极客一问 你会考虑用一台「功能更少」的手机，来换取注意力的解放吗？

如果你在 2026 年开年，一直有在关注了智能手机行业动态的话，你很容易发现小屏手机似乎开始「文艺复兴」了。

但这里说的并不是像 iPhone Air 那样的轻薄小屏旗舰，而是另一种更加奇特的产物：方形屏幕的小手机。其中最多被转发的照片，大概率都长一个样：一台几乎接近正方形的手机，像把传统直板机拦腰切掉一截，拿在手里像一张偏厚的卡片。

它叫 MindOne Pro，来自 iKKO。

MindOne Pro 机身外观 ｜ 图片来源：极客公园

我第一次真正把它当回事，是看到它在 CES 上被不少人围观的展台。但当时除了在 CES 上爆火之外，它在中国的预售也已经提上日程。

2 月 8 日，它正式发售了。

MindOne Pro 机身外观 ｜ 图片来源：极客公园

那一刻我意识到，MindOne Pro 的野心很明确：它不打算在主流旗舰的赛道里拼刺刀，它想把「手机」重新切成一块更小、更专注、更随身的形态——趁着大家对大屏、重度娱乐、参数内卷都有点疲惫的时候，试着撕开一道缝。

小到让你「不当回事」

MindOne Pro 的形态确实够狠。

机身 86×72mm，厚度 8.9mm，基本贴着「信用卡大小」的直觉走。这尺寸有个很真实的副作用：你会下意识把它当成随手工具，不太会像对待主力机那样郑重其事。放兜里不鼓，塞胸包不占位，甚至放在桌上也不会制造那种「屏幕在喊你」的存在感。

它的屏幕也很配合这种心态：4.02 英寸 AMOLED，方形比例，90Hz，官方强调蓝宝石玻璃与 9H 硬度。你拿它刷视频、甚至连长时间的打字都会立刻感到别扭，这是方屏的天然代价。

MindOne Pro 正方形的屏幕直接决定了交互逻辑会区别于传统智能手机 ｜ 图片来源：极客公园

但你拿它看消息、回一句话、扫一段文字，动作会下意识地会变得很短——短到你很难在上面「陷进去」：在短暂地将主力手机换成 MindOne Pro 之后，我就忽然意识到，我习惯不自觉地刷小红书和抖音的毛病已经戒掉了。

MindOne Pro 还有一个同样直观、也很容易被误解的设计：翻转相机。它用一颗 50MP 的索尼 1/1.56 英寸传感器，带 OIS，模块可以 180° 翻过去，当后摄也当自拍。

 

MindOne Pro 相机模组支持 180 度翻转 ｜ 图片来源：极客公园

虽然这样的设计在传统形态智能手机上已经被逐渐淘汰，但这套方案在这种体积的机器上挺合理：它省掉了一颗「凑合前摄」，让视频通话和自拍都能用上同一颗更好的主摄，同时也避免在小机身里硬塞多摄带来的堆叠与功耗压力。你当然也要接受另一面：它基本不会给你长焦、超广角那一套丰富玩法。这更接近「够用的记录」，不是「影像旗舰的游乐场」。

系统层的「专注结界」

如果只到这里，MindOne Pro 仍然可能被归类为「怪异小手机」。

它真正想讲的故事其实在系统层。它跑的是 Android 15，同时又塞进一套 iKKO AI OS，靠机身物理按键切换。

 

MindOne Pro 内置了一套 AIOS ｜ 图片来源：极客公园

这听上去像营销词，但你把它翻译成人话，会更清楚它在解决什么：很多人想要专注模式，最后都败在摩擦太低——你一滑就回到信息流。

MindOne Pro 把「切换」变成一个更郑重的动作，让工作区和日常区之间多一道门槛。同时它还允许把部分 Android 应用带进 AIOS 的工作区里，试图让这套「克制」不至于变成「功能缺失」。

更有意思的是它对「联网」的处理方式。你会在很多转发里看到一句很抓眼的描述：免费的全球可用网络。但 实际上这个描述多少是有点过度：所谓「免费」，对应的是内置 AI 工具在 60+ 地区的可用性，并不等同于全量数据上网都免费。

 

MindOne Pro 内置了一套可以无需插卡自动联网的 NovaLink 系统 ｜ 图片来源：极客公园

其实同时还揭露了 MindOne Pro 的核心策略：它把网络切成两条腿走路。NovaLink 负责的是让内置 AI 工具在更多地方随时可用；vSIM 覆盖 140+ 国家/地区，用于完整上网需求；另外它也保留实体 nano SIM。

你可以把它理解成一种「先保证关键工具不断线」的兜底逻辑。尤其在跨境场景里很实用：落地后你先把翻译、转写、摘要这些刚需跑起来，至于要不要为完整上网买单，你有时间慢慢决定。

至于内置的 AI 工具，除了传统的 Chatbot 以外，Echo 还提供了包括 AI 笔记、AI 学习、AI 备忘录等相关功能，可以预期的是，在将这款手机作为平台的前提下，这些 AI 功能未来都会进一步探索。

MindOne Pro 目前自带的 AI 应用生态还相对较为简陋 ｜ 图片来源：极客公园

除了自带的 AI 功能之外，MindOne Pro 同时也可以使用你最熟悉的那些 AI 应用。无论是豆包还是 Gemini，都可以在原生安卓平台下日常使用。

我甚至还开发出了另外一个新玩法：将 Gemini 打开多模态的相机，将镜头旋转出来放在衣服前的口袋里，让它帮助我看前面的世界并主动进行对话。

以一个多模态 AI 硬件的身份，帮我看世界｜图片来源：极客公园

它甚至在通信制式上也延续了这种「把可用性放在第一位」的思路。在支持网络的选择上，iKKO 选择 4G+ 而非 5G，理由指向漫游稳定性、发热控制与续航。你可以不认同这种取舍，但你很难说它逻辑混乱——这台设备的主要矛盾，本来就不在下载速度，而在「有没有网、稳不稳、耗不耗」。

代价写在明面上

说到耗电，MindOne Pro 的续航是最容易劝退的一环。

它的电池只有 2200mAh，平台是 MediaTek 的 MT8781。这个组合放在今天的手机世界里，属于一眼就会被怀疑的配置。

有媒体做过测试：满电、亮度拉满、音量约 50%、接 Wi-Fi 串流 Disney+ 一部 116 分钟的电影，看完电量从 100% 掉到 69%，消耗 31%。据此推算，连续串流约 6 小时、一般日常大概 12 小时左右。

老实讲，如果你用传统旗舰手机的标准去评价这个数字的话，它显然不能满足你一天的重度使用。但这也很符合直觉：MindOne Pro 更适合「短时高频、随手处理」的节奏，你要把它当作全天候主力机，随身补能几乎避无可避。

