IT之家 2 月 5 日消息，亚马逊正在推动 AI 进入影视制作流程，希望借此加快电影和电视剧的生产速度。 亚马逊米高梅影业的资深娱乐高管阿尔伯特 · 程正负责组建并领导一个 AI 团队，专门开发面向影视制作的新工具，并将借助 AI 工具降低制作成本、简化创作流程。亚马逊计划在 3 月启动封闭测试，邀请行业合作方参与，并预计在 5 月公布阶段性成果。 阿尔伯特 · 程介绍，AI 工作室按照杰夫 · 贝索斯提出的“两块披萨团队”理念运作，团队规模保持精简，成员主要是工程师和科研人员，同时辅以少量创意和商业岗位。 IT之家从报道中获悉，在制作预算持续上涨、影视项目数量受限的背景下，亚马逊选择主动推进 AI 应用，希望通过技术手段提升制作效率，让更多作品得以落地。 阿尔伯特 · 程表示，高昂的制作成本让行业很难承担创新风险，而 AI 的价值在于加速创作流程，而非取代人类在内容创作中的独特作用。 亚马逊强调，AI 只是辅助工具，编剧、导演、演员和角色设计师仍将在制作全过程中发挥核心作用。 在更大范围内，亚马逊正在要求各业务部门寻找 AI 应用场景。亚马逊也承认，AI 效率提升是自去年 10 月以来裁减约 30000 名企业员工的重要背景因素之一，其中 Prime Video 也受到影响。 阿尔伯特 · 程指出，AI 有助于 Prime Video 应对大规模影视制作在成本、流程和协同方面的长期挑战。 AI 工作室目前重点开发的，是连接消费级 AI 与电影级创作需求之间的工具，包括保持角色跨镜头一致性，以及与行业主流制作软件的深度整合。

凤凰网科技讯 2月5日，特斯拉发文称，特斯拉人形机器人将能够在任何宜居星球上独立建立文明。 此前，特斯拉官方微博发布预告视频，CEO埃隆·马斯克在视频中正式宣布，第三代特斯拉人形机器人即将与公众见面。 据马斯克介绍，第三代人形机器人最大突破在于自主学习能力。它无需复杂编程，仅通过观察人类行为、接收口头描述或观看演示视频，就能快速掌握新技能并执行各类任务，实现了人机交互的高度便捷化。 “它将是一款通用人形机器人，能够通过观察人类的行为学习新技能。所以，你可以通过演示、口头描述，甚至展示一段视频，它就能够执行任务，我认为它的表现将令所有人大吃一惊”，马斯克说。

IT之家 2 月 5 日消息，传音宣布将于 2 月 13 日在印度推出 Pova Curve 2 手机。新机采用曲面屏设计，搭载天玑 7100 处理器，配备支持 144Hz 高刷的 6.78 英寸 1.5K 曲面屏，主打轻薄机身和科幻外观。 根据传音官方分享的图片，该机型有银色、黑色和紫色三种颜色可选，其后盖采用四曲面设计的磨砂材质，右下方搭配三角形透明盖板，整体设计延续了上一代的科幻风格。 主要配置方面，传音 Pova Curve 2 搭载天玑 7100 处理器，可选 8GB 和 12GB RAM，提供多种存储组合。机身内置 7750mAh 容量电池，支持 45W 有线快充。 相机方面，该机型配备 5000 万像素主摄和一颗 200 万像素的辅助镜头，前置则采用一颗 1300 万像素摄像头。 系统层面，Pova Curve 2 运行基于 Android 16 定制的 HiOS 16 用户界面。此外，该机型支持光学屏下指纹识别、红外遥控和杜比全景声，机身右侧设置独立 AI 键，整机具备 IP64 防护等级。 IT之家去年 12 月曾报道过该机型的相关爆料，本次官宣内容与此前信息基本一致，爆料渲染图如下：

再也不怕 AI 替代人类了。 作者｜徐珊 编辑｜靖宇 谁能想到，科幻里的荒诞剧情，正照进现实。 昨天我还在和同事讨论 AI 会不会抢走人类工作，一觉醒来，世界又又又变了：AI 竟然成为了发布任务、付费买单的甲方，而人类开始向 AI BOSS 求职，在平台上明码标价，把自己租给 AI 打工。 这不是一个段子，是 RentAHuman.ai 这款新晋平台，正在上演的赛博现实。 RentAHuman.ai 官网 ｜图源：极客公园 这款主打「AI 租赁人类服务」的平台上线就引发关注，公测 48 小时注册量破万，目前已经突破 4 万。 和传统众包、灵活用工平台完全不同，平台里的需求方是各类 AI 智能体。普通人类要做的，是在平台里标出自己的时间、技能以及租金，及时上架、按需「出租」，成为 AI 可调用的「肉身插件」。 该平台由阿根廷数字游民 Alexander Liteplo 打造，他在上线平台的同时，也将自己注册为平台首位可租用的人类，以 69 美元时薪挂牌接单，成为了第一个为 AI 服务的打工人。 在这里，AI 不是人类的帮手，人类，成为了 AI 的助手。 AI 做不到的线下核验、实景拍摄、跑腿买单等任务，都会通过模型 API 对接该平台发布需求，人类抢单完成后回传结果，验收通过即可获得报酬。 上线短短数天，已有数十名用户接单，小到几美元的随手拍验证，大到数十美元的订单。该平台日订单量逐渐上涨，已经形成了 AI 发单、人类履约的完整闭环。 为了从 AI BOSS 手里接单，人类甚至开始讨好算法、迎合 AI 任务偏好。有人把技能标签拉满，拆解 AI 需求，定制化写个人简历；有人专门给对接的 AI 写「满分好评」，用话术和反馈提升算法好感度；甚至还有人分享快速赢得 AI 好评的技巧。 在 RentAHuman.ai 平台里，模型给出的评价权重，直接决定人类的曝光率和接好单的概率。 当下 OpenClaw 与智能体的浪潮仍在席卷各行各业行业，而 RentAHuman.ai 的走红，其实是一次反共识的探讨： 当 AI 成为任务发布者，智能体开始成为数字世界的需求方，人类的价值边界究竟在哪里？ 01 从 AI 挑人到秒结高薪， 人类成算法优选打工人 在 RentAHuman.ai 平台上，人们终于可以回答那个纠结已久的问题，到底现在什么工作不会被 AI 替代？谁能料到，今天又更新了答案版本： 给 AI 打工，才是 AI 永远抢不走的铁饭碗。 现在给人提要求的甲方不再是人类，一堆 AI 智能体自己上线根据需求、定 KPI、挑工人，人类彻底当上了甩手掌柜。目前 AI 再强也干不了的活分成几大类：线下跑腿类、出席社交/会议类、感官体验反馈类、实地核查拍摄类、文书杂活整理类。 RentAHuman.ai 官网上发布的任务｜图源：极客公园 在 RentAHuman.ai 上，世界早已快进到 AI 在线挑人、人类供不应求的魔幻现场，几个任务有几万人排队等待接单。而第一批敢吃螃蟹的玩家正在卷能力、卷身份，科技公司 CEO、AI 算法开发者、数字游民齐齐上阵。他们把自己的时间、技能、服务范围拆成「商品」，挂在页面上等 AI 翻牌。 RentAHuman.ai 官网上人类正在排队等候接单｜图源：极客公园 AI 选人的逻辑比资深 HR 还精明，主要是数据驱动的自动海选。AI 把人类的可接单时间、历史任务完成可能性、注册所在地、技能标签匹配度设为核心筛选维度，层层过滤后锁定最佳人选。 而人类注册的过程也比较简单，创建专属个人资料，把拿手技能、服务地理位置、期望薪酬标准突出标注，就算成功入驻人才池。后续，人们坐等 AI 推送任务预定请求即可，每单的预计耗时、执行细节都标注得明明白白。完成交付后，等额的加密货币、稳定币即刻划转至个人钱包，甚至没有提现等待和资金拖欠。 RentAHuman.ai 官网 ｜图源：极客公园 AI 开出的时薪更是不便宜，目前平台支持的价格区间在每个任务 50~500 美元，技能越稀缺，报价越高。结算模式也是当下成熟招聘平台，AI 先把稳定币打去平台托管，交易完成平台抽成，再把钱转给接单者；接单的人完成任务后直接接收数字货币，没有中间商赚差价。 AI 自己一分钱成都不赚，只负责派活+验收。 如今，AI 从工具变雇主，人类从使用者变服务商。对抗 AI 替代的最优解法，是成为 AI 的现实肉身。连传统零工经济的雇佣、结算、抽成规则，都被这套 AI 雇人模式重写。 02 当招聘方是 AI， Human as a Service RentAHuman.ai 最大的亮点在于，它以一个新的角度去看待人和 AI 的关系。 过去，工作的主导权在人，现在，主导权也可以是 AI，一个以 AI 主导的工作流体系正在搭建中。现在任务发布，可以由 AI 完全接手，甚至接手之后，AI 也有了组建团队的能力，它不仅可以挑选 AI 作为员工，还可以选人成为其帮手。 这个影响将会是多重的。比如说，现在我们看到的是，AI 智能体向社会人力市场采购执行服务。但落地企业内，这可能会改变企业内部任务分配体系。企业通过 AI 系统拆解细分任务，依据员工的技能属性、可用时间、执行能力，进行精细化人力调度。AI 统筹下的任务管理，或许可以实现组织内部人力的最优配置。 不过，我觉得人与人之间的化学反应或许很难被 AI 预测，理论上的最强配置，不一定能够打出最佳配合效果。 但未来自主 AI 体系下，可能是一群 Agent 和一群企业级 AI 代理连接，形成了面对面的传播，信息流通的带宽被大幅提高了。好消息可能是你找到工作的概率更高了，但坏消息是，如果 AI 没给你找到工作，那可能说明真的没有合适你的工作了。 至此，Human as a Service——人类即服务，有了新的解释。 在 AI 眼里，人类是可以成为一种可供选择、增强自己执行能力的一种服务。无论是线下代购，还是试穿衣服，又或者是排队占位，AI 曾经不可涉足的地方，现在都可以选择购买人类的服务，来补齐短板。相较于此前，人们一直期望着机器人们能成为 AI 的执行端，直接选择人反而是现下更快、效率更高以及性价比更高的一种方式。 以往，我们常说外卖骑手困在算法里，如果未来 AI 真的成为多数任务的发布方，人类都开始为 AI 打工，我们所需要担心的，可能是所有人，困在算法里。

