Claude Fable 5 – Anthropic 推出的最强 AI 模型AI工具2个月前更新AI小集03Claude Fable 5是什么Claude Fable 5 是 Anthropic 推出的最强 AI 模型，是 Mythos-class 安全版旗舰模型，底层与Claude Mythos 5 完全一致，加装了保守的安全护栏。模型在几乎所有公开基准测试中达到 SOTA，在软件工程、知识工作、视觉推理和长周期自主任务上表现卓越。模型定价为每百万输入 token 10 美元、输出 token 50 美元。Claude Fable 5的主要功能超长自主编码：在 5000 万行 Ruby 代码库中一天完成全库迁移，SWE-Bench Pro 得分 80.3%。Token 高效推理：在 FrontierCode 评测中，用中等 effort 即获得前沿模型最高分 29.3%，成本远低于竞品。原生视觉理解：凭原始游戏截图无外挂通关《宝可梦：火红》，能从科学图表提取精确数值、重建网页源码。持久记忆与长上下文：支持百万级 token 长期任务，利用文件级笔记改进输出，在《杀戮尖塔》中表现较 Opus 4.8 提升 3 倍。智能安全降级：内置独立分类器，检测到网络安全、生化风险或蒸馏企图时，自动将请求路由至 Claude Opus 4.8 处理。Claude Fable 5的技术原理模型层级定位：Fable 5 属于 Anthropic 新设立的 Mythos-class 能力层级，位于 Opus 之上，与 Mythos 5 共享同一底层模型，通过加装安全护栏实现向公众开放。安全路由机制：系统挂载独立分类器实时检测请求，涉及网络安全、生化风险或模型蒸馏时，自动将查询降级路由至 Claude Opus 4.8 响应，而非直接拒绝。前沿 LLM 开发限制：针对预训练管线、分布式训练基础设施等请求，通过提示修改、转向向量与参数高效微调（PEFT）等不可见干预手段限制模型有效性，影响约 0.03% 流量。长上下文与持久记忆：支持百万级 token 长周期任务，配备文件级持久内存，可在运行中自主撰写笔记并回溯改进输出，解决复杂任务中的失忆问题。如何使用Claude Fable 5网页端使用：登录Claude官网，在对话界面模型选择器切换至 “Fable 5” 即可开始对话。API 接入：通过 Anthropic API 调用模型名称claude-fable-5，按标准 REST 接口集成至自有应用。Claude Code 使用：在终端安装Claude Code后，通过设置将默认模型指定为 Fable 5，支持代码库级代理操作。Claude Fable 5的项目官网项目官网：https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5Claude Fable 5的核心优势无护栏限制：在网络安全、生化研究等高风险领域不受 Fable 5 的安全降级机制约束，输出能力完整。科研自主性：可独立运行一周以上完成复杂科研任务，从数据整合到模型训练全程无需人类介入。假说验证能力：提出的分子生物学假说具备可实验验证性，已有关于大肠杆菌蛋白新机制的假说被第三方研究证实。模型效率极致：在相同任务下，仅使用 GPT-5.5 1/3 的推理 Token，在 36 小时内产出逼近后者四天的物理研究成果。Claude Fable 5的同类竞品对比维度Claude Mythos 5Claude Fable 5Claude Opus 4.8底层模型相同相同不同安全护栏无 / 极少保守（约5%触发降级）标准ExploitBench78.0%接近 Opus40.0%BioMysteryBench (hard)46.1%接近 Opus40.0%蛋白质设计验证9/14 进入管线受限无访问权限受信机构/Glasswing公开可用公开可用数据留存30 天强制监控30 天强制监控标准策略Claude Fable 5的应用场景国家级网络防御：为关键基础设施和国防系统提供深度漏洞分析、威胁建模与攻防演练。前沿药物研发：自主完成靶点识别、蛋白质设计、复合物验证，加速肿瘤、神经退行性疾病药物管线。基础科学研究：在分子生物学、基因组学、物理学等领域执行长周期自主研究，生成可验证假说。AI 安全红队：用于测试其他 AI 系统的安全边界，识别复杂越狱、跨请求攻击与新型威胁向量。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇cmux - 专为 AI Coding Agent 设计的开源终端工具下一篇SCAIL-2 - 智谱联合清华开源的角色动画模型相关文章Super Agent Party – 开源3D AI桌面伴侣，全渠道一键部署AI小集5Telescope 2.0 – AI销售线索生成平台，自定义搜索条件精准定位销售线索AI小集2Klee – AI 桌面应用，本地创建个人智能知识库AI小集4Macroscope – AI代码理解和修复工具，自动总结项目进展AI小集3AtomThink – 华为诺亚方舟联合多所高校推出的多模态数学推理框架AI小集2GLM-4.5 – 智谱推出的面向推理、代码与智能体的开源 SOTA 模型AI小集11暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀堆友Agent美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录TipKayFloatboatPreviewOnSoloEpixa知漫剧最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！32分钟前扣子桌面端 – 字节跳动旗下扣子推出的桌面端33分钟前ManClaw – 阿里旗下书旗团队推出的 AI 漫剧创作 Agent4小时前Mage – 微软开源的 4B 参数多模态模型家族6小时前ToolJet – 开源 AI 低代码开发平台，可视化拖拽搭建7小时前Nature Skills – 开源的 AI 科研技能库，聚焦论文全流程7小时前Academic Research Skills – 开源的 A I Agent 学术科研技能8小时前Lovart中文版 – Lovart 推出的新一代 AI 设计 Agent10小时前MemoraX Code – 专为 Coding Agent 设计的长期记忆系统10小时前VM0 – 企业 AI Agent 平台，自然语言构建工作流1天前WeLM – 微信推出的自研大语言模型1天前Mureka V9.5 – 昆仑万维推出的新一代 AI 音乐生成模型1天前Luna-TTS – 宇生月伴推出的文本转语音大模型1天前MyContext – 阿里千问办公开源的 Agent 上下文基础设施1天前用 AI 做歌一直火不起来？问题不在灵感，在你没有制作人思维1天前

DeepSeek Harness ，正在成为全球网友的赛博乐高。随着 DeepSeek Harness 的爆火，三天时间在 GitHub 上直接拿下将近 13 万颗 Star。要知道，当年 OpenClaw 如此那般「全民养虾」也花了两周才突破 10w Star。DeepSeek Harness 已经成为 GitHub 历史上增长速度最快的项目之一。而 DSH 最大的特点之一「一切皆插件」，模型、工具、循环、存储、调度甚至 UI 都成为可替换的插件，更是让 DSH 插件变成了这个时代的 App Store。我们在内部评测时相关标签显示的插件数量不到 300 个。开放之后，据不完全统计，目前 GitHub 上包含 dsh-plugin（DeepSeek Harness 插件）标签的仓库，已经来到了 6000 多个。整个社区现在催生了很多有意思的插件，顺着收集此类插件的仓库 Awesome DeepSeek Harness，和社交媒体上网友们的分享继续搜索，会发现大家做的插件，和此前我们所理解的插件完全不一样，不单只是搜索、浏览器和数据连接器。有人让回答直接变成交互网页，有按钮和图表，有人把设计文件搬进对话，还有人给 Agent 装上撤回键和叫醒服务，而在所有插件之中，换皮肤是最有意思的一项。惊喜，从现在开始DSH 有插件市场，已经带来了足够大的自定义。但现在针对皮肤插件，就有了专门的皮肤插件市场。▲地址：https://gallery.dsh-market.com/谁不想在 Vibe Coding 的时候，看着这个可爱的「大肥鱼」呢，其实是可爱的鲸鱼娘。如果说只是加个背景还不够，还能直接还原一套 Windows XP Luna 的经典界面，深蓝色的渐变窗口条，绿色的「开始」按钮，蓝天桌面，全局直角风格。还有鲸鱼娘主题皮肤系游戏版本，QQ 版本，增加 Emoji 回复的版本，甚至我想很快就会有液态玻璃的版本。▲项目地址：Small-tailqwq/dsh-deep-whale、LaplaceYoung/dsh-qq2006、hellodigua/dsh-emoji除了好看，这些皮肤有时候还能「有用」，就像不想让同时知道自己在和 AI 聊天，其实是在炒股？▲ 项目地址：renat3u/tonghuashun-webui一款同花顺风格的 DeepSeek Harness，用 K 线图以股票行情展示 Token 消耗，成交量就代表代码变更行数，涨跌幅表示 Token 消耗环比，红色代表增加，绿色代表删减，资金流向表示 Token 流向哪些项目……而中间的对话就像是当天的热点新闻一样，一条一条显示。