免費使用AI助手在中國屬於基操，是行業營造出來的一種心照不宣的默契。 但在最近，一個訊號打破了這種默認認知。 據36氪獨家消息，豆包將於6月下旬正式上線付費內容，並加速打通抖音電商。 這是中國使用者量最大的AI助手首次試探付費模式，也標誌著中國大模型行業的核心命題正在悄然改寫。

豆包官宣分層付費！AI行業進入商業化新階段一、付費方案曝光：基礎永久免費，三檔訂閱定價出爐據第一財經消息，豆包App Store已出現付費版本服務聲明。官方明確，日常基礎服務始終免費，增值服務還在測試階段。知情人士透露，付費功能聚焦複雜任務與生產力場景。涵蓋PPT生成、資料分析、影視製作等高算力需求。這類專業任務消耗算力大、推理耗時久，因此單獨設付費檔位。免費版保留原有權益，只滿足普通人日常使用需求。目前曝光三大訂閱檔位：標準版連續包月68元、年付688元；加強版包月200元、年付2048元；專業版包月500元、年付高達5088元。豆包正式告別純免費獲客，邁入明確商業化周期。豆包產品模式對標ChatGPT、Claude等主流AI，基礎能力免費，高階專業服務走訂閱制。對於豆包收費，大家咋看？？？二、定價引爭議：普通使用者觀望，競品迎來分流機會豆包此次定價整體偏高，遠超常規影片網站會員。對比國內Kimi、智譜，以及海外Gemini、Midjourney，部分檔位價格更貴。普通使用者普遍心存顧慮，擔心收費後免費版變相縮水。害怕回答變笨、生成變慢，辦公專業功能強制誘導開會員。多數草根使用者不願付費，直言會轉向其他免費AI平台。騰訊、阿里等大廠反而迎來契機。競品可借勢打出永久免費、辦公功能免費的口號吸引使用者。後續還能參照豆包模式，推出更低定價的訂閱套餐，搶奪使用者流量。行業競爭邏輯生變，從前拼免費拉新，如今拼付費留存與使用者粘性。三、真實目標人群鎖定，試水個人AI生產力付費市場豆包付費並非瞄準普通散戶，精準面向剛需職業人群。包括短影片創作者、電商營運、職場辦公者、個體老闆。還有自由職業者、培訓從業者以及部分學生和家長。這類人群不用企業API服務，卻有寫稿、做圖、剪視訊、做PPT的高頻剛需。只要能節省大量工作時間，月度訂閱成本具備性價比。依託Seedance2.0視訊生成能力，成為核心付費賣點。豆包不再只是聊天工具，可一站式完成指令碼、配圖、視訊、文件分析。打通全鏈路內容生產後，訂閱定價才有實際價值支撐。此次收費也是一次市場試水，試探國內專業個人使用者的付費意願。作為坐擁3.4億月活、1億日活的頭部AI，豆包商業化落地，也為整個國內AI行業定下變現風向標，後續大廠跟進節奏備受關注。 (深科技)

阿里雲宣佈調整標準版、專業版使用者的API免費額度並支援按量付費。DataWorks標準版、專業版使用者，取消每日呼叫API的數量限制；DataWorks標準版，呼叫API的免費額度調整為10萬次/月；超出部分採用OpenAPI按量付費的方式；DataWorks專業版，呼叫API的免費額度調整為50萬次/月；超出部分採用OpenAPI按量付費的方式；DataWorks基礎版和企業版保持不變；各版本的QPS限制保持不變。從2026年4月14日逐步發佈，到2026年4月23日所有region生效。 (科創日報)

日前，蘋果App Store應用程式商店一款名為死了麼的App突然走紅，在業內和網友中引發廣泛熱議。據瞭解，該App售價8元，已登頂蘋果App Store付費應用排行榜第一。今天凌晨，死了麼App官微發文表示：“承蒙厚愛，感謝每一位網友的支援與傳播，讓我們的聲音得以觸達千萬使用者。後續，我們將繼續打磨細節，用更完善的技術與服務，守護每一位獨居者的平安。”在評論區互動中，官方進一步透露，死了麼主要服務身處一二線城市的獨居人士，重點是年輕人群體。據介紹，死了麼App是為獨居人群打造的輕量化安全工具，使用者需要設定緊急聯絡人並簽到，若連續多日未在應用內簽到，系統將於次日自動傳送郵件告知緊急聯絡人。值得注意的是，部分網友認為App名稱死了麼不好聽，建議更名為活著麼。對此，有媒體報導稱，App創始開發團隊成員之一呂先生表示，目前尚未收到有關部門提出的改名要求。呂先生還表示，在中國，死這個字很少被提及，“但是死是每個人都必須去面對的事情，當人知道了自己死亡的結點，或許才可以更好地面對當下。” (科技每日推送)