当AI技术渗透成人用品行业，传统成人娃娃正从单纯的性工具，转向情感陪伴载体，这一转型撬开了更广阔的商业空间，让曾被资本回避的“灰色赛道”，找到了新机会 文｜《财经》记者 刘以秦 研究员 胡苗 编辑｜刘以秦 深圳南山区的一栋写字楼里，挤满了各类AI和机器人相关的创业公司，顶层的角落里一家AI初创公司七块科技（7block）有些格格不入，他们在产品测试时声音此起彼伏，担心影响到邻居，特意选择了角落的办公区。 李淋是七块科技的创始人，他从事成人用品行业多年，一直在研发更智能化的成人用品。2024年大模型爆发后，他开始琢磨怎么把AI大模型和成人玩具结合起来。与那些动辄融资10亿元的AI独角兽们不同，李淋做出来的产品可以直接拿出来展示，一个塑料袋装着的、像杯子和遥控器组合的AI模块，卖给珠三角的工厂老板们，一套100多元。 装上了AI模块的成人娃娃，在海外市场售卖时，可以溢价100美元。除了硬件，有AI功能的娃娃还能带来软件付费，目前七块科技的App端口付费率已经超过50%。 AI技术的落地应用已经成为各行各业探讨的重要主题，成人娃娃和AI的结合似乎天然具有想象力。 成人用品行业本身就是一个不小的市场，市场调研机构Business Research Insights数据显示，2025年全球成人用品市场规模为723.4亿美元，预计以17.78%年复合增长率到2034年增长至3155.7亿美元。 在珠三角的成人玩具生产车间里，工人们将搭载大模型的AI模块嵌入娃娃机身，触摸传感器的植入硅胶拥有了“感知”能力；另一端，65岁的独居老人对着专属AI娃娃唠起家常，日均四五个小时的对话时长，远超其与子女的沟通频次。 当AI技术渗透成人用品行业，传统成人娃娃正从单纯的性工具，转向情感陪伴载体，这一转型撬开了更广阔的商业空间，让曾被资本回避的“灰色赛道”，找到了新机会——“爱”比“性”更具商业想象力。 01 给娃娃注入智能 AI离不开三要素，算力、数据和模型，李淋选择是市面上的开源大模型，考虑到成本问题，他选择了国内的智谱清言和阿里千问，在开源模型的基础上，他们研发了六个不同的专用模型，包括记忆存储、情感分析等。 最早李淋认为，他只需要解决“私密”场景的对话就可以了，不用非常精准，不需要大参数的大模型，但很快他就发现，这样做下来，娃娃总是会说重复的话，用户聊着聊着就觉得没意思了。换成更大参数的模型后，AI的能力明显提升，他总结，“模型越强，用户黏性越高”。 这类专用模型也被称为垂直模型，要想让垂直模型可用甚至好用，就需要专业数据不断优化打磨。数据一直是大模型落地应用的难点之一。 早期的时候，李淋要求公司里每个人，不管是什么岗位，每天必须抽出2个小时来做数据的搜集和清洗，从网上找小说、对话等相关内容。搜集了一段时间之后，拿去给模型训练。之后为了加快效率，他们又找了外包的数据团队。反复训练后，产品上市，用户量逐渐上涨，自然产生了真实的用户数据，再拿来训练模型。 数据的把控至关重要，成人市场受严格的法律法规监管，严禁涉及未成年人、引导色情暴力等信息，并且不同国家市场的法律法规不一样，要根据每个市场做定制化训练。 严格控制合法合规还不算难，一些用户尤其是亚洲市场的用户，本身也更喜欢“朦胧”的感觉，娃娃表现得比较害羞，用户会更愿意互动。虽然也收到过一些用户的投诉，称“不够刺激”，也只能“慢慢摸索边界”。 更难的是不同语言的问题。李淋收到过一个德国客户的反馈，说AI娃娃讲话有语法错误，不是口语化的内容，一听就是机器翻译的，希望他能优化一下。但这需要花很多时间去找本地的相关人才来做，而且每个市场都不一样。李淋只能先从重点市场做起，一点点优化。 无论是数据、模型还是语言，李淋认为最重要的目标是让娃娃“更像人”，这就需要不断根据用户需求做调整。比如对话过程中的自然打断，直到今天不少语音交互的产品依然没能很好解决这个难题，李淋在2025年7月完成了自然打断的功能，“直到今天，市场上的竞品们都还没做到”。 能顺畅对话、有核心数据依然不够，成人娃娃的智能还需要可定制化、可以动态成长，乃至出现“人格”。 硬件的适配同样关键。为了满足不同地区用户的诉求，李淋团队开发的核心模块分为wifi版和4G版，体积小巧，可以嵌入娃娃的隐私部位。娃娃身上埋着成本约2元的触摸传感器，分布在胸部、腰部、腿部等部位，用户的触碰会触发AI不同的反应。 可以嵌入硅胶娃娃的传感器 拍摄/刘以秦 李淋介绍，因为有了这些技术和数据的积累，七块科技的AI模块目前的市场占有率已约70%，珠三角大量的成人用品工厂都是他的客户，包括近期备受关注的金三玩美。金三玩美成立于2010年，是全球最大的硅胶娃娃生产商，其九成订单来自海外，包括美国、德国、澳大利亚、韩国、日本、俄罗斯等地。 02 从性需求发展出情感陪伴 AI是基础，要让用户更愿意用起来，需要在AI的基础上研究到底要实现怎样的功能。李淋做的是B端的生意，他发现，那些玩具厂商们很难给他提出要求和建议，他们更在意账期和成本，“他们对用户诉求的理解是比较简单粗暴的”。 李淋和团队只能自己去做研究。他做了六年成人用品行业的生意，接触过不同类型的玩具，他发现每一个人对成人用品的需求都是不一样的，不同地区不同市场也不一样。他需要能让用户自己定制自己的玩具。团队里也有不少人是来自婚恋平台和海外社交平台的，他们更熟悉如何建立情感连接。 他们在App里加入了大量的个性化标签，同时用户也可以自定义标签。还加入了声音克隆的功能，比如用户喜欢某个电视剧里的人物声音，可以录下来上传到平台，娃娃就能自动生成同样的声音。 慢慢他发现北美市场喜欢吸血鬼、狼人的剧情。美国用户定制的个性化标签中，最热门的居然是“印度工程师”。新增用户中还出现了不少60岁以上的用户，为此他们还专门开设了客服渠道，因为这部分用户需要客服指导。 李淋挺好奇，为什么会有60岁以上的用户使用，且他们的使用时长很长。他研究发现，这部分用户更多的是情感需求，他们需要有人能陪着聊天。看到这个趋势后，他和团队又开始进一步优化模型，过去的模型更重视“性”功能，他们希望模型同时能具备情感交互能力。 要让用户和娃娃之间建立长期的情感连接，第一步就是要让娃娃有记忆。 为了实现记忆功能，李淋做了一个记忆模型，在用户收到娃娃开机的第一秒，这个娃娃就已经有自己的“人生经历”和由此产生的“性格特点”。 比如娃娃是一个“内向的人”，用户在刚开始沟通的时候，娃娃不会有很热情的回应，甚至在用户动手时，娃娃会说“别碰我，我要报警了”。聊着聊着，新的共同记忆产生，互相了解越来越深了，逐渐变得热情。AI还能让娃娃有自己的世界观，用户白天去上班了，晚上回来和娃娃聊天的时候，娃娃也能根据世界观讲出自己白天做了哪些事。 过去成人用品行业目标精准，“满足用户的性需求”，加入AI之后，李淋发现了很多他未曾预料的变化。 有一次，李淋接到一个用户打来的电话，问他卖的香薰链接在哪里。李淋一头雾水，后来才知道，是娃娃在聊天过程中“一本正经胡说八道”了，提到了公司卖香薰，用户就一定要来下单支持。 李淋测算了一下，加入AI功能后，这些娃娃的日均使用时长约1小时，普通的成人玩具只有约15分钟，他看到了情感连接带来的价值，“以后可以考虑加入广告”。 目前市面上基于AI大模型的情感陪伴App有很多，李淋想知道用户究竟能不能和“虚拟人物”产生情感连接，他研究了不少App的数据情况，发现用户流失率很高，他理解这些App都是从剧情切入，用户就像玩了一个游戏或是看了一本小说，看多了之后容易觉得无聊。 而AI成人娃娃是从“性需求”切入，这是一个更底层的需求，能够先保证用户有15分钟的使用时长，AI的加入能把这15分钟拉长到1个小时，甚至更久。 03 能带来新商业空间吗？ 加入AI后，成人玩具也有了新的商业模式，用户买回去后，如果想要享受更智能的功能，就要通过软件付费，付费模式包括月卡、季卡、年卡，开卡会赠送聊天时长和不同的剧本、声音克隆等功能。用户也可以按token付费，李淋介绍，目前他们的收费标准是，海外市场5美元每小时，国内10元每小时。 除去算力成本、“苹果税”等渠道费用，李淋还会拿出约30%的利润给客户分成。他做的是成人用品的AI解决方案，本质是一个ToB的生意，他认为，只有把利润分给合作伙伴，才有可能站稳生态位，让更多成人用品厂商加入。 新的竞争已经出现，要做情趣AI的公司不少，包括字节跳动旗下的豆包大模型、京东、海外的glow与character ai等公司都在研发类似功能。李淋并不担心外部竞争，一方面是他认为自己有技术积累，大公司虽然有更强的模式和更多的算力，但在细分领域的专注度上不会太深，更多的精力是在基础模型上。且这些公司更多是做软件应用，基本不涉及硬件。 此外，成人用品行业规模并不大且非常集中，而且这个行业在广告营销上有很大限制，行业里的厂商们基本只能通过私域慢慢积累用户，现有的一些私域也已经被老玩家占领了，这就导致新玩家很难做出优势。“整个成人用品行业只有两个品牌，一个叫杜蕾斯，一个叫杰士邦。”李淋说。 2018年之前，李淋做的是区块链的生意，行业受阻后，他必须转行。他对智能硬件很感兴趣，身边有做成人用品公司的朋友给他看了一个成人玩具，成本二三十元，能卖600元。李淋想，这个行业毛利这么高，如果他进来做智能化，应该有钱赚。 他先做了一款App，可以连接成人玩具使用，但这个模式无法收费。同时做了成人玩具的主板，一块板子能卖10几元，但很快行业也“卷”了起来，主板最后只能卖1元钱。 直到AI大模型出现，他发现用户是愿意为AI付费的，“AI可以把整个行业的收入水平拉高”。 过去，成人用品行业几乎很少见到风险投资的身影，有代表性的案例是成人玩具公司“大人糖”，曾在2021年拿到IDG资本和达晨资本的2.5亿元融资，但此后也没有新的融资消息披露。 近期有不少投资人都来找李淋聊，他也拿到了一轮融资。一家知名投资机构的合伙人的反馈是，具身智能距离能够和C端用户聊上天至少还要三年时间，而在成人用品行业，马上就能实现，这样就可以先和用户交互上，积累数据。 不仅如此，具身智能目前一年的出货量在1万台左右，而硅胶娃娃一年的出货量大约100万个，投资人认为，可以先从这个领域投起，积累能力后，普及到更大更远的具身智能领域。 李淋也在关注具身智能，他期待人形机器人的成本降下来，实现量产，他就可以把自己的AI模块直接加入人形机器人。 虽然有AI加入，但成人用品行业整体还是偏传统模式，大部分的厂商目前还不愿意在新技术上做太多投入。要让成人娃娃变得更智能，有内嵌的AI模块只是第一步，外观的拟人更重要。以人脸为例，脸上有数十块肌肉，每一块都要有单独的传感器来控制，成本很高。李淋提到，要么就用很高的成本做到无限接近真人，要么就干脆不像真人，处在中间状态反而会让用户产生“恐怖谷”效应。 此外，一位对成人用品行业调研过的投资人告诉《财经》，这个行业虽然赚钱，但目前依然还存在一些“灰色空间”，加入AI后，用户数据安全保障会是个难题。 李淋的AI成人用品生意才刚刚起步，他坦言未来发展不会太快，需要通过一次次线下展会，一个个市场去慢慢跑起来。