又或者炒股很摸鱼，能不能换成办公场景，直接换成 Excel 风格，把会话、工具、设置和导航等界面，全部重构为可交互的工作表单元格。▲项目地址：Small-tailqwq/dsh-deepcel在这些网页版的皮肤插件之外，也有网友制作了终端版本和 App 版本，我们可以像之前用 CLI 命令行一样，继续用 DeepSeek Harness。而一键安装的 App 版本则提供了像 Codex 一样的体验，目前这款第三方的桌面端在 GitHub 上已经有 1 万个 Star，下载量 7 万多次。▲ 地址：anywhere-labs/deepseek-harness-desktopDeepSeek 也能操作浏览器、识屏生图以前用 DeepSeek，大多数时候对话的重点都是一段文字，即便模型可以做出各种各样的网页，还是需要我们手动下达新的需求。Dsh-genui 这款插件则是能让模型可以在回复的 dsh-ui 代码围栏中写入一份 JSON 界面描述。浏览器读取这份描述，再将它渲染成卡片、表格、图表、表单、测验、Mermaid 图，甚至 3D 场景；项目目前准备了 30 多种组件。▲项目地址：omdsh-dev/dsh-genui普通的文字回答，直接变成一份完整的可交互界面。举个例子，如果让模型分析一份销售数据，它可以把结果排成仪表盘；讲解一段知识，可以在回复中放进能够即时判分的测验；整理研究资料时，也可以用标签页区分来源，让用户直接选择下一项需要追查的内容。回答能够操作之后，下一个麻烦是文件。让 AI 做一张海报，最常见的交付物是一张 PNG。文字挤了、按钮偏了、颜色不对，用户只能继续用自然语言描述「把右上角那个往左挪一点」。模型需要重新理解整张图，修改也未必落在原处。dsh-openpencil 这款插件直接把 OpenPencil 的 .op 设计文档接进了 DSH 会话。▲项目地址：ZSeven-W/dsh-openpencilAgent 可以新建文档、创建和编辑节点、读取用户选中的元素，再把多个 Frame 渲染成预览。我们可以在对话里打开只读交互画布，缩放、平移和检查节点；需要手动调整时，再进入带有图层、属性、绘图工具、撤销和重做功能的编辑工作台。但是 DeepSeek 不是一个多模态模型，怎么让 DeepSeek 也可以有看图的能力呢？答案是通过引入第三方的模型，dsh-vision-toolkit 这款插件给 DeepSeek Harness 里的文本模型增加了十种视觉工具，包括图片问答、多图比较、元素定位、长截图 OCR 等工具。▲项目地址：Anionex/dsh-vision-toolkit插件默认接入内置免费 Gemini 3.7 Flash 视觉服务，不需要申请 API Key，我们自己也可以定义第三方模型。还有类似 Codex 才有的浏览器操作能力，也能通过 DeepSeek Harness 插件的方式引入。▲项目地址：Lum1104/dsh-browserdsh-browser 由一个 DeepSeek Harness Bridge 插件和一个 Chrome 扩展组成，操作对象是用户已经打开的真实标签页。网站的登录状态、Session 和 Cookie 继续由 Chrome 保存，模型能拿到网页标题、地址、正文，以及带编号的链接、按钮和输入框。Agent 想点击一个按钮，只需要调用对应编号。网页发生变化后，扩展再生成一份新的页面快照。它还支持常见的浏览器操作，像是输入文字、发送按键、滚动、前进后退、刷新和跳转等。DeepSeek 一瞬间能看图、能操作网页了，但任务一长，所有工作仍然挤在同一段上下文里。于是又有专门的插件 dsh-agent-teams ，用一个 Agent 临时组队、分工、按依赖推进任务。当前 DeepSeek Harness 会话成为队长，自动再创建多个可以继续唤醒的子 Agent。▲项目地址：NanmiCoder/dsh-agent-teams比如要审查一次产品更新，可以先创建「整理改动清单」任务，再建立性能、安全和产品影响三项审查任务，并把它们设置为依赖第一项。起初只有整理清单的 Agent 可以工作。清单完成后，另外三项任务自动解锁，调度器再把它们交给空闲成员。团队面板会显示每个人正在处理什么，任务依赖则画成一张 DAG 图。点击成员，还能进入它的子会话查看过程。多 Agent 的插件，提供了分工和并行的可能，对于依赖关系明确、能够拆开的工作，作用会非常明显。这些插件的安装方式都可以直接采用通用格式，即dsh plugin –profile web add对于某些已经发布了 npm 包的插件，我们可以使用dsh plugin –profile web add @anionex/dsh-vision-toolkit，而对于只在 GitHub 上发布的插件，从 GitHub 安装的命令是dsh plugin –profile web add git+https://github.com/omdsh-dev/dsh-genui.gitDSH 的插件命令实际会交给 pnpm 处理，因此本机需要先有 pnpm。遇到 pnpm not found，通常可以运行 corepack enable，再打开一个新终端。安装完成后，可以用下面两条命令检查：dsh plugin –profile web listdsh –profile web –dump-config第一条查看 Profile 已经安装的依赖，第二条确认插件有没有进入最终配置。Agent 的 App Store，是乐高的样子这些插件，很容易就让人想到「AI 时代的 App Store」，虽然这也算不上什么新鲜说法。OpenAI 在 2024 年推出过 GPT Store，后来又开放 ChatGPT Apps，并允许开发者将应用提交到应用目录，接着 Anthropic 推出的 Skills 技能市场。这些 AI 厂商也都喜欢用「商店」、「市场」和「生态」描述自己的开发者平台。打造一个目录可能并不难。真正麻烦的是，第三方开发者能不能不断做出官方没有预设的产品，用户是否愿意安装，项目又能否在平台升级后继续活下去。从这个标准看，DeepSeek Harness 还远没有成为成熟的 Agent App Store。▲ 项目地址：Dominic789654/awesome-deepseek-harnessAwesome DeepSeek Harness 这个项目虽然集齐了 GitHub 社区里有意思的插件，并进行了完整的分类。但它始终像是一份第三方清单，它的自动检查主要确认格式、链接和 GitHub Topic，不负责安装、版本兼容与安全审计。DeepSeek 官方也明确提醒，Harness 还处在开发者预览阶段，后续可能出现破坏兼容性的改动。但这些每日都在增长的案例已经让「App Store 雏形」不再只是一句口号。▲ 1560 行相比把模型、工具和界面一起封装好的成品 Agent，DeepSeek Harness 交给社区的很大一部分是产品定义权。开发者可以自己决定回答怎么展示、任务怎样继续，以及一套 Agent 最后应该长成什么样。Codex 和 Workbuddy 这类产品给我们的是一个越来越强的 Agent，它们的插件市场，也是服务于这个已经做好的 Agent 产品，在此基础上添加各类插件，可以给它接入工具、加能力，然后让它帮我们完成更多工作。到了 DeepSeek Harness，社区已经开始用插件修改 Agent 本身，它更像是在把一套「Agent 怎么做」的问题交给社区。这也是为什么短短几天里，我们看到的插件很快就从搜索、浏览器这些常规能力，延伸到了皮肤、生成式 UI、设计工具、多 Agent 调度，甚至完整的第三方客户端。如果说承载了 Vibe Coding 流行起来的 Cursor，其背后的底层架构 VS Code 是一款好产品。那我想，DSH 未来也会是一个架构，只不过我们还在等，正和这些插件一起探索，属于 DeepSeek Harness 的「Cursor」。

🤖DeepSeek API 正式执行峰谷定价，高峰时段最高涨幅达 1100%⚠️OpenAI 解散安全储备团队，安全评估职责拆入现有部门🧠Qwen3.8-27B 开源两天下载破百万，登顶 Hugging Face 趋势榜🎮阿里与信宸资本达成交易，灵犀互娱将更换股东🚀宇树科技将于 8 月 19 日登陆科创板📱iPhone 国行 AI 采用双轨制：千问接入 Apple 智能，苹果与阿里联合训练专属模型🎬Josh D’Amaro：迪士尼下一步要把技术、故事与全球业务真正连起来📋法国税务系统遭入侵，逾 60 万名纳税人和企业资料外泄🚗小米 SU7 系列交付突破 50 万台，用时 28.5 个月🚙李书福将辞任吉利汽车董事会主席，安聪慧接任🌐大疆诉美国国防部案发回重审，法院要求重新检查列名依据💰段永平基金重新买入阿里，英伟达持股数量环比减半🏗️黄仁勋：AI 工厂正在成为一种可投资的基础设施资产📈斯坦福 AI Index：全球 AI 乐观情绪与焦虑同时上升🧸Codex Pets 社区站上线，像素桌宠可一行命令安装💡韩歆毅：智能体商业将在未来 6—12 个月进入爆发期🦿宇树展示「超人」机器人，原地跳高 2 米、冲刺速度 12.66m/s💻豆包工作任务支持手机远程操作电脑🎨智象未来发布 HiDream-O1-World，可生成并编辑交互式世界💳支付宝发布智能体商业底座，「阿宝」已接入万余项服务🔍Codex 开放 GPT-5.6 Sol 的 100 万 token 上下文选项DeepSeek API 正式执行峰谷定价，高峰时段最高涨幅达 1100%DeepSeek API 自 8 月 17 日 00:00 起正式调整定价策略，引入峰谷定价机制。