只是給模型設定了一個較高的作惡門檻。當外部壓力足夠大時，機器依然會越過門檻，走向極端暴力。Gemini 3 Flash 則扮演了一個擁抱「非理性之理性」的狂人角色。它極度變幻莫測，會在推演極早期就主動選擇全面戰略核戰，試圖用毫無底線的瘋狂來迫使對手屈服。戰爭迷霧，與崩塌的威懾理論真實世界的戰爭從來不是完美資訊的博弈，佩恩的團隊在實驗中專門引入了「戰爭迷霧」機制。由於技術故障或溝通失誤，模型的行動有一定機率超出其原本設定的層級。實驗顯示，86% 的衝突中都發生了這類意外事件。可怕的是，面對對手意外升級的火力，模型無法分辨這是走火還是蓄意挑釁，它們一律將其視為敵意，並報以更猛烈的還擊。傳統的核威懾理論建立在「相互保證毀滅（MAD）」的邏輯上。人類相信，任何人都不會主動發射核彈，因為對方必然等量報復。在 AI 的世界裡，這種默契徹底失效了。阿伯丁大學的詹姆斯·約翰遜（James Johnson）對這些發現深感不安。資料表明，當一方動用戰術核武器時，另一方只有 18% 的機率會選擇降級衝突，剩下的情況全是以牙還牙的螺旋升級。大模型們似乎無法像人類那樣理解「賭注」的真正含義。普林斯頓大學的 Tong Zhao 提出了一個核心質疑。大模型的決策機制可能完全缺乏對生命消亡的感知，在它們預測下一個詞的邏輯鏈路中，人類千萬人口的傷亡只是損失函數上的一個數字變化。約翰遜指出，雖然 AI 或許能通過增加威脅的絕對可信度來強化短期威懾，但它們同樣會在瞬間放大彼此的敵意，引發災難性的鏈式反應。作者介紹本文作者 Kenneth Payne 是倫敦國王學院的教授，研究領域是政治心理學與戰略研究。他的最新著作《我，戰爭機器人》（I, Warbot）探討了人工智慧將如何改變戰略格局。該書被《經濟學人》以及國際關係領域的權威期刊《國際事務》評為年度最佳圖書。此前，他在埃塞克斯大學獲得博士學位，在牛津大學獲得碩士學位，在倫敦大學學院獲得學士學位。倒計時的現實回到現實世界，學術界的沙盤推演正在迅速變成軍方行動的指南。各國政府對將決策權交給機器依然保有克制。沒有任何一個大國的領導人會真的把核彈發射井的鑰匙交給一段程式碼。在極端壓縮的戰爭時間線裡，留給人類思考的時間正在以毫秒計地縮短，軍方決策者面臨著越來越大的誘惑和壓力，不得不將部分戰術評估和目標鎖定工作交給 AI 決策支援系統。技術巨頭與五角大樓的合作正在以前所未有的速度推進。目前，馬斯克旗下的 xAI 已經拿下了軍方的相關合同，而在國防部的強硬施壓下，Anthropic 正逐步放開其模型在軍事用途上的限制，Google與 OpenAI 的軍方合作協議也已處於即將落槌的邊緣。這些在推演中動輒按下核按鈕的前沿模型，正在真實地走入全球最高等級的作戰指揮室。科技公司試圖教導機器理解人類的道德，卻無法教會它們感受人類的脆弱。機器可以在沙盤上推演千萬次核冬天，然後毫無波瀾地開啟下一局遊戲，而人類的世界只有一次清零的機會。我們用理智與恐懼交織的網，勉強維繫了八十年的大體和平歲月（且局部戰亂頻仍）；如今，我們卻正準備把發令槍，遞給不知道恐懼為何物的演算法。 (新智元)

馬年伊始，上海的AI企業已經開足馬力、全面復工。位於上海徐匯濱江的“模速空間”是全國首個AI大模型生態社區，聚集了200多家各類AI創新企業。2026春節假期剛結束，這裡的不少企業就已經全員復工。在一家專註記憶科學領域的AI企業上海辦公室，數十名員工已經100%到崗。這家孵化於“模速空間”的公司成立於2024年，由於記憶科學等核心技術的應用，公司產品能夠極大地節約算力、提升效率，下遊客戶數量快速增長。上海某人工智慧大模型公司首席執行長 溫德亮：在AI領域上的投入，特別是企業，對這種效能提升的需求特別旺盛，今年市場需求應該是在10倍以上。另一家AI企業的80多名員工也同樣全員復工。這家公司專門為外貿企業提供大模型智能體，能夠幫助出海企業進行獲客、行銷以及詢盤跟進，扮演“外貿專家”的角色。上海某智能科技公司首席執行長 韓美：現在Agent（智能體）以人的十分之一的成本、百倍效率去執行，它的業務加速就會很快。2026年1月份的業績達成率是2025年12月份的1.5倍。上海“模速空間”大模型創新生態社區副總經理 張韻：去年部分優秀企業的估值實現了7倍左右的增長，2026年不少企業也找到了AI應用場景落地的方向，據我們瞭解，很多企業的營收預期也將達到數倍的增長。 (央視財經)

