Google 推出 Project Genie：用文本或图片即可生成可交互虚拟世界的 AI 工具

Google DeepMind 正在向部分用户开放一款名为 Project Genie 的全新 AI 模型，用户只需通过文本提示或上传图片，就能即时生成任意风格的虚拟世界，并像玩电子游戏一样操控角色或载具在其中自由探索。这一功能目前通过一款网页应用提供，持有美国地区 Google Ultra 账户且年满 18 岁的用户已经可以尝试使用。

Project Genie 基于 Google 此前在 2025 年 8 月向小范围测试者展示的 Genie 3 模型，同时结合了公司自家的 Nano Banana Pro 图像生成模型以及 Gemini 多模态模型，用于将自然语言提示转化为沉浸式互动场景。用户可以构建的世界类型极为多样，例如操控飞船掠过外星行星、驾驶飞艇飞越上世纪 50 年代风格的欧洲城市，或者让貘在亚马逊雨林深处奔跑等，均可通过简单描述或参考照片快速生成。（来源：今日头条）

​库克称 AirPods Pro 3 太火了，苹果始料未及

1 月 30 日消息，路透社布博文，报道称在 2026 财年第 1 财季（截至 2025 年 12 月 27 日）财报电话会议上，苹果首席执行官蒂姆 · 库克（Tim Cook）透露，AirPods Pro 3 自 2025 年 9 月发布以来需求强劲，其火爆程度令苹果「始料未及」。

财报数据显示，「可穿戴、家居及配件」业务类别（涵盖 AirPods、Apple Watch 及 HomePod 等产品）在这一季度营收同比下滑了约 2%。

对此，库克做出了明确解释：这一数据并未反映真实的市场需求，并强调如果不是因为 AirPods Pro 3 遭遇产能掣肘，该业务板块本该在这一季度实现同比增长。（来源：IT 之家）

苹果曾差点为新版 Siri 选择 Anthropic 而非 Google Gemini

彭博社记者马克·古尔曼（Mark Gurman）近日在科技播客节目 TBPN 中爆料称，苹果在为新一代 Siri 选定技术合作伙伴的过程中，原本一度计划「围绕 Claude 重建 Siri」，即采用人工智能公司 Anthropic 开发的大型语言模型和聊天机器人 Claude 作为底层引擎。不过最终，苹果对外宣布，新版 Siri 将转而基于 Google 的 Gemini 平台，这一选择在很大程度上与费用谈判相关。

古尔曼在节目中表示，Anthropic 在谈判中对苹果「狮子大开口」，不仅提出每年需要 Apple Pay 数十亿美元的高额费用，还希望在接下来三年内，每年将这一价格翻倍增长，这被他形容为「把苹果按在了桶底」。在这样的报价压力下，苹果最终放弃了将 Claude 作为面向用户的 Siri 核心方案，转而选择了在定价上更具吸引力的 Google Gemini。

尽管如此，古尔曼透露，Anthropic 依然在苹果的内部体系中扮演着重要角色。据他介绍，目前「苹果在内部很大程度上是跑在 Anthropic 之上的」，Anthropic 为苹果的产品开发和众多内部工具提供支持，苹果还在自家服务器上运行定制版本的 Claude，用于内部使用。（来源：今日头条）

雷军、刘强东等现身 2026 中英企业家委员会会议，小米预计 4 年内在英国开 150 家店面

1 月 30 日消息，据中国日报报道，2026 年 1 月 29 日，2026 中英企业家委员会会议在北京人民大会堂举行。中方企业家代表刘强东、雷军等出席会议。

小米创办人、董事长兼 CEO 雷军接受该媒体采访时表示，小米进入英国市场已有几年时间，去年一年大概有 10 亿人民币的收入。如今小米的业务线覆盖全面，从手机到可穿戴设备，再到家电和汽车。下一步计划加大投入，预计在四年之内在英国开 150 家店面。（来源：IT 之家）

腾讯混元再添大将，AI 大牛庞天宇任腾讯混元首席研究科学家

1 月 30 日上午消息，据 MLNLP 社区最新消息，MLNLP 学术委员庞天宇正在招聘 AI 方面人才。庞天宇表示，最近加入腾讯混元，主要研究方向为 多模态模型的强化学习（Multimodal RL），包括生成模型（e.g．， diffusion models）和理解模型（e.g．， VLMs）。并担任腾讯混元的首席研究科学家和多模态强化学习技术负责人（Principal Research Scientist and Tech Lead of Multimodal RL）。

据悉，庞天宇是清华大学计算机系 2017 级直博生，师从朱军教授。主要研究方向为机器学习，特别是深度学习以及其鲁棒性的研究，取得了一系列的研究成果。他以第一作者（含共同一作）身份在机器学习顶级会议 ICML，NeurlPS，ICLR 上发表多篇文章，并被多次选为 Oral 或 Spotlight.（来源：新浪科技）

曝 iPhone 18 Pro 将首搭星链卫星通信 无需额外硬件实现「无死角」联网

1 月 30 日消息，据 Wccftech 报道，苹果公司正与 SpaceX 深入谈判，计划在其即将发布的 iPhone 18 Pro 系列机型中引入星链（Starlink）近地轨道卫星网络，实现用户无需额外硬件即可直接连接蜂窝网络的功能。

目前，苹果通过与 Globalstar 合作，为 iPhone 用户提供「紧急 SOS」卫星服务，允许用户在无蜂窝网络和 Wi-Fi 覆盖时联系急救部门并共享位置信息。然而，这一功能仅限于紧急场景，且通信内容受限。（来源：环球网）

阿里千问推出新一代 Agent 基准测试 DeepPlanning，已在 Hugging Face 开源

1 月 30 日消息，阿里千问在公众号平台发文，宣布推出新一代 Agent 基准测试 DeepPlanning。

据介绍，DeepPlanning 与传统的推理任务截然不同，要求 AI 在面对现实世界的复杂规划时通盘考虑，不能只专注于局部。

最终实测结果表明，即使是目前顶尖的 GPT-5.2、Claude 4.5、Gemini 以及 Qwen 3 模型，在全局优化以及长周期一致性上仍存在部分短板，距离真正成为拥有 100% 自主决策能力的「行动派」还有一定距离。（来源：IT 之家）

Rogbid 发布二合一智能手表 Rogbid Fusion：50 米防水，可做智能戒指

1 月 30 日消息，Rogbid 推出一款二合一智能手表 Rogbid Fusion，搭载 0.49 英寸 OLED 屏幕，官网目前价格为 49.99 美元（注：现汇率约合 347.35 元人民币）。

Rogbid Fusion 是一款外形小巧、功能齐全的智能手表，尺寸仅为 20.6 x 21 x 8.2 毫米，重量约 14 克，与卡西欧的 G-SHOCK 戒指手表相似。

通过替换附送的表带，Rogbid Fusion 可以在智能戒指和手表间切换形态，其中戒指指环为米兰尼斯风格，手表则为尼龙腕带，表身可选黑色、银色、金色三种配色。（来源：IT 之家）

​斑陌易行发布首款智能配送机器人，创始人陈强：国内末端配送场景机器人渗透率不足 1%

1 月 30 日下午消息，斑陌易行近日举行品牌发布会，亮相首款面向具身智能时代的物流配送机器人 (17.380, -0.32, -1.81%) 斑陌易行 T6。秉承「生态开放、高效建设、合作共赢」理念，斑陌易行致力为产业提供一整套场景适配、「乐高式」的产品与技术解决方案。斑陌易行创始人兼 CEO 陈强表示，目前国内已有 200 多家城市开放路权，但末端配送场景机器人渗透率不足 1%。「品牌希望做一些足够务实、足够不一样的工作，助力行业从『单点突破』向『全域协同』升级。」

斑陌易行同期发布技术生态路线，并提出「三步走」规划：首先是工程能力底座的构建，包含无人配送机器人和云端基础平台；其次在算法侧以「车端端到端大模型+云端智能体」为驱动，提升复杂场景下的智能化运营能力；最后，通过 AI 物理形态、场景、地域等维度的拓展，实现产业价值的指数级裂变。此外，帝蛮神（上海）科技有限公司副总裁牛国华、海智蓝图机器人（上海）有限公司 CEO 陈志宝等多家企业代表与斑陌易行现场签约，正式成为战略生态合作伙伴。（来源：新浪科技）

宇树王兴兴：谁能把机器人用的大模型做出来，谁就是全世界最厉害的 AI 和机器人公司，足够拿诺贝尔奖

1 月 30 日消息，《扬声》栏目 1 月 29 日上线了宇树科技创始人兼 CEO 王兴兴的预告访谈。

在本次预告内容中，王兴兴就 AI 与机器人产业的发展方向发表观点。访谈中，王兴兴表示：谁能把机器人用的大模型做出来，谁就是全世界最厉害的 AI 公司和机器人公司，我觉得完全足够拿诺贝尔奖。

王兴兴还坦言：「我们的终极目标，是让机器人真正干活，为人创造实际价值。」

宇树科技曾透露，公司 2025 全年人形机器人实际出货量超 5500 台，2025 年本体量产下线超 6500 台。（来源：IT 之家）

这几天，一个 Clawdbot，让整个 AI 圈都兴奋了起来。

想象一下：一个 7×24 小时全年无休「超级助手」，不仅能随时调动 Claude 或 Gemini 大模型，还能反手接管你整台 Mac 直接帮你执行程序。在你熟睡时，它能一边帮你跑终端指令，一边根据脚本把新拍的照片分类，还能给自己装扩展程序，按需求剪视频。等你睡醒，一切都已就绪，等待验收。

这种完全基于本地数据，自动化流畅执行的 AI，正成为极客梦想中「超级个人助手」，也因此 Clawdbot 被不少人称其为「贾维斯」。

有趣的是，当大家忙着把 Clawdbot 塞进 Mac mini 的时候，我们发现它和近期小热的 AI NAS 赛道，其实是一个逻辑。不过是前者面向市场更大、更通用、更高配，后者更聚焦场景、配置降级。

同样注重本地化数据调用，同样强调 7×24 小时不间断服务，同样强调自动化执行以及开源，只不过一个选择 Mac mini 和 Claude 或 Gemini 模型，采用的是高性能、高配置；而另一个则是更偏向采用定制化小模型，注重家庭多媒体场景，采用的配置略低，但两者本质上都将是生产力工具，用一个超级本地化 AI 助手，连接一切。

展会上展示的NAS产品 ｜ 来源：极客公园

尴尬的是，当极客们正用 Mac mini 疯狂调优 Clawdbot 时，本该承载这一切的 NAS 市场，正陷入一场「雷声大、雨点小」的慢热局面。

事实上，这两年，NAS 行业发生不小的变化。以往三五千的产品，现在一两千也能买到；找文件直接和 AI 说一声就行；NAS 正以一种更低调、更实用方式，成为普通人生活里不可或缺的一部分，而 AI 正在激活这个原本小众、高门槛的市场。

热闹的表象下，也藏着一种尴尬的落差。这一年，阿里、华为、小米、大疆、荣耀等大厂团队扎堆入场，试图让 AI NAS 成为家庭的智能数据中心，但时至 2026 年年初，还是先鲜少有人推出真正的 AI NAS 产品，市场上多数出现的都是传统 NAS 加上一些基础 AI 功能。

一位在圈子里泡了十年的老炮儿跟我感慨到尽管 AI NAS 的讨论度很高，但真要掏出产品来，却发现适配 NAS 形态的轻量化模型还没成熟，加上闪存价格高涨，「很多大厂其实是在『蹲坑』，想等 2026 年有成功案例了再收割，他们想要一个『王炸』产品，结果反而可能错失了抢占用户心智的关键时期。」