使用者數翻了50倍，還在上漲”，“死了麼”App創始人之一小郭對鳳凰網《風暴眼》表示。這是一款為獨居人群打造的APP，定價8元。今天在蘋果付費軟體排行榜沖上首位，在網路上刷屏。軟體不需註冊登錄，只需要填寫本人姓名和緊急聯絡人信箱，如果使用者連續2天沒有在應用裡簽到，系統將於次日自動傳送郵件告訴對方。背後公司名為月境（鄭州）技術服務有限公司，2025年3月份才成立，註冊資本10萬元。小郭介紹，團隊有3人，一位是朋友，一位是網友，都是95後。這款APP耗時1個月完成，開發成本約1500元。01“預想過產品會在某天受到關注”小郭介紹，“死了麼”在2025年中旬上線，不過期間團隊未花過多精力打理，在一個月前才做了一次更新。上線後很長一段時間裡使用者量很少，團隊也不擅長行銷，直到最近突然爆火，使用者數達到之前的50倍，目前熱度還在上漲。不過由於使用者規模數能直接推匯出團隊收益，小郭表示，目前不便透露具體使用者規模。“死了麼”APP介面1月9日上午，小郭開始陸續收到朋友轉發的博主文章，他意識到產品火了，這兩天電話不斷。他坦言，團隊預想過產品可能會在某一天受到大範圍關注。之所以對產品有這樣的信心，他表示，團隊長期觀察抖音、小紅書等平台，發現只要有人問“市面上有那些需求沒被滿足”或“希望有什麼樣的應用”，評論區高頻出現的總是“死了麼”這個創意，當時的評論裡，就將APP名字定為“死了麼”，“很多人會像看笑話一樣，但很多使用者是有這個需求的”，小郭說，不過如今的爆發程度，仍然超出了他的預期。這次爆火，他認為原因有三點：一是名字自帶傳播力和討論度；二是需求確實旺盛；三是現在資訊傳播快，有使用者發現後自發分享，形成了裂變。看起來這並不是一次無心插柳。他們判斷這個需求真實存在，於是把它變成了現實。02尚不準備改名小郭介紹，由於之前做過海外社交產品，對社交產品有深入瞭解。根據馬斯洛需求理論，社交之上是安全需求，這是一個覆蓋更廣、更具普遍性的市場，於是團隊創業很快就瞄準了“安全守護”這個賽道。所以除了這款“死了麼”APP，團隊還做了一個安全守護類APP叫Caree AI，面向海外市場，小郭介紹，“類似於軟體版的小天才，面向於父母和孩子的”。Caree AI的功能介紹中提到，當家中小孩在騎車時出現超速行為、老人摔倒，甚至出現失聯等各類危險狀況，使用者能第一時間收到通知。對於“死了麼”這個名字，有網友認為不吉利，小郭表示，團隊暫時沒有改名的計畫。在他們看來，現在越來越多人其實已經不避諱談死亡，尤其是年輕人，這個名字對年輕使用者來說直接、貼合，能快速傳遞產品核心功能。不過團隊也計畫未來推出一款面向中老年人、名字更溫和的獨立應用。在爆火後，團隊已經對APP的迭代有所探討。小郭提到，很多網友提到的簡訊提醒功能，他們已經規劃要上線，同時還會增加“想說的話”（類似留言）的功能，在使用者長時間未簽到時，留言就可以自動傳送給緊急聯絡人。網際網路的熱潮往往來得快、去得也快，對此小郭表示並不擔心。在他看來，使用者對“安全守護”的需求是持續存在的，即便熱度逐漸回落，使用者量最終也會回歸到與真實需求相匹配的水平。即便未來出現類似產品，團隊也已經憑藉先發優勢和對產品的深入理解，建立起一定的優勢。“目前還是把注意力放產品上”，小郭表示。 (鳳凰網財經)