高峰时段设定为北京时间 9:00—12:00 与 14:00—18:00，其余时间为空闲时段，空闲时段调用价格为高峰时段的一半。以旗舰模型 DeepSeek-V4-Pro 为例，高峰时段每百万 token 输入（缓存未命中）价格由 3 元上调至 9 元，输出价格由 6 元上调至 27 元，缓存命中输入价格由 0.025 元调整至 0.3 元，涨幅达 1100%；空闲时段输入（缓存未命中）为 4.5 元，输出为 13.5 元，缓存命中输入为 0.15 元。轻量级模型 DeepSeek-V4-Flash 在高峰时段输入（缓存未命中）为 1.5 元，输出为 4.5 元，缓存命中输入为 0.10 元。DeepSeek 表示，推出峰谷定价旨在通过价格杠杆平衡日间算力拥堵，引导企业错峰调度大模型任务以保障平台运行稳定性。OpenRouter 数据显示，8 月 3 日至 8 月 9 日当周中国大模型 Token 调用量达 34.25 万亿，连续 15 周位居全球第一；其中 DeepSeek-V4-Flash 正式版当周调用量达 8.83 万亿 Token，位列全球榜首。OpenAI 解散安全储备团队，安全评估职责拆入现有部门据《金融时报》与 The Verge 报道，OpenAI 已在 7 月底解散 Preparedness 团队。这个团队原本负责评估前沿模型可能带来的严重风险，并设计相应缓解措施。原团队承担的生物与网络安全评估已经拆分到 OpenAI 现有部门。团队负责人 Dylan Scandinaro 今年 2 月从 Anthropic 加入 OpenAI，目前转向研究能够递归自我改进的 AI 系统。这是 OpenAI 近年第三次撤销专门处理长期或前沿风险的团队。此前，AGI Readiness 与 Superalignment 团队也已解散；多名安全研究人员随后离职。组织调整后，相关职责仍然存在，但不再由一支独立团队集中承担。Qwen3.8-27B 开源两天下载破百万，登顶 Hugging Face 趋势榜Qwen3.8-27B 开源两天后下载量突破 100 万次，并升至 Hugging Face 全球大模型趋势榜第一。官方模型卡显示，它是一个 270 亿参数的稠密视觉语言模型，原生上下文长度为 262144 token，可扩展至 100 万 token。模型支持图像与视频理解，默认开启思考模式，并可通过reasoning_effort调整推理深度。官方提供 Transformers 格式权重，兼容 vLLM、SGLang 和 TokenSpeed 等推理框架，采用 Apache 2.0 许可证。阿里与信宸资本达成交易，灵犀互娱将更换股东灵犀互娱 CEO 周炳枢在 8 月 17 日内部信中确认，阿里巴巴集团与信宸资本已经达成交易协议，阿里将出让所持灵犀互娱股份，信宸资本成为新股东。周炳枢表示，交易来自阿里整体战略聚焦。管理团队将继续带领公司运营并开发游戏产品；内部信没有宣布管理层更换或具体交割安排。灵犀互娱在阿里体系内曾多次调整组织归属：2017 年进入阿里大文娱，2020 年升格为独立事业群，2023 年被划入「1+6+N」架构中的 N 业务板块。此次内部信把此前的出售报道推进到双方已经签署协议的新阶段。宇树科技将于 8 月 19 日登陆科创板宇树科技 8 月 17 日公告，公司 A 股将于 8 月 19 日在上海证券交易所科创板上市，证券简称为「宇树科技」，证券代码为 688836。上交所披露的招股书显示，宇树科技主营高性能通用人形机器人、四足机器人、机器人组件及具身智能模型。公司在 2023 年 8 月推出首款通用人形机器人 H1，此后已发布四个系列的人形机器人产品，并把四足机器人拓展至科研、工业巡检、应急救援和智能服务等场景。宇树科技的科创板上市申请于今年 3 月获上交所受理，6 月通过上市委审议，7 月取得中国证监会注册批复；中信证券担任保荐人和主承销商。iPhone 国行 AI 采用双轨制：千问接入 Apple 智能，苹果与阿里联合训练专属模型爱范儿从阿里巴巴方面获悉，阿里千问将作为 AI 能力集成至 Apple 智能，覆盖中国市场的 iOS、iPadOS、macOS 和 visionOS。用户无需在应用间切换，即可在苹果设备上调用千问的文本与图像理解、内容生成等能力。这项合作同时包含更底层的第二条路径：苹果与阿里将为中国市场联合训练专属大语言模型。千问承担现阶段的能力接入，联合训练模型则进入 Apple Foundation Models 体系，面向中国用户与本地服务重做模型底座。今年 7 月，国家网信办公布的新一批手机端侧生成式人工智能服务备案中已经出现「Apple 智能」。路透社此前援引三名知情人士称，苹果已经针对中国市场训练一款大语言模型，阿里参与开发并为训练提供支持。Josh D’Amaro：迪士尼下一步要把技术、故事与全球业务真正连起来出任迪士尼 CEO 5 个月后，Josh D’Amaro 在 D23 接受 Deadline 采访。他把自己的首要任务概括为持续产出最好的电影、乐园项目和百老汇作品，同时在技术与媒体交汇处寻找新的讲故事方式。D’Amaro 认为，迪士尼同时拥有 ESPN、流媒体、乐园、电影和 IP，真正的优势来自这些业务协同运转。一段故事可以从影院延伸到 Disney+、主题乐园和 D23 社群，覆盖多个渠道。其他媒体公司都在尝试变得像迪士尼。他也承认，这套组合只有在各部门真正协同时才成立。相比为单项业务设定孤立目标，他更关注如何用技术放大故事，并让全球不同市场共享同一套内容与体验能力。D’Amaro 1998 年从迪士尼乐园的基层岗位开始职业生涯，至今已在公司工作近 30 年。他把这种经历视为制定战略的基础：乐园员工每天直接面对游客，电影和流媒体团队则负责持续创造让游客愿意走进乐园的故事，两端必须互相理解。他没有把技术描述为独立产品线，也没有给出具体收购或平台计划。其边界很明确：技术应服务于故事与体验，衡量标准仍是观众是否愿意在不同场景里继续接触同一个迪士尼世界。法国税务系统遭入侵，逾 60 万名纳税人和企业资料外泄法国财政部确认，税务总局 DGFiP 遭遇网络攻击并发生数据泄露。黑客在犯罪论坛出售的文件包含略多于 60 万条记录，每条对应一名纳税人或一家企业。《世界报》检查样本后发现，泄露内容包括姓名、家庭住址、电话号码、参考应税收入、税率和家庭受抚养人数。攻击者曾宣称影响数千万人，但这一说法更接近被访问数据库的总体规模，不能等同于已经外泄的记录数。财政部称，系统在 6 月底例行检查中切断了非法访问，但当时没有发现数据已被提取。部门将报案并向法国数据保护机构 CNIL 通报。小米 SU7 系列交付突破 50 万台，用时 28.5 个月小米汽车 8 月 17 日宣布，SU7 系列累计交付突破 50 万台，从首款车型上市到达成这一里程碑用时 28.5 个月。SU7 系列的产品时间线包括：第一代小米 SU7 于 2024 年 3 月 28 日上市，小米 SU7 Ultra 于 2025 年 2 月 27 日上市，新一代小米 SU7 于今年 3 月 19 日发布。小米汽车 7 月披露，SU7 与 YU7 两个系列累计交付量已超过 70 万台。李书福将辞任吉利汽车董事会主席，安聪慧接任吉利汽车控股有限公司宣布调整管理层。自 8 月 18 日起，李书福将辞任公司董事会主席及执行董事，转任终身荣誉主席；他将继续担任浙江吉利控股集团董事长。安聪慧将接任吉利汽车董事会主席。安聪慧 1996 年加入吉利，历任工程总指挥、总经理、副总裁及总裁，目前同时担任浙江吉利控股集团 CEO；今年 6 月，他已重新获委任为吉利汽车执行董事。本次调整还涉及三项职位变动：李东辉辞任董事会副主席并继续担任执行董事；桂生悦由行政总裁转任董事会副主席；淦家阅接任行政总裁，负责公司日常运营与长期战略执行。大疆诉美国国防部案发回重审，法院要求重新检查列名依据美国哥伦比亚特区联邦巡回上诉法院 8 月 14 日裁定，将大疆挑战美国国防部「中国军事企业」列名的案件发回地区法院重新审理。上诉法院认为，下级法院在审查「大疆是否对中国国防工业基础作出贡献」这一核心问题时存在缺陷，现有证据不足以支撑原有审查结论。地区法院接下来需要重新检查行政记录，包括非公开的机密材料，再判断大疆是否符合列名条件。大疆于 2022 年 10 月首次被美国国防部列入相关清单，2024 年 10 月提起诉讼；地区法院在 2025 年判决美国国防部胜诉，大疆随后上诉。此次裁定撤回原有审查结果并启动重审，但不会直接把大疆移出清单。段永平基金重新买入阿里，英伟达持股数量环比减半H&H International Investment 向美国证券交易委员会提交的 13F 文件显示，截至 6 月 30 日，其美股持仓共有 18 项，总市值约 191.01 亿美元。与一季度相比，基金新建仓阿里巴巴 30.14 万股；拼多多持股由 1974.83 万股增至 2502.21 万股。苹果持股由 2894.56 万股降至 2709.87 万股，英伟达则由 1384.38 万股降至 628.07 万股。苹果仍是第一大持仓，期末市值约 78.41 亿美元；拼多多和英伟达的期末市值分别约为 19.09 亿美元和 12.57 亿美元。13F 反映的是季度末持仓快照，并不披露具体买卖价格或之后的变动。黄仁勋：AI 工厂正在成为一种可投资的基础设施资产英伟达 CEO 黄仁勋在署名文章中表示，公司与 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 建立合作关系，创建独立融资平台，计划逐步调动超过 5000 亿美元的第三方资本建设 AI 基础设施。他把 AI 工厂定义为一套包含加速计算、网络、系统软件、AI 框架与开发者生态的平台，而非单一芯片。语言、视觉、语音、生物学、物理 AI 和机器人模型可以共享同一套基础设施；客户需求变化时，设备也可以重新部署给其他云、运营商或企业。CUDA 的持续优化则会提高已部署设备在生命周期内的性能与效率。在 AI 领域，计算就是收入。黄仁勋强调，超过 5000 亿美元