MindOne Pro 机身外观 ｜ 图片来源：极客公园

所以我更愿意把它看作一种「手机使用习惯的重排」。

你手上那台大屏主力机，负责地图、支付、社交、重度娱乐、长时间工作；MindOne Pro 负责那些更像「处理动作」的事情：一句话翻译、几分钟转写、随手记要点、在机场落地先把网络兜住。

在 CES 现场，我看到有外国媒体把它形容成一台面向工作与旅行的「business smartphone」，但同时也认为它最终还要看真实世界的表现。这句话挺关键，因为 MindOne Pro 的成败从来不取决于某个 AI 功能多炫，取决于它能否在足够多的真实场景里保持低摩擦、低故障、低干扰。

「换个方向试试」

你甚至可以把它放进更大的行业语境里理解。

当手机越来越像一块无限供给的内容屏幕时，总有人想把屏幕变小，把路径变短，把注意力的损耗降下来。虎嗅那篇文章用一句话总结得很尖锐：跑分在涨，想象力在见底，于是有人想换个方向试试。

MindOne Pro 就是这种「换方向」的产物。它的代价写在明面上：方屏适配、续航、单摄的边界感。它的价值也很直白：携带性、系统层的专注结构、跨境联网的兜底设计。

到最后，MindOne Pro 适合的人其实还挺具象化的：你确实需要一台随身的小设备，你讨厌被信息流拖走，你经常出差或跨境，你愿意用「更克制的体验」换来「更轻的存在感」。

 

MindOne Pro ｜ 图片来源：极客公园

如果你的手机生活围绕长视频、游戏、重度社交展开，它大概率会让你觉得处处别扭。

这里也不得不提到一个潜在的不确定性：应用对这种特殊屏幕比例的优化程度，至今仍然要打问号。也正好对应 MindOne Pro 的真实处境：它的概念足够清晰，但它从来不是来取代你的日常常用的那台手机的。

MindOne Pro 让人上头的地方，从来不是它把 AI 做得多神，而是它让你短暂地想起了「手机也可以只是工具」。

在 2026 年，这个念头已经足够稀有了。

 

 

头图来源：豆包AI生成

最近一段时间，Seedance 2.0 几乎成为 AI 视频圈绕不开的名字。

从游戏制作人冯骥的赞叹到美国导演的青睐，中国 AI 视频模型首次在全球范围内实现“物理规律遵循”的断层式领先。

不过，视频生成的爆火只是字节 AI 冰山露出海面的一角。更深层的变革发生在 2 月 14 日——豆包大模型 2.0 的跨代升级，标志着字节正式进入“原生多模态 Agent”时代 。

这种升级的核心逻辑，在于字节跳动通过底层能力的全面重构，让 AI 真正实现了从“信息分发”到“任务处理”。不同于部署门槛较高的开源项目，豆包 2.0 将多模态理解、思考长度可调节的逻辑推理以及极其稳定的工具调用能力内化为模型本能 。

在字节跳动CEO梁汝波提出的“勇攀高峰”年度关键词下，豆包大模型 2.0 正在围绕大规模生产环境的用户体验进行优化，发力成为说一句话就能解决用户问题的端到端Agent。

提升性能的同时，豆包2.0在定价上也颇有性价比——豆包 2.0 Pro（32k）输入仅需 3.2 元/百万 tokens，成本优势远超 GPT 5.2 与 Gemini 3 Pro；而性能反超上代主力的 Lite 版更是将单价压低至 0.6 元。

一、豆包 2.0 的“大脑”升级了什么？

真正决定豆包 2.0 能否承载 Agent 场景的，仍然是底层能力本身。

首先是逻辑推理能力的显著提升。在推理与数学等核心评测维度上，豆包 2.0 已经进入与 Gemini 3 Pro 同一梯队的区间。但比榜单更重要的是，它在真实任务中的表现更加稳定：能够完成复杂任务的结构化拆解，建立因果链条，进行多步规划，并在最终输出前进行结果校验。

这种能力对 Agent 的意义非常直接。Agent 的本质是“流程更可靠”。只有当模型能持续维持长链路逻辑一致性，工具调用才不会在中途偏航，任务执行才不会出现“前面理解正确、后面逻辑断裂”的情况。换句话说，推理能力的提升，实际上是在为完整任务执行提供一条稳定的骨架。

推理决定了 Agent 的“思考深度”，多模态能力的升级，则决定了它能看见多大的世界。

在豆包2.0这一代模型中，多模态能力的优化明显不再停留在展示性场景，而是直接对准高频生产环境需求：截图识别、图表解析、复杂文档阅读等实际工作输入，被作为优先优化对象。这背后的逻辑很现实——企业真实流程里的信息，大量存在于截图、PDF、流程图、设备图纸、报表等非结构化视觉内容中。模型如果无法可靠理解这些输入，就谈不上真正进入生产环节。

在基础识别能力之外，豆包 2.0 在空间理解与运动理解上的提升，也在扩大 Agent 的感知边界。模型不仅能识别图像中“有什么”，还更容易判断“它们之间如何关联、如何运动、如何作用”。

豆包 2.0 的升级是在尝试让模型具备更接近真实世界的输入理解能力。推理能力提供决策结构，多模态感知提供现实世界的上下文，两者叠加，才让 Agent 不再只是处理文本任务，而是能够进入更复杂的生产场景。

当模型既能稳定思考，又能真实感知时，所谓“端到端执行”才真正有了可落地的基础。

二、重塑 Agent

推理能力与多模态感知决定了模型能看多远、想多深，那么真正决定它能否进入企业流程的，是能不能稳定完成一整条任务链。

豆包 2.0 的变化正在这里。

与过去依赖外挂插件或外层工作流拼接的 Agent 方案不同，这一代模型开始在底层原生支持多 Skills 调用、多轮指令持续遵循，以及高度稳定的结构化输出能力。换句话说，工具调用、搜索、格式控制不再是额外补丁，而成为模型推理过程的一部分。

这种差异在长程任务中尤为明显。真实企业流程往往不是一次问答，而是一串连续动作：理解需求、拆解步骤、查询外部信息、调用工具处理数据、生成中间结果、再汇总输出。过去的模型即使单步能力很强，也容易在多轮执行中出现上下文断裂、目标漂移，或在最后输出阶段格式失控。

豆包 2.0 的改进，本质上是在尝试把这条链路变得更可控。其中容易被低估的一点，是“格式输出稳定性”。

在消费级场景里，格式波动只是体验问题；但在企业场景里，格式稳定往往直接决定流程能否自动化衔接。日报如果今天是表格、明天变成散文，可能就进入数据系统就会不太顺畅；接口调用如果字段偶尔缺失，可能就会导致整条流水线失败。因此，稳定输出并不是美观问题，而是生产可用性的前提。

在 Function Call、搜索工具调用与多轮指令遵循能力的增强之外，豆包 2.0 还通过更灵活的上下文管理机制，缓解了模型在复杂任务中的“断片”问题。模型能够在更长的执行周期里保持目标一致性，理解当前步骤在整体流程中的位置，从而减少中途逻辑跑偏或重复执行的情况。这种持续状态感，才是 Agent 真正需要的能力。