OpenAI預測2030年ChatGPT付費使用者將達2.2億。為提升ChatGPT收入，OpenAI正藉鑑企業級應用Zoom和Slack的商業模式：先透過免費版吸引大量使用者（目前已超8億），再推動這些使用者的僱主簽署企業級訂閱服務。據悉，截至今年7月，約3,500萬名使用者（佔周活躍使用者的5%）付費訂閱了Plus版本（月費20美元）或Pro版本（月費200美元）。目標2.2億付費使用者OpenAI預測五年後（2030年），ChatGPT周活躍使用者將達26億，約8.5%（即2.2億人）將付費使用Plus版本。若真如此，ChatGPT的訂閱服務規模將躋身全球前列－目前Netflix和Spotify各自擁有約3億付費使用者，Slack（Salesforce旗下）則表示其付費使用者超過20萬。更貼切的參考系可能是微軟Office 365辦公套件（付費使用者量約達4.5億）。儘管ChatGPT主要用於個人場景，但OpenAI正持續增強其辦公功能，例如可以共享聊天記錄、透過Slack等工具連接企業內部資料。這些功能可能使ChatGPT成為Office 365和Google Workspace的直接競爭對手——後兩者也正在增加自動撰寫郵件等AI功能。訂閱量對決：OpenAI近期及預期的ChatGPT訂閱量與其他熱門付費訂閱服務的比較（資料來源：《The Information》、公司檔案及公告）這些先前未公開的預測資料，揭示了OpenAI的CEO山姆·阿爾特曼及其團隊的計畫：利用ChatGPT的先發優勢，到本世紀末實現年收入達到2,000億美元（今年約為130億美元）。今年夏季OpenAI上調了ChatGPT的營收預期，預測2030年其訂閱服務將創收約2,700億美元，2030年單年收入預計達870億美元（今年為100億美元）。ChatGPT目前及預期的營收成長，近期將OpenAI估值推升至5,000億美元（超越埃克森美孚、強生和Netflix等巨頭）。同時OpenAI預測今年至2029年的現金消耗總額將達1,150億美元。增長波動與模式選擇值得一提的是，這些預測的發佈早於Google推出Gemini 3。根據Sources報導，OpenAI的CFO莎拉·弗里爾上月承認，由於公司自8月起實施的ChatGPT內容限制（禁止與18歲以下使用者進行曖昧互動或討論自殺話題，在無法驗證使用者年齡時會限制聊天範圍），使用者使用時長略有下降。OpenAI計畫於12月推出年齡驗證系統，屆時經核實的成年使用者將獲得更大自由度。目前ChatGPT在聊天機器人市場仍佔據主導地位。據悉，其9月周活躍使用者數較去年同期成長超三倍，遠超GoogleGemini第三季的月活躍使用者規模（6.5億）。然而，其今年的周活躍使用者成長波動劇烈：1月環比增長42%，但9月環比僅增長13%。定價策略：OpenAI推出面向消費者和企業的分級產品（註：按年計費；來源：OpenAI）知情人士表示，隨著更多員工自發使用ChatGPT，OpenAI希望透過與企業達成企業級協議來增加付費使用者。這類似於上世紀末Zoom（影片會議應用）和Slack（聊天應用）的策略：免費版在個人使用者中普及後，軟體公司得以向企業高管推銷付費訂閱服務。目前企業使用者ChatGPT使用者中佔比較小。上月OpenAI透露，已有700萬企業使用者透過ChatGPT商業方案訂閱其服務——包括面向中小企業的ChatGPT Business和面向大型企業的ChatGPT Enterprise。這些服務為Canva、普華永道等客戶提供專屬安全合規功能，並支援與Slack、Google Drive、GitHub等企業工具整合。阿爾特曼向員工談及Gemini 3即將發佈時表示：「我堅信我們擁有絕對優勢，能打造使用者首選的AI平台。」