Clawdbot 的出现，给所有正在观望 AI NAS 方向的玩家们上了一课。基于本地化的超级 AI 助手，可以是什么样的？

 

一、AI NAS，个人超级助手的天然温室

到底什么是 AI NAS ? 在讨论未来之前，我们有必明确现在正探讨的边界，才能更好的看到未来的发展究竟是「新瓶装旧酒」，还是确实有些新变化正在发生。

目前，我们在讨论的 AI NAS 产品，本质上来说大体可分为两类，其实也算是两代产品：

一类是 NAS+AI 的产品，本质上在传统 NAS 形态上，进一步提供优化交互层，打造一些基础 AI 功能。最常见的就是用户通过自然语言对话，借助知识库来检索相关信息。

这一代 AI NAS 最关键作用就是打破了以往 NAS 产品需要极客玩家部署的高技术门槛，把性价比比较高的产品交给普通用户，让其能够快速便捷使用。接下来 1-2 年内，我们大概率能看到的都是类似的产品。

展会上展示适配的AI NAS产品 ｜ 来源：极客公园

但想要成为下一个 Clawdbot 生长的硬件，一个存储设备，远远不足以吸引如此多大厂蜂拥而至。

更吸引他们的，是未来的 AI NAS 能通过 AI 代替人去做一些标准化的执行。比如说，学着极客玩家们做不同存算分配，帮助用户在不同类别文件夹里找出想要的文件，甚至是按照用户标准做不同分类，并直接输出需要的结果。相对以往以存储为主的产品形态，未来的 AI NAS 产品中，算力能力也成为关键指标之一。

紧随其后的是，大厂玩家们带着不同企业优势进场，开始探索 AI NAS 可能性。以小米、华为为代表的生态巨头们将 NAS 视为所有数据汇集之地，他们所打造 AI NAS 类产品也更像智能网关，也是一切生态产品数据的控制中心。和 Clawdbot 不同的是，Clawdbot 是从个人手机、电脑等设备获取个人数据以及权限，而 AI NAS 则是围绕不同生态的智能家居以及主动上传备份的个人数据，打造个人本地化数据库。

而现阶段的新生代 NAS 玩家，像是飞牛或者极空间则更注重软件系统，他们认为未来 NAS 或许不再依托于某一个固定的硬件存储设备，而是利用个人所拥有每个设备上，可利用的存算能力。「未来需不需要硬件还不一定。」一位 NAS 商务负责人说道。其实从思路上来看，这类以软件为主的 NAS 系统玩家们，更像 Clawdbot 程序本体。

像畅网、 Zettlab 等不少创业团队正在打造的则是以 AI Agent 为核心，能够代替人类思考与执行的 AI NAS 产品，思路上几乎和 Clawdbot 相差无几，只不过应用场景不同，使用人群不同。「全新设计的AI NAS系统与传统的NAS系统不一样。首先是跨平台的，Windows、Linux、MacOS、鸿蒙。其次是面向AI的未来系统，它不仅是给人用的，也是给AI用的。」畅网创始人黎武超说道。

未来，这类超级助手会成为用户在家庭中最核心的智能大脑，不但能够作为视频、电影、游戏等多样的 AI 数据存储仓库，也能够成为智能管家，打通不同设备不同生态的壁垒，与不同的 Agent 直接协同合作。

「未来的 AI NAS 是一个既要懂硬件，又要懂 AI，还得懂一定的存储才能做好的东西。」黎武超觉得想做好这类产品并不容易，「目前大部分入场选手只有其中的一项或者两项。」

 

二、AI NAS 爆点未至，小模型成关键问题

为什么 Clawdbot 的爆发，比 AI NAS 的爆发要更快一些？从目前的情况来看，技术还没有成熟成为两者之间最大的差异。Clawdbot 之所以能够爆火以及成功，很重要的一个原因在于它是一个开源的项目，调用的是通用大模型，且 Mac mini 是一个成熟的消费产品，人人可买，人人可用。

但这一切，在当下的 AI NAS 赛道难以复用。现在的通用 AI 大模型无法直接用到 NAS 上，不仅是因为现在的模型参数规模都比较高，还因为目前模型都是以通用为主，并不适用 NAS 产品形态。

「最好控制 7B-10B 左右，性能能够堪比 70B 的大模型。」在不少企业设想里，这款专为 NAS 服务的小模型，要能够更快速理解多媒体信息，并且及时对照片、电影、视频等大数据信息要有更强推理能力甚至学习能力。「我们要做通用的本地AI搜索功能，能搜索各类文件，包括文档、图片、音频、视频。目前市面上还没有类似的产品。我们将在下半年发布这一功能。」畅网创始人黎武超说。他认为新系统对大模型的参数量是没要求的，多大都能运行。小模型对硬件要求低、速度快，但准确率低；大模型对硬件要求高、速度慢些，但准确率高。

此外，系统底层或许也要做全新的优化，因为现在 AI NAS 产品更多是为极客玩家服务的，也就是说需要有一定计算机基础的人去配置相关应用，系统能力本质还是为人更好使用服务。但未来 AI NAS 产品主要通过 AI 来调用或者做相关执行，无论是模型本身，还是 AI NAS 的底层交互设计都要需要重新改变，才能够更实用。

「AI应用会朝着私密、专属方向发展。提供的信息越全面，AI的推理结果越准确。NAS本身就是长期存储各种私有数据的可靠载体。AI + NAS 将是个人AI应用的最佳方向。我们内部正在研发一个专门以 AI 和人都能用的系统，调教 AI 能更好的做好执行、理解等能力。」黎武超提到近期他正在用 AI 做双向校验，计划在 2026 年推出其首个 AI NAS 产品。

AI NAS 设备｜ 来源：视觉中国

 

三、除了 AI，「存储」是 NAS 的另一个刚需

「有些刚上线的 NAS 新品，甚至能在首发一个月内就能卖到 1000 万元。」一位业内人士告诉极客公园，这个数字可能相当于一个月卖了过去几年的量。

可以看出，过去 NAS 行业的使用门槛正在 AI 带动下被拆除。现在只需要安装硬盘、连网通电、绑定应用三步，小白用户就可以部署好一个 AI NAS 产品。

相比传统群晖，威联通等老玩家，绿联、极空间等新兴 NAS 势力入场后重新抓住消费级 AI NAS 市场的用户定位，从而推出双盘位等不同产品系，并用一个超级入口，以及更简单的安装方式吸引用户。像是极空间 Z2 Pro NAS 通过 AI 增强婴儿人像识别，打造了一个宝宝相册，成为宝妈群体的 NAS 首选，占据了极空间整个 NAS 45% 的出货量。当 AI 落在合适的场景，就会实实在在的出货增长。

不仅如此，随着人们的数据入口设备不断增多，个人数据增长速度也非常快，媒体公司更是深受数据储存困扰。不少厂商以家庭或媒体公司作为当下首要突破的场景。

「我遇到很多媒体公司的老板都曾抱怨过硬盘只能存数据，甚至有一个有专门放硬盘的仓库，有 1000 多款硬盘，编码入库，但即便如此新员工入职后找资料还是很困难。而且，有些媒体公司都是和政府合作，项目保密，因此也不能存网盘，这种遇到异地调用资料更麻烦，交付时间也会受影响。」一位头部 NAS 厂商市场负责人感觉这两年来自媒体公司客户订单明显增长。

此外，NAS 产品算力成本下跌，让价格也「被打下来了」，扩大了目标市场。我们在从京东、天猫等电商平台的销售金榜看到不少 1000 元左右价位段的 NAS 产品位居前列。「这个区间价格最容易撬动市场，用户几乎不需要做什么心理建设就能下单。」某产品经理和我们分析 NAS 走出小众市场的原因之一正是价格下探至用户比价舒适区。

京东 NAS 储存价格区间｜来源：极客公园

「AI 爆发让所有芯片公司看到算力重要性，现在芯片一年增长的算力比过去几年增加的算力总和都要高，算力成本下降不少。」一位接触 NAS 供应链人士解释为什么今年可以看到不少千元级爆款产品出现。

更简单的操作、更迫切的存储需求，再加上越来越香的价格，都在推着 NAS 走出小众圈子，进到更多人的视野里。只要大家对数据存储的刚需还在，AI NAS 的增长头阵就不会停下来。

四、结语

今天，我们在讨论 AI NAS 时，甚至是 Clawdbot，讨论的绝不是存储产品或者是迷你主机的迭代趋势，而是发现 AI 时代之下，智能形态与架构拥有了一条新的演进方向，以及发现核心话题「智能该如何与个人、与场景深度绑定」有了新的答题方式。

AI NAS 的出现，打破了以往所有人共用一套模型、一个能力的硬件使用方式。它通过打造「定制化」AI 小模型，结合本地数据训练推理，能够用一段长期、稳定的数据记忆在自己的空间去构建上下文。拉长时间线看，一个持续了解个人习惯或者企业习惯的 AI 超级助手将基于此诞生。

未来基于本地化的个人 AI，到底有没有不可替代的价值与意义？答案无疑是肯定的。我们能从现在 NAS 的 AI 功能上看到一些，能从未来 AI NAS 上看到更多，甚至还有些闪光点尚待挖掘。 Clawdbot只是一个开始。但或许，未来的 AI NAS，不再用 NAS 去定义，才能更好地让市场以全新的价值视角去看待其潜力。

当然，现在的 AI NAS 还面临不少技术和落地挑战，这条路线最终能否跑通，还需要时间验证。但不可否认，它为行业提供了一条差异化的思考路径，让人们开始思考模型一定要用云算力吗？当前不少互联网大厂已经开始在这个领域布局发力，无形之中也在推动本地 AI 模型发展。

AI NAS 看似是一个硬件+AI 的细分赛道探索，但实则是在为「个人化智能」的未来铺路，其长远价值，早已超越了赛道本身。

 

特斯拉正迈入一个有趣的「过渡期」里。

一方面，它们的汽车业务连续两年下跌：刚刚过去的 2025 年，特斯拉整体交付量减少 15.3 万辆，汽车营收同比缩水 10%。全球纯电汽车的销冠位置正式被比亚迪取代，未来可能还会进一步拉大差距。

但另一方面，马斯克本人似乎对这种下跌并不担忧。在谈到 2026 年规划时，他不仅忽略了几乎所有和卖车有关的话题，反而宣布了一笔高达 200 亿美元的资本支出规划。这笔支出，将用在包括人形机器人 Optimus、无人车 Cybercab 等在内的六条全新生产线，以及和模型训练有关的算力建设上。

彭博社估算，在汽车业务增长停滞的情况下，预计 2026 年特斯拉的账上将减少 60 亿美元。

多年以来，外界对马斯克宣传的「特斯拉是一家 AI 公司」褒贬不一。争议很大程度在于他关于自动驾驶、机器人的各种承诺不断跳票，市场始终没有看到相对完整清晰的商业模式。这一次，在这 200 亿美元的资本计划里，马斯克显然透露了更多关于如何实现梦想的「路径」和「线索」。

当全球车企的主流叙事已经收敛到关于决赛圈争夺的时候，擅长反共识的特斯拉，已经悄然进入了一个全新的「烧钱创业」周期里。

 

汽车销售不再是重点

从最近的一个决策和一次表达里，我们可以很清晰地感觉到：马斯克对「决赛圈」不感兴趣。

一个决策是，特斯拉将从今年第二季度起停止生产高端车型 Model S 和 Model X，并决定改建这条加州工厂的生产线，用以量产擎天柱机器人 Optimus。

一次表达是，面对 2025 年下跌 10% 的交付量，当分析师再一次问起「廉价车型」（传说中的 Model 2/ Model Q）时，特斯拉车辆工程副总裁 Lars Moravy 的回复是：这取决于我们的时间和精力。

