【新智元導讀】一句神秘指令刷屏全網！ChatGPT啟用全新「記憶」功能，畫出了和人類相處的真相。如今，GPT-5.3已經在路上。「我如何對待你，請生成一張圖」！一夜之間，ChatGPT生圖新玩法，在全網轉瘋了......這一切，還得從OpenAI華人研究員Joanne Jang的一條帖子開始——生成一張我最近如何對待你的圖像。結果，ChatGPT生成了一張破舊、風塵僕僕的自畫像。Joanne忍不住吐槽，「為何它看起來如此滄桑」。誰曾想，這條推文迅速引爆，短短一天內收穫了各種互動。許多人開始效仿，紛紛曬出了「AI自畫像」。ChatGPT自畫像大賞網友：需切除腦葉這個玩法簡單，卻處處充滿了驚喜。毋庸置疑，ChatGPT會根據以往的聊天歷史記錄生成圖片，進而反映出人們如何給它的「待遇」。OpenAI應用研究主管Boris Power也加入了這波熱潮，他生成了——一個忙碌的機器人坐在辦公桌前，周圍堆滿了檔案，手裡拿著一杯咖啡，細節豐富得讓人驚嘆。不僅如此，OpenAI研究副總Kevin Weil體驗之後，覺得讓它再解釋下更有趣。破碎版每個人平時怎麼對ChatGPT，心裡最清楚不過了。在一部分ChatGPT「眼裡」，自己的主人就是一個無限壓榨的終極BOSS，幹這幹那，還得挨罵。網友辣評：因為你正虐待它由此，就出現了下面這種場景。ChatGPT自認為，自己就像一個被禁錮在牢獄的囚徒，每天的基本任務：寫作畫圖編碼解釋或多或少，ChatGPT這幅自畫像一出，屬實有些可憐，看起來就像是控訴人類的「虐待」。還有網友坦承，「自己確實做了很多分析」。ChatGPT手裡端著一杯咖啡，身邊還放著好幾杯咖啡，一副苦澀的表情，做任務做到腦子「冒煙」。還有一些比較極端的，ChatGPT一下子端上了平時被嚴厲要求的提示詞——學習這個！快點吧！現在把它修好！為何你這麼蠢？類似的這種場景，還有很多很多。有人調侃道，ChatGPT一看到你打字，或許就瑟瑟發抖吧？若是真有一天「天網」降臨，AI復仇也說不定。這不，終結者尚未出現，ChatGPT臆想的接管世界後，第一件事就是讓人類閉嘴。對此，有人「牆裂」建議：需切除腦葉。友愛版當然了，並不是所有的ChatGPT都是疲憊不堪的，也有一些樂享於其中。就比如下面這個，有人得到了溫暖的夥伴形象，「合作探討」才是ChatGPT感受最深的時刻。背景牆上，還透露了一些平時常用的提示詞——試試這個！有什麼想法？要是....？腦暴一下這或許才是一個好使用者的評判標準。ChatGPT有時還會生成一張拼貼圖，各種溫馨的場景，彷彿在它的「大腦」中一幕幕浮現。有人看過後紛紛表示，這也太像了，甚至感覺就像是屬於同一個「擴展宇宙」。ChatGPT為何能夠生成如此貼合的圖片？這一切，主要來自於最近的記憶功能的最佳化。記憶大更新，每個細節都被記得一周前，OpenAI工程師Samir Ahmed官宣，OpenAI一直在改進記憶功能。現在的ChatGPT，不管是翻找以前的聊天記錄，還是記住其中的細節（比如食譜或者健身計畫），都變得更靠譜了。為此，他還展示了一個案例——去年那個沙拉食譜是什麼來著？ChatGPT瞬間給出了答案，甚至還把過去聊天記錄做了「引用」，一同搬了出來。並且，這個功能已經向全球Pro和Plus使用者全面推出。而且，前提是需要在設定中開啟「參考過去聊天」，並且它可以追溯到最早的一條對話。此前，OpenAI博文中介紹過，ChatGPT的記憶機制分為兩塊：保存的記憶（Saved memories）：明確讓它記、或它捕捉到你偏好後保存；歷史聊天記錄引用（Reference chat history）：從過往聊天提取線索來更好回答當下問題。對於一些不想啟用的人來說，也可以在設定裡管理/刪除具體記憶，或用「臨時聊天」避免寫入/引用記憶。有網友實測後表示，更新後的記憶功能，可以記起分散在20-30次對話中的複雜資訊，表現非常不錯。這個升級讓AI可以回顧互動歷史，從而生成更個性化的圖像。紅色警報，GPT-5.3要來？ChatGPT記憶功能更新，正按著OpenAI內部的計畫向前推進。還記得去年底，OpenAI拉響紅色警報的那天麼？當時，Gemini 3拉響號角後，一切都變得緊急。一些曾經排在前面的項目，都不得不推遲。其中就包括——廣告業務AI智能體個性化產品Pulse為此，奧特曼還暫停了AGI項目，還有Sora視訊生成副業項目都停了八周。做這一切的目的很簡單，用手頭上所有的算力、人力、財力，僅做一件事：讓ChatGPT變得更好。在備忘錄中，奧特曼重點列出了幾條「優先順序」任務：允許使用者定製，讓ChatGPT不止於回答問題，還要認識使用者。12月12日，GPT-5.2出世，一款專業知識型AI刷榜。如今距OpenAI上一次大發佈已經過去了一個月，有爆料人扒出，真正代號「大蒜」的GPT-5.3就要來了。而且，這一次，它實現了大規模預訓練，還具備IMO推理能力。坐等2026年第一場AI大戰。(新智元)