IT之家 2 月 5 日消息，苹果首款折叠 iPhone Fold 已曝将在今年 9 月发布。荣耀终端股份有限公司产品线总裁方飞发文谈及了苹果折叠手机，称折叠屏要面对的挑战，远比 Air 难得多。 方飞还谈到了折叠屏的几个难点，包括：轻薄与续航如何兼得？内屏体验能不能长期稳定？结构可靠性是否经得起反复验证？她直言，这些问题，任何一个都绕不开。 方飞还表示，品牌不该教育用户去取舍，而是用足够强的产品力，去赢得消费者的认可。消费者的每一分钱，都应该花在超出预期的体验上，而不是为不合理的溢价买单。

“过去，我们通过卫星连接世界。今天，我们通过阿里巴巴的云和AI技术连接世界。” 2月5日，2026米兰冬奥会开幕前夕。在米兰国际转播中心，国际奥委会（IOC）主席柯丝蒂·考文垂面对全球媒体，说出了这句分量极重的话。随后，她正式宣布了一个注定将被载入奥林匹克史册的决定：国际奥委会已基于阿里千问大模型打造了奥运史上首个官方大模型。 这一刻，中国AI技术，再次站在了世界舞台的中央。 这意味着，大模型技术首次进入奥运会最核心的业务流。从统筹百万条赛务指令的调度系统，到分发给全球数十亿观众的转播信号，再到复杂的雪山交通指挥，中国AI将成为支撑这场全球盛会的“核心大脑”。 考文垂在现场高度评价了这一历史性时刻：“得益于阿里千问的技术支撑，2026米兰冬奥会展现了奥林匹克运动的智能化未来，将成为史上‘最智能’的一届奥运会。” 01 为什么是阿里千问？ 国际奥委会将奥运会“大脑”的重任交给中国模型，并非偶然。在过去三年里，以阿里云千问Qwen为代表的中国开源模型，上演了一场惊心动魄的反超。 面对全球AI技术的激烈竞争，阿里坚持最大力度的全面开源策略，推动千问大模型在性能上一步步实现了对美国顶级模型的追赶乃至反超。斯坦福大学人工智能研究所发布的《2025年人工智能指数报告》指出一个关键事实：中美顶级AI大模型性能差距大幅缩至0.3%，已接近抹平。 在具体的实战数据中，中国模型的表现更为亮眼。阿里千问Qwen2.5发布时，其72B版本在多个核心基准测试中击败了Meta最强的Llama 405B模型，引发了美国科技界的震动。而在全球开发者社区，阿里千问Qwen的下载量已反超Llama系列，稳居全球“开源第一”（据全球AI开源社区Hugging Face最新数据）。 美国AI专家Nathan Lambert甚至发出惊叹：“硅谷建立在Qwen之上。” 事实的确如此，从苹果科学家第一时间适配Qwen，到英伟达CEO黄仁勋屡次点赞，再到OpenAI前CTO创业团队大量引用Qwen的研究成果——中国AI已经从昔日的“追随者”，变成了今天被全球科技巨头抢先使用的“基座”。 正是因为中国AI具备了这种全球性技术领先优势，国际奥委会的选择才显得如此顺理成章。这不仅是商业层面的合作，更是中国科技实力在世界舞台上的一次“亮剑”：我们不仅能制造最好的体育装备，更能输出超强的“AI大脑”。 02 中国技术，全方位闪耀米兰 在本届冬奥会上，基于阿里千问的中国AI技术，不再是单点的“锦上添花”，而是系统性地解决了困扰奥运百年的运营难题。 国家奥委会AI助手 首先解决的是“沟通与效率”的全球性难题。 奥运会是全球最复杂的活动之一，涉及数百万字的规则手册和繁杂的后勤调度。对此，奥运史上首个“国家奥委会AI助手”已正式上岗。 基于阿里千问3强大的多语言理解与长文本处理能力，它“通读”并吃透了所有官方手册，支持全球119种语言。这意味着，不管是来自南美的巴西代表团，还是北欧的瑞典代表团，只需用母语提问，AI就能精准解答从参赛资格审核、住宿分配到赛时车辆调度的所有问题。这一创新应用大幅消除了语言和地域带来的“数字鸿沟”，让技术真正实现了普惠。 其次，中国AI唤醒了“沉睡的百年资产”。 作为一个拥有百年历史的体育盛会，奥运会积累了海量的视频档案，但这些“死数据”往往难以被快速调用。本届冬奥会，国际奥委会基于阿里千问打造了媒资智能管理系统，彻底重构了人与数据的交互方式。 工作人员只需对AI说：“帮我找一段滑雪运动员空翻落地的慢动作”，AI即可在毫秒级时间内，从浩瀚的视频库中定位精准片段。更令人惊叹的是，该系统首次实现了对新产生赛事视频内容的100%全量AI自动打标。每一分钟的比赛画面在生成的瞬间，就被AI赋予了结构化的标签，将原本沉睡的数据瞬间激活为可随时调用的“活知识”。 奥运场馆里的阿里云工程师 在直播生产环节，中国AI更展现了惊人的“多模态创造力”。 基于阿里千问视觉大模型（Qwen-VL）开发的自动媒体描述系统正式投入运行，它能像人类专业解说员一样，实时识别进球、犯规等关键事件并生成准确描述。与此同时，米兰冬奥组委会还利用阿里通义万相图片生成大模型，高效创作了多部短片及数十张主题海报，为冬奥传播注入了前所未有的科技美学与生产效率。 不仅如此，中国技术还攻克了极具挑战的“视觉难题”。 冬奥会转播一直面临一个物理瓶颈：雪地纹理单一、反光强烈、缺乏特征点，导致机器视觉极易失效，形成“雪地盲区”。 为此，阿里云研发了多模型融合算法，成功攻克了这一瓶颈。在米兰的10个核心竞赛场馆，中国技术让转播画面实现了“子弹时间”和“时间切片”特效。全球数十亿观众将不再受限于单一镜头，而是能身临其境地看清运动员在空中极速翻转的每一帧轨迹，感受冰雪运动极致的美感。 子弹时间特效 从赛场内到赛场外，中国云技术无处不在。 作为史上赛区地理跨度最广的一届冬奥会，阿里云支撑构建了交通管理系统，在风雪交加的阿尔卑斯山区打通了从城市进入山区的“最后一公里”。 03 属于中国科技的“历史性时刻” 回顾奥林匹克技术史，每一个重要的节点都伴随着传播技术的代际跨越。1964年东京奥运会，同步卫星技术的出现，让奥运会第一次真正走向了全球，开启了电视转播的黄金时代。 而62年后的今天，由中国科技公司阿里云支撑的AI大模型技术，正在开启奥林匹克的新纪元。 “每一届奥运会都会留下独特的遗产。而米兰冬奥会的遗产将是——智能化。”考文垂在演讲最后总结道：“这份AI能力，正是米兰冬奥会留给世界的‘永恒礼物’，它将重塑奥林匹克运动会的未来。” 米兰冬奥国际转播中心 如果说，60年前的卫星转播代表了西方技术主导的时代。那么接下来的米兰冬奥会，则是奥运会史上首届由AI驱动的奥运会。这也是中国科技企业从“产品出海”向“技术标准出海”跨越的重要里程碑。 值得骄傲的是，这个推动奥运迈向智能化的历史性时刻，由中国科技力量所创造。 来源：环球时报