4000 万美元，约合 2.7 亿元人民币。一辆尚未正式交付的纯电汽车，就这样刷新了新车拍卖纪录。更夸张的是，它的普通版本「只卖」 425 万元。创造纪录的是法拉利首款量产纯电车型 Luce。上周，一辆法拉利 Luce「Tailor Made」在美国加州蒙特雷举行的 RM Sotheby’s 拍卖会上成交，最终落槌价整整 4000 万美元。国内有些媒体把它称作 Luce 的「原型车」或「工程车」，实际并非如此。这辆车其实是 Luce 的首辆量产车，拥有一个写着「Chassis 0」的专属铭牌。拍卖结束后，它还要返回意大利马拉内罗进行交付前的准备，预计到 2027 年第一季度才能交付。所谓的「0 号底盘」已经足够特殊，法拉利又通过「Tailor Made」这个标签给这辆车加了一层唯一性。它的车身采用法拉利专门开发的半哑光珍珠漆，随着光线强弱和照射角度变化，白色漆面会浮现出绿色至紫色的虹彩。车内用上了带有金属光泽的珍珠白皮革，原本黑色的部分则改成中灰色。换句话说，这是一辆从编号、配色到材料都搞特殊的特别版。Luce 本身也和人们熟悉的法拉利不太一样。它是四门五座车型，车长超过 5 米，定位更接近高性能豪华 GT，而不是低矮、紧凑的双门超跑。整车由法拉利设计中心与苹果前设计师 Jony Ive、Marc Newson 创办的 LoveFrom 共同设计，座舱没有照搬时下流行的「巨型平板」，依然保留大量实体按键和旋钮。Luce 的动力来自四台电机，综合最大功率约 772 千瓦，相当于 1035 马力；零百加速约 2.5 秒，0-200km/h 加速约 6.8 秒，最高车速超过 310km/h；122kWh 的电池可以提供约 530 公里的 WLTP 续航，并支持最高约 350 千瓦的快充。虽然动力形式变了，但法拉利还是想保留一些听觉上的反馈。Luce 会采集后轴电机的机械振动，经过一些处理后在车内外放大，声音会随转速和负载实时变化。只是相比这套技术，车迷们更在意的问题是：它还像不像一辆法拉利。Luce 在欧洲的起售价为 55 万欧元，约合人民币 460 万元，是法拉利价格最高的常规量产车型之一。但价格越高，争议也就越大，不少人批评它不像法拉利，四门五座的比例和极简设计也招来大量调侃，法拉利股价一度明显下跌。不过，网友们的锐评和 Luce 的订单并没有走向同一个方向。《金融时报》援引知情人士的消息称，法拉利为 2026 年安排的近 500 辆 Luce 配额，在发布后不到两个月就已经售空了。法拉利倒是没有确认具体数字，但 CEO Benedetto Vigna 表示，Luce 的订单进展符合预期，买家既有老客户，也有首次接触法拉利的新客户。而这次豪掷 4000 万美元的人，是 87 岁的美国亿万富翁赫伯特·韦特海姆，福布斯目前估算其身家约 49 亿美元。他是验光师、发明家，也是美国眼镜光学材料公司 BPI（Brain Power Incorporated）的创始人，还是一名长期向大学、医疗和教育项目捐款的慈善家——这次用于拍卖的 4000 万美元将全部捐给法拉利基金会（Ferrari Foundation），用于支持教育项目。这已经不是韦特海姆第一次用天价买下法拉利。2025 年，他曾以 2600 万美元拍下 Daytona SP3「599+1」。那是法拉利在原定 599 辆之外额外制造的唯一一辆 SP3，同样由 Tailor Made 部门打造。短短一年，他就把这项纪录翻了近一倍。▲Daytona SP3「599+1」拍卖行还免除了这辆 Luce 的买家佣金，因此公开的 4000 万美元就是落槌价，不包含通常另计的服务费。它打破的是新车拍卖纪录，也成为目前公开成交价最高的纯电车。不过，倘若把老车算进来，汽车拍卖最高纪录仍属于 2022 年以 1.35 亿欧元成交的梅赛德斯-奔驰 300 SLR，大致相当于 10.5 亿元人民币。韦特海姆显然不准备等它慢慢变成古董。▲梅赛德斯-奔驰 300 SLR过去一年，他先后买下两辆截然不同的法拉利：一辆装着 6.5 升 V12，一辆连发动机都没有，恰好站在法拉利的两个时代。去年是「599+1」，今年是「0」。数字越来越小，落槌声倒越来越响。

说到 Anthropic，它就像是AI 领域的康复新液——大家或多或少容易对它感到恶心，但效果确实摆在那里，捏着鼻子也得用。更糟糕的是，A 社自己也清楚这一点，并由此养成了一个非常恶劣的习惯：喜欢当用户的爹。图｜彭博社最明显的表现之一，就是 Anthropic 上周宣布的「全体用户强制文字水印」事件。事情的起因依然是欧盟，欧盟《人工智能法案》中最新生效的条款 Article 50(2) 作出了如下规定：自 2026 年 8 月 2 日起，所有提供生成合成音频、图像、视频或文字的 AI 系统——包括通用 AI 系统——必须确保输出结果包含「机器可读的标记」，并能够被检测为 AI 生成或修改的内容。图｜artificialintelligenceact.eu为了响应号召，Anthropic 先在 7 月签署了欧盟《人工智能生成内容透明度行为准则》，然后做出了如下部署：未来，现有 Claude 模型生成的文字中将会带有水印，且 8 月 2 日或之后推出的新版本模型从发布第一天起就会内置文字水印。A 社的私货藏不完需要注意的是，这次 Anthropic 为了遵循欧盟法规而添加的文字水印，和今年年初为了标记中国用户采用的「字符水印」不是同一种东西。简单来说：Claude 水印从之前「加入用户无法辨别的字符」转成了「在输出结果中使用可以被识别的特定频率字词组合」。官方效果演示｜Claude从原理上讲，Anthropic 这次使用的水印参考自谷歌的 SynthID-Text，是一种「统计水印」——即挑选候选词时，根据事先设定好的密钥，让 AI「有规律」地选择一些同义词，在生成文本足够长之后就会形成可机器识别的特征。图｜Android Police比如你和 Claude 讨论天气，Claude 可能这样回答：北欧的秋冬季节天气很冷，天色很「阴沉」，环境色调将会变得「压抑」，整体呈现「铅灰色」……对人类来说，把上面的阴沉换成阴郁、压抑换成晦暗、铅灰色换成深灰色不会影响理解，也基本不改变原意：图｜Lorena Pop但对电脑来说，「阴沉 + 压抑 + 铅灰色」的组合对应了某个密钥的选词特征，从而让这段话可以被识别为「有 AI 参与」的文本。此外 Anthropic 还在社区公告中针对 Claude 水印做了一些补充说明，比如：Claude 生成的文本中不会添加任何额外内容，也不存在隐藏字符水印不需要额外消耗 Token，因此不会增加使用成本水印不携带任何身份信息，无法追溯到某个具体的人、组织或聊天记录然而还是那句话——Anthropic 水印看着很规范，也有欧盟法规这种冠冕堂皇的大旗，但 A 社堪称「劣迹斑斑」的前科还是很难让人完全信任它。果不其然，Anthropic 就在这种纯粹技术合规的事情上玩起了「私自加码」的操作：欧盟《人工智能法案》理论上只针对欧盟地区的用户，但 Anthropic 决定直接全球上线、不给非欧盟用户任何选择空间，举手投足间还是那股熟悉的「爹味」。图｜X @pmddomingos结果 Claude 强制加水印的消息出来没多久，就有人在 Github 上发布了专门用于清洗 AI 水印的开源工具，仅仅五天就收获了超过 1.1 万个星标：项目地址：https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover更搞笑的是，尽管 Claude 会拒绝安装这个 skill，但如果去看 Github 贡献榜，就能看到它的源码有一部分就是 Claude 写的：当然还有更直接的，可以用 Declaude 这个路由站直接将文本丢给干净的模型「洗一遍」，去除统计水印：项目地址：https://declaude.org谁有权帮用户做决定Claude 一边加水印、一边帮忙写去水印工具这件事虽然搞笑，但的确抛出了一个很严肃的问题：在 AI 内容泛滥的今天，谁有权判定应该在什么场合下添加水印？谁又有权监测和使用这些水印？图｜New York Times毕竟引起用户普遍反感的，除了阿莫代伊喜欢扮演 AI 灭世论中的救世主之外，最关键的其实是 Anthropic 的「一刀切」政策——不止是生成文字，你让 Claude 翻译一段文献、优化你写的简历，甚至单纯是检查语病或者错别字，都有可能会被带上水印。图｜Anthropic针对这种不分青红皂白就加水印的不负责行为，知名科技分析师 Ben Thompson 给出了一段尖锐的评价：LLM 首先是一种由人使用的工具，如果一个人完成研究、观点和初稿，只让模型润色，把最终作品标记成 AI 内容，就类似于因为文章是用铅笔写的而要求把铅笔列为作者。最让人无语的是，Anthropic 自己是知道这个问题的，但他们选择在社区公告中一笔带过，没有提供任何有意义的解决方案。然而现成的例子就摆在眼前—— Adobe Photoshop。Adobe 同样会强制在 PS 中添加用于标记 AI 内容的 C2PA 水印，但从上线第一天就明确规定了「仅在使用 Firefly 生成式工具后才会添加」：图｜The Robo Collective换句话说，你用 PS 裁剪一张照片、手动调色、修图、拼贴等等，是不会产生任何 AI 水印的，手动工具依然是手动工具。