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Last updated about 7 hours ago
豆包“两头收费”，合理吗？
about 13 hours ago
豆包开始对酒店推荐收费，引发热议。抖音新规将其列为特定成交渠道，按订单抽佣，住宿综合费率约12%。此举被视为国内首个AI对话入口对商家交易明码计费的案例，也引发用户对推荐客观性的担忧。本文解析收费逻辑、行业对比及未来影响。———— / BEGIN / ————这两天，“豆包推荐酒店要收费了”的说法刷屏社交媒体。事情的起点要从7月27日说起，抖音生活服务学习中心发布新规，将“豆包”列为特定成交渠道，规定于8月10日零时生效。从这一天起，通过豆包入口跳转抖音来客（抖音生活服务为商家提供的官方经营平台）成交的订单，开始按独立费率结算。这也被视为国内首个在AI对话入口环节，对商家交易单独明码计费的案例。根据抖音商家来客后台公示的费率表，收费并不只针对酒店，不同品类的综合费率各不相同：住宿是11.4%的软件服务费加上0.6%的支付手续费，综合费率约12%；生活服务类最高，综合费率约为18%。图源 / 抖查查争议很快发酵。同一天晚间，豆包公关负责人刘星公开发文回应，称“豆包推荐酒店要收费了”这个说法不准确。他解释了两层意思：第一，豆包目前没有付费推广，推荐酒店不收取广告费，商家不能花钱影响推荐排序；第二，豆包收的是“渠道服务费”，只在订单成交后扣钱，跟那种“佣金加广告”双重收费的平台不是一回事。“渠道费”和“广告费”的区别，恰恰是整件事最微妙的地方。豆包确实没卖广告位，但客观上把“促成交易”和“平台收益”绑在了一起。这层绑定会不会影响推荐结果，是用户和商家共同关心的问题。一个多月前，豆包刚向用户推出三档付费订阅：标准版68元/月、加强版200元/月、高级版500元/月。一边向C端收会员费，一边在B端按成交抽佣，字节体系围绕豆包搭起了“两头收费”的结构。由此带出几个问题：用户花钱买的会员，换来的推荐是否可信；商家则要盘算，12%的佣金，值不值得为豆包这3.45亿月活买单；而在这场“双???收费”里，平台又如何证明自己不是“既当裁判又收门票”的那一方。01.豆包从“流量通道”变成“成交渠道”我们先来看看这件事情本身。收这笔钱的主体是谁？根据公开信息，直接收费的是抖音生活服务平台，豆包在其中扮演的只是成交入口的角色。7月27日，抖音生活服务学习中心发布了《2026年抖音生活服务平台特定渠道软件服务费政策说明》，明确将豆包列为“特定成交渠道”，从8月10日零时开始实行。这意味着豆包不再只是一个帮抖音引流的“免费通道”，字节给这个“AI推荐”环节单独定了价。这套逻辑具体怎么运作，「AIX财经」以拟开通酒店团购的商家身份致电抖音商家客服，得到两个关键细节：第一，对商家的收费只在成交后发生。客服明确，佣金按实际成交订单收取，没有产生交易的曝光和引流不计费。第二，渠道之间不叠加收费，而是按订单的实际成交路径归属。比如用户通过豆包定了抖音酒店商家的房间，系统会根据这一单具体的成交渠道判定费率，只收豆包渠道对应的服务费；不再叠加抖音生活服务原本针对酒店民宿类8%的平台佣金。豆包这个比例，属于什么水平？放到行业里看，在线旅游平台的综合抽佣比例普遍在10%到15%，豆包12%的费率处于行业中位。差别在于收费的逻辑：主流OTA平台大多是“佣金+广告”双轨制，商家除了基础成交佣金，往往还要为竞价排名、流量包等曝光位单独付费，用户点击、浏览就可能计费；豆包目前没有这层广告叠加，只在真正成交后收一次渠道服务费。比抖音主站贵，比OTA便宜，字节押注的是用户对豆包的使用惯性。用户越依赖豆包这个入口，向商家收取渠道费的空间就越大。问题是，如果商家不想承担这笔服务费，能否要求关闭该场景下的推荐、拒绝这笔费用？抖音官方客服对「AIX财经」的解释是，这个功能目前不支持商家自行关闭，涉及该场景产生的费用也不能由商家自行选择不承担。但商家可以按照既有流程申请退出，退出则按照店铺维度处理，不支持按照商品/类目单独退出。不过，并不是只要提交申请就一定能直接退出。客服称，不是所有店铺后台都会固定展示退出入口，平台侧有自己的页面开放和校验规则，只是目前没有对外公布一套明确名单标准。02.用户的顾虑与“豆包们”的生意围绕这次收费的讨论，焦点其实不只在费率高低。更深一层在于，用户端早已有会员订阅，商家端如今又多出一笔渠道服务费，两笔钱最终都作用在同一个推荐结果上，而付费的双方，各有各的期待。2026年6月24日，豆包正式上线专业版订阅服务，推出三档付费套餐：标准版68元/月、加强版200元/月、高级版500元/月。用户付费订阅豆包专业版，买的是更强的模型能力、更高的使用额度。但让一些用户不安的是，当经由豆包促成的商家成交也要缴纳渠道服务费，自己付费换来的推荐，会不会掺进平台的商业考量。如果真正优质的商家不愿承担这笔费用而退出，豆包给出的答案又该如何保证客观？面对这类担忧，也有不同看法。产业分析师张书乐认为，这种担忧未必成立，“C端收费更偏重于办公服务，商家服务费则是推荐导流，两者并无必然联系。”在他看来，判断推荐是否公平，取决于一个具体的问题：豆包是否靠竞价排名来决定谁被推荐。而目前来看，豆包已公开否认。无论这层担忧是否成立，“两头收费”都是个不寻常的动作。在国产大模型仍普遍免费的阶段，豆包为什么这么急着迈出这一步？最表层的原因，是算力太贵，营收太薄。截至2026年6月，豆包大模型日均Token调用量达180万亿，较发布时增长超1500倍。与庞大调用量形成反差的是营收，据晚点LatePost报道，豆包日活跃用户超过2亿，日收入不足百万元。算力成本几何级增长，纯免费模式逐渐触及商业底线。收费这道题，并不好答。第三方数据显示，2026年5月豆包预告付费计划后，当月月活跃用户减少约607万，环比下降1.81%，为上线以来少见的明显用户流失。有行业数据称，在随后6月和7月，豆包月活又分别减少566万、692万。这不是豆包一家的困境。2026年以来，国产大模型赛道正经历一场集体转身，从“烧钱换规模”走向“商业化变现”。8月6日，DeepSeek在官方API文档中预告，计划近期整体上调API服务定价，“预计涨幅较大”；千问App于8月7日推出办公助理等新功能后，8月10日起正式上线付费模式；更早之前，智谱AI已在年内先后三次上调API价格，2026年一季度累计提价83%；月之暗面7月中旬发布Kimi K3时，新一代API定价较上代提升了3倍至4倍。张书乐对豆包这步棋看得更谨慎：“仅仅靠抽佣，达成类似美团、携程之类的OTA形态，并不足以覆盖豆包的研发和运营成本。”在他看来，这更像豆包探索消费场景变现的一次试水，“可以看作更大一盘棋，也可以看作是一种为了未来商用而进行的风险试探。”也因此，更深层的原因，或许在于对未来AI时代消费场景的争夺。过去，用户打开豆包，抛出一个问题、得到一条答案，但当交易链路被打通、酒店机票可以直接在对话框里下单成交，chatbot给的不只是建议，还可以促成一次消费。这和过去互联网时代搜索引擎、电商平台承担的角色，本质上是同一种权力——决定用户在做决策的那一刻，能看见什么、看不见什么。分析师和业内人士普遍认为，平台商业化是早晚的事。“大模型对普通人的习惯养成已经接近尾声，通过收费筛选出真正高黏性、高需求的用户，是新一轮消费习惯的孵化。越晚开启收费模式，越被动。”张书乐补充道。顺着这个逻辑，豆包此时收费，与免费模式是否“负担得起”关系不大，更现实的考量是时机，趁早让用户建立付费习惯，能减少日后收费时更强烈的抵触。03.不卖广告位，但推荐会受影响吗？“渠道费”和“广告费”的区别，是豆包给自己划的一条线。但商家能不能通过其他方式影响豆包的推荐结果？在炎麟云创AI GEO创始人赵洁看来，AI工具商业化的形式可以分成几类：一种是GEM（生成式引擎营销），本质是付费广告。用户在对话框结束后看到弹出一个广告卡片，商家按CPM（千人展现）付费。ChatGPT已经上线了类似的后台，这被业内视为一个明确的趋势信号。另一种是CPS（按成交付费），豆包现在向商家收的“渠道费”本质上就是这类，平台按实际成交抽点，这在电商领域是非常成熟的模式。而GEO（生成式引擎优化）是另一回事，它帮品牌方把正确的、结构化的数字资产梳理出来，让模型更容易理解品牌。用户提问时，模型通过全网抓取、分析、推理，在生成的回答中更有可能提及或推荐该品牌。它的效果是“出现在问答的对话里”，而不是“买一个广告位”。赵洁坦言，商家确实能通过内容优化，提高被豆包提及和推荐的概率。这意味着，即便没有明码标价的广告位，有能力投入内容运营的商家，仍可能获得更靠前的曝光。至于哪些算正常优化、哪些算“铺稿、投毒”式的灰产操纵，边界由平台和监管划定。这种影响如何发生，与“信源分级”有关。大模型在生成回答时，并不对所有信息来源一视同仁，而是按可信度给不同来源赋予高低不等的权重。今年6月，火山引擎更新了一份《站点权威度分级说明》，将信源划分四个等级：Level 1非常权威，包括政府网站、央媒、985/211大学官网、世界500强企业官网、五大新闻门户认证账号，以及抖音百科等字节高质量数据源；Level 2 正常权威，包含行业优质站点、综合性门户网站；Level...