全球资本市场对软件板块进行了无差别的抛售。Salesforce、Workday、Intuit……这些过去十年美股最坚挺的收租公，在短短一天内市值蒸发近 2580 亿美元（折合人民币 19785.13 亿元）。 抛售潮来得异常凶猛。美股软件股 2 月 3 日率先跳水，标普北美软件指数连续三周收跌，1 月累计跌幅达 15%，创下 2008 年以来最差单月表现。紧接着，恐慌蔓延至亚太市场，多家行业龙头股价暴跌。 没有宏观经济崩盘，没有黑天鹅事件。引发这场震荡的导火索，仅仅是因为一家 AI 公司 Anthropic，给它的 AI 装上了「手脚」。 华尔街用脚投票，给出了一个极度残酷的预判：在 AI 真正动手抢人类饭碗之前，传统的软件行业可能要先经历一次彻底的洗牌。 01 当 AI 只有一层窗户纸 引发海啸的那只蝴蝶，叫 Claude Cowork。 这是 Anthropic 在 2026 年开年甩出的王炸，一个桌面智能体应用。简单说，它不再是一个只会在对话框里陪你聊天的「大脑」，它开始具备了点击鼠标、管理文件、操作软件的「手脚」。 上周，Anthropic 发布了 11 款针对特定岗位的插件，覆盖法律、销售、财务、市场营销等核心业务领域。尤其是它推出的「法律插件」，表现得太像一个熟练的高知白领了。 通过连接 Slack 等企业工具，Claude Cowork 甚至能够自主完成「研究-起草-审核-归档」的全流程，而无需人类在不同软件间切换。 但所谓的法律插件，本质上只是一套提示词和配置设定。而这才是让投资者彻夜难眠的地方。 过去，像汤森路透（Thomson Reuters）这样的公司，靠着昂贵的法律数据库和所谓的专业软件壁垒赚得盆满钵满。他们的核心产品 CoCounsel，甚至底层就是跑在 OpenAI 之上的。 那时候大家相安无事，是因为 Claude 和 ChatGPT 只是一个 API，通过接口卖算力。汤森路透在上面盖楼，通过封装好的产品卖给用户。 但在 Claude Cowork 发布后，逻辑变了。 分析师们一针见血地指出：Anthropic 的野心早已不止于「卖模型」，而是要直接「掌控工作流」。 当房东开始直接卖精装修公寓时，原来的包工头就没饭吃了。Anthropic 直接发布了现成的垂直行业解决方案，平台本身就瞬间变成了软件公司的竞争对手。 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 更是直言不讳地警告：「未来 1 到 5 年内，50% 的入门级白领工作岗位可能会受到冲击。」 从法律到金融再到咨询，那些我们以为只有人能做的知识型工作，AI 都在陆续接手。而那些为这些工作提供软件工具的公司，正站在悬崖边上。 02 难以自证的「AI 冲击波」 眼下，软件供应商陷入了一个极其艰难的处境。它们必须证明自己不会受到 AI 的冲击。如果能展示营收增速回升，或许还能缓解市场对 AI 冲击的担忧。 但在当下的经济环境里，这几乎是一个不可能完成的任务。 就在上周，美国联合包裹运送服务公司 UPS 宣布计划今年再裁约 3 万人，同日，社交媒体公司 Pinterest 也宣布将裁员近 15%，短短几天后，亚马逊也再砍 1.6 万个工作岗位。 大厂都在勒紧裤腰带过日子。在企业开支收紧、裁员潮蔓延的背景下，CFO 们审批软件采购预算时也比以往任何时候都苛刻。 毕竟，既然 AI Agent 能以极低的成本完成工作，为什么还要花大价钱去买 SaaS 软件？这也就引出了一个令所有 SaaS 厂商窒息的趋势，软件的「降级」。 在一片哀嚎声中，那个卖铲子的男人站了出来。 英伟达 CEO 黄仁勋出席由思科系统公司主办的 AI 会议时，直接回怼了这种市场情绪：「有一种观点认为软件行业正在衰落，并将被 AI 取代。这是世界上最不合逻辑的说法，时间会证明一切。」 他的逻辑是：无论是人类还是 AI 智能体，执行任务最高效的方式是使用现有的工具，而不是重新发明工具。AI 将成为软件的「超级用户」。 老黄的话有道理。AI 不会凭空变出记录的合规性，企业依然需要记录系统来存储数据、管理权限、应对审计。代码不会消失，数据库不会消失。但他同时只说对了一半。 我们要厘清一个概念：AI 取代的不是软件背后的代码或逻辑，它取代的是「人类操作软件」这一中间环节，以及为了人类设计的「图形界面（GUI）」。 回想一下，过去你是怎么用 Photoshop 的？ 你需要学习什么是图层、什么是蒙版、什么是通道，你需要记住几十个快捷键。Adobe 的护城河，很大程度上建立在你学会使用它所花费的时间成本上。 但现在呢？你对 AI 随口说出一句，「把背景换成赛博朋克风格」。在这个过程中，Photoshop 复杂的界面、密密麻麻的按钮、层层叠叠的菜单，统统变得毫无意义。 未来，Photoshop 可能只会变成 AI 调用的一个后台插件（甚至已经是了）。当软件从前台退守到后台，它的品牌溢价、它的用户粘性，甚至它的估值逻辑，都要大打折扣。 与之形成鲜明对比的是，OpenAI CEO Sam Altman 却认为 10 亿日活用户比最先进的模型更具价值。 殊不知当 OpenAI 还在试图通过堆砌产品功能、把自己变成一家更像样的 SaaS 公司时，Anthropic 却通过 Claude Cowork 证明了另一件事：最好的 AI 产品，不是为了成为下一个 SaaS 巨头，而是为了终结现在的 SaaS 模式。 03 AI 正在吞噬世界 多年前，马克·安德森曾经预言：「软件正在吞噬世界。」 现在，轮到 AI 开始吞噬软件了。这是一次残酷的 「物种筛选」。在 AI 的冲击下，软件行业正在分裂成两个物种。 第一种是「工具型」，它们注定会被淘汰。 那些功能单一、逻辑简单、纯粹靠堆砌按钮的软件。比如简单的 PDF 编辑器、初级报税软件、格式转换工具。它们在 AI Agent 面前没有任何还手之力，因为 AI 可以直接完成结果，用户不再需要中间的工具箱。 第二种是「系统型」，它们会活下来，但必须换个活法。 比如微软的 Office 体系，或者深度的 CRM（客户关系管理）系统。它们背后不仅仅是文档，而是企业的组织架构、合规流程和历史数据。 AI 可以帮你写文档，但 AI 很难凭空构建一套符合审计要求的企业合规系统。 此外，未来的软件公司，必须学会不再按「人头」收费，因为用软件的可能根本不是人。AI 智能体的崛起不仅仅是技术升级，它正在从根本上瓦解 SaaS 行业过去二十年赖以生存的商业模式—— 按使用人数收费的软件订阅模式（Per-Seat Subscription）。 传统模式下，软件公司的收入与客户的员工数量正相关。你雇的人越多，购买的账号就越多，软件公司赚得越多。但 AI Agent 的核心价值是自动化，是减少完成任务所需的人力。 如果 Salesforce 真的推出了一个完美的 AI 销售代理，能顶替 5 个销售员，那么客户要做的第一件事，就是取消这 5 个人的软件订阅账号。 简言之，软件公司自动化程度越高，它的收入反而越低。这是一个死亡螺旋。 为了不被 AI 淘汰，SaaS 厂商必须在一个新的坐标系里寻找活路。既然人头注定会越来越少，那么收费的锚点，就必须从人转移到事上。 据知名分析机构 Gartner 的预测，到 2026 年底，40% 的企业级 SaaS 将包含基于结果的定价要素。这是一个巨大的思维转变。软件公司将不再参考 IT 工具定价，而是参考人类员工的薪资定价。 对于打工人而言，正如国际象棋大师 Garry Kasparov 在 1997 年提出人类与 AI 明确分工协作的半人马模式——未来人类只会负责战略决策，AI 负责计算/数据处理，各司其职。 过去二十年，我们简历上最显眼的位置，往往写着「精通 Office」、「熟练使用 Photoshop」、「擅长 SPSS 数据分析」。我们花费了无数个日夜，去学习如何适应软件的逻辑，去记忆那些反人类的菜单路径。 我们甚至产生了一种错觉：掌握了工具的操作，就掌握了工作的核心。 Claude Cowork 和它引发的软件暴跌，无情地戳破了这个泡沫。它告诉我们，那些我们引以为傲的软件操作技能，在 AI 面前可能一文不值。 在这个半人马合作的新世界里，你的审美、你的判断力、你定义问题的能力，才是真正让你脱颖而出的能力。 以后，别再夸自己会用软件了。在这个 AI 掌控工作流的新时代，只有一种人不会被淘汰，那就是清楚地知道自己想要什么，并能指挥千军万马（AI）去实现它的人。