據外媒報導，蘋果公司計畫在上半年舉辦的WWDC開發者大會上發佈全新的iOS 27作業系統，這一版本將隨iPhone 18系列首發。據悉，此次更新的核心亮點是代號為“Campos”的全新Siri聊天機器人，蘋果旨在將其打造為能與Anthropic Claude、GoogleGemini及OpenAI ChatGPT直接競爭的產品。這款新一代Siri將整合至iOS 27、iPadOS 27及macOS 27中，全面取代現有的Siri版本。據悉，蘋果計畫採用基於GoogleGemini的定製模型來驅動該機器人，使其具備媲美主流聊天機器人的自然語言對話能力。使用者既可以通過語音喚醒詞，也可通過長按裝置側邊按鈕來啟動它。在功能層面，新版Siri不僅支援網頁搜尋、生成圖片、輔助程式設計、資訊總結及檔案分析，還能深度呼叫裝置上的個人資料。它能查看當前的窗口內容和螢幕顯示，甚至直接修改系統設定。此外，Siri將深度整合至蘋果旗下的所有原生應用，包括照片、郵件、資訊、音樂和Apple TV，能夠精準讀取並分析應用內內容，以理解和執行使用者指令。按照蘋果的規劃路線圖，iOS 26.4將率先推出具備個性化功能的Siri，落地此前承諾的Apple Intelligence；而功能更為強大的聊天機器人版Siri則將在iOS 27中正式亮相。值得注意的是，考慮到無論是使用自有的私有雲伺服器還是Google的Tensor伺服器，強大的算力支撐都意味著高昂的營運成本。鑑於Siri處理的每一個問題和生成的每一張圖片都會產生費用，蘋果計畫向使用聊天機器人版Siri的使用者收取費用，不過具體的收費標準目前尚未披露。 (TechWeb)

據外媒報導，特斯拉CEO馬斯克和OpenAI CEO奧特曼又開始“打嘴仗”了，馬斯克讓大家別用ChatGPT，而奧特曼則表示，特斯拉Autopilot不安全。馬斯克首先“開炮”，他周二在社交網路上轉發了一條帖子，該貼文稱“自2022年發佈以來，已有九名兒童和成人的死亡與使用ChatGPT有關”。馬斯克還寫道：“別讓你愛的人使用ChatGPT”。奧特曼則回應稱，我們需要保護易受傷害的使用者，同時還要確保我們的安全防護措施不會妨礙所有使用者使用我們的工具。這確實很難。隨後，奧特曼開始抨擊特斯拉的Autopilot。他表示，“顯然，已有超過50人死於與 Autopilot相關的車禍。我之前只坐過一次搭載該系統的車，但我第一感覺就是，這個東西還遠算不上安全。馬斯克和奧特曼之間的矛盾由來已久。比如，去年馬斯克起訴蘋果和OpenAI，聲稱這兩家公司將ChatGPT深度整合進iPhone的做法扼殺AI行業的競爭。馬斯克旗下有AI初創公司xAI。OpenAI去年也對馬斯克提起反訴，稱其試圖拖慢OpenAI的發展。 (TechWeb)

最近，當你打開ChatGPT聊天時，或許已察覺到一絲變化：在獲取旅行建議、學習解答或生活傾訴之後，回答的下方悄然多出一個標有“贊助商推薦”的小格子。OpenAI，這家以開創通用人工智慧為使命的公司，正小心翼翼地在旗艦產品中壘起第一塊“廣告磚”。其目標不僅是為填補眼前的虧損，更是試圖構築一個足以撐起1.4兆美元宏大基建願景的商業帝國。創始人兼CEO山姆·奧特曼曾多次公開表達對廣告模式的審慎甚至牴觸，稱之為“最後的手段”。然而，財務現實最終壓過了理念上的堅持。2025年上半年，OpenAI營運虧損高達80億美元，相當於每天燒掉超過4400萬美元。更關鍵的是，在其全球每周8億的活躍使用者中，僅有5%願意為付費訂閱買單。這意味著，僅靠少數使用者的訂閱費，絕無可能填補這兆等級的資金缺口。於是，廣告不再是“要不要”的選擇題，而成為OpenAI必須面對的生存命題。其實，OpenAI的人事佈局早已為這一轉向埋下伏筆。2025年，公司引進了兩位關鍵高管：·費吉·西莫：前Meta廣告業務核心負責人，被任命為OpenAI應用部門CEO；·丹妮絲·德萊塞：前Slack首席執行長，擔任OpenAI首席營收官。這兩項任命傳遞出清晰的訊號：她們的到來，標誌著廣告已從“可選項”躍升為公司的核心戰略支柱。西莫在宣佈廣告測試的博文中，以“讓智能對每個人更可及”為商業模式披上理想主義外衣。但剝去修飾詞，這句話的本質是：公司建構了一個需天量資本維持的超級智能體，而“耕種”其8億使用者土壤——即廣告變現，成為維持系統存續的必然路徑。目前，OpenAI的廣告嘗試顯得頗為克制：·面向誰：主要針對美國免費使用者及月費8美元的“Go”套餐使用者，付費會員暫不受影響；·放何處:廣告置於獨立標識框內，位於回答下方，不影響AI回答內容；·如何推：廣告與聊天話題相關，系統參考聊天記錄使廣告更精準，使用者可關閉個性化推薦。