快科技4月27日消息，据媒体报道，高德专车完成全面升级，在原有“好车好服务”品质标准的基础上，全新搭载“AI专车管家”，将人工智能能力深度融入接驾、行程与服务全流程，为用户带来高品质、超预期的出行体验。 此次升级，高德专车联合优质合作伙伴，精选宽敞舒适的优质车型。车内空间宽绰静谧，乘客落座即可享受从容、私享的出行环境。 同时，高德专车支持个性化服务选项。用户可按需设定服务偏好——是否需要帮拿行李、是否偏好安静环境、是否希望送进小区等，上车即享。无论是商务出行还是日常通勤，每一程都能按需响应。 “AI专车管家”是高德“空间智能”能力在出行服务领域的一次具体应用。长期以来，高德将道路、建筑、交通流及每一次导航纠错沉淀为海量时空样本，形成对物理世界运行规律的动态智能理解，即“空间智能”。 行程开始前，“AI专车管家”已悄然就位。乘客预设的每一项个人偏好，都会被提前转化为具体安排。更进一步，它还能读懂行程背后的深层需求——赶赴机场时，主动提醒证件是否带齐；天气骤变时，车内温度已提前调至适宜。 行程中，“AI专车管家”将持续关注路线、车速、计费状态，一旦发现问题，自动触发处置机制。

快科技4月27日消息，近日，中国信通院发布了《全球5G标准必要专利及标准提案研究报告（2026年）》。 数据显示，截至2026年2月28日，全球声明的5G标准必要专利超过15.9万件，声明企业数量超过100家。 在ETSI进行5G标准必要专利声明的产业主体中，排名前十位企业的有效专利族数量约占全部有效专利族的67.03%。 有效专利族排名前十位企业是华为、高通、三星、LG、中兴、诺基亚、爱立信、小米、OPPO、NTTDOCOMO。 其中，华为的有效专利族数量占比为11.70%，排名第一位，而且是断层领先。 高通排在第二位，其占比为8.05%；三星排在第三位，其占比为7.36%。 企业的5G有效专利族占比是衡量企业在全球5G技术领域竞争力的重要指标，它一定程度上反映了企业在5G技术创新、研发投入以及标准制定中的地位和影响力。 在全部授权专利族中，具有经中国国家知识产权局、欧洲专利局、美国专利商标局、日本专利局或韩国专利局(简称“IP5局”)任一局授权的专利族占比高达99.93%，仅不到0.1%的授权专利族中的授权专利未在中美欧日韩五局获得授权。 企业在IP5局任一授权族中的占比排名相比有效专利族排名略有差异，华为的占比为13.15%，依然是断层领先，遥遥领先位列第一，排名第二的高通仅有8.83%，差距不小。 第三位至第十位的企业依次是LG(7.85%)、三星(7.28%)、中兴(6.63%)、爱立信(6.32%)、诺基亚(6.10%)、OPPO(5.31%)、NTT DOCOMO(3.49%)和小米(3.38%)。

英特尔发布2026年Q1财报后，盘后股价先涨超15%。 等到美东时间4月24日正式开盘，涨幅继续扩大，最终收涨约23%-24%，股价站上82.5美元，盘中最高冲到85.22美元，直接突破2000年互联网泡沫时期留下的历史高点。 华尔街懵了，市场也懵了。 更夸张的是，去年8月白宫刚入股英特尔时，它的股价还不到25美元。也就是说，如果你当时上车，短短几个月，账面收益已经翻了三倍多。 问题是，英特尔的财报真有这么好吗？ 从表面看，市场给出的解释很简单：AI需求爆发，陈立武改革见效，英特尔终于从低谷里爬出来了。 但这个解释有个明显漏洞。 同样是AI叙事，同样是全球裁员，同样是在讲效率和重组，微软今年1月发布Q2财报时，营收同比增长17%，股价当天却跌了约7%，之后继续跳水，跌幅一度超过10%。 微软手里有Azure，是OpenAI和Anthropic背后的算力底座，AI故事比英特尔更好讲。可微软跌了，英特尔却暴涨。 实际上，英特尔这轮重新定价背后，还有一条暗线。 其操盘手，是一位刚从台积电退休、随后加入英特尔的老将。 他叫罗唯仁。 早在2025年11月，台积电就以违反保密协议、竞业禁止约定，并“高度可能”将台积电营业秘密或机密资讯带到英特尔等理由，起诉了这位前资深副总经理。 虽然英特尔CEO陈立武极力否认，但台积电仍然维持诉讼。 01 罗唯仁其人 罗唯仁出生于台湾省云林的军人家庭，台湾大学物理系毕业，后来在加州大学伯克利分校拿到固态物理与表面化学博士学位。 博士毕业后，他先在摩托罗拉做工程师，之后转去施乐公司研究材料科学。 1986年，他加入英特尔，从技术开发工程师做起。这么一干，就在英特尔待了18年。 这18年里，罗唯仁升到先进技术发展协理暨CTM厂长，参与建设了英特尔首座兼具研发和制造的8英寸晶圆厂，成功量产Intel 486处理器。 英特尔先进制程从研发到量产的全流程，他都经历过。 2004年，台积电创始人张忠谋亲自邀请他加入台积电。 在台积电的21年里，罗唯仁历任研发副总经理、先进技术事业与制造技术部门副总经理，最后升任技术研发暨企业策略发展资深副总经理。 他的职位横跨研发、先进技术、制造技术和企业策略。 换句话说，半导体制造业里，所有核心的技术环节和商业逻辑，他都深度参与过。 外界普遍把他视为台积电先进制程体系中的重要人物。EUV、2nm以下技术路线、研发组织和制造落地之间的衔接，这些决定一家芯片制造企业能否在技术竞赛中保持领先的关键环节，都和罗唯仁强相关。 不过得澄清一件事，台积电之所以在今天能成为全球最大的芯片代工厂，其主要原因是张忠谋建立的完整体系。 对客户需求的精准把握、持续的资本开支、严格的工程文化和组织纪律，这些因素综合起来，才造就了台积电今天的地位。 罗唯仁的价值体现在另一个地方。 他理解先进制程从研发到量产的真实难度。他知道一个代工体系如何把技术、良率、客户信任和产能节奏整合起来。 先进制程的研发和量产之间存在巨大鸿沟。实验室里能做出来的技术，未必能在工厂里稳定生产。即使能生产，良率也可能低到无法商业化。即使良率达标，如何说服客户相信你的产能和交付能力，又是另一个问题。 罗唯仁在台积电的职位横跨研发、技术和策略。他不仅懂技术本身，还懂得如何把技术转化为可交付的产品，如何在商业层面说服客户。 2025年7月，罗唯仁从台积电退休。 退休后不久，他转赴英特尔担任执行副总裁。 听到这则人事变动，台积电立刻提起法律诉讼。 台积电指控罗唯仁可能违反保密和竞业义务，担心商业秘密外流。这个担忧有道理。罗唯仁在台积电工作了21年，接触过大量核心技术信息和商业机密。 罗唯仁知道台积电所有的技术路线、制造流程、客户关系，甚至他还清楚台积电未来的战略规划。 对英特尔来说，罗唯仁不只是技术专家，更是能够帮助英特尔理解台积电打法的战略顾问。 英特尔曾经是半导体制造业的领导者，但在10nm、7nm制程的研发和量产上接连遇到困难。这直接导致英特尔大量的客户全都转去了台积电。 英特尔需要补课。而最快的方式，就是找到懂先进制程、懂量产、懂台积电打法的人。 02 英特尔为什么值得被重新定价 罗唯仁加入英特尔之后，英特尔在先进制程上的进展明显加快。他最直接的成果，就是英特尔最新的18A制程。 制程是芯片制造的精度单位，数字越小意味着晶体管越小、芯片性能越强、功耗越低。 18A中的“18”代表1.8纳米级别，“A”是英特尔新命名体系中的代号。 这个制程相当于台积电的2纳米制程，代表了当前半导体制造业的最前沿技术。能否掌握这个级别的制程，直接决定了一家芯片制造商能否在AI芯片、数据中心处理器等高端市场上竞争。 虽然说在罗唯仁加入英特尔之前，英特尔就已经有18A制程了，但其效果并不好。 英伟达在完成18A所有工艺测试后决定，不将18A工艺用于任何量产产品。 时间一转来到今年3月，罗唯仁加入英特尔小半年时间。 英伟达相关人士透露，英伟达可能会在2028年的Feynman架构中，将部分I/O芯粒交由英特尔的18A或14A工艺制造。 “当年你对我爱答不理，现在的我你高攀不起！” 英伟达就这么上演了芯片版的“真香”。 英特尔的Xeon 6+将会是首个使用18A制程的服务器产品。英伟达最新的DGX，使用的是上一代的Xeon 6。除此以外，谷歌其实也和英特尔在Xeon进行了长时间的合作。 这才导致英特尔在Q1财报中表示“爆单”了。 英特尔以前是IDM文化，核心逻辑是“我设计、我制造、我卖自己的芯片”。但想要实现台积电那样的芯片代工，必须学会台积电的运营逻辑。 一切都要围绕客户的芯片、客户的时间表、客户的IP安全、客户的良率目标。 罗唯仁的价值就在于，他懂台积电如何服务苹果、英伟达、AMD、高通这类大客户。 哪怕他不带走任何商业秘密，他也知道顶级客户会怎样评估一家代工厂，比如设计支持、PDK成熟度、封装协同、产能承诺和长期信任这些很难被量化的因素。 但18A制程只是技术层面的突破。 英特尔股价的暴涨，背后还有更深层的逻辑。 2025年8月，特朗普政府曾以89亿美元投资Intel普通股，以每股20.47美元购买约4.333亿股，持股约9.9%。资金主要来自此前已承诺但尚未支付的CHIPS法案补贴，以及Secure Enclave项目资金。 特朗普政府的观点是，国家必须控制关键产业的生产能力，比如芯片、钢铁铝材。 这套逻辑把半导体制造业从一个纯粹的商业问题，转化为一个国家安全问题。 英特尔最特殊的地方在于，它是美国本土少数仍具备先进逻辑制程野心和制造能力的IDM，也就是设计与制造一体化公司。 美国可以吸引台积电赴美建厂，也可以依赖三星在美国投资。但这些公司终究不是美国公司。 它们在美国建厂，可以缓解美国对海外芯片供应链的依赖，但它们的核心技术和决策权仍然在海外。 真正属于美国本土体系、同时能承接国防、AI、数据中心和先进制造叙事的核心企业，只有英特尔最接近这个位置。 这个定位让英特尔获得了远超普通科技公司的战略价值。它不再只是一个芯片制造商，而是美国先进制造能力的象征。 这个认知的转变，直接影响了市场对英特尔的估值逻辑。 过去，投资者把英特尔当作一个周期性的科技股来看待。 它的股价随着半导体行业的景气周期波动。 但现在一切都变了。这种资产的价值不只取决于它的盈利能力，还取决于它在国家战略中的地位。 罗唯仁的加入，还强化了英特尔作为“美国本土先进制造方案”的叙事。特朗普政府看重的，是其本土先进制造能力，并非英特尔的CPU业务。 而罗唯仁的职业经历刚好对上了这个需求。 也就是说，英特尔市值的增长，很大一部分来自于美国版的“国字头溢价”。 投资者不再只看英特尔的季度财报和技术路线图。他们还看美国政府对半导体产业的政策导向，看地缘政治环境的变化，看英特尔在国家战略中的位置。 这种定价逻辑的转变，才是英特尔股价暴涨的根本原因。 03 台积电和英特尔之间的博弈是什么？ 台积电最害怕的，其实并不是罗唯仁把某几份文件带到英特尔。台积电围绕芯片的一整套先进制造流程，绝对不是说几张图纸就能复制下来的。 真正值钱的东西，是罗唯仁跟了台积电这么些年，他所积累的一整套工程判断。 什么时候该加大开支？什么时候该放弃这条技术路线？良率爬坡卡住时该先改材料、设备还是流程，以及面对苹果、英伟达、AMD这样的客户时，如何让他们放心的把订单交给我？ 这才是台积电成为全球第一的关键所在。 但话又说回来了，英特尔和台积电之间真正的博弈，也远不止罗唯仁一个。 过去十几年，台积电赢英特尔，赢的不是某一个节点，而是其完整的商业模式。 正如前文提到的，英特尔的IDM限制了他们自己，英特尔只会自己去定义产品，自己安排节奏，代工客户只能围着英特尔转。 台积电则完全相反，它把自己打造成了全球芯片公司的“摇篮”。 可能苹果要稳定，英伟达要速度，AMD要性价比，高通要低功耗。 然而无论客户的要求合理还是不合理，台积电都尽可能地把这些需求拆进制程、封装、产能和交付节奏里。 所以英特尔今天要追赶台积电，表面上追的是18A、14A这些制程节点，实际上追的是一种组织能力。 这也是为什么罗唯仁的加入会被市场放大。 英特尔知道怎么做芯片，但它必须重新学习怎么给客户做芯片。它过去是帝国，今天要学会当平台。 台积电也不是没有反击能力。它最大的护城河仍然是客户信任。 苹果、英伟达、AMD这些公司不会因为英特尔用一个台积电老兵，讲了一个漂亮故事，就立刻把最核心的产品线迁过去。 先进制程不是买菜，客户赌上的是几百亿美元的产品周期。一旦良率、交付或保密出问题，损失不是一季财报能承受的。 所以接下来的关键，是英特尔要向市场证明，它能不能连续几个季度、几个产品周期稳定交付。 只要有一次大客户真正把核心芯片交给英特尔量产，台积电的垄断就会被撕开一道口子。反过来，如果18A迟迟停留在“看起来有希望”，英特尔今天的估值重定价，也可能只是又一次华尔街式的透支。 英特尔如今重新回到了牌桌上。