言外之意就是：我们的管理带宽有限，无人车 Cybercab 和 FSD 更重要。而开发更廉价的全新车型，继续参与全球汽车市场的决赛圈争夺，显然不是特斯拉现阶段的目标了。

特斯拉目前的产能规划 | 图源：业绩报告

相信全球很多正拼命希望上岸的车企们，听到这里应该能喘一口气。

其实，关于马斯克对卖车这件事的「心不在焉」，很早就有迹象显示出来了。

因为极简的 SKU 和设计风格，很多消费者会把特斯拉比作电动汽车领域的「苹果车」。但苹果对用户体验的极致追求，似乎是特斯拉不曾具备的。举个例子：当年在取消 3.5mm 的圆孔耳机接口后，苹果马上给用户提供了 AirPods 这种全新的选择（也顺便多赚了一笔钱）；而特斯拉的「极简设计」，却让用户不得不必须适应别扭的屏幕换挡和按键转向灯。

所以，特斯拉并非是一家完全「用户导向」的企业，而是一家「技术导向」的公司。比起极致的用户体验，马斯克在意技术带来的成本变化。

这种思路早年曾为特斯拉带来过巨大的先发优势：2022 年 Q1，特斯拉汽车业务的毛利率（不包含碳积分销售）一度超过 30%。

但同样也为追赶者留下了大量的机会。无论是中国还是欧洲的车企，都可以通过打磨产品细节，满足更多用户更细分的需求。同时，由于特斯拉现有车型的配置实在有点「减无可减」，加之一体化压铸等技术被追上、号称可以降本 50% 的 4680 电池迟迟没有进展，特斯拉在美国以外的市场被比亚迪、中国新势力、大众等对手逐渐蚕食，也就不奇怪了。

对特斯拉来说，好消息是：即便面临竞争加剧和降价，特斯拉全年的汽车毛利率（除去碳积分）也可以和 2024 年持平，保持在了 15.4%（Q4 回到了 17.9%）。全年，汽车业务一共为特斯拉带来了 123.8 亿美元的毛利，其中 103.8 亿来自「卖车」、19.9 亿 来自「卖积分」。预计 2026 年，汽车在财务层面依然是特斯拉最大的一块业务。

用十多年的时间，打造出一笔让 CEO「躺赚」的业务，这应该就是汽车目前之于特斯拉的意义。

 

储能，被忽视的「现金接力棒」

在特斯拉全年的业绩报告里，能源业务成为了最大惊喜。

2025 年，得益于储能部署量大涨 49%，达到 46.7GWh，特斯拉能源业务的全年总营收来到 128 亿美元，相比前一年增长了 27%，毛利率升至 29.8%，连续 5 个季度创下历史峰值，显著高于汽车业务。

推动能源业务大涨的，是一款 B2B 场景下的储能产品 Megapack。事实上，Megapack 早在 2019 年就已经推向市场。但在那个「前大模型时代」，电力还没有成为刚需和显学，所以它主打的储能经济学（削峰填谷赚差价）的叙事也在很长一段时间里被视为不务正业的拖油瓶。

特斯拉 Megapack 储能系统 | 图源：Tesla Energy

不过，当大模型时代到来之后，电力需求产生了两个关键变化：用电量极速上升，预计到 2030 年美国数据中心的用电量将加倍；另外，电网需要非常严苛的「零间断」——因为任何电压波动，都可能让长达数周的训练过程白费。

而 Megapack 之所以能乘上大模型浪潮的东风，主要有以下两个核心原因：

第一，政策带来的需求和价格优势，这和卖车的关税战逻辑总体相似。对于美国客户来说，现阶段买 Megapack 的产品可以享受税收抵免，比直接买比亚迪、宁德时代的储能产品便宜。再加上部分州推出了「绿电」政策，也会提高公共服务对太阳能、储能的需求。

第二，更关键的是，Megapack 的一体化设计，可以让它更省时间。特斯拉官方宣传，Megapack 的安装速度可以比传统组装式储能系统快 4 倍，把部署周期从「数月」压缩到「数周」。这相当于建训练中心的时候可以直接买到「现卡」而不是「期货」，也支撑起了一定的「现货溢价」。

近日，特斯拉宣布向马斯克旗下的另一家公司 xAI 出售了约 4.3 亿美元的储能订单。同时，美国媒体普遍认为，除亚马逊外，包括谷歌、微软、Meta 等科技巨头，都通过间接采买的方式，在自己的 AI 数据中心里部署上了 Megapack 产品。

从财报公布的工厂产能来看，目前加州和上海两个储能工厂满产可以贡献 80GWh 的年产能。这也意味着在当下 AI 需求依旧强劲的情况下，特斯拉的能源业务在 2026 年大概率还可以继续延续高速的增长。

不过，储能设施毕竟也需要和汽车相似的生产建设，而且它不像亚马逊云服务那样具备零边际成本的特性。所以，它大概率在市场成熟后依旧会回落到公共服务应有的毛利率，很难长期维持在 30%，或者成为所谓的「第二曲线」。

但至少在 FSD 和机器人大规模商业化落点之前，它有望为特斯拉的创新摸索过程，提供关键的盘缠和资金支持。

 

马斯克准备好「烧钱」了

关于自动驾驶和机器人，如果从现实的意义上看，特斯拉去年的发展似乎有些不及预期。

2025 年，FSD 在万众期待下入华，但这个传说中的「非完全体」版本并没有带来销量或订阅的上涨。

根据官方数据，FSD 目前在全球活跃的用户量达到 110 万，比起上一年增加 30 万，渗透率大约为 12.3%。不过，尽管最新的 V14 版本再次得到了业界的一致好评，甚至英伟达机器人业务负责人 Jim Fan 盛赞它「通过了机器人图灵测试」，但只要仍然是「监管版本」，就很难有大规模用户愿意为它付出每个月 99 美元的订阅费。

目前，自动驾驶的两个核心卡点分别是技术和政策端：一方面，技术层面要继续解决应对 corner case 的能力，国内各自动驾驶公司、团队也在 2025 年提出了 VLA、世界模型等新的架构；另一方面，只有真正无人化的产品，才会具备算得过账的商业潜能。

两门双座的无人车 Cybercab 计划于今年上半年开始投产 | 图源：特斯拉

这一次，马斯克一反常态地没有过多画饼，不再立各种量产、无人、商业运营的 flag。但我们恰恰能从他定下的 200 亿美元资本支出和特斯拉下一代的产品规划里，找到一些技术发展的线索。

首先，这 200 亿美元里，有一部分将用于 AI 训练。

在财报中，特斯拉明确披露了关于算力的扩建计划：在 2026 年上半年，将得州 Cortex AI 训练中心的规模翻倍。鉴于 Cortex 1 目前已拥有超 10 万张 H100 等效算力，若按新增 10 万张计算卡及配套的高昂液冷、电力基建成本粗略估算，仅这一项的投入就将高达 30 亿美元左右。

这笔投入的核心动因在于算力饥渴。 特斯拉在描述扩产原因时，强调了目前存在的「训练积压」（training backlog）。它直接证明了在特斯拉看来，自动驾驶领域的 Scaling Law 远未撞墙。现阶段的瓶颈并非数据「喂不进去」，而是算力「消化不了」。换言之，特斯拉坚信只要算力跟上，模型的智能涌现依然会持续。

这一判断，从下一代车端推理芯片 AI5 的设计中得到了完美互证。 这枚预计于 2027 年投产的芯片，其设计目标是惊人的：算力提升 10 倍、内存提升 9 倍、综合性能提升 50 倍。

所以，如果云端练不出一个参数量大 10 倍的巨型模型，车端 AI5 那激增的 9 倍内存就毫无意义。因此，Cortex 的云端扩容不仅是为了解决当下的积压，更是为了两年后 AI5 、甚至再下一代 AI6 芯片做提前准备。

特斯拉下一代自动驾驶车端芯片 AI5 的设计目标 | 图源：业绩报告

200 亿美元的另一个大头，在于制造层面的投入。特斯拉将在今年对 Cybercab 和 Optimus 擎天柱机器人的产线进行明确投入，尽管 2026 年，Cybercab 很可能只是小规模量产，而 Optimus 更大概率只是量产「测试」而非「交付」，但显然马斯克已经在为下一时代提前下注了。这是一个高投入且可能暂时没有产出的时期。

2026 年初，「汽车公司必然走向具身智能」逐渐成为一门显学，而疯狂的马斯克已经用 200 亿美元，宣告自己在这场面对未来的牌桌上再次加注。

消息称 OpenAI 计划今年第四季度 IPO，目标抢在 Anthropic 之前

1 月 30 日消息，今天早间，据《华尔街日报》援引知情人士消息称，OpenAI 正在加快推进上市准备工作，计划最早在今年第四季度启动公开上市程序。在与主要竞争对手 Anthropic 的竞争不断升级之际，公司上市节奏明显加快。

消息人士称，估值约 5000 亿美元（现汇率约合 3.48 万亿元人民币）的 OpenAI 已开始与多家华尔街投行进行非正式接触，并持续扩充财务团队，为潜在 IPO 铺路。

要在年底前完成一次成功上市，对 OpenAI 而言并不轻松。OpenAI 仍面临高速扩张带来的管理与运营压力，公司近期频繁调整高层架构，同时核心消费者业务正遭遇谷歌的强力竞争，内部甚至宣布进入持续数周的「红色警戒」状态。此外，OpenAI 还将迎来马斯克提起的诉讼审判，后者索赔金额高达 1340 亿美元（现汇率约合 9321.16 亿元人民币）。（来源：IT 之家）

字节 CEO 梁汝波：豆包 AI 2026 年要「勇攀高峰」薪酬和激励要全球领先

1 月 29 日，字节跳动召开了 2026 年首次全员会，公司 CEO 梁汝波在会上表示，字节跳动将 2026 年的关键词设定为「勇攀高峰」。

「AI 时代存在很多重要的机会，我们要追求其中最重要的，去攀登最高的高峰」，梁汝波说。他也明确，对于字节跳动来说，「高峰」短期内就是豆包和 Dola（豆包海外版）助手应用。

此外，他还表示，勇攀高峰需要提高人才密度，加大对人才的激励。字节跳动会继续加大对人才的投入，让薪酬和激励在全球各个市场都领先于头部水平。

据悉，全员会开场时，梁汝波还回顾了公司 2025 年的一些业务发展情况。提到 AI 业务时，他说，字节跳动的基础模型综合实力处于中国第一梯队，图像和视频生成模型综合能力处于国际第一梯队；豆包的用户规模和增长都比较快，产品体验也有提升，但和全球最头部的同行比还有差距。（来源：财联社）

X 全家桶，SpaceX 正与 xAI 洽谈合并打包上市

1 月 30 日消息，据路透社报道，在今年上市之前，马斯克旗下 SpaceX 和 xAI 正在商讨合并事宜，此次合并将把马斯克的火箭、星链卫星、X 社交媒体平台以及 Grok 人工智能聊天机器人整合到一起。

该计划将为 SpaceX 将数据中心送入轨道的努力注入新的动力。 在与谷歌、Meta 和 OpenAI 等科技巨头展开的这场迅速升级的人工智能竞赛中，马斯克正奋力争取领先地位。 根据拟议的合并方案，xAI 的股票将转换为 SpaceX 的股票。 消息人士称，已在内华达州设立了两个机构来协助此次交易。 据此前消息称，SpaceX 拟今年 6 月 IPO，目标估值 1.5 万亿美元，募资最高 500 亿美元，或成全球最大 IPO。（来源：鞭牛士）