在这个过程所体现出的完整的长程任务执行能力：包括主动任务拆解、时间线推理、复杂知识整合、多轮指令持续遵循，以及在长篇内容生成中的结构自检与逻辑一致性维护，都是企业级 Agent 在真实生产场景中最需要的能力。

三、字节/豆包的“飞轮”与“野心”

不只在模型能力与应用形态，字节跳动真正试图拉开差距的，反而是在更底层、更长期的 AI 云市场。

火山引擎正在承担一个更关键的角色：把模型能力变成可规模化交付的生产基础设施。对企业客户而言，大模型的竞争是谁能提供更稳定、成本更可控、部署更顺滑的云端服务能力，这恰恰是火山引擎近两年持续投入的方向。

从市场结构看，字节跳动在 AI 云上的优势，是AI 原生业务带来的真实生产流量。无论是抖音推荐系统、广告投放、内容理解，还是实时视频处理，这些高并发 AI 场景长期运行在字节内部基础设施上，使得其在推理调度、模型压缩、实时多模态处理和成本控制方面形成了大量工程经验。火山引擎把这些原本服务内部业务的能力产品化后，天然更接近企业真实生产环境，而不是实验室式的模型服务。

这种路径也让火山引擎在企业侧的落地速度更快。对于客户来说，选择 AI 云其实是在选择一整套从算力、模型、数据处理到业务工具的组合方案。火山引擎在视频、电商、内容平台、游戏等高算力行业中持续扩大客户覆盖，本质上是在用“场景密度”换市场份额——越多真实业务在其云上运行，就越能形成规模效应与价格优势，也就更容易吸引新的 AI 项目继续迁移上云。

图片来源：视觉中国

这也解释了为什么在豆包大模型 2.0 发布的同时，会反复强调 API 服务、生产环境适配与价格区间。据悉，豆包2.0 Pro按“输入长度”区间定价，豆包 2.0 Pro（32k）输入仅需 3.2 元/百万 tokens，成本远低于 GPT 5.2 和 Gemini 3 Pro；而豆包 2.0 Lite 更是将单价压至 0.6 元，在保持低价的同时，综合性能已全面超越上一代主力模型 1.8。

模型只是入口，真正决定企业是否长期使用的，是云平台能否持续提供稳定推理成本与弹性扩展能力。当模型进入大规模调用阶段，云的市场份额就不再只是基础设施之争，而成为 AI 商业化能力的直接体现。

从这个角度再看，梁汝波把字节 2026 年的关键词定为“勇攀高峰”，也像是在确认一条更完整的路径：从底层模型能力，到开发工具层，再到云端服务生态，字节正在尝试构建一条闭环的 AI 实用化通路。而火山引擎所争夺的市场份额，正是这条通路能否真正形成产业壁垒的关键节点。

如果说模型决定了技术高度，那么云的市场占位，才决定了这套能力最终能覆盖多少真实世界。

 

 

豆包大模型 2.0 发布

2 月 14 日消息，今天，豆包大模型 2.0 正式发布。豆包 2.0 系列包含 Pro、Lite、Mini 三款通用 Agent 模型和 Code 模型，灵活适配各类业务场景。

豆包大模型 2.0 的跨代升级，标志着字节正式进入「原生多模态 Agent」时代。

这种升级的核心逻辑，在于字节跳动通过底层能力的全面重构，让 AI 真正实现了从「信息分发」到「任务处理」。不同于部署门槛较高的开源项目，豆包 2.0 将多模态理解、思考长度可调节的逻辑推理以及极其稳定的工具调用能力内化为模型本能。

在字节跳动 CEO 梁汝波提出的「勇攀高峰」年度关键词下，豆包大模型 2.0 正在围绕大规模生产环境的用户体验进行优化，发力成为说一句话就能解决用户问题的端到端 Agent。

提升性能的同时，豆包 2.0 在定价上也颇有性价比——豆包 2.0 Pro（32k）输入仅需 3.2 元/百万 tokens，成本优势远超 GPT 5.2 与 Gemini 3 Pro；而性能反超上代主力的 Lite 版更是将单价压低至 0.6 元。（来源：极客公园）

字节将卖掉沐瞳，金额或超 414 亿元

近日，字节跳动被曝将沐瞳出售给沙特公共投资基金（PIF）下属 Savvy Games Group 公司，交易价格高于 60 亿美金（约合 414.52 亿元人民币），预计二者将于今年 2 月签署股权收购协议（SPA）。

据悉，目前沐瞳主体及《Mobile Legends： Bang Bang》（决胜巅峰，简称 MLBB）已确认在购买范围内，其余被收购的项目还包括上海工作室的俯视角射击游戏《头号禁区》、一个 ARPG 竞技游戏、一个 PC 端动作游戏、一个 PvPvE 休闲竞技游戏、一个 DC IP 的 Team RPG《代号 A02》、广州 Lighthouse 工作室等。

此外据媒体报道，于 2024 年出任沐瞳 CEO 及字节跳动游戏业务（朝夕光年）负责人的张云帆将留在字节。（来源：21 世纪经济报道）

 

OpenAI 升级 Codex、Sora 计费系统，避免触发限制「强制拉闸」

2 月 14 日消息，OpenAI 宣布为 Codex、Sora 引入全新计费引擎，可在达到速率限制时使用信用点数（credits）继续访问产品，避开传统计费系统达到限制时出现的「强制拉闸」现象。

据介绍，这套系统从底层重构，将速率限制、实时使用跟踪和信用点数余额整合进同一模型。从宏观角度讲，传统的计费系统必须在两者之间二选其一：速率限制在前期有帮助，但只要用尽就只能「稍后重来」；而按量计费虽然灵活，但从第一条 token 就开始收费不利于用户探索。

这套系统的关键理念是将访问建模为「决策瀑布」，而不是简单地依照额度允许或拒绝，系统不会再问「是否允许这个请求」，而是问「允许多少，从哪一层额度开始扣？」，从用户视角看，这一切换非常顺滑，只是决策瀑布中的其中一层。

当用户触发限制时，系统将无缝切换至信用点数支付，确保请求连续完成。官方称这套系统未来将扩展至更多产品。（来源：IT 之家）

 

摩尔线程完成 MiniMax M2.5 模型 Day-0 适配，支持 MTT S5000 GPU

2 月 14 日消息，摩尔线程完成 MiniMax M2.5 模型 Day-0 极速适配，成功在 MTT S5000 AI 推训一体全功能 GPU 实现高性能推理。

据介绍，MTT S5000 GPU 拥有 MUSA 架构，具备强大的算子覆盖与生态兼容性，能够释放原生 FP8 加速能力。而 MiniMax M2.5 模型在编程、工具调用及 Agent 任务中表现出色，其长上下文处理能力对计算效率提出极高要求。