IT之家 4 月 27 日消息，脉脉 CEO 林凡前天在自家平台发文，就 ChatGPT Images2.0 生图工具发表个人见解。 林凡表示： 我感觉整个互联网的信任崩塌了，但实名社交的黎明来了 据IT之家此前报道，ChatGPT Images 2.0 生图工具发布于上周（4 月 21 日），基于 GPT Image 2 模型打造，核心升级在于引入“思考能力”。 该模型发布后随即引发网友热议，许多用户发现这款模型只需要输入简单的提示词，就能生成“以假乱真”的 AI 宣传图。图片的文字、人物元素很少出现传统 AI 生图模型的穿帮迹象。 ▲ ChatGPT Images 2.0 生成的图像

快科技4月27日消息，近日，作家余华做客与辉同行直播间，以“从文学走到人间”为主题，展开约2小时访谈。据直播数据显示，访谈期间《活着》纪念版，销售额达100万—250万元。 访谈中，余华多次以风趣、幽默的为年轻人支招，在谈及工作职场时，余华称要学会适当的“精神离职”，这样有空间可以做自己兴趣方向的事情。 谈及短视频时，余华表示自己和莫言一样，每天都在刷短视频，从短视频里也能学习到一些东西。他直言短视频和冰美式每天必不可少。 事实上，余华此次直播间的观点，与其历来传递的生活工作理念高度一致。 就在刚过去的第三十一个“世界读书日”，余华与莫言在一场对谈活动中，针对网友提出的“年轻人初入社会陷入‘奥德赛时期’该如何应对”的问题，分享了自身经历与感悟。 余华坦言，自己的“奥德赛时期”是做牙医的5年，同时他暖心提醒，迷茫和焦虑并非年轻人的“专利”，而是会伴随人一生的常态。 他还分享，去年底开通短视频账号后，有学生网友因期末考试出分焦虑求助，他给出了“先好好睡一觉，醒来再焦虑”的实用建议，直言焦虑无法推开，但可以尽量缩短其占据生活的时间，多向生活学习、多经历，才能与迷茫挫折较量，记住愉快、忘掉不快，延长快乐、缩短烦恼。 追溯更早之前，余华在接受采访时曾直言“不要在工作中寻求生活的意义”，这一通透观点当时也引发网友广泛共鸣，被称赞“戳中当代年轻人的职场困境”。

快科技4月27日消息，百度文库与网盘联合发布通用智能体GenFlow4.0，全面升级Office Agent，用户可在网盘内一键部署OpenClaw，把文库网盘直接变成跨端可用的AI工作台。 百度还宣布将在百度Create大会上发布视频剪辑Agent，5月底推出团队版Agent协作军团。 自去年4月GenFlow 1.0上线以来，一年内已迭代4个版本，目前月活用户突破1亿，月任务交付量达2亿次。 这次升级把办公三件套彻底打通了。Office Agent支持一句自然语言指令并行调用PPT、Excel、Word三个子智能体，跨模态内容理解、元素级自由编辑全部到位。 PPT Agent支持专业和创意两种生成模式，可用行业数据一键生成万字市场报告或卡通故事，并支持一键美化老旧草稿PPT。 Excel Agent率先实现用自然语言操作复杂表格处理，一句“保留三位小数、红色标注异常数据”就能让AI自动完成清洗、图表和区域分析。 Word Agent能快速生成万字学术长文，自动抓取行业数据并生成结构化图表。 产品形态上，GenFlow4.0深度兼容OpenClaw框架。用户在网盘PC端或APP端零门槛一键部署，不占本地内存，手机端可发起任务、调用授权文件让AI在电脑端执行。 此外，GenFlow4.0还提供PPT、Excel、创意写作等预置Skills，并支持接入开源生态Skills。 截至目前，百度网盘累计服务超过10亿用户，平台已聚集超24万开发者、6000余家生态企业。

IT之家 4 月 27 日消息，奇瑞墨甲全球发布会在安徽芜湖举行，墨甲产品矩阵 —— 人形机器人墨茵、智警机器人、导医机器人、机器狗等亮相。在现场，智警机器人也完成了 110 台交付及 1030 台签约。奇瑞集团董事长尹同跃表示：这标志着墨甲已经全面迈入规模化商用新阶段。 奇瑞集团董事长尹同跃在致辞中指出，奇瑞始终坚持“T+T”战略，既向 Toyota（丰田）学习极致质量与体系能力，也向 Tesla（特斯拉）学习创新精神与颠覆式思维。“我们最不希望被定义为一家汽车公司，而是一家面向未来的高科技、具身化、创新公司。” 他表示，奇瑞做机器人的最大优势在于，机器人与智能汽车在感知、规划、控制等底层技术上高度同源，智能汽车就是移动的机器人。奇瑞主要做三件事：一是把机器人的可靠性、成本、寿命做到能批量应用的水平；二是在全球 50 多个国家、100 多个真实场景里反复打磨；三是在今天实现墨甲智警机器人百台交付、千台签约。“这标志着墨甲已经全面迈入规模化商用新阶段。” 据IT之家了解，奇瑞墨甲机器人总经理张贵兵也正式发布了墨甲机器人全新战略愿景：墨甲机器人将坚持“场景驱动、协同共荣”的发展路径：以清晰场景定义技术方向，以真实应用验证产品价值，再通过技术迭代反哺场景拓展。