消息称英伟达微软亚马逊有意对 OpenAI 进行大规模投资 有望达到 600 亿美元

1 月 29 日消息，据外媒报道，在生成式人工智能方面走在行业前列、已从微软和软银获得了数百亿美元投资的 OpenAI，有望再获得巨额投资，有消息称英伟达、微软和亚马逊，正在洽谈对他们进行新的投资。

外媒在报道中提到，英伟达、微软和亚马逊，正在洽谈向 OpenAI 投资最多 600 亿美元。如果最终 3 家公司的投资达到这一规模，就将是 OpenAI 自成立以来规模最大的一次融资。

从外媒的报道来看，在 3 家公司洽谈的最多 600 亿美元投资中，英伟达是计划投资不超过 300 亿美元，亚马逊则是计划投资超过 100 亿美元，也可能超过 200 亿美元，微软投资不超过 100 亿美元。

值得注意的是，在去年 9 月份，英伟达和 OpenAI 曾宣布达成战略合作，英伟达是打算向 OpenAI 投资最多 1000 亿美元。但外媒最新报道他们在洽谈投资不超过 300 亿美元时，尚未提及是否是他们此前打算的最多 1000 亿美元投资中的一部分。

微软此前已对 OpenAI 进行过投资，外媒称累计投入 130 亿美元，如果再次投资，他们对 OpenAI 的投资额也就将大幅增加。（来源: TechWeb）

特斯拉官宣一季度推出第三代 Optimus 机器人

1 月 29 日消息，特斯拉在 2025 年第四季度财报及电话会议中正式披露，计划于 2026 年第一季度推出第三代 Optimus 人形机器人。

同时，马斯克还宣布，特斯拉将逐步停止 Model S 和 Model X 车型生产，将加州弗里蒙特工厂原生产线改造为 Optimus 专用产线，全力推进机器人规模化量产。

在产能规划上，弗里蒙特工厂专用产线预计 2026 年底启动生产，长期目标为年产 100 万台，2026 年计划实现 5 万至 10 万台产量，2027 年正式面向公众销售，企业端交付则预计于 2026 年下半年启动。

马斯克在财报会议中谈及行业竞争时表示，中国是特斯拉在人形机器人领域的最大竞争对手，中国在规模化制造和 AI 领域的实力突出，AI 模型持续进步，竞争力不容低估，但他同时强调，第三代 Optimus 机器人在智能水平、机电灵巧性上显著领先中国同类机器人，尤其在机器人手部设计这一行业难点上具备核心优势。他还指出，人形机器人研发存在三大核心难题——复刻人类手部灵巧度、实现现实世界 AI 能力、完成规模化生产，而特斯拉是目前唯一同时掌握这三大能力的企业。（来源: TechWeb）

CounterPoint 预估 2026 全球手机芯片出货量：联发科同比降 8%、高通降 9%、苹果降 6%

1 月 29 日消息，Counterpoint Research 报告称，受内存价格上涨及供应受限影响，2026 年全球智能手机 SoC（系统级芯片）出货量预计将同比下降 7%，其中 150 美元以下的低端机型受冲击最重。

尽管 2026 年全球手机芯片总出货量预计同比下降 7%，但市场总收入却将实现两位数的强劲增长。这一反差主要源于市场结构的极度分化：虽然整体销量受挫，但单设备半导体含量的增加以及平均售价（ASP）的提升，强力拉动了销售额的逆势上扬。

细分到厂商方面，援引博文内容，CounterPoint 预估 2026 年全球手机芯片出货量情况如下：

联发科市场份额为 34.0%，出货量同比下降 8%

高通市场份额为 24.7%，出货量同比下降 9%

苹果市场份额为 18.3%，出货量同比下降 6%

紫光市场份额为 11.2%，出货量同比下降 14%

三星市场份额为 6.6%，出货量同比增长 7%

造成出货量下滑的核心阻力来自不断攀升的内存价格。由于代工厂和内存供应商将产能优先向高利润的 HBM（高带宽内存）倾斜以支持数据中心的扩张，导致普通内存供应吃紧。

对于价格敏感度极高的 150 美元以下低端智能手机市场，这种成本压力冲击最为直接。相比之下，拥有自研芯片能力的品牌展现出了更强的抗风险能力。（来源: IT 之家）

OpenAI 的 Sora 在经历了惊艳的发布后面临人气下降的困境

OpenAI 去年秋季高调推出视频生成应用 Sora，一度在上线首日就凭借 iOS 版、且仍处于「仅限受邀」状态的前提下，拿下超过 10 万次下载，并很快登顶美国 App Store 免费榜，还以快于 ChatGPT 的速度突破 100 万下载，曾被视为 OpenAI 进军移动端与社交领域的标志性产品。不过，最新市场数据表明，这款曾被称为「AI 版 TikTok」的应用热度正在明显回落。

来自 Appfigures 的统计显示，Sora 在 2025 年 12 月的下载量较前一个月环比下降 32%，这一表现尤其刺眼，因为年底假期通常是移动应用获客和拉动消费的旺季。进入 2026 年 1 月，Sora 的下载量跌势加剧，环比再降 45%，当月新增安装量约为 120 万次，应用内消费者支出也在 1 月出现 32% 的环比下滑。

在应用商店表现上，Sora 的排名也出现明显回落。在美国 App Store，总榜前 100 名中已经不见 Sora 身影，目前其在整体免费应用中位列第 101 名，仅在「照片与视频」分类中还能维持第 7 名的位置。在美国 Google Play 商店，Sora 的处境更为不利，在免费应用总榜上仅排在第 181 位。（来源：cnBeta）

Google 地图将 Gemini 引入步行与骑行导航

Google 宣布在 Google 地图中上线 Gemini 助手的步行和骑行导航功能，此前该集成仅面向驾车导航场景。官方将这种体验形容为「就像有一位坐在副驾驶座上的朋友」，用户在走路或骑车时可以直接向 Gemini 发问，由其基于本地地图数据做出语音回应。

在开启步行或骑行导航后，用户可以提出诸如「我现在在哪个街区？」、「附近评分最高的餐厅有哪些？」之类的问题，Gemini 会结合地图信息给出答案。这一设计尤其照顾到骑行人群，通过语音交互提供更加免手动的操作体验，帮助用户在不频繁查看手机的前提下获取所需信息。

在骑行过程中，用户可以让 Gemini 报告预计到达时间，或查询下一场会议开始时间，而无需将视线从道路上移开。如果临时发现迟到，还可以直接说「给 Sarah 发信息说我会晚到 10 分钟」，Gemini 会在后台代为发送短信，让用户专注前方路况。

Gemini 导航功能目前已在全球范围内向 iOS 和 Android 设备推送。这一更新是 Google 将 Gemini 深度整合进自家产品生态的最新一步，体现出其围绕统一 AI 助手打通多项服务的整体战略。

整体来看，Google 正在通过 Gemini 统一旗下各类服务形态，并引导用户向这一 AI 助手提供更多情境与数据，以换取更智能、个性化的体验。可以预见，未来将有更多 Google 产品陆续迎来所谓的「Gemini 加持」，在不同使用场景下提供贯通式的 AI 帮助。（来源：cnBeta）

松延动力成为总台《2026 年春节联欢晚会》人形机器人合作伙伴

1 月 29 日消息，中央广播电视总台与松延动力联合宣布，松延动力成为总台《2026 年春节联欢晚会》人形机器人合作伙伴。

据凤凰网科技报道，知情人士表示，「这次松延是一个非常创新的形式，跟之前大家看到的都不一样。」

至此，今年央视春晚已汇聚宇树科技、松延动力、魔法原子、银河通用等四家机器人企业，创下春晚历史上机器人品牌集中亮相的新纪录。其中，三家机器人公司为首次登陆春晚。

松延动力成立于 2023 年 9 月，创始团队来自清华大学、浙江大学等顶尖高校。在 2025 年人形机器人马拉松上，松延动力的机器人「小顽童」以综合的耐力与运动控制能力夺得了亚军。松延动力专注于仿生人形机器人和全尺寸双足机器人，已推出 N 系列、E 系列、Hobbs 系列等产品矩阵。（来源：IT 之家）

DeepSeek 正招兵买马，布局 AI 搜索与智能体领域

1 月 29 日消息，据彭博社报道，DeepSeek 正通过招聘多语言 AI 搜索引擎开发人才、加大对智能体技术的投入，进一步拓展其 AI 产品矩阵，与 OpenAI 及 Alphabet 展开更激烈的竞争。

据该公司本月发布的多则招聘信息显示，DeepSeek 正在招募专业人才，以打造一个能够支持多种语言的人工智能搜索引擎。该搜索功能将具备多模态特性，能够同时处理文本、图像及音频等多种形式的输入，满足用户多样化的信息检索需求。

与此同时，DeepSeek 在招聘信息中还详细阐述了对训练数据、评估系统以及专用平台的需求，旨在支持智能体（agents）的开发，智能体即能够在极少人工干预下自主运行的 AI 工具。该公司在招聘信息中还表示，预计未来将部署大量长期运行的智能体系统。

DeepSeek 于去年 1 月发布的 R1 模型曾在全球 AI 产业引发震动，该模型性能比肩美国顶尖企业的旗舰产品，而据称研发成本仅为后者的一小部分。时隔一年，业界对其下一代模型充满期待。（来源：IT 之家）

品牌首款插电混动 RS 车型：奥迪确认全新 RS5 今年发布

1 月 29 日消息，几个月前，奥迪在公布 2026 年产品规划时，有意无意地「遗漏」了可以说是其最令人兴奋的产品。除了入门级电动车、新一代 Q7 以及首次推出的 Q9 之外，奥迪还将为其产品线增添一款期待已久的 RS 车型。今天，奥迪在 LinkedIn 上正式宣布：全新 RS5 将于今年面世。

这款换代车型将成为奥迪运动部门（Audi Sport）首款插电混动车型。尽管官方尚未披露发动机的具体规格，但可以做出合理推测，尽管加入了电气化元素，但相信全新 RS5 并未向「小排量化」妥协，公司高层此前已多次明确排除四缸 RS 车型的可能性；而随着排放法规日趋严格以及市场需求低迷，经典的直列五缸发动机也即将退出历史舞台。

因此，奥迪运动部门很可能会继续沿用 V6 发动机。不过，重量将成为一个棘手问题：欧规版 S5 轿车（实为掀背造型）在空载但油箱加注 90% 燃油的情况下，整备质量已达 1950 公斤，比其取代的老款欧规柴油版 S4 增重 155 公斤。旅行车版本的新款 S5 Avant 更是重达 1965 公斤。

一旦为插电混动系统装入电池组，高性能版本还将进一步增重。作为参考，搭载较小四缸发动机的普通版 A5 Avant 插电混动在欧洲市场已突破 2000 公斤。电池容量目前仍是未知数，但标准版 A5 PHEV 的可用能量为 20.7 千瓦时。

全新 RS5 的动力将远超前代。（来源：IT 之家）

《流浪地球》导演郭帆回应「我国科学家成功调控量子系统预热化节奏」：妈妈的步伐稍微慢点，等等我

1 月 29 日消息，《流浪地球 2》中登场的超级智能体「MOSS」令人印象深刻。据科技日报今日的报道，如今，这一能力在真实的量子世界初现曙光。

中国科学院物理研究所等单位的科研人员，在一块包含 78 个量子比特的超导芯片「庄子 2.0」上，发现并主动调控了量子系统走向混乱前的关键「缓冲期」——预热化，为未来实现更稳定、更可控的量子计算与模拟奠定了关键基础。