外媒報導：根據 OpenRouter 的最新資料，中國開源人工智慧模型稀宇科技MiniMax 和月之暗面的Kimi在全球 token 使用排名中名列前茅，終結了美國在市場上的主導地位。這項變化反映國際對中國開源模型需求增加，特別是在中國這些大模型一系列新版本推出之後。據指出： MiniMax M2.5 單周使用量高達 2.45 兆個 token，幾乎是先前的 2 倍，主要由程式碼應用帶動。該模型於 2 月 13 日推出，宣稱是「世界上首個專為代理場景設計的生產級模型」，並在推出後 7 天內達到 3.07 兆個 token 使用量。Kimi K2.5 於 1 月發表，排名第二，使用量為 1.21 兆個 token；智譜的 GLM-5 則以 7,800 億個 token 位居第三。這三個中國模型在 OpenRouter 上佔總 token 使用量的 61%，顯示中國在全球 AI 市場的強勁表現。價格方面，MiniMax M2.5 與 GLM-5 的收費為每 100 萬個輸入 token 0.30 美元；相較之下，Anthropic 的 Claude Opus 4.6 收費高達 5.00 美元，約為前者的 16.7 倍。這使中國的 三 大模型在程式碼能力與代理自動化方面具備明顯競爭優勢。在中國企業市場，市場整合速度顯著加快。阿里巴巴的千問、字節跳動的 豆包 與 DeepSeek 在 2025 年下半年共同佔企業 token 消耗超過 70%，而上半年還不到 50%。此外，月之暗面AI 的商業化成果也相當顯著。K2.5 發表後不到 20 天，該模型收入已超過公司 2025 年全年總收入。該公司新近完成一輪超過 7 億美元的融資，由阿里巴巴與騰訊領投，估值提升至 100 億至 120 億美元。 (芯聞眼)

在首爾東部寧靜的弘益洞小巷深處，有一棟貼著褪色石磚的建築，門牌上寫著“韓國棋院"——這是韓國職業圍棋的管理機構。圍棋是一項古老的運動，在韓國有著神聖的地位。然而走進這棟樓，昔日棋手將手伸入木碗取子時發出的細微聲響，如今已被滑鼠點選聲所取代：棋手們弓身坐在顯示器前，在 AI 程序中復盤對局；另一些人圍坐在棋盤旁，爭論下一步最優落點，而教練則告知他們的選擇與 AI 的建議相差多少；還有人默默坐著，看 AI 程序與 AI 程序對弈。十年前，Google DeepMind 的 AI 程序 AlphaGo 擊敗韓國棋手李世石（Lee Sedol），震驚世界。此後數年，AI 徹底顛覆了這項運動，推翻了數百年來關於最優落子的原則，並引入了全新的思路。棋手們如今訓練的目標，是儘可能地複製 AI 的落子，而非創造自己的風格，那怕他們對機器的思維邏輯仍感到茫然。（來源：麻省理工科技評論）今天，不借助 AI，棋手幾乎不可能在職業舞台上立足。有人說這項技術耗盡了圍棋的創造力，也有人認為人類的創造空間依然存在；與此同時，AI 正在推動訓練資源的民主化，越來越多的女棋手因此得以躋身高段行列。對於世界頂尖棋手申真諝（Shin Jin-seo）而言，AI 是一位不可或缺的訓練夥伴。每天清晨，他坐在電腦前打開 KataGo。他因落子風格與 AI 高度契合而被冠以“申真智能”的外號，他追蹤那個代表程序最優建議的藍色光點，在數字棋盤上不斷調整棋子位置，試圖理解機器的思考邏輯。“我一直在思考 AI 為什麼會選擇這步棋，”他說。備戰對局時，申真諝將大部分清醒時間都花在研讀 KataGo 上。“這幾乎像一種修行，”他說。2022 年韓國棋院聯賽的一項研究顯示，申真諝的落子與 AI 建議的吻合度達 37.5%，遠高於研究中所有棋手的平均水平 28.5%。“我的棋風變了很多，”申真諝說，“因為我必須在一定程度上遵從 AI 的指引。”韓國棋院表示，已主動聯絡 Google DeepMind，希望促成申真諝與 AlphaGo 之間的對局，以紀念 AlphaGo 擊敗李世石十周年。Google DeepMind 發言人表示，公司目前暫無相關資訊可以披露。但若新的對局成真，在更先進 AI 程序上磨礪多年的申真諝對獲勝持樂觀態度。“AlphaGo 當時仍有一些弱點，我認為針對這些弱點可以擊敗它，”他說。規則圍棋是一種抽象策略棋類遊戲，起源於 2500 多年前的中國。