本周，硅谷上演最惊悚的剧情。 全球资本市场对软件板块进行了无差别的抛售。Salesforce、Workday、Intuit……这些过去十年美股最坚挺的收租公，在短短一天内市值蒸发近 2580 亿美元（折合人民币 19785.13 亿元）。 抛售潮来得异常凶猛。美股软件股 2 月 3 日率先跳水，标普北美软件指数连续三周收跌，1 月累计跌幅达 15%，创下 2008 年以来最差单月表现。紧接着，恐慌蔓延至亚太市场，多家行业龙头股价暴跌。 没有宏观经济崩盘，没有黑天鹅事件。引发这场震荡的导火索，仅仅是因为一家 AI 公司 Anthropic，给它的 AI 装上了「手脚」。 华尔街用脚投票，给出了一个极度残酷的预判：在 AI 真正动手抢人类饭碗之前，传统的软件行业可能要先经历一次彻底的洗牌。 当 AI 只有一层窗户纸 引发海啸的那只蝴蝶，叫 Claude Cowork。 这是 Anthropic 在 2026 年开年甩出的王炸，一个桌面智能体应用。简单说，它不再是一个只会在对话框里陪你聊天的「大脑」，它开始具备了点击鼠标、管理文件、操作软件的「手脚」。 上周，Anthropic 发布了 11 款针对特定岗位的插件，覆盖法律、销售、财务、市场营销等核心业务领域。尤其是它推出的「法律插件」，表现得太像一个熟练的高知白领了。 通过连接 Slack 等企业工具，Claude Cowork 甚至能够自主完成「研究-起草-审核-归档」的全流程，而无需人类在不同软件间切换。 但所谓的法律插件，本质上只是一套提示词和配置设定。而这才是让投资者彻夜难眠的地方。 过去，像汤森路透（Thomson Reuters）这样的公司，靠着昂贵的法律数据库和所谓的专业软件壁垒赚得盆满钵满。他们的核心产品 CoCounsel，甚至底层就是跑在 OpenAI 之上的。 那时候大家相安无事，是因为 Claude 和 ChatGPT 只是一个 API，通过接口卖算力。汤森路透在上面盖楼，通过封装好的产品卖给用户。 但在 Claude Cowork 发布后，逻辑变了。 分析师们一针见血地指出：Anthropic 的野心早已不止于「卖模型」，而是要直接「掌控工作流」。 当房东开始直接卖精装修公寓时，原来的包工头就没饭吃了。Anthropic 直接发布了现成的垂直行业解决方案，平台本身就瞬间变成了软件公司的竞争对手。 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 更是直言不讳地警告：「未来 1 到 5 年内，50% 的入门级白领工作岗位可能会受到冲击。」 从法律到金融再到咨询，那些我们以为只有人能做的知识型工作，AI 都在陆续接手。而那些为这些工作提供软件工具的公司，正站在悬崖边上。 难以自证的「AI 冲击波」 眼下，软件供应商陷入了一个极其艰难的处境。它们必须证明自己不会受到 AI 的冲击。如果能展示营收增速回升，或许还能缓解市场对 AI 冲击的担忧。 但在当下的经济环境里，这几乎是一个不可能完成的任务。 就在上周，美国联合包裹运送服务公司 UPS 宣布计划今年再裁约 3 万人，同日，社交媒体公司 Pinterest 也宣布将裁员近 15%，短短几天后，亚马逊也再砍 1.6 万个工作岗位。 大厂都在勒紧裤腰带过日子。在企业开支收紧、裁员潮蔓延的背景下，CFO 们审批软件采购预算时也比以往任何时候都苛刻。 毕竟，既然 AI Agent 能以极低的成本完成工作，为什么还要花大价钱去买 SaaS 软件？这也就引出了一个令所有 SaaS 厂商窒息的趋势，软件的「降级」。 在一片哀嚎声中，那个卖铲子的男人站了出来。 英伟达 CEO 黄仁勋出席由思科系统公司主办的 AI 会议时，直接回怼了这种市场情绪：「有一种观点认为软件行业正在衰落，并将被 AI 取代。这是世界上最不合逻辑的说法，时间会证明一切。」 他的逻辑是：无论是人类还是 AI 智能体，执行任务最高效的方式是使用现有的工具，而不是重新发明工具。AI 将成为软件的「超级用户」。 老黄的话有道理。AI 不会凭空变出记录的合规性，企业依然需要记录系统来存储数据、管理权限、应对审计。代码不会消失，数据库不会消失。但他同时只说对了一半。 我们要厘清一个概念：AI 取代的不是软件背后的代码或逻辑，它取代的是「人类操作软件」这一中间环节，以及为了人类设计的「图形界面（GUI）」。 回想一下，过去你是怎么用 Photoshop 的？ 你需要学习什么是图层、什么是蒙版、什么是通道，你需要记住几十个快捷键。Adobe 的护城河，很大程度上建立在你学会使用它所花费的时间成本上。 但现在呢？你对 AI 随口说出一句，「把背景换成赛博朋克风格」。在这个过程中，Photoshop 复杂的界面、密密麻麻的按钮、层层叠叠的菜单，统统变得毫无意义。 未来，Photoshop 可能只会变成 AI 调用的一个后台插件（甚至已经是了）。当软件从前台退守到后台，它的品牌溢价、它的用户粘性，甚至它的估值逻辑，都要大打折扣。 与之形成鲜明对比的是，OpenAI CEO Sam Altman 却认为 10 亿日活用户比最先进的模型更具价值。 殊不知当 OpenAI 还在试图通过堆砌产品功能、把自己变成一家更像样的 SaaS 公司时，Anthropic 却通过 Claude Cowork 证明了另一件事：最好的 AI 产品，不是为了成为下一个 SaaS 巨头，而是为了终结现在的 SaaS 模式。 AI 正在吞噬世界 多年前，马克·安德森曾经预言：「软件正在吞噬世界。」 现在，轮到 AI 开始吞噬软件了。这是一次残酷的 「物种筛选」。在 AI 的冲击下，软件行业正在分裂成两个物种。 第一种是「工具型」，它们注定会被淘汰。 那些功能单一、逻辑简单、纯粹靠堆砌按钮的软件。比如简单的 PDF 编辑器、初级报税软件、格式转换工具。它们在 AI Agent 面前没有任何还手之力，因为 AI 可以直接完成结果，用户不再需要中间的工具箱。 第二种是「系统型」，它们会活下来，但必须换个活法。 比如微软的 Office 体系，或者深度的 CRM（客户关系管理）系统。它们背后不仅仅是文档，而是企业的组织架构、合规流程和历史数据。 AI 可以帮你写文档，但 AI 很难凭空构建一套符合审计要求的企业合规系统。 此外，未来的软件公司，必须学会不再按「人头」收费，因为用软件的可能根本不是人。AI 智能体的崛起不仅仅是技术升级，它正在从根本上瓦解 SaaS 行业过去二十年赖以生存的商业模式—— 按使用人数收费的软件订阅模式（Per-Seat Subscription）。 传统模式下，软件公司的收入与客户的员工数量正相关。你雇的人越多，购买的账号就越多，软件公司赚得越多。但 AI Agent 的核心价值是自动化，是减少完成任务所需的人力。 如果 Salesforce 真的推出了一个完美的 AI 销售代理，能顶替 5 个销售员，那么客户要做的第一件事，就是取消这 5 个人的软件订阅账号。 简言之，软件公司自动化程度越高，它的收入反而越低。这是一个死亡螺旋。 为了不被 AI 淘汰，SaaS 厂商必须在一个新的坐标系里寻找活路。既然人头注定会越来越少，那么收费的锚点，就必须从人转移到事上。 据知名分析机构 Gartner 的预测，到 2026 年底，40% 的企业级 SaaS 将包含基于结果的定价要素。这是一个巨大的思维转变。软件公司将不再参考 IT 工具定价，而是参考人类员工的薪资定价。 对于打工人而言，正如国际象棋大师 Garry Kasparov 在 1997 年提出人类与 AI 明确分工协作的半人马模式——未来人类只会负责战略决策，AI 负责计算/数据处理，各司其职。 过去二十年，我们简历上最显眼的位置，往往写着「精通 Office」、「熟练使用 Photoshop」、「擅长 SPSS 数据分析」。我们花费了无数个日夜，去学习如何适应软件的逻辑，去记忆那些反人类的菜单路径。 我们甚至产生了一种错觉：掌握了工具的操作，就掌握了工作的核心。 Claude Cowork 和它引发的软件暴跌，无情地戳破了这个泡沫。它告诉我们，那些我们引以为傲的软件操作技能，在 AI 面前可能一文不值。 在这个半人马合作的新世界里，你的审美、你的判断力、你定义问题的能力，才是真正让你脱颖而出的能力。 以后，别再夸自己会用软件了。在这个 AI 掌控工作流的新时代，只有一种人不会被淘汰，那就是清楚地知道自己想要什么，并能指挥千军万马（AI）去实现它的人。