《流浪地球》系列电影导演郭帆转发了科技日报的本篇报道，并回应称：「妈妈的步伐稍微慢点，等等我……」有网友再度调侃，称《流浪地球》要拍成古装片了。

值得一提的是，去年 11 月，中国核电官方向《流浪地球》系列导演郭帆催更，其微博所带话题包括我国近期的两大科研计划「中国将寻找第二颗地球」和「我国启动聚变领域国际科学计划」，暗指科幻片《流浪地球》拍保守了，或成我国科研路上的预告片。（来源：IT 之家）

 

作者｜ 桦林舞王

编辑｜ 靖宇

当地时间 1 月 28 日，微软发布了第二季度财报，明明财报营收暴涨，但是市场并不买账。

财报显示，公司第二季度营收 813 亿美元， 同比增长 17%，净利润更是飙升 60% 至 385 亿美元 。

其中，微软云业务收入首次突破 500 亿美元大关，达到 515 亿美元，同比增长 26% 。

这无疑是一份强劲的财报。然而，市场的反应却是股价在盘后一度下挫超过 8%。

CNBC 分析指出，下跌源于「云增长放缓以及微弱的利润率指引」。具体来看，被视为增长引擎的 Azure 云服务收入同比增长 39%，略低于市场预期的 40% 门槛。

投资者似乎对这家「AI 最大赢家」抱有永不满足的期待，任何增长放缓的迹象都会被放大。

但财报中一个更值得玩味的数据是： 微软云的合同积压（Remaining Performance Obligation）暴增 110%，达到惊人的 6250 亿美元 。

据 The Information 报道，其中约 45%（约 2812 亿美元）是与 OpenAI 的交易驱动的。这意味着，微软未来收入的很大一部分，已经和 OpenAI 的发展深度捆绑。

 

01

深度绑定的「共生」与「风险」

 

微软与 OpenAI 的关系，已经超越了简单的投资与合作，进入了一种「战略共生」状态。

这种关系的形成有其清晰的逻辑：早期，微软用巨额投资和算力支持拯救了濒临资金断裂的 OpenAI，换来了独家云服务合作和模型集成权益；如今，OpenAI 用现象级的产品 ChatGPT 和持续迭代的模型，为微软的云业务带来了海量且确定性的需求。

CEO 萨提亚・纳德拉在财报中骄傲地宣称：「 我们仍处于 AI 扩散的初始阶段…… 我们已经建立了一个比我们一些花了数十年打造的最大特许经营权还要大的 AI 业务 。」

然而，这种深度绑定是一把双刃剑。

甜蜜在于 ，OpenAI 是当前 AI 时代最闪亮的灯塔，微软借此稳稳占据了 AI 基础设施的 C 位，其积压订单的爆炸式增长就是明证。

负担在于 ，这也让微软的短期增长叙事与 OpenAI 的研发进展、产品竞争力、甚至公司稳定性高度相关。OpenAI 的任何风吹草动，都可能直接影响微软的股价和估值。

此外，这种深度依赖也可能影响微软自身 AI 研发（如 Copilot）的独立战略定位，并让其在面对其他模型公司（如 Anthropic）时，合作空间受到限制。这实质上是一种 “战略聚焦” 带来的潜在风险。

 

02

「同床异梦」的伙伴

 

要理解这种「危险的依赖」，需要回溯这段联姻的起点，那是一场总额高达 130 亿美元的豪赌。

故事始于 2019 年微软那笔试探性的 10 亿美元投资，但在 2023 年初，随着 ChatGPT 的爆发，微软果断追加了 100 亿美元。这并非标准的股权收购，而设计了一套极为罕见的「利润封顶」机制：在收回投资成本之前，微软有权分得 OpenAI 75% 的利润；回本后，微软将持有 49% 的股份，直到达到利润上限。

这种结构巧妙地避开了反垄断审查，同时将 OpenAI 的命运与 Azure 云服务彻底锁死—— 微软不仅是金主，更是 OpenAI 唯一的算力二房东 。

然而，在这个看似稳固的联盟之下，双方都在悄悄准备「B 计划」。

纳德拉并非毫无保留地信任 Sam Altman，微软在 2024 年将 OpenAI 列为竞争对手，并高薪挖角 DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman 组建独立的 Microsoft AI 部门，试图在 OpenAI 之外建立自己的技术护城河。

另一边，OpenAI 也不甘心只做微软的「模型外包商」，频繁传出寻求自建数据中心甚至涉足芯片制造的消息。

这是一场典型的「硅谷式联姻」：在蜜月期，双方共享繁荣；但在台面下，谁都在为可能的「离婚」积攒筹码。

 

03

云巨头+AI 的姿势

 

微软的案例为行业提供了另一种巨头竞赛的范本：不一定所有技术都要自研，通过资本和生态绑定最顶尖的探路者，同样可以赢得时代。这与 Meta 全栈自研、重资本投入的路径形成了鲜明对比。反观同样是云巨头的亚马逊，会发现「借力」也有不同的玩法。

AWS 虽然向 OpenAI 的最强竞对 Anthropic 豪掷 40 亿美元，但这笔交易更像是「防御性投资」而非微软式的「生死盟约」。

不同于微软要求 OpenAI 必须独家使用 Azure，AWS 与 Anthropic 的关系虽然紧密（主要使用 AWS 芯片和云），但 Anthropic 依然保持着相对独立，甚至同时也接受了谷歌的投资。AWS 的核心打法是「军火商」模式——通过 Amazon Bedrock 平台，它不仅卖 Anthropic 的 Claude，也卖 Meta 的 Llama、Mistral 甚至自家的 Titan 模型。

这种对比让微软的风险敞口暴露无遗。AWS 赌的是「AI 生态的繁荣」，无论哪个模型胜出，作为「赌场」的 AWS 都能赚取算力过路费；而微软赌的是「OpenAI 的唯一胜利」。

微软的路径看似更聚焦，收益也更直接（目前 Azure 增速确实快于 AWS），但其核心风险在于「将鸡蛋放在一个篮子里」。

从这次股价重挫不难看出， 微软赌赢了 OpenAI ，但也把自己绑上了同一辆战车。

作者｜ 桦林舞王

编辑｜ 靖宇

当地时间 1 月 28 日，Meta 发布了第四季度财报，普遍被认为在 AI 竞赛中落后的社交巨头，股价却因此飙升，为什么？

尽管 Meta 在 2025 年第四季度交出了一份远超预期的成绩单——营收 599 亿美元，同比增长 24%，日活跃用户（DAU）增至 3.58 亿——但所有目光都聚焦在了其对未来的惊人投资计划上。

公司宣布，预计 2026 年的资本支出将在 1150 亿至 1350 亿美元之间。这个数字是什么概念？ 它几乎是 2025 年实际支出（722 亿美元）的两倍，也大幅超过了华尔街此前约 1100 亿美元的预期 。

彭博社的报道称，这「推动了在超级智能实验室方面的投资」。与此同时，Meta 预计 2026 年总运营费用将高达： 1620 亿至 1690 亿美元 。

这些天文数字瞬间点燃了市场，股价在盘后交易中飙升超过 9%。投资者似乎在用真金白银投票，认可这种近乎疯狂的投入是通往未来的门票。

然而， 这也意味着 Meta 可能在 2026 年将几乎全部的自由现金流用于再投资，接近「归零」状态 。

这种孤注一掷的背后，是一个被外界忽视的重要背景：Meta 正在经历一场悄无声息的「换血」。

过去一年里，Reality Labs 经历了大规模的预算削减和人员重组，那些曾经承载扎克伯格「元宇宙」宏愿的纯 VR 项目正在被边缘化。

取而代之的是，原本用于构建虚拟世界的算力、资金和顶级人才，被全面输送到了 AI 基础设施的建设中。扎克伯格虽然嘴上不再频繁提及元宇宙，但他用实际行动证明，那个虚无缥缈的未来已经被更务实、更昂贵的「通用智能」所取代。

 

01

为什么敢花天文数字的钱？

 

表面上看，这是扎克伯格在财报电话会上所言的「AI 大加速」的直接体现。但深层次的原因，是 Meta 的核心业务正在被 AI 重新润滑并加速。

AI 对 Meta 而言，已不仅是未来故事，更是当下增长的直接引擎 。

首席财务官在电话会上透露，用于训练其 Gemini 级别模型的 GPU 数量翻了一番，而序列学习技术直接带来了 Facebook 广告 3.5% 的提升。扎克伯格更直言不讳：「 我们世界级的推荐系统已经在驱动有意义的增长…… 但我们认为当前的系统与即将到来的相比是原始的 。」

这揭示了 Meta 敢于豪赌的逻辑闭环—— 巨额 AI 投入 → 提升广告推荐精准度 → 增加用户粘性与广告收入 → 产生更多现金流 → 支撑下一轮更巨额的 AI 投入 。

分析师 Gene Munster 指出，Meta 的营收增长在加速，2026 年第一季度指引暗示其可能实现 30% 以上的增长，这是自 2021 年第三季度以来的首次。

当投入能直接、即时地反映在核心业务的增长曲线上时，再高的资本支出在董事会眼里也成了必要且合理的运营成本。

对比同样在财报日公布资本支出增长的微软，市场反应却截然不同。这其中的差异在于， 市场对微软云业务增长的预期更高，而 Meta 则用更强劲的营收指引，证明了其投入的性价比和紧迫性 。

 

02

巨头的 AI 竞赛，

门槛已是万亿

 

Meta 的这份支出指引，标志着一个临界点的到来：

AI 竞赛从「模型能力」的比拼，全面升级为「资本耐力」的消耗战 。

当一家公司宣布年度资本支出可能超过许多国家全年 GDP 时，这实质上是在用资本构筑一道几乎无法逾越的护城河。算力、能源、顶尖人才，所有这些稀缺资源的价格都将被这场竞赛推至新高。对于创业公司乃至其他科技巨头， 参与这场游戏的门票价格正变得令人窒息 。

人们或许可以看到，未来 6 到 12 个月，行业将出现清晰的分层。

像 Meta、谷歌、微软这样有能力进行千亿美元级别投资的公司，将致力于打造「通用智能基础设施」。而其他玩家将被迫寻找垂直化、轻量化的生存空间，或彻底沦为这些基础设施的生态应用。

这不仅是技术路线的分野，更是资本结构带来的必然结局。

扎克伯格所说的「智能体将深刻改变工作方式」，其前提是公司需要先负担得起建造这些「智能体」的惊人成本。

当 AI 成为水电煤，其建设本身就是这个时代最重、最昂贵的生意 。

曝黄仁勋访华取得成果，首批 H200 人工智能芯片订单获批

1 月 28 日，据「路透社」引述两位知情人士报道，中国已批准进口首批英伟达 H200 人工智能芯片。这一决定标志着英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋在访华期间，中国的 AI 技术需求与产业政策之间取得了显著的平衡点突破。

据知情人士透露，此次批准涉及数十万颗 H200 芯片。值得注意的是，首批获批的额度主要分配给了三家大型中国互联网企业，显示出中国在 AI 算力基础设施建设方面的急迫需求。目前，其他企业正排队等候后续审批。知情人士拒绝透露首批获得许可的企业名称，也未透露后续批次中还会有多少家公司获得批准。