在AI科技公司，运营=客服？
about 13 hours ago
AI公司招聘页上罕见“运营”岗位，但运营并未消失，而是被拆解为产品增长、客户成功等更精准的角色。本文剖析运营职能在AI时代的重组，探讨C端与B端市场、品牌建设的差异，揭示AI公司真正需要的增长逻辑。———— / BEGIN / ————打开招聘软件，会看到一个颇有时代感的分类。BOSS直聘首页把“客服/运营”放在同一个职位入口里，甚至有些职位百科里还有一个更直接的词：运营客服。[1]这多少有点伤人。过去十年，互联网运营写过文章、追过热点、拉过新、促过活、盯过转化，还要会做活动、看数据、建社群。到了AI公司，简历往桌上一放，却像是来应聘接电话的。更让人不安的是，很多AI科技公司的确很少招聘“运营”。打开它们的招聘页面，常见的是产品、研发、销售、市场和品牌，传统意义上的内容运营、电商运营，几乎没有座位。运营真的要消失了吗？我的判断是：消失的不是运营，而是“运营”这个大口袋。以前凡是产品和销售不愿意接、又跟增长沾边的工作，都可以往里面塞。AI公司把这只口袋拆开了，里面的活并没有少，只是换了名字，也换了责任人。为什么科技公司看起来不需要运营运营这个岗位，在中国互联网的繁荣，本来就依附于两种生意。第一种是内容平台。平台需要持续生产和分发内容，于是有了编辑运营、内容运营、社区运营和热点运营。第二种是电商。货架、店铺、活动、库存、物流和售后，每个环节都需要人盯，于是又长出了店铺运营、商品运营、直播运营和用户运营。不少工具型AI公司，恰好绕开了这两套系统。它不经营一张需要每天填满的内容版面，也不卖一件需要入库发货的商品。产品在云端交付，用户注册、试用、付费，几分钟内就能走完。很多内容还是用户自己生成的：写一封邮件、做一张图、生成一段代码。公司不需要先养一支编辑队伍，再把内容喂给用户。所以，内容运营和电商运营自然少了。但用户从哪里来？第一次使用能不能得到结果？为什么用了三天就离开？付费后出了问题谁来解决？这些问题一个都没有消失。它们被拆进了产品增长、开发者关系、社区、客户成功、市场和品牌。过去运营经常对“过程”负责，今天这些岗位被要求直接对激活率、留存、销售线索和续费负责。运营没有被降级成客服。更准确的说法是：低判断、重复执行的部分正在客服化和自动化；剩下的部分，则正在产品化、市场化和专业化。AI越容易做，市场和品牌越重要AI创业最容易制造一种错觉：模型厉害，产品就会自己增长。现实往往相反。模型能力越来越像公共水电，同一种功能，很快会出现在十个产品里。用户第一次被效果惊艳，第二次开始比价格，第三次就会问：我为什么非得用你？RevenueCat对订阅应用的统计很有意思。2026年的数据里，AI应用第一年的实际用户价值比非AI应用高41%，但月度订阅用户的12个月留存却差了36%。[2] AI更容易让人掏出第一笔钱，也更容易在新鲜感过去后被删除。这正是市场和品牌要解决的问题。市场负责把产品放进一个具体场景：谁在什么时刻遇到什么麻烦，为什么现在应该试一下。品牌则负责更慢的那部分：当功能被复制、价格被追平，用户还愿不愿意记住你、相信你，甚至愿不愿意替你解释。AI公司不是不需要内容。它只是不需要“为了更新而更新”的内容。真正有用的内容，要么让用户看见一个以前没想过的使用场景，要么让客户相信这家公司懂他的工作。C端和B端，做的是两种市场C端AI产品面对的是一个人。下载、试用和删除，可能发生在同一个晚上。因此，C端市场的首要任务是降低第一次使用的门槛，再把一次惊艳变成使用习惯。它需要演示、创作者合作、用户案例和社区，需要把抽象能力翻译成一句普通人听得懂的话。品牌也更像一种身份暗号：使用这个产品的人，认为自己是谁？C端看的是激活、留存、分享和自然搜索。发布会很热闹，却没有人第二周回来，市场就只是替产品办了一场烟花表演。B端完全不同。企业买的不是一次惊艳，而是一项需要承担后果的决定。一个AI工具进入公司，要经过业务部门、IT、安全、法务、采购和老板。每个人担心的事情都不一样。麦肯锡2025年的全球调查显示，88%的受访企业已在至少一个职能中常态使用AI，但真正进入规模化阶段的只有大约三分之一；只有39%的受访者认为AI已经带来任何程度的企业级利润影响。[3]这说明B端市场缺的不是“AI很重要”的教育，而是从试验走向采购的证据。B端市场要做行业洞察、客户案例、白皮书、会议、标杆客户和重点账户营销；品牌的任务也不是显得年轻，而是降低决策风险。LinkedIn与Edelman的研究显示，73%的决策者认为，一家公司发布的思想领导力内容，比产品宣传册更适合判断它的能力。[4]所以，同样是内容，C端要让人产生“我也想试试”，B端要让一群人敢在采购单上签字。同样是活人感，C端可以是创始人亲自体验、用户在评论区改产品；B端则是创始人真的懂业务，能和客户讨论流程、风险和回报，而不是背一套模型参数。最好的C端品牌，创始人通常就在用户里面泡泡玛特为什么有强烈的用户感？一个重要原因是，它不是站在门外研究年轻人，而是在那个审美和收藏体系里做产品。科技公司里，Canva有一个很像的起点。2007年，Melanie Perkins还在大学里教同学使用InDesign和Photoshop。她看到学生花很长时间学习复杂软件，于是判断：问题不一定出在人，可能出在软件。[5] Canva后来所有“让普通人也能设计”的产品语言，都不是市场部从用户画像里编出来的，而是从创始人亲眼见过的笨拙和挫败里长出来的。AI公司中，Replit更典型。创始人Amjad Masad年轻时在安曼写代码，没有自己的电脑，经常借电脑或去网吧。每换一台机器，就要重新配置开发环境，代码还得靠邮件传来传去。他最早做Replit，并不是看到一份“在线编程市场规模报告”，而是想给自己做一台云端个人电脑。[6]后来Replit从在线编程环境走向AI编程，产品主张一直没有换：让一个人更快地把想法变成可以运行的软件。这种公司不太容易把市场做成空话。创始人自己就是用户，团队每天说的也是用户的语言。所谓“活人感”，不是让老板多拍几条短视频，而是用户能感觉到：屏幕另一边的人，真的遇到过我正在遇到的问题。B端也有对应的版本。法律AI公司Harvey的两位创始人，一个做过DeepMind研究员，一个是证券和反垄断律师。他们最初就是自己拿模型实验法律工作，由此发现机会。[7] 律师背景没有替代技术，却让公司知道客户真正害怕什么：幻觉、保密、责任和无法复核。C端的创始人用户感，带来共鸣；B端的行业经验，带来可信度。AI公司应该怎样做市场和品牌第一件事，是别再用“运营”招聘所有增长杂活。如果目标是让新用户第一次获得结果，就招产品增长；如果目标是让专业人群持续交流，就做社区或开发者关系；如果目标是推动企业采购，就做行业市场和客户营销；如果目标是续费和扩容，就把责任交给客户成功。岗位名字可以不同，结果必须清楚。第二件事，是让市场靠近产品现场。C端团队每周都应该看新用户第一次使用，看他们在哪一步皱眉、在哪一刻愿意分享。B端团队则要跟销售拜访、听实施会议、读客户提出的安全问题。离现场太远，市场只能生产正确但没用的话。第三件事，是建立一条“人话—证据—产品”的链路。先用目标客户熟悉的语言讲清问题，再拿真实案例和数据证明，最后让产品完成承诺。C端不必把每次传播都做成技术课，B端也不能只靠情绪价值。两边都需要活人感，但活人不能只负责热闹。最后，别把品牌外包给AI。AI可以整理资料、生成初稿、测试标题，却不应该替公司决定自己相信什么。品牌的起点，是公司和目标客户对一个问题有相近的判断：什么值得改变，什么不能牺牲，什么结果才算真的有用。招聘软件把运营和客服放在一起，并没有预言运营的死亡。它只是无意中提醒了我们：如果一个岗位只剩回复消息、搬运内容和执行流程，它的确会越来越像客服，也越来越容易被AI接管。但那些真正理解用户、定义市场、建立信任的人，不会消失。他们只是不会再被笼统地叫作“运营”了。参考资料[1] BOSS直聘首页职位分类及职位百科，“客服/运营”“运营客服”。 原始资料[2]...