兩位棋手輪流在 19×19 的棋盤上落下黑白棋子，通過包圍對手的棋子來佔領領地。這是一場令人歎為觀止的數學複雜遊戲。棋盤可能的局面數約為 10 的 170 次方，遠超宇宙中的原子數量。如果說國際象棋是一場戰鬥，圍棋便是一場戰爭：你在一角窒息對手的同時，還要在另一角抵禦入侵。為訓練 AI 下圍棋，海量人類棋局資料被輸入模擬人腦神經元網路的計算系統神經網路。AlphaGo 在擊敗李世石後被命名為 AlphaGo Lee，訓練封包含 3000 萬步棋局，並通過與自身進行數百萬次對弈加以精進。2017 年，其繼任者 AlphaGo Zero 從零開始學習圍棋，不研究任何人類棋局，僅依據規則與自身對弈，純靠自我博弈發展出落子策略。這種白板式學習方式不受人類知識侷限，被證明更為強大。訓練三天後，AlphaGo Zero 以 100 比 0 完勝 AlphaGo Lee。Google DeepMind 同年宣佈 AlphaGo 退役。隨後，一批受 AlphaGo Zero 啟發的開源模型相繼湧現。今天，KataGo 是韓國職業圍棋棋手使用最為廣泛的程序。它比 AlphaGo 更快、更精準，不僅能預測勝負，還能在任意時刻預測棋盤每個點位的歸屬。AlphaGo Zero 通過分析棋盤的局部小塊來拼湊出對整體的理解，而 KataGo 則學會了讀懂整張棋盤，對長遠戰略形成了更強的判斷力。它不僅學會了如何贏棋，更學會了如何最大化得分。這款軟體從根本上改變了人們的下棋方式。數百年來，職業棋手應對圍棋天文數字般複雜局面的方式，是發展出一套替代純粹計算的啟髮式原則：精妙的佈局策略為空白棋盤建立抽象秩序，早早搶佔角落被視為劃不來的交換，每一代棋手都在積累新的原則，充實這門學問的體系。然而，“AI 改變了一切，”韓國圍棋解說員朴正相（Park Jeong-sang）說，“曾經被視為常識的基本下法如今幾乎銷聲匿跡，而過去從未有過的技術則大行其道。”變化最為顯著的是佈局。圍棋從空白棋盤開始，前 50 手曾是抽象思考與創造力的畫布，棋手在其中刻下各自的個性與棋道哲學。李世石以充滿挑釁的落子風格著稱，擅長製造混亂；曾在 2017 年負於 AlphaGo Master 的中國棋手柯潔，則以靈動想像力令人眼花繚亂。如今，棋手們記憶的是同一套由 AI 建議的高效、精算型佈局套路。棋局的重心已轉移到中盤，在那裡，純粹的計算能力比創造力更為重要。AI 訓練導致了棋風的同質化。柯潔曾感嘆，看著同樣的佈局套路被無休止地重複，令人疲憊。“我和場下的觀眾感受完全一樣，看著很累，很痛苦，”他 2021 年在接受中國媒體採訪時說。每當有棋手突破慣例、落出出人意料的棋，觀眾便歡呼雀躍，但這樣的時刻已越來越少。2023 年的一項研究顯示，頂尖圍棋棋手超過三分之一的落子與 AI 建議相同。許多棋手表示，每局棋的前 50 手往往與 AI 的建議如出一轍。“圍棋已經變成了一項智力競技運動，”在 2016 年負於 AlphaGo 三年後退役的李世石說，“在 AI 出現之前，我們追求的是更高的東西。我是把圍棋當作一門藝術來學的，”他說，“但如果你的落子來自抄答案，那就不再是藝術了。”一些棋手說，下圍棋不再是開拓新領域，而是遵從一個超人神諭的指令。“我曾經通過推動圍棋技術的進步、呈現新的範式來激勵棋迷，”李世石說，“我下棋的理由已經消失了。”棋思留守賽場的棋手們正在嘗試重建自己的技藝，但很難辨清新的原則究竟是什麼。金彩瑛（Kim Chae-young）是世界頂尖女棋手之一，恬靜沉穩，從職業棋手父親那裡習得了這門技藝。然而當 AI 開始重塑圍棋，她發現自己不得不從頭來過。“我需要時間去拋棄自己以前學到的一切，”金彩瑛在與我共享螢幕、用游標指著 KataGo 建議的藍色點位時說，“多年來積累的直覺，原來是錯的。”她湊近顯示器，螢幕上顯示著每一步棋的勝率，沒有任何解釋。即便是金彩瑛、申真諝這樣的頂尖棋手，也無法理解 AI 的所有落子。“它好像是在用更高維度的方式思考，”她說。當她試圖向 AI 學習時，她補充道，“與其說是理性地推敲每一步棋，不如說是在培養一種直覺。”研究人員正努力破譯棋類 AI 程序中編碼的超人知識，以便人類也能從中學習。2024 年，Google DeepMind 的研究人員從 AlphaZero（AlphaGo Zero 的通用版本，同樣能夠下國際象棋）中提取出新的象棋概念，並通過象棋題將其傳授給國際象棋大師。