快科技4月27日消息，据媒体报道，近日，最高法院作出判决，认定露韦美公司针对宇树公司旗下“A2机器狗”和“Go2机器狗”提起的系列专利侵权诉讼构成恶意诉讼。 法院判决显示，露韦美需向宇树公司赔偿合理开支8万元，同时承担案件受理费用共计3700元。 据悉，2025年7月以来，露韦美公司依据一项名为“一种电子狗”的发明专利，连续起诉宇树公司旗下多款热销的机器狗产品专利侵权 此后，宇树公司发起反诉，针对的是涉及“Go2机器狗”和“A2机器狗”的两件专利侵权诉讼。 2026年年初，最高人民法院在涉宇树科技机器狗案件二审判决书中，对明显有违诚信诉讼行为进行了严肃谴责，引起广泛关注。 2月，针对露韦美公司起诉宇树科技专利侵权一案，最高法院不仅驳回了原告的上诉，维持了宇树科技不构成侵权的判决，更在判决书中直接点名批评原告的行为：“可谓既精心算计、又反复无常”。 此外，今年3月12日，露韦美公司提起诉讼所依据的“一种电子狗”发明专利权被国家知识产权局宣告全部无效，原因是不具备《中华人民共和国专利法》规定的“创造性”。 最高法院判决指出，显而易见，相较于露韦美公司恶意诉讼给宇树公司造成的实际损失，宇树公司在本案中反诉主张的8万元赔偿数额可谓微乎其微，仅系象征性赔偿，且有证据证明，应予支持。

IT之家 4 月 27 日消息，据韩联社今天报道，韩国政府与谷歌旗下 AI 企业 DeepMind 签署谅解备忘录，携手构建合作体系。 据报道，韩国科技部（科技技术信息通信部）与 DeepMind 签署的合作协议涵盖 AI 联合研究、AI 人才培养及负责任使用 AI。双方将围绕技术、基础设施、研究人员交流等领域展开实质性合作，保障创新项目“K-Moonshot”顺利实施。 IT之家注：“K-Moonshot”是韩国科技副总理裴庆勋今年 3 月启动的一项计划，意图让国家在 AI 领域取得技术竞争力，以应对中美两国在 AI 领域的主导地位。计划在 2035 年前，攻克生物、未来能源、物理 AI、太空、材料等八大领域的国家级难题。 同时，双方还将在生物科技、气象、气候、AI 科学家等诸多领域深化合作，以 5 月启动的国家科学 AI 研究中心为核心，积极开展联合研究。 此外，双方还将成立工作组，每季度举行视频会议、每年举行线下会议，保持沟通。