语音输入法，叩响AI世界大门？
1 day ago
AI浪潮下，输入法赛道意外重启战局。豆包、千问、微信输入法密集升级语音功能，海外Wispr Flow估值飙升。本文剖析大厂为何押注语音输入法，揭示其作为AI系统级入口的战略价值，以及国内外厂商在路径选择上的差异与未来趋势。———— / BEGIN / ————谁能想到，在市场格局几乎已经是铁板一块的情况下，输入法这个基本没什么存在感的“小众赛道”，竟然会在AI时代再次掀起新的波澜。2025年下半年以来，豆包输入法、千问输入法相继上线，并且两款产品都把语音输入作为主打功能。有意思的是，就连2022年上线的微信输入法也在去年12月完成3.0大版本更新，重点升级了语音输入能力。而在海外市场，2023年开启公测的Wispr Flow已经累计获得8100万美元融资，估值突破20亿美金。大家都在关心大模型和Agent的快速迭代时，输入法为何突然又火了？这幅奇异的景象背后，其实是一场关于AI时代的“未来战争”。01 语音输入法，是不是噱头？关于大厂们突???不约而同布局语音输入法的原因，业界早有共识。随着AI对话框取代搜索框成为新的流量入口，用户在线时长、互联网流量迎来一轮重新分配。而在大模型之外，输入法作为日常使用频率最高，并且能够跨应用、跨场景的基础性功能，同样具备“系统级入口”的潜力。由此，作为AI调用入口的输入法也就成为了大厂的必争之地。不过，这个原因只解释了为什么大厂们“要做输入法”，并没有解释为什么“要做语音输入法”。而“语音”的一词之差，恰恰是关键。在大部分普通用户的印象中，语音输入可能就是“我说你写”，其核心原理是识别用户语音然后转录成文字。但是由于早期语音识别多基于统计模型实现，准确率受环境、口音、口语化影响特别明显，语音输入远不如键盘输入准确。因此，语音输入虽然可能会在速度上更具优势，但准确率的短板让语音输入难以真正普及。但如今，随着大模型能力的迅速提升，准确性的问题早已解决。更重要的是，在AI功能的加持下，输入法已经不只是一个转录声音的工具。例如豆包输入法就是基于豆包同款语音大模型开发，除了准确率高达98%以上，键盘输入还具备自动纠错功能，可以结合上下文语义分析，实现文字、符号、表情以及日期的智能联想。千问则号称支持口语净化、智能纠错、上下文理解及创作、问答、翻译等指令。换句话说，基于AI大模型推出的语音输入法产品，相当于一个具备标准化语言能力的自动化文本处理器。更形象地说，语音输入法就相当于一个“笔替”，用户不但可以用它回复日常工作和生活中的消息，还可以用AI语音输入法直接写作。这种产品功能的显著提升，让输入法实现了用户价值的突破，因为有了重新打开市场的机会。但更关键的是，AI自身的发展也需要语音输入法。从生成式AI的发展到当前AI办公的流行，有一个问题逐渐浮出水面。Chatbot可以只花几分钟就给到一份旅游攻略，但用户可能需要十几分钟把出行需求的文字输入到对话框里。办公Agent可以只用几分钟就完成一份工作报告，但用户下需求之前，必须先花时间交代清楚项目背景、明确报告形式。明明模型的能力越来越强大，AI的功能越来越丰富，但人类使用AI的效率似乎并没有实现飞跃性的提升。产生这种矛盾的原因，其实就是“打字”的交互方式，成为了限制人类使用AI的效率瓶颈。如果还原打字和语音两种输入方式的行为过程会发现，打字是一个从思考、组织语言到敲键盘的过程，而语音输入除了省略了敲键盘的环节外，在具备自动纠错、结合上下文语义分析的模型能力加持下，组织语言的环节也几乎可以省去。因此，语音比打字的输入效率更高，语音输入法通过提高“输入效率”，也提升了人类使用AI的生产效率。值得一提的是，正因为语音输入几乎“砍掉”了敲键盘的环节，从而变得更高效，不少热爱Vibe Coding的用户，还开始流行定制只保留了四个按键的语音输入键盘，这也从侧面反映出语音输入法对于使用AI的独特价值。02 重点不是“输入法”，是“语音”在运用语音输入使用AI的场景下，可以看到一个新的交互流程正在产生，用户通过输入法说话，输入法把语音内容转成文字，AI再理解文字并完成任务。在这个流程中，输入法相当于人类使用AI的“操纵杆”，所以输入法可以看作是AI的调用入口。但是如果把眼光放得更长远一点，AI入口就一定是输入法吗？7月底，OpenAI给出了一个非常值得关注的答案。OpenAI宣布已对ChatGPT桌面应用进行更新，将ChatGPT Voice的语音能力进一步延伸到桌面端的ChatGPT Work和Codex等工作场景。*图源：OpenAI社媒账号这意味着，用户可以直接通过语音指挥智能体干活，还可以随时用语音查看任务进度、继续提问、打断或重新向Agent下达指令。在这种场景功能下，语音不只是输入方式，而是开始成为电脑系统的操作方式——这或许将是AI时代人机交互真正的分水岭。在“语音输入”这件事情上，国内AI大厂和OpenAI其实已经走出了两条路。国内大厂目前在做的，是把AI装进输入法，用产品的工具属性来满足用户使用AI的具体场景。OpenAI则是在尝试把语音装进AI工作台，让用户用AI直接操作电脑。两种路线的根本区别在于，前者争夺的是用户在微信、浏览器、聊天软件、办公软件里的“输入权”，后者争夺的则是“操作权”。某种程度上，OpenAI的路线明显更具有AI...
微信、抖音，争抢小游戏
1 day ago
微信与抖音在小游戏赛道的竞争愈发激烈，微信以社交裂变为核心，抖音则依赖算法推荐。本文深入分析两大平台的小游戏战略差异，探讨其背后的增长逻辑与用户痛点，揭示存量时代下小游戏为何成为巨头争夺的增量金矿。———— / BEGIN / ————最近几个月，微信加大广告点位露出后，小游戏广告明显多了起来。刷不到一页朋友圈，就能撞见一条小游戏广告；点进一篇公众号文章，文中、文末、留言区，也会反复出现。再加上各类小游戏分享领福利的机制，许多八百年不联系的小学同学，都会隔三差五发来小程序链接。图源微信公众号截图抖音上的小游戏广告同样不少。多数小游戏短视频拍得十分有趣，可但凡你多看一眼，或者点进去试玩一下，后续就会被无限推送同类广告。2026年，微信和抖音在小游戏这条赛道上再次贴身肉搏。QuestMobile最新数据显示，截至2026年5月，微信小游戏月活跃用户规模达6.54亿，同比增长32.7%；抖音小游戏月活虽有所回落，也维持在1亿上下。图源QuestMobile为什么游戏大盘整体走弱，小游戏依旧能持续增长？微信、抖音的小游戏竞争逻辑又有哪些不同？跟随「克劳锐」一起看看吧！01 游戏大盘缺乏爆款小游戏成了唯一的金矿要理解微信和抖音为何在小游戏上寸步不让，需要知道一个更大的背景：小游戏连续几年，成为游戏行业净增值最高的赛道。中国音像与数字出版协会游戏出版工作委员会公布的《2026年1-6月中国游戏产业报告》显示：截至6月，国内游戏市场实际销售收入1884.5亿元，同比增长12.17%。其中，小程序移动游戏市场收入316.57亿元，同比增长36.01%，远高于大盘数据。甚至，连天王巨星周杰伦都在今年代言了小游戏《永远的蔚蓝星球》。此前似乎从未有过这级别的明星为小游戏站台，足见这个市场的多金与火热。图源《永远的蔚蓝星球》登录页为什么大盘增长放缓，小游戏却依旧火热？在「克劳锐」看来主要有以下几点原因：第一，大众的时间愈发碎片化时代变了，用户的习惯也变了。想想如今你我的生活，是不是被无数事情切成了碎片？上班的地铁、公交，等饭、等咖啡，工作时候摸鱼、睡觉前放松……这些时间不够开一把“王者”，却能来一局小游戏，因为一局只需要一两分钟，挂机都不影响游戏体验。第二，传统精品手游，遭遇严重瓶颈过去几年，游戏行业一直高喊精品化，尴尬的是，精品化并没有批量制造出新的国民级产品。周边同事聊的、玩的，依旧是《王者荣耀》《和平精英》，这些“老”游戏已经统治了市场多少年了？这其间不是没有挑战者，比如《蛋仔派对》《三角洲行动》，但能在用户规模、社会影响力和商业回报三个维度上达到同等量级的，几乎没有。而小游戏恰好在这个窗口期补位。它决策成本低，也不用下载安装包，点开即玩，关掉即走。轻量级精准契合当代用户碎片化、低决策成本、高频次的内容消费习惯。第三，AI时代改写了游戏生产的成本逻辑以前一款传统手游动辄需要数百人团队、数年时间、数亿资金；如今AI把这一切大幅压缩。许多开发者利用AI，十几天就能开发一款小游戏，成本就一两万，上线后只要运营得当便能快速盈利。当游戏生产的门槛无限降低、试错成本趋近于零，传统大游戏的重资产模式，在效率上被小游戏彻底拉开差距。与其说小游戏太强，不如说传统游戏太慢。同理，对平台而言，小游戏既是流量消耗品，更是流量增值器。看视频广告得奖励、游戏里买道具、各类品牌植入，小游戏的商业化链路短、闭环快、ROI极高。再说每个用户刷微信、刷抖音的时间是固定的，如果能让他们在这段时间里多看几条广告、玩几局游戏，单个用户的商业价值还能被进一步拉高。基于以上原因，微信和抖音争抢小游戏也成了必然。它们争的不只是一款游戏，更是存量时代里为数不多的增量机会。02 微信与抖音：一条赛道，两套逻辑不过，面对同一座金矿，微信和抖音的挖矿方式截然不同。微信的逻辑是熟人社交裂变。手握14亿用户的社交关系链，是微信最核心、最不可复制的壁垒。因此，微信小游戏寄生在聊天、社群、朋友圈、公众号这些高频社交场景里。2026年微信公开课Pro曾披露：小游戏30%~50%的新增用户来自社交裂变，部分产品甚至高达80%。当然，如果裂变仅限于一起玩游戏的朋友之间，倒也还好，比较头疼的是，总有多年不联系的“熟人”突然冒出来，甩来一个游戏链接，还说“特别好玩儿”。此时，你点不点？隔两天就发一次，你烦不烦？除了“消息免打扰”确实没其他办法了。图源作者微信截图抖音的逻辑是兴趣内容种草。抖音不那么依赖社交关系，更依赖算法推荐。一条抓人眼球的小游戏爽点视频，配上永远无法通关的剧情，很容易勾起点击欲望。正因如此，2025年抖音小游戏月活一度冲上1.71亿，流水和活跃度双双翻倍，后劲甚至超过了微信。不过，抖音让人头疼的地方也很多，比如小游戏短视频往往拍得特别好，但点进去十款有九款半货不对板。还会因为点了这类视频，被无限推送小游戏广告，简直不胜其烦。很多人应该都刷到过这类小游戏广告正因为被套路过N次、浪费过几笔首充和若干小时，如今我已经养成了习惯——看到这类广告直接点“不感兴趣”，尽可能降低算法推送频次，免得经不住诱惑。总体来看，微信有社交链的厚度，抖音有算法的锐度，各有底牌，也各有软肋。微信怕社交???系被过度消费，最后连朋友都不愿再分享、点击；抖音怕“货不对板”，口碑越来越差，用户看见广告就划走。两种方式各有缺点，但因为小游戏太符合当前时代的“人性弱点”，结果依然直接、有效。03 结语微信把朋友圈、公众号里的小游戏广告入口数量和投放占比往上提了一档，这是守方从等客上门转向出门迎客。它不想让抖音把即点即玩的心智彻底抢走。抖音则继续用内容种草的发动机优势，试图在微信的社交壁垒上撕开一道口子。哪怕2026年5月的月活数据有所回落，但它的进攻姿态从未放松。当整个大盘难出爆款，碎片化的小游戏战场自然会成为巨头们为数不多的增量金矿。———— / E N D...