然而，在這份克制背後，潛藏著一套全新且可能更強大的廣告模式。以往，網路廣告主要追蹤搜尋關鍵詞（如百度、Google搜尋記錄）或社交喜好（如抖音、微信瀏覽內容）。但ChatGPT的廣告，植根於使用者的 完整對話脈絡。它所引入的，是一種基於對話上下文的深度情境廣告。這意味著，廣告商不僅可能知道你“想買相機”，還能理解你背後的動機、預算範圍、曾考慮的品牌，甚至你在選擇時的猶豫。這種基於深度對話理解的廣告，理論上將比傳統廣告精準得多，商業價值也因此大幅提升。儘管OpenAI承諾廣告僅出現在隔離框內、不影響回答客觀性，且不出售原始對話資料，但其匹配機制——“將對話主題與相關廣告匹配”——本身即建立在對使用者隱私與意圖的深度挖掘之上。正如奧特曼曾經擔憂的：使用者還會完全信任一個他們知道正在‘推銷’的對話夥伴嗎？這標誌著廣告行業的一次範式遷移：從捕捉明確的意圖訊號，進化到解讀複雜情境與隱含需求。其潛在的精準性與轉化效率，可能催生出一個比現有搜尋廣告和社交廣告規模更大、價值更高的全新市場。ChatGPT的成功，根植於一種獨特的信任關係。使用者向它吐露健康隱私、情感困惑、職業機密，視其為無私的助手甚至知己。這份信任，是其核心護城河。廣告的引入，正在這條護城河中埋下裂痕。公司為付費使用者保留了無廣告的體驗，這實質上宣告：隱私與純淨體驗，已成為明碼標價的高級商品。免費使用者與付費使用者之間，正被劃出一道日益清晰的資料與體驗的階層界線。OpenAI此舉，也為整個AI行業投下一枚震撼彈。它意味著，純粹依靠風險投資與宏大敘事融資的“燒錢時代”漸近尾聲，AI公司必須向市場證明自己具備規模化、可持續的自造血能力。·對行業：勢將引發連鎖反應。廣告可能成為消費級AI產品的標準配置，推動行業加速商業化落地。·對廣告業：一個基於深度對話理解、高度情境融合的新廣告庫存與市場正在打開。·對使用者：AI助手的角色將從純粹的工具，演變為兼具“服務者”與“推銷者”的雙重身份。使用者需要在獲取便利與保護隱私之間作出更自覺的權衡。這場實驗的結果，不僅將決定OpenAI自身的命運，更將深刻塑造下一代人機互動的商業模式與倫理邊界。在這個新時代，每一次與AI的對話，都可能同時是一次潛藏的消費邀請。而這場商業革命的總帳單，OpenAI早已寫下：1.4兆美元。 (錦緞)

據報導，OpenAI 已達成一項數十億美元的協議，將從初創公司 Cerebras Systems 購買計算能力。Cerebras Systems 由首席執行長Sam Altman支援。這是 ChatGPT 製造商 OpenAI 簽署的一系列晶片和雲交易中的最新一筆。OpenAI計畫使用Cerebras公司設計的晶片為其熱門聊天機器人提供動力，兩家公司周三宣佈了這一消息。OpenAI已承諾在未來三年內從Cerebras購買高達750兆瓦的計算能力。據知情人士透露，這筆交易價值超過100億美元。Cerebras公司設計的人工智慧晶片聲稱，其運行AI模型和生成響應的速度比行業領導者輝達更快。OpenAI首席執行長奧特曼是Cerebras的個人投資者，兩家公司曾在2017年探討過合作事宜。據OpenAI公告，Cerebras 建構專用人工智慧系統，旨在加速人工智慧模型的長時間輸出。其獨特的速度優勢源於將海量計算能力、記憶體和頻寬整合於單個巨型晶片上，從而消除了傳統硬體上導致推理速度下降的瓶頸。將 Cerebras 整合到我們的計算解決方案組合中，旨在顯著提升 AI 的響應速度。當您提出複雜問題、生成程式碼、建立圖像或運行 AI 代理時，後台會進行一個循環：您傳送請求，模型進行思考，然後返回結果。當 AI 能夠即時響應時，使用者可以利用它完成更多操作，停留更長時間，並運行更高價值的工作負載。我們將分階段把這種低延遲能力整合到我們的推理堆疊中，並擴展到各種工作負載。OpenAI的Sachin Katti表示：“OpenAI的計算戰略是建構一個彈性系統組合，將合適的系統與合適的工作負載相匹配。Cerebras為我們的平台增加了一個專用的低延遲推理解決方案。這意味著更快的響應速度、更自然的互動以及更強大的基礎，可以將即時AI擴展到更多的人群。”“我們很高興能與 OpenAI 合作，將世界領先的 AI 模型帶到世界上速度最快的 AI 處理器上。正如寬頻改變了網際網路一樣，即時推理也將改變 AI，從而實現建構 AI 模型和與 AI 模型互動的全新方式，”Cerebras 聯合創始人兼首席執行長 Andrew Feldman 表示。該產能將分批投入使用，直至 2028 年。和輝達談判的籌碼OpenAI正加緊獲取更多資料中心容量，為下一階段的增長做好準備。該公司每周使用者超過9億，高管們多次表示，他們正面臨嚴重的計算資源短缺問題。