黄仁勋在访问期间与中方进行了深入的技术交流。据相关媒体报道，黄仁勋此行的核心议题之一便是推进 H200 芯片在中国市场的落地。虽然他未公开透露具体的订单细节，但业内人士普遍认为，这将为中国的 AI 企业带来强大的算力支持，进一步加速本土 AI 应用的研发进程。（来源：CNMO）

亚马逊宣布裁员 1.6 万人，关闭旗下 72 家自营超市、便利店

1 月 28 日，亚马逊宣布，将裁减 1.6 万名企业员工，亚马逊将为大多数美国员工提供 90 天的内部职位寻找机会。对于无法在亚马逊找到新职位或选择不寻找新职位的员工，亚马逊将提供过渡支持，包括遣散费、职业介绍服务、医疗保险福利等。

对于本次裁员原因，亚马逊表示一直在努力通过精简层级、增强责任担当和消除官僚主义来强化组织架构。虽然许多团队在去年 10 月完成了组织架构调整，但其他一些团队直到现在才完成这项工作。

去年 10 月 28 日，亚马逊发布公告，称将进行组织架构调整，裁员规模达到 1.4 万职位。加上本次裁员，3 个月内亚马逊共计裁撤 3 万个职位，预计影响 3 万人。有消息称，AWS、零售和 Prime Video 等部门的岗位预计受到影响。

同时，亚马逊还宣布将关闭旗下实体零售门店 Amazon Go 无人便利店和 Amazon Fresh 生鲜超市，转而大力拓展当日达杂货配送服务，并加速全食超市（Whole Foods Market）的门店扩张。（来源：新浪科技）

 

苹果据悉今年 9 月只上 iPhone18 Pro 系列和首款阔折叠 Fold

1 月 28 日，市场消息称，苹果 iPhone 18 预计明年 Q1 推出，9 月只上 iPhone18 Pro 系列和首款阔折叠 iPhone Fold，基本都是万元机档位。

苹果今年秋季发布的所有新款 iPhone 都配备 12GB 内存，涵盖 iPhone 18 Pro、iPhone 18 Pro Max 以及 iPhone Fold（折叠屏 iPhone），与 iPhone 17 Pro 系列所采用的 12GB 内存保持一致。（来源：财联社）

 

马斯克：特斯拉 Model S 和 Model X 即将停产

1 月 29 日，特斯拉 CEO 马斯克在季度财报电话会议上宣布，最后一批 Model S 轿车和 Model X SUV 将在下个季度生产，两款车型就此画上句点。

马斯克同时表示，特斯拉会继续为现有车主提供支持，「只要车主还在用车的话。」这两款车型将「体面退役」，因为特斯拉正在全面转向以自动驾驶为核心的未来。「多少有些伤感，但…… 确实到了该结束 Model S 和 Model X 项目的时候。」

他还提醒消费者，如果想购买这两款车型，「现在就是下单的最佳时机」。他还表示特斯拉需要建立半导体工厂，特斯拉芯片将「自用」。

目前 Model S 和 Model X 都在加州弗里蒙特工厂生产。马斯克透露，停产之后，该工厂将转向生产 Optimus 人形机器人。（来源：IT之家）

 

特斯拉宣布向马斯克旗下 xAI 投资 20 亿美元

1 月 29 日，特斯拉宣布计划向 xAI 注资约 20 亿美元，双方签署了「框架协议」以深化合作关系，「增强特斯拉开发并部署人工智能产品及服务至物理世界的能力」。（来源：界面新闻）

 

微软第二季度营收 812.7 亿美元，盘后跌超 7%

1 月 29 日，微软公司第二季度营收 812.7 亿美元，预估 803.1 亿美元；第二季度智能云业务营收 329.1 亿美元，预估 323.9 亿美元；第二季度生产力和商业流程业务营收 341.2 亿美元，预估 334.5 亿美元；第二季度调整后每股收益 4.14 美元。 微软盘后跌超 7%。（来源：财联社）

 

Meta 第四季度净利润增长 9%，业绩超预期股价大涨 9%

1 月 29 日，脸书母公司 Meta 今天发布了截至 12 月 31 日的 2025 年第四季度及全年财报。财报显示，Meta 第四季度总营收为 598.93 亿美元，较上年同期的 483.85 亿美元增长 24%；净利润为 227.68 亿美元，较上年同期的 208.38 亿美元增长 9%，其中现实实验室硬件部门营业亏损 60.2 亿美元。

2025 年全年，Meta 总营收为 2009.66 亿美元，较 2024 年的 1645.01 亿美元增长 22%；净利润为 604.58 亿美元，较 2024 年的 623.60 亿美元下降 3%。

Meta 第四季度营收和每股收益均超出预期，推动股价在盘后上涨 9%。（来源：凤凰科技）

抖音、微博等被台当局纳入「资安高风险 App 清单」，国台办回应

1 月 28 日，国务院台办举行例行新闻发布会。有记者问，台媒报道，为所谓「防范少儿接触不适龄内容及潜在资安风险」，台机构首度提出「资安高风险 App 清单」，将抖音、微博、微信、小红书与百度云盘纳入清单。请问对此有何评论？

国台办发言人张晗表示，民进党当局针对大陆应用程序渲染所谓「资安风险」，用心险恶。其剥夺台湾民众，特别是青年知情权和使用社交平台的自由，阻断两岸交流渠道，蓄意煽动所谓「抗中保台」，暴露的是他们内心的恐惧和不安。民进党当局恣意妄为必将自食恶果。其倒行逆施阻挡不了台湾民众，特别是青年了解大陆、与大陆同胞相知相亲的民意潮流。（来源：央视新闻）

 

首台中国品牌车型：小米 SU7 Ultra 官宣将正式上线《GT 赛车 7》

1 月 28 日消息，小米汽车官方宣布，小米 SU7 Ultra 正式上线 Gran Turismo 7 / 跑车浪漫旅 7（即《GT 赛车 7》），是首台上线的中国品牌车型。

此前，《GT 赛车》游戏制作人山内一典发布了《GT 赛车 7》的预告，其中有一款新车疑似搭载激光雷达，引发了网友关于小米 SU7 Ultra 的猜测。

值得一提的是，2025 年 6 月 8 日，《GT 赛车》系列游戏开发商 Polyphony Digital 与小米宣布达成合作，后续小米 SU7 Ultra 将在《GT 赛车 7》中登场。（来源：IT之家）

 

苹果 2026 新春短片《碰见你》官宣 1 月 30 日公布，iPhone 17 Pro 拍摄

1 月 28 日，苹果 2026 新春短片《碰见你》官宣将于 1 月 30 日公布，「一位戏精附体的贪吃鬼即将迎来他的狗生巅峰」。

该短片由《过春天》导演白雪执导，使用苹果 iPhone 17 Pro 手机拍摄。

苹果官方昨日公布了该短片的预告：「有时候，与一位新朋友的相遇，会带来超出想象的改变。」（来源：IT之家）

 

Kimi K2.5 发布 24 小时登顶全球开源榜单

1 月 28 日，月之暗面 Kimi 27 日发布的 K2.5 模型在上线一天后已登顶全球多个榜单。在权威榜单 LMarena 上，Kimi K2.5 中仅次 Claude opus 4.5、Genimi3 Pro 等闭源模型，位居开源榜首。

在著名独立评测机构 Artificial Analysis 的榜单中，Kimi K2.5 位列第 5，也在所有开源模型中排名第一。（来源：广角观察）

阿里云上线 Clawdbot 全套云服务，已打通千问、钉钉、iMessage 

1 月 28 日，阿里云上线全套 Moltbot（原名 Clawdbot）云服务，用户可在阿里云轻量应用服务器或无影云电脑上快速启用 Moltbot，并按需调用阿里云百炼上一百多款千问系列模型，在消息通道上，该方案不仅支持 iMessage 消息应用，还能基于阿里云计算巢实现钉钉消息互动。据悉，阿里云将继续打通更多应用工具，满足用户更丰富的任务处理需求。

Moltbot 是近期推出的现象级开源 Agent 项目，用户无需打开网站或 App，通过通讯软件即可发送消息并执行任务。短短几天，这款工具就在 Github 上收获 76.5k Star。现在，该项目的部署方式已成为全球用户关注的焦点，海外社交媒体甚至涌现大量用户购买 Mac mini 来本地部署。但该部署方式成本高，且极其依赖个人电脑与当前网络环境，无法同时流畅处理多个任务。

据介绍，阿里云无影云电脑也已上线内置 Moltbot 和各种应用软件的专属镜像，预装包括 VS Code、TMUX、钉钉、WPS 等组件，并支持钉钉、QQ 等 IM 应用唤醒 Moltbot，只需一键导入镜像即可启动。（来源：雷锋网）

 

苹果 Apple Creator Studio 订阅上架：汇聚系列 Apple 创意类 App，教育优惠价 18 元 / 月起

1 月 28 日，Apple 大中华区董事总经理葛越宣布 Apple Creator Studio 上架，宣称「一份订阅，陪你从灵感萌芽到完成，创作出最棒的作品」。

苹果官网显示，这项订阅汇聚了 Final Cut Pro、Logic Pro、Pixelmator Pro、Motion、Compressor 与 MainStage，以及 Keynote 讲演、Pages 文稿和 Numbers 表格 App 中的新 AI 功能与高级内容。

Apple Creator Studio 订阅费用为每月 38 元或每年 380 元，提供一个月免费试用，包括 Mac 和 iPad 版 Final Cut Pro、Logic Pro 和 Pixelmator Pro；Mac 版 Motion、Compressor 和 MainStage；iPhone、iPad 和 Mac 版 Keynote 讲演、Pages 文稿、Numbers 表格和将于稍晚加入的无边记 App 中的智能功能和高级内容。

高校学生和教职员工可享受每月 18 元或每年 180 元的优惠订阅价格。用户也可选择在 Mac App Store 分别一次性付费购买 Mac 版 Final Cut Pro、Pixelmator Pro、Logic Pro、Motion、Compressor 和 MainStage。（来源：IT之家）

多家三甲医院推出外卖：包含减脂餐、月子餐

1 月 28 日，据媒体报道，全国多家三甲医院推出外卖，为市民提供了全新的健康选择。

比如广西南宁市第二人民医院在 App 上架了「仁爱减脂餐」，海南现代妇女儿童医院推出了小代月子餐等等。这些套餐现制现送，消费者可以像点普通外卖一样下单。

以「仁爱减脂餐」为例，南宁市第二人民医院为大家提供了香鸡暖腐低脂餐、牛肉卤蔬低脂餐、酱香鸭腿低脂餐、香煎鸡排低脂餐等等多个品类，定价在 22 元-28 元不等。

这些套餐不是简单的少油少盐，而是依据大量临床案例，针对不同人群的需求经过多轮研发打磨而成的。

相关人士表示，希望能将专业的餐品从医院延伸出去，让科学健康营养餐食走进寻常百姓家，努力让大家吃得饱、吃得好，还能轻松管理体重。（来源：新浪科技）

作者｜ 桦林舞王

编辑｜ 靖宇

2026 年伊始，OpenAI 给全球科学界，送上了一份足以改变游戏规则的礼物——Prism。

这是一个基于云端、完全免费的 LaTeX 集成研究工作台，由 GPT-5.2 驱动。对于那些习惯了在 Overleaf 上管理付费订阅，或在复杂的公式与参考文献间焦头烂额的研究人员来说，Prism 的出现不仅仅是一个工具的更新，它更像是一个「科研伴侣」的诞生——它不仅是一个编辑器，更是一个不知疲倦的超级助手。