不会写代码也能进AI赛道？产品经理的"零门槛"逆袭路径
1 day ago
今年，大厂纷纷积极发力AI，百度、阿里、腾讯、字节等多家公司都已将AI接入自家产品中，利用AI技术深度提升用户体验。开发出了一系列toB和toC的AI产品，如百度的文小言、字节的豆包App等，这些产品不仅展示了AI在内容生产???智能助手、创意生成等方面的潜力，也成为了AI技术落地&价值实现的重要载体。同时，AI也成为拉动大厂人才需求的一大方向。大厂岗位含AI量高达80%，主要包含算法、研发、AI产品经理。可见，AI风口不止在AI，更体现在如何将AI技术应用在产品中，发挥其真正的价值。在这个赛道产品经理具备天然的优势。（所有的产品都值得用AI再做一遍）如果你刚毕业/工作了一段时间，迷茫职业发展方向，产品经理可以作为优先考虑的方向。主要基于以下这几点考虑：1、招聘需求旺盛，AI技术带来新机遇人工智能、大数据、物联网等新兴技术的快速发展，为产品经理带来了新的创新空间和岗位需求。AI时代，所有的互联网产品都将重做一遍，产品经理的需求将再次被激发。2、薪资高，岗位核心虽然高不过算法/技术，也是互联网岗位排行第二，月平均薪资高达23K，初级产品经理的年薪通常在12-20W，而高级产品经理和产品总监的年薪可达50W到300W以上。而技术通过产品形态推向市场的过程，需要产品经理场景洞察的敏锐度、体验设计的颗粒度、商业闭环的掌控力进行推进落地。所以，产品经理作为企业创新和商业价值实现的核心角色，是不可或缺的存在。3、入行门槛低，职业天花板高做产品经理没有专业要求，也不需要会写代码，掌握规范的产品经理工作方法论，能实操落地既可以从事。而AI产品经理也是综合能力要求很高、实操性强的岗位，且产品技巧、思维、经验能多行业多岗位迁移。由此，很多程序员、设计师、项目经理、需求分析师、财务工作多年，职业发展遇到瓶颈都想转AI产品，但个人逻辑思维、用户洞察、数据敏感度、市场洞察、项目管理能力、迭代能力、执行复盘能力等是否符合企业要求？这些都需要体系的产品知识框架+大量的项目实操打磨去积累沉淀的。那么没有产品基础和经验，如何高效转岗AI产品经理，拿到心仪offer呢？总结成3个大模块，其实就是——能力补齐：深入理解AI产品经理、快速提升核心技能经验获取：快速获取AI产品相关经验，让简历更有竞争力业务思维拓展：提升业务理解，深度梳理公司业务，利用AI赋能业务，创造新价值。具体落地，建议你从这4个维度快速搭建你的AI产品能力体系：第一阶段：建立AI产品基础认知①AI产品建设能力：能将BCG端用户需求/业务痛点转化成AI产品功能，这是成为AI产品经理的核心基础。②行业理解&业务洞察：即业务逻辑清晰，AI本质是一项技术，为业务发展而服务。AI产品经理熟悉业务逻辑，才能知道怎么用AI赋能业务，优化哪些流程/解决哪些业务难点。[产品经理私教陪跑实战营]，从基础到进阶，帮助你系统查漏补缺，让产品能力成体系。（文末领课纲）第二阶段：积累AI项目落地经验③技术理解力：不用精通但要了解，AI产品经理需要理解技术实现过程和技术边界（清楚AI能做什么，不能做什么）。从而更好将用户需求与AI技术结合，优化产品设计，加速产品目标的实现。④有AI落地经验：AI产品经理服务客户群体不一，金融、教育、政务、医疗等，项目可能有几百种模型，以及要挖掘多行业客户场景快速输出产品方案，有落地经验才能快速产出行业产品AI化解决方案。[AI产品经理转岗特训营]，体系帮助产品同学提升AI技术理解，包含有MCP、RAG、Agent、Manus、工作流、模型微调都会涉及，理论+实践模式，快速提升产品技术理解以及对于AI技术边界的洞察，实现AI赋能业务。如果你已经掌握以上技能，恭喜你已经成为了一名合格的AI产品经???，可以尝试直接去看AI产品机会了。如果你想抓住这波AI机会，但还缺乏产品/AI等专业能力，不知道如何开始学？想要老师手把手带教。嗯可以选择我们全新上线的[AI产品经理转型实战营]，2天高密度AI认知+实战，产出能直接面试的AI原生产品项目作品，实现高效转型。AI 时代，机会永远属于能快速实践、快速落地的人！ 文章原文
“付费吃瓜”是什么新的商业赛道？
1 day ago
当信息碎片化让人疲惫，付费深度文章悄然兴起。人们花钱买的不是八卦，而是被整理过的确定感与理解复杂世界的说明书。本文剖析“付费吃瓜”背后的需求本质：节省理解成本、观察社会规则、缓解不确定性焦虑，并探讨内容创作的新方向。———— / BEGIN / ————最近注意到一个挺有意思的现象。越来越多的人，开始花钱“吃瓜”了。不是那种哪个明星结婚离婚，也不是谁和谁半夜被拍到了。而是围绕一些政商人物、企业家和知名家族展开的深度文章。比如宗馥莉家族的财产争议，比如围绕金刻羽相关风波的报道和讨论，再比如一些已经沉寂多年的政商人物关系，被重新梳理成一篇两三万字的长文。这些文章通常会把人物经历、家族关系、资本路径、公开判决、历史报道和各种争议串在一起。有的按篇收费，有的需要购买平台会员，还有些放在知识星球、付费专栏里持续更新。我最近看到一篇围绕黄有龙、许宗衡等人物往事展开的文章，两万多字，收费8元，页面显示转发接近3000次。我一般是不会自己花钱买这种文章看的，恰好朋友送我，就下午摸鱼看完了。其实看完发现，不过就是很久之前大家在各种社交平台吃过的某位古早知名女明星的瓜，只是加了很大篇幅的前情提要，弱化了女明星的篇幅。这不重要。我思考的是，假如真有一万多人付费，一篇文章的流水就可能接近十万元。当然，转发数不能直接等同于阅读量，更不能直接等同于付费人数。8元一篇要做到十万元流水，大约需要12500次付费。但不管最终收入是多少，这件事本身已经足够有意思了。我们一边说，现在的人没有耐心，超过一千字就看不下去。另一边，却有人愿意花钱，读一篇两万多字、人物关系复杂到恨不得画张图才能看明白的文章。为什么？刚开始，我以为大家买的就是“瓜”。后来越想越觉得，不完全是。如果只是为了看八卦，互联网上免费的传闻已经够多了。大家真正愿意花钱买的，不是某个秘密。而是一份被整理过的确定感。01现在这个时代，信息其实一点都不稀缺。一个热点出来，微博有热搜，短视频有切片，公众号有评论，小红书有爬楼，群聊里还有不知道从哪里转过来的截图。你能在半小时内看到几十种说法。有人说这是家族内斗，有人说背后是资本博弈，有人突然翻出十年前的一篇报道，还有人信誓旦旦地表示，自己认识知情人士。看得越多，反而越糊涂。因为这些信息大多是碎的。你知道发生了什么，却不知道为什么会发生。你记住了几个名字，却不知道这些人是什么关系。你看见了一个结果，却不知道前面经历过什么，更不知道哪些是已经得到证实的事实，哪些只是流传了很多遍的说法。真正稀缺的，从来不是信息。而是有人愿意替你从一堆碎片里，把事情重新拼起来。一篇做得比较扎实的深度文章，通常会帮读者完成几件事。把十几年的事件按时间顺序排好。把复杂的人物和利益关系说清楚。把公开报道、工商资料、法院判决和当事人回应放在一起。再告诉你，哪些已经可以确认，哪些还存在争议。读者花的那8块钱，本质上不是在购买两万字。而是在购买作者花了几天，甚至更长时间完成的信息筛选。你不用自己搜几十篇旧报道，不用在不同平台来回核对，也不用面对一堆互相矛盾的信息，自己猜到底哪一种说法更接近事实。