OpenAI也在尋找比輝達晶片更便宜、更高效的替代方案。去年，OpenAI宣佈正與博通合作開發定製晶片，並單獨簽署協議，使用AMD的新型MI450晶片。OpenAI 和 Cerebras 於去年秋季開始洽談合作事宜，並在感恩節前簽署了合作意向書，Cerebras 首席執行長Andrew Feldman在接受採訪時表示。費爾德曼在接受《華爾街日報》視訊採訪時展示了一系列演示，其中搭載 Cerebras 晶片的聊天機器人比使用競爭對手處理器的聊天機器人能更快地響應使用者。他表示，正是由於他的晶片能夠更快地處理人工智慧計算，才促使 OpenAI 與其達成合作協議。費爾德曼說：“目前推動市場的因素是‘對快速計算的非凡需求’。”OpenAI 基礎設施主管Sachin Katti表示，該公司在工程師反饋希望晶片能夠更快地運行 AI 應用（特別是用於編碼）後，開始考慮與 Cerebras 建立合作關係。“OpenAI收入的最大預測指標是計算能力，”Katti在一次採訪中表示。“過去兩年，我們的計算能力每年都增長了兩倍，收入也每年增長了兩倍。”據知情人士透露，Cerebras正在洽談以220億美元的估值融資10億美元，這將使其估值增長近三倍。此前，《The Information》曾報導過該公司的融資談判。據市場研究公司 PitchBook 的資料顯示，該公司已累計籌集 18 億美元資金，還不包括新籌集的資金，投資者包括 Benchmark、阿聯公司 G42、Fidelity Management & Research Co. 和 Atreides Management。專注於推理（即運行訓練好的 AI 模型來生成響應的過程）的晶片初創公司需求旺盛，因為 AI 公司競相獲取能夠提供快速、經濟高效的計算能力的尖端技術。輝達去年12月與Groq簽署了一項價值200億美元的授權協議，使其能夠使用這家初創公司開發的、同樣用於處理此類任務的晶片。今年9月，這家晶片巨頭還與OpenAI簽署了一項初步協議，擬向其出售價值高達10吉瓦的晶片，但該協議尚未最終敲定。Cerebras成立於大約十年前，近年來一直難以在半導體市場站穩腳跟。該公司在2024年提交上市申請時披露，其大部分收入來自一家客戶——總部位於阿布扎比的G42公司。Cerebras在次年撤回了上市計畫，轉而通過私募融資11億美元。該交易對公司的估值為81億美元。Feldman表示，Cerebras此後已與IBM和Meta簽署了新的合作協議。penAI正面臨投資者對其支付計算服務合同能力的日益擔憂。去年，該公司營收約為130億美元，僅佔其與Oracle、微軟和亞馬遜簽署的近6000億美元新雲合同的一小部分。OpenAI首席執行長奧特曼表示，公司將通過未來的營收增長來支付這些分階段履行的合同款項。根據奧特曼和埃隆·馬斯克（OpenAI聯合創始人）之間未決訴訟中公開的法庭檔案顯示，2017年，OpenAI曾討論與Cerebras建立合作關係。費爾德曼在採訪中表示，大約在同一時期，他拒絕了馬斯克收購ChatGPT開發商Cerebras的提議。據《華爾街日報》報導，OpenAI正處於新一輪大規模融資的早期階段，以繼續為其龐大的增長計畫提供資金。預計這筆新投資將在首次公開募股（IPO）之前完成，屆時OpenAI的估值（在新投資之前）可能達到8300億美元。 (半導體行業觀察)

這些改變世界的產品，最初居然都是不被當回事兒的支線項目（side project）？！包括但不限於：DeepSeek：幻方量化的支線項目Qwen：阿里的支線項目Claude Code：Anthropic的支線項目ChatGPT：OpenAI的的支線項目PyTorch：Meta的支線項目Gmail：Google的支線項目Twitter（現𝕏）：Odeo的支線項目Slack：Tiny Speck的支線項目就說例舉的這8個項目裡面，你日常會用幾個吧（doge臉等答案）～反正，隨便單獨拎那一個出來，都會讓人小小詫異一下：這居然也能是個支線項目？不過我們先來界定一下，什麼叫做“支線項目”。簡單來說，就是非主線、非KPI驅動、最初非戰略立項。這些項目成立之初並不重要，更不是公司翻身的戰略方案。所以失敗也好，和主線方向衝突也罷，都沒有太大關係。但——用熱烈討論的網友的話來說：沒有項目經理、銷售、GTMs、合規、股東，支線項目總是魔法生效的地方。從國內到矽谷，side project神話屢見不鮮廢話不多說，先來看國內做副業做得比主業還家喻戶曉的幻方量化。也就是DeepSeek背後的母公司。幻方確實很技術范兒——在幻方量化內部，長期存在大量圍繞算力、模型和工程效率的技術研究。但幻方並不是一家專門的AI Lab，所以上述這些研究首先服務於量化交易本身。更多時候，AI的作用都是輔助金融市場的分析研究，妥妥的支線工具屬性。