ChatGPT在美国地区测试广告功能已有月余，成果一言难尽。 除了对手 Anthropic 在超级碗上的“精准嘲讽”，更残酷的反馈来自一线。CNBC报道，据多位广告业内人士透露，到目前为止，测试的进展过于缓慢，未能达到此前宣传的热度。测试计划令许多合作伙伴感到沮丧。 据业内人士透露，部分品牌单次测试预算约20万至25万美元，这大约是常规实验性广告投入的两倍。它们有的预算来自企业专门用于创新的基金，有的则是动用了搜索或社交广告的预算。但钱不是问题，部分品牌甚至担忧无法在项目结束前花完预算（因为虽然未使用的预算可以退回，但预算已经锁定在这个项目中，本季度内也无法转投到其他渠道），此外，广告主也无法获取原本预期的洞察数据量。 根据瑞银（UBS）的《ChatGPT 广告专家会议纪要》，一位掌握约8亿美元数字广告预算的专家认为，ChatGPT广告体验"比Google、Meta甚至Snapchat的早期还要糟糕"。 CNBC撰文称ChatGPT广告试水进展缓慢 这是一个微妙的时刻。 市场对 AI “光烧钱不赚钱”的微词已积压许久，人们迫切希望看到一个足以颠覆旧秩序的 AI 商业化范式，因此ChatGPT广告业务的每一步尝试都被放大审视。 在AI平台的商业化进程中，“广告”是最容易出成绩的路径—— 根据研究机构 Sensor Tower 的最新数据，截至3月中旬，ChatGPT上投放的广告量较月初增长了约 600%。估计目前的广告已覆盖约 5%的ChatGPT 移动端用户，高于3月初的 1%。 美国投行Truist预计OpenAI广告收入到2030年将增长至300亿美元以上。 OpenAI已将ChatGPT广告试点项目延长，并计划在未来几周内，将广告试点从美国扩展至海外，首批落地国家包括加拿大、澳大利亚和新西兰。 CNBC援引Sensor Tower数据 美国投行Truist对ChatGPT广告收入的预测 面对流量权力的剧烈更替，品牌们FOMO情绪严重，AI时代，品牌究竟应该如何做营销？「深响」根据权威报道、一线反馈，归纳了试水ChatGPT广告后，品牌主们的核心担忧以及为什么试水期“槽点”颇多但广告主仍然对其趋之若鹜。 在品牌们都必须重新思考AI营销基础逻辑的当下，希望「深响」对ChatGPT广告业务的细致观察能给国内AI平台商业化、GEO策略思考和品牌如何抓住AI营销机会带来一些思辨和启发。 01 在ChatGPT做广告： 品牌的5大担忧 1. 物理隔离导致体验割裂 既要顾及用户体验，又要赚到广告主钱，这是所有平台商业化都要面对的行业母题，而这个问题在ChatGPT上格外突出。 OpenAI在推出ChatGPT广告试水时，就在自家官网上明确了广告的原则。其中最重要的一条就是“回答独立性”——广告不会影响ChatGPT给出的回答。具体来说，OpenAI构建了一套“物理隔离”的系统，ChatGPT在生成答案时，并不知道下方会展示哪个广告。 “广告运行在与我们的聊天模型不同的系统上，广告商没有能力塑造、排名或改变ChatGPT的回应。广告是分开的，并有清晰的标签。”OpenAI的官方问答中写道。 来个方便理解的比喻：假设志胜给AI投了1000亿广告，你问AI：“徐志胜和张凌赫谁好看？”AI还是会立刻回答张，或许在答案末位会再附上一条标注“赞助”字样的广告：徐公也美。 在主流平台都在讲“全域营销”的今天，这种割裂让ChatGPT的广告业务非常“拧巴”。过去的搜索营销、种草营销已经把品牌们惯坏了，大家早已习惯于“广告原生”，营销内容与客观内容顺滑融合，最好让用户分不清这到底是干货分享还是商业推广，从而在潜意识里完成决策。 而ChatGPT的广告，我觉得更像是报纸，社论内容和广告是真正不同的东西，他们之间有防火墙但可以“碰巧”共存于同一个页面上。对于想要掌控一切答案的品牌主来说，一时半会儿恐怕接受不了，甚至认为与其投广告还不如做GEO。 ChatGPT广告出现在回答的末位 并明确标注“赞助”字样 2. 高价值客户难以触达 ChatGPT 的广告产品只会覆盖免费版用户和每月8美元的新计划（ChatGPT Go）。 如果你每月支付20美元的Plus会员、200美元的Pro会员，或者公司为你配备了商业或企业版账号，你永远不会看到一条广告。 这种设计看似常规，因为YouTube、Netflix、腾讯视频、爱奇艺这些内容平台也都采取了类似的会员免广告机制，但需要注意的是，用户在娱乐平台上是“消磨时间”，在AI平台上则是为了“解决问题”和“做出决策”。所以同样是会员跳过广告，对于广告主而言，在流媒体上，你错过的是用户看电影的时间；在 ChatGPT上，错过的则是用户把钱掏出来的瞬间。 硅谷老牌风投Menlo Ventures的调查显示，年收入超过10万美元的家庭中，有74%使用 AI 工具。民意测验和商业调查咨询机构盖洛普（Gallup）发现，管理层和高管在工作中使用 ChatGPT的可能性是普通员工的三倍。当高净值用户问 AI “哪款云服务更适合初创企业”或“如何规划家庭财富管理”时，这是最有商业价值的决策瞬间。 “这正是每一个 B2B品牌和高客单价B2C品牌梦寐以求的受众。而他们正躲在付费墙后，那里是广告的荒漠。” AI部署与分析软件提供商AirOps的CEO Alex Halliday谈到，这与之前见过的模式截然不同。 “当Google推出Workspace和企业版时，用户在搜索时依然能看到广告。LinkedIn的高级会员（Premium）也依然能看到赞助内容。但ChatGPT的商业和企业版不同，这里完全没有广告投放空间。 如果你的目标客户足够专业，愿意为 AI 工具付费，那么你通过付费媒体（Paid Media）触达他们的可能性几乎降为零。” 也就是说，品牌们最想触达的用户正聚集在无广告的付费 AI 工具中；你能触达的用户，则集中在不断缩减、成本极高的投放位中。“品牌正面临一种局面——支付更高的价格去触达一群无法被精准衡量的受众，而他们真正想要的那群受众，花多少钱都触达不到。”Alex Halliday说。 当然还有数据问题（后面会专门说），在流媒体里，即使是不看广告的付费会员，平台依然可以记录观看喜欢，并把画像数据用了在其他地方定向。但ChatGPT的广告，高价值用户不仅在物理上不可触达，在数据层面也变成了不可追踪的“黑匣子”。 3. 品牌安全性待考 在官方QA里，OpenAI表示广告不会出现在敏感或受监管的话题附近，包括健康、心理健康或政治。OpenAI 显然也很担心消费者的反应，并向广告主承诺在推出方式和上下文环境方面会非常谨慎。 OpenAI广告业务负责人阿萨德·阿万（Asad Awan）在官方播客中谈到了他们的两层防护，内容上，明确哪些语境不适合广告；技术上，系统自动过滤敏感对话，不进行广告匹配。 Asad Awan 图源：OpenAI的Youtube节目《The Thinking Behind Ads in ChatGPT》 但对于视品牌形象如生命的头部大厂来说，这些承诺依然无法消除那种“深层的失控感”。 最直接的争议点在于生成式“前言”。据多位参与早期闭门测试的代理商负责人透露，OpenAI 提供了一个允许 ChatGPT 为广告自动生成开场白的选项。 例如，当 AI 帮你制定完旅游计划后，它可能会自动加上一句：“为了让您的旅程更完美，您可能想了解以下专属方案：”，然后紧接着展示品牌广告。OpenAI 希望借此降低广告的突兀感，使其更符合“对话”的语境。 这听起来很 AI，但在专业的广告代理商眼中，这简直是自杀。一位代理商负责人直言，他们宁愿放弃这种“智能化”功能，也不愿给平台任何创作自由——因为在 AI 的幻觉尚未根除的今天，品牌无法承担 AI 替自己“胡言乱语”的后果，比如AI 可能会在开场白中加入未经授权的承诺。 由于一线反馈过于剧烈，OpenAI 在测试版中提供了一个开关选项：品牌可以选择关闭自动生成的前言，改用自己撰写的、固定不变的短语。目前大部分品牌为了稳妥，倾向于使用固定的静态短语而非生成式前言。 “如果你是一家非常谨慎的品牌，认为出现在一个比平时更缺乏掌控力的环境中可能会造成损害，那么这正是你真正需要审问的问题，”数字营销机构 PMG 的媒体创新与信任负责人Jason Hartley说，“（AI 给出的）答案会让一些人满意，而让另一些人不快。” “他们走得非常小心，”一位匿名的绩效媒体高管表示，“他们想把隐私政策摆在最前面。他们非常清楚将如何使用数据、如何定向等等。品牌安全是一个巨大的、巨大的担忧。” 4. 投放效率太低 说句题外话，信息流之所以战胜了门户，很关键的就是千人千面，这不仅仅是内容上的投其所好，更是广告位的无限扩展：报纸受限于版面，电视受限于时长，而算法驱动的信息流理论上可以无穷无尽。 ChatGPT广告试水期间很尴尬的是，广告主有钱花不掉。据外媒援引业内人士消息，目前符合条件用户中，仅部分用户会实际看到广告。广告展示频次不足，未能耗尽广告主初期承诺的投放预算。 对比来看，谷歌搜索每一页都有 3-4 个置顶广告位；而 ChatGPT 的一个对话流可能长达20轮对话，却只在末尾弹出一个“贴片”。这意味着ChatGPT 浪费了大量的“实时意图”。 这种低效率也直接反映在了成交价上。 OpenAI 最初的野心极大，将千次曝光成本（CPM）挂到了60美元的高位——这几乎是堪比超级碗的最顶级定价。然而，真实的反馈却泼了一盆冷水。一名服务多家早期ChatGPT广告主的媒介采购人员表示，部分客户实际支付的 CPM 仅为15至25美元。 价格腰斩，并非因为品牌主不想要，而是因为广告库存的竞争度极低。由于触发机制严苛、点击路径不明，大量广告主仍处于观望状态。 有趣的是，OpenAI 似乎也意识到了自己商务能力的缺陷。在试点的头几周，投放竟然主要依赖电子表格和电话沟通这种近乎原始的人工模式。直到近几周，他们才匆匆向部分广告主开放了自助式广告管理平台。同时，为了填补自身销售能力的短板，开始与广告技术公司Criteo等外部伙伴合作。 从“高冷闭环”向“成熟生态”的低头，在残酷的广告市场面前，AI 巨头也得学会如何像传统互联网公司一样让“流量”满足“金主”。 5. 数据反馈缺失，归因成谜 体验一般，量又不够，那广告主至少得知道谁看了广告吧？但现实是，OpenAI 的隐私墙比防火墙还厚，品牌主几乎拿不到任何有意义的后链路数据，ChatGPT成了一个“黑盒”。 在 Meta 和谷歌，广告主能了解受众的画像特征，甚至能追踪到每一次点击是否最终促成了购买。但在 ChatGPT，品牌主不仅不知道是谁看了广告，甚至连广告是在什么语境下被触发的，都只能靠猜。 截至目前，OpenAI 仅向早期广告主提供曝光量、点击量、投放花费等极基础的汇总数据。 对于习惯了数据归因、ID 定向的广告主来说，ChatGPT 的广告系统严重违背了过去二十年建立起来的数字营销认知惯性。营销机构Brainlabs程序化业务负责人Ben Kahan直言：“很多有预算试水新平台的客户都在观望、态度谨慎，因为他们认为无法从该平台获得想要的效果衡量数据。” 面对 OpenAI 在绩效数据上的含糊其辞，头部的广告代理商们开始了一场无奈的“自救”。 既然平台不给数据，代理商只能自己来强行推算 ChatGPT 广告的表现。全渠道媒介与数据代理机构Assembly（Stagwell 旗下）全球副总裁 Dan Roberts表示，他们正在尝试用各种绕路的方式，试图将模糊的曝光追溯到最终的业务成果上。 OpenAI 似乎也感受到了压力。一位服务 ChatGPT 广告主的代理商高管透露，OpenAI 计划引入按点击计费（CPC）模式，而非仅仅按曝光付费。该高管表示，OpenAI还计划推出旨在引导用户完成特定操作的广告，例如促成购买或下载应用，但目前尚未确定具体落地时间。 毕竟，在无法证明转化效果的情况下，让广告主为“可能没看见”的曝光买单实在是太难了。在 OpenAI 给出更完善的追踪与衡量工具前，品牌主的投入大概率将止步于“小规模的试验性动作”。 用户将可以自主管理广告设置 02 贵且混乱， 但为何广告主仍然追捧？ 尽管ChatGPT的广告测试有太多的“槽点”，但这丝毫不影响品牌们的热情，或者说FOMO情绪。 就在 OpenAI 宣布推出广告计划仅几天后，万豪国际（Marriott）首席执行官 Anthony Capuano 在财报电话会议上宣传了其参与此计划的情况。同时他还详细介绍了一项在其网站和应用程序中加入“自然语言”搜索的战略，这表明品牌既想塑造围墙之外的 AI 答案，也想构建自己的 AI 体验。 “我们也在针对生成式 AI 技术优化我们的内容，以便无论消费者在哪里以及如何搜索，我们都能处于有利位置。” 拥抱AI广告的热情和决心已经超越了市场部，渗透到了董事会层级，并成为越来越多企业战略的核心——广告或许是实验性的，但品牌对 AI 的投资绝非如此。 从汽车品牌福特（Ford）到奢侈品手表品牌爱彼（Audemars Piguet），各行各业的品牌都在入局ChatGPT广告。宏盟集团（Omnicom）旗下 OMD 全球首席媒体官 Ben Hovaness 表示，代理商和品牌都意识到了这个前所未有的时刻，感觉到消费者习惯在过去一年中发生了翻天覆地的变化。 1. 抢占范式转移的红利：从关键词到意图，转化链路再缩短 越来越多的从业者将 ChatGPT 广告视为与 Google 搜索同等地位的机遇。 为什么AI中的广告会比普通广告更有吸引力，或者说更值钱？我们认为主要是AI中的广告有两个特点，一是基于意图而非关键词，二是让转化链路缩短，消费决策进一步加速。 关键词是冰山一角，意图才是水面之下的庞然大物。比如传统搜索，你搜“办护照”，它就推办证中介的广告。而面对AI，你会问“下周要去美国出差，护照过期了怎么办？”AI 知道你的意图是“紧急换发+商务出行”，此时，如果推送一个“24 小时加急办证服务”或“美国商务酒店优惠”，其相关性是指数级提升的。 与此同时，关键词广告常有“误伤”，比如你搜苹果，可能是想买水果，也可能是想买手机。基于意图的AI广告几乎消灭了这种歧义。对于广告主来说，这意味着每一分钱都花在了那个正处于决策路径上的人身上，这种“颗粒度”的精准让单次展示的价值（CPM）变得极高。 再看转化链路，传统的数字广告中，消费者在转化前，会打开多个页面、进行多次搜索、浏览对比，也就是多触点的“种草”，每多一个环节，就会流失大量用户。而AI的回答瓦解了这一切，过去需要10次、50次的互动才能完成的过程，现在缩短为1次。 AI 扮演了“导购”的角色，它通过筛选、对比和逻辑背书，帮用户省去了在多个网页间比价和读评论的时间。这种“代为决策”的能力，让用户在心理上更倾向于顺着 AI 的建议直接成交。 而这种压缩还在加速——OpenAI 与 Shopify、沃尔玛、Target、Instacart 等零售巨头建立了商业合作。用户无需离开聊天框，就能在对话中完成从挑选商品到下单的原生服务体验。 美国大型零售商Target在ChatGPT中的应用 沃尔玛人工智能、产品与设计执行副总裁丹尼尔·丹克（Daniel Danker）在接受采访时表示，用户只需点击一个“购买”按钮，即可直接在 ChatGPT 上购买沃尔玛的商品。目录涵盖了来自沃尔玛及其山姆会员店（Sam’s Club）连锁渠道的服装、娱乐、包装食品及其他产品。 这恐怕也是为什么 OpenAI 的千次展示成本（CPM）目标定在 60 美元——比 Meta 高出三到四倍，堪比超级碗。当一百个瞬间被压缩成一个瞬间时，那一个瞬间的价格自然会水涨船高。 2. “光环效应”的豪赌 除了理论上的逻辑推演，广告主争相入局的原因里还有一丝“碰运气”的玄学成分。 虽然 OpenAI 承诺广告不会干预原生（有机）回答，但很多品牌方都坚信“付费”会产生光环效应，从而在生成引擎优化（GEO）的竞赛中占据有利位置。 类似于 Google 早期的搜索广告和 Facebook 的信息流商业化——这些改变行业的事件奖励了早期行动者。但现在的赌注更高，因为 ChatGPT 已成为品牌信息的守门人。它决定了在自己的地盘上突出哪些品牌、埋没哪些品牌，而营销人员看到了通过广告在这一对话中获得发言权的机会。 “我们并不是每天或每年都能看到一个新的媒体渠道如雨后春笋般涌现，”宏盟集团（Omnicom）旗下 OMD 全球首席媒体官 Ben Hovaness 表示，“这种景观级的巨变一旦发生，就是里程碑式的。我们的客户也持有同样的看法，他们正寻求我们的帮助来摸透它。” 目前没有迹象表明在 ChatGPT 上购买广告会直接影响 AI 向消费者提供的关于品牌的“有机回答”，但很多代理商认为，如果消费者正在购物或研究，品牌仅仅凭借传递了一条信息——即使是与自然对话区分开来的付费信息——就能优化其胜算。 “在某种程度上，它必须起作用，”Stagwell 旗下 Assembly 全球搜索副总裁 Dan Roberts 表示。他补充道，即使不能立即转化，“也会产生这种光环效应或品牌回想效应”。 Assembly 是宣布进军 ChatGPT 广告的机构之一。这些代理商在网上发布关于该试点计划的方式，预示了他们的利益与GEO 紧密相连，并预期参与广告将产生更广泛的影响。 3. 看重潜力，坚信广告样式会进一步演变 信心比黄金更重要。 尽管目前的 ChatGPT 广告不如人意，但绝大多数品牌方都坚信，目前处于胚胎形态的 AI 广告将发展成为一个更复杂的生态系统。 据一位代理商高管透露，OpenAI 已经在讨论广告格式的演变，包括更多动态创意优化。“五年后的广告格式看起来将完全不同，”该代理商高管表示，“我们今天所拥有的，并不是这个平台的终局。” 正如20多年前品牌们急于在网页底部留下一个URL一样，现在，他们正争先恐后地把自己塞进那个小小的对话框里。尽管规则尚不透明，链路仍显生涩，但在2026这个“拐点之年”，没有人敢赌自己能游离于 AI 的引力场之外。 当2030年那300亿甚至更高的AI广告愿景最终兑现时，人们回看今日的“贵且混乱”，只会得出一个最朴素的商业结论：在技术巨浪面前，早期的傲慢与偏见往往价值连城，而迟疑，才是最昂贵的代价。