同時也警示GoogleAI的強勢復甦可能帶來「經濟逆風」。OpenAI的訂閱模式與新興競爭對手Anthropic形成鮮明對比－後者約80%營收來自透過API（應用程式介面）銷售模式存取權。Anthropic預測其今年的API銷售額將達到OpenAI的兩倍，而其Claude聊天機器人訂閱量僅為ChatGPT的十分之一。初創公司Docket.io（主要銷售基於OpenAI模型的AI智能助理）聯合創始人兼CEO阿瓊·皮萊表示，他已使用ChatGPT付費服務超兩年，今年將升級200美元套餐。數月前，他還為員工增購ChatGPT Business訂閱，看中的正是其與HubSpot及Slack工具的整合能力。協作功能同樣極具吸引力。 “我可以建立項目並與他人共享，無需對方重複建立。”儘管免費使用者的成長推高了成​​本，壓低了毛利率，但OpenAI計畫到2030年透過購物或廣告等新功能創造約五分之一的總收入。上周一，OpenAI宣佈推出針對ChatGPT使用者的個人購物助手，未來或可透過廣告或佣金來獲利。 （創新觀察局）

近一年，AI 行業的熱度已不用多說。各種“殺手級應用”前赴後繼，但在矽谷最核心的人眼裡，這可能更像是一場“AI觀光團”。OpenAI 董事長、Sierra 的 CEO Bret Taylor 在最新訪談中直言：今天市面上很多 AI 應用更像表演，泡沫比想像中更嚴重，有人必然會賠得很慘。這句話的份量很重。要知道，Bret 的履歷堪稱矽谷全景圖：Google 工程師起家，親歷網際網路早期；創辦 FriendFeed 賣給 Facebook，升任 CTO；創立 Quip，再賣給 Salesforce，當上聯席 CEO；擔任 Twitter 董事會主席，見證馬斯克收購；現在是 OpenAI 董事長，同時自創 AI Agent 公司 Sierra，估值已達百億美元。這樣閃閃發光的履歷，橫跨了網際網路、社交、SaaS和AI四個時代，意味著他既是玩家，又像裁判。我從他的萬字專訪中，給你擰出了5條真正值錢的、能讓你在未來幾年看懂牌桌、甚至上桌的乾貨！這不只是一篇大佬訪談錄，這是一份2025年的AI生存地圖。01| 泡沫來了，別怕，但要會站隊所有人都在問：AI是不是泡沫？Bret Taylor的答案是：是，但這更像1999年，而不是2018年。什麼意思？2018年的區塊鏈泡沫，是屠龍之術，技術很酷，但除了炒幣，幾乎找不到一個能讓普通人生活變得更好的場景。而他把當下比作 1999 年的網際網路泡沫：當年的寵物電商 Pets.com、生鮮配送公司 Webvan，轟然倒下。但是當年看似荒謬的想法，比如“網上買菜”（Webvan），十幾年後卻蓬勃發展。但同一時代，Google、Amazon 卻一路成長為超級巨頭；區別在於：腳下的土壤變了。當年沒有智慧型手機，沒有普及的移動支付和定位系統。點子往往沒錯，只是時機太早。AI 也是如此，許多今天看似荒誕的想法，或許只是提前了幾年出現。而Bret Taylor又說，兩件事會同時為真：AI會像網際網路一樣，從根本上重塑經濟，創造巨大的價值。我們正處在泡沫中，大量的錢會被浪費掉。這給我們什麼啟示？對於創業者和投資者來說，現在判斷一個項目，核心問題不該是“這個想法酷不酷”，而應該是 “支撐這個想法的技術、成本和使用者習慣，現在到位了嗎？”而對於職場人，不要因為“泡沫”二字就覺得一切都是假的。要看你所在的公司，是用AI解決一個真實存在的、能算得出來帳的“痛點”，還是在追逐一個無法落地的“概念”。02| 應用不等於AGI，企業要買的是解決方案軟體已死，未來只賣“結果”。這是整場訪談裡，我覺得最顛覆的一點。傳統軟體公司怎麼賺錢？賣許可證（license）或者訂閱（subscription）。你付了錢，軟體能不能用好，那是你和系統整合商的事。