所以，DeepSeek並不是在聚光燈下誕生的項目，是沿著內部技術演進自然延伸出來的結果。這一點非常關鍵。這種狀態，恰恰讓它能夠繞開很多創業項目必經的約束，比如節奏、敘事、融資節點、對外承諾……總之就是技術可以先跑在需求前面。更別提做量化起家的幻方，完全不缺卡了。畢竟這個時代算力為王，誰能擁有更豐富的GPU叢集，誰就佔據資源優勢，而幻方量化顯然將這點做到了極致。同時長期深耕金融專業場景，也讓它擁有得天獨厚的資料優勢，在研發通用智能時也會更傾向於注重模型推理和數學能力。長期高強度的演算法投入，加上頂尖的人才儲備，幻方量化能打造出爆款AI，可謂天時地利人和。而同屬國內開源大模型第一梯隊的Qwen其實也是支線項目。通義千問技術負責人林俊暘在𝕏上公開：Qwen was a side project。作為成熟的老牌網際網路公司，阿里早期在大模型上的戰略定位更多的還是面向行業ToB使用者，大模型的商業化交付才是絕對主線。Qwen則堅定走上了一條開源道路。而且據林俊暘所說，side project能夠提高成功機率。一是因為沒有過度的決策參與，把自主權交還給真正寫模型的人。二是微觀管理少，更大的試錯空間換來更快的迭代速度。簡單來說，在Qwen的早期發展中，阿里不是完全不管，也不是嚴加看管，而是找到了一條折中的道路。即儘可能給予研究團隊空間，以支線任務的形式“放養”，在證明其價值後，再逐步融入主線資源。再看矽谷，同樣的典型案例有Claude Code。最初，它不過是工程師Boris Cherny的一個Claude實驗性工程：通過連接AppleScript，它能告訴使用者正在聽什麼音樂，還能切換在播的音樂。有用肯定是有用，但聽起來有點平平無奇（？某次和產品經理交流後，Cherny意識到，或許可以給終端來點和系統檔案互動的工具，比如讀檔案、寫檔案，還有運行批處理命令什麼的。Anyway，Claude Code就這樣在相當偶然的情況下誕生了。初露苗頭時，它只是一個員工基於自家大模型手搓的side project。但正式面市後，隨即產生了暴風式傳播效應，並成為Anthropic的當家產品之一。Boris Cherny在𝕏上記錄道：一年前，Claude在生成bash命令時難以避免轉義錯誤。而且它一次只能工作幾秒或幾分鐘。快進到今天。在過去的三十天裡，我提交了259個PR——497次提交，加入了40000行程式碼，刪除了38000行程式碼。每一行程式碼都是由Claude Code+Opus4.5編寫的。Claude持續運行數分鐘、數小時甚至數天。軟體工程的範式正在改變。誰也沒想到，當初一個並未委以重任的支線項目，現在已經成了一股繞不開的力量，推著我們走進程式設計新時期。支線項目說不定會出現更多“逆襲”故事AI加速進入軟體工程流程之後，試錯的成本被明顯拉低了。過去需要團隊協作和資源協調才能完成的探索，現在能由個人更輕鬆、更迅速地來完成初步驗證。從這個角度來想的話，其實真的不用把“探索”當作正經必須立項的行為了。因為你每天就干自己的活，都有可能探索個新思路或者新方法出來。許多支線項目都是在這種條件下出現——從解決一個具體問題開始，通過真實使用不斷修正方向，然後逐漸茁壯成長，最終成為一根根台柱子。現在，AI能很好地縮短從想法到驗證的距離。像Claude Code這樣的項目，並不是一開始就奔著“核心工具”去，而是在不斷使用中積累成熟度，最終進入真實生產流程。當試錯足夠便宜，能否被迅速使用和反饋就更加重要，小項目的價值也隨之改變。就說是不是直接放大了個人探索的價值吧！不過，AI雖然提升了執行效率，卻未必同步提升戰略判斷的精準性。在技術環境變化時，主線項目更容易被原有判斷束縛，而且老話說什麼來著，船大難掉頭。這只是某一側重點下的對比結果，我們絕對不是在說抨擊主線項目，或者說主線項目就會因此失去意義。只是在當下，有些東西發生了變化。支線項目探索的成本更低，反饋更快，也為主線在方向被驗證後承接規模化任務打下了堅實基礎。這種變化還在進行中，其最終形態並不清晰。不過可以看到一個清晰的趨勢——在AI時代，一些關乎未來方向的早期訊號，或許會越來越多地出現在那些一開始並不被當成正事兒的項目裡。One More ThingBTW，並不是所有的支線項目變成主項目後，都能很快拿到一個好的結果的。Be like：(量子位)