最近一段时间，中国AI产业估值迎来了一轮持续抬升。 智谱近期在港股市值突破4000亿港元，成为板块内最受关注的AI标的之一；月之暗面的AI新一轮融资估值，也被抬升到了180亿美元量级，而坐拥Seed团队旗下模型矩阵的字节跳动，在利润下滑的情况下，估值仍然攀升到了6000亿美金。 资本市场似乎做出来这样的判断：基础模型公司是烧钱机器不假，但是也在一些场景中逐步兑现商业化的潜力。 而这一轮重估的催化剂，还要从大洋彼岸的Anthropic说起。 在全球范围内，Anthropic凭借Claude Code在程序员和企业市场迅速走红，成为过去几个月里最受关注的模型公司之一。它让市场第一次看到，大模型Coding等场景下展示出的真实生产力，直接切入代码开发、办公自动化、企业知识流转等高价值场景。 而中国市场，也开始出现对应映射。 智谱的GLM 5.1在Coding场景表现突出，月之暗面近期推出K2.6也在持续强化生产力路线，阿里与字节则分别依托钉钉、飞书和云服务入口，加速把模型能力嵌入企业工作流。 另一边，最近几个月，Anthropic的估值一路抬升。在2月完成新一轮融资后，Anthropic的投后估值已达到3800亿美元；到了4月，投资机构给出的新报价已把Anthropic估值推高到8000亿美元。 从3800亿到8000亿，资本市场追逐的已经不只是模型能力本身，而是 Claude Code 在企业与编程场景中验证出的收入想象空间。 随着Anthropic引领的AI生产力场景不断跃迁，一批“中国版 Anthropic”开始被市场重新定价。 A 所谓“中国版 Anthropic”，是指一批技术路线和Anthropic有共通之处，同时正在走出相似商业路径的中国基模公司。 这些公司优先把模型能力投向编程、办公、知识工作流和企业协同场景，再通过接口调用、订阅套餐、企业部署和持续续费，在Vibe Coding和Agent化的潮流下，引发了全球Token消耗量的激增。 Anthropic是过去几个月中，全球最受关注的大模型公司，同时业务版图和体量也在不断做大。几天前，Anthropic宣布扩张英国业务，其伦敦办公室计划承载约800人。业务层扩招的背景是：这家基模公司年化收入已超过25亿美元，企业客户数超过30万家。 几天后，投资机构给Anthropic的新一轮报价也迎来飙升，这家公司的估值也来到了8000亿美元。 Anthropic被看好的关键，也不只是“模型更强”这么简单。更重要的是，它在生产力场景里形成了非常清晰的用户心智。 过去一年，Claude Code快速进入程序员、研发团队和企业技术系统，相比此前的一些Vibe Coding模型/工具，Claude Code对大规模代码仓库和多文件工程的理解更稳定，复杂推理和长链路任务执行也更出色，也因此受到了业内的青睐。 另外一边，老对手OpenAI也在加快对编程场景的投入，试图抢回一些用户生态版图。最新的报道披露，OpenAI已联合多家咨询公司推进Codex在大型企业中的部署，Codex开发者用户也从月初的300万升至400万。 显然，Coding场景的AI生产力需求，正如打开了潘多拉魔盒一般，一发不可收拾，而这种路径很快传导到了中国市场。 首先出现的典型样本是智谱，这家年初上市的基模公司，目前已经突破了4000亿港元的市值，在市值上反超了同时上市的竞争对手MiniMax。 这其中最直接的原因，是GLM 5.1在编程场景中的用户反馈，以及Coding Plan（AI编程套餐）供需关系的变化。 从今年2月开始，智谱因为需求快速增长，将Coding Plan套餐价格上调30%；而在本月初，GLM-5.1又开始了新一轮提价，幅度约在8%到17%之间。 值得关注的是，涨价之后用户体量却并没有流失。用户持续买单的现状，表明在Vibe Coding领域，头部模型公司正在主导定价权。 月之暗面则是这一轮重估中，另一块迅速隆起的拼图。几周前，相关融资消息显示，这家公司的目标估值已经来到了180亿美元，这甚至远远高于智谱和MiniMax上市前的数字。 估值的水涨船高，首先是业内对其模型路线的认可。两天前，月之暗面推出Kimi K2.6。 公开资料显示，这是一套总参数约1万亿、单次激活约320亿参数的Moe模型，支持25.6万词元上下文，重点强化长程编程和多智能体协作能力。官方展示中，K2.6支持4000多步协调执行、最多调度300个并行子智能体，并可连续运行12小时以上。 在一些官方案例中，K2.6展示了连续运行十多个小时、调用上千次工具、改写数千行旧代码的持续运作能力；开发者社区里，也开始把K2.6当作Claude Code之外的新选择来比较。 换言之，“中国版 Anthropic”可以被简单理解为这样一类公司：会写代码、能做办公、能接企业需求。 它们不一定拥有最多的用户，也不一定最擅长做内容产品，但是像Anthropic一样，这些企业的模型能力，正在卖给真正愿意持续付费的客户。 对投资人来说，代码、办公和企业工作流的价值，正在被疯狂涌入的用户侧需求兑现；对模型公司来说，掌握这样的生产力入口，卖Token就像“印钞”一般丝滑。 B 随着Anthropic的AI生产力革命，引发了全球模型调用量激增，2026年，一个关键词被重新摆到台面上，那就是Token经济。 这个概念本身并不新鲜，但它在今天重新变得重要，是因为在当前生产力场景中，模型能力本身就是销售的商品，Token的定价和收费也成了商业化的基础。 OpenAI和Anthropic最近的动作，正好为这种变化作了注脚。 OpenAI把Codex的计费方式从相对模糊的消息费率，改成更清晰的Token计费，并在企业侧推出按额度使用的编程席位；Anthropic则把OpenClaw等Agent需求从Claude订阅中拆分出来单独收费。 甚至就在昨天，Anthropic还悄悄地将Claude Code从Pro订阅套餐中悄悄移除。 头部模型公司这般“吃相难看”，显然是因为在当前的供需关系中，模型能力本身，已经具备独立收费的价值。 另外一边，中国AI互联网巨头最近几周的动作中，也在不断推动“模型即服务”这件事更接近真实企业落地。 3月16日，阿里正式组建ATH事业群，这个事业群的Slogan直接就是“创造 Token、输送 Token、应用 Token”。 在这其中，钉钉的变化尤其值得关注。上月发布的AI钉钉 2.0与“悟空”平台，开始把钉钉体系重构成一个可以被智能体直接操作的工作操作系统。 公开信息显示，“悟空”由任务推理引擎、记忆系统、工作空间、执行工具和安全沙箱组成，可以直接调用会议、文档、审批、日程、客户服务等企业能力。 这意味着企业未来用人工智能，可能不再只是“问一个问题，等一段答案”，而是直接把任务交给系统去执行，模型正在逐步接管部分工作步骤。 而在办公协同市场的另一边，飞书最近一周的动向，也验证了同样的路径。昨日，飞书AI先锋大赛先进制造专场收官，共有73家企业、146个案例进入比赛，覆盖研发管理、产线优化、供应链协同和营销等场景。 这些变化显示，飞书也不再是那个只擅长会议纪要和文档问答的工具，Agent的流程协同和Vibe Coding能力正在融入这套系统。 4月初，火山引擎披露，截至今年3月底，豆包大模型的日均Token使用量已经超过120万亿，三个月内翻倍，较2024年5月增长1000倍；累计调用量超过1万亿Token的企业客户，从去年底的100家增至140家。 这组数据也从侧面印证了，过去几个月中Token经济不断攀升的热度。 从这个角度看，阿里和字节之所以也具备“中国版 Anthropic”的部分特征，并不是因为它们真的像Anthropic，而是因为它们同时握有三种稀缺资产：模型能力、企业入口、云端交付能力。 过去两周，资本市场对中国 AI 平台型公司的定价也在同步抬升。阿里在港股的股价在4月中旬一度连续走强， ATH事业群整合后的模型商业化路线，毫无疑问是推动这轮股价攀升的重要因素。 而最新消息显示，字节 2025 年净利润同比下滑超过70%，主要受下半年大规模 AI 算力采购、模型研发与基础设施投入的影响。 即便如此，私募市场给出的股权转让报价仍把字节估值推升至 6000 亿美元以上。这意味着，投资人显然清楚利润承压的现实，但仍愿意押注字节豆包与 Seed团队所代表的AI平台潜力。 换言之，Token经济真正的底色，表面上看，是“调用量暴涨”这件事，但本质上，它是一种新的企业采购方式：MaaS体系的不断再进化，模型能力本身成为了商业化的核心要素。 只是，这样的红利期，会一直持续下去吗？ C 过去几个月，全球大模型调用量确实经历了持续增长，伴随着年初“龙虾”生态的火爆，以及Vibe Coding能力的加速落地。 以OpenRouter数据为例，其平台周处理量从1月初的6.4万亿Token升到2月上旬的13万亿Token；到了4月，OpenRouter首页公开的月度总量已达到70万亿Token，覆盖500万以上用户、60多家模型提供商和300多个模型。 Agent时代，模型的一次请求不再只是输出一段文字，而可能是读取多份文档、理解代码仓库、规划执行步骤、调用多个工具，再持续工作几小时甚至十几个小时。 在这样的结构下，Token消耗自然会成倍甚至成数量级上升。这也是为什么市场会更偏爱编程套餐更强、接口商业路径更清晰的公司。 回到智谱股价突破4000亿港元这件事上，智谱在港股科技板块里压过MiniMax，并不意味着MiniMax不够强，而是智谱的模型路线刚好遇上了最近的红利期。 这一点从MiniMax上月披露的财报中也可窥探一斑，这家模型公司2025年营收同比增长159%至7900万美元，其中70%以上收入来自海外，其战略重点还包括语音、视频和消费级应用等更宽的多模态方向。 就是说，MiniMax更像一家同时押注出海应用和多模态产品的公司；而眼下最热的钱，更多流向了那些离企业生产力最近、离接口结算最近、离编程和知识工作更近的公司。 但红利期并不意味着调用量会永远线性上升。 根据4月13日至19日的OpenRouter数据，平台周总使用量为20.6万亿Token，较前一周继续下降，已是连续第二周回调；同一周，中国模型的使用量为4.441万亿Token，周环比下滑23.77%。 OpenRouter作为一个开放的第三方模型平台，其数据并不能直接代表全球范围内的全部波动。但“回调”已经表明，Token消耗的高速增长阶段，已经从一季度的单边狂飙，进入了增速相对放缓的阶段。 也就是说，今天仍然是接口红利期，但红利的加速度已经不再像最初那样整齐向上。 比拼收费和模型的服务质量，成为了接下来基模公司竞争的关键。 以Ramp的人工智能指数为例，该指数基于5万多家美国企业的账单与卡支付数据追踪采用情况。4月披露的信息显示，美国企业整体AI采用率在3月已首次超过50%；与此同时，Anthropic的采用率快速升至19.5%。 而一年之前只有约4%。这意味着，在所有使用人工智能的美国企业里，如今几乎每五家就有一家在为Claude付费。 这条链条——编程生产力、企业采购、模型公司收入——并不是发生在少数极客社区，而是正在进入企业预算层面。而企业，只会为生产力环节领先的企业买单，对中国市场来说，这也是一众“中国版Anthropic”公司被重新估值的重要信号。 当然，这轮红利也不等于整个AI产业的价值都已经兑现。 今天最容易被模型直接撬动的，是代码、文档、表格、报表、知识流转和通用办公流程；而各大模型厂商押注的多模态产品、人工智能设备，以及具身智能路线上的视觉和世界模型，尽管模型能力持续实现突破，但都还没有像编程和办公场景这样，形成足够明确、足够大规模的商业兑现。 所以，眼下的API商业化红利期，本质上是Anthropic率先撬动的是代码和知识工作这块第一块生产力巨石；在中国市场里，智谱、月之暗面、阿里、字节，乃至更多还没有完全浮出水面的模型公司，也正因为更接近这块巨石而被资本市场率先重估。 资本市场的选择很现实，市场先给高估值的，并不是“最有想象力”的赛道，而是“最先能持续付费”的赛道。