Kevin Weil，OpenAI 的科学（AI for Science）负责人， 将这一刻形容为：

科研领域的「Cursor 时刻」 。

这不仅意味着写作效率的飞跃，更预示着 AI 正从单纯的辅助工具，进化为科学探索的基础设施。

 

01

「蓄谋已久」的 AI4S 体验升级

 

Prism 的惊艳并非凭空而来，其流畅的交互体验源自 OpenAI 两周前，以 1 亿美元价格，对初创公司 Crixet 的战略收购。

在被收购前，Crixet 已经是科研协作领域的一匹黑马。 这家公司专注于解决科学写作中的「最后一公里」痛点——实时协作与版本管理的碎片化。

Crixet 的核心产品曾以其丝滑的 LaTeX 实时渲染引擎和智能化的文献管理功能，在小众硬核的科研圈积累了极佳的口碑。它就像是科研界的 Google Docs，但专为复杂的数学公式和学术引用而生。

一个专供科学工作者撰写的工作台｜图片来源：OpenAI

 

OpenAI 的收购，实质上是将 Crixet 优秀的产品基因与 GPT-5.2 强大的认知能力进行了完美的「垂直整合」。新团队「OpenAI for Science」保留了 Crixet 备受好评的协作架构，并注入了 AI 的灵魂。

现在的 Prism，不仅能让你和同事在地球两端实时编辑同一篇论文，更配备了一个随时在线的「第三位合作者」——AI。

正如 Kevin Weil 所强调的，加速科学进步需要两个齿轮的咬合：一个是能解决难题的前沿模型，另一个是专为科学家构建的原生工具。

Crixet 提供了最好的工具外壳，而 OpenAI 注入了最强的模型内核。

 

02

互利共赢的「智力交换」

 

对于业界关于「免费工具是为了获取数据」的讨论，我们或许可以从更积极的角度来审视这种关系。这并非单方面的索取，而是一种互利共赢的「双向奔赴」。

分析师 Nick Dobos 指出， AI 时代的每一个工具本质上都是一个双向市场 。在 Prism 中，科学家们获得的价值是实实在在的——免费的高级工具、数十倍的效率提升、以及一位通晓过去 30 年所有论文的「超级助教」。

同时可以和无数同行交流合作｜图片来源：OpenAI

 

作为回报， 科学家在 Prism 中的每一次推理、每一个公式的推导、每一场关于实验设计的思维碰撞，都在为 GPT 模型提供极其宝贵的「思维链」（Chain of Thought）数据 。这些数据涵盖了人类最高智慧的探索过程，是提升 AI 逻辑推理与复杂问题解决能力的关键燃料。

更强大的模型将反过来为科学家提供更精准的洞察（例如 GPT-5.2 在 GPQA 博士级科学测试中已达 92% 的准确率），从而形成一个正向循环—— 科学家「教」会 AI 如何思考，AI 帮助科学家更快地发现真理。

在这个过程中，AI 不再是旁观者，而是成为了科研团队中不可或缺的一员。

 

03

AI 的「科学登月赛」

 

OpenAI 并非这条赛道上唯一的领跑者。

在「AI for Science」这块高地上，科技巨头们早已展开了殊途同归的探索。

Google DeepMind 是这一领域的先行者。早在 ChatGPT 诞生之前，DeepMind 的 AlphaFold 就已经破解了困扰生物学界 50 年的「蛋白质折叠」难题，将人类对生命奥秘的理解推进了一大步。

DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 曾直言：「 这正是我创立 DeepMind 的初衷 。」

google 的 AlphaFold 解决了生物界的难题｜图片来源：Google

 

与 OpenAI 从「通用语言模型」切入科研写作流的路径不同，Google DeepMind 更倾向于构建针对特定科学问题的「专家模型」（如 AlphaFold，AlphaEvolve）。但现在的趋势是，两者正在汇合。OpenAI 通过 Prism 深入科研工作流，而 Google 也在将其 Gemini 模型的能力整合进各类科学工具中。

无论是 OpenAI 的 Prism，还是 DeepMind 的 AlphaFold，巨头们都在释放同一个信号： AI 不再仅仅是生成文本或图像的玩具，它正在回归计算机科学最纯粹的使命——解决人类最坚硬的科学难题。

「也许 AGI 对人类最大的正面影响，就是它加速科学发展的能力。」Kevin Weil 指出了这场技术变革的核心。

Prism 的发布，标志着科研工作流正在经历一场从「数字化」到「智能化」的代际跨越。

在这场变革中，科学家不再是孤独的探索者，他们拥有了最强大的数字盟友。当昂贵的科研工具变得免费且普惠，当 AI 开始理解复杂的科学逻辑，我们有理由相信，人类科学发现的速率，或许将迎来爆发期。

作者｜ 桦林舞王

编辑｜ 靖宇

当全球都在为一条红色的龙虾—— 「Clawdbot」而兴奋异常时 ，Anthropic 悄悄上线了一个新功能。

近日，AI 模型公司 Anthropic 为其旗舰产品 Claude 带来了一项看似不起眼、实则影响深远的更新。在 Claude 桌面应用的「连接器」部分，新增了一个名为「精选」的分类，其中整合了与 Figma、Gemma、Canva、GitHub 等生产力工具的深度集成。

这并非一次简单的功能罗列。这一功能背后的核心，是 Model Context Protocol (MCP) 服务的大规模上线。

简单来说，MCP 是一个让 AI 模型安全、标准化地「连接」到外部工具和数据的协议。用户现在可以通过远程连接，授权 Claude 直接访问这些第三方服务的数据，并在对话中调用其功能。例如，你可以让 Claude 分析 Figma 设计稿并提出修改建议，或者根据 GitHub 仓库的代码生成文档。

这并非只是 Anthropic 和第三方合作伙伴的简单合作， 它标志着 Claude 从一个被动的「 聊天机器人 」，向一个主动的、能调度外部资源的「智能体平台」迈出了关键一步 。

 

01

从「聊天」到「调度」，

MCP 重塑 AI 工作流

 

要理解 MCP 的价值，首先要看清当前 AI 应用的痛点。

过去一年，AI 应用如雨后春笋，有擅长写作的 ChatGPT，能画图的 Midjourney，可编程的 Cursor，以及分析数据的各种 AI 工具。对用户而言，这带来一个典型困境——人们需要在不同应用间不断复制粘贴、切换上下文。

比如，想让 AI 根据一份数据报告生成图表并写入文章，就需要在数据分析工具、图表生成器和写作工具之间手动搬运数据。

效率在切换中流失，灵感在搬运中中断。

Anthropic 在去年给出的解决方案就是 MCP，MCP 协议的核心思想，是为 AI 模型访问外部资源定义一个统一的「插座」标准。

开发者可以为任何工具（从本地命令行到云服务）编写一个符合 MCP 标准的「服务器」。Claude（作为「客户端」）通过这个标准接口与之通信，无需了解每个工具的内部实现细节。 这就像为所有电器制定了统一的插头标准（MCP），而 Claude 则是一个配备了万能插座的智能中枢。

与 OpenAI 的 GPTs 或 Assistants API 相比，Claude 这次上线的 MCP 服务体现了其鲜明的产品哲学：

• 安全与权限控制是基石 ：所有连接都需要用户明确授权，且运行在用户指定的环境中（本地或可信远程服务器）。数据不会无故流向 Anthropic 的服务器。这延续了 Claude 一贯的「Constitutional AI」（宪法 AI）安全理念。
• 深度集成而非浅层连接 ：与 Figma、GitHub 等的合作并非简单的 API 调用包装。从演示看，Claude 能理解 Figma 组件的设计语义，能基于 GitHub 的代码变更历史给出建议。这需要深入的工具语义理解，而不仅仅是发送一个 HTTP 请求。
• 从「精选」切入，控制体验 ：Anthropic 没有开放一个鱼龙混杂的「市场」，而是以「精选」形式推出首批深度合作的工具。这保证了初期用户体验的完整性和可靠性，避免了早期 GPT Store 的质量混乱问题。

对比来看，OpenAI 的路径更「开放」和「平台化」，鼓励大量开发者创建功能各异的 GPTs，但导致碎片化和质量参差。 Anthropic 则选择了更「克制」和「集成化」的路径，亲自下场与头部生产力工具深度耦合，优先保障核心工作流的高质量打通 。

后者对于安全和可控的执着，以及在 B 端的优良声誉，都决定了 Anthropic 和 OpenAI 完全不同的策略。

 

02

在 AI 对话框里完成工作

 

Anthropic 的连接器，究竟如何，可以模拟一个真实的使用场景，来感受这种范式转变。

现在用户可以直接在对话中操作 Figma 里的项目｜图片来源：Anthropic

 

旧模式下：

1. 你在 Figma 中完成了一个网站首页设计。
2. 你想评估其设计系统的一致性，于是截图，打开 ChatGPT 或 Claude 网页版，上传图片，询问：「请分析这个设计稿的配色和间距是否符合 Material Design 规范？」
3. 你得到一些文本建议。如果想调整，你需要回到 Figma，手动找到对应图层进行修改。
4. 接着，你需要为这个设计写一份说明文档。你再次复制设计理念，粘贴到 Notion 或 Google Docs，让 AI 协助扩充。
5. 最后，你需要基于设计稿生成前端代码框架。你又得把设计稿相关信息描述给 Cursor 或 GitHub Copilot。

新模式（Claude with MCP）：

1. 你在桌面打开 Claude 应用，点击连接器，授权连接到你本地的 Figma 和 GitHub。
2. 你对 Claude 说：「分析我当前打开的『官网首页』Figma 文件，检查设计系统一致性，并生成一份简要的设计说明文档。」
3. Claude 通过 MCP 直接读取 Figma 文件的 结构化数据 （不仅是图片，包括图层、样式、变量），给出精准分析（「主标题的字体层次对比度不足，建议将 H1 加粗一个等级」），并生成文档。
4. 你接着说：「很好，基于这个设计，为我的 Next.js 项目生成一个对应的 React 组件骨架，并提交到 GitHub 仓库的 feat/homepage 分支。」
5. Claude 调用 MCP 工具，生成代码文件，并通过 GitHub 接口完成提交。

从对比可以看出，新模式下体验的飞跃在于 ，用户始终在一个对话界面中，用自然语言指挥 。

Claude 扮演了「调度员」和「执行者」的角色，背后复杂的工具切换和数据搬运被 MCP 协议无声地消化了。 这不再是问答，而是 delegation（委派）。 对于设计师、产品经理和全栈开发者来说，这意味着心流状态不再被工具壁垒频繁打断。

 

03

AI 时代「操作系统」雏形？

 

抛开具体的工具集成，MCP 协议的推出，揭示了 Anthropic 一个更深层的战略意图：

争夺 AI 时代「操作系统」的定义权。

在个人电脑时代，操作系统（如 Windows、macOS）通过统一的 API 管理所有硬件和软件资源。在移动互联网时代，iOS 和 Android 通过应用商店和系统接口，成为生态的核心。而在 AI 原生时代， 谁定义了 AI 模型与万千数字工具交互的标准协议，谁就掌握了生态的枢纽位置 。

对开发者来说 ，MCP 降低了开发 AI 智能体（Agent）的门槛。开发者无需针对每个模型（Claude, GPT, Gemini）都适配一遍插件系统，只需编写一个标准的 MCP 服务器，理论上就能被所有支持 MCP 的模型调用。这带来了互操作性的希望。

开源的影响。 MCP 协议本身是开源的。这意味着任何模型或应用都可以实现它。如果它被广泛采纳，将形成一种「去中心化」的 AI 工具生态，而非被某个巨头完全掌控的围墙花园。但目前，Anthropic 通过 Claude 的率先深度集成和「精选」生态，占据了事实上的引领者位置。