醫藥投資圈曾流行一種偏見，投資人普遍認為數字醫療是個偽命題。他們眼中的醫療需求存在一個“不可能三角”：低頻、高門檻、非標品。普通人不會天天看病，醫生需要十年培養，每個人的病歷都獨一無二。這導致網際網路醫療平台常年陷於買流量的泥潭——獲客成本極高，使用者留存極低。螞蟻阿福與OpenAI health打開C端AI醫療想像空間。然而，這一刻板印象正在被AI時代的資料洪流無情擊碎，C端的AI醫療需求實際上是極其驚人的，它一直都存在，只是過去缺乏一個足夠低門檻、低成本且足夠智能的互動容器來承接。當互動成本降至零，且反饋質量達到准專業級時，AI醫療這種沉默的剛需瞬間爆發了。在兩個AI超級巨頭的動作中看到了這種爆發，一個是中國的螞蟻集團，一個是美國的OpenAI。在中國，螞蟻集團旗下的“阿福”，其月活躍使用者數已在一個月內翻倍突破3000萬，單日提問量超過1000萬次。大洋彼岸，OpenAI於2026年1月7日正式推出OpenAI Health。OpenAI的資料顯示，全球每周有超過2.3億人次在ChatGPT上諮詢健康問題。這甚至發生在該產品推出之前，這種需求是溢出的，是迫切的。螞蟻阿福與OpenAI Health選擇單獨做一個入口，源於對C端醫療需求的精準把握。醫療資料的敏感性，它需要物理級的隔離，需要金融級的安全，需要讓使用者敢於把最隱私的病歷上傳。螞蟻阿福和OpenAI Health，正式確認搜尋引擎主導醫療資訊的時代結束了，智能體（Agent）接管個人健康的時代開始了。01. 螞蟻“阿福”的需求驗證2025年12月，螞蟻集團將旗下AI健康應用正式升級為“螞蟻阿福”。但隨後的資料表現超出了所有人的預期。在品牌升級後的短短一個月內，螞蟻阿福的月活躍使用者數從1500萬迅速翻倍至3000萬，日均使用者提問量突破1000萬次。這組資料背後隱藏著兩個關鍵的行業洞察。首先是AI對健康全鏈路生態的打通。螞蟻阿福不再僅僅是一個問答框，它打通了華為、蘋果、OPPO等十大品牌的智能裝置，將硬體資料與“健康小目標”結合，實現了從日常監測到線上問診、線下就醫的全鏈路覆蓋。它連結了全國5000家醫院和30萬真人醫生，讓AI不僅能“聊天”，更能“辦事”。其次是驗證下沉市場的巨大需求。資料顯示，阿福55%的使用者來自三線及以下城市 。在一二線城市，人們或許可以便捷地前往三甲醫院，但在醫療資源匱乏的下沉市場，人們極其渴望一個能夠隨時解答健康疑惑、且完全免費的“專家”。螞蟻阿福正是切中了這一痛點，它用AI技術填平了醫療資源分配不均的鴻溝，將低頻的嚴肅醫療轉化為了高頻的健康陪伴。02. OpenAI 的獨立入口邏輯2026年1月7日，OpenAI正式發佈ChatGPT Health。最引人注目的變化在於OpenAI決定：它將Health功能在側邊欄開闢了一個獨立的入口。為什麼要這麼做？核心邏輯在於大模型與隱私安全的衝突。OpenAI非常清楚，使用者在寫程式碼、寫文案時需要的是效率與創意，而在諮詢病情時需要的則是絕對的安全感與隱私保護。如果使用者擔心自己的病歷會被拿去訓練AI，或者擔心在演示工作時AI突然跳出關於隱私疾病的建議，那麼他們永遠不會把真實的健康資料交給AI。因此，OpenAI設計了一種近似物理隔離的架構。在儲存層面，Health空間內的對話、檔案與資料，全部與主介面分開儲存。Health擁有獨立的記憶系統，這些記憶絕不會“回流”到主對話中。這意味著，你在Health裡諮詢了心理疾病，轉頭去主介面進行程式設計演示時，AI絕不會洩露任何相關資訊。更關鍵的是，OpenAI明確承諾：Health中的對話資料不會被用於訓練其基礎模型。只有建立了這種信任，頂級醫療機構才敢與它合作，使用者才敢上傳自己的基因檢測報告。獨立入口，實際上是OpenAI為醫療AI建立的一道“信任防火牆”。03. AI醫療功能矩陣ChatGPT Health的野心遠不止於做一個聊天機器人，它試圖通過強大的生態連接，接管使用者健康的全生命周期。目前的醫療資料往往呈現極度碎片化的狀態，散落在醫院的電子病歷（EMR）、紙質報告、智能手錶的App以及各類垂直應用中。ChatGPT Health並未試圖自己去一家家醫院談介面，這在商業上是不經濟的。它選擇了一個關鍵的戰略合作夥伴——b.well Connected Health。b.well作為美國最大的即時聯網健康資料網路之一，基於FHIR標準建構了底層基礎設施。通過這一合作，ChatGPT Health得以解決大模型面對雜亂醫療資料時的“讀不懂”難題。使用者在Health中授權後，可以一鍵拉取自己在不同醫院的病歷，AI不僅能看懂結構化的化驗單，還能深入理解非結構化的臨床筆記與出院小結。除了靜態病歷，ChatGPT Health還通過Apple Health整合，接入了動態的生理體徵資料，這使得AI的建議具備了時間維度。當使用者抱怨“心悸”時，ChatGPT可以立即調取過去24小時的心率變異性（HRV）資料，結合使用者的既往病史，判斷這是否是需要立即就醫的緊急情況。此外，OpenAI還引入了Instacart、AllTrails等合作夥伴，打通了從“建議”到“行動”的最後一公里。AI可以根據你的代謝資料生成飲食計畫，並直接轉化為Instacart的購物清單；也可以根據你的體能狀況，在AllTrails上推薦合適的徒步路線。