6月12日，東莞松山湖，華為開發者大會的聚光燈下。站在舞台中央的余承東，再次喊出了那句讓競爭對手徹夜難眠的口號。 這一次，他的目標不再是手機、汽車或作業系統，而是人工智慧皇冠上的明珠——大模型。 “在我余承東的字典裡，沒有第二，只有第一。我會帶領團隊一路趕超，從中國第一，走向將來的世界第一。” 這不是余承東第一次掛帥出征，但可能是他職業生涯中壓力最大的一次。在華為內部，大家習慣叫他“大嘴”，但歷史證明，他吹過的牛，最後大多都實現了。

“百度不能只當AI人才的黃埔軍校。” 今年5月，百度創始人李彥宏在“Create2026百度AI開發者大會”上宣佈了一條新的AI行業度量衡：DAA（Daily Active Agents），日活智能體數。 他的解釋是：Token不一定代表終局，它只代表成本，並不代表收益。衡量一個平台和生態的繁榮，更應該看的是DAA——有多少Agent在給人類幹活，並交付結果。 在場開發者和投資人對此褒貶不一，有人視之為百度的“新船票”，也有人認為拋出一個新概念，並不足以定義百度的未來。爭議背後，一個不容忽視的事實已擺上財報：百度的兩條增長曲線，正在無限逼近。

2026年Google I/O開發者大會，給人的感覺只有兩個字：張狂。 不僅把AI智能體像填鴨一樣，無縫塞進搜尋、瀏覽器、手機、智能眼鏡等所有核心流量入口，還連續甩出Gemini 3.5 Flash、視訊模型Omni、全新AI助手Spark三張王炸。 亮完肌肉後，劈柴甚至炫耀般地宣佈，Gemini月活破9億；並同步官宣大幅降價。 意思再直白不過了：我比你強，還比你便宜。

5月19日，上海前灘香格里拉酒店，成為中國AI圈的焦點。 AMD首次將全球AI開發者大會移師中國，這場原本計畫容納不到1000人的技術盛會，最終報名人數超過2000名。當AMD董事長兼CEO蘇姿丰身著簡約正裝現身Demo展區時，現場瞬間掀起熱潮。她所到之處，被開發者和媒體裡三層外三層圍堵，大家紛紛將手機舉過頭頂拍攝，不少人踮腳爭搶合影機會，場面堪比大型“追星現場”。 “你們興奮嗎？”在隨後的演講中，蘇姿丰以一句熱情的問候開篇，在近10分鐘的演講中，她預判未來五年全球AI活躍使用者將突破50億，大語言模型單一互動時代即將落幕，多智能體AI成為新賽道。 “無論你是談論資料中心、PC，還是邊緣裝置，AI實際上正在重新定義計算的每一層。”

皮查伊：延遲至關重要。Gemini 3.5背後的產品邏輯。 在今日舉行的 Google I/O 2026 開發者大會上，Google CEO 桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）走上台，發佈了新一代大模型系列 Gemini 3.5。 表面上，這是一次例行的大版本迭代。但把所有資訊拼在一起——性能基準、定價策略、產品路線圖、資本支出——你會發現，Google正在精心佈局一場深層較量：用“前沿智能+極速推理+超低成本”三者合力，把智能體 AI 的門檻提高到競爭對手短期內難以跟進的高度。 01. 性能與性價比：一次有備而來的反擊

百度創始人李彥宏5月13日在Create2026百度AI開發者大會開幕式上提出，Token不一定代表終局，AI時代的度量衡可能是“日活智能體數”（Daily Active Agents，簡稱DAA），與移動網際網路最通用的度量衡“日活使用者數”（DAU）相對應。 上證報記者 劉暄 攝 李彥宏表示，目前較接近業界共識的度量衡是Token消耗，但Token不一定代表終局，它代表成本，並不代表收益；它衡量的是投入，而不是產出。“當人類進入智能體時代，衡量一個平台和生態的繁榮，更應該關注DAA這個指標，關注有多少Agents在給人類幹活，並交付結果。這比無謂的Token消耗，更接近價值，也更接近本質。”他說。 在李彥宏看來，智能體時代，企業組織本身需要不斷完成自我進化，整個企業開始像一個統一的智能體系統一樣運轉。