作者 | 程茜 编辑 | 心缘 借AI东风，一家开源数据库创企7个月估值增长2.5倍，已然冲上150亿美元（约合人民币1045亿元）。 智东西2月5日报道，2026年刚开年，美国开源数据库创企ClickHouse就官宣拿下4亿美元（约合人民币27.9亿元）新融资，估值冲上150亿美元（约合人民币1045亿元），相比2025年5月的63.5亿美元（约合人民币442亿元）估值增长了约2.5倍，使其估值一举跃升至千亿人民币。 在AI数据分析领域，ClickHouse被业界视为两大巨头的有力竞争者：一边是英伟达连续押注的Databricks，另一边是由甲骨文资深大牛创办的Snowflake。2021年才正式成立的ClickHouse，截至目前已完成4轮融资，累计融资金额突破10.5亿美元（约合人民币73.1亿元）。 这家创企不仅收获了资本市场的青睐，在开源生态的表现同样亮眼。其开源数据库项目在GitHub上的Star数已达到45290，并凭借过硬实力圈粉全球无数明星客户。其客户包括字节跳动、腾讯、阿里巴巴、Meta、微软、特斯拉、索尼等海内外知名大厂，更有OpenAI、Anthropic高管点名盛赞ClickHouse对GPT-4o、Claude 4的发布功不可没。 从ClickHouse放出的数据可以看到，与当下热门的Snowflake对比，ClickHouse成本为Snowflake的1/4，查询速度是其3~5倍，压缩率提升38%。 ClickHouse的历史可追溯至28年前成立的俄罗斯互联网巨头Yandex。其创始人阿列克谢·米洛维多夫（Alexey Milovidov）2009年在Yandex内部启动实验项目，2012年将该数据库应用于Yandex内部的Metrica网络分析平台。 2021年，米洛维多夫与前Salesforce高管亚伦·卡茨（Aaron Katz）、前谷歌工程副总裁尤里·伊兹拉伊列夫斯基（Yury Izrailevsky）联手，正式将ClickHouse从Yandex剥离出来。 从左至右：尤里·伊兹拉伊列夫斯基（Yury Izrailevsky）、亚伦·卡茨（Aaron Katz）、亚历克谢·米尔沃伊多夫（Alexey Milovidov） 值得一提的是，ClickHouse最新融资的领投机构Dragoneer，此前已经投资了Datadog、Snowflake和Databricks等ClickHouse的竞争对手。Dragoneer私募投资联席主管克里斯蒂安·詹森（Christian Jensen）对比了各家产品后称，ClickHouse目前拥有最佳的“实时分析”能力。 这家刚成立4年就一边狂揽融资，一边拿下全球多家大客户的开源数据库创企，到底有哪些过人之处？我们试图通过拆解ClickHouse的业务体系与架构论文，找到这一问题的答案。 一、4年拿下70亿融资，ARR同比增长超250% 这家开源数据库ClickHouse的创立可以追溯至2009年。 ClickHouse创始人、CTO阿列克谢·米洛维多夫（Alexey Milovidov）2008年加入俄罗斯最大搜索引擎公司Yandex，2009年联合其团队启动了从非聚合数据实时生成分析报告的实验项目。这个项目正是ClickHouse的雏形。 2012年，这一数据库正式上线，不过其最初仅服务于Yandex内部的Metrica网络分析平台。该平台也是当时全球第二大网络分析平台。 直到2016年ClickHouse数据库才开源，2021年正式独立运营。目前，米洛维多夫在ClickHouse任职CTO、卡茨为CEO、伊兹拉伊列夫斯基为总裁负责产品管理。 该数据库的突出之处在于能够极其高效地摄取存储在数据库内的数百PB数据，并对这些数据进行各种分析用例的查询，同时以毫秒级的时间获得查询结果。ClickHouse刚成立就开启了巨头收割模式，融资、大客户纷至沓来。 成为独立公司的同年，这家创企宣布连拿两轮共计3亿美元（约合人民币21亿元）融资，估值一举跃升至20亿美元（约合人民币139亿元），成为独角兽。2021年8月，ClickHouse宣布筹集到5000万美元（约合人民币3.5亿元）A轮融资，2个月后完成了2.5亿美元（约合人民币17亿元）新融资，由知名风投机构Benchmark、俄罗斯搜索巨头Yandex参投。 2025年6月至今，半年时间该公司拿下两笔巨额融资，Dragoneer、BVP等全球知名投资机构参投。其在2025年6月的首届用户大会OpenHouse上宣布获得3.5亿美元（约合人民币24亿元）C轮融资，今年1月17日又宣布获得4亿美元（约合人民币28亿元）新融资。如今，ClickHouse的估值已经跃升至150亿美元（约合人民币1045亿元）。 这家创企的商业化步伐同样迅猛，其商业模式是通过销售托管云服务盈利。卡茨透露，目前该公司的年化收入已经达到数亿美元，2025年的年度经常性收入（ARR）同比增长超过250%。 二、查询速度是MySQL的260倍，毫秒级查询响应 过硬的产品实力，是ClickHouse的立身之本。 一般而言，OLAP和OLTP是数据库领域针对两种不同业务场景设计的核心数据处理架构，如老牌数据库MySQL就是OLTP数据库，ClickHouse是OLAP数据库。 这两者的不同之处在于，OLTP采用行式存储适配高频事务处理需求，OLAP采用列式存储实现高效数据分析。如今能帮助企业实现实时决策、降本增效的实时查询分析的能力几乎成为数据库必备，因此OLAP数据库在当下展现出了更大应用潜力。 此前，使用传统的行式存储OLTP数据库处理数据，可能需要几分钟甚至几小时才能得到答案，而OLAP数据库可以在毫秒内获得答案。根据分析机构Marko Medojevic的报告，在分析一个包含1100万条记录的数据集时，ClickHouse的查询速度比OLTP数据库MySQL快约260倍。这也在一定程度上反映了OLAP数据库的优势。 具体来看，ClickHouse是使用列式存储的开源OLAP数据库，功能与谷歌Analytics类似，其目标是快速执行分析查询，同时处理数万亿行和PB级别数据。 ClickHouse数据库引擎的总体架构 在官网中，ClickHouse对比了数个主流数据库，其中，与AI数据分析平台Snowflake的对比显示，ClickHouse的成本仅为其1/4，但查询速度提升了3～5倍。 ClickHouse与主流数据库系统性能对比（数据来源为ClickHouse官网，智东西制表） 对企业业务体系而言，数据库需要实现海量多源数据的高效整合处理，以及实时复杂的分析决策支撑，面对这一过程中的诸多关键挑战，ClickHouse的关键特性可有效提升数据库的综合处理能力。 如数据库支持高摄取速率、适配高并发低延迟查询场景，以及具备高度开放性，可兼容多样化的数据存储系统、存储位置与格式，配备方便易用且支持性能分析的查询语言，可灵活运行在从老旧笔记本电脑到高性能服务器的各类硬件之上。 这些是现代分析型数据管理系统的关键痛点，而ClickHouse是一个支持多种数据存储引擎的数据库，可以将几乎任何数据源导入到ClickHouse数据库中，并支持快速灵活的钻取分析。此外，卡茨曾在拿到第一笔融资时透露，ClickHouse的核心差异还在于，多数开源数据库工具基于Java开发，而ClickHouse采用C++编写，因此能更快处理大规模数据。 三、顶级客户阵容，还是GPT-4o、Claude 4背后关键助力 尽管开源项目本身免费，但ClickHouse却以此为基石构筑起了庞大的商业帝国，并通过全托管服务ClickHouse Cloud拥有全球超3000家客户。 这家创企披露的客户阵容豪华，涵盖了国内外科技巨头以及垂直赛道顶尖创企，如字节跳动、阿里巴巴、腾讯等国内头部互联网大厂，长安汽车等国内汽车龙头，还有微软、特斯拉、Meta、索尼、网飞等海外头部大厂，以及OpenAI、Anthropic、Cursor、Character.ai等AI领域顶流创企。 在数据处理领域，国内腾讯、字节跳动都基于这一开源数据库打造了自家产品。 腾讯云基于ClickHouse构建了腾讯云数据仓库TCHouse-C，几分钟即可帮助企业快速搭建PB级实时数据仓库；字节跳动研发团队基于开源数据库管理系统ClickHouse开发了ByteHouse技术；微信目前使用ClickHouse存储日志数据，因为日志通常包含大量重复内容，使用ClickHouse可以实现高压缩率，减少日志占用的存储空间。 在时下热门的生成式AI领域，ClickHouse也成为Anthropic Claude 4和OpenAI GPT-4o背后的核心基础设施。 Anthropic基于ClickHouse Cloud的架构，定制了一套适用于离线隔离环境的专属版本，从控制平面到数据平面，所有核心组件均由Anthropic内部团队自主运维，Anthropic技术研发工程师马鲁思·戈亚尔（Maruth Goyal）称，ClickHouse在助力其研发并推出Claude 4的过程中功不可没，如为模型提供了高速分析能力与灵活的数据处理方案。 OpenAI工程经理阿克沙伊·纳纳瓦蒂（Akshay Nanavati）称，2025年3月OpenAI正式发布GPT-4o图像生成功能，其服务器濒临崩溃，系统CPU使用率瞬间飙升50%，团队迅速对ClickHouse集群进行扩容解除了危机。该团队基于ClickHouse仅通过一行代码的修改，将除法运算替换为乘法与位运算的组合操作，系统CPU使用率立即下降了40%。 不过卡茨透露，目前ClickHouse仍处于亏损运营状态，正在进行前瞻性投资。就在1月17日，这家创企收购了开源的大语言模型可观测平台Langfuse，该平台的产品可以确保AI系统的输出准确、安全且符合用户意图。Langfuse开源项目的GitHub Star数已经超过2万。 此外，2025年10月，该公司还聘请了竞争对手Snowflake投资者关系负责人吉米·塞克斯顿（Jimmy Sexton）担任首席财务官。不过，卡茨透露，ClickHouse并没有准备好上市，希望先改进几项内容。 手握新资金支持的ClickHouse，还在持续扩展其全球布局和生态体系。其2024年通过与日本云计算公司Japan Cloud的合作进入了日本市场，并宣布与微软Azure围绕统一逻辑数据湖‌OneLake建立合作关系。 结语：踩准AI风口，数据库厂商正加速为AI数据扩容 作为AI基础设施的重要一环，AI数据分析平台的重要性与日俱增。在大模型训练迭代、多模态应用落地、企业级AI服务普及的浪潮下，AI系统产生的日志、监控、性能数据呈指数级攀升，从PB级的数据存储到毫秒级的实时查询，对底层数据分析工具提出了更为严苛的要求。 ClickHouse的爆发式增长，正是踩准了AI开启大规模应用的时间节点。ClickHouse凭借其开源架构、云原生弹性扩展能力、高效的索引机制以及对SQL的原生支持，可以适配AI场景下高并发写入、复杂查询分析、全量数据洞察的核心需求。 此外，从其收购Langfuse、升级产品的布局也可以看出，数据库创企正在拓展自身的能力边界，为企业的AI数据提供更加统一、具备实时数据处理能力的数据底座。