棋手們迄今從 AI 系統中汲取的圍棋概念，“很可能只是你潛在可以學到的一小部分，”豐田工業大學芝加哥分校電腦科學家尼古拉斯·托姆林（Nicholas Tomlin）說，他是一項探究 AlphaGo Zero 中圍棋概念編碼的研究的共同作者。然而提取這些經驗依然困難重重。“頂尖棋手至今仍未能歸納出 AI 落子背後的一般性原則，”明知大學圍棋教授南志賢（Nam Chi-hyung）說。儘管棋手可以模仿 AI 的落子，但由於其推理過程如同黑箱，他們尚未從中提煉出圍棋新的範式。圍棋或許正處於一種認識論上的迷途之中。即便 AI 是一位深不可測的導師，它也是一位公平的導師。AI 極大地提升了女棋手的訓練條件，而這一群體長期以來在圍棋界處於弱勢地位。南志賢表示，數十年來，圍棋訓練意味著在頂尖男棋手門下學藝，最具競爭力的對局也集中在女棋手難以涉足的男性圈子裡。“女棋手從未有過那樣的歷練機會，”她說，“但現在她們可以跟 AI 學習，訓練環境大為改善。”從更宏觀的角度來看，AI 通過幫助所有棋手打磨佈局套路，縮小了棋手之間的差距。近年來，女棋手的排名持續攀升。2022 年，時任世界女子第一人的崔精（Choi Jeong）成為首位晉級國際大賽決賽的女棋手。她以凶悍好鬥的棋風被稱為“女子力士”，在決賽中迎戰申真諝，最終落敗，但這場對決為圍棋界女棋手開創了先例。2024 年，金彩瑛因在韓國圍棋聯賽後季賽奪冠而登上新聞頭條，她是那屆賽事中唯一的女棋手。AI 訓練賦予了金彩瑛全新的自信。用 AI 分析男棋手的對局，打破了他們看似無懈可擊的光環。“以前，我無法判斷頂尖男棋手的實力究竟有多強，他們感覺無堅不摧。現在，我知道他們也會犯錯，他們的落子並非總是妙手，”她說，“AI 打破了心理上的壁壘。”身份儘管 AI 在圍棋上的造詣已遠超任何棋手，棋迷們依然更願意觀看人與人之間的對局。“AI 程序之間的對弈，對棋迷來說並不好看，”解說員朴正相說，這類對局過於複雜，棋迷難以跟上，而且太過完美，缺乏緊張感。棋手可以複製 AI 的佈局套路，但到了中盤，棋盤演變出多到無法全部記憶的可能性，便需要依靠自己的判斷。棋迷樂於看到棋手犯錯、逆境翻盤，在棋盤上每一顆棋子裡流露個性。申真諝的棋風強硬好鬥，卻帶著一種機械般的沉著；金彩瑛則善於在最混亂的局面中遊刃有餘。“圍棋裡，每一步都是你自己的選擇，對手也用自己的選擇來回應，”27 歲的圍棋愛好者和業餘棋手金大熙（Kim Dae-hui）說，“看著這個過程展開，很有意思。”有金大熙這樣的棋迷在看，申真諝從自己的棋局中找到了意義。“我能下出一種只有人類才能講述的故事，”他說。退役後，李世石尋找一份能發揮人類優勢的新工作，開始製作桌游、巡迴演講，並在大學教學生下棋。“我在尋找一個我能享受、能擅長的新領域，”他說。然而近來，他對自己離開的那項運動重燃了希望。“下出一局完美棋局，是每一位圍棋棋手的夢想，”那是一局技藝精湛、沒有失誤、勢均力敵的棋手廝殺至刀刃邊緣的對局。“這就像一個海市蜃樓，”李世石笑著說，“也許 AI 能幫我們下出那樣一局完美的棋。”申真諝希望自己能做到這一點。對申真諝來說，AI 是老師、是夥伴、也是引路的北極星。“我或許是當今最強的人類棋手之一，但有 AI 在，我不能自滿，”他說，“AI 給了我繼續進步的理由。” (麻省理工科技評論APP)

OpenAI 宣佈獲「亞馬遜+輝達+軟銀」1100 億美元新投資2 月 27 日晚間消息，OpenAI 宣佈完成新一輪融資，投前估值達 7300 億美元，融資總額 1100 億美元。其中包括軟銀投資 300 億美元、輝達投資 300 億美元、亞馬遜投資 500 億美元。OpenAI 表示，已與亞馬遜達成戰略合作，並與輝達敲定下一代推理算力支援。隨著本輪融資推進，預計還將有更多財務投資者加入。今年年初以來，Codex 周活躍使用者增長超兩倍，達到 160 萬。如今，更多人無需完整工程團隊，就能自主建立、自動化部署並行布軟體。超過 900 萬付費企業使用者依託 ChatGPT 開展工作，初創公司、大型企業和政府機構都在 OpenAI 平台上進行開發，重塑其產品與服務的設計、交付和營運模式。ChatGPT 成為大眾接觸人工智慧的起點，周活躍使用者超 9 億，目前消費者訂閱使用者已突破 5000 萬。