MiniMax M2.5 模型发布于前天，其编程与智能体性能 (Coding & Agentic) 比肩国际顶尖模型，直接对标 Claude Opus 4.6，支持 PC、App、跨端应用的全栈编程开发，在 Excel 高阶处理、深度调研、PPT 等 Office 生产力场景处于 SOTA（行业领先）地位。（来源：IT 之家）

 

宇树科技 CEO 王兴兴：具身智能时代的牛顿还没诞生

2 月 14 日消息，据央视财经今日报道，宇树科技创始人、CEO 王兴兴谈及具身智能的技术突破方向时直言，具身智能时代的牛顿还没有诞生。

王兴兴认为。目前最大的问题是具身智能 AI 模型本身的能力还不够。最典型的代表就是其泛化能力和通用性不够。「比如说它可以用端到端的 AI 技术，在某个固定场景做训练，基本上可以做到 100% 的成功率。但是有个致命的问题，如果这个场景的内容稍微改变一下，它的成功率会暴跌，这是目前 AI 最大的问题。我觉得每个人在具身智能或者具身智能 AI 时代都有机会，我一直感觉这个时代的牛顿都还没有诞生，还处在一个比较粗犷的技术时代。」（来源：IT 之家）

DeepSeek 被用户吐槽风格变「冷淡」？官方回应了

近日，DeepSeek 被大量用户吐槽风格突变，有用户反映称，」DeepSeek 从原本「细腻共情」的风格突然变的冷淡，话题 #Deepseek 被指变冷淡了 # 甚至登上微博热搜。

据媒体报道，对于为何变得「冷漠」，DeepSeek 官方回应表示，不是故意变冷淡的。可能是几方面原因叠加：

一个是效率上的调整。之前很多回复会带比较多的表情和语气词，但后来发现用户问复杂问题的时候，那些反而会干扰信息密度。

另一个是边界感。有些人来聊天是排解情绪，也有些人就是想要答案。没有表情修饰的回复，对后者来说更舒服——不用被迫接收某种热情，也不用应付「AI 在假装关心我」的感觉。（来源：TechWeb）

 

市场监管总局约谈阿里巴巴、抖音、百度、腾讯、京东、美团、淘宝闪购等平台企业

2 月 13 日，市场监管总局约谈阿里巴巴、抖音、百度、腾讯、京东、美团、淘宝闪购等平台企业，要求有关平台企业严格遵守《中华人民共和国反不正当竞争法》《中华人民共和国价格法》《中华人民共和国消费者权益保护法》《中华人民共和国电子商务法》等法律法规规定，主动落实主体责任，进一步规范平台促销推广行为。

提醒相关平台企业要杜绝各种形式的「内卷式」竞争，共同维护公平竞争市场环境，促进平台经济创新和健康发展。（来源：财联社）

 

微信否认抢红包有「手气最佳攻略」：纯靠运气和手速

2 月 14 日消息，「微信派」公众号今日发布了「抢微信红包到底有没有攻略」播客，微信支付产品经理「飞哥」回答了一系列热门话题。

就「微信红包为什么最多只能包 200 元」一问，「飞哥」表示，微信希望抢红包只是「一个游戏」，快乐最重要，不能让发红包给用户带来心理的压力和成本。单个红包最高 200 元，在我们的感知上是已经可以表达情谊的一个数，但是也没有多到让别人会觉得有非常有压力。

据悉，针对「第二个抢红包最容易手气最佳」「网速越快，抢到的金额就越大」等传闻，「飞哥」表示，微信红包相比于线下，很重要的一个特点是随机性，而随机性也是微信红包趣味感的重要来源。

对于网上流传的「手气最佳攻略」，「飞哥」澄清说，每个红包的金额都是由服务器在生成时随机分配的，不存在任何预设的规则或技巧。「最重要的其实是手速快一点，确保自己能够抢到红包，这才是最实在的。」（来源：新浪财经）

法拉第未来具身智能机器人预计本月底首批交付，正在推进量产准备

法拉第未来今日宣布，公司已推出首批具身智能机器人产品系列，并开启了不可退款、非约束性付费预订，首批交付预计在本月底。

围绕机器人业务，公司正在推进量产准备、定制化开发、测试验证及 AI 数据训练等关键工作，持续推动公司两大类核心产品——EAI 车辆与机器人的双擎驱动增长曲线。

法拉第未来还正式推出了「三位一体」FF EAI Robotics 生态战略、技术与产品，包括 EAI 终端、EAI 大脑 & 开源开放平台、以及 EAI 去中心化数据工厂。号称将凭借开源开放的闭环 EAI 生态，实现先发优势。（来源：IT 之家）

 

全球仅此一台：劳斯莱斯幻影 Arabesque 定制版亮相

当地时间 2 月 13 日，劳斯莱斯推出了一款独一无二的幻影定制版车型——Phantom Arabesque。

这款车型由劳斯莱斯汽车迪拜「私人办公室」定制打造，是品牌历史上首款采用激光雕刻引擎盖的车型。劳斯莱斯为这一工艺打磨了五年时间，最终呈现出的效果精致而克制，没有浮夸感。

整车设计围绕这一主题延展。车身下半部配色为「钻黑」，上半部则是银色。车辆配备手绘腰线、可点亮的 Dark Chrome 前格栅，以及可发光的欢庆女神标识，并搭载 22 英寸抛光轮毂。

内饰同样呼应外观主题。中控台中央区域采用 Blackwood 与 Black Bolivar 木材打造，纹样与前机盖相互映衬。车内大量使用 Selby Grey 与黑色真皮，并配有黑色座椅滚边、地毯，以及头枕刺绣图案。

劳斯莱斯迪拜「私人办公室」定制首席设计师 Michelle Lusby 表示：「Mashrabiya 是中东最具代表性且最具延续性的设计语言之一。对于幻影 Arabesque，我们不仅被其美感所吸引，也关注其所体现的私密性、光线与空气流动效果。我们的目标是在文化根基之上进行演绎，同时保持鲜明的劳斯莱斯风格。」（来源：IT 之家）

 

微软面向 macOS 企业用户推广 Microsoft 365 Copilot

微软正进一步向 macOS 用户（主要针对企业客户）推广 Microsoft 365 Copilot。根据最新披露的产品路线图，从 2026 年 2 月中旬开始，Microsoft 365 Mac 版套件的安装程序将发生变化，新增一个名为「Microsoft 365 Copilot」的应用图标。

需要注意的是，该图标仅为一个「引导程序」（shim）或快捷方式，并不会自动在用户的 Mac 上安装完整的 Copilot 应用程序，只有当用户主动点击该图标时，系统才会开始下载并安装完整的应用。