一旦項目搞砸了，軟體商指責整合商，整合商指責客戶，客戶只能自認倒霉。而Bret的新公司Sierra，商業模式完全不同：按結果付費 (Outcome-based Pricing)。具體到客服場景，就是：AI Agent獨立解決了客戶的問題，比如辦完了退貨、改好了訂單，Sierra才收費。如果AI搞不定，轉給了人工客服，那這次服務免費。這聽起來簡單，背後卻是一場商業模式的革命。它意味著供應商和客戶的激勵第一次被徹底拉平了。你不再是為工具付費，而是為搞定一件事付費。其實，Agent（代理人）這個詞的詞源，就包含了“自主性”和“代理權”。一個真正的AI Agent，就應該像你僱傭的一個靠譜員工，按完成的任務量拿提成。從“賣鏟子”到“包挖到金子”，這才是AI時代商業的底層邏輯。Bret 還有一句關鍵判斷是：“應用型 AI 公司，不應該追求 AGI。”理由很簡單：預訓練大模型的門檻極高，燒錢無底洞；企業真正要的不是模型，而是能落地的解決方案。他舉例說，法律智能體 Harvey 能在律所落地，是因為它幫客戶做了“反壟斷審查”，而不是因為它賣 AI。企業從不關心背後是 GPT-4、Claude 還是別的模型，他們只關心：能不能解決我的問題。這也解釋了為什麼 Sierra 的商業模式是“結果導向”。其實，在他看來，三年前人們想像的 AGI，現在其實已經實現了：圖靈測試早就跨過了；模型已經能在部分數學問題上提出新思路。但這也帶來一個悖論：我們不斷移動球門線。當初以為的智能邊界，被 AI 一次次突破。於是，矽谷開始拋棄“AGI”，換上更炫的名號——“超級智能”。Bret 的擔憂在於，一旦智能超過人類，靠人類自己去監督是不可能的。未來，或許需要“AI 監督 AI”，才能保證安全。03| 忘了聊天框吧，AI的第一個兆戰場在你的電話裡一提到AI客服，你可能首先想到網頁右下角的那個聊天框。但在Bret 的一線實踐裡，事實是：語音互動的需求已經超過了文字。為什麼？語音幾乎沒有學習成本。他打了個比方：AI正在把最古老的“公共電話交換網”（PSTN）——也就是我們打了上百年的電話——第一次真正變成數位化的網際網路管道。過去，打電話是企業最昂貴、最頭疼的服務管道。一個客服電話的“單次接觸成本”在10到20美金之間。很多消費品牌的客單利潤還不到這個數，所以他們寧願讓你在網站上繞迷宮，也不想讓你找到電話號碼。這不是因為他們不關心你，而是因為“跟你說句話就得虧本”。現在，LLM（大語言模型）把這個成本降低了近兩個數量級。突然之間，與所有客戶進行有溫度、真實的對話，在經濟上變得可行了。Bret把這稱為“止痛藥”（Painkiller），而不是“維生素”（Vitamin）。聊天框對話的體驗最佳化是維生素，錦上添花；而解決掉積怨已久、成本高昂的電話等待問題，是真正的止痛藥，是剛需。落地建議是，如果你在做跟使用者打交道的業務，請立刻審視那些最傳統、最“笨重”、成本最高的溝通環節。比如：保險行業的理賠報案與進度查詢電話。銀行的信用卡帳單分期申請電話。零售業的保修鑑定和退貨電話。這些地方，就是AI Agent最先能創造百倍價值的“黃金地帶”。04| 別再迷信大模型了，真正的護城河是“髒活累活”很多人覺得，做AI應用，就是選一個最強的模型（比如GPT-5），然後接個API就完事了。Bret直接戳破了這個幻想：“把ChatGPT和一個知識庫拼在一起，現在已經是一個工程師的周末項目了。”那Sierra價值100億美金的“秘密武器”是什麼？不是自研大模型，而是一整套複雜的“編排與護欄”系統。他透露，在Sierra的平台上，使用者和Agent的任意一次互動，背後可能涉及到20次以上的模型呼叫。這裡面混合了不同功能、不同成本、不同速度的模型。就像一個頂級大廚，他用的不是一口“萬能鍋”，而是懂得在什麼環節用猛火爆炒的鐵鍋，什麼環節用慢燉的砂鍋。