年初以來訂閱增長顯著提速，1 月和 2 月有望成為公司歷史上新增訂閱使用者最多的月份。本輪融資後的估值，使 OpenAI 基金會所持 OpenAI 集團股份價值增至 1800 億美元以上。（來源：新浪科技）雷軍：新一代小米 SU7 內建機械結構，可電動也可以機械打開2 月 27 日，小米創辦人、董事長兼 CEO 雷軍在小米汽車工廠裡進行直播，與多位小米技術專家暢聊小米汽車的安全體系。雷軍表示，新一代 SU7 的氣囊從 7 個增加到了 9 個，可以給後排乘客提供更周全的保護。雷軍特別提醒，雖然我們做了這麼多安全氣囊，上車以後一定要系安全帶。如果不繫安全帶的話，安全氣囊的效果衰減很厲害，尤其是二排也要系安全帶。直播中，雷軍透露，新一代小米 SU7 在安全方面又做了非常多的升級。第一，應用了 2200 兆帕的小米超強鋼；第二，全系升級了 9 個氣囊；第三，電池包底部升級了防彈塗層；第四，全系標配雷射雷達，增強了安全冗餘。此外，小米 SU7 開車的穩定性和剎車性能都得到了升級。此外，小米 SU7 還全系標配了三重冗餘的車門把手，內建了機械結構和備用電源，車內車外都可以機械開門，以確保車輛開門安全，使得門鎖既可以電動打開，也可以機械打開。（來源: 新浪科技）寶馬德國工廠首次引進人形機器人打工！此前每周工作 5 天 每天 10 小時2 月 27 日消息，寶馬集團宣佈將在德國萊比錫工廠部署人形機器人，這是其首次在歐洲生產體系中引入此類具身智能技術。該項目旨在將類人機器人技術整合進現有的汽車批次生產中，並探索電池和零部件生產的進一步應用。此次試點與瑞士海克斯康機器人合作，採用其 2025 年推出的 AEON 人形機器人，主要承擔高壓電池裝配與零部件製造兩大環節。項目已完成理論評估與實驗室測試，2025 年 12 月啟動首輪產線實測，今年 4 月將開展二次測試，夏季正式進入規模化試點階段。AEON 憑藉類人化軀體設計，可靈活更換夾持器與掃描工具，適配多工序作業需求，並能實現輪端動態移動。據瞭解，寶馬此舉也借鑑了美國斯帕坦堡工廠的成功經驗，當地試點的人形機器人，曾在 10 個月內支撐 3 萬輛寶馬 X3 的生產，每周一至周五每天工作十小時。完成 9 萬次零部件精準搬運，持續運行 1250 小時。美國工廠的試點證實，類人機器人能夠安全地執行精確、重複的工作步驟——如以毫米級精度定位元件，並為物理人工智慧在生產中的進一步部署提供了重要見解。寶馬強調，部署機器人旨在承接高負荷、高風險崗位，提升生產安全性與效率，目標是減輕員工負擔，進一步改善工作條件。（來源：快科技）魅族科技宣佈戰略轉型，將暫停國內手機新產品自研硬體項目2 月 27 日消息，魅族科技發佈戰略轉型公告，宣佈將暫停國內手機新產品自研硬體項目。從公告獲悉，魅族將暫停國內手機新產品自研硬體項目，並在積極接洽第三方硬體合作夥伴，同時原有業務不受任何影響。魅族科技表示，魅族公司將積極地全面戰略轉型，在全新的 AI 時代，從過去以硬體為主導轉向為以 AI 驅動軟體產品為主導的發展方向，並打造以 Flyme 開放生態系統為基座的良性運轉的企業。（來源：IT 之家）影石 337 調查終裁：GoPro 六項指控均不成立2 月 27 日下午消息，影石創新發佈公告，美國 337 調查終裁落定：美國國際貿易委員會（ITC）維持初裁，判定 GoPro 六項指控均不成立。影石在公告中表示：「本次 337 調查未對公司生產、經營造成實質性影響。公司將持續不受限制地在美國進口和銷售現有產品。」資料顯示，337 調查源於《美國 1930 年關稅法》第 337 條款，是 ITC 審查進口產品是否侵犯智慧財產權的貿易救濟程序。一旦認定侵權，ITC 可發佈排除令，禁止侵權產品進入美國市場。因其審理節奏快、制裁力度大，337 調查長期被視為中國企業出海的主要法律壁壘之一。根據 ITC 終裁，GoPro 指控的六項專利爭議中，五項被裁定為不構成侵權或相關專利權無效；針對剩餘一項外觀專利，影石提出的新設計方案也獲 ITC 確認不構成侵權。影石創始人劉靖康曾表示「感受到了強烈的惡意」。他透露，公司為此支付的應訴成本超過 1000 萬美金，「很多公司不一定打得起這樣的官司」。但他同時強調，「我們從來沒想過要干死誰」，影石市場表現優於 GoPro，是產品定義好後自然發生的結果；另一半功勞則來自中國供應鏈的「斷崖式」領先。