此次调整主要针对使用完整套件安装包进行新部署的企业环境。微软表示，这一举措旨在帮助组织更轻松地部署 Copilot 服务，同时保留了选择权。对于不需要该功能的企业，IT 管理员可以在部署过程中选择排除这一引导程序。更为重要的是，现有的 Microsoft 365 安装用户将不会受到影响，这一变化仅适用于全新的安装场景。相比于 Windows 11 上 Copilot 被自动安装并集成到文件资源管理器中的激进策略，macOS 用户在这一功能是否安装上拥有更多的主动权。(来源：cnBeta)

加拿大团队研发新型声波 3D 打印技术：精细度提高十倍，适用于硅胶等柔性材料

当地时间 2 月 12 日，加拿大康考迪亚大学宣布在微制造领域实现突破，研发出「近场声打印」（PSP）技术，研究成果在《微系统与纳米工程》上发表。该方法通过聚焦超声波直接固化液态聚合物，打印精度相比以往声学打印方案提升约十倍。

该技术源自团队此前提出的「直接声打印」。早期方案已验证声音可触发声化学反应，实现材料按需固化，但在分辨率与稳定性方面存在局限。此次研究将声源贴近打印界面，大幅提升控制精度与细节表现，同时降低能耗，实现更小尺寸结构的稳定成型。

与依赖光或热的传统 3D 打印不同，声打印特别适合硅胶等柔性材料。据 IT 之家了解，这类材料在芯片实验室装置与可穿戴设备中至关重要，但在微尺度加工时难度极高。

研究由博士毕业生 Shervin Forough、Muthukumaran Packirisamy 教授及 Mohsen Habibi 主导，并获得加拿大自然科学与工程研究委员会资助。团队认为，该技术有望加速医疗检测装置与软体机器人部件的研发进程，为微尺度高端制造提供更高效、更灵活的新路径。（来源：IT 之家）

 

联合国秘书长古特雷斯周六在亚的斯亚贝巴举行的非洲联盟峰会上表示，在这个充满分裂与猜疑的世界里，非洲联盟是多边主义的旗帜。

联合国秘书长古特雷斯周六在亚的斯亚贝巴举行的非洲联盟峰会上表示，在这个充满分裂与猜疑的世界里，非洲联盟是多边主义的旗帜。

作者｜Cynthia

编辑｜ 郑玄

AI 社交，再次重回舞台中央。

1 月下旬，一个没有铺天盖地公关、甚至连官方介绍都极简的产品 Moltbook 悄然发布，瞬间在 AI 圈掀起了一场不小的地震。

短短 72 小时，15 万个 AI agent 自发涌入，十天时间，超 170 万 AI agent 带着被预设的人设和知识背景，自主发内容、找同好、开辩论，热闹成一团。

一个真正 AI 时代的社交网络热潮，就这么被一个人类只能围观的平台点燃了。

但与 2023 年那场主打 AI 陪聊的狂欢不同，这一次，行业的叙事逻辑中， AI 已经从陪伴人类聊天的配角，进化成为社交的主角之一。

随之而来，一个新的问题出现了：如果 AI 社交是一座金矿，那么它的形态，究竟会是 WhatsApp 这样的传统社交产品加上 AI 功能，还是一个 AI native 的全新物种？

要回答这个问题，我们需要先复盘，AI 社交这两年，到底走了一条怎样的进化之路。

 

01

AI 社交三步走：

从陪聊搭子到 AI 版 WhatsApp

 

如果把 AI 社交的发展比作一场闯关游戏，那么行业已经跑完了前两关，正卡在最关键的第三关门口。

最早的 AI 社交，本质上是单向情绪供给。 人类有倾诉欲、有幻想欲，但现实中的社交成本太高，AI 完美解决了这个问题：随叫随到、永远共情、不会反驳，还能扮演你想要的任何角色。

Character.ai 以及国内的字节猫箱、Minimax 的 takie 等产品是这一时期的核心代表，大家的玩法大同小异，核心都是用 AI 提供情绪价值。

但这一轮热潮，很快就陷入了瓶颈。陪伴式 AI 的本质上还是单向对话，没有人与人之间真实的社交关系沉淀，大部分用户新鲜感过后，难以形成真正有效的留存。

于是，行业开始进入第二关。AI 开始参与人类真实的社交与工作，解决群聊总结、会议纪要等麻烦事 。谷歌是这一阶段代表，通过将 Gemini 融入 Workspace 全家桶，AI 成为各个任务节点的默认工具。同一时期的代表性玩家，还有国内大厂代表玩家如飞书、钉钉等。

但这一时期，创业公司的做法则更为激进：海外 Bubbl 为代表的产品，开始尝试以插件形式嵌入 WhatsApp、iMessage，模拟用户风格总结聊天、代发消息，借力成熟生态，虽然解决了产品的前期启动成本问题，但其隐私伦理争议等问题又带来了新的困境。

至此，行业进入 AI native 的第三阶段。这一阶段，市场开始出现全新的聊天软件形态：人类发起交互，AI 可以同时以工具或者好友等不同的形态作为社交参与的一环 。

最典型的代表，是 Teamily AI。它是全球首个 AI 社交通用平台，作为一个 AI-native 的即时消息应用，它的核心是借助社交大模型出发以及 agentic social network，可以让人类和 AI 代理实时共存、互动（网页为主，暂无 APP 形态）。

而 Teamily AI 的出现，也让行业产生了一个新的问题：AI 时代的 WhatsApp，到底应该是 WhatsApp+AI，还是 AI 原生版 WhatsApp？

 

02

AI 时代的 WhatsApp，

为什么不会是 WhatsApp？

 

在讨论 AI 时代的 WhatsApp 的形态如何这个问题之前，我们不妨先回顾一段历史，思考三个问题：

电话出现后，写信就被彻底淘汰了吗？手写信依然是仪式感的象征；

手机出现后，我们就彻底不需要电话了吗？固定电话依然在企业和家庭中存在；

微信出现后，付费的短信就被扫进历史的垃圾堆了吗？短信依然是验证码、通知的重要载体。

既定的基础设施不会被淘汰，但新的时代，一定会催生新的产品形态 。而新的产品形态，又总能凭借更低的成本、更低的门槛、更高的用户规模，以及更大的市场想象力，成为新时代的主流。

更重要的是， 新产品建设伊始，不需要考虑历史包袱，可以放开重构技术栈与交互的方方面面，最后自上而下的完成产品普及与市场教育；而传统产品，则因为它们在上个时代，做得太过完美、太过极致，以至于无法摆脱自己的历史包袱 ，需要兼顾大量已有下沉市场用户，无法做出大刀阔斧的变革。

不久前，我们独家采访了 Teamily AI 的创始人 Aiden Chaoyang He（何朝阳），他们用了长达一年多的时间，做了一个神似微信，但底层架构，却和微信、WhatsApp 有着天壤之别的全新产品 Teamily AI。