AMD 表示：資料中心 CPU 市場將以“超過 35% 的年增長率增長，到 2030 年將超過 1200 億美元”。 資料中心 AI（加速器 / GPU 相關）：營收 CAGR >80% 一、AMD預警：消費級記憶體市場將進一步供應緊張 AMD 發佈 2026 年一季度財報，資料中心業務營收創歷史新高，AMD預警消費級記憶體市場將進一步供應緊張，元件價格上漲帶來利空，公司已調整業務計畫應對下半年潛在影響。

所有人都在等「龍蝦」殺手，沒想到最先出手的是 Perplexity。3 月 12 日凌晨，Perplexity 在舊金山 North Beach 一座改建自教堂的場地裡，開了首屆 Ask 2026 開發者大會，發佈了 Personal Computer（個人電腦）。截至目前，官方推文在 X 上累計獲得逾 1300 萬次瀏覽，並迅速引發大量討論。熱度這麼高，原因其實並不複雜。這款功能的出現，像是專門衝著 OpenClaw 來的。毫無疑問，OpenClaw 在過去一周成了最火的 AI 頂流，但它一直有一個繞不開的問題——上手門檻較高，而且也不太安全。Perplexity 用 Personal Computer（個人電腦）給出了自己的新解法：同樣的能力，更安全，也更好上手。而要理解 Personal Computer，得先回顧 Perplexity 最近在做什麼。從幫你查答案，到幫你把事做完上個月，Perplexity 發佈了「Perplexity Computer」。這是一個純雲端的多智能體系統，通過協調多達 20 個大語言模型，端到端地處理複雜數字工作流。用人話說，就是你告訴它你想要什麼結果，它自己想辦法把事情做完。Personal Computer 是在此基礎上往前邁了一大步。它運行在你自備的 Mac mini 上，24 小時不間斷地訪問本地檔案、應用和會話記錄，把雲端的推理能力和本地資料的存取權真正打通。以前的 Computer 只能碰雲端的東西。現在，它能直接打開你電腦裡的資料夾。Perplexity AI CEO Aravind Srinivas（阿拉文德．斯里尼瓦斯）曾如此形容這款功能的邏輯：「傳統作業系統接受指令，AI 作業系統接受目標。」你不需要一步步告訴它怎麼做，你只需要告訴它你想要什麼。架構上，結合博主 Ajit Singh 的「逆向工程」，Personal Computer 採用四層雲端混合架構，本地資料訪問和雲端計算資源分開處理，各歸各管。第一層是本地裝置層。使用者側的 Mac mini 保持 24 小時運行，客戶端軟體通過它讀取和修改本地檔案、呼叫日曆與郵件、監控後台資料。第二層是雲端多模型編排引擎。包含 Claude、Gemini 和 Grok 在內的 20 個模型構成一個矩陣，編排器把使用者的目標拆解成多個子任務，分配給最適合的模型平行處理。第三層是隔離的執行環境。所有複雜計算都在雲端微型虛擬機器中運行，任務完成後立即銷毀，API 金鑰等敏感資訊不會暴露出去。第四層是雲端瀏覽器。內建 Comet 企業級瀏覽器，專門負責網頁自動化抓取和資訊檢索，同時把惡意指令碼對本地 Mac mini 的威脅擋在門外。🔗 https://singhajit.com/perplexity-computer-explained/連接能力同樣是這款產品的核心賣點。Personal Computer 支援接入 Gmail、Slack、GitHub、Notion 和 Salesforce，可以監控觸發條件，在這些平台之間主動執行跨應用任務。企業版 Computer 則可以直接查詢 Snowflake、Salesforce、HubSpot 以及數百個其他平台，自動編寫並執行 SQL 查詢，返回結構化結果。在金融領域，Computer 已可訪問 40 多個即時金融工具，直接呼叫 SEC 檔案、FactSet、S&P Global、Coinbase 等來源的資料，無需配置，無需許可證，每個數字都能追溯到原始來源。OpenClaw 的問題，Perplexity 的機會OpenClaw 由奧地利開發者 Peter Steinberger 建立的 AI Agent 開源框架，短短數月在 GitHub 上積累了超過 28 萬顆 stars，並引發了 Mac mini 全球搶購，高配機型交貨周期從 6 天拉長至 6 周。但 OpenClaw 有一個繞不過去的門檻：普通使用者要自己配置安裝環境、折騰 API 金鑰，稍有不慎就可能搞出麻煩。