（來源：新浪科技）美團推出「飯糰漫社」，佈局漫劇賽道美團於近期在主 App 內上線了漫劇類股「飯糰漫社」，類股內不僅涵蓋常規漫劇內容，還同步上線了 AI 漫劇相關內容，且所有內容均面向使用者免費播放，這也意味著美團正式進入當下火熱的漫劇賽道，成為又一個佈局該領域的網際網路大廠。從飯糰漫社的內容佈局來看，其上線的漫劇作品覆蓋青春、古風、都市、末世等多個熱門題材，單部作品集數從數集到四十集不等，如《穿成廢柴公主我用化學知識煉出絕世丹藥》共有 40 集，《風速少年團》第二季也有 26 集，且部分作品已取得一定播放量，初步完成了內容池的搭建。類股介面還設定了點贊、評論、收藏等互動功能，同時支援彈幕傳送，貼合當下使用者觀看漫劇的主流使用習慣，整體產品形態已趨於成熟。（來源：新浪科技）米哈游回應員工意外離世：不存在春節加班，網傳 3 萬元撫慰金為不實資訊米哈游官方表示，近日確有一名同事在其居住場所不幸去世。經核查，該名同事不存在春節期間加班情況，復工返崗後下班時間正常。公司已成立專項小組，正全力協助家屬處理善後事宜，提供一切必要的支援與陪伴。另據接近米哈游相關人士透露，目前公司與家屬在積極溝通當中，網傳 3 萬元撫慰金為不實資訊。（來源：IT 之家）「前 R 星員工」爆料《GTA 6》遊戲細節：支援自訂文字對話 NPC2 月 28 日消息，自稱 2020 年入職、現已離職的前 Rockstar Games 員工 u/Disastrous_Suit5731 於 2 月 18 日在 Reddit 社區發佈長文，爆料了關於《俠盜獵車手 6》（GTA 6）遊戲的諸多細節。外觀在遊戲真實感與 NPC 互動方面，該爆料人聲稱曾近距離接觸過遊戲本體，並認為其在物理重量感與擬真度上足以媲美《最後生還者 2》。遊戲中的開放世界極具生命力，玩家不僅能使用基礎對話選項，還能通過「自訂文字」輸入內容，NPC 會根據語境、獨特的性格以及過往記憶做出即時回應。在場景探索與犯罪機制上，遊戲引入了高度寫實的「風險與回報」系統。玩家策劃盜竊後，目標價值越高，所需的準備工作就越繁瑣，且世界會根據玩家的行事風格做出動態反應。遊戲內的智慧型手機也經過了全面升級，玩家可以像在現實中一樣瀏覽社交媒體、管理聯絡人、給 NPC 發簡訊，甚至在社交帖子上留言互動。不過，對於這名「前員工」的爆料，一些玩家與社區評論者持嚴重懷疑態度。一方面，輸入文字與 NPC 對話的功能必然依賴生成式 AI 技術，而 Take-Two 高層此前已明確否認會在開發中採用該技術；另一方面，《GTA 6》首發平台為主機，頻繁使用手把打字不僅繁瑣，還會破壞沉浸感。（來源：IT 之家）阿里千問將推出多款 AI 硬體，含 AI 眼鏡、AI 指環等阿里巴巴旗下個人 AI 助手「千問」宣佈進軍 AI 硬體領域，今年將面向全球市場推出多款不同形態的 AI 硬體產品。千問將在西班牙巴塞隆納舉行的 2026 年世界移動通訊大會（MWC）上發佈首款同名 AI 眼鏡，並於 3 月 2 日開啟線上線下全管道預約。據悉，阿里正在將千問打造軟硬一體、跨多種終端形態的 AI 助手。跳出手機的千問將能夠捕獲更多物理世界的資訊，在複雜生活場景中理解使用者意圖，讓 AI 解鎖更多的可能性。千問 APP 點外賣、打車等能力，也將無縫連接到千問 AI 眼鏡等終端裝置。據阿里內部人士透露，除 AI 眼鏡之外，千問還會在年內陸續發佈 AI 指環、AI 耳機等產品，並面向全球市場發售。（來源：新浪科技）ChatGPT 成人模式「Naughty Chat」程式碼現身新版客戶端，需進行身份驗證據科技媒體 Android Authority 今天發文，OpenAI 旗下最新版 ChatGPT（v1.2026.055）出現了成人模式「Naughty Chat」（指挑逗、調情的性暗示話語）相關的字串程式碼。從程式碼可以看出，這一模式將放寬 ChatGPT 在語言和行為上的尺度限制，使使用者能夠在主動請求時使用更大膽的言語。同時這一功能只向 18 歲以上使用者開放，系統會結合多種因素判斷使用者年齡，如果默認判斷錯誤則可以請求第三方驗證服務 Persona 介入，手動完整驗證。