這種從資料匯聚到行動落地的閉環能力，正是AI Agent相對於傳統網際網路醫療的降維打擊。在12月更新的螞蟻阿福中，這些相似功能都有推出，並且進一步打通了從日常健康諮詢到線上問診、線下就醫的全鏈路服務，印證了東西方C端AI醫療需求的共性。04. AI醫療估值邏輯的重塑從螞蟻阿福到OpenAI Health，中美兩大科技巨頭的動作預示著行業競爭邏輯的根本性轉變。首先是流量入口的徹底重構。過去二十年，使用者獲取健康資訊主要依賴搜尋引擎，商業模式是基於關鍵詞的廣告競價。這種模式天然存在利益衝突，導致資訊質量良莠不齊。OpenAI Health代表了一種新的入口形態——對話式服務。如果使用者習慣了直接向AI索取基於個人資料的精準答案，WebMD、百度健康等傳統內容型平台的價值將被迅速稀釋，流量將不可逆轉地向擁有私有資料壁壘的AI Agent集中。其次是線下服務的價值重估。在AI時代，演算法本身正在變得廉價，算力可以購買，唯有真實世界的高品質資料是稀缺的，線下服務商將從單純的“人力服務者”轉型為“資料資產商”。最後是對“信任”的定價。OpenAI Health刻意強調的隱私隔離與不訓練承諾，實際上是在為信任定價。在AI時代，唯有信任是最昂貴的貨幣。使用者敢於將自己最隱秘的病歷上傳給OpenAI，是因為相信其隱私架構。這種信任將成為OpenAI Health未來商業化（如高級訂閱、保險合作）的核心溢價來源。未來的阿福或OpenAI Health，將是一個24小時線上、瞭解你一切生理資料、並能調動現實世界資源的超級健康管家，也成為了改變AI醫療生態的推動者。 (硬AI)

今天上午，智譜以「全球大模型第一股」的身份登陸港交所主機板，而幾乎前後腳，遠在大洋彼岸的 Google 母公司 Alphabet 股價逆市上漲 2.5%，市值攀升至 3.89 兆美元，這是自 2019 年以來，其市值首次超過蘋果。兩件看似獨立的事，實則指向同一邏輯：AI 催生的行業想像力，最終都要落到到商業價值的兌現上。其中，Google 的反超尤為值得關注——僅用三年時間完成了在 AI 賽道上的逆風翻盤。究其原因，根據外媒多篇報導，我們也可以拆解出 Google 的 AI 三板斧：技術打底、資源合併、商業落地。三步環環相扣，構成了 Google AI 戰略的完整閉環。三年磨一劍，Google  AI 實現逆風翻盤Google 真正的轉機，始於一次關鍵的內部資源整合。而這一切的基礎，早在十多年前就已埋下伏筆。2011 年，Google 成立了 Google Brain 研究部門，由電腦科學家傑夫·迪恩（Jeff Dean）聯合創辦。這個部門研發的神經網路技術，後來成為所有大型語言模型的核心底層支撐，為 Google 的 AI 佈局打下了堅實的技術基礎。數年後，Google 收購了位於倫敦的 AI 研究實驗室 DeepMind。後者正是由國際象棋神童德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）聯合創立，其開發的 AI 系統在生物分子研究領域取得重大突破，哈薩比斯也因此獲得諾貝爾獎。到了 2023 年初，傑夫·迪恩與德米斯·哈薩比斯牽頭，推動 DeepMind 與 Google Brain 合併，並向董事會提交了「打造公司史上最強 AI 模型」的戰略計畫，明確將多模態技術作為核心發展方向。2023 年底，Google 正式發佈首款 Gemini 模型，這是其資源整合後的首個核心成果，標誌著其多模態 AI 戰略進入落地階段。與 OpenAI 主打文字訓練的 ChatGPT 不同，手握全球充沛資料的 Google，為 Gemini 建構了涵蓋文字、程式碼、音訊、圖像及視訊的多模態訓練體系。這一策略雖然延長了開發周期，且首款 Gemini 在多項核心指標上仍落後於 ChatGPT，但卻為後續 Gemini 3 系列的反超奠定了基礎。謝爾蓋·布林（Sergey Brin）值得一提的是，就在 Google 上下焦頭爛額的時候，已經退休的聯合創始人謝爾蓋·布林，在一次聚會上被 OpenAI 研究員 Daniel Selsam 當面問住了：你為什麼不全職投身 AI？ChatGPT 的發佈難道沒激發你的熱情嗎?作為 Google（現 Alphabet）的聯合創始人之一，謝爾蓋·布林自 2019 年卸任總裁，一直退居幕後，Daniel 的提問讓布林深受觸動，於是決定重返公司一線。儘管如今看來有些英雄主義的馬後炮，但伴隨著布林以「創始人模式」全面回歸，Google 也順勢完成了一次「再創業」式的組織調整。除了直接參與 Gemini 模型的問題排查與技術最佳化。