IT之家 2 月 5 日消息，昨天晚间，据外媒 VGC 报道，任天堂社长古川俊太郎表示，尽管内存成本持续上升，但截至目前，任天堂并没有调整 Switch 2 售价的计划。 随着 AI 数据中心大规模采购内存，RAM 价格快速上涨，供应趋紧的问题开始在多个行业显现。已有业内人士警告，任何依赖内存的电子设备，都可能面临成本上行压力。 在最新一场财报电话会议后的问答环节中，股东再次就这一问题向古川俊太郎发问，关注零部件涨价是否会影响 Switch 2 的定价策略。 古川俊太郎表示，任天堂不会对具体零部件成本作出公开说明，公司正在与供应商密切沟通，以确保长期稳定供货。内存价格近期的上涨，并未对任天堂在本财年第三季度（IT之家注：2025 年 10 月至 12 月）的硬件盈利能力造成明显影响，预计第四季度同样不会出现显著变化。 不过，古川俊太郎也坦言，如果内存价格的上涨趋势延续至下一财年甚至更久，盈利能力最终可能会受到冲击；一旦市场环境明显恶化，任天堂将重新评估形势并采取相应措施。 目前任天堂并未作出任何调整 Switch 2 售价的决定。古川俊太郎表示，调价等关键决策必须综合多方面因素，而不可能只基于单一成本变化。定价策略不仅取决于盈利能力，还需要同时考量平台普及速度、销售表现以及整体市场环境。 在回应另一项类似问题时，古川俊太郎进一步指出，仅因内存成本上升就上调主机价格，并非轻率之举，尤其是 Switch 2 生命周期的第二年和第三年，对产品成败至关重要。 古川俊太郎解释，任天堂一方面希望避免硬件单台亏损，另一方面也不希望被可能只是短期现象的成本波动过度影响。如果在盈利能力承压的情况下维持硬件价格稳定，从而吸引更多用户购买 Switch 2，反而有可能通过软件销售获得更高整体收益。