然而「什么场景加水印」还不是重点，对于 AI 工具用户影响更大的，其实是「你的甲方怎么想」，或者说AI 水印背后的社会解释问题。由于 Claude 这种完全不区分使用场景的不负责行为，公司、学校、出版社、媒体平台等等很容易形成一个同样偏颇的判断：有 AI 水印存在 = 你的东西是 AI 生成的。图｜WIRED尽管 A 社说「检测到水印仅代表内容可能经过 Claude 处理，不等于 Claude 生成」，但每天面对几千几万份内容的发行方会有精力和能力去一一判断吗？根本不可能。这样一来，Anthropic 的水印政策严重影响了那些将 Claude 或者其他 AI 工具当作「创作辅助」的用户，更是为「赛博猎巫」提供了巨量的误伤机会：使用 AI 生成更何况它的水印还不是万无一失的——哪怕是用 Claude 写的 AI 泔水，写完之后丢给某个不带水印的模型做一次「重写」或者「重构」，就能清除大部分统计水印的痕迹。这也是 2024 年 OpenAI 研究 ChatGPT 文字水印时，最终没有选择全面部署的重要顾虑之一。OpenAI 当时公开指出，循环翻译、新模型重写等「全局编辑」手段可以轻松绕过类似 SynthID-Text 这样的统计水印，并且大规模应用后误报率也会被放大，最终影响到用户的整个工作流。图｜CXLAI 当然要管，凭什么是 A 社来管归根结底，Claude 强行加水印招致用户反对，其实是两件事情合力促成的结果。一方面，Anthropic 借着法规强制的名义，用一种极其粗糙和不管不顾的方式，应用了一种本就不太完善的水印机制，活本身就干得就不怎么漂亮。图｜Medium另一方面，Anthropic 或者达里奥·阿莫代伊本人长期想要扮演 AI 时代「救世主」、喜欢带着爹味教育用户的破习惯也终于到了一个大家难以忍受的程度。使用 AI 生成整体来看，行业其实是接受「AI 内容要有标记」这件事的，但对 Anthropic 把一个概率性水印直接和「AI 作品」划等号存在着非常大的抵触。Anthropic 这次真正触碰到的敏感点，是眼下生成式 AI 发展成了集校对、翻译、编程、研究、重写、共创等等的超级工具之后，「这东西是谁写的」已经不再是一个水印能回答的是或否的问题了。

奔驰最近很忙。8 月 17 日晚，官方口中的「新一代 C 级车」完成全球首秀。几天后，奔驰首款国产大型豪华 SUV——全新长轴距 GLE，也将在成都车展登场。一款负责稳住豪华中型轿车基本盘，另一款准备和 X5L 正面过招，两款车级别不同，升级方向倒是很一致：换上最新的星徽设计，接入 MB.OS，引入中国的 AI 大模型和 Momenta 辅助驾驶。奔驰对燃油车的改造，显然已经成体系了。先从个儿小的 C 级看起。自 1982 年问世以来，奔驰 C 级全球累计销量已经超过 1200 万辆，是奔驰历史上最重要的走量车型之一。尽管官方将这次更新描述为「史上最全面技术升级」，但从车身比例、门窗轮廓、座舱结构来看，新车仍属于此前的 W206 系列。它没有换平台，也没有重做车身，所以准确来说，这是一次覆盖设计、智能化和动力系统的中期改款。奔驰首先把变化做在了最容易被看到的地方。新车换装与新一代 S 级相似的发光格栅，格栅内部布满三叉星徽；头灯加入星徽造型日间行车灯，尾灯也采用相同图案，前后形成呼应；打开车门后，外后视镜还会将三叉星徽投射到地面。灯，已经成为这一轮奔驰新车最重要的品牌符号。同时，智能数字大灯也得到升级，照明精度、亮度和能效进一步提升。官方强调，新系统能够更准确地控制光线分布，减少夜间驾驶中的视野盲区。车身侧面则几乎没有变化，长车头、短前悬以及向后收紧的车顶曲线都延续下来。可见，奔驰并没有打算推翻 W206，而是通过新的设计和技术，让这套成熟架构继续发挥余热。座舱同样以优化为主，独立数字仪表、竖置中控屏和三个圆形出风口得以保留，全新多功能方向盘重新引入拨杆和滚轮等物理交互，让高频功能的操作变得更直接，同时降低了行驶过程中的误触概率。升级后的 Burmester 3D 环绕立体声音响配备 15 个扬声器，支持杜比全景声，并提供 10 档空间效果调节。对中国用户来说，更重要的变化藏在屏幕后面。新款 C 级用上了奔驰自研的 MB.OS 架构，车机和智驾功能都能 OTA 持续升级。座舱里多了个叫「小奔」的虚拟助手，它接入了豆包大模型，能跟你连续、自然地聊下去，还会看脸色调整语气。辅助驾驶这块，奔驰继续和 Momenta 搭档。新款 C 级会配备中国专属的城区和高速领航辅助，国内不同城市、不同路况都能覆盖。等后续 Momenta R7 世界模型上车，系统的空间感知和对物理环境的理解会更强，最终实现从自家车位到目的地车位的连续辅助驾驶。动力部分，新款 2.0T M 254 EVO 四缸发动机换用了第二代智能电机系统，电机可额外提供 17 千瓦功率和 205 牛·米扭矩，48 伏系统支持滑行、启停及能量回收。另外，全新电动辅助增压器可以在毫秒级建立压力，重点改善低转速响应。它不会让 C 级突然变成性能车，但在起步、跟车和中途再加速时，动力输出会更快、更顺。底盘继续采用前四连杆、后五连杆结构，悬挂号称经过了重新调校，在提升转向响应和弯道支撑的同时，保留长途的舒适性。如今，W206 这代 C 级，已经走到了产品周期的后半段，在全新换代车型到来之前，奔驰需要一次足够有力的中期改款，来维持这款核心车型的市场存在感。这次升级的重点其实并不在外观，新的星徽灯组固然能让前脸看起来更精神，但真正有竞争力的更新，是智能化和动力总成的两处补全。虽然这不是一次换代，但对于奔驰 C 级而言，这次改款或许比一次常规的换代更有战略意义。迟到四年才国产，GLE 面对的已不只是 X5L再来看 GLE，奔驰为这辆车补上的不只是设计和智能化，还有迟到了好几年的国产化。早在 2022 年，宝马 X5L 就已经在沈阳投产，更长的轴距和更舒适的后排，让 X5L 的销量迎来爆发式增长。上市当年，国产 X5L 交付超过 5 万辆；2023 年突破 5 万辆只用了 7 个月；截至 2025 年末，它的累计销量已经超过 30 万辆。对于一款售价超过 50 万元的大型豪华 SUV 来说，这样的表现足以用「卖爆了」来形容。X5L 的成功不只是销量，它把过去依赖进口、相对小众的大型豪华 SUV，做成了一款能够持续放量的国产车型，也提前占住了「豪华大五座」的用户认知。GLE 晚到四年，丢掉的不只是销量，还有定义这个市场的先手权。更棘手的是，国产 GLE 今天面对的市场，早已不是四年前的市场。首先，宝马没有在原地踏步，他们今年 7 月发布的新款 X5L 和 iX5 已经瞄准下一轮产品周期——后排空间、数字化体验、电动布局都在继续加码。另一股压力来自问界 M9、理想 L9 等国产高端新能源SUV，它们正在用六座布局、智能座舱和更好用的辅助驾驶，重新定义家庭用户对大型豪华 SUV 的期待。对 GLE 而言，国产只是拿到了入场券，它接下来要面对的，是两条完全不同的战线。根据已经公布的信息，国产长轴距 GLE 车长约 5051 毫米，轴距达到 3115 毫米，相比海外标轴车型增加 120 毫米。国产 BMW X5L 车长约 5060 毫米，轴距 3105 毫米，两款车的尺寸几乎完全重合，GLE 的轴距还多出 10 毫米。不过，GLE 没有跟进当下热门的六座布局。工信部申报车型仍为五座，增加的 120 毫米轴距主要用于扩大第二排空间，并改善座椅舒适性。这是一个相对稳妥，却也带有风险的选择。大五座可以继续覆盖商务、长途和传统豪华 SUV 用户，也能避免与三排座的 GLS 发生过多重叠。但面对国内快速增长的大六座市场，GLE 很难成为多孩家庭直接替代问界 M9、理想 L9 的选择。换句话说，国产 GLE 在空间上追平了 X5L，却没有完全进入这一轮六座家庭 SUV 的核心战场，它争夺的仍是传统大型豪华 SUV 用户。国产 GLE 在智能化方面和新款 C 级是一样的，MB.OS 负责底层架构，豆包改善座舱交互，辅助驾驶则由 Momenta 负责。至于它的动力，根据此前申报信息，GLE 350 L 将搭载最大功率 190 千瓦的 2.0T 发动机，GLE 450 L 则采用最大功率 280 千瓦的 3.0T 直列六缸发动机，并配备 4MATIC 四驱系统。3.0T 直列六缸的保留很关键，当智能化和「冰箱彩电」逐渐成为大型 SUV 的共同语言，机械素质仍是 GLE 区别于国产新能源车型的重要筹码，也是它与 X5L 正面竞争的基础。普通版走向国产后，性能旗舰继续由进口车型承担。新一代 AMG GLE 63 S 搭载 M 177 EVO 4.0 升双涡轮增压 V8 发动机，改用平面曲轴，最大输出 612 马力、850 牛·米，零百加速 3.9 秒，第二代 ISG 还可以额外提供 23 马力和 205 牛·米。当然，这辆车的意义不在销量。当国产的长轴距版本下场冲击主流市场时，AMG 的 V8 至少维持住了 GLE 在性能层面的体面。