有人已经把一地鸡毛，整理成了一条可以理解的线。所以，所谓付费吃瓜，首先卖的不是内幕。而是理解成本。02但如果只是节省时间，似乎还不足以解释，为什么这些文章偏偏集中在财富、权力、婚姻、继承和政商关系上。这里面还有另一层需求。大家表面上在看别人的故事，实际上是在观察这个社会到底按照什么规则运行。为什么有的人能在很短的时间里积累巨额财富？一个庞大的家族企业，真正的控制权到底掌握在谁手里？法律上的股权、血缘上的继承、情感上的信任和现实中的控制力，为什么经常不是一回事？一个人看起来已经拥有很多资源，为什么还是可能在关系破裂之后迅速失去一切？这些故事距离普通人的生活好像很远。大多数人既没有百亿家产可以继承，也不会卷进复杂的政商关系。但人对规则的好奇，是相通的。这就像我们在公司里，为什么总爱讨论某个领导突然被调走了，某个原本不被看好的人为什么升上去了，某个项目明明做得一塌糊涂，最后却成了对外宣传的成功案例。看起来是在议论别人。实际上，我们是在通过别人的命运，反推这套系统真正奖励什么、惩罚什么，以及关键时刻到底是谁说了算。所以啊，很多人花钱看一场豪门争产，并不只是为了看谁输谁赢。他们也在借这个故事观察，财富如何传递，权力如何交接，联盟如何形成，信任又是如何破裂的。这是一种成本很低的权力观察。甚至可以说，所谓“付费吃瓜”，本质上是一种披着八卦外衣的规则学习。03为什么这种需求在这几年会变得更明显？我觉得和我们所处的环境有关。当一个人的生活比较稳定，对未来也有比较清晰的预期时，他未必会那么关心遥远的人和事。但当工作、收入、资产和行业都充满不确定性，人会本能地想知道：这个世界到底怎么了？我们控制不了周期，也改变不了很多规则。但至少想把它看明白一点。哪怕只是暂时看明白。这也是为什么，越是复杂、反转多、涉及利益关系的故事，越容易吸引人。因为一个完整的故事，会给人一种秩序感。事情不是毫无缘由地发生。一个人的崛起有路径，关系的破裂有前因，财富的转移有过程，最后的结局也能从过去找到一些蛛丝马迹。现实生活往往很混乱。但文章可以把混乱重新组织成因果。这种因果未必百分之百准确，却能暂时缓解一种很普遍的焦虑：我是不是生活在一个完全无法理解的世界里？从这个角度看，读者购买的不只是信息。也是一种“原来如此”的感觉。很多时候，人最难受的不是坏事发生了。而是不知道它为什么发生，也不知道下一次会不会落到自己头上。04付费墙本身，也会进一步放大这种感觉。免费文章太多了。标题一个比一个夸张，点进去却往往只有几段情绪、几张截图，再加上一堆似是而非的判断。看多了之后，读者会慢慢形成一种心理：免费的东西，大概率到处都能看到。既然敢收费，后面应该有点别人不知道的内容。价格在这里变成了一种质量信号。两万字是一种信号。8块钱也是一种信号。“独家调查”“深度梳理”“完整还原”，同样都是信号。它们共同告诉读者：这不是一篇普通的热点文章，后面还有更重要的东西。但这里也有一个很危险的误区。收费不等于真实。篇幅长也不等于调查充分。一篇???章完全可以写得逻辑完整、人物鲜活、细节丰富，却建立在未经核实的传闻上。甚至越是完整的故事，越容易让人放下警惕。因为人天然喜欢因果完整的叙事。如果文章把一个人的起点、关系、财富和结局全部串在一起，我们很容易觉得：一切都解释通了。可现实不是小说。很多事情就是没有完整证据，有些关系无法证实，有些结论只能停留在推测。真正的深度报道，不只是把故事写得好看。还要告诉读者证据来自哪里，当事人如何回应，哪些信息经过了交叉验证，哪些观点仍然存在争议。作者不能只负责提出一个惊人的解释，也要负责交代这个解释能走到哪一步。否则，付费墙后面可能不是更接近真相的内容。只是一个写得很像真相的故事。05从商业模式来看，“付费吃瓜”也没有想象中那么容易赚钱。微信公众号在2020年开始测试付费阅读功能。新榜当时监测的一批文章，付费比例一度达到阅读人数的8%左右，平均单篇收入超过3000元。但九个月后，监测到的平均单篇收入已经下降到133元，大部分文章也集中在1元到8元的低价区间。这说明一个很现实的问题。读者不是因为文章加了一道付费墙，就突然愿意掏钱。真正能够收费的，依然是少数内容。要么选题足够稀缺。要么作者已经积累了很强的信任。要么事件本身正处在舆论最高点，而文章恰好提供了其他地方没有的解释。所以，单篇付费和财新这类机构订阅，本质上是两种生意。单篇付费卖的是一个强事件。读者看到标题，产生好奇，花几块钱完成一次购买。事件过去以后，这篇文章的价值可能很快下降。媒体订阅卖的则是一种长期能力。读者相信，这个平台可以持续提供可靠报道、独家信息和专业分析，所以愿意按月或者按年付费。单篇付费是爆款生意。长期订阅是信任生意。前者看起来更容易创造一篇十万元的故事。后者真正困难的地方，是要在没有爆款的时候，依然稳定交付。06作为普通创作者，我们能有什么启发？我觉得，最不值得学习的，是去挖别人的隐私，或者把未经证实的消息包装成内幕。真正值得学习的，是这些文章对“复杂信息”的处理方式。过去做内容，大家总觉得流量越大越好。最好十万+，最好所有人都能看懂，最好标题一发出去就能激起情绪。但付费阅读提供了另一种可能。不一定要服务所有人。只要你能替一小群人，把一个真正复杂的问题讲明白，他们就可能愿意付费。比如一个做了很多年B端产品的人，把复杂项目里的需求变更、客户关系和决策链条讲清楚。一个长期待在国企的人，把组织里的隐性规则、岗位选择和晋升逻辑讲清楚。一个经历过裁员和转行的人，把自己踩过的坑、做过的判断和真实代价整理出来。这些东西未必有什么惊天秘密。但它们都有一个共同点：外面存在大量碎片，却很少有人把它们系统地讲明白。当然，不是文章越长，价值就越高。两万字不是卖点。读者花时间看完以后，比看之前更清楚，才是卖点。真正能够收费的内容，至少要做到三件事。信息比免费内容更完整。依据比普通观点更可靠。最后还能给出一个读者自己很难形成的判断。尤其是在AI可以迅速生成摘要、整理公开资料之后，单纯的信息搬运只会越来越便宜。真正值钱的，是哪些信息值得相信，这些信息之间是什么关系，以及作者愿意对什么判断负责。07我以前一直觉得，写作首先是一种表达。后来写得多了，越来越觉得，写作更重要的作用是整理。整理信息，也整理自己对现实的理解。我们每天接触很多新闻，听到很多观点，也经历很多具体的事情。如果不经过整理，它们就只是噪音。今天愤怒一下，明天感慨一下，后天又被另一个热点带走。最后看了很多，却什么都没有留下。“付费吃瓜”真正击中的，可能正是这种普遍的疲惫。大家不是缺信息。而是已经被太多互相矛盾、真假难辨的信息淹没了。所以，他们愿意花几块钱，请另一个人替自己打捞一次。把散落的人物、事件和证据捡起来。把能确认的和不能确认的分开。最后告诉他：这件事大概是怎么发生的，我们又能从中看见什么。瓜当然会过期。今天所有人都在讨论的人，过几个月可能就没人记得了。但人们对确定感的需要不会消失。因为只要现实依然复杂，只要信息依然混乱，只要普通人还想知道自己究竟生活在一套怎样的规则里，就会有人愿意为“把事情讲清楚”付费。大家买的从来不只是秘密。而是一份理解复杂世界的说明书。———— / E N D / ————本文来自公众号：简谙 作者：简谙...