真正的護城河，正是應用場景的深耕：監管護欄： 在處理銀行、保險、醫療這種強監管行業的對話時，如何用確定性規則和AI監督模型，確保對話100%合規？精準轉寫： 模型把“and”或“or”聽錯了無傷大雅，但把你的銀行帳號聽錯了，就是災難。如何保證關鍵資訊的絕對準確？環境降噪： 你在路邊打電話，汽車一聲鳴笛，AI會不會以為你在打斷它，然後就閉嘴了？如何讓AI分清背景噪音和有效資訊？AI時代具有二階效應，真正的贏家還沒有出現。今天的大多數 AI 應用，Bret 稱之為“AI 觀光”——看上去炫酷，卻難以落地。但他也相信，每一個垂直場景，最終都會誕生一家公司，把 AI Agent 做成企業級解決方案，比如：法律 Agent（Harvey）；客服 Agent（Sierra）；會計、供應鏈、審計……都可能會出現專門的 Agent 公司。機會不在於造出更強的“發動機”（LLM），而在於圍繞這個發動機，造出能在特定賽道（如金融、醫療、法律）上安全、高效、可靠跑完全程的F1賽車。這與當年的 SaaS 極其相似：最初大家都在做“表演性項目”，後來才逐漸沉澱出 Salesforce、Workday、ServiceNow 這樣的行業巨頭。這需要極深的行業知識（Domain Knowledge）。你的行業經驗，就是你最好的護城河。05| 給普通人的AI生存指南：從“碼農”到“系統包工頭”AI能寫程式碼了，Bret自己引以為傲的“重寫Google地圖”的傳奇經歷，可能幾年後一個AI Agent就能搞定。那我們這些“人類電腦”（Computer，這個詞最早就是指做計算的人）該怎麼辦？Bret的觀點很有意思：軟體就像一片草坪，你種下它，就得負責養護它。就算AI能在一夜之間幫你生成一個ERP系統，你敢用嗎？新的會計準則出來了誰來更新？出現安全漏洞了誰來打補丁？所以，工作的價值核心正在發生遷移。過去，你的價值或許在於“寫程式碼”（砌磚塊）。未來，你的價值更在於“設計和維護一個能解決問題的系統”（當好包工頭）。這意味著你需要掌握一套新的技能：任務分解能力： 能否把一個複雜的業務需求，拆解成AI Agent可以執行的、有清晰邊界的步驟？指標定義能力： 如何為每個步驟定義成功與失敗的量化指標？（這就是前面說的“按結果付費”的基礎）風險管控能力： 能否預判系統中可能出錯的環節，並設計好兜底方案（比如，什麼時候必須轉人工）？成本最佳化能力： 能否為不同任務，選擇性價比最高的模型或工具組合？說白了，你不再是一個單純的執行者，而是一個“AI系統架構師+項目經理+風險控制官”的集合體。你負責畫圖紙、定標準、做監理，然後把具體的砌牆工作交給AI。寫在最後最古老、最笨拙的管道，正在被AI注入靈魂，被新的商業模式重新定價。Bret Taylor的分享，最大的價值在於他始終在用“第一性原理”和“商業本質”來思考AI。他沒有被技術的光環迷惑，而是牢牢抓住兩個字：價值。為客戶創造可衡量的價值，然後從中分一杯羹。這個樸素的道理，在AI的漫天泡沫中，或許就是那個最堅固的、能讓你穿越周期的救生圈。泡沫終將破裂，但價值永存。誰又會成為下一個 Amazon呢？ (Vero的AI島)

GPT-4這樣的頂級模型，是“專有模型”(proprietary AI models)。就是技術是保密的，你只能通過付費API來呼叫它，核心程式碼和資料你都摸不著。美國科技巨頭們正斥巨資 (spending megabucks) 投入這場競賽，試圖破解彼此的秘密。然而，在中國，戰場完全不同。史丹佛大學的AI大牛吳恩達 (Andrew Ng) 將其形容為一場“達爾文式的殊死搏鬥” (a Darwinian life-or-death struggle)。