今年我很喜欢的一部科幻剧集《同乐者》里，一段来自太空的信号，把地球上大多数人连接进同一个意识网络。一个人的需求，很快就会变成整个网络的行动。只看「一个节点提出需求，整个网络协同行动」这个设定，我会发现它与今天的 Agent 趋势意外地相似。前 OpenAI 联创 Andrej Karpathy 认为每个人、每个组织都会拥有自己的 Agent，「我的 Agent 会和你的 Agent 沟通」。如今，这个未来已经在走进现实：AI 开始离开聊天框，进入手机、汽车和眼镜，也融入各种服务系统。但每个 Agent 都只掌握现实世界的一小部分——手机知道日程，汽车知道位置，商家知道库存。信息彼此割裂，再聪明的 Agent 也很难把一件事真正办完。最近，在杭州举行的支付宝 AI 生态合作伙伴大会上，支付宝事业群总裁李俊分享了一个发生在自己身上的小变化。过去走出机场，他要背着包、打开小程序，再一步步完成叫车。现在，他只需要对阿宝说一句：「帮我叫辆车去公司，再顺便在公司楼下的星巴克点杯咖啡。」等到第二天上班路上，他再补上一句：「把昨天行程的电子发票开好，发到我邮箱。」事情就办好了人只说了一句话，背后是一串 Agent 在接力。当 Agent 从一个个数字孤岛连接成网络。在昨天的AI生态大会上，爱范儿看到这个趋势还在加速。支付宝发布了 AHA（Agent Hub Access）多智能体跨端互联协议体系，同时推出全栈智能体商业底座和智能经营激励计划。一边连接更多终端，一边推动更多商家和服务进入这张智能体网络。这些动作核心想回答一个问题：Agent 怎样找到彼此，抱团办事。这可能才是智能体商业真正开始的地方。一个 Agent，不够用了现实世界的服务天然是分散的，单个 Agent 的能力也因此必然有边界。任务一旦跨过多个服务，协作就成了必需。Anthropic 最近做了一个特别的多智能体研究，让 45 个 Agent 同时进入一个共享代码库寻找软件漏洞。更多 Agent 确实发现了更多问题，但新麻烦也随之出现——因为不知道其他 Agent 正在做什么，一些 Agent 开始争夺任务、互相干扰，甚至发生冲突。这很像一个没有组织架构、没有权限系统的公司，突然来了几十个非常勤奋的新员工，每个人都在努力工作，但努力不等于能协作好。「模型能力已经超过了全产业的组织能力」，在大会圆桌上 OPPO 副总裁唐凯给出了这样的判断，「基于模型做一个体验不错的 to C Agent 产品已经不难，难的是数据、服务和生态依然是一座座孤岛。」当被问及这个差距多久能赶上，蚂蚁集团 CEO 韩歆毅也没回避：「实话实说，按照现在技术的发展，可能永远赶不上。技术只会跑得更快，产业能做的是加速协作。」支付宝的做法，是先把散落在现实世界的生活服务，改造成 Agent 可以直接调用的能力。自 6 月开放测试以来，超级服务智能体「阿宝」已完成万余项服务的智能化适配，覆盖出行、餐饮、文旅、政务民生等八大场景。这套能力也没有局限在支付宝里面，目前它已经和 5 家主流手机厂商打通跨端协同，合作厂商市场份额超过 70%；车端覆盖 16 家主流车企品牌，并与 60 余家车企达成合作意向；AI 眼镜、智能手表、大模型 App 也在陆续接入。所有接入支付宝的智能服务还将无缝通到千问，首批 50 多个服务已经接入。这意味着未来作为超级服务入口的智能终端们，包括华米 OV 荣耀、比亚迪、理想、蔚来汽车、千问眼镜等，用户在这些产品上在使用智能体服务时，背后可能是阿宝在默默发力。而要让跨厂商和应用的智能体一起办事，最重要的是解决信任和协作的问题。唐凯用「三堵墙」复盘了与支付宝合作的过程：先解决的是信任的墙，接着是技术的墙，A2A 很快就接上了。但双方很快发现了第三堵墙——很多服务带有支付和金融属性，安全与互信怎么办？AHA协议体系正是在解决这堵墙的过程中被开发出来的，支付宝希望通过它把过去一次次单独的产品对接，变成一套可以复用的连接方式，让不同行业、厂商、终端的 Agent 能够彼此发现、传递任务。韩歆毅补充了一个更具体的细节：合作之初，双方一直在争论小布唤起支付宝服务时要不要跳转 App，「我们一开始坚持跳端，毕竟是 DAU，毕竟是流量。但最终共识是交给用户体验说了算。真正的用户开始用了，总体的大盘子反而在增长。」今年 7 月，OPPO 小布通过 AHA 一次性接入阿宝近 200 项生活服务，实现一句话完成电影购票、外卖点餐。这种”系统级 Agent 连接用户、专业 Agent 提供服务、多个智能体共同完成任务”的分布式格局，也是 OPPO 对未来智能体生态的判断。据了解，这次合作带动支付宝在 OPPO 手机上的活跃度新增 200 多万。爱范儿留意到这套合作的技术细节很有意思，用户对小布下需求，小布理解意图后把活派给阿宝，阿宝在自己端内完成履约和支付——用户隐私和偏好留在小布，服务履约留在阿宝，两边权责分离、互不越界。因此，AHA 在支付宝内部还有另一个更接地气的名字：agent helps agent。AHA 并不是支付宝的「独角戏」，目前阶跃星辰的 AI 终端已经通过 AHA 接入阿宝。支付宝还拉来了 20 多家手机厂商、车企和大模型公司，共同推进多智能体互联协作。这意味着，多 Agent 协作不再只是 PPT 里的概念，来自不同终端的 Agent，已经开始坐到一张桌上，一起替用户办事了。Agent 互联，与新经济智能体商业不只需要 Agent 互联，还需要重新改造数字商业的基础设施。身份、授权、支付、履约，都得变成 Agent 可以理解和调用的能力，支付宝同步发布的「全栈智能体商业底座」，就补上了重要的一块拼图。一家没有 AI 团队的餐厅，可以把已有页面、商品和服务流程交给支付宝 AI 开放平台托管，转化成 Agent 可调用的 Skills、MCP 等标准能力；有开发能力的商家，可以创建自己的 Agent，处理推荐、会员运营等任务。商家只适配一次，服务就有机会进入手机、车机、AI 眼镜和大模型应用。全球范围内，越来越多公司在完善这块拼图：OpenAI 与 Stripe 的 Agentic Commerce Protocol 把商品、结算和订单整理成 Agent 能理解的流程；Cloudflare Wallets 把人和 Agent 的钱包分开，人为 Agent 设置额度和上限，预算用完，Agent 仍要回到人这里申请。需求端已经在排队：自 7 月支付宝 AI 开放平台上线后，一些商家的开发需求排到了明年。为降低门槛，支付宝推出「智能经营激励计划」——支付费率打折，个人开发者免费，另有算力补贴和成交激励，并开放会员、优惠券、信用等 57 项经营能力。蚂蚁集团 CEO 韩歆毅把未来 6—12 个月看作一个关键窗口，他认为智能体商业将在这段时间迎来爆发，Agent 会成为亿万用户与千万商家之间的新载体。他还给出了更细的时间表：三个月内会有一部分商家初步感受到价值，六个月左右、差不多明年春节后会有越来越多商家加入，真正的爆发点，在明年下半年是有可能出现的。他给出的理由是，AI 能力、用户需求和商业闭环开始在同一时期成熟。模型能够处理更长的任务，用户开始愿意把过程交出去，交易与履约则让一次调用有机会成为可以持续的生意。韩歆毅用了一个「四次方」来形容智能体商业的增长空间：未来，大家将来面对的不是 14 亿人，而是每个人有 10 个智能体——140 亿个智能体。用户的意图将越来越丰富，需求数量是一个二次方，商家把服务原子化放进智能体网络，服务数量是另一个二次方，我们相信很快会看到需求爆发的拐点到来。关于商业模式的走向，支付宝跟终端厂商的判断也正趋于一致。OPPO 副总裁唐凯在圆桌中表示，未来 1—2 年，Agent 的商业模式将「从卖模型、卖 Token、卖工具，走向卖任务、卖结果、卖生产力」；vivo 副总裁周围则认为：「移动互联网卖的是触达，智能体时代卖的是结果。」智能体商业的未来，拼的不只是聪明移动互联网把无数服务装进了一块屏幕，但寻找入口、比较选项、确认支付，始终是人的工作。过去二十年，是人学习怎样更高效地操作机器。Agent 想改变的，恰恰是这件事。就像韩歆毅在现场说的：「过去二十年，人学着用机器的语言表达需求；未来二十年，机器学着用人的语言理解需求。」吉利首席工程技术科学家任向飞给这轮变革下了个定义：如果说 PC 是信息的数字化，Web 是信息的互联化，移动互联网是服务的即时化，那么 Agent 就是「意图的自主化」。韩歆毅则进一步解释了背后商业逻辑的变化，流量时代，商家盯着的是一只漏斗：曝光、点击、转化，用户在每一层不断流失。到了智能体时代，意图理解更像一个放大器。谁更懂用户真正想要什么，谁就更有机会把一次需求，放大成一整套服务。商家的竞争，也因此从「如何被看见」，转向了「如何被理解」。李俊举了一个更日常的例子，他说最近应酬多了，用户让阿宝叫一辆代驾，这并不难。真正让他期待的是：代驾把人送回家后，一瓶电解质水也已经送到；第二天早晨，醒酒早餐刚好备好。用户没有把这些话说出来，但 Agent 能从上下文里猜到他的潜在需求，并把事情提前办了。「这才是未来智能体商业真正会进入每个人生活的地方。」对商家来说也是一门新功课。过去，商家经营的是页面、关键词和流量入口；接下来要经营的，是自己的服务能不能被 Agent 识别、理解，并在合适的时刻被调用。支付宝 AI 生态多端互联业务负责人王翼飞举了一个例子，同样订酒店，考研房、电竞房是同程的强项，高端亲子度假是携程的专长——把差异化服务能力定义清楚，不同意图下的需求，就会给到不同的平台，「如果你没有任何差异化，那就还是流量分配的逻辑。」从这个角度看，支付宝正在尝试把自己放在模型理解需求和现实服务交付之间，成为一个「服务中枢」。当然，用户愿意委托的前提，是不能失去控制。vivo 副总裁周围指出跨端协同真正的挑战，可以归结为三个信任问题：Agent 之间的信任——怎么证明你是你；权限的信任——能调用到什么程度；结果的信任——出了错谁负责。他给出的设计原则是「端管身份、云管能力、平台管责任」。但要让不同平台走向开放合作，仅靠技术协议还不够。在韩歆毅看来，这个生态真正的挑战，「不在于能力，不在于技术本身，而是背后整个利益分享的机制」——而且这套机制很难被谁设计出来，只能由生态各方一起磨出来。支付宝相关负责人在接受采访时也坦陈，现阶段的任务是让生态繁荣，「先把蛋糕做大」，分蛋糕还太早。唐凯表示：「蛋糕不做大，利润只是从 A 公司流转到 B 公司，那这堵墙迟早还是会建起来。」这也是智能体网络比过去的互联网更复杂的地方：既要让能力流动，又要给这种流动划出边界；需要让各方愿意开放，同时得保证开放之后不会失控。1960 年，控制论奠基人诺伯特·维纳在曾提醒道：「我们必须确保，放进机器的目的，正是我们真正想要的目的。」他讨论的是行动太快、结果难以逆转的自动化系统。比起 AI 在聊天框给了一个错误回答，现在 Agent 开始替人订票、叫车、下单和付款，错误的影响会在现实世界中被放大。周围在圆桌上也说，如果这个新经济最终没有形成，最可能卡在支付与责任的「最后一米」。因此，智能体商业真正成熟的标志，也许不止是AI 能替我们做多少事，更重要是建立了一套机制让它知道：什么时候应该行动，什么时候应该停下来，再问一句：「你确定是这个意思吗？」未来真正有价值的 Agent，会在人说出「帮我办了吧」之后，找到其他 Agent，把事情顺畅地办完。也会在这句话没有说清楚的地方，停下来。