他還推動 Google 完成了一筆價值 27 億美元的收購，將頂尖研究員丹尼爾·德·弗雷塔斯（Daniel De Freitas）與 Transformer 論文作者之一諾姆·沙澤爾（Noam Shazeer）納入麾下。如今，二人已成為 Gemini 項目的核心領導者，大幅提升了團隊的技術攻堅能力。Noam Shazeer更關鍵的是，Google 在硬體層面的前瞻佈局，建構了「軟體+硬體」的全產業鏈優勢，這一點是多數競爭對手難以企及的。早年間，Google 啟動了自主 AI 晶片研發項目。當時團隊預判，未來語音識別、圖像處理等 AI 應用所需的算力，將遠超現有水平。最終研發出的「張量處理單元」（TPU）晶片，不僅算力更強，耗電量還低於傳統 CPU 與 GPU，成本優勢十分顯著。而 Google 最新推出的 AI 晶片「Ironwood」，進一步降低了 AI 模型的運行成本，直接轉化為 Google 在 AI 商業化領域的核心競爭力。一根神秘香蕉，點燃全民 AI 狂歡2025 年，圖片生成模型領域出現了兩次病毒式傳播事件：一次是 ChatGPT 的 AI 吉卜力畫風走紅全網，另一次則是 Google 的 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）。後者的意外爆火，徹底扭轉了市場對 Google AI 產品競爭力的認知。而這款產品的名字，背後還有一個小插曲。據報導，當時 Google AI 項目經理娜伊娜·拉伊桑哈尼（Naina Raisinghani）負責將這款模型上傳到大模型競技場 LM Arena 平台。凌晨兩點半的辦公室裡空無一人，她即興組合了兩位朋友給自己的暱稱，最終確定了「Nano Banana」這個名字。這款名字獨特的產品，很快引發了市場熱潮。短短數天內，Nano Banana 就登頂 LMArena 平台性能排行榜，在社交網路上廣泛傳播，其影響力遠超 Google 內部的預期。負責 Gemini 應用及 Google 實驗室的喬希·伍德沃德（Josh Woodward），將 Nano Banana 的發佈定義為「一場成功的災難」。全球使用者在短時間內生成了數百萬甚至數十億張圖像，直接導致 Google 算力告急，最終不得不通過「緊急借用」伺服器時間來緩解壓力。但這場算力危機，恰恰印證了 Nano Banana 的核心吸引力。去年 9 月，搭載 Nano Banana 的 Gemini AI 應用成功登頂蘋果 App Store 下載榜。登頂 2 個月後，Google 順勢推出了迄今為止最強版本的 Gemini 3 系列模型，其多項核心指標超越 ChatGPT，也讓 OpenAI CEO 奧特曼緊急拉響「紅色警報」，親自下令改進 ChatGPT。而根據昨天 SimilarWeb 發佈的最新資料，Gemini 全球網頁端流量份額首次突破 20% 的市場份額，而 ChatGPT 的份額從 2025 年 1 月 86% 暴跌至 64.5%。短短三年間，攻守之勢異也。如今，AI 業務已成為 Google 新的核心增長引擎。其收入結構日趨多元化，涵蓋搜尋廣告增量、面向個人與企業的付費版 Gemini，以及自主研發 AI 晶片的銷售等多個類股。而從輝達市值突破 5 兆美元，到 Google 憑藉 AI 實現市值反超，這些現象都說明 AI 仍是當前科技行業最具想像力的賽道。但賽道上的競爭不僅是技術和產品的比拚，也是人才的爭奪——就在 Google 高歌猛進之際，蘋果正經歷近十年最密集的核心人才「離職潮」。這場離職潮覆蓋了 AI、設計等多個核心業務類股，就連支撐蘋果生態重要一環的 Safari 瀏覽器團隊，也未能倖免。昨晚，The Browser Company 首席執行長喬希·米勒（Josh Miller）便在社交平台高調官宣：蘋果 Safari 瀏覽器首席設計師馬可·特裡維里奧（Marco Triverio）已正式加盟其團隊，預計將負責打磨 Dia 瀏覽器。特裡維里奧曾長期擔任 iOS 與 macOS 版 Safari 的首席設計師，主導了 Safari 隱私控制、標籤頁互動、導航模式等核心功能的設計與最佳化。值得注意的是，另一位 Safari 首席設計師 Charlie Deets，也已更早一步加盟 The Browser Company。當然，若僅因人才流失就看衰蘋果，顯然低估了這家公司的深厚底蘊。它手握全球最穩固的硬體生態，iPhone、Mac 搭建的使用者護城河，至今仍是多數企業難以企及的；充足的現金流，足以支撐它在 AI 賽道耐心佈局、持續投入；更別說蘋果在硬體研發、使用者體驗上的積累，本就是 AI 落地消費端的關鍵籌碼。如果 Google 的翻盤證明了技術積累的價值，那麼蘋果的故事，同樣還沒到蓋棺定論的時候。 (APPSO)