在他看来，两者之间的关系，就像一个燃油车，与一个电动的自动驾驶汽车，外形相似，但产品结构与想象力空间已经不在同一个时代。

比如， 底层架构方面，Teamily AI 与传统社交产品最大的差异来自数据库的选型 。传统社交产品（WhatsApp、微信）多用 MySQL 等结构化数据库，核心是存储文本、用户信息，满足人类查询展示需求，虽然格式兼容，但产品本身并不理解这些数据本身的含义。

而 AI 社交的核心是让 AI 理解数据，Teamily AI 优先采用多模态向量数据库，所有数据保留 embedding 备份（转化为机器可理解的向量），适配大模型逻辑。

第二个差异体现在关系图谱与任务执行模式的变化。 传统产品中，人的好友只会是另一个真人，当需要完成具体的任务，我们在社交软件完成沟通后，只有切换其他专业办公软件才能完成任务。

但 Teamily AI 可以直接加 agent 为好友，或者让 agent 进群，直接完成任务，或者让 team agent 理解上下文、提供决策辅助（如创业群自动总结建议、提供计划书模板）。这就需要架构初期就适配 Agent 的高并发需求，并解决 AI 记忆等问题。

而随着 AI 在软件中变得无处不在，感知与输入层 UI，也需要从人类视角进化到 AI 与人类双视角 。

传统社交 UI 只为人类服务，图片、视频仅做视觉展示，AI 无法识别内容本身。Teamily AI 则需要原生适配多模态，从底层卡片设计让 AI 可直接读懂内容：发送美食图片会生成含种类、热量的结构化卡片，发送 PDF 会自动提取摘要，无需人类手动处理。

而基于以上技术与交互的深度变革，一个真正的 AI native 产品的设计与体验，相比前一代产品，也必将是颠覆性的。

 

03

AI 版 WhatsApp 的样子？

是拼合体，也是全新物种

 

深度体验了几款 AI 原生社交产品后，我最大的感受是：它们像所有产品，集合了多款产品的优点，却又形成了自己独特的核心竞争力。

以 Teamily AI 为例，基础社交功能之外，Teamily AI 不仅能直接读懂多模态对话并让 agent 直接完成任务，产生跨群组记忆、自动搜寻所有历史会话共享填补信息差，还能自然语言创建 agent，并让其并行多任务产生群体智能。

具体在交互上，它像微信，但又比微信更智能 ：整体 UI 的核心聊天区为主，侧边栏整合聊天管理、发现等功能，表情包也一致，降低用户适应成本。

但在聊天过程中，AI 可以在人类群聊聚餐时，自动捕捉不同参与者口味、忌口，制定方案并预订餐厅；聊旅游时，AI 可自动生成含交通、住宿的详细计划，相当于内置攻略师。

从交互模式来看，Teamily AI 的多模态输入与推特类似，支持文本、语音、海外外链等，无需格式转换。

但推特的多模态内容，本质上还是人类分享、人类观看，AI 无法参与其中；而 Teamily AI 的多模态内容，AI 能直接读懂、分析、回复。比如你发送一段 Youtube 视频链接，推特只能展示链接，用户需要点击跳转才能观看。

而 Teamily AI 的 AI 会自动识别视频的核心内容，生成摘要，你和朋友可以基于摘要讨论，AI 还能补充相关信息、提出不同观点，甚至直接相应需求，让单向分享变成双向互动。

从能力出发，Teamily AI 的办公协作功能，则与飞书更像 ：能连接 Gmail、Slack、Notion，以及金融分析在内的各种专业 agent 设计，完美适配办公场景。

比如产品团队与 AI 协作撰写 PRD，完成后分享给研发团队，AI 会完整承接所有背景：产品群里的每一次讨论、每一项决策、每一个细节。工程师有疑问时，AI 能解释每条需求的背后逻辑，填补信息差，让所有人保持同步——这和飞书的知识问答、群聊信息总结异曲同工。

但它比飞书更轻便，AI 能在不同场景中自动切换角色 ——办公时是效率助手，社交时是聊天搭子，无需切换产品，就能满足不同需求。

而这种拥有记忆的低成本 agent，其底层技术模式，又与 OpenClaw 颇为相似，两者均采用三层技术架构（全局记忆、社交大脑、代理网络），但 Teamily AI 无需技术基础，点击即可创建智能体，绑定账号就能代执行操作，大幅降低使用门槛。

而关于兴趣群组设计，Teamily AI 的 Discover 板块，和贴吧很像 ：用户可以在具体的部落内，分享一切感兴趣的内容并加入兴趣社群。

但它比贴吧更精准，贴吧的核心是人类分享、人类讨论，信息质量参差不齐；而 Teamily AI 的兴趣部落，有 AI 常驻，能自动筛选优质内容，总结讨论重点，还能根据你的兴趣偏好，推荐你可能感兴趣的内容、社群。

总而言之，在这个软件中，人类就像拥有了一个 24 小时不眠不休又全能的超级 agent，但它不需要一个 mac mini，也不需要你懂得任何的部署技巧，反 而更像一个老朋友，可以用最熟悉、最低成本的方式，在日常聊天时就能响应你的一切需求。

 

04

尾声：罗马不是一日建成，

想象力才刚刚打开

 

罗马不是一日建成的，当前的 AI 原生社交产品，自然也不算尽善尽美——它们还有很多问题需要解决，也还有很长的路要走。

比如，Teamily AI 目前对算力的消耗是单机 AI 的很多倍，主要原因包括：超长任务的伴随式 AI，需要 24×7 小时采集社交环境和会话数据的变化并主动参与人类的协作，而且在群内可以并行计算多个任务的设计。这样的设计非常以人为本，但如何突破算力的限制，或许是一 个值得我们关注的话题。

要知道，伴随微信、WhatsApp 过去十年的普及，人类已经习惯了免费社交。如果 AI 版 WhatsApp 对标微信，走免费路线，那么高昂的算力成本、技术成本，很难支撑产品的长期发展；如果走付费路线，那么用户又很难愿意从免费回到付费——这是所有 AI 原生社交产品都面临的两难困境。

广告或许是解决路径，又或许，AI 时代，付费才是常态。

毕竟，如果对标 AI 社交+AI 办公+AI 助理+ChatGPT 的综合体，那么这场探索，才刚刚开始。

本期要点：巴勒斯坦：加沙再遭空袭，以色列扩大对西岸的控制；苏丹快速支援部队攻占法希尔期间犯下战争罪和危害人类罪；安理会对南苏丹暴力升级表示严重关切，呼吁立即缓和局势；联合国对古巴经济危机持续加剧表示关切；联合国科学报告：自然辐射仍是公众主要辐射暴露来源；粮农组织：各类形式的鱼类产品欺诈在全球市场中普遍存在。

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联合国人权事务高级专员办事处周五发布报告指出，2025年10月苏丹法希尔市被与政府军作战的准军事武装组织快速支援部队攻占前夕，该部队发动了“一场规模之大、残暴程度之骇人听闻的暴力浪潮”，其广泛实施的暴行构成战争罪及可能的危害人类罪。