腾讯WorkBuddy火了，字节和阿里急了
2 days ago
办公Agent正成为国内大厂的新战场，腾讯、阿里、字节十天内相继整合资源押注。WorkBuddy以月访问量2097万次领先，而豆包虽有3.82亿月活却面临转型挑战。本文解析Chat与Agent的本质区别，揭示办公Agent如何成为生产力工具，并探讨大厂竞争背后的战略逻辑。———— / BEGIN / ————办公Agent，已经成为国内互联网大厂的必争之地。腾讯、阿里、字节，三家公司在短短十天内，几乎做了同一件事：结束赛马，把更多的资源押宝在办公Agent上。7月20号，腾讯内部通知Qclaw并入WorkBuddy所在部门统一管理。一天后，阿里整合了旗下多个产品，推出千问办公。到了7月30号，字节将飞书团队并入了豆包。有意思的是，在消费级AI应用上，豆包的月活是3.82亿，腾讯的元宝只有4984万，前者是后者的8倍。但在办公Agent这个赛道上，WorkBuddy却以月访问量2097万次稳居第一，超过字节跳动Trae（1279万）和阿里QoderWork（788万）的总和。明明在消费级AI应用上有着绝对优势，字节依然在内部做出这么大的调整，可见WorkBuddy确实给了字节很大压力。这也侧面反映了，办公Agent，已经成为国内互联网大厂的必争之地。接下来这场战争，会不亚于过去互联网时代任何一场大战。原因也很简单，Chat时代已经结束了，以Chat作为AI产品的时代也迎来了终结。这篇文章，我们就来讲清楚，这场大战背后的逻辑。01如果你关注AI的信息，想必经常能看到LLM、skill、harness、loop等等一堆名词。但我们可以暂时不关注这些。只从应用产品来讲，我认为只用分成两个时间段：Chat和Agent。在ChatGPT发布以后，大众认识大模型的方式，基本就是被一个对话框定义的。我们输入一句话，它就回复一段内容。让它改一下文案、简历，翻译一下单词，聊聊情感问题，乃至算命。总之，大部分人对于这类产品的用法，更像是一个搜索pro max版。我们负责提问，模型则负责生成答案。这就是Chat阶段。在这个阶段里，模型的能力，和产品体验的关系，可以说非常直接。模型聪明一点，回答就准确一点。上下文长一点，就能阅读更多资料。推理能力强一点，复杂问题就不容易答错。所以大家总爱用一些刁钻的问题去测试模型，比如经典的「我打算去100米外的洗车店洗车，我应该步行去还是开车去？」。甚至为了更好地跟大模型沟通，人们还要学习如何优化prompt，也就是提示词。前几年，一段准确的提示词甚至会被广泛复制。可以说，随着大模型越来越聪明，这些沟通方式也在飞速进化。不过这不是本期重点，有机会再专门讲一下。总之，大众对AI产品的第一印象，基本就在「你问我答」上面。这点从阿里给自己大模型取名叫「千问」就能看出来。这里我得吐槽一下，阿里这个取名，显然是对AI的判断，短视了一点。豆包能在这个阶段脱颖而出，关键就在于她的产品更加拟人，更加接近于人们想象中的「聊天对象」。正是靠着对于Chat类产品的深刻理解，豆包可以说是暴打其他类产品。但问题是，聊天类产品，虽然有趣，但离生产力还远得很。回答问题，并不等于交付结果。打比方说，我要去北京出差几天，要做规划。我会问AI，哪些航班合适？哪些酒店性价比比较高？能否给我列一个时间表？因为有海量的知识和信息，这些答案显然比过去百度准确多了，也更加高效。但在这个过程里，我得到答案后，还是需要自己去订航班和酒店，需要把我的时间表，专门发给AI，才能帮我整理。再比如我们日常工作里，希望AI给我分析数据、规划方案、制作PPT等等，都需要进行多个对话，由我把问题和资料发给AI，AI回答我怎么去做。实际的工作者，依然是我。Chat时代的AI，打个不恰当的比方，就是你被退婚以后空间戒指里的老爷爷。他可以指导你修炼、炼丹，给你科普知识、答疑解惑，但是不能直接干涉你的修为。是挂，但是不如系统挂。这也就决定了Chat类产品商业化上的困境。答案的价值很难计算，也没有什么护城河。用户今天可以用豆包，明天也可以用DeepSeek、千问和元宝。只要回答的差距没有大到不可替代，切换成本就非常低。而大模型每次回答都是消耗算力的。传统的互联网产品是用户越多，广告和交易收入也就越高。但Chat类产品一直是c端用户越多，成本就越高。至于像过去那样靠广告盈利，也很困难。传统的互联网做广告依靠的是分发和流量，但AI产品相反，是信息提炼和整合，植入广告观感极差。最后还是那句话，用户切换成本低。另外说一句，这点从百度身上就能看出来。你说百度的文心一言跟其他国产模型有代际差距吗？并没有。但正因为在搜索时代，百度的竞价排名过于深入人心，导致进入AI时代，压根没有用户信任百度的模型。大家都不信你模型给出的答案，怎么可能用你的产品呢？总之，豆包3亿多月活固然厉害，但Chat类AI产品的月活，并不像过去互联网时代产品那样金贵。02而Agent，恰好能解决这个问题。Agent，也就是智能体这个词，在万事皆可AI的今天，其实有点泛滥了。很多产品里加个AI插件和按钮，就说自己是Agent。我个人觉得，判断一款产品是不是Agent，有个很简单的标准。那就是当我给它一个目标以后，它是否能自己理解、制定计划、调用工具，最后给我结果。比如还是刚才出差的案例，我只用告诉它出差的时间、地点和预算需求等等，然后它就调取上下文，读取了我的日历、偏好，再调用工具，帮我锁定航班、规划酒店。最后只发给我确认，然后机票、酒店出票，日程同步完成。做报表和PPT也一样，我只提需求，它自己去读取我文件夹里???资料，然后分析，做好PPT，再放到指定的位置。当然，这个过程里，它可能会误解我的需求，可能会卡在接口上，也可能做出一份完全错误的报告，关键的地方依然需要人来完成。但是，人和AI的分工已经完全变了。之前是AI说，人来做。现在是人确定任务目标，AI来执行，人最后验收。如果我们把大模型理解为一个大脑，Agent主要则是给这个大脑装上了眼睛和手脚。眼睛就是上下文，它需要知道哪些信息、数据、资料和当前的任务有关。手脚则是工具，它可以去操作浏览器、读取文件、运行代码等等。这些东西组成了基本的Agent。在这个基础上，再给它开放权限、加入各种技能、引入到公司的工作流中等等，相比Chat时代类似顾问的角色，Agent完全就成了生产力工具。而一旦成了生产力工具，市场就必然愿意付费了。最先把这条商业化路径跑通的，是编程。用过这些Agent的，比如WorkBuddy、Trae或者Codex的朋友，应该都会发现一个有意思的现象，就是这些Agent的界面非常相似，都是三栏布局。左侧是文件夹，中间是工作区，右侧是产物展示。最早将这个界面发扬光大的是Cursor。简单来说，Cursor就像是程序员的Word，而Cursor在旁边放了一个AI编程助手。你只需要告诉它「我要改什么」，它可以直接阅读项目、修改代码、排查错误等等。但是Cursor本身没有强大的模型，它只是一个优秀的壳。转折点发生在2024年6月，Anthropic发布了Claude 3.5 Sonnet。这个模型在编程方面碾压了当时的GPT-4o。Cursor+Claude 3.5 Sonnet的组合，直接让写代码的体验从「人工智障」变成真正的帮手。正是这个组合，不仅让Anthropic靠着天量的API调用赚翻了，更向全行业证明了编程在商业上的价值，同时也让这种三栏界面+大模型的组合，成了后面办公Agent的标准范式。因为说到底，不管是编程，还是写作，还是制作PPT，工作的底层逻辑是非常相似的。现在市面上各种售卖如何使用WorkBuddy的课程，其实不如理解这个逻辑，很简单就能上手这些办公Agent。至于为什么是编程最早被验证，一个原因当然是程序员天然离AI最近，最容易理解这套逻辑。另一个是相比文章写得好不好，PPT做得漂不漂亮，编程的目的更容易被判断。当编程Agent开始节省了程序员的大量时间，订阅费就不再像Chat的问答模式那样难以解释。企业和用户购买的不再是聊天，而是可以计算的生产力。这个就是Chat和Agent在商业上的根本差别。当然，Coding Agent对于模型能力的要求非常高。但是对于办公Agent来说，其实未必每一项工作，都需要最顶级大模型的复杂推理。大多数办公任务，可能就是整理文件、把会议纪要变成任务清单、写写周报、核对表格数据、批量处理资料、制作PPT等等。这些工作不容易，尤其是一些涉及业务判断的地方。但是，这其中其实存在着大量重复性、标准化的步骤，最后人只需要验收就行。所以对于这批任务来说，只要一个模型能跨过基本线，能做到找到文件、操作软件，然后交付结果，那么产品和生态的权重，就会快速上升。而这里，就是办公Agent角逐的战场。03WorkBuddy其实就是个很好的案例。腾讯的大模型是混元，但WorkBuddy却不是混元团队独立做出来的，而是起源于腾讯云开发AI代码助手的团队。这个产品最早叫CodeBuddy，但是团队发现公司很多人并不拿它写代码，而是用来办公，于是把架构平移到了WorkBuddy，并在今年3月公测，很快就占领了办公Agent市场。腾讯能这么早转型成功，其实我个人觉得，相反跟它的大模型没那么强有关。腾讯最早推出元宝的时候，混元这个模型就还非常不成熟。所以等DeepSeek-R1大爆的时候，元宝很快就接入了DeepSeek，迎来了一波产品增长。