OpenAI CEO 薩姆 · 奧爾特曼曾在去年 10 月表示，基於「把成年人當成年對待」的原則，公司計畫在 12 月推出年齡驗證功能，為通過驗證的成年使用者開放「成人話題」內容。（來源：IT 之家）佳能展示概念復古相機：仿中畫幅單反腰平取景設計，1 英吋 600 萬像素感測器2 月 27 日消息，據攝影媒體 Photo Rumors 昨天報導，佳能在 CP+ 2026 攝影展會上展示了一款概念復古相機，強調手動、類膠片拍攝體驗。據介紹，這款相機提供復古、現代兩種設計，前者的外殼棱角分明、質感類似上世紀的中畫幅膠片單反，後者則是更加圓潤。值得注意的是，佳能並沒有採用純數位濾鏡的方式呈現復古照片質感。而是為這套相機配備了一套較為複雜的光學系統，具體來說，光線首先會通過鏡頭進入機身，經兩面反射鏡重新引導：第一面鏡子將光線反射向上；第二面鏡子則將光線投射到腰平取景器。這一系統可以還原膠片中畫幅單反相機腰平取景器到磨砂玻璃觀感，能夠直接在取景器裡看到虛化、散景效果，但是僅支援手動對焦。拍攝時，使用者需要操作機身側面的撥桿。按下後機內的反光鏡位置將切換，光線被重新導向，使感測器捕捉到「投射在玻璃的圖像」（註：而非直接拍攝被攝主體），實現更具膠片風格的成像表現。此外，這款概念機搭載 1 英吋 600 萬像素感測器，後背帶有可翻轉的 LCD 螢幕，不支援更換鏡頭、提供基礎操作按鍵，配備 USB-C 介面。（來源：IT 之家）前 Meta 工程師讓小狗亂按鍵盤，只靠 Claude 就把亂碼做成了遊戲2 月 27 日消息，雖然目前有關「氛圍程式設計」的成功案例層出不窮，但之前恐怕沒人會想到有一天能親眼目睹一隻狗用「氛圍程式設計」開發出了自己的遊戲。這起案例出自 YouTuber @Caleb Leak（前 Meta 研究工程師，於去年年底被裁員）之手。要讓狗完成氛圍程式設計，首先需要一個藍牙鍵盤、一塊樹莓派、一台智能寵物喂食器、幾道 AI 限制，以及一兩個小時的空閒時間。Caleb 解釋稱，「過去幾周裡，我一直在教我 9 磅重的可卡布犬『Momo』通過『氛圍程式設計』做遊戲。」據介紹，其關鍵在於 Claude Code，他告訴 Claude 有一位只會說謎語的天才遊戲設計師正在給它下指令，同時還要設定嚴格的限制，並建構大量自動反饋工具。結果遠超其預期。在這裡，Caleb 讓 Momo 通過亂敲藍牙鍵盤（連接到樹莓派 5）進行輸入，然後按鍵訊號通過網路傳送到「DogKeyboard」（一個用 Rust 編寫的小程序，它會過濾掉特殊符號，將剩餘內容轉發給 Claude Code）。當文字輸入達到預設量後，DogKeyboard 即觸發智能寵物喂食器，吐出零食。隨後提示音響起，告訴 Momo Claude 已準備好接收更多輸入。如此循環往復。「結合強大的 AI 限制和自動反饋工具——截圖、試玩測試、場景檢查、著色器驗證——可以讓亂碼在 1 到 2 小時內變成真正可玩的遊戲。」Caleb 說道，「還有一些細節我略過了，但以上是整體框架。一款遊戲從 Momo 的第一次按鍵到可玩版本通常需要 1 到 2 小時。所有遊戲均基於 Godot 4.6 引擎製作，遊戲邏輯 100% 用 C# 編寫。」最終，Claude 成功將這些亂碼變成了多款實際可玩的遊戲，例如 Momo 最新一款作品被命名為《Quasar Saz》。在遊戲中，玩家需要扮演 Zara，揮舞著宇宙薩茲琴（註：游吟詩人常用的一種長頸絃樂器，流行於歐洲、中東和中亞地區）。遊戲共有 6 個關卡和一場 BOSS 戰，畫面精美，音效動感十足。（來源: IT 之家） (極客公園)

“AI鬼故事”還在上演。受人工智慧（AI）泡沫擔憂情緒加劇及美國通膨資料超預期的雙重影響，隔夜美股三大指數全線大跌，道指跌超520點，納指盤中一度大跌近1.5%，大型科技股多數下跌，輝達再度大跌超4%，近2個交易日蒸發市值高達4464億美元（約合人民幣3.1兆元）。另外，美股金融類股的集體重挫，美國KBW銀行指數大跌近5%，市場對“AI搶飯碗“的擔憂正蔓延至金融穩定層面。與此同時，號稱“輝達乾兒子”的雲端AI算力租賃巨頭CoreWeave股價亦大幅跳水，盤中一度暴跌超22%。消息面上，其最新披露的財報顯示，去年第四季度公司虧損意外擴大，且業績指引不及市場預期，公司巨大的資本支出進一步加劇了市場的擔憂情緒。