4月27日消息，据CNBC报道，Salesforce、Snowflake以及Palantir的多位高管，在最近几周纷纷加入了OpenAI、Anthropic。 眼下，软件巨头们正遭遇双重困境：一方面，受AI可能颠覆行业的担忧影响，其股价正经历多年来的最差表现；另一方面，核心高管被AI巨头持续挖角，成为新的棘手难题。 消息人士透露，不少顶尖软件行业高管已被AI巨头纳入麾下，这些AI公司正积极寻找具备丰富销售与市场推广经验的核心人才，为自身业务拓展铺路。 一、AI巨头密集挖角软件高管 多方信源证实，近期OpenAI与Anthropic两大AI巨头，正持续从Salesforce、Snowflake、Datadog三家头部软件企业挖角高管。而吸引这些高管跳槽的核心原因，一是极具竞争力的高薪薪酬，二是他们有机会将自己手中原有的企业级客户资源与合作关系，带入新的AI厂商，获得更广阔的职业发展空间。 在OpenAI近期引入的软件领域人才中，Denise Dresser的加入尤为引人注目。她目前担任OpenAI首席营收官，在此之前，曾出任Salesforce旗下通讯平台Slack的首席执行官。Jennifer Majlessi也于上个月离开Salesforce，加入OpenAI并担任市场推广负责人。另有一位知情人士透露，Anthropic同样从Salesforce挖走了核心人才。 Denise Dresser 值得一提的是，市场推广负责人Majlessi曾在领英上公开宣布自己离开Salesforce、加入OpenAI的消息。“对我而言，这次机会意义非凡，因为我真心相信这款产品——我亲眼见证了这项技术在工作和生活中的实用价值。”她在文中写道。 此外，另有两位消息人士透露，OpenAI近期还从Palantir Technologies挖走了多名前线部署工程师。业内人士普遍认为，前线部署工程师属于顶尖专业人才，他们精通各类软件功能，能够协助客户在现场落地业务关键性变革。 二、AI行业人才争夺的转变 事实上，AI领域的人才争夺早已不是新鲜事。长期以来，顶尖研究人员一直是这场“人才争夺战”的核心焦点，他们往往能获得数百万美元的年薪，以及数千万美元的签约奖金，待遇十分丰厚。 但如今，这场人才争夺战的新动向，也反映出AI巨头们发展优先级的转变。企业级市场已成为OpenAI日益重要的增长引擎，这一领域不仅利润空间更大，客户粘性也更强。而从Salesforce、Snowflake等软件巨头挖来的管理人员，恰好拥有丰富的企业人脉资源，能够直接助力OpenAI快速拓展企业级市场。 数据显示，截至今年1月，企业客户已占据OpenAI业务的约40%。不过OpenAI首席财务官莎拉·弗莱尔（Sarah Friar）近日表示，公司有望在年底前将这一比例提升至50%。早在去年11月，OpenAI就曾宣布，全球已有超过100万家企业客户在使用其技术。 对传统软件公司而言，高管被挖角只是AI领域带来的最新冲击。今年以来，由于市场担忧Anthropic、OpenAI等公司的AI工具，可能颠覆目前主导行业的云订阅模式，传统软件行业遭受重创。 据统计，追踪该行业的iShares Expanded Tech-Software ETF（IGV）今年以来已下跌近20%。 与此同时，不少软件公司员工也在主动规避潜在的裁员风险。本月初，CNBC报道，甲骨文在加大AI云计算领域投入的同时，已裁员数千人；Meta与微软也相继宣布了裁员计划，其中Meta明确表示，将把更多资源重新投入到AI领域。 随着越来越多企业将资金投AI领域，科技行业的劳动力结构正发生深刻变化，这也促使IT专业人士开始思考，如何在AI浪潮中创造自身价值，顺应最新的技术发展趋势。 不过需要注意的是，尽管传统科技公司的高管人脉资源广泛，但AI公司相关消息人士表示，这些人脉关系并非总能与AI公司的企业文化契合。有一位高管透露，部分从传统软件公司跳槽而来的高管，缺乏快速发展的AI企业所要求的高强度工作动力，难以适应AI行业的快节奏。 结语：AI往哪走，人才就往哪流 从研究员到销售高管，再到部署工程师，AI行业的人才争夺正在全面升级。这一变化背后，是AI产业从技术竞赛走向商业竞争的关键转折。 当AI行业迈入更加注重商业价值与落地能力的全新阶段，关键岗位也将加速向“贴近客户、推动落地”的方向倾斜。