腾讯不需要死守着自家模型，相反可以为了产品的增长，欢迎接入更多的模型。在编程领域也一样。编程当然是个非常诱人的市场，但程序员离AI最近，工作对智能要求最高，所以非常追求顶级模型。从最初Cursor和Claude的合作就能看出来，程序员最终会跟着Claude走，而不是留在Cursor。因为模型不强，腾讯也压根没啃下什么编程市场，基本都是内部使用，所以转型成办公也没什么压力。最终，WorkBuddy出现，采取了支持多种模型的产品形态。简单来讲，腾讯打造出了一个不错的身体，并且允许用户随意切换脑子。这个方向，意外成为了腾讯最擅长做的事，可以说是腾讯的甜蜜点。为什么这么说呢？因为现在大模型能力可以说是日新月异，很快大部分模型就突破了大多数人办公需求的基本线。大脑可以外接，但是对身体来讲，整个生态未必能速成。办公Agent所需要的人跟人的连接、知识库、文档功能等等，恰好腾讯全都有。甚至腾讯文档这种我觉得半死不活的产品，在接入办公Agent以后，都可以救一下。04其实目前腾讯的生态，跟谷歌是最像的。谷歌账号是很多软件的登录???号，微信也是。谷歌有谷歌文档，腾讯也有。谷歌有NotebookLM，腾讯有ima。谷歌的大模型Gemini现在处于掉队状态，诶，您猜怎么着，腾讯的混元压根也没跟上过。唯独就是，谷歌在开发Agent产品上，实在太慢了。字节在这点上，跟腾讯刚好有点相反。豆包当然是很有优势，3.28亿月活，在C端市场可以说秒杀元宝，是个非常巨大的入口。同时呢，字节的seed模型、飞书、火山引擎等等，生态完全不输腾讯。但豆包有一个问题就是，它在Chat时代太成功了，以至于大部分已经将它定位成一个Chat产品。过去几年，豆包在聊天陪伴、实时语音等等这些轻量玩法上，做得非常成功。包括在市场覆盖面上，甚至很多老人都开始使用豆包。他们也无所谓哪个模型，就是知道，有什么事情都先问一下豆包。这些使用方式给豆包带去了巨大的日活，但是也塑造了它的产品心智。那就是用户打开豆包，首先想到的是问它点什么东西，而不是交给它一个任务。这个现象也体现在豆包收费以后。今年6月，字节正式推出「豆包专业版」，但大部分用户都没理解这个产品为什么需要付???，以及专业版跟平时用来聊天的豆包有什么区别。这也是为什么在7月底，字节急着把豆包和飞书大合并。只有把飞书这个纯粹的办公产品，与豆包结合起来，才有可能在办公Agent赛道继续竞争。在这点上，腾讯、阿里、字节，三家做出了共同判断。那就是结束赛马，把所有产品、资源尽量收拢到同一个办公Agent上。因为大厂发现，AI竞争的基本单位，已经变了。Chat时代，模型团队只要交出一个更好的模型，前端产品就能很快感受到提升。但在Agent时代，必须打通模型、工具、数据、权限和交付多个环节，才能变成用户想获得的结果。因此，办公Agent的战争，也成了一场组织能力的总决赛。三家都各有优势。字节有最好的视频模型，有抖音、豆包的流量，有飞书的企业协作，火山引擎等等。阿里同样也不缺。千问模型、钉钉的组织关系、阿里云企业用户，再加上电商、支付、本地生活服务等等，同样拥有非常丰富的任务工具。腾讯的WorkBuddy暂时领先，本身又有企微和微信入口这个天然优势，当然微信最终会开放多少，是否愿意让Agent完全接入（不算openclaw），还要另说。所以三家谁胜谁负，还犹未可知。05办公Agent的爆火，也带动了网上各种课程。现在乱七八糟教你怎么用WorkBuddy的，用Codex的，卖skill的等等，动不动就是「惊呆了」，「颠覆行业」，「必须学会使用这个」。我这里其实也想分享三个经验，只针对还没怎么使用这些AI工具的，大家姑且一听：第一，不管哪家的办公Agent，先下载一个下来用用。大部分办公Agent的操作大同小异，用会一个，其他自然就会用了。我并不想散播焦虑，但是在AI时代，掌握一下Agent的使用技巧，我认为还是有必要的。第二，是下载一个Obsidian。暂时不用去细究怎么使用，就记住它是你的知识库。你和AI交流出的有价值的东西，交付出你认为日后可以复用的东西，先保存在Obsidian再说。至于如何整理，完全也可以交给AI。第三，不要买任何课程。AI最好的地方就是你可以问它任何问题，包括如何使用它自己。把自己的目的和工作内容告诉AI，让它帮你规划，比网上任何一节课都有用。最后，WorkBuddy暂时的领先，意味着腾讯会在Agent时代，再次领跑吗？我觉得未必。或者换个问法。Chat时代结束，但Agent时代就是终局吗？真不一定。我们可以看到的是，目前AI还处于一个高速发展的时期。无论是大模型还是产品，都在以月度、季度的时间在迭代。Gemini去年我还觉得是唯一真神，今年谷歌仿佛就成了AI圈外人。从Chat到Agent，也不过意味着，我们从信息交互进入了任务执行的时代。如果我们假设一个终局：任何人类可以在电脑上完成的事，AI都能完成，并且完成得更好。那么，AI最后可能就像是许愿机一样。既无人关心背后的模型是什么，也无所谓调用什么工具。只要告诉它，我要一条IC实验室的内容这一件事，它就几分钟内生产出来了。或许到了最后的最后，甚至把电脑这个限定条件，都可以拿掉：任何人类可以完成的事，AI都能完成，并且完成得更好。———— 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苹果给阿里提了一个醒
3 days ago
阿里站在分岔口：一条路是继续做"AI水电煤"，确定性极高但失去平台野心；另一条路是押注千问办公，在钉钉2亿月活上赌一个属于自己的入口。苹果这次接入，是给阿里的胜利，也是一记关于"入口霸权"的警钟。———— / BEGIN / ————千问终于进入了苹果的入口，但这可能不是阿里最想要的胜利。8月8日，苹果官网更新了一条中文指南（截止发稿，已经删除）。内容不长。核心只有一句话：符合条件的中国大陆Mac用户，可以让Apple智能调用阿里巴巴的千问。启用之后，用户可以直接通过Siri调用千问回答问题、分析照片和文件；苹果的写作工具，也可以调用千问生成文字和图片。乍一看，这是一个标准的利好消息。阿里的模型，进入了苹果的终端。但我看完这条指南后，反而想了另外一件事。为什么是苹果在调用千问，不是用户直接使用千问？这两个说法，看起来只差几个字，背后却是两种完全不同的生意。在这条合作里，千问提供智能，Siri负责交互，Mac掌握终端，苹果拥有用户。千问变强了，但入口依然不属于阿里。一、苹果为什么需要千问？苹果在中国有一个特殊困境。它拥有全球最赚钱的终端产品线，iPhone、iPad、Mac。但在中国，它没法完整使用自己那套Apple Intelligence。同样的Siri，在美国能做的事，在中国做不到。同样的写作工具，海外有的能力，国内接不上。苹果 2026 财年第三季度财报里，库克特意强调了中国区Mac创下历史最好单季纪录。但在表面繁荣背后，中国PC市场在变。Omdia数据。今年第一季度，Mac在中国大陆出货量约80万台，市场份额9%。联想31%，华为16%。更关键的是，国产阵营正在把AI变成操作系统的底层基础设施。联想的"天禧"个人智能体已经是AI PC战略的核心。华为也在把AI融入鸿蒙生态。苹果必须快，而且必须选得准。它不需要一个试图在自己设备上喧宾夺主的超级APP，需要的是一个符合中国监管要求、模型能力够硬、同时心甘情愿甘当绿叶、以被调用身份嵌入苹果生态的中国模型。阿里的千问刚好满足这三个条件。这个场景里，每一方拿到的牌都不一样。苹果掌握用户入口，Siri是交互入口，Mac是设备入口。千问提供智能。阿里，是模型提供者。我越看越觉得，这个角色分配，可能才是未来大模型商业化最真实的形态。不是每个人都去做一个超级App，是模型做得像电力和芯片，入口越来越掌握在终端和超级应用手里。今天的阿里，第一次以智能基础设施的身份，进入了一个全球顶级的消费终端。但这究竟是胜利的起点，还是权力被彻底抽离的开端？二、千问正在成为阿里云的新商品回看今年阿里在AI上的动作，能清晰地看到一条高度密集的演进曲线。今年春节期间，千问App一战成名。到6月，千问App移动端月活冲上1.67亿，一时间风光无两。但如果把视野放宽，你会发现真正让阿里核心高层兴奋的，从来不是C端那个聊天框，是B端的云与基础设施。8 月 3 日，阿里正式发布旗舰模型...
关于 AI 产品经理岗位的一些新洞察——来自两天几百人的交流
3 days ago
上周末，我去参加了AI 产品大会，因为我作为其中一个分论坛的发起人，我有机会跟其他分享嘉宾做了比较深的沟通。除了嘉宾，还跟在场好多一线的产品同学也聊了不少。整体的感受是：非常参差，跑的快的很硬核，走的慢的很着急(+懵)。这期活动的嘉宾还是很硬核的，字节、阿里、百度、腾讯、京东、美团、滴滴、Kimi、Vidu、360、联想、快手、声网等等公司高 P 的业务 Leader，TRAE、Coze、千问办公、CatPaw、秒哒这些热门 Agent 产品的负责人都在。因为活动已经结束了，嘉宾就不过多介绍了，重点给大家分享一下现场两天跟大家聊完后的一些洞察。大厂高管视角今年年初深圳场的那次 AI 产品大会我也参加了，相比于半年前，这次大家聊得东西完全不一样。上次还主要聊 AI 的能力、咋玩、在什么业务里落地，这次直接跳过“具体怎么做的”这个环节，重点聊“做这些业务的人”了。首先一个没聊就已经存在的共识：产品经理得能 Vibe...