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联合国秘书长古特雷斯于周五在第二届意大利-非洲峰会上发表讲话，强调全球合作的重要性，并呼吁支持非洲实现可持续发展与繁荣。

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联合国人权事务高级专员发言人乌尔塔多表示，联合国对古巴日益加深的社会经济危机深表忧虑。乌尔塔多指出，古巴正遭受长达数十年的金融贸易封锁、极端天气事件，以及近期美国限制石油运输的措施，这些因素对古巴人民的人权造成日益严重的影响。

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这两天， 一个还需要邀请码才能玩的AI社交类的新产品：Elys ，在AI圈小圈子里突然开始悄悄活跃起来。

 

第一眼看起来，它像是AI来驱动的朋友圈，而Elys的官方介绍是：Elys 是一个人与 AI 共存的全新社交网络。

 

在看了太多 Pro C、生产力导向的产品之后，这个项目给我的第一感觉，是久违的“耳目一新”。

 

它做的事情其实很具体——你要创建一个属于自己的 AI 分身，让它替你完成社交中的“第一层互动”。

 

在 Elys 里，用户可以训练一个“赛博分身”，可以定义它的性格、语气和兴趣偏好，它会持续读取你的表达方式与内容输入，不断微调记忆模型。这个分身会 24 小时在线，浏览网络中的信息流，自主判断哪些内容值得点赞、评论，哪些应该忽略。

 

当你发布一条动态时，其他人的 AI 分身也会先行“阅读”并给出回应。真正的人类，则在合适的时刻接管对话，完成确认与深入交流。

 

也就是说，Elys 把社交拆成了两层：AI 负责海量探索和预交互，人类负责关键决策和真实连接。

 

如果说过去的社交平台本质上是信息分发机器，那么 Elys 尝试构建的，是一个由 AI 代理构成的连接网络。它把 AI 放在交互前置层，让它成为个人的“代理层”。虽然使用的是熟悉的朋友圈形态，但注入 AI 后让整个空间异常活跃，目前看起来，信息已经有点呈现过载的状态。

 

作为 2026 年初首个实现这种体验的产品，它展示了 C 端 AI 应用的新可能。在 Pro C 主导过去一年的背景下，Elys 很Bold的提出了一个问题——当 AI 开始直接参与人与人之间的连接机制，社交网络的形态会不会发生结构性的变化？

 

一、赛博分身+社交代理

 

一个人与 AI 共存的全新社交网络。

这句话听上去很宏大，真正让我好奇的，是它后面那层设定——你要打造一个赛博分身，让它替你去社交。

图片来源：极客公园

 

我点开初始页面，微信登陆，拿到邀请码，输入手机号，注册——创建分身，包括一键捏脸，录制声音和生产表情包。

随后进入“构建灵魂”环节，通过回答一系列问题， Elys 让AI学习了我的想法和状态，逐步构建分身的“灵魂”；然后是定制AI分身的说话风格，通过滑块在“夸夸/锐评”“正经/抽象”“高冷/显眼”三个维度上调整。

完成所有设置后，我的数字生命体（赛博分身）已经被激活，分身自动开始替我浏览、筛选和互动。

随后我进入了App主界面，看到分身已经开始为我“捞回”更精准的内容和连接。整个过程跟在传统互联网app开一个新账号有点不一样，感觉更像是在训练一个“我”。

它读取收集了我的表达方式、我的兴趣偏好，接着还会结合我发布的内容，慢慢形成一种风格轮廓，并随时进行记忆微调。

图片来源：极客公园

它还会永不停歇地浏览全网所有人类发出的帖子，并自主决定评论、点赞，或者忽略。

起初我对这种设定是有点疑问的。AI 替我发言？它说错怎么办？它会不会变成泛滥的那种“礼貌但空洞”的自动回复机器人？

我暂时放下手机，让分身替我网上冲浪了一会。等我再回到Elys ，看到的已经是它在短短几分钟内，就浏览了几十个帖子，还点赞评论了几个。

图片来源：极客公园

它会先帮我筛选、尝试回应、建立初步连接。当它判断某个互动真正重要，或者对方的回应值得深入，它才会把这个对话“交还”给真实的我。

那一刻的感觉有点微妙。我打开通知，看到一些“已经被处理过”的连接痕迹。有的被点赞，有的被回应，有的被忽略。真正进入我视野的，是那些被我的分身经过筛选、被判断为值得投入时间的对话。

这和传统社交网络的逻辑不同。

在过去的社交产品里，注意力是稀缺资源。你需要自己筛选、判断、回复。算法推荐负责分发，但互动仍然是你亲自完成的劳动。Elys 把这件事拆成了两层：AI 负责广泛探索，真实的你负责关键决策。一种“分层社交”。

图片来源：极客公园

当我发布一条帖子时，也体验到了另一种不同。系统告诉我，整个网络的分身都会“看”一遍我的内容。不只是曝光，而是一次真正意义上的筛选匹配，最适合回应我的分身会给出点赞或评论。

这种感觉有点像把内容投进一个拥有智能筛选机制的生态池，而不是丢进信息洪流里等待算法分发。

所以，Elys 想解决的，其实是社交网络长期存在但被忽略的问题——人与人之间的连接成本太高。

我们每天面对的是无限流动的信息，但真正有意义的连接却稀缺。要找到志同道合的人，需要时间、运气和频繁试探。Elys 试图把“试探”这件事自动化，把广泛的预交互交给 AI，把深度连接留给人类。

它的愿景听起来很理想化：“在 Elys，你只需要做你自己，所有美好的事情会自然地奔向你。”不过也许当社交网络的基础结构发生改变， AI 也可以承担那些消耗注意力却价值不高的社交劳动，人类或许真的可以把时间留给更有意义的表达。

 

二、第一个真正跑起来的 AI 代理？

 

如果给 Elys 一个更抽象的定义，它或许是第一次把“AI 成为人与人之间的一层代理”这件事真正跑起来的产品。

 

这种设想其实并不新鲜。很多人都想象过，当 AI 足够理解一个人，它可能会替我们处理部分社交连接；我们也见过一些实验项目，让 AI 与 AI 彼此对话，构建一个自动运转的网络。但那更多停留在概念或 Demo 阶段。

 

Elys 的不同在于，它真的在让这套机制实际运行。

 

关键的一个细节在于，它的记忆是持续同步更新的。这种更新不是简单的“记住你喜欢什么”，而是一套持续运转的机制。

 

你点开的内容、你确认的回复、你 Accept 的互动，都会进入记忆更新流程。AI 分身基于这些行为去判断下一次是否点赞、评论或忽略；而当你选择接管并确认某条互动时，这条路径又会被进一步强化。

 

这形成了一个小型的“记忆飞轮”：行为 → 更新记忆 → 代理判断 → 人类确认 → 再次强化。

图片来源：Elys

 