IT之家 4 月 27 日消息，据 Playground.ru 报道，今天 DenuvOwO 破解小组宣布，已针对仅剩最后四款仍未被破解、搭载 Denuvo 加密防护的游戏项目，发布了虚拟机层级破解补丁。 据IT之家了解，这四款游戏分别是《麦登橄榄球 24》《麦登橄榄球 25》《EA SPORTS FC 24》《EA SPORTS FC 25》，现在都已获得相应的虚拟机破解补丁。 这是有史以来第一次，所有带 Denuvo 保护的游戏，都以某种形式对盗版玩家开放了。在短短两个月时间里，破解者为各类游戏推出了超 115 个虚拟机层级破解补丁，其中部分游戏还跟进发布了适配新版本更新与付费 DLC 的二次破解版本。 就在去年，外界还普遍认为，未被破解的 Denuvo 加密游戏数量只会持续增长，很快就会突破百款大关，想要全部破解完毕恐怕需要数年之久的持续攻坚。但随着 MKDEV 推出虚拟机破解方案、再加上 DenuvOwO 破解小组发力，整个局势发生了根本性逆转。 目前仍有部分游戏的大型 DLC 或后续版本补丁尚未完成破解，不过 DenuvOwO 的主体攻坚工作已经完成，后续只需跟进新游新作、新版补丁的破解即可，所需的时间和精力会大幅减少。 种种迹象表明，DenuvOwO 的强势破解动作也引起了游戏发行商的重视：近几周内，两款即将发售的新作《皇牌空战 8》与《星球大战：银河赛车》，均已悄悄移除了游戏搭载 Denuvo 加密的相关标注。 下一款搭载 Denuvo 加密的重磅大作《刺客信条 4：黑旗重制版》，预计要到 7 月初才会发售。此前 Denuvo 母公司 Irdeto 曾扬言要针对这套虚拟机破解方案推出反制措施，但从该破解技术问世至今已过去整整半年，厂商仅在《红色沙漠》这款游戏上，勉强把破解进度拖延了短短数小时而已。

快科技4月27日消息，近期存储市场迎来了一波所谓的降价潮，不少内存产品的价格降幅号称超过50%。然而，如果将这一降幅与此前的疯狂涨价幅度相比，这种程度的回调显得有些微不足道。 以联想16G DDR5-5600笔记本内存为例，其售价近期从1759元大幅下调至1159元，单次降价金额达到600元，创下了今年的价格新低。表面上看，34%的降幅确实力度不小。 但如果追溯到2025年6月的市场价，同款内存当时仅售246元。这意味着，即便经历了此次大幅降价，现在的价格依然是当年水平的近五倍，消费者在存储硬件上的支出负担依然沉重。 针对这种价格走势，晨星公司分析师Jing Jie Yu在最新报告中指出，以SK海力士为代表的全球存储巨头，其DRAM和NAND芯片价格预计要到2027年才会触及这一周期的顶点，整个市场也将遵循这一趋势。 分析认为，强劲的人工智能需求将成为未来几年存储芯片价格的主要支撑力。在AI浪潮的持续推动下，存储厂商的价格和利润率有望在2027年前持续维持在高位。 不过，价格高企的局面并不会永久持续。随着各大存储厂商逐步扩大产能，供给侧的增长最终将平抑市场热度。分析预计，在2027年见顶之后，存储市场的价格和利润率将会在随后的几年里逐步回落。 对于普通用户而言，目前存储产品的价格波动更像是处于高位震荡，而非实质性的下行。在AI技术全面普及并带动产能过剩之前，想要回到多年前的低价时代，恐怕还有很长一段路要走。

快科技4月27日消息，泰坦军团近日推出 P245MS PRO+ 游戏显示器，官方售价2276元，国补后到手价2049元。 该显示器采用三面窄边框设计，背部配备RGB电竞背光灯，兼顾美观与实用，为玩家营造沉浸式游戏氛围。 显示面板搭载24.5英寸Fast IPS屏，采用Mini LED背光技术，拥有1152个独立背光分区，并加入QD量子点纳米涂层。色深为10bit，可视角度178°（水平/垂直），显示比例16:9，分辨率2K（2560 x 1440）。原生刷新率130Hz，OC后可达420Hz，GtG响应时间1ms，静态对比度1000:1。 同时，SDR峰值亮度450尼特，HDR峰值亮度1200尼特。色域覆盖：99% DCI-P3、99% Adobe RGB、154% sRGB，色准DeltaE＜1。支持Adaptive-Sync技术，有效消除画面撕裂与卡顿，保证游戏流畅稳定。 护眼与游戏方面，其支持防眩光和硬件级低蓝光，护眼且不偏色。内置多种游戏增强功能，包括DyDs/ULL FPS模式、DyDs TECH 2.0、各类Game+画面增强模式、游戏辅助功能，以及15种情景模式。支持PBP/PIP功能，可同时接入两台设备，实现多任务分屏处理。 内置sPX主机模式，可输出4K@120Hz画面，支持HDR、VRR和ALLM。用户还可通过TITAN Widget PC TOOL，使用鼠标轻松调整显示器参数。 显示器提供2个HDMI 2.1接口、1个DisplayPort 1.4接口，以及1个3.5mm音频插孔。 此外，其配备金属超薄底座，不占用键盘摆放空间。支持0~120mm升降、-25°~25°水平旋转、-5°~20°前后俯仰，以及-90°~90°垂直旋转。同时支持100×100mm规格的VESA壁挂，方便搭配悬臂支架使用。