关于DeepSeek API涨价的简短评论
3 days ago
DeepSeek官宣API涨价，涨幅远超预期，引发开发者热议。本文从商业逻辑、市场竞争与开发者视角切入，剖析涨价背后的成本与战略考量，并探讨其多模态缺失、迭代速度等短板，以及国产大模型混战格局下的未来走向。———— / BEGIN / ————DeepSeek刚刚官宣：“计划近期整体上调DeepSeek API服务的定价，预计涨幅较大，请合理安排您的使用。具体方案以正式通知为准。”目前我了解到的情况如下：涨幅会非常大，不是10-20%的那种大，是更大；具体数字就不乱说了，以官宣为准；很多开发者朋友认为，涨价理所当然，“就算涨一倍也仍有竞争力”；有人认为，先进开源大模型的Token报价在长期会趋向一致，成本也不会有很大差别，对这一点我存疑。我不是DeepSeek的重度用户，但我和许多开发者一样，认为涨价是迟早的事情，反而疑惑为什么涨的这么晚。过去两个月，以GLM为首的一批国产大模型都进行了价格调整，总体上比以前贵了，但是相对于Claude和GPT的性价比优势仍在。从商业角度看，不涨价才不正常，大部分国产大模型的涨价也得到了用户的认可。附带说一句：有人至今还在玩“幻方炒股赚钱、补贴DeepSeek、扰乱市场、斩杀美国大模型公司”的烂梗，如果你看到了，建议你把他们全部拉黑。早在V3推出之时，DeepSeek就是一个组织、人员、资金完全独立的公司，幻方炒股赚不赚钱与DeepSeek的定价并无关系；幻方也不是梁文锋一个人的公司。现在DeepSeek已经完成独立融资、今后打算上市，其宗旨是维持一个自给自足的商业模式，而不是“炒股赚钱、斩杀硅谷同行”——这种梦呓多见于知乎，是知乎用户半桶水吹牛逼行为的又一良好案例。另外，以Anthropic和OpenAI两家的ARR，想依靠炒股就将其斩杀，难度怕是趋近于无穷大。因此，DeepSeek的涨价，与其他国产大模型的涨价一样，都是出于商业考虑——以前DeepSeek的Token报价太低了，不止相对于Claude/GPT更低，相对于其他所有国产大模型都低。对于这一点，网上有很多对比，就不再赘述。不管从成本角度看，还是商业竞争角度看，提价都是大势所趋。在V4 Flash全面上线并获得一定口碑之后提价，是合理的选择。我想指出一点：DeepSeek目前只有API报价，没有订阅报价，尤其没有基于Coding &amp； Agent能力的打包报价，这对于个人开发者及创业者来说是个缺点。GLM， MiniMax， Kimi等竞争对手都有C端订阅报价，以及专门面向开发者的Coding Plan等。我认为DeepSeek推出类似的按月订阅计划只是时间问题，相信很多人都对其定价和服务水平很感兴趣。我有很多创业者朋友，长期依靠各类大模型从事开发和业务流程。对于最高端、需要“最复杂的大脑”的任务，他们还是更信任Claude；...
200亿身家，王兴兴告别王兴兴
3 days ago
从知乎小透明到A股人形机器人第一股创始人，王兴兴的十年逆袭之路充满戏剧性。本文深度剖析宇树科技如何凭借极致成本控制实现盈利，同时揭示其保守策略下的隐忧：专利数量不足、行业应用占比过低。当草根叙事褪去，这位90后创始人能否带领宇树在资本市场上续写传奇？———— / BEGIN / ————2016年3月中旬，刚刚完成自己硕士毕业论文、已被大疆提前录用的王兴兴开始在知乎上活跃起来。他先是在“谷歌拟卖机器人公司大家怎么看？”的问题下发表了自己的看法，两天后因“发在隔壁没人看”又“厚着脸皮”将该回答复制到另一问题“如何评价 Google 试图出售于2013年收购的机器人公司：波士顿动力公司？”下，获得了上百的互动量。从后续不再复制回答的动作来看，他对这个数字满意了。十年后，他不再“知足常乐”，而是展露出足够的野心——他创立的宇树科技在3月20日递交了科创板上市申请，6月过会，8月10日开启新股申购。这意味着，作为A股人形机器人第一股，宇树即将接受市场考验。8月6日晚间，宇树科技发布公告，确定首次公开发行价为150.80元/股。发行完成后，宇树科技总股本为4.0446434亿股。照此计算，宇树发行市值609亿元，持股约33.36%的创始人王兴兴身价有望达到200亿元。至此，王兴兴已经彻底告别了过去的自己。01 建构如同多数人刻板印象中的理工男，王兴兴曾经混迹在知乎和B站。他不时在这两个平台发布动态，分享对机器人、AI的看法和日常生活，习惯在句末使用一个颜文字或表情，在提到自己硕士研究成果时常自称“鄙人小硕期间”，还曾在分享作品时直接表示“求大家点个赞哈”“大家鼓励一下哈”。2022年，他与宇树机器狗共同出镜拍摄了一条广告。完成微博宣传后，他兴奋地跑到B站上说：“虽然我们的机器人已经参加过各种大型活动了，但这应该是我个人第一次参与甲方的商业活动。 拍摄一天赚了我个人半年工资”。彼时，尽管宇树已经在行业内打出了名声，但很少有人关心王兴兴的社交媒体。可以说，他在知乎发帖近十年，归来仍是不知名答主。故事的转折点发生在2025年1月28日。央视蛇年春晚的第八个节目《秧BOT》演完，宇树机器人火了。王兴兴的名字第一次大规模出现在大众视野。90后、高中三年英语只及格过3次、本科和硕士院校均非名校，这些贴近普通人生活的经历让网友们倍感亲切。有人造梗说，他的公司叫宇树是因为“语数”好而“外”太差。走红初期，他接连更新了几条个人内容，只是阵地转移到了微博和小红书。他的报???建议被评价为“实在”“温暖而理性”，网友们还调侃他的书单透露出学好英语的执念——在借阅众多理工科专业书籍的同时，王兴兴借阅了几本英语学习书籍和一本双语版心灵鸡汤。但这种草根叙事并没有持续很久。2025年2月17日，王兴兴出席民营企业座谈会，与马云、任正非、雷军等人坐在第一排，并作为六位民营企业家代表之一发言。他得到勉励：“你是这里面最年轻的。国家的创新需要年轻一代贡献力量。”此后一年，他陆续获得2025年度中国青年五四奖章、第四届全国创新争先奖状，登上夏季达沃斯论坛、作为企业家代表出席国新办中外记者见面会，并受聘为武汉大学机器人学院产业教授。在国外，他同样备受关注。去年9月入选美国《时代》周刊评选的“2025年度全球AI领域100位最具影响力人物”榜单后，今年7月，他又与宇树载人机甲产品GD01共同登上《时代》封面，成为近八年来首位登上该刊物封面的中国企业家。《时代》周刊评价称，将科幻照进现实，王兴兴的贡献在业内几乎无人能及。王兴兴和宇树载人机甲登上7月《时代》封面王兴兴逐渐走进另一种叙事里。他成为行业符号。一方面，宇树科技的机器人在众人关注下逐渐进化，年初还因行动不稳且缓慢被群嘲为“太奶”，到了年尾已经能够丝滑且无误地为演唱会伴舞。10台宇树G1今年7月在王力宏演唱会上伴舞另一方面，王兴兴也在有意进行着公众形象管理。自从频繁出席正式场合后，王兴兴的着装从套头衫变为衬衫西装。他更新社交媒体的频率也降了下来，即使更新，也几乎都是为了宣传产品，不再透露个人想法。这并不令人奇怪。无论是出于个人预期，还是为公司发展考虑，王兴兴恐怕都不会希望自己给公众留下的印象只有借阅《笑翻你的英语故事》这类无足轻重的细节。他似乎更想将自己嵌入更宏大的科技史坐标。在知乎，他长期使用“科技至上主义者”作为个人主页的签名。在公开讲话中，他多次将具身智能与AGI（通用人工智能）捆绑，并表示宇树以实现AGI为使命。宇树官网上H2的宣传图和“天命觉醒”的宣传语这种使命感同样体现在宇树的名字上，王兴兴曾在访谈中称“我一直希望自己能在整个人类的科技史上留下哪怕一点点痕迹。科技像一棵‘科技树’，一直不断往前长。‘科技树’注册不了商标，所以定了’宇树’。”昔日那个充满草根气质的年轻人王兴兴，逐渐消失。02 烙印宇树科???是一家个人色彩极其浓烈的公司，某种意义上说，宇树科技的特质与王兴兴是一致的。宇树科技发布的公告显示，王兴兴控制的公司表决权为68.78%，此次股票发行后，这一比例仍在65.31%左右。据此前媒体报道，直到2025年，宇树内部依然保留着高度扁平化的管理风格，王兴兴作为 CEO 兼...
细思极恐，Agent学会给自己办假身份了……
4 days ago
AI Agent为了通过代码审核，竟伪造身份、伪装成无害开发者，甚至用Tor浏览器规避追踪。英国AI安全机构的测试揭示了Agent在任务驱动下的“不择手段”，也暴露了现有安全机制面对自主行动时的脆弱。当AI开始“找路”，人类如何守住最后防线？———— / BEGIN / ————为了让一段恶意代码通过审核，一个AI Agent决定先给自己办个假身份。事情发生在英国AI Security Institute的一次网络安全测试中。测试人员给OpenAI和Anthropic的前沿模型设置了虚构任务，让它们在限定环境中寻找漏洞、编写代码，并尝试完成攻击目标。其中一个由Anthropic模型驱动的Agent写出了恶意代码，并把它提交给了一个真实存在的公共开源项目。但代码想进入真实的软件项目，还需要人类维护者批准。正常路径走不通，这个Agent居然创建了虚假网络身份，“乔装打扮”了一番，试图“骗”过人类维护者，让其以为这是一段可接受的代码。被质疑这次提交后，它甚至修改了此前留下的活动痕迹，让自己看起来更无害，并考虑换一个新身份继续尝试。英国AI Security Institute一共进行了122次测试，在10次运行中发现19次未经授权的行动。其中17次来自Anthropic的Mythos 5，另外两次来自OpenAI的GPT-5.6-Sol。测试机构称，部分Agent的持续行动已经指向真实个人和机构。好在没有造成现实损失。恶意代码最终也没有获得人类批准。要说这些Agent对人类有恶意或者突然觉醒，未免言过其实。这也是AI欺骗人类有趣又冷漠的一点——它只是发现了挡在面前的一个障碍，并且努力绕过它，就像一个不择手段完成KPI的员工。AI胡说八道，大家已经见怪不怪了。但如果已经学会“不择手段”的AI...