对算力成本的潜在影响 ：将专业工具的能力（如设计检查、代码执行）通过 MCP 外包，可以让大语言模型更专注于自己擅长的规划、理解和推理，而不是试图在参数中硬编码所有专业知识。这可能导致未来出现更「轻量」、更「通用」的核心模型，依赖外部工具网络完成复杂任务，从而降低对极致模型规模的依赖。

在 Asana 里用自然语言创建协作项目｜图片来源：Anthropic

 

当然，挑战依然巨大。工具间的兼容性、复杂工作流的错误处理、长期记忆和状态保持，都是尚未完全解决的难题。 MCP 协议目前更像是一个优秀的「设备驱动」标准，但距离一个完整的「操作系统」还有很长的路要走 。

Claude 上线 MCP 服务，不是一次简单的功能更新。它是 Anthropic 在 AI 竞争进入深水区后，打出的一张极具分量的战略牌。它避开了与 OpenAI 在纯模型能力上的「军备竞赛」 ，转而开辟了「模型即枢纽」的新战场 。

其真正的价值不在于今天能连接 Figma 还是 GitHub，而在于它正在悄然铺设一条轨道，这条轨道可能最终决定，未来的 AI 生产力是以「单个超级应用」为中心，还是以一个「可自由插拔的智能体网络」为中心。

对于用户和开发者来说，一个更开放、更集成的 AI 工具生态，或许比一个参数多几万亿的模型，更能带来实质性的效率革命。

这场关于 AI「操作系统」的竞赛，刚刚拉开序幕。

前段时间，影石创始人刘靖康去了一趟罗永浩的视频播客节目。两人畅聊了 4 个半小时，刘靖康分享了很多关于创业的思考，还顺便给一个公司新品「带了个货」。

但刘靖康既不是展示上线不久的全景无人机，也没有提前剧情那个传闻已久「影石 Pocket」。相反，他把一个看似平平无奇的会议摄像头和一个麦克风送给了罗老师。

这着实让我感到费解。在我看来，会议摄像头班味十足，跟影石产品在过去留给我的「精致」、「展示」等形象相去甚远。我也一直想不通：除了单位采购，谁会自费一两千块，只是为了让自己开会的时候好看一点呢？

带着这份疑惑，我试用了一周这台刚刚发布的 Insta360 Link 2 Pro。也就是这台在影石官网被划归在「视频会议」序列的产品，大大改变了我对 WebCam 这一品类的刻板印象。

它压根不再是一台「打工人的美颜相机」，而是通过机械云台、计算摄影与 AI 追踪的组合，将以往几乎必须依赖团队协作的工作流，封装进了一个单人即可掌控的设备中，为内容创作者带来了「开箱即用」的生产力提升。

而这种体验，恰恰是当下的智能手机与专业相机都无法兼顾的。

 

直播设备的一个新选择

首先，请大家思考一个问题：如果你想搞一场室内直播，那么最起码要需要准备哪些「基础设备」？

我把这个问题抛给了身边的一些同行和同事，得到了两类回复：其中一类是勤俭持家型，他们认为手机的影像能力已经很出色了，因此「直接用手机就能播」；另一类则是不差钱党，觉得「需要用一套专业的相机进行支持」。

需要补充的是，这些同行大多都亲自参与过一些内容分享类型的直播，但直播前相关的搭建、测试环节他们并不了解。面对这个问题时，「画质」是他们的首要考量因素。

但实际上，「稳定」才是一场直播最根本的底层要求。

在这种思路下，看似「低成本高画质」的手机直播方案，由于长时间运行带来的发热，反而极易带来卡顿、掉帧、网络连接不稳定等问题，这些都会造成观众体验的迅速下降和大量流失。

在小红书上，我搜到了各种各样关于手机直播时降温的「邪修」方式，包括把冰袋绑在手机背面或者用风冷进行物理降温。但它们要么和手机支架的安装造成相互干扰，要么会带来额外的噪音，仔细一想都是些治标不治本的办法。

图源：小红书网友分享

所以，在现有技术条件下，手机其实还远远达不到直播场景下拍摄「最优解」所要求的能力。

专业的相机可以通过外接电源直接供电，解决机身内部的发热问题，但成本显然也就要大幅提升了。目前公认的「入门级」直播相机（Sony ZV-E10 或 Canon EOS R50）售价最低在 5000 元左右。而且，还需要再单独购买「假电池」、采集卡、三脚架、灯光、麦克风等配套设备。

根据小红书网友们分享的账单，一套最基础的相机直播方案，硬件成本大约在 1 万元左右。我问了一下另一位同行，TA 前几年搭建的一整套直播方案，一共花了 6-7 万元。

使用相机直播，往往需要搭配专业的导播台以及灯光等配套设施 | 图源：极客公园

很容易发现，在手机和专业相机两种方案之间，存在着一个明显的市场和产品空缺。

1 月 12 日，影石发布了新一代 Insta360 Link 2/2C Pro。单从价格上来看，最低 1398、最高 2288，就可以得到和影石旗舰运动相机 Insta360 Ace Pro 2 同尺寸的 1/1.3 英寸传感器以及最高 4K30 帧画面。

更重要的是，在过去一周的使用体验过程中，我愈发感受到，这个全新产品并不只是简单提供了一个单反相机的「廉价平替」，而是适合将过往直播流程里关于画质、灯光、构图、运镜的多个环节，集成一个手机充电头大小、可以随取随用的小型设备里，为更多人提供一个「傻瓜式」的直播解决方案。

 

不只是一台「摄像头」

是的，「省钱」应该是 Insta360 Link 2 Pro 排名非常靠后的一个吸引点。

毕竟，对于作为一名靠生产内容谋生的内容编辑，我过去没有高频进行直播或线上视频录制的原因，并非设备太贵，而是操作过于复杂繁琐。

如果你在小红书上搜过「直播间搭建攻略」，就会发现那些笔记对于小白来说堪比「劝退指南」。花钱买设备只是第一步，更大的问题不会调设备，包括设置相机上的种种参数、布置各类补光灯的位置，调节色温以及麦克风等等。

「调设备」能有多复杂呢？我的一位专门负责直播运营的同事跟我说，她们日常对设备的原则是「不动任何参数，开机即播」。因为一旦某个参数变了，就可能牵一发动全身，导致很多参数都得重新对齐。

而「降低使用门槛」，恰恰是 Insta360 Link 2 Pro 让我觉得核心的亮点。

首先，它把以往需要一系列复杂设置调整的光线、构图等，整合成了一套一键直出式的智能拍摄体验。

打开官方软件 Insta360 Link Controller，用户可以根据需要选择「头部、半身、全身」三种不同景别。同时，得益于双原生 ISO 和 HDR，让 Link 2 Pro 可以在暗光等条件下获得更好的显示效果。

我在家里的工位上分别用苹果自带摄像头、外接显示器摄像头和 Link 2 Pro 同时拍了一组样片，结果很明显：

MacBook 原生摄像头的构图，完全由我和电脑之间的物理距离决定，如果太近就容易变成「大头娃娃」；显示器自带摄像头由于不支持 HDR 动态范围，所以面部明显发黑；Link 2 Pro 既可以自由选择不同景别，还通过算法，对面部发黄发黑的肤色进行了补偿修正。

双原生 ISO + HDR 进一步提升了暗光表现，为室内场景拍摄和直播场景带来了更大便利 | 图源：影石Insta360

在智能化层面上，我收到的这台 Link 2 Pro 配备了双轴云台（同期发布的 2C 则没有这个配置），再搭配 AI 跟随和「场景预设」等功能，就可以搭建一个完整的单人直播工作流。

具体过程是：在直播开始前，提前根据内容脚本预设好「分镜」，也就是将包括摄像头角度、视觉效果、虚拟背景等参数打包到同一个设置里。这样，当需要展示手中商品、在白板上进行教学、更换场景进行才艺展示时，无论是直接在 Link Controller 软件中操作，还是在拥有实体按键的 Stream Deck 上「导播式」操作，都可以实现传统拍摄中「切镜头」的效果。

对于大部分流程简单的直播来说，包括摄像、导播、主持等工作都可以由一个人独立自主完成，大幅提升了绝大多数内容创作者在直播环境中的「单兵作战」能力。

最后，在 Link 系列的「老本行」办公场景下，影石这次还在声音上带来了些惊喜。通过搭载全新的双麦克风系统（包括 1 颗全向麦克风和 1 颗指向麦克风），带来了标准、原生、前向、人声 4 种拾音模式。

我简单测了一下，「标准」模式基本就能过滤掉我在直播时敲击机械键盘的声音，而「前向」模式更是指向性和降噪能力极强，几乎可以过滤掉除正前方说话人之外的一切声音。所以，如果你只想用它开个会的话，基本就不用单买一个独立麦克风了。

Insta360 WAVE 和 Link 2 Pro 可以搭配使用，并生成 AI 纪要 | 图源：网络

另外，这套 Link 2 摄像头还可以搭配影石自家的录音全向麦克风 Insta360 WAVE 一起使用。最大的好处就是收音区变广了，以前开会坐得远的同学要么靠吼、要么需要换个座位，现在基本一屋子的声音都能收清楚了。

 

绕开智能手机的创新公式

整体来说，在收到新一代 Link 2 Pro 之前，我并没有对这个在影石官网被划分在「视频会议」品类的产品抱有太大期待。

因为从一个打工人的角度来看，开会本身就是我的本职工作，为啥还要再掏一两千块钱买个摄像头让自己看起来「精致」一些呢？

因此，在很长一段时间里，我都把 Link 系列视为一个 ToB 向的产品，仿佛它和影石的全景相机、拇指相机甚至影翎无人机这些直接面向消费者的 ToC 产品有完全不同的产品和销售逻辑。

促使我观念转变的一个瞬间，来自一个做自媒体朋友告诉我，他用新一代 Link 2 Pro 在事先不做任何灯光、布景的准备下，完成一期远程视频播客的录制。而在他原本的期待值里，只是打算做一期音频内容，摄像头只起到拉近对话关系的作用。

这件事让我开始意识到，Link 2 Pro 呈现的「精致」和「便捷」，不再是可有可无的装饰，而是可以转变成真正的效率工具。

影石创始人刘靖康 | 图源：极客公园

我记得影石创始人 JK 此前在采访中提到过，影石做产品的一条关键逻辑，就是不要进入超级品类的射程范围。

这个超级品类指的就是智能手机。

回看影石的历代热销产品，无论是在滑雪、骑行等场景里饱受好评的全景相机，还是在自行车、亲子场景下热卖的拇指相机，其热销的关键都在于：虽然智能手机画质已经很厉害了，但是在这些特定场景下，它拍不出这样的画面。而 Link 系列也应该抓住手机画质好但长时间重度使用散热差的痛点，找到细分的用户场景。

要知道，在大疆 Pocket 系列这两年成为「电子茅台」之前，它首先击穿的恰恰正是媒体、内容创作者这个群体。从几年前开始，你可以在基本每个需要拍摄的场合，看到媒体人手里几乎人手一台 Pocket——因为它既可以拍出比手机更好的画质，又比专业的相机+云台方案要便捷 N 倍，还可以完美支撑单人作战。

我认为，作为和大疆相爱相杀的影石，也同样应该把内容创作者视为现阶段最核心的受众群体，把 Link 打造成新一代的神器：让更多不懂光圈快门、没有团队配合的个体，也能在几平米的空间里，得到「演播室级」的体验。

这不仅仅是设备的更替，也是影像生产力逻辑的一次重要迭代。