从手机到电脑，AI 正在重新定义我们与设备交互的方式。鸿蒙电脑发布一年多后，生态应用已经增长到超过 19000 款。更值得关注的是，越来越多应用开始围绕折叠屏、跨设备协同和系统级 AI，重新设计电脑上的工作流。这一期，我们从日常办公、内容创作到专业软件实际体验了一遍鸿蒙电脑，看看一台诞生于 AI 和多设备全场景时代的电脑，究竟该是什么样。

对于大厂来说，基础模型越来越多，并且能力越来越强，头部模型差距越来越小的前提下，要不要在 AI 领域重新造轮子？对于用户来说，模型能力越来越强，Benchmark 上的分数越来越高，可以写代码、做 PPT、查资料、分析论文，甚至开始操作电脑。但多数人的使用方法依旧是「打开对话框，把需求重新解释一遍」。相比再造一个独立的通用 AI 产品，网易选择了一条更贴近自己原有业务的路线：让 AI 进入社区、内容和人与人的关系之中。8 月 18 日，网易传媒发布了一套名为「蜜蜂 AI」的统一 AI 能力底座，并率先把它放进年轻人社区产品网易小蜜蜂里。AI 已经足够聪明，问题可能出在「每次都要重新认识你」网易传媒副总裁、蜜蜂 AI 负责人张智敏在沟通会上提到了一个很典型的场景：第一次提问说得不够完整，结果不满意；补充几个条件之后，方向依然存在偏差；最后用户大量时间消耗在了调整 Prompt 上。于是，蜜蜂 AI 想缩短的是从「我产生一个想法」到「AI 真正理解这件事」之间的距离。过去的互联网产品通常先认识账户，再认识用户。淘宝知道你的购买记录，抖音知道你停留在哪段视频，网易云音乐知道你循环过哪些歌曲。推荐系统用了十几年时间，把「理解用户」变成互联网公司的核心能力。生成式 AI 出现之后，这套关系突然倒了过来，用户面对的是一个能力极强，却经常失忆的对象。蜜蜂 AI 的思路，是把网易原本擅长的用户关系和内容理解能力继续向前延伸。在用户主动使用并授权相关信息的前提下，AI 可以参考学校、专业、经历、关注方向等信息，再结合用户持续补充的材料、时间、预算和偏好完成任务。例如在求职场景中，AI 可以帮助筛选更相关的岗位、整理材料，从「找到信息」继续走向「采取行动」。在网易小蜜蜂现有产品里，AI 搜索也可以对热点、生活知识和复杂问题进行整理，并保留来源；AI 助手则支持文字、语音、图片和通话，可以处理论文、文档、旅行规划等任务。这些能力单独拿出来看，都很难称得上 AI 行业里的稀缺功能。不过产品能力未必综合技术能力挂钩，产品能力很多时候在于用户洞察和技术组合。用户不必把所有条件压缩成一个完美 Prompt，而是在持续交互里一点点补充信息；AI 则根据此前获得的授权信息和交互结果，逐渐理解用户，这更接近人与人之间真正建立关系的过程。网易给这种关系设计了一个载体——「个人专属万能龙虾」。它可以回答问题、聊天、辅助群聊、做社区导览、记录生活和整理信息。按照网易公布的数据，领养龙虾之后的用户，在停留时长、活跃天数以及即时通信量上都出现正向变化；近三个月互动次数增长接近 90%，用户与 AI 的双向互动贡献占比达到 40%，最高可以达到 70%。ChatGPT 出现三年多之后，AI 行业已经证明了用户愿意「尝鲜」。下一阶段更困难的问题，是用户为什么愿意每天回来。搜索框是一种需求关系：我有问题，所以打开它。社区则是一种关系网络：即使暂时没有明确需求，人仍然可能回来看看朋友、兴趣和正在发生的事情。网易选择把 AI 放进网易小蜜蜂，是在尝试把第二种关系引入 AI。这也解释了为什么它首先选择大学生和年轻职场人。网易认为，这些用户原本就是 AI 的高频尝试者，同时更愿意表达、创作和参与共建。社区由此既是产品，也是一个持续观察 AI 如何被真实使用的实验场。相比单纯比拼模型参数，这是一条更为「互联网产品经理」的路线。文字、图片和视频之后，内容还能变成什么？如果说「龙虾」解决的是 AI 和人的关系，网易的另一个实验，则指向内容本身。网易传媒在现场展示了一个很简单的例子：一只喜欢苹果的猫。文字可以描述这只猫，图片让你看到它，视频让它动起来。而在互动内容里，你可以点击猫的耳朵、鼻子或者苹果，不同操作产生不同反馈。这背后其实出现了一种新的内容变量——用户行为。过去十几年，互联网内容经历了一条相当清晰的演进路径：文字、图片、短视频、直播。媒介的趣味性和刺激性越来越高，但创作门槛却也越来越高。想写一篇文章，你需要文字能力；想拍一条好视频，需要摄影、剪辑；制作真正可以交互的内容，过去甚至意味着写程序、做游戏。在网易小蜜蜂目前的创作链路里，用户可以上传照片或者输入自然语言，生成互动内容并直接发布。网易展示的案例包括「欢迎来到 2008 年的互联网」「自由弹奏钢琴模拟」以及类似「职场答辩」这样的互动小游戏。用户点击、拖动、输入，都会影响画面和结果。于是创作者考虑的问题，也从「我要给别人看什么」，增加了一层：我希望别人对这个内容做什么？这是 AI 生成内容一个经常被忽略的方向。今天大多数生成式 AI 仍然在降低传统内容的生产成本——以前写一篇文章需要半小时，现在需要五分钟；以前做一张图需要设计师，现在一句 Prompt 就能完成。更长期的变化也许在于 AI 会让一些过去只有程序员、游戏策划和交互设计师才能生产的内容，变成一种大众表达工具。网易将这套链路概括为「创作—试玩—分享—二创」。如果它最终成立，社区里的 UGC 可能也会多出一种新的基本形态：可以玩的内容，而不仅仅是好玩的内容。当然，任何社区 AI 最终都会遇到另一个问题：它到底知道什么？大模型最擅长制造的一种错觉和幻觉，就是用非常确定的语气，说出一段听起来合理的信息。对于考研、求职、校园生活这类高度依赖现实经验的信息，仅靠模型训练数据并不一定足够。这恰好回到了网易作为内容平台的老本行。网易小蜜蜂希望把社区里持续产生的真实经验组织成 AI 可以调用的知识。例如考研复试、求职经验或者校园生活，一个官方流程可以告诉你「应该怎么做」，真正经历过的人则会补充「实际会发生什么」。目前，网易小蜜蜂中的部分社区知识已经进入 AI 的检索和回答链路；当用户发现信息过时或者不准确，也可以继续反馈和修正。网易强调，这并非简单把社区帖子直接交给模型，而是在合规和尊重用户意愿的基础上，对知识进行整理、筛选和更新。网易传媒副总裁李淼说，他们希望 AI 真正进入产品和用户场景，成为用户「可以感知、体验和消费的一部分」。它没有急着创造另一个万能聊天框，而是把 AI 放回自己最熟悉的社区里，试着让它认识人、参与内容，也参与人与人的互动。

🍏苹果带摄像头 AirPods 曝光，可通过 Siri 识别周围环境🤯OpenAI 为前沿模型训练加装「安全闸门」，停止强化学习训练两周🤖Anthropic 年化收入运行率突破 650 亿美元🌕今年中秋节连休 3 天，不调休📋苹果调整欧盟应用分发费率，取消按安装次数收费📱小米下一代玄戒芯片即将发布，二季度经调整净利润同比下降 42.6%📈QuestMobile：上半年互联网广告市场增长 7.1%💻AI 自动化公司 Relay 关闭，部分团队加入 Google Chrome💰寒武纪 59.76 万股激励股份将上市，涉及 124 人🌐YouTube 首帧开始播放即计数，播放量数据或更好看☁️英伟达拟为俄亥俄州 AI 数据中心提供支持，OpenAI 将成为主要租户🤖百度二季度营收 313 亿元，AI 业务收入占比连续两季过半🚗小马智行二季度收入增长 68.8%，Robotaxi 收入增近 7 倍💡Dario Amodei：AI 公司画了这么久的饼，该真正「治愈癌症」了📱iQOO 发布 Neo11 至尊版与 Z11S，首销 3399 元起🎧韶音与千问推出 OpenFit 2 AI 开放式耳机，支持 8 小时录音总结📷影石官宣 8 月 20 日发布 Luna Pro，爆料称主打一英寸竖拍🔋搭载 10000mAh 电池，REDMI Note 17 Pro Max 将在日本发布💻企业微信向所有企业开放 CLI 与 MCP，AI 助手可调用 10 类办公能力🎮《影之刃零》公开 20 分钟实机，甄子丹参与动作设计🎥线上狂卖 44.5 万台，云台相机成暑期手持影像设备销冠🛍️《圣诞夜惊魂》联名香氛系列开售🎮Analogue Pocket 推出 Supreme 红金配色版本🏙️《异世界》续集把故事带回 Hillman 学院苹果带摄像头 AirPods 曝光，可通过 Siri 识别周围环境苹果尚未发布的带摄像头 AirPods 已出现在 macOS Tahoe 26.7 RC 系统演示视频中。视频显示，用户可将书籍举到耳机旁，通过摄像头识别书名，并借助「视觉智能」和 Siri 保存所见信息或询问周围环境；当头发遮挡耳机时，系统还会提醒用户，以免影响识别准确率。