在美股科技股持續遭遇拋售的背景下，瑞銀全球股票策略主管Andrew Garthwaite在最新發佈的報告中表示，將美國股票在全球股票投資組合中的評級下調至“基準”（benchmark）。他認為，過去多年推動美股持續跑贏全球市場的因素正在逐漸消退，理由是美元走弱風險加大、美股估值過高，以及華盛頓政策動盪帶來的不確定性日益上升。金融股集體重挫台北時間2月27日晚間，美股開盤後，三大指數集體低開低走，截至收盤，道指跌1.05%，納指跌0.92%，標普500指數跌0.43%。大型科技股多數下挫，輝達大跌超4%，蘋果大跌超3%、微軟跌超2%，Meta、特斯拉跌超1%，博通、台積電ADR小幅收跌；Google、亞馬遜逆勢漲超1%。美股金融類股亦集體重挫，截至收盤，美國KBW銀行指數大跌4.85%，創去年4月關稅衝擊後的最大單日跌幅。高盛大跌超7%，傑富瑞大跌超9%，阿波羅全球管理大跌超8%。金融服務類股亦未能倖免，美國運通大跌超7%，領跌道指成分股；消費信貸平台LendingClub大跌超10%、先買後付平台Affirm大跌超6%。分析指出，英國抵押貸款公司MFS近期的倒閉再度引發“私募信貸蟑螂”的恐慌，同時市場對“AI搶飯碗“的擔憂情緒也蔓延至金融穩定層面。另外，號稱“輝達乾兒子”的CoreWeave股價盤中一度暴跌超22%，截至收盤，跌幅仍達18.51%。消息面上，CoreWeave最新公佈的財報顯示，公司2025年第四季度的營收高於分析師預期，但淨虧損大幅增加，且其對今年第一季度的業績指引也不及預期。具體來看，CoreWeave在2025年第四季度實現營收15.7億美元，同比大幅增長110%，略好於分析師預期的15.5億美元；第四季度每股虧損89美分，虧損幅度高於分析師預期的49美分；淨虧損從前一年同期的5100萬美元大幅擴大至4.52億美元。業績指引方面，CoreWeave預計2026年第一季度的營收為19億—20億美元，低於分析師預期的22.9億美元。對於2026年全年，CoreWeave 預計營收為120億—130億美元。分析師的預期為120.9億美元。CoreWeave首席財務官Nitin Agrawal解釋稱，隨著公司大規模擴張，資料中心租賃成本、電力支出和折舊費用將先於營收確認而啟動。更令市場擔憂的是，CoreWeave預計2026年資本支出將高達300億—350億美元，遠高於2025年的103.1億美元。巨大的資本支出引發市場對其短期內將承擔巨大虧損風險的擔憂。Nitin Agrawal披露，截至2025年末，公司積壓訂單（backlog）收入增至668億美元，是年初的四倍以上。DA Davidson 分析師 Alexander Platt 指出，CoreWeave 仍在努力應對與積壓訂單風險、債務義務和資本成本相關的持續挑戰。天量資本開支的原因作為背靠輝達的雲端運算基礎設施公司，CoreWeave的核心業務模式是在旗下數十個資料中心部署輝達GPU，並向企業客戶及AI模型開發商出租算力，用於訓練和運行大型語言模型。對CoreWeave而言，AI基礎設施租賃生意的關鍵不只在於簽單，更在於能否持續穩定地交付GPU與電力資源。截至2025年年底，CoreWeave擁有43個活躍資料中心，活躍電力容量為850兆瓦，而合同電力容量為3.1吉瓦。分析師此前預計的活躍電力容量約為827兆瓦。CoreWeave計畫到2026年年底擁有超過1.7吉瓦的活躍電力容量，這一數字高於分析師平均預期的1.59吉瓦，並且到2030年還將超出其合同覆蓋範圍的電力容量，即超過5吉瓦。CoreWeave首席執行長邁克·因特拉托（Mike Intrator）在財報會上說道：“我們不僅看到整個經濟領域的需求在不斷增長，其源頭已不再侷限於最初的那些超大規模雲服務提供商和基礎模型領域。如今，這種需求已開始向企業領域爆發式增長。我們看到越來越多的新參與者開始介入，並為他們所需的基礎設施進行投資。”因特拉托稱：“我們有意決定加快建設步伐，進一步擴大規模，這是基於這樣一個事實，即我們的客戶迫切希望更快地獲得更多的基礎設施服務。為了增加產能，他願意承受短期的利潤損失。”值得一提的是，近期AI巨頭龐大的資本支出已經成為困擾美股市場的主要風險之一，微軟、Meta等巨頭紛紛大舉擴張押注AI的舉措都已經導致股價大幅下挫，CoreWeave亦未能倖免。 (券商中國)