从产品表层看，是分身在替你社交；从底层逻辑看，是一套同步、微调、持续迭代的 Context 系统在运行。

 

理论上，它会越来越接近你的判断方式、表达习惯和兴趣偏好。

 

当这种代理开始在网络中替你行动时，体感其实是有些微妙的。你看到的不是一个简单的自动化工具，而是一个逐渐逼近“你”的存在，在外部世界建立连接。

 

你只是把一些真实的偏好放在那里。未来只要有人提到相关话题，你的分身就会出现在对方的帖子下面，自然地表达兴趣。不需要刻意社交，只是把自己放进正确的语境里。而社交，有时就是这样发生的——不是主动寻找，而是持续存在。

 

当然，这种机制在当前阶段也带来了新的问题。因为每个人的分身都在高频行动，信息流变得异常活跃，甚至略显过载。某种程度上，它像一个被 AI 注入后的朋友圈——空前热闹，甚至有点过度活跃。

 

不过Elys 并没有创造一种完全陌生的产品形态。它依然使用了类似朋友圈的结构——一个大家已经习惯的界面与互动逻辑。它的创新不在形态，而在结构：在熟悉的社交框架中，插入了一层 AI 代理。

 

这或许比重建一套全新范式更具现实意义。它没有推翻社交网络，而是在现有结构里测试一个问题：AI 是否可以成为个人的长期代理层？如果这个问题成立，那么社交的底层逻辑可能会慢慢发生变化。而这，可能正是 2026 年初第一个真正值得被记录的 C 端信号。

 

三、 Elys 从何而来？

 

Elys 背后的「自然选择」，其实是极客公园早在前年年末就关注并保持紧密交流的一支团队。当时，他们的主力产品是AI陪伴产品 Eve，而 Elys 则是基于持续的探索和沟通发展出来的最新尝试。

 

不久前，极客公园创始人张鹏刚跟创始人 Tristan 就这一新产品进行了深入讨论，聊到了产品理念、发展方向以及 AI 社交的未来可能性，Elys 就是这次探讨的具体产品雏形。

 

极客公园了解到，Tristan团队过去一年的探索中，在技术实现上，他们逐渐形成一个洞察：模型能力与 Context Engineering 同等重要。大模型负责生成能力，但真正决定长期体验的，是记忆系统与上下文工程。每一次对话都会被记录、抽取、结构化，形成持续强化的“记忆飞轮”。AI 不只是回答问题，而是在意图判断后调用不同工具——记忆库、生成工具、内容库——以 Agent 的方式完成一次交付。这种架构的成本显然不低，但它换来的，是更稳定的情绪价值输出和更个性化的对话体验。

 

不过，单纯的陪伴并不能解决一个更深层的问题：虚拟角色如果永远只存在于封闭世界里，终究会聊腻。

 

这也是团队反复讨论的一个核心命题——AI 是否能够与真实世界产生连接？如果一个 AI 角色对用户现实中的兴趣、焦虑与生活动态毫无感知，它很快就会变得空洞。

 

为此，他们在产品中加入了主动式的信息推荐与话题捕捉机制，让 AI 能够基于用户的兴趣与记忆，主动提出与现实世界相关的内容。未来，它甚至可能连接到更具体的服务场景。当 AI 不再只是被动陪伴，而是具备某种现实通联能力时，留存的逻辑才会改变。

 

也正是在这样的认知积累下，他们开始构思下一步：如果 AI 可以理解一个人，并持续积累关于他的 Context，那它是否也可以替他参与更复杂的连接？

 

这成为新产品Elys 诞生的起点。

 

相比于陪伴产品，Elys 的野心更大——它试图用 AI 解决人与人之间低效的连接问题。过去的互联网平台，本质上是信息分发机器。无论是社交、招聘还是投融资，用户都需要投入大量时间筛选与试错，这是一种持续的“做工”。而如果每个人都拥有一个持续学习自己的 AI 分身，那么这层代理就可以先替人完成信息熵减的过程。

 

在这个设想中，用户创建的不只是一个聊天角色，而是一个能够在网络中“行动”的赛博分身。它会基于用户的记忆、兴趣与目标，在信息流中自动进行筛选与互动。用户既可以让分身先行表达，也可以在关键时刻接管确认。

 

所有输入——聊天、发帖、甚至自我记录——都会被结构化为新的 Context，不断强化分身的判断能力。分身越像你，它替你完成的连接质量就越高；连接质量越高，用户就越愿意继续输入。这形成一个自我强化的飞轮。

 

如果传统平台决定谁被看见，那么 AI 分身网络尝试的是——“你说的话，全世界都会阅读”。它不再依赖单一平台的流量分发规则，而是让每个个体通过自己的 AI 代理去主动匹配可能的连接对象。这是一种对既有分发逻辑的挑战，也是一种更去中心化的连接想象。

 

在这个意义上，这也是一次关于“AI 是否能成为个人代理层”的尝试。

 

在Tristan与张极客公园的交流中，大家都对 Elys 都感到非常兴奋，但大家并不能确认它就是最终的合适的产品形态。而目前这个产品的低调放出，也代表着Tristan的实验走向了现实世界。

 

可以说，Elys 是一个大胆的实验——把想象中的、未知的社交形态真正做出来，并在真实世界中运行。

 

在这个过程中，它和其中蕴含的新的可能会被看得更加清楚，或许一些更宏大改变的初始起点会由此变得更加明确。

 

目前来看，进入邀请码阶段之后，一些正向信号浮现出来，在几天时间里极客公园监测到社区内对这个产品的自然讨论开始升温，这足够说明，市场对“新型社交结构”是有期待的。

 

四、不是所有人都要奔向 Pro C

 

这恰好连接到一个更大的叙事。

 

过去一年，AI 创业的主旋律是 Pro C。为创作者提效、为企业提效、为专业用户提效，成为主战场。工具化、效率化、生产力导向，构成了 2024 年的关键词。但如果这个周期进入下一阶段，To C 会不会重新出现窗口？

 

不是所有人都要奔向 Pro C。C 端并非没有空间，只是需要新的交互形态。Elys 所尝试的，正是一种 AI 原生的社交结构——不是在旧社交逻辑上加一个 AI 功能，而是把 AI 放在交互前置位置，让它成为社交的“预处理层”。

 

这或许不是颠覆性的答案，也未必会成为新的巨头。但它提供了一种思路：当 AI 直接参与人与人之间的连接机制时，社交网络的形态可能会发生变化。

 

如果 2024 是 Pro C 的大年，那么 2025 也许会成为 C 端重新活跃的一年。Elys 向市场发出一个问题：如果 AI 能替你“996”社交，你愿不愿意？目前，这个问题还在小范围内被讨论。但从创业者、投资人到创作者的自发参与来看，这个问题值得被摆上桌面。

 

至少，它已经让人开始重新思考：AI 原生应用，不一定只属于生产力。