但這搏鬥，並不是發生在密不透風的實驗室裡，而是在“開源模型”的競技場上。今年一月，一家名叫“深度求索”(DeepSeek)的中國初創公司，幾乎憑藉“一己之力”撼動了全球市場。他們幹了件大事：把一個非常先進的AI模型，直接免費開放了。而且他們的研發成本極低 (developed on a shoestring)，根本沒花多少錢。如今，連美國頂級的風險投資公司安德森·霍洛維茨 (Andreessen Horowitz, a16z) 的合夥人都說，現在走進他們辦公室的創業者，十有八九用的都是中國製造的AI模型。他說：“我敢說有八成可能性 (I’d say 80% chance)，他們用的都是中國的開源模型。”想不到吧。矽谷的未來，竟然在悄悄地建立在中國的AI基石之上。這裡要澄清一個概念，嚴格來說，中國公司提供的不是完全的“開放原始碼軟體”(open-source software)，那種是連原始碼都給你。它們提供的是“開放權重模型”(open-weight models)。簡單理解，就是AI模型訓練好之後，內部有無數個參數，這些參數就像是它學到的所有知識和能力的濃縮。中國公司把這些核心的“權重” (weights) 開放了，讓所有人都能下載、修改、部署在自己的伺服器上。這直接導致了一個驚人的結果：在各種智力測試中，今年發佈的中國開源模型，已經超越了美國的同類對手，比如社交巨頭Meta的Llama系列。而且，它們的能力正在迅速逼近 (closing in on) 那些最頂尖的專有模型。面對這種壓力，就連曾經的開源先鋒OpenAI也坐不住了。諷刺的是，它的名字裡就帶著“Open”（開放），但為了賺錢和防止技術濫用，它早就轉向了“閉門造車”的專有模型路線。最近，他們發現自己的客戶越來越多地在使用包括中國模型在內的開源方案，於是趕緊推出了一個自己的開源模型，叫gpt-oss。西雅圖艾倫人工智慧研究所的專家說得很直白：中國公司是“全身心投入”(go all-in)，把他們最好的模型拿出來開源；而美國公司呢，總是把那個“閃亮的新東西” (the shiny new thing)藏起來，留作自家的專有產品。艾倫人工智慧研究所的Ali Farhadi說：“As hard as it is for us all to swallow, I think we’re behind [on open weights] now.”“儘管我們大家都不太願意承認，但我認為我們（在開源權重方面）現在已經落後了。”你可能會問，美國專有模型賺的錢、獲得的估值（OpenAI最高可達5000億美元），都遠遠超過中國的開源模型。錢可以用來投入再創新，這難道不是一個良性循環嗎？沒錯。但開源模型玩的是另一套邏輯。美國的巨頭們，正在“拓展智能的邊界” (pushing the frontiers of intelligence)，他們想造出最強的“超級大腦”。而中國的開源力量，則更專注於“鼓勵AI的普及應用” (encouraging adoption of AI)。它們讓企業、政府和研究人員能夠更輕鬆地把AI技術應用到各個“犄角旮旯” (nooks and crannies) 的具體場景中。因為開源，你可以把模型部署在本地 (on premises)，而不是完全依賴雲服務，這對於資料安全和定製化來說至關重要。換句話說，一條路是向上走，追求極致的高度；另一條路是向外鋪，追求極致的廣度。但《經濟學人》在文末給出了一個發人深省的結尾：如果中國的策略成功了，那麼“深度求索”帶來的衝擊波 (the DeepSeek shock)，可能僅僅只是一個開始。未來的AI世界，或許不是由一個“最強大腦”一統天下，而是由無數個經過定製、深入到生活和工作方方面面的AI共同構成。如果是那樣，誰掌握了“普及”的鑰匙，誰就可能掌握了未來。 (王不留)