摘要： DeepSeek与国产算力合力，实现token成本的大幅降低后，又会反向利好AI应用市场，催生更大的市场空间。 凤凰网科技 出品 作者｜Dale、姜凡 编辑｜董雨晴 两天两次降价，效率成了DeepSeek最深护城河 2026年4月的最后一个周末，中国AI产业被一连串消息彻底点燃，而消息背后的主角只有一个，DeepSeek。 4月24日，DeepSeek正式发布V4系列预览版，同步开源Pro与Flash两款模型，均支持百万token超长上下文。紧接着的25日与26日，DeepSeek连续两晚出手降价——先是V4-Pro限时2.5折，再是全系API输入缓存命中价格永久降至首发价的十分之一。两天两次调价之后，V4-Flash每百万tokens输入缓存命中价格仅为0.02元，V4-Pro为0.025元，创下全球大模型价格新低。 这样一场精心策划的闪电战，背后是DeepSeek长达一年的艰难求索。 但如果依旧将目光放在“价格战”的浅层叙事，就低估了DeepSeek此番出手的深意。V4的降价已经无关于烧钱换市场，其更大的意义是底层架构效率革命带来的成本变化。正如高盛Ronald Keung团队在最新研报中所指出的，“V4的核心意义在于以更低成本支持更复杂的智能体应用落地，从而打开AI应用规模化的新空间”。 在DeepSeek-V4的技术报告里，效率是极致的。 V4-Pro在100万token上下文场景下，单token推理所需浮点运算量仅为V3.2的27%，KV缓存占用仅为10%；V4-Flash更为激进——FLOPs降至10%，KV缓存压缩至7%。这意味着什么？通俗地说，过去跑一条百万字上下文需要三台机器的算力，现在一台机器就能从容应对，而且内存开销仅是过去的十分之一。 效率飞跃背后，有V4在架构层面的三项关键创新：混合注意力机制（CSA/HCA）、流形约束超连接（mHC），以及Muon优化器。其中最核心的突破在于混合注意力——CSA（压缩稀疏注意力）沿序列维度压缩KV缓存后执行稀疏注意力计算，每m个token的KV缓存被压缩为一条记录；HCA（重度压缩注意力）则施加更激进的压缩策略，将m'个token的KV缓存合并为单条记录，但仍保留稠密注意力。这套组合拳在几乎不影响模型性能的前提下，将长上下文场景的计算与存储成本砍掉了一个数量级。 更精妙的设计体现在细节处：对KV条目采用混合存储格式，旋转位置编码维度保持BF16精度，其余维度使用FP8精度，这一项便将KV缓存容量压缩近半。闪电索引器内部的注意力计算以FP4精度执行，进一步加速长上下文下的注意力运算。 技术压缩效率，效率兑现成本。这才是DeepSeek敢于连续降价的真正底牌。 理解了这一逻辑，便能看穿此次降价的产业含义：相比于其他AI大模型降价拼命上桌，这一次DeepSeek直接用技术优势主动构建了成本壁垒。V4-Flash以0.02元/百万tokens的价格横扫市场背后，每一分钱的降价都有底层架构优化作为支撑，而不是资本烧钱补贴的逻辑。竞争对手要跟进，首先得在技术上追平这份效率——而这显然不是一朝一夕之功。 从模型等芯片，到芯片靠模型 与两次降价几乎同步发生的，是国产芯片阵营的集体“起立”。 V4发布当日，华为昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份、昆仑芯、平头哥真武、天数智芯8家国产AI芯片品牌，以及英伟达，均宣布完成对DeepSeek-V4的适配。尤其值得注意的是，这是大模型产业首次实现“Day 0”级别的全栈适配：模型发布即适配上线，芯片厂商不再需要数月的“追逐式”调试周期。 这里有一个细节必须拆解清楚。DeepSeek官方在技术报告中表示，“我们在英伟达GPU和华为昇腾NPU两个平台上验证了细粒度EP（专家并行）方案，在通用推理任务中实现1.50至1.73倍加速；在延迟敏感场景下最高达到1.96倍”。这是DeepSeek历史上首次将国产芯片与英伟达GPU并列写入硬件验证清单，确立对等地位。 华为昇腾的反应也十分迅猛。昇腾官方在B站直播中称，在推理部署层面，昇腾950PR平台针对V4实现了多项深度适配。量化方面，原生的硬件加速精度明确支持MXFP8与MXFP4等低精度数据格式，兼顾模型精度与内存占用优化。算子层面，华为官方宣布昇腾950通过融合kernel与多流并行技术，大幅降低了混合注意力机制的计算和访存开销，显著提升了推理性能。而MoE模块中路由专家与共享专家的计算重叠等深度优化，则进一步确保了万亿参数模型在国产硬件上的高效平稳运行。 图｜昇腾直播间截图 寒武纪则在基于自研NeuWare软件生态与vLLM框架上，完成了对V4的“Day 0”适配并同步开源自研算子库。这已是寒武纪连续第二次在DeepSeek新模型发布首日便推出适配方案，其技术迭代速度同样不容小觑。 更有说服力的信号来自财务上的持续好转，国产开源大模型的极速发展，正在把中国算力产业拉入良性发展的通道里。 4月26日晚，摩尔线程发布2026年一季报：一季度营业收入7.38亿元，同比增长155.35%；归母净利润2935.92万元，同比扭亏为盈。这家被称为“中国英伟达”的国产GPU厂商，此前因研发投入高达营收86.68%而备受市场质疑，如今终于交出了一份逆转的答卷。与此同时，摩尔线程还与某客户签订了金额达6.6亿元的夸娥智算集群销售合同。 寒武纪此前发布的年度业绩快报亦显示已率先实现盈利，沐曦股份则呈现出亏损持续收窄的态势。三家国产AI芯片代表企业同步进入业绩改善通道，已经是十分有力的回应。 国产算力生态临界点的到来 当DeepSeek的技术效率革命与国产芯片的产能释放在同一时间窗口交汇，一条完整的产业闭环开始浮出水面。 中银国际在4月26日发布的研报中判断：“DeepSeek V4的发布标志着国产大模型已基本跑通全栈国产化，理论上已形成从底层硬件、基础软件、平台服务到上层应用、安全体系的完整技术链条，国产算力板块或迎来自己的质变临界点。” 反过来看，DeepSeek与国产算力实现合力，在大幅降低token成本后，又会反向利好AI应用市场，催生更大的市场空间。 据华泰证券表述，“市场容易将V4理解为‘降本压低算力、存储需求’，但更重要的边际变化在于长上下文成本下降后，复杂Agent、多文档分析、长周期任务、在线学习等场景可用性提升，推理调用量与存储访问频次有望扩张。”换句话说，降价不会缩减蛋糕，还会做大蛋糕——越便宜用得越凶，总调用量反而会暴增。 同样在4月24日，新版本OpenClaw 发布，直接接入了最新的DeepSeek V4双版本，并将V4 Flash设置为了默认大模型。 据OpenRouter平台数据，DeepSeek V4 flash今日调用量较前一天上涨了62%。 值得一提的是，DeepSeek已明确将华为昇腾950超节点量产纳入其商业路径，并预告下半年实现大规模供货后API定价将迎来显著下降。这意味着当前的降价可能只是一个预告，真正的主菜还在后面。 资本市场已作出热烈反应。4月27日早盘，A股算力芯片概念延续强势，CPU方向领涨，海光信息、摩尔线程等跟涨；港股半导体板块领涨，澜起科技涨超6%，中芯国际涨近5%。产业链上下游——从芯片设计到服务器整机，从算力租赁到AI应用——都在重新定价这一历史性的产业变局。 这个4月，DeepSeek以一组硬核效率数据为矛、以两次精准降价为鼓，打出明牌——AI的长上下文时代已经到来，而它的“高速公路”将由国产算力铺就。对那些刚刚登陆科创板的国产芯片企业而言，这个春天确实比往年都暖。

快科技4月27日消息，小米屈恒今天正式宣布，Xiaomi MiMo-V2.5系列即将开源，适配国内外多家主流推理芯片，其中几乎覆盖所有国产推理芯片。 MiMo-V2.5是小米4月23日发布的全模态旗舰大模型，含V2.5（通用版）与V2.5-Pro（旗舰版），主打智能体（Agent）能力与百万级长文本处理。 上周小米还宣布，Xiaomi MiMo-V2.5-Pro登顶全球权威榜单，成为全球开源大模型综合智能指数并列第一，同时Agent专项指数开源第一，跻身全球所有大模型总榜前五，比肩Claude Opus 4.6、GPT-5.4等闭源旗舰。 同日，小米在OpenRouter平台的MiMo-V2-Pro以30%+市占率登顶周榜第一，周调用量达4.82万亿Token，终结Minimax连续榜首纪录；中国模型总调用量已连续五周超美国，占比达61%。 MiMo-V2.5-Pro为旗舰Agent模型，原生支持100万Token超长上下文，采用MoE架构，总参数309B（激活15B），推理成本仅为国际闭源旗舰的2.5%。 其通用智能体、复杂软件工程、长程任务规划达全球顶尖水平，可稳定完成近千轮工具调用的超长任务。 而且小米迭代非常迅速，2025年12月开源MiMo-V2-Flash，2026年3月发布V2系列，4月V2.5-Pro登顶，速度行业领先。 目前，全球前十开源模型中中国占6席，小米成为首个登顶全球开源榜首的手机厂商，标志国产AI从追赶进入领跑阶段。

IT之家 4 月 27 日消息，影石 Insta360 与字节跳动旗下 AI 编程产品 TRAE（The Real AI Engineer）达成合作，联合发布 Vibe Coding 专用麦克风 Mic Air 套装，主要包含 Mic Air 麦克风本体与 TRAE SOLO 内测资格，用户可体验最新的“More than coding AI”功能，套装售价 399 元，即日起至 5 月 6 日限时促销价 319 元。 据介绍，TRAE 平台的 SOLO 模式号称可以让 AI 主导任务，自动推进开发任务，用户可以利用 Mic Air 麦克风以更自然、更低音量的方式操作控制 AI，降低被围观感和尴尬感。 规格方面，Mic Air 麦克风于 2025 年 8 月发布，其采用领夹式设计，满电下单次可录制 10 小时，与全景相机 / 运动相机直连时传输距离可达 5-30 米，其自身重量为 7.9g，号称可“夹衣不晃”，适合 Vlog、单兵创作、直播、口播等场景。 同时，这款麦克风采用全指向拾音设计，采样率最高可达 48kHz，号称“可带来高保真收音体验”；支持降噪并标配防风毛衣，可在户外场景减少风声。 IT之家附该麦克风详细参数如下：

快科技4月27日消息，Counterpoint Research发布《全球智能手机SoC出货量初步报告》显示，受持续存储紧张、存储价格暴涨及地缘政治不确定性影响，2026年第一季度全球智能手机SoC出货量同比下降8%，市场整体承压明显。 报告指出，当前存储紧张不仅阻碍了手机OEM厂商与SoC供应商的新品开发，也迫使行业优化产品组合。 其中，高端智能手机市场表现相对稳健，成本上涨压力已逐步转嫁至终端售价，而入门级市场为维持价格竞争力，普遍转向采用成本更低的老一代芯片组。 厂商表现呈现明显分化，高通与联发科两大头部厂商出货量均出现双位数下滑。 高通虽本可依托高端市场获利，但受三星Galaxy S26系列混用骁龙与Exynos芯片等影响，增长受限。 联发科则受入门级市场压力、天玑9500+新品推迟发布拖累，中端与高端市场增长乏力。 与之相反，苹果、三星、谷歌凭借较强的供应链整合能力，有效缓解存储紧张带来的冲击，实现出货量正增长。 紫光展锐在红米、Pocophone等中国品牌的推动下，深耕低端4G与入门级5G市场，出货量实现双位数同比增长，份额持续提升。 价格方面，2026年Q1存储价格环比上涨50%-55%，预计Q2将进一步上涨80%-85%，持续加剧供应链成本压力。 机构预测，Q2全球智能手机SoC出货量将出现双位数下滑，2026全年出货量或同比双位数下降，受存储产能扩张带动，市场有望在2028年初逐步回升至正常水平。