Perplexity 創始人 Srinivas 在被問及 Perplexity Computer 和 OpenClaw 的區別時表示：「Perplexity Computer 是為認真做事的人打造的。」言下之意是，認真做事的人，不應該把時間花在配置環境上。是的，你不需要懂技術，不需要折騰，打開就能用。互動也做得很克制：它常駐在螢幕右上角，隨時待命，但不搶佔注意力。想用的時候直接開口，它聽完同樣用語音回應。但安全，才是它和 OpenClaw 最根本的區別。Meta 超級智能實驗室一位高管在測試時，因為大模型上下文窗口壓縮缺陷導致安全指令丟失，AI Agent 失控，把她的真實 Gmail 收件箱清空了。儘管這名高管也承認只是犯了新手會犯的錯誤，但這件事之後，很多人對 AI 工具的第一反應從「好用嗎」變成了「安不安全」。Perplexity 顯然注意到了這個變化。Personal Computer 在安全上做了幾件事：所有敏感操作均需使用者手動確認，每次會話保留完整審計記錄，並配備緊急停止開關。系統還支援使用者通過任意裝置遠端控制，隨時接管。在任務執行層面，系統採用基於檔案系統的處理程序間通訊機制。主 Agent 派生出多個子 Agent 時，子 Agent 把階段性結果寫入共享目錄，主 Agent 讀取檔案完成彙總，整個過程可以完整追溯，出了問題能查到每一步。在發佈會上，Perplexity 也在演示視訊中展示了一些基礎場景：起草發給投資人的郵件、將報告整理為幻燈片、對求職候選人進行排名等等。目前該產品僅向 Perplexity Max 訂閱使用者開放，月費 200 美元。首發階段僅支援 Mac 裝置，通過候補名單開放搶先體驗，Perplexity 官方尚未公佈正式上線時間。訂閱使用者每月可獲得 1 萬個計算積分，用於執行各類自動化任務。企業版額外提供安全控制、合規功能和單點登錄支援，並配備 SOC 2 Type II 認證和獨立沙盒運行機制。月費 200 美元，值不值在 Personal Computer 發佈之後，Srinivas 在 X 平台上發了一篇名為 「萬物皆可成為 Computer」 的長文，追溯了「computer」這個詞的歷史。「computer」最早指的是人，是那些替天文學家進行計算的學徒。後來變成機械的，再後來變成數位化的，再後來變成個人電腦。而今天，他說，AI 就是 computer。在之前的部落格中，他還引用了賈伯斯的說法。賈伯斯曾將個人電腦比作「人類思維的自行車」，但 Srinivas 認為，智慧型手機時代雖然把個人電腦塞進了每個人口袋，但也讓所有人變成被資訊流控制的被動消費者。Personal Computer 要做的，是把人從這種狀態里拉出來。他在長文裡寫道：「大家都在談第一個由一個人打造的十億美元公司。但一個人打造這樣的公司，最大的劣勢是什麼？答案是：他晚上必須睡覺。」可 24 小時運作的 Personal Computer，顯然不存在這個問題。關於 Personal Computer 這個功能，輿論的意見也撕裂為兩派。支持者認為，Personal Computer 把過去只有大企業才用得上的技術下放給了個人使用者。SOC 2 合規、微型虛擬機器沙盒隔離、跨越數百個 SaaS 平台的自動化編排，以前這些只存在於每年收費數十萬美元的企業服務裡。月費 200 美元，相當於租用了一整套企業級 IT 基礎設施。質疑聲也不少。Perplexity 在部落格中宣稱，Personal Computer 在內部四周測試期間節省了 160 萬美元人力成本，完成了相當於 3.25 年的工作量。但 Hacker News 上的工程師不買帳，認為把員工簡單操作的時間無限放大，再乘以高昂的平均時薪，就能湊出一個好看卻站不住腳的數字。這場爭論本身，或許就說明了問題：爭得最凶的，恰恰是那些有能力自己搭環境並運行的工程師。對他們來說，Personal Computer 確實性價比存疑——因為他們根本不需要它。當然，200 美元/月的門檻，現在還把很多人擋在外面。但在 Claude Code 和 OpenClaw 主導 AI Agent 話題的這段時間裡，這兩款產品的核心使用者依舊是程式設計師等極客。Perplexity 要做的則是，讓那些不懂技術、但真的需要這類能力的人，也能安心用上 AI Agent。這個市場更大，也更難啃。但至少，Perplexity 是目前為止在這件事上走得最遠的那一個。 (APPSO)