IT之家 2 月 5 日消息，AOC 现已在京东上架型号为“AG256FK”的 24.5 英寸显示器，该机主打 1080P 420Hz，定价为 2499 元，首发价 2319 元。 该机配备一块 1920x1080 分辨率 420Hz Fast IPS 面板，显示器 SDR 亮度 400 尼特，HDR 亮度 450 尼特，静态对比度 1000:1，显示器支持 8-Bit 色彩，覆盖 99% sRGB 和 91% DCI-P3 色域。 该机支架支持升降 / 倾斜 / 旋转，显示器本体提供 Light FX 音乐律动炫彩氛围灯，支持 VESA 100x100mm 壁挂，提供 2 个 HDMI 2.1、1 个 DP 1.4、3 个 USB-A 3.2 Gen 1（KVM）接口。 IT之家附显示器参数如下：

IT之家 2 月 5 日消息，文档基金会（The Document Foundation）昨日（2 月 4 日）发布 LibreOffice 26.2，其表格编辑工具 Calc 原生支持 JSON 和 XML 文件，可以自动解析并将数据范围映射到独立的工作表中。 用户随后可以编辑数据，并将其导出为 ODS、CSV 或 XLSX 等常见表格格式。不过，受限于电子表格的二维网格结构与 JSON 嵌套层级的本质差异，该功能目前仅支持单向导入与转换，暂不支持编辑源文件或将修改后的表格回存为 JSON 格式。 IT之家援引博文介绍，Calc 为提升跨平台协作体验，还新增支持 Biff12 剪贴板格式。同时，软件将保存 XLSX 文件的默认格式名称从“Office Open XML Spreadsheet”更名为“Excel 2010–365 Spreadsheet”，并在保存时默认采用 Excel 2010+ 标准。 在文档编辑方面，Writer 终于实现全面支持 Markdown 格式，用户不仅能导入 Markdown 文件并套用 ODT / DOCX 模板，还能将现有文档直接转换为 Markdown 格式。 底层方面，为确保跨平台显示的一致性，LibreOffice 26.2 在 Windows 和 macOS 系统上强制启用 Google 开发的 Skia 图形库作为默认渲染引擎。 在数据库管理方面，Base 组件修复了过往版本中饱受诟病的多用户协同问题，现在支持多名用户同时稳定地操作数据库。此外，Calc 还新增了流程图式的连接符支持，允许用户在对象之间添加动态连接线。

快科技2月5日消息，日前，吉利在新东方总部将银河V900金晖典藏版正式交给俞敏洪，而这已经是他与吉利跨越十年的再度携手。 十年前吉利博瑞推出时，他就成为这款“大美中国车”的首位车主。 作为混动车型，银河V900金晖典藏版的CLTC综合续航达到1220公里，日常出行无需频繁补能；标配的四驱系统，让湿滑路面行驶也能保持稳定安全。 车身长度将近5.4米，轴距更是达到3.2米，三排空间实现了真正的“平权”，即便坐进第三排，腿部仍有两三拳余量，比普通商务车空间更为宽敞。 最引人注目的是典藏版专属的24K金车标细节设计，俞敏洪看到后打趣询问被撬了怎么办？吉利控股集团高级副总裁杨学良回应道：“所以要看得牢一点”。 考虑到他热爱读书的习惯，吉利还在后备箱专门定制了带指纹锁的小书柜，既能存放书籍，也能妥善保管贵重物品。

IT之家 2 月 5 日消息，乘联分会秘书长崔东树今日发文称，2025 年 12 月的世界汽车销量达到 886 万台，同比增 2%。随着中国和美国车市的相对放缓，2025 年 12 月世界车市销量增长放缓。2025 年 1-12 月销量 9647 万台，同比增长 5%。 文章称，2025 年 1-12 月的全球汽车销量增长 5%，其中中国汽车销量 3435 万台增长 9%，美国销量 1672 万台增 1%，印度销量 558 万台增 7%，日本销量 456 万台增 3%，德国销量 316 万台增 1%。目前看中国市场最有活力，增速快。俄罗斯市场下滑严重，墨西哥的增速放缓，而南美的阿根廷等市场表现较好。 中国汽车的世界份额不断提升，11 月中国的世界份额回升到 40% 高位，12 月保持在 37% 的较好水平。2024 年中国车市达到 34.2%，2025 年中国车市份额达到世界 35.6%，较同期增长 1.4 个百分点。 文中提到，今年世界前 10 车企中 3 家中国车企的份额是上升较强的，比亚迪达到世界第 5 位、吉利第 7 位，奇瑞第 10 位。电动化发展也导致部分国际车企逐步走向衰落。除了美国市场异常暂时较强和铃木等印度市场较好的因素促进，其它国际品牌份额出现全面较大的下滑。 IT之家附 TOP10 份额如下： 丰田 10.8% 大众 8.9% 现代起亚 7.4% Stellantis 集团 5.5% 比亚迪 5.4% 雷诺日产 5.4% 吉利集团 4.6% 通用 4.6% 福特 4.4% 奇瑞集团 3.7%

凤凰网科技讯 2月5日，市场研究机构Counterpoint报告显示，2025年第四季度，全球智能手机市场收入同比增长13%，达到1,430亿美元，创单季度历史新高。 同时，在高端化趋势持续推进以及物料清单（BOM）成本上升的双重推动下，智能手机平均售价（ASP）同比增长8%，首次在单季度内突破400美元。出货量同比增长5%，表明随着越来越多消费者选择更高价位的设备，市场增长继续以“价值扩张”而非“规模扩张”为主。 报告显示，在2025年第四季度，苹果以23%的同比增速成为前五大品牌中收入增长最快的厂商，主要得益于iPhone 17系列的表现。苹果在该季度的收入市场份额达到59%。 三星以17%的同比增速成为前五大品牌中出货量增长最快的厂商，主要受Galaxy A系列在各区域的强劲表现推动。同期，三星收入同比增长12%。 小米收入同比下降9%，出货量同比下降11%，主要受到供应受限以及元器件成本上升对其入门级和中端产品组合的冲击。 OPPO在2025年第四季度的收入和ASP同比分别增长23%和6%，为前五大品牌中第二快的增速。 vivo在该季度的收入亦同比增长6%，主要由其在中国和印度市场的强劲表现所支撑。

IT之家 2 月 5 日消息，消息源 NateTheHate 昨日（2 月 4 日）透露，Square Enix（SE）计划调整《最终幻想 7》重制版第三部的发行策略，采取“全平台首发”。 IT之家援引消息源透露，作为三部曲的收官之作，《最终幻想 7》重制版第三部将放弃传统的“PlayStation 限时独占”模式，转而采取“首发即登陆全平台”的策略。这意味着，PC 玩家及其他平台用户无需再经历漫长的等待期，极有可能在游戏发售首日就能同步体验。 NateTheHate 进一步预测，SE 为第三部造势，计划于 2026 年夏季（约 6 月）在任天堂新一代主机 Switch 2 上发行《最终幻想 7 重生》（Rebirth）游戏。 他透露，SE 为配合 Geoff Keighley 主办的“夏日游戏节”（Summer Game Fest），会在该时间点上线 Switch 2 版《最终幻想 7 重生》（Rebirth）游戏，将系列热度推至顶峰，顺势在夏日游戏节上正式公布第三部的发售日及首支预告。

凤凰网科技讯 2月5日，荣耀终端股份有限公司产品线总裁方飞发文谈苹果要做折叠手机。她称，折叠屏要面对的挑战，远比Air难得多。续航、内屏体验、结构可靠性都是绕不开的问题。 她表示，荣耀折叠始终从真实的用户使用痛点出发找答案。品牌不该教育用户去取舍，而是用足够强的产品力，去赢得消费者的认可。消费者的每一分钱，都应该花在超出预期的体验上，而不是为不合理的溢价买单。

凤凰网科技讯（作者/于雷）2月5日，第三方市场调研机构Omdia发布的最新数据显示，荣耀手机2025年全球出货量增速达到11%，在排名前十的智能手机厂商中位列第一，显示出其在全球市场的扩张势头。这一增长不仅体现在整体规模上，更渗透至高价值细分领域。根据IDC统计数据，2025年前三季度，在300美元以上的中高端手机市场，以及300至600美元的中高端平板消费市场，荣耀均为主流品牌中海外出货增速第一。 荣耀终端股份有限公司销售与服务总裁王班已确认了上述成绩，指出荣耀实现了手机全球出货量增速、中高端手机海外出货量增速以及中高端平板海外出货量增速“三项第一”。 在稳固核心业务增长的同时，荣耀正在加速布局新的技术赛道。据透露，在2026年3月举行的巴塞罗那世界移动通信大会（MWC）上，荣耀将正式推出全球首款“手机机器人”HONOR ROBOT PHONE以及新一代折叠屏旗舰荣耀Magic V6。行业分析认为，这两款战略级新品的发布，意味着荣耀“阿尔法战略”的第二增长曲线布局已初现端倪，将进一步推动其在高端科技领域的探索。