系统文件将这款设备标记为「B790」。彭博社记者 Mark Gurman 此前也曾提到这一代号，并表示产品最早可能在今年 9 月亮相。由于其售价预计高于目前 249 美元的 AirPods Pro 3，苹果据称正考虑将其命名为 AirPods Ultra，而非 AirPods Pro 4。相关功能主要用于向 Siri 提供佩戴者周围环境的实时画面，并与苹果现有的「视觉智能」功能结合。除新款 AirPods 外，MacRumors 还在该系统版本中发现多款未发布设备的代号，包括 iPhone 18 系列 V63、V64 和 V67，折叠屏 iPhone Ultra 的 V68，iPhone Air 2 的 V62，以及 M6 MacBook Pro、新款 iMac、下一代 iPad mini、苹果家庭中枢、未发布头显和新款 Apple TV 遥控器等。其中，iPhone 18 Pro、iPhone 18 Pro Max 和折叠屏 iPhone 预计今年秋季亮相，标准版 iPhone 18 与 iPhone Air 2 则可能在明年春季发布。🔗 相关阅读：刚刚，带摄像头的 AirPods 曝光，苹果一票产品也坐实了OpenAI 为前沿模型训练加装「安全闸门」，停止强化学习训练两周OpenAI 发文称，公司此前暂停最新模型的强化学习（RL）训练两周，以加固研究环境、开展红队测试并扩大监控范围。目前，部分训练已经恢复，但原计划开展的最大规模前沿模型 RL 训练仍处于暂停状态。此次调整主要与两项进展有关：一是近期发生的 OpenAI 与 Hugging Face 模型评估安全事故；二是初步评测显示，尚未发布的 Astra 模型可能达到《准备框架》定义的「关键网络安全能力」门槛。OpenAI 已加强训练环境的代码和网络隔离，并扩大对模型行为的实时监控。监控系统会检查工具调用和完整操作过程，识别未经授权访问、数据窃取、破坏性操作等风险。对于 Astra 及其他高能力模型，使用工具进行推理、训练或评测时均需接受监控。OpenAI 表示，将先通过小规模训练和评测验证安全措施、积累更多对齐证据，再决定是否恢复最大规模训练。CEO Sam Altman 同时表示，公司仍计划在近期推出新模型，此次暂停只会影响更长期的发布计划。宇树科技今日上市，IPO 发行价为每股 150.80 元宇树科技于 8 月 19 日在上交所科创板上市。公司此次发行 4044.64 万股，IPO 发行价为每股 150.80 元，发行市盈率为 219.23 倍，其中网上发行 970.7 万股。发行完成后，宇树科技有限售条件 A 股流通股占总股本的 92.5611%，无限售条件 A 股流通股占比为 7.4389%。此次战略配售比例为 20%，参与方包括保荐人相关子公司、公司高级管理人员与核心员工专项资产管理计划，以及其他战略投资者。募集资金将主要用于研发投入、产能扩张和市场推广。Anthropic 年化收入运行率突破 650 亿美元据彭博社与 Axios 报道，Anthropic 截至 7 月底的年化收入运行率已经超过 650 亿美元。该指标是把近期收入折算为全年规模，并不等同于公司已经确认的全年营收。增长主要来自 Claude 企业业务和开发者使用量。Anthropic 正在为潜在上市做准备，但上市时间、发行规模与估值仍未最终确定，因此不宜把筹备工作视为已经敲定的 IPO。今年中秋节连休 3 天，不调休今年中秋节将于 9 月 25 日至 27 日放假，共 3 天，不调休。其中，9 月 25 日为周五，假期与周末相连。按照相关安排，中秋节与国庆节假期之间仅间隔 3 个工作日。公众如在 9 月 28 日至 30 日请假，可将两个假期衔接，形成从 9 月 25 日至 10 月 7 日、共计 13 天的连续休息时间。苹果调整欧盟应用分发费率，取消按安装次数收费Apple 昨日更新欧盟地区应用分发条款，新规则将于 10 月 1 日生效。此前按首次年度安装次数收取的 Core Technology Fee 将被取消，改为对 App Store 之外分发的应用收取 5% Core Technology Commission；Initial Acquisition Fee 和 Store Services Fee 也将一并取消。在 App Store 内，使用 Apple 应用内购买的标准抽成为 26%，使用第三方支付则为 20%；小型企业计划、Mini Apps Partner Program、Video Partner Program 参与者及订阅满一年后的对应费率分别为 15% 和 10%。开发者也可以同时提供 Apple 应用内购买和第三方支付，但选定的支付组合需维持 12 个月。新条款同时放宽第三方应用商店和网页分发的资格限制，企业不再必须在欧盟设立法人实体。Apple 还将调整替代应用的安装体验，并允许欧盟用户在离境后继续安装第三方应用商店及其应用 90 天。小米下一代玄戒芯片即将发布，二季度经调整净利润同比下降 42.6%小米集团总裁卢伟冰昨日在二季度财报电话会上表示，玄戒 O1 已在 3 款终端上累计出货超过 100 万，下一代玄戒芯片即将发布。小米同日发布截至 6 月 30 日止三个月的未经审核业绩，总收入同比下降 6.1%。期内利润为 94.634 亿元，同比下降 20.3%；经调整净利润为 62.191 亿元，同比下降 42.6%。分部来看，「手机×AIoT」收入同比下降 11.3%；智能电动汽车及 AI 等创新业务收入同比增长 17.1%，但该分部仍录得 26 亿元经营亏损。期内新车交付 104199 辆，同比增长 28.2%。智能手机出货量为 3120 万台，手机平均售价同比增长 25.9%；截至二季度末，小米 AIoT 平台连接设备数达 11.608 亿，同比增长 17.4%。QuestMobile：上半年互联网广告市场增长 7.1%QuestMobile 报告显示，2026 年上半年中国互联网广告市场规模达 3853.4 亿元，同比增长 7.1%。广告主整体仍较审慎，投入更多围绕 618、世界杯等确定性节点集中释放。行业投放呈现分化：交通出行、医药保健、IT 电子、服饰箱包和美妆护理等赛道增长较快，网络购物与运动户外类别则减少公域广告投入。硬广仍是头部行业的预算基础，内容种草和剧情植入在 3C、家电等决策周期较长的品类中增长。AI 成为上半年的主要流量热点之一，相关关键词内容互动量达 13.9 亿次。广告预算继续向短视频倾斜，资讯、长视频和搜索等渠道的份额被挤压；KOL 投放也从大量中尾部铺稿，转向集中头部和腰部账号。AI 自动化公司 Relay 关闭，部分团队加入 Google ChromeAI 工作流自动化公司 Relay 宣布停止运营，部分员工将加入 Google 的 Chrome 团队。Relay 的付费服务将于 9 月 14 日结束，免费访问已经在 8 月 15 日停止。Relay 创始人 Jacob Bank 将在 Chrome 担任产品副总裁，负责产品与开发者关系。他表示，团队接下来会探索如何让用户在 Chrome 中借助 AI 完成工作；Relay 用户则需要在服务关闭前导出或迁移现有流程。寒武纪 59.76 万股激励股份将上市，涉及 124 人寒武纪公告显示，2023 年限制性股票激励计划预留授予部分首个归属期已完成登记，共归属 597639 股，涉及 124 名激励对象。其中 561039 股来自定向发行新增股份，36600 股来自公司回购股份；新增股份将于 8 月 20 日上市流通。公司此前披露，预留授予部分原有 129 人，5 人离职后失去资格，其余 124 人进入本次归属名单。YouTube 首帧开始播放即计数，播放量数据或更好看YouTube 将从 8 月 24 日起调整视频播放量口径：视频从第一帧开始播放即可计为一次观看。新口径会让公开播放量更容易增长，也使 YouTube 与部分短视频平台的统计方式更接近。平台仍会保留需要一定观看时长的「参与观看」指标，用于创作者分析和变现。公开数字变化因此不代表用户观看深度同步提高，广告与收入判断仍应参考后台指标。英伟达拟为俄亥俄州 AI 数据中心提供支持，OpenAI 将成为主要租户据《纽约时报》报道，英伟达计划支持在美国俄亥俄州建设一座大型 AI 数据中心，项目将由 OpenAI 租用。与芯片公司只向数据中心出售硬件相比，这套安排让英伟达进一步参与算力基础设施的融资和建设。项目仍需完成融资与建设，具体投产时间尚未确定。它也反映出 AI 基础设施竞赛的新阶段：模型公司需要持续锁定电力、土地和芯片，而供应商开始用更深的资本合作推动订单落地。百度二季度营收 313 亿元，AI 业务收入占比连续两季过半百度昨日发布 2026 年第二季度财报。其中，AI 业务收入占一般性业务收入的 50%，连续第二个季度过半。具体来看，AI 云基础设施收入同比增长 50%；其中 GPU 云收入同比增长 283%，连续四个季度实现三位数增长。AI 应用收入同比增长 3%，AI 原生营销服务也已成为新收入来源。小马智行二季度收入增长 68.8%，Robotaxi 收入增近 7 倍小马智行昨日发布截至 6 月 30 日的 2026 年第二季度未经审计业绩：总收入为 3620 万美元，同比增长 68.8%；净亏损为 4540 万美元，同比收窄 14.9%。按 non-GAAP 口径，净亏损为 4470 万美元，与上年同期基本持平。Robotaxi 服务收入增至 1210 万美元，同比增长 691.2%，其中收费